KR20130103792A - 수렴 매트릭스 인수분해 기반 전체 프레임 이미지 처리 - Google Patents

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Abstract

디스플레이 장치를 위한 구동 신호는 소스 이미지 데이터의 SNMSR(Separable Nonnegative Matrix Series Representation)을 사용하고, 근사 이미지 데이터(Ii), 부분 합 이미지 데이터(Pi) 및 잔여 이미지 데이터(Ji)를 생성하기 위해 NNMF(non-negative matrix factorization) 프로세스를 소스 이미지 데이터 적용하여 생성될 수 있다. 반복적으로, NNMF는 후속적인 Ii 및Ji가 생성되도록 Ji에 적용될 수 있고, 각각의 Ii는 대응하는 서브-프레임 이지미와 연관될 수 있다. 각각의 반복에서, Ii는 단일 서브-프레임 간격 동안 복수의 행렬 구동기의 선택적인 활성화를 위해 디스플레이 버터로 전송될 수 있다. 각각의 반복에서, 결정은 소정의 기준이 만족되는 경우 이루어질 수 있다. 반복은 소정의 기준이 반복되는 경우 종료될 수 있고, 급수 절삭될 수 있다. 완전한 프레임 간격을 통하여 디스플레이되는 서브-프레임 이미지의 통합은 사람의 눈에 의해 소스 이미지에 효과적으로 대응한다.

Description

수렴 매트릭스 인수분해 기반 전체 프레임 이미지 처리{CONVERGENT MATRIX FACTORIZATION BASED ENTIRE FRAME IMAGE PROCESSING}
본 출원은 2010년 12월 28일에 출원된, 출원 번호 3119/DEL/2010으로 인도에서 출원된 대응 특허 출원에 대한 우선권을 주장하고, 이것의 모든 내용은 여기에서 참조로서 포함된다.
여기에서 달리 지적되지 않는다면, 본 섹션에서 설명되는 접근법은 본 출원에서 청구범위에 대한 종래 기술이 아니며, 본 섹션에 포함함으로써 종래 기술로 인정되지 않는다.
유기 EL(electroluminescent) 장치로 또한 지칭되는, OLED(Organic light-emitting diode) 장치는 이전 기술 유형의 다른 평판 디스플레이 장치를 통해 다수의 이점을 제공할 수 있다. 발광의 높은 밝기, 상대적으로 넓은 시야 각, 줄어든 장치 두께, 및 줄어든 전력 소모는 예를 들어 배경조명(backlighting)을 사용한 LCD(liquid crystal display)에 비해 OLED 장치의 잠재적인 이점으로 고려될 수 있는 예시적인 특징이다.
OLED 장치의 적용은 능동-매트릭스 이미지 디스플레이, 수동-매트릭스 이미지 디스플레이 및 예를 들어 선택적인 데스크톱 조명과 같은 면-광원 장치를 포함할 수 있다. 디스플레이 기술의 분야에서 공통적인 제약은 화소(picture element)에 장기적 손상을 입히지 않고 배열에서 개별 장치로 안전하게 적용될 수 있는 허용 가능한 순간적인 여기(excitation)의 양에 대해 부가되는 제한이다. OLED는 유기 발광 다이오드이고, 전류가 그들을 통해 구동되는 경우 빛을 생성한다. 전류가 OLED 디스플레이의 방출 물질을 통해 흐름에 따라, 장치의 수명이 줄어들기 시작한다. 구체적으로, 방출 물질은 물질을 흐르는 전류 밀도에 비례하여 수명이 줄 수 있다.
본 개시는 LED 장치를 적응시킴으로써 디스플레이의 생성을 위한 기술이 발광 장치의 상대적으로 더 짧은 수명으로 인해 더 약화되는 것을 이해한다. LCD 및 브라운관(CRT)과 같은 종래의 기술에 비해, OLED는 40,000 시간 이상의 평균 수명을 또한 달성해야 한다. 제품의 상업적인 가능성은 다른 것보다 증가된 생산량 및 평균 수명에 따른다.
본 개시는 NNMF(non-negative matrix factorization) 프로세스로 소스 이미지 데이터를 처리하여 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 가지는 서브-프레임을 생성하기 위한 기법을 기술한다. 서브-프레임 데이터는, 완전한 이미지가 시각적으로 통합되어 연속적인 서브-프레임 이미지를 통해 인지될 수 있도록, 단일 서브-프레임 이미지 간격 동안 디스플레이의 복수의 행 및 열을 활성화하는 데에 이용될 수 있다.
일부 예시에서, 디스플레이 장치가 소스 이미지 데이터에 응답하여 소스 이미지를 디스플레이하도록 구동 신호(drive signal)를 생성하기 위한 방법이 기술된다. 예시적인 방법은 NNMF(non-negative matrix factorization) 프로세스를 소스 이미지 데이터로 적용하여 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 일부 방법은 NNMF 프로세스를 잔여 이미지 데이터에 반복적으로 적용하여 후속적인 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하는 단계를 또한 포함할 수 있고, 각각의 근사 이미지 데이터는 대응하는 서브-프레임 이미지와 연관된다. 일부 방법에 따라, NNMF 프로세스의 각각의 적용을 위해, 근사 이미지 데이터는 디스플레이 버퍼로 (예컨대, 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있고, 결정은 소정의 기준이 만족되면 이루어질 수 있으며 반복은 소정의 기준이 만족될 때까지 계속될 수 있다. 전체 프레임 시간은 각각의 계산된 서브-프레임 이미지 에너지에 기초하여 서브-프레임 시간으로 분할될 수 있다. 계산된 서브-프레임 이미지는 디스플레이 장치로 전달되어 각각의 서브-프레임 이미지와 연관된 대응하는 서브-프레임 시간에 기초하여 지속 시간 동안 디스플레이 장치를 위한 복수의 행 구동기 및 복수의 열 구동기를 선택적으로 활성화할 수 있다.
본 개시는 디스플레이 장치가 소스 이미지 데이터에 응답하여 소스 이미지를 디스플레이하도록 구동 신호를 생성하기 위한 장치를 일반적으로 더 기술한다. 예시적인 장치는 명령어 및 소스 이미지 데이터를 저장하도록 구성된 메모리 및 메모리에 결합된 프로세서를 포함할 수 있고, 프로세서는 명령어를 실행하도록 적응될 수 있다. 명령어가 실행되면, 프로세서는 NNMF(non-negative matrix factorization) 프로세스를 소스 이미지 데이터에 적용하여 근사 이미 데이터, 부분합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성할 수 있고, NNMF 프로세스를 잔여 이미지 데이터에 반복적으로 적용하여 이미지 데이터, 후속적인 근사 아미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성할 수 있으며, 각각의 근사 이미지 데이터는 대응하는 서브-프레임 이미지와 연관된다. NNMF 프로세스의 각각의 적용에 대해, 근사 이미지 데이터는 디스플레이 버퍼로 (예컨대 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있고, 결정은 소정의 기준이 만족되면 이루어질 수 있으며, 반복은 소정의 기준이 만족될 때까지 계속될 수 있다. 전체 프레임 시간은 각각의 계산된 서브-프레임 이미지 에너지에 기초하여 각각의 서브 프레임 시간으로 분할된다. 장치는 디스플레이 버퍼를 또한 포함할 수 있으며, 이는 디스플레이 장치를 위한 복수의 행 구동기 및 복수의 열 구동기가 각각의 서브-프레임 이미지와 연관된 대응하는 서브-프레임 시간에 기초하여 지속 시간 동안 선택적으로 활성화되도록 디스플레이 장치로 저장된 서브-프레임 이미지를 전달하도록 구성될 수 있다.
본 개시는, 디스플레이 장치가 소스 이미지 데이터에 응답하여 소스 이미지를 디스플레이하도록 디스플레이 장치를 위한 구동 신호를 생성하기 위한 명령어를 저장하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체를 또한 일반적으로 기술한다. 예시적인 명령어는 소스 이미지 데이터의 SNMSR(Separable Non-negative Matrix Series Representation)을 생성하고, NNMF(non-negative matrix factorization) 프로세스를 소스 이미지 데이터에 적용하여 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하고, 그리고 NNMF 프로세스를 잔여 이미지 데이터에 반복적으로 적용하여 후속적인 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하는 것을 포함할 수 있으며, 각각의 근사 데이터는 대응하는 서브-프레임 이미지와 연관된다. NNMF 프로세스의 각각의 적용에 대하여, 근사 이미지 데이터는 디스플레이 버퍼로 (예컨대 전기적으로 결합하거나 전송되는) 전달될 수 있고, 결정은 소정의 기준이 만족되면 이루어질 수 있으며 반복은 소정의 기준이 만족될 때까지 계속될 수 있다. 급수(series)는 소정의 기준이 만족될 때 절삭될 수 있고, 완전한 프레임 간격을 통해 디스플레이되는 서브-프레임 이미지의 반복은 효율적으로 소스 이미지에 대응한다.
이상의 요약은 단순히 예시적인 것으로서 어떠한 방식으로든 제한적으로 의도된 것이 아니다. 이하의 상세한 설명과 도면을 참조함으로써, 상기 설명된 예시적인 양태들, 실시예들, 그리고 특징들에 더하여, 추가적인 양태들, 실시예들, 그리고 특징들 또한 명확해질 것이다.
본 개시의 전술되는 특징 및 다른 특징은 첨부 도면과 결합하여, 다음의 설명 및 첨부된 청구범위로부터 더욱 충분히 명백해질 것이다. 이들 도면은 본 개시에 따른 단지 몇 개의 예시를 묘사할 뿐이고, 따라서, 본 개시의 범위를 제한하는 것으로 고려되어서는 안 될 것임을 이해하면서, 본 개시는 첨부 도면의 사용을 통해 더 구체적이고 상세하게 설명될 것이다.
도 1은 적어도 일부 실시예에 따라 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리 시스템 내의 주요 컴포넌트의 블록도를 도시하고,
도 2는 잔여 이미지가 소정의 임계치로 수렴함으로써 부분 합 이미지를 생성하기 위한 알고리즘의 예시적인 구현예를 도시하고,
도 3은 매트릭스 인수분해 기반 알고리즘을 이용하여 소스 이미지로부터 생성된 예시적인 부분 합 이미지를 도시하고,
도 4는 근사 이미지를 사용하여 디스플레이 내의 에너지 백분율 대 반복 수의 도표를 도시하고,
도 5는 잔여 이미지에서 에너지를 사용하여 디스플레이 내의 근사 오차 대 반복 수의 도표를 도시하고,
도 6은 부분 합 이미지를 사용하여 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리를 구현하는 데에 사용될 수 있는, 범용 컴퓨팅 장치를 도시하고,
도 7은 근사 이미지를 사용하여 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리를 구현하기 위해 사용될 수 있는, 전용 프로세서를 도시하고,
도 8은 도 6의 장치(600)와 같은 컴퓨팅 장치 또는 도 7의 프로세서(790)와 같은 전용 프로세서에 의해 수행될 수 있는 근사 이미지를 사용하여 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리를 위한 예시적인 방법을 도시하는 흐름도이고,
도 9는 도 8에 도시된 이미지 데이터 급수의 절삭에 따르는 근사 이미지를 사용하여 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리를 위한 다른 예시적인 방법을 도시하는 흐름도이고,
도 10은 예시적인 컴퓨터 프로그램 제품의 블록도를 도시하고, 모두 여기에서 기술된 적어도 일부 실시예에 따라 배열된다.
이하의 상세한 설명에서 본 개시의 일부를 이루는 첨부된 도면이 참조된다. 문맥에서 달리 지시하고 있지 않는 한, 통상적으로, 도면에서 유사한 부호는 유사한 컴포넌트를 나타낸다. 상세한 설명, 도면, 그리고 첨구범위에서 설명되는 예시적인 실시예는 제한적으로 여겨지지 않는다. 본 개시에서 제시되는 대상의 범위 또는 사상에서 벗어나지 않으면서도 다른 실시예가 이용되거나, 다른 변경이 이루어질 수 있다. 여기에서 일반적으로 설명되고, 도면에 도시되는 본 개시의 실시예는 다양한 다른 구성으로 배열, 대체, 조합 및 설계될 수 있음과 이 모두가 여기에서 명시적으로 고려됨이 기꺼이 이해될 것이다.
본 개시는 그 중에서도 수렴 매트릭스 인수분해 및 서브-프레임 근사 이미지 반복을 이용하는 이미지의 디스플레이와 연관된 방법, 장치, 시스템 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품을 도시한다.
간략하게 기술해서, 디스플레이 장치를 위한 구동 신호는 소스 이미지 데이터의 SNMSR(Separable Non-negative Matrix Series Representation)을 사용하고, NNMF(non-negative matrix factorization) 프로세스를 소스 이미지 데이터에 적용하여 근사 이미지 데이터(Ii), 부분 합 이미지 데이터(Pi), 잔여 이미지 데이터(Ji)를 생성하여 생성될 수 있다. NNMF는 반복적으로 후속적인 Ii 및 Ji가 생성될 수 있도록 Ji로 적용될 수 있고, 각각의 Ii는 대응하는 서브-프레임 이미지와 연관될 수 있다. 각각의 반복에서, Ii는 단일 서브-프레임 간격 동안 복수의 행렬 구동기의 선택적인 활성화를 위해 디스플레이 버퍼로 (예컨대, 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있고, 서브-프레임 간격은 대응하는 서브-프레임 시간에 기초하는 지속이다. 각각의 반복에서, 결정은 소정의 기준이 만족되는 경우 이루어질 수 있다. 반복은 소정의 기준이 만족되는 경우 종료될 수 있고 급수 절삭될 수 있다. 완전한 프레임 간격을 통하여 디스플레이되는 서브-프레임 이미지의 통합은 사람의 눈에 의해 소스 이미지에 효과적으로 대응한다.
도 1은 여기에서 기술되는 적어도 일부 실시예에 따라 배열되는 예시적인 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리 시스템에서의 주요 컴포넌트의 블록도를 도시한다. 일부 실시예에 따르는 시스템에서, 직사각형의 디스플레이 배열(복수의 행렬)의 복수의 요소들은 동시에 활성화 될 수 있다. 먼저, 소스 이미지 데이터 매트릭스는 분리 가능 매트릭스의 수렴 급수로서 표현될 수 있고, 급수의 각각의 항(term)은 적절한 값으로 복수의 수평 및 수직 라인을 함께 자극함으로써 배열로 동시에 로딩될 수 있다. OLED 기반 디스플레이 배열의 맥락에서, 매트릭스 인수분해의 사용은 개선된 장치의 수명, 줄어든 깜박거림뿐만 아니라 개선된 밝기 및 대비를 도출할 수 있다. 최종의 인지 디스플레이는 지각적으로 급수의 항의 통합된 합이다.
도표(100)에서 도시된 예시적인 시스템에서, 이미지 프로세서(104)는 소스 이미지의 SNMSR을 사용하고 NNMF 프로세스를 소스 이미지 데이터로 적용하여 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하여 디스플레이 장치(110)가 소스 이미지(102)를 디스플레이하도록 구동 신호를 생성하도록 적응될 수 있다. 이미지 프로세서(104)는 후속적인 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터가 생성되도록 반복적인 방식에서 NNMF 프로세스를 잔여 이미지 데이터로 적용하도록 구성될 수 있다. 각각의 반복 단계에서, 이미지 프로세서(104)는 디스플레이 버퍼(114)로 근사 이미지 데이터를 전달하는 데에 효율적일 수 있고, 버퍼는 후속적으로 저장된 이미지 데이터를 컨트롤러(108)로 전달할 수 있다. 컨트롤러(108)는 근사 이미지 데이터의 하나의 세트와 연관된 단일 서브-프레임 간격 동안 디스플레이 장치(110)를 위한 복수의 행 구동기(112)와 복수의 열 구동기(106)를 선택적으로 활성화할 수 있다. 컨트롤러(118)는 이미지 데이터의 일부 또는 전부를 일시적으로 저장하기 위해 디스플레이 메모리(111)를 이용하도록 적응될 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 이미지 프로세서(104)는 소정의 임계치에 도달했는지 결정하도록 각각의 반복 단계에서 잔여 이미지 데이터를 평가하고, 소정의 기준이 만족되지 않을 경우 반복을 계속하도록 구성될 수 있다. 이미지 프로세서(104)는 소정의 기준이 만족되는 경우 반복을 종료하고 급수를 절삭하도록 구성될 수 있다. 완전한 프레임 간격을 통하여 디스플레이되는 서브-프레임 이미지는 인간의 눈에 효율적으로 통합될 수 있고, 통합된 이미지는 소스 이미지에 대응한다.
도 2는 여기에서 기술된 적어도 일부 실시예에 따라, 잔여 이미지가 소정의 임계치로 수렴함에 따라 부분 합 이미지를 생성하기 위한 알고리즘의 예시적인 구현예를 도시한다. 도 2는 흑백 디스플레이(monochrome display)에서 이용될 수 있는 단일 채널 프로세스를 나타낸다. 동일한 프로세스는 복수의 채널에서 적용될 수 있고, 각각의 채널은 분리된 컬러 중심면(color plane)(예컨대, R, G, B 등)을 나타내고, 각각의 컬러 중심면은 도 2에서 도시된 단일 채널 예시에 실질적으로 유사한 배열을 가진다. 도표(200)는 소스 이미지를 디스플레이하기 위한 예시적인 세 단계 반복 NNMF 프로세스 구현예를 도시한다. 단일 채널 예시 구현예는 흑백 이미지를 디스플레이함에 있어서 이용될 수 있다. 컬러 이미지의 경우에, 각각 동일한 프로세스를 구현하는 복수의 채널이 이용될 수 있다.
도표(200)에서, I, J 및 P는 소스 이미지 데이터, 잔여 이미지 데이터 및 부분 합 이미지 데이터를 각각 나타내는 입력 신호 또는 변수이다. 소스 이미지 데이터 I는 매트릭스로서 표현되는 데이터로서 수신될 수 있다. NNMF는 블록(222)에서 소스 이미지 데이터 I로 적용될 수 있고, 이는 제1 근사 이미지 데이터 I1을 생성하는 데에 효과적일 수 일다. 대칭적인 목표를 위해, 가산기(224)는 반복적인 프로세스의 제1 경로 상에서 나타나나, 제1 근사 이미지 데이터 I1은 일부 실시예에 따라 제1 부분 합 이미지 데이터 P1과 동일한 것으로 고려될 수 있다. 제1 근사 이미지 데이터 I1은 디스플레이 버퍼(214)로 (예컨대, 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있다. 제1 반복 동안, 제1 부분 합 이미지 데이터 P1은 가산기(226)에 의해 소스 이미지 데이터 I로부터 또한 감산되어 제1 잔여 이미지 데이터 J1을 발생시킬 수 있다. 블록(228)에서, 제1 잔여 이미지 데이터 J1의 음의 값은 절삭되어 절삭된 잔여 이미지 데이터 J'1을 발생시킬 수 있다.
제2 반복 단계에서, NNMF는 블록(232)에서 절삭된 잔여 이미지 데이터 J'1로 적용되어 제2 근사 이미지 데이터 I2를 발생시킬 수 있다. 데이터 I2는 가산기(234)에서 데이터 I1과 조합되어, 제2 부분 합 이미지 데이터 P2를 발생시킬 수 있다. 제2 근사 이미지 데이터 I2는 마찬가지로 디스플레이 버퍼(214)로 (예컨대, 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있다. 제2 부분 합 이미지 데이터 P2는 가산기(236)에서 데이터 I로부터 또한 감산되어 제2 근사 이미지 데이터 J2를 발생시킬 수 있다. 블록(238)에서, 데이터 J2의 음의 값은 절삭되어 잔여 이미지 데이터 J'2를 발생시킬 수 있다.
제3 반복 단계에서, 제2 반복 단계의 연산은 NNMF 블록(242), 가산기(244 및 246), 및 절삭 블록(248)을 사용하여 반복될 수 있고, 제3 근사 이미지 데이터 I3, 제3 부분 합 이미지 데이터 P3 및 제3 잔여 이미지 데이터 J3을 획득하며, 제3 근사 이미지 데이터 I3가 디스플레이 버퍼(214)로 (예컨대, 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달된다. 각각의 반복 단계에서, 잔여 이미지 데이터 Jk는 소정의 기준에 대하여 평가될 수 있고, 반복은 기준이 만족되는 경우 (예컨대, 충실도(fidelity) 임계치 값이 초과되는 경우) 종료될 수 있다.
급수가 반복적인 이미지 처리를 수행하기 위한 프로세서에 의해 절삭된 후, 예컨대, K 항에 대한, 각각의 서브-프레임 근사 이미지 데이터 Ik (k = 1, 2, ... , K)에 대한 각각의 에너지 Ek(k = 1,2, ... ,K)가 동일한 프로세스에 의해 (예컨대, 위에서 논의된 임계치에 대해 비교되어) 평가될 수 있다. 전체 이용 가능한 프레임 간격 시간 T는, 서브-프레임 간격 계산 블록(212)에서 E1/T1 = E2/T2 = ... = Ek/Tk인 원리에 따라, 중첩되지 않는 서브-프레임 디스플레이 시간 Tk (k = 1, 2, ... ,K)으로 분할될 수 있다. 다음으로, 디스플레이 버퍼(214)에 저장된 모든 서브-프레임 근사 이미지 데이터 Ik (k = 1, 2, ... ,K)는 서브-프레임 간격 계산 블록(212)으로부터 획득된 서브-프레임 디스플레이 시간 Tk (k = 1, 2, ... ,K)를 따라 디스플레이 장치(110)로 (예컨대, 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있다. 디스플레이 장치(110) 상에서, 개별적인 근사 이미지는, 대응하는 서브-프레임 디스플레이 시간에 대해 (예컨대, T1 주기에 대해 I1, T2 주기에 대해 I2, Tk 주기에 대해 Ik) 디스플레이 복수의 행 구동기 및 복수의 열 구동기의 선택적인 활성화를 통해 디스플레이될 수 있다.
종래의 접근법에 따라, 각각의 픽셀 장치는 예를 들어, 전류 입력 리드 및 접지(ground) 리드의 두 연결을 가질 수 있다. 전류 입력 리드에서, 픽셀 장치로 피드되는 전류는 0 단위 내지 L 단위의 범위를 통해 제어 가능할 수 있다. 동시에, 빛을 방출하는 다이오드를 위해, 출력 접지 리드는 전류가 장치를 통해 흐를 수 있도록 (예컨대, 단일-공급 시스템에 대한) 회로 접지로 결합될 필요가 있을 수 있다. 듀얼 공급 시스템에서, 접지는 중간-공급일 수 있는 한편, 회로는 양의 공급 및 음의 공급 사이에 있을 수 있다. 또한, 실시예는 단부(single-ended) 신호 구동 (접지된) 회로와는 반대로 (그라운드는 아니지만 격차 구동되는) 완전히 격차 신호 구동에서 또한 구현될 수 있다. T 밀리세컨즈의 주어진 프레임 간격 시간 동안, 장치에 의해 달성되는 평균 강도는, 평균 구동 전류(ID)와 출력 리드가 접지되는 시간(tD)의 곱을 전체 프레임 간격으로 나눈, (ID*tD)/T로 표현될 수 있다. 그러므로, 0 < tD < T 및 0 < tD < T는 단일 장치의 가능한 평균 강도의 범위를 결정하는 제한이다.
디스플레이 배열에서, 활성 행은 프레임 간격 동안 구동될 수 있으나 불활성 행은 동일한 프레임 간격 동안 구동되지 않는다. 예를 들어, 단일-공급 시스템에서 픽셀의 주어진 행의 접지 리드는 함께 단락되어 단일의 행 접지 라인(예컨대, 출력 라인)을 형성할 수 있다. 유사하게, 열에서의 픽셀의 입력 전류 라인은 함께 단락되어 단일-공급 시스템에서 단일의 열 전류 라인(예컨대, 입력 라인)을 구성할 수 있다. 비교 가능한 배열이 상이한 시스템에서 이루어질 수 있다. 활성 행의 구동은 각각 배열을 2MN에서 M+N으로 줄이는 MN 사이즈의 배열로부터 발산하는 라인의 전체 수를 최소화한다. 장치 배열은 M 출력 라인 및 N 입력 라인에 의해 제어될 수 있다. (m, n)번째 픽셀을 (ID*tD)/T의 평균 강도로 배타적으로 활성화시키기 위해, 입력 전류(ID)는 입력 라인 n상에서 필요한 한편, 동시에 tD 밀리세컨즈에 대한 출력 라인을 접지하고, 모든 다른 출력 라인을 개방하고 모든 다른 입력 라인을 0에서 유지한다. 행 'm'에서의 다른 픽셀은, 그들의 입력 라인(n 이외의 입력 라인)이 0에서 유지되므로 어둡게 유지되고, 열 'n'에서의 다른 픽셀은, 그들의 출력 라인(m 이외의 출력 라인)이 개방으로 유지되므로 어둡다.
동일한 열에서의 두 픽셀 (m, n), (m', n)이 두 상이한 강도 b 및 b'으로 여기될 필요가 있으면, t, t'는 b = (ID*tD)/T 및 b' = (ID*tD')/T로 하나가 표현될 것을 허용하는 것으로 밝혀질 수 있다. 이후, 전류 ID는 입력 라인 n에 적용될 수 있으나, 주기 tD, tD' 각각에 대한 출력 라인 m, m'은 불활성화한다. 이전과 같이, m, m' 이외의 출력 라인은 개방되고 n 이외의 입력 라인은 0이다. 유사하게, 두 픽셀 (m, n), (m, m')이 두 상이한 강도 b 및 b'으로 여기될 필요가 있으면, ID 및 ID'는 b = (ID*tD)/T 및 b' = (ID'*tD)/T로 하나가 표현될 것을 허용하는 것으로 밝혀질 수 있다. 전류 ID 및 ID'는 열 n, n'으로 적용될 수 있으나, 시간 tD에 대한 출력 라인 m을 불활성화한다.
상기된 접근법은 공통 행 또는 공통 열로 국한되는 임의의 수의 픽셀을 다루도록 확장될 수 있다. 그러나, 동시에 여기될 픽셀이 복수의 열뿐만 아니라 복수의 행에 걸쳐 확산되는 경우, 이는 행에서의 강도 값이, 존재할 해법을 위해 선형적으로 종속적이어야 함을 보여줄 수 있다. 또한, 동시에, 상이한 열에서의 강도 값은 존재할 해법을 위해 선형적으로 종속적이어야 한다. 일반적으로, 배열의 ID*tD의 엔트리의 매트릭스의 랭크가 단일(unity)인 경우 해법이 존재한다.
임의의 소스 이미지 데이터 I가 디스플레이 상에서 픽셀의 배열 상에 디스플레이될 것일 경우, 이미지 매트릭스가 랭크 단일임이 일반적으로 추측되지 못할 수 있다. 따라서, 단위 랭크의 이미지 매트릭스가 디스플레이되려면, 일반적인 이미지가 필요하므로, 이후 복수의 서브-프레임으로의 이미지의 분해에 대한 필요가 없을 수 있다. 그러므로, 매트릭스 인수분해의 프로세스는 하나의 서브-프레임에서 완성될 수 있고 전체 프레임 시간 간격은 하나의 서브-프레임에서 제공되는 이미지를 디스플레이하기 위해 이용 가능해질 수 있으므로 M배 큰 평균 강도를 가지는 이미지를 발생시킬 수 있다.
본 개시에 따라 단위 랭크 이미지 매트릭스를 디스플레이하는 것은 어쩌면 전체 랭크의 임의의 이미지에 대해 더 확장될 수 있다. 단위 랭크 이미지를 마주칠 가능성은 희박하고, 알고리즘은 단위 랭크 이미지의 급수의 극한으로서 이미지를 표현함으로써 임의의 이미지를 위해 더 구현될 수 있다. 매트릭스에 관하여 고려되는 경우, 이미지는 해법의 존재를 허용하기 위해 단일의 랭크를 가지는 것이 필요하다. 랭크 단일의 M x N 사이즈의 소스 이미지 매트릭스 IM는 두 매트릭스의 외적, IM= W x H으로 표현될 수 있고, W는 M x 1의 차원을 가지고, H는 1 x N의 차원을 가진다.
급수의 각각의 단위 랭크 멤버는 열과 행의 외적(outer product)으로서 표현될 수 있는 이미지를 나타내지만 급수의 멤버의 부분 곱은 반드시 이러한 단위 랭크가 되는 것의 속성을 공유하지 않을 수 있다. 컬러 이미지의 개별 채널 컴포넌트뿐만 아니라, 그레이 스케일 이미지는 비음(nonnegative)인 것의 속성을 나타낼 수 있다. 컴포넌트는, 비음성(non-negativity)의 속성을 가질 표현의 부분 합을 포함하여 제한된다.
SNMSR(Separable Non-negative Matrix Series Representation)은 분리 가능한 이미지에 관하여 임의의 이미지의 급수 표현을 산출한다. 급수의 각각의 멤버는 이후 NNMF(Non-negative Matrix Factorization)에 대상이 되어 각각의 열 및 행 인자를 산출할 수 있다.
급수 표현에서 에너지의 실질적으로 큰 부분이 급수의 제1 소수의 항에 제한될 수 있음이 명시될 수 있다. 여기에서 사용되는 에너지는 소스 이미지 I를 디스플레이함에 있어서 각각의 픽셀 요소(ID)에 대한 각각의 전류의 제곱 값의 합을 가리킨다. 본 시스템의 실제 구현예를 위해, 에너지 임계치는 (이상적인 이미지와 사용자에 의해 보여지는 통합된 이미지 사이의 차이로서 정의되는) 수용 가능 근사 오차를 가지고 선택될 수 있고, 급수는 '유한' 급수를 산출하기 위해 적절한 지점에서 절삭될 수 있다. 더 일반적으로, 오차 에너지에 대하여 배타적으로 정의되는 것보다 더 적절한 충실도 측정은 급수 근사의 절삭 지점을 결정하는 데에 사용될 수 있다. 예를 들어, 유지될 급수 표현에서의 첫 항의 수를 결정하는 데에 사용될 수 있는 많은 인지의 오차 측정이 있다. 급수에서의 각각의 항은 다른 것들과 함께, 전체 비분리 가능(non-separable) 이미지의 가까운 근사를 산출하도록 기여하는 단위 랭크 (분리 가능) 이미지 데이터이다. T의 하나의 프레임 간격 시간에서, 절삭된 급수의 각각의 멤버는 한번 디스플레이될 수 있고, 각각의 그러한 매트릭스는 소스 이미지 I의 서브-프레임 이미지로서 고려될 수 있다.
그러나, 프레임을 구성하는 모든 서브-프레임이 프레임 간격 시간 T의 동일한 점유로 할당되어야 하는 것은 아니다. SNMSR에 대하여, 소스 이미지 매트릭스는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure pct00001
모든 k에 대하여 Ik = Wk x Hk 이고, Wk는 M x 1, Hk는 1 x N이다. k는 각각의 서브-프레임을 표현하고, 예를 들어, k=1은 제1 서브-프레임을 나타내며, k=2는 제2 서브-프레임 등을 나타낸다. 각각의 Ik는 서브-프레임으로 불리고, 부분 근사 시퀀스 Pk는 다음과 같이 Ik에 기초하여 더 정의될 수 있다.
Figure pct00002
만약 < Ik >가 수렴 급수이면, < Pk >는 수렴 급수이다. 비음 매트릭스 인수분해는 Ik → W1 X H1 = I1 = P1; I - P1 → W2 X H2 = I2; P2 = P1 + I2; I - P2 → W3 X H3 = I3; P3 = P2 + I2; P3 = I1 + I2 + I3 = P2 + I3; 등으로서 Ik 상에 적용될 수 있다. I1은 제1 부분 근사인 P1에 등가이고, P2 = I1 + I2 = P1+ I2; P3 = I1 + I2 + I3 = P2 + I3; 등이다. k번째 서브-프레임(Ik)의 에너지, Ek는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure pct00003
여기에서 m 및 n은 소스 이미지 매트릭스 IM의 차원이고, 소스 이미지 매트릭스의 개별 요소 Ik는 각각의 픽셀 요소에 대해 각각의 전류 ID에 대응한다. 개별 요소 Ik는 이미지를 디스플레이하기 위한 전체 에너지를 결정하도록 제곱되고 더해진다.
에너지 함수는 어느 정도의 반복 내에 급격히 수렴할 수 있는 것이다. 근사 오차
Figure pct00004
는 이상적인 이미지와 눈에 의해 보이는 통합된 이미지 사이의 차이로서 정의될 수 있다. 수학적으로,
Figure pct00005
는 소스 이미지 매트릭스 IM 및 부분 근사 매트릭스 PM 사이의 차이의 제곱의 합으로서 표현될 수 있고, IM 및 PM은 개별 서브-프레임 요소 Ik 및 Pk를 포함한다.
Figure pct00006
부분 근사 오차는, 반복의 제한된 수가 소스 이미지 매트릭스 IM으로 수렴하는 서브-프레임의 급수를 발생시키고 난 후 낮은 값으로 또한 수렴할 수 있다. 부분 합의 시퀀스는 유사한 방식으로 또한 수렴할 수 있다. 대안적으로, 다른 오차 측정은 수렴의 허용가능성을 결정하도록 적용될 수 있다.
도 3은 매트릭스 인수분해 기반 알고리즘을 이용하여 소스 이미지로부터 생성된 예시적인 근사 이미지를 도시한다. 도표(300)는 NNMF를 적용하고 근사 이미지를 생성함으로써 이미지가 반복적으로 처리됨에 따라 소스 이미지(352)를 포함하는 흑백 텍스트에서의 변화를 도시하고, 근사 이미지는 각각의 서브-프레임 간격에서 디스플레이 장치 상에 디스플레이되고, 완전한 프레임 간격을 통해 사람의 눈에 의해 통합된다.
아래에서 더 상세하게 논의되는 바와 같이, 디스플레이된 이미지의 백분율 에너지의 큰 부분(예컨대, 90%)이 근사 이미지의 제1 쌍에서 통상적으로 포함된다. 나아가, 에너지 기반 부분 근사 오차는 이미지 복잡성, 컬러의 수 등에 따라 상대적으로 급격히 또한 수렴한다. 예시적인 소스 이미지(352)는 단지 흑백 텍스트를 가지는 상태적으로 단순한 이미지이다. 이미지의 더 간단한 유형에 대한 근사 오차는 굉장히 급격히 수렴할 수 있다. 사실, 도표에 도시된 바와 같이, (제1 반복 후) 제1 근사 이미지(354)는 꽤 읽을 수 있는 있으나 이미지(354)는 수평 및 수직의 음영 스트립과 같은 일부 이미지 품질 문제를 가질 수 있다.
부분 합 이미지 P5, P10, P15 및 P20(356, 358, 360 및 362) 사이의 차이는 거의 미세하지만, 부분적인 근사 오차가 5번의 반복에서 충분히 낮은 정도에 도달하며 반복적인 프로세스가 그 단계에서 종료될 수 있음을 나타낸다. 이른 종료는 행렬 요소의 활성화의 수를 줄임으로써 디스플레이 장치 평균 수명을 높일 수 있을 뿐만 아니라 계산 리소스 사용을 줄일 수 있다.
도 4는, 사용자의 뇌에 의해 시간 동안 서브-프레임 이미지 Ik의 통합이 소스 이미지 매트릭스 IM에 의해 표현되는 소스 이미지 I를 산출하도록 각각의 서브-프레임에서 이미지 Ik를 디스플레이함에 있어서 각각의 픽셀 요소 (ID)에 대한 각각의 전류의 제곱 값의 합을 지칭하는 백분율 에너지를 가지는 근사 이미지를 사용하는 디스플레이 내에서의 백분율 에너지 대 반복 수의 도표(400)를 도시한다. 도표(400)에서, 수평 축은 반복 수 또는 서브-프레임(474)을 나타내고, 수직 축은 각각의 서브-프레임에 대한 백분율 에너지(472)를 나타낸다. 각각의 서브-프레임의 에너지는 상기 수학식 3에서 나타나는 것처럼 표현될 수 있고, 각각의 서브-프레임의 에너지는 대응하는 서브-프레임에 대한 활성화된 픽셀과 연관된 제곱된 전류 항의 합에 의해 결정된다.
도표(400)가 도시하듯이, 서브-프레임의 정규화된 (또는 백분율) 에너지는 제1 소수의 반복 동안 급격히 수렴한다. 사실, 제1 반복은 에너지 커브(476)에 의해 도시되는 것처럼, 디스플레이된 이미지에 대한 전체 에너지의 약 90%를 포함할 수 있다. 에너지 수준이 제1 소수의 반복 동안 급격히 수렴하고 이후 천천히 줄어드는 패턴으로 추측되므로, 반복은 예를 들어 반복 5 또는 10에서 상대적으로 일찍 종료될 수 있다. 얼마나 많은 반복이 수행되어야 하는지 결정하는 것에 있어서의 다른 고려는 아래에서 논의되는 부분적인 근사 오차이다.
도 5는 잔여 이미지에서의 에너지를 사용하는 디스플레이 내에서의 근사 오차 대 반복수의 도표를 도시한다. 도표(500)에서, 수평 축은 반복(584)의 수에 대한 것이고, 수직 축은 근사 오차
Figure pct00007
(582)를 나타낸다. 근사 오차
Figure pct00008
는 상기 수학식 4에 나타나는 것처럼 계산될 수 있다.
도표(500)는 두 예시적인 커브를 포함한다. 오차 커브(586)는 많은 컬러 및 밝고 어두운 영역의 변화를 가지는 상대적으로 복잡한 이미지에 대한 부분적인 근사 오차를 나타낸다. 오차는 더 높이 시작하는 반면, 10번째 반복 주변에서 오차는 천천한 패턴으로 상대적으로 빠르게 정착하여 수렴한다. 오차 커브(588)는 상대적으로 단색의 이미지(즉, 그레이 음영 또는 소수의 컬러)에 대한 부분적인 근사 오차를 나타내고, 오차 커브(586)에 비해 실질적으로 더 낮게 시작한다.
도 5에서의 근사 오차 커브(586 및 588)는 어느 정도 반복 후 상대적으로 작은 값으로 수렴하는 것을 나타낸다. 그러므로 각각의 서브-프레임에 대한 근사 이미지 Ik의 급수는 소스 이미지 매트릭스, IM로 수렴한다. 부분 합의 시퀀스는 유사한 방식에서 IM으로 또한 수렴한다. 이전에 논의한 바처럼, 시각적으로 허용 가능한 오차 임계치는 반복의 유한한 수 이후, 급수를 종료하도록 (그리고 이에 계산을 종료하도록) 선택(예컨대, 0.5*106)될 수 있다.
도 3은 단색의 이미지를 나타내고, 원본 이미지(352) 및 5번째 근사 이미지(356) 사이의 차이는 5번째 반복 후 거의 근소해진다(예컨대, 도 3에서의 도표(300) 참고). 오차 커브(588)는 종결을 더 강화시킨다. 컬러 비교는 도시되지 않았으나 컬러 이미지는 상대적으로 더 복잡하고 서브-프레임의 반복 동안 인간의 눈에 의해 인지되는 근사 오차는 단색 이미지에서 보다 더 높을 수 있다.
도 6은, 여기에서 기술된 적어도 일부 실시예에 따라 근사 이미지를 사용하는 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리를 구현하는 데에 사용될 수 있는, 전용 컴퓨팅 장치를 도시한다. 매우 기본적인 구성(602)에서, 컴퓨팅 장치(600)는 전형적으로 하나 이상의 프로세서(604) 및 시스템 메모리(606)를 포함한다. 메모리 버스(608)가 프로세서(604)와 시스템 메모리(606) 사이의 통신을 위해 사용될 수 있다.
요구되는 구성에 따라, 프로세서(604)는 마이크로프로세서(μP), 마이크로컨트롤러(μC), 디지털 신호 프로세서(DSP) 또는 그 임의의 조합을 포함하는 임의의 유형일 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 프로세서(604)는 레벨 캐시 메모리(612)와 같은 하나 이상의 레벨의 캐싱, 프로세서 코어(614) 및 레지스터(616)를 포함할 수 있다. 예시적인 프로세서 코어(813)는 ALU(arithmetic logic unit), FPU(floating point unit), DSP 코어(digital signal processing core), 또는 그 임의의 조합을 포함할 수 있다. 예시적인 메모리 컨트롤러(618)는 또한 프로세서(604)와 사용될 수 있거나, 또는 몇몇 구현예에서, 메모리 컨트롤러(618)는 프로세서(604)의 내부 부품일 수 있다.
요구되는 구성에 따라, 시스템 메모리(606)는 (RAM과 같은) 휘발성 메모리, (ROM, 플래시 메모리 등과 같은) 비휘발성 메모리, 또는 그 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는 임의의 유형일 수 있다. 시스템 메모리(606)는 운영 체제(620), 이미지 처리 애플리케이션(622), 및 프로그램 데이터(624)를 포함할 수 있다. 이미지 처리 애플리케이션(622)은, NNMF 프로세스를 소스 이미지 데이터로 적용시켜 소정의 기준을 만족할 때까지 반복적인 방식으로 부분 합 이미지 데이터, 근사 이미 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하고, 근사 이미지 데이터를 디스플레이 장치로 전달하고, 그리고 각각의 서브-프레임 간격 동안 디스플레이 장치를 위한 복수의 행 구동기 및 열 구동기를 활성화하도록 배열되는 매트릭스 인수분해 모듈(626) 및 위에서 논의된 임의의 다른 프로세스, 방법 및 기능을 포함할 수 있다. 프로그램 데이터(624)는, 적어도 도 1 내지 도 5와 함께 위에서 논의된 이미지 데이터(628) 및 유사한 데이터 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 이러한 데이터는 여기에서 기술된 바와 같이 디스플레이 될 정지 및 비디오 이미지를 처리하기에 유용할 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지 처리 애플리케이션(622)은, 이미지 데이터(628) 상에서 매트릭스 인수분해 모듈(626)을 통해 매트릭스 인수분해를 수행하는 운영 체제(620) 상에서 프로그램 데이터(624)와 동작하도록 배열될 수 있다. 이러한 기술된 기본 구성(602)은 파선 내의 컴포넌트에 의해 도 6에 도시된다.
컴퓨팅 장치(600)는 추가적인 특징 또는 기능, 및 기본 구성(602)과 임의의 요구되는 장치와 인터페이스 간 통신을 용이하게 하기 위한 추가적인 인터페이스를 가질 수 있다. 예를 들면, 버스/인터페이스 컨트롤러(630)는 저장 인터페이스 버스(634)를 통한 기본 구성(602)과 하나 이상의 데이터 저장 장치(632) 간의 통신을 용이하게 하는데 사용될 수 있다. 데이터 저장 장치(632)는 분리형 저장 장치(636), 비분리형 저장 장치(638), 또는 그들의 조합일 수 있다. 분리형 저장 장치 및 비분리형 저장 장치의 예로는, 몇 가지 말하자면, 플렉서블 디스크 드라이브 및 하드 디스크 드라이브(HDD)와 같은 자기 디스크 장치, 컴팩트 디스크(CD) 드라이브 또는 디지털 다기능 디스크(DVD) 드라이브와 같은 광 디스크 드라이브, 고체 상태 드라이브(solid state drive; SSD), 및 테이프 드라이브가 포함된다. 예시적인 컴퓨터 저장 매체는, 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성의, 분리형 및 비분리형 매체를 포함할 수 있다.
시스템 메모리(606), 분리형 저장 장치(636) 및 비분리형 저장 장치(638)는 컴퓨터 저장 매체의 예이다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크(DVD) 또는 다른 광학 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 다른 자기 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨팅 장치(600)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함하지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 그러한 임의의 컴퓨터 저장 매체는 장치(600)의 일부일 수 있다.
컴퓨팅 장치(600)는 버스/인터페이스 컨트롤러(630)를 통한 다양한 인터페이스 장치(예를 들면, 출력 장치(642), 주변 인터페이스(644) 및 통신 장치(666))로부터 기본 구성(602)으로의 통신을 용이하게 하기 위한 인터페이스 버스(640)도 포함할 수 있다. 예시적인 출력 장치(642)는 그래픽 처리 유닛(648) 및 오디오 처리 유닛(650)을 포함하며, 이는 하나 이상의 A/V 포트(652)를 통해 디스플레이 또는 스피커와 같은 다양한 외부 장치로 통신하도록 구성될 수 있다. 예시적인 주변 인터페이스(644)는 직렬 인터페이스 컨트롤러(654) 또는 병렬 인터페이스 컨트롤러(656)를 포함하며, 이는 하나 이상의 I/O 포트(658)를 통해 입력 장치(예를 들면, 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 장치, 터치 입력 장치 등) 또는 다른 주변 장치(예를 들면, 프린터, 스캐너 등)와 같은 외부 장치와 통신하도록 구성될 수 있다. 예시적인 통신 장치(666)는 네트워크 컨트롤러(660)를 포함하며, 이는 하나 이상의 통신 포트(664)를 통해 네트워크 통신 링크 상에서의 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치(662)와의 통신을 용이하게 하도록 배치될 수 있다.
네트워크 통신 링크는 통신 매체의 일 예시일 수 있다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파 또는 다른 전송 메커니즘 같은 변조된 데이터 신호 내의 다른 데이터에 의해 구현될 수 있고, 임의의 정보 전달 매체를 포함할 수 있다. "변조된 데이터 신호"는 신호 내에 정보를 인코딩하기 위한 방식으로 설정되거나 변경된 특성 중 하나 이상을 갖는 신호일 수 있다. 제한적인지 않은 예로서, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 접속과 같은 유선 매체, 및 음파, 무선 주파수(RF), 마이크로웨이브, 적외선(IR) 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함할 수 있다. 여기서 사용되는 컴퓨터 판독가능 매체라는 용어는 저장 매체 및 통신 매체 둘 다를 포함할 수 있다.
컴퓨팅 장치(600)는 이상의 기능 중 임의의 것을 포함하는 물리적 서버, 가상 서버, 컴퓨팅 클라우드 또는 하이브리드 장치의 일부로서 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치(600)는 랩톱 컴퓨터 및 랩톱이 아닌 컴퓨터 구성 둘을 포함하는 개인 컴퓨터로서 또한 구현될 수 있다. 게다가 컴퓨팅 장치(600)는 네트워크된 시스템 또는 범용 또는 특화된 서버의 부분으로 구현될 수 있다.
컴퓨팅 장치(800)를 포함하는 네트워크된 시스템을 위한 네트워크는 서버, 클라이언트, 스위치, 라우터, 모뎀, 인터넷 서버 제공자, 및 임의의 적절한 통신 매체(예컨대, 무선 또는 유선 통신) 중 임의의 토폴로지(topology)를 포함할 수 있다. 실시예에 따르는 시스템은 정적 또는 동적 네트워크 토폴로지를 가질 수 있다. 네트워크는 기업 네트워크(예컨대, LAN, WAN 또는 WLAN)와 같은 보안 네트워크, 무선 오픈 네트워크(예컨대, IEEE 802.11 무선 네트워크)와 같은 비보안 네트워크, 또는 예컨대 인터넷과 같은 세계적 네트워크를 포함할 수 있다. 네트워크는 함께 작동하도록 적응된 복수의 특정 네트워크를 또한 포함할 수 있다. 그러한 네트워크는 여기에서 기술된 노드 사이에서 통신을 제공하도록 구성된다. 제한이 아닌 예시로써, 이러한 네트워크는 어쿠스틱, RF, 적외선 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함할 수 있다. 나아가, 네트워크는 동일한 네트워크 또는 별도의 네트워크의 일부일 수 있다.
도 7은 여기에서 기술된 다양한 기법에 따라 근사 이미지를 사용하는 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리를 구현하는 데에 사용될 수 있는, 전용 프로세서를 도시한다. 도표(700) 내의 프로세서(790)는 네트워크(710-2)를 통해 디스플레이 장치(780)로 통신으로 결합되는 컴퓨팅 장치의 일부일 수 있거나 디스플레이 장치(780)로 임베드될 수 있다.
프로세서(790)는 매트릭스 인수분해 모듈(788), 서브-프레임 간격 계산 모듈(786), 디스플레이 버퍼(784) 및 구동 모듈(782)과 같은 복수의 처리 모듈을 포함할 수 있다. 일부 예시 실시예에서, 메모리(791), 디스플레이 버퍼(784) 및/또는 구동 모듈(782) 중 하나 이상은 프로세서(790)에 대해 외부일 수 있다. 이미지 소스 데이터(792)는 네트워크(710-1)를 통하거나 직접적으로 이미 소스(770)(예컨대, 카메라, 다른 컴퓨팅 장치, 스캐너, 및 유사 장치)로부터 프로세서(790)로 제공될 수 있다. 매트릭스 인수분해 모듈(788)은 NNMF를 소스 이미지 데이터(792)로 적용시켜 제1 근사 이미지 데이터를 생성하고, 이후 반복적으로 잔여 이미지 데이터에 적용시켜 연속적인 근사 이미지 데이터(796) 및 잔여 이미지 데이터(794)를 생성할 수 있다. 각각의 반복 단계에서, 잔여 이미지 데이터(794)는 소정의 임계치에 비교될 수 있고, 반복은 임계치에 도달하는 경우 종료될 수 있다. 각각의 반복에서, 각각의 근사 이미지 데이터 Ik는 디스플레이 버퍼(784)에 저장될 수 있다.
반복이 완성되면, 중첩되지 않는 서브-프레임 디스플레이 시간 데이터(798)가 서브-프레임 간격 계산 모듈(786)에서 계산될 수 있다. 근사 이미지 데이터(796) 및 서브-프레임 간격 시간 데이터(798)는 디스플레이 버퍼(784)로부터 디스플레이 장치(780)의 컨트롤러로 구동 모듈(782)에 의해 (예컨대, 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있다. 소스 이미지 데이터(792), 잔여 이미지 데이터(794), 근사 이미지 데이터(796) 및 서브-프레임 간격 시간 데이터(798)은 메모리(791)에 처리 동안 저장될 수 있고, 메모리는 프로세서(790)의 캐시 메모리 또는 외부 메모리(예컨대, 프로세서(790)에 대해 외부인 메모리)일 수 있다. 프로세서(790)는 데이터 저장에 통신으로 또한 결합될 수 있고, 데이터 중 적어도 일부는 소스 이미지의 처리 동안 또는 처리 후에 저장될 수 있다.
예시적인 실시예는 또한 방법을 포함할 수 있다. 이러한 방법은 여기에서 기술된 구조를 포함하여, 임의의 여러 방법에서 구현될 수 있다. 방법을 구현하는 것 중 하나의 그러한 방법은 본 개시에서 기술된 유형의 장치 중 기계 작동에 의한다. 방법을 구현하는 것의 다른 선택적인 방법은 작동 중 일부를 수행하는 하나 이상의 작동자(human operator)와 함께 수행될 방법의 개별 작동 중 하나 이상에 대한 것인 반면 다른 작동은 기계에 의해 수행된다. 이러한 작동자는 서로 결합될 필요는 없으나 각각은 프로그램의 일부를 수행하는 기계와 단지 함께일 수 있다. 다른 예시에서, 인간적인 상호작용은 기계 자동화된 사전 선택된 기준에 의함과 같이 자동화될 수 있다.
도 8은 여기에서 기술된 적어도 일부 실시예에 따라 배열된, 도 6에서 장치(600)와 같은 컴퓨팅 장치 또는 도 7의 프로세서(790)와 같은 전용 프로세서에 의해 수행될 수 있는 근사 이미지를 사용하는 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리를 위한 예시적인 방법을 도시하는 흐름도이다. 방법은 블록(822, 824, 826, 828, 830, 832, 834, 836, 838, 840 및/또는 842)에 의해 도시되는 하나 이상의 작동, 기능 또는 동작을 포함할 수 있다. 블록(822 내지 842)에서 기술된 동작은 도 6에 도시된 컴퓨팅 장치(600)의 데이터 저장 장치(632)와 갈은 컴퓨터-판독가능 매체(820)에서 컴퓨터-실행가능 명령어로 저장될 수 있고 도 6의 컴퓨팅 장치(600)의 프로세서(604)와 같은 컨트롤러 장치(810)에 의해 실행될 수 있다.
부분 합 이미지를 사용하는 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리의 프로세스는 연산(822) "NNMF(NON-NEGATIVE MATRIX FACTORIZATION)를 소스 이미지 I로 적용"에서 시작할 수 있다. 연산(822)에서, 분리가능 비음 매트릭스 급수로서 표현될 수 있는 소스 이미지 데이터는 부분 합 이미지 데이터, P1이 획득되도록 NNMF에 대한 대상이 될 수 있다. 연산(822)에 연산(824)이 뒤따를 수 있다. 연산(824) " 제1 근사 이미지 I1 획득"에서, 제1 근사 이미지 I1이 획득될 수 있다. 급수 표현 및 NNMF의 적용은 도 1의 이미지 프로세서(104)와 같은 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
연산(824)에 연산(826)이 뒤따를 수 있다. 연산(826) "I1을 디스플레이 버퍼로 전달"에서, I1이 반복이 완성되면 I1과 연관된 서브-프레임 간격 동안 디스플레이 장치에 대한 복수의 행 구동기 및 복수의 열 구동기를 선택적으로 활성화하여 I1이 디스플레이되도록 I1은 이미지 프로세서(104)로부터 디스플레이 버퍼(214)로 (예컨대, 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있다. 연산(826)에 연산(828)이 뒤따를 수 있다. 연산(828) "I로부터 P1을 감산함으로써 J1 획득"에서, 제1 잔여 이미지 데이터 J1은 I로부터 P1을 감산함으로써 획득될 수 있다. 연산(828)에 연산(830)이 뒤따를 수 있다. 연산(830) "J1의 (-) 값을 절삭함으로써 J'1 획득"에서, J'1는 J1의 음의 값을 절삭함으로써 획득될 수 있다.
연산(830)에 연산(832)이 뒤따를 수 있다. 연산(832) "NNMF를 J'1로 적용시켜 I2 획득"에서, 이미지 프로세서(104)는 NNMF 프로세스를 다시 J'1로 적용시켜 제2 반복의 시작에서 제2 근사 이미지 데이터 I2를 획득할 수 있다. 연산(832)에 연산(834)이 뒤따를 수 있다. 연산(834) "I2를 P1에 가산함으로써 P2 획득"에서, 제2 부분합 이미지 데이터 P2가 제2 근사 이미지 데이터 I2를 제1 부분합 이미지 데이터 P1에 가산함으로써 획득될 수 있다. 가산 및 감산 연산은 도 2의 도표 200에 도시된 가산기(예컨대, 224, 226)를 사용하여 수행될 수 있다.
연산(834)에 연산(836)이 뒤따를 수 있다. 연산(836) "I2를 디스플레이 버퍼로 전달"에서, 연산이 완성되어 I2와 연관된 서브-프레임 간격 동안 디스플레이 장치에 대한 복수의 행 구동기 및 복수의 열 구동기를 선택적으로 활성화하여 I2가 디스플레이되도록 I2는 이미지 프로세서(104)로부터 디스플레이 버퍼(214)로 (예컨대, 전기적으로 결합되거나 전송하여) 전달될 수 있다.
연산(836)에 연산(838)이 뒤따를 수 있다. 연산(838) "I로부터 P2를 감산함으로써 J2 획득"에서, 제2 잔여 이미지 데이터 J2는 원본 소스 이미지 데이터 I로부터 P2를 감산함으로써 획득될 수 있다. 연산(838)에 연산(840)이 뒤따를 수 있다. 연산(840) "J2의 (-) 값을 절삭함으로써 J'2 획득"에서, J'2는 J2의 음의 값을 절삭함으로써 획득될 수 있다.
연산(840)에 연산(842)이 뒤따를 수 있다. 연산(842) "Jk<임계치일때 까지 연산 824-840 반복"에서, 연산(824 내지 840)은 소정의 임계치에 도달될 때까지 반복적으로 반복될 수 있다. 소정의 임계치는 디스플레이되는 소스 이미지에서 백분율 오차를 표현하는 에너지 임계치일 수 있다. 반복은 소정의 임계치가 도달되면 종료될 수 있고, 급수 절삭된다. 사람의 눈에 의해 완전한 프레임 간격을 통해 디스플레이 되는 서브-프레임 이미지의 통합은 효과적으로 소스 이미지에 대응한다.
도 9는 여기에서 기술된 적어도 일부 실시예에 따라 도 8에 도시된 이미지 데이터 급수의 절삭에 뒤따르는 근사 이미지를 사용하는 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리를 위한 다른 예시적인 방법을 도시하는 흐름도이다. 방법은 블록(922, 924, 926 및/또는 928)에 의해 도시되는 하나 이상의 작동, 기능 또는 동작을 포함할 수 있다. 블록(922 내지 928)에서 기술된 연산은 도 6에 도시된 컴퓨팅 장치(600)의 데이터 저장 장치(632) 같은 컴퓨터-판독가능 매체(820)에서의 컴퓨터-실행가능 명령어로서 또한 저장될 수 있고, 도 6의 컴퓨팅 장치(600)의 프로세서(604)와 같은 컨트롤러 장치(810)에 의해 실행될 수 있다.
프로세스 도 9는 도 8의 연산(842)에 따를 수 있고 연산(922) "각각의 서브-프레임 근사 이미지 Ik에 대한 각각의 에너지 평가"에서, 각각의 서브-프레임 근사 이미지 데이터 Ik (k = 1, ... , K)에 대한 각각의 에너지 Ek(k = 1, 2, ... , K)는 (예컨대, 위에서 논의된 것처럼 임계치에 대해 비교되어) 평가될 수 있다. 연산(922)에 연산(924) "전체 프레임 시간 T를 중첩되지 않은 서브-프레임 디스플레이 시간 Tk로 분할"이 뒤따를 수 있다. 연산(924)에서, 중첩되지 않은 서브-프레임 디스플레이 시간, Tk (k = 1, 2, ... , K)는 E1/T1 = E2/T2 = ... =Ek/Tk인 원리에 따라 도 2의 서브-프레임 간격 계산 블록(212)에서 계산될 수 있다.
연산(924)에 연산(926) "서브-프레임 근사 이미지 Ik 및 서브-프레임 디스플레이 시간 Tk를 디스플레이 컨트롤러에 제시"가 뒤따를 수 있다. 연산(926)에서, 디스플레이 버퍼(214)에 저장된, 모든 서브-프레임 근사 이미지 데이터 Ik (k = 1, 2, ... , K)는 서브-프레임 간격 계산 블록(212)으로부터 획득된 서브-프레임 디스플레이 시간 Tk (k = 1, 2, ... , K)을 따라 디스플레이 장치(110)로 (예컨대 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있다.
연산(926)에 연산(928) "각각의 근사 이미지 Ik가 대응하는 서브-프레임 디스플레이 시간 Tk에 대해 디스플레이되도록 유발"이 뒤따를 수 있다. 연산(928)에서, 개별 근사 이미지는 대응하는 서브-프레임 디스플레이 시간에 대한 복수의 행 구동기 및 복수의 열 구동기의 선택적인 활성화(예컨대, 주기 T1에 대한 I1, 주기 T2에 대한 I2, ..., 주기 Tk에 대한 Ik)를 통해 디스플레이될 수 있다.
도 8 및 도 9의 상기된 프로세스에서 포함된 연산은 예시 목적을 위한 것이다. 근사 이미지를 사용하는 매트릭스 인수분해 기반 이미지 처리는 더 적거나 추가적인 연산을 가지는 유사한 프로세스에 의해 구현될 수 있다. 일부 예시에서, 연산은 상이한 순서로 수행될 수 있다. 일부 다른 예시에서, 다양한 연산이 제거될 수 있다. 또 다른 예시에서, 다양한 연산이 추가적인 연산으로 나누어질 수 있거나 더 적은 연산으로 함께 조합될 수 있다.
도 10은 예시적인 컴퓨터 프로그램 제품의 블록도를 도시하고, 모두 여기에서 기술된 적어도 일부 실시예에 따라 모두 배열된다. 일부 예시에서, 도 10에 도시된 것처럼, 컴퓨터 프로그램 제품(1000)은 예를 들어 프로세서에 의해 실행되면, 도 6에 대해 상기된 기능성을 제공할 수 있는 기계 판독가능 명령어(1004)를 또한 포함할 수 있는 신호 베어링 매체(1002)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(600)를 참조하여, 매트릭스 인수분해 모듈(626)은 매체(1002)에 의해 프로세서(604)로 전달되는 명령어(1004)에 응답하여 도 10에 도시된 태스크 중 하나 이상을 수행하여 여기에서 기술된 수렴 매트릭스 인수분해 기반 전체 이미지 처리와 연관된 동작을 수행할 수 있다. 그러한 명령어 중 일부는 근사 이미지 데이터를 획득하고, 각각의 근사 이미에 대한 에너지를 평가하고, 각각의 근사 이미지에 대한 서브-프레임 시간을 결정하고, 대응하는 서브-프레임 시간에 대하여 각각의 근사 이미지가 디스플레이되도록 유발하는 것을 포함할 수 있다.
일부 구현예에서, 도 10에 도시된 신호 베어링 매체(1002)는 하드 디스크 드라이브, CD(Compact Disk), DVD(Digital Versatile Disk), 디지털 테이프, 메모리 등과 같은 컴퓨터 판독 가능 매체(1006)를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 일부 구현예에서, 신호 베어링 매체(1002)는 메모리, 읽기/쓰기(R/W) CD, R/W DVD 등과 같은 기록 가능 매체(1008)를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 일부 구현예에서, 신호 베어링 매체(1002)는 디지털 및/또는 아날로그 통신 매체(예컨대, 광섬유 케이블, 도파관(waveguide), 유선 통신 링크, 무선 통신 링크 등)와 같은 통신 매체(1010)를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 예컨대, 프로그램 제품(1000)은, 신호 베어링 매체가 무선 통신 매체(1010)(예컨대, IEEE 802.11 표준에 따르는 무선 통신 매체)에 의해 전달되는 RF 신호 베어링 매체에 의하여 프로세서(790)의 하나 이상의 모듈로 전달될 수 있다.
본 개시는 디스플레이 장치가 소스 이미지 데이터에 응답하여 소스 이미지를 디스플레이하도록 구동 신호를 생성하기 위한 방법을 일반적으로 나타낸다. 예시적인 방법은 NNMF(non-negative matrix factorization) 프로세스를 소스 이미지 데이터에 적용시켜 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 일부 방법은 반복적으로 NNMF 프로세스를 잔여 이미지 데이터에 적용시켜 후속적인 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하는 단계를 또한 포함할 수 있고, 각각의 근사 이미지 데이터는 대응하는 서브-프레임 이미지와 연관된다. 일부 방법에 따라, NNMF 프로세스의 각각의 적용에 대하여, 근사 이미지 데이터는 디스플레이 버퍼로 (전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있고, 결정은 소정의 기준이 만족되면 이루어질 수 있으며, 반복은 소정의 기준이 만족될 때까지 계속될 수 있다. 전체 프레임 시간은 각각의 계산된 서브-프레임 이미지 에너지에 기초하여 서브-프레임 시간으로 분할될 수 있다. 계산된 서브-프레임 이미지는 디스플레이 장치로 전달되어 각각의 서브-프레임 이미지와 연관되는 대응하는 서브-프레임 시간에 기초하여 지속 시간 동안 복수의 행 구동기 및 복수의 열 구동기를 선택적으로 활성화할 수 있다.
일부 예시에 따라서, 방법은 제1 부분 합 이미지 데이터인, 제1 근사 이미지 데이터를 획득하는 단계, 소스 이미지 데이터로부터 제1 부분 합 이미지 데이터를 감산함으로써 제1 잔여 이미지 데이터를 획득하는 단계, 제1 잔여 이미지 데이터의 음의 값을 절삭함으로써 제1 절삭된 잔여 이미지 데이터를 획득하는 단계 및 NNMF를 제1 절삭된 잔여 이미지 데이터로 적용함으로써 제2 근사 이미지 데이터를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다. 다른 예시에 따라, 방법은 제2 근사 이미지 데이터를 제1 부분 합 이미지 데이터로 가산함으로써 제2 부분 합 이미지를 획득하는 단계, 소스 이미지 데이터로부터 부분 합 이미지 데이터를 감산함으로써 제2 잔여 이미지 데이터를 획득하는 단계 및 제2 잔여 이미지 데이터의 음의 값을 절삭함으로써 제2 절삭된 잔여 이미지 데이터를 획득하는 단계를 또한 포함할 수 있고, 제1 및 제2 근사 이미지 데이터는 그들이 획득됨에 따라 디스플레이 버터로 (예컨대, 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달된다.
추가적인 예시에 따라, 제1 서브-프레임 이미지는 소스 이미지 에너지의 약 90%를 운반할 수 있다. 소정의 기준은, 에너지 충실도, 인지 충실도, 패킷 기반 통신의 맥락에서 시간 제한, 버퍼 사이즈 제한 및/또는 프레임 카운트 제한을 포함하는 하나 이상의 임계치를 포함할 수 있다. 임계치는 동시에 평가될 수 있고, 임계치 중 적어도 하나에 도달하면 반복은 종료될 수 있다. 전체 프레임 시간은 각각의 이미지 에너지에 기초하여 서브-프레임 시간을 선택하거나, 동일한 부분으로 전체 시간을 나누거나, 또는 소정의 함수와 연관된 디폴트 분할 방식 중 하나 이상에 기초하여 서브-프레임 시간으로 분할될 수 있다. 또 다른 예시에 따라, 방법은 10번째 서브-프레임 이미지 후 반복 종료하는 단계 및/또는 반복 수행하는 단계 및 컬러 디스플레이에서 각각의 컬러 채널에 대한 디스플레이로 근사 이미지 데이터 전송하는 단계를 또한 포함할 수 있다.
본 개시는 디스플레이 장치가 소스 이미지 데이터에 응답하여 소스 이미지를 디스플레이 하도록 구동 신호를 생성하기 위한 장치를 또한 일반적으로 나타낸다. 예시적인 장치는 명령어 소스 이미지 데이터를 저장하도록 구성되는 메모리와 메모리에 결합된 프로세스를 포함할 수 있고, 프로세서는 명령어를 실행하도록 적응된다. 명령어가 실행되면, 프로세서는 소스 이미지 데이터로 NNMF(non-negative matrix factorization)을 적용시켜 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하고, 반복적으로 NNMF 프로세스를 잔여 이미지 데이터로 적용시켜 후속적인 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성할 수 있고, 각각의 근 사 이미지 데이터는 대응하는 서브-프레임 이미지와 연관된다. NNMF 프로세스의 각각의 적용에 대하여, 근사 이미지 데이터는 디스플레이 버퍼로 (예컨대 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있고, 결정은 소정의 기준이 만족되면 이루어질 수 있고, 반복은 소정의 기준이 만족될 때까지 계속될 수 있다. 전체 프레임 시간은 각각의 계산된 서브-프레임 이미지 에너지에 기초하여 각각의 서브-프레임 시간으로 분할된다. 장치는 디스플레이 장치를 위한 복수의 행 구동기 및 복수의 열 구동기가 각각의 서브-프레임 이미지와 연관된 대응하는 서브-프레임 시간에 기초하여 지속 시간 동안 선택적으로 활성화되도록 저장된 서브-프레임 이미지를 디스플레이 장치로 전달하도록 구성될 수 있는, 디스플레이 버퍼를 또한 포함할 수 있다.
일부 예시에 따르면, 장치는 부분 합 이미지 데이터에 기초하여 제1 근사 이미지 데이터를 획득하고, 소스 이미지 데이터로부터의 제1 부분 합 이미지의 감산을 통해 제1 잔여 이미지 데이터를 획득하고, 제1 잔여 이미지 데이터의 음의 값의 절삭을 통해 제1 절삭된 잔여 이미지 데이터를 획득하고, 제1 절삭된 잔여 이미지 데이터로의 NNMF의 적용을 통해 제2 근사 이미지 데이터를 획득하도록 구성될 수 있다. 일부 장치는 제2 근사 이미지 데이터의 제1 부분 합 이미지 데이터로의 가산을 통해 제2 부분 합 이미지 데이터를 획득하고, 소스 이미지 데이터로부터의 제2 부분 합 이미지의 감산을 통해 제2 잔여 이미지 데이터를 획득하고, 제2 잔여 이미지 데이터의 음의 값의 절삭을 통해 제2 절삭된 잔여 이미지 데이터를 획득하도록 또한 구성될 수 있다.
다른 예시에 따라, 부분 합 이미지 데이터는 분리 가능 매트릭스의 수렴 급수의 형태에서 표현될 수 있고, 급수의 각각의 항은 디스플레이 장치의 행렬 모두의 여기를 통해 배열로 동시에 로딩될 수 있고, 각각의 서브-프레임 이미지는 동시에 여기된 픽셀의 최대 수집을 포함하는 소스 이미지의 근사를 나타낼 수 있다. 추가적인 예시에 따라, 열 전류가 서브-프레임 간격 내내 실질적으로 일정하게 유지되도록 장치의 프로세서는 디스플레이 컨트롤러가 행 전극을 시간-스위치(time-switch)하여 열 전극을 피드하게 하도록 구성될 수 있다. 소정의 임계치는 에너지 충실도, 지각 충실도, 패킷 기반 통신의 맥락에서의 시간 제한, 버퍼 사이즈 제한, 프레임 카운트 제한 중 하나에 기초할 수 있고, 프로세서는 약 5%의 에너지 충실도 임계치에서 반복을 종료하도록 더 구성될 수 있다.
또 다른 예시에 따르면, 프로세서는 그레이 스케일 이미지에 대한 반복의 하나의 세트 및 컬러 이미지에 대한 반복의 세 세트를 수행하도록 구성될 수 있고, 반복의 각각의 세트는 컬러 채널과 연관된다. 프로세서는 범용 컴퓨팅 장치 또는 전용 프로세서의 주요 프로세서일 수 있다. 디스플레이는 OLED 기반 디스플레이 배열로 만들어질 수 있고, 실질적으로 디스플레이 배열의 모든 요소는 동시에 주소 지정될 수 있다.
본 개시는 디스플레이 장치가 소스 이미지 데이터에 응답하여 소스 이미지를 디스플레이하도록 구동 신호를 생성하기 위한 명령어가 저장된 컴퓨터-판독가능 저장 매체를 또한 일반적으로 기술한다. 예시적인 명령어는 소스 이미지 데이터의 SNMSR(Non-negative Matrix Series Representation)을 생성하고, NNMF(non-negative matrix factorization)을 소스 이미지 데이터로 적용시켜 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하고 반복적으로 NNMF 프로세스를 잔여 이미지 데이터로 적용시켜 후속적인 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하는 것을 포함할 수 있고, 각각의 근사 이미지 데이터는 대응하는 서브-프레임 이미지와 연관된다. NNMF 프로세스의 각각의 적용에 대해, 근사 이미지 데이터는 디스플레이 버퍼로 (예컨대 전기적으로 결합되거나 전송되어) 전달될 수 있고, 결정은 소정의 기준이 만족되면 이루어질 수 있고, 반복은 소정의 기준이 만족될 때까지 계속될 수 있다. 소정의 기준이 만족되면, 급수는 절삭될 수 있고, 완전한 프레임 간격을 통해 디스플레이되는 서브-프레임 이미지의 통합은 소스 이미지에 효과적으로 대응한다.
일부 예시에 따라, 급수 내의 각각의 항은 디스플레이되는 소스 이미지의 근사에 기여하도록 배열되는 단위 랭크 이미지 매트릭스로서 표현될 수 있다. 각각의 단위 랭크 이미지 매트릭스의 인자는 디스플레이 전류 및 디스플레이의 접지 전극을 직접적으로 동하도록 이용될 수 있다. 게다가, 각각의 단위 랭크 이미지 매트릭스의 인자는 행 전극을 시간-스위치(time-switch)하여 서브-프레임 간격 내내 열 전류를 실질적으로 일정하게 유지하는 열 전극을 피드하도록 타임-스위치 행 전극에 이용될 수 있다. 절삭된 급수의 각각의 멤버는 서브-프레임 간격 동안 한 번 디스플레이될 수 있다.
추가적인 예시에 따라, 소정의 기준은 에너지 충실도, 인지 충실도, 패킷 기반 통신의 맥락에서의 시간 제한, 버퍼 사이즈 제한 및/또는 프레임 카운트 제한을 포함하는 하나 이상의 임계치를 포함할 수 있다. 임계치는 동시에 평가될 수 있고, 임계치 중 적어도 하나가 도달되는 경우 반복은 종료된다. 나아가, 전체 프레임 시간은 각각의 이미지 에너지에 기초하여 서브-프레임 시간을 선택하거나 전체 프레임 시간을 동일한 부분으로 나누거나, 소정의 함수와 연관된 디폴트 분할 방식 중 하나 이상에 기초하여 서브-프레임 시간으로 분할될 수 있다.
시스템 양상들의 하드웨어와 소프트웨어 구현 사이에는 구별이 거의 없다. 하드웨어 또는 소프트웨어의 사용은 일반적으로 (그러나 어떤 맥락에서 하드웨어 및 소프트웨어 사이의 선택이 중요하게 될 수 있다는 점에서 항상 그런 것은 아니지만) 비용 대비 효율의 트레이드오프(tradeoff)를 나타내는 설계상 선택(design choice)이다. 여기에서 기술된 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 다른 기술들이 영향 받을 수 있는 다양한 수단(vehicles)(예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어)이 있으며, 선호되는 수단은 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 다른 기술이 사용되는 맥락(context)에 따라 변경될 것이다. 예를 들어, 만약 구현자가 속도 및 정확도가 중요하다고 결정하면, 구현자는 주로 하드웨어 및/또는 펌웨어(firmware) 수단을 선택할 수 있고, 만약 유연성이 중요하다면, 구현자는 주로 소프트웨어 구현을 선택할 수 있으며, 또는, 또 다른 대안으로서, 구현자는 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어 중 일부 조합을 선택할 수 있다.
전술한 상세한 설명은 블록도, 흐름도, 및/또는 예시의 사용을 통해 장치 및/또는 프로세스의 다양한 실시예를 설명하였다. 그러한 블록도, 흐름도, 및/또는 예시가 하나 이상의 기능 및/또는 동작을 포함하는 한, 당업자라면 그러한 블록도, 흐름도, 또는 예시 내의 각각의 기능 및/또는 동작은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 실질적으로 그들 임의의 조합의 넓은 범위에 의해 개별적으로 및/또는 집합적으로 구현될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 일 실시예에서, 여기에서 기술된 대상의 몇몇 부분은 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array), DSP(Digital Signal Processor) 또는 다른 집적의 형태를 통해 구현될 수 있다. 그러나, 당업자라면, 여기에서 기술된 실시예의 일부 양상이, 하나 이상의 컴퓨터 상에 실행되는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(예를 들어, 하나 이상의 컴퓨터 시스템 상에 실행되는 하나 이상의 프로그램), 하나 이상의 프로세서 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램(예를 들어, 하나 이상의 마이크로프로세서 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램), 펌웨어 또는 실질적으로 그들의 조합으로서, 전체적으로 또는 부분적으로 균등하게 집적 회로에 구현될 수 있다는 알 수 있으며, 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 위한 코드의 작성 및/또는 회로의 설계는 본 개시에 비추어 당업자에게 자명할 것이다.
본 개시는 다양한 태양의 예시로서 의도된 본 출원에 기술된 특정 실시예에 제한되지 않을 것이다. 당업자에게 명백할 바와 같이, 많은 수정과 변형이 그 사상과 범위를 벗어나지 않으면서 이루어질 수 있다. 여기에 열거된 것들에 더하여, 본 개시의 범위 안에서 기능적으로 균등한 방법과 장치가 위의 설명으로부터 당업자에게 명백할 것이다. 그러한 수정과 변형은 첨부된 청구항의 범위에 들어가도록 의도된 것이다. 본 개시는 첨부된 청구항의 용어에 의해서만, 그러한 청구항에 부여된 균등물의 전 범위와 함께, 제한될 것이다. 본 개시가 물론 다양할 수 있는 특정 방법, 물질 및 구성에 제한되지 않는 것으로 이해될 것이다. 또한, 여기에서 사용된 용어는 단지 특정 실시예를 기술하기 위한 목적이고, 제한하는 것으로 의도되지 않음이 이해될 것이다.
또한, 당업자라면, 여기에서 기술된 대상의 수단(mechanism)들이 다양한 형태의 프로그램 제품으로 분포될 수 있음을 이해할 것이며, 여기에서 기술된 대상의 실시예는, 분배를 실제로 수행하는데 사용되는 신호 베어링 매체(signal bearing medium)의 특정 유형과 무관하게 적용됨을 이해할 것이다. 신호 베어링 매체의 예시는, 플로피 디스크, 하드 디스크 드라이브, CD(Compact Disc), DVD(Digital Versatile Disk), 디지털 테이프, 컴퓨터 메모리 등과 같은 판독가능 유형의 매체 및 디지털 및/또는 아날로그 통신 매체(예를 들어, 섬유 광학 케이블, 웨이브가이드, 유선 통신 링크, 무선 통신 링크 등)와 같은 전송 유형 매체를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
당업자라면, 여기서 설명된 형식으로 장치 및/또는 프로세스를 기술하고, 이후, 공학 실무를 사용하여 그러한 기술된 장치 및/또는 방법을 데이터 처리 시스템에 통합한다는 것은 당해 분야에서는 일반적이란 것을 인식할 것이다. 즉, 여기서 기술된 장치 및/또는 방법의 적어도 일부는 합당한 실험 량을 통해 데이터 처리 시스템에 통합될 수 있다. 당업자라면, 전형적인 데이터 처리 시스템은 일반적으로 시스템 유닛 하우징, 비디오 디스플레이 장치, 휘발성 및 비휘발성 메모리 같은 메모리, 마이크로프로세서 및 디지털 신호 프로세서와 같은 프로세서, 운영 체제, 드라이버, 그래픽 사용자 인터페이스 및 애플리케이션 프로그램과 같은 컴퓨터 엔티티(computational entities), 터치 패드 또는 스크린 같은 하나 이상의 상호작용 장치, 및/또는 피드백 루프 및 제어 모듈(예를 들면, 반복을 종료하기 위한 소정의 임계치와 같은 매트릭스 인수분해 매개변수 조정)을 포함하는 제어 시스템 중 하나 이상을 일반적으로 포함한다는 것을 인식할 것이다. 전형적인 데이터 처리 시스템은 데이터 컴퓨팅/통신 및/또는 네트워크 컴퓨팅/통신 시스템에서 전형적으로 발견되는 바와 같은 임의의 적절한 상업적으로 이용 가능한 컴포넌트를 이용하여 구현될 수 있다.
여기에서 기술된 대상은 때때로 상이한 다른 컴포넌트 또는 구성요소 내에 포함되거나 접속된 상이한 컴포넌트 또는 구성요소를 도시한다. 도시된 그러한 아키텍처는 단순히 예시적인 것이고, 사실상 동일한 기능을 달성하는 다른 많은 아키텍처가 구현될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 개념적으로, 동일한 기능을 달성하기 위한 컴포넌트의 임의의 배치는 원하는 기능이 달성되도록 유효하게 "연관"된다. 이에 따라, 특정 기능을 달성하기 위해 여기서 결합된 임의의 두 개의 컴포넌트는, 아키텍처 또는 중간 컴포넌트와는 무관하게, 원하는 기능이 달성되도록 서로 "연관"된 것으로 볼 수 있다. 마찬가지로, 연관된 임의의 두 개의 컴포넌트는 또한 원하는 기능을 달성하기 위해 서로 "동작적으로 접속"되거나 또는 "동작적으로 연결"되는 것으로 간주될 수 있고, 그와 같이 연관될 수 있는 임의의 두 개의 컴포넌트는 또한 원하는 기능을 달성하기 위해 서로 "동작적으로 연결가능"한 것으로 볼 수 있다. 동작적으로 연결가능하다는 것의 특정예는 물리적으로 연결가능하고 및/또는 물리적으로 인터액팅하는 컴포넌트 및/또는 무선으로 인터액팅이 가능하고 및/또는 무선으로 인터액팅하는 컴포넌트 및/또는 논리적으로 인터액팅하고 및/또는 논리적으로 인터액팅이 가능한 컴포넌트를 포함하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
여기에서 실질적으로 임의의 복수 및/또는 단수의 용어의 사용에 대하여, 당업자는 맥락 및/또는 응용에 적절하도록, 복수를 단수로 및/또는 단수를 복수로 해석할 수 있다. 다양한 단수/복수의 치환은 명확성을 위해 여기에서 명시적으로 기재될 수 있다.
당업자라면, 일반적으로 본 개시에 사용되며 특히 첨부된 청구범위(예를 들어, 첨부된 청구범위)에 사용된 용어들이 일반적으로 "개방적(open)" 용어(예를 들어, 용어 "포함하는"은 "포함하지만 이에 제한되지 않는"으로, 용어 "갖는"는 "적어도 갖는"으로, 용어 "포함하다"는 "포함하지만 이에 한정되지 않는" 등으로 해석되어야 함)로 의도되었음을 이해할 것이다. 또한, 당업자라면, 도입된 청구항의 기재사항의 특정 수가 의도된 경우, 그러한 의도가 청구항에 명시적으로 기재될 것이며, 그러한 기재사항이 없는 경우, 그러한 의도가 없음을 또한 이해할 것이다. 예를 들어, 이해를 돕기 위해, 이하의 첨부 청구범위는 "적어도 하나" 및 "하나 이상" 등의 도입 구절의 사용을 포함하여 청구항 기재사항을 도입할 수 있다. 그러나, 그러한 구절의 사용이, 부정관사 "하나"("a" 또는 "an")에 의한 청구항 기재사항의 도입이, 그러한 하나의 기재사항을 포함하는 실시예로, 그러한 도입된 청구항 기재사항을 포함하는 특정 청구항을 제한함을 암시하는 것으로 해석되어서는 안되며, 동일한 청구항이 도입 구절인 "하나 이상" 또는 "적어도 하나" 및 "하나"("a" 또는 "an")과 같은 부정관사(예를 들어, "하나"는 "적어도 하나" 또는 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 함)를 포함하는 경우에도 마찬가지로 해석되어야 한다. 이는 청구항 기재사항을 도입하기 위해 사용된 정관사의 경우에도 적용된다. 또한, 도입된 청구항 기재사항의 특정 수가 명시적으로 기재되는 경우에도, 당업자라면 그러한 기재가 적어도 기재된 수(예를 들어, 다른 수식어가 없는 "두개의 기재사항"을 단순히 기재한 것은, 적어도 두 개의 기재사항 또는 두 개 이상의 기재사항을 의미함)를 의미하도록 해석되어야 함을 이해할 것이다.
또한, "A, B 및 C 등 중의 적어도 하나"와 유사한 규칙이 사용된 경우에는, 일반적으로 그러한 해석은 당업자가 그 규칙을 이해할 것이라는 전제가 의도된 것이다(예를 들어, "A, B 및 C 중의 적어도 하나를 갖는 시스템"은, A만을 갖거나, B만을 갖거나, C만을 갖거나, A 및 B를 함께 갖거나, A 및 C를 함께 갖거나, B 및 C를 함께 갖거나, A, B, 및 C를 함께 갖는 시스템 등을 포함하지만 이에 제한되지 않음). "A, B 또는 C 등 중의 적어도 하나"와 유사한 규칙이 사용된 경우에는, 일반적으로 그러한 해석은 당업자가 그 규칙을 이해할 것이라는 전제가 의도된 것이다(예를 들어, "A, B 또는 C 중의 적어도 하나를 갖는 시스템"은, A만을 갖거나, B만을 갖거나, C만을 갖거나, A 및 B를 함께 갖거나, A 및 C를 함께 갖거나, B 및 C를 함께 갖거나, A, B, 및 C를 함께 갖는 시스템 등을 포함하지만 이에 제한되지 않음). 또한 당업자라면, 실질적으로 임의의 이접 접속어(disjunctive word) 및/또는 두 개 이상의 대안적인 용어들을 나타내는 구절은, 그것이 상세한 설명, 청구범위 또는 도면에 있는지와 상관없이, 그 용어들 중의 하나, 그 용어들 중의 어느 하나, 또는 그 용어들 두 개 모두를 포함하는 가능성을 고려했음을 이해할 것이다. 예를 들어, "A 또는 B"라는 구절은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B"의 가능성을 포함하는 것으로 이해될 것이다.
추가적으로, 개시의 특징 또는 양태가 마쿠시(Markush) 그룹으로 기술되는 경우, 개시는 마쿠시 그룹의 임의의 개별 요소 또는 요소들의 하위 그룹 역시 포함하고 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
당업자에게 이해될 것과 같이, 임의의 그리고 모든 목적에서든, 기술 내용을 제공하는 것 등에 있어서, 여기에 개시되어 있는 모든 범위는 임의의 그리고 모든 가능한 하위범위와 그러한 하위범위의 조합을 또한 포함한다. 임의의 열거된 범위는 적어도 1/2, 1/3, 1/4, 1/5, 1/10 등으로 나누어지는 동일한 범위를 충분히 설명하고 실시가능하게 하는 것으로서 쉽게 인식될 수 있다. 제한하지 않는 예시로서, 여기서 논의되는 각각의 범위는 하위 1/3, 중앙 1/3, 상위 1/3 등으로 나누어질 수 있다. 또한, "까지", "적어도", "보다 많은", "보다 적은" 등과 같은 언어는 기재된 수를 포함하며, 전술한 하위범위로 후속적으로 나누어질 수 있는 범위를 지칭함이 당업자에게 이해되어야 한다. 마지막으로, 범위는 각각의 개별 요소를 포함함이 이해되어야 한다. 예를 들어, 1-3개의 셀을 갖는 그룹은 1, 2 또는 3개의 셀을 갖는 그룹들을 의미한다. 유사하게, 1-5개의 셀을 갖는 그룹은 1, 2, 3, 4 또는 5개의 셀을 갖는 그룹을 의미한다.
다양한 양상 및 실시예가 여기에서 개시되었지만, 다른 양상 및 실시예가 당업자에게 명확할 것이다. 본 개시에 기재된 다양한 양상 및 실시예는 예시의 목적으로 제시된 것이고, 제한하려고 의도된 것이 아니며, 진정한 범위와 사상은 이하 청구범위에 의해 나타낸다.

Claims (28)

  1. 디스플레이 장치가 소스 이미지 데이터에 응답하여 소스 이미지를 디스플레이하도록 구동 신호(drive signal)를 생성하기 위한 방법으로서,
    NNMF(non-negatvie matrix factorization) 프로세스를 소스 이미지 데이터로 적용시켜 근사 이미지 데이터(approximation image data), 부분 합 이미지 데이터(partial sum image data) 및 잔여 이미지 데이터(residue image data)를 생성하는 단계;
    NNMF 프로세스를 잔여 이미지 데이터로 반복적으로 적용하여 후속적인 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하는 단계 - 각각의 근사 이미지데이터는,
    디스플레이 버퍼로 상기 근사 이미지 데이터를 전달; 및
    소정의 기준이 만족될 때까지 상기 반복을 계속하는
    상기 NNMF 프로세스의 각각의 적용을 위한
    대응하는 서브-프레임 이미지와 연관됨 -;
    전체 프레임 시간을 각각의 서브-프레임 이미지와 연관되는 하나 이상의 서브-프레임 시간으로 분할하는 단계; 및
    각각의 서브-프레임 이미지에 대한 상기 계산된 근사 이미지 데이터를 디스플레이 장치로 전달하여 대응하는 서브-프레임 시간에 기초하여 지속 시간 동안 상기 디스플레이 장치의 복수의 행 구동기(driver) 및 복수의 열 구동기를 선택적으로 활성화하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    각각의 반복은,
    제1 근사 이미지 데이터 및 제1 부분 합 이미지 데이터를 획득하고;
    상기 소스 이미지 데이터로부터 상기 제1 부분 합 이미지 데이터를 감산함으로써 제1 잔여 이미지 데이터를 획득하고;
    상기 제1 잔여 이미지 데이터의 음의 값을 절삭함으로써 제1 절삭된 잔여 이미지를 획득하고; 그리고
    비음 매트릭스 인수분해(non-negative matrix factorization)를 상기 제1 절삭된 잔여 이미지 데이터로 적용시킴으로써 제2 근사 이미지 데이터를 획득하는 것
    을 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    각각의 반복은,
    상기 제2 근사 이미지 데이터를 상기 제1 부분 합 이미지 데이터에 가산함으로써 제2 부분 합 이미지 데이터를 획득하고;
    상기 소스 이미지 데이터로부터 상기 제2 부분 합 이미지를 감산함으로써 제2 잔여 이미지 데이터를 획득하고;
    상기 제2 잔여 이미지 데이터의 음의 값을 절삭함으로써 제2 절삭된 잔여 이미지 데이터를 획득하는 것
    을 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 근사 이미지 데이터를 그들이 획득됨에 따라 상기 디스플레이 버퍼로 전달하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    제1 서브-프레임 이미지는 소스 이미지 에너지의 약 90%를 운반하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 소정의 기준은, 에너지 충실도(fidelity), 인지 충실도, 시간 제한, 버퍼 사이즈 제한, 반복 수 및/또는 프레임 카운트 제한을 포함하는 하나 이상의 임계치를 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 임계치를 동시에 평가하고 임계치 중 적어도 하나가 도달되면 상기 반복을 종료하는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 전체 프레임 시간은, 각각의 이미지 에너지에 기초하여 상기 서브-프레임 시간을 선택하는 것, 상기 전체 프레임 시간을 실질적으로 동등한 일부로 나누는 것 및 소정의 함수와 연관된 디폴트 분할 방식 중 하나 이상에 기초하여 하나 이상의 서브-프레임 시간으로 분할되는, 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    10번째 반복 후 상기 반복을 종료하는 단계를 더 포함하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 반복을 수행하고 상기 근사 이미지 데이터 및 대응하는 서브-프레임 시간을 컬러 디스플레이에서 각각의 컬러 채널에 대한 상기 디스플레이로 전달하는 단계를 더 포함하는 방법.
  11. 디스플레이 장치가 소스 이미지 데이터에 응답하여 소스 이미지를 디스플레이하도록 구동 신호(drive signal)를 생성하기 위한 장치로서,
    명령어 및 소스 이미지 데이터를 저장하도록 구성되는 메모리;
    상기 메모리에 결합되는 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는 상기 명령어를 실행하도록 적응되며, 실행되면 상기 프로세서로 하여금,
    NNMF(non-negatvie matrix factorization) 프로세스를 소스 이미지 데이터로 적용시켜 근사 이미지 데이터(approximation image data), 부분 합 이미지 데이터(partial sum image data) 및 잔여 이미지 데이터(residue image data)를 생성하고;
    NNMF 프로세스를 잔여 이미지 데이터로 반복적으로 적용하여 후속적인 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하고 - 각각의 근사 이미지데이터는,
    디스플레이 버퍼로 상기 근사 이미지 데이터를 전달; 및
    소정의 기준이 만족될 때까지 상기 반복을 계속하는
    상기 NNMF 프로세스의 각각의 적용을 위한
    대응하는 서브-프레임 이미지와 연관됨 -;
    전체 프레임 시간을 각각의 서브-프레임 이미지와 연관되는 하나 이상의 서브-프레임 시간으로 분할하게 하고; 그리고
    상기 디스플레이 장치를 위한 복수의 행 구동기 및 복수의 열 구동기가 대응하는 서브-프레임 시간에 기초하여 지속 시간 동안 선택적으로 활성화되도록 각각의 서브-프레임 이미지에 대한 상기 저장된 근사 이미지 데이터를 순차적으로 상기 디스플레이 장치에 전달하도록 구성되는 상기 디스플레이 버퍼
    를 포함하는 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    각각의 반복에서 상기 프로세서는,
    제1 근사 이미지 데이터 및 제1 부분 합 이미지 데이터를 획득하고;
    상기 소스 이미지 데이터로부터의 상기 제1 부분 합 이미지 데이터의 감산을 통해 제1 잔여 이미지 데이터를 획득하고;
    상기 제1 잔여 이미지 데이터의 음의 값의 절삭을 통해 제1 절삭된 잔여 이미지를 획득하고; 그리고
    NNMF의 상기 제1 절삭된 잔여 이미지 데이터로의 적용을 통해 제2 근사 이미지 데이터를 획득하고;
    상기 제2 근사 이미지 데이터의 상기 제1 부분 합 이미지 데이터로의 가산을 통해 제2 부분 합 이미지 데이터를 획득하고;
    상기 소스 이미지데이터로부터 상기 제2 부분 합 이미지 데이터의 감산을 통해 제2 잔여 이미지 데이터를 획득하고; 그리고
    상기 제2 잔여 이미지 데이터의 음의 값의 절삭을 통해 제2 절삭된 잔여 이미지 데이터를 획득하도록 구성되는, 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 부분 합 이미지 데이터는 분리 가능한 매트릭스의 수렴 급수의 형태이고, 상기 급수의 각각의 항은 상기 디스플레이 장치의 행렬 모두의 여기를 통해 배열로 동시에 로딩되는, 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    각각의 서브-프레임 이미지는 동시에 여기된 픽셀의 최대 수집을 포함하는 상기 소스 이미지의 근사를 나타내는, 장치.
  15. 제11항에 있어서,
    열 전류가 서브-프레임 시간 내내 실질적으로 일정하게 유지되도록, 상기 프로세서는 디스플레이 컨터롤러가 시간-스위치 행 전극으로 열 전극을 피드하게 하도록 더 구성되는, 장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 소정의 기준은, 에너지 충실도, 인지 충실도, 시간 제한, 버퍼 사이즈 제한, 반복 수 및/또는 프레임 카운트 제한을 포함하는 하나 이상의 임계치를 포함하는, 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는 약 5%의 에너지 충실도 임계치에서 상기 반복을 종료하도록 더 구성되는, 장치.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는 그레이 스케일 이미지에 대한 반복의 하나의 세트 및 컬러 이미지에 대한 반복의 세 세트를 수생하도록 더 구성되고, 반복의 각각의 세트는 컬러 채널과 연관되는, 장치.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는 범용 컴퓨팅 자치 및 전용 프로세서의 주요 프로세서 중 하나인, 장치.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 디스플레이는 OLED(Organic Light Emitting Diode) 기반 디스플레이 배열을 포함하는, 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    실질적으로 상기 디스플레이 배열의 모든 요소는 동시에 주소 지정되는, 장치.
  22. 디스플레이 장치가 소스 이미지 데이터에 응답하여 소스 이미지를 디스플레이하도록 구동 신호를 생성하기 위한 저장된 명령어를 가지는 컴퓨터-판독가능 저장 매체로서, 상기 명령어는,
    상기 소스 이미지 데이터의 SNMSR(Separable Non-negative Matrix Series Representation)을,
    NNMF(non-negtaive matrix factorization) 프로세스를 상기 소스 이미지 데이터로 적용시켜 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지 데이터를 생성하고;
    NNMF 프로세스를 잔여 이미지 데이터로 반복적으로 적용시켜 후속적인 근사 이미지 데이터, 부분 합 이미지 데이터 및 잔여 이미지데이터를 생성하는 것을 포함하고, 각각의 근사 이미지 데이터는,
    디스플레이 버퍼로 상기 근사 이미지 데이터를 전달; 및
    소정의 기준이 만족될 때까지 상기 반복을 계속; 및
    상기 소정의 기준이 만족되면 상기 급수를 절삭하는,
    상기 NNMF 프로세스의 각각의 적용을 위한
    대응하는 서브-프레임 이미지와 연관되며,
    완전한 프레임 간격을 통해 디스플레이되는 상기 서브-프레임 이미지의 통합은 상기 소스 이미지에 효과적으로 대응하는, 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 급수에서의 각각의 항은 상기 소스 이미지의 근사에 기여하도록 배열되는 단위 랭크 이미지 매트릭스(unit rank image matrix)인, 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  24. 제23항에 있어서,
    각각의 단위 랭크 이미지 매트릭스의 인자는 디스플레이 전류 및 상기 디스플레이의 접지 전극을 직접적으로 구동시키는, 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  25. 제24항에 있어서,
    각각의 단위 랭크 이미지 매트릭스의 상기 인자는 시간-스위치 행 전극으로 서브-프레임 간격 내내 열 전류를 실질적으로 일정하게 유지하는 열 전극을 피드하도록 이용되는, 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  26. 제22항에 있어서,
    상기 소정의 기준은, 에너지 충실도, 인지 충실도, 시간 제한, 버퍼 사이즈 제한, 반복 수 및/또는 프레임 카운트 제한을 포함하는 하나 이상의 임계치를 포함하는, 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  27. 제26항에 있서,
    상기 명령어는 상기 임계치를 동시에 평가하고 상기 임계치 중 적어도 하나가 도달되면 상기 반복을 종료하는 것을 더 포함하는, 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  28. 제22항에 있어서,
    상기 전체 프레임 시간은, 각각의 이미지 에너지에 기초하여 상기 서브-프레임 시간을 선택하는 것, 상기 전체 프레임 시간을 동등한 일부로 나누는 것 및 소정의 함수와 연관된 디폴트 분할 방식 중 하나 이상에 기초하여 하나 이상의 서브-프레임 시간으로 분할되는, 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
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