KR100545401B1

KR100545401B1 - Apparatus and Method for Improving Contrast and for removing moving afterimage in a Flat Panel Display

Info

Publication number: KR100545401B1
Application number: KR1020030001861A
Authority: KR
Inventors: 권병헌; 서범석
Original assignee: (주)플렛디스
Priority date: 2003-01-11
Filing date: 2003-01-11
Publication date: 2006-01-24
Also published as: KR20040064950A

Abstract

본 발명은 평판 디스플레이에 표시되는 디지털 영상의 콘트라스트를 조정하고 모션 블러링을 보상함으로써 화질을 향상시킬 수 있는 화질 조정 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 평판 디스플레이의 화질 조정 장치는 평판 디스플레이로 입력되는 입력 영상에 대한 히스토그램의 분산 및 평균을 토대로 결정된 가중치를 현재 입력 영상 및 이전 입력 영상에 적용하여 상기 현재 영상 및 상기 이전 영상에 대한 콘트라스트를 조정하는 콘트라스트 조정부; 및 상기 콘트라스트 조정부에 의해 가중치 적용된 현재 영상과 이전 영상과의 픽셀차 영상에 대하여 움직임 잔상을 제거하는 모션 블러링 보상부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to an image quality adjusting device and a method for improving image quality by adjusting contrast of a digital image displayed on a flat panel display and compensating for motion blur, and the image quality adjusting device of a flat panel display includes an input input to a flat panel display. A contrast adjusting unit configured to adjust the contrast of the current image and the previous image by applying a weight determined based on the variance and the average of the histogram of the image to the current input image and the previous input image; And a motion blur compensator for removing a motion afterimage with respect to the pixel difference image between the current image and the previous image weighted by the contrast adjusting unit.

Description

Apparatus and Method for Improving Contrast and for removing moving afterimage in a Flat Panel Display}

도 1은 종래 기술에 따라 평판 디스플레이의 콘트라스트를 조정하는데 이용되는 룩업 테이블 방식을 설명하는 도면,1 is a diagram illustrating a lookup table method used to adjust the contrast of a flat panel display according to the prior art;

도 2a 및 도 2b는 종래 기술에 따라 평판 디스플레이의 콘트라스트를 조정하는데 이용되는 히스토그램 슬라이딩 방식을 설명하는 도면,2A and 2B illustrate a histogram sliding scheme used to adjust the contrast of a flat panel display according to the prior art;

도 3a 및 도 3b는 종래 기술에 따라 평판 디스플레이의 콘트라스트를 조정하는데 이용되는 명암 대비 스트레칭 방식을 설명하는 도면,3A and 3B illustrate contrast contrast schemes used to adjust the contrast of a flat panel display in accordance with the prior art;

도 4는 오버 드라이빙 회로를 이용하는 모션 블러링 보상 방식을 설명하는 도면,4 is a view for explaining a motion blur compensation scheme using an overdriving circuit;

도 5는 본 발명에 따른 화질 조정 장치가 포함된 평판 디스플레이의 블록 구성도,5 is a block diagram of a flat panel display including an image quality adjusting device according to the present invention;

도 6은 도 5에 도시된 화질 조정 장치의 세부 블록 구성도,FIG. 6 is a detailed block diagram of the image quality adjusting device shown in FIG. 5;

도 7은 도 6에 도시된 샘플 영상 취득부의 동작을 설명하는 도면,7 is a view for explaining the operation of the sample image acquisition unit shown in FIG. 6;

도 8은 도 6에 도시된 평균 계산부의 상세 회로 블록 구성도,FIG. 8 is a detailed circuit block diagram of an average calculator illustrated in FIG. 6;

도 9는 도 6에 도시된 분산 계산부의 상세 회로 블록 구성도,FIG. 9 is a detailed circuit block diagram illustrating a dispersion calculator of FIG. 6;

도 10은 정규 분포와 M 계조상의 분포 관계를 예시하는 그래프,10 is a graph illustrating a distribution relationship between a normal distribution and an M gray scale;

도 11a 내지 도 11d는 6에 도시된 영상 밝기 결정부의 동작을 설명하는 도면,11A to 11D are views for explaining the operation of the image brightness determining unit shown in FIG. 6;

도 12는 도 6에 도시된 가중치 적용부의 상세 블록 구성도,12 is a detailed block diagram of a weight applying unit shown in FIG. 6;

도 13은 도 5에 도시된 모션 블러링 보상 장치의 동작을 설명하는 흐름도,FIG. 13 is a flowchart for explaining an operation of the motion blur compensating apparatus shown in FIG. 5;

도 14는 도 6에 도시된 픽셀차 계산부 및 평균/비교부의 동작을 설명하는 도면,14 is a view for explaining operations of the pixel difference calculator and the average / comparator shown in FIG. 6;

도 15는 도 5에 도시된 타이밍 제어부의 동작을 설명하는 도면,15 is a view for explaining the operation of the timing controller shown in FIG. 5;

도 16은 도 5에 도시된 타이밍 제어부의 스테이트 천이도,16 is a state transition diagram of the timing controller shown in FIG. 5;

도 17a 및 17b는 도 5에 도시된 백라이트 제어부의 백라이트 다이밍 조정 방법을 설명하는 도면이다.17A and 17B illustrate a backlight dimming adjusting method of the backlight controller illustrated in FIG. 5.

< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ><Description of Symbols for Main Parts of Drawings>

110 : 스케일러 보드 120 : 화질 조정 장치110: scaler board 120: picture quality adjustment device

130 : LCD 모듈 220 : 콘트라스트 조정부130: LCD module 220: contrast adjustment unit

240 : 모션 블러링 보상부 270 : 타이밍 제어부240: motion blur compensator 270: timing controller

본 발명은 고해상도 평판 디스플레이(Flat Panel Display: 이하 'FPD'라 약칭함)에 관한 것으로, 보다 상세하게는 고해상도 FPD에 표시되는 디지털 영상의 콘트라스트 조정 및 모션 블러링(Motion Blurring) 보상을 통하여 화질을 향상시킬 수 있는 화질 조정 장치 및 그 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a high resolution flat panel display (hereinafter abbreviated as 'FPD'), and more particularly to image quality through contrast adjustment and motion blurring compensation of a digital image displayed on a high resolution FPD. The present invention relates to a device for improving image quality and a method thereof.

오늘날 정보화 산업의 발달은 멀티미디어 시스템의 급속한 보급을 가져왔으며, 인간과 기계 장치의 가교적인 역할을 담당하는 디스플레이 시스템의 중요성은 나날이 증대되고 있는 실정이다. 최근에는 부피가 크고 전력 소모가 많은 음극선관(CRT: Cathode Ray Tube)을 대체할 수 있는 디스플레이 장치로서 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD), 플라즈마 디스플레이(Plasma Display: PDP) 또는 유기 EL(Electro Luminescence) 디스플레이 등과 같은 FPD가 각광을 받고 있다. FPD는 음극선관에 비하여 저전력, 경량, 평면성 등의 장점을 지니고 있어서 전세계 디스플레이 시장에서 점차 점유폭이 넓어지고 있다. 현재 형광체로 영상을 표시하는 CRT는 그 응답 속도가 수 msec인데 비하여, LCD 등과 같은 FPD의 경우 30 ~ 60 msec로 현저히 느리다는 단점이 있다. 그러나, 동영상을 구현하는데 있어서, CRT에 비하여 응답 속도가 느린 다이나믹 콘트라스트 비율의 저하와 홀드(Hold) 타입 표시 장치의 특성으로 인하여 모션 블러링이 야기된다는 문제가 있다. 모션 블러링이란 망막의 잔상 특성에 기인하여 물체 주위에 영상 데이터가 중복되어 나타나는 현상을 말한다. 전자기술의 발달로 FPD는 화면의 크기가 커지고, 표현 가능한 색상의 개수가 증가했지만, 디지털 영상에 대한 콘트라스트 보상 및 모션 블러링 보상 기술과 같은 화질 향상 기술은 아직 미비한 실정으로 그에 대한 대책이 절실히 요구되어지고 있다.The development of the information industry today has led to the rapid spread of the multimedia system, and the importance of the display system, which plays a bridge role between human and mechanical devices, is increasing day by day. Recently, as a display device that can replace the Cathode Ray Tube (CRT), which is bulky and power-consuming, it is a liquid crystal display (LCD), a plasma display (PDP) or an organic EL (Electro Luminescence). FPDs such as displays are in the spotlight. FPD has advantages such as low power, light weight and flatness compared to cathode ray tube, so it is gradually gaining share in the global display market. Currently, CRTs that display images with phosphors have a disadvantage that their response speed is several msec, whereas FPDs such as LCDs are significantly slower at 30 to 60 msec. However, in implementing a video, there is a problem in that motion blur is caused by a decrease in dynamic contrast ratio and a characteristic of a hold type display device, which is slower in response to CRT. Motion blurring refers to a phenomenon in which image data overlaps around an object due to the afterimage characteristic of the retina. With the development of electronic technology, the FPD has increased the size of the screen and the number of colors that can be expressed, but the quality enhancement technologies such as contrast compensation and motion blur compensation for digital images are still in short supply. It is done.

현재 FPD의 콘트라스트를 조정하기 위한 기술은 룩업 테이블 방식(도 1 참 조), 히스토그램 슬라이딩 방식(도 2 참조), 명암 대비 스트레칭 방식(도 3 참조) 등이 사용되고 있다.Currently, techniques for adjusting the contrast of the FPD include a lookup table method (see FIG. 1), a histogram sliding method (see FIG. 2), and a contrast contrast stretching method (see FIG. 3).

도 1은 계조(grey level)(M)가 8인 경우 영상에 대한 룩업 테이블 방식을 예시하는 도면으로, 아래의 수학식 1에서와 같이 현재 입력 픽셀 값(P_IN)이 룩업 테이블의 주소(DATA[P_IN])가 되고, 룩업 테이블의 주소(DATA[P_IN]) 내용이 새로운 픽셀 값(P_OUT)이 되어 출력되는 방식이다. 즉, 현재 입력 픽셀 값(P_IN)은 배열의 인덱스 값이 되며, 새로운 출력 픽셀 값(P_OUT)은 배열의 인덱스에 의해 지시되는 배열 데이터가 된다.

FIG. 1 is a diagram illustrating a lookup table method for an image when gray level M is 8, and the current input pixel value P _IN is the address DATA of the lookup table as shown in Equation 1 below. [P _IN ]), and the contents of the lookup table's address DATA [P _IN ] become a new pixel value P _OUT . That is, the current input pixel value P _IN becomes the index value of the array, and the new output pixel value P _OUT becomes the array data indicated by the index of the array.

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수학식 1에서, P_IN 은 입력 픽셀값을 나타내고, P_OUT 는 출력 픽셀값을 나타내며, DATA(Addr)는 어드레스가 가리키는 데이터, 즉, 픽셀값을 나타낸다.In Equation 1, P _IN represents an input pixel value, P _OUT represents an output pixel value, and DATA (Addr) represents data indicated by an address, that is, a pixel value.

이러한 룩업 테이블 방식은 사전에 룩업 테이블에 저장될 데이터를 측정하고 계산하는데 작업을 필요로 하며, 그 계산된 값을 저장하기 위해 별도의 룩업 테이블 메모리(예컨대, ROM)가 필요하다는 단점이 있다. 또한, 룩업 테이블 방식은 미리 계산된 데이터 값에만 의존하기 때문에, 영상의 종류 및 환경 변화에 따라 대처할 수 있는 유연성(Flexibility)이 떨어진다는 단점이 있다.This lookup table method requires an operation to measure and calculate data to be stored in the lookup table in advance, and has a disadvantage in that a separate lookup table memory (eg, a ROM) is required to store the calculated value. In addition, since the lookup table method relies only on pre-calculated data values, flexibility in coping with an image type and an environment change is inferior.

도 2a 및 도 2b는 각기 히스토그램 슬라이딩 방식이 적용된 입력 영상과 출력 영상에 대한 히스토그램 분포를 도시한다. 히스토그램 슬라이딩 방식은 아래의 수학식 2에서와 같이, 입력 픽셀 값(P_IN)에 일정한 가중치(Weight)를 두어 출력 픽셀 값(P_OUT)을 결정하는 방식이다. 히스토그램 슬라이딩 방식에 따르면, 히스토그램의 분포 영역에 의해 결정된 직선의 기울기에 따라 입력 픽셀(P_IN)의 영역이 균일한 영역으로 확장된다.

2A and 2B illustrate histogram distributions of an input image and an output image to which a histogram sliding method is applied, respectively. The histogram sliding method is a method of determining an output pixel value P _OUT by giving a constant weight to the input pixel value P _IN as shown in Equation 2 below. According to the histogram sliding method, the area of the input pixel P _IN extends to a uniform area according to the slope of the straight line determined by the distribution area of the histogram.

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그러나, 히스토그램 슬라이딩 방식은 입력되는 영상마다 히스토그램의 분포가 일정하지 않기 때문에, 일정한 가중치로 확장할 경우 M 계조 전체 영역을 균일하게 확장할 수 없으며, 오버 플로어 방지를 위한 부가적인 회로가 필요하다는 단점이 있다.However, in the histogram sliding method, since the distribution of histograms is not constant for each input image, it is impossible to uniformly expand the entire M gray area when it is extended with a constant weight, and an additional circuit for overflow prevention is required. have.

도 3a 및 도 3b는 각기 입력 영상 및 출력 영상에 대하여 적용된 명암 대비 스트레칭 방식을 설명하는 도면이다. 명암 대비 스트레칭 방식은 아래의 수학식 3에서와 같이 영상에서 최소 픽셀 값(P_LOW)을 이용하여 현재 입력되는 픽셀 값(P_IN)과 뺄셈 연산을 수행하면 히스토그램이 왼쪽으로 이동하게 된다는 원리를 응용한 것으로, 최소 픽셀 값(P_LOW)을 0으로 처리한 후에 왼쪽으로 이동된 히스토그램 분포가 전체 영역을 포함하도록 확장한 것이다.

3A and 3B illustrate contrast contrast stretching schemes applied to an input image and an output image, respectively. Contrast stretching method applies the principle that the histogram moves to the left when the subtraction operation is performed with the pixel value (P _IN ) currently input using the minimum pixel value (P _LOW ) in the image as shown in Equation 3 below. For example, the histogram distribution shifted to the left after processing the minimum pixel value P _LOW as 0 is expanded to include the entire area.

삭제delete

수학식 3에서, P_IN 은 입력 픽셀값을 나타내고, P_OUT 은 출력 픽셀값을 나타내고, P_LOW 은 입력 픽셀값 중 최소값을 나타내고, P_HIGH 은 입력 픽셀값 중 최대값을 나타내며, M 은 계조값을 나타낸다.In Equation 3, P _IN represents an input pixel value, P _OUT represents an output pixel value, P _LOW represents a minimum value among input pixel values, P _HIGH represents a maximum value among input pixel values, and M represents a gray value. Indicates.

그러나, 명암 대비 스트레칭 방식은 입력 픽셀의 최소값 및 최대값에 따라 가중치가 변화된다는 단점이 있다. 또한, 명암 대비 스트레칭 방식을 구현하기 위한 회로 구성은 복잡한 구조의 승산기 및 누산기로 구성되어야 하므로 화면표시장치와 같이 실시간 처리를 요하는 부분에서는 적용하기가 어려움이 있으며, M 계조 영상에서 입력 픽셀의 최소값 및 최대값에 따라 가중치가 변화되지만, 최소 픽셀 값이 2⁰ -1 이고, 최대 픽셀 값이 2^M -1 일 때는 가중치가 1이 되어 스트레칭 효과가 없다는 단점이 있다.However, the contrast stretching method has a disadvantage in that the weight is changed according to the minimum value and the maximum value of the input pixel. In addition, since the circuit configuration to implement the contrast stretching method should be composed of a multiplier and an accumulator with a complicated structure, it is difficult to apply it in a part requiring real-time processing such as a display device, and the minimum value of the input pixel in the M grayscale image. And although the weight is changed according to the maximum value, when the minimum pixel value is 2 ⁰ -1 and the maximum pixel value is 2 ^M -1, the weight is 1 and there is a disadvantage in that there is no stretching effect.

한편, 모션 블러링 보상 기술은 동화상 구현 시 FPD의 느린 응답속도에 기인한다는 다이나믹 콘트라스트 비율의 저하를 막기 위하여 해당 프레임에서 일시적으로 변조된 데이터를 인가함으로써 고속의 구동 효과를 달성하는 오버 드라이빙 회로(Over Driving Circuit: ODC)을 이용하는 것이다. 보다 상세히 말해서, 모션 블러링 보상 방법은, 도 4에 예시된 바와 같이, 프레임 메모리(10)를 이용하여 입력되는 영상(Pin)의 현재 프레임과 이전 프레임 간의 일대일 픽셀의 차이값을 가산기(20)에서 계산하여 미리 오버 드라이브가 적용된 새로운 픽셀 값을 룩업 테이블(Look-up Table: LUT)(30)을 통하여 출력(Pout)하는 것이다. 그러나, 이러한 모션 블러링 방법은 모든 픽셀에 대하여 오버 드라이브 기술을 적용하기 때문에 영상에서 움직이는 물체 뿐만 아니라 배경 영상까지도 불필요하게 보상을 하게되어 회로의 부하가 가중되고 효과적인 모션 블러링 보상을 얻을 수 없다는 단점이 있다.On the other hand, motion blur compensation technology is an over-driving circuit that achieves a high speed driving effect by temporarily modulating data in a corresponding frame in order to prevent a decrease in dynamic contrast ratio, which is caused by a slow response speed of the FPD during moving image implementation. Driving Circuit (ODC). More specifically, in the motion blur compensation method, as illustrated in FIG. 4, the adder 20 adds a difference value of one-to-one pixel between a current frame and a previous frame of an image Pin input using the frame memory 10. Pout is output through the look-up table (LUT) 30 by calculating the new pixel value to which the overdrive is applied in advance. However, this motion blurring method applies an overdrive technique to all pixels, which makes it unnecessary to compensate not only moving objects but also background images in the image, which increases the load on the circuit and cannot obtain effective motion blur compensation. There is this.

그러므로, 본 발명은 고해상도 FPD에 표시되는 디지털 영상의 콘트라스트 및 모션 블러링을 실시간으로 조정 및 보상할 수 있는 화질 조정 장치 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.It is therefore an object of the present invention to provide an apparatus and method for adjusting image quality that can adjust and compensate for contrast and motion blur of a digital image displayed on a high resolution FPD in real time.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따르면, 평판 디스플레이의 화질 조정 장치는, 상기 평판 디스플레이로 입력되는 입력영상에 대한 히스토그램의 분산 및 평균을 토대로 결정된 가중치를 현재 입력 영상 및 이전 입력 영상에 적용하여 상기 현재 영상 및 상기 이전 영상에 대한 콘트라스트를 조정하는 콘트라스트 조정부; 및 상기 콘트라스트 조정부에 의해 가중치가 적용된 현재 영상과 이전 영상과의 픽셀차 영상에 대하여 모션 블러링을 보상하는 모션 블러링 보상부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an embodiment of the present invention for achieving the above object, the image quality adjusting device of a flat panel display, the current input image and the previous input to the weight determined based on the variance and the average of the histogram for the input image input to the flat panel display A contrast adjusting unit adapted to apply contrast to the current image and the previous image; And a motion blur compensator for compensating for motion blur on the pixel difference image between the current image and the previous image to which the weight is applied by the contrast adjuster.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 평판 디스플레이의 화질 조정 장치는, 상기 콘트라스트 조정 장치로 입력되는 입력 영상으로부터 샘플 영상을 취득하는 샘플 영상 취득부; 상기 샘플 영상 취득부에 의해 취득된 샘플 영상에 대한 평균을 계산하는 평균 계산부; 상기 평균 계산부에서 계산된 샘플 영상의 평균을 이용하여 상기 샘플 영상에 대한 분산을 계산하는 분산 계산부; 상기 분산과 평균값을 이용하여 상기 입력 영상의 밝기를 결정하는 영상 밝기 결정부; 및 상기 영상 밝기 결정부에 의해 결정된 영상의 밝기에 따라 상기 입력 영상에 기설정된 가중치를 적용하여 상기 입력 영상의 콘트라스트를 조정하는 가중치 적용부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another embodiment of the present invention, an image quality adjusting apparatus for a flat panel display may include: a sample image obtaining unit obtaining a sample image from an input image input to the contrast adjusting apparatus; An average calculator configured to calculate an average of the sample images acquired by the sample image acquirer; A variance calculator for calculating a variance of the sample image by using an average of the sample image calculated by the average calculator; An image brightness determiner configured to determine the brightness of the input image using the variance and the average value; And a weight applying unit adjusting the contrast of the input image by applying a preset weight to the input image according to the brightness of the image determined by the image brightness determining unit.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 평판 디스플레이의 모션 블러링 보상 장치는, 상기 평판 디스플레이로 입력되는 입력 영상을 일시 저장하는 프레임 메모리; 상기 모션 블러링 보상 장치로 입력되는 입력 영상과 상기 프레임 메모리를 통하여 제공되는 이전 영상에 대한 N ×N(N은 양의 정수) 픽셀 영상 블록을 추출하고, 상기 추출된 각각의 N ×N 픽셀 영상 블록의 픽셀 차이값을 계산하는 픽셀차 계산부; 상기 픽셀 차이값의 평균을 계산하고 계산된 평균값을 기설정된 범위에 따라 상기 픽셀차 영상의 움직임 정도를 판별하는 평균/비교부; 및 오버 드라이브가 적용된 픽셀값을 저장하고 있으며, 상기 움직임 정도에 따라 상기 픽셀차 영상에 대하여 상기 오버 드라이브가 적용된 픽셀값을 맵핑시키는 룩업테이블을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, according to another embodiment of the present invention, a motion blur compensation device for a flat panel display may include a frame memory configured to temporarily store an input image input to the flat panel display; Extracts N × N (N is positive integer) pixel image blocks for the input image input to the motion blur compensation device and the previous image provided through the frame memory, and extracts each of the extracted N × N pixel images. A pixel difference calculator for calculating a pixel difference value of the block; An average / comparison unit configured to calculate an average of the pixel difference values and determine a degree of movement of the pixel difference image based on a predetermined range; And a look-up table storing the pixel value to which the overdrive has been applied, and mapping the pixel value to which the overdrive is applied to the pixel difference image according to the degree of movement.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 평판 디스플레이의 화질 조정 방법은, 상기 평판 디스플레이로 입력되는 현재 입력 영상으로부터 샘플 영상을 취득하 는 단계; 상기 샘플 영상의 휘도 평균(μ)과 분산(σ²)을 계산하는 단계; 상기 계산된 휘도 평균(μ)과 분산(σ²)을 이용하여 상기 현재 입력 영상의 밝기를 결정하는 단계; 및 상기 현재 입력 영상의 밝기에 따라 결정된 가중치를 상기 현재 입력 영상에 적용하여 상기 현재 입력 영상의 콘트라스트를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, according to another embodiment of the present invention, a method for adjusting the image quality of a flat panel display may include: acquiring a sample image from a current input image input to the flat panel display; Calculating a luminance mean (μ) and a variance (σ ² ) of the sample image; Determining brightness of the current input image using the calculated luminance average μ and variance σ ² ; And adjusting the contrast of the current input image by applying a weight determined according to the brightness of the current input image to the current input image.

본 발명의 바람직한 실시예들은 첨부된 도 5 내지 도 17을 참조하여 다음과 같이 상세히 설명될 것이며, 이하에서는 본 발명의 간략한 설명과 도시를 위하여 FED는 LCD를 참조로 설명될 것이다.Preferred embodiments of the present invention will be described in detail as follows with reference to the accompanying Figures 5 to 17, in the following the FED will be described with reference to the LCD for a brief description and illustration of the present invention.

먼저, 도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 화질 조정 장치를 갖는 FPD의 블록 구성도가 도시된다. 도 5에 도시된 FPD는 스케일러 보드(110), 화질 조정 장치(120) 및 LCD 모듈(130)을 포함한다.First, referring to FIG. 5, a block diagram of an FPD having an image quality adjusting device according to the present invention is shown. The FPD shown in FIG. 5 includes a scaler board 110, an image quality adjusting device 120, and an LCD module 130.

스케일러 보드(110)는 외부로부터 인가되는 아날로그 RGB 영상 신호와 아날로그 복합 비디오 신호를 디지털 RGB 영상 신호와 디지털 제어 신호로 변환하는 기능을 수행한다. 화질 조정 장치(120)는 스케일러 보드(110)와 LCD 모듈(130)과의 사이에 배치되어 스케일러 보드(110)에서 출력되는 디지털 RGB 영상 신호를 입력받아 입력 영상의 콘트라스트를 조정하고 모션 블러링을 보상하여 LCD 모듈(130)에 전달하는 기능을 수행한다. LCD 모듈(130)은 LCD 제어기(140), 인버터 보드(150), LCD 패널(160), 소스 드라이버(170) 및 스캔 드라이버(180)를 포함하며, 화질 조정 장치(120)로부터 콘트라스트 조정 및 모션 블러링 보상된 디지털 RGB 영상 신호를 LCD 패널(160)에 디스플레이하는 기능을 수행한다.The scaler board 110 converts an analog RGB image signal and an analog composite video signal applied from the outside into a digital RGB image signal and a digital control signal. The image quality adjusting device 120 is disposed between the scaler board 110 and the LCD module 130 to receive a digital RGB image signal output from the scaler board 110 to adjust contrast of the input image and perform motion blurring. Performs a function of compensating and transferring to the LCD module 130. The LCD module 130 includes an LCD controller 140, an inverter board 150, an LCD panel 160, a source driver 170, and a scan driver 180, and contrast adjustment and motion from the image quality adjusting device 120. A function of displaying the blur-compensated digital RGB image signal on the LCD panel 160 is performed.

도 6은 도 5에 예시된 화질 조정 장치(120)의 상세 블록 구성도를 도시한다. 도 6에 도시된 화질 조정 장치(120)는 RGB-YUV 변환부(210), 콘트라스트 조정부(220) 및 모션 블러링 보상부(240), YUV-RGB 변환부(250), 복합 비디오(VSYNC) 신호 검출부(260), 타이밍 제어부(270) 및 백라이트 제어부(280)를 포함한다. FIG. 6 is a detailed block diagram of the image quality adjusting device 120 illustrated in FIG. 5. The picture quality adjusting device 120 illustrated in FIG. 6 includes an RGB-YUV converter 210, a contrast adjuster 220, a motion blur compensator 240, a YUV-RGB converter 250, and a composite video VSYNC. The signal detector 260 includes a timing controller 270 and a backlight controller 280.

RGB-YUV 변환부(210)는 스케일러 보드(110)로부터 입력 단자(Pin)를 통하여 입력되는 라인(200) 상의 디지털 RGB 영상을 휘도(YUV) 영상 신호로 변환한다. RGB-YUV 변환부(210)에 의해 변환된 휘도 영상 신호는 라인(212 및 214)를 통하여 콘트라스트 조정부(220)로 제공되는 한편 라인(216)을 통하여 디멀티플렉서(232)로 제공된다.The RGB-YUV converter 210 converts the digital RGB image on the line 200 input from the scaler board 110 through the input terminal Pin into a luminance (YUV) image signal. The luminance image signal converted by the RGB-YUV converter 210 is provided to the contrast adjuster 220 through lines 212 and 214, and to the demultiplexer 232 through line 216.

콘트라스트 조정부(220)는 라인(212)을 통하여 RGB-YUV 변환부(210)로부터 제공된 휘도 영상에 대한 분산을 토대로 가중치를 결정하고, 결정된 가중치를 라인(214)을 통하여 입력되는 현재 휘도 영상 신호에 적용하여 현재 휘도 영상 신호에 대한 콘트라스트를 조정한다. 콘트라스트 조정부(220)에 의해 콘트라스트 조정된 현재 영상 신호는 모션 블러링 보상부(240)로 제공된다. 이러한 콘트라스트 조정부(220)는 샘플 영상 취득부(222), 평균 계산부(224), 분산 계산부(226), 가중치 결정부(228) 및 가중치 적용부(230)를 포함하며, 이들 구성요소는 도 7 내지 도 12를 참조하여 보다 상세히 설명된다.The contrast adjusting unit 220 determines a weight based on the variance of the luminance image provided from the RGB-YUV converter 210 through the line 212, and applies the determined weight to the current luminance image signal input through the line 214. Apply to adjust the contrast for the current luminance video signal. The current image signal contrast-constrained by the contrast adjuster 220 is provided to the motion blur compensator 240. The contrast adjusting unit 220 includes a sample image obtaining unit 222, an average calculating unit 224, a variance calculating unit 226, a weight determining unit 228, and a weight applying unit 230. This will be described in more detail with reference to FIGS. 7 to 12.

프레임 메모리(234)는 RGB-YUV 변환부(210)로부터 디멀티플렉서(232)를 통하여 제공되는 휘도 영상을 일시 저장하고, 일시 저장된 휘도 영상을 멀티플렉서(236)를 통하여 이전 영상으로서 가중치 적용부(230)로 제공하는 기능을 수행한다. 가중치 적용부(230)에 의해 콘트라스트 조정된 이전 영상 신호는 모션 블러링 보상부(240)로 제공된다.The frame memory 234 temporarily stores the luminance image provided from the RGB-YUV converter 210 through the demultiplexer 232, and applies the weighted unit 230 as the previous image through the multiplexer 236. Perform the functions provided by. The previous image signal contrast-adjusted by the weight applier 230 is provided to the motion blur compensator 240.

모션 블러링 보상부(240)는 콘트라스트 조정부(220)에서 콘트라스트 조정된 이전 및 현재 영상에서 움직임 물체를 추출하고 움직임 물체에 대하여 모션 블러링을 보상함으로써 보다 개선된 화질의 영상이 LCD 모듈(130)로 제공되도록 한다. 이러한 모션 블러링 보상부(240)는 라인 메모리(242), 픽셀차 계산부(244), 평균/비교부(246) 및 룩업 테이블(LUT)(248)을 포함하며, 이들 구성요소는 도 13 내지 도 14를 참조하여 보다 상세히 설명된다.The motion blur compensator 240 extracts a moving object from the contrast adjusted previous and current images by the contrast adjusting unit 220 and compensates for the motion blur for the moving object, thereby improving the image quality of the LCD module 130. To be provided. The motion blur compensator 240 includes a line memory 242, a pixel difference calculator 244, an average / comparator 246, and a lookup table (LUT) 248, and these components are illustrated in FIG. 13. This will be described in more detail with reference to FIG. 14.

YUV-RGB 변환부(250)는 모션 블러링 보상부(240)에서 출력된 가중치가 적용된 휘도 영상 신호를 RGB 신호로 변환하여 출력단자(Pout)를 통하여 LCD 모듈(130)의 LCD 콘트롤러(140)로 제공한다. 복합 비디오 신호(VSYNC) 검출부(260)에서는 영상의 시작을 알리는 VSYNC 신호의 극성에 상관없이 항상 일정한 액티브 하이(active high)의 VSYNC 신호로 변환한다. 타이밍 제어부(270)는 입력 영상의 처음과 끝을 구분하고, 콘트라스트 조정부(220)에 의한 샘플 영상 취득과 평균, 분산 및 가중치 결정에 필요한 타이밍 신호를 생성하는 기능을 수행한다. 타이밍 제어부(270)에 대한 상세한 설명은 도 15 및 도 16을 참조하여 설명된다. 백라이트 제어부(280)는 영상의 평균 밝기 즉, 평균값에 따라 LCD 모듈(130)의 백라이트를 조정한다. 백라이트 제어부(280)에 관한 설명은 도 17a 및 도 17b를 참조하여 설명된다.The YUV-RGB converter 250 converts the luminance image signal to which the weight applied from the motion blur compensator 240 is applied to the RGB signal and outputs the RGB signal through the output terminal Pout to the LCD controller 140 of the LCD module 130. To provide. The composite video signal VSYNC detecting unit 260 always converts a VSYNC signal having a constant active high regardless of the polarity of the VSYNC signal indicating the start of the image. The timing controller 270 distinguishes the beginning and the end of the input image, and generates a timing signal for acquiring the sample image and determining the average, variance, and weight by the contrast adjusting unit 220. A detailed description of the timing controller 270 is described with reference to FIGS. 15 and 16. The backlight controller 280 adjusts the backlight of the LCD module 130 according to the average brightness of the image, that is, the average value. The backlight controller 280 will be described with reference to FIGS. 17A and 17B.

이제, 도 7을 참조하면, 샘플 영상 취득부(222)에서 다음에 설명되는 타이밍 제어부(270)에 의해 생성된 타이밍 신호에 따라 RGB-YUV 변환부(210)로부터 제공된 휘도 영상으로부터 샘플 영상이 취득되는 과정이 도시된다. 도 7에 도시된 바와 같이, 샘플 영상 취득부(210)는 휘도 영상을 샘플링함으로써 가로 방향으로 PD1, 세로 방향으로 PD2의 크기를 갖는 샘플 영상을 취득한다. 이때, PD1 및 PD2 값은 다음단의 분산 계산부(226)에서 분산을 계산할 때 필요한 누산 계산을 간단하게 하기 위해서 수학식 4와 같이 결정된다. 따라서, 샘플 영상 취득부(222)에 의해 취득된 샘플 영상은 원래의 디지털 입력 영상에 대한 히스토그램의 평균 및 분산과 거의 대등한 평균 및 분산을 갖게된다.

Referring now to FIG. 7, the sample image is acquired from the luminance image provided from the RGB-YUV converter 210 in accordance with the timing signal generated by the timing controller 270 described later in the sample image acquisition unit 222. The process of becoming is shown. As illustrated in FIG. 7, the sample image acquisition unit 210 acquires a sample image having a size of PD1 in the horizontal direction and PD2 in the vertical direction by sampling the luminance image. At this time, the PD1 and PD2 values are determined as shown in Equation 4 to simplify the accumulation calculation required when calculating the variance in the variance calculator 226 of the next stage. Therefore, the sample image acquired by the sample image acquisition unit 222 has an average and variance almost equal to the average and variance of the histogram with respect to the original digital input image.

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상기 수학식 4에서, ROW 및 PD1은 각기 입력 영상 및 샘플 영상의 가로 방향 픽셀 개수를 나타내고, COL 및 PD2는 각기 입력 영상 및 샘플 영상의 세로 방향 픽셀 개수를 나타낸다.In Equation 4, ROW and PD1 represent the number of horizontal pixels of the input image and the sample image, respectively, and COL and PD2 represent the number of vertical pixels of the input image and the sample image, respectively.

도 8은 평균 계산부(224)의 하드웨어 블록 구성도가 도시된다. 평균 계산부(224)는 샘플 영상 취득부(222)에 의해 취득된 샘플 영상에 대한 평균을 계산한다. 평균 계산부(224)에 의한 샘플 영상에 대한 평균은 하기 수학식 5와 같이 계산된다. 8 shows a hardware block diagram of the average calculator 224. The average calculator 224 calculates an average of the sample images acquired by the sample image acquirer 222. The average of the sample image by the average calculator 224 is calculated as shown in Equation 5 below.

여기서, P_i는 샘플 영상의 픽셀 값을 나타내고, μ는 평균을 나타내며, Ｎ은 샘플 영상의 해상도를 나타낸다.Here, P _i represents a pixel value of the sample image, μ represents an average, and N represents a resolution of the sample image.

수학식 5를 그대로 하드웨어로 구현하는 경우 샘플 영상의 픽셀 값을 누산하기 위한 가산기의 구조가 복잡해져서 평균값을 실시간으로 처리하기에 어려움이 있다. 만일 샘플 영상의 해상도가 수학식 4를 만족한다면, N = 2^2k가 되며, 수학식 5와 같이 평균(μ)을 계산하기 위해 필요한 누산 계산은 간단히 2k-비트만큼 오른쪽으로 쉬프트함으로써 계산할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 도 8에 도시된 바와 같이 오른쪽 시프트 레지스터를 이용하여 평균 계산부(224)를 구현한다. 도 8에 도시된 평균 계산부(224)는 제 1 가산기(310), 제 1 레지스터(320), 디멀티플렉서(330), 2k-비트 오른쪽 시프트 레지스터(340), 제 2 가산기(350) 및 제 2 레지스터(360)를 포함한다. 평균 계산부(224)에서 샘플 영상의 평균을 계산할 때, 샘플 영상이 M 계조의 영상인 경우, 가산기 및 레지스터들은 log₂M + L 비트(L은 4 이상의 정수)의 가산기 및 레지스터로 구성될 수 있다.In the hardware implementation of Equation 5 as it is, the structure of the adder for accumulating the pixel value of the sample image is complicated, which makes it difficult to process the average value in real time. If the resolution of the sample image satisfies Equation 4, N = 2 ^2k , and the accumulation calculation required to calculate the mean (μ), as shown in Equation 5, can be calculated by simply shifting the right by ^2k- bits. . Accordingly, the present invention implements the average calculation unit 224 using the right shift register as shown in FIG. The average calculator 224 shown in FIG. 8 includes a first adder 310, a first register 320, a demultiplexer 330, a 2k-bit right shift register 340, a second adder 350, and a second. Register 360. When the average calculation unit 224 calculates the average of the sample image, when the sample image is an image of M gray scale, the adders and registers may be configured with adders and registers of log ₂ M + L bits (L is an integer of 4 or more). have.

제 1 가산기(310)는 샘플 영상의 픽셀값을 P₁부터 P_j까지 부분 덧셈을 수행하며, 제 1 가산기(310)의 부분 덧셈값은 제 1 레지스터(320)에 일시 저장된다. 제 1 가산기(310)에서 수행되는 부분 덧셈은 제 1 레지스터(320)에서 오버 플로어가 발생되기 전에 샘플 영상의 해상도 크기만큼 지속적으로 수행된다. 2k-비트 오른쪽 시프트 레지스터(340)는 디멀티플렉서(320)의 출력을 샘플 영상의 해상도(N)으로 나누어주는 역할을 수행한다. 이때, 수학식 4와 같이 샘플 영상의 해상도(N)를 2^2k로 결정하면 제 1 가산기(310)에서 부분 덧셈되어 제 1 레지스터(320)에 저장된 누산 계산은 2k-비트 오른쪽 시프트 레지스터(340)에서 간단하게 2^2k 비트 오른쪽 쉬프트로 처리할 수 있다. 제 2 가산기(350)는 2k-비트 오른쪽 시프트 레지스터(340)의 출력과 누산 평균을 반복적으로 가산하며 제 2 레지스터(360)는 제 2 가산기(350)에서 가산된 누산 평균을 일시 저장한다. 이러한 계산 과정을 계속 반복하면, 최종적으로 제 2 레지스터(360)에는 샘플 영상의 평균이 저장된다. 평균 계산부(224)에서 계산된 샘플 영상의 평균값은 다음단의 분산 계산부(226)로 제공된다.The first adder 310 performs partial addition of the pixel value of the sample image from P ₁ to P _j , and the partial addition value of the first adder 310 is temporarily stored in the first register 320. The partial addition performed by the first adder 310 is continuously performed by the resolution size of the sample image before the overflow occurs in the first register 320. The 2k-bit right shift register 340 divides the output of the demultiplexer 320 by the resolution N of the sample image. In this case, when the resolution N of the sample image is determined to be 2 ^2k as shown in Equation 4, the accumulating calculation stored in the first register 320 by partial addition in the first adder 310 is a ^2k- bit right shift register 340. Can be handled with 2 ^2k bits right shift. The second adder 350 iteratively adds the output of the 2k-bit right shift register 340 and the accumulating average, and the second register 360 temporarily stores the accumulated average added by the second adder 350. If the calculation process is repeated continuously, the average of the sample image is finally stored in the second register 360. The average value of the sample image calculated by the average calculator 224 is provided to the variance calculator 226 of the next stage.

도 9는 분산 계산부(226)의 상세 블록 구성도를 도시한다. 도 9에 도시된 분산 계산부(226)는 평균 계산부(224)에서 계산된 샘플 영상의 평균을 이용하여 하기 수학식 6과 같이 샘플 영상에 대한 분산을 계산한다.9 shows a detailed block diagram of the dispersion calculator 226. The variance calculator 226 illustrated in FIG. 9 calculates the variance of the sample image by using the average of the sample image calculated by the average calculator 224 as shown in Equation 6 below.

여기서,

은 분산을 나타내고,

는 샘플 영상의 픽셀 값을 나타내고, μ 는 샘플 영상의 평균을 나타내며, Ｎ은 샘플 영상의 해상도를 나타낸다.here,

Represents variance,

Denotes a pixel value of the sample image, μ denotes an average of the sample image, and N denotes a resolution of the sample image.

본 발명에 있어서, 도 9에 도시된 분산 계산부(226)는 도 8에 도시된 평균 계산부(224)와 유사하게 부분 분산을 누적하는 형태로 구현된다. 이것은 분산 계산부(226)에서 수학식 6을 이용한 샘플 영상에 대한 분산을 계산하는 과정에서 하드웨어 구현의 어려움을 극복하기 위하여 부분 연산을 실시간으로 누적 연산하는 방식을 이용한 것이다. 따라서, 도 9에 도시된 분산 계산부(226)는 곱셈기(410), 제1 레지스터(420), 제 1 가산기(430), 제 2 레지스터(440), 디멀티플렉서(450), 2k-비트 오른쪽 시프터(460), 멀티플렉서(470), 제 2 가산기(480) 및 제 3 레지스터(490)를 포함한다. 이때, 샘플 영상이 M 계조의 영상인 경우, 곱셈기(410)는 log₂M 비트의 곱셈기로 구현되고, 제 1 및 제 3 레지스터(420 및 490)는 2log₂M 비트의 레지스터로 구현되고 제 2 레지스터(440)는 2log₂M + L(L은 4이상의 정수) 비트의 레지스터로 구현되며, 제 1 및 제 2 가산기(430 및 480)는 2log₂M + L 비트의 가산기로 구현된다.In the present invention, the variance calculator 226 shown in FIG. 9 is implemented in the form of accumulating partial variance similarly to the average calculator 224 shown in FIG. 8. This uses a method of accumulating partial calculations in real time in order to overcome the difficulty of hardware implementation in the process of calculating the variance of the sample image using Equation 6 in the variance calculator 226. Accordingly, the variance calculator 226 illustrated in FIG. 9 includes a multiplier 410, a first register 420, a first adder 430, a second register 440, a demultiplexer 450, and a 2k-bit right shifter. 460, multiplexer 470, second adder 480, and third register 490. In this case, when the sample image is an image of M gray scale, the multiplier 410 is implemented as a multiplier of log ₂ M bits, and the first and third registers 420 and 490 are implemented as registers of 2log ₂ M bits and the second Register 440 is implemented as a register of 2log ₂ M + L (L is an integer greater than or equal to 4) bits, and the first and second adders 430 and 480 are implemented as adders of 2log ₂ M + L bits.

분산 계산부(226)에서, 샘플 영상 데이터에 대한 제곱값은 log₂M 비트의 곱셈기(410)에 의해 계산되고 2log₂M 비트의 제1 레지스터(420)에 저장된다. 제 1 레지스터(420)에 저장된 샘플 영상의 제곱값은 2log₂M + L 비트 가산기(430)에 의해 이전의 샘플 영상의 제곱값에 가산되고, 그 결과는 2log₂M + L 비트의 제 2 레지스터(440)에서 누적된다. 제 2 레지스터(440)에 누적된 샘플 영상의 제곱값에 대한 부분 덧셈 결과에서 오버 플러어가 발생하지 않도록 누적된 샘플 영상의 제곱값에 대한 부분 덧셈 결과는 2k-비트 오른쪽 시프트 레지스터(460)에서 오른쪽으로 2k-비트 시프트 연산이 수행되어 부분 분산이 계산되며, 2k-비트 오른쪽 시프트 레지스터(460)에서 계산된 부분 분산값은 2log₂M 비트의 제 3 레지스터(490)에 저장된다.From the variance calculation section 226, a square value for the sample image data is calculated by the multiplier 410 of log ₂ M bits are stored in the first register 420 of the 2log ₂ M bit. The square value of the sample image stored in the first register 420 is added to the square value of the previous sample image by the 2log ₂ M + L bit adder 430, and the result is the second register of 2log ₂ M + L bits. Accumulate at 440. The partial addition result of the square value of the accumulated sample image is right in the 2k-bit right shift register 460 so that the over-addition does not occur in the partial addition result of the square value of the sample image accumulated in the second register 440. A partial variance is calculated by performing a 2k-bit shift operation, and the partial variance value calculated in the 2k-bit right shift register 460 is stored in the third register 490 of 2log ₂ M bits.

전술한 과정이 반복되고, 수학식 6과 같이 계산되는 샘플 영상에 대한 평균값이 멀티플렉서(470)을 통하여 제 2 가산기(480)에서 차감됨으로써 샘플 영상에 대한 분산(

)이 계산되어 제 3 레지스터(490)에 저장된다. 이렇게 계산된 샘플 영상의 분산 값은 다음단의 영상 밝기 결정부(228)로 제공된다.The above-described process is repeated, and the average value for the sample image calculated as shown in Equation 6 is subtracted from the second adder 480 through the multiplexer 470 so that the variance of the sample image (

) Is calculated and stored in the third register 490. The calculated dispersion value of the sample image is provided to the image brightness determiner 228 of the next stage.

통상적으로 분산의 제곱근인 표준편차는 어떤 분포에 대한 분산도 또는 변동의 척도를 나타낸다. 영상의 콘트라스트를 조정하는 것은 히스토그램 상에서의 산포도(즉, 퍼짐 정도)를 높여주는 것이며, 산포도를 높여줌으로써 화질 향상의 효과를 얻을 수 있다. 그러므로, 영상의 콘트라스트를 조정하는 문제는 히스토그램 상에서의 산포도를 측정하여 그 영상의 밝기를 결정하고, 적절한 가중치로 산포도를 높여주는 방법이 바람직하다. 따라서, 본 발명에서는 영상의 밝기를 영상의 표준편차와 평균값을 이용하여 적용한다.The standard deviation, usually the square root of the variance, represents a measure of variance or variation for a distribution. Adjusting the contrast of the image increases the scattering on the histogram (that is, the degree of spreading), and by increasing the scattering, the image quality improvement effect can be obtained. Therefore, the problem of adjusting the contrast of the image is preferably a method of measuring the scatter on the histogram to determine the brightness of the image and increasing the scatter with an appropriate weight. Therefore, in the present invention, the brightness of the image is applied using the standard deviation and the average value of the image.

영상 밝기 결정부(228)는 입력 영상에 대한 가중치를 결정하는 기준이 되는 영상의 밝기를 결정하는데, 그 결정에는 샘플(픽셀)의 수가 적절히 많으면 그 분포는 정규분포를 따른다는 '중심극한 이론(Central Limited Theorem)'을 적용한다. 따라서, 고해상도 입력 영상에 대한 히스토그램의 분포가 정규분포와 유사한다고 가정한다. 정규분포의 경우, 샘플 영상의 히스토그램의 분포는 도 10에 예시된 정규 가우스 분포와 M 계조상의 분포 관계를 예시하는 그래프로부터 알 수 있는 바와 같이 평균값( μ)를 중심으로 μ- σ및 μ+ σ까지가 전체 분포의 68.3 %를 차지하고 있음을 알 수 있다.The image brightness determiner 228 determines the brightness of the image that is a reference for determining the weight of the input image. If the number of samples (pixels) is appropriately determined, the distribution follows a normal distribution. Central Limited Theorem '. Therefore, it is assumed that the histogram distribution for the high resolution input image is similar to the normal distribution. In the case of normal distribution, the histogram distribution of the sample image is shown by the graph illustrating the relationship between the normal Gaussian distribution and the M gray level distribution illustrated in FIG. Up to 68.3% of the total distribution.

정규 분포를 이상적인 밝기 분포라 가정하면, 영상 밝기 결정부(228)는 히스토그램 분포와 비교하여 다음 과정을 거쳐 영상에 대한 밝기를 결정한다.Assuming that the normal distribution is an ideal brightness distribution, the image brightness determiner 228 determines the brightness of the image through the following process in comparison with the histogram distribution.

① 히스토그램 상의 μ- σ및 μ+ σ값과 M 계조상의 0.15 M 및 0.85 M 값을 비교한다.① Compare the μ-σ and μ + σ values on the histogram with the 0.15 M and 0.85 M values on the M gradation.

② 비교 결과, 이들 값의 크고 작음에 다라 영상의 밝기를 도 11a 내지 도 11d에 예시된 바와 같이 네가지, 즉, 어두운 영상(dark image), 중간 어두운 영상(medium-dark image), 중간 밝은 영상(medium-bright image) 및 밝은 영상(bright image)으로 구분한다. 보다 상세히 말해서, 입력 영상에 대한 μ- σ및 μ+ σ가 각기 0.15M 및 0.85M 보다 작을 때는 어두운 영상(도 11a 참조)으로, 입력 영상에 대한 μ- σ가 0.15M 보다 크지만 μ+ σ가 0.85M 보다 작을 때는 중간 어두운 영상(도 11b 참조)으로, 입력 영상에 대한 μ- σ가 0.15M 보다 작지만 μ+ σ가 0.85M 보다 작을 때는 중간 밝은 영상(도 11c 참조)으로, 그리고 입력 영상에 대한 μ- σ및 μ+ σ가 각기 0.15M 및 0.85M 보다 클때는 밝은 영상(도 11d 참조)으로 결정된다.② As a result of the comparison, the brightness of the image according to the large and small of these values is changed into four, ie, dark image, medium-dark image, and medium bright image as illustrated in FIGS. 11A to 11D. It is divided into medium-bright image and bright image. More specifically, when the μ-σ and μ + σ for the input image are less than 0.15M and 0.85M, respectively, it is a dark image (see FIG. 11A), while the μ-σ for the input image is larger than 0.15M, but μ + σ Is less than 0.85M as a medium dark image (see FIG. 11B), as μ-σ for the input image is less than 0.15M but when μ + σ is less than 0.85M, as an intermediate light image (see FIG. 11C), and the input image When μ-σ and μ + σ are greater than 0.15M and 0.85M, respectively, a bright image (see FIG. 11D) is determined.

영상 밝기 결정부(228)에 의해 결정된 영상의 밝기는 가중치 선택 신호(SEL) 로서 다음단의 가중치 적용부(230)로 제공된다.The brightness of the image determined by the image brightness determiner 228 is provided to the weight applying unit 230 of the next stage as the weight selection signal SEL.

도 12는 가중치 적용부(230)의 상세 블록 구성도를 도시한다. 가중치 적용부(230)는 전술한 영상 밝기 결정부에서 결정된 영상의 밝기에 따라 아래의 표 1에 예시된 가중치를 입력 영상에 적용하여 입력 영상에 대한 콘트라스트를 조정한다. 여기서 입력 영상은 라인(214)을 통하여 입력되는 현재 영상과 라인(216)을 통하여 프레임 메모리(234)에 일시저장 된 후 멀티플렉서(236)를 통하여 제공되는 이전 영상을 포함하며, 이에 따라 실질적으로 가중치 적용부(230)는 현재 영상과 이전 영상에 대하여 각기 가중치를 적용하도록 쌍으로 구성되는 것이 바람직하지만, 간략한 도시와 설명을 위하여 단지 하나의 가중치 적용부(230)만이 예시되고 설명될 것이다. 본 발명에 따라 영상 밝기를 결정하고 결정된 영상 밝기에 따른 가중치를 적용하는 기법은 입력 영상의 히스토그램 분포에 따라 가중치가 가변되며, 가중치가 적용되는 구간도 영상의 히스토그램 분포에 대한 표준편차 및 평균에 따라 역시 가변되는 장점이 있다.12 illustrates a detailed block diagram of the weight applier 230. The weight applying unit 230 adjusts the contrast of the input image by applying the weights illustrated in Table 1 below to the input image according to the brightness of the image determined by the image brightness determining unit. Here, the input image includes a current image input through the line 214 and a previous image which is temporarily stored in the frame memory 234 through the line 216 and then provided through the multiplexer 236, thereby substantially weighting. The application unit 230 is preferably configured in pairs to apply weights to the current image and the previous image, but only one weight application unit 230 will be illustrated and described for simplicity of illustration and description. According to the present invention, a technique for determining image brightness and applying a weight value according to the determined image brightness varies in accordance with the histogram distribution of the input image, and the interval to which the weight is applied also depends on the standard deviation and the mean of the histogram distribution of the image. It also has the advantage of being variable.

하기 표 1에는 가중치 적용부(230)에서 M 계조 구간에 따라 각기 어두운 영상, 중간 어두운 영상, 중간 밝은 영상 및 밝은 영상으로 분리된 영상 데이터에 가중치를 적용하는 것을 나타내고 있다. 예를 들면, 어두운 영상으로 분리된 영상 데이터에서, M 계조 구간이 0 ~ μ- σ인 경우 영상 데이터에서 4-비트 오른쪽 시프트 레지스터의 출력을 제 1 감산기에 의해 감산함으로써 영상 데이터에 대하여 0.9375 배 가중된 영상 데이터가 출력되는 것을 나타낸다. 한편, 본 발명에 따라 결정된 가중치는 사용자의 선택에 따라 임의로 변경하는 것도 가능하다.Table 1 below shows that the weight applying unit 230 applies weights to image data divided into a dark image, a medium dark image, a medium bright image, and a bright image, respectively, according to the M grayscale interval. For example, in image data separated into a dark image, when the M gray scale interval is 0 to μ-σ, the output of the 4-bit right shift register is subtracted by the first subtractor from the image data by 0.9375 times, thereby weighting 0.9375 times the image data. This indicates that outputted video data is output. Meanwhile, the weight determined according to the present invention may be arbitrarily changed according to the user's selection.

비트 시프터에 의한 가중치 적용Weighted by bit shifter 영상 밝기Image brightness M 계조 구간M gradation section 비트 쉬프터Beat shifter 가중치weight 어두운 영상Dark footage 0 ~ μ- σ μ- σ~ μ+ σ μ+ σ~ M0 to μ- σ μ- σ to μ + σ μ + σ to M ㉧ - ④ ㉧ + ② ㉧ + ③㉧-④ ㉧ + ② ㉧ + ③ 0.9375 1.2500 1.12500.9375 1.2500 1.1250 중간 어두운 영상Medium dark video 0 ~ μ- σ μ- σ~ μ+ σ μ+ σ~ M0 to μ- σ μ- σ to μ + σ μ + σ to M ㉧ - ④ ㉧ + ③ ㉧ + ④㉧-④ ㉧ + ③ ㉧ + ④ 0.9375 1.1250 1.06250.9375 1.1250 1.0625 중간 밝은 영상Medium bright video 0 ~ μ- σ μ- σ~ μ+ σ μ+ σ~ M0 to μ- σ μ- σ to μ + σ μ + σ to M ㉧ - ④ ㉧ + ④ ㉧㉧-④ ㉧ + ④ ㉧ 0.9375 1.0625 1.00000.9375 1.0625 1.0000 밝은 영상Bright picture 0 ~ μ- σ μ- σ~ μ+ σ μ+ σ~ M0 to μ- σ μ- σ to μ + σ μ + σ to M ㉧ - ② ㉧ - ② ㉧㉧-② ㉧-② ㉧ 0.8750 0.8750 1.00000.8750 0.8750 1.0000

상기 표1에서, ⓞ는 원래 데이터를 의미하고, ⓧ는 오른쪽으로 x-비트 만큼 시프트하는 레지스터를 의미한다.In Table 1, ⓞ means original data, and ⓧ means a register shifted by x-bit to the right.

도 12에 도시된 가중치 적용부(230)는 4-비트 오른쪽 시프트 레지스터(510), 3-비트 오른쪽 시프트 레지스터(520), 2-비트 오른쪽 시프트 레지스터(530), 4-비트 오른쪽 시프트 레지스터(510)의 출력에 연결된 제 1 가산기(540) 및 제 1 감산기(550), 3-비트 오른쪽 시프트 레지스터(520)의 출력에 연결된 제 2 가산기(560) 및 제 2 감산기(570), 제 2-비트 오른쪽 시프트 레지스터(530)의 출력에 연결된 제 3 가산기(580) 및 영상 밝기 결정부(228), 제 1 가산기 내지 제 3 가산기(540 내지 580)과 제 1 감산기 내지 제 2 감산기(550 및 570)의 출력에 연결되어 영상 밝기 결정부(228)의 선택 신호(SEL)에 따라 어느 하나의 가중화된 영상 신호를 출력하는 멀티플렉서(590)를 포함한다. 가중치 적용부(230)에서 4-비트 오른쪽 시프트 레지스터(510), 3-비트 오른쪽 시프트 레지스터(520) 및 2-비트 오른쪽 시프트 레지스터(530)는 영상 밝기 결정부(228)로부터 제공되는 영상 데이터를 각기 오른쪽으로 4-비트, 3비트 및 2-비트 만큼 오른쪽 쉬프트함으로써, 각기 영상 데이터에 대하여 0.0625, 0.125 및 0.25 배 가중한 결과를 출력한다. 제 1 가산기(540)는 영상 데이터와 4-비트 오른쪽 시프트 레지스터(510)의 출력을 가산하여 영상 데이터를 1.0625 배 가중한 결과를 출력하고, 제 1 감산기(550)는 영상 데이터와 4-비트 오른쪽 시프트 레지스터(510)의 출력을 감산하여 영상 데이터를 0.9375 배 가중한 결과를 출력하고, 제 2 가산기(560)는 영상 데이터와 3-비트 오른쪽 시프트 레지스터(520)의 출력을 가산하여 영상 데이터를 1.125 배 가중한 결과를 출력하고, 제 2 감산기(570)는 영상 데이터와 3-비트 오른쪽 시프트 레지스터(530)의 출력을 감산하여 영상 데이터를 0.875 배 가중한 결과를 출력하고, 제 3 가산기(580)는 영상 데이터와 2-비트 오른쪽 시프트 레지스터(530)의 출력을 가산하여 영상 데이터를 1.25배 가중한 결과를 출력한다. 멀티플렉서(590)는 영상 밝기 결정부(228)에서 출력되는 선택 신호(SEL)를 입력받아 가중화된 영상 신호를 선택한다. 가중치 적용부(230)에서 가중화된 현재 프레임 영상 데이터와 이전 프레임 영상 데이터는 각기 라인(232, 234)을 통하여 모션 블러링 보상부(240)의 라인 메모리(242)로 제공된다.The weighting unit 230 shown in FIG. 12 includes a 4-bit right shift register 510, a 3-bit right shift register 520, a 2-bit right shift register 530, and a 4-bit right shift register 510. The first adder 540 and the first subtractor 550 connected to the output of the second adder 560 and the second subtractor 570 and the second bit connected to the output of the 3-bit right shift register 520. A third adder 580 and an image brightness determiner 228, first to third adders 540 to 580, and first to second subtractors 550 and 570 connected to the output of the right shift register 530; The multiplexer 590 is connected to an output of the output unit and outputs any one weighted image signal according to the selection signal SEL of the image brightness determiner 228. In the weighting unit 230, the 4-bit right shift register 510, the 3-bit right shift register 520, and the 2-bit right shift register 530 store the image data provided from the image brightness determiner 228. By right shifting by 4-bits, 3-bits and 2-bits to the right respectively, 0.0625, 0.125 and 0.25 times weighted results are output for the image data, respectively. The first adder 540 adds the image data and the output of the 4-bit right shift register 510 to output the result of weighting the image data by 1.0625 times, and the first subtractor 550 outputs the image data and the 4-bit right side. Subtract the output of the shift register 510 to output the result of weighting the image data 0.9375 times, and the second adder 560 adds the image data and the output of the 3-bit right shift register 520 to add the image data to 1.125. The result of doubled weighting is output, and the second subtractor 570 subtracts the output of the image data and the 3-bit right shift register 530 to output the result of 0.875 times the image data, and the third adder 580 Adds the image data and the output of the 2-bit right shift register 530 and outputs the result of weighting the image data by 1.25 times. The multiplexer 590 receives a selection signal SEL output from the image brightness determiner 228 and selects a weighted image signal. The current frame image data and the previous frame image data weighted by the weight applying unit 230 are provided to the line memory 242 of the motion blur compensator 240 through the lines 232 and 234, respectively.

도 13은 모션 블러링 보상부(240)의 동작을 설명하는 흐름도를 도시한다. 모션 블러링 보상부(240)는 라인(232 및 234)를 통하여 입력되는 이전 입력 영상과 현재 입력 영상과의 픽셀 차이값(PD)을 계산하고(S610), 픽셀 차이값(PD)에 대한 평균값(MV)을 계산하고(S620), 계산된 평균값(MV)을 기설정된 임계치 범위, 즉, 제 1 및 제 2 임계치(CV1 및 CV2)와 비교(S630, S640)하여 픽셀차 영상에 대한 움직임 정도를 정지 영상, 반움직임 영상, 움직임 영상으로 판별하고(S650, S660, S670), 판별된 움직임 정도에 따라 룩업테이블(248)에 저장된 오버 드라이브를 적용(S680)하는 동작으로 이루어진다. 본 발명에 따르면, 평균값과 비교되는 임계치 'CV1'은 10이고, 임계치 'CV2'는 128로 설정된다. 보다 상세히 설명하면, 픽셀차 영상이 제1 임계치보다 클때는 정지 영상으로, 픽셀차 영상이 제1 임계치보다 작지만 제2 임계치보다 클때는 중간 움직임 영상으로 그리고 픽셀차 영상이 제1 임계치보다 작고 제2 임계치보다 크지않을 때는 움직임 영상으로 구분된다.13 is a flowchart illustrating an operation of the motion blur compensator 240. The motion blur compensator 240 calculates a pixel difference value PD between the previous input image and the current input image input through the lines 232 and 234 (S610), and averages the pixel difference value PD. (MV) is calculated (S620), and the calculated average value (MV) is compared with a predetermined threshold range, that is, the first and second threshold values CV1 and CV2 (S630 and S640), and thus the degree of movement of the pixel difference image. It is determined as a still image, a half-motion image, a motion image (S650, S660, S670), and applying the overdrive stored in the lookup table 248 according to the determined degree of movement (S680). According to the present invention, the threshold 'CV1' which is compared with the average value is 10, and the threshold 'CV2' is set to 128. More specifically, when the pixel difference image is larger than the first threshold, the image is a still image, when the pixel difference image is smaller than the first threshold, but larger than the second threshold, the intermediate motion image, and the pixel difference image is smaller than the first threshold, and the second threshold is smaller. If it is not larger than the threshold, it is classified as a motion image.

모션 블러링 보상부(240)에서, 라인 메모리(242)는 FIFO(First Input First Output) 메모리로 구현되며, 콘트라스트 조정에 의한 가중치가 적용된 현재 및 이전 영상 데이터를 일시 저장한다. 픽셀차 계산부(244)는 라인 메모리(242)로부터 제공되는 가중치가 적용된 현재 및 이전 프레임 영상 블록 내 픽셀에 대하여 3 ×3 윈도우를 적용하여 개개의 3 ×3 픽셀 블록을 추출하고, 각 3 ×3 픽셀 블록의 중심 픽셀을 제외한 나머지 8 개의 현재 및 이전 픽셀들간의 휘도 차이값을 계산한다. 픽셀차 계산부(244)에서 계산된 현재 및 이전 픽셀 블록 내 픽셀들간의 휘도 차이값을 갖는 픽셀 차이값 영상은 평균/비교부(246)로 제공된다. 평균/비교부(246)는 픽셀 차이값 영상에서 움직이는 물체와 배경을 분리하여 움직임 물체를 검출함으로써 픽셀 차이값 영상의 움직임 정도를 판별하게 된다. 즉, 평균/비교부(246)는 픽셀차 계산부(244)에서 계산된 픽셀 차이값의 평균을 계산하고 계산된 평균값의 범위에 따라 픽셀차 영상의 움직임 정도를 판별한다.In the motion blur compensator 240, the line memory 242 is implemented as a first input first output (FIFO) memory, and temporarily stores current and previous image data to which the weight by contrast adjustment is applied. The pixel difference calculator 244 extracts individual 3x3 pixel blocks by applying 3x3 windows to pixels in the current and previous frame image blocks to which the weights provided from the line memory 242 are applied. The luminance difference value between the eight current and previous pixels except the center pixel of the three pixel block is calculated. The pixel difference value image having the luminance difference value between the pixels in the current and previous pixel blocks calculated by the pixel difference calculator 244 is provided to the average / comparator 246. The average / comparison unit 246 determines a movement degree of the pixel difference image by detecting a moving object by separating the moving object and the background from the pixel difference image. That is, the average / comparison unit 246 calculates an average of pixel difference values calculated by the pixel difference calculator 244 and determines the degree of motion of the pixel difference image based on the calculated range of average values.

도 14에는 전술한 픽셀차 계산부(244)와 평균/비교부(246)의 동작을 설명하 는 다이어그램이 예시된다. 도 14에 예시된 예시된 바와 같이, 현재 픽셀 블록(N^th프레임)과 이전 픽셀 블록(N-1^th프레임)의 각 픽셀들(a1, a2, . . ., a9; b1, b2, . . ., b9)의 차이값이 픽셀차 계산부(244)에 의해 구해지고, 그 차이값을 갖는 픽셀(c1, c2, . . ., c9)의 평균이 기설정된 임계치의 범위에 따라 움직임 값으로 구해짐을 알 수 있다. 이때, 평균/비교부(246)에 의해 구해지는 움직임 값에 따라 픽셀차이값 영상은 정지 영상, 중간 움직임 영상 및 움직임 영상으로 구분된다.FIG. 14 is a diagram for explaining the operation of the pixel difference calculator 244 and the average / comparator 246 described above. As illustrated in FIG. 14, the pixels a1, a2,... A9; b1, b2,... Of the current pixel block (N ^th frame) and the previous pixel block (N-1 ^th frame). , b9) is obtained by the pixel difference calculation unit 244, and the average of the pixels c1, c2,..., c9 having the difference value is determined as a motion value according to a preset threshold range. It can be found. In this case, the pixel difference value image is divided into a still image, an intermediate motion image, and a motion image according to the motion value obtained by the average / comparator 246.

룩업테이블(248)에는 오버 드라이브가 적용된 픽셀값이 저장되어 있으며, 평균/비교부(246)에 의해 구분된 움직임 정도에 따라 픽셀차 영상에 대하여 오버 드라이브가 적용된 픽셀값을 맵핑시키는 기능을 수행한다. 예를 들면, 픽셀차 영상이 정지 영상으로 구분된 경우에는 룩업테이블(248)에서 오버 드라이브 픽셀값이 맵핑되지 않고, 픽셀차 영상이 중간 움직임 영상으로 구분된 경우에는 룩업테이블(248)에서 중간 정도의 오버 드라이브 픽셀이 맵핑되며, 픽셀차 영상이 움직임 영상으로 구분된 경우에는 룩업테이블(248)에서 최대의 오버 드라이브 픽셀이 맵핑됨으로써 픽셀차 영상에 대한 모션 블러링을 보상하게 된다. 모션 블러링 보상부(240)에 의해 모션 블러링 보상된 영상은 LCD 모듈(130)로 제공되어 LCD 패널(160)에 디스플레이 된다.The lookup table 248 stores pixel values to which the overdrive is applied, and performs a function of mapping the pixel values to which the overdrive is applied to the pixel difference image according to the degree of movement divided by the average / comparator 246. . For example, when the pixel difference image is divided into still images, the overdrive pixel values are not mapped in the lookup table 248, and when the pixel difference image is divided into intermediate motion images, the lookup table 248 has a medium degree. When the overdrive pixels of are mapped and the pixel-difference image is divided into the motion images, the maximum overdrive pixels are mapped in the lookup table 248 to compensate for the motion blur of the pixel-difference image. The motion blur compensated image by the motion blur compensator 240 is provided to the LCD module 130 and displayed on the LCD panel 160.

타이밍 제어부(270)은 스테이트 머신으로 구현되며, 콘트라스트 조정부(220)의 타이밍을 제어하는 신호를 발생한다. 도 15에는 타이밍 제어부(270)에 의해 생성된 입력 영상 데이터의 타이밍 스테이트가 도시된다.The timing controller 270 is implemented as a state machine and generates a signal for controlling the timing of the contrast adjuster 220. 15 illustrates a timing state of input image data generated by the timing controller 270.

도 15에서, 영상 데이터의 시작을 알리는 VSYNC 신호가 상승 에지(rising edge)일 경우 스테이트(STATE)는 IDLE에서 RDY로 천이되며, 실제 영상 데이터가 존재하기까지의 블랭크 구간 동안 그 RDY 상태를 유지한다.In FIG. 15, when the VSYNC signal indicating the start of image data is a rising edge, the state transitions from IDLE to RDY and maintains the RDY state for a blank period until actual image data exists. .

실제 영상 데이터가 존재함을 알리는 DE(Data Enable) 신호가 상승 에지일 경우 스테이트는 RDY에서 SMP로 천이되며, SMP 동안 샘플 영상 취득부(222)에서 입력 영상 데이터에 대한 샘플 데이터가 취득되어 평균 계산부(224) 및 분산 계산부(226)에 전달된다.If the DE (Data Enable) signal indicating that the actual image data exists is a rising edge, the state transitions from RDY to SMP. During the SMP, the sample data of the input image data is acquired by the sample image acquisition unit 222 and the average is calculated. It is transmitted to the unit 224 and the variance calculator 226.

CNT1 스테이트에서는 수학식 4의 PD1 값만큼 그 다음 샘플 데이터가 입력되기까지 그 스테이트를 유지한다.In the CNT1 state, the state is maintained until the next sample data is input by the PD1 value of Equation 4.

SMP에서 CNT1으로의 천이, CNT1에서 SMP으로의 천이가 영상의 한 라인 데이터에 대해서 계속 반복된다.The transition from SMP to CNT1 and the transition from CNT1 to SMP are repeated for one line of data in the image.

CNT2 스테이트에서는 수학식 4의 PD2 만큼 그 다음 샘플 데이터 라인이 입력되기까지 그 스테이트를 유지한다.In the CNT2 state, the state is maintained until the next sample data line is input as much as PD2 of Equation 4.

전술한 SMP에서 CNT1으로의 천이 및 CNT2로의 천이가 영상 데이터가 모두 입력 될 때까지 반복된다.The above-described transition from SMP to CNT1 and transition to CNT2 are repeated until both image data is input.

AVG 스테이트에서는 평균 계산부(224)에서 출력되는 샘플 영상 데이터에 대한 히스토그램의 평균을 저장한다.In the AVG state, the average of the histogram with respect to the sample image data output from the average calculator 224 is stored.

VAR 스테이트에서는 분산 계산부(226)에서 출력되는 샘플 영상 데이터에 대한 히스토그램의 부분 분산과 AVG 스테이트에서 저장한 평균을 이용하여 최종 분산값이 계산된다.In the VAR state, the final variance value is calculated using the partial variance of the histogram for the sample image data output from the variance calculator 226 and the average stored in the AVG state.

영상 밝기 결정부(228)에서 분산에 따른 가중치가 결정된 다음, 다음 영상데이터가 입력될 때까지 IDLE 스테이트가 유지된다.In the image brightness determiner 228, the weight according to the dispersion is determined, and then the IDLE state is maintained until the next image data is input.

전술한 동작은 무한히 반복되며, 도 16에는 타이밍 제어부(270)의 스테이트 천이도가 도시된다.The above operation is repeated indefinitely, and FIG. 16 shows a state transition diagram of the timing controller 270.

백라이트 제어부(280)는 화면 분포정보를 이용하여 영상의 밝고 어두운 상태에 따라 적응적으로 백라이트 다이밍(backlight dimming)을 조정함으로써 콘트라스트를 극대화하는 기능을 수행한다. 백라이트 제어부(280)는 평균 계산부(224)에서 계산된 평균 화소 분포값을 이용하여 입력 영상의 밝고 어두운 정도에 따라 백라이트의 다이밍 단자의 전압을 조정한다.The backlight controller 280 uses the screen distribution information to adaptively adjust backlight dimming according to the bright and dark states of the image to maximize contrast. The backlight controller 280 adjusts the voltage of the dimming terminal of the backlight according to the degree of light and dark of the input image by using the average pixel distribution value calculated by the average calculator 224.

예를 들면, 도 17a와 같이 어두운 영상에서는 서브마린 현상을 제거하기 위하여 백라이트의 밝기를 줄이며, 도 17b와 같이 밝은 영상에서는 밝은 영상을 강조하기 위하여 백라이트의 밝기를 최대로 조정한다.For example, in the dark image as shown in FIG. 17A, the brightness of the backlight is reduced to remove the submarine phenomenon. In the bright image as shown in FIG. 17B, the brightness of the backlight is adjusted to the maximum to emphasize the bright image.

그러므로, 전술한 본 발명에 따르면, 고해상도 FPD의 디지털 영상에 대한 콘트라스트 조정을 통하여 효과적인 화질 향상이 가능하고, 콘트라스트 조정 범위를 영상에 대한 히스토그램의 분산으로 판단하기 때문에 영상의 히스토그램 분포 특성에 맞는 가변적인 조정이 가능하며, 동영상일 경우 불규칙한 콘트라스트 조정에 따른 화면 깜박임을 방지할 수 있다는 장점이 있다.Therefore, according to the present invention described above, it is possible to effectively improve the image quality by adjusting the contrast of the digital image of the high resolution FPD, and since the contrast adjustment range is determined as the distribution of the histogram for the image, it is variable to match the histogram distribution characteristic of the image. It is possible to adjust, and in the case of a video, there is an advantage that can prevent the screen flicker due to irregular contrast adjustment.

또한, 영상에 대한 히스토그램의 평균에 따라 밝은 영상 또는 어두운 영상으로 구분하여 스트레칭 방향을 결정함으로써, 화면의 밝은 영역과 어두운 영역이 포 화되는 현상을 방지할 수 있다.In addition, by determining the stretching direction by dividing the image into a bright image or a dark image according to the average of the histogram of the image, it is possible to prevent the bright and dark areas of the screen from being saturated.

또한, 부가적인 프레임 메모리가 필요 없으며, 평균 및 분산을 계산할 때 필요한 복잡한 누산 계산과 가중치 적용 시 필요한 소수점 연산을 단순한 비트 쉬프트로 대체하여 하드웨어 구조가 간단하며, 실시간 처리가 가능하다.In addition, no additional frame memory is required, and the hardware structure is simple and real-time processing is possible by replacing the complex accumulation calculation required for calculating the average and the variance and the decimal point operation required for applying the weight with a simple bit shift.

또한, 영상의 콘트라스트 조정을 자동 및 수동 모드로 수행할 수 있으며, 수동 모드 시 사용자를 위한 단계별 조정이 가능하다는 장점이 있다.In addition, the contrast adjustment of the image can be performed in the automatic and manual mode, there is an advantage that can be adjusted step by step for the user in the manual mode.

Claims

In the image quality adjusting device for flat panel displays:

A contrast adjusting unit configured to adjust the contrast of the current image and the previous image by applying a weight determined based on the variance of the input image input to the flat panel display to the current input image and the previous input image; And

And a motion blur compensator for compensating for motion blurring on the pixel difference image between the current image and the previous image to which the weight is applied by the contrast adjuster.

The method of claim 1,

The contrast adjustment unit,

A sample image acquisition unit obtaining a sample image from the input image;

An average calculation unit for calculating an average [mu] for the sample image acquired by the sample image acquisition unit;

A variance calculator for calculating a variance σ ² for the sample image by using an average of the sample image calculated by the average calculator;

An image brightness determiner configured to determine the brightness of the input image using the mean μ and the variance σ ² ; And

And a weight applying unit configured to adjust the contrast between the current input image and the previous input image by applying the weight to the current input image and the previous input image according to the brightness of the image determined by the image brightness determiner. A picture quality adjusting device for a flat panel display.

The method of claim 2,

The size of the sample image sampled by the sample image acquisition unit is

Determined by an equation such as

In the above equation, ROW and PD1 respectively represent the number of horizontal pixels of the input image and the sample image, and COL and PD2 represent the number of vertical pixels of the input image and the sample image, respectively. Adjustment device.

The method of claim 2,

The image brightness determining unit determines the brightness of the image as a dark image, a medium dark image, a medium bright image, and a bright image by using an average (μ) and a standard deviation (σ) of the image. Adjustment device.

The method of claim 4, wherein

The image brightness determining unit is a dark image when μ−σ and μ + σ are smaller than 0.15M and 0.85M (where M is a gray level of the image) on the histogram distribution of the image, and μ−σ is dark. Medium images that are greater than 0.15 M but μ + σ is less than 0.85 M, medium images are dark when μ − σ is less than 0.15 M, but μ + σ is less than 0.85 M, and μ σ and A device for adjusting the image quality of a flat panel display, characterized in that when the μ + σ is greater than 0.15M and 0.85M, respectively, a bright image is determined.

The method of claim 5,

The weight applied by the weight determiner is varied according to a histogram distribution of the input image, and an image section of the histogram distribution to which the weight is applied is changed according to a standard deviation and an average of the histogram distribution of the image. Device for adjusting the quality of a flat panel display.

The method of claim 6,

And the weight can be arbitrarily changed according to a user's input.

The method of claim 2,

And the input image is a luminance image.

The method of claim 2,

And the flat panel display is a liquid crystal display (LCD), a plasma display (PDP) or an organic electroluminescent (EL) display.

The method of claim 2,

The motion blur compensator,

A frame memory configured to temporarily store the input image to provide the previous image;

Extract an N × N (N is positive integer) pixel block image from the current input image and the previous image provided through the frame memory, and calculate a pixel difference value of each extracted N × N pixel block image. A pixel difference calculator;

An average / comparison unit that calculates an average of the pixel difference values and compares the calculated average value with a preset threshold to determine a degree of movement of the pixel difference image; And

And a lookup table storing pixel values to which the overdrive has been applied and mapping the pixel values to which the overdrive is applied to the pixel difference image according to the degree of movement.

The method of claim 10,

The pixel difference image is classified into a still image, an intermediate motion image, and a motion image according to the degree of motion obtained by the average / comparator.

An overdrive applied pixel value is not mapped to the still image, a pixel to which an intermediate overdrive is applied is mapped to the intermediate motion image, and a maximum overdrive applied pixel is mapped to the motion image. Device for adjusting the quality of the device.

To adjust the quality of a flat panel display:

Acquiring a sample image from a current input image input to the flat panel display;

Calculating a luminance mean (μ) and a variance (σ ² ) of the sample image;

Determining brightness of the current input image using the calculated luminance average μ and variance σ ² ; And

And adjusting the contrast of the current input image by applying a weight determined according to the brightness of the current input image to the current input image.

The method of claim 12,

The determining of the brightness of the input image may be performed by darkening the input image in consideration of a distribution occupied by μ−σ (where σ is a standard deviation) and μ + σ around the mean (μ) on the histogram distribution of the image. Determined by image, medium dark image, medium bright image and bright image,

The weight is applied differently for each gray scale (M) section of the histogram distribution, and the gray scale (M) section of the histogram distribution to which the weight is applied varies according to the mean and standard deviation (σ) for the histogram distribution. To adjust the quality of a flat panel display.

The method of claim 12,

The method,

Temporarily storing the current input image to generate a previous input image having a temporal frame difference from the current input image;

Generating the previous input image to which the weight is applied together with the current input image to which the weight is applied by applying the weight to the previous input image;

N × N (N is a positive integer) pixel image block is extracted with respect to the weighted current input image and the weighted previous input image, and a difference value of pixels in each of the extracted N × N pixel image blocks. Calculating;

Calculating a mean of the pixel difference values and comparing the calculated mean value with a preset threshold range to determine a degree of movement of the pixel difference image block; And

Mapping a pixel value to which an overdrive is applied to each pixel in the pixel difference image block according to the determined degree of motion; and removing a residual image of motion on the current input image by further including: How to adjust the image quality.

The method of claim 14,

In the determining of the degree of motion of the pixel difference image block, the pixel difference image block is a still image when the pixel difference image block is larger than the first threshold. An intermediate motion image is obtained when the pixel difference image block is smaller than the first threshold but larger than the second threshold. In addition, when the pixel difference image block is smaller than the first threshold and not larger than the second threshold, an overdrive applied pixel is not mapped to the still image, and an intermediate overdrive is intermediate to the intermediate motion image. Applied pixels are mapped, and a maximum overdrive applied pixel is mapped to the moving image.

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