JP2009267967A - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】周辺環境の変化に対応した表示画像の色補正を実施するとともに、色の急激な変化を抑制した色補正を実施する画像処理装置及び画像処理方法を提供する。
【解決手段】本画像処理装置は、表示画像の観察者による視覚順応に対応して、当該表示画像を色補正する。具体的には、周辺環境の変化に応じた色補正量を段階的に色補正するために、補正回数及び当該補正回数で色補正量を分割した分割色補正量を決定し、決定された補正回数及び分割色補正量に従って段階的色補正を実行する。
【選択図】図１Ａ

Description

本発明は、表示画像を処理する画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記憶媒体に関するものである。

従来から、観察する環境が変化すると、ディスプレイの色の見え方が変化することが知られている。これは、人間の感覚系が新しい環境に適応するためにその感度を変化させる機能（順応機能）を有しているためである。視覚の場合、例えば、上映中の映画館に入った瞬間は館内が真っ暗で何も見えなが、しばらく経って目が慣れてから辺りを見回すとよく見えるという現象がある。これは、視覚系が暗順応することにより光に対する感度が高くなることで、より少ない光でも感知できるようになり、暗がりでも物体が見えるようになるためである。同様の感度変化は色に対しても生じる。これを以下では、色順応と称する。例えば、白熱電球の照明光の部屋を、フラッシュを使用せずに昼光用フィルムで撮影すると、全体的にオレンジがかって写る。しかし、実際にその部屋にいる時には、部屋全体がこのような色をしているようには感じず、あたかも昼光色の照明光で照明したときのような色に感じる。これは視覚メカニズムが照明光の色に対して順応するためである。つまり、物理的に同一な色刺激であっても観察条件が変化すると、同一の物理量を持つ色刺激の色の見え方が変わることを意味する。そのため、カラーデバイスの色再現を一定に保つ色管理を行う際には、照明環境を含めた管理が必要となる。

このような色管理を実現する第１の方法として、観察環境と再現する色物理量を一定に保つ方法がある。例えば、照明環境がＩＳＯ３６６４に定められているように、Ｄ５０、６００ｌｘである場合、カラーデバイスの色再現は、測定器により所定の値になるよう色調整することで色の管理を行う。この方法は、印刷物を対象としていることや、厳密な色の評価を行うための規格であるため、自発光機器であるディスプレイの用途に適さないことが知られている。これに対し、ディスプレイメーカは、様々な観察環境で利用されることを想定し、代表的な観察環境（オフィス、リビング、シアター等）に対応する色再現モードを複数持つことや、ユーザ入力により色再現をコントロールする対応を実施してきた。しかし、ユーザの環境情報に基づいた色再現管理ではないため、不自然な色の見え方や階調再現となることがある。

第２の方法として、観察環境の条件に合わせて色刺激値を変更し、色の見え方を一定に保つ方法がある。例えば、国際照明委員会により勧告されているＣＩＥＣＡＭ０２等の色予測モデルにより、観察環境下での色刺激値の色の見え方を数値化し、別の観察環境下での色の見え方が同一となる色刺激値に変換する方法である。最近ではユーザの環境に対応した所望の色再現を実現するため、センサー内蔵型や、外付け型のセンサを用いて観察環境を測定し、測定情報に適した色再現を実施するディスプレイが提案されている。これらディスプレイでは、センサからユーザの環境情報を取得し、取得した環境情報に対応した色再現を実現しつつある。上記技術は静止画、動画を問わず環境光対応の画像補正を実施する場合、例えばディスプレイに内蔵された環境光センサやディスプレイ外部に設置されたセンサにて照明の輝度情報を取得した際や、ユーザ入力がなされた際に、一度の処理で画像補正を実施していた。また、時間遅延を用いて、画像補正の切り替え制御を行うものもある。

例えば、特許文献１には、視覚処理の対象となる対象画素の輝度と、対象画素の周辺に位置する周辺画素の輝度とに基づいて、対象画素の輝度を変換する視覚処理装置が提案されている。さらに、特許文献１では、輝度調整を時間変化に応じて制御することにより、補正による急激な変化を抑制している。また、特許文献２には、電子的にカラーの資料を作成する場合において、調和のとれた時系列的な色変更処理を実現する時系列的色変更処理装置が提案されている。特許文献２では、Ｌ＊ａ＊ｂ色空間やＬｕｖ色空間を用いて色再現を管理することにより、急激な色の変化のない時系列的な色変換処理を実現している。
特開２００５−３１２００８号公報 特開２００１−２０２０７３号公報

しかしながら、従来技術には以下に記載する問題がある。例えば、画像補正を一度に実施する場合には、色が急激に変化することがある。また、時間遅延を用いた色補正でも、順応状態の変化とパラメータの時間制御がリンクしていないため、色が急激な変化しているように見えることがある。さらに、連続して環境が変化する場合、時間遅延による色補正では、実環境に対応しない補正になることがある。

また、特許文献１に記載の視覚処理装置では、補正による急激な変化を抑制するため環境パラメータの変化を時間制御している。しかし、パラメータの制御が視覚順応に対応していないため、補正により急激な変化を伴うことや、周辺環境の変化に対応していない補正になることがある。さらに、特許文献２に記載の時系列的色変更処理装置では、急激な色の変化のない時系列的な色変換処理を実現しているが、環境光や順応に対する色補正については言及されていない。

本発明は、上述の問題に鑑みて成されたものであり、周辺環境の変化に対応した表示画像の色補正を実施するとともに、色の急激な変化を抑制した色補正を実施する画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。

本発明は、例えば、周辺環境の変化に応じた表示画像の観察者による視覚順応に対応して、該表示画像を色補正する画像処理装置として実現できる。本画像処理装置は、前記周辺環境の変化を検出する検出手段と、検出された前記周辺環境の変化に応じて観察者の視覚順応に関わる順応係数を算出する算出手段と、算出された順応係数から前記表示画像に対する色補正量を決定する第１決定手段と、決定された前記色補正量を段階的に色補正するために、補正回数及び該補正回数で前記色補正量を分割した分割色補正量を決定する第２決定手段と、決定された前記補正回数及び前記分割色補正量に従って段階的色補正を前記表示画像に対して実行する実行手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、周辺環境の変化に応じた表示画像の観察者による視覚順応に対応して、該表示画像を色補正する画像処理方法として実現できる。本画像処理方法は、前記周辺環境の変化を検出する検出工程と、検出された前記周辺環境の変化に応じて観察者の視覚順応に関わる順応係数を算出する算出工程と、算出された順応係数から前記表示画像に対する色補正量を決定する第１決定工程と、決定された前記色補正量を段階的に色補正するために、補正回数及び該補正回数で前記色補正量を分割した分割色補正量を決定する第２決定工程と、決定された前記補正回数及び前記分割色補正量に従って段階的色補正を前記表示画像に対して実行する実行工程とを含むことを特徴とする。

また、本発明は、上述の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、及び、上述の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体として実現できる。

本発明は、例えば、周辺環境の変化に対応した表示画像の色補正を実施するとともに、色の急激な変化を抑制した色補正を実施する画像処理装置及び画像処理方法を提供できる。

以下に本発明の一実施形態を示す。以下で説明される個別の実施形態は、本発明の上位概念、中位概念及び下位概念など種々の概念を理解するために役立つであろう。また、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。

＜第１の実施形態＞
以下では、図１Ａ乃至図１０を参照して、第１の実施形態について説明する。図１Ａは、第１の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。図１Ａに示すように、画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、メインメモリ１０２、ＳＣＳＩＩ／Ｆ１０３、ネットワークＩ／Ｆ１０４、ＨＤＤ１０５、グラフィックアクセラレータ１０６、ディスプレイ１０７及びプリンタ１０８を備える。さらに、画像処理装置１００は、キーボード／マウスコントローラ１０９、キーボード１１０及びマウス１１１を備える。また、１１２はＰＣＩバス１１２を示し、１１３はローカルエリアネットワークを示す。

ＣＰＵ１０１は、画像処理装置１００の処理を統括的に制御する。ＣＰＵ１０１は、例えば、ＨＤＤ１０５等の記憶装置に予め記憶されている処理プログラムをメインメモリ１０２にロードして実行することにより、処理を実行する。ネットワークＩ／Ｆ１０４は、ローカルエリアネットワーク１１３と接続され、当該ローカルエリアネットワーク１１３に接続された外部装置と通信を行う。１０５はＨＤＤ、グラフィックアクセラレータ１０６は、ディスプレイ１０７への表示を制御する。プリンタ１０８は、入力された画像データを用紙等の記録材に印刷する。キーボード／マウスコントローラ１０９は、ユーザからの入力を受け付けるための入力装置として機能するキーボード１１０及びマウス１１１を制御する。

図１Ｂは、第１の実施形態に係るＣＰＵ１０１の機能構成を示すブロック図である。ここでは、主に本発明に関する機能ブロックについて説明する。したがって、他の機能ブロックを含んで構成されてもよい。

ＣＰＵ１０１は、環境変化に対応する表示画像の補正（例えば、環境光の補正に対応する環境光補正）を実行するための機能ブロックとして、環境変化量閾値設定部１２１、環境情報取得部１２２、環境変化検出部１２３及び視覚順応算出部１２４を含む。さらに、ＣＰＵ１０１は、色の見え量算出部１２５、環境情報入力部１２６、色補正閾値設定部１２７、色補正値算出部１２８及び段階的色補正部１２９を含む。ここで、表示画像とは、例えば、画像処理装置１００に備えられる表示装置に表示される画像を示し、動画像及び静止画像を含む。以下では、表示画像として動画像を例に説明する。

環境変化量閾値設定部１２１は、周辺環境の変化を検出するための閾値を設定する。具体的には、後述する図３のダイアログウィンドウ３００を介してユーザから入力された情報に基づいて、環境変化量閾値を環境変化検出部１２３に設定する。環境情報取得部１２２は、センサ等を用いて、画像処理装置１００の周辺環境における環境光の色温度、照度及び色差の少なくとも１つを含むパラメータをを取得する。取得した環境情報は、環境変化検出部１２３に設定される。環境変化検出部１２３は、検出手段として機能し、前回の環境光の状態と、環境情報取得部１２２によって取得された環境情報との差分が、設定された環境変化量閾値を超えているか否かを判定し、超えていれば環境変化が発生したと判断する。また、環境情報入力部１２６は、後述する第２の実施形態に係る環境情報を入力するためのダイアログウィンドウ１２００を介して取得した環境情報を環境変化検出部１２３に設定する。

視覚順応算出部１２４は、環境光の変化に応じて動画像の観察者における視覚順応に関わる順応係数を算出する。詳細な算出方法については、図５を用いて後述する。また、視覚順応算出部１２４は、算出手段の一例である。色の見え量算出部１２５は、算出された順応係数を用いて、観察者の色の見え量、即ち、順応係数に対応する動画像の色補正量を算出する。なお、色の見え量算出部１２５の処理は、後述するステップＳ２０５の処理に相当し、第１決定手段の一例である。色補正閾値設定部１２７は、段階的に環境光補正を実施する際の１回の補正量を決定するための閾値を設定する。具体的には、後述する図３のダイアログウィンドウ３００を介してユーザから入力された情報に基づいて、補正量閾値を色補正値算出部１２８に設定する。色補正閾値設定部１２７は、補正量閾値設定手段の一例である。

色補正値算出部１２８は、色の見え量算出部１２５によって算出された色補正量と、色補正値算出部１２８によって設定された色補正閾値とを用いて、段階的に色補正するための補正回数及び当該補正回数で色補正量を分割した分割色補正量を算出する。色補正値算出部１２８は、第２決定手段の一例である。段階的色補正部１２９は、色補正値算出部１２８によって算出された補正回数及び分割色補正量に従って段階的な色補正を動画像に対して実行する。段階的色補正部１２９は、実行手段の一例である。

以下では、本実施形態に係る画像処理装置１００における環境光補正処理について説明する。まず、ＨＤＤ１０５に格納されている環境光補正アプリケーションが、ユーザの指示を受けたＯＳプログラムに基づいて、ＣＰＵ１０１にてメインメモリ１０２にロードされて起動される。続いて、ユーザの指示による画像変換アプリケーション内の処理にしたがって、後述の画像変換プロファイル（補正プロファイル）作成処理を行い、画像変換プロファイルを生成する。さらに、画像変換プロファイルを用いて変換対象画像のＲＧＢ値を変換し、画像変換を完了する。これらの処理について、具体的に図面を参照しながら説明する。

まず、図２を参照して、環境光補正アプリケーションの処理について説明する。なお、以下では、周辺環境の変化について、環境光に関わるパラメータを測定して当該周辺環境の変化を検出する一例を前提に説明する。図２は、第１の実施形態に係る環境光補正処理の処理手順を示すフローチャートである。本実施形態における環境光補正は、環境変化検出処理、環境情報に基づく視覚順応算出処理、色の見え量算出処理、色補正値算出処理及び段階的色補正処理の５つの処理によって画像変換を実施する。なお、以下で説明する処理は、ＣＰＵ１０１によってＨＤＤ１０５に格納された処理プログラムがメインメモリ１０２にロードされることにより実行される。また、図２では、環境光補正アプリケーションにおける処理の概要を説明し、各処理の詳細な説明については他の図面を参照しながら後述する。

まず、ステップＳ２０１において、ＣＰＵ１０１は、初期化処理を行い、後述のＵＩをディスプレイ１０７に表示する。続いて、ステップＳ２０２において、ＣＰＵ１０１は、ＵＩを介して設定された環境変化量閾値及び段階的処理方法を参照し、メインメモリ１０２に格納する。さらに、ステップＳ２０３において、ＣＰＵ１０１は、環境情報取得部より取得した環境情報をメインメモリ１０２に格納する。

ステップＳ２０４において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０３で環境情報取得部より取得した環境情報と、ディスプレイ白色情報とから順応係数を算出する。順応係数の詳細な算出方法については、図５を用いて後述する。

ステップＳ２０５において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０４で算出した順応係数と予め保持しているディスプレイ色再現域データ（三刺激値）とを用いて、均等色空間上の色再現域データに変換する。次に、ステップＳ２０６において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０５で変換した均等色空間上の色再現域データと予め保持している目標色再現データとからマッピングを行い、プロファイルを作成し動画像に適用する。

次に、ステップＳ２０７において、ＣＰＵ１０１は、環境情報取得部より環境情報を取得する。続いて、ステップＳ２０８において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０７で取得した環境情報と、メインメモリ１０２に格納された環境情報とを比較し、差分がステップＳ２０２で格納した環境変化量閾値より大きいか否かを判定する。大きければメインメモリ１０２の環境情報を更新しステップＳ２０８へ進み、そうでなければステップＳ２０７判定を、差分が環境変化量閾値よりも大きくなるまで定期的に繰り返す。

差分が環境変化量閾値よりも大きくなると、ステップＳ２０９において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０４と同様に、ステップＳ２０７で環境情報取得部より取得した環境情報とディスプレイ白色情報とから順応係数を算出する。続いて、ステップＳ２１０において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０８で算出した順応係数と予め保持しているディスプレイ色再現域データ（三刺激値）とを用いて均等色空間上の色再現域データに変換する。次に、ステップＳ２１１において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２１０で変換した均等色空間上の色再現域データと予め保持している目標色再現データとからマッピングを行い、プロファイルを作成する。

次に、ステップＳ２１２において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０６で作成したプロファイルと、ステップＳ２１１で作成したプロファイルと、設定された補正条件とに基づいて、段階的補正処理を実施して段階的補正プロファイルを作成する。段階的補正処理についての詳細は、図８及び図９を用いて後述する。

ステップＳ２１３において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２１２で作成した段階的補正プロファイルを動画像に適用し、色補正を実施し、処理を終了する。

次に、図３及び図４を参照して、環境光補正アプリケーションのダイアログウィンドウと設定動作について説明する。図３は、第１の実施形態に係る環境光補正アプリケーションのダイアログウィンドウ３００を示す図である。

ダイアログウィンドウ３００は、テキストボックス３０１、３０２、３０３及び終了ボタン３０４を含んで、ディスプレイ１０７に表示される。テキストボックス３０１〜３０３は補正条件を設定するための入力欄であり、それぞれ環境変化量閾値、測定間隔、補正量閾値に対応している。

環境変化量閾値とは、環境光の変化を検出するための閾値を示す。例えば、画像処理装置１００は、センサ等により検出した環境光の値が当該環境変化量閾値を超える場合に、周辺環境の変化が検出されたと判断する。本実施形態では、環境変化量閾値の一例として色差を用いて説明するが、色温度、照度等の任意の色情報や明るさ情報を用いてもよい。

また、測定間隔とは、例えば、環境光補正を実行するための補正プロファイルを生成する間隔を示す。つまり、環境に変化が発生したか否かを測定する周期（間隔）を示す。

補正量閾値とは、検出された環境光に応じた補正を動画像に適用する際に、１回の環境補正で観察者によって色差が認識されない程度の色補正量における最大値を示す。即ち、本実施形態に係る画像処理装置は、１回の環境補正において、設定された当該補正量閾値の範囲内に補正量を収める。本実施形態では、補正閾値量の一例として色差を用いて説明するが、色温度、照度等の任意の色情報や明るさ情報を用いてもよい。

ユーザ（観察者）は、キーボード１１０及びマウス１１１を使用して、テキストボックス３０１〜３０３に値を入力することができる。終了ボタン３０４が押下されると、各設定がメモリに保持され、環境光補正が実行される。したがって、ダイアログウィンドウ３００は、補正量閾値設定手段や測定間隔設定手段の一例である。

図４は、第１の実施形態に係る環境光補正アプリケーションにおけるＵＩ設定動作を説明するための図である。図４に示す各項目４０１〜４０６は、ＵＩ設定動作における動作状態を示す。

ステート４０１は、初期設定値を読み込んで、ディスプレイ１０７にダイアログウィンドウ３００を表示する初期化動作を示す。ダイアログウィンドウ３００がディスプレイ１０７に表示されると、動作状態はステート４０２に遷移する。

ステート４０２は、ダイアログウィンドウ３００をディスプレイ１０７に表示した状態でのユーザ操作判断待ち状態となる。つまり、ユーザ入力の待ち状態となる。ステート４０２の状態から環境変化量閾値のテキストボックス３０１が変更（入力）されると、動作状態がステート４０３へ遷移され、環境変化量閾値の設定処理が実行される。

また、測定間隔のテキストボックス３０２が変更（入力）されると、動作状態がステート４０４へ遷移され、測定間隔の設定処理が実行される。また、補正量閾値のテキストボックス３０３が変更（入力）されると、動作状態がステート４０５へ遷移され、補正量閾値の設定処理が実行される。さらに、終了ボタン３０４が押下されると、動作状態がステート４０６へ遷移され、現在の設定内容で、環境光補正の処理が開始される。

次に、図５を参照して、図２のステップＳ２０４、Ｓ２０９における順応係数の算出処理について説明する。図５は、第１の実施形態に係る順応係数算出処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、ＣＰＵ１０１によってＨＤＤ１０５に格納された処理プログラムがメインメモリ１０２にロードされることにより実行される。

ステップＳ５０１において、ＣＰＵ１０１は、メモリを確保するなどの初期化処理を実行する。次に、ステップＳ５０２において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０３で取得した環境情報から環境の照明白色Ｘ＿_ａｍｂＹ＿_ａｍｂＺ＿_ａｍｂを取得し、予め保持してあるデバイス機器の白色Ｘ＿_ｄｅｖＹ＿_ｄｅｖＺ＿_ｄｅｖを参照する。

次に、ステップＳ５０３において、ＣＰＵ１０１は、以下に示す数式１を用いて、順応比である定数ｋを算出する。

定数ｋを算出すると、ステップＳ５０４において、ＣＰＵ１０１は、以下に示す数式２を用いて、部分順応点となる順応白色を算出する。ここで、順応白色をＸ＿_ａｄｐＹ＿_ａｄｐＺ＿_ａｄｐとする。

次に、図６を参照して、補正プロファイルを作成するステップＳ２０６、Ｓ２１１の詳細処理について説明する。図６は、第１の実施形態に係る補正プロファイルを作成する処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、ＣＰＵ１０１によってＨＤＤ１０５に格納された処理プログラムがメインメモリ１０２にロードされることにより実行される。また、本実施形態では、均等色空間の一例としてＪａｂ色空間を用いる。本実施形態では、補正プロファイルの作成処理として測色的色再現を用いているが、任意の色再現を用いてもよい。

ステップＳ６０１において、ＣＰＵ１０１は、初期化処理を行う。初期化処理が終了すると、ステップＳ６０２において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０５で変換したディスプレイ色再現域のＪａｂ値及び同ＲＧＢ信号値に対応する予め保持している均等色空間上の補正目標となる色再現値を取得する。また、均等色空間としてＪａｂ色空間を用いているが、ＪＣＨ、ＬＡＢ、ＬＣＨ、Ｌｕｖ等の他の均等色空間を用いてもよい。

ステップＳ６０３において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉ（０≦ｉ≦Ｍ）、ｊ（０≦ｊ≦Ｍ）、ｋ（０≦ｋ≦Ｍ）を０に初期化する。続いて、ステップＳ６０４において、ＣＰＵ１０１は、四面体補間を用いてｇｒｉｄ（ｉ、ｊ、ｋ）に対応する補正目標値ｊａｂ＿ｔａｇを求める。その後、ステップＳ６０５において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ６０４で求めたｊａｂ＿ｔａｇ値が出力デバイスの色再現域の範囲内に含まれるか否かを判定する。ここで、ｊａｂ＿ｔａｇ値が色再現域の範囲内に含まれていればステップＳ６０６へ進み、含まれていなければステップＳ６０７へ進む。

ｊａｂ＿ｔａｇ値が色再現域の範囲内に含まれている場合、ステップＳ６０６において、ＣＰＵ１０１は、四面体補間を用いてｊａｂ＿ｔａｇ値に対応する出力デバイスのＲＧＢ値を求め、メインメモリ１０２へ格納する。その後、処理をステップＳ６０９に移行する。

一方、ｊａｂ＿ｔａｇ値が色再現域の範囲内に含まれていない場合、ステップＳ６０７において、ＣＰＵ１０１は、後述の方法により出力デバイスの色再現域表面へのクリッピングを行い、ｊａｂ＿ｄｅｖ値を求める。また、ここで、本実施形態では色再現域の外側の処理についてクリッピングを行うが、色差最小点へのマッピングや圧縮等を用いてもよい。続いて、ステップＳ６０８では、四面体補間を用いてｊａｂ＿ｄｅｖ値に対応する出力デバイスのＲＧＢ値を求め、メインメモリ１０２へ格納する。その後、処理をステップＳ６０９に移行する。

ステップＳ６０９において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉに１を加える。続いて、ステップＳ６１０において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉがＭよりも大きいか否かを判定する。即ち、変数ｉが所定の範囲内の値であるか否かを判定する。ここで、大きければステップＳ６１１へ進み、そうでなければステップＳ６０４へ進む。

ｉ＞Ｍである場合、ステップＳ６１１において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉを０に初期化し、変数ｊに１を加える。続いて、ステップＳ６１２において、変数ｊがＭより大きいか否かを判定する。ここで、大きければステップＳ６１３へ進み、そうでなければステップＳ６０４へ進む。

ｊ＞Ｍである場合、ステップＳ６１３において、ＣＰＵ１０１は、変数ｊを０に初期化し、変数ｋに１を加える。続いて、ステップＳ６１４において、変数ｋがＭよりも大きいか否かを判定する。ここで、大きければ処理を終了し、そうでなければステップＳ６０４へ進む。

次に、図７を参照して、上述したステップＳ６０７のクリッピング処理の詳細について説明する。図７は、第１の実施形態に係るクリッピング処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、ＣＰＵ１０１によってＨＤＤ１０５に格納された処理プログラムがメインメモリ１０２にロードされることにより実行される。

ステップＳ７０１において、ＣＰＵ１０１は、変数Ｃｏｌを１に初期化する。ステップＳ７０２において、ＣＰＵ１０１は、変数ｌ（０≦ｌ≦Ｎ）、変数ｍ（０≦ｍ≦Ｎ）を０に初期化する。ここで、Ｎは、格子点グリッド数を示す。ステップＳ７０３において、ＣＰＵ１０１は、色立体のある平面上の（ｌ，ｍ），（ｌ＋１，ｍ），（ｌ，ｍ＋１）の三点におけるＪａｂ値から３点を通る平面Ｈｎを求める。ステップＳ７０４において、ステップＳ６０４で算出したｊａｂ＿ｔａｇ値と（５０、０、０）を結ぶ直線Ｌｎを求める。ステップＳ７０５において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ７０３で作成した平面ＨｎとステップＳ７０４で算出した直線Ｌｎとの交点を算出する。

次に、ステップＳ７０６において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ７０５で計算した交点が、ステップＳ７０３の３点で構成される三角形の内部に入っているか否かを判定する。ここで、交点が三角形内部に存在すれば処理を終了し、交点が三角形内部に存在しなければステップＳ７０７へ進む。

ステップＳ７０７において、ＣＰＵ１０１は、変数ｍがＮ−１よりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｍが格子点グリット数Ｎ−１より小さい場合はステップＳ７２１において、変数ｍに１を加えてステップＳ７０４へ戻る。一方、変数ｍがＮ−１以上の場合はステップＳ７０８へ進む。

ステップＳ７０８において、ＣＰＵ１０１は、変数ｌがＮ−１よりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｌが格子点グリッド数Ｎ−１より小さい場合はステップＳ７２２において、変数ｌに１を加えてステップＳ７０３へ戻る。一方、変数ｌがＮ−１以上の場合はステップＳ７０９へ進む。

ステップＳ７０９において、ＣＰＵ１０１は、変数ｌ（０≦ｌ≦Ｎ）、ｍ（０≦ｍ≦Ｎ）を０に初期化する。ステップＳ７１０において、ＣＰＵ１０１は、色立体のある平面上の（ｌ，ｍ），（ｌ−１，ｍ），（ｌ，ｍ−１）の３点におけるＪａｂ値から３点を通る平面Ｈｎを求める。ステップＳ７１１において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ６０４で算出したｊａｂ＿ｔａｇ値と（５０、０、０）を結ぶ直線Ｌｎを求める。ステップＳ７１２において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ７１０で作成した平面ＨｎとステップＳ７１１で算出した直線Ｌｎとの交点を算出する。

次に、ステップＳ７１３において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ７１２で算出した交点がステップＳ７１１での３点で囲まれる三角形内部に含まれるか否かを判定する。ここで、交点が三角形内部に含まれる場合は処理を終了し、交点が三角形内部に含まれない場合はステップＳ７１４へ進む。

ステップＳ７１４において、ＣＰＵ１０１は、変数ｍがＮよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｍがＮより小さい場合はステップＳ７２３において、変数ｍに１を加えてステップＳ７１１へ戻る。一方、変数ｍがＮ以上の場合はステップＳ７１５へ進む。

ステップＳ７１５は、ＣＰＵ１０１は、変数ｌがＮよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｌがＮより小さい場合はステップＳ７２４において、変数ｌに１を加えてステップＳ７１０へ戻る。一方、変数ｌがＮ以上の場合はステップＳ７１６へ進む。

ステップＳ７１６において、ＣＰＵ１０１は、変数Ｃｏｌが６であるか否かを判定する。ここで、変数Ｃｏｌが６以外の場合はステップＳ７２５において、変数Ｃｏｌに１を加えてステップＳ７０２へ戻る。一方、変数Ｃｏｌが６の場合は処理を終了する。

最後に、ＣＰＵ１０１は、三角形の内部に存在した交点を、色域データＧｏｎと直線Ｌｎの交点Ｘｊａｂ＿ｄｓｔ値に決定する。

次に、図８及び図９を参照して、ステップＳ２１２における段階的補正プロファイルの段回数算出処理について説明する。ここで、段階数とは、環境光の変化に対応する補正に対して、段階的に分けて補正する際の補正回数を示す。これにより、本実施形態に係る画像処理装置は、１回の補正量が視覚的に色差を識別不能な補正量に制限する。図８は、本実施形態に係る段階的補正の補正回数を算出する処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、ＣＰＵ１０１によってＨＤＤ１０５に格納された処理プログラムがメインメモリ１０２にロードされることにより実行される。

ステップＳ８０１において、ＣＰＵ１０１は、初期化処理を行い、変数Ｃｏｌを１に初期化する。次に、ステップＳ８０２において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０６、Ｓ２１１で作成したプロファイルを取得する。以下では、ステップＳ２０６で作成されたプロファイルを補正前プロファイルと称し、ステップＳ２１１で作成されたプロファイルを補正後プロファイルと称する。

ステップＳ８０３において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉ（０≦ｉ≦Ｍ）、変数ｊ（０≦ｊ≦Ｍ）、変数ｋ（０≦ｋ≦Ｍ）、変数ｌを０で初期化する。次に、ステップＳ８０４において、ＣＰＵ１０１は、四面体補間を用いてｇｒｉｄ（ｉ、ｊ、ｋ）に対応する補正前プロファイルのｊａｂ＿ｂｅｆ値、補正後プロファイルのｊａｂ＿ａｆｔ値を求める。

次に、ステップＳ８０５において、ＣＰＵ１０１は、数式３を用いて、ｊａｂ＿ｂｅｆ及びｊａｂ＿ａｆｔのΔＥを求める。

ステップＳ８０６において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉ、ｊ、ｋが０であるか否かを判定する。ここで、変数ｉ、ｊ、ｋが０である場合はステップＳ８１５において、変数ｌにΔＥｉｊｋの値を更新して、ステップＳ８０８へ進む。一方、変数ｉ、ｊ、ｋが０でない場合はステップＳ８０７へ進む。

ステップＳ８０７において、ＣＰＵ１０１は、ΔＥｉｊｋが変数ｌより大きいか否かを判定する。ここで、ΔＥｉｊｋが変数ｌより大きけい場合はステップＳ８１５において、変数ｌにΔＥｉｊｋの値を更新し、ステップＳ８０８へ進む。そうでない場合は変数ｌを更新することなくステップＳ８０８へ進む。

ステップＳ８０８において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉに１を加える。次に、ステップＳ８０９において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉがＭよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｉがＭよりも大きければステップＳ８１０へ進み、そうでなければステップＳ８０４へ戻る。

ステップＳ８１０において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉを０に初期化し、変数ｊに１を加える。次に、ステップＳ８１１において、ＣＰＵ１０１は、変数ｊがＭよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｊがＭよりも大きければステップＳ８１２へ進み、そうでなければステップＳ８０４へ戻る。

ステップＳ８１２において、ＣＰＵ１０１は、変数ｊを０に初期化し、変数ｋに１を加える。次に、ステップＳ８１３において、ＣＰＵ１０１は、変数ｋがＭよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｋがＭよりも大きければステップＳ８１４へ進み、そうでなければステップＳ８０４へ戻る。

最後に、ステップＳ８１４において、ＣＰＵ１０１は、変数ｌと、ステップＳ２０２で設定された色補正量閾値Ｃｖとを用いて、数式４から補正回数Ｎを算出する。

図９は、第１の実施形態に係る段階的補正プロファイルを作成する処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、ＣＰＵ１０１によってＨＤＤ１０５に格納された処理プログラムがメインメモリ１０２にロードされることにより実行される。

ステップＳ９０１において、ＣＰＵ１０１は、変数ｎを１に初期化する。次に、ステップＳ９０２において、ＣＰＵ１０１は、補正前プロファイル、補正後プロファイル、及びステップＳ８１４で求めた補正回数Ｎを取得する。ステップＳ９０３において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉ（０≦ｉ≦Ｍ）、ｊ（０≦ｊ≦Ｍ）、ｋ（０≦ｋ≦Ｍ）を０で初期化する。ステップＳ９０４において、ＣＰＵ１０１は、四面体補間を用いてｇｒｉｄ（ｉ、ｊ、ｋ）に対応する補正前プロファイルのｊａｂ＿ｂｅｆ値、補正後プロファイルのｊａｂ＿ａｆｔ値を求める。ステップＳ９０５において、ＣＰＵ１０１は、数式５により段階補正プロファイルｎのｊａｂ＿ｔｍｐ ｉｊｋｎを算出する。

次に、ステップＳ９０６において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉに１を加える。ステップＳ９０７において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉがＭよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｉがＭよりも大きければステップＳ９０８へ進み、そうでなければステップＳ９０４へ戻る。

ステップＳ９０８において、ＣＰＵ１０１は、変数ｉを０に初期化し、変数ｊに１を加える。ステップＳ９０９において、ＣＰＵ１０１は、変数ｊがＭよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｊがＭよりも大きければステップＳ９１０へ進み、そうでなければステップＳ９０４へ戻る。

ステップＳ９１０において、ＣＰＵ１０１は、変数ｊを０に初期化し、変数ｋに１を加える。ステップＳ９１１において、ＣＰＵ１０１は、変数ｋがＭよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｋがＭよりも大きければステップＳ９１２へ進み、そうでなければステップＳ９０４へ戻る。

ステップＳ９１２において、ＣＰＵ１０１は、変数ｋを０に初期化し、変数ｎに１を加えるとともにメインメモリ１０２に段階補正プロファイルｎを格納する。ステップＳ９１３において、ＣＰＵ１０１は、変数ｎが補正回数Ｎよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｎが補正回数Ｎよりも大きければ処理を終了し、そうでなければステップＳ９０４へ戻る。

最後に、ＣＰＵ１０１は、メインメモリ１０２において補正後プロファイルを補正前プロファイルとして記録するとともに、補正後プロファイルを削除し、終了に関する処理を行う。メインメモリ１０２に格納したデータは、次回の段階的補正プロファイルを生成する際に用いられる。

次に、図１０を参照して、ステップＳ２１３における段階的補正プロファイルの実行処理について説明する。図１０は、第１の実施形態に係る段階的補正処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、ＣＰＵ１０１によってＨＤＤ１０５に格納された処理プログラムがメインメモリ１０２にロードされることにより実行される。

ステップＳ１００１において、ＣＰＵ１０１は、変数ｎを１に初期化する。次に、ステップＳ１００２において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０２で設定された測定間隔Ｔ及び算出した補正回数Ｎを取得する。ステップＳ１００３において、ＣＰＵ１０１は、数式６を用いて、段階的補正の実施間隔Ｔｔｍｐ（秒）を算出する。

ステップＳ１００４において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０６における前回のプロファイル適用時よりＴｔｍｐ秒後に段階補正プロファイルｎを適用し、ｎに１を加える。つまり、画像処理装置１００は、Ｔｔｍｐ秒ごとに、段階的に環境光補正を実施し、測定間隔Ｔ秒の期間にＮ回の段階的色補正を実行する。ステップＳ１００５において、ＣＰＵ１０１は、変数ｎがＮよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数ｎがＮよりも大きければ段階的補正プロファイルの実施を終了し、そうでなければステップＳ１００４へ戻る。

以上説明したように、本実施形態に係る画像処理装置は、環境光の変化を検出した際に、色補正プロファイルを作成するだけでなく、補正前プロファイルとの差分を考慮したうえで設定された色変化量に基づき段階的に複数回の色補正に分割して実施する。このように、環境光変化に対応するプロファイル適用を段階的に行うことにより、色補正の実施による急激な色の変化を抑制することができる。したがって、環境光補正による見た目の色の変化が少ない動画像色補正を実現することができる。

＜第２の実施形態＞
次に、図１１乃至図１３を参照して、第２の実施形態について説明する。本実施形態は、第１の実施形態におけるステップＳ２０３、２０７の環境情報の取得処理において、ユーザによる環境情報の入力により環境情報変化を反映する。以下では、第１の実施形態と異なる技術についてのみ説明する。

図１１は、第２の実施形態に係る環境光補正処理の処理手順を示すフローチャートである。本実施形態における環境光補正は、環境情報入力処理、環境情報に基づく視覚順応算出処理、色の見え量算出処理、色補正値算出処理及び段階的色補正処理の５つの処理によって画像変換を実施する。なお、以下で説明する処理は、ＣＰＵ１０１によってＨＤＤ１０５に格納された処理プログラムがメインメモリ１０２にロードされることにより実行される。本実施形態における環境光補正は、環境情報入力処理、環境情報に基づく視覚順応算出処理、色の見え量算出処理、色補正値算出処理及び段階的色補正処理の５つの処理によって画像変換を実施する。つまり、第１の実施形態との差異は、環境情報を検出する代わりに、ユーザから入力された情報を環境情報として用いる。

まず、ステップＳ１１０１において、ＣＰＵ１０１は、初期化動作を行い、図１２を用いて後述するＵＩを表示する。ステップＳ１１０２において、ＣＰＵ１０１は、ＵＩにて設定された環境変化量閾値、段階的処理方法を参照し、メインメモリ１０２に格納する。ＵＩを介して環境情報が設定されると、ステップＳ１１０３において、ＣＰＵ１０１は、設定された環境情報をメインメモリ１０２に格納する。ステップＳ１１０４において、ＣＰＵ１０１は、取得した環境情報とディスプレイ白色情報とから順応係数を算出する。続いて、ステップＳ１１０５において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１０４にて算出した順応係数と予め保持しているディスプレイ色再現域データ（三刺激値）を用いて均等色空間上の色再現域データに変換する。

次に、ステップＳ１１０６において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１０５で変換した均等色空間上の色再現域データと予め保持している目標色再現データとからマッピングを行い、補正プロファイルを作成し動画像に適用する。さらに、ステップＳ１１０７ににおいて、ＣＰＵ１０１は、ＵＩを介してユーザから設定された環境情報を取得し、設定する。

ステップＳ１１０８において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１０７でユーザから入力された環境情報と、メインメモリ１０２に格納されている前回の環境情報との差分が、ステップＳ１１０２で参照した環境変化量閾値より大きいか否かを判定する。ここで、当該差分が環境変化量閾値よりも大きければメインメモリ１０２の環境情報を更新しステップＳ１１０８へ進み、そうでなければステップＳ１１０７へ戻る。

次に、ステップＳ１１０９において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１０７にて取得した環境情報とディスプレイ白色情報とから順応係数を算出する。ステップＳ１１１０において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１０８で算出した順応係数と予め保持しているディスプレイ色再現域データ（三刺激値）とを用いて均等色空間上の色再現域データに変換する。ステップＳ１１１１において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１０５にて変換した均等色空間上の色再現域データと予め保持している目標色再現データとからマッピングを行い、補正プロファイルを作成する。

ステップＳ１１１２において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１０６で作成した補正前プロファイルと、ステップＳ１１１０で作成した補正後プロファイルと、設定された補正条件とを参照して、段階的補正処理を実施するための段階的補正プロファイルを作成する。その後、ステップＳ１１１３において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１１１で作成したプロファイルを段階的に動画像に適用し、処理を終了する。

次に、図１２を参照して、環境情報を設定するＵＩについて説明する。図１２は、第２の実施形態に係る環境情報を設定するためのダイアログウィンドウ１２００を示す図である。ダイアログウィンドウ１２００は、テキストボックス１２０１、１２０２及び終了ボタン１２０３を含んで、ディスプレイ１０７に表示される。ユーザは、キーボード１１０及びマウス１１１を介して当該ダイアログウィンドウ１２００に環境情報を入力する。

テキストボックス１２０１、１２０２は、環境条件を設定するためのものであり、それぞれ環境照明色温度、環境照明照度が入力される。終了ボタン１２０３が押下されると、各設定がメモリに格納され、環境光補正が実行される。したがって、ダイアログウィンドウ１２００は、環境情報設定手段の一例である。

次に、図１３を参照して、環境情報の設定動作について説明する。、図１３は、第２の実施形態に係る環境情報の設定動作を説明するための図である。図１３に示す各項目１３０１〜１３０５は、環境情報の設定動作における動作状態を示す。

ステート１３０１は、初期設定値を読み込んで、ディスプレイ１０７にダイアログウィンドウ１２００を表示する初期化動作を示す。ダイアログウィンドウ１２００がディスプレイ１０７に表示されると、動作状態はステート１３０２に遷移する。

ステート１３０２は、ダイアログウィンドウ１２００をディスプレイ１０７に表示した状態でのユーザ操作判断待ち状態となる。つまり、ユーザ入力の待ち状態となる。ステート１３０２の状態から環境照明色温度のテキストボックス１２０１が変更（入力）されると、動作状態はステート１３０３へ遷移し、環境照明照度のテキストボックス１２０２が変更（入力）されるとステート１３０４へ遷移する。また、終了ボタン１２０３が押下されるとステート１３０５へ遷移し、入力された環境情報を用いて環境光補正が実行される。

以上説明したように、本実施形態に係る画像処理装置は、ユーザにより設定された環境情報により環境光変化に対応する環境候補生を段階的に実行する。このように、環境情報をユーザから入力された環境情報を用いるため、環境情報、例えば、環境光を検出するためのセンサを削減することができ、コスト削減を実現することができる。また、本実施形態では、ユーザから環境情報、例えば、環境照明色温度や環境照明照度を直接入力させる例を示したが、例えば、日時や天気等の情報を選択させ、選択された条件に対応する環境情報を用いて環境光補正を実行してもよい。

＜その他の実施形態＞
本発明の目的は前述した実施例の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵまたはＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤなどを用いることができる。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施例の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施例の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

本発明の第１の実施形態としての画像処理装置のシステムを適用できる画像処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態としての画像処理装置のシステムを適用できる画像処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態における環境光補正アプリケーション動作を示すフローチャート図である。 画像変換プロファイル作成アプリケーションのユーザインタフェースを示す図である。 画像変換プロファイル作成アプリケーションの動作を示す状態図である。 本発明の実施形態における順応係数算出動作を示すフローチャート図である。 本発明の第１の実施形態におけるプロファイル作成動作を示すフローチャート図である。 本発明の第１の実施形態における色域外写像動作を示すフローチャート図である。 本発明の第１の実施形態における段階数算出白色算出方法３の処理動作を示すフローチャート図である。 本発明の実施形態における段階的補正プロファイル作成動作を示すフローチャート図である。 本発明の実施形態における補正プロファイル適用動作を示すフローチャート図である。 本発明の第２の実施形態における環境光補正アプリケーション動作を示すフローチャート図である。 本発明の第２の実施形態における環境情報設定のユーザインタフェースを示す図である。 本発明の第２の実施形態における環境情報設定の動作を示す状態図である。

符号の説明

１０１：ＣＰＵ
１０２：メインメモリ
１０３：ＳＣＳＩ Ｉ／Ｆ
１０４：ネットワーク Ｉ／Ｆ
１０５：ＨＤＤ
１０６：グラフィックアクセラレータ
１０７：ディスプレイ
１０８：プリンタ
１０９：キーボード／マウスコントローラ
１１０：キーボード
１１１：マウス
１１２：ＰＣＩバス
１１３：ＬＡＮ
１１４：ＰＣＩバス
１２１：環境変化量閾値設定部
１２２：環境情報取得部
１２３：環境変化検出部
１２４：視覚順応算出部
１２５：色の見え量算出部
１２６：環境情報入力部
１２７：色補正閾値設定部
１２８：色補正値算出部
１２９：段階的色補正部

Claims (9)

1. 周辺環境の変化に応じた表示画像の観察者による視覚順応に対応して、該表示画像を色補正する画像処理装置であって、
   前記周辺環境の変化を検出する検出手段と、
   検出された前記周辺環境の変化に応じて観察者の視覚順応に関わる順応係数を算出する算出手段と、
   算出された順応係数から前記表示画像に対する色補正量を決定する第１決定手段と、
   決定された前記色補正量を段階的に色補正するために、補正回数及び該補正回数で前記色補正量を分割した分割色補正量を決定する第２決定手段と、
   決定された前記補正回数及び前記分割色補正量に従って段階的色補正を前記表示画像に対して実行する実行手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記観察者によって前記画像処理装置の入力装置を介して入力された情報に従って、前記表示画像に対して色補正を実行した際の色の差異が前記観察者によって認識されない色補正量の最大値を示す補正量閾値を設定する補正量閾値設定手段をさらに備え、
   前記第２決定手段は、
   前記補正量閾値よりも小さい色補正量を、前記分割色補正量として決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記検出手段は、
   前記周辺環境における環境光の色温度、照度及び色差の少なくとも１つを含むパラメータを測定するセンサを備え、
   前回の段階的色補正を実施した際に検出されたパラメータから予め定められた量の変化量を超えたパラメータが検出された場合に、前記環境が変化したことを検出することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記算出手段は、
   前記表示画像を表示するための表示装置の白色情報と、前記センサによって検出された前記パラメータとを用いて順応係数を算出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記観察者によって前記画像処理装置の入力装置を介して入力された情報に従って、前記パラメータを前記センサを用いて測定する測定間隔を設定する測定間隔設定手段をさらに備え、
   前記実行手段は、設定された前記測定間隔が表す期間で段階的色補正を実行することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
6. 前記観察者によって前記画像処理装置の入力装置を介して入力された情報に従って、前記周辺環境の変化を表す環境情報を設定する環境情報設定手段をさらに備え、
   前記算出手段は、
   検出された前記周辺環境の変化の代わりに、設定された前記環境情報に基づいて前記順応係数を算出することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理装置。
7. 周辺環境の変化に応じた表示画像の観察者による視覚順応に対応して、該表示画像を色補正する画像処理方法であって、
   前記周辺環境の変化を検出する検出工程と、
   検出された前記周辺環境の変化に応じて観察者の視覚順応に関わる順応係数を算出する算出工程と、
   算出された順応係数から前記表示画像に対する色補正量を決定する第１決定工程と、
   決定された前記色補正量を段階的に色補正するために、補正回数及び該補正回数で前記色補正量を分割した分割色補正量を決定する第２決定工程と、
   決定された前記補正回数及び前記分割色補正量に従って段階的色補正を前記表示画像に対して実行する実行工程と
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
8. 請求項７に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
9. 請求項７に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。

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