KR101957975B1 - Disparity calculation method and stereoscopic image display device using the same - Google Patents
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Abstract
본 발명은 디스패러티 산출방법과 이를 이용한 입체영상 표시장치에 관한 것이다. 본 발명의 실시 예에 따른 디스패러티 산출방법은 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티의 신뢰도 값인 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수직 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 산출하는 제1 단계; (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 산출하는 제2 단계; 및 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티와 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티 중 어느 하나를 상기 (x,y) 좌표에서의 디스패러티로 산출하는 제3 단계를 포함한다.The present invention relates to a disparity calculating method and a stereoscopic image displaying apparatus using the disparity calculating method. The disparity calculation method according to the embodiment of the present invention compares the reliability value at the (x, y) coordinates, which is the reliability value of the initial disparity at the (x, y) coordinates, with the reliability value of the x coordinate stored in the vertical database A first step of calculating a vertical disparity at the (x, y) coordinates; a second step of calculating a horizontal disparity in the (x, y) coordinate by comparing the reliability value in the (x, y) coordinate with the reliability value in the x coordinate stored in the horizontal database; And a third step of calculating any one of a vertical disparity in the (x, y) coordinates and a horizontal disparity in the (x, y) coordinates as a disparity in the (x, y) .
Description
본 발명은 디스패러티 산출방법과 이를 이용한 입체영상 표시장치에 관한 것이다.
The present invention relates to a disparity calculating method and a stereoscopic image displaying apparatus using the disparity calculating method.
입체영상 표시장치는 양안시차방식(stereoscopic technique)과 복합시차지각방식(autostereoscopic technique)으로 나뉘어진다. 양안시차방식은 입체 효과가 큰 좌우 눈의 시차 영상을 이용하며, 안경방식과 무안경방식이 있고 두 방식 모두 실용화되고 있다. 안경방식은 직시형 표시소자나 프로젝터에 좌우 시차 영상의 편광 방향을 바꿔서 표시하고 편광 안경을 사용하여 입체영상을 구현하는 패턴 리타더 방식이 있다. 또한, 안경방식은 직시형 표시소자나 프로젝터에 좌우 시차 영상을 시분할하여 표시하고 액정셔터안경을 사용하여 입체영상을 구현하는 셔터안경 방식이 있다. 무안경 방식은 일반적으로 패럴렉스 베리어, 렌티큘러 렌즈 등의 광학판을 사용하여 좌우시차 영상의 광축을 분리하여 입체영상을 구현한다.The stereoscopic display is divided into a stereoscopic technique and an autostereoscopic technique. The binocular parallax method uses parallax images of right and left eyes with large stereoscopic effect, and both glasses and non-glasses are used, and both methods are practically used. In the spectacle system, there is a pattern retarder system in which a polarizing direction of a right and left parallax image is displayed on a direct view type display device or a projector, and a stereoscopic image is realized using polarizing glasses. The eyeglass system has a shutter glasses system in which right and left parallax images are displayed in a time-division manner on a direct view type display device or a projector, and a stereoscopic image is implemented using liquid crystal shutter glasses. In the non-eyeglass system, an optical plate such as a parallax barrier or a lenticular lens is generally used to separate the optical axes of the right and left parallax images to realize a stereoscopic image.
사용자가 셔터안경이나 편광안경을 착용하지 않고 입체영상을 시청할 수 있는 편의성으로 인해, 무안경 방식은 최근에 스마트폰(smart phone), 태블릿(tablet), 및 노트북(notebook) 등의 중소형 디스플레이에 많이 적용되고 있다. 무안경 방식은 3D 크로스토크(crosstalk)를 줄이기 위해 광학판을 이용하여 k(k는 3 이상의 자연수) 개의 뷰 영상들을 포함하는 멀티뷰 영상을 k 개의 뷰 영역들에 표시함으로써 입체영상을 구현한다. 3D 크로스토크는 복수 개의 뷰 영상들이 사용자에게 겹쳐보이는 것을 의미하며, 3D 크로스토크로 인해 입체영상의 품질이 낮아지게 된다.Since the convenience of the user to view the stereoscopic image without wearing the shutter glasses or the polarizing glasses, the non-eyeglass system has recently attracted a great deal of attention to small and medium sized displays such as a smart phone, a tablet, and a notebook . In the non-eyeglass mode, a stereoscopic image is implemented by displaying a multi-view image including k view images (k is a natural number of 3 or more) on k view areas using an optical plate to reduce 3D crosstalk. 3D crosstalk means that a plurality of view images overlapped with a user, and the quality of a stereoscopic image is lowered due to 3D crosstalk.
멀티뷰 영상은 일반인의 양안 간격만큼 k 개의 카메라를 이격하고 객체에 대한 이미지를 촬영함으로써 생성될 수 있다. 하지만, 멀티뷰 영상은 비디오 컨텐츠로 제작하기 쉽지 않을 뿐만 아니라 비디오 컨텐츠로 제작하기 위한 단가가 높기 때문에, 멀티뷰 영상으로 구현된 비디오 컨텐츠는 많이 부족한 실정이다. 따라서, 좌안 영상과 우안 영상(또는 2 개의 뷰 영상들)을 포함하는 3D 영상을 이용하여 멀티뷰 영상을 생성하는 방법이 많이 이용되고 있다.The multi-view image can be generated by separating k cameras from each other by a distance of two persons and shooting an image of the object. However, since multi-view video is not easy to produce as video contents and has a high unit price to be produced as video contents, video contents implemented as multi-view video are in short supply. Therefore, a method of generating a multi-view image using a 3D image including a left eye image and a right eye image (or two view images) is widely used.
3D 영상을 이용한 멀티뷰 영상 생성 방법은 좌안 영상과 우안 영상을 분석하여 디스패러티(diparity)들을 산출한다. 디스패러티는 입체감을 형성하기 위해 좌안 영상과 우안 영상을 쉬프트시키기 위한 값을 의미한다. 그러므로, 입체감이 더 정확하게 반영된 멀티뷰 영상을 생성하기 위해서는 디스패러티들을 정확하게 산출해야 한다. 즉, 디스패러티들을 더 정확하게 산출할 수 있는 방법이 요구되고 있는 실정이다.
A method for generating a multi-view image using a 3D image is a method for calculating diparity by analyzing a left eye image and a right eye image. The disparity means a value for shifting the left eye image and the right eye image to form a three-dimensional effect. Therefore, the disparities must be accurately calculated in order to generate a multi-view image that more accurately reflects the cubic feeling. That is, there is a need for a method that can more accurately calculate disparities.
본 발명은 디스패러티들을 정확하게 산출할 수 있는 디스패러티 산출방법과 이를 이용한 입체영상 표시장치를 제공한다.
The present invention provides a disparity calculation method capable of accurately calculating disparities and a stereoscopic image display apparatus using the same.
본 발명의 실시 예에 따른 디스패러티 산출방법은 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티의 신뢰도 값인 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수직 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 산출하는 제1 단계; (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 산출하는 제2 단계; 및 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티와 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티 중 어느 하나를 상기 (x,y) 좌표에서의 디스패러티로 산출하는 제3 단계를 포함한다.The disparity calculation method according to the embodiment of the present invention compares the reliability value at the (x, y) coordinates, which is the reliability value of the initial disparity at the (x, y) coordinates, with the reliability value of the x coordinate stored in the vertical database A first step of calculating a vertical disparity at the (x, y) coordinates; a second step of calculating a horizontal disparity in the (x, y) coordinate by comparing the reliability value in the (x, y) coordinate with the reliability value in the x coordinate stored in the horizontal database; And a third step of calculating any one of a vertical disparity in the (x, y) coordinates and a horizontal disparity in the (x, y) coordinates as a disparity in the (x, y) .
본 발명의 실시 예에 따른 입체영상 표시장치는 데이터 라인들과 게이트 라인들을 포함하는 표시패널; 좌안 영상 데이터와 우안 영상 데이터를 포함하는 3D 영상 데이터로부터 디스패러티들을 산출하는 디스패러티 산출부와 상기 디스패러티들에 따라 상기 좌안 영상 데이터 또는 상기 우안 영상 데이터를 쉬프트시켜 멀티뷰 영상 데이터를 생성하는 멀티뷰 영상 생성부를 포함하는 영상처리부; 상기 멀티뷰 영상 데이터를 데이터 전압으로 변환하여 상기 데이터 라인들에 공급하는 데이터 구동회로; 및 상기 게이트 라인들에 게이트 펄스를 순차적으로 공급하는 게이트 구동회로를 포함하고, 상기 디스패러티 산출부는, (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티의 신뢰도 값인 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수직 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 산출하는 수직 디스패러티 산출부; (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 산출하는 수평 디스패러티 산출부; 및 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티와 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티 중 어느 하나를 상기 (x,y) 좌표에서의 디스패러티로 산출하는 최종 디스패러티 산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
A stereoscopic image display device according to an embodiment of the present invention includes a display panel including data lines and gate lines; A disparity calculating unit for calculating disparities from 3D image data including left eye image data and right eye image data, and a multi-view image generating unit for shifting the left eye image data or the right eye image data according to the disparities, An image processor including a view image generator; A data driving circuit for converting the multi-view image data into a data voltage and supplying the data voltage to the data lines; And a gate driving circuit for sequentially supplying gate pulses to the gate lines, wherein the disparity calculating unit calculates a reliability value at an (x, y) coordinate, which is a reliability value of an initial disparity at an (x, y) A vertical disparity calculating unit for calculating a vertical disparity in the (x, y) coordinates by comparing the calculated disparity with the reliability value of the x-coordinate stored in the vertical database; a horizontal disparity calculating unit for calculating a horizontal disparity in the (x, y) coordinates by comparing the reliability value in the (x, y) coordinate with the reliability value in the x coordinate stored in the horizontal database; And a final disparity calculating unit that calculates either the vertical disparity at the (x, y) coordinates and the horizontal disparity at the (x, y) coordinates as the disparity at the (x, y) .
본 발명은 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티의 신뢰도 값인 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수직 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 산출하고, (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 산출한다. 그 결과, (x,y) 좌표의 수직 디스패러티는 x 좌표에서 신뢰도가 가장 높은 디스패러티로 산출되고, (x,y) 좌표의 수평 디스패러티는 (x,y) 좌표와 (x,y-1) 좌표에서 신뢰도가 높은 디스패러티로 산출된다. 또한, 본 발명은 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티와 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티 중 어느 하나를 (x,y) 좌표에서의 디스패러티로 산출한다. 그러므로, 본 발명은 여러 번의 비교를 통해 신뢰도가 가장 높은 디스패러티를 (x,y) 좌표의 디스패러티로 산출할 수 있다. 그 결과, 본 발명은 (x,y) 좌표의 디스패러티를 정확하게 산출할 수 있다.
The present invention compares the reliability value at the (x, y) coordinates, which is the reliability value of the initial disparity at the (x, y) coordinates, with the reliability value of the x coordinate stored in the vertical database, The disparity is calculated, and the horizontal disparity at the (x, y) coordinates is calculated by comparing the reliability value at the (x, y) coordinate with the reliability value of the x coordinate stored in the horizontal database. As a result, the vertical disparity of the (x, y) coordinate is calculated as the disparity having the highest reliability in the x coordinate, and the horizontal disparity of the (x, y) coordinate is calculated as (x, y) 1) The disparity with high reliability is calculated from the coordinates. Further, the present invention calculates either the vertical disparity in the (x, y) coordinates and the horizontal disparity in the (x, y) coordinates as the disparity in the (x, y) coordinates. Therefore, the present invention can calculate the disparity with the highest reliability as the disparity of the (x, y) coordinates through several comparisons. As a result, the present invention can accurately calculate the disparity of the (x, y) coordinates.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 입체영상 표시장치를 개략적으로 보여주는 블록도.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 입체영상 표시장치의 입체영상 구현방법을 보여주는 일 예시 도면.
도 3은 도 1의 영상처리부를 상세히 보여주는 블록도.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 멀티뷰 영상 생성방법을 상세히 보여주는 흐름도.
도 5는 도 3의 디스패러티 산출부를 상세히 보여주는 블록도.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 디스패러티 산출방법을 상세히 보여주는 흐름도.
도 7a 및 도 7b은 초기 디스패러티 산출방법을 보여주는 예시도면들.
도 8은 도 5의 후처리부를 상세히 보여주는 블록도.
도 9는 수직 데이터 베이스를 보여주는 일 예시도면.
도 10은 도 8의 수직 디스패러티 산출부의 수직 디스패러티 산출방법을 상세히 보여주는 흐름도.
도 11은 가중치 메디안 필터를 보여주는 일 예시도면.
도 12는 수평 데이터 베이스를 보여주는 일 예시도면.
도 13은 도 8의 수평 디스패러티 산출부의 수평 디스패러티 산출방법을 상세히 보여주는 흐름도.
도 14는 도 8의 최종 디스패러티 산출부의 최종 디스패러티 산출방법을 보여주는 흐름도.1 is a block diagram schematically showing a stereoscopic image display apparatus according to an embodiment of the present invention.
BACKGROUND OF THE
FIG. 3 is a block diagram showing the image processor of FIG. 1 in detail;
4 is a flowchart illustrating a method of generating a multi-view image according to an exemplary embodiment of the present invention.
5 is a block diagram showing the detail of the disparity calculating unit of FIG. 3;
6 is a flowchart illustrating a method of computing a disparity according to an embodiment of the present invention.
7A and 7B are exemplary diagrams showing an initial disparity calculation method;
8 is a block diagram showing the details of the post-processing unit of FIG. 5;
9 is an exemplary view showing a vertical database;
10 is a flow chart showing in detail a vertical disparity calculating method of the vertical disparity calculating unit of FIG.
11 illustrates an example of a weighted median filter.
Figure 12 is an example showing a horizontal database.
13 is a flow chart showing in detail a horizontal disparity calculating method of the horizontal disparity calculating unit of FIG.
14 is a flowchart showing a final disparity calculating method of the final disparity calculating unit of FIG.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 실질적으로 동일한 구성요소들을 의미한다. 이하의 설명에서, 본 발명과 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소 명칭은 명세서 작성의 용이함을 고려하여 선택된 것일 수 있는 것으로서, 실제 제품의 부품 명칭과는 상이할 수 있다.
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the preferred embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings. Like reference numerals throughout the specification denote substantially identical components. In the following description, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. The component name used in the following description may be selected in consideration of easiness of specification, and may be different from the actual product name.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 입체영상 표시장치를 개략적으로 보여주는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 입체영상 표시장치는 표시패널(10), 광학판(30), 게이트 구동회로(110), 데이터 구동회로(120), 타이밍 콘트롤러(130), 영상 처리부(140), 및 호스트 시스템(150) 등을 구비한다. 본 발명의 실시 예에 따른 입체영상 표시장치의 표시패널(10)은 액정표시소자(Liquid Crystal Display, LCD), 전계 방출 표시소자(Field Emission Display, FED), 플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel, PDP), 유기발광다이오드 소자(Organic Light Emitting Diode, OLED) 등의 평판 표시소자로 구현될 수 있다. 본 발명은 아래의 실시 예에서 표시패널(10)이 액정표시소자로 구현된 것을 중심으로 예시하였지만, 이에 한정되지 않는 것에 주의하여야 한다.1 is a block diagram schematically showing a stereoscopic image display apparatus according to an embodiment of the present invention. 1, a stereoscopic image display apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention includes a
표시패널(10)은 액정층을 사이에 두고 대향하는 상부기판과 하부기판을 포함한다. 표시패널(10)에는 데이터 라인(D)들과 게이트 라인(G)들(또는 스캔 라인들)의 교차 구조에 의해 매트릭스 형태로 배열되는 픽셀들을 포함하는 화소 어레이가 형성된다. 화소 어레이의 화소들 각각은 TFT(Thin Film Transistor)를 통해 데이터 전압이 충전되는 화소 전극과 공통전압이 인가되는 공통전극의 전압 차에 의해 액정층의 액정을 구동시켜 빛의 투과량을 조정함으로써 화상을 표시한다. 표시패널(10)의 상부기판상에는 블랙매트릭스와 컬러필터가 형성된다. 공통전극은 TN(Twisted Nematic) 모드와 VA(Vertical Alignment) 모드와 같은 수직전계 구동방식의 경우에 상부기판상에 형성되며, IPS(In-Plane Switching) 모드와 FFS(Fringe Field Switching) 모드와 같은 수평전계 구동방식의 경우에 화소전극과 함께 하부기판상에 형성될 수 있다. 표시패널(10)의 액정모드는 TN 모드, VA 모드, IPS 모드, FFS 모드뿐 아니라 어떠한 액정모드로도 구현될 수 있다. 액정표시패널의 상부기판과 하부기판 각각에는 편광판이 부착되고 액정의 프리틸트각(pre-tilt angle)을 설정하기 위한 배향막이 형성된다. 표시패널(10)의 상부기판과 하부기판 사이에는 액정층의 셀갭(cell gap)을 유지하기 위한 스페이서(spacer)가 형성된다.The
표시패널(10)은 투과형 액정표시패널, 반투과형 액정표시패널, 반사형 액정표시패널 등 어떠한 형태로도 구현될 수 있다. 투과형 액정표시패널과 반투과형 액정표시패널에서는 백라이트 유닛이 필요하다. 백라이트 유닛은 직하형(direct type) 백라이트 유닛 또는 에지형(edge type) 백라이트 유닛으로 구현될 수 있다.The
멀티뷰 영상은 제1 내지 제k(k는 3 이상의 자연수) 뷰 영상들을 포함한다. 멀티뷰 영상은 일반인의 양안 간격만큼 k 개의 카메라를 이격하고 객체에 대한 이미지를 촬영함으로써 생성될 수 있다. 광학판(30)은 표시패널(10) 상에 배치되어 표시패널(10)의 화소들에 표시되는 제1 내지 제k 뷰 영상들을 제1 내지 제k 뷰 영역들로 진행시킨다. 제1 내지 제k 뷰 영상들은 제1 내지 제k 뷰 영역들과 일대일로 매칭된다. 즉, 광학판(30)은 화소들에 표시되는 제t(t는 1≤t≤k을 만족하는 자연수) 뷰 영상을 제t 뷰 영역으로 진행시킨다. 본 발명의 실시 예에 따른 입체영상 표시장치의 광학판(30)은 패럴렉스 배리어(parallax barrier), 스위쳐블 배리어(switchable barrier), 렌티큘러 렌즈(lenticular lens), 스위쳐블 렌즈(switchable lens) 등 어떠한 형태로도 구현될 수 있다. 한편, 광학판(30)이 스위쳐블 배리어 또는 스위쳐블 렌즈로 구현되는 경우, 광학판(30)을 구동하기 위한 광학판 구동회로가 필요하다. 광학판 구동회로는 광학판(30)에 구동전압을 공급함으로써 스위쳐블 배리어 또는 스위쳐블 렌즈의 광분리를 온-오프시킬 수 있다. 이하에서, 도 3을 참조하여 광학판(30)을 이용한 입체영상 구현방법을 상세히 살펴본다.The multi-view image includes first through k-th (k is a natural number of 3 or more) view images. The multi-view image can be generated by separating k cameras from each other by a distance of two persons and shooting an image of the object. The
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 무안경 방식의 입체영상 표시장치의 입체영상 구현방법을 보여주는 일 예시 도면이다. 도 3에서는 설명의 편의를 위해 표시패널(10)이 4 개의 뷰 영상들(V1, V2, V3, V4)을 표시하고, 광학판(30)이 표시패널(10)에 표시된 4 개의 뷰 영상들(V1, V2, V3, V4)을 4 개의 뷰 영역들(VP1, VP2, VP3, VP4)로 진행시키는 것을 중심으로 설명하였다. 도 3에서 광학판(30)은 렌티큘러 렌즈로 구현된 것을 중심으로 예시하였지만, 본 발명의 실시 예에 따른 광학판(30)은 패럴렉스 배리어, 스위쳐블 배리어, 렌티큘러 렌즈, 스위쳐블 렌즈 등 어떠한 형태로도 구현될 수 있음에 유의하여야 한다.3 is a view illustrating an example of a stereoscopic image realizing method of a stereoscopic image display apparatus according to an embodiment of the present invention. 3, the
도 3을 참조하면, 광학판(30)은 화소들에 표시되는 제1 뷰 영상(V1)을 제1 뷰 영역(VP1)으로 진행시키고, 화소들에 표시되는 제2 뷰 영상(V2)을 제2 뷰 영역(VP2)으로 진행시키며, 화소들에 표시되는 제3 뷰 영상(V3)을 제3 뷰 영역(VP3)으로 진행시키고, 화소들에 표시되는 제4 뷰 영상(V4)을 제4 뷰 영역(VP4)으로 진행시킨다. 사용자의 좌안이 제t 뷰 영역(VPt)에 위치하고, 우안이 제t-1 뷰 영역(VPt-1)에 위치하는 경우, 사용자는 좌안으로 제t 뷰 영상(Vt)을 시청하고, 우안으로 제t-1 뷰 영상을 시청할 수 있다. 따라서, 사용자는 양안 시차에 의해 입체감을 느낄 수 있다. 예를 들어, 도 3과 같이 사용자의 좌안이 제2 뷰 영역(VP2)에 위치하고, 우안이 제1 뷰 영역(VP1)에 위치하는 경우, 사용자는 좌안으로 제2 뷰 영상(V2)을 시청하고, 우안으로 제1 뷰 영상(V1)을 시청할 수 있다. 따라서, 사용자는 양안 시차에 의해 입체감을 느낄 수 있다.3, the
데이터 구동회로(120)는 다수의 소스 드라이브 집적회로(Integrated Circuit, 이하 'IC'라 칭함)들을 포함한다. 소스 드라이브 IC들은 타이밍 콘트롤러(130)의 제어 하에 2D 영상 데이터(RGB2D) 또는 멀티뷰 영상 데이터(MVD)를 정극성/부극성 감마보상전압으로 변환하여 정극성/부극성 아날로그 데이터전압들을 발생한다. 소스 드라이브 IC들로부터 출력되는 정극성/부극성 아날로그 데이터 전압들은 표시패널(10)의 데이터 라인(D)들에 공급된다.The
게이트 구동회로(110)는 타이밍 콘트롤러(130)의 제어 하에 표시패널(10)의 게이트 라인(G)들에 게이트 펄스들(또는 스캔 펄스들)을 순차적으로 공급한다. 게이트 구동부(110)는 쉬프트 레지스터, 쉬프트 레지스터의 출력신호를 액정셀의 TFT 구동에 적합한 스윙폭으로 변환하기 위한 레벨 쉬프터, 및 출력 버퍼 등을 각각 포함하는 다수의 게이트 드라이브 집적회로들로 구성될 수 있다.The
타이밍 콘트롤러(130)는 영상 처리부(140)로부터 2D 영상 데이터(RGB2D) 또는 멀티뷰 영상 데이터(MVD)와 타이밍 신호들과 모드 신호(MODE) 등을 입력받는다. 타이밍 신호들은 수직동기신호(vertical synchronization signal), 수평동기신호(horizontal synchronization signal), 데이터 인에이블 신호(data enable signal), 및 클럭 신호(clock signal) 등을 포함할 수 있다. 타이밍 콘트롤러(130)는 타이밍 신호들에 기초하여 게이트 구동회로(110)를 제어하기 위한 게이트 제어신호(GCS)를 생성하고, 데이터 구동회로(120)를 제어하기 위한 데이터 제어신호(DCS)를 생성한다. 타이밍 콘트롤러(130)는 게이트 제어신호(GCS)를 게이트 구동회로(110)에 공급한다. 타이밍 콘트롤러(130)는 2D 모드에서 2D 영상 데이터(RGB2D)와 데이터 제어신호(DCS)를 데이터 구동회로(120)로 공급하고, 3D 모드에서 멀티뷰 영상 데이터(MVD)와 데이터 제어신호(DCS)를 데이터 구동회로(120)로 공급한다.The
호스트 시스템(150)은 외부 비디오 소스 기기로부터 입력되는 2D 영상 데이터(RGB2D) 또는 3D 영상 데이터(RGB3D)를 표시패널(10)에 표시하기에 적합한 해상도의 데이터 포맷으로 변환하기 위해 스케일러(scaler)가 내장된 시스템 온 칩(System on Chip)을 포함할 수 있다. 호스트 시스템(150)은 LVDS(Low Voltage Differential Signaling) 인터페이스, TMDS(Transition Minimized Differential Signaling) 인터페이스 등의 인터페이스를 통해 2D 영상 데이터(RGB2D) 또는 3D 영상 데이터(RGB3D)와 타이밍 신호들을 영상 처리부(140)에 공급한다. 또한, 호스트 시스템(150)은 2D 모드와 3D 모드를 구별할 수 있는 모드 신호(MODE)를 영상 처리부(140)에 공급한다.The
영상 처리부(140)는 2D 모드에서 2D 영상 데이터(RGB2D)를 변환하지 않고 그대로 타이밍 콘트롤러(130)로 출력한다. 영상 처리부(140)는 3D 모드에서 3D 영상 데이터(RGB3D)로부터 멀티뷰 영상 데이터(MVD)를 생성하여 타이밍 콘트롤러(130)로 출력한다. 3D 영상 데이터(RGB3D)는 단안(單眼) 영상 데이터와 또 다른 단안 영상 데이터(또는 2 개의 뷰 영상 데이터)를 포함한다. 예를 들어, 단안 영상 데이터는 좌안 영상 데이터, 또 다른 단안 영상 데이터는 우안 영상 데이터로 구현될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예에 따른 입체영상 표시장치는 3D 영상 데이터(RGB3D)가 입력되더라도, 영상 처리부(140)를 이용하여 멀티뷰 영상 데이터(MVD)를 생성함으로써, 표시패널(10)에 멀티뷰 영상을 표시할 수 있다. 그 결과, 본 발명의 실시 예에 따른 입체영상 표시장치는 입체영상의 품질을 높일 수 있다. 이하에서, 도 3 및 도 4를 참조하여 영상 처리부(140)의 멀티뷰 영상 데이터(MVD) 생성방법에 대하여 상세히 설명한다.
The
도 3은 도 1의 영상처리부를 상세히 보여주는 블록도이다. 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 멀티뷰 영상 생성방법을 상세히 보여주는 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 영상처리부(140)는 디스패러티 산출부(200)와 멀티뷰 영상 생성부(300)를 포함한다. 이하에서, 도 3 및 도 4를 결부하여 영상처리부(140)의 멀티뷰 영상 생성방법을 상세히 설명한다.3 is a detailed block diagram of the image processing unit of FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for generating a multi-view image according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the
첫 번째로, 디스패러티 산출부(200)는 3D 영상 데이터(RGB3D)의 좌안 영상 데이터(RGBL)와 우안 영상 데이터(RGBR)를 이용하여 디스패러티(IDparity)들을 산출하여 출력한다. 디스패러티는 입체감을 형성하기 위해 좌안 영상 또는 우안 영상을 쉬프트시키기 위한 값을 의미한다. 디스패러티 산출부(200)의 디스패러티 산출방법에 대한 자세한 설명은 도 5 및 도 6을 결부하여 후술한다. (S101)First, the
멀티뷰 영상 생성부(300)는 디스패러티 산출부(200)에 의해 산출된 디스패러티들에 따라 좌안 영상 데이터(RGBL) 또는 우안 영상 데이터(RGBR)를 쉬프트시켜 멀티뷰 영상 데이터(MVD)를 생성한다. 1 프레임 기간 동안 표시패널(10)의 화소들에 공급될 좌안 영상 데이터(RGBL)들로부터 좌안 영상 데이터 맵이 작성될 수 있고, 1 프레임 기간 동안 표시패널(10)의 화소들에 공급될 우안 영상 데이터들로 우안 영상 데이터 맵이 작성될 수 있다. 좌안 영상 데이터 맵과 우안 영상 데이터 맵에서 좌안 영상 데이터(RGBL)들과 우안 영상 데이터(RGBR)들은 그 위치가 좌표로 표현될 수 있다.The multi
예를 들어, 멀티뷰 영상 생성부(300)는 (i,j)(i,j는 자연수) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(i,j))를 (i,j) 좌표에서의 디스패러티(ID(i,j))만큼 제1 수평 방향으로 쉬프트시켜 (i,j) 좌표에서의 제1 뷰 영상 데이터(V1(i,j))를 생성하고, (i,j) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(i,j))를 (i,j) 좌표에서의 디스패러티(ID(i,j))만큼 제1 수평 방향과 반대되는 제2 수평 방향으로 쉬프트시켜 (i,j) 좌표에서의 제2 뷰 영상 데이터(V2(i,j))를 생성하는 방식으로, 2 개의 뷰 영상 데이터를 생성할 수 있다. 그리고 나서, 멀티뷰 영상 생성부(300)는 (i,j) 좌표에서의 제1 뷰 영상 데이터(V1(i,j))와 (i,j) 좌표에서의 제2 뷰 영상 데이터(V2(i,j)) 사이에 적어도 하나 이상의 (i,j) 좌표에서의 뷰 영상 데이터를 생성하는 방식으로, n 개 이상의 뷰 영상 데이터를 포함하는 멀티뷰 영상 데이터를 생성할 수 있다. 멀티뷰 영상 생성부(300)의 멀티뷰 영상 생성방법은 공지의 어떠한 방법도 적용될 수 있다. 멀티뷰 영상 생성부(300)는 멀티뷰 영상 데이터(MVD)에 홀 필링(hole filling) 등의 후처리 연산을 수행한 후 타이밍 콘트롤러(130)로 출력한다. (S102)
For example, the multi-view
도 5는 도 3의 디스패러티 산출부를 상세히 보여주는 블록도이다. 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 디스패러티 산출방법을 상세히 보여주는 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 디스패러티 산출부(200)는 초기 디스패러티 산출부(210), 신뢰도 값 산출부(220), 컬러 분할 값 산출부(230), 에지 데이터 생성부(240), 및 후처리부(250)를 포함한다. 이하에서, 도 5 및 도 6을 결부하여 디스패러티 출력부(200)의 디스패러티 산출방법을 상세히 설명한다.5 is a detailed block diagram of the disparity calculating unit of FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of calculating a disparity according to an embodiment of the present invention. 5, the
첫 번째로, 초기 디스패러티 산출부(210)는 3D 모드에서 호스트 시스템(150)으로부터 3D 영상 데이터(RGB3D)를 입력받는다. 3D 영상 데이터(RGB3D)는 단안 영상 데이터와 또 다른 단안 영상 데이터를 포함한다. 이하에서는 설명의 편의를 위해, 단안 영상 데이터는 좌안 영상 데이터, 또 다른 단안 영상 데이터는 우안 영상 데이터인 것을 중심으로 설명하였다. 초기 디스패러티 산출부(210)는 좌안 영상 데이터들(RGBL)과 우안 영상 데이터들(RGBR)을 분석하여 초기 디스패러티들(ID)을 산출한다.First, the initial
구체적으로, 초기 디스패러티 산출부(210)는 도 7a와 같이 좌안 영상 데이터 맵(RGBL)에 제1 블록(BL1)을 설정하고, 제2 블록(BL2)의 중심 좌표(C2)가 제1 블록(BL1)의 중심 좌표(C1)와 동일한 좌표를 갖도록 우안 영상 데이터 맵(RGBRM)에 제2 블록(BL2)을 설정한다. 좌안 영상 데이터 맵(RGBLM)은 1 프레임 기간의 좌안 영상 데이터들(RGBL)로 작성된 맵을 의미하고, 우안 영상 데이터 맵(RGBRM)은 1 프레임 기간의 우안 영상 데이터들(RGBR)로 작성된 맵을 의미한다. 1 프레임 기간의 좌안 영상 데이터들(RGBL)은 r×s(r, s는 자연수) 개의 좌안 영상 데이터들(RGBL)을 포함하고, 1 프레임 기간의 우안 영상 데이터들(RGBR)은 r×s 개의 우안 영상 데이터들(RGBR)을 포함할 수 있다. 좌안 영상 데이터들(RGBL)과 우안 영상 데이터들(RGBR)은 (x,y)(x는 1≤x≤r을 만족하는 자연수, y는 1≤y≤s을 만족하는 자연수) 좌표로 표현될 수 있다. 또한, 제1 블록(BL1)과 제2 블록(BL2)은 p×q(p, q는 2 이상의 자연수) 개의 데이터들을 포함하도록 구현될 수 있으며, 예를 들어 도 7a과 같이 3×3 개의 데이터들을 포함할 수 있다.7A, the initial
그리고 나서, 제1 디스패러티 산출부(210)는 우안 영상 데이터 맵(RGBRM)에서 제2 블록(BL2)을 쉬프트하면서 제1 블록(BL1) 내에 포함된 좌안 영상 데이터(RGBL)들과 제2 블록(BL2) 내에 포함된 우안 영상 데이터(RGBR)들의 차이의 절대값이 최소인 제2 블록(BL2)을 검출한다. 구체적으로, 제1 디스패러티 산출부(210)는 제1 블록(BL1)과 제2 블록(BL2) 내의 위치별로 좌안 영상 데이터와 우안 영상 데이터의 차이의 절대값을 산출하고 이들을 총합함으로써, 제1 블록(BL1) 내에 포함된 좌안 영상 데이터들과 제2 블록(BL2) 내에 포함된 우안 영상 데이터들의 차이의 절대값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 제1 디스패러티 산출부(210)는 도 7a와 같이 제1 블록(BL1)과 제2 블록(BL2)의 중심 좌표(C1)를 (a,b) 좌표라 할 때, 제1 블록(BL1)의 (a-1,b-1) 좌표에서의 좌안 영상 데이터와 제2 블록(BL2)의 (a-1,b-1) 좌표에서의 우안 영상 데이터의 차이의 절대값을 산출할 수 있다. 제1 디스패러티 산출부(210)는 나머지 좌표들에서도 위와 같이 좌안 영상 데이터와 우안 영상 데이터의 차이의 절대값을 산출할 수 있다. 제1 디스패러티 산출부(210)는 (a-1,b-1) 내지 (a+1,b+1) 좌표들에서 산출된 절대값들의 총합을 제1 블록(BL1) 내에 포함된 좌안 영상 데이터들과 제2 블록(BL2) 내에 포함된 우안 영상 데이터들의 차이의 절대값으로 산출할 수 있다. 제1 디스패러티 산출부(210)는 도 7b과 같이 제1 블록(BL1)의 중심 좌표(C1)와 검출된 제2 블록(BL2)의 중심 좌표(C2) 사이의 거리를 제1 블록(BL1)의 중심 좌표(C1)에서의 초기 디스패러티(ID)로 산출한다. 제1 디스패러티 산출부(210)는 상기 과정을 반복하며 r×s 개의 좌안 영상 데이터들(RGBL)로부터 r×s 개의 좌표들에서의 초기 디스패러티(ID)들을 산출할 수 있다. (S101)Then, the first
두 번째로, 신뢰도 값 산출부(220)는 초기 디스패러티들(ID)의 신뢰도 값들(CV)을 산출한다. 신뢰도 값은 초기 디스패러티(ID)가 얼마나 정확히 산출되었는지를 지시하는 값이다. 즉, 신뢰도 값은 초기 디스패러티(ID)의 산출 정확도를 나타낸다. 따라서, (x,y) 좌표의 초기 디스패러티(ID(x,y))의 신뢰도 값(CV(x,y))이 높을수록 (x,y) 좌표의 초기 디스패러티(ID(x,y))가 정확히 산출되었음을 의미한다.Secondly, the
구체적으로, 신뢰도 값 산출부(220)는 제1 블록(BL1) 내에 포함된 좌안 영상 데이터(RGBL)들의 총합과 검출된 제2 블록(BL2) 내에 포함된 우안 영상 데이터(RGBR)들의 총합 간의 차이의 절대값을 이용하여 제1 블록(BL1)의 중심 좌표(C1)에서의 신뢰도 값(CV)을 산출한다. 특히, 신뢰도 값 산출부(220)는 제1 블록(BL1) 내에 포함된 좌안 영상 데이터(RGBL)들의 총합과 검출된 제2 블록(BL2) 내에 포함된 우안 영상 데이터(RGBR)들의 총합 간의 차이의 절대값이 작을수록 신뢰도 값(CV)을 높게 산출한다. 신뢰도 값 산출부(220)는 신뢰도 값(CV)을 정규화(normalization)하는 과정을 포함할 수 있다. 신뢰도 값 산출부(220)는 상기 과정을 반복하며 r×s 개의 좌표들에서의 신뢰도 값들(CV)을 산출할 수 있다.Specifically, the reliability
또는, 신뢰도 값 산출부(220)는 제1 블록(BL1) 내에 포함된 좌안 영상 데이터(RGBL)들의 총합과 검출된 제2 블록(BL2) 내에 포함된 우안 영상 데이터(RGBR)들의 총합 간의 차이의 절대값인 제1 차이 절대값과, 검출된 제2 블록(BL2)에 인접한 블록 내에 포함된 우안 영상 데이터(RGBR)들의 총합 간의 차이의 절대값인 제2 차이 절대값을 산출한다. 그리고 나서, 신뢰도 값 산출부(220)는 제1 차이 절대값과 제2 차이 절대값 간의 차이의 절대값을 차이 변화량으로 산출한다. 신뢰도 값 산출부(220)는 차이 변화량에 의존하여 제1 블록(BL1)의 중심 좌표(C1)에서의 신뢰도 값(CV)을 산출할 수 있다. 신뢰도 값 산출부(220)는 차이 변화량이 클수록 제1 블록(BL1)의 중심 좌표(C1)에서의 신뢰도 값(CV)을 높게 산출할 수 있다. 신뢰도 값 산출부(220)는 상기 과정을 반복하며 r×s 개의 좌표들에서의 신뢰도 값들(CV)을 산출할 수 있다. (S202)Alternatively, the reliability
세 번째로, 컬러 분할 값 산출부(230)는 좌안 영상 데이터들(RGBL)을 분석하여 컬러 분할 값들(CS)을 산출한다. 컬러 분할 값들(CS)은 제1 내지 제N(N은 2 이상의 자연수) 값들로 표현될 수 있다. 좌안 영상 데이터들(RGBL) 각각은 적색 데이터(R), 녹색 데이터(G), 및 청색 데이터(B)를 포함하는 것을 중심으로 설명하였다.Thirdly, the color division
컬러 분할 값 산출부(230)는 수학식 1과 같이 (x,y) 좌표의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y))로부터 (x,y) 좌표의 휘도(Y(x,y))를 산출한다.The color division
컬러 분할 값 산출부(230)는 (x,y) 좌표의 휘도(Y)가 어느 블록에 포함되는지에 따라 컬러 분할 값을 산출한다. 예를 들어, 컬러 분할 값 산출부(230)는 (x,y) 좌표의 휘도(Y)가 제1 내지 제N 블록 중 제g(g는 1≤g≤N을 만족하는 자연수) 블록에 포함되는 경우, (x,y) 좌표의 컬러 분할 값(CS(x,y))을 제g 값으로 산출한다.The color division
또는, 컬러 분할 값 산출부(230)는 수학식 2와 같이 (x,y) 좌표의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y))로부터 (x,y) 좌표의 평균값(Avg(x,y))을 산출한다.Alternatively, the color
컬러 분할 값 산출부(230)는 (x,y) 좌표의 평균값(Avg(x,y))이 어느 블록에 포함되는지에 따라 컬러 분할 값을 산출한다. 예를 들어, 컬러 분할 값 산출부(230)는 (x,y) 좌표의 평균값(Avg(x,y))이 제1 내지 제N 블록 중 제g 블록에 포함되는 경우, (x,y) 좌표의 컬러 분할 값(CS(x,y))을 제g 값으로 산출한다.The color division
또는, 컬러 분할 값 산출부(230)는 (x,y) 좌표의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y))의 적색 데이터(R), 녹색 데이터(G), 및 청색 데이터(B) 각각의 범위에 따라 (x,y) 좌표의 컬러 분할 값(CS(x,y))을 산출한다. 예를 들어, 컬러 분할 값 산출부(230)는 좌안 영상 데이터(RGBL)가 8 비트(bits) 데이터인 경우, 적색 데이터(R), 녹색 데이터(G), 및 청색 데이터(B) 각각의 계조값 범위는 "0" 내지 "255"이다. 컬러 분할 값 산출부(230)는 적색 데이터(R), 녹색 데이터(G), 및 청색 데이터(B) 각각의 계조값 범위를 4 개로 분할하는 경우, 적색 데이터(R), 녹색 데이터(G), 및 청색 데이터(B) 각각을 제1 범위("0" 내지 "63"), 제2 범위("64" 내지 "127"), 제3 범위("128" 내지 "191"), 및 제4 범위("192" 내지 255")로 분할할 수 있다. 컬러 분할 값 산출부(230)는 (x,y) 좌표의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y))의 적색 데이터(R), 녹색 데이터(G), 및 청색 데이터(B) 각각이 어느 범위에 속하는지에 따라 (x,y) 좌표의 컬러 분할 값(CS(x,y))을 제1 내지 제N 값으로 산출할 수 있다. 컬러 분할 값 산출부(230)는 상기 과정을 반복하며 r×s 개의 좌표들에서의 컬러 분할 값들(CS)을 산출할 수 있다. (S203)Alternatively, the color dividing
네 번째로, 에지 데이터 생성부(240)는 소벨 마스크(sobel mask) 등의 이미 알려진 공지의 마스크를 이용하여 좌안 영상 데이터들(RGBL)로부터 에지 데이터들(ED)을 생성한다. 에지 데이터(ED)들은 좌안 영상의 에지(edge)들을 검출한 데이터를 의미하며, 검출된 에지들은 높은 계조값으로 표현된다. 에지(edge)는 객체들 사이의 윤곽(outline)을 의미한다. 에지 데이터 생성부(240)는 에지 데이터(ED)들을 후처리부(250)로 출력한다.Fourth, the edge
다섯 번째로, 후처리부(250)는 초기 디스패러티 산출부(210)로부터 초기 디스패러티들(ID)와 좌안 영상 데이터들(RGBL)을 입력받고, 신뢰도 값 산출부(220)로부터 초기 디스패러티들(ID)의 신뢰도 값들(CV)을 입력받는다. 또한, 컬러 분할 값 산출부(230)로부터 좌안 영상 데이터들(RGBL)의 컬러 분할 값들을 입력받고, 에지 데이터 생성부(240)로부터 에지 데이터들(ED)을 입력받는다. 후처리부(250)는 본 발명의 실시 예에 따른 후처리 방법을 이용하여 디스패러티들(DIS)을 산출한다. 후처리부(250)의 후처리 방법에 대한 자세한 설명은 도 8을 결부하여 후술한다. 후처리부(250)는 디스패러티들(DIS)을 멀티뷰 영상 생성부(300)로 출력한다.
The
도 8은 도 5의 후처리부를 상세히 보여주는 블록도이다. 도 8을 참조하면, 후처리부(250)는 수직 디스패러티 산출부(251), 수평 디스패러티 산출부(252), 및 최종 디스패러티 산출부(253)를 포함한다.8 is a detailed block diagram of the post-processing unit of FIG. Referring to FIG. 8, the
수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))을 수직 데이터 베이스(DBv)에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))를 산출한다. 수직 디스패러티 산출부(251)는 수직 데이터 베이스(DBv)를 포함한다. 수직 데이터 베이스(DBv)는 제1 내지 제r 좌표들 각각에서 컬러 분할 값들, 수직 디스패러티들, 및 신뢰도 값들을 저장한다. 이하에서, 도 9를 결부하여 수직 데이터 베이스(DBv)에 대하여 상세히 설명한다.The vertical
도 9는 수직 데이터 베이스(DBv)를 보여주는 일 예시도면이다. 도 9에는 x 좌표의 수직 데이터 베이스(DBv(x))에 저장된 값들이 나타나 있다. 도 9를 참조하면, x 좌표의 수직 데이터 베이스(DBv(x))는 컬러 분할 값들이 저장되는 영역(CSA), 초기 디스패러티들이 저장되는 영역(DVA), 신뢰도 값들이 저장되는 영역(CVA)을 포함한다. 컬러 분할 값(CS)은 제1 내지 제N 값들(V1~VN)로 표현되므로, x 좌표의 수직 데이터 베이스(DBv(x))는 N 개의 컬러 분할 값들(CS), 초기 디스패러티들(ID), 및 신뢰도 값들(CV)을 저장한다. 이하에서, 수직 데이터 베이스(DBv)을 이용한 수직 디스패러티 산출부(251)의 수직 디스패러티 산출방법을 도 10을 결부하여 설명한다.9 is an exemplary view showing a vertical database DBv. In Fig. 9, values stored in the vertical database DBv (x) of the x coordinate are shown. 9, the x-coordinate vertical database DBv (x) includes a region CSA in which color division values are stored, a region DVA in which initial disparities are stored, a region CVA in which reliability values are stored, . Since the color partition value CS is represented by the first through Nth values V1 through VN, the vertical database DBv (x) of the x coordinate is divided into N color division values CS, initial disparities ID ), And reliability values (CV). Hereinafter, a vertical disparity calculating method of the vertical
도 10은 도 8의 수직 디스패러티 산출부의 수직 디스패러티 산출방법을 상세히 보여주는 흐름도이다. 수직 디스패러티 산출부(251)는 S301 내지 S305 단계들을 통해 (x,y) 좌표의 수직 디스패러티(DV(x,y))를 산출한다.10 is a detailed flowchart illustrating a method of calculating a vertical disparity of the vertical disparity calculating unit of FIG. The vertical
첫 번째로, 수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값(CS(x,y))이 x 좌표의 수직 데이터 베이스(DBv(x))에 저장되어 있는지를 판단한다. (S301)First, the vertical
두 번째로, 수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값(CS(x,y))이 수직 데이터 베이스(DBv)에 저장되어 있지 않은 경우, (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))을 수직 데이터 베이스(DBv)에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하지 않고, (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티(ID(x,y))에 가중치 메디안 필터(WMF)를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))를 산출하며, (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값(CS(x,y)), (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y)), 및 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))를 수직 데이터 베이스(DBv)에 저장한다.Secondly, the vertical
구체적으로, 수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값(CS(x,y))이 x 좌표의 수직 데이터 베이스(DBv(x))에 저장되어 있지 않다면, 가중치 메디안 필터(WMF)를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))를 산출한다. 수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표를 중심좌표(MC)로 하는 마스크(M)를 초기 디스패러티들(ID)에 설정하고, (x,y) 좌표를 중심좌표(MC)로 하는 가중치 마스크(WM)를 신뢰도 값들(CV)에 설정한다. 그리고 나서, 수직 디스패러티 산출부(251)는 도 11과 같이 마스크(M) 내의 초기 디스패러티들을 가중치 마스크(WM)의 가중치를 적용하여 배열한 후 중앙값(3)을 선택하고, 마스크(M)의 중심좌표(MC)에 그 중앙값(3)을 할당한다. 수직 디스패러티 산출부(251)는 마스크(M)의 중심좌표(MC)에 할당된 중앙값(3)을 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))로 산출한다. 또한, 수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))를 (x,y) 좌표에서의 수직 신뢰도 값(CVV(x,y))으로 산출한다.Specifically, if the color division value CS (x, y) at the (x, y) coordinate is not stored in the vertical database DBv (x) at the x coordinate, the vertical
나아가, 수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값(CS(x,y)), (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y)), (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))을 x 좌표의 수직 데이터 베이스(DBv(x))에 저장한다. 예를 들어, 수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표의 컬러 분할 값(CS(x,y)), (x,y) 좌표의 수직 디스패러티(DV(x,y)), 및 (x,y) 좌표의 신뢰도 값(CV(x,y))을 제v 행의 컬러 분할 값(CSv), 수직 디스패러티(DVv), 신뢰도 값(CVv)으로 저장할 수 있다. 즉, 도 9와 같이, x 좌표의 수직 데이터 베이스(DBv(x))에서 제v 행의 컬러 분할 값(CSv)에 해당하는 제v 값(Vv)은 (x,y) 좌표의 컬러 분할 값(CS(x,y))이고, 제v 행의 수직 디스패러티(DVv)는 (x,y) 좌표의 수직 디스패러티(DV(x,y))이며, 제v 행의 신뢰도 값(CVv)는 (x,y) 좌표의 신뢰도 값(CV(x,y))이다. (S302)Further, the vertical
세 번째로, 수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값(CS(x,y))이 수직 데이터 베이스(DBv)에 저장되어 있는 경우, (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))을 수직 데이터 베이스(DBv)에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교한다. 특히, 수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값(CS(x,y))이 x 좌표의 수직 데이터 베이스(DBv(x))에 저장되어 있다면, (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값(CS(x,y))과 일치하는 컬러 분할 값이 저장된 제v 행의 신뢰도 값(CVv)이 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))보다 큰 지를 판단한다. (S303)Thirdly, the vertical
네 번째로, 수직 디스패러티 산출부(251)는 x 좌표의 신뢰도 값이 큰 경우 수직 데이터 베이스(DBv)에 저장된 x 좌표의 수직 디스패러티를 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))로 산출한다. 수직 디스패러티 산출부(251)는 수직 데이터 베이스(DBv)의 제v 행의 신뢰도 값(CVv)이 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))보다 큰 경우, 제v 행의 수직 디스패러티(DVv)를 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))로 산출한다. 또한, 수직 디스패러티 산출부(251)는 제v 행의 신뢰도 값(CVv)을 (x,y) 좌표에서의 수직 신뢰도 값(CVV(x,y))으로 산출한다. (S304)Fourth, when the reliability value of the x-coordinate is large, the vertical
다섯 번째로, 수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))이 큰 경우 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티(ID(x,y))에 가중치 메디안 필터(WMF)를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))로 산출하며, (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값(CS(x,y)), (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y)), 및 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))를 수직 데이터 베이스(DBv)에 갱신한다.Fifthly, the vertical
구체적으로, 수직 디스패러티 산출부(251)는 수직 데이터 베이스(DBv)의 제v 행의 신뢰도 값(CVv)이 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y)) 이하라면, 도 11과 같이 가중치 메디안 필터(WMF)를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))를 산출한다. 또한, 수직 디스패러티 산출부(251)는 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))을 (x,y) 좌표에서의 수직 신뢰도 값(CVV(x,y))으로 산출한다. 나아가, 수직 디스패러티 산출부(251)는 제v 행의 컬러 분할 값(CSv), 수직 디스패러티(DVv), 신뢰도 값(CVv)을 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값(CS(x,y)), (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y)), (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CVv)로 갱신(update)한다. (S305)Specifically, if the reliability value CVv of the v-th row of the vertical database DBv is equal to or less than the reliability value CV (x, y) at the (x, y) coordinate, the vertical
수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))을 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y))를 산출한다. 수평 디스패러티 산출부(252)는 수평 데이터 베이스(DBh)를 포함한다. 수평 디스패러티 산출부(252)가 (x,y) 좌표의 수평 디스패러티(DH(x,y))를 산출하는 경우, 수평 데이터 베이스(DBh)는 제y-1 라인의 x 좌표값, 수직 디스패러티, 신뢰도 값, 좌안 영상 데이터, 및 에지 데이터를 저장한다. 이하에서, 도 12를 결부하여 수평 데이터 베이스(DBh)에 대하여 상세히 설명한다.The horizontal
도 12는 수평 데이터 베이스를 보여주는 일 예시도면이다. 도 12를 참조하면, 수평 데이터 베이스(DBh)는 x 좌표들이 저장되는 영역(XCA), 디스패러티들이 저장되는 영역(DA), 신뢰도 값들이 저장되는 영역(CVA), 좌안 영상 데이터들이 저장되는 영역(RGBLA), 및 에지 데이터들이 저장되는 영역(EDA)을 포함한다. 특히, 도 12와 같이 x 좌표가 "12"인 행에는 (12,y-1) 좌표에서의 디스패러티(DIS(12,y-1)), (12,y-1) 좌표에서의 신뢰도 값(12,y-1)), (12,y-1) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(12,y-1)), 및 (12,y-1) 좌표에서의 에지 데이터(ED(12,y-1))이 저장된다. 이하에서, 수평 데이터 베이스(DBh)을 이용한 수평 디스패러티 산출부(252)의 수평 디스패러티 산출방법을 도 13을 결부하여 설명한다.12 is an exemplary view showing a horizontal database. 12, the horizontal database DBh includes an area XCA storing x coordinates, a region DA storing disparities, a region CVA storing reliability values, a region storing left eye image data, (RGBLA), and an area (EDA) where edge data is stored. In particular, as shown in Fig. 12, a row having an x coordinate of "12 " has a reliability value in a disparity (DIS (12, y-1)) and (12, (12, y-1)) and (12, y-1) coordinates in the left eye image data RGBL , y-1) are stored. Hereinafter, a horizontal disparity calculating method of the horizontal
도 13은 도 8의 수평 디스패러티 산출부의 수평 디스패러티 산출방법을 상세히 보여주는 흐름도이다. 도 13을 참조하면, 수평 디스패러티 산출부(252)는 S401 내지 S405 단계들을 통해 (x,y) 좌표의 수평 디스패러티(DH(x,y))를 산출한다.FIG. 13 is a flowchart showing a horizontal disparity calculating method of the horizontal disparity calculating unit of FIG. 8 in detail. Referring to FIG. 13, the horizontal
첫 번째로, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y))와 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장된 x 좌표의 좌안 영상 데이터 간(RGBL(x))의 차이의 절대값이 제1 문턱 값(TH1)보다 크거나, (x,y) 좌표에서의 에지 데이터(ED(x,y))와 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장된 x 좌표의 에지 데이터 간의 차이의 절대값이 제2 문턱 값(TH2)보다 큰지를 판단한다. 즉, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y))와 수평 데이터 베이스(DBh)의 x 좌표가 저장된 제z(z는 자연수) 행의 좌안 영상 데이터(RGBLz) 간의 차이의 절대값이 소정의 제1 문턱 값(TH1)보다 작고, (x,y) 좌표에서의 에지 데이터(ED(x,y))와 제z 행의 에지 데이터(EDz) 간의 차이의 절대값이 소정의 제2 문턱 값(TH2)보다 작은지를 판단한다. 제1 문턱 값(TH1)과 제2 문턱 값(TH2)은 사전 실험을 통해 미리 결정될 수 있다. (S401)First, the horizontal
두 번째로, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y))와 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장된 x 좌표의 좌안 영상 데이터 간의 차이의 절대값이 제1 문턱 값(TH1)보다 크거나, (x,y) 좌표에서의 에지 데이터(ED(x,y))와 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장된 x 좌표의 에지 데이터 간의 차이의 절대값이 제2 문턱 값(TH2)보다 큰 경우, (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))을 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하지 않는다. 그리고, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티(ID(x,y))에 가중치 메디안 필터(WMF)를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y))를 산출하며, (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y)), (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y)), 상기 (x,y) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y)), (x,y) 좌표에서의 에지 데이터(ED(x,y))를 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장한다.Second, the horizontal
구체적으로, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y))와 제z 행의 좌안 영상 데이터(RGBLz) 간의 차이의 절대값이 제1 문턱 값(TH1)보다 크거나, (x,y) 좌표에서의 에지 데이터(ED(x,y))와 제z 행의 에지 데이터(EDz) 간의 차이의 절대값이 제2 문턱 값(TH2)보다 크다면, 도 11과 같이 가중치 메디안 필터(WMF)를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y))를 산출한다. 또한, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))을 (x,y) 좌표에서의 수평 신뢰도 값(CVH(x,y))으로 산출한다.More specifically, the horizontal
나아가, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 x 좌표값, (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y)), (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y)), (x,y) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y)), (x,y) 좌표에서의 에지 데이터(ED(x,y))를 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장한다. 예를 들어, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y)), (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y)), (x,y) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y)), (x,y) 좌표에서의 에지 데이터(ED(x,y))를 제z 행의 수평 디스패러티(DHz), 신뢰도 값(CVz), 좌안 영상 데이터(RGBLz), 에지 데이터(EDz)로 저장한다. (S402)Further, the horizontal
세 번째로, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y))와 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장된 x 좌표의 좌안 영상 데이터 간의 차이의 절대값이 제1 문턱 값(TH1)보다 작고, (x,y) 좌표에서의 에지 데이터(ED(x,y))와 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장된 x 좌표의 에지 데이터 간의 차이의 절대값이 제2 문턱 값(TH2)보다 작은 경우, (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))을 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교한다. 특히, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y))와 제z 행의 좌안 영상 데이터(RGBLz) 간의 차이의 절대값이 제1 문턱 값(TH1)보다 작고, (x,y) 좌표에서의 에지 데이터(ED(x,y))와 제z 행의 에지 데이터(EDz) 간의 차이의 절대값이 제2 문턱 값(TH2)보다 작다면, 제z 행의 신뢰도 값(CVz)이 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))보다 큰 지를 판단한다. (S403)Third, the horizontal
네 번째로, 수평 디스패러티 산출부(252)는 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값이 큰 경우, 수평 데이터 베이스(DBh)에 저장된 x 좌표의 수평 디스패러티를 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y))로 산출한다. 수평 디스패러티 산출부(252)는 수평 데이터 베이스(DBh)의 제z 행의 신뢰도 값(CVz)이 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))보다 크다면, 제z 행의 수평 디스패러티(DHz)를 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y))로 산출한다. 또한, 수평 디스패러티 산출부(252)는 제z 행의 신뢰도 값(CVz)을 (x,y) 좌표에서의 수평 신뢰도 값(CVH(x,y))으로 산출한다. (S404)Fourth, when the reliability value of the x-coordinate stored in the horizontal database DBh is large, the horizontal
다섯 번째로, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값이 큰 경우, (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티(ID(x,y))에 가중치 메디안 필터(WMF)를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y))를 산출하며, (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y)), (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y)), (x,y) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y)), (x,y) 좌표에서의 에지 데이터(ED(x,y))를 수직 데이터 베이스(DBh)에 갱신한다.Fifthly, the horizontal
구체적으로, 수평 디스패러티 산출부(252)는 제z 행의 신뢰도 값(CVz)이 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y)) 이하라면, 도 11과 같이 가중치 메디안 필터(WMF)를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y))를 산출한다. 또한, 수평 디스패러티 산출부(252)는 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y))을 (x,y) 좌표에서의 수평 신뢰도 값(CVH(x,y))으로 산출한다. 나아가, 수평 디스패러티 산출부(252)는 제z 행의 수평 디스패러티(DHz), 신뢰도 값(CVz), 좌안 영상 데이터(RGBLz), 에지 데이터(EDz)를 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y)), (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값(CV(x,y)), (x,y) 좌표에서의 좌안 영상 데이터(RGBL(x,y)), (x,y) 좌표에서의 에지 데이터(ED(x,y))로 갱신(update)한다. (S405)Concretely, if the reliability value CVz of the z-th row is equal to or less than the reliability value CV (x, y) at the (x, y) coordinates, the horizontal
최종 디스패러티 산출부(253)는 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))와 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y)) 중 어느 하나를 (x,y) 좌표에서의 디스패러티(DIS(x,y))로 산출한다. 이하에서, 최종 디스패러티 산출부(253)의 최종 디스패러티 산출방법을 도 14를 결부하여 설명한다.The final
도 14는 도 8의 최종 디스패러티 산출부의 최종 디스패러티 산출방법을 보여주는 흐름도이다. 도 14를 참조하면, 최종 디스패러티 산출부(253)는 S501 내지 S503 단계들을 통해 (x,y) 좌표의 디스패러티(DIS(x,y))를 산출한다.14 is a flowchart showing a final disparity calculating method of the final disparity calculating unit of FIG. Referring to FIG. 14, the final
첫 번째로, 최종 디스패러티 산출부(253)는 (x,y) 좌표에서의 수직 신뢰도 값(CVV(x,y))이 (x,y) 좌표에서의 수평 신뢰도 값(CVH(x,y))보다 큰지를 판단한다. (S501)First, the final
최종 디스패러티 산출부(253)는 (x,y) 좌표에서의 수직 신뢰도 값(CVV(x,y))이 (x,y) 좌표에서의 수평 신뢰도 값(CVH(x,y))보다 큰 경우, (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티(DV(x,y))를 (x,y) 좌표에서의 디스패러티(DIS(x,y))로 산출한다. (S502)The final
최종 디스패러티 산출부(253)는 (x,y) 좌표에서의 수직 신뢰도 값(CVV(x,y))이 (x,y) 좌표에서의 수평 신뢰도 값(CVH(x,y)) 이하인 경우, (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티(DH(x,y))를 (x,y) 좌표에서의 디스패러티(DIS(x,y))로 산출한다. (S503)
The final
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티의 신뢰도 값인 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수직 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 산출하고, (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 산출한다. 그 결과, (x,y) 좌표의 수직 디스패러티는 x 좌표에서 신뢰도가 가장 높은 디스패러티로 산출되고, (x,y) 좌표의 수평 디스패러티는 (x,y) 좌표와 (x,y-1) 좌표에서 신뢰도가 높은 디스패러티로 산출된다. 또한, 본 발명은 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티와 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티 중 어느 하나를 (x,y) 좌표에서의 디스패러티로 산출한다. 그러므로, 본 발명은 여러 번의 비교를 통해 신뢰도가 가장 높은 디스패러티를 (x,y) 좌표의 디스패러티로 산출할 수 있다. 그 결과, 본 발명은 (x,y) 좌표의 디스패러티를 정확하게 산출할 수 있다.As described above, the present invention compares the reliability value at the (x, y) coordinates, which is the reliability value of the initial disparity in the (x, y) coordinate, with the reliability value of the x coordinate stored in the vertical database, y) coordinate and compares the reliability value at the (x, y) coordinate with the reliability value of the x coordinate stored in the horizontal database to calculate the horizontal disparity at the (x, y) coordinate . As a result, the vertical disparity of the (x, y) coordinate is calculated as the disparity having the highest reliability in the x coordinate, and the horizontal disparity of the (x, y) coordinate is calculated as (x, y) 1) The disparity with high reliability is calculated from the coordinates. Further, the present invention calculates either the vertical disparity in the (x, y) coordinates and the horizontal disparity in the (x, y) coordinates as the disparity in the (x, y) coordinates. Therefore, the present invention can calculate the disparity with the highest reliability as the disparity of the (x, y) coordinates through several comparisons. As a result, the present invention can accurately calculate the disparity of the (x, y) coordinates.
이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술사상을 일탈하지 아니하는 범위 내에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허 청구의 범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.
It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention. Therefore, the present invention should not be limited to the details described in the detailed description, but should be defined by the claims.
10: 표시패널 30: 광학판
110: 게이트 구동회로 120: 데이터 구동회로
130: 타이밍 콘트롤러 140: 영상 처리부
150: 호스트 시스템 200: 디스패러티 산출부
210: 초기 디스패러티 산출부 220: 신뢰도 값 산출부
230: 컬러 분할 값 산출부 240: 에지 데이터 생성부
250: 후처리부 251: 수직 디스패러티 산출부
252: 수평 디스패러티 산출부 253: 최종 디스패러티 산출부
300: 멀티뷰 영상 생성부10: display panel 30: optical plate
110: gate driving circuit 120: data driving circuit
130: timing controller 140:
150: Host system 200: Disparity calculation unit
210: initial disparity calculating unit 220: reliability value calculating unit
230: Color division value calculation unit 240: Edge data generation unit
250: post-processor 251: vertical disparity calculator
252: horizontal disparity calculating unit 253: final disparity calculating unit
300: Multi-view image generating unit
Claims (16)
(x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 산출하는 제2 단계; 및
상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티의 신뢰도 값인 (x,y) 좌표에서의 수직 신뢰도 값이 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티의 신뢰도 값인 (x,y) 좌표에서의 수평 신뢰도 값보다 큰 경우, 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 상기 (x,y) 좌표에서의 디스패러티로 산출하고, 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 신뢰도 값이 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 신뢰도 값보다 큰 경우, 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 상기 (x,y) 좌표에서의 디스패러티로 산출하는 제3 단계를 포함하는 디스패러티 산출방법.(x, y) coordinates, which is the reliability value of the initial disparity in the (x, y) coordinates, with the reliability value of the x-coordinate stored in the vertical database to determine the vertical disparity ;
a second step of calculating a horizontal disparity in the (x, y) coordinate by comparing the reliability value in the (x, y) coordinate with the reliability value in the x coordinate stored in the horizontal database; And
(X, y) coordinates in which the vertical reliability value in the (x, y) coordinate, which is the reliability value of the vertical disparity in the (x, y) coordinate, is the reliability value of the horizontal disparity in the (X, y) coordinates are calculated as a disparity in the (x, y) coordinates, and when the horizontal reliability value in the (x, y) calculating a disparity in the (x, y) coordinates as a disparity in the (x, y) coordinates when the vertical disparity in the (x, y) coordinate is larger than the vertical reliability in the Way.
상기 제1 단계는,
상기 x 좌표의 신뢰도 값이 큰 경우 상기 수직 데이터 베이스에 저장된 상기 x 좌표의 수직 디스패러티를 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티로 산출하고,
상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값이 큰 경우 상기 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티에 가중치 메디안 필터를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 산출하며, 상기 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값, 및 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 상기 수직 데이터 베이스에 갱신하는 것을 특징으로 하는 디스패러티 산출방법.The method according to claim 1,
In the first step,
Calculating a vertical disparity of the x coordinate stored in the vertical database as a vertical disparity in the (x, y) coordinates when the reliability value of the x coordinate is large,
Calculating a vertical disparity in (x, y) coordinates by applying a weighted median filter to the initial disparity in the (x, y) coordinates when the reliability value in the (x, y) (x, y) coordinates, a reliability value in the (x, y) coordinates, and a vertical disparity in the (x, y) Calculation method.
상기 제1 단계는,
(x,y) 좌표에서의 단안 영상 데이터를 분석하여 산출한 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값이 상기 수직 데이터 베이스에 저장되어 있는 경우, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 상기 수직 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하는 것을 특징으로 하는 디스패러티 산출방법.3. The method of claim 2,
In the first step,
(x, y) coordinates are stored in the vertical database, the reliability value at the (x, y) coordinates is calculated as the reliability value at the (x, y) And comparing the reliability value of the x coordinate stored in the vertical database with the reliability value of the x coordinate stored in the vertical database.
상기 제1 단계는,
(x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값이 상기 수직 데이터 베이스에 저장되어 있지 않은 경우, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 상기 수직 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하지 않고, 상기 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티에 가중치 메디안 필터를 적용하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 산출하며, 상기 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값, 및 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 상기 수직 데이터 베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 디스패러티 산출방법.The method of claim 3,
In the first step,
(x, y) coordinate is not stored in the vertical database, the reliability value at the (x, y) coordinate is not compared with the reliability value of the x coordinate stored in the vertical database , Calculating a vertical disparity in the (x, y) coordinates by applying a weighted median filter to the initial disparity in the (x, y) coordinates, calculating a color division value in the (x, y) (x, y) coordinates, and a vertical disparity in the (x, y) coordinates are stored in the vertical database.
상기 제2 단계는,
상기 x 좌표의 신뢰도 값이 큰 경우 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 상기 x 좌표의 수평 디스패러티를 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티로 산출하고,
상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값이 큰 경우 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티에 가중치 메디안 필터를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 산출하며, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값, 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티, (x,y) 좌표에서의 단안 영상 데이터, (x,y) 좌표에서의 에지 데이터를 상기 수직 데이터 베이스에 갱신하는 것을 특징으로 하는 디스패러티 산출방법.The method according to claim 1,
The second step comprises:
Calculating a horizontal disparity of the x coordinate stored in the horizontal database as a horizontal disparity in the (x, y) coordinates when the reliability value of the x coordinate is large,
Calculating a horizontal disparity in (x, y) coordinates by applying a weighted median filter to an initial disparity in (x, y) coordinates when the reliability value in the (x, y) coordinate is large, (x, y) coordinates, edge data in (x, y) coordinates, and a reliability value in the vertical data base (x, y) And updating the disparity.
상기 제2 단계는,
상기 (x,y) 좌표에서의 단안 영상 데이터와 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 단안 영상 데이터 간의 차이의 절대값이 제1 문턱 값보다 작고, 상기 (x,y) 좌표에서의 에지 데이터와 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 에지 데이터 간의 차이의 절대값이 제2 문턱 값보다 작은 경우,
상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하는 것을 특징으로 하는 디스패러티 산출방법.6. The method of claim 5,
The second step comprises:
Wherein the absolute value of the difference between the monocular image data at the (x, y) coordinate and the monocular image data of the x coordinate stored in the horizontal database is smaller than the first threshold value, and the edge data at the (x, y) When the absolute value of the difference between the edge data of the x coordinate stored in the horizontal database is smaller than the second threshold value,
Wherein the reliability value at the (x, y) coordinate is compared with the reliability value of the x coordinate stored in the horizontal database.
상기 제2 단계는,
상기 (x,y) 좌표에서의 단안 영상 데이터와 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 단안 영상 데이터 간의 차이의 절대값이 제1 문턱 값보다 크거나, 상기 (x,y) 좌표에서의 에지 데이터와 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 에지 데이터 간의 차이의 절대값이 제2 문턱 값보다 큰 경우,
상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하지 않고, 상기 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티에 가중치 메디안 필터를 적용하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 산출하며, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값, 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티, 상기 (x,y) 좌표에서의 단안 영상 데이터, 상기 (x,y) 좌표에서의 에지 데이터를 상기 수평 데이터 베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 디스패러티 산출방법.6. The method of claim 5,
The second step comprises:
Wherein the absolute value of the difference between the monocular image data at the (x, y) coordinates and the monocular image data at the x coordinate stored in the horizontal database is greater than a first threshold value, or the edge data at the (x, y) And the edge data of the x coordinate stored in the horizontal database is greater than a second threshold value,
Applying a weighted median filter to the initial disparity at the (x, y) coordinates without comparing the reliability value at the (x, y) coordinates with the reliability value of the x coordinate stored in the horizontal database, (x, y) coordinates in the (x, y) coordinates, the reliability value in the (x, y) coordinates, the horizontal disparity in the , And stores the edge data in the (x, y) coordinates in the horizontal database.
좌안 영상 데이터와 우안 영상 데이터를 포함하는 3D 영상 데이터로부터 디스패러티들을 산출하는 디스패러티 산출부와 상기 디스패러티들에 따라 상기 좌안 영상 데이터 또는 상기 우안 영상 데이터를 쉬프트시켜 멀티뷰 영상 데이터를 생성하는 멀티뷰 영상 생성부를 포함하는 영상처리부;
상기 멀티뷰 영상 데이터를 데이터 전압으로 변환하여 상기 데이터 라인들에 공급하는 데이터 구동회로; 및
상기 게이트 라인들에 게이트 펄스를 순차적으로 공급하는 게이트 구동회로를 포함하고,
상기 디스패러티 산출부는,
(x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티의 신뢰도 값인 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수직 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 산출하는 수직 디스패러티 산출부;
(x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 산출하는 수평 디스패러티 산출부; 및
상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티의 신뢰도 값인 (x,y) 좌표에서의 수직 신뢰도 값이 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티의 신뢰도 값인 (x,y) 좌표에서의 수평 신뢰도 값보다 큰 경우, 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 상기 (x,y) 좌표에서의 디스패러티로 산출하고, 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 신뢰도 값이 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 신뢰도 값보다 큰 경우, 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 상기 (x,y) 좌표에서의 디스패러티로 산출하는 최종 디스패러티 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체영상 표시장치.A display panel including data lines and gate lines;
A disparity calculating unit for calculating disparities from 3D image data including left eye image data and right eye image data, and a multi-view image generating unit for shifting the left eye image data or the right eye image data according to the disparities, An image processor including a view image generator;
A data driving circuit for converting the multi-view image data into a data voltage and supplying the data voltage to the data lines; And
And a gate driving circuit for sequentially supplying gate pulses to the gate lines,
The disparity calculating unit may calculate,
(x, y) coordinates, which is the reliability value of the initial disparity in the (x, y) coordinates, with the reliability value of the x-coordinate stored in the vertical database to determine the vertical disparity A vertical disparity calculating unit for calculating a vertical disparity;
a horizontal disparity calculating unit for calculating a horizontal disparity in the (x, y) coordinates by comparing the reliability value in the (x, y) coordinate with the reliability value in the x coordinate stored in the horizontal database; And
(X, y) coordinates in which the vertical reliability value in the (x, y) coordinate, which is the reliability value of the vertical disparity in the (x, y) coordinate, is the reliability value of the horizontal disparity in the (X, y) coordinates are calculated as a disparity in the (x, y) coordinates, and when the horizontal reliability value in the (x, y) and a final disparity calculating unit for calculating a horizontal disparity in the (x, y) coordinate as a disparity in the (x, y) coordinate when the vertical reliability value in the (x, y) Dimensional image display device.
상기 수직 디스패러티 산출부는,
상기 x 좌표의 신뢰도 값이 큰 경우 상기 수직 데이터 베이스에 저장된 상기 x 좌표의 수직 디스패러티를 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티로 산출하고,
상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값이 큰 경우 상기 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티에 가중치 메디안 필터를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 산출하며, 상기 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값, 및 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 상기 수직 데이터 베이스에 갱신하는 것을 특징으로 하는 입체영상 표시장치.10. The method of claim 9,
Wherein the vertical disparity calculating unit calculates,
Calculating a vertical disparity of the x coordinate stored in the vertical database as a vertical disparity in the (x, y) coordinates when the reliability value of the x coordinate is large,
Calculating a vertical disparity in (x, y) coordinates by applying a weighted median filter to the initial disparity in the (x, y) coordinates when the reliability value in the (x, y) (x, y) coordinates, a reliability value in the (x, y) coordinates, and a vertical disparity in the (x, y) Display device.
상기 수직 디스패러티 산출부는,
(x,y) 좌표에서의 단안 영상 데이터를 분석하여 산출한 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값이 상기 수직 데이터 베이스에 저장되어 있는 경우, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 상기 수직 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하는 것을 특징으로 하는 입체영상 표시장치.11. The method of claim 10,
Wherein the vertical disparity calculating unit calculates,
(x, y) coordinates are stored in the vertical database, the reliability value at the (x, y) coordinates is calculated as the reliability value at the (x, y) And compares the reliability value of the x coordinate stored in the vertical database with the reliability value of the x coordinate stored in the vertical database.
상기 수직 디스패러티 산출부는,
(x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값이 상기 수직 데이터 베이스에 저장되어 있지 않은 경우, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 상기 수직 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하지 않고, 상기 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티에 가중치 메디안 필터를 적용하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 산출하며, 상기 (x,y) 좌표에서의 컬러 분할 값, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값, 및 상기 (x,y) 좌표에서의 수직 디스패러티를 상기 수직 데이터 베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 입체영상 표시장치.12. The method of claim 11,
Wherein the vertical disparity calculating unit calculates,
(x, y) coordinate is not stored in the vertical database, the reliability value at the (x, y) coordinate is not compared with the reliability value of the x coordinate stored in the vertical database , Calculating a vertical disparity in the (x, y) coordinates by applying a weighted median filter to the initial disparity in the (x, y) coordinates, calculating a color division value in the (x, y) and stores the reliability value in the (x, y) coordinates and the vertical disparity in the (x, y) coordinates in the vertical database.
상기 수평 디스패러티 산출부는,
상기 x 좌표의 신뢰도 값이 큰 경우 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 상기 x 좌표의 수평 디스패러티를 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티로 산출하고,
상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값이 큰 경우 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티에 가중치 메디안 필터를 적용하여 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 산출하며, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값, 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티, (x,y) 좌표에서의 단안 영상 데이터, (x,y) 좌표에서의 에지 데이터를 상기 수직 데이터 베이스에 갱신하는 것을 특징으로 하는 입체영상 표시장치.10. The method of claim 9,
The horizontal disparity calculating unit may calculate,
Calculating a horizontal disparity of the x coordinate stored in the horizontal database as a horizontal disparity in the (x, y) coordinates when the reliability value of the x coordinate is large,
Calculating a horizontal disparity in (x, y) coordinates by applying a weighted median filter to an initial disparity in (x, y) coordinates when the reliability value in the (x, y) coordinate is large, (x, y) coordinates, edge data in (x, y) coordinates, and a reliability value in the vertical data base (x, y) Wherein the stereoscopic image display device updates the stereoscopic image display device.
상기 수평 디스패러티 산출부는,
상기 (x,y) 좌표에서의 단안 영상 데이터와 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 단안 영상 데이터 간의 차이의 절대값이 제1 문턱 값보다 작고, 상기 (x,y) 좌표에서의 에지 데이터와 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 에지 데이터 간의 차이의 절대값이 제2 문턱 값보다 작은 경우,
상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하는 것을 특징으로 하는 입체영상 표시장치.14. The method of claim 13,
The horizontal disparity calculating unit may calculate,
Wherein the absolute value of the difference between the monocular image data at the (x, y) coordinate and the monocular image data of the x coordinate stored in the horizontal database is smaller than the first threshold value, and the edge data at the (x, y) When the absolute value of the difference between the edge data of the x coordinate stored in the horizontal database is smaller than the second threshold value,
And compares the reliability value at the (x, y) coordinates with the reliability value of the x coordinate stored in the horizontal database.
상기 수평 디스패러티 산출부는,
상기 (x,y) 좌표에서의 단안 영상 데이터와 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 단안 영상 데이터 간의 차이의 절대값이 제1 문턱 값보다 크거나, 상기 (x,y) 좌표에서의 에지 데이터와 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 에지 데이터 간의 차이의 절대값이 제2 문턱 값보다 큰 경우,
상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값을 상기 수평 데이터 베이스에 저장된 x 좌표의 신뢰도 값과 비교하지 않고, 상기 (x,y) 좌표에서의 초기 디스패러티에 가중치 메디안 필터를 적용하여 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티를 산출하며, 상기 (x,y) 좌표에서의 신뢰도 값, 상기 (x,y) 좌표에서의 수평 디스패러티, 상기 (x,y) 좌표에서의 단안 영상 데이터, 상기 (x,y) 좌표에서의 에지 데이터를 상기 수평 데이터 베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 입체영상 표시장치.15. The method of claim 14,
The horizontal disparity calculating unit may calculate,
Wherein the absolute value of the difference between the monocular image data at the (x, y) coordinates and the monocular image data at the x coordinate stored in the horizontal database is greater than a first threshold value, or the edge data at the (x, y) And the edge data of the x coordinate stored in the horizontal database is greater than a second threshold value,
Applying a weighted median filter to the initial disparity at the (x, y) coordinates without comparing the reliability value at the (x, y) coordinates with the reliability value of the x coordinate stored in the horizontal database, (x, y) coordinates in the (x, y) coordinates, the reliability value in the (x, y) coordinates, the horizontal disparity in the , And stores the edge data in the (x, y) coordinates in the horizontal database.
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