이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다. 또한, 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 도면부호(또는, 참조부호)로 표기된 부분은 동일한 요소를 나타낸다.
실시예
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 샤프니스 보정장치를 설명하기 위해 도시한 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 샤프니스 보정장치는 휘도신호와 색상신호로 분리된 이미지 데이터를 입력받아 상호 인접한 복수의 셀들의 휘도신호와 색상신호를 이용하여 에지(edge)의 상태를 분석하는 에지 분석부(120)와, 에지의 상태에 따라 설정된 샤르펜 마스크(sharpen mask)와 셀들의 휘도신호를 마스크 연산(mask operation)하여 샤프니스 보정량을 산출하고, 산출된 샤프니스 보정량과 셀들의 휘도신호를 합산하여 셀들의 휘도신호의 샤프니스를 보정하여 출력하는 샤프니스 보정부(130)를 구비한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 샤프니스 보정장치는 RGB 이미지 데이터(RGB_in)를 입력받고, RGB 이미지 데이터(RGB_in)를 휘도신호와 색상신호로 분리된 이미지 데이터로 변환하는 제1 색 공간 변환부(110)와, 샤프니스 보정부(130)를 통해 샤프니스 보정된 휘도신호와 제1 색 공간 변환부(110)로부터 출력된 색상신호를 RGB 이미지 데이터(RGB_out)로 변환하여 출력하는 제2 색 공간 변환부(140)를 더 구비한다.
휘도신호와 색상신호로 분리된 이미지 데이터는 YCbCr, HSV 또는 HSI 이미지 데이터 중 어느 하나일 수 있다. 예컨대, YCbCr 이미지 데이터에 있어서, 휘도신호는 Y 신호가 되고, 색상신호는 C 신호(Chrominance signal)가 된다. 휘도신호는 칼라 텔레비전이나 비디오 시스템에서 화상의 명암을 나타내는 전기신호를 의미하며, 칼러 텔레비전이나 비디오 시스템에서는 전송 신호의 주파수 대역폭을 절감하기 위해 휘도신호에 색 정보를 나타내는 신호를 중첩하여 전송한다. 이때, 밝기 정보를 나타내는 신호를 Y 신호라고 하고, 색 정보를 나타내는 신호성분을 C 신호라고 한다.
이하에서는 설명의 편의를 위해 YCbCr 이미지 데이터를 일례로 들어 설명하기로 한다.
에지 분석부(120)는 어느 한 셀과, 그 셀의 좌우방향(X축 방향)으로 인접하게 배치된 적어도 1개의 셀의 휘도신호(Y) 레벨의 차를 이용하여 1차 미분값과 2차 미분값을 산출하고, 산출된 1차 미분값과 2차 미분값을 이용하여 에지의 상태가 수직라인(vertical line)인지를 판별한다. 또한, 어느 한 셀과, 그 셀에 상하방향(Y축 방향)으로 인접하게 배치된 적어도 1개의 셀의 휘도신호(Y) 레벨의 차를 이용하여 1차 미분값과 2차 미분값을 산출하고, 산출된 1차 미분값과 2차 미분값을 이용하여 에지의 상태가 수평라인(horizontal line)인지를 판별한다. 또한 어느 한 셀에 대각선방향으로 인접하게 배치된 적어도 1개의 셀의 휘도신호(Y) 레벨의 차를 이용하여 1차 미분값을 산출하고, 산출된 1차 미분값을 이용하여 에지의 상태가 대각선라인(diagonal line)인지를 판별한다.
도 2 및 도 3을 결부시켜 에지 분석부(120)의 동작 특성에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
도 2는 한 프레임 이미지 데이터를 도시한 도면이고, 도 3은 도 2에 도시된 3×3 영역을 도시한 도면이다. 도 2에서, X_size는 한 프레임 내에서 X축방향으로 배치된 셀의 개수로서, 해상도에 따라 결정된다. 예컨대, 해상도가 240×120인 경우, X_size는 240이 된다. 도 3에서, 3×3 영역은 이미지 처리를 위한 특정 영역으로서, 제한을 두지 않는다. 예컨대 5×5 영역 또는 7×7 영역으로 이미지 처리할 수도 있다. 다만, 영역이 크면 클수록 하드웨어(hardware)의 크기가 증가하기 때문에 하드웨어 측면을 고려하면 가능한 작은 영역으로 이미지 처리를 수행하는 것이 바람직하다. 여기서는 일례로 3×3 영역으로 이미지 처리를 수행하는 방법에 대해 설명한다.
에지 분석부(120)는 입력되는 3×3 영역의 Y 신호를 입력받고, 3×3 영역 내에 존재하는 Y 신호를 이용하여 에지의 상태를 분석한다. 에지의 상태는 에지의 존재 유무와 에지의 형태를 포함한다. 예컨대, 에지의 형태는 크게 라인성 에지 또는 비라인성 에지로 분리된다. 라인성 에지는 수평라인, 수직라인, 대각선라인으로 다시 분리되며, 에지의 강도에 따라 얇은 라인(thin line)과 두꺼운 라인(thick line)으로 분리된다.
도 4는 에지의 형태를 보여주고 있다. 도 4에서 'W'는 밝은 영역이고, 'B'는 어두운 영역을 나타낸다. 도 4에서, (a), (b), (c), (d), (g)와 (h)는 라인성 에지에 해당하고, (e), (f)는 방향성이 없는 비라인성 에지에 해당한다. 라인성 에지에서 (a), (g)는 수평라인, (b), (h)는 수직라인, (c), (d)는 대각선라인에 해당한다. 또한, (a), (b), (c), (d)는 라인성 에지에서 얇은 라인에 해당하고, (g)와 (h)는 두꺼운 라인에 해당한다.
에지의 유무와 형태를 분석할 때에는 이미지의 1차 미분값과 2차 미분값을 이용한다.
3×3 영역에서 Y 신호를 이용한 1차와 2차 미분값은 하기의 수학식들로 구할 수 있다. 하기의 수학식들은 도 3에 도시된 3×3 영역에서 (x, y) 좌표를 기본으로 한다.
FDX = Y[((j)×x_size) + (i)] - Y[((j)×x_size) + (i-1)] : X축 1차 미분값
SDX = 2×Y[k] - Y[(j×x_size) + (i-1)] - Y[(j×x_size) + (i+1)] : X축 2차 미분값
FDY = Y[((j)×x_size) + (i)] - Y[((j-1)×x_size) + (i)] : Y축 1차 미분값
SDY = 2×Y[k] - Y[((j-1)×x_size) + (i)] - Y[((j+1)×x_size) + (i)] : Y축 2차 미분값
FDLR = Y[((j-1)×x_size) + (i-1)] - Y[((j+1)×x_size) + (i+1)] : 좌상우하 대각선 1차 미분값
FDRL = Y[((j-1)×x_size) + (i+1)] - Y[((j+1)×x_size) + (i-1)] : 우상좌하 대각선 1차 미분값
여기서, Y는 휘도신호이고, x_size는 입력되는 이미지의 X축 해상도, i, j는 중심좌표로서, i는 X축 좌표, j는 Y축 좌표, k는 [((j)×x_size) + (i)]를 나타낸다.
FDX = Y[((j)×x_size) + (i)] - Y[((j)×x_size) + (i+1)] : X축 1차 미분값
SDX = 2×Y[k] - Y[(j×x_size) + (i-1)] - Y[(j×x_size) + (i+1)] : X축 2차 미분값
FDY = Y[((j)×x_size) + (i)] - Y[((j+1)×x_size) + (i)] : Y축 1차 미분값
SDY = 2×Y[k] - Y[((j-1)×x_size) + (i)] - Y[((j+1)×x_size) + (i)] : Y축 2차 미분값
FDLR = Y[((j-1)×x_size) + (i-1)] - Y[((j+1)×x_size) + (i+1)] : 좌상우하 대각선 1차 미분값
FDRL = Y[((j-1)×x_size) + (i+1)] - Y[((j+1)×x_size) + (i-1)] : 우상좌하 대각선 1차 미분값
여기서, Y는 휘도신호이고, x_size는 입력되는 이미지의 X축 해상도, i, j는 중심좌표로서, i는 X축 좌표, j는 Y축 좌표, k는 [((j)×x_size) + (i)]를 나타낸다.
FDX = Y[((j)×x_size) + (i)] - Y[((j)×x_size) + (i-1) - Y[((j)×x_size) + (i+1)] : X축 1차 미분값
SDX = 2×Y[k] - Y[(j×x_size) + (i-1)] - Y[(j×x_size) + (i+1)] : X축 2차 미분값
FDY = Y[((j)×x_size) + (i)] - Y[((j-1)×x_size) + (i) - Y[((j+1)×x_size) + (i)] : Y축 1차 미분값
SDY = 2×Y[k] - Y[((j-1)×x_size) + (i)] - Y[((j+1)×x_size) + (i)] : Y축 2차 미분값
FDLR = Y[((j-1)×x_size) + (i-1)] - Y[((j+1)×x_size) + (i+1)] : 좌상우하 대각선 1차 미분값
FDRL = Y[((j-1)×x_size) + (i+1)] - Y[((j+1)×x_size) + (i-1)] : 우상좌하 대각선 1차 미분값
여기서, Y는 휘도신호이고, x_size는 입력되는 이미지의 X축 해상도, i, j는 중심좌표로서, i는 X축 좌표, j는 Y축 좌표, k는 [((j)×x_size) + (i)]를 나타낸다.
상기 [수학식 1], [수학식 2], [수학식 3]의 내용은 유사하다. 다만, X축, Y축 1차 미분값과 2차 미분값을 산출하는데 있어서 참조하는 셀을 달리하여 표현한 것이다.
일례로, [수학식 1]에서 X축 1차 미분값과 2차 미분값을 이용하여 수직라인 유무를 판별하고, Y축 1차 미분값과 2차 미분값을 이용하여 수평라인 유무를 판별한다. 마찬가지로, 좌상우하/우상좌하 대각선 1차 미분값을 이용하여 대각선라인 유무를 판별한다. 그리고, X축/Y축 1차/2차 미분값과 좌상우하/우상좌하 대각선 1차 미분값을 미리 설정된 복수 개의 문턱값(threshold value)과 비교하여 에지의 유무와 형태를 판별하고, 이를 이용하여 에지의 강도, 즉 두꺼운 라인 또는 얇은 라인을 판별한다.
하기 표 1은 [수학식 1]에서 1차/2차 미분값을 이용하여 에지의 상태를 분석한 결과를 나타낸다.
조건1 |
강한 경계(strong border) |
조건2 |
얇은 라인(thin line) |
조건3 |
극도로 안정화된 영역(extremely steady area), 스킨 톤(skin-tone) |
조건4 |
안정화 영역(stable area) |
조건5 |
두꺼운 라인(thick line), 그 외의 영역(the others) |
상기 표 1에서 나타낸 조건들은 예시로서, 조건들의 개수는 제한을 두지 않고 가감될 수 있다.
본 예시에서는 에지의 상태의 특성에 따른 이미지 구별을 총 5개로 분리하였다. 여기서, 조건1이 가장 높은 우선 순위를 갖고, 조건5가 가장 낮은 우선 순위를 갖는다. 즉, 조건1, 조건2, 조건3, 조건4, 조건5로 갈수록 우선 순위가 낮아지게 된다. 이러한 에지의 상태의 분석 결과에 따라서 샤프니스 보정방법이 달라지게 된다.
표 1에서, 조건들은 미리 설정된 복수 개의 문턱값을 이용하여 분리한다. 여기서, 문턱값은 서로 다른 레벨 값으로 설정되며, 조건들의 개수와 대응되도록 5개의 레벨 값으로 분리될 수 있다. 각 문턱값은 [수학식 1]에서 산출된 1차/2차 미분값과 비교되며, 그 비교 결과에 따라 에지의 유무와 형태에 대응하여 조건들이 매칭된다.
조건1은 에지의 상태가 강한 경계(강한 에지)로서 두꺼운 라인보다 높은 에지 성분값을 갖는다. 조건2는 얇은 라인 에지에 해당한다. 조건3은 극도로 안정화된 영역과 스킨 톤에 해당한다. 극도로 안정화된 영역은 경계가 없는 영역에 해당한다. 스킨 톤은 색상신호를 이용하여 분리하며, 그 기준은 제1 색 공간 변환부(110)에서 사용하고 있는 색 좌표계에 따라 다를 수 있다. 본 실시예에서 예시한 YCbCr인 경우에는 해당 셀의 휘도신호와 색상신호 Cb, Cr에 따라 결정된다. 예컨대, 90 < Cb < 135, 85 < Cr < 175를 만족하면 스킨 톤에 해당하는 것으로 본다. 조건4는 안정화된 영역에 해당한다. 안정화된 영역은 비라인성 에지로서, 여러 방향성 에지를 포함하나, 비교적 에지 성분값이 작은 안정화된 영역을 나타낸다. 조건5는 두꺼운 라인 에지 또는 비라인성 에지를 포함하나, 비교적 에지 성분값이 큰 영역을 나타낸다.
도 5 내지 도 7은 샤프니스 보정부(130)의 구성을 설명하기 위해 도시한 구성도들이다.
도 5를 참조하면, 샤프니스 보정부(130)는 에지 분석부(120)를 통해 분석된 에지의 상태에 따라 설정된 샤르펜 마스크를 선택하는 샤르펜 마스크 선택부(131)와, 선택된 샤르펜 마스크와 에지 분석부(120)로부터 입력되는 셀들의 휘도신호(Y_in)를 일대일 마스크 연산하여 셀들의 휘도신호(Y_in)에 대한 샤프니스 보정량을 산출하는 샤프니스 보정량 산출부(132)와, 샤프니스 보정량에 설정된 초기 가중치(pd_ratio)를 부가하는 초기 가중치 부가부(133)와, 초기 가중치(pd_ratio)가 부가된 샤프니스 보정량과 셀들의 휘도신호(Y_in)를 합산하여 출력하는 합산부(134)를 구비한다.
또한, 도 6에 도시된 바와 같이, 샤프니스 보정부(130)는 초기 가중치 부가부(133)와 합산부(134) 사이에 초기 가중치(pd_ratio)가 부가된 샤프니스 보정량을 샤프니스 기준값으로 설정하고, 샤프니스 기준값에 따라 샤프니스 기준값에 대해 설정된 사용자 가중치(ud_N_ratio, ud_P_ratio)를 부가하는 사용자 가중치 부가부(234)와, 샤프니스 기준값과 사용자 가중치(ud_N_ratio, ud_P_ratio)가 부가된 샤프니스 기준값 중 어느 하나를 선택하여 출력하는 선택부(235)를 더 구비할 수 있다.
또한, 도 7에 도시된 바와 같이, 샤프니스 보정부(130)는 초기 가중치 부가부(133)와 합산부(134) 사이에 초기 가중치(pd_ratio)가 부가된 샤프니스 보정량을 샤프니스 기준값으로 설정하고, 샤프니스 기준값에 설정된 네가티브 가중치(ud_N_ratio)를 부가하는 네가티브 가중치 부가부(334)와, 샤프니스 기준값과 네가티브 가중치(ud_N_ratio)가 부가된 샤프니스 기준값 중 어느 하나를 선택하여 출력하는 제1 선택부(335)와, 제1 선택부(335)에 의해 선택된 샤프니스 기준값에 포지티브 가중치(ud_P_ratio)를 부가하는 포지티브 가중치 부가부(336)와, 제1 선택부(335)에 의해 선택된 샤프니스 기준값과 포지티브 가중치(ud_P_ratio)가 부가된 샤프니스 기준값 중 어느 하나를 선택하여 출력하는 제2 선택부(337)를 더 구비할 수 있다.
도 5 내지 도 7에서, 샤르펜 마스크 선택부(131)는 에지의 상태를 미리 감안하여 설정된 샤르펜 마스크들 중 입력되는 에지의 상태에 따라 어느 하나를 선택한다.
샤르펜 마스크는 도 8에 도시된 바와 같이 특정 영역의 셀들과 일대일 대응되는 계수를 갖는 매트릭스로 이루어진다. 예컨대, 3×3 영역인 경우 3×3 매트릭스로 이루어진다. 매트릭스의 형태는 제한을 두지 않으며, 특정 영역의 크기에 따라 결정된다. 예컨대, 3×3 형태, 5×5 형태, 7×7 형태의 매트릭스가 사용 가능하다. 또한, 매트릭스를 구성하는 계수는 가감이 가능하며, 이들의 총합은 '0'이 된다.
샤프니스 보정량 산출부(132)는 입력되는 셀들의 휘도신호(Y_in)와 선택된 샤르펜 마스크를 일대일 마스크 연산하여 샤프니스 보정량을 산출한다. 도 9는 마스크 연산의 예시를 보여주고 있다. 도 9에 도시된 바와 같이, Y5에 대한 마스크 연산이 이루어진다고 가정하면, Y5에 대한 샤프니스 보정량(newY5)은 하기 수학식 4와 같다.
newY5 = m1Y1 + m2Y2 + m3Y3 + ... + m9Y9
여기서, Y1~Y9는 각 셀들의 휘도신호(Y_in)의 레벨값이고, m1~m9는 샤르펜 마스크의 매트릭스 계수이다.
샤프니스 보정량 산출부(132)를 통해 산출된 샤프니스 보정량만으로는 샤프니스 보정이 안정적으로 이루어지지 않아 이미지에 따라 원치않는 결과를 초래할 수 있다. 이에 따라, 샤프니스 보정량에 초기 가중치(pd_ratio)를 부가하는 것이 바람직하며, 초기 가중치(pd_ratio)를 부가하여 이미지에 포함된 경계면을 강하게 표현한다.
초기 가중치 부가부(133)는 샤프니스 보정량에 초기 가중치(pd_ratio)를 승산시켜 샤프니스 기준값을 산출한다. 여기서, 샤프니스 기준값은 포지티브 값이거나 네가티브 값일 수 있다. 이때, 초기 가중치(pd_ratio)는 0~1 사이의 값을 갖는다.
예를 들어, 도 11의 (a)에 도시된 바와 같이, 상하부에 각각 경계면(점선 원형 참조)이 존재하는 이미지에 대해 초기 가중치(pd_ratio)를 부가하면, (b)에 도시된 바와 같이, 이미지의 경계면이 A_pos, B_pos, A_neg, B_neg와 같이 확장되 게 된다. 여기서, A_pog, B_pog는 포지티브 값에 해당하고, A_neg, B_neg는 네가티브 값에 해당한다. 즉, 포지티브 값인 경우 포지티브 개선(positive enhancement)에 해당하고, 네가티브 값인 경우 네가티브 개선(negative enhancement)에 해당한다.
도 6에서, 사용자 가중치 부가부(234)는 샤프니스 기준값에 따라 선택적으로 사용자 가중치(ud_N_ratio, ud_P_ratio)를 부가한다. 사용자 가중치(un_N_ratio, ud_P_ratio)는 가중치 레벨을 달리하여 여러 단계로 나눌 수가 있다. 또한, 과도한 개선(enhancement)을 방지하기 위해 샤프니스 기준값의 범위를 참조하여 사용자 가중치(un_N_ratio, ud_P_ratio)를 승산한다. 사용자 가중치 부가부(234)는 네가티브 가중치 부가부(234-1)와 포지티브 가중치 부가부(234-2)를 구비한다. 네가티브 가중치 부가부(234-1)는 샤프니스 기준값에 네가티브 가중치(un_N_ratio)를 부가한다. 포지티브 가중치 부가부(234-2)는 포지티브 가중치(ud_P_ratio)를 부가한다. 이때, 포지티브 가중치(ud_P_ratio)와 네가티브 가중치(un_N_ratio)는 0~1 사이의 값을 갖는다.
도 11의 (b)에서, 샤프니스 기준값이 'B_neg'에 해당하는 경우, 네가티브 가중치(un_N_ratio)를 부가하여 'A_neg'로 개선시키고, 샤프니스 기준값이 'B_pos'에 해당하는 경우, 포지티브 가중치(un_P_ratio)를 부가하여 'A_pos'로 개선시킬 수 있다.
예를 들어, 네가티브 개선 조건은 [절대값(절대값(샤프니스 기준값) - Y_in) < Thd]이면, 0~1 사이값을 갖는 네가티브 가중치(un_N_ratio)를 적용하고, 그 외에 는 '1'을 적용한다. 포지티브 개선 조건은 [(샤프니스 기준값) > Thb]이면, 0~1 사이값을 갖는 포지티브 가중치(un_P_ratio)를 적용하고, 그 외에는 '1'을 적용한다. 여기서, Thd는 블랙 영역(어두운 영역(dark area))의 문턱값, Thb는 화이트 영역(밝은 영역(bright area))의 문턱값을 의미한다. 예컨대, Thd는 50이고, Thb는 40일 수 있다.
도 6에서, 선택부(235)는 샤프니스 기준값에 따라 사용자 가중치가 부가된 샤프니스 기준값과 사용자 가중치가 부가되지 않은 샤프니스 기준값(또는, 사용자 가중치 '1'이 부가된 샤프니스 기준값) 중 어느 하나를 선택한다. 선택부(235)는 휘도신호(Y_in)와 샤프니스 기준값을 비교하여 입력되는 샤프니스 기준값 중 어느 하나를 선택한다.
도 7에서, 네가티브 가중치 부가부(334)는 초기 가중치 부가부(133)를 통해 출력되는 샤프니스 보정량에 네가티브 가중치(ud_N_ratio)를 부가한다. 제1 선택부(335)는 네가티브 개선신호(N_enhc)에 응답하여 네가티브 가중치(ud_N_ratio)가 부가된 샤프니스 기준값과 네가티브 가중치(ud_N_ratio)가 부가되지 않은 샤프니스 기준값(또는, 네가티브 가중치 '1'이 부가된 샤프니스 기준값) 중 어느 하나를 선택하여 출력한다. 포지티브 가중치 부가부(336)는 제1 선택부(335)를 통해 출력되는 샤프니스 기준값에 포지티브 가중치(ud_P_ratio)를 부가한다. 제2 선택부(337)는 포지티브 개선신호(P_enhc)에 응답하여 포지티브 가중치(ud_P_ratio)가 부가된 샤프니스 기준값과 포지티브 가중치(ud_P_ratio)가 부가되지 않은 샤프니스 기준값(또는, 포지티브 가중치 '1'이 부가된 샤프니스 기준값) 중 어느 하나를 선택하 여 출력한다. 네가티브 개선신호(N_enhc)는 초기 가중치 부가부(133)로부터 출력되는 샤프니스 기준값과 휘도신호(Y_in)에 따라 결정되고, 포지티브 개선신호(P_enhc)는 제1 선택부(335)로부터 출력되는 샤프니스 기준값과 휘도신호(Y_in)에 따라 결정된다.
도 10은 에지의 상태 분석과 마스크 연산까지의 동작을 도시한 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 에지의 상태를 분석한다(S101). 에지의 상태 분석 후, 우선적으로 현재 셀의 에지의 상태가 표 1에서 조건1에 해당하는지를 판단한다(S102). 판단결과, 조건1에 해당하는 경우 입력되는 휘도신호(Y_in)를 바이패스(by pass)시킨다(S103). 조건2에 해당하는 경우 도 8에 도시된 'proc1'에 해당하는 샤르펜 마스크를 이용하여 마스크 연산을 수행한다(S104, S105). 조건3에 해당하는 경우 입력되는 휘도신호(Y_in)를 바이패스시킨다(S106, S107). 조건4에 해당하는 경우 도 8에 도시된 'proc1'에 해당하는 샤르펜 마스크를 이용하여 마스크 연산을 수행한다(S108, S109). 조건4에도 해당되지 않은 경우 조건5로 간주하여 도 8에 도시된 'proc2'에 해당하는 샤르펜 마스크를 이용하여 마스크 연산을 수행한다(S110).
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며, 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 특히, 보다 좋은 화질을 얻기 위해서는 도 1에 도시된 에지 분석부(120) 전에 노이즈 필터링(noise filtering) 기법을 이용할 수가 있고, 제2 색 공간 변환부(140) 전에 다양한 클립핑(clipping) 기법을 이용할 수도 있다. 또한, 본 발명은 TFT LCD 혹은 OLED 표시장치뿐만 아니라, 기타 다른 영상표시장치에도 적용 가능함을 알 수 있다. 이렇듯, 이 기술 분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술 사상의 범위 내에서 다양한 실시예들이 가능함을 이해할 수 있을 것이다.