JP2004173065A - Image processing system, projector, program, information storage medium, and image processing method - Google Patents

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JP2004173065A JP2002338083A JP2002338083A JP2004173065A JP 2004173065 A JP2004173065 A JP 2004173065A JP 2002338083 A JP2002338083 A JP 2002338083A JP 2002338083 A JP2002338083 A JP 2002338083A JP 2004173065 A JP2004173065 A JP 2004173065A
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processing system or the like capable of performing gradation correction for reducing the emphasis of noise and the generation of a pseudo contour with a simpler configuration when processing an image containing a number of low-frequency components. <P>SOLUTION: The image processing system has a gradation correction section. The gradation correction section comprises an HPF 142 for outputting a high-frequency component from a luminance signal Y; an absolute value computing section 143 and a sum value computing section 144 for computing the sum value of an output value; a weighting factor computing section 145 that makes larger the weighting factor as the sum value becomes larger, and computing the weighting factor so that the weighting factor becomes the maximum value when the sum value is equal to or more than a specific value; a magnification computing section 152 for computing a magnification for the gradation correction, based on the weighting factor; and a multiplication section 153 for multiplying the luminance signal by the magnification for outputting an output luminance signal Y'. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、階調補正を行うための画像処理システム、プロジェクタ、プログラム、情報記憶媒体および画像処理方法に関する。
【0002】
【背景技術】
画像処理技術においてコントラストの強調を目的とした階調変換処理はさまざまなものがある。例えば、線形変換による方法や、ヒストグラム平坦化、ガンマ補正に代表される指数変換、あるいは対数変換による方法等が提案されている。さらに、これらの方法と、画像の輝度分布情報等から求めた統計的特徴量を用いて階調変換特性を決め、より画質改善効果を高める方法がある。
【0003】
例えば、特許文献1では、ヒストグラム平坦化手法を基本に、ヒストグラムから、入力輝度信号の平均値、最小値、モード値、最大値、偏差係数(分散)、黒面積、白面積を検出し、更に累積ヒストグラムの累積スタート点、累積ストップ点を算出し、この累積スタート点から累積ストップ点までの累積ヒストグラムを最小値〜最大値のレンジに正規化したものを用いて補正を行っている。この例は、入力画像のヒストグラムから求められる統計的特徴量を用いて、補正の度合いを調整して過剰な補正を防ぐ方法である。
【0004】
【特許文献1】
特開平3−126377号公報
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記例では、画像の空間的な情報が考慮されていないため、画像のコントラストを強調する階調補正を行う際に、低周波成分を多く含む画像に対して上記例や従来例によるコントラストの強調処理を行った場合、ノイズの強調や疑似輪郭を発生させてしまう場合がある。
【0006】
具体的には、例えば、顔画像や青空の画像等は、顔の肌色部分や青空の青色部分等が低周波成分を多く含む。このような画像に対してそのまま階調補正を行って画像のコントラストを強調すると、ノイズを強調してしまったり、画像に疑似輪郭を発生させてしまったりする。また、上記例では画像に対して大局的にコントラスト補正処理を行うため、部分的なコントラスト補正処理のコントロールができない。
【0007】
本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、その目的は、より簡易な構成で、低周波成分を多く含む画像を処理する場合に、ノイズの強調や疑似輪郭の発生を低減する階調補正を行うことが可能な画像処理システム、プロジェクタ、プログラム、情報記憶媒体および画像処理方法を提供することにある。
【0008】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明に係る画像処理システムは、入力映像信号に含まれる輝度信号成分から所定周波数以上の高周波成分を出力する高周波成分出力手段と、
高周波成分出力手段による出力値の総和値を演算する総和値演算手段と、
当該総和値に基づき、重み係数を演算する重み係数演算手段と、
当該重み係数に基づき、階調補正用の倍率を演算する倍率演算手段と、
前記輝度信号と当該倍率とを乗算し、出力輝度信号を出力する乗算手段と、
を含み、
前記重み係数演算手段は、前記総和値が大きいほど重み係数を大きくし、かつ、前記総和値が所定値以上の場合は重み係数が最大値となるように重み係数を演算し、
前記倍率演算手段は、前記重み係数が前記倍率と比例するように前記倍率を演算することを特徴とする。
【0009】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、
コンピュータを、
入力映像信号に含まれる輝度信号成分から所定周波数以上の高周波成分を出力する高周波成分出力手段と、
高周波成分出力手段による出力値の総和値を演算する総和値演算手段と、
当該総和値に基づき、重み係数を演算する重み係数演算手段と、
当該重み係数に基づき、階調補正用の倍率を演算する倍率演算手段と、
前記輝度信号と当該倍率とを乗算し、出力輝度信号を出力する乗算手段として機能させ、
前記重み係数演算手段は、前記総和値が大きいほど重み係数を大きくし、かつ、前記総和値が所定値以上の場合は重み係数が最大値となるように重み係数を演算し、
前記倍率演算手段は、前記重み係数が前記倍率と比例するように前記倍率を演算することを特徴とする。
【0010】
また、本発明に係る情報記憶媒体は、コンピュータにより読み取り可能な情報記憶媒体であって、上記手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする。
【0011】
また、本発明に係る画像処理方法は、入力映像信号に含まれる輝度信号成分から所定周波数以上の高周波成分を出力し、
当該出力値の総和値を演算し、
当該総和値に基づき、前記総和値が大きいほど重み係数を大きくし、かつ、前記総和値が所定値以上の場合は重み係数が最大値となるように重み係数を演算し、
当該重み係数に基づき、前記重み係数が前記倍率と比例するように階調補正用の倍率を演算し、
前記輝度信号と当該倍率とを乗算し、出力輝度信号を出力することを特徴とする。
【0012】
本発明によれば、画像処理システム等は、高周波成分の総和値が大きいほど重み係数を大きくし、かつ、総和値が所定値以上の場合には重み係数の最大値を設定することにより、画像に占める高周波成分の割合が多いほどコントラストを強調しやすくすることができる。
【0013】
これにより、画像処理システム等は、画像に占める低周波成分の割合が多いほどコントラストを強調せずに画像処理を行うことができる。
【0014】
したがって、画像処理システム等は、低周波成分を多く含む画像を処理する場合に、ノイズの強調や疑似輪郭の発生を低減する階調補正を行うことができる。
【0015】
また、本発明によれば、画像処理システム等は、重み係数の最大値以上の値を設定することがないため、過度にコントラストを強調せずに画像処理を行うことができる。
【0016】
さらに、画像処理システム等は、画像の階調ヒストグラムを生成、記憶する必要がないため、従来より簡易な構成で階調補正を行うことができる。
【0017】
また、前記画像処理システムおよび前記プロジェクタは、前記輝度信号に基づき、エッジを検出するエッジ検出手段と、
エッジが検出された場合、重み係数更新要求信号を発生する重み係数更新要求信号発生手段と、
を含み、
前記重み係数演算手段は、前記重み係数更新要求信号を受信した場合に、更新した重み係数を出力し、前記重み係数更新要求信号を受信しなかった場合に、更新していない既存の重み係数を出力してもよい。
【0018】
また、前記プログラムおよび前記情報記憶媒体は、コンピュータを、
前記輝度信号に基づき、エッジを検出するエッジ検出手段と、
エッジが検出された場合、重み係数更新要求信号を発生する重み係数更新要求信号発生手段として機能させ、
前記重み係数演算手段は、前記重み係数更新要求信号を受信した場合に、更新した重み係数を出力し、前記重み係数更新要求信号を受信しなかった場合に、更新していない既存の重み係数を出力してもよい。
【0019】
また、前記画像処理方法は、前記輝度信号に基づき、エッジを検出し、
エッジが検出された場合、重み係数更新要求信号を発生し、
前記重み係数を演算する際に、前記重み係数更新要求信号を受信した場合に、更新した重み係数を出力し、前記重み係数更新要求信号を受信しなかった場合に、更新していない既存の重み係数を出力してもよい。
【0020】
これによれば、画像処理システム等は、画像のエッジを検出した場合に、重み係数を更新し、画像のエッジを検出しなかった場合、重み係数を更新せずに階調補正を行うことができる。
【0021】
これにより、画像処理システム等は、画像の領域を構成する輝度に応じた階調補正を行うことができるため、より適切な階調補正を行うことができる。
【0022】
具体的には、例えば、青空と山から構成されるような画像の場合、画像処理システム等は、低周波成分を多く含む青空の領域に対してはコントラストをあまり強調しない階調補正を行い、高周波成分を多く含む山の領域に対してはコントラストを強調する階調補正を行うことができる。
【0023】
また、前記画像処理システムおよび前記プロジェクタは、前記倍率の基準となる基準倍率値を記憶する記憶手段と、
前記輝度信号に基づき、画像の特徴を判別する判別手段と、
判別された画像の特徴に基づき、前記基準倍率値を演算する基準倍率値演算手段と、
を含み、
前記倍率演算手段は、前記重み係数と、前記基準倍率値とに基づき、前記倍率を演算してもよい。
【0024】
前記プログラムおよび前記情報記憶媒体は、コンピュータを、
前記倍率の基準となる基準倍率値を記憶する記憶手段と、
前記輝度信号に基づき、画像の特徴を判別する判別手段と、
判別された画像の特徴に基づき、前記基準倍率値を演算する基準倍率値演算手段として機能させ、
前記倍率演算手段は、前記重み係数と、前記基準倍率値とに基づき、前記倍率を演算してもよい。
【0025】
また、前記画像処理方法は、前記輝度信号に基づき、画像の特徴を判別し、判別した画像の特徴に基づき、前記基準倍率値を更新し、
前記重み係数と、前記基準倍率値とに基づき、前記倍率を演算してもよい。
【0026】
これによれば、画像処理システム等は、例えば、低周波成分を多く含む画像の場合には基準倍率値を小さくし、高周波成分を多く含む画像の場合には基準倍率値を大きく設定することにより、適切な階調補正を行うことができる。
【0027】
また、前記画像処理システムおよび前記プロジェクタは、前記輝度信号を前記エッジ検出手段に入力する前に、前記輝度信号から低周波成分を抽出する、低域通過フィルタ手段を含んでもよい。
【0028】
また、前記プログラムおよび前記情報記憶媒体は、コンピュータを、前記輝度信号を前記エッジ検出手段に入力する前に、前記輝度信号から低周波成分を抽出する、低域通過フィルタ手段として機能させてもよい。
【0029】
また、前記画像処理方法は、前記入力映像信号に含まれる輝度信号に基づき、エッジ検出を行う前に、輝度信号から低周波成分を抽出してもよい。
【0030】
これによれば、画像処理システム等は、低域通過フィルタを通過した画像に対してエッジ検出を行うため、エッジ検出精度を高めることができる。これにより、画像処理システム等は、エッジ検出による領域分割の精度を高めることができる。
【0031】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を、映像信号の一種であるRGB信号を入力し、各信号の輝度(「輝度値」または「輝度レベル」ともいう。)の階調補正を行う画像処理システムに適用した場合を例に採り、図面を参照しつつ説明する。なお、以下に示す実施形態は、特許請求の範囲に記載された発明の内容を何ら限定するものではない。また、以下の実施形態に示す構成の全てが、特許請求の範囲に記載された発明の解決手段として必須であるとは限らない。
【0032】
(システム全体の説明)
以下、本発明を液晶プロジェクタの画像処理システムに適用した場合を例に採り、説明する。
【0033】
図1は、本実施形態の一例に係るプロジェクタ20の概略説明図である。
【0034】
スクリーン10のほぼ正面に設けられたプロジェクタ20は、種々の画像を投写する。
【0035】
プレゼンター30は、スクリーン10上の画像表示領域12の画像の所望の位置をレーザーポインタ50から投射したスポット光で指し示しながら、第三者に対するプレゼンテーションを行う。
【0036】
例えば、プロジェクタ20が、顔画像や青空のように低周波成分を多く含む画像に対して通常のコントラスト強調処理を行って画像を投写すると、投写画像において、ノイズが強調されたり、疑似輪郭が発生してしまう場合がある。
【0037】
そこで、本実施の形態では、プロジェクタ20は、画像のエッジ検出処理を行って領域分割を行い、領域ごとに高周波成分が含まれる程度を把握し、画像に含まれる高周波成分に応じた階調補正を行う。
【0038】
次に、このような機能を実現するためのプロジェクタ20の画像処理部の機能ブロックについて説明する。
【0039】
図2は、本実施形態の一例に係る画像処理部の機能ブロック図である。
【0040】
プロジェクタ20内の画像処理部は、入力映像信号であるRGB信号をYUV信号に変換するRGB−YUV変換部110と、YUV信号を補正する補正部120と、補正されたY’U’V’信号をR’G’B’信号に変換するYUV−RGB変換部130と、R’G’B’信号に基づき、画像を投写する画像投写部190とを含んで構成されている。
【0041】
また、補正部120は、入力輝度信号Yを補正することにより階調補正を行って補正後の輝度信号Y’を出力する階調補正部140を含んで構成されている。
【0042】
また、画像投写部190は、空間光変調器192と、R’G’B’信号に基づき、空間光変調器192を駆動する駆動部194と、空間光変調器192に光を出力する光源196と、空間光変調器192で変調された光を投写するレンズ198とを含んで構成されている。
【0043】
このようにしてプロジェクタ20は、階調補正を行って画像を投写する。
【0044】
ここで、階調補正部140の構成について説明する。
【0045】
図3は、本実施形態の一例に係る階調補正部140の機能ブロック図である。
【0046】
階調補正部140は、ノイズを除去し、さらにエッジ検出による領域分割の精度を高める低域通過フィルタ手段として機能するLPF(Low Pass Filter)141と、輝度信号成分から所定周波数以上の高周波成分を出力する高周波成分出力手段として機能するHPF(High Pass Filter)142と、当該出力の絶対値を演算する絶対値演算部143と、当該絶対値の総和値を演算する総和値演算部144とを含んで構成されている。
【0047】
また、階調補正部140は、LPF141を通過した輝度信号に基づき、エッジを検出するエッジ検出部146と、画像を構成する画素数をカウントする画素数カウント部147と、エッジ検出状況および画素数に基づき、所定の条件が満たされた場合、重み係数更新要求信号を発生する重み係数更新要求信号発生部148とを含んで構成されている。
【0048】
また、階調補正部140は、重み係数演算部145を含む。
【0049】
重み係数演算部145は、総和値演算部144からの総和値に基づき、階調補正用の重み係数を演算する。また、重み係数演算部145は、重み係数更新要求信号発生部148から、重み係数更新要求信号を受信した場合のみ、重み係数演算部145からの新たな重み係数を出力し、重み係数更新要求信号を受信しない場合には重み係数演算部145からの新たな重み係数を出力せずに前回出力した重み係数をそのまま出力する。
【0050】
また、階調補正部140は、輝度信号に基づき画像の特徴を判別する判別手段として機能するLUT(Look Up Table)更新判定部149と、判別された画像の特徴に基づき、階調補正用の倍率の基準となる基準倍率値を演算する基準倍率値演算手段として機能するLUT演算部150と、当該基準倍率値を記憶するLUT記憶部151とを含んで構成されている。
【0051】
なお、LUT更新判定部149は、所定の規則に従ってLUT更新要求信号をLUT演算部150に送信する。ここで所定の規則としては、例えば画像から導出されるAPL(Average Picture Level:所定期間における輝度値の平均値)等の特徴量の変動に基づく規則のほか、プロセッサから定期的に送信される割り込み信号の受信に基づく規則等であってもよい。LUT演算部150は、LUT更新判定部149からLUT更新要求信号を受信すると、階調補正用の倍率の基準となる基準倍率値を演算する。
【0052】
また、階調補正部140は、重み係数と基準倍率値とに基づき、階調補正用の倍率を演算する倍率演算部152と、入力輝度信号Yと当該倍率との乗算を行って出力輝度信号Y’を出力する乗算部153とを含んで構成されている。
【0053】
次に、これらの各部を用いた階調補正の流れについて説明する。
【0054】
図4は、本実施形態の一例に係る階調補正のフローチャートである。
【0055】
まず、HPF142は、輝度信号から高周波成分を取り出して出力する(ステップS2)。
【0056】
そして、絶対値演算部143は、当該出力値の絶対値を演算する(ステップS3)。
【0057】
そして、総和値演算部144は、当該絶対値の総和値を演算する(ステップS4)。
【0058】
また、階調補正部140は、重み係数更新要求処理(ステップS5)と重み係数演算処理(ステップS6)を行って階調補正時に用いる重み係数を求める。
【0059】
ここで、重み係数更新要求処理(ステップS5)についてより詳細に説明する。
【0060】
図5は、本実施形態の一例に係る重み係数更新要求処理のフローチャートである。
【0061】
エッジ検出部146は、LPF141を通過した低輝度信号成分から領域のエッジ(境界)を検出し、画素数カウント部147は、輝度信号に基づいて画素数をカウントする(ステップS21)。
【0062】
重み係数更新要求信号発生部148は、エッジ検出部146によってエッジが検出されたかどうかを判定する(ステップS22)。
【0063】
重み係数更新要求信号発生部148は、エッジ検出部146によってエッジが検出された場合、前回のエッジ検出からカウントされている画素数カウント値(画素数カウンタ)が閾値th1より多いかどうかを判定する(ステップS23)。そして、重み係数更新要求信号発生部148は、当該画素数カウント値が閾値th1より多い場合、重み係数更新要求信号Highを発生する(ステップS25)。
【0064】
なお、このような処理を行うのは、高周波成分が非常に多く含まれている領域に対して、エッジの誤検出の影響を除去するためである。
【0065】
また、重み係数更新要求信号発生部148は、エッジが検出されなかった場合、画素数カウント部147による画素数カウント値が取り込み領域の画素数を超えたかどうかを判定する(ステップS24)。
【0066】
重み係数更新要求信号発生部148は、画素数カウント部147による画素数カウント値が取り込み領域の画素数を超えた場合、重み係数更新要求信号Highを発生する(ステップS25)。
【0067】
なお、重み係数更新要求信号発生部148は、エッジが検出されず、かつ、画素数カウント値が取り込み領域の画素数以下の場合、重み係数更新要求信号Lowを発生する。
【0068】
すなわち、重み係数更新要求信号発生部148は、エッジの検出時か画像の切り替え時にのみ重み係数の更新要求を行う。
【0069】
これにより、プロジェクタ20は、エッジ検出によって画像を複数の領域に分割し、画像が変化している領域ごとに異なる階調補正を行うことが可能となる。
【0070】
次に、重み係数演算処理(ステップS6)について、より詳細に説明する。
【0071】
図6は、本実施形態の一例に係る重み係数演算処理のフローチャートである。
【0072】
重み係数演算部145は、重み係数更新要求信号発生部148からの重み係数更新要求信号がHighかどうかを判定する(ステップS31)。
【0073】
重み係数演算部145は、重み係数更新要求信号がHighでない場合、すなわち、画像の切り替え時等ではない場合、それまでに用いていた重み係数zをそのまま出力する。
【0074】
これに対し、重み係数更新要求信号がHighである場合、重み係数演算部145は、総和値演算部144による総和値HPFsumがしきい値HPFth未満かどうかを判定する(ステップS32)。
【0075】
総和値HPFsumがしきい値HPFth以上の場合、重み係数演算部145は、しきい値HPFthを総和値HPFsumとして設定する(ステップS33)。
【0076】
これに対し、総和値HPFsumがしきい値HPFth未満の場合、重み係数演算部145は、総和値HPFsumをそのまま用いる。
【0077】
そして、重み係数演算部145は、総和値HPFsumをしきい値HPFthで割った値を演算し、この値を重み係数zとして適用する(ステップS34)。
【0078】
すなわち、重み係数演算部145は、重み係数の更新要求があった場合のみ、新たに演算した重み係数zを出力し、重み係数の更新要求がない場合、重み係数zを変更せずに前回出力した重み係数zをそのまま出力する。
【0079】
図7は、本実施形態の一例に係る重み係数zの特性を示す図である。
【0080】
上述したように、総和値HPFsumがしきい値HPFth以上の場合、重み係数演算部145は、しきい値HPFthを総和値HPFsumとして設定されるため、図7に示すように、重み計数zは、0以上1以下の値となり、総和値HPFsumに比例する。
【0081】
すなわち、総和値HPFsumがしきい値HPFth以上の場合、重み係数は最大値である1となり、1を超える値が設定されることがないため、プロジェクタ20は、過度にコントラストを強調せずに画像処理を行うことができる。
【0082】
また、図4に示すように、LUT更新判定部149は、輝度信号に基づき、APL等による画像の特徴量の変動を検出し(ステップS7)、LUTを更新する必要があるかどうかを判定する(ステップS8)。
【0083】
LUTを更新する必要がある場合、LUT演算部150は、LUT記憶部151に記憶する基準倍率値Lを線形または非線形の演算によって求め、LUTを更新する(ステップS9)。
【0084】
倍率演算部152は、重み係数zと基準倍率値Lとに基づき、階調補正用の倍率L’を演算する(ステップS10)。
【0085】
この演算式としては、例えば、以下の式を適用できる。
【0086】
L’=1.0+z(L−1.0)
この演算によって、高周波成分が多く、重み係数zが1に近い画像に対しては基準倍率値Lにほぼ近い倍率が適用され、高周波成分が少なく、重み係数zが0に近い画像に対しては1.0に近い倍率が適用され、画像のコントラストの強調効果が抑制される。
【0087】
そして、乗算部153は、入力輝度信号Yと倍率L’を乗算し、出力輝度信号Y’を出力する(ステップS11)。
【0088】
なお、上述した画像処理システムの各部の機能を実現するためのハードウェアとしては、例えば以下のものを適用できる。
【0089】
図8は、本実施形態の一例に係るプロジェクタ20のハードウェアブロック図である。
【0090】
例えば、RGB−YUV変換部110、YUV−RGB変換部130としては、例えば画像処理回路970等、画素数カウント部147、LUT記憶部151としては、例えばRAM950、画像処理回路970等、絶対値演算部143、総和値演算部144、重み係数演算部145、重み係数更新要求信号発生部148、LUT更新判定部149、LUT演算部150、倍率演算部152、例えばCPU910、乗算部153としては、例えば乗算器等、空間光変調器192としては、例えば液晶パネル920等、液晶パネル920を駆動する液晶ライトバルブ駆動ドライバを記憶するROM960等を用いて実現できる。
【0091】
なお、これらの各部はシステムバス980を介して相互に情報をやりとりすることが可能である。
【0092】
また、これらの各部は回路のようにハードウェア的に実現してもよいし、ドライバのようにソフトウェア的に実現してもよい。
【0093】
さらに、階調補正部140としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記憶した情報記憶媒体900からプログラムを読み取って階調補正部140の機能をコンピュータに実現させてもよい。
【0094】
このような情報記憶媒体900としては、例えば、CD−ROM、DVD−ROM、ROM、RAM、HDD等を適用でき、そのプログラムの読み取り方式は接触方式であっても、非接触方式であってもよい。
【0095】
また、情報記憶媒体900に代えて、上述した各機能を実現するためのプログラム等を、伝送路を介してホスト装置等からダウンロードすることによって上述した各機能を実現することも可能である。
【0096】
以上のように、本実施の形態によれば、プロジェクタ20は、高周波成分の総和値が大きいほど重み係数を大きくし、かつ、総和値が所定値以上の場合には重み係数の最大値を設定することにより、画像に占める高周波成分の割合が多いほどコントラストを強調しやすくすることができる。
【0097】
これにより、プロジェクタ20は、画像に占める低周波成分の割合が多いほどコントラストを強調せずに画像処理を行うことができる。
【0098】
したがって、プロジェクタ20は、低周波成分を多く含む画像を処理する場合に、ノイズの強調や疑似輪郭の発生を低減する階調補正を行うことができる。
【0099】
また、プロジェクタ20は、重み係数の最大値以上の値を設定することがないため、過度にコントラストを強調せずに画像処理を行うことができる。
【0100】
さらに、プロジェクタ20は、画像の階調ヒストグラムを生成、記憶する必要がないため、従来より簡易な構成で階調補正を行うことができる。
【0101】
また、プロジェクタ20は、画像のエッジを検出した場合に、重み係数を更新し、画像のエッジを検出しなかった場合、重み係数を更新せずに階調補正を行うことができる。
【0102】
これにより、プロジェクタ20は、画像の領域を構成する輝度に応じた階調補正を行うことができるため、より適切な階調補正を行うことができる。
【0103】
具体的には、例えば、青空と山から構成されるような画像の場合、プロジェクタ20は、低周波成分を多く含む青空の領域に対してはコントラストをあまり強調しない階調補正を行い、高周波成分を多く含む山の領域に対してはコントラストを強調する階調補正を行うことができる。
【0104】
また、プロジェクタ20は、例えば、低周波成分を多く含む画像の場合には基準倍率値を小さくし、高周波成分を多く含む画像の場合には基準倍率値を大きく設定することにより、適切な階調補正を行うことができる。
【0105】
さらに、プロジェクタ20は、LPF141を通過した画像に対してエッジ検出を行うため、エッジ検出精度を高めることができる。これにより、プロジェクタ20は、エッジ検出による領域分割の精度を高めることができる。
【0106】
(変形例)
以上、本発明を適用した好適な実施の形態について説明してきたが、本発明の適用は上述した実施例に限定されない。
【0107】
例えば、LPF141、HPF142に代えて所定の帯域のみ通過させるBPF(Band Pass Filter)を組み合わせてLPF141およびHPF142の機能を実現してもよい。
【0108】
また、上述した階調補正部140の機能を複数の装置に分散して階調補正を行ってもよい。
【0109】
また、上述した階調補正を実行する画像処理システムは、プロジェクタ20のような液晶プロジェクタに限定されず、例えば、DMD(Digital Micromirror Device)を用いたプロジェクタ、CRT(Cathode Ray Tube)、PDP(PlasmaDisplay Panel)、FED(Field Emission Display)、EL(Electro Luminescence)、直視型液晶表示装置等の種々の表示装置に実装してもよい。なお、DMDは米国テキサスインスツルメンツ社の商標である。
【図面の簡単な説明】
【図1】本実施形態の一例に係るプロジェクタの概略説明図である。
【図2】本実施形態の一例に係る画像処理部の機能ブロック図である。
【図3】本実施形態の一例に係る階調補正部の機能ブロック図である。
【図4】本実施形態の一例に係る階調補正のフローチャートである。
【図5】本実施形態の一例に係る重み係数更新要求処理のフローチャートである。
【図6】本実施形態の一例に係る重み係数演算処理のフローチャートである。
【図7】本実施形態の一例に係る重み係数zの特性を示す図である。
【図8】本実施形態の一例に係るプロジェクタのハードウェアブロック図である。
【符号の説明】
140 階調補正部、 141 LPF(低域通過フィルタ手段)、 142HPF(高周波成分出力手段)、 143 絶対値演算部(総和値演算手段)、 144 総和値演算部(総和値演算手段)、 145 重み係数演算部、 146 エッジ検出部、 147 画素数カウント部、 148 重み係数更新要求信号発生部、 149 LUT更新判定部(判別手段)、 150 LUT演算部(基準倍率値演算手段)、 151 LUT記憶部、 152 倍率演算部、 153 乗算部、 900 情報記憶媒体
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing system for performing tone correction, a projector, a program, an information storage medium, and an image processing method.
[0002]
[Background Art]
There are various tone conversion processes for enhancing contrast in image processing technology. For example, a method using linear conversion, an exponential conversion represented by histogram flattening and gamma correction, a method using logarithmic conversion, and the like have been proposed. Furthermore, there is a method of determining a gradation conversion characteristic by using these methods and a statistical feature amount obtained from luminance distribution information of an image and the like, and further improving the image quality improving effect.
[0003]
For example, in Patent Document 1, based on a histogram flattening method, an average value, a minimum value, a mode value, a maximum value, a deviation coefficient (variance), a black area, and a white area of an input luminance signal are detected from a histogram. The cumulative start point and the cumulative stop point of the cumulative histogram are calculated, and the correction is performed using the cumulative histogram from the cumulative start point to the cumulative stop point normalized to the range of the minimum value to the maximum value. In this example, a degree of correction is adjusted by using a statistical feature obtained from a histogram of an input image to prevent excessive correction.
[0004]
[Patent Document 1]
JP-A-3-126377 [0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above example, since the spatial information of the image is not taken into account, when performing the gradation correction for enhancing the contrast of the image, the contrast according to the above example and the conventional example is applied to the image containing many low frequency components. When the emphasis processing is performed, noise emphasis or a pseudo contour may be generated.
[0006]
Specifically, for example, in a face image, a blue sky image, and the like, the skin color portion of the face, the blue portion of the blue sky, and the like include many low frequency components. When tone correction is performed on such an image as it is to enhance the contrast of the image, noise is enhanced or a pseudo contour is generated in the image. Further, in the above example, since the contrast correction processing is performed globally on the image, it is not possible to control the partial contrast correction processing.
[0007]
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and has as its object to provide a grayscale that reduces the emphasis of noise and the occurrence of false contours when processing an image containing a lot of low frequency components with a simpler configuration. An object of the present invention is to provide an image processing system, a projector, a program, an information storage medium, and an image processing method capable of performing correction.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, an image processing system according to the present invention includes a high frequency component output unit that outputs a high frequency component having a predetermined frequency or more from a luminance signal component included in an input video signal,
Sum value calculation means for calculating a sum value of output values by the high frequency component output means,
Weight coefficient calculating means for calculating a weight coefficient based on the sum value;
Magnification calculating means for calculating a magnification for gradation correction based on the weight coefficient;
Multiplying means for multiplying the luminance signal by the magnification and outputting an output luminance signal;
Including
The weighting factor calculating means increases the weighting factor as the sum value increases, and calculates the weighting factor such that the weighting factor becomes the maximum value when the sum value is equal to or greater than a predetermined value,
The magnification calculator is configured to calculate the magnification so that the weight coefficient is proportional to the magnification.
[0009]
The program according to the present invention is a computer-readable program,
Computer
High-frequency component output means for outputting a high-frequency component of a predetermined frequency or more from a luminance signal component included in the input video signal,
Sum value calculation means for calculating a sum value of output values by the high frequency component output means,
Weight coefficient calculating means for calculating a weight coefficient based on the sum value;
Magnification calculating means for calculating a magnification for gradation correction based on the weight coefficient;
Multiplying the luminance signal by the magnification, and functioning as a multiplication means for outputting an output luminance signal,
The weighting factor calculating means increases the weighting factor as the sum value increases, and calculates the weighting factor such that the weighting factor becomes the maximum value when the sum value is equal to or greater than a predetermined value,
The magnification calculator is configured to calculate the magnification so that the weight coefficient is proportional to the magnification.
[0010]
Further, an information storage medium according to the present invention is a computer-readable information storage medium, wherein a program for causing a computer to function as the above means is stored.
[0011]
Further, the image processing method according to the present invention outputs a high-frequency component of a predetermined frequency or more from a luminance signal component included in the input video signal,
Calculate the sum of the output values,
Based on the sum value, the larger the sum value is, the larger the weight coefficient is, and when the sum value is equal to or more than a predetermined value, the weight coefficient is calculated so that the weight coefficient becomes the maximum value,
Based on the weight coefficient, calculate the magnification for gradation correction so that the weight coefficient is proportional to the magnification,
Multiplying the luminance signal by the multiplication factor and outputting an output luminance signal;
[0012]
According to the present invention, the image processing system or the like increases the weighting factor as the sum of the high-frequency components is larger, and sets the maximum value of the weighting factor when the sum is equal to or greater than a predetermined value. The higher the proportion of the high-frequency component in the image, the more the contrast can be enhanced.
[0013]
Accordingly, the image processing system or the like can perform the image processing without enhancing the contrast as the ratio of the low frequency component in the image increases.
[0014]
Therefore, when processing an image containing many low-frequency components, an image processing system or the like can perform tone correction for reducing noise enhancement and generation of false contours.
[0015]
Further, according to the present invention, since the image processing system or the like does not set a value equal to or greater than the maximum value of the weight coefficient, it is possible to perform image processing without excessively enhancing contrast.
[0016]
Further, since the image processing system or the like does not need to generate and store the tone histogram of the image, tone correction can be performed with a simpler configuration than in the related art.
[0017]
Further, the image processing system and the projector, based on the luminance signal, edge detection means for detecting an edge,
A weighting factor update request signal generating means for generating a weighting factor update request signal when an edge is detected;
Including
The weight coefficient calculating means outputs an updated weight coefficient when the weight coefficient update request signal is received, and outputs an existing weight coefficient that has not been updated when the weight coefficient update request signal is not received. May be output.
[0018]
The program and the information storage medium may include a computer,
Edge detection means for detecting an edge based on the luminance signal,
When an edge is detected, a weight coefficient update request signal generating means for generating a weight coefficient update request signal is caused to function,
The weight coefficient calculating means outputs an updated weight coefficient when the weight coefficient update request signal is received, and outputs an existing weight coefficient that has not been updated when the weight coefficient update request signal is not received. May be output.
[0019]
Further, the image processing method detects an edge based on the luminance signal,
If an edge is detected, a weight coefficient update request signal is generated,
When calculating the weight coefficient, when the weight coefficient update request signal is received, the updated weight coefficient is output, and when the weight coefficient update request signal is not received, the existing weight that has not been updated is output. The coefficient may be output.
[0020]
According to this, the image processing system or the like can update the weight coefficient when detecting the edge of the image, and perform the tone correction without updating the weight coefficient when the edge of the image is not detected. it can.
[0021]
Accordingly, the image processing system or the like can perform the gradation correction according to the luminance configuring the image area, and thus can perform more appropriate gradation correction.
[0022]
Specifically, for example, in the case of an image composed of a blue sky and a mountain, an image processing system or the like performs tone correction that does not emphasize contrast so much in a blue sky region including many low frequency components, For a mountain region containing many high-frequency components, tone correction for enhancing contrast can be performed.
[0023]
The image processing system and the projector further include a storage unit configured to store a reference magnification value serving as a reference for the magnification,
Determining means for determining a feature of an image based on the luminance signal;
Reference magnification value calculating means for calculating the reference magnification value based on the determined image feature;
Including
The magnification calculating means may calculate the magnification based on the weight coefficient and the reference magnification value.
[0024]
The program and the information storage medium include a computer,
Storage means for storing a reference magnification value serving as a reference for the magnification,
Determining means for determining a feature of an image based on the luminance signal;
Based on the characteristics of the determined image, function as a reference magnification value calculating means for calculating the reference magnification value,
The magnification calculating means may calculate the magnification based on the weight coefficient and the reference magnification value.
[0025]
Further, the image processing method determines a feature of an image based on the luminance signal, updates the reference magnification value based on the determined feature of the image,
The magnification may be calculated based on the weight coefficient and the reference magnification value.
[0026]
According to this, the image processing system and the like, for example, by setting a small reference magnification value for an image containing many low-frequency components, and by setting a large reference magnification value for an image containing many high-frequency components , Appropriate gradation correction can be performed.
[0027]
Further, the image processing system and the projector may include a low-pass filter unit that extracts a low-frequency component from the luminance signal before inputting the luminance signal to the edge detection unit.
[0028]
Further, the program and the information storage medium may cause a computer to function as low-pass filter means for extracting a low-frequency component from the luminance signal before inputting the luminance signal to the edge detection means. .
[0029]
In the image processing method, a low-frequency component may be extracted from the luminance signal based on the luminance signal included in the input video signal before performing edge detection.
[0030]
According to this, since the image processing system or the like performs edge detection on an image that has passed through the low-pass filter, the edge detection accuracy can be improved. Thus, the image processing system or the like can increase the accuracy of region division by edge detection.
[0031]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, a case where the present invention is applied to an image processing system that receives an RGB signal, which is a kind of video signal, and performs gradation correction of luminance (also referred to as “luminance value” or “luminance level”) of each signal. An example will be described with reference to the drawings. The embodiments described below do not limit the contents of the invention described in the claims. In addition, all of the configurations described in the following embodiments are not necessarily indispensable as means for solving the invention described in the claims.
[0032]
(Description of the whole system)
Hereinafter, a case where the present invention is applied to an image processing system of a liquid crystal projector will be described as an example.
[0033]
FIG. 1 is a schematic explanatory diagram of a projector 20 according to an example of the present embodiment.
[0034]
A projector 20 provided substantially in front of the screen 10 projects various images.
[0035]
The presenter 30 gives a presentation to a third party while pointing a desired position of an image in the image display area 12 on the screen 10 with a spotlight projected from the laser pointer 50.
[0036]
For example, when the projector 20 performs normal contrast enhancement processing on an image including many low-frequency components such as a face image or a blue sky and projects the image, noise is enhanced or a pseudo contour is generated in the projected image. In some cases.
[0037]
Therefore, in the present embodiment, the projector 20 performs the edge detection processing of the image to divide the area, grasps the degree to which the high frequency component is included in each area, and performs the gradation correction according to the high frequency component included in the image. I do.
[0038]
Next, functional blocks of an image processing unit of the projector 20 for realizing such a function will be described.
[0039]
FIG. 2 is a functional block diagram of an image processing unit according to an example of the present embodiment.
[0040]
An image processing unit in the projector 20 includes an RGB-YUV conversion unit 110 that converts an RGB signal that is an input video signal into a YUV signal, a correction unit 120 that corrects a YUV signal, and a corrected Y′U′V ′ signal. Is converted to an R′G′B ′ signal, and an image projection unit 190 that projects an image based on the R′G′B ′ signal.
[0041]
Further, the correction unit 120 includes a gradation correction unit 140 that performs gradation correction by correcting the input luminance signal Y and outputs a corrected luminance signal Y ′.
[0042]
The image projection unit 190 includes a spatial light modulator 192, a driving unit 194 that drives the spatial light modulator 192 based on the R′G′B ′ signal, and a light source 196 that outputs light to the spatial light modulator 192. And a lens 198 for projecting the light modulated by the spatial light modulator 192.
[0043]
In this manner, the projector 20 performs the gradation correction and projects the image.
[0044]
Here, the configuration of the tone correction unit 140 will be described.
[0045]
FIG. 3 is a functional block diagram of the gradation correction unit 140 according to an example of the present embodiment.
[0046]
The tone correction unit 140 removes noise and further functions as a low-pass filter (LPF) 141 that functions as a low-pass filter unit that increases the accuracy of area division by edge detection. It includes an HPF (High Pass Filter) 142 functioning as an output high frequency component output unit, an absolute value operation unit 143 for calculating an absolute value of the output, and a total value operation unit 144 for calculating a total value of the absolute values. It is composed of
[0047]
Further, the gradation correction unit 140 includes an edge detection unit 146 that detects an edge based on the luminance signal that has passed through the LPF 141, a pixel count unit 147 that counts the number of pixels forming an image, an edge detection status and the number of pixels. And a weight coefficient update request signal generation section 148 that generates a weight coefficient update request signal when a predetermined condition is satisfied based on
[0048]
Further, the gradation correction unit 140 includes a weight coefficient calculation unit 145.
[0049]
The weight coefficient calculation unit 145 calculates a weight coefficient for gradation correction based on the sum value from the sum value calculation unit 144. Also, the weight coefficient calculating section 145 outputs a new weight coefficient from the weight coefficient calculating section 145 only when receiving the weight coefficient updating request signal from the weight coefficient updating request signal generating section 148, and outputs the weight coefficient updating request signal. Is not received, the new weighting coefficient is not output from the weighting coefficient calculator 145, and the weighting coefficient output last time is output as it is.
[0050]
Further, the gradation correction unit 140 includes an LUT (Look Up Table) update determination unit 149 that functions as a determination unit that determines the characteristics of the image based on the luminance signal, and a gradation correction unit 149 based on the determined image characteristics. The configuration includes an LUT calculation unit 150 that functions as a reference magnification value calculation unit that calculates a reference magnification value serving as a reference of the magnification, and an LUT storage unit 151 that stores the reference magnification value.
[0051]
Note that the LUT update determination unit 149 transmits an LUT update request signal to the LUT calculation unit 150 according to a predetermined rule. Here, the predetermined rule includes, for example, a rule based on a change in a feature amount such as an APL (Average Picture Level: an average value of luminance values in a predetermined period) derived from an image, and an interrupt periodically transmitted from the processor. A rule based on signal reception may be used. When receiving the LUT update request signal from the LUT update determination unit 149, the LUT calculation unit 150 calculates a reference magnification value that is a reference of a magnification for gradation correction.
[0052]
Further, the gradation correction unit 140 calculates a magnification for gradation correction based on the weighting coefficient and the reference magnification value, and a multiplication of the input luminance signal Y and the magnification to output a luminance signal. And a multiplication unit 153 that outputs Y ′.
[0053]
Next, the flow of gradation correction using these units will be described.
[0054]
FIG. 4 is a flowchart of gradation correction according to an example of the present embodiment.
[0055]
First, the HPF 142 extracts and outputs a high-frequency component from the luminance signal (Step S2).
[0056]
Then, the absolute value calculator 143 calculates the absolute value of the output value (Step S3).
[0057]
Then, the sum value calculation unit 144 calculates the sum value of the absolute values (step S4).
[0058]
Further, the gradation correction section 140 performs a weight coefficient update request process (step S5) and a weight coefficient calculation process (step S6) to obtain a weight coefficient used at the time of gradation correction.
[0059]
Here, the weight coefficient update request processing (step S5) will be described in more detail.
[0060]
FIG. 5 is a flowchart of a weight coefficient update request process according to an example of the present embodiment.
[0061]
The edge detection unit 146 detects the edge (boundary) of the area from the low luminance signal component that has passed through the LPF 141, and the pixel count unit 147 counts the number of pixels based on the luminance signal (Step S21).
[0062]
The weight coefficient update request signal generator 148 determines whether an edge has been detected by the edge detector 146 (step S22).
[0063]
When an edge is detected by the edge detection unit 146, the weight coefficient update request signal generation unit 148 determines whether the pixel count value (pixel count) counted from the previous edge detection is greater than the threshold th1. (Step S23). Then, when the pixel count value is greater than the threshold th1, the weight coefficient update request signal generation unit 148 generates a weight coefficient update request signal High (step S25).
[0064]
The reason why such processing is performed is to remove the influence of erroneous edge detection in a region containing a large amount of high-frequency components.
[0065]
If no edge is detected, the weight coefficient update request signal generation section 148 determines whether or not the pixel count value of the pixel count section 147 has exceeded the number of pixels in the capture area (step S24).
[0066]
The weight coefficient update request signal generating section 148 generates a weight coefficient update request signal High when the pixel count value of the pixel count section 147 exceeds the number of pixels in the capture area (step S25).
[0067]
Note that the weight coefficient update request signal generation unit 148 generates the weight coefficient update request signal Low when no edge is detected and the pixel count value is equal to or less than the number of pixels in the capture area.
[0068]
That is, the weight coefficient update request signal generator 148 issues a weight coefficient update request only when an edge is detected or an image is switched.
[0069]
This allows the projector 20 to divide the image into a plurality of regions by edge detection and perform different gradation corrections for each region where the image is changing.
[0070]
Next, the weight coefficient calculation processing (step S6) will be described in more detail.
[0071]
FIG. 6 is a flowchart of a weight coefficient calculation process according to an example of the present embodiment.
[0072]
The weight coefficient calculation unit 145 determines whether the weight coefficient update request signal from the weight coefficient update request signal generation unit 148 is High (step S31).
[0073]
When the weighting factor update request signal is not High, that is, when the image is not switched, the weighting factor calculation unit 145 outputs the weighting factor z used so far as it is.
[0074]
On the other hand, when the weight coefficient update request signal is High, the weight coefficient calculator 145 determines whether the sum HPFsum by the sum calculator 144 is less than the threshold HPFth (step S32).
[0075]
When the total value HPFsum is equal to or greater than the threshold value HPFth, the weighting coefficient calculator 145 sets the threshold value HPFth as the total value HPFsum (step S33).
[0076]
On the other hand, when the total value HPFsum is smaller than the threshold value HPFth, the weighting coefficient calculator 145 uses the total value HPFsum as it is.
[0077]
Then, the weighting coefficient calculator 145 calculates a value obtained by dividing the sum HPFsum by the threshold HPFth, and applies this value as the weighting coefficient z (step S34).
[0078]
That is, the weight coefficient calculating unit 145 outputs the newly calculated weight coefficient z only when there is a request for updating the weight coefficient, and outputs the previously calculated weight coefficient z without changing the weight coefficient z when there is no request for updating the weight coefficient. The weight coefficient z thus output is output as it is.
[0079]
FIG. 7 is a diagram illustrating characteristics of the weight coefficient z according to an example of the present embodiment.
[0080]
As described above, when the sum value HPFsum is equal to or greater than the threshold value HPFth, the weighting coefficient calculation unit 145 sets the threshold value HPFth as the sum value HPFsum, and therefore, as shown in FIG. The value becomes 0 or more and 1 or less, and is proportional to the total value HPFsum.
[0081]
That is, when the sum total value HPFsum is equal to or larger than the threshold value HPFth, the weighting coefficient becomes 1 which is the maximum value, and a value exceeding 1 is not set. Processing can be performed.
[0082]
Further, as shown in FIG. 4, the LUT update determination unit 149 detects a change in the feature amount of the image due to APL or the like based on the luminance signal (step S7), and determines whether it is necessary to update the LUT. (Step S8).
[0083]
If the LUT needs to be updated, the LUT calculation unit 150 obtains the reference magnification value L stored in the LUT storage unit 151 by a linear or non-linear calculation, and updates the LUT (step S9).
[0084]
The magnification calculator 152 calculates a magnification L ′ for gradation correction based on the weight coefficient z and the reference magnification value L (step S10).
[0085]
For example, the following expression can be applied as the operation expression.
[0086]
L ′ = 1.0 + z (L−1.0)
By this calculation, a magnification substantially close to the reference magnification value L is applied to an image having many high-frequency components and a weight coefficient z close to 1, and to an image having a small high-frequency component and a weight coefficient z close to 0. A magnification close to 1.0 is applied, and the effect of enhancing the contrast of the image is suppressed.
[0087]
Then, the multiplication unit 153 multiplies the input luminance signal Y by the magnification L ′ and outputs an output luminance signal Y ′ (step S11).
[0088]
Note that, for example, the following can be applied as hardware for realizing the function of each unit of the image processing system described above.
[0089]
FIG. 8 is a hardware block diagram of the projector 20 according to an example of the present embodiment.
[0090]
For example, the RGB-YUV conversion unit 110 and the YUV-RGB conversion unit 130 include, for example, an image processing circuit 970, and the pixel count unit 147, and the LUT storage unit 151 include, for example, a RAM 950, an image processing circuit 970, and the like. The section 143, the sum value calculation section 144, the weight coefficient calculation section 145, the weight coefficient update request signal generation section 148, the LUT update determination section 149, the LUT calculation section 150, the magnification calculation section 152, for example, the CPU 910 and the multiplication section 153 The spatial light modulator 192, such as a multiplier, can be realized using, for example, a liquid crystal panel 920, a ROM 960 storing a liquid crystal light valve driving driver for driving the liquid crystal panel 920, or the like.
[0091]
These units can exchange information with each other via a system bus 980.
[0092]
These units may be realized by hardware like a circuit, or may be realized by software like a driver.
[0093]
Furthermore, the computer may realize the function of the tone correction unit 140 by reading a program from the information storage medium 900 storing a program for causing the computer to function as the tone correction unit 140.
[0094]
As such an information storage medium 900, for example, a CD-ROM, a DVD-ROM, a ROM, a RAM, an HDD, and the like can be applied, and the method of reading the program may be a contact method or a non-contact method. Good.
[0095]
In addition, instead of the information storage medium 900, it is also possible to realize each function described above by downloading a program or the like for realizing each function described above from a host device or the like via a transmission path.
[0096]
As described above, according to the present embodiment, projector 20 increases the weighting factor as the sum of the high-frequency components increases, and sets the maximum value of the weighting factor when the sum is equal to or greater than the predetermined value. By doing so, the contrast can be enhanced more easily as the proportion of the high-frequency component in the image increases.
[0097]
Accordingly, the projector 20 can perform the image processing without enhancing the contrast as the ratio of the low-frequency component in the image increases.
[0098]
Therefore, when processing an image containing many low-frequency components, the projector 20 can perform tone correction for reducing noise enhancement and generation of false contours.
[0099]
Further, since the projector 20 does not set a value equal to or greater than the maximum value of the weight coefficient, it is possible to perform image processing without excessively enhancing contrast.
[0100]
Further, since the projector 20 does not need to generate and store a tone histogram of an image, tone correction can be performed with a simpler configuration than in the related art.
[0101]
In addition, the projector 20 can update the weight coefficient when detecting an edge of the image, and perform gradation correction without updating the weight coefficient when detecting no edge of the image.
[0102]
Thereby, the projector 20 can perform the gradation correction according to the luminance configuring the image area, and thus can perform more appropriate gradation correction.
[0103]
Specifically, for example, in the case of an image composed of a blue sky and a mountain, the projector 20 performs a gradation correction that does not emphasize contrast so much in a blue sky region that includes many low frequency components, and Can be subjected to gradation correction for enhancing the contrast in the mountain region including many.
[0104]
In addition, the projector 20 sets the reference magnification value to a small value for an image containing many low-frequency components, and sets the reference magnification value to a large value for an image containing many high-frequency components. Corrections can be made.
[0105]
Furthermore, since the projector 20 performs edge detection on an image that has passed through the LPF 141, the edge detection accuracy can be improved. Thereby, the projector 20 can increase the accuracy of region division by edge detection.
[0106]
(Modification)
The preferred embodiment to which the present invention is applied has been described above, but the application of the present invention is not limited to the above-described embodiment.
[0107]
For example, the functions of the LPF 141 and the HPF 142 may be realized by combining a band pass filter (BPF) that passes only a predetermined band instead of the LPF 141 and the HPF 142.
[0108]
Further, the function of the above-described gradation correction unit 140 may be distributed to a plurality of devices to perform gradation correction.
[0109]
The image processing system that executes the above-described gradation correction is not limited to a liquid crystal projector such as the projector 20, and for example, a projector using a DMD (Digital Micromirror Device), a CRT (Cathode Ray Tube), and a PDP (Plasma Display). Panels, FEDs (Field Emission Display), ELs (Electro Luminescence), direct-view type liquid crystal display devices, and other various display devices. DMD is a trademark of Texas Instruments of the United States.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic explanatory diagram of a projector according to an example of an embodiment.
FIG. 2 is a functional block diagram of an image processing unit according to an example of the present embodiment.
FIG. 3 is a functional block diagram of a gradation correction unit according to an example of the embodiment.
FIG. 4 is a flowchart of gradation correction according to an example of the embodiment.
FIG. 5 is a flowchart of a weight coefficient update request process according to an example of the embodiment;
FIG. 6 is a flowchart of a weight coefficient calculation process according to an example of the embodiment.
FIG. 7 is a diagram illustrating characteristics of a weight coefficient z according to an example of the present embodiment.
FIG. 8 is a hardware block diagram of a projector according to an example of the embodiment.
[Explanation of symbols]
140 tone correction section, 141 LPF (low-pass filter means), 142 HPF (high-frequency component output means), 143 absolute value calculation section (sum value calculation means), 144 sum value calculation section (sum value calculation means), 145 weight Coefficient calculation unit, 146 edge detection unit, 147 pixel count unit, 148 weight coefficient update request signal generation unit, 149 LUT update determination unit (determination unit), 150 LUT calculation unit (reference magnification value calculation unit), 151 LUT storage unit , 152 magnification operation unit, 153 multiplication unit, 900 information storage medium

Claims (14)

入力映像信号に含まれる輝度信号成分から所定周波数以上の高周波成分を出力する高周波成分出力手段と、
高周波成分出力手段による出力値の総和値を演算する総和値演算手段と、
当該総和値に基づき、重み係数を演算する重み係数演算手段と、
当該重み係数に基づき、階調補正用の倍率を演算する倍率演算手段と、
前記輝度信号と当該倍率とを乗算し、出力輝度信号を出力する乗算手段と、
を含み、
前記重み係数演算手段は、前記総和値が大きいほど重み係数を大きくし、かつ、前記総和値が所定値以上の場合は重み係数が最大値となるように重み係数を演算し、
前記倍率演算手段は、前記重み係数が前記倍率と比例するように前記倍率を演算することを特徴とする画像処理システム。
High-frequency component output means for outputting a high-frequency component of a predetermined frequency or more from a luminance signal component included in the input video signal,
Sum value calculation means for calculating a sum value of output values by the high frequency component output means,
Weight coefficient calculating means for calculating a weight coefficient based on the sum value;
Magnification calculating means for calculating a magnification for gradation correction based on the weight coefficient;
Multiplying means for multiplying the luminance signal by the magnification and outputting an output luminance signal;
Including
The weighting factor calculating means increases the weighting factor as the sum value increases, and calculates the weighting factor such that the weighting factor becomes the maximum value when the sum value is equal to or greater than a predetermined value,
The image processing system according to claim 1, wherein the magnification calculator calculates the magnification so that the weighting coefficient is proportional to the magnification.
請求項1において、
前記輝度信号に基づき、エッジを検出するエッジ検出手段と、
エッジが検出された場合、重み係数更新要求信号を発生する重み係数更新要求信号発生手段と、
を含み、
前記重み係数演算手段は、前記重み係数更新要求信号を受信した場合に、更新した重み係数を出力し、前記重み係数更新要求信号を受信しなかった場合に、更新していない既存の重み係数を出力することを特徴とする画像処理システム。
In claim 1,
Edge detection means for detecting an edge based on the luminance signal,
A weighting factor update request signal generating means for generating a weighting factor update request signal when an edge is detected;
Including
The weight coefficient calculating means outputs an updated weight coefficient when the weight coefficient update request signal is received, and outputs an existing weight coefficient that has not been updated when the weight coefficient update request signal is not received. An image processing system characterized by outputting.
請求項1、2のいずれかにおいて、
前記倍率の基準となる基準倍率値を記憶する記憶手段と、
前記輝度信号に基づき、画像の特徴を判別する判別手段と、
判別された画像の特徴に基づき、前記基準倍率値を演算する基準倍率値演算手段と、
を含み、
前記倍率演算手段は、前記重み係数と、前記基準倍率値とに基づき、前記倍率を演算することを特徴とする画像処理システム。
In any one of claims 1 and 2,
Storage means for storing a reference magnification value serving as a reference for the magnification,
Determining means for determining a feature of an image based on the luminance signal;
Reference magnification value calculating means for calculating the reference magnification value based on the determined image feature;
Including
The image processing system according to claim 1, wherein the magnification calculating means calculates the magnification based on the weight coefficient and the reference magnification value.
請求項2、請求項2に従属する請求項3のいずれかにおいて、
前記輝度信号を前記エッジ検出手段に入力する前に、前記輝度信号から低周波成分を抽出する、低域通過フィルタ手段を含むことを特徴とする画像処理システム。
In any one of claim 2 and claim 3 dependent on claim 2,
An image processing system comprising: a low-pass filter unit that extracts a low-frequency component from the luminance signal before inputting the luminance signal to the edge detection unit.
請求項1〜4のいずれかの画像処理システムを含むことを特徴とするプロジェクタ。A projector comprising the image processing system according to claim 1. コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、
コンピュータを、
入力映像信号に含まれる輝度信号成分から所定周波数以上の高周波成分を出力する高周波成分出力手段と、
高周波成分出力手段による出力値の総和値を演算する総和値演算手段と、
当該総和値に基づき、重み係数を演算する重み係数演算手段と、
当該重み係数に基づき、階調補正用の倍率を演算する倍率演算手段と、
前記輝度信号と当該倍率とを乗算し、出力輝度信号を出力する乗算手段として機能させ、
前記重み係数演算手段は、前記総和値が大きいほど重み係数を大きくし、かつ、前記総和値が所定値以上の場合は重み係数が最大値となるように重み係数を演算し、
前記倍率演算手段は、前記重み係数が前記倍率と比例するように前記倍率を演算することを特徴とするプログラム。
A computer readable program,
Computer
High-frequency component output means for outputting a high-frequency component of a predetermined frequency or more from a luminance signal component included in the input video signal,
Sum value calculation means for calculating a sum value of output values by the high frequency component output means,
Weight coefficient calculating means for calculating a weight coefficient based on the sum value;
Magnification calculating means for calculating a magnification for gradation correction based on the weight coefficient;
Multiplying the luminance signal by the magnification, and functioning as a multiplication means for outputting an output luminance signal,
The weighting factor calculating means increases the weighting factor as the sum value increases, and calculates the weighting factor such that the weighting factor becomes the maximum value when the sum value is equal to or greater than a predetermined value,
The program, wherein the magnification calculating means calculates the magnification so that the weight coefficient is proportional to the magnification.
請求項6において、
コンピュータを、
前記輝度信号に基づき、エッジを検出するエッジ検出手段と、
エッジが検出された場合、重み係数更新要求信号を発生する重み係数更新要求信号発生手段として機能させ、
前記重み係数演算手段は、前記重み係数更新要求信号を受信した場合に、更新した重み係数を出力し、前記重み係数更新要求信号を受信しなかった場合に、更新していない既存の重み係数を出力することを特徴とするプログラム。
In claim 6,
Computer
Edge detection means for detecting an edge based on the luminance signal,
When an edge is detected, a weight coefficient update request signal generating means for generating a weight coefficient update request signal is caused to function,
The weight coefficient calculating means outputs an updated weight coefficient when the weight coefficient update request signal is received, and outputs an existing weight coefficient that has not been updated when the weight coefficient update request signal is not received. A program characterized by outputting.
請求項6、7のいずれかにおいて、
コンピュータを、
前記倍率の基準となる基準倍率値を記憶する記憶手段と、
前記輝度信号に基づき、画像の特徴を判別する判別手段と、
判別された画像の特徴に基づき、前記基準倍率値を演算する基準倍率値演算手段として機能させ、
前記倍率演算手段は、前記重み係数と、前記基準倍率値とに基づき、前記倍率を演算することを特徴とするプログラム。
In any one of claims 6 and 7,
Computer
Storage means for storing a reference magnification value serving as a reference for the magnification,
Determining means for determining a feature of an image based on the luminance signal;
Based on the characteristics of the determined image, function as a reference magnification value calculating means for calculating the reference magnification value,
The program, wherein the magnification calculating means calculates the magnification based on the weighting coefficient and the reference magnification value.
請求項7、請求項7に従属する請求項8のいずれかにおいて、
コンピュータを、前記輝度信号を前記エッジ検出手段に入力する前に、前記輝度信号から低周波成分を抽出する、低域通過フィルタ手段として機能させることを特徴とするプログラム。
In any one of claim 7 and claim 8 dependent on claim 7,
A program for causing a computer to function as low-pass filter means for extracting a low-frequency component from the luminance signal before inputting the luminance signal to the edge detection means.
請求項6〜9のいずれかに記載のプログラムを記憶したことを特徴とする情報記憶媒体。An information storage medium storing the program according to claim 6. 入力映像信号に含まれる輝度信号成分から所定周波数以上の高周波成分を出力し、
当該出力値の総和値を演算し、
当該総和値に基づき、前記総和値が大きいほど重み係数を大きくし、かつ、前記総和値が所定値以上の場合は重み係数が最大値となるように重み係数を演算し、
当該重み係数に基づき、前記重み係数が前記倍率と比例するように階調補正用の倍率を演算し、
前記輝度信号と当該倍率とを乗算し、出力輝度信号を出力することを特徴とする画像処理方法。
Outputting a high frequency component of a predetermined frequency or more from a luminance signal component included in the input video signal,
Calculate the sum of the output values,
Based on the sum value, the larger the sum value is, the larger the weight coefficient is, and when the sum value is equal to or more than a predetermined value, the weight coefficient is calculated so that the weight coefficient becomes the maximum value,
Based on the weight coefficient, calculate the magnification for gradation correction so that the weight coefficient is proportional to the magnification,
An image processing method comprising multiplying the luminance signal by the magnification and outputting an output luminance signal.
請求項11において、
前記輝度信号に基づき、エッジを検出し、
エッジが検出された場合、重み係数更新要求信号を発生し、
前記重み係数を演算する際に、前記重み係数更新要求信号を受信した場合に、更新した重み係数を出力し、前記重み係数更新要求信号を受信しなかった場合に、更新していない既存の重み係数を出力することを特徴とする画像処理方法。
In claim 11,
Detecting an edge based on the luminance signal,
If an edge is detected, a weight coefficient update request signal is generated,
When calculating the weight coefficient, when the weight coefficient update request signal is received, the updated weight coefficient is output, and when the weight coefficient update request signal is not received, the existing weight that has not been updated is output. An image processing method characterized by outputting a coefficient.
請求項11、12のいずれかにおいて、
前記輝度信号に基づき、画像の特徴を判別し、判別した画像の特徴に基づき、前記基準倍率値を更新し、
前記重み係数と、前記基準倍率値とに基づき、前記倍率を演算することを特徴とする画像処理方法。
In any one of claims 11 and 12,
Based on the luminance signal, determine the characteristics of the image, based on the determined characteristics of the image, update the reference magnification value,
An image processing method, wherein the magnification is calculated based on the weight coefficient and the reference magnification value.
請求項12、請求項12に従属する請求項13のいずれかにおいて、
前記入力映像信号に含まれる輝度信号に基づき、エッジ検出を行う前に、輝度信号から低周波成分を抽出することを特徴とする画像処理方法。
In any one of claims 12 and 13 dependent on claim 12,
An image processing method, comprising: extracting a low-frequency component from a luminance signal before performing edge detection based on the luminance signal included in the input video signal.
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