KR101544069B1 - 발광다이오드표시장치 및 이의 구동방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 화소의 열화를 최소화할 수 있는 발광다이오드표시장치 및 이의 구동방법에 관한 것으로, 발광소자를 구비한 화소들 각각에 공급될 영상 데이터들을 출력하는 시스템; 상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 발광소자의 구동시간을 파악하고, 이 파악된 구동시간을 근거로 각 화소별 보상값을 생성하는 보상값생성부; 상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 영상의 복잡함 정도 및 각 화소별 영상의 움직임 정도 중 적어도 어느 하나를 파악하고, 이 파악된 결과를 근거로 상기 보상값생성부로부터의 보상값들을 보정하는 보상값보정부; 및, 상기 보상값보정부로부터의 보정된 보상값들을 근거로 상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 변조하는 영상변조부를 포함함을 특징으로 한다.

Description

발광다이오드표시장치 및 이의 구동방법{A LIGHT EMITTING DIODE DISPLAY AND METHOD FOR DRIVING THE SAME}
본 발명은 발광다이오표시장치에 관한 것으로, 특히 화소의 열화를 최소화할 수 있는 발광다이오드표시장치 및 이의 구동방법에 대한 것이다.
발광다이오드표시장치의 발광소자는 구동시간이 증가할수록 열화가 가속화되어 그 발광능력이 감소하게 된다. 종래에는 이러한 문제점을 해결하기 위해 발광소자에 인가된 영상 데이터들을 메모리에 매 프레임 기간마다 누적시키고, 이 누적된 영상 데이터의 크기를 근거로 이 발광소자의 구동시간을 환산하고, 이 구동시간에 근거하여 보상값을 생성한 후, 이 보상값을 영상 데이터에 더하여 결국 원 영상 데이터의 크기를 증가시킴으로써 발광소자의 저하된 발광능력을 보상하고 있다.
그러나, 그 보상값으로 인해 영상 데이터의 크기가 증가하게 되면, 그 영상 데이터의 크기 증가로 인해 발광소자의 열화속도가 가속화되는 문제점이 발생된다. 결국, 열화된 화소의 구동능력을 보상하기 위해 영상 데이터의 크기를 증가시키는 것은 그 열화된 화소의 열화 속도를 가속화시키는 악순환을 반복하게 만든다.
이로 인해, 종래의 발광다이오드표시장치는 구동 시간에 따라 화소의 열화가 가속화되는 문제점을 가질 수밖에 없었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 화소의 구동시간뿐만 아니라 그 화소로 공급될 영상 데이터의 복잡함 정도 및 움직임 정도를 판단하고, 그 판단 결과에 따라 보상값의 크기를 조절함으로써 화소의 열화를 최소화할 수 있는 발광다이오드표시장치 및 이의 구동방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상술된 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 발광다이오드표시장치는, 발광소자를 구비한 화소들 각각에 공급될 영상 데이터들을 출력하는 시스템; 상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 발광소자의 구동시간을 파악하고, 이 파악된 구동시간을 근거로 각 화소별 보상값을 생성하는 보상값생성부; 상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 영상의 복잡함 정도 및 각 화소별 영상의 움직임 정도 중 적어도 어느 하나를 파악하고, 이 파악된 결과를 근거로 상기 보상값생성부로부터의 보상값들을 보정하는 보상값보정부; 및, 상기 보상값보정부로부터의 보정된 보상값들을 근거로 상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 변조하는 영상변조부를 포함함을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 해당 화소에 대한 영상의 복잡함 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 상기 보상값을 원래의 값보다 더 작은 값으로 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이 해당 화소와 공간적으로 인접하여 위치한 다수의 주변 화소들로 공급될 n개(n은 1보다 큰 자연수)의 주변 영상 데이터들을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 복잡함 정도를 판단함을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 상기 시스템으로부터 영상 데이터들을 공급받아, 상기 n개의 주변 영상 데이터들 각각과 상기 해당 영상 데이터간의 차를 개별적으로 구하여 n개의 차이값들을 산출하고, 이 n개의 차이값들 각각에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 n개의 차이값들을 모두 합하여 총합을 구하고, 이 총합을 상기 n으로 나누어 평균값을 산출하고, 이 평균값에 100/(2m-1)(m은 해당 영상 데이터 또는 어느 하나의 주변 영상 데이터의 비트수)를 곱하여 구해진 최종값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 복잡함 정도를 의미하는 복잡도값으로 정의하며; 그리고, 상기 최종값이 클수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 복잡도값을 생성하는 복잡도판단부; 및, 상기 복잡도판단부로부터의 복잡도값들을 근거로, 상기 보상값생성부로부터 제공된 보상값들을 각각 보정하는 보정부를 포함함을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 해당 화소에 대한 영상의 움직임 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 상기 보상값을 원래의 값보다 더 작은 값으로 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 현재 프레임 기간에 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이전 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 적어도 하나의 이전 영상 데이터들간을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 움직임 정도를 판단함을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 상기 시스템으로부터 p번째(p는 1보다 큰 자연수) 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터를 공급받음과 아울러, 이 시스템으로부터의 해당 영상 데이터에 응답하여 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하고; 상기 p번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와 상기 p-1번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 이전 영상 데이터간의 차이값을 구하고, 이 차이값에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 차이값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 움직임 정도를 의미하는 움직임값으로 정의하며; 상기 움직임값이 미리 설정된 움직임임계값 k보다 클 때, 이 움직임값과 k값간의 차이가 클수록 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키며; 그리고, 상기 움직임값이 상기 움직임임계값 k보다 작거나 같을 때, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 그대로 유지시키는 것을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 상기 시스템으로부터의 p번째 프레임 기간의 해당 영상 데이터에 응답하여, 이 p번째 프레임 기간의 해당 영상 데이터를 저장함과 아울러, 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하는 프레임지연부; 상기 시스템으로부터의 영상 데이터들 및 상기 프레임지연부로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 움직임값을 생성하는 움직임판단부; 및, 상기 움직임판단부로부터의 움직임값들을 근거로, 상기 보상값생성부로부터 제공된 보상값들을 각각 보정하는 보정부를 포함함을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 해당 화소에 대한 영상의 복잡함 정도 및 움직임 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 상기 보상값을 원래의 값보다 더 작은 값으로 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이 해당 화소와 공간적으로 인접하여 위치한 다수의 주변 화소들로 공급될 n개(n은 1보다 큰 자연수)의 주변 영상 데이터들을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 복잡함 정도를 판단하며; 그리고, 현재 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이전 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 적어도 하나의 이전 영상 데이터들간을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 움직임 정도를 판단함을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 상기 시스템으로부터 영상 데이터들을 공급받아, 상기 n개의 주변 영상 데이터들 각각과 상기 해당 영상 데이터간의 차를 개별적으로 구하여 n개의 차이값들을 산출하고, 이 n개의 차이값들 각각에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 n개의 차이값들을 모두 합하여 총합을 구하고, 이 총합을 상기 n으로 나누어 평균값을 산출하고, 이 평균값에 100/(2m-1)(m은 해당 영상 데이터 또는 어느 하나의 주변 영상 데이터의 비트수)를 곱하여 구해진 값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 복잡함 정도를 의미하는 복잡도값으로 정의하며; 상기 시스템으로부터 p번째(p는 1보다 큰 자연수) 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터를 공급받음과 아울러, 이 시스템으로부터의 해당 영상 데이터에 응답하여 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하며; 상기 p번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와 상기 p-1번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 이전 영상 데이터간의 차이값을 구하고, 이 차이값에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 차이값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 움직임 정도를 의미하는 움직임값으로 정의하며; 상기 복잡도값 및 상기 움직임값이 클수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키며; 그리고, 상기 움직임값이 미리 설정된 움직임임계값 k보다 클 때, 상기 복잡도값 및 상기 움직임값이 클수록 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 보상값보정부는, 상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 복잡도값을 생성하는 복잡도판단부; 상기 시스템으로부터의 p번째 프레임 기간의 해당 영상 데이터에 응답하여, 이 p번째 프레임 기간의 해당 영상 데이터를 저장함과 아울러, 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하는 프레임지연부; 상기 시스템으로부터의 영상 데이터들 및 상기 프레임지연부로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 움직임값을 생성하는 움직임판단부; 및, 상기 복잡도판단부로부터의 복잡도값들 및 상기 움직임판단부로부터의 움직임값들을 근거로, 상기 보상값생성부로부터 제공된 보상값들을 각각 보정하는 보정부를 포함함을 특징으로 한다.
상기 보상값생성부는, 다수의 이전 프레임들의 영상 데이터들이 서로 대응되는 것끼리 누적 합산되어 저장된 누적메모리; 상기 시스템으로부터 현재 프레임의 영상 데이터들을 공급받고, 이 현재 프레임의 영상 데이터들과 상기 누적메모리에 저장된 한 프레임의 누적 영상 데이터들을 서로 대응되는 것끼리 합산하여 새로운 한 프레임의 누적 영상 데이터들을 생성하고, 이 생성된 한 프레임의 누적 영상 데이터들로 상기 누적 메모리에 저장된 한 프레임의 누적 영상 데이터들을 갱신시키는 합산부; 누적 영상 데이터들의 값에 따라 미리 설정된 다수의 보상값들을 갖는 룩업테이블; 및, 상기 누적메모리에 저장된 한 프레임의 누적 영상 데이터들 각각에 대응되는 보상값을 상기 룩업 테이블로부터 선택하는 선택부를 포함함을 특징으로 한다.
상기 영상변조부로부터 변조되어 출력된 영상 데이터들의 공간적 및 시간적 균일성을 확보하기 위해, 상기 영상변조부로부터의 영상 데이터들을 필터링하는 필터링부를 더 포함함을 특징으로 한다.
또한 상술된 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 발광다이오드표시장치의 구동방법은, 발광소자를 구비한 화소들 각각에 공급될 영상 데이터들을 출력하는 A단계; 상기 A단계로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 발광소자의 구동시간을 파악하고, 이 파악된 구동시간을 근거로 각 화소별 보상값을 생성하는 B단계: 상기 A단계로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 영상의 복잡함 정도 및 각 화소별 영상의 움직임 정도 중 적어도 어느 하나를 파악하고, 이 파악된 결과를 근거로 상기 B단계로부터의 보상값들을 보정하는 C단계; 및, 상기 C단계로부터의 보정된 보상값들을 근거로 상기 A단계로부터의 영상 데이터들을 변조하는 D단계를 포함함을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 해당 화소에 대한 영상의 복잡함 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 상기 보상값을 원래의 값보다 더 작은 값으로 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이 해당 화소와 공간적으로 인접하여 위치한 다수의 주변 화소들로 공급될 n개(n은 1보다 큰 자연수)의 주변 영상 데이터들을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 복잡함 정도를 판단함을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 상기 A단계로부터 영상 데이터들을 공급받아, 상기 n개의 주변 영상 데이터들 각각과 상기 해당 영상 데이터간의 차를 개별적으로 구하여 n개의 차이값들을 산출하고, 이 n개의 차이값들 각각에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 n개의 차이값들을 모두 합하여 총합을 구하고, 이 총합을 상기 n으로 나누어 평균값을 산출하고, 이 평균값에 100/(2m-1)(m은 해당 영상 데이터 또는 어느 하나의 주변 영상 데이터의 비트수)를 곱하여 구해진 최종값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 복잡함 정도를 의미하는 복잡도값으로 정의하며; 그리고, 상기 최종값이 클수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 해당 화소에 대한 영상의 움직임 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 상기 보상값을 원래의 값보다 더 작은 값으로 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 현재 프레임 기간에 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이전 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 적어도 하나의 이전 영상 데이터들간을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 움직임 정도를 판단함을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 상기 A단계로부터 p번째(p는 1보다 큰 자연수) 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터를 공급받음과 아울러, 이 A단계로부터의 해당 영상 데이터에 응답하여 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하고; 상기 p번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와 상기 p-1번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 이전 영상 데이터간의 차이값을 구하고, 이 차이값에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 차이값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 움직임 정도를 의미하는 움직임값으로 정의하며; 상기 움직임값이 미리 설정된 움직임임계값 k보다 클 때, 이 움직임값과 k값간의 차이가 클수록 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키며; 그리고, 상기 움직임값이 상기 움직임임계값 k보다 작거나 같을 때, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 그대로 유지시키는 것을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 해당 화소에 대한 영상의 복잡함 정도 및 움직임 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 상기 보상값을 원래의 값보다 더 작은 값으로 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이 해당 화소와 공간적으로 인접하여 위치한 다수의 주변 화소들로 공급될 n개(n은 1보다 큰 자연수)의 주변 영상 데이터들을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 복잡함 정도를 판단하며; 그리고, 현재 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이전 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 적어도 하나의 이전 영상 데이터들간을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 움직임 정도를 판단함을 특징으로 한다.
상기 C단계는, 상기 A단계로부터 영상 데이터들을 공급받아, 상기 n개의 주변 영상 데이터들 각각과 상기 해당 영상 데이터간의 차를 개별적으로 구하여 n개의 차이값들을 산출하고, 이 n개의 차이값들 각각에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 n개의 차이값들을 모두 합하여 총합을 구하고, 이 총합을 상기 n으로 나누어 평균값을 산출하고, 이 평균값에 100/(2m-1)(m은 해당 영상 데이터 또는 어느 하나의 주변 영상 데이터의 비트수)를 곱하여 구해진 값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 복잡함 정도를 의미하는 복잡도값으로 정의하며; 상기 A단계부터 p번째(p는 1보다 큰 자연수) 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터를 공급받음과 아울러, 이 A단계로부터의 해당 영상 데이터에 응답하여 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하며; 상기 p번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와 상기 p-1번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 이전 영상 데이터간의 차이값을 구하고, 이 차이값에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 차이값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 움직임 정도를 의미하는 움직임값으로 정의하며; 상기 복잡도값 및 상기 움직임값이 클수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키며; 그리고, 상기 움직임값이 미리 설정된 움직임임계값 k보다 클 때, 상기 복잡도값 및 상기 움직임값이 클수록 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 한다.
상기 D단계로부터 변조되어 출력된 영상 데이터들의 공간적 및 시간적 균일성을 확보하기 위해, 상기 D단계로부터의 영상 데이터들을 필터링하는 E단계를 더 포함함을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 발광다이오드표시장치는 다음과 같은 효과를 갖는다.
본 발명에 따른 발광다이오드표시장치는, 잘 시감되지 않는 복잡한 영상을 표시하는 화소 또는 움직임이 많은 영상을 표시하는 화소에는 상대적으로 더 작은 값을 갖는 보상값을 적용함으로써, 화질의 저하 없이도 종래에 비하여 상대적으로 화소의 열화를 최소화할 수 있는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 발광다이오드표시장치를 나타낸 도면
도 2는 도 1의 화소에 대한 상세 구성도
도 3은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 데이터보정부의 상세 구성도
도 4는 도 1의 표시부에 구비된 화소들을 단순화하여 나타낸 도면
도 5는 도 4의 해당 화소 및 주변 화소들을 확대하여 나타낸 도면
도 6은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 데이터보정부의 상세 구성도
도 7은 해당 화소에 대한 움직임값을 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면
도 8은 본 발명의 제 3 실시예에 따른 데이터보정부의 상세 구성도
도 9는 도 8의 보정부에 저장된 게인값들을 나타낸 도면
도 10은 본 발명에 따른 보상값의 변화를 설명하기 위한 도면
도 11a는 복잡도의 높고 낮음을 설명하기 위한 도면
도 11b는 움직임의 높고 낮음을 설명하기 위한 도면
도 12는 본 발명의 효과를 설명하기 위한 도면
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 발광다이오드표시장치를 나타낸 도면이고, 도 2는 도 1의 화소에 대한 상세 구성도이다.
본 발명의 실시예에 따른 발광다이오드표시장치는, 도 1에 도시된 바와 같이, 표시부(DSP), 시스템(SYS), 게이트 드라이버(GD), 데이터 드라이버(DD), 타이밍 컨트롤러(TC) 및 데이터보정부(DA)를 포함한다.
표시부(DSP)는 다수의 화소(PXL)들과, 이들 화소(PXL)들이 화상을 표시하는데 필요한 각종 신호들을 전송하기 위한 다수의 게이트 라인(GL)들, 다수의 데이터 라인(DL)들 및 다수의 전원공급라인(PL)들을 포함한다. 이 화소(PXL)들은 매트릭스 형태로 표시부(DSP)에 배열되어 있다. 이 화소(PXL)들은 적색을 표시하는 적색 화소(R), 녹색을 표시하는 녹색 화소(G), 청색을 표시하는 청색 화소(B) 및 백색을 표시하는 백색 화소(W)로 구분된다.
도 2에 도시된 바와 같이, 각 화소(PXL)는 발광소자(LED)와, 이 발광소자(LED)를 발광시키기 위한 구동전류를 생성하는 화소회로(PC)를 포함한다. 이 화소회로(PC)는 게이트 라인(GL)으로부터의 스캔펄스에 응답하여 동작하며, 이때 데이터 라인(DL)으로부터의 아날로그 화소전압 및 전원공급라인(PL)으로부터의 구동전압을 이용하여 구동전류를 생성한다. 그리고 이 생성된 구동전류를 발광소자(LED)로 공급하여 이 발광소자(LED)를 발광시킨다. 이 발광소자(LED)는 유기발광다이오드(Organic Light Emitting Diode)를 사용할 수 있다.
시스템(SYS)은 그래픽 컨트롤러의 LVDS(Low Voltage Differential Signaling) 송신기를 통하여 수직동기신호, 수평 동기신호, 클럭신호 및 영상 데이터들을 인터페이스회로를 통해 출력한다. 이 시스템(SYS)으로부터 출력된 수직/수평 동기신호 및 클럭신호는 타이밍 컨트롤러(TC)에 공급된다. 그리고, 이 시스템(SYS)으로부터 출력된 영상 데이터들은 데이터보정부(DA)를 통해 보정된 후, 타이밍 컨트롤러(TC)에 공급된다.
타이밍 컨트롤러(TC)는 자신에게 입력되는 수평동기신호, 수직동기신호, 및 클럭신호를 이용하여 데이터 제어신호와 게이트 제어신호를 발생시켜 데이터 드라이버(DD)와 게이트 드라이버(GD)로 공급한다. 데이터 제어신호는 도트클럭, 소스쉬프트클럭, 소스인에이블신호, 극성반전신호 등을 포함한다. 게이트 제어신호는 게이트 스타트 펄스, 게이트쉬프트클럭, 게이트출력인에이블 등을 포함한다.
데이터 드라이버(DD)는 타이밍 컨트롤러(TC)로부터의 데이터 제어신호에 따라 영상 데이터들을 샘플링한 후에, 매 수평기간(Horizontal Time : 1H, 2H, ...)마다 한 수평라인분에 해당하는 샘플링 영상 데이터들을 래치하고 래치된 영상 데이터들을 데이터 라인(DL)들에 공급한다. 즉, 데이터 드라이버(DD)는 타이밍 컨트롤러(TC)로부터의 영상 데이터를 전원 발생부로부터 입력되는 감마전압을 이용하여 아날로그 화소(PXL) 신호로 변환하여 데이터 라인(DL)들에 공급한다.
게이트 드라이버(GD)는 타이밍 컨트롤러(TC)로부터의 게이트 스타트 펄스에 응답하여 스캔펄스를 순차적으로 발생하는 쉬프트 레지스터와, 스캔펄스를 화소회로(PC)의 구동에 알맞는 전압레벨로 쉬프트시키기 위한 레벨 쉬프터를 포함한다. 게이트 드라이버(GD)는 게이트 제어신호에 응답하여 게이트 라인(GL)들에 순차적으로 스캔펄스를 공급한다.
데이터보정부(DA)는 시스템(SYS)으로부터 공급되는 영상 데이터들을 발광소자(LED)에 공급된 영상 데이터의 누적 크기 및 그 영상 데이터들 각각의 특성에 따라 변조한다.
1) 제 1 실시예
도 3은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 데이터보정부의 상세 구성도이다.
본 발명의 제 1 실시예에 따른 데이터보정부(DA)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 보상값생성부(301), 보상값보정부(302), 영상변조부(303) 및 필터부(304)를 포함한다.
보상값생성부(301)는, 시스템(SYS)으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 발광소자의 구동시간을 파악한다. 그리고, 이 파악된 구동시간을 근거로 각 화소별 보상값(CV)을 생성한다. 여기서, 각 화소는 전술된 적색 화소(R), 녹색 화소(G), 청색 화소(B) 및 백색 화소(W) 중 어느 하나가 될 수 있다.
보상값보정부(302)는, 시스템(SYS)으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 영상의 복잡함 정도를 파악한다. 그리고, 이 파악된 결과를 근거로 보상값생성부(301)로부터의 보상값(CV)들을 보정한다. 즉, 이 보상값보정부(302)는, 해당 화소에 대한 영상의 복잡함 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값(CV)을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킨다. 예를 들어, 이 보상값보정부(302)는, 최초 설정된 보상값(CV)을 원래의 값보다 더 작은 값으로 변화시킬 수 있다.
일반적으로, 어떤 화소로부터 표시되는 영상이 단순한 형태일수록 이 영상의 변화는 상대적으로 시청자의 눈에 잘 감지되는 반면, 이 화소로부터 표시되는 영상이 복잡할수록 이 영상의 변화는 상대적으로 시청자의 눈에 잘 띄지 않는 바, 본 발명에서는 이러한 인감의 시감 특성을 기반으로 하여 영상 데이터를 변조한다. 구체적으로, 본 발명의 제 1 실시예에 따른 발광다이오드표시장치는, 잘 시감되지 않는 복잡한 영상을 표시하는 화소에는 상대적으로 더 작은 값을 갖는 보상값을 적용함으로써, 화질의 저하 없이도 종래에 비하여 상대적으로 화소의 열화를 최소화할 수 있다.
영상변조부(303)는, 보상값보정부(302)로부터 보정된 보상값(CV')들과, 그리고 시스템(SYS)으로부터 영상 데이터들을 공급받는다. 그리고, 보정된 보상값(CV')들을 근거로 영상 데이터들을 변조한다.
필터부(304)는, 영상변조부(303)로부터 변조되어 출력된 영상 데이터들의 공간적 및 시간적 균일성을 확보하기 위해, 영상변조부(303)로부터의 영상 데이터들을 필터링한다. 하나의 예로서, 이 필터부(304)는 로우 패스 필터(Low Pass Filter)가 사용될 수 있다.
여기서, 도 3에서의 보상값생성부(301) 및 보상값보정부(302)의 구성을 좀 더 구체적으로 설명한다.
보상값생성부(301)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 누적메모리(312), 합산부(311), 선택부(313) 및 룩업테이블(314)을 포함한다.
누적메모리(312)에는 다수의 이전 프레임들의 영상 데이터들이 서로 대응되는 것끼리 누적 합산되어 저장된다.
합산부(311)는, 시스템(SYS)으로부터 현재 프레임의 영상 데이터들을 공급받고, 이 현재 프레임의 영상 데이터들과 누적메모리(312)에 저장된 한 프레임의 누적 영상 데이터들을 서로 대응되는 것끼리 합산하여 새로운 한 프레임의 누적 영상 데이터들을 생성한다. 이후, 이 생성된 한 프레임의 누적 영상 데이터들로 누적메모리(312)에 저장된 한 프레임의 누적 영상 데이터들을 갱신시킨다. 이로써, 누적메모리(312)의 누적 영상 데이터들은 프레임 단위로 항상 최신의 누적 영상 데이터들로 갱신된다.
구체적으로, 합산부(311)는 시스템(SYS)으로부터 순차적으로 공급되는 영상 데이터들을 누적메모리(312)의 해당 셀에 차례로 저장한다. 이때, 이 합산부(311)는 동일 화소에 매 프레임마다 차례로 공급될 영상 데이터들을 x프레임 주기(x는 자연수)로 누적 합산하여 누적메모리(312)의 동일 셀에 저장시킨다. 예를 들어, 화소가 총 y개(y는 자연수)이고, 한 프레임 기간동안 y개의 영상 데이터들이 이 y개의 화소들에 공급된다고 가정하자. 이 합산부(311)는 현재 프레임 기간에 해당되는 y개의 영상 데이터들을 누적메모리(312)의 제 1 내지 제 y 셀에 순차적으로 저장한다. 이때, 이 합산부(311)는 제 1 내지 제 y 셀에 이미 저장되었던 이전 프레임 기간의 y개의 영상 데이터들 각각과 현재 프레임 기간의 y개의 영상 데이터들 각각을 서로 대응되는 것끼리 누적 합산한다. 이 대응되는 영상 데이터들은 하나의 동일 화소에 프레임 단위로 순차적으로 공급될 영상 데이터들을 의미한다. 예를 들어, 이 합산부(311)는 제 1 셀에 저장된 이전 프레임 기간의 영상 데이터와 이 제 1 셀에 대응되는 현재 프레임의 영상 데이터를 서로 합산하고, 합산된 값을 이 제 1 셀에 저장한다. 그러면, 이 제 1 셀의 값은 상기 합산된 값으로 갱신된다. 이와 같은 방식으로 이 합산부(311)는 누적메모리(312)의 각 셀에 저장된 값을 이전 프레임 기간의 영상 데이터와 현재 프레임의 영상 데이터를 합한 값(누적 영상 데이터)으로 갱신시킨다. 한편, 누적메모리(312)의 각 셀에 저장된 값은 최초 0으로 설정되거나 또는 다른 어떤 임의의 값으로 설정될 수 있다.
룩업테이블(314)에는 누적 영상 데이터들의 값에 따라 미리 설정된 다수의 보상값(CV)들이 포함되어 있다. 누적 영상 데이터의 값이 클수록 이에 대응되는 보상값(CV)도 큰 값을 갖는다. 이 룩업테이블(314)에 저장된 누적 영상 데이터들과 보상값(CV)은 1:1로 대응될 수도 있으나, f:1(f는 1보다 큰 자연수)로 대응될 수도 있다. 예를 들어, 100, 101, 102, 103, 104 및 105의 연속된 값들을 갖는 5개의 누적 영상 데이터들에는 모두 1의 보상값이 적용되며, 그리고 106, 107, 108, 109, 110 및 112의 연속된 값들을 갖는 또 다른 5개의 누적 영상 데이터들에는 모두 2의 보상값이 적용될 수 있다.
선택부(313)는, 누적메모리(312)에 저장된 한 프레임의 누적 영상 데이터들 각각에 대응되는 보상값을 룩업테이블(314)로부터 선택한다. 예를 들어, 이 선택부(313)는, 상술된 바와 같이 y개의 셀에 저장된 y개의 누적 영상 데이터들 각각에 대응되는 y개의 보상값(CV)을 상기 룩업테이블(314)로부터 선택한다. 이에 따라, 선택부(313)는 매 프레임 기간마다 y개의 영상 데이터들 각각의 값에 대응되는 y개의 보상값(CV)들을 선택하여 저장한다.
보상값보정부(302)는, 해당 화소와 이 해당 화소의 주변에 위치한 화소들간의 유사정도를 파악하여 이 해당 화소에 대한 복잡도를 판단한다. 즉, 이 보상값보정부(302)는 해당 화소와 주변 화소가 동일하거나 유사한 영상을 표시할 때 이 해당 화소의 영상이 단순한 것으로 판단하는 반면, 이 해당 화소와 주변 화소들이 크게 다른 영상을 표시할 때 이 해당 화소의 영상이 복잡한 것으로 판단한다.
이를 위해, 이 보상값보정부(302)는, 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이 해당 화소와 공간적으로 인접하여 위치한 다수의 주변 화소들로 공급될 n개(n은 1보다 큰 자연수)의 주변 영상 데이터들을 비교한다. 그리고, 이 비교 결과를 바탕으로 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터에 대한 복잡함 정도를 판단한다.
구체적으로, 이 보상값보정부(302)는, 시스템(SYS)으로부터 영상 데이터들을 공급받아, n개의 주변 영상 데이터들 각각과 해당 영상 데이터간의 차를 개별적으로 구하여 n개의 차이값들을 산출하고, 이 n개의 차이값들 각각에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 n개의 차이값들을 모두 합하여 총합을 구하고, 이 총합을 상기 n으로 나누어 평균값을 산출하고, 이 평균값에 100/(2m-1)(m은 해당 영상 데이터 또는 어느 하나의 주변 영상 데이터의 비트수)를 곱하여 구해진 최종값을 해당 화소에 대한 영상 데이터의 복잡함 정도를 의미하는 복잡도값으로 정의한다. 이 정의를 수학식으로 나타내면 아래와 같다.
Figure 112012063172512-pat00001
상기 수학식 1에서, SVi,j는 표시부의 i행 j열에 위치한 화소(즉, 해당 화소)의 복잡도값을 나타낸다. 여기서, n을 8로 가정하여 특정 화소(즉, 해당 화소)에 대한 복잡도값을 설명하면 다음과 같다.
도 4 및 도 5는 해당 화소에 대한 복잡도값을 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 도 4는 도 1의 표시부에 구비된 화소들을 단순화하여 나타낸 것이고, 그리고 도 5는 도 4의 해당 화소 및 주변 화소들을 확대하여 나타낸 도면이다.
도 4와 같이, 하나의 표시부에 120개(12*10)의 화소들(R1 내지 R30, G1 내지 G30, B1 내지 B30, W1 내지 W30)이 매트릭스 형태로 위치하고 있다고 가정할 때, 해당 화소를 의미하는 제 14 녹색 화소(G14)에 대한 복잡도값을 알아보자.
도 5에 도시된 바와 같이, 제 14 녹색 화소(G14)에 대한 복잡도값을 구하기 위해서는, 이 제 14 녹색 화소(G14)의 좌상측, 상측, 우상측, 좌측, 우측, 좌하측, 하측 및 우하측에 바로 인접하여 위치한 8개(n=8)의 주변 화소들도 필요하다. 이 주변 화소들은, 도 5에 도시된 바와 같이, 제 11 적색 화소(R11), 제 11 녹색 화소(G11), 제 11 청색 화소(B11), 제 14 적색 화소(R14), 제 14 청색 화소(B14), 제 17 적색 화소(R17), 제 17 녹색 화소(G17) 및 제 17 청색 화소(B17)를 의미한다. 여기서, 해당 화소인 제 14 녹색 화소(G14)로 공급될 영상 데이터를 (Pi,j)로 나타내고, 그리고 주변 화소들인 제 11 적색 화소(R11), 제 11 녹색 화소(G11), 제 11 청색 화소(B11), 제 14 적색 화소(R14), 제 14 청색 화소(B14), 제 17 적색 화소(R17), 제 17 녹색 화소(G17) 및 제 17 청색 화소(B17)들 각각에 공급될 영상 데이터를 각각 (Pi-1,j-1), (Pi-1,j), (Pi-1,j+1), (Pi,j-1), (Pi,j+1), (Pi+1,j-1), (Pi+1,j) 및 (Pi+1,j+1)로 나타내기로 한다.
그러면, 보상값보정부(302)는, 상술된 수학식1을 이용하여, 해당 영상 데이터인 (Pi,j)와 제 1 주변 영상 데이터인 (Pi-1,j-1)간의 차값인 제 1 차이값을 산출한다. 마찬가지 방식으로, 이 보상값보정부(302)는, 해당 영상 데이터인 (Pi,j)와 제 2 주변 영상 데이터인 (Pi-1,j)간의 차값인 제 2 차이값을 산출하고, 해당 영상 데이터인 (Pi,j)와 제 3 주변 영상 데이터인 (Pi-1,j+1)간의 차값인 제 3 차이값을 산출하고, 해당 영상 데이터인 (Pi,j)와 제 4 주변 영상 데이터인 (Pi,j-1)간의 차값인 제 4 차이값을 산출하고, 해당 영상 데이터인 (Pi,j)와 제 5 주변 영상 데이터인 (Pi,j+1)간의 차값인 제 5 차이값을 산출하고, 해당 영상 데이터인 (Pi,j)와 제 6 주변 영상 데이터인 (Pi+1,j-1)간의 차값인 제 6 차이값을 산출하고, 해당 영상 데이터인 (Pi,j)와 제 7 주변 영상 데이터인 (Pi+1,j)간의 차값인 제 7 차이값을 산출하고, 그리고 해당 영상 데이터인 (Pi,j)와 제 8 주변 영상 데이터인 (Pi+1,j+1)간의 차값인 제 8 차이값을 산출한다.
이후, 보상값보정부(302)는, 제 1 내지 제 8 차이값들 각각에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 8개의 차이값들을 모두 합하여 총합을 구하고, 이 총합을 상기 n으로 나누어 이 8개의 차이값들에 대한 평균값을 산출하고, 이 평균값에 100/(2m-1)를 곱함으로써 제 14 녹색 화소(G14)에 대한 복잡도값을 구한다. 여기서, 영상 데이터가 8비트일 경우, (2m-1)의 값은 255가 된다.
이때, 이 보상값보정부(302)는, 해당 화소의 복잡도값이 클수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킨다. 예를 들어, 원래의 보상값보다 더 작은 값으로 그 보상값을 보정하되, 그 복잡도값이 클수록 그 원래의 보상값을 더욱 작은 값으로 변화시킨다.
한편, 이 보상값보정부(302)는 보상값을 보정할 때 영상 데이터의 색상에 따라 그 보정의 크기를 조절할 수 있다. 예를 들어, 적색 화소로 공급될 적색 영상 데이터의 복잡도값, 녹색 화소로 공급될 녹색 영상 데이터의 복잡도값, 청색 화소로 공급될 청색 영상 데이터의 복잡도값 및 백색 화소로 공급될 백색 영상 데이터의 복잡도값이 모두 동일하다 하더라도, 이 적색 화소에 대한 보정 보상값, 녹색 화소에 대한 보정 보상값, 청색 화소에 대한 보정 보상값 및 백색 화소에 대한 보정 보상값이 모두 다른 값으로 설정될 수도 있다.
이와 같은 보상값보정부(302)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 복잡도판단부(321) 및 보정부(322)를 포함할 수 있다.
복잡도판단부(321)는, 전술된 바와 같이, 시스템(SYS)으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 복잡도값을 생성한다.
보정부(322)는, 전술된 바와 같이, 복잡도판단부(321)로부터의 복잡도값들을 근거로, 보상값생성부(301)로부터 제공된 보상값(CV)들을 각각 보정하여 보정 보상값(CV')들을 생성한다.
2) 제 2 실시예
도 6은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 데이터보정부(DA)의 상세 구성도이다.
본 발명의 제 2 실시예에 따른 데이터보정부(DA)는, 도 6에 도시된 바와 같이, 보상값생성부(601), 보상값보정부(602), 영상변조부(603) 및 필터부(604)를 포함한다.
보상값생성부(601)는, 전술된 제 1 실시예에 따른 그것과 동일하므로 이에 대한 설명은 도 3에 관련된 기재를 참조한다.
보상값보정부(602)는, 시스템(SYS)으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 영상의 움직임 정도를 파악한다. 그리고, 이 파악된 결과를 근거로 보상값생성부(601)로부터의 보상값들을 보정한다. 즉, 이 보상값보정부(602)는, 해당 화소에 대한 영상의 움직임 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킨다. 예를 들어, 이 보상값보정부(602)는, 최초 설정된 보상값을 원래의 값보다 더 작은 값으로 변화시킬 수 있다.
일반적으로, 어떤 화소로부터 표시되는 영상이 느리게 변화할수록 이 영상의 변화는 상대적으로 시청자의 눈에 잘 감지되는 반면, 이 화소로부터 표시되는 영상이 빠르게 변화할수록 이 영상의 변화는 상대적으로 시청자의 눈에 잘 띄지 않는 바, 본 발명에서는 이러한 인감의 시감 특성을 기반으로 하여 영상 데이터를 변조한다. 구체적으로, 본 발명의 제 2 실시예에 따른 발광다이오드표시장치는, 잘 시감되지 않는 빠른 영상을 표시하는 화소에는 상대적으로 더 작은 값을 갖는 보상값을 적용함으로써, 화질의 저하 없이도 종래에 비하여 상대적으로 화소의 열화를 최소화할 수 있다.
영상변조부(603)는, 전술된 제 1 실시예에 따른 그것과 동일하므로 이에 대한 설명은 도 3에 관련된 기재를 참조한다.
필터부(604)는, 전술된 제 1 실시예에 따른 그것과 동일하므로 이에 대한 설명은 도 3에 관련된 기재를 참조한다.
여기서, 도 6에서의 보상값생성부(601) 및 보상값보정부(602)의 구성을 좀 더 구체적으로 설명한다.
보상값생성부(601)는, 도 6에 도시된 바와 같이, 누적메모리(612), 합산부(611), 선택부(613) 및 룩업테이블(614)을 포함하는 바, 이들은 전술된 제 1 실시예에 따른 그것들과 동일하므로 이에 대한 설명은 도 3에 관련된 기재를 참조한다.
보상값보정부(602)는, 프레임간 해당 화소들의 유사정도를 파악하여 현재 프레임 기간에서의 해당 화소에 대한 움직임 정도를 판단한다.
이를 위해, 이 보상값보정부(602)는, 현재 프레임 기간에 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이전 프레임 기간에 해당 화소로 공급되었던 적어도 하나의 이전 영상 데이터들간을 비교한다. 그리고, 이 비교 결과를 바탕으로 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 움직임 정도를 판단한다.
구체적으로, 이 보상값보정부(602)는 시스템(SYS)으로부터 p번째(p는 1보다 큰 자연수) 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터를 공급받음과 아울러, 이 시스템(SYS)으로부터의 해당 영상 데이터에 응답하여 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력한다. 그리고, 이 보상값보정부(302)는 p번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와 상기 p-1번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 이전 영상 데이터간의 차이값을 구하고, 이 차이값에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 차이값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 움직임 정도를 의미하는 움직임값으로 정의한다. 이 정의를 수학식으로 나타내면 아래와 같다.
Figure 112012063172512-pat00002
상기 수학식 2에서, TVi,j는 표시부의 i행 j열에 위치한 화소(즉, 해당 화소)의 움직임값을 나타낸다. k는 미리 설정된 움직임임계값이다.
보상값보정부(602)는 움직임값이 미리 설정된 움직임임계값 k보다 클 때, 이 움직임값과 k값간의 차이가 클수록 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킨다. 반면, 이 보상값보상부는 움직임값이 상기 움직임임계값 k보다 작거나 같을 때, 그 해당 화소에 대응되는 보상값(CV)을 그대로 유지시킨다. 즉, 움직임값이 상기 움직임임계값 k보다 작거나 같을 때, 보상값보정부(602)는 그 해당 화소에 대응되는 보상값(CV)을 변화시키지 않는다.
도 7은 해당 화소에 대한 움직임값을 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 이는 도 4의 해당 화소의 프레임 기간 별 상태를 나타낸 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 현재 프레임 기간에서의 제 14 녹색 화소(G14)에 대한 움직임값을 구하기 위해서는, 이 현재 프레임 기간의 바로 앞선 기간인 이전 프레임 기간에서의 이 제 14 녹색 화소(G14)로 공급된 영상 데이터가 필요하다.
현재 프레임 기간에 제 14 녹색 화소(G14)로 공급될 해당 영상 데이터를 (Pi,j(p))이라고 하면, 이전 프레임 기간에 제 14 녹색 화소(G14)로 공급된 영상 데이터는 (Pi,j(p-1))로 나타낼 수 있다.
보상값보정부(602)는, 상술된 수학식2를 이용하여, 해당 영상 데이터인 (Pi,j(p))와 이전 영상 데이터인 (Pi,j(p-1))간의 차이값을 구한다. 이후, 이 차이값에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 차이값과 움직임임계값을 서로 비교한다. 이 비교 결과 보상값보상부는 움직임값이 미리 설정된 움직임임계값 k보다 클 때, 보상값보정부(602)는 이 움직임값과 k값간의 차이가 클수록 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킨다. 반면, 움직임값이 상기 움직임임계값 k보다 작거나 같을 때, 이 보상값보정부(602)는 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 그대로 유지시킨다.
이때, 이 보상값보정부(602)는, 해당 화소의 움직임값이 클수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킨다. 예를 들어, 원래의 보상값보다 더 작은 값으로 그 보상값을 보정하되, 그 움직임값이 클수록 그 원래의 보상값을 더욱 작은 값으로 변화시킨다.
한편, 이 보상값보정부(602)는 보상값을 보정할 때 영상 데이터의 색상에 따라 그 보정의 크기를 조절할 수 있다. 예를 들어, 적색 화소로 공급될 적색 영상 데이터의 움직임값, 녹색 화소로 공급될 녹색 영상 데이터의 움직임값, 청색 화소로 공급될 청색 영상 데이터의 움직임값 및 백색 화소로 공급될 백색 영상 데이터의 움직임값이 모두 동일하다 하더라도, 이 적색 화소에 대한 보정 보상값, 녹색 화소에 대한 보정 보상값, 청색 화소에 대한 보정 보상값 및 백색 화소에 대한 보정 보상값이 모두 다른 값으로 설정될 수도 있다.
이와 같은 보상값보정부(602)는, 도 6에 도시된 바와 같이, 프레임지연부(633), 움직임판단부(621) 및 보정부(622)를 포함할 수 있다.
프레임지연부(633)는, 전술된 바와 같이, 시스템(SYS)으로부터의 p번째 프레임 기간의 해당 영상 데이터에 응답하여, 이 p번째 프레임 기간의 해당 영상 데이터를 저장함과 아울러, 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력한다.
움직임판단부(621)는, 전술된 바와 같이, 시스템(SYS)으로부터의 영상 데이터들 및 프레임지연부(633)로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 움직임값을 생성한다.
보정부는, 전술된 바와 같이, 움직임판단부(621)로부터의 움직임값들을 근거로, 보상값생성부(301)로부터 제공된 보상값(CV)들을 각각 보정하여 보정 보상값(CV')들을 생성한다.
3) 제 3 실시예
도 8은 본 발명의 제 3 실시예에 따른 데이터보정부(DA)의 상세 구성도이다.
본 발명의 제 3 실시예에 따른 데이터보정부(DA)는, 도 8에 도시된 바와 같이, 보상값생성부(801), 보상값보정부(802), 영상변조부(803) 및 필터부(804)를 포함한다.
보상값생성부(801), 영상변조부(803) 및 필터부(804)는 전술된 제 1 실시예에 따른 그것과 동일하므로 이에 대한 설명은 도 3에 관련된 기재를 참조한다.
보상값보정부(802)는, 시스템(SYS)으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 영상의 복잡함 정도 및 각 화소별 영상의 움직임 정도를 파악한다. 그리고, 이 파악된 결과를 근거로 보상값생성부(801)로부터의 보상값들을 보정한다. 즉, 이 보상값보정부(802)는, 해당 화소에 대한 영상의 복잡함 정도 및 영상의 움직임 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킨다. 예를 들어, 이 보상값보정부(802)는, 최초 설정된 보상값을 원래의 값보다 더 작은 값으로 변화시킬 수 있다.
이러한 보상값보정부(802)는, 도 8에 도시된 바와 같이, 프레임지연부(833), 복잡도판단부(821a), 움직임판단부(821b) 및 보정부(822)를 포함한다.
여기서, 프레임지연부(833), 복잡도판단부(821a) 및 움직임판단부(821b)는, 전술된 제 1 및 제 2 실시예에 따른 그것들과 동일하므로 이에 대한 설명은 도 3 및 도 6에 관련된 기재를 참조한다.
보정부(822)는, 복잡도값 및 움직임값이 클수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킨다. 이때, 이 보정부는 움직임값이 미리 설정된 움직임임계값 k보다 클 때, 복잡도값 및 움직임값이 클수록 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킨다. 이러한 보정부의 동작을 도 9를 참조하여 좀 더 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 9는 도 8의 보정부에 저장된 게인(gain)값들을 나타낸 도면이다.
도 8의 보정부(822)는, 복잡도값 및 움직임값의 조합에 의해 설정된 다수의 감쇠 게인값들을 내부에 포함하고 있다. 복잡도값 및 움직임값이 클수록 이들에 대응되는 감쇠 게인값도 증가한다. 여기서, 복잡도값 및 움직임값 각각은 0 내지 10값들 중 어느 하나의 값을 가질 수 있는 바, 이는 하나의 예일 뿐, 이 복잡도값 및 움직임값은 더 많은 수치들로 세분화될 수도 있다.
복잡도판단부(821a)로부터 복잡도값 및 움직임판단부(821b)로부터의 움직임값이 보정부(822)로 제공되면, 이 보정부(822)는 그 복잡도값을 근거로 x축의 값을 설정하고, 그리고 그 움직임값을 근거로 y축의 값을 설정하여, 그 x축의 값과 y축의 값이 서로 교차하는 부분에서의 감쇠 게인값을 선택한다. 그리고 이 선택된 감쇠 게인값을 근거로 보상값(CV)을 보정한다. 게인값이 작을수록 해당 영상의 복잡도 및 움직임 정도가 큰 것이며, 감쇠 게인값이 클수록 해당 영상의 복잡도 및 움직임의 정도가 작은 것이다. 따라서, 감쇠 게인값이 클수록, 보정부(822)는 그 감쇠 게인값의 크기에 맞춰 보상값(CV)의 크기를 더욱 작게 만든다.
한편, 모든 실시예에서 필터부(304, 604, 804)는 생략 가능하다. 즉, 영상변조부(303, 603, 803)로부터의 변조된 영상 데이터들이 타이밍 컨트롤러(TC)로 바로 전송될 수도 있다.
도 10은 본 발명에 따른 보상값의 변화를 설명하기 위한 도면이다.
도 10에서의 점선은 특정 화소(해당 화소)에 대한 보상값을 의미하며, 곡선은 이 보상값에 대한 보정된 값, 즉 보정 보상값을 의미한다.
x축은 그 특정 화소의 위치 또는 프레임 기간이 될 수 있는 바, 화소의 위치 또는 프레임 기간에 따라 그 화소의 복잡도값 또는 움직임값이 달라짐에 따라 그 보정 보상값(CV')의 크기도 달라짐을 알 수 있다. 구체적으로, 복잡도값이 높을수록(또는 움직임값이 높을수록) 그 보정 보상값(CV')은 작아짐을 알 수 있다. 한편, 어떤 화소의 복잡도값(또는 움직임값)이 0일 때, 그 화소의 보정 보상값(CV)은 원래의 값(CV)을 그대로 가질 수 있다.
도 11a는 복잡도의 높고 낮음을 설명하기 위한 도면이다.
도 11a에 도시된 바와 같이, A부분에 위치한 화소들은 공간적으로 거의 동일한 계조의 영상들을 표시하므로 이 A부분에서의 화소들에 대한 복잡도는 낮다. 반면, B부분에 위치한 화소들은 서로 다른 다양한 계조의 영상들을 표시하므로 이 B부분에서의 화소들에 대한 복잡도는 높다.
도 11b는 움직임의 높고 낮음을 설명하기 위한 도면이다.
도 11a에 도시된 바와 같이, C부분에 위치한 화소들은 시간적으로 거의 동일한 계조의 영상들을 표시하므로 이 C부분에서의 화소들에 대한 움직임은 낮다. 반면, D부분에 위치한 화소들은 시간적으로 서로 다른 다양한 계조의 영상들을 표시하므로 이 D부분에서의 화소들에 대한 움직임은 높다.
도 12는 본 발명의 효과를 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 열화 보상 전의 그림들(즉, ①번 및 ②번 그림들)에서, 특정 영역(이하, 열화 영역; 점선 박스로 둘러싸인 영역)은 의도적으로 휘도가 저하된 부분이다. 이 열화 영역은, 이 열화 영역에 속한 화소들로 인가되는 영상 데이터들의 계조값(휘도값)을 의도적으로 정상 대비 약 12% 정도 낮게 설정함으로써 만들어질 수 있다. 따라서, 도 12에서의 ①번 및 ②번 그림들에서의 열화 영역은 정상적인 상태보다 상대적으로 어둡게 나타나게 된다.
여기서, ①번 그림의 열화 영역은 ②번 그림의 영화 영역보다 더 낮은 복잡도를 갖는다. 즉, 비고란에 나타난 바와 같이, ①번 그림에서의 열화 영역의 복잡도는 0.23이고, 그리고 ②번 그림에서의 열화 영역의 복잡도는 4.78임을 알 수 있다.
③번 및 ④번 그림들은 열화 보상 후의 그림들로서, 구체적으로 ③번 그림은 ①번 그림의 열화 영역에 대한 열화 보상 작업이 수행된 결과를 보여주며, 그리고 ④번 그림은 ②번 그림의 열화 영역에 대한 열화 보상 작업이 수행된 결과를 보여준다. 상술된 열화 보상 작업은 지금까지 설명된 본 발명에 따른 데이터보정부에서 행된다.
①번 그림에서의 열화 영역은 그 복잡도가 상대적으로 낮기 때문에, 이 열화 영역에 대한 보상 수준은 12%의 휘도 증가에 상응한다. 즉, ①번 그림에서의 열화 영역의 복잡도값(0.23)이 작으므로, 열화에 의해 낮아진 휘도만큼의 수준으로 그 열화 영역의 영상 데이터들로 보상값을 적용해야만 그 열화 영역이 정상적인 상태의 휘도로 유지될 수 있다. 이 경우는, 보상값에 대한 보정이 이루어지지 않고 그대로 사용된 예를 나타낸다.
한편, ②번 그림에서의 열화 영역은 그 복잡도가 상대적으로 높기 때문에, 이 열화 영역에 대한 보상 수준은 9%의 휘도 증가에 상응한다. 즉, ②번 그림에서의 열화 영역의 복잡도값(4.78)이 크므로, 열화에 의해 낮아진 휘도보다 더 작은 수준으로 그 열화 영역의 영상 데이터들로 보상값을 적용하더라도 그 열화 영역이 정상적인 상태로 시감될 수 있다. 이 경우는, 원 보상값보다 작은 보상값이 사용된 예를 나타낸다.
이상에서 설명한 본 발명은 상술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
301: 보상값생성부 302: 보상값보정부
303: 영상변조부 304: 필터부
311: 합산부 312: 누적메모리
313: 선택부 314: 룩업테이블
321: 복잡도판단부 322: 보정부
CV: 보상값 CV': 보정 보상값

Claims (32)

  1. 발광소자를 구비한 화소들 각각에 공급될 영상 데이터들을 출력하는 시스템;
    상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 발광소자의 구동시간을 파악하고, 이 파악된 구동시간을 근거로 각 화소별 보상값을 생성하는 보상값생성부;
    상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 근거로, 각 화소별로 해당 화소의 영상 데이터 정보와 주변 화소들의 영상 데이터 정보를 비교하여 산출한 각 화소별 영상의 복잡함 정도 및 각 화소별 영상의 움직임 정도 중 적어도 어느 하나를 파악하고, 이 파악된 결과를 근거로 상기 보상값생성부로부터의 보상값들을 보정하는 보상값보정부; 및,
    상기 보상값보정부로부터의 보정된 보상값들을 근거로 상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 변조하는 영상변조부를 포함하고,
    상기 각 화소별 영상의 움직임 정도에 따른 보상값은 상기 영상 데이터의 색상에 따라 다른 값으로 설정될 수 있으며,
    상기 보상값보정부는,
    상기 시스템으로부터 영상 데이터들을 공급받아, 상기 n개의 주변 영상 데이터들 각각과 상기 해당 영상 데이터간의 차를 개별적으로 구하여 n개의 차이값들을 산출하고, 이 n개의 차이값들 각각에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 n개의 차이값들을 모두 합하여 총합을 구하고, 이 총합을 상기 n으로 나누어 평균값을 산출하고, 이 평균값에 100/(2m-1)(m은 해당 영상 데이터 또는 어느 하나의 주변 영상 데이터의 비트수)를 곱하여 구해진 최종값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 복잡함 정도를 의미하는 복잡도값으로 정의하며; 그리고,
    상기 최종값이 클수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키는 발광다이오드표시장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 보상값보정부는,
    상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 복잡도값을 생성하는 복잡도판단부; 및,
    상기 복잡도판단부로부터의 복잡도값들을 근거로, 상기 보상값생성부로부터 제공된 보상값들을 각각 보정하는 보정부를 포함하는 발광다이오드표시장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 보상값보정부는,
    해당 화소에 대한 영상의 움직임 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키는 발광다이오드표시장치.
  8. 삭제
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 보상값보정부는,
    현재 프레임 기간에 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이전 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 적어도 하나의 이전 영상 데이터들간을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 움직임 정도를 판단하는 발광다이오드표시장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 보상값보정부는,
    상기 시스템으로부터 p번째(p는 1보다 큰 자연수) 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터를 공급받음과 아울러, 이 시스템으로부터의 해당 영상 데이터에 응답하여 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하고;
    상기 p번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와 상기 p-1번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 이전 영상 데이터간의 차이값을 구하고, 이 차이값에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 차이값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 움직임 정도를 의미하는 움직임값으로 정의하며;
    상기 움직임값이 미리 설정된 움직임임계값 k보다 클 때, 이 움직임값과 k값간의 차이가 클수록 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키며; 그리고,
    상기 움직임값이 상기 움직임임계값 k보다 작거나 같을 때, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 그대로 유지시키고,
    상기 움직임 정도에 따른 보상값은 상기 움직임값이 동일하더라도 상기 영상 데이터의 색상에 따라 다른 값으로 설정될 수 있는 발광 다이오드 표시장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 보상값보정부는,
    상기 시스템으로부터의 p번째 프레임 기간의 해당 영상 데이터에 응답하여, 이 p번째 프레임 기간의 해당 영상 데이터를 저장함과 아울러, 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하는 프레임지연부;
    상기 시스템으로부터의 영상 데이터들 및 상기 프레임지연부로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 움직임값을 생성하는 움직임판단부; 및,
    상기 움직임판단부로부터의 움직임값들을 근거로, 상기 보상값생성부로부터 제공된 보상값들을 각각 보정하는 보정부를 포함하는 발광다이오드표시장치.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 보상값보정부는,
    해당 화소에 대한 영상의 복잡함 정도 및 움직임 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키는 발광다이오드표시장치.
  13. 제 1 항, 제 7 항 및 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 보상값보정부는,
    상기 보상값을 원래의 값보다 더 작은 값으로 변화시키는 발광다이오드표시장치.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 보상값보정부는,
    상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이 해당 화소와 공간적으로 인접하여 위치한 다수의 주변 화소들로 공급될 n개(n은 1보다 큰 자연수)의 주변 영상 데이터들을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 복잡함 정도를 판단하며; 그리고,
    현재 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이전 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 적어도 하나의 이전 영상 데이터들간을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 움직임 정도를 판단하는 발광다이오드표시장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 보상값보정부는,
    상기 시스템으로부터 영상 데이터들을 공급받아, 상기 n개의 주변 영상 데이터들 각각과 상기 해당 영상 데이터간의 차를 개별적으로 구하여 n개의 차이값들을 산출하고, 이 n개의 차이값들 각각에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 n개의 차이값들을 모두 합하여 총합을 구하고, 이 총합을 상기 n으로 나누어 평균값을 산출하고, 이 평균값에 100/(2m-1)(m은 해당 영상 데이터 또는 어느 하나의 주변 영상 데이터의 비트수)를 곱하여 구해진 값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 복잡함 정도를 의미하는 복잡도값으로 정의하며;
    상기 시스템으로부터 p번째(p는 1보다 큰 자연수) 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터를 공급받음과 아울러, 이 시스템으로부터의 해당 영상 데이터에 응답하여 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하며;
    상기 p번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와 상기 p-1번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 이전 영상 데이터간의 차이값을 구하고, 이 차이값에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 차이값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 움직임 정도를 의미하는 움직임값으로 정의하며;
    상기 복잡도값 및 상기 움직임값이 클수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키며; 그리고,
    상기 움직임값이 미리 설정된 움직임임계값 k보다 클 때, 상기 복잡도값 및 상기 움직임값이 클수록 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키는 발광다이오드표시장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 보상값보정부는,
    상기 시스템으로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 복잡도값을 생성하는 복잡도판단부;
    상기 시스템으로부터의 p번째 프레임 기간의 해당 영상 데이터에 응답하여, 이 p번째 프레임 기간의 해당 영상 데이터를 저장함과 아울러, 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하는 프레임지연부;
    상기 시스템으로부터의 영상 데이터들 및 상기 프레임지연부로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 움직임값을 생성하는 움직임판단부; 및,
    상기 복잡도판단부로부터의 복잡도값들 및 상기 움직임판단부로부터의 움직임값들을 근거로, 상기 보상값생성부로부터 제공된 보상값들을 각각 보정하는 보정부를 포함하는 발광다이오드표시장치.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 보상값생성부는,
    다수의 이전 프레임들의 영상 데이터들이 서로 대응되는 것끼리 누적 합산되어 저장된 누적메모리;
    상기 시스템으로부터 현재 프레임의 영상 데이터들을 공급받고, 이 현재 프레임의 영상 데이터들과 상기 누적메모리에 저장된 한 프레임의 누적 영상 데이터들을 서로 대응되는 것끼리 합산하여 새로운 한 프레임의 누적 영상 데이터들을 생성하고, 이 생성된 한 프레임의 누적 영상 데이터들로 상기 누적 메모리에 저장된 한 프레임의 누적 영상 데이터들을 갱신시키는 합산부;
    누적 영상 데이터들의 값에 따라 미리 설정된 다수의 보상값들을 갖는 룩업테이블; 및,
    상기 누적메모리에 저장된 한 프레임의 누적 영상 데이터들 각각에 대응되는 보상값을 상기 룩업 테이블로부터 선택하는 선택부를 포함하는 발광다이오드표시장치.
  18. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상변조부로부터 변조되어 출력된 영상 데이터들의 공간적 및 시간적 균일성을 확보하기 위해, 상기 영상변조부로부터의 영상 데이터들을 필터링하는 필터링부를 더 포함하는 발광다이오드표시장치.
  19. 발광소자를 구비한 화소들 각각에 공급될 영상 데이터들을 출력하는 A단계;
    상기 A단계로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별 발광소자의 구동시간을 파악하고, 이 파악된 구동시간을 근거로 각 화소별 보상값을 생성하는 B단계:
    상기 A단계로부터의 영상 데이터들을 근거로 각 화소별로 해당 화소의 영상 데이터 정보와 주변 화소의 영상 데이터 정보를 비교한 각 화소별 영상의 복잡함 정도 및 각 화소별 영상의 움직임 정도 중 적어도 어느 하나를 파악하고, 이 파악된 결과를 근거로 상기 B단계로부터의 보상값들을 보정하는 C단계; 및,
    상기 C단계로부터의 보정된 보상값들을 근거로 상기 A단계로부터의 영상 데이터들을 변조하는 D단계를 포함하고,
    상기 각 화소별 움직임 정도에 따른 보상값은 상기 영상 데이터의 색상에 따라 달라질 수 있으며,
    상기 C단계는,
    상기 A단계로부터 영상 데이터들을 공급받아, 상기 n개의 주변 영상 데이터들 각각과 상기 해당 영상 데이터간의 차를 개별적으로 구하여 n개의 차이값들을 산출하고, 이 n개의 차이값들 각각에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 n개의 차이값들을 모두 합하여 총합을 구하고, 이 총합을 상기 n으로 나누어 평균값을 산출하고, 이 평균값에 100/(2m-1)(m은 해당 영상 데이터 또는 어느 하나의 주변 영상 데이터의 비트수)를 곱하여 구해진 최종값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 복잡함 정도를 의미하는 복잡도값으로 정의하며; 그리고,
    상기 최종값이 클수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 하는 발광다이오드표시장치의 구동방법.
  20. 삭제
  21. 삭제
  22. 삭제
  23. 삭제
  24. 제 19 항에 있어서,
    상기 C단계는,
    해당 화소에 대한 영상의 움직임 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 하는 발광다이오드표시장치의 구동방법.
  25. 삭제
  26. 제 24 항에 있어서,
    상기 C단계는,
    현재 프레임 기간에 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이전 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 적어도 하나의 이전 영상 데이터들간을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 움직임 정도를 판단함을 특징으로 하는 발광다이오드표시장치의 구동방법.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 C단계는,
    상기 A단계로부터 p번째(p는 1보다 큰 자연수) 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터를 공급받음과 아울러, 이 A단계로부터의 해당 영상 데이터에 응답하여 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하고;
    상기 p번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와 상기 p-1번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 이전 영상 데이터간의 차이값을 구하고, 이 차이값에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 차이값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 움직임 정도를 의미하는 움직임값으로 정의하며;
    상기 움직임값이 미리 설정된 움직임임계값 k보다 클 때, 이 움직임값과 k값간의 차이가 클수록 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키며; 그리고,
    상기 움직임값이 상기 움직임임계값 k보다 작거나 같을 때, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 그대로 유지시키고,
    상기 움직임값이 동일하더라도 상기 영상 데이터의 색상에 따라 상기 보상값의 크기가 달라지는 것을 특징으로 하는 발광다이오드표시장치의 구동방법.
  28. 제 19 항에 있어서,
    상기 C단계는,
    해당 화소에 대한 영상의 복잡함 정도 및 움직임 정도가 높을수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시킴을 특징으로 하는 발광다이오드표시장치의 구동방법.
  29. 제 19 항, 제 24 항 및 제 28 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 C단계는,
    상기 보상값을 원래의 값보다 더 작은 값으로 변화시킴을 특징으로 하는 발광다이오드표시장치의 구동방법.
  30. 제 28 항에 있어서,
    상기 C단계는,
    상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이 해당 화소와 공간적으로 인접하여 위치한 다수의 주변 화소들로 공급될 n개(n은 1보다 큰 자연수)의 주변 영상 데이터들을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 복잡함 정도를 판단하며; 그리고,
    현재 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와, 그리고 이전 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 적어도 하나의 이전 영상 데이터들간을 비교하고, 이 비교 결과를 바탕으로 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터의 움직임 정도를 판단함을 특징으로 하는 발광다이오드표시장치의 구동방법.
  31. 제 30 항에 있어서,
    상기 C단계는,
    상기 A단계로부터 영상 데이터들을 공급받아, 상기 n개의 주변 영상 데이터들 각각과 상기 해당 영상 데이터간의 차를 개별적으로 구하여 n개의 차이값들을 산출하고, 이 n개의 차이값들 각각에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 n개의 차이값들을 모두 합하여 총합을 구하고, 이 총합을 상기 n으로 나누어 평균값을 산출하고, 이 평균값에 100/(2m-1)(m은 해당 영상 데이터 또는 어느 하나의 주변 영상 데이터의 비트수)를 곱하여 구해진 값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 복잡함 정도를 의미하는 복잡도값으로 정의하며;
    상기 A단계부터 p번째(p는 1보다 큰 자연수) 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터를 공급받음과 아울러, 이 A단계로부터의 해당 영상 데이터에 응답하여 미리 저장되었던 p-1번째 프레임 기간의 이전 영상 데이터를 출력하며;
    상기 p번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급될 해당 영상 데이터와 상기 p-1번째 프레임 기간에 상기 해당 화소로 공급되었던 이전 영상 데이터간의 차이값을 구하고, 이 차이값에 절대값을 취하고, 이 절대값이 취해진 차이값을 상기 해당 화소에 대한 영상 데이터의 움직임 정도를 의미하는 움직임값으로 정의하며;
    상기 복잡도값 및 상기 움직임값이 클수록, 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키며; 그리고,
    상기 움직임값이 미리 설정된 움직임임계값 k보다 클 때, 상기 복잡도값 및 상기 움직임값이 클수록 그 해당 화소에 대응되는 보상값을 원래의 값과 더 차이가 나도록 변화시키고,
    상기 움직임 정도에 따른 보상값은 상기 움직임값이 동일하더라도 상기 영상 데이터의 색상에 따라 다른 값으로 설정될 수 있음을 특징으로 하는 발광다이오드표시장치의 구동방법.
  32. 제 19 항에 있어서,
    상기 D단계로부터 변조되어 출력된 영상 데이터들의 공간적 및 시간적 균일성을 확보하기 위해, 상기 D단계로부터의 영상 데이터들을 필터링하는 E단계를 더 포함함을 특징으로 하는 발광다이오드표시장치의 구동방법.
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