偏差可能影响测量的结果。

　　因此，在一定的条件下，采用灰度增量畸变统计分布的方式，可以更加准确地评估显示屏的灰度控制精度。对8bit和10bit灰度等级显示能力的显示屏增量畸变幅度进行统计，得到如图6所示的分布。

　　图6LED显示8bit灰度等级的级差统计

　　图6和图7所示的是灰度增量畸变幅度的统计结果，图中横向坐标仍为屏幕显示的灰度数量(d)：0~255;纵坐标为灰度增量畸变幅度的排序情况(SΔL)。其中图6显示的为8bit灰度精度等级的显示屏统计情况，图7显示的为10bit灰度精度等级的显示屏统计情况。

　　灰度增量畸变分布为前后两个区，对于8bit灰度精度等级的显示屏来说，其增量畸变幅度约为±0。04;对于10bit灰度精度等级的显示屏来说，其增量畸变幅度约为±0。01。对这些统计数据求倒数，经过计算得到图6所示的灰度级控制精度为254~255，灰度精度为8bit;而图7为1020~1022，灰度精度为10bit。计算结果同实际情况相符合，基本说明了方法的有效性。

　　图7LED显示10bit灰度等级的级差统计

　　6结论

　　通过分析LED显示器的显示特性和灰度复现过程中图像数据和灰度级之间函数关系，提出了一种显示屏灰度等级的检测方法，可以更加准确地评估显示屏的灰度控制精度。实验结果表明，这种利用灰度差增量畸变幅度的统计计算方法可以有效得到LED大屏幕显示产品灰度级控制的精度，具有很好的实用性。该方法是对LED显示屏测试方法的有效补充，可以检测灰度控制精度更好的显示屏幕，对于提高显示屏灰度指标也是有利的。同时，所提出的方法在实际应用中还存在很多问题需要解决。如噪声的评估和消除、非正态分布的结果评估等，这些工作都将在下一步的研究中开展。