KR20230032704A - 디스플레이 장치 및 그 동작방법 - Google Patents

디스플레이 장치 및 그 동작방법 Download PDF

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KR20230032704A
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김종환
서귀원
짜오춘
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삼성전자주식회사
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Abstract

개시된 실시예는 디스플레이 장치에 관한 것으로, 디스플레이, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리, 및 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는, 제1 영상에 대응하는 제1 특징 정보, 제1 영상에 포함되는 복수의 영역들 각각에 대한 제2 특징 정보, 및 제1 영상에 포함되는 복수의 객체 영역들 각각에 대응하는 제3 특징 정보를 추출하고, 제1 특징 정보 및 제1 파라미터 정보가 설정된 커브 생성 네트워크에 기초하여, 제1 영상에 대응하는 제1 명암비 향상 커브를 생성하고, 제2 특징 정보 및 제2 파라미터가 정보가 설정된 커브 생성 네트워크에 기초하여, 복수의 영역들 각각에 대응하는 제2 명암비 향상 커브를 생성하고, 제3 특징 정보 및 제3 파라미터 정보가 설정된 커브 생성 네트워크에 기초하여, 복수의 객체 영역들 각각에 대응하는 제3 명암비 향상 커브를 생성하고, 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브를 제1 영상에 적용함으로써, 제2 영상을 생성하고, 제2 영상을 디스플레이하도록 디스플레이를 제어할 수 있는 디스플레이 장치가 개시된다.

Description

디스플레이 장치 및 그 동작방법{Display device and operating method for the same}
다양한 실시예들은 디스플레이 장치 및 그 동작방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 영상에 대한 명암비 향상 처리를 수행하는, 디스플레이 장치 및 그 동작방법에 관한 것이다.
디스플레이 장치는 영상의 명암비 향상을 위하여, 명암비 향상 처리를 수행한다. 명암비 향상 처리는, 영상 전체의 밝기 등의 정보를 분석하여 계조 표현 향상을 시키는 글로벌 명암비 향상 커브를 생성하고, 영상 전체에 글로벌 명암비 향상 커브를 영상에 적용함으로써, 수행될 수 있다.
또는, 영상을 동일한 크기를 가지는 복수의 영역들로 분할하여, 각 영역 내의 밝기 등의 정보를 분석하여, 로컬 명암비 향상 커브를 생성하고, 글로벌 명암비 향상 커브와 로컬 명암비 향상 커브를 영역 별로 적용함으로써, 명암비 향상 처리가 수행될 수 있다. 로컬 명암비 향상 커브와 글로벌 명암비 향상 커브를 함께 적용하는 방법이 글로벌 명암비 향상 커브만 적용하는 방법보다 영상의 명암비가 더 향상되는 효과를 가지나, 분할되는 복수의 영역들의 개수 및 크기에 따라, 명암비 향상의 성능 차이가 크다는 문제점이 있다.
또한, 기존 룰 기반의 명암비 향상 알고리즘을 이용하여, 명암비 향상 커브를 생성하는 경우, 디스플레이 특성에 따라 최적화된 명암비 향상 알고리즘이 달라지게 된다. 이에 따라, 최적화된 명암비 향상 커브를 생성하기 위해서는, 서로 다른 디스플레이 특성을 가지는 디스플레이 장치들에 서로 다른 명암비 향상 알고리즘이 탑재되어야 하므로, 제품 생산 비용이 증가하는 문제점이 있다.
다양한 실시예들은, 디스플레이 장치의 디스플레이 특성, 영상 전체에 대한 특성, 영상에 포함되는 로컬 영역 별 특성, 영상에 포함되는 객체 영역 별 특성을 모두 고려하여, 명암비 향상 처리를 수행할 수 있는 디스플레이 장치 및 그 동작방법을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치는, 디스플레이, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리, 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 제1 영상에 대응하는 제1 특징 정보, 상기 제1 영상에 포함되는 복수의 영역들 각각에 대한 제2 특징 정보, 및 상기 제1 영상에 포함되는 복수의 객체 영역들 각각에 대응하는 제3 특징 정보를 추출하고, 상기 제1 특징 정보 및 제1 파라미터 정보가 설정된 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 제1 영상에 대응하는 제1 명암비 향상 커브를 생성하고, 상기 제2 특징 정보 및 제2 파라미터가 정보가 설정된 상기 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 복수의 영역들 각각에 대응하는 제2 명암비 향상 커브를 생성하고, 상기 제3 특징 정보 및 제3 파라미터 정보가 설정된 상기 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 복수의 객체 영역들 각각에 대응하는 제3 명암비 향상 커브를 생성하고, 상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브를 상기 제1 영상에 적용함으로써, 제2 영상을 생성하고, 상기 제2 영상을 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 상기 제1 영상에서 하나 이상의 객체를 추출하고, 상기 추출된 객체에 기초하여, 상기 제1 영상을 상기 복수의 객체 영역들로 분할함으로써 상기 제1 영상에 포함되는 복수의 객체 영역들을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따른 제1 특징 정보, 상기 제2 특징 정보 및 상기 제3 특징 정보는 상기 제1 영상에 포함되는 픽셀들의 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 제1 파라미터 정보, 상기 제2 파라미터 정보, 및 상기 제3 파라미터 정보는, 상기 디스플레이의 디스플레이 특성에 따른 명암비 향상 알고리즘을 이용하여 획득된 훈련 데이터에 기초하여, 상기 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써 결정된 파라미터 정보일 수 있다.
일 실시예에 따른 훈련 데이터는 복수의 훈련 영상들로부터 추출된 특징 정보와 상기 복수의 훈련 영상들에 상기 명암비 향상 알고리즘을 적용하여 획득된 명암비 향상 커브 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브를 상기 제1 영상에 순차적으로 적용함으로써, 상기 제2 영상을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브에 기초하여, 제4 명암비 향상 커브를 생성하고, 상기 제4 명암비 향상 커브를 상기 제1 영상에 적용함으로써, 상기 제2 영상을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 가중 평균 방식을 이용하여, 상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브를 합성함으로써, 상기 제4 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 상기 영역 별로, 상기 제4 명암비 향상 커브를 생성하며, 상기 복수의 영역들 중 제1 영역에 대응하는 제4 명암비 향상 커브와 상기 제1 영역에 인접하는 제2 영역에 대응하는 제4 명암비 향상 커브를 보간하여, 제5 명암비 향상 커브를 생성하고, 상기 제1 영역과 제2 영역의 경계에 위치하는 픽셀들에 상기 제5 명암비 향상 커브를 적용함으로써, 상기 제2 영상을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 동작 방법은, 제1 영상을 수신하는 단계, 제1 영상에 대응하는 제1 특징 정보, 상기 제1 영상에 포함되는 복수의 영역들 각각에 대한 제2 특징 정보, 및 상기 제1 영상에 포함되는 복수의 객체 영역들 각각에 대응하는 제3 특징 정보를 추출하는 단계, 상기 제1 특징 정보 및 제1 파라미터 정보가 설정된 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 제1 영상에 대응하는 제1 명암비 향상 커브를 생성하는 단계, 상기 제2 특징 정보 및 제2 파라미터가 정보가 설정된 상기 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 복수의 영역들 각각에 대응하는 제2 명암비 향상 커브를 생성하는 단계, 상기 제3 특징 정보 및 제3 파라미터 정보가 설정된 상기 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 복수의 객체 영역들 각각에 대응하는 제3 명암비 향상 커브를 생성하는 단계, 상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브를 상기 제1 영상에 적용함으로써, 제2 영상을 생성하는 단계, 및 상기 제2 영상을 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치는 영상 전체에 대한 특성, 영상에 포함되는 로컬 영역 별 특성, 영상에 포함되는 객체 영역 별 특성을 모두 고려하여, 영상에 최적화된 명암비 향상 처리를 수행할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 디스플레이 장치는 디스플레이 특성에 최적화된 명암비 향상 처리를 수행할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 명암비 향상 처리 방법을 적용하면, 서로 다른 디스플레이 특성을 가지는 복수의 디스플레이 장치들에 동일한 명암비 향상 모듈을 적용할 수 있어, 제품 생산 비용을 절감할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 디스플레이 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 동작방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따라 명암비 향상 처리를 수행하는 장치(또는 모듈)의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4 및 도 5는 일 실시예에 따른 특징 정보 추출부가 특징 정보를 추출하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면들이다.
도 5는 일 실시예에 따른 파라미터 뉴럴 네트워크의 훈련 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 명암비 향상 커브를 생성하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면들이다.
도 8은 일 실시예에 따른 명암비 향상 커브를 적용하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 명암비 향상 커브를 적용하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 명암비 향상 커브를 적용하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 커브 생성 네트워크에 설정되는 파라미터 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 복수의 디스플레이 장치들이 동일한 명암비 향상 모듈(장치)을 이용하여, 명암비 향상 처리를 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 14는 다른 실시예에 따른 디스플레이 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 실시예들에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 명세서의 실시예에서 "사용자"라는 용어는 시스템, 기능 또는 동작을 제어하는 사람을 의미하며, 개발자, 관리자 또는 설치 기사를 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서의 실시예에서, '영상(image)' 또는 '픽처'는 정지영상, 복수의 연속된 정지영상(또는 프레임)으로 구성된 동영상, 또는 비디오를 나타낼 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 디스플레이 장치를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 영상을 수신하여, 수신한 영상의 명암비를 향상시키는 처리를 수행하는 전자 장치일 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 장치(100)는, TV, 휴대폰, 태블릿 PC, 디지털 카메라, 캠코더, 노트북 컴퓨터(laptop computer), 데스크탑, 전자책 단말기, 디지털 방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 착용형 장치(wearable device) 등과 같은 다양한 형태로 구현될 수 있다.
또한, 디스플레이 장치(100)는 디스플레이를 포함하여, 명암비 향상 처리가 수행된 영상을 디스플레이에 표시할 수 있다. 또한, 디스플레이 장치(100)는 고정된 위치에 배치되는 고정형 전자 장치 또는 휴대 가능한 형태를 갖는 이동형 전자 장치일 수 있으며, 디지털 방송 수신이 가능한 디지털 방송 수신기일 수 있다. 특히, 실시예들은 TV와 같이 디스플레이가 대형인 영상 처리 장치에서 용이하게 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 외부 장치 또는 외부 서버로부터 수신되거나 입력된 영상(10)의 명암비를 향상시키는 처리를 수행하여, 명암비가 향상된 영상을 디스플레이에 표시할 수 있다. 이때, 디스플레이 장치(100)는 입력 영상(10)에 명암비 향상 커브(30)를 적용함으로써, 명암비가 향상된 출력 영상(20)을 획득할 수 있다. 예를 들어, 명암비 향상 커브(30)는 x축과 y축을 포함하는 2차원 평면에 나타낼 수 있으며, x축은 입력되는 픽셀의 밝기 값을 나타내고, y축은 출력되는 픽셀의 밝기 값을 나타낸다. 디스플레이 장치(100)는 입력 영상(10)에 포함되는 픽셀의 밝기 값들을 명암비 향상 커브(30)에 따라서 변경함으로써, 출력 영상(20)을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 입력 영상(10)의 글로벌(전체) 특성에 기초한 글로벌 명암비 향상 커브, 영역 별 특성에 기초한 로컬 명암비 향상 커브, 및 객체 단위 영역 별 특성에 기초한 객체 명암비 향상 커브를 적용하여, 명암비가 향상된 출력 영상(20)을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 입력 영상(10) 전체에서 추출되는 특징 정보에 기초하여 글로벌 명암비 향상 커브를 결정할 수 있다. 구체적으로, 디스플레이 장치(100)는 입력 영상(10) 전체에서 추출되는 특징 정보 및 커브 생성 네트워크에 기초하여, 입력 영상(10)에 대응하는 글로벌 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
또한, 일 실시예에 다른 디스플레이 장치(100)는 입력 영상(10)에 포함되는 복수의 영역들 각각에서 추출되는 특징 정보에 기초하여 로컬 명암비 향상 커브를 결정할 수 있다. 구체적으로, 디스플레이 장치(100)는 입력 영상(10)에 포함되는 복수의 영역들 각각에서 추출되는 특징 정보 및 커브 생성 네트워크에 기초하여, 복수의 영역들 각각에 대응하는 로컬 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 입력 영상(10)에 포함되는 복수의 객체 영역들 각각에서 추출되는 특징 정보에 기초하여 객체 명암비 향상 커브를 결정할 수 있다. 구체적으로, 디스플레이 장치(100)는 입력 영상(10)에 포함되는 복수의 객체 영역들 각각에서 추출되는 특징 정보 및 커브 생성 네트워크에 기초하여, 복수의 객체 영역들 각각에 대응하는 객체 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 특징 정보는 영상 전체, 복수의 영역들 각각, 복수의 객체 영역들 각각에 포함되는 픽셀들의 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보, 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 기초하여 추출될 수 있다.
또한, 커브 생성 네트워크에 설정되는 파라미터 정보는, 디스플레이 장치(100)의 디스플레이 특성에 따른 명암비 향상 알고리즘을 이용하여 획득된 훈련 데이터에 기초하여, 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써, 결정된 파라미터 정보일 수 있다. 이때, 훈련 데이터는, 복수의 훈련 영상들로부터 추출된 특징 정보와 복수의 훈련 영상들에 명암비 향상 알고리즘을 적용하여 획득된 명암비 향상 커브 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 글로벌 명암비 향상 커브, 로컬 명암비 향상 커브 및 객체 명암비 향상 커브를 입력 영상(10)에 순차적으로 적용함으로써, 출력 영상(20)을 생성할 수 있다. 또는, 디스플레이 장치(100)는 글로벌 명암비 향상 커브, 로컬 명암비 향상 커브 및 객체 명암비 향상 커브에 기초하여, 합성 명암비 향상 커브를 생성하고, 합성 명암비 향상 커브를 입력 영상(10)에 적용함으로써, 출력 영상(20)을 생성할 수 있다.
이하, 도면들을 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
도 2는 일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 동작방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 제1 영상을 수신할 수 있다(S210). 예를 들어, 디스플레이 장치(100)는 외부 장치 또는 외부 서버로부터 제1 영상을 수신하거나 입력 받을 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 수신한 제1 영상에 대응하는 제1 특징 정보, 제2 특징 정보 및 제3 특징 정보를 추출할 수 있다(S220).
예를 들어, 제1 특징 정보는 제1 영상 전체에 대한 특성을 나타내는 정보일 수 있으며, 제2 특징 정보는 제1 영상에 포함되는 복수의 영역들 각각에 대한 특성을 나타내는 정보일 수 있다. 또한, 제3 특징 정보는 제1 영상에 포함되는 복수의 객체 영역들 각각에 대한 특성을 나타내는 정보일 수 있다. 이때, 제1 영상 전체 또는 제1 영상에 포함되는 일부 영역에 대한 특성은, 제1 영상 전체 또는 일부 영역에 포함되는 픽셀들의 밝기(luminance) 정보, RGB 정보, 주파수 정보, 노이즈 정보를 나타내는 히스토그램, 평균 값, 중간 값, 최소/최대 값 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 제1 특징 정보 및 제1 파라미터 정보에 기초하여, 제1 명암비 향상 커브(글로벌 명암비 향상 커브)를 생성할 수 있다(S230).
예를 들어, 디스플레이 장치(100)는 외부 장치로부터 제1 파라미터 정보를 수신할 수 있으며, 제1 파라미터 정보는 기 설정된 값들을 포함할 수 있다. 디스플레이 장치(100)는 커브 생성 네트워크에 포함된 노드들의 파라미터들(가중치들 또는 계수들)을 제1 파라미터 정보로 설정하고, 제1 파라미터 정보가 설정된 커브 생성 네트워크에 제1 특징 정보를 입력함으로써, 제1 명암비 향상 커브 정보(제1 명암비 향상 커브 또는 제1 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들)를 출력으로 획득할 수 있다. 이때, 제1 파라미터 정보는 제1 훈련 데이터로 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써 결정되는 값들을 포함할 수 있다. 이에 대해서는 도 11을 참조하여 자세히 후술하기로 한다.
디스플레이 장치(100)는 제1 명암비 향상 커브 정보에 기초하여, 제1 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 장치(100)는 제1 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들을 보간함으로써, 제1 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
또한, 디스플레이 장치(100)는 제2 특징 정보 및 제2 파라미터 정보에 기초하여, 제2 명암비 향상 커브(로컬 명암비 향상 커브)를 생성할 수 있다(S240).
예를 들어, 디스플레이 장치(100)는 외부 장치로부터 제2 파라미터 정보를 수신할 수 있으며, 제2 파라미터 정보는 기 설정된 값들을 포함할 수 있다. 디스플레이 장치(100)는 커브 생성 네트워크에 포함된 노드들의 파라미터들(가중치들 또는 계수들)을 제2 파라미터 정보로 설정하고, 제2 파라미터 정보가 설정된 커브 생성 네트워크에 제2 특징 정보를 입력함으로써, 제2 명암비 향상 커브 정보(제2 명암비 향상 커브 또는 제2 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들)를 출력으로 획득할 수 있다. 이때, 제2 파라미터 정보는 제2 훈련 데이터로 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써, 결정되는 값들을 포함할 수 있으며, 이에 대해서는 도 11을 참조하여 자세히 후술하기로 한다.
디스플레이 장치(100)는 제2 명암비 향상 커브 정보에 기초하여, 제2 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
또한, 디스플레이 장치(100)는 제3 특징 정보 및 제3 파라미터 정보에 기초하여, 제3 명암비 향상 커브(객체 명암비 향상 커브)를 생성할 수 있다(S250).
예를 들어, 디스플레이 장치(100)는 외부 장치로부터 제3 파라미터 정보를 수신할 수 있으며, 제3 파라미터 정보는 기 설정된 값들을 포함할 수 있다. 디스플레이 장치(100)는 커브 생성 네트워크에 포함된 노드들의 파라미터들(가중치들 또는 계수들)을 제3 파라미터 정보로 설정하고, 제3 파라미터 정보가 설정된 커브 생성 네트워크에 제3 특징 정보를 입력함으로써, 제3 명암비 향상 커브 정보(제3 명암비 향상 커브 또는 제3 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들)를 출력으로 획득할 수 있다. 이때, 제3 파라미터 정보는 제3 훈련 데이터로 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써, 결정된 값들을 포함할 수 있으며, 이에 대해서는 도 11을 참조하여 자세히 후술하기로 한다.
디스플레이 장치(100)는 제3 명암비 향상 커브 정보에 기초하여, 제3 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 230 단계(S230)에서 생성된 제1 명암비 향상 커브, 240 단계(S240)에서 생성된 제2 명암비 향상 커브, 250 단계(S250)에서 생성된 제3 명암비 향상 커브를 제1 영상에 적용하여, 제2 영상을 생성할 수 있다(S260).
예를 들어, 디스플레이 장치(100)는 제1 영상에 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브를 순차적으로 적용함으로써, 제2 영상을 생성할 수 있다. 이에 대해서는 도 8을 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
또는, 디스플레이 장치(100)는 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브에 기초하여, 제4 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 이때, 제4 명암비 향상 커브는, 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브의 가중 합일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 또한, 제4 명암비 향상 커브는 제1 영상에 포함되는 영역 별 또는 픽셀 별로 생성될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 디스플레이 장치(100)는 제1 영상에 제4 명암비 향상 커브를 적용함으로써, 제2 영상을 생성할 수 있다. 이에 대해서는 도 9를 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
디스플레이 장치(100)는 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브가 적용된 제2 영상을 디스플레이할 수 있다(S270).
도 3은 일 실시예에 따라 명암비 향상 처리를 수행하는 장치(또는 모듈)의 구성을 나타내는 도면이다.
일 실시예에 따른 명암비 향상 처리를 수행하는 장치(또는 모듈)(300)는 도 1에 도시된 디스플레이 장치(100)의 일부, 도 13에 도시된 디스플레이 장치(100)의 일부, 또는 도 14에 도시된 디스플레이 장치(1400)의 일부에 포함될 수 있다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 명암비 향상 처리를 수행하는 장치 (또는 모듈)(300)은 특징 정보 추출부(310), 명암비 향상 커브 생성부(320), 및 명암비 향상 커브 적용부(330)를 포함할 수 있다.
특징 정보 추출부(310)는 제1 특징 정보 추출부(311), 제2 특징 정보 추출부(312), 및 제3 특징 정부 추출부(313)를 포함할 수 있다. 이때, 제1 특징 정보 추출부(311), 제2 특징 정보 추출부(312), 및 제3 특징 정부 추출부(313)는 영상 전체 또는 영상의 일부 영역에 대한 특징 정보를 추출할 수 있도록 동작되는 적절한 로직, 회로, 인터페이스, 및/또는 코드를 포함할 수 있다.
제1 특징 정보 추출부(311)는 제1 영상(301) 전체에 포함되는 픽셀들의 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 제1 영상(301) 전체에 대한 특성(제1 특징 정보)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 제1 특징 정보 추출부(310)는 제1 영상(301) 전체에 포함되는 픽셀들의 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 대한 히스토그램, 평균 값, 중간 값, 최소 값 또는 최대 값 등을 제1 영상(301) 전체에 대한 특성(제1 특징 정보)으로 추출할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 이에 대해서는 도 5에서 자세히 설명하기로 한다.
또한, 제2 특징 정보 추출부(312)는 제1 영상(301)에 포함되는 복수의 영역들 각각에 포함되는 픽셀들의 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 대한 히스토그램, 평균 값, 최소 값 또는 최대 값 등을 복수의 영역들 각각에 대한 특성(제2 특징 정보)으로 추출할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
또한, 제3 특징 정보 추출부(313)는 제1 영상(301)에 포함되는 복수의 객체 영역들 각각에 포함되는 픽셀들의 픽셀들의 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 대한 히스토그램, 평균 값, 최소 값 또는 최대 값 등을 복수의 영역들 각각에 대한 특성(제3 특징 정보)으로 추출할 수 있다.
도 3을 참조하면, 명암비 향상 커브 생성부(320)는 제1 명암비 향상 커브 생성부(321), 제2 명암비 향상 커브 생성부(322), 및 제3 명암비 향상 커브 생성부(323)를 포함할 수 있다. 이때, 제1 명암비 향상 커브 생성부(321), 제2 명암비 향상 커브 생성부(322), 및 제3 명암비 향상 커브 생성부(323)는 명암비 향상 커브를 생성할 수 있도록 동작되는 적절한 로직, 회로, 인터페이스, 및/또는 코드를 포함할 수 있다.
제1 명암비 향상 커브 생성부(321)는 제1 특징 정보 추출부(311)에서 추출된 제1 특징 정보 및 커브 생성 네트워크에 기초하여, 제1 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 명암비 향상 커브 생성부(321)는 제1 특징 정보 추출부(311)로부터 제1 특징 정보를 수신할 수 있다. 또한, 제1 명암비 향상 커브 생성부(321)는 커브 생성 네트워크에 포함되는 파라미터들(가중치들 또는 계수들)을 제1 파라미터 정보로 설정할 수 있다. 이때, 제1 파라미터 정보는 외부 장치 또는 서버로부터 수신한 정보일 수 있다.
제1 명암비 향상 커브 생성부(321)는 제1 파라미터 정보로 설정된 커브 생성 네트워크에 제1 특징 정보를 입력함으로써, 제1 명암비 향상 커브 정보(제1 명암비 향상 커브 또는 제1 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들)를 출력으로 획득할 수 있다. 제1 명암비 향상 커브 생성부(311)는 제1 명암비 향상 커브 정보에 기초하여, 제1 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 명암비 향상 커브 생성부(311)는 커브 생성 네트워크로부터 출력된 제1 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들을 보간함으로써, 제1 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
또한, 제2 명암비 향상 커브 생성부(322)는 제2 특징 정보 추출부(312)에서 추출된 제2 특징 정보 및 커브 생성 네트워크에 기초하여, 제2 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제2 명암비 향상 커브 생성부(322)는 커브 생성 네트워크에 포함되는 파라미터들(가중치들 또는 계수들)을 제2 파라미터 정보로 설정할 수 있다. 이때, 제2 파라미터 정보는 외부 장치 또는 서버로부터 수신한 정보일 수 있다. 제2 명암비 향상 커브 생성부(322)는 제2 파라미터 정보로 설정된 커브 생성 네트워크에 제2 특징 정보를 입력함으로써, 제2 명암비 향상 커브 정보(제2 명암비 향상 커브 또는 제2 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들)를 출력으로 획득할 수 있다. 제2 명암비 향상 커브 생성부(322)는 제2 명암비 향상 커브 정보에 기초하여, 제2 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
또한, 제 3 명암비 향상 커브 생성부(323)는 제3 특징 정보 추출부(313)에서 추출된 제3 특징 정보 및 커브 생성 네트워크에 기초하여, 제3 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제3 명암비 향상 커브 생성부(323)는 커브 생성 네트워크에 포함되는 파라미터들(가중치들 또는 계수들)을 제3 파라미터 정보로 설정할 수 있다. 이때, 제3 파라미터 정보는 외부 장치 또는 서버로부터 수신한 정보일 수 있다. 제3 명암비 향상 커브 생성부(323)는 제3 파라미터 정보로 설정된 커브 생성 네트워크에 제3 특징 정보를 입력함으로써, 제3 명암비 향상 커브 정보(제3 명암비 향상 커브 또는 제3 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들)을 출력으로 획득할 수 있다. 제3 명암비 향상 커브 생성부(323)는 제3 명암비 향상 커브 정보에 기초하여, 제3 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
도 3을 참조하면, 명암비 향상 커브 적용부(330)는 명암비 향상 커브 생성부(320)에서 생성된 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브, 및 제3 명암비 향상 커브를 제1 영상(301)에 적용함으로써, 명암비가 향상된 제2 영상을 생성할 수 있다.
예를 들어, 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브를 순차적으로 제1 영상(301)에 적용함으로써, 제2 영상을 생성할 수 있다. 이에 대해서는 도 8을 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
또는, 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브에 기초하여, 제4 명암비 향상 커브를 생성하고, 제4 명암비 향상 커브를 제1 영상(301)에 적용함으로써, 제2 영상(302)을 생성할 수 있다. 이에 대해서는 도 9를 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
도 4 및 도 5는 일 실시예에 따른 특징 정보 추출부가 특징 정보를 추출하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면들이다.
도 4를 참조하면, 제1 특징 정보 추출부(311)는 제1 영상(301)을 입력 받고, 제1 영상(301) 전체에 대한 특성을 제1 특징 정보로 추출할 수 있다. 제1 특징 정보를 추출하는 방법에 대해서는 도 5를 참조하여 설명하기로 한다.
도 5를 참조하면, 제1 특징 정보 추출부(311)는 제1 영상(301)에 포함되는 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 제1 특징 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 제1 특징 정보 추출부(311)는 제1 영상(301)에 포함되는 픽셀들의 밝기 값들(밝기 정보)에 대한 밝기 히스토그램(510)을 생성할 수 있다. 제1 특징 정보 추출부(311)는 생성된 밝기 히스토그램(510)을 제1 특징 정보로 추출할 수 있다. 또는, 제1 특징 정보 추출부(311)는 생성된 밝기 히스토그램(510)에 기초하여, 최대 밝기 값 및 최소 밝기 값을 제1 특징 정보로 추출할 수 있다. 또는, 제1 특징 정보 추출부(311)는 생성된 밝기 히스토그램(510)에 기초하여, 평균 밝기 값 또는 중간 밝기 값을 제1 특징 정보로 추출할 수 있다.
또한, 제1 특징 정보 추출부(311)는 제1 영상(301)에 포함되는 픽셀들의 RGB 값들(RGB 정보) 각각에 대한 RGB 히스토그램(520)을 생성하고, RGB 히스토그램(520)을 제1 특징 정보로 추출할 수 있다. 또는, 제1 특징 정보 추출부(311)는 RGB 히스토그램(520)에 기초하여, 최대 RGB 값 및 최소 RGB 값을 제1 특징 정보로 추출할 수 있다. 또는, 제1 특징 정보 추출부(311)는 생성된 RGB 히스토그램(520)에 기초하여, 평균 RGB 값 또는 중간 RGB 값을 제1 특징 정보로 추출할 수 있다.
또한, 제1 특징 정보 추출부(311)는 제1 영상(301)에 포함되는 픽셀들의 주파수 정보에 대한 주파수 히스토그램(530)을 생성하고, 주파수 히스토그램(530)을 제1 특징 정보로 추출할 수 있다. 또는 제1 특징 정보 추출부(311)는 주파수 히스토그램(530)에 기초하여, 평균 주파수 값 또는 중간 주파수 값을 제1 특징 정보로 추출할 수 있다.
또한, 제1 특징 정보 추출부(311)는 제1 영상(301)에 포함되는 픽셀들의 노이즈 정보에 대한 노이즈 히스토그램(540)을 생성하고, 노이즈 히스토그램(540)을 제1 특징 정보로 추출할 수 있다. 또는, 제1 특징 정보 추출부(311)는 노이즈 히스토그램(540)에 기초하여, 평균 노이즈 값 또는 중간 노이즈 값을 제1 특징 정보로 추출할 수 있다.
다시, 도 4를 참조하면, 제1 영상(301)은 동일한 크기를 가지는 N x M의 영역들로 분할될 수 있다. 도 4에서는 설명의 편의를 위해, 제1 영상(301)이 6 x 6의 영역들로 분할되는 것으로 도시하였으나, 이에 한정되지 않는다.
제1 영상(301)이 6 x 6의 영역들로 분할되는 경우, 제2 특징 정보 추출부(312)는 36개의 영역들(410) 각각에 대한 제2 특징 정보를 추출할 수 있다. 제2 특징 정보 추출부(312)는 36개의 영역들(410) 각각에 포함되는 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 제2 특징 정보를 추출할 수 있다. 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 특징 정보를 추출하는 방법은 도 5를 참조하여 설명하였으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
이에 따라, 제2 특징 정보 추출부(312)는 36개의 제2 특징 정보들을 추출할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 제3 특징 정보 추출부(313)는, 제1 영상(301)에서 객체들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 제3 특징 정보 추출부(313)는 객체 추출 네트워크를 통해, 제1 영상(301)에 포함되는 객체들을 추출할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 도 4에서는 제3 특징 정보 추출부(313)가 제1 영상(301)에서 객체를 추출하는 것으로 설명하였지만, 이에 한정되지 않으며, 별도의 구성 요소에 의해 제1 영상(301)에서 객체가 추출될 수도 있다.
제3 특징 정보 추출부(313)는 추출된 객체들을 기준으로 클러스터링을 수행할 수 있다. 클러스터링된 영상(420)은 복수의 영역들을 기준으로, 복수의 객체 영역들로 분할될 수 있다. 이때, 복수의 영역들은 제1 영상(301)을 동일한 크기로 분할하는 6 x 6의 영역들일 수 있으며, 객체 영역들은 영역 단위로 분할될 수 있다.
이에 따라, 도 4에 도시된 바와 같이, 제1 영상(301)은 제1 객체(예를 들어, "사람 1")를 포함하는 제1 객체 영역(431), 제2 객체(예를 들어, "사람 2")를 포함하는 제2 객체 영역(432), 제3 객체(예를 들어, "하늘")를 포함하는 제3 객체 영역, 제4 객체(예를 들어, "물")를 포함하는 제4 객체 영역, 및 제5 객체(예를 들어, "땅")를 포함하는 제5 객체 영역들로 분할될 수 있다.
도 4에서 도시하고 설명한 객체 영역들을 분할하는 방법은 일 예에 불과하며, 일 실시예에 따른 제3 특징 정보 추출부(313)는 다양한 방법을 이용하여, 객체 영역들을 분할할 수 있다.
제3 특징 정보 추출부(313)는 복수의 객체 영역들(440) 각각에 포함되는 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 제3 특징 정보를 추출할 수 있다. 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 특징 정보를 추출하는 방법은 도 5를 참조하여 설명하였으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
이에 따라, 제3 특징 정보 추출부(313)는 5개의 제3 특징 정보들을 추출할 수 있다.
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 명암비 향상 커브를 생성하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면들이다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 외부 장치로부터 제1 특징 정보(전체 영상에 대한 특징 정보)에 대응하는 제1 파라미터 정보, 제2 특징 정보(영역 별 특징 정보)에 대응하는 제2 파라미터 정보 및 제3 특징 정보(객체 영역 별 특징 정보)에 대응하는 제3 파라미터 정보를 수신할 수 있다.
이때, 외부 장치는 복수의 훈련 영상들 및 복수의 명암비 향상 알고리즘들에 기초하여 생성된 복수의 훈련 데이터 셋들을 이용하여, 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써, 복수의 파라미터 정보를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른, 제1 파라미터 정보, 제2 파라미터 정보 및 제3 파라미터 정보는 디스플레이 장치(100)에 포함된 디스플레이의 디스플레이 특성에 최적화된 명암비 향상 알고리즘에 기초하여 훈련된 파라미터 정보일 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 장치(100)의 디스플레이 특성에 최적화된 명암비 향상 알고리즘이 제1 명암비 향상 알고리즘인 경우, 제1 파라미터 정보, 제2 파라미터 정보 및 제3 파라미터 정보는, 제1 명암비 향상 알고리즘을 이용하여 획득된 훈련 데이터로, 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써, 획득된 정보일 수 있다. 이에 대해서는 도 11을 참조하여 자세히 후술하기로 한다.
일 실시예에 따른 명암비 향상 커브 생성부(320)는 커브 생성 네트워크(610)를 이용하여, 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따른 커브 생성 네트워크(610)는 특징 정보를 입력으로 받아, 명암비 향상 커브 정보를 출력하는 구조를 포함하는 네트워크일 수 있다.
일 실시예에 따른 제1 명암비 향상 커브 생성부(321)는 커브 생성 네트워크(610)에 포함된 파라미터들(가중치들 또는 계수들)을 제1 파라미터 정보로 설정하고, 제1 파라미터 정보로 설정된 커브 생성 네트워크(610)에 제1 특징 정보를 입력함으로써, 제1 명암비 향상 커브 정보(제1 명암비 향상 커브 또는 제1 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들)를 출력으로 획득할 수 있다. 제1 명암비 향상 커브 생성부(321)는 제1 명암비 향상 커브 정보에 기초하여, 제1 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 명암비 향상 커브 생성부(321)는 제1 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들이 출력되는 경우, 포인트들을 보간함으로써, 제1 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
도 7에 도시된 바와 같이, 제1 명암비 향상 커브(710)는 제1 영상(301) 전체에 적용되는 글로벌 명암비 향상 커브일 수 있다.
또한, 제2 명암비 향상 커브 생성부(322)는 커브 생성 네트워크(610)에 포함된 파라미터들(가중치들 또는 계수들)을 제2 파라미터 정보로 설정하고, 제2 파라미터 정보로 설정된 커브 생성 네트워크(610)에 제2 특징 정보를 입력함으로써, 제2 명암비 향상 커브 정보(제2 명암비 향상 커브 또는 제2 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들)를 출력으로 획득할 수 있다. 제2 명암비 향상 커브 생성부(322)는 제2 명암비 향상 커브 정보에 기초하여, 제2 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 제2 명암비 향상 커브들(720)은 제1 영상에 포함되는 영역 별로 적용되는 로컬 명암비 향상 커브일 수 있으며, 생성되는 제2 명암비 향상 커브들(720)의 개수는 제1 영상(301)에 포함되는 복수의 영역들(420)의 개수와 동일하다. 예를 들어, 제1 영상(301)이 6 x 6의 영역들로 분할된 경우, 제2 명암비 향상 커브(720)의 개수는 36개이며, 각각 대응하는 영역에 적용될 수 있다.
또한, 제3 명암비 향상 커브 생성부(323)는 커브 생성 네트워크(610)에 포함된 파라미터들(가중치들 또는 계수들)을 제3 파라미터 정보로 설정하고, 제3 파라미터 정보로 설정된 커브 생성 네트워크(610)에 제3 특징 정보를 입력함으로써, 제3 명암비 향상 커브 정보(제3 명암비 향상 커브 또는 제3 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들)를 출력으로 획득할 수 있다. 제3 명암비 향상 커브 생성부(323)는 제3 명암비 향상 커브 정보에 기초하여, 제3 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 제3 명암비 향상 커브들(730)은 제1 영상(301)에 포함되는 객체 영역 별로 적용되는 객체 명암비 향상 커브일 수 있으며, 생성되는 제3 명암비 향상 커브들(730)의 개수는 제1 영상에 포함되는 복수의 객체 영역들(440)의 개수와 동일하다. 예를 들어, 제1 영상(301)이 5개의 객체 영역들로 분할된 경우, 제3 명암비 향상 커브들(730)의 개수는 5개이며, 각각 대응하는 객체 영역에 적용될 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 명암비 향상 커브를 적용하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 8을 참조하면, 일 실시예에 따른 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브를 제1 영상(301)에 순차적으로 적용할 수 있다.
예를 들어, 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 영상(301) 전체에 제1 명암비 향상 커브(710)를 적용하여, 제3 영상(810)을 생성할 수 있다.
또한, 제3 영상(810)에 영역 별로 제2 명암비 향상 커브들(720)을 적용함으로써, 제4 영상(820)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 영상(301)이 6 X 6 영역들로 분할되는 경우, 제3 영상(810)은 제1 영상(301)과 동일하게 36개의 영역들을 포함하며, 36개의 영역들 각각에 대응하는 제2 명암비 향상 커브들(720)이 생성될 수 있다. 이에 따라, 명암비 향상 커브 적용부(330)는 36개의 영역들에 제2 명암비 향상 커브들(720)을 각각 적용하여, 제4 영상(820)을 생성할 수 있다.
또한, 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제4 영상(820)에 객체 영역 별로 생성된 제3 명암비 향상 커브들(730)을 적용함으로써, 제2 영상(830)을 생성할 수 있다. 제1 영상(301)이 5개의 객체 영역들로 분할되는 경우, 제4 영상(820)은 제1 영상(301)과 동일하게 5개의 객체 영역들을 포함하며, 5개의 객체 영역들 각각에 대응하는 제3 명암비 향상 커브들(730)이 생성될 수 있다. 이에 따라, 명암비 향상 커브 적용부(330)는 5개의 객체 영역들에 제3 명암비 향상 커브들(730)을 각각 적용하여, 제2 영상(830)을 생성할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 명암비 향상 커브를 적용하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 9를 참조하면, 일 실시예에 따른 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브, 제3 명암비 향상 커브에 기초하여, 영역 별로 또는 픽셀 별로 최종 명암비 향상 커브(제4 명암비 향상 커브)를 생성할 수 있다. 이때, 영역은, 일 실시예에 따른 제2 특징 정보를 추출하기 위해 제1 영상이 복수의 영역들로 분할된 경우, 분할된 하나의 영역을 의미한다.
예를 들어, 일 실시예에 따른 제1 영상(301)에 포함되는 객체 영역들이 영역 단위로 분할되는 경우, 제4 명암비 향상 커브는 영역 별로 생성될 수 있다. 반면에, 제1 영상에 포함되는 객체 영역들이 영역에 상관없이, 픽셀 단위로 분할되는 경우, 제4 명암비 향상 커브는 픽셀 별로 생성될 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
제4 명암비 향상 커브가 영역 별로 생성되는 경우, 제1 영상(301)에 포함되는 복수의 영역들 중 제1 영역(910)은 제2 객체 영역(920)에 포함될 수 있다. 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 영역(910)에, 제1 명암비 향상 커브(710), 제1 영역(910)에 대응하는 제2 명암비 향상 커브(721), 제2 객체 영역(920)에 대응하는 제3 명암비 향상 커브(732)에 기초하여, 제4 명암비 향상 커브(940)를 생성할 수 있다. 이때, 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 명암비 향상 커브(710), 제1 영역(910)에 대응하는 제2 명암비 향상 커브(721), 제2 객체 영역(920)에 대응하는 제3 명암비 향상 커브(732)의 가중 평균 값을 제4 명암비 향상 커브(940)로 결정할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 영역(910)에 대응하는 제4 명암비 향상 커브(940)를 제1 영역(910)에 적용할 수 있다. 또한, 동일한 방식으로 제1 영상(301)에 포함되는 영역 별로 최종 명암비 향상 커브를 생성하여, 영역 별로 적용함으로써, 제2 영상을 생성할 수 있다.
또는, 제4 명암비 향상 커브가 픽셀 별로 생성되는 경우, 제1 영상(301)에 포함되는 제1 픽셀은 분할된 복수의 영역들 중 제2 영역에 포함되며, 분할된 복수의 객체 영역들 중 제3 객체 영역에 포함될 수 있다. 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 명암비 향상 커브, 제2 영역에 대응하는 제2 명암비 향상 커브 및 제3 객체 영역에 대응하는 제3 명암비 향상 커브에 기초하여, 제4 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 이때, 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 명암비 향상 커브, 제2 영역에 대응하는 제2 명암비 향상 커브 및 제3 객체 영역에 대응하는 제3 명암비 향상 커브의 가중 평균 값을 제4 명암비 향상 커브로 결정할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 픽셀에 대응하는 제4 명암비 향상 커브를 제1 픽셀에 적용할 수 있다. 또한, 동일한 방식으로 제1 영상(301)에 포함되는 픽셀 별로 최종 명암비 향상 커브를 생성하여, 픽셀 별로 적용함으로써, 제2 영상을 생성할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 명암비 향상 커브를 적용하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
일 실시예에 따른 명암비 향상 커브 적용부(330)가 제1 영상(301)에 포함되는 영역 별로 최종 명암비 향상 커브를 생성하여, 영역 별로 적용하는 경우, 영역들 사이의 경계에서 밝기 차이가 발생할 수 있다. 예를 들어, 명암비 향상 커브 적용부(330)는, 제1 영상(301)에 포함되는 복수의 영역들 중 제1 영역(1010)에 대응하는 제1 최종 명암비 향상 커브(1015)를 생성하고, 제2 영역(1020)에 대응하는 제2 최종 명암비 향상 커브(1025)를 생성할 수 있다. 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 영역(1010)에 포함되는 픽셀들에 제1 최종 명암비 향상 커브(1015)를 적용하여 명암비 향상 처리를 수행할 수 있다. 또한, 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제2 영역(1020)에 포함되는 픽셀들에 제2 최종 명암비 향상 커브(1025)를 적용하여 명암비 향상 처리를 수행할 수 있다.
이에 따라, 제2 영역(1020)에 인접하는 제1 영역(1010)의 경계에 위치하는 제1 픽셀들(1011)에는 제1 최종 명암비 향상 커브(1015)가 적용되고, 제1 영역(1010)에 인접하는 제2 영역(1020)의 경계에 위치하는 제2 픽셀들(1021)에는 제2 최종 명암비 향상 커브(1025)가 적용되면, 제1 픽셀들(1011)과 제2 픽셀들(1021) 사이에서 밝기 차이가 크게 발생될 수 있다. 인접하는 픽셀들 사이의 밝기 차이가 크게 발생되는 경우, 영상이 부자연스럽게 보일 수 있다.
일 실시예에 따른 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 영역(1010)에 대응하는 제1 최종 명암비 향상 커브(1015)와 제2 영역(1020)에 대응하는 제2 최종 명암비 향상 커브(1025)를 보간함으로써, 제3 최종 명암비 향상 커브(1035)를 생성할 수 있다. 명암비 향상 커브 적용부(330)는 제1 픽셀들(1011) 및 제2 픽셀들(1021)에 제3 최종 명암비 향상 커브(1035)를 적용하여, 명암비 향상 처리를 수행함으로써, 인접하는 픽셀들 사이의 밝기 차이가 크게 발생되는 것을 방지할 수 있다.
또한, 제1 영역(1010) 이외에도, 제2 영역(1020)의 오른쪽에 인접하는 제3 영역(미도시), 제2 영역(1020)에 왼쪽에 인접하는 제4 영역(미도시), 및 제2 영역(1020)의 아래쪽에 인접하는 제5 영역(미도시)에 각각 대응하는 최종 명암비 향상 커브들을 이용하여, 제2 영역(1020)의 가장 자리에 위치하는 픽셀들의 명암비 향상 처리를 수행할 수 있다.
하나의 영역에 인접하는 영역들은 다양하게 결정될 수 있으며, 해당 영역의 최종 명암비 향상 커브와 인접하는 영역들에 대응하는 최종 명암비 향상 커브들을 다양한 방법으로 보간한 명암비 향상 커브를, 경계에 위치하는 픽셀들에 적용함으로써, 명암비 향상 처리를 수행할 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 커브 생성 네트워크에 설정되는 파라미터 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 11을 참조하면, 일 실시예에 따른 파라미터 정보는 외부 장치에 의해 결정될 수 있으며, 이때, 외부 장치는 일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)와 다른 별도의 장치일 수 있다. 예를 들어, 외부 장치는 훈련 데이터 셋에 기초하여, 커브 생성 네트워크(1110)를 훈련시킴으로써, 커브 생성 네트워크(1110)에 포함되는 파라미터들(가중치들, 계수들)을 결정할 수 있다.
커브 생성 네트워크(1110)는 복수의 레이어들을 포함하는 딥 뉴럴 네트워크(DNN: Deep Neural Network)일 수 있으며, 뉴럴 네트워크가 입력 데이터에 대응하는 결과 데이터를 정확하게 출력하기 위해서는 목적에 따라 뉴럴 네트워크를 훈련(training)시켜야 한다. 이때, '훈련(training)'은 뉴럴 네트워크로 다양한 데이터들을 입력시키고, 입력된 데이터들을 분석하는 방법, 입력된 데이터들을 분류하는 방법, 및/또는 입력된 데이터들에서 결과 데이터 생성에 필요한 특징을 추출하는 방법 등을 뉴럴 네트워크가 스스로 발견 또는 터득할 수 있도록 뉴럴 네트워크를 훈련시키는 것을 의미할 수 있다. 구체적으로 훈련 과정을 통하여, 뉴럴 네트워크는 훈련 데이터를 학습(learning)하여, 뉴럴 네트워크 내부의 파라미터들(가중치들, 계수들)을 최적화하여 설정할 수 있다. 최적화된 파라미터들로 설정된 뉴럴 네트워크는, 입력된 데이터를 스스로 학습(learning)함으로써, 목적하는 결과를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 커브 생성 네트워크(1110)는 영상 또는 영역의 특징 정보를 입력 받고, 명암비 향상 커브 정보(명암비 향상 커브 또는 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들)를 출력하는 뉴럴 네트워크일 수 있다.
외부 장치는 복수의 훈련 데이터 셋들에 기초하여, 커브 생성 네트워크(1110)를 훈련시킴으로써, 복수의 파라미터 정보를 획득할 수 있다. 이때, 복수의 훈련 데이터 셋들은, 복수의 훈련 영상들(1120)과 복수의 명암비 향상 알고리즘들에 기초하여 생성될 수 있다. 또한, 하나의 훈련 데이터 셋은, 훈련 영상들(1120)로부터 추출된 훈련 특징 정보(입력 데이터)(1130)와 훈련 특징 정보에 대응하는 훈련 명암비 향상 커브 정보(1140)를 포함할 수 있다. 이때, 훈련 명암비 향상 커브 정보는 훈련 영상들(1120)에 명암비 향상 알고리즘을 적용함으로써 획득될 수 있다.
이때, 훈련 특징 정보는, 제1 훈련 특징 정보, 제2 훈련 특징 정보, 제3 훈련 특징 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 훈련 특징 정보는, 복수의 훈련 영상들 각각에 대해 추출된 특징 정보일 수 있다. 제2 훈련 특징 정보는, 복수의 훈련 영상들 각각을 복수의 영역들로 분할하고, 분할된 복수의 영역들 각각에 대한 특징 정보일 수 있다. 제3 훈련 특징 정보는, 복수의 훈련 영상들 각각을 복수의 객체 영역들로 분할하고, 분할된 복수의 객체 영역들 각각에 대한 특징 정보일 수 있다.
또한, 훈련 영상에 대응하는 훈련 명암비 향상 커브 정보는 훈련 영상이 동일하더라도 훈련 영상에 적용되는 명암비 향상 알고리즘에 따라 다르게 결정될 수 있다. 따라서, 하나의 훈련 특징 정보에 대응하는 훈련 명암비 향상 커브 정보는 복수일 수 있다.
구체적으로, 제1 훈련 특징 정보에 대응하는 복수의 훈련 명암비 향상 커브 정보는, 복수의 훈련 영상들(1120) 각각에 적용되는 명암비 향상 알고리즘에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 복수의 훈련 영상들(1120) 각각에 제1 명암비 향상 알고리즘을 적용함으로써, 제1 훈련 명암비 향상 커브 정보가 획득될 수 있다. 이에 따라, 외부 장치는 제1 훈련 특징 정보와 제1 훈련 명암비 향상 커브 정보를 포함하는 제1 훈련 데이터 셋을 획득할 수 있다. 외부 장치는 제1 훈련 데이터 셋에 기초하여, 커브 생성 네트워크(1110)를 훈련시킴으로써, 제1 파라미터 정보를 결정할 수 있다.
예를 들어, 외부 장치는 제1 훈련 특징 정보를 커브 생성 네트워크(1110)에 입력하여, 출력되는 데이터(출력 데이터)와 제1 훈련 명암비 향상 커브 정보의 차이가 최소화하는 방향으로 커브 생성 네트워크(1110)에 포함되는 파라미터들을 업데이트함으로써, 제1 파라미터 정보를 결정할 수 있다.
또한, 복수의 훈련 영상들(1120) 각각에 제2 명암비 향상 알고리즘을 적용함으로써, 제2 훈련 명암비 향상 커브 정보가 획득될 수 있다. 이에 따라, 외부 장치는 제1 훈련 특징 정보와 제2 훈련 명암비 향상 커브 정보를 포함하는 제2 훈련 데이터 셋을 획득할 수 있다. 외부 장치는 제2 훈련 데이터 셋에 기초하여, 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써, 제4 파라미터 정보를 결정할 수 있다.
또한, 복수의 훈련 영상들(1120) 각각에 제3 명암비 향상 알고리즘을 적용함으로써, 제3 훈련 명암비 향상 커브 정보가 획득될 수 있다. 이에 따라, 외부 장치는 제1 훈련 특징 정보와 제3 훈련 명암비 향상 커브 정보를 포함하는 제3 훈련 데이터 셋을 획득할 수 있다. 외부 장치는 제3 훈련 데이터 셋에 기초하여, 커브 생성 네트워크(1110)를 훈련시킴으로써, 제7 파라미터 정보를 결정할 수 있다.
이와 동일한 방식으로, 제2 훈련 특징 정보에 대응하는 명암비 향상 커브 정보도, 분할된 복수의 영역들 각각에 적용되는 명암비 향상 알고리즘에 따라 다르게 획득될 수 있다. 예를 들어, 분할된 복수의 영역들 각각에 제1 명암비 향상 알고리즘을 적용함으로써, 제4 훈련 명암비 향상 커브 정보가 획득될 수 있으며, 제2 명암비 향상 알고리즘을 적용함으로써, 제5 훈련 명암비 향상 커브 정보가, 제3 명암비 향상 알고리즘을 적용함으로써, 제6 훈련 명암비 향상 커브 정보가 획득될 수 있다.
이에 따라, 외부 장치는 제2 훈련 특징 정보와 제4 훈련 명암비 향상 커브 정보를 포함하는 제4 훈련 데이터 셋, 제2 훈련 특징 정보와 제5 훈련 명암비 향상 커브 정보를 포함하는 제5 훈련 데이터 셋, 및 제2 훈련 특징 정보와 제6 훈련 명암비 향상 커브 정보를 포함하는 제6 훈련 데이터 셋을 획득할 수 있다.
외부 장치는 제4 훈련 데이터 셋에 기초하여, 커브 생성 네트워크(1110)를 훈련시킴으로써, 제2 파라미터 정보를 결정할 수 있다. 제5 훈련 데이터 셋에 기초하여, 커브 생성 네트워크(1110)를 훈련시킴으로써, 제5 파라미터 정보를 결정할 수 있으며, 제6 훈련 데이터 셋에 기초하여, 커브 생성 네트워크(1110)를 훈련시킴으로써, 제6 파라미터 정보를 결정할 수 있다.
또한, 제3 훈련 특징 정보에 대응하는 명암비 향상 커브 정보도, 복수의 객체 영역들 각각에 적용되는 명암비 향상 알고리즘에 따라 다르게 획득될 수 잇다. 예를 들어, 복수의 객체 영역들 각각에 제1 명암비 향상 알고리즘을 적용함으로써, 제7 훈련 명암비 향상 커브 정보가 획득될 수 있으며, 제2 명암비 향상 알고리즘을 적용함으로써, 제8 훈련 명암비 향상 커브가, 제3 명암비 향상 알고리즘을 적용함으로써, 제9 훈련 명암비 향상 커브가 획득될 수 있다.
이에 따라, 외부 장치는 제3 훈련 특징 정보와 제7 훈련 명암비 향상 커브 정보를 포함하는 제7 훈련 데이터 셋, 제3 훈련 특징 정보와 제8 훈련 명암비 향상 커브 정보를 포함하는 제8 훈련 데이터 셋, 및 제3 훈련 특징 정보와 제9 훈련 명암비 향상 커브 정보를 포함하는 제9 훈련 데이터 셋을 획득할 수 있다.
외부 장치는 제7 훈련 데이터 셋에 기초하여, 커브 생성 네트워크(1110)를 훈련시킴으로써, 제3 파라미터 정보를 결정할 수 있다. 제8 훈련 데이터 셋에 기초하여, 커브 생성 네트워크(1110)를 훈련시킴으로써, 제6 파라미터 정보를 결정할 수 있으며, 제9 훈련 데이터 셋에 기초하여, 커브 생성 네트워크(1110)를 훈련시킴으로써, 제9 파라미터 정보를 결정할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 외부 장치로부터 파라미터 정보를 수신할 수 있다. 이때, 디스플레이 장치(100)는 디스플레이 장치(100)의 디스플레이 특성에 최적화된 명암비 향상 알고리즘을 적용하여 획득한 훈련 데이터로 커브 생성 네트워크(1110)를 훈련시켜 획득한 파라미터 정보를 수신할 수 있다.
예를 들어, 디스플레이 장치(100)에 포함되는 디스플레이의 디스플레이 특성에 최적화된 명암비 향상 알고리즘이 제1 명암비 향상 알고리즘인 경우, 디스플레이 장치(100)는 외부 장치로부터 제1 파라미터 정보, 제2 파라미터 정보 및 제3 파라미터 정보를 수신할 수 있다.
또는, 디스플레이 장치(100)에 포함되는 디스플레이의 디스플레이 특성에 최적화된 명암비 향상 알고리즘이 제2 명암비 향상 알고리즘인 경우, 디스플레이 장치(100)는 외부 장치로부터 제4 파라미터 정보, 제5 파라미터 정보 및 제6 파라미터 정보를 수신할 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른 복수의 디스플레이 장치들이 동일한 명암비 향상 모듈(장치)을 이용하여, 명암비 향상 처리를 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12를 참조하면, 일 실시예에 따른 복수의 디스플레이 장치들은 서로 다른 디스플레이 특성을 가지는 디스플레이들을 포함할 수 있다. 제1 디스플레이 장치(1210)는 제1 디스플레이(1215)를 포함하며, 제1 디스플레이(1215)는 OLED, Micro LED 등의 자발광 디스플레이를 포함할 수 있다. 이에 따라, 제1 디스플레이(1215)는 제1 디스플레이 특성(예를 들어, 자발광 특성)을 가질 수 있다.
또한, 제2 디스플레이 장치(1220)는 제2 디스플레이(1225)를 포함하며, 제2 디스플레이(1225)는 LCD 등의 비자발광 디스플레이를 포함할 수 있다. 이에 따라, 제2 디스플레이(1225)는 제2 디스플레이 특성(예를 들어, 발광 특성)을 가질 수 있다.
또한, 제3 디스플레이 장치(1230)는 제3 디스플레이(1235)를 포함하며, 제3 디스플레이(1235)는 자발광 디스플레이 및 비 자발광 디스플레이가 아닌 디스플레이일 수 있다. 예를 들어, 제3 디스플레이 장치(1230)는 스크린을 이용하는 Laser Projector 등을 포함할 수 있다. 이에 따라, 제3 디스플레이(1230)는 제3 디스플레이 특성을 가질 수 있으며, 제1 디스플레이 특성, 제2 디스플레이 특성 및 제3 디스플레이 특성은 서로 다를 수 있다.
일 실시예에 따른 복수의 디스플레이 장치들이 입력 영상의 명암비 향상 처리를 수행할 때, 디스플레이 특성에 최적화된 서로 다른 명암비 향상 알고리즘을 적용할 필요가 있다. 예를 들어, 비 자발광 특성을 가지는 디스플레이의 경우, 백라이트 유닛을 이용하여 발광하기 때문에 저계조 영역에 대한 명암비 향상 처리가 중요한 반면, 자발광 특성을 가지는 디스플레이의 경우, 비 자발광 특성을 가지는 디스플레이보다 높은 휘도를 표현하기 쉽지 않기 때문에 전력을 효율화하면서 명암비를 향상시키는 기술들이 필요하다.
서로 다른 디스플레이 특성을 가지는 복수의 디스플레이 장치들에 동일한 명암비 향상 알고리즘이 탑재되는 경우, 디스플레이 특성에 따라 명암비 향상 처리를 최적화하기 어렵다. 따라서, 복수의 디스플레이 장치들은 디스플레이 특성에 따라 서로 다른 명암비 향상 알고리즘이 적용되는 명암비 향상 모듈(장치, 프로세서)이 필요하다.
일 실시예에 따른 복수의 디스플레이 장치들은 동일한 명암비 향상 모듈(1240)을 포함할 수 있으며, 명암비 향상 모듈(1240)은 도 3에서 도시하고 설명한 명암비 향상 장치(모듈)(300)일 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따른 명암비 향상 모듈(1240)은 명암비 향상 처리에 필요한 명암비 향상 커브를 생성하는 커브 생성 네트워크를 포함할 수 있다. 이때, 커브 생성 네트워크에 포함되는 파라미터들(가중치들 또는 계수들)에 설정되는 파라미터 정보는 디스플레이 특성에 따라 달라질 수 있으며, 커브 생성 네트워크에 포함되는 파라미터들을 다르게 설정하여, 명암비 향상 처리를 수행함으로써, 서로 다른 명암비 향상 알고리즘을 적용하여 명암비 향상 처리를 수행하는 효과를 낼 수 있다.
일 실시예에 따른 복수의 디스플레이 장치들은 각각 디스플레이 특성에 따라, 최적화된 명암비 향상 알고리즘을 이용하여 결정된 파라미터 정보를 수신할 수 있다.
도 12를 참조하면, 외부 장치(1250)는 도 11에서 도시하고 설명한 바와 같이, 훈련 데이터를 이용하여, 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써, 커브 생성 네트워크에 설정되는 파라미터 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 외부 장치(1250)는 제1 명암비 향상 알고리즘이 적용된 훈련 데이터를 이용하여, 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써, 제1 파라미터 정보, 제2 파라미터 정보 및 제3 파라미터 정보를 획득할 수 있다. 또한, 외부 장치는 제2 명암비 향상 알고리즘이 적용된 훈련 데이터를 이용하여, 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써, 제4 파라미터 정보, 제5 파라미터 정보 및 제6 파라미터 정보를 획득할 수 있다. 또한, 외부 장치는 제3 명암비 향상 알고리즘이 적용된 훈련 데이터를 이용하여, 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써, 제7 파라미터 정보, 제8 파라미터 정보 및 제9 파라미터 정보를 획득할 수 있다.
외부 장치(1250)가 제1 내지 제9 파라미터 정보를 획득하는 방법에 대해서는, 도 11에서 자세히 설명하였으므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
다시 도 12를 참조하면, 제1 디스플레이 장치(1210)에 포함된 제1 디스플레이(1215)는 비 자발광 특성을 가지며, 비 자발광 특성에 최적화된 명암비 향상 알고리즘은 제1 명암비 향상 알고리즘일 수 있다. 제1 디스플레이 장치(1210)는 외부 장치(1250)로부터 제1 내지 제3 파라미터 정보를 수신할 수 있다. 제1 디스플레이 장치(1210)는 제1 내지 제3 파라미터 정보를 이용하여, 글로벌 명암비 향상 커브, 로컬 명암비 향상 커브 및 객체 명암비 향상 커브들을 생성할 수 있다. 제1 디스플레이 장치(1210)는 글로벌 명암비 향상 커브, 로컬 명암비 향상 커브 및 객체 명암비 향상 커브들을 입력 영상에 적용함으로써, 명암비가 향상된 출력 영상을 생성하고, 제1 디스플레이(1215)에 출력할 수 있다.
또한, 제2 디스플레이 장치(1220)에 포함된 제2 디스플레이(1225)는 자발광 특성을 가지며, 자발광 특성에 최적화된 명암비 향상 알고리즘은 제2 명암비 향상 알고리즘일 수 있다. 제2 디스플레이 장치(1220)는 외부 장치(1250)로부터 제4 내지 제6 파라미터 정보를 수신할 수 있다. 제2 디스플레이 장치(1220)는 제4 내지 제6 파라미터 정보를 이용하여, 글로벌 명암비 향상 커브, 로컬 명암비 향상 커브 및 객체 명암비 향상 커브들을 생성할 수 있다. 제2 디스플레이 장치(1220)는 글로벌 명암비 향상 커브, 로컬 명암비 향상 커브 및 객체 명암비 향상 커브들을 입력 영상에 적용함으로써, 명암비가 향상된 출력 영상을 생성하고, 제2 디스플레이(1225)에 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 커브 생성 네트워크를 포함하는 명암비 향상 모듈(1240)은 SoC(System On Chip) 형태로 구현될 수 있으며, 복수의 디스플레이 장치들(1210, 1220, 1240)은 동일한 SoC를 포함할 수 있다. 이에 따라, 서로 다른 디스플레이 특성을 가지는 복수의 디스플레이 장치들(1210, 1220, 1240)에 동일하게 적용할 수 있어, 디스플레이 장치의 생산 비용을 절감할 수 있다.
또한, 복수의 디스플레이 장치들 각각은 동일한 명암비 향상 모듈을 이용하여, 디스플레이 특성에 따라 최적화된 명암비 향상 처리를 수행할 수 있다. 또한, 명암비 향상 알고리즘이 변경되거나 업데이트되는 경우, 외부 장치(1250)는 변경되거나 업데이트된 명암비 향상 알고리즘이 적용된 훈련 데이터를 이용하여 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써 새로운 파라미터 정보를 획득하고, 디스플레이 장치는 새로운 파라미터 정보를 수신하여 명암비 향상 처리에 이용할 수 있다.
도 13은 일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 13을 참조하면, 일 실시예에 따른 디스플레이 장치(100)는 영상 수신부(110), 프로세서(120), 메모리(130), 및 디스플레이(140)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 수신부(110)는 통신 인터페이스, 입출력 인터페이스 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 외부 장치 또는 서버와 데이터 또는 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 와이- 파이(Wi-Fi) 모듈, 블루투스 모듈, 적외선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈, LAN 모듈, 이더넷(Ethernet) 모듈, 유선 통신 모듈 등을 포함할 수 있다. 이때, 각 통신 모듈은 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 구현될 수 있다.
와이 파이 모듈, 블루투스 모듈은 각각 Wi-Fi 방식, 블루투스 방식으로 통신을 수행한다. 와이 파이 모듈이나 블루투스 모듈을 이용하는 경우에는 SSID 및 세션 키 등과 같은 각종 연결 정보를 먼저 송수신하고, 이를 이용하여 통신 연결한 후 각종 정보들을 송수신할 수 있다. 무선 통신 모듈은 지그비(zigbee), 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(LTE Advanced), 4G(4th Generation), 5G(5th Generation) 등과 같은 다양한 무선 통신 규격에 따라 통신을 수행하는 적어도 하나의 통신 칩을 포함할 수 있다.
또는, 입출력 인터페이스는, 디스플레이 장치(100)의 외부에서부터 비디오(예를 들어, 동영상 등), 오디오(예를 들어, 음성, 음악 등) 및 부가 정보(예를 들어, EPG 등) 등을 수신한다. 입출력 인터페이스는 HDMI (High-Definition Multimedia Interface), MHL(Mobile High-Definition Link), USB(Universal Serial Bus), DP(Display Port), 썬더볼트(Thunderbolt), VGA(Video Graphics Array) 포트, RGB 포트, D-SUB(D-subminiature), DVI(Digital Visual Interface), 컴포넌트 잭(component jack), PC 포트(PC port) 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 수신부(110)는 하나 이상의 영상들을 수신할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(120)는 디스플레이 장치(100)의 전반적인 동작 및 디스플레이 장치(100)의 내구 구성 요소들 사이의 신호 흐름을 제어하고, 데이터를 처리하는 기능을 수행한다.
프로세서(120)는 싱글 코어, 듀얼 코어, 트리플 코어, 쿼드 코어 및 그 배수의 코어를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 복수의 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 메인 프로세서(main processor, 도시되지 아니함) 및 슬립 모드(sleep mode)에서 동작하는 서브 프로세서(sub processor, 도시되지 아니함)로 구현될 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 CPU(Cetral Processing Unit), GPU (Graphic Processing Unit) 및 VPU(Video Processing Unit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또는, 실시예에 따라, CPU, GPU 및 VPU 중 적어도 하나를 통합한 SoC(System On Chip) 형태로 구현될 수 있다.
일 실시예에 따른 메모리(130)는 디스플레이 장치(100)를 구동하고 제어하기 위한 다양한 데이터, 프로그램 또는 어플리케이션을 저장할 수 있다.
또한, 메모리(130)에 저장되는 프로그램은 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 메모리(130)에 저장된 프로그램(하나 이상의 인스트럭션들) 또는 어플리케이션은 프로세서(120)에 의해 실행될 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(120)는 도 3의 명암비 향상 처리를 수행하는 장치(또는 모듈)(300)에 포함되는 구성들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(120)는 수신한 제1 영상에 대응하는 제1 특징 정보, 제2 특징 정보 및 제3 특징 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 제1 특징 정보는 제1 영상 전체에 대한 특성을 나타내는 정보일 수 있으며, 제2 특징 정보는 제1 영상에 포함되는 복수의 영역들 각각에 대한 특성을 나타내는 정보일 수 있다. 또한, 제3 특징 정보는 제1 영상에 포함되는 복수의 객체 영역들 각각에 대한 특성을 나타내는 정보일 수 있다. 이때, 제1 영상 전체 또는 제1 영상에 포함되는 일부 영역에 대한 특성은, 제1 영상 전체 또는 일부 영역에 포함되는 픽셀들의 밝기(luminance) 정보, RGB 정보, 주파수 정보, 노이즈 정보를 나타내는 히스토그램, 평균 값, 중간 값, 최소/최대 값 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
프로세서(120)는 제1 특징 정보 및 제1 파라미터 정보에 기초하여, 제1 명암비 향상 커브(글로벌 명암비 향상 커브)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 커브 생성 네트워크에 포함된 노드들의 파라미터들(가중치들 또는 계수들)을 외부 장치로부터 수신한 제1 파라미터 정보로 설정하고, 제1 파라미터 정보가 설정된 커브 생성 네트워크에 제1 특징 정보를 입력함으로써, 제1 명암비 향상 커브 정보(제1 명암비 향상 커브 또는 제1 명암비 향상 커브에 포함되는 포인트들)를 출력으로 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 제1 명암비 향상 커브 정보에 기초하여, 제1 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 제1 명암비 향상 커브를 생성한 방법과 동일한 방법으로, 제2 특징 정보 및 제2 파라미터 정보에 기초하여, 제2 명암비 향상 커브(로컬 명암비 향상 커브)를 생성할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 제1 명암비 향상 커브를 생성한 방법과 동일한 방법으로, 제3 특징 정보 및 제3 파라미터 정보에 기초하여, 제3 명암비 향상 커브(객체 명암비 향상 커브)를 생성할 수 있다.
프로세서(120)는 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브를 제1 영상에 적용하여, 제2 영상을 생성할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 제1 영상에 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브를 순차적으로 적용함으로써, 제2 영상을 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브에 기초하여, 제4 명암비 향상 커브를 생성할 수 있다. 이때, 제4 명암비 향상 커브는, 제1 명암비 향상 커브, 제2 명암비 향상 커브 및 제3 명암비 향상 커브의 가중 합일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 또한, 제4 명암비 향상 커브는 제1 영상에 포함되는 픽셀 별로 생성될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 프로세서(120)는 제1 영상에 제4 명암비 향상 커브를 적용함으로써, 제2 영상을 생성할 수 있다.
프로세서(120)는 제2 영상을 디스플레이(140)에 표시되도록 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이(140)는, 프로세서(120)에서 처리된 영상 신호, 데이터 신호, OSD 신호, 제어 신호 등을 변환하여 구동 신호를 생성한다. 디스플레이(140)는 PDP, LCD, OLED, 플렉시블 디스플레이(flexible display)등으로 구현될 수 있으며, 또한, 3차원 디스플레이(3D display)로 구현될 수 있다. 또한, 디스플레이(140)는, 터치 스크린으로 구성되어 출력 장치 이외에 입력 장치로 사용되는 것도 가능하다.
일 실시예에 따른 디스플레이(140)는 명암비가 향상된 제2 영상을 표시할 수 있다.
도 14는 다른 실시예에 따른 디스플레이 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 14를 참조하면, 도 14의 디스플레이 장치(1300)는 도 1 내지 도 11을 참조하여 설명한 디스플레이 장치(100)의 일 실시예일 수 있다.
도 14를 참조하면, 일 실시예에 따른 디스플레이 장치(1400)는, 튜너부(1440), 프로세서(1410), 디스플레이부(1420), 통신부(1450), 감지부(1430), 입/출력부(1470), 비디오 처리부(1480), 오디오 처리부(1485), 오디오 출력부(1460), 메모리(1490), 전원부(1495)를 포함할 수 있다.
도 14의 통신부(1450)는 도 13의 영상 수신부(110)에 포함되는 통신 인터페이스에 대응하는 구성이고, 도 14의 입/출력부(1470)는 도 13의 영상 수신부(110)에 포함되는 입출력 인터페이스에 대응하는 구성이며, 도 14의 프로세서(1410)는, 도 13의 프로세서(120)에 도 14의 메모리(1490)는 도 13의 메모리(130)에, 도 14의 디스플레이부(1420)는 도 13의 디스플레이(140)에, 대응하는 구성이다. 따라서, 앞에서 설명한 내용과 동일한 내용은 생략하기로 한다.
일 실시예에 따른 튜너부(1440)는 유선 또는 무선으로 수신되는 방송 신호를 증폭(amplification), 혼합(mixing), 공진(resonance)등을 통하여 많은 전파 성분 중에서 방송 수신 장치(100)에서 수신하고자 하는 채널의 주파수만을 튜닝(tuning)시켜 선택할 수 있다. 방송 신호는 오디오(audio), 비디오(video) 및 부가 정보(예를 들어, EPG(Electronic Program Guide))를 포함한다.
튜너부(1440)는 지상파 방송, 케이블 방송, 위성 방송, 인터넷 방송 등과 같이 다양한 소스로부터 방송 신호를 수신할 수 있다. 튜너부(1440)는 아날로그 방송 또는 디지털 방송 등과 같은 소스로부터 방송 신호를 수신할 수도 있다.
감지부(1430)는 사용자의 음성, 사용자의 영상 또는 사용자의 인터랙션을 감지하며, 마이크(1431), 카메라부(1432) 및 광 수신부(1433)를 포함할 수 있다.
마이크(1431)는 사용자의 발화(utterance)된 음성을 수신한다. 마이크(1431)는 수신된 음성을 전기 신호로 변환하여 프로세서(1410)로 출력할 수 있다. 사용자 음성은 예를 들어, 디스플레이 장치(1400)의 메뉴 또는 기능에 대응되는 음성을 포함할 수 있다.
카메라부(1432)는 카메라 인식 범위에서 제스처를 포함하는 사용자의 모션에 대응되는 영상(예를 들어, 연속되는 프레임)을 수신할 수 있다. 프로세서(1410)는 수신된 모션의 인식 결과를 이용하여 디스플레이 장치(1400)에 표시되는 메뉴를 선택하거나 모션 인식 결과에 대응되는 제어를 할 수 있다.
광 수신부(1433)는 외부의 제어 장치에서부터 수신되는 광 신호(제어 신호를 포함)를 디스플레이부(1420)의 베젤의 광창(도시되지 아니함) 등을 통해 수신한다. 광 수신부(1433)는 제어 장치로부터 사용자 입력(예를 들어, 터치, 눌림, 터치 제스처, 음성, 또는 모션)에 대응되는 광 신호를 수신할 수 있다. 수신된 광 신호로부터 프로세서(1410)의 제어에 의해 제어 신호가 추출될 수 있다.
프로세서(1410)는 디스플레이 장치(1400)의 전반적인 동작 및 디스플레이 장치(1400)의 내부 구성 요소들 사이의 신호 흐름을 제어하고, 데이터를 처리하는 기능을 수행한다. 프로세서(1410)는 사용자의 입력이 있거나 기 설정되어 저장된 조건을 만족하는 경우, 메모리(1490)에 저장된 OS(Operation System) 및 다양한 애플리케이션을 실행할 수 있다.
프로세서(1410)는 디스플레이 장치(1400)의 외부에서부터 입력되는 신호 또는 데이터를 저장하거나, 디스플레이 장치(1400)에서 수행되는 다양한 작업에 대응되는 저장 영역으로 사용되는 램(RAM), 디스플레이 장치(1400)의 제어를 위한 제어 프로그램이 저장된 롬(ROM) 및 프로세서(Processor)를 포함할 수 있다.
비디오 처리부(1480)는, 디스플레이 장치(1400)가 수신한 비디오 데이터에 대한 처리를 수행한다. 비디오 처리부(1480)에서는 비디오 데이터에 대한 디코딩, 스케일링, 노이즈 필터링, 프레임 레이트 변환, 해상도 변환 등과 같은 다양한 이미지 처리를 수행할 수 있다.
오디오 처리부(1485)는 오디오 데이터에 대한 처리를 수행한다. 오디오 처리부(1485)에서는 오디오 데이터에 대한 디코딩이나 증폭, 노이즈 필터링 등과 같은 다양한 처리가 수행될 수 있다. 한편, 오디오 처리부(1485)는 복수의 컨텐츠에 대응되는 오디오를 처리하기 위해 복수의 오디오 처리 모듈을 구비할 수 있다.
오디오 출력부(1460)는 프로세서(1410)의 제어에 의해 튜너부(1440)를 통해 수신된 방송 신호에 포함된 오디오를 출력한다. 오디오 출력부(1460)는 통신부(1450) 또는 입/출력부(1470)를 통해 입력되는 오디오(예를 들어, 음성, 사운드)를 출력할 수 있다. 또한, 오디오 출력부(1460)는 프로세서(1410)의 제어에 의해 메모리(1490)에 저장된 오디오를 출력할 수 있다. 오디오 출력부(1460)는 스피커, 헤드폰 출력 단자 또는 S/PDIF(Sony/Philips Digital Interface: 출력 단자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
전원부(1495)는 프로세서(1410)의 제어에 의해 디스플레이 장치(1400) 내부의 구성 요소들로 외부의 전원 소스에서부터 입력되는 전원을 공급한다. 또한, 전원부(1495)는 프로세서(1410)의 제어에 의해 디스플레이 장치(1400) 내부에 위치하는 하나 또는 둘 이상의 배터리(도시되지 아니함)에서부터 출력되는 전원을 내부의 구성 요소들에게 공급할 수 있다.
메모리(1490)는 프로세서(1410)의 제어에 의해 디스플레이 장치(1400)를 구동하고 제어하기 위한 다양한 데이터, 프로그램 또는 어플리케이션을 저장할 수 있다. 메모리(1490)는 도시되지 아니한 방송 수신 모듈, 채널 제어 모듈, 볼륨 제어 모듈, 통신 제어 모듈, 음성 인식 모듈, 모션 인식 모듈, 광 수신 모듈, 디스플레이 제어 모듈, 오디오 제어 모듈, 외부 입력 제어 모듈, 전원 제어 모듈, 무선(예를 들어, 블루투스)으로 연결되는 외부 장치의 전원 제어 모듈, 음성 데이터베이스(DB), 또는 모션 데이터베이스(DB)를 포함할 수 있다. 메모리(1490)의 도시되지 아니한 모듈들 및 데이터 베이스는 디스플레이 장치(1400)에서 방송 수신의 제어 기능, 채널 제어 기능, 볼륨 제어 기능, 통신 제어 기능, 음성 인식 기능, 모션 인식 기능, 광 수신 제어 기능, 디스플레이 제어 기능, 오디오 제어 기능, 외부 입력 제어 기능, 전원 제어 기능 또는 무선(예를 들어, 블루투스)으로 연결되는 외부 장치의 전원 제어 기능을 수행하기 위하여 소프트웨어 형태로 구현될 수 있다. 프로세서(1410)는 메모리(1490)에 저장된 이들 소프트웨어를 이용하여 각각의 기능을 수행할 수 있다.
한편, 도 13 및 도 14에 도시된 디스플레이 장치(100, 1400)의 블록도는 일 실시예를 위한 블록도이다. 블록도의 각 구성요소는 실제 구현되는 디스플레이 장치(100, 1400)의 사양에 따라 통합, 추가, 또는 생략될 수 있다. 즉, 필요에 따라 2 이상의 구성요소가 하나의 구성요소로 합쳐지거나, 혹은 하나의 구성요소가 2 이상의 구성요소로 세분되어 구성될 수 있다. 또한, 각 블록에서 수행하는 기능은 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 그 구체적인 동작이나 장치는 본 발명의 권리범위를 제한하지 아니한다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 동작방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
또한, 개시된 실시예들에 따른 디스플레이 장치의 동작방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 제품은 S/W 프로그램, S/W 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 프로그램 제품은 전자 장치의 제조사 또는 전자 마켓(예, 구글 플레이 스토어, 앱 스토어)을 통해 전자적으로 배포되는 S/W 프로그램 형태의 상품(예, 다운로더블 앱)을 포함할 수 있다. 전자적 배포를 위하여, S/W 프로그램의 적어도 일부는 저장 매체에 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다. 이 경우, 저장 매체는 제조사의 서버, 전자 마켓의 서버, 또는 SW 프로그램을 임시적으로 저장하는 중계 서버의 저장매체가 될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 제품은, 서버 및 클라이언트 장치로 구성되는 시스템에서, 서버의 저장매체 또는 클라이언트 장치의 저장매체를 포함할 수 있다. 또는, 서버 또는 클라이언트 장치와 통신 연결되는 제3 장치(예, 스마트폰)가 존재하는 경우, 컴퓨터 프로그램 제품은 제3 장치의 저장매체를 포함할 수 있다. 또는, 컴퓨터 프로그램 제품은 서버로부터 클라이언트 장치 또는 제3 장치로 전송되거나, 제3 장치로부터 클라이언트 장치로 전송되는 S/W 프로그램 자체를 포함할 수 있다.
이 경우, 서버, 클라이언트 장치 및 제3 장치 중 하나가 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여 개시된 실시예들에 따른 방법을 수행할 수 있다. 또는, 서버, 클라이언트 장치 및 제3 장치 중 둘 이상이 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여 개시된 실시예들에 따른 방법을 분산하여 실시할 수 있다.
예를 들면, 서버(예로, 클라우드 서버 또는 인공 지능 서버 등)가 서버에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여, 서버와 통신 연결된 클라이언트 장치가 개시된 실시예들에 따른 방법을 수행하도록 제어할 수 있다.
이상에서 실시예들에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.

Claims (19)

  1. 디스플레이 장치에 있어서,
    디스플레이;
    하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    제1 영상에 대응하는 제1 특징 정보, 상기 제1 영상에 포함되는 복수의 영역들 각각에 대한 제2 특징 정보, 및 상기 제1 영상에 포함되는 복수의 객체 영역들 각각에 대응하는 제3 특징 정보를 추출하고,
    상기 제1 특징 정보 및 제1 파라미터 정보가 설정된 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 제1 영상에 대응하는 제1 명암비 향상 커브를 생성하고,
    상기 제2 특징 정보 및 제2 파라미터가 정보가 설정된 상기 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 복수의 영역들 각각에 대응하는 제2 명암비 향상 커브를 생성하고,
    상기 제3 특징 정보 및 제3 파라미터 정보가 설정된 상기 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 복수의 객체 영역들 각각에 대응하는 제3 명암비 향상 커브를 생성하고,
    상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브를 상기 제1 영상에 적용함으로써, 제2 영상을 생성하고,
    상기 제2 영상을 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 디스플레이 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 영상에서 하나 이상의 객체를 추출하고, 상기 추출된 객체에 기초하여, 상기 제1 영상을 상기 복수의 객체 영역들로 분할함으로써 상기 제1 영상에 포함되는 복수의 객체 영역들을 획득하는, 디스플레이 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 특징 정보, 상기 제2 특징 정보 및 상기 제3 특징 정보는 상기 제1 영상에 포함되는 픽셀들의 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는, 디스플레이 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 파라미터 정보, 상기 제2 파라미터 정보, 및 상기 제3 파라미터 정보는,
    상기 디스플레이의 디스플레이 특성에 따른 명암비 향상 알고리즘을 이용하여 획득된 훈련 데이터에 기초하여, 상기 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써 결정된 파라미터 정보인, 디스플레이 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 훈련 데이터는 복수의 훈련 영상들로부터 추출된 특징 정보와 상기 복수의 훈련 영상들에 상기 명암비 향상 알고리즘을 적용하여 획득된 명암비 향상 커브 정보를 포함하는, 디스플레이 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브를 상기 제1 영상에 순차적으로 적용함으로써, 상기 제2 영상을 생성하는, 디스플레이 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브에 기초하여, 제4 명암비 향상 커브를 생성하고, 상기 제4 명암비 향상 커브를 상기 제1 영상에 적용함으로써, 상기 제2 영상을 생성하는, 디스플레이 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    가중 평균 방식을 이용하여, 상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브를 합성함으로써, 상기 제4 명암비 향상 커브를 생성하는, 디스플레이 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 영역 별로, 상기 제4 명암비 향상 커브를 생성하며,
    상기 복수의 영역들 중 제1 영역에 대응하는 제4 명암비 향상 커브와 상기 제1 영역에 인접하는 제2 영역에 대응하는 제4 명암비 향상 커브를 보간하여, 제5 명암비 향상 커브를 생성하고,
    상기 제1 영역과 제2 영역의 경계에 위치하는 픽셀들에 상기 제5 명암비 향상 커브를 적용함으로써, 상기 제2 영상을 생성하는, 디스플레이 장치.
  10. 디스플레이 장치의 동작 방법에 있어서,
    제1 영상을 수신하는 단계;
    제1 영상에 대응하는 제1 특징 정보, 상기 제1 영상에 포함되는 복수의 영역들 각각에 대한 제2 특징 정보, 및 상기 제1 영상에 포함되는 복수의 객체 영역들 각각에 대응하는 제3 특징 정보를 추출하는 단계;
    상기 제1 특징 정보 및 제1 파라미터 정보가 설정된 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 제1 영상에 대응하는 제1 명암비 향상 커브를 생성하는 단계;
    상기 제2 특징 정보 및 제2 파라미터가 정보가 설정된 상기 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 복수의 영역들 각각에 대응하는 제2 명암비 향상 커브를 생성하는 단계;
    상기 제3 특징 정보 및 제3 파라미터 정보가 설정된 상기 커브 생성 네트워크에 기초하여, 상기 복수의 객체 영역들 각각에 대응하는 제3 명암비 향상 커브를 생성하는 단계;
    상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브를 상기 제1 영상에 적용함으로써, 제2 영상을 생성하는 단계; 및,
    상기 제2 영상을 디스플레이하는 단계를 포함하는, 디스플레이 장치의 동작 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 동작 방법은,
    상기 제1 영상에서 하나 이상의 객체를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 객체에 기초하여, 상기 제1 영상을 상기 복수의 객체 영역들로 분할함으로써 상기 제1 영상에 포함되는 복수의 객체 영역들을 획득하는 단계를 더 포함하는, 디스플레이 장치의 동작 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 제1 특징 정보, 상기 제2 특징 정보 및 상기 제3 특징 정보를 추출하는 단계는,
    상기 제1 특징 정보, 상기 제2 특징 정보 및 상기 제3 특징 정보는 상기 제1 영상에 포함되는 픽셀들의 밝기 정보, RGB 정보, 주파수 정보 및 노이즈 정보 중 적어도 하나에 기초하여 결정하는 단계를 포함하는, 디스플레이 장치의 동작 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 제1 파라미터 정보, 상기 제2 파라미터 정보, 및 상기 제3 파라미터 정보는,
    상기 디스플레이의 디스플레이 특성에 따른 명암비 향상 알고리즘을 이용하여 획득된 훈련 데이터에 기초하여, 상기 커브 생성 네트워크를 훈련시킴으로써 결정된 파라미터 정보인, 디스플레이 장치의 동작 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 훈련 데이터는 복수의 훈련 영상들로부터 추출된 특징 정보와 상기 복수의 훈련 영상들에 상기 명암비 향상 알고리즘을 적용하여 획득된 명암비 향상 커브 정보를 포함하는, 디스플레이 장치의 동작 방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 제2 영상을 생성하는 단계는,
    상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브를 상기 제1 영상에 순차적으로 적용함으로써, 상기 제2 영상을 생성하는, 디스플레이 장치의 동작 방법.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 제2 영상을 생성하는 단계는,
    상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브에 기초하여, 제4 명암비 향상 커브를 생성하는 단계; 및
    상기 제4 명암비 향상 커브를 상기 제1 영상에 적용함으로써, 상기 제2 영상을 생성하는 단계를 포함하는, 디스플레이 장치의 동작 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 제4 명암비 향상 커브를 생성하는 단계는,
    가중 평균 방식을 이용하여, 상기 제1 명암비 향상 커브, 상기 제2 명암비 향상 커브 및 상기 제3 명암비 향상 커브를 합성함으로써, 상기 제4 명암비 향상 커브를 생성하는 단계를 포함하는, 디스플레이 장치의 동작 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 제4 명암비 향상 커브는, 상기 영역 별로 생성되며,
    상기 제2 영상을 생성하는 단계는,
    상기 복수의 영역들 중 제1 영역에 대응하는 제4 명암비 향상 커브와 상기 제1 영역에 인접하는 제2 영역에 대응하는 제4 명암비 향상 커브를 보간하여, 제5 명암비 향상 커브를 생성하는 단계; 및
    상기 제1 영역과 제2 영역의 경계에 위치하는 픽셀들에 상기 제5 명암비 향상 커브를 적용함으로써, 상기 제2 영상을 생성하는 단계를 포함하는, 디스플레이 장치의 동작 방법.
  19. 제10항의 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 하나 이상의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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JP2010020241A (ja) * 2008-07-14 2010-01-28 Sony Corp 表示装置、表示装置の駆動方法、駆動用集積回路、駆動用集積回路による駆動方法及び信号処理方法
KR102194571B1 (ko) * 2014-10-23 2020-12-24 엘지디스플레이 주식회사 데이터 변환부와 데이터 변환부의 데이터 변환 방법
KR102592076B1 (ko) * 2015-12-14 2023-10-19 삼성전자주식회사 딥러닝 기반 영상 처리 장치 및 방법, 학습 장치
KR101999607B1 (ko) * 2018-01-03 2019-07-12 에스케이텔레콤 주식회사 영상의 출력 특성 조정을 위한 방법 및 장치
KR102192016B1 (ko) * 2019-01-11 2020-12-16 연세대학교 산학협력단 의미 인식 기반의 이미지 보정 방법 및 그를 위한 장치

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