JP2002229510A - プラズマディスプレーパネルの最適の発光パターン生成方法と輪郭ノイズ測定方法及びグレースケール選択方法 - Google Patents
プラズマディスプレーパネルの最適の発光パターン生成方法と輪郭ノイズ測定方法及びグレースケール選択方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は動画の偽輪郭ノイズが最小化された
発光パターンを選択するようにしたプラズマディスプレ
ーパネルの最適発光パターン生成方法を提供する。 【解決手段】本発明によるプラズマディスプレーパネル
の最適発光パターン生成方法は任意のグレースケールに
対する複数の発光パターンを決定する段階と、ずでに設
定された輪郭ノイズフリーグレースケールと任意のグレ
ースケール毎に複数で与えられた発光パターンの間の輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、輪郭ノイズの程度が
最小である発光パターンを任意のグレースケールに対す
る発光パターンに選択する段階を含む。
発光パターンを選択するようにしたプラズマディスプレ
ーパネルの最適発光パターン生成方法を提供する。 【解決手段】本発明によるプラズマディスプレーパネル
の最適発光パターン生成方法は任意のグレースケールに
対する複数の発光パターンを決定する段階と、ずでに設
定された輪郭ノイズフリーグレースケールと任意のグレ
ースケール毎に複数で与えられた発光パターンの間の輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、輪郭ノイズの程度が
最小である発光パターンを任意のグレースケールに対す
る発光パターンに選択する段階を含む。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はプラズマディスプレ
ーパネルの駆動方法及び装置に関し、特に動画の擬似の
輪郭ノイズを最小とする発光パターンを選択するように
したプラズマディスプレーパネルの最適の発光パターン
の生成方法に関する。また、本発明は輪郭ノイズの程度
を速く算出できるプラズマディスプレーパネルの輪郭ノ
イズ測定方法に関する。また、本発明は輪郭ノイズの程
度が最小であるサブフィールド配列とグレースケールを
選択するようにしたグレースケールの選択方法に関す
る。
ーパネルの駆動方法及び装置に関し、特に動画の擬似の
輪郭ノイズを最小とする発光パターンを選択するように
したプラズマディスプレーパネルの最適の発光パターン
の生成方法に関する。また、本発明は輪郭ノイズの程度
を速く算出できるプラズマディスプレーパネルの輪郭ノ
イズ測定方法に関する。また、本発明は輪郭ノイズの程
度が最小であるサブフィールド配列とグレースケールを
選択するようにしたグレースケールの選択方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】プラズマディスプレーパネル（“ＰＤ
Ｐ”という）はＨｅ＋ＸｅまたはＮｅ＋Ｘｅガスの放電
時に発生する１４７ｎｍの紫外線によって蛍光体を発光
させることで文字またはグラフィックを含む画像を表示
する。このようなＰＤＰは薄膜化と大型化が容易である
だけではなく最近の技術開発によて大きく向上された画
質を提供しているる。
Ｐ”という）はＨｅ＋ＸｅまたはＮｅ＋Ｘｅガスの放電
時に発生する１４７ｎｍの紫外線によって蛍光体を発光
させることで文字またはグラフィックを含む画像を表示
する。このようなＰＤＰは薄膜化と大型化が容易である
だけではなく最近の技術開発によて大きく向上された画
質を提供しているる。
【０００３】図１を参照すると、３電極の交流面放電型
ＰＤＰの放電セルが示されている。本セルは、上部基板
（１）上に形成された走査／サステイン電極（Ｙ）及び
共通サステイン電極（Ｚ）と、下部基板（４）上に形成
されたアドレス電極（Ｘ）とを具備する。
ＰＤＰの放電セルが示されている。本セルは、上部基板
（１）上に形成された走査／サステイン電極（Ｙ）及び
共通サステイン電極（Ｚ）と、下部基板（４）上に形成
されたアドレス電極（Ｘ）とを具備する。
【０００４】アドレス電極（Ｘ）はそれぞれ一つの走査
／サステイン電極（Ｙ）と共通サステイン電極（Ｚ）を
含むサステイン電極対に直交される。
／サステイン電極（Ｙ）と共通サステイン電極（Ｚ）を
含むサステイン電極対に直交される。
【０００５】上部基板（１）には走査／サステイン電極
（Ｙ）と共通サステイン電極（Ｚ）を囲むように誘電体
層（２）と保護膜（３）が積層される。
（Ｙ）と共通サステイン電極（Ｚ）を囲むように誘電体
層（２）と保護膜（３）が積層される。
【０００６】下部基板（４）にはアドレス電極（Ｘ）を
囲むように誘電体層（５）が全面に堆積されてその上に
アドレス電極（Ｘ）と並ぶ方向に隔壁（６）が形成され
る。
囲むように誘電体層（５）が全面に堆積されてその上に
アドレス電極（Ｘ）と並ぶ方向に隔壁（６）が形成され
る。
【０００７】上／下部基板（１、４）と隔壁（６）の間
に設けられた放電セルの放電空間には放電ガスとして不
活性混合ガスが注入される。
に設けられた放電セルの放電空間には放電ガスとして不
活性混合ガスが注入される。
【０００８】このようなＰＤＰにおいて、画像のグレー
スケールを実現するため１フィールドは輝度の加重値が
それぞれ付与された多数のサブフィールドに分けて時分
割駆動される。サブフィールド配列は１フィールド期間
内に含まれた多数のサブフィールドの集合と定義され
る。サブフィールド配列内に含まれたそれぞれのサブフ
ィールドはまた全画面のセルを初期化させるためのリセ
ット期間（またはセットアップ期間）、セルを選択する
ためのアドレス期間及び放電回数が予め設定された輝度
加重値に比例して決定されたサステイン期間に分けられ
る。
スケールを実現するため１フィールドは輝度の加重値が
それぞれ付与された多数のサブフィールドに分けて時分
割駆動される。サブフィールド配列は１フィールド期間
内に含まれた多数のサブフィールドの集合と定義され
る。サブフィールド配列内に含まれたそれぞれのサブフ
ィールドはまた全画面のセルを初期化させるためのリセ
ット期間（またはセットアップ期間）、セルを選択する
ためのアドレス期間及び放電回数が予め設定された輝度
加重値に比例して決定されたサステイン期間に分けられ
る。
【０００９】図２はサブフィールド配列内で８ビットの
各ビットに対応する八つのサブフィールドが含まれた８
ビットデフォルトコードを表す。８ビットデフォルトコ
ードにおいて、八つのサブフィールドそれぞれは最下位
ビットから最上位ビットへ純に輝度加重値が２n(ｎ＝
０、１、２、３、４、５、６、７）に増加する２５６グ
レースケール表現の能力を有している。
各ビットに対応する八つのサブフィールドが含まれた８
ビットデフォルトコードを表す。８ビットデフォルトコ
ードにおいて、八つのサブフィールドそれぞれは最下位
ビットから最上位ビットへ純に輝度加重値が２n(ｎ＝
０、１、２、３、４、５、６、７）に増加する２５６グ
レースケール表現の能力を有している。
【００１０】ＰＤＰではサブフィールドの組合せにより
画像のグレースケールを実現する特性のため動画で偽輪
郭ノイズが発生することもある。このような動画での偽
輪郭ノイズは以下で「輪郭ノイズ」と略称する。このよ
うに輪郭ノイズが発生されると画面上で偽輪郭が表れる
ので動画では表示品質が劣化する。
画像のグレースケールを実現する特性のため動画で偽輪
郭ノイズが発生することもある。このような動画での偽
輪郭ノイズは以下で「輪郭ノイズ」と略称する。このよ
うに輪郭ノイズが発生されると画面上で偽輪郭が表れる
ので動画では表示品質が劣化する。
【００１１】例えば、図３及び図４に示したように画面
の左側の半分が１２７のグレースケール値で表示され、
画面の右側の半分が１２８のグレースケール値で表示さ
れた後、画面が右側に１（ピクセル／フィールド）速度
で移動されるとするとき、観察者の肉眼には、画面の動
きを追って隣接した２ピクセルから発散される光を同時
に見るようなる。この時、面はグレースケール間の境界
部で１２７と１２８グレースケールをそれぞれ表示する
２ピクセルでの発光が累積され２ピクセルの明るさをそ
れぞれ認識するのではなく、より明るくピクセルが見え
る。即ち、それぞれ１２７と１２８のグレースケールで
発光する２ピクセルではピークホワイト）即ち、異なる
部分より明るく発光される白い帯が見える。これとは反
対に、画面の左側の半分が１２８のグレースケール値で
表示され画面の右側の半分が１２７のグレースケール値
に表示された画面が右側へ移動されるとグレースケール
値１２７と１２８の間の境界部分で黒い帯が表れる。
の左側の半分が１２７のグレースケール値で表示され、
画面の右側の半分が１２８のグレースケール値で表示さ
れた後、画面が右側に１（ピクセル／フィールド）速度
で移動されるとするとき、観察者の肉眼には、画面の動
きを追って隣接した２ピクセルから発散される光を同時
に見るようなる。この時、面はグレースケール間の境界
部で１２７と１２８グレースケールをそれぞれ表示する
２ピクセルでの発光が累積され２ピクセルの明るさをそ
れぞれ認識するのではなく、より明るくピクセルが見え
る。即ち、それぞれ１２７と１２８のグレースケールで
発光する２ピクセルではピークホワイト）即ち、異なる
部分より明るく発光される白い帯が見える。これとは反
対に、画面の左側の半分が１２８のグレースケール値で
表示され画面の右側の半分が１２７のグレースケール値
に表示された画面が右側へ移動されるとグレースケール
値１２７と１２８の間の境界部分で黒い帯が表れる。
【００１２】輪郭ノイズを除去するための方法としては
一つのサブフィールドを分割して１〜２個のサブフィー
ルドを追加する方法、サブフィールドの順序を再配列す
る方法、サブフィールドを追加してサブフィールドの順
序を再配列する方法などがある。これと共に誤差拡散方
法を併用する方法もある。しかし、サブフィールドを追
加させると、アドレス期間かサステイン期間がそれぞれ
に付属するようになるので全体での発光期間が短くなり
画面が暗くなるという問題点がある。
一つのサブフィールドを分割して１〜２個のサブフィー
ルドを追加する方法、サブフィールドの順序を再配列す
る方法、サブフィールドを追加してサブフィールドの順
序を再配列する方法などがある。これと共に誤差拡散方
法を併用する方法もある。しかし、サブフィールドを追
加させると、アドレス期間かサステイン期間がそれぞれ
に付属するようになるので全体での発光期間が短くなり
画面が暗くなるという問題点がある。
【００１３】サブフィールドを再配列する方法としては
アメリカ特許第６，１００，９３９号で輝度加重値が
「１、２、４、８、１６、６４、３２、６４」の順序で
サブフィールドを配置する方法が提案さえたことがあ
り、日本国特許公開平７−２７１３５号では入力画像信
号により各フィールドでサブフィールドの順序をランダ
ムに配列する方法が提案されたことがある。このように
サブフィールドの順序を再配列する方法は輪郭ノイズを
ある程度減少させることができるが、入力画像信号によ
り輪郭ノイズが多様な形態で表れるために輪郭ノイズが
発生するすべての場合を満足させることが事実上不可能
である。従って、輪郭ノイズの低減効果が所望の水準に
至らない。
アメリカ特許第６，１００，９３９号で輝度加重値が
「１、２、４、８、１６、６４、３２、６４」の順序で
サブフィールドを配置する方法が提案さえたことがあ
り、日本国特許公開平７−２７１３５号では入力画像信
号により各フィールドでサブフィールドの順序をランダ
ムに配列する方法が提案されたことがある。このように
サブフィールドの順序を再配列する方法は輪郭ノイズを
ある程度減少させることができるが、入力画像信号によ
り輪郭ノイズが多様な形態で表れるために輪郭ノイズが
発生するすべての場合を満足させることが事実上不可能
である。従って、輪郭ノイズの低減効果が所望の水準に
至らない。
【００１４】最近では輪郭ノイズを除去するために、図
４のようにグレースケール値が大きくなるとき、これに
対応してフィールドの初期に配置されるサブフィールド
からその以後に配置されるサブフィールドを連続的に大
きくするコード（以下、“輪郭ノイズフリーコード”と
いう）が提案されている。輪郭ノイズフリーコードは図
５で分かるよう、輪郭ノイズが発生しないよう時間軸で
見るとき、光の放出が線形的に増加すように各サブフィ
ールドの輝度加重値が決定される。
４のようにグレースケール値が大きくなるとき、これに
対応してフィールドの初期に配置されるサブフィールド
からその以後に配置されるサブフィールドを連続的に大
きくするコード（以下、“輪郭ノイズフリーコード”と
いう）が提案されている。輪郭ノイズフリーコードは図
５で分かるよう、輪郭ノイズが発生しないよう時間軸で
見るとき、光の放出が線形的に増加すように各サブフィ
ールドの輝度加重値が決定される。
【００１５】輪郭ノイズフリーコードは図６で分かるよ
うに、表現可能なグレースケール値が「サブフィールド
の個数＋１」に限定されるという短所がある。例を挙げ
て説明する。、図５のような輪郭ノイズフリーコードは
各サブフィールドの輝度加重値が「１、２、４、８、１
６、２４、３２、４０、５６、７２」と設定され、それ
に対応してグレースケール値が「０、１、３、７、１
５、３１、５５、８７、１２７、１８３、２５５」の１
１個グレースケールレベルに限定される。このため、輪
郭ノイズフリーコードを利用すると、輪郭ノイズは発生
されないが、表現可能なグレースケール数が少なくな
り、画質が低下する問題点がある。輪郭ノイズフリーコ
ードの総グレースケール数の減少を補償するため、視覚
的に実グレースケールより多いグレースケールを認識す
るようする誤差拡散法を利用した多グレースケール技法
を適用することができる。しかし多グレースケール技法
は誤差拡散の残像やパターンの震えなどによる画質低下
をもたらす。
うに、表現可能なグレースケール値が「サブフィールド
の個数＋１」に限定されるという短所がある。例を挙げ
て説明する。、図５のような輪郭ノイズフリーコードは
各サブフィールドの輝度加重値が「１、２、４、８、１
６、２４、３２、４０、５６、７２」と設定され、それ
に対応してグレースケール値が「０、１、３、７、１
５、３１、５５、８７、１２７、１８３、２５５」の１
１個グレースケールレベルに限定される。このため、輪
郭ノイズフリーコードを利用すると、輪郭ノイズは発生
されないが、表現可能なグレースケール数が少なくな
り、画質が低下する問題点がある。輪郭ノイズフリーコ
ードの総グレースケール数の減少を補償するため、視覚
的に実グレースケールより多いグレースケールを認識す
るようする誤差拡散法を利用した多グレースケール技法
を適用することができる。しかし多グレースケール技法
は誤差拡散の残像やパターンの震えなどによる画質低下
をもたらす。
【００１６】一方、サブフィールドの組合せで決定され
る発光パターンは相当に大きい数から選択される。この
ためにすべて可能な発光パターンから輪郭ノイズが最小
化される最適の発光パターンを探すことは実質的に不可
能である。
る発光パターンは相当に大きい数から選択される。この
ためにすべて可能な発光パターンから輪郭ノイズが最小
化される最適の発光パターンを探すことは実質的に不可
能である。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】従って、本発明の目的
は動画の輪郭ノイズが最小化されるＰＤＰの最適の発光
パターン生成方法を提供することにある。
は動画の輪郭ノイズが最小化されるＰＤＰの最適の発光
パターン生成方法を提供することにある。
【００１８】本発明の他の目的は輪郭ノイズの程度を速
く算出するようにしたＰＤＰの輪郭ノイズ測定方法を提
供することにある。
く算出するようにしたＰＤＰの輪郭ノイズ測定方法を提
供することにある。
【００１９】本発明のさらに異なる目的は輪郭ノイズの
程度が最小であるサブフィールド配列とグレースケール
を選択するようにしたグレースケール選択方法を提供す
ることにある。
程度が最小であるサブフィールド配列とグレースケール
を選択するようにしたグレースケール選択方法を提供す
ることにある。
【００２０】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明の実施態様によるプラズマディスプレーパネ
ルの最適発光パターン生成方法は、任意のグレースケー
ルに対する複数の発光パターンを決定する段階と、予め
設定された輪郭ノイズフリーグレースケールと前記任意
のグレースケールに対応して複数で与えられた発光パタ
ーンの間の輪郭ノイズの程度を算出する段階と、前記輪
郭ノイズの程度が最小である発光パターンを前記任意の
グレースケールに対する発光パターンとして選択する段
階を含む。
に、本発明の実施態様によるプラズマディスプレーパネ
ルの最適発光パターン生成方法は、任意のグレースケー
ルに対する複数の発光パターンを決定する段階と、予め
設定された輪郭ノイズフリーグレースケールと前記任意
のグレースケールに対応して複数で与えられた発光パタ
ーンの間の輪郭ノイズの程度を算出する段階と、前記輪
郭ノイズの程度が最小である発光パターンを前記任意の
グレースケールに対する発光パターンとして選択する段
階を含む。
【００２１】本発明の実施態様によるＰＤＰの最適発光
パターン生成方法において、前記輪郭ノイズの程度は次
の式で定義される輪郭ノイズディスタンスｄＣＮの加算
によって算出される。 ｄＣＮ（Ｂｉ、Ｂｊ、ＳＰ）＝｜Ｂｉ−Ｂｊ｜・ＳＰ−
｜ｉ−ｊ｜ ここで、Ｂｉ、Ｂｊはそれぞれｉグレースケールとｊグ
レースケールの発光パターンのコードであり、ＳＰはそ
れぞれのサブフィールドの輝度加重値のすべてである。
パターン生成方法において、前記輪郭ノイズの程度は次
の式で定義される輪郭ノイズディスタンスｄＣＮの加算
によって算出される。 ｄＣＮ（Ｂｉ、Ｂｊ、ＳＰ）＝｜Ｂｉ−Ｂｊ｜・ＳＰ−
｜ｉ−ｊ｜ ここで、Ｂｉ、Ｂｊはそれぞれｉグレースケールとｊグ
レースケールの発光パターンのコードであり、ＳＰはそ
れぞれのサブフィールドの輝度加重値のすべてである。
【００２２】本発明の実施態様によるＰＤＰの輪郭ノイ
ズ測定方法は、多数のサブフィールド配列を設定する段
階と、予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記サブフィールド配列の各グレースケールの間で輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、前記算出された各グ
レースケールの輪郭ノイズの程度をすべて加算する段階
と、前記輪郭ノイズの程度の加算された値（和）により
前記サブフィールド配列の中にいずれか一つを選択する
段階を含む。
ズ測定方法は、多数のサブフィールド配列を設定する段
階と、予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記サブフィールド配列の各グレースケールの間で輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、前記算出された各グ
レースケールの輪郭ノイズの程度をすべて加算する段階
と、前記輪郭ノイズの程度の加算された値（和）により
前記サブフィールド配列の中にいずれか一つを選択する
段階を含む。
【００２３】本発明の実施態様によるＰＤＰの輪郭ノイ
ズ測定方法は、輪郭ノイズの程度の和が算出されたサブ
フィールド配列の中で前記輪郭ノイズの程度の和が最小
であるサブフィールド配列を選択する段階を含むことを
特徴とする。
ズ測定方法は、輪郭ノイズの程度の和が算出されたサブ
フィールド配列の中で前記輪郭ノイズの程度の和が最小
であるサブフィールド配列を選択する段階を含むことを
特徴とする。
【００２４】本発明の実施態様によるＰＤＰの輪郭ノイ
ズ測定方法は、算出された各グレースケールの輪郭ノイ
ズの程度をすべて加算した後に、その加算値を総グレー
スケールの数で割って前記サブフィールド配列のグレー
スケール当たりの平均の輪郭ノイズの程度を算出する段
階を更に含む。
ズ測定方法は、算出された各グレースケールの輪郭ノイ
ズの程度をすべて加算した後に、その加算値を総グレー
スケールの数で割って前記サブフィールド配列のグレー
スケール当たりの平均の輪郭ノイズの程度を算出する段
階を更に含む。
【００２５】本発明によるＰＤＰの輪郭ノイズ測定方法
は、設定されたサブフィールド配列と総グレースケール
の数が異なる少なくとも一つ以上のサブフィールド配列
に対して、前記算出された各グレースケールの輪郭ノイ
ズの程度をすべて加算した後に、その加算値を総グレー
スケールの数で割って前記サブフィールド配列のグレー
スケール当たりの平均の輪郭ノイズの程度を算出する段
階を更に含む。
は、設定されたサブフィールド配列と総グレースケール
の数が異なる少なくとも一つ以上のサブフィールド配列
に対して、前記算出された各グレースケールの輪郭ノイ
ズの程度をすべて加算した後に、その加算値を総グレー
スケールの数で割って前記サブフィールド配列のグレー
スケール当たりの平均の輪郭ノイズの程度を算出する段
階を更に含む。
【００２６】本発明によるＰＤＰの輪郭ノイズ測定方法
は、前記グレースケール当たりの輪郭ノイズの程度が算
出された多数のサブフィールド配列の中で前記グレース
ケール当たりの輪郭ノイズの程度が最小であるサブフィ
ールド配列を選択する段階を更に含む。
は、前記グレースケール当たりの輪郭ノイズの程度が算
出された多数のサブフィールド配列の中で前記グレース
ケール当たりの輪郭ノイズの程度が最小であるサブフィ
ールド配列を選択する段階を更に含む。
【００２７】本発明によるＰＤＰの輪郭ノイズ測定方法
において、輪郭ノイズの程度は次の式で定義される輪郭
ノイズディスタンスｄＣＮの加算によって算出される。 ｄＣＮ（Ｂｉ、Ｂｊ、ＳＰ）＝｜Ｂｉ−Ｂｊ｜・ＳＰ−
｜ｉ−ｊ｜ ここで、Ｂｉ、Ｂｊはそれぞれｉグレースケールとｊグ
レースケールの発光パターンのコードであり、ＳＰはそ
れぞれのサブフィールドの輝度加重値のすべてである。
において、輪郭ノイズの程度は次の式で定義される輪郭
ノイズディスタンスｄＣＮの加算によって算出される。 ｄＣＮ（Ｂｉ、Ｂｊ、ＳＰ）＝｜Ｂｉ−Ｂｊ｜・ＳＰ−
｜ｉ−ｊ｜ ここで、Ｂｉ、Ｂｊはそれぞれｉグレースケールとｊグ
レースケールの発光パターンのコードであり、ＳＰはそ
れぞれのサブフィールドの輝度加重値のすべてである。
【００２８】本発明によるＰＤＰの輪郭ノイズ測定方法
は、各サブフィールド別に輝度加重値が付与された多数
のサブフィールド配列を設定する段階と、予め設定され
た輪郭ノイズフリーグレースケールと前記サブフィール
ド配列の各グレースケールの間に輪郭ノイズの程度を算
出する段階と、前記輪郭ノイズの程度を特定のグレース
ケール値以下のグレースケール範囲と特定のグレースケ
ール値より大きいグレースケール範囲とで異なるように
設定されたしきい値に分ける段階と、前記しきい値で分
けられた輪郭ノイズの程度をすべて加算する段階と、前
記輪郭ノイズの程度の和が最小であるサブフィールド配
列を選択する段階を含む。
は、各サブフィールド別に輝度加重値が付与された多数
のサブフィールド配列を設定する段階と、予め設定され
た輪郭ノイズフリーグレースケールと前記サブフィール
ド配列の各グレースケールの間に輪郭ノイズの程度を算
出する段階と、前記輪郭ノイズの程度を特定のグレース
ケール値以下のグレースケール範囲と特定のグレースケ
ール値より大きいグレースケール範囲とで異なるように
設定されたしきい値に分ける段階と、前記しきい値で分
けられた輪郭ノイズの程度をすべて加算する段階と、前
記輪郭ノイズの程度の和が最小であるサブフィールド配
列を選択する段階を含む。
【００２９】本発明の実施態様によるＰＤＰの輪郭ノイ
ズ測定方法は、しきい値で分けられた輪郭ノイズの程度
をすべて加算した後に、その加算値を総グレースケール
の数で割って前記サブフィールド配列のグレースケール
当たりの平均輪郭ノイズの程度を算出する段階を更に含
む。
ズ測定方法は、しきい値で分けられた輪郭ノイズの程度
をすべて加算した後に、その加算値を総グレースケール
の数で割って前記サブフィールド配列のグレースケール
当たりの平均輪郭ノイズの程度を算出する段階を更に含
む。
【００３０】本発明の異なる実施態様によるＰＤＰの輪
郭ノイズ測定方法は、グレースケール当たりの平均輪郭
ノイズの程度が算出された多数のサブフィールド配列の
中で前記グレースケール当たりの平均輪郭ノイズの程度
が最小であるサブフィールド配列を選択する段階を更に
含む。
郭ノイズ測定方法は、グレースケール当たりの平均輪郭
ノイズの程度が算出された多数のサブフィールド配列の
中で前記グレースケール当たりの平均輪郭ノイズの程度
が最小であるサブフィールド配列を選択する段階を更に
含む。
【００３１】本発明の実施態様によるＰＤＰのグレース
ケール選択方法は、各サブフィールド別に輝度加重値が
付与された多数のサブフィールド配列を設定する段階
と、予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケールと
前記サブフィールド配列の各グレースケールの間に輪郭
ノイズの程度を算出する段階と、前記輪郭ノイズの程度
を予め設定されたしきい値と比較して、その比較の結
果、前記しきい値より小さいグレースケールだけを選択
する段階と、前記選択されたグレースケールだけで画像
を表示する段階を含む。
ケール選択方法は、各サブフィールド別に輝度加重値が
付与された多数のサブフィールド配列を設定する段階
と、予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケールと
前記サブフィールド配列の各グレースケールの間に輪郭
ノイズの程度を算出する段階と、前記輪郭ノイズの程度
を予め設定されたしきい値と比較して、その比較の結
果、前記しきい値より小さいグレースケールだけを選択
する段階と、前記選択されたグレースケールだけで画像
を表示する段階を含む。
【００３２】本発明の実施態様によるＰＤＰのグレース
ケール選択方法において、前記輪郭ノイズの程度は次の
式で定義される輪郭ノイズディスタンスｄＣＮの加算に
よって算出されることを特徴とする。 ｄＣＮ（Ｂｉ、Ｂｊ、ＳＰ）＝｜Ｂｉ−Ｂｊ｜・ＳＰ−
｜ｉ−ｊ｜ ここで、Ｂｉ、Ｂｊはそれぞれｉグレースケールとｊグ
レースケールの発光パターンのコードであり、ＳＰはそ
れぞれのサブフィールドの輝度加重値のすべてである。
ケール選択方法において、前記輪郭ノイズの程度は次の
式で定義される輪郭ノイズディスタンスｄＣＮの加算に
よって算出されることを特徴とする。 ｄＣＮ（Ｂｉ、Ｂｊ、ＳＰ）＝｜Ｂｉ−Ｂｊ｜・ＳＰ−
｜ｉ−ｊ｜ ここで、Ｂｉ、Ｂｊはそれぞれｉグレースケールとｊグ
レースケールの発光パターンのコードであり、ＳＰはそ
れぞれのサブフィールドの輝度加重値のすべてである。
【００３３】本発明の実施態様によるＰＤＰのグレース
ケール選択方法において、前記しきい値は輪郭ノイズの
程度の量と表示可能なグレースケール表現範囲の中で少
なくともいずれか一つにより決定されることを特徴とす
る。
ケール選択方法において、前記しきい値は輪郭ノイズの
程度の量と表示可能なグレースケール表現範囲の中で少
なくともいずれか一つにより決定されることを特徴とす
る。
【００３４】本発明の実施態様による異なるＰＤＰのグ
レースケール選択方法において、前記しきい値より大き
い非選択のグレースケールを補償するために前記画像の
グレースケールに対して誤差拡散を実施する段階を更に
含むことを特徴とする。
レースケール選択方法において、前記しきい値より大き
い非選択のグレースケールを補償するために前記画像の
グレースケールに対して誤差拡散を実施する段階を更に
含むことを特徴とする。
【００３５】本発明の実施態様による異なるＰＤＰのグ
レースケール選択方法において、前記しきい値は特定の
グレースケール値以下の低いグレースケールと前記特定
のグレースケール値より大きいグレースケールで値が異
なるように設定されたことを特徴とする。
レースケール選択方法において、前記しきい値は特定の
グレースケール値以下の低いグレースケールと前記特定
のグレースケール値より大きいグレースケールで値が異
なるように設定されたことを特徴とする。
【００３６】本発明の実施態様による異なるＰＤＰのグ
レースケール選択方法において、前記しきい値は特定の
グレースケール値以下の低いグレースケールと中間のグ
レースケールそれぞれで双方に異なる傾きでその値が増
加して前記特定の値より大きい高いグレースケール範囲
で一定の値を維持することを特徴とする。
レースケール選択方法において、前記しきい値は特定の
グレースケール値以下の低いグレースケールと中間のグ
レースケールそれぞれで双方に異なる傾きでその値が増
加して前記特定の値より大きい高いグレースケール範囲
で一定の値を維持することを特徴とする。
【００３７】本発明の実施態様による異なるＰＤＰグレ
ースケール選択方法は、前記しきい値が特定のグレース
ケール値以下の低いグレースケール範囲で線形的に増加
させて前記特定値より大きいグレースケール範囲で一定
の値を維持することを特徴とする。
ースケール選択方法は、前記しきい値が特定のグレース
ケール値以下の低いグレースケール範囲で線形的に増加
させて前記特定値より大きいグレースケール範囲で一定
の値を維持することを特徴とする。
【００３８】本発明の実施態様による異なるＰＤＰグレ
ースケール選択方法は、各サブフィールド別に輝度加重
値が付与された多数のサブフィールド配列を設定する段
階と、予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記サブフィールド配列の各グレースケールの間に輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、前記輪郭ノイズの程
度を予め設定されたしきい値と比較して、その比較の結
果、前記しきい値より小さいグレースケールだけを選択
する段階と、前記選択されたグレースケールの使用頻度
を参照してその使用頻度が最大であるサブフィールド配
列を選択する段階を含む。
ースケール選択方法は、各サブフィールド別に輝度加重
値が付与された多数のサブフィールド配列を設定する段
階と、予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記サブフィールド配列の各グレースケールの間に輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、前記輪郭ノイズの程
度を予め設定されたしきい値と比較して、その比較の結
果、前記しきい値より小さいグレースケールだけを選択
する段階と、前記選択されたグレースケールの使用頻度
を参照してその使用頻度が最大であるサブフィールド配
列を選択する段階を含む。
【００３９】本発明の実施態様による異なるＰＤＰグレ
ースケール選択方法は、各サブフィールド別に輝度加重
値が付与された多数のサブフィールド配列を設定する段
階と、予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記サブフィールド配列の各グレースケールの間で輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、前記輪郭ノイズの程
度を予め設定されたしきい値と比較して、その比較の結
果、前記しきい値より小さいグレースケールだけを選択
して前記しきい値より大きいグレースケールを非選択の
グレースケールとして設定する段階と、前記非選択のグ
レースケールの使用頻度を算出してその使用頻度が最小
であるサブフィールド配列を選択する段階を含む。
ースケール選択方法は、各サブフィールド別に輝度加重
値が付与された多数のサブフィールド配列を設定する段
階と、予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記サブフィールド配列の各グレースケールの間で輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、前記輪郭ノイズの程
度を予め設定されたしきい値と比較して、その比較の結
果、前記しきい値より小さいグレースケールだけを選択
して前記しきい値より大きいグレースケールを非選択の
グレースケールとして設定する段階と、前記非選択のグ
レースケールの使用頻度を算出してその使用頻度が最小
であるサブフィールド配列を選択する段階を含む。
【００４０】
【作用】本発明によるＰＤＰの最適発光パターン生成方
法は、輪郭ノイズフリーコードと各グレースケールの間
で輪郭ノイズの程度を算出して、輪郭ノイズが与えられ
たサブフィールド配列で輪郭ノイズが最小である最適の
発光パターンを選択することになる。本発明によるＰＤ
Ｐの輪郭ノイズ測定方法は、輪郭ノイズフリーコードと
各グレースケールの間に算出された輪郭ノイズの程度を
利用して与えられたサブフィールド配列と発光パターン
から、輪郭ノイズの程度が最小であるサブフィールド配
列を速く選択することができる。本発明によるＰＤＰの
グレースケール選択方法は、しきい値を適用して各グレ
ースケールの輪郭ノイズの程度がしきい値以下であるグ
レースケールだけを選択して、ヒストグラム情報を利用
して使用頻度を考慮してグレースケールを選択するよう
にしているので輪郭ノイズの程度が最小であるサブフィ
ールド配列とグレースケールを選択することができる。
法は、輪郭ノイズフリーコードと各グレースケールの間
で輪郭ノイズの程度を算出して、輪郭ノイズが与えられ
たサブフィールド配列で輪郭ノイズが最小である最適の
発光パターンを選択することになる。本発明によるＰＤ
Ｐの輪郭ノイズ測定方法は、輪郭ノイズフリーコードと
各グレースケールの間に算出された輪郭ノイズの程度を
利用して与えられたサブフィールド配列と発光パターン
から、輪郭ノイズの程度が最小であるサブフィールド配
列を速く選択することができる。本発明によるＰＤＰの
グレースケール選択方法は、しきい値を適用して各グレ
ースケールの輪郭ノイズの程度がしきい値以下であるグ
レースケールだけを選択して、ヒストグラム情報を利用
して使用頻度を考慮してグレースケールを選択するよう
にしているので輪郭ノイズの程度が最小であるサブフィ
ールド配列とグレースケールを選択することができる。
【００４１】
【発明の実施態様】以下、図７〜図２９を参照して本発
明の好ましい実施形態に対して説明する。本発明による
最適発光パターン生成方法は「輪郭ノイズディタンス」
を基礎としてそれぞれ輝度加重値が付与されたサブフィ
ールドの組合せになる発光パターンの中で輪郭ノイズが
できる限り最小となる最適の発光パターンを選択するよ
うにしている。ここで、「輪郭ノイズディタンス」は、
２グレースケール間に発生する輪郭ノイズの発生可能性
で定義される。
明の好ましい実施形態に対して説明する。本発明による
最適発光パターン生成方法は「輪郭ノイズディタンス」
を基礎としてそれぞれ輝度加重値が付与されたサブフィ
ールドの組合せになる発光パターンの中で輪郭ノイズが
できる限り最小となる最適の発光パターンを選択するよ
うにしている。ここで、「輪郭ノイズディタンス」は、
２グレースケール間に発生する輪郭ノイズの発生可能性
で定義される。
【００４２】輪郭ノイズディタンスは、下の数式１のよ
うに２グレースケール（ｉ、ｊ）に相当する２進発光パ
ターンコードを排他論理和（ＸＯＲ）演算させて得られ
た値にすべての数に相当するサブフィールドの輝度加重
値をかけ、そのかけた値から実際の２グレースケール間
の差の絶対値を引いた値として定義される。 数式１ ｄＣＮ（Ｂｉ、Ｂｊ、ＳＰ）＝｜Ｂｉ−Ｂｊ｜・ＳＰ−
｜ｉ−ｊ｜ ここで、「ｄＣＮ」は輪郭ノイズディタンス、「Ｂｉ」
及び「Ｂｊ」はそれぞれｉグレースケールとｊグレース
ケールの発光パターンコードであり、「ＳＰ」はそれぞ
れのサブフィールドの輝度加重値のすべてである。
うに２グレースケール（ｉ、ｊ）に相当する２進発光パ
ターンコードを排他論理和（ＸＯＲ）演算させて得られ
た値にすべての数に相当するサブフィールドの輝度加重
値をかけ、そのかけた値から実際の２グレースケール間
の差の絶対値を引いた値として定義される。 数式１ ｄＣＮ（Ｂｉ、Ｂｊ、ＳＰ）＝｜Ｂｉ−Ｂｊ｜・ＳＰ−
｜ｉ−ｊ｜ ここで、「ｄＣＮ」は輪郭ノイズディタンス、「Ｂｉ」
及び「Ｂｊ」はそれぞれｉグレースケールとｊグレース
ケールの発光パターンコードであり、「ＳＰ」はそれぞ
れのサブフィールドの輝度加重値のすべてである。
【００４３】例えば、各サブフィールドの輝度加重値が
「１ ２ ４ ８ １６ ３２ ６４ １２８」である
時、１２７と１２８グレースケール間の輪郭ノイズディ
タンスは図７のような演算過程により２５４と算出され
る。
「１ ２ ４ ８ １６ ３２ ６４ １２８」である
時、１２７と１２８グレースケール間の輪郭ノイズディ
タンスは図７のような演算過程により２５４と算出され
る。
【００４４】結局、本輪郭ノイズディタンスの測定法
は、特定のグレースケール値の輪郭ノイズの程度を測定
するために、それとは異なるいずれか一つグレースケー
ル値との輪郭ノイズディタンスを計算すべきかどうかを
決定するようなる。
は、特定のグレースケール値の輪郭ノイズの程度を測定
するために、それとは異なるいずれか一つグレースケー
ル値との輪郭ノイズディタンスを計算すべきかどうかを
決定するようなる。
【００４５】数式１を利用して輪郭ノイズフリー条件を
満足する２グレースケールの間の輪郭ノイズディタンス
を算出すると次の通りになる。
満足する２グレースケールの間の輪郭ノイズディタンス
を算出すると次の通りになる。
【００４６】輝度加重値が「１ ２ ４ ８ １６ ２
５ ３８ ３９ ６０ ６２」であるサブフィールド配
列に対して、輪郭ノイズフリー条件を満足するグレース
ケール値１５と５６間の輪郭ノイズディタンスは下のよ
うに「０」となる。 ｛［１１１１００００００］ＸＯＲ［１１１１１１００
００］｝・ＳＰ−｜１５−５６｜＝［００００１１００
００］・［１ ２ ４ ８ １６ ２５ ３８３９ ６
０ ６２］−｜１５−５６｜＝０
５ ３８ ３９ ６０ ６２」であるサブフィールド配
列に対して、輪郭ノイズフリー条件を満足するグレース
ケール値１５と５６間の輪郭ノイズディタンスは下のよ
うに「０」となる。 ｛［１１１１００００００］ＸＯＲ［１１１１１１００
００］｝・ＳＰ−｜１５−５６｜＝［００００１１００
００］・［１ ２ ４ ８ １６ ２５ ３８３９ ６
０ ６２］−｜１５−５６｜＝０
【００４７】輪郭ノイズフリー条件を満足するためには
グレースケールを表現する方式が時間軸で見るとき連続
的に発光されなければならないために、輪郭ノイズが最
小となるための１グレースケールの輪郭ノイズの程度
は、輪郭ノイズフリー条件を満足するそれぞれのグレー
スケールと測定しようとするグレースケール間の輪郭ノ
イズディスタンスの和（以下、「輪郭ノイズディタンス
の和」）と定義することができる。すなわち、「輪郭ノ
イズが最小になるための１グレースケールの輪郭ノイズ
の程度」は時間軸上で線形的に発光される輪郭ノイズフ
リーコードと測定しようとするグレースケールとの輪郭
ノイズディタンスを得て、得た輪郭ノイズディタンスを
すべて加算した「輪郭ノイズディタンスの和」である。
グレースケールを表現する方式が時間軸で見るとき連続
的に発光されなければならないために、輪郭ノイズが最
小となるための１グレースケールの輪郭ノイズの程度
は、輪郭ノイズフリー条件を満足するそれぞれのグレー
スケールと測定しようとするグレースケール間の輪郭ノ
イズディスタンスの和（以下、「輪郭ノイズディタンス
の和」）と定義することができる。すなわち、「輪郭ノ
イズが最小になるための１グレースケールの輪郭ノイズ
の程度」は時間軸上で線形的に発光される輪郭ノイズフ
リーコードと測定しようとするグレースケールとの輪郭
ノイズディタンスを得て、得た輪郭ノイズディタンスを
すべて加算した「輪郭ノイズディタンスの和」である。
【００４８】各サブフィールドの輝度加重値とその順序
が定められると、特定のグレースケール値に対する発光
パターンは多数存在することができる。即ち、特定のグ
レースケール値を導き出せるサブフィールドの加重値の
２進コードが多数存在することができる。このように多
数の発光パターンから得られる特定の製品のグレースケ
ールに対する発光パターンは、サブフィールドの個数を
「ｎ」とすると２ｎ番のルプロ反復演算してサブフィー
ルドの各輝度加重値が特定のグレースケール値に表れる
発光パターンとして取り出される。
が定められると、特定のグレースケール値に対する発光
パターンは多数存在することができる。即ち、特定のグ
レースケール値を導き出せるサブフィールドの加重値の
２進コードが多数存在することができる。このように多
数の発光パターンから得られる特定の製品のグレースケ
ールに対する発光パターンは、サブフィールドの個数を
「ｎ」とすると２ｎ番のルプロ反復演算してサブフィー
ルドの各輝度加重値が特定のグレースケール値に表れる
発光パターンとして取り出される。
【００４９】本発明の実施形態による最適の発光パター
ン生成方法は１グレースケール値に対応する多数の発光
パターンそれぞれに対して輪郭ノイズフリーコードとの
輪郭ノイズディタンスの和を計算してその和が最小にな
る発光パターンを最適の発光パターンとして選択する。
これを詳細に説明したのが図８である。
ン生成方法は１グレースケール値に対応する多数の発光
パターンそれぞれに対して輪郭ノイズフリーコードとの
輪郭ノイズディタンスの和を計算してその和が最小にな
る発光パターンを最適の発光パターンとして選択する。
これを詳細に説明したのが図８である。
【００５０】図８を参照すると、本発明の実施形態によ
る最適の発光パターン生成方法は、各サブフィールドに
対応する輝度加重値（サブフィールド配列）を入力し
て、その輝度加重値の組合せにより決定されるグレース
ケール値ｉに対して発光パターンを検索する（Ｓ８１及
びＳ８２段階）。続いて、カウントを初期化させて同一
のグレースケール値ｉが抜き出される発光パターンが検
索されるたびにカウントを累積させる（Ｓ８３及びＳ８
４段階）。
る最適の発光パターン生成方法は、各サブフィールドに
対応する輝度加重値（サブフィールド配列）を入力し
て、その輝度加重値の組合せにより決定されるグレース
ケール値ｉに対して発光パターンを検索する（Ｓ８１及
びＳ８２段階）。続いて、カウントを初期化させて同一
のグレースケール値ｉが抜き出される発光パターンが検
索されるたびにカウントを累積させる（Ｓ８３及びＳ８
４段階）。
【００５１】グレースケール値ｉに対する発光パターン
がすべて検索されると、検索された発光パターンの個数
だけグレースケールｉの発光パターンと輪郭ノイズフリ
ーグレースケールの間の輪郭ノイズディタンスの和を反
復算出する（Ｓ８５〜Ｓ８７段階）。
がすべて検索されると、検索された発光パターンの個数
だけグレースケールｉの発光パターンと輪郭ノイズフリ
ーグレースケールの間の輪郭ノイズディタンスの和を反
復算出する（Ｓ８５〜Ｓ８７段階）。
【００５２】このようにして算出されたグレースケール
値ｉの各発光パターンと輪郭ノイズフリーグレースケー
ルとの間の輪郭ノイズディタンスの中で最小な値がグレ
ースケール値ｉに対する最適な発光パターンとして選択
される（Ｓ８８段階）。続いて、Ｓ８２段階に戻ってＳ
８１段階で入力されたサブフィールドの輝度の加重値で
可能なすべてのグレースケールに対してＳ８２〜Ｓ８８
段階を再実行してすべてのグレースケール値に対する最
適の発光パターンを算出する（Ｓ８９段階）。
値ｉの各発光パターンと輪郭ノイズフリーグレースケー
ルとの間の輪郭ノイズディタンスの中で最小な値がグレ
ースケール値ｉに対する最適な発光パターンとして選択
される（Ｓ８８段階）。続いて、Ｓ８２段階に戻ってＳ
８１段階で入力されたサブフィールドの輝度の加重値で
可能なすべてのグレースケールに対してＳ８２〜Ｓ８８
段階を再実行してすべてのグレースケール値に対する最
適の発光パターンを算出する（Ｓ８９段階）。
【００５３】サブフィールドの配列の輝度加重値が「１
４ ４３ ２４ １０ ４７ ３１ １５ ３１ ４
３ ４ ２」であるとき、グレースケール値「６２」、
「１２４」及び「２０２」にそれぞれに対する発光パタ
ーンとこのグレースケール値に対する本発明の最適の発
光パターン生成方法として選択された最適発光パターン
は図９のようになる。図９において、本発明の最適発光
パターン生成方法により選択された発光パターンは地が
黒色に反転されている。
４ ４３ ２４ １０ ４７ ３１ １５ ３１ ４
３ ４ ２」であるとき、グレースケール値「６２」、
「１２４」及び「２０２」にそれぞれに対する発光パタ
ーンとこのグレースケール値に対する本発明の最適の発
光パターン生成方法として選択された最適発光パターン
は図９のようになる。図９において、本発明の最適発光
パターン生成方法により選択された発光パターンは地が
黒色に反転されている。
【００５４】図９を参照すると、サブフィールド配列の
輝度加重値が「１ ４ ４３ ２４１０ ４７ ３１
１５ ３１ ４３ ４ ２」であるとき、グレースケー
ル値「６２」、「１２４」及び「２０２」に対して検索
された発光パターンはそれぞれ＃１８、＃３７、＃１２
である。このような、発光パターンの中で本発明による
最適の発光パターン生成方法により選択されたグレース
ケール値「６２」、「１２４」及び「２０２」の最適の
発光パターンはそれぞれ「１１０１０００００１０」、
「００１１１１００００００」、「１０１１１１１１１
０００」である。この最適の発光パターンで分かるよう
に、本発明による最適の発光パターン生成方法により生
成された発光パターンは輪郭ノイズフリー条件を満足す
る発光パターンと類似になる。
輝度加重値が「１ ４ ４３ ２４１０ ４７ ３１
１５ ３１ ４３ ４ ２」であるとき、グレースケー
ル値「６２」、「１２４」及び「２０２」に対して検索
された発光パターンはそれぞれ＃１８、＃３７、＃１２
である。このような、発光パターンの中で本発明による
最適の発光パターン生成方法により選択されたグレース
ケール値「６２」、「１２４」及び「２０２」の最適の
発光パターンはそれぞれ「１１０１０００００１０」、
「００１１１１００００００」、「１０１１１１１１１
０００」である。この最適の発光パターンで分かるよう
に、本発明による最適の発光パターン生成方法により生
成された発光パターンは輪郭ノイズフリー条件を満足す
る発光パターンと類似になる。
【００５５】本発明による最適の発光パターン生成方法
により選択された最適の発光パターンに対する画質改選
の効果を検証するために、輪郭ノイズシミュレータを利
用して次のような実験が行われた。輪郭ノイズシミュレ
ータはＰＤＰ上に実験画像を表示して、ＰＤＰの表示画
面の前で所定の距離離したカメラを予め定められた速度
で往復させながらカメラによって撮影された画像をＶＤ
Ｐ（Visual Difference Prediction）のような肉眼の
モデル画質評価方法で画質を評価する。ここで、ＶＤＰ
は実験に利用された肉眼モデルの画質評価方法として、
ＩＤＷ、Ｎｏｖ．２０００でキムデウンとホンギサンに
よって「Quality of Image In ＰＤＰｓ Using H
uman Visual System」として提案されたことがあり、
実験画像とカメラにより撮影された画像を単純に減算す
るのではなく観察者の肉眼を通して観察され観察者の頭
で合成される画像の主観的な画質評価を基準に画質を評
価する。この実験は図８の最適の発光パターン生成方法
に適用されたサブフィールド配列「１ ４ ４３ ２４
１０ ４７ ３１ １５ ３１ ４３ ４ ２」から
取り出された最適の発光パターンの中で各グレースケー
ルに対してランダムに選択した発光パターンに対して２
（ピクセル／フィールド）、５（ピクセル／フィール
ド）の速度でテスト画像を移動させながらＶＤＰを利用
して画質を評価する方式で行われた。
により選択された最適の発光パターンに対する画質改選
の効果を検証するために、輪郭ノイズシミュレータを利
用して次のような実験が行われた。輪郭ノイズシミュレ
ータはＰＤＰ上に実験画像を表示して、ＰＤＰの表示画
面の前で所定の距離離したカメラを予め定められた速度
で往復させながらカメラによって撮影された画像をＶＤ
Ｐ（Visual Difference Prediction）のような肉眼の
モデル画質評価方法で画質を評価する。ここで、ＶＤＰ
は実験に利用された肉眼モデルの画質評価方法として、
ＩＤＷ、Ｎｏｖ．２０００でキムデウンとホンギサンに
よって「Quality of Image In ＰＤＰｓ Using H
uman Visual System」として提案されたことがあり、
実験画像とカメラにより撮影された画像を単純に減算す
るのではなく観察者の肉眼を通して観察され観察者の頭
で合成される画像の主観的な画質評価を基準に画質を評
価する。この実験は図８の最適の発光パターン生成方法
に適用されたサブフィールド配列「１ ４ ４３ ２４
１０ ４７ ３１ １５ ３１ ４３ ４ ２」から
取り出された最適の発光パターンの中で各グレースケー
ルに対してランダムに選択した発光パターンに対して２
（ピクセル／フィールド）、５（ピクセル／フィール
ド）の速度でテスト画像を移動させながらＶＤＰを利用
して画質を評価する方式で行われた。
【００５６】表１は２個の発光パターンとシミュレーシ
ョンの速度によるＶＤＰ結果で、ランダムに選択された
発光パターンと本発明による最適の発光パターン生成方
法により選択された発光パターンの輪郭ノイズの程度を
表す。
ョンの速度によるＶＤＰ結果で、ランダムに選択された
発光パターンと本発明による最適の発光パターン生成方
法により選択された発光パターンの輪郭ノイズの程度を
表す。
【００５７】
【表１】
【００５８】表１で分かるよう、本発明の最適の発光パ
ターン生成方法により選択された発光パターンの輪郭ノ
イズの程度がランダムに選択された発光パターンに比べ
て小さいことが分かる。
ターン生成方法により選択された発光パターンの輪郭ノ
イズの程度がランダムに選択された発光パターンに比べ
て小さいことが分かる。
【００５９】図１０及び図１１はそれぞれ原画像の画面
を２（ピクセル／フィールド）と５（ピクセル／フィー
ルド）の速度で移動させながら撮影された画像である。
図１０及び図１１において、図１０ａ及び図１１ａは原
画像であり、図１０ｂ及び図１１ｂはそれぞれのグレー
スケールに対する発光パターンをランダムに選択した画
像である。そして、図１０ｃ及び図１１ｃは本発明によ
る最適の発光パターン生成方法により選択された発光パ
ターンの画像である。
を２（ピクセル／フィールド）と５（ピクセル／フィー
ルド）の速度で移動させながら撮影された画像である。
図１０及び図１１において、図１０ａ及び図１１ａは原
画像であり、図１０ｂ及び図１１ｂはそれぞれのグレー
スケールに対する発光パターンをランダムに選択した画
像である。そして、図１０ｃ及び図１１ｃは本発明によ
る最適の発光パターン生成方法により選択された発光パ
ターンの画像である。
【００６０】結果的に、輝度加重値がそれぞれ異なるよ
う設定されたサブフィールド配列に対して任意の発光パ
ターンがランダムに選択されると輪郭ノイズが大きく表
れるので、ＰＤＰの画質の劣化がそれだけひどくなるこ
とが分かる。これに反して、本発明による最適の発光パ
ターン生成方法を利用して選択された発光パターンは輪
郭ノイズフリーグレースケールの発光パターンと類似に
なるために各グレースケールに対してすべての発光パタ
ーンを比較する必要なく、できる限り輪郭ノイズが最も
小さい動画の画質が得られる。
う設定されたサブフィールド配列に対して任意の発光パ
ターンがランダムに選択されると輪郭ノイズが大きく表
れるので、ＰＤＰの画質の劣化がそれだけひどくなるこ
とが分かる。これに反して、本発明による最適の発光パ
ターン生成方法を利用して選択された発光パターンは輪
郭ノイズフリーグレースケールの発光パターンと類似に
なるために各グレースケールに対してすべての発光パタ
ーンを比較する必要なく、できる限り輪郭ノイズが最も
小さい動画の画質が得られる。
【００６１】従来は、各グレースケールに対して定量的
な画質評価方法を使用したシミュレーションを反復して
輪郭ノイズが最小である発光パターンを探していたの
で、多くの時間が必要であるだけでなく、画像により輪
郭ノイズが異なるように表れるなど、その結果が異なる
という問題もあった。
な画質評価方法を使用したシミュレーションを反復して
輪郭ノイズが最小である発光パターンを探していたの
で、多くの時間が必要であるだけでなく、画像により輪
郭ノイズが異なるように表れるなど、その結果が異なる
という問題もあった。
【００６２】本発明による輪郭ノイズ測定方法は、サブ
フィールド配列と発光パターンが決定された場合にそれ
に対する輪郭ノイズの程度を速く算出することができ
る。これは１グレースケールに対する輪郭ノイズは輪郭
ノイズフリーグレースケールと測定しようとするグレー
スケールとの間の輪郭ノイズディスタンスの和として測
定することができるためである。
フィールド配列と発光パターンが決定された場合にそれ
に対する輪郭ノイズの程度を速く算出することができ
る。これは１グレースケールに対する輪郭ノイズは輪郭
ノイズフリーグレースケールと測定しようとするグレー
スケールとの間の輪郭ノイズディスタンスの和として測
定することができるためである。
【００６３】本発明の第１実施形態による輪郭ノイズ測
定方法は、グレースケール数が同一で輝度加重値がそれ
ぞれ異なるように設定された多数のサブフィールド配列
を含めてサブフィールド配列群として輪郭ノイズディス
タンスの和を算出してそれぞれのサブフィールド配列自
体に対して輪郭ノイズの程度を測定する。これを詳細す
ると、本発明による輪郭ノイズ測定方法は次の（Ｓ１段
階）〜（Ｓ３段階）により遂行される。
定方法は、グレースケール数が同一で輝度加重値がそれ
ぞれ異なるように設定された多数のサブフィールド配列
を含めてサブフィールド配列群として輪郭ノイズディス
タンスの和を算出してそれぞれのサブフィールド配列自
体に対して輪郭ノイズの程度を測定する。これを詳細す
ると、本発明による輪郭ノイズ測定方法は次の（Ｓ１段
階）〜（Ｓ３段階）により遂行される。
【００６４】（Ｓ１段階）グレースケール数が同一の多
数のサブフィールド配列とそれによる各グレースケール
の発光パターンが入力される。
数のサブフィールド配列とそれによる各グレースケール
の発光パターンが入力される。
【００６５】（Ｓ２段階）入力されたサブフィールド配
列群の各グレースケールに対する輪郭ノイズの程度を測
定するために、各グレースケールに該当する発光パター
ンと輪郭ノイズフリーグレースケールとの間の輪郭ノイ
ズディスタンスの和を計算する。 （Ｓ３段階）入力されたサブフィールド配列群の中で輪
郭ノイズディスタンスの和が最小であるサブフィールド
配列が輪郭ノイズが最小として発生されるサブフィール
ド配列として選択される。
列群の各グレースケールに対する輪郭ノイズの程度を測
定するために、各グレースケールに該当する発光パター
ンと輪郭ノイズフリーグレースケールとの間の輪郭ノイ
ズディスタンスの和を計算する。 （Ｓ３段階）入力されたサブフィールド配列群の中で輪
郭ノイズディスタンスの和が最小であるサブフィールド
配列が輪郭ノイズが最小として発生されるサブフィール
ド配列として選択される。
【００６６】図１２は総グレースケール数が異なるサブ
フィールド配列を含めたサブフィールド配列群内でサブ
フィールド配列自体の輪郭ノイズの程度を測定して、測
定された輪郭ノイズの程度を基礎として、ノイズが最小
であるサブフィールド配列を選択するための本発明の第
２実施形態による輪郭ノイズの測定方法を段階的に表し
た流れ図である。
フィールド配列を含めたサブフィールド配列群内でサブ
フィールド配列自体の輪郭ノイズの程度を測定して、測
定された輪郭ノイズの程度を基礎として、ノイズが最小
であるサブフィールド配列を選択するための本発明の第
２実施形態による輪郭ノイズの測定方法を段階的に表し
た流れ図である。
【００６７】図１２を参照すると、本発明の第２実施形
態による輪郭ノイズ測定方法は、特定のサブフィールド
配列とそれによる各グレースケールに対する発光パター
ンを入力する。（Ｓ１２１段階）
態による輪郭ノイズ測定方法は、特定のサブフィールド
配列とそれによる各グレースケールに対する発光パター
ンを入力する。（Ｓ１２１段階）
【００６８】続いて、すべてのグレースケールに対して
各グレースケールに該当する発光パターンと輪郭ノイズ
フリーグレースケールとの間の輪郭ノイズディスタンス
の和（ＣＤＤＳ）を得ることで各グレースケールの輪郭
ノイズの程度を測定する（Ｓ１２２〜Ｓ１２６段階）。
このように測定された各グレースケールの輪郭ノイズの
程度はメモリに記憶される。
各グレースケールに該当する発光パターンと輪郭ノイズ
フリーグレースケールとの間の輪郭ノイズディスタンス
の和（ＣＤＤＳ）を得ることで各グレースケールの輪郭
ノイズの程度を測定する（Ｓ１２２〜Ｓ１２６段階）。
このように測定された各グレースケールの輪郭ノイズの
程度はメモリに記憶される。
【００６９】サブフィールド配列自体に対する輪郭ノイ
ズの程度を測定するために、本発明による輪郭ノイズ測
定方法は各グレースケールの輪郭ノイズの程度をすべて
得た後、その得られた値を総グレースケール数で割るこ
とで１グレースケール当たりの平均輪郭ノイズの程度を
算出する（Ｓ１２７段階）。
ズの程度を測定するために、本発明による輪郭ノイズ測
定方法は各グレースケールの輪郭ノイズの程度をすべて
得た後、その得られた値を総グレースケール数で割るこ
とで１グレースケール当たりの平均輪郭ノイズの程度を
算出する（Ｓ１２７段階）。
【００７０】同様に、先に入力されたサブフィールドと
異なる多数のサブフィールド配列を含めたサブフィール
ド配列群とそれによる発光パターンに対して、反復的に
グレースケール当たりの平均輪郭ノイズの程度を測定し
た後、グレースケール当たりの平均輪郭ノイズの程度が
測定されたサブフィールド配列群でグレースケール当た
りの平均輪郭ノイズの程度が最も小さいサブフィールド
配列が輪郭ノイズが最小であるサブフィールド配列とし
て選択される。
異なる多数のサブフィールド配列を含めたサブフィール
ド配列群とそれによる発光パターンに対して、反復的に
グレースケール当たりの平均輪郭ノイズの程度を測定し
た後、グレースケール当たりの平均輪郭ノイズの程度が
測定されたサブフィールド配列群でグレースケール当た
りの平均輪郭ノイズの程度が最も小さいサブフィールド
配列が輪郭ノイズが最小であるサブフィールド配列とし
て選択される。
【００７１】シミュレーションを実施した結果、本発明
による輪郭ノイズ測定方法の演算速度は同一のサブフィ
ールド配列群内のサブフィールド配列それぞれの輪郭ノ
イズの程度を測定するための従来の方法より速くなっ
た。特に、図８の最適の発光パターン生成方法でグレー
スケールに対する偽輪郭ノイズの程度が計算されるため
に、最適な発光パターンを探す過程で各グレースケール
の偽輪郭ノイズの程度がすぐ測定されることができると
いう長所がある。
による輪郭ノイズ測定方法の演算速度は同一のサブフィ
ールド配列群内のサブフィールド配列それぞれの輪郭ノ
イズの程度を測定するための従来の方法より速くなっ
た。特に、図８の最適の発光パターン生成方法でグレー
スケールに対する偽輪郭ノイズの程度が計算されるため
に、最適な発光パターンを探す過程で各グレースケール
の偽輪郭ノイズの程度がすぐ測定されることができると
いう長所がある。
【００７２】本発明による輪郭ノイズ測定方法の正確性
を検証するため、従来のＶＤＰ方式を利用して測定され
た輪郭ノイズの程度の測定値と本発明による輪郭ノイズ
測定方法を利用して測定された輪郭ノイズの程度の測定
値が実験を通して比較された。この実験で、実験画像で
あるレナ画像は水平方向の速度２（ピクセル／フィール
ド）で移動された。
を検証するため、従来のＶＤＰ方式を利用して測定され
た輪郭ノイズの程度の測定値と本発明による輪郭ノイズ
測定方法を利用して測定された輪郭ノイズの程度の測定
値が実験を通して比較された。この実験で、実験画像で
あるレナ画像は水平方向の速度２（ピクセル／フィール
ド）で移動された。
【００７３】図１３は従来のＶＤＰ測定値と本発明によ
る輪郭ノイズ測定方法の測定値を表す。図１３におい
て、グラフのｙ軸左側は本発明による輪郭ノイズ測定方
法の測定単位であり、グラフｙ軸右側は従来のＶＤＰ方
式の測定単位である。ここで、種類項目は主観的評価結
果がよい順序で配列されており、各種類に対応するサブ
フィールド配列を表２に示す。
る輪郭ノイズ測定方法の測定値を表す。図１３におい
て、グラフのｙ軸左側は本発明による輪郭ノイズ測定方
法の測定単位であり、グラフｙ軸右側は従来のＶＤＰ方
式の測定単位である。ここで、種類項目は主観的評価結
果がよい順序で配列されており、各種類に対応するサブ
フィールド配列を表２に示す。
【００７４】
【表２】
【００７５】図１３で分かるように本発明による輪郭ノ
イズ測定方法は、肉眼で感じる主観的な評価と一致する
順序の測定値を表した。ここで、本発明による輪郭ノイ
ズ測定方法により得られた輪郭ノイズ測定値が３番と４
番種類のサブフィールド配列を除いた残りのサブフィー
ルド配列の優先順位が従来のＶＤＰ測定値と同一になる
ことが分かる。３番と４番サブフィールド配列はシミュ
レーション画像とＶＤＰマップを分析した結果、３番サ
ブフィールド配列は、ピクセルに対する輪郭ノイズが大
きくなく、かつ４番サブフィールド配列より画面全体に
輪郭ノイズが広く広がっていて、４番サブフィールド配
列は、１ピクセルに対する輪郭ノイズが大きく発生して
その輪郭ノイズＤが狭い領域に片寄っていることが確認
された。このために３番と４番サブフィールド配列に対
する輪郭ノイズ測定値が本発明による輪郭ノイズ測定方
法と従来のＶＤＰ方式で異なるように出たものと推定さ
れる。
イズ測定方法は、肉眼で感じる主観的な評価と一致する
順序の測定値を表した。ここで、本発明による輪郭ノイ
ズ測定方法により得られた輪郭ノイズ測定値が３番と４
番種類のサブフィールド配列を除いた残りのサブフィー
ルド配列の優先順位が従来のＶＤＰ測定値と同一になる
ことが分かる。３番と４番サブフィールド配列はシミュ
レーション画像とＶＤＰマップを分析した結果、３番サ
ブフィールド配列は、ピクセルに対する輪郭ノイズが大
きくなく、かつ４番サブフィールド配列より画面全体に
輪郭ノイズが広く広がっていて、４番サブフィールド配
列は、１ピクセルに対する輪郭ノイズが大きく発生して
その輪郭ノイズＤが狭い領域に片寄っていることが確認
された。このために３番と４番サブフィールド配列に対
する輪郭ノイズ測定値が本発明による輪郭ノイズ測定方
法と従来のＶＤＰ方式で異なるように出たものと推定さ
れる。
【００７６】結果的に、従来のシミュレーション画像の
分析方法は、総グレースケール数が同一の様々なサブフ
ィールド配列に対して輪郭ノイズの程度を定量的な値を
測定して比較する過程を含めているため、多くの時間が
必要である。これに比べて、本発明による輪郭ノイズ測
定方法は、輪郭ノイズが最小であるサブフィールド配列
を素早く探すことができる。また、本発明による輪郭ノ
イズ測定方法は、図８の最適の発光パターン生成方法で
それぞれのグレースケールに対する輪郭ノイズの程度が
得られるので、最適の発光パターン生成のとき、サブフ
ィールド配列に対する輪郭ノイズの程度を同時に測定す
ることができる。
分析方法は、総グレースケール数が同一の様々なサブフ
ィールド配列に対して輪郭ノイズの程度を定量的な値を
測定して比較する過程を含めているため、多くの時間が
必要である。これに比べて、本発明による輪郭ノイズ測
定方法は、輪郭ノイズが最小であるサブフィールド配列
を素早く探すことができる。また、本発明による輪郭ノ
イズ測定方法は、図８の最適の発光パターン生成方法で
それぞれのグレースケールに対する輪郭ノイズの程度が
得られるので、最適の発光パターン生成のとき、サブフ
ィールド配列に対する輪郭ノイズの程度を同時に測定す
ることができる。
【００７７】以上説明したよう、本発明の実施形態によ
る最適の発光パターン生成方法は、サブフィールド配列
が定められるとそのサブフィールドで複数の発光パター
ンが存在する各グレースケールで輪郭ノイズが最小であ
る発光パターンを選択する方法を提示している。また、
本発明による輪郭ノイズ測定方法は、総グレースケール
数が同一であるか、異なるサブフィールド配列を含んだ
サブフィールド配列群に対して、サブフィールド配列自
体の輪郭ノイズの程度を測定する方法を提示している。
ここで、本発明による輪郭ノイズ測定方法の発光パター
ンは前述した最適の発光パターン生成方法により選択さ
れることが好ましい。
る最適の発光パターン生成方法は、サブフィールド配列
が定められるとそのサブフィールドで複数の発光パター
ンが存在する各グレースケールで輪郭ノイズが最小であ
る発光パターンを選択する方法を提示している。また、
本発明による輪郭ノイズ測定方法は、総グレースケール
数が同一であるか、異なるサブフィールド配列を含んだ
サブフィールド配列群に対して、サブフィールド配列自
体の輪郭ノイズの程度を測定する方法を提示している。
ここで、本発明による輪郭ノイズ測定方法の発光パター
ンは前述した最適の発光パターン生成方法により選択さ
れることが好ましい。
【００７８】本発明の第１実施形態によるグレースケー
ル選択方法はグレースケール数が同一で輝度加重値がそ
れぞれ異なるように設定された多数のサブフィールド配
列を含めたサブフィールド配列群で輪郭ノイズディスタ
ンスの和を算出して各グレースケールの輪郭ノイズディ
スタンスの和を予め設定されたしきい値で分けて、しき
い値で分けられた輪郭ノイズディスタンスの和が最小で
あるグレースケールを選択する。これを詳細にすると、
本発明による輪郭ノイズ測定方法は次の（Ｓ２１段階）
〜（Ｓ２４段階）により遂行される。
ル選択方法はグレースケール数が同一で輝度加重値がそ
れぞれ異なるように設定された多数のサブフィールド配
列を含めたサブフィールド配列群で輪郭ノイズディスタ
ンスの和を算出して各グレースケールの輪郭ノイズディ
スタンスの和を予め設定されたしきい値で分けて、しき
い値で分けられた輪郭ノイズディスタンスの和が最小で
あるグレースケールを選択する。これを詳細にすると、
本発明による輪郭ノイズ測定方法は次の（Ｓ２１段階）
〜（Ｓ２４段階）により遂行される。
【００７９】（Ｓ２１段階）グレースケール数が同一の
多数のサブフィールド配列とそれによる各グレースケー
ルの発光パターンが入力される。
多数のサブフィールド配列とそれによる各グレースケー
ルの発光パターンが入力される。
【００８０】（Ｓ２２段階）入力されたサブフィールド
配列群の各グレースケールに対する輪郭ノイズの程度を
前述した輪郭ノイズ測定方法を利用して測定することで
各グレースケールに対する輪郭ノイズディスタンスの和
が得られる。
配列群の各グレースケールに対する輪郭ノイズの程度を
前述した輪郭ノイズ測定方法を利用して測定することで
各グレースケールに対する輪郭ノイズディスタンスの和
が得られる。
【００８１】（Ｓ２３段階）Ｓ２３段階で算出された各
グレースケールの輪郭ノイズディスタンスの和はすでに
しきい値で分けられている。ここで、しきい値は輪郭ノ
イズが肉眼で著しく表れないほどにその値が決定され、
輪郭ノイズの程度とグレースケール表現能力の中のいず
れか一つを強調するかによってその値を異にする。例え
ば、しきい値が低く設定されるほど選択されるグレース
ケール数は小さくなる反面、輪郭ノイズの程度は益々低
くなる。これと異なり、しきい値が高く設定されるほど
選択されるグレースケール数は多くなる反面、輪郭ノイ
ズの程度は相対的に大きくなる。
グレースケールの輪郭ノイズディスタンスの和はすでに
しきい値で分けられている。ここで、しきい値は輪郭ノ
イズが肉眼で著しく表れないほどにその値が決定され、
輪郭ノイズの程度とグレースケール表現能力の中のいず
れか一つを強調するかによってその値を異にする。例え
ば、しきい値が低く設定されるほど選択されるグレース
ケール数は小さくなる反面、輪郭ノイズの程度は益々低
くなる。これと異なり、しきい値が高く設定されるほど
選択されるグレースケール数は多くなる反面、輪郭ノイ
ズの程度は相対的に大きくなる。
【００８２】（Ｓ２４段階）Ｓ２３段階でしきい値で分
けられた各グレースケールの輪郭ノイズディスタンスの
和の中でその値が最小であるグレースケールが選択され
る。
けられた各グレースケールの輪郭ノイズディスタンスの
和の中でその値が最小であるグレースケールが選択され
る。
【００８３】図１４は総グレースケール数が異なるサブ
フィールド配列を含めたサブフィールド配列群で輪郭ノ
イズが最小であるグレースケールを選択するための本発
明の第２実施形態によるグレースケール選択方法を段階
的に表している。
フィールド配列を含めたサブフィールド配列群で輪郭ノ
イズが最小であるグレースケールを選択するための本発
明の第２実施形態によるグレースケール選択方法を段階
的に表している。
【００８４】図１４を参照すると、本発明の第２実施形
態によるグレースケール選択方法はまず、サブフィール
ド配列群とそれによる発光パターンを入力する。（Ｓ１
５１段階）
態によるグレースケール選択方法はまず、サブフィール
ド配列群とそれによる発光パターンを入力する。（Ｓ１
５１段階）
【００８５】Ｓ１５２〜Ｓ１５６段階で、本発明による
グレースケール選択方法は前述した輪郭ノイズ測定方法
を適用して各グレースケール輪郭ノイズの程度を輪郭ノ
イズディスタンスの和として得る。
グレースケール選択方法は前述した輪郭ノイズ測定方法
を適用して各グレースケール輪郭ノイズの程度を輪郭ノ
イズディスタンスの和として得る。
【００８６】測定された各グレースケールの輪郭ノイズ
の程度（ＣＮｎ）はＳ１５４段階で所定のしきい値と比
較される。ここで、しきい値は前述したように輪郭ノイ
ズが肉眼で著しく表れないほどにその値が決定される。
しきい値との比較の結果、しきい値以下である輪郭ノイ
ズの程度（ＣＮｎ）を有する即ち、肉眼で認識されない
ほどの輪郭ノイズの程度を有するグレースケールとそれ
による発光パターンだけがサブフィールドマッピング回
路のグレースケールテーブルに記憶される。
の程度（ＣＮｎ）はＳ１５４段階で所定のしきい値と比
較される。ここで、しきい値は前述したように輪郭ノイ
ズが肉眼で著しく表れないほどにその値が決定される。
しきい値との比較の結果、しきい値以下である輪郭ノイ
ズの程度（ＣＮｎ）を有する即ち、肉眼で認識されない
ほどの輪郭ノイズの程度を有するグレースケールとそれ
による発光パターンだけがサブフィールドマッピング回
路のグレースケールテーブルに記憶される。
【００８７】Ｓ１５７段階で、輪郭ノイズの程度がしき
い値以下であるグレースケールだけでグレースケールテ
ーブルを構成して、画像信号が入力されるしきい値以下
である選別されたグレースケールだけで量子化する。グ
レースケール数の減少を補償するために、選択されたグ
レースケールで量子化するとき、発生する量子化の誤差
は誤差フィルターを通過して誤差拡散される。
い値以下であるグレースケールだけでグレースケールテ
ーブルを構成して、画像信号が入力されるしきい値以下
である選別されたグレースケールだけで量子化する。グ
レースケール数の減少を補償するために、選択されたグ
レースケールで量子化するとき、発生する量子化の誤差
は誤差フィルターを通過して誤差拡散される。
【００８８】最後に、輪郭ノイズの程度がしきい値以下
であるグレースケールだけで構成されたグレースケール
テーブルと誤差フィルターが含まれた駆動回路がＰＤＰ
の駆動回路ボードに設置される（Ｓ１５８段階）。
であるグレースケールだけで構成されたグレースケール
テーブルと誤差フィルターが含まれた駆動回路がＰＤＰ
の駆動回路ボードに設置される（Ｓ１５８段階）。
【００８９】本発明の実施形態によるグレースケール選
択方法を検証するための実験は輪郭ノイズの改善とグレ
ースケール表現能力の二つの側面に分けて行われた。こ
の実験で利用されたサブフィールド配列とそれによる輝
度の加重値は「１７ ２３４５３ ８ ３４ １６ ８
３２ ４６ １４」と設定された。また、実験に利用
された各グレースケールに対する最適の発光パターンは
図８のような最適の発光パターン生成方法によって選択
された。
択方法を検証するための実験は輪郭ノイズの改善とグレ
ースケール表現能力の二つの側面に分けて行われた。こ
の実験で利用されたサブフィールド配列とそれによる輝
度の加重値は「１７ ２３４５３ ８ ３４ １６ ８
３２ ４６ １４」と設定された。また、実験に利用
された各グレースケールに対する最適の発光パターンは
図８のような最適の発光パターン生成方法によって選択
された。
【００９０】そして、本発明の実施形態によるグレース
ケール選択方法は、しきい値より低い輪郭ノイズの程度
を有するグレースケール値だけで表現される画像と、す
べてのグレースケールで表現される原画像を水平方向速
度２（ピクセル／フィールド）、５（ピクセル／フィー
ルド）で移動させて各画像に対して比較した。この実験
でしきい値は図１５のように「７９」に設定され、しき
い値「７９」により選択された総グレースケール数は１
２５である。
ケール選択方法は、しきい値より低い輪郭ノイズの程度
を有するグレースケール値だけで表現される画像と、す
べてのグレースケールで表現される原画像を水平方向速
度２（ピクセル／フィールド）、５（ピクセル／フィー
ルド）で移動させて各画像に対して比較した。この実験
でしきい値は図１５のように「７９」に設定され、しき
い値「７９」により選択された総グレースケール数は１
２５である。
【００９１】先に、輪郭ノイズの程度の改善結果を図１
６との関連で説明すると次の通りである。図１６ａは５
（ピクセル／フィールド）の速度で移動するすべてのグ
レースケールで表現された原画像である。そして、図１
６ｂは本発明によるグレースケール選択方法を適用して
輪郭ノイズの程度がしきい値「７９」より小さい１２５
グレースケールだけで表示された画像を２（ピクセル／
フィールド）の速度で移動して撮影した結果であり、図
１６ｄは本発明によるグレースケール選択方法を適用し
て輪郭ノイズの程度がしきい値「７９」より小さい１２
５グレースケールだけで表示された画像を５（ピクセル
／フィールド）の速度で移動して撮影した結果である。
図１６で分かるよう、本発明によるグレースケール選択
方法が適用された画像は、すべてのグレースケールで表
現された原画像に比べて画面の動きが速い場合に対して
も輪郭ノイズが少なく発生することが確認された。
６との関連で説明すると次の通りである。図１６ａは５
（ピクセル／フィールド）の速度で移動するすべてのグ
レースケールで表現された原画像である。そして、図１
６ｂは本発明によるグレースケール選択方法を適用して
輪郭ノイズの程度がしきい値「７９」より小さい１２５
グレースケールだけで表示された画像を２（ピクセル／
フィールド）の速度で移動して撮影した結果であり、図
１６ｄは本発明によるグレースケール選択方法を適用し
て輪郭ノイズの程度がしきい値「７９」より小さい１２
５グレースケールだけで表示された画像を５（ピクセル
／フィールド）の速度で移動して撮影した結果である。
図１６で分かるよう、本発明によるグレースケール選択
方法が適用された画像は、すべてのグレースケールで表
現された原画像に比べて画面の動きが速い場合に対して
も輪郭ノイズが少なく発生することが確認された。
【００９２】一方、従来の輪郭ノイズフリーグレースケ
ールは図６のように表現可能なグレースケール数が９個
または１３個などで少ない数のグレースケールだけで画
像を表現することができて、誤差拡散法を適用する場合
に誤差拡散の残像による画質低下がひどく表れる。これ
に比べて、図１７で確認されたように、本発明の実施形
態によるグレースケール選択方法によりグレースケール
が選択された画像に誤差拡散を適用した画像（図１７ｃ
及び図１７ｄ）は、誤差拡散が適用された従来の輪郭ノ
イズフリーグレースケールの画像（図１７ａ及び図１７
ｂ）より誤差拡散の残像を減らせる。
ールは図６のように表現可能なグレースケール数が９個
または１３個などで少ない数のグレースケールだけで画
像を表現することができて、誤差拡散法を適用する場合
に誤差拡散の残像による画質低下がひどく表れる。これ
に比べて、図１７で確認されたように、本発明の実施形
態によるグレースケール選択方法によりグレースケール
が選択された画像に誤差拡散を適用した画像（図１７ｃ
及び図１７ｄ）は、誤差拡散が適用された従来の輪郭ノ
イズフリーグレースケールの画像（図１７ａ及び図１７
ｂ）より誤差拡散の残像を減らせる。
【００９３】結果的に、本発明によるグレースケール選
択方法は、輪郭ノイズの程度を測定して、その輪郭ノイ
ズの程度が所定のしきい値より小さいグレースケールだ
けで画像を表示するので、表示画像の輪郭ノイズを最小
化すると同時に、従来の輪郭ノイズフリーグレースケー
ルに比べて豊富にグレースケール表現をすることができ
る。
択方法は、輪郭ノイズの程度を測定して、その輪郭ノイ
ズの程度が所定のしきい値より小さいグレースケールだ
けで画像を表示するので、表示画像の輪郭ノイズを最小
化すると同時に、従来の輪郭ノイズフリーグレースケー
ルに比べて豊富にグレースケール表現をすることができ
る。
【００９４】本発明の第３実施形態によるグレースケー
ル選択方法は、輪郭ノイズの程度がしきい値以下である
グレースケールだけを選択して、選択されたグレースケ
ールで画像信号のヒストグラムを参照して、使用頻度が
高いグレースケールを選択する。デジタル画像でヒスト
グラムは、それぞれのグレースケールがどれほど使用さ
れたか、即ち、グレースケールの使用頻度を表す画像情
報である。即ち、本発明の異なる実施形態によるグレー
スケール選択方法はヒストグラム情報を連関させてグレ
ースケールを選択する。
ル選択方法は、輪郭ノイズの程度がしきい値以下である
グレースケールだけを選択して、選択されたグレースケ
ールで画像信号のヒストグラムを参照して、使用頻度が
高いグレースケールを選択する。デジタル画像でヒスト
グラムは、それぞれのグレースケールがどれほど使用さ
れたか、即ち、グレースケールの使用頻度を表す画像情
報である。即ち、本発明の異なる実施形態によるグレー
スケール選択方法はヒストグラム情報を連関させてグレ
ースケールを選択する。
【００９５】本発明の第３実施形態によるグレースケー
ル選択方法は先ず、サブフィールド配列別にグレースケ
ール分布を異なるようにするサブフィールド配列群を検
索する。即ち、本発明の第３実施形態によるグレースケ
ール選択方法はサブフィールド配列群の各サブフィール
ド配列に付与された輝度加重値とサブフィールドの順序
をランダムに変えながらそれぞれ異なるグレースケール
の分布を有する双方異なるサブフィールド配列を検索す
る。ここで、各サブフィールドの輝度加重値の順序をラ
ンダムに変える理由は、サブフィールドの個数がｎ（た
だ、「ｎ」は正の整数）である場合に、サブフィールド
の順序を変えることがｎ！個の相当に大きい数を有する
ためである。このように検索されたサブフィールド配列
群で輪郭ノイズが最小である発光パターンは、前述した
最適の発光パターン生成方法を利用して選択される。続
いて、本発明の第３実施形態によるグレースケール選択
方法は前述したしきい値以下のグレースケールだけを選
択して輪郭ノイズの程度が低いグレースケールだけを選
択する。ここで、輪郭ノイズの程度がしきい値以下であ
るグレースケールの間には間隔があまりにも大きいこと
がある。この場合、グレースケール間の差が大きい部分
で誤差拡散の残像を表すことができる。反面に、輪郭ノ
イズの程度がしきい値以上で非選択とされたグレースケ
ールの中で、非選択グレースケールの間の間隔が４以下
である場合には誤差拡散の残像が肉眼でよく認識されな
い。これは総グレースケール数を５２個に減らす場合に
誤差拡散の領域で誤差拡散の残像が殆ど観察されないこ
とでも分かる。従って、輪郭ノイズの程度がしきい値以
内で選択された選択グレースケール分布上で非選択のグ
レースケール間隔が４以下である部分のグレースケール
表現は肉眼で殆ど実グレースケール表現と類似に認識さ
れる。
ル選択方法は先ず、サブフィールド配列別にグレースケ
ール分布を異なるようにするサブフィールド配列群を検
索する。即ち、本発明の第３実施形態によるグレースケ
ール選択方法はサブフィールド配列群の各サブフィール
ド配列に付与された輝度加重値とサブフィールドの順序
をランダムに変えながらそれぞれ異なるグレースケール
の分布を有する双方異なるサブフィールド配列を検索す
る。ここで、各サブフィールドの輝度加重値の順序をラ
ンダムに変える理由は、サブフィールドの個数がｎ（た
だ、「ｎ」は正の整数）である場合に、サブフィールド
の順序を変えることがｎ！個の相当に大きい数を有する
ためである。このように検索されたサブフィールド配列
群で輪郭ノイズが最小である発光パターンは、前述した
最適の発光パターン生成方法を利用して選択される。続
いて、本発明の第３実施形態によるグレースケール選択
方法は前述したしきい値以下のグレースケールだけを選
択して輪郭ノイズの程度が低いグレースケールだけを選
択する。ここで、輪郭ノイズの程度がしきい値以下であ
るグレースケールの間には間隔があまりにも大きいこと
がある。この場合、グレースケール間の差が大きい部分
で誤差拡散の残像を表すことができる。反面に、輪郭ノ
イズの程度がしきい値以上で非選択とされたグレースケ
ールの中で、非選択グレースケールの間の間隔が４以下
である場合には誤差拡散の残像が肉眼でよく認識されな
い。これは総グレースケール数を５２個に減らす場合に
誤差拡散の領域で誤差拡散の残像が殆ど観察されないこ
とでも分かる。従って、輪郭ノイズの程度がしきい値以
内で選択された選択グレースケール分布上で非選択のグ
レースケール間隔が４以下である部分のグレースケール
表現は肉眼で殆ど実グレースケール表現と類似に認識さ
れる。
【００９６】本発明の第３実施形態によるグレースケー
ル選択方法は、しきい値を基準に選択された選択グレー
スケール分布の特性を考慮して、ＰＤＰに記憶するサブ
フィールド配列を選定するとき次のような制限条件を適
用する。
ル選択方法は、しきい値を基準に選択された選択グレー
スケール分布の特性を考慮して、ＰＤＰに記憶するサブ
フィールド配列を選定するとき次のような制限条件を適
用する。
【００９７】１．制限条件１は非選択グレースケールの
間隔があまりにも大きくてはならない。実験で制限条件
１に対するしきい値は２２〜２５が選択された。このし
きい値は輪郭ノイズの程度を強調するかどうかグレース
ケール表現能力を強調するかどうかによって適切な値で
調整されることができる。 ２．制限条件２は誤差拡散の残像が見えない選択グレー
スケールと、選択グレースケールとの間隔が４以下であ
る非選択グレースケールを除いた非選択グレースケール
に対するしきい値は、画質と全体のグレースケール数に
より異なることができるが、実験で８０〜１００が選択
された。 ３．制限条件３はＰＤＰに記憶するサブフィールド配列
の間に選択グレースケール分布が重複されてはならな
い。制限条件３に対するしきい値は画質と全体のグレー
スケール数により異なることができるが、２０〜５０が
選択された。
間隔があまりにも大きくてはならない。実験で制限条件
１に対するしきい値は２２〜２５が選択された。このし
きい値は輪郭ノイズの程度を強調するかどうかグレース
ケール表現能力を強調するかどうかによって適切な値で
調整されることができる。 ２．制限条件２は誤差拡散の残像が見えない選択グレー
スケールと、選択グレースケールとの間隔が４以下であ
る非選択グレースケールを除いた非選択グレースケール
に対するしきい値は、画質と全体のグレースケール数に
より異なることができるが、実験で８０〜１００が選択
された。 ３．制限条件３はＰＤＰに記憶するサブフィールド配列
の間に選択グレースケール分布が重複されてはならな
い。制限条件３に対するしきい値は画質と全体のグレー
スケール数により異なることができるが、２０〜５０が
選択された。
【００９８】一方、制限条件１でしきい値が８〜１０以
下に選択されると、ヒストグラム情報を利用せずに、し
きい値以下で選択された選択グレースケールにだけ依存
して画像を表示しても、実験を通して確認されたとこ
ろ、動画に輪郭ノイズが殆ど表れない。
下に選択されると、ヒストグラム情報を利用せずに、し
きい値以下で選択された選択グレースケールにだけ依存
して画像を表示しても、実験を通して確認されたとこ
ろ、動画に輪郭ノイズが殆ど表れない。
【００９９】選択グレースケール分布の重複性を検査す
るために、本発明の第３実施形態によるグレースケール
の選択方法により選択されたグレースケール分布は、そ
れぞれ長さが２５６である一次元メモリのアレーに記憶
される。ここで、メモリのアレーに記憶された選択グレ
ースケール分布で選択グレースケールに該当するインデ
ックスには「１」が割り当てられて、間隔が４ｉかであ
る非選択のグレースケールに該当するインデックスには
「２」が割り当てられる。そして非選択グレースケール
に該当するインデックスには「０」が割り当てられる。
このようにインデックスが割り当てられた選択グレース
ケール分布のアレー間の重複性は同じ位置のインデック
スに当たる値が異なる場合の数を数えてしきい値以下で
ある場合に判別される。これを「for」文を利用したＣ
言語でコティングすると、次のようになる。
るために、本発明の第３実施形態によるグレースケール
の選択方法により選択されたグレースケール分布は、そ
れぞれ長さが２５６である一次元メモリのアレーに記憶
される。ここで、メモリのアレーに記憶された選択グレ
ースケール分布で選択グレースケールに該当するインデ
ックスには「１」が割り当てられて、間隔が４ｉかであ
る非選択のグレースケールに該当するインデックスには
「２」が割り当てられる。そして非選択グレースケール
に該当するインデックスには「０」が割り当てられる。
このようにインデックスが割り当てられた選択グレース
ケール分布のアレー間の重複性は同じ位置のインデック
スに当たる値が異なる場合の数を数えてしきい値以下で
ある場合に判別される。これを「for」文を利用したＣ
言語でコティングすると、次のようになる。
【０１００】 ｆｏｒ ｉ＝０ ｔｏ ２５５｛ ｉｆ （Ｃｏｄｅ１（ｉ）！＝Ｃｏｄｅ２（ｉ）ｄｉｆｆ＋＋、 ｝ ｉｆ（ｄｉｆｆ＜ＰＲＡＭ＿ＳＩＭ）ｔｈｅｎ Ｃｏｄｅ１＝＝ Ｃｏｄｅ２〉 ｅｌｓｅ Ｃｏｄｅ１ ！＝Ｃｏｄｅ２
【０１０１】次に、本発明の第３実施形態によるグレー
スケール選択方法は、画像のヒストグラムと上の過程を
通して得られた多数の選択グレースケール分布と連関さ
せる。そのために、ヒストグラム情報は一次元メモリア
レーのインデックス情報を参照して該当するインデック
スのグレースケールが画像で使われる個数が記憶され
る。前述したように選択グレースケールの分布はすでに
一次元メモリのアレーに記憶されている。それでヒスト
グラム情報は選択グレースケールの分布情報から選択グ
レースケール分布インデックス値が「１」であるグレー
スケールに相当するヒストグラム値の和が大きいほど、
即ち、画像に多く使われたグレースケールであるほど輪
郭ノイズが益々減少してグレースケールの表現力が良好
になる。
スケール選択方法は、画像のヒストグラムと上の過程を
通して得られた多数の選択グレースケール分布と連関さ
せる。そのために、ヒストグラム情報は一次元メモリア
レーのインデックス情報を参照して該当するインデック
スのグレースケールが画像で使われる個数が記憶され
る。前述したように選択グレースケールの分布はすでに
一次元メモリのアレーに記憶されている。それでヒスト
グラム情報は選択グレースケールの分布情報から選択グ
レースケール分布インデックス値が「１」であるグレー
スケールに相当するヒストグラム値の和が大きいほど、
即ち、画像に多く使われたグレースケールであるほど輪
郭ノイズが益々減少してグレースケールの表現力が良好
になる。
【０１０２】次は選択グレースケール分布の中でヒスト
グラムに対して最も最適のグレースケールの選択結果が
取り出されるアルゴリズムをＣ言語のコードで実現した
一例である。
グラムに対して最も最適のグレースケールの選択結果が
取り出されるアルゴリズムをＣ言語のコードで実現した
一例である。
【０１０３】 ｍａｘ＝０ ｆｏｒ ｉ＝０ ｔｏ Ｎ（選択グレースケール分布）｛ ｍｅａｓｕｒｅ＝０ ｆｏｒ ｎ＝０ ｔｏ ２５５｛ ｉｆ（Ｃｏｄｅ（ｉ、ｎ）＝＝１）ｔｈｅｎ ｍｅａｓｕｒｅ ＋＝ｈｉｓｔｏｇｒａｍ（ｎ） ｝ ｉｆ（ｍｅａｓｕｒｅ＞ｍａｘ）ｔｈｅｎ｛ ｍａｘ＝ｍｅａｓｕｒｅ ｉｄａｍａｘ＝ｉ ｝ ｝
【０１０４】ここで、ｉｄｘｍａｘはＮ個の選択グレー
スケール分布の中、ヒストグラムと最も連関性が高い選
択グレースケール分布のインデックスである。
スケール分布の中、ヒストグラムと最も連関性が高い選
択グレースケール分布のインデックスである。
【０１０５】本発明の第３実施形態によるグレースケー
ル選択方法に対する画質改善の程度を検証するために実
施された実験は次の通りである。この実験で使用された
基準サブフィールド配列とそれによる輝度加重値は
「２、４、４８、３４、７、２２、１３、３４、３３、
４８、９、１」である。この基準サブフィールド配列で
輝度加重値の順序をランダムに変えながら検索した結
果、図１８のように前記した制限条件などを満足するサ
ブフィールド配列が３２個が取り出された。また、この
実験で利用された基準しきい値は「７０」、制限条件１
のしきい値は「２２」、制限条件２のしきい値は「１０
０」制限条件３のしきい値は「２０」である。制限条件
などを満足することで検索された３２個のサブフィール
ド配列に対するインデックス情報を図式化すると、図１
９ａ及び図１９ｂのようになる。図１９ａ及び図１９ｂ
において、インデックス情報が「１」は白色、インデッ
クス情報が「２」は黄色い、インデックス情報が「３」
は黒色を表す。このように選択されたサブフィールド配
列は、選択グレースケール分布が重複されないようにメ
モリに記憶される。最後に、選択グレースケール分布が
重複されないサブフィールド配列で入力画像のヒストグ
ラム即ち、選択グレースケールの使用頻度により最適の
グレースケールが選択される。
ル選択方法に対する画質改善の程度を検証するために実
施された実験は次の通りである。この実験で使用された
基準サブフィールド配列とそれによる輝度加重値は
「２、４、４８、３４、７、２２、１３、３４、３３、
４８、９、１」である。この基準サブフィールド配列で
輝度加重値の順序をランダムに変えながら検索した結
果、図１８のように前記した制限条件などを満足するサ
ブフィールド配列が３２個が取り出された。また、この
実験で利用された基準しきい値は「７０」、制限条件１
のしきい値は「２２」、制限条件２のしきい値は「１０
０」制限条件３のしきい値は「２０」である。制限条件
などを満足することで検索された３２個のサブフィール
ド配列に対するインデックス情報を図式化すると、図１
９ａ及び図１９ｂのようになる。図１９ａ及び図１９ｂ
において、インデックス情報が「１」は白色、インデッ
クス情報が「２」は黄色い、インデックス情報が「３」
は黒色を表す。このように選択されたサブフィールド配
列は、選択グレースケール分布が重複されないようにメ
モリに記憶される。最後に、選択グレースケール分布が
重複されないサブフィールド配列で入力画像のヒストグ
ラム即ち、選択グレースケールの使用頻度により最適の
グレースケールが選択される。
【０１０６】本発明の第３実施形態によるグレースケー
ル選択方法を適用して表示された画像の画質改善効果は
輪郭ノイズ改善とグレースケール表現能力の二側面に分
けて実施された実験を通して検証された。この実験では
ヒストグラムが異なる二つの実験画像それぞれに対して
図１８の３２個のサブフィールド配列の中で入力画像の
ヒストグラムと関連して最適な一つを選択した。輪郭ノ
イズ改善の観点として、既存の研究である遺伝子アルゴ
リズムを利用したサブフィールド配列により表示された
画像と本発明の第３実施形態によるグレースケール選択
方法を適用して総グレースケール数が減った画像をそれ
ぞれ２（ピクセル／フィールド）で移動させながら撮影
された画像を比較した。ここで、遺伝子アルゴリズムを
利用したサブフィールド配列の選択方法は実験に利用さ
れた肉眼による画質評価方法として、ＩＤＷ、１９９９
でSeung-Ho Park、Yoon-Seok Choi及びＫＩＭChoon-W
ooによって、Selection of Subfield Patterns for
Plasma Displays based on Genetic Algorithm
として提案されたところがある。グレースケール表現能
力の観点では総グレースケール数を利用した原画像と本
発明の第３実施形態によるグレースケール選択方法を適
用して総グレースケール数が減った画像を比較した。
ル選択方法を適用して表示された画像の画質改善効果は
輪郭ノイズ改善とグレースケール表現能力の二側面に分
けて実施された実験を通して検証された。この実験では
ヒストグラムが異なる二つの実験画像それぞれに対して
図１８の３２個のサブフィールド配列の中で入力画像の
ヒストグラムと関連して最適な一つを選択した。輪郭ノ
イズ改善の観点として、既存の研究である遺伝子アルゴ
リズムを利用したサブフィールド配列により表示された
画像と本発明の第３実施形態によるグレースケール選択
方法を適用して総グレースケール数が減った画像をそれ
ぞれ２（ピクセル／フィールド）で移動させながら撮影
された画像を比較した。ここで、遺伝子アルゴリズムを
利用したサブフィールド配列の選択方法は実験に利用さ
れた肉眼による画質評価方法として、ＩＤＷ、１９９９
でSeung-Ho Park、Yoon-Seok Choi及びＫＩＭChoon-W
ooによって、Selection of Subfield Patterns for
Plasma Displays based on Genetic Algorithm
として提案されたところがある。グレースケール表現能
力の観点では総グレースケール数を利用した原画像と本
発明の第３実施形態によるグレースケール選択方法を適
用して総グレースケール数が減った画像を比較した。
【０１０７】図２０ａは総グレースケール数を利用した
原画像を２（ピクセル／フィールド）で移動させながら
撮影した画像である。図２０ｂは本発明の第３実施形態
によるグレースケール選択方法を利用して総グレースケ
ール数が減った画像を２（ピクセル／フィールド）で移
動させながら撮影した画像である。
原画像を２（ピクセル／フィールド）で移動させながら
撮影した画像である。図２０ｂは本発明の第３実施形態
によるグレースケール選択方法を利用して総グレースケ
ール数が減った画像を２（ピクセル／フィールド）で移
動させながら撮影した画像である。
【０１０８】図２１は総グレースケール数を利用した原
画像のヒストグラムとヒストグラムに依存する本発明の
第３実施形態によるグレースケール選択方法を適用して
選択された図１８の９番の項目をサブフィールド配列に
対する選択グレースケール分布を表す。
画像のヒストグラムとヒストグラムに依存する本発明の
第３実施形態によるグレースケール選択方法を適用して
選択された図１８の９番の項目をサブフィールド配列に
対する選択グレースケール分布を表す。
【０１０９】図２２ａは本発明の第３実施形態によるグ
レースケール選択方法を適用して選択された図１６の９
番の項目のサブフィールド配列を利用した画像を５（ピ
クセル／フィールド）で移動させながら撮影した画像で
ある。図２２ｂは従来の遺伝子アルゴリズムを適用して
選択されたサブフィールド配列「１、４、４３、２４、
１０、４７、３１、１５、３１、４３、４、２」を利用
した画像を５（ピクセル／フィールド）で移動させなが
ら撮影した画像である。
レースケール選択方法を適用して選択された図１６の９
番の項目のサブフィールド配列を利用した画像を５（ピ
クセル／フィールド）で移動させながら撮影した画像で
ある。図２２ｂは従来の遺伝子アルゴリズムを適用して
選択されたサブフィールド配列「１、４、４３、２４、
１０、４７、３１、１５、３１、４３、４、２」を利用
した画像を５（ピクセル／フィールド）で移動させなが
ら撮影した画像である。
【０１１０】また、上の実験過程と同一の方法で本発明
の第３実施形態によるグレースケール選択方法の輪郭ノ
イズ改善とグレースケール表現能力に対して異なる実験
画像を利用して実験が実施された。
の第３実施形態によるグレースケール選択方法の輪郭ノ
イズ改善とグレースケール表現能力に対して異なる実験
画像を利用して実験が実施された。
【０１１１】図２３Ａ〜図２５Ｂは二番目の実験画像と
本発明の第３実施形態によるグレースケール選択方法を
適用して選択された図１８の７番の項目のサブフィール
ド配列に対する実験結果を表す。
本発明の第３実施形態によるグレースケール選択方法を
適用して選択された図１８の７番の項目のサブフィール
ド配列に対する実験結果を表す。
【０１１２】このような実験結果で分かるように、本発
明の第３実施形態によるグレースケール選択方法は、多
数のサブフィールド配列の中で入力画像のヒストグラム
によって多く使用されるグレースケール選択して、選択
されたグレースケールで輪郭ノイズの程度が小さいサブ
フィールド配列を選択することで動画での輪郭ノイズが
減少する。
明の第３実施形態によるグレースケール選択方法は、多
数のサブフィールド配列の中で入力画像のヒストグラム
によって多く使用されるグレースケール選択して、選択
されたグレースケールで輪郭ノイズの程度が小さいサブ
フィールド配列を選択することで動画での輪郭ノイズが
減少する。
【０１１３】一方、本発明の第３実施形態によるグレー
スケール選択方法はサブフィールド配列の選択されたグ
レースケールとヒストグラムを比較して選択されたグレ
ースケール数とヒストグラムの和が最大であるサブフィ
ールド配列を選択するというように説明されたが、非選
択グレースケールとヒストグラムを比較してその和が最
小であるサブフィールド配列を選択しても同一の結果が
得られる。
スケール選択方法はサブフィールド配列の選択されたグ
レースケールとヒストグラムを比較して選択されたグレ
ースケール数とヒストグラムの和が最大であるサブフィ
ールド配列を選択するというように説明されたが、非選
択グレースケールとヒストグラムを比較してその和が最
小であるサブフィールド配列を選択しても同一の結果が
得られる。
【０１１４】本発明の第４実施形態によるグレースケー
ル選択方法は低グレースケールと高グレースケールでし
きい値を異なるように適用する。
ル選択方法は低グレースケールと高グレースケールでし
きい値を異なるように適用する。
【０１１５】コンピュータシミュレーションで測定され
た輪郭ノイズと肉眼で観察されるＰＤＰ上の輪郭ノイズ
には差がある。これを詳細にみてみる。コンピュータの
シミュレーションでは大部分の輪郭ノイズの程度に多く
の差がない。しかし、ＰＤＰで肉眼で観察された輪郭ノ
イズは、０〜４０までの低グレースケールと４０〜９０
までの中間グレースケールで相対的に多く観察された。
即ち、実際のＰＤＰで発生する量と輪郭ノイズの程度が
類似しても、肉眼で認識される輪郭ノイズ量が異なるこ
とである。
た輪郭ノイズと肉眼で観察されるＰＤＰ上の輪郭ノイズ
には差がある。これを詳細にみてみる。コンピュータの
シミュレーションでは大部分の輪郭ノイズの程度に多く
の差がない。しかし、ＰＤＰで肉眼で観察された輪郭ノ
イズは、０〜４０までの低グレースケールと４０〜９０
までの中間グレースケールで相対的に多く観察された。
即ち、実際のＰＤＰで発生する量と輪郭ノイズの程度が
類似しても、肉眼で認識される輪郭ノイズ量が異なるこ
とである。
【０１１６】これを例えて説明すると次の通りである。
図１２の輪郭ノイズ測定方法により測定された輪郭ノイ
ズ測定値をグレースケールレベル「１０」と、グレース
ケールレベル「２００」で同一に「２０」と仮定する。
ここで、測定された偽輪郭ノイズの程度「２０」は低グ
レースケールであるグレースケールレベル「１０」の２
倍である反面に、高グレースケールであるグレースケー
ルレベル「２００」の０．１倍である。従って、肉眼で
グレースケールレベル「１０」の画像とグレースケール
レベル「２００」の画像をそれぞれ見たとき、同じ輪郭
ノイズを更に大きく感じるようになる。従って、グレー
スケール別に輪郭ノイズの程度がある程度ならなけれ
ば、肉眼で輪郭ノイズが観察されないかどうかを評価す
る必要がある。即ち、すべてのグレースケールで肉眼で
輪郭ノイズがひどく感じられない範囲でグレースケール
によって最適にしきい値が選定されるべきである。
図１２の輪郭ノイズ測定方法により測定された輪郭ノイ
ズ測定値をグレースケールレベル「１０」と、グレース
ケールレベル「２００」で同一に「２０」と仮定する。
ここで、測定された偽輪郭ノイズの程度「２０」は低グ
レースケールであるグレースケールレベル「１０」の２
倍である反面に、高グレースケールであるグレースケー
ルレベル「２００」の０．１倍である。従って、肉眼で
グレースケールレベル「１０」の画像とグレースケール
レベル「２００」の画像をそれぞれ見たとき、同じ輪郭
ノイズを更に大きく感じるようになる。従って、グレー
スケール別に輪郭ノイズの程度がある程度ならなけれ
ば、肉眼で輪郭ノイズが観察されないかどうかを評価す
る必要がある。即ち、すべてのグレースケールで肉眼で
輪郭ノイズがひどく感じられない範囲でグレースケール
によって最適にしきい値が選定されるべきである。
【０１１７】本発明の第４実施形態によるグレースケー
ル選択方法の改善程度を検証するために、グレースケー
ルにより最適に選定されたしきい値と肉眼で感じられる
輪郭ノイズの程度を実験した。この実験ではサブフィー
ルドの個数が１２個であり全体のグレースケール数が２
３２であるサブフィールド配列が利用された。そしてサ
ブフィールド配列で双方異なる発光パターンを有する二
つのモードが選択された。ここで、二つの発光パターン
は図８の最適発光パターン生成方法により選択されて、
この中の輪郭ノイズが最も小さい最適発光パターンをＡ
モード発光パターンに設定して、この次に輪郭ノイズが
小さい発光パターンをＢモード発光パターンに設定し
た。万一、図８の最適発光パターン生成方法により最適
発光パターンが一つだけしか取り出されないと、Ａモー
ド発光パターンとＢモード発光パターンが同一にされ
る。このように選択された二つの発光パターンは輪郭ノ
イズフリーコードではなく、異常輪郭ノイズが小さいな
がら発生される。このように選択されたＡモード及びＢ
モード発光パターンは、実際にＰＤＰに入力されて、実
際にＰＤＰで表示された画像で観察される輪郭ノイズが
肉眼で観察された。この時、実際ＰＤＰで観察された輪
郭ノイズが許容可能な範囲内にあるかを判断し、許容可
能な範囲内の輪郭ノイズの程度の限界値が該当のグレー
スケールのしきい値として設定された。ここで、許容可
能な範囲は肉眼で実際のＰＤＰの表示画像を見たとき、
輪郭ノイズが目立たない程度で観察された主観的な判定
の範囲である。このように特定グレースケールのしきい
値が定められると、そのグレースケールを中心に近接す
る異なるグレースケールに対しても類似のしきい値を設
定した。このような方法で全グレースケール範囲で実験
した結果、次のようなグレースケール別の最適しきい値
が表３と図２６のように取り出された。
ル選択方法の改善程度を検証するために、グレースケー
ルにより最適に選定されたしきい値と肉眼で感じられる
輪郭ノイズの程度を実験した。この実験ではサブフィー
ルドの個数が１２個であり全体のグレースケール数が２
３２であるサブフィールド配列が利用された。そしてサ
ブフィールド配列で双方異なる発光パターンを有する二
つのモードが選択された。ここで、二つの発光パターン
は図８の最適発光パターン生成方法により選択されて、
この中の輪郭ノイズが最も小さい最適発光パターンをＡ
モード発光パターンに設定して、この次に輪郭ノイズが
小さい発光パターンをＢモード発光パターンに設定し
た。万一、図８の最適発光パターン生成方法により最適
発光パターンが一つだけしか取り出されないと、Ａモー
ド発光パターンとＢモード発光パターンが同一にされ
る。このように選択された二つの発光パターンは輪郭ノ
イズフリーコードではなく、異常輪郭ノイズが小さいな
がら発生される。このように選択されたＡモード及びＢ
モード発光パターンは、実際にＰＤＰに入力されて、実
際にＰＤＰで表示された画像で観察される輪郭ノイズが
肉眼で観察された。この時、実際ＰＤＰで観察された輪
郭ノイズが許容可能な範囲内にあるかを判断し、許容可
能な範囲内の輪郭ノイズの程度の限界値が該当のグレー
スケールのしきい値として設定された。ここで、許容可
能な範囲は肉眼で実際のＰＤＰの表示画像を見たとき、
輪郭ノイズが目立たない程度で観察された主観的な判定
の範囲である。このように特定グレースケールのしきい
値が定められると、そのグレースケールを中心に近接す
る異なるグレースケールに対しても類似のしきい値を設
定した。このような方法で全グレースケール範囲で実験
した結果、次のようなグレースケール別の最適しきい値
が表３と図２６のように取り出された。
【０１１８】
【表３】
【０１１９】前述したように、本発明の第４実施形態に
よるグレースケール選択方法は、サブフィールドの個数
が１２であり全体のグレースケール数が２３２であるサ
ブフィールド配列に対して実験された。このようなサブ
フィールド配列でサブフィールド数が変わる場合に、表
３と図２６のしきい値は変わらないが、全体のグレース
ケール数が変わると、しきい値はグレースケール数を関
数とする比例形式の形態で変化しなければならない。
よるグレースケール選択方法は、サブフィールドの個数
が１２であり全体のグレースケール数が２３２であるサ
ブフィールド配列に対して実験された。このようなサブ
フィールド配列でサブフィールド数が変わる場合に、表
３と図２６のしきい値は変わらないが、全体のグレース
ケール数が変わると、しきい値はグレースケール数を関
数とする比例形式の形態で変化しなければならない。
【０１２０】このようなグレースケールにより最適に選
定されたしきい値は前述した実施形態で選定されたしき
い値即ち、グレースケールに関係なく一定のしきい値よ
り大きい輪郭ノイズの程度を有するグレースケール範囲
を強調し、前記グレースケールに関係なく一定のしきい
値より小さい輪郭ノイズの程度を有するグレースケール
範囲を相対的に小さく強調する。このために、次の数式
２のような形態で各グレースケールのグレースケール当
たりの偽輪郭ノイズの程度は、グレースケール別にしき
い値の加重値βで割られて次のように得られる。
定されたしきい値は前述した実施形態で選定されたしき
い値即ち、グレースケールに関係なく一定のしきい値よ
り大きい輪郭ノイズの程度を有するグレースケール範囲
を強調し、前記グレースケールに関係なく一定のしきい
値より小さい輪郭ノイズの程度を有するグレースケール
範囲を相対的に小さく強調する。このために、次の数式
２のような形態で各グレースケールのグレースケール当
たりの偽輪郭ノイズの程度は、グレースケール別にしき
い値の加重値βで割られて次のように得られる。
【数１】
【０１２１】ここで、｜Ｐt（ｉ，ｊ）｜ はグレースケ
ール「ｉ」と「ｊ」の間で測定された輪郭ノイズの程度
即ち、各グレースケールの輪郭ノイズの程度を表す。そ
してＰS はすべてのグレースケールの輪郭ノイズの程度
を表す。この値を参照してサブフィールド配列の輪郭ノ
イズ改善程度を判断する。
ール「ｉ」と「ｊ」の間で測定された輪郭ノイズの程度
即ち、各グレースケールの輪郭ノイズの程度を表す。そ
してＰS はすべてのグレースケールの輪郭ノイズの程度
を表す。この値を参照してサブフィールド配列の輪郭ノ
イズ改善程度を判断する。
【０１２２】「β」の値が１である場合には図１２の輪
郭ノイズ測定方法のような輪郭ノイズ測定の程度である
ことを意味し、「β」の値が増加するほどしきい値より
大きいグレースケール当たりの輪郭ノイズの程度の影響
がそれだけ多く反映されることを意味する。この「β」
の値は２〜４程度で選択されることが好ましい。これを
検証するために、様々なサブフィールド配列の画像を実
際ＰＤＰで肉眼で観察した後に、輪郭ノイズ観点でそれ
ぞれの順位を決めた。続いて、各グレースケールに対し
て測定された輪郭ノイズの程度は、グレースケールによ
り最適に選定されたしきい値で割った後に、すべて出
し、総グレースケール数でまた割る。このようにサブフ
ィールド配列それぞれに対してグレースケールにより最
適に選定されたしきい値で割って各グレースケールに対
して輪郭ノイズの程度が算出された後に、輪郭ノイズ観
点で優先順位を決めた。このグレースケールにより最適
に選定されたしきい値で割って算出された各グレースケ
ールの輪郭ノイズの優先順位と肉眼の観察により決めら
れた輪郭ノイズ優先順位を比較した結果、グレースケー
ルにより最適に選定されたしきい値で割って測定された
輪郭ノイズ優先順位と肉眼の観察により定められた輪郭
ノイズの優先順位は殆ど一致した。
郭ノイズ測定方法のような輪郭ノイズ測定の程度である
ことを意味し、「β」の値が増加するほどしきい値より
大きいグレースケール当たりの輪郭ノイズの程度の影響
がそれだけ多く反映されることを意味する。この「β」
の値は２〜４程度で選択されることが好ましい。これを
検証するために、様々なサブフィールド配列の画像を実
際ＰＤＰで肉眼で観察した後に、輪郭ノイズ観点でそれ
ぞれの順位を決めた。続いて、各グレースケールに対し
て測定された輪郭ノイズの程度は、グレースケールによ
り最適に選定されたしきい値で割った後に、すべて出
し、総グレースケール数でまた割る。このようにサブフ
ィールド配列それぞれに対してグレースケールにより最
適に選定されたしきい値で割って各グレースケールに対
して輪郭ノイズの程度が算出された後に、輪郭ノイズ観
点で優先順位を決めた。このグレースケールにより最適
に選定されたしきい値で割って算出された各グレースケ
ールの輪郭ノイズの優先順位と肉眼の観察により決めら
れた輪郭ノイズ優先順位を比較した結果、グレースケー
ルにより最適に選定されたしきい値で割って測定された
輪郭ノイズ優先順位と肉眼の観察により定められた輪郭
ノイズの優先順位は殆ど一致した。
【０１２３】この実験結果は全体のグレースケール数は
２３２で同一でサブフィールドの数が１０個、１１個、
１２個などと違っている場合に対しても図２７〜図２９
のように輪郭ノイズの程度が類似に観察された。
２３２で同一でサブフィールドの数が１０個、１１個、
１２個などと違っている場合に対しても図２７〜図２９
のように輪郭ノイズの程度が類似に観察された。
【０１２４】本発明の第４実施形態によるグレースケー
ル選択方法で適用されたグレースケールにより最適に選
定されたしきい値を利用して輪郭ノイズが最小であるサ
ブフィールドバックターを選択することができる。これ
を詳細にすると、図１２の輪郭ノイズ測定方法のよう
に、輪郭ノイズフリーグレースケールとサブフィールド
配列の各グレースケールの間で輪郭ノイズの程度を算出
した後に、輪郭ノイズの程度をグレースケールにより最
適に選定されたしきい値で割って、しきい値で割られた
輪郭ノイズの程度をすべて加算する。その次、グレース
ケールにより最適に選定されたしきい値で割られた輪郭
ノイズの程度を加算した値が最小であるサブフィールド
配列が、輪郭ノイズが最小であるサブフィールド配列と
して選択される。このようにグレースケールにより最適
に選定されたしきい値で輪郭ノイズの程度を割ると、す
べてのグレースケール輪郭ノイズの程度は同一のまたは
殆ど同一の加重値を有する。
ル選択方法で適用されたグレースケールにより最適に選
定されたしきい値を利用して輪郭ノイズが最小であるサ
ブフィールドバックターを選択することができる。これ
を詳細にすると、図１２の輪郭ノイズ測定方法のよう
に、輪郭ノイズフリーグレースケールとサブフィールド
配列の各グレースケールの間で輪郭ノイズの程度を算出
した後に、輪郭ノイズの程度をグレースケールにより最
適に選定されたしきい値で割って、しきい値で割られた
輪郭ノイズの程度をすべて加算する。その次、グレース
ケールにより最適に選定されたしきい値で割られた輪郭
ノイズの程度を加算した値が最小であるサブフィールド
配列が、輪郭ノイズが最小であるサブフィールド配列と
して選択される。このようにグレースケールにより最適
に選定されたしきい値で輪郭ノイズの程度を割ると、す
べてのグレースケール輪郭ノイズの程度は同一のまたは
殆ど同一の加重値を有する。
【０１２５】一方、本発明の実施形態による最適の発光
パターン生成方法、輪郭ノイズ測定方法及びグレースケ
ール選択方法などはハードウェアを追加に構成する必要
なく前述した流れ図のアルゴリズムを実行するためのプ
ログラムとして実現されることができる。
パターン生成方法、輪郭ノイズ測定方法及びグレースケ
ール選択方法などはハードウェアを追加に構成する必要
なく前述した流れ図のアルゴリズムを実行するためのプ
ログラムとして実現されることができる。
【０１２６】
【発明の効果】上述したように、本発明によるＰＤＰの
最適発光パターン生成方法は、輪郭ノイズフリーコード
と各グレースケールの間で輪郭ノイズの程度を算出し
て、与えられたサブフィールド配列で輪郭ノイズが最小
である最適の発光パターンを選択する。また、本発明に
よるＰＤＰの輪郭ノイズ測定方法は、輪郭ノイズフリー
コードと各グレースケールの間で算出された輪郭ノイズ
の程度を利用して、与えられたサブフィールド配列と発
光パターンから輪郭ノイズの程度が最小であるサブフィ
ールド配列を速く選択することができる。さらに、本発
明によるＰＤＰのグレースケール選択方法は、しきい値
を適用して各グレースケールの輪郭ノイズの程度がしき
い値以下であるグレースケールだけを選択して、ヒスト
グラム情報を利用して使用頻度を考慮してグレースケー
ルを選択しているので、輪郭ノイズの程度が最小である
サブフィールド配列とグレースケールを選択することが
できる。
最適発光パターン生成方法は、輪郭ノイズフリーコード
と各グレースケールの間で輪郭ノイズの程度を算出し
て、与えられたサブフィールド配列で輪郭ノイズが最小
である最適の発光パターンを選択する。また、本発明に
よるＰＤＰの輪郭ノイズ測定方法は、輪郭ノイズフリー
コードと各グレースケールの間で算出された輪郭ノイズ
の程度を利用して、与えられたサブフィールド配列と発
光パターンから輪郭ノイズの程度が最小であるサブフィ
ールド配列を速く選択することができる。さらに、本発
明によるＰＤＰのグレースケール選択方法は、しきい値
を適用して各グレースケールの輪郭ノイズの程度がしき
い値以下であるグレースケールだけを選択して、ヒスト
グラム情報を利用して使用頻度を考慮してグレースケー
ルを選択しているので、輪郭ノイズの程度が最小である
サブフィールド配列とグレースケールを選択することが
できる。
【０１２７】以上説明した内容を通して当業者であれば
本発明の技術思想を一脱しない範囲で多様な変更及び修
正が可能であることが分かる。従って、本発明の技術的
な範囲は明細書の詳細な説明に記載された内容に限らず
特許請求の範囲によって定めなければならない。
本発明の技術思想を一脱しない範囲で多様な変更及び修
正が可能であることが分かる。従って、本発明の技術的
な範囲は明細書の詳細な説明に記載された内容に限らず
特許請求の範囲によって定めなければならない。
【図１】 通常の３電極の交流面放電プラズマディスプ
レーのパネルの放電セルを表す写視図である。
レーのパネルの放電セルを表す写視図である。
【図２】 ８ビットディプルトコードの１フィールド構
成を表す図である。
成を表す図である。
【図３】 グレースケール値「１２７′とグレースケー
ル値「１２８」が併存する画面で画面の右側に移動され
ることを表す図面である。
ル値「１２８」が併存する画面で画面の右側に移動され
ることを表す図面である。
【図４】 図２のような８ビットディプルトコードのサ
ブフィールドオン／オフと目の軌跡を表す図面である。
ブフィールドオン／オフと目の軌跡を表す図面である。
【図５】 従来の偽輪郭ノイズフリーコードでサブフィ
ールドオン／オフと目の軌跡を表す図面である。
ールドオン／オフと目の軌跡を表す図面である。
【図６】 従来の偽輪郭ノイズフリーコードの発光パタ
ーン特性を表す図面である。
ーン特性を表す図面である。
【図７】 偽輪郭ノイズディスタンスの演算過程を表す
図面である。
図面である。
【図８】 本発明の実施形態によるプラズマディスプレ
ーのパネルの最適発光パターン生成方法の制御手順を段
階的に表す流れ図である。
ーのパネルの最適発光パターン生成方法の制御手順を段
階的に表す流れ図である。
【図９】 本発明の実施形態によるプラズマディスプレ
ーのパネルの最適発光パターン生成方法で選択された最
適発光パターンの一例を表す図面である。
ーのパネルの最適発光パターン生成方法で選択された最
適発光パターンの一例を表す図面である。
【図１０】 ａは本発明の実施形態によるプラズマディ
スプレーのパネルの最適発光パターン生成方法を検証す
るための実験で利用された原画像を２（ピクセル／フィ
ールド）へ移動させながら撮影した画像を、ｂは本発明
の実施形態によるプラズマディスプレーのパネルの最適
発光パターン生成方法を検証するための実験でランダム
に選択された発光パターンを利用された画像を２（ピク
セル／フィールド）へ移動させながら撮影した画像を、
ｃは本発明の実施形態によるプラズマディスプレーのパ
ネルの最適発光パターン生成方法を検証するための実験
で本発明により選択された最適の発光パターンを利用さ
れた画像を２（ピクセル／フィールド）へ移動させなが
ら撮影した画像を表す。
スプレーのパネルの最適発光パターン生成方法を検証す
るための実験で利用された原画像を２（ピクセル／フィ
ールド）へ移動させながら撮影した画像を、ｂは本発明
の実施形態によるプラズマディスプレーのパネルの最適
発光パターン生成方法を検証するための実験でランダム
に選択された発光パターンを利用された画像を２（ピク
セル／フィールド）へ移動させながら撮影した画像を、
ｃは本発明の実施形態によるプラズマディスプレーのパ
ネルの最適発光パターン生成方法を検証するための実験
で本発明により選択された最適の発光パターンを利用さ
れた画像を２（ピクセル／フィールド）へ移動させなが
ら撮影した画像を表す。
【図１１】 ａは本発明の実施形態によるプラズマディ
スプレーのパネルの最適発光パターン生成方法を検証す
るための実験で利用された原画像を５（ピクセル／フィ
ールド）へ移動させながら撮影した画像を、ｂは本発明
の実施形態によるプラズマディスプレーのパネルの最適
発光パターン生成方法を検証するための実験でランダム
に選択された発光パターンを利用された画像を５（ピク
セル／フィールド）へ移動させながら撮影した画像を、
ｃは本発明の実施形態によるプラズマディスプレーのパ
ネルの最適発光パターン生成方法を検証するための実験
で本発明により選択された最適の発光パターンを利用さ
れた画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動させなが
ら撮影した画像を表す。
スプレーのパネルの最適発光パターン生成方法を検証す
るための実験で利用された原画像を５（ピクセル／フィ
ールド）へ移動させながら撮影した画像を、ｂは本発明
の実施形態によるプラズマディスプレーのパネルの最適
発光パターン生成方法を検証するための実験でランダム
に選択された発光パターンを利用された画像を５（ピク
セル／フィールド）へ移動させながら撮影した画像を、
ｃは本発明の実施形態によるプラズマディスプレーのパ
ネルの最適発光パターン生成方法を検証するための実験
で本発明により選択された最適の発光パターンを利用さ
れた画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動させなが
ら撮影した画像を表す。
【図１２】 本発明の実施形態によるプラズマディスプ
レーのパネルの最適発光パターン生成方法の制御手順を
段階的に表す流れ図である。
レーのパネルの最適発光パターン生成方法の制御手順を
段階的に表す流れ図である。
【図１３】 本発明の実施形態によるプラズマディスプ
レーのパネルの輪郭ノイズ測定方法により測定された輪
郭ノイズ測定値とＶＤＰ方式により測定された輪郭ノイ
ズ測定値を表す。
レーのパネルの輪郭ノイズ測定方法により測定された輪
郭ノイズ測定値とＶＤＰ方式により測定された輪郭ノイ
ズ測定値を表す。
【図１４】 本発明の実施形態によるプラズマディスプ
レーのパネルの最適発光パターン生成方法の制御手順を
段階的に表す流れ図である。
レーのパネルの最適発光パターン生成方法の制御手順を
段階的に表す流れ図である。
【図１５】 本発明の実施形態によるプラズマディスプ
レーのパネルのグレースケール選択方法に適用されたし
きい値を表す図である。
レーのパネルのグレースケール選択方法に適用されたし
きい値を表す図である。
【図１６】 ａは本発明の実施形態によるグレースケー
ル選択方法を検証するための実験で利用された原画像を
２（ピクセル／フィールド）へ移動させながら撮影した
画像を、ｂは本発明の実施形態によるグレースケール選
択方法を検証するための実験でグレースケール選択方法
を適用して輪郭ノイズの程度がしきい値より小さいグレ
ースケールだけで表示された画像を２（ピクセル／フィ
ールド）へ移動させながら撮影した画像を、ｃは本発明
の実施形態によるグレースケール選択方法を検証するた
めの実験で利用された原画像を５（ピクセル／フィール
ド）の速度で移動させながら撮影した画像を、ｄは本発
明の実施形態によるグレースケール選択方法を検証する
ための実験でグレースケール選択方法を適用して輪郭ノ
イズの程度がしきい値より小さいグレースケールだけで
表示された画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動さ
せながら撮影した画像を表す。
ル選択方法を検証するための実験で利用された原画像を
２（ピクセル／フィールド）へ移動させながら撮影した
画像を、ｂは本発明の実施形態によるグレースケール選
択方法を検証するための実験でグレースケール選択方法
を適用して輪郭ノイズの程度がしきい値より小さいグレ
ースケールだけで表示された画像を２（ピクセル／フィ
ールド）へ移動させながら撮影した画像を、ｃは本発明
の実施形態によるグレースケール選択方法を検証するた
めの実験で利用された原画像を５（ピクセル／フィール
ド）の速度で移動させながら撮影した画像を、ｄは本発
明の実施形態によるグレースケール選択方法を検証する
ための実験でグレースケール選択方法を適用して輪郭ノ
イズの程度がしきい値より小さいグレースケールだけで
表示された画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動さ
せながら撮影した画像を表す。
【図１７】 ａは本発明の実施形態によるグレースケー
ル選択方法を検証するための実験で従来の輪郭ノイズフ
リーグレースケールを適用した画像で、ｂは図１７Ａの
画像で頬部分を拡大しれ表す拡大画像で、ｃは本発明の
実施形態によるグレースケール選択方法を検証するため
の実験でグレースケール選択方法により選択された画像
に誤差拡散を適用した画像で、ｄは図１７Ｃの画像で頬
部分を拡大しれ表す拡大画像である。
ル選択方法を検証するための実験で従来の輪郭ノイズフ
リーグレースケールを適用した画像で、ｂは図１７Ａの
画像で頬部分を拡大しれ表す拡大画像で、ｃは本発明の
実施形態によるグレースケール選択方法を検証するため
の実験でグレースケール選択方法により選択された画像
に誤差拡散を適用した画像で、ｄは図１７Ｃの画像で頬
部分を拡大しれ表す拡大画像である。
【図１８】 本発明の実施形態によるプラズマディスプ
レーのパネルのグレースケール選択方法の検証のための
実験で選択されたサブフィールド配列群を表す図面であ
る。
レーのパネルのグレースケール選択方法の検証のための
実験で選択されたサブフィールド配列群を表す図面であ
る。
【図１９】 図１８のようなサブフィールド配列群内に
含まれたサブフィールド配列それぞれに付与されたイン
デックス情報を表す図面である。
含まれたサブフィールド配列それぞれに付与されたイン
デックス情報を表す図面である。
【図２０】 ａは本発明の実施形態によるプラズマディ
スプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証のた
めの実験で総グレースケール数を利用した原画像を２
（ピクセル／フィールド）へ移動させながら撮影した画
像で、ｂは本発明の実施形態によるプラズマディスプレ
ーのパネルのグレースケール選択方法の検証のための実
験でグレースケール選択方法を適用して総グレースケー
ル数が減った画像を２（ピクセル／フィールド）へ移動
させながら撮影した画像である。
スプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証のた
めの実験で総グレースケール数を利用した原画像を２
（ピクセル／フィールド）へ移動させながら撮影した画
像で、ｂは本発明の実施形態によるプラズマディスプレ
ーのパネルのグレースケール選択方法の検証のための実
験でグレースケール選択方法を適用して総グレースケー
ル数が減った画像を２（ピクセル／フィールド）へ移動
させながら撮影した画像である。
【図２１】 本発明の実施形態によるプラズマディスプ
レーのパネルのグレースケール選択方法の検証のための
実験で総グレースケール数を利用した原画像のヒストグ
ラムとヒストグラムに依存するグレースケール選択方法
を適用して選択された図１８の９番の項目をサブフィー
ルド配列に対する選択グレースケール分布を表す。
レーのパネルのグレースケール選択方法の検証のための
実験で総グレースケール数を利用した原画像のヒストグ
ラムとヒストグラムに依存するグレースケール選択方法
を適用して選択された図１８の９番の項目をサブフィー
ルド配列に対する選択グレースケール分布を表す。
【図２２】 ａは本発明の実施形態によるプラズマディ
スプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証のた
めの実験でグレースケール選択方法を適用して選択され
た図１６の９番の項目のサブフィールド配列を利用した
画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動させながら撮
影した画像で、ｂは本発明の実施形態によるプラズマデ
ィスプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証の
ための実験で従来の遺伝子アルゴリズムを適用して選択
されたサブフィールド配列「１、４、４３、２４、１
０、４７、３１、１５、３１、４３、４、２」を利用し
た画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動させながら
撮影した画像である。
スプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証のた
めの実験でグレースケール選択方法を適用して選択され
た図１６の９番の項目のサブフィールド配列を利用した
画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動させながら撮
影した画像で、ｂは本発明の実施形態によるプラズマデ
ィスプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証の
ための実験で従来の遺伝子アルゴリズムを適用して選択
されたサブフィールド配列「１、４、４３、２４、１
０、４７、３１、１５、３１、４３、４、２」を利用し
た画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動させながら
撮影した画像である。
【図２３】 ａは本発明の実施形態によるプラズマディ
スプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証のた
めの実験でグレースケール選択方法を適用して総グレー
スケール数が減った画像を２（ピクセル／フィールド）
へ移動させながら撮影した画像で、ｂは本発明の実施形
態によるプラズマディスプレーのパネルのグレースケー
ル選択方法の検証のための実験でグレースケール選択方
法を適用して総グレースケール数が減った画像を２（ピ
クセル／フィールド）へ移動させながら撮影した画像で
ある。
スプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証のた
めの実験でグレースケール選択方法を適用して総グレー
スケール数が減った画像を２（ピクセル／フィールド）
へ移動させながら撮影した画像で、ｂは本発明の実施形
態によるプラズマディスプレーのパネルのグレースケー
ル選択方法の検証のための実験でグレースケール選択方
法を適用して総グレースケール数が減った画像を２（ピ
クセル／フィールド）へ移動させながら撮影した画像で
ある。
【図２４】 本発明の実施形態によるプラズマディスプ
レーのパネルのグレースケール選択方法の検証のための
実験で総グレースケール数を利用した原画像のヒストグ
ラムとヒストグラムに依存するグレースケール選択方法
を適用して選択された図１８の９番の項目をサブフィー
ルド配列に対する選択グレースケール分布を表す。
レーのパネルのグレースケール選択方法の検証のための
実験で総グレースケール数を利用した原画像のヒストグ
ラムとヒストグラムに依存するグレースケール選択方法
を適用して選択された図１８の９番の項目をサブフィー
ルド配列に対する選択グレースケール分布を表す。
【図２５】 ａは本発明の実施形態によるプラズマディ
スプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証のた
めの実験でグレースケール選択方法を適用して選択され
た図１８の７番の項目のサブフィールド配列を利用した
画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動させながら撮
影した画像で、ｂは本発明の実施形態によるプラズマデ
ィスプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証の
ための実験で従来の遺伝子アルゴリズムを適用して選択
されたサブフィールド配列「１、４、４３、２４、１
０、４７、３１、１５、３１、４３、４、２」を利用し
た画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動させながら
撮影した画像である。
スプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証のた
めの実験でグレースケール選択方法を適用して選択され
た図１８の７番の項目のサブフィールド配列を利用した
画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動させながら撮
影した画像で、ｂは本発明の実施形態によるプラズマデ
ィスプレーのパネルのグレースケール選択方法の検証の
ための実験で従来の遺伝子アルゴリズムを適用して選択
されたサブフィールド配列「１、４、４３、２４、１
０、４７、３１、１５、３１、４３、４、２」を利用し
た画像を５（ピクセル／フィールド）へ移動させながら
撮影した画像である。
【図２６】 本発明のまた異なる実施形態によるプラズ
マディスプレーのパネルのグレースケール選択方法に適
用されたグレースケール別にしきい値を表す図面であ
る。
マディスプレーのパネルのグレースケール選択方法に適
用されたグレースケール別にしきい値を表す図面であ
る。
【図２７】〜
【図２９】は本発明のまた異なる実施形態によるプラズ
マディスプレーのパネルのグレースケール選択方法を双
方異なるサブフィールド配列に適用した場合の実験結果
を表すグラフである。
マディスプレーのパネルのグレースケール選択方法を双
方異なるサブフィールド配列に適用した場合の実験結果
を表すグラフである。
１：上部基板 ２：誘電体層 ３：保護膜 ４：下部基板 ５：隔壁
フロントページの続き (72)発明者 グ，ボン・チョル 大韓民国・タエグ−シ・ダルセオ−ク・ボ ンリ−ドン・110・セオンダン ジュゴン アパートメント・ナンバー 106−204 (72)発明者 ホン，キ・サン 大韓民国・キョンサンブク−ド・ポハン− シ・ナム−ク・ジゴック−ドン・756・ザ ファクリティ ドーミトリー・ナンバー ６−901 (72)発明者 キム，ヂェ・ウ 大韓民国・ソウル・ソンパ−ク・ガラック −ドン・（番地なし）・サンファン アパ ートメント・ナンバー ６−603 (72)発明者 キム，ヨン・ドッ 大韓民国・タエグ−シ・セオ−ク・ビサン ２−ドン・ナンバー 23−33 (72)発明者 カン，ソン・ホ 大韓民国・タエグ−シ・ブク−ク・タエジ ュン−ドン・442・ウバン ３チャ アパ ートメント・ナンバー 105−903 Ｆターム(参考） 5C058 AA11 BA07 BA33 BB25 5C080 AA05 BB05 DD30 EE19 EE29 FF12 GG02 JJ01 JJ04 JJ05 JJ06 JJ07
Claims (20)
- 【請求項１】 （ａ）任意のグレースケールに対する複
数の発光パターンを決定する段階と、 （ｂ）予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記任意のグレースケールに対応して複数で与えられ
た発光パターンの間に輪郭ノイズの程度を算出する段階
と、 （ｃ）前記輪郭ノイズの程度が最小である発光パターン
を前記任意のグレースケールに対する発光パターンに選
択する段階 を含むことを特徴とするプラズマディスプレーパネルの
最適の発光パターン生成方法。 - 【請求項２】 前記輪郭ノイズの程度は次の式で定義さ
れる輪郭ノイズディスタンスｄＣＮの加算によって算出
されることを特徴とするとする請求項１記載のプラズマ
ディスプレーパネルの最適の発光パターン生成方法。 ｄＣＮ（Ｂｉ、Ｂｊ、ＳＰ）＝｜Ｂｉ−Ｂｊ｜・ＳＰ−
｜ｉ−ｊ｜ここで、Ｂｉ、Ｂｊはそれぞれｉグレースケ
ールとｊグレースケールの発光パターンのコードであ
り、ＳＰはそれぞれのサブフィールドの輝度加重値のす
べてである。 - 【請求項３】 （ａ）多数のサブフィールド配列を設定
する段階と、 （ｂ）予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記サブフィールド配列の各グレースケールの間に輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、 （ｃ）前記算出された各グレースケールの輪郭ノイズの
程度をすべて加算する段階と、 （ｄ）前記輪郭ノイズの程度の和により前記サブフィー
ルド配列の中にいずれか一つを選択する段階 を含むことを特徴とするプラズマディスプレーパネルの
輪郭ノイズ測定方法。 - 【請求項４】 前記輪郭ノイズの程度の和が算出された
サブフィールド配列の中で前記輪郭ノイズの程度の和が
最小であるサブフィールド配列を選択する段階を含むこ
とを特徴とする請求項３記載のプラズマディスプレーパ
ネルの輪郭ノイズ測定方法。 - 【請求項５】 前記算出された各グレースケールの輪郭
ノイズの程度をすべて加算した後に、その加算値を総グ
レースケールの数に割って前記サブフィールド配列のグ
レースケール当たりの平均の輪郭ノイズの程度を算出す
る段階を更に含むことを特徴とする請求項３記載のプラ
ズマディスプレーパネルの輪郭ノイズ測定方法。 - 【請求項６】 （ａ）段階で設定されたサブフィールド
配列と総グレースケールの数が異なる少なくとも一つ以
上のサブフィールド配列に対して前記算出された各グレ
ースケールの輪郭ノイズの程度をすべて加算した後に、
その加算値を総グレースケールの数で割って前記サブフ
ィールド配列のグレースケール当たりの平均の輪郭ノイ
ズの程度を算出する段階を更に含むことを特徴とする請
求項３記載のプラズマディスプレーパネルの輪郭ノイズ
測定方法。 - 【請求項７】 前記グレースケール当たりの輪郭ノイズ
の程度が算出された多数のサブフィールド配列の中で前
記グレースケール当たりの輪郭ノイズの程度が最小であ
るサブフィールド配列を選択する段階を更に含むことを
特徴とする請求項６記載のプラズマディスプレーパネル
の輪郭ノイズ測定方法。 - 【請求項８】 前記輪郭ノイズの程度は次の式で定義さ
れる輪郭ノイズディスタンスｄＣＮの加算によって算出
されることを特徴とする請求項３記載のプラズマディス
プレーパネルの輪郭ノイズ測定方法。 ｄＣＮ（Ｂｉ、Ｂｊ、ＳＰ）＝｜Ｂｉ−Ｂｊ｜・ＳＰ−
｜ｉ−ｊ｜ここで、Ｂｉ、Ｂｊはそれぞれｉグレースケ
ールとｊグレースケールの発光パターンのコードであ
り、ＳＰはそれぞれのサブフィールドの輝度加重値のす
べてである。 - 【請求項９】（ａ）各サブフィールド別に輝度加重値が
付与された多数のサブフィールド配列を設定する段階
と、 （ｂ）予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記サブフィールド配列の各グレースケールの間に輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、 （ｃ）前記輪郭ノイズの程度を特定のグレースケール値
以下のグレースケール範囲と特定のグレースケール値よ
り大きいグレースケール範囲で異なるように設定された
しきい値で分ける段階と、 （ｄ）前記しきい値で分けられた輪郭ノイズの程度をす
べて加算する段階と、 （ｅ）前記輪郭ノイズの程度の和が最小であるサブフィ
ールド配列を選択する段階 を含むことを特徴とするプラズマディスプレーパネルの
輪郭ノイズ測定方法。 - 【請求項１０】 前記しきい値で分けられた輪郭ノイズ
の程度をすべて加算した後に、その加算値を総グレース
ケールの数で割って前記サブフィールド配列のグレース
ケール当たりの平均輪郭ノイズの程度を算出する段階を
更に含むことを特徴とする請求項９記載のプラズマディ
スプレーパネルの輪郭ノイズ測定方法。 - 【請求項１１】 前記グレースケール当たりの平均輪郭
ノイズの程度が算出された多数のサブフィールド配列の
中で前記グレースケール当たりの平均輪郭ノイズの程度
が最小であるサブフィールド配列を選択する段階を更に
含むことを特徴とする請求項１０記載のプラズマディス
プレーパネルの輪郭ノイズ測定方法。 - 【請求項１２】 （ａ）各サブフィールド別に輝度加重
値が付与された多数のサブフィールド配列を設定する段
階と、 （ｂ）予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記サブフィールド配列の各グレースケールの間に輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、 （ｃ）前記輪郭ノイズの程度を予め設定されたしきい値
と比較して、その比較の結果、前記しきい値より小さい
グレースケールだけを選択する段階と、 （ｄ）前記選択されたグレースケールだけで画像を表示
する段階 を含むことを特徴とするプラズマディスプレーパネルの
グレースケール選択方法。 - 【請求項１３】 前記輪郭ノイズの程度は次の式で定義
される輪郭ノイズディスタンスｄＣＮの加算によって算
出されることを特徴とするとする請求項１２記載のプラ
ズマディスプレーパネルのグレースケール選択方法。 ｄＣＮ（Ｂｉ、Ｂｊ、ＳＰ）＝｜Ｂｉ−Ｂｊ｜・ＳＰ−
｜ｉ−ｊ｜ここで、Ｂｉ、Ｂｊはそれぞれｉグレースケ
ールとｊグレースケールの発光パターンのコードであ
り、ＳＰはそれぞれのサブフィールドの輝度加重値のす
べてである。 - 【請求項１４】 前記しきい値は輪郭ノイズの程度の量
と表示可能なグレースケール表現範囲の中で少なくとも
いずれか一つにより決定されることを特徴とする請求項
１２記載のプラズマディスプレーパネルのグレースケー
ル選択方法。 - 【請求項１５】 前記しきい値より大きい非選択のグレ
ースケールを補償するために、前記画像のグレースケー
ルに対して誤差拡散を実施する段階を更に含むことを特
徴とする請求項１２記載のプラズマディスプレーパネル
のグレースケール選択方法。 - 【請求項１６】 前記しきい値は特定のグレースケール
値以下の低いグレースケールと前記特定のグレースケー
ル値より大きい高いグレースケールで値が異なるように
設定されたことを特徴とする請求項１２記載のプラズマ
ディスプレーパネルのグレースケール選択方法。 - 【請求項１７】 前記しきい値は特定のグレースケール
値以下の低いグレースケールと中間のグレースケールそ
れぞれで双方に異なる傾きでその値が増加して、前記特
定の値より大きい高いグレースケール範囲で一定の値を
維持することを特徴とする請求項１２記載のプラズマデ
ィスプレーパネルのグレースケール選択方法。 - 【請求項１８】 前記しきい値は特定のグレースケール
値以下の低いグレースケール範囲で線形的に増加し、前
記特定値より大きいグレースケール範囲で一定の値を維
持することを特徴とする請求項１２記載のプラズマディ
スプレーパネルのグレースケール選択方法。 - 【請求項１９】 （ａ）各サブフィールド別に輝度加重
値が付与された多数のサブフィールド配列を設定する段
階と、 （ｂ）予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記サブフィールド配列の各グレースケールの間で輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、 （ｃ）前記輪郭ノイズの程度を予め設定されたしきい値
と比較して、その比較の結果、前記しきい値より小さい
グレースケールだけを選択する段階と、 （ｄ）前記選択されたグレースケールの使用頻度を参照
してその使用頻度が最大であるサブフィールド配列を選
択する段階 を含むことを特徴とするプラズマディスプレーパネルの
グレースケール選択方法。 - 【請求項２０】 （ａ）各サブフィールド別に輝度加重
値が付与された多数のサブフィールド配列を設定する段
階と、 （ｂ）予め設定された輪郭ノイズフリーグレースケール
と前記サブフィールド配列の各グレースケールの間で輪
郭ノイズの程度を算出する段階と、 （ｃ）前記輪郭ノイズの程度を予め設定されたしきい値
と比較して、その比較の結果、前記しきい値より小さい
グレースケールだけを選択して前記しきい値より大きい
グレースケールを非選択のグレースケールに設定する段
階と、 （ｄ）前記非選択のグレースケールの使用頻度を算出し
てその使用頻度が最小であるサブフィールド配列を選択
する段階 を含むことを特徴とするプラズマディスプレーパネルの
グレースケール選択方法。
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|---|---|---|---|
| KR20000073175 | 2000-12-05 | ||
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- 2001-12-05 US US10/001,926 patent/US6693609B2/en not_active Expired - Fee Related
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