JP2008099008A - 画像信号処理装置及び画像信号処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】注目物をつぶれさせずに良好なコントラスト感の改善を図る画像信号処理装置を提供する。
【解決手段】１フレームの画面を分割する画面分割制御部１０１と、分割したブロック毎にヒストグラムを算出するヒストグラム算出部１０２と、算出したヒストグラムを保存するブロックヒストグラム保存部１０８と、ブロック毎のヒストグラムの類似度を算出する類似度算出部１０３と、算出した類似度を保存する類似度保存部１０４と、類似度から重み係数を算出し、対応するブロックのヒストグラムに乗算する重み係数乗算部１０５と、算出したヒストグラムを全て加算して全体のヒストグラムを算出する全体ヒストグラム算出部１０６と、算出したヒストグラムと保存されているガンマカーブを基にガンマカーブを作成するガンマカーブ作成部１０７と、作成したガンマカーブを用いて画像信号に対してガンマ補正を行うガンマ補正部１０９とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像信号の統計データを用いて、ガンマ特性を変換する処理を実行する画像信号処理装置及び画像信号処理方法に関する。

従来、入力画像に応じてガンマ特性を変換する技術としては、特許文献１に開示されたものがある。この技術は、カウントしたヒストグラムデータにより予め用意された複数のガンマカーブの中の一つを選択し、そのガンマカーブにより入力画像をガンマ変換するというものである。

この変換処理により、画像信号に明るい画像が多い時は、明るいところにガンマカーブのレンジを多く割り当て、逆に暗い画像が多い時は、暗いところにガンマカーブのレンジを多く割り当てることで、画像信号に応じたガンマ変換を行うことができる。その結果、良好なコントラスト感を得ることができる。

しかしながら上述した従来技術では、図２（ａ）に示すような、背景が明るい白の部分の面積が大きくて、注目したい画像が暗くて面積が小さくてかつ暗い画像の時に、以下の課題がある。

即ち、背景に過度にガンマカーブのレンジを割り当ててしまい、注目したい画像にはレンジを割り当てることができず、画像が黒つぶれしてしまい、画像の詳細がわかりにくくなってしまう課題がある。

これに対し、特許文献２には、画像を分割して、分割したエリア毎に人物や花など画像の属性を判定して、その属性に応じてヒストグラムカウント時に重みを付けながらヒストグラムを作成する技術が提案されている。この処理方式を用いると、特定の注目画像において、ガンマカーブ作成時に、ある程度注目画像に注目したガンマカーブを作成することができる。
特開平０６−１７８１５３号公報 特開２０００−１２３１６５号公報

上記特許文献２により、特定の注目画像において、ガンマカーブ作成時に、ある程度注目画像に注目したガンマカーブを作成することができるものの、属性は予め決められた対象物に限られているという課題は残る。

本発明の目的は、対象物を限定しないで背景の影響を低減したガンマカーブを作成し、注目物をつぶれさせずに良好なコントラスト感の改善を図ることができる画像信号処理装置及び画像信号処理方法を提供することにある。

上記目的を達成するために、請求項１記載の画像信号処理装置は、１フレームの画面を分割する画面分割手段と、前記画面分割手段で分割したブロック毎に階調のヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、前記ブロック毎のヒストグラムの類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度から重み係数を算出し、前記重み係数を対応するブロックのヒストグラムに乗算する重み係数乗算手段と、前記重み係数乗算手段で乗算したヒストグラムを全て加算して全体のヒストグラムを算出する全体ヒストグラム算出手段と、前記全体ヒストグラム算出手段で算出したヒストグラムに基いてガンマカーブを作成するガンマカーブ作成手段と、前記ガンマカーブ作成手段で作成したガンマカーブを用いて画像信号に対してガンマ補正を行うガンマ補正手段とを備えることを特徴とする。

請求項２記載の画像信号処理装置は、１フレームの画面を分割する画面分割手段と、前記画面分割手段で分割したブロック毎に階調のヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、記画面分割手段で分割したブロック毎の平均輝度値を算出する平均輝度値算出手段と、前記ブロック毎の平均輝度値から、平均輝度値の類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度から重み係数を算出し、前記重み係数を対応するブロックのヒストグラムに乗算する重み係数乗算手段と、前記重み係数乗算手段で乗算したヒストグラムを全て加算して全体のヒストグラムを算出する全体ヒストグラム算出手段と、前記全体ヒストグラム算出手段で算出したヒストグラムに基いてガンマカーブを作成するガンマカーブ作成手段と、前記ガンマカーブ作成手段で作成したガンマカーブを用いて画像信号に対してガンマ補正を行うガンマ補正手段とを備えることを特徴とする。

請求項４記載の画像信号処理方法は、１フレームの画面を分割する画面分割ステップと、前記画面分割ステップで分割したブロック毎に階調のヒストグラムを算出するヒストグラム算出ステップと、前記ブロック毎のヒストグラムの類似度を算出する類似度算出ステップと、前記類似度から重み係数を算出し、前記重み係数を対応するブロックのヒストグラムに乗算する重み係数乗算ステップと、前記重み係数乗算ステップで乗算したヒストグラムを全て加算して全体のヒストグラムを算出する全体ヒストグラム算出ステップと、前記全体ヒストグラム算出ステップで算出したヒストグラムに基いてガンマカーブを作成するガンマカーブ作成ステップと、前記ガンマカーブ作成ステップで作成したガンマカーブを用いて画像信号に対してガンマ補正を行うガンマ補正ステップとを備えることを特徴とする。

本発明の画像信号処理装置は、１フレームの画面を分割する画面分割手段と、画面分割手段で分割したブロック毎に階調のヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、ブロック毎のヒストグラムの類似度を算出する類似度算出手段とを備える。また、類似度から重み係数を算出し、重み係数を対応するブロックのヒストグラムに乗算する重み係数乗算手段と、重み係数乗算手段で乗算したヒストグラムを全て加算して全体のヒストグラムを算出する全体ヒストグラム算出手段とを備える。また、全体ヒストグラム算出手段で算出したヒストグラムに基いてガンマカーブを作成するガンマカーブ作成手段と、ガンマカーブ作成手段で作成したガンマカーブを用いて画像信号に対してガンマ補正を行うガンマ補正手段とを備える。

このような構成により、対象物を限定しないで背景の影響を低減したガンマカーブを作成し、注目物をつぶれさせずに良好なコントラスト感の改善を図ることができるようになる。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は、本発明の第１の実施の形態に係る画像信号処理装置の機能ブロック図である。

図１において、画像信号処理装置は、画面分割制御部１０１、ヒストグラム算出部１０２、類似度算出部１０３、類似度保存部１０４、重み係数乗算部１０５、全体ヒストグラム算出部１０６、ガンマカーブ作成部１０７を備える。

また、画像信号処理装置は、ブロックヒストグラム保存部１０８、ガンマ補正部１０９、遅延回路１１０、ガンマカーブ保存部１１１、カラーマトリクス変換部１１２を備える。

入力画像信号は、ＹＣｂＣｒ、ＲＧＢ等の画像データが入力される。本実施の形態では８ビットのＹＣｂＣｒのデジタルデータとする。

画面分割制御部１０１は、入力される１フレームの画像データが、画面のどこのブロックに所属するかを判定して、ヒストグラム算出部１０２でのヒストグラムカウント時に、入力画像が正しく所属するブロックでカウントされるように制御する。

ヒストグラム算出部１０２は、画面分割制御部１０１に制御されながら、各ブロックのヒストグラムを算出する。ヒストグラム算出部１０２は、８ビットの画像信号を１６階調ずつ、１６のカテゴリーに分けてカウントしていく。即ち、上位４ビットの値をデコードしてカウントしていく。

例えば、「８」のデータが入力されると、２進数で「００００１０００」で表現される。上位４ビットの値は「００００」となり、「００００」のカテゴリーのカウンタに「１」加算される。同様に「３２」の値が入力されると、上位４ビットは「００１０」となり、「００１０」のカテゴリーのカウンタに「１」加算される。

このようにして、入力画像データがどのカテゴリーに所属するかを判別して、判別結果からカウンタを動作させることで、ヒストグラムを作成する。また、ヒストグラム算出部１０２は、所属するブロック毎にヒストグラムを作成する。本実施の形態では、１フレームの画面をＡ１〜Ｇ４の縦方向に４、横方向に７の２８個のブロックに分割する。

図２（ａ）に示すような画像が入力された場合、図２（ｂ）に示すように、画面は分割される。分割したブロック毎のヒストグラムをＨＡ１〜ＨＧ４とする。Ａ１のブロックに所属する画像データが入力されると、入力画像データを判別して各カテゴリーのカウンタに加算していく。このようにして、ヒストグラム算出部１０２は、ブロック毎のヒストグラムを作成していく。

ブロックヒストグラム保存部１０８は、ヒストグラム算出部１０２で作成したブロックヒストグラムを一時保存する。類似度算出部１０３は、ブロック毎の総当り類似度を算出する。本実施の形態において、総当り類似度とは、１つのブロックとそれ以外のブロックとの類似度の和を示す。また、類似度は、ヒストグラム算出部１０２で作成されたヒストグラムの各カテゴリーの差の絶対和を指す。

ヒストグラム算出部１０２で作成したブロック毎のヒストグラムのうち、Ａ１のヒストグラムＨＡ１を図３（ａ）に、Ｂ１のヒストグラムＨＢ１を図３（ｂ）に、Ｂ２のヒストグラムＨＢ２を図３（ｃ）に、Ｃ２のヒストグラムＨＣ２を図３（ｄ）に示す。

図２（ａ）に示した画像で背景の部分は白の高階調で、本実施の形態ではＲＧＢ共に２５０のデータとする。注目画像となる椅子は、黒を基調とした低階調を中心とした画像で４〜１６の階調で表現されたものとする。

Ａ１は背景の白の部分しかなく、Ｂ１のヒストグラムは、ほとんどが背景の白の画像で、一部が椅子の画像データが存在する。Ａ１及びＢ１共にほとんど背景しか存在しないので、Ａ１とＢ１は似たよったヒストグラムとなる。一方、Ｂ２及びＣ２のヒストグラムは椅子の背もたれの部分と、台座の部分が存在している。

従って、図３に示すように、Ｂ２及びＣ２のブロックヒストグラムＨＢ２、ＨＣ２はＡ１、及びＢ１のヒストグラムＨＡ１、ＨＢ１とは異なったヒストグラムとなる。

Ａ１のブロックの総当り類似度を算出する。Ａ１とＢ１のヒストグラムの各カテゴリーの差の絶対値をｄ０Ａ１Ｂ１、ｄ１Ａ１Ｂ１、・・・、ｄ１５Ａ１Ｂ１とする。ブロック毎の類似度はｄ０〜ｄ１５の絶対和で定義する。

図３（ａ）及び、図３（ｂ）のヒストグラムの結果から、ｄ０Ａ１Ｂ１、ｄ１Ａ１Ｂ１、・・・、ｄ１５Ａ１Ｂ１は［数１］〜［数３］の結果となる。

［数１］
ｄ０Ａ１Ｂ１ ＝ ｜０−５｜ ＝ ５
［数２］
ｄ１Ａ１Ｂ１ ＝ ｜０−０｜ ＝ ０
・・・
［数３］
ｄ１５Ａ１Ｂ１ ＝ ｜１００−９５｜ ＝ ５
従ってＡ１とＢ１の類似度αＡ１Ｂ１は［数４］で表される。

［数４］
αＡ１Ｂ１ ＝ ｄ０Ａ１Ｂ１ ＋ ｄ１Ａ１Ｂ２ ＋ ・・・ｄ１５Ａ１Ｂ２
＝ ５ ＋ ０ ＋・・・＋ ５
＝ １０
一方Ａ１とＢ２の類似度αＡ１Ｂ２は［数５］のようになる。

［数５］
αＡ１Ｂ２ ＝ ４０ ＋ ０ ＋ ・・・ ＋４０
＝ ８０
同様にしてＡ１とそれ以外のブロックとの類似度係数αを算出する。そして、Ａ１の総当り類似度係数をβＡ１とすると、βＡ１は［数６］のように算出される。

［数６］
βＡ１ ＝ αＡ１Ａ２ ＋ αＡ１Ａ３ ＋ ・・・ ＋ αＡ１G４
［数４］及び［数５］の結果から示されるように、各ブロックの類似度が高いほど、係数αは小さくなり、逆に類似度が小さいほど、係数αは大きくなる。従って［数６］より、類似したブロックが多いほど、総当り類似度係数βは小さくなる。

このようにして、類似度算出部１０３では、各ブロックの総当り類似度βを算出する。図４に、算出した各ブロックの総当り類似度を示す。

類似度保存部１０４は、類似度１０３で算出した結果、即ち、図４に示した各ブロックの総当り類似度の結果を保存する。重み係数乗算部１０５は、類似度保存部１０４から各ブロックの類似度係数βを読み出し、対応するブロックのヒストグラムをブロックヒストグラム保存部１０８から読み出す。そして、ヒストグラムの各カテゴリーの度数に類似度係数βを乗算して、全体ヒストグラム算出部１０７へ送る。

例えば、Ａ１のブロックのヒストグラムＨＡ１と類似度係数βＡ１を乗算する場合、図３（ａ）から、Ａ１のヒストグラムのカテゴリー０〜１４までは度数０、カテゴリー１５の度数は１００であり、類似度係数βＡ１は、図４の結果より、βＡ１＝３００なので、ヒストグラムＨβＡ１は図５（ａ）に示すヒストグラムになる。

同様にＢ１のブロックの、類似度係数乗算後のヒストグラムＨβＢ１を図５（ｂ）に、Ｂ２のブロックの、ヒストグラム類似度係数乗算後のヒストグラムＨβＢ２を図５（ｃ）に示す。また、Ｃ２のブロックのヒストグラム類似度係数乗算後のヒストグラムＨβＣ２を図５（ｄ）に示す。

全体ヒストグラム算出部１０６は、重み係数乗算部１０５で、類似度係数が乗算された各ブロックのヒストグラムを、カテゴリー毎に度数を加算して新しい全体ヒストグラムを算出する。

全体ヒストグラムを図６（ａ）に示す。参考値として、類似度を乗算しないで、各ブロックのヒストグラムを加算した場合、即ち、単純に全体ヒストグラムを取得した場合のヒストグラムを図６（ｂ）に示す。

単純な全体ヒストグラムだと、カテゴリー０の度数はカテゴリー１５の度数に比べ４．４％程度にしかカウントされないが、類似度係数を乗算することにより、２１．４％程度まで割合が上昇する。即ち、背景の面積の影響を５倍近く低減した結果となる。

ガンマカーブ作成部１０７は、全体ヒストグラム算出部１０６で算出したヒストグラムからガンマ補正カーブを作成する。以下に作成フローの説明を行う。

１）ガンマカーブ保存部１１１で保存されているガンマカーブの中から、ヒストグラムの結果に基いて必要なガンマカーブを選択するために以下の処理を行う。即ち、全体ヒストグラムを受け取った後、そのヒストグラムの各カテゴリーの度数の値を、最大値１００で規格化したヒストグラムに変換する。図６（ａ）のヒストグラム結果を最大値１００で規格化した結果を図７に示す。

２）ヒストグラムの分布を高階調と低諧調に分けて、それぞれの度数の累積演算を行う。本実施の形態では、低階調側のカテゴリーをカテゴリー０〜７、高階調側のカテゴリーを１０〜１５とする。各カテゴリーの度数の値をＨ０、Ｈ１、・・・Ｈ１５とする。低階調側の累積データをｒ１、ｒ２、ｒ３とすると、ｒ１、ｒ２、ｒ３は［数７］のように算出する。

［数７］
ｒ１＝ Ｈ０ ＋ Ｈ１
ｒ２＝ Ｒ１ ＋ Ｈ２ ＋ Ｈ３ ＋ Ｈ４
ｒ３ ＝ Ｒ２ ＋ Ｈ５ ＋ Ｈ６ ＋ Ｈ７
一方高階調側の累積値は、高階調のカテゴリー（１５番）からカウントし、以下の［数８］で示される累積データｒ４、ｒ５を得る。

［数８］
ｒ４ ＝ Ｈ１５ ＋ Ｈ１４ ＋ Ｈ１３
ｒ５ ＝ ｒ４ ＋ Ｈ１２ ＋ Ｈ１１
３）累積データｒ１〜ｒ５を基に、予めガンマカーブ保存部１１１で用意した複数のガンマカーブのうち、どのカーブを使用するか決定する。累積データｒ１〜ｒ５は１フレームに１回算出する。

本実施の形態では、０〜１２８階調の入力に対する出力を規定する低階調側のガンマカーブを３０本（Ｎｏ．０〜２９）、１９２〜２５５階調の入力に対する出力を規定するガンマカーブを２０本（Ｎｏ．０〜１９）用意する。

これらのガンマカーブがガンマカーブ保存部１１１に保存されている。低階調側と高階調側のカーブの本数はこれに限るものではない。また低階調と高階調側のガンマカーブの本数は同じでも構わない。また低階調と高階調の規定に関してもこれに限るものではない。

図８（ａ）に低階調側のガンマカーブの例を示す。本実施の形態では、カーブＮｏ．が大きいほど黒を沈めて、カーブＮｏ．が小さいほど黒を浮かせて、低階調側のレンジを確保するようにしている。

カーブＮｏ．１〜８は、カーブＮｏ．０とカーブＮｏ．９の間を均等に分割するように設定され、カーブＮｏ．１１〜１８は、カーブＮｏ．１０とカーブＮｏ．１９の間を均等に分割するように設定される。また、カーブＮｏ．２１〜２８は、カーブＮｏ．２０とカーブＮｏ．２９の間を均等に分割するように設定される。

図８（ｂ）に高階調側のガンマカーブの例を示す。本実施の形態では、カーブＮｏ．が大きいほど傾きを立て、カーブＮｏ．が小さいほど傾きを寝かせるカーブを用いる。カーブＮｏ．１〜８は、カーブＮｏ．０とカーブＮｏ．９の間を均等に分割するように設定され、カーブＮｏ．１１〜１８は、カーブＮｏ．１０とカーブＮｏ．１９の間を均等に分割するように設定されている。

４）低階調側、高階調側２種類の閾値が予め設定されており、この閾値と累積データｒ１〜ｒ５とを比較することで、低階調、高階調のカーブの選択を決定している。本実施の形態では、低階調側の閾値をｔｂ、高階調側の閾値をｔｗとする。以下、低階調、高階調に分けて説明する。

４−１）低階調時の処理
まず、低階調時の処理について説明する。図９は、低階調の累積データｒ１〜ｒ３と閾値ｔｂとを比較し、その大小関係により、どのカーブを選択するかを示す図である。図中のＭａｘ（Ａ、Ｂ）はＡ（例えば、９−ｒ１＋ｔｂ）、Ｂ（例えば、０）の大きい方を選択するという意味である。

ｒ１≧ｔｂの場合は、暗部に度数が多い場合に相当することから、黒を浮かせたカーブである、カーブＮｏ．０〜９を選択する。

ｒ１＜ｔｂかつ、ｒ２≧ｔｂの場合は暗部に度数がある程度存在する場合に相当し、黒をやや沈めたカーブである、カーブＮｏ．１０〜１９から選択する。

ｒ２＜ｔｂかつｒ３≧ｔｂの場合は、暗部の度数が少ない場合に相当する。この時は、黒を沈めたカーブである、２０〜２９から選択する。

ｒ３＜ｔｂの場合、閾値ｔｂを超えるカテゴリーがない状態なので、最も黒を沈めるカーブであるカーブＮｏ．２９を選択する。

４−２）高階調側の処理
次に、高階調側の処理について説明する。図１０は、高階調側の累積データｒ４、ｒ５と閾値ｔｗとを比較し、その大小関係によりどのカーブを選択するかを示す図である。図中で、Ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ（例えば、１０＋ｒ５−ｔｗ）、Ｂ（例えば、１９）の小さい方の値を選択するという意味である。

ｒ５≧ｔｗの場合は明度に度数が多い場合に相当する。この場合、内部に度数累積ヒストグラムデータｒ５が閾値ｔｗを超えているので、このカテゴリーに対応したカーブＮｏ．１０〜１９の１０本のカーブグループからカーブＮｏ．を選択する。

ｒ５＜ｔｗかつｒ４≧ｔｗの場合、明度に度数が少ない場合に相当する。この場合、累積ヒストグラムデータｒ４が閾値ｔｗを超えているので、このカテゴリーに対応したカーブＮｏ．０〜９の１０本のカーブグループからカーブＮｏ．を選択する。

ｒ４＜ｔｗの場合、累積ヒストグラムデータｒ４、ｒ５が閾値ｔｗを超えるカテゴリーがないので、カーブＮｏ．は常にＮｏ．０となる。ｒ４＜ｔｗの場合、明度にデータがない場合に相当し、これを抑えるために最も傾きが小さいカーブであるＮｏ．０を選択する。

また、ガンマカーブ作成部１０７は、フリッカを抑制するために、ガンマカーブＮｏ．の時間変動を抑制する。例えば、あるｎフレーム目の低階調側のカーブＮｏ．Ｃ（ｎ）が選択された後、以下の［数９］に示すように、変動を抑制した表示用のカーブＮｏ．Ａ（ｎ）を選択する。

［数９］
Ａ（ｎ）＝ Ａｖｅ（Ｃ（ｎ−ｋ）〜Ｃ（ｎ−１））
ここで、Ａｖｅ（ｘ〜ｙ）はｘ〜ｙフレーム間の平均値、ｋは参照する過去のフレーム数である。従って、表示用のカーブＮｏ．は、過去のフレームのカーブＮｏ．の平均値となる。これにより、カーブＮｏ．に時間方向のロー・パス・フィルタがかかり、時間変動を抑える。上述した［数９］は、低階調側のカーブＮｏ．算出例として示したが、高階調側にも同様の処理を施す。

５）低階調側、高階調側の２つのカーブＮｏ．をガンマカーブ保存部１１１へ送信し、必要なガンマカーブをガンマカーブ保存部１１１から受け取る。

６）ガンマカーブ保存部１１１から読み込まれた２本のガンマカーブは、入力０〜１２８階調、出力１９２〜２５５階調しかないので、その間の入力１２９〜１９１階調に対応する出力を計算により求める。本実施の形態では、直線補間を用いる。但し、補間計算は直線補間に限るものではない。

図１１は、ガンマカーブ作成部で作成されたガンマカーブを示している。図１１で、ガンマカーブ作成部１０７で選択した低階調側のガンマカーブ１１００、１１０１は高階調側のガンマカーブ１１０１を示す。これらガンマカーブ１１００、１１０１の間（入力１２９〜１９１階調）に対応する出力を、直線補間を用いて計算する。

７）ガンマカーブ作成部１０７は、これらのようにして作成したガンマカーブを、ガンマ補正部１０９へ書き込む。

以上１）〜７）のフローで、全体ヒストグラム算出部１０６で算出された全体ヒストグラムから、ガンマカーブを作成する。

入力画像データＹ、Ｃｂ、Ｃｒは、カラーマトリクス変換部１１２でＲｆ，Ｇｆ，Ｂｆデータに変換される。変換されたＲｆ、Ｇｆ、Ｂｆのデータは、ガンマ補正部１０９により、ガンマ特性が変換されて、コントラスト感が改善されたＲ、Ｇ、Ｂの画像に変換される。

尚、本実施の形態では、Ｈ０＝１８、Ｈ１〜Ｈ７＝０、Ｈ１５＝８２、Ｈ１１〜Ｈ１４＝０であり、ｒ１＝ｒ２＝ｒ３＝１８、ｒ４＝ｒ５＝８２である。また低階調の閾値をｔｂ＝１４、ｔｗ＝１０とする。低階調側はｒ１＞ｔｂなので、低階調側のカーブＮｏ．は［数１０］のようになる。

［数１０］
Ｍａｘ（９−ｒ１＋ｔｂ、０） ＝ ５
図８で示すように、カーブＮｏ．５はあまり黒沈めないカーブである。一方、高階調側は、ｒ５＞ｔｗなので、高階調側のカーブＮｏ．は［数１１］のように算出される。

［数１１］
Ｍｉｎ（１０＋ｒ５−ｒｗ、１９）＝１９
が選択される。カーブＮｏ．１９は、最も傾きが大きいカーブで、白の背景にレンジが振り分けられているのがわかる。

図２（ａ）の画像は、背景の白が圧倒的に多く、明るい画像にもかかわらず、背景の影響をある程度除外した、注目画像にもガンマ補正のレンジを割り当てることができるガンマカーブが作成できた。

以上のような構成、手段により画像を処理したところ、注目画像が黒つぶれしない、良好なコントラスト感が得られる好適な画像が得られることが確認できた。

尚、本実施の形態では、画面分割を４×７＝２８個に分割したが、これに限るものではない。また、本実施の形態では、総当り類似度を係数として、ブロック毎のヒストグラムに乗算したが、総当り類似度を一度正規化した後に、係数として乗算してもよい。

また、本実施の形態では、総当り類似度を用いたが、ブロック毎にヒストグラムの相関値を取得して、その値をブロック毎の類似度係数として用いても良い。また、全体ヒストグラムを算出する際には、画面端のエリアのヒストグラムを対象に入れなくても良い。また、本実施の形態では、Ｙ信号に対して統計量を取得したが、この信号に限るものではない。

図１２は、本発明の第２の実施の形態に係る画像信号処理装置の機能ブロック図である。

図１２おいて、本画像信号処理装置は、図１の第１の実施の形態に係る画像信号処理装置の構成の他に以下のユニットを有する。

ＡＰＬ算出部１２００は、画面分割制御部１０１の制御を受けながら、分割したブロック毎の輝度値をカウントする。そして、１フレーム毎に、ブロックに所属する全ての画素のカウントが終了した時点で、カウント値を、ブロック毎の画素の数で割ることによって、平均輝度値（Ａｖｅｒａｇｅ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｌｅｖｅｌ: ＡＰＬ）を算出する。そして、算出した平均輝度値をブロックＡＰＬ保存部１２０１に送る。

ブロックＡＰＬ保存部１２０１は、ＡＰＬ算出部１２００で算出したブロック毎のＡＰＬを保存する。ＡＰＬ類似度算出部１２０２は、ブロックＡＰＬ保存部１２０１に保存されたブロック毎のＡＰＬ値から、ブロック毎のＡＰＬによる総当り類似度を算出する。ブロック毎のＡＰＬ値をＬＡ１、ＬＡ２、・・・、ＬＧ４とする。Ａ１のブロックの総当り類似度をβＡ１とする。Ａ１とＡ２の類似度をαＡ１Ａ２とすると、αＡ１Ａ２は［数１２］のように算出される。

［数１２］
αＡ１Ａ２ ＝ ｜ＬＡ１ − ＬＡ２｜
同様にＡ１とＢ１の類似度αＡ１Ｂ１は［数１３］のように算出される。

［数１３］
αＡ１Ｂ１ ＝ ｜ＬＡ１ − ＬＢ１｜
従ってＡ１のブロックの総当り類似度βＡ１は、［数１４］のように算出される。

［数１４］
βＡ１ ＝ αＡ１Ａ２ ＋ αＡ１Ａ３ ＋ ・・・ ＋ αＡ１Ｇ４
同様にしてβＡ２〜βＧ４まで、各ブロックのＡＰＬによる総当り類似度を算出する。算出したブロック毎のＡＰＬ類似度は、ＡＰＬ類似度保存部１２０３へ送出され、保存される。

重み係数乗算部１０５は、対応するブロック毎のヒストグラムをブロックヒストグラム保存部１０８から読み出して、ＡＰＬ類似度保存部１２０３に保存された総当り類似度βの値を重み係数として、ヒストグラムの度数に乗算する。

このようにして、算出された全体ヒストグラムを用いてガンマカーブを作成し、ガンマ補正を行い、表示装置に接続して表示を行った。その結果、図２（ａ）のような、背景が明るい白の部分の面積が大きくて、注目したい画像が暗くて面積が小さい画像でも、注目画像がつぶれることなく、好適な画像を表示することができた。

尚、本実施の形態では、画面分割を４×７＝２８個に分割したが、これに限るものではない。また、本実施の形態では、類似度を係数として、ブロック毎のヒストグラムに乗算したが、類似度を一度正規化した後に、係数として乗算してもよい。また。本実施の形態では、類似度を用いたが、ブロック毎にＡＰＬ値の相関値を取得して、その値をブロック毎の類似度係数として用いても良い。

本発明の第１の実施の形態に係る画像信号処理装置の機能ブロック図である。 図１の画像信号処理装置に入力する画像、及び分割した画像の様子を示す図である。 図１におけるヒストグラム算出部で算出されるブロック毎のヒストグラムを示す図である。 図１の画像信号処理装置における総当り類似度を示す図である。 図１の画像信号処理装置における類似度係数を乗算したヒストグラムを示す図である。 図１における全体ヒストグラム算出部で算出される全体ヒストグラムを示す図である。 図６のヒストグラムの度数を規格化したヒストグラムを示す図である。 図１におけるガンマカーブ保存部に保存される低階調及び高階調部のガンマカーブ群の例を示す図である。 低階調部のガンマカーブ選択を行う時の選択テーブルを示す図である。 高階調部のガンマカーブ選択を行う時の選択テーブルを示す図である。 図１におけるガンマカーブ作成部で作成されたガンマカーブを示す図である。 本発明の第２の実施の形態に係る画像信号処理装置の機能ブロック図である。

符号の説明

１０１ 画面分割制御部
１０２ ヒストグラム算出部
１０３ 類似度算出部
１０４ 類似度保存部
１０５ 重み係数乗算部
１０６ 全体ヒストグラム算出部
１０７ ガンマカーブ作成部
１０８ ブロックヒストグラム保存部
１０９ ガンマ補正部
１１０ａ、１１０ｂ、１１０ｃ 遅延回路
１１１ ガンマカーブ保存部
１１２ カラーマトリクス変換部
１２００ ＡＰＬ算出部
１２０１ ブロックＡＰＬ保存部
１２０２ ＡＰＬ類似度算出部
１２０３ ＡＰＬ類似度保存部

Claims (4)

1. １フレームの画面を分割する画面分割手段と、
   前記画面分割手段で分割したブロック毎に階調のヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、
   前記ブロック毎のヒストグラムの類似度を算出する類似度算出手段と、
   前記類似度から重み係数を算出し、前記重み係数を対応するブロックのヒストグラムに乗算する重み係数乗算手段と、
   前記重み係数乗算手段で乗算したヒストグラムを全て加算して全体のヒストグラムを算出する全体ヒストグラム算出手段と、
   前記全体ヒストグラム算出手段で算出したヒストグラムに基いてガンマカーブを作成するガンマカーブ作成手段と、
   前記ガンマカーブ作成手段で作成したガンマカーブを用いて画像信号に対してガンマ補正を行うガンマ補正手段と、
   を備えることを特徴とする画像信号処理装置。
2. １フレームの画面を分割する画面分割手段と、
   前記画面分割手段で分割したブロック毎に階調のヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、
   前記画面分割手段で分割したブロック毎の平均輝度値を算出する平均輝度値算出手段と、
   前記ブロック毎の平均輝度値から、平均輝度値の類似度を算出する類似度算出手段と、
   前記類似度から重み係数を算出し、前記重み係数を対応するブロックのヒストグラムに乗算する重み係数乗算手段と、
   前記重み係数乗算手段で乗算したヒストグラムを全て加算して全体のヒストグラムを算出する全体ヒストグラム算出手段と、
   前記全体ヒストグラム算出手段で算出したヒストグラムに基いてガンマカーブを作成するガンマカーブ作成手段と、
   前記ガンマカーブ作成手段で作成したガンマカーブを用いて画像信号に対してガンマ補正を行うガンマ補正手段と、
   を備えることを特徴とする画像信号処理装置。
3. 高階調側と低階調側のそれぞれに対して予め設定された複数のガンマカーブを保存したガンマカーブ保存手段を有し、前記ガンマカーブ作成手段は、前記全体のヒストグラムに基いて、前記複数のガンマカーブから、前記高階調側と前記低階調側のそれぞれに対してガンマカーブを選択することを特徴とする請求項１または２記載の画像信号処理装置。
4. １フレームの画面を分割する画面分割ステップと、
   前記画面分割ステップで分割したブロック毎に階調のヒストグラムを算出するヒストグラム算出ステップと、
   前記ブロック毎のヒストグラムの類似度を算出する類似度算出ステップと、
   前記類似度から重み係数を算出し、前記重み係数を対応するブロックのヒストグラムに乗算する重み係数乗算ステップと、
   前記重み係数乗算ステップで乗算したヒストグラムを全て加算して全体のヒストグラムを算出する全体ヒストグラム算出ステップと、
   前記全体ヒストグラム算出ステップで算出したヒストグラムに基いてガンマカーブを作成するガンマカーブ作成ステップと、
   前記ガンマカーブ作成ステップで作成したガンマカーブを用いて画像信号に対してガンマ補正を行うガンマ補正ステップと、
   を備えることを特徴とする画像信号処理方法。

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