CN103297678A - 图像处理装置和方法、以及程序 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种图像处理装置和方法、以及程序。该图像处理装置包括：伽马值计算单元，用于基于输入图像的像素的灰度值来计算用于所述像素的伽马值，所述伽马值取决于所述灰度值而变化；以及灰度校正单元，用于通过使被归一化的、所述输入图像的所述像素的所述灰度值自乘到以所述伽马值为指数的幂来对所述输入图像执行灰度校正。

Description

图像处理装置和方法、以及程序

技术领域

本技术涉及图像处理装置、图像处理方法以及程序，并且特别涉及能够在防止数据量增加的情况下以简单的方式呈现高质量图像的图像处理装置、图像处理方法以及程序。

背景技术

在相关技术中，在数字图像中存在图像劣化的事件，其中在视觉上辨别出图像中从一个灰度到另一个灰度的亮度变化的状态下出现了轮廓线。为了防止这种图像劣化，在考虑辨别阈值（即，明度改变能够被感知的最小值）的情况下讨论了图像的灰度值。

然而，人眼的辨别阈值在低亮度时非常小，并且特别地，例如，在日常生活里可能出现的黑暗环境中的明度

处的辨别阈值ΔL据称大约为

如果要对诸如电视接收机或投影机的显示装置通常期望的最大亮度450cd/m²进行均匀量化，则由于辨别阈值而必需30000个灰度级，即15位（bit）的位长，因而数据量将相应地增加。

因此，为了减少图像数据的数据量，通过对低亮度范围的精细量化以及通过对高亮度范围的粗略量化来执行使用通常被称作伽马法（gammamethod）的方法的图像数据处理。在伽马法中，图像的灰度值和亮度值之间的关系并不是线性变化的，而是使通过对灰度值进行归一化而获得的值自乘到以伽马为指数的幂，并把通过将由此获得的值乘以最大亮度而得到的值设置为亮度值。

此外，提出了一种显示装置，其中，将多个滤色器设置于色盘上，使用预定的滤色器来显示预定位数的图像数据，并使用其他的滤色器来显示剩余位数的图像数据（参考日本未经审查专利申请公开2000-276063）。

发明内容

然而，在以上描述的相关技术中，不可能在防止数据量增加的情况下以简单的方式呈现高质量图像。

例如，在典型的消费者视频装置中，存在许多使用8位或10位灰度并将伽马γ设置为2.2的情况，并且，在期望较高质量图像的数字影院中，使用12位的灰度并将伽马γ设置为2.6。

然而，数字影院的灰度值是在假设电影剧场环境中的最大屏幕亮度为48cd/m²（14fL）的情况下设置的，因而位于家庭起居室中的显示装置所期望的最大亮度预期达到如上所述的450cd/m²。由于该原因，家用视频设备中的灰度的位长目前是不足够的。

此外，在将多个滤色器设置于色盘上的方法中，用来显示图像的处理或配置是复杂的。

本技术是在考虑这些情形的情况下做出的，并意图在防止数据量增加的情况下以简单的方式呈现高质量图像。

根据本公开的一个实施例，提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：伽马值计算单元，用于基于输入图像的像素的灰度值来计算用于所述像素的伽马值，所述伽马值取决于所述灰度值而变化；以及灰度校正单元，用于通过使被归一化的、所述输入图像的所述像素的所述灰度值自乘到以所述伽马值为指数的幂来对所述输入图像执行灰度校正。

所述伽马值可以与所述灰度值成比例地从第一值变化到第二值，所述第二值大于所述第一值。

所述伽马值计算单元可以通过计算γ_min+(CV/(2ⁿ-1))×(γ_max-γ_min)来计算所述伽马值，其中n表示执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的灰度位深度，CV表示所述像素的所述灰度值，γ_min表示所述第一值，而γ_max表示所述第二值。

当所述位深度n为12时，所述第一值γ_min可以是2.8与4.3之间的任意值，而所述第二值γ_max可以是4.7与7.0之间的任意值。

所述灰度校正单元可以通过计算Max_L×(CV/(2ⁿ-1))^γ来计算执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的像素值，其中Max_L表示执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的像素值的最大值，而γ表示所述伽马值。

根据本公开的一个实施例，提供了一种图像处理方法或程序，该图像处理方法或程序包括：基于输入图像的像素的灰度值来计算用于所述像素的伽马值，所述伽马值取决于所述灰度值而变化；以及通过使被归一化的、所述输入图像的所述像素的所述灰度值自乘到以所述伽马值为指数的幂来对所述输入图像执行灰度校正。

根据本公开的一个实施例，可以基于输入图像的像素的像素值计算用于所述像素的伽马值，所述伽马值取决于所述灰度值而变化，并且，可以通过使被归一化的、所述输入图像的所述像素的所述灰度值自乘到以所述伽马值为指数的幂来执行对所述输入图像的灰度校正。

根据本技术的实施例，能够在防止数据量增加的情况下以简单的方式呈现高质量图像。

附图说明

图1是示出从图像的一个灰度到另一个灰度的差异是否被辨别出的图；

图2是示出伽马特性的图；

图3是示出最大亮度、伽马值的最小值以及伽马值的最大值的组合的示例的图；

图4是示出图像处理装置的示例性配置的图；

图5是示出灰度校正处理的流程图；以及

图6是示出计算机的示例性配置的图。

具体实施方式

下文中，将参考附图来详细地描述本公开的优选实施例。注意，在本文字说明和附图中，用相同的附图标记表示具有基本上相同的功能和结构的结构元件，并且将省略对这些结构元件的重复说明。

根据本公开的实施例，提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：伽马值计算单元，用于基于输入图像的像素的灰度值来计算用于所述像素的伽马值，所述伽马值取决于所述灰度值而变化；以及灰度校正单元，用于通过使被归一化的、所述输入图像的所述像素的所述灰度值自乘到以所述伽马值为指数的幂来对所述输入图像执行灰度校正。

所述伽马值可以与所述灰度值成比例地从第一值变化到第二值，所述第二值大于所述第一值。

所述伽马值计算单元可以通过计算γ_min+(CV/(2ⁿ-1))×(γ_max-γ_min)来计算所述伽马值，其中n表示执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的灰度位深度，CV表示所述像素的所述灰度值，γ_min表示所述第一值，而γ_max表示所述第二值。

当所述位深度n为12时，所述第一值γ_min可以是2.8与4.3之间的任意值，而所述第二值γmax可以是4.7与7.0之间的任意值。

所述灰度校正单元可以通过计算Max_L×(CV/(2ⁿ-1))^γ来计算执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的像素值，其中Max_L表示执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的像素值的最大值，而γ表示所述伽马值。

根据本公开的一个实施例，提供了一种图像处理方法或程序，该图像处理方法或程序包括：基于输入图像的像素的灰度值来计算用于所述像素的伽马值，所述伽马值取决于所述灰度值而变化；以及通过使被归一化的、所述输入图像的所述像素的所述灰度值自乘到以所述伽马值为指数的幂来对所述输入图像执行灰度校正。

根据本公开的一个实施例，可以基于输入图像的像素的像素值计算用于所述像素的伽马值，所述伽马值取决于所述灰度值而变化，并且，可以通过使被归一化的、所述输入图像的所述像素的所述灰度值自乘到以所述伽马值为指数的幂来执行对所述输入图像的灰度校正。

<第一实施例>

[立体图像的生成]

本技术意图例如通过关于家用视频装置中的图像灰度来指派适当的位长来取代当前不足的位长以及通过将伽马值γ设置成可变值，而在使图像数据的数据量的增加最小化的情况下呈现高质量图像。

现将对本技术的概况进行描述。

作为已根据对人眼的对比敏感度的研究而获得的、具有高可靠性的模型，已知BMT（Barten调制阈值，Barten Modulation Threshold）模型（例如，参考P.J.Barten,“Contrast Sensitivity of the HUMAN EYE andIts Effects on Image Quality”,SPIE Optical Engineering Press,1999）。

该BMT模型是描述对比度阈值的模型。此外，已知BMT模型比在具有不同亮度的显示被呈现为彼此相邻的排列方法（collocation method）中具有更严格的条件，并且BMT模型与具有不同亮度的显示在时间上被交替呈现的、具有高敏感度的闪烁光度法（flicker photometry）中的测试结果良好地匹配。

在BMT模型中，作为对比度阈值的BMT值是由对比敏感度函数S(u)的倒数给出的。

此外，在使用用于使亮度以正弦波形在空间上变化的刺激的情况下，对比度阈值指的是使该刺激能够被检测到的最小对比度的值。另外，对比敏感度函数S(u)是表示视觉的空间特征（spatial characteristics）的指标，并且是由以下等式1表示的函数。

$S\left(u\right)=\frac{M_{\mathrm{opt}}\left(u\right)/k}{\sqrt{\frac{2}{T}(\frac{1}{{X_0}^2}+\frac{1}{{X_{\max }}^2}+\frac{u^2}{{N_{\max }}^2})(\frac{1}{\mathrm{\&eta;pE}}+\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_0}{1-e^{-{(u/u_0)}^2}})}}---\left(1\right)$

这里，在等式1中，u表示空间频率，k表示S/N比率，T表示眼睛的集成时间，X₀表示目标图像的尺寸，而X_max表示眼睛能够集成的视角的最大值。此外，N_max表示眼睛能够集成的最大空间频率，η表示眼睛的量子效率，p表示光子的转换因子，φ₀表示神经噪声的谱密度，而u₀表示侧抑制对其起作用的最大空间频率。

此外，在等式1中，M_OPT(u)是以下等式2中所示的光学MTF（调制传递函数，Modulation Transfer Function）。

$M_{\mathrm{opt}}\left(u\right)=e^{-2{\mathrm{\&pi;}}^2{\mathrm{\&sigma;}}^2{u}^2}---\left(2\right)$

这里，等式2中的σ是以下等式3中所示的值，并且在等式3中，σ₀是常数值，C_ab表示眼晶体的球面像差，而d表示瞳孔的直径。

$\mathrm{\&sigma;}=\sqrt{{{\mathrm{\&sigma;}}_0}^2+{\left(C_{\mathrm{ab}}d\right)}^2}---\left(3\right)$

此外，如以下等式4中所示，等式3中的d取决于亮度L而变化。

d＝5-3tanh(0.4log LX₀ ²/40²)    (4)

此外，在等式1中，E表示以下等式5中所示的视网膜照度。

$E=\frac{\mathrm{\&pi;}{d}^2}{4}L---\left(5\right)$

此外，等式1中所示的对比敏感度函数S(u)的参数的各个代表值如下。换句话说，k=3，T=0.1秒，η=0.03，σ₀=0.0083弧度（arc deg），X_max＝12°，φ₀=3×10^-8秒度²（sec deg²），C_ab=0.0013弧度/毫米（arc deg/mm），N_max=15周（cycle），u₀=7周/度（cycle/deg），X₀=4°，p=1.285光子/秒/度²/楚兰德（photons/sec/deg²/td）。

通过使用BMT（即，作为采用上述方式定义的对比敏感度函数S(u)的倒数的对比度阈值），可以发现使用伽马值γ执行灰度校正之后的图像是否是具有足够的视觉特性（visual characteristics）的图像。换句话说，可以发现观察图像的用户是否能够辨别从图像的像素中的一个灰度到另一个灰度的亮度差异。

具体地，例如，如图1中所示，在垂直轴表示对比度的倒数而水平轴表示亮度值的曲线图中，表示当用于灰度校正的伽马值γ被设置成预定值时每个亮度值处的对比度的倒数的曲线优选地位于图中比表示BMT的曲线更低的一侧。

在图1中所示示例中，曲线LC11表示BMT，而曲线LC12至LC15表示当图像经历各种条件下的灰度校正时各个亮度值处的对比度的倒数。例如，待经历灰度校正的图像被称为捕获图像，并且通过捕获图像的灰度校正而获得的图像被称为显示目标图像（待显示的图像）。此外，假设当对显示目标图像进行显示时的最大亮度为450cd/m²。

在这种情况下，如果用于灰度校正的伽马值γ为2.6并且在显示目标图像中使用每像素10位深度的灰度，即，像素的像素值是用10位来表示的值，则由曲线LC12表示用于显示目标图像的各个亮度值的对比度的倒数。由于曲线LC12在整个亮度范围中位于图中比表示BMT的曲线LC11更上面的一侧，所以在通过该条件下的灰度校正而获得的显示目标图像中，用户辨别出从像素中的一个灰度到另一个灰度的差异。由于该原因，难以将显示目标图像视为具有优等质量的图像。

此外，曲线LC13表示在用于灰度校正的伽马值γ为2.6并且在显示目标图像中使用每像素12位深度的灰度的情况下，用于显示目标图像的各个亮度值的对比度的倒数。曲线LC13在从低亮度到中间亮度的区域中位于图中比表示BMT的曲线LC11更上面的一侧，但在高亮度区域中位于图中比曲线LC11更低的一侧。因此，可以看出在高亮度区域中存在用于视觉特性的余裕。

此外，曲线LC14表示在用于灰度校正的伽马值γ为2.6并且在显示目标图像中使用每像素13位深度的灰度的情况下，用于显示目标图像的各个亮度值的对比度的倒数。由于该曲线LC14在整个亮度范围中位于图中比表示BMT的曲线LC11更低的一侧，所以在通过该条件下的灰度校正而获得的显示目标图像中，用户辨别不出从像素中的一个灰度到另一个灰度的差异。也就是说，显示目标图像有可能是具有优等质量的图像。

如上，在伽马值γ固定为2.6并且灰度的位深度增加的情况下，如果将位深度设置成13位，则用户辨别不出显示目标图像中从一个灰度到另一个灰度的差异。但是，如果将显示目标图像的灰度的位深度设成13位，则显示目标图像的图像数据（下文中，称为显示目标图像数据）的数据量增加。从显示装置中的装配的角度来看或考虑到显示目标图像数据的数据量，显示目标图像的灰度的位深度优选地为约12位。

因此，在本技术中，注意到了由于曲线LC13在高亮度区域中位于比曲线LC11更低的一侧而存在用于视觉特性的余裕，并且用于灰度校正的伽马值γ关于捕获图像的像素值（下文中，也称为灰度值CV）而变化。这使得能够在高亮度条件下在将显示目标图像的质量保持为高的情况下适度地减少显示目标图像数据的数据量。

例如，当通过应用本技术的实施例而使用于灰度校正的伽马值γ取决于灰度值CV变化成3.0到6.0中的任意一个并且在显示目标图像中使用每像素12位深度的灰度时，由曲线LC15表示用于显示目标图像的亮度值的对比度的倒数。由于该曲线LC15在整个亮度范围中位于图中比表示BMT的曲线LC11更低的一侧，所以用户在通过该条件下的灰度校正而获得的显示目标图像中辨别不出从像素的一个灰度到另一个灰度的差异。因此，能获得具有优等质量的图像。

更具体地，如果分别由伽马值γ_min和伽马值γ_max来表示关于捕获图像的像素的像素值（灰度值CV）而变化的伽马值γ的最小值和最大值，则如以下等式6中那样给出用于每个灰度值CV的伽马值γ。

γ＝γ_min+{CV/(2ⁿ-1)}×(γ_max-γ_min)  (6)

此外，在等式6中，n表示显示目标图像的每像素灰度的位深度，即，数字灰度的位的数量。因此，例如，在曲线LC15的示例中，n=12，γ_min=3.0，而γ_max=6.0。在这种情况下，随着灰度值CV增加，伽马值γ与灰度值CV成比例地从3.0增加到6.0。

此外，如果由L表示意图通过捕获图像的灰度校正而获得的显示目标图像的像素的像素值，即，与显示单元的显示亮度相对应的像素值，而由Max_L表示像素值L的最大值，则像素值L是由以下等式7所表示的值。

L＝Max_L×(CV/(2ⁿ-1))γ    (7)

在执行这样的灰度校正的情况下，在图2中示出伽马值γ的特性，即伽马曲线。此外，在图2中，垂直轴表示显示目标图像的亮度值，即像素值L所显示的像素的亮度值，而水平轴表示捕获图像的像素的像素值（灰度值CV）。另外，在图2的示例中，显示目标图像的最大亮度为450cd/m²。

在图2中，曲线LC21表示当伽马值γ固定为2.6时关于各个灰度值CV的显示目标图像的显示亮度值，而LC22表示当伽马值γ固定为6.0时关于各个灰度值CV的显示目标图像的显示亮度值。当将曲线LC21和曲线LC22相互比较时，在灰度值CV小的区域中，关于灰度值CV的变化的、显示目标图像的显示亮度的变化在曲线LC22中比在曲线LC21中小。

此外，曲线LC23表示当根据等式(6)将伽马值γ设置为γ_min=3.0以及伽马值γ_max=6.0时关于各个灰度值CV的显示目标图像的显示亮度值。同样在曲线LC23的情况中，可以看出在灰度值CV小的区域中，关于灰度值CV的变化的、显示目标图像的显示亮度的变化比在曲线LC21中小。

如上所述，由于人眼在低亮度处的辨别阈值小，所以在亮度低的区域中，关于灰度值CV的变化的、显示目标图像的显示亮度的变化优选为小。

因此，在本技术的实施例中，伽马值γ是根据等式6来设置的，因而使得关于灰度值CV的变化的、显示目标图像的显示亮度的变化在低亮度区域中小。结果，能够在防止数据量增加的情况下以简单的方式呈现高质量的显示目标图像。换句话说，根据等式6，灰度值CV越小，伽马值γ就越小。因此，当执行等式7中所示的灰度校正时，灰度值CV越小，关于灰度值CV的变化的、显示目标图像的像素值L的变化就越小。

如上所述，由于伽马值γ取决于灰度值CV而变化，即伽马值γ取决于灰度值CV而成比例地分布，因此能够使用等式6或7通过简单计算来获得具有较小数据量的高质量显示目标图像。

特别地，等式6的伽马值γ不是被保存为查找表等，而是被保存为函数，因而能够通过在每个这样的时刻执行计算来更简单地获得显示目标图像。这是因为，例如，如果由查找表等来定义伽马值γ，则配置或处理变得复杂，因而在系统之间正确地、容易地发送和接收信号方面易于出现不利条件。

此外，根据等式6，能够仅使用四则运算（积和运算）通过简单计算来实现适合于视觉特性的伽马特性。也就是说，在等式6中，基本上不执行增加计算成本的、诸如指数或对数的复杂运算，因而能够通过简单计算而迅速地获得伽马值γ。

此外，在以上描述中，作为示例已描述了如下情况：与显示目标图像的像素的像素值L的最大值Max_L相对应的最大亮度为450cd/m²，并且伽马值γ_min=3.0而伽马值γ_max=6.0。然而，只要能够获得具有优等质量的显示目标图像，则可以采用最大亮度、伽马值γ_min和伽马值γ_max的任意组合。

例如，图3中示出了在小于或等于显示目标图像的最大亮度的所有亮度值处，使得人眼无法分辨出从显示目标图像的像素的像素值中的一个灰度到另一个灰度的亮度差异的那些最大亮度、伽马值γ_min和伽马值γ_max的组合。

换句话说，在显示目标图像的所有亮度值处，使得对比度的倒数小于图1的曲线LC11所表示的BMT的最大亮度、伽马值γ_min和伽马值γ_max的组合可以采用例如图3中所示出的组合。此外，在图3所示的示例中，在显示目标图像中使用每像素12位深度的灰度。

在图3中，在该图左边部分中示出了在显示目标图像的最大亮度为300cd/m²的情况下的伽马值γ_min和伽马值γ_max的组合。

例如，在该图中左边部分的最上栏所示的示例中，针对伽马值γ_min=2.8，伽马值γ_max是6.0到7.0的任意值。该图的左边部分针对2.8到4.3的伽马值γ_min的各个值而示出了各伽马值γ_max。在这种情况下，伽马值γ_max的值为4.7与7.0之间的任意值。

此外，在该图中间部分中示出了在显示目标图像的最大亮度为450cd/m²的情况下的伽马值γ_min和伽马值γ_max的组合。

例如，在该图中中间部分的最上栏所示的示例中，针对伽马值γ_min=2.9，伽马值γ_max为6.9。该图的中间部分针对2.9到3.9的伽马值γ_min的各个值而示出了各伽马值γ_max，并且在该情况下，伽马值γ_max的值为5.6与6.9之间的任意值。

此外，在该图右边部分中示出了在显示目标图像的最大亮度为600cd/m²的情况下的伽马值γ_min和伽马值γ_max的组合。

例如，在该图中右边部分的最上栏所示的示例中，针对伽马值γ_min=3.1，伽马值γ_max为6.5到6.9的任意值。该图的右边部分针对3.1到3.7的伽马值γ_min的各个值而示出了各伽马值γ_max，并且在该情况下，伽马值γ_max的值为6.3与6.9之间的任意值。

[图像处理装置的配置示例]

接下来，将描述应用本技术的详细实施例。图4是示出根据本技术的实施例的图像处理装置的示例性配置的图。

图4的图像处理装置11包括图像拾取单元21、转换单元22、显示目标图像生成单元23以及显示单元24。

图像拾取单元21例如由成像元件构成，对对象进行捕获，并将由此获得的捕获图像的图像数据（下文中，也称作捕获图像数据）提供到转换单元22。转换单元22对从图像拾取单元21提供的捕获图像数据进行数字化，并将数字化的捕获图像数据提供到显示目标图像生成单元23。

显示目标图像生成单元23对从转换单元22提供的捕获图像数据执行灰度校正，并由此生成提供到显示单元24的显示目标图像数据。此外，显示目标图像生成单元23包括伽马值计算单元31。伽马值计算单元31基于捕获图像的像素的灰度值来计算用于生成显示目标图像数据的伽马值。

此外，作为替选示例，除了伽马值计算单元31之外，显示目标图像生成单元23还可以进一步包括灰度校正单元（未示出），该灰度校正单元用于具体实现显示目标图像生成单元23的执行灰度校正以及生成显示目标图像数据的功能。

显示单元24可以是液晶显示器以及其他装置。显示单元24基于从显示目标图像生成单元23提供的显示目标图像数据来显示出显示目标图像。

[灰度校正处理]

随后，将对图像处理装置11所执行的灰度校正处理进行描述。

在步骤S11中，图像拾取单元21响应于来自操作图像处理装置11的用户的指令而捕获对象，并将由此获得的捕获图像的捕获图像数据提供到转换单元22。

在步骤S12中，转换单元22对从图像拾取单元21提供的捕获图像数据进行数字化，并将数字化的捕获图像数据提供到显示目标图像生成单元23。

例如，转换单元22顺序地选择捕获图像数据的每个像素作为目标像素，并且获得满足以下关于目标像素的像素值q的等式8的灰度值CV。

q＝Max_q×(CV/(2ⁿ-1))^γ    (8)

转换单元22将获得的灰度值CV设置为数字化的捕获图像的、与目标像素位于相同位置的像素的像素值，从而将作为模拟信号的捕获图像数据转换为数字信号。

此外，等式8中的n是数字化的捕获图像的像素的位深度，并且等式8中的伽马值γ是根据以上描述的等式6所定义的值。这里，等式6中的伽马值γ_min和伽马值γ_max为预定义的值，并且在该情况下指派给等式6的位深度n是捕获图像的像素的灰度的预定义位深度。具体地，例如，位深度n为12，伽马值γ_min为3.0，而伽马值γ_max为6.0。

此外，转换单元22可以记录与针对n、γ_min和γ_max的每个值的像素值q相对应的、将被数字化之前的捕获图像数据的像素值q与被数字化之后的捕获图像数据的像素值（灰度值CV）相互关联的表。在该情况下，转换单元22可以通过参考所记录的表而简单地将捕获图像数据数字化。

在步骤S13中，伽马值计算单元31基于从转换单元22提供的捕获图像数据来计算伽马值γ。

换句话说，伽马值计算单元31顺序地选择捕获图像数据的每个像素作为目标像素，并通过将目标像素的像素值即灰度值CV指派给等式6来获得用于灰度值CV的伽马值γ。

这里，用于步骤S13中等式6的计算的位深度n为显示目标图像的像素的灰度的位深度。例如，用于步骤S13中等式6的计算的n位深度的灰度、伽马值γ_min和伽马值γ_max采用与用于步骤S12的处理中等式6的计算的值相同的值。

在等式6的计算中，使用灰度的位深度对灰度值CV进行归一化，并且将归一化的灰度值CV乘以伽马值的最大值和最小值之间的差。此外，将伽马值的最小值加到由此获得的值上，并且将所得到的值设置为用于目标像素的灰度值CV的伽马值γ。

在步骤S14中，显示目标图像生成单元23基于从转换单元22提供的捕获图像数据以及由伽马值计算单元31计算的伽马值γ两者来生成显示目标图像数据，并将显示目标图像数据提供到显示单元24。

例如，显示目标图像生成单元23将伽马值γ和灰度值CV指派给等式7，并将由此获得的像素值L设置为显示目标图像的、与捕获图像的目标像素位于相同位置的像素的像素值。换句话说，显示目标图像生成单元23使利用显示目标图像的灰度的位深度进行归一化的灰度值CV自乘到以伽马值γ为指数的幂，将由此获得的值乘以最大值Max_L，因而计算出显示目标图像的像素的像素值L。这使得能够获得显示目标图像的显示目标图像数据。

此外，在对对象进行成像和显示时，即，在步骤S12和S14中的处理中，使用诸如等式7和8的等式来使灰度特性相似。

此外，在步骤S14中的处理中，显示目标图像生成单元23可以记录与针对n、γ_min和γ_max的每个值的灰度值CV相对应的、将捕获图像的灰度值CV与显示目标图像数据的像素值L相互关联的表。在该情况下，显示目标图像生成单元23通过参考所记录的表而将捕获图像的灰度值CV转换为像素值L，并生成显示目标图像。

在步骤S15中，显示单元24基于从显示目标图像生成单元23提供的显示目标图像数据来显示出显示目标图像，并且完成灰度校正处理。换句话说，显示单元24从显示区域中的每个像素发射具有如下亮度的光，从而显示出显示目标图像：该亮度是由对应于显示区域的这些像素的显示目标图像数据的像素的像素值L所定义的。此外，显示目标图像生成单元23生成的显示目标图像数据可以被记录在记录介质（未示出）上。

以上述的方式，图像处理装置11通过使用与灰度值CV对应的伽马值γ来对捕获图像数据执行灰度校正，从而将捕获图像数据转换为显示目标图像数据。结果，能够在防止数据量增加的情况下以简单的方式呈现高质量的显示目标图像。

另外，尽管在以上描述中，做出了图像拾取单元21或转换单元22被设置于图像处理装置11内部的描述，但图像拾取单元21或转换单元22可以设置于图像处理装置11的外部。类似地，显示单元24也可以设置于图像处理装置11的外部。

此外，尽管在以上描述中，做出了由显示目标图像生成单元23执行灰度校正并生成显示目标图像数据的描述，但是这些具体功能及相关功能也可以通过显示目标图像生成单元23中可选地包括的灰度校正单元（未示出）来实现。

同时，上述系列处理可以由硬件或软件来执行。当该系列处理由软件执行时，构成软件的程序被安装在计算机中。这里，计算机包括集成到专用硬件中的计算机或者例如能够通过安装各种程序来执行各种功能的通用个人计算机等。

图6是示出使用程序来执行该系列处理的计算机的硬件配置示例的框图。

在该计算机中，CPU（中央处理单元）201、ROM（只读存储器）202以及RAM（随机存取存储器）203经由总线204彼此连接。

输入/输出接口205也连接至总线204。输入/输出接口205连接至输入单元206、输出单元207、记录单元208、通信单元209和驱动器210。

输入单元206可以包括键盘、鼠标、麦克风和成像元件等。输出单元207可以包括显示器和扬声器等。记录单元208可以包括硬盘和非易失性存储器等。通信单元209可以包括网络接口等。驱动器210驱动诸如磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器的可移动介质211。

在具有上述配置的计算机中，CPU 201将存储在例如记录单元208中的程序经由输入/输出接口205和总线204加载到RAM 203，并执行该程序，由此执行上述系列处理。

计算机（CPU 201）所执行的程序可以被记录在例如作为封装介质的可移动介质211上。此外，可以经由诸如局域网、因特网以及数字卫星广播的有线或无线传输介质来提供程序。

在计算机中，当可移动介质211被安装在驱动器210上时，可以经由输入/输出接口205而将程序安装至记录单元208。此外，程序可以经由有线或无线传输介质而被通信单元209所接收，并可以被安装至记录单元208。另外，程序可以被预先安装至ROM 202或记录单元208。

计算机所执行的程序可以是用于按照本文所描述的顺序以时序方式来执行处理的程序。替代地，计算机所执行的程序可以是用于并行地执行或在处理为必要时（例如，当做出处理调用时）执行这些处理的程序。

本领域的技术人员应当理解，取决于设计需求和其它因素，可以出现各种修改、组合、子组合以及变更，只要这些修改、组合、子组合以及变更在所附权利要求或其等同的范围之内即可。

例如，本技术的实施例可以采用云计算，在云计算中，将单个功能经由网络分布到多个装置，并以协作的方式来处理该功能。

此外，以上流程图中所描述的每个步骤不仅可以由单个装置来执行，而且也可以被分布到多个装置来执行。

另外，在单个步骤包括多个处理的情况下，包括在该步骤中的多个处理不仅可以由单个装置来执行，而且也可以被分布到多个装置来执行。

另外，本技术也可配置如下：

(1)一种图像处理装置，包括：

伽马值计算单元，用于基于输入图像的像素的灰度值来计算用于所述像素的伽马值，所述伽马值取决于所述灰度值而变化；以及

图像生成单元，用于通过使被归一化的、所述输入图像的所述像素的所述灰度值自乘到以所述伽马值为指数的幂来对所述输入图像执行灰度校正。

(2)根据(1)所述的图像处理装置，其中，所述伽马值与所述灰度值成比例地从第一值变化到第二值，所述第二值大于所述第一值。

(3)根据(2)所述的图像处理装置，其中，所述伽马值计算单元通过计算γ_min+(CV/(2ⁿ-1))×(γ_max-γ_min)来计算所述伽马值，其中n表示执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的灰度位深度，CV表示所述像素的所述灰度值，γ_min表示所述第一值，而γ_max表示所述第二值。

(4)根据(3)所述的图像处理装置，其中，当所述位深度n为12时，所述第一值γ_min是2.8与4.3之间的任意值，而所述第二值γ_max是4.7与7.0之间的任意值。

(5)根据(4)所述的图像处理装置，其中，所述图像生成单元通过计算Max_L×(CV/(2ⁿ-1))^γ来计算执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的像素值，其中Max_L表示执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的像素值的最大值，而γ表示所述伽马值。

本公开包含与2012年3月1日提交到日本专利局的日本优先权专利申请JP 2012-045469中所公开的主题相关的主题，该申请的全部内容通过引用合并于此。

Claims (7)

1.一种图像处理装置，包括：

伽马值计算单元，用于基于输入图像的像素的灰度值来计算用于所述像素的伽马值，所述伽马值取决于所述灰度值而变化；以及

灰度校正单元，用于通过使被归一化的、所述输入图像的所述像素的所述灰度值自乘到以所述伽马值为指数的幂来对所述输入图像执行灰度校正。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述伽马值与所述灰度值成比例地从第一值变化到第二值，所述第二值大于所述第一值。

3.根据权利要求2所述的图像处理装置，其中，所述伽马值计算单元通过计算γ_min+(CV/(2ⁿ-1))×(γ_max-γ_min)来计算所述伽马值，其中n表示执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的灰度位深度，CV表示所述像素的所述灰度值，γ_min表示所述第一值，而γ_max表示所述第二值。

4.根据权利要求3所述的图像处理装置，其中，当所述位深度n为12时，所述第一值γ_min是2.8与4.3之间的任意值，而所述第二值γ_max是4.7与7.0之间的任意值。

5.根据权利要求4所述的图像处理装置，其中，所述灰度校正单元通过计算Max_L×(CV/(2ⁿ-1))^γ来计算执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的像素值，其中Max_L表示执行所述灰度校正之后所述输入图像的所述像素的像素值的最大值，而γ表示所述伽马值。

6.一种图像处理方法，包括：

基于输入图像的像素的灰度值来计算用于所述像素的伽马值，所述伽马值取决于所述灰度值而变化；以及

通过使被归一化的、所述输入图像的所述像素的所述灰度值自乘到以所述伽马值为指数的幂来对所述输入图像执行灰度校正。

7.一种用于使计算机执行如下处理的程序：

基于输入图像的像素的灰度值来计算用于所述像素的伽马值，所述伽马值取决于所述灰度值而变化；以及

通过使被归一化的、所述输入图像的所述像素的所述灰度值自乘到以所述伽马值为指数的幂来对所述输入图像执行灰度校正。

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