KR20060029974A - 디스플레이장치 - Google Patents

디스플레이장치

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KR20060029974A
KR20060029974A KR1020040078852A KR20040078852A KR20060029974A KR 20060029974 A KR20060029974 A KR 20060029974A KR 1020040078852 A KR1020040078852 A KR 1020040078852A KR 20040078852 A KR20040078852 A KR 20040078852A KR 20060029974 A KR20060029974 A KR 20060029974A
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권오재
이성희
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Abstract

본 발명은 디스플레이장치에 있어서, 디스플레이패널과; 현재 프레임을 소정 크기의 다수의 블럭으로 분할하고, 상기 다수의 블록 중 움직임 추정을 위한 현재블럭과 이전 프레임에 설정된 소정의 탐색영역을 비교하여 다수의 움직임 예측 오차값을 산출하며, 상기 움직임 예측 오차값들에 기초하여 상기 현재블럭에 대한 임시 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정부와; 상기 움직임 예측 오차값들에 기초하여 상기 현재블럭이 패턴영상인지 여부를 판단하는 패턴 판단부와; 상기 패턴 판단부에 의해 상기 현재블럭이 상기 패턴영상인 것으로 판단된 경우 상기 움직임 예측 오차값들에 기초하여 상기 현재블럭에 대한 보정 움직임 벡터를 생성하는 보정 움직임 벡터 생성부와; 상기 패턴 판단부에 의해 상기 현재블럭이 상기 패턴영상인 것으로 판단된 경우 상기 보정 움직임 벡터를 상기 현재블럭의 최종 움직임 벡터로 출력하고, 상기 패턴 판단부에 의해 상기 현재블럭이 상기 패턴영상이 아닌 것으로 판단된 경우 상기 임시 움직임 벡터를 상기 현재블럭의 최종 움직임 벡터로 출력하는 움직임 벡터 선택부와; 상기 최종 움직임 백터에 기초하여 중간 프레임을 생성하고, 상기 중간 프레임을 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임 사이에 삽입하여 출력하는 움직임 보정부와; 상기 이전 프레임, 상기 중간 프레임 및 상기 현재 프레임을 순차적으로 상기 디스플레이패널에 표시하는 패널구동부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 동영상의 실제 움직임에 기반한 움직임 보상 방법을 사용하여 중간 프레임을 생성하고, 중간 프레임을 현재 프레임과 이전 프레임 사이 에 삽입함으로써, 움직임 흐려짐 현상을 최소화할 수 있다.

Description

디스플레이장치{DISPLAY APPARATUS}
도 1은 물체의 움직임 방향으로 화소값을 시간 적분한 것을 나타내는 도면이고,
도 2는 본 발명에 따른 디스플레이장치의 제어블럭도이고,
도 3은 본 발명에 따른 디스플레이장치에 의해 중간 프레임이 삽입하여, 물체의 움직임 방향으로 화소값을 시간 적분한 것을 나타내는 도면이고,
도 4는 본 발명의 제1 실시예에 따른 디스플레이장치의 제어블럭도이고,
도 5는 도 4의 움직임 추정부에 의해 산출된 SAD 맵의 일부를 3차원으로 도시한 그래프이고,
도 6은 도 4의 SAD 맵으로부터 생성된 다수의 수직투사값의 일 예를 도시한 도면이고,
도 7은 정적패턴영상의 SAD 맵을 2차원으로 도시한 도면이고,
도 8은 동적패턴영상의 SAD 맵을 2차원으로 도시한 도면이고,
도 9는 본 발명의 제2 실시예에 따른 디스플레이장치의 제어블럭도이고,
도 10은 도 9의 상관도 산출부에서 시간적 방향을 고려하여 상관도를 산출하는 경우를 설명하기 위한 도면이고,
도 11은 도 9의 가중치 할당부에서 움직임이 서로 다른 두 물체에 가중치를 할당하는 경우를 설명하기 위한 도면이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 설명 *
10 : 신호입력부 20 : 신호처리부
30,30a,30b : 움직임 추정부
40,40a,40b : 움직임 벡터 보정부
50 : 움직임 보정부 60 : 패널구동부
70 : 디스플레이패널 410 : 패턴 판단부
411 : 누적 투사부 412 : 주기 산출부
413 : 투사값 확인부 414 : 패턴 판별부
420 : 패턴 분류부
430, 450 : 보정 움직임 벡터 생성부
431 : 정적 움직임 벡터 생성부 432 : 동적 움직임 벡터 생성부
433 : 평균벡터 산출부 440, 460 : 움직임 벡터 선택부
461 : 상관도 산출부 462 : 최종 움직임 벡터 추정부
463 : 가중치 할당부 470 : 버퍼
본 발명은 디스플레이장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 인접한 두 프레임 간의 움직임을 추정하여 그 움직임의 궤적에 따라 중간 프레임을 보간하여 동 영상의 시인성을 향상시킨 디스플레이장치에 관한 것이다.
디스플레이장치, 특히 액정 디스플레이장치에 고화질을 구현하기 위해서 동영상의 시인성을 확보하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 현재의 액정 디스플레이장치를 통해 동영상을 표시하는 경우, 물체의 움직임이 끌리는 것처럼 보이는 문제, 즉, 움직임 흐려짐(Motion Blur) 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고속 응답 가능한 액정과, 목표 계조의 빠른 도달을 위한 오버드라이빙(Overdriving) 방법이 제안되어 중간 계조 응답속도를 개선하려는 연구가 지속되어 왔다.
그러나, 상기의 방법만으로는 CRT(Cathode Ray Tube) 방식의 디스플레이장치와 같은 동영상의 시인성을 확보하는데 한계가 있음이 밝혀졌다.
이에, 액정 디스플레이장치에서 발생하는 움직임 흐려짐 현상이 CRT 방식의 디스플레이장치에서는 발생하지 않는다는 점에 착안하여 CRT 방식의 표시 원리와 유사하게 액정 디스플레이장치에 임펄스형 표시 제어 방법을 적용하는데 이르렀다.
이러한 임펄스형 표시 제어 방법으로는 흑색 표시 데이터 삽입(Black frame insertion) 방법과, 백라이트 점멸(Backlight Blinking) 방법이 제안되었다.
흑색 표시 데이터 삽입 방법은 액정을 주기적으로 리셋(Reset)하여 영상 데이터 표시기간 도중에 흑색 표시를 삽입하고, 영상 데이터와 흑색 표시를 번갈아 되풀이하여 임펄스형 표시 특성을 재현하는 방법이다. 또한, 백라이트 점멸 방법은 일정 간격으로 백라이트를 점등과 소등을 반복함으로서 임펄스형 발광 상태를 재현하는 방법이다. 이에 따라, 임펄스형 표시 제어 방법은 움직임 흐려짐 현상을 어느 정도 해소하고, 동영상의 시인성을 개선하는 효과를 제공하게 되었다.
그러나, 흑색 표시 데이터 삽입 방법과 백라이트 점멸 방법과 같은 임펄스형 표시 제어 방식은 화면의 깜박임(Flicker) 현상과 휘도를 감소시키는 단점을 가지고 있다.
한편, 액정 디스플레이장치에서의 움직임 흐려짐 현상은 사람의 눈의 특성이 움직이는 물체를 추적하여 움직임 적분 형태로 인식한다는 점과, 액정 디스플레이장치의 홀드 타입(Hold Type) 표시 특성에 기인한다. 즉, 도 1에 도시된 바와 같이, 움직이는 물체를 볼 때, 사람의 눈은 그 물체를 추적하여 움직임 방향으로 화소값을 누적한다.
물체의 이동에 따라 움직임 방향으로 겹치는 부분은 정지 영상처럼 지속적인 누적에 의해, 도 1의 A 영역과 같이 표시 화소값과 일치한 값으로 나타난다. 반면, 움직임 경로와 화소값 지속 구간과의 오차가 발생하는 부분은 움직임 방향으로 화소값의 일부분만 누적되어, 도 1의 B 영역과 같이 표시 화소값보다 작은 값을 나타낸다. 따라서, 움직이는 물체를 추적하는 사람의 눈에 인지되는 화소값의 실효치가 서로 다르게 되어, 움직이는 물체의 경계가 선명하지 못한 움직임 흐려짐 현상이 발생하게 된다. 이러한, 움직임 흐려짐 현상은 물체의 이동 속도가 증가할수록 더욱 커진다.
따라서, 화면의 깜박임(Flicker)과 휘도의 감소 등과 같은 디스플레이장치의 표시특성을 저하시키기지 않으면서도, 움직임 흐려짐 현상을 최소화할 수 있다면 디스플레이장치의 시인성 확보에 바람직할 것이다.
본 발명의 목적은 동영상의 실제 움직임에 기반한 움직임 보상 방법을 사용하여 중간 프레임을 생성하고, 중간 프레임을 현재 프레임과 이전 프레임 사이에 삽입함으로써, 움직임 흐려짐 현상을 최소화할 수 있는 디스플레이장치를 제공하는 데 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 목적은, 중간 프레임을 생성하는데 기초가 되는 움직임 벡터를 생성함에 있어 실제 움직임에 가까운 움직임 벡터를 생성할 수 있는 디스플레이장치를 제공하는데 있다.
상기 목적은, 본 발명에 따라, 디스플레이장치에 있어서, 디스플레이패널과; 현재 프레임을 소정 크기의 다수의 블럭으로 분할하고, 상기 다수의 블록 중 움직임 추정을 위한 현재블럭과 이전 프레임에 설정된 소정의 탐색영역을 비교하여 다수의 움직임 예측 오차값을 산출하며, 상기 움직임 예측 오차값들에 기초하여 상기 현재블럭에 대한 임시 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정부와; 상기 움직임 예측 오차값들에 기초하여 상기 현재블럭이 패턴영상인지 여부를 판단하는 패턴 판단부와; 상기 패턴 판단부에 의해 상기 현재블럭이 상기 패턴영상인 것으로 판단된 경우 상기 움직임 예측 오차값들에 기초하여 상기 현재블럭에 대한 보정 움직임 벡터를 생성하는 보정 움직임 벡터 생성부와; 상기 패턴 판단부에 의해 상기 현재블럭이 상기 패턴영상인 것으로 판단된 경우 상기 보정 움직임 벡터를 상기 현재블럭의 최종 움직임 벡터로 출력하고, 상기 패턴 판단부에 의해 상기 현재블럭이 상기 패 턴영상이 아닌 것으로 판단된 경우 상기 임시 움직임 벡터를 상기 현재블럭의 최종 움직임 벡터로 출력하는 움직임 벡터 선택부와; 상기 최종 움직임 백터에 기초하여 중간 프레임을 생성하고, 상기 중간 프레임을 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임 사이에 삽입하여 출력하는 움직임 보정부와; 상기 이전 프레임, 상기 중간 프레임 및 상기 현재 프레임을 순차적으로 상기 디스플레이패널에 표시하는 패널구동부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치에 의해 달성될 수 있다.
여기서, 상기 움직임 추정부는 상기 현재블럭과 상기 탐색영역에 대해 블록 매칭 알고리즘을 적용하여 상기 움직임 예측 오차값들을 산출하고, 상기 움직임 예측 오차값들 중 최소 움직임 예측 오차값을 갖는 위치로부터 상기 현재블럭에 대한 상기 임시 움직임 벡터를 산출할 수 있다.
그리고, 상기 패턴 판단부는, 상기 움직임 예측 오차값들에 대해 누적 투사를 수행하여 다수의 투사값을 생성하는 누적 투사부와; 상기 투사값들 중 소정의 제1 및 제2 투사값 사이에 위치하되, 상기 제1 및 제2 투사값보다 작은 적어도 하나의 투사 국부 최소값의 개수를 카운트하는 투사값 확인부와; 상기 투사값들 중 순차적으로 발생하는 상기 투사 국부 최소값을 적어도 하나 포함하는 주기의 반복회수를 산출하며, 상기 탐색영역의 길이를 상기 주기의 반복회수로 제산하여 상기 주기를 산출하는 주기 산출부와; 상기 투사 국부 최소값의 개수와 상기 주기의 반복회수를 분석하여 상기 현재블럭이 상기 패턴영상인지 여부를 판단하는 패턴 판별부를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 투사값은 상기 움직임 예측 오차값들에 대해 수직방향으로 누 적 투사를 수행하여 생성된 다수의 수직투사값과, 상기 움직임 예측 오차값들에 대해 수평방향으로 누적투사를 수행하여 생성된 다수의 수평투사값을 포함할 수 있다.
그리고, 상기 투사값 확인부는 상기 수직투사값들 중 소정의 제1 수직투사값 및 제2 수직투사값 사이에 위치하되, 상기 제1 수직투사값 및 상기 제2 수직투사값보다 작은 수직 투사 국부 최소값의 개수와; 상기 수평투사값들 중 소정의 제1 수평투사값 및 제2 수평투사값 사이에 위치하되, 상기 제1 수평투사값 및 상기 제2 수평투사값보다 작은 수평 투사 국부 최소값의 개수를 카운트할 수 있다.
여기서, 상기 주기 산출부는 상기 수직투사값들 중 순차적으로 발생하는 상기 수직 투사 국부 최소값을 적어도 하나 포함하는 수직주기의 반복회수와, 상기 다수의 수평투사값 중 순차적으로 발생하는 상기 수평 투사 국부 최소값을 적어도 하나 포함하는 수평주기의 반복회수를 산출할 수 있다.
그리고, 상기 수직주기의 반복회수 및 상기 수평주기의 반복회수는 각각 수학식
Figure 112004045020762-PAT00001
,
Figure 112004045020762-PAT00002
(여기서, γv는 상기 수직투사값들 중 인접한 두 수직투사값들 사이의 절대차를 모두 가산한 수직투사길이이고, Lv,P는 상기 수직투사값들 중 최대 및 최소 수직투사값의 절대차이고, γh는 상기 수평주기의 반복회수이고, Lh,a는 상기 수평투사값들 중 인접한 두 수평투사값들 사이의 절대차를 모두 가산한 수평투사길이이고, Lh,p는 상기 수평투사값들 중 최대 및 최소 수평투사 값의 절대차이다)에 의해 산출될 수 있다.
여기서, 상기 주기 산출부는 상기 탐색영역의 수평길이를 상기 수직주기의 반복회수로 제산하여 상기 패턴영상의 수직주기를 산출하고, 상기 탐색영역의 수직길이를 상기 수평주기의 반복회수로 제산하여 상기 패턴영상의 수평주기를 산출할 수 있다.
그리고, 상기 패턴 판별부는 상기 투사 국부 최소값의 개수가 적어도 두 개이고, 상기 주기의 반복회수가 설정된 소정의 제1 임계값 이상이면 상기 현재블럭을 상기 패턴영상인 것으로 판단할 수 있다.
여기서, 상기 패턴 판단부에 의해 상기 현재블럭이 상기 패턴영상인 것으로 판단된 경우, 상기 탐색영역의 중심으로부터 최단거리에 인접한 오차 국부 최소값의 위치에 따라 상기 패턴영상이 상기 현재블럭의 움직임이 영인 정적패턴영상과 상기 현재블럭의 움직임에 의해 발생한 동적패턴영상 중 어느 하나인지를 분류하는 패턴 분류부를 더 포함할 수 있다.
그리고, 상기 패턴 분류부는 상기 움직임 예측 오차값들 중 소정의 제1 오차값 및 제2 오차값 사이에 위치하되 상기 제1 오차값 및 상기 제2 오차값보다 작은 적어도 하나의 오차 국부 최소값 중 상기 탐색영역의 중심으로부터 최단거리에 위치한 오차 국부 최소값과 상기 주기 산출부에 의해 산출된 상기 주기를 비교하여 상기 패턴영상을 분류할 수 있다.
여기서, 상기 패턴 분류부는 조건
Figure 112004045020762-PAT00003
(여기서, u는 상기 최단 거리에 위치한 오차 국부 최소값의 위치이고, α는 소정의 상수이고, p는 상기 주기 산출부에 의해 산출된 주기이다)를 만족하는 경우, 상기 패턴영상이 상기 정적패턴영상인 것으로 판단할 수 있다.
또한, 상기 보정 움직임 벡터 생성부는, 상기 패턴 분류부에 의해 상기 현재블럭이 상기 정적패턴영상으로 분류된 경우, 상기 탐색영역의 중심으로부터 최단거리에 위치한 오차 국부 최소값에 대응하는 위치로부터 상기 보정 움직임 벡터를 추정하여 생성하는 정적 움직임 벡터 생성부와; 상기 패턴 분류부에 의해 상기 현재블럭이 상기 동적패턴영상으로 분류된 경우, 상기 현재블럭에 인접한 주변블럭들의 움직임 벡터들에 대한 평균벡터를 산출하는 평균벡터 산출부와; 적어도 하나의 상기 오차 국부 최소값 중 상기 평균벡터와 최단거리에 위치한 오차 국부 최소값의 위치로부터 상기 보정 움직임 벡터를 추정하여 생성하는 동적 움직임 벡터 생성부를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 움직임 벡터 선택부는 상기 패턴 분류부에 의해 상기 패턴영상이 상기 정적패턴영상으로 분류되는 경우 상기 정적 움직임 보정부에서 생성된 보정 움직임 벡터를 상기 최종 움직임 벡터로 출력하고, 상기 패턴 분류부에 의해 상기 패턴영상이 상기 동적패턴영상으로 분류되는 경우 상기 동적 움직임 보정부에서 생성된 보정 움직임 벡터를 상기 최종 움직임 벡터로 출력할 수 있다.
여기서, 상기 움직임 예측 오차값은 SAD(Sum of Absolute Difference), MAD(Mean Absolute Difference) 및 MSE(Mean Square Error) 중 어느 하나에 의해 산출될 수 있다.
한편, 상기 목적은 본 발명의 다른 실시예에 따라, 디스플레이장치에 있어서, 디스플레이패널과; 현재 프레임을 소정 크기의 다수의 블럭으로 분할하고, 전역탐색방식에 의해 상기 블럭들의 임시 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정부와; 상기 각 블록 중 움직임 추정을 위한 현재블럭에 대한 블록 매칭 알고리즘을 적용하여 다수의 움직임 예측 오차값을 산출하고, 소정의 문턱치 이하에 해당하는 적어도 하나의 상기 움직임 예측 오차값에 기초하여 적어도 하나의 보정 움직임 벡터를 생성하는 보정 움직임 벡터 생성부와; 상기 보정 움직임 벡터와 상기 현재블럭에 인접한 주변블럭들의 상기 임시 움직임 벡터들과의 상관도를 산출하고, 상기 상관도에 기초하여 상기 보정 움직임 벡터 중 어느 하나를 상기 현재블럭의 최종 움직임 벡터로 출력하는 움직임 벡터 선택부와; 상기 최종 움직임 백터에 기초하여 중간 프레임을 생성하고, 상기 중간 프레임을 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임 사이에 삽입하여 출력하는 움직임 보정부와; 상기 이전 프레임, 상기 중간 프레임 및 상기 현재 프레임을 순차적으로 상기 디스플레이패널에 표시하는 패널구동부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치에 의해 달성될 수 있다.
여기서, 상기 움직임 추정부는 상기 블록 매칭 알고리즘에 의해 상기 움직임 예측 오차값들을 산출하고, 상기 움직임 예측 오차값들 중 최소 움직임 예측 오차값을 갖는 위치로부터 상기 각 블록에 대한 상기 임시 움직임 벡터를 추정할 수 있다.
그리고, 상기 보정 움직임 벡터 생성부는 상기 현재블럭을 기준으로 이전 프레임에 소정 크기의 탐색영역을 설정하고, 상기 현재블럭 및 상기 탐색영역에 대해 상기 블록 매칭 알고리즘을 적용하여 상기 움직임 예측 오차값들을 산출하며, 상기 움직임 예측 오차값들 중 최소 움직임 오차값과 소정 상수를 승산하여 상기 문턱값으로 설정할 수 있다.
그리고, 상기 움직임 벡터 선택부는, 상기 각 보정 움직임 벡터와 상기 현재블럭에 인접한 주변블럭들의 임시 움직임 벡터들과의 상관도를 산출하는 상관도 산출부와; 적어도 하나의 상기 보정 움직임 벡터 중 최대 상관도를 갖는 보정 움직임 벡터를 상기 현재블럭에 대한 상기 최종 움직임 벡터로 추정하는 최종 움직임 벡터 추정부를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 상관도 산출부는 수학식
Figure 112004045020762-PAT00004
(여기서, 1/D(vc)는 상기 각 보정 움직임 벡터와 상기 주변블럭들의 움직임 벡터들과의 상기 상관도이고, vc는 상기 각 보정 움직임 벡터이고, vk는 상기 각 주변블럭의 움직임 벡터이고, M은 상기 주변블럭들의 개수이다)에 의해 상기 상관도를 산출할 수 있다.
그리고, 상기 상관도 산출부는, 상기 현재 프레임 이전에 입력된 이전 프레임에서 상기 현재블럭의 상대적 위치에 대응하는 이전블럭 및 상기 이전블럭에 인접한 적어도 하나의 블럭을 상기 주변블럭들에 포함시켜 시간적 방향을 고려한 상기 상관도를 산출할 수 있다.
여기서, 상기 움직임 벡터 선택부는 상기 현재블럭 및 상기 주변블럭 간의 유사성 정도에 따라 소정의 가중치를 할당하는 가중치 할당부를 더 포함하며; 상기 상관도 산출부는 수학식
Figure 112004045020762-PAT00005
(여기서, 1/D(vc)는 상기 각 보정 움직임 벡터와 상기 주변블럭들의 움직임 벡터들과의 상기 상관도이고, vc는 상기 각 보정 움직임 벡터이고, vk는 상기 각 주변블럭의 움직임 벡터이고, 그리고, M은 상기 주변블럭들의 개수이고, wk는 상기 가중치이다)에 의해 상기 상관도를 산출할 수 있다.
여기서, 상기 움직임 예측 오차값은 SAD(Sum of Absolute Difference) 및 MAD(Mean Absolute Difference) 중 어느 하나에 의해 산출될 수 있다.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명한다.
본 발명에 따른 디스플레이장치는 도 2에 도시된 바와 같이, 신호입력부(10), 신호처리부(20), 움직임 추정부(30a), 움직임 벡터 보정부(40a), 움직임 보상부(50), 패널구동부(60) 및 디스플레이패널(70)을 포함한다.
디스플레이패널(70)은 패널구동부(60)의 제어에 따라 이미지를 표시한다. 본 발명에 따른 디스플레이패널(70)은 LCD(Liquid Crystal Display) 패널인 것을 일 예로 한다. 이 외에, 디스플레이패널(70)은 이미지를 표시하는데 움직임 흐려짐(Motion Blur) 현상이 발생하는 다른 유형의 디스플레이패널(70), 예컨대, PDP(Plasma Display Penal)일 수도 있다.
신호처리부(20)는 입력되는 영상신호를 패널구동부(60)가 처리 가능한 포맷으로 변환하여 출력한다. 본 발명에 따른 신호처리부(20)는 영상신호를 스케일링하는 스케일러와, 입력되는 비디오신호를 스케일러가 처리 가능한 신호로 변환하는 신호변환부를 포함한다. 여기서, 신호변환부는 외부로부터 입력되는 다양한 포맷의 영상신호에 대응하여, A/D 컨버터, 비디오디코더 또는 튜너 등을 포함할 수 있다.
움직임 추정부(30a)는 입력되는 현재 프레임(fN)을 소정 크기의 다수의 블록으로 분할한다. 그리고, 움직임 추정부(30a)는 현재 프레임(fN) 중 움직임을 추정하고자 하는 블록(B, 도 10 참조)(이하, "현재블록"이라 함)에 대한 임시 움직임 벡터를 추정하여 출력한다. 여기서, 움직임 추정부(30a)는 현재블록(B) 이외의 블록(B1 내지 B8, 도 10 참조)(이하, "주변블록"이라 함)에 대한 임시 움직임 벡터를 추정하여 출력할 수 있다.
여기서, 움직임 추정부(30a)는 블록 매칭 알고리즘(Block Maching Algorism : BMA)을 통해 움직임의 보상을 위한 움직임 벡터를 추정한다. 블록 매칭 알고리즘은 두 프레임을 블록 단위로 비교하여 블록 당 하나의 임시 움직임 벡터를 추정한다.
움직임 벡터 보정부(40a)는 움직임 추정부(30a)에 의해 추정된 임시 움직임 벡터에 기초하여 동영상의 실제 움직임에 가까운 최종 움직임 벡터를 추정하기 위한 적어도 하나 이상의 보정 움직임 벡터를 추정하여 생성한다. 그리고, 임시 움 직임 벡터 및 보정 움직임 벡터를 분석하여 최종 움직임 벡터를 생성한다. 움직임 벡터 보정부(40a)에 관한 상세한 설명은 후술한다.
움직임 보상부(50)는 움직임 벡터 보정부(40a)로부터 출력되는 최종 움직임 벡터에 기초하여 현재 프레임(fN)과 이전 프레임(fN-1) 사이의 중간 프레임을 생성하고, 생성된 중간 프레임을 현재 프레임(fN)과 이전 프레임(fN-1) 사이에 삽입하여 패널구동부(60)로 출력한다.
패널구동부(60)는 움직임 보상부(50)로부터 이전 프레임(fN-1), 중간 프레임 및 현재 프레임(fN)을 순차적으로 디스플레이패널(70)을 통해 표시한다. 이 때, 패널구동부(60)는 프레임의 처리 속도를 2배로 함으로써, 원래의 영상과 동일한 속도의 영상이 표시되게 한다. 예컨대, 디스플레이장치에 입력되는 영상신호가 60Hz인 경우 120Hz의 처리 속도로 프레임을 디스플레이패널(70)에 표시한다.
도 3은 도 1에 도시된 물체의 움직임을 추정하여 중간 프레임을 삽입한 경우에 있어서, 움직임 방향으로 화소값을 시간 적분한 모습을 나타낸 도면이다. 도면에 도시된 바와 같이, 이전 프레임(fN-1)과 현재 프레임(fN) 사이에 중간 프레임을 삽입함으로써, 움직임 경로와 화소값 지속 구간과의 오차가 발생하는 부분에서의 화소값의 실효차가 현저히 감소됨을 알 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 디스플레이장치는 동영상의 움직임 흐려짐 현상이 감소시킴으로서, 시인성을 향상시킬 수 있다.
이하에서는, 도 4를 참조하여 본 발명의 제1 실시예에 따른 디스플레이장치를 상세히 설명한다. 여기서, 본 발명의 제1 실시예에 따른 디스플레이장치를 설명함에 있어서, 도 2에 도시된 디스플레이장치와 동일한 구성에 대하여는 동일한 참조번호를 사용하며, 필요에 따라 그 설명은 생략할 수 있다.
본 발명의 제1 실시예에 따른 디스플레이장치의 움직임 추정부(30a)는 입력되는 현재 프레임(fN)을 소정 크기의 블록으로 분할하여, 각 블록의 움직임 백터를 추정한다. 여기서, 움직임 추정부(30a)는 분할된 각 블록 중 최종 움직임 벡터를 추정할 현재블록(B)과 이전 프레임(fN-1)에 설정된 탐색영역을 비교하여 다수의 움직임 예측 오차값(SAD)을 산출한다. 여기서, 이전 프레임(fN-1)에 대한 정보는 도 2의 프레임 메모리(80)에 저장되고, 현재 프레임(fN)에 대한 움직임 벡터의 추정시 움직임 추정부(30a)에 제공된다.
이 때, 다수의 움직임 예측 오차값(SAD)들은 양 방향 블록 매칭 알고리즘, 단방향 블록 매칭 알고리즘을 포함한 움직임 벡터를 추정할 수 있는 여타의 공지된 기술들을 적용하여 추정할 수 있음은 물론이다. 또한, 움직임 예측 오차값(SAD)은 SAD(Sum of Absolute Difference), MAD(Mean Absloute Difference), MSE(Mean Square Error) 등 다양한 방식에 의해 산출될 수 있으며, 본 발명에서는 SAD 값을 적용하는 것을 일 예로 한다.
한편, 움직임 추정부(30a)는 산출된 다수의 움직임 예측 오차값(SAD) 중 최소 움직임 예측 오차값(SAD)을 갖는 위치로부터 현재블록(B)의 임시 움직임 벡터를 추정한다.
움직임 추정부(30a)에 의해 산출된 움직임 예측 오차값(SAD)들은 SAD 맵을 형성할 수 있으며, SAD 맵의 크기는 설정된 탐색영역(K × K)과 동일하다. 도 5는 산출된 SAD 맵의 일부를 3차원으로 형상화한 그래프이다.
도 5를 참조하면, x는 탐색영역의 수평방향축이고, y는 탐색영역의 수직방향축을 의미한다. 예컨대, (x, y)=(0, 5)에 위치하는 움직임 예측 오차값(SAD)은 "1500"임을 알 수 있다. 여기서, SAD 맵을 이루는 다수의 움직임 예측 오차값(SAD)은 전술한 바와 같이 블록 매칭 알고리즘을 통해 산출된 값들이다.
한편, 현재블록(B)의 SAD 맵은 후술할 움직임 벡터 보정부(40a)의 패턴 판단부(410), 패턴 분류부(420) 및 보정 움직임 벡터 생성부(430)에 제공된다. 그리고, 현재블록(B)의 임시 움직임 벡터는 후술할 움직임 벡터 선택부(440)로 제공된다.
본 발명의 제1 실시예에 따른 움직임 벡터 보정부(40a)는 패턴 판단부(410), 보정 움직임 벡터 생성부(430), 움직임 벡터 선택부(440)를 포함한다.
패턴 판단부(410)는 움직임 추정부(30a)에서 산출된 SAD 맵, 즉, 탐색영역을 이루는 다수의 움직임 예측 오차값(SAD)에 기초하여 현재불럭이 패턴영상인지 여부를 판단한다. 여기서, 패턴영상은 일정 간격 반복되는 영상으로서, 이하에서는 "주기패턴영상"이라 정의하여 설명한다.
패턴 판단부(410)는, 도 4에 도시된 바와 같이, 누적 투사부(411), 투사값 확인부(413), 주기 산출부(412) 및 패턴 판별부(414)를 포함할 수 있다. 여기서, 패턴 판단부(410)는 SAD 맵의 수직방향 특성 및 수평방향 특성을 고려하여 현재블록(B)이 주기패턴영상인지 여부를 판단한다. 이하에서는 수평방향의 주기패턴을 판단하는 과정을 일 예로 하여 설명하며, 수직방향의 주기패턴을 판단하는 과정은 수평방향의 주기패턴을 판단하는 과정에 대응하는 바, 본 명세서에서는 그 설명을 일부 생략할 수 있다.
누적 투사부(411)는 현재블록(B)의 SAD 맵에 대해 누적투사(Integral Projection)를 수행하여 다수의 누적벡터(이하, "투사값"이라 함)를 생성한다. 이러한 누적형식으로 투사값을 생성함으로써 노이즈로 인한 화질저하의 영향을 최소화할 수 있다. 여기서, 본 발명에 따른 누적 투사부(411)는 수평투사 및 수직투사를 수행한다. 이하에서는 누적 투사부(411)의 수직 투사를 예로 들어 설명하며, 수평투사는 수직투사에 대응함은 당연하다.
누적 투사부(411)는 현재블록(B)의 SAD 맵에 대해 수직방향으로 수직 누적투사를 수행하여 다수의 수직투사값을 생성한다. 즉, 누적 투사부(411)는 수평방향의 주기패턴을 판단하기 위해 수직누적투사를 수행한다. 예컨대, (K× K) 행렬을 갖는 SAD 맵은 (K× 1) 행렬의 수직투사값으로 변환된다.
도 6은 도 5에 도시된 SAD 맵으로부터 생성된 다수의 수직투사값의 일 예를 도시한 그래프이다. 여기서, 수직누적투사에 의해 생성된 x번째에서의 수직투사값은 아래의 [수학식 1]을 통해 산출된다.
[수학식 1]
Figure 112004045020762-PAT00006
도 6 및 [수학식 1]을 참조하면, x는 탐색영역 중 수평방향축이고, Sv(x)는 x번째에서의 수직투사값이고, E(x, y)는 움직임 벡터 (x, y)에 대응하는 움직임 예측 오차값(SAD)이고, K는 탐색영역 중 y축에 위치하는 움직임 예측 오차값(SAD)의 총 개수이다.
누적 투사부(411)는 상기와 같은 수직투사값을 산출하는 방법으로 수평투사값을 산출한다. 여기서, 수평누적투사에 의해 생성된 y번째에서의 수평투사값은 아래의 [수학식 2]와 같다.
[수학식 2]
Figure 112004045020762-PAT00007
y는 탐색영역 중 수직방향축이고, Sh(y)는 y번째에서의 수평투사값이고, E(x, y)는 움직임 벡터 (x, y)에 대응하는 움직임 예측 오차값(SAD)이고, K는 탐색영역 중 x축에 위치하는 움직임 예측 오차값(SAD)의 총 개수이다.
상기와 같이 누적 투사부(411)에 의해 생성된 다수의 수직투사값 및 수평투사값은 투사값 확인부(413)로 제공된다.
투사값 확인부(413)는 누적 투사부(411)로부터 생성된 다수의 투사값 중 투사 국부 최소값의 개수를 체크한다. 여기서, 투사 국부 최소값은 다수의 투사값 중 소정의 제1 투사값 및 제2 투사값 사이에 위치하되, 제1 투사값 및 제2 투사값보다 작은 값을 의미한다.
본 발명의 제1 실시예에 따른 투사값 확인부(413)는 다수의 수직투사값 중 수직 투사 국부 최소값의 개수와, 다수의 수평투사값 중 수평 투사 국부 최소값의 개수를 체크한다.
수직 투사 국부 최소값은 다수의 수직투사값 중 제1 수직투사값 및 제2 수직투사값 사이에 위치하되, 제1 수직투사값보다 작은 값을 의미한다. 도 6을 참조하면, 소정의 수직투사값 Sv(x)가 인접한 두 수직 투사 Sv(x-1)과 Sv(x+1)보다 작은 경우, Sv(x)는 수직 투사 국부 최소값이 된다.
동일하게, 수평 투사 국부 최소값은 다수의 수평투사값 중 제1 수평투사값 및 제2 수평투사값 사이에 위치하되, 제1 및 제2 수평투사값보다 작은 값을 말한다. 여기서, 투사값 확인부(413)는 체크된 수평 국부 투사 최소값 및 수평 국부 투사 최소값의 위치 정보를 패턴 분류부(420) 및 보정 움직임 벡터 생성부(430)에 제공한다.
주기 산출부(412)는 누적 투사부(411)에서 생성된 다수의 투사값 중 순차적으로 발생하는 투사 국부 최소값을 적어도 하나 포함하는 주기의 반복회수를 산출한다. 또한, 주기 산출부(412)는 탐색영역의 길이 또는 크기를 산출된 주기의 반복회수로 제산하여 주기를 산출한다.
주기 산출부(412)는 수직주기의 반복회수와 수평주기의 반복회수를 산출한 다. 여기서, 수직주기의 반복회수는 [수학식 3]에 의해 산출된다. 수직주기는 수직투사부에서 생성된 다수의 수직투사값 중 순차적으로 발생하는 수직 투사 국부 최소값을 적어도 하나 포함하는 주기를 의미한다.
[수학식 3]
Figure 112004045020762-PAT00008
여기서, γv는 수직주기의 반복회수이고, Lv,a는 다수의 수직투사값 중 인접한 두 수직투사값들 사이의 절대차를 모두 가산한 수직투사 길이이고, Lv,p는 다수의 수직투사값 중 최대 및 최소 수직투사값(Sv,max, Sv,min)의 절대차를 의미한다.
[수학식 3]을 참조하여 설명하면, 수직투사값 중 최대 수직투사값과 최소 수직투사값의 절대차는 반 주기에 상응하는 수직투사값의 차를 의미하므로, 수직주기 반복회수는 [수학식 3]에 의해 산출 가능하다. 따라서, (2 · Lv,p)는 1 주기에 대응하는 차를 의미한다.
여기서, 주기 산출부(412)는 [수학식 4]를 통해 수직주기를 산출한다.
[수학식 4]
Figure 112004045020762-PAT00009
여기서, Tv는 수직주기이고, K는 탐색영역의 수평방향 길이이고, γv는 수직주기 반복회수를 의미한다. 여기서, [수학식 4]를 참조하면, 주기 산출부(412)는 탐색영역의 수평방향 길이를 수직주기의 반복회수로 계산하여 수직주기를 산출한다.
한편, 주기 산출부(412)는, 수평주기의 반복회수와 마찬가지로, [수학식 5]를 통해 수평주기의 반복회수를 산출한다. 여기서, 수평주기는 수평투사부에서 생성된 다수의 수평투사값 중 순차적으로 발생하는 수평 투사 국부 최소값을 적어도 하나 포함하는 주기를 의미한다. 여기서, 주기 산출부(412)는 [수학식 5]를 통해 수평주기의 반복회수를 산출한다.
[수학식 5]
Figure 112004045020762-PAT00010
여기서, γh는 수평주기의 반복회수이고, Lh,a는 다수의 수평투사값 중 인접한 두 수직투사값들 사이의 절대차를 모두 가산한 수평투사 길이이고, Lh,p는 다수의 수평투사값 중 최대 및 최소 수평투사값(Sh,max, Sh,min)의 절대차를 의미한다.
[수학식 5]를 참조하면, 수평투사값 중 최대 수평투사값과 최소 수평투사값의 절대차는 반 주기에 대응하는 수평투사값의 차를 의미하므로, 수평주기 반복회수는 [수학식 5]에 의해 산출 가능하다. 따라서, (2 · Lh,p)는 1 주기에 대응하는 차를 의미한다.
여기서, 주기 산출부(412)는 [수학식 6]을 통해 수직주기를 산출한다.
[수학식 6]
Figure 112004045020762-PAT00011
여기서, Th는 수평주기이고, K는 탐색영역의 수직방향 길이이고, γh는 수평주기 반복회수를 의미한다. 여기서, [수학식 6]을 참조하면, 주기 산출부(412)는 탐색영역의 수직방향 길이를 수평주기의 반복회수로 계산하여 수평주기를 산출한다.
패턴 판별부(414)는 투사값 확인부(413)를 통해 확인된 투사 국부 최소값의 개수 및 주기 산출부(412)로부터 산출된 주기의 반복회수를 분석하여 현재블록(B)이 패턴영상인지 여부를 판단한다. 즉, 패턴 판별부(414)는 투사 국부 최소값의 개수가 적어도 두개이고, 주기의 반복회수가 설정된 제1 임계값 이상이면 현재블록(B)이 주기패턴영상인 것으로 판단한다.
예를 들어, 수평방향의 주기패턴을 판단하고자 하는 경우, 투사값 확인부(413)를 통해 체크된 수직 투사 국부 최소값의 개수가 적어도 두개이고, 수직주기가 제1 임계값인 1.17 이상이면, 패턴 판별부(414)는 현재블록(B)이 수평방향의 주기패턴영상인 것으로 판단한다. 여기서, 수직방향의 주기패턴을 판단하고자 하는 경우, 수직방향에 대해 설정되는 제1 임계값은 1.17과 동일하거나 상이할 수 있다.
패턴 분류부(420)는 패턴 판별부(414)에 의해 현재블록(B)이 주기패턴영상인 것으로 판단된 경우 움직임이 없음을 의미하는 탐색영역의 중심(즉, 제로 벡터)에 가장 근접한 오차 국부 최소값의 위치에 따라 주기패턴영상을 정적패턴영상과 동적 패턴영상 중 어느 하나로 분류한다. 여기서, 정적패턴영상은 현재블록(B)이 실제 움직임이 없는(즉, zero motion)인 주기패턴영상인 것을 의미하고, 동적패턴영상은 현재블록(B)이 실제 움직임에 의해 발생한 주기패턴영상인 것을 의미한다.
즉, 패턴 분류부(420)는 적어도 하나의 오차 국부 최소값 중 탐색영역의 중심으로부터 최단거리에 위치한 오차 국부 최소값과 주기 산출부(412)에 의해 산출된 주기패턴영상의 주기를 비교하여 수평방향 및 수직방향의 패턴영상을 분류한다. 여기서, 오차 국부 최소값은 SAD 맵 중 소정의 제1 오차값 및 제2 오차값 사이에 위치하되 제1 오차값 및 제2 오차값보다 작은 값을 의미한다.
예컨대, 패턴 분류부(420)는 [수학식 7]을 만족하는 경우 정적패턴영상으로 분류하고, [수학식 7]을 만족하지 않는 경우에는 동적패턴영상으로 분류한다.
[수학식 7]
Figure 112004045020762-PAT00012
여기서, x'은 탐색영역의 중심과 최단거리에 위치한 오차 국부 최소값의 위치이고, Tv는 수직주기를 의미하며, α는 소정의 상수로서 본 발명에서는 1/8을 적용하는 것을 일 예로 한다.
도 7은 정적패턴영상의 SAD 맵이고, 도 8은 동적패턴영상의 SAD 맵을 일 예로 도시한 도면으로서, 도 5의 SAD 맵 중 탐색영역의 중간구간을 2차원화한 도면이다.
먼저, [수학식 7] 및 도 7을 참조하면, "P" 및 "R"은 오차 국부 최소값이고, "Q"는 오차 전역 최소값이고, "C"는 탐색영역의 중심으로서 현재블록(B)의 움직임이 제로인 위치이고, "L"은 탐색영역의 "C"로부터 좌우로 α· T만큼 이동한 범위로서, 패턴영상을 분류하기 위해 기 설정된 범위이다. 이 경우, 패턴 분류부(420)는 탐색영역의 중심 "C"에 가장 근접한 오차 국부 최소값인 "R"의 위치가 "L"내에 포함되면 패턴 판단부(410)에서 판단된 수평방향의 주기패턴영상이 정적패턴영상인 것으로 분류한다. 여기서, 오차 전역 최소값은 SAD 맵을 이루는 다수의 움직임 예측 오차값(SAD) 중 최소 움직임 예측 오차값(SAD)을 의미한다.
반면, 도 8을 참조하면, 패턴 분류부(420)는 탐색구간의 중심에 가장 근접한 오차 국부 최소값 Q의 위치가 정해진 범위 "L" 내에 포함되어 있지 않으면 패턴 판단부(410)에서 판단된 수평방향의 주기패턴영상이 동적패턴영상인 것으로 분류한다.
한편, 패턴 분류부(420)는 수평방향의 주기패턴영상을 분류한 방법과 동일한 방법으로 [수학식 8]을 통해 수직방향의 주기패턴영상을 분류한다.
[수학식 8]
Figure 112004045020762-PAT00013
보정 움직임 벡터 생성부(430)는 현재블록(B)이 패턴영상인 것으로 판단된 경우, SAD 맵을 이용하여 현재블록(B)의 보정 움직임 벡터를 생성하여 출력한다. 보정 움직임 벡터 생성부(430)는 패턴 판단부(410)에서 판단된 수직방향 및 수평방향의 패턴영상에 따라 적응적으로 보정 움직임 벡터를 생성한다.
여기서, 주기패턴의 오차 국부 최소값 위치는 주기패턴의 움직임에 따라 이동하므로, 보정 움직임 벡터 생성부(430)는 주기패턴의 움직임을 고려하여 보정 움직임 벡터를 생성한다. 즉, 보정 움직임 벡터 생성부(430)는 패턴 분류부(420)에서 분류된 결과에 따라 적응적으로 움직임 벡터의 보정을 수행한다. 이를 위해, 보정 움직임 벡터 생성부(430)는 정적 움직임 벡터 생성부(431)와, 동적 움직임 벡터 생성부(432) 및 평균벡터 산출부(433)를 포함할 수 있다.
정적 움직임 벡터 생성부(431)는 패턴 분류부(420)에서 정적패턴영상인 것으로 판단된 현재블록(B)의 보정 움직임 벡터를 생성한다. 보다 상세히 설명하면, 정적 움직임 벡터 생성부(431)는 탐색영역의 중심으로부터 최단거리에 위치한 오차 국부 최소값, 예컨대, 도 7의 "R"의 위치로부터 보정 움직임 벡터를 생성한다. 이에 따라, 다른 오차 국부 최소값, 예컨대, 도 7의 "P","Q"에 상응하는 벡터를 현재블록(B)의 최종 움직임 벡터로 결정되는 것을 방지하게 된다.
정적 움직임 벡터 생성부(431)에 의한 보정방법은 하나의 주기패턴을 형성하고 있는 다수의 블록들에서 일관된 움직임 벡터가 결정되도록 한다. 따라서, 추정된 벡터를 이용하여 영상을 보간함으로써, 주기패턴영상에서 발생하는 블록 간 패턴의 어긋남, 즉, 블록 아티팩트(Block Artifact) 현상을 개선할 수 있다.
한편, 패턴 분류부(420)에서 현재블록(B)의 패턴영상이 동적패턴영상으로 판단되면, 보정 움직임 벡터를 생성하기 이전에 평균벡터 산출부(433)가 현재블록(B)에 인접한 주변블록(B1 내지 B8)들의 움직임 벡터들의 평균벡터를 산출한다. 이 때, 각 주변블록(B1 내지 B8)의 움직임 벡터는 후술할 움직임 벡터 선택부(440)로 부터 제공되는 최종 움직임 벡터들일 수 있다.
동적 움직임 백터 생성부는 주변블록(B1 내지 B8)들의 움직임 벡터들의 평균벡터로부터 현재블록(B)의 움직임 벡터를 근사적으로 예측한다. 도 8을 참조하여 설명하면, 동적 움직임 벡터 생성부(432)는 적어도 하나의 오차 국부 최소값 중 산출된 평균벡터와 최단거리에 위치한 오차 국부 최소값 "R"의 위치로부터 보정 움직임 벡터를 생성한다. 이는, 현재블록(B)의 패턴영상이 동적패텬영상인 경우 다수의 오차 국부 최소값 중에서 어느 값이 실제 움직임을 나타내는지 알 수 없으므로, 주변블록(B1 내지 B8)들의 움직임 벡터 간의 상관성을 이용하여 현재블록(B)의 보정 움직임 벡터를 생성한다.
움직임 벡터 선택부(440)는 패턴 판별부(414)의 판별 결과에 따라 움직임 추정부(30a)에서 추정된 임시 움직임 벡터와 보정 움직임 벡터 생성부(430)에서 생성된 보정 움직임 벡터 중 어느 하나를 최종 움직임 벡터로 선택한다.
여기서, 움직임 벡터 선택부(440)는 패턴 판단부(410)에서 현재블록(B)이 패턴영상이 아닌 것으로 판단되는 경우 임시 움직임 벡터를 최종 움직임 벡터로 선택한다. 반면, 움직임 벡터 선택부(440)는 패턴 판단부(410)에서 현재블록(B)이 패턴영상인 것으로 판단되는 경우, 정적 움직임 벡터 생성부(431)와 동적 움직임 벡터 생성부(432) 중 어느 하나로부터 생성된 보정 움직임 벡터를 최종 움직임 벡터로 선택한다.
즉, 패턴 판별부(414)에서 현재블록(B)이 패턴영상인 것으로 판별되고, 패턴 분류부(420)에서 패턴영상이 정적패턴영상인 것으로 분류되면, 움직임 벡터 선택부 (440)는 정적 움직임 벡터 생성부(431)에서 생성된 보정 움직임 벡터를 최종 움직임 벡터로 선택한다. 또한, 패턴 판별부(414)에서 현재블록(B)이 패턴영상인 것으로 판별되고, 패턴 분류부(420)에서 패턴영상이 동적패턴영상인 것으로 분류되면, 움직임 벡터 선택부(440)는 동적 움직임 벡터 생성부(432)에서 생성된 보정 움직임 벡터를 최종 움직임 벡터로 선택한다.
움직임 보상부(50)는 움직임 벡터 보정부(40a)에서 전술한 바와 같은 과정을 통해 출력되는 모든 블록에 대한 최종 움직임 벡터들에 기초하여 중간 프레임을 생성한다. 그리고, 중간 프레임을 이전 프레임(fN-1)과 현재 프레임(fN) 사이에 삽입하여 패널구동부(60)로 출력한다.
패널구동부(60)는 이전 프레임(fN-1), 중간 프레임 및 현재 프레임(fN)을 순차적으로 디스플레이패널(70)에 표시하다. 이 때, 패널구동부(60)는 전술한 바와 같이, 프레임의 처리 속도를 2배로 함으로써, 원래의 영상과 동일한 영상이 제공하게 된다.
한편, 전술한 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 패턴 판별부(414)에서 현재블록(B)이 패턴영상인 것으로 판별된 경우, 패턴 분류부(420), 정적 움직임 벡터 생성부(431) 및 동적 움직임 벡터 생성부(432)는 투사값 확인부(413)에서 확인된 각각의 국부 최소값의 위치정보를 독출하여 각각의 동작을 수행할 수도 있다.
또한, 주기 산출부(412)는 패턴 판별부(414)의 판별 결과에 상관없이 수직주기 및 수평주기를 산출하였으나, 패턴 판별부(414)에서 패턴영상인 것으로 판별된 경우에만 수직주기 및 수평주기를 산출할 수도 있다.
이하에서는 도 9를 참조하여 본 발명의 제2 실시예에 따른 디스플레이장치를 상세히 설명한다. 여기서, 본 발명의 제2 실시예에 따른 디스플레이장치를 설명함에 있어서, 도 2에 도시된 디스플레이장치 및/또는 본 발명의 제1 실시예에 따른 디스플레이장치와 동일한 구성에 대하여는 동일한 참조번호를 사용하며, 필요에 따라 그 설명은 생략할 수 있다.
본 발명의 제2 실시예에 따른 디스플레이장치의 움직임 추정부(30b)는 현재 프레임(fN)을 소정 크기의 불럭으로 분할한다. 그리고, 분할된 각 블록에 대한 임시 움직임 벡털르 추정한다. 여기서, 움직임 추정부(30b)는 전술한 제1 실시예에 따른 움직임 추정부(30b)에서와 같이 각 블록에 대해 블록 매칭 알고리즘을 적용하여 다수의 움직임 예측 오차값(SAD)을 산출한다. 그리고, 움직임 추정부(30b)는 최소 움직임 예측 오차값(SAD)을 갖는 위치로부터 각 블록의 임시 움직임 벡터를 추정한다.
여기서, 움직임 예측 오차값(SAD)은 전술한 제1 실시예에서와 같이, SAD(Sum of Absolute Difference), MAD(Mean Absloute Difference) 등 다양한 방식에 의해 산출될 수 있으며, 본 발명의 제2 실시예에서는 SAD 값을 적용하는 것을 일 예로 한다.
본 발명의 제2 실시예에 따른 디스플레이장치의 움직임 벡터 보정부(40b)는 블록 간의 상관성을 고려하여 최종 움직임 벡터를 생성한다. 이를 위해, 본 발명 에 따른 움직임 벡터 보정부(40b)는 보정 움직임 벡터 생성부(450)와, 움직임 벡터 선택부(460) 및 버퍼(470)를 포함할 수 있다.
보정 움직임 벡터 생성부(450)는 프리스크리닝(prescreening) 기법을 사용하여 현재블록(B)의 보정 움직임 벡터를 추정한다. 즉, 보정 움직임 벡터 생성부(450)는 분할된 각 블록 중 현재블록(B)에 대해 블록 매칭 알고리즘을 재적용하여 현재블록(B)의 보정 움직임 벡터를 적어도 하나 추정한다.
보다 상세히 설명하면, 보정 움직임 벡터 생성부(450)는 현재블록(B)을 기준으로 이전 프레임(fN-1)에 소정 크기의 탐색영역을 설정한 후, 현재블록(B) 및 설정된 탐색영역에 대해 블록 매칭 알고리즘을 적용하여 다수의 움직임 예측 오차값(SAD)을 산출한다.
그리고, 보정 움직임 벡터 생성부(450)는 다수의 움직임 예측 오차값(SAD) 중 설정된 문턱값 이하의 값을 갖는 움직임 예측 오차값(SAD)에 대응하는 위치로부터 현재블록(B)의 보정 움직임 벡터를 추정한다. 즉, 보정 움직임 벡터의 개수는 문턱값 이하의 값을 갖는 움직임 예측 오차값(SAD)과 동일하다. 본 발명에서는 산출된 다수의 움직임 예측 오차값(SAD) 중 최소 움직임 예측 오차값(SAD)과 소정의 상수 a를 승산한 값, 즉 (a× 최소 움직임 예측 오차값)을 사용한다.
이는 (a× 최소 움직임 예측 오차값) 이하의 움직임 예측 오차값(SAD)을 갖는 보정 움직임 벡터들 중 현재 블록의 실제 움직음을 나타내는 움직임 벡터가 포함될 가능성을 고려함으로써, 현재블록(B)의 최종 움직임 벡터를 보다 정확하게 추 정하기 위함이다. 본 발명에서는 a가 0.5인 것을 일 예로 하며, 이는 가변적일 수 있다.
움직임 벡터 선택부(460)는 도 9에 도시된 바와 같이, 상관도 산출부(461) 및 최종 움직임 벡터 추정부(462)를 포함할 수 있다.
상관도 산출부(461)는 추정된 적어도 하나의 보정 움직임 벡터와 주변블록(B1 내지 B8)들의 움직임 벡터들과의 상관도를 산출한다. 상관도 산출부(461)는 프리스크리닝 기법에 의해 추정된 각 보정 움직임 벡터와 주변블록(B1 내지 B8)들(B1 내지 B8)의 움직임 벡터들과의 상관도(Correlation)를 측정한다. 벡터간의 상관도를 측정하는 척도(measure)로서 벡터 디스턴스(Vector Distance)가 사용될 수 있으며, 상관도는 [수학식 9]에 의해 산출된다.
[수학식 9]
Figure 112004045020762-PAT00014
여기서, 1/D(vc)는 각 보정 움직임 벡터와 주변블록(B1 내지 B8)들의 움직임 벡터들과의 상관도이고, D(vc)는 벡터 디스턴스이고, vc는 각 보정 움직임 벡터이고, VK는 각 주변블록(B1 내지 B8)의 움직임 벡터이고, M은 주변블록(B1 내지 B8)들의 개수를 의미한다.
또한, 주변블록(B1 내지 B8)들은 현재블록(B)에 인접한 블록으로서, 공간적 상관도만을 고려한 경우 현재블록(B)과 동일한 현재 프레임(fN)에 위치하는 블록을 의미한다.
[수학식 9]를 참조하여 설명하면, 상관도 산출부(461)에 의해 산출되는 상관도는 D(vc)에 반비례하며, 따라서, D(vc)가 작을수록 상관도는 우수함을 알 수 있다.
한편, 상관도 산출부(461)는 공간적 방향 뿐만 아니라, 도 10에 도시된 바와 같이 시간적 방향을 고려하여 상관도를 산출할 수 있다. 이 경우, 상관도 산출부(461)는 현재 프레임(fN) 이전에 입력된 이전 프레임(fN-1)에서 현재블록(B)의 상대적 위치에 대응하는 이전블록(B') 및 이전블록(B')에 인접한 적어도 하나의 블록(B1' 내지 B8')들의 움직임 벡터도 고려하여 공간적 및 시간적 상관도를 산출한다.
즉, 도 10에 도시된 현재 프레임(fN)의 주변블록(B1 내지 B8)들뿐만 아니라, 이전 프레임(fN-1)의 이전블록(B) 및 이전블록(B)에 인접한 적어도 하나의 블록(B1' 내지 B8')도 현재블록(B)에 인접한 블록인 것으로 판단한다. 이 때, 이전 프레임(fN-1)의 각 블록(B, B1' 내지 B8')의 움직임 벡터는 후술할 움직임 백터 선택부에서 선택된 각 블록의 최종 움직임 벡터가 사용될 수 있다.
또한, 상관도 산출부(461)에서 이용되는 주변블록(B1 내지 B8)의 개수는 영상 샘플링의 주파수 및 분할된 블록의 크기에 따라 적응적으로 조정될 수 있다. 예를 들어, 영상의 샘플링 주파수가 고주파 즉, 고해상도이며, 분할된 블록의 크기 가 작을수록 상관도 산출부(461)에서 이용되는 주변블록(B1 내지 B8)들은 시공간적으로 확장가능하다.
최종 움직임 벡터 추정부(462)는 [수학식 9]에서 산출된 상관도 중 최대 상관도를 갖는 보정 움직임 벡터를 현재블록(B)의 최종 움직임 벡터로 추정한다. 이에 따라, 움직임 추정부(30b)에서 블록 매칭 알고리즘을 통해 추정된 현재블록(B)의 임시 움직임 벡터를 주변블록(B1 내지 B8)들과의 상관성을 고려하여 보정함으로써 최종 움직임 벡터가 추정된다.
버퍼(470)에는 최종 움직임 벡터 추정부(462)에서 선택된 현재 프레임(fN)의 각 블록에 대한 최종 움직임 벡터가 프레임 단위로 임시 저장된다. 임시 저장된 최종 움직임 벡터는 상관도 산출부(461)에서 시간적 상관도를 고려할 때 사용된다.
한편, 상관도 산출부(461)는 현재블록(B) 및 각 주변블록(B1 내지 B8) 간의 유사성 정도에 따라 소정의 가중치(Weight)를 부여할 수 있다. 이에 따라, 움직임 벡터 선택부(460)는, 도 9에 도시된 바와 같이, 가중치 할당부(463)를 더 포함할 수 있다.
가중치 할당부(463)는 현재블록(B) 및 각 주변블록(B1 내지 B8) 간의 유사성 정도에 따라 가중치를 산출한다. 가중치 할당부(463)는 현재블록(B)과 유사한 영상특성을 갖는 주변블록(B1 내지 B8)들에 대해 보다 큰 가중치를 할당한다. 영상특성의 유사성 정도는 현재블록(B)과 주변블록(B1 내지 B8)들이 동일한 움직임, 유사한 움직임 또는 상이한 움직임 중 어느 하나에 속하는지를 판단할 수 있도록 하 는 척도이다.
가중치 할당부(463)는 현재블록(B)과 각 주변블록(B1 내지 B8) 간의 변화도(gradient), 텍스쳐(texture), 화소들의 평균값, 화소들의 분산 등을 측정 지표로 삼아 영상특성의 유사성 정도를 판단한다. 예를 들어, 가중치 할당부(463)는 현재블록(B)의 변화도와 각 주변블록(B1 내지 B8)의 변화도를 각각 산출한 후, 그 차이에 반비례하는 가중치를 할당한다. 즉, 가중치 할당부(463)는 상술한 측정 지표의 차이가 작을수록 현재블록(B) 및 주변블록(B1 내지 B8)은 유사한 것으로 판단한다. 여기서, 가중치를 산출하기 위하여, 가중치 할당부(463)에는 현재 프레임(fN) 및/또는 이전 프레임(fN-1)의 화소정보 즉, 각 화소의 휘도값이 제공되어야 함은 물론이다. 이와 더불어, 텍스쳐, 평균값, 분산 등을 고려하는 경우에도, 가중치 할당부(463)는 그 차이에 반비례하는 가중치를 할당한다.
이러한, 가중치 부여는 도 11에 도시된 바와 같이, 서로 다른 움직임을 갖는 두 물체의 각 블록의 움직임 벡터를 추정하는 경우 더 적합하게 사용될 수 있다.
도 11을 참조하여, 먼저 ①방향으로의 움직임을 갖는 물체 A에 대해 살펴보면 현재블록(B)과 주변블록(B1 내지 B8)들은 동일한 방향의 벡터성분을 갖는다. 따라서, 노이즈 영향으로 부정확하게 추정된 현재블록(B)의 임시 움직임 벡터를 보정하는 경우, 움직임 벡터 보정부(40b)는 주변 블록들의 임시 움직임 벡터를 이용하여 현재블록(B)의 임시 움직임 벡터를 가중치 없이 보정하는 것이 가능하다.
반면, ②방향으로의 움직임을 갖는 물체 B에 대해 살펴보면 다음과 같다. 움직임이 다른 두 물체 A와 B가 겹치는 현재블록(B)의 임시 움직임 벡터를 보정하는 경우, 각 주변 블록들이 서로 다른 물체 A 및 B에 속해 있음으로써 움직임 보정은 정확히 수행되기 어렵다. 이러한 경우, 움직임 벡터 보정부(40b)는 현재블록(B)과 유사한 영상특성을 갖는 주변블록(B1 내지 B8)들의 움직임 벡터에 더 큰 가중치를 할당함으로써 움직임 보정을 보다 정확히 수행할 수 있다. 즉, 유사성이 큰 주변블록(B1 내지 B8)에 더 많은 가중치를 할당함으로써 정확한 움직임 보정을 수행할 수 있다.
이러한 가중치는 물체의 움직임이 상이한 경우 뿐만 아니라, 두 물체의 움직임이 유사 또는 동일한 경우에도 산출 및 할당될 수 있음은 물론이다.
한편, 가중치 산출부에 의해 산출된 가중치는 상관도 산출부(461)로 제공되며, 상관도 산출부(461)는 가중치를 반영하여 [수학식 10]에 의해 상관도를 산출한다.
[수학식 10]
Figure 112004045020762-PAT00015
여기서, 1/D(vc)는 각 보정 움직임 벡터와 주변블록(B1 내지 B8)들들의 움직임벡터들과의 상관도이고, wK는 가중치이고, vc는 각 보정 움직임 벡터이고, vK 는 각 주변블록(B1 내지 B8)의 움직임 벡터이고, M은 주변블록(B1 내지 B8)들의 개수를 의미한다.
[수학식 10]은 [수학식 9]와 비교시 가중치를 할당한 것 외에는 동일하므로 [수학식 10]에 대한 상세한 설명은 생략한다.
또한, 가중치 할당부(463)는 현재 프레임(fN)뿐만 아니라 기 저장된 이전 프레임(fN-1)의 각 블록과 현재블록(B)의 유사성 정도를 판단하여 [수학식 10]에 할당할 가중치를 산출할 수 있다.
여기서, 최종 움직임 벡터 추정부(462)는 [수학식 10]에서 산출된 상관도 중 최대 상관도를 갖는 보정 움직임 벡터를 현재블록(B)의 최종 움직임 벡터로 추정한다. 추정된 각 블록의 최종 움직임 벡터는 버퍼(470)에 프레임 단위로 임시 저장된다.
이와 같이, 본 발명의 제2 실시예에서는 불럭 간의 상관성을 고료하여 현재 블록의 움직임 벡터를 추정함으로써, 불럭 아티팩트가 제거된 영상을 제공할 수 있게 된다.
이상, 본 발명의 실시예들을 통해 본 발명에 따른 디스플레이장치를 상세히 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 전술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 권리범위는 전술한 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허청구범위 뿐만 아니라 그에 균등한 범위들에 의해 정해진다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 동영상의 실제 움직임에 기반한 움직임 보상 방법을 사용하여 중간 프레임을 생성하고, 중간 프레임을 현재 프레임과 이전 프레임 사이에 삽입함으로써, 움직임 흐려짐 현상을 최소화할 수 있는 디스플레이장치가 제공된다.
또한, 정확한 움직임 벡터의 추정이 어려운 패턴영역에서도 정확한 움직임 벡터를 추정함으로써, 블랙 아티팩트가 제거된 영상을 제공할 수 있는 디스플레이장치가 제공된다.
그리고, 부정확하게 추정된 각 블럭의 움직임 벡터를 주변블럭들의 움직임 벡터를 이용함으로써 정확하게 보정 및 추정하여, 블랙 아티팩트 등을 제거함으로써 시각적으로도 자연스러운 영상의 구현이 가능한 디스플레이장치가 제공된다.

Claims (23)

  1. 디스플레이장치에 있어서,
    디스플레이패널과;
    현재 프레임을 소정 크기의 다수의 블럭으로 분할하고, 상기 다수의 블록 중 움직임 추정을 위한 현재블럭과 이전 프레임에 설정된 소정의 탐색영역을 비교하여 다수의 움직임 예측 오차값을 산출하며, 상기 움직임 예측 오차값들에 기초하여 상기 현재블럭에 대한 임시 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정부와;
    상기 움직임 예측 오차값들에 기초하여 상기 현재블럭이 패턴영상인지 여부를 판단하는 패턴 판단부와;
    상기 패턴 판단부에 의해 상기 현재블럭이 상기 패턴영상인 것으로 판단된 경우 상기 움직임 예측 오차값들에 기초하여 상기 현재블럭에 대한 보정 움직임 벡터를 생성하는 보정 움직임 벡터 생성부와;
    상기 패턴 판단부에 의해 상기 현재블럭이 상기 패턴영상인 것으로 판단된 경우 상기 보정 움직임 벡터를 상기 현재블럭의 최종 움직임 벡터로 출력하고, 상기 패턴 판단부에 의해 상기 현재블럭이 상기 패턴영상이 아닌 것으로 판단된 경우 상기 임시 움직임 벡터를 상기 현재블럭의 최종 움직임 벡터로 출력하는 움직임 벡터 선택부와;
    상기 최종 움직임 백터에 기초하여 중간 프레임을 생성하고, 상기 중간 프레임을 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임 사이에 삽입하여 출력하는 움직임 보정 부와;
    상기 이전 프레임, 상기 중간 프레임 및 상기 현재 프레임을 순차적으로 상기 디스플레이패널에 표시하는 패널구동부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 움직임 추정부는 상기 현재블럭과 상기 탐색영역에 대해 블록 매칭 알고리즘을 적용하여 상기 움직임 예측 오차값들을 산출하고, 상기 움직임 예측 오차값들 중 최소 움직임 예측 오차값을 갖는 위치로부터 상기 현재블럭에 대한 상기 임시 움직임 벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 패턴 판단부는,
    상기 움직임 예측 오차값들에 대해 누적 투사를 수행하여 다수의 투사값을 생성하는 누적 투사부와;
    상기 투사값들 중 소정의 제1 및 제2 투사값 사이에 위치하되, 상기 제1 및 제2 투사값보다 작은 적어도 하나의 투사 국부 최소값의 개수를 카운트하는 투사값 확인부와;
    상기 투사값들 중 순차적으로 발생하는 상기 투사 국부 최소값을 적어도 하나 포함하는 주기의 반복회수를 산출하며, 상기 탐색영역의 길이를 상기 주기의 반 복회수로 제산하여 상기 주기를 산출하는 주기 산출부와;
    상기 투사 국부 최소값의 개수와 상기 주기의 반복회수를 분석하여 상기 현재블럭이 상기 패턴영상인지 여부를 판단하는 패턴 판별부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 투사값은 상기 움직임 예측 오차값들에 대해 수직방향으로 누적 투사를 수행하여 생성된 다수의 수직투사값과, 상기 움직임 예측 오차값들에 대해 수평방향으로 누적투사를 수행하여 생성된 다수의 수평투사값을 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 투사값 확인부는 상기 수직투사값들 중 소정의 제1 수직투사값 및 제2 수직투사값 사이에 위치하되, 상기 제1 수직투사값 및 상기 제2 수직투사값보다 작은 수직 투사 국부 최소값의 개수와; 상기 수평투사값들 중 소정의 제1 수평투사값 및 제2 수평투사값 사이에 위치하되, 상기 제1 수평투사값 및 상기 제2 수평투사값보다 작은 수평 투사 국부 최소값의 개수를 카운트하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 주기 산출부는 상기 수직투사값들 중 순차적으로 발생하는 상기 수직 투사 국부 최소값을 적어도 하나 포함하는 수직주기의 반복회수와, 상기 다수의 수평투사값 중 순차적으로 발생하는 상기 수평 투사 국부 최소값을 적어도 하나 포함하는 수평주기의 반복회수를 산출하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 수직주기의 반복회수 및 상기 수평주기의 반복회수는 각각 수학식
    Figure 112004045020762-PAT00016
    ,
    Figure 112004045020762-PAT00017
    (여기서, γv는 상기 수직투사값들 중 인접한 두 수직투사값들 사이의 절대차를 모두 가산한 수직투사길이이고, Lv,P는 상기 수직투사값들 중 최대 및 최소 수직투사값의 절대차이고, γh는 상기 수평주기의 반복회수이고, Lh,a는 상기 수평투사값들 중 인접한 두 수평투사값들 사이의 절대차를 모두 가산한 수평투사길이이고, Lh,p는 상기 수평투사값들 중 최대 및 최소 수평투사값의 절대차이다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 주기 산출부는 상기 탐색영역의 수평길이를 상기 수직주기의 반복회수로 제산하여 상기 패턴영상의 수직주기를 산출하고, 상기 탐색영역의 수직길이를 상기 수평주기의 반복회수로 제산하여 상기 패턴영상의 수평주기를 산출하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  9. 제3항에 있어서,
    상기 패턴 판별부는 상기 투사 국부 최소값의 개수가 적어도 두 개이고, 상기 주기의 반복회수가 설정된 소정의 제1 임계값 이상이면 상기 현재블럭을 상기 패턴영상인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  10. 제3항에 있어서,
    상기 패턴 판단부에 의해 상기 현재블럭이 상기 패턴영상인 것으로 판단된 경우, 상기 탐색영역의 중심으로부터 최단거리에 인접한 오차 국부 최소값의 위치에 따라 상기 패턴영상이 상기 현재블럭의 움직임이 영인 정적패턴영상과 상기 현재블럭의 움직임에 의해 발생한 동적패턴영상 중 어느 하나인지를 분류하는 패턴 분류부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 패턴 분류부는 상기 움직임 예측 오차값들 중 소정의 제1 오차값 및 제2 오차값 사이에 위치하되 상기 제1 오차값 및 상기 제2 오차값보다 작은 적어도 하나의 오차 국부 최소값 중 상기 탐색영역의 중심으로부터 최단거리에 위치한 오차 국부 최소값과 상기 주기 산출부에 의해 산출된 상기 주기를 비교하여 상기 패턴영상을 분류하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 패턴 분류부는 조건
    Figure 112004045020762-PAT00018
    (여기서, u는 상기 최단거리에 위치한 오차 국부 최소값의 위치이고, α는 소정의 상수이고, p는 상기 주기 산출부에 의해 산출된 주기이다)를 만족하는 경우, 상기 패턴영상이 상기 정적패턴영상인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 보정 움직임 벡터 생성부는,
    상기 패턴 분류부에 의해 상기 현재블럭이 상기 정적패턴영상으로 분류된 경우, 상기 탐색영역의 중심으로부터 최단거리에 위치한 오차 국부 최소값에 대응하는 위치로부터 상기 보정 움직임 벡터를 추정하여 생성하는 정적 움직임 벡터 생성부와;
    상기 패턴 분류부에 의해 상기 현재블럭이 상기 동적패턴영상으로 분류된 경우, 상기 현재블럭에 인접한 주변블럭들의 움직임 벡터들에 대한 평균벡터를 산출하는 평균벡터 산출부와;
    적어도 하나의 상기 오차 국부 최소값 중 상기 평균벡터와 최단거리에 위치한 오차 국부 최소값의 위치로부터 상기 보정 움직임 벡터를 추정하여 생성하는 동적 움직임 벡터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 움직임 벡터 선택부는 상기 패턴 분류부에 의해 상기 패턴영상이 상기 정적패턴영상으로 분류되는 경우 상기 정적 움직임 보정부에서 생성된 보정 움직임 벡터를 상기 최종 움직임 벡터로 출력하고, 상기 패턴 분류부에 의해 상기 패턴영상이 상기 동적패턴영상으로 분류되는 경우 상기 동적 움직임 보정부에서 생성된 보정 움직임 벡터를 상기 최종 움직임 벡터로 출력하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 움직임 예측 오차값은 SAD(Sum of Absolute Difference), MAD(Mean Absolute Difference) 및 MSE(Mean Square Error) 중 어느 하나에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  16. 디스플레이장치에 있어서,
    디스플레이패널과;
    현재 프레임을 소정 크기의 다수의 블럭으로 분할하고, 전역탐색방식에 의해 상기 블럭들의 임시 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정부와;
    상기 각 블록 중 움직임 추정을 위한 현재블럭에 대한 블록 매칭 알고리즘을 적용하여 다수의 움직임 예측 오차값을 산출하고, 소정의 문턱치 이하에 해당하는 적어도 하나의 상기 움직임 예측 오차값에 기초하여 적어도 하나의 보정 움직임 벡터를 생성하는 보정 움직임 벡터 생성부와;
    상기 보정 움직임 벡터와 상기 현재블럭에 인접한 주변블럭들의 상기 임시 움직임 벡터들과의 상관도를 산출하고, 상기 상관도에 기초하여 상기 보정 움직임 벡터 중 어느 하나를 상기 현재블럭의 최종 움직임 벡터로 출력하는 움직임 벡터 선택부와;
    상기 최종 움직임 백터에 기초하여 중간 프레임을 생성하고, 상기 중간 프레임을 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임 사이에 삽입하여 출력하는 움직임 보정부와;
    상기 이전 프레임, 상기 중간 프레임 및 상기 현재 프레임을 순차적으로 상기 디스플레이패널에 표시하는 패널구동부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 움직임 추정부는 상기 블록 매칭 알고리즘에 의해 상기 움직임 예측 오차값들을 산출하고, 상기 움직임 예측 오차값들 중 최소 움직임 예측 오차값을 갖는 위치로부터 상기 각 블록에 대한 상기 임시 움직임 벡터를 추정하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 보정 움직임 벡터 생성부는 상기 현재블럭을 기준으로 이전 프레임에 소정 크기의 탐색영역을 설정하고, 상기 현재블럭 및 상기 탐색영역에 대해 상기 블록 매칭 알고리즘을 적용하여 상기 움직임 예측 오차값들을 산출하며, 상기 움직임 예측 오차값들 중 최소 움직임 오차값과 소정 상수를 승산하여 상기 문턱값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 움직임 벡터 선택부는,
    상기 각 보정 움직임 벡터와 상기 현재블럭에 인접한 주변블럭들의 임시 움직임 벡터들과의 상관도를 산출하는 상관도 산출부와;
    적어도 하나의 상기 보정 움직임 벡터 중 최대 상관도를 갖는 보정 움직임 벡터를 상기 현재블럭에 대한 상기 최종 움직임 벡터로 추정하는 최종 움직임 벡터 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 상관도 산출부는 수학식
    Figure 112004045020762-PAT00019
    (여기서, 1/D(vc)는 상기 각 보정 움직임 벡터와 상기 주변블럭들의 움직임 벡터들과의 상기 상관도이고, vc는 상기 각 보정 움직임 벡터이고, vk는 상기 각 주변블럭의 움직임 벡터이고, M은 상기 주변블럭들의 개수이다)에 의해 상기 상관도를 산출하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 상관도 산출부는, 상기 현재 프레임 이전에 입력된 이전 프레임에서 상기 현재블럭의 상대적 위치에 대응하는 이전블럭 및 상기 이전블럭에 인접한 적어도 하나의 블럭을 상기 주변블럭들에 포함시켜 시간적 방향을 고려한 상기 상관도를 산출하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 움직임 벡터 선택부는 상기 현재블럭 및 상기 주변블럭 간의 유사성 정도에 따라 소정의 가중치를 할당하는 가중치 할당부를 더 포함하며;
    상기 상관도 산출부는 수학식
    Figure 112004045020762-PAT00020
    (여기서, 1/D(vc)는 상기 각 보정 움직임 벡터와 상기 주변블럭들의 움직임 벡터들과의 상기 상관도이고, vc는 상기 각 보정 움직임 벡터이고, vk는 상기 각 주변블럭의 움직임 벡터이고, 그리고, M은 상기 주변블럭들의 개수이고, wk는 상기 가중치이다)에 의해 상기 상관도를 산출하는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
  23. 제16항에 있어서,
    상기 움직임 예측 오차값은 SAD(Sum of Absolute Difference) 및 MAD(Mean Absolute Difference) 중 어느 하나에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 디스플레이장치.
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