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KR102730991B1 - Image processing method and display device using the same - Google Patents

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KR102730991B1
KR102730991B1 KR1020160109511A KR20160109511A KR102730991B1 KR 102730991 B1 KR102730991 B1 KR 102730991B1 KR 1020160109511 A KR1020160109511 A KR 1020160109511A KR 20160109511 A KR20160109511 A KR 20160109511A KR 102730991 B1 KR102730991 B1 KR 102730991B1
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Abstract

영상 처리 방법 및 이를 이용한 표시 장치가 제공된다. 영상 처리 방법은 기준 이미지 및 비교 이미지를 기초로 기준 이미지에서의 복수의 움직임 벡터(motion vector)를 추출하는 단계, 복수의 움직임 벡터의 신뢰도를 판단하여, 신뢰도가 미리 결정된 기준보다 낮은 부정확 움직임 벡터를 추출하는 단계, 복수의 움직임 벡터 중에서 미리 결정된 배경영역에 대한 배경 움직임 벡터를 추출하는 단계, 기준 이미지의 복수의 분할 영역 각각에 포함된 움직임 벡터 중에서 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 추출하는 단계, 및 부정확 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터 및 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 기초로 결정된 대체 움직임 벡터로 정정하는 단계를 포함한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법은 부정확한 움직임 벡터를 보다 정확한 움직임 벡터로 대체함으로써, 움직임 벡터의 정확도 향상에 의해 화질을 향상시킬 수 있다.An image processing method and a display device using the same are provided. The image processing method includes a step of extracting a plurality of motion vectors from a reference image based on a reference image and a comparison image, a step of determining reliability of the plurality of motion vectors and extracting inaccurate motion vectors having reliability lower than a predetermined standard, a step of extracting a background motion vector for a predetermined background area from among the plurality of motion vectors, a step of extracting a plurality of representative region motion vectors from among the motion vectors included in each of a plurality of divided areas of the reference image, and a step of correcting the inaccurate motion vectors with replacement motion vectors determined based on the background motion vectors and the plurality of representative region motion vectors. The image processing method according to one embodiment of the present invention can improve image quality by improving the accuracy of motion vectors by replacing inaccurate motion vectors with more accurate motion vectors.

Description

영상 처리 방법 및 이를 이용한 표시 장치{IMAGE PROCESSING METHOD AND DISPLAY DEVICE USING THE SAME}{IMAGE PROCESSING METHOD AND DISPLAY DEVICE USING THE SAME}

본 발명은 영상 처리 방법 및 이를 이용한 표시 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 표시 장치의 화질을 향상시킬 수 있는 영상 처리 방법 및 이를 이용한 표시 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an image processing method and a display device using the same, and more specifically, to an image processing method capable of improving the image quality of a display device and a display device using the same.

모바일폰, 타블렛, 노트북 컴퓨터, 텔레비전 및 모니터와 같은 다양한 전자 디바이스에 평면 패널 표시 장치(flat panel display; FPD)가 채용되고 있다. 최근에는 FPD로서 액정 표시 장치(Liquid Crystal Display Device; LCD), 유기 발광 다이오드 표시 장치(Organic Light Emitting Diode Display; OLED) 등이 사용되고 있다. 이와 같은 표시 장치는 영상이 표시되고 복수의 화소로 이루어진 화소 어레이와 복수의 화소 각각에서 광이 투과되거나 발광되도록 제어하는 구동회로를 포함한다. 표시 장치의 구동회로는 화소 어레이의 데이터 라인들에 데이터 신호를 공급하는 데이터 구동회로, 데이터 신호에 동기되는 게이트 신호(또는 스캔 신호)를 화소 어레이의 게이트 라인들(또는 스캔 라인)에 순차적으로 공급하는 게이트 구동회로(또는 스캔 구동회로) 및 데이터 구동회로와 게이트 구동회로를 제어하는 타이밍 콘트롤러 등을 포함한다. Flat panel displays (FPDs) are being adopted for various electronic devices such as mobile phones, tablets, notebook computers, televisions, and monitors. Recently, liquid crystal display devices (LCDs) and organic light emitting diode displays (OLEDs) have been used as FPDs. Such display devices include a pixel array that displays an image and is composed of a plurality of pixels, and a driving circuit that controls light to be transmitted or emitted from each of the plurality of pixels. The driving circuit of the display device includes a data driving circuit that supplies data signals to data lines of the pixel array, a gate driving circuit (or scan driving circuit) that sequentially supplies gate signals (or scan signals) synchronized with the data signals to the gate lines (or scan lines) of the pixel array, and a timing controller that controls the data driving circuit and the gate driving circuit.

최근 표시 장치에서는 영상 매체 간의 호환성을 향상시키고 영상을 보다 자연스럽게 출력할 수 있도록 프레임율 변환(Frame Rate Up Conversion) (이하, FRUC라 함)이 사용되고 있다. 여기서, FRUC는 입력 영상의 프레임(frame) 사이에 보간 영상(interpolation image)을 삽입하여 입력 영상의 프레임율(frame rate)를 상승시키는 기술이다. In recent display devices, Frame Rate Up Conversion (hereinafter referred to as FRUC) is being used to improve compatibility between video media and to output videos more naturally. Here, FRUC is a technology that increases the frame rate of an input video by inserting an interpolation image between the frames of the input video.

기존의 FRUC에서는 입력 영상의 프레임을 단순 반복하거나 인접한 두 프레임의 평균값을 두 프레임 사이에 삽입하는 방법이 사용되었다. 이와 같이 기존의 FRUC를 통해서는 출력 영상이 끊어지거나 희미해지는 문제점이 발생하여 화질이 저하되었다.In the existing FRUC, a method was used to simply repeat the frames of the input image or insert the average value of two adjacent frames between the two frames. In this way, the problem of the output image being cut off or blurred occurred through the existing FRUC, resulting in a deterioration in the image quality.

최근 FRUC는 입력 영상에서 프레임 사이의 움직임을 추정하고, 프레임 사이에 추정된 움직임에 기초하여 보간 영상을 삽입한다. 구체적으로, 최근 FRUC에서는 인접하는 프레임으로부터 움직임을 추정하여 움직임 벡터(Motion Vector)가 추출되고, 움직임 벡터를 이용하여 프레임 사이에 보간 영상이 삽입된다.Recent FRUC estimates motion between frames in an input image and inserts an interpolated image based on the estimated motion between frames. Specifically, in recent FRUC, motion is estimated from adjacent frames, a motion vector is extracted, and an interpolated image is inserted between frames using the motion vector.

픽셀 단위로 움직임 벡터를 추출하는 경우, 연산량이 너무 방대해져 표시 장치의 FRUC가 비효율적이다. 이에, 움직임 벡터를 이용하는 FRUC는 블록을 기초로 움직임을 추정하는 방식이 사용될 수 있다. 구체적으로, 영상의 프레임 각각을 일정한 크기의 블록으로 분할하고, 분할된 블록을 기초로 인접한 프레임 사이에서 가장 유사한 블록을 찾아 벡터로 연결함으로써, 프레임 사이에서 움직임이 추정되고 움직임 벡터가 결정될 수 있다.When extracting motion vectors on a pixel basis, the amount of computation becomes too large, making the FRUC of the display device inefficient. Therefore, FRUC using motion vectors can use a method of estimating motion based on blocks. Specifically, by dividing each frame of the image into blocks of a certain size, and finding the most similar block among adjacent frames based on the divided blocks and connecting them into vectors, motion can be estimated between frames and motion vectors can be determined.

다만, 블록 단위로 움직임을 추정하는 경우, 픽셀 단위로 움직임을 추정한 움직임 벡터의 정확도보다 블록 단위의 움직임 벡터의 정확도가 저하되는 문제점이 발생한다. However, when estimating motion on a block-by-block basis, there is a problem in that the accuracy of the motion vector in block units is lower than that of the motion vector estimated on a pixel-by-pixel basis.

[관련기술문헌][Related technical literature]

동영상 신호의 프레임율을 증가 변환하기 위한 장치 및 그 방법(한국공개특허번호 제 10-2013-0031132 호)Device and method for increasing frame rate of video signal (Korean Patent Publication No. 10-2013-0031132)

이에, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 부정확한 움직임 벡터를 선택적으로 정확한 움직임 벡터로 대체하여 움직임 벡터의 정확도를 향상시킬 수 있는 영상 처리 방법 및 이를 이용한 표시 장치를 제공하는 것이다.Accordingly, the problem to be solved by the present invention is to provide an image processing method capable of improving the accuracy of a motion vector by selectively replacing an inaccurate motion vector with an accurate motion vector, and a display device using the same.

또한, 본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 부정확한 움직임 벡터에 대해서만 선택적으로 정확한 움직임 벡터로 대체함으로써, 움직임 벡터의 정확도 향상을 위한 비용을 저감시킬 수 있는 영상 처리 방법 및 이를 이용한 표시 장치를 제공하는 것이다.In addition, another problem that the present invention seeks to solve is to provide an image processing method and a display device using the same capable of reducing the cost for improving the accuracy of a motion vector by selectively replacing only inaccurate motion vectors with accurate motion vectors.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The tasks of the present invention are not limited to the tasks mentioned above, and other tasks not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법은 기준 이미지 및 비교 이미지를 기초로 기준 이미지에서의 복수의 움직임 벡터(motion vector)를 추출하는 단계, 복수의 움직임 벡터의 신뢰도를 판단하여, 신뢰도가 미리 결정된 기준보다 낮은 부정확 움직임 벡터를 추출하는 단계, 복수의 움직임 벡터 중에서 미리 결정된 배경영역에 대한 배경 움직임 벡터를 추출하는 단계, 기준 이미지의 복수의 분할 영역 각각에 포함된 움직임 벡터 중에서 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 추출하는 단계, 및 부정확 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터 및 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 기초로 결정된 대체 움직임 벡터로 정정하는 단계를 포함한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법은 부정확한 움직임 벡터를 보다 정확한 움직임 벡터로 대체함으로써, 움직임 벡터의 정확도 향상에 의해 화질을 향상시킬 수 있다.In order to solve the above-described problem, an image processing method according to an embodiment of the present invention includes the steps of extracting a plurality of motion vectors from a reference image based on a reference image and a comparison image, a step of determining the reliability of the plurality of motion vectors and extracting inaccurate motion vectors having a reliability lower than a predetermined standard, a step of extracting a background motion vector for a predetermined background area from among the plurality of motion vectors, a step of extracting a plurality of representative region motion vectors from among the motion vectors included in each of a plurality of divided areas of the reference image, and a step of correcting the inaccurate motion vectors with replacement motion vectors determined based on the background motion vectors and the plurality of representative region motion vectors. The image processing method according to an embodiment of the present invention can improve image quality by improving the accuracy of the motion vectors by replacing inaccurate motion vectors with more accurate motion vectors.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 표시 장치는 표시 패널, 및 표시 패널에 입력되는 영상을 처리하는 영상 처리부를 포함한다. 영상 처리부는, 기준 이미지 및 비교 이미지를 기초로 기준 이미지에서의 복수의 움직임 벡터(motion vector)를 추출하는 움직임 벡터 추출부, 복수의 움직임 벡터의 신뢰도를 판단하여, 신뢰도가 미리 결정된 기준보다 낮은 부정확 움직임 벡터를 추출하는 움직임 벡터 신뢰도 판단부, 복수의 움직임 벡터 중에서 미리 결정된 배경영역에 대한 배경 움직임 벡터를 추출하는 배경 움직임 벡터 추출부, 기준 이미지의 복수의 분할 영역 각각에 포함된 움직임 벡터 중에서 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 추출하는 대표 영역 움직임 벡터 추출부, 및 부정확 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터 및 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 기초로 결정된 대체 움직임 벡터로 정정하는 움직임 벡터 정정부를 포함한다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 표시 장치는 배경 움직임 벡터와 영역 움직임 벡터를 비교하여 부정확한 움직임 벡터를 보다 정확한 전경 움직임 벡터로 대체함으로써, 움직임 벡터를 선택적으로 대체시킬 수 있다. In order to solve the problem described above, a display device according to another embodiment of the present invention includes a display panel, and an image processing unit that processes an image input to the display panel. The image processing unit includes a motion vector extraction unit that extracts a plurality of motion vectors in a reference image based on a reference image and a comparison image, a motion vector reliability determination unit that determines the reliability of the plurality of motion vectors and extracts an inaccurate motion vector having a reliability lower than a predetermined standard, a background motion vector extraction unit that extracts a background motion vector for a predetermined background area from among the plurality of motion vectors, a representative region motion vector extraction unit that extracts a plurality of representative region motion vectors from among the motion vectors included in each of a plurality of divided regions of the reference image, and a motion vector correction unit that corrects an inaccurate motion vector to a substitute motion vector determined based on the background motion vector and the plurality of representative region motion vectors. The display device according to another embodiment of the present invention can selectively replace a motion vector by comparing a background motion vector and a region motion vector and replacing an inaccurate motion vector with a more accurate foreground motion vector.

기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Specific details of other embodiments are included in the detailed description and drawings.

본 발명은 부정확한 움직임 벡터를 보다 정확한 움직임 벡터로 대체함으로써, 움직임 벡터의 정확도 향상에 의해 화질을 향상시킬 수 있는 영상 처리 방법 및 이를 이용한 표시 장치를 제작할 수 있다.The present invention provides an image processing method capable of improving image quality by improving the accuracy of a motion vector by replacing an inaccurate motion vector with a more accurate motion vector, and a display device using the same.

또한, 본 발명은 배경 움직임 벡터와 영역 움직임 벡터를 비교하여 부정확한 움직임 벡터를 보다 정확한 전경 움직임 벡터로 대체함으로써, 움직임 벡터를 선택적으로 대체할 수 있는 영상 처리 방법 및 이를 이용한 표시 장치를 제작할 수 있다.In addition, the present invention can produce an image processing method and a display device using the same capable of selectively replacing a motion vector by comparing a background motion vector and an area motion vector and replacing an inaccurate motion vector with a more accurate foreground motion vector.

또한, 본 발명은 부정확한 움직임 벡터만을 정확한 움직임 벡터로 선택적으로 대체함으로써, 움직임 벡터의 정확도를 향상시키기 위한 비용을 저감시킬 수 있는 영상 처리 방법 및 이를 이용한 표시 장치를 제작할 수 있다. In addition, the present invention can produce an image processing method and a display device using the same, which can reduce the cost for improving the accuracy of motion vectors by selectively replacing only inaccurate motion vectors with accurate motion vectors.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.The effects according to the present invention are not limited to those exemplified above, and further diverse effects are included in the present specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치를 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리부를 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법에 따라 영상을 처리하는 절차를 도시한 것이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 벡터의 비용 및 평탄도를 산출하는 과정을 예시적으로 도시한 것이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 부정확 움직임 벡터를 결정하는 과정을 예시적으로 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상에서 배경영역을 개략적으로 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 움직임 벡터를 추출하기 위한 예시적인 클래스이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 영역 움직임 벡터를 추출하는 과정을 예시적으로 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 영역 움직임 벡터를 추출하기 위한 예시적인 클래스이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 대체 움직임 벡터로 정정하는 과정을 예시적으로 도시한 것이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법에 따라 움직임 벡터가 정정되기 전후를 비교하는 예시적인 영상이다.
FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a display device according to one embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram schematically showing an image processing unit according to one embodiment of the present invention.
FIG. 3 illustrates a procedure for processing an image according to an image processing method according to one embodiment of the present invention.
FIG. 4a and FIG. 4b illustrate a process of calculating the cost and flatness of a motion vector according to one embodiment of the present invention.
FIGS. 5A and 5B illustrate a process for determining an inaccurate motion vector according to one embodiment of the present invention.
Figure 6 schematically illustrates a background area in an image according to one embodiment of the present invention.
Figure 7 is an exemplary class for extracting a background motion vector according to one embodiment of the present invention.
FIG. 8 illustrates an example of a process for extracting an area motion vector according to one embodiment of the present invention.
FIG. 9 is an exemplary class for extracting a region motion vector according to one embodiment of the present invention.
FIG. 10 illustrates an example of a process for correcting a replacement motion vector according to one embodiment of the present invention.
FIG. 11 is an exemplary image comparing before and after a motion vector is corrected according to an image processing method according to one embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.The advantages and features of the present invention, and the method for achieving them, will become clear with reference to the embodiments described in detail below together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and these embodiments are provided only to make the disclosure of the present invention complete and to fully inform a person having ordinary skill in the art to which the present invention belongs of the scope of the invention, and the present invention is defined only by the scope of the claims.

본 발명의 실시예를 설명하기 위한 도면에 개시된 형상, 크기, 비율, 각도, 개수 등은 예시적인 것이므로 본 발명이 도시된 사항에 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 본 명세서 상에서 언급된 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우 '~만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다. The shapes, sizes, ratios, angles, numbers, etc. disclosed in the drawings for explaining embodiments of the present invention are exemplary, and therefore the present invention is not limited to the matters illustrated. In addition, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted. When the terms “includes,” “has,” “consists of,” etc. are used in this specification, other parts may be added unless “only” is used. When a component is expressed in singular, it includes a case where the plural is included unless there is a specifically explicit description.

구성요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다.When interpreting components, it is interpreted as including the error range even if there is no separate explicit description.

위치 관계에 대한 설명일 경우, 예를 들어, '~상에', '~상부에', '~하부에', '~옆에' 등으로 두 부분의 위치 관계가 설명되는 경우, '바로' 또는 ‘직접’이 사용되지 않는 이상 두 부분 사이에 하나 이상의 다른 부분이 위치할 수도 있다. When describing a positional relationship, for example, when the positional relationship between two parts is described as 'on ~', 'upper ~', 'lower ~', 'next to ~', etc., one or more other parts may be located between the two parts, unless 'right' or 'directly' is used.

소자 또는 층이 다른 소자 또는 층 위 (on)로 지칭되는 것은 다른 소자 바로 위에 또는 중간에 다른 층 또는 다른 소자를 개재한 경우를 모두 포함한다.When an element or layer is referred to as being on another element or layer, this includes both cases where the other element is directly on top of the other element or layer, or where there is another layer or other element intervening therebetween.

비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않는다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있다.Although the terms first, second, etc. are used to describe various components, these components are not limited by these terms. These terms are only used to distinguish one component from another. Accordingly, a first component referred to below may also be a second component within the technical concept of the present invention.

명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Throughout the specification, identical reference numerals refer to identical components.

도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 도시된 것이며, 본 발명이 도시된 구성의 크기 및 두께에 반드시 한정되는 것은 아니다.The size and thickness of each component shown in the drawings are illustrated for convenience of explanation, and the present invention is not necessarily limited to the size and thickness of the illustrated components.

본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.The individual features of the various embodiments of the present invention may be partially or wholly combined or combined with each other, and as can be fully understood by those skilled in the art, various technical connections and operations are possible, and each embodiment may be implemented independently of each other or may be implemented together in a related relationship.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치를 개략적으로 나타내는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 표시 장치(100)는 표시 패널(110), 게이트 구동회로(120), 데이터 구동회로(130), 타이밍 제어부(140) 및 영상 처리부(150)를 포함한다.FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a display device according to one embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, a display device (100) includes a display panel (110), a gate driving circuit (120), a data driving circuit (130), a timing control unit (140), and an image processing unit (150).

도 1을 참조하면, 표시 장치(100)는 복수의 화소(P)를 포함하는 표시 패널(110), 복수의 화소(P) 각각에 게이트 신호를 공급하는 게이트 구동회로(120), 복수의 화소(P) 각각에 데이터 신호를 공급하는 데이터 구동회로(130) 및 게이트 구동회로(120)와 데이터 구동회로(130)를 제어하는 타이밍 제어부(140)를 포함한다. 또한, 표시 장치(100)는 표시 패널(110)에 입력되는 영상에 대한 데이터를 수신하여 디지털 신호로 변환하고, 타이밍 제어부(140)에 디지털 신호 및 제어 신호를 공급하는 영상 처리부(150)를 포함한다. Referring to FIG. 1, a display device (100) includes a display panel (110) including a plurality of pixels (P), a gate driving circuit (120) that supplies a gate signal to each of the plurality of pixels (P), a data driving circuit (130) that supplies a data signal to each of the plurality of pixels (P), and a timing control unit (140) that controls the gate driving circuit (120) and the data driving circuit (130). In addition, the display device (100) includes an image processing unit (150) that receives data on an image input to the display panel (110), converts it into a digital signal, and supplies the digital signal and the control signal to the timing control unit (140).

표시 패널(110)에서 복수의 게이트 라인(GL) 및 복수의 데이터 라인(DL)이 서로 교차되고, 복수의 화소(P) 각각은 게이트 라인(GL) 및 데이터 라인(DL)에 연결된다. 구체적으로, 하나의 화소(P)는 게이트 라인(GL)을 통해 게이트 구동회로(120)로부터 게이트 신호를 공급받고, 데이터 라인(DL)을 통해 데이터 구동회로(130)로부터 데이터 신호를 공급받으며, 전원 공급 라인을 통해 다양한 전원을 공급받는다. In a display panel (110), a plurality of gate lines (GL) and a plurality of data lines (DL) intersect with each other, and each of a plurality of pixels (P) is connected to the gate lines (GL) and the data lines (DL). Specifically, one pixel (P) receives a gate signal from a gate driving circuit (120) through a gate line (GL), receives a data signal from a data driving circuit (130) through a data line (DL), and receives various powers through a power supply line.

게이트 구동회로(120)는 타이밍 제어부(140)로부터 공급된 게이트 제어 신호(GCS)에 따라 게이트 라인(GL)에 게이트 신호를 공급한다. 여기서, 게이트 신호는 적어도 하나의 스캔 신호 및 발광 제어 신호를 포함한다. 도 1에서는 게이트 구동회로(120)가 표시 패널(110)의 일 측에 이격되어 배치된 것으로 도시되었으나, 게이트 구동회로(120)의 수와 배치 위치는 이에 제한되지 않는다. 즉, 게이트 구동회로(120)는 GIP(Gate In Panel) 방식으로 표시 패널(110)의 일측 또는 양측에 배치될 수도 있다.The gate driving circuit (120) supplies a gate signal to the gate line (GL) according to a gate control signal (GCS) supplied from the timing control unit (140). Here, the gate signal includes at least one scan signal and a light emission control signal. In FIG. 1, the gate driving circuit (120) is illustrated as being arranged spaced apart from one side of the display panel (110), but the number and arrangement positions of the gate driving circuits (120) are not limited thereto. That is, the gate driving circuit (120) may be arranged on one side or both sides of the display panel (110) in a GIP (Gate In Panel) manner.

데이터 구동회로(130)는 타이밍 제어부(140)로부터 공급된 데이터 제어 신호(DCS)에 따라 영상 데이터(RGB)를 데이터 전압으로 변환하고, 변환된 데이터 전압을 데이터 라인(DL)을 통해 화소(P)에 공급한다.The data driving circuit (130) converts image data (RGB) into data voltage according to a data control signal (DCS) supplied from a timing control unit (140) and supplies the converted data voltage to a pixel (P) through a data line (DL).

타이밍 제어부(140)는 표시 패널(110)에 입력되는 구동 신호들의 타이밍을 제어한다. 구체적으로, 타이밍 제어부(140)는 영상 처리부(150)로부터 입력되는 영상 데이터(RGB)를 표시 패널(110)의 크기 및 해상도에 적합하게 처리하여 데이터 구동회로(130)에 공급한다. 또한, 타이밍 제어부(140)는 영상 처리부(150)로부터 입력되는 타이밍 제어 신호인 동기 신호(SYNC)들, 예를 들어, 도트 클럭신호(DCLK), 데이터 인에이블 신호(DE), 수평 동기신호(Hsync), 수직 동기신호(Vsync)를 이용해 다수의 게이트 및 데이터 제어신호(GCS, DCS)를 생성한다. 생성된 다수의 게이트 및 데이터 제어신호(GCS, DCS)를 게이트 구동회로(120) 및 데이터 구동회로(130)에 각각 공급함으로써, 게이트 구동회로(120) 및 데이터 구동회로(130)를 제어한다.The timing control unit (140) controls the timing of driving signals input to the display panel (110). Specifically, the timing control unit (140) processes image data (RGB) input from the image processing unit (150) to be suitable for the size and resolution of the display panel (110) and supplies the processed image data to the data driving circuit (130). In addition, the timing control unit (140) generates a plurality of gate and data control signals (GCS, DCS) using synchronization signals (SYNC), which are timing control signals input from the image processing unit (150), for example, a dot clock signal (DCLK), a data enable signal (DE), a horizontal synchronization signal (Hsync), and a vertical synchronization signal (Vsync). By supplying the generated plurality of gate and data control signals (GCS, DCS) to the gate driving circuit (120) and the data driving circuit (130), the gate driving circuit (120) and the data driving circuit (130) are controlled.

영상 처리부(150)는 표시 패널(110)에 입력되는 구동 신호들의 타이밍을 제어하는 타이밍 제어부(140)와 연결된다. 영상 처리부(150)는 타이밍 제어부(140)에 영상 데이터(RGB) 및 타이밍 제어 신호를 공급한다. The image processing unit (150) is connected to a timing control unit (140) that controls the timing of driving signals input to the display panel (110). The image processing unit (150) supplies image data (RGB) and a timing control signal to the timing control unit (140).

또한, 영상 처리부(150)는 입력되는 영상에 대한 정보를 기초로 화질 향상을 위해 FRUC 가능한 모듈을 포함한다. 구체적으로, 영상 처리부(150)는 입력되는 영상의 화질을 향상시키기 위해 FRUC를 이용하여 보간 영상을 생성할 수 있으며, 보간 영상을 생성하기 위한 움직임 벡터를 추출할 수 있다. In addition, the image processing unit (150) includes a module capable of FRUC for improving image quality based on information about the input image. Specifically, the image processing unit (150) can generate an interpolated image using FRUC for improving the image quality of the input image, and can extract a motion vector for generating the interpolated image.

여기서, 영상 처리부(150)는 표시 패널(110)에 입력되는 영상을 프레임 단위로 처리할 수 있다. 즉, 영상 처리부(150)는 입력 영상을 프레임 단위의 이미지로 구분하고, 프레임별 이미지를 기초로 FRUC를 통해 보간 영상을 생성할 수 있다. 특히, 영상 처리부(150)는 인접하는 프레임의 이미지를 비교하여 FRUC할 수 있다. Here, the image processing unit (150) can process the image input to the display panel (110) in units of frames. That is, the image processing unit (150) can divide the input image into images in units of frames and generate an interpolated image through FRUC based on the images for each frame. In particular, the image processing unit (150) can compare images of adjacent frames and perform FRUC.

이하에서는 영상 처리부(150)가 처리하는 인접하는 프레임의 이미지 중 하나를 기준 이미지로 정의하고, 인접하는 프레임의 이미지 중 나머지 하나를 비교 이미지로 정의한다. 영상 처리부(150)의 구체적인 구성 및 기능에 대해서는 도 2를 참조하여 후술한다.Hereinafter, one of the images of adjacent frames processed by the image processing unit (150) is defined as a reference image, and the remaining one of the images of adjacent frames is defined as a comparison image. The specific configuration and function of the image processing unit (150) will be described later with reference to FIG. 2.

본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치(100)는 보간 영상을 생성하고 부정확한 움직임 벡터를 정확한 움직임 벡터로 정정할 수 있는 영상 처리부(150)를 포함함으로써, 정확한 움직임을 예측하고, 예측된 보간 영상에 기초하여 표시 패널(110)을 통해 출력되는 영상의 화질이 향상될 수 있다. A display device (100) according to one embodiment of the present invention includes an image processing unit (150) capable of generating an interpolated image and correcting an inaccurate motion vector into an accurate motion vector, thereby predicting an accurate motion and improving the image quality of an image output through a display panel (110) based on the predicted interpolated image.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리부를 개략적으로 나타내는 블록도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법에 따라 영상을 처리하는 절차를 도시한 것이다. 도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 벡터의 비용 및 평탄도를 산출하는 과정을 예시적으로 도시한 것이다. 도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 부정확 움직임 벡터를 결정하는 과정을 예시적으로 도시한 것이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상에서 배경영역을 개략적으로 나타낸 것이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 움직임 벡터를 추출하기 위한 예시적인 클래스이다. 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 영역 움직임 벡터를 추출하는 과정을 예시적으로 도시한 것이다. 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 영역 움직임 벡터를 추출하기 위한 예시적인 클래스이다. 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 대체 움직임 벡터로 정정하는 과정을 예시적으로 도시한 것이다. 설명의 편의를 위해 도 1을 참조하여 후술한다. FIG. 2 is a block diagram schematically showing an image processing unit according to an embodiment of the present invention. FIG. 3 illustrates a procedure for processing an image according to an image processing method according to an embodiment of the present invention. FIGS. 4A and 4B illustrate a process for calculating a cost and flatness of a motion vector according to an embodiment of the present invention. FIGS. 5A and 5B illustrate a process for determining an inaccurate motion vector according to an embodiment of the present invention. FIG. 6 illustrates a background area in an image according to an embodiment of the present invention. FIG. 7 is an exemplary class for extracting a background motion vector according to an embodiment of the present invention. FIG. 8 is an exemplary class for extracting a region motion vector according to an embodiment of the present invention. FIG. 9 is an exemplary class for extracting a region motion vector according to an embodiment of the present invention. FIG. 10 is an exemplary diagram for correcting a replacement motion vector according to an embodiment of the present invention. For convenience of explanation, it will be described below with reference to FIG. 1.

도 2를 참조하면, 영상 처리부(150)는 움직임 벡터 추출부(151), 움직임 벡터 신뢰도 판단부(152), 배경 움직임 벡터 추출부(153), 대표 영역 움직임 벡터 추출부(154) 및 움직임 벡터 정정부(155)를 포함한다. 영상 처리부(150)는 기준 이미지 및 비교 이미지로부터 움직임 벡터를 추출하고, 추출된 움직임 벡터의 신뢰도를 판단하여, 신뢰도가 낮은 부정확 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터 및 대표 영역 움직임 벡터를 기초로 결정되는 대체 움직임 벡터로 정정한다.Referring to FIG. 2, the image processing unit (150) includes a motion vector extraction unit (151), a motion vector reliability judgment unit (152), a background motion vector extraction unit (153), a representative region motion vector extraction unit (154), and a motion vector correction unit (155). The image processing unit (150) extracts motion vectors from a reference image and a comparison image, determines the reliability of the extracted motion vectors, and corrects inaccurate motion vectors with low reliability with alternative motion vectors determined based on the background motion vector and the representative region motion vector.

도 2 및 도 3을 참조하면, 기준 이미지 및 비교 이미지를 기초로 기준 이미지에서의 복수의 움직임 벡터(motion vector)를 추출한다 (S310). Referring to FIGS. 2 and 3, multiple motion vectors are extracted from a reference image based on a reference image and a comparison image (S310).

도 2를 참조하면, 움직임 벡터 추출부(151)는 영상 이미지를 수신하여 프레임별 이미지로 구분하고, 이미지 각각을 기준 이미지로 설정하여 기준 이미지에 인접하는 프레임의 이미지인 비교 이미지와 비교한다. 이에, 움직임 벡터 추출부(151)는 기준 이미지의 블록마다 대응하는 복수의 움직임 벡터를 추출한다.Referring to FIG. 2, the motion vector extraction unit (151) receives a video image, divides it into images for each frame, sets each image as a reference image, and compares it with a comparison image, which is an image of a frame adjacent to the reference image. Accordingly, the motion vector extraction unit (151) extracts a plurality of motion vectors corresponding to each block of the reference image.

도 2 및 도 3을 참조하면, 움직임 벡터 신뢰도 판단부(152)는 복수의 움직임 벡터의 신뢰도를 판단하여, 신뢰도가 미리 결정된 기준보다 낮은 부정확 움직임 벡터를 추출한다 (S320). Referring to FIGS. 2 and 3, the motion vector reliability judgment unit (152) judges the reliability of multiple motion vectors and extracts inaccurate motion vectors having a reliability lower than a predetermined standard (S320).

여기서, 미리 결정된 기준은 움직임 벡터가 정정되지 않고 그대로 사용될 수 있는 신뢰도를 의미하며, 비용이 임계 비용값보다 크고, 평탄도가 임계 평탄도값보다 큰 경우를 의미한다. 여기서, 임계 비용값 및 임계 평탄도값은 움직임 벡터 신뢰도 판단부(152)를 통해 사용자가 미리 설정할 수 있고, 변경가능한 임의의 숫자이다. 임계 비용값 및 임계 평탄도값에 대해서는 도 5a 및 도 5b를 참조하여 후술한다.Here, the predetermined criterion means the reliability that the motion vector can be used as is without being corrected, and means the case where the cost is greater than the critical cost value and the flatness is greater than the critical flatness value. Here, the critical cost value and the critical flatness value are arbitrary numbers that can be preset by the user through the motion vector reliability judgment unit (152) and can be changed. The critical cost value and the critical flatness value will be described later with reference to FIGS. 5A and 5B.

도 4a를 참조하면, 움직임 벡터 신뢰도 판단부(152)는 기준 이미지(410) 및 비교 이미지(420) 사이의 SAD(Sum of Absolute Difference)를 기초로 하는 움직임 벡터의 비용(cost)을 산출한다. SAD는 기준 이미지(410)의 블록 각각마다 [수학식 1]에 의해 계산된다.Referring to FIG. 4a, the motion vector reliability judgment unit (152) calculates the cost of the motion vector based on the SAD (Sum of Absolute Difference) between the reference image (410) and the comparison image (420). The SAD is calculated for each block of the reference image (410) by [Mathematical Formula 1].

여기서, 대표값이란, 이미지에서 픽셀의 특성을 대표하는 값으로서, 예를 들어, 픽셀의 휘도, 영상 데이터 또는 R, G, B 데이터 중 하나의 데이터 등이 될 수 있다. 이하에서는 픽셀의 휘도를 기초로 산출된 SAD를 기준으로 설명한다.Here, the representative value is a value representing the characteristics of a pixel in an image, and can be, for example, the luminance of the pixel, image data, or one of the R, G, B data. The following explanation is based on the SAD calculated based on the luminance of the pixel.

도 4a를 참조하면, 비용은 기준 이미지(410)의 블록 각각에 대한 비교 이미지(420)의 블록의 차이를 나타내는 값이다. 기준 이미지(410)의 하나의 블록의 비용은 비교 이미지(420)의 SAD 중 최소값으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 기준 이미지(410)의 특정 블록(411)의 비용은 비교 이미지(420)의 SAD 중 최소값인 ‘390’이다. 이와 같은 방법으로 기준 이미지(410)의 모든 블록 각각에 대해 비용이 산출될 수 있다.Referring to FIG. 4A, the cost is a value representing the difference between blocks of the comparison image (420) for each block of the reference image (410). The cost of one block of the reference image (410) can be determined as the minimum value of the SAD of the comparison image (420). For example, the cost of a specific block (411) of the reference image (410) is ‘390’, which is the minimum value of the SAD of the comparison image (420). In this way, the cost can be calculated for each block of all the reference images (410).

또한, 움직임 벡터 신뢰도 판단부(152)는 움직임 벡터 및 움직임 벡터에 인접하는 움직임 벡터 사이의 유사도를 나타내는 평탄도(smoothness)를 산출한다. 평탄도는 기준 이미지(410)의 블록 각각마다 [수학식 2]에 의해 계산된다.In addition, the motion vector reliability judgment unit (152) calculates the smoothness, which represents the similarity between the motion vector and the motion vector adjacent to the motion vector. The smoothness is calculated for each block of the reference image (410) by [Mathematical Formula 2].

도 4b를 참조하면, 평탄도는 기준 이미지(410)의 움직임 벡터와 주변 움직임 벡터들 사이의 유사한 정도를 나타내는 값이다. 구체적으로, 특정 블록(411)의 움직임 벡터와 주변 블록 집합(415) 내에서 특정 블록(411)의 움직임 벡터에 인접하는 움직임 벡터들의 평균값의 차이의 절대값이다. [수학식 2]를 참조하면, 벡터와 주변 블록 집합(415) 내에서 특정 블록(411)의 움직임 벡터에 인접하는 움직임 벡터들의 평균값은 (4,10)인 벡터이고, 특정 블록(411)의 움직임 벡터가 (7,6)인 경우, 평탄도는 5이다. Referring to FIG. 4b, the flatness is a value representing the degree of similarity between the motion vector of the reference image (410) and the surrounding motion vectors. Specifically, it is the absolute value of the difference between the motion vector of a specific block (411) and the average value of the motion vectors adjacent to the motion vector of the specific block (411) within the surrounding block set (415). Referring to [Mathematical Formula 2], if the vector and the average value of the motion vectors adjacent to the motion vector of the specific block (411) within the surrounding block set (415) are vectors of (4,10), and the motion vector of the specific block (411) is (7,6), the flatness is 5.

이어서, 움직임 벡터 신뢰도 판단부(152)는 비용이 임계 비용값보다 크고 평탄도가 임계 평탄도값보다 큰, 움직임 벡터를 부정확 움직임 벡터로 결정한다.Next, the motion vector reliability judgment unit (152) determines a motion vector whose cost is greater than a threshold cost value and whose flatness is greater than a threshold flatness value as an inaccurate motion vector.

도 5a를 참조하면, 비용에 관하여 임계 비용값이 설정된다. 임계 비용값은 주 임계 비용값(531) 및 보조 임계 비용값(532)을 포함할 수 있다. 주 임계 비용값(531)은 임의의 숫자로 미리 설정될 수 있다. 주 임계 비용값(531)보다 큰 비용값을 갖는 영역은 초과 비용 영역(541)으로 설정될 수 있다. Referring to FIG. 5a, a threshold cost value is set with respect to the cost. The threshold cost value may include a primary threshold cost value (531) and a secondary threshold cost value (532). The primary threshold cost value (531) may be preset as an arbitrary number. An area having a cost value greater than the primary threshold cost value (531) may be set as an excess cost area (541).

기준 이미지(420)를 기초로 계산한 비용이 주 임계 비용값(531)보다 큰 경우, 움직임 벡터 신뢰도 판단부(152)는 비용에 대응하는 움직임 벡터의 신뢰도가 미리 결정된 기준보다 낮다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 주 임계 비용값(531)이 ‘1200’인 경우, 초과 비용 영역(541)은 ‘1200’보다 큰 비용값을 갖는 영역이다. 움직임 벡터의 비용이 ‘1200’보다 큰 경우, 움직임 벡터는 초과 비용 영역(541)에 포함되고, 초과 비용 영역(541)에 포함되는 움직임 벡터의 신뢰도는 낮다. 예를 들어, 도 4a에서 특정 블록(411)의 좌측 블록의 움직임 벡터의 비용이 ‘8110’인 경우, 특정 블록(411)의 좌측 블록의 움직임 벡터는 초과 비용 영역(541)에 포함되는 움직임 벡터로 신뢰도가 낮다. 이와 같이 신뢰도가 낮은 움직임 벡터는 움직임 벡터 정정부(155)에 의해 대체 움직임 벡터로 정정된다.If the cost calculated based on the reference image (420) is greater than the primary threshold cost value (531), the motion vector reliability judgment unit (152) can determine that the reliability of the motion vector corresponding to the cost is lower than a predetermined criterion. For example, if the primary threshold cost value (531) is ‘1200’, the excess cost region (541) is a region having a cost value greater than ‘1200’. If the cost of the motion vector is greater than ‘1200’, the motion vector is included in the excess cost region (541), and the reliability of the motion vector included in the excess cost region (541) is low. For example, if the cost of the motion vector of the left block of the specific block (411) in FIG. 4A is ‘8110’, the motion vector of the left block of the specific block (411) is a motion vector included in the excess cost region (541) and has low reliability. Motion vectors with low reliability like this are corrected to alternative motion vectors by the motion vector corrector (155).

반면, 움직임 벡터의 비용이 ‘1200’보다 작은 경우, 움직임 벡터는 초과 비용 영역(541)에 포함되지 않는다. 초과 비용 영역(541)에 포함되지 않는 움직임 벡터의 신뢰도는 초과 비용 영역(541)에 포함되는 움직임 벡터의 신뢰도보다 높다. 이에, 초과 비용 영역(541)에 포함되지 않는 움직임 벡터는 움직임 벡터 정정부(155)에 의해 대체 움직임 벡터로 정정되지 않는다.On the other hand, if the cost of the motion vector is less than ‘1200’, the motion vector is not included in the excess cost area (541). The reliability of the motion vector not included in the excess cost area (541) is higher than the reliability of the motion vector included in the excess cost area (541). Therefore, the motion vector not included in the excess cost area (541) is not corrected to a substitute motion vector by the motion vector correction unit (155).

도 5a를 참조하면, 보조 임계 비용값(532)은 주 임계 비용값(531)보다 작은 값으로 설정될 수 있다. 보조 임계 비용값(532)보다 작은 비용값을 갖는 영역은 저 비용 영역(542)으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 보조 임계 비용값(532)이 ‘800’인 경우, 저 비용 영역(542)은 ‘800’보다 작은 비용값을 갖는 영역이다. 이에, 움직임 벡터의 비용이 ‘800’보다 작은 경우, 움직임 벡터는 저 비용 영역(542)에 포함되고, 이러한 움직임 벡터는 신뢰도가 매우 높다. 예를 들어, 도 4a에서 특정 블록(411)의 움직임 벡터의 비용이 ‘390’인 경우, 특정 블록(411)의 움직임 벡터는 저 비용 영역(542)에 포함되는 움직임 벡터로 신뢰도가 매우 높다. 이와 같이 신뢰도가 매우 높은 움직임 벡터는 움직임 벡터 정정부(155)에서 대체 움직임 벡터로 선택될 수 있으며, 신뢰도가 낮은 움직임 벡터를 대체할 수 있다.Referring to FIG. 5a, the auxiliary threshold cost value (532) may be set to a value smaller than the primary threshold cost value (531). An area having a cost value smaller than the auxiliary threshold cost value (532) may be set as a low-cost area (542). For example, if the auxiliary threshold cost value (532) is ‘800’, the low-cost area (542) is an area having a cost value smaller than ‘800’. Accordingly, if the cost of a motion vector is smaller than ‘800’, the motion vector is included in the low-cost area (542), and this motion vector has very high reliability. For example, if the cost of a motion vector of a specific block (411) in FIG. 4a is ‘390’, the motion vector of the specific block (411) has very high reliability as a motion vector included in the low-cost area (542). A motion vector with a very high reliability like this can be selected as a replacement motion vector in the motion vector correction unit (155) and can replace a motion vector with a low reliability.

도 5b를 참조하면, 평탄도에 관하여 임계 평탄도값이 설정된다. 임계 평탄도값은 주 임계 평탄도값(533) 및 보조 임계 평탄도값(534)을 포함할 수 있다. 주 임계 평탄도값(533)은 임의의 숫자로 미리 설정될 수 있다. 주 임계 평탄도값(533)보다 큰 평탄도값을 갖는 영역은 초과 평탄도 영역(543)으로 설정될 수 있다. Referring to FIG. 5b, a threshold flatness value is set with respect to flatness. The threshold flatness value may include a primary threshold flatness value (533) and an auxiliary threshold flatness value (534). The primary threshold flatness value (533) may be preset as an arbitrary number. An area having a flatness value greater than the primary threshold flatness value (533) may be set as an excess flatness area (543).

기준 이미지(420)를 기초로 계산한 평탄도가 주 임계 평탄도값(533)보다 큰 경우, 움직임 벡터 신뢰도 판단부(152)는 평탄도에 대응하는 움직임 벡터의 신뢰도가 미리 결정된 기준보다 낮다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 주 임계 평탄도값(533)이 ‘30’인 경우, 초과 평탄도 영역(543)은 ‘30’보다 큰 평탄도값을 갖는 영역이다. 움직임 벡터의 평탄도가 ‘30’보다 큰 경우, 움직임 벡터는 초과 평탄도 영역(543)에 포함되고, 초과 평탄도 영역(543)에 포함되는 움직임 벡터의 신뢰도는 낮다. 예를 들어, 도 4b에서 특정 블록(411)의 좌측 블록의 움직임 벡터의 평탄도가 ‘70’인 경우, 특정 블록(411)의 좌측 블록의 움직임 벡터는 초과 평탄도 영역(543)에 포함되는 움직임 벡터로 신뢰도가 낮다. 이와 같이 신뢰도가 낮은 움직임 벡터는 움직임 벡터 정정부(155)에 의해 대체 움직임 벡터로 정정된다. If the flatness calculated based on the reference image (420) is greater than the primary threshold flatness value (533), the motion vector reliability judgment unit (152) can determine that the reliability of the motion vector corresponding to the flatness is lower than a predetermined criterion. For example, if the primary threshold flatness value (533) is ‘30’, the excess flatness area (543) is an area having a flatness value greater than ‘30’. If the flatness of the motion vector is greater than ‘30’, the motion vector is included in the excess flatness area (543), and the reliability of the motion vector included in the excess flatness area (543) is low. For example, if the flatness of the motion vector of the left block of the specific block (411) in FIG. 4b is ‘70’, the motion vector of the left block of the specific block (411) is a motion vector included in the excess flatness area (543) and has low reliability. Motion vectors with low reliability like this are corrected to alternative motion vectors by the motion vector corrector (155).

반면, 움직임 벡터의 평탄도가 ‘30’보다 작은 경우, 움직임 벡터는 초과 평탄도 영역(543)에 포함되지 않는다. 초과 평탄도 영역(543)에 포함되지 않는 움직임 벡터의 신뢰도는 초과 평탄도 영역(543)에 포함되는 움직임 벡터의 신뢰도보다 높다. 이에, 초과 평탄도 영역(543)에 포함되지 않는 움직임 벡터는 움직임 벡터 정정부(155)에 의해 대체 움직임 벡터로 정정되지 않는다.On the other hand, if the flatness of the motion vector is less than ‘30’, the motion vector is not included in the excess flatness area (543). The reliability of the motion vector not included in the excess flatness area (543) is higher than the reliability of the motion vector included in the excess flatness area (543). Accordingly, the motion vector not included in the excess flatness area (543) is not corrected to a substitute motion vector by the motion vector correction unit (155).

도 5b를 참조하면, 보조 임계 평탄도값(534)은 주 임계 평탄도값(533)보다 작은 값으로 설정될 수 있다. 보조 임계 평탄도값(534)보다 작은 평탄도값을 갖는 영역은 저 평탄도 영역(544)으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 보조 임계 평탄도값(534)이 ‘15’인 경우, 저 평탄도 영역(544)은 ‘15’보다 작은 평탄도값을 갖는 영역이다. 이에, 움직임 벡터의 평탄도가 ‘15’보다 작은 경우, 움직임 벡터는 저 평탄도 영역(544)에 포함되고, 이러한 움직임 벡터는 신뢰도가 매우 높다. 예를 들어, 도 4a에서 특정 블록(411)의 움직임 벡터의 평탄도가 ‘5’인 경우, 특정 블록(411)의 움직임 벡터는 저 평탄도 영역(544)에 포함되는 움직임 벡터로 신뢰도가 매우 높다. 이와 같이 신뢰도가 매우 높은 움직임 벡터는 움직임 벡터 정정부(155)에서 대체 움직임 벡터로 선택될 수 있으며, 신뢰도가 낮은 움직임 벡터를 대체할 수 있다. Referring to FIG. 5b, the auxiliary threshold flatness value (534) may be set to a value smaller than the primary threshold flatness value (533). An area having a flatness value smaller than the auxiliary threshold flatness value (534) may be set as a low flatness area (544). For example, when the auxiliary threshold flatness value (534) is ‘15’, the low flatness area (544) is an area having a flatness value smaller than ‘15’. Accordingly, when the flatness of a motion vector is smaller than ‘15’, the motion vector is included in the low flatness area (544), and this motion vector has very high reliability. For example, when the flatness of a motion vector of a specific block (411) in FIG. 4a is ‘5’, the motion vector of the specific block (411) has very high reliability as a motion vector included in the low flatness area (544). A motion vector with a very high reliability like this can be selected as a replacement motion vector in the motion vector correction unit (155) and can replace a motion vector with a low reliability.

나아가, 움직임 벡터 신뢰도 판단부(152)는, 움직임 벡터가 주 임계 비용값(531)보다 높은 비용값을 가지면서 주 임계 평탄도값(533)보다 높은 평탄도값을 갖는 경우, 움직임 벡터를 부정확 움직임 벡터로 결정한다. 즉, 움직임 벡터가 비용 및 평탄도 모두에 대해 미리 결정된 기준을 만족하지 못하는 경우, 움직임 벡터 신뢰도 판단부(152)는 움직임 벡터의 신뢰도가 미리 결정된 기준보다 낮으며, 움직임 벡터를 부정확 움직임 벡터로 결정한다.Furthermore, the motion vector reliability judgment unit (152) determines the motion vector as an inaccurate motion vector if the motion vector has a cost value higher than the primary threshold cost value (531) and a flatness value higher than the primary threshold flatness value (533). That is, if the motion vector does not satisfy a predetermined criterion for both the cost and the flatness, the motion vector reliability judgment unit (152) determines that the reliability of the motion vector is lower than the predetermined criterion and the motion vector is an inaccurate motion vector.

이에 따라, 신뢰도가 높은 움직임 벡터는 변경되지 않고 그대로 사용되며, 신뢰도가 매우 높은 움직임 벡터는 신뢰도가 낮은 움직임 벡터를 변경하기 위한 대체 움직임 벡터로 이용될 수도 있다. 또한, 신뢰도가 낮은 움직임 벡터만 변경함으로써, 적은 연산량으로 하나의 기준 이미지에서 복수의 움직임 벡터의 신뢰도가 향상될 수 있다.Accordingly, motion vectors with high reliability are used as they are without being changed, and motion vectors with very high reliability can be used as replacement motion vectors to change motion vectors with low reliability. In addition, by changing only motion vectors with low reliability, the reliability of multiple motion vectors in one reference image can be improved with a small amount of computation.

도 2 및 도 3을 참조하면, 배경 움직임 벡터 추출부(153)는 복수의 움직임 벡터 중에서 미리 결정된 배경영역에 대한 배경 움직임 벡터를 추출한다 (S330).Referring to FIGS. 2 and 3, the background motion vector extraction unit (153) extracts a background motion vector for a predetermined background area from among a plurality of motion vectors (S330).

도 6을 참조하면, 기준 이미지(610)는 배경영역(620) 및 중앙영역(630)을 포함한다. 배경영역(620)은 상부 배경영역(621) 및 측부 배경영역(622)를 포함한다. 중앙영역(630)은 기준 이미지(610)에서 배경영역(620)으로 둘러싸이는 영역을 의미한다. 배경영역(620)에서 상부 배경영역(621)은 기준 이미지(610)의 하단 가장자리보다 상단 가장자리에 인접한다. 배경영역(620)에서 측부 배경영역(622)은 기준 이미지(610)의 양 측단 가장자리에 각각 인접한다. 구체적으로, 측부 배경영역(622)은 좌측단 가장자리에 인접하는 좌측부 배경영역(622a) 및 우측단 가장자리에 인접하는 우측부 배경영역(622b)을 포함한다. 상부 배경영역(621)과 측부 배경영역(622)은 서로 중첩될 수도 있다. 또한, 상부 배경영역(621) 및 측부 배경영역(622) 각각은 2 내지 8개의 블록의 너비만큼 설정될 수 있다. 예를 들어, 하나의 블록이 8 X 8 픽셀을 포함하는 경우, 상부 배경영역(621) 및 측부 배경영역(622) 각각의 너비는 16 픽셀 내지 64 픽셀의 너비일 수 있다.Referring to FIG. 6, the reference image (610) includes a background region (620) and a central region (630). The background region (620) includes an upper background region (621) and a side background region (622). The central region (630) refers to a region surrounded by the background region (620) in the reference image (610). In the background region (620), the upper background region (621) is closer to the upper edge than the lower edge of the reference image (610). The side background regions (622) in the background region (620) are closer to both side edges of the reference image (610), respectively. Specifically, the side background region (622) includes a left background region (622a) adjacent to the left edge and a right background region (622b) adjacent to the right edge. The upper background region (621) and the side background regions (622) may overlap each other. Additionally, each of the upper background area (621) and the side background area (622) may be set to a width of 2 to 8 blocks. For example, if one block includes 8 X 8 pixels, the width of each of the upper background area (621) and the side background area (622) may be a width of 16 to 64 pixels.

도 6을 참조하면, 배경영역(620)에서 상단 가장자리로부터 배경영역까지 이격된 수직이격거리(d2)는 양 측단 가장자리로부터 배경영역(620)까지 이격된 수평이격거리(d1)보다 짧다. 배경영역(620)에서 움직임 벡터는 수직방향 성분보다 수평방향 성분이 더 클 확률이 높으므로, 측부 배경영역(622)은 양 측부 가장자리에서 수직이격거리(d2)보다 더 멀리 이격된 영역으로 결정될 수 있다. 즉, 수직방향 성분보다 수평방향 성분이 더 클 확률이 높은 배경 움직임 벡터가 높은 신뢰도를 가질 수 있도록 배경영역(620)의 수평이격거리(d1)는 수직이격거리(d2)보다 길게 설정된다. Referring to FIG. 6, the vertical distance (d2) from the upper edge to the background area (620) is shorter than the horizontal distance (d1) from the two side edges to the background area (620). Since the motion vector in the background area (620) has a higher probability of having a horizontal component greater than a vertical component, the side background area (622) can be determined as an area further away from the two side edges than the vertical distance (d2). That is, the horizontal distance (d1) of the background area (620) is set longer than the vertical distance (d2) so that the background motion vector having a higher probability of having a horizontal component greater than a vertical component can have high reliability.

이와 같이 미리 결정된 배경영역에서 배경 움직임 벡터를 추출하는 구체적인 단계는 도 6 및 도 7을 참조하여 후술한다.The specific steps for extracting background motion vectors from a predetermined background area are described below with reference to FIGS. 6 and 7.

도 6 및 도 7을 참조하면, 배경 움직임 벡터 추출부(153)는 복수의 움직임 벡터 중 배경영역(620)에 존재하는 움직임 벡터를 복수의 클래스(710, 720, 730)로 분류하고, 복수의 클래스(710, 720, 730)에서 최빈값을 갖는 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터로 결정한다. 도 7에서 복수의 클래스(710, 720, 730) 각각은 복수의 항목을 포함하며, 복수의 항목은 움직임 벡터의 수평방향 성분(MV_x), 움직임 벡터의 수직방향 성분(MV_y), 움직임 벡터의 비용(cost), 움직임 벡터의 크기(weight) 및 움직임 벡터가 존재하는 빈도(frequency)일 수 있다. 다만, 복수의 클래스(710, 720, 730) 각각은 위와 같은 항목에 제한되지 않으며, 더 많은 항목 또는 더 적은 항목을 포함할 수도 있다. 여기서, 움직임 벡터가 존재하는 빈도(frequency)는 복수의 클래스(710, 720, 730) 각각에 움직임 벡터가 저장될 때마다 증가하는 수치이다. Referring to FIGS. 6 and 7, the background motion vector extraction unit (153) classifies motion vectors existing in a background area (620) among a plurality of motion vectors into a plurality of classes (710, 720, 730), and determines a motion vector having a mode in the plurality of classes (710, 720, 730) as a background motion vector. In FIG. 7, each of the plurality of classes (710, 720, 730) includes a plurality of items, and the plurality of items may be a horizontal component of the motion vector (MV_x), a vertical component of the motion vector (MV_y), a cost of the motion vector, a weight of the motion vector, and a frequency of the existence of the motion vector. However, each of the plurality of classes (710, 720, 730) is not limited to the items above, and may include more or fewer items. Here, the frequency at which a motion vector exists is a number that increases each time a motion vector is stored in each of multiple classes (710, 720, 730).

구체적으로, 배경 움직임 벡터 추출부(153)는 최빈값을 갖는 클래스의 움직임 벡터와 복수의 클래스 중 2번째로 높은 빈도를 갖는 클래스의 움직임 벡터를 비교하여, 최빈값이 2번째로 높은 빈도의 미리 결정된 배수보다 큰 경우, 최빈값을 갖는 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터(790)로 결정한다. 예를 들어, 제1 배경 움직임 벡터 클래스(710)가 최빈값을 갖고, 제2 배경 움직임 벡터 클래스(720)가 2번째로 높은 빈도를 갖고, 제n 배경 움직임 벡터 클래스(730)가 제일 낮은 빈도를 갖는 것으로 상정한다. 이에, 제1 배경 움직임 벡터 클래스(710)에서 움직임 벡터가 존재하는 빈도(frequency)가 제2 배경 움직임 벡터 클래스(720)에서 움직임 벡터가 존재하는 빈도(frequency)보다 미리 결정된 배수보다 큰 경우, 제1 배경 움직임 벡터 클래스(710)에 대응하는 움직임 벡터가 배경 움직임 벡터(790)로 결정된다. 예를 들어, 미리 결정된 배수가 3이고, 제1 배경 움직임 벡터 클래스(710)에서 움직임 벡터가 존재하는 빈도(frequency)가 10이고, 제2 배경 움직임 벡터 클래스(720)에서 움직임 벡터가 존재하는 빈도(frequency)가 2인 경우, 제1 배경 움직임 벡터 클래스(710)에 대응하는 움직임 벡터가 배경 움직임 벡터(790)로 결정된다.Specifically, the background motion vector extraction unit (153) compares the motion vector of the class having the mode with the motion vector of the class having the second highest frequency among the plurality of classes, and if the mode is greater than a predetermined multiple of the second highest frequency, the motion vector having the mode is determined as the background motion vector (790). For example, it is assumed that the first background motion vector class (710) has the mode, the second background motion vector class (720) has the second highest frequency, and the n-th background motion vector class (730) has the lowest frequency. Accordingly, if the frequency at which the motion vector exists in the first background motion vector class (710) is greater than a predetermined multiple of the frequency at which the motion vector exists in the second background motion vector class (720), the motion vector corresponding to the first background motion vector class (710) is determined as the background motion vector (790). For example, if the predetermined multiple is 3, the frequency at which a motion vector exists in the first background motion vector class (710) is 10, and the frequency at which a motion vector exists in the second background motion vector class (720) is 2, the motion vector corresponding to the first background motion vector class (710) is determined as the background motion vector (790).

이에 따라, 미리 결정된 배경영역(620)에서 신뢰도가 높은 배경 움직임 벡터(790)가 용이하게 추출될 수 있다. 즉, 배경영역(620)을 미리 결정하고, 배경영역(620)에서 추출한 움직임 벡터를 클래스로 분류함으로써, 최빈값을 갖는 움직임 벡터를 용이하게 추출할 수 있다. 나아가, 최빈값을 갖더라도 배경영역(620)에서 추출된 다른 움직임 벡터들에 비해 압도적인 빈도를 갖지 않는 움직임 벡터는 배경 움직임 벡터(790)로 결정되지 않을 수 있다. 이에 따라, 배경 움직임 벡터(790)의 신뢰도가 향상될 수 있다. 또한, 추출된 배경 움직임 벡터(790)는 부정확 움직임 벡터를 정정하기 위한 대체 움직임 벡터를 결정하는데 사용될 수 있다. Accordingly, a background motion vector (790) with high reliability can be easily extracted from a predetermined background area (620). That is, by determining a background area (620) in advance and classifying the motion vector extracted from the background area (620) into a class, a motion vector having a mode can be easily extracted. Furthermore, a motion vector that does not have an overwhelming frequency compared to other motion vectors extracted from the background area (620) even if it has a mode may not be determined as a background motion vector (790). Accordingly, the reliability of the background motion vector (790) can be improved. In addition, the extracted background motion vector (790) can be used to determine a replacement motion vector for correcting an inaccurate motion vector.

도 2 및 도 3을 참조하면, 대표 영역 움직임 벡터 추출부(154)는 기준 이미지의 복수의 분할 영역 각각에 포함된 움직임 벡터 중에서 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 추출한다 (S340).Referring to FIGS. 2 and 3, the representative region motion vector extraction unit (154) extracts a plurality of representative region motion vectors from among the motion vectors included in each of a plurality of divided regions of the reference image (S340).

도 8을 참조하면, 기준 이미지(810)는 복수의 분할 영역(R1 내지 R15)을 포함할 수 있다. 여기서, 복수의 분할 영역(R1 내지 R15)은 기준 이미지(810)를 일정한 크기를 갖는 복수의 영역으로 분할한 것으로, 복수의 분할 영역(R1 내지 R15) 각각은 복수의 블록을 포함할 수 있다. 복수의 블록 각각은 움직임 벡터를 포함하며, 이 움직임 벡터는 복수의 분할 영역 각각에 포함된 복수의 영역 움직임 벡터를 구성한다. 예를 들어, 기준 이미지(810)에서 특정 분할 영역(811)은 15개의 영역으로 분할된 영역이며, 하나의 특정 분할 영역(811)에는 20개의 블록이 포함될 수 있으며, 블록 각각은 영역 움직임 벡터를 포함한다. 이에, 하나의 특정 분할 영역(811)은 20개의 영역 움직임 벡터를 포함할 수 있다. 분할 영역의 개수 및 분할 영역 내의 블록의 개수는 도 8에 도시된 바에 의해 제한되지 않으며, 변경가능하다. Referring to FIG. 8, the reference image (810) may include a plurality of divided regions (R1 to R15). Here, the plurality of divided regions (R1 to R15) are obtained by dividing the reference image (810) into a plurality of regions having a constant size, and each of the plurality of divided regions (R1 to R15) may include a plurality of blocks. Each of the plurality of blocks includes a motion vector, and the motion vector constitutes a plurality of region motion vectors included in each of the plurality of divided regions. For example, in the reference image (810), a specific divided region (811) is an region divided into 15 regions, and one specific divided region (811) may include 20 blocks, and each of the blocks includes a region motion vector. Accordingly, one specific divided region (811) may include 20 region motion vectors. The number of divided regions and the number of blocks within the divided region are not limited by those illustrated in FIG. 8 and may be changed.

이와 같이 복수의 분할 영역 각각에 포함된 복수의 영역 움직임 벡터로부터 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 추출하는 구체적인 단계는 도 8 및 도 9를 참조하여 후술한다.The specific steps for extracting multiple representative region motion vectors from multiple region motion vectors included in each of multiple divided regions are described below with reference to FIGS. 8 and 9.

도 8 및 도 9를 참조하면, 대표 영역 움직임 벡터 추출부(154)는 복수의 분할 영역(R1 내지 R15) 각각에 포함된 복수의 영역 움직임 벡터를 복수의 클래스(910, 920)로 분류하여, 복수의 클래스(910, 920)를 갱신하고, 갱신된 복수의 클래스(910, 920)에 저장된 영역 움직임 벡터를 복수의 대표 영역 움직임 벡터(991, 992)로 결정한다. 도 9에서 복수의 클래스(910, 920)는 두 개로 도시되었으나, 이에 한정되지 않고 복수의 클래스는 두 개 이상의 클래스를 포함할 수 있다. 도 9에 도시된 복수의 클래스(910, 920) 각각의 항목은 도 7에 도시된 복수의 클래스(710, 720, 730) 각각의 항목과 실질적으로 동일하므로 이에 대한 중복설명은 생략한다.Referring to FIGS. 8 and 9, the representative region motion vector extraction unit (154) classifies a plurality of region motion vectors included in each of a plurality of divided regions (R1 to R15) into a plurality of classes (910, 920), updates the plurality of classes (910, 920), and determines the region motion vectors stored in the updated plurality of classes (910, 920) as a plurality of representative region motion vectors (991, 992). In FIG. 9, the plurality of classes (910, 920) are illustrated as two, but are not limited thereto, and the plurality of classes may include two or more classes. Since each item of the plurality of classes (910, 920) illustrated in FIG. 9 is substantially the same as each item of the plurality of classes (710, 720, 730) illustrated in FIG. 7, a redundant description thereof will be omitted.

구체적으로, 대표 영역 움직임 벡터 추출부(154)는 복수의 영역 움직임 벡터로부터 복수의 클래스(910, 920)의 개수만큼 선택된 영역 움직임 벡터 각각을 복수의 클래스(910, 920) 각각에 저장한다. 예를 들어, 복수의 클래스(910, 920)는 제1 영역 움직임 벡터 클래스(910) 및 제2 영역 움직임 벡터 클래스(920)를 포함한다. 즉, 복수의 클래스(910, 920)의 개수는 2개이다. 이에, 특정 분할 영역(811)에서의 복수의 영역 움직임 벡터 중 2개의 영역 움직임 벡터를 선택하여 각각 제1 영역 움직임 벡터 클래스(910) 및 제2 영역 움직임 벡터 클래스(920)에 저장한다. Specifically, the representative region motion vector extraction unit (154) stores each of the region motion vectors selected from the plurality of region motion vectors in the number of the plurality of classes (910, 920) in each of the plurality of classes (910, 920). For example, the plurality of classes (910, 920) include the first region motion vector class (910) and the second region motion vector class (920). That is, the number of the plurality of classes (910, 920) is two. Accordingly, two region motion vectors among the plurality of region motion vectors in a specific divided region (811) are selected and stored in the first region motion vector class (910) and the second region motion vector class (920), respectively.

또한, 대표 영역 움직임 벡터 추출부(154)는 복수의 클래스(910, 920) 각각에 저장된 영역 움직임 벡터와 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터를 비교하여, 복수의 클래스(910, 920) 각각에 저장된 영역 움직임 벡터 중 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터와 가장 유사한 영역 움직임 벡터가 저장된 클래스에 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터를 저장한다. 여기서, 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터는 이미 복수의 클래스(910, 920)에 저장된 영역 움직임 벡터를 제외한 나머지 움직임 벡터들이다. 예를 들어, 분류 대상 움직임 벡터 클래스(930)에 포함된 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터는 제1 영역 움직임 벡터 클래스(910)에 저정된 움직임 벡터 및 제2 영역 움직임 벡터 클래스(920)에 저장된 움직임 벡터와 각각 비교된다. 즉, 분류 대상 움직임 벡터 클래스(930)의 항목들과 제1 영역 움직임 벡터 클래스(910) 및 제2 영역 움직임 벡터 클래스(920) 각각의 항목들이 비교된다. 다시 말해, 대표 영역 움직임 벡터 추출부(154)는 분류 대상 움직임 벡터 클래스(930)에 포함된 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터의 수평방향 성분(MV_x), 수직방향 성분(MV_y), 비용(cost) 및 크기(weight) 각각과 제1 영역 움직임 벡터 클래스(910) 및 제2 영역 움직임 벡터 클래스(920) 각각의 수평방향 성분(MV_x), 수직방향 성분(MV_y), 비용(cost) 및 크기(weight) 각각의 차이를 계산한다. 여기서, 계산된 차이가 작은 클래스에 저장된 영역 움직임 벡터가 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터와 가장 유사하다. In addition, the representative region motion vector extraction unit (154) compares the region motion vectors stored in each of the plurality of classes (910, 920) with the region motion vectors to be classified, and stores the region motion vectors to be classified in the class in which the region motion vector most similar to the region motion vector to be classified is stored among the region motion vectors stored in each of the plurality of classes (910, 920). Here, the region motion vectors to be classified are the remaining motion vectors excluding the region motion vectors already stored in the plurality of classes (910, 920). For example, the region motion vectors to be classified included in the classification target motion vector class (930) are compared with the motion vectors stored in the first region motion vector class (910) and the motion vectors stored in the second region motion vector class (920). That is, the items of the classification target motion vector class (930) and the items of each of the first region motion vector class (910) and the second region motion vector class (920) are compared. In other words, the representative region motion vector extraction unit (154) calculates the difference between the horizontal component (MV_x), the vertical component (MV_y), the cost and the weight of the region motion vector to be classified, which is included in the classification target motion vector class (930), and the horizontal component (MV_x), the vertical component (MV_y), the cost and the weight of the first region motion vector class (910) and the second region motion vector class (920), respectively. Here, the region motion vector stored in the class with the smaller calculated difference is most similar to the region motion vector to be classified.

이에, 대표 영역 움직임 벡터 추출부(154)는 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터를 보다 유사한 영역 움직임 벡터를 저장하고 있는 클래스에 저장함으로써, 복수의 클래스를 갱신한다. 즉, 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터는, 계산된 차이가 작은 영역 움직임 벡터가 포함된 클래스에 저장되며, 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터가 클래스에 저장됨으로써, 해당 클래스는 갱신된다. Accordingly, the representative region motion vector extraction unit (154) updates multiple classes by storing the region motion vector to be classified in a class that stores more similar region motion vectors. That is, the region motion vector to be classified is stored in a class that includes a region motion vector with a small calculated difference, and the class is updated by storing the region motion vector to be classified in the class.

이에 따라, 대표 영역 움직임 벡터 추출부(154)는 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터를 클래스를 통해 다른 영역 움직임 벡터와 비교하여 유사한 정도를 판단할 수 있다. 또한, 대표 영역 움직임 벡터 추출부(154)는 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터를 유사한 영역 움직임 벡터가 포함된 클래스에 저장하여, 클래스를 갱신할 수 있다.Accordingly, the representative region motion vector extraction unit (154) can compare the region motion vector to be classified with other region motion vectors through the class to determine the degree of similarity. In addition, the representative region motion vector extraction unit (154) can update the class by storing the region motion vector to be classified in a class that includes similar region motion vectors.

도 8 및 도 9를 참조하면, 특정 분할 영역(811)에서 영역 움직임 벡터가 모두 복수의 클래스(910, 920)에 저장될 때까지 대표 영역 움직임 벡터 추출부(154)는 복수의 클래스(910, 920)를 갱신할 수 있다. 특정 분할 영역(811)에서 영역 움직임 벡터가 모두 복수의 클래스(910, 920)에 저장된 경우, 복수의 클래스(910, 920) 각각에 최후로 저장된 영역 움직임 벡터 각각이 대표 영역 움직임 벡터(991, 992)로 결정된다. 예를 들어, 제1 영역 움직임 벡터 클래스(910)에 최후로 저장된 영역 움직임 벡터가 제1 대표 영역 움직임 벡터(991)로 결정되고, 제2 영역 움직임 벡터 클래스(920)에 최후로 저장된 영역 움직임 벡터가 제2 대표 영역 움직임 벡터(992)로 결정된다. 여기서, 제1 대표 영역 움직임 벡터(991) 및 제2 대표 영역 움직임 벡터(992)는 서로 상이하다.Referring to FIGS. 8 and 9, the representative region motion vector extraction unit (154) can update the plurality of classes (910, 920) until all region motion vectors in a specific segmented region (811) are stored in the plurality of classes (910, 920). When all region motion vectors in a specific segmented region (811) are stored in the plurality of classes (910, 920), each of the region motion vectors last stored in each of the plurality of classes (910, 920) is determined as the representative region motion vector (991, 992). For example, the region motion vector last stored in the first region motion vector class (910) is determined as the first representative region motion vector (991), and the region motion vector last stored in the second region motion vector class (920) is determined as the second representative region motion vector (992). Here, the first representative area motion vector (991) and the second representative area motion vector (992) are different from each other.

이에 따라, 대표 영역 움직임 벡터 추출부(154)는 복수의 클래스(910, 920)를 활용하여 대표 영역 움직임 벡터(991, 992)를 용이하게 추출할 수 있다. 추출된 대표 영역 움직임 벡터(991, 992)는 배경 움직임 벡터(790)와 비교되고, 대표 영역 움직임 벡터(991, 992) 중 어느 하나는 대체 움직임 벡터로 결정될 수 있다. 대체 움직임 벡터를 결정하는 구체적인 방법에 대해서는 도 10을 참조하여 후술한다.Accordingly, the representative region motion vector extraction unit (154) can easily extract the representative region motion vector (991, 992) by utilizing multiple classes (910, 920). The extracted representative region motion vector (991, 992) is compared with the background motion vector (790), and one of the representative region motion vectors (991, 992) can be determined as a substitute motion vector. A specific method for determining the substitute motion vector will be described later with reference to FIG. 10.

도 2 및 도 3을 참조하면, 움직임 벡터 정정부(155)는 부정확 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터 및 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 기초로 결정된 대체 움직임 벡터로 정정한다 (S350). Referring to FIGS. 2 and 3, the motion vector correction unit (155) corrects an inaccurate motion vector with a replacement motion vector determined based on a background motion vector and a plurality of representative area motion vectors (S350).

구체적으로, 움직임 벡터 정정부(155)는 복수의 대표 영역 움직임 벡터(991, 992) 각각과 배경 움직임 벡터(790)의 차이를 계산하고, 복수의 대표 영역 움직임 벡터(991, 992) 중 배경 움직임 벡터(790)와 가장 큰 차이를 갖는 대표 영역 움직임 벡터를 대체 움직임 벡터(1000)로 결정한다.Specifically, the motion vector correction unit (155) calculates the difference between each of the plurality of representative region motion vectors (991, 992) and the background motion vector (790), and determines the representative region motion vector having the largest difference from the background motion vector (790) among the plurality of representative region motion vectors (991, 992) as the replacement motion vector (1000).

도 10을 참조하면, 배경 움직임 벡터(790)는 복수의 대표 영역 움직임 벡터(991, 992) 각각과 비교된다. 구체적으로, 움직임 벡터 정정부(155)는 배경 움직임 벡터(790)과 제1 대표 영역 움직임 벡터(991)의 차이를 계산하고, 배경 움직임 벡터(790)과 제2 대표 영역 움직임 벡터(992)의 차이를 계산한다. 예를 들어, 배경 움직임 벡터(790)는 (10,0)인 벡터이고, 제1 대표 영역 움직임 벡터(991)는 (8,2)인 벡터이고, 제2 대표 영역 움직임 벡터(992)는 (10, 0)인 벡터인 경우, 배경 움직임 벡터(790)과 제1 대표 영역 움직임 벡터(991)의 차이는 (2,-2)인 벡터이고, 배경 움직임 벡터(790)과 제2 대표 영역 움직임 벡터(992)의 차이는 (0,0)인 벡터이다. 이에, 배경 움직임 벡터(790)과 제1 대표 영역 움직임 벡터(991)의 차이가 배경 움직임 벡터(790)과 제2 대표 영역 움직임 벡터(992)의 차이보다 크므로, 제1 대표 영역 움직임 벡터(991)가 대체 움직임 벡터(1000)로 결정된다. 즉, 대체 움직임 벡터(1000)는 배경 움직임 벡터(790)와 차이가 큰 벡터로 전경(foreground) 움직임 벡터일 확률이 높다. 다시 말해, 부정확 움직임 벡터는 배경 움직임 벡터(790)와 유사하고 상대적으로 전경 움직임 벡터가 높은 신뢰도를 가질 확률이 높으며, 배경 움직임 벡터(790)인 경우 화질 저하가 크게 나타날 수 있다. 이에, 배경 움직임 벡터(790)로 인해 신뢰도가 낮은 움직임 벡터를 상대적으로 신뢰도가 높은 전경 움직임 벡터에 가까운 대체 움직임 벡터(1000)로 정정함으로써, 화질이 향상될 수 있다.Referring to FIG. 10, the background motion vector (790) is compared with each of a plurality of representative region motion vectors (991, 992). Specifically, the motion vector corrector (155) calculates the difference between the background motion vector (790) and the first representative region motion vector (991), and calculates the difference between the background motion vector (790) and the second representative region motion vector (992). For example, if the background motion vector (790) is a vector of (10,0), the first representative region motion vector (991) is a vector of (8,2), and the second representative region motion vector (992) is a vector of (10,0), then the difference between the background motion vector (790) and the first representative region motion vector (991) is a vector of (2,-2), and the difference between the background motion vector (790) and the second representative region motion vector (992) is a vector of (0,0). Accordingly, since the difference between the background motion vector (790) and the first representative region motion vector (991) is greater than the difference between the background motion vector (790) and the second representative region motion vector (992), the first representative region motion vector (991) is determined as the substitute motion vector (1000). In other words, the substitute motion vector (1000) is a vector having a large difference from the background motion vector (790) and thus has a high probability of being a foreground motion vector. In other words, the inaccurate motion vector is similar to the background motion vector (790) and has a high probability of having a relatively high reliability of the foreground motion vector, and if it is the background motion vector (790), the image quality may be significantly degraded. Accordingly, by correcting the motion vector having a low reliability due to the background motion vector (790) to the substitute motion vector (1000) that is close to the foreground motion vector having a relatively high reliability, the image quality may be improved.

이에 따라, 움직임 벡터 정정부(155)는 움직임 벡터 신뢰도 판단부(152)에 의해 추출된 부정확 움직임 벡터를 대체 움직임 벡터(1000)로 변경함으로써, 부정확한 움직임 벡터를 정확한 움직임 벡터로 정정할 수 있다. 나아가, 기준 이미지에서 부정확한 움직임 벡터가 정확한 움직임 벡터로 정정됨으로써, 기준 이미지의 움직임 벡터의 정확도가 향상되고, 이에 따른 보간 영상의 정확도도 향상되어 화질이 향상될 수 있다.Accordingly, the motion vector correction unit (155) can correct the inaccurate motion vector into an accurate motion vector by changing the inaccurate motion vector extracted by the motion vector reliability judgment unit (152) into a replacement motion vector (1000). Furthermore, by correcting the inaccurate motion vector in the reference image into an accurate motion vector, the accuracy of the motion vector of the reference image is improved, and accordingly, the accuracy of the interpolated image is also improved, so that the image quality can be improved.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법에 따라 움직임 벡터가 정정되기 전후를 비교하는 예시적인 영상이다. FIG. 11 is an exemplary image comparing before and after a motion vector is corrected according to an image processing method according to one embodiment of the present invention.

도 11을 참조하면, 정정 전 이미지(1110)에서 부정확 움직임 벡터(1111)는 전경과 배경의 경계에서 주로 존재한다. 부정확 움직임 벡터(1111)는 주위의 배경 움직임 벡터와 실질적으로 동일하며, 전경 움직임 벡터와는 큰 차이를 나타낸다. 즉, 부정확 움직임 벡터(1111)는 전경 움직임 벡터에 가까운 대체 움직임 벡터로 정정될 필요가 있다. Referring to Fig. 11, in the image (1110) before correction, the incorrect motion vector (1111) mainly exists at the boundary between the foreground and the background. The incorrect motion vector (1111) is substantially the same as the surrounding background motion vector, and shows a large difference from the foreground motion vector. In other words, the incorrect motion vector (1111) needs to be corrected to a substitute motion vector close to the foreground motion vector.

이에, 정정 후 이미지(1120)는 부정확 움직임 벡터(1111)를 대체 움직임 벡터를 기초로 정정한 결과를 나타낸다. 즉, 정정 후 이미지(1120)는 정정된 움직임 벡터(1121)를 포함한다. 여기서, 정정된 움직임 벡터(1121)는 주위의 전경 움직임 벡터와 매우 유사하며, 배경 움직임 벡터와는 큰 차이를 나타낸다. 즉, 정정된 움직임 벡터(1121)는 본 발명의 영상 처리 방법에 따라 전경 움직임 벡터와 유사하고 배경 움직임 벡터와 차이가 있는 대체 움직임 벡터로 변경된 결과이다. 이에 따라, 정정된 움직임 벡터(1121)는 전경 움직임 벡터와 유사한 움직임 벡터로 정정 후 이미지(1120)에서 움직임 벡터의 신뢰도가 향상되고, 움직임 벡터의 신뢰도 향상으로 인해 화질도 향상된다.Accordingly, the post-correction image (1120) shows the result of correcting the incorrect motion vector (1111) based on the replacement motion vector. That is, the post-correction image (1120) includes the corrected motion vector (1121). Here, the corrected motion vector (1121) is very similar to the surrounding foreground motion vector and shows a large difference from the background motion vector. That is, the corrected motion vector (1121) is a result of being changed into a replacement motion vector that is similar to the foreground motion vector and different from the background motion vector according to the image processing method of the present invention. Accordingly, the corrected motion vector (1121) is a motion vector similar to the foreground motion vector, so that the reliability of the motion vector in the post-correction image (1120) is improved, and the image quality is also improved due to the improved reliability of the motion vector.

본 발명의 실시예들에 따른 유기 발광 표시 장치는 다음과 같이 설명될 수 있다. An organic light emitting display device according to embodiments of the present invention can be described as follows.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법은 기준 이미지 및 비교 이미지를 기초로 기준 이미지에서의 복수의 움직임 벡터(motion vector)를 추출하는 단계, 복수의 움직임 벡터의 신뢰도를 판단하여, 신뢰도가 미리 결정된 기준보다 낮은 부정확 움직임 벡터를 추출하는 단계, 복수의 움직임 벡터 중에서 미리 결정된 배경영역에 대한 배경 움직임 벡터를 추출하는 단계, 기준 이미지의 복수의 분할 영역 각각에 포함된 움직임 벡터 중에서 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 추출하는 단계, 및 부정확 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터 및 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 기초로 결정된 대체 움직임 벡터로 정정하는 단계를 포함한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법은 부정확한 움직임 벡터를 보다 정확한 움직임 벡터로 대체함으로써, 움직임 벡터의 정확도 향상에 의해 화질을 향상시킬 수 있다.An image processing method according to one embodiment of the present invention includes the steps of extracting a plurality of motion vectors from a reference image based on a reference image and a comparison image, determining reliability of the plurality of motion vectors and extracting inaccurate motion vectors having reliability lower than a predetermined criterion, extracting a background motion vector for a predetermined background area from among the plurality of motion vectors, extracting a plurality of representative region motion vectors from among the motion vectors included in each of a plurality of divided areas of the reference image, and correcting the inaccurate motion vectors with replacement motion vectors determined based on the background motion vectors and the plurality of representative region motion vectors. The image processing method according to one embodiment of the present invention can improve image quality by improving the accuracy of motion vectors by replacing inaccurate motion vectors with more accurate motion vectors.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 움직임 벡터의 신뢰도를 판단하는 단계는, 기준 이미지 및 비교 이미지 사이의 SAD(Sum of Absolute Difference)를 기초로 하는 움직임 벡터의 비용(cost)을 산출하는 단계, 움직임 벡터 및 움직임 벡터에 인접하는 움직임 벡터 사이의 유사도를 나타내는 평탄도(smoothness)를 산출하는 단계, 및 비용이 임계 비용값보다 크고 평탄도가 임계 평탄도값보다 큰, 움직임 벡터를 부정확 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the step of determining the reliability of a motion vector may include the step of calculating a cost of the motion vector based on a sum of absolute differences (SAD) between a reference image and a comparison image, the step of calculating a smoothness indicating a similarity between the motion vector and a motion vector adjacent to the motion vector, and the step of determining a motion vector in which the cost is greater than a threshold cost value and the smoothness is greater than a threshold smoothness value as an inaccurate motion vector.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 배경 움직임 벡터를 추출하는 단계는, 복수의 움직임 벡터 중 배경영역에 존재하는 움직임 벡터를 복수의 클래스로 분류하는 단계, 및 복수의 클래스 중 최빈값을 갖는 클래스의 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the step of extracting a background motion vector may include the step of classifying motion vectors existing in a background area among a plurality of motion vectors into a plurality of classes, and the step of determining a motion vector of a class having a mode value among the plurality of classes as the background motion vector.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 배경 움직임 벡터로 결정하는 단계는, 최빈값을 갖는 클래스의 움직임 벡터와 복수의 클래스 중 2번째로 높은 빈도를 갖는 클래스의 움직임 벡터를 비교하여, 최빈값이 2번째로 높은 빈도의 미리 결정된 배수보다 큰 경우, 최빈값을 갖는 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터로 결정하는 단계일 수 있다.According to another feature of the present invention, the step of determining a motion vector as a background motion vector may be a step of comparing a motion vector of a class having a mode with a motion vector of a class having a second highest frequency among a plurality of classes, and determining a motion vector having a mode as the background motion vector if the mode is greater than a predetermined multiple of the second highest frequency.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 추출하는 단계는, 복수의 분할 영역 각각에 포함된 복수의 영역 움직임 벡터를 복수의 클래스로 분류하여, 복수의 클래스를 갱신하는 단계, 및 갱신된 복수의 클래스에 저장된 영역 움직임 벡터를 복수의 대표 영역 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the step of extracting a plurality of representative region motion vectors may include a step of classifying a plurality of region motion vectors included in each of a plurality of divided regions into a plurality of classes and updating the plurality of classes, and a step of determining region motion vectors stored in the updated plurality of classes as the plurality of representative region motion vectors.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 복수의 클래스를 갱신하는 단계는, 복수의 영역 움직임 벡터로부터 복수의 클래스의 개수만큼 선택된 영역 움직임 벡터 각각을 복수의 클래스 각각에 저장하는 단계, 및 복수의 클래스 각각에 저장된 영역 움직임 벡터와 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터를 비교하여, 복수의 클래스 각각에 저장된 영역 움직임 벡터 중 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터와 가장 유사한 영역 움직임 벡터가 저장된 클래스에 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the step of updating the plurality of classes may include the step of storing, in each of the plurality of classes, each of the region motion vectors selected from the plurality of region motion vectors as many as the number of classes, and the step of comparing the region motion vectors stored in each of the plurality of classes with the region motion vectors to be classified, and storing the region motion vector to be classified in a class in which the region motion vector most similar to the region motion vector to be classified is stored among the region motion vectors stored in each of the plurality of classes.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 정정하는 단계는, 복수의 대표 영역 움직임 벡터 각각과 배경 움직임 벡터의 차이를 계산하는 단계, 및 복수의 대표 영역 움직임 벡터 중 배경 움직임 벡터와 가장 큰 차이를 갖는 대표 영역 움직임 벡터를 대체 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the correcting step may include the step of calculating a difference between each of the plurality of representative region motion vectors and a background motion vector, and the step of determining a representative region motion vector having the largest difference from the background motion vector among the plurality of representative region motion vectors as a replacement motion vector.

본 발명의 다른 실시예에 따른 표시 장치는 표시 패널, 및 표시 패널에 입력되는 영상을 처리하는 영상 처리부를 포함한다. 영상 처리부는, 기준 이미지 및 비교 이미지를 기초로 기준 이미지에서의 복수의 움직임 벡터(motion vector)를 추출하는 움직임 벡터 추출부, 복수의 움직임 벡터의 신뢰도를 판단하여, 신뢰도가 미리 결정된 기준보다 낮은 부정확 움직임 벡터를 추출하는 움직임 벡터 신뢰도 판단부, 복수의 움직임 벡터 중에서 미리 결정된 배경영역에 대한 배경 움직임 벡터를 추출하는 배경 움직임 벡터 추출부, 기준 이미지의 복수의 분할 영역 각각에 포함된 움직임 벡터 중에서 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 추출하는 대표 영역 움직임 벡터 추출부, 및 부정확 움직임 벡터를 배경 움직임 벡터 및 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 기초로 결정된 대체 움직임 벡터로 정정하는 움직임 벡터 정정부를 포함한다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 표시 장치는 배경 움직임 벡터와 영역 움직임 벡터를 비교하여 부정확한 움직임 벡터를 보다 정확한 전경 움직임 벡터로 대체함으로써, 움직임 벡터를 선택적으로 대체시킬 수 있다.A display device according to another embodiment of the present invention includes a display panel, and an image processing unit which processes an image input to the display panel. The image processing unit includes a motion vector extraction unit which extracts a plurality of motion vectors in a reference image based on a reference image and a comparison image, a motion vector reliability determination unit which determines the reliability of the plurality of motion vectors and extracts an inaccurate motion vector having a reliability lower than a predetermined standard, a background motion vector extraction unit which extracts a background motion vector for a predetermined background area from among the plurality of motion vectors, a representative region motion vector extraction unit which extracts a plurality of representative region motion vectors from among the motion vectors included in each of a plurality of divided regions of the reference image, and a motion vector correction unit which corrects an inaccurate motion vector to a substitute motion vector determined based on the background motion vector and the plurality of representative region motion vectors. The display device according to another embodiment of the present invention can selectively replace a motion vector by comparing the background motion vector and the region motion vector and replacing the inaccurate motion vector with a more accurate foreground motion vector.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 배경영역은, 기준 이미지의 하단 가장자리보다 상단 가장자리에 인접하는 상부 배경영역, 및 기준 이미지의 양 측단 가장자리에 각각 인접하는 측부 배경영역을 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the background region may include an upper background region adjacent to an upper edge rather than a lower edge of the reference image, and side background regions adjacent to each of the two side edges of the reference image.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 상단 가장자리로부터 배경영역까지 이격된 수직이격거리는 양 측단 가장자리로부터 배경영역까지 이격된 수평이격거리보다 짧을 수 있다.According to another feature of the present invention, the vertical distance from the upper edge to the background area may be shorter than the horizontal distance from the two side edges to the background area.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 움직임 벡터 신뢰도 판단부는, 기준 이미지 및 비교 이미지 사이의 SAD(Sum of Absolute Difference)를 기초로 하는 움직임 벡터의 비용(cost)을 산출하고, 움직임 벡터 및 움직임 벡터에 인접하는 움직임 벡터 사이의 유사도를 나타내는 평탄도(smoothness)를 산출하고, 비용이 임계 비용값보다 크고 평탄도가 임계 평탄도값보다 큰, 움직임 벡터를 부정확 움직임 벡터로 결정할 수 있다.According to another feature of the present invention, a motion vector reliability judgment unit may calculate a cost of a motion vector based on a SAD (Sum of Absolute Difference) between a reference image and a comparison image, calculate smoothness indicating a similarity between a motion vector and a motion vector adjacent to the motion vector, and determine a motion vector in which the cost is greater than a threshold cost value and the smoothness is greater than a threshold smoothness value as an inaccurate motion vector.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 움직임 벡터 정정부는, 복수의 대표 영역 움직임 벡터 각각과 배경 움직임 벡터의 차이를 계산하고, 복수의 대표 영역 움직임 벡터 중 배경 움직임 벡터와 가장 큰 차이를 갖는 대표 영역 움직임 벡터를 대체 움직임 벡터로 결정할 수 있다.According to another feature of the present invention, the motion vector correction unit can calculate the difference between each of a plurality of representative region motion vectors and a background motion vector, and determine a representative region motion vector having the largest difference from the background motion vector among the plurality of representative region motion vectors as a replacement motion vector.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in more detail with reference to the attached drawings, the present invention is not necessarily limited to these embodiments, and various modifications may be made within a scope that does not depart from the technical idea of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention but to explain it, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within a scope equivalent thereto should be interpreted as being included in the scope of the rights of the present invention.

100: 표시 장치
110: 표시 패널
120: 게이트 구동회로
130: 데이터 구동회로
140: 타이밍 제어부
150: 영상 처리부
151: 움직임 벡터 추출부
152: 움직임 벡터 신뢰도 판단부
153: 배경 움직임 벡터 추출부
154: 대표 영역 움직임 벡터 추출부
155: 움직임 벡터 정정부
410: 기준 이미지
411: 특정 블록
415: 주변 블록 집합
420: 비교 이미지
531: 주 임계 비용값
532: 보조 임계 비용값
533: 주 임계 평탄도값
534: 보조 임계 평탄도값
541: 초과 비용 영역
542: 저 비용 영역
543: 초과 평탄도 영역
544: 저 평탄도 영역
610: 기준 이미지
620: 배경영역
621: 상부 배경영역
622: 측부 배경영역
630: 중앙영역
710: 제1 배경 움직임 벡터 클래스
720: 제2 배경 움직임 벡터 클래스
730: 제n 배경 움직임 벡터 클래스
790: 배경 움직임 벡터
810: 기준 이미지
811: 특정 분할 영역
910: 제1 영역 움직임 벡터 클래스
920: 제2 영역 움직임 벡터 클래스
930: 분류 대상 움직임 벡터 클래스
991: 제1 대표 영역 움직임 벡터
992: 제2 대표 영역 움직임 벡터
1000: 대체 움직임 벡터
1110: 정정 전 이미지
1111: 부정확 움직임 벡터
1120: 정정 후 이미지
1121: 정정된 움직임 벡터
100: Display device
110: Display Panel
120: Gate drive circuit
130: Data drive circuit
140: Timing Control Unit
150: Image processing unit
151: Motion vector extraction unit
152: Motion vector reliability judgment unit
153: Background motion vector extraction unit
154: Representative area motion vector extraction unit
155: Motion vector correction unit
410: Reference image
411: Specific block
415: Set of surrounding blocks
420: Comparison Image
531: Main Critical Cost Value
532: Auxiliary critical cost value
533: Main critical flatness value
534: Auxiliary critical flatness value
541: Excess Cost Area
542: Low cost area
543: Excessive flatness area
544: That flat area
610: Reference image
620: Background area
621: Upper background area
622: Side background area
630: Central Area
710: First Background Motion Vector Class
720: 2nd background motion vector class
730: nth background motion vector class
790: Background motion vector
810: Reference image
811: Specific partition area
910: 1st domain motion vector class
920: Second domain motion vector class
930: Classification target motion vector class
991: 1st representative area motion vector
992: Second representative area motion vector
1000: Alternative motion vector
1110: Image before correction
1111: Incorrect motion vector
1120: Image after correction
1121: Corrected motion vector

Claims (12)

기준 이미지 및 비교 이미지를 기초로 상기 기준 이미지에서의 복수의 움직임 벡터(motion vector)를 추출하는 단계;
상기 복수의 움직임 벡터의 신뢰도를 판단하여, 상기 신뢰도가 미리 결정된 기준보다 낮은 부정확 움직임 벡터를 추출하는 단계;
상기 복수의 움직임 벡터 중에서 미리 결정된 배경영역에 대한 배경 움직임 벡터를 추출하는 단계;
상기 기준 이미지의 복수의 분할 영역 각각에 포함된 움직임 벡터 중에서 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 추출하는 단계; 및
상기 부정확 움직임 벡터를 상기 배경 움직임 벡터 및 상기 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 기초로 결정된 대체 움직임 벡터로 정정하는 단계를 포함하고,
상기 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 추출하는 단계는,
상기 복수의 분할 영역 각각에 포함된 복수의 영역 움직임 벡터를 복수의 클래스로 분류하여, 상기 복수의 클래스를 갱신하는 단계; 및
갱신된 상기 복수의 클래스에 저장된 영역 움직임 벡터를 상기 복수의 대표 영역 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함하는, 영상 처리 방법.
A step of extracting a plurality of motion vectors from a reference image based on a reference image and a comparison image;
A step of judging the reliability of the plurality of motion vectors and extracting inaccurate motion vectors having a reliability lower than a predetermined standard;
A step of extracting a background motion vector for a predetermined background area from among the plurality of motion vectors;
A step of extracting a plurality of representative region motion vectors from among the motion vectors included in each of a plurality of segmented regions of the above reference image; and
A step of correcting the above inaccurate motion vector with a replacement motion vector determined based on the background motion vector and the plurality of representative region motion vectors,
The step of extracting the above multiple representative region motion vectors is:
A step of classifying a plurality of region motion vectors included in each of the plurality of divided regions into a plurality of classes and updating the plurality of classes; and
An image processing method, comprising a step of determining a region motion vector stored in the updated plurality of classes as the plurality of representative region motion vectors.
제1항에 있어서,
상기 움직임 벡터의 신뢰도를 판단하는 단계는,
상기 기준 이미지 및 상기 비교 이미지 사이의 SAD(Sum of Absolute Difference)를 기초로 하는 상기 움직임 벡터의 비용(cost)을 산출하는 단계;
상기 움직임 벡터 및 상기 움직임 벡터에 인접하는 움직임 벡터 사이의 유사도를 나타내는 평탄도(smoothness)를 산출하는 단계; 및
상기 비용이 임계 비용값보다 크고 상기 평탄도가 임계 평탄도값보다 큰, 움직임 벡터를 상기 부정확 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함하는, 영상 처리 방법.
In the first paragraph,
The step of judging the reliability of the above motion vector is:
A step of calculating a cost of the motion vector based on the SAD (Sum of Absolute Difference) between the reference image and the comparison image;
A step of calculating a smoothness indicating a similarity between the above motion vector and a motion vector adjacent to the above motion vector; and
An image processing method, comprising a step of determining a motion vector as the inaccurate motion vector, wherein the cost is greater than a threshold cost value and the flatness is greater than a threshold flatness value.
제1항에 있어서,
상기 배경 움직임 벡터를 추출하는 단계는,
상기 복수의 움직임 벡터 중 상기 배경영역에 존재하는 움직임 벡터를 복수의 클래스로 분류하는 단계; 및
상기 복수의 클래스 중 최빈값을 갖는 클래스의 움직임 벡터를 상기 배경 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함하는, 영상 처리 방법.
In the first paragraph,
The step of extracting the above background motion vector is:
A step of classifying motion vectors existing in the background area among the plurality of motion vectors into multiple classes; and
An image processing method, comprising a step of determining a motion vector of a class having a mode among the plurality of classes as the background motion vector.
제3항에 있어서,
상기 배경 움직임 벡터로 결정하는 단계는,
상기 최빈값을 갖는 클래스의 움직임 벡터와 상기 복수의 클래스 중 2번째로 높은 빈도를 갖는 클래스의 움직임 벡터를 비교하여, 상기 최빈값이 상기 2번째로 높은 빈도의 미리 결정된 배수보다 큰 경우, 상기 최빈값을 갖는 움직임 벡터를 상기 배경 움직임 벡터로 결정하는 단계인, 영상 처리 방법.
In the third paragraph,
The step of determining the background motion vector above is:
An image processing method, comprising: a step of comparing a motion vector of a class having the above mode with a motion vector of a class having the second highest frequency among the plurality of classes, and determining a motion vector having the above mode as the background motion vector if the mode is greater than a predetermined multiple of the second highest frequency.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 복수의 클래스를 갱신하는 단계는,
상기 복수의 영역 움직임 벡터로부터 상기 복수의 클래스의 개수만큼 선택된 영역 움직임 벡터 각각을 상기 복수의 클래스 각각에 저장하는 단계; 및
상기 복수의 클래스 각각에 저장된 영역 움직임 벡터와 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터를 비교하여, 상기 복수의 클래스 각각에 저장된 영역 움직임 벡터 중 상기 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터와 가장 유사한 영역 움직임 벡터가 저장된 클래스에 상기 분류하고자 하는 영역 움직임 벡터를 저장하는 단계를 포함하는, 영상 처리 방법.
In the first paragraph,
The step of updating the above multiple classes is:
A step of storing each of the motion vectors of the regions selected from the plurality of motion vectors of the regions as many as the number of the plurality of classes in each of the plurality of classes; and
An image processing method, comprising the step of comparing a region motion vector to be classified with a region motion vector stored in each of the plurality of classes, and storing the region motion vector to be classified in a class in which a region motion vector most similar to the region motion vector to be classified is stored among the region motion vectors stored in each of the plurality of classes.
제1항에 있어서,
상기 정정하는 단계는,
상기 복수의 대표 영역 움직임 벡터 각각과 상기 배경 움직임 벡터의 차이를 계산하는 단계; 및
상기 복수의 대표 영역 움직임 벡터 중 상기 배경 움직임 벡터와 가장 큰 차이를 갖는 대표 영역 움직임 벡터를 상기 대체 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함하는, 영상 처리 방법.
In the first paragraph,
The above correction steps are:
A step of calculating the difference between each of the plurality of representative region motion vectors and the background motion vector; and
An image processing method, comprising a step of determining a representative region motion vector having the greatest difference from the background motion vector among the plurality of representative region motion vectors as the replacement motion vector.
표시 패널;
상기 표시 패널에 입력되는 영상을 처리하는 영상 처리부를 포함하고,
상기 영상 처리부는,
기준 이미지 및 비교 이미지를 기초로 상기 기준 이미지에서의 복수의 움직임 벡터(motion vector)를 추출하는 움직임 벡터 추출부;
상기 복수의 움직임 벡터의 신뢰도를 판단하여, 상기 신뢰도가 미리 결정된 기준보다 낮은 부정확 움직임 벡터를 추출하는 움직임 벡터 신뢰도 판단부;
상기 복수의 움직임 벡터 중에서 미리 결정된 배경영역에 대한 배경 움직임 벡터를 추출하는 배경 움직임 벡터 추출부;
상기 기준 이미지의 복수의 분할 영역 각각에 포함된 움직임 벡터 중에서 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 추출하는 대표 영역 움직임 벡터 추출부; 및
상기 부정확 움직임 벡터를 상기 배경 움직임 벡터 및 상기 복수의 대표 영역 움직임 벡터를 기초로 결정된 대체 움직임 벡터로 정정하는 움직임 벡터 정정부를 포함하고,
상기 대표 영역 움직임 벡터 추출부는,
상기 복수의 분할 영역 각각에 포함된 복수의 영역 움직임 벡터를 복수의 클래스로 분류하여, 상기 복수의 클래스를 갱신하고, 갱신된 상기 복수의 클래스에 저장된 영역 움직임 벡터를 상기 복수의 대표 영역 움직임 벡터로 결정하는, 표시 장치.
display panel;
Includes an image processing unit that processes an image input to the above display panel,
The above image processing unit,
A motion vector extraction unit that extracts a plurality of motion vectors from a reference image based on a reference image and a comparison image;
A motion vector reliability judgment unit for judging the reliability of the plurality of motion vectors and extracting inaccurate motion vectors having a reliability lower than a predetermined standard;
A background motion vector extraction unit for extracting a background motion vector for a predetermined background area from among the plurality of motion vectors;
A representative region motion vector extraction unit for extracting a plurality of representative region motion vectors from among the motion vectors included in each of a plurality of segmented regions of the above-mentioned reference image; and
Including a motion vector correction unit that corrects the above inaccurate motion vector with a replacement motion vector determined based on the background motion vector and the plurality of representative area motion vectors,
The representative area motion vector extraction unit above is,
A display device that classifies a plurality of region motion vectors included in each of the plurality of divided regions into a plurality of classes, updates the plurality of classes, and determines region motion vectors stored in the updated plurality of classes as the plurality of representative region motion vectors.
제8항에 있어서,
상기 배경영역은,
상기 기준 이미지의 하단 가장자리보다 상단 가장자리에 인접하는 상부 배경영역, 및 상기 기준 이미지의 양 측단 가장자리에 각각 인접하는 측부 배경영역을 포함하는, 표시 장치.
In Article 8,
The above background area is,
A display device comprising an upper background region adjacent to an upper edge rather than a lower edge of the reference image, and side background regions adjacent to each of the two side edges of the reference image.
제9항에 있어서,
상기 상단 가장자리로부터 상기 배경영역까지 이격된 수직이격거리는 상기 양 측단 가장자리로부터 상기 배경영역까지 이격된 수평이격거리보다 짧은, 표시 장치.
In Article 9,
A display device, wherein the vertical distance from the upper edge to the background area is shorter than the horizontal distance from the both side edges to the background area.
제8항에 있어서,
상기 움직임 벡터 신뢰도 판단부는,
상기 기준 이미지 및 상기 비교 이미지 사이의 SAD(Sum of Absolute Difference)를 기초로 하는 상기 움직임 벡터의 비용(cost)을 산출하고,
상기 움직임 벡터 및 상기 움직임 벡터에 인접하는 움직임 벡터 사이의 유사도를 나타내는 평탄도(smoothness)를 산출하고,
상기 비용이 임계 비용값보다 크고 상기 평탄도가 임계 평탄도값보다 큰, 움직임 벡터를 상기 부정확 움직임 벡터로 결정하는, 표시 장치.
In Article 8,
The above motion vector reliability judgment unit is,
Calculate the cost of the motion vector based on the SAD (Sum of Absolute Difference) between the reference image and the comparison image,
Compute the smoothness, which represents the similarity between the above motion vector and the motion vector adjacent to the above motion vector,
A display device, wherein a motion vector is determined as an incorrect motion vector when the cost is greater than a threshold cost value and the flatness is greater than a threshold flatness value.
제8항에 있어서,
상기 움직임 벡터 정정부는,
상기 복수의 대표 영역 움직임 벡터 각각과 상기 배경 움직임 벡터의 차이를 계산하고,
상기 복수의 대표 영역 움직임 벡터 중 상기 배경 움직임 벡터와 가장 큰 차이를 갖는 대표 영역 움직임 벡터를 상기 대체 움직임 벡터로 결정하는, 표시 장치.
In Article 8,
The above motion vector correction unit is,
Calculate the difference between each of the plurality of representative region motion vectors and the background motion vector,
A display device that determines a representative region motion vector having the greatest difference from the background motion vector among the plurality of representative region motion vectors as the alternative motion vector.
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