KR102054453B1

KR102054453B1 - 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법

Info

Publication number: KR102054453B1
Application number: KR1020190039017A
Authority: KR
Inventors: 윤준호
Original assignee: 주식회사 포바이포
Priority date: 2019-04-03
Filing date: 2019-04-03
Publication date: 2019-12-10

Abstract

본 발명의 실시 형태는 영상 화질 보정 프로세서가, 실시간으로 영상의 화질을 보정하여 영상 출력하는 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법에 있어서, 상기 영상 화질 보정 프로세서가, 영상이 출력될 디스플레이 패널의 화질 모드 특성을 수집하는 화질 모드 특성 수집 과정; 상기 영상 화질 보정 프로세서가, 영상 출력 장치로부터 제공되는 영상을 실시간으로 분석하는 영상 분석 과정; 상기 영상 화질 보정 프로세서가, 실시간으로 분석된 영상이 출력될 디스플레이 패널의 화질 모드 특성을 고려하여 영상을 보정하여 보정 영상을 생성하는 보정 영상 생성 과정; 및 상기 영상 화질 보정 프로세서가, 상기 보정 영상을 디스플레이 패널을 통해 출력하는 보정 영상 출력 과정;을 포함할 수 있다.

Description

화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법 {METHOD FOR PROVIDING IMAGE OUTPUT BASED ARTIFICIAL INTELLIGENCE}

본 발명은 영상 출력 방법에 관한 것으로, 인공지능을 기반으로 실시간으로 화질을 개선하여 출력하는 영상 출력 방법에 관한 것이다.

현재 가속화되고 있는 디지털 기술의 발전으로 인해 음성, 영상 등을 포함하는 정보 이용의 공간적 한계가 점차 무너지고 있다. 이러한 환경 속에서 동영상 화질 향상의 요구는 날로 높아지고 있으며, 영상 제공자들은 사용자에게 양질의 화면을 제공하기 위한 다양한 영상 처리 방법을 연구하고 있다.

특히, TV, 모니터와 같은 디스플레이 플랫폼의 시연, 홍보를 위하여 각 디스플레이 플랫폼별 디스플레이 성능을 극대화해서 보여줄 수 있는 최고 화질로의 영상 입력이 요구된다.

그런데 영상 출력 장치와 디스플레이 패널 간의 하드웨어 또는 소프트웨어 등의 기술적 정합성 또는 기술적 한계 등으로 인하여 촬영 제작된 원본 영상의 화질에 대한 왜곡, 열화가 발생 되는 문제가 있다.

이에 원본 영상에 대한 화질 보정 또는 개선 작업 (후반 보정 작업)이 진행되는데, 후반 보정 작업에 추가적인 시간 및 비용이 발생되며, 후반 보정 결과물에 대한 추가적인 검토, 검증이 요구되는 문제가 있다.

한국등록특허 10-0213039

본 발명의 기술적 과제는 영상 출력 장치와 디스플레이 패널 간의 하드웨어 또는 소프트웨어 등의 기술적 정합성을 고려한 영상 보정 수단을 제공하는데 있다.

상기 화질 모드 특성 수집 과정은, 영상이 출력될 디스플레이 패널의 식별 정보를 파악하는 과정; 및 파악된 디스플레이 패널의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 수집하는 과정;을 포함할 수 있다.

상기 디스플레이 패널의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 수집하는 것은, 메모리에 저장된 화질 모드 특성 데이터베이스로부터 추출할 수 있다.

상기 디스플레이 패널의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 수집하는 것은, 외부 서버에 디스플레이 패널의 식별 정보를 전송하여 디스플레이 패널의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 외부 서버로부터 수신함을 특징으로 할 수 있다.

상기 영상 분석 과정은, 입력되는 영상의 이미지 프레임별로 프레임 유형을 파악함을 특징으로 할 수 있다.

상기 프레임 유형은, 텍스트 프레임, 인물 프레임, 풍경 프레임을 포함할 수 있다.

상기 보정 영상 생성 과정은, 프레임 유형이 텍스트 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널의 화질 모드가 텍스트 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정하며, 프레임 유형이 인물 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널의 화질 모드가 인물 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정하며, 프레임 유형이 풍경 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널의 화질 모드가 풍경 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정할 수 있다.

본 발명의 실시 형태에 따르면 영상 출력 장치와 디스플레이 패널 간의 하드웨어 또는 소프트웨어 등의 기술적 정합성을 고려하여 보정된 영상을 제공함으로써, 후반 보정 작업에 추가적인 시간 및 비용을 절약할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 화질 보정 프로세서가 탑재된 PCB 기판을 도시한 그림.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법을 도시한 플로차트.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 텍스트 프레임이 디스플레이 패널의 화질 모드의 특성별로 보정되는 예시 그림.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 인물 프레임이 디스플레이 패널의 화질 모드의 특성별로 보정되는 예시 그림.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 풍경 프레임이 디스플레이 패널의 화질 모드의 특성별로 보정되는 예시 그림.

이하, 본 발명의 장점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은, 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것으로, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기술 등이 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있다고 판단되는 경우 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 시스템의 구성도이며, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 화질 보정 프로세서가 탑재된 PCB 기판을 도시한 그림이다.

본 발명은 주요 패널 제조사 제품의 화질 모드 특성을 수집/분석하고, 동시에, 입력된 영상 내용을 장면별로 분석하여 텍스트, 인물, 풍경, 빠른 움직임 등 상황 특성에 맞는 최적의 화질 조합을 찾아내어 적용함으로써, 동일한 원본 영상을 실시간으로 각 디스플레이에 최적화된 영상으로 화질을 개선하여 출력하도록 한다.

이를 위하여 본 발명의 인공지능 기반 영상 출력 시스템은, 도 1에 도시한 바와 같이 영상 출력 장치(100)로부터 실시간으로 제공되는 영상의 화질을 보정하여 디스플레이 패널(300)로 영상 출력하는 영상 화질 보정 프로세서(200)를 포함한다.

영상 화질 보정 프로세서(200)는, 도 2에 도시한 바와 같이 PCB 기판 유닛에 마련된 연산 가능한 IC칩으로서, 영상 출력 장치(100)로부터 실시간으로 제공되는 영상의 화질을 보정하여 디스플레이 패널(300)로 영상 출력하게 된다. 영상 출력 장치(100)로부터 실시간으로 제공되는 영상은, 영상 화질 보정 프로세서(200)가 마련된 PCB 기판 유닛에 탑재된 HDMI 단자를 통하여 제공받을 수 있다. 영상 출력 장치는, 셋탑박스 등의 다양한 영상 출력 수단이 해당될 수 있다.

본 발명의 영상 화질 보정 프로세서(200)는, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 화질 모드 특성을 수집한다. 화질 모드 특성 수집은, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 식별 정보를 파악한 후, 파악된 디스플레이 패널(300)의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 수집하게 된다.

또한 영상 화질 보정 프로세서(200)는, 영상 출력 장치(100)로부터 제공되는 영상을 실시간으로 분석한 후, 실시간으로 분석된 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 화질 모드 특성을 고려하여 영상을 보정하여 보정 영상을 생성하여, 보정 영상을 디스플레이 패널(300)을 통해 출력한다.

영상 분석은, 영상 출력 장치(100)로부터 입력되는 영상의 이미지 프레임별로 프레임 유형을 파악하게 되는데, 여기서 영상의 프레임 유형은, 텍스트 프레임, 인물 프레임, 풍경 프레임, 빠른 프레임 등이 해당될 수 있다.

여기서 영상을 보정한다는 것은, 프레임 유형이 텍스트 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 화질 모드가 텍스트 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정할 수 있다.

또한 프레임 유형이 인물 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 화질 모드가 인물 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정할 수 있다.

또한 프레임 유형이 풍경 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 화질 모드가 풍경 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정할 수 있다.

이하, 도 3 내지 도 6과 함께 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법에 대하여 자세히 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법을 도시한 플로차트이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따라 텍스트 프레임이 디스플레이 패널의 화질 모드의 특성별로 보정되는 예시 그림이며, 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 인물 프레임이 디스플레이 패널의 화질 모드의 특성별로 보정되는 예시 그림이며, 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 풍경 프레임이 디스플레이 패널의 화질 모드의 특성별로 보정되는 예시 그림이다.

영상 화질 보정 프로세서(200)가, 실시간으로 영상의 화질을 보정하여 영상 출력하는 본 발명의 인공지능 기반 영상 출력 방법은, 도 3에 도시한 바와 같이 화질 모드 특성 수집 과정(S310), 영상 분석 과정(S320), 보정 영상 생성 과정(S330), 및 보정 영상 출력 과정(S340)을 포함할 수 있다.

화질 모드 특성 수집 과정(S310)은, 영상 화질 보정 프로세서(200)가, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 화질 모드 특성을 수집하는 과정이다. 여기서 화질 모드 특성은, 텍스트 화질 모드 특성, 인물 화질 모드 특성, 풍경 화질 모드 특성 등이 해당될 수 있으며, 이러한 화질 모드 특성은 휘도, 명암비 등이 해당될 수 있다.

예를 들어, 영상이 제1디스플레이 패널(300)을 통해 출력될 경우, 제1디스플레이 패널(300)에서 텍스트 화면이 출력될 때의 최상의 휘도와 명암비를 텍스트 화질 모드 특성으로서 수집한다. 또한 제1디스플레이 패널(300)에서 인물 화면이 출력될 때의 최상의 휘도와 명암비를 인물 화질 모드 특성으로서 수집한다. 또한 제2디스플레이 패널(300)에서 풍경 화면이 출력될 때의 최상의 휘도와 명암비를 풍경 화질 모드 특성으로서 수집한다.

마찬가지로, 영상이 제2디스플레이 패널(300)을 통해 출력될 경우, 제2디스플레이 패널(300)에서 텍스트 화면이 출력될 때의 최상의 휘도와 명암비를 텍스트 화질 모드 특성으로서 수집한다. 또한 제2디스플레이 패널(300)에서 인물 화면이 출력될 때의 최상의 휘도와 명암비를 인물 화질 모드 특성으로서 수집한다. 또한 제2디스플레이 패널(300)에서 풍경 화면이 출력될 때의 최상의 휘도와 명암비를 풍경 화질 모드 특성으로서 수집한다.

마찬가지로, 영상이 제3디스플레이 패널(300)을 통해 출력될 경우, 제2디스플레이 패널(300)에서 텍스트 화면이 출력될 때의 최상의 휘도와 명암비를 텍스트 화질 모드 특성으로서 수집한다. 또한 제3디스플레이 패널(300)에서 인물 화면이 출력될 때의 최상의 휘도와 명암비를 인물 화질 모드 특성으로서 수집한다. 또한 제3디스플레이 패널(300)에서 풍경 화면이 출력될 때의 최상의 휘도와 명암비를 풍경 화질 모드 특성으로서 수집한다.

한편, 이러한 화질 모드 특성 수집 과정(S310)은, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 식별 정보를 파악하는 과정과, 파악된 디스플레이 패널(300)의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 수집하는 과정이 포함될 수 있다.

디스플레이 패널(300)의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 수집하는 것은, 다음과 같이 두 가지 방식으로 이루어질 수 있다.

하나는, 메모리에 이미 저장된 화질 모드 특성 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. 별도의 메모리에 저장된 화질 모드 특성 데이터베이스에는, 각 디스플레이 패널(300)별로 화질 모드 특성이 저장되어 있는데, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)에 할당된 화질 모드 특성을 수집하는 것이다.

다른 하나는, 외부 서버에 디스플레이 패널(300)의 식별 정보를 전송하여 디스플레이 패널(300)의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 외부 서버로부터 수신하는 방식이다.

영상 분석 과정(S320)은, 영상 화질 보정 프로세서(200)가, 영상 출력 장치(100)로부터 제공되는 영상을 실시간으로 분석하는 과정이다.

영상 분석 과정(S320)은, 입력되는 영상의 이미지 프레임별로 프레임 유형을 파악할 수 있는데, 여기서 프레임 유형은, 텍스트 프레임, 인물 프레임, 풍경 프레임 등을 포함할 수 있다.

예를 들어, 영상 출력 장치(100)로부터 제공되는 영상의 이미지 프레임의 이미지 분석 결과, 텍스트로 파악되는 경우, 텍스트 프레임으로 파악할 수 있다.

마찬가지로, 영상 출력 장치(100)로부터 제공되는 영상의 이미지 프레임의 이미지 분석 결과, 인물 이미지로 파악되는 경우, 인물 프레임으로 파악할 수 있다.

영상 출력 장치(100)로부터 제공되는 영상의 이미지 프레임의 이미지 분석 결과, 풍경 이미지로 파악되는 경우, 풍경 프레임으로 파악할 수 있다.

보정 영상 생성 과정(S330)은, 영상 화질 보정 프로세서(200)가, 실시간으로 분석된 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 화질 모드 특성을 고려하여 영상을 보정하여 보정 영상을 생성하는 과정이다.

보정 영상 출력 과정(S340)은, 영상 화질 보정 프로세서(200)가, 보정 영상을 디스플레이 패널(300)을 통해 출력하는 과정이다.

상기의 보정 영상 생성 과정(S330)에서, 실시간으로 분석된 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 화질 모드 특성을 고려하여 영상을 보정하여 보정 영상을 생성하게 되는데, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)에서 최적의 화질을 낼 수 있는 화질 모드 특성을 고려하여 영상을 보정하는 것이다.

분석 결과 영상의 프레임 유형이 텍스트 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 화질 모드가 텍스트 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정한다.

예를 들어, 도 4에 도시한 바와 같이 제1디스플레이 패널(300)을 통해 텍스트 프레임의 영상이 출력되는 경우 제1디스플레이 패널(300)에서 텍스트를 최적의 화질로 낼 수 있는 제1-1휘도와 제1-1명암비로서 텍스트 프레임의 영상을 보정한다.

만약, 제2디스플레이 패널(300)을 통해 텍스트 프레임의 영상이 출력되는 경우 제2디스플레이 패널(300)에서 텍스트를 최적의 화질로 낼 수 있는 제2-1휘도와 제2-1명암비로서 텍스트 프레임의 영상을 보정한다. 또한 도시하지는 않았지만, 제3디스플레이 패널(300)을 통해 텍스트 프레임의 영상이 출력되는 경우 제3디스플레이 패널(300)에서 텍스트를 최적의 화질로 낼 수 있는 제3-1휘도와 제3-1명암비로서 텍스트 프레임의 영상을 보정한다.

또한 프레임 유형이 인물 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 화질 모드가 인물 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정한다.

예를 들어, 도 5에 도시한 바와 같이 제1디스플레이 패널(300)을 통해 인물 프레임의 영상이 출력되는 경우 제1디스플레이 패널(300)에서 인물 이미지를 최적의 화질로 낼 수 있는 제1-2휘도와 제1-2명암비로서 인물 프레임의 영상을 보정한다.

만약, 제2디스플레이 패널(300)을 통해 인물 프레임의 영상이 출력되는 경우 제2디스플레이 패널(300)에서 인물 이미지를 최적의 화질로 낼 수 있는 제2-2휘도와 제2-2명암비로서 인물 프레임의 영상을 보정한다. 또한 도시하지는 않았지만 제3디스플레이 패널(300)을 통해 인물 프레임의 영상이 출력되는 경우 제3디스플레이 패널(300)에서 인물 이미지를 최적의 화질로 낼 수 있는 제3-2휘도와 제3-2명암비로서 인물 프레임의 영상을 보정한다.

마찬가지로 프레임 유형이 풍경 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널(300)의 화질 모드가 풍경 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정한다.

예를 들어, 도 6에 도시한 바와 같이 제1디스플레이 패널(300)을 통해 풍경 프레임의 영상이 출력되는 경우 제1디스플레이 패널(300)에서 풍경 이미지를 최적의 화질로 낼 수 있는 제1-3휘도와 제1-3명암비로서 풍경 프레임의 영상을 보정한다.

만약, 제2디스플레이 패널(300)을 통해 풍경 프레임의 영상이 출력되는 경우 제2디스플레이 패널(300)에서 풍경 이미지를 최적의 화질로 낼 수 있는 제2-3휘도와 제2-3명암비로서 풍경 프레임의 영상을 보정한다. 또한 도시하지는 않았지만, 제3디스플레이 패널(300)을 통해 풍경 프레임의 영상이 출력되는 경우 제3디스플레이 패널(300)에서 풍경 이미지를 최적의 화질로 낼 수 있는 제3-3휘도와 제3-3명암비로서 풍경 프레임의 영상을 보정한다.

상술한 본 발명의 설명에서의 실시예는 여러가지 실시가능한 예중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 예를 선정하여 제시한 것으로, 이 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 변경 및 균등한 타의 실시예가 가능한 것이다.

100:영상 출력 장치
200:영상 화질 보정 프로세서
300:디스플레이 패널

Claims

영상 화질 보정 프로세서가, 실시간으로 영상의 화질을 보정하여 영상 출력하는 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법에 있어서,
상기 영상 화질 보정 프로세서가, 영상이 출력될 디스플레이 패널의 화질 모드 특성을 수집하는 화질 모드 특성 수집 과정;
상기 영상 화질 보정 프로세서가, 영상 출력 장치로부터 제공되는 영상을 실시간으로 분석하는 영상 분석 과정;
상기 영상 화질 보정 프로세서가, 실시간으로 분석된 영상이 출력될 디스플레이 패널의 화질 모드 특성을 고려하여 영상을 보정하여 보정 영상을 생성하는 보정 영상 생성 과정; 및
상기 영상 화질 보정 프로세서가, 상기 보정 영상을 디스플레이 패널을 통해 출력하는 보정 영상 출력 과정;
을 포함하는 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 화질 모드 특성 수집 과정은,
영상이 출력될 디스플레이 패널의 식별 정보를 파악하는 과정; 및
파악된 디스플레이 패널의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 수집하는 과정;
을 포함하는 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법.
청구항 2에 있어서, 상기 디스플레이 패널의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 수집하는 것은,
메모리에 저장된 화질 모드 특성 데이터베이스로부터 추출함을 특징으로 하는 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법.
청구항 2에 있어서, 상기 디스플레이 패널의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 수집하는 것은,
외부 서버에 디스플레이 패널의 식별 정보를 전송하여 디스플레이 패널의 식별 정보에 할당된 화질 모드 특성을 외부 서버로부터 수신함을 특징으로 하는 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 영상 분석 과정은,
입력되는 영상의 이미지 프레임별로 프레임 유형을 파악함을 특징으로 하는 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법.
청구항 5에 있어서, 상기 프레임 유형은,
텍스트 프레임, 인물 프레임, 풍경 프레임을 포함하는 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법.
청구항 6에 있어서, 상기 보정 영상 생성 과정은,
프레임 유형이 텍스트 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널의 화질 모드가 텍스트 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정하며,
프레임 유형이 인물 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널의 화질 모드가 인물 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정하며,
프레임 유형이 풍경 프레임인 경우, 영상이 출력될 디스플레이 패널의 화질 모드가 풍경 표시 모드로 구동될 때의 휘도 및 명암비로서 영상을 보정함을 특징으로 하는 화질 개선된 인공지능 기반 영상 출력 방법.