在递归调用过程中，t=t+1，直至递归结束，t=254。该算法进行递推改进后可提高计算效率80%。
4 缺陷图像实例

　实验表明，本文提出的以显示屏骨架为基准的图像配准与检测技术能够有效地提取出显示屏的斑痕缺陷。在算法的处理效率方面，以Visual Studio 2008为开发环境，在配置为CPU T6500、内存2 GB的笔记本上测试一幅分辨率为1280×960的图像，算法所耗时间为282 ms，其中骨架提取约219 ms，差影法约16 ms，大津法(OTSU算法)约2 ms。
　本文在传统的差影法的基础上，对图像配准时的搜索策略进行改进，提出了一种基于骨架模板配准的OLED显示屏斑痕缺陷检测方法，利用分块配准的方式，解决了配准时显示屏小角度的旋转所带来的影响，能有效地检测显示屏的斑痕缺陷，且耗时短，可满足实时检测的要求。
参考文献
[1] 张昱，张健.基于多项式曲面拟合的TFT—LCD斑痕缺陷自动检测系统[J].光电工程，2006，33(10)：108-114．
[2] 唐剑，王大巍.B样条曲面拟合在Mura缺陷获取中的应用[J].现代显示，2008(89)：24-28.
[3] YEN P L. AutomatIC optical inspection on TFT-LCD mura defects using background image reconstruction [J]. Key Engineering Materials， 2008，364/366：400-403.
[4] KUO C C. Automatic TFT-LCD mura defect inspection using discrete cosine transform-based background fiLTEring and ′just noticeable difference′ quantification strategies[J]. Measurement Science & Technology，2008，19(1)：015507-1-015507-10.
[5] 吕俊启.一种有效的二值图像细化算法[J].计算机工程，2003，29(18)：147-148.
[6] 苏小红，何志广，马培军.TFT—LCD微米级显示缺陷的自动检测算法[J].哈尔滨工业大学学报，2008，40(11)：1756-1760.
[7] OTSU N. A threshold selection method from gray-level histogram[J]. IEEE Transactions on System， Man， and Cybernetics， 1979，SMC-9(1)：62-66.
[8] 景晓军，蔡安妮，孙景鳌.一种基于二维最大类间方差的图像分割算法[J].通讯学报，2001，22(4)：71-76.
[9] 李了了，邓善熙.基于大津法的图像分块二值化算法[J].微型计算机信息，2005，21(8-3)：76-77.

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