PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의...

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工學碩士學位請求論文 움직임 기반 계조 변환 LUT이용한 PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법 A Dynamic False Contour Reduction Method On PDP Using A Motion Dependent Gray Level Conversion LUT 20052仁荷大學校 情報通信大學院 情報通信工學科

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Page 1: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

工學碩士學位請求論文

움직임 기반 계조 변환 LUT를 이용한

PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법

A Dynamic False Contour Reduction Method On PDP Using A Motion Dependent

Gray Level Conversion LUT

2005年 2月

仁荷大學校 情報通信大學院

情報通信工學科

吳 鎭 永

工學碩士學位請求論文

움직임 기반 계조 변환 LUT를 이용한

PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법

A Dynamic False Contour Reduction Method On PDP Using A Motion Dependent

Gray Level Conversion LUT

2005年 2月

指導敎授 金 椿 宇

이 論文을 碩士學位 論文으로 提出함

仁荷大學校 情報通信大學院

情報通信工學科

吳 鎭 永

이 論文을 吳鎭永의 碩士學位 論文으로 提出함

2005年 2月

主審 _____________________

副審 _____________________

委員 _____________________

국문 요약

i

국문 요약

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 펄스 수 변조 방식

(Pulse Number Modulation)을 사용하여 계조를 표현한다 이런 PDP의 계조 표현

방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에 의해 계조 변화가 적은

동영상에서 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다 이러한 의사윤곽

은 PDP의 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을 저감하는 다양한 방법

들이 제안되고 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안하고 있다 제

안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방

법은 off-line 과정에서 속도에 따른 LUT(Look Up Table)를 결정한다 또한 제안

하는 방법은 on-line 과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm)으로 영상의

움직임 속도와 방향을 결정한다 그리고 off-line에서 결정한 LUT를 가지고 사

용 계조를 변화시키는 것이다 변화된 계조를 보상하기 위해 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm)을 사용한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 일정한 패턴이 발생하게 되는 문

제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는 디

더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

제안하는 방법은 기존의 의사윤곽 저감 방법과 성능을 비교하였고 의사윤곽

이 저감 되는 것을 확인할 수 있었다

ABSTRACT

ii

ABSTRACT

PDP(Plasma Display Panel) represents the gray levels by the pulse number modulation

technique Such a gray level representation technique of PDP and characteristics of

human vision that follows a moving object causes dynamic false contours on the smooth

area of moving images Because the dynamic false contours seriously affect image

quality on PDP various techniques have been proposed to reduce them

Among these dynamic false contour reduction techniques this paper proposes the new

technique The proposed method is made up of the off-line process and the on-line

process The proposed method results in LUT(Look up table) according to imagersquos

velocity in the off-line process Also the proposed method computes imagersquos motion

vector by block matching algorithm in the on-line process And the gray level is changed

to minimize the dynamic false contours by LUT produced during the off-line process In

order to compensate for the gray level change an error diffusion algorithm is applied

But the proposed method has the problem that produces the regular pattern in the

motionrsquos direction In order to improve this problem the proposed method disperses this

regular pattern by using the dithering noise

The proposed method is compared with Matsushitarsquos method and it is observed that it

reduces the undesirable dynamic false contours

목차

iii

목차

국문 요약 i

ABSTRACT ii

목차 iii

1 서론 1

11 PDP에서의 영상 표시 방법 4

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 7

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10

211 서브필드 최적화 방법[2]10

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4] 13

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17

215 클리어 방법[6]19

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]20

22 영상 정보를 이용하는 방법 24

221 등화 펄스 방법[8-10] 24

222 서브필드 재배열 방법[11]29

223 마츠시타 방법[12]33

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35

31 의사윤곽 저감 방법36

311 LUT 결정 방법 36

312 LUT 사용 방법 44

32 제안하는 방법의 문제점 개선49

321 제안하는 방법의 문제점49

322 문제점 개선 방법52

33 실험 및 결과58

331 Ramp 영상에 대한 실험 58

3311 계조 재현성 평가 방법 58

목차

iv

3312 실험60

3313 실험 결과 61

332 일반 영상에 대한 실험 67

3321 실험67

3322 실험 결과 68

4 결론 72

참고 문헌 73

1 서론

1

1 서론

CRT(Cathode Ray Tube)는 1890년대 처음 개발 되었고 1929년 TV에 적용되어

비약적 발전을 거듭하였다 그리고 지난 40여 년 동안 TV는 일상 생활에서

가장 중요한 정보 전달 매체가 되었으며 생활수준의 향상으로 소비자들은 큰

대화면 TV를 요구하게 되었다 그러나 CRT는 40인치 이상의 대형화에 여러

가지 한계를 가지고 있다 따라서 CRT의 단점을 극복하면서 대형화에 적합한

새로운 디스플레이가 요구되었다 이러한 요구에 적합한 디스플레이로는 프로

젝션(Projection) PDP(Plasma Display Panel) LCD (Liquid Crystal Display)

OLED(Organic Light Emitting Diode)등이 있다 PDP는 이러한 디스플레이 중에서

주목 받는 디스플레이 중에 하나다

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 전자빔의 세기를 이

용하여 계조를 표현하는 CRT(Cathode Ray Tube 음극선관)와는 달리 펄스 수

변조 방식을 이용하여 계조를 표현한다 펄스 수 변조 방식은 1 TV field를 여

러 개의 서브필드로 나누고 서브필드의 발광 유무에 따라 계조를 표현하는

방식이다 이때 서브필드의 발광 유무를 나타내는 정보를 서브필드 코딩

(coding)이라 한다

PDP는 펄스 수 변조 방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에

의해 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다[1] 이러한 의사윤곽은

1 서론

2

계조 변화가 적은 영역에서 발생했을 때 눈에 잘 인지된다

PDP에서 발생하는 의사윤곽은 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을

저감하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있다 의사윤곽 저감 방법으로는 영

상 정보를 이용하지 않는 방법과 영상 정보를 이용하는 방법으로 나뉜다 영

상 정보를 이용하지 않는 방법으로는 서브필드 최적화 방법[2-3] 코딩 최적화

방법[4] 듀얼 코딩 방법[5] 클리어 방법[6] BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 등이 있다

그리고 영상 정보를 이용하는 방법으로는 등화 펄스 방법[8-10] 서브필드 재배

열 방법[11] 마츠시타 방법[12] 등이 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안한다 제안하

는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방법은

off-line 과정에서 속도에 따른 LUT를 결정한다 또한 제안하는 방법은 on-line

과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임 속도와

방향을 결정한다 그리고 off-line 과정에서 결정한 LUT를 이용하여 사용 계조

를 변화시킨다 변화된 계조는 원래 계조와의 오차를 구하고 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm) [14]을 통해 주변 픽셀로 오차를 전파한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 규칙적인 패턴이 발생하게 되는

문제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는

디더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

본 논문의 구성은 다음과 같다 제1장 서론에서는 PDP에서의 계조 표현 방

법과 동영상 의사윤곽 발생 원인에 대하여 설명한다 제2장에서는 기존의 의

사윤곽 저감 방법들을 기술하고 제3장에서는 제안하는 방법 수행된 실험 내

1 서론

3

용 및 결과를 설명한다 끝으로 제4장에서는 실험 및 결과로부터 결론을 제시

한다

1 서론

4

11 PDP에서의 영상 표시 방법

영상은 여러 개의 픽셀(pixel)들로 구성되어 있다 그리고 각 픽셀들은 밝기

를 나타내는 휘도 정보를 가지고 있으며 이러한 휘도 단계를 계조(gray level)

라 한다 보통 256 단계의 계조라 함은 0부터 255까지의 계조를 의미한다 컬

러 영상은 256 단계의 3 채널 R(Red) G(Green) B(Blue)가 각각 존재하며 이 3

채널의 밝기가 조합을 이루어 컬러 영상이 표현된다

기존의 CRT는 전압 조절을 통해 전자빔의 세기를 조절함으로써 휘도를 조

절한다[15] 그러나 현재 많이 사용되는 AC PDP는 방전 시 발생하는 자외선이

전류가 증가함에 따라 포화하기 때문에 전류에 의한 휘도 조절이 어렵다 PDP

는 방전의 켜짐꺼짐 두 상태만 존재하며 방전 상태를 유지하는 시간을 조절

하여 휘도를 표현한다 이러한 방전 상태가 유지되는 시간에 따라 인간 시각

에 누적되는 빛의 양이 다르게 된다 즉 방전 상태를 길게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 증가하게 되고 방전 상태를 짧게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 적게 된다 따라서 PDP는 1 frame 내에서 펄스 수를

조절하여 계조를 표현한다 이를 펄스 폭 변조(pulse width modulation) 또는 펄

스 수 변조(pulse number modulation) 방식이라 한다

동영상은 여러 정지 영상을 연속적으로 디스플레이 함으로써 구현되는데

이때 각각의 정지 영상을 1 frame이라 한다 그리고 1 frame은 160 초

(=167ms)가 할당되며 이 시간을 1 TV field라 한다 1 frame의 정지 영상을 PDP

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 2: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

工學碩士學位請求論文

움직임 기반 계조 변환 LUT를 이용한

PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법

A Dynamic False Contour Reduction Method On PDP Using A Motion Dependent

Gray Level Conversion LUT

2005年 2月

指導敎授 金 椿 宇

이 論文을 碩士學位 論文으로 提出함

仁荷大學校 情報通信大學院

情報通信工學科

吳 鎭 永

이 論文을 吳鎭永의 碩士學位 論文으로 提出함

2005年 2月

主審 _____________________

副審 _____________________

委員 _____________________

국문 요약

i

국문 요약

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 펄스 수 변조 방식

(Pulse Number Modulation)을 사용하여 계조를 표현한다 이런 PDP의 계조 표현

방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에 의해 계조 변화가 적은

동영상에서 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다 이러한 의사윤곽

은 PDP의 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을 저감하는 다양한 방법

들이 제안되고 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안하고 있다 제

안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방

법은 off-line 과정에서 속도에 따른 LUT(Look Up Table)를 결정한다 또한 제안

하는 방법은 on-line 과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm)으로 영상의

움직임 속도와 방향을 결정한다 그리고 off-line에서 결정한 LUT를 가지고 사

용 계조를 변화시키는 것이다 변화된 계조를 보상하기 위해 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm)을 사용한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 일정한 패턴이 발생하게 되는 문

제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는 디

더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

제안하는 방법은 기존의 의사윤곽 저감 방법과 성능을 비교하였고 의사윤곽

이 저감 되는 것을 확인할 수 있었다

ABSTRACT

ii

ABSTRACT

PDP(Plasma Display Panel) represents the gray levels by the pulse number modulation

technique Such a gray level representation technique of PDP and characteristics of

human vision that follows a moving object causes dynamic false contours on the smooth

area of moving images Because the dynamic false contours seriously affect image

quality on PDP various techniques have been proposed to reduce them

Among these dynamic false contour reduction techniques this paper proposes the new

technique The proposed method is made up of the off-line process and the on-line

process The proposed method results in LUT(Look up table) according to imagersquos

velocity in the off-line process Also the proposed method computes imagersquos motion

vector by block matching algorithm in the on-line process And the gray level is changed

to minimize the dynamic false contours by LUT produced during the off-line process In

order to compensate for the gray level change an error diffusion algorithm is applied

But the proposed method has the problem that produces the regular pattern in the

motionrsquos direction In order to improve this problem the proposed method disperses this

regular pattern by using the dithering noise

The proposed method is compared with Matsushitarsquos method and it is observed that it

reduces the undesirable dynamic false contours

목차

iii

목차

국문 요약 i

ABSTRACT ii

목차 iii

1 서론 1

11 PDP에서의 영상 표시 방법 4

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 7

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10

211 서브필드 최적화 방법[2]10

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4] 13

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17

215 클리어 방법[6]19

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]20

22 영상 정보를 이용하는 방법 24

221 등화 펄스 방법[8-10] 24

222 서브필드 재배열 방법[11]29

223 마츠시타 방법[12]33

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35

31 의사윤곽 저감 방법36

311 LUT 결정 방법 36

312 LUT 사용 방법 44

32 제안하는 방법의 문제점 개선49

321 제안하는 방법의 문제점49

322 문제점 개선 방법52

33 실험 및 결과58

331 Ramp 영상에 대한 실험 58

3311 계조 재현성 평가 방법 58

목차

iv

3312 실험60

3313 실험 결과 61

332 일반 영상에 대한 실험 67

3321 실험67

3322 실험 결과 68

4 결론 72

참고 문헌 73

1 서론

1

1 서론

CRT(Cathode Ray Tube)는 1890년대 처음 개발 되었고 1929년 TV에 적용되어

비약적 발전을 거듭하였다 그리고 지난 40여 년 동안 TV는 일상 생활에서

가장 중요한 정보 전달 매체가 되었으며 생활수준의 향상으로 소비자들은 큰

대화면 TV를 요구하게 되었다 그러나 CRT는 40인치 이상의 대형화에 여러

가지 한계를 가지고 있다 따라서 CRT의 단점을 극복하면서 대형화에 적합한

새로운 디스플레이가 요구되었다 이러한 요구에 적합한 디스플레이로는 프로

젝션(Projection) PDP(Plasma Display Panel) LCD (Liquid Crystal Display)

OLED(Organic Light Emitting Diode)등이 있다 PDP는 이러한 디스플레이 중에서

주목 받는 디스플레이 중에 하나다

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 전자빔의 세기를 이

용하여 계조를 표현하는 CRT(Cathode Ray Tube 음극선관)와는 달리 펄스 수

변조 방식을 이용하여 계조를 표현한다 펄스 수 변조 방식은 1 TV field를 여

러 개의 서브필드로 나누고 서브필드의 발광 유무에 따라 계조를 표현하는

방식이다 이때 서브필드의 발광 유무를 나타내는 정보를 서브필드 코딩

(coding)이라 한다

PDP는 펄스 수 변조 방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에

의해 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다[1] 이러한 의사윤곽은

1 서론

2

계조 변화가 적은 영역에서 발생했을 때 눈에 잘 인지된다

PDP에서 발생하는 의사윤곽은 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을

저감하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있다 의사윤곽 저감 방법으로는 영

상 정보를 이용하지 않는 방법과 영상 정보를 이용하는 방법으로 나뉜다 영

상 정보를 이용하지 않는 방법으로는 서브필드 최적화 방법[2-3] 코딩 최적화

방법[4] 듀얼 코딩 방법[5] 클리어 방법[6] BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 등이 있다

그리고 영상 정보를 이용하는 방법으로는 등화 펄스 방법[8-10] 서브필드 재배

열 방법[11] 마츠시타 방법[12] 등이 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안한다 제안하

는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방법은

off-line 과정에서 속도에 따른 LUT를 결정한다 또한 제안하는 방법은 on-line

과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임 속도와

방향을 결정한다 그리고 off-line 과정에서 결정한 LUT를 이용하여 사용 계조

를 변화시킨다 변화된 계조는 원래 계조와의 오차를 구하고 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm) [14]을 통해 주변 픽셀로 오차를 전파한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 규칙적인 패턴이 발생하게 되는

문제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는

디더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

본 논문의 구성은 다음과 같다 제1장 서론에서는 PDP에서의 계조 표현 방

법과 동영상 의사윤곽 발생 원인에 대하여 설명한다 제2장에서는 기존의 의

사윤곽 저감 방법들을 기술하고 제3장에서는 제안하는 방법 수행된 실험 내

1 서론

3

용 및 결과를 설명한다 끝으로 제4장에서는 실험 및 결과로부터 결론을 제시

한다

1 서론

4

11 PDP에서의 영상 표시 방법

영상은 여러 개의 픽셀(pixel)들로 구성되어 있다 그리고 각 픽셀들은 밝기

를 나타내는 휘도 정보를 가지고 있으며 이러한 휘도 단계를 계조(gray level)

라 한다 보통 256 단계의 계조라 함은 0부터 255까지의 계조를 의미한다 컬

러 영상은 256 단계의 3 채널 R(Red) G(Green) B(Blue)가 각각 존재하며 이 3

채널의 밝기가 조합을 이루어 컬러 영상이 표현된다

기존의 CRT는 전압 조절을 통해 전자빔의 세기를 조절함으로써 휘도를 조

절한다[15] 그러나 현재 많이 사용되는 AC PDP는 방전 시 발생하는 자외선이

전류가 증가함에 따라 포화하기 때문에 전류에 의한 휘도 조절이 어렵다 PDP

는 방전의 켜짐꺼짐 두 상태만 존재하며 방전 상태를 유지하는 시간을 조절

하여 휘도를 표현한다 이러한 방전 상태가 유지되는 시간에 따라 인간 시각

에 누적되는 빛의 양이 다르게 된다 즉 방전 상태를 길게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 증가하게 되고 방전 상태를 짧게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 적게 된다 따라서 PDP는 1 frame 내에서 펄스 수를

조절하여 계조를 표현한다 이를 펄스 폭 변조(pulse width modulation) 또는 펄

스 수 변조(pulse number modulation) 방식이라 한다

동영상은 여러 정지 영상을 연속적으로 디스플레이 함으로써 구현되는데

이때 각각의 정지 영상을 1 frame이라 한다 그리고 1 frame은 160 초

(=167ms)가 할당되며 이 시간을 1 TV field라 한다 1 frame의 정지 영상을 PDP

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 3: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

이 論文을 吳鎭永의 碩士學位 論文으로 提出함

2005年 2月

主審 _____________________

副審 _____________________

委員 _____________________

국문 요약

i

국문 요약

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 펄스 수 변조 방식

(Pulse Number Modulation)을 사용하여 계조를 표현한다 이런 PDP의 계조 표현

방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에 의해 계조 변화가 적은

동영상에서 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다 이러한 의사윤곽

은 PDP의 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을 저감하는 다양한 방법

들이 제안되고 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안하고 있다 제

안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방

법은 off-line 과정에서 속도에 따른 LUT(Look Up Table)를 결정한다 또한 제안

하는 방법은 on-line 과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm)으로 영상의

움직임 속도와 방향을 결정한다 그리고 off-line에서 결정한 LUT를 가지고 사

용 계조를 변화시키는 것이다 변화된 계조를 보상하기 위해 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm)을 사용한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 일정한 패턴이 발생하게 되는 문

제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는 디

더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

제안하는 방법은 기존의 의사윤곽 저감 방법과 성능을 비교하였고 의사윤곽

이 저감 되는 것을 확인할 수 있었다

ABSTRACT

ii

ABSTRACT

PDP(Plasma Display Panel) represents the gray levels by the pulse number modulation

technique Such a gray level representation technique of PDP and characteristics of

human vision that follows a moving object causes dynamic false contours on the smooth

area of moving images Because the dynamic false contours seriously affect image

quality on PDP various techniques have been proposed to reduce them

Among these dynamic false contour reduction techniques this paper proposes the new

technique The proposed method is made up of the off-line process and the on-line

process The proposed method results in LUT(Look up table) according to imagersquos

velocity in the off-line process Also the proposed method computes imagersquos motion

vector by block matching algorithm in the on-line process And the gray level is changed

to minimize the dynamic false contours by LUT produced during the off-line process In

order to compensate for the gray level change an error diffusion algorithm is applied

But the proposed method has the problem that produces the regular pattern in the

motionrsquos direction In order to improve this problem the proposed method disperses this

regular pattern by using the dithering noise

The proposed method is compared with Matsushitarsquos method and it is observed that it

reduces the undesirable dynamic false contours

목차

iii

목차

국문 요약 i

ABSTRACT ii

목차 iii

1 서론 1

11 PDP에서의 영상 표시 방법 4

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 7

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10

211 서브필드 최적화 방법[2]10

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4] 13

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17

215 클리어 방법[6]19

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]20

22 영상 정보를 이용하는 방법 24

221 등화 펄스 방법[8-10] 24

222 서브필드 재배열 방법[11]29

223 마츠시타 방법[12]33

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35

31 의사윤곽 저감 방법36

311 LUT 결정 방법 36

312 LUT 사용 방법 44

32 제안하는 방법의 문제점 개선49

321 제안하는 방법의 문제점49

322 문제점 개선 방법52

33 실험 및 결과58

331 Ramp 영상에 대한 실험 58

3311 계조 재현성 평가 방법 58

목차

iv

3312 실험60

3313 실험 결과 61

332 일반 영상에 대한 실험 67

3321 실험67

3322 실험 결과 68

4 결론 72

참고 문헌 73

1 서론

1

1 서론

CRT(Cathode Ray Tube)는 1890년대 처음 개발 되었고 1929년 TV에 적용되어

비약적 발전을 거듭하였다 그리고 지난 40여 년 동안 TV는 일상 생활에서

가장 중요한 정보 전달 매체가 되었으며 생활수준의 향상으로 소비자들은 큰

대화면 TV를 요구하게 되었다 그러나 CRT는 40인치 이상의 대형화에 여러

가지 한계를 가지고 있다 따라서 CRT의 단점을 극복하면서 대형화에 적합한

새로운 디스플레이가 요구되었다 이러한 요구에 적합한 디스플레이로는 프로

젝션(Projection) PDP(Plasma Display Panel) LCD (Liquid Crystal Display)

OLED(Organic Light Emitting Diode)등이 있다 PDP는 이러한 디스플레이 중에서

주목 받는 디스플레이 중에 하나다

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 전자빔의 세기를 이

용하여 계조를 표현하는 CRT(Cathode Ray Tube 음극선관)와는 달리 펄스 수

변조 방식을 이용하여 계조를 표현한다 펄스 수 변조 방식은 1 TV field를 여

러 개의 서브필드로 나누고 서브필드의 발광 유무에 따라 계조를 표현하는

방식이다 이때 서브필드의 발광 유무를 나타내는 정보를 서브필드 코딩

(coding)이라 한다

PDP는 펄스 수 변조 방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에

의해 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다[1] 이러한 의사윤곽은

1 서론

2

계조 변화가 적은 영역에서 발생했을 때 눈에 잘 인지된다

PDP에서 발생하는 의사윤곽은 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을

저감하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있다 의사윤곽 저감 방법으로는 영

상 정보를 이용하지 않는 방법과 영상 정보를 이용하는 방법으로 나뉜다 영

상 정보를 이용하지 않는 방법으로는 서브필드 최적화 방법[2-3] 코딩 최적화

방법[4] 듀얼 코딩 방법[5] 클리어 방법[6] BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 등이 있다

그리고 영상 정보를 이용하는 방법으로는 등화 펄스 방법[8-10] 서브필드 재배

열 방법[11] 마츠시타 방법[12] 등이 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안한다 제안하

는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방법은

off-line 과정에서 속도에 따른 LUT를 결정한다 또한 제안하는 방법은 on-line

과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임 속도와

방향을 결정한다 그리고 off-line 과정에서 결정한 LUT를 이용하여 사용 계조

를 변화시킨다 변화된 계조는 원래 계조와의 오차를 구하고 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm) [14]을 통해 주변 픽셀로 오차를 전파한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 규칙적인 패턴이 발생하게 되는

문제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는

디더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

본 논문의 구성은 다음과 같다 제1장 서론에서는 PDP에서의 계조 표현 방

법과 동영상 의사윤곽 발생 원인에 대하여 설명한다 제2장에서는 기존의 의

사윤곽 저감 방법들을 기술하고 제3장에서는 제안하는 방법 수행된 실험 내

1 서론

3

용 및 결과를 설명한다 끝으로 제4장에서는 실험 및 결과로부터 결론을 제시

한다

1 서론

4

11 PDP에서의 영상 표시 방법

영상은 여러 개의 픽셀(pixel)들로 구성되어 있다 그리고 각 픽셀들은 밝기

를 나타내는 휘도 정보를 가지고 있으며 이러한 휘도 단계를 계조(gray level)

라 한다 보통 256 단계의 계조라 함은 0부터 255까지의 계조를 의미한다 컬

러 영상은 256 단계의 3 채널 R(Red) G(Green) B(Blue)가 각각 존재하며 이 3

채널의 밝기가 조합을 이루어 컬러 영상이 표현된다

기존의 CRT는 전압 조절을 통해 전자빔의 세기를 조절함으로써 휘도를 조

절한다[15] 그러나 현재 많이 사용되는 AC PDP는 방전 시 발생하는 자외선이

전류가 증가함에 따라 포화하기 때문에 전류에 의한 휘도 조절이 어렵다 PDP

는 방전의 켜짐꺼짐 두 상태만 존재하며 방전 상태를 유지하는 시간을 조절

하여 휘도를 표현한다 이러한 방전 상태가 유지되는 시간에 따라 인간 시각

에 누적되는 빛의 양이 다르게 된다 즉 방전 상태를 길게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 증가하게 되고 방전 상태를 짧게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 적게 된다 따라서 PDP는 1 frame 내에서 펄스 수를

조절하여 계조를 표현한다 이를 펄스 폭 변조(pulse width modulation) 또는 펄

스 수 변조(pulse number modulation) 방식이라 한다

동영상은 여러 정지 영상을 연속적으로 디스플레이 함으로써 구현되는데

이때 각각의 정지 영상을 1 frame이라 한다 그리고 1 frame은 160 초

(=167ms)가 할당되며 이 시간을 1 TV field라 한다 1 frame의 정지 영상을 PDP

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 4: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

국문 요약

i

국문 요약

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 펄스 수 변조 방식

(Pulse Number Modulation)을 사용하여 계조를 표현한다 이런 PDP의 계조 표현

방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에 의해 계조 변화가 적은

동영상에서 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다 이러한 의사윤곽

은 PDP의 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을 저감하는 다양한 방법

들이 제안되고 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안하고 있다 제

안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방

법은 off-line 과정에서 속도에 따른 LUT(Look Up Table)를 결정한다 또한 제안

하는 방법은 on-line 과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm)으로 영상의

움직임 속도와 방향을 결정한다 그리고 off-line에서 결정한 LUT를 가지고 사

용 계조를 변화시키는 것이다 변화된 계조를 보상하기 위해 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm)을 사용한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 일정한 패턴이 발생하게 되는 문

제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는 디

더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

제안하는 방법은 기존의 의사윤곽 저감 방법과 성능을 비교하였고 의사윤곽

이 저감 되는 것을 확인할 수 있었다

ABSTRACT

ii

ABSTRACT

PDP(Plasma Display Panel) represents the gray levels by the pulse number modulation

technique Such a gray level representation technique of PDP and characteristics of

human vision that follows a moving object causes dynamic false contours on the smooth

area of moving images Because the dynamic false contours seriously affect image

quality on PDP various techniques have been proposed to reduce them

Among these dynamic false contour reduction techniques this paper proposes the new

technique The proposed method is made up of the off-line process and the on-line

process The proposed method results in LUT(Look up table) according to imagersquos

velocity in the off-line process Also the proposed method computes imagersquos motion

vector by block matching algorithm in the on-line process And the gray level is changed

to minimize the dynamic false contours by LUT produced during the off-line process In

order to compensate for the gray level change an error diffusion algorithm is applied

But the proposed method has the problem that produces the regular pattern in the

motionrsquos direction In order to improve this problem the proposed method disperses this

regular pattern by using the dithering noise

The proposed method is compared with Matsushitarsquos method and it is observed that it

reduces the undesirable dynamic false contours

목차

iii

목차

국문 요약 i

ABSTRACT ii

목차 iii

1 서론 1

11 PDP에서의 영상 표시 방법 4

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 7

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10

211 서브필드 최적화 방법[2]10

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4] 13

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17

215 클리어 방법[6]19

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]20

22 영상 정보를 이용하는 방법 24

221 등화 펄스 방법[8-10] 24

222 서브필드 재배열 방법[11]29

223 마츠시타 방법[12]33

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35

31 의사윤곽 저감 방법36

311 LUT 결정 방법 36

312 LUT 사용 방법 44

32 제안하는 방법의 문제점 개선49

321 제안하는 방법의 문제점49

322 문제점 개선 방법52

33 실험 및 결과58

331 Ramp 영상에 대한 실험 58

3311 계조 재현성 평가 방법 58

목차

iv

3312 실험60

3313 실험 결과 61

332 일반 영상에 대한 실험 67

3321 실험67

3322 실험 결과 68

4 결론 72

참고 문헌 73

1 서론

1

1 서론

CRT(Cathode Ray Tube)는 1890년대 처음 개발 되었고 1929년 TV에 적용되어

비약적 발전을 거듭하였다 그리고 지난 40여 년 동안 TV는 일상 생활에서

가장 중요한 정보 전달 매체가 되었으며 생활수준의 향상으로 소비자들은 큰

대화면 TV를 요구하게 되었다 그러나 CRT는 40인치 이상의 대형화에 여러

가지 한계를 가지고 있다 따라서 CRT의 단점을 극복하면서 대형화에 적합한

새로운 디스플레이가 요구되었다 이러한 요구에 적합한 디스플레이로는 프로

젝션(Projection) PDP(Plasma Display Panel) LCD (Liquid Crystal Display)

OLED(Organic Light Emitting Diode)등이 있다 PDP는 이러한 디스플레이 중에서

주목 받는 디스플레이 중에 하나다

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 전자빔의 세기를 이

용하여 계조를 표현하는 CRT(Cathode Ray Tube 음극선관)와는 달리 펄스 수

변조 방식을 이용하여 계조를 표현한다 펄스 수 변조 방식은 1 TV field를 여

러 개의 서브필드로 나누고 서브필드의 발광 유무에 따라 계조를 표현하는

방식이다 이때 서브필드의 발광 유무를 나타내는 정보를 서브필드 코딩

(coding)이라 한다

PDP는 펄스 수 변조 방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에

의해 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다[1] 이러한 의사윤곽은

1 서론

2

계조 변화가 적은 영역에서 발생했을 때 눈에 잘 인지된다

PDP에서 발생하는 의사윤곽은 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을

저감하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있다 의사윤곽 저감 방법으로는 영

상 정보를 이용하지 않는 방법과 영상 정보를 이용하는 방법으로 나뉜다 영

상 정보를 이용하지 않는 방법으로는 서브필드 최적화 방법[2-3] 코딩 최적화

방법[4] 듀얼 코딩 방법[5] 클리어 방법[6] BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 등이 있다

그리고 영상 정보를 이용하는 방법으로는 등화 펄스 방법[8-10] 서브필드 재배

열 방법[11] 마츠시타 방법[12] 등이 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안한다 제안하

는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방법은

off-line 과정에서 속도에 따른 LUT를 결정한다 또한 제안하는 방법은 on-line

과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임 속도와

방향을 결정한다 그리고 off-line 과정에서 결정한 LUT를 이용하여 사용 계조

를 변화시킨다 변화된 계조는 원래 계조와의 오차를 구하고 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm) [14]을 통해 주변 픽셀로 오차를 전파한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 규칙적인 패턴이 발생하게 되는

문제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는

디더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

본 논문의 구성은 다음과 같다 제1장 서론에서는 PDP에서의 계조 표현 방

법과 동영상 의사윤곽 발생 원인에 대하여 설명한다 제2장에서는 기존의 의

사윤곽 저감 방법들을 기술하고 제3장에서는 제안하는 방법 수행된 실험 내

1 서론

3

용 및 결과를 설명한다 끝으로 제4장에서는 실험 및 결과로부터 결론을 제시

한다

1 서론

4

11 PDP에서의 영상 표시 방법

영상은 여러 개의 픽셀(pixel)들로 구성되어 있다 그리고 각 픽셀들은 밝기

를 나타내는 휘도 정보를 가지고 있으며 이러한 휘도 단계를 계조(gray level)

라 한다 보통 256 단계의 계조라 함은 0부터 255까지의 계조를 의미한다 컬

러 영상은 256 단계의 3 채널 R(Red) G(Green) B(Blue)가 각각 존재하며 이 3

채널의 밝기가 조합을 이루어 컬러 영상이 표현된다

기존의 CRT는 전압 조절을 통해 전자빔의 세기를 조절함으로써 휘도를 조

절한다[15] 그러나 현재 많이 사용되는 AC PDP는 방전 시 발생하는 자외선이

전류가 증가함에 따라 포화하기 때문에 전류에 의한 휘도 조절이 어렵다 PDP

는 방전의 켜짐꺼짐 두 상태만 존재하며 방전 상태를 유지하는 시간을 조절

하여 휘도를 표현한다 이러한 방전 상태가 유지되는 시간에 따라 인간 시각

에 누적되는 빛의 양이 다르게 된다 즉 방전 상태를 길게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 증가하게 되고 방전 상태를 짧게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 적게 된다 따라서 PDP는 1 frame 내에서 펄스 수를

조절하여 계조를 표현한다 이를 펄스 폭 변조(pulse width modulation) 또는 펄

스 수 변조(pulse number modulation) 방식이라 한다

동영상은 여러 정지 영상을 연속적으로 디스플레이 함으로써 구현되는데

이때 각각의 정지 영상을 1 frame이라 한다 그리고 1 frame은 160 초

(=167ms)가 할당되며 이 시간을 1 TV field라 한다 1 frame의 정지 영상을 PDP

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 5: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

ABSTRACT

ii

ABSTRACT

PDP(Plasma Display Panel) represents the gray levels by the pulse number modulation

technique Such a gray level representation technique of PDP and characteristics of

human vision that follows a moving object causes dynamic false contours on the smooth

area of moving images Because the dynamic false contours seriously affect image

quality on PDP various techniques have been proposed to reduce them

Among these dynamic false contour reduction techniques this paper proposes the new

technique The proposed method is made up of the off-line process and the on-line

process The proposed method results in LUT(Look up table) according to imagersquos

velocity in the off-line process Also the proposed method computes imagersquos motion

vector by block matching algorithm in the on-line process And the gray level is changed

to minimize the dynamic false contours by LUT produced during the off-line process In

order to compensate for the gray level change an error diffusion algorithm is applied

But the proposed method has the problem that produces the regular pattern in the

motionrsquos direction In order to improve this problem the proposed method disperses this

regular pattern by using the dithering noise

The proposed method is compared with Matsushitarsquos method and it is observed that it

reduces the undesirable dynamic false contours

목차

iii

목차

국문 요약 i

ABSTRACT ii

목차 iii

1 서론 1

11 PDP에서의 영상 표시 방법 4

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 7

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10

211 서브필드 최적화 방법[2]10

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4] 13

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17

215 클리어 방법[6]19

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]20

22 영상 정보를 이용하는 방법 24

221 등화 펄스 방법[8-10] 24

222 서브필드 재배열 방법[11]29

223 마츠시타 방법[12]33

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35

31 의사윤곽 저감 방법36

311 LUT 결정 방법 36

312 LUT 사용 방법 44

32 제안하는 방법의 문제점 개선49

321 제안하는 방법의 문제점49

322 문제점 개선 방법52

33 실험 및 결과58

331 Ramp 영상에 대한 실험 58

3311 계조 재현성 평가 방법 58

목차

iv

3312 실험60

3313 실험 결과 61

332 일반 영상에 대한 실험 67

3321 실험67

3322 실험 결과 68

4 결론 72

참고 문헌 73

1 서론

1

1 서론

CRT(Cathode Ray Tube)는 1890년대 처음 개발 되었고 1929년 TV에 적용되어

비약적 발전을 거듭하였다 그리고 지난 40여 년 동안 TV는 일상 생활에서

가장 중요한 정보 전달 매체가 되었으며 생활수준의 향상으로 소비자들은 큰

대화면 TV를 요구하게 되었다 그러나 CRT는 40인치 이상의 대형화에 여러

가지 한계를 가지고 있다 따라서 CRT의 단점을 극복하면서 대형화에 적합한

새로운 디스플레이가 요구되었다 이러한 요구에 적합한 디스플레이로는 프로

젝션(Projection) PDP(Plasma Display Panel) LCD (Liquid Crystal Display)

OLED(Organic Light Emitting Diode)등이 있다 PDP는 이러한 디스플레이 중에서

주목 받는 디스플레이 중에 하나다

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 전자빔의 세기를 이

용하여 계조를 표현하는 CRT(Cathode Ray Tube 음극선관)와는 달리 펄스 수

변조 방식을 이용하여 계조를 표현한다 펄스 수 변조 방식은 1 TV field를 여

러 개의 서브필드로 나누고 서브필드의 발광 유무에 따라 계조를 표현하는

방식이다 이때 서브필드의 발광 유무를 나타내는 정보를 서브필드 코딩

(coding)이라 한다

PDP는 펄스 수 변조 방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에

의해 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다[1] 이러한 의사윤곽은

1 서론

2

계조 변화가 적은 영역에서 발생했을 때 눈에 잘 인지된다

PDP에서 발생하는 의사윤곽은 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을

저감하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있다 의사윤곽 저감 방법으로는 영

상 정보를 이용하지 않는 방법과 영상 정보를 이용하는 방법으로 나뉜다 영

상 정보를 이용하지 않는 방법으로는 서브필드 최적화 방법[2-3] 코딩 최적화

방법[4] 듀얼 코딩 방법[5] 클리어 방법[6] BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 등이 있다

그리고 영상 정보를 이용하는 방법으로는 등화 펄스 방법[8-10] 서브필드 재배

열 방법[11] 마츠시타 방법[12] 등이 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안한다 제안하

는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방법은

off-line 과정에서 속도에 따른 LUT를 결정한다 또한 제안하는 방법은 on-line

과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임 속도와

방향을 결정한다 그리고 off-line 과정에서 결정한 LUT를 이용하여 사용 계조

를 변화시킨다 변화된 계조는 원래 계조와의 오차를 구하고 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm) [14]을 통해 주변 픽셀로 오차를 전파한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 규칙적인 패턴이 발생하게 되는

문제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는

디더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

본 논문의 구성은 다음과 같다 제1장 서론에서는 PDP에서의 계조 표현 방

법과 동영상 의사윤곽 발생 원인에 대하여 설명한다 제2장에서는 기존의 의

사윤곽 저감 방법들을 기술하고 제3장에서는 제안하는 방법 수행된 실험 내

1 서론

3

용 및 결과를 설명한다 끝으로 제4장에서는 실험 및 결과로부터 결론을 제시

한다

1 서론

4

11 PDP에서의 영상 표시 방법

영상은 여러 개의 픽셀(pixel)들로 구성되어 있다 그리고 각 픽셀들은 밝기

를 나타내는 휘도 정보를 가지고 있으며 이러한 휘도 단계를 계조(gray level)

라 한다 보통 256 단계의 계조라 함은 0부터 255까지의 계조를 의미한다 컬

러 영상은 256 단계의 3 채널 R(Red) G(Green) B(Blue)가 각각 존재하며 이 3

채널의 밝기가 조합을 이루어 컬러 영상이 표현된다

기존의 CRT는 전압 조절을 통해 전자빔의 세기를 조절함으로써 휘도를 조

절한다[15] 그러나 현재 많이 사용되는 AC PDP는 방전 시 발생하는 자외선이

전류가 증가함에 따라 포화하기 때문에 전류에 의한 휘도 조절이 어렵다 PDP

는 방전의 켜짐꺼짐 두 상태만 존재하며 방전 상태를 유지하는 시간을 조절

하여 휘도를 표현한다 이러한 방전 상태가 유지되는 시간에 따라 인간 시각

에 누적되는 빛의 양이 다르게 된다 즉 방전 상태를 길게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 증가하게 되고 방전 상태를 짧게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 적게 된다 따라서 PDP는 1 frame 내에서 펄스 수를

조절하여 계조를 표현한다 이를 펄스 폭 변조(pulse width modulation) 또는 펄

스 수 변조(pulse number modulation) 방식이라 한다

동영상은 여러 정지 영상을 연속적으로 디스플레이 함으로써 구현되는데

이때 각각의 정지 영상을 1 frame이라 한다 그리고 1 frame은 160 초

(=167ms)가 할당되며 이 시간을 1 TV field라 한다 1 frame의 정지 영상을 PDP

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 6: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

목차

iii

목차

국문 요약 i

ABSTRACT ii

목차 iii

1 서론 1

11 PDP에서의 영상 표시 방법 4

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 7

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10

211 서브필드 최적화 방법[2]10

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4] 13

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17

215 클리어 방법[6]19

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]20

22 영상 정보를 이용하는 방법 24

221 등화 펄스 방법[8-10] 24

222 서브필드 재배열 방법[11]29

223 마츠시타 방법[12]33

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35

31 의사윤곽 저감 방법36

311 LUT 결정 방법 36

312 LUT 사용 방법 44

32 제안하는 방법의 문제점 개선49

321 제안하는 방법의 문제점49

322 문제점 개선 방법52

33 실험 및 결과58

331 Ramp 영상에 대한 실험 58

3311 계조 재현성 평가 방법 58

목차

iv

3312 실험60

3313 실험 결과 61

332 일반 영상에 대한 실험 67

3321 실험67

3322 실험 결과 68

4 결론 72

참고 문헌 73

1 서론

1

1 서론

CRT(Cathode Ray Tube)는 1890년대 처음 개발 되었고 1929년 TV에 적용되어

비약적 발전을 거듭하였다 그리고 지난 40여 년 동안 TV는 일상 생활에서

가장 중요한 정보 전달 매체가 되었으며 생활수준의 향상으로 소비자들은 큰

대화면 TV를 요구하게 되었다 그러나 CRT는 40인치 이상의 대형화에 여러

가지 한계를 가지고 있다 따라서 CRT의 단점을 극복하면서 대형화에 적합한

새로운 디스플레이가 요구되었다 이러한 요구에 적합한 디스플레이로는 프로

젝션(Projection) PDP(Plasma Display Panel) LCD (Liquid Crystal Display)

OLED(Organic Light Emitting Diode)등이 있다 PDP는 이러한 디스플레이 중에서

주목 받는 디스플레이 중에 하나다

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 전자빔의 세기를 이

용하여 계조를 표현하는 CRT(Cathode Ray Tube 음극선관)와는 달리 펄스 수

변조 방식을 이용하여 계조를 표현한다 펄스 수 변조 방식은 1 TV field를 여

러 개의 서브필드로 나누고 서브필드의 발광 유무에 따라 계조를 표현하는

방식이다 이때 서브필드의 발광 유무를 나타내는 정보를 서브필드 코딩

(coding)이라 한다

PDP는 펄스 수 변조 방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에

의해 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다[1] 이러한 의사윤곽은

1 서론

2

계조 변화가 적은 영역에서 발생했을 때 눈에 잘 인지된다

PDP에서 발생하는 의사윤곽은 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을

저감하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있다 의사윤곽 저감 방법으로는 영

상 정보를 이용하지 않는 방법과 영상 정보를 이용하는 방법으로 나뉜다 영

상 정보를 이용하지 않는 방법으로는 서브필드 최적화 방법[2-3] 코딩 최적화

방법[4] 듀얼 코딩 방법[5] 클리어 방법[6] BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 등이 있다

그리고 영상 정보를 이용하는 방법으로는 등화 펄스 방법[8-10] 서브필드 재배

열 방법[11] 마츠시타 방법[12] 등이 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안한다 제안하

는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방법은

off-line 과정에서 속도에 따른 LUT를 결정한다 또한 제안하는 방법은 on-line

과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임 속도와

방향을 결정한다 그리고 off-line 과정에서 결정한 LUT를 이용하여 사용 계조

를 변화시킨다 변화된 계조는 원래 계조와의 오차를 구하고 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm) [14]을 통해 주변 픽셀로 오차를 전파한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 규칙적인 패턴이 발생하게 되는

문제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는

디더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

본 논문의 구성은 다음과 같다 제1장 서론에서는 PDP에서의 계조 표현 방

법과 동영상 의사윤곽 발생 원인에 대하여 설명한다 제2장에서는 기존의 의

사윤곽 저감 방법들을 기술하고 제3장에서는 제안하는 방법 수행된 실험 내

1 서론

3

용 및 결과를 설명한다 끝으로 제4장에서는 실험 및 결과로부터 결론을 제시

한다

1 서론

4

11 PDP에서의 영상 표시 방법

영상은 여러 개의 픽셀(pixel)들로 구성되어 있다 그리고 각 픽셀들은 밝기

를 나타내는 휘도 정보를 가지고 있으며 이러한 휘도 단계를 계조(gray level)

라 한다 보통 256 단계의 계조라 함은 0부터 255까지의 계조를 의미한다 컬

러 영상은 256 단계의 3 채널 R(Red) G(Green) B(Blue)가 각각 존재하며 이 3

채널의 밝기가 조합을 이루어 컬러 영상이 표현된다

기존의 CRT는 전압 조절을 통해 전자빔의 세기를 조절함으로써 휘도를 조

절한다[15] 그러나 현재 많이 사용되는 AC PDP는 방전 시 발생하는 자외선이

전류가 증가함에 따라 포화하기 때문에 전류에 의한 휘도 조절이 어렵다 PDP

는 방전의 켜짐꺼짐 두 상태만 존재하며 방전 상태를 유지하는 시간을 조절

하여 휘도를 표현한다 이러한 방전 상태가 유지되는 시간에 따라 인간 시각

에 누적되는 빛의 양이 다르게 된다 즉 방전 상태를 길게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 증가하게 되고 방전 상태를 짧게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 적게 된다 따라서 PDP는 1 frame 내에서 펄스 수를

조절하여 계조를 표현한다 이를 펄스 폭 변조(pulse width modulation) 또는 펄

스 수 변조(pulse number modulation) 방식이라 한다

동영상은 여러 정지 영상을 연속적으로 디스플레이 함으로써 구현되는데

이때 각각의 정지 영상을 1 frame이라 한다 그리고 1 frame은 160 초

(=167ms)가 할당되며 이 시간을 1 TV field라 한다 1 frame의 정지 영상을 PDP

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 7: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

목차

iv

3312 실험60

3313 실험 결과 61

332 일반 영상에 대한 실험 67

3321 실험67

3322 실험 결과 68

4 결론 72

참고 문헌 73

1 서론

1

1 서론

CRT(Cathode Ray Tube)는 1890년대 처음 개발 되었고 1929년 TV에 적용되어

비약적 발전을 거듭하였다 그리고 지난 40여 년 동안 TV는 일상 생활에서

가장 중요한 정보 전달 매체가 되었으며 생활수준의 향상으로 소비자들은 큰

대화면 TV를 요구하게 되었다 그러나 CRT는 40인치 이상의 대형화에 여러

가지 한계를 가지고 있다 따라서 CRT의 단점을 극복하면서 대형화에 적합한

새로운 디스플레이가 요구되었다 이러한 요구에 적합한 디스플레이로는 프로

젝션(Projection) PDP(Plasma Display Panel) LCD (Liquid Crystal Display)

OLED(Organic Light Emitting Diode)등이 있다 PDP는 이러한 디스플레이 중에서

주목 받는 디스플레이 중에 하나다

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 전자빔의 세기를 이

용하여 계조를 표현하는 CRT(Cathode Ray Tube 음극선관)와는 달리 펄스 수

변조 방식을 이용하여 계조를 표현한다 펄스 수 변조 방식은 1 TV field를 여

러 개의 서브필드로 나누고 서브필드의 발광 유무에 따라 계조를 표현하는

방식이다 이때 서브필드의 발광 유무를 나타내는 정보를 서브필드 코딩

(coding)이라 한다

PDP는 펄스 수 변조 방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에

의해 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다[1] 이러한 의사윤곽은

1 서론

2

계조 변화가 적은 영역에서 발생했을 때 눈에 잘 인지된다

PDP에서 발생하는 의사윤곽은 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을

저감하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있다 의사윤곽 저감 방법으로는 영

상 정보를 이용하지 않는 방법과 영상 정보를 이용하는 방법으로 나뉜다 영

상 정보를 이용하지 않는 방법으로는 서브필드 최적화 방법[2-3] 코딩 최적화

방법[4] 듀얼 코딩 방법[5] 클리어 방법[6] BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 등이 있다

그리고 영상 정보를 이용하는 방법으로는 등화 펄스 방법[8-10] 서브필드 재배

열 방법[11] 마츠시타 방법[12] 등이 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안한다 제안하

는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방법은

off-line 과정에서 속도에 따른 LUT를 결정한다 또한 제안하는 방법은 on-line

과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임 속도와

방향을 결정한다 그리고 off-line 과정에서 결정한 LUT를 이용하여 사용 계조

를 변화시킨다 변화된 계조는 원래 계조와의 오차를 구하고 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm) [14]을 통해 주변 픽셀로 오차를 전파한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 규칙적인 패턴이 발생하게 되는

문제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는

디더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

본 논문의 구성은 다음과 같다 제1장 서론에서는 PDP에서의 계조 표현 방

법과 동영상 의사윤곽 발생 원인에 대하여 설명한다 제2장에서는 기존의 의

사윤곽 저감 방법들을 기술하고 제3장에서는 제안하는 방법 수행된 실험 내

1 서론

3

용 및 결과를 설명한다 끝으로 제4장에서는 실험 및 결과로부터 결론을 제시

한다

1 서론

4

11 PDP에서의 영상 표시 방법

영상은 여러 개의 픽셀(pixel)들로 구성되어 있다 그리고 각 픽셀들은 밝기

를 나타내는 휘도 정보를 가지고 있으며 이러한 휘도 단계를 계조(gray level)

라 한다 보통 256 단계의 계조라 함은 0부터 255까지의 계조를 의미한다 컬

러 영상은 256 단계의 3 채널 R(Red) G(Green) B(Blue)가 각각 존재하며 이 3

채널의 밝기가 조합을 이루어 컬러 영상이 표현된다

기존의 CRT는 전압 조절을 통해 전자빔의 세기를 조절함으로써 휘도를 조

절한다[15] 그러나 현재 많이 사용되는 AC PDP는 방전 시 발생하는 자외선이

전류가 증가함에 따라 포화하기 때문에 전류에 의한 휘도 조절이 어렵다 PDP

는 방전의 켜짐꺼짐 두 상태만 존재하며 방전 상태를 유지하는 시간을 조절

하여 휘도를 표현한다 이러한 방전 상태가 유지되는 시간에 따라 인간 시각

에 누적되는 빛의 양이 다르게 된다 즉 방전 상태를 길게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 증가하게 되고 방전 상태를 짧게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 적게 된다 따라서 PDP는 1 frame 내에서 펄스 수를

조절하여 계조를 표현한다 이를 펄스 폭 변조(pulse width modulation) 또는 펄

스 수 변조(pulse number modulation) 방식이라 한다

동영상은 여러 정지 영상을 연속적으로 디스플레이 함으로써 구현되는데

이때 각각의 정지 영상을 1 frame이라 한다 그리고 1 frame은 160 초

(=167ms)가 할당되며 이 시간을 1 TV field라 한다 1 frame의 정지 영상을 PDP

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 8: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

1 서론

1

1 서론

CRT(Cathode Ray Tube)는 1890년대 처음 개발 되었고 1929년 TV에 적용되어

비약적 발전을 거듭하였다 그리고 지난 40여 년 동안 TV는 일상 생활에서

가장 중요한 정보 전달 매체가 되었으며 생활수준의 향상으로 소비자들은 큰

대화면 TV를 요구하게 되었다 그러나 CRT는 40인치 이상의 대형화에 여러

가지 한계를 가지고 있다 따라서 CRT의 단점을 극복하면서 대형화에 적합한

새로운 디스플레이가 요구되었다 이러한 요구에 적합한 디스플레이로는 프로

젝션(Projection) PDP(Plasma Display Panel) LCD (Liquid Crystal Display)

OLED(Organic Light Emitting Diode)등이 있다 PDP는 이러한 디스플레이 중에서

주목 받는 디스플레이 중에 하나다

플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Panel PDP)은 전자빔의 세기를 이

용하여 계조를 표현하는 CRT(Cathode Ray Tube 음극선관)와는 달리 펄스 수

변조 방식을 이용하여 계조를 표현한다 펄스 수 변조 방식은 1 TV field를 여

러 개의 서브필드로 나누고 서브필드의 발광 유무에 따라 계조를 표현하는

방식이다 이때 서브필드의 발광 유무를 나타내는 정보를 서브필드 코딩

(coding)이라 한다

PDP는 펄스 수 변조 방식과 움직이는 물체를 따라가는 인간 시각 특성에

의해 의사윤곽(Dynamic False Contour)이 발생하게 된다[1] 이러한 의사윤곽은

1 서론

2

계조 변화가 적은 영역에서 발생했을 때 눈에 잘 인지된다

PDP에서 발생하는 의사윤곽은 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을

저감하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있다 의사윤곽 저감 방법으로는 영

상 정보를 이용하지 않는 방법과 영상 정보를 이용하는 방법으로 나뉜다 영

상 정보를 이용하지 않는 방법으로는 서브필드 최적화 방법[2-3] 코딩 최적화

방법[4] 듀얼 코딩 방법[5] 클리어 방법[6] BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 등이 있다

그리고 영상 정보를 이용하는 방법으로는 등화 펄스 방법[8-10] 서브필드 재배

열 방법[11] 마츠시타 방법[12] 등이 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안한다 제안하

는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방법은

off-line 과정에서 속도에 따른 LUT를 결정한다 또한 제안하는 방법은 on-line

과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임 속도와

방향을 결정한다 그리고 off-line 과정에서 결정한 LUT를 이용하여 사용 계조

를 변화시킨다 변화된 계조는 원래 계조와의 오차를 구하고 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm) [14]을 통해 주변 픽셀로 오차를 전파한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 규칙적인 패턴이 발생하게 되는

문제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는

디더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

본 논문의 구성은 다음과 같다 제1장 서론에서는 PDP에서의 계조 표현 방

법과 동영상 의사윤곽 발생 원인에 대하여 설명한다 제2장에서는 기존의 의

사윤곽 저감 방법들을 기술하고 제3장에서는 제안하는 방법 수행된 실험 내

1 서론

3

용 및 결과를 설명한다 끝으로 제4장에서는 실험 및 결과로부터 결론을 제시

한다

1 서론

4

11 PDP에서의 영상 표시 방법

영상은 여러 개의 픽셀(pixel)들로 구성되어 있다 그리고 각 픽셀들은 밝기

를 나타내는 휘도 정보를 가지고 있으며 이러한 휘도 단계를 계조(gray level)

라 한다 보통 256 단계의 계조라 함은 0부터 255까지의 계조를 의미한다 컬

러 영상은 256 단계의 3 채널 R(Red) G(Green) B(Blue)가 각각 존재하며 이 3

채널의 밝기가 조합을 이루어 컬러 영상이 표현된다

기존의 CRT는 전압 조절을 통해 전자빔의 세기를 조절함으로써 휘도를 조

절한다[15] 그러나 현재 많이 사용되는 AC PDP는 방전 시 발생하는 자외선이

전류가 증가함에 따라 포화하기 때문에 전류에 의한 휘도 조절이 어렵다 PDP

는 방전의 켜짐꺼짐 두 상태만 존재하며 방전 상태를 유지하는 시간을 조절

하여 휘도를 표현한다 이러한 방전 상태가 유지되는 시간에 따라 인간 시각

에 누적되는 빛의 양이 다르게 된다 즉 방전 상태를 길게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 증가하게 되고 방전 상태를 짧게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 적게 된다 따라서 PDP는 1 frame 내에서 펄스 수를

조절하여 계조를 표현한다 이를 펄스 폭 변조(pulse width modulation) 또는 펄

스 수 변조(pulse number modulation) 방식이라 한다

동영상은 여러 정지 영상을 연속적으로 디스플레이 함으로써 구현되는데

이때 각각의 정지 영상을 1 frame이라 한다 그리고 1 frame은 160 초

(=167ms)가 할당되며 이 시간을 1 TV field라 한다 1 frame의 정지 영상을 PDP

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 9: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

1 서론

2

계조 변화가 적은 영역에서 발생했을 때 눈에 잘 인지된다

PDP에서 발생하는 의사윤곽은 화질 저하에 큰 영향을 미치므로 의사윤곽을

저감하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있다 의사윤곽 저감 방법으로는 영

상 정보를 이용하지 않는 방법과 영상 정보를 이용하는 방법으로 나뉜다 영

상 정보를 이용하지 않는 방법으로는 서브필드 최적화 방법[2-3] 코딩 최적화

방법[4] 듀얼 코딩 방법[5] 클리어 방법[6] BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 등이 있다

그리고 영상 정보를 이용하는 방법으로는 등화 펄스 방법[8-10] 서브필드 재배

열 방법[11] 마츠시타 방법[12] 등이 있다

본 논문에서는 의사윤곽을 저감하기 위해 새로운 방법을 제안한다 제안하

는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 나누어진다 제안하는 방법은

off-line 과정에서 속도에 따른 LUT를 결정한다 또한 제안하는 방법은 on-line

과정에서 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임 속도와

방향을 결정한다 그리고 off-line 과정에서 결정한 LUT를 이용하여 사용 계조

를 변화시킨다 변화된 계조는 원래 계조와의 오차를 구하고 오차 확산 방법

(Error Diffusion Algorithm) [14]을 통해 주변 픽셀로 오차를 전파한다

제안하는 방법은 영상의 움직임 방향으로 규칙적인 패턴이 발생하게 되는

문제점을 가지고 있다 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 방법에서는

디더링 노이즈를 사용하여 일정한 패턴을 분산시킨다

본 논문의 구성은 다음과 같다 제1장 서론에서는 PDP에서의 계조 표현 방

법과 동영상 의사윤곽 발생 원인에 대하여 설명한다 제2장에서는 기존의 의

사윤곽 저감 방법들을 기술하고 제3장에서는 제안하는 방법 수행된 실험 내

1 서론

3

용 및 결과를 설명한다 끝으로 제4장에서는 실험 및 결과로부터 결론을 제시

한다

1 서론

4

11 PDP에서의 영상 표시 방법

영상은 여러 개의 픽셀(pixel)들로 구성되어 있다 그리고 각 픽셀들은 밝기

를 나타내는 휘도 정보를 가지고 있으며 이러한 휘도 단계를 계조(gray level)

라 한다 보통 256 단계의 계조라 함은 0부터 255까지의 계조를 의미한다 컬

러 영상은 256 단계의 3 채널 R(Red) G(Green) B(Blue)가 각각 존재하며 이 3

채널의 밝기가 조합을 이루어 컬러 영상이 표현된다

기존의 CRT는 전압 조절을 통해 전자빔의 세기를 조절함으로써 휘도를 조

절한다[15] 그러나 현재 많이 사용되는 AC PDP는 방전 시 발생하는 자외선이

전류가 증가함에 따라 포화하기 때문에 전류에 의한 휘도 조절이 어렵다 PDP

는 방전의 켜짐꺼짐 두 상태만 존재하며 방전 상태를 유지하는 시간을 조절

하여 휘도를 표현한다 이러한 방전 상태가 유지되는 시간에 따라 인간 시각

에 누적되는 빛의 양이 다르게 된다 즉 방전 상태를 길게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 증가하게 되고 방전 상태를 짧게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 적게 된다 따라서 PDP는 1 frame 내에서 펄스 수를

조절하여 계조를 표현한다 이를 펄스 폭 변조(pulse width modulation) 또는 펄

스 수 변조(pulse number modulation) 방식이라 한다

동영상은 여러 정지 영상을 연속적으로 디스플레이 함으로써 구현되는데

이때 각각의 정지 영상을 1 frame이라 한다 그리고 1 frame은 160 초

(=167ms)가 할당되며 이 시간을 1 TV field라 한다 1 frame의 정지 영상을 PDP

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 10: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

1 서론

3

용 및 결과를 설명한다 끝으로 제4장에서는 실험 및 결과로부터 결론을 제시

한다

1 서론

4

11 PDP에서의 영상 표시 방법

영상은 여러 개의 픽셀(pixel)들로 구성되어 있다 그리고 각 픽셀들은 밝기

를 나타내는 휘도 정보를 가지고 있으며 이러한 휘도 단계를 계조(gray level)

라 한다 보통 256 단계의 계조라 함은 0부터 255까지의 계조를 의미한다 컬

러 영상은 256 단계의 3 채널 R(Red) G(Green) B(Blue)가 각각 존재하며 이 3

채널의 밝기가 조합을 이루어 컬러 영상이 표현된다

기존의 CRT는 전압 조절을 통해 전자빔의 세기를 조절함으로써 휘도를 조

절한다[15] 그러나 현재 많이 사용되는 AC PDP는 방전 시 발생하는 자외선이

전류가 증가함에 따라 포화하기 때문에 전류에 의한 휘도 조절이 어렵다 PDP

는 방전의 켜짐꺼짐 두 상태만 존재하며 방전 상태를 유지하는 시간을 조절

하여 휘도를 표현한다 이러한 방전 상태가 유지되는 시간에 따라 인간 시각

에 누적되는 빛의 양이 다르게 된다 즉 방전 상태를 길게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 증가하게 되고 방전 상태를 짧게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 적게 된다 따라서 PDP는 1 frame 내에서 펄스 수를

조절하여 계조를 표현한다 이를 펄스 폭 변조(pulse width modulation) 또는 펄

스 수 변조(pulse number modulation) 방식이라 한다

동영상은 여러 정지 영상을 연속적으로 디스플레이 함으로써 구현되는데

이때 각각의 정지 영상을 1 frame이라 한다 그리고 1 frame은 160 초

(=167ms)가 할당되며 이 시간을 1 TV field라 한다 1 frame의 정지 영상을 PDP

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 11: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

1 서론

4

11 PDP에서의 영상 표시 방법

영상은 여러 개의 픽셀(pixel)들로 구성되어 있다 그리고 각 픽셀들은 밝기

를 나타내는 휘도 정보를 가지고 있으며 이러한 휘도 단계를 계조(gray level)

라 한다 보통 256 단계의 계조라 함은 0부터 255까지의 계조를 의미한다 컬

러 영상은 256 단계의 3 채널 R(Red) G(Green) B(Blue)가 각각 존재하며 이 3

채널의 밝기가 조합을 이루어 컬러 영상이 표현된다

기존의 CRT는 전압 조절을 통해 전자빔의 세기를 조절함으로써 휘도를 조

절한다[15] 그러나 현재 많이 사용되는 AC PDP는 방전 시 발생하는 자외선이

전류가 증가함에 따라 포화하기 때문에 전류에 의한 휘도 조절이 어렵다 PDP

는 방전의 켜짐꺼짐 두 상태만 존재하며 방전 상태를 유지하는 시간을 조절

하여 휘도를 표현한다 이러한 방전 상태가 유지되는 시간에 따라 인간 시각

에 누적되는 빛의 양이 다르게 된다 즉 방전 상태를 길게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 증가하게 되고 방전 상태를 짧게 유지하면 인간 시

각에 누적되는 빛의 양은 적게 된다 따라서 PDP는 1 frame 내에서 펄스 수를

조절하여 계조를 표현한다 이를 펄스 폭 변조(pulse width modulation) 또는 펄

스 수 변조(pulse number modulation) 방식이라 한다

동영상은 여러 정지 영상을 연속적으로 디스플레이 함으로써 구현되는데

이때 각각의 정지 영상을 1 frame이라 한다 그리고 1 frame은 160 초

(=167ms)가 할당되며 이 시간을 1 TV field라 한다 1 frame의 정지 영상을 PDP

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 12: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

1 서론

5

에 나타내려면 각 픽셀에 대한 계조 정보와 위치 정보가 필요하며 이를 제어

할 수 있어야 한다 현재 많이 사용되는 PDP 구동 방식은 ADS(Address

Display Separating) 방식이며 이 방식은 1 frame 동안 계조를 표현하기 위한

sustain time(또는 display time)과 위치 정보를 위한 address time으로 구성되어 있

다 Sustain time은 방전 유지 시간을 나타내며 address time은 픽셀의 위치 제어

를 위해 할당된 시간이다 ADS 방식의 예를 그림 11에 나타내었다

그림 11 ADS 방식 예

하나의 address time과 sustain time을 서브필드(subfield)라 한다 그림 11에서

는 1 frame이 8개의 서브필드로 이루어져 있으며 sustain time 길이의 비는 1

2 4 8 16 32 64 128으로 구성되어 있다 이때의 sustain time 길이 비를 서

브필드 패턴(pattern) 또는 서브필드 배열이라 하고 각 값을 서브필드 가중치

(subfield weight)라 한다 각 서브필드들은 독립적으로 ONOFF가 제어 되며

address time 동안 위치 정보를 통해 각 화소에 대한 ONOFF가 제어된다 그림

1 TV field (= 1 frame 167ms)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

address time sustain( display ) time

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 13: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

1 서론

6

12는 PDP에서 계조를 표현하는 예를 나타낸 것이다 그림 12에서 흰색으로

나타낸 부분은 서브필드가 ON된 상태이다 그리고 검은색으로 나타낸 부분은

서브필드가 OFF된 상태이다 서브필드 패턴에서 127이란 계조를 표현하고자

한다면 서브필드 가중치 128을 제외한 모든 서브필드를 ON하여야 한다 그리

고 128이란 계조를 표현하기 위해서는 서브필드 가중치 128의 서브필드만 ON

하면 된다 즉 서브필드 발광의 조합으로 계조표현이 이루어 진다 계조 127

과 128을 표현하기 위한 서브필드 ONOFF 여부를 그림 12에 나타내었다

(a) 계조값 127

(b) 계조값 128

그림 12 계조 표현 예

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

1 1 1 1 1 1 1 0 코딩

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

0 0 0 0 0 0 0 1 코딩

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 14: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

1 서론

7

12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유

11절에서 설명한 PDP의 계조 표현 방식은 정지 영상에서 영상이 왜곡되는

현상이 발생하지 않는다 그러나 PDP에서 움직이는 영상을 보거나 반대로 정

지 영상을 보면서 고개를 좌우로 흔들면 의사윤곽이 발생한다 이와 같이 의

사윤곽이 발생하는 이유는 PDP의 펄스 수 변조 방식과 움직이는 영상을 따라

가는 인간 시각의 특성 때문이다 이러한 의사윤곽은 부드러운 영역에서 발생

했을 때 인간의 눈에 더 잘 인식되고 PDP 화질 저하의 큰 요인으로 작용하고

있다

그림 13은 그림 11에서 사용된 8개 서브필드와 코딩을 사용한 것이다 그

림 13에서 희색으로 나타난 곳이 ON이 된 영역이고 검은색으로 나타난 곳이

OFF가 된 영역이다 그리고 점들로 만들어진 큰 화살표는 인간의 시선의 방

향을 나타내는 것이다 그림 13의 (a)와 같이 정지 영상일 때 영상의 실제 계

조가 사람의 눈에 인지된다 그림 13의 (b)와 같이 영상이 왼쪽에서 오른쪽으

로 움직일 때 127과 128 계조 사이에서 밝은 255 계조가 사람의 눈에 인지된

다 그리고 그림 13의 (c)는 영상이 오른쪽에서 왼쪽으로 움직일 때 127과

128 계조 사이에서 어두운 0 계조가 사람의 눈에 인지된다

그림 13에서 설명한 것과 같이 계조값이 변하여 영상의 화질을 떨어뜨리는

현상을 우리는 의사윤곽이라고 한다 그림 14의 (b)는 동영상에 의사윤곽이

나타나는 현상을 시뮬레이션으로 나타낸 것이다 그림 14의 (b)에서 확인 할

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 15: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

1 서론

8

수 있는 것처럼 계조 변화가 적은 부분에서 발생하는 의사윤곽이 더 쉽게 인

지된다

(a) 정지 영상의 경우

(b) 동영상의 경우 1

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

화소 위치

1F

1F

시간

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127

128 128 128 128

127 127 127 128 128 128 128 인지 되는 계조

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128 128 128

128 128 128

127

128

127 127 128 255 128 128 인지 되는 계조

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

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[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 16: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

1 서론

9

Continue

(c) 동영상의 경우 2

그림 13 동영상 의사윤곽의 예

(a) 원 영상 (b) 시뮬레이션 영상 (속도4)

그림 14 의사윤곽 시뮬레이션 영상

1F

1F

화소 위치

시간

127 127 127

127 127 127

128

128 128

128 128 128

127

128

127 0 128 128 128 128 인지 되는 계조

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 17: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

10

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법에는 영상 정보를 이용하지 않는 방법과

영상 정보를 사용하여 방법으로 구분할 수 있다

21 영상 정보를 이용하지 않는 방법

영상 정보에 관계없이 적용하는 방법들은 하드웨어로의 구현이 용이하다는

장점을 가지고 있다 그러나 동영상 의사윤곽이 감소되는 정도에는 한계가 있

다는 단점이 있다 영상 정보를 사용하지 않는 방법들은 설명하면 다음과 같

211 서브필드 최적화 방법[2]

PDP는 서브필드 개수 가중치 값과 서브필드 배열에 따라 동영상에서 발생

하는 의사윤곽의 정도가 다르다 초창기 서브필드 패턴 결정 방법은 경험적인

방법과 전수비교에 의한 방법이었다 그러나 이 방법들은 서브필드 개수가 8

개 이상으로 증가할 경우 서브필드 가중치 조합은 기하급수적으로 증가하므

로 최적의 서브필드 패턴 결정을 수행하기 어렵다 따라서 가장 의사윤곽이

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 18: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

11

적은 서브필드 패턴을 선택하기 위한 체계적 방법이 필요하다 Park에 의해 제

안된 GA를 이용한 서브필드 결정 방법은 서브필드 가중치 조합에 따라 의사

윤곽 시뮬레이션을 수행하여 의사윤곽량을 계산한다 그리고 reproduction

crossover mutation 과정을 반복적으로 수행하여 최적의 서브필드 패턴을 결정

하는 것이다 이 방법은 추가적인 계산이 필요 없이 간단하게 의사윤곽을 저

감할 수 있는 방법이다

212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 주어진 서브필드 배열에서 동영상 의사

윤곽을 감소 시키는 계조별 코딩을 결정하는 것이다 예를 들어 8개의 서브필

드 [ sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 ]를 사용하여 MPD가 최소인 코딩을

결정하는 방법은 다음과 같다

8의 서브필드로 64계조를 나타낼 경우 식 (21)로 나타낼 수 있다

638

1

=sum=i

isp (21)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 19: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

12

8개의 서브필드 가중치는 식 (22)와 같이 결정한다 그리고 이 서브필드 가

중치에 대한 다양한 코딩을 결정한다

8 서브필드 = [ 12 12 8 4 2 1 12 12 ] (22)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법에서는 임의의 두 계조 사이의 코딩 차이

에 의해 발생하는 의사윤곽량을 MPD값으로 식 (23)으로 정의한다

||||)( jiSPBBSPBBd Tjijimpd minusminustimesminus= (23)

i j pixel이 가지는 계조값

Bi Bj i j의 계조의 코딩

SP 서브필드

그리고 두 계조차에 차(∆)를 통해 ∆를 발생시키는 평균 MPD의 값은 식(24)

이다

)(62

)(63

1

__

SPBBdId iii

mpdmpd ∆+

∆minus

=sum

=∆ (24)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 20: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

13

식 (24)를 이용해서 모든 계조 차이 순서쌍에 대한 MPD 값은 식(25)이다

)()(62

1

__

∆=sum=∆

mpddSPTD (25)

MPD를 이용한 코딩 최적화 방법은 식 (25)를 통해 의사윤곽량이 적은 코

딩을 결정할 수 있다 그러나 서브필드의 배열 순서가 고려되지 않는 단점을

가지고 있어 의사윤곽 평가 함수로는 적합하지 않다

213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]

발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법은 계조의 변화에 따라 발광

중심이 적게 이동하는 코딩을 선택하는 것이다 그림 21은 발광 중심점을 계

산하여 코딩을 결정하는 방법의 흐름도 이다 서브필드가 결정하고 계조값 0

에서부터 계조값 255까지의 코딩을 결정한다 이때 한 계조에 여러 개의 코딩

이 존재한다 식 (26)을 통해 각 코딩에 대한 발광 중심점 계산하고 계산한

발광 중심점을 그래프로 작성한다 각 계조별로 가장 발광 중심점이 낮은 것

을 선택하고 원만한 곡선을 이루는 계조를 선택한다

그림 22는 각 서브필드 발광 중심 위치를 나타내고 각 서브필드 발광 중심

위치를 식 (26)에 대입하여 각 코딩의 발광 중심값을 계산한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 21: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

14

그림 21 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 흐름도

그림 22 각 서브필드 발광 중심 위치

임의 계조 ( 0 ~ 255 )

여러 코딩 ( 여러 조합 )

발광 중심점 계산

그래프 작성

계조별 가장 발광 중심점 낮은 것 선택

원만한 곡선을 이루는 계조 선택 ( 최종 사용 계조 선택 )

시간sfCG1 sfCG2 sfCG3 sfCG4 sfCG6 sfCG7sfCG5 SfCG8

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 22: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

15

sum

sum

=

== n

iii

n

iiii

sfW

sfCGsfWCG

1

1

)(

)()(

코딩

코딩

코딩

δ

δ (26)

식 (26)에서 n은 서브필드 수를 나타내고 sfWi는 i 번째 서브필드 가중치를

나타낸다 iδ 은 코딩 조합을 나타내고 sfCGi는 i 번째 서브필드의 발광 중심

을 나타낸다

11개의 서브필드 [ 1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80 ]와 식 (26)을

사용하여 모든 코딩에 대한 발광 중심점을 계산한다 그리고 그림 23의 (a)와

같이 각 계조에서 발광 중심점이 가장 작은 것을 선택한다 그리고 그림 23의

(b)와 같이 계조의 변화에 따라 발광 중심점의 변화가 작은 것을 선택한다

발광 중심점을 이용하여 코딩을 결정하는 방법은 사용 계조를 결정하고 사

용하지 않는 계조는 디더링을 통해 표현한다 그러나 이때 계조간 간격이 넓

기 때문에 artifact가 눈에 띄게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 23: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

16

(a) 계조별 발광 중심점이 낮은 것을 선택

(b) 계조값의 변화에 따라 발광 중심의 변화가 작은 계조 선택

그림 23 발광 중심값을 사용한 계조와 코딩 선택

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 24: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

17

214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]

듀얼 코딩은 한 서브필드 배열에 대해 복수개의 코딩을 통해 의사윤곽을 상

쇄 시키는 방법이다 그리고 표 21는 서브필드 배열이 [ 8 16 2 8 4 1

16 8 ]일 경우 사용되는 두 가지 코딩 결정 방법이다 서브필드 배열을 보면

비교적 큰 가중치의 값이 중앙과 왼쪽 오른쪽에 배치되어 있음을 알 수 있다

그리고 코딩을 결정할 때 A mode는 왼쪽을 우선으로 두고 B mode는 오른쪽을

우선으로 둔다 그래서 A mode와 B mode가 서로 대칭을 이루도록 결정한다

표 21 서브필드 코딩 조건

계 조 A mode B mode

0 ~ 7 1 2 4로 구성 1 2 4로 구성

8 ~ 15 중앙 8(3) 우선 중앙 8(3) 우선

16 ~ 23 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

24 ~ 31 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

32 ~ 39 왼쪽 16(1) 우선 오른쪽 16(2) 우선

40 ~ 47 대칭위해 오른쪽 16(2) 우선 대칭위해 왼쪽 16(1) 우선

48 ~ 55 왼쪽 8(1) 우선 오른쪽 8(2) 우선

56 ~ 63 대칭위해 오른쪽 8(2) 우선 대칭위해 왼쪽 8(1) 우선

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 25: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

18

예를 들어 표 22의 (a)가 밝은 의사윤곽을 나타낸다고 하면 표 22의 (b)는

어두운 의사윤곽을 나타나게 된다 그래서 밝은 의사윤곽과 어두운 의사윤곽

이 서로 상쇄 되어 의사윤곽을 저감하는 방법이다 그러나 의사윤곽이 나타나

는 부분에서 체크 패턴이 발생한다

표 22 듀얼 코딩에서 사용하는 코딩의 예

(a) A mode (b) B mode

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 26: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

19

215 클리어 방법[6]

클리어 방법은 사용 계조의 코딩이 stretched out이 되도록 하여 의사윤곽을

저감하는 방법이다 표 23은 클리어에서 사용하는 계조를 나타내고 있다 클

리어 방법은 식 (27)을 계조값을 변환 시킨다

변환값 = 입력값x(단계별계조변환값)x(표현계조수-1) 255 (27)

이때 변환된 값은 8 bits이다 그리고 하위 2 bits를 오차 확산하여 6 bits를 출

력하고 다시 하위 2 bits를 디더링하여 4 bits를 출력한다 4 bits의 출력값은 표

23을 통해 출력하게 된다 클리어는 한 프레임에서 reset time을 한 번만 사용

하기 때문에 ADS(Address Display Seperation)보다 많은 서브필드를 사용할 수

있다 그러나 클리어 방법은 계조수가 부족하기 때문에 규칙적인 패턴과

artifact가 눈에 인식되는 문제점이 발생하게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 27: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

20

표 23 클리어의 사용 계조

1 ON 소거신호

216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]

BLR은 서브필드를 증가 시키기 위한 방법이다 일반적으로 주소를 지정해

줄 경우 패널에 그림 24의 (a)와 같이 한 라인씩 주소를 지정해 준다 그러나

BLR 방법은 그림 24의 (b)와 같이 두 라인씩 주소를 지정해 준다

그림 24의 (b)와 같이 주소를 지정해 주면 address time을 줄일 수 있고 그림

25의 (b)와 같이 서브필드 수를 증가 시킬 수 있다 서브필드 수가 증가하게

되면 서브필드의 가중치를 분산 시킬 수 있다 그리고 서브필드의 가중치가

분산되면 의사윤곽의 크기가 작아진다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 28: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

21

(a) 한 라인씩 주소 지정 (b) 두 라인씩 주소 지정

그림 24 주소를 지정해 주는 방법

(a) ADS(Address Display Seperation) 방식

(b) BLR(Bit Line Repeat) 방식

그림 25 ADS 방식과 BLR 방식 비교

1 TV field (= 1 frame 167ms)

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5 SF6 SF7 SF8 SF9 SF10

주소지정방향

주소지정방향

픽셀

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 29: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

22

그러나 BLR 방법는 두 라인씩 주소를 지정해 주기 위해 서브필드의 코딩을

일치 시키는 복잡한 계산 과정이 필요하다 그리고 일부 계조에서 계조의 변

화가 심하게 일어난다

예를 들어 ADS 방식에서 9개의 서브필드 [ 1 2 4 8 16 32 54 65

73 ]를 사용하면 BLR 방식에서는 12개의 서브필드 [ 1 2 4 5 8 10 15

20 30 40 50 70 ]를 사용하는 것이 가능하다 12 서브필드는 크게 두 가지

로 구분할 수 있다 12개의 서브필드는 코딩이 일치해야 하는 서브필드 [ 1 2

4 8 15 30 ]와 코딩이 일치하지 않아도 되는 서브필드 [ 5 10 20 40 50

70 ]로 구분된다

위와 같이 서브필드를 구분해서 사용할 경우 표 24와 같이 계조값의 변화

가 생긴다 변하는 계조값이 최대 60까지 변하게 된다 그리고 계조값의 변화

는 영상의 화질을 떨어뜨리게 된다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 30: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

23

표 24 조건에 따른 계조값의 변화 (a b는 계조값)

조건 1 조건 2 변하는 계조값

a gt b a가 4이하 a와 b가 60보다 큰 경우

a le b b가 4이하

a gt b a-b le 195 a가 4이하

a gt b a-b gt 195 a가 60이하

a lt b b-a le 195 b가 4이하 a와 b 중 하나만 60보다 작을 경우

a lt b b-a gt 195 b가 60이하

a gt b a가 60이하 a와 b가 60보다 작은 경우

a lt b b가 60이하

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 31: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

24

22 영상 정보를 이용하는 방법

영상 정보를 사용할 경우 의사윤곽을 더 효율적으로 저감할 수 있다 그러

나 움직임을 찾아내고 그 움직임 정보를 사용하여 영상 처리하는 과정은 복잡

하다

221 등화 펄스 방법[8-10]

등화 펄스 방법에서 의사윤곽을 저감하는 원리는 그림 25와 같다 그림 25

의 (a)는 서브필드가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경우 같은 위치에서

처음의 두 프레임은 계조 127을 다음 두 프레임은 계조 128을 나타낼 때의 발

광 패턴을 나타낸 것이다 그림 25의 (a)에서 보는 것처럼 127는 주어진 필드

의 전반부에서 128은 후반부에서 발광됨을 알 수 있다 이때 인간 시각에는

그림 25의 (b)와 같이 세 번째 프레임에 어둡게 나타나는 의사윤곽이 인식될

것이다 그림 25의 (c)는 세 번째 프레임에 원래의 128 계조 표현을 위한 펄

스 외에 추가로 필드의 전반부에 펄스를 추가된 것을 나타낸다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 32: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

25

(a) 서브필드 발광 패턴

(b) (a)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F

127 계조 128 계조

시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 33: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

26

Continue

(c) 등화 펄스 적용한 서브필드 발광 패턴

(d) (c)의 시각 인식 밝기

그림 25 등화 펄스 방법의 원리

0 1F 2F 3F 4F 시간

0 1F 2F 3F 4F 시간

밝기

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 34: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

27

그림 25의 (d)와 같이 추가된 펄스에 의해 의사윤곽은 감소된다 이와 같이

펄스를 추가하여 의사윤곽을 감소시키는 방법을 등화 펄스 방법이라고 한다

그리고 움직임 속도에 따라 표 25와 같이 펄스의 크기를 조절한다 표 25

는 속도에 따라 사용하는 등화 펄스의 크기를 나타낸 것이다 표에서 움직임

속도가 클수록 적용되는 등화 펄스의 크기가 증가한다 이때 양(+)과 음(-)의

부호는 발생하는 의사윤곽의 어둡고 밝음에 따라 등화 펄스를 추가할 것인가

또는 제거할 것인지를 나타내는 것이다 움직임의 속도가 정수가 아닐 경우에

완전한 보상이 이루어지지 않는다 그리고 움직임 검출이 정확하게 되지 않았

을 경우 영상에 더 심한 의사윤곽이 발생할 수 있다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 35: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

28

표 25 움직임 속도에 따른 등화 펄스의 크기

움직임 속도 등화 펄스의 크기

plusmn63 1

plusmn63

plusmn127 0 2

plusmn63 plusmn63

plusmn127 plusmn63 0 3

plusmn95 plusmn95 0

plusmn127 plusmn127 0 0 4

plusmn127 plusmn63 plusmn63 0

plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 5

plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 0 0 0 6

plusmn127 plusmn127 plusmn63 plusmn63 0 0

plusmn127 plusmn127 plusmn127 plusmn63 0 0 0 7

plusmn127 plusmn127 plusmn95 plusmn95 0 0 0

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

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참고 문헌

75

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[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 36: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

29

222 서브필드 재배열 방법[11]

서브필드 재배열 방법은 먼저 움직임을 추정하여 움직임 벡터를 찾아낸다

그리고 움직임 벡터에 따라 그림 26의 (b)와 같이 서브필드를 재배열하여 의

사윤곽을 줄이는 것이다

재배열하는 방법으로 먼저 식 (26)을 통해 서브필드 가중치의 각 중심점을

찾는다 식 (26)에서 G(n)는 n번째 서브필드의 중심점을 나타내고 S(n)는 n번

째 서브필드의 시작점을 나타낸다 Dur(n)는 n번째 서브필드의 가중치를 나타

낸다

2)()()( nDurnSnG += (26)

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 37: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

30

(a) 의사윤곽의 발생

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 12796

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 38: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

31

Continue

(b) 서브필드 재배열에 의한 의사윤곽 저감

그림 26 서브필드 재배열의 효과

1 2 4 8 16

32

32

32

32

32

32

32

N 프레임

N+1 프레임

127

128

128

127

128 127127

~128

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 39: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

32

그리고 그림 27는 서브필드 가중치가 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 ]일 경

우에 서브필드 중심점을 보여주고 있다

그림 27 서브필드 중심점

중심점 G(n)를 구한 후 움직임 벡터를 (Vx Vy)로 하고 서브필드 재배열을

위해서 서브필드의 이동량을 결정한다 Dur(F)는 전체 sustain time을 말하는 것

으로 여기서는 255값을 가진다 각 이동량은 픽셀의 위치를 나타내므로 반올

림하여 정수로 나타낸다 표 26은 속도 (3 0)일 때 식 (27)와 식 (28)을 사용

하여 구한 이동량이다

)()(

FDurnGV

x xn

timesminus=∆ (27)

)()(

FDurnGV

y yn

timesminus=∆ (28)

1 2 4 8 16 32 64 128 가중치

05 2 5 11 23 47 95 191 중심점

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 40: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

33

표 26 서브필드의 이동량 (속도 = (30))

서브필드 1 2 4 8 16 32 64 128

nx∆ 0 0 0 0 0 -1 -1 -2

ny∆ 0 0 0 0 0 0 0 0

계조의 코딩을 표 26에서 결정한 값만큼 이동 시킨다 서브필드 재배열시

서브필드의 속도에 따른 무게 중심 이동 값이 정수가 아니기 때문에 의사윤곽

이 완전히 저감되지 않는다 그리고 움직임 검출이 잘 되지 않거나 사람의 시

선이 예측된 움직임 방향으로 움직이지 않았을 경우 오히려 영상이 더 손상된

223 마츠시타 방법[12]

마츠시타 방법은 전 프레임과 현재 프레임의 계조차를 가지고 영상의 움직

임 크기를 결정한다 그리고 영상의 움직임 크기에 따라 사용 계조를 조절하

여 의사윤곽을 저감하는 방법이다 즉 마츠시타 방법은 움직임 크기가 증가

할수록 stretched out coding에 가까운 계조만을 사용하는 것이다 예를 들어 마

츠시타 방법에서 움직임의 속도가 8이라고 계산되어지면 움직임 속도가 8인

곳에서 1이라고 표시된 계조만을 사용하는 것이다 그리고 사용되지 않는 계

조는 오차 확산을 사용하여 계조를 재현한다

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 41: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법

34

표 27 마츠시타 방법의 코딩

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 42: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

35

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

의사윤곽은 인접한 픽셀간에 발광 중심차가 클 경우에 발생하게 된다 그리

고 속도가 1일 경우에는 인접한 두 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 되지

만 속도가 2일 경우에는 인접한 세 픽셀간의 발광 중심차의 영향을 받게 된다

속도가 증가하면 발광 중심을 고려하는 픽셀수가 증가 되어야 한다 영상의

움직임의 속도가 커지면 의사윤곽의 크기가 커지고 처음에는 눈에 띄지 않았

던 영역에서도 의사윤곽이 인지된다

본 논문에서 제안하는 방법은 위의 성질을 사용하는 방법이다 제안하는 방

법은 움직임 속도에 따라 고려하는 픽셀의 수와 사용하는 LUT를 달리하는 것

이다

제안하는 방법은 크게 off-line 과정과 on-line 과정으로 구별된다 Off-line 과

정에서는 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위한 LUT를 만든다 그

리고 on-line 과정에서는 off-line 과정에서 만든 LUT를 가지고 의사윤곽이 발

생하지 않는 계조를 선택한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 43: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

36

31 의사윤곽 저감 방법

311 LUT 결정 방법

그림 31은 의사윤곽이 발생하지 않는 계조를 선택하기 위해 LUT를 결정하

는 흐름도이다

그림 31 LUT를 결정을 위한 흐름도

계조 A와 B로 된 영상

속도 1~9까지 두 값을 시뮬레이션

Alt|시뮬레이션값|ltB

문턱값 gt

|시뮬레이션값

-실제 계조|

의사윤곽 발생 영역 의사윤곽 발생하지 않는 영역

yes

yes

no

no

Weber의 법칙 적용

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 44: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

37

그림 31에서 A와 B 계조로 된 영상을 속도 1~9까지 시뮬레이션 한다 시뮬

레이션값에 Weber의 법칙을 적용한다 시뮬레이션값이 A B 계조를 벗어나는

지 파악한다 이때 A B 계조 사이에 있으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고

간주한다 그러나 A B 계조를 벗어나면 시뮬레이션값과 실제 계조의 차를 가

지고 문턱값과 비교한다 문턱값보다 크면 의사윤곽이 발생한다고 간주한다

그러나 문턱값보다 작으면 의사윤곽이 발생하지 않는다고 간주한다

계조 83과 126은 서브필드가 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]일 때

stretched out coding이 된다 그리고 83과 126을 시뮬레이션 하면 그림 32와 같

다 그림 32에서 가로축은 시뮬레이션한 영상의 픽셀 위치이고 세로축은 시뮬

레이션값을 나타낸다 Off-line 과정에서 사용하는 문턱값은 ldquoPDP에서의 의사윤

곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법rdquo에서 사용한 문턱값 6[16]을 사용하였다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 45: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

38

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

(e) 속도 5 (f) 속도 6

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 46: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

39

Continue

(g) 속도 7 (h) 속도 8

(i) 속도 9

그림 32 Stretched out coding 시뮬레이션 결과

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 47: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

40

그림 32에서 볼 수 있는 것과 같이 시뮬레이션 결과가 83과 128사이에 존

재하는 것을 확인 할 수 있다 그림 31의 순서도는 시뮬레이션 결과가 그림

32와 유사할 경우 의사윤곽이 발생하지 않는 영역을 간주하는 것이다 두 계

조가 stretched out coding이 아나라고 할지라도 속도가 낮은 영역에서는 시뮬레

이션 결과가 두 계조값 사이에 존재하는 경우가 발생하게 된다 그림 33은 95

와 112 계조를 시뮬레이션 한 결과이다 속도 1에서 시뮬레이션 결과가 두 계

조 사이에 존재하는 것을 확인 할 수 있다

(a) 속도 1 (b) 속도 2

그림 33 시뮬레이션 결과

그림 34는 그림 31의 방법을 통해 결정한 LUT 이다 그림 34에서 세로축

과 가로축은 계조를 나타낸다 그리고 검은색은 인접한 두 계조간 의사윤곽이

인지되지 않는 영역이고 흰색은 그 반대의 경우이다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 48: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

41

(a) 속도 1 (b) 속도 2

(c) 속도 3 (d) 속도 4

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 49: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

42

Continue

(e) 속도 5 (f) 속도 6

(g) 속도 7 (h) 속도 8

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 50: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

43

Continue

(i) 속도 9

그림 34 LUT

10 서브필드 [ 1 2 4 7 13 23 33 43 55 74 ]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 51: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

44

312 LUT 사용 방법

제안하는 방법은 블록정합법(Block Matching Algorithm) [13]으로 영상의 움직임

벡터를 찾아낸다 그림 35는 블록정합법을 나타낸 그림이다 그림 35에서

MxN은 블록의 크기이고 (2p+M)x(2p+N)은 탐색 영역의 크기이다

그림 35 블록정합법

N

M

(xy)

(xy)

2p+M

2p+N

탐색 영역 움직임 벡터

현재 화면

이전 화면

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 52: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

45

현재 블록과 탐색 영역내의 임의 블록과의 유사성을 측정하기 위한 정합 기

준으로는 식 (31)을 사용한다 여기서 i j는 탐색 영역에서의 좌표이다 그리고

식 (31)으로 표현되는 최소 자승 오차가 되는 (i j)를 움직임 벡터로 결정한다

sumisin

and

∆minusminusminusminus=

Byx

ttjyixXtyxXMN

jiMSE)(

2

)()(1)( (31)

제안하는 방법은 블록정합법으로 영상의 움직임 벡터를 결정한 움직임의 크

기에 따라 LUT와 의사윤곽을 고려하는 픽셀을 결정하게 된다 이때 의사윤곽

을 고려하는 픽셀수는 표 31과 같다

표 31 영상의 움직임 속도에 따라 의사윤곽을 고려하는 픽셀수

움직임 속도 고려하는 픽셀수 움직임 속도 고려하는 픽셀수

속도 1 2 속도 2 3

속도 3 3 속도 4 4

속도 5 5 속도 6 6

속도 7 6 속도 8 7

속도 9 8

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 53: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

46

표 31과 같이 픽셀을 결정하는 예를 통해 설명하면 다음과 같다 그림 36

은 속도가 6일 때 인간의 시각에 누적되는 것을 나타낸 것이다 그림 36에서

실선의 면적이 사람의 눈에 인지되는 빛의 양이다 그리고 이 실선의 빛의 양

은 7픽셀의 일부분을 모두 누적 시킨 것이다 그리고 그림 36의 상단에 있는

숫자는 각 면적을 나타내는 것이다 왼쪽의 처음 픽셀은 전체 255중에서 09정

도의 영향을 준다 의사윤곽은 보통 중간 계조에서 많이 생기는데 중간 계조

에 비해 이 양은 매우 작은 것이다 그래서 속도 6일 경우 7픽셀간 의사윤곽

량을 고려하는 것이 아니라 6픽셀간에 발생하는 의사윤곽량을 고려했다 이와

같은 방법으로 결정한 것이 표 31이다

그림 36 속도 6일 때 각 픽셀에서 빛이 누적되는 양

SF1 SF2 SF3 SF4 SF5

SF6

SF7

SF8

SF9

SF10

이동 거리(6픽셀)

09

685

2145

411

6055

708

5335

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 54: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

47

구체적인 예를 통해 on-line에서 LUT를 사용하는 방법을 설명하겠다 영상

의 움직임 속도가 2이고 영상의 움직임 속도가 그림 37과 같이 왼쪽에서 오

른쪽으로 이동하고 있다고 가정한다 이때 인접한 픽셀이 계조값이 A1 A2 A3

일 경우 그림 38과 같이 A3를 움직여 두 교점이 검은색 영역에 위치하도록

한다 그리고 A3의 값의 변화는 최소가 되도록 한다

그림 37 영상이 속도가 2일 경우

A1 A2 A3

영상의 움직임 방향

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 55: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

48

그림 38 영상의 속도가 2일 때 LUT 사용 방법

A2

A1

A3

두 교점이 모두

검은색일 경우

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 56: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

49

32 제안하는 방법의 문제점 개선

제안하는 방법을 적용하였을 경우 특정 영상에서 일정한 패턴이 발생하는

문제점이 발생한다 그래서 일정한 패턴이 발생하는 문제점을 저감하기 위해

디더링 노이즈를 사용하였다

321 제안하는 방법의 문제점

그림 39는 gray ramp 영상에 제안하는 방법을 적용한 것이다 그림 39에서

한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 발생한다 그림 39와 같은 현상이 나

타나는 이유는 제안하는 방법이 사용하는 LUT 때문에 나타나는 것이다

문제가 발생하는 경우를 예를 통해 설명하겠다 그림 39에서 계조값 127과

128은 의사윤곽이 발생한다 그래서 계조값 128은 127로 변하게 된다 그리고

변화된 계조값 127(원래 계조값은 128)과 129도 의사윤곽이 발생한다 그래서

계조값 129도 127으로 변하게 된다 이처럼 계조값이 계속 변하게 되면 그림

39와 같이 한 계조가 연속적으로 나타나는 현상이 생기게 된다 그리고 한 계

조가 연속적으로 나타나는 현상은 특정 영상에서 규칙적인 패턴을 만들어낸다

그림 310은 A 계조와 B 계조로 이루어진 영상이다 그리고 그림 3에 기존

의 방법을 적용하고 영상을 속도 3으로 움직이면 그림 311과 같은 영상을 얻

게 된다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 57: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

50

그림 39 Gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )에

제안하는 방법을 적용한 경우 ( 속도1 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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pp624-643 1946

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Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 58: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

51

그림 310 300x300 영상

그림 311 제안하는 방법의 문제점

11 서브필드 = 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59

148

155

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 59: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

52

322 문제점 개선 방법

규칙적인 패턴이 발생하는 문제점을 개선하기 위해 두 프레임을 주기로 다

른 디더링 노이즈를 사용하였다 디더링 노이즈는 규칙적인 패턴을 분산시킬

수 있어야 하고 최소값이 되어야 한다

그림 312는 두 프레임을 주기로 사용되는 디더링을 나타낸 것이다 그리고

그림 312에서 A는 임의의 노이즈 값을 나타낸다 A의 노이즈은 사람의 눈에

인지되지 않는 범위에서 가능한 작아야 한다 A의 노이즈 자체가 영상의 화질

을 떨어뜨려서는 안되기 때문이다

(a) 홀수 frame (b) 짝수 frame

그림 312 문제점 개선 방법에서 사용한 디더링 노이즈

그림 313은 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선[17-18]을 나타낸 것이다

그림 313에서 L은 휘도를 나타내고 ∆L은 인간의 시각이 빛의 변화를 인지하

게 양을 나타내는 것이다 그림 314는 PDP에서 256 input level(입력 계조)에 따

른 측정값이다 (CA 100+를 통해 측정)

-3A4 A4 -A A2

-A4

A2

-A2

A

-3A4

3A4

-A2

A4

-A4

3A4

-A

A

3A4 -A4 A -A2

A4

-A2

A2

-A

3A4

-3A4

A2

-A4

A4

-3A4

A

-A

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 60: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

53

그림 313 Blackwell의 휘도 증분 문턱치 특성 곡선

그림 314 Input level에 따른 L

[cdm

2]

(∆ L

L)

[cdm2]

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

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[2] S Park and C Kim ldquoAn optimum selection of subfield pattern for plasma

displays based on genetic algorithmrdquo IEICE Trans on Electronics vol E84C no

11 pp 1659-1666 Nov 2001

[3] DQ Zhu and TJ Leacock ldquoMethod and apparatus for moving pixel distortion

removal for a plasma display panel using minimum MPD distance coderdquo United

States Patent Pat No 5841413 1998

[4] 떼바울뜨 세드릭 비디오 화상 처리를 위한 방법 및 장치 대한민국

특허 공개번호 특2002-008579 2002

[5] M Tajima T Ueda K Ishida N Matsui K Kariya A Yamamoto and H

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method of displaying gray-scales in an intraframe time-division multiplexing type

display device United States Patent Pat No 6222512 B1 2001

[6] 도꾸나가쯔또무 ldquo플라즈마 표시 패널 구동 방법rdquo 대한민국 특허 공개

번호 특2000-0048418 2000

[7] S Weitbruch G Hirtz and C Correa Method and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensation European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

74

[8] K Toda T Yamaguchi Y-W Zhu S Mikoshiba T Ueda K Kariya and T

Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

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[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

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PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

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[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

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SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

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[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

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pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 61: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

54

그림 315는 그림 313과 그림 314을 이용하여 input level에 따른 ∆level결정

한 것이다 여기서 ∆level은 인간 시각이 인지할 수 없는 최대 계조값의 변화

량이다 이때 계조값의 변화량은 정수이다

그림 316은 input level에 따른 디더 노이즈(A)를 나타낸 것이다 그림 316은

그림 315의 input level에 따른 디더 노이즈에 01 ~09을 곱한 것이다

그림 315 Input level에 따른 delta level

∆le

vel

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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논문 인하대학교 2004

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[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 62: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

55

그림 316 Input level에 따른 디더링 노이즈

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 63: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

56

문제점 개선 방법에서 곱셈 계수를 구하기 위해 sample 영상을 다음과 같이

임의적으로 4개 선택했다

그림 317 300x300 영상

- A (계조값 73) 이고 B (계조값 77) 일 경우 (속도 4)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 155) 일 경우 (속도 3)

- A (계조값 196) 이고 B (계조값 201) 일 경우 (속도 2)

- A (계조값 148) 이고 B (계조값 149) 일 경우 (속도 2)

그리고 임의적으로 선택한 영상에 디더링 노이즈를 적용하고 제안하는 방법

을 적용했다 여기서 디더링 노이즈는 그림 와 같이 01배에서부터 09배까지

증가 시킨다 이 때 곱셈 계수 08에서 4개 영상 line이 잘 보이지 않기 시작한

다 그러므로 디더링 노이즈의 곱셈 계수는 line이 눈에 잘 보이지 않기 시작

A

B

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

263-270 1996

[2] S Park and C Kim ldquoAn optimum selection of subfield pattern for plasma

displays based on genetic algorithmrdquo IEICE Trans on Electronics vol E84C no

11 pp 1659-1666 Nov 2001

[3] DQ Zhu and TJ Leacock ldquoMethod and apparatus for moving pixel distortion

removal for a plasma display panel using minimum MPD distance coderdquo United

States Patent Pat No 5841413 1998

[4] 떼바울뜨 세드릭 비디오 화상 처리를 위한 방법 및 장치 대한민국

특허 공개번호 특2002-008579 2002

[5] M Tajima T Ueda K Ishida N Matsui K Kariya A Yamamoto and H

Kuriyama Intraframe time-division multiplexing type display device and a

method of displaying gray-scales in an intraframe time-division multiplexing type

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[6] 도꾸나가쯔또무 ldquo플라즈마 표시 패널 구동 방법rdquo 대한민국 특허 공개

번호 특2000-0048418 2000

[7] S Weitbruch G Hirtz and C Correa Method and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensation European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

74

[8] K Toda T Yamaguchi Y-W Zhu S Mikoshiba T Ueda K Kariya and T

Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

of plasma displaysrdquo Euro Display rsquo96 pp 39-42 1996

[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

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[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 64: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

57

하는 08의 값을 선택한다 그리고 line이 발생하는 100개의 영상을 통해 문제

점 개선 방법을 적용했다 그리고 line이 저감되는 것을 확인 할 수 있었다

그림 318의 영상은 그림 311의 영상에 디더링 노이즈를 적용한 것이다

그림 318 제안하는 방법

( A 계조값 148 B 계조값 155 영상의 움직임 속도 3 )

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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번호 특2000-0048418 2000

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참고 문헌

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of plasma displaysrdquo Euro Display rsquo96 pp 39-42 1996

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and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

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apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

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[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

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[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 65: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

58

33 실험 및 결과

331 Ramp 영상에 대한 실험

3311 계조 재현성 평가 방법

그림 319는 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도이다 그리고 문턱값은

6[16]을 사용하였다 그림 5는 계조 재현성을 평가하기 위한 흐름도를 나타낸

것이다 Gray ramp 영상(영상의 크기 256x100)에 제안하는 방법과 기존의 방법

으로 움직임 속도에 따라 사용 계조를 조절하는 방법을 적용한다 두 방법이

적용된 영상을 1부터 9까지 시뮬레이션 한다 두 방법이 적용된 영상과 처음

gray ramp에 Weber의 법칙을 적용하고 영상의 차이값을 계산한다 영상의 차이

값이 31에서 사용한 문턱값보다 클 경우 영상의 차이값을 출력하여 합산한다

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

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11 pp 1659-1666 Nov 2001

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번호 특2000-0048418 2000

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Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

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1078 1998

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논문 인하대학교 2004

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pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 66: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

59

그림 319 계조 재현성을 계산하기 위한 흐름도

Ramp 영상 입력

제안하는 방법을 통해 계조값 변화

시뮬레이션 (속도1~9)

Weber의 법칙 적용

문턱값 적용

+ -

Ramp 영상 입력

출력

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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번호 특2000-0048418 2000

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[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

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[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 67: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

60

3312 실험

제안하는 방법을 평가하기 위해 기존의 방법에 기술했던 마츠시타 방법을

사용하겠다 마츠시타 방법은 영상의 움직임 속도에 따라 사용 계조를 변하는

방법으로 기존의 방법 중에서 제안하는 방법과 가장 유사하다 그리고 의사윤

곽 시뮬레이션 결과 의사윤곽을 저감하는데 효과적인 방법이었다

실험 영상은 그림 320의 gray ramp 영상 ( 영상의 크기 256x100 )을 사용하

였다 시뮬레이션 속도 1~9까지 고려하였다 그리고 10 서브필드 [ 1 2 4 7

13 23 33 43 55 74 ]를 사용하였다

그림 320 Gray ramp 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

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and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 68: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

61

3313 실험 결과

그림 321은 그림 319를 통해 얻은 gray ramp 영상 결과이다 그림 322는

속도에 따른 계조차의 총합이고 표 32는 그림322의 데이터이다

(a1) 마츠시타 방법 (a2) 제안하는 방법

(b1) 마츠시타 방법 (b2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

263-270 1996

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displays based on genetic algorithmrdquo IEICE Trans on Electronics vol E84C no

11 pp 1659-1666 Nov 2001

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removal for a plasma display panel using minimum MPD distance coderdquo United

States Patent Pat No 5841413 1998

[4] 떼바울뜨 세드릭 비디오 화상 처리를 위한 방법 및 장치 대한민국

특허 공개번호 특2002-008579 2002

[5] M Tajima T Ueda K Ishida N Matsui K Kariya A Yamamoto and H

Kuriyama Intraframe time-division multiplexing type display device and a

method of displaying gray-scales in an intraframe time-division multiplexing type

display device United States Patent Pat No 6222512 B1 2001

[6] 도꾸나가쯔또무 ldquo플라즈마 표시 패널 구동 방법rdquo 대한민국 특허 공개

번호 특2000-0048418 2000

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Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

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[8] K Toda T Yamaguchi Y-W Zhu S Mikoshiba T Ueda K Kariya and T

Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

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gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

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PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

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video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 69: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

62

Continue

(c1) 마츠시타 방법 (c2) 제안하는 방법

(d1) 마츠시타 방법 (d2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

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11 pp 1659-1666 Nov 2001

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States Patent Pat No 5841413 1998

[4] 떼바울뜨 세드릭 비디오 화상 처리를 위한 방법 및 장치 대한민국

특허 공개번호 특2002-008579 2002

[5] M Tajima T Ueda K Ishida N Matsui K Kariya A Yamamoto and H

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번호 특2000-0048418 2000

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[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

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[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

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pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 70: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

63

Continue

(e1) 마츠시타 방법 (e2) 제안하는 방법

(f1) 마츠시타 방법 (f2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

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ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

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1078 1998

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[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 71: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

64

Continue

(g1) 마츠시타 방법 (g2) 제안하는 방법

(h1) 마츠시타 방법 (h2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

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displays based on genetic algorithmrdquo IEICE Trans on Electronics vol E84C no

11 pp 1659-1666 Nov 2001

[3] DQ Zhu and TJ Leacock ldquoMethod and apparatus for moving pixel distortion

removal for a plasma display panel using minimum MPD distance coderdquo United

States Patent Pat No 5841413 1998

[4] 떼바울뜨 세드릭 비디오 화상 처리를 위한 방법 및 장치 대한민국

특허 공개번호 특2002-008579 2002

[5] M Tajima T Ueda K Ishida N Matsui K Kariya A Yamamoto and H

Kuriyama Intraframe time-division multiplexing type display device and a

method of displaying gray-scales in an intraframe time-division multiplexing type

display device United States Patent Pat No 6222512 B1 2001

[6] 도꾸나가쯔또무 ldquo플라즈마 표시 패널 구동 방법rdquo 대한민국 특허 공개

번호 특2000-0048418 2000

[7] S Weitbruch G Hirtz and C Correa Method and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensation European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

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Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

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[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 72: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

65

Continue

(i1) 마츠시타 방법 (i2) 제안하는 방법

그림 321 계조 재현성 평가

그림 322 계조 재현성 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

263-270 1996

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displays based on genetic algorithmrdquo IEICE Trans on Electronics vol E84C no

11 pp 1659-1666 Nov 2001

[3] DQ Zhu and TJ Leacock ldquoMethod and apparatus for moving pixel distortion

removal for a plasma display panel using minimum MPD distance coderdquo United

States Patent Pat No 5841413 1998

[4] 떼바울뜨 세드릭 비디오 화상 처리를 위한 방법 및 장치 대한민국

특허 공개번호 특2002-008579 2002

[5] M Tajima T Ueda K Ishida N Matsui K Kariya A Yamamoto and H

Kuriyama Intraframe time-division multiplexing type display device and a

method of displaying gray-scales in an intraframe time-division multiplexing type

display device United States Patent Pat No 6222512 B1 2001

[6] 도꾸나가쯔또무 ldquo플라즈마 표시 패널 구동 방법rdquo 대한민국 특허 공개

번호 특2000-0048418 2000

[7] S Weitbruch G Hirtz and C Correa Method and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensation European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

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Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

of plasma displaysrdquo Euro Display rsquo96 pp 39-42 1996

[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

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video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 73: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

66

표 32 그림 8의 데이터

마츠시타 방법 제안하는 방법

V = 1 2842169 0

V = 2 5485422 1460489

V = 3 660525 1334381

V = 4 8443041 2596261

V = 5 932488 5283897

V = 6 1096507 6585627

V = 7 1626435 9844113

V = 8 1447499 1519367

V = 9 3068155 3066139

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

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States Patent Pat No 5841413 1998

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특허 공개번호 특2002-008579 2002

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Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

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[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

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[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 74: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

67

332 일반 영상에 대한 실험

일반 영상을 가지고 동영상을 만들어 PDP에 출력시켰다 그리고 그 영상을

사람의 시각을 통해 평가했다

3321 실험

실험 영상으로는 그림 323의 영상을 사용하였다 영상의 움직임 속도 2 4 6

을 사용하였고 11 서브필드 [ 1 2 4 7 12 20 27 34 41 48 59 ]를 사

용하였다 시각 평가를 위해 총 4명의 인원을 참여시켰다

(a) 달걀 영상 (b) 여자 얼굴 1

그림 323 실험 영상

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

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[2] S Park and C Kim ldquoAn optimum selection of subfield pattern for plasma

displays based on genetic algorithmrdquo IEICE Trans on Electronics vol E84C no

11 pp 1659-1666 Nov 2001

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removal for a plasma display panel using minimum MPD distance coderdquo United

States Patent Pat No 5841413 1998

[4] 떼바울뜨 세드릭 비디오 화상 처리를 위한 방법 및 장치 대한민국

특허 공개번호 특2002-008579 2002

[5] M Tajima T Ueda K Ishida N Matsui K Kariya A Yamamoto and H

Kuriyama Intraframe time-division multiplexing type display device and a

method of displaying gray-scales in an intraframe time-division multiplexing type

display device United States Patent Pat No 6222512 B1 2001

[6] 도꾸나가쯔또무 ldquo플라즈마 표시 패널 구동 방법rdquo 대한민국 특허 공개

번호 특2000-0048418 2000

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video pictures especially for false contour effect compensation European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

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[8] K Toda T Yamaguchi Y-W Zhu S Mikoshiba T Ueda K Kariya and T

Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

of plasma displaysrdquo Euro Display rsquo96 pp 39-42 1996

[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

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apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 75: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

68

3322 실험 결과

제안하는 방법과 마츠시타 방법을 시각 평가시 시각적으로 의사윤곽이 덜

인식되는 방법에게 1점을 부여한다 그리고 시각적으로 의사윤곽이 더 많은

방법을 구별하기 어려울 때 양쪽 방법에게 05점을 부여한다 그림 324는 그

림 323의 (b) 영상을 가지고 시뮬레이션 한 결과이다 영상의 코 부분에서 제

안하는 방법이 마츠시타 방법보다 의사윤곽이 적게 발생하는 것을 확인 할 수

있다

표 33 그림 323의 (a) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 2 2

4 1 3

6 2 2

표 34 그림 323의 (b) 영상

속도 마츠시타 방법 제안하는 방법

2 1 3

4 1 3

6 0 4

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

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and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

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[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

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[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 76: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

69

(a) 마츠시타 방법

(b) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

263-270 1996

[2] S Park and C Kim ldquoAn optimum selection of subfield pattern for plasma

displays based on genetic algorithmrdquo IEICE Trans on Electronics vol E84C no

11 pp 1659-1666 Nov 2001

[3] DQ Zhu and TJ Leacock ldquoMethod and apparatus for moving pixel distortion

removal for a plasma display panel using minimum MPD distance coderdquo United

States Patent Pat No 5841413 1998

[4] 떼바울뜨 세드릭 비디오 화상 처리를 위한 방법 및 장치 대한민국

특허 공개번호 특2002-008579 2002

[5] M Tajima T Ueda K Ishida N Matsui K Kariya A Yamamoto and H

Kuriyama Intraframe time-division multiplexing type display device and a

method of displaying gray-scales in an intraframe time-division multiplexing type

display device United States Patent Pat No 6222512 B1 2001

[6] 도꾸나가쯔또무 ldquo플라즈마 표시 패널 구동 방법rdquo 대한민국 특허 공개

번호 특2000-0048418 2000

[7] S Weitbruch G Hirtz and C Correa Method and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensation European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

74

[8] K Toda T Yamaguchi Y-W Zhu S Mikoshiba T Ueda K Kariya and T

Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

of plasma displaysrdquo Euro Display rsquo96 pp 39-42 1996

[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 77: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

70

Continue

(c) 마츠시타 방법

(d) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

263-270 1996

[2] S Park and C Kim ldquoAn optimum selection of subfield pattern for plasma

displays based on genetic algorithmrdquo IEICE Trans on Electronics vol E84C no

11 pp 1659-1666 Nov 2001

[3] DQ Zhu and TJ Leacock ldquoMethod and apparatus for moving pixel distortion

removal for a plasma display panel using minimum MPD distance coderdquo United

States Patent Pat No 5841413 1998

[4] 떼바울뜨 세드릭 비디오 화상 처리를 위한 방법 및 장치 대한민국

특허 공개번호 특2002-008579 2002

[5] M Tajima T Ueda K Ishida N Matsui K Kariya A Yamamoto and H

Kuriyama Intraframe time-division multiplexing type display device and a

method of displaying gray-scales in an intraframe time-division multiplexing type

display device United States Patent Pat No 6222512 B1 2001

[6] 도꾸나가쯔또무 ldquo플라즈마 표시 패널 구동 방법rdquo 대한민국 특허 공개

번호 특2000-0048418 2000

[7] S Weitbruch G Hirtz and C Correa Method and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensation European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

74

[8] K Toda T Yamaguchi Y-W Zhu S Mikoshiba T Ueda K Kariya and T

Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

of plasma displaysrdquo Euro Display rsquo96 pp 39-42 1996

[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 78: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법

71

Continue

(e) 마츠시타 방법

(f) 제안하는 방법

그림 324 여자 얼굴 2 비교

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

263-270 1996

[2] S Park and C Kim ldquoAn optimum selection of subfield pattern for plasma

displays based on genetic algorithmrdquo IEICE Trans on Electronics vol E84C no

11 pp 1659-1666 Nov 2001

[3] DQ Zhu and TJ Leacock ldquoMethod and apparatus for moving pixel distortion

removal for a plasma display panel using minimum MPD distance coderdquo United

States Patent Pat No 5841413 1998

[4] 떼바울뜨 세드릭 비디오 화상 처리를 위한 방법 및 장치 대한민국

특허 공개번호 특2002-008579 2002

[5] M Tajima T Ueda K Ishida N Matsui K Kariya A Yamamoto and H

Kuriyama Intraframe time-division multiplexing type display device and a

method of displaying gray-scales in an intraframe time-division multiplexing type

display device United States Patent Pat No 6222512 B1 2001

[6] 도꾸나가쯔또무 ldquo플라즈마 표시 패널 구동 방법rdquo 대한민국 특허 공개

번호 특2000-0048418 2000

[7] S Weitbruch G Hirtz and C Correa Method and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensation European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

74

[8] K Toda T Yamaguchi Y-W Zhu S Mikoshiba T Ueda K Kariya and T

Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

of plasma displaysrdquo Euro Display rsquo96 pp 39-42 1996

[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 79: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

4 결론

72

4 결론

본 논문에서는 움직임의 속도에 따라 사용 LUT를 달리하여 의사윤곽을 저

감하는 방법이다 본 논문의 제안된 방법은 off-line과 on-line으로 구분할 수

있다 Off-line에서는 시뮬레이션 결과에 따라 LUT를 작성한다 그리고 off-line

에서는 움직임 벡터를 검출하고 움직임의 크기에 따라 사용 LUT와 의사윤곽

을 고려하는 픽셀을 결정하는 것이다

제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 마츠시타 방법과 영상을 통해 비교

했다 실험을 통한 비교 결과 제안하는 방법이 마츠시타 방법보다 성능이 다

소 좋은 것을 확인할 수 있었다

제안하는 방법은 움직임의 속도를 검출하고 움직임에 따라 각 LUT를 가지

고 있다 그리고 사용 계조를 선택하는 방법에 있어 많은 연산 과정이 필요한

단점을 가지고 있다

PDP가 대중적인 디스플레이로 경쟁력을 가지기 위해서는 앞으로 가격이 더

절하 되어야 한다 앞으로 메모리가 필요 없고 연산 과정이 단순하면서도 효

과적으로 의사윤곽을 저감할 수 있는 방법에 대해 연구가 필요하다고 생각한

참고 문헌

73

참고 문헌

[1] T Yamaguchi T Masuda A Kohgami and S Mikoshiba ldquoDegradation of

image quality in PDPs dynamic false contoursrdquo J of the SID vol 4 no 4 pp

263-270 1996

[2] S Park and C Kim ldquoAn optimum selection of subfield pattern for plasma

displays based on genetic algorithmrdquo IEICE Trans on Electronics vol E84C no

11 pp 1659-1666 Nov 2001

[3] DQ Zhu and TJ Leacock ldquoMethod and apparatus for moving pixel distortion

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States Patent Pat No 5841413 1998

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특허 공개번호 특2002-008579 2002

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Kuriyama Intraframe time-division multiplexing type display device and a

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display device United States Patent Pat No 6222512 B1 2001

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번호 특2000-0048418 2000

[7] S Weitbruch G Hirtz and C Correa Method and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensation European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

74

[8] K Toda T Yamaguchi Y-W Zhu S Mikoshiba T Ueda K Kariya and T

Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

of plasma displaysrdquo Euro Display rsquo96 pp 39-42 1996

[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 80: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

참고 문헌

73

참고 문헌

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removal for a plasma display panel using minimum MPD distance coderdquo United

States Patent Pat No 5841413 1998

[4] 떼바울뜨 세드릭 비디오 화상 처리를 위한 방법 및 장치 대한민국

특허 공개번호 특2002-008579 2002

[5] M Tajima T Ueda K Ishida N Matsui K Kariya A Yamamoto and H

Kuriyama Intraframe time-division multiplexing type display device and a

method of displaying gray-scales in an intraframe time-division multiplexing type

display device United States Patent Pat No 6222512 B1 2001

[6] 도꾸나가쯔또무 ldquo플라즈마 표시 패널 구동 방법rdquo 대한민국 특허 공개

번호 특2000-0048418 2000

[7] S Weitbruch G Hirtz and C Correa Method and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensation European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

참고 문헌

74

[8] K Toda T Yamaguchi Y-W Zhu S Mikoshiba T Ueda K Kariya and T

Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

of plasma displaysrdquo Euro Display rsquo96 pp 39-42 1996

[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 81: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

참고 문헌

74

[8] K Toda T Yamaguchi Y-W Zhu S Mikoshiba T Ueda K Kariya and T

Shinoda ldquoAn equalizing pulse technique for improving the gray scale capability

of plasma displaysrdquo Euro Display rsquo96 pp 39-42 1996

[9] Y-W Zhu K Toda T Yamaguchi T Shiga S Mikoshiba T Ueda K Kariya

and T Shinoda ldquoA motion-dependent equalizing-pulse technique for reducing

gray-scale disturbances on PDPrdquo SID rsquo97 pp 221-224 1997

[10] Y-W Zhu T Shiga T Ohe S Mikoshiba T Ueda K Kariya and K Toda

ldquoAn extended equalizing pulse technique for reducing gray scale disturbances of

PDPs below the minimum visual perception levelrdquo Asia Display rsquo98 pp 1075-

1078 1998

[11] S Weitbruch G Hirtz and C Correa ldquoMethod and apparatus for processing

video pictures especially for false contour effect compensationrdquo European Patent

Application EP 0 978 817 A1 2000

[12] I Kawahara and K Sekimoto ldquoImage display apparatus and image evaluation

apparatusrdquo United States Patent Pat No 6310588 2001

[13] 김재균 영상 통신 시스템 영지문화사 pp 241-242 2000

[14] R Floyd and L Steinberg An adaptive algorithm for spatial gray scale Proc

SID vol 17 no 2 pp 75-77 1976

[15] RWG Hunt The reproduction of colour Fountain Press 1995

[16] 곽동찬 PDP에서의 의사윤곽 저감을 위한 듀얼 코딩 방법 석사학위

논문 인하대학교 2004

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 82: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

참고 문헌

75

[17] HR Blackwell ldquoContrast thresholds of human eyerdquo J Opt Soc Am vol 36

pp624-643 1946

[18] HR Blackwell ldquoNeural theories of simple visual discriminationsrdquo J Opt Soc

Am vol53 pp129-160 1963

76

감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 83: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

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감사의 글

저는 2002년 9월 연구생으로 연구실에 들어와 2005년 졸업을 앞두고 있습

니다 2년 5개월이라는 시간이 흘렀습니다 지금 지나간 시간을 되돌아 보면 어

리석은 모습과 최선을 다하지 못한 모습에 아쉬운 마음이 듭니다 이 시간동안

제게는 주변에 도움을 주신 분들이 있습니다 짧은 글을 통해 도움을 주신 분들

에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다

자상하시지만 아직도 어려운 교수님께 감사한 마음을 전하고 싶습니다 이 기

간동안 많은 질책과 조언을 주셔서 감사합니다 언제나 연구실의 선배로 본을

보인 현석이 형과 자신의 임무에 최선을 다하는 연구실의 큰 어른 병민이에게

많은 것을 배웠다는 말을 전하고 싶습니다 언제나 저를 위해 충고를 아끼지 않

은 병태형과 귀엽고 따뜻한 경태에게 함께 있어주어 고맙다는 말을 전하고 싶

습니다 어려운 환경 속에서도 열심히 살아가는 유훈이와 여성스러운 슬기에게

때때로 힘을 주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 순수한 영혼을 가진 교송이

에게 따듯한 마음을 전해주어 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 대학원 기간동안

연구실 아침부터 저녁까지 함께 시간을 보낸 사람들 입니다 그러나 삶의 고민

들을 더 깊이 나누지 못한 점이 아쉽습니다

지금까지 키워주신 존경하는 부모님과 사랑하는 큰누나 작은 누나 남동생에

게도 곁에 있어줘서 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 가족은 삶의 안식처와 같

습니다 때때로 지쳐 있어도 가족들과 함께 있을 때 내 마음이 회복되는 것을

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73
Page 84: PDP에서의 동영상 의사윤곽 저감 방법를 위해 할당된 시간이다. ADS 방식의 예를 그림 1.1에 나타내었다. 그림 1.1. ADS 방식 예 하나의 address

77

느낄 수 있었습니다

자취방에서 추우나 더우나 더럽고 냄새가 난다고 할지라도 함께 잠을 이루었

던 친구 상수와 후배 경련이에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다 상수와 경련

이에게 빨래와 청소하느라 고생 많았다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 늦은

밤에 나눈 인생과 철학에 대한 이야기는 삶의 귀한 영적인 양식이 되었다고 생

각합니다

가끔 찾아와 위로를 해주던 열정의 정우와 따뜻한 종원이게 고맙다는 말을

전하고 싶습니다 함께 연구실에 들어 왔지만 지금은 다른 연구실에서 공부하는

고마운 친구 남훈이와 이제 막 결혼한 행복한 신랑 선구에게도 함께 있어서 즐

거웠다는 말을 전하고 싶습니다 그리고 졸업한 함께 농구와 탁구를 했던 해기

형 편안한 잠을 제공해준 재영이형 밥을 가장 많이 사준 동찬이형에게 함께

있어서 즐거웠다는 말을 전하고 싶습니다

언제나 그 자리에서 기다려준 좋은 여자 친구에게도 고맙다는 말을 전하고

싶습니다 부족한 사람을 언제나 믿어주고 격려해주고 아플 때 찾아와 밥과 약

을 전해준 여자 친구에게 고맙다는 말을 전하고 싶습니다

무엇보다 인생을 의미 있게 사는 것이 무엇인가를 가르쳐 주신 주님께 감사

드립니다

  • 목차
    • 국문 요약 i
    • ABSTRACT ii
    • 목차 iii
    • 1 서론
      • 11 PDP에서의 영상 표시 방법
      • 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유
        • 2 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법
          • 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법
            • 211 서브필드 최적화 방법[2]
            • 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3]
            • 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]
            • 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5]
            • 215 클리어 방법[6]
            • 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7]
              • 22 영상 정보를 이용하는 방법
                • 221 등화 펄스 방법[8-10]
                • 222 서브필드 재배열 방법[11]
                • 223 마츠시타 방법[12]
                    • 3 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법
                      • 31 의사윤곽 저감 방법
                        • 311 LUT 결정 방법
                        • 312 LUT 사용 방법
                          • 32 제안하는 방법의 문제점 개선
                            • 321 제안하는 방법의 문제점
                            • 322 문제점 개선 방법
                              • 33 실험 및 결과
                                • 331 Ramp 영상에 대한 실험
                                  • 3311 계조 재현성 평가 방법
                                  • 3312 실험
                                  • 3313 실험 결과
                                    • 332 일반 영상에 대한 실험
                                      • 3321 실험
                                      • 3322 실험 결과
                                        • 4 결론
                                        • 참고 문헌
                                            • 목차국문 요약 iABSTRACT ii목차 iii1 서론 1 11 PDP에서의 영상 표시 방법 4 12 동영상에서 의사윤곽이 발생하는 이유 72 의사윤곽 저감을 위한 기존의 방법 10 21 영상 정보를 이용하지 않는 방법 10 211 서브필드 최적화 방법[2] 10 212 MPD(Moving Pixel Distortion)를 이용한 코딩 최적화 방법[3] 11 213 발광 중심점을 계산하여 코딩을 결정하는 방법[4]13 214 듀얼 코딩을 통해 의사윤곽을 저감하는 방법[5] 17 215 클리어 방법[6]19 216 BLR(Bit Line Repeat) 방법[7] 20 22 영상 정보를 이용하는 방법 24 221 등화 펄스 방법[8-10] 24 222 서브필드 재배열 방법[11] 29 223 마츠시타 방법[12] 333 의사윤곽 저감을 위해 제안하는 방법 35 31 의사윤곽 저감 방법 36 311 LUT 결정 방법 36 312 LUT 사용 방법 44 32 제안하는 방법의 문제점 개선 49 321 제안하는 방법의 문제점 49 322 문제점 개선 방법 52 33 실험 및 결과 58 331 Ramp 영상에 대한 실험 58 3311 계조 재현성 평가 방법 58 3312 실험 60 3313 실험 결과 61 332 일반 영상에 대한 실험 67 3321 실험 67 3322 실험 결과 684 결론 72참고 문헌 73