CN101317195A - 图像处理设备、显示设备、图像处理方法以及程序 - Google Patents

图像处理设备、显示设备、图像处理方法以及程序 Download PDF

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Abstract

一种图像处理设备包括用于检测线性内插适用区域的检测器，以及用于对检测器所检测的线性内插适用区域执行灰度扩展处理的扩展校正器。当检测器11检测到线性内插适用区域时，如果位于检测到预定范围中的灰度变化的像素之前与之后的像素的灰度值彼此相同，那么检测器判断出该灰度变化是由于噪声等等引起的，并且将检测到灰度变化的像素的灰度值认为是位于该像素之前和之后的像素的灰度值。

Description

图像处理设备、显示设备、图像处理方法以及程序
技术领域
本发明涉及一种图像处理设备、显示设备、图像处理方法以及用于对图像信号执行灰度扩展处理。
背景技术
近年来，对于用于向用户提供图像均匀性更好且更逼真的视频图像的薄显示器所代表的显示设备而言，已努力提高分辨率并且采用更多灰度。提供给显示设备的图像信号本质上已变为数字。通常，向包括有R(红色)、G(绿色)以及B(蓝色)的颜色分量的每一个分配每像素6位至8位数据。
如果可在显示设备上显示的位数与图像信号的位数彼此相同，那么显示设备基本上照原样使用输入信号以显示图像。然而，可在显示设备上显示的位数与图像信号的位数通常彼此不同。如果图像信号的位数大于可在上显示设备显示的位数，那么显示设备根据舍入图像信号的低位的处理、抖动处理、FRC(帧速率控制)处理等等来降低图像信号的位数。
相反地，如果图像信号的位数小于可在显示设备上显示的位数，那么添加低位以提高图像信号的位数(灰度扩展处理)。当根据显示设备的特征而在显示设备中对图像信号的数据进行处理时，也采用该灰度扩展处理。此外，即使图像信号的位数与可在显示设备上显示的位数彼此相同，也执行该灰度扩展处理以便提高处理精确度。在这种情况下，在执行灰度扩展处理之后，根据抖动处理、FRC处理等等将图像信号的位数转换成可在显示设备上显示的位数。
除了对数字信号的位数进行转换以及提高处理精确度之外，为了其他的目的也采用该灰度扩展处理。例如，如果数字信号的位数很小，那么在包含有平滑变化灰度的区域中会出现表现为轮廓线的假轮廓(应当在平面中连续变化的灰度未被认为是平滑变化，而是被认为是轮廓线)。采用该灰度扩展处理以作为用于防止这种假轮廓的技术。
通常，将灰度扩展处理分成两种类型，即(1)对所有图像信号执行相同处理的处理；以及(2)提取特定图像的图像信号并且仅对必需像素进行处理的处理。
(1)对所有图像信号执行相同处理的处理可以是添加抖动噪声或随机噪声的第一处理。虽然由于显而易见的添加的噪声分量该处理存在问题，但是该处理能够略微降低假轮廓。
存在添加高位值以作为低位的第二处理。例如，为了将6位输入信号“101101”转换成8位输入信号，添加输入信号的两位高位的值以作为两位低位将输入信号转换成“10110110”。还存在简单地添加0或1以作为低位的第三处理。虽然这些第二和第三处理很简单，但是因为灰度变化区域中的灰度差没有降低，它们无法降低假轮廓。
(2)如日本专利申请未决公开NO.63-15576(以下简称为专利文献1)所公开的，提取特定图像的图像信号并且仅对必需的像素进行处理的处理可以是对假轮廓区域执行低通滤波器(LPF)处理的第一处理。根据这个背景技术，为了降低通过对数字图像信号执行伽玛校正(图像处理)所生成的假轮廓，适应性地判断生成了假轮廓的区域，并且输出该区域中的附近像素的图像信号的积分值(与LPF处理同步)。LPF处理降低生成了假轮廓的区域中的灰度差。
然而，如果生成的假轮廓的间隔(换句话说，轮廓线间隔)大于滤波器尺寸(附近像素的积分范围)，那么上述处理可使观察者很容易区分包含有平滑变化的灰度的区域中的滤波区与未滤波区，并且由此虽然假轮廓降低了，但是也不会导致明显改善的图像质量。
根据日本专利申请未决公开NO.4-165874(以下简称为专利文献2)中所公开的第二处理，为了降低通过执行伽玛校正(图像处理)所生成的假轮廓，当确定出包含有平滑变化的灰度的区域(平滑灰度区域)时，通过在轮廓线上线性地内插像素的灰度值可得到该区域中的假轮廓的轮廓线之间的像素的灰度值。因为在平滑灰度区域中实现了均匀灰度变化，该处理不会遇到第一处理的问题。
由此可见，从降低假轮廓的观点来看，用于对像素的特定信息进行检测并且根据该检测结果来执行线性内插的灰度扩展处理被认为是更好的。在日本专利申请未决公开NO.2000-304400(以下简称为专利文献3)、日本专利申请未决公开NO.2003-333348(以下简称为专利文献4)、以及日本专利申请未决公开NO.2004-54210(以下简称为专利文献5)中也公开了利用线性内插的处理。
根据专利文献3至5，与专利文献1和专利文献2不同，执行灰度扩展处理以便解决由于数字图像信号的位深度很小而生成的假轮廓的问题或者以便使显示设备的灰度能力最大化。然而，线性内插的处理与专利文献1和专利文献2相同。
专利文献3公开了包括有假轮廓检测器和像素值转换器的图像处理设备。该假轮廓检测器对下述条件下的假轮廓进行检测，所述条件即：相同亮度级在两个像素或多个像素上横向延续之后，使亮度级加1(条件1)，并且在亮度级减1之后，使相同亮度级在两个像素或多个像素上横向延续(条件2)。像素值转换器对所检测的假轮廓执行线性内插。
专利文献4公开了包括有数据分布检测器和数据深度扩展器的颜色信号扩展设备。该数据分布检测器从灰度数据的分布提取(检测)颜色逐渐改变的区域。具体地说，数据分布检测器对区域进行检测，在所述区域中的相同灰度的像素组K中，像素数目等于或大于下限阈值P且等于或小于上限阈值Q，并且与相邻像素组的像素的灰度差等于或小于判定门限S。此后，数据分布检测器对颜色逐渐改变的区域执行线性内插以确定要添加到该区域上的灰度值。数据深度扩展器将该灰度值添加到扩展区域上并且产生用于表示颜色信号的扩展数据深度的扩展图像数据。
专利文献5公开了包括有检测装置和信号扩展装置的图像处理设备。该检测装置通过确定相同像素数据延续的第一位置与下一像素数据延续的第一位置之间的差是否等于相同数据延续的宽度，并且还确定相同像素数据延续的区域的灰度值是比下一像素数据延续的区域的灰度值大1还是小1来确定是否存在伪(假)轮廓。为了在生成了伪轮廓的区域中获得平滑连续图像，信号扩展装置平滑且线性地扩展图像数据的灰度(通过执行线性内插)。
专利文献3至5中所公开的配置在根据专利文献2中所公开的线性内插来执行灰度扩展处理这一点上没有问题。然而，它们的问题在于它们易受到噪声分量的影响，不能对区域进行适当地检测，并且由于当对线性内插适用区域进行检测以通过线性内插来执行灰度扩展处理时所使用的条件而无法依照期望地执行灰度扩展处理，也就是说由于相同灰度延续的区域与线性内插适用区域相邻，并且该区域中的灰度差等于或小于恒定值这样的条件而无法依照期望地执行灰度扩展处理。
发明内容
本发明的目的是提供一种不易受到灰度逐渐变化的图像区域中的噪声分量影响，并且可对平滑灰度区域进行适当地检测以及执行期望的灰度扩展处理的图像处理设备、显示设备、图像处理方法以及程序。
为了实现上述目的，根据本发明，当检测器对线性内插适用区域进行检测时，如果检测到灰度在预定范围中变化的像素的之前和之后的像素的灰度值彼此相同，那么检测器判断出由于噪声等等而引起了灰度变化，并且将检测到灰度变化的像素的灰度值认为是该像素之前和之后的像素的灰度值。
因为可以对包含有迄今为止很难检测的大量噪声/误差分量的图像的假轮廓区域进行适当地检测，所以对于高图像质量而言，可执行更合乎需要的灰度扩展处理。当对包含有噪声/误差分量的区域执行灰度扩展处理时，可降低噪声分量以用于显示高质量图像。
因此，本发明较不易受到噪声分量的影响，并且可对平滑灰度区域进行适当地检测以及可适当地执行灰度扩展处理。
附图说明
图1是示出了灰度扩展处理中的根据背景技术的检测处理和线性内插处理的示例的示意图。
图2是示出了将噪声分量添加到图1所示的图像信号上的灰度扩展处理中的根据背景技术的检测处理和线性内插处理的另一示例的示意图。
图3是示出了将噪声分量添加到图1所示的图像信号上的灰度扩展处理中的根据本发明的检测处理和线性内插处理的示例的示意图。
图4是示出了将噪声分量添加到图1所示的图像信号上的灰度扩展处理中的根据本发明的检测处理和线性内插处理的另一示例的示意图。
图5是示出了灰度扩展处理中的线性内插处理的另一示例的示意图。
图6是示出了根据本发明的图像处理设备的第一示例性实施例的配置的方框图。
图7是示出了图6所示的图像处理设备的检测器的配置的方框图。
图8是示出了图6所示的图像处理设备的检测器的处理操作的示意图。
图9是示出了图6所示的图像处理设备的扩展校正器的配置的方框图。
图10是示出了图6所示的图像处理设备的扩展校正器的处理操作的示意图。
图11是示出了根据本发明的图像处理设备的第二示例性实施例的配置的方框图。
图12是示出了根据本发明的显示设备的配置的方框图。
图13是根据本发明的用于执行图像处理方法的信息处理设备的配置的方框图。
图14是根据本发明的图像处理方法的序列的流程图。
图15是示出了根据本发明的图像处理方法的序列的流程图。
图16是示出了根据本发明的图像处理方法的序列的流程图。
具体实施方式
在对本发明进行描述之前，下面首先对本发明的原理进行描述。
(本发明的原理)
根据背景技术的灰度扩展处理，对生成假轮廓的区域或者通过线性内插来执行灰度扩展处理以使灰度变化平滑(以下简称为“线性内插适用区域”)的区域进行检测的处理采用下述条件，即包含有相同灰度值的连续像素的区域彼此相邻并且该区域中的灰度值之间的差落入在恒定范围中。如果诸如通过例如CG(计算机图形学)而人工产生的平滑灰度区域这样的要检测的区域中的灰度单调地增大或减小，那么该检测处理可对线性内插适用区域进行检测而没有问题。然而，当输入了包含有诸如抖动噪声这样的添加噪声或者诸如JPEG这样的高频噪声的图像信号时，检测处理易受到噪声分量的影响并且灰度扩展处理输出全部不同结果。下面参考图1和图2对背景技术的这种问题进行具体描述。
图1(a)示出了要处理的无噪声分量的6位图像信号的示例。图1(b)示出了通过背景技术的灰度扩展处理所检测到的线性内插适用区域。图1(c)示出了通过灰度扩展处理(产生要添加的2位)所产生的8位图像信号。图1(a)至(c)的横轴表示位置x并且其纵轴表示灰度值f(x)，其中每个像素的灰度值是由矩形来表示的。
在图1(a)中，要处理的6位图像信号具有由(001100)2所表示的灰度值f(0)至f(7)((XXXXXX)2表示二进制记数法)、由(001101)2所表示的灰度值f(8)至f(15)、由(001110)2所表示的灰度值f(16)至f(23)、以及由(001111)2所表示的灰度值f(24)和f(25)。
因为灰度值f(x)随着像素位置x的改变而平滑地变化，因此像素序列被认为是表示平滑灰度区域。在该平滑灰度图像中，期望的是灰度更平滑地变化。
为了将图1(a)所示的6位图像信号转换成8位图像信号，首先对轮廓和线性内插适用区域进行检测。
在对轮廓和线性内插适用区域进行检测的处理中，保持x＝0以作为起点Xs的值，并且保持起点的灰度值f(0)＝(001100)2以作为起点灰度值Ts。此后，对大于Xs并且其f(x)≠Ts的最小位置x进行检测。因为f(8)＝(001101)2≠Ts并且Xs＜8，因此将x＝8设置为检测点。当f(8)与f(0)之间的灰度差是1(最小灰度差)时，认为位于之间的区域是线性内插适用区域。此后，利用检测点作为起点并且检测点的灰度值作为起点灰度值来执行如上所述的相同处理。在图1(b)中示出了该处理的结果。在该示例中，获得了x＝0，x＝8、16、24以作为检测点。因为所有检测点上的灰度差是1并且相同灰度值在检测点之间延续，因此从至少x＝0至x＝24的像素序列被认为是线性内插适用区域。
根据上述检测结果，对图像信号执行灰度扩展处理以使其扩展2位。
在该灰度扩展处理中，对图1b中的被认为是线性内插适用区域的像素序列(从x＝0至x＝24的像素序列)进行内插。
在该内插处理中，检测点的灰度值通过直线(图1(c)中的斜虚线)互连。此后，确定要添加到灰度值上的2位的值，所述灰度值是最靠近直线的值。例如，在从x＝0至x＝8的区域中，如果直线的起点是起始位置Xs并且直线的终点是终点Xe，那么通过等式(添加值)＝(x-Xs)/(Xe-Xs)*4＝(x-0)/(8-0)*4(截去小数)来确定要添加的2位的值。在该等式中，“*”是指相乘。
通过使2乘以(要添加的位数)而确定出“4”。根据上述等式，对于x＝0，1而言，要添加的值是(00)2；对于x＝2，3而言，要添加的值是(01)2；对于x＝4，5而言，要添加的值是(10)2；并且对于x＝6，7而言，要添加的值是(11)2。将该值作为低位添加到6位图像数据(灰度值)以获得扩展的8位校正数据。将(00)2添加到未包含在线性内插适用区域之中的x＝25的像素数据上。
从图1(c)所示的检测结果可知，当像素数据扩展到8位数据时，检测点之间的灰度差在4个步骤中进行变化，因此灰度平滑地变化。
图2(a)示出了图像信号包括噪声分量的示例。图2(a)所示的图像信号与图1(a)所示的图像信号不同之处在于x＝3的灰度值从(001100)2变为(001101)2，并且x＝19的灰度值从(00110)2变为(001101)2。这两个灰度值表示噪声分量。这种灰度值变化影响对线性内插适用区域的检测。
图2(b)示出了所检测的轮廓和线性内插适用区域。
与对图1(b)所示的图像信号的检测结果一样，保持x＝0以作为起点Xs的值，并且保持起点的灰度值f(0)＝(001100)2以作为起点灰度值Ts。在该示例中，首先在位置x＝3对条件f(x)≠Ts进行检测。此后，利用检测点作为起点并且检测点的灰度值作为起点灰度值来执行如上所述的相同处理。图2(b)示出了该处理的结果。在该示例中，获得了x＝0、x＝3、4、8、16、19、20、24以作为检测点。
根据上述检测结果，确定线性内插适用区域。下面对用于确定线性内插适用区域的三个条件进行描述，所述三个条件即：(1)与起点位置相同的灰度值在多个像素上延续并且与终点位置相同的灰度值在多个像素上延续；(2)起点位置上的灰度变化是递减的并且是平滑的，或者终点位置上的灰度变化是递增的并且是平滑的，或者具体地说，起点位置上的灰度值与终点位置上的灰度值之间的差是最小灰度差(例如，灰度差是1)；以及(3)当起点位置并非是x＝0时，起点位置上的灰度变化和终点位置上的灰度变化递增或递减。虽然可得到检测条件的一些变体，但是它们全部具有用于确定线性内插的区域以使灰度平滑变化的相同目的。
上述条件(1)是意味着在灰度每像素变化的区域中不必使平滑灰度变化的条件。上述条件(2)是用于确定轮廓是普通轮廓还是其灰度变化是平滑的假轮廓的条件。上述条件(3)是用于确定其中执行内插处理以使区域中的灰度简单地增大或减小的区域的条件。图1所示的从像素位置x＝0至像素位置x＝24的灰度数据满足上述条件(1)至条件(3)。
如图2(b)所示，根据上述条件连续地确定从x＝0起的像素数据。
就Xs＝0，Xe＝3而言，因为在这些位置上不满足条件(1)(与Xe＝3的灰度值相同的灰度值在多个像素上不延续)，因此不能判断该区域为线性内插适用区域。
就Xs＝3，Xe＝4而言，与上述情况一样在这些位置上不满足条件(1)。
就Xs＝4，Xe＝8而言，不满足条件(3)，因为起点位置上的灰度变化递减并且终点位置上的灰度变化递增。
就Xs＝8，Xe＝16而言，判断出该区域为线性内插适用区域，因为在这些位置上满足所有条件。连续地判断其他区域，并且可知就Xs＝20，Xe＝24而言判断出该区域为线性内插适用区域。
图2(c)示出了对像素位置x＝8至x＝16以及像素位置x＝20至x＝24所执行的线性内插处理的结果。该处理操作与上面参考图1所描述的处理序列相同。如图2(c)所示，对于不容易受到在位置x＝3，x＝19所生成的噪声影响的从x＝8至x＝16的区域而言线性内插处理的结果与图1(c)所示相同。然而，对于包括有x＝3，x＝19的区域而言该线性内插处理的结果与图1(c)所示不同。
在图1所示的示例中，因为图像信号不包含噪声分量，因此灰度扩展处理在所有区域(位置)中生成了平滑灰度变化。然而，在图2所示的示例中，因为噪声分量所引起的灰度变化被认为是检测点并且被检测为线性内插的起点或终点，因此获得全部与图1(c)所示不同的处理结果。上面描述的一些背景技术不对这种灰度变化进行检测，但是未能生成与图1(c)所示相同的处理结果，因为对线性内插适用区域的起点和终点进行重新设置。这暗示根据该背景技术的灰度扩展处理甚至会受到当观看图像时基本上所感知不到的诸如一个像素上的一个灰度差这样的微小灰度变化的影响。
期望这种微小灰度变化不会由于会引起灰度变化的主要因素，而使灰度扩展处理中的对线性内插适用区域进行检测的处理影响内插处理。
通常，当在显示设备上显示自然图像时，通过JPEG或MPEG格式来对其图像数据进行不可逆压缩以降低文件容量。将抖动噪声添加到灰度受限的图像上以用于扩大的灰度显现。在这些已处理图像中所常见的一个事情是根据人类视觉对高频分量的敏感度要比低频分量高这样的事实，而包含噪声(误差)分量以作为高频分量。该处理可使噪声(误差)分量相对不明显。通常，认为噪声/误差分量的幅度足够的小于主要分量。
例如，如果灰度值具有6位(从0至63的范围)，那么抖动处理交替地显示灰度值23和灰度值24以实现23.5的半色调显现。在这种情况下，从灰度值23至灰度值24的变化以及从灰度值24至灰度值23的变化，将不会检测为假轮廓或普通轮廓。诸如JPEG、MPEG等等这样的不可逆压缩处理所引起的高频误差，将不会检测为假轮廓或普通轮廓任一个。
因此，具有很小幅度的高频信号分量，或者具体地说，像素上的一个灰度的变化，常常表示半色调信号或者简单地表示由不可逆压缩和扩展所引起的误差。在灰度扩展时，期望将因此所生成的灰度变化检测为线性内插适用区域。
图3(a)示出了将要处理的6位图像信号的示例。图3(b)示出了在忽略一个像素上的一个灰度的变化的情况下，通过灰度扩展处理所检测到的线性内插适用区域。图3(c)示出了灰度扩展处理所产生的8位图像信号(产生要添加的2位)。
图3(a)所示的图像信号与图2(a)所示的图像信号相同。图3(b)示出了从该图像信号所检测到的线性内插适用区域。在图3(b)中，因为检测到一个像素上的一个灰度没有变化，因此仅由x＝0、8、16、24来表示检测点。该检测结果与图1(b)所示的检测结果相同，并且线性内插适用区域的范围从x＝0至x＝24。
图3(b)所示的处理可以使检测线性内插适用区域的上述条件(1)变化，以便“与起点位置相同的灰度值在多个像素上延续；与终点位置相同的灰度值在多个像素上延续；并且一个像素上的一个灰度的变化被认为是相同灰度的连续。”
根据图3(b)所示的检测结果所执行的线性内插处理生成了图3(c)所示的处理结果。在除x＝3，19之外的像素位置上，图3(c)所示的处理结果与图1(c)所示的处理结果相同。
存在噪声/误差分量的像素位置x＝3，19上，照原样使用线性内插处理的结果。然而，在该示例中输出线性内插处理的结果与输入灰度值的平均值。按照这种方式，获得了与图1(c)所示的处理结果相同的处理结果。
已将被认为是相同灰度的连续的一个像素上的一个灰度的变化作为具有很小幅度的的高频信号分量进行了描述。然而，一些图像可以具有两个像素上的一个灰度或者三个像素上的一个灰度的变化，以便提供半色调显现或者由于不可逆压缩和扩展所引起的误差。例如，通过将使原始图像放大两倍或三倍所简单地生成的图像是那些图像的示例。因为原始图像的一个像素上的一个灰度的变化变成该图像中的两个像素上的一个灰度或者三个像素上的一个灰度的变化，因此该图像不满足上述条件中的“一个像素上的一个灰度的变化被认为是相同灰度的连续”。
如果显示设备是高清晰型，那么不但很容易将一个像素上的一个灰度的变化感知为误差，而且还很容易将两个像素上的一个灰度或者三个像素上的一个灰度的变化感知为误差。该情况也不满足上述条件中的“一个像素上的一个灰度的变化被认为是相同灰度的连续”。
图4示出了对已放大了两倍的输入图像所执行的线性内插处理的示例，而无需对两个像素上的一个灰度的变化进行检测。图4(a)示出了已放大了两倍的在每两个或多个像素上出现了灰度变化的图像信号的示例。最好是对这种简单放大图像执行如图3所示的相同灰度扩展处理。根据本发明，使用于对线性内插适用区域进行检测的条件(1)变化，以便“与起点位置相同的灰度值在多个像素上延续；与终点位置相同的灰度值在多个像素上延续；并且一个像素组上的一个灰度的变化被认为是相同灰度的连续”。术语“像素组”是指具有相同灰度值的像素串。如果对原始图像进行简单地放大，那么像素组的所有像素具有相同灰度值。因为使原始图像放大两倍，所以两个像素构成了一个像素组。
图4(b)示出了当如上所述的用于对线性内插适用区域进行检测的条件(1)变化时的检测结果。对x＝0，2，4……所示的两个像素集的每一个执行检测处理。按照这种方式，可检测到一个像素组上的一个灰度的变化。在图4(b)中，因为没有检测到一个像素组上的一个灰度的变化，所以检测点仅是x＝0，8，16，24。根据图4(b)所示的检测结果所执行的线性内插处理生成了图4(c)所示的处理结果。在存在噪声/误差分量的像素位置x＝2、3、20、21输出线性内插处理的结果与输入灰度值的平均值。虽然说明了对两个像素集的每一个所执行的检测处理，但是可执行对每个像素进行检测并且忽略n个像素上的一个灰度的变化以实现相同优点。
考虑到上述分析，根据本发明，用于对数字图像信号执行灰度扩展的装置具有以下部件：
(1)用于对线性内插适用区域进行检测的检测器，以及根据所检测的线性内插适用区域来执行灰度扩展的扩展校正器。
(2)该检测器顺序地扫描数字图像信号的像素序列以对灰度变化进行检测。该检测器对预定范围中的灰度变化进行检测。如果位于检测到灰度变化的位置之后的像素的灰度值与位于检测到灰度变化的位置之前的像素的灰度值相同，那么检测器检测到没有灰度变化，并且对将要执行线性内插处理的检测点上的以及其他检测点上的除了上述灰度变化之外的灰度变化进行检测。
(3)扩展校正器在将要执行线性内插处理的检测点上执行线性内插处理，由此实现适当的灰度扩展处理。
当将本发明应用于如下所述的设备、方法以及程序中时，可实现抗噪声和误差的且可降低假轮廓的灰度扩展处理。
例如，如果图像处理设备根据上述检测处理对图像数据的线性内插适用区域进行检测，并且根据所检测的线性内插适用区域来执行灰度扩展处理，那么图像处理设备抗噪声和误差、可降低假轮廓、并且可显示很好质量的图像。
用于执行上述检测处理和灰度扩展处理的设备包括诸如由逻辑电路和存储器所组成的LSI电路这样的硬件电路，或者包括诸如计算机等等这样的可根据程序执行其处理操作的信息处理设备。检测处理可以是由硬件电路(图像检测设备)来执行的，并且灰度扩展处理可以是由灰度扩展程序来执行的，或者相反地，检测处理可以是由检测程序来执行的，并且灰度扩展处理可以是由硬件电路(灰度扩展设备)来执行的。
本发明可以是作为图像处理方法、图像处理程序、仅执行检测处理的图像检测设备、图像检测方法以及图像检测程序来实现的。如果显示设备对图像数据执行上述处理，那么显示设备可显示高质量的图像。
灰度扩展处理并不局限于图3和图4所示的处理，而是可采用其他处理操作。例如，如图5(a)至图(c)所示，灰度值差是1/2的检测点互连(通过图5(c)中的斜虚线)，并且确定要添加的位以便具有最靠近直线的值。如图5(a)所示的要处理的6位图像与图3(a)所示的图像数据相同，并且图5(b)所示的所检测的线性内插适用区域与图3(b)所示的所检测的线性内插适用区域相同。
可采用任何其他可选内插功能而不是线性内插处理。根据本发明，执行灰度变化降低处理以执行低成本的用于降低假轮廓的产生的线性内插处理而与内插处理的类型无关。
下面将根据上述原理对本发明的示例性实施例进行描述。
(第一示例性实施例)
图6是示出了根据本发明第一示例性实施例的图像处理设备的配置的方框图。图6所示的图像处理设备是根据图3和图4所示的原理来执行本发明的处理操作的具体设备。
如图6所示，根据第一示例性实施例的图像处理设备包括检测器11、行缓冲器13以及扩展校正器12。根据第一示例性实施例的图像处理设备被提供有连续的6位图像数据，将6位图像数据转换成8位图像数据，并且将8位图像数据输出到显示设备等等。
检测器11顺序地扫描每序列的输入6位图像数据，通过每序列的线性内插来执行灰度扩展处理，并且对灰度平滑变化的线性内插适用区域进行检测。
当检测器11顺序地扫描每序列的输入6位图像数据时，如果检测到预定范围中的灰度变化(例如，最小灰度差)，并且位于检测到灰度变化的位置之后的像素的灰度值与位于检测到灰度变化的位置之前的像素的灰度值相同，那么检测器11将该灰度变化视为噪声等等，并且将检测到灰度变化的像素的灰度值认为是位于该像素之后和之前的位置上的像素的灰度值。
在检测器11执行检测处理的时，行缓冲器13将输入的6位图像数据累积。
扩展校正器12利用检测器11所获得的检测点的位置数据X以及检测点上的灰度变化FC来对行缓冲器13输出的图像数据执行灰度扩展处理。因为根据本示例性实施例的图像处理设备包括行缓冲器13，因此它根据该图像中的适当位置上的检测结果来执行扩展校正。
在图6中，对颜色分量R、G、B之一的配置的图像处理设备进行了说明。实际上，对于其他两种颜色而言，根据本示例性实施例的图像处理设备具有相似并行配置。这适用于其他示例性实施例。
下面根据本示例性实施例将对图像处理设备的检测器11和扩展校正器12进行单独地描述。
首先，参考图7和图8对检测器11的具体结构和操作详情进行描述。
图7是示出了图6所示的检测器的配置的方框图，并且图8是示出了当任意像素序列输入到此时的检测器的处理操作的图表。
如图7所示，检测器11包括判断输出部件21、起点参数保持器22以及计数器23。计数器23用于相对地识别顺序输入的图像数据位于哪个位置。如果输入数据的位置已知，那么检测器11不必包括计数器23。起点参数保持器22保持起点位置Xs、起点灰度Ts以及起点灰度变化FCs，这些均是在判断输出部件21所执行的判断处理过程中所需的参数。当判断输出部件21获得了新的检测点时，这些参数变化。
灰度变化FC是指这样的信息，该信息表示所检测的灰度变化是递增的灰度变化还是递减的灰度变化，并且还表示灰度变化是通过线性内插处理所处理的灰度变化还是不是通过线性内插处理所处理的轮廓区域。
具体地说，灰度变化FC是以下值中的一个：
FC＝00...通过线性内插处理所处理的递增的灰度变化；
FC＝01...通过线性内插处理所处理的递减的灰度变化；以及
FC＝10...不是通过线性内插所处理的轮廓区域。
判断输出部件21根据输入图像数据T(x)(其中x表示顺序输入图像的位置，并且T(x)表示在位置(x)的灰度值)以及起点参数保持器22所保持的参数和预置阈值TH来执行以下判断处理。
(1)当T(x)＝Ts(起点灰度与输入图像的灰度彼此相同)或者(Ts-TH＜T(x)＜Ts+TH并且T(x+1)＝Ts)(输入图像的灰度变化落在起点灰度±阈值的范围中，并且在位置x+1上的灰度与起点灰度彼此相同)：这与根据本发明的除去噪声/误差分量的处理相对应时，所检测到的灰度变化不被认为是检测点(不执行处理，并且输出保持不变)。
(2)当不满足条件(1)，Ts-TH＜T(x)＜Ts+TH并且T(x+1)＝T(x)(输入图像的灰度变化落在起点灰度±阈值的范围之中，并且在位置x+1和位置x上的灰度具有相同值)时，该灰度变化被认为是用于执行线性内插处理的线性内插适用区域。此时，如果Ts＜T(x)，那么输出位置X＝x并且输出灰度变化FC是FC＝00，并且如果Ts＞T(x)，那么FC＝01。起点参数保持器22所保持的参数从Xs变为x，从Ts变为T(x)，从FCs变为FC，并且将用在下一及随后周期中。
(3)当不满足条件(2)时，灰度变化被认为是轮廓区域。此时，将输出位置X设置为X＝x并且将输出灰度变化FC设置为FC＝10。与(2)一样，起点参数保持器22所保持的参数从Xs变为x，从Ts变为T(x)，从FCs变为FC，并且将用在下一及随后周期中。
如上所述，检测器11顺序地扫描图像信号的像素序列，忽略并且不对一个像素上的一个灰度的灰度变化进行检测，并且对将要执行线性内插处理的检测点以及其他检测点上的其他灰度变化进行检测。
阈值TH是一个参考值，用于确定在某一检测点上的灰度变化是否要通过校正使之变平滑，或保持原样。可根据该处理的详情以及输入图像的特征等等将阈值TH设置为适当值。阈值TH的最简单值是TH＝2以用于使最小灰度差的灰度变化平滑。如果输入图像(例如一个画面)的最小灰度差是2，那么将具有最小灰度差的区域判断为灰度变化平滑的区域，并且将阈值TH设置为TH＝3。
就输入了图8(a)所示的像素序列的示例而言来证实上述处理。假定阈值TH＝2并且从x＝0起顺序地输入图像信号。
首先，将起点参数保持器22设置为用于表示它不保持任何参数的初始条件。例如，当将x＝0上的灰度值T(0)＝(001100)2输入到起点参数保持器22时，保持Xs＝0、Ts＝T(0)、以及FCs＝10。起点参数保持器22保持FCs＝10，因为它不能确定在x＝0上是否存在灰度变化(不存在数据x＝-1)。
当设置起点参数时，判断输出部件21从x＝1起执行对检测点进行检测的处理。因为此时T(1)＝Ts，所以判断输出部件21不执行检测处理，并且转到对下一像素值T(2)的处理。
当x＝4时，T(4)变为T(4)≠Ts、满足Ts-TH＜T(4)＜Ts+TH、并且T(5)变为T(5)＝Ts。因为满足条件(1)，所以判断输出部件21不执行检测处理。
当x＝8时，第一次满足Ts-TH＜T(8)＜Ts+TH，并且T(9)变为T(9)＝T(8)，因此满足条件(2)。因此，判断输出部件21输出X＝8，FC＝00，并且将起点参数更新为Xs＝8、Ts＝(001101)2、并且FCs＝00。从x＝9起，判断输出部件21利用更新的参数来执行检测处理。
重复上述处理(图8(b))。图8(c)示出了执行最终检测处理时所获得的结果。在图8(c)中，由箭头来表示检测点。实箭头表示将要执行线性内插处理的检测点，并且轮廓箭头表示其他检测点。如果灰度变化FC是00或01，那么扩展校正器12判断出检测点是将要执行线性内插处理的检测点。如果灰度变化FC是10，那么扩展校正器12判断出检测点是不执行线性内插处理的检测点。从图8(c)的示例可知线性内插处理将对范围从x＝0至x＝15的区域进行处理。根据背景技术，该区域已被判断为由于一个像素上的一个灰度的噪声/误差分量，而不执行线性内插处理的区域。
参考图9和图10对扩展校正器12的具体配置和操作详情进行描述。
图9是示出了图6所示的扩展校正器的配置的方框图，并且图10是示出了当将任意像素序列输入到扩展校正器时所执行的灰度扩展处理的结果的图表。
如图9所示，扩展校正器12包括校正处理器24、平均校正器25、参数提取器26以及参数缓冲器27。
参数缓冲器27累积检测器11所获得的该图像的每个序列(行)的检测位置X和灰度变化FC。参数26根据输入到校正处理器24的图像的像素位置x来从参数缓冲器27获取使Xs＜x＜Xe的相关Xe、Xs，其变化FCs以及FCe。
校正处理器24提供有通过行缓冲器13而引起了流水线延迟的输入图像信号T(x)，根据输入信号以及从参数提取器26所获取的Xs、Xe、FCs、FCe来执行灰度扩展处理，并且输出处理结果Tout′(x)和输入信号T(x)。在灰度扩展处理中，根据FCs、FCe的值选择并执行以下五个处理的任一个。
(1)当FCs＝00并且FCe＝01时，
Tout′(x)＝4[T(Xs)-(T(Xe)-T(Xs))/2{1-abs(x2-Xs-Xe)/(Xe-Xs)}]。
(2)当不满足条件(1)并且FCs＝01且FCe＝00时，
Tout′(x)＝4[T(Xe)-(T(Xe)-T(Xs))/2{1-abs(x2-Xs-Xe)/(Xe-Xs)}]。
(3)当不满足条件(2)并且FCs±01且FCe＝00时，
Tout′(x)＝4[T(Xs)+(T(Xe)-T(Xs))(x-Xs)/(Xe-Xs)]。
(4)当不满足条件(3)并且FCs＝01且FCe≠00时，
Tout′(x)＝4[T(Xs-1)+(T(Xs)-T(Xs-1))(x-Xs)/(Xe-Xs)]。
(5)当不满足条件(1)至条件(4)时，
Tout′(x)＝4T(x)。
截去小数。处理(1)至处理(4)表示线性内插处理。处理(1)和处理(2)表示用于凸形部分和凹形部分的线性内插处理，并且处理(3)和处理(4)表示根据背景技术与线性内插处理相类似的线性内插处理。处理(5)表示用于添加下述固定灰度值的处理，所述固定灰度值在不执行线性内插处理的检测点上使用。
在第一示例性实施例中，采用上述校正处理。然而，仅使用处理(3)和处理(4)，或者可采用其他计算公式以实现本发明的优点。
校正处理器24所生成的Tout′(x)具有8位。将Tout′(x)、T(x)以及T(Xs)的数据发送到平均校正器25。当T(x)≠T(Xs)(图8(b)中的x＝4，6，11满足该不等式，即表示像素为噪声/误差分量)时，平均校正器25输出线性内插的结果与输入灰度值(Tout(x)＝(4T(x)+Tout′(x))/2)的平均值。否则，平均校正器25输出Tout(x)＝Tout′(x)。
平均校正器25提供有数字图像信号T(x)以及从校正处理器24输出的图像信号Tout′(x)，计算从校正处理器24输出的校正图像信号Tout(x)以及数字图像信号T(x)，如果输入数字图像信号的灰度值T(x)与线性内插适用区域的起点灰度T(Xs)不相同，则输出该平均值，否则输出从校正处理器24输出的图像信号Tout′(x)。
就从其可获得图8(c)所示的检测结果的像素序列而言来证实上述处理。图10(a)是箭头所示的检测位置与其上的灰度变化FC的值相结合的图8(c)的重复。
与检测处理一样，校正处理从x＝0起顺序地对输入图像数据进行处理。
将校正处理(线性内插处理)(3)应用于范围从x＝0至x＝7的区域上，因为Xs＝0、FCs＝10、Xe＝8、FCe＝00(Xs＜x＜Xe)。类似地，将校正处理(3)应用于范围从x＝8至x＝14的区域上。将校正处理(4)应用于范围从x＝21至x＝23的区域上(图10(b))。图10(b)中的虚线所示的区域是线性内插处理区域。
图10(c)示出了在校正处理器24执行灰度扩展之后通过平均处理器25的处理所获得的结果。如图10(c)所示，可知灰度差平滑而不会受到从x＝0至x＝15的出现了许多最小灰度差的区域中的一个像素上的一个灰度的变化的影响。
如上所述，根据本示例性实施例的图像处理设备包括用于对线性内插适用区域进行检测的检测器11以及用于根据所检测的线性内插适用区域来执行灰度扩展处理的扩展校正器12。检测器11顺序地扫描输入数字图像信号的像素序列以对灰度变化进行检测。检测器11对预定范围中的灰度变化进行检测。如果位于检测到灰度变化的位置之后的像素的灰度值与位于检测到灰度变化的位置之前的像素的灰度值相同，那么检测器11不对灰度变化进行检测，并且对要执行线性内插处理的检测点以及其他检测点上的除了上述灰度变化之外的灰度变化进行检测。扩展校正器12对要执行线性内插处理的检测点执行线性内插处理，从而执行适当灰度扩展处理。
平均校正器25输出线性内插处理的结果与输入灰度值的平均值，从而降低假定是噪声/误差分量的信号的变化，并且由此降低噪声/误差分量。
在本示例性实施例中，检测器11确定检测位置的检测位置数据和灰度变化FC，并且扩展校正器24根据该数据执行校正处理。然而，可将检测器11和扩展校正器12分配到任何期望处理。例如，检测器11可执行处理以直至产生校正位(通过从本示例性实施例中的校正处理器12所获得的处理结果中减去输入图像灰度所生成的值)，并且扩展校正器12可仅执行灰度增加处理。类似地，还可将校正处理器12和灰度变化降低器分配到任何期望处理。
在本示例性实施例中，仅在一个方向(输入图像的图像数据的按时间顺序的方向：X方向)上执行检测处理。然而，如果图6所示的行缓冲器13可存储多个图像数据行，那么图像处理设备不但可在X方向上执行检测与灰度扩展处理，而且还可在Y方向上执行检测与灰度扩展处理。
然而，因为在Y方向上的检测与灰度扩展处理取决于可存储在行缓冲器13中的行数，因此通常不能如在X方向上的检测与灰度扩展处理一般多的执行。因此，在Y方向上的灰度扩展处理可对灰度变化平滑的区域进行检测并且将该区域的图像数据提供给LPF(低通滤波器)以除去噪声/误差分量。如果根据缓冲器的限制而适当地修改在X和Y方向上的检测与灰度扩展处理，那么可利用所给定的配置实现最佳灰度扩展处理。
如果可存储在行缓冲器13中的行数受到限制，那么如下交替地执行在Y方向上的检测与灰度扩展处理：
将诸如平滑灰度区域这样的包括有灰度变化的区域中的假轮廓表示为XY面中的曲线。换句话说，认为在靠近行之间所检测到的假轮廓是彼此高度相关。因此，可根据预测的检测数据以及在Y方向上的检测数据来执行灰度扩展处理。如需要可根据检测数据来改变预测的检测数据。
可根据先前帧中的图像信号来执行在Y方向上的检测处理，并且可将该检测结果应用于当前帧中的图像。该处理基于帧间图像通常彼此非常高的相关这样的事实。然而，对于图像处理设备而言必须具有这样的装置，该装置用于确认图像质量并且在如果如场景变化这样的帧间相关性很低的情况下不通过线性内插来执行灰度扩展处理。
如上所述，即使由于成本或其他原因而使行缓冲器13具有有限存储能力，但是也可在与存储在行缓冲器13中的图像数据所排列的方向不同的方向上执行检测与灰度扩展处理。因此，可实现更适当的灰度扩展处理。
(第二示例性实施例)
下面对根据本发明第二示例性实施例的图像处理设备进行描述。
图11是示出了根据本发明第二示例性实施例的图像处理设备的配置的方框图。
根据第二示例性实施例的图像处理设备与根据图6所示的第一示例性实施例的图像处理设备的不同之处在于它具有帧缓冲器14以代替行缓冲器13，并且将帧缓冲器14所重排的图像信号送至检测器11。
利用这个配置，从帧缓冲器14送至检测器11的信号序列的排列，不必与根据第一示例性实施例的图像处理设备的情况下的输入信号的信号序列的排列相同。
例如，如果输入图像是栅格图像，那么从画面的左上角起横向地连续发送图像数据。根据本示例性实施例，可按照任何序列将诸如就栅格图像的信号序列的排列而言，竖向排列的图像数据这样的连续排列的图像数据从帧缓冲器14送至检测器11。
检测器11在例如横向方向(X方向)和竖向方向(Y方向)之类的多个方向上对图像数据进行检测，因此如图11所示生成了两维坐标(X，Y)的检测位置数据，并且还生成了两维坐标(FCx，FCy)的灰度变化。因此，可执行更高精确的灰度扩展处理。例如，扩展校正器12对X方向数据和Y方向数据单独执行灰度扩展校正处理，并且执行使该结果相加或者计算其平均值这样的处理，因此在灰度扩展处理中可反映出在这两个方向上的检测结果。
因为根据本示例性实施例的图像处理设备包括帧缓冲器14，因此不但可在输入图像的图像数据所排列的方向上执行检测与校正处理，而且还可在任意方向上执行检测与校正处理。因此，该图像处理设备可执行更适当的灰度扩展处理。
与第一示例性实施例一样，根据本示例性实施例的图像处理设备因为平均校正器25会降低假定是一个像素上的一个灰度的噪声/误差分量的信号变化，可降低噪声/误差分量。
(第三示例性实施例)
下面根据本发明第三示例性实施例对图像处理设备进行描述。
根据第一和第二示例性实施例，将根据本发明的图像处理方法应用于图像处理设备上。根据该第三示例性实施例，将在第一和第二示例性实施例中所说明的图像处理处理应用于显示设备上。
图12是示出了根据本发明的显示设备的配置的方框图。
根据第三示例性实施例的显示设备包括用于对从诸如计算机等等这样的信息处理设备所传送的8位图像数据的栅格图像执行检测处理的检测器11、用于存储一行图像数据的行缓冲器13、用于根据从检测器11所传送的检测位置数据X和灰度变化数据FC，将从行缓冲器13所输出的图像数据的灰度扩展为10位灰度的扩展校正器12、以及可显示10位图像数据的图像显示单元15。
根据第三示例性实施例的显示设备具有与图6所示的根据第一示例性实施例的图像处理设备相同的配置，除了增加了图像显示单元15。在根据该第三示例性实施例的显示设备中，检测器11、扩展校正器12以及行缓冲器13构成了图像处理器。
在本示例性实施例中，通过示例来说明将8位图像数据灰度扩展成10位图像数据。然而，该处理方法剩余与将6位图像数据灰度扩展成8位图像数据相同。
行缓冲器更好地可存储图像显示单元的X方向上的一行图像数据，因为显示设备在主扫描方向上对每行图像数据进行连续地处理。图像显示单元15可以是例如LCD、PDP、EL、CRT等等这样的可显示图像数据的任何图像显示单元。
因此，即使输入图像数据的位数因而小于可在图像显示单元15上显示的位数，也可执行适当灰度扩展处理以防止生成假轮廓以用于显示较高图像质量的图像。
根据本示例性实施例，与第一和第二示例性实施例一样，因为平均值校正器25降低了假定是一个像素上的一个灰度的噪声/误差分量的信号变化，因此可降低噪声/误差分量。
(第四示例性实施例)
下面将参考附图，对本发明的第四示例性实施例进行描述。
第四示例性实施例采用信息处理设备以实现根据本发明的图像处理方法。具体地说，如图13所示，由计算机(CPU 31)来执行第一示例性实施例所示的检测器11和扩展校正器12的处理操作。
图14、图15、以及图16是根据本发明的图像处理方法的序列的流程图。图14至16表示通过利用CPU 31的根据第一示例性实施例的图像处理设备的示例。
根据本发明的图像处理方法对输入6位栅格图像执行检测处理并且将该检测结果扩展成8位数据。图14所示的步骤S2至S12的处理与根据第一示例性实施例的检测器11的处理操作(第一图像处理操作)相对应，并且图15和图16所示的步骤S13至S28的处理与根据第一示例性实施例的扩展校正器12的处理操作(第二图像处理操作)相对应。
CPU 31根据存储在未示出的ROM或记录介质中的程序，来执行这些处理序列，以实现检测器11和扩展校正器12的功能。
下面参考图14对第一图像处理操作进行描述。
如图14所示，当将栅格图像1的图像数据In(6位)输入到计算机时，CPU 31提取用于表示输入图像信号是哪个像素的图像信号的信息(像素的y值)。(步骤S1)In()表示灰度值。
为了根据像素的Y坐标对行的图像数据执行检测与校正处理，CPU 31对输入信号位置x0＝0进行初始化并且获得预定X方向上的数据长度Xmax(步骤S2)。
为了开始检测处理，CPU 31设置起点位置Xs＝0、起点先前位置Xs0＝0、起点灰度Ts＝In(0，y)、起点变化FCs＝10、以及阈值TH＝2(步骤S3)。
利用所设置的初始条件，根据以下过程执行检测处理。
首先，CPU 31使输入信号位置x0加1(步骤S4)。
此后，如果x0的值等于Xmax，那么CPU 31完成灰度变化检测处理，并且转到步骤S7。否则，CPU 31转到灰度变化检测处理(步骤S5)。
(灰度变化检测处理)
此后，当位置x0的灰度数据In(x0，y)等于起点灰度Ts(相同灰度延续)或者Ts-TH＜In(x0，y)＜Ts+TH并且In(x0+1，y)＝Ts(一个像素上的一个灰度的变化)时，CPU 31回到步骤S4并且继续对灰度变化进行检测。否则，CPU将该数据视为灰度变化，并且转到步骤S7(步骤S6)。
此后，CPU 31保持终点位置Xe＝x0和终点灰度Te＝In(x0，y)的值(步骤S7)。
(检测点变化设置处理)
此后，当Ts-TH＜In(x0，y)＜Ts+TH并且In(x0+1，y)＝In(x0，y)时，CPU 31转到步骤S9(确定该区域是否是线性内插适用区域)。否则，CPU 31转到步骤S10(步骤S8)。
在步骤S9中，CPU 31对In(x0，y)与Ts进行相互比较以确定线性内插适用区域中的灰度变化是递增的还是递减的。如果灰度变化是递增的，那么CPU 31转到步骤S11。如果灰度变化是递减的，那么CPU 31转到步骤S12。
在步骤S10中，CPU 31将终点变化Te设置为10(它不是线性内插适用区域)。
在步骤S11中，CPU 31将终点变化Te设置为00(它是线性内插适用区域并且其灰度变化是递增的)。
在步骤S12中，CPU 31将终点变化Te设置为01(它是线性内插适用区域并且其灰度变化是递减的)。
CPU 31保持在步骤S10至S12中所确定的参数，并且转到作为第二图像处理操作的灰度扩展处理。
下面参考图15和图16对第二图像处理操作进行描述。
如图15所示，CPU 31将扩展校正信号位置x设置为Xs(步骤13)。
(灰度扩展细节确定处理)
此后，根据起点灰度变化FCs和终点灰度变化FCe的值，CPU 31确定要应用的灰度扩展处理(步骤S14至S17)。根据如下(1)至(5)执行确定灰度扩展处理细节的处理：
如果FCs＝00并且FCe＝01，那么CPU 31执行步骤S18(步骤S14)。
如果不满足条件(1)，并且FCs＝01且FCe＝00，那么CPU 31执行步骤S19(步骤S15)。
(3)如果不满足条件(2)并且FCe＝00，那么CPU 31执行步骤S20(步骤S16)。
(4)如果不满足条件(3)并且FCs＝01，那么CPU 31执行步骤S21(步骤S17)。
(5)如果不满足条件(4)，那么CPU 31执行步骤S22(步骤17)。
(灰度扩展处理)
利用起始位置Xs、起点灰度Ts、终点位置Xe、终点灰度Te、扩展校正信号位置x、以及输入图像信号，CPU 31根据步骤S14至S17的选择结果来执行以下(1)至(5)所表示的灰度扩展处理的一个。
(1)步骤S18：
Out′(x)＝4[In(Xs)-(In(Xe)-In(Xs))/2{1-abs(x2-Xs-Xe)/(Xe-Xs)}]。
(2)步骤S19：
Out′(x)＝4[In(Xe)-(In(Xe)-In(Xs))/2{1-abs(x2-Xs-Xe)/(Xe-Xs)}]。
(3)步骤S20：
Out′(x)＝4[In(Xs)+(In(Xe)-In(Xs))(x-Xs)/(Xe-Xs)]。
(4)步骤S21：
Out′(x)＝4[In(Xs0)+(In(Xs)-In(Xs0))(x-Xs)/(Xe-Xs)]。
(5)步骤S22(不执行线性内插处理)：
Out′(x)＝4In(x)。
(平均校正处理)
此后，CPU 31对In(x，y)与Ts进行相互比较并且执行以下处理的任一个(步骤S23)：
·当In(x)≠Ts时，Out(x)＝(In(x)+Out′(x))/2
·否则，Out(x)＝Out′(x)
此后，CPU 31使x的值加1(步骤S24)。
如果x＜Xe，那么CPU 31回到步骤S14以便利用相同参数Xs、Ts、Xe、Te重复灰度扩展处理。如果x≥Xe，那么CPU 31完成灰度扩展处理(步骤S25)。
此后，CPU 31对x0的值与Xmax进行比较(步骤S26)。如果x0＝Xmax，那么CPU 31转到步骤S29，因为它对从x＝0至Xmax的一行的所有输入信号In(x，y)执行灰度扩展处理。否则，CPU 31转到步骤S27以继续用于保持输入信号的处理。
在步骤S27中，CPU 31将Xs置成起点先前位置Xs0。
此后，CPU 31将Xe置成起点位置Xs，将Te置成起点灰度Ts，并且将FCe置成起点变化FCs(步骤S28)，并且此后回到步骤S4以再次开始检测处理。
CPU 31输出通过上述处理所获得的输出图像数据Out(x，y)(8位)。
如上所述，根据第一示例性实施例的检测器11的处理操作(第一图像处理操作)和扩展校正器12的处理操作(第二图像处理操作)由计算机来执行，与根据第一示例性实施例的图像处理设备所执行的图像处理操作相同，但无需特定硬件。
图14至图16所示的流程图表示根据第一示例性实施例的图像处理设备的处理操作。还可通过计算机来执行根据第二示例性实施例图像处理设备的处理操作。
在第四示例性实施例中，由计算机根据该程序来执行降低栅格图像的数据量的处理以及扩展图像数据以恢复原始图像的处理。通过计算机可以执行这些处理中的任何一个。
在第四示例性实施例中，通过计算机来实现根据第一示例性实施例的图像处理设备的功能。还可通过计算机来实现上述图像检测设备以及灰度扩展设备的处理操作。
在第一至第四示例性实施例中，将通过灰度扩展所增加的图像数据的位数说明为是恒定的。然而，通过灰度扩展可使位数增大到任何数目。
说明了第一至第四示例性实施例是本发明的优选实施例，并且本发明并不局限于第一至第四示例性实施例所示的配置。例如，通过灰度扩展处理不必使各个颜色中的图像数据的位数增大到相同数目。具体地说，如果由数据R具有5位、数据G具有6位、以及数据B具有5位的三原色R、G、B来表示图像数据，那么可使数据R和数据B扩展3位并且使数据G扩展2位以将图像数据R、G、B转换成8位图像数据。
可仅增大图像数据R、G、B中的一些颜色的位数。栅格图像不需是由多个颜色中的图像数据所组成的彩色图像，而可以是单色图像。
在该示例性实施例中，一个像素上的一个灰度的变化假定是噪声/误差分量。然而，如本发明的原理所示，根据图像和显示设备的清晰程度可将n个像素上的一个灰度的变化检测为噪声/误差分量。因此可以用多种方式对本发明进行修改。

Claims (12)

1.一种图像处理设备，包括：
检测器，用于通过顺序地扫描输入数字图像信号的像素序列来检测线性内插适用区域，作为通过经由所述输入数字图像信号的所述像素序列的线性内插来执行灰度扩展处理而使灰度变化平滑的区域；以及
扩展校正器，用于对通过所述检测器所检测的所述线性内插适用区域执行灰度扩展处理；
其中，当所述检测器顺序地扫描所述输入数字图像信号的所述像素序列的灰度值时，如果所述检测器检测到在预定范围中的灰度变化，并且检测到所述灰度变化的位置之后的位置上的像素的灰度值与检测到所述灰度变化的所述位置之前的位置上的像素的灰度值相同，那么所述检测器将检测到所述灰度变化的所述像素的灰度值认为是所述像素之后和之前的位置上的像素的灰度值。
2.一种图像处理设备，包括：
检测器，用于通过顺序地扫描输入数字图像信号的像素序列来检测线性内插适用区域，作为通过经由所述输入数字图像信号的所述像素序列的线性内插来执行灰度扩展处理而使灰度变化平滑的区域；以及
扩展校正器，用于对通过所述检测器所检测的所述线性内插适用区域执行灰度扩展处理；
其中，当所述检测器顺序地扫描所述输入数字图像信号的所述像素序列的灰度值时，如果所述检测器检测到具有从检测到灰度变化的位置在多个像素上延续的相同灰度值的在预定范围中的灰度变化并且在所述相同灰度值之后的位置上的像素的灰度值与检测到所述灰度变化的所述位置之前的位置上的像素的灰度值相同，那么所述检测器将检测到所述灰度变化的所述像素的灰度值认为是所述像素之后和之前的位置上的像素的灰度值。
3.根据权利要求1或2的图像处理设备，还包括：
校正处理器，用于基于来自所述检测器的检测位置数据和灰度变化来对所述输入数字图像信号执行校正处理；以及
平均校正器，被提供有所述数字图像信号和来自所述校正处理器的输出图像信号，计算通过所述校正处理器所校正的图像信号与所述数字图像信号的平均值，如果所述数字图像信号的灰度值与所述线性内插适用区域的起点灰度不相同则输出所述平均值，否则输出来自所述校正处理器的所述输出图像信号。
4.根据权利要求1至3中任意一项的图像处理设备，还包括：
行缓冲器，用于至少存储所述数字图像信号的一行图像信号。
5.根据权利要求1至3中任意一项的图像处理设备，还包括：
帧缓冲器，用于至少存储表示所述数字图像信号的一画面的图像信号。
6.根据权利要求1至5中任意一项的图像处理设备，其中，所述预定范围中的所述灰度变化包括所述数字图像信号的最小灰度差的灰度变化。
7.根据权利要求1至6中任意一项的图像处理设备，其中，所述检测器将相同灰度值延续并且满足区域之间的灰度差属于预定值的条件的相邻区域检测为所述线性内插适用区域。
8.一种显示设备，包括：
图像处理器，所述图像处理器包括：检测器，用于通过顺序地扫描输入数字图像信号的像素序列来检测线性内插适用区域，作为通过经由所述输入数字图像信号的像素序列的线性内插来执行灰度扩展处理而使灰度变化平滑的区域，其中，如果所述检测器检测到在预定范围中的灰度变化，并且检测到所述灰度变化的位置之后的位置上的像素的灰度值与检测到所述灰度变化的所述位置之前的位置上的像素的灰度值相同，那么所述检测器将检测到所述灰度变化的所述像素的灰度值认为是所述像素之后和之前的位置上的像素的灰度值；以及扩展校正器，用于对通过所述检测器所检测的所述线性内插适用区域执行灰度扩展处理；以及
显示单元，用于基于来自所述图像处理器的输出信号来显示图像。
9.一种显示设备，包括：
图像处理器，所述图像处理器包括：检测器，用于通过顺序地扫描输入数字图像信号的像素序列来检测线性内插适用区域，作为通过经由所述输入数字图像信号的像素序列的线性内插来执行灰度扩展处理而使灰度变化平滑的区域，其中，如果所述检测器检测到具有从检测到所述灰度变化的位置在多个像素上延续的相同灰度值的在预定范围中的灰度变化并且所述相同灰度值之后的位置上的像素的灰度值与检测到所述灰度变化的所述位置之前的位置上的像素的灰度值相同，那么所述检测器将检测到所述灰度变化的所述像素的灰度值认为是所述像素之后和之前的位置上的像素的灰度值；以及扩展校正器，用于对通过所述检测器所检测的所述线性内插适用区域执行灰度扩展处理；以及
显示单元，用于基于来自所述图像处理器的输出信号来显示图像。
10.一种图像处理方法，包括步骤：
通过顺序地扫描输入数字图像信号的像素序列来检测线性内插适用区域，作为通过经由所述输入数字图像信号的像素序列的线性内插来执行灰度扩展处理而使灰度变化平滑的区域；以及
对通过所述检测器所检测的所述线性内插适用区域执行灰度扩展处理；
其中，所述检测线性内插适用区域的步骤顺序地扫描所述输入数字图像信号的所述像素序列的灰度值，如果所述检测线性内插适用区域的步骤检测到预定范围中的灰度变化，并且检测到所述灰度变化的位置之后的位置上的像素的灰度值与检测到所述灰度变化的所述位置之前的位置上的像素的灰度值相同，那么所述检测线性内插适用区域的步骤将检测到所述灰度变化的所述像素的灰度值认为是所述像素之后和之前的位置上的像素的灰度值。
11.一种图像处理方法，包括步骤：
通过顺序地扫描输入数字图像信号的像素序列来检测线性内插适用区域，作为通过经由所述输入数字图像信号的像素序列的线性内插来执行灰度扩展处理而使灰度变化平滑的区域；以及
对通过所述检测器所检测的所述线性内插适用区域执行灰度扩展处理；
其中，所述检测线性内插适用区域的步骤顺序地扫描所述输入数字图像信号的所述像素序列的灰度，如果所述检测线性内插适应区域的步骤检测到具有从检测到灰度变化的位置在多个像素上延续的相同灰度值的在预定范围中的灰度变化并且在所述相同灰度值之后的位置上的像素的灰度值与检测到所述灰度变化的所述位置之前的位置上的像素的灰度值相同，那么所述检测线性内插适用区域的步骤将检测到所述灰度变化的所述像素的灰度值认为是所述像素之后和之前的位置上的像素的灰度值。
12.一种程序，用于使计算机执行根据权利要求10或儿的图像处理方法。
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