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龍圖騰網獲悉卡萊特云科技股份有限公司申請的專利一種燈點圖像二值化方法、裝置及LED顯示屏校正方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115731246B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111004141.7，技術領域涉及：G06T7/11；該發明授權一種燈點圖像二值化方法、裝置及LED顯示屏校正方法是由王利文設計研發完成，并于2021-08-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種燈點圖像二值化方法、裝置及LED顯示屏校正方法在說明書摘要公布了：本發明涉及LED顯示屏校正領域，尤其涉及一種燈點圖像二值化方法、裝置及LED顯示屏校正方法，包括獲取燈點圖像，根據預設的目標區域確定策略，從燈點圖像中確定目標區域；根據預設的概率密度函數模型以及目標區域中各個像素點的灰度值，得到目標區域的概率密度分布統計數據；根據預設的閾值確定策略以及概率密度分布統計數據，確定燈點二值化閾值；根據燈點二值化閾值對所述燈點圖像進行圖像二值化處理。本發明提供的方法、裝置，能夠精確的將燈點像素與燈點間像素區分，提高燈點圖像二值化處理效果，進而提高LED顯示屏校正在亮色度校正上的校正效果和校正效率。

本發明授權一種燈點圖像二值化方法、裝置及LED顯示屏校正方法在權利要求書中公布了：1.一種燈點圖像二值化方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取燈點圖像，根據預設的目標區域確定策略，從所述燈點圖像中確定由燈點像素以及燈點間像素組成的目標區域； 根據預設的概率密度函數模型以及所述目標區域中各個像素點的灰度值，得到所述目標區域的灰度值的概率密度分布統計數據； 根據預設的閾值確定策略以及所述概率密度分布統計數據，確定燈點二值化閾值； 根據所述燈點二值化閾值對所述燈點圖像進行圖像二值化處理； 所述方法還包括：根據預設的概率密度函數模型評估策略對多個概率密度函數模型進行評估，分別獲得每個概率密度函數模型的擬合誤差；將擬合誤差最小的概率密度函數模型作為預設的概率密度函數模型；其中，所述概率密度函數模型包括Rayleigh分布模型、Log-normal分布模型、Weibull分布模型以及K分布模型； 所述根據預設的概率密度函數模型評估策略對多個概率密度函數模型進行評估，分別獲得每個概率密度函數模型的擬合誤差包括：獲取樣本燈點圖像，根據所述目標區域確定策略，從所述樣本燈點圖像中確定由燈點像素以及燈點間像素組成的目標區域；獲取所述樣本燈點圖像目標區域的灰度直方圖，所述灰度直方圖用于表示每個灰度值在所述樣本燈點圖像目標區域中對應的像素數；根據所述灰度直方圖，獲取在所述樣本燈點圖像目標區域中，每個灰度值對應的頻率值；分別根據每個概率密度函數模型對應的概率密度函數，計算在所述樣本燈點圖像目標區域中，每個灰度值在每個概率密度函數模型下對應的概率密度分布值；根據公式擬合誤差計算得到每個概率密度函數模型的擬合誤差，其中fi表示灰度值i對應的頻率值，表示灰度值i對應的概率密度分布值，i的取值范圍為[0,255]。

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