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입력 영상 데이터를 기초로 영상을 표시하는 표시 패널;상기 입력 영상 데이터를 기초로 데이터 신호를 생성하고, 상기 입력 영상 데이터의 이전 프레임 데이터와 현재 프레임 데이터를 기초로 옵티컬 플로우를 계산하며, 상기 옵티컬 플로우를 이용하여 사용자의 셀프 모션을 판단하는 구동 제어부; 및상기 데이터 신호를 데이터 전압으로 변환하여 상기 표시 패널에 출력하는 데이터 구동부를 포함하는 표시 장치
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제1항에 있어서, 상기 구동 제어부는상기 입력 영상 데이터의 상기 이전 프레임 데이터와 상기 현재 프레임 데이터를 기초로 상기 옵티컬 플로우를 픽셀 단위로 계산하는 옵티컬 플로우 추정부; 및상기 옵티컬 플로우로부터 상기 영상에서의 모션 타입 및 모션 방향을 결정하기 위한 특징을 추출하는 특징 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제2항에 있어서, 상기 옵티컬 플로우 추정부는 상기 입력 영상 데이터에 하이 부스트 필터를 적용하고, 상기 입력 영상 데이터에 상기 하이 부스트 필터가 적용된 제1 하이 부스트 입력 영상 데이터의 제1 옵티컬 플로우를 계산하며,상기 입력 영상 데이터의 사이즈를 감소시킨 제1 리사이즈 데이터에 상기 하이 부스트 필터를 적용하고, 상기 제1 리사이즈 데이터에 상기 하이 부스트 필터가 적용된 제2 하이 부스트 입력 영상 데이터의 제2 옵티컬 플로우를 계산하며, 상기 제1 옵티컬 플로우 및 상기 제2 옵티컬 플로우를 기초로 상기 입력 영상 데이터의 상기 옵티컬 플로우를 추정하는 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제3항에 있어서, 상기 옵티컬 플로우 추정부는 상기 제2 옵티컬 플로우에 웨이트를 곱한 뒤, 상기 제1 옵티컬 플로우를 더하여 상기 입력 영상 데이터의 상기 옵티컬 플로우를 추정하는 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제4항에 있어서, 상기 웨이트는 1보다 큰 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제3항에 있어서, 상기 옵티컬 플로우 추정부는 상기 제1 리사이즈 데이터의 사이즈를 감소시킨 제2 리사이즈 데이터에 상기 하이 부스트 필터를 적용하고, 상기 제2 리사이즈 데이터에 상기 하이 부스트 필터가 적용된 제3 하이 부스트 입력 영상 데이터의 제3 옵티컬 플로우를 계산하고,상기 제1 옵티컬 플로우, 상기 제2 옵티컬 플로우 및 상기 제3 옵티컬 플로우를 기초로 상기 입력 영상 데이터의 상기 옵티컬 플로우를 추정하는 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제6항에 있어서, 상기 옵티컬 플로우 추정부는 상기 제2 리사이즈 데이터의 사이즈를 감소시킨 제3 리사이즈 데이터에 상기 하이 부스트 필터를 적용하고, 상기 제3 리사이즈 데이터에 상기 하이 부스트 필터가 적용된 제4 하이 부스트 입력 영상 데이터의 제4 옵티컬 플로우를 계산하고,상기 제1 옵티컬 플로우, 상기 제2 옵티컬 플로우, 상기 제3 옵티컬 플로우 및 상기 제4 옵티컬 플로우를 기초로 상기 입력 영상 데이터의 상기 옵티컬 플로우를 추정하는 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제7항에 있어서, 상기 옵티컬 플로우 추정부는 상기 입력 영상 데이터를 기초로 리사이즈 연산의 횟수를 가변하는 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제3항에 있어서, 상기 입력 영상 데이터를 ORIGINAL, 상기 입력 영상 데이터에 로우 패스 필터를 적용한 결과를 LOW PASS, 하이 부스트 파라미터를 β, 상기 입력 영상 데이터에 상기 하이 부스트 필터를 적용한 결과를 HIGH BOOST라고 할 때, HIGH BOOST = β×ORIGINAL - LOW PASS인 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제9항에 있어서, 상기 하이 부스트 파라미터 β는 1보다 큰 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제2항에 있어서, 상기 특징 추출부는 상기 옵티컬 플로우로부터 상기 영상에서의 상기 모션의 방향 및 상기 모션의 크기를 표현하는 샐리언시 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제11항에 있어서, 상기 현재 프레임 데이터의 상기 샐리언시 맵이 Saliency_map(t)이고, 현재 프레임으로부터 k개 이전까지의 상기 샐리언시 맵의 평균이 Average(t-k;t)이며, 상기 현재 프레임 데이터의 셀프 모션 샐리언시 맵이 Saliency_Difference(t)라고 할 때, |Saliency_map(t) - Average(t-k;t)| = Saliency_Difference(t)인 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제2항에 있어서, 상기 특징 추출부는 상기 옵티컬 플로우의 방향 별 빈도수를 나타내는 방향 히스토그램을 생성하는 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제13항에 있어서, 상기 방향 히스토그램의 성분들이 모두 쓰레스홀드보다 작으면, 상기 특징 추출부는 상기 현재 프레임 데이터를 상기 사용자의 모션이 적은 씬 모션(scene motion)으로 판단하는 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제14항에 있어서, 상기 방향 히스토그램의 성분들 중 상기 쓰레스홀드보다 큰 성분이 있으면, 상기 특징 추출부는 상기 현재 프레임 데이터가 상기 사용자의 셀프 모션을 포함하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 표시 장치
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제15항에 있어서, 상기 방향 히스토그램의 성분들 중 상기 쓰레스홀드보다 큰 성분이 있으면, 상기 특징 추출부는 상기 방향 히스토그램의 성분들 중 가장 큰 빈도수를 갖는 방향을 상기 사용자의 셀프 모션의 방향으로 판단하는 것을 특징으로 하는 표시 장치
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렌즈부;입력 영상 데이터를 기초로 영상을 표시하는 표시 패널, 상기 입력 영상 데이터를 기초로 데이터 신호를 생성하고, 상기 입력 영상 데이터의 이전 프레임 데이터와 현재 프레임 데이터를 기초로 옵티컬 플로우를 계산하며, 상기 옵티컬 플로우를 이용하여 사용자의 셀프 모션을 판단하는 구동 제어부 및 상기 데이터 신호를 데이터 전압으로 변환하여 상기 표시 패널에 출력하는 데이터 구동부를 포함하는 표시 장치; 및상기 렌즈부 및 상기 표시 장치를 수납하는 하우징을 포함하는 가상 현실 표시 시스템
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입력 영상 데이터의 이전 프레임 데이터와 현재 프레임 데이터를 기초로 옵티컬 플로우를 픽셀 단위로 계산하는 단계;상기 옵티컬 플로우로부터 영상에서의 모션 타입 및 모션 방향을 결정하기 위한 특징을 추출하는 단계; 및상기 특징을 기초로 사용자의 셀프 모션을 판단하는 단계를 포함하는 입력 영상 기반 사용자 움직임 추정 방법
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제18항에 있어서, 상기 옵티컬 플로우를 픽셀 단위로 계산하는 단계는, 상기 입력 영상 데이터에 하이 부스트 필터를 적용하는 단계;상기 입력 영상 데이터에 상기 하이 부스트 필터가 적용된 제1 하이 부스트 입력 영상 데이터의 제1 옵티컬 플로우를 계산하는 단계;상기 입력 영상 데이터의 사이즈를 감소시킨 제1 리사이즈 데이터를 생성하는 단계;상기 제1 리사이즈 데이터에 상기 하이 부스트 필터를 적용하는 단계;상기 제1 리사이즈 데이터에 상기 하이 부스트 필터가 적용된 제2 하이 부스트 입력 영상 데이터의 제2 옵티컬 플로우를 계산하는 단계; 및상기 제1 옵티컬 플로우 및 상기 제2 옵티컬 플로우를 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 영상 기반 사용자 움직임 추정 방법
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제18항에 있어서, 상기 특징을 추출하는 단계는 상기 옵티컬 플로우의 방향 별 빈도수를 나타내는 방향 히스토그램을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 특징을 기초로 사용자의 셀프 모션을 판단하는 단계는상기 방향 히스토그램의 성분들 중 쓰레스홀드보다 큰 성분이 있으면, 상기 현재 프레임 데이터가 상기 사용자의 셀프 모션을 포함하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 입력 영상 기반 사용자 움직임 추정 방법
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