KR101702465B1 - 감마 보정 장치 및 감마 보정 방법, 이를 이용한 디스플레이의 구동 장치 및 구동 방법 - Google Patents

감마 보정 장치 및 감마 보정 방법, 이를 이용한 디스플레이의 구동 장치 및 구동 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 실시간으로 변경되는 영상의 종류를 분류하고 분류된 영상 종류에 대응되도록 감마 보정을 수행할 수 있도록 한 감마 보정 장치 및 감마 보정 방법, 이를 이용한 디스플레이의 구동 장치 및 구동 방법에 관한 것이다. 본 발명의 감마 보정 장치는 입력 영상을 휘도 데이터와 색차 데이터로 분리하는 신호 분리부, 한 프레임의 휘도 데이터를 분석하여 평균 영상 레벨과 히스토그램을 생성하고, 산출된 평균 영상 레벨과 히스토그램을 이용해 입력 영상의 종류를 분류하여 영상 분류 신호를 생성하는 영상 분류부, 영상 분류 신호에 따라 휘도 데이터를 감마 보정하는 감마 보정부, 및 신호 분리부로부터의 색차 데이터와 감마 보정부로부터의 감마 보정된 휘도 데이터에 기초하여 데이터 신호를 생성하는 데이터 생성부를 포함한다.

Description

감마 보정 장치 및 감마 보정 방법, 이를 이용한 디스플레이의 구동 장치 및 구동 방법{GAMMA CORRECTION DEVICE AND GAMMA CORRECTION METHOD, APPARATUS AND METHOD FOR DRIVING OF DISPLAY USING THE SAME}
본 발명은 디스플레이에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 실시간으로 변경되는 영상의 종류를 분류하고 분류된 영상 종류에 대응되도록 감마 보정을 수행할 수 있도록 한 감마 보정 장치 및 감마 보정 방법, 이를 이용한 디스플레이의 구동 장치 및 구동 방법에 관한 것이다.
최근에는 CRT(Cathode Ray Tube)에 이어서 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display), 유기 발광 디스플레이(Organic Light Emitting Display), 전계 방출 디스플레이(Field Emission Display), 플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel) 등의 디지털 디스플레이 장치가 널리 보급되고 있다.
그러나, 상기의 디지털 디스플레이 장치는 입력 신호에 대하여 출력 신호가 직선적이지 않고, 각각마다 입력 신호에 대한 고유한 입출력 특성을 가지고 있다. 따라서, 디스플레이 장치는 입력 신호의 입출력 특성이 고유의 입출력 특성을 갖도록 감마 보정을 수행하게 된다.
상술한 감마 보정을 수행하기 위해 디스플레이 장치에 구성된 장치를 감마 보정 장치라고 하며, 감마 보정을 위해 감마 보정 장치에 적용하는 수학적인 표현을 감마 곡선이라 한다. 이러한 감마곡선은 영상 입력에 대한 영상 출력의 곡선 형태로 나타낼 수 있다.
종래의 감마 보정 장치는 고정된 값을 가지는 감마 곡선으로 영상의 종류에 상관없이 일률적으로 적용하여 영상을 감마 보정한다.
따라서, 상기의 종래의 감마 보정 장치를 포함하는 디스플레이 장치는 영상의 종류에 상관없이 고정된 값을 가지는 감마 곡선에 기초하여 영상을 감마 보정함으로써 실시간으로 변경되는 영상에 대한 최적의 화질을 제공할 수 없다는 문제점이 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 실시간으로 변경되는 영상의 종류를 분류하고 분류된 영상 종류에 대응되도록 감마 보정을 수행할 수 있도록 한 감마 보정 장치 및 감마 보정 방법을 제공하는 것을 기술적 과제로 한다.
또한, 본 발명은 실시간으로 변경되는 영상의 종류를 분류하고 분류된 영상 종류에 대응되도록 감마 보정을 수행하여 모든 종류의 영상에 대해 최적의 화질을 제공할 수 있도록 한 디스플레이의 구동 장치 및 구동 방법을 제공하는 것을 기술적 과제로 한다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 감마 보정 장치는 감마 보정 장치는 입력 영상을 휘도 데이터와 색차 데이터로 분리하는 신호 분리부, 한 프레임의 휘도 데이터를 분석하여 평균 영상 레벨과 히스토그램을 생성하고, 산출된 평균 영상 레벨과 히스토그램을 이용해 입력 영상의 종류를 분류하여 영상 분류 신호를 생성하는 영상 분류부, 영상 분류 신호에 따라 휘도 데이터를 감마 보정하는 감마 보정부, 및 신호 분리부로부터의 색차 데이터와 감마 보정부로부터의 감마 보정된 휘도 데이터에 기초하여 데이터 신호를 생성하는 데이터 생성부를 포함한다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 디스플레이의 구동 장치는 소정의 영상을 표시하는 디스플레이 패널, 및 입력 영상을 감마 보정하고 감마 보정된 데이터 신호에 대응되는 영상을 디스플레이 패널에 표시하는 패널 구동부를 포함하며, 패널 구동부는 본 발명에 따른 감마 보정 장치를 포함한다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 감마 보정 방법은 입력 영상을 휘도 데이터와 색차 데이터로 분리하는 단계, 한 프레임의 휘도 데이터를 분석하여 평균 영상 레벨과 히스토그램을 생성하고, 산출된 평균 영상 레벨과 히스토그램을 이용해 입력 영상의 종류를 분류하여 영상 분류 신호를 생성하는 단계, 영상 분류 신호에 따라 휘도 데이터를 감마 보정하는 단계, 및 색차 데이터와 감마 보정된 휘도 데이터에 기초하여 데이터 신호를 생성하는 단계를 포함한다.
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상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 디스플레이의 구동 방법은 입력 영상을 감마 보정하여 데이터 신호를 생성하는 단계, 및 데이터 신호에 대응되는 영상을 디스플레이 패널에 표시하는 단계를 포함하며, 감마 보정은 본 발명에 따른 감마 보정 방법을 이용한다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 감마 보정 장치 및 감마 보정 방법, 이를 이용한 디스플레이의 구동 장치 및 구동 방법은 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 입력 영상의 평균 영상 레벨과 히스토그램을 이용하여 입력 영상의 종류를 분류함으로써 입력 영상을 뚜렷하게 분류할 수 있으며, 복잡한 분류 알고리즘, 복잡한 연산 회로, 및 추가적인 메모리가 필요 없어 영상을 분류하기 위한 처리 시간 및 비용을 감소시킬 수 있다.
둘째, 뚜렷한 영상 분류에 대응되도록 입력 영상을 감마 보정함으로써 모든 종류의 영상에 대해 최적의 화질을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 감마 보정 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 영상 분류부를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 영상 분류부에 의해 분류되는 복수의 분류 영상과 각 분류 영상의 히스토그램을 나타내는 도면이다.
도 4는 도 2에 도시된 구분점 설정부에서 구분점의 설정시 사용되는 함수의 설정 방법을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 2에 도시된 누적 히스토그램 생성부에 의해 생성되는 상위 영역 및 하위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 6은 도 1에 도시된 감마 보정부를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 7은 도 6에 도시된 복수의 룩업 테이블에 맵핑되는 감마 보정 데이터에 대응되는 시그모이드(Sigmoid) 형태의 감마 곡선을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 디스플레이의 구동 장치를 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 감마 보정 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 감마 보정 장치(100)는 신호 분리부(110), 영상 분류부(120), 감마 보정부(130), 및 데이터 생성부(140)를 포함하여 구성된다.
신호 분리부(110)는 입력 영상(R, G, B)를 휘도 데이터(Y)와 색차 데이터(CbCr)로 분리한다. 이때, 휘도 데이터는 0% 내지 100% 범위의 휘도 레벨로 정규화되어 영상 분류부(120)로 공급되거나 정규화되지 않고 영상 분류부(120)에 공급될 수 있으나, 정규화되어 영상 분류부(120)에 공급되는 것이 바람직하다. 여기서, 0%의 휘도 레벨은 완전한 블랙 레벨(Black Level)을 의미하고, 100%의 휘도 레벨은 완전한 화이트 레벨(White Level)을 의미한다.
영상 분류부(120)는 한 프레임의 휘도 데이터(Y)를 분석하여 평균 영상 레벨(Average Picture Level; APL)과 히스토그램(Histogram)을 산출하고, 산출된 평균 영상 레벨을 이용하여 감마 곡선의 구분점(P)을 산출하고, 감마 곡선의 구분점(P)과 히스토그램을 이용해 입력 영상((R, G, B)의 종류를 분류하여 영상 분류 신호(ISS)를 감마 보정부(130)에 제공한다.
이를 위해, 영상 분류부(120)는, 도 2에 도시된 바와 같이, APL 산출부(121), 히스토그램 생성부(122), 구분점 설정부(123), 누적 히스토그램 생성부(124), 상위 대표 레벨 추출부(125), 하위 대표 레벨 추출부(126), 및 영상 분류 신호 생성부(127)를 포함하여 구성된다.
APL 산출부(121)는 신호 분리부(120)로부터 공급되는 휘도 데이터(Y)를 프레임 단위로 평균하여 평균 영상 레벨(APL)을 산출한다.
히스토그램 생성부(122)는 신호 분리부(120)로부터 공급되는 한 프레임의 모든 휘도 데이터(Y)의 휘도 레벨을 검출하고, 검출된 휘도 레벨을 휘도 레벨 단위로 구분하여 배치하고, 각 휘도 레벨에 포함된 휘도 데이터의 빈도수(또는 비율)에 따라 히스토그램(HST)을 생성한다. 이때, 히스토그램(HST)의 형태는 프레임 단위의 휘도 데이터(Y)에 따라 다양하게 생성된다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 히스토그램(HST)의 형태는 크게 화이트 피크(White Peak)(1, 2), 가우스(Gauss)(3, 4), 슬라이드(Slide)(5, 6), 화이트/블랙 피크(White/black Peak)(7, 8), 블랙 피크(Black Peak)(9, 10), 및 화이트 피크 가우스(White Peak Gauss)(11, 12) 형태로 생성될 수 있다.
구분점 설정부(123)는 기준 감마 곡선에서 APL 산출부(121)로부터 공급되는 평균 영상 레벨(APL)에 대응되는 지점을 기준 감마 곡선의 구분점(P)으로 설정한다. 여기서, 기준 감마 곡선의 구분점(P)은 상위(또는 고) 계조와 하위(또는 저) 계조를 구분하는 기준점이 된다.
이를 위해, 제 1 실시 예에 따른 구분점 설정부(123)는 입력 값에 대한 출력 값이 곡선 형태로 맵핑된 룩업 테이블(미도시)을 이용하여 평균 영상 레벨(APL)에 대응되도록 맵핑된 출력 값을 기준 감마 곡선의 구분점(P)으로 설정할 수 있다.
제 2 실시 예에 따른 구분점 설정부(123)는 평균 영상 레벨(APL)이 변수로 설정되는 제 1 함수(P)를 이용하여 기준 감마 곡선의 구분점(P)을 설정한다.
제 1 함수(P)는 P=ax+b(단, a 및 b는 계수, x는 평균 영상 레벨)로 주어지는 1차 방정식으로 설정된다. 여기서, 제 1 함수(P)는 다른 종류의 영상들, 예를 들어, 도 3에 도시된, 화이트 피크 영상(1, 2), 가우스 영상(3, 4), 슬라이드 영상(5, 6), 화이트/블랙 피크 영상(7, 8), 블랙 피크 영상(9, 10), 및 화이트 피크 가우스 영상(11, 12)에 대한 사전 실험을 통해 설정된다.
사전 실험을 통해 제 1 함수(P)를 설정하는 과정을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 도 3에 도시된 바와 같은 화이트 피크 영상(1, 2), 가우스 영상(3, 4), 슬라이드 영상(5, 6), 화이트/블랙 피크 영상(7, 8), 블랙 피크 영상(9, 10), 및 화이트 피크 가우스 영상(11, 12)과 같은 다른 종류의 영상들을 선정한다.
그런 다음, 선정된 다른 종류의 영상들 각각의 평균 영상 레벨을 산출한다.
그런 다음, 도 4에 도시된 바와 같이, 선정된 다른 종류의 영상들 각각의 고유 감마 곡선에서 다른 종류의 영상들 각각의 평균 영상 레벨에 대응되는 고유 구분점(□) 각각을 검출한다.
그런 다음, 도 4에 도시된 바와 같이, 검출된 다른 종류의 영상들 각각의 고유 구분점(□)을 회귀분석하여 소정의 정합도(R2)를 가지는 제 1 회귀함수(y1)를 설정한다. 이에 따라, 제 1 회귀함수(y1)는 회귀분석점(■)들에 의해 y1=cx+d(단, c 및 d는 계수, x는 다른 종류의 영상들 각각의 평균 영상 레벨)로 주어지는 1차 방정식으로 설정된다. 예를 들어, 도 4a에 도시된 영상들을 실험한 결과, 제 1 회귀함수(y1)는 y1=0.3762x+15.916으로 주어지는 1차 방정식으로 설정되었다. 이때, 정합도(R2)가 "1"일 경우 제 1 회귀함수(y1)에 의한 곡선은 직선 형태가 된다.
그런 다음, 제 1 회귀함수(y1)에 대응되도록 제 1 함수(P)를 설정한다. 이때, 제 1 함수(P)의 계수 a는 제 1 회귀함수(y1)의 계수 c에 대응되고, 제 1 함수(P)의 계수 b는 제 1 회귀함수(y1)의 계수 d에 대응된다. 예를 들어, 제 1 함수(P)는 P=0.3762×APL+15.916으로 설정될 수 있다.
이와 같은, 제 2 실시 예에 따른 구분점 설정부(123)는 사전 실험을 통해 기설정된 제 1 회귀함수(y1)에 대응되는 제 1 함수(P)의 변수를 APL 산출부(121)로부터 공급되는 평균 영상 레벨(APL)로 설정하여 P=a×APL+b로 주어지는 제 1 함수(P)를 연산함으로써 기준 감마 곡선의 구분점(P)을 산출하게 된다.
다시 도 2에서, 누적 히스토그램 생성부(124)는 구분점 설정부(122)로부터 공급되는 기준 감마 곡선의 구분점(P)과 히스토그램 생성부(122)로부터 공급되는 히스토그램(HST)을 이용하여, 도 5에 도시된 바와 같이, 기준 감마 곡선의 구분점(P)을 기준으로 상위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST1)과 하위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST2) 각각을 생성한다. 즉, 누적 히스토그램 생성부(124)는 기준 감마 곡선의 구분점(P)을 기준으로 상위 영역의 휘도 레벨 각각의 빈도수를 누적하여 상위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST1)을 생성하고, 기준 감마 곡선의 구분점(P)을 기준으로 하위 영역의 휘도 레벨 각각의 빈도수를 누적하여 하위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST2)을 생성한다.
한편, 누적 히스토그램 생성부(124)는 평균 영상 레벨(APL)에 대응되는 휘도 레벨을 기준으로 상술한 상위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST1)과 하위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST2)을 생성할 수도 있다.
상위 대표 레벨 추출부(125)는 누적 히스토그램 생성부(124)로부터 공급되는 상위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST1) 중에서 선택된 어느 하나의 휘도 레벨 누적 히스토그램에 대응되는 휘도 레벨을 상위 대표 레벨(HML)로 추출한다. 이때, 상위 대표 레벨 추출부(125)는 누적 60% 이상인 상위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램 중에서 선택되는 누적 히스토그램에 대응디는 휘도 레벨을 상위 대표 레벨(HML)로 추출할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 상위 대표 레벨 추출부(125)는 누적 80%에 대응되는 휘도 레벨 누적 히스토그램의 휘도 레벨을 상위 대표 레벨(HML)로 추출할 수 있다.
하위 대표 레벨 추출부(126)는 누적 히스토그램 생성부(124)로부터 공급되는 하위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST2) 중에서 선택된 어느 하나의 휘도 레벨 누적 히스토그램에 대응되는 휘도 레벨을 하위 대표 레벨(LML)로 추출한다. 이때, 하위 대표 레벨 추출부(126)는 누적 60% 이상인 상위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램 중에서 선택되는 누적 히스토그램에 대응디는 휘도 레벨을 하위 대표 레벨(LML)로 추출할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 하위 대표 레벨 추출부(126)는 누적 80%에 대응되는 휘도 레벨 누적 히스토그램의 휘도 레벨을 하위 대표 레벨(LML)로 추출할 수 있다.
영상 분류 신호 생성부(127)는, 하기의 표 1에 나타낸 바와 같이, 프레임 단위로 입력 영상에 대하여 상위 대표 레벨 추출부(125)로부터 공급되는 상위 대표 레벨(HML)과 하위 대표 레벨 추출부(126)로부터 공급되는 하위 대표 레벨(LML)을 분석하여 입력 영상의 종류를 분류한다.
즉, 영상 분류 신호 생성부(127)는 구분점(P)을 기준으로 상위 영역 또는 상위 대표 레벨(HML)이 일정한 범위로 설정된 복수의 상위 분류 범위 중에서 어느 상위 분류 범위에 포함되는지를 분석함과 아울러, 구분점(P)을 기준으로 하위 영역 또는 하위 대표 레벨(LML)이 일정한 범위로 설정된 복수의 하위 분류 범위 중에서 어느 하위 분류 범위에 포함되는지를 분석하고, 분석된 상위 분류 범위와 하부 분류 범위에 대응되는 영상 종류와 이에 대응되는 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
예를 들어, 하기의 표 1과 같이, 복수의 상위 분류 범위는 상위 대표 레벨(HML)이 85 이상으로 설정되는 제 1 상위 분류 범위, 상위 대표 레벨(HML)이 50 ~ 85 사이로 설정되는 제 2 상위 분류 범위, 및 상위 대표 레벨(HML)이 50 이하로 설정되는 제 3 상위 분류 범위로 구분될 수 있다.
또한, 복수의 하위 분류 범위는 하위 대표 레벨(LML)이 20 이상으로 설정되는 제 1 하위 분류 범위, 하위 대표 레벨(LML)이 15 ~ 20 사이로 설정되는 제 2 하위 분류 범위, 및 하위 대표 레벨(LML)이 15 이하로 설정되는 제 3 하위 분류 범위로 구분될 수 있다.
Figure 112010055612385-pat00001
이에 따라, 영상 분류 신호 생성부(127)는, 상기의 표 1에 기초하여 프레임 단위로 공급되는 상위 대표 레벨(HML)과 하위 대표 레벨(LML)에 따라 입력 영상의 종류를 분류하여 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
일 실시 예에 있어서, 영상 분류 신호 생성부(127)는 입력 영상에 대한 상위 대표 레벨(HML)이 제 1 상위 분류 범위(85 이상)에 포함됨과 아울러 하위 대표 레벨(LML)이 제 1 하위 분류 범위(20 이상)에 포함될 경우, 해당 입력 영상을 화이트 피크 영상으로 분류함과 아울러 분류된 화이트 피크 영상에 대응되는 "000"의 값을 가지는 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
다른 실시 예에 있어서, 영상 분류 신호 생성부(127)는 입력 영상에 대한 상위 대표 레벨(HML)이 제 3 상위 분류 범위(50 이하)에 포함됨과 아울러 하위 대표 레벨(LML)이 제 1 하위 분류 범위(20 이상)에 포함될 경우, 해당 입력 영상을 가우스 영상으로 분류함과 아울러 분류된 가우스 영상에 대응되는 "001"의 값을 가지는 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
다른 실시 예에 있어서, 영상 분류 신호 생성부(127)는 입력 영상에 대한 상위 대표 레벨(HML)이 제 2 또는 제 3 상위 분류 범위(85 이하)에 포함됨과 아울러 하위 대표 레벨(LML)이 제 2 하위 분류 범위(15 ~ 20)에 포함될 경우, 해당 입력 영상을 슬라이드 영상으로 분류함과 아울러 분류된 슬라이드 영상에 대응되는 "010"의 값을 가지는 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
다른 실시 예에 있어서, 영상 분류 신호 생성부(127)는 입력 영상에 대한 상위 대표 레벨(HML)이 제 1 상위 분류 범위(85 이상)에 포함됨과 아울러 하위 대표 레벨(LML)이 제 3 하위 분류 범위(15 이하)에 포함될 경우, 해당 입력 영상을 화이트/블랙 피크 영상으로 분류함과 아울러 분류된 화이트/블랙 피크 영상에 대응되는 "011"의 값을 가지는 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
다른 실시 예에 있어서, 영상 분류 신호 생성부(127)는 입력 영상에 대한 상위 대표 레벨(HML)이 제 2 또는 제 3 상위 분류 범위(85 이하)에 포함됨과 아울러 하위 대표 레벨(LML)이 제 3 하위 분류 범위(15 이하)에 포함될 경우 해당 입력 영상을 블랙 피크 영상으로 분류함과 아울러 분류된 블랙 피크 영상에 대응되는 "100"의 값을 가지는 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
다른 실시 예에 있어서, 영상 분류 신호 생성부(127)는 입력 영상에 대한 상위 대표 레벨(HML)이 제 2 상위 분류 범위(50 ~ 85)에 포함됨과 아울러 하위 대표 레벨(LML)이 제 1 하위 분류 범위(20 이상)에 포함될 경우 해당 입력 영상을 화이트 피크 가우스 영상으로 분류함과 아울러 분류된 화이트 피크 가우스 영상에 대응되는 "101"의 값을 가지는 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
다른 실시 예에 있어서, 영상 분류 신호 생성부(127)는 입력 영상에 대한 상위 대표 레벨(HML)이 제 1 상위 분류 범위(85 이상)에 포함됨과 아울러 하위 대표 레벨(LML)이 제 2 하위 분류 범위(15 ~ 20)에 포함될 경우 해당 입력 영상을 화이트 피크 가우스 영상으로 분류함과 아울러 분류된 화이트 피크 가우스 영상에 대응되는 "101"의 값을 가지는 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
한편, 도 3에 도시된 제 1 내지 제 12 입력 영상이 프레임 단위로 변경되어 입력될 경우, 영상 분류부(120)는 상술한 바와 같이 제 1 내지 제 12 입력 영상 각각에 대한 상위 대표 레벨(HML)과 하위 대표 레벨(LML)을 추출하고, 추출된 상위 대표 레벨(HML)과 하위 대표 레벨(LML) 각각이 포함되는 상위 분류 범위 및 하위 분류 범위에 따라 하기의 표 2에서와 같이 영상의 종류를 분류하고, 분류된 영상의 종류에 따라 각기 다른 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
Figure 112010055612385-pat00002
표 2에 있어서, 제 1 및 제 2 입력 영상(1, 2)의 경우, 영상 분류부(120)는 상위 대표 레벨(HML)이 제 1 상위 분류 범위(85 이상)에 포함됨과 아울러 하위 대표 레벨(LML)이 제 1 하위 분류 범위(20 이상)에 포함되므로 제 1 및 제 2 영상(1, 2)을 화이트 피크 영상으로 분류함과 아울러 분류된 화이트 피크 영상에 대응되는 "000"의 값을 가지는 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
이와 동일하게, 영상 분류부(120)는 제 3 내지 제 12 입력 영상(3 내지 12) 각각의 종류를 분류함과 아울러 분류된 분류 영상에 대응되는 각기 다른 영상 분류 신호(ISS)를 생성한다.
다시 도 1에서, 감마 보정부(130)는 상술한 영상 분류부(120)로부터 제공되는 영상 분류 신호(ISS)에 기초하여 휘도 데이터(Y)를 감마 보정하여 감마 보정된 휘도 데이터(Y')를 데이터 생성부(140)에 공급한다. 이를 위해, 감마 보정부(130)는, 도 6에 도시된 바와 같이, 선택부(132), 및 제 1 내지 제 6 룩업 테이블(134a 내지 134f)을 포함하여 구성된다.
선택부(132)는 영상 분류부(120)로부터 제공되는 영상 분류 신호(ISS)에 따라 입력되는 휘도 데이터(Y)를 제 1 내지 제 6 룩업 테이블(134a 내지 134f) 중 어느 하나로 출력한다. 예를 들어, 선택부(132)는 "000"의 영상 분류 신호(ISS)에 따라 입력되는 휘도 데이터(Y)를 제 1 룩업 테이블(134a)에 공급한다. 이와 마찬가지로, "001" 내지 "101"의 영상 분류 신호(ISS)에 따라 입력되는 휘도 데이터(Y)를 대응되는 제 2 내지 제 6 룩업 테이블(134b 내지 134f)에 공급한다.
한편, 선택부(132)에 공급되는 휘도 데이터(Y)는 제 1 저장부(150)를 통해 공급될 수 있다. 제 1 저장부(150)는 신호 분리부(110)로부터 출력되는 휘도 데이터(Y)를 프레임 단위로 저장한 후, 저장된 휘도 데이터(Y)를 선택부(132)에 공급한다.
제 1 내지 제 6 룩업 테이블(134a 내지 134f) 각각은 선택부(132)로부터 공급되는 휘도 데이터(Y)를 감마 보정하여 감마 보정된 휘도 데이터(Y')를 데이터 생성부(140)에 공급한다. 이를 위해, 제 1 내지 제 6 룩업 테이블(134a 내지 134f) 각각에는 영상 분류부(120)에 의해 분류되는 분류 영상 각각에 대하여 독립적으로 설정된 감마 보정 데이터(Y')가 맵핑된다.
제 1 내지 제 6 룩업 테이블(134a 내지 134f) 각각에 맵핑된 감마 보정 데이터(Y')는 분류 영상, 즉 도 3에 도시된 히스토그램의 형태에 따른 화이트 피크 영상(1, 2), 가우스 영상(3, 4), 슬라이드 영상(5, 6), 화이트/블랙 피크 영상(7, 8), 블랙 피크 영상(9, 10), 및 화이트 피크 가우스 영상(11, 12) 각각에 대하여 최적의 화질을 가지도록 설정될 수 있으며, 그 값은, 도 7에 도시된 바와 같이, 영상 종류에 따라 입력 값에 대한 출력 값이 시그모이드(Sigmoid) 형태를 가지도록 설정된 각기 다른 기준 감마 곡선(RGC1 내지 RGC6)의 출력 값으로 설정된다. 이때, 각기 다른 기준 감마 곡선(RGC1 내지 RGC6) 각각은 분류 영상 각각의 평균 영상 레벨(APL)에 따른 구분점(P)을 기준으로 상위 영역과 하위 영역이 최적의 화질을 제공하도록 소정 범위로 강조된 상위 곡선(HC)과 하위 곡선(LC)으로 이루어질 수 있다.
한편, 상술한 설명에서 영상 분류부(120)는 영상의 종류에 따라 분포되는 히스토그램의 형태에 따라 입력 영상을 표 1 및 표 2와 같이 6개의 영상으로 분류하였으나 이에 한정되지 않고, 입력 영상을 히스토그램의 형태에 따라 6개 이상으로 분류할 수 있다. 이에 따라, 감마 보정부(130) 역시 히스토그램의 형태에 따라 각기 다르게 설정된 6개의 이상의 기준 감마 곡선에 기초한 6개 이상의 룩업 테이블을 포함하여 구성될 수 있다.
다시 도 1에서, 데이터 생성부(140)는 신호 분리부(110)로부터의 색차 데이터(CbCr)와 감마 보정부(130)로부터의 감마 보정된 휘도 데이터(Y')에 기초하여 데이터 신호(R', G', B')를 생성하여 출력한다.
한편, 데이터 생성부(140)에 공급되는 색차 데이터(CbCr)는 제 2 저장부(160)를 통해 공급될 수 있다. 제 2 저장부(160)는 신호 분리부(110)로부터 출력되는 색차 데이터(CbCr)를 프레임 단위로 저장한 후, 저장된 색차 데이터(CbCr)를 데이터 생성부(140)에 공급한다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 감마 보정 장치(100)는 한 프레임 단위로 입력 영상을 분류하는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되지 않고 복수의 프레임마다 하나의 프레임을 분석하여 입력 영상을 분류할 수도 있다.
이와 같은, 본 발명의 실시 예에 따른 감마 보정 장치(100)는 입력 영상의 평균 영상 레벨(APL)을 산출하여 기준 감마 곡선의 구분점(P)을 설정하고, 설정된 구분점(P)을 기준으로 생성되는 상위 및 하위 영역 각각의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST1, AHST2) 중에서 각각 선택되는 상위 대표 레벨(HML) 및 하위 대표 레벨(LML)에 기초하여 입력 영상의 종류를 분류함으로써 입력 영상을 뚜렷하게 분류할 수 있으며, 뚜렷한 영상 분류에 대응되도록 입력 영상을 감마 보정하여 입력 영상의 화질을 최적화할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 감마 보정 장치(100)는 입력 영상의 평균 영상 레벨(APL)과 히스토그램(HST)을 이용하여 입력 영상을 분류함으로써 복잡한 분류 알고리즘, 복잡한 연산 회로, 및 추가적인 메모리가 필요 없어 영상을 분류하기 위한 처리 시간 및 비용을 감소시킬 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 디스플레이의 구동 장치를 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 디스플레이의 구동 장치는 디스플레이 패널(200), 및 패널 구동부(300)를 포함하여 구성된다.
디스플레이 패널(200)은 패널 구동부(300)의 구동에 따라 공급되는 입력 데이터(DATA)에 대응되는 영상을 표시한다. 이때, 디스플레이 패널(200)은 액정 디스플레이 패널(Liquid Crystal Display Panel), 유기 발광 디스플레이 패널(Organic Light Emitting Display Panel), 전계 방출 디스플레이 패널(Field Emission Display Panel), 또는 플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel) 등을 포함하는 디지털 디스플레이 장치의 디스플레이 패널이 될 수 있다.
패널 구동부(300)는 입력 영상(R, G, B)의 평균 영상 레벨과 히스토그램을 이용하여 입력 영상(R, G, B)의 종류를 분류하고, 분류 영상에 대응되도록 입력 영상(R, G, B)을 감마 보정함과 아울러 감마 보정된 데이터 신호(R', G', B')를 디스플레이 패널(200)의 구동에 적합한 입력 데이터(DATA)로 변환하여 디스플레이 패널(200)에 표시한다. 이를 위해, 패널 구동부(300)는 감마 보정 장치(310), 타이밍 제어부(320), 데이터 구동회로부(330), 및 스캔 구동회로부(340)를 포함하여 구성된다.
감마 보정 장치(310)는 상술한 본 발명의 실시 예에 따른 감마 보정 장치(100)와 동일하게 구성되는 것으로, 이에 대한 설명은 도 1 내지 도 7에 대한 설명으로 대신하기로 한다.
타이밍 제어부(320)는 감마 보정 장치(310)에 의해 감마 보정된 데이터 신호(R', G', B')를 디스플레이 패널(200)의 구동에 적합하도록 입력 데이터(DATA)로 정렬하고, 정렬된 입력 데이터(DATA)를 데이터 구동회로부(330)에 공급한다.
또한, 타이밍 제어부(320)는 데이터 구동회로부(330) 및 스캔 구동회로부(340) 각각의 구동 타이밍을 제어한다. 즉, 타이밍 제어부(320)는 외부로부터 공급되는 타이밍 동기신호(미도시)에 기초하여 데이터 제어신호(DCS)를 생성하여 데이터 구동회로부(330)의 구동 타이밍을 제어하고, 타이밍 동기신호에 기초하여 스캔 제어신호(SCS)를 생성하여 게이트 구동회로부(340)의 구동 타이밍을 제어한다.
한편, 감마 보정 장치(310)는 타이밍 제어부(320)에 내장되어 구성될 수 있다.
데이터 구동회로부(330)는 타이밍 제어부(320)로부터 공급되는 데이터 제어신호(DCS)에 응답하여 타이밍 제어부(320)로부터 공급되는 입력 데이터(DATA)를 아날로그 데이터 신호로 변환하여 디스플레이 패널(200)의 데이터 라인(DL)에 공급한다.
스캔 구동회로부(340)는 타이밍 제어부(320)로부터 공급되는 스캔 제어신호(SCS)에 따라 스캔 신호를 생성하여 디스플레이 패널(200)의 스캔 라인(SL)에 공급한다.
이와 같은, 본 발명의 실시 예에 따른 디스플레이의 구동 장치를 이용한 디스플레이의 구동 방법을 설명하면 다음과 같다.
먼저, 감마 보정 장치(310)를 통해 입력 영상(R, G, B)의 평균 영상 레벨(APL)을 산출하여 기준 감마 곡선의 구분점(P)을 설정한다.
그런 다음, 설정된 구분점(P)을 기준으로 생성되는 상위 및 하위 영역 각각의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST1, AHST2)을 생성한다.
그런 다음, 상위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST1) 중에서 어느 하나의 휘도 레벨 누적 히스토그램(AHST1)에 대응되는 휘도 레벨을 상위 대표 레벨(HML)로 추출함과 아울러 하위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램(AHST2) 중에서 어느 하나의 휘도 레벨 누적 히스토그램(AHST2)에 대응되는 휘도 레벨을 하위 대표 레벨(LML)로 추출한다.
그런 다음, 추출된 상위 대표 레벨(HML) 및 하위 대표 레벨(LML)에 기초하여 입력 영상(R, G, B)의 종류를 분류한다.
그런 다음, 분류 영상에 대응되도록 기설정된 기준 감마 곡선에 기초하여 입력 영상(R, G, B)을 감마 보정한다.
그런 다음, 감마 보정된 입력 데이터(R', G', B')를 디스플레이 패널(200)의 구동에 적합하도록 입력 데이터(DATA)로 정렬하고, 정렬된 입력 데이터(DATA)를 아날로그 데이터 신호로 변환하여 디스플레이 패널(200)에 공급함과 동기되도록 디스플레이 패널(200)에 스캔 신호를 공급함으로써 입력 데이터(DATA)에 대응되는 영상을 디스플레이 패널(200)에 표시한다.
상술한 본 발명의 실시 예에 따른 디스플레이의 구동 장치 및 디스플레이의 구동 방법은 감마 보정 장치(310)를 이용하여 실시간으로 변경되는 영상을 자동으로 분류하고 분류 영상에 대응되도록 입력 영상을 감마 보정함으로써 모든 종류의 영상에 대해 최적의 화질을 제공할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100, 310: 감마 보정 장치 110: 신호 분리부
120: 감마 설정부 121: APL 산출부
122: 구분점 설정부 123: 히스토그램 생성부
124: 누적 히스토그램 생성부 125: 상위 대표 레벨 추출부
126: 하위 대표 레벨 추출부 127: 영상 분류 신호 생성부
130: 감마 보정부 140: 데이터 생성부
200: 디스플레이 패널 300: 패널 구동부
320: 타이밍 제어부 330: 데이터 구동회로부
340: 스캔 구동회로부

Claims (20)

  1. 입력 영상을 휘도 데이터와 색차 데이터로 분리하는 신호 분리부;
    한 프레임의 상기 휘도 데이터를 분석하여 평균 영상 레벨과 히스토그램을 생성하고, 산출된 평균 영상 레벨과 상기 히스토그램을 이용해 상기 입력 영상의 종류를 분류하여 영상 분류 신호를 생성하는 영상 분류부;
    상기 영상 분류 신호에 따라 상기 휘도 데이터를 감마 보정하는 감마 보정부; 및
    상기 신호 분리부로부터의 색차 데이터와 상기 감마 보정부로부터의 감마 보정된 휘도 데이터에 기초하여 데이터 신호를 생성하는 데이터 생성부를 포함하며,
    상기 입력 영상은 복수의 분류 영상 중 상기 히스토그램의 형태에 따라 분류된 화이트 피크 영상, 가우스 영상, 슬라이드 영상, 화이트/블랙 피크 영상, 블랙 피크 영상, 및 화이트 피크 가우스 영상 중에서 어느 하나의 분류 영상으로 분류되고,
    상기 감마 보정부는,
    상기 영상 분류 신호에 따라 입력되는 휘도 데이터를 선택적으로 출력하는 선택부; 및
    상기 복수의 분류 영상 각각에 대하여 독립적으로 설정된 감마 보정 데이터를 맵핑받고, 맵핑받은 감마 보정 데이터에 따라 상기 선택부로부터 공급되는 휘도 데이터를 상기 분류 영상 각각에 대하여 감마 보정하는 복수의 룩업 테이블을 포함하는 감마 보정 장치.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 분류부는,
    상기 평균 영상 레벨에 기초하여 구분점을 설정함과 아울러 상기 구분점을 기준으로 상위 영역 및 하위 영역 각각을 일정한 범위를 가지는 복수의 상위 분류 범위와 복수의 하위 분류 범위로 설정하고,
    상기 휘도 데이터를 일정한 휘도 레벨로 구분하여 히스토그램을 생성하고, 상기 상위 영역의 히스토그램 중에서 어느 하나를 상위 대표 레벨로 추출함과 아울러 상기 하위 영역의 히스토그램 중에서 어느 하나를 하위 대표 레벨로 추출하며,
    상기 복수의 상위 분류 범위 중에서 상기 추출된 상위 대표 레벨을 포함하는 상위 분류 범위와 상기 복수의 하위 분류 범위 중에서 상기 추출된 하위 대표 레벨을 포함하는 하위 분류 범위의 조합에 따라 상기 입력 영상의 종류를 분류하고, 분류된 영상의 종류에 따라 상기 영상 분류 신호를 생성하는 감마 보정 장치.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 분류부는,
    상기 신호 분리부로부터 공급되는 상기 휘도 데이터를 프레임 단위로 평균하여 평균 영상 레벨을 산출하는 APL 산출부;
    상기 신호 분리부로부터 공급되는 상기 휘도 데이터를 일정한 휘도 레벨로 구분하고, 프레임 단위로 각 휘도 레벨에 포함되는 휘도 데이터의 빈도수를 검출하여 휘도 레벨별 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부;
    상기 평균 영상 레벨에 기초하여 구분점을 설정하는 구분점 설정부;
    상기 구분점을 기준으로 상위 영역과 하위 영역 각각의 휘도 레벨별 히스토그램을 누적하여 상위 영역 및 하위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램을 생성하는 누적 히스토그램 생성부;
    상기 상위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램 중에서 어느 하나의 휘도 레벨을 상위 대표 레벨로 추출하는 상위 대표 레벨 추출부;
    상기 하위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램 중에서 어느 하나의 휘도 레벨을 하위 대표 레벨로 추출하는 하위 대표 레벨 추출부; 및
    상기 추출되는 상위 대표 레벨과 하위 대표 레벨을 이용하여 상기 입력 영상을 상기 복수의 분류 영상 중에서 어느 하나로 분류하고, 분류된 분류 영상에 대응되는 상기 영상 분류 신호를 생성하는 영상 분류 신호 생성부를 포함하는 감마 보정 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 구분점 설정부는 상기 산출된 평균 영상 레벨이 변수로 설정되는 함수를 이용하여 상기 구분점(P)을 설정하며,
    상기 함수는 P=ax+b(단, a 및 b는 계수, x는 평균 영상 레벨)로 설정된 감마 보정 장치.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 영상 분류 신호 생성부는,
    상기 구분점을 기준으로 상위 영역 및 하위 영역 각각을 일정한 범위를 가지는 복수의 상위 분류 범위와 복수의 하위 분류 범위로 설정하고,
    상기 복수의 분류 영상 중에서 상기 상위 대표 레벨이 포함되는 상기 상위 분류 범위와 상기 하위 대표 레벨이 포함되는 상기 하위 분류 범위의 조합에 따라 상기 입력 영상의 종류를 분류하고,
    분류된 영상의 종류에 따라 상기 영상 분류 신호를 생성하는 감마 보정 장치.
  8. 삭제
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 각 룩업 테이블에 맵핑된 감마 보정 데이터는 입력 값에 대한 출력 값이 시그모이드(Sigmoid) 형태를 가지도록 상기 복수의 분류 영상에 따라 각기 다르게 설정된 기준 감마 곡선의 출력 값으로 설정된 감마 보정 장치.
  10. 소정의 영상을 표시하는 디스플레이 패널; 및
    입력 영상을 감마 보정하고 감마 보정된 데이터 신호에 대응되는 영상을 상기 디스플레이 패널에 표시하는 패널 구동부를 포함하여 구성되며,
    상기 패널 구동부는 제 1 항, 제 3 항, 제 5 항, 제 6 항, 제 7 항, 또는 제 9 항 중 어느 한 항에 기재된 감마 보정 장치를 포함하는 디스플레이의 구동 장치.
  11. 입력 영상을 휘도 데이터와 색차 데이터로 분리하는 단계;
    한 프레임의 상기 휘도 데이터를 분석하여 평균 영상 레벨과 히스토그램을 생성하고, 산출된 평균 영상 레벨과 상기 히스토그램을 이용해 상기 입력 영상의 종류를 분류하여 영상 분류 신호를 생성하는 단계;
    상기 영상 분류 신호에 따라 상기 휘도 데이터를 감마 보정하는 단계; 및
    상기 색차 데이터와 상기 감마 보정된 휘도 데이터에 기초하여 데이터 신호를 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 입력 영상은 복수의 분류 영상 중 상기 히스토그램의 형태에 따라 분류된 화이트 피크 영상, 가우스 영상, 슬라이드 영상, 화이트/블랙 피크 영상, 블랙 피크 영상, 및 화이트 피크 가우스 영상 중에서 어느 하나의 분류 영상으로 분류되고,
    상기 휘도 데이터를 감마 보정하는 단계는,
    상기 영상 분류 신호에 따라 입력되는 휘도 데이터를 선택부에서 선택적으로 출력하는 단계;
    복수의 룩업 테이블 각각에서 상기 복수의 분류 영상 각각에 대하여 독립적으로 설정된 감마 보정 데이터를 맵핑받는 단계;
    상기 복수의 룩업 테이블 각각이 상기 맵핑받은 감마 보정 데이터에 따라 상기 선택부로부터 공급되는 휘도 데이터를 상기 분류 영상 각각에 대하여 감마 보정하는 단계를 포함하는 감마 보정 방법.
  12. 삭제
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 입력 영상의 종류를 분류하여 영상 분류 신호를 생성하는 단계는,
    상기 평균 영상 레벨에 기초하여 구분점을 설정함과 아울러 상기 구분점을 기준으로 상위 영역 및 하위 영역 각각을 일정한 범위를 가지는 복수의 상위 분류 범위와 복수의 하위 분류 범위로 설정하는 단계;
    상기 휘도 데이터를 일정한 휘도 레벨로 구분하여 히스토그램을 생성하고, 상기 상위 영역의 히스토그램 중에서 어느 하나를 상위 대표 레벨로 추출함과 아울러 상기 하위 영역의 히스토그램 중에서 어느 하나를 하위 대표 레벨로 추출하는 단계;
    상기 복수의 상위 분류 범위 중에서 상기 추출된 상위 대표 레벨을 포함하는 상위 분류 범위와 상기 복수의 하위 분류 범위 중에서 상기 추출된 하위 대표 레벨을 포함하는 하위 분류 범위의 조합에 따라 상기 입력 영상의 종류를 분류하는 단계; 및
    상기 분류된 영상의 종류에 따라 상기 영상 분류 신호를 생성하는 단계를 포함하는 감마 보정 방법.
  14. 삭제
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 입력 영상의 종류를 분류하여 영상 분류 신호를 생성하는 단계는,
    상기 휘도 데이터를 프레임 단위로 평균하여 평균 영상 레벨을 산출하는 단계;
    상기 휘도 데이터를 일정한 휘도 레벨로 구분하고, 프레임 단위로 각 휘도 레벨에 포함되는 휘도 데이터의 빈도수를 검출하여 휘도 레벨별 히스토그램을 생성하는 단계;
    상기 평균 영상 레벨에 기초하여 구분점을 설정하는 단계;
    상기 구분점을 기준으로 상위 영역과 하위 영역 각각의 휘도 레벨별 히스토그램을 누적하여 상위 영역 및 하위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램을 생성하는 단계;
    상기 상위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램 중에서 어느 하나의 휘도 레벨을 상위 대표 레벨로 추출하는 단계;
    상기 하위 영역의 휘도 레벨별 누적 히스토그램 중에서 어느 하나의 휘도 레벨을 하위 대표 레벨로 추출하는 단계; 및
    상기 추출되는 상위 대표 레벨과 하위 대표 레벨을 이용하여 상기 입력 영상을 상기 복수의 분류 영상 중에서 어느 하나로 분류하고, 분류된 분류 영상에 대응되는 상기 영상 분류 신호를 생성하는 단계를 포함하는 감마 보정 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 평균 영상 레벨에 기초하여 구분점을 설정하는 단계는 상기 산출된 평균 영상 레벨이 변수로 설정되는 함수를 이용하여 상기 구분점(P)을 설정하며,
    상기 함수는 P=ax+b(단, a 및 b는 계수, x는 평균 영상 레벨)로 설정된 감마 보정 방법.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 영상 분류 신호를 생성하는 단계는 상기 구분점을 기준으로 상위 영역 및 하위 영역 각각을 일정한 범위를 가지는 복수의 상위 분류 범위와 복수의 하위 분류 범위로 설정하고, 상기 복수의 분류 영상 중에서 상기 상위 대표 레벨이 포함되는 상기 상위 분류 범위와 상기 하위 대표 레벨이 포함되는 상기 하위 분류 범위의 조합에 대응되는 분류 영상을 검출하고, 검출된 분류 영상에 대응되는 상기 영상 분류 신호를 생성하는 감마 보정 방법.
  18. 삭제
  19. 제 11 항에 있어서,
    상기 각 룩업 테이블에 맵핑된 감마 보정 데이터는 입력 값에 대한 출력 값이 시그모이드(Sigmoid) 형태를 가지도록 상기 복수의 분류 영상에 따라 각기 다르게 설정된 기준 감마 곡선의 출력 값으로 설정된 감마 보정 방법.
  20. 제 11 항, 제 13 항, 제 15 항, 제 16 항, 제 17 항, 또는 제 19 항 중 어느 한 항에 기재된 감마 보정 방법을 이용하여 입력 영상을 감마 보정하여 데이터 신호를 생성하는 단계; 및
    상기 데이터 신호에 대응되는 영상을 디스플레이 패널에 표시하는 단계를 포함하는 디스플레이의 구동 방법.
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