你還在用多點法評價均勻性嗎？

全面屏時代，劉海屏、水滴屏、大空瓶（打孔屏）…不斷刷新屏幕的形態和技術，作為一個測試猿，是否想過一個問題，9點法，13點法評價屏幕均勻性的方法還適用嗎？

猿甲：啊，太low了吧，我們都135點了。。。

猿乙：哦，就算2009點，那又有什么區別，還不是取點法嗎？

嗯，好啦，看來該正本清源，好好說說均勻性了。。

均勻性的應該能夠反映人眼的真實感受

來我們先看兩幅圖：

上圖從左上角到右下角，亮度由黑漸變到灰色，下圖只有兩種亮度，分別是黑色和灰色，根據取點法均勻性定義，無論是9點還是數千點，都是為了找到亮度的最大值和最小值，然后用最小值除以最大值，就是均勻性。如果取點數量足夠多，可以準確找到最亮和最暗點，那么兩圖的均勻性是相同的。但是顯然，這兩個圖代表的均勻性，在人類的眼中是截然不同的。因此我們有兩個觀點：

1， 均勻性的定義或測試，應該與人類眼睛的主觀感受一致，這是終極目的。這樣用最大和最小點計算和定義，是不夠的。實際測量應結合人眼對比度敏感函數，考慮亮度梯度變化斜率。

2， 傳統定義的均勻性，核心是如何找到最大和最小點，不管用9點還是數千點，總有“漏網之點”，造成測試錯誤。如下圖密集取點 135點（不是很嚴謹，只是為了說明問題），漏點很多，而且對于劉海區域，無可奈何。

點亮度計時代的產物：取點法或密集取點法

在早期，也就是成像是式亮度計出現之前，只有點亮度計，因此我們不得不采用多點測量的方法來尋找最亮和最暗。隨著自動化技術成本的降低，客戶不斷的提高采集點的數量，來提高測試結果與人眼主觀感受的一致性，因此從9點一直到135點，2009點，甚至更多。

這種測試方法有幾個問題：

•  無論多少點，都是固定位置點，都有未測試區域；
• 點數越多，采集時間越長，
• 重復性差：就像人類無法踏進相同的河流，你永遠無法測試到相同的點，更不用說，你需要測試到幾百上千個相同點

成像亮度計時代：誤判仍然不可避免

好了，成像式亮度計出現了，是不是一切可以解決了？嗯，事情可不是這么簡單。

我們先簡化問題，認為成像亮度計，鏡頭畸變、光譜匹配、校正都達到了LMK 成像亮度計的水準，顯示器對準也很理想，只討論算法。

首先，成像式亮度計當然可以隨意取點，完成9點，135點，數千直至n個點。但是這樣處理，除了效率提高和點式亮度計的做法并無大不同。

為了顯示成像亮度的最大特點，有一種均勻分割的方法，也就是將顯示器按照所需測試點的大小無縫分割成小方塊，每個小方塊內所有像素平均作為該小方塊的亮度值：

如果亮度的最大或最小點正好處于分割線上呢？而且這種狀況好像才應該是普遍情形。比如下面這種情況，亮度最大點正好在相鄰四個小方塊的中間，那么這個點將不可避免被漏掉，因為周圍四個小方塊會將這個點分成四份，與各自方塊中的像素亮度平均。
這樣看起來沒有盲點了，但是好像哪里不對勁…

所以可以看到，這種分割方法，每個小方塊的位置是固定的，只有有 “戶口”的點才被統計計算，出現在分割線上的點將因為沒有“戶口”而被劃到別的方塊中，從而成為漏網之點。

另外，這種無縫分割法，只適用于規則的長方形區域，對于有弧形邊緣、異形屏，則無法進行計算。

終極方案：成像亮度計+ Area Scan 算法

說了這么多，這也不行，那也不行，那該怎么辦呢？辦法還是有的，現在我們介紹一種叫做Area Scan的算法。

這個算法其實已經有十多年的歷史了，他就是由德國 TechnoTeam公司提出的，首先用于汽車內飾中的背光字符顯示,經歷了德國汽車工業十多年的苛刻考驗。這種字符是由許多細小的筆畫組成，這個可是比現在的全面屏、異形屏復雜多了。

對于這樣一種復雜結構的發光體，TechnoTeam有一種算法“Symbol Object”，首先是一種自適應算法，根據亮度分布特點、邊緣特征，找到發光區域邊緣，然后在該發光區域內執行Area Scan 尋找亮度最大和最小點。這種算法可以這樣理解：

1， 以一定的Area,也就是測試點的大小，相當于一個虛擬的亮度計，在發光區域內進行掃描，掃描的步進是以單個相機的像素進行。通常一個area 里面是包含了相當數量的像素。

2， 發光區內的每一個相機的像素都被作為中心點，與周圍的像素形成一個虛擬亮度計的測試點。

3， 可以設定虛擬點亮度計到邊緣的距離，在該距離范圍內，不進行掃描，排除邊緣的影響。因此對于弧形邊緣、鈍角區域，都是毫無壓力。

還有同學表示有點暈，好，我們看一個靜態圖示吧（動圖制作中）：

我們要在“T”型的屏幕里，進行均勻性評價，取樣點的直徑是 3 個像素，

逐個像素進行虛擬掃描，可以看到每個像素都曾經成為一個Area的中心，不同于無縫分割，虛擬點之間有重疊，可避免盲點。

整個形狀區域內無盲點掃描

成功找到最亮和最暗點！

穿孔屏均勻性測試案例

由 Area Scan 方法找到最亮和最暗點并予以標記，右圖為Labsoft 軟件對發光區域的智能識別，以藍色覆蓋，可見邊緣判斷十分準確.

總結一下：

在全面屏、異形屏時代，密集取點或無縫分割進行均勻性評價，都存在原理上的缺陷，不能正確反應屏幕真實均勻性。主要是漏點和無法處理非規則形狀。而LMK成像亮度計結合Area Scan算法可以輕松應對各種異形屏幕均勻性測試的需求。