KR20230039867A - 잔상 분석부, 표시 장치, 및 표시 장치의 잔상 보상 방법 - Google Patents

잔상 분석부, 표시 장치, 및 표시 장치의 잔상 보상 방법 Download PDF

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Abstract

잔상 분석부는 잔상 객체가 위치하는 영상들의 관심 영역들의 제1 변화량 및 영상들의 전체 영역들의 제2 변화량에 기초하여 영상들의 누적 인터벌을 결정하는 누적 결정부, 누적 인터벌에 기초하여 영상들을 누적하는 영상 누적부, 그리고 누적된 영상들로부터 잔상 객체를 검출하는 잔상 객체 검출부를 포함할 수 있다.

Description

잔상 분석부, 표시 장치, 및 표시 장치의 잔상 보상 방법{AFTERIMAGE ANALYZER, DISPLAY DEVICE, AND METHOD OF COMPENSATING AFTERIMAGE OF THE DISPLAY DEVICE}
본 발명은 표시 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 잔상을 보상하는 표시 장치 및 이러한 표시 장치의 잔상 보상 방법에 관한 것이다.
정보화 사회가 발전함에 따라 영상을 표시하기 위한 표시 장치에 대한 요구가 증대하고 있다. 표시 장치는 유기 발광 다이오드, 무기 발광 다이오드 등과 같은 발광 다이오드를 포함하는 표시 장치, 액정 표시 장치, 플라즈마 표시 장치 등을 포함할 수 있다.
표시 장치의 구동 시간이 경과함에 따라, 표시 장치에 포함되는 화소들이 열화되어 표시 장치에 잔상이 발생할 수 있다. 특히, 고휘도로 표시되는 로고, 자막 등의 객체는 영상의 특정 영역에서 장시간 동안 지속적으로 표시되므로, 특정한 화소들의 열화가 가속되어 표시 장치에 잔상이 발생할 수 있다.
이러한 잔상을 보상하기 위하여 잔상이 표시되는 영상의 영역에 대응하는 화소들의 휘도들을 감소할 수 있다. 한편, 잔상을 보상하기 위하여 영상에 포함되는 객체를 정확하게 검출하는 것이 필요할 수 있다.
본 발명의 일 목적은 저 비용으로 잔상 객체를 정확하게 검출하는 잔상 분석부 및 이를 포함하는 표시 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 일 목적은 저 비용으로 잔상 객체를 정확하게 검출하고, 영상 데이터를 보상하는 표시 장치의 잔상 보상 방법을 제공하는 것이다.
다만, 본 발명의 목적이 이와 같은 목적들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.
전술한 본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 실시예들에 따른 잔상 분석부는 잔상 객체가 위치하는 영상들의 관심 영역들의 제1 변화량 및 상기 영상들의 전체 영역들의 제2 변화량에 기초하여 상기 영상들의 누적 인터벌을 결정하는 누적 결정부, 상기 누적 인터벌에 기초하여 상기 영상들을 누적하는 영상 누적부, 그리고 상기 누적된 영상들로부터 상기 잔상 객체를 검출하는 잔상 객체 검출부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 누적 결정부는 상기 영상들의 상기 관심 영역들을 비교하여 상기 제1 변화량을 계산하는 관심 영역 계산부, 상기 영상들의 상기 전체 영역들을 비교하여 상기 제2 변화량을 계산하는 전체 영역 계산부, 그리고 상기 제1 변화량 및 상기 제2 변화량에 기초하여 상기 누적 인터벌을 증감하는 누적 인터벌 결정부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 누적 인터벌 결정부는 상기 제1 변화량이 제1 기준값보다 작은 경우에 상기 누적 인터벌을 증가할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 누적 인터벌 결정부는 상기 제2 변화량이 제2 기준값보다 큰 경우에 상기 누적 인터벌을 감소할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 누적 결정부는 상기 영상들의 관심 영역들을 비교하여 상기 영상들의 채널 변경 여부를 검출하는 채널 변경 검출부를 더 포함할 수 있다. 상기 누적 인터벌 결정부는 상기 영상들의 채널이 변경된 경우에 상기 누적 인터벌을 최소화할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 누적 결정부는 상기 관심 영역들의 색상들에 기초하여 누적 도메인을 결정하는 누적 도메인 결정부를 더 포함할 수 있다. 상기 영상 누적부는 상기 누적 인터벌 및 상기 누적 도메인에 기초하여 상기 영상들을 누적할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 누적 도메인 결정부는 상기 관심 영역들의 상기 색상들이 유채색인 경우에 RGB 도메인을 상기 누적 도메인으로 결정할 수 있고, 상기 관심 영역들의 상기 색상들이 무채색인 경우에 YCbCr 도메인을 상기 누적 도메인으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 관심 영역 계산부는 상기 영상들의 상기 관심 영역들을 비교하여 상기 관심 영역들 내의 모션 벡터를 추출할 수 있고, 상기 모션 벡터에 기초하여 상기 제1 변화량을 계산할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 관심 영역 계산부는 상기 영상들의 관심 영역들을 비교하여 상기 관심 영역들 내의 임의의 화소들에 대한 변화된 화소들의 비율에 기초하여 상기 제1 변화량을 계산할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 잔상 분석부는 상기 영상들을 다운-스케일링하여 상기 누적 결정부에 제공하는 다운-스케일링부를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 영상 누적부는 상기 영상들에 대한 데이터를 비트 절단(bit truncation)으로 압축한 후에 상기 영상들을 누적할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 잔상 객체 검출부는 상기 잔상 객체의 검출을 위한 머신 러닝(machine learning)을 수행하는 인공 지능 프로그램을 포함할 수 있다.
전술한 본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 실시예들에 따른 표시 장치의 잔상 보상 방법은 잔상 객체가 위치하는 영상들의 관심 영역들의 제1 변화량 및 상기 영상들의 전체 영역들의 제2 변화량에 기초하여 상기 영상들의 누적 인터벌을 결정하는 단계, 상기 누적 인터벌에 기초하여 상기 영상들을 누적하는 단계, 상기 누적된 영상들부터 상기 잔상 객체를 검출하는 단계, 그리고 상기 잔상 객체에 기초하여 영상 데이터를 보상하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 누적 인터벌을 결정하는 단계는 상기 영상들의 상기 관심 영역들을 비교하여 상기 제1 변화량을 계산하는 단계, 상기 영상들의 상기 전체 영역들을 비교하여 상기 제2 변화량을 계산하는 단계, 그리고 상기 제1 변화량 및 상기 제2 변화량에 기초하여 상기 누적 인터벌을 증감하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 누적 인터벌을 증감하는 단계는 상기 제1 변화량이 제1 기준값보다 작은 경우에 상기 누적 인터벌을 증가할 수 있고, 상기 제2 변화량이 제2 기준값보다 큰 경우에 상기 누적 인터벌을 감소할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 누적 인터벌을 결정하는 단계는 상기 영상들의 상기 관심 영역들을 비교하여 상기 영상들의 채널 변경 여부를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 영상들의 채널이 변경된 경우에 상기 누적 인터벌을 최소화할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 표시 장치의 잔상 보상 방법은 상기 관심 영역들의 색상들에 기초하여 누적 도메인을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 영상들을 누적하는 단계는 상기 누적 인터벌 및 상기 누적 도메인에 기초하여 상기 영상들을 누적할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 누적 도메인을 결정하는 단계는 상기 관심 영역들의 상기 색상들이 유채색인 경우에 RGB 도메인을 상기 누적 도메인으로 결정할 수 있고, 상기 관심 영역들의 상기 색상들이 무채색인 경우에 YCbCr 도메인을 상기 누적 도메인으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 표시 장치의 잔상 보상 방법은 상기 누적 인터벌을 결정하기 전에 상기 영상들을 다운-스케일링하는 단계를 더 포함할 수 있다.
전술한 본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 실시예들에 따른 표시 장치는 복수의 화소들을 포함하는 표시 패널, 영상들로부터 잔상 객체를 검출하는 잔상 분석부, 상기 잔상 객체에 기초하여 영상 데이터를 보상하는 잔상 보상부, 그리고 상기 표시 패널에 상기 보상된 영상 데이터에 대응하는 데이터 신호를 제공하는 데이터 구동부를 포함할 수 있다. 상기 잔상 분석부는 상기 잔상 객체가 위치하는 상기 영상들의 관심 영역들의 제1 변화량 및 상기 영상들의 전체 영역들의 제2 변화량에 기초하여 상기 영상들의 누적 인터벌을 결정하는 누적 결정부, 상기 누적 인터벌에 기초하여 상기 영상들을 누적하는 영상 누적부, 그리고 상기 누적된 영상들로부터 상기 잔상 객체를 검출하는 잔상 객체 검출부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 잔상 분석부 및 표시 장치에 있어서, 영상들의 관심 영역의 변화량 및 영상들의 전체 영역의 변화량을 계산하여 영상들의 누적 인터벌을 결정함에 따라, 저 용량의 메모리로도 잔상 객체를 정확하게 검출할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 표시 장치의 잔상 보상 방법에 있어서, 영상들의 관심 영역의 변화량 및 영상들의 전체 영역의 변화량을 계산하여 영상들의 누적 인터벌을 결정함에 따라, 저 용량의 메모리로도 잔상 객체를 정확하게 검출할 수 있고, 영상 데이터를 보상하여 표시 장치의 열화를 방지할 수 있다.
다만, 본 발명의 효과가 전술한 효과에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 타이밍 제어부를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 분석부를 나타내는 블록도이다.
도 4는 표시 장치에 표시되는 영상을 나타내는 도면이다.
도 5는 누적된 영상들을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 누적 결정부를 나타내는 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 잔상 보상 방법을 나타내는 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 분석부를 나타내는 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 누적 결정부를 나타내는 블록도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 잔상 보상 방법을 나타내는 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치를 포함하는 전자 기기를 나타내는 블록도이다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 실시예들에 따른 표시 장치, 잔상 분석부, 및 표시 장치의 잔상 보상 방법을 보다 상세하게 설명한다. 첨부된 도면들 상의 동일한 구성 요소들에 대해서는 동일하거나 유사한 참조 부호들을 사용한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치(10)를 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 표시 장치(10)는 표시 패널(100), 스캔 구동부(200), 데이터 구동부(300), 및 타이밍 제어부(400)를 포함할 수 있다.
표시 패널(100)은 복수의 화소들(PX)을 포함할 수 있다. 화소들(PX) 각각은 스캔 구동부(200)로부터 제공되는 스캔 신호(SS) 및 데이터 구동부(300)로부터 제공되는 데이터 신호(DS)에 기초하여 광을 방출할 수 있다. 표시 패널(100)은 화소들(PX)로부터 방출되는 광에 기초하여 영상을 표시할 수 있다.
스캔 구동부(200)는 타이밍 제어부(400)로부터 제공되는 스캔 제어 신호(SCS)에 기초하여 스캔 신호(SS)를 생성할 수 있다. 스캔 구동부(200)는 표시 패널(100)에 스캔 신호(SS)를 제공할 수 있다. 스캔 구동부(200)는 화소 행 단위로 화소들(PX)에 스캔 신호(SS)를 순차적으로 제공할 수 있다.
데이터 구동부(300)는 타이밍 제어부(400)로부터 제공되는 보상 영상 데이터(CID) 및 데이터 제어 신호(DCS)에 기초하여 데이터 신호(DS)를 생성할 수 있다. 데이터 구동부(300)는 표시 패널(100)에 데이터 신호(DS)를 제공할 수 있다. 데이터 구동부(300)는 스캔 신호(SS)가 제공되는 화소 행의 화소들(PX)에 데이터 신호(DS)를 제공할 수 있다.
타이밍 제어부(400)는 외부 장치로부터 제공되는 원본 영상 데이터(OID) 및 제어 신호(CTRL)에 기초하여 보상 영상 데이터(CID), 스캔 제어 신호(SCS), 및 데이터 제어 신호(DCS)를 생성할 수 있다. 타이밍 제어부(400)는 스캔 구동부(200)에 스캔 제어 신호(SCS)를 제공할 수 있고, 데이터 구동부(300)에 보상 영상 데이터(CID) 및 데이터 제어 신호(DCS)를 제공할 수 있다. 이에 따라, 타이밍 제어부(400)는 스캔 구동부(200) 및 데이터 구동부(300)의 구동을 제어할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 타이밍 제어부(400)를 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 타이밍 제어부(400)는 잔상 분석부(500) 및 잔상 보상부(600)를 포함할 수 있다.
잔상 분석부(500)는 영상들로부터 잔상을 일으킬 수 있는 객체(이하, 잔상 객체)(AO)를 검출할 수 있다. 표시 패널(100)에 표시되는 영상에 로고, 자막 등과 같은 고휘도의 잔상 객체(AO)가 지속적으로 나타나는 경우에, 잔상 객체(AO)를 표시하는 화소들(PX)이 열화될 수 있다. 화소들(PX)이 열화되는 경우에, 영상의 밝기 및/또는 색감에 차이가 발생할 수 있고, 이에 따라, 영상에서 잔상이 발생할 수 있다.
잔상 분석부(500)는 외부 장치로부터 제공되는 원본 영상 데이터(OID)에 기초하여 잔상 객체(AO)를 검출할 수 있다. 잔상 분석부(500)는 잔상 객체(AO)를 잔상 보상부(600)에 제공할 수 있다.
잔상 보상부(600)는 영상들의 잔상을 보상할 수 있다. 잔상 보상부(600)는 잔상 객체(AO)가 나타나는 영상의 영역에 대응하는 화소들(PX)의 휘도를 감소하여 잔상 객체(AO)에 의해 영상에 잔상이 발생하는 것을 방지할 수 있다.
잔상 보상부(600)는 원본 영상 데이터(OID) 및 잔상 객체(AO)에 기초하여 보상 영상 데이터(CID)를 생성할 수 있다. 잔상 보상부(600)는 보상 영상 데이터(CID)를 데이터 구동부(300)에 제공할 수 있다.
도 2에는 잔상 분석부(500) 및 잔상 보상부(600)가 타이밍 제어부(400)에 포함되는 것으로 도시되어 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 아니하고, 잔상 분석부(500) 및/또는 잔상 보상부(600)는 타이밍 제어부(400)에 포함되지 않을 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 분석부(500)를 나타내는 블록도이다. 도 4는 표시 장치(10)에 표시되는 영상(IMG)을 나타내는 도면이다. 도 5는 누적된 영상들(IMG)을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 잔상 분석부(500)는 다운-스케일링부(510), 누적 결정부(520), 영상 누적부(530), 및 잔상 객체 검출부(540)를 포함할 수 있다.
다운 스케일링부(510)는 영상들(IMG)을 다운-스케일링(down-scaling)하여 누적 결정부(520)에 제공할 수 있다. 다운 스케일링부(510)는 원본 영상 데이터(OID)에 포함된 원본 영상들을 다운-스케일된 영상들(IMG)로 변환할 수 있다.
잔상 객체(AO)를 검출하기 위하여 상기 원본 영상들을 누적하는 경우에, 상기 원본 영상의 사이즈가 크기 때문에 상기 원본 영상을 누적하기 위해서는 대용량의 메모리가 필요할 수 있고, 누적할 수 있는 영상들의 개수가 제한될 수 있다. 이에 따라, 잔상 객체(AO)의 검출에 영향을 미치지 않는 범위 내에서, 상기 원본 영상을 다운-스케일링하여 다운-스케일된 영상(IMG)을 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 3840 X 2160 사이즈의 원본 영상을 다운-스케일링하여 277 X 277 사이즈의 다운-스케일된 영상(IMG)을 생성할 수 있다.
도 4를 참조하면, 누적 결정부(520)는 잔상 객체(AO)가 위치하는 영상들(IMG)의 관심 영역들(ROI)의 제1 변화량 및 영상들(IMG)의 전체 영역들(ER)의 제2 변화량에 기초하여 영상들(IMG)의 누적 인터벌(AI)을 결정할 수 있다. 누적 결정부(520)는 다운-스케일된 영상들(IMG)에 기초하여 누적 인터벌(AI)을 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 관심 영역(ROI)은 이전의 영상들의 잔상 객체(AO)의 위치에 기초하여 결정될 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 관심 영역(ROI)은 영상(IMG)의 미리 정해진 영역일 수 있다. 예를 들면, 관심 영역(ROI)은 영상(IMG)의 좌측 상단 및/또는 우측 상단으로 미리 정해질 수 있다.
도 5를 참조하면, 영상 누적부(530)는 누적 인터벌(AI)에 기초하여 영상들(IMG)을 누적할 수 있다. 영상들(IMG)은 누적 결정부(520)에 의해 결정되는 누적 인터벌(AI)에 기초하여 일정한 프레임 간격으로 누적될 수 있다. 누적 인터벌(AI)이 증가할수록 누적되는 영상들(IMG) 사이의 프레임 간격은 증가할 수 있고, 누적 인터벌(AI)이 감소할수록 누적되는 영상들(IMG) 사이의 프레임 간격은 감소할 수 있다. 영상 누적부(530)는 다운-스케일된 영상들(IMG) 및 누적 인터벌(AI)에 기초하여 누적된 영상들(AMG)을 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 영상 누적부(530)는 영상들(IMG)에 대한 데이터를 비트 절단(bit truncation)으로 압축한 후에 영상들(IMG)을 누적할 수 있다. 예를 들면, 하나의 화소(PX)에 대응하는 영상(IMG)의 데이터의 크기가 8 bit인 경우, 6 bit만을 저장하더라도 잔상 객체(AO)의 검출률에는 큰 영향이 없으므로, 상기 데이터를 2 bit 절단하여 저장할 수 있다. 상기 데이터를 비트 절단(bit truncation)으로 압축한 후에 영상들(IMG)을 누적하는 경우, 누적되는 데이터의 크기가 감소하기 때문에, 메모리에 누적될 수 있는 영상들(IMG)의 개수가 증가할 수 있고, 이에 따라, 잔상 객체(AO)의 검출률이 향상될 수 있다.
잔상 객체 검출부(540)는 누적된 영상들(AMG)로부터 잔상 객체(AO)를 검출할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 잔상 객체 검출부(540)는 잔상 객체(AO)의 검출을 위한 머신 러닝(machine learning)을 수행하는 인공 지능 프로그램을 포함할 수 있다. 예를 들면, 컨벌루션 신경망(convolution neural network) 모델 등에 기반한 머신 러닝을 이용하여 누적된 영상들(AMG)로부터 잔상 객체(AO)가 검출될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 누적 결정부(520)를 나타내는 블록도이다.
도 6을 참조하면, 누적 결정부(520)는 관심 영역 계산부(521), 전체 영역 계산부(522), 채널 변경 검출부(523), 및 누적 인터벌 결정부(524)를 포함할 수 있다.
관심 영역 계산부(521)는 서로 다른 프레임들의 영상들(IMG)을 비교하여 제1 변화량(CA1)을 계산할 수 있다. 관심 영역 계산부(521)는 영상들(IMG)의 관심 영역들(ROI)을 비교하여 제1 변화량(CA1)을 계산할 수 있고, 누적 인터벌 결정부(524)에 제1 변화량(CA1)을 제공할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 관심 영역 계산부(521)는 영상들(IMG)을 비교하여 관심 영역(ROI) 내의 모션 벡터(motion vector)를 추출할 수 있고, 상기 모션 벡터에 기초하여 제1 변화량(CA1)을 계산할 수 있다.
다른 실시예에 있어서, 관심 영역 계산부(521)는 영상들(IMG)을 비교하여 관심 영역(ROI) 내의 임의의 화소들(PX)에 대한 변화된 화소들(PX)의 비율에 기초하여 제1 변화량(CA1)을 계산할 수 있다.
전체 영역 계산부(522)는 서로 다른 프레임들의 영상들(IMG)을 비교하여 제2 변화량(CA2)을 계산할 수 있다. 전체 영역 계산부(522)는 영상들(IMG)의 전체 영역들(ER)을 비교하여 제2 변화량(CA2)을 계산할 수 있고, 누적 인터벌 결정부(524)에 제2 변화량(CA2)을 제공할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 전체 영역 계산부(522)는 영상들(IMG)을 비교하여 전체 영역(ER) 내의 모션 벡터를 추출할 수 있고, 상기 모션 벡터에 기초하여 제2 변화량(CA2)을 계산할 수 있다.
다른 실시예에 있어서, 전체 영역 계산부(522)는 영상들(IMG)을 비교하여 전체 영역(ER) 내의 임의의 화소들(PX)에 대한 변화된 화소들(PX)의 비율에 기초하여 제2 변화량(CA2)을 계산할 수 있다.
채널 변경 검출부(523)는 서로 다른 프레임들의 영상들(IMG)을 비교하여 채널 변경 여부를 검출할 수 있다. 채널 변경 검출부(523)는 영상들(IMG)의 관심 영역들(ROI)을 비교하여 채널 변경 여부를 검출할 수 있고, 누적 인터벌 결정부(524)에 채널 변경 여부에 관한 채널 변경값(CCV)을 제공할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 영상들(IMG)의 관심 영역들(ROI) 내의 변화가 기준값 이상이고 관심 영역들(ROI) 내의 상기 변화가 기준 프레임 이상으로 유지되는 경우에, 채널 변경 검출부(523)는 채널이 변경되었다고 판단할 수 있다.
누적 인터벌 결정부(524)는 제1 변화량(CA1), 제2 변화량(CA2), 및 채널 변경값(CCV)에 기초하여 누적 인터벌(AI)을 결정할 수 있다. 누적 인터벌 결정부(524)는 누적 인터벌(AI)을 영상 누적부(530)에 제공할 수 있다.
누적 인터벌 결정부(524)는 제1 변화량(CA1) 및 제2 변화량(CA2)에 기초하여 누적 인터벌(AI)을 증감할 수 있다. 누적 인터벌 결정부(524)는 제1 변화량(CA1)이 제1 기준값보다 작은 경우에 누적 인터벌(AI)을 증가할 수 있다. 영상들(IMG)의 관심 영역들(ROI) 내의 변화량이 상대적으로 작은 경우(예를 들면, 제1 변화량(CA1)이 상기 제1 기준값보다 작은 경우)에는 영상들(IMG)의 누적 인터벌(AI)을 증가하여 제한된 사이즈의 메모리 내에서 잔상 객체(AO)의 검출률을 증가할 수 있다.
누적 인터벌 결정부(524)는 제2 변화량(CA2)이 제2 기준값보다 큰 경우에 누적 인터벌(AI)을 감소할 수 있다. 영상들(IMG)의 전체 영역들(ER) 내의 변화량이 상대적으로 큰 경우(예를 들면, 제2 변화량(CA2)이 상기 제2 기준값보다 큰 경우)에는 관심 영역(ROI) 내의 잔상 객체(AO)가 변경될 가능성이 높기 때문에, 영상들(IMG)의 누적 인터벌(AI)을 감소하여 일정한 프레임들 동안 상대적으로 많은 영상들(IMG)을 누적할 수 있다.
누적 인터벌 결정부(524)는 채널 변경값(CCV)에 기초하여 영상들(IMG)의 채널이 변경된 경우에 누적 인터벌(AI)을 최소화할 수 있다. 영상들(IMG)의 채널이 변경된 경우에 누적 인터벌 결정부(524)는 누적 인터벌(AI)을 1 프레임으로 최소화할 수 있다. 메모리가 누적된 영상들(IMG)에 대한 데이터로 전부 채워지면, 누적 결정부(520)는 제1 변화량(CA1) 및 제2 변화량(CA2)을 계산하여 누적 인터벌(AI)을 조절할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치(10)의 잔상 보상 방법을 나타내는 순서도이다.
도 7을 참조하면, 다운-스케일링부(510)는 영상들(IMG)을 다운-스케일링할 수 있다(S110). 다운-스케일링부(510)는 원본 영상 데이터(OID)에 포함된 원본 영상들을 다운-스케일링하여 다운-스케일된 영상들(IMG)로 변환할 수 있다.
관심 영역 계산부(521)는 서로 다른 프레임들의 영상들(IMG)을 비교하여 영상들(IMG)의 관심 영역들(ROI)의 제1 변화량(CA1)을 계산할 수 있다(S120). 일 실시예에 있어서, 관심 영역 계산부(521)는 영상들(IMG)을 비교하여 관심 영역(ROI) 내의 모션 벡터를 추출할 수 있고, 상기 모션 벡터에 기초하여 제1 변화량(CA1)을 계산할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 관심 영역 계산부(521)는 영상들(IMG)을 비교하여 관심 영역(ROI) 내의 임의의 화소들(PX)에 대한 변화된 화소들(PX)의 비율에 기초하여 제1 변화량(CA1)을 계산할 수 있다.
전체 영역 계산부(522)는 서로 다른 프레임들의 영상들(IMG)을 비교하여 영상들(IMG)의 전체 영역들(ER)의 제2 변화량(CA2)을 계산할 수 있다(S130). 일 실시예에 있어서, 전체 영역 계산부(522)는 영상들(IMG)을 비교하여 전체 영역(ER) 내의 모션 벡터를 추출할 수 있고, 상기 모션 벡터에 기초하여 제2 변화량(CA2)을 계산할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 전체 영역 계산부(522)는 영상들(IMG)을 비교하여 전체 영역(ER) 내의 임의의 화소들(PX)에 대한 변화된 화소들(PX)의 비율에 기초하여 제2 변화량(CA2)을 계산할 수 있다.
채널 변경 검출부(523)는 서로 다른 프레임들의 영상들(IMG)을 비교하여 영상들(IMG)의 채널 변경 여부를 검출할 수 있다(S140). 일 실시예에 있어서, 영상들(IMG)의 관심 영역들(ROI) 내의 변화가 기준값 이상이고 관심 영역들(ROI) 내의 상기 변화가 기준 프레임 이상으로 유지되는 경우에, 채널 변경 검출부(523)는 채널이 변경되었다고 판단할 수 있다.
누적 인터벌 결정부(524)는 제1 변화량(CA1), 제2 변화량(CA2), 및 채널 변경 여부에 기초하여 누적 인터벌(AI)을 결정할 수 있다(S150).
누적 인터벌 결정부(524)는 제1 변화량(CA1) 및 제2 변화량(CA2)에 기초하여 누적 인터벌(AI)을 증감할 수 있다. 누적 인터벌 결정부(524)는 제1 변화량(CA1)이 제1 기준값보다 작은 경우에 누적 인터벌(AI)을 증가할 수 있다. 누적 인터벌 결정부(524)는 제2 변화량(CA2)이 제2 기준값보다 큰 경우에 누적 인터벌(AI)을 감소할 수 있다.
누적 인터벌 결정부(524)는 영상들(IMG)의 채널이 변경된 경우에 누적 인터벌(AI)을 최소화할 수 있다. 영상들(IMG)의 채널이 변경된 경우에 누적 인터벌 결정부(524)는 누적 인터벌(AI)을 1 프레임으로 최소화할 수 있다. 메모리가 누적된 영상들(IMG)에 대한 데이터로 전부 채워지면, 누적 결정부(520)는 제1 변화량(CA1) 및 제2 변화량(CA2)을 계산하여 누적 인터벌(AI)을 조절할 수 있다.
영상 누적부(530)는 누적 인터벌(AI)에 기초하여 영상들(IMG)을 누적할 수 있다(S170). 영상들(IMG)은 누적 결정부(520)에 의해 결정되는 누적 인터벌(AI)에 기초하여 일정한 프레임 간격으로 누적될 수 있다. 영상 누적부(530)는 다운-스케일된 영상들(IMG) 및 누적 인터벌(AI)에 기초하여 누적된 영상들(AMG)을 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 영상 누적부(530)는 영상들(IMG)에 대한 데이터를 비트 절단(bit truncation)으로 압축한 후에 영상들(IMG)을 누적할 수 있다.
잔상 객체 검출부(540)는 누적된 영상들(AMG)로부터 잔상 객체(AO)를 검출할 수 있다(S180). 일 실시예에 있어서, 잔상 객체 검출부(540)는 잔상 객체(AO)의 검출을 위한 머신 러닝(machine learning)을 수행하는 인공 지능 프로그램을 포함할 수 있다.
잔상 보상부(600)는 잔상 객체(AO)에 기초하여 영상 데이터를 보상할 수 있다(S190). 잔상 보상부(600)는 원본 영상 데이터(OID) 및 잔상 객체(AO)에 기초하여 보상 영상 데이터(CID)를 생성할 수 있다.
데이터 구동부(300)는 보상 영상 데이터(CID)에 기초하여 데이터 신호(DS)를 생성할 수 있다. 표시 패널(100)의 화소들(PX)은 데이터 신호(DS)에 기초하여 광을 방출할 수 있다. 표시 패널(100)이 잔상을 보상하기 위한 보상 영상 데이터(CID)에 대응하는 데이터 신호(DS)에 기초하여 영상을 표시함에 따라, 잔상을 일으킬 수 있는 잔상 객체(AO)에 의한 화소들(PX)의 열화를 방지할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 분석부(500_1)를 나타내는 블록도이다. 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 누적 결정부(520_1)를 나타내는 블록도이다.
도 8 및 도 9를 참조하면, 잔상 분석부(500_1)는 다운-스케일링부(510), 누적 결정부(520_1), 영상 누적부(530_1), 및 잔상 객체 검출부(540)를 포함할 수 있다. 누적 결정부(520_1)는 관심 영역 계산부(521), 전체 영역 계산부(522), 채널 변경 검출부(523), 누적 인터벌 결정부(524), 및 누적 도메인 결정부(525)를 포함할 수 있다. 도 8 및 도 9를 참조하여 설명하는 잔상 분석부(500_1)는 누적 결정부(520_1) 및 영상 누적부(530_1)를 제외하고는 도 3 및 도 6을 참조하여 설명한 잔상 분석부(500)와 실질적으로 동일하거나 유사하므로, 중복되는 구성들에 대한 설명은 생략한다.
누적 결정부(520_1)는 잔상 객체(AO)가 위치하는 영상들(IMG)의 관심 영역들(ROI)의 제1 변화량 및 영상들(IMG)의 전체 영역들(ER)의 제2 변화량에 기초하여 영상들(IMG)의 누적 인터벌(AI)을 결정할 수 있고, 영상들(IMG)의 관심 영역들(ROI)의 색상에 기초하여 누적 도메인(AD)을 결정할 수 있다. 누적 결정부(520_1)는 다운-스케일된 영상들(IMG)에 기초하여 누적 인터벌(AI) 및 누적 도메인(AD)을 생성할 수 있다.
누적 도메인 결정부(525)는 영상(IMG)의 관심 영역(ROI)의 색상에 기초하여 누적 도메인(AD)을 결정할 수 있다. 누적 도메인 결정부(525)는 관심 영역(ROI)의 색상이 유채색인 경우에 RGB 도메인을 누적 도메인(AD)으로 결정할 수 있고, 관심 영역(ROI)의 색상이 무채색인 경우에 YCbCr 도메인을 누적 도메인(AD)으로 결정할 수 있다. 관심 영역(ROI)의 색상이 무채색인 경우에 RGB 도메인이 저장되면, 노이즈(noise) 등에 의해 잔상 객체(AO)의 검출률이 저하될 수 있다. 이에 따라, 관심 영역(ROI)의 색상이 무채색인 경우에 YCbCr 도메인을 누적 도메인(AD)으로 결정함에 따라, 잔상 객체 검출부(540)의 잔상 객체(AO) 검출 성능을 향상할 수 있다.
영상 누적부(530_1)는 누적 인터벌(AI) 및 누적 도메인(AD)에 기초하여 영상들(IMG)을 누적할 수 있다. 영상들(IMG)은 누적 결정부(520_1)에 의해 결정되는 누적 인터벌(AI)에 기초하여 일정한 프레임 간격으로 누적될 수 있고, 누적 결정부(520_1)에 의해 결정되는 누적 도메인(AD)에 기초하여 메모리에 저장되는 데이터 포맷이 결정될 수 있다. 누적 도메인(AD)이 YCbCr 도메인인 경우에 영상(IMG)의 Y 성분(명도)을 메모리에 저장하여 영상들(IMG)을 누적할 수 있다. 영상 누적부(530_1)는 다운-스케일된 영상들(IMG), 누적 인터벌(AI), 및 누적 도메인(AD)에 기초하여 누적된 영상들(AMG)을 생성할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치(10)의 잔상 보상 방법을 나타내는 순서도이다.
도 10을 참조하여 설명하는 표시 장치(10)의 잔상 보상 방법에 있어서, 도 7을 참조하여 설명한 표시 장치(10)의 잔상 보상 방법과 실질적으로 동일하거나 유사한 구성들에 대한 설명은 생략한다.
도 10을 참조하면, 누적 도메인 결정부(525)는 영상들(IMG)의 관심 영역들(ROI)의 색상에 기초하여 누적 도메인(AD)을 결정할 수 있다(S160). 누적 도메인 결정부(525)는 관심 영역(ROI)의 색상이 유채색인 경우에 RGB 도메인을 누적 도메인(AD)으로 결정할 수 있고, 관심 영역(ROI)의 색상이 무채색인 경우에 YCbCr 도메인을 누적 도메인(AD)으로 결정할 수 있다.
영상 누적부(530_1)는 누적 인터벌(AI) 및 누적 인터벌(AD)에 기초하여 영상들(IMG)을 누적할 수 있다(S170_1). 영상들(IMG)은 누적 결정부(520_1)에 의해 결정되는 누적 인터벌(AI)에 기초하여 일정한 프레임 간격으로 누적될 수 있고, 누적 결정부(520_1)에 의해 결정되는 누적 도메인(AD)에 기초하여 메모리에 저장되는 데이터 포맷이 결정될 수 있다. 영상 누적부(530_1)는 다운-스케일된 영상들(IMG), 누적 인터벌(AI), 및 누적 도메인(AD)에 기초하여 누적된 영상들(AMG)을 생성할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치(1160)를 포함하는 전자 기기(1100)를 나타내는 블록도이다.
도 11을 참조하면, 전자 기기(1100)는 프로세서(1110), 메모리 장치(1120), 저장 장치(1130), 입출력 장치(1140), 파워 서플라이(1150), 및 표시 장치(1160)를 포함할 수 있다. 전자 기기(1100)는 비디오 카드, 사운드 카드, 메모리 카드, USB 장치 등과 통신하거나, 또는 다른 시스템들과 통신할 수 있는 여러 포트들(ports)을 더 포함할 수 있다.
프로세서(1110)는 특정 계산들 또는 태스크들(tasks)을 수행할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 프로세서(1110)는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(CPU) 등일 수 있다. 프로세서(1110)는 어드레스 버스(address bus), 제어 버스(control bus), 데이터 버스(data bus) 등을 통하여 다른 구성 요소들에 연결될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 프로세서(1110)는 주변 구성요소 상호연결(peripheral component interconnect, PCI) 버스와 같은 확장 버스에도 연결될 수 있다.
메모리 장치(1120)는 전자 기기(1100)의 동작에 필요한 데이터들을 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리 장치(1120)는 EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), 플래시 메모리(flash memory), PRAM(phase change random access memory), RRAM(resistance random access memory), NFGM(nano floating gate memory), PoRAM(polymer random access memory), MRAM(magnetic random access memory), FRAM(ferroelectric random access memory) 등과 같은 비휘발성 메모리 장치 및/또는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory), 모바일 DRAM 등과 같은 휘발성 메모리 장치를 포함할 수 있다.
저장 장치(1130)는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive, SSD), 하드 디스크 드라이브(hard disk drive, HDD), 씨디롬(CD-ROM) 등을 포함할 수 있다. 입출력 장치(1140)는 키보드, 키패드, 터치패드, 터치스크린, 마우스 등과 같은 입력 수단 및 스피커, 프린터 등과 같은 출력 수단을 포함할 수 있다. 파워 서플라이(1150)는 전자 기기(1100)의 동작에 필요한 파워를 공급할 수 있다. 표시 장치(1160)는 상기 버스들 또는 다른 통신 링크를 통해서 다른 구성 요소들에 연결될 수 있다.
표시 장치(1160)에 포함되는 잔상 분석부가 영상들의 관심 영역의 변화량 및 영상들의 전체 영역의 변화량을 계산하여 영상들의 누적 인터벌을 결정함에 따라, 저 용량의 메모리로도 잔상 객체를 정확하게 검출할 수 있다. 또한, 표시 장치(1160)가 검출된 잔상 객체에 기초하여 영상 데이터를 보상함에 따라, 화소들의 열화를 방지할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예들에 따른 표시 장치는 컴퓨터, 노트북, 휴대폰, 스마트폰, 스마트패드, 피엠피(PMP), 피디에이(PDA), MP3 플레이어 등에 포함되는 표시 장치에 적용될 수 있다.
이상, 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른 표시 장치, 잔상 분석부, 및 표시 장치의 잔상 보상 방법에 대하여 도면들을 참조하여 설명하였지만, 설시한 실시예들은 예시적인 것으로서 하기의 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 수정 및 변경될 수 있을 것이다.
100: 표시 패널
300: 데이터 구동부
500: 잔상 분석부
510: 다운-스케일링부
520: 누적 결정부
521: 관심 영역 계산부
522: 전체 영역 계산부
523: 채널 변경 검출부
524: 누적 인터벌 결정부
525: 누적 도메인 결정부
530: 영상 누적부
540: 잔상 객체 검출부
600: 잔상 보상부

Claims (20)

  1. 잔상 객체가 위치하는 영상들의 관심 영역들의 제1 변화량 및 상기 영상들의 전체 영역들의 제2 변화량에 기초하여 상기 영상들의 누적 인터벌을 결정하는 누적 결정부;
    상기 누적 인터벌에 기초하여 상기 영상들을 누적하는 영상 누적부; 및
    상기 누적된 영상들로부터 상기 잔상 객체를 검출하는 잔상 객체 검출부를 포함하는, 잔상 분석부.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 누적 결정부는,
    상기 영상들의 상기 관심 영역들을 비교하여 상기 제1 변화량을 계산하는 관심 영역 계산부;
    상기 영상들의 상기 전체 영역들을 비교하여 상기 제2 변화량을 계산하는 전체 영역 계산부; 및
    상기 제1 변화량 및 상기 제2 변화량에 기초하여 상기 누적 인터벌을 증감하는 누적 인터벌 결정부를 포함하는, 잔상 분석부.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 누적 인터벌 결정부는 상기 제1 변화량이 제1 기준값보다 작은 경우에 상기 누적 인터벌을 증가하는, 잔상 분석부.
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 누적 인터벌 결정부는 상기 제2 변화량이 제2 기준값보다 큰 경우에 상기 누적 인터벌을 감소하는, 잔상 분석부.
  5. 제2 항에 있어서,
    상기 누적 결정부는 상기 영상들의 관심 영역들을 비교하여 상기 영상들의 채널 변경 여부를 검출하는 채널 변경 검출부를 더 포함하고,
    상기 누적 인터벌 결정부는 상기 영상들의 채널이 변경된 경우에 상기 누적 인터벌을 최소화하는, 잔상 분석부.
  6. 제2 항에 있어서,
    상기 누적 결정부는 상기 관심 영역들의 색상들에 기초하여 누적 도메인을 결정하는 누적 도메인 결정부를 더 포함하고,
    상기 영상 누적부는 상기 누적 인터벌 및 상기 누적 도메인에 기초하여 상기 영상들을 누적하는, 잔상 분석부.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 누적 도메인 결정부는,
    상기 관심 영역들의 상기 색상들이 유채색인 경우에 RGB 도메인을 상기 누적 도메인으로 결정하고,
    상기 관심 영역들의 상기 색상들이 무채색인 경우에 YCbCr 도메인을 상기 누적 도메인으로 결정하는, 잔상 분석부.
  8. 제2 항에 있어서,
    상기 관심 영역 계산부는 상기 영상들의 상기 관심 영역들을 비교하여 상기 관심 영역들 내의 모션 벡터를 추출하고, 상기 모션 벡터에 기초하여 상기 제1 변화량을 계산하는, 잔상 분석부.
  9. 제2 항에 있어서,
    상기 관심 영역 계산부는 상기 영상들의 관심 영역들을 비교하여 상기 관심 영역들 내의 임의의 화소들에 대한 변화된 화소들의 비율에 기초하여 상기 제1 변화량을 계산하는, 잔상 분석부.
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 영상들을 다운-스케일링하여 상기 누적 결정부에 제공하는 다운-스케일링부를 더 포함하는, 잔상 분석부.
  11. 제1 항에 있어서,
    상기 영상 누적부는 상기 영상들에 대한 데이터를 비트 절단(bit truncation)으로 압축한 후에 상기 영상들을 누적하는, 잔상 분석부.
  12. 제1 항에 있어서,
    상기 잔상 객체 검출부는 상기 잔상 객체의 검출을 위한 머신 러닝(machine learning)을 수행하는 인공 지능 프로그램을 포함하는, 잔상 분석부.
  13. 잔상 객체가 위치하는 영상들의 관심 영역들의 제1 변화량 및 상기 영상들의 전체 영역들의 제2 변화량에 기초하여 상기 영상들의 누적 인터벌을 결정하는 단계;
    상기 누적 인터벌에 기초하여 상기 영상들을 누적하는 단계;
    상기 누적된 영상들부터 상기 잔상 객체를 검출하는 단계; 및
    상기 잔상 객체에 기초하여 영상 데이터를 보상하는 단계를 포함하는, 표시 장치의 잔상 보상 방법.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 누적 인터벌을 결정하는 단계는,
    상기 영상들의 상기 관심 영역들을 비교하여 상기 제1 변화량을 계산하는 단계;
    상기 영상들의 상기 전체 영역들을 비교하여 상기 제2 변화량을 계산하는 단계; 및
    상기 제1 변화량 및 상기 제2 변화량에 기초하여 상기 누적 인터벌을 증감하는 단계를 포함하는, 표시 장치의 잔상 보상 방법.
  15. 제14 항에 있어서,
    상기 누적 인터벌을 증감하는 단계는,
    상기 제1 변화량이 제1 기준값보다 작은 경우에 상기 누적 인터벌을 증가하고,
    상기 제2 변화량이 제2 기준값보다 큰 경우에 상기 누적 인터벌을 감소하는, 표시 장치의 잔상 보상 방법.
  16. 제14 항에 있어서,
    상기 누적 인터벌을 결정하는 단계는,
    상기 영상들의 상기 관심 영역들을 비교하여 상기 영상들의 채널 변경 여부를 검출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 영상들의 채널이 변경된 경우에 상기 누적 인터벌을 최소화하는, 표시 장치의 잔상 보상 방법.
  17. 제13 항에 있어서,
    상기 관심 영역들의 색상들에 기초하여 누적 도메인을 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 영상들을 누적하는 단계는 상기 누적 인터벌 및 상기 누적 도메인에 기초하여 상기 영상들을 누적하는, 표시 장치의 잔상 보상 방법.
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 누적 도메인을 결정하는 단계는,
    상기 관심 영역들의 상기 색상들이 유채색인 경우에 RGB 도메인을 상기 누적 도메인으로 결정하고,
    상기 관심 영역들의 상기 색상들이 무채색인 경우에 YCbCr 도메인을 상기 누적 도메인으로 결정하는, 표시 장치의 잔상 보상 방법.
  19. 제13 항에 있어서,
    상기 누적 인터벌을 결정하기 전에 상기 영상들을 다운-스케일링하는 단계를 더 포함하는, 표시 장치의 잔상 보상 방법.
  20. 복수의 화소들을 포함하는 표시 패널;
    영상들로부터 잔상 객체를 검출하는 잔상 분석부;
    상기 잔상 객체에 기초하여 영상 데이터를 보상하는 잔상 보상부; 및
    상기 표시 패널에 상기 보상된 영상 데이터에 대응하는 데이터 신호를 제공하는 데이터 구동부를 포함하고,
    상기 잔상 분석부는,
    상기 잔상 객체가 위치하는 상기 영상들의 관심 영역들의 제1 변화량 및 상기 영상들의 전체 영역들의 제2 변화량에 기초하여 상기 영상들의 누적 인터벌을 결정하는 누적 결정부;
    상기 누적 인터벌에 기초하여 상기 영상들을 누적하는 영상 누적부; 및
    상기 누적된 영상들로부터 상기 잔상 객체를 검출하는 잔상 객체 검출부를 포함하는, 표시 장치.
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