KR102266087B1 - 표시 장치의 잔상 측정 장치 및 표시 장치의 잔상 측정 방법 - Google Patents

표시 장치의 잔상 측정 장치 및 표시 장치의 잔상 측정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 표시 장치의 잔상을 정량화하여 측정하고 데이터 베이스화하여 잔상을 분석 및 개선하기 위한 표시 장치의 잔상 측정 장치 및 표시 장치의 잔상 측정 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 표시 장치의 잔상 측정 방법은, 표시 장치가 나타내는 이미지를 촬상하는 단계; 이미지를 복수의 단위 블록으로 분할하는 단계; 각 단위 블록에 대해 CIE XYZ 색 좌표를 측정하는 단계; 각 단위 블록의 CIE XYZ 색 좌표를 CIE LAB 색 좌표로 변환하는 단계; 각 단위 블록의 CIE LAB 색 좌표로부터 각 단위 블록의 색상, 채도, 및 휘도를 산출하는 단계; 필터 중심 단위 블록과 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하기 위해 복수의 단위 블록에 적용하는 단계; 단위 블록과 상기 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 색상차, 채도차 및 휘도차로부터 색상 가중 상수, 채도 가중 상수 및 휘도 가중 상수가 적용된 복수의 색차를 산출하는 단계; 단위 블록과 상기 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 복수의 색차들 중 최대값인 잔상 지수를 산출하는 단계; 및 잔상 지수를 데이터 베이스에 저장하는 단계;를 포함하고, 휘도 가중 상수는 상기 색상 가중 상수 및 상기 채도 가중 상수보다 작다.

Description

표시 장치의 잔상 측정 장치 및 표시 장치의 잔상 측정 방법{DEVICE FOR DETERMINING RESIDUAL IMAGE OF DISPLAY DEVICE AND METHOD FOR DETERMINING RESIDUAL IMAGE OF DISPLAY DEVICE}
본 발명은 표시 장치의 잔상 측정 장치 및 표시 장치의 잔상 측정 방법에 관한 것이다. 상세하게는, 사람의 인지 특성을 반영한 표시 장치의 잔상 측정 장치 및 표시 장치의 잔상 측정 방법에 대한 것이다.
유기 발광 표시 장치(organic light emitting diode display)는 빛을 방출하는 유기 발광 소자(organic light emitting diode)를 가지고 화상을 표시하는 자발광형 표시 장치이다.
유기 발광 표시 장치는 액정 표시 장치(liquid crystal display)와 달리 별도의 광원을 필요로 하지 않으므로 상대적으로 두께가 얇고 무게가 가벼울 뿐만 아니라, 낮은 소비 전력, 높은 휘도 및 높은 반응 속도 등의 고품위 특성을 가지기 때문에 차세대 표시 장치로 주목받고 있다.
특히, 유기 발광 소자는 열화되어 잔상이 발생할 수 있다. 특히, 이러한 현상은 로고, 시간, 자막 등과 같이 동일한 화상이 지속적으로 표시되는 특정 위치에서 심화된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 표시 장치의 잔상을 정량화하여 측정하고 데이터 베이스화하여 잔상을 분석 및 개선할 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 표시 장치의 잔상 측정 방법은, 표시 장치가 나타내는 이미지를 촬상하는 단계; 이미지를 복수의 단위 블록으로 분할하는 단계; 각 단위 블록에 대해 CIE XYZ 색 좌표를 측정하는 단계; 각 단위 블록의 CIE XYZ 색 좌표를 CIE LAB 색 좌표로 변환하는 단계; 각 단위 블록의 CIE LAB 색 좌표로부터 각 단위 블록의 색상, 채도, 및 휘도를 산출하는 단계; 필터 중심 단위 블록과 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하기 위해 복수의 단위 블록에 적용하는 단계; 단위 블록과 상기 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 색상차, 채도차 및 휘도차로부터 색상 가중 상수, 채도 가중 상수 및 휘도 가중 상수가 적용된 복수의 색차를 산출하는 단계; 단위 블록과 상기 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 복수의 색차들 중 최대값인 잔상 지수를 산출하는 단계; 및 잔상 지수를 데이터 베이스에 저장하는 단계;를 포함하고, 휘도 가중 상수는 상기 색상 가중 상수 및 상기 채도 가중 상수보다 작다.
휘도 가중 상수는 0.08 이상 0.15 이하의 값을 갖고, 상기 채도 가중 상수 및 상기 색상 가중 상수는 1의 값을 가질 수 있다.
각 단위 블록의 CIE XYZ 색 좌표를 CIE LAB 색 좌표로 변환하는 단계는 수학식 1을 통해 변환될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112017035337766-pat00001
Figure 112017035337766-pat00002
이때, L*, a*, b*는 상기 단위 블록의 CIE LAB 색 좌표, X, Y, Z는 상기 단위블록의 CIE XYZ 색 좌표, Xn, Yn, Zn은 CIE XYZ를 표준 흰색에 대해 정규화한 값이다.
각 단위 블록의 상기 CIE LAB 색 좌표로부터 각 단위 블록의 색상, 채도, 및 휘도를 산출하는 단계에서, 단위 블록의 색상, 채도 및 휘도는 수학식 2를 통해 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112017035337766-pat00003
이때, L*, a*, b*는 상기 단위 블록의 CIE LAB 색 좌표, L`는 휘도, C`는 색상, h`는 채도, a`, b`, G는 변환 변수이다.
필터 중심 단위 블록과 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하기 위해 상기 복수의 단위 블록을 포함하는 이미지에 적용하는 단계에서, 색상차, 채도차 및 휘도차는 수학식 3에 의해 산출될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112017035337766-pat00004
Figure 112017035337766-pat00005
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 표시 장치의 잔상 측정 방법은, 표시 장치가 나타내는 이미지를 촬상하는 단계; 이미지를 복수의 단위 블록으로 분할하는 단계; 각 단위 블록에 대해 CIE XYZ 색 좌표를 측정하는 단계; 각 단위 블록의 CIE XYZ 색 좌표를 CIE LAB 색 좌표로 변환하는 단계; 각 단위 블록의 CIE LAB 색 좌표로부터 각 단위 블록의 색상, 채도, 및 휘도를 산출하는 단계; 필터 중심 단위 블록과 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하기 위해 복수의 단위 블록에 적용하는 단계; 단위 블록과 상기 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 색상차, 채도차 및 휘도차로부터 색상 가중 상수, 채도 가중 상수 및 휘도 가중 상수가 적용된 복수의 색차를 산출하는 단계; 단위 블록과 상기 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 복수의 색차들 중 최대값인 잔상 지수를 산출하는 단계; 및 잔상 지수를 데이터 베이스에 저장하는 단계;를 포함하고, 휘도 가중 상수는 상기 색상 가중 상수 및 상기 채도 가중 상수보다 작다.
휘도 가중 상수는 0.08 이상 0.15 이하의 값을 갖고, 상기 채도 가중 상수 및 상기 색상 가중 상수는 1의 값을 가질 수 있다.
각 단위 블록의 CIE XYZ 색 좌표를 CIE LAB 색 좌표로 변환하는 단계는 수학식 1을 통해 변환될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112017035337766-pat00006
Figure 112017035337766-pat00007
이때, L*, a*, b*는 상기 단위 블록의 CIE LAB 색 좌표, X, Y, Z는 상기 단위블록의 CIE XYZ 색 좌표, Xn, Yn, Zn은 CIE XYZ를 표준 흰색에 대해 정규화한 값이다.
각 단위 블록의 상기 CIE LAB 색 좌표로부터 각 단위 블록의 색상, 채도, 및 휘도를 산출하는 단계에서, 단위 블록의 색상, 채도 및 휘도는 수학식 2를 통해 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112017035337766-pat00008
이때, L*, a*, b*는 상기 단위 블록의 CIE LAB 색 좌표, L`는 휘도, C`는 색상, h`는 채도, a`, b`, G는 변환 변수이다.
필터 중심 단위 블록과 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하기 위해 상기 복수의 단위 블록을 포함하는 이미지에 적용하는 단계에서, 색상차, 채도차 및 휘도차는 수학식 3에 의해 산출될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112017035337766-pat00009
Figure 112017035337766-pat00010
이때, △C`는 색상차, △H`는 채도차, △L`는 휘도차, Lb`는 필터 중심단위 블록과 인접한 단위 블록의 휘도, Lc`는 필터 중심단위 블록의 휘도, Cb`는 필터 중심단위 블록과 인접한 단위 블록의 색상, Cc`는 필터 중심단위 블록의 색상이다.
단위 블록과 상기 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 색상차, 채도차 및 휘도차로부터 색상 가중 상수, 채도 가중 상수 및 휘도 가중 상수가 적용된 복수의 색차를 산출하는 단계에서, 색차는 수학식 4에 의해 산출될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112017035337766-pat00011
이때, △L`은 상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 휘도차, △C`는 상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 색상차, 및 △H`는 상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 채도차, SL은 휘도 보상 변수, SC는 색상 보상 변수, SH은 채도 보상 변수, KL은 휘도 가중 상수, KC는 채도 가중 상수, KH은 색상 가중 상수, Rt은 색상 회전 변수이다.
필터는 유사 연산자 필터(Homegeneity Operation Filter)일 수 있다.
필터는 차 연산자 필터(Difference Operator Filter)일 수 있다.
잔상 지수를 데이터 베이스에 저장하는 단계는, 잔상 지수에 대해 상위 10%의 잔상 지수를 산출하는 단계 또는 상기 잔상 지수에 대해 평균을 산출하는 단계; 및 상위 10%의 잔상 지수 또는 상기 잔상 지수의 평균을 데이터 베이스에저장하는 단계;를 포함할 수 있다.
필터 중심 단위 블록과 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하기 위해 상기 복수의 단위 블록에 적용하는 단계는, 상기 필터는 상기 중심 단위 블록에 수평 방향 또는 수직 방향으로 인접한 단위 블록이 대응되도록 수평 방향 또는 수직 방향을 따라 이동하는 단계; 및 필터 중심 단위 블록에 대응하는 단위 블록과 상기 필터 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록에 대응하는 단위 블록의 색상, 채도 및 휘도의 차이의 절대값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
휘도 가중 상수는 0.1의 값을 갖고, 상기 채도 가중 상수 및 상기 색상 가중 상수는 1의 값을 가질 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 표시 장치의 잔상 측정 장치는, 표시 장치가 나타내는 이미지를 촬상하는 촬상부; 이미지를 복수의 단위 블록으로 분할하는 이미지 분할부; 각 단위 블록에 대해 CIE XYZ 색 좌표를 측정하는 색 좌표 측정부; CIE XYZ 색 좌표를 CIE LAB 색 좌표로 변환시키고, 상기 CIE LAB 색 좌표를 색상, 채도 및 휘도로 변환시키는 색 좌표 변환부; 필터 중심 단위 블록과 상기 필터 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 포함하고, 상기 필터를 통해 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하는 필터부; 중심 단위 블록과 상기 중심 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 색상차, 채도차 및 휘도차로부터 색상 가중 상수, 채도 가중 상수 및 휘도 가중 상수에 의해 복수의 색차를 산출하는 색차 산출부; 중심 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 복수의 색차들 중 최대값인 상기 중심 단위 블록의 잔상 지수를 산출하는 잔상 지수 산출부; 및 잔상 지수를 저장하는 데이터 베이스;를 포함하고, 휘도 가중 상수는 상기 색상 가중 상수 및 상기 채도 가중 상수보다 작은 값을 가질 수 있다.
휘도 가중 상수는 0.08 이상 0.15 이하의 값을 갖고, 상기 채도 가중 상수 및 상기 색상 가중 상수는 1의 값을 가질 수 있다.
색차 산출부는 수학식 4에 의해 색차를 산출할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112017035337766-pat00012
이때, △L`는 상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 휘도차, △C`는 상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 색상차, 및 △H`는 상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 채도차, SL은 휘도 보상 상수, SC는 색상 보상 상수, SH은 채도 보상 상수, KL은 휘도 가중 상수, KC는 색상 가중 상수, KH은 채도 가중 상수, Rt은 색상 회전 변수이다.
필터는 유사 연산자 필터(Homegeneity Operation Filter)일 수 있다.
상기 휘도 가중 상수는 0.1의 값을 갖고, 상기 채도 가중 상수 및 상기 색상 가중 상수는 1의 값을 가질 수 있다.
본 발명에 따른 표시 장치의 잔상 측정 장치 및 표시 장치의 잔상 측정 방법은 사람의 인지 특성을 반영하여 정량화한 잔상 지수를 측정하고 데이터 베이스화하여 보다 용이하게 표시 장치의 잔상을 분석하고 개선할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 측정 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 2a 내지 도 2e는 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 측정 방법을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 연산자 필터에 대해 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 연산자 필터의 크기를 최적화하기 위한 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 CIEDE2000의 KL에 따른 잔상 지수와 식별 최소차의 값을 나타낸 도면이다.
도 6은 KL의 값에 따른 일반화된 식별 최소차와 색차의 결정 계수를 나타낸 도면이다.
도 7은 인지 실험을 통해 확인한 식별 최소차를 갖는 휘도차 및 색차에 대해 KL의 값에 따른 변동 계수를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 표시 장치의 잔상 측정 장치를 개략적으로 나타낸 도면이다.
본 발명의 이점 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, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 따라서, 몇몇 실시예에서, 잘 알려진 공정 단계들, 잘 알려진 소자 구조 및 잘 알려진 기술들은 본 발명이 모호하게 해석되는 것을 피하기 위하여 구체적으로 설명되지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
도면에서 여러 층 및 영역을 명확하게 표현하기 위하여 두께를 확대하여 나타내었다. 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 붙였다. 층, 막, 영역, 판 등의 부분이 다른 부분 "위에" 있다고 할 때, 이는 다른 부분 "바로 위에" 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 또 다른 부분이 있는 경우도 포함한다. 반대로 어떤 부분이 다른 부분 "바로 위에" 있다고 할 때에는 중간에 다른 부분이 없는 것을 뜻한다. 또한, 층, 막, 영역, 판 등의 부분이 다른 부분 "아래에" 있다고 할 때, 이는 다른 부분 "바로 아래에" 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 또 다른 부분이 있는 경우도 포함한다. 반대로 어떤 부분이 다른 부분 "바로 아래에" 있다고 할 때에는 중간에 다른 부분이 없는 것을 뜻한다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 소자 또는 구성 요소들과 다른 소자 또는 구성 요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 소자의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들면, 도면에 도시되어 있는 소자를 뒤집을 경우, 다른 소자의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 소자는 다른 소자의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 소자는 다른 방향으로도 배향될 수 있고, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
본 명세서에서 제 1, 제 2, 제 3 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이러한 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소들로부터 구별하는 목적으로 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 벗어나지 않고, 제 1 구성 요소가 제 2 또는 제 3 구성 요소 등으로 명명될 수 있으며, 유사하게 제 2 또는 제 3 구성 요소도 교호적으로 명명될 수 있다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 도 1 내지 도 8을 참조하여, 본 발명에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 측정 방법을 나타낸 플로우 차트이다. 도 2a 내지 도 2e는 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 측정 방법을 나타낸 도면이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 연산자 필터에 대해 나타낸 도면이다.
도 1 내지 도 2e를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 잔상 측정 방법에 대해 상세히 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 측정 방법은 이미지 촬상 단계(S01), 이미지 분할 단계(S02), CIE XYZ 색 좌표 측정 단계(S03), CIE LAB 색 좌표 변환 단계(S04), 색상, 채도, 휘도 산출 단계(S05), 색상차, 채도차 및 휘도차 산출 필터링 단계(S06), 색차 산출 단계(S07), 잔상 지수 산출 단계(S08) 및 데이터 베이스 저장 단계(S09)를 포함한다.
우선, 표시 장치의 전면을 촬상하여 잔상이 표시된 이미지(IMG)를 검출한다(S01). 도면에 도시되지 않았지만, 검출된 이미지(IMG)는 잔상을 측정하기 위해 표시 장치에서 표시하는 잔상 검출 패턴을 포함할 수 있다. 예를 들어, 잔상 검출 패턴은 체크 형태일 수 있다. 이 단계에서, 잔상이 표시된 이미지(IMG)의 휘도 및 색상을 정확하게 측정하기 위해 이미지 포커싱(image focusing) 과정을 진행할 수 있다.
다음으로, 도 2a에 도시된 바와 같이, 검출된 이미지(IMG)를 복수의 단위 블록(BL)으로 분할한다(S02). 예를 들어, 검출된 이미지(IMG)는 정사각 형태의 m*n개(m,n은 자연수)의 단위 블록(BL11 내지 BLmn)으로 분할될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않으며, 직사각 형태의 단위 블록(BL11 내지 BLmn)으로 분할될 수도 있다.
다음으로, 각 단위 블록(BL)에 대해 CIE XYZ 색 좌표(X11 내지 Xmn, Y11 내지 Ymn, Z11 내지 Zmn)를 측정한다(S03).
다음으로, 각 단위 블록(BL)에 대해 측정된 CIE XYZ 색 좌표(X11 내지 Xmn, Y11 내지 Ymn, Z11 내지 Zmn)를 CIE LAB 색 좌표(L*11 내지 L*mn, a*11 내지 a*mn, b*11 내지 b*mn)로 변환한다(S04). 구체적으로, [수학식 1]에 의해 CIE XYZ 색 좌표(X11 내지 Xmn, Y11 내지 Ymn, Z11 내지 Zmn)를 CIE LAB 색 좌표(L*11 내지 L*mn, a*11 내지 a*mn, b*11 내지 b*mn)로 변환할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112017035337766-pat00013
Figure 112017035337766-pat00014
이때, Xn, Yn, Zn은 CIE XYZ를 표준 흰색에 대해 정규화한 값이다.
다음으로, 각 단위 블록(BL)에 대해 색상(C`), 채도(h`) 및 휘도(L`)를 산출할 수 있다(S05). 구체적으로, [수학식 2]에 의해 각 단위 블록(BL)에 대해 CIE LAB 색 좌표(L*11 내지 L*mn, a*11 내지 a*mn, b*11 내지 b*mn)로부터 색상(C`), 채도(h`) 및 휘도(L`)를 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112017035337766-pat00015
이때, a`, b`, G는 변환 변수이다.
다음으로, 각 단위 블록(BL)에 대해 색상차(△C`), 채도차(△H`) 및 휘도차(△L`)를 산출하기 위한 필터(F)를 적용한다(S06).
색상차(△C`), 채도차(△H`) 및 휘도차(△L`)를 산출하기 위한 필터(F)는 유사 연산자 필터(Homogeneity Operator Filter)일 수 있다. 다만, 이에 한정되지 아니하고, 색상차(△C`), 채도차(△H`) 및 휘도차(△L`)를 산출하기 위한 필터(F)는 차 연산자 필터(Difference Operator Filter)일 수도 있다.
도 3을 참조하면, 필터(F)는 복수의 필터 단위 블록을 포함할 수 있으며, 필터(F)의 단위 블록은 촬상된 이미지(IMG)를 이루는 복수의 단위 블록(BL)과 동일한 형태 및 크기를 가질 수 있다.
복수의 필터 단위 블록은 필터(F)의 중심에 위치한 필터 중심 단위 블록(FBC) 및 필터 중심 단위 블록(FBC)을 둘러싸며 필터 중심 단위 블록(FBC)에 인접하게 위치하는 8개의 필터 인접 단위 블록(FBA)을 포함한다. 즉, 필터(F)는 3필터 단위 블록*3필터 단위 블록의 매트릭스 형태일 수 있다.
촬상된 이미지(IMG) 상에서 수평 방향 또는 수직 방향으로 이동하며, 촬상된 이미지(IMG)를 이루는 모든 단위 블록(BL)에 순차적으로 적용된다. 구체적으로, 필터(F)는 필터(F)의 중심 단위 블록(BLC)이 촬상된 이미지(IMG)를 이루는 모든 단위 블록(BL)에 순차적으로 적용되도록 수평 방향 또는 수직 방향으로 이동한다. 예를 들어, 도 2b 내지 도 2d에 도시된 바와 같이, 필터(F)의 중심 단위 블록(BLC)은 2행 2열에 배치된 단위 블록(BLC22)에서 2행 3열에 배치된 단위 블록(BLC23)으로, 2행 3열에 배치된 단위 블록(BLC23)에서 2행 4열에 배치된 단위 블록(BLC24)에 대응하여 이동한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 필터(F)는 필터 중심 단위 블록(FBC)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL)의 색상(C`), 채도(h`) 및 휘도(L`)와 필터 인접 단위 블록(FBA)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL)의 색상(C`), 채도(h`) 및 휘도(L`)로부터 각 중심 단위 블록 (BLC)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL)과 인접 단위 블록(BLA)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL) 사이의 색상차(△C`), 채도차(△H`) 및 휘도차(△L`)를 산출한다. 구체적으로, 필터(F)는 각 중심 단위 블록(BLC)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL)과 인접 단위 블록(BLA)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL) 사이의 [수학식 3]에 따라 색상차(△C`), 채도차(△H`) 및 휘도차(△L`)를 산출한다.
[수학식 3]
Figure 112017035337766-pat00016
Figure 112017035337766-pat00017
이때, hc`, Lc`, Cc` 는 각각 중심 단위 블록(BLA)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL)의 채도, 휘도 및 색상이고, hb`, Lb`, Cb`는 각각 인접 단위 블록(BLA)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL)의 채도, 휘도 및 색상이다.
다음으로, 각 단위 블록(BL)에 대해 산출된 8개의 각 색상차(△C`), 채도차(△H`) 및 휘도차(△L`)에 따라 8개의 색차(△E00)가 산출된다(S07). 구체적으로, 산출된 8개의 각 색상차(△C`), 채도차(△H`) 및 휘도차(△L`)로부터 [수학식 4]에 의해 8개의 색차(△E00)가 산출된다.
[수학식 4]
Figure 112017035337766-pat00018
이때, SL은 휘도 보상 상수, SC는 색상 보상 상수, SH은 채도 보상 상수, KL은 휘도 가중 상수, KC는 색상 가중 상수, KH은 채도 가중 상수, Rt은 색상 회전 변수이다. 휘도 보상 상수, 채도 보상 상수, 색상 보상 상수 및 색상 회전 변수는 필터 중심 단위 블록(FBC)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL)의 색상(C`), 채도(h`) 및 휘도(L`)와 필터 인접 단위 블록(FBA)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL)의 색상(C`), 채도(h`) 및 휘도(L`)에 의해 달라질 수 있는 변수이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 휘도 가중 상수(KL)는 색상 가중 상수(KC) 및 채도 가중 상수(KH)보다 작은 값을 갖는다. 구체적으로, 휘도 가중 상수(KL)는 0.5이하의 값을 갖고, 색상 가중 상수(KC) 및 채도 가중 상수(KH)는 1의 값을 가질 수 있다. 이에 따라, 사람의 인지 특성에 보다 가까운 색차(△E00)를 산출할 수 있다. 이에 대하여는 도 5a 및 도 5b를 참조하여 상세히 후술한다.
다음으로, 도 2e에 도시된 바와 같이, 각 단위 블록(BL)에 대해 산출된 8개의 색차(△E00) 중 최대값인 잔상 지수(Eis11 내지 Eismn)를 산출한다(S08). 다만, 촬상된 이미지(IMG)의 가장자리에 위치한 단위 블록(BL)은 인접한 단위 블록(BL)이 3개 또는 5개이기 때문에, 이러한 단위 블록(BL)에 대해서는 산출된 3개 또는 5개의 색차(△E00) 중 최대값인 잔상 지수(Eis11 내지 Eismn)를 산출한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사람은 가장 강한 자극을 인지하기 때문에, 8개의 색차(△E00) 중 최대값을 각 단위 블록(BL)의 잔상 지수(Eis11 내지 Eismn)로 정의한다.
마지막으로, 촬상된 이미지(IMG)를 이루는 단위 블록(BL)의 잔상 지수(Eis)를 데이터 베이스에 저장할 수 있다(S09). 구체적으로 촬상된 이미지(IMG)를 이루는 모든 단위 블록(BL)의 잔상 지수(Eis11 내지 Eismn)를 데이터 베이스에 저장할 수 있다. 이와 달리, 단위 블록(BL)의 잔상 지수(Eis11 내지 Eismn)의 평균 또는 상위 10%값을 산출하여 데이터 베이스에 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사람의 인지 특성에 가까운 잔상 지수를 정의, 측정 및 데이터 베이스화하여 문제점을 분석하고 잔상을 개선할 수 있다. 또한, 종래의 방식으로 측정이 불가했던 비정형 유형의 잔상도 정형화된 수치로 관리가 가능하다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 필터의 크기를 최적화하기 위한 도면이다.
이하, 도 4를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 필터 크기의 최적화에 대해 상세히 설명한다.
도 4를 참조하면, 자극의 크기에 대한 세기의 인식은 로그(log) 비례식으로 나타낼 수 있다(Fechner`의 Law). 즉, 자극의 크기가 증가하더라도 세기의 인식은 크게 증가하지 않는 포화점(Saturation Point)이 존재한다.
자극의 크기는 필터(F)의 크기에 대응하여, 필터(F)의 크기가 포화점에서의 자극의 크기보다 작은 경우 노이즈(Noise)가 커지고, 필터(F)의 크기가 포화점에서의 자극의 크기보다 큰 경우 일정 크기 이하 자극은 인식할 수 없다. 따라서, 포화점에서의 자극의 크기에 의해 필터(F)의 크기가 최적화될 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 CIEDE2000의 KL에 따른 잔상 지수와 식별 최소차의 값을 나타낸 도면이다. 도 6은 KL의 값에 따른 일반화된 식별 최소차와 색차의 결정 계수를 나타낸 도면이고, 도 7은 인지 실험을 통해 확인한 최소 식별차를 갖는 휘도차 및 색차에 대해 KL의 값에 따른 변동 계수를 나타낸 도면이다.
도 5a 및 도 5b를 참조하면, KL이 1일 때의 그래프와 비교하여 KL이 0.1일 때, 각 단위 블록 색차(△E00)의 최대값인 잔상 지수(Eis)가 일반화된 식별 최소차 그래프에 가깝게 분포하고 있는 것을 확인할 수 있다.
식별 최소차(JND; Just Noticable Difference)는 최소한의 감각 차이를 일으키는 물리적 자극의 차이를 의미한다. 즉, 식별 최소차는 사람이 잔상을 인지할 수 있는 휘도, 채도 및 색상의 최소한의 차이를 의미한다.
도 6을 참조하면, KL의 값에 따른 일반화된 식별 최소차와 색차(△E00)의 유사도를 판단할 수 있다.
결정 계수(R-square)는 추정한 선형 모형이 주어진 자료에 적합한 정도를 나타내는 척도로, 추정한 선형 모형과 주어진 자료 사이에 상관관계가 높을수록 1에 가까운 값을 갖는다.
KL의 값이 0.09 내지 0.15 일 때 결정 계수의 값이 0.9 이상의 값을 갖는 것을 확인할 수 있다. 즉, KL의 값이 0.09 내지 0.15 일 때의 잔상 지수(Eis)들의 값이 일반화된 식별 최소차와 가까운 값을 갖는다는 것을 확인할 수 있다.
특히, KL의 값이 0.1일 때의 결정 계수의 값이 가장 큰 값을 갖는 것을 확인할 수 있다. 즉, KL의 값이 0.1일 때의 잔상 지수(Eis)들의 값이 일반화된 식별 최소차와 가장 가까운 값을 갖는다는 것을 확인할 수 있다.
도 7을 참조하면, 최소 식별차를 갖는 휘도차 및 색차에 대해 KL의 값에 따른 잔상 지수(Eis)의 편차를 판단할 수 있다.
변동 계수(CV)는 표준 편차를 산술 평균으로 나눈 것으로, 측정 단위가 서로 다른 자료의 산포를 비교하기 위한 자료이다. 변동 계수(CV)의 값이 클수록 자료의 상대적인 차이가 크다.
최소 식별차를 갖는 휘도차 및 색차에 대해 KL의 값이 0.08 내지 0.15 일 때, 변동 계수(CV)의 값이 0.20 이하의 작은 값을 갖는 것을 확인할 수 있다. 즉, KL의 값이 0.08 내지 0.15 일 때, 산출된 잔상 지수(Eis)의 값의 변동이 작다.
특히, 최소 식별차를 갖는 휘도차 및 색차에 대해 KL의 값이 0.1일 때, 변동 계수(CV)의 값이 가장 작은 값을 갖는 것을 확인할 수 있다. 즉, KL의 값이 0.1일 때, 산출된 잔상 지수(Eis)의 값의 변동이 가장 작다. 이에 따라, 본 발명에 따른 잔상 지수(Eis)가 최소 식별차를 갖는 색상에 대해 비교적 고른 값을 가져 사람의 인지 특성과 가장 가까운 색차임을 확인할 수 있다.
도 8은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 표시 장치의 잔상 측정 장치를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 8을 참조하여, 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 표시 장치의 잔상 측정 장치에 대해 상세히 설명한다.
본 발명의 잔상 측정 장치(10)는 촬상부(110), 이미지 분할부(120), 색 좌표 측정부(130), 색 좌표 변환부(140), 필터부(150), 색차 산출부(160), 잔상 지수 산출부(170) 및 데이터 베이스(180)를 포함한다.
촬상부(110)는 표시 장치의 전면을 촬상하여 잔상이 표시된 이미지(IMG)를 검출한다. 도면에 도시되지 않았지만, 검출된 이미지(IMG)는 잔상을 측정하기 위해 표시 장치에서 표시하는 잔상 검출 패턴을 포함할 수 있다. 예를 들어, 잔상 검출 패턴은 체크 형태일 수 있다.
촬상부(110)는 잔상이 표시된 이미지(IMG)의 휘도 및 색상을 정확하게 측정하기 위해 이미지 포커싱(image focusing)을 위해 조리개와 같은 포커싱 장치를 더 포함할 수 있다.
이미지 분할부(120)는 검출된 이미지(IMG)를 복수의 단위 블록(BL)으로 분할한다. 예를 들어 이미지 분할부(120)는 검출된 이미지(IMG)를 정사각 형태의 m*n개(m,n은 자연수)의 단위 블록(BL11 내지 BLmn)으로 분할될 수 있다. 다만 이에 한정되지 아니하고, 이미지 분할부(120)는 검출된 이미지(IMG)를 직사각 형태의 단위 블록(BL11 내지 BLmn)으로 분할할 수도 있다.
색 좌표 측정부(130)는 각 단위 블록(BL)에 대해 CIE XYZ 색 좌표(X11 내지 Xmn, Y11 내지 Ymn, Z11 내지 Zmn)를 측정한다. 이를 위해, 색 좌표 측정부(130)는 색 필터 및 광센서 등으로 이루어진 색 좌표 측정 장치를 포함할 수 있다.
색 좌표 변환부(140)는 각 단위 블록(BL)에 대해 측정된 CIE XYZ 색 좌표(X11 내지 Xmn, Y11 내지 Ymn, Z11 내지 Zmn)를 CIE LAB 색 좌표(L*11 내지 L*mn, a*11 내지 a*mn, b*11 내지 b*mn)로 변환한다. 구체적으로, [수학식 1]에 의해 CIE XYZ 색 좌표(X11 내지 Xmn, Y11 내지 Ymn, Z11 내지 Zmn)를 CIE LAB 색 좌표(L*11 내지 L*mn, a*11 내지 a*mn, b*11 내지 b*mn)로 변환할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112017035337766-pat00019
Figure 112017035337766-pat00020
이때, Xn, Yn, Zn은 CIE XYZ를 표준 흰색에 대해 정규화한 값이다.
또한, 색 좌표 변환부(140)는 각 단위 블록(BL)에 대해 색상(C`), 채도(h`) 및 휘도(L`)를 산출할 수 있다. 구체적으로, [수학식 2]에 의해 각 단위 블록(BL)에 대해 CIE LAB 색 좌표(L*11 내지 L*mn, a*11 내지 a*mn, b*11 내지 b*mn)로부터 색상(C`), 채도(h`) 및 휘도(L`)를 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112017035337766-pat00021
이때, a`, b`, G는 변환 변수이다.
필터부(150)는 각 단위 블록(BL)에 대해 색상차(△C`), 채도차(△H) 및 휘도차(△L)를 산출한다.
필터부(150)는 색상차(△C`), 채도차(△H`) 및 휘도차(△L`)를 산출하기 위해 필터(F)를 포함할 수 있다. 이때, 필터(F)는 유사 연산자 필터(Homogeneity Operator Filter)일 수 있다. 이와 달리, 필터(F)는 차 연산자 필터(Difference Operator Filter)일 수도 있다.
필터(F)는 각 중심 단위 블록(BLC)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL)과 인접 단위 블록(BLA)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL) 사이의 색상차(△C`), 채도차(△H`) 및 휘도차(△L`)를 [수학식 4]에 따라 산출한다.
[수학식 4]
Figure 112017035337766-pat00022
색차 산출부(160)는 각 단위 블록(BL)에 대해 산출된 8개의 각 색상차(△C`), 채도차(△H`) 및 휘도차(△L`)에 따라 8개의 색차(△E00)를 산출한다. 구체적으로, 산출된 8개의 각 색상차(△C`), 채도차(△H`) 및 휘도차(△L`)로부터 [수학식 4]에 의해 8개의 색차(△E00)가 산출된다.
[수학식 4]
Figure 112017035337766-pat00023
이때, SL은 휘도 보상 상수, SC는 색상 보상 상수, SH은 채도 보상 상수, KL은 휘도 가중 상수, KC는 색상 가중 상수, KH은 채도 가중 상수, Rt은 색상 회전 변수이다. 휘도 보상 상수, 채도 보상 상수, 색상 보상 상수 및 색상 회전 변수는 필터 중심 단위 블록(FBC)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL)의 색상(C`), 채도(h`) 및 휘도(L`)와 필터 인접 단위 블록(FBA)에 대응하여 위치한 단위 블록(BL)의 색상(C`), 채도(h`) 및 휘도(L`)에 의해 달라질 수 있는 변수이다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 휘도 가중 상수(KL)는 색상 가중 상수(KC) 및 채도 가중 상수(KH)보다 작은 값을 갖는다. 구체적으로, 휘도 가중 상수(KL)는 0.5이하의 값을 갖고, 색상 가중 상수(KC) 및 채도 가중 상수(KH)는 1의 값을 가질 수 있다.
잔상 지수 산출부(170)는 각 단위 블록(BL)에 대해 산출된 8개의 색차(△E00) 중 최대값인 잔상 지수(Eis11 내지 Eismn)를 산출한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사람은 가장 강한 자극을 인지하기 때문에, 8개의 색차(△E00) 중 최대값을 각 단위 블록(BL)의 잔상 지수(Eis11 내지 Eismn)로 정의한다.
데이터 베이스(180)는 촬상된 이미지(IMG)를 이루는 단위 블록(BL)의 잔상 지수(Eis)를 데이터 베이스에 저장한다. 구체적으로, 데이터 베이스(180)는 촬상된 이미지(IMG)를 이루는 모든 단위 블록(BL)의 잔상 지수(Eis11 내지 Eismn)를 저장할 수 있다. 이와 달리, 데이터 베이스(180)는 단위 블록(BL)의 잔상 지수(Eis11 내지 Eismn)의 평균 또는 상위 10%값을 산출하여 데이터 베이스에 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사람의 인지 특성에 가까운 잔상 지수를 정의, 측정 및 데이터 베이스화하여 문제점을 분석하고 잔상을 개선할 수 있다. 또한, 종래의 방식으로 측정이 불가했던 비정형 유형의 잔상도 정형화된 수치로 관리가 가능하다.
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.
IMG: 촬상된 이미지
X11 내지 Xmn, Y11 내지 Ymn, Z11 내지 Zmn: CIE XYZ 색 좌표
L*11 내지 L*mn, a*11 내지 a*mn, b*11 내지 b*mn: CIE LAB 색 좌표
L`: 휘도 C`: 색상
h`: 채도 BL11 내지 BLmn: 단위 블록
F: 필터 FBC: 필터 중심 단위 블록
FBA: 필터 인접 단위 블록 10: 잔상 측정 장치
110: 촬상부 120: 이미지 분할부
130: 색 좌표 측정부 140: 색 좌표 변환부
150: 필터부 160: 색차 산출부
170: 잔상 지수 산출부 180: 데이터 베이스

Claims (16)

  1. 표시 장치가 나타내는 이미지를 촬상하는 단계;
    상기 이미지를 복수의 단위 블록으로 분할하는 단계;
    상기 각 단위 블록에 대해 CIE XYZ 색 좌표를 측정하는 단계;
    상기 각 단위 블록의 CIE XYZ 색 좌표를 CIE LAB 색 좌표로 변환하는 단계;
    상기 각 단위 블록의 상기 CIE LAB 색 좌표로부터 각 단위 블록의 색상, 채도, 및 휘도를 산출하는 단계;
    필터 중심 단위 블록과 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하기 위해 상기 복수의 단위 블록에 적용하는 단계;
    상기 단위 블록과 상기 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 색상차, 채도차 및 휘도차로부터 색상 가중 상수, 채도 가중 상수 및 휘도 가중 상수가 적용된 복수의 색차를 산출하는 단계;
    상기 단위 블록과 상기 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 복수의 색차들 중 최대값인 잔상 지수를 산출하는 단계; 및
    상기 잔상 지수를 데이터 베이스에 저장하는 단계;를 포함하고,
    상기 휘도 가중 상수는 상기 색상 가중 상수 및 상기 채도 가중 상수보다 작은 표시 장치의 잔상 측정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 휘도 가중 상수는 0.08 이상 0.15 이하의 값을 갖고, 상기 채도 가중 상수 및 상기 색상 가중 상수는 1의 값을 갖는 표시 장치의 잔상 측정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 각 단위 블록의 CIE XYZ 색 좌표를 CIE LAB 색 좌표로 변환하는 단계는 수학식 1을 통해 변환되는 표시 장치의 잔상 측정 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112017035337766-pat00024

    Figure 112017035337766-pat00025

    이때, L*, a*, b*는 상기 단위 블록의 CIE LAB 색 좌표, X, Y, Z는 상기 단위블록의 CIE XYZ 색 좌표, Xn, Yn, Zn은 CIE XYZ를 표준 흰색에 대해 정규화한 값이다.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 각 단위 블록의 상기 CIE LAB 색 좌표로부터 각 단위 블록의 색상, 채도, 및 휘도를 산출하는 단계에서,
    상기 단위 블록의 색상, 채도 및 휘도는 수학식 2를 통해 산출하는 표시 장치의 잔상 측정 방법.
    [수학식 2]
    Figure 112017035337766-pat00026

    이때, L*, a*, b*는 상기 단위 블록의 CIE LAB 색 좌표, L`은 휘도, C`은 색상, h`은 채도, a`, b`, G는 변환 변수이다.
  5. 제2항에 있어서,
    필터 중심 단위 블록과 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하기 위해 상기 복수의 단위 블록을 포함하는 이미지에 적용하는 단계에서,
    상기 색상차, 채도차 및 휘도차는 수학식 3에 의해 산출되는 표시 장치의 잔상 측정 방법.
    [수학식 3]
    Figure 112017035337766-pat00027

    Figure 112017035337766-pat00028

    이때, △C`은 색상차, △H`은 채도차, △L`은 휘도차, Lb`은 필터 중심단위 블록과 인접한 단위 블록의 휘도, Lc`은 필터 중심단위 블록의 휘도, Cb`은 필터 중심단위 블록과 인접한 단위 블록의 색상, Cc`은 필터 중심단위 블록의 색상이다.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 단위 블록과 상기 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 색상차, 채도차 및 휘도차로부터 색상 가중 상수, 채도 가중 상수 및 휘도 가중 상수가 적용된 복수의 색차를 산출하는 단계에서,
    상기 색차는 수학식 4에 의해 산출되는 표시 장치의 잔상 측정 방법.
    [수학식 4]
    Figure 112017035337766-pat00029

    이때, △L`는 상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 휘도차,
    △C`는 상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 색상차, 및 △H`는상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 채도차, SL은 휘도 보상 변수, SC는 색상 보상 변수, SH은 채도 보상 변수, KL은 휘도 가중 상수, KC는 색상 가중 상수, KH은 채도 가중 상수, Rt은 색상 회전 변수이다.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 필터는 유사 연산자 필터(Homegeneity Operation Filter)인 표시 장치의 잔상 측정 방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 필터는 차 연산자 필터(Difference Operator Filter)인 표시 장치의 잔상 측정 방법.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 잔상 지수를 데이터 베이스에 저장하는 단계는,
    상기 잔상 지수에 대해 상위 10%의 잔상 지수를 산출하는 단계 또는 상기 잔상 지수에 대해 평균을 산출하는 단계; 및
    상기 상위 10%의 잔상 지수 또는 상기 잔상 지수의 평균을 데이터 베이스에저장하는 단계;를 포함하는 표시 장치의 잔상 측정 방법.
  10. 제2항에 있어서,
    필터 중심 단위 블록과 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하기 위해 상기 복수의 단위 블록에 적용하는 단계는,
    상기 필터는 상기 중심 단위 블록에 수평 방향 또는 수직 방향으로 인접한 단위 블록이 대응되도록 수평 방향 또는 수직 방향을 따라 이동하는 단계; 및
    상기 필터 중심 단위 블록에 대응하는 단위 블록과 상기 필터 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록에 대응하는 단위 블록의 색상, 채도 및 휘도의 차이의 절대값을 산출하는 단계를 포함하는 표시 장치의 잔상 측정 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 휘도 가중 상수는 0.1의 값을 갖고, 상기 채도 가중 상수 및 상기 색상 가중 상수는 1의 값을 갖는 표시 장치의 잔상 측정 방법.
  12. 표시 장치가 나타내는 이미지를 촬상하는 촬상부;
    상기 이미지를 복수의 단위 블록으로 분할하는 이미지 분할부;
    상기 각 단위 블록에 대해 CIE XYZ 색 좌표를 측정하는 색 좌표 측정부;
    상기 CIE XYZ 색 좌표를 CIE LAB 색 좌표로 변환시키고, 상기 CIE LAB 색 좌표를 색상, 채도 및 휘도로 변환시키는 색 좌표 변환부;
    필터 중심 단위 블록과 상기 필터 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 포함하고, 상기 필터를 통해 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하는 필터부;
    상기 중심 단위 블록과 상기 중심 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 색상차, 채도차 및 휘도차로부터 색상 가중 상수, 채도 가중 상수 및 휘도 가중 상수에 의해 복수의 색차를 산출하는 색차 산출부;
    상기 중심 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 복수의 색차들 중 최대값인 상기 중심 단위 블록의 잔상 지수를 산출하는 잔상 지수 산출부; 및
    상기 잔상 지수를 저장하는 데이터 베이스;를 포함하고,
    상기 휘도 가중 상수는 상기 색상 가중 상수 및 상기 채도 가중 상수보다 작표시 장치가 나타내는 이미지를 촬상하는 촬상부;
    상기 이미지를 복수의 단위 블록으로 분할하는 이미지 분할부;
    상기 각 단위 블록에 대해 CIE XYZ 색 좌표를 측정하는 색 좌표 측정부;
    상기 CIE XYZ 색 좌표를 CIE LAB 색 좌표로 변환시키고, 상기 CIE LAB 색 좌표를 색상, 채도 및 휘도로 변환시키는 색 좌표 변환부;
    필터 중심 단위 블록과 상기 필터 중심 단위 블록에 인접한 필터 인접 단위 블록들을 포함하는 필터를 포함하고, 상기 필터를 통해 색상차, 채도차 및 휘도차를 산출하는 필터부;
    상기 중심 단위 블록과 상기 중심 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 색상차, 채도차 및 휘도차로부터 색상 가중 상수, 채도 가중 상수 및 휘도 가중 상수에 의해 복수의 색차를 산출하는 색차 산출부;
    상기 중심 단위 블록에 인접한 단위 블록들 사이의 복수의 색차들 중 최대값인 상기 중심 단위 블록의 잔상 지수를 산출하는 잔상 지수 산출부; 및
    상기 잔상 지수를 저장하는 데이터 베이스;를 포함하고,
    상기 휘도 가중 상수는 상기 색상 가중 상수 및 상기 채도 가중 상수보다 작은 값을 갖는 표시 장치의 잔상 측정 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 휘도 가중 상수는 0.08 이상 0.15 이하의 값을 갖고, 상기 채도 가중 상수 및 상기 색상 가중 상수는 1의 값을 갖는 표시 장치의 잔상 측정 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 색차 산출부는 수학식 4에 의해 색차를 산출하는 표시 장치의 잔상 측정 장치.
    [수학식 4]
    Figure 112017035337766-pat00030

    이때, △L`는 상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 휘도차,
    △C`는 상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 색상차, 및 △H`는 상기 중심 단위 블록과 인접한 단위 블록 사이의 채도차, SL은 휘도 보상 상수, SC는 색상 보상 상수, SH은 채도 보상 상수, KL은 휘도 가중 상수, KC는 색상 가중 상수, KH은 채도 가중 상수, Rt은 색상 회전 변수이다.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 필터는 유사 연산자 필터(Homegeneity Operation Filter)인 표시 장치의 잔상 측정 장치.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 휘도 가중 상수는 0.1의 값을 갖고, 상기 채도 가중 상수 및 상기 색상 가중 상수는 1의 값을 갖는 표시 장치의 잔상 측정 장치.
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