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龙图腾网恭喜厦门凌阳华芯科技股份有限公司申请的专利显示屏逐点校正前的处理方法、装置、设备及存储介质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：CN114077887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202111306342.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权显示屏逐点校正前的处理方法、装置、设备及存储介质是由郑凯元设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本显示屏逐点校正前的处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种显示屏逐点校正前的处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：在不同影响因子下，获取原始像素图像亮度阵列以及硬件调整后对应的实际像素图像亮度阵列，生成训练样本集；以原始像素图像亮度阵列为输入，以实际像素图像亮度阵列为输出，构建用于去除像素图像亮度分布中无效讯息的卷积神经网络模型；利用训练样本集对卷积神经网络模型进行训练；将待处理像素图像亮度阵列输入至训练好的卷积神经网络模型进行处理，输出有效像素图像亮度阵列资讯。这样构建并训练卷积神经网络模型，把相机捕捉到的像素阵列以算法的方式将无效讯息扣除，进而增加对获取合适成像的容忍度，缩短在对显示屏幕在逐点校正前的架设时间。

本发明授权显示屏逐点校正前的处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种显示屏逐点校正前的处理方法，其特征在于，包括：在不同影响因子下，获取原始像素图像亮度阵列以及硬件调整后对应的实际像素图像亮度阵列，生成训练样本集；以所述原始像素图像亮度阵列为输入，以所述实际像素图像亮度阵列为输出，构建用于去除像素图像亮度分布中无效讯息的卷积神经网络模型；利用所述训练样本集对所述卷积神经网络模型进行训练，直至网络收敛；在进行训练时，包括：将所述原始像素图像亮度阵列输入至所述卷积神经网络模型中；将所述原始像素图像亮度阵列与相应的多个卷积层进行卷积运算，得到像素亮度特征矩阵；同时对所述卷积层的卷积核数值进行多次调整，直至损失函数收敛，得到所述影响因子对应的最佳卷积核数值；所述卷积层的卷积核数值的分布是矩阵内的中间值为最大值，围绕所述中间值的周围值小于所述中间值；采用下述公式计算损失函数J1和J2： 其中，p表示最大采样数，n＝1,…,p；Zh表示有效像素图像亮度阵列资讯，Z1表示曝光时间为影响因子时得到的实际输出矩阵，Z2表示光圈大小为影响因子时的实际输出矩阵；采用下述公式计算最小损失函数，得出最佳卷积核数值： 其中，A1表示某一实际输入变数，A2表示另一实际输入变数，Ki表示对输入变数A1对应的第i个卷积核，K’i表示对输入变数A2对应的第i个卷积核，Ki+1表示对输入变数A1对应的第i+1个卷积核，K’i+1表示对输入变数A2对应的第i+1个卷积核；将所述像素亮度特征矩阵进行池化运算，得到目标像素亮度特征矩阵；通过激活函数对所述目标像素亮度特征矩阵进行非线性映射，得到对应的所述实际像素图像亮度阵列；将待处理像素图像亮度阵列输入至训练好的所述卷积神经网络模型进行处理，输出有效像素图像亮度阵列资讯。

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