KR101731113B1 - 2ｄ-3ｄ 영상 변환 방법 및 이를 이용한 입체 영상 표시장치 - Google Patents

2ｄ-3ｄ 영상 변환 방법 및 이를 이용한 입체 영상 표시장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 2D-3D 영상 변환 방법 및 이를 이용한 입체 영상 표시장치에 관한 것으로, 2D 입력 영상 데이터로부터 관심 영역의 데이터와 비 관심 영역의 데이터를 분리하고, 관심 영역의 데이터의 선명도를 높이는 반면에, 비 관심 영역의 데이터의 선명도를 낮춘다. 그 결과, 본 발명은 2D 콘텐츠를 3D 콘텐츠로 변환하는 방법으로 생성된 3D 영상을 입체 영상 표시할 때 기존 기술에 비하여 자연스럽고 편안한 입체감을 제공할 수 있고 사용자의 피로도를 경감할 수 있다.

Description

2Ｄ-3Ｄ 영상 변환 방법 및 이를 이용한 입체 영상 표시장치{2D-3D IMAGE CONVERSION METHOD AND STEREOSCOPIC IMAGE DISPLAY USING THE SAME}
본 발명은 2D-3D 영상 변환 방법 및 이를 이용한 입체 영상 표시장치에 관한 것이다.
입체영상 표시장치는 양안시차방식(stereoscopic technique)과 복합시차지각방식(autostereoscopic technique)으로 나뉘어진다.
양안시차방식은 입체 효과가 큰 좌우 눈의 시차 영상을 이용하며, 안경방식과 무안경방식으로 나뉘어진다. 안경방식은 직시형 표시소자나 프로젝터에 좌우 시차 영상의 편광 방향을 바꿔서 또는 시분할 방식으로 표시하고, 편광 안경 또는 셔터 안경을 사용하여 입체 영상을 구현한다. 무안경 방식은 일반적으로 패럴렉스 베리어, 렌티큘라 렌즈 등의 광학판을 이용하여 좌우 시차 영상의 광축을 분리하여 입체 영상을 구현한다.
도 1은 셔터 안경을 이용한 안경방식의 입체 영상 표시장치를 개략적으로 나타내는 도면이다. 셔터 안경에서 흑색으로 표시된 부분은 관찰자 쪽으로 진행하는 빛을 차단하는 렌즈이고, 백색으로 표시된 부분은 관찰자 쪽으로 빛을 투과하는 렌즈를 나타낸다. 도 1에서, 표시소자(DIS)를 액정표시장치로 선택하는 경우에, 표시소자(DIS)에 빛을 조사하는 백라이트 유닛(Back Light Unit, BLU)이 필요하다.
도 1을 참조하면, 표시소자(DIS)에 좌안 영상 데이터가 어드레싱될 때 셔터 안경(ST)의 좌안 렌즈(STL)가 개방된다. 표시소자(DIS)에 우안 영상 데이터가 어드레싱될 때 셔터 안경(ST)의 우안 렌즈(STR)가 개방된다. 따라서, 관찰자는 좌안으로 좌안 영상만을 보게 되고, 우안으로 우안 영상만을 보게 되어 양안시차로 입체감을 느낄 수 있다.
입체 영상 표시장치의 시장 활성화를 위한 최대 과제는 절대적으로 부족한 3D 콘텐츠 문제를 해결하여야 한다. 3D 콘텐츠를 직접 획득하는 방법으로 스테레오 카메라나 두 대 이상의 다수 카메라를 사용하는 방법, 이미지와 함께 깊이 정보를 획득하는 깊이(depth) 카메라 등을 사용하는 방법이 알려져 있다. 이러한 방법은 큰 제작 비용이 투입되어야 하고, 짧은 시간 내에 충분한 3D 콘텐츠를 확보할 수 없다. 이와 다른 방법으로, 기존의 2D 콘텐츠를 3D 콘텐츠로 변환하는 방법이 있다. 이 방법은 비용이 저렴하고 짧은 시간 내에 3D 콘텐츠 확보 문제를 해결할 수 있으나, 3D 화질이 만족할만한 수준에 도달하지 못하고 있다.
한편, 인간의 입체 지각 원리는 도 2와 같이 생리적 요인인 양안 시차와, 학습된 원근감을 포함한다. 학습된 원근감은 객체들의 크기 차이에 따른 원근감, 객체들의 겹침에 따른 원근감, 객체들의 밝기 차이에 따른 원근감, 객체들의 선명도 차이에 따른 원근감을 포함한다. 예를 들어, 인간의 뇌는 원근감 학습에 의해 큰 물체와 작은 물체가 함께 보일 때 상대적으로 큰 물체를 가까운 물체로 느끼고, 물체가 겹쳐 있을 때 앞에 있는 물체를 가까운 물체로 느끼며, 밝은 물체와 어두운 물체가 동시에 보일 때 밝은 물체를 가까운 물체로 느낀다. 또한, 인간의 뇌는 원근감 학습에 의해 선명한 물체와 흐릿한 물체가 함께 보일 때 선명한 물체를 가까운 물체로 느낀다.
기존의 2D 콘텐츠를 3D 콘텐츠로 변환하는 방법(이하, "2D-3D 변환 기술"이라 함)은 인간의 원근간 학습 효과를 이용한 방법으로 2D 영상 데이터를 3D 영상 데이터로 변환하며, 모델링(Modeling) 기법, 움직임 추정(예측)(Motion Estimation) 기법 등이 알려져 있다. 모델링 기법은 원근법을 이용하여 2D 영상을 3D 영상으로 변환하는 방법으로서, 2D 입력 영상의 경계 정보(혹은 윤곽 정보)와 명암 정보를 이용하여 깊이 정보를 예측한다. 모델링 기법은 정지 영상에 유용하며 비교적 알고리즘이 간단하다. 모션 평가 기법은 운동시차를 이용하여 2D 영상을 3D 영상으로 변환하는 방법으로서, 이웃한 프레임간 물체의 움직임에서 깊이 정보를 예측한다. 모션 평가 방법은 메모리가 필요하고 동영상에 유리하다.
기존의 2D 콘텐츠를 3D 콘텐츠로 변환하는 방법은 아래와 같은 문제점들이 있다.
첫째, 명암 정보를 이용한 밝기 차이에 의한 원근 처리시에 조명이나 외부 광원 위치에 따라 사용자가 부자연 스러운 입체감을 느낄 수 있다.
둘째, 개별 객체(Object)의 입체 형상과 무관한 경계 성분이 많은 부분을 모아 하나의 객체로 분류하기 때문에 경계 성분의 분포에 따라 3D 영상으로 변환된 이미지의 왜곡이 심하다.
셋째, 영상의 움직임에 따라 입체감이 변한다.
넷째, 깊이 맵(Depth map)은 객체의 거리감을 그대로 표현한 것이므로 추가적으로 깁이 맵의 안정성, 정확도를 보완하기 위한 필터를 추가하여야 하고, 장면 전환부분에 대한 보정 작업을 통해 미세한 데이터 조정이 필요하다.
본 발명은 2D 콘텐츠를 3D 콘텐츠로 변환하여 3D 영상을 생성하여 자연스럽고 편안한 입체감을 제공하고 사용자의 피로도를 경감할 수 있는 2D-3D 영상 변환 방법 및 이를 이용한 입체 영상 표시장치를 제공한다.
본 발명의 2D-3D 영상 변환 방법은 2D 입력 영상 데이터로부터 관심 영역의 데이터와 비 관심 영역의 데이터를 분리하는 단계; 상기 관심 영역의 데이터의 선명도를 높이는 단계; 상기 비 관심 영역의 데이터의 선명도를 낮추는 단계; 상기 선명도가 높아진 관심 영역의 데이터와 상기 선명도가 낮아진 비 관심 영역의 데이터 각각을 원 위치로 합성하고, 합성된 영상을 좌안 영상과 우안 영상으로 분리하는 단계; 및 상기 좌안 영상과 우안 영상의 데이터를 입체 영상 표시장치에 표시하는 단계를 포함한다.
상기 2D 입력 영상 데이터로부터 관심 영역의 데이터와 비 관심 영역의 데이터를 분리하는 단계는, 상기 2D 입력 영상에 대하여 색상 정보에 기반한 4차 모멘트와 HOS(Higher Order Statistics) 맵(Map)을 작성하는 단계; 소정 크기의 블록에 기반한 관심 후보 영역을 추출하는 단계; 및 상기 관심 후보 영역 내의 잡음을 검사하여 상기 잡음을 제거하여 상기 관심 영역을 추출하는 단계를 포함한다.
상기 관심 영역의 데이터의 선명도를 높이는 단계는 언샤프 마스크 필터와 하이 부스트 필터 중 어느 하나를 이용하여 상기 관심 영역의 데이터를 변조한다.
상기 비 관심 영역의 데이터의 선명도를 낮추는 단계는 평균값 필터와 가중 평균값 필터 중 어느 하나를 이용하여 상기 비 관심 영역의 데이터를 변조한다.
본 발명의 입체 영상 표시장치는 2D 입력 영상 데이터로부터 관심 영역의 데이터와 비 관심 영역의 데이터를 분리하는 영상 분석부; 상기 관심 영역의 데이터의 선명도를 높이는 샤프니스 처리부; 상기 비 관심 영역의 데이터의 선명도를 낮추는 블러 처리부; 상기 선명도가 높아진 관심 영역의 데이터와 상기 선명도가 낮아진 비 관심 영역의 데이터 각각을 원 위치로 합성하고, 합성된 영상을 좌안 영상과 우안 영상으로 분리하는 영상 합성 처리부; 및 상기 좌안 영상과 우안 영상의 데이터를 표시패널에 표시하는 표시패널 구동회로를 구비한다.
본 발명은 2D 영상을 3D 영상으로 변환할 때 관심 영역의 선명도를 높이는 반면 비 관심 영역의 선명도를 낮춘다. 그 결과, 본 발명은 2D 콘텐츠를 3D 콘텐츠로 변환하는 방법으로 생성된 3D 영상을 입체 영상 표시할 때 기존 기술에 비하여 자연스럽고 편안한 입체감을 제공할 수 있고 사용자의 피로도를 경감할 수 있다.
도 1은 안경 방식의 입체 영상 표시장치에서 좌우 영상의 시분할 동작을 보여 주는 도면이다.
도 2는 인간의 입체 지각 원리를 보여 주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 2D-3D 영상 변환 장치를 보여 주는 도면이다.
도 4는 도 3에 도시된 영상 분석부에 의해 2D 입력 영상으로부터 분리되는 관심 영역과 비 관심 영역을 보여 주는 도면이다.
도 5는 도 3에 도시된 영상 분석부의 관심 영역 추출 과정을 보여 주는 흐름도이다.
도 6은 블록 기반 관심 영역 방법을 보여 주는 시뮬레이션 결과 도면들이다.
도 7은 평균값 필터의 블러 처리 원리를 예시한 도면이다.
도 8은 도 7과 같은 평균값 필터를 이용한 블러 처리 시뮬레이션 결과 도면이다.
도 9는 가중 평균값 필터의 블러 처리 원리를 예시한 도면이다.
도 10은 도 9와 같은 가중 평균값 필터를 이용한 블러 처리 시뮬레이션 결과 도면이다.
도 11은 언샤프 마스크 필터의 동작 원리를 보여 주는 도면이다.
도 12는 언샤프 마스크 필터의 시뮬레이션 결과 도면이다.
도 13은 하이 부스트 필터의 3×3 마스크를 예시한 도면이다.
도 14는 하이 부스트 필터의 시뮬레이션 결과 도면이다.
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 입체 영상 표시장치를 보여 주는 블록도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 실질적으로 동일한 구성요소들을 의미한다. 이하의 설명에서, 본 발명과 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.
본 발명은 2D 입력 영상에서 관심 영역(Region of interest, ROI)과 비관심 영역(NROI)을 분리하고 관심 영역(ROI)의 선명도를 높이고 비관심 영역(NROI)의 선명도를 낮추어 입체감(또는 원근감)을 높인다. 여기서, 관심 영역은 2D 입력 영상에서 가까운 객체를 포함하고, 비 관심 영역은 관심 영역보다 먼 배경 이미지를 포함한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 2D-3D 영상 변환 장치를 보여 주는 도면이다.
도 3 및 도 4를 참조하면, 본 발명의 2D-3D 영상 변환 장치는 영상 분석부(10), 샤프니스 처리부(Sharpness processor, 12), 블러 처리부(Blur processor, 14) 및 영상 합성 처리부(Image merging processor, 16)를 포함한다.
영상 분석부(10)는 2D 입력 영상 데이터를 분석하여 도 4와 같이 관심 영역(Region of interest, ROI)과 비 관심 영역(NROI)을 분리한다. 관심 영역과 비 관심 영역을 분리하는 알고리즘은 공지의 영상 분석 기법을 이용할 수 있다. 샤프니스 처리부(12)는 영상 데이터의 샤프니스 처리 기법으로 관심 영역 이미지의 선명도를 높인다. 블러 처리부(14)는 영상 데이터의 블러 처리 기법으로 비 관심 영역 이미지를 흐릿하게 처리한다. 영상 합성 처리부(16)는 샤프니스 처리부(12)에 의해 선명도가 향상된 관심 영역(ROI)의 픽셀 데이터들과, 블러 처리부(14)에 의해 블러 처리된 비 관심 영역(NROI)의 픽셀 데이터들을 각각의 원 위치에 재정렬하여 그 이미지들을 병합한다. 또한, 영상 합성 처리부(16)는 합성된 영상을 좌안 영상과 우안 영상으로 분리한다. 영상을 좌안 영상과 우안 영상으로 분리하는 방법은 공지된 알고리즘을 이용할 수 있고 일 예로, 본원 출원인에 의해 기출원된 10-2009-0001207(2009.01.07.)에 개시된 방법을 이용할 수 있다.
도 5는 영상 분석부(10)의 관심 영역 추출 과정을 보여 주는 흐름도이다. 도 5에 도시된 관심 영역 추출 방법은 논문 박정우, 이재호, 김창익 공저 “낮은 피사계 심도 영상에서 관심 물체의 효율적인 추출 방법” Journal of Korea Multimedia Society, vol. 9, no. 9, pp. 1139-1149, Sep. 2006 에 개시된 방법을 이용한다.
도 5를 참조하면, 영상 분석부(10)는 2D 입력 영상에 대하여 색상 정보에 기반한 HOS(Higher Order Statistics) 맵(Map)을 작성하는 단계(S1 및 S2), 소정 크기로 미리 설정된 블록에 기반하여 관심 후보 영역을 추출하는 단계(S3), 및 관심 후보 영역 내의 잡음을 검사하고 그 잡음을 제거하여 최종 관심 영역을 추출하는 단계(S4 및 S5)을 포함한다.
영상 분석부(10)는 2D 입력 영상의 픽셀 데이터들 각각에 대하여 색상에 기반한 4차 모멘트와 HOS 맵을 작성한다. 여기서, HOS는 2D 입력 영상에 존재하는 고주파 성분을 의미한다. 이를 위하여, 영상 분석부(10)는 2D 입력 영상의 크기가 M × N인 RGB 픽셀 데이터 I(x, y)에 대해서 4차 모멘트를 계산한다. 먼저, 입력 영상의 적색(Red) 데이터에 대한 각 픽셀 데이터 위치 (x,y)에서의 4차 모멘트를 아래의 수학식 1과 같은 방법으로 계산한다.
Figure 112010054839880-pat00001
여기서,
Figure 112010054839880-pat00002
는 (x,y)를 중심으로 한 픽셀 데이터 그룹,
Figure 112010054839880-pat00003
는
Figure 112010054839880-pat00004
에서 적색 데이터 Ired(x,y)의 평균값,
Figure 112010054839880-pat00005
는
Figure 112010054839880-pat00006
를 중심으로 한 픽셀 데이터 그룹의 크기를 각각 의미한다. 도 6의 시뮬레이션(simulation)에서 평균을 계산하는 블록 단위는 3×3으로 정해졌다. 같은 방법으로 녹색(Green, G) 및 청색(Blue, B) 데이터들에 대하여 4차 모멘트를 계산하여 모든 RGB 픽셀 데이터들에 대한 4차 모멘트
Figure 112010054839880-pat00007
를 계산한다.
이어서, 영상 분석부(10)는 수학식 2와 같이 위 세 모멘트의 결과 중 가장 큰 최대값을 선택하고, 그 결과(
Figure 112010054839880-pat00008
)의 동적 범위(Dynamic range)를 수학식 3과 같이 0~255 사이의 값으로 조절한다.
Figure 112010054839880-pat00009
Figure 112010054839880-pat00010
여기서, DSF는 다운 스케일 요소(Down scale factor)로서 실험을 통해 300으로 결정되었다.
이어서, 영상 분석부(10)는 M×N 픽셀 데이터들 기반의 정규화된 HOS 맵을 m(m은 2보다 크고 M보다 작은 양의 정수)×n(n은 2보다 크고 N보다 작은 양의 정수) 블록 크기로 분할한 후, 수학식 4와 같이 그 블록 내에 존재하는 최대값을 블록화된 HOSblock 맵의 각 블록을 대표하는 값으로 정한다.
Figure 112010054839880-pat00011
여기서, 블록화한 HOSblock의 (u,v) 범위는
Figure 112010054839880-pat00012
이다. 본 발명은 도 6의 시뮬레이션에서, 1920×1080 크기의 2D 입력 영상에 대하여 m=16, n=10으로 적용하였다.
영상 분석부(10)는 수학식 2로 얻어진 HOSoriginal 최대값의 블록 좌표인 시작점(seed_u, seed_v)을 기준으로 하여 HOSblock(u,v)에서 관심 후보 영역을 구하기 위하여, 객체 기반 탐색(object-based search) 방법인 4 방향(동, 서, 남, 북) 깊이 우선 탐색(DFS : Depth First Search)을 사용한다. 즉, 영상 분석부(10)는 수학식 5 및 6과 같이 DFS를 이용하여 최대값 동일 레벨 영역을 폐영역(Closing region)하여 관심 영역(ROI)을 추출한다.
Figure 112010054839880-pat00013
Figure 112010054839880-pat00014
도 6에서, (a)는 2D 입력 영상의 원본 이미지(original image)이고 (b)는 색상 정보에 기반한 HOS 맵이다. (c)는 블록에 기반한 관심 후보 영역을 보여 주는 HOS 맵이다. (d)는 블록화된 관심 영역 추출 이미지이다.
한편, 관심 후보 영역에서 잡음 예컨대 구멍(hole)이 존재하면 관심 영역을 정확히 추출할 수 없다. 따라서, 영상 분석부(10)는 블록 단위로 관심 후보 영역을 추출한 후에 그 영역 내에 구멍의 존재 여부를 판단하고, 구멍이 존재하면 그 구멍을 추적하여 제거함으로써 최종 관심 영역(ROI)을 추출한다. 영상 분석부(10)는 2D 입력 영상에서 최종 관심 영역(ROI)이 추출되면 그 관심 영역(ROI) 내의 픽셀 데이터들을 샤프니스 처리부(12)에 공급하고, 관심 영역(ROI)을 제외한 나머지 영역 즉, 비 관심 영역(NROI)의 픽셀 데이터들을 블러 처리부(14)로 공급한다.
블러 처리부(14)는 평균값 필터(Mean filter)와 가중 평균값 필터(Weighted Mean filter) 중 적어도 어느 하나를 이용하여 비 관심 영역(NROI)의 픽셀 데이터들을 변조한다. 평균값 필터는 미리 설정된 마스크 내에 존재하는 주변 픽셀 데이터들에 산술 평균값을 적용하는 필터이다. 도 7은 3×3 마스크에 존재하는 9 개의 픽셀 데이터들에 평균값 1/9을 곱하는 평균값 필터와, 5×5 마스크에 존재하는 25 개의 픽셀 데이터들에 평균값 1/25을 곱하는 평균값 필터를 예시한 것이다. 도 8은 2D 입력 영상의 원본 이미지(a)에 대한 블러 처리 시뮬레이션 결과로서, (b)는 원본 이미지에 대하여 3×3 마스크의 평균값 필터를 적용한 결과이고, (c)는 원본 이미지에 대하여 5×5 마스크의 평균값 필터를 적용한 결과이다.
가중 평균값 필터는 평균값 필터의 일종으로서 도 9와 같이 마스크의 가운데 위치한 하나 이상의 픽셀 데이터들에 소정의 가중치를 부여한 예이다. 도 10은 2D 입력 영상의 원본 이미지(a)에 대한 블러 처리 시뮬레이션 결과로서, (b)는 원본 이미지에 대하여 도 9와 같은 3×3 마스크의 가중 평균값 필터를 적용한 결과이고, (c)는 원본 이미지에 대하여 도 9와 같은 5×5 마스크의 가중 평균값 필터를 적용한 결과이다. 도 10의 시뮬레이션 결과에서 알 수 있듯이, 평균값 필터나 가중 평균값 필터의 마스크 크기에 따라 블러 정도가 조절될 수 있다.
샤프니스 처리부(12)는 수학식 7 및 도 11과 같은 출력(h(x,y))을 발생하는 언샤프 마스크(Unsharp mask) 필터, 하이 부스트 필터(High-boost filter) 등을 이용하여 관심 영역(ROI)의 픽셀 데이터들을 변조한다. 언샤프 마스크 필터는 입력 영상(f(x), 도 11의 (a))에서 평균값 필터나 가중 평균값 필터를 통과한 출력(도 11의 b)을 뺀 결과(g(x), 도 11의 (c))를 더한 출력(h(x,y))를 발생하여 입력 영상의 선명도를 높인다. 도 12는 언샤프 마스크 필터의 시뮬레이션 결과 도면으로서, (a)는 2D 입력 영상의 원본 이미지, (b)는 3×3 크기의 가중 평균값 필터를 사용하여 원본 이미지의 선명도를 낮춘 영상, (c)는 2D 입력 영상의 원본 이미지에서 가중 평균값 필터의 결과를 뺄샘 연산한 결과, (d)는 2D 입력 영상의 원본 이미지에 (c)의 뺄샘 결과를 더하여 선명도를 높인 결과를 각각 나타낸다.
Figure 112010054839880-pat00015
하이 부스트 필터는 수학식 8 및 도 13과 같은 출력(h(x,y))을 발생한다. 도 14는 하이 부스트 필터의 시뮬레이션 결과 도면으로서, (a)는 2D 입력 영상의 원본 이미지, (b)는 α=1로 설정한 하이 부스트의 시뮬레이션 결과 이미지, (c)는 α=1.5로 설정한 하이 부스트의 시뮬레이션 결과 이미지를 각각 나타낸다.
Figure 112010054839880-pat00016
여기서, α=1 이면 언샤프 마스크 필터와 동일하다.
Figure 112010054839880-pat00017
는 수학식 9와 같은 라플라시안 필터이다.
Figure 112010054839880-pat00018
언샤프 마스크 필터는 평균값 필터 또는 가중 평균값 필터의 크기에 따라 샤프니스 정도를 조절할 수 있으며, 하이부스트 필터는 α값에 따라 샤프니스 정도를 조절할 수 있다.
본 발명의 입체 영상 표시장치는 안경방식이나 무안경 방식의 입체 영상 표시장치로 구현될 수 있다. 입체 영상 표시장치의 표시소자는 액정표시소자(Liquid Crystal Display, LCD), 전계 방출 표시소자(Field Emission Display, FED), 플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel, PDP), 및 무기 전계발광소자와 유기발광다이오드소자(Organic Light Emitting Diode, OLED)를 포함한 전계발광소자(Electroluminescence Device, EL), 전기영동 표시소자(Electrophoresis, EPD) 등의 평판 표시소자로 구현될 수 있다.
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 입체 영상 표시장치의 일예를 나타낸 것으로, 셔터 안경을 이용한 안경 방식의 입체 영상 표시장치를 나타낸다.
도 15를 참조하면, 본 발명의 입체 영상 표시장치는 표시패널(100), 2D-3D 영상 변환 장치(112), 타이밍 콘트롤러(101), 데이터 구동회로(102), 게이트 구동회로(103) 등을 구비한다.
표시패널(100)은 LCD, FED, PDP, EL, EPD 중 어느 하나의 표시패널로 구현될 수 있다. 표시패널(100)이 LCD 표시패널로 선택되는 경우에, 그 표시패널(100)에 빛을 조사하기 위한 백라이트 유닛(Backlight unit)이 필요하다. 표시패널(100)은 2D 모드에서 2D 영상 데이터를 표시하고 3D 모드에서 좌안 영상 데이터와 우안 영상 데이터를 시분할 혹은, 공간분할 방법으로 표시한다.
2D-3D 영상 변환 장치(112)는 도 3 내지 도 14에서 전술한 바와 같이 3D 모드에서 시스템 보드(110)로부터 입력된 2D 입력 영상으로부터 관심 영역(ROI)의 픽셀 데이터들을 추출하여 샤프니스 처리를 통해 선명도를 높이는 반면에, 비 관심 영역(NROI)의 픽셀 데이터들을 블러 처리하여 선명도를 낮춘다. 또한, 2D-3D 영상 변환 장치(112)는 3D 모드에서 2D 입력 영상으로부터 생성된 3D 영상 데이터 또는, 시스템 보드(110)로부터 입력되는 3D 영상 데이터의 좌안 영상 데이터와 우안 영상 데이터를 시간적, 공간적, 혹은 시공간적으로 분할하여 타이밍 콘트롤러(101)에 공급한다. 시스템 보드(110)로부터 2D-3D 영상 변환장치(112)에 공급되는 3D 영상 데이터는 3D 콘텐츠의 직접 획득하는 방법으로 생성된 3D 영상 데이터로서 1 프레임 데이터에 좌안 영상 데이터와 우안 영상 데이터가 분리된 형태로 2D-3D 영상 변환장치(112)에 전송된다.
2D-3D 영상 변환장치(112)는 3D 모드에서 내장 레지스터에 저장된 블랙 계조 데이터를 읽어 들여 리셋 프레임 데이터를 생성하고 그 리셋 프레임 데이터를 좌안 영상 데이터 프레임과 우안 영상 데이터 프레임 사이에 삽입할 수 있다. 리셋 프레임의 모든 데이터는 블랙 계조 데이터로서, 좌안/우안 영상 데이터와 관계없이 미리 설정되어 2D-3D 영상 변환장치(112)의 내장 레지스터에 저장된다. 블랙 계조 데이터는 8 bit 디지털 데이터로 표현할 때 '000000002"이다. 2D-3D 영상 변환장치(112)는 3D 모드에서 입력된 좌안/우안 영상 데이터를 데이터 분리하고 리셋 프레임의 블랙 데이터를 삽입하는 과정을 통해 3D 영상 데이터를 입력 프레임 주파수 대비 4 배로 체배된 프레임 주파수로 타이밍 콘트롤러(101)에 전송할 수 있다. 2D-3D 영상 변환 장치(112)의 입력 프레임 주파수가 50Hz이면, 2D-3D 영상 변환 장치(112)의 출력 프레임 주파수는 200Hz이며, 2D-3D 영상 변환 장치(112)의 입력 프레임 주파수가 60Hz이면, 2D-3D 영상 변환 장치(112)의 출력 프레임 주파수는 240Hz이다. 입력 프레임 주파수는 PAL(Phase Alternate Line) 방식에서 50Hz이고 NTSC(National Television Standards Committee) 방식에서 60Hz이다.
또한, 2D-3D 영상 변환장치(112)는 2D 모드에서 MEMC(Motion Estimation Motion Compensation) 등의 데이터 프레임 보간 방법을 이용하여 2D 영상 데이터의 제i(i는 자연수) 프레임 데이터와 제i+1 프레임 사이에 두 개의 프레임 데이터를 삽입한다. 따라서, 2D-3D 영상 변환장치(112)는 2D 모드에서 2D 입력 영상 데이터를 입력 프레임 주파수 대비 4 배로 체배된 프레임 주파수로 타이밍 콘트롤러(101)로 전송할 수 있다.
타이밍 콘트롤러(101)는 2D-3D 영상 변환장치(112)로부터 입력된 2D/3D 영상의 디지털 비디오 데이터(RGB)를 데이터 구동회로(102)에 공급한다. 또한, 타이밍 콘트롤러(101)는 2D-3D 영상 변환장치(112)를 통해 시스템 보드(110)로부터 입력된 수직 동기신호, 수평 동기신호, 데이터 인에이블 신호, 도트 클럭 등의 타이밍신호를 입력받아 데이터 구동회로(102)와 게이트 구동회로(103)의 동작 타이밍을 제어하기 위한 제어신호들을 발생한다. 제어신호들은 게이트 구동회로(103)의 동작 타이밍을 제어하기 위한 게이트 타이밍 제어신호, 데이터 구동회로(102)의 동작 타이밍과 데이터전압의 극성을 제어하기 위한 데이터 타이밍 제어신호를 포함한다.
게이트 타이밍 제어신호는 게이트 스타트 펄스(Gate Start Pulse, GSP), 게이트 쉬프트 클럭(Gate Shift Clock, GSC), 게이트 출력 인에이블신호(Gate Output Enable, GOE) 등을 포함한다. 게이트 스타트 펄스(GSP)는 첫 번째 게이트펄스를 발생하는 게이트 드라이브 IC(Integrated Circuit)에 인가되어 첫 번째 게이트펄스가 발생되도록 그 게이트 드라이브 IC를 제어한다. 게이트 쉬프트 클럭(GSC)은 게이트 드라이브 IC들에 공통으로 입력되는 클럭신호로써 게이트 스타트 펄스(GSP)를 쉬프트시키기 위한 클럭신호이다. 게이트 출력 인에이블신호(GOE)는 게이트 드라이브 IC들의 출력을 제어한다.
데이터 타이밍 제어신호는 소스 스타트 펄스(Source Start Pulse, SSP), 소스 샘플링 클럭(Source Sampling Clock, SSC), 극성제어신호(Polarity : POL), 및 소스 출력 인에이블신호(Source Output Enable, SOE) 등을 포함한다. 소스 스타트 펄스(SSP)는 데이터 구동회로의 데이터 샘플링 시작 타이밍을 제어한다. 소스 샘플링 클럭(SSC)은 라이징 또는 폴링 에지에 기준하여 데이터 구동회로(102) 내에서 데이터의 샘플링 타이밍을 제어하는 클럭신호이다. 극성제어신호(POL)는 데이터 구동회로(102)로부터 출력되는 데이터전압의 극성을 제어한다. 소스 출력 인에이블신호(SOE)는 데이터 구동회로(102)의 출력 타이밍을 제어한다. OLED, PDP와 같은 일부 표시패널에서는 표시패널(100)에 공급되는 데이터전압의 극성이 반전되지 않으므로 극성제어신호(POL)가 필요없다. 데이터 구동회로(102)에 입력될 디지털 비디오 데이터가 mini LVDS(Low Voltage Differential Signaling) 인터페이스 규격으로 전송된다면, 소스 스타트 펄스(SSP)와 소스 샘플링 클럭(SSC)은 생략될 수 있다.
타이밍 콘트롤러(101)는 2D-3D 영상 변환장치(112)를 통해 시스템 보드(110)로부터 입력되는 모드신호(도시하지 않음) 또는, 입력 영상 신호에 코딩된 모드 식별 코드에 기초하여 데이터 구동회로(102), 게이트 구동회로(103) 또는 도시하지 않은 백라이트 구동회로의 2D 모드와 3D 모드 동작을 전환할 수 있다.
데이터 구동회로(102)는 타이밍 콘트롤러(101)의 제어 하에 2D/3D 영상의 디지털 비디오 데이터와, 리셋 프레임기간의 블랙 계조 데이터를 래치한다. 데이터 구동회로(102)는 래치된 데이터를 아날로그 데이터 전압 또는 데이터 전류로 변환하여 데이터라인들(105)로 출력한다. 표시패널(100)이 LCD 또는 EPD와 같이 극성이 반전되는 데이터전압이 공급되는 경우에, 데이터 구동회로(102)는 극성제어신호(POL)에 응답하여 2D/3D 영상의 디지털 비디오 데이터와 블랙 계조 데이터를 아날로그 정극성 감마보상전압과 부극성 감마보상전압으로 변환하여 데이터전압의 극성을 반전시켜 데이터라인들(105)로 출력한다.
게이트 구동회로(103)는 게이트 타이밍 제어신호들에 응답하여 게이트펄스(또는 스캔펄스)를 게이트라인들(106)에 순차적으로 공급한다.
시스템 보드(110)는 외부 비디오 소스 기기(200) 예를 들면, 셋톱박스(Set-top Box), DVD 플레이어(Player), 블루레이 플레이어(Blue-ray Player), 개인용 컴퓨터(PC), 홈 시어터 시스템(Home theater Syteme)에 접속된다. 또한, 시스템 보드(110)는 스케일러(scaler)를 포함한 시스템 온 칩(System on Chip, 이하 "SoC"라 함)을 포함하여 외부 비디오 소스 기기(200)로부터의 그래픽 데이터를 표시패널(100)에 표시하기에 적합한 포맷으로 변환한다.
시스템 보드(110)는 LVDS(Low Voltage Differential Signaling) 인터페이스, TMDS(Transition Minimized Differential Signaling) 인터페이스 등의 인터페이스를 통해 2D/3D 영상의 데이터와 타이밍신호들(Vsync, Hsync, DE, CLK)을 타이밍 콘트롤러(101)에 공급한다. 시스템 보드(110)는 2D 모드에서 2D 영상을 타이밍 콘트롤러(101)에 공급하는 반면, 3D 모드에서 3D 콘텐츠를 직접 획득하는 방법으로 생성된 3D 영상 또는 2D 영상 데이터를 2D-3D 영상 변환장치(112)에 공급한다. 시스템 보드(110)는 영상 데이터를 분석하여 그 분석 결과에 따라 표시영상의 콘트라스트 특성을 높이기 위하여 백라이트의 글로벌(Global)/로컬(locacl) 디밍값(DIM)을 산출하여 디밍신호를 발생할 수 있다.
시스템 보드(110)는 사용자 입력장치(111)를 통해 입력되는 사용자 데이터에 응답하여 2D 모드 동작과 3D 모드 동작을 전환한다. 사용자 입력장치(111)는 키패드, 키보드, 마우스, 온 스크린 디스플레이(On Screen Display, OSD), 리모트 콘트롤러(Remote controller), 터치 스크린 등을 포함한다. 사용자는 사용자 입력장치(111)를 통해 2D 모드와 3D 모드를 선택할 수 있고, 3D 모드에서 2D-3D 영상 변환을 선택할 수 있다.
시스템 보드(110)는 입력 영상의 데이터에 인코딩된 2D/3D 식별 코드를 통해 2D 모드의 동작과 3D 모드의 동작을 전환할 수도 있다. 또한, 시스템 보드(110)는 현재의 구동 모드가 2D 모드인지 아니면 3D 모드인지를 식별할 수 있는 모드 신호를 발생하여 2D-3D 영상 변환장치(112)로 전송할 수 있다.
시스템 보드(110)는 3D 모드에서 셔터 안경(130)의 좌안 렌즈(STL)와 우안 렌즈(STR)를 교대로 개폐하기 위하여, 셔터 제어신호 송신부(120)로 통해 셔터 제어신호를 출력한다. 셔터 제어신호 송신부(120)는 유/무선 인터페이스를 통해 셔터 제어신호를 셔터 제어신호 수신부(121)에 전송한다. 셔터 제어신호 수신부(121)는 셔터 안경(130)에 내장되거나 별도의 모듈로 제작되어 셔터 안경(130)에 부착될 수 있다.
셔터 안경(130)은 전기적으로 개별 제어되는 좌안 렌즈(STL)와 우안 렌즈(STR)를 포함한다. 좌안 렌즈(STL)와 우안 렌즈(STR) 각각은 제1 투명기판, 제1 투명기판 상에 형성된 제1 투명전극, 제2 투명기판, 제2 투명기판 상에 형성된 제2 투명전극, 제1 및 제2 투명기판 사이에 협지된 액정층을 포함한다. 제1 투명전극에는 기준전압이 공급되고 제2 투명전극에는 ON/OFF 전압이 공급된다. 좌안 렌즈(STL)와 우안 렌즈(STR) 각각은 제2 투명전극에 ON 전압이 공급될 때 액정표시패널(100)로부터의 빛을 투과시키는 반면, 제2 투명전극에 OFF 전압이 공급될 때 액정표시패널(100)로부터의 빛을 차단한다.
셔터 제어신호 수신부(121)는 유/무선 인터페이스를 통해 셔터 제어신호를 수신하고, 셔터 제어신호에 따라 셔터 안경(130)의 좌안 렌즈(STL)와 우안 렌즈(STR)를 교대로 개폐한다. 셔터 제어신호가 제1 논리값으로 셔터 제어신호 수신부(121)에 입력될 때, 좌안 렌즈(STL)의 제2 투명전극에 ON 전압이 공급되는 반면에, 우안 렌즈(STR)의 제2 투명전극에 OFF 전압이 공급된다. 셔터 제어신호가 제2 논리값으로 셔터 제어신호 수신부(121)에 입력될 때, 좌안 렌즈(STL)의 제2 투명전극에 OFF 전압이 공급되는 반면에, 우안 렌즈(STR)의 제2 투명전극에 ON 전압이 공급된다. 따라서, 셔터 안경(130)의 좌안 렌즈(STL)는 셔터 제어신호가 제1 논리값으로 발생될 때 개방되고, 셔터 안경(130)의 우안 렌즈(STR)는 셔터 제어신호가 제2 논리값으로 발생될 때 개방된다.
편광 안경 방식에 경우에, 셔터 안경(130)은 편광 안경으로 대체된다. 편광 안경은 편광 축이 서로 다른 좌안 필터와 우안 필터를 포함한다. 이 경우에, 표시패널(100)의 화면에는 좌안 영상과 우안 영상의 편광을 분활하기 위한 패턴 리타더(Patterned retarder)나 액티브 리타더(Active retarder)가 부착된다. 편광 안경 방식은 셔터 제어신호 송신부(120)와 셔터 제어신호 수신부(121)가 필요없다.
무안경 방식의 경우에, 표시패널(100)의 화면에는 좌안 영상과 우안 영상의 광축을 분리하는 광학소자 예를 들어, 패럴렉스 베리어, 렌티큘라 렌즈 등이 부착된다.
이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술사상을 일탈하지 아니하는 범위 내에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허 청구의 범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.
10 : 영상 분석부 12 : 샤프니스 처리부
14 : 블러 처리부 16 : 영상 합성 처리부
100 : 표시패널 101 : 타이밍 콘트롤러
102 : 데이터 구동회로 103 : 게이트 구동회로
110 : 시스템 보드 112 : 2D-3D 영상 변환 장치

Claims (10)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 2D 입력 영상의 픽셀 데이터들 각각에 대하여 색상 정보에 기반한 4차 모멘트와 HOS(Higher Order Statistics) 맵(Map)을 작성하고, 소정 크기의 블록에 기반한 관심 후보 영역을 추출한 후 상기 관심 후보 영역 내의 잡음을 제거하여 관심 영역의 픽셀 데이터와 비 관심 영역의 픽셀 데이터를 분리하는 영상 분석부;
    상기 관심 영역의 픽셀 데이터를 입력 받아 기 설정된 α값에 따라 상기 관심 영역의 픽셀 데이터의 선명도를 높이는 하이 부스트 필터를 포함하는 샤프니스 처리부;
    상기 비 관심 영역의 픽셀 데이터를 입력 받아 가중 평균값 필터를 이용하여 상기 비 관심 영역의 픽셀 데이터의 선명도를 낮추는 블러 처리부;
    상기 선명도가 높아진 관심 영역의 픽셀 데이터와 상기 선명도가 낮아진 비 관심 영역의 픽셀 데이터 각각을 원 위치로 합성하고, 합성된 영상을 좌안 영상과 우안 영상으로 분리하는 영상 합성 처리부; 및
    상기 좌안 영상과 우안 영상의 데이터를 표시패널에 표시하는 표시패널 구동회로를 구비하는 것을 특징으로 하는 입체 영상 표시장치.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 표시패널은,
    안경방식의 입체 영상 표시장치와 무안경 방식의 입체 영상 표시장치 중 어느 하나의 표시패널인 것을 특징으로 하는 입체 영상 표시장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 표시패널은,
    액정표시소자(LCD), 전계 방출 표시소자(FED), 플라즈마 디스플레이 패널(PDP), 및 무기 전계발광소자와 유기발광다이오드소자(OLED)를 포함한 전계발광소자(EL), 및 전기영동 표시소자(EPD) 중 어느 하나의 표시패널인 것을 특징으로 하는 입체 영상 표시장치.
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