KR20040093206A - 화면 왜곡 보정 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 프로젝션 TV, 프로젝터, 모니터 등의 디스플레이 장치에서 광학적 또는 기계적 변형에 의한 화면의 기하학적 왜곡과 색상의 컨버전스를 보정하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 광학적 왜곡으로 나타나는 현상을 색상 컨버전스 문제와 기하학적 왜곡의 문제로 나누고, 각각을 독립적으로 처리하면서 각각에 필요한 최소 차수의 폴리노미얼을 사용함으로써, 구현 비용을 크게 줄이면서 프로젝션 TV, 프로젝터, 모니터 등의 디스플레이 장치에서 기계적 또는 광학적 변형에 의하여 발생하는 기하학적 왜곡 및 색상 컨버전스 왜곡을 보정할 수 있다.

Description

화면 왜곡 보정 방법 및 장치{Image distortion compensation method and apparatus}

본 발명은 프로젝션 TV, 프로젝터, 모니터 등의 디스플레이 장치에서 광학적 또는 기계적 변형에 의한 화면의 기하학적 왜곡과 색상의 컨버전스를 보정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

대화면 TV에 대한 수요가 급증하면서 프로젝션 TV는 CRT, LCD, DLP 등의 제품군으로 다양화되고 있다.

도 1은 CRT 프로젝션 TV의 구조의 예를 나타낸 것으로서, R, G, B 각각의 CRT로부터 나오는 영상을 렌즈를 통하여 확대하고, 이를 거울을 통하여 반사시켜 대형 스크린에 투사함으로써, 소비자의 대화면에 대한 욕구를 충족시키고 있다.

그러나, 이런 과정에서 불가피하게 광학적 또는 기계적 요인에 의한 화면 왜곡이 발생한다. 더구나 R, G, B 세 개의 광원에서 만들어진 신호는 각각 다른 경로를 통하여 스크린에 투사되기 때문에 화면에 나타나는 왜곡의 형태도 다르다. 결과적으로 최종 디스플레이 되는 영상은 기하학적인 왜곡과 함께 색상 컨버전스(convergence)가 맞지 않는 문제가 발생한다.

기존의 아날로그 프로젝션 TV에서는 R, G, B 각각의 컨버전스 요크(convergence yoke)에 보정 전류를 인가하여 전자빔의 경로를 조정함으로써 컨버전스를 맞추는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 화면의 대형화에 따라발생하는 비선형적 왜곡을 처리하기 위하여 복잡한 연산장치가 필요할 뿐 아니라 일정 시간이 지나면 재조정이 필요하다는 문제를 가지고 있다.

최근에 디지털 TV의 보급이 확산되면서 디지털 신호처리(digital signal processing : DSP) 기술을 이용한 광학적 왜곡 및 색상 컨버전스 보정을 하려는 연구가 진행되고 있다. 즉, 도 2와 같이 R, G, B 각각에 대하여 영상 신호 처리를 통한 왜곡의 역변환을 수행함으로써, 최종적으로 보정된 영상이 디스플레이 되도록 만드는 것이다. 즉, R 디지털 영상 처리기(201)는 R 신호에 대한 영상 왜곡을 보정하여 D/A 컨버터(202)에서 아날로그화한 후 투영부(207)로 출력한다. G 디지털 영상 처리기(203)는 G 신호에 대한 영상 왜곡을 보정하여 D/A 컨버터(204)에서 아날로그화한 후 투영부(207)로 출력한다. B 디지털 영상 처리기(205)는 B 신호에 대한 영상 왜곡을 보정하여 D/A 컨버터(206)에서 아날로그화한 후 투영부(207)로 출력한다.

여기서, 상기 R,G,B 디지털 영상 처리기(201,203,205)에서의 영상 신호 처리는 공간 좌표 변환을 의미하는데, 이를 워핑(warping)이라 한다. 소스 영상(source image)의 좌표계를 (u,v), 타깃 영상(target image)의 좌표계를 (x,y)라 할 때, 영상 워핑은 다음의 수학식 1과 같이 고차 폴리노미얼(high order polynomial)로 표현된다.

여기서,,는 폴리노미얼의 계수를 나타내고, N은 폴리노미얼의 차수(order)를 나타낸다. 이때, 상기 폴리노미얼의 차수가 높을수록 보정 가능한 왜곡의 유형이 다양해지는 반면 알고리즘의 복잡도는 기하급수적으로 늘어나게 된다.

우리가 흔히 볼 수 있는 광학적인 왜곡에는 도 3a의 쉬프팅(shifting), 도 3b의 스케일링(scaling), 도 3c의 수평 스큐(skew), 도 3d의 수직 스큐, 도 3e의 키스톤(keystone), 도 3f의 틸트(tilt), 도 3g의 핀쿠션(pincushion), 도 3h의 배럴(barrel) 등이 있다. 여기서 폴리노미얼의 차수에 따라 보정 가능한 왜곡을 정리하면 다음과 같다.

.1 차 : 쉬프팅, 스케일링, 스큐, 틸트

.2 차 : 키스톤

.3 차 : 핀쿠션, 배럴

그런데, 이러한 왜곡을 보정하기 위해서는 최소 3차 이상의 폴리노미얼을 사용해야 하며, R, G, B 각각에 대해서 독립적으로 워핑을 처리해야 하므로 알고리즘의 복잡도뿐 아니라 구현 비용도 크게 증가하는 문제를 가지고 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 광학적 왜곡으로 나타나는 현상을 색상 컨버전스 문제와 기하학적 왜곡의 문제로 나누고, 각각을 독립적으로 처리하면서 최소 차수의 폴리노미얼을 사용함으로써, 구현 비용을 줄이는 화면 왜곡 보정 방법 및 장치를 제공함에 있다.

도 1은 CRT 프로젝션 TV의 구조 및 광학적 왜곡을 보인 도면

도 2는 종래의 디지털 영상 처리 기법에 의한 광학적 왜곡 보정 장치의 구성 블록도

도 3a 내지 도 3h는 일반적인 디스플레이 장치에 존재하는 왜곡의 유형을 보인 도면

도 4는 본 발명에 따른 영상 워핑 방법의 흐름도

도 5는 소스 영상과 타깃 영상의 콘트롤 포인트의 대응 좌표 쌍의 일 예를 보인 일반적인 도면

도 6은 본 발명에 따른 화면 왜곡 보정 장치의 구성 블록도

도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

601 : 제 1 워핑 좌표 계산부 602 : R 워핑부

602a : R 워핑 좌표 계산부 602b : R 매핑부

603 : G 워핑부 603a : G 워핑 좌표 계산부

603b : G 매핑부 604 : B 워핑부

604a : B 워핑 좌표 계산부 604b : B 매핑부

605 : 투영부

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 화면 왜곡 보정 방법은,

(a) R,G,B에 공통적으로 포함되어 있는 기하학적 왜곡을 보정하기 위한 좌표 계산을 수행하는 단계;

(b) 상기 (a) 단계에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 R 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 R 데이터 매핑을 수행하는 단계;

(c) 상기 (a) 단계에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 G 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 G 데이터 매핑을 수행하는 단계;

(d) 상기 (a) 단계에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 B 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 B 데이터 매핑을 수행하는 단계; 그리고

상기 (b) 내지 (d) 단계에서 출력되는 타깃 영상의 R,G,B 값을 스크린 상에 투영시키는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기 (a) 단계는 소스 영상에서 다수개의 콘트롤 포인트를 정하고 각 콘트롤 포인트에서의 화소의 좌표와 그에 대응되는 타깃 영상에서의 좌표를 결정하는 단계와, 상기 단계에서 결정된 콘트롤 포인트의 좌표 쌍을 슈도인버스 매트릭스로 연산하여 폴리노미얼의 계수를 계산하는 단계와, 상기 단계에서 계산된 폴리노미얼 계수를 매핑 함수에 적용하여 기하학적 왜곡을 보정하기 위한 좌표 계산을 수행하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기 (b) 내지 (d) 단계에서 역방향 매핑인 경우 상기 계산된 소스 영상의 좌표의 화소를 보간을 통해 해당 타깃 영상의 좌표에 매핑하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 화면 왜곡 보정 장치는, 타깃 영상의 좌표값을 입력받아 R,G,B에 공통적으로 포함되어 있는 기하학적 왜곡을 보정하기 위한 좌표 계산을 수행하는 제 1 워핑 좌표 계산부와, 상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 R 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 R 데이터 매핑을 수행하는 R 워핑부와, 상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 G 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 G 데이터 매핑을 수행하는 G 워핑부와, 상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 B 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 B 데이터 매핑을 수행하는 B 워핑부와, 상기 R,G,B 워핑부에서 출력되는 타깃 영상의 R,G,B 값을 스크린 상에 투영시키는 투영부로 구성되는 것을 특징으로 한다.

상기 R 워핑부는 2차 폴리노미얼에 상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된 좌표를 적용하여 R 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산하는 R 워핑 좌표 계산부와, 상기 계산된 R 소스 영상의 좌표의 화소를 보간을 통해 해당 R 타깃 영상의 좌표에 매핑하는 R 매핑부로 구성되는 것을 특징으로 한다.

상기 G 워핑부는 2차 폴리노미얼에 상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된좌표를 적용하여 G 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산하는 G 워핑 좌표 계산부와, 상기 계산된 G 소스 영상의 좌표의 화소를 보간을 통해 해당 G 타깃 영상의 좌표에 매핑하는 G 매핑부로 구성되는 것을 특징으로 한다.

상기 B 워핑부는 2차 폴리노미얼에 상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된 좌표를 적용하여 B 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산하는 B 워핑 좌표 계산부와, 상기 계산된 B 소스 영상의 좌표의 화소를 보간을 통해 해당 B 타깃 영상의 좌표에 매핑하는 B 매핑부로 구성되는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 목적, 특징 및 잇점들은 첨부한 도면을 참조한 실시예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예의 구성과 그 작용을 설명하며, 도면에 도시되고 또 이것에 의해서 설명되는 본 발명의 구성과 작용은 적어도 하나의 실시예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해서 상기한 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지는 않는다.

도 4는 본 발명의 영상 워핑 방법의 일 실시예를 보인 흐름도이다. 먼저 단계 401에서는 소스 영상에서 몇 개 화소의 좌표와 그에 대응되는 타깃 영상에서의 좌표를 결정한다.

즉, 도 5에 도시한 바와 같이 소스 영상에서의 몇 개의 콘트롤 포인트를 정하고, 이들 콘트롤 포인트 위치를 변화시켜 원하는 워핑 형태를 결정한다.

단계 402에서는 상기 단계 401에서 결정된 콘트롤 포인트의 좌표 쌍을 상기된 수학식 1의 매핑 함수에 대입하여 폴리노미얼의 계수를 계산한다. 여기서 유일한 계수를 얻기 위해서는 폴리노미얼 계수의 수보다 많은 콘트롤 포인트를 사용해야 한다. M개의 콘트롤 포인트를 사용하고 폴리노미얼의 차수 N=2인 경우 각각의 좌표 쌍을 () ->i=1,...,M라 하면 폴리노미얼의 계수는 다음의 수학식 2와 같이 매트릭스(matrix)의 슈도인버스(pseudoinverse)를 통하여 계산된다.

단계 403에서는 상기 단계 402에서 계산된 폴리노미얼 계수와 상기 수학식 1을 사용하여 좌표 계산을 수행한다. 여기서 매핑 방향에 따라 순방향 매핑(forward mapping) 방법과 역방향 매핑(backward mapping) 방법으로 구분된다. 상기 순방향 매핑은 소스 영상의 각 화소의 좌표로부터 타깃 영상의 좌표를 계산하고, 역방향 매핑은 타깃 영상의 각 화소 좌표로부터 소스 영상의 좌표를 계산한다. 상기된 수학식 1은 역방향 매핑을 나타내는 식이다. 여기서, 소스 영상의 좌표 (u,v)와 타깃 영상의 좌표 (x,y)를 바꾸면 순방향 매핑 식을 얻는다.

마지막으로 단계 404에서는 상기 단계 403에서 계산된 좌표를 이용하여 영상데이터 매핑을 수행한다. 순방향 매핑의 경우에는 소스 영상의 각 화소의 좌표를 입력으로 계산된 타깃 영상의 좌표에 각 화소를 매핑하는 과정이다. 일반적으로 계산된 좌표는 타깃 영상의 화소에 정확히 일치하지 않기 때문에 가장 가까운 위치의 화소에 할당하거나, 계산된 좌표 주위의 몇 개 화소에 적당한 비율로 화소 값을 분산시키는 방법을 사용한다. 이때, 순방향 매핑의 경우 할당되지 않는 화소 또는 중복 할당되는 화소가 발생할 수 있으므로 별도의 후처리 과정을 통해서 보완해야 한다. 한편, 역방향 매핑의 경우 타깃 영상의 좌표로부터 소스 영상의 좌표를 계산하여 데이터를 가져오는 방식이기 때문에 할당되지 않는 화소나 중복 할당되는 화소는 발생하지 않지만 계산된 소스 영상의 좌표가 화소 위치와 일치하지 않기 때문에 보간 기법(interpolation technique)을 이용하여 보간된 화소를 이용하여야 한다.

통상, 프로젝션 TV에서 최종 디스플레이되는 영상은 R, G, B 각각의 CRT에서 나온 영상 신호가 렌즈를 통하여 확대되고, 거울을 통한 반사를 거쳐 스크린에 투영되어 나타난다. 이때, 렌즈를 통한 확대 과정에서 핀쿠션, 배럴 등의 왜곡이 포함되고, 거울을 통한 반사 및 스크린 투영 과정에서 반사 경로 및 투사 각도에 따라 키스톤, 틸트 등이 포함된다. 그밖에 스큐, 쉬프팅 등의 왜곡은 CRT 자체 문제에 의한 왜곡으로 볼 수 있다. 여기서 R, G, B 각각의 렌즈는 동일한 곡률(curvature)을 갖는다고 가정할 때, 렌즈에 의한 왜곡은 R, G, B에 대하여 동일하게 적용된다고 볼 수 있다. 따라서 키스톤, 배럴 등의 왜곡은 색상 컨버전스에 영향을 주지 않는다.

따라서, 본 발명은 이러한 사실을 이용하여 영상의 왜곡을 기하학적 왜곡과색상 컨버전스 왜곡으로 나누고 각각에 대하여 최소 차수의 폴리노미얼로 공간 변환을 수행하는데 그 특징이 있다.

도 6은 역방향 매핑을 한다고 가정할 때 본 발명의 화면 왜곡 보정 장치를 보인 구성 블록도로서, R,G,B에 공통적으로 포함되어 있는 기하학적 왜곡을 보정하기 위한 좌표 계산을 수행하는 제 1 워핑 좌표 계산부(601), 상기 제 1 워핑 좌표 계산부(601)에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 R 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 R 데이터 매핑을 수행하는 R 워핑부(602), 상기 제 1 워핑 좌표 계산부(601)에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 G 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 G 데이터 매핑을 수행하는 G 워핑부(603), 상기 제 1 워핑 좌표 계산부(601)에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 B 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 B 데이터 매핑을 수행하는 B 워핑부(604), 및 상기 R,G,B 워핑부(602,03,604)에서 출력되는 타깃 영상의 R,G,B 값을 스크린 상에 투영시키는 투영부(605)로 구성된다.

이와 같이 구성된 본 발명에서 제 1 워핑 좌표 계산부(601)는 R, G, B에 공통적으로 포함되어 있는 기하학적 왜곡을 보정하기 위한 좌표 계산을 수행한다. 이때, 도 3에 나타나 있는 왜곡을 보정하기 위해서는 최소 3차 폴리노미얼이 필요하므로 다음의 수학식 3으로 표현되는 좌표 계산을 수행한다.

여기서, (x,y)는 타깃 영상의 좌표, (p,q)은 기하학적 왜곡 보정된 소스 영상의 좌표를 나타낸다. 폴리노미얼 계수는 콘트롤 포인트의 좌표 쌍을 상기된 수학식 2에 대입하여 슈도인버스 매트릭스 연산을 통하여 계산된다.

이렇게 계산된 좌표는 R,G,B 워핑부(602~604)로 입력되어 색상 컨버전스 보정을 위한 R,G,B 좌표 계산에 입력 변수로 사용된다.

상기 R,G,B 워핑부(602~604)는 각각 R,G,B 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위하여 2차 폴리노미얼로 좌표를 계산하는 워핑 좌표 계산부와 보간 기법을 통해 데이터 매핑을 수행하는 매핑부로 구성된다. 즉, R 워핑부(602)는 R 워핑 좌표 계산부(602a)와 R 매핑부(602b)로 구성되고, G 워핑 좌표 계산부(603)는 G 워핑 좌표 계산부(603a)와 G 매핑부(603b)로 구성되며, B 워핑 좌표 계산부(604)는 B 워핑 좌표 계산부(604a)와 B 매핑부(604b)로 구성된다.

즉, 상기 R 워핑 좌표 계산부(602a)는 다음의 수학식 4와 같은 2차 폴리노미얼로 표현되는 좌표 변환을 수행하여 R 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한다. 이때, 상기 제 1 워핑 좌표 계산부(601)에서 계산된 좌표는 R 좌표 계산에 입력 변수로 사용된다.

상기 G 워핑 좌표 계산부(603a)는 다음의 수학식 5와 같은 2차 폴리노미얼로표현되는 좌표 변환을 수행하여 G 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한다. 이때, 상기 제 1 워핑 좌표 계산부(601)에서 계산된 좌표는 G 좌표 계산에 입력 변수로 사용된다.

상기 B 워핑 좌표 계산부(604a)는 다음의 수학식 6과 같은 2차 폴리노미얼로 표현되는 좌표 변환을 수행하여 B 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한다. 이때, 상기 제 1 워핑 좌표 계산부(601)에서 계산된 좌표는 B 좌표 계산에 입력 변수로 사용된다.

상기된 수학식 4 내지 6에서, (,) , (,) , (,)는 각각 R, G, B의 소스 영상 좌표를 나타내고, 폴리노미얼 계수,,는 색상 컨버전스 보정을 위한 파라미터로 컨트롤 포인트 좌표 쌍,,으로부터 계산된다. 최종적으로 계산된 소스 영상의 좌표 (,) , (,) , (,)는 정수 값이 아닌 실수 값이 된다.

따라서, R,G,B 워핑부(602~604)의 각 R,G,B 매핑부(602b~604b)는 소스 영상의 좌표 (,) , (,) , (,)의 화소값을 주위 화소를 이용한 보간 기법을 이용하여 보간하여 해당 타깃 영상의 좌표의 화소값으로 매핑하고 그 결과를 투영부(605)로 출력한다. 예를 들어, R 매핑부(602b)는 계산된 R 소스 영상의 좌표,의 화소를 보간을 통해 해당 R 타깃 영상의 좌표에 매핑한다.

(하드웨어 최소화 방안)

이때, 영상 왜곡의 유형이 도 3에 표현된 것에 국한된다고 가정하면 상기 수학식 3 내지 6은 다음의 수학식 7 내지 10과 같이 단축될 수 있다.

상기된 수학식 7 내지 10은 3차 항과 2차 항이 각각 제거된 형태이다. 폴리노미얼의 차수가 큰 항을 제거함으로써 계수의 수가 줄어들어 알고리즘의 복잡도 및 하드웨어 구현 비용이 크게 줄어드는 효과가 있다. 더구나 차수가 큰 항은 연산의 비트수를 크게 증가시킴으로써 하드웨어 구현시 큰 부담으로 작용하는 문제를 가지고 있다.

이상에서와 같이 본 발명에 따른 화면 왜곡 보정 방법 및 장치에 의하면, 광학적 왜곡으로 나타나는 현상을 색상 컨버전스 문제와 기하학적 왜곡의 문제로 나누고, 각각을 독립적으로 처리하면서 각각에 필요한 최소 차수의 폴리노미얼을 사용함으로써, 구현 비용을 크게 줄이면서 프로젝션 TV, 프로젝터, 모니터 등의 디스플레이 장치에서 기계적 또는 광학적 변형에 의하여 발생하는 기하학적 왜곡 및 색상 컨버전스 왜곡을 보정할 수 있다. 즉, 최소 비용으로 왜곡 보정이 가능하므로 프로젝터, 모니터 뿐 아니라 프로젝션 TV에 적용시 가격과 성능면에서 경쟁력을 높일 수 있다.

이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술 사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다.

따라서, 본 발명의 기술적 범위는 실시예에 기재된 내용으로 한정되는 것이아니라 특허 청구의 범위에 의하여 정해져야 한다.

Claims (10)

1. (a) R,G,B에 공통적으로 포함되어 있는 기하학적 왜곡을 보정하기 위한 좌표 계산을 수행하는 단계;

   (b) 상기 (a) 단계에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 R 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 R 데이터 매핑을 수행하는 단계;

   (c) 상기 (a) 단계에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 G 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 G 데이터 매핑을 수행하는 단계;

   (d) 상기 (a) 단계에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 B 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 B 데이터 매핑을 수행하는 단계; 그리고

   상기 (b) 내지 (d) 단계에서 출력되는 타깃 영상의 R,G,B 값을 스크린 상에 투영시키는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 화면 왜곡 보정 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 (a) 단계는

   소스 영상에서 다수개의 콘트롤 포인트를 정하고 각 콘트롤 포인트에서의 화소의 좌표와 그에 대응되는 타깃 영상에서의 좌표를 결정하는 단계와,

   상기 단계에서 결정된 콘트롤 포인트의 좌표 쌍을 슈도인버스 매트릭스로 연산하여 폴리노미얼의 계수를 계산하는 단계와,

   상기 단계에서 계산된 폴리노미얼 계수를 매핑 함수에 적용하여 기하학적 왜곡을 보정하기 위한 좌표 계산을 수행하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는화면 왜곡 보정 방법.
3. 제 2 항에 있어서, 상기 폴리노미얼 계수 계산 단계는

   M개의 콘트롤 포인트를 사용하고 폴리노미얼의 차수 N=2인 경우 각각의 좌표 쌍을 (,) -> (,)i=1,...,M라 하면 다음의 수학식으로 표현되는 슈도인버스 매트릭스를 통하여 폴리노미얼의 계수를 계산하는 것을 특징으로 하는 화면 왜곡 보정 방법.
4. 제 2 항에 있어서, 상기 좌표 계산 단계는

   상기 단계에서 계산된 폴리노미얼 계수,를 다음의 역방향 매핑 함수에 적용하여 소스 영상의 좌표를 계산하는 것을 특징으로 하는 화면 왜곡 보정 방법.

   여기서,,는 폴리노미얼의 계수를 나타내고, N은 폴리노미얼의 차수를 나타냄.
5. 제 1 항에 있어서, 상기 (b) 내지 (d) 단계에서 역방향 매핑인 경우

   상기 계산된 소스 영상의 좌표의 화소를 보간을 통해 해당 타깃 영상의 좌표에 매핑하는 것을 특징으로 하는 화면 왜곡 보정 방법.
6. 타깃 영상의 좌표값을 입력받아 R,G,B에 공통적으로 포함되어 있는 기하학적 왜곡을 보정하기 위한 좌표 계산을 수행하는 제 1 워핑 좌표 계산부;

   상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 R 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 R 데이터 매핑을 수행하는 R 워핑부;

   상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 G 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 G 데이터 매핑을 수행하는 G 워핑부;

   상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된 좌표를 입력 변수로 이용하여 B 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표를 계산한 후 B 데이터 매핑을 수행하는 B 워핑부;

   상기 R,G,B 워핑부에서 출력되는 타깃 영상의 R,G,B 값을 스크린 상에 투영시키는 투영부로 구성되는 것을 특징으로 하는 화면 왜곡 보정 장치.
7. 제 6 항에 있어서, 상기 제 1 워핑 좌표 계산부는

   다음의 수학식으로 표현되는 3차원 폴리노미얼을 이용하여 좌표 계산을 수행하는 것을 특징으로 하는 화면 왜곡 보정 장치.

   여기서, (x,y)는 타깃 영상의 좌표, (p,q)은 기하학적 왜곡 보정된 소스 영상의 좌표를 나타내며,,는 폴리노미얼의 계수임.
8. 제 6 항에 있어서, 상기 R 워핑부는

   다음의 수학식으로 표현되는 2차 폴리노미얼에 상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된 좌표 (p,q)를 적용하여 R 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표,를 계산하는 R 워핑 좌표 계산부와,

   (여기서, 상기,는 R 소스 영상 좌표, 폴리노미얼 계수는 색상 컨버전스 보정을 위한 파라미터로 컨트롤 포인트 좌표 쌍으로부터 계산됨.)

   상기 계산된 R 소스 영상의 좌표,의 화소를 보간을 통해 해당 R 타깃 영상의 좌표에 매핑하는 R 매핑부로 구성되는 것을 특징으로 하는 화면 왜곡 보정 장치.
9. 제 6 항에 있어서, 상기 G 워핑부는

   다음의 수학식으로 표현되는 2차 폴리노미얼에 상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된 좌표 (p,q)를 적용하여 G 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표,를 계산하는 G 워핑 좌표 계산부와,

   (여기서, 상기,는 G 소스 영상 좌표, 폴리노미얼 계수는 색상 컨버전스 보정을 위한 파라미터로 컨트롤 포인트 좌표 쌍으로부터 계산됨.)

   상기 계산된 G 소스 영상의 좌표,의 화소를 보간을 통해 해당 G 타깃 영상의 좌표에 매핑하는 G 매핑부로 구성되는 것을 특징으로 하는 화면 왜곡 보정 장치.
10. 제 6 항에 있어서, 상기 B 워핑부는

    다음의 수학식으로 표현되는 2차 폴리노미얼에 상기 제 1 워핑 좌표 계산부에서 계산된 좌표 (p,q)를 적용하여 B 성분의 컨버전스 왜곡 보정을 위한 좌표,를 계산하는 B 워핑 좌표 계산부와,

    (여기서, 상기,는 B 소스 영상 좌표, 폴리노미얼 계수는 색상 컨버전스 보정을 위한 파라미터로 컨트롤 포인트 좌표 쌍으로부터 계산됨.)

    상기 계산된 B 소스 영상의 좌표,의 화소를 보간을 통해 해당 B 타깃 영상의 좌표에 매핑하는 B 매핑부로 구성되는 것을 특징으로 하는 화면 왜곡 보정 장치.