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龙图腾网获悉卡莱特云科技股份有限公司申请的专利一种灯点图像二值化方法、装置及LED显示屏校正方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115731246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111004141.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种灯点图像二值化方法、装置及LED显示屏校正方法是由王利文设计研发完成，并于2021-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种灯点图像二值化方法、装置及LED显示屏校正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及LED显示屏校正领域，尤其涉及一种灯点图像二值化方法、装置及LED显示屏校正方法，包括获取灯点图像，根据预设的目标区域确定策略，从灯点图像中确定目标区域；根据预设的概率密度函数模型以及目标区域中各个像素点的灰度值，得到目标区域的概率密度分布统计数据；根据预设的阈值确定策略以及概率密度分布统计数据，确定灯点二值化阈值；根据灯点二值化阈值对所述灯点图像进行图像二值化处理。本发明提供的方法、装置，能够精确的将灯点像素与灯点间像素区分，提高灯点图像二值化处理效果，进而提高LED显示屏校正在亮色度校正上的校正效果和校正效率。

本发明授权一种灯点图像二值化方法、装置及LED显示屏校正方法在权利要求书中公布了：1.一种灯点图像二值化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取灯点图像，根据预设的目标区域确定策略，从所述灯点图像中确定由灯点像素以及灯点间像素组成的目标区域； 根据预设的概率密度函数模型以及所述目标区域中各个像素点的灰度值，得到所述目标区域的灰度值的概率密度分布统计数据； 根据预设的阈值确定策略以及所述概率密度分布统计数据，确定灯点二值化阈值； 根据所述灯点二值化阈值对所述灯点图像进行图像二值化处理； 所述方法还包括：根据预设的概率密度函数模型评估策略对多个概率密度函数模型进行评估，分别获得每个概率密度函数模型的拟合误差；将拟合误差最小的概率密度函数模型作为预设的概率密度函数模型；其中，所述概率密度函数模型包括Rayleigh分布模型、Log-normal分布模型、Weibull分布模型以及K分布模型； 所述根据预设的概率密度函数模型评估策略对多个概率密度函数模型进行评估，分别获得每个概率密度函数模型的拟合误差包括：获取样本灯点图像，根据所述目标区域确定策略，从所述样本灯点图像中确定由灯点像素以及灯点间像素组成的目标区域；获取所述样本灯点图像目标区域的灰度直方图，所述灰度直方图用于表示每个灰度值在所述样本灯点图像目标区域中对应的像素数；根据所述灰度直方图，获取在所述样本灯点图像目标区域中，每个灰度值对应的频率值；分别根据每个概率密度函数模型对应的概率密度函数，计算在所述样本灯点图像目标区域中，每个灰度值在每个概率密度函数模型下对应的概率密度分布值；根据公式拟合误差计算得到每个概率密度函数模型的拟合误差，其中fi表示灰度值i对应的频率值，表示灰度值i对应的概率密度分布值，i的取值范围为[0,255]。

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