CN104221051B - 图像显示装置或其方法 - Google Patents
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Abstract
提高黑暗区域的可见度，同时防止过度校正导致的画质变差。反射率计算部27存储有调节反射率成分R的振幅的参数RGain。照明光校正部25根据照明光成分L和公式L1＝(log(LAmp*L+1))/(log(LAmp+1))，生成校正后照明光成分L1。图像再合成部29根据L'＝LGain*L1+(1‑LGain)*L，求出校正后照明光成分L'。图像再合成部29根据校正后照明光成分L'和校正后反射率R'，由公式Iout＝exp(logL'+RGain(logI－logL)，计算出校正图像Iout。通过用校正函数的输出值L1和原来的照明光成分L的混合比LGain决定校正后照明光成分L'，能够以某种程度维持对比度，同时成为自然的图像。
Description
技术领域
本发明涉及一种显示装置的视网膜大脑皮层理论(Retinex)处理，特别是涉及灰度变换强度的调整。
背景技术
作为摄像装置的动态范围的压缩方法，已知有基于视网膜大脑皮层理论的图像处理。其理论依据是，与自然界的动态范围相比，摄像装置的动态范围小。因此，利用视网膜大脑皮层理论，对照明光成分进行分离、压缩和再合成，由此压缩动态范围。
作为基于视网膜大脑皮层理论的图像处理，已知有单尺度Retinex(SSR：SingleScale Retinex)。在视网膜大脑皮层理论中，入射光I被定义为是照明光L和反射率R之积(I＝RL)。根据下述公式，将对数空间中的logR作为图像的输出值(参照专利文献1的段落0007)。
logR＝logI-logL
这是，校正后的照明光L'作为相同的照明光环境(L'＝1)，并将输出值I'＝R变换到视觉上容易识别的对数空间的表达式。这样就可以得到除去照明光变化影响的值。
现有技术文献
专利文献
专利文献1∶日本特表2005-515515号公报
发明内容
发明要解决的课题
但是，在显示装置中，输入图像不会超过动态范围的容许范围，因此，若采用上述方法则会造成过校正，其结果，会有画质变差的问题。
本发明为了解决上述问题，其目的在于提供一种如下的图像显示装置或其方法：其能提高黑暗区域的可见度，同时能防止过校正所导致的画质变差，能够自动调整灰阶变换强度。
解决问题的方案
(1)本发明涉及的图像显示装置是基于视网膜大脑皮层理论生成已校正输入图像的输出图像数据的图像显示装置，包括：分离单元，由滤波器将所述输入图像分离成照明光成分和反射光成分；校正后照明光成分计算单元，通过利用调整其明亮度的明亮度调整参数调整所述分离后的照明光成分，计算出校正后照明光成分；校正后反射率计算单元，通过利用调整其反射率的反射率调整参数调整所述分离后的反射光成分，计算出校正后反射率；以及生成单元，基于所述校正后照明光成分和所述校正后反射率，生成所述输出图像数据。
如上，通过调整反射光成分，即使在采用小的滤波器的情况下，也能够增大反射率的振幅。
(2)本发明涉及的图像显示装置中，所述校正后照明光成分计算单元利用对所述照明光成分的低灰阶调整增强程度的增强程度调整参数，调整了所述分离后的照明光成分的低灰阶成分的增强度之后，基于所述明亮度调整参数计算出所述校正后照明光成分，该所述校正后照明光成分已决定了将所述低灰阶成分调整后的照明光成分和由所述分离单元分离后的所述照明光成分混合相加的程度。如上，通过与所述照明光成分混合而计算出所述校正后照明光成分，能够得到更自然的校正后照明光成分。
(3)本发明涉及的图像显示装置是基于视网膜大脑皮层理论生成已校正输入图像的输出图像数据的图像显示装置，包括：分离单元，由滤波器将所述输入图像分离成照明光成分和反射光成分；校正后照明光成分计算单元，通过利用调整其明亮度的照明光成分调整参数调整所述分离后的照明光成分，计算出校正后照明光成分；以及生成单元，基于所述校正后照明光成分，生成所述校正后的输入图像，所述校正后照明光成分计算单元，通过利用对所述照明光成分的低灰阶调整增强程度的增强程度调整参数，调整所述分离后的照明光成分的低灰阶成分的增强度之后，基于所述明亮度调整参数计算出所述校正后照明光成分，该校正后照明光成分已决定将所述低灰阶成分调整后的照明光成分和由所述分离单元分离后的所述照明光成分混合相加的程度。
如上，通过混合相加校正前的照明光成分和校正后的照明光成分，得到更自然的视觉上提高的效果。
(4)在本发明涉及的图像显示装置中，所述校正后照明光成分计算单元针对所述输入图像的特定区域中的各像素计算亮度值的平均代表值，所述平均代表值高的情况下，以使所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率变小的方式混合相加所述照明光成分和所述低灰阶成分增强照明光成分。从而，能够在所述平均代表值高的情况下，得以减小所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率。如上，由于能够在所述平均大的情况下，减少所述低灰阶成分增强照明光成分的比率，因此能防止过校正。
(5)在本发明涉及的图像显示装置中，所述校正后照明光成分计算单元针对所述周边像素区域内的各像素计算亮度值的偏差度，在该偏差度小的情况下，以使所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率变小的方式混合相加所述照明光成分和所述低灰阶成分增强照明光成分。
如上，所述偏差度小的情况下，通过减小所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率，能够防止集中于特定灰阶的图像上因为灰阶校正而难以看清的現象。
再有，有关所述校正后照明光成分L'，例如，最好由下述公式(1)计算。
L'＝LGain*L1+(1-LGain)*L···公式(1)
在此，L'是校正后照明光成分，L1是低灰阶成分增强照明光成分，L是照明光成分，0≦LGain≦1。
通过只变更所述LGain，就能够适当地混合所述照明光成分和所述低灰阶成分增强照明光成分。
(6)本发明涉及的图像显示装置进一步包括校正后反射率计算单元，所述校正后反射率计算单元通过利用调整其反射率的反射率调整参数调整所述分离后的反射光成分，计算出校正后反射率，所述校正后照明光成分计算单元基于所述校正后照明光成分和所述校正后反射率，生成所述输出图像数据。如上，通过调整反射光成分，即使在采用了小的滤波器的情况下，也能够增大反射率的振幅。
(7)在本发明涉及的图像显示装置中，所述反射率调整参数随着在所述分离步骤中使用的低通滤波器的大小增大而变小，并且随着显示对象的显示器的清晰度变小而设定得小。
从而，能配合低通滤波器的尺寸可进行所述放大。另外，若显示器的清晰度变小，也能够减小振幅。
(8)本发明涉及的图像显示装置是基于视网膜大脑皮层理论生成已校正输入图像的输出图像数据的图像显示装置，包括：分离单元，对于输入图像数据，基于关注像素和位于其周边的周边像素区域的像素值，进行照明光成分的分离；以及校正后照明光成分运算单元，对于在所述分离单元中分离后的照明光成分，求出增强了低灰阶成分的低灰阶成分增强照明光成分，并且计算与所述照明光成分混合相加的校正后的照明光成分，所述校正后照明光成分运算单元计算出所述输入图像的特定区域中各像素的亮度值的平均代表值和/或偏差度，在所述平均代表值高的情况和/或所述偏差度低的情况下，以使所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率变小的方式混合相加所述照明光成分和所述低灰阶成分增强照明光成分。
从而，能够在所述平均大的情况下，减少所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率，和/或能够防止在集中于高灰阶的图像上因为灰阶校正反而难以看清的现象。
(9)在本发明涉及的图像显示装置中，所述输入图像数据是由多个帧构成的动态图像数据，对各帧的输入图像数据计算所述亮度值的平均代表值和偏差度，在所述平均代表值高的情况和/或所述偏差度低的情况下，以使所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率变小的方式混合相加所述照明光成分和所述低灰阶成分增强照明光成分。从而，对动态图像也能够得到所述自然的校正后照明光成分。
再有，在本说明书中，所述“亮度值”采用了HSV颜色空间中的V值，但不仅是V值本身，还可以考虑背光所产生的亮度变化。
“平均代表值”可以采用单纯平均值、在直方图中阈值以上的灰阶范围的中心值、直方图中的最频值等。
所述“偏差度”只要是表示亮度分布中的偏差的量就可以，例如包括分散、满足一定值以上的灰阶的范围宽度、与平均代表值的差分值的总和、根据亮度分布(直方图)计算出的熵值。在此，“差分值”可以是L2范数(差分的平方)，也可以是L1范数(差分的绝对值)。
所述“低灰阶成分调整后的照明光成分”，在实施方式中采用了公式(2)，但不限定于此。
另外，所述“混合相加”，在实施方式中是将一方设为“0”至“1”之间的值，将另一方设为是从“1”减去所述一方的值所得的值，但也可以对某一方或者双方赋予系数。
所述“输入图像的特定区域”，在实施方式中整个输入图像都适合，但也可以是其一部分。在是一部分的情况下，例如可以检测输入图像中的动画框等，也可以由用户来确定。
附图说明
图1是图像显示装置的框图。
图2是示出照明光成分L与校正后照明光成分L1的对应关系的图。
图3是示出基于“平均代表值”的校正后照明光成分的制约条件的图。
图4是示出基于“分散变动限制值”的校正后照明光成分的制约条件的图。
具体实施方式
以下，参照附图，对本发明涉及的实施方式进行说明。
(1.概要)
图1中示出本发明涉及的包括校正后图像生成装置20的图像显示装置的示意图。在本实施方式中，照明光校正部25、反射率计算部27、图像再合成部29、参数自动控制部39以及直方图分析部37相当于灰阶校正装置。
HSV颜色空间变换部21进行从RGB颜色空间向HSV颜色空间的变换。对于从HSV颜色空间向RGB颜色空间的变换，采用常规的变换式来进行。通过使用HSV颜色空间，除掉了利用YUV颜色空间进行明亮度调整所导致的色度减少效果，可以实现视觉上良好的明亮度校正。
照明光分离部23是边缘保持型低通滤波器，进行局部明亮度的加权平均值即照明光成分的计算。直方图分析部37生成基于HSV空间中的输入图像和输出图像的V成分的32级灰度直方图，并计算整个图像的特征量。参数自动调整部39基于直方图分析结果得到的图像特征量，决定照明光校正量的参数。
照明光校正部25根据参数自动调整部39赋予的照明光校正量的参数值和照明光分离部23赋予的照明光成分L，对照明光成分的低灰阶区域进行校正。
反射率计算部27根据照明光分离部23求得的照明光成分和反射光成分(输入V值)的对数差分，求出反射率。求得的反射率则原样地输出。
图像再合成部29根据照明光校正部25计算出的校正后照明光成分和反射率计算部27计算出的反射率成分，计算校正图像。值域校正部31基于值域校正量的参数值，进行像素的V成分的值域校正。照明光校正部25进行局部明亮度的校正，值域校正部31对整个图像进行明亮度校正。这样就能够对整个图像中的对比度进行最优化。
直方图分析部37由值域校正部31从校正后的V值生成32分割的灰阶直方图，并计算整个图像的特征量，给予参数自动控制部39。参数自动调整部39基于被给予的特征量，决定值域校正量的参数。
色度校正部35对低灰阶区域中的色度进行校正。作为该低灰阶区域中的色度校正，在本实施方式中要选择增强或减弱的其一。
RGB颜色空间变换部33进行从HSV颜色空间向RGB颜色空间的变换。
(2.详细)
使用图1，对校正后图像生成装置20进行详细说明。
反射率计算部27存储有调节反射率成分R的振幅的参数RGain。对该参数RGain的意义进行说明。Retinex运算所带来的效果由对象像素值(反射光成分)I与其周边的局部平均值(照明光成分)L之间的对数差分R来产生。例如，若低通滤波器的滤波器尺寸是1*1時，则L＝I，R总是等于1。当低通滤波器的滤波器尺寸变大时，R变化成以1为中心的波浪形的波形。在以前的视网膜大脑皮层理论中，所述滤波器尺寸使用了直径为数十个像素～数百个像素的这种宽范围的尺寸。但是，在显示器上实现该尺寸时，成本会与所述滤波器尺寸的平方成比例地增大。因此，为了即使是小的滤波器尺寸，也能使Retinex的视觉效果有所增减，采用了参数RGain作为logR的系数。
若将参数RGain设定为1<RGain，则反射率成分R的波形的振幅增大，得到滤波器尺寸模拟地变大的效果(可以看到局部对比度被增强)。
再有，作为附加功能，若将参数RGain设定为0<RGain<1，则局部对比度得到抑制，能输出轮廓模糊的图像。
这样，根据照明光分离部23求得的照明光成分和反射光成分(输入V值)的对数差分，求出反射率R，并输出对求得的反射率R进行增益调整后的校正后反射率R'。即，用下述公式(1)求出校正后的反射率R'。
R'＝(I/L)^RGain …公式(1)
这可以由logR'＝RGain*logR和R＝(I/L)导出。
照明光校正部25根据参数自动调整部39给予的照明光校正量的参数值和照明光分离部23给予的照明光成分L，生成校正后照明光成分L1。在本实施方式中，用下述公式(2)计算出校正后照明光成分L1。
L1＝(log(LAmp*L+1))/(log(LAmp+1)) …公式(2)
参数LAmp针对照明光成分，调节低灰阶部分的增强程度。在本实施方式中，为了尽可能自然地增强低灰阶部分，设成一般的Log曲线公式。
图2中示出参数LAmp发生变化时的照明光成分L与校正后照明光成分L1的对应关系。将参数LAmp设置成越大，低灰阶部分的上升越快，校正得越亮。另一方面，当参数LAmp接近于1时，校正后照明光成分L1的值逐渐接近照明光成分L，没有了照明光成分的校正效果。
参数LAmp则只要根据所使用的面板的伽马特性、背光光量以及环境光(表面反射亮度)来定就可以。理由如下。即使在现实世界(高照度环境)中看得见，在显示器上显示时也会进行动态范围压缩。这样，针对低灰阶部分，有时就会出现因为显示在显示器上而在视觉上识别变得困难的情况。本灰阶校正方法的目的在于，通过将低灰阶部分的反射率R变换成看得见的程度，来再现图像本来的外观。即，这是因为该低灰阶部分中的照明光成分的增强度取决于显示器中的光学输入输出特性。还因为是如果环境光强，则面板的表面反射亮度变高，低灰阶就看不清楚。
再有，参数LAmp也可以按照输入图像的直方图等动态地进行调整。
图像再合成部29(参照图1)将已增强了低灰阶成分的校正后照明光成分L1和原来的照明光成分L混合相加来计算出校正后的照明光成分L'。在本实施方式中，由下述公式(3)求得L'。
L'＝LGain*L1+(1－LGain)*L …公式(3)
对参数LGain的意义进行说明。参数LGain是决定混合比的的参数，该混合比是生成灰阶校正处理图像与原图像的合成图像时的混合比。在考虑在显示器中适用SSR的情况下，不需要进行反映在SSR中的那种极端的校正，反而必须以某种程度维持作为图像的外观(对比度)。另外，对于校正效果，期望能调整强弱，并且在使效果最弱时接近于原图像。因此，在本实施方式中，用校正函数的输出值(L1)和原来的照明光成分(L)的混合比(LGain)来决定校正后照明光成分(L')。其结果，在LGain＝0时，L'＝L，渐近于原图像。另一方面，在LGain＝1时，L＝L1，成为最亮的校正结果。
另外，由于利用LGain的明亮度调整无间断地进行，因此，在动态图像处理等时刻变化的参数变动中也可以使用，不会有不协调的感觉。
接着，对图像再合成部29(参照图1)中的运算处理进行说明。图像再合成部29根据照明光校正部25计算出的校正后照明光成分L'和反射率计算部27计算出的校正后的反射率R'，利用公式(4)，计算出校正图像Iout。
Iout＝exp(logL'+RGain(logI-logL)) …公式(4)
上述公式(4)是由下述公式推导出的。
在视网膜大脑皮层理论中，I＝RL，在本发明中求出了对反射率成分R和照明光成分L分别校正所得的校正后的反射率成分R'和校正后照明光成分L'。
从而，校正后的输出用Iout＝R'L'表示。在此，logR'＝RGain*logR。从而，R'＝(I/L)^RGain。因而，Iout＝R'L'就成为Iout＝(I/L)^RGain*L'。若用指数函数来表示，就成为上述公式(4)。
在本实施方式中，通过这样采用参数LAmp、RGain、LGain这三个参数，即使是小规模的滤波器尺寸，也能够生成以某种程度维持了外观(对比度)，同时还提高了黑暗区域的可见度的输出图像Iout。
接着，对直方图分析部37中的参数LGain的调整进行说明。
基于上述参数LGain控制的校正，通过在减弱方向上调整灰阶校正的效果，来减轻灰阶校正所产生的副作用。
1)在为集中分布在特定灰阶附近的图像的情况下，分散值的值变小，得不到视觉上提高的效果。另外，2)在如集中于高灰阶的有些发白的图像这样集中于特定灰阶的图像中，通过灰阶校正反而变得难以看清。
具体进行说明。图3和图4中分别示出对各种任意的图像绘出了将LGain值调整成目视下优良时的、输入图像的平均值(APL)和分散值(VAR)的图。
如图3，横轴是输入图像的平均亮度(APL_IN)，纵轴是输出图像的平均亮度与输入图像的平均亮度之差((APL_OUT)－(APL_IN)。如图4，横轴是输入图像的分散(VAR_IN)，纵轴是输出图像的分散(VAR_OUT)。
从图3可知，1)在输入图像的平均亮度本来高的情况下，最好减小参数LGain，并减小输出的平均亮度值。
另外，一般而言，输入图像的VAR值具有通过进行灰阶校正而降低的趋势。从而，从图4可知，2)在偏集于特定灰阶这样地VAR值低的场景的情况下，必须使灰阶校正的效果柔和些。
因此，在本实施方式中，对于上述1)，通过拉伸扩大亮度成分来增大分散值，由此增大参数LGain，最大限度地提高视觉上的提高效果。
另外，对于上述2)，对集中于特定灰阶的图像，以将参数LGain抑制得较低的方式进行控制，以使输出灰阶不变高。
通过进行这样的控制，作为灰阶校正的效果，不仅提高了低灰阶部分的可见度，还能够将整个画面的对比度进一步最优化。
具体而言，对于平均亮度，设置如图3所示的APL变动限制，使得在输入图像的平均亮度(APL_IN)和输出图像的平均亮度(APL_OUT)的关系位于超过APL限制值的区域201中时，设置为成为所述APL变动限制的LGain。另外，对于分散值，设置如图4所示的VAR变动限制值，在不足VAR变动限制值的区域211中没有输出分散值的情况下，将VAR变动限制值作为上限。即，关于对应于APL限制值的上限值的LGain，只要预先计算好并存储为对应表就可以。对于VAR变动限制值也同样。
对于APL变动限制的值APL_LIMIT和VAR变动限制值VAR_LIMIT，只要用下述公式(5)和公式(6)来决定即可。
APL_LIMIT＝max(0，iAPL_LIMIT_OFFSET-iAPL_IN*(iAPL_LIMIT_GAIN/256))…公式(5)
在此，iAPL_LIMIT_OFFSET和iAPL_LIMIT_GAIN是固定值，iAPL_IN是输入图像中的对象区域的平均值。
即，在iAPL_LIMIT_OFFSET-iAPL_IN*(iAPL_LIMIT_GAIN/256)小于零的情况下，APL_LIMIT＝0，除此以外，用APL_LIMIT＝iAPL_LIMIT_OFFSET-iAPL_IN*(iAPL_LIMIT_GAIN/256)的这种一次衰减函数来定义。
VAR_LIMIT＝min(iVAR_IN，iVAR_LIMIT_OFFSET+iAPL_IN*(iVAR_LIMIT_GAIN/256)) …公式(6)
iVAR_LIMIT_OFFSET和iVAR_LIMIT_GAIN是固定值，iVAR_IN是输入图像的对象区域中的分散值。
即，iVAR_IN在超过iVAR_LIMIT_OFFSET+iAPL_IN*(iVAR_LIMIT_GAIN/256)之前是VAR_LIMIT＝iVAR_IN，当超过时，成为VAR_LIMIT＝iVAR_LIMIT_OFFSET+iAPL_IN*(iVAR_LIMIT_GAIN/256)。
平均和分散的运算方法执行常规的运算即可。
(3.其他实施方式)
在上述实施方式中，对静止图像的情况进行了说明，同样地，对于输入图像时刻变化的动态图像也能同样地适用。
在本实施方式中，作为像素值，采用了HSV颜色空间中的明亮度，但也可以采用HLS颜色空间中的亮度。还可以采用RGB值、YUV值。
在本实施方式中，设LPF的尺寸是固定的，但也可以在输入的清晰度发生变化的情况下，也进行增大或者减小的调节，以使该滤波器效果最佳。
可以用硬件或软件的某一种来实现上述各部分。
本发明可以作为如下述1)和2)所述的方法来掌握。
1)一种校正后照明光成分运算方法，是对Retinex处理中的校正后照明光成分进行运算的校正后照明光成分运算方法，其特征在于，包括：分离步骤，对于输入图像数据，基于关注像素和位于其周边的周边像素区域的像素值，进行照明光成分的分离；低灰阶成分增强照明光成分运算步骤，对于所述分离后的所述照明光成分，求出增强了低灰阶成分的低灰阶成分增强照明光成分；以及校正后照明光成分运算步骤，计算出将所述低灰阶成分增强照明光成分和所述照明光成分混合相加的、校正后的照明光成分。
2)一种校正后照明光成分运算方法，是对Retinex处理中的校正后照明光成分进行运算的校正后照明光成分运算方法，其特征在于，包括：分离步骤，对于输入图像数据，基于关注像素和位于其周边的周边像素区域的像素值，进行照明光成分的分离；以及校正后照明光成分运算步骤，对于所述分离后的照明光成分，求出增强了低灰阶成分的低灰阶成分增强照明光成分，并且计算出与所述照明光成分混合相加的、校正后的照明光成分，在所述校正后照明光成分运算步骤中，对于所述周边像素区域内的各像素，计算亮度值的平均代表值和分散度，在所述平均代表值越高，和/或所述分散度低的情况下，以使所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率变小的方式，将所述照明光成分和所述低灰阶成分增强照明光成分混合相加。
附图标记的说明
25照明光校正部
27反射率计算部
29图像再合成部
37直方图分析部
39参数自动控制部
Claims (12)
1.一种图像显示装置，基于视网膜大脑皮层理论生成已校正输入图像的输出图像数据，其特征在于，包括：
分离单元：由滤波器从所述输入图像中分离照明光成分；
校正后照明光成分计算单元：通过利用调整其明亮度的照明光成分调整参数调整所述分离后的照明光成分，计算出校正后照明光成分；以及
生成单元：基于所述校正后照明光成分，生成所述输出图像，
所述校正后照明光成分计算单元将由所述分离单元分离后的所述照明光成分和已调整照明光成分的低灰阶成分增强度的低灰阶成分增强照明光成分混合相加，计算所述校正后照明光成分。
2.根据权利要求1所述的图像显示装置，其特征在于，
所述照明光成分的低灰阶成分增强程度的调整是，根据对所述照明光成分的低灰阶调整增强程度的增强程度调整参数而执行。
3.根据权利要求1或2所述的图像显示装置，其特征在于，
所述输入图像为构成动画的帧数据。
4.根据权利要求1或2所述的图像显示装置，其特征在于，
所述校正后照明光成分计算单元计算所述输入图像的特定区域中的亮度值的平均代表值，所述平均代表值比由输入图像的平均亮度、以及输出图像的平均亮度和输入图像的平均亮度之差定义的APL变动限制高的情况下，以使所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率变小的方式混合相加由所述分离单元分离后的所述照明光成分和已调整照明光成分的低灰阶成分增强度的低灰阶成分增强照明光成分。
5.根据权利要求1或2所述的图像显示装置，其特征在于，
所述校正后照明光成分计算单元计算所述输入图像的特定区域中的亮度值的偏差度，该偏差度比由输入图像的分散值和输出图像的分散值定义的VAR变动限制值小的情况下，以使所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率变小的方式混合相加由所述分离单元分离后的所述照明光成分和已调整照明光成分的低灰阶成分增强度的低灰阶成分增强照明光成分。
6.根据权利要求1或2所述的图像显示装置，其特征在于，
进一步包括校正后反射率计算单元，所述校正后反射率计算单元从所述分离后的照明光成分和所述输入图像计算反射率，并用反射率调整参数来调整其反射率，计算出校正后反射率，
所述生成单元基于所述校正后照明光成分和所述校正后反射率，生成所述输出图像数据。
7.一种图像显示装置，基于视网膜大脑皮层理论生成已校正输入图像的输出图像数据，其特征在于，包括：
分离单元：对于输入图像数据，基于关注像素和位于其周边的周边像素区域的像素值，进行照明光成分的分离；以及
校正后照明光成分运算单元：对于所述分离单元中分离后的照明光成分，求出增强了低灰阶成分的低灰阶成分增强照明光成分，并且计算与由所述分离单元分离后的所述照明光成分混合相加的校正后的照明光成分；
所述校正后照明光成分运算单元计算出所述输入图像的特定区域中的亮度值的平均代表值和/或偏差度，所述平均代表值比由输入图像的平均亮度、以及输出图像的平均亮度和输入图像的平均亮度之差定义的APL变动限制高的情况和/或所述偏差度比由输入图像的分散值和输出图像的分散值定义的VAR变动限制值低的情况下，以使所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率变小的方式混合相加由所述分离单元分离后的所述照明光成分和已调整照明光成分的低灰阶成分增强度的低灰阶成分增强照明光成分。
8.一种图像显示装置，基于视网膜大脑皮层理论生成已校正输入图像的输出图像数据，其特征在于，包括：
分离单元：由滤波器从所述输入图像中分离照明光成分；
校正后照明光成分计算单元：通过利用调整其明亮度的照明光成分调整参数调整所述分离后的照明光成分，计算出校正后照明光成分；
校正后反射率计算单元：从所述分离后的照明光成分和所述输入图像中计算出反射率，并且根据由增益调整所述反射率的方式，计算出校正后反射率；以及
生成单元：基于所述校正后照明光成分和所述校正后反射率生成所述输出图像数据，
所述校正后照明光成分计算单元将由所述分离单元分离后的所述照明光成分和已调整照明光成分的低灰阶成分增强度的低灰阶成分增强照明光成分混合相加，计算所述校正后照明光成分。
9.一种图像显示方法，基于视网膜大脑皮层理论生成已校正输入图像的输出图像数据，其特征在于，
由滤波器从所述输入图像中分离照明光成分；
通过利用调整其明亮度的照明光成分调整参数调整所述分离后的照明光成分，计算出校正后照明光成分；
基于所述校正后照明光成分，生成所述输出图像计算出所述校正后照明光成分，将由所述分离后的所述照明光成分和已调整所述照明光成分的低灰阶成分的增强度的低灰阶成分增强照明光成分混合相加，计算所述校正后照明光成分。
10.根据权利要求9所述的图像显示方法，其特征在于，
所述照明光成分的低灰阶成分的增强程度的调整是，根据调整对所述照明光成分的低灰阶的调整增强程度的增强程度调整参数而执行。
11.一种图像显示方法，基于视网膜大脑皮层理论生成已校正输入图像的输出图像数据，其特征在于，
对于输入图像数据，基于关注像素和位于其周边的周边像素区域的像素值，进行照明光成分的分离，
对于所述分离后的照明光成分，求出增强了低灰阶成分的低灰阶成分增强照明光成分，并且计算与由分离单元分离后的所述照明光成分混合相加的校正后的照明光成分的所述图像显示方法中，
对于所述输入图像的特定区域内的各像素，计算亮度值的平均代表值和/或偏差度，所述平均代表值比由输入图像的平均亮度、以及输出图像的平均亮度和输入图像的平均亮度之差定义的APL变动限制高的情况和/或所述偏差度比由输入图像的分散值和输出图像的分散值定义的VAR变动限制值低的情况下，以使所述低灰阶成分增强照明光成分的混合率变小的方式混合相加由所述分离单元分离后的所述照明光成分和已调整照明光成分的低灰阶成分增强度的低灰阶成分增强照明光成分。
12.一种图像显示方法，基于视网膜大脑皮层理论生成已校正输入图像的输出图像数据，其特征在于，
由滤波器从所述输入图像中分离照明光成分；
通过利用调整其明亮度的照明光成分调整参数调整所述分离后的照明光成分，计算出校正后照明光成分；从所述分离后的照明光成分和所述输入图像中计算出反射率，并且根据由增益调整所述反射率的方式，计算出校正后反射率；
基于所述校正后照明光成分和所述校正后反射率生成所述输出图像数据；
将所述分离后的照明光成分和已调整照明光成分的低灰阶成分增强度的低灰阶成分增强照明光成分混合相加，计算所述校正后照明光成分。
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