[논문]OLED 디스플레이를 위한 저전력 대조비 향상 기법

김진환; 이철; 이철우; 김창수

doi:10.5909/jeb.2012.17.2.284

문제 정의

서론에서 언급한 것과 같이 OLED의 소비전력을 줄일 경우 동적 영역의 감소로 인하여 대조비가 감소한다. 따라서 본 논문은 어두워진 영상에서 동적 영역을 증가시켜 높은 대조비를 얻는데 목적을 둔다. 안개 제거의 채도 개선 기법 또한 입력 영상 데이터의 동적 영역을 높이는데 목적을 두기 때문에 채도 개선 기법에서 사용하는 개념을 저전력 대조비 향상에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 OLED 디스플레이의 특성을 고려한 저전력 대조비 개선 기법을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 선형 함수와 오프셋을 이용하여 채도 개선 변환함수와 유사한 형태의 변환함수를 도출하였다.
하지만 소비전력을 조절할 수 없다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 발광형 장치의 가장 대표적인 OLED 디스플레이에서 소비전력을 줄였을 때 발생하는 동적영역의 저하를 대조비를 향상시키는 방법으로 보상하는 기법을 제안한다. 휴대 단말 등에서 활용되어야 하는 기술이므로 복잡도를 최소로 하기 위해 안개 제거에서 사용하는 선형 모델링과 유사한 선형 변환함수를 만들고, 영상의 특성을 반영하기 힘든 선형 변환함수의 한계점을 극복하기 위해 지역적인 특성을 반영할 수 있는 블록 기반의 화질 개선 기법을 제안한다.
본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 성능을 다양한 실험을 통하여 평가하였다. 실험은 MATLAB을 통한 시뮬레이션으로 진행하였으며, 실험에서는 그림 3 및 그림 4에 도시한 “Door”, “Flower”, “Lighthouse”, “Buildings”, “Baboon”, “F-16”, “Valley”, “House”를 사용하였다.
본 연구에서는 안개를 제거하기 위해 사용되는 채도 개선 기법을 응용하여 영상의 특징에 적합한 선형 변환함수를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 간단하게 구현이 가능하며 빠른 결과 영상의 획득이 가능하다.

제안 방법

두 방법의 장점을 모두 반영하기 위해 본 연구에서는 부분적 블록 중첩 기법을 적용하였다. 부분적 블록 중첩 기법은 Kim 등이 히스토그램 평활화 기법을 지역적 기법으로 적용할 때 사용한 방법으로, 블록 단위 처리를 하되 블록을 부분적으로 중첩하여 블록 현상을 줄임과 동시에 계산량을 감소하기 위한 기법이다^[12].
디스플레이의 특성을 고려한 저전력 화질 개선을 위해서 먼저 OLED 디스플레이의 전력 소비 모델을 분석한다. OLED 디스플레이는 영상의 밝기를 개별 화소 단위로 제어한다.
하지만 부분적 블록 중첩 기법을 사용해도 겹쳐지는 블록의 수를 줄일 경우 블록열화가 개선되지 않는다. 따라서 제안하는 알고리즘에서는 블록의 중심을 기준으로 블록의 중심에 가까울수록 큰 값을 갖도록 가우시안 분포를 갖는 가중치를 적용하여 블록 열화를 최소화 하였다. 그림 2는 부분적 블록 중첩 기법을 적용하였을 때의 결과를 비교한다.
이를 기반으로 전력 및 영상 보존에 관한 제한 조건을 두어 최적화함으로써 전력 소모를 줄이면서도 영상의 대조비를 향상시키는 효과를 얻었다. 선형 변환함수가 가지는 한계를 극복하기 위해 가우시안 가중치가 적용된 블록 중첩 기법을 사용하여 블록 단위로 얻은 결과를 합성하여 최종 결과 영상을 얻었다. 지역적 기법을 통해 전역적 기법에 비해 어두운 영역에서의 세부 정보 표현이 개선되는 결과를 얻었다.
실험은 MATLAB을 통한 시뮬레이션으로 진행하였으며, 실험에서는 그림 3 및 그림 4에 도시한 “Door”, “Flower”, “Lighthouse”, “Buildings”, “Baboon”, “F-16”, “Valley”, “House”를 사용하였다.
알고리즘의 객관적 성능 평가를 위해 본 논문에서는 다음과 같은 성능 평가 기법을 사용하였다. Measure of enhancement(EME)는 영상을 여러 개의 블록으로 분할한 후각 블록에서의 최대값 및 최소값에 기반한 점수를 평균 냄으로써 영상의 대조비를 측정하는 기법이다^[13].
하지만 입력 영상의 히스토그램이 대부분 낮은 값에 분포할 경우 과도한 오프셋은 영상 정보 손실을 야기한다. 영상 손실을 최소화하기 위해 제안하는 알고리즘은 히스토그램 정보를 이용하여 오프셋을 결정한다. 오프셋은 히스토그램 기준으로 누적 분포 함수(cumulative distribution function)를 만들었을 때 하위 1%에 해당하는 밝기를 선택하였다.
영상 손실을 최소화하기 위해 제안하는 알고리즘은 히스토그램 정보를 이용하여 오프셋을 결정한다. 오프셋은 히스토그램 기준으로 누적 분포 함수(cumulative distribution function)를 만들었을 때 하위 1%에 해당하는 밝기를 선택하였다. 누적 분포함수 기준 하위 1%는 640 × 480 영상 기준으로 약 3000여 개의 화소이고, 이러한 1%의 데이터 손실은 인간의 인지 능력으로 쉽게 구분할 수 없음을 실험적으로 확인하였다.
안개 제거의 기본원리는 다양한 기상상태로 인하여 밝아진 영상을 개선하는 것으로 먼저 밝아진 양을 추정하여 그 양만큼 영상의 밝기를 감소시킨다. 이 때 영상이 어두워져서 발생하는 대조비 저하는 영상의 밝기를 비례적으로 증가시켜 보완한다. 기존의 안개 제거 기법에서 사용하는 선형 변환함수는 아래의 식으로 정의한다^[11].
발광형 디스플레이는 소비전력 감소를 위해 밝기를 낮출 경우 화소값의 감소로 인하여 동적영역(dynamic range)이 밝기에 비례하여 감소한다. 이를 해결하기 위해 영상의 대조비를 높임으로써 낮은 소비전력에서 높은 가시성을 얻는 기법과 인간의 인지 시스템을 이용한 기법이 제안되었다. Lee 등은 발광형 디스플레이의 개별 화소 값이 전력 소비와 직접적으로 연관된다는 점에 착안하여 전력 소비를 고려한 수정된 히스토그램 등화 기법을 제안하였다^[1][9].
제안하는 알고리즘에서는 (5)의 선형 변환함수를 통해 나온 출력 밝기가 최대한 입력 밝기와 유사하도록 하였다. 입력 밝기와 유사하다는 조건을 통해 소비전력의 제한조건이 0일 경우에 원본영상과 동일한 결과를 얻을 수 있도록 설정하였다. 즉, 수식적으로 아래의 비용함수를 최소로 하는 기울기가 선택되도록 한다.
제안하는 알고리즘에서는 (5)의 선형 변환함수를 통해 나온 출력 밝기가 최대한 입력 밝기와 유사하도록 하였다. 입력 밝기와 유사하다는 조건을 통해 소비전력의 제한조건이 0일 경우에 원본영상과 동일한 결과를 얻을 수 있도록 설정하였다.
본 논문에서는 OLED 디스플레이의 특성을 고려한 저전력 대조비 개선 기법을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 선형 함수와 오프셋을 이용하여 채도 개선 변환함수와 유사한 형태의 변환함수를 도출하였다. 이를 기반으로 전력 및 영상 보존에 관한 제한 조건을 두어 최적화함으로써 전력 소모를 줄이면서도 영상의 대조비를 향상시키는 효과를 얻었다.
또한, 영상의 대조비 뿐만 아니라 소비 전력 또한 고려해야 한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 소비 전력을 감소시켰을 때 저하된 대조비를 향상시키는데 있으므로 출력 영상의 소비전력을 제한 조건에 포함시켜 저전력 하에서의 화질개선을 위한 k의 계산이 필요하다. 따라서 제안하는 알고리즘에서는 기울기 k를 제한 최적화 기법을 이용하여 계산한다.
는 각 화소에서의 밝기이다. 하지만 위의 식을 사용하여 소비 전력을 계산할 경우 복잡도가 늘어날 뿐만 아니라 인간의 시각 인지 체계는 색차보다 밝기 변화에 민감하므로 본 논문에서는 기존 연구^[1][5][6]에서와 같이 영상의 밝기(luminance)만을 이용하였다. 또한 대부분의 영상 정보는 YCbCr 색 공간으로 전달되기 때문에 밝기 정보인 Y 요소만을 이용하여 전력 소모를 모델링할 경우 실사용에 적합한 저전력 영상 화질 개선 기법을 개발할 수 있다.
본 논문에서는 발광형 장치의 가장 대표적인 OLED 디스플레이에서 소비전력을 줄였을 때 발생하는 동적영역의 저하를 대조비를 향상시키는 방법으로 보상하는 기법을 제안한다. 휴대 단말 등에서 활용되어야 하는 기술이므로 복잡도를 최소로 하기 위해 안개 제거에서 사용하는 선형 모델링과 유사한 선형 변환함수를 만들고, 영상의 특성을 반영하기 힘든 선형 변환함수의 한계점을 극복하기 위해 지역적인 특성을 반영할 수 있는 블록 기반의 화질 개선 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 OLED 디스플레이의 소비전력을 낮추며 동시에 대조비를 향상시킴을 확인한다.

대상 데이터

이중 “Lena”, “Baboon” 및 “F-16”은 USC-SIPI에서 제공하는 512 × 512 크기의 영상 데이터 셋1)이고, 나머지 영상은 Kodak Lossless True Color Image Suite에서 제공하는 768 × 512 크기의 데이터 셋2)이다.

이론/모형

OLED에서의 소비전력은 Lee 등이 제안한 각 화소의 밝기의 제곱에 비례하는 모델을 사용한다^[1]. 즉, 각 화소에서 소비전력(P)과 밝기값(L)과의 관계를 나타낸 모델은 전류와 전력간의 관계로부터 추론할 수 있으며, 다이오드와 같은 발광형 반도체의 밝기는 일반적으로 전류값에 비례한다.
제안하는 알고리즘은 영상의 소비 전력을 감소시켰을 때 저하된 대조비를 향상시키는데 있으므로 출력 영상의 소비전력을 제한 조건에 포함시켜 저전력 하에서의 화질개선을 위한 k의 계산이 필요하다. 따라서 제안하는 알고리즘에서는 기울기 k를 제한 최적화 기법을 이용하여 계산한다. 이 때 식 (3)에서 정의한 디스플레이에서의 소비전력을 제한조건으로 사용하도록 한다.

성능/효과

“Valley” 및 “Door” 영상과 같이 복잡한 텍스쳐가 많고 최대값, 최소값의 차이가 큰 영상에서는 제안하는 알고리즘이 매우 높은 EME 값을 가지는 것을 확인할 수 있다.
그림 4는 소비전력 TDP을 동일하게 설정하였을 때의 결과 영상을 비교한다. 그림 4(b)의 선형변환함수와 비교하여 제안하는 알고리즘이 대조비를 향상시킴을 확인할 수 있다. Lee 등의 기법은 히스토그램 균등화에 기반 하여 영상의 전역적인 대조비 향상에 목적을 두었기 때문에 영상의 어두운 부분이 존재할 경우 정보손실을 야기할 수 있다.
7% 적은 전력을 소비한다. 그러나 이처럼 상당한 양의 소비전력 감소에도 불구하고 제안하는 알고리즘은 대조비를 향상시킴으로써 높은 시인성을 얻을 수 있다.
본 논문에서 제안하는 알고리즘은 지역적 블록에 대해 각각 최적화된 선형 변환함수의 기울기를 찾아야 하기 때문에 전역적 기법보다 알고리즘의 복잡도가 비교적 높다. 그럼에도 불구하고 제안하는 알고리즘의 수행 시간은 블록의 크기 32픽셀, 중첩 크기 16픽셀, 768 × 512크기의 영상에 대해 1.07초가 소요되었으며 Lee 등의 기법의 수행시간 1.00초와 거의 유사함을 확인하였다. 하지만 제안하는 알고리즘은 영상의 지역적인 특성에 따라 적응적으로 밝기 감소를 줄일 수 있다.
누적 분포함수 기준 하위 1%는 640 × 480 영상 기준으로 약 3000여 개의 화소이고, 이러한 1%의 데이터 손실은 인간의 인지 능력으로 쉽게 구분할 수 없음을 실험적으로 확인하였다.
따라서 제안하는 알고리즘은 사용자 변수 λ를 조절하여 소비전력과 대조비 향상 정도를 조절 할 수 있음을 확인할 수 있다.
반면, “House” 및 “Lena” 영상과 같이 텍스쳐의 변화는 크지만, 밝기의 최대값, 최소값의 차이가 작은 영상에서는 비교군과 대조했을 때 EME값의 차이가 비교적 작은 것으로 측정되었다.
본 논문에서 제안하는 알고리즘은 지역적 블록에 대해 각각 최적화된 선형 변환함수의 기울기를 찾아야 하기 때문에 전역적 기법보다 알고리즘의 복잡도가 비교적 높다. 그럼에도 불구하고 제안하는 알고리즘의 수행 시간은 블록의 크기 32픽셀, 중첩 크기 16픽셀, 768 × 512크기의 영상에 대해 1.
부분적 블록 중첩 기법은 Kim 등이 히스토그램 평활화 기법을 지역적 기법으로 적용할 때 사용한 방법으로, 블록 단위 처리를 하되 블록을 부분적으로 중첩하여 블록 현상을 줄임과 동시에 계산량을 감소하기 위한 기법이다^[12]. 본 연구에서 사용된 변환함수는 선형이기 때문에 부분적으로 중첩하여 변환함수를 평균할 경우 문제가 발생하지 않으므로 블록 중첩 기법의 적용이 가능하다. 부분적 블록 기법은 블록 단위 연산을 하되 일정 부분을 중첩하고, 중첩된 영역에 대해서 블록의 평균으로 사용하는 방법이다.
휴대 단말 등에서 활용되어야 하는 기술이므로 복잡도를 최소로 하기 위해 안개 제거에서 사용하는 선형 모델링과 유사한 선형 변환함수를 만들고, 영상의 특성을 반영하기 힘든 선형 변환함수의 한계점을 극복하기 위해 지역적인 특성을 반영할 수 있는 블록 기반의 화질 개선 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 OLED 디스플레이의 소비전력을 낮추며 동시에 대조비를 향상시킴을 확인한다.
지역적 기법을 통해 전역적 기법에 비해 어두운 영역에서의 세부 정보 표현이 개선되는 결과를 얻었다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 세부영역을 보존하며 대조비를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
제안하는 알고리즘은 선형 함수와 오프셋을 이용하여 채도 개선 변환함수와 유사한 형태의 변환함수를 도출하였다. 이를 기반으로 전력 및 영상 보존에 관한 제한 조건을 두어 최적화함으로써 전력 소모를 줄이면서도 영상의 대조비를 향상시키는 효과를 얻었다. 선형 변환함수가 가지는 한계를 극복하기 위해 가우시안 가중치가 적용된 블록 중첩 기법을 사용하여 블록 단위로 얻은 결과를 합성하여 최종 결과 영상을 얻었다.
본 연구에서는 안개를 제거하기 위해 사용되는 채도 개선 기법을 응용하여 영상의 특징에 적합한 선형 변환함수를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 간단하게 구현이 가능하며 빠른 결과 영상의 획득이 가능하다. 안개 제거의 기본원리는 다양한 기상상태로 인하여 밝아진 영상을 개선하는 것으로 먼저 밝아진 양을 추정하여 그 양만큼 영상의 밝기를 감소시킨다.
그림 2는 부분적 블록 중첩 기법을 적용하였을 때의 결과를 비교한다. 제안하는 알고리즘이 부분적 블록 중첩 기법을 적용하여 블록 열화를 효율적으로 제거함을 확인할 수 있다.
선형 변환함수가 가지는 한계를 극복하기 위해 가우시안 가중치가 적용된 블록 중첩 기법을 사용하여 블록 단위로 얻은 결과를 합성하여 최종 결과 영상을 얻었다. 지역적 기법을 통해 전역적 기법에 비해 어두운 영역에서의 세부 정보 표현이 개선되는 결과를 얻었다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 세부영역을 보존하며 대조비를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
00초와 거의 유사함을 확인하였다. 하지만 제안하는 알고리즘은 영상의 지역적인 특성에 따라 적응적으로 밝기 감소를 줄일 수 있다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	전력 소비를 줄이기 위한 기존의 연구는 어떻게 분류될 수 있는가?	전력 소비를 줄이기 위한 기존의 연구는 하드웨어의 개선을 통한 방법과 소프트웨어를 이용한 개선 방법으로 분류할 수 있다[1]. 하드웨어 개선은 화소값을 표현하기 위한 효율적인 회로의 구현을 의미하는데, 기기의 제조 이후에는 더 이상 변경이 불가능하다는 점에서 유연성이 떨어질 뿐만 아니라, 입력 영상의 특성을 고려하지 못하는 단점이 있다.
	전력 소비를 줄이기 위한 하드웨어 개선 방법의 단점은 무엇인가?	전력 소비를 줄이기 위한 기존의 연구는 하드웨어의 개선을 통한 방법과 소프트웨어를 이용한 개선 방법으로 분류할 수 있다[1]. 하드웨어 개선은 화소값을 표현하기 위한 효율적인 회로의 구현을 의미하는데, 기기의 제조 이후에는 더 이상 변경이 불가능하다는 점에서 유연성이 떨어질 뿐만 아니라, 입력 영상의 특성을 고려하지 못하는 단점이 있다. 반면에 소프트웨어 개선을 통한 방법은 어플리케이션 또는 디바이스 드라이버 레벨에서 제어가 가능하며 입력 영상에 따라서 적응적으로 조절이 가능하다는 점에서보다 유연하다.
	디스플레이의 화질 저하를 방지하기 위해 Cheng등이 제안한 왜곡이 최소가 되는 지점을 검출하여 변환함수를 만드는 방법의 장/단점은 무엇인가?	이를 해결하기 위하여 Cheng 등은 왜곡이 최소가 되는 지점을 검출하여 변환함수를 만드는 방법을 제안하였다[2]. 이 기법은 단순하면서도 비교적 효과적인 결과 영상을 얻을 수 있으나, 변환함수가 부분적으로 선형이기 때문에 절삭이 이루어지는 화소 값을 영상마다 검출해야하는 단점이 있다. 부분적으로 선형인 함수는 일반적으로 폐쇄형 해를 구할 수 없으므로, 이러한 부분적 선형 변환함수를 S자 형태의 곡선으로 근사하는 기법이 최근 제안되었다[3-4].

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