KR20230089589A - 표시 장치 및 표시 장치의 구동 방법 - Google Patents

표시 장치 및 표시 장치의 구동 방법 Download PDF

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Abstract

표시 장치는 영상을 표시하는 표시 패널 및 외부에서 영상 신호를 수신하고, 표시 패널을 구동하는 패널 구동블럭을 포함하고, 패널 구동블럭은 머신러닝을 통하여 학습된 보정 알고리즘을 포함하고, 보정 알고리즘을 통해 영상 신호를 보정 영상 신호로 보정하는 보정 영상 생성부를 포함한다.

Description

표시 장치 및 표시 장치의 구동 방법{DISPLAY DEVICE AND DRIVING METHOD OF DISPLAY DEVICE}
본 발명은 표시 장치 및 표시 장치의 구동 방법에 관한 것으로, 상세하게는 표시 패널에 표시되는 영상을 보정하기 위한 표시 장치 및 표시 장치의 구동 방법에 관한 것이다.
영상 정보를 제공하기 위하여 다양한 형태의 표시 장치가 사용되고 있다. 특히, 표시 장치에는 유기 발광 표시(Organic Light Emitting Display, OLED) 장치, 무기 발광 표시(Inorganic Light Emitting Display), 퀀텀닷 표시(Quantum Dot Display) 장치 및 액정 표시(Liquid Crystal Display, LCD) 장치 등이 사용되고 있다.
표시 장치는 영상을 표시하는 표시 패널 및 표시패널에 결합되어 표시 패널로 영상 신호를 제공하는 패널 구동블럭을 포함한다. 표시 패널은 광을 발생하는 화소들을 포함한다. 유기발광 표시장치의 경우 광을 발생하는 유기발광 다이오드를 포함한다.
본 발명의 목적은 머신 러닝을 통해 학습한 보정 알고리즘을 이용해 표시 패널에 표시되는 영상을 보정하여 사용자에게 표시 품질이 우수한 영상을 제공하는 표시 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치는 영상을 표시하는 표시 패널 및 외부에서 영상 신호를 수신하고, 표시 패널을 구동하는 패널 구동블럭을 포함한다. 상기 패널 구동블럭은, 머신러닝을 통하여 학습된 보정 알고리즘을 포함하고, 상기 보정 알고리즘을 통해 상기 영상 신호를 보정 영상 신호로 보정하는 보정 영상 생성부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 보정 알고리즘은 적대적 생성 모델(Generative Adversarial Network)을 통하여 학습된다.
본 발명의 일 실시예로 상기 보정 영상 생성부는 상기 적대적 생성 모델을 통한 상기 보정 알고리즘의 학습 과정에서 생성되는 상기 보정 알고리즘의 가중치를 포함하는 제1 학습 데이터를 수신한다. 상기 보정 영상 생성부는 상기 보정 알고리즘 및 상기 제1 학습 데이터를 토대로 상기 영상 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 보정 알고리즘은 변형 오토 인코더(Variational Auto Encoder)를 통하여 학습된다.
본 발명의 일 실시예로 상기 보정 영상 생성부는 상기 변형 오토 인코더를 통한 상기 보정 알고리즘의 학습 과정에서 생성되는 상기 보정 알고리즘의 가중치를 포함하는 제2 학습 데이터를 수신한다. 상기 보정 영상 생성부는 상기 보정 알고리즘 및 상기 제2 학습 데이터를 토대로 상기 영상 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 표시 패널은 상기 영상 중 로고 영상 및 상기 로고 영상 주변의 로고 주변 영상을 포함하는 보정 영상이 표시되는 보정 영역을 포함한다. 상기 보정 영상 생성부는 상기 영상 신호 중 상기 보정 영역에 대응하는 부분 영상 신호를 상기 보정 영상 신호로 보정한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 보정 영역은 상기 로고 영상이 표시되는 로고 영역 및 상기 로고 주변 영상이 표시되는 로고 주변 영역을 포함한다. 상기 부분 영상 신호는 상기 로고 영역에 표시되는 영상에 대한 로고 영역 신호를 포함한다. 상기 보정 영상 생성부는 상기 로고 영역 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 로고 주변 영상은 제1 로고 주변 영상 및 제2 로고 주변 영상을 포함한다. 상기 로고 주변 영역은 상기 제1 로고 주변 영상이 표시되는 제1 로고 주변 영역 및 상기 로고 영역과 상기 제1 로고 주변 영역 사이에 배치되고, 상기 제2 로고 주변 영상이 표시되는 제2 로고 주변 영역을 포함한다. 상기 부분 영상 신호는, 상기 제2 로고 주변 영역에 표시되는 영상에 대한 주변 영역 신호를 더 포함한다. 상기 보정 영상 생성부는 상기 로고 영역 신호 및 상기 주변 영역 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 보정 영상 생성부는 상기 로고 영역 신호의 휘도는 낮아지고, 상기 주변 영역 신호의 휘도는 높아지도록 상기 보정 영상 신호를 생성한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 패널 구동블럭은 상기 영상 신호로부터 상기 부분 영상 신호를 추출하는 추출부를 더 포함한다. 상기 보정 영상 생성부는 상기 추출부로부터 상기 부분 영상 신호를 수신하고, 상기 부분 영상 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 패널 구동블럭은 상기 영상 신호를 토대로 영상 데이터를 생성하는 컨트롤러 및 상기 컨트롤러로부터 상기 영상 데이터를 수신하고, 상기 표시 패널에 상기 영상을 표시하기 위한 데이터 신호를 송신하는 소스 드라이버를 포함한다. 상기 추출부 및 상기 보정 영상 생성부는 상기 컨트롤러에 포함된다.
본 발명의 일 실시예로 상기 컨트롤러는 상기 영상 신호 및 상기 보정 영상 신호를 수신하고, 상기 영상 신호 및 상기 보정 영상 신호를 토대로 상기 영상 데이터를 생성하는 데이터 변환부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 구동 방법은 외부로부터 영상 신호를 수신하는 단계 및 머신러닝을 통하여 학습된 보정 알고리즘을 포함하는 보정 영상 생성부를 통해 상기 영상 신호를 보정하여 보정 영상 신호를 생성하는 단계를 포함한다. 상기 표시 장치의 구동 방법은 상기 보정 영상 신호를 토대로 영상을 표시 패널에 표시하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 표시 장치의 구동 방법은 상기 머신러닝을 통하여 상기 보정 알고리즘을 학습하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 보정 알고리즘은 적대적 생성 모델(Generative Adversarial Networks)을 통하여 학습된다.
본 발명의 일 실시예로 상기 보정 알고리즘을 학습하는 단계는 학습용 영상 신호를 예비 보정 영상 생성부에 제공하여, 보정 학습 영상 신호를 생성하는 단계 및 상기 보정 학습 영상 신호 및 비교 영상 신호를 판별부에 제공하고, 상기 판별부가 상기 보정 학습 영상 신호 및 상기 비교 영상 신호를 비교하여 판별 신호를 생성하는 단계를 포함한다. 상기 보정 알고리즘을 학습하는 단계는 상기 판별 신호와 기준값을 비교하여 상기 예비 보정 영상 생성부 및 상기 판별부 중 어느 하나를 학습시키는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예로 학습된 상기 보정 알고리즘은 변형 오토 인코더(Variational Auto Encoders)를 통하여 학습된다.
본 발명의 일 실시예로 예비 보정 영상 생성부는 인코더(Encoder) 및 디코더(Decoder)를 포함한다. 상기 보정 알고리즘을 학습하는 단계는 학습용 영상 신호 및 비교 영상 신호를 상기 인코더에 제공하고, 상기 학습용 영상 신호를 부호화하여 보정 부호화 신호를 생성하는 단계를 포함한다. 상기 보정 알고리즘을 학습하는 단계는 상기 디코더를 통해 상기 보정 부호화 신호를 복호화하여 보정 학습 영상 신호를 생성하는 단계 및 상기 비교 영상 신호 및 상기 보정 학습 영상 신호를 비교하여 상기 인코더 및 상기 디코더 중 적어도 하나를 학습시키는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 표시 패널은 상기 영상 중 로고 영상 및 상기 로고 영상 주변의 로고 주변 영상을 포함하는 보정 영상이 표시되는 보정 영역을 포함한다. 상기 보정 영상 신호를 생성하는 단계는 상기 영상 신호로부터 상기 보정 영역에 대응하는 부분 영상 신호를 추출하는 단계 및 상기 보정 영상 생성부가 상기 부분 영상 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예로 상기 로고 주변 영상은 제1 로고 주변 영상 및 제2 로고 주변 영상을 포함한다. 상기 보정 영역은 상기 로고 영상이 표시되는 로고 영역, 상기 제1 로고 주변 영상이 표시되는 제1 로고 주변 영역 및 상기 로고 영역과 상기 제1 로고 주변 영역 사이에 배치되고, 상기 제2 로고 주변 영상이 표시되는 제2 로고 주변 영역을 포함한다. 상기 부분 영상 신호는 상기 로고 영역에 표시되는 영상에 대한 로고 영역 신호 및 상기 제2 로고 주변 영역에 표시되는 영상에 대한 주변 영역 신호를 포함한다. 상기 보정 영상 신호를 생성하는 단계에서 상기 보정 영상 생성부는 상기 로고 영역 신호의 휘도는 낮아지고, 상기 주변 영역 신호의 휘도는 높아지도록 상기 보정 영상 신호를 생성한다.
본 발명에 따르면, 머신러닝을 통하여 학습된 보정 알고리즘을 통하여 표시 패널에 표시되는 영상을 보정할 수 있다. 머신러닝을 통하여 학습시키는 과정을 통해 영상을 보정하는 과정에서 예상치못한 보정 오차로 표시 품질이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 구체적으로, 표시 패널의 열화를 방지하기 위해 로고 영상을 보정하기 위한 보상 알고리즘을 머신러닝을 통하여 학습시킬 수 있다. 상기한 보상 알고리즘을 통하여 로고 영상을 보정하여, 표시 패널의 열화가 발생하는 것을 방지하면서, 사용자에게 표시 품질이 우수한 영상을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 사시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 분해 사시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨트롤러의 구조를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 패널에 포함되는 보정 영역을 설명하기 위한 평면도들이다.
도 6은 학습된 보정 알고리즘이 잔상 방지를 위한 보정 알고리즘인 경우의 컨트롤러의 구조 및 동작을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 보정 알고리즘을 학습하는 과정을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 8a 내지 도 9b는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습된 보정 알고리즘을 설명하기 위한 그래프들이다.
도 10은 학습된 보정 알고리즘이 잔상 방지를 위한 보정 알고리즘인 경우의 컨트롤러의 구조 및 동작을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 보정 알고리즘을 학습하는 과정을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 구동 방법을 나타내는 순서도이다.
도 13 및 도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 머신러닝을 통한 보정 알고리즘의 학습 방법을 설명하기 위한 순서도들이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습된 보정 알고리즘을 통해 잔상 방지를 위한 보정 영상 신호를 생성하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 명세서에서, 어떤 구성요소(또는 영역, 층, 부분 등)가 다른 구성요소 “상에 있다”, “연결된다”, 또는 “결합된다”고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 배치/연결/결합될 수 있거나 또는 그들 사이에 제3의 구성요소가 배치될 수도 있다는 것을 의미한다.
동일한 도면부호는 동일한 구성요소를 지칭한다. 또한, 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께, 비율, 및 치수는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다. “및/또는”은 연관된 구성요소들이 정의할 수 있는 하나 이상의 조합을 모두 포함한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
또한, “아래에”, “하측에”, “위에”, “상측에” 등의 용어는 도면에 도시된 구성요소들의 연관관계를 설명하기 위해 사용된다. 상기 용어들은 상대적인 개념으로, 도면에 표시된 방향을 기준으로 설명된다.
"포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 본 명세서에서 사용된 모든 용어 (기술 용어 및 과학 용어 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에서 정의된 용어와 같은 용어는 관련 기술의 맥락에서 갖는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하고, 여기서 명시적으로 정의되지 않는 한 너무 이상적이거나 지나치게 형식적인 의미로 해석되어서는 안된다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 사시도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 분해 사시도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 표시 장치(DD)는 전기적 신호에 따라 활성화되는 장치일 수 있다. 본 발명에 따른 표시 장치(DD)는 텔레비전, 모니터 등과 같은 대형 표시 장치를 비롯하여, 휴대 전화, 태블릿, 노트북, 자동차 내비게이션, 게임기 등과 같은 중소형 표시 장치일 수 있다. 이것들은 단지 실시예로서 제시된 것들로서, 본 발명의 개념에서 벗어나지 않은 이상 다른 형태의 표시 장치를 포함할 수 있음은 물론이다. 표시 장치(DD)는 제1 방향(DR1)으로 장변을 갖고, 제1 방향(DR1)과 교차하는 제2 방향(DR2)으로 단변을 갖는 직사각형 형상을 갖는다. 그러나, 표시 장치(DD)의 형상은 이에 한정되지 않고, 다양한 형상의 표시 장치(DD)가 제공될 수 있다. 표시 장치(DD)는 제1 방향(DR1) 및 제2 방향(DR2) 각각에 평행한 표시면(IS)에 제3 방향(DR3)을 향해 영상(IM)을 표시할 수 있다. 영상(IM)이 표시되는 표시면(IS)은 표시 장치(DD)의 전면(front surface)과 대응될 수 있다.
본 실시예에서는 영상(IM)이 표시되는 방향을 기준으로 각 부재들의 전면(또는 상면)과 배면(또는 하면)이 정의된다. 전면과 배면은 제3 방향(DR3)에서 서로 대향(opposing)되고, 전면과 배면 각각의 법선 방향은 제3 방향(DR3)과 평행할 수 있다.
제3 방향(DR3)에서의 전면과 배면 사이의 이격 거리는 표시 장치(DD)의 제3 방향(DR3)에서의 두께와 대응될 수 있다. 한편, 제1 내지 제3 방향들(DR1, DR2, DR3)이 지시하는 방향은 상대적인 개념으로서 다른 방향으로 변환될 수 있다.
표시 장치(DD)는 외부에서 인가되는 외부 입력을 감지할 수 있다. 외부 입력은 표시 장치(DD)의 외부에서 제공되는 다양한 형태의 입력들을 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치(DD)는 외부에서 인가되는 사용자의 외부 입력을 감지할 수 있다. 사용자의 외부 입력은 사용자 신체의 일부, 광, 열, 시선, 또는 압력 등 다양한 형태의 외부 입력들 중 어느 하나 또는 그들의 조합일 수 있다. 또한, 표시 장치(DD)는 표시 장치(DD)의 구조에 따라 표시 장치(DD)의 측면이나 배면에 인가되는 사용자의 외부 입력을 감지할 수도 있으며, 어느 하나의 실시예로 한정되지 않는다. 본 발명의 일 예로, 외부 입력은 입력 장치(예를 들어, 스타일러스 펜, 액티브 펜, 터치 펜, 전자 펜, e-펜 등)에 의한 입력 등을 포함할 수도 있다.
표시 장치(DD)의 표시면(IS)은 표시 영역(DA) 및 비표시 영역(NDA)으로 구분될 수 있다. 표시 영역(DA)은 영상(IM)이 표시되는 영역일 수 있다. 사용자는 표시 영역(DA)을 통해 영상(IM)을 시인한다. 본 실시예에서, 표시 영역(DA)은 꼭지점들이 둥근 사각 형상으로 도시되었다. 다만, 이는 예시적으로 도시한 것이고, 표시 영역(DA)은 다양한 형상을 가질 수 있으며, 어느 하나의 실시예로 한정되지 않는다.
비표시 영역(NDA)은 표시 영역(DA)에 인접한다. 비표시 영역(NDA)은 소정의 컬러를 가질 수 있다. 비표시 영역(NDA)은 표시 영역(DA)을 에워쌀 수 있다. 이에 따라, 표시 영역(DA)의 형상은 실질적으로 비표시 영역(NDA)에 의해 정의될 수 있다. 다만, 이는 예시적으로 도시한 것이고, 비표시 영역(NDA)은 표시 영역(DA)의 일 측에만 인접하여 배치될 수도 있고, 생략될 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치(DD)는 다양한 실시예들을 포함할 수 있으며, 어느 하나의 실시예로 한정되지 않는다.
도 2에 도시된 바와 같이, 표시 장치(DD)는 표시 모듈(DM) 및 표시 모듈(DM) 상에 배치된 윈도우(WM)를 포함할 수 있다. 표시 모듈(DM)은 표시 패널(DP) 및 입력 감지층(ISP)을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 표시 패널(DP)은 발광형 표시 패널일 수 있다. 그 일 예로 표시 패널(DP)은 유기 발광 표시 패널, 무기 발광 표시 패널 또는 퀀텀닷(quantum dot) 발광 표시 패널일 수 있다. 유기 발광 표시 패널의 발광층은 유기 발광 물질을 포함할 수 있다. 무기 발광 표시 패널의 발광층은 무기 발광 물질을 포함할 수 있다. 퀀텀닷 발광 표시 패널의 발광층은 퀀텀닷, 및 퀀텀로드 등을 포함할 수 있다. 이하, 본 실시예에서 표시 패널(DP)은 유기 발광 표시 패널로 설명된다.
표시 패널(DP)은 영상(IM)을 출력하고, 출력된 영상(IM)은 표시면(IS)을 통해 표시될 수 있다.
입력 감지층(ISP)은 표시 패널(DP) 상에 배치되어 외부 입력을 감지할 수 있다. 입력 감지층(ISP)은 표시 패널(DP) 상에 직접 배치될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 입력 감지층(ISP)은 연속공정에 의해 표시 패널(DP) 상에 형성될 수 있다. 즉, 입력 감지층(ISP)이 표시 패널(DP) 상에 직접 배치되는 경우, 내부 접착 필름(미도시)이 입력 감지층(ISP)과 표시 패널(DP) 사이에 배치되지 않는다. 그러나, 입력 감지층(ISP)과 표시 패널(DP) 사이에 내부 접착 필름이 배치될 수 있다. 이 경우, 입력 감지층(ISP)은 표시 패널(DP)과 연속 공정에 의해 제조되지 않으며, 표시 패널(DP)과 별도의 공정을 통해 제조된 후, 내부 접착 필름에 의해 표시 패널(DP)의 상면에 고정될 수 있다.
윈도우(WM)는 영상(IM)을 출사할 수 있는 투명한 물질로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 유리, 사파이어, 플라스틱 등으로 구성될 수 있다. 윈도우(WM)는 단일층으로 도시되었으나, 이에 한정하는 것은 아니며 복수 개의 층들을 포함할 수 있다.
한편, 도시되지 않았으나, 상술한 표시 장치(DD)의 비표시 영역(NDA)은 실질적으로 윈도우(WM)의 일 영역에 소정의 컬러를 포함하는 물질이 인쇄된 영역으로 제공될 수 있다. 본 발명의 일 예로, 윈도우(WM)는 비표시 영역(NDA)을 정의하기 위한 차광패턴을 포함할 수 있다. 차광패턴은 유색의 유기막으로써 예컨대, 코팅 방식으로 형성될 수 있다.
윈도우(WM)는 접착 필름을 통해 표시 모듈(DM)에 결합될 수 있다. 본 발명의 일 예로, 접착 필름은 광학투명접착필름(OCA, Optically Clear Adhesive film)을 포함할 수 있다. 그러나, 접착 필름은 이에 한정되지 않으며, 통상의 접착제 또는 점착제를 포함할 수 있다. 예를 들어, 접착 필름은 광학투명접착수지(OCR, Optically Clear Resin) 또는 감압접착필름(PSA, Pressure Sensitive Adhesive film)을 포함할 수 있다.
윈도우(WM)와 표시 모듈(DM) 사이에는 반사방지층이 더 배치될 수 있다. 반사방지층은 윈도우(WM)의 상측으로부터 입사되는 외부광의 반사율을 감소시킨다. 본 발명의 일 실시예에 따른 반사방지층은 위상지연자(retarder) 및 편광자(polarizer)를 포함할 수 있다. 위상지연자는 필름타입 또는 액정 코팅타입일 수 있고, λ위상지연자 및/또는 λ위상지연자를 포함할 수 있다. 편광자 역시 필름타입 또는 액정 코팅타입일 수 있다. 필름타입은 연신형 합성수지 필름을 포함하고, 액정 코팅타입은 소정의 배열로 배열된 액정들을 포함할 수 있다. 위상지연자 및 편광자는 하나의 편광필름으로 구현될 수 있다.
본 발명의 일 예로, 반사방지층은 컬러 필터들을 포함할 수도 있다. 표시 패널(DP)에 포함된 복수의 화소들(PX, 도 3 참조)이 생성하는 광의 컬러들을 고려하여 컬러 필터들의 배열이 결정될 수 있다. 반사방지층은 차광 패턴을 더 포함할 수도 있다.
표시 모듈(DM)은 전기적 신호에 따라 영상(IM)을 표시하고, 외부 입력에 대한 정보를 송/수신할 수 있다. 표시 모듈(DM)은 유효 영역(AA) 및 비유효 영역(NAA)으로 정의될 수 있다. 유효 영역(AA)은 표시 모듈(DM)에서 제공되는 영상(IM)을 출사하는 영역으로 정의될 수 있다. 또한 유효 영역(AA)은 입력 감지층(ISP)이 외부에서 인가되는 외부 입력을 감지하는 영역으로 정의될 수도 있다.
비유효 영역(NAA)은 유효 영역(AA)에 인접한다. 예를 들어, 비유효 영역(NAA)은 유효 영역(AA)을 에워쌀 수 있다. 다만, 이는 예시적으로 도시한 것이고, 비유효 영역(NAA)은 다양한 형상으로 정의될 수 있으며, 어느 하나의 실시예로 한정되지 않는다. 일 실시예에 따르면, 표시 모듈(DM)의 유효 영역(AA)은 표시 영역(DA)의 적어도 일부와 대응될 수 있다.
표시 모듈(DM)은 메인회로기판(MCB), 복수의 연성회로필름들(D-FCB) 및 복수의 구동칩들(DIC)을 더 포함할 수 있다. 메인회로기판(MCB)은 연성회로필름들(D-FCB)과 접속되어 표시 패널(DP)과 전기적으로 연결될 수 있다. 연성회로필름들(D-FCB)은 표시 패널(DP)에 접속되어 표시 패널(DP)과 메인회로기판(MCB)을 전기적으로 연결한다. 메인회로기판(MCB)은 복수의 구동 소자를 포함할 수 있다. 복수의 구동 소자는 표시 패널(DP)을 구동하기 위한 회로부를 포함할 수 있다. 연성회로필름들(D-FCB) 상에는 구동칩들(DIC)이 실장될 수 있다.
본 발명의 일 예로, 연성회로필름들(D-FCB)은 제1 연성회로필름(D-FCB1), 제2 연성회로필름(D-FCB2) 및 제3 연성회로필름(D-FCB3)을 포함할 수 있다. 구동칩들(DIC)은 제1 구동칩(DIC1), 제2 구동칩(DIC2) 및 제3 구동칩(DIC3)을 포함할 수 있다. 제1 내지 제3 연성회로필름들(D-FCB1, D-FCB2, D-FCB3)은 서로간에 제1 방향(DR1)으로 이격되어 배치되고, 표시 패널(DP)에 접속되어 표시 패널(DP)과 메인회로기판(MCB)을 전기적으로 연결할 수 있다. 제1 연성회로필름(D-FCB1) 상에는 제1 구동칩(DIC1)이 실장될 수 있다. 제2 연성회로필름(D-FCB2) 상에는 제2 구동칩(DIC2)이 실장될 수 있다. 제3 연성회로필름(D-FCB3)에는 제3 구동칩(DIC3)이 실장될 수 있다. 그러나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 표시 패널(DP)은 하나의 연성회로필름을 통하여 메인회로기판(MCB)에 전기적으로 연결되고, 하나의 연성회로필름 상에는 하나의 구동칩만이 실장될 수도 있다. 또한, 표시 패널(DP)은 네 개 이상의 연성회로필름들을 통하여 메인회로기판(MCB)에 전기적으로 연결되고, 연성회로필름들 상에 구동칩들이 각각 실장될 수도 있다.
도 2에서는 제1 내지 제3 구동칩들(DIC1, DIC2, DIC3)이 제1 내지 제3 연성회로필름들(D-FCB1, D-FCB2, D-FCB3) 상에 각각 실장된 구조를 도시하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 제1 내지 제3 구동칩들(DIC1, DIC2, DIC3)은 표시 패널(DP) 상에 직접 실장될 수 있다. 이 경우, 표시 패널(DP)의 제1 내지 제3 구동칩(DIC1, DIC2, DIC3)이 실장된 부분은 밴딩되어 표시 모듈(DM)의 후면에 배치될 수 있다. 또한, 제1 내지 제3 구동칩들(DIC1, DIC2, DIC3)은 메인회로기판(MCB) 상에 직접 실장될 수도 있다.
입력 감지층(ISP)은 연성회로필름들(D-FCB)을 통해 메인회로기판(MCB)과 전기적으로 연결될 수 있다. 그러나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않는다. 즉, 표시 모듈(DM)은 입력 감지층(ISP)을 메인회로기판(MCB)과 전기적으로 연결하기 위한 별도의 연성회로필름을 추가적으로 포함할 수 있다.
표시 장치(DD)는 표시 모듈(DM)을 수용하는 외부케이스(EDC)를 더 포함한다. 외부케이스(EDC)는 윈도우(WM)와 결합되어 표시 장치(DD)의 외관을 정의할 수 있다. 외부케이스(EDC)는 외부로부터 가해지는 충격을 흡수하며 표시 모듈(DM)로 침투되는 이물질/수분 등을 방지하여 외부케이스(EDC)에 수용된 구성들을 보호한다. 한편, 본 발명의 일 예로, 외부케이스(EDC)는 복수의 수납 부재들이 결합된 형태로 제공될 수 있다.
일 실시예에 따른 표시 장치(DD)는 표시 모듈(DM)을 동작시키기 위한 다양한 기능성 모듈을 포함하는 전자모듈, 표시 장치(DD)의 전반적인 동작에 필요한 전원을 공급하는 전원공급모듈, 표시 모듈(DM) 및/또는 외부케이스(EDC)와 결합되어 표시 장치(DD)의 내부 공간을 분할하는 브라켓 등을 더 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 블럭도이다.
도 3을 참조하면, 표시 장치(DD)는 표시 패널(DP) 및 패널 구동 블럭(PDB)을 포함한다. 패널 구동 블럭(PDB)은 표시 패널(DP)의 구동을 제어한다.
본 발명의 일 예로, 패널 구동 블럭(PDB)은 컨트롤러(CTRL), 소스 드라이버(SD), 게이트 드라이버(GD), 전압 생성 블럭(VGB) 및 발광 드라이버(ED)를 포함한다.
컨트롤러(CTRL)는 외부로부터 영상 신호(RGB) 및 외부 제어 신호(CS)를 수신한다. 컨트롤러(CTRL)는 영상 신호(RGB)를 보정하여 보정 영상 신호(CRGB, 도 4 참조)를 생성한다. 영상 신호(RGB)를 보정하여 보정 영상 신호(CRGB)를 생성하는 컨트롤러(CTRL)의 구성 및 동작에 대하여는 도 4 내지 도 8b에 대한 설명에서 후술하도록 한다. 컨트롤러(CTRL)는 소스 드라이버(SD)와의 인터페이스(interface) 사양에 맞도록 보정 영상 신호(CRGB)의 데이터 포맷을 변환하여 영상 데이터(IMD)를 생성한다. 본 발명의 일 예로, 컨트롤러(CTRL)는 소스 드라이버(SD)와의 인터페이스(interface) 사양에 맞도록 영상 신호(RGB) 및 보정 영상 신호(CRGB)의 포맷을 변환하여 영상 데이터(IMD)를 생성할 수도 있다. 컨트롤러(CTRL)는 외부 제어 신호(CS)에 기초하여 소스 구동 신호(SDS), 게이트 구동 신호(GDS) 및 발광 제어 신호(EDS)를 생성한다. 외부 제어 신호(CS)는 수직 동기 신호, 수평 동기 신호 및 메인 클럭 등을 포함할 수 있다.
컨트롤러(CTRL)는 영상 데이터(IMD) 및 소스 구동 신호(SDS)를 소스 드라이버(SD)에 송신한다. 소스 구동 신호(SDS)는 소스 드라이버(SD)의 동작을 개시하는 수평 시작 신호를 포함할 수 있다. 소스 드라이버(SD)는 소스 구동 신호(SDS)에 응답하여, 영상 데이터(IMD)를 토대로 데이터 신호(DS)를 생성한다. 소스 드라이버(SD)는 데이터 신호(DS)를 후술하는 복수 개의 데이터 라인들(DL1 내지 DLm)에 출력한다. 데이터 신호(DS)는 영상 데이터(IMD)의 계조 값에 대응하는 아날로그 전압일 수 있다.
컨트롤러(CTRL)는 게이트 구동 신호(GDS)를 게이트 드라이버(GD)로 송신한다. 게이트 구동 신호(GDS)는 게이트 드라이버(GD)의 동작을 개시하는 수직 시작 신호, 스캔 신호들(SS1 내지 SSn)의 출력 시기를 결정하는 스캔 클럭 신호 등을 포함할 수 있다. 게이트 드라이버(GD)는 게이트 구동 신호(GDS)를 토대로 스캔 신호들(SS1 내지 SSn)을 생성한다. 게이트 드라이버(GD)는 스캔 신호들(SS1 내지 SSn)을 후술하는 복수 개의 스캔 라인들(SL1 내지 SLn)에 출력한다.
컨트롤러(CTRL)는 발광 제어 신호(EDS)를 발광 드라이버(ED)에 송신한다. 발광 드라이버(ED)는 발광 제어 신호(EDS)에 응답하여 발광 제어 신호들(ES1 내지 ESn)을 복수 개의 발광 라인들(EL1 내지 ELn)에 출력한다.
전압 생성 블럭(VGB)은 표시 패널(DP)의 동작에 필요한 전압들을 생성한다. 본 발명의 일 예로, 전압 생성 블럭(VGB)은 제1 구동 전압(ELVDD), 제2 구동 전압(ELVSS) 및 초기화 전압(Vinit)을 생성한다. 본 발명의 일 예로, 전압 생성 블럭(VGB)은 컨트롤러(CTRL)의 제어에 따라 동작할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 제1 구동 전압(ELVDD)의 전압 레벨은 제2 구동 전압(ELVSS)의 전압 레벨보다 크다. 본 발명의 일 예로, 제1 구동 전압(ELVDD)의 전압 레벨은 대략 20V 내지 30V일 수 있다. 초기화 전압(Vinit)의 전압 레벨은 제2 구동 전압(ELVSS)의 전압 레벨보다 작다. 본 발명의 일 예로, 초기화 전압(Vinit)의 전압 레벨은 대략 1V 내지 9V일 수 있다.
본 발명의 일 예로, 표시 패널(DP)은 복수 개의 스캔 라인들(SL1 내지 SLn), 복수 개의 데이터 라인들(DL1 내지 DLm), 복수 개의 발광 라인들(EL1 내지 ELn) 및 복수 개의 화소들(PX)을 포함한다.
스캔 라인들(SL1 내지 SLn)은 게이트 드라이버(GD)으로부터 제1 방향(DR1)으로 연장되고, 제2 방향(DR2)으로 서로 이격하여 배열된다. 데이터 라인들(DL1 내지 DLm)은 소스 드라이버(SD)으로부터 제2 방향(DR2)의 반대 방향으로 연장되며, 제1 방향(DR1)으로 서로 이격되어 배열된다.
화소들(PX) 각각은 스캔 라인들(SL1 내지 SLn) 중 대응하는 3개의 스캔 라인에 전기적으로 연결된다. 또한, 화소들(PX) 각각은 발광 라인들(EL1 내지 ELn) 중 대응하는 하나의 발광 라인 및 데이터 라인들(DL1 내지 DLm) 중 대응하는 하나의 데이터 라인에 각각 전기적으로 연결된다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 1 번째 행의 화소들은 제1 내지 제3 스캔 라인들(SL1, SL2, SL3), 제1 발광 라인(EL1) 및 제1 데이터 라인(DL1)에 연결될 수 있다. 다만, 본 발명의 일 예로, 화소들(PX)의 구동회로의 구성에 따라, 화소들(PX)과 스캔 라인들(SL1 내지 SLn), 데이터 라인들(DL1 내지 DLm) 및 발광 라인들(EL1 내지 ELn)의 연결 관계는 변경될 수 있다.
화소들(PX) 각각은 컬러광을 생성하는 발광 다이오드를 포함할 수 있다. 예컨대, 화소들(PX)은 레드 컬러광을 생성하는 레드 화소들, 그린 컬러광을 생성하는 그린 화소들, 및 블루 컬러광을 생성하는 블루 화소들을 포함할 수 있다. 레드 화소의 발광 다이오드, 그린 화소의 발광 다이오드 및 블루 화소의 발광 다이오드는 서로 다른 물질의 발광층을 포함할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 화소들(PX) 각각은 백색 컬러광을 생성하는 백색 화소들을 포함할 수도 있다. 이 경우, 표시 장치(DD)에 포함된 반사방지층은 컬러 필터들을 더 포함할 수도 있다. 표시 장치(DD)는 백색 컬러광이 컬러 필터들을 통과하여 나온 광들을 토대로 영상(IM)을 표시할 수 있다. 다만, 본 발명의 일 예로, 화소들(PX)은 블루 컬러광을 생성하는 블루 화소들로 이루어질 수도 있다. 이 경우, 표시 장치(DD)는 블루 컬러광이 컬러 필터들을 통과하여 나온 광들을 토대로 영상(IM)을 표시할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 블루 컬러광이 컬러 필터들을 통과할 경우, 통과한 광은 블루 컬러광과 다른 파장의 컬러를 가질 수 있다. 본 발명의 일 예로, 컬러 필터들은 퀀텀닷을 포함할 수 있다. 퀀텀닷은 입사되는 광의 파장을 변환하여 방출하는 광의 파장을 조절할 수 있는 입자이다. 퀀텀닷은 입자 크기에 따라 방출하는 광의 파장을 조절할 수 있으며, 이에 따라 퀀텀닷은 레드 컬러광, 그린 컬러광 및 블루 컬러광 등을 갖는 광을 방출할 수 있다.
화소들(PX) 각각은 발광 다이오드의 발광을 제어하는 화소 회로부를 포함한다. 화소 회로부는 복수의 트랜지스터들 및 커패시터를 포함할 수 있다. 화소들(PX) 각각은 제1 구동 전압(ELVDD), 제2 구동 전압(ELVSS) 및 초기화 전압(Vinit)을 수신한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨트롤러의 구조를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 4를 참조하면, 컨트롤러(CTRL)는 보정 영상 생성부(CIG) 및 데이터 변환부(DCP)를 포함한다. 보정 영상 생성부(CIG)는 머신러닝(machine learning)을 통해 학습된 보정 알고리즘을 포함할 수 있다. 보정 영상 생성부(CIG)는 외부로부터 영상 신호(RGB)를 수신하고, 보정 알고리즘을 통하여 영상 신호(RGB)를 보정 영상 신호(CRGB)로 보정할 수 있다.
머신러닝 알고리즘은 인공지능(artificial intelligence)의 한 분야로, 인공지능을 소프트웨어적으로 구현하기 위한 알고리즘이다. 구체적으로 머신러닝 알고리즘은 컴퓨터 등의 프로세서(processor)가 데이터를 학습하고 스스로 패턴을 찾아내 적절한 작업을 수행하도록 학습하는 알고리즘이다. 머신러닝은 크게 지도학습(supervised learning)과 비지도학습(unsupervised learninig) 및 강화학습(reinforcement learning)으로 구분된다. 본 발명은, 주어진 학습용 데이터의 특성을 학습하여, 스스로 학습용 데이터의 패턴을 학습하는 비지도학습 머신러닝을 이용한다. 구체적으로, 본 발명은 학습용 데이터를 토대로 학습하여 학습용 데이터의 확률 분포를 추정하고, 머신러닝을 통하여 학습용 데이터의 확률 분포를 따르는 유사한 데이터를 생성할 수 있는 생성모델(generative model)을 이용한다. 본 발명의 일 예로, 보정 알고리즘은 생성모델 중 적대적 생성 모델(generative adversarial network, GAN) 또는 변형 오토 인코더(variational auto encoder, VAE)을 통하여 학습될 수 있다.
본 발명의 일 예로, 보정 영상 생성부(CIG)는 머신러닝을 통하여 보정 알고리즘을 학습하는 과정에서 얻어지는 학습 데이터(LND)를 더 수신할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 학습 데이터(LND)에는 영상 신호(RGB)별 보정 알고리즘의 가중치가 포함될 수 있다. 보정 영상 생성부(CIG)는 학습 데이터(LND)를 토대로 영상 신호(RGB)에 따라 보정 알고리즘의 가중치를 달리 하여 보정 영상 신호(CRGB)를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 예로, 보정 알고리즘은 타겟 알고리즘을 토대로 학습될 수 있다. 구체적으로, 보정 알고리즘을 통하여 생성된 보정 영상 신호(CRGB)의 확률 분포와 타겟 알고리즘을 토대로 생성된 비교 영상 신호(CPS, 도 7 참조)의 확률 분포가 유사할 수 있다. 이하, 머신러닝을 통해 보정 알고리즘이 학습되는 것에 대하여는 도 7 및 도 10에 대한 설명에서 후술하도록 한다.
데이터 변환부(DCP)는 보정 영상 생성부(CIG)로부터 보정 영상 신호(CRGB)를 수신한다. 데이터 변환부(DCP)는 보정 영상 신호(CRGB)를 토대로 영상 데이터(IMD)를 생성한다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 패널에 포함되는 보정 영역을 설명하기 위한 평면도들이다. 이하, 도 1에서 설명한 구성과 동일한 구성에 대해서는 동일한 도면 부호를 부여하고, 중복된 설명은 생략하기로 한다.
도 5a 및 도 5b를 참조하면, 표시 패널(DP)에 표시되는 영상(IM)은 보정 영상(CIM) 및 비보정 영상(NCIM)을 포함할 수 있다. 보정 영상(CIM)은 로고 영상(LIM) 및 로고 주변 영상(LBI)을 포함할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 표시 영역(DA)은 보정 영상(CIM)이 표시되는 보정 영역(CA)을 포함할 수 있다.
로고 영상(LIM)은 특정 계조(gray)로 일정 시간 이상 고정된 위치에 표시되는 영상일 수 있다. 예를 들어, 로고 영상(LIM)은 방송사 로고, 자막, 날짜, 시각 등을 포함할 수 있다. 로고 영상(LIM)은 프로그램의 제목 등을 포함할 수도 있다. 이하 설명의 편의를 위하여, 특정 계조로 일정 시간 이상 고정된 위치에 표시되는 다양한 종류의 영상을 모두 로고 영상(LIM)으로 지칭하기로 한다. 로고 주변 영상(LBI)은 로고 영상(LIM) 주변에 표시되는 영상일 수 있다. 보정 영상(CIM)은 보정 영상 생성부(CIG)에 의해 휘도가 보정된 영상일 수 있다.
비보정 영상(NCIM)은 표시 영역(DA)에서 보정 영상(CIM)을 제외한 나머지 부분에 표시되는 영상일 수 있다. 비보정 영상(NCIM)은 보정 영상 생성부(CIG)에 의하여 휘도가 보정되지 않는 영상일 수 있다.
본 발명의 일 예로, 로고 영상(LIM)은 로고 주변 영상(LBI)에 비해 상대적으로 높은 계조를 가질 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 제한되지 않고, 로고 영상(LIM)은 로고 주변 영상(LBI)과 동일한 계조를 가질 수도 있다.
도 5b를 참조하면, 보정 영역(CA)은 로고 영상(LIM)이 표시되는 로고 영역(LA) 및 로고 주변 영상(LBI)이 표시되는 로고 주변 영역(LBA)을 포함한다. 본 발명의 일 예로, 로고 주변 영상(LBI)은 제1 로고 주변 영상(LBI1) 및 제2 로고 주변 영상(LBI2)을 포함하고, 로고 주변 영역(LBA)은 제1 로고 주변 영역(LBA1) 및 제2 로고 주변 영역(LBA2)을 포함한다. 본 발명의 일 예로, 제2 로고 주변 영역(LBA2)은 로고 영역(LA)과 제1 로고 주변 영역(LBA1) 사이에 배치될 수 있다. 제2 로고 주변 영역(LBA2)은 로고 영역(LA)에 인접할 수 있다.
도 6은 학습된 보정 알고리즘이 잔상 방지를 위한 보정 알고리즘인 경우의 컨트롤러의 구조 및 동작을 설명하기 위한 블럭도이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 보정 알고리즘을 학습하는 과정을 설명하기 위한 블럭도이다. 이하, 설명의 편의를 위하여 보정 영상 생성부(CIG_a, CIG_b)에 포함된 머신러닝을 통하여 학습된 보정 알고리즘은 화소(PX, 도 3 참조)의 열화로 인한 잔상 방지를 위해 보정 영역(CA)에 표시되는 영상의 휘도를 보정하는 알고리즘인 것으로 설명한다.
도 5b 및 도 6을 참조하면, 컨트롤러(CTRL_a)는 추출부(EXP), 보정 영상 생성부(CIG_a) 및 데이터 변환부(DCP)를 포함한다.
추출부(EXP)는 표시 영역(DA, 도 5a 참조)에 대응하는 영상 신호(RGB)로부터 보정 영역(CA)에 대응하는 부분 영상 신호(PRGB)를 추출할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 부분 영상 신호(PRGB)는 로고 영역(LA)에 표시되는 영상에 대한 로고 영역 신호를 포함할 수 있다. 부분 영상 신호(PRGB)는 로고 영역 신호 외에 제1 로고 주변 영역(LBA1)에 표시되는 영상에 대한 제1 주변 영역 신호 및 제2 로고 주변 영역(LBA2)에 표시되는 영상에 대한 제2 주변 영역 신호를 더 포함할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 추출부(EXP)는 보정 영역(CA)의 검출을 위해 머신 러닝(machine learning) 또는 딥 러닝(deep learning)을 통해 학습된 추출 프로그램을 포함할 수 있다. 일례로, 추출부(EXP)는 컨벌루션 신경망(convolutional neural network) 모델 등에 기반한 딥러닝을 통해 학습한 프로그램을 이용하여 영상 신호(RGB)로부터 부분 영상 신호(PRGB)를 추출할 수 있다. 추출부(EXP)는 기 설정된 시간동안 표시 패널(DP)에 표시되는 영상(IM)을 분석하여 보정 영역(CA)을 추출할 수 있다. 또한, 특정 시점에 반복되는 영상(IM)의 프레임들을 분석하여 보정 영역(CA)을 추출할 수 있다.
보정 영상 생성부(CIG_a)는 추출부(EXP)로부터 부분 영상 신호(PRGB)를 수신한다. 보정 영상 생성부(CIG_a)는 머신러닝을 통해 학습된 보정 알고리즘을 포함한다. 보정 영상 생성부(CIG_a)는 보정 알고리즘을 통해 부분 영상 신호(PRGB)를 보정 영상 신호(CRGB_a)로 보정한다. 본 발명의 일 예로, 보정 영상 생성부(CIG_a)에 포함된 보정 알고리즘은 적대적 생성 모델을 통해 학습된 알고리즘일 수 있다. 이 경우, 보정 영상 생성부(CIG_a)는 적대적 생성 모델을 통한 보정 알고리즘의 학습 과정에서 생성되는 보정 알고리즘의 가중치를 포함하는 제1 학습 데이터(LND1)를 수신할 수 있다. 보정 영상 생성부(CIG_a)는 보정 알고리즘 및 제1 학습 데이터(LND1)를 토대로 부분 영상 신호(PRGB)를 보정하여 보정 영상 신호(CRGB_a)를 생성할 수 있다.
도 7에는 적대적 생성 모델을 통해 보정 알고리즘을 학습하는 과정을 설명하기 위한 블럭도가 도시되어 있다. 도 6 및 도 7을 참조하면, 본 발명의 일 예로, 적대적 생성 모델은 DGGAN(deep convolutional GAN), BiGAN(Bidirectional GAN), CycleGAN, Progressive GAN, StyleGAN 등의 모델이 있고, 본 발명은 어느 하나로 제한되지 않는다.
본 발명의 일 예로, 적대적 생성 모델은 예비 보정 영상 생성부(PCIG_a) 및 판별부(DCT)로 이루어진다. 본 발명의 일 예로, 학습용 영상 신호((LRGB)가 예비 보정 영상 생성부(PCIG_a)에 제공된다. 본 발명의 일 예로, 학습용 영상 신호(LRGB)는 방송사 로고, 자막, 날짜 등 로고 영상(LIM, 도 5a 참조) 및 로고 주변 영상(LBI, 도 5a 참조)에 포함하는 다양한 종류의 영상일 수 있다.
예비 보정 영상 생성부(PCIG_a)는 학습용 영상 신호(LRGB)를 토대로 보정 학습 영상 신호(CLS_a)를 생성할 수 있다. 예비 보정 영상 생성부(PCIG_a)가 생성한 보정 학습 영상 신호(CLS_a)는 제1 확률 분포를 가질 수 있다.
판별부(DCT)는 외부로부터 비교 영상 신호(CPS)를 수신하고, 예비 보정 영상 생성부(PCIG_a)로부터 보정 학습 영상 신호(CLS_a)를 수신한다. 비교 영상 신호(CPS)는 제2 확률 분포를 가질 수 있다. 판별부(DCT)는 보정 학습 영상 신호(CLS_a)의 제1 확률 분포와 비교 영상 신호(CPS)의 제2 확률 분포의 차이를 비교하여 판별 신호를 생성한다.
본 발명의 일 예로, 판별부(DCT)는 비교 영상 신호(CPS)와 보정 학습 영상 신호(CLS_a)가 서로 다른 신호임을 판별하는 것을 목적으로 한다. 따라서 판별부(DCT)의 성능이 좋아 제1 확률 분포와 제2 확률 분포를 토대로 두 개의 신호가 서로 다른 신호인 것을 판별할 수 있는 확률이 클 때 판별 신호는 커질 수 있다. 반면, 예비 보정 영상 생성부(PCIG_a)의 성능이 좋아 판별부(DCT)가 제1 확률 분포와 제2 확률 분포를 토대로 두 개의 신호가 서로 다른 신호인 것을 판별할 수 있는 확률이 작을 때 판별 신호는 작아질 수 있다. 판별부(DCT)는 판별 신호와 기 설정된 기준값을 비교하고, 비교 결과에 따라 제1 학습 신호(LS1) 또는 제2 학습 신호(LS2)를 생성한다. 판별부(DCT)는 판별 신호가 기준값보다 클 때 제1 학습 신호(LS1)를 생성하고, 판별 신호가 기준값보다 작을 때 제2 학습 신호(LS2)를 생성한다. 제1 학습 신호(LS1)는 예비 보정 영상 생성부(PCIG_a)를 학습시키기 위한 신호이고, 제2 학습 신호(LS2)는 판별부(DCT)를 스스로 학습시키기 위한 신호일 수 있다. 본 발명의 일 예로, 판별 신호가 기준값과 같을 때, 판별부(DCT)는 제1 및 제2 학습 신호들(LS1, LS2)을 생성하지 않을 수 있다. 본 발명의 일 예로, 판별 신호가 기준값과 같을 때 적대적 생성 모델은 보정 알고리즘의 학습을 마칠 수 있다. 판별부(DCT)는 판별 신호가 기준값과 같을 때 제1 학습 데이터(LND1)를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 예로, 비교 영상 신호(CPS)는 기 설정된 타겟 알고리즘을 토대로 학습용 영상 신호(LRGB)를 보정하여 생성된 영상 신호일 수 있다. 이 경우, 판별부(DCT)는 보정 학습 영상 신호(CLS_a)와 비교 영상 신호(CPS)를 비교하여 판별 신호를 생성하고, 판별 신호와 기준값을 비교하여 제1 학습 신호(LS1) 또는 제2 학습 신호(LS2)를 생성한다. 따라서, 학습된 예비 보정 영상 생성부(PCIG_a)가 생성한 보정 학습 영상 신호(CLS_a)는 비교 영상 신호(CPS)와 구별되지 않을 수 있다. 즉, 적대적 생성 모델을 통해 학습되는 보정 알고리즘은 타겟 알고리즘을 기반으로 하여 학습된 알고리즘일 수 있다.
본 발명의 일 예로, 컨트롤러(CTRL_a)에 포함된 보정 영상 생성부(CIG_a)는 도 7의 과정을 거쳐 학습된 보정 알고리즘을 포함할 수 있다. 또한, 보정 영상 생성부(CIG_a)는 도 7의 과정에서 생성되는 보정 알고리즘의 가중치를 포함하는 제1 학습 데이터(LND1)를 수신할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 보정 알고리즘의 가중치는 학습용 영상 신호(LRGB)에 포함된 영상의 종류에 따라 판별부(DCT)가 생성하는 판별 신호의 값의 크기에 차이가 생기는 것을 토대로 생성될 수 있다.
도 8a 내지 도 9b는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습된 보정 알고리즘을 설명하기 위한 그래프들이다. 본 발명의 일 예로, 도 8a 내지 도 9b는 도 5b에 도시된 절단선 Ⅰ-Ⅰ'에 대응되는 보정 영상(CIM)의 일부에 대한 그래프들이다.
도 6, 도 8a 및 도 8b를 참조하면, 본 발명의 일 예로, 보정 영상 생성부(CIG_a)는 부분 영상 신호(PRGB)에 포함된 색상 정보들(레드(red), 그린(green) 및 블루(blue))을 휘도(luminance) 성분에 대응하는 데이터 및 색차(chrominance) 성분에 대응하는 데이터로 변환하는 색좌표 변환을 수행할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 보정 영상 생성부(CIG_a)는 상기한 색좌표 변환을 통해 얻은 데이터 중 휘도 성분에 대응하는 데이터를 토대로 부분 영상 신호(PRGB)를 로고 영역 신호, 제1 로고 주변 영역 신호 및 제2 로고 주변 영역 신호로 구분할 수 있다. 이하, 보정 영상 생성부(CIG_a)에 포함된 보정 알고리즘은 휘도를 기준으로 하여 부분 영상 신호(PRGB)를 로고 영역 신호, 제1 로고 주변 영역 신호 및 제2 로고 주변 영역 신호로 구분하는 것으로 설명한다.
보정 알고리즘은 제1 휘도 기준값(Lth1) 및 제1 휘도 기준값(Lth1)보다 낮은 제2 휘도 기준값(Lth2)을 설정한 뒤, 제1 휘도 기준값(Lth1)보다 큰 휘도를 갖는 영상에 대응되는 부분 영상 신호를 로고 영역 신호로 구분한다. 보정 알고리즘은 제1 휘도 기준값(Lth1)보다 작은 휘도를 갖고, 제2 휘도 기준값(Lth2)보다 큰 휘도를 갖는 영상에 대응되는 부분 영상 신호를 제2 로고 주변 영역 신호로 구분한다. 보정 알고리즘은 제2 휘도 기준값(Lth2)보다 작은 휘도를 갖는 영상에 대응되는 부분 영상 신호를 제1 로고 주변 영역 신호로 구분한다. 다만, 본 발명은 이에 제한되지 않고, 보정 알고리즘은 휘도 이외에 색상(hue), 채도(saturation), 명도(value) 등을 기준으로 부분 영상 신호(PRGB)를 로고 영역 신호, 제1 로고 주변 영역 신호 및 제2 로고 주변 영역 신호로 구분할 수 있다. 또한, 보정 알고리즘은 로고 영역(LA)에 표시되는 영상으로부터 일정 거리 이내의 영상에 대응하는 부분 영상 신호를 제2 로고 주변 영역 신호로 구분할 수 있다.
본 발명의 일 예로, 보정 알고리즘은 로고 영역에 대응되는 영상 중 휘도가 가장 높은 제1 최대 휘도(Lmax_a)를 구하고, 제1 최대 휘도(Lmax_a)와 제1 휘도 기준값(Lth1) 간의 제1 차이값(DF_a)을 계산할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 도 8a에는 제1 차이값(DF_a)이 기 설정된 기준 차이값(DF_r)보다 큰 경우의 제1 그래프(G1)가 도시되어 있다. 보정 알고리즘은 기준 차이값(DF_r)과 제1 차이값(DF_a)을 비교하여 제1 차이값(DF_a)이 클 경우, 로고 영역 신호의 휘도는 낮아지고, 제2 주변 영역 신호의 휘도는 높아지도록 보정 영상 신호(CRGB_a)를 생성할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 보정 영상 생성부(CIG_a)는 제1 로고 주변 영역 신호의 휘도는 일정하게 유지되도록 할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 기준 차이값(DF_r)은 보정 알고리즘이 로고 영역 신호의 휘도만을 낮추는 보정을 하더라도, 보정된 로고 영역 신호에 대응되는 영상의 휘도와, 제2 로고 주변 영역 신호에 대응되는 영상의 휘도 차이가 크지 않아, 사용자에게 잔상이 시인되지 않는 휘도 차이값이다.
보정 영상 생성부(CIG_a)는 로고 영역 신호의 휘도에 1보다 작은 제1 휘도 계수(Cf1)를 곱하여 보정 로고 영역 신호를 생성한다. 보정 영상 생성부(CIG_a)는 제2 로고 주변 영역 신호의 휘도에 1보다 큰 제2 휘도 계수(Cf2)를 곱하여 보정 주변 영역 신호를 생성한다. 본 발명의 일 예로, 로고 영역 신호에 대응되는 영상의 휘도보다 보정 로고 영역 신호에 대응되는 영상의 휘도가 낮다. 본 발명의 일 예로, 제2 로고 주변 영역 신호에 대응되는 영상의 휘도보다 보정 주변 영역 신호에 대응되는 영상의 휘도가 높다. 이를 통해 제1 차이값(DF_a)이 기준 차이값(DF_r)보다 크더라도, 로고 영상(LIM)과 제2 로고 주변 영상(LBI2)의 휘도 차이에 의한 잔상이 사용자에게 시인되는 것을 방지할 수 있다.
도 6, 도 9a 및 도 9b를 참조하면, 보정 영상 생성부(CIG_a)에 포함된 보정 알고리즘은 제1 휘도 기준값(Lth1) 및 제2 기준값(Lth2)을 토대로 부분 영상 신호(PRGB)를 로고 영역 신호, 제1 로고 주변 영역 신호 및 제2 로고 주변 영역 신호로 구분한다. 이하, 도 8a 및 도 8b를 참조하여 설명한 신호와 동일한 신호에 대해서는 동일한 도면 부호를 부여하고 설명은 생략하도록 한다.
본 발명의 일 예로, 보정 알고리즘은 로고 영역에 대응되는 영상 중 휘도가 가장 높은 제2 최대 휘도(Lmax_b)를 구하고, 제2 최대 휘도(Lmax_b)와 제1 휘도 기준값(Lth1) 간의 제2 차이값(DF_b)을 계산할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 도 9a에는 제2 차이값(DF_b)이 기 설정된 기준 차이값(DF_r)보다 작은 경우의 제2 그래프(G2)가 도시되어 있다.
보정 알고리즘은 제2 차이값(DF_b)이 기준 차이값(DF_r)보다 클 경우, 로고 영역 신호의 휘도가 낮아지도록 보정 영상 신호(CRGB_a)를 생성할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 보정 영상 생성부(CIG_a)는 제1 로고 주변 영역 신호의 휘도 및 제2 주변 영역 신호의 휘도는 일정하게 유지되도록 할 수 있다.
보정 영상 생성부(CIG_a)는 로고 영역 신호의 휘도에 1보다 작은 제3 휘도 계수(Cf3)를 곱하여 보정 로고 영역 신호를 생성한다. 본 발명의 일 예로, 로고 영역 신호에 대응되는 영상의 휘도보다 보정 로고 영역 신호에 대응되는 영상의 휘도가 낮다. 제2 차이값(DF_b)이 기준 차이값(DF_r)보다 작기 때문에, 로고 영역 신호의 휘도만을 낮추는 보정을 하더라도 로고 영상(LIM)과 제2 로고 주변 영상(LBI2)의 휘도 차이에 의한 잔상이 사용자에게 시인되는 것을 방지할 수 있다.
본 발명의 일 예로, 제2 최대 휘도(Lmax_b)가 제1 최대 휘도(Lmax_a)보다 작기 때문에, 로고 영역 신호의 휘도를 낮추는 제3 휘도 계수(Cf3)는 제1 휘도 계수(Cf1)보다 클 수 있다.본 발명의 일 예로, 보정 영상 생성부(CIG_a)는 보정 알고리즘 및 제1 학습 데이터(LND1)에 포함된 보정 알고리즘의 가중치를 토대로 보정 영상 신호(CRGB_a)를 생성할 수 있다. 보정 알고리즘의 가중치는 학습용 영상 신호(LRGB, 도 7 참조)에 포함된 영상의 종류에 따라 발생하는 판별 신호의 값의 차이를 반영하므로, 보정 영상 생성부(CIG_a)는 부분 영상 신호(PRGB)에 포함된 영상의 종류와 무관하게 사용자에게 자연스러운 보정 영상(CIM)을 생성하여 제공할 수 있다.
다만, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 본 발명의 실시예들에 의해 학습된 보정 알고리즘은, 제2 차이값(DF_b)이 기준 차이값(DF_r)보다 작은 경우에도 로고 영역 신호의 휘도 및 제2 로고 주변 영역 신호의 휘도를 모두 낮추는 보정을 실시할 수도 있다.
도 10은 학습된 보정 알고리즘이 잔상 방지를 위한 보정 알고리즘인 경우의 컨트롤러의 구조 및 동작을 설명하기 위한 블럭도이다. 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 보정 알고리즘을 학습하는 과정을 설명하기 위한 블럭도이다. 이하, 도 6 및 도 7을 참조하여 설명한 구성 및 신호와 동일한 구성 및 신호는 동일한 도면 부호를 부여하고, 중복된 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일 예로, 컨트롤러(CTRL_b)에 포함된 보정 영상 생성부(CIG_b)는 변형 오토 인코더를 통하여 학습된 보정 알고리즘을 포함한다. 보정 영상 생성부(CIG_b)는 보정 알고리즘을 통해 부분 영상 신호(PRGB)를 보정 영상 신호(CRGB_b)로 보정한다. 본 발명의 일 예로, 보정 영상 생성부(CIG_b)는 변형 오토 인코더를 통한 보정 알고리즘의 학습 과정에서 생성되는 보정 알고리즘의 가중치를 포함하는 제2 학습 데이터(LND2)를 수신할 수 있다. 보정 영상 생성부(CIG_b)는 보정 알고리즘 및 제2 학습 데이터(LND2)를 토대로 부분 영상 신호(PRGB)를 보정하여 보정 영상 신호(CRGB_b)를 생성할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 보정 영상 생성부(CIG_b)는 파라미터 신호(PS)를 더 수신할 수 있다. 본 발명의 일 예로, 파라미터 신호(PS)는 부분 영상 신호(PRGB) 중 보정 영상 생성부(CIG_b)를 통해 보정하고자 하는 특징에 대한 파라미터(parameter)를 포함하는 신호일 수 있다. 보정 영상 생성부(CIG_b)는 보정 알고리즘, 제2 학습 데이터(LND2) 및 파라미터 신호(PS)를 토대로 보정 영상 신호(CRGB_b)를 생성할 수 있다. 보정 영상 생성부(CIG_b)가 보정 영상 신호(CRGB_b)를 생성할 때 파라미터 신호(PS)를 참조할 경우, 부분 영상 신호(PRGB) 중 보정 영상 생성부(CIG_b)를 통해 보정하고자 하는 특징만 보정된 보정 영상 신호(CRGB_b)를 생성할 수 있다.
도 10에는 변형 오토 인코더를 통해 보정 알고리즘을 학습하는 과정을 설명하기 위한 블럭도가 도시되어 있다. 본 발명의 일 예로, 변형 오토 인코더는 CVAE(conditional VAE), AAE(adversarial autoencoder) 등의 모델이 있고, 본 발명은 어느 하나로 제한되지 않는다.
본 발명의 일 예로, 변형 오토 인코더 모델은 예비 보정 영상 생성부(PCIG_b)로 이루어진다., 예비 보정 영상 생성부(PCIG_b)는 인코더(encoder, ENC), 잠재 벡터(LTV) 및 디코더(decoder, DEC)로 포함할 수 있다.
인코더(ENC)는 학습용 영상 신호(LRGB) 및 비교 영상 신호(CPS)를 수신한다. 인코더(ENC)는 수신한 학습용 영상 신호(LRGB)를 압축하여 고차원의 학습용 영상 신호(LRGB)를 저차원의 보정 부호화 신호(CSS_a)를 생성한다. 본 발명의 일 예로, 인코더(ENC)는 학습용 영상 신호(LRGB)를 부호화하여 보정 부호화 신호(CSS_a)를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 예로, 인코더(ENC)를 통해 부호화된 보정 부호화 신호(CSS_a)가 잠재 벡터(latent vector, LTV)를 구성할 수 있다.
디코더(DEC)는 잠재 벡터(LTV)로부터 보정 부호화 신호(CSS_a)를 샘플링(sampling)할 수 있다. 디코더(DEC)는 샘플링한 보정 부호화 신호(CCS_b)를 복호화하여 보정 학습 영상 신호(CLS_b)를 생성한다.
본 발명의 일 예로, 인코더(ENC)는 학습용 영상 신호(LRGB)를 부호화 할 때 비교 영상 신호(CPS)를 참조할 수 있다. 비교 영상 신호(CPS)는 기 설정된 타겟 알고리즘을 토대로 학습용 영상 신호(LRGB)를 보정하여 생성된 영상 신호일 수 있다. 인코더(ENC)가 비교 영상 신호(CPS)를 참조하여 학습용 영상 신호(LRGB)를 부호화 할 경우, 디코더(DEC)가 생성한 보정 학습 영상 신호(CLS_b)의 확률 분포가 비교 영상 신호(CPS)의 확률 분포와 유사하도록 변형 오토 인코더 모델은 인코더(ENC) 및 디코더(DEC)를 학습시킬 수 있다. 본 발명의 일 예로, 인코더(ENC)가 비교 영상 신호(CPS)를 참조하여 학습용 영상 신호(LRGB)를 부호화 할 경우, 잠재 벡터(LTV)의 구성은 디코더(DEC)가 비교 영상 신호(CPS)의 확률 분포와 유사한 확률 분포를 갖는 보정 학습 영상 신호(CLS_b)를 생성할 수 있도록 변경될 수 있다.
본 발명의 일 예로, 인코더(ENC)는 파라미터 신호(PS)를 더 수신할 수도 있다. 인코더(ENC)는 학습용 영상 신호(LRGB)를 부호화할 때 파라미터 신호(PS)를 참조할 수 있다. 파라미터 신호(PS)에는 학습용 영상 신호(LRGB)와 비교 영상 신호(CPS)간의 차이가 있는 특징에 대한 파라미터를 포함할 수 있다. 디코더(DEC)는 파라미터 신호(PS)에 포함된 파라미터를 토대로 샘플링한 보정 부호화 신호(CCS_b)를 복호화하여 비교 영상 신호(CPS)의 확률 분포와 유사한 확률 분포를 갖는 보정 학습 영상 신호(CLS_b)를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 예로, 비교 영상 신호(CPS)의 확률 분포와 보정 학습 영상 신호(CLS_b)의 확률 분포의 차이가 기 설정된 설정값 이내의 값에 도달하면 변형 오토 인코더 모델은 보정 알고리즘의 학습을 마칠 수 있다. 예비 보정 영상 생성부(PCIG_b)는 비교 영상 신호(CPS)의 확률 분포와 보정 학습 영상 신호(CLS_b)의 확률 분포의 차이가 기 설정된 설정값 이내의 값에 도달하면 제2 학습 데이터(LND2)를 더 생성할 수 있다. 변형 오토 인코더 모델은 비교 영상 신호(CPS)와 보정 학습 영상 신호(CLS_b)를 비교하여 인코더(ENC) 및 디코더(DEC) 중 적어도 하나를 학습시킬 수 있다. 따라서, 변형 오토 인코더 모델을 통해 학습되는 보정 알고리즘은 타겟 알고리즘을 기반으로 하여 학습된 알고리즘일 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 구동 방법을 나타내는 순서도이다. 도 13 및 도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 머신러닝을 통한 보정 알고리즘의 학습 방법을 설명하기 위한 순서도들이다. 도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습된 보정 알고리즘을 통해 잔상 방지를 위한 보정 영상 신호를 생성하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6, 도 11 및 도 15를 참조하면, 표시 패널(DP, 도 2 참조)에 표시되는 영상(IM)을 머신러닝을 통해 학습된 보정 알고리즘을 통해 보정하는 방법은 외부로부터 영상 신호를 수신하는 단계(S200)를 포함한다. 컨트롤러(CTRL_a)는 외부로부터 영상 신호(RGB)를 수신한다.
그 후 머신러닝을 통하여 학습된 보정 알고리즘을 포함하는 보정 영상 생성부(CIG_a)를 통하여, 영상 신호(RGB)를 보정하여 보정 영상 신호(CRGB_a)를 생성하는 단계(S300)를 포함한다. 본 발명의 일 예로, 보정 영상 신호(CRGB_a)를 생성하는 단계는 컨트롤러(CTRL_a)에 포함된 추출부(EXP)를 통해 영상 신호(RGB)로부터 보정 영역(CA, 도 5a 참조)에 대응하는 부분 영상 신호(PRGB)를 추출하는 단계(S301) 및 보정 영상 생성부(CIG_a)가 부분 영상 신호(PRGB)를 보정하여 보정 영상 신호(CRGB_a)를 생성하는 단계(S302)를 포함한다. 본 발명의 일 예로, 보정 영상 신호(CRGB_a)를 생성하는 단계(S302)에서 보정 영상 생성부(CIG_a)는 로고 영역 신호의 휘도는 낮아지고, 제2 배경 영상의 휘도는 높아지도록 보정 영상 신호(CRGB_a)를 생성할 수 있다.
컨트롤러(CTRL_a)는 보정 영상 생성부(CIG_a)를 통해 생성된 보정 영상 신호(CRGB_a)를 토대로 표시 패널(DP)에 영상(IM, 도 5a 참조)을 표시할 수 있다(S400). 본 발명의 일 예로, 표시 패널(DP)에 영상(IM)을 표시하는 단계(S400)는 컨트롤러(CTRL_a)에 포함된 데이터 변환부(DCP)가 보정 영상 신호(CRGB_a) 및 영상 신호(RGB)를 토대로 영상 데이터(IMD_a)를 생성하고, 소스 드라이버(SD, 도 3 참조)가 영상 데이터(IMD_a)를 토대로 데이터 신호(DS)를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 예로, 표시 패널(DP)에 표시되는 영상(IM)을 머신러닝을 통해 학습된 보정 알고리즘을 통해 보정하는 방법은 머신러닝을 통하여 보정 알고리즘을 학습하는 단계 (S100)를 더 포함할 수 있다.
도 7 및 도 13을 참조하면, 보정 알고리즘이 적대적 생성 모델을 통하여 학습된 경우에는, 학습용 영상 신호(LRGB)를 보정 영상 생성부(CIG_a)에 제공하여 보정 학습 영상 신호(CLS_a)를 생성하는 단계(S101a) 및 보정 학습 영상 신호(CLS_a) 및 비교 영상 신호(CPS)를 판별부(DCT)에 제공하고, 판별부(DCT)가 판별 신호를 생성하는 단계(S102a)를 포함한다. 그 후, 판별 신호와 기 설정된 기준값을 비교하여 보정 영상 생성부(CIG_a) 또는 판별부(DCT) 중 어느 하나를 학습시키는 단계(S103a)를 포함한다.
도 10 및 도 14를 참조하면, 보정 알고리즘이 변형 오토 인코더을 통하여 학습된 경우에는, 학습용 영상 신호(LRGB) 및 비교 영상 신호(CPS)를 인코더(ENC)에 제공하고, 학습용 영상 신호(LRGB)를 부호화하여 보정 부호화 신호(CCS_a)를 생성하는 단계(S101b) 및 디코더(DEC)를 통해 샘플링한 보정 부호화 신호(CCS_b)를 복호화하여 보정 학습 영상 신호(CLS_b)를 생성하는 단계(S102b)를 포함한다. 그 후, 비교 영상 신호(CPS) 및 보정 학습 영상 신호(CLS_b)를 비교하여 인코더(ENC) 및 디코더(DEC) 중 적어도 하나를 학습시키는 단계(S103b)를 포함한다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술 분야에 통상의 지식을 갖는 자라면, 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.
DD: 표시 장치 DP: 표시 패널
PX: 화소 DA: 표시 영역
RGB: 영상 신호 CRGB: 보정 영상 신호
CA: 보정 영역 CIM: 보정 영상
PDB: 패널 구동블럭 CTRL: 컨트롤러
SD: 소스 드라이버 IMD: 영상 데이터
DS: 데이터 신호 CIG: 보정 영상 생성부
LND: 학습 데이터 DCP: 데이터 변환부
EXP: 추출부 PRGB: 부분 영상 신호
LRGB: 학습용 영상 신호 CPS: 비교 영상 신호
LS: 학습 신호 ENC: 인코더
DEC: 디코더 LA: 로고 영역
LBA: 로고 주변 영역 GAN: 적대적 생성 모델
VAE: 변형 오토 인코더

Claims (20)

  1. 영상을 표시하는 표시 패널; 및
    외부에서 영상 신호를 수신하고, 상기 표시 패널을 구동하는 패널 구동블럭을 포함하고,
    상기 패널 구동블럭은,
    머신러닝을 통하여 학습된 보정 알고리즘을 포함하고, 상기 보정 알고리즘을 통해 상기 영상 신호를 보정 영상 신호로 보정하는 보정 영상 생성부를 포함하는 표시 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 보정 알고리즘은, 적대적 생성 모델(Generative Adversarial Network)을 통하여 학습된 표시 장치.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 보정 영상 생성부는,
    상기 적대적 생성 모델을 통한 상기 보정 알고리즘의 학습 과정에서 생성되는 상기 보정 알고리즘의 가중치를 포함하는 제1 학습 데이터를 수신하고,
    상기 보정 알고리즘 및 상기 제1 학습 데이터를 토대로 상기 영상 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성하는 표시 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 보정 알고리즘은, 변형 오토 인코더(Variational Auto Encoder)를 통하여 학습된 표시 장치.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 보정 영상 생성부는,
    상기 변형 오토 인코더를 통한 상기 보정 알고리즘의 학습 과정에서 생성되는 상기 보정 알고리즘의 가중치를 포함하는 제2 학습 데이터를 수신하고.
    상기 보정 알고리즘 및 상기 제2 학습 데이터를 토대로 상기 영상 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성하는 표시 장치.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 표시 패널은, 상기 영상 중 로고 영상 및 상기 로고 영상 주변의 로고 주변 영상을 포함하는 보정 영상이 표시되는 보정 영역을 포함하고,
    상기 보정 영상 생성부는,
    상기 영상 신호 중 상기 보정 영역에 대응하는 부분 영상 신호를 상기 보정 영상 신호로 보정하는 표시 장치.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 보정 영역은, 상기 로고 영상이 표시되는 로고 영역 및 상기 로고 주변 영상이 표시되는 로고 주변 영역을 포함하고,
    상기 부분 영상 신호는,
    상기 로고 영역에 표시되는 영상에 대한 로고 영역 신호를 포함하고,
    상기 보정 영상 생성부는,
    상기 로고 영역 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성하는 표시 장치.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 로고 주변 영상은 제1 로고 주변 영상 및 제2 로고 주변 영상을 포함하고,
    상기 로고 주변 영역은, 상기 제1 로고 주변 영상이 표시되는 제1 로고 주변 영역 및 상기 로고 영역과 상기 제1 로고 주변 영역 사이에 배치되고, 상기 제2 로고 주변 영상이 표시되는 제2 로고 주변 영역을 포함하고,
    상기 부분 영상 신호는, 상기 제2 로고 주변 영역에 표시되는 영상에 대한 주변 영역 신호를 더 포함하고,
    상기 보정 영상 생성부는,
    상기 로고 영역 신호 및 상기 주변 영역 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성하는 표시 장치.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 보정 영상 생성부는,
    상기 로고 영역 신호의 휘도는 낮아지고, 상기 주변 영역 신호의 휘도는 높아지도록 상기 보정 영상 신호를 생성하는 표시 장치.
  10. 제6 항에 있어서,
    상기 패널 구동블럭은,
    상기 영상 신호로부터 상기 부분 영상 신호를 추출하는 추출부를 더 포함하고,
    상기 보정 영상 생성부는,
    상기 추출부로부터 상기 부분 영상 신호를 수신하고, 상기 부분 영상 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성하는 표시 장치.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 패널 구동블럭은,
    상기 영상 신호를 토대로 영상 데이터를 생성하는 컨트롤러; 및
    상기 컨트롤러로부터 상기 영상 데이터를 수신하고, 상기 표시 패널에 상기 영상을 표시하기 위한 데이터 신호를 송신하는 소스 드라이버를 포함하고,
    상기 추출부 및 상기 보정 영상 생성부는 상기 컨트롤러에 포함되는 표시 장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 영상 신호 및 상기 보정 영상 신호를 수신하고, 상기 영상 신호 및 상기 보정 영상 신호를 토대로 상기 영상 데이터를 생성하는 데이터 변환부를 더 포함하는 표시 장치.
  13. 외부로부터 영상 신호를 수신하는 단계;
    머신러닝을 통하여 학습된 보정 알고리즘을 포함하는 보정 영상 생성부를 통해 상기 영상 신호를 보정하여 보정 영상 신호를 생성하는 단계; 및
    상기 보정 영상 신호를 토대로 영상을 표시 패널에 표시하는 단계를 포함하는 표시 장치의 구동 방법.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 머신러닝을 통하여 상기 보정 알고리즘을 학습하는 단계를 더 포함하는 표시 장치의 구동 방법.
  15. 제14 항에 있어서,
    상기 보정 알고리즘은, 적대적 생성 모델(Generative Adversarial Networks)을 통하여 학습되는 표시 장치의 구동 방법.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 보정 알고리즘을 학습하는 단계는,
    학습용 영상 신호를 예비 보정 영상 생성부에 제공하여, 보정 학습 영상 신호를 생성하는 단계;
    상기 보정 학습 영상 신호 및 비교 영상 신호를 판별부에 제공하고, 상기 판별부가 상기 보정 학습 영상 신호 및 상기 비교 영상 신호를 비교하여 판별 신호를 생성하는 단계; 및
    상기 판별 신호와 기준값을 비교하여 상기 예비 보정 영상 생성부 및 상기 판별부 중 어느 하나를 학습시키는 단계를 포함하는 표시 장치의 구동 방법.
  17. 제14 항에 있어서,
    상기 보정 알고리즘은, 변형 오토 인코더(Variational Auto Encoders)를 통하여 학습되는 표시 장치의 구동 방법.
  18. 제17 항에 있어서,
    예비 보정 영상 생성부는 인코더(Encoder) 및 디코더(Decoder)를 포함하고,
    상기 보정 알고리즘을 학습하는 단계는,
    학습용 영상 신호 및 비교 영상 신호를 상기 인코더에 제공하고, 상기 학습용 영상 신호를 부호화하여 보정 부호화 신호를 생성하는 단계;
    상기 디코더를 통해 상기 보정 부호화 신호를 복호화하여 보정 학습 영상 신호를 생성하는 단계; 및
    상기 비교 영상 신호 및 상기 보정 학습 영상 신호를 비교하여 상기 인코더 및 상기 디코더 중 적어도 하나를 학습시키는 단계를 포함하는 표시 장치의 구동 방법.
  19. 제13 항에 있어서,
    상기 표시 패널은, 상기 영상 중 로고 영상 및 상기 로고 영상 주변의 로고 주변 영상을 포함하는 보정 영상이 표시되는 보정 영역을 포함하고,
    상기 보정 영상 신호를 생성하는 단계는,
    상기 영상 신호로부터 상기 보정 영역에 대응하는 부분 영상 신호를 추출하는 단계; 및
    상기 보정 영상 생성부가 상기 부분 영상 신호를 보정하여 상기 보정 영상 신호를 생성하는 단계를 포함하는 표시 장치의 구동 방법.
  20. 제19 항에 있어서,
    상기 로고 주변 영상은 제1 로고 주변 영상 및 제2 로고 주변 영상을 포함하고,
    상기 보정 영역은 상기 로고 영상이 표시되는 로고 영역, 상기 제1 로고 주변 영상이 표시되는 제1 로고 주변 영역 및 상기 로고 영역과 상기 제1 로고 주변 영역 사이에 배치되고, 상기 제2 로고 주변 영상이 표시되는 제2 로고 주변 영역을 포함하며,
    상기 부분 영상 신호는,
    상기 로고 영역에 표시되는 영상에 대한 로고 영역 신호 및 상기 제2 로고 주변 영역에 표시되는 영상에 대한 주변 영역 신호를 포함하고,
    상기 보정 영상 신호를 생성하는 단계에서,
    상기 보정 영상 생성부는 상기 로고 영역 신호의 휘도는 낮아지고, 상기 주변 영역 신호의 휘도는 높아지도록 상기 보정 영상 신호를 생성하는 표시 장치의 구동 방법.
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