CN104821157B - 显示校正系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及显示校正系统。显示校正系统具备：校正对象的显示部；通过校正处理，按照显示部的每个像素求出不均匀修正用的修正数据的修正数据输出单元；以及存储了用于校正处理的基准数据的第1存储部。在基准数据中，针对第1规定数的试验图像的每一个，示出RGB值与基准值的对应关系。修正数据输出单元基于上述基准数据、和针对比上述第1规定数少的第2规定数的试验图像的每一个的测定值，求出针对上述第2规定数的试验图像的每一个的RGB值的修正数据。由此，能够实现校正处理的处理时间的缩短。

Description

显示校正系统

技术领域

本发明涉及进行用于修正显示装置的显示不均匀的校正处理(校准)的显示校正系统、显示校正方法、记录介质。

背景技术

近年来，使用大画面的显示装置的引导标示、信息显示器等的用途广泛，能够以1个显示器进行大画面显示的系统、或通过将多个显示器配置成矩阵状而构成为多屏显示器(multiple displays)并以大画面的方式进行显示的系统趋于增加。

在使用了液晶面板的显示器的情况下，为具备在一对玻璃基板间封入了液晶物质的液晶面板、和配置于该液晶面板的背面的背光灯的结构，根据由PC(个人计算机)或者播放装置等外部装置给予的图像信号来驱动液晶面板，由此显示图像。

在液晶显示装置搭载有栅极驱动器以及源极驱动器来作为液晶面板的驱动电路，栅极驱动器以及源极驱动器与驱动液晶面板的各像素的晶体管的栅极以及源极连接，基于被输入的图像信号来控制晶体管的导通/截止，并且向被控制为导通的晶体管施加与图像信号对应的电压(向液晶面板的输入电平)，从而使由液晶物质的电光学特性决定的光透过率变化。由此，液晶显示装置能够按照每个像素控制由背光灯照射并透过液晶面板的光量，来表现灰度(tone)。

液晶面板根据封入了液晶物质的玻璃基板间的距离，即所谓的盒厚(cell gap，cell thickness)来决定液晶物质的电光学特性，但是存在因制造偏差等要因，相对于设计值混有盒厚较窄的像素和盒厚较宽的像素，液晶面板的光透过率从设计值偏离，从而无法获得所希望的灰度特性(gamma characteristic)的情况(发生显示不均匀(display non-uniformity))。

另外，在通过将多个显示器配置成矩阵状而构成为多屏显示器，并以大画面的方式进行显示的系统中，各个显示器的显示特性也不完全相同，所以存在显示器间所显示的颜色、灰度特性不同的情况。

因此，以往提出有进行以下校正处理的系统，即，对显示装置的显示部进行拍摄，根据由拍摄得到的数据，将与亮度(luminance values)，颜色相关的信息同位置信息一起保存，从而用于进行显示不均匀修正以使得成为均匀的显示。

例如，专利文献1中提出的多投影面系统将各投影仪投影的分割彩色图像的画面内分割为多个小区域，对与小区域的明度和颜色相关的特性进行测定，并作为配置信息而与位置信息一起保存。该系统在由各投影仪进行投影时，将分割彩色图像的画面分割成任意的小区域，基于小区域的位置信息来选择配置信息，作用于分割彩色图像并进行颜色转换，从而进行与明度和颜色相关的图像修正，由此在全画面准确地再现颜色。

专利文献1:日本国公开专利公报“日本特开2003-46751号公报(公开日：2003年02月14日)”

发明内容

为了抑制制造时产生的显示不均匀，在出厂前的检查时实施显示装置中的校正处理，另外，为了抑制经时劣化而产生的显示不均匀，在用户处实施显示装置中的校正处理。针对在用户处实施的校正处理，即使稍微耗费时间，影响也较小，但是在出厂前实施的校正处理的情况下，由于处理对象的显示装置数量较大，所以需要在使校正处理的精度维持在没有问题的程度的同时还尽可能缩短每1台的处理时间。

本发明的目的在于，提供一种能够使校正处理的处理精度维持在没有问题的程度的同时与以往相比缩短校正处理的处理时间的显示校正系统、记录介质。

本发明的一个方式的显示校正系统具备修正数据输出单元，该修正数据输出单元基于对校正对象的显示部所显示的试验图像进行测定而得到的测定值、和针对用于使上述试验图像显示的灰度数据而预先设定的基准值，按照上述显示部的每个像素来求出表示应用于上述灰度数据的修正量或者修正值的修正数据，该显示校正系统的特征在于，具备：第1存储部，该第1存储部针对第1规定数的试验图像的每一个，存储表示上述灰度数据与上述基准值的对应关系的基准数据，上述修正数据输出单元基于上述基准数据、和比上述第1规定数少的第2规定数的试验图像的每一个的上述测定值，按照上述显示部的每个像素来求出表示针对上述第2规定数的试验图像的每一个的灰度数据的修正量或者修正值的上述修正数据。

根据本发明的一个方式的显示校正系统，起到能够使校正处理的处理精度维持在没有问题的程度且比以往缩短校正处理的处理时间这样的效果。

附图说明

图1是表示本发明的一实施方式所涉及的显示校正系统的概要结构的框图。

图2是表示图1所示的校正处理部的概要结构的框图。

图3A是表示大小调整前的测定数据的各像素的说明图。

图3B是表示大小调整后的测定数据的各像素与大小调整前的测定数据的各像素的颜色信息的对应关系的说明图。

图3C是表示大小调整后的测定数据的各像素与大小调整前的测定数据的各像素的颜色信息的对应关系的第2说明图。

图4是表示大小调整后的测定数据的各像素的颜色信息的求出方法的说明图。

图5是表示由测定部获得的测定数据的示意图。

图6是在颜色空间上表示基准数据所利用的RGB值的说明图。

图7A是表示基准数据的说明图。

图7B是表示在基准数据中所读取的地方的数据的说明图。

图8A是表示图6的颜色空间中的一部分的图。

图8B是表示图8A的颜色空间中的一部分的图。

图8C是表示在图8B所示的颜色空间的范围内，存在表示测定值的点的图。

图8D是表示与图8A的颜色空间中的一部分即图8B不同的部分的图。

图8E是表示与图8D相同的颜色空间的图，是对使用RGB＝(255，255，255)的周围3个点的基准值求出修正量进行了说明的图。

图9是表示输入灰度(input values)与输出灰度(output values)的关系且示出缓和的灰度曲线(gamma curve)的图表。

图10是表示修正量信息(修正用LUT)所示的27种输入RGB值的各点的网格(gridpoint)。

图11是表示修正量信息的图。

图12是表示不均匀修正映射的图。

图13是表示索引映射的图。

图14是表示实施方式2的2阶段修正的例子的说明图。

图15A是表示实施方式2的第1阶段的修正中的不均匀修正映射的图。

图15B是表示实施方式2的第1阶段的修正中的不均匀修正映射的另一图。

图16是表示实施方式2的第1阶段的修正中的索引映射的图。

图17是表示由2×2像素构成的各块的识别标号的图。

图18A是表示在第1阶段的修正中使用的代表值表的图。

图18B是针对与图17的识别标号1对应的块的各像素，表示R的输入灰度(input Rvalues)和修正后灰度(corrected R values)的关系的图表，是由3个点绘制作成的图表。

图18C是针对与图17的识别标号1对应的块的各像素，表示R的输入灰度与修正后灰度的关系的图表，是由5个点绘制作成的图表。

图19A是表示对由多屏显示器构成的显示部进行测定而获得的测定数据的说明图。

图19B是表示对由多屏显示器构成的显示部进行测定而获得的测定数据且进行了像素数增加后的测定数据的说明图。

图20是表示聚类(clustering)的概念的说明图。

图21是表示图2所示的映射输出部的概要结构的框图。

图22是表示实施方式2的映射输出部的框图。

图中符号说明：

1：显示校正系统；10：显示装置；14：显示部；26：存储部(第2存储部)；35：校正处理部；36：不均匀修正部(不均匀修正单元)；44：修正量计算部(修正数据输出单元)；45：映射输出部；45a映射输出部；55：存储器(第1存储部)；61：代表值运算部(代表值信息生成单元)；62：差分输出部(差分数据输出单元)；63：组生成部(组生成单元)；64：代表数据提取部(代表差分数据提取单元)；65：映射生成部(对应关系信息生成单元)；451：组生成部(组生成单元)；452：代表数据提取部(代表修正数据输出单元)；453：映射生成部(对应关系信息生成单元)。

具体实施方式

〔实施方式1〕

以下，参照附图对本实施方式进行说明。首先，对本实施方式的显示校正系统的结构进行说明。

(显示校正系统的结构)

如图1所示，本实施方式的显示校正系统1具备：显示装置10、系统控制部(计算机)40、以及测定部50。显示装置10具备：接口20、控制部(信号处理部)25、存储部26、电源单元27、操作部28、以及显示部14。

接口20包括：用于以TMDS(Transition Minimized Differential Signaling：最小化传输差分讯号)方式进行串行通信的DVI(Digital Visual Interface：数字视频接口)端子21和HDMI(High-Definition Multimedia Interface：高清多媒体接口)端子22、用于以TCP(Transmission Control protocol：传输控制协议)或者UDP(User DatagramProtocol：用户数据报协议)等通信协议进行通信的LAN端子23、RS232C端子24等、以及Display Port端子(未图示)等。

接口20按照来自后述的控制部25的综合控制部31的指示，在与和DVI端子21、HDMI(注册商标)端子22、Display Port端子、LAN端子23、或者RS232C端子24等连接的外部设备之间收发数据。接口20还可以具备USB端子、IEEE1394端子。

存储部(第2存储部)26是硬盘或者半导体存储器等信息存储装置，其保存由控制部25处理的各种数据。此外，在本实施方式中，如后述那样，若通过控制部25的校正处理部35，作成不均匀修正时所使用的不均匀修正映射(图12)以及索引映射(图13)，则也将这些映射存储于存储部26。

控制部(信号处理部)25是控制显示装置10的计算机或者控制电路，其具备综合控制部(overall control section)31、映像数据处理部32、声音信号处理部33、面板控制器34、校正处理部35、以及不均匀修正部36。

综合控制部31是综合地控制显示装置10的各硬件的功能块。映像数据处理部32是若经由接口20从系统控制部40被输入映像数据(使显示部14显示的映像的数据)，则对该映像数据实施规定的处理的功能块。另外，假设在本实施方式中处理的映像数据是8位(0～255)。声音信号处理部33是对经由接口20从系统控制部40输入的声音信号(从显示部14的扬声器输出的声音的信号)实施规定的处理的功能块。

校正处理部35通过进行校正处理，按照每个像素求出不均匀修正用的修正量，并按照每个像素作成表示该修正量的修正量信息。另外，校正处理部35使用该修正量信息，作成在不均匀修正中使用的不均匀修正映射(图12)以及索引映射(图13)，并将这些映射保存于存储部26。

不均匀修正部(不均匀修正单元)36参照存储在存储部26中的修正映射以及索引映射，来调整使显示部14显示的映像的映像数据的灰度值(color component values，forexample RGB value)，由此进行对显示部14的显示不均匀(将颜色不均匀(color non-uniformity)以及亮度不均匀(luminance non-uniformity)集中地称为显示不均匀)进行修正的不均匀修正。另外，不均匀修正部36可以对映像数据处理部32的处理后的映像数据进行不均匀修正，还可以对映像数据处理部32的处理前的映像数据进行不均匀修正。

面板控制器34控制显示部14，使由映像数据处理部32以及不均匀修正部36处理的映像数据的映像显示于显示部14。另外，面板控制器34若从系统控制部40受理了试验图像显示指示，则使校正处理用的试验图像显示于显示部14。

电源单元27控制从外部供给的电力。综合控制部31根据从操作部28具有的电源开关(未图示)输入的操作指示，向电源单元27供给电力，或者，切断电力的供给。在从电源开关输入的操作指示是切换为电源导通的操作指示的情况下，向显示装置10的各硬件供给电力，在从电源开关输入的操作指示是切换为电源截止的操作指示的情况下，切断向显示装置10的各硬件供给的电力。

显示部14例如是液晶显示装置(LCD)、等离子显示面板、有机EL显示装置等，其通过被面板控制器34控制而显示映像。另外，在本实施方式中，如图1所示，对显示部14由1台显示器构成的例子进行说明，但是显示部14当然也可以是排列了多个显示器的多屏显示器。

操作部28是用于用户输入各种指示的操作构件。另外，操作部28包括电源开关(未图示)。电源开关是用于输入对电源导通与截止的切换进行指示的操作指示的开关。若输入基于电源开关的操作指示，则操作部28将该操作指示输出至综合控制部31。

测定部50由具备USB、RS232C端子等输入输出端子的测定器50a构成。测定器50a基于来自系统控制部40的测定请求信号，对显示于显示部14的试验图像进行测定，并将测定结果发送给系统控制部40。具体而言，测定器50a是拍摄显示在显示部14的显示画面中的试验图像，并将通过该拍摄而得到的测定器50a的每个像素的测定值(例如XYZ值等测定值)作为测定数据输出的装置。作为测定器(color-measurement device)50a，能够使用拓普康公司制造的亮度色度测定装置(Luminance&Chromaticity Uniformity Analyzer)(UA-1000A等)、柯尼卡美能达公司制造的2维色彩亮度计(2D Color Analyzer or colorimeter)(CA-2000等)这样的表面亮度计(two-dimensional color analyzer)、尼康公司、索尼公司等的高精度数码相机、或者工业用相机等。

另外，优选通过使用能够一次性拍摄显示部14整体的测定器而以1台测定器进行测定，但是根据情况的不同，也可以使用多台测定器来拍摄显示部14整体，或者使测定器移动将部分测定的数据合并从而获取测定数据。

针对进行显示部14的测定，在系统控制部40安装能够与测定器50a进行数据交换的工具(应用程序)，并将测定器50a进行例如USB连接而使用。也可以从显示部14中显示欲测定的试验图像开始，依次进行测定者利用测定器50a测定，保持测定数据这样的步骤，但是若试验图像为多张(数十种)，将显示以及拍摄的操作指示反复进行所需的试验图像的次数，则耗费时间而变得麻烦，并且也有误操作的可能性。于是，系统控制部40可以控制显示部14以及测定部50，自动地进行“图像显示”、“测定”、“测定数据的保存”、“图像的变更”这一系列的动作。

另外，若也由系统控制部40进行测定器50a的测定条件(利用相机摄像的情况下的快门速度、光圈、焦点、测定次数等)的设定、数据管理(数据保存)等，则效率高。

(校正处理部35)

接着，对图1所示的校正处理部35进行说明。校正处理部35是在利用测定器50a进行了显示于显示部14的试验图像的测定后，输入通过测定获得的测定数据，并基于测定数据进行校正处理的功能块。另外，在以下的说明中，将从1张试验图像获得的数据设为1个测定数据。也就是说，1个测定数据是拍摄1张试验图像而获得的数据的集合，是测定器50a的各像素的测定值(XYZ值)的集合。

图2是表示校正处理部35的概要结构的框图。如图2所示，校正处理部35具备：有效测定数据提取部41、图像大小调整部42、修正量计算部44、以及映射输出部45。另外，图2的存储器55虽然在图1中没有示出，但是也被显示装置10所具备。

(有效测定数据提取部41)

有效测定数据提取部41是从由测定器50a发送来的测定数据中，提取与显示部14的显示图像相当的地方的测定数据来作为有效数据(available data)的功能块。该有效测定数据提取部41是因需要利用测定器50a而获得的2维平面的摄像图像中的、与显示部14的显示画面相当的地方，所以提取测定数据中的有效的地方(需要的地方)来作为有效数据的块。在使用测定器50a的测定中，在将测定器50a与显示部14的显示画面的位置关系保持为固定的状态下依次切换试验图像进行测定，所以通过比较从各试验图像获得的各测定数据并检测颜色不同的地方，能够判别与显示部14的显示图像相当的地方。

(图像大小调整部42)

图像大小调整部42是根据通过有效测定数据提取部41提取的测定数据的大小(像素数)、以及显示部14的大小，来调整该测定数据的大小的功能块。是用于因从有效测定数据提取部41输出的测定数据的大小(像素数)和显示部14的显示画面的大小(像素数)通常不同，所以通过对测定数据实施缩放处理、插值处理等，使测定数据的像素数与显示画面的像素数一致，从而使测定数据的各像素与显示部14的各像素以一对一的方式对应的措施。也就是说，这里所说的大小调整是指数据量(像素数)的调整。以下，举出具体例子对该措施进行说明。

例如，在显示部14是全高清(FHD)的情况下，如图3B所示，显示部14的像素数成为1920(水平方向，x方向)×1080(垂直方向，y方向)。于是，假设由能够进行1024像素(水平)×768像素(垂直)的测量的测定器50a进行了测定，从有效测定数据提取部41提取的测定数据的像素数如图3A所示是960(水平)×540(垂直)的情况。

该情况下，测定数据的像素数与显示部14的像素数的比率在水平方向、垂直方向均为2，所以根据大小调整前的测定数据的像素(x，y)生成大小调整后的测定数据的像素(2x，2y)(2x-1，2y-1)(2x，2y-1)(2x-1，2y)，由此能够使大小调整后的测定数据的各像素与显示部14的各像素以一对一的方式一致。例如，如图3A以及图3B所示，大小调整前的像素(1，1)的测定值A变为大小调整后的像素(1，1)(2，1)(1，2)(2，2)的测定值A，如图3A以及图3B所示，大小调整前的像素(1，2)的测定值C变为大小调整后的像素(1，3)(2，3)(1，4)(2，4)的测定值C。

但是，在以图3B的方式进行了大小调整的情况下，会发生由彼此相邻的4个像素构成的块内的全像素的颜色信息变成相同值这样的状况。为了避免该状况，图像大小调整部42可以按照以下所述的方式进行大小调整。

严格来说，大小调整前的测定数据的各像素与大小调整后的测定数据的4个像素的中心位置对应。例如，图3A以及图4(符号300)所示的大小调整前的像素(1，1)与如图3C以及图4(符号301)所示大小调整后的测定数据的(1.5，1.5)的位置对应(测定值A)。同样，大小调整前的像素(2，1)与大小调整后的测定数据的(3.5，1.5)的位置对应(测定值B)。同样，大小调整前的像素(1，2)与大小调整后的测定数据的(1.5，3.5)的位置对应(测定值C)。同样，大小调整前的像素(2，2)与大小调整后的测定数据的(3.5，3.5)的位置对应(测定值D)。

而且，通过对大小调整前的各像素进行线性插值来生成大小调整后的各像素。例如，如图4的符号302所示，大小调整后的像素(2，2)的测定值G能够由测定值A～D求出。即，能够根据(1.5，1.5)的测定值A和(3.5，1.5)的测定值B求出(2，1.5)的测定值E，根据(1.5，3.5)的测定值C和(3.5，3.5)的测定值D求出(2，3.5)的测定值F，另外，根据(2，1.5)的测定值E和(2，3.5)的测定值F求出(2，2)的测定值G。具体而言，能够使用下述的式a1～式a3进行线性插值，来求出测定值G。

E＝A+(2-1.5)/(3.5-1.5)×(B-A) 式a1

F＝C+(2-1.5)/(3.5-1.5)×(D-C) 式a2

G＝E+(2-1.5)/(3.5-1.5)×(F-E) 式a3

如以上那样，图2的图像大小调整部42也能够通过利用线性插值来进行测定数据的大小调整。另外，不是必须要使用线性插值，也可以使用样条插值等其他的插值方法。

由此，即使表面亮度计等测定器50a的像素数比显示部14的像素数少，也能够使测定数据的各像素的测定值大致接近由显示部14的各像素显示的颜色的准确的值。因此，不用说在如上述那样显示部14为全高清(FHD)的情况，即使如高画质的4K2K显示器或排列多台这些显示器的多屏显示器那样，为全高清以上的像素数的情况下，也能够使测定数据的各测定值对应于显示部的各像素的颜色信息。

另外，通过以上的方法，能够使测定数据的各像素与显示部14的各像素以一对一的方式对应，所以能够按照显示部14的每个像素来求出测定值，但是该测定值是作为测定器50a而举例的表面亮度计等的测定结果，在本实施方式中，使用三个刺激值(X，Y，Z)。而且，在1次测定(1张(1色)试验图像的测定)中按照每个像素获得3种值(X，Y，Z)，所以如图5所示，通过测定获得的数据量是每1像素为测定次数(试验图像的张数)×3种(X值，Y值，Z值)。

(修正量计算部44)

修正量计算部(修正数据输出单元)44基于通过校正处理时进行的测定而获得的测定数据和基准数据(基本数据)，来求出在不均匀修正中使用的修正量。

这里，测定数据是在各显示装置10的校正处理时，显示表示规定的RGB值的试验图像并进行测定而获得的每个像素的测定值(XYZ值)，是在每个显示装置10不同的数据。

相对于此，基准数据是在显示装置10的制造时存放于存储器55的数据，是针对相同机种的全部显示装置10以共用的方式使用的数据。具体而言，基准数据是与通过校正处理的测定而获得的测定值(测定数据)比较的基准值，并且是上述测定值的理想值(XYZ值)，是按照每个RGB值预先决定的值(参照图7A)。另外，基准数据以共用的方式被用于成为校正处理的对象的全部像素。

也就是说，最开始在工厂中，从批量生产的相同机种的显示装置10中选择1台或者数台基准设备，在基准设备中，显示比之后通过各显示装置10进行校正处理时使用的试验图像多的规定的试验图像，使用对测定器而言也成为基准的测定器(基准测定器)进行测定，基于该测定的结果作成基准数据。另外，优选使用基准测定器进行测定，但是在基准测定器只有1台的情况下，也可以在具备与基准测定器的互换性的基础上，代替基准测定器而使用与基准测定器相同机种的测定器、类似的测定器。

这样，从大量的显示装置中选择基准设备(作为基准的显示装置)，使用基准测定器或者基准测定器的代用器，进行作为基准数据而需要的数量的颜色的测定，并基于测定结果输出基准数据。该基准数据被写入相同机种的全部显示装置10的存储器(第1存储部)55，在相同机种的全部显示装置10中以共用的方式使用。

而且，各显示装置10中的校正处理按照以下的方式进行。若向构成进行校正处理的显示装置10的显示校正系统1输入校正处理指示，则系统控制部40使显示部14显示试验图像，使测定器50a测定试验图像并输出测定数据。系统控制部40从测定器50a接收测定数据并转送至显示装置10，该测定数据被暂时保存于存储部26。存储于存储部26的测定数据被输入至校正处理部35，并通过有效测定数据提取部41、图像大小调整部42处理后，发送给修正量计算部44。修正量计算部44从存储器55读出基准数据，并将与该基准数据的基准值和测定数据的测定值的差相当的值作为修正量(试验图像表示的RGB值和将该值作为输入灰度进行不均匀修正的情况下的修正量)而求出。修正量计算部44按照每个像素输出表示以上述方式求出的修正量的修正量信息。

(映射输出部45)

映射输出部45基于由修正量计算部44输出的修正量信息，作成图12所示的不均匀修正映射以及图13所示的索引映射，并将各映射保存于存储部26。

以下，使用具体例来对校正处理以及不均匀修正处理的内容进行更详细的说明。首先，对校正处理中使用的基准数据进行详细的说明。

(关于基准数据)

如图7A所示，基准数据是列举了校正处理中与测定值比较的基准值(XYZ值)的数据，各基准值与各RGB值建立对应。这里，当然优选在基准数据中列举的基准值较多。但是，实际上不可能对显示部14中能够显示的RGB值的全部组合进行测定(在对能够显示的RGB值的全部组合进行测定的情况下，若1种颜色成分以8位表示，大约分别要对1677万色进行测定(256×256×2561677万))。

于是，选择0～255的灰度值中的、0、32、64、96、128、192、224、255这9种灰度值，并将能够由选择出的灰度值组合的RGB值的组合为代表值，针对每个代表值显示试验图像并进行测定。

也就是说，将图6所示的颜色空间上的729色(9×9×9＝729)的每一个作为代表值，依次显示表示代表值的试验图像并测定XYZ值(基准值)，如图7A所示，作成表示RGB值与XYZ值的关系的LUT来作为基准数据(另外，图6的颜色空间中示出的0～8的记号分别表示如图6的表所示那样0～255的灰度值中的任意一个值)。例如，颜色空间上的(1，2，2)点的实际的灰度值(RGB值)是(32，64，64)。该点在图8A～图8E以及图10中也相同)。

这里，若进行729次测定，虽然耗费时间但是能够进行测定的次数。另外，若求出更高的精度，则可以选择0、16、32、28、64、80、96、112、128、144、160、176、192、208、224、240、255这17种灰度值，将能够由这些灰度值组合的4913色作为代表值(17×17×17＝4913色)，还可以增加更多颜色。

但是，若过多增加选择的灰度值(例如，“0、2、4、…、252、254、255”这129种)，则测定数过多，从而难于进行测定。另外，若选择的灰度值过少(例如，“0、128、255”这3种)，则在精度的方面是不充分的。因此，如前述那样，在本实施方式中，通过对由9种灰度值获得的729色的代表值进行测定而作成基准数据，在各显示装置10的存储器55保存有基准数据。

另外，如图7A所示，基准数据按照每个RGB值(代表值)，唯一地决定基准值(XYZ值)，在校正处理时，以共用的方式用于成为校正处理的对象的全部像素。例如，对于(R，G，B)＝(0，32，96)，与(X，Y，Z)＝(27.7，12.63，126.5)唯一地建立对应。

另外，基准数据针对相同机种以共用的方式被利用，所以在工厂中，从相同机种的显示装置10中选择基准设备，对该基准设备进行测定由此生成基准数据。

另外，决定基准值的方法有多种。例如，也可以将在某种决定的设定条件下显示并测定出的数据中的、显示画面的中央部(例如包含中心像素的整个显示面积的20％的面积范围)所包含的像素的测定数据的平均值作为基准值，或者设定提取的条件而取出的多点像素的测定值的平均值作为基准值，或者决定基准位置，将该像素的测定值作为基准值，或者将所有像素的测定值中的最大值、最小值、或平均值作为基准值。

另外，也可以决定多台上述的基准设备，将多个基准设备的测定结果的平均值、最大值或最小值等作为基准值。即，若在相同机种的显示装置10间获得成为大致接近的特性这样的基准值，则可以使用任何方法求出基准数据。

另外，对于本实施方式的显示校正系统1而言，构成为显示部1的显示器为一个，所以只要将与该显示器相关的基准数据保存于存储器55就可以了。另外，在显示部14由多个显示器构成的情况下，若多个显示器是单一的机种，则仅利用该机种的基准数据就可以了。相对于此，在混合有多个机种的情况下，通过预先保持每个机种的基准数据，即使混合有多个机种，也能够与仅以相同机种构成的情况相同地进行处理。

(关于由显示装置进行的测定)

接着，对由各显示装置10在校正处理时进行的测定详细地说明。若针对由用户购入并使用的显示装置10进行校正处理，则即使稍微耗费时间，影响也较小，但是在出厂时的检查中进行的校正处理的情况下，由于处理对象的显示装置10数量较大，所以优选尽可能缩短每1台的处理时间(优选以比用于作成基准数据的测定时更短的时间进行)。

但是，虽说尽可能缩短每1台的处理时间，但是若考虑不均匀修正的精度，则需要测定所需最小限度的数量的试验图像，例如，若以8位(0～255)表示灰度值的情况下，若使用(0，0，0)、(64，64，64)、(128，128，128)、(192，192，192)、(255，255，255)这5色(5种)的试验图像，则能够使不均匀修正的精度维持在没有问题的程度，并且由于是5次测定而能够缩短测定时间。但是，仅上述5色的试验图像中，成为仅灰度的测定，所以存在难以进行细微颜色的不均匀修正的情况。

于是，在本实施方式中，在校正处理时，针对比基准数据所示的颜色的数量(在图7A中为729色)少的数量的颜色(在图10中为27色)，使用试验图像进行测定。具体而言，针对能够由3种灰度值(例如，0，128，255)组合的RGB值的全部组合，在校正对象的显示部14中显示试验图像并进行测定。例如，对(0，0，0)、(0，0，128)、(0，128，128)、(128，0，0)、…、(255，255，255)这27色的试验图像进行测定(3×3×3＝27种)。由此，能够高精度地进行细微颜色的不均匀修正。

另外，若针对能够组合0、64、128、192、255这5个灰度值而设定的RGB值的所有组合，显示试验图像并进行测定，则能够实现更高精度的不均匀修正。但是，该情况下，显示125色(5×5×5＝125种)的试验图像并进行测定，所以需要125次测定，对于测定耗费时间，这是不现实的。若考虑测定时间与精度的平衡，则优选使用上述的27色的试验图像的测定。

另外，作为选择的3个灰度值，不是必须使用0，128，255，举出16，128，240的组合、32，128，224的组合等各种组合。

另外，针对27色的试验图像，只要是数种颜色左右则增加试验图像也没有问题，所以也可以追加数种颜色左右27色以外的颜色且灰色轴的颜色。虽然取决于成为27色的基础的3个灰度值的选择方法，但是例如，在使用0，128，255这3个灰度值作成27色的试验图像的情况下，也可以追加(64，64，64)、(192，192，192)这2色的试验图像。或者也可以追加(32，32，32)、(64，64，64)、(96，96，96)、(160，160，160)、(192，192，192)、(224，224，224)这6色的试验图像。另外，作为27色的试验图像所使用的灰度值，即使在选择了16，128，240的组合、或32，128，224的组合的情况下也可以同样地追加。该情况下，由于对27色增加了2色或增加了6色，所以测定数并没有过于增加，也提高了精度。另外，追加的颜色也可以是特别想要调整的特定颜色。所谓特定颜色是指，例如如肤色、成为国家或公司等的象征的颜色那样特别的颜色。

(关于修正量计算)

接着，使用基准数据和测定数据，对计算修正量的方法具体地进行说明。另外，修正量计算处理由图2的修正量计算部44进行。

例如，如图7A所示，假设在显示校正系统1中，将XYZ值(基准值)与729种(9×9×9)的RGB值的每个组合建立了对应的查找表(LUT)作为基准数据而保持于存储器55。而且，假设针对能够由32，128，224的灰度值设定的RGB的所有组合(3×3×3＝27色)，显示试验图像并进行测定。以下，说明在该情况下，对从(224，224，224)的试验图像获得的测定数据计算修正量的处理(也就是说，计算输入灰度(224，224，224)时的修正量的处理)。

图8A示出以(224，224，224)为基准，RGB的各值在-32～+32的范围的颜色空间(另外，颜色空间上的(7，7，7)与RGB＝(224，224，224)对应)。通常，即使在显示RGB值为(224，224，224)的图像的情况下按照每个像素存在色不均匀，通过针对测定值较低的(暗)像素进行将RGB值增大为(229，226，230)等的修正，针对测定值较高的(亮)像素就进行将RGB值减小为(218，219，220)等的修正，也能够进行不均匀修正。也就是说，在显示不均匀的程度较小的情况下，能够在图8A的颜色空间所示的范围内进行修正。以下，对该情况下的的修正量的计算方法进行说明。

例如，如图7B所示，假设在基准数据中，RGB值为(224，224，224)的情况下，XYZ值为(557.9，562.1，843.3)，RGB值为(192，192，192)的情况下，XYZ值成为(405.7，406.8，620.1)。于是，在显示RGB值为(224，224，224)的试验图像并进行了测定时的测定数据的测定值满足(405.7≦X≦557.9，406.8≦Y≦562.1，620.1≦Z≦843.3)的情况下，该测定值与图8B的颜色空间内的任意一个RGB值对应。这里，假设上述的测定值为图8C的(Xa，Ya，Za)。而且，若能够求出与(Xa，Ya，Za)对应的RGB值作为(Ra，Ga，Ba)，则修正量如下述。

R的修正量＝224-Ra 式D1

G的修正量＝224-Ga 式D2

B的修正量＝224-Ba 式D3

这里，针对在作为CIE(CIE：Commission Internationale de l'Eclairage：国际照明委员会)的颜色体系的CIERGB方式或者作为国际标准规格的sRGB方式中规定的RGB值，使用规定了系数的指定的3×3的矩阵，由此能够进行与XYZ值的转换。

但是，在实际的显示器中显示的RGB值的情况下，由于各种原因(例如对液晶显示器而言，光源的光谱、过滤特性等)，即使以规定了系数的指定的矩阵进行转换，有时也无法进行准确的转换。

于是，若相互为机种相同的显示装置10彼此，则成为相似的特性，所以预先持有按照每个机种而成为代表的基准数据，使用适合于基准数据的特性的转换矩阵，由此能够进行与显示器对应的转换。在本实施方式中，按照每个机种作成基准数据，在各显示装置10中，使所构成的显示器的机种的基准数据保持于存储器55，根据基准数据生成矩阵，从而进行转换处理(也就是说，需要预先使显示部14保持所构成的显示器的机种的基准数据)。以下，说明使用了矩阵的转换处理。

在求出修正量时，作为显示不均匀的偏差而获得的信息是每个像素的测定值(XYZ值)，根据该测定值求出修正量。具体而言，即使不是上述的规定的RGB值，只要能够以适合于显示装置10的特性的方式变更3×3的矩阵的系数，就能够利用式1来求出修正量。

式1

即，若使用与进行校正处理的显示装置10的机种对应的基准数据，求出3×3的矩阵的系数(a～i)(转换系数)，则能够将测定出的XYZ值转换成RGB值。于是，对于求出系数(a～i)而言，需要3个数据，如式2那样来考虑。

式2

将RGB值为(R1，G1，B1)的情况下的基准数据的值设为(X1，Y1，Z1)，将(R2，G2，B2)的情况下的基准数据的值设为(X2，Y2，Z2)，将(R3，G3，B3)的情况下的基准数据的值设为(X3，Y3，Z3)，如图8B那样，设(R1，G1，B1)＝(192，224，224)，(R2，G2，B2)＝(224，192，224)，(R3，G3，B3)＝(224，224，192)，将(R1，G1，B1)～(R3，G3，B3)的值代入式3。对于(X1，Y1，Z1)～(X3，Y3，Z3)的值，从图7B所示的基准数据读取后代入式3。由此，求出系数(a～i)。

式3

将求出的系数代入式1，并将每个像素的测定值(X，Y，Z)代入式1，由此求出图8C的点a的RGB值即(Ra，Ga，Ba)，能够通过将Ra，Ga，Ba代入前述的式D1～D3来计算修正量。

上述中，使用式2求出了矩阵的系数，但是为了提高精度，也可以使用基准数据的基准值与测定值的差分来求出矩阵的系数。该情况下，如式4那样对式2进行变形。

式4

然后，与使用式2求出了系数时相同，最开始首先求出式4的系数(a’～i’)。此时的(△R1，△G1，△B1)成为(224-R1，224-G1，224-B1)。这里，若使用图8B所示的值，则成为(R1，G1，B1)＝(192，224，224)，成为(△R1，△G1，△B1)＝(224-192，224-224，224-224)＝(32，0，0)。对于(△R2，△G2，△B2)以及(△R3，△G3，△B3)也能够同样地求出，成为(△R2，△G2，△B2)＝(0，32，0)，(△R3，△G3，△B3)＝(0，0，32)。该情况下，式4左边的行列实际上是使单位行列变为32倍后获得的。

另外，(△X1，△Y1，△Z1)是RGB值为(224，224，224)时的XYZ值与(X1，Y1，Z1)的差分，成为(△X1，△Y1，△Z1)＝(557.9-X1，562.1-Y1，843.3-Z1)。对于(△X2，△X2，△X2)以及(△X3，△X3，△X3)也能够同样地求出，成为(△X2，△Y2，△Z2)＝(557.9-X2，562.1-Y2，843.3-Z2)，(△X3，△Y3，△Z3)＝(557.9-X3，562.1-Y3，843.3-Z3)。对于(X1，Y1，Z1)～(X3，Y3，Z3)的值，从图7B所示的基准数据中来读取。而且，式4的系数(a’～i’)能够通过式5那样来求出(另外，△R1或ΔX1等差分值未必一定要为正值，也可以为负值。但是，除了测定数据为错误值等的情况，基本上该值彼此的相减为从较大的一方的值减去较小的一方的值的相减，所以成为正值)。

式5

将通过式5求出的系数(a’～i’)代入式1的(a～i)，求出RGB值为(224，224，224)时的基本数据的XYZ值(557.9，562.1，843.3)与试验图像的RGB值为(224，224，224)时的测定值(XYZ值)的差分，将该差分代入式1的(X，Y，Z)。由此，能够直接求出修正量。

在想要进一步提高不均匀修正的精度的情况下，也可以使用高次(这里为2次)项来作为矩阵。式6是使用了3×9的矩阵的转换式的例子。

式6

该情况下，也能够如式7、式8那样来计算矩阵系数。

式7

式8

通过这种方式，能够按照每个像素，求出针对试验图像的RGB值(输入灰度)的修正量。另外，对于通过如式6～8那样包含高次项的矩阵求出系数的方法，也可以如式4那样使用差分。

另外，如以上那样，能够使用与图8B所示的(R1，G1，B1)～(R3，G3，B3)的3个点对应的基准值(基准数据)进行计算是在表示测定值的点进入将RGB值为(192，192，192)以及(244，244，244)设为最小值以及最大值的图8B的颜色空间的范围内的情况。

相对于此，在表示测定值的点没有进入图8B的范围内的情况下，例如，如图8D所示，假设表示测定值的点进入RGB值为(224，224，224)时的XYZ值(557.9，562.1，843.3)与RGB值为(255，255，255)时的XYZ值(718.2，723.7，1089)之间的范围内(也就是说，假设测定值为(557.9≦X≦718.2，562.1≦Y≦723.7，843.3≦Z≦1089))。该情况下，将与图8D所示的(R4’，G4’，B4’)、(R5’，G5’，B5’)、(R6’，G6’，B6’)这3个点对应的基准数据的值(基准值)设为(X4’，Y4’，Z4’)、(X5’，Y5’，X5’)、(X6’，Y6’，X6’)，使用矩阵同样地进行计算即可。

另外，在图8D的例子中，由于将RGB值(224，224，224)这一点作为基准而参照了周围的3个点，所以使用(R4’，G4’，B4’)、(R5’，G5’，B5’)、(R6’，G6’，B6’)这3个点的基准数据的值，但是也可以如图8E所示，以RGB值(225，225，225)这一点为基准。在图8E所示的例子的情况下，将(R4，G4，B4)、(R5，G5，B5)、(R6，G6，B6)这3个点的基准数据的值设为(X4，Y4，Z4)、(X5，Y5，X5)、(X6，Y6，X6)，使用矩阵进行同样的计算即可。

另外，也可以使用图8D的方法以及图8E的方法的某一个，但是若以与RGB值(224，224，224)对应的XYZ值(557.9，562.1，843.3)所表示的点、和与RGB值(225，225，225)对应的XYZ值(718.2，723.7，1089)所表示的点中的、测定值(XYZ值)较近的一方的点为基准，则使精度提高。换而言之，由于图8D以及图8E所示的颜色空间为立方体，所以全部顶点具有8点，可以将其中最近的顶点设为基准点。

另外，以上，研究了假定显示不均匀的偏差不太大时，在图8A的范围内存在测定值(测定了RGB值为(224，224，224)的试验图像的情况下的测定值)的情况，但是也可能有偏差较大时在图8A的范围外存在上述的测定值的情况。该情况下，针对图8A的范围以外的块的每一个，检测最大顶点(Rmax，Gmax，Bmax)和最小顶点(Rmin，Gmin，Bmin)(最大顶点是成为块内的最大RGB值的组合，最小顶点成为块内的最小RGB值的组合。例如，在图8B的块中，(192，192，192)为最小顶点，(224，224，224)为最大顶点)。然后，针对最大顶点以及最小顶点的每一个检测基准数据的值(XYZ值)，求出测定值(XYZ值)被收容于最大顶点以及最小顶点间的这样的块，并使用该块内的值，求出矩阵系数，使用求出的矩阵来计算修正量即可。

另外，不必说，当包括测定了RGB值为(224，224，224)的试验图像的情况下的测定值的块的最大顶点是(192，192，192)、最小顶点是(160，160，160)时，不仅参考在该块中计算而求出的修正量，也需要参考(224，224，224)与(192，192，192)的差即(32，32，32)作为修正量。

另外，使用于修正量计算的基准数据(图7A，图7B)能够通过各种方法来设定，但是根据设定的方法，也存在测定值超过基准数据的最大值，从而无法检测相应的块的情况(若将用于基准数据作成的测定中的测定值的平均值用作基准数据，则对例如RGB值为最大值的试验图像的测定值而言，有时超过基准数据。)。

在这样的情况下，测定值的点也可以位于块的范围外，所以可以选择距离测定值的点最近的块。但是，由于RGB值的最大值为255，所以即使修正后的值超过255，也成为在255饱和。

另外，在求出显示(R，G，B)＝(224，224，224)的试验图像并进行测定时的修正量的情况下，根据像素，修正量也有可能在32以上。例如，在修正量为40的情况下，修正后的灰度值成为264(224+40＝264)，但是在8位的情况下只能够在0～255取值，所以需要预先设定上限值，将修正量的最大值设为31(255-224＝31)。另外，对于显示(R，G，B)＝(225，225，225)的试验图像并进行了测定时的修正量，无法进一步将值增大，所以修正量为0以下。同样地，对显示(R，G，B)＝(0，0，0)的试验图像并进行了测定时的修正量而言，无法进一步将值减小，所以修正量为0以上。

不必说，在试验图像的RGB值为(0，128，255)的情况下，以R的修正量为0～255，G的修正量为-128～127，B的修正量为-255～0这样的方式，在各颜色成分中需要使修正后的灰度值成为0～255。通过这种方式，在全部的颜色成分并且全部的输入灰度中，修正后也能够取0～255的值。

(关于不均匀修正)

通过以上方式，按照每个像素，针对27色的试验图像的每一个求出修正量。例如，在针对能够由0，128，255的3种灰度值组合的27种颜色信息(R值，G值，B值的组合)，显示试验图像并进行测定的情况下，按照每个像素，求出与图10所示的网格上的27个网格点的RGB值(颜色信息)对应的修正量(3×3×3＝27)。

于是，修正量计算部44针对27种颜色信息的每一种，生成表示颜色信息(RGB值)与修正量的对应关系的修正量信息(修正数据)。按照每个像素作成该修正量信息。

也就是说，在修正量信息中，不是示出针对能够通过显示部14显示的全部颜色信息(按照256×256×256≒1677万)的修正量，而是示出仅针对上述的27种颜色信息的修正量。

例如，图11所示的数据相当于1个像素量的修正量信息。即，在修正量信息中，示出针对27种颜色信息(R值，G值，B值的组合)的每一种的灰度值的修正量。颜色信息按3个颜色成分具有灰度值(three color component values)，所以如图11所示，1个像素量的修正量信息成为包括81个修正量的数据(3×27＝81)。

而且，在本实施方式中，将修正量信息作为修正用LUT而存放于存储部26，图1所示的不均匀修正部36参照修正用LUT进行不均匀修正。具体而言，通过以下方式进行不均匀修正。

在将与图10的27种网格点对应的颜色信息作为输入值的情况下，也就是说在将修正用LUT所示的颜色信息(RGB值)作为输入值的情况下，在修正用LUT中读出与该颜色信息对应的修正量，使用该修正量进行灰度修正。

相对于此，在将与图10的27种网格点对应的颜色信息以外的颜色信息作为输入值的情况下，也就是说在将修正用LUT所示的颜色信息以外的颜色信息作为输入值的情况下，在图10的网格中检测表示上述输入值的位置的周边的网格点(图10)，使用检测出的网格点的修正量进行插值，由此求出输入值的修正量而进行灰度修正即可。也就是说，对修正用LUT所示的修正量进行插值而求出输入值的修正量即可。另外，该情况下的插值方法也可以是线性插值、样条插值、四面体插值等的方法。

另外，此时，若针对27种网格点以外的RGB值为(64，64，64)或(192，192，192)等的颜色信息也进行测定，则也可以实现精度的提高。例如，对根据27种网格点中的、针对RGB值成为0或者128的组合的2×2×2＝8种颜色信息的修正量来计算(64，64，64)的修正量而求出的值、与根据测定了所追加的(64，64，64)的数据而求出的修正量进行比较，可知若大致为相同的值，则利用根据网格点求出的插值方法是正确的。但是，在存在差的情况下，插值方法不合适，所以通过改变插值方法来使精度提高。例如，若以灰色轴进行考虑，则相比根据(0，0，0)、(128，128，128)、(255，255，255)这3个点的修正量进行插值，根据(0，0，0)、(64，64，64)、(128，128，128)、(192，192，192)、(255，255，255)这5个点的修正量利用样条插值而求出的方法的精度更高。

当然，若增加测定点数，则精度提高，但是不是简单地增加测定数，对于27种网格点以外，可以仅追加灰色轴的数点。如上述那样，在针对27种网格点追加(64，64，64)、(192，192，192)来作为网格点的情况下，网格点成为29种。另外，即使对该29种网格点追加了(32，32，32)、(96，96，96)、(160，160，160)、(224，224，224)来作为网格点，以33种网格点也没有问题。然后，能够以根据测定数据求出的与各网格点对应的修正量为基础，通过插值求出针对网格点以外的颜色信息的修正量。

另外，在输入灰度为255时的修正量是0，输入灰度为254时的修正量是1，输入灰度为253时的修正量是2这样的情况下，发生修正后的灰度值全部成为255这样的状况。若发生这样的状况，则灰度值在中途饱和，从而对比度消失。于是，在需要使色感一致但是对比度也不可以消失这样的情况下，虽然与为了和原本色感一致而需要的修正量产生差异，但是通过以输入灰度为255时的修正量是0，输入灰度为254时的修正量是1，输入灰度为253时的修正量是1这一方式进行调整，使输入灰度为255以及254时的修正后的灰度值成为255，而使输入灰度为253时的修正后的灰度值成为254(253+1)，从而能够如图9那样具有渐进的灰度。

另外，在图11所示的修正量信息中，示出与能够由0，128，255这3种灰度值组合的颜色信息对应的修正量，但是构成颜色信息的灰度值当然也可以是0，128，255以外，还可以是16，128，240的组合或32，128，224的组合等。在这些组合的情况下，与选择了0，128，255这3种的灰度值时相同，针对组合以外的灰度值，通过插值来求出修正量，但是在各灰度值中，修正后的灰度值为0以下或255以上的情况下也以收容在“0以上255以下”的方式进行调整即可。

(关于映射作成)

若将全部像素的修正量信息作为修正用LUT而存储于存储部26，则需要对于每1像素的27种颜色信息的修正量(81个数据)存储例如1920像素×1080像素的量，从而要保存的数据容量变得非常大。也就是说，可以说在修正量信息中没有表示针对能够由显示部14显示的全部颜色信息的修正量，从成本等方面来看，保存全部像素量的修正量信息来作为修正用LUT是不现实的，需要减少作为修正用LUT而保存于存储部26的修正量信息的数量。

于是，在本实施方式中，映射输出部45通过聚类来对按照显示部14的每个像素生成的修正量信息分组为256个组，从各组提取为代表的修正量信息(代表修正量信息)(每1组提取1个代表修正量信息)，将代表修正量信息作为修正用LUT，将汇集了256个修正用LUT的不均匀修正映射(参照图12)保存于存储部26。如图12所示，在不均匀修正映射中，对各修正用LUT分配有固有的识别标号。

然后，映射输出部45按照每个像素，作成示出从与该像素的修正量信息相同的组提取的修正用LUT(代表修正量信息)的识别标号的索引映射(参照图13)，将该索引映射也存储于存储部26。

然后，不均匀修正部36参照存储部26的索引映射，读取赋予修正对象的像素的识别标号，并从存储部26的修正映射读出该识别标号的修正用LUT，根据该修正用LUT求出修正量，从而进行灰度值的修正。

根据以上方式，通过聚类进行修正量信息的分组，所以属于相同组的修正量信息彼此相似度高。所以，在进行像素的灰度值的修正时，虽然不使用该像素的修正量信息，但是由于使用属于与该像素的修正量信息相同的组的代表修正量信息(修正用LUT)，根据与该像素的修正量信息相似(误差少)的代表修正量信息进行修正。因此，即使不预先在存储部26中保持针对全部像素的修正量信息，也能够将修正的精度抑制在没有问题的程度的误差(人眼难以区分的程度)。

另外，根据以上方式，在显示部14的像素数为1920×1080个的情况下，示出27种颜色信息的修正量(81个数据)的修正量信息生成1920×1080个，但是无需预先将1920×1080个修正量信息作为LUT而存放于存储部26，而是预先将256个修正量信息作为LUT存放于存储部26。若是这种程度的数量，则即使作为LUT而保持，在数据容量这一点上也不会成为问题(也就是说能够抑制要保存的数据容量)。另外，根据存储部26的容量，也可以将所保持的修正用LUT的数量减少为128个，或者增加为512个或1024个等。

以下，对作出不均匀修正映射(第1表，对应关系信息)以及索引映射(第2表，对应关系信息)的映射输出部45进行详细的说明。如图21所示，映射输出部45具备：组生成部451、代表数据提取部452、以及映射生成部453。

组生成部451是若从修正量计算部44输入按照显示部14的每个像素生成的修正量信息，则通过聚类将修正量信息分组成256个组的功能块。以下对聚类进行说明。

图20是表示聚类的概念的说明图。但是，为了说明方便，图20示出成为处理对象的数据为2维数据的情况下的聚类的概念，但是由于处理对象的修正量信息是由81个修正量构成的信息，所以在本实施方式中进行的聚类实际上进行针对81维数据的聚类。

如图20的左侧的图所示，假设处理对象的数据分散。该情况下，如图20的右侧的图那样，将以由虚线构成的圆围成的数据的集合设为1组，由此能够分组为7个组。另外，图20的“×”表示从各组提取的代表数据。代表数据是在各组中处于成为重心(centroid)的位置的数据。也就是说，图20以在全部数据(点)中，从所属的组的重心的距离比与其他组的重心的距离近的方式进行组化。如果在存在从其他组的重心的距离比本组的重心近的数据的情况下，进行再组化并求出重心，直到不存在从其他组的重心的距离比本组的重心近的数据为止，反复进行再组化。这样通过进行组化，能够将相似度(similarity)高的修正量信息彼此分类为相同组(例如，欧几里得距离越近，相似度越高)。另外，对于聚类而言，存在最短距离法(minimum distance method)、最长距离法(maximum distance method)、群平均法(group average method)、沃德法(Ward’d method)、K-means法等各种方法，所以使用适合于显示装置10的方法即可。

代表数据提取部(代表修正数据输出单元)452是按照通过组生成部451生成的每个组，从所属的修正量信息中提取成为代表的修正量信息(称为“代表修正量信息”)来作为修正用LUT的功能块。也就是说，代表数据提取部452在各组中，提取一个与前述的重心相当的修正量信息(代表修正数据)，将该修正量信息决定为要保持的修正用LUT。

映射生成部453是参照组生成部451以及代表数据提取部452的处理内容，来生成表示显示部14的各像素与从各像素的修正量信息所属的组提取的修正用LUT的对应关系的不均匀修正映射以及索引映射的功能块。

不均匀修正映射是图12所示的表，是由代表数据提取部452提取的修正用LUT的集合，该图的一列的量的数据相当于一个修正用LUT。另外，在不均匀修正映射中，对各修正用LUT赋予1～256的识别标号。也就是说，不均匀修正映射是修正用LUT的集合，并且示出各修正用LUT与各修正用LUT的识别信息的对应关系。

索引映射是图13所示的表，是示出显示部14的各像素、与从和各像素的修正量信息相同的组提取的修正用LUT的识别标号的对应关系的表。

即，基于图13的索引映射能够确定赋予给各像素的识别标号，基于图12的不均匀修正映射能够确定上述识别标号的修正用LUT。通过有效利用这些映射，能够确定对各像素使用的修正用LUT。

映射生成部453将作成的不均匀修正映射以及索引映射保存于存储部26。然后，图1以及图21所示的不均匀修正部36在不均匀修正时，通过访问存储部26的各映射，来确定与要修正的修正对象像素对应的修正用LUT，使用确定出的修正用LUT来修正上述修正对象像素的灰度。

例如，在图13的索引映射中，坐标值为(1，1)的像素(最左上的像素)被赋予“256”这一识别标号，所以对该像素使用图12所示的不均匀修正映射中的、与识别标号“256”建立对应的修正用LUT。

根据以上所示的实施方式，不是预先存储按照显示部14的每个像素(例如1920×1080像素)求出的全部修正量信息，而是预先存储256个修正量信息(修正用LUT)，所以具有能够抑制数据容量的优点。

另外，在本实施方式中，虽然以256个修正用LUT与例如1920×1080像素对应，但是能够抑制无法求出各像素中合适的修正量这样的状况。这是因为如上述那样，使用于各像素的修正用LUT属于与各像素中最优的修正量信息相同的组，所以与各像素中最优的修正量信息的相似度较高(误差较少)。

也就是说，使用通过聚类而成为相似的修正量信息，由此尽管获得的修正量也有时与最优修正量存在一点点误差，但是若是一点点误差(原本应为“+8”而成为“+7”这样的误差)，则能够修正为与最优值大致接近的值，并且，由于人眼无法区分这种程度的误差，所以实质上能够抑制修正的精度劣化。

(实施方式1的显示校正系统的优点(advantage))

接着，对本实施方式的显示校正系统1的优点进行说明。在本实施方式中，在由基准设备进行的基准数据作成处理中，通过针对第1规定数(图7A中为729色)的试验图像的每一个进行测定，来作成仅以第1规定数示出RGB值与XYZ值的对应关系的基准数据。相对于此，在各显示装置10的校正处理中，针对比第1规定数少的第2规定数(图10中为27色)的试验图像的每一个进行测定。另外，第2规定数的试验图像包含于第1规定数的试验图像。

具体而言，本实施方式的显示校正系统1具有针对第1规定数(图7A中为729色)的试验图像(color patches)的每一个，存储示出RGB值(灰度数据)与XYZ值(基准值)的对应关系的基准数据的存储器55。并且，显示校正系统1的修正量计算部44基于上述基准数据、与测定比上述第1规定数少的第2规定数(图10中为27色)的试验图像的每一个而获得的XYZ值，来求出针对上述第2规定数的试验图像的每一个的RGB值(灰度数据)的修正量。由此，起到能够使校正处理的处理精度维持在没有问题的程度并且比以往缩短校正处理的处理时间这样的效果。

另外，若是相同机种的系统彼此，则存在灰度数据(例如RGB值)与测定值(例如XYZ值)的对应关系(特性)相互近似的趋势。于是，在本实施方式中，根据在相同机种共用的基准数据所示的RGB值(颜色信息)与XYZ值(基准值)的对应关系，求出用于将校正处理时测定试验图像而获得的测定值(XYZ值)矩阵转换成RGB值的系数。然后，将测定上述试验图像而获得的测定值(XYZ值)通过上述系数转换成RGB值，求出利用转换获得的RGB值与上述试验图像的RGB值的差分来作为修正量。由此，能够高精度地将校正处理时测定的测定值转换成RGB值，进而能够保持校正处理的精度。尤其是在本实施方式中，尽管通过使用比第1规定数(基准数据作成时的试验图像的数量；729色)少的第2规定数(27色)的试验图像进行校正处理，实现校正处理时间的缩短，但是由于并不是削减基准数据所示的信息(729色)本身，所以能够保持用于将测定值转换成RGB值的系数的精度。

另外，若预先将按照每个像素生成的修正数据全部存放于存储部，则数据量变得庞大，从而产生成本方面的问题。尤其是近年，由于像素数较多的显示装置(例如，全高清、4K2K)成为主流，所以上述的技术问题变得显著。相对于此，根据本实施方式，不存储全部像素的修正数据，而是将通过聚类选择出的修正数据作为修正用LUT而保存于存储部26，由此实现数据容量的削减。另外，通过聚类进行修正数据的分组，所以属于相同组的修正数据彼此的相似度高。因此，在进行像素的灰度值的修正时不使用该像素的修正数据，而使用属于与该像素的修正数据相同组的修正数据(修正用LUT)，所以利用与该像素的修正数据相似(误差较少)的修正数据进行修正。因此，即使不预先通过存储部保持针对全部像素的修正数据，也能够使修正的精度抑制在没有问题的程度的误差(人眼难以区分的程度)。

另外，在本实施方式中，由修正量计算部44输出的修正数据是表示修正量的信息，但是也可以不是修正量，而是表示通过修正量修正后的灰度值(修正值)的信息。

另外，以上通过进行聚类来削减要存储的修正量信息(图11)，也可以不进行聚类，而是将按照每个像素求出的全部修正量信息存储于存储部26，使用按照每个像素求出的全部修正量信息进行不均匀修正。但是，若进行聚类则具有能够抑制存储数据量这样的优点。

〔实施方式2〕

若以实施方式1的方法进行修正，则略微存在产生以下所示的问题的情况。即，在实施方式1中，通过聚类对按照每个像素求出的修正量信息(参照图11)进行分类，但是在每一个修正量信息所包含的各修正量的大小的偏差较大的情况下，根据像素的不同，也有时对某个颜色信息(R，G，B)应用的修正量从原本的适当值显著偏离。

这可能存在以下情况，即，例如在修正量信息所包含的各修正值的大小的偏差较大的情况下，尽管针对第1修正量信息中的规定灰度的修正量和针对第2修正量信息中的规定灰度的修正量较大不同，但是在第1修正量信息和第2修正量信息的欧几里得距离变近。此时，由于在第1修正量信息和第2修正量信息的欧几里得距离较近，所以也存在第1修正量信息和第2修正量信息通过聚类被分类为相同组，并且第1修正量信息被提取为组的代表数据，并保存为修正用LUT的情况。这样，针对与第2修正量信息对应的像素也使用第1修正量信息(修正用LUT)进行修正，但是该情况下，针对上述的规定灰度的修正量从原本的适当值显著偏离。

于是，在本实施方式中，对用于抑制以上问题的2阶段修正方法进行说明。图14是表示本实施方式的2阶段修正的例子的说明图。

在图14的各图表中，横轴是修正前的灰度值，纵轴是修正后的灰度值。例如，修正前的灰度值为128时，原本直接修正为136即可，但是以将修正分为2阶段，在第1阶段的修正使灰度值变为138的方式进行修正，在第2阶段的修正为了将灰度值修改为136，而调整-2(136-138＝-2)。

这样，不立即将输入灰度值修正为所希望的修正值，而是通过在第1阶段进行接近所希望的修正值的修正，从而能够将第2阶段的修正中的修正量设定成较小的值(例如，+3，+2，+1，0，-1，-2，-3)。而且，针对第2阶段的修正，与实施方式1相同，按照每个像素生成表示修正量的信息，通过聚类对该信息进行分类，作成不均匀修正映射以及索引映射即可。由此，使按照每个像素生成的修正量信息所示的各修正量的偏差变得较小，所以能够抑制对某个颜色信息(R，G，B)应用的修正量从原本的适当值显著偏离这样的问题。

接着，对实施方式2的构成进行说明。实施方式2的显示校正系统1与实施方式1的显示校正系统相比，代替图2以及图21的映射输出部45而具备图22的映射输出部45a这一点不同，但是其他点与实施方式1的显示校正系统相同。于是，以下对映射输出部45a进行说明，对与实施方式1相同的内容省略说明。

如图22所示，映射输出部45a具备：代表值运算部61、差分输出部62、组生成部63、代表数据提取部64、以及映射生成部65。

最开始，本实施方式中与实施方式1也相同，图2所示的修正量计算部44针对按照每个像素组合0，128，255而能够设定的27组颜色信息(RGB值)的每一个，使用测定值以及基准数据来输出修正量。然后，修正量计算部44将针对27组颜色信息示出修正量的修正量信息输入至代表值运算部61。

如图14的符号300所示，图22所示的代表值运算部(代表值信息生成单元)61针对显示部14的全部像素，设定由相互邻接的4个像素(2×2像素)的组构成的块。也就是说，例如，显示部的像素数为1920×1080个的情况下，设定1920×1080/4个块。

但是，构成1个块的像素数并不局限于2×2像素，也可以是2×3像素、4×2像素等。另外，在如图3B那样调整图3A而使测定数据的像素数增加的情况下，由于如图3B所示那样相邻的像素彼此的特性相同的情况较多，所以也可以考虑倍率来设定块的像素数(例如，若在纵、横方向同时将像素数增加了3倍，则将3×3像素设定为1个块)。

另外，代表值运算部61按照设定的每个块，针对通过组合0，128，255而能够设定的27组颜色信息中的、表示灰色的3组颜色信息，求出从修正量获得的修正值(修正后的灰度值)的代表值。这里，所谓3组颜色信息是指(0，0，0)、(128，128，128)、(255，255，255)。例如，在图14的符号300所示的例子中，将块内的各像素的修正值的平均值作为代表值输出。另外，代表值并不局限于是平均值，也可以是最大值、最小值、最频值(mode)，中央值(median)等。

然后，代表值运算部61按照每个像素或者每个块，针对表示上述的灰色的3组颜色信息((0，0，0)、(128，128，128)、(255，255，255))，作成示出修正值的代表值的代表值表(代表值信息)，并保存于存储部26。图18A表示该代表值表的一例。

在图18A所示的代表值表中，按照每个块，针对表示上述的灰色的3组颜色信息((0，0，0)、(128，128，128)、(255，255，255))，示出修正值的代表值。也就是说，图18A所示的1～518400的标号是如图17所示那样对各块分配的识别标号，根据该识别标号，代表值与各块(属于各块的各像素)建立对应。图18A所示的代表值表在后述的第1阶段的修正中被使用。

接着，对图22的差分输出部62进行说明。差分输出部(差分数据输出单元)62按照显示部14的每个像素，针对上述的表示灰色的3组颜色信息((0，0，0)、(128，128，128)、(255，255，255))，计算代表值与用于代表值计算的修正值的差分。该差分成为第2阶段的修正中的修正量的理想值。

另外，差分输出部62针对由修正量计算部44处理的2组颜色信息中的、上述的表示灰色的3组颜色信息((0，0，0)、(128，128，128)、(255，255，255))以外的颜色信息(例如(0，128，255))也计算上述的差分。

但是，由于未针对表示灰色的3组颜色信息以外的颜色信息(例如(0，128，255))求出代表值，所以通过下述方式来运算上述差分。针对(0，128，255)中的R＝0，求出针对(0，0，0)求出的R值的修正值的代表值、与针对(0，128，255)求出的R值的修正值的差分。针对(0，128，255)中的G＝0，求出针对(128，128，128)求出的G值的修正值的代表值、与针对(0，128，255)求出的G值的修正值的差分。

接着，对图22所示的组生成部63进行说明。通过差分输出部62的处理，按照每个像素，作成了示出针对图10的全部网格点(27个点)的每一个的差分值的差分数据(转换用数据)(该差分数据相当于图11的修正量信息)。于是，若存储全部像素量的差分数据，则数据容量变得庞大。

于是，组生成部(组生成单元)63通过聚类来将全部像素量的差分数据分组成256组。关于聚类，与实施方式1相同，所以这里省略详细的说明。

图22所示的代表数据提取部(代表差分数据提取单元)64是按照由组生成部63生成的每个组，从所属的差分数据中提取成为代表的差分数据(称为“代表差分数据”)来作为修正用LUT的功能块。也就是说，代表数据提取部452在各组中，提取一个在聚类中相当于重心的差分数据来作为代表差分数据(代表转换用数据)，并将该差分数据决定为要保持的修正用LUT。另外，修正用LUT所示的各差分是第2阶段的修正的修正量。

映射生成部(对应关系信息生成单元)65是参照组生成部63以及代表数据提取部64的处理内容，来生成表示显示部14的各像素、与从各像素的差分数据所属的组提取的修正用LUT的对应关系的不均匀修正映射(第2对应关系信息)以及索引映射(第2对应关系信息)的功能块。关于不均匀修正映射以及索引映射，与实施方式1相同，所以这里省略其说明。

映射生成部65将作成的不均匀修正映射以及索引映射保存于存储部26。该修正映射以及索引映射在第2阶段的修正中被使用。

接着，对由不均匀修正部36进行的不均匀修正进行说明。若输入某个灰度值，则不均匀修正部36首先参照存储部26的代表值表进行第1阶段的修正(粗调整，第1处理)。具体而言，在将与图18A的代表值表所示的颜色信息((0，0，0)、(128，128，128)、(255，255，255))相同的值作为输入灰度的情况下，通过代表值表读出与该输入灰度建立对应的代表值，并输出该代表值作为临时修正值(第一阶段的修正的修正值)。

相对于此，在将与图18A的代表值表所示的颜色信息((0，0，0)、(128，128，128)、(255，255，255))不同的颜色信息作为输入灰度的情况下，如图14的图表所示，绘制通过(0，0，0)、(128，128，128)、(255，255，255)这3个点的代表值的圆弧状的线段(虚线)，使用该线段检测输入灰度与修正后灰度值的对应关系，将该对应关系的修正后灰度值输出为临时修正值。

另外，考虑到在从(0，0，0)、(128，128，128)、(255，255，255)这3个点的绘制中精度劣化的情况下，在代表值运算部61的处理中，不仅针对上述3个点，也可以针对(64，64，64)以及(192，192，192)计算代表值，进行从5个点的绘制(该情况下，也需要针对(64，64，64)以及(192，192，192)进行试验图像的测定、修正量计算)。另外，虽然也可以在3个点的情况下绘制圆弧线段，但是在5个点的情况下，存在难以形成圆弧线段的情况，所以也可以通过直线插值、样条插值求出线段。

另外，由于本实施方式的映像数据为8位，所以灰度值成为0～255，但是在如图14那样绘制圆弧线段的情况下，优选使用准确的修正值进行计算。于是，即使成为小于0或超过255的值，也可以继续进行计算，在计算后对值进行修整以使得成为0～255。由此，在接近0或255的灰度的修正值成为更准确的值。另外，即使映像数据为8位，也可以以8位以上(例如，10位或12位等)进行计算，最后输出计算结果时将值修整为8位。

通过以上方式进行了第1阶段的修正(粗调整)后，不均匀修正部36进行第2阶段的修正(微调整(fine adjustment)，第2处理)。具体而言，不均匀修正部36参照索引映射以及不均匀修正映射来确定修正用LUT，并使用该修正用LUT，将在第1阶段的修正获得的临时修正值修正为原本的修正值。

具体而言，在修正用LUT所示的颜色信息(RGB值)中存在与输入灰度值(RGB值)相同的颜色信息的情况下，从修正用LUT读出与和输入灰度值相同的颜色信息建立对应的修正量，使用读出的修正量进一步对上述临时修正值进行修正。相对于此，在修正用LUT所示的颜色信息(RGB值)中不存在与输入灰度值(RGB值)相同的颜色信息的情况下，即在将修正用LUT所示的颜色信息以外的颜色信息作为输入灰度的情况下，在图10的网格中检测多点表示上述输入灰度值的位置的周边的网格点(图10)，使用检测出的网格点的修正量来考虑位置关系并进行插值，由此求出与输入灰度对应的修正量。然后，使用求出的修正量，将在第1阶段的修正获得的临时修正值修正为原本的修正值。

根据以上的结构，通过第1阶段的修正，以块为单位将输入灰度值粗调整为临时修正值，通过第2阶段的修正，按照每个像素将临时修正值微调整为原本的修正值。由此，能够减少为了修正显示不均匀而需要的测定数以及数据量，并且能够以高精度进行修正。

另外，针对第1阶段的修正，也能够不使用图18A所示的代表值表，而与第2阶段的修正相同地作成不均匀修正映射(图15A、图15B)和索引映射(图16)来使用。这里，图15A是颜色信息为3种的情况下的不均匀修正映射，作为一例，示出(0，0，0)、(128，128，128)、(255，255，255)时的修正量。图15B是颜色信息为5种的情况下的不均匀修正映射，作为一例，示出(0，0，0)、(64，64，64)、(128，128，128)、(192，192，192)、(255，255，255)时的修正量。另外，若颜色信息为9种，则图15A或者图15B的横向的数据数能够以仅增加为27个的方式对应(9×3色(RGB)＝27个)。

由此，相比使用图18A所示的代表值表时能够削减数据容量。但是，针对第1阶段的修正，成为对象的颜色信息(RGB值)为3组或者5组程度，所以即使不使用不均匀修正映射和索引映射，而使用代表值表，在数据容量这一点也较少产生问题。

另外，在本实施方式中，可以将修正值(修正后的灰度值)作为修正量，也可以将修正量作为修正值。例如，在可以进行灰度值为128时的修正量为“+12”的修正的情况下，也可以在第1阶段的修正进行“+10”的修正量的修正，在第2阶段的修正，进行作为其差分“+2”的修正。

〔实施方式3〕

实施方式3是实施方式2的变形例。在实施方式2中，是使用图18A的代表值表进行粗调整(第1阶段修正)，接着，使用通过聚类作成的不均匀修正映射以及索引映射进行微调整(第2阶段修正)的方式，但是只要进行上述的粗调整，即使省略上述的微调整，也能够抑制某种程度的像素不均匀。因此，也可以是仅进行上述的粗调整而不进行微调整的结构，在本实施方式中对该结构进行说明。

在实施方式3中，图22中省略了映射输出部45a，取而代之具备代表值表生成部。代表值表生成部是进行与图22的代表值运算部61相同的处理的功能块。也就是说，代表值表生成部在校正处理时，从修正量计算部44输入全部像素的量的修正量信息，参照该修正量信息生成图18A的代表值表，并使该代表值表存储于存储部26。

然后，不均匀修正部36使用存储部26的代表值表，来修正各像素的灰度。对这一点使用以下具体例进行说明。例如，若关注于图18A的第1个(第1块)R值，则相对于输入值为0，输出值为0，相对于输入值为128，输出值为129，相对于输入值为255，输出值为254(参照该图的粗线(bold line)所示的数值)。于是，若以这些值为基础进行插值，则获得图18B所示的修正曲线。针对第1块，按照每个颜色成分(每个RGB)求出图18B所示的修正曲线，由此能够利用求出的修正曲线，对属于第1块的各像素进行灰度修正。然后，通过对全部块进行以上的处理，来对显示部14的全部像素进行修正。

根据以上所示的本实施方式的修正，虽然进行与实施方式2的粗调整(第1阶段的修正)对应的修正，但是不进行与实施方式2的微调整(第2阶段的修正)对应的修正。根据这种方法，也能够抑制某种程度的显示不均匀。因此，只要进行实施方式2的粗调整，就未必要进行到使用聚类的微调整为止。但是，通过在粗调整后进行微调整，能够进一步高精度地修正显示不均匀。

另外，本实施方式或者实施方式2中使用的代表值表(图18A)所示的颜色信息为3组，但是也可以追加(64，64，64)、(192，192，192)等，表示针对5组颜色信息的修正量的代表值。另外，若作成针对(0，0，0)、(64，64，64)、(128，128，128)、(192，192，192)、(255，255，255)这5组颜色信息的代表值表，并针对某块的R值，通过样条插值(splineinterpolation)等求出修正曲线(correction curve)，则成为图18C那样。

另外，若存储器容量有余量，则不针对3组或5组颜色信息，而是针对测定中使用的27组颜色信息，如图18A那样按照每块保持修正量的代表值，从而进一步提高精度。该情况下，也以块为单位保持LUT(代表值表)，所以相比按照每个像素保持修正用LUT，能够抑制数据容量。

〔实施方式4〕

针对实施方式1中显示部14由1个显示器构成的例子进行了说明，但是显示部14也可以是由多个显示器构成的多屏显示器。在本实施方式中，针对显示部14为多屏显示器的情况下的处理内容进行说明。

在显示部14为多屏显示器的情况下，基本上也能够以与显示部14由1个显示器构成的情况相同的方法对应，所以以下对与显示部14由1个显示器构成的情况不同之处进行说明。

(关于测定)

例如若假设显示部14由2台(纵)×2台(横)的总计4台显示器构成，则在全部4台显示器显示相同的试验图像，若以全部台数量的显示器进入能够利用非接触的测定器测定的范围内的方式测定，则与显示部14由1台显示器构成的情况相比不存在差异(由于非接触型的表面亮度计，将4台量的显示器收容在利用测定器测定的范围内(画角)即可。)。

(测定数据的处理)

由于在显示器与显示器的边界存在边框(bezel)，所以在测定数据中的与边框对应的场所没有显示器的像素。因此，如图19A以及图19B所示那样涂黑的部分对应于边框的场所。于是，不仅要调整测定数据的大小，还需要提取除去边框的场所的数据。具体而言，若假设图19A为测定数据，在4台中的位于左上的第1台的面板，对应部分的拍摄图像的像素数为270(垂直)×480(水平)个，则实际的显示器如图19B所示，是1080×1920个像素数，所以在将测定数据的像素数变为4倍之后，提取有效场所(除去边框的显示图像的部分)的数据。

(基准数据)

若显示部14为多屏显示器时，其构成的显示器全部具有同等的特性，则基准数据可以相同。然而，若包括具有相互不同的特性的显示器(不同机种的显示器)，则需要根据特性来改变基准数据。若存放多个基准数据，并将各显示器与适于各显示器个基准数据建立关联，则即使混合有特性不同的显示器，也能够进行高精度的不均匀修正。

针对在本实施方式中详述的处理以外的处理，若按照每个显示器，准确地将与每一个相应的测定数据以及基本数据建立关联，则即使显示器为多台时，也能够与1台时相同的进行。

根据以上所示的实施方式4的结构，即使显示部14为多屏显示器，也使用与各显示器对应的基准数据进行校正处理，所以能够抑制看到显示器与显示器的边界附近的显示不均匀这样的问题。

另外，在以上所示的各实施方式中，针对显示部14为彩色图像显示装置的情况进行了说明，但是当然能够对单色图像显示装置应用各实施方式的结构，该情况下修正亮度不均匀。但是，由于在单色图像显示装置中不是处理各颜色成分的灰度值而是处理亮度值，所以求出的修正量或修正值也是相对于亮度值的值。

〔基于软件的实现例〕

在以上所示的实施方式的显示装置10中，至少校正处理部35、不均匀修正部36可以通过形成为集成电路(IC芯片)等的逻辑电路(硬件)实现，还可以使用CPU(CentralProcessing Unit：中央处理单元)通过软件来实现。

后者的情况下，显示装置10具备：CPU，其执行作为实现各功能的软件的程序的命令；ROM(Read Only Memory：只读存储器)或者存储装置(将它们称为“记录介质”)，它们以能够利用计算机(或者CPU)读取的方式记录上述程序以及各种数据；以及展开上述程序的RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)等。而且，计算机(或者CPU)通过从上述记录介质读取上述程序并执行，来实现本发明的一个方式的目的。作为上述记录介质，能够使用“非易失的有形介质”，例如磁带、盘、卡、半导体存储器，可编程的逻辑电路等。另外，也可以将上述程序经由能够传送该程序的任意的传送介质(通信网络、放送波等)而供给至上述计算机。另外，本发明的一个方式通过电子传动上述程序而实现，也可以以埋入至输送波的数据信号的方式来实现。

〔总结〕

本发明的方式1是一种显示校正系统，其具备修正数据输出单元(修正量计算部44)，该修正数据输出单元基于对显示于校正对象的显示部(显示部14)的试验图像(aplurality of color patches)进行测定而获得的测定值、和针对用于显示上述试验图像的灰度数据(color component data)而预先设定的基准值，按照上述显示部的每个像素来求出表示应用于上述灰度数据的修正量(adjustment value)或者修正值(correctedcolor component value)的修正数据，该显示校正系统的特征在于，具备第1存储部(存储器55)，该第1存储部针对第1规定数的试验图像的每一个，存储示出上述灰度数据与上述基准值的对应关系的基准数据，上述修正数据输出单元基于上述基准数据、和比上述第1规定数少的第2规定数的试验图像的每一个的上述测定值，按照上述显示部的每个像素，求出示出针对上述第2规定数的试验图像的每一个的灰度数据的修正量或者修正值的上述修正数据。

如本发明的方式1那样，在校正处理时，即使针对比上述第1规定数少的第2规定数的显示颜色进行测定，也能够使校正处理的精度保持在没有问题的程度。因此，根据本发明的方式1的校正处理系统，起到能够使校正处理的处理精度维持在没有问题的程度并且比以往缩短校正处理的处理时间这样的效果。

本发明的方式2的特征在于，除了方式1的结构之外，还具备：组生成单元(组生成部451)，其通过聚类，对按照上述每个像素求出的全部上述修正数据进行分组；代表修正数据输出单元(代表数据提取部452)，其按照每个组，以所属的修正数据为基础来求出代表修正数据；对应关系信息生成单元(映射生成部453)，其生成表示上述显示部的各像素与各像素的修正数据所属的组的代表修正数据的对应关系的对应关系信息；第2存储部(存储部26)，其存储在上述对应关系信息生成单元中生成的对应关系信息；以及不均匀修正单元(不均匀修正部36)，其基于上述对应关系信息确定与要修正的修正对象像素建立了对应的代表修正数据，并使用确定出的代表修正用数据进行上述修正对象像素的灰度修正。

若预先将按照每个像素生成的修正数据全部存放于存储部，则数据量庞大且产生成本方面的问题。尤其是近年，由于像素数较多的显示装置(例如，全高清、4K2K)成为主流，所以上述技术问题变得显著。相对于此，根据本发明的方式2，尽管需要预先将代表修正数据保存于存储部，但是无需存储全部像素的修正数据，所以能够削减数据容量。另外，由于通过聚类进行修正数据的分组，所以属于相同组的修正数据彼此的相似度较高。因此，根据本发明的方式2，虽然在进行像素的灰度值的修正时不使用该像素的修正数据，但是使用属于与该像素的修正数据相同组的代表修正数据，所以通过与该像素的修正数据相似的(误差较少)代表修正数据进行修正。因此，即使不预先在存储部保持针对全部像素的修正数据，也能够使修正的精度抑制在没有问题的程度的误差(人眼难以区分的程度)。按照以上，根据本发明的方式2的显示校正系统，能够抑制修正的精度劣化，并且能够抑制因数据容量的庞大化而引起的成本增加。

本发明的方式3的显示校正系统的特征在于，除了方式2的结构之外，上述对应关系信息由第1表和第2表构成，该第1表表示上述代表修正数据与上述代表修正数据的识别信息的对应关系，该第2表表示上述显示部的各像素与属于和各像素的上述修正数据相同组的代表修正数据的识别信息的对应关系。

根据本发明的方式3，上述不均匀修正单元从第2表读出与修正对象的像素建立对应的识别信息，接着，从第1表读出与该识别信息建立对应的代表修正数据，使用该代表修正数据来修正上述修正对象的像素的灰度。也就是说，若预先将上述第1表以及第2表保存于存储部，则无需预先使全部像素量的修正数据保存于存储部，从而能够抑制数据容量。

另外，若是相同机种的系统彼此，具有灰度数据(例如RGB值)与测定值(例如XYZ值)的对应关系(特性)相互近似的趋势。于是，本发明的方式4的显示校正系统的特征在于，除了方式1～3中任意一种的结构之外，上述修正数据输出单元参照上述基准数据所示的上述对应关系，求出用于将上述测定值转换成上述灰度数据的转换系数，并求出用于使上述试验图像显示的灰度数据与利用上述转换系数由上述试验图像的上述测定值转换而得的灰度数据的差分来作为上述修正量。由此，能够更高精度地将校正处理时测定的测定值转换成灰度数据(例如RGB值)，进而能够保持校正处理的精度。尤其是在本方式中，尽管通过使用比第1规定数(基准数据作成时的试验图像的数量)少的第2规定数的试验图像进行校正处理，而实现校正处理时间的缩短，但是并不是削减基准数据所示的信息本身，所以能够保持用于将测定值转换成灰度数据的系数的精度。

本发明的方式5是一种显示校正系统(显示校正系统1)，其按照上述显示部的每个像素，生成用于修正显示部(显示部14)的显示不均匀的灰度数据的修正量或者修正值即修正数据，该显示校正系统的特征在于，具备：代表值信息生成单元(代表值运算部61)，其针对上述显示部设定由多个像素构成的块，求出块内的各像素的修正数据的代表值，并生成按照每个块或每个像素示出上述代表值的代表值信息；差分数据输出单元(差分输出部62)，其按照属于上述块的每个像素，生成表示上述修正数据与上述代表值的差分的差分数据；组生成单元(组生成部63)，其通过聚类，对按照每个像素求出的差分数据进行分组；代表差分数据提取单元(代表数据提取部64)，其按照每个组，以属于组的差分数据为基础，来提取代表差分数据；对应关系信息生成单元(映射生成部65)，其生成示出上述显示部的各像素与各像素的差分数据所属的组的代表差分数据的对应关系的对应关系信息；以及存储部，其存储上述代表值信息和上述对应关系信息，还具备不均匀修正单元(不均匀修正部36)，其针对修正对象像素，参照上述代表值信息来输出上述代表值，参照上述对应关系信息来输出上述代表差分数据，使用输出的上述代表值以及上述代表差分数据，来求出上述修正数据。

根据本发明的方式5的结构，即使为在按照每个像素求出用于不均匀修正的数据后，不是将求出的数据全部存储，而是使用聚类来削减要存储的数据这样的情况，也能够抑制聚类的缺点(基于数据所包含的各个值的偏差的大小的修正精度的劣化)。

另外，本发明的各方式所涉及的显示校正系统也可以通过计算机实现，该情况下，通过使计算机作为上述显示校正系统具备的各单元来动作，而使通过计算机实现上述显示校正系统的程序、以及记录该程序的计算机可读取的记录介质也进入本发明的各方式的范畴。

本发明的一个方式并不局限于上述的各实施方式，能够在权利要求所示的范围内进行各种变更，针对将不同实施方式中分别公开的技术单元适当组合而获得的实施方式也包含在本发明的技术范围内。另外，通过组合各实施方式中分别公开的技术单元，能够形成新的技术特征。

工业上的可利用性

本发明的一个方式能够用于显示装置、以及排列多个显示装置而成的多屏显示器系统。

Claims (4)

1.一种显示校正系统，其特征在于，具备修正数据输出单元，该修正数据输出单元基于对显示于校正对象的显示部的试验图像进行测定而获得的测定值和针对用于显示所述试验图像的灰度数据而预先设定的基准值，按照所述显示部的每个像素，求出表示应用于所述灰度数据的修正量或者修正值的任意一方的修正数据，该显示校正系统具备：

第1存储部，该第1存储部针对第1规定数的试验图像的每一个，存储示出所述灰度数据与所述基准值的对应关系的基准数据；

组生成单元，其通过聚类，对按照每个所述像素求出的全部所述修正数据进行分组；

代表修正数据输出单元，其按照每个组，以属于组的修正数据为基础来求出代表修正数据；

对应关系信息生成单元，其生成表示所述显示部的各像素与各像素的修正数据所属的组的代表修正数据的对应关系的对应关系信息；

第2存储部，其存储在所述对应关系信息生成单元中生成的对应关系信息；以及

不均匀修正单元，其基于所述对应关系信息来确定与要修正的修正对象像素建立了对应的代表修正数据，并使用确定出的代表修正数据进行所述修正对象像素的灰度修正，

所述修正数据输出单元基于所述基准数据和比所述第1规定数少的第2规定数的试验图像的每一个的所述测定值，按照所述显示部的每个像素，求出表示针对所述第2规定数的试验图像的每一个图像的灰度数据的修正量或者修正值的任意一方的所述修正数据。

2.根据权利要求1所述的显示校正系统，其特征在于，

所述对应关系信息包括第1表和第2表，该第1表表示所述代表修正数据与所述代表修正数据的识别信息的对应关系，该第2表表示所述显示部的各像素与属于和各像素的所述修正数据相同组的代表修正数据的识别信息的对应关系。

3.根据权利要求1或2所述的显示校正系统，其特征在于，

所述修正数据输出单元参照所述基准数据所示的所述对应关系，求出用于将所述测定值转换成所述灰度数据的转换系数，

并求出用于显示所述试验图像的灰度数据与利用所述转换系数由所述试验图像的所述测定值转换而得的灰度数据的差分来作为所述修正量。

4.一种显示校正系统，其特征在于，按照显示部的每个像素，生成用于修正所述显示部的不均匀的灰度数据的修正量或者修正值的任意一方亦即修正数据，该显示校正系统具备：

代表值信息生成单元，其针对所述显示部设定由多个像素构成的块，求出块内的各像素的修正数据的代表值，并生成按照每个块或者每个像素示出所述代表值的代表值信息；

差分数据输出单元，其按照属于所述块的每个像素，生成示出所述修正数据与所述代表值的差分的差分数据；

组生成单元，其通过聚类，对按照每个像素求出的差分数据进行分组；

代表差分数据提取单元，其按照每个组，以属于组的差分数据为基础，来提取代表差分数据；

对应关系信息生成单元，其生成示出所述显示部的各像素与各像素的差分数据所属的组的代表差分数据的对应关系的对应关系信息；

存储部，其存储所述代表值信息和所述对应关系信息；以及

不均匀修正单元，其针对修正对象像素，参照所述代表值信息来输出所述代表值，参照所述对应关系信息来输出所述代表差分数据，并使用输出的所述代表值以及所述代表差分数据，来求出所述修正数据。