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時，該部位就會變成輝點或是暗點，此外網點pattern的充填率分佈若是有非均勻性時，就會發生目視上的輝度不均現象，換句話說理想的網點pattern必需具備下列三項條件:

①網點pattern呈極不規則排列時，亦不會造成液晶cell與液晶cell之間不會產生moiré條紋。

②網點pattern不規則排列時，肉眼亦無法辨識輝度不均。

③具備高度度對應性可滿足任意連續性的充填率分佈。

事實上以上三條件與影像濃淡二值化面臨的條件極為類似。有關影像濃淡二值化理論，曾經有出現許多可以滿足上述條件的不規則網點pattern生成法提案，其中以藍色noise mask方法與其改良方案最具代表性，不過這些網點pattern生成法提案多少都有假設性的疑慮，因此到目前為止實際導光板scale尚無法獲得另人滿意的網點pattern品質。在LCD領域中所謂的網點pattern生成手法大都是依循擬似亂數理論設計，它的具體設計步驟是將網點設置於規則性格子內，再依此根據擬似亂數理論賦與摄動，如果網點發生重疊時再用擬似亂數理論補正摄動，一般稱此方法為擬似亂數摄動法，然而在高充填率領域擬似亂數摄動法卻無法有效迴避網點重疊與擬似亂數特有的粗略特性，尤其是任意連續充填率的場合，就無法輕易產生規則性格子，所以擬似亂數摄動法並不適用於高輝度背光板擴散網點的設計。

‧超均勻分佈列理論

如上所述擬似亂數無法有效迴避網點重疊與擬似亂數特有的粗糙特性，因此有關導光板的網點pattern設計必需利用所謂的超均勻分佈列理論(LDS: Low Discrepancy Sequences)的數列方式克服上述困擾。所謂的超均勻分佈列是指有關該分佈所屬的最初N點中Discrepancy DN的量可以滿足下式條件:

式中的C是不會與網點數N產生依存性的某個定數，DN則是由0≤x,y≤1定義的矩形領域，如此一來DN便可由下式表示:

式中的#E(x,y)是將線分(0,0)-(x,y) 作成對角線，使線分能進入矩形領域的點的數量，N則是全體點的個數，式中絕對值的內容是從點的數量百分比減掉面積百分比所獲得的結果，當點集合稠密分佈一樣時就變成0，因此直覺上可將它視為是表示點集合分佈偏異，依此可知所謂超均勻點集合，事實上是指大小一樣的點集合。以往影像濃淡二值化理論使用動徑分佈關數進行網點分佈評鑑，不過這種方法卻無法直接決定動徑分佈關數偏異的上限，相較之下超一樣分佈列則具有非常實用的特質。從Discrepancy角度觀之，若將超均勻點集合與擬似亂數兩者作比較的時，擬似亂數的Discrepancy一般評價便可用下式表示: