KR100442503B1 - 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법및 시스템 - Google Patents

프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR100442503B1
KR100442503B1 KR10-2002-0027645A KR20020027645A KR100442503B1 KR 100442503 B1 KR100442503 B1 KR 100442503B1 KR 20020027645 A KR20020027645 A KR 20020027645A KR 100442503 B1 KR100442503 B1 KR 100442503B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image quality
data
dimension
display device
fractal
Prior art date
Application number
KR10-2002-0027645A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20030089784A (ko
Inventor
이돈규
길정호
송기연
정문철
Original Assignee
엘지.필립스 엘시디 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지.필립스 엘시디 주식회사 filed Critical 엘지.필립스 엘시디 주식회사
Priority to KR10-2002-0027645A priority Critical patent/KR100442503B1/ko
Priority to US10/331,721 priority patent/US7079681B2/en
Priority to JP2003121549A priority patent/JP3640311B2/ja
Priority to CNB031241115A priority patent/CN1242364C/zh
Publication of KR20030089784A publication Critical patent/KR20030089784A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100442503B1 publication Critical patent/KR100442503B1/ko

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture
    • G06T7/41—Analysis of texture based on statistical description of texture
    • G06T7/48—Analysis of texture based on statistical description of texture using fractals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
  • Testing Of Optical Devices Or Fibers (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Controls And Circuits For Display Device (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)
  • Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)

Abstract

본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법은, 화질 분석을 위한 영상 패턴을 출력시키는 단계와; 영상 패턴이 출력되는 화면 표시 영역을 세분화하고, 그 세분화된 화면 표시 영역 각각에 대하여 화질 측정용 데이터를 산출하는 단계와; 산출된 화질 측정용 데이터를 시계열적인 데이터로 나열하고 프랙탈 차원 지수를 구하는 단계; 및 구해진 프랙탈 차원 지수를 상기 디스플레이 장치에 대한 화질의 균일성 척도로 판단하는 단계; 를 포함한다.
또한, 프랙탈 차원 지수를 구하는 단계는, 세분화된 각 화면 표시 영역으로부터 산출된 화질 측정용 데이터 값(X)을 시계열적인 데이터로 나열하는 단계와; 나열된 시계열적인 데이터에 대하여, 설정된 지연시간(T)에 따라, n 차원의 벡터열을 구성하는 단계와; 매립정리를 이용하여, n 차원의 벡터열로부터 각 벡터열에 대하여 1 내지 p의 매립차원 벡터를 재구성하고, 재구성된 각 매립차원의 벡터에 대하여 매립차원을 증가시키며 상관 차원 지수 C(r)을 구하고, 그 상관 차원 지수가 포화되는 지점의 매립차원 반경(r)을 구하는 단계; 및 각 매립차원을 증가시키며 구한 상관 차원 지수를 참조하여, 매립차원 반경(r)과 상관 차원 지수 C(r)에 대한 로그-로그 그래프를 작성하고, 그 로그-로그 그래프의 기울기를 프랙탈 차원 지수로 결정하는 단계;를 구비한다.

Description

프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법 및 시스템{Image quality analysis method and system for display device by using the fractal dimension}
본 발명은 디스플레이 장치의 화질 분석 방법에 관한 것으로서, 특히 디스플레이 장치에 대한 화질의 척도를 객관적인 수치로 정량화할 수 있는 프랙탈 차원 (fractal dimension)을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법 및 시스템에 관한 것이다.
오늘날, 디스플레이 장치는 브라운관 방식에서 액정표시장치, 플라즈마 표시 패널, 유기 EL 표시장치 등을 이용하는 방식으로 변화되고 있으며, 특히 액정표시장치는 브라운관 방식에 비해 소비 전력이 낮고, 경량박형화가 가능하며, 유해 전자파를 방출하지 않는 장점으로 인하여 차세대 첨단 디스플레이 장치로 각광을 받고 있다.
종래, 이와 같은 종류의 평면형 표시 패널, 예컨대 액정표시장치의 화질 검사에서는 액정 패널을 점등시키고, 그 액정표시장치의 표시면을 작업자가 육안에 의해 화질 정도를 분석하는 방법이 행해지고 있었다. 이와 같이 작업자의 육안에 의한 화질 측정은, 작업자(숙련자)의 능력에 따라 측정 결과에 차이가 발생될 수 있다.
또한 동일 작업자에 의한 측정이라 하더라도, 작업자가 측정하는 시점의 육체적 상태에 의해 측정 정도가 불균일하게 될 수 있다. 이에 따라, 평가자의 육안을 통하여 측정된 디스플레이 장치의 화질은 객관적인 수치를 제공하지 못하고, 평가자에 의한 주관적인 요인이 개입된다는 문제점이 있다.
특히, 디스플레이 장치에 대한 화질의 균일성(uniformity)을 측정함에 있어서는, 동일 작업자가 동일 시간대에 측정을 하더라도, 화면을 보는 작업자의 시야각 및 조명 상태에 따라, 화질의 균일성 평가에 있어 많은 차이가 발생된다는 문제점이 있다.
그리고, 디스플레이 장치의 화질 평가에 있어, 이와 같이 평가자에 의한 주관적 요인이 개입됨에 따라, 디스플레이 장치를 제조하는 회사 및 구매자 간에 객관적이고 공정한 평가 기준이 제시되지 못하고 있는 실정이다.
본 발명은, 디스플레이 장치에 대한 화질의 척도를 객관적인 수치로 정량화 하여 제공함으로써, 디스플레이 장치에 대한 객관적 평가가 수행될 수 있도록 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
도 1은 프랙탈 차원을 설명하기 위한 코흐 곡선(Koch curve)을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면.
도 3은 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법에 의하여, 디스플레이 장치에 대한 화질 분석 과정을 나타낸 순서도.
도 4는 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 측정 방법에 의하여, 디스플레이 장치로부터 산출된 화질 측정 데이터로부터 작도되는 기이한 끌개(strange attractor)를 나타낸 도면.
도 5는 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법에 의하여, 프랙탈 차원 지수를 구하는 과정을 나타낸 순서도.
도 6은 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법에 의하여, 화질 측정 데이터를 검출하는 순서를 개념적으로 나타낸 도면.
도 7은 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법에 의하여, 각 디스플레이 장치에 대한 화질 측정용 데이터로부터 산출된 프랙탈 차원 및 프랙탈 차원 지수의 관계를 나타낸 도면.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법은,
화질 분석을 위한 영상 패턴을 디스플레이 장치에 출력시키는 단계와;
상기 영상 패턴이 출력되는 화면 표시 영역을 세분화하고, 그 세분화된 화면 표시 영역 각각에 대하여 화질 측정용 데이터를 산출하는 단계와;
상기 산출된 화질 측정용 데이터를 시계열적인 데이터로 나열하고, 그 나열된 시계열적인 데이터로부터 프랙탈 차원 지수(fractal dimension exponent)를 구하는 단계; 및
상기 구해진 프랙탈 차원 지수를 상기 디스플레이 장치에 대한 화질의 균일성 척도로 판단하는 단계; 를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 디스플레이 장치의 화질 분석을 위해 출력되는 상기 영상 패턴은, 전체 화면에 대하여 반 회색(half gray)으로 출력되는 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 산출되는 화질 측정용 데이터는, 휘도 측정기를 통하여 각 세분화된 화면 표시 영역으로부터 측정되는 휘도(luminance) 데이터이며, 상기 휘도 측정기는 2차원 CCD 휘도 측정기인 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 산출되는 화질 측정용 데이터는, 색도 측정기를 통하여 각 세분화된 화면 표시 영역으로부터 측정되는 색도(chromaticity) 데이터이며, 상기 색도 측정기는 2차원 CCD 색도 측정기인 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 산출되는 화질 측정용 데이터는, 휘도/색도 측정기를 통하여 각 세분화된 화면 표시 영역으로부터 측정되는 휘도 데이터 및 색도 데이터로부터 산출되는 색차(color difference) 데이터인 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 화질 측정용 데이터를 산출함에 있어, 상기 화면 표시 영역을 화소 단위로 세분화 하고, 세분화된 각 화소 단위에 대하여 화질 측정용 데이터를 산출하는 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 화질 측정용 데이터를 산출함에 있어, 상기 화면 표시 영역을 화소 단위로 세분화 하고, 세분화된 화소 단위 중에서, 기준 화소로부터 소정의 동일 간격으로 위치된 각 화소 단위에 대하여 화질 측정용 데이터를 산출하는 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 프랙탈 차원 지수를 구하는 단계는,
상기 세분화된 각 화면 표시 영역으로부터 산출된 화질 측정용 데이터 값(X)을 시계열적인 데이터로 간주하고, 소정의 시간 간격(t)에 대하여, 시계열적인 데이터 X(t), X(2t), ..., X(Nt)로 나열하는 단계와;
상기 나열된 시계열적인 데이터에 대하여, 설정된 지연시간(T)에 따라, n 차원의 벡터열 Xi={X(t+i-1), X(t+i-1+T), X(t+i-1+2T), ... ,X(t+i-1+(n-1)T)}(여기서, i=1~m의 양수, m=N-(n-1)T)을 구성하는 단계와;
매립정리(embedding theorem)를 이용하여, 상기 n 차원의 벡터열로부터 각 벡터열에 대하여 1 내지 p의 매립차원(embedding dimension) 벡터를 재구성하고, 재구성된 각 매립차원의 벡터에 대하여 매립차원을 증가시키며 상관 차원 지수 (correlation dimension exponent) C(r)을 구하고, 그 상관 차원 지수가 포화되는 지점의 매립차원 반경(r)을 구하는 단계; 및
상기 각 매립차원을 증가시키며 구한 상관 차원 지수를 참조하여, 상기 매립차원 반경(r)과 상기 상관 차원 지수 C(r)에 대한 로그-로그 그래프를 작성하고, 그 로그-로그 그래프의 기울기를 프랙탈 차원 지수로 결정하는 단계;를 구비하는 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 지연시간(T)은 상기 소정 시간 간격(t)의 정수 배로 설정되는 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 매립차원 반경(r)과 상기 상관 차원 지수 C(r)에 대한 로그-로그 그래프의 기울기를 구함에 있어, 회귀분석방법(regression method)을 이용하여 그 기울기에 대한 근사값을 산출하는 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 디스플레이 장치의 화질 척도를 판단함에 있어, 상기 디스플레이 장치에 대하여 구해진 프랙탈 차원 지수가 낮을수록, 상기 디스플레이 장치의 화질에 대한 복잡도가 낮은 것으로 평가하고, 화질에 대한 균일성(uniformity)이 높은 것으로 평가하는 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 시스템은,
화질 분석 대상이 되는 디스플레이 장치로부터, 표시되는 영상의 광학적 데이터를 검출하는 영상 획득 수단과;
상기 영상 획득 수단에서 검출된 광학적 데이터를 이용하여, 상기 디스플레이 장치의 화질 분석을 위한 화질 측정용 데이터를 산출하고, 산출된 화질 측정용 데이터를 시계열적인 데이터로 구성하는 데이터 처리 수단; 및
상기 데이터 처리 수단에서 구성된 시계열적인 데이터를 이용하여, 상기 디스플레이 장치의 프랙탈 차원 지수(fractal dimension exponent)를 구하는 프랙탈 차원 지수 연산 수단; 을 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 영상 획득 수단은 CCD 휘도/색도 측정기인 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 데이터 처리 수단에서 산출되는 화질 측정용 데이터는 휘도 (luminance) 데이터인 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 데이터 처리 수단에서 산출되는 화질 측정용 데이터는 색도 (chromaticity) 데이터인 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기 데이터 처리 수단에서 산출되는 화질 측정용 데이터는 휘도 데이터 및 색도 데이터로부터 연산되는 색차(color difference) 데이터인 점에 그 특징이 있다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 디스플레이 장치의 화질을 객관적인 수치로 정량화 하여 제공함으로써, 디스플레이 장치에 대한 객관적 평가가 수행될 수 있는 장점이 있다.
본 발명에서는, 디스플레이 장치에 출력되는 화질의 균일성을 분석함에 있어, 디스플레이 장치에 표시되는 영상이 비선형 특성(nonlinearly characteristics )을 갖는 혼돈(chaos) 상태라고 가정하였으며, 이러한 가정으로부터 프랙탈 차원 지수(fractal dimension exponent)를 산출하여 화질의 균일도에 대한 객관적인 수치를 제공할 수 있는 방안에 대하여 제시하고자 한다.
또한, 본 발명에서 가정한 것처럼, 디스플레이 장치에 표시되는 영상이 비선형 특성을 갖는 혼돈 상태인지의 여부를 검증하기 위하여, 디스플레이 장치의 화질 분석을 위해 산출된 데이터(휘도, 색도, 색차)를 이용하여 각 샘플에 대한 기이한 끌개(strange attractor)를 작도함으로써, 상기 디스플레이 장치의 화질 분석을 위한 데이터(휘도, 색도, 색차)가 혼돈 상태를 이루고 있음을 확인하였다. 이에 대해서는 뒤에서 설명하기로 한다.
그러면, 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법 및 시스템에 대하여 설명하기 이전에, 본 발명에서 논의되는 프랙탈의 개념에 대하여 간략히 살펴 보기로 한다.
어떤 도형을 원래 도형과 닮은 작은 도형으로 분해하여 갈 때, 분할된 도막의 수(자기 닮음 도형의 개수)를 N, 분할된 도형의 한 변의 길이의 축소율을 r이라 하면, 프랙탈 차원 D는 아래 [수학식 1]과 같이 정의된다.
이 식을 변형시키면 프랙탈 차원 D는 다음 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있게 된다.
하나의 예로서, 직선 길이로 표현되는 선분의 프랙탈 차원 D를 구해 보도록 하자.
길이가 1인 선분을 N 등분하면 축소율 r = 1/N으로 나타낼 수 있으며, 프랙탈 차원 D를 상기 [수학식 2]에 의하여 산출하면, D = (logN/log(1/r)) =logN/logN = 1이 된다. 이와 같이, 직선 길이로 표현되는 선분에 대해서는 일반 유클리드 기하학에서 알려진 바와 같이 동일하게 프랙탈 차원 D는 1 차원의 값을 가짐을 알 수 있다.
또한 다른 예로서, 면으로 표현되는 정사각형의 프랙탈 차원 D를 구해 보도록 하자.
한 변의 길이가 1인 정사각형의 각 변을 k 등분하면, 자기 닮음인 정사각형은 k2개 생기게 된다. 그리고, 축소율 r = 1/k로 나타낼 수 있으며, 프랙탈 차원 D를 상기 [수학식 2]에 의하여 산출하면, D = (logN/log(1/r)) = log(k2)/logk = 2가 된다. 이와 같이, 면으로 표현되는 정사각형에 대해서도 일반 유클리드 기하학에서 알려진 바와 같이 동일하게 프랙탈 차원 D는 2 차원의 값을 가짐을 알 수 있다.
그러면, 이번에는 도 1에 나타낸 바와 같은 코흐 곡선(Koch curve)의 프랙탈 차원을 구해 보도록 하자. 먼저, 코흐 곡선의 작도 과정을 설명하면, 도 1의 (a)에 나타낸 바와 같이 소정 길이의 직선을 그린다. 그리고, 도 1의 (a)에 나타낸 상기 직선의 길이를 3 등분하고, 가운데 부분에 정삼각형을 그린다. 이후, 정삼각형의 밑부분을 지우면, 4 개의 선분이 연결됨으로서 도 1의 (b)에 나타낸 바와 같은 곡선을 그릴 수 있게 된다(제 1 작도).
그리고, 길이가 같은 상기 4 개의 선분에 대하여, 각각 상기 [제 1 작도] 과정을 반복하여 수행하면 16 개의 선분이 연결됨으로서 도 1의 (c)에 나타낸 곡선을 그릴 수 있게 된다(제 2 작도).
또한, 길이가 같은 상기 16 개의 선분에 대하여, 각각 상기 [제 2 작도] 과정을 반복하여 수행하면 64 개의 선분이 연결됨으로서 도 1의 (d)에 나타낸 곡선을 그릴 수 있게 된다(제 3 작도). 이후, 이와 같은 작도 과정을 반복하여 수행하면, 도 1의 (e)와 같은 코흐 곡선(Koch curve)을 얻을 수 있게 된다.
한편, 기존의 유클리드 기하학에서는 매끄러운 형태(직선, 원, 타원, 쌍곡선, 포물선 등)로 모든 사물을 표현하고자 하였으나, 실제 자연계의 현상은 굴곡이 있는 복잡한 형태로 구성됨을 알 수 있다. 예를 들어, 하늘에 떠있는 구름, 지상의 수목이나 화초, 산의 형태나 강의 흐름 등은 모두 유클리드 기하학에서의 매끄러운 형태로 이루어지는 것이 아니라, 굴곡이 있는 복잡한 형태로 이루어지는 것이다.
이와 같이 기존의 유클리드 기하학에 의한 직선이나 매끄러운 곡선은 그 길이를 측정할 수 있다. 그러나, 도 1의 (e)에 나타낸 바와 같은 코흐 곡선은 끝없이 뻗어 나가는 곡선이 아님에도 불구하고, 확대를 하면 할수록 길이가 무한히 커져 그 길이를 잴 수 없게 된다.
그러므로 상기 코흐 곡선은, 종래 유클리드 기하학에서의 직선과 같은 1차원의 물체는 아니다. 그렇다고 넓이를 잴 수 있는 것도 아니다. 이러한 코흐 곡선은 실제로 1 차원과 2 차원의 중간적인 성격을 띠고 있다. 이것을 나타내는 수치가 코흐 곡선의 프랙탈 차원으로 나타나는 1.26인 것이다. 이는 상기 [수학식 2]에 의하여 구해질 수 있는데, 닮은 조각 개수 N이 4 이며 축소율 r = 1/3이므로, 이러한 코흐 곡선의 차원 D = (logN/log(1/r)) = log4/log3 = 1.261859....가 됨을 알 수 있다.
이와 같이, 코흐 곡선과 같은 프랙탈 곡선은 직선과 평면의 중간적인 성격을 가지고 있으므로 1에서 2 사이의 차원 값을 가진다. 이때, 1에 가까운 차원 값을 지니는 프랙탈 곡선은 직선에 가까운 부드러운 형태이며, 차원의 값이 2에 접근할수록 곡선은 점점 심한 굴곡을 나타내면서 평면 상의 많은 곳을 누비고 다니며 평면을 채우게 된다. 그리고, 프랙탈 곡선의 차원 값이 2가 되면, 프랙탈 곡선은 평면을 가득 메우게 된다. 이와 마찬가지로 차원 값이 3에 가까워질수록 프랙탈 곡면은 심한 굴곡을 나타내면서 공간의 많은 부분을 차지하게 된다.
즉, 프랙탈 차원은 자기유사성을 가진 기하학적인 구조들의 꾸불거리는 정도, 속이 비는 비율 등을 정량화시키는 것으로서 정수가 아닌 소수로 정해지는 값으로 나타내어 진다. 이때, 이러한 프랙탈 차원은 계의 복잡성(complexity)을 나타내는 것이다. 또한, 프랙탈은 자연계의 구조적 불규칙성을 기술하고 분석할 수 있는 새로운 기하학으로, 동력학에서 다양하게 나타나는 혼돈(chaos) 형상을 정량적으로 기술할 수 있는 새로운 언어를 제공하고 있다.
그리고, 비선형 방정식으로 표현되는 동력학계는 계를 특징짓는 매개변수에 따라 규칙적 운동을 보이기도 하고 혼돈(chaos) 운동을 보이기도 한다. 계의 장시간에 걸친 운동 양상이 혼돈(chaos) 운동, 즉 기이한 끌개(strange attractor)로 나타날 때 이들의 기하학적 형태는 프랙탈 구조를 갖는다.
본 발명에서는 이러한 부분을 참조하여 적당한 매개변수를 선택함으로써, 디스플레이 장치에 표시되는 화질의 정도를 혼돈(chaos) 현상으로 나타낼 수 있었으며, 이로부터 화질의 균일성 척도를 나타낼 수 있는 객관적인 수치 제공 방안을 제시할 수 있었다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시 예를 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 시스템은, 화질 분석의 대상이 되는 디스플레이 장치(210) 예컨대, 액정표시장치, 플라즈마 표시 패널, 유기 EL 표시장치 등으로부터, 표시되는 영상의 광학적 데이터를 검출하는 영상 획득 수단(221)과; 상기 영상 획득 수단 (221)에서 검출된 광학적 데이터를 이용하여, 상기 디스플레이 장치(210)의 화질 분석을 위한 화질 측정용 데이터를 산출하고, 산출된 화질 측정용 데이터를 시계열적인 데이터로 구성하는 데이터 처리 수단(222); 및 상기 데이터 처리 수단(222)에서 구성된 시계열적인 데이터를 이용하여, 상기 디스플레이 장치의 프랙탈 차원 지수를 구하는 프랙탈 차원 지수 연산 수단(223);을 포함한다.
여기서, 상기 영상 획득 수단(221)으로는 2-CCD(Charge Coupled Device) 휘도/색도 측정기(luminance meter & colorimeter) 등을 이용할 수 있으며, 이러한 영상 획득 수단(221)을 통하여 상기 디스플레이 장치(210)의 각 검출 영역(예컨대, 각 화소 단위)으로부터 휘도 데이터 및 색도 데이터를 검출할 수 있게 된다.
그러면, 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법에 대하여 상세히 설명해 보기로 한다. 도 3은 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법에 의하여, 디스플레이장치에 대한 화질 분석 과정을 나타낸 순서도이다.
먼저, 화질 분석을 위한 소정의 영상 패턴을 디스플레이 장치에 출력시킨다(단계 301). 이때, 상기 디스플레이 장치에 출력되는 영상 패턴은, 영상 패턴 발생기 등을 통하여 다양하게 구현될 수 있으며(동일 영상 패턴을 이용하는 경우에도 각 영상 패턴에 대한 휘도를 다르게 할 수 있다. 예컨대, black gray, half gray, full gray luminance level), 여기서는 전체 화면에 대하여 반 회색(half gray)으로 출력되는 경우를 기준으로 설명하기로 한다.
그리고, 상기 단계 301 이후에, 반 회색(half gray)의 영상이 출력되는 상기 디스플레이 장치의 화면 표시 영역을 세분화하고, 그 세분화된 화면 표시 영역 각각에 대하여 화질 측정용 데이터를 산출한다(단계 302).
여기서, 상기 세분화된 화면 표시 영역 각각에 대하여 산출되는 화질 측정용 데이터는, 기본적으로 휘도(luminance) 데이터와 색도(chromaticity) 데이터가 각각 이용될 수 있다. 이때, 휘도 데이터 및 색도 데이터는 2-CCD 휘도/색도 측정기 (luminance meter & colorimeter)와 같은 영상 획득 수단을 통하여 상기 디스플레이 장치로부터 기본적인 휘도/색도의 광학적 데이터를 검출할 수 있다.
여기서, 상기 디스플레이 장치의 화면 영역으로부터 검출된 휘도 데이터는, 검출 위치에 따라 다음과 같이 행렬 형태로 나타낼 수 있다.
그리고, 상기 디스플레이 장치의 화면 영역으로부터 검출된 색도 데이터도, 검출 위치에 따라 다음과 같이 행렬 형태로 나타낼 수 있다.
또한, 상기 영상 획득 수단을 통하여 검출된 상기 휘도/색도의 광학적 데이터를 참조하여, 사람이 느끼는 색감의 차이인 색차(color difference:ΔEuv) 데이터를 산출하고, 이 산출된 색차 데이터를 이용하여 상기 디스플레이 장치의 화질 분석을 수행할 수도 있다. 이때, 상기 색차 데이터를 구함에 있어, 기준점(reference point)으로는 화면 표시 영역의 특정점 예컨대, 화면 표시 영역의 중앙 지점 등을 선택할 수 있다.
그리고, 상기 디스플레이 장치로부터 화질 측정용 데이터를 산출함에 있어, 상기 화면 표시 영역을 화소 단위로 세분화하고, 그 세분화된 각 화소 단위에 대하여 화질 측정용 데이터를 산출할 수도 있다. 또한, 상기 디스플레이 장치로부터 화질 측정용 데이터를 산출함에 있어, 상기 화면 표시 영역을 화소 단위로 세분화 하고, 그 세분화된 화소 단위 중에서, 기준 화소로부터 소정의 동일 간격으로 위치된 각 화소 단위에 대하여 화질 측정용 데이터를 산출할 수도 있다.
이는 비선형동력계를 해석하는 과정에 있어, 일반적으로 동일 시간 간격으로 데이터를 추출하는 것을 감안한 것으로서, 본 발명에서는 상기 디스플레이 장치의각 화면 표시 영역에서 산출되는 데이터를 시계열적으로 형성된 데이터로 간주하고 처리하였다. 그리고, 상기 디스플레이 장치의 각 화면 표시 영역에서 산출되는 데이터를 시계열적인 데이터로 간주한 이유로는, 영상 표시에 있어 주사 신호의 스캔에 의하여 화면 출력이 수행되는 점을 감안하였다.
그러면, 상기 영상 획득 수단을 통하여 검출된 휘도 데이터 및 색도 데이터를 이용하여, 색차(ΔEuv) 데이터를 산출하는 과정에 대하여 간략하게 설명하도록 한다. 여기서는 색차 데이터를 산출함에 있어, VESA FPDM(Flat Panel Display Measurement) V.2.0을 참조하여 다음과 같이 산출하였다.
이와 같이, 상기 디스플레이 장치의 휘도 데이터 및 색도 데이터를 참조하여, 상기 각 화면 표시 영역으로부터 산출된 색차(color difference:ΔEuv) 데이터는 다음과 같이 행렬 형태로 나타낼 수 있다.
그리고, 본 발명에 있어서는 5 개의 디스플레이 장치에 대하여 화질의 균일성을 측정하였으며, 각 디스플레이 장치에 대한 기이한 끌개(strange attractor)를 나타내면 도 4와 같다. 도 4의 (a) 내지 (e)는 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 측정 방법에 의하여, 각 디스플레이 장치(#1 ~ #5)로부터 산출된 화질 측정 데이터(ΔEuv)로부터 작도되는 기이한 끌개를 나타낸 도면이다.
도 4에 나타낸 바와 같이, 각각의 기이한 끌개(strange attractor)는 서로 다른 형상을 보이고 있으며, 이에 따라 각 디스플레이 장치는 각각 다른 특성을 보임을 알 수 있다. 그러나, 작도된 기이한 끌개의 모습으로부터, 각 디스플레이 장치로부터 산출된 색차(ΔEuv) 데이터는 모두 혼돈(chaos) 상태를 나타내는 것을 알 수 있다. 일반적으로, 혼돈 상태의 특성을 나타내는 데이터(chaotic data)는 공간 상에 소정의 궤도(special orbit)를 그리게 되며, 비 혼돈 상태를 나타내는 데이터 (non-chaotic data)는 공간 상에 흩어지게(scattered in the space) 표시된다.
이와 같은 상기 단계 302의 과정을 통하여, 각 디스플레이 장치에 대한 화질 측정용 데이터(휘도, 색도, 색차)가 산출되면, 상기 산출된 화질 측정용 데이터를시계열적인 데이터로 간주하여 나열하고, 그 나열된 시계열적인 데이터로부터 프랙탈 차원 지수(fractal dimension exponent)를 구한다(단계 303).
그리고, 상기 단계 303에서 구해진 프랙탈 차원 지수를 상기 각 디스플레이 장치에 대한 화질의 균일성 척도로 판단한다(단계 304). 이때, 상기 각 디스플레이 장치에 대한 화질의 균일성 척도를 판단함에 있어, 상기 디스플레이 장치에 대하여 구해진 프랙탈 차원 지수가 낮을수록, 상기 디스플레이 장치의 화질에 대한 복잡도가 낮은 것으로 평가하고, 화질에 대한 균일성(uniformity)이 높은 것으로 평가한다.
또한, 여기서는 색차(color difference) 데이터를 이용하여 프랙탈 차원 지수를 구하는 예에 대하여 설명하였으나, 색차 데이터 뿐만아니라, 휘도(luminance) 데이터 또는 색도(chromaticity) 데이터만을 이용하는 경우에도 혼돈(chaos) 상태를 나타내었으며, 이에 따른 프랙탈 차원 지수를 구할 수도 있다.
그러면, 상기 단계 303에서 프랙탈 차원 지수를 구하는 과정을, 도 5를 참조하여 좀 더 상세히 설명해 보기로 한다. 도 5는 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법에 의하여, 프랙탈 차원 지수를 구하는 과정을 나타낸 순서도이다.
먼저, 상기 단계 302에서 구해진, 상기 세분화된 각 화면 표시 영역으로부터 산출된 화질 측정용 데이터 값(X)을 시계열적인 데이터로 간주하고, 소정의 시간 간격(t)에 대하여, 시계열적인 데이터 X(t), X(2t), ..., X(Nt)로 나열한다(단계 501).
이러한 시계열적인 데이터는 휘도 데이터, 색도 데이터 각각에 대하여 나열할 수도 있으며, 휘도 데이터 및 색도 데이터로부터 산출되는 색차 데이터를 이용하여 나열할 수도 있다. 그리고, 이때 시계열적인 데이터라는 의미는 일반적으로 비선형동력계에서의 시간적인 변화를 고려하여 사용된 의미이다. 또한, 여기서는 도 6에 나타낸 바와 같이, 측정 대상이 되는 위치에 따라 순서대로 추출한 데이터를 의미하기도 하며, 이는 주사 신호에 따라 영상이 표시되는 것을 고려한 의미도 포함되어 있다. 도 6은 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법에 의하여, 화질 측정 데이터를 검출하는 순서를 개념적으로 나타낸 도면이다.
즉, 도 6에 나타낸 바와 같이, 화면의 왼쪽에서 오른쪽 방향으로 각 세분화된 표시 영역에 대하여 화질 측정용 데이터를 검출하며, 이후 순차적으로 그 다음 아래 줄에 있는 각 세분화된 표시 영역에 대하여 화질 측정용 데이터를 검출하게 된다. 그러나, 실제적으로는 각 세분화된 표시 영역에 대한 광학적 데이터 검출은 동시에 수행되며(광학적 데이터의 검출 시간과 영상 표시를 위한 주사 속도를 감안할 때), 다만 데이터 처리 시에 화질 측정용 데이터를 산출하고 나열함에 있어, 도 6에 나타낸 바와 같은 광학적 데이터 검출 위치가 감안된다는 것이다.
이러한 과정을 통하여 측정된 화질 측정용 데이터 예컨대, 색차 데이터를 나열하면 다음과 같이 표현할 수 있게 된다.
그리고, 상기와 같이 각 세분화된 표시 영역에 대하여 측정된 화질 측정용데이터를 참조하여, 소정 간격을 두고 실제 계산(디스플레이 장치의 화질 측정)에 사용될 데이터를 선택적으로 추출할 수 있는데, 이를 시간적인 변화를 감안하여 나타낸다면, 다음과 같이 시계열적인 형태로 표현할 수도 있다. 즉, 소정의 시간 간격 (t)에 대하여, 시계열적인 데이터 X(t), X(2t), ..., X(Nt)로 나열할 수도 있다.
이후, 상기 나열된 시계열적인 데이터에 대하여, 설정된 지연시간(T)에 따라, n 차원의 벡터열 Xi={X(t+i-1), X(t+i-1+T), X(t+i-1+2T), ... ,X(t+i-1+(n-1)T)}(여기서, i=1~m의 양수, m=N-(n-1)T)을 구성한다(단계 502).
여기서, 상기 지연시간(T)은 상기 소정 시간 간격(t)의 정수 배로 설정되도록 하며, 프랙탈 해석에 있어서 이 지연시간(T)은 의미있는 결과를 얻기 위해서는 주의 깊게 선택되어져야 하는 중요한 의미를 갖는 숫자이다. 본 발명에서는 일반적으로 상기 지연시간(T)을 설정함에 있어, 프랙탈 해석에서 많이 이용되는 '4'를 이용하여 프랙탈 차원 지수를 연산한 경우에 대하여 설명하기로 한다.
한편, 상기 단계 502에서의, 설정된 지연시간(T)에 따라 나열되는 n 차원의 벡터열을 구체적으로 나타내면 다음과 같이 나타낼 수 있다.
X1={X(t), X(t+T), X(t+2T), ... ,X(t+(n-1)T)}
X2={X(t+1), X(t+1+T), X(t+1+2T), ... ,X(t+1+(n-1)T)}
...
Xm={X(t+m-1), X(t+m-1+T), X(t+m-1+2T), ... ,X(t+m-1+(n-1)T)}
그리고, Takens의 매립정리(embedding theorem)를 이용하여, 상기 n 차원의 벡터열로부터 각 벡터열에 대하여 1 내지 p의 매립차원(embedding dimension) 벡터를 재 구성하고, 재 구성된 각 매립차원의 벡터에 대하여 매립차원을 증가시키며 상관 차원 지수(correlation dimension exponent) C(r)을 구하고, 그 상관 차원 지수가 포화되는 지점의 매립차원 반경(r)을 구한다(단계 503).
이때, 매립차원이란 상기 n 차원의 각 벡터열에 대하여 또다시 1 차원, 2 차원, 3차원, ..., p 차원까지의 개수별로 벡터를 재 구성하는 각 차원을 말한다. 이를 부연하여 설명하면 다음과 같이 나타낼 수 있다.
예를 들면, 시간 간격 t로 샘플링하여 변수 X에 대해 {X(1), X(2), X(3), . . ., X(N)}으로 나타내어 지는 N 개의 데이터를 얻었다고 하자. 이때 지연시간(T)을 샘플링 시간 t의 2 배로 잡고, 매립차원이 3 차원(3 개의 벡터가 하나의 묶음이 된다)인 벡터열을 구하면 다음과 같이 나타낼 수 있게 된다(T=2t).
{{X(1),X(3),X(5)}, {X(2),X(4),X(6)}, {X(3),X(5),X(7)}, . . . , {X(N-4),X(N-2),X(N)}}
이렇게 정해진 점들을 3 차원 공간에 찍으면 원래 계의 운동 성질을 보이는 3 차원 끌개를 얻게 된다. 이때, 매립차원의 값이 끌개의 원래 차원 값보다 같거나 큰 범위에서 잘 선택되면 이 벡터 열은 원래의 운동과 동일한 성질을 보이게 되는 것으로 알려져 있다.
한편, 상기 단계 503에서의 상관 차원 지수 C(r)은 다음 [수학식 3]을 통하여 구할 수 있다.
이때, 상기 상관 차원 지수 C(r)의 값이 포화될 때까지 매립차원의 값을 증가시키면서, 반복하여 상기 상관 차원 지수 C(r) 값을 산출한다. 여기서, 상기 'r'은 각 매립차원의 반경을 나타낸다.
그리고, 상기 각 매립차원을 증가시키며 구한 상관 차원 지수 C(r)의 값을 참조하여, 상기 매립차원 반경(r)과 상기 상관 차원 지수 C(r) 값에 대한 로그-로그 그래프(log-log graph)를 작성하고, 그 로그-로그 그래프의 기울기를 디스플레이 장치의 화질에 대한 프랙탈 차원 지수로 결정한다(단계 504).
여기서, 상기 매립차원 반경(r)과 상기 상관 차원 지수 C(r) 값에 대한 로그 -로그 그래프로부터 기울기를 산출함에 있어, 여러 가지 근사식을 이용하여 기울기를 산출할 수 있으며, 본 발명에서는 회귀분석방법(regression method)을 이용하여 기울기를 산출한 경우에 대하여 설명하기로 한다.
이와 같은 회귀분석방법을 이용하여 기울기를 구하는 경우에는, 다음 [수학식 4]를 통하여 기울기를 산출할 수 있게 된다. 그리고, 이와 같은 근사식으로부터 구해진 기울기를 프랙탈 차원 지수로 선택한다.
한편, 화질의 균일도 측정에 이용된 각 디스플레이 장치에 대하여, 이와 같은 일련의 과정을 통하여 산출된 프랙탈 차원 지수는 [표 1]에 나타낸 바와 같다.
디스플레이 장치 프랙탈 차원 지수 포화매립차원 화질 평가 순위
숙련자 본 발명
# 1 3.638 22 3 4
# 2 3.558 22 4 3
# 3 2.932 23 1 1
# 4 3.097 15 2 2
# 5 3.659 21 5 5
상기 [표 1]은 화질 측정이 수행된 각 디스플레이 장치(#1 ~ #5)에 대하여 산출된 '프랙탈 차원 지수', '포화 매립차원' 및 '화질 평가 순위'를 각각 나타낸 것이다. 여기서, 상기 프랙탈 차원 지수는 각 디스플레이 장치의 화질 균일도에 대한 척도를 나타내는 것이다. 이때, 상기 디스플레이 장치에 대한 화질의 균일성 척도를 판단함에 있어, 상기 디스플레이 장치에 대하여 구해진 프랙탈 차원 지수가 낮을수록, 상기 디스플레이 장치의 화질에 대한 복잡도가 낮은 것으로 평가하고, 화질에 대한 균일성(uniformity)이 높은 것으로 평가한다.
즉, 상기 [표 1]에 나타낸 데이터에 의하면, 세 번째 디스플레이 장치(#3)의 프랙탈 차원 지수가 2.932로서 제일 작은 값을 가짐을 알 수 있고, 이로부터 세 번째 디스플레이 장치가 가장 화질의 균일도가 좋은 것으로 평가되게 된다. 그리고, 다섯 번째 디스플레이 장치(#5)의 프랙탈 차원 지수가 3.659로서 제일 큰 값을 가짐을 알 수 있고, 이로부터 다섯 번째 디스플레이 장치가 가장 화질의 균일도가 나쁜 것으로 평가되게 된다.
이와 같이, 각 디스플레이 장치에 대한 화질의 균일성 정도를 수치화 하여 나타낼 수 있으며, 또한 사람의 주관적인 요소가 개입되지 않음으로써 객관적이고 공정한 판단 방법을 제공할 수 있게 된다.
또한, [표 1]을 참조하면, 숙련자의 육안에 의한 화질 평가 결과와 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법에 의한 화질 평가 결과가 비슷하게 도출됨을 알 수 있다. 다만, 첫 번째 디스플레이 장치(#1)와 두 번째 디스플레이 장치(#2)에 대한 평가에 있어서는, 숙련자에 의한 평가와 본 발명에 따른 화질 분석 방법에 의한 평가 결과가 서로 바뀌었음을 알 수 있다.
그러나, 이는 본 발명에 따른 분석 방법에 대한 오차 범위 또는 숙련자의 육안 평가에 의한 오차 범위를 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 그리고, [표 1]에서 보는 바와 같이, 첫 번째 디스플레이 장치에 대한 프랙탈 차원 지수 값과 두 번째디스플레이 장치에 대한 프랙탈 차원 지수 값의 차이가 크지 않음을 알 수 있다.
그리고, [표 1]에 나타낸 항목 중에 포화 매립차원을 표기한 것은, 각 디스플레이 장치에 대한 화질 측정용 데이터가 혼돈(chaos) 현상을 나타낸다는 것을 보여주기 위하여 표시한 것이며, 이와 같은 매립차원에 의한 포화 여부는 도 7에 나타낸 바와 같다. 도 7은 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법에 의하여, 각 디스플레이 장치에 대한 화질 측정용 데이터로부터 산출된 프랙탈 차원 및 프랙탈 차원 지수의 관계를 나타낸 도면이다.
이상의 설명에서와 같이 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법 및 시스템에 의하면, 디스플레이 장치의 화질을 객관적인 수치로 정량화하여 제공함으로써, 디스플레이 장치에 대한 객관적 평가가 수행될 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따른 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법 및 시스템에 의하면, 디스플레이 장치의 화질 균일성을 정량화하여 수치로 제공함으로써, 디스플레이 장치를 제조하는 회사 및 구매자 간에 객관적이고 공정한 평가 기준이 제시될 수 있는 장점이 있다.

Claims (20)

  1. 화질 분석을 위한 영상 패턴을 디스플레이 장치에 출력시키는 단계와;
    상기 영상 패턴이 출력되는 화면 표시 영역을 세분화하고, 그 세분화된 화면 표시 영역 각각에 대하여 화질 측정용 데이터를 산출하는 단계와;
    상기 세분화된 각 화면 표시 영역으로부터 산출된 화질 측정용 데이터 값(X)을 시계열적인 데이터로 간주하고, 소정의 시간 간격(t)에 대하여 시계열적인 데이터 X(t), X(2t), ..., X(Nt)로 나열하고, 상기 나열된 시계열적인 데이터에 대하여 설정된 지연시간(T)에 따라 n 차원의 벡터열 X i ={X(t+i-1), X(t+i-1+T), X(t+i-1+2T), ... ,X(t+i-1+(n-1)T)}(여기서, i=1~m의 양수, m=N-(n-1)T)을 구성하고, 매립정리(embedding theorem)를 이용하여 상기 n 차원의 벡터열로부터 각 벡터열에 대하여 1 내지 p의 매립차원(embedding dimension) 벡터를 재구성하고, 재구성된 각 매립차원의 벡터에 대하여 매립차원을 증가시키며 상관 차원 지수 (correlation dimension exponent) C(r)을 구하고, 그 상관 차원 지수가 포화되는 지점의 매립차원 반경(r)을 구하고, 상기 각 매립차원을 증가시키며 구한 상관 차원 지수를 참조하여 상기 매립차원 반경(r)과 상기 상관 차원 지수 C(r)에 대한 로그-로그 그래프를 작성하고, 그 로그-로그 그래프의 기울기를 프랙탈 차원 지수(fractal dimension exponent)로 결정하는 단계; 및
    상기 결정된프랙탈 차원 지수를 상기 디스플레이 장치에 대한 화질의 균일성 척도로 판단하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    디스플레이 장치의 화질 분석을 위해 출력되는 상기 영상 패턴은, 전체 화면에 대하여 반 회색(half gray)으로 출력되는 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 산출되는 화질 측정용 데이터는, 휘도 측정기를 통하여 각 세분화된 화면 표시 영역으로부터 측정되는 휘도(luminance) 데이터인 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 휘도 측정기는 2차원 CCD 휘도 측정기인 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 산출되는 화질 측정용 데이터는, 색도 측정기를 통하여 각 세분화된 화면 표시 영역으로부터 측정되는 색도(chromaticity) 데이터인 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 색도 측정기는 2차원 CCD 색도 측정기인 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 산출되는 화질 측정용 데이터는, 휘도/색도 측정기를 통하여 각 세분화된 화면 표시 영역으로부터 측정되는 휘도 데이터 및 색도 데이터로부터 산출되는 색차(color difference) 데이터인 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 화질 측정용 데이터를 산출함에 있어,
    상기 화면 표시 영역을 화소 단위로 세분화 하고, 세분화된 각 화소 단위에 대하여 화질 측정용 데이터를 산출하는 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  9. 제 1항에 있어서, 상기 화질 측정용 데이터를 산출함에 있어,
    상기 화면 표시 영역을 화소 단위로 세분화 하고, 세분화된 화소 단위 중에서, 기준 화소로부터 소정의 동일 간격으로 위치된 각 화소 단위에 대하여 화질 측정용 데이터를 산출하는 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  10. 삭제
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 지연시간(T)은 상기 소정 시간 간격(t)의 정수 배로 설정되는 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  12. 제 1항에 있어서,
    상기 매립차원 반경(r)과 상기 상관 차원 지수 C(r)에 대한 로그-로그 그래프의 기울기를 구함에 있어, 회귀분석방법(regression method)을 이용하여 그 기울기에 대한 근사값을 산출하는 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  13. 제 1항에 있어서, 상기 디스플레이 장치에 대한 화질의 균일성 척도를 판단함에 있어, 상기 디스플레이 장치에 대하여 구해진 프랙탈 차원 지수가 낮을수록, 상기 디스플레이 장치의 화질에 대한 복잡도가 낮은 것으로 평가하고, 화질에 대한 균일성(uniformity)이 높은 것으로 평가하는 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  14. 제 1항에 있어서,
    상기 디스플레이 장치는 액정표시장치인 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법.
  15. 화질 분석 대상이 되는 디스플레이 장치로부터, 표시되는 영상의 광학적 데이터를 검출하는 영상 획득 수단과;
    상기 영상 획득 수단에서 검출된 광학적 데이터를 이용하여, 상기 디스플레이 장치의 화질 분석을 위한 화질 측정용 데이터를 산출하고, 산출된 화질 측정용 데이터를 시계열적인 데이터로 구성하는 데이터 처리 수단; 및
    상기 데이터 처리 수단에서 구성된 시계열적인 데이터를 이용하여,상기 산출된 화질 측정용 데이터 값(X)을 시계열적인 데이터로 간주하고, 소정의 시간 간격(t)에 대하여 시계열적인 데이터 X(t), X(2t), ..., X(Nt)로 나열하고, 상기 나열된 시계열적인 데이터에 대하여 설정된 지연시간(T)에 따라 n 차원의 벡터열 X i ={X(t+i-1), X(t+i-1+T), X(t+i-1+2T), ... ,X(t+i-1+(n-1)T)}(여기서, i=1~m의 양수, m=N-(n-1)T)을 구성하고, 매립정리(embedding theorem)를 이용하여 상기 n 차원의 벡터열로부터 각 벡터열에 대하여 1 내지 p의 매립차원(embedding dimension) 벡터를 재구성하고, 재구성된 각 매립차원의 벡터에 대하여 매립차원을 증가시키며 상관 차원 지수 (correlation dimension exponent) C(r)을 구하고, 그 상관 차원 지수가 포화되는 지점의 매립차원 반경(r)을 구하고, 상기 각 매립차원을 증가시키며 구한 상관 차원 지수를 참조하여 상기 매립차원 반경(r)과 상기 상관 차원 지수 C(r)에 대한 로그-로그 그래프를 작성하고, 그 로그-로그 그래프의 기울기를 프랙탈 차원 지수(fractal dimension exponent)로 결정하여,상기 디스플레이 장치의 프랙탈 차원 지수(fractal dimension exponent)를 구하는 프랙탈 차원 지수 연산 수단; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 시스템.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 영상 획득 수단은 CCD 휘도/색도 측정기인 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 시스템.
  17. 제 15항에 있어서,
    상기 데이터 처리 수단에서 산출되는 화질 측정용 데이터는 휘도(luminance) 데이터인 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 시스템.
  18. 제 15항에 있어서,
    상기 데이터 처리 수단에서 산출되는 화질 측정용 데이터는 색도 (chromaticity) 데이터인 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 시스템.
  19. 제 15항에 있어서,
    상기 데이터 처리 수단에서 산출되는 화질 측정용 데이터는 휘도 데이터 및 색도 데이터로부터 연산되는 색차(color difference) 데이터인 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 시스템.
  20. 제 15항에 있어서,
    상기 디스플레이 장치는 액정표시장치인 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 시스템.
KR10-2002-0027645A 2002-05-18 2002-05-18 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법및 시스템 KR100442503B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2002-0027645A KR100442503B1 (ko) 2002-05-18 2002-05-18 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법및 시스템
US10/331,721 US7079681B2 (en) 2002-05-18 2002-12-31 Image quality analysis method and system for a display device using fractal dimension
JP2003121549A JP3640311B2 (ja) 2002-05-18 2003-04-25 フラクタル次元を利用したディスプレー装置の画質分析方法及びシステム
CNB031241115A CN1242364C (zh) 2002-05-18 2003-04-29 用不规则维数对显示装置进行图像质量分析的方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2002-0027645A KR100442503B1 (ko) 2002-05-18 2002-05-18 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법및 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20030089784A KR20030089784A (ko) 2003-11-28
KR100442503B1 true KR100442503B1 (ko) 2004-07-30

Family

ID=29417436

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR10-2002-0027645A KR100442503B1 (ko) 2002-05-18 2002-05-18 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법및 시스템

Country Status (4)

Country Link
US (1) US7079681B2 (ko)
JP (1) JP3640311B2 (ko)
KR (1) KR100442503B1 (ko)
CN (1) CN1242364C (ko)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7467892B2 (en) 2000-08-29 2008-12-23 Imaging Therapeutics, Inc. Calibration devices and methods of use thereof
US6904123B2 (en) 2000-08-29 2005-06-07 Imaging Therapeutics, Inc. Methods and devices for quantitative analysis of x-ray images
US7660453B2 (en) 2000-10-11 2010-02-09 Imaging Therapeutics, Inc. Methods and devices for analysis of x-ray images
US8639009B2 (en) 2000-10-11 2014-01-28 Imatx, Inc. Methods and devices for evaluating and treating a bone condition based on x-ray image analysis
ATE440536T1 (de) 2001-05-25 2009-09-15 Imaging Therapeutics Inc Verfahren zur diagnose, behandlung und prävention von knochenverlust
US7840247B2 (en) 2002-09-16 2010-11-23 Imatx, Inc. Methods of predicting musculoskeletal disease
EP1546982A1 (en) * 2002-09-16 2005-06-29 Imaging Therapeutics, Inc. Imaging markers in musculoskeletal disease
US8965075B2 (en) 2002-09-16 2015-02-24 Imatx, Inc. System and method for predicting future fractures
JP2007524438A (ja) 2003-03-25 2007-08-30 イメージング セラピューティクス，インコーポレーテッド 放射線画像処理技術における補償の方法
WO2006034018A2 (en) 2004-09-16 2006-03-30 Imaging Therapeutics, Inc. System and method of predicting future fractures
JP2007241409A (ja) * 2006-03-06 2007-09-20 Fuji Xerox Co Ltd 画像処理装置
JPWO2008032593A1 (ja) * 2006-09-15 2010-01-21 株式会社千代田グラビヤ シボ柄印刷用のシボ柄並びにそのシボ柄の創成方法および創成プログラム、並びにそのシボ柄を印刷した住宅建材製品、自動車用内装部品、家庭電化製品および情報機器
WO2008034101A2 (en) * 2006-09-15 2008-03-20 Imaging Therapeutics, Inc. Method and system for providing fracture/no fracture classification
US8939917B2 (en) 2009-02-13 2015-01-27 Imatx, Inc. Methods and devices for quantitative analysis of bone and cartilage
US8321005B2 (en) * 2009-10-13 2012-11-27 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System for continuous cardiac pathology detection and characterization
US8422792B2 (en) * 2010-08-24 2013-04-16 Empire Technology Development Llc Angle invariant visual analysis
CN103051922B (zh) * 2013-01-12 2015-02-18 深圳市华星光电技术有限公司 评价标准参数的建立方法及显示屏图像质量的评价方法
CN106909926A (zh) * 2015-12-21 2017-06-30 深圳市科彩印务有限公司 一种烟包印刷色彩的均匀性检测方法及装置
CN113051647B (zh) * 2021-03-30 2024-04-23 阜阳师范大学 基于三维纹理模型的路面集料分布均匀性评价方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08297054A (ja) * 1995-04-26 1996-11-12 Advantest Corp 色感測定装置
JPH09179985A (ja) * 1995-12-25 1997-07-11 Ricoh Co Ltd 画像欠陥検査方法及び画像欠陥分類方法
JPH11306362A (ja) * 1998-04-15 1999-11-05 Sysmex Corp 画像解析装置
JP2001008240A (ja) * 1999-06-24 2001-01-12 Minolta Co Ltd Ｃｒｔのルミナンス特性測定装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5671294A (en) * 1994-09-15 1997-09-23 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy System and method for incorporating segmentation boundaries into the calculation of fractal dimension features for texture discrimination
US5732158A (en) * 1994-11-23 1998-03-24 Tec-Masters, Inc. Fractal dimension analyzer and forecaster
US5867603A (en) * 1995-07-10 1999-02-02 Iterated Systems, Inc. Method for transmitting fractal transform data to support different compressor/decompressor designs
US6442287B1 (en) * 1998-08-28 2002-08-27 Arch Development Corporation Method and system for the computerized analysis of bone mass and structure
US6993187B2 (en) * 2003-02-14 2006-01-31 Ikonisys, Inc. Method and system for object recognition using fractal maps

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08297054A (ja) * 1995-04-26 1996-11-12 Advantest Corp 色感測定装置
KR970704142A (ko) * 1995-04-26 1997-08-09 오오우라 히로시 색감측정장치
JPH09179985A (ja) * 1995-12-25 1997-07-11 Ricoh Co Ltd 画像欠陥検査方法及び画像欠陥分類方法
JPH11306362A (ja) * 1998-04-15 1999-11-05 Sysmex Corp 画像解析装置
JP2001008240A (ja) * 1999-06-24 2001-01-12 Minolta Co Ltd Ｃｒｔのルミナンス特性測定装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN1242364C (zh) 2006-02-15
US20030215131A1 (en) 2003-11-20
CN1460963A (zh) 2003-12-10
US7079681B2 (en) 2006-07-18
KR20030089784A (ko) 2003-11-28
JP3640311B2 (ja) 2005-04-20
JP2004007621A (ja) 2004-01-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100442503B1 (ko) 프랙탈 차원을 이용한 디스플레이 장치의 화질 분석 방법및 시스템
Wang et al. Multiscale structural similarity for image quality assessment
CN102667501B (zh) 使用反卷积和窗的精确波形测量
CN101695141B (zh) 一种视频质量评估方法和装置
CN111968080A (zh) 一种基于高光谱和深度学习的肥城桃内外品质检测方法
RU2008105393A (ru) Основанные на применении компьютера формирование и проверка тренировочных образов, предназначенных для многоточечного теостатистического анализа
Pratt et al. Applications of stochastic texture field models to image processing
Carrera-Gallissa et al. Evaluating drape shape in woven fabrics
Ware et al. Evaluating the Perceptual Uniformity of Color Sequences for Feature Discrimination.
Esbensen et al. The AMT approach in chemometrics—first forays
US5671061A (en) Method and apparatus for assessing the effect of yarn faults on woven or knitted fabrics
CN110332903A (zh) 基于数字图像处理的非接触式监测结构变形的方法
CN113406006B (zh) 一种用于探测第二模态凸型内孤立波振幅的方法
Dalmasso et al. Galaxy clustering measurements out to redshift z˜ 8 from Hubble Legacy Fields
CN116091403B (zh) 一种彩色夜视融合图像质量主客观评价方法
Ma et al. Visuo-tactile sensor development and its application for non-destructive measurement of peach firmness
Gebeješ et al. A preliminary perceptual scale for texture feature parameters
US5913179A (en) Method for spatial and temporal analysis of nested graphical data
CN113870150B (zh) 基于连续多张遥感图像反演航天器低频振动参数的方法
US6683687B1 (en) Method and apparatus for assessing the effect of yarn faults on woven or knitted fabrics
Avadhanam et al. Prediction and measurement of high quality in still-image coding
Ciołkosz-Styk et al. Advanced image processing for maps graphical complexity estimation
CN107144884A (zh) 物探仪及其图像切换方法
CN107229077A (zh) 物探仪及其剖面图成像方法
CN118094395B (zh) 一种地表温度估算方法、系统及计算机设备

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130619

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140630

Year of fee payment: 11

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150629

Year of fee payment: 12

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160630

Year of fee payment: 13

LAPS Lapse due to unpaid annual fee