JP2011503657A - 重み付け誤差ベクトルに基づく光源光選択のための方法、システム、プログラム、および記録媒体 - Google Patents

重み付け誤差ベクトルに基づく光源光選択のための方法、システム、プログラム、および記録媒体 Download PDF

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Abstract

本発明の構成要素は、ヒストグラム重み付け誤差値に基づいて表示用光源照度レベルを選択するためのシステムおよび方法に関する。上記方法は、複数の誤差ベクトルを決定し、画像ヒストグラムを生成し、画像ヒストグラムから得られるヒストグラムのヒストグラムビン値で誤差ベクトルを重み付けすることによって、表示用光源照度レベルを選択することで実現され得る。このようにして、ヒストグラム重み付け誤差値に基づいて光照度レベルが選択される。この方法は、光照度レベルを選択するための表示システムに組み込み可能であり、この表示システムは記憶媒体に記憶されたコンピュータプログラムを備えていてもよい。

Description

本発明は、画像強調のための方法およびシステムに関する。一部の実施形態は、重み付け誤差ベクトルを算出し、そのベクトルを使って画像表示用光源照度レベルを選択するための方法およびシステムに関する。
典型的な表示装置は、固定された範囲の輝度レベルを使って画像を表示する。多くの表示装置の場合、輝度範囲は０から２５５まで一定間隔で並べられた２５６個のレベルを有する。画像コード値は、一般にこれらのレベルに直接一致するように付与される。
大型表示装置を備えた多くの電子デバイスでは、表示装置が最も多くの電力を消費する。例えばラップトップコンピュータでは、表示装置がシステム中のどの他の部品よりも多くの電力を消費する。電池を電源とする機器に備えられた表示装置等のように利用可能な電力が制限された表示装置は、その多数が、複数の照度レベルまたは明るさレベルを使用して電力消費の管理に役立てている。システムは、例えばＡ／Ｃ電力などの電源に接続されているときはフルパワーモードを使用し、電池で作動しているときは節電モードを使用する。
一部のデバイスでは、表示装置が自動的に節電モードに入り、表示装置の照度を下げて電力を節約する。この種のデバイスの中には、段階的に照度を下げる複数の節電モードを有するものもある。一般に表示装置の照度を下げると、画質も落ちる。最大輝度レベルを下げると、表示装置のダイナミックレンジが低下して画像コントラストが劣化する。したがって、通常の節電モードで作動中にはコントラストなどの画質が低下する。
典型的な表示装置を図１に示す。多数の表示装置、例えば液晶表示装置（ＬＣＤ）やデジタル・マイクロミラー・デバイス（ｄｉｇｉｔａｌ ｍｉｃｒｏ−ｍｉｒｒｏｒ ｄｅｖｉｃｅ； ＤＭＤ）などは、背面から、側面から、または前面から何らかの方法で照明を行う光バルブを採用している。背面照明型光バルブ表示装置、例えばＬＣＤにおいて、バックライト２は、液晶パネル６の背後に設置されている。バックライト２と液晶パネル６との間にさらに拡散部４が設けられてもよい。バックライトはＬＣパネルを介して光を発し、ＬＣパネルは、光を変調して画像を形成する。カラー表示では輝度と色の両方が変調される。個々のＬＣ画素８は、バックライトからＬＣパネルを通り抜けてユーザの眼または別の目的物に到達する光量を変調する。一部の場合には、目的物が光センサ、例えば電荷結合素子（ｃｏｕｐｌｅｄ−ｃｈａｒｇｅ ｄｅｖｉｃｅ； ＣＣＤ）であってもよい。
一部の表示装置は、発光器１０を使用して画像を形成する。これらの表示装置、例えば発光ダイオード（ＬＥＤ）表示装置やプラズマ表示装置では、別の光源からの光を反射するのではなく、自ら発光する画素が使用されている。
本発明の一部の実施形態は、光源照度の減少を補償するため、または固定された光源照度レベルにおいて画質を向上させるために、光バルブで変調された画素の輝度変調レベルを変化させるためのシステムおよび方法を含む。
本発明の一部の実施形態は、画像形成のために発光器を使用する表示装置とともに使用されてもよい。これらの表示装置、例えば発光ダイオード（ＬＥＤ）表示装置やプラズマ表示装置では、別の光源からの光を反射するのではなく、自ら光を発する画素が使用されている。本発明の一部の実施形態は、これらのデバイスによって生成された画像を強調するために使用されてもよい。これらの実施形態では、特定の画像周波数帯のダイナミックレンジ、輝度範囲、およびその他の画像細分を強調するために、画素の明るさ（brightness）が調節されてもよい。
本発明の一部の実施形態では、表示光源は、画像特性に応じて異なるレベルに調節されてもよい。これらの光源レベルが変化する場合、明るさ変化を補償するためにまたは他の方法で画像を強調するために、画像コード値が調節されてもよい。
本発明の一部の実施形態は、周辺光検知を含み、この検知結果は光源レベルおよび画像画素値を判断する際に入力として使用されてもよい。
本発明の一部の実施形態は、歪み（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）に関連した光源の制御および電池消費の制御を含む。
本発明の一部の実施形態は、画像トーンスケール補正を生成および適用するシステムおよび方法を含む。
本発明の一部の実施形態は、色忠実度を向上させた画像トーンスケール補正のための方法およびシステムを含む。
本発明の一部の実施形態は、表示光源光照明レベルを選択するための方法およびシステムを含む。
本発明の一部の実施形態は、パネルトーン曲線および目標トーン曲線を求めるための方法およびシステムを含む。これらの実施形態の一部においては、それぞれ異なるバックライトまたは光源光照明レベルに関連した複数の目標トーン曲線を求めることができる。これらの実施形態では、バックライト照明レベルが選択され、この選択されたバックライト照明レベルに関連した目標トーン曲線が、表示すべき画像に対して適用されてもよい。一部の実施形態では、性能目標によってトーン曲線パラメータが選択されてもよい。
本発明の一部の実施形態は、色強調のための方法およびシステムを含む。これらの実施形態の一部は、肌色検出、肌色マップ微調整、および色処理を含む。
本発明の一部の実施形態は、ビット深度拡張のための方法およびシステムを含む。これらの実施形態の一部は、ビット深度低減に先立って空間的および時間的ハイパスディザーパターンを画像に対して適用することを含む。
本発明の一部の実施形態は、様々な光源照明レベルについて誤差ベクトルを算出し、画像データを使って誤差ベクトルに対して重み付けを行い、ならびに重み付け誤差ベクトルデータに基づいて特定の画像について表示光源照明レベルを選択するための方法およびシステムを含む。
本発明の他の目的、特徴、および優れた点は、以下に示す記載によって十分理解されるであろう。また、本発明の利点は、添付図面を参照した次の説明で明白になるであろう。
従来の背面照明型ＬＣＤシステムを示す図である。 オリジナル画像コード値とブースト後の画像コード値との関係を示すグラフである。 オリジナル画像コード値とクリッピングを伴うブースト後の画像コード値との関係を示すグラフである。 様々なコード値修正方式のためのコード値に関連付けられた輝度レベルを示すグラフである。 オリジナル画像コード値と様々な修正方式による修正後の画像コード値との関係を示すグラフである。 典型的なトーンスケール調節モデルが生成される様子を示す図である。 トーンスケール調節モデルの典型的な適用例を示す図である。 典型的なトーンスケール調節モデルおよびゲインマップが生成される様子を示す図である。 典型的なトーンスケール調節モデルを示すグラフである。 典型的なゲインマップを示すグラフである。 トーンスケール調節モデルとゲインマップとが画像に適用される過程の一例を示すフローチャートである。 トーンスケール調節モデルが画像の１つの周波数帯に対して適用され、ゲインマップが該画像の別の周波数帯に適用される過程の一例を示すフローチャートである。 ＭＦＰ変化の変化に伴うトーンスケール調節モデルの変化を示すグラフである。 画像に依存するトーンスケール・マッピング方法の一例を示すフローチャートである。 画像に依存するトーンスケール選択の一例の実施形態を示す図である。 画像に依存するトーンスケールマップ算出の一例としての実施形態を示す図である。 光源光レベル調節および画像に依存するトーンスケール・マッピングを備えた実施形態を示すフローチャートである。 光源光レベル算出器とトーンスケールマップ選択器とを備えた代表的な実施形態を示す図である。 光源光レベル算出器とトーンスケールマップ算出器とを備えた代表的な実施形態を示す図である。 光源光レベル調節と光源光レベルに依存するトーンスケール・マッピングとを備えた実施形態を示すフローチャートである。 光源光レベル算出器と光源光レベルに依存するトーンスケールの算出または選択とを備えた実施形態を示す図である。 オリジナル画像コード値に対してトーンスケールの傾きをプロットしたグラフを示す図である。 別のクロミナンスチャンネル分析（chrominance channel analysis）を備えた実施形態を示す図である。 画像処理モジュールへの周辺照明の入力を備えた実施形態を示す図である。 光源光処理モジュールへの周辺照明の入力を備えた実施形態を示す図である。 画像処理モジュールへの周辺照明の入力、およびデバイス特性の入力を備えた実施形態を示す図である。 画像処理モジュールおよび／または光源光処理モジュールへの周辺照明の別の入力と、光源光信号後処理装置とを備えた実施形態を示す図である。 光源光処理モジュールへの周辺照明の入力を備え、光源光処理モジュールがこの入力を画像処理モジュールへ転送する実施形態を示す図である。 画像処理モジュールへの周辺照明の入力を備え、画像処理モジュールがこの入力を光源光処理モジュールへ転送してもよい実施形態を示す図である。 歪み適応消費電力管理を備えた実施形態を示す図である。 一定消費電力管理法を実施する実施形態を示す図である。 適応消費電力管理を備えた実施形態を示す図である。 一定電力モデルおよび一定歪みモデルの電力消費量の比較を示すグラフである。 一定電力モデルおよび一定歪みモデルの歪みの比較を示すグラフである。 歪み適応消費電力管理を備えた実施形態を示す図である。 映像列の一例について、様々な歪み限界におけるバックライト消費電力レベルを示すグラフである。 電力／歪み曲線の一例を示すグラフである。 歪み基準との関係において電力消費量を管理する実施形態を示すフローチャートである。 歪み基準に基づいた光源光電力レベル選択を備えた実施形態を示すフローチャートである。 明るさ維持法の効果を発生させる歪み測定を備えた実施形態を示すフローチャートである。 明るさ維持法の効果を発生させる歪み測定を備えた実施形態を示すフローチャートである。 画像の一例の電力／歪み曲線である。 固定歪みを示す電力をプロットしたグラフである。 固定歪みを示す歪みをプロットしたグラフである。 トーンスケール調節曲線の一例である。 図４２に示すトーンスケール調節曲線の暗領域の拡大図である。 トーンスケール調節曲線の他の例である。 図４４に示すトーンスケール調節曲線の暗領域の拡大図である。 最大色チャンネル値に基づいた画像コード値調節を示すグラフである。 最大色チャンネルコード値に基づいた複数の色チャンネルの画像コード値調節を示すグラフである。 上記色チャンネルの一つに特徴的なコード値に基づいた複数の色チャンネルの画像コード値調節を示すグラフである。 最大色チャンネルコード値を入力として受信するトーンスケール生成器を備えた本発明の実施形態を示す図である。 周波数分解および色チャンネルコード識別をトーンスケール調節とともに備えた本発明の実施形態を示す図である。 周波数分解、色チャンネル識別、および色保持クリッピングを備えた本発明の実施形態を示す図である。 色チャンネルコード値特性に基づく色保持クリッピングを備えた本発明の実施形態を示す図である。 ローパス／ハイパス周波数分解および最大色チャンネルコード値選択を備えた本発明の実施形態を示す図である。 処理済み画像と表示モデルとの様々な関係を示す図である。 画像の一例の画像コード値のヒストグラムのグラフである。 図５５のヒストグラムに対応する歪み曲線の一例のグラフである。 最適化基準の一例を短いＤＶＤクリップに対して適用した結果を示す、映像フレーム番号に対して、選択されたバックライト消費電力をプロットしたグラフである。 実際の表示装置の、異なるコントラスト比に対する最小ＭＳＥ歪みバックライト決定を示す。 パネルトーン曲線および目標トーン曲線の一例を示すグラフである。 節電構成の場合のパネルトーン曲線および目標トーン曲線の一例を示すグラフである。 黒レベル低減構成の場合のパネルトーン曲線および目標トーン曲線の一例を示すグラフである。 明るさ強調構成の場合のパネルトーン曲線および目標トーン曲線の一例を示すグラフである。 黒レベルが低減されて、明るさが強調される画像強調構成の場合のパネルトーン曲線および目標トーン曲線の一例を示すグラフである。 黒レベル向上のための一連の目標トーン曲線の一例を示すグラフである。 黒レベル向上および画像の明るさ強調のための一連の目標トーン曲線の一例を示すグラフである。 目標トーン曲線の決定および歪みに関連したバックライトの選択を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 性能目標に関連したパラメータの選択、目標トーン曲線の決定、およびバックライトの選択を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 性能目標に関連した目標トーン曲線の決定およびバックライトの選択を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 性能目標および画像に関連した目標トーン曲線の決定およびバックライトの選択を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 周波数分解およびトーンスケール処理をビット深度拡張とともに備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 周波数分解および色強調を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 色強調、バックライト選択、およびハイパスゲイン過程を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 色強調、ヒストグラム生成、トーンスケール処理、およびバックライト選択を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 肌色検出および肌色マップ微調整を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 色強調およびビット深度拡張を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 色強調、トーンスケール処理、およびビット深度拡張を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 色強調を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 色強調およびビット深度拡張を備えた代表的な実施形態を示すグラフである。 目標出力曲線、および複数のパネル／表示出力曲線を示すグラフである。 図７９の目標出力曲線および表示出力曲線の場合の誤差ベクトルをプロットしたものを示すグラフである。 ヒストグラム重み付け誤差をプロットしたものを示すグラフである。 ヒストグラム重み付け誤差に基づいた光源光照明レベル選択を備えた本発明の代表的な実施形態を示すグラフである。 ヒストグラム重み付け誤差に基づいた光源光照明レベル選択を備えた本発明の別の代表的な実施形態を示すグラフである。 光照明レベルを選択するための表示システムである。
表示装置が光バルブ変調器、例えばＬＣ変調器およびその他の変調器を用いた反射型表示装置であれば、この場合、光は、伝播して前面（観察者に向いた面）に達し、変調パネル層を通過した後、観察者に向かって反射される。また、表示装置は透過型でもよく、この場合、光は、伝播して変調パネル層の背面に達し、観察者に向かって変調層を通過する。さらに、表示装置は、反射型と透過型とを組み合わせた透過反射両用型でもよく、この場合、光は、変調層を背面から前面の方向に通過する一方、別の光源からの光が、変調層の前面から入射した後に反射される。これらのいずれの場合においても、変調層中の部材、例えば個々のＬＣ素子は、画素の知覚される明るさを制御できる。
背面照明型表示装置、前面照明型表示装置、および側面照明型表示装置において、光源を一連の蛍光灯、ＬＥＤアレイ、またはその他の光源としてもよい。表示装置が典型的なサイズである約１８インチを超えると、デバイスの電力消費の大半は、光源に起因するようになる。応用分野によって、また、市場によっては電力消費量の削減が重要である。しかしながら、消費電力を削減することは、光源の光束を削減、つまり、表示最大明るさを低下させることを意味する。
このガンマ補正後の光バルブ変調器のグレイレベル（grey-level）コード値ＣＶ、光源レベルＬｓｏｕｒｃｅ、および出力光レベルＬｏｕｔを関連付ける基本式は下記の通りである。
ここで、ｇはキャリブレーション・ゲイン、ｄａｒｋは光バルブの暗レベル、ａｍｂｉｅｎｔは部屋の条件によって決まる、表示装置に達する光である。この式から、バックライト光源をｘ％低減すると、光出力もｘ％低減されることが分かる。
光源レベルの低下は光バルブの変調値を変化、特にブーストすることによって補償可能である。実際に（１−ｘ％）未満の任意の光レベルは厳密に再現できるが、その一方で、（１−ｘ％）を超える任意の光レベルは、別の光源を設けるか、あるいは光源強度を上げるかしなければ再現できない。
オリジナル光源および輝度が低下した光源からの光出力を設定すると、ｘ％の低下に対してコード値を補正するために使用され得る基本的なコード値補正が得られる（ただし、ｄａｒｋおよびａｍｂｉｅｎｔは０と仮定する）。
図２Ａは、この調節を示している。図２Ａおよび図２Ｂにおいて、オリジナル表示値は線１２上の点に対応している。バックライトまたは光源が節電モードに設定されて光源照明が下げられると、光バルブが光源照度の低下に対抗できるように、表示コード値をブーストする必要がある。このブースト後の値は線１４上の点と一致する。ただし、この調節の結果、コード値１８は、表示装置が再現可能な１６（例えば、８ビットの表示装置の場合はコード値２５５）よりも高い値になる。その結果、これらの値は、図２Ｂに２０で示すようにクリッピングされる。このように調節された画像は、ハイライト部分が消えてしまったり、不自然に見えたり、また全体的に品質が低下したりしてしまう。
この簡易調節モデルを使うことにより、クリッピング点１５の下方のコード値（この代表的な実施形態では入力コード値２３０）は、低減光源光照明モードでは電源をフルパワーにして生成されたレベルに等しい輝度レベルで表示されることになる。同じ輝度が、電力を低減しても生成され、したがって電力が節約できる。１枚の画像をなすコード値の組がクリッピング点１５の下方の範囲に限られていれば、節電モードが実行されてもユーザは気付かない。残念なことに、値がクリッピング点１５を超えると、輝度が低減されてディテールが失われる。本発明の一部の実施形態では、輝度範囲の上端で発生する可能性のあるクリッピング・アーティファクト（ｃｌｉｐｐｉｎｇ ａｒｔｉｆａｃｔ）を低減しながら、ＬＣＤまたは光バルブのコード値を変更して明るさを上げる（あるいは節電モードにおいて明るさを下げない）アルゴリズムが提供される。
本発明の一部の実施形態では、低電力で表示される画像輝度を、かなり広い範囲の値でフルパワーで表示される画像輝度に一致させることによって、表示光源電力の低減に関連した明るさ低下が解消される。これらの実施形態では、特定の因数で出力輝度を除算することによって行われる光源光またはバックライト電力の低減は、画像データを逆数によってブーストすることにより補償される。
ダイナミックレンジの制約を無視すれば、フルパワーで表示される画像と低電力で表示される画像とは同一である。これは、（光源照明を下げるための）除算と（コード値をブーストするための）乗算がかなり広い範囲にわたって互いにほぼ打ち消し合うためである。画像データに対する上記（コード値をブーストするための）乗算が表示装置の最大値を超えると、ダイナミックレンジの限界が必ずクリッピング・アーティファクトを引き起こす。ダイナミックレンジの制約によって引き起こされたクリッピング・アーティファクトは、コード値の上端でブーストをロールオフすることによって解消または低減される。このロールオフは、最大忠実度点（ｍａｘｉｍｕｍ ｆｉｄｅｌｉｔｙ ｐｏｉｎｔ； ＭＦＰ）で始めてもよい。この最大忠実度点を超えると、上記輝度がオリジナル輝度に一致しなくなる。
本発明の一部の実施形態では、光源照度の低下または実質上の画像強調の低下を補償するために以下のステップが実行される。
１）光源光（バックライト）低減レベルを輝度低減百分率で決定する。
２）低電力出力とフルパワー出力との一致からのロールオフが発生する最大忠実度点（ＭＦＰ）を決定する。
３）補償トーンスケール演算子を決定する。
ａ．ＭＦＰ未満では、トーンスケールをブーストして、表示輝度の低下を補償する。
ｂ．ＭＦＰを超える値では、トーンスケールを徐々にロールオフする（一部の実施形態では、連続導関数を維持する）。
４）トーンスケール・マッピング演算子を画像に適用する。
５）表示装置に送信する。
これらの実施形態の主な利点は、狭いカテゴリーの画像に対して小さな変化を加えるだけで電力の節約が実現され得ることである。（差異はＭＦＰを超えた値でのみ発生する。また、この差異は、ピーク明るさの低下と明部のディテールの一部の消失とに分けられる。）ＭＦＰ未満の画像値は、節電モードでもフルパワーモードと同じ輝度をもって表示されるため、これらの画像領域は、フルパワーモードの場合と区別がつかなくなる。
本発明の一部の実施形態では、電力低減および表示ガンマには依存するものの、画像データには依存しないトーンスケールマップが使用される。これらの実施形態は、２つの利点を提供する。一つ目の利点として、複数のフレームに対して異なる処理をすることに起因して発生するフリッカー・アーティファクトが発生しないことが挙げられる。二つ目の利点として、上記アルゴリズムは実行時の煩雑度が非常に低いことが挙げられる。一部の実施形態では、オフライントーンスケール設計およびオンライントーンスケール・マッピングが使用される。ハイライト部のクリッピングは、上記ＭＦＰの指定によって制御されてもよい。
本発明実施形態のいくつかの態様について図３を参照しながら説明する。図３は、いくつかの場合について、輝度に対してプロットされた画像コード値を示すグラフである。点線で示された第１の曲線３２は、光源が１００％の電力で作動中の場合のオリジナルコード値を表わしている。一点鎖線で示された第２の曲線３０は、光源がフルパワーの８０％で作動している場合のオリジナルコード値の輝度を表わしている。破線で示された第３の曲線３６は、光源がフルパワーの８０％で作動しているが、１００％の光源照明で得られる輝度に一致するようにコード値がブーストされた場合の輝度を表わしている。実線で示された第４の曲線３４は、ブーストされたが、データの上端でのクリッピングの効果を低減するためにロールオフ曲線を有するデータを表わしている。
図３に示されるこの代表的な実施形態では、コード値１８０におけるＭＦＰ３５が使用された。コード値１８０未満では、ブースト後の曲線３４は、もとの１００％の電力表示による輝度出力３２に一致する。１８０を超えた値では、上記ブースト後の曲線は、８０％の表示において許された最大出力に滑らかに遷移する。この滑らかさがクリッピングアーティファクトおよび量子化アーティファクトを低減する。一部の実施形態では、ＭＦＰ３５によって与えられた遷移点で滑らかに一致するようにトーンスケール関数が区間ごとに定義される。ＭＦＰ未満３５では、値がブースト後のトーンスケール関数が使用されてもよい。ＭＦＰ３５を超えた値では、曲線がＭＦＰにおいてブースト後のトーンスケール曲線の端点に滑らかにフィットし、最大コード値［２５５］で端点３７にフィットしている。一部の実施形態では、曲線の傾きは、ＭＦＰ３５におけるブースト後のトーンスケール曲線／線の傾きに一致させられる。この一致は、ＭＦＰより下側の線の傾きを、ＭＦＰより上側の曲線の傾きに一致させることによって実現されればよい。この後者の一致は、上記線の関数の導関数および曲線の関数の導関数をＭＦＰで等しいとし、線の関数の値と曲線の関数の値とをその点で一致させることによって実現される。上記曲線関数に対するもう一つの制約は、該曲線が、最大値点［２５５，２５５］３７を通らなければならないことである。一部の実施形態では、曲線の傾きは最大値点３７で０に設定される。一部の実施形態では、１８０のＭＦＰ値が２０％の光源電力低減に対応する。
本発明の一部の実施形態において、トーンスケール曲線は、最大忠実度点（ＭＦＰ）の下側ではゲインｇとの線形関係によって定義される。さらにＭＦＰの上側では、トーンスケールは、曲線およびその１次導関数がＭＦＰで連続するように定義される。この連続性は、上記トーンスケール関数の以下の形式を意味している。
ゲインは、表示ガンマおよび明るさ低減比によって以下のように決定される。
一部の実施形態では、上記ＭＦＰ値は手動で微調整され、ハイライトディテールの保持と絶対的な明るさの維持とのバランスがとられる。
上記ＭＦＰは、上記傾きが最大点においてゼロであるという制約を設けることによって決定可能である。つまり、以下の式が成り立つ。
代表的な実施形態では、以下の式を使って、単純なブースト後のデータ、クリッピングを伴うブースト後のデータ、および補正後データそれぞれの場合について、代表的な実施形態によってコード値が算出される。
定数、Ｂ、およびＣは、ＭＦＰで滑らかにフィットさせられるように、かつ、曲線が点［２５５，２５５］を通過するように選択される。これらの関数をプロットしたものを図４に示す。
図４は、オリジナルコード値を、調節されたコード値に対してプロットしたグラフである。オリジナルコード値は、オリジナルデータ線４０上の点として示されている。該データ線４０は原点４３から延びて、調節値およびオリジナル値が未調節でもとのままであるため、両値が１：１の関係を有している。本発明の実施形態によれば、これらの値は、より高い輝度レベルを表わすようにブーストされてもよく、または調節されてもよい。上述の“トーンスケールブースト”式（７）による単純なブースト手順を実行すると、ブースト線４２上の値が得られる。これらの値を表示するとクリッピングが発生するため、図面では線４６で示し、数学的には上述の“トーンスケールクリッピング”式（７）で示すように、上記調節は最大忠実度点４５から最大値点４７まで曲線４４に沿って徐々に小さくなる。一部の実施形態では、この関係が上記“トーンスケール補正後”の式（７）において数学的に記述されている。
これらのコンセプトを用いることにより、光源が１００％の電力で作動している表示装置によって表示される輝度値は、光源が低い電力レベルで作動している表示装置によって表示されてもよい。この表示は、トーンスケールをブーストすることによって実現される。こうすることにより、必然的に光バルブがさらに開いて光源照度の喪失を補償する。ただし、コード値の範囲全体にわたってこのブーストを単純に適用すると、上記範囲の上端でクリッピング・アーティファクトが発生する。これらのアーティファクトを防止または低減するために、上記トーンスケール関数は滑らかにロールオフする。このロールオフは、ＭＦＰパラメータによって制御されてもよい。ＭＦＰの値が大きいと輝度は広い範囲で一致するものの、可視量子化／クリッピング・アーティファクトがコード値の上端で増加する。
本発明の実施形態は、コード値を調節することによって実行される。簡易ガンマ表示モデルでは、コード値をスケーリングすると輝度値がスケーリングされる。このとき、倍率は異なる。さらに現実的な表示モデルにおいてこの関係が保持されるかどうかを判定するために、ガンマオフセットゲイン能力（Ｇａｍｍａ Ｏｆｆｓｅｔ Ｇａｉｎ − Ｆｌａｉｒ； ＧＯＧ−Ｆ）モデルを考える。バックライト電力のスケーリングは、百分率ｐが、周囲光ではなく表示装置の出力に適用される線形低減式に対応する。ゲインを因数ｐによって低減することは、ゲインを修正しないでそのままにして、データ、コード値、およびオフセットを表示ガンマによって決定される倍率によりスケーリングすることに等価であることが観察によって分かっている。数学的には、乗法の倍率は、適宜修正を加えればべき関数に挿入し得る。この修正後の倍率でコード値およびオフセットの両方をスケーリングしてもよい。
ＧＯＧ−Ｆモデル
線形輝度低減
コード値低減
本発明の一部の実施形態について図５を参照して説明する。これらの実施形態では、トーンスケール調節は、画像処理に先立ってオフラインで設計または算出されてもよく、もしくは、画像が処理される過程でオンラインで設計または算出されてもよい。動作のタイミングに関わらず上記トーンスケール調節５６は、表示ガンマ５０、効率係数５２、および最大忠実度点（ＭＦＰ）５４のうちの少なくとも一つに基づいて設計または算出されてもよい。トーンスケール調節モデル５８を生成するために、これらの要素は、トーンスケール設計過程５６において処理されてもよい。トーンスケール調節モデルは、アルゴリズムまたはルックアップテーブル（ｌｏｏｋ−ｕｐ ｔａｂｌｅ； ＬＵＴ）の形態もしくは画像データに適用可能な何か他のモデルの形態をとってもよい。
調節モデル５８は、一旦生成されると画像データに適用され得る。調節モデルの適用について図６を参照して説明する。これらの実施形態では、画像は入力６２されて、トーンスケール調節モデル５８は、上記画像に適用されて６４画像コード値を調節する。この処理の結果、出力画像６６が生成されて表示装置へ送信される。トーンスケール調節の適用は、通常オンラインで行われる処理であるが、条件的に可能であれば画像表示の前に実施されてもよい。
本発明の一部の実施形態は、表示装置に表示される画像を発光画素変調器、例えばＬＥＤ表示装置、プラズマ表示装置、または他のタイプの表示装置を使って強調するためのシステムおよび方法を備えている。光源がフルパワーモードまたは他のモードで作動している状態で光バルブ画素変調器を使って表示装置に表示される画像を、これらと同じシステムおよび方法を使って強調してもよい。
これらの実施形態は、先に説明した実施形態と同様に機能する。ただし、これらの実施形態は、低減光源照明を補償するのではなく、あたかも光源が低減されたかのように或る範囲の画素の輝度を単純に増加させる。このようにして画像の全般的な明るさが向上する。
これらの実施形態において、オリジナルコード値はかなり広い範囲の値にわたってブーストされる。このコード値調節は、実際の光源照度の低下が発生しない点を除いて、他の実施形態に対して上記の説明のように実施されてもよい。したがって、画像の明るさは、コード値の広い範囲にわたって大幅に増加する。
これらの実施形態の一部について図３も参照して説明する。これらの実施形態では、オリジナル画像のコード値は曲線３０上の点として示されている。これらの値は、高い輝度レベルの値にまでブーストされる、または調節される。これらのブースト後の値は曲線３４上の点として表わされている。該曲線３４は、原点３３から最大忠実度点３５まで延び、次に傾きが徐々に小さくなって最大値点３７に到る。
本発明の一部の実施形態は、非急峻マスキング過程を備えている。これらの実施形態の一部において、非急峻マスキングでは空間可変ゲインを使用する。このゲインは、修正後トーンスケール曲線の画像値および傾きによって決定されてもよい。一部の実施形態では、たとえ表示装置の消費電力に対する制限のために該画像の明るさが復元できない場合であっても、ゲインアレイ（gain array）を使用することによって画像コントラストを一致させることができる。
本発明の一部の実施形態は、以下の処理ステップを含んでいてもよい。
１．トーンスケール調節モデルを演算する。
２．ハイパス画像を演算する。
３．ゲインアレイを演算する。
４．ハイパス画像に対してゲインによって重み付けを行う。
５．ローパス画像と重み付けハイパス画像とを足し合わせる。
６．表示装置に送信する。
本発明の他の実施形態は、以下の処理ステップを含んでいてもよい。
１．トーンスケール調節モデルを演算する。
２．ローパス画像を演算する。
３．画像とローパス画像との差異としてハイパス画像を演算する。
４．修正後トーンスケール曲線の画像値および傾きを使ってゲインアレイを演算する。
５．ハイパス画像に対してゲインによって重み付けを行う。
６．ローパス画像と重み付けハイパス画像とを足し合わせる。
７．電力低減表示装置へ送信する。
本発明の一部の実施形態を使えば、狭いカテゴリーの画像に対して小さな変化を加えるだけで電力の節約が実現され得る。（差異はＭＦＰを超える値でのみ発生し、ピーク明るさが低下し、明部のディテールの一部が消失するだけである。）ＭＦＰ未満の画像値は節電モードでフルパワーモードと同じ輝度をもって表示されるので、これらの画像領域はフルパワーモードと区別がつかなくなる。本発明の他の実施形態では、明部のディテールの消失を減らすことによって、この性能を向上させる。
これらの実施形態は、明部のディテールを保持するために空間可変非急峻マスキングを備えていてもよい。他の実施形態と同様に、オンライン成分およびオフライン成分が両方使用されてもよい。一部の実施形態では、トーンスケール関数に加えて、ゲインマップを演算することによってオフライン成分が拡張されてもよい。該ゲインマップは、適用される非急峻フィルタゲインを画像値に基づいて指定してもよい。ゲインマップ値は、トーンスケール関数の傾きを使って決定されてもよい。一部の実施形態では、ある特定の点“Ｐ”におけるゲインマップ値が、点“Ｐ”におけるトーンスケール関数の傾きに対するＭＦＰ未満のトーンスケール関数の傾きの比として算出されてもよい。一部の実施形態では、トーンスケール関数がＭＦＰ未満では線形性を有し、したがって、ゲインは、ＭＦＰ未満では単位量である。
本発明の一部の実施形態について図７を参照して説明する。これらの実施形態では、トーンスケール調節が、画像処理に先立ってオフラインで設計または算出されてもよく、もしくは画像が処理される過程でオンラインで設計または算出されてもよい。動作のタイミングに関わらず上記トーンスケール調節７６は、表示ガンマ７０、効率係数７２、および最大忠実度点（ＭＦＰ）７４のうちの少なくとも一つに基づいて設計または算出されてもよい。トーンスケール調節モデル７８を生成するために、これらの要素は、トーンスケール設計過程７６において処理されてもよい。上述の他の実施形態と関連して説明したように、トーンスケール調節モデルは、アルゴリズムまたはルックアップテーブル（ＬＵＴ）の形態もしくは画像データに適用可能な他のモデルの形態をとってもよい。これらの実施形態において、別のゲインマップ７７も演算７５される。このゲインマップ７７は、特定の画像再分割、例えば周波数レンジに対して適用されてもよい。一部の実施形態では、該ゲインマップは、画像の周波数分割された部分に適用されてもよい。一部の実施形態では、該ゲインマップは、ハイパス画像再分割に適用されてもよい。さらに該ゲインマップは、特定の画像周波数範囲または他の画像細分にも適用してもよい。
トーンスケール調節モデルの一例について図８を参照して説明する。これらの代表的な実施形態では、（光源低減補償を行う実施形態で使用された上記ＭＦＰと同様の）関数遷移点（Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ Ｐｏｉｎｔ； ＦＴＰ）８４が選択され、ゲイン関数が選択されて、ＦＴＰ８４未満の値に対して第１のゲイン関係８２を提供する。一部の実施形態では、第１のゲイン関係は線形性を有していてもよいが、他の関係および関数を使用してコード値を強調コード値に変換してもよい。ＦＴＰ８４を超える値では、第２のゲイン関係８６が使用されてもよい。この第２のゲイン関係８６は、ＦＴＰ８４を最大値点８８につなぐ関数であってもよい。一部の実施形態では、第２のゲイン関係８６は、ＦＴＰ８４における第１のゲイン関係８２の値および傾きに一致してもよく、または最大値点８８を通過してもよい。他の実施形態に関連して上述した他の関係、あるいはさらに他の関係が第２のゲイン関係８６として使用されてもよい。
一部の実施形態では、図８に示すように、ゲインマップ７７は、トーンスケール調節モデルとの関係において算出されてもよい。ゲインマップの一例７７について図９を参照して説明する。これらの実施形態では、ゲインマップ関数は、トーンスケール調節モデル７８の傾きの関数として該トーンスケール調節モデル７８に関連している。一部の実施形態では、特定のコード値におけるゲインマップ関数の値は、その特定のコード値におけるトーンスケール調節モデルの傾きに対するＦＴＰ未満の任意のコード値におけるトーンスケール調節モデルの傾きの比によって決定される。一部の実施形態では、この関係は数学的に式１１のように表現される。
これらの実施形態において、上記ゲインマップ関数は、ＦＴＰ９２未満では１に等しく（図中の点９０）、その結果、ここではトーンスケール調節モデルが線形ブーストする。ＦＴＰを超えるコード値９４の場合、トーンスケール調節モデルの傾きが徐々に小さくなるにつれてゲインマップ関数は急激に増加する。このゲインマップ関数の急峻な増加によって、ゲインマップ関数が適用される画像部分のコントラストが強調される。
図８に示すトーンスケール調節倍率の一例および図９に示すゲインマップ関数の一例は、８０％の表示百分率（光源光低減）、２．２の表示ガンマ値、および１８０の最大忠実度点を使って算出された。
本発明の一部の実施形態において、非急峻マスキング過程は、上記トーンスケール調節モデルの適用後に適用されてもよい。これらの実施形態において、アーティファクトは、上記非急峻マスキング手法によって低減される。
本発明の一部の実施形態について図１０を参照して説明する。これらの実施形態では、オリジナル画像１０２が入力され、トーンスケール調節（マッピング）モデル１０３が画像に対して適用される。オリジナル画像１０２は、ゲインマッピング過程１０５への入力としても使用され、その結果、ゲインマップが作製される。そしてトーンスケール調節された画像はローパスフィルタ１０４で処理されて、その結果、ローパス調節された画像が生成される。そしてローパス調節された画像はトーンスケール調節された画像から減じられて１０６、ハイパス調節された画像が得られる。そして、このハイパス調節された画像は、上記ゲインマップの適切な値によって乗じられ１０７、ゲイン調節されたハイパス画像が得られる。そして得られたハイパス画像は、すでにトーンスケール調節モデルを使って調節された、ローパス調節された画像に加えられる（１０８）。このようにして加えた結果、明るさが上がり、高周波数コントラストが改善された出力画像１０９が得られる。
これらの実施形態の一部において、画像の各画素の各成分ごとに、その画素におけるゲインマップおよび画像値からゲイン値が決定される。オリジナル画像１０２は、上記トーンスケール調節モデルの適用に先立って、ゲインを決定するために使用されてもよい。ハイパス画像の各画素の各成分も、ローパス画像に対して足し戻される前に、対応するゲイン値によってスケーリングされてもよい。ゲインマップ関数が１である点において、非急峻マスキング過程は画像値を修正しない。ゲインマップ関数が１を超える点では、コントラストが上げられる。
本発明の一部の実施形態は、画像を複数の周波数帯に分解することによってコード値の明るさを増加させるときに上端のコード値においてコントラストが喪失する問題を扱う。一部の実施形態では、トーンスケール関数がローパス帯に適用されてもよく、こうすることによって画像データの明るさは増加する。この増加は、低電力設定時に光源光輝度の低下を補償するため、または表示される画像の明るさを単純に上げるためである。並行して、一定のゲインがハイパス帯に適用されてもよい。こうすることによって、たとえ表示電力の低下に起因して平均絶対明るさが低下する領域においても画像コントラストが保持される。アルゴリズム処理の一例は以下によって与えられる。
１．オリジナル画像の周波数分解を行う。
２．明るさ維持およびトーンスケールマップをローパス画像に対して適用する。
３．一定の乗数をハイパス画像に対して適用する。
４．ローパス画像とハイパス画像とを足し合わせる。
５．表示装置に結果を送信する。
上記トーンスケール関数および一定のゲインは、オリジナル画像のフルパワー表示と処理済み画像の低電力表示との間で光度測定の結果を一致させることによって、光源光照度の低減に応用するためにオフラインで決定されてもよい。さらに、トーンスケール関数は、明るさ強調に応用するためにオフラインで決定されてもよい。
あまり大きくないＭＦＰ値の場合、これらの一定のハイパスゲインを利用する実施形態および非急峻マスキングを利用する実施形態は、性能の点においてほとんど区別がつかない。これらの一定のハイパスゲインを利用する実施形態は、非急峻マスキングを利用する実施形態と比較すると３つの主な利点を有している。つまり、低いノイズ感度、大きな値のＭＦＰ／ＦＴＰを用いる能力、および表示システム中で一般的に処理ステップが使用できることである。非急峻マスキングを利用する実施形態ではゲインが使用されるが、このゲインは、上記トーンスケール曲線の傾きの逆数である。この曲線の傾きが小さければ、このゲインは大きな増幅ノイズをともなう。このノイズ増幅は、ＭＦＰ／ＦＴＰのサイズに対して実用的な限界をも設定する。上記第２の利点は任意のＭＦＰ／ＦＴＰ値にまで拡張ができることである。上記第３の利点は、上記アルゴリズムのシステムへの取り込み方を精査することから来る。一定のハイパスゲインを利用する実施形態および非急峻マスキングを利用する実施形態は双方共に周波数分解を使用する。一定のハイパスゲインを利用する実施形態では、この過程がまず行われる。一方、非急峻マスキングを利用する実施形態のいくつかでは、まずトーンスケール関数が周波数分解の前に適用される。明るさ維持アルゴリズムに先立って周波数分解を実施する、例えば輪郭削除（ｄｅ−ｃｏｎｔｏｕｒｉｎｇ）などのシステム処理も存在する。これらの場合、一定のハイパスゲインを利用する一部の実施形態では上記周波数分解が使用され得る。こうすることで変換ステップが省略され。一方、非急峻マスキングを利用する一部の実施形態では、周波数分解を反転し、トーンスケール関数を適用し、さらに周波数分解を実施しなければならない。
本発明の一部の実施形態では、トーンスケール関数の適用に先立って空間周波数に基づき画像を分解することによって、上端のコード値におけるコントラストの喪失が防止される。これらの実施形態において、ロールオフを有するトーンスケール関数は、画像のローパス（ｌｏｗ ｐａｓｓ； ＬＰ）成分に適用されてもよい。光源照度の低下の補償に対する適用においては、こうすることによってローパス画像成分が全般的に輝度について一致するようになる。これらの実施形態において、ハイパス（ｈｉｇｈ ｐａｓｓ； ＨＰ）成分は一様にブーストさせる（一定ゲイン）。上記周波数分解された信号は、再結合されてクリッピングされてもよい。ハイパス成分がトーンスケール関数のロールオフ部分を通過していないため、ディテールは維持される。ローパストーンスケール関数に滑らかなロールオフ部分があることにより、ブーストされたハイパスコントラストを加える余地が保持される。この最終の組み合わせで発生することのあるクリッピングは、ディテールを大きく劣化させるとは考えられない。
本発明の一部の実施形態について図１１を参照して説明する。これらの実施形態は、フィルタ１１１と、ローパストーンスケール・マッピング１１２と、一定ハイパスゲインまたはブースト１１６と、強調後の画像成分を足し合わせまたは再結合１１５とを使った周波数分離または周波数分解を備えている。
これらの実施形態において、入力画像１１０は、複数の空間周波数帯に分解される。２つの周波数帯が使用される代表的な実施形態では、この空間周波数帯への分解はローパス（ＬＰ）フィルタ１１１を使って実施される。周波数分割は、ＬＰ信号をフィルタ１１１を介して演算してＬＰ信号をオリジナル画像から減じ（１１３）、ハイパス（ＨＰ）信号１１８を生成することによって実施される。代表的な実施形態では、この分解を実施するために５×５の空間矩形フィルタが使用されてもよいが、別のフィルタが使用されてもかまわない。
次に、上記ＬＰ信号は、先述の実施形態で説明したようにトーンスケール・マッピングを適用することによって処理されてもよい。代表的な実施形態では、これは光度測定一致用ＬＵＴを用いて実現され得る。これらの実施形態では、ディテールの大半はすでにフィルタ１１１において抽出されてしまっているため、先述の非急峻マスキングを利用する一部の実施形態より高い値のＭＦＰ／ＦＴＰが使用され得る。通常コントラストを付加する余地を保持するべきであるため、クリッピングは一般に使用すべきではない。
一部の実施形態では、ＭＦＰ／ＦＴＰは自動的に決定されてもよく、また、トーンスケール曲線の傾きが上限においてゼロになるように設定されてもよい。このように決定された一連のトーンスケール関数を図１２に示す。これらの実施形態において、ＭＦＰ／ＦＴＰの最大値は、トーンスケール関数が２５５でゼロの傾きを有するように決定されてもよい。これがクリッピングを引き起こさないＭＦＰ／ＦＴＰの最大値である。
本発明の一部の実施形態において、図１１を参照して説明すると、ＨＰ信号１１８の処理は、ローパス信号の処理において使用されるＭＦＰ／ＦＴＰの選択から独立している。ＨＰ信号１１８は、一定ゲイン１１６を使って処理される。この一定ゲイン１１６は、電力／光源照明が低減されても、あるいは画像コード値が明るさ改善のためにその他の方法でブーストされても、コントラストを保持する。ＨＰ信号ゲイン１１６をフルパワーのバックライト電力（ｂａｃｋｌｉｇｈｔ； ＢＬ）、低いバックライト電力（ＢＬ）、および表示ガンマで表わした式を、ハイパスゲイン式として以下に示す。なお、上記ゲインは通常小さい（例えば、８０％電力低減およびガンマ２．２に対してゲインは１．１である）ため、ＨＰコントラストのブーストはノイズに対して強い。
一部の実施形態では、トーンスケール・マッピング１１２が一旦ＬＵＴ処理または他の方法によってＬＰ信号に対して適用され、一定ゲイン１１６がＨＰ信号に対して適用されると、これらの周波数成分は足し合わされて（１１５）、さらにクリッピングされる場合もある。ブーストされてＬＰ値に加えられたＨＰ値が２５５を超えると、クリッピングが必要になることがある。このことは、通常、高いコントラストを有する明るい信号の場合を除けば、無関係である。一部の実施形態では、トーンスケールＬＵＴの構造によってＬＰ信号が上限を超えないことを保証されている。ＨＰ信号は、足し合わせた場合にクリッピングを引き起こすことがあるが、ＨＰ信号の負の値は、クリッピングを起こすことが決してなく、クリッピングが発生したとしても、この負の値のおかげでいくらかのコントラストが保持される。
〔画像依存性を有する光源光の実施形態〕
本発明の一部の実施形態において、表示光源照明レベルは、表示されている画像、先に表示された画像、表示されている画像の次に表示されるべき画像、またはこれらの画像の組み合わせの特性にあわせて調節されてもよい。これらの実施形態において、表示光源照明レベルは画像特性にあわせて変化させてもよい。一部の実施形態では、これらの画像特性には、画像輝度レベル、画像クロミナンスレベル、画像ヒストグラム特性、およびその他の画像特性が含まれる。
一旦画像特性が確認されると、光源（バックライト）照明レベルは、１つ以上の画像の属性を強調するために変更されてもよい。一部の実施形態では、光源レベルは、画像の暗領域または明領域のコントラストを強調するために、減少させてもよく、または増加させてもよい。光源照明レベルも画像のダイナミックレンジを広げるために増加させてもよく、または減少させてもよい。一部の実施形態では、光源レベルは、電力消費量を画像フレームごとに最適化するために調節されてもよい。
いかなる理由で光源レベルが修正されようとも、画像画素のコード値は、さらに画像を向上させるためにトーンスケール調節を用いて調節され得る。もし消費電力を節約するために光源レベルが低減された場合には、下がった明るさを取り戻すために、画素値は上げられてもよい。もしコントラストを強調するためにある特定の輝度範囲において光源レベルが変更された場合には、別の範囲において減少したコントラストを補償またはさらに上記特定の範囲を強調するために、画素値は調節されてもよい。
本発明の一部の実施形態において、図１３に示すように、画像トーンスケール調節は、画像コンテンツに依存していてもよい。これらの実施形態において、画像特性を決定するために画像が分析されてもよい（１３０）。画像特性には、例えば画像の平均輝度である平均画像レベル（ＡＰＬ）などの輝度チャンネル特性；最大輝度値；最小輝度値；例えば平均ヒストグラム値、最多ヒストグラム値、またはその他のヒストグラム値などの輝度ヒストグラムデータ；およびその他の輝度特性などが含まれる。画像特性には、さらに、色特性、例えば個々の色チャンネル（例えばＲＧＢ信号中のＲ、Ｇ、およびＢ）の特徴が含まれていてもよい。色チャンネルに特有の画像特性を決定するために、各色チャンネルは独立して分析されてもよい。一部の実施形態では、各色チャンネルごとに別のヒストグラムが使用されてもよい。他の実施形態では、画像データの空間分布に関する情報を組み込むブロブ（ｂｌｏｂ）ヒストグラムデータが、画像特性として使用されてもよい。画像特性には、さらに、映像フレーム間の時間的変化を含んでいてもよい。
一旦画像が分析１３０されて特性が決定されると、その画像特性の値に基づいて、事前算出された１組のマップからトーンスケールマップが算出または選択される（１３２）。そしてこのマップは、バックライト調節を補償するために、または他の方法で画像を強調するために、画像に対して適用される（１３４）。
本発明の一部の実施形態について図１４を参照して説明する。これらの実施形態では、画像分析器１４２は画像１４０を受信して、トーンスケールマップの選択のために使用されてもよい画像特性を決定する。そしてこれらの特性はトーンスケールマップ選択器１４３に送られて、そこで上記画像特性に基づいて適切なマップが決定される。そして、このマップ選択の結果は画像処理装置１４５へ送られて、上記マップが画像１４０に適用される。上記画像処理装置１４５は、上記マップ選択結果およびオリジナル画像データを受信し、選択されたトーンスケールマップ１４４を使ってオリジナル画像を処理する。こうすることによって、表示装置１４６へ送信されてユーザのために表示される、調節済み画像が生成される。これらの実施形態において、１つ以上のトーンスケールマップ１４４が記憶されていて、画像特性に基づいて選択できる。これらのトーンスケールマップ１４４は事前算出され、表としてまたは他のデータフォーマットで記憶されてもよい。これらのトーンスケールマップ１４４には、簡易ガンマ変換表、図５、７、１０および１１を参照して上記において説明した方法を使って生成された強調マップ、またはその他のマップなどが含まれていてもよい。
本発明の一部の実施形態について図１５を参照して説明する。これらの実施形態では、画像分析器１５２が画像１５０を受信し、トーンスケールマップを算出するために使用されてもよい画像特性を決定する。そしてこれらの特性はトーンスケールマップ算出器１５３へ送られて、そこで上記画像特性に基づいて適切なマップが算出される。この算出されたマップは画像処理装置１５５へ送られて、画像１５０に適用される。画像処理装置１５５は、算出されたマップ１５４およびオリジナル画像データを受信し、オリジナル画像をトーンスケールマップ１５４で処理する。こうすることによって、表示装置１５６へ送信されてユーザのために表示される、調節済み画像が生成される。これらの実施形態においてトーンスケールマップ１５４は、基本的に画像特性に基づいてリアルタイムで算出される。算出されたトーンスケールマップ１５４には、簡易ガンマ変換表、図５、７、１０および１１を参照して上記において説明した方法を使って生成された強調マップ、またはその他のマップなどが含まれていてもよい。
本発明のさらに別の実施形態について図１６を参照して説明する。これらの実施形態では、光源光照明レベルが画像コンテンツに依存していてもよく、トーンスケールマップも画像コンテンツに依存していてもよい。ただし、光源光算出チャンネルとトーンスケールマップチャンネルとの間で情報の伝達が必要だというわけではない。
これらの実施形態では、光源光またはトーンスケールマップの算出のために必要な画像特性を決定するために、画像が分析される（１６０）。そして、この情報が、上記画像に適切な光源光照明レベルを算出する（１６１）ために使用される。この光源光データは表示装置に送信され（１６２）、光源光（例えばバックライト）を変化させて上記画像が表示される。画像特性データもトーンスケールマップチャンネルに送信され、ここでトーンスケールマップが該画像特性情報に基づいて選択または算出される（１６３）。そして、そのマップは上記画像に適用され（１６４）、表示装置へ送信される（１６５）強調画像が生成される。光源光信号が強調画像データの表示とタイミングが一致するように、上記画像用に算出された光源光信号は、上記強調画像データと同期がとられる。
これらの実施形態の一部では、図１７に示すように、簡易ガンマ変換表、図５、７、１０および１１を参照して上記において説明した方法を使って生成された強調マップ、またはその他のマップなどを含んだ、記憶されたトーンスケールマップが採用されている。これらの実施形態において、トーンスケールマップ算出および光源光算出に関連した画像特性を決定するために、画像１７０は画像分析器１７２へ送信される。そして、これらの特性は光源光算出器１７７へ送信されて適切な光源光照明レベルが決定される。一部の特性も、適切なトーンスケールマップ１７４の決定に使用するためにトーンスケールマップ選択器１７３へ送信されてもよい。そして、オリジナル画像１７０および上記マップ選択データが画像処理装置１７５へ送信され、そこでは、強調画像生成のために、選択されたマップ１７４が読み出されて画像１７０に適用される。この強調画像は表示装置１７６へ送信される。表示装置１７６は、さらに光源光レベル信号を光源光算出器１７７から受信し、該強調画像が表示されている間、この信号を使用して光源光１７９を変調する。
本発明の一部の実施形態について図１９を参照して説明する。これらの実施形態では、画像特性を決定するために、光源光、トーンスケールマップ算出、およびトーンスケールマップ選択に関連して画像が分析される（１９０）。これらの特性は、光源光照明レベルを算出するために（１９２）使用される。上記光源光照明レベルは、トーンスケール調節マップを算出または選択する（１９４）ために使用される。そして、このマップは、強調画像を生成するために画像に適用される（１９６）。この強調画像および光源光レベルデータは表示装置へ送信される（１９８）。
図１９を参照して説明した方法に使用される装置を、図２０を参照して説明する。これらの実施形態では、画像２００が画像分析器２０２で受信され、そこで画像特性が決定される。そして、この画像分析器２０２は、光源光レベルを決定するために画像特性データを光源光算出器２０３へ送信する。そして、光源光レベルデータはトーンスケールマップ選択器または算出器２０４へ送信され、そこでトーンスケールマップが光源レベルに基づいて算出または選択される。そして、マップをオリジナル画像に適用するために、上記選択マップ２０７または算出マップは、オリジナル画像とともに画像処理装置２０５へ送信される。この処理によって、画像が表示されている間、表示光源光を変調するために使用される光源光レベル信号とともに表示装置２０６へ送信される強調画像が形成される。
本発明の一部の実施形態において、光源光制御ユニットは、画質を維持する光源光低減を選択する役割を有する。光源光レベルを選択する指針として、適応段階において画質を維持する能力の知識が使われる。一部の実施形態では、画像が明るい、または画像が飽和度の高い色、つまりコード値２５５を有する青色を含む場合、高い光源光レベルが必要とされることを理解することが重要である。輝度だけを使ってバックライトレベルを決定すると、輝度は低いがコード値は高い、つまり飽和した青色または赤色を有する画像の場合に、アーティファクトが引き起こされる。一部の実施形態では、各色平面が精査されて、全ての色平面の中で最大の色平面に基づいて決定が下されてもよい。一部の実施形態では、バックライト設定が、クリッピングが発生した、単一の指定百分率を占める一部の画素に基づいていてもよい。他の実施形態では、図２２に示すように、オリジナル画像２２０から始まるバックライト変調アルゴリズムは、２つの百分率、つまりクリッピングを起こした画素２３６の百分率および歪みを有した画素２３５の百分率を使用してもよい。これらの異なる値を有するバックライト設定を選択すると、ハードクリッピングを起こさせるのではなく、むしろトーンスケール算出器が滑らかにトーンスケール関数をロールオフする余地が生まれる。入力画像が与えられれば、各色平面ごとにコード値のヒストグラムが決定される。２つの百分率ＰＣｌｉｐｐｅｄ２３６およびＰＤｉｓｔｏｒｅｄ２３５が与えられれば、各色平面２２１〜２２３のヒストグラムは精査されて、これらの百分率２２４〜２２６に対応するコード値が決定される。こうしてＣＣｌｉｐｐｅｄ（色）２２８およびＣＤｉｓｔｏｒｔｅｄ（色）２２７には、最大クリッピングコード値２３４および最大歪みコード値２３３がそれぞれ与えられる。上記異なる色平面を使用して、バックライト設定２２９が決定されてもよい。各色平面ごとに多くても上記コード値の指定百分率がクリッピングまたは歪みを起こすことが、この設定によって保証される。
バックライト（ＢＬ）百分率は、トーンスケール（ｔｏｎｅ ｓｃａｌｅ； ＴＳ）関数を精査することよって決定される。このトーンスケール関数は、トーンスケール関数が２５５でコード値ＣｖＣｌｉｐｐｅｄ２３４でクリッピングを起こすように、補償およびＢＬ百分率の選択に使用される。上記トーンスケール関数は、ＣｖＤｉｓｔｏｒｔｅｄ未満の値では線形性を有し（この傾きの値がＢＬ低減を補償する）、ＣｖＣｌｉｐｐｅｄを超えるコード値では一定値２５５である。また、上記トーンスケール関数は連続導関数である。この導関数を精査すれば低い傾きの選択の方法が分かり、よって、ＣｖＤｉｓｔｏｒｔｅｄ未満のコード値では画像歪みを起こさないバックライト電力の選択の方法が分かる。
図２１に示したＴＳ導関数をプロットしたグラフにおいて、値Ｈは未知である。ＴＳがＣｖＣｌｉｐｐｅｄを２５５にマッピングするためには、ＴＳ導関数の下側の面積は２５５でなければならない。この制約によってＨの値が以下のように決定することができる。
ＢＬ百分率は、コード値のブースト、表示ガンマ、および歪み点未満のコード値の正確な補償の基準から決定される。ＣｖＣｌｉｐｐｅｄでクリッピングし、ＣｖＤｉｓｔｏｒｔｅｄ未満では歪みゼロから滑らかな遷移を起こすＢＬ比は、次式によって与えられる。
また、ＢＬが変化する課題を扱うために、ＢＬ比には上限が設定されている。
ＬＣＤとＢＬとの間の同期の欠如を補償するために、時間的ローパスフィルタリング２３１が、上記で求められた画像に依存するＢＬ信号２３０に適用されて、そして、量子化されてもよい（２３２）。バックライト変調アルゴリズムの一例の図を図２２に示す。他の実施形態では異なる百分率および値が使用されてもよい。
画像歪みを最小化しながら、選択されたバックライト設定の補償をトーンスケール・マッピングによって行ってもよい。上述のように、バックライト選択アルゴリズムは、対応するトーンスケール・マッピング過程の能力に基づいて設計される。選択されたＢＬレベルであれば、第１の指定百分率未満のコード値および第２の指定百分率を超えるクリッピングコード値に対して歪みを起こさずに、バックライトレベルを補償するトーンスケール関数が使用可能である。上記２つの指定百分率によって、上記の歪みのない範囲およびクリッピングを起こす範囲との間で滑らかに変化するトーンスケール関数が可能になる。
〔周囲光を検知する実施形態〕
本発明の一部の実施形態は、画像処理モジュールおよび／または光源光制御モジュールへの入力を供給する周辺照明センサを備えている。これらの実施形態において、トーンスケール調節、ゲインマップ、およびその他の修正を含めた画像処理は、周辺照明の特性に関連していてもよい。これらの実施形態は、さらに周辺照明の特性に関連した光源光調節またはバックライト調節を備えていてもよい。一部の実施形態では、上記光源光および画像処理が組み合わされて単一の処理ユニットになっていてもよい。他の実施形態では、これらの機能が個別のユニットによって実施されてもよい。
本発明の一部の実施形態について図２３を参照して説明する。これらの実施形態では、周辺照明センサ２７０が画像処理方法入力として使用されてもよい。一部の代表的な実施形態では、入力画像２６０が周辺照明センサ２７０からの入力および光源光２６８レベルに基づいて処理されてもよい。光源光２６８、例えばＬＣＤ表示パネル２６６の照明用背面光（ＢＬ）は、節電のため、または他の理由で変調または調節されてもよい。これらの実施形態において、画像処理装置２６２が、周辺照明センサ２７０および光源光２６８から入力を受信してもよい。これらの入力に基づいて、画像処理装置２６２は、周辺環境の条件および光源光２６８照明レベルを反映させるために入力画像を修正してもよい。入力画像２６０は、他の実施形態における上述の任意の方法またはその他の方法によって修正されてもよい。代表的な実施形態では、トーンスケールマップが、減少した光源光照度および周辺照度の変化との関連において画像画素値を増加させるために画像に対して適用されてもよい。そして、修正画像２６４は、表示パネル２６６、例えばＬＣＤパネルに表示される。一部の実施形態では、周辺光低い場合は光源光照明レベルが下げられてもよい。また、トーンスケール調節またはその他の画素値操作手法を使用して光源光照度の減少を補償する場合は、光源光照明レベルがさらに下げられてもよい。一部の実施形態では、周辺照明が、減少する場合に光源光照明レベルが下げられてもよい。一部の実施形態では、周辺照明が、上限閾値および／または下限閾値に達する場合に光源光照明レベルが上げられてもよい。
本発明のさらに別の実施形態について図２４を参照して説明する。これらの実施形態では、入力画像２８０が画像処理ユニット２８２で受信される。入力画像２８０の処理は、周辺照明センサ２９０からの入力に依存していてもよい。この処理は、光源光処理ユニット２９４からの出力にも依存してよい。一部の実施形態では、光源光処理ユニット２９４が、周辺照明センサ２９０からの入力を受信してもよい。一部の実施形態は、デバイスモード表示器２９２、例えばデバイス電力消費モード、デバイスの電池の状態、またはその他のデバイス状態を示す消費電力モード表示器からの入力も受信してよい。光源光処理ユニット２９４が、周辺光状態および／またはデバイス状態を使用して、光源光照明レベルを決定してもよい。決定された光源光照明レベルは、表示装置、例えばＬＣＤ表示装置２８６を照明する光源光２８８を制御するために使用される。さらに、光源光処理ユニットは、上記光源光照明レベルおよび／またはその他の情報を画像処理ユニット２８２へ転送してもよい。
上記画像処理ユニット２８２は、光源光処理ユニット２９４からの光源光情報を使用して、入力画像２８０を処理するための処理パラメータを決定してもよい。画像処理ユニット２８２は、トーンスケール調節、ゲインマップ、またはその他の手順を適用して画像画素値を調節してもよい。一部の代表的な実施形態では、この手順で画像の明るさおよびコントラストが改善され、また、光源照度の低下が部分的にまたは全体的に補償される。画像処理ユニット２８２による処理の結果が調節済み画像２８４であり、この画像が表示装置２８６へ送信されてそこで光源光２８８によって照らされてもよい。
本発明の他の実施形態について図２５を参照して説明する。これらの実施形態では、入力画像３００が画像処理ユニット３０２で受信される。入力画像３００の処理は、周辺照明センサ３１０からの入力に依存していてもよい。この処理は、光源光処理ユニット３１４からの出力にも依存してよい。一部の実施形態では、光源光処理ユニット３１４が、周辺照明センサ３１０からの入力を受信してもよい。一部の実施形態は、デバイスモード表示器３１２、例えばデバイス電力消費モード、デバイスの電池の状態、またはその他のデバイス状態を示す消費電力モード表示器からの入力も受信してもよい。光源光処理ユニット３１４が、周辺光状態および／またはデバイス状態を使用して、光源光照明レベルを決定してもよい。決定された光源光照明レベルは、表示装置、例えばＬＣＤ表示装置３０６を照明する光源光３０８を制御するために使用される。さらに、光源光処理ユニットは、上記光源光照明レベルおよび／またはその他の情報を画像処理ユニット３０２へ転送してもよい。
上記画像処理ユニット３０２は、光源光処理ユニット３１４からの光源光情報を使用して、入力画像３００を処理するための処理パラメータを決定してもよい。画像処理ユニット３０２は、周辺照明センサ３１０からの周辺照明情報も使用して、入力画像３００を処理するための処理パラメータを決定してもよい。画像処理ユニット３０２は、トーンスケール調節、ゲインマップ、またはその他の手順を適用して画像画素値を調節してもよい。一部の代表的な実施形態では、この手順で画像の明るさおよびコントラストが改善され、また、光源照度の低下が部分的にまたは全体的に補償される。画像処理ユニット３０２による処理の結果が調節済み画像３０４であり、この画像が表示装置３０６へ送信されてそこで光源光３０８によって照らされてもよい。
本発明のさらに別の実施形態について図２６を参照して説明する。これらの実施形態では、入力画像３２０が画像処理ユニット３２２で受信される。入力画像３２０の処理は、周辺照明センサ３３０からの入力に依存していてもよい。この処理は、光源光処理ユニット３３４からの出力にも依存してよい。一部の実施形態では、光源光処理ユニット３３４が周辺照明センサ３３０からの入力を受信してもよい。他の実施形態では、周辺環境の情報が、画像処理ユニット３２２から受信されてもよい。光源光処理ユニット３３４が、周辺光状態および／またはデバイス状態を使用して、中間光源光照明レベルを決定してもよい。この中間光源光照明レベルは、光源光後処理装置３３２へ送信されてもよい。光源光後処理装置３３２は、特定のデバイスの必要にあわせて上記中間光源照明レベルを調整するモジュール、例えば量子化器およびタイミング処理装置の形態をとってもよい。一部の実施形態では、光源光後処理装置３３２は、光源光３２８のタイプおよび／または画像形成への応用、例えば映像への応用によって強いられるタイミングの制約を設けるために、光源制御信号を調整してもよい。そして、後処理された信号は、表示装置、例えばＬＣＤ表示装置３２６を照明する光源光３２８を制御するために使用されてもよい。さらに、光源光処理ユニットは、上記後処理された光源光照明レベルおよび／またはその他の情報を画像処理ユニット３２２へ転送してもよい。
上記画像処理ユニット３２２は、光源光後処理装置３３２からの光源光情報を使用して、入力画像３２０を処理するための処理パラメータを決定してもよい。画像処理ユニット３２２は、周辺照明センサ３３０からの周辺照明情報も使用して、入力画像３２０を処理するための処理パラメータを決定してもよい。画像処理ユニット３２２は、トーンスケール調節、ゲインマップ、またはその他の手順を適用して画像画素値を調節してもよい。一部の代表的な実施形態では、この手順で画像の明るさおよびコントラストが改善され、また、光源照度の低下が部分的にまたは全体的に補償される。画像処理ユニット３２２による処理の結果が調節済み画像３２４であり、この画像が表示装置３２６へ送信されてそこで光源光３２８によって照らされてもよい。
本発明の一部の実施形態は、別の画像分析３４２、３６２モジュールおよび画像処理３４３、３６３モジュールを備えていてもよい。これらのユニットは、単一部材または単一のチップに集積されてもよいが、ここでは相互作用をよりよく記述するために別々のモジュールとして図示および記載されている。
本発明のこれらの実施形態の一部について図２７を参照して説明する。これらの実施形態では、入力画像３４０が画像分析モジュール３４２で受信される。画像分析モジュールは、画像を分析して画像特性を決定してもよい。決定された画像特性は、画像処理モジュール３４３および／または光源光処理モジュール３５４へ転送されてもよい。入力画像３４０の処理は、周辺照明センサ３３０からの入力に依存していてもよい。一部の実施形態では、光源光処理モジュール３５４が、周辺照明センサ３５０からの入力を受信してもよい。光源光処理ユニット３５４は、デバイス状態またはモードセンサ３５２からの入力も受信してよい。光源光処理ユニット３５４が、周辺光状態、画像特性、および／またはデバイス状態を使用して光源光照明レベルを決定してもよい。この光源光照明レベルは、表示装置、例えばＬＣＤ表示装置３４６を照らす光源光３４８へ送信されてもよい。上記光源光処理モジュール３５４は、さらに、後処理済み光源光照明レベルおよび／またはその他の情報を画像処理モジュール３４３へ転送してもよい。
上記画像処理モジュール３２２は、光源光処理モジュール３５４からの光源光情報を使用して、入力画像３４０を処理するための処理パラメータを決定してもよい。画像処理モジュール３４３は、周辺照明センサ３５０から光源光処理モジュール３５４を介して転送される周辺照明情報も使用してよい。この周辺照明情報は、入力画像３４０を処理するための処理パラメータを決定ために使用されてもよい。画像処理モジュール３４３は、トーンスケール調節、ゲインマップ、またはその他の手順を適用して画像画素値を調節してもよい。一部の代表的な実施形態では、この手順で画像の明るさおよびコントラストが改善され、また、光源照度の低下が部分的にまたは全体的に補償される。画像処理モジュール３４３による処理の結果が調節済み画像３４４であり、この画像が表示装置３４６へ送信されてそこで光源光３４８によって照らされてもよい。
本発明の一部の実施形態について図２８を参照して説明する。これらの実施形態では、入力画像３６０が、画像分析モジュール３６２で受信される。画像分析モジュールは、画像を分析して画像特性を決定してもよい。決定された画像特性は、画像処理モジュール３６３および／または光源光処理モジュール３７４へ転送されてもよい。入力画像３６０の処理は、周辺照明センサ３７０からの入力に依存していてもよい。この処理は、光源光処理モジュール３７４からの出力にも依存してよい。一部の実施形態では、周辺環境の情報が、画像処理モジュール３６３から受信されてもよい。画像処理モジュール３６３は、周辺光センサ３７０から周辺環境の情報を受信してもよい。この周辺環境の情報は、光源光処理モジュール３７４に到る途中で、画像処理モジュール３６３を介して転送されてもおよび／または画像処理モジュール３６３によって処理されてもよい。デバイス状態またはモードも、デバイスモジュール３７２から光源光処理モジュール３７４へ転送されてもよい。
光源光処理モジュール３７４が、周辺光状態および／またはデバイス状態を使用して光源光照明レベルを決定してもよい。この光源光照明レベルは、表示装置、例えばＬＣＤ表示装置３６６を照らす光源光３６８を制御するために使用されてもよい。光源光処理ユニット３７４は、光源光照明レベルおよび／またはその他の情報を画像処理ユニット３６３へ転送してもよい。
画像処理モジュール３６３は、光源光処理モジュール３７４からの光源光情報を使用して、入力画像３６０を処理するための処理パラメータを決定してもよい。画像処理モジュール３６３は、周辺照明センサ３７０からの周辺照明情報も使用して、入力画像３６０を処理するための処理パラメータを決定してもよい。画像処理モジュール３６３は、トーンスケール調節、ゲインマップ、またはその他の手順を適用して、画像画素値を調節してもよい。一部の代表的な実施形態では、この手順で画像の明るさおよびコントラストが改善され、また、光源照度の低下が部分的にまたは全体的に補償される。画像処理モジュール３６３による処理の結果が調節済み画像３６４であり、この画像が表示装置３６６へ送信されてそこで光源光３６８によって照らされてもよい。
〔歪み適応消費電力管理を実行する実施形態〕
本発明の一部の実施形態は、携帯型デバイスや適用機器を含めた表示装置の電力需要、表示特性、周辺環境、および電池の限界事項の問題に対処するために方法およびシステムを備えている。一部の実施形態では、表示電力管理アルゴリズム、バックライト変調アルゴリズム、および明るさ維持（ＢＰ）アルゴリズムの３種類のアルゴリズムが使用されてもよい。携帯型の電池式デバイスでは消費電力管理の優先度が高いが、上記のシステムおよび方法がその他のデバイスに対して適用されてもよく、こうすることによって上記他のデバイスは、消費電力管理で省エネルギー、熱管理やその他の目的に対して利点を享受することができる。これらの実施形態において、これらのアルゴリズムは相互作用してもよいが、個々の機能性は以下のようなものである。
・消費電力管理：この種類のアルゴリズムは一連のフレーム全体のバックライト電力を管理し、映像コンテンツの変化を利用して電力消費量を最適化する。
・バックライト変調：この種類のアルゴリズムは、個々のフレームに使用するバックライト消費電力レベルを選択し、画像内の統計を利用して電力消費量を最適化する。
・明るさ維持：この種類のアルゴリズムは、アーティファクトの発生は避けながら、各画像を処理して低下したバックライト電力を補償し、また、画像の明るさを維持する。
本発明の一部の実施形態について図２９を参照して説明する。図２９は、入力画像４１２を図示する簡易ブロック図４００を示し、これらの実施形態の部材の相互作用を示している。一部の実施形態では、消費電力管理アルゴリズム４０６が、映像、画像列、またはその他の表示タスクに応じて固定電池リソース４０２を管理してもよく、また、品質および／または他の特性を維持しながら特定の平均電力消費量を保証してもよい。バックライト変調アルゴリズム４１０は、消費電力管理アルゴリズム４０６から命令を受けて、消費電力管理アルゴリズム４０６によって規定された限界にしたがって電力レベルを選択し、各画像を効率よく表示してもよい。明るさ維持アルゴリズム４１４では、選択されたバックライトレベル４１５およびあり得るクリッピング値４１３を使用して、表示出力４１８の低いバックライト４１６に対する画像補償を処理してもよい。
〔表示装置の消費電力管理〕
一部の実施形態では、表示電力管理アルゴリズム４０６が、映像、画像列、またはその他の表示タスク間で使用電力の分配を管理してもよい。一部の実施形態では、表示電力管理アルゴリズム４０６は、画質を維持しながら、保証されている動作寿命を提供できるように電池から固定値の電力を割り当ててもよい。一部の実施形態では、消費電力管理アルゴリズムの１つの目標は、携帯型装置の使い勝手をさらによくするために、電池寿命４０４で保証されている下限値を実現することである。
〔一定消費電力管理法〕
任意の目標に対して有効な電力制御形態の一つは、所望の寿命を満たすような固定値の電力を選択することである。一定消費電力管理法に基づいたシステムを図示するシステムブロック図４３０を図３０に示す。その主旨は、消費電力管理アルゴリズム４３６が、初期の電池の充電状態４３２および所望の寿命４３４だけに基づいて一定のバックライト電力を選択する点である。このバックライトレベル４４４の補償（維持）４４２が、各表示出力４４６に対して行われる。

一定消費電力管理法
バックライトレベル４４４は画像データ４４０から独立しており、よって電力消費も同様である。一部の実施形態では、複数の一定消費電力モードがサポートされ、消費電力モードに基づいて消費電力レベルの選択が可能になっていてもよい。一部の実施形態では、画像に依存するバックライト変調法を用いて、システムの実現を簡素化してもよい。他の一部の実施形態では、数種類の一定電力レベルが設定され、動作モードまたはユーザ設定に基づいて選択されてもよい。一部の実施形態では、単一の低電力レベル、つまり最大電力の７５％の電力レベルに対してこの発想を採用する。
〔単純適応消費電力管理〕
本発明の一部の実施形態について図３１を参照して説明する。これらの実施形態は、適応消費電力管理アルゴリズム４５６を備えている。バックライト変調法４６０による電力低減４５５は、消費電力管理アルゴリズム４５６にフィードバックされ、所望のシステム寿命を実現しながら、その一方でよりよい画質を実現する。
一部の実施形態では、画像に依存するバックライト変調法を用いた節電が、式（１８）において時間に対する静的最大電力算出値を更新することによって消費電力管理アルゴリズムに含まれていてもよい。適応消費電力管理は、電池の残存電力（ｍＡ・Ｈｒｓ）の所望の残存寿命（Ｈｒｓ）に対する比を演算し、電力の上限（ｍＡ）をバックライト変調アルゴリズム４６０に入力することを含んでいてもよい。一般にバックライト変調法４６０は、この最大値未満の実際の電力を選択し、さらに節電してもよい。一部の実施形態では、バックライト変調による節電が、残存する充電量の変化する値を介したフィードバックの形態または平均選択電力で稼動させる形態で反映されてもよく、こうすることによって次の消費電力管理の決定に影響を与えてもよい。
適応消費電力管理
一部の実施形態では、電池の現況情報が入手不可能または不正確であれば、残存する充電量は、表示によって使用されたエネルギーおよび平均選択電力と作動時間との積を演算し、この演算結果を初期の充電量から減じることによって推定できる。
残存充電量の推定
この後者の手法は、電池との相互作用がなくても実行できるという利点がある。
〔電力歪み管理〕
画像歪みと電力との関係の研究において、発明者は、同じ電力で大きく異なる歪みを示す画像が多いことを見出した。露光不足の写真のようなコントラストが小さい薄暗い画像は、高い電力を使用することによって生じる黒レベルの上昇が原因となって、実際には低電力の方が綺麗に表示される。電力制御アルゴリズムは、直接電力設定をするのではなく、歪みと電池容量との間でトレード・オフをとってもよい。本発明の一部の実施形態において、図２９に示すように、消費電力管理手法が、バックライト制御アルゴリズム４１０に与えられている最大電力４０１に加えて、歪みパラメータ４０３、例えば最大画像歪み値を備えていてもよい。これらの実施形態において、消費電力管理アルゴリズム４０６は、バックライト変調アルゴリズム４１０からのフィードバックを現在の画像の電力／歪み特性４０５の形態で使用してもよい。一部の実施形態では、最大歪みが現在のフレームの目標電力値および電力ｖｓ歪み特性に基づいて修正されてもよい。これらの実施形態において、実際に選択された電力に関するフィードバックに加えて、消費電力管理アルゴリズムは歪み目標４０３を選択・提供してもよく、さらに、電池の充電状態４０２に関するフィードバックに加えて、対応する画像歪み４０５に関するフィードバックを受け取ってもよい。一部の実施形態では、電力制御アルゴリズムにおいてさらに別の入力、例えば周辺環境のレベル４０８、ユーザ設定、および動作モード（つまり、映像かグラフィックスか）なども使用されてよい。
本発明の一部の実施形態では、表示品質を維持しながら、映像列全体に対して最適な電力割り当てを試みてもよい。一部の実施形態では、ある任意の映像列に対して、全使用電力と画像歪みとの間でトレード・オフを選択するために２つの基準が使用されてもよい。最大画像歪みおよび平均画像歪みが使用されてもよい。一部の実施形態では、これらの歪みは最小化されてもよい。一部の実施形態では、画像列についての最大歪みの最小化は、該映像列の各画像に対して同一歪みを使用することによって実現されてもよい。これらの実施形態において、消費電力管理アルゴリズム４０６では、この歪み４０３が選択されてもよく、バックライト変調アルゴリズム４１０が、この歪み目標４０３にあったバックライトレベルを選択できるようにしてもよい。一部の実施形態では、各画像ごとに選択された電力が電力歪み曲線の傾きが等しくなるようなものである場合に、平均歪みの最小化が実現されてもよい。この場合、消費電力管理アルゴリズム４０６は、適切なバックライトレベルを選択するためにバックライト変調アルゴリズム４１０を用いて電力歪み曲線の傾きを選択してもよい。
図３２Ａおよび図３２Ｂを用いて、消費電力管理過程において歪みを考慮する場合の節電の様子を示している。図３２Ａは、画像列の連続フレームに対する光源光電力レベルをプロットしたグラフである。図３２Ａは、複数フレーム間で一定歪み４８０を維持するために必要な光源光電力レベルと、一定歪みグラフの平均電力４８２とを図示している。図３２Ｂは、上記画像列の同じ連続フレームに対する画像歪みをプロットしたグラフである。図３２Ｂは、一定電力設定を維持した結果生じる一定電力歪み４８４、上記映像列を通じて一定歪みを維持した結果生じる一定歪みレベル４８８、および一定電力を維持する際の平均一定電力歪み４８６を図示している。上記一定電力レベルは、一定歪みの結果の平均電力を等しくするように選択された。こうすることによって、二つの方法は同じ平均電力を使用する。歪みを精査すると、一定電力４８４が画像歪みを大幅に変化させることが分かった。なお、上記一定電力制御の平均歪み４８６および一定歪みアルゴリズムの歪み４８８は同じ平均電力を使っているのにもかかわらず、平均歪み４８６は歪み４８８の１０倍を超えている。
電力と歪みとの間のトレード・オフを評価するためには、電力歪み関数の各点においてオリジナル画像と低電力画像との間の歪みを算出しなければいけないため、実施の際には適用の方法によって、最大歪みまたは平均歪みのどちらかを映像列全体にわたって最小化する最適化は複雑すぎるかもしれない。各歪み評価には、バックライト低減および対応する補償用画像輝度増加量を算出し、オリジナル画像と比較する必要があってもよい。その結果、一部の実施形態は、歪み特性の単純な算出方法または推定方法を備えていてもよい。
一部の実施形態では近似が使用されてもよい。まず、点別歪み尺度、例えば平均二乗誤差（Ｍｅａｎ−Ｓｑｕａｒｅ−Ｅｒｒｏｒ； ＭＳＥ）が、画像自体からではなく画像コード値のヒストグラムから式２０に示すように演算され得ることが分かる。この場合、そのヒストグラムは、画像ならば３２０×２４０の解像度では７６８０個のサンプルを有するのと対照的に、わずか２５６個の値を有する１次元信号である。この個数は、所望であれば上記ヒストグラムをサブサンプリングすることによってさらに削減できる。
一部の実施形態では、実際に補償アルゴリズムを適用するのではなく、画像は単純にスケーリングされて補償段階でクリッピングが発生したと仮定して、近似がなされてもよい。一部の実施形態では、歪み尺度中に黒レベル上昇項を含めることも有利かもしれない。一部の実施形態では、この項を使用することは、完全に黒いフレームに対する最小歪みはバックライトがゼロのときに発生することを示している。
歪み算出の簡素化
一部の実施形態では、ある任意の電力レベルにおいて歪みを演算するために、各コード値ごとに、クリッピングを伴う線形ブーストによって引き起こされた歪みが決定されてもよい。そして、この歪みをコード値の頻度によって重み付けして足し合わせ、指定電力レベルにおける平均画像歪みを求めてもよい。これらの実施形態において、明るさ補償のための単純線形ブーストでは、画像表示として許容可能な品質は得られないが、バックライトの変化によって引き起こされた画像歪みの推定量を演算するための単純な基礎にはなる。
一部の実施形態では、図３３に示すように、電力消費および画像歪みを双方ともに制御するために、消費電力管理アルゴリズム５００は、電池の充電状態５０６および残存寿命５０８だけではなく、画像歪み５１０も追跡してかまわない。周辺光センサ５０４も使用されてかまわない。一部の実施形態では、電力消費５１２に対する上限および歪み目標５１１の両方がバックライト変調アルゴリズム５０２に入力されてもよい。バックライト変調アルゴリズム５０２は、上記電力限界値および歪み目標の両方に適切なバックライトレベル５１２を選択してもよい。
〔バックライト変調アルゴリズム（Ｂａｃｋｌｉｇｈｔ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ； ＢＭＡ）〕
バックライト変調アルゴリズム５０２は、各画像ごとに使用されるバックライトレベルを選択する役割を有する。この選択は、表示されるべき画像および消費電力管理アルゴリズム５００からの信号に基づいていてもよい。消費電力管理アルゴリズム５００によって与えられる５１２最大電力に課せられた限度を遵守することによって、電池５０６は、所望の寿命にわたって管理されてもよい。一部の実施形態では、バックライト変調アルゴリズム５０２が、現在の画像の統計データによって低電力を選択してもよい。この低電力の選択が、ある特定の画像に対する節電の源になることもある。
好適なバックライトレベル４１５が一旦選択されると、バックライト４１６はその選択されたレベルに設定され、このレベル４１５が明るさ維持アルゴリズム４１４に入力されて、必要な補償が決定される。一部の画像および映像列の場合には、わずかな量の画像歪みを許容すると、要求されるバックライト電力が大幅に低減できる。したがって、一部の実施形態は、制御された量の画像歪みを許容するアルゴリズムを備えている。
図３４は、数種類の歪み許容度の場合における、サンプルであるＤＶＤクリップに対する、フレーム番号の関数としての節電量を示すグラフである。歪みがゼロである画素の割合は、１００％から９７％、あるいは９５％と変化させて、映像クリップ全体にわたる平均電力が決定された。平均電力は、それぞれ９５％から６０％まで変化した。つまり、全体の５％の画素において歪みの発生を許容し、その結果さらに３５％節電できた。このことは、わずかな画像歪みを許容することによって相当大きな節電が可能であることを実証している。明るさ維持アルゴリズムが小さな歪みを導入しても主観的な品質を維持できるのであれば、相当大きな節電が実現され得る。
本発明の一部の実施形態について図３０を参照して説明する。これらの実施形態は、さらに周辺光センサ４３８からの情報を備えていてもよく、また、携帯機への適用に向けて煩雑度を軽減してもよい。これらの実施形態は、消費電力管理アルゴリズム４３６によって与えられる静的ヒストグラム百分率限界値および動的電力上限値を備えている。一部の実施形態は、一定電力目標を備えていてもよく、一方で他の一部の実施形態は、さらに洗練されたアルゴリズムを備えていてもよい。一部の実施形態では、各色成分のヒストグラムを演算することによって画像が分析されてもよい。指定された割合（百分率）が発生する、ヒストグラムにおけるコード値は各色平面ごとに演算されてもよい。一部の実施形態では、目標とするバックライトレベルは、コード値の線形ブーストがヒストグラムから選択されたコード値のクリッピングをちょうど引き起こすように選択されてもよい。実際のバックライトレベルは、この目標レベルの最小として、および消費電力管理アルゴリズム４３６によって与えられるバックライトレベル限界として選択されてもよい。これらの実施形態は、保証された電力制御を提供でき、また、電力制御限界に到達する可能性のある場合には、画像歪みの量を制限できる。
電力選択に基づいたヒストグラム百分率
〔画像歪みに基づいた実施形態〕
本発明の一部の実施形態は、消費電力管理アルゴリズムによって与えられる歪み限界値および電力上限値を備えていてもよい。図３２Ｂおよび図３４は、任意のバックライト消費電力レベルにおける歪みが、画像コンテンツによって大幅に変化することを実証している。各画像の電力ｖｓ歪みの振る舞い特性はバックライト選択過程において利用されてもよい。一部の実施形態では、現在の画像が、ヒストグラムを各色成分ごとに演算することによって分析されてもよい。歪み（例えばＭＳＥ）を規定する電力歪み曲線は、式（２０）の２つ目の式を使って、ある範囲の電力値における歪みを算出することによって演算されてもよい。バックライト変調アルゴリズムは、目標レベルとしての指定歪み限界以下の歪みを許容する最小電力を選択してもよい。そして、バックライトレベルは、目標レベルおよび消費電力管理アルゴリズムによって与えられるバックライトレベル限界値の最小値として、選択されてもよい。また、歪みフィードバックを先導するために、選択されたレベルにおける画像歪みは、消費電力管理アルゴリズムに入力されてもよい。電力歪み曲線および画像ヒストグラムのサンプリング頻度は、煩雑度を制御するために低減してもかまわない。
〔明るさ維持（Ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ Ｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ； ＢＰ）〕
一部の実施形態では、ＢＰアルゴリズムが選択されたバックライトレベルに基づいて画像の明るさを上げて、照度の低減を補償する。ＢＰアルゴリズムは表示に発生した歪みを制御してもよく、また、ＢＰアルゴリズムの画質維持能力によって、バックライト変調アルゴリズムがどの程度まで電力を節約しようとしてもいいのかが決まる。一部の実施形態は、２５５を超える画像クリッピング値をスケーリングすることによってバックライトの低減を補償してもよい。これらの実施形態において、バックライト変調アルゴリズムは電力低減において控えめでなければならない。さもなければ、煩わしいクリッピング・アーティファクトが発生して、実施可能な節電が制限されてしまう。一部の実施形態は、最も需要の高いフレームについて固定された電力低減で品質を維持するように設計されている。これらの実施形態の一部は、単一のバックライトレベル（つまり、７５％）を補償する。他の実施形態は、バックライト変調法とともにうまく動作するように一般化されていてもよい。
明るさ維持（ＢＰ）アルゴリズムの一部の実施形態は、表示装置からの輝度出力の内容（description）をバックライトおよび画像データの関数として使用してもよい。このモデルを使って、ＢＰは、バックライトの低減を補償するために画像に対する修正を決定してもよい。半透過型表示装置の場合、ＢＰモデルは、表示装置の反射型としての形態の内容（description）を備えるように変形されてもよい。表示装置からの輝度出力は、バックライト、画像データ、および周辺環境の関数となる。一部の実施形態では、ＢＰアルゴリズムは、任意の周辺環境におけるバックライトの低減を補償するために画像に対する修正を決定してもよい。
〔周辺環境の影響〕
実施時に制約があるので、一部の実施形態は、ＢＰパラメータを決定するための煩雑度制限アルゴリズムを備えていてもよい。例えば、全体がＬＣＤモジュール上で実行されるアルゴリズムを開発すると、アルゴリズムが利用可能な処理およびメモリが制限される。この例では、ＢＰの一部の実施形態では、異なるバックライトと周辺環境との組み合わせに対しては別のガンマ曲線を生成してもよい。一部の実施形態では、ガンマ曲線の数と解像度に対する制限が必要であってもよい。
〔電力／歪み曲線〕
本発明の一部の実施形態は、画像の電力／歪み特性を取得、推定、算出、または他の方法で決定してもよい。上記画像の一例としては映像列フレームが挙げられる。ただし、これに限られるものではない。図３５は、４つの画像例について電力／歪み特性を示すグラフである。図３５では、画像Ｃの曲線が、光源光電力帯全体に対して負の傾きを維持している。画像Ａ、ＢおよびＤの曲線は、負の傾きで減少して最小値に達し、次に、正の傾きで増加する。画像Ａ、ＢおよびＤの場合は、光源光電力を増加させると、実際には曲線が正の傾きを有する、曲線の特定の範囲では歪みが増加する。これは表示特性、例えば（ただしこの例に限られるわけではない）ＬＣＤ漏洩またはその他の、観察者の目には一貫してコード値と異なる画像が表示される原因となる表示装置のバラツキに起因しているのかもしれない
本発明の一部の実施形態は、これらの特性を利用して、特定の画像または画像タイプに対する適切な光源光電力レベルを決定してもよい。画像の適切な光源光電力レベルを決定するために使用される歪みパラメータの算出において、表示特性（例えば、ＬＣＤ漏洩）が考慮されてもよい。
〔方法の例〕
本発明の一部の実施形態について図３６を参照して説明する。これらの実施形態では、電力割当量が確定する（５３０）。これは、単純な消費電力管理法、適応消費電力管理、およびその他の上述の方法を使って、あるいは他の方法によって実施されてもよい。典型的に、電力割当量の確定には、固定された電力リソース、例えば電池電荷の一部を使いながら、表示タスク（例えば映像ファイルの表示）の完了を可能にするバックライトまたは光源光電力レベルの推定を含んでいてもよい。一部の実施形態では、電力割当量の確定には、固定された電力で表示タスクの完了を可能にする平均電力レベルの決定を含んでいてもよい。
これらの実施形態において、初期歪み基準５３２がさらに確定されてよい。この初期歪み基準は、電力割当量に合う低減光源光電力レベルを推定し、その電力レベルで画像歪みを測定することによって決定されてもよい。歪みは、補正されていない画像、上述のように明るさ維持（ＢＰ）手法を使って修正された画像、または簡易ＢＰプロセスで修正された画像について測定されてもよい。
初期歪み基準が一旦確定されると、表示タスクの第１の部分が、表示される一枚または複数枚の画像の歪み特性を歪み基準に適合させる光源光電力レベルを使って表示されてもよい（５３４）。一部の実施形態では、光源電力レベルは、各フレームが上記歪み要件を満たすように映像列の各フレームごとに選択されてもよい。一部の実施形態では、上記光源値は、一定の歪みまたは一定の範囲の歪みを維持、歪みを指定レベル未満に維持、もしくはその他の方法で歪み基準を満足するように選択されてもよい。
次に、表示タスクの第１の部分の表示に使用される電力が電力割当量管理パラメータを満足したかどうかを決定するために、電力消費量が評価５３６されてもよい。電力は、各画像、各映像フレーム、またはその他の各表示タスク要素ごとに固定された量が割り当てられてもよい。さらに電力は、各表示タスク要素ごとに消費される電力は変化しながら、一連の表示タスク要素で消費される平均電力が要件を満足するように割り当てられてもよい。他の電力割り当て方式が使用されてもかまわない。
表示タスクの第１の部分に対する電力消費量が電力割当量要件を満足しなかったことを電力消費量評価５３６が示している場合、上記歪み基準は修正されてもよい（５３８）。電力／歪み曲線が推定、仮定、算出、またはその他の方法で決定され得る一部の実施形態では、上記歪み基準は、許容される歪みを必要に応じて増減させて電力割当量要件に合うように修正されてもよい。電力／歪み曲線は画像に固有であるが、映像列中の画像の一例または表示タスクを代表する合成画像の、映像列の第１のフレームの電力／歪み曲線が使用されてもよい。
一部の実施形態では、割当量を超えた電力が表示タスクの第１の部分に対して使用され、電力／歪み曲線の傾きが正である場合、上記歪み基準は許容歪みを減らすように修正されてもよい。一部の実施形態では、割当量を超えた電力が表示タスクの第１の部分に対して使用され、電力／歪み曲線の傾きが負である場合、上記歪み基準は、許容歪みを増やすように修正されてもよい。一部の実施形態では、割当量未満の電力が表示タスクの第１の部分に対して使用され、電力／歪み曲線の傾きが負または正である場合、上記歪み基準は許容歪みを減らすように修正されてもよい。
本発明の一部の実施形態について図３７を参照して説明する。これらの実施形態は、通常電池で駆動される、電力が制限されたデバイスを備えている。これらの実施形態では、電池の充電状態または充電量が推定または測定される（５４０）。表示タスク電力要件がさらに推定または算出されてもよい（５４２）。初期光源電力レベルがさらに推定または他の方法で決定されてもよい（５４４）。この初期光源電力レベルは、上記の一定消費電力管理法に関して記載された電池の充電状態および表示タスク電力要件を使って、またはその他の方法によって決定されてもよい。
上記初期光源電力レベルに対応する歪み基準がさらに決定されてもよい（５４６）。この基準は、画像の一例に対して初期光源電力レベルで発生する歪み値であってもよい。一部の実施形態では、上記歪み値は、補正されていない画像、実際のＢＰアルゴリズムまたは推定ＢＰアルゴリズムで修正された画像、または別の画像の一例に基づいていてもよい。
上記歪み基準が一旦決定されると（５４６）、表示タスクの第１の部分が評価され、表示タスクの第１の部分の歪みを上記歪み基準に適合させる光源光電力レベルが選択される（５４８）。そして、表示タスクの第１の部分が選択された光源光電力レベルを使って表示され（５５０）、上記第１の部分の表示中に消費される電力が推定または測定される（５５２）。この電力消費量が電力要件を満たさない場合、上記歪み基準は、電力消費量が電力要件に適合するように修正されてもよい（５５４）。
本発明の一部の実施形態について図３８Ａおよび図３８Ｂを参照して説明する。これらの実施形態では、電力割当量が確定し（５６０）、さらに歪み基準が確定する（５６２）。これらはどちらも通常、特定の表示タスク、例えば映像列を参照して確定する。そして、画像、例えば映像列のフレームまたはフレームセットが選択される（５６４）。そして、低減光電力レベルに起因する歪みが歪み基準を満たすように、低減光源光電力レベルが選択画像に対して推定される（５６６）。この歪み算出には、選択画像の画像値に対して推定明るさ維持（ＢＰ）方法または実明るさ維持（ＢＰ）方法を適用することを含んでいてもよい。
そして、上記選択画像は、ＢＰ法で低減光源電力レベルを補償するように修正されてもよい（５６８）。そして、ＢＰ修正画像の実際の歪みが測定されてもよく（５７０）、この実際の歪みが歪み基準を満たすかどうかが決定される（５７２）。実際の歪みが上記歪み基準を満たさなければ、上記推定過程５７４が調節されてもよく、上記低減光源電力レベルが再度推定されてもよい（５６６）。実際の歪みが上記歪み基準を満たさなければ、選択画像が表示されてもよい（５７６）。そして、画像表示中の電力消費量が測定されて（５７８）、電力割当制限と比較される（５８０）。電力消費量が電力割当制限を満たせば、上記表示タスクが終了しない限り（５８２）、次の画像、例えば次の映像フレームセットが選択されてもよい（５８４）。上記表示タスクが終了した場合には、上記過程は終了する。次の画像が選択されたら（５８４）、上記過程は点“Ｂ”に戻ってそこで低減光源電力レベルがその画像に対して推定され（５６６）、上記過程は第１の画像の場合と同様に継続する。
選択画像に対する電力消費量が電力割当制限を満たさなければ（５８０）、上記歪み基準は上記他の実施形態で記載したように修正されてもよく５８６、次の画像が選択される（５８４）。
〔黒レベルを改善する実施形態〕
本発明の一部の実施形態は、表示黒レベル改善のためのシステムおよび方法を備えている。一部の実施形態では、指定されたバックライトレベルが使用され、輝度に一致したトーンスケールが生成される。こうすることによって明るさを維持しかつ黒レベルを改善する。他の実施形態は、設計に黒レベル改善を組み込んだバックライト変調アルゴリズムを備えている。一部の実施形態は、上述の実施形態の拡張または修正として実施されてもよい。
〔改善された輝度との一致（目標に一致した理想的な表示）〕
上記式（７）に示した、輝度に一致した式を使用して、バックライトの低減を補償する、コード値の線形スケーリングを決定する。この手法は、電力低減が大きくても効果的（７５％までは効果的）であることが実験において証明されている。画像に依存するバックライト変調の一部の実施形態では、暗いフレームの場合、バックライトは大幅に低減（例えば１０％未満）され得る。これらの実施形態の場合、式７から得られるコード値の線形スケーリングは、暗い値を過度にブーストするので不適切かもしれない。これらの方法を採用した実施形態は低減電力表示におけるフルパワー出力を復元してもよいが、そうしたところで出力を最適化するためには役に立たないかもしれない。フルパワー表示は引き上げられた黒レベルを含むので、暗い場景に対してこの出力を再現しても、低いバックライト電力設定によって可能になる、低減黒レベルの利点が実現されない。これらの実施形態において、一致基準は修正されてもよく、式７で与えられた結果の代わりになるものが得られてもよい。一部の実施形態では、理想的な表示装置の出力は一致させられる。理想的な表示装置は、ゼロ黒レベルおよび同一最大出力の白レベル（＝Ｗ）をフルパワー表示として備えている。この表示装置のコード値ｃｖの理想的な一例に対する応答は、式２２で最大出力Ｗ、表示ガンマ、および最大コード値を使って表現されてもよい。
理想的な表示装置
一部の実施形態では、ＬＣＤの一例は同一最大出力Ｗおよびガンマを有していてもよいが、黒レベルは非ゼロ黒レベルＢである。このＬＣＤの一例が、フルパワー出力を得るために上述のＧＯＧモデルを使ってモデル化されてもよい。出力は、１００％未満の電力の場合、相対的バックライト電力にあわせて増減する。ゲインモデルパラメータおよびオフセットモデルパラメータが、式２３に示すフルパワー表示の最大出力Ｗおよび黒レベルＢによって決定されてもよい。
フルパワーＧＯＧモデル
相対的バックライト電力がＰである電力低減表示の出力は、フルパワーの結果を相対的電力によってスケーリングすることによって決定されてもよい。
実際のＬＣＤ出力ｖｓ電力およびコード値
これらの実施形態において、可能であれば理想的な表示の出力と実際の表示の出力とが等しくなるように、コード値が修正されてもよい。（理想的な出力がそれ未満ではないまたはそれより大きくなければ、実際の表示装置の任意の電力で修正が可能）
出力を一致させるための基準
式２６は、ｘ、Ｐ、Ｗ、およびＢを使って、以下の値を求める計算を示す。

式に２６による求める値
出力を一致させるためのコード値関係
これらの実施形態は、非ゼロ黒レベルを有する実際の表示装置上で理想的な出力を一致させるためのコード値関係の性質をいくつか実証している。この場合、クリッピングが上端と下端の両方で発生する。これらは、式（２７）によって与えられるｘｌｏｗおよびｘｈｉｇｈにおけるクリッピング入力に対応する。
クリッピング点

上端
下端
これらの結果は、表示装置がゼロ黒レベルを有していると仮定される、つまりコントラスト比が無限である他の実施形態における前述の記述に合致している。
〔バックライト変調アルゴリズム〕
これらの実施形態では、ある任意の電力における表示とゼロ黒レベルをともなう参照表示との間で一致させてバックライト変調アルゴリズムを決定することによって、輝度一致理論で黒レベルに関する配慮を組み込む。これらの実施形態では、輝度一致理論を使用して、電力Ｐで表示されるときに理想的な表示装置に表示される場合と比較して画像が有していないといけない歪みを決定する。バックライト変調アルゴリズムは、電力上限値および歪み上限値を使用して、歪みが起きても指定されている最大歪み未満に収まる最小電力を選択してもよい。
〔電力歪み〕
一部の実施形態では、黒レベルによって指定された目標表示、フルパワーでの最大明るさ、および表示する画像が与えられれば、ある任意の電力Ｐで画像を表示する際の歪みが算出されてもよい。表示装置の制限された電力および非ゼロ黒レベルは、電力が制限された表示装置の明るさを超える値をクリッピングし、理想的な参照表示装置の黒レベル未満の値をクリッピングすることによって、理想的な参照表示装置でエミュレートされ得る。画像の歪みは、オリジナル画像コード値とクリッピングされたコード値との間のＭＳＥとして定義されてもよい。ただし、一部の実施形態では、その他の歪み測定法が使用されてもよい。
クリッピングを有する画像は、式（２７）によって導入された電力依存コード値クリッピング限界によって、式（２８）のように定義される。
クリッピングされた画像
理想的な表示装置上の画像と画素ドメインにおける電力がＰである表示装置上の画像との間の歪みは次式のようになる。
これは画像コード値のヒストグラムを使って演算可能であることが見て取れる。
トーンスケール関数の定義を使用して、式（２９）に示すようにこの歪み尺度の等価な形態が得られる。
歪み尺度
この尺度は、高いコード値および低いコード値におけるクリッピング誤差の重み付け合計を含んでいる。画像に対する電力／歪み曲線が、式（２９）の数式を使って作成されてもよい。図３９は、様々な画像の一例に対する電力／歪み曲線を示すグラフである。図３９は、真っ白な画像に対する電力／歪みのプロット５９０と、黄色い花の明るい接写画像に対する電力／歪みのプロット５９２と、暗く、低コントラストの人の集合写真に対する電力／歪みのプロット５９４と、真っ黒な画像に対する電力／歪みのプロット５９６と、波に乗っているサーファーの明画像に対する電力／歪みのプロット５９８とを示す。
図３９からわかるように、画像が異なると、電力と歪みの関係は大きく異なり得る。極端な場合としては、黒フレーム５９６はゼロバックライト電力において最小歪みを有するが、電力が１０％まで増加すると歪みは急激に増加する。逆に、白フレーム５９０はゼロバックライトで最大歪みを有するが、歪みは確実に減少し、１００％電力において急速に降下してゼロに達する。明るいサーフィングの画像５９８は、電力が増加するにつれて歪みが安定して減少していく様子を示している。他の２つの画像５９２および５９４は中間の電力レベルにおいて最小歪みを示している。
本発明の一部の実施形態は、以下のように動作するバックライト変調アルゴリズムを備えていてもよい。
１．画像ヒストグラムを演算する。
２．画像に対する電力歪み関数を演算する。
３．歪みが歪み限界未満に収まる範囲内で最小電力を算出する。
４．（必要に応じて）供給電力の上限値および下限値に基づいて選択電力を制限する。
５．バックライトに対して演算された電力を選択する。
一部の実施形態では、図４０および図４１を参照しながら記載すると、ＢＬ変調アルゴリズムによって選択されたバックライト値６０４および６０８はＢＰアルゴリズムに入力されて、トーンスケール設計に使用されてもよい。平均電力６０２および歪み６０６が図示されている。この実験で使用される平均電力６００の上限も図示されている。平均的な電力使用はこの上限にははるかに及ばないので、バックライト変調アルゴリズムは、単純にこの平均的な限界値に等しい固定された電力を使う場合に比べるとかなり少ない電力を使用する。
〔滑らかなトーンスケール関数の導出〕
本発明の一部の実施形態において、滑らかなトーンスケール関数は設計上の２つの特徴を有する。一つ目の特徴は、トーンスケールに対するパラメータが与えられていると仮定して、そのパラメータを満足する滑らかなトーンスケール関数を決定することである。二つ目の特徴は、設計パラメータを選択するためのアルゴリズムを備えていることである。
〔パラメータを仮定したトーンスケールの設計〕
式（２６）によって定義されるコード値関係は、有効な範囲［ｃｖＭｉｎ、ｃｖＭａｘ］にクリッピングされると傾きが非連続になる。本発明の一部の実施形態において、暗い側の端部の滑らかなロールオフは、式（７）において明るい側の端部で行ったのと同様に定義されてもよい。これらの実施形態では、最大忠実度点（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ Ｐｏｉｎｔ； ＭＦＰ）および最小忠実度点（Ｌｅａｓｔ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ Ｐｏｉｎｔ； ＬＦＰ）の両方を仮定し、さらにその両点の間ではトーンスケールが式（２６）と一致するものとする。一部の実施形態では、このトーンスケールが連続関数となり、かつ、ＭＦＰおよびＬＦＰの両方で連続な１次導関数を有するように、トーンスケールが作成されてもよい。一部の実施形態では、上記トーンスケールは最も端に位置する点（ＩｍａｇｅＭｉｎＣＶ、ｃｖＭｉｎ）および（ＩｍａｇｅＭａｘＣＶ、ｃｖＭａｘ）を通ってもよい。一部の実施形態では、上記トーンスケールは、上限および下限の両方でアフィン変換によるブーストから修正されてもよい。また、固定された限界値を使うのではなく、画像コード値の限界値を使用して最も端に位置する点を決定してもよい。この構成において固定された限界値を使用することは可能であるが、電力を大きく低減しようとすると問題が発生することがある。一部の実施形態では、これらの条件が、以下のように、区間ごとに二次式で表わされるトーンスケールを一意的に定義する。
条件：
トーンスケール定義
トーンスケールの傾き
ＬＦＰとＭＦＰとにおけるトーンスケールおよび１次導関数の連続性を簡単にチェックすると、以下に示す式が得られる。
トーンスケールパラメータＢ、Ｃ、Ｅ、Ｆの解
端点は定数ＡおよびＤを以下のように決定する。
トーンスケールパラメータＡおよびＤの解
一部の実施形態では、ＭＦＰ／ＬＦＰおよびＩｍａｇｅＭａｘＣＶ／ＩｍａｇｅＭｉｎＣＶが存在すると仮定すれば、上記の関係が上記トーンスケールの滑らかな拡張を定義する。この結果、これらのパラメータを選択する必要は残っている。さらに別の実施形態は、これらの設計パラメータを選択する方法およびシステムを備えている。
〔パラメータ選択（ＭＦＰ／ＬＦＰ）〕
上記本発明の一部の実施形態および関連応用例は、ＩｍａｇｅＭａｘＣＶが２５５に等しいＭＦＰを扱っただけである。これらの実施形態において導入されたＩｍａｇｅＭａｘＣＶの代わりにｃｖＭａｘが使用された。先述の実施形態は、理想的な表示ではなくフルパワー表示に基づいた一致によって下限で線形トーンスケールを有していた。一部の実施形態では、上記ＭＦＰは、滑らかなトーンスケールが上限ＩｍａｇｅＭａｘＣＶで傾きゼロを有するように選択された。数学的にはＭＦＰは以下のように定義される。
ＭＦＰ選択基準
この基準の解はＭＦＰを上側のクリッピング点および最大コード値に関連づける
事前ＭＦＰ選択基準

あまり大きくない電力低減、例えばＰ＝８０％の場合、この事前ＭＦＰ選択基準がうまく機能する。大きな電力低減の場合、これらの実施形態は先述の実施形態の結果をさらに改善する。
一部の実施形態では、大きな電力低減に適切なＭＦＰ選択基準を選択した。その値ＩｍａｇｅＭａｘＣＶを直接式３５で使うと問題を起こすことがある。消費電力が低い画像では、最大コード値が低いと予想される。画像の最大コード値ＩｍａｇｅＭａｘＣＶが小さいことがわかっていれば、式３５は妥当なＭＦＰの値を与えるが、ＩｍａｇｅＭａｘＣＶが未知であるかまたは大きな値をとる場合もあり、この場合にはＭＦＰ値は不適当（つまり負の値）である。一部の実施形態では、最大コード値が未知である、または高過ぎる値であれば、ＩｍａｇｅＭａｘＣＶに対して代わりの値が選択されて上記結果に適用されてもよい。
一部の実施形態では、ｋは、ＭＦＰが有することのできるクリッピングされた値ｘhigh
の最小割合を定義するパラメータとして定義されてもよい。そしてｋを使用して、式３５によって算出されたＭＦＰが妥当かどうかを決定してもよい。つまり、
“妥当な”ＭＦＰ基準
算出されたＭＦＰが妥当でなければ、ＭＦＰは最小の妥当な値であると定義されてもよい。また、ＩｍａｇｅＭａｘＣＶの必要値は式（３７）のように決定されてもよい。そして、ＭＦＰおよびＩｍａｇｅＭａｘＣＶの値を使用して、トーンスケールを以下に記載するように決定してもよい。
ＩｍａｇｅＭａｘＣＶを補正
一部の実施形態のＭＦＰ選択ステップは、以下のように要約できる。
１．ＩｍａｇｅＭａｘＣＶ（これが使えないならＣＶＭａｘでもよい）を使って候補となるＭＦＰを演算する。
２．式（３６）を使って妥当かどうか試す。
３．不適当であれば、クリッピングコード値の割合ｋに基づいてＭＦＰを定義する。
４．式（３７）を使って新しいＩｍａｇｅＭａｘＣＶを算出する。
５．ＭＦＰ、ＩｍａｇｅＭａｘＣＶ、および電力を使って滑らかなトーンスケール関数を求める。
同様の手法を適用し、ＩｍａｇｅＭｉｎＣＶおよびｘｌｏｗを使って暗い端部でＬＦＰを選択してもよい。
滑らかなトーンスケール設計アルゴリズムおよび自動パラメータ選択に基づいた、トーンスケール設計の一例を図４２〜４５に示す。図４２および図４３は、１１％のバックライト消費電力レベルが選択された、トーンスケール設計の一例を示している。ＭＦＰ６１０とＬＦＰ６１２との間のトーンスケール設計の線形部分に対応する線６１６が図示されている。トーンスケール設計６１４は、ＭＦＰ６１０の上方およびＬＦＰ６１２の下方では湾曲して線６１６から離れていくが、ＬＦＰ６１２とＭＦＰ６１０との間では線６１６に一致している。図４１は、図４２のトーンスケール設計の暗領域の拡大図である。ＬＦＰ６１２ははっきりと認識でき、トーンスケール設計の低減曲線６２０は湾曲して線形拡張部６２２から離れていくことがわかる。
図４４および図４５は、上記バックライトレベルが最大電力の８９％で選択されたトーンスケール設計の一例を示している。図４４は、線６３４がトーンスケール設計の線形部分に一致していることを示している。線６３４は理想的な表示応答を表わしている。トーンスケール設計６３６は、ＭＦＰ６３０の上方およびＬＦＰ６３２の下方では湾曲して（６３６、６３８）理想的な線形表示６３４から離れていく。図４５は、トーンスケール設計６４２が湾曲して理想的な表示拡張部６４４から離れていく、ＬＦＰ６４０の下方のトーンスケール設計６３６の暗い端部の拡大図を示す。
本発明の一部の実施形態において、理想的な表示画像と実際の表示画像との間で誤差算出を変化させることによって、歪み算出は修正され得る。一部の実施形態では、ＭＳＥは、歪みを有する画素の合計と置き替えられてもよい。一部の実施形態では、上側の領域のクリッピング誤差と下側の領域のクリッピング誤差とは異なる重み付けをされてもよい。
本発明の一部の実施形態は周辺光センサを備えていてもよい。周辺光センサが利用可能であれば、そのセンサを使用して歪み尺度（例えば、周囲の照明およびスクリーンからの反射の効果）を修正することができる。このことを利用して、歪み尺度を修正できる。よって、バックライト変調アルゴリズムを修正できる。周辺環境の情報を使用して、関連した知覚上のクリッピング点を黒端部で示すことによってトーンスケール設計を制御することもできる。
〔色を保持する実施形態〕
本発明の一部の実施形態は、画像の明るさを強調しながら色特性を保持するシステムおよび方法を含んでいる。一部の実施形態では、明るさの維持は、フルパワーでの色再現範囲（gamut solid）を電力低減表示のより小さな色再現範囲へマッピングすることを含んでいる。一部の実施形態では異なる方法を使用して色保持がなされる。一部の実施形態では、輝度ブーストを低減する替わりに色の色相および／あるいは飽和度が保持される。
色を保持しない上述の一部の実施形態では各色チャンネルは独立して処理されて、各色チャンネルで輝度が一致するように動作する。色を保持しないこれらの実施形態では、飽和度の高い色またはハイライト色が処理後に飽和しなくなる、および／または色相を変化させることがある。色を保持する実施形態では、これらの色アーティファクトの問題を扱うが、輝度ブーストを僅かに低下させる場合がある。
色を保持する一部の実施形態では、ローパスチャンネルとハイパスチャンネルとが再結合される場合、クリッピング過程を採用してもよい。各色チャンネルを独立してクリッピングすると、また色を変化させる結果になる。色保持クリッピングを採用している実施形態では、クリッピング過程を使用して色相／飽和度を保持してもよい。この色保持クリッピングがクリッピングされた値の輝度を、色を保持しない他の実施形態の場合の値よりも小さな値にまで低下させることもある。
本発明の一部の実施形態について図４６を参照して説明する。これらの実施形態では、入力画像６５０が読み取られて、指定画素位置の異なる色チャンネルに対応するコード値が決定される（６５２）。一部の実施形態では、上記入力画像は、個別の色チャンネル情報が画像ファイルに記録されたフォーマットを有していてもよい。代表的な実施形態では、上記画像が、赤、緑、および青（ＲＧＢ）の色チャンネルを使って記録されていてもよい。他の実施形態では、画像ファイルがシアン、マゼンタ、黄、および黒（ＣＭＹＫ）のフォーマット、Ｌａｂフォーマット、ＹＵＶフォーマット、またはさらに別のフォーマットで記録されていてもよい。入力画像は、別の輝度チャンネル持った、例えばＬａｂフォーマットでもよく、または別の輝度チャンネルを持たない、例えばＲＧＢフォーマットでもよい。画像ファイルが容易に利用可能な別の色チャンネルデータを有しない場合、該画像ファイルは、色チャンネルデータを有するフォーマットに変換されてもよい。
各色チャンネルごとのコード値が一旦決定されると（６５２）、上記色チャンネルコード値中の最大コード値が決定される（６５４）。この最大コード値を使用してコード値調節モデル６５６のパラメータを決定してもよい。コード値調節モデルは様々な方法で生成されてかまわない。一部の実施形態では、トーンスケール調節曲線モデル、ゲイン関数モデル、またはその他の調節モデルが使用されてもよい。代表的な実施形態では、低減されたバックライト電力設定に応じて画像の明るさを強調するトーンスケール調節曲線が使用されてもよい。一部の実施形態では、コード値調節モデルは、他の実施形態に関連して上述のようにトーンスケール調節曲線を備えていてもよい。コード値調節曲線は、上記各色チャンネルコード値に適用されてもよい（６５８）。これらの実施形態では、コード値調節曲線を適用すると、同じゲイン値が各色チャンネルに適用される結果になる。上記調節が一旦実施されると、この処理は続いて画像中の各画素６６０ごとに実施され、全ての画素の処理が完了する（６６２）。
本発明の一部の実施形態について図４７を参照して説明する。これらの実施形態では、入力画像が読み取られ（６７０）、第１の画素位置が選択される（６７２）。選択された画素位置に対して、第１の色チャンネルのコード値が決定され（６７４）、選択された画素位置に対して、第２の色チャンネルのコード値が決定される（６７６）。そしてこれらのコード値は分析され、そのうちの一つがコード値選択基準に基づいて選択される（６７８）。一部の実施形態では、最大コード値が選択されてもよい。この選択されたコード値は、モデルを生成するコード値調節モデル生成器６８０の入力として使用されてもよい。このモデルが、次に各チャンネルに対してほぼ等しいゲインで、第１の色チャンネルコード値および第２の色チャンネルコード値両方に適用される（６８２）。一部の実施形態では、上記調節モデルから得られたゲイン値が全ての色チャンネルに適用されてもよい。そして、処理は次の画素６８４へ進められ、全ての画像の処理が完了する。
本発明の一部の実施形態について図４８を参照して説明する。これらの実施形態では、入力画像６９０がシステムに入力される。そして画像はフィルタにかけられて（６９２）、第１の周波数範囲の画像が生成される。一部の実施形態では、この画像は、ローパス画像またはその他の周波数範囲の画像であってもよい。さらに、第２の周波数範囲の画像６９４が生成されてもよい。一部の実施形態では、第２の周波数範囲の画像は、入力画像から第１の周波数範囲の画像を減じることによって生成されてもよい。第１の周波数範囲の画像がローパス（ＬＰ）画像である一部の実施形態では、第２の周波数範囲の画像がハイパス（ＨＰ）画像であってもよい。そして、第１の周波数範囲の画像における第１の色チャンネルのコード値が画素位置について決定され（６９６）、第１の周波数範囲の画像における第２の色チャンネルのコード値がさらに上記画素位置において決定されてもよい（６９８）。次に上記色チャンネルコード値のうちの一つが、コード値またはその特性を比較することによって選択される（７００）。一部の実施形態では、最大コード値が選択されてもよい。そして、調節モデルが、上記選択されたコード値を入力として使って生成またはアクセスされてもよい（７０２）。こうすることによってゲイン増幅器を実現することになり、このゲイン増幅器が、第１の色チャンネルコード値および第２の色チャンネルコード値に適用される（７０４）。
本発明の一部の実施形態について図４９を参照して説明する。これらの実施形態では、入力画像７１０が、調節されるべき画素を特定する画素選択器７１２に入力されてもよい。第１の色チャンネルコード値読み取り器７１４が、第１の色チャンネルについて、選択された画素のコード値を読み取ってもよい。さらに、第２の色チャンネルコード値読み取り器７１６が、第２の色チャンネルについて、上記選択された画素位置においてコード値を読み取ってもよい。これらのコード値は、分析モジュール７１８で分析されてもよく、該分析モジュール７１８では上記コード値のうちの一つがコード値の特徴に基づいて選択される。一部の実施形態では、最大コード値が選択されてもよい。そして、この選択されたコード値は、モデル生成器７２０もしくはゲイン値またはモデルを決定するモデル選択器に入力されてもよい。このゲイン値またはモデルは、上記コード値が分析モジュール７１８によって選択されたどうかに関わらず、次に両方の色チャンネルのコード値に適用される（７２２）。一部の実施形態では、モデルを適用する際に上記入力画像がアクセスされる（７２８）。そして、制御は、画素選択器７１２に返されて（７２６）、画像の他の画素について上記過程が繰り返されてもよい。
本発明の一部の実施形態について図５０を参照して説明する。これらの実施形態では、入力画像７１０がフィルタ７３０に入力されて、第１の周波数範囲の画像７３２および第２の周波数範囲の画像７３４が求められてもよい。別の色チャンネルコード値７３６へのアクセスを可能にするために、第１の周波数範囲の画像は変換されてもよい。一部の実施形態では、入力画像は、何の変換もしないで、色チャンネルコード値へのアクセスを可能にしてもよい。第１の周波数範囲７３８の第１の色チャンネルのコード値が決定されてもよく、第１の周波数範囲７４０の第２の色チャンネルのコード値が決定されてもよい。
これらのコード値は、コード値特性を決定するコード値特徴分析器７４２に入力されてもよい。そしてコード値選択器７４４は、上記コード値のうちの一つを上記コード値分析に基づいて選択してもよい。この選択結果は、ゲイン値またはゲインマップを上記コード値選択に基づいて生成または選択する調節モデル選択器または生成器７４６に入力されてもよい。上記ゲイン値またはマッピングは、調節されている上記画素において、両方の色チャンネルの第１の周波数範囲コード値に適用されてもよい（７４８）。この処理は、第１の周波数範囲の画像全体が調節される７５０まで繰り返されてもよい。さらにゲインマップが適用され（７５２）、第２の周波数範囲の画像７３４にあわせて調節されてもよい（７５３）。一部の実施形態では、一定のゲイン係数が第２の周波数範囲の画像の全ての画素に適用されてもよい。一部の実施形態では、第２の周波数範囲の画像は、入力画像７１０のハイパスバージョンであってもよい。上記の調節済み第１の周波数範囲の画像７５０および調節済み第２の周波数範囲の画像７５３は、調節済み出力画像７５６を生成するために、足し合わせられても、またはその他の方法で組み合わせられてもよい（７５４）。
本発明の一部の実施形態について図５１を参照して説明する。これらの実施形態では、入力画像７１０がフィルタ７６０またはその他の他の処理装置へ送信され、該画像が、複数の周波数範囲の画像に分割されてもよい。一部の実施形態では、フィルタ７６０はローパス（ＬＰ）フィルタと処理装置とを備えていてもよく、この処理装置は、ＬＰフィルタで生成されたＬＰ画像を入力画像から減じて、ハイパス（ＨＰ）画像を生成する。フィルタモジュール７６０は、それぞれ特定の周波数範囲を有する、周波波が特定された２つ以上の画像７６２、７６４を出力してもよい。第１の周波数範囲の画像７６２は、第１の色チャンネル７６６および第２の色チャンネル７６８の色チャンネルデータを有していてもよい。これらの色チャンネルのコード値は、コード値特徴評価器７７０および／またはコード値選択器７７２へ送信されてもよい。この処理によって結果的に、上記色チャンネルコード値のうちの一つが選択される。一部の実施形態では、特定の画素位置に対する色チャンネルデータからの最大コード値が選択される。この選択されたコード値は、コード値調節モデルを生成する調節モード生成器７７４へ転送されてもよい。一部の実施形態では、この調節モデルは、ゲインマップまたはゲイン値を備えていてもよい。そして、この調節モデルは、分析対象の画素の各色チャンネルコード値に適用されてもよい（７７６）。この処理は、上記画像の各画素ごとに繰り返されてもよく、こうすることによって第１の周波数範囲の調節済み画像７７８が生成される。
第２の周波数範囲の画像７６４は、必要に応じてコード値をブーストするために別のゲイン関数７６５を用いて調節されてもよい。一部の実施形態では、調節は全く適用されない。他の実施形態では、一定のゲイン係数が、第２の周波数範囲の画像の全てのコード値に適用されてもよい。この第２の周波数範囲の画像は、調節済み第１の周波数範囲の画像７７８と組み合わせられ（７８０）、調節済み組み合わせ画像７８１を形成してもよい。
一部の実施形態では、上記調節モデルを第１の周波数範囲の画像に適用および／または上記ゲイン関数を第２の周波数範囲の画像に適用すると、一部の画像コード値が、表示装置または画像フォーマットの範囲を超えることがある。これらの場合、上記コード値は、要求されている範囲に“クリッピング”される必要がある。一部の実施形態では、出力７８４の前に色保持クリッピング過程７８２が使用されてもよい。これらの実施形態において、指定範囲の外側のコード値は、色値間の関係を保持するようにクリッピングされてもよい。一部の実施形態では、大きくても最大要求範囲値分割を超えない乗数が、最大色チャンネルコード値によって分析対象の画素に対して算出されてもよい。この結果、１未満であって、“過大”なコード値を要求されている範囲の最大値まで低減する“ゲイン”係数が得られる。この“ゲイン”またはクリッピング値は、全てのコード値を最大値または指定範囲以下の値にまで低減しながら画素の色を保持するために、全ての色チャンネルコード値に対して適用されてもよい。このクリッピング処理を適用すると、全てのコード値が指定範囲内にあり、該コード値の色関係を保持している、調節済み出力画像７８４が得られる。
本発明の一部の実施形態について図５２を参照して説明する。これらの実施形態では、指定範囲内にコード値を制限しながら色関係を保持するために、色保持クリッピングが使用される。一部の実施形態では、適用されたモデル７９０から得られる、組み合わされた調節済み画像７９２が、図５１を参照して説明された、組み合わされた調節済み画像７８１に対応している。他の実施形態では、組み合わされ調節済み画像７９２は、指定範囲にクリッピングする必要があるコード値を有する任意の他の画像であってもよい。
これらの実施形態において、指定画素位置に対して、第１の色チャンネルコード値が決定され（７９４）、第２の色チャンネルコード値が決定される（７９６）。これらの色チャンネルコード値７９４、７９６はコード値特徴評価器７９８において評価され、選択的コード値特徴が決定され、さらに色チャンネルコード値が選択される。一部の実施形態では、上記選択的な特徴は最大値であり、調節生成器８００への入力としてさらに高いコード値が選択される。選択されたコード値は、クリッピング調節８００を生成する入力として使用されてもよい。一部の実施形態では、この調節は、最大コード値を指定範囲内の値にまで低下させる。そして、このクリッピング調節は、全ての色チャンネルコード値に適用されてもよい。代表的な実施形態では、第１の色チャンネルおよび第２の色チャンネルのコード値は、同じ因数によって除算され（８０２）、こうすることによって２つのコード値の比が保持される。この処理を画像の全ての画素に適用すると、コード値が指定範囲内にある出力画像８０４が生成される。
本発明の一部の実施形態について図５３を参照して説明する。これらの実施形態では、３つの色成分全てに適用されるゲインを最大色成分に基づいて操作することによって、方法がＲＧＢドメインで実行される。これらの実施形態において、入力画像８１０は、周波数分解８１２することによって処理される。代表的な実施形態では、ローパス（ＬＰ）フィルタ８１４が画像に適用されて、ＬＰ画像８２０が生成される。ＬＰ画像８２０は、入力画像８１０から減じられて（８２４）、ハイパス（ＨＰ）画像８２６が生成される。一部の実施形態では、５×５空間矩形フィルタがＬＰフィルタの代わりに使用されてもよい。ＬＰ画像８２０の各画素において、最大値または３つの色チャンネル（ＲＧＢ）が選択されて（８１６）、ＬＰゲインマップ８１８に入力される。ＬＰゲインマップ８１８は、特定画素の全ての色チャンネル値に適用されるべき適切なゲイン関数を選択する。一部の実施形態では、値［ｒ、ｇ、ｂ］を有する画素におけるゲインが、ｍａｘ（ｒ、ｇ、ｂ）によってインデックスをつけられた一次元ＬＵＴによって決定されてもよい。値ｘにおけるゲインは、ｘによって除算された値ｘにおいて上記の光度測定一致用トーンスケール曲線の値から得られてもよい。
さらにゲイン関数８３４は、ＨＰ画像８２６に適用されてもよい（８２８）。一部の実施形態では、ゲイン関数８３４は一定のゲイン係数であってもよい。この修正ＨＰ画像は調節済みＬＰ画像と組み合わされて（８３０）、出力画像８３２を形成する。一部の実施形態では、出力画像８３２は、応用例にとっては範囲外のコード値を備えていてもよい。これらの実施形態において、クリッピング処理は、図５１および図５２を参照して上述したように適用されてもよい。
上述の本発明の一部の実施形態において、ＬＰ画像のコード値調節モデルは、最大色成分がパラメータ、例えば最大忠実度点に満たない画素に対して、ゲインが、バックライト消費電力レベルの低減を補償するように設計されてもよい。ローパスゲインは、色再現範囲の境界で、処理済みローパス信号が色再現範囲を外れないように滑らかにロールオフして１に達する。
一部の実施形態では、ＨＰ信号の処理は、ローパス信号の処理の選択から独立していてもよい。低いバックライト電力を補償する実施形態では、ＨＰ信号は、電力が下げられた場合にコントラストを保持する一定ゲインで処理されてもよい。フルパワーのバックライト電力および低いバックライト電力、ならびに表示ガンマ値でＨＰ信号ゲインを表わした式は、式（５）に示すとおりである。これらの実施形態において、上記ゲインが典型的には小さい（例えば、８０％の電力低減およびガンマ値２．２に対してゲインは１．１）ので、ＨＰコントラスト・ブーストはノイズに対して耐性がある。
一部の実施形態では、ＬＰ信号およびＨＰ信号の処理の結果が合計され、クリッピングされる。クリッピングは、各画素においてＲＧＢサンプルのベクトル全体に対して適用されてもよく、こうすることによって３つの成分を全て同等にスケーリングし、最も大きな成分はスケーリングされて２５５になる。ＬＰ値に足し算された、ブーストされたＨＰ値が２５５を超える場合にクリッピングは発生し、典型的にはコントラストの高い明信号にのみ関連している。一般に、ＬＰ信号は、上限を超えないことをＬＵＴ構造によって保証されている。ＨＰ信号は合計値のクリッピングを引き起こすかもしれないが、ＨＰ信号の負の値は決してクリッピングされず、クリッピングが発生する場合であっても、こうすることによって幾らかのコントラストが維持される。
本発明の実施形態では、画像の明るさの最適化を試みてもよい。もしくは、明るさを増加させながら、色保持または色一致の最適化を試みてもよい。典型的には、輝度または明るさを最大化する場合、色シフトのトレード・オフが存在する。色シフトが防止される場合、典型的には明るさが劣化する。本発明の一部の実施形態では、式（３８）に示すように、各色成分に適用される重み付けゲインを生成することによって、色シフトと明るさとの間でトレード・オフのバランスを取ることを試みてもよい。
重み付けゲイン
この重み付けゲインは、アルファ０における最大の輝度一致からアルファ１における最小色アーティファクトまで変化する。なお、全てのコード値がＭＦＰパラメータ未満の場合、３つのゲインは全て等しい。
〔表示モデルに基づいた、歪み関連実施形態〕
“バックライト・スケーリング”という用語は、ＬＣＤバックライトを低減し、同時に、ＬＣＤへ送信されるデータを修正して、バックライト低減を補償する手法を指している。この手法の主要な態様は、バックライトレベルを選択することである。本発明の実施形態は、節電または動的コントラスト改善のために、バックライト変調を使ってＬＣＤのバックライト照明レベルを選択してもよい。この問題の解決に使用される方法は、画像に依存する手法および画像に依存しない手法とに分けられてもよい。画像に依存する手法は、後のバックライト補償画像処理によって課されるクリッピングの量を制限することを目標としてもよい。
本発明の一部の実施形態は、バックライトレベルを選択するために最適化を採用してもよい。画像を与えられた場合、この最適化ルーチンは、仮想的な参照用表示装置上に現れる画像と実際の表示装置上に現れる画像との間の歪みを最小化するようにバックライトレベルを選択してもよい。
本発明の実施形態の部材の説明には以下の用語を使用する。
１．参照表示モデル：参照用表示モデルとは、表示装置、例えばＬＣＤからの所望の出力を表わす。一部の実施形態では、参照用表示モデルは、黒レベルがゼロである理想的な表示、またはダイナミックレンジに制限がない表示にならって生成されていてもよい。
２．実際の表示モデル：実際の表示の出力モデルである。一部の実施形態では、実際の表示出力は、異なるバックライトレベルについてモデル化されてもよく、また実際の表示は非ゼロ黒レベルに対してモデルかされてもよい。一部の実施形態では、バックライト選択アルゴリズムは、このパラメータを介して表示コントラスト比に依存していてもよい。
３．明るさ維持（ＢＰ）：低いバックライトレベルを補償するためにオリジナル画像を処理することを指す。実際の表示装置上に現れる画像は、明るさが上げられた画像にならった、ある任意のバックライトレベルにおける表示モデルの出力である。代表的なケースを以下に挙げる。
・明るさ維持しない：未処理の画像データがＬＣＤパネルへ送信される。この場合は、バックライト選択アルゴリズムを指す。
・線形ブースト明るさ補償。画像は、バックライト低減を補償するために単純アフィン変換を用いて処理される。この単純な明るさ維持アルゴリズムは、バックライト補償に実際に使用されると画質を犠牲にするが、バックライト値を選択するためには効果的なツールである。
・トーンスケール・マッピング：線形部分と非線形部分とを備えたトーンスケール・マッピングを用いて画像が処理される。一部を用いて、クリッピング限定およびコントラスト強調を行ってもよい。
４．歪み尺度：表示モデルおよび明るさ維持アルゴリズムが、実際の表示装置上に現れる画像を決定するために使用されてもよい。そして、この出力と参照用表示装置上の画像との間の歪みが演算される。一部の実施形態では、歪みは、画像コード値だけに基づいて算出されてもよい。歪みは、誤差尺度の選択の仕方に依存する。一部の実施形態では、平均二乗誤差が使用されてもよい。
５．最適化基準：歪みの最小化は、制限事項を変えて行ってもよい。例えば、一部の実施形態では以下の基準が使用されてもよい。
・映像列の各フレームの歪みを最小化する。
・平均的なバックライトの制限事項に従って最大歪みを最小化する。
・平均的なバックライトの制限事項に従って平均歪みを最小化する。
〔表示モデル〕
本発明の一部の実施形態において、ＧｏＧモデルが、参照用表示モデルおよび実際の表示モデルの両方に使用されてもよい。このモデルは、バックライトレベルに基づいてスケーリングするように修正されてもよい。一部の実施形態では、参照用表示装置が、ゼロ黒レベルおよび最大出力Ｗを有する理想的な表示装置としてモデル化される。実際の表示装置が、フルパワーのバックライトのときに、同じ最大出力Ｗおよび黒レベルＢを有するものとしてモデル化されてもよい。コントラスト比はＷ／Ｂである。黒レベルがゼロの場合、コントラスト比は無限大である。これらのモデルは、最大画像コード値をＣＶＭａｘを使って表わすことによって、次式のように数学的に表現され得る。
参照用（理想的）表示出力のモデル
フルパワーのバックライトレベル、つまりＰ＝１において最大出力Ｗおよび最小出力Ｂを有する実際のＬＣＤの場合、出力は、バックライトレベルＰに対して相対的にスケーリングするものとしてモデル化される。コントラスト比ＣＲ＝Ｗ／Ｂはバックライトレベルに依存しない。
実際のＬＣＤのモデル
〔明るさ維持〕
代表的な本実施形態では、単純ブーストおよびクリッピングに基づいたＢＰ処理が使用され、上記ブーストは、可能であればバックライト低減を補償するように選ばれる。下記の導出は、ある任意のバックライトレベルにおいて、上記参照用表示と上記実際の表示との間で輝度を一致させるトーンスケール修正を示している。実際の表示の最大出力および黒レベルの両方がバックライトにしたがってスケーリングする。なお、実際の表示装置の出力は、スケーリングされた出力の最大値よりは低く、スケーリングされた黒レベルよりは高くなるように制限されている。この制限は、輝度一致トーンスケール出力を０およびＣＶｍａｘにクリッピングすることに対応する。
出力一致基準
ｃｖ’に対するクリッピング限界は、輝度一致範囲に対するクリッピング限界を示している。
クリッピング限界
クリッピング点
トーンスケールは、最小値より大きく最大値より小さいコード値に対する出力を一致させ、最小値および最大値は、相対的バックライト電力Ｐおよび実際の表示コントラスト比ＣＲ＝Ｗ／Ｂに依存する。
〔歪みの算出〕
本発明の実施形態で生成、使用される様々な修正画像について図５４を参照して説明する。これらの修正画像のそれぞれの例を生成する際に、オリジナル画像Ｉ ８４０が入力として使用されてもよい。一部の実施形態では、オリジナル入力画像８４０が８４２で処理されて、理想的な出力ＹＩｄｅａｌが得られる（８４４）。理想的な画像処理装置、つまり、参照用表示装置８４２は理想的な表示は黒レベルがゼロであると仮定する。この出力ＹＩｄｅａｌ８４４は、参照用（理想的な）表示装置上で見られるようなオリジナル画像８４０を表わしていてもよい。一部の実施形態では、バックライトレベルが与えられていると仮定して、このバックライトレベルで画像を表わすことによって実際のＬＣＤ上で引き起こされた歪みが演算されてもよい。
一部の実施形態では、画像Ｉ’ ８５０を画像Ｉ ８４０から生成するために明るさ維持８４６が使用されてもよい。そして画像Ｉ’ ８５０は、選択されたバックライトレベルとともに実際のＬＣＤ処理装置８５４へ送信される。その結果生じた出力はＹａｃｔｕａｌ８５８と符号を付ける。
参照用表示モデルは、入力画像Ｉ＊ ８５２を使用することによって実際の表示装置の出力をエミュレートしてもよい。
実際のＬＣＤ８５４の出力は、オリジナル画像Ｉ ８４０を輝度一致トーンスケール関数８４６に通して画像Ｉ’ ８５０を得た結果である。この処理では、バックライトレベルに依存する参照出力が厳密には再現できないかもしれない。ただし、実際の表示出力は、参照用表示装置８４２にならってエミュレートされ得る。画像Ｉ＊ ８５２は、実際の表示出力をエミュレートするために参照用表示装置８４２へ送信される画像データを示す。こうすることでＹｅｍｕｌａｔｅｄ８６０が生成される。画像Ｉ＊ ８５２は、式（４３）などを参照して上記で定義されたクリッピング点によって決定された範囲に画像Ｉ ８４０をクリッピングすることによって生成される。一部の実施形態では、Ｉ＊は数学的に以下のように表わされてもよい。
クリッピングされた画像
一部の実施形態では、歪みが、画像Ｉの参照用表示装置の出力とバックライトレベルＰおよび画像Ｉ’の実際の表示装置の出力との差として定義されてもよい。画像Ｉ＊は実際の表示装置の出力を参照用表示装置上でエミュレートするため、参照用表示装置と実際の表示装置との間の歪みは、参照用表示装置上での二つの画像ＩとＩ＊との間の歪みに等しい。
両方の画像がともに参照用表示装置上に現れるので、画像データ間の歪みは測定され得る。ただし表示出力は不必要である。
画像歪みの測定
画像Ｉ ８４０の参照用表示装置上の表示と画像Ｉ ８４０の実際の表示装置上の表示との間の歪みが、画像Ｉ ８４０の参照用表示装置上の表示と画像Ｉ＊ ８５２の参照用表示装置上の表示との間の歪みに等価であることを、上記の分析は示している。一部の実施形態では、点別歪み尺度が、歪みを画像間で定義するために使用されてもよい。点別歪みｄが与えられれば、画像間の歪みは、画像Ｉと画像Ｉ＊との差を合計することによって演算され得る。画像Ｉ＊ は上記輝度一致をエミュレートするので、誤差は上限におけるクリッピングと下上限におけるクリッピングとからなる。一部の実施形態では、正規化画像ヒストグラムｈ（ｘ）が、画像のバックライト電力に対する歪みを定義するために使用されてもよい。
〔対歪みバックライト曲線〕
参照用表示装置、実際の表示装置、歪みの定義、および画像が与えられるとすると、歪みはバックライトレベルの範囲で演算されてもよい。組み合わされた場合、この歪みデータは、歪みに対するバックライトの曲線を形成する。バックライトの対歪み曲線は、サンプルフレーム（暗い戸棚の中から外を見た景色の薄暗い画像）、ゼロ黒レベルを有する理想的な表示モデル、１０００：１のコントラスト比を有する実際のＬＣＤモデル、および平均二乗誤差ＭＳＥ誤差尺度を使って図示されてもよい。図５５は、この画像の一例の画像コード値のヒストグラムのグラフである。
一部の実施形態では、上記歪み曲線は、ヒストグラムを使ってバックライト値の範囲に対して歪みを算出することによって演算されてもよい。図５６は、図５５のヒストグラムに対応する歪み曲線の一例のグラフである。この画像の一例の場合、低いバックライト値において、明るさ維持によって低いバックライトを効果的に補償することは不可能であり、その結果、歪み８８０が劇的に増加する。高いバックライトレベルでは、制限されたコントラスト比が原因となって、理想的な表示装置に比較すると黒レベルが上昇する（８８２）。最小歪み範囲は存在し、一部の実施形態では、この最小歪み８８４を与える最小のバックライト値が最小歪みアルゴリズムによって選択されてもよい。
〔最適化アルゴリズム〕
一部の実施形態では、バックライト値を選択するために、上記歪み曲線（例えば図５６に図示した曲線）が使用されてもよい。一部の実施形態では、フレームごとの最小歪み電力が選択されてもよい。一部の実施形態では、上記最小歪み値が一つに定まらない場合、この最小歪みを与える最小電力８８４が選択されてもよい。この最適化基準を短いＤＶＤクリップに適用した結果を、図５７に、選択されたバックライト電力を映像フレーム番号に対してプロットしたグラフとして示す。この場合、平均的な選択されたバックライト８９０はおよそ５０％である。
〔画像依存性〕
本発明の一部の実施形態の画像依存性を説明するために、コンテンツが変化するテスト画像の一例が選択され、バックライト値の範囲についてこれらの画像の歪みが算出された。図３９は、これらの画像の一例について、バックライトと歪みの曲線をプロットしたグラフである。図３９は、完全に黒い画像Ａ ５９６、完全に白い画像Ｂ ５９０、人の集合写真である非常に暗い画像Ｃ ５９４、および波乗りをしているサーファーの明るい画像Ｄ ５９８のプロットを含んでいる。
上記曲線の形状が、画像コンテンツに強く依存していることに注目されたい。バックライトレベルは、明るさの喪失に起因する歪みおよび上昇した黒レベルに起因する歪みとつりあうのであるから、この依存性は予想したとおりである。黒画像５９６は低いバックライト値で最小歪みを有する。白画像５９０はフルパワーのバックライトで最小歪みを有する。薄暗い画像５９４は、中間のバックライトレベルで最小歪みを有する。なお、この中間のバックライトレベルでは、上昇した黒レベルと明るさの低下との間の効率的なバランスとして有限コントラスト比が使用される。
〔コントラスト比〕
表示コントラスト比を実際の表示の定義に取り入れてもよい。図５８は、実際の表示装置の異なるコントラスト比に対して、最小ＭＳＥ歪みバックライトが決定される様子を示す。なお、コントラスト比の限界（＝１：１）９００では、最小歪みバックライトは、画像の平均信号レベル（Ａｖｅｒａｇｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｌｅｖｅｌ； ＡＳＬ）に依存している。これとは対極の無限コントラスト比（ゼロ黒レベル）では、最小歪みバックライトは画像の最大値９０２に依存している。
本発明の一部の実施形態において、参照用表示モデルは、理想的なゼロ黒レベルを有する表示モデルを備えていてもよい。一部の実施形態では、参照用表示モデルは、視覚明るさモデルによって選択された参照用表示装置を備えていてもよい。また、一部の実施形態では、参照用表示モデルは周辺光センサを備えていてもよい。
本発明の一部の実施形態において、実際の表示モデルは、有限黒レベルを有する透過型ＧｏＧモデルを備えていてもよい。一部の実施形態では、実際の表示モデルは、周辺光と表示装置の反射部分との両方に出力が依存するようにモデル化されている半透過型表示のためのモデルを備えていてもよい。
本発明の一部の実施形態において、バックライト選択処理における明るさ維持（ＢＰ）は、クリッピングを伴う線形ブーストを含んでいてもよい。他の実施形態では、バックライト選択処理は、滑らかなロールオフおよび／または２つのチャンネルＢＰアルゴリズムを有するトーンスケール演算子を含んでいてもよい。
本発明の一部の実施形態において、歪み尺度は、画像コード値に点別尺度として平均二乗誤差（ＭＳＥ）を含んでいてもよい。一部の実施形態では、歪み尺度は、絶対差、複数のクリッピングされた画素、および／またはヒストグラムに基づいた百分率尺度の和を含めた点別誤差尺度を含んでいてもよい。
本発明の一部の実施形態において、最適化基準は、各フレームにおいて歪みを最小化するバックライトレベルの選択を含んでいてもよい。一部の実施形態では、最適化基準は、最大歪みを最小化する、または平均歪みを最小化する平均電力制限を含んでいてもよい。
〔ＬＣＤの動的コントラストを実現する実施形態〕
液晶表示装置（ＬＣＤ）は、通常コントラスト比が制限されていることが短所である。例えば、表示装置の黒レベルは、バックライトの漏洩などの問題に起因して上昇することがあり、このために黒領域が黒色ではなく、むしろ灰色に見えることがある。この問題は、バックライトを変調すれば、バックライトレベルとそれに関連した漏洩とを減少させ、こうすることで黒レベルも下げることによって緩和される。ただし、補償せずに使用すると、この手法は表示明るさが低下するという望ましくない効果が発生する。画像補償を使用して、バックライトの明るさ低下に起因する表示明るさの損失を回復してもよい。補償は、これまでは通常フルパワー表示の明るさの回復に制限されていた。
上述の本発明の一部の実施形態では、節電を主目的としたバックライト変調を実施する。これらの実施形態の目標は、低いバックライトレベルにおけるフルパワー出力を再現することである。バックライトの明るさの低下と画像輝度上昇とを同時行うことによって、この目的が実現されてもよい。黒レベルまたは動的コントラストの改善は、これらの実施形態における好ましい副次的効果である。これらの実施形態において、目標は、画質向上を実現することである。一部の実施形態は、以下の画質向上を達成する。
１．バックライトを下げることによる黒レベルの低減。
２．バックライトを下げることによって発生する漏洩を低減することによる暗色飽和度の改善。
３．バックライト低減より強力な補償を採用するならば、明るさの改善。
４．動的コントラストの改善、つまり映像列の明フレームにおける最大値を暗フレームの最小値で除算。
５．暗フレームにおけるフレーム内コントラスト。
本発明の一部の実施形態は、これらの効果の１つ以上を不可欠な２つの手法によって実現する。すなわち、バックライト選択および画像補償である。１つの課題は、バックライトと補償済み画像は共に明るさが変化するため、映像においてフリッカー・アーティファクトを避けることである。本発明の実施形態では、目標トーン曲線を使用してフリッカーの可能性を低減してもよい。一部の実施形態では、目標とする曲線がパネル（バックライトは固定）のコントラスト比を超えるコントラスト比を有していてもよい。目標曲線は２つの目的に役立つ。まず一つ目は、目標曲線がバックライトの選択の際に使用されてもよいことである。二つ目に、目標曲線が画像補償を決定するために使用されてもよいことである。目標曲線は、上述の画像の質の面で影響がある。目標曲線は、フルパワーのバックライトの明るさにおけるピーク表示値から、最低レベルのバックライトの明るさにおける最小表示値まで延びてもよい。したがって、目標曲線は、フルパワーのバックライトの明るさで実現される通常の表示値の範囲未満で延びていることになる。
一部の実施形態では、バックライト輝度または明るさレベルの選択は、そのままのパネルコントラスト比に対応する目標曲線の間隔の選択に対応してもよい。バックライトが変化するとこの間隔は移動する。バックライトがフルパワーのとき、目標曲線の暗領域はパネル上で表示できない。バックライトが低いとき、目標曲線の明領域はパネル上で表示できない。一部の実施形態では、バックライトを決定するために、パネルトーン曲線、目標トーン曲線、および表示画像が与えられている。選択されたバックライトにおけるパネルのコントラスト範囲が、上記目標トーン曲線の下側の画像値の範囲と最も近い一致を示すように、バックライトレベルが選択されてもよい。
一部の実施形態では、表示出力が目標曲線上ではできるだけ大きく低下するように、画像が修正または補償されてもよい。バックライトが高すぎると、目標曲線の暗領域が表示できない。同様に、バックライトが低ければ、目標曲線の明領域が表示できない。一部の実施形態では、上記補償に対する固定されたターゲットを使用することによってフリッカーが最小化されてもよい。これらの実施形態では、バックライトの明るさおよび画像補償の両方が変化する。しかし、表示出力は、固定された上記目標トーン曲線におおよそ一致する。
一部の実施形態では、目標トーン曲線は、上記において一覧記述した画質向上のうち１つ以上をまとめてもよい。バックライト選択および画像補償は、どちらも目標トーン曲線を介して制御されてもよい。バックライトの明るさの選択は、画像を“最適に”表わすために実施されてもよい。一部の実施形態では、上述のバックライト選択アルゴリズムに基づく歪みが、指定された目標トーン曲線およびパネルトーン曲線とともに適用されてもよい。
一部の代表的な実施形態では、ゲイン・オフセット・ガンマ・フレア（Ｇａｉｎ−Ｏｆｆｓｅｔ−Ｇａｍｍａ Ｆｌａｒｅ； ＧＯＧＦ）モデルがトーン曲線の代わりに式（４８）に示すように使用されてもよい。一部の実施形態では、ガンマに対して２．２という値が使用されてもよく、さらにオフセットには０が使用されてもよく、こうすることによって２つのパラメータ、つまりゲインおよびフレアが残される。パネルトーン曲線および目標トーン曲線の両方が、これら２つのパラメータを使って指定されてもよい。一部の実施形態では、ゲインが最大明るさを決定し、コントラスト比が加算されるフレア項を決定する。
トーン曲線モデル
ここでＣＲは表示装置のコントラスト比、Ｍは最大パネル出力、ｃは画像コード値、Ｔはトーン曲線値、γはガンマ値である。
動的コントラストの改善を実現するために、目標トーン曲線は、パネルトーン曲線と異なる。最も単純な適用例では、目標物のコントラスト比ＣＲは、パネルのコントラスト比より大きい。パネルトーン曲線の一例を式（４９）に示す。
パネルトーン曲線の一例
ここでＣＲＰａｎｅｌはパネルのコントラスト比、Ｍは最大パネル出力、ｃは画像コード値、ＴＰａｎｅｌはパネルトーン曲線値、γはガンマ値である。目標トーン曲線の一例を式５０に示す。
目標トーン曲線の一例
ここでＣＲＴａｒｇｅｔは目標物のコントラスト比、Ｍは最大目標出力（例えば、フルパワーのバックライトの明るさにおける最大パネル出力）、ｃは画像コード値、ＴＴａｒｇｅｔは目標トーン曲線値、γはガンマ値である。
いくつかのトーン曲線の例の態様について図５９を参照して説明する。図５９は、コード値を横軸に、相対的輝度を縦軸にプロットした両対数グラフである。パネルトーン曲線１０００、目標トーン曲線１００１、および指数法則曲線１００２の３本のトーン曲線が図示されている。パネルトーン曲線１０００は、パネル黒点１００３から最大パネル値１００５まで延びている。目標トーン曲線は、目標黒点１００４から最大目標／パネル値１００５まで延びている。目標黒点１００４は、低いバックライトの明るさの効果を受けるのでパネル黒点１００３より低い。ただし、バックライトは、どのフレームに対しても１つの明るさレベルしか有していないので、目標トーン曲線の範囲全体を単一の画像について利用することはできない。よって、低い目標黒点１００４を得るためにバックライトの明るさが下げられる場合、最大目標／パネル値１００５は実現され得ない。本発明の実施形態では、表示されている画像および所望の性能目標に対して最も適切な目標トーン曲線の範囲が選択される。
異なる優先事項を実現するために、様々な目標トーン曲線が生成されてもよい。例えば、節電が第一の目標であれば、目標曲線のＭ値およびＣＲ値が、パネルトーン曲線において対応するそれぞれの値に等しくなるように設定されてもよい。この節電を目標とする実施形態では、目標トーン曲線は、そのままのパネルトーン曲線に等しい。バックライト変調は節電に使用され、このとき、表示される画像は、低いバックライト設定では実現不可能な上記範囲の上端以外では、表示装置にフルパワーで表示される画像と実質的に同一である。
節電用トーン曲線の一例を図６０に示す。これらの実施形態において、パネルトーン曲線および目標トーン曲線は同じ１０１０である。バックライトの明るさは下げられて、こうすることによって低い目標曲線１０１１が得られる可能性が生まれる。ただし、この可能性は、これらの実施形態において使用されない。代わりに、画像は画像コード値の補償によって明るさを上げられて」、パネルトーン曲線１０１０に一致する。この過程が不可能な場合、パネル限界において、節電のために低減されたバックライト１０２２によって、補償はクリッピング・アーティファクトを避けるために丸め処理されてもよい（１０１２）。この丸め処理は、他の実施形態に関連して上述した方法によって実現されてもよい。一部の実施形態では、画像のダイナミックレンジが制限されているため、クリッピングは起きてよく、あるいは起こらなくてもよい。これらの場合、上記丸め処理１０１２は必要ではなく、目標トーン曲線は範囲１０１４の上端においてパネルトーン曲線に単純に従う。
もう一つの代表的な実施形態では、黒レベルの低減が第一の目標である場合、目標曲線のＭ値が、パネルトーン曲線において対応する値に等しくなるように設定されてもよい。ただし、目標曲線のＣＲ値は、パネルトーン曲線において対応する値の４倍に等しくなるように設定されてもよい。これらの実施形態において、目標トーン曲線は、黒レベルを下げるように選択される。表示明るさは、フルパワー表示に対して相対的に不変である。目標トーン曲線は、パネルトーン曲線と同じ最大Ｍ値を有するが、コントラスト比はパネルトーン曲線より高い。上記例において、コントラスト比は、そのままのパネルコントラスト比の４倍である。あるいは、目標トーン曲線が上記範囲の上端において丸め処理曲線を備えていてもよい。バックライトは４：１の比で変調され得るものと考えられる。
黒レベル低減を優先する一部の実施形態について図６１を参照して説明する。これらの実施形態では、パネルトーン曲線１０２０は上述のように、例えば、式（４９）を使って算出される。低減されたバックライトの明るさレベルおよび高いコントラスト比に対して目標トーン曲線１０２１も算出される。上記範囲の上端において、目標トーン曲線１０２４はパネルトーン曲線に沿って延びる。あるいは、目標トーン曲線は丸め処理曲線１０２３を採用してもよく、こうすることによって低減されたバックライトレベルに対して表示限界１０２２近傍でクリッピングを低減してもよい。
もう一つの代表的な実施形態では、明画像が第一の目標である場合、目標曲線１０３４のＭ値は、パネルトーン曲線において対応する値の１．２倍に等しくなるように設定されてもよい。しかし、目標曲線のＣＲ値はパネルトーン曲線において対応する値に等しくなるように設定されてもよい。目標トーン曲線は明るさを上げるように選択され、こうすることによって同じコントラスト比を維持する（黒レベルは上げられていることに留意）。目標とする最大値Ｍはパネル最大値より大きい。画像補償を使用して画像の明るさを上げ、この輝度上昇を実現する。
画像の明るさを優先する一部の実施形態について図６２を参照して説明する。これらの実施形態では、パネルトーン曲線および目標トーン曲線は範囲１０３０の下端付近ではほぼ同じである。ただし、この領域の上方では、パネルトーン曲線１０３２が典型的な経路をたどって最大表示出力１０３３に到る。ただし上記目標トーン曲線は、引き上げられた経路１０３１をたどり、こうすることによって、この領域ではより明るい画像コード値の提供が可能になる。上記範囲の上端に付近で、目標曲線１０３１は、丸め処理曲線１０３５を備えていてもよい。この丸め処理曲線１０３５は、表示装置が目標曲線をなぞることがバックライトレベルの低減によってできなくなる目標曲線を点１０３３に丸める。
もう一つの代表的な実施形態では、より低い黒レベルおよびより明るい中間域を有する強調画像が第一の目標である場合、目標曲線１０３４のＭ値は、パネルトーン曲線において対応する値の１．２倍に等しくなるように設定されてもよく、目標曲線のＣＲ値は、パネルトーン曲線において対応する値の４倍に等しくなるように設定されてもよい。目標トーン曲線は、明るさを上げると同時に黒レベルを下げるためにも選択される。目標最大値はパネル最大値Ｍより大きく、コントラスト比もパネルコントラスト比より大きい。この目標トーン曲線は、バックライト選択および画像補償の両方に対して影響があってもよい。目標とする低減された黒レベルを実現するために、暗フレームにおいてバックライトは低減される。画像補償をフルパワーのバックライトにおいて使用して、明るさの増加を実現してもよい。
画像の明るさおよび低い黒レベルを優先する一部の実施形態について図６３を参照して説明する。これらの実施形態では、パネルトーン曲線１０４０が上述のように、例えば式（４９）を使って算出される。目標トーン曲線１０４１も算出される。ただし低減されたバックライトレベルに対応して、目標トーン曲線１０４１は、より低い黒点１０４５を始点としてもよい。上記トーンスケールの中間域および上側の範囲において画像コード値の明るさを上げるために、上記目標トーン曲線１０４１も引き上げられた経路をたどってもよい。上記表示装置は低減されたバックライトレベルを有し、最大目標値１０４２には到達できないため、または最大パネル値１０４３でさえも到達できないため、丸め処理曲線１０４４が採用されてもよい。丸め処理曲線１０４４は、最大低減バックライトパネル値１０４６を目標トーン曲線１０４１の終点としてもよい。他の実施形態との関連で上記の様々な方法を使用して、丸め処理曲線特性を決定してもよい。
本発明の一部の実施形態について図６４を参照して説明する。これらの実施形態では、複数の目標トーン曲線が算出されてもよく、上記算出された曲線の組から画像特性、性能目標、またはその他の基準に基づいて選択が行われる。これらの実施形態において、パネルトーン曲線１１２７は、フルパワーのバックライトの明るさ状況に対して引き上げられた黒レベル１１２０を使って生成される。さらに目標トーン曲線１１２８および１１２９が生成されてもよい。これらの目標トーン曲線１１２８および１１２９は、曲線が黒レベル点、例えば黒レベル点１１２１に遷移する黒レベル遷移領域１１２２を備えている。さらにこれらの曲線は、上記複数の目標トーン曲線のうちの任意の目標トーン曲線の複数の入力点が同一出力点にマッピングされる共通域を備えている。一部の実施形態において、これらの目標トーン曲線は、さらに明るさ丸め処理曲線１１２６を備えていてもよく、この場合、他の実施形態で上述のように、曲線は丸められて最大明るさレベル１１２５になる。曲線は、この目標トーン曲線の組から画像特性に基づいて選択されてもよい。例えば、多数の非常に暗い画素を有する画像は、より低い黒レベルによって効果を生み、また、明るさを低下させたバックライトおよびより低い黒レベルを有する曲線１１２８がこの画像に対して選択されてもよいが、これらの例に限定されるものではない。多数の明るい画素値を有する画像は、より高い最大明るさ１１２４を使って、曲線１１２７の選択に対して影響を有していてもよい。映像列の各フレームは、異なる目標トーン曲線の選択に対して影響を有していてもよい。管理されなければ、異なるトーン曲線の使用は、フリッカーおよび映像列において所望ではないアーティファクトを引き起こす機能性がある。ただし、共通域１１２３は、これらの実施形態の全ての目標トーン曲線によって共有されているので、時間的効果を安定させるため、ならびにフリッカーおよびフリッカーと同様のアーティファクトを低減するために役立つ。
本発明の一部の実施形態について図６５を参照して説明する。これらの実施形態では、１組の目標トーン曲線、例えば目標トーン曲線１１０５が生成されてもよい。これらの目標トーン曲線は、異なる黒レベル遷移領域１１０２を備えていてもよく、その異なる黒レベル遷移領域１１０２は、異なるバックライトの明るさレベルに対応していてもよい。さらにこの目標トーン曲線からなる組は、その組の全ての曲線が同一マッピングを共有する、強調された共通域１１０１を備えている。一部の実施形態では、これらの曲線は、共通域から最大明るさレベルへ遷移する明るさ丸め処理曲線１１０３をさらに備えていてもよい。強調された目標トーン曲線１１０９の一例において、上記曲線は、黒レベル点１１０５から始まって強調された共通域１１０１に遷移してもよい。そして、曲線は、強調された共通域から最大明るさレベル１１０６へ丸め処理曲線に沿って遷移する。一部の実施形態では、上記明るさ丸め処理曲線が存在しなくてもよい（１１０８）。これらの実施形態は、共通域がパネルトーン曲線１１００の上方（１１０４〜１１０７）に位置している点が、図６５を参照して記載された実施形態と異なる。このことが、入力画素値をより高い出力値にマッピングし、こうすることで表示される画像の輝度を上げる。一部の実施形態では、１組の強調目標トーン曲線が生成され、画像列のフレームに対して選択的に使用されてもよい。これらの実施形態は、フリッカーおよびフリッカーと同様のアーティファクトを低減するために役立つ共通域を共有している。一部の実施形態では、１組の目標トーン曲線および１組の強調された目標トーン曲線が算出され、画像特性および／または性能目標に応じた選択的使用のために記憶されてもよい。
本発明の一部の実施形態について図６６を参照して説明する。図６６の方法において目標トーン曲線パラメータが決定される（１０５０）。一部の実施形態では、これらのパラメータは、最大目標パネル出力、目標コントラスト比、および目標パネルガンマ値を備えていてもよい。他のパラメータをさらに使用して、性能目標を達するために画像調節または画像補償に使用される目標トーン曲線が定義されてもよい。
これらの実施形態において、パネルトーン曲線も算出されてよい（１０５１）。典型的パネル出力と目標トーン曲線との差異を図示するためにパネルトーン曲線を示す。パネルトーン曲線１０５１は、表示に使用される表示パネルの特性を示すものであり、誤差または歪みの測定が行われる参照画像の生成のために使用されてもよい。この曲線１０５１は、ある任意の表示装置の最大パネル出力Ｍおよびパネルコントラスト比ＣＲに基づいて算出されてもよい。一部の実施形態では、この曲線は、最大パネル出力Ｍ、パネルコントラスト比ＣＲ、パネルのガンマ値γ、および画像コード値ｃに基づいていてもよい。
１つ以上の目標トーン曲線（ＴＴＣ）が算出されてもよい（１０５２）。一部の実施形態では、それぞれ異なるバックライトレベルに基づいたＴＴＣが集まったＴＴＣのグループが算出されてもよい。他の実施形態では、他のパラメータが変化してもよい。一部の実施形態では、上記目標トーン曲線が、最大目標出力Ｍおよび目標コントラスト比ＣＲを使って算出されてもよい。一部の実施形態では、この目標トーン曲線が、最大目標出力Ｍ、目標コントラスト比ＣＲ、表示ガンマ値γ、および画像コード値ｃに基づいていてもよい。一部の実施形態では、上記目標トーン曲線が画像に対する所望の修正を表わしていてもよい。例えば、目標トーン曲線は、低い黒レベル、明るい画像領域、補償領域、および／または丸め処理曲線のうちの１つ以上を表わしてもよい。目標トーン曲線は、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）として表わされてもよく、ハードウェアまたはソフトウェアによって算出されてもよく、または他の手段によって表わされてもよい。
バックライトの明るさレベルが決定されてもよい（１０５３）。一部の実施形態では、上記のバックライトレベル選択が、性能目標、例えば節電、黒レベル基準、またはその他の目標によって影響されてもよい。一部の実施形態では、仮想的参照用表示装置上に表示される処理画像または強調画像とオリジナル画像との間の歪みまたは誤差を最小化するように、バックライトレベルが決定されてもよい。画像値の大部分が非常に暗い場合は、低いバックライトレベルが画像表示に対して最も適している。画像値の大部分が明るい場合は、高いバックライトレベルが画像表示に対して最良の選択である。一部の実施形態では、適切なＴＴＣおよび対応するバックライトレベルを決定するために、パネルトーン曲線で処理された画像が、様々なＴＴＣを使って処理された画像と比較されてもよい。
本発明の一部の実施形態において、バックライト選択および画像補償選択方法において特定の性能目標がさらに考慮されてもよい。例えば、節電が性能目標として指定されている場合、低いバックライトレベルの方が、画像特性の最適化より優先順位が高い。反対に、画像の明るさが性能目標である場合、低いバックライトレベルの優先順位は下がる。
目標トーン曲線、仮想的参照用表示装置、またはなにかその他の基準について、画像の誤差または歪みを最小化するようにバックライトレベルが選択されてもよい（１０５３）。一部の実施形態は、バックライトレベルを選択するために使用される方法および補償方法を備えていてもよい。これらの方法は、米国特許出願第１１／４６０，７６８号明細書（２００６年１１月２３日、Ｌｏｕｉｓ Ｊ． Ｋｅｒｏｆｓｋｙ）に記載された手法のうちのいずれか一つであってもよい。
目標トーン曲線算出の後、画像は、性能目標を実現または低いバックライトレベルを補償するために目標トーン曲線を使って調節または補償されてもよい（１０５４）。この調節または補償は、目標トーン曲線を参照して実施されてもよい。
バックライト選択１０５３および補償または調節１０５４の後、調節済みまたは補償済み画像は選択されたバックライトレベルで表示されてもよい（１０５５）。
本発明の一部の実施形態について図６７を参照して説明する。これらの実施形態では、画像強調または処理の目標が決定される（１０６０）。この目標は、節電、低い黒レベル、画像輝度増加、トーンスケール調節、もしくはその他の処理または強調目標を含んでいてもよい。目標トーン曲線パラメータは、上記処理または強調目標に基づいて選択されてもよい（１０６１）。一部の実施形態では、パラメータ選択は自動化されて、上記強調または処理目標に基づいて行われてもよい。一部の代表的な実施形態では、これらのパラメータは、最大目標出力Ｍおよび目標コントラスト比ＣＲを含んでいてもよい。一部の代表的な実施形態では、これらのパラメータは、最大目標出力Ｍ、目標コントラスト比ＣＲ、表示ガンマ値γ、および画像コード値ｃを含んでいてもよい
目標トーン曲線（ＴＴＣ）は、選択された目標トーン曲線パラメータに基づいて算出されてもよい（１０６２）。一部の実施形態では、１組のＴＴＣが算出されてもよい。一部の実施形態では、その組が、様々なバックライトレベルに対応した、ただしＴＴＣパラメータは共通である曲線を備えていてもよい。他の実施形態では、他のパラメータが変化してもよい。
バックライトの明るさレベルが選択されてもよい（１０６３）。一部の実施形態では、バックライトレベルは画像特性を参照して選択されてもよい。一部の実施形態では、バックライトレベルは性能目標に基づいて選択されてもよい。一部の実施形態では、バックライトレベルは性能目標および画像特性に基づいて選択されてもよい。一部の実施形態では、バックライトレベルは、性能目標または誤差基準に一致するＴＴＣを選択し、そのＴＴＣに対応するバックライトレベルを用いることによって選択されてもよい。
バックライトレベルが一旦選択されると（１０６３）、そのレベルに対応する目標トーン曲線が関連付けによって選択される。上記画像は、ここで目標トーン曲線を用いて調節、強調、または補償されてもよい（１０６４）。そして、調節済み画像は、上記選択されたバックライトレベルを使って表示装置に表示されてもよい（１０６５）。
本発明の一部の実施形態について図６８を参照して説明する。これらの実施形態では、画像表示性能目標が特定される（１０７０）。この特定は、ユーザが性能目標を直接選択するユーザインターフェースを介して実施されてもよい。あるいは、この特定は、性能目標が生成される優先事項をユーザが特定するユーザクエリーを介して実施されてもよい。性能目標は、画像分析、表示特性、デバイス使用履歴、またはその他の情報に基づいて自動的に特定されてもよい。
上記性能目標に基づいて、目標トーン曲線パラメータが自動的に選択、または生成されてもよい（１０７１）。一部の代表的な実施形態では、これらのパラメータは、最大目標出力Ｍおよび目標コントラスト比ＣＲを含んでいてもよい。一部の代表的な実施形態では、これらのパラメータは、最大目標出力Ｍ、目標コントラスト比ＣＲ、表示ガンマ値γ、および画像コード値ｃを含んでいてもよい。
上記目標トーン曲線パラメータから１つ以上の目標トーン曲線が生成されてもよい（１０７２）。目標トーン曲線が、式、一連の式、表（例えばＬＵＴ）、またはその他の表現形式で表わされてもよい。
一部の実施形態では、各ＴＴＣがバックライトレベルに対応している。バックライトレベルは、基準を満たす対応するＴＴＣを見つけることによって選択されてもよい（１０７３）。一部の実施形態では、バックライトの選択は、他の方法によってなされてもよい。バックライトがＴＴＣとは独立して選択されるのであれば、そのバックライトレベルに対応するＴＴＣが選択されてもよい。
最終的なＴＴＣが一旦選択されると（１０７３）、そのＴＴＣ画像に適用されて（１０７４）、画像を表示するために強調、補償、またはその他の方法で処理する。そして、処理済み画像は表示される（１０７５）。
本発明の一部の実施形態について図６９を参照して説明する。これらの実施形態では、画像表示性能目標が特定される（１０８０）。この特定は、ユーザが性能目標を直接選択するユーザインターフェースを介して実施されてもよい。あるいは、この特定は、性能目標が生成される優先事項をユーザが特定するユーザクエリーを介して実施されてもよい。性能目標は、画像分析、表示特性、デバイス使用履歴、またはその他の情報に基づいて自動的に特定されてもよい。画像分析も、画像特性を特定するために実施されてもよい（１０８１）。
上記性能目標に基づいて、目標トーン曲線パラメータが自動的に選択または生成されてもよい（１０８２）。バックライトレベルは、直接特定または最大表示出力値およびコントラスト比を介して暗示されてもよく、このバックライトレベルも選択されてもよい。一部の代表的な実施形態では、これらのパラメータは最大目標出力Ｍおよび目標コントラスト比ＣＲを含んでいてもよい。一部の代表的な実施形態において、これらのパラメータは、最大目標出力Ｍ、目標コントラスト比ＣＲ、表示ガンマ値γ、および画像コード値ｃを含んでいてもよい。
上記目標トーン曲線パラメータから目標トーン曲線が生成されてもよい（１０８３）。目標トーン曲線が、式、一連の式、表（例えばＬＵＴ）、またはその他の表現形式で表わされてもよい。一旦この曲線が生成されると（１０８３）、画像に適用されて（１０８４）、画像を表示するために強調、補償、またはその他の方法で処理してもよい。そして、処理済み画像は表示される（１０８５）。
〔色強調および明るさ強調〕
本発明の一部の実施形態は、色強調、および明るさ強調または明るさ保持を備えている。これらの実施形態では、明るさ強調または明るさ保持とともに色の面での強調を実施するために、特定の色値、範囲、または領域が修正されてもよい。一部の実施形態では、これらの修正または強調は、画像のローパス（ＬＰ）バージョンに対して実施されてもよい。一部の実施形態では、特定の色強調処理が使用されてもよい。
本発明の一部の実施形態について図７０を参照して説明する。これらの実施形態では、ＬＰ画像を生成するために、画像１１３０がローパス（ＬＰ）フィルタでフィルタリングされてもよい（１１３１）。このＬＰ画像は、オリジナル画像１１３０に減算１１３４またはその他の方法で組み合わされて、ハイパス（ＨＰ）画像１１３５が生成されてもよい。そして、上記ＬＰ画像は、他の一部の実施形態との関連で上述したように、トーンスケール処理１１３３、例えば明るさ維持（ＢＰ）処理または同様の画像特徴の輝度増加、低減バックライトレベル補償、またはその他のＬＰ画像修正処理を用いて処理されてもよい。その結果得られる処理済みＬＰ画像は、ＨＰ画像１１３５と組み合わされて１１３７、トーンスケール強調画像を生成してもよい。そして、そのトーンスケール強調画像は、ビット深度拡張（ｂｉｔ−ｄｅｐｔｈ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ； ＢＤＥ）処理１１３９で処理されてもよい。ＢＤＥ処理１１３９では、特別に設計されたノイズパターンまたはディザーパターンを画像に適用して、画像ビット深度を下げる輪郭形成アーティファクト（ｃｏｎｔｏｕｒｉｎｇ ａｒｔｉｆａｃｔｓ）が次の処理において発生する可能性を低減してもよい。
一部の実施形態はビット深度拡張（ＢＤＥ）処理を含んでいてもよい。該ＢＤＥ処理は、米国特許出願第１０／７７５，０１２号明細書（２００５年８月１１日、Ｓｃｏｔｔ Ｊ． Ｄａｌｙ ａｎｄ Ｘｉａｏ−Ｆａｎ Ｆｅｎｇ）、米国特許出願第１０／６４５，９５２号明細書（２００５年８月２５日、Ｘｉａｏ−Ｆａｎ Ｆｅｎｇ ａｎｄ Ｓｃｏｔｔ Ｊ． Ｄａｌｙ）、および米国特許出願第１０／６７６，８９１号明細書（２００５年３月３１日、Ｘｉａｏ−Ｆａｎ Ｆｅｎｇ ａｎｄ Ｓｃｏｔｔ Ｊ． Ｄａｌｙ）に記載の手法のうちのいずれか一つであればよい。
そして、その結果得られるＢＤＥ強調済み画像は表示またはさらに処理されてもよい。参照によって引用される上記特許出願明細書中で説明されているように、ＢＤＥ強調済み画像は、そのビット深度が下げられた場合、輪郭形成アーティファクトを示すことが少ない。
本発明の一部の実施形態について図７１を参照して説明する。これらの実施形態では、画像１１３０をローパス（ＬＰ）フィルタ１１３１にかけて、上記画像のＬＰバージョンを生成してもよい。このＬＰバージョンは、色強調モジュール１１３２へ送信されて処理されてもよい。該色強調モジュール１１３２は色検出機能、色マッピング微調整機能、色領域処理機能、およびその他の機能を備えていてもよい。一部の実施形態では、色強調モジュール１１３２は、非肌色領域処理に加えて、肌色検出機能、肌色マップ微調整機能、および肌色領域処理を備えていてもよい。色強調モジュール１１３２における機能の結果、画像要素に対する修正済み色値、例えば画素濃度値が得られる。
色修正の後、上記の色修正済みＬＰ画像は、明るさ維持または明るさ強調モジュール１１３３へ送信されてもよい。このモジュール１１３３は、明るさ特性向上のためにトーンスケール曲線または類似の方法で画像値が調節または修正される上述の多数の実施形態と同様である。一部の実施形態では、上記トーンスケール曲線は、光源光またはバックライトレベルに関連付けられてもよい。一部の実施形態では、トーンスケール曲線は、低減バックライトレベルを補償してもよい。一部の実施形態では、トーンスケール曲線は、画像の明るさを上げる、またはその他の方法で、任意のバックライトレベルから独立して画像を修正してもよい。
そして、上記色と明るさとが強調された画像は、上記画像のハイパス（ＨＰ）バージョンと組み合わされてもよい。一部の実施形態では、画像のＨＰバージョンは、オリジナル画像１１３０からＬＰバージョンを減じる１１３４ことによって生成されてもよい。この結果、画像１１３５のＨＰバージョンが得られる。色と明るさとが強調された画像と画像１１３５のＨＰバージョンとを組み合わせる１１３７ことによって、強調済み画像１１３８が生成される。
本発明の一部の実施形態は、ＨＰ画像に対して、画像に依存するバックライト選択および／または別のゲイン処理を備えていてもよい。これら２つの付加的な要素は互いに独立した、個々に分離可能な要素であるが、図７２に示したように、両方の要素を備えた実施形態との関連において記載する。この代表的な実施形態において、画像１１３０は、フィルタモジュール１１３１に入力されてもよく、そこでＬＰ画像１１４５が生成されてもよい。そして、上記ＬＰ画像１１４５がオリジナル画像１１３０から減じられて、ＨＰ画像１１３５が生成されてもよい。あるいは、ＬＰ画像１１４５は色強調モジュール１１３２へ送信されてもよい。一部の実施形態では、オリジナル画像１１３０もバックライト選択モジュール１１４０へ送信されて、バックライトの明るさレベルの決定の際に使用されてもよい。
色強調モジュール１１３２は、色検出機能、色マッピング微調整機能、色領域処理機能、およびその他の機能を備えていてもよい。一部の実施形態では、色強調モジュール１１３２は非肌色領域処理に加えて、肌色検出機能、肌色マップ微調整機能、および肌色領域処理を備えていてもよい。色強調モジュール１１３２における機能の結果、画像要素に対する修正済み色値、例えば画素濃度値が得られる。
明るさ維持（ＢＰ）または明るさ強調トーンスケールモジュール１１４１が上記ＬＰ画像１１４５を受信して、トーンスケール操作で処理してもよい。上記トーンスケール操作は、バックライト選択モジュール１１４０から受信されるバックライト選択情報に依存していてもよい。明るさ維持がトーンスケール操作を用いて実現される場合、バックライト選択情報は、トーンスケール曲線の決定の際に有用である。バックライト補償は実施されずに明るさ強調だけが実施される場合、バックライト選択情報は必ずしも必要ではない。
ＨＰ画像１１３５も、類似の実施形態において上述した方法を使ってＨＰゲインモジュール１１３６で処理されてもよい。ＨＰゲインモジュールにおいてゲイン処理を行った結果、修正済みＨＰ画像１１４７が得られる。トーンスケールモジュール１１４１においてトーンスケール処理した結果得られる修正済みＬＰ画像１１４６は、上記修正済みＨＰ画像１１４７と組み合わされ１１４２、強調済み画像１１４３が生成される。
上記強調済み像１１４３は、バックライト選択データをバックライト選択モジュール１１４０から受信されたバックライト１１４４のバックライト変調を利用して、表示装置に表示されてもよい。こうして、低いバックライト設定または他の方法で変調されたバックライト設定で、ただし、バックライト変調を補償するように修正された画像値で、画像が表示されてもよい。同様に、ＬＰトーンスケール処理およびＨＰゲイン処理を経た明るさ強調済み画像が、フルパワーのバックライトの明るさで表示されてもよい。
本発明の一部の実施形態について図７３を参照して説明する。これらの実施形態では、オリジナル画像１１３０がフィルタモジュール１１５０に入力され、そこでＬＰ画像１１５５が生成される。一部の実施形態では、フィルタモジュールは、さらにヒストグラム１１５１を生成してもよい。ＬＰ画像１１５５は、減算処理１１５７だけではなく、色強調モジュール１１５６へも送信されてよい。上記減算処理１１５７では、ＬＰ画像１１５５がオリジナル画像１１３０から減じられ、ＨＰ画像１１５８が形成される。一部の実施形態では、ＨＰ画像１１５８は、さらにコアリング（ｃｏｒｉｎｇ）処理１１５９に供されて、ＨＰ画像１１５８から一部の高周波数成分が除去される。このコアリング処理の結果、コアリング済みＨＰ画像１１６０が得られる。他の実施形態で上述したように、明るさ維持、明るさ強調、またはその他の処理を実現するために、このＨＰ画像１１６０は、ゲインマップ１１６２で処理されてもよい（１１６１）。ゲインマッピング過程１１６１の結果、ゲインマッピング済みＨＰ画像１１６８が得られる。
上記ＬＰ画像１１５５は色強調モジュール１１５６へ送信されて、色検出機能、色マッピング微調整機能、色領域処理機能、およびその他の機能を使って、そこで処理されてもよい。一部の実施形態では、色強調モジュール１１５６は非肌色領域処理に加えて、肌色検出機能、肌色マップ微調整機能、および肌色領域処理を備えていてもよい。色強調モジュール１１５６における機能の結果、画像要素に対する修正済み色値、例えば画素濃度値が得られる。この修正済み色値は、色強調済みＬＰ画像１１６９として記録されてもよい。
色強調済みＬＰ画像１１６９は、ＢＰトーンスケールまたは強調トーンスケールモジュール１１６３において処理されてもよい。明るさ維持（ＢＰ）または明るさ強調トーンスケールモジュール１１６３が上記色強調済みＬＰ画像１１６９を受信して、トーンスケール操作で処理してもよい。上記トーンスケール操作は、バックライト選択モジュール１１５４から受信されるバックライト選択情報に依存していてもよい。明るさ維持がトーンスケール操作を用いて実現される場合、バックライト選択情報は、トーンスケール曲線の決定の際に有用である。バックライト補償は実施されずに明るさ強調だけが実施される場合、バックライト選択情報は必ずしも必要ではない。トーンスケールモジュール１１６３において実施されるトーンスケール操作は、バックライト情報に関わらず、画像特性、応用時の性能目標、およびその他のパラメータに依存していてもよい。
一部の実施形態では、色強調モジュール１１５６およびトーンスケール１１６３モジュールがそれぞれの機能を実行する時間を確保するために、上記画像ヒストグラム１１５１を遅らせてもよい（１１５２）。これらの実施形態において、この遅らせたヒストグラム１１５３は、バックライト選択１１５４に影響を与えるために使用されてもよい。一部の実施形態では、先のフレームから得られるヒストグラムを使ってバックライト選択１１５４に影響を与えてもよい。一部の実施形態では、現在のフレームの２つ前のフレームから得られるヒストグラムを使ってバックライト選択１１５４に影響を与えてもよい。一旦バックライト選択が実施されれば、バックライト選択データが、トーンスケールモジュール１１６３によって使用されてもよい。
色強調済みＬＰ画像１１６９がトーンスケールモジュール１１６３を介して一旦処理されると、結果として得られる色と明るさとが強調されたＬＰ画像１１７６が、ゲインマッピング済みＨＰ画像１１６８と組み合わされてもよい（１１６４）。一部の実施形態では、この処理１１６４が加算処理であってもよい。一部の実施形態では、この組み合わせ処理１１６４から得られる、組み合わされた強調済み画像１１６７が、画像表示のための最終的な生成物となる。この組み合わされた強調済み画像１１６７は、バックライト選択モジュール１１５４から受信されたバックライト設定を用いて変調されたバックライト１１６６を利用して、表示装置に表示されてもよい。
本発明の一部の色強調モジュールについて図７４を参照して説明する。これらの実施形態では、ＬＰ画像１１７０が色強調モジュール１１７１に入力されてもよい。色強調モジュール１１７１では様々な処理がＬＰ画像１１７０に対して適用されてもよい。肌色検出処理１１７２がＬＰ画像１１７０に適用されてもよい。肌色検出処理１１７２は、ＬＰ画像１１７０内の各画素の色の分析、およびその画素色に基づいた肌色確率値の付与を備えていてもよい。この処理の結果、肌色確率マップが得られる。一部の実施形態では、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を使用して、色が肌色である確率を決定してもよい。他の方法を使って肌色確率を決定してもよい。一部の実施形態は、上記および参照によってここに引用される他の特許出願明細書中に記載された肌色検出方法を備えていてもよい。
結果として得られる肌色確率マップは、肌色マップ微調整処理１１７３によって処理されてもよい。上記ＬＰ画像１１７０は、さらに、この微調整処理１１７３に入力される、または微調整処理１１７３によってアクセスされてもよい。一部の実施形態では、この微調整処理１１７３は、画像によって駆動される非線型ローパスフィルタを備えていてもよい。一部の実施形態では、対応する画像の色値が隣の画素の色値に対して特定の色空間距離以内である場合、ならびに上記画像画素および隣接画素が特定の空間的距離内にある場合、微調整処理１１７３は、肌色マップ値に対して適用される平均化処理を備えていてもよい。そして、この処理によって修正または微調整された上記肌色マップは、ＬＰ画像内で肌色領域を特定するために使用されてもよい。肌色領域外の領域がさらに非肌色領域として特定されてもよい。
色強調モジュール１１７１では、色修正処理１１７４を肌色領域だけに適用することによってＬＰ画像１１７０が差分処理されてもよい。一部の実施形態では、色修正処理１１７４が非肌色領域だけに適用されてもよい。一部の実施形態では、第１の色修正処理が肌色領域に適用され、第２の色修正処理が非肌色領域に適用されてもよい。これらの色修正処理の結果、どちらの処理であっても、色修正済みまたは強調済みＬＰ画像１１７５が得られる。一部の実施形態では、強調済みＬＰ画像は、さらにトーンスケールモジュール、例えばＢＰまたは強調トーンスケールモジュール１１６３において処理されてもよい。
本発明の一部の実施形態について図７５を参照して説明する。これらの実施形態では、画像１１３０をローパス（ＬＰ）フィルタ１１３１にかけて、上記画像のＬＰバージョンを生成してもよい。このＬＰバージョンは、色強調モジュール１１３２へ送信されて処理されてもよい。該色強調モジュール１１３２は、色検出機能、色マッピング微調整機能、色領域処理機能、その他の機能を備えていてもよい。一部の実施形態では、色強調モジュール１１３２は、非肌色領域処理に加えて、肌色検出機能、肌色マップ微調整機能、および肌色領域処理を備えていてもよい。色強調モジュール１１３２における機能の結果、画像要素に対する修正済み色値、例えば画素濃度値が得られる。
色修正の後、上記の色修正済みＬＰ画像は、明るさ維持または明るさ強調モジュール１１３３へ送信されてもよい。このモジュール１１３３は、明るさ特性向上のためにトーンスケール曲線または類似の方法で画像値が調節または修正される上述の多数の実施形態と同様である。一部の実施形態では、上記トーンスケール曲線は、光源光またはバックライトレベルに関連付けられてもよい。一部の実施形態では、トーンスケール曲線は、低減バックライトレベルを補償してもよい。一部の実施形態では、トーンスケール曲線は、画像の明るさを上げる、またはその他の方法で、任意のバックライトレベルから独立して画像を修正してもよい。
そして、上記色と明るさとが強調された画像は、上記画像のハイパス（ＨＰ）バージョンと組み合わされてもよい。一部の実施形態では、画像のＨＰバージョンは、オリジナル画像１１３０からＬＰバージョンを減じる（１１３４）ことによって生成されてもよい。この結果、画像１１３５のＨＰバージョンが得られる。色と明るさとが強調された画像と画像１１３５のＨＰバージョンとを組み合わせる（１１３７）ことによって、強調済み画像１１３８が生成される。
これらの実施形態において、ビット深度拡張（ＢＤＥ）処理１１３９が上記強調済み画像１１３８に対して実施されてもよい。このＢＤＥ処理１１３９は、ビット深度が制限された場合に発生する可視アーティファクトを低減してもよい。一部の実施形態は、上述の米国特許出願第１０／７７５，０１２号明細書（２００５年８月１１日）、米国特許出願第１０／６４５，９５２号明細書（２００５年８月２５日）、および米国特許出願第１０／６７６，８９１号明細書（２００５年３月３１日）に記載されているようにＢＤＥ処理を備えていてもよい。
本発明の一部の実施形態について図７６を参照して説明する。これらの実施形態は、図７３を参照して記載された実施形態と同様であるが、さらにビット深度拡張処理を備えている。
これらの実施形態において、オリジナル画像１１３０はフィルタモジュール１１５０に入力され、フィルタモジュール１１５０はＬＰ画像１１５５を生成してもよい。一部の実施形態では、フィルタモジュールはさらにヒストグラム１１５１を生成してもよい。ＬＰ画像１１５５は、減算処理１１５７だけではなく、色強調モジュール１１５６へも送信されてよい。上記減算処理１１５７では、ＬＰ画像１１５５がオリジナル画像１１３０から減じられ、ＨＰ画像１１５８が形成される。一部の実施形態では、ＨＰ画像１１５８はさらにコアリング処理１１５９に供されて、ＨＰ画像１１５８から一部の高周波数成分が除去される。このコアリング処理の結果、コアリング済みＨＰ画像１１６０が得られる。他の実施形態で上述したように、明るさ維持、強調、またはその他の処理を実現するために、このＨＰ画像１１６０は、ゲインマップ１１６２で処理されてもよい（１１６１）。ゲインマッピング過程１１６１の結果、ゲインマッピング済みＨＰ画像１１６８が得られる。
上記ＬＰ画像１１５５は、色強調モジュール１１５６へ送信されて、色検出機能、色マッピング微調整機能、色領域処理機能、およびその他の機能を使って、そこで処理されてもよい。一部の実施形態では、色強調モジュール１１５６は、非肌色領域処理に加えて、肌色検出機能、肌色マップ微調整機能、および肌色領域処理を備えていてもよい。色強調モジュール１１５６における機能の結果、画像要素に対する修正済み色値、例えば画素濃度値が得られる。この修正済み色値は、色強調済みＬＰ画像１１６９として記録されてもよい。
色強調済みＬＰ画像１１６９は、ＢＰトーンスケールまたは強調トーンスケールモジュール１１６３において処理されてもよい。明るさ維持（ＢＰ）または明るさ強調トーンスケールモジュール１１６３が上記色強調済みＬＰ画像１１６９を受信して、トーンスケール操作で処理してもよい。上記トーンスケール操作は、バックライト選択モジュール１１５４から受信されるバックライト選択情報に依存していてもよい。明るさ維持がトーンスケール操作を用いて実現される場合、バックライト選択情報は、トーンスケール曲線の決定の際に有用である。バックライト補償は実施されずに明るさ強調だけが実施される場合、バックライト選択情報は必ずしも必要ではない。トーンスケールモジュール１１６３において実施されるトーンスケール操作は、バックライト情報に関わらず、画像特性、応用時の性能目標、およびその他のパラメータに依存していてもよい。
一部の実施形態では、色強調モジュール１１５６およびトーンスケール１１６３モジュールがそれぞれの機能を実行する時間を確保するために、上記画像ヒストグラム１１５１を遅らせてもよい（１１５２）。これらの実施形態において、この遅らせたヒストグラム１１５３は、バックライト選択１１５４に影響を与えるために使用されてもよい。一部の実施形態では、先のフレームから得られるヒストグラムを使ってバックライト選択１１５４に影響を与えてもよい。一部の実施形態では、現在のフレームの２つ前のフレームから得られるヒストグラムを使ってバックライト選択１１５４に影響を与えてもよい。一旦バックライト選択が実施されれば、バックライト選択データがトーンスケールモジュール１１６３によって使用されてもよい。
色強調済みＬＰ画像１１６９がトーンスケールモジュール１１６３を介して一旦処理されると、結果として得られる色と明るさとが強調されたＬＰ画像１１７６が、ゲインマッピング済みＨＰ画像１１６８と組み合わされてもよい（１１６４）。一部の実施形態では、この処理１１６４が加算処理であってもよい。一部の実施形態では、この組み合わせ処理１１６４から得られる、組み合わされた強調済み画像１１６７が、ビット深度拡張（ＢＤＥ）処理１１６５で処理される。このＢＤＥ処理１１６５は、ビット深度が制限された場合に発生する可視アーティファクトを低減してもよい。一部の実施形態は、参照によってここに引用される上述の特許出願明細書に記載されているようにＢＤＥ処理を備えていてもよい。
ＢＤＥ処理１１６５の後、強調済み画像１１７７が、バックライト選択モジュール１１５４から受信されたバックライト設定を用いて変調されたバックライト１１６６を利用して、表示装置に表示されてもよい。
本発明の一部の実施形態について図７７を参照して説明する。これらの実施形態では、ＬＰ画像１１８３を生成するために、画像１１８０がローパス（ＬＰ）フィルタでフィルタリングされてもよい（１１８１）。このＬＰ画像１１８３は、オリジナル画像１１８０に減算１１８２またはその他の方法で組み合わされて、ハイパス（ＨＰ）画像１１８９が生成されてもよい。そして、上記ＬＰ画像は色強調モジュール１１８４で処理されてもよい。色強調モジュール１１８４では、様々な処理が上記ＬＰ画像に対して適用されてもよい。肌色検出処理１１８５がＬＰ画像１１８３に適用されてもよい。肌色検出処理１１８５は、ＬＰ画像１１８３内の各画素の色の分析、およびその画素色に基づいた肌色確率値の付与を備えていてもよい。この処理の結果、肌色確率マップが得られる。一部の実施形態では、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を使用して、色が肌色である確率を決定してもよい。他の方法を使って肌色確率を決定してもよい。一部の実施形態は、上記および参照によってここに引用される他の特許出願明細書中に記載された肌色検出方法を備えていてもよい。
結果として得られる肌色確率マップは、肌色マップ微調整処理１１８６によって処理されてもよい。上記ＬＰ画像１１８３は、さらに、この微調整処理１１８６に入力される、または微調整処理１１８６によってアクセスされてもよい。一部の実施形態では、この微調整処理１１８６は、画像によって駆動される非線型ローパスフィルタを備えていてもよい。一部の実施形態では、対応する画像の色値が隣の画素の色値に対して特定の色空間距離以内である場合、ならびに上記画像画素および隣接画素が特定の空間的距離内にある場合、微調整処理１１８６は、肌色マップ内の値に対して適用される平均化処理を備えていてもよい。そして、この処理によって修正または微調整された上記肌色マップは、ＬＰ画像内で肌色領域を特定するために使用されてもよい。肌色領域外の領域がさらに非肌色領域として特定されてもよい。
色強調モジュール１１８４では、色修正処理１１８７を肌色領域だけに適用することによってＬＰ画像１１８３が差分処理されてもよい。一部の実施形態では、色修正処理１１８７が非肌色領域だけに適用されてもよい。一部の実施形態では、第１の色修正処理が肌色領域に適用され、第２の色修正処理が非肌色領域に適用されてもよい。これらの色修正処理の結果、どちらの処理であっても、色修正済みまたは強調済みＬＰ画像１１８８が得られる。
そして、この強調済みＬＰ画像１１８８は、ＨＰ画像１１８９に加算または他の方法で組み合わされて１１９０、強調済み画像１１９２が生成されてもよい。
本発明の一部の実施形態について図７８を参照して説明する。これらの実施形態では、ＬＰ画像１１８３を生成するために、画像１１８０がローパス（ＬＰ）フィルタでフィルタリングされてもよい（１１８１）。このＬＰ画像１１８３は、オリジナル画像１１８０に減算１１８２またはその他の方法で組み合わされて、ハイパス（ＨＰ）画像１１８９が生成されてもよい。そして、上記ＬＰ画像は色強調モジュール１１８４で処理されてもよい。色強調モジュール１１８４では、様々な処理が上記ＬＰ画像に対して適用されてもよい。肌色検出処理１１８５がＬＰ画像１１８３に適用されてもよい。肌色検出処理１１８５は、ＬＰ画像１１８３内の各画素の色の分析、およびその画素色に基づいた肌色確率値の付与を備えていてもよい。この処理の結果、肌色確率マップが得られる。一部の実施形態では、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を使用して、色が肌色である確率を決定してもよい。他の方法を使って肌色確率を決定してもよい。一部の実施形態は、上記および参照によってここに引用される他の特許出願明細書中に記載された肌色検出方法を備えていてもよい。
結果として得られる肌色確率マップは、肌色マップ微調整処理１１８６によって処理されてもよい。上記ＬＰ画像１１８３は、さらに、この微調整処理１１８６に入力される、または微調整処理１１８６によってアクセスされてもよい。一部の実施形態では、この微調整処理１１８６は、画像によって駆動される非線型ローパスフィルタを備えていてもよい。一部の実施形態では、対応する画像の色値が隣の画素の色値に対して特定の色空間距離以内である場合、ならびに上記画像画素および隣接画素が特定の空間的距離内にある場合、微調整処理１１８６は、肌色マップ内の値に対して適用される平均化処理を備えていてもよい。そして、この処理によって修正または微調整された上記肌色マップは、ＬＰ画像内で肌色領域を特定するために使用されてもよい。肌色領域外の領域がさらに非肌色領域として特定されてもよい。
色強調モジュール１１８４では、色修正処理１１８７を肌色領域だけに適用することによってＬＰ画像１１８３が差分処理されてもよい。一部の実施形態では、色修正処理１１８７が非肌色領域だけに適用されてもよい。一部の実施形態では、第１の色修正処理が肌色領域に適用され、第２の色修正処理が非肌色領域に適用されてもよい。これらの色修正処理の結果、どちらの処理であっても、色修正済みまたは強調済みＬＰ画像１１８８が得られる。
そして、この強調済みＬＰ画像１１８８は、ＨＰ画像１１８９に加算または他の方法で組み合わされて、強調済み画像が生成されてもよい。該強調済み画像は、ビット深度拡張（ＢＤＥ）処理１１９１で処理されてもよい。ＢＤＥ処理１１９１では、特別に設計されたノイズパターンまたはディザーパターンを画像に適用して、画像ビット深度を下げる輪郭形成アーティファクトが次の処理において発生する可能性を低減してもよい。一部の実施形態は、参照によってここに引用される上述の特許出願明細書に記載されているＢＤＥ処理を備えていてもよい。そして、その結果得られるＢＤＥ強調済み画像１１９３は表示またはさらに処理されてもよい。参照によって引用される上記特許出願明細書中で説明されているように、ＢＤＥ強調済み画像１１９３は、そのビット深度が下げられた場合、輪郭形成アーティファクトを示すことが少ない。
本発明の一部の実施形態は、ハードウェア実装の制約のもとで高品質バックライト変調および明るさ維持を実行する詳細を含んでいる。これらの実施形態を、図７３および図７６に示す実施形態を参照して説明する。
一部の実施形態は、図７３および図７６のバックライト選択１１５４およびＢＰトーンスケール１１６３ブロック中に位置する部材を備えている。これらの実施形態の一部は、メモリ消費およびリアルタイム演算の必要量を低減する。
〔ヒストグラム算出〕
これらの実施形態において、ヒストグラムは、輝度値ではなく画像コード値に基づいて算出される。こうすることによって、色変換は不必要となる。一部の実施形態では、画像の全てのサンプルについて、初期アルゴリズムがヒストグラムを算出してもよい。これらの実施形態において、ヒストグラムの算出は、画像の最後のサンプルが受信されるまで完成できない。バックライトの選択および補償トーン曲線の設計が完了する前に、前に全てのサンプルが取得され、ヒストグラムが完成されなければならない。
これらの実施形態は、複雑な問題をいくつか抱えている。
・ヒストグラム完成するまで第１の画素が補償できないため、フレームバッファが必要である（ＲＡＭの問題）。
・結果を待つ間は他の機能部材が待機することになるため、ヒストグラムの算出およびバックライト選択の算出に使える時間が殆どない（演算の問題）。
・全ての画像サンプルについてヒストグラムを演算で求めるためには、処理しなければならない画像サンプルが多い（演算の問題）。
・１０ビットの画像データの場合、１０ビットのヒストグラムを得るために、歪み最適化においてデータおよび精査する多数の点を保持する比較的大きなメモリが必要となる（ＲＡＭと演算の問題）。
本発明の一部の実施形態は、これらの問題を解消する手法を備えている。フレームバッファを不要とするために、先のフレームのヒストグラムがバックライト選択アルゴリズムへの入力として使用されてもよい。第ｎフレームから得られるヒストグラムは、第（ｎ＋１）フレーム、第（ｎ＋２）フレーム、またはこれ以外の後のフレームの入力として使用され、こうすることでフレームバッファが不必要になる。
演算時間を確保するために、第ｎフレームのヒストグラムが第（ｎ＋２）フレーム、第（ｎ＋３）フレームなどのバックライト選択のための入力として使用されるように、ヒストグラムは１つ以上のフレーム分だけ遅らせてもよい。こうすることによって、第ｎフレームの終わりからその後のフレーム（例えば第（ｎ＋２）フレーム）の始めまで、バックライト選択アルゴリズムのための計算時間が確保できる。
一部の実施形態では、バックライト選択においてこのフレーム遅延に対する感度を入力フレームに相対的に下げるために、バックライト選択アルゴリズムの出力に対して時間フィルタが使用されてもよい。
各ヒストグラムの演算の際に処理しなければならないサンプルの個数を低減するために、一部の実施形態では、個々の画素ではなくブロックが使用される。最大サンプルは、各色平面および各ブロックごとに演算される。ヒストグラムは、これらのブロック最大値に基づいて演算されてもよい。一部の実施形態では、最大値が、各色平面について依然演算されている。こうすることによって、Ｍ個のブロックを有する画像はヒストグラムに対して３Ｍ個の入力を有する。
一部の実施形態では、ヒストグラムは、小さなビット範囲（つまり６ビット）に量子化された入力データについて演算されてもよい。これらの実施形態において、ヒストグラム保持のために要求されるＲＡＭが低減される。また、歪みに関連した実施形態において、歪みを検索するために必要な動作が大きく低減される。
代表的なヒストグラム算出の実施形態を、関数１としてコードの形態で以下に記載する。

関数１
/***************************************************************************************/
//
ComputeHistogram
// ブロックの最大値に基づいてヒストグラムを演算する
// ブロックサイズおよびヒストグラムピット深度は defines で設定
// Relevant Globals
// gHistogramBlockSize
// gN_HistogramBins
// N_PIPELINE_CODEVALUES
/***************************************************************************************/
void ComputeHistogram(SHORT *pSource[NCOLORS],IMAGE_SIZE size,UINT32 *pHistogram)
{
SHORT cv;
SHORT bin;
SHORT r,c,k;
SHORT block;
SHORT cvMax;
SHORT BlockRowCount;
SHORT nHistogramBlocksWide;
nHistogramBlocksWide=size.width/gHistogramBlockSize;
/* ヒストグラムのクリア */
for(bin=0;bin<gN_HistogramBins;bin++)
pHistogram[bin]=0;
// ヒストグラムのブロックにおける max を使用、色を混ぜないこと
// ブロックの各走査線において max を追跡し、走査線についてmax を求める
// 初期化
BlockRowCount=0;
for(k=0;k<NCOLORS;k++)
for(block=0;block<nHistogramBlocksWide;block++)
MaxBlockCodeValue[k][block]=0;
for(r=0;r<size.height;r++)
{
// single scan line
for(c=0;c<size.width;c++)
{
block=c/gHistogramBlockSize;
for(k=0;k<NCOLORS;k++)
{
cv=pSource[k][r*size.width+c];
if(cv>MaxBlockCodeValue[k][block])
MaxBlockCodeValue[k][block]=cv;
}
}
// １本分のブロックが終了したか？
if(r==(gHistogramBlockSize*(BlockRowCount+1)-1))
{
// ヒストグラムを更新して BlockRowCount を増やす
for(k=0;k<NCOLORS;k++)
for(block=0;block<nHistogramBlocksWide;block++)
{
cvMax=MaxBlockCodeValue[k][block];
bin=(SHORT)((cvMax*(int)gN_HistogramBins+(N_PIPELINE_CODEVALUES/2))/((SHORT)N_PIPELINE_CODEVALUES));
pHistogram[bin]++;
}
BlockRowCount=BlockRowCount+1;
// reset maximums
for(k=0;k<NCOLORS;k++)
for(block=0;block<nHistogramBlocksWide;block++)
MaxBlockCodeValue[k][block]=0;
}
}
return;
}
〔目標表示モデルと実際の表示モデル〕
一部の実施形態では、歪みアルゴリズムおよび補償アルゴリズムは、目標とする表示装置および参照用表示装置を表現するために使用されるパワー関数に依存する。このパワー関数（つまり、いわゆる“ガンマ”）は、オフラインで整数表現で算出されてもよい。一部の実施形態では、このリアルタイムでの算出において、前もって演算されたガンマパワー関数の整数値が使用されてもよい。サンプルコードを関数２として以下に記載し、代表的な実施形態を説明する。

関数２
void InitPowerOfGamma(void)
{
int i;
//Init ROM table here
for(i=0;i<N_PIPELINE_CODEVALUES;i++)
{
PowerOfGamma[i]=pow(i/((double)N_PIPELINE_CODEVALUES-1),GAMMA);
IntPowerOfGamma[i]=(UINT32)((1<<N_BITS_INT_GAMMA)*PowerOfGamma[i]+0.5);
}
return;
}
一部の実施形態では、歪みに基づくバックライト選択処理とバックライト補償アルゴリズムとを制御するためにリアルタイムで使用される、２つのパラメータを用いたＧＯＧ−Ｆモデルを使って、目標とする表示装置と実際の表示装置の両方がモデル化されてもよい。一部の実施形態では、目標とする（参照用）表示装置および実際のパネルの両方が、追加オフセットとともに２．２のガンマ電力規則を有するものとしてモデル化されてもよい。上記追加オフセットは、表示装置のコントラスト比を決定してもよい。
〔歪みの重み付けの算出〕
一部の実施形態では、ある任意のバックライトレベルにおける所望の出力画像と出力との間の歪みが、各バックライトレベルおよび入力画像ごとに演算されてもよい。演算結果は、各バックライトレベルごとの、各ヒストグラムのビンおよび重みである。必要なバックライトレベルの歪みの重みだけを演算することによって、使用されるＲＡＭのサイズは最小レベルまたは低いレベルに保持される。これらの実施形態では、選択される参照用表示装置または目標とする表示装置が異なっても、オンライン演算によってアルゴリズムは適応できる。この演算は、画像ヒストグラムと１組の歪みという２つの要素を含んでいる。他の実施形態では、可能性のある全てのバックライト値について歪み重みがオフラインで演算され、ＲＯＭに記憶された。ＲＯＭ要件を低減するために、歪み重みは、各フレームごとに注目する各バックライトレベルについて算出してもかまわない。所望の表示モデルおよびパネル表示モデルならびにバックライトレベルのリストが与えられれば、これらのバックライトレベルの歪み重みは各フレームごとに演算されてもよい。代表的な実施形態のサンプルコードを関数３として以下に示す。

関数３
/****************************************************************************************
// void ComputeBackLightDistortionWeight
// 歪み演算には大きなピット深度が必要
// 選択されたバックライトレベルのリストとパネルパラメータに対して歪み重みを演算
// 関連グローバル変数
// Relevant Globals
// MAX_BACKLIGHT_SEARCH
// N_BITS_INT_GAMMA
// N_PIPELINE_CODEVALUES
// IntPowerOfGamma
// gN_HistogramBins
***************************************************************************************/
void ComputeBackLightDistortionWeight(SHORT nBackLightsSearched,
SHORT BlackWeight,
SHORT WhiteWeight,
SHORT PanelCR,
SHORT TargetCR,
SHORT BackLightLevelReference,
SHORT BackLightLevelsSearched[MAX_BACKLIGHT_SEARCH])
{
SHORT b;
SHORT bin;
SHORT cvL,cvH;
__int64 X,Y,D,Dmax;
Dmax=(1<<30);
Dmax=Dmax*Dmax;
for(b=0;b<nBackLightsSearched;b++)
{
SHORT r,q;
r=N_PIPELINE_CODEVALUES/gN_HistogramBins;
// 検索した各バックライトごとに低いコード値と高いコード値とを見つける
// PanelOutput=BackLightSearched*((1-PanelFlare)*y^Gamma+PanelFlare)
// TargetOutput=BackLightLevelReference*((1-TargetFlare)*x^Gamma+TargetFlare)

// targetoutput に対して最小 paneloutput が実現される x をcvL に対して見つける
// TargetOutput(cvL)=min(PanelOutput)=BackLightSearched*PanelFlare
// BackLightLevelReference*((1-TargetFlare)*cvL^Gamma+TargetFlare)=BackLightSearched/PanelCR
// BackLightLevelReference/TargetCR*((TargetCR-1)*cvL^Gamma+1)=BackLightSearched/PanelCR
// PanelCR*BackLightLevelReference*((TargetCR-1)*cvL^Gamma+1)=TargetCR*BackLightSearched
// PanelCR*BackLightLevelReference*((TargetCR-1)*IntPowerOfGamma[cvL]+(1<<N_BITS_INT_GAMMA))=TargetCR*BackLightSearched*(1<<N_BITS_INT_GAMMA))
X=TargetCR;
X=X*BackLightLevelsSearched[b];
X=X*(1<<N_BITS_INT_GAMMA);
for(cvL=0;cvL<N_PIPELINE_CODEVALUES;cvL++)
{
Y=IntPowerOfGamma[cvL];
Y=Y*(TargetCR-1);
Y=Y+(1<<N_BITS_INT_GAMMA);
Y=Y*BackLightLevelReference;
Y=Y*PanelCR;
if(X<=Y)
break;
}
// targetoutput に対して最大 paneloutput が実現される x をcvH に対して見つける
// TargetOutput(cvH)=max(PanelOutput)=BackLightSearched*1
// BackLightLevelReference*((1-TargetFlare)*cvH^Gamma+TargetFlare)=BackLightSearched
// BackLightLevelReference/TargetCR*((TargetCR-1)*cvH^Gamma+1)=BackLightSearched
// BackLightLevelReference((TargetCR-1)*cvH^Gamma+1)=TargetCR*BackLightSearched
// BackLightLevelReference((TargetCR-1)*IntPowerOfGamma[cvH]+(1<<N_BITS_INT_GAMMA))=TargetCR*BackLightSearched*(1<<N_BITS_INT_GAMMA)
X=TargetCR;
X=X*BackLightLevelsSearched[b];
X=X*(1<<N_BITS_INT_GAMMA);
for(cvH=(N_PIPELINE_CODEVALUES-1);cvH>=0;cvH--)
{
Y=IntPowerOfGamma[cvH];
Y=Y*(TargetCR-1);
Y=Y+(1<<N_BITS_INT_GAMMA);
Y=Y*BackLightLevelReference;
if(X>=Y)
break;
}

// 歪み重みを生成
for(bin=0;bin<gN_HistogramBins;bin++)
{
SHORT k;
D=0;
for(q=0;q<r;q++)
{
k=r*bin+q;
if(k<=cvL)
D+=BlackWeight*(cvL - k)*(cvL - k);
else if(k>=cvH)
D+=WhiteWeight*(k-cvH)*(k-cvH);
}
if(D>Dmax)
D=Dmax;
gBackLightDistortionWeights[b][bin]=(UINT32)D;
}
}
return;
}
〔バックライトのサブサンリングされた検索〕
一部の実施形態では、バックライト選択アルゴリズムは、各バックライトレベルにおける目標表示出力とパネル出力との間の歪みを最小化する処理を備えていてもよい。評価しなければならないバックライトレベルの個数および演算して記憶しなければならない歪み用重みの個数をともに低減するために、バックライトレベルのサブセットが検索において使用されてもよい。
一部の実施形態では、検索をサブサンプリングする２つの代表的な方法が使用されてもよい。第１の方法では、バックライトレベルの使用可能な範囲が大雑把に（例えば４ビットに）量子化される。この量子化されたレベルのサブセットは、最小歪みについて検索される。一部の実施形態では、完璧を期するために絶対最小値および絶対最大値がさらに使用されてもよい。第２の方法では、最後のフレームについて見つけられたバックライトレベル付近の範囲の値が使用される。例えば最後のフレームのバックライトレベルから＋−４、＋−２、＋−１、および＋０などが、上記絶対最小レベルおよび絶対最大レベルとともに検索される。この後者の方法では、検索範囲の限界によって、選択されたバックライトレベルの変化がある制約を受ける。一部の実施形態では、サブサンプリングを制御するためにシーンカット（ｓｃｅｎｅ ｃｕｔ）検出が使用される。あるシーンで、上記ＢＬ検索は、最後のフレームのバックライト付近を中心にして小さな検索窓を設定する。シーンカットの境界では、上記検索は、使用可能なＢＬ値の範囲にわたって少数の点を割り当てる。同一シーンの次の複数フレームは、別のシーンカットが検出されない限り、先のフレームのＢＬ付近を中心として検索する先述の方法を使用する。
〔単一ＢＰ補償曲線の算出〕
一部の実施形態では、いくつかの異なるバックライトレベルが動作中に使用されてもよい。他の一部の実施形態では、リアルタイムでの画像補償のために、全てのバックライトレベルに対する補償曲線がオフラインで演算され、ＲＯＭに記憶されてもよい。このメモリ要件は、補償曲線は各フレームにおいて一本のみ必要であることに着目することによって低減されてもよい。こうすることによって、補償トーン曲線は、各フレームで演算されてＲＡＭに保存される。一部の実施形態では、補償曲線の設計はオフライン設計において使用されるのと同様である。一部の実施形態は、上述のように、最大忠実度点（ＭＦＰ）に達する線型ブースト、及びそれに続く滑らかなロールオフを有する曲線を備えていてもよい。
〔時間フィルタ〕
バックライト変調を有するシステムにおける１つの懸念は、フリッカーである。フリッカーは、画像処理補償法を使用して低減してもよい。ただし、補償にはいくつかの制約があり、その結果、バックライト変化が速ければアーティファクトが現れることがある。状況によっては白点がバックライトを追跡して、補償できない場合がある。また、一部の実施形態では、バックライト選択は、遅延フレームから得られるデータに基づいて行われてもよく、したがって、実際のフレームデータと異なってもよい。バックライト演算において黒／白レベルフリッカーを規制してヒストグラムの遅延を許容するために、時間フィルタを使用し、バックライト制御ユニットへ送信される実際のバックライト値および対応する補償を滑らかにしてもよい。
〔明るさ変化の組み込み〕
ユーザが表示明るさを変化させたいと考える理由は様々である。一つの課題は、バックライト変調環境の中でこれをどう実現するかということである。そこで、一部の実施形態では、バックライト変調および明るさ補償成分は不変のまま、参照用表示装置の明るさの操作が実現されてもよい。関数４と記した以下のコードでは、参照バックライト指数が最大値に設定されるか、あるいは、最大表示明るさを変化させるために平均画像レベル（ａｖｅｒａｇｅ ｐｉｃｔｕｒｅ ｌｅｖｅｌ； ＡＰＬ）が使用されていればＡＰＬに依存する値に設定されるかのいずれかであり、関数４はその代表的な実施形態を示している。

関数４
/****************************************************************************************

if(gStoredMode)
{
BackLightIndexReference=N_BACKLIGHT_VALUES-1;
}
else
{
APL=ComputeAPL(pHistogram);
// temporal filter APL
if(firstFrame)
{
for(i=(APL_FILTER_LENGTH-1);i>=0;i--)
{
APL_History[i]=APL;
}
}
for(i=(APL_FILTER_LENGTH-1);i>=1;i--)
{
APL_History[i]=APL_History[i-1];
}
APL_History[0]=APL;
APL=0;
for(i=0;i<APL_FILTER_LENGTH;i++)
APL=APL+APL_History[i]*IntAplFilterTaps[i];
APL=(APL+(1<<(APL_FILTER_SHIFT-1)))>>APL_FILTER_SHIFT;
BackLightIndexReference=APL2BackLightIndex[APL];
}
〔重み付け誤差ベクトルの実施形態〕
本発明の一部の実施形態は、重み付け誤差ベクトルを使用してバックライトまたは光源光照明レベルを選択する方法およびシステムを備えている。一部の実施形態では、複数の光源光照明レベルが選択され、そこから目標画像の照明のために最終的な選択がなされてもよい。そして、光源光照明レベルそれぞれについて表示出力を算出するために、パネル表示モデルが使用されてもよい。一部の実施形態では、先述の実施形態に関連して記載したように、参照用表示モデルまたは実際の表示モデルが表示出力レベルの決定のために使用されてもよい。目標出力曲線がさらに生成されてもよい。そして、パネル出力（参照出力曲線）を目標出力曲線と比較することによって各光源光照明レベルごとに誤差ベクトルが決定されてもよい。
画像のヒストグラムまたは画像値を列挙する同様の図が、目標画像に対してさらに生成されてもよい。そして、画像ヒストグラムまたは図における各画像コード値に対応する値は、ある特定の画像について誤差ベクトルを重み付けするために使用されてもよい。一部の実施形態では、特定のコード値に対応するヒストグラムのビンにおけるヒット回数に、そのコード値に対する誤差ベクトル値が乗じられてもよく、こうすることで、重み付けされた画像に特有の誤差ベクトル値が生成される。重み付け誤差ベクトルは、画像におけるコード値ごとの誤差ベクトル値を備えていてもよい。この画像に特有の、光源光照明レベルに特有の誤差ベクトルは、指定された光源光照明レベルを特定の画像に対して使用する結果生じる誤差を示すものとして使用されてもよい。
各光源光照明レベルごとの誤差ベクトルデータを比較すると、その特定の画像の場合にどの照明レベルが結果的に誤差を最小にするかが示される。一部の実施形態では、重み付け誤差ベクトルコード値の合計は、重み付け画像誤差と称される。一部の実施形態では、特定の画像の場合の最小誤差、つまり、最小重み付け画像誤差に対応する光源照明レベルが、その画像の表示のために選択されてもよい。映像列では、映像フレームごとにこの手順に従って処理が行われ、その結果、フレームごとに変化する動的光源光照明レベルとなる。
上記方法は、図８４に示すように、光照明レベルを選択するための表示システムに組み込まれてもよい。このシステムは、それぞれが異なる表示光源光照明レベルに対応する複数の誤差ベクトルを決定するための誤差ベクトル生成器２０５１と、表示される画像について画像ヒストグラムを生成するためのヒストグラム生成器２０５２と、画像ヒストグラムから得られるヒストグラムのビンの値を使って誤差ベクトルを重み付けし、こうすることで上記光源光照明レベルに対応するヒストグラム重み付け誤差値を生成するためのヒストグラム重み付け算出器と、上記ヒストグラム重み付け誤差値に基づいて上記画像の光源光照明レベルを選択するための選択器２０５４とを備えている。
本発明の一部の代表的な実施形態の態様について図７９を参照して説明する。図７９は、目標出力曲線２０００ならびに複数の表示出力曲線２００２、２００４、２００６、２００８を示す。目標出力曲線２０００は、画像コード値（横軸上に図示）と表示出力（縦軸上に図示）との間の所望の関係を表わしている。２５％〜１００％の光源光照明レベルの場合の表示出力曲線２００２、２００４、２００６、２００８も図示されている。バックライトが２５％の場合の表示出力曲線は２００２で示されている。バックライトが５０％の場合の表示出力曲線は２００４で示されている。バックライトが７５％の場合の表示出力曲線は２００６で示されている。バックライトが１００％の場合の表示出力曲線は２００８で示されている。一部の実施形態では、表示出力曲線２００２、２００４、２００６、２００８と目標出力曲線２０００との間の鉛直方向の差は、その位置におけるコード値に対応する誤差値を表わすか、もしくはその誤差値に比例する。一部の実施形態では、１組のコード値に対するこれらの誤差値の蓄積が、誤差ベクトルと称されてもよい。
本発明の一部の代表的な実施形態の態様について図８０を参照して説明する。図８０は、特定の表示光源照明レベルの場合に誤差ベクトルをプロットしたグラフを示している。この図における誤差ベクトルのプロットは、図７９の目標出力曲線２０００ならびに表示出力曲線２０００、２００２、２００４、２００６、２００８に対応する。バックライトが２５％の場合の誤差ベクトルのプロットは２０１６で示す。バックライトが５０％の場合の誤差ベクトルのプロットは２０１４で示す。バックライトが７５％の場合の誤差ベクトルのプロットは２０１２で示す。バックライトが１００％の場合の誤差ベクトルのプロットは２０１０で示す。図８０に示すこれらの代表的な実施形態では、誤差値は二乗して使用され、全ての誤差値が正の値である。他の実施形態では、誤差値が他の方法で決定されてもよい。また、負の誤差値が存在してもよい場合もある。
本発明の一部の実施形態では、画像に特有の誤差値を生成するために、誤差ベクトルが画像データと組み合わされてもよい。一部の実施形態では、ヒストグラム重み付け誤差値を生成するために、画像ヒストグラムが１つ以上の誤差ベクトルと組み合わされてもよい。一部の実施形態では、特定のコード値の場合のヒストグラムのビン計数が、そのコード値に対応する誤差値によって乗じられてもよく、こうすることでヒストグラム重み付け誤差値が得られる。ある任意のバックライト照明レベルにおける画像の全てのヒストグラム重み付けコード値の合計は、ヒストグラム重み付け誤差と称されてもよい。ヒストグラム重み付け誤差は、複数のバックライト照明レベルのそれぞれについて決定されてもよい。バックライト照明レベルの選択は、バックライト照明レベルに対応するヒストグラム重み付け誤差に基づいていてもよい。
本発明の一部の実施形態の態様について図８１を参照して説明する。図８１は、様々なバックライト照明レベルの場合のヒストグラム重み付け誤差をプロットしたグラフを示している。第１の画像の場合のヒストグラム重み付け誤差のプロット２０２０は、誤差量が安定して減少して、照明レベルが８６％付近で最小値２０２１に達し、その後、バックライト値が増加するにつれてプロットが立ち上がっていることを示している。この特定の画像の場合、８６％付近の照明レベルで誤差が最小になる。第２の画像の場合のプロット２０２２は安定して減少し、照明レベルが９５％付近で第２の最小値２０２３に到達し、その後、バックライト値が増加するにつれてプロットが立ち上がっていることを示している。この第２の画像の場合、９５％付近の照明レベルで誤差が最小にする。このように、ヒストグラム重み付け誤差が様々な光源光またはバックライト照明レベルに対して一旦決定されれば、バックライト照明レベルが特定の画像に対して選択されてもよい。
本発明の一部の実施形態の態様について図８２を参照して説明する。これらの実施形態では、画像２０３０がヒストグラム算出処理２０３１に入力され、画像ヒストグラム２０３２が生成される。さらに、複数のバックライト照明レベルについて誤差ベクトルデータ２０３３を決定するために、表示パネルが分析される。そして、ヒストグラムデータ２０３２を重み付け誤差ベクトルデータ２０３３に組み合わせることによって、重み付け誤差２０３５が生成されてもよい（２０３４）。一部の実施形態では、あるコード値に対応する誤差ベクトル値に、そのコード値に対応するヒストグラム計数を乗じることによって上記組み合わせが実施されてもよく（２０３４）、こうすることでヒストグラム重み付け誤差ベクトル値が生成される。画像中の全てのコード値に対する全てのヒストグラム重み付け誤差ベクトル値の合計は、ヒストグラム重み付け誤差２０３５と称されてもよい。
ヒストグラム重み付け誤差は、各バックライト照明レベルごとの誤差ベクトルを適切なヒストグラム計数値に組み合わせることによって、複数のバックライト照明レベルのそれぞれについて決定されてもよい。この処理の結果、複数のバックライト照明レベルについてヒストグラム重み付け誤差値を含む、ヒストグラム重み付け誤差アレイが生成されてもよい。そして、ヒストグラム重み付け誤差アレイにおける値が分析されて、どのバックライト照明レベルが画像表示に最も適切かが決定される。一部の実施形態では、最小ヒストグラム重み付け誤差２０３６に対応するバックライト照明レベルが、画像表示用に選択されてもよい。一部の実施形態では、バックライト照明レベルの決定に対して他のデータが影響してもよい。例えば、一部の実施形態では、節電目標が決定に影響してもよい。一部の実施形態では、最小ヒストグラム重み付け誤差値付近ではあるが、他の基準も満たすバックライト照明レベルが選択されてもよい。バックライト照明レベル２０３７が一旦選択されると、このレベルが表示装置に通知される。
本発明の一部の実施形態の態様について図８３を参照して説明する。これらの実施形態では、特定の表示装置または表示特性に対する目標出力曲線が生成される（２０４０）。この曲線またはそれに伴うデータが、表示装置の所望の出力を表わす。様々なバックライトまたは光源光照明レベルに対して、表示出力曲線も生成される（２０４１）。例えば、一部の実施形態では、０％から１００％まで１０％または５％刻みのバックライト照明レベルに対して、表示出力曲線が生成されてもよい。
目標出力曲線、および表示出力曲線またはパネル出力曲線に基づいて、照明レベルに特有の誤差ベクトルが算出されてもよい（２０４２）。これらの誤差ベクトルは、対応する画像コード値における、目標出力曲線値と表示出力曲線値またはパネル出力曲線値との差を決定することによって算出されてもよい。誤差ベクトルは、画像の各コード値ごと、または目標表示装置のダイナミックレンジの各コード値ごとに、誤差値を備えていてもよい。誤差ベクトルは複数の光源光照明レベルについて算出されてもよい。例えば、誤差ベクトルが表示装置用に生成された各表示出力曲線ごとに算出されてもよい。１組の誤差ベクトルが予め算出されて、画像表示中に“リアルタイム”算出をする際に使用できるように記憶されてもよく、あるいは、他の算出において使用されてもよい。
光源光照明レベルを特定の画像または画像特性に合わせるために、画像ヒストグラムが生成され（２０４３）、照明レベル選択処理において使用されてもよい。一部の実施形態では、特定の画像において画像コード値が発生する頻度を特定するために、他のデータ構造が使用されてもよい。これらの他の構造はこの明細書ではヒストグラムと称することがある。
一部の実施形態では、表示誤差を画像に関連付けるために、変化する光源光照明レベルに対応する誤差ベクトルは、ヒストグラム値を使って重み付けされてもよい（２０４４）。これらの実施形態において、誤差ベクトル値は、対応するコード値に対するヒストグラム値に乗算または他の方法で関連づけられてもよい。換言すれば、ある任意の画像コード値に対応する誤差ベクトル値は、上記の与えられたコード値に対応するヒストグラムのビン計数値によって乗じられてもよい。
重み付け誤差ベクトル値が一旦決定されると、ある任意の誤差ベクトルに対する全ての重み付け誤差ベクトル値を加算して、誤差ベクトルに対応する照明レベルの場合のヒストグラム重み付け誤差値を生成してもよい（２０４５）。ヒストグラム重み付け誤差値は、誤差ベクトルが算出された各照明レベルごとに算出されてもよい。
一部の実施形態では、ヒストグラム重み付け誤差値の組は精査され（２０４６）、組の特性が決定されてもよい。一部の実施形態では、この組特性は最小値であってもよい。一部の実施形態では、この組特性は他の制約があるもとでの最小値である。一部の実施形態では、この組特性は電力に関する制約を満たす最小値であってもよい。一部の実施形態では、この組特性は、ヒストグラム重み付け誤差値の組の最小化に基づいていてもよい。一部の実施形態では、線、曲線、またはその他の構造物がヒストグラム重み付け誤差値の組に合わせて生成されてもよく、既知の誤差値間を内挿するために使用されてもよく、またはその他の方法でヒストグラム重み付け誤差値の組を表現してもよい。ヒストグラム重み付け誤差値および組特性、またはその他の制約に基づいて、光源光照明レベルが選択されてもよい。一部の実施形態では、最小ヒストグラム重み付け誤差値に対応する光源光照明レベルが選択されてもよい。
光源光照明レベルが一旦選択されると、その選択は、表示装置に通知されてもよく（２０４７）、あるいは、表示時に使用される画像とともに記録されてもよい。この場合、表示装置が選択された照明レベルを使用してターゲット画像が表示できる。
本発明の一部の実施形態において、誤差ベクトル値は、特定の画像または映像列の処理に先立ってオフラインで演算されてもよい。この場合、ヒストグラム算出および歪み最小化はオンラインで実施されてもよい。これらの実施形態において、誤差ベクトル値は、オンライン処理中の使用にそなえて、メモリまたはファイルに記憶されてもよい。
表示システムは、バックライトまたは光源光照明レベルを選択するために使用されるコンピュータプログラムをコンピュータシステム上にさらに備えていてもよい。このコンピュータプログラムは、記憶媒体、例えば光ディスクまたは磁気ディスクなどに記憶されている。
コンテンツデータとコンテンツ処理デバイスの機能を実現するコンピュータプログラムとを含んだ記憶媒体は、光ディスクに限られるものではなく、ＣＤ−ＲＯＭ（ｃｏｍｐａｃｔ ｄｉｓｃ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＯ（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｃ）、ＭＤ（ＭｉｎｉＤｉｓｃ）、またはＤＶＤ（ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｃ）、もしくはＦＤ（ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｄｉｓｋ）またはハードディスクなどの磁気ディスクでもよい。このような記憶媒体の例としては、例えば磁気テープやカセットテープなどのテープ類、例えばＩＣ（集積回路）カードや光学カードなどのカード型記憶媒体、および例えばマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）やフラッシュＲＯＭなどの半導体メモリが挙げられる。しかしながら、上記コンピュータシステムは、これらの記憶媒体から読み出す読み取り装置を必要とする。
以上の明細書中で使用された言葉や表現は、説明のための表現として使用されたのであって、制約を加えるための表現ではない。また、これらの言葉や表現の使用にあたって、図示および記載された特徴の等価物、またはその一部を排除する意図はない。本発明の権利範囲は以下の請求項によってのみ規定され、制限されるものである。

Claims (18)

  1. 表示用光源照度レベルの選択方法であって、
    ａ）それぞれ異なる表示用光源照度レベルに対応する複数の誤差ベクトルを決定する決定ステップと、
    ｂ）表示される画像について画像ヒストグラムを生成する生成ステップと、
    ｃ）上記光源照度レベルに対応するヒストグラム重み付け誤差値を生成するために、上記画像ヒストグラムのヒストグラムビン値を用いて上記誤差ベクトルに対して重み付けを行う重み付けステップと、
    ｄ）上記ヒストグラム重み付け誤差値に基づいて、上記画像のための光源照度レベルを選択する選択ステップと、を含むことを特徴とする表示用光源照度レベルの選択方法。
  2. 上記複数の誤差ベクトルは、表示装置について生成された目標出力曲線と該表示装置についての複数の参照出力曲線との差異に基づくものであり、
    上記複数の参照出力曲線はそれぞれ、異なる表示用光源照度レベルに対応していることを特徴とする請求項１に記載の表示用光源照度レベルの選択方法。
  3. 上記選択ステップにおける選択は、上記ヒストグラム重み付け誤差値の最小値に基づくことを特徴とする請求項１または２に記載の表示用光源照度レベルの選択方法。
  4. 上記複数の誤差ベクトルは、目標出力曲線および複数の表示出力曲線に基づいていることを特徴とする請求項１に記載の表示用光源照度レベルの選択方法。
  5. 上記複数の誤差ベクトルは、目標出力曲線と複数の表示出力曲線との差異に基づいていることを特徴とする請求項１に記載の表示用光源照度レベルの選択方法。
  6. 上記重み付けステップは、上記誤差ベクトルにおける誤差ベクトル値に、上記画像ヒストグラムにおける上記ヒストグラムビン値を乗算する乗算ステップを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の表示用光源照度レベルの選択方法。
  7. 上記選択ステップにおける選択は、上記ヒストグラム重み付け誤差値の最小化に基づくことを特徴とする請求項１または２に記載の表示用光源照度レベルの選択方法。
  8. 上記選択ステップにおける選択は、上記ヒストグラム重み付け誤差値のうちの最小値および電力消費量の制約に基づいていることを特徴とする請求項１に記載の表示用光源照度レベルの選択方法。
  9. 上記誤差ベクトルの上記重み付けステップは、ヒストグラム重み付け誤差ベクトル値を生成するために、上記誤差ベクトルにおける誤差ベクトル値に、上記画像ヒストグラムの上記ヒストグラムビン値を乗算する乗算ステップを含み、
    生成された上記ヒストグラム重み付け誤差値は、特定の光源照度レベルについての全てのヒストグラム重み付け誤差ベクトル値の合計値を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の表示用光源照度レベルの選択方法。
  10. 上記誤差ベクトルは、上記画像の各コード値に対応する誤差ベクトル値を含むことを特徴とする請求項２に記載の表示用光源照度レベルの選択方法。
  11. 表示用光源照度レベルを選択する選択システムであって、
    ａ）それぞれ異なる表示用光源照度レベルに対応する複数の誤差ベクトルを決定する誤差ベクトル生成器と、
    ｂ）表示される画像について画像ヒストグラムを生成するヒストグラム生成器と、
    ｃ）上記光源照度レベルに対応するヒストグラム重み付け誤差値を生成するために、上記画像ヒストグラムのヒストグラムビン値を用いて上記誤差ベクトルに対して重み付けを行うヒストグラム重み付け算出器と、
    ｄ）上記ヒストグラム重み付け誤差値に基づいて、上記画像に対する光源照度レベルを選択する選択器と、を備えることを特徴とする選択システム。
  12. 上記選択器による選択は、上記ヒストグラム重み付け誤差値の最小値に基づくことを特徴とする請求項１１に記載の選択システム。
  13. 上記複数の誤差ベクトルは、目標出力曲線および複数の表示出力曲線に基づいていることを特徴とする請求項１１に記載の選択システム。
  14. 上記複数の誤差ベクトルは、目標出力曲線と複数の表示出力曲線との差異に基づいていることを特徴とする請求項１１に記載の選択システム。
  15. 上記ヒストグラム重み付け算出器による重み付けは、上記誤差ベクトルにおける誤差ベクトル値と上記画像ヒストグラムの上記ヒストグラムビン値との乗算を含むことを特徴とする請求項１１に記載の選択システム。
  16. 上記選択器による選択は、上記ヒストグラム重み付け誤差値の最小化に基づくことを特徴とする請求項１１に記載の選択システム。
  17. コンピュータ上で実行するためのコンピュータプログラムであって、
    ａ）それぞれ異なる表示用光源照度レベルに対応する複数の誤差ベクトルを決定する決定ステップと、
    ｂ）表示される画像について画像ヒストグラムを生成する生成ステップと、
    ｃ）上記光源照度レベルに対応するヒストグラム重み付け誤差値を生成するために、上記画像ヒストグラムのヒストグラムビン値を用いて上記誤差ベクトルに対して重み付けを行う重み付けステップと、
    ｄ）上記ヒストグラム重み付け誤差値に基づいて、上記画像のための光源照度レベルを選択する選択ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  18. 請求項１７に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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