KR101980826B1 - 투과형 lcd를 위한 저전력 대조비 개선 장치 및 방법 - Google Patents

투과형 lcd를 위한 저전력 대조비 개선 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치 및 방법에 관한 것이다.
또한, 본 발명에 따르면, 투과형 LCD에서 표시할 입력 영상을 수신하는 영상 입력부; 상기 영상 입력부에서 수신한 입력 영상에 기반하여 백라이트의 밝기를 감소시키고 화소값을 증가시켜 밝기를 보정하는 밝기 보정부; 밝기 보정과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 문제를 폐쇄-형식 풀이를 사용하여 대조비 변환 함수를 구하는 대조비 개선부; 및 상기 대조비 개선부에서 산출한 대조비 변환 함수를 입력 영상에 적용하여 출력 영상을 생성하여 출력하는 영상 출력부를 포함하는 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치 및 방법을 제공한다.

Description

투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치 및 방법{Efficient low power contrast enhancement apparatus and method for transmissive LCDs}
본 발명은 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 LCD(Liquid Crystal Display)와 같은 디스플레이장치는 TV나 노트북, 데스크탑 컴퓨터 등에 영상을 디스플레이하기 위해 사용된다.
이러한 LCD와 같은 디스플레이장치는 스스로 빛을 발생시키지 못하기 때문에 별도의 광원으로부터 나오는 빛을 이용하여, 영상을 디스플레이하게 된다.
즉, LCD는 액정패널과 액정패널의 후면에 백라이트를 포함하는 발광소자를 구비하며, 액정패널이 발광소자로부터 발산되는 빛의 투과율을 조정함으로써, 영상을 디스플레이하게 된다.
이처럼 투과형 LCD는 형상을 표현하는 패널 부분과 밝기를 표현하는 백라이트로 구성되며, 대부분의 전력을 백라이트가 소비하고 그 소비전력을 백라이트 밝기에 비례한다.
따라서, LCD에서 소비하는 전력을 줄이기 위해서 백라이트의 밝기를 어둡게 하고, 이를 보상하기 위해서 화소값을 증가시켜 영상을 밝게 하는 기법이 밝기보상이다.
이와 같이 밝기 보상을 하면 실제로는 결과 영상의 대조비가 감소하기 때문에, 추가적으로 대조비 개선 기법을 적용해야 한다.
일반적인 모바일 디바이스에서 디스플레이가 가장 큰 전력을 소비하기 때문에, 모바일 디바이스의 사용시간을 늘리기 위해서는 디스플레이가 소비하는 전력을 줄이는 것이 중요하다.
하지만, 최근 고급 밝기 보상 기법들은 계산 복잡도가 높아서 모바일 디바이스와 같은 계산 자원이 부족한 디바이스에 적용하기 어렵다는 문제점이 있다.
국내등록특허번호 10-024058호 국내공개특허번호 10-2015-0120293호 국내공개특허번호 10-2012-0024829호
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본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 밝기 보상과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 방정식을 폐쇄-형식 풀이를 통하여 대조비 변환 함수를 산출함으로 성능은 동일하게 유지하면서 계산 속도를 획기적으로 줄일 수 있는 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 일 측면은 투과형 LCD에서 표시할 입력 영상을 수신하는 영상 입력부; 상기 영상 입력부에서 수신한 입력 영상에 기반하여 백라이트의 밝기를 감소시키고 화소값을 증가시켜 밝기를 보정하는 밝기 보정부; 밝기 보정과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 문제를 폐쇄-형식 풀이를 사용하여 대조비 변환 함수를 구하는 대조비 개선부; 및 상기 대조비 개선부에서 산출한 대조비 변환 함수를 입력 영상에 적용하여 출력 영상을 생성하여 출력하는 영상 출력부를 포함한다.
또한, 본 발명의 다른 측면은 (A) 영상 입력부가 투과형 LCD에서 표시할 입력 영상을 수신하는 단계; (B) 밝기 보정부가 상기 영상 입력부에서 수신한 입력 영상에 기반하여 백라이트의 밝기를 감소시키고 화소값을 증가시켜 밝기를 보정하는 단계; (C) 대조비 개선부가 밝기 보정과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 문제를 폐쇄-형식 풀이를 사용하여 대조비 변환 함수를 구하는 단계; 및 (D) 영상 출력부가 상기 대조비 개선부에서 산출한 대조비 변환 함수를 입력 영상에 적용하여 출력 영상을 생성하여 출력하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치 및 방법은 종래 기술 대비 계산 복잡도가 현저히 낮기 때문에 모바일 디바이스 등 낮은 성능을 갖는 장치에 적용하여 전력 소비를 낮추면서도 높은 품질의 영상을 표현할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치의 구성도이다.
도 2는 밝기 보상과 대조비 개선의 결과를 보여주는 그래프이다.
도 3은 도 1의 대조비 개선부의 상세 구성도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 방법의 흐름도이다.
도 5는 종래 기술과 본 발명에 따른 밝기 보상된 결과를 보여주는 도면이다.
도 6은 종래 기술과 본 발명에 따른 대조비 변환 함수를 비교한 도면이다.
도 7은 종래 기술과 본 발명에 따른 대조비 변환 함수의 계산 복잡도 및 실행시간 비교표이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 설명하기 위하여 이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하고 이를 참조하여 살펴본다.
먼저, 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니며, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 또한 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치는 영상 입력부(100), 밝기 보정부(200), 대조비 개선부(300), 백라이트 구동부(400) 및 영상 출력부(500)를 구비하고 있다.
상기 영상 입력부(100)는 투과형 LCD를 통하여 표시해야 할 입력 영상을 수신한다.
그리고, 영상 입력부(100)는 입력 영상을 밝기 보정부(200)와 대조비 개선부(300)로 전송한다.
상기 밝기 보정부(200)는 백라이트 구동부(400)를 제어하여 백라이트 밝기를 어둡게 하고, 이를 보상하기 위해서 입력 화소값을 증가시켜 밝기 보정을 수행한다.
이를 좀더 상세히 살펴보면, 밝기 보정부(200)는 입력 화소값 k에 대한 투과함수 t(k)는 다음 수학식 1과 같이 구한다.
(수학식 1)
t(k)=ω1-ω2 ·(k/255) γ
여기에서, ω1, ω2, γ는 투과형 LCD 장치 종속적인 파라미터이다. 입력 화소값(k)을 0에서부터 255까지 변화시키면서 투과형 LCD의 투과도(transmission)를 관찰한다.
그러면 투과도는 입력 화소값 k의 함수로 표현될 수 있으며, 수학식 1의 t(k)가 이를 나타낸다.
그런데, 투과형 LCD가 모두 같은 것이 아닐 뿐만 아니라 같은 LCD라도 밝기 설정에 따라서 투과 함수 t(k)가 다르게 표현된다.
이때 함수 자체가 변하는 것은 아니며, 장치 종속적인 파라미터 3개만 조절해 주면 모든 투과형 LCD에 대해서 원하는 함수를 얻을 수 있다.
이처럼 투과형 LCD에 따라서 다른 값을 갖는 세개의 파라미터를 장치 종속적인 파라미터라고 표현했다. 즉, 서로 다른 투과형 LCD는 동일하게 표현된 함수에서 서로 다른 ω1, ω2, γ 값을 갖는다.
또한, 화소값 k에 대한 투과 휘도 L은 다음 수학식 2와 같이 구해진다.
(수학식 2)
L=Bmax·t(k)
여기에서, Bmax는 백라이트의 최대 강도이다.
상기 밝기 보정부(200)는 백라이트의 최대 강도를 0보다 크거나 같고 1보다 작거나 같은 디밍 인자(dimming factor) b를 곱한 만큼 감소시켜 전력을 절감한다.
그리고, 밝기 보정부(200)는 입력 화소값 k를 yk로 증가시켜 투과 휘도를 유지시킨다.
보정된 투과 휘도(보정 투과 휘도) L'은 L'=b·Bmax·t(yk)가 되며, L=L'가 된다.
(수학식 3)
Figure 112016099722718-pat00001
입력 화소값 k에 대하여 눈에 의해서 인지되는 밝기가 동일하도록 화소값을 증가시킨 출력 화소값을 yk라 하면, 모든 입력 화소값에 대한 출력 화소값의 밝기 변환 함수를 벡터 y=[y0, y1,…,y255]T로 나타낼 수 있다.
도 2에서 "Brightness compensation"으로 표현된 것이 y의 예시이다.
한편, 대조비 개선부(300)는 밝기 보상을 하면 실제로는 결과 영상의 대조비가 감소하기 때문에 추가적으로 대조비를 개선한다.
이러한 대조비 개선부(300)는 히스토그램 생성부(310), 히스토그램 수정부(320), 누적분포함수 산출부(330) 및 변환함수 산출부(340)를 포함한다.
상기 히스토그램 생성부(310)는 입력영상(데이터)의 히스토그램을 생성한다. 여기서, 입력영상의 히스토그램(hk)은 확률밀도함수(pk)로 나타낼 수 있으며, 확률밀도함수(pk)는 입력영상의 히스토그램(hk)을 전체 픽셀수로 나누어 얻어질 수 있다. 확률밀도함수(pk)는 하기 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.
(수학식 4)
Figure 112016099722718-pat00002
여기서, k번째에 해당하는 히스토그램(hk)은 화소값이 k를 가진 픽셀의 수를 나타낸다.
또한, 1은 행(column) 벡터를 나타내고, 해당 모든 요소들은 1값을 나타낸다. T(Transpose)는 전치 행렬을 만드는 연산자이다.
히스토그램 수정부(320)는 입력영상의 히스토그램 값을 증감시키며, 수정된 히스토그램 값 mk인 m=f(h)에 의해 구해질 수 있다.
예컨대, 히스토그램 수정부(320)는 로그 기반함수에 기초하여 입력영상의 히스토그램 값 중에서 기준치를 초과하여 돌출된 화소 영역의 히스토그램 빈(bin)의 큰 값을 감소시키거나, 기준치 미만의 히스토그램 빈의 작은 값을 증가시킬 수 있다.
여기서, 다른실시 예에서 히스토그램 수정부(220)는 상술한 입력영상의 히스토그램 값을 증감시키는 데에 사용될 수 있다.
이를 통해 히스토그램 균등화를 기반으로 한 화질 개선을 수행할 때 영상의 밝기가 과도하게 변화되고, 잡음의 증가 및 원본 영상의 분위기 소실 등이 발생하였던 종래의 문제점을 해결할 수 있다.
그리고, 이 상술한 수정된 히스토그램을 나타낸다고 정의하면, 원본 영상의
히스토리그램(hk)대신 수정된 히스토그램(mk)에 의해 히스토그램 처리 절차가 수행될 수 있다.
한편, 누적분포함수 산출부(330)는 입력영상의 히스토그램에 대한 누적분포함수를 산출한다. 여기서, 누적분포함수 산출부(330)는 입력영상의 밝기 분포로부터 정규화된 누적 분포를 산출할 수 있다.
즉, 수학식 4의 확률밀도 함수(pk)를 차례로 더하여 생성된 화소값 (k)의 누적분포함수(ck)는 하기 수학식 5와 같이 정의될 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112016099722718-pat00003
변환함수 산출부(340)는 입력영상(또는 원본 영상)의 각 대조비의 동적 영역을 재조정하는 변환 함수를 생성한다. 즉, 누적분포함수에 최대 대조비를 곱하면 변환 함수가 생성되며, 입력영상의 각 입력 화소를 출력 화소로 변환하면 높은 대조비를 가지는 출력영상을 얻을 수 있다.
이와 같이, 변환 함수를 통해 입력영상의 각 대조비들의 동적 영역이 재조정되며, 이를 위하여 대조비 변환 함수는 하기 수학식 6과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112016099722718-pat00004
여기서, (2b-1)은 최대 대조비를 나타내고, 예컨대 8비트 영상에서는 255값을 나타낸다.
그리고, 대조비 변환 함수(xk)는 x=[x0,x1,…,x255]T로 표현되며, 이를 차분 행렬(R)을 이용하여 벡터로 나타내면, 하기 수학식 7과 같이 정의할 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112016099722718-pat00005
여기서,
Figure 112016099722718-pat00006
는 수정된 히스토그램의 합이 최대 밝기 값인 255가 되도록 하는 정규화된 열벡터로서 하기 수학식8과 같이 정의될 수 있다. 이와 같은 정규화된 열벡터는 0부터 y255값을 가진다.
(수학식 8)
Figure 112016099722718-pat00007
또한, R은 차분 행렬로
Figure 112016099722718-pat00008
이며,
Figure 112016099722718-pat00009
이다.
따라서 밝기 변환 함수와 대조비 변환 함수를 같은 범위를 가진다.
예를 들어, m=h일 경우에, 히스토그램 등화가 된다. 도 2에서 "contrast enhancement'로 표현된 것이 x의 예시이다.
따라서, 구하고자 하는 최종 대조비 변환 함수 x는 위의 두가지 조건(밝기 보상 및 대조비 개선)을 모두 만족해야 한다. 따라서 아래와 같은 최적화 문제로 변환한다.
(수학식 9)
Figure 112018066357572-pat00070
여기에서, α는 밝기 보상과 대조비 개선의 상대적 중요성을 제어하는 상수이다. 또한 두 함수를 동일하게 비교하기 위해
Figure 112016099722718-pat00011
대신
Figure 112016099722718-pat00012
를 사용한다.
여기에서,
Figure 112016099722718-pat00013
는 대조비 최대 인자이다.
도 2에서 보면 255보다 변환 함수들이 일반적인 디스플레이가 표현할 수 있는 최대값인 255보다 큰 값으로 변환된다.
따라서, 255보다 큰 값으로 변환된 값은 최대값인 255로 세팅한 후에 이때 발생하는 오차를 측정한다.
즉, 변환 함수 xk에 의해서 발생하는 정보 손실을
Figure 112016099722718-pat00014
로 정의하고, 변환함수 x를 이용하여 하나의 영상을 변환할 때 발생하는 전체 정보 손실
Figure 112016099722718-pat00015
을 아래 수학식 10로 정의한다.
(수학식 10)
Figure 112016099722718-pat00016
여기에서,
Figure 112016099722718-pat00017
이며, H는 히스토그램 대각행렬이다.
최종적으로 위의 수학식 9으로 표현된 최적화 문제를 풀면서 동시에 정보 손실을 최소화 할 수 있는 새로운 최적화 문제를 아래와 같이 표현할 수 있다.
(수학식 11)
Figure 112016099722718-pat00018
제한 조건은 x0=y0이고, x255=y255이며, Rx≥0은 대조비 변환 함수가 단조증가 함수가 되도록 하는 제한 조건이다. 여기에서, λ는 저전력 대조비 개선 및 정보 손실량을 조절하는 파라미터이다.
이를 풀기 위해 먼저 라그랑지안(Lagrangian)을
Figure 112016099722718-pat00019
에서 아래와 같이 정의한다.
(수학식 12)
Figure 112018066357572-pat00071
여기에서,
Figure 112016099722718-pat00021
및
Figure 112016099722718-pat00022
는 라그랑지안 멀티플라이어이고,
Figure 112016099722718-pat00023
는 첫번째와 마지막 원소만 1이고, 나머지는 모두 0인 행렬이다.
크루쉬-툰-터커(Karush-Kuhn-Tucker:KKK) 조건은 아래 수학식 13 ~수학식 17과 같다.
(수학식 13)
Figure 112016099722718-pat00024
(수학식 14)
Figure 112016099722718-pat00025
(수학식 15)
Figure 112016099722718-pat00026
(수학식 16)
Figure 112016099722718-pat00027
(수학식 17)
Figure 112016099722718-pat00028
이다.
여기에서, N은 v의 대각행렬, N=diag(v)이며,
Figure 112016099722718-pat00029
이다.
상기 변환 함수 산출부(340)는 수학식 17의 벡터를 풀고 (k+1) 번째 항에서 k번째 항을 빼면 다음과 같이, μ255가 소거된 아래 수학식 18의 순환식을 얻을 수 있으며, 수식을 간단하게 표현하기 위해서 μ=μ0로 표현한다.
(수학식 18)
Figure 112018066357572-pat00072
수학식 12에서 x0는 상수 y0로 고정되었기 때문에 역시 상수이다.
수학식 18의 좌변을 다음 단계의 우변에 있는 xk-xk -1에 순환적으로(recursively) 대입하면 수학식 18은 다음 수학식 19와 같이 표현된다.
(수학식 19)
Figure 112018066357572-pat00073
여기에서, k≥0이다.
수학식 14 ~16을 이용하여 수학식 19에서 k≥1인 모든 vk를 소거할 수 있으며, 최종적으로 아래와 같이 {x0, x1,…,xk -1}이 주어지면 폐쇄-형식 풀이 xk를 단일 변수 μ에 대한 함수를 아래 수학식 20과 같이 얻을 수 있다.
(수학식 20)
Figure 112016099722718-pat00032
여기에서, k≥0이다.
수학식 11에서 제한 조건이 x255=y255이므로, 이를 만족하는 μ를 구한다. 즉, μ에 대한 함수 f(μ)=x255-y255를 정의하고, f(μ)=0을 만족하는 μ를 방정식의 해를 구하는 방법인 할선법(secant method)를 이용하여 구한다.
일단 μ를 구하면, x0를 알고 있기 때문에 수학식 20에 의해서 모든 xk를 구하고 최종적으로 대조비 변환 함수 x를 구한다.
한편, 백라이트 구동부(400)는 상기 밝기 보정부(200)의 제어에 따라 백라이트의 밝기를 감소시킨다.
그리고, 출력영상 생성부(500)는 상기 대조비 변환 함수(x)에 기초하여 입력영상으로부터 출력영상을 생성한다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 방법의 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 방법은 먼저 영상 입력부가 입력 영상을 수신한다(S100).
그리고, 밝기 보정부가 밝기 보정을 수행한다(S200).
다음으로, 대조비 개선부가 대조비 개선을 수행한다(S300).
출력 영상 생성부가 대조비 개선 결과를 반영한 출력 영상을 생성하여 출력한다(S400).
이와 같이 이루어지는 본 발명의 다른 실시예에 따른 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 방법에 있어서 각 단계의 상세 내용은 위에서 상세히 설명하고 있으며 동일하다.
한편 도 5는 밝기 보상된 결과를 비교하는 도면으로, (a)는 입력영상을, (b)는 Tsai의 방법을 , (c)는 Iterative 방법을, (d)는 approximate 방법을, (e)는 본 발명에 따른 결과를 보여준다. 본 발명에 따른 결과가 다른 방법들과 성능 면에서 큰 차이가 없음을 알 수 있다.
그리고, 도 6은 종래 기법의 변환함수와 본 발명에 따른 대조비 변환함수를 비교하기 위한 도면으로 본 발명에 따른 변환함수를 Iterative 방법과 동일함을 알 수 있다.
도 7은 종래 기술과 본 발명에 따른 대조비 변환 함수의 계산 복잡도 및 실행시간 비교표이다.
계산 복잡도 및 실행 시간에 있어서 본 발명이 Iterative 방법에 비해서 매우 빠른 결과를 보여주고 있다.
이처럼 본 발명에 따른 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치 및 방법은 종래 기술 대비 계산 복잡도가 현저히 낮기 때문에 모바일 디바이스 등 낮은 성능을 갖는 장치에 적용하여 전력 소비를 낮추면서도 높은 품질의 영상을 표현할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 기재된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상이 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의해서 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 영상 입력부 200 : 밝기 보정부
300 : 대조비 개선부 310 : 히스토그램 생성부
320 : 히스토그램 수정부 330 : 누적분포 함수 산출부
340 : 변환함수 산출부 400 : 백라이트 구동부
500 : 영상 출력부

Claims (13)

  1. 투과형 LCD에서 표시할 입력 영상을 수신하는 영상 입력부;
    상기 영상 입력부에서 수신한 입력 영상에 기반하여 백라이트의 밝기를 감소시키고 화소값을 증가시켜 밝기를 보정하는 밝기 보정부;
    밝기 보정과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 문제를 폐쇄-형식 풀이를 사용하여 대조비 변환 함수를 구하는 대조비 개선부; 및
    상기 대조비 개선부에서 산출한 대조비 변환 함수를 입력 영상에 적용하여 출력 영상을 생성하여 출력하는 영상 출력부를 포함하여,
    상기 대조비 개선부는
    입력영상에 대한 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부;
    상기 입력영상의 히스토그램 값을 증감시키는 히스토그램 수정부; 및
    상기 히스토그램 수정부를 통하여 수정된 히스토그램의 균등화를 수행하고, 밝기 보정과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 문제를 폐쇄-형식 풀이를 사용하여 대조비 변환 함수를 산출하는 변환함수 산출부를 포함하고,
    상기 변환 함수 산출부는 대조비 변환 함수를 x라 하고, 차분행렬을 R이라하며, y는 밝기 변환 함수라 하고, k를 입력 화소값이라 하며, xk를 입력 화소값 k의 대조비 변환 함수라하고, 대조비 변환 함수 xk에 의해서 발생하는 정보 손실을 xc,k라 하며,
    Figure 112019007850037-pat00096
    라 하고, T는 전치 행렬이며, α는 밝기 보상과 대조비 개선의 중요도 제어 상수이며, H는 히스토그램 대각행렬이고, λ는 저전력 대조비 개선 및 정보 손실량 크기를 조절하는 파라미터라고 하고,
    Figure 112019007850037-pat00097
    는 수정된 히스토그램의 합이 최대 밝기 값인 255가 되도록하는 정규화된 열벡터라고 할 때 밝기 보정과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 문제를 아래 수학식 11로 표현되는 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치.
    (수학식 11)
    Figure 112019007850037-pat00098

    (여기서, 제한 조건은 x0=y0이고, x255=y255이며, Rx=0은 대조비 변환 함수가 단조증가 함수가 되도록 하는 제한 조건임.)
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 청구항 1항에 있어서,
    상기 변환 함수 산출부는 상기 수학식 11을 아래 수학식 12의 라그랑지안으로 표현하고, 크루쉬-툰-터커(Karush-Kuhn-Tucker:KKK) 조건을 아래 수학식 13 내지 수학식 17과 같이 설정한 후에, 밝기 보정과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 문제를 폐쇄-형식 풀이를 사용하여 대조비 변환 함수를 산출하는 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치.
    (수학식 12)
    Figure 112019007850037-pat00076

    여기에서,
    Figure 112019007850037-pat00077
    및
    Figure 112019007850037-pat00078
    는 라그랑지안 멀티플라이어이고,
    Figure 112019007850037-pat00079
    는 첫번째와 마지막 원소만 1이고, 나머지는 모두 0인 행렬임.
    (수학식 13)
    Figure 112019007850037-pat00039

    (수학식 14)
    Figure 112019007850037-pat00040

    (수학식 15)
    Figure 112019007850037-pat00041

    (수학식 16)
    Figure 112019007850037-pat00042

    (수학식 17)
    Figure 112019007850037-pat00080

    여기에서, N은 v의 대각행렬, N=diag(v)이며,
    Figure 112019007850037-pat00081
    임.
  5. 청구항 4항에 있어서,
    상기 변환 함수 산출부는 수학식 17의 벡터를 풀고 (k+1) 번째 항에서 k번째 항을 감산하여 수학식 18의 순환식을 얻고, 수학식 18의 좌변을 다음 단계의 우변에 있는 xk-xk-1에 순환적으로(recursively) 대입하여 수학식 18을 수학식 19와 같이 표현하고, 수학식 14 내지 16을 이용하여 수학식 19에서 k≥1인 모든 vk를 소거하고, {x0, x1,…,xk-1}이 주어지면 폐쇄-형식 풀이 xk를 단일 변수 μ에 대한 함수로 수학식 20과 같이 산출하는 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치.(여기서, hk는 입력 영상의 히스토그램의 k번째 항)
    (수학식 18)
    Figure 112018066357572-pat00082

    (수학식 19)
    Figure 112018066357572-pat00083

    여기에서, k≥0임.
    (수학식 20)
    Figure 112018066357572-pat00084

    여기에서, k≥0임.
  6. 청구항 5항에 있어서,
    상기 변환 함수 산출부는 μ에 대한 함수 f(μ)=x255-y255를 정의하고, f(μ)=0을 만족하는 μ를 방정식의 해를 할선법(secant method)를 이용하여 구한 후에, 수학식 20에 의해서 모든 xk를 구하고 대조비 변환 함수 x를 산출하는 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치.
  7. 청구항 1항에 있어서,
    상기 밝기 보정부의 제어에 따라 백라이트의 밝기를 감소시키는 백라이트 구동부를 더 포함하는 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 장치.
  8. (A) 영상 입력부가 투과형 LCD에서 표시할 입력 영상을 수신하는 단계;
    (B) 밝기 보정부가 상기 영상 입력부에서 수신한 입력 영상에 기반하여 백라이트의 밝기를 감소시키고 화소값을 증가시켜 밝기를 보정하는 단계;
    (C) 대조비 개선부가 밝기 보정과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 문제를 폐쇄-형식 풀이를 사용하여 대조비 변환 함수를 구하는 단계; 및
    (D) 영상 출력부가 상기 대조비 개선부에서 산출한 대조비 변환 함수를 입력 영상에 적용하여 출력 영상을 생성하여 출력하는 단계를 포함하여,
    상기 (C) 단계는
    (C-1) 상기 대조비 개선부가 입력영상에 대한 히스토그램을 생성하는 단계;
    (C-2) 상기 대조비 개선부가 상기 입력영상의 히스토그램 값을 증감시켜 히스토그램을 수정하는 단계; 및
    (C-3) 상기 대조비 개선부가 수정된 히스토그램의 균등화를 수행하고, 밝기 보정과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 문제를 폐쇄-형식 풀이를 사용하여 대조비 변환 함수를 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 대조비 개선부는 대조비 변환 함수를 x라 하고, 차분행렬을 R이라하며, y는 밝기 변환 함수라 하고, k를 입력 화소값이라 하며, xk를 입력 화소값 k의 대조비 변환 함수라하고, 대조비 변환 함수 xk에 의해서 발생하는 정보 손실을 xc,k라 하며,
    Figure 112019007850037-pat00099
    라 하고, T는 전치 행렬이며, α는 밝기 보상과 대조비 개선의 중요도 제어 상수이며, H는 히스토그램 대각행렬이고, λ는 저전력 대조비 개선 및 정보 손실량 크기를 조절하는 파라미터라고 하고,
    Figure 112019007850037-pat00100
    는 수정된 히스토그램의 합이 최대 밝기 값인 255가 되도록하는 정규화된 열벡터라고 할 때 밝기 보정과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 문제를 아래 수학식 11로 표현되는 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 방법.
    (수학식 11)
    Figure 112019007850037-pat00101

    (여기서, 제한 조건은 x0=y0이고, x255=y255이며, Rx≥0은 대조비 변환 함수가 단조증가 함수가 되도록 하는 제한 조건임.)
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 청구항 8항에 있어서,
    상기 대조비 개선부는 상기 수학식 11을 아래 수학식 12의 라그랑지안으로 표현하고, 크루쉬-툰-터커(Karush-Kuhn-Tucker:KKK) 조건을 아래 수학식 13 내지 수학식 17과 같이 설정한 후에, 밝기 보정과 대조비 개선 그리고 정보 손실을 고려한 최적화 문제를 폐쇄-형식 풀이를 사용하여 대조비 변환 함수를 산출하는 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 방법.
    (수학식 12)
    Figure 112019007850037-pat00087

    여기에서,
    Figure 112019007850037-pat00088
    및
    Figure 112019007850037-pat00089
    는 라그랑지안 멀티플라이어이고,
    Figure 112019007850037-pat00090
    는 첫번째와 마지막 원소만 1이고, 나머지는 모두 0인 행렬임.
    (수학식 13)
    Figure 112019007850037-pat00054

    (수학식 14)
    Figure 112019007850037-pat00055

    (수학식 15)
    Figure 112019007850037-pat00056

    (수학식 16)
    Figure 112019007850037-pat00057

    (수학식 17)
    Figure 112019007850037-pat00091

    여기에서, N은 v의 대각행렬, N=diag(v)이며,
    Figure 112019007850037-pat00092
    임.
  12. 청구항 11항에 있어서,
    상기 대조비 개선부는 수학식 17의 벡터를 풀고 (k+1) 번째 항에서 k번째 항을 감산하여 수학식 18의 순환식을 얻고, 수학식 18의 좌변을 다음 단계의 우변에 있는 xk-xk-1에 순환적으로(recursively) 대입하여 수학식 18을 수학식 19와 같이 표현하고, 수학식 14 내지 16을 이용하여 수학식 19에서 k≥1인 모든 vk를 소거하고, {x0, x1,…,xk-1}이 주어지면 폐쇄-형식 풀이 xk를 단일 변수 μ에 대한 함수로 수학식 20과 같이 산출하는 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 방법. (여기서, hk는 입력 영상의 히스토그램의 k번째 항)
    (수학식 18)
    Figure 112018066357572-pat00093

    (수학식 19)
    Figure 112018066357572-pat00094

    여기에서, k≥0임.
    (수학식 20)
    Figure 112018066357572-pat00095

    여기에서, k≥0임.
  13. 청구항 12항에 있어서,
    상기 대조비 개선부는 μ에 대한 함수 f(μ)=x255-y255를 정의하고, f(μ)=0을 만족하는 μ를 방정식의 해를 할선법(secant method)를 이용하여 구한 후에, 수학식 20에 의해서 모든 xk를 구하고 대조비 변환 함수 x를 산출하는 투과형 LCD를 위한 저전력 대조비 개선 방법.
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