JP2012028964A - 画像表示装置、画像供給装置、及び、画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を踏まえて、これら画像データに効果的に輝度伸張処理を施す。
【解決手段】画像表示装置１は、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を利用して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出する特徴量算出部３０と、特徴量算出部３０により算出された画像特徴量に基づいて、伸張係数を算出する輝度伸張率算出部４０と、輝度伸張率算出部４０により算出された伸張係数に基づいて、右目用画像データ、及び、左目用画像データに輝度伸張処理を施す輝度伸張処理部５０と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】画像表示装置１は、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を利用して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出する特徴量算出部３０と、特徴量算出部３０により算出された画像特徴量に基づいて、伸張係数を算出する輝度伸張率算出部４０と、輝度伸張率算出部４０により算出された伸張係数に基づいて、右目用画像データ、及び、左目用画像データに輝度伸張処理を施す輝度伸張処理部５０と、を備える。
【選択図】図１
Description
本発明は、光源が発した光を変調する変調部を有する画像表示装置、この画像表示装置に画像データを供給する画像供給装置、及び、画像処理方法に関する。
従来、画像を立体的に表現することを目的として、入力された右目用画像データと、この左目用画像データとに基づいて、右目用の画像と左目用の画像とをスクリーンに交互に投射する画像表示装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
また、従来、スクリーンに画像を投射する画像表示装置において、スクリーンに投射される画像のダイナミックレンジを拡大しコントラスト感を向上すべく、画像データに対して輝度の伸張処理を施すものが知られている（例えば、特許文献２参照）。
また、従来、スクリーンに画像を投射する画像表示装置において、スクリーンに投射される画像のダイナミックレンジを拡大しコントラスト感を向上すべく、画像データに対して輝度の伸張処理を施すものが知られている（例えば、特許文献２参照）。
ここで、特許文献１に係る画像表示装置のように、右目用の画像と左目用の画像とを交互に投射する画像表示装置において、右目用画像データ及び左目用画像データに対して特許文献２のような輝度の伸張処理を実行する場合を想定する。
この場合、右目用画像データ、及び、この右目用画像データに対応する左目用画像データは、画像を立体的に表現すべく、右目と左目との視差を反映して生成されたデータである、という特徴を踏まえて、効果的に輝度伸張処理を施したいとするニーズがある。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を踏まえて、これら画像データに効果的に輝度伸張処理を施すことを目的とする。
この場合、右目用画像データ、及び、この右目用画像データに対応する左目用画像データは、画像を立体的に表現すべく、右目と左目との視差を反映して生成されたデータである、という特徴を踏まえて、効果的に輝度伸張処理を施したいとするニーズがある。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を踏まえて、これら画像データに効果的に輝度伸張処理を施すことを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明は、画像表示装置であって、立体画像データを構成する右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を利用して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出する特徴量算出部と、前記特徴量算出部により算出された画像特徴量に基づいて、前記右目用画像データ及び前記左目用画像データに施す輝度伸張処理に係る伸張係数を算出する伸張係数算出部と、前記伸張係数算出部により算出された伸張係数に基づいて、前記右目用画像データ、及び、前記左目用画像データに輝度伸張処理を施す輝度伸張処理部と、前記輝度伸張処理が施された前記右目用画像データ及び前記左目用画像データに基づき、画像を表示する画像表示部と、を備えることを特徴とする。
この構成によれば、特徴量算出部は、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を利用して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出し、さらに、伸張係数算出部は、視差が反映されて算出された画像特徴量に基づいて伸張係数を算出する。このようにして伸張係数が算出されるため、伸張係数の値は、右目用画像データと左目用画像データとの視差が反映された値となる。そして、輝度伸張処理部は、算出された伸張係数に基づいて、右目用画像データと左目用画像データとに輝度伸張処理を施すため、輝度伸張処理部により視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
この構成によれば、特徴量算出部は、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を利用して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出し、さらに、伸張係数算出部は、視差が反映されて算出された画像特徴量に基づいて伸張係数を算出する。このようにして伸張係数が算出されるため、伸張係数の値は、右目用画像データと左目用画像データとの視差が反映された値となる。そして、輝度伸張処理部は、算出された伸張係数に基づいて、右目用画像データと左目用画像データとに輝度伸張処理を施すため、輝度伸張処理部により視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
ここで、上記発明の画像表示装置であって、前記特徴量算出部は、前記右目用画像データ及び前記左目用画像データのうち、少なくとも一方の画像データを区分して形成された基準領域のそれぞれについて、他方の画像データにおける前記基準領域に対応する領域のそれぞれとの離間量を検出すると共に、検出した離間量と正の相関関係を有する視差値を算出し、算出した視差値を利用して画像特徴量を算出してもよい。
ここで、「一方の画像データにおける１の基準領域と、他方の画像データにおいて当該１の基準領域に対応する領域との間の離間量」とは、右目用画像データと、左目用画像データとを同一の座標系に展開したときに、１の基準領域と、当該１の基準領域に対応する領域との間の座標上の距離に相当する値のことである。
また、「他方の画像データにおいて当該１の基準領域に対応する領域」とは、他方の画像データにおいて、一方の画像データの基準領域が示す画像の視差が反映された画像が位置する領域、のことである。
一方の画像データを区分して形成された基準領域のうちの１の基準領域、及び、他方の画像データにおいて当該１の基準領域に対応する領域の間における離間量と、当該１の基準領域における視差の大きさには以下のような関係がある。すなわち、右目用画像データ、及び、左目用画像データでは、これら画像データによって表現すべき立体画像に含まれる１のオブジェクトに係る画像について、当該立体画像に対応する仮想空間内で当該１のオブジェクトがより手前側に存在すればするほど（＝視差が大きければ大きいほど）、右目用画像データにおける当該オブジェクトを示す領域と、左目用画像データにおける当該オブジェクトを示す領域との離間量が大きくなる。従って、一方の画像データの１の基準領域と、他方の画像データにおいて当該１の基準領域に対応する領域との間の離間量と、当該１の基準領域における視差の大きさとは、正の相関関係があり、離間量が大きいほど、視差が大きい関係にある。なお、上記の説明は、右目用画像データ、及び、左目用画像データによって表現すべき立体画像における仮想空間内で、オブジェクトは、遠近の判断の基準として仮想的に設定される基準面よりも手前側に存在しているものとする。
これを踏まえ、上述した構成によれば、特徴量算出部は、上述した離間量と正の相関関係を有する視差値を算出し、算出した視差値を利用して画像特徴量を算出する。そして、画像特徴量の算出に際して利用される視差値は、離間量と正の相関関係を有すると同時に、１の基準領域における視差の大きさと正の相関関係を有する値であるため、視差値を利用して画像特徴量を算出することにより、視差（視差の大きさ）を適切に反映した上で画像特徴量を算出できる。
ここで、「一方の画像データにおける１の基準領域と、他方の画像データにおいて当該１の基準領域に対応する領域との間の離間量」とは、右目用画像データと、左目用画像データとを同一の座標系に展開したときに、１の基準領域と、当該１の基準領域に対応する領域との間の座標上の距離に相当する値のことである。
また、「他方の画像データにおいて当該１の基準領域に対応する領域」とは、他方の画像データにおいて、一方の画像データの基準領域が示す画像の視差が反映された画像が位置する領域、のことである。
一方の画像データを区分して形成された基準領域のうちの１の基準領域、及び、他方の画像データにおいて当該１の基準領域に対応する領域の間における離間量と、当該１の基準領域における視差の大きさには以下のような関係がある。すなわち、右目用画像データ、及び、左目用画像データでは、これら画像データによって表現すべき立体画像に含まれる１のオブジェクトに係る画像について、当該立体画像に対応する仮想空間内で当該１のオブジェクトがより手前側に存在すればするほど（＝視差が大きければ大きいほど）、右目用画像データにおける当該オブジェクトを示す領域と、左目用画像データにおける当該オブジェクトを示す領域との離間量が大きくなる。従って、一方の画像データの１の基準領域と、他方の画像データにおいて当該１の基準領域に対応する領域との間の離間量と、当該１の基準領域における視差の大きさとは、正の相関関係があり、離間量が大きいほど、視差が大きい関係にある。なお、上記の説明は、右目用画像データ、及び、左目用画像データによって表現すべき立体画像における仮想空間内で、オブジェクトは、遠近の判断の基準として仮想的に設定される基準面よりも手前側に存在しているものとする。
これを踏まえ、上述した構成によれば、特徴量算出部は、上述した離間量と正の相関関係を有する視差値を算出し、算出した視差値を利用して画像特徴量を算出する。そして、画像特徴量の算出に際して利用される視差値は、離間量と正の相関関係を有すると同時に、１の基準領域における視差の大きさと正の相関関係を有する値であるため、視差値を利用して画像特徴量を算出することにより、視差（視差の大きさ）を適切に反映した上で画像特徴量を算出できる。
また、上記発明の画像表示装置であって、前記特徴量算出部は、前記右目用画像データと前記左目用画像データとの少なくとも一方の画像データに含まれる前記基準領域のうち、算出した視差値が所定の閾値を上回っている前記基準領域の情報に基づいて、画像特徴量を算出してもよい。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データによって表現される立体画像は、背景を示す背景画像と、この背景画像上においてある程度の立体感を持って表現される画像とによって構成される場合がある。この場合、背景画像よりも、ある程度の立体感を持って表現される画像の方が重要である傾向があり、画像データに輝度伸張処理を施す場合は、当該立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した伸張係数に基づいて輝度伸張処理を施したいとするニーズがある。
これを踏まえ、上記構成によれば、特徴量算出部は、視差値が所定の閾値を上回っており、背景画像に係る領域ではなくある程度の立体感をもって表現されるべき画像に係る領域である蓋然性が高い基準領域の輝度に係る情報に基づいて、画像特徴量を算出する。このため、算出した画像特徴量に基づいて算出される伸張係数は、背景画像を除いた画像に係る基準領域に基づいて算出された値、すなわち、背景画像ではなく立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した値となる。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データによって表現される立体画像は、背景を示す背景画像と、この背景画像上においてある程度の立体感を持って表現される画像とによって構成される場合がある。この場合、背景画像よりも、ある程度の立体感を持って表現される画像の方が重要である傾向があり、画像データに輝度伸張処理を施す場合は、当該立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した伸張係数に基づいて輝度伸張処理を施したいとするニーズがある。
これを踏まえ、上記構成によれば、特徴量算出部は、視差値が所定の閾値を上回っており、背景画像に係る領域ではなくある程度の立体感をもって表現されるべき画像に係る領域である蓋然性が高い基準領域の輝度に係る情報に基づいて、画像特徴量を算出する。このため、算出した画像特徴量に基づいて算出される伸張係数は、背景画像を除いた画像に係る基準領域に基づいて算出された値、すなわち、背景画像ではなく立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した値となる。
また、上記発明の画像表示装置であって、前記特徴量算出部は、前記右目用画像データと前記左目用画像データとの少なくとも一方の画像データについて、視差値が大きい前記基準領域の情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するように重み付けを行った上で、前記基準領域のそれぞれの情報に基づいて画像特徴量を算出してもよい。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される立体画像では、より手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像ほど、立体感や迫力が強調された重要な画像である傾向があり、画像特徴量の算出に際し、手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像を示す領域に係る情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するようにしたいとするニーズがある。
これを踏まえ、上記構成によれば、特徴量算出部は、視差値が大きい基準領域の情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するように重み付けを行った上で、基準領域のそれぞれの情報に基づいて画像特徴量を算出する。このため、算出される画像特徴量の値は、より手前に存在するオブジェクトに係る画像を示す基準領域の情報ほど、より反映された値となる。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される立体画像では、より手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像ほど、立体感や迫力が強調された重要な画像である傾向があり、画像特徴量の算出に際し、手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像を示す領域に係る情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するようにしたいとするニーズがある。
これを踏まえ、上記構成によれば、特徴量算出部は、視差値が大きい基準領域の情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するように重み付けを行った上で、基準領域のそれぞれの情報に基づいて画像特徴量を算出する。このため、算出される画像特徴量の値は、より手前に存在するオブジェクトに係る画像を示す基準領域の情報ほど、より反映された値となる。
また、上記発明の画像表示装置であって、前記特徴量算出部は、前記右目用画像データと前記左目用画像データとの少なくとも一方の画像データについて、同程度の視差値を有する前記基準領域の頻度を検出し、頻度が高い前記基準領域の情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するように重み付けを行った上で、前記基準領域のそれぞれの情報に基づいて画像特徴量を算出してもよい。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される立体画像では、奥行き方向における位置が同程度となるように表現されるオブジェクトが他により多く存在するオブジェクトに係る画像ほど、当該立体画像において重要な画像である傾向があり、画像特徴量の算出に際し、このようなオブジェクトに係る画像を示す基準領域に係る情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するようにしたいとするニーズがある。また、上述したように視差値は視差の大きさに対応した値であるため、奥行き方向における位置が同程度のオブジェクトに係る画像を示す基準領域のそれぞれは、同程度の視差値を有することとなる。
これを踏まえ、上記構成によれば、特徴量算出部は、同程度の視差値を有する基準領域の頻度を検出し、頻度が高い基準領域の輝度に係る情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するように重み付けを行った上で、基準領域のそれぞれの輝度に係る情報に基づいて画像特徴量を算出する。このため、奥行き方向における位置が同程度のオブジェクトが他により多く存在するオブジェクトに係る画像を示す基準領域に係る情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映されることとなる。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される立体画像では、奥行き方向における位置が同程度となるように表現されるオブジェクトが他により多く存在するオブジェクトに係る画像ほど、当該立体画像において重要な画像である傾向があり、画像特徴量の算出に際し、このようなオブジェクトに係る画像を示す基準領域に係る情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するようにしたいとするニーズがある。また、上述したように視差値は視差の大きさに対応した値であるため、奥行き方向における位置が同程度のオブジェクトに係る画像を示す基準領域のそれぞれは、同程度の視差値を有することとなる。
これを踏まえ、上記構成によれば、特徴量算出部は、同程度の視差値を有する基準領域の頻度を検出し、頻度が高い基準領域の輝度に係る情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するように重み付けを行った上で、基準領域のそれぞれの輝度に係る情報に基づいて画像特徴量を算出する。このため、奥行き方向における位置が同程度のオブジェクトが他により多く存在するオブジェクトに係る画像を示す基準領域に係る情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映されることとなる。
また、上記発明の画像表示装置であって、光源が発した光を変調する変調部を備え、前記輝度伸張処理部は、前記輝度伸張処理が施された前記右目用画像データ及び前記左目用画像データを前記変調部に出力し、前記輝度伸張処理部による輝度伸張処理に対応して、前記光源が発した光を調光する調光部を備えてもよい。
この構成によれば、変調部を介して投射される画像について、画像の見かけ上の明るさを維持しつつ、画像のダイナミックレンジを拡大してコントラスト感を向上することができる。
この構成によれば、変調部を介して投射される画像について、画像の見かけ上の明るさを維持しつつ、画像のダイナミックレンジを拡大してコントラスト感を向上することができる。
また、上記目的を達成するために、本発明は、画像表示装置に画像データを供給する画像供給装置であって、立体画像データを構成する右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を利用して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出する特徴量算出部と、前記特徴量算出部により算出された画像特徴量に基づいて、前記右目用画像データ及び前記左目用画像データに施す輝度伸張処理に係る伸張係数を算出する伸張係数算出部と、前記伸張係数算出部により算出された伸張係数に基づいて、前記右目用画像データ、及び、前記左目用画像データに輝度伸張処理を施す輝度伸張処理部と、を備えることを特徴とする。
この構成によれば、特徴量算出部は、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を反映して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出し、さらに、伸張係数算出部は、視差が反映されて算出された画像特徴量に基づいて伸張係数を算出する。このようにして伸張係数が算出されるため、伸張係数の値は、右目用画像データと左目用画像データとの視差が反映された値となる。そして、輝度伸張処理部は、算出された伸張係数に基づいて、右目用画像データと左目用画像データとに輝度伸張処理を施すため、輝度伸張処理部により視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
この構成によれば、特徴量算出部は、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を反映して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出し、さらに、伸張係数算出部は、視差が反映されて算出された画像特徴量に基づいて伸張係数を算出する。このようにして伸張係数が算出されるため、伸張係数の値は、右目用画像データと左目用画像データとの視差が反映された値となる。そして、輝度伸張処理部は、算出された伸張係数に基づいて、右目用画像データと左目用画像データとに輝度伸張処理を施すため、輝度伸張処理部により視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
また、上記目的を達成するために、本発明は、画像処理方法であって、立体画像データを構成する右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を利用して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出し、算出した画像特徴量に基づいて、前記右目用画像データ及び前記左目用画像データに施す輝度伸張処理に係る伸張係数を算出し、算出した伸張係数に基づいて、前記右目用画像データ、及び、前記左目用画像データに輝度伸張処理を施すことを特徴とする。
この画像処理方法によれば、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を反映して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出し、視差が反映されて算出された画像特徴量に基づいて伸張係数を算出する。このようにして伸張係数が算出されるため、伸張係数の値は、右目用画像データと左目用画像データとの視差が反映された値となる。そして、算出された伸張係数に基づいて、右目用画像データと左目用画像データとに輝度伸張処理を施すため、視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
この画像処理方法によれば、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を反映して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出し、視差が反映されて算出された画像特徴量に基づいて伸張係数を算出する。このようにして伸張係数が算出されるため、伸張係数の値は、右目用画像データと左目用画像データとの視差が反映された値となる。そして、算出された伸張係数に基づいて、右目用画像データと左目用画像データとに輝度伸張処理を施すため、視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
本発明によれば、右目用画像データと左目用画像との間における視差を踏まえて、これら画像データに効果的に輝度伸張処理を施すことができる。
＜第１実施形態＞
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明を適用した第１の実施形態に係る画像表示装置１の機能的構成を示す図である。
この図１に示す画像表示装置１は、スクリーン５に３Ｄ（立体）映像を投射するプロジェクターであり、光源装置１１０と、光源装置１１０が発した光を変調する変調部としてのライトバルブ１３０と、ライトバルブ１３０で変調された光を集光及び拡散してスクリーン５に投射する投射光学系１４０と、を備えて構成される。
画像表示装置１は、右目用の画像と左目用の画像とを交互にスクリーン５に投射することにより、時分割方式で立体画像をスクリーン５に投射する。この投射画像を見る人は、例えば液晶シャッターを備えた眼鏡型のフィルターを装用することで、立体的な画像を見ることができる。
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明を適用した第１の実施形態に係る画像表示装置１の機能的構成を示す図である。
この図１に示す画像表示装置１は、スクリーン５に３Ｄ（立体）映像を投射するプロジェクターであり、光源装置１１０と、光源装置１１０が発した光を変調する変調部としてのライトバルブ１３０と、ライトバルブ１３０で変調された光を集光及び拡散してスクリーン５に投射する投射光学系１４０と、を備えて構成される。
画像表示装置１は、右目用の画像と左目用の画像とを交互にスクリーン５に投射することにより、時分割方式で立体画像をスクリーン５に投射する。この投射画像を見る人は、例えば液晶シャッターを備えた眼鏡型のフィルターを装用することで、立体的な画像を見ることができる。
光源装置１１０は、キセノンランプや、超高圧水銀ランプ、ＬＥＤ等の光源を備えている。また、光源装置１１０は、光源が発した光をライトバルブ１３０に導くリフレクター及び補助リフレクターを備えていてもよく、光の光学特性を高めるためのレンズ群（図示略）や偏光板等を備えたものであってもよい。
光源装置１１０は、光源が発した光がライトバルブ１３０に至る経路上で、光量を減光させる調光素子１２０（調光部）を備えている。調光素子１２０は、例えば、光源装置１１０が発した光を遮る減光板と、この減光板の位置または角度を所定の減光率に合わせて調整する駆動回路とを備えて構成され、光を遮る位置に減光板を進出させることによって減光する。調光素子１２０は、減光板に変えて液晶シャッターで構成することも可能であり、この場合、液晶シャッターの全体または一部の透過率を調整することで減光する。
光源装置１１０は、光源が発した光がライトバルブ１３０に至る経路上で、光量を減光させる調光素子１２０（調光部）を備えている。調光素子１２０は、例えば、光源装置１１０が発した光を遮る減光板と、この減光板の位置または角度を所定の減光率に合わせて調整する駆動回路とを備えて構成され、光を遮る位置に減光板を進出させることによって減光する。調光素子１２０は、減光板に変えて液晶シャッターで構成することも可能であり、この場合、液晶シャッターの全体または一部の透過率を調整することで減光する。
ライトバルブ１３０は、ＲＧＢの各色に対応した３枚の透過型液晶パネルにより構成され、後述する輝度伸張処理部５０により輝度伸張処理が施された画像データを、垂直同期信号（Vsync）に同期して透過型液晶パネル上に描画する。
投射光学系１４０は、ライトバルブ１３０で変調されたＲＧＢ３色の変調光を合成するプリズム、プリズムで合成された投射画像をスクリーン５に結像させるレンズ群等を備えている。
これら光源装置１１０、ライトバルブ１３０、及び投射光学系１４０を含む画像の表示に係る各構成部は全体として、本発明の画像表示部に相当するが、画像を表示することが可能であれば、その一部または全部を上記のような各種の機能部によって代替できる。
投射光学系１４０は、ライトバルブ１３０で変調されたＲＧＢ３色の変調光を合成するプリズム、プリズムで合成された投射画像をスクリーン５に結像させるレンズ群等を備えている。
これら光源装置１１０、ライトバルブ１３０、及び投射光学系１４０を含む画像の表示に係る各構成部は全体として、本発明の画像表示部に相当するが、画像を表示することが可能であれば、その一部または全部を上記のような各種の機能部によって代替できる。
また、画像表示装置１は、内蔵する記憶装置が記憶する映像ソース（図示略）、または、パーソナルコンピューターや各種映像プレーヤー等の外部の画像供給装置（図示略）から入力される立体映像信号に基づいて画像を投射する。
画像表示装置１は、画像表示装置１全体を制御する制御部１０、上記映像ソースまたは外部の画像供給装置から入力される立体映像信号をもとに、右目用画像データと左目用画像データとを交互に出力する画像入力部２０、画像入力部２０から入力された右目用画像データ及び左目用画像データに基づいて、画像特徴量を求める特徴量算出部３０、特徴量算出部３０が求めた画像特徴量に基づいて輝度伸張率（伸張係数）を算出する輝度伸張率算出部４０（伸張係数算出部）、輝度伸張率算出部４０が算出した輝度伸張率に従って輝度伸張処理を施す輝度伸張処理部５０、特徴量算出部３０が求めた画像特徴量から減光率を算出する減光率算出部６０、及び、減光率算出部６０が算出した減光率に基づいて調光素子１２０を駆動して減光させる減光処理部７０を備えている。
画像表示装置１は、上記の各機能部によって、投射する画像の適応調光処理を行う。すなわち、光源装置１１０が発する光を減光するとともに、ライトバルブ１３０が描画する画像の階調を伸張させる処理を行い、これによりダイナミックレンジの拡大、コントラスト感の向上を図る。
画像表示装置１は、画像表示装置１全体を制御する制御部１０、上記映像ソースまたは外部の画像供給装置から入力される立体映像信号をもとに、右目用画像データと左目用画像データとを交互に出力する画像入力部２０、画像入力部２０から入力された右目用画像データ及び左目用画像データに基づいて、画像特徴量を求める特徴量算出部３０、特徴量算出部３０が求めた画像特徴量に基づいて輝度伸張率（伸張係数）を算出する輝度伸張率算出部４０（伸張係数算出部）、輝度伸張率算出部４０が算出した輝度伸張率に従って輝度伸張処理を施す輝度伸張処理部５０、特徴量算出部３０が求めた画像特徴量から減光率を算出する減光率算出部６０、及び、減光率算出部６０が算出した減光率に基づいて調光素子１２０を駆動して減光させる減光処理部７０を備えている。
画像表示装置１は、上記の各機能部によって、投射する画像の適応調光処理を行う。すなわち、光源装置１１０が発する光を減光するとともに、ライトバルブ１３０が描画する画像の階調を伸張させる処理を行い、これによりダイナミックレンジの拡大、コントラスト感の向上を図る。
図２は、画像表示装置１の動作を示すフローチャートであり、上述した画像表示装置１の各部により実行される適応調光処理における処理手順を示している。以下、この図２のフローチャートと図１を参照して、適応調光処理の詳細について説明する。
画像入力部２０は、フレームパッキング方式や、サイドバイサイド方式、トップアンドボトム方式等の各種の立体映像フォーマットに対応している。画像入力部２０は、立体映像信号が入力されると（ステップＳ１１）、入力された立体映像信号から右目用画像データと左目用画像データとをそれぞれ生成し、入力された順に特徴量算出部３０及び輝度伸張処理部５０へ出力する（ステップＳ１２）。
本実施形態では、画像入力部２０によって生成される右目用画像データ、及び、左目用画像データのそれぞれは、ビットマップ形式のデータであり、データ上でドットマトリクス状に配置された各画素について、画素ごとにＲＧＢ系の色成分を階調値（例えば、０−２５５段階の階調値）として保持したものである。
入力された立体映像信号のフォーマットがサイドバイサイド方式またはトップアンドボトム方式である場合、画像入力部２０は、入力信号から右目用画像データと左目用画像データとをそれぞれ切り出し、切り出した画像データをライトバルブ１３０の表示解像度に合わせて伸張する処理を行って、伸張後の画像データを出力する。
ここで、画像入力部２０から特徴量算出部３０及び輝度伸張処理部５０には、右目用画像データと左目用画像データとが、右目用画像データが先になるように、交互に出力される。また、画像入力部２０は、出力中の画像データが右目用画像データと左目用画像データのどちらであるかを示すＲＬ識別信号と、右目用画像データと左目用画像データとの各々の垂直同期信号ＶＳｙｎｃとを出力する。入力された立体映像信号のフォーマットがサイドバイサイド方式またはトップアンドボトム方式である場合、この入力信号に含まれる垂直同期信号は一つのフレームに一つである。この場合、画像入力部２０は、入力信号から右目用画像データと左目用画像データとをそれぞれ切り出すとともに、切り出した右目用画像データと左目用画像データとのそれぞれの描画開始タイミングを示す垂直同期信号ＶＳｙｎｃを生成して出力する。
本実施形態では、画像入力部２０によって生成される右目用画像データ、及び、左目用画像データのそれぞれは、ビットマップ形式のデータであり、データ上でドットマトリクス状に配置された各画素について、画素ごとにＲＧＢ系の色成分を階調値（例えば、０−２５５段階の階調値）として保持したものである。
入力された立体映像信号のフォーマットがサイドバイサイド方式またはトップアンドボトム方式である場合、画像入力部２０は、入力信号から右目用画像データと左目用画像データとをそれぞれ切り出し、切り出した画像データをライトバルブ１３０の表示解像度に合わせて伸張する処理を行って、伸張後の画像データを出力する。
ここで、画像入力部２０から特徴量算出部３０及び輝度伸張処理部５０には、右目用画像データと左目用画像データとが、右目用画像データが先になるように、交互に出力される。また、画像入力部２０は、出力中の画像データが右目用画像データと左目用画像データのどちらであるかを示すＲＬ識別信号と、右目用画像データと左目用画像データとの各々の垂直同期信号ＶＳｙｎｃとを出力する。入力された立体映像信号のフォーマットがサイドバイサイド方式またはトップアンドボトム方式である場合、この入力信号に含まれる垂直同期信号は一つのフレームに一つである。この場合、画像入力部２０は、入力信号から右目用画像データと左目用画像データとをそれぞれ切り出すとともに、切り出した右目用画像データと左目用画像データとのそれぞれの描画開始タイミングを示す垂直同期信号ＶＳｙｎｃを生成して出力する。
制御部１０は、画像入力部２０から入力されるＲＬ識別信号及び垂直同期信号ＶＳｙｎｃに基づいて画像表示装置１の各部を制御する。
特徴量算出部３０には、画像入力部２０が出力する右目用画像データ及び左目用画像データと、ＲＬ識別信号と、垂直同期信号ＶＳｙｎｃとが入力される。特徴量算出部３０は、ＲＬ識別信号及び垂直同期信号ＶＳｙｎｃに基づいて、画像入力部２０から入力中の画像データが右目用画像データか左目用画像データかを識別し、右目用画像データと左目用画像データとをそれぞれ取得する。
そして、特徴量算出部３０は、取得した画像データの各々に基づいて、画像特徴量を算出する（ステップＳ１３）。特徴量算出部３０が算出する画像特徴量は、画像データ全体の最大輝度値（白ピーク値）、ＡＰＬ（Average Picture Level）、最小輝度値（黒ピーク値）、及び、輝度ヒストグラムである。特徴量算出部３０による画像特徴量の算出方法については、後に詳述する。
次いで、特徴量算出部３０は、算出した画像特徴量を輝度伸張率算出部４０及び減光率算出部６０に出力する（ステップ１４）。
輝度伸張率算出部４０は、特徴量算出部３０から入力される画像特徴量に基づいて、輝度伸張率を算出する（ステップＳ１５）。
特徴量算出部３０には、画像入力部２０が出力する右目用画像データ及び左目用画像データと、ＲＬ識別信号と、垂直同期信号ＶＳｙｎｃとが入力される。特徴量算出部３０は、ＲＬ識別信号及び垂直同期信号ＶＳｙｎｃに基づいて、画像入力部２０から入力中の画像データが右目用画像データか左目用画像データかを識別し、右目用画像データと左目用画像データとをそれぞれ取得する。
そして、特徴量算出部３０は、取得した画像データの各々に基づいて、画像特徴量を算出する（ステップＳ１３）。特徴量算出部３０が算出する画像特徴量は、画像データ全体の最大輝度値（白ピーク値）、ＡＰＬ（Average Picture Level）、最小輝度値（黒ピーク値）、及び、輝度ヒストグラムである。特徴量算出部３０による画像特徴量の算出方法については、後に詳述する。
次いで、特徴量算出部３０は、算出した画像特徴量を輝度伸張率算出部４０及び減光率算出部６０に出力する（ステップ１４）。
輝度伸張率算出部４０は、特徴量算出部３０から入力される画像特徴量に基づいて、輝度伸張率を算出する（ステップＳ１５）。
図３は、輝度伸張率を求めるためのＬＵＴ２１０を模式的に示す図である。この図３に例示するＬＵＴ２１０では、白ピーク値とＡＰＬに対応して輝度伸張率が定義されている。
輝度伸張率算出部４０は、ＬＵＴ２１０を参照し、特徴量算出部３０から入力された白ピーク値とＡＰＬの値に対応してＬＵＴ２１０に定義されている輝度伸張率を取得することで、輝度伸張率を求める。白ピーク値とＡＰＬの値が、輝度伸張率が定義された格子点から外れている場合、輝度伸張率算出部４０は、白ピーク値とＡＰＬの値の周囲の３点または４点の格子点に定義された輝度伸張率をもとに、補間演算を行って、輝度伸張率を算出する。このようにして輝度伸張率算出部４０は輝度伸張率を求め、求めた輝度伸張率を、輝度伸張処理部５０に出力する。
なお、輝度伸張率算出部４０は、図３に示すＬＵＴ２１０に限らず、白ピーク値、黒ピーク値、及びＡＰＬに対応して輝度伸張率を定義した３次元のＬＵＴを用いてもよいし、黒ピーク値と白ピーク値または黒ピーク値とＡＰＬを用いた２次元ＬＵＴを用いてもよく、白ピーク値、黒ピーク値、ＡＰＬ、及び輝度ヒストグラムのうち１つ以上に基づく演算処理により、輝度伸張率を求めてもよい。
輝度伸張率算出部４０は、ＬＵＴ２１０を参照し、特徴量算出部３０から入力された白ピーク値とＡＰＬの値に対応してＬＵＴ２１０に定義されている輝度伸張率を取得することで、輝度伸張率を求める。白ピーク値とＡＰＬの値が、輝度伸張率が定義された格子点から外れている場合、輝度伸張率算出部４０は、白ピーク値とＡＰＬの値の周囲の３点または４点の格子点に定義された輝度伸張率をもとに、補間演算を行って、輝度伸張率を算出する。このようにして輝度伸張率算出部４０は輝度伸張率を求め、求めた輝度伸張率を、輝度伸張処理部５０に出力する。
なお、輝度伸張率算出部４０は、図３に示すＬＵＴ２１０に限らず、白ピーク値、黒ピーク値、及びＡＰＬに対応して輝度伸張率を定義した３次元のＬＵＴを用いてもよいし、黒ピーク値と白ピーク値または黒ピーク値とＡＰＬを用いた２次元ＬＵＴを用いてもよく、白ピーク値、黒ピーク値、ＡＰＬ、及び輝度ヒストグラムのうち１つ以上に基づく演算処理により、輝度伸張率を求めてもよい。
輝度伸張処理部５０は、画像入力部２０から入力される右目用画像データ及び左目用画像データの階調を、輝度伸張率算出部４０によって求められた輝度伸張率で伸張する（ステップＳ１６）。例えば、特徴量算出部３０から輝度伸張処理部５０に入力される画像データの色情報をＲ、Ｇ、Ｂ、輝度伸張後の色情報をＲ’、Ｂ’、Ｇ’、輝度伸張率をｋｇとすると、Ｒ’＝ｋｇ×Ｒ、Ｇ’＝ｋｇ×Ｇ、Ｂ’＝ｋｇ×Ｂである。
輝度伸張処理部５０は、１の立体画像データを構成する一組の右目用画像データと左目用画像データとの両方を、輝度伸張率算出部４０が算出した共通の輝度伸張率に従って輝度伸張する。このため、一組の右目用画像データと左目用画像データの輝度やコントラスト感が揃って、ばらつきが無く、違和感ない立体画像データの適応調光を行うことができる。
輝度伸張処理部５０は、１の立体画像データを構成する一組の右目用画像データと左目用画像データとの両方を、輝度伸張率算出部４０が算出した共通の輝度伸張率に従って輝度伸張する。このため、一組の右目用画像データと左目用画像データの輝度やコントラスト感が揃って、ばらつきが無く、違和感ない立体画像データの適応調光を行うことができる。
一方、減光率算出部６０は、特徴量算出部３０から入力される画像特徴量に基づいて、減光率を算出する（ステップＳ１７）。減光率の算出は、例えば、図３を参照して説明した輝度伸張率と同様に、白ピーク値、ＡＰＬ、黒ピーク値の２以上に対応して減光率が定義されたＬＵＴ（図示略）を用い、このＬＵＴを参照することで減光率を算出できる。すなわち、減光率算出部６０は、特徴量算出部３０から入力された白ピーク値、ＡＰＬ、或いは黒ピーク値に対応してＬＵＴに定義されている減光率を取得する。また、減光率算出部６０は、特徴量算出部３０から入力された白ピーク値、ＡＰＬ、或いは黒ピーク値が、減光率が定義された格子点から外れている場合、周囲の３点または４点の格子点に定義された減光率をもとに補間演算を行って、減光率を算出する。このようにして減光率算出部６０は減光率を求め、求めた減光率を、減光処理部７０に出力する。なお、減光率算出部６０は、２次元ＬＵＴに限らず、３次元のＬＵＴを用いてもよいし、白ピーク値、黒ピーク値、ＡＰＬ、及び輝度ヒストグラムのうち１つ以上に基づく演算処理により、減光率を求めてもよい。
そして、減光率算出部６０は、算出した減光率ｋａとなるように調光素子１２０を駆動するための駆動信号を生成し、減光処理部７０に出力する（ステップＳ１８）。
そして、減光率算出部６０は、算出した減光率ｋａとなるように調光素子１２０を駆動するための駆動信号を生成し、減光処理部７０に出力する（ステップＳ１８）。
ここで、制御部１０の制御により、輝度伸張処理部５０によって輝度伸張の処理が施された画像データがライトバルブ１３０に入力され、垂直同期信号ＶＳｙｎｃに同期して描画されるとともに、このタイミングに同期して、減光処理部７０により、減光率算出部６０から入力された駆動信号に従って調光素子１２０が制御され、調光が行われる（ステップＳ１９）。
特徴量算出部３０に入力される立体映像信号が６０フレーム／秒である場合、特徴量算出部３０は、１２０フレーム／秒で右目用画像データと左目用画像データとを交互に出力する。これら右目用画像データと左目用画像データとは対になって一フレームの立体画像データを構成する。このような高速で画像を投射する場合、調光処理に伴う演算によってライトバルブ１３０の描画を遅延させないため、輝度伸張率と減光率の算出と調光処理とがシフトすることがある。すなわち、第ｎフレームの立体画像データを構成する右目用画像データと左目用画像データについて、輝度伸張率算出部４０により輝度伸張率が算出され、減光率算出部６０により減光率が算出された場合、この輝度伸張率と減光率に基づく調光処理は、第ｎ＋１フレームから適用される。この場合には、輝度伸張率と減光率とを算出した対象の画像データと、この輝度伸張率と減光率に基づく調光処理が施される画像データとが異なるが、この画像データのずれは１フレームに留まっているため、このシフトに起因して違和感が生じる可能性は極めて低く、調光処理によるコントラスト感の向上、ダイナミックレンジの拡大による品位向上の効果が期待できる。
特徴量算出部３０に入力される立体映像信号が６０フレーム／秒である場合、特徴量算出部３０は、１２０フレーム／秒で右目用画像データと左目用画像データとを交互に出力する。これら右目用画像データと左目用画像データとは対になって一フレームの立体画像データを構成する。このような高速で画像を投射する場合、調光処理に伴う演算によってライトバルブ１３０の描画を遅延させないため、輝度伸張率と減光率の算出と調光処理とがシフトすることがある。すなわち、第ｎフレームの立体画像データを構成する右目用画像データと左目用画像データについて、輝度伸張率算出部４０により輝度伸張率が算出され、減光率算出部６０により減光率が算出された場合、この輝度伸張率と減光率に基づく調光処理は、第ｎ＋１フレームから適用される。この場合には、輝度伸張率と減光率とを算出した対象の画像データと、この輝度伸張率と減光率に基づく調光処理が施される画像データとが異なるが、この画像データのずれは１フレームに留まっているため、このシフトに起因して違和感が生じる可能性は極めて低く、調光処理によるコントラスト感の向上、ダイナミックレンジの拡大による品位向上の効果が期待できる。
次いで、本実施形態における視差の概念について説明する。
以下の説明において、「右目用画像データと、左目用画像データとが対応している」とは、これら画像データが、１の画像を立体的に表現すべく、右目と左目の視差を反映して生成されたデータであるということである。より具体的には、入力された立体映像信号のフォーマットがサイドバイサイド方式またはトップアンドボトム方式である場合、立体映像信号から切り出されて生成された一対の右目用画像データと左目用画像データとが、対応する画像データに該当し、また、右目用画像データに係る立体映像信号と、左目用画像データに係る立体映像信号とが順次入力される方式の場合、本実施形態では、１の右目用画像データと、当該１の右目用画像データの次に入力された左目用画像データとが、対応する画像データに該当するものとする。
以下の説明において、「右目用画像データと、左目用画像データとが対応している」とは、これら画像データが、１の画像を立体的に表現すべく、右目と左目の視差を反映して生成されたデータであるということである。より具体的には、入力された立体映像信号のフォーマットがサイドバイサイド方式またはトップアンドボトム方式である場合、立体映像信号から切り出されて生成された一対の右目用画像データと左目用画像データとが、対応する画像データに該当し、また、右目用画像データに係る立体映像信号と、左目用画像データに係る立体映像信号とが順次入力される方式の場合、本実施形態では、１の右目用画像データと、当該１の右目用画像データの次に入力された左目用画像データとが、対応する画像データに該当するものとする。
図４は、本実施形態における視差について説明するための図である。
図４では、右目用画像データ、及び、左目用画像データによって立体的に表現される画像（以下、「合成立体画像」という）に係る仮想空間（合成立体画像によって表現される奥行きをもった仮想的な空間）を上から見た様子を模式的に示している。
合成立体画像でより手前側に存在するように表現されるオブジェクトについては、仮想空間内でより手前側に配置され、一方、合成立体画像でより奥側に存在するように表現されるオブジェクトについては、仮想空間内でより奥側に配置される。例えば、図４の仮想空間では、オブジェクトＭ１の方が、オブジェクトＭ２よりも手前側に配置されているため、合成立体画像では、オブジェクトＭ１に係る画像の方が、オブジェクトＭ２に係る画像よりも手前側に存在するように表現される。なお、本実施形態では、全てのオブジェクトは、仮想空間内で、遠近の基準となる基準面よりも手前側に配置されることを前提としているものとする。
また、図４において、符号Ｐ１は、仮想空間を視認する左目の位置に対応する左目ポイントを示し、符号Ｐ２は、仮想空間を視認する右目の位置に対応する右目ポイントを示している。周知のとおり、左目ポイントＰ１に位置する左目と、右目ポイントＰ２に位置する右目との視差を利用して、右目用画像データ、及び、左目用画像データのそれぞれが生成される。
図４では、右目用画像データ、及び、左目用画像データによって立体的に表現される画像（以下、「合成立体画像」という）に係る仮想空間（合成立体画像によって表現される奥行きをもった仮想的な空間）を上から見た様子を模式的に示している。
合成立体画像でより手前側に存在するように表現されるオブジェクトについては、仮想空間内でより手前側に配置され、一方、合成立体画像でより奥側に存在するように表現されるオブジェクトについては、仮想空間内でより奥側に配置される。例えば、図４の仮想空間では、オブジェクトＭ１の方が、オブジェクトＭ２よりも手前側に配置されているため、合成立体画像では、オブジェクトＭ１に係る画像の方が、オブジェクトＭ２に係る画像よりも手前側に存在するように表現される。なお、本実施形態では、全てのオブジェクトは、仮想空間内で、遠近の基準となる基準面よりも手前側に配置されることを前提としているものとする。
また、図４において、符号Ｐ１は、仮想空間を視認する左目の位置に対応する左目ポイントを示し、符号Ｐ２は、仮想空間を視認する右目の位置に対応する右目ポイントを示している。周知のとおり、左目ポイントＰ１に位置する左目と、右目ポイントＰ２に位置する右目との視差を利用して、右目用画像データ、及び、左目用画像データのそれぞれが生成される。
図４に示すように、左目ポイントＰ１とオブジェクトＭ１とを結ぶ仮想直線ＳＬ１、及び、右目ポイントＰ２とオブジェクトＭ１とを結ぶ仮想直線ＳＲ１は、オブジェクトＭ１において角度αの視差対応角Ｑ１をもって交わり、また、仮想直線ＳＬ１と基準面との交点ＫＬ１、及び、仮想直線ＳＲ１と基準面との交点ＫＲ１の間には、ギャップＴ１が形成される。
同様に、左目ポイントＰ１とオブジェクトＭ２とを結ぶ仮想直線ＳＬ２、及び、右目ポイントＰ２とオブジェクトＭ２とを結ぶ仮想直線ＳＲ２は、オブジェクトＭ２において角度βの視差対応角Ｑ２をもって交わり、また、仮想直線ＳＬ２と基準面との交点ＫＬ２、及び、仮想直線ＳＲ２と基準面との交点ＫＲ２の間には、ギャップＴ２が形成される。
視差対応角Ｑ１、Ｑ２、及び、ギャップＴ１、Ｔ２は、左目ポイントＰ１と、右目ポイントＰ２との位置的な相違に起因して現出する値であり、仮想空間内におけるオブジェクトの位置がより手前側であればあるほど、当該オブジェクトに係る視差対応角Ｑ、及び、ギャップＴが大きな値となり、逆に、仮想空間内におけるオブジェクトの位置がより奥側であればあるほど、当該オブジェクトに係る視差対応角Ｑ、及び、ギャップＴがより小さな値となる。
同様に、左目ポイントＰ１とオブジェクトＭ２とを結ぶ仮想直線ＳＬ２、及び、右目ポイントＰ２とオブジェクトＭ２とを結ぶ仮想直線ＳＲ２は、オブジェクトＭ２において角度βの視差対応角Ｑ２をもって交わり、また、仮想直線ＳＬ２と基準面との交点ＫＬ２、及び、仮想直線ＳＲ２と基準面との交点ＫＲ２の間には、ギャップＴ２が形成される。
視差対応角Ｑ１、Ｑ２、及び、ギャップＴ１、Ｔ２は、左目ポイントＰ１と、右目ポイントＰ２との位置的な相違に起因して現出する値であり、仮想空間内におけるオブジェクトの位置がより手前側であればあるほど、当該オブジェクトに係る視差対応角Ｑ、及び、ギャップＴが大きな値となり、逆に、仮想空間内におけるオブジェクトの位置がより奥側であればあるほど、当該オブジェクトに係る視差対応角Ｑ、及び、ギャップＴがより小さな値となる。
そして、本実施形態では、これら視差対応角Ｑや、ギャップＴを概念的に表したものが「視差」に相当する。すなわち、本実施形態における視差とは、左目ポイントＰ１と右目ポイントＰ２との位置的な相違に起因して、仮想空間内において手前にあるオブジェクトほど相対的に大きく、一方、奥にあるオブジェクトほど相対的に小さくなる値を概念的に示す値である。
従って、以下の説明において、例えば、右目画像データに含まれる１のオブジェクトに係る画像と、他のオブジェクトに係る画像について、「１のオブジェクトに係る画像の方が、他のオブジェクトに係る画像よりも視差が大きい」と表現する場合、合成立体画像における仮想空間内で、１のオブジェクトの方が、他のオブジェクトよりも手前側に配置されていることを意味し、かつ、合成立体画像において、１のオブジェクトに係る画像の方が、他のオブジェクトに係る画像よりも手前に存在するように表現されることを意味する。
視差の大きさは、右目用画像データ、及び、左目用画像データに、以下のように反映される。
従って、以下の説明において、例えば、右目画像データに含まれる１のオブジェクトに係る画像と、他のオブジェクトに係る画像について、「１のオブジェクトに係る画像の方が、他のオブジェクトに係る画像よりも視差が大きい」と表現する場合、合成立体画像における仮想空間内で、１のオブジェクトの方が、他のオブジェクトよりも手前側に配置されていることを意味し、かつ、合成立体画像において、１のオブジェクトに係る画像の方が、他のオブジェクトに係る画像よりも手前に存在するように表現されることを意味する。
視差の大きさは、右目用画像データ、及び、左目用画像データに、以下のように反映される。
図５は、右目用画像データ、及び、左目用画像データを模式的に示す図である。
図５では、右目用画像データ、及び、左目用画像データは、同一の座標系に、互いに対応するように展開されているものとする。すなわち、座標系において、右目用画像データの四隅と、左目用画像データの四隅とが重なるように展開され、右目用画像データに含まれる１の画素に定義される座標と、左目用画像データにおいて、右目用画像データにおける当該１の画素と同一の位置に配置された他の画素に定義される座標とが同一となっている。
上述したように、右目用画像データ、及び、左目用画像データは、データ上で各画素がドットマトリクス状に配置されたデータであるため、これら画像データを座標系に展開することにより、これら画像データの各画素の座標は、座標系において原点として定義された位置からの相対的な位置によって一意に定義される。
図５の右目用画像データ、及び、左目用画像データにおいて、画像データＭ´１は、図４のオブジェクトＭ１に対応する画像データであり、画像データＭ´２は、図４のオブジェクトＭ２に対応する画像データである。
図５に示すように、右目用画像データにおける画像データＭ´１と、左目用画像データにおける画像データＭ´１とは、離間量Ｒ１分、ずらして配置される。同様に、これら画像データにおいて、画像データＭ´２は、離間量Ｒ２分、ずらして配置される。
この離間量Ｒ１、Ｒ２は、オブジェクトＭ１、Ｍ２の視差に対応した値であり、仮想空間内でオブジェクトがより手前に配置されていればいるほど（＝視差が大きいほど）、大きな値となり、逆に、仮想空間内でオブジェクトがより奥に配置されていればいるほど（＝視差が小さいほど）、小さな値となる。
すなわち、仮想空間内でより手前に配置されており、合成立体画像においてより手前側に存在するように表現すべきオブジェクトほど、換言すれば、視差の大きなオブジェクトほど、右目用画像データ、及び、左目用画像データにおいて、当該オブジェクトに係る画像に対応する離間量Ｒが大きくなり、逆に、仮想空間内でより奥に配置されており、合成立体画像においてより奥側に存在するように表現すべきオブジェクトほど、換言すれば、視差の小さなオブジェクトほど、右目用画像データ、及び、左目用画像データにおいて、当該オブジェクトに係る画像に対応する離間量Ｒが小さくなる。
図５では、右目用画像データ、及び、左目用画像データは、同一の座標系に、互いに対応するように展開されているものとする。すなわち、座標系において、右目用画像データの四隅と、左目用画像データの四隅とが重なるように展開され、右目用画像データに含まれる１の画素に定義される座標と、左目用画像データにおいて、右目用画像データにおける当該１の画素と同一の位置に配置された他の画素に定義される座標とが同一となっている。
上述したように、右目用画像データ、及び、左目用画像データは、データ上で各画素がドットマトリクス状に配置されたデータであるため、これら画像データを座標系に展開することにより、これら画像データの各画素の座標は、座標系において原点として定義された位置からの相対的な位置によって一意に定義される。
図５の右目用画像データ、及び、左目用画像データにおいて、画像データＭ´１は、図４のオブジェクトＭ１に対応する画像データであり、画像データＭ´２は、図４のオブジェクトＭ２に対応する画像データである。
図５に示すように、右目用画像データにおける画像データＭ´１と、左目用画像データにおける画像データＭ´１とは、離間量Ｒ１分、ずらして配置される。同様に、これら画像データにおいて、画像データＭ´２は、離間量Ｒ２分、ずらして配置される。
この離間量Ｒ１、Ｒ２は、オブジェクトＭ１、Ｍ２の視差に対応した値であり、仮想空間内でオブジェクトがより手前に配置されていればいるほど（＝視差が大きいほど）、大きな値となり、逆に、仮想空間内でオブジェクトがより奥に配置されていればいるほど（＝視差が小さいほど）、小さな値となる。
すなわち、仮想空間内でより手前に配置されており、合成立体画像においてより手前側に存在するように表現すべきオブジェクトほど、換言すれば、視差の大きなオブジェクトほど、右目用画像データ、及び、左目用画像データにおいて、当該オブジェクトに係る画像に対応する離間量Ｒが大きくなり、逆に、仮想空間内でより奥に配置されており、合成立体画像においてより奥側に存在するように表現すべきオブジェクトほど、換言すれば、視差の小さなオブジェクトほど、右目用画像データ、及び、左目用画像データにおいて、当該オブジェクトに係る画像に対応する離間量Ｒが小さくなる。
次いで、特徴量算出部３０について詳述する。
図６は、特徴量算出部３０の機能的構成を示すブロック図である。
上述したように、特徴量算出部３０は、画像特徴量として、最大輝度値（白ピーク値）、ＡＰＬ（Average Picture Level）、最小輝度値（黒ピーク値）、輝度ヒストグラムを算出し、算出したこれらの画像特徴量を輝度伸張率算出部４０、及び、減光率算出部６０に出力するものである。
以下の説明では、説明の明確化のため、特徴量算出部３０から出力される最大輝度値を出力白ピーク値と、ＡＰＬを出力ＡＰＬと、最小輝度値を出力黒ピーク値と、輝度ヒストグラムを出力輝度ヒストグラムと、それぞれ称するものとする。
図６に示すように、特徴量算出部３０は、基準領域輝度情報算出部３１と、視差値算出部３２と、出力特徴量算出部３３と、を備えている。
図６は、特徴量算出部３０の機能的構成を示すブロック図である。
上述したように、特徴量算出部３０は、画像特徴量として、最大輝度値（白ピーク値）、ＡＰＬ（Average Picture Level）、最小輝度値（黒ピーク値）、輝度ヒストグラムを算出し、算出したこれらの画像特徴量を輝度伸張率算出部４０、及び、減光率算出部６０に出力するものである。
以下の説明では、説明の明確化のため、特徴量算出部３０から出力される最大輝度値を出力白ピーク値と、ＡＰＬを出力ＡＰＬと、最小輝度値を出力黒ピーク値と、輝度ヒストグラムを出力輝度ヒストグラムと、それぞれ称するものとする。
図６に示すように、特徴量算出部３０は、基準領域輝度情報算出部３１と、視差値算出部３２と、出力特徴量算出部３３と、を備えている。
図７は、基準領域輝度情報算出部３１の動作を示すフローチャートである。
まず、基準領域輝度情報算出部３１は、画像入力部２０から入力された右目用画像データ及び左目用画像データと、ＲＬ識別信号と、垂直同期信号ＶＳｙｎｃとに基づいて、画像入力部２０から入力中の画像データが右目用画像データか左目用画像データかを識別し、右目用画像データを取得する（ステップＳ２１）。
次いで、基準領域輝度情報算出部３１は、取得した右目用画像データを所定の座標系に展開すると共に、右目用画像データを基準領域に応じて区分する（ステップＳ２２）。
まず、基準領域輝度情報算出部３１は、画像入力部２０から入力された右目用画像データ及び左目用画像データと、ＲＬ識別信号と、垂直同期信号ＶＳｙｎｃとに基づいて、画像入力部２０から入力中の画像データが右目用画像データか左目用画像データかを識別し、右目用画像データを取得する（ステップＳ２１）。
次いで、基準領域輝度情報算出部３１は、取得した右目用画像データを所定の座標系に展開すると共に、右目用画像データを基準領域に応じて区分する（ステップＳ２２）。
図８は、座標系に展開された右目用画像データの構成を模式的に示す図である。
ステップＳ２２において、基準領域輝度情報算出部３１は、例えば１９２０画素×１０８０画素の処理対象の右目用画像データを、図８に示すように、横１６個×縦９個の１４４個の基準領域２００−１〜２００−１４４に区分する。この場合、基準領域２００−１〜２００−１４４のそれぞれのサイズは縦１２０画素、横１２０画素である。
ステップＳ２２において、基準領域輝度情報算出部３１は、例えば１９２０画素×１０８０画素の処理対象の右目用画像データを、図８に示すように、横１６個×縦９個の１４４個の基準領域２００−１〜２００−１４４に区分する。この場合、基準領域２００−１〜２００−１４４のそれぞれのサイズは縦１２０画素、横１２０画素である。
次いで、基準領域輝度情報算出部３１は、基準領域２００ごとに、基準領域２００を構成する各画素の輝度値を平均した値を当該基準領域２００の代表輝度値として算出する（ステップＳ２３）。
上述したように、右目用画像データでは、画素ごとにＲＧＢの色成分を階調値として保持しているが、ある１つの画素の輝度は、例えば、ＲＧＢの階調値の最大値を採用してもよいし、０．２９９×Ｒ信号値、０．５８７×Ｇ信号値、０．１４４×Ｂ信号値の合計値を採用してもよい。
また、１つの基準領域の代表輝度値は、平均輝度値には限定されず、例えば、基準領域２００の中央付近の画素の輝度値を採用してもよい。
次いで、基準領域輝度情報算出部３１は、右目用画像データ、及び、基準領域２００のそれぞれを定義する座標に係る情報を視差値算出部３２に出力すると共に、基準領域２００のそれぞれの代表輝度値を出力特徴量算出部３３に出力する（ステップＳ２４）。
上述したように、右目用画像データでは、画素ごとにＲＧＢの色成分を階調値として保持しているが、ある１つの画素の輝度は、例えば、ＲＧＢの階調値の最大値を採用してもよいし、０．２９９×Ｒ信号値、０．５８７×Ｇ信号値、０．１４４×Ｂ信号値の合計値を採用してもよい。
また、１つの基準領域の代表輝度値は、平均輝度値には限定されず、例えば、基準領域２００の中央付近の画素の輝度値を採用してもよい。
次いで、基準領域輝度情報算出部３１は、右目用画像データ、及び、基準領域２００のそれぞれを定義する座標に係る情報を視差値算出部３２に出力すると共に、基準領域２００のそれぞれの代表輝度値を出力特徴量算出部３３に出力する（ステップＳ２４）。
図９は、視差値算出部３２の動作を示すフローチャートである。
視差値算出部３２は、画像入力部２０から入力された右目用画像データ及び左目用画像データと、ＲＬ識別信号と、垂直同期信号ＶＳｙｎｃとに基づいて、画像入力部２０から入力中の画像データが右目用画像データか左目用画像データかを識別し、左目用画像データを取得する（ステップＳ３１）。
次いで、視差値算出部３２は、取得した左目用画像データを所定の座標系に展開する（ステップＳ３２）。この所定の座標系は、図７に示すフローチャートのステップＳ２２において、右目用画像データを展開した座標系と同一の座標系である。
次いで、視差値算出部３２は、基準領域輝度情報算出部３１から入力された右目用画像データ、及び、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００の座標に係る情報に基づいて、基準領域２００のうちの１つの基準領域２００を処理対象の基準領域２００として特定し、処理対象の基準領域２００として特定した基準領域２００に対応する画像データ（以下、適宜、「基準領域画像データ」という）を取得する（ステップＳ３３）。特定した基準領域２００に対応する画像データとは、右目用画像データのうち、当該基準領域２００によって規定される画像データのことである。例えば、図８を参照し、ステップＳ３３において、視差値算出部３２は、基準領域２００−１を処理対象の基準領域とした場合、基準領域２００−１によって規定される領域における画像データ（基準領域画像データ）を取得する。
次いで、視差値算出部３２は、ステップＳ３３で取得した基準領域画像データをテンプレート画像として、左目用画像データに対してテンプレートマッチング処理を行うことにより、左目用画像データにおいて、当該基準領域画像データに対応する画像データが位置する領域の座標を取得する（ステップＳ３４）。
以下、ステップＳ３４における動作について詳述する。
視差値算出部３２は、画像入力部２０から入力された右目用画像データ及び左目用画像データと、ＲＬ識別信号と、垂直同期信号ＶＳｙｎｃとに基づいて、画像入力部２０から入力中の画像データが右目用画像データか左目用画像データかを識別し、左目用画像データを取得する（ステップＳ３１）。
次いで、視差値算出部３２は、取得した左目用画像データを所定の座標系に展開する（ステップＳ３２）。この所定の座標系は、図７に示すフローチャートのステップＳ２２において、右目用画像データを展開した座標系と同一の座標系である。
次いで、視差値算出部３２は、基準領域輝度情報算出部３１から入力された右目用画像データ、及び、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００の座標に係る情報に基づいて、基準領域２００のうちの１つの基準領域２００を処理対象の基準領域２００として特定し、処理対象の基準領域２００として特定した基準領域２００に対応する画像データ（以下、適宜、「基準領域画像データ」という）を取得する（ステップＳ３３）。特定した基準領域２００に対応する画像データとは、右目用画像データのうち、当該基準領域２００によって規定される画像データのことである。例えば、図８を参照し、ステップＳ３３において、視差値算出部３２は、基準領域２００−１を処理対象の基準領域とした場合、基準領域２００−１によって規定される領域における画像データ（基準領域画像データ）を取得する。
次いで、視差値算出部３２は、ステップＳ３３で取得した基準領域画像データをテンプレート画像として、左目用画像データに対してテンプレートマッチング処理を行うことにより、左目用画像データにおいて、当該基準領域画像データに対応する画像データが位置する領域の座標を取得する（ステップＳ３４）。
以下、ステップＳ３４における動作について詳述する。
図１０は、ステップＳ３４の動作の説明に利用する図であり、所定の座標系に展開した左目用画像データを模式的に示している。
ステップＳ３４において、まず、視差値算出部３２は、左目用画像データを展開した所定の座標系に、ステップＳ３３で取得した基準領域画像データを配置する。その際、視差値算出部３２は、所定の座標系において、基準領域画像データの右目用画像データにおける配置位置に、当該基準領域画像データを配置する。例えば、図１０を参照して、ステップＳ３３で取得した基準領域画像データが、基準領域２００−１（図８参照）に対応する基準領域画像データである場合、左目用画像データが展開された所定の座標系において、右目用画像データにおける基準領域２００−１の位置（図１０における領域Ｘ−０に対応する位置）に、基準領域画像データを配置する。
次いで、視差値算出部３２は、基準領域画像データと、当該基準領域画像データが配置された領域における左目用画像データの画像データと、の類似度を算出する。本実施形態では、類似度は、正規化相互関数を用いて算出される−１〜１の範囲の値であり、その値が１に近いほど、類似度が高い。
次いで、視差値算出部３２は、左目用画像データが展開された座標系において、テンプレート画像たる基準領域画像データを、画素１つ分、右方向（図１０において矢印Ｙ１で示す方向）にずらし、上述した方法と同様にして、基準領域画像データと、当該基準領域画像データが配置された領域における左目用画像データの画像データと、の類似度を算出する。
ステップＳ３４において、まず、視差値算出部３２は、左目用画像データを展開した所定の座標系に、ステップＳ３３で取得した基準領域画像データを配置する。その際、視差値算出部３２は、所定の座標系において、基準領域画像データの右目用画像データにおける配置位置に、当該基準領域画像データを配置する。例えば、図１０を参照して、ステップＳ３３で取得した基準領域画像データが、基準領域２００−１（図８参照）に対応する基準領域画像データである場合、左目用画像データが展開された所定の座標系において、右目用画像データにおける基準領域２００−１の位置（図１０における領域Ｘ−０に対応する位置）に、基準領域画像データを配置する。
次いで、視差値算出部３２は、基準領域画像データと、当該基準領域画像データが配置された領域における左目用画像データの画像データと、の類似度を算出する。本実施形態では、類似度は、正規化相互関数を用いて算出される−１〜１の範囲の値であり、その値が１に近いほど、類似度が高い。
次いで、視差値算出部３２は、左目用画像データが展開された座標系において、テンプレート画像たる基準領域画像データを、画素１つ分、右方向（図１０において矢印Ｙ１で示す方向）にずらし、上述した方法と同様にして、基準領域画像データと、当該基準領域画像データが配置された領域における左目用画像データの画像データと、の類似度を算出する。
このようにして、視差値算出部３２は、基準領域画像データを、画素１つ分、右方向にずらした後、基準領域画像データと、基準領域画像データが位置する領域における左目用画像データとの類似度を算出する、という動作を、基準領域画像データが左目用画像データの右端に至るまで繰り返し行う。例えば、図１０を参照して、ステップＳ３３で取得した基準領域画像データが、基準領域２００−１（図８参照）に対応する基準領域画像データである場合、視差値算出部３２は、基準領域画像データが、領域Ｘ−１に至るまで、上述した動作を繰り返し行う。
次いで、視差値算出部３２は、算出した類似度のそれぞれを比較し、左目用画像データにおいて、類似度の算出対象となった領域のうち、類似度が最も高かった領域を特定し、当該領域を定義する座標を取得する。例えば、図１０を参照して、ステップＳ３３で取得した基準領域画像データが、基準領域２００−１（図８参照）に対応する基準領域画像データである場合において、当該基準領域画像データと、領域Ｘ−２に対応する左目用画像データとの類似度が最も高かった場合、視差値算出部３２は、この領域Ｘ−２を定義する座標を取得する。
以上のようにして、ステップＳ３４において、視差値算出部３２は、左目用画像データにおいて、ステップＳ３３で取得した基準領域画像データに対応する画像データが位置する領域の座標を取得する。
次いで、視差値算出部３２は、算出した類似度のそれぞれを比較し、左目用画像データにおいて、類似度の算出対象となった領域のうち、類似度が最も高かった領域を特定し、当該領域を定義する座標を取得する。例えば、図１０を参照して、ステップＳ３３で取得した基準領域画像データが、基準領域２００−１（図８参照）に対応する基準領域画像データである場合において、当該基準領域画像データと、領域Ｘ−２に対応する左目用画像データとの類似度が最も高かった場合、視差値算出部３２は、この領域Ｘ−２を定義する座標を取得する。
以上のようにして、ステップＳ３４において、視差値算出部３２は、左目用画像データにおいて、ステップＳ３３で取得した基準領域画像データに対応する画像データが位置する領域の座標を取得する。
ここで、図４、及び、図５を用いて説明したように、ある１つのオブジェクトに係る画像の画像データについて、右目用画像データにおいて当該画像の画像データが配置される位置と、左目用画像データにおいて当該画像の画像データが配置される位置とでは、視差を反映した離間量Ｒ分のずれが生じる。
そして、基準領域画像データと、ステップＳ３４で特定された左目用画像データの領域に対応する画像データとのそれぞれは、類似度が最も高い画像データ、すなわち、最も「似ている」画像を示す画像データということであり、これらは、同一のオブジェクトに係る画像について、視差を反映して離間量Ｒ分ずらして形成された画像データのそれぞれである。
そして、基準領域画像データと、ステップＳ３４で特定された左目用画像データの領域に対応する画像データとのそれぞれは、類似度が最も高い画像データ、すなわち、最も「似ている」画像を示す画像データということであり、これらは、同一のオブジェクトに係る画像について、視差を反映して離間量Ｒ分ずらして形成された画像データのそれぞれである。
本実施形態では、類似度として、正規化相互関数を用いた類似度を採用している。これは、同一のオブジェクトに係る画像データであっても、右目用画像データと左目用画像データとでは、右目と左目との視差を反映して（右目でオブジェクトを見たときの見え方と、左目でオブジェクトを見たときの見え方との違いを反映して）、そのデータの内容が異なっており、これを考慮して、類似という観点から、適切に、基準領域画像データに対応する領域を検出するためである。なお、基準領域画像データに対応する画像データが位置する領域の検出は、正規化相互関数を用いた類似度を利用した方法のみならず、例えば、基準領域画像データを２値化すると共に、左目用画像データを２値化し、これら画像データを用いてテンプレートマッチング処理を行うようにしてもよい。
また、本実施形態では、基準領域画像データを、画素１つ分、「右方向」にずらした後、基準領域画像データと、左目用画像データとの類似度を算出する、という動作を、基準領域画像データが、左目用画像データの右端に至るまで繰り返し行うことにより、基準領域に対応する領域の検出を実行する。これは、図４、及び、図５を参照して、本実施形態のように全てのオブジェクトが仮想空間内で基準面よりも手前側に配置されることが前提となっている場合、図５に示すように、１のオブジェクトに係る画像の画像データの右目用画像データにおける位置は、必ず、当該１のオブジェクトに係る画像の画像データの左目用画像データにおける位置の、水平方向（右目と左目とを結ぶ直線が延びる方向に対応する方向）における「左」となるからであり、上述した動作によって基準領域２００に対応する領域の検出を行うことにより、不必要に類似度を算出することを防止でき、処理効率の向上を図ることができるからである。
また、本実施形態では、基準領域画像データを、画素１つ分、「右方向」にずらした後、基準領域画像データと、左目用画像データとの類似度を算出する、という動作を、基準領域画像データが、左目用画像データの右端に至るまで繰り返し行うことにより、基準領域に対応する領域の検出を実行する。これは、図４、及び、図５を参照して、本実施形態のように全てのオブジェクトが仮想空間内で基準面よりも手前側に配置されることが前提となっている場合、図５に示すように、１のオブジェクトに係る画像の画像データの右目用画像データにおける位置は、必ず、当該１のオブジェクトに係る画像の画像データの左目用画像データにおける位置の、水平方向（右目と左目とを結ぶ直線が延びる方向に対応する方向）における「左」となるからであり、上述した動作によって基準領域２００に対応する領域の検出を行うことにより、不必要に類似度を算出することを防止でき、処理効率の向上を図ることができるからである。
さて、前掲図９に戻り、視差値算出部３２は、基準領域画像データが右目用画像データにおいて配置されていた領域の中心の座標と、左目用画像データにおいて類似度が最も高かった領域の中心の座標との距離である離間量Ｒを算出する（ステップＳ３５）。図１０を参照し、領域Ｘ−２における画像データが基準領域画像データと最も類似度が高いとすると、視差値算出部３２は、離間量Ｒとして、領域Ｘ−２の中心と、基準領域２００−１に対応する領域の中心との距離を算出する。
次いで、視差値算出部３２は、算出した離間量Ｒを、そのまま、ステップＳ３３で処理対象とした基準領域２００の視差値として算出する（ステップＳ３６）。すなわち、本実施形態では、視差値＝離間量Ｒである。なお、本実施形態では、離間量Ｒをそのまま視差値としているが、視差値は、離間量Ｒと正の相関関係を有する値であればよい。すなわち、視差値は、離間量Ｒと正の相関関係を有することにより、視差の大きさと正の相関関係を有した値であればよい。
視差値算出部３２は、右目用画像データに形成された全ての基準領域２００に対して、ステップＳ３３〜ステップＳ３６に係る処理を行い、全ての基準領域２００の視差値を算出する。
このようにして、右目用画像データに形成された全ての基準領域２００の視差値を算出した後、視差値算出部３２は、全ての基準領域２００の視差値を示す情報を、出力特徴量算出部３３に出力する（ステップＳ３７）。
次いで、視差値算出部３２は、算出した離間量Ｒを、そのまま、ステップＳ３３で処理対象とした基準領域２００の視差値として算出する（ステップＳ３６）。すなわち、本実施形態では、視差値＝離間量Ｒである。なお、本実施形態では、離間量Ｒをそのまま視差値としているが、視差値は、離間量Ｒと正の相関関係を有する値であればよい。すなわち、視差値は、離間量Ｒと正の相関関係を有することにより、視差の大きさと正の相関関係を有した値であればよい。
視差値算出部３２は、右目用画像データに形成された全ての基準領域２００に対して、ステップＳ３３〜ステップＳ３６に係る処理を行い、全ての基準領域２００の視差値を算出する。
このようにして、右目用画像データに形成された全ての基準領域２００の視差値を算出した後、視差値算出部３２は、全ての基準領域２００の視差値を示す情報を、出力特徴量算出部３３に出力する（ステップＳ３７）。
図１１は、出力特徴量算出部３３の動作を示すフローチャートである。
出力特徴量算出部３３は、視差値算出部３２から入力された情報に基づいて、基準領域２００のうち、視差値が所定の閾値を上回っている基準領域２００を特定する（ステップＳ４１）。以下、ステップＳ４１で特定された基準領域２００を基準領域２００という。
次いで、出力特徴量算出部３３は、右目用画像データにおいて、特定した基準領域２００に含まれる画像データに基づいて、画像特徴量として、出力白ピーク値、出力ＡＰＬ、出力黒ピーク値、及び、出力輝度ヒストグラムを算出する（ステップＳ４２）。
具体的には、出力特徴量算出部３３は、右目用画像データにおいて、特定した基準領域２００のそれぞれの代表輝度値の最大値を出力白ピーク値とし、特定した基準領域２００のそれぞれの代表輝度値の最小値を出力黒ピーク値とし、特定した基準領域２００の代表輝度値のそれぞれの平均値を出力ＡＰＬとする。また、出力特徴量算出部３３は、特定した基準領域２００の代表輝度値の分布から輝度ヒストグラムを生成する。
次いで、出力特徴量算出部３３は、算出した各種の画像特徴量を輝度伸張率算出部４０、及び、減光率算出部６０に出力する。
出力特徴量算出部３３は、視差値算出部３２から入力された情報に基づいて、基準領域２００のうち、視差値が所定の閾値を上回っている基準領域２００を特定する（ステップＳ４１）。以下、ステップＳ４１で特定された基準領域２００を基準領域２００という。
次いで、出力特徴量算出部３３は、右目用画像データにおいて、特定した基準領域２００に含まれる画像データに基づいて、画像特徴量として、出力白ピーク値、出力ＡＰＬ、出力黒ピーク値、及び、出力輝度ヒストグラムを算出する（ステップＳ４２）。
具体的には、出力特徴量算出部３３は、右目用画像データにおいて、特定した基準領域２００のそれぞれの代表輝度値の最大値を出力白ピーク値とし、特定した基準領域２００のそれぞれの代表輝度値の最小値を出力黒ピーク値とし、特定した基準領域２００の代表輝度値のそれぞれの平均値を出力ＡＰＬとする。また、出力特徴量算出部３３は、特定した基準領域２００の代表輝度値の分布から輝度ヒストグラムを生成する。
次いで、出力特徴量算出部３３は、算出した各種の画像特徴量を輝度伸張率算出部４０、及び、減光率算出部６０に出力する。
このように、本実施形態では、出力特徴量算出部３３は、各種の画像特徴量の算出に際し、視差値が所定の閾値を上回っている基準領域２００に含まれる画像データの輝度の情報を利用する一方、視差値が所定の閾値を下回っている基準領域２００に含まれる画像データの輝度の情報については利用しない。すなわち、算出される画像特徴量は、視差値が所定の閾値を上回っている基準領域２００に対応する画像データの情報は反映されているものの、視差値が所定の閾値を下回っている基準領域２００に対応する画像データの情報は反映されていないこととなる。これは、以下の理由による。
すなわち、右目用画像データ、及び、左目用画像データによって表現される合成立体画像は、無限遠としての背景を示す背景画像と、この背景画像上においてある程度の立体感を持って表現される画像とによって構成される場合がある。この場合、背景画像よりも、ある程度の立体感を持って表現される画像の方が重要である傾向があり、画像データに輝度伸張処理を施す場合は、当該立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した輝度伸張率に基づいて輝度伸張処理を施したいとするニーズがある。
これを踏まえ、本実施形態によれば、出力特徴量算出部３３は、視差値が所定の閾値を上回っており、背景画像に係る領域ではなくある程度の立体感をもって表現されるべき画像に係る領域である蓋然性が高い基準領域２００の情報に基づいて、各種の画像特徴量を算出する。このため、算出した画像特徴量に基づいて算出される輝度伸張率は、背景画像を除いた画像に係る基準領域２００に基づいて算出された値、すなわち、背景画像ではなくある程度の立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した値となる。
なお、所定の閾値は、背景画像と、ある程度の立体感を持って表現される画像とを判別する基準である、という観点から、事前のシミュレーション、テストを通して適切に定められる。
すなわち、右目用画像データ、及び、左目用画像データによって表現される合成立体画像は、無限遠としての背景を示す背景画像と、この背景画像上においてある程度の立体感を持って表現される画像とによって構成される場合がある。この場合、背景画像よりも、ある程度の立体感を持って表現される画像の方が重要である傾向があり、画像データに輝度伸張処理を施す場合は、当該立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した輝度伸張率に基づいて輝度伸張処理を施したいとするニーズがある。
これを踏まえ、本実施形態によれば、出力特徴量算出部３３は、視差値が所定の閾値を上回っており、背景画像に係る領域ではなくある程度の立体感をもって表現されるべき画像に係る領域である蓋然性が高い基準領域２００の情報に基づいて、各種の画像特徴量を算出する。このため、算出した画像特徴量に基づいて算出される輝度伸張率は、背景画像を除いた画像に係る基準領域２００に基づいて算出された値、すなわち、背景画像ではなくある程度の立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した値となる。
なお、所定の閾値は、背景画像と、ある程度の立体感を持って表現される画像とを判別する基準である、という観点から、事前のシミュレーション、テストを通して適切に定められる。
以上説明したように、本実施形態に係る画像表示装置１は、立体画像データを構成する右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を反映して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出する特徴量算出部３０と、特徴量算出部３０により算出された画像特徴量に基づいて、右目用画像データ及び左目用画像データに施す輝度伸張処理に係る輝度伸張率を算出する輝度伸張率算出部４０と、輝度伸張率算出部４０により算出された輝度伸張率に基づいて、右目用画像データ、及び、左目用画像データに輝度伸張処理を施す輝度伸張処理部５０と、を備えている。
これによれば、特徴量算出部３０は、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を反映して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出し、さらに、輝度伸張率算出部４０は、視差が反映されて算出された画像特徴量に基づいて輝度伸張率を算出する。このようにして輝度伸張率が算出されるため、輝度伸張率の値は、右目用画像データと左目用画像データとの視差が反映された値となる。そして、輝度伸張処理部５０は、算出された輝度伸張率に基づいて、右目用画像データと左目用画像データとに輝度伸張処理を施すため、視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
これによれば、特徴量算出部３０は、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を反映して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出し、さらに、輝度伸張率算出部４０は、視差が反映されて算出された画像特徴量に基づいて輝度伸張率を算出する。このようにして輝度伸張率が算出されるため、輝度伸張率の値は、右目用画像データと左目用画像データとの視差が反映された値となる。そして、輝度伸張処理部５０は、算出された輝度伸張率に基づいて、右目用画像データと左目用画像データとに輝度伸張処理を施すため、視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
また、本実施形態では、特徴量算出部３０は、右目用画像データ及び左目用画像データのうち、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のそれぞれについて、左目用画像データにおける基準領域２００のそれぞれに対応する領域との離間量Ｒを検出すると共に、検出した離間量Ｒと正の相関関係を有する視差値を算出し、算出した視差値を利用して画像特徴量を算出する。
これによれば、特徴量算出部３０は、離間量Ｒと正の相関関係を有する視差値を算出し、算出した視差値を利用して画像特徴量を算出する。そして、画像特徴量の算出に際して利用される視差値は、離間量Ｒと正の相関関係を有すると同時に、１の基準領域２００における視差の大きさと正の相関関係を有する値であるため、視差値を利用して画像特徴量を算出することにより、視差（視差の大きさ）を適切に反映した上で画像特徴量を算出できる。
これによれば、特徴量算出部３０は、離間量Ｒと正の相関関係を有する視差値を算出し、算出した視差値を利用して画像特徴量を算出する。そして、画像特徴量の算出に際して利用される視差値は、離間量Ｒと正の相関関係を有すると同時に、１の基準領域２００における視差の大きさと正の相関関係を有する値であるため、視差値を利用して画像特徴量を算出することにより、視差（視差の大きさ）を適切に反映した上で画像特徴量を算出できる。
また、本実施形態では、特徴量算出部３０の出力特徴量算出部３３は、各種の画像特徴量の算出に際し、視差値が所定の閾値を上回っている基準領域２００を利用する一方、視差値が所定の閾値を下回っている基準領域２００については利用しない。すなわち、算出される画像特徴量は、視差値が所定の閾値を上回っている基準領域２００に対応する画像データの情報は反映されているものの、視差値が所定の閾値を下回っている基準領域２００に対応する画像データの情報は反映されていないこととなる。これは、以下の理由による。
すなわち、右目用画像データ、及び、左目用画像データによって表現される合成立体画像は、無限遠としての背景を示す背景画像と、この背景画像上においてある程度の立体感を持って表現される画像とによって構成される場合がある。この場合、背景画像よりも、ある程度の立体感を持って表現される画像の方が重要である傾向があり、画像データに輝度伸張処理を施す場合は、当該立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した輝度伸張率に基づいて輝度伸張処理を施したいとするニーズがある。
これを踏まえ、本実施形態によれば、出力特徴量算出部３３は、視差値が所定の閾値を上回っており、背景画像に係る領域ではなくある程度の立体感をもって表現されるべき画像に係る領域である蓋然性が高い基準領域２００の情報に基づいて、各種の画像特徴量を算出する。このため、算出した画像特徴量に基づいて算出される輝度伸張率は、背景画像を除いた画像に係る基準領域２００に基づいて算出された値、すなわち、背景画像ではなく立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した値となる。
すなわち、右目用画像データ、及び、左目用画像データによって表現される合成立体画像は、無限遠としての背景を示す背景画像と、この背景画像上においてある程度の立体感を持って表現される画像とによって構成される場合がある。この場合、背景画像よりも、ある程度の立体感を持って表現される画像の方が重要である傾向があり、画像データに輝度伸張処理を施す場合は、当該立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した輝度伸張率に基づいて輝度伸張処理を施したいとするニーズがある。
これを踏まえ、本実施形態によれば、出力特徴量算出部３３は、視差値が所定の閾値を上回っており、背景画像に係る領域ではなくある程度の立体感をもって表現されるべき画像に係る領域である蓋然性が高い基準領域２００の情報に基づいて、各種の画像特徴量を算出する。このため、算出した画像特徴量に基づいて算出される輝度伸張率は、背景画像を除いた画像に係る基準領域２００に基づいて算出された値、すなわち、背景画像ではなく立体感を持って表現される画像に係る画像データに適した値となる。
また、本実施形態では、輝度伸張処理部５０による輝度伸張処理に対応して、光源装置１１０が発した光を調光する調光素子１２０を備えている。
これによれば、スクリーン５に投射される画像について、画像の見かけ上の明るさを維持しつつ、画像のダイナミックレンジを拡大してコントラスト感を向上することができる。
これによれば、スクリーン５に投射される画像について、画像の見かけ上の明るさを維持しつつ、画像のダイナミックレンジを拡大してコントラスト感を向上することができる。
＜第２実施形態＞
次いで、第２実施形態について説明する。
本実施形態では、上述した第１実施形態と、特徴量算出部３０による、出力白ピーク値、出力ＡＰＬ、出力黒ピーク値、及び、出力輝度ヒストグラムの算出方法が異なっている。
上述した第１実施形態では、特徴量算出部３０は、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のうち、視差値が所定の閾値を上回っている基準領域２００を特定し、これら基準領域２００に含まれる右目用画像データに基づいて、出力白ピーク値、出力ＡＰＬ、出力黒ピーク値、及び、出力輝度ヒストグラムを算出していた。
一方、本実施形態では、まず、特徴量算出部３０は、第１実施形態と同様の方法により、視差値が所定の基準領域２００に対応する右目用画像データに基づいて、白ピーク値、ＡＰＬ、黒ピーク値、及び、輝度ヒストグラムを算出する。ここで算出された各種の画像特徴量を、説明の便宜のため、それぞれ、右白ピーク値、右ＡＰＬ、右黒ピーク値、及び、右輝度ヒストグラムと称するものとする。
さらに、特徴量算出部３０は、左目用画像データを基準領域２００によって区分すると共に、これら基準領域２００の視差値を算出し、視差値が所定の閾値を上回っている基準領域２００を特定し、特定した基準領域２００に対応する左目用画像データに基づいて、白ピーク値、ＡＰＬ、黒ピーク値、及び、輝度ヒストグラムを算出する。左目用画像データを区分して形成された基準領域２００の視差値の算出は、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００の視差値の算出と同様の方法により行われる。ここで算出された各種の画像特徴量を、説明の便宜のため、それぞれ、左白ピーク値、左ＡＰＬ、左黒ピーク値、及び、左輝度ヒストグラムと称するものとする。
次いで、特徴量算出部３０は、以下のようにして、出力白ピーク値、出力ＡＰＬ、出力黒ピーク値、及び、出力輝度ヒストグラムを算出する。
次いで、第２実施形態について説明する。
本実施形態では、上述した第１実施形態と、特徴量算出部３０による、出力白ピーク値、出力ＡＰＬ、出力黒ピーク値、及び、出力輝度ヒストグラムの算出方法が異なっている。
上述した第１実施形態では、特徴量算出部３０は、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のうち、視差値が所定の閾値を上回っている基準領域２００を特定し、これら基準領域２００に含まれる右目用画像データに基づいて、出力白ピーク値、出力ＡＰＬ、出力黒ピーク値、及び、出力輝度ヒストグラムを算出していた。
一方、本実施形態では、まず、特徴量算出部３０は、第１実施形態と同様の方法により、視差値が所定の基準領域２００に対応する右目用画像データに基づいて、白ピーク値、ＡＰＬ、黒ピーク値、及び、輝度ヒストグラムを算出する。ここで算出された各種の画像特徴量を、説明の便宜のため、それぞれ、右白ピーク値、右ＡＰＬ、右黒ピーク値、及び、右輝度ヒストグラムと称するものとする。
さらに、特徴量算出部３０は、左目用画像データを基準領域２００によって区分すると共に、これら基準領域２００の視差値を算出し、視差値が所定の閾値を上回っている基準領域２００を特定し、特定した基準領域２００に対応する左目用画像データに基づいて、白ピーク値、ＡＰＬ、黒ピーク値、及び、輝度ヒストグラムを算出する。左目用画像データを区分して形成された基準領域２００の視差値の算出は、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００の視差値の算出と同様の方法により行われる。ここで算出された各種の画像特徴量を、説明の便宜のため、それぞれ、左白ピーク値、左ＡＰＬ、左黒ピーク値、及び、左輝度ヒストグラムと称するものとする。
次いで、特徴量算出部３０は、以下のようにして、出力白ピーク値、出力ＡＰＬ、出力黒ピーク値、及び、出力輝度ヒストグラムを算出する。
（Ａ）出力白ピーク値
出力白ピークは、右白ピーク値と左白ピーク値のうち大きい方、すなわち明るい方の値とする。これを数式で表すと、下記式（１）のようになる。
ＷＰ0＝Ｍａｘ（ＷＰR、ＷＰL）…（１）
ここで、ＷＰ0は出力白ピーク値、ＷＰRは右白ピーク値、ＷＰLは左白ピーク値である。
これは、調光処理においては、画像データ中で最も輝度の高い部分の輝度を基準とすることが適しているからである。例えば、出力白ピーク値を右白ピーク値と左白ピーク値のうち小さい方にした場合、右目用画像データ又は左目用画像データにおいて、最も高輝度の部分が輝度伸張により白飛びする可能性がある。
出力白ピークは、右白ピーク値と左白ピーク値のうち大きい方、すなわち明るい方の値とする。これを数式で表すと、下記式（１）のようになる。
ＷＰ0＝Ｍａｘ（ＷＰR、ＷＰL）…（１）
ここで、ＷＰ0は出力白ピーク値、ＷＰRは右白ピーク値、ＷＰLは左白ピーク値である。
これは、調光処理においては、画像データ中で最も輝度の高い部分の輝度を基準とすることが適しているからである。例えば、出力白ピーク値を右白ピーク値と左白ピーク値のうち小さい方にした場合、右目用画像データ又は左目用画像データにおいて、最も高輝度の部分が輝度伸張により白飛びする可能性がある。
（Ｂ）出力ＡＰＬ
出力ＡＰＬの代表値は、右ＡＰＬと左ＡＰＬの平均値とする。これを数式で表すと、下記式（２）のようになる。
ＡＰＬ0＝Ａｖｇ（ＡＰＬR、ＡＰＬL）…（２）
ここで、ＡＰＬ0は出力ＡＰＬ、ＡＰＬRは右ＡＰＬであり、ＡＰＬLは左ＡＰＬである。
ＡＰＬは本質的に輝度の平均値であるため、２つの画像データのＡＰＬもまた平均値を求めることが適している。
出力ＡＰＬの代表値は、右ＡＰＬと左ＡＰＬの平均値とする。これを数式で表すと、下記式（２）のようになる。
ＡＰＬ0＝Ａｖｇ（ＡＰＬR、ＡＰＬL）…（２）
ここで、ＡＰＬ0は出力ＡＰＬ、ＡＰＬRは右ＡＰＬであり、ＡＰＬLは左ＡＰＬである。
ＡＰＬは本質的に輝度の平均値であるため、２つの画像データのＡＰＬもまた平均値を求めることが適している。
（Ｃ）出力黒ピーク値
出力黒ピーク値は、右黒ピーク値と左黒ピーク値のうち小さい方、すなわち暗い方の値を代表値とする。これを数式で表すと、下記式（３）のようになる。
ＢＰ0＝Ｍｉｎ（ＢＰR、ＢＰL）…（３）
ここで、ＢＰ0は出力黒ピーク値、ＢＰRは右黒ピーク値であり、ＢＰLは左黒ピーク値である。
出力黒ピーク値は画像データにおいて最も輝度が小さい部分の輝度であるから、対象となる画像データが２つであれば、これら２つの画像で最も暗い部分の輝度を代表値として採用することが、画像データのコントラストに適した輝度伸張処理を行うことができるため、好適である。
（Ｄ）輝度ヒストグラム
出力輝度ヒストグラムは、右輝度ヒストグラムと左輝度ヒストグラムの平均とする。これを数式で表すと、下記式（４）のようになる。
Ｈｉｓｔ0（Ｘ）＝｛ＨｉｓｔR（Ｘ）＋ＨｉｓｔL（Ｘ）｝／２…（４）
ここで、Ｈｉｓｔ0（Ｘ）は出力輝度ヒストグラム、ＨｉｓｔR（Ｘ）は右輝度ヒストグラムを表し、ＨｉｓｔL（Ｘ）は左輝度ヒストグラムを表す。階調値１０ｂｉｔの画像データの場合、Ｘ＝０〜１０２３である。
この式（４）によれば、輝度の各階級の平均値が代表値となる。
出力黒ピーク値は、右黒ピーク値と左黒ピーク値のうち小さい方、すなわち暗い方の値を代表値とする。これを数式で表すと、下記式（３）のようになる。
ＢＰ0＝Ｍｉｎ（ＢＰR、ＢＰL）…（３）
ここで、ＢＰ0は出力黒ピーク値、ＢＰRは右黒ピーク値であり、ＢＰLは左黒ピーク値である。
出力黒ピーク値は画像データにおいて最も輝度が小さい部分の輝度であるから、対象となる画像データが２つであれば、これら２つの画像で最も暗い部分の輝度を代表値として採用することが、画像データのコントラストに適した輝度伸張処理を行うことができるため、好適である。
（Ｄ）輝度ヒストグラム
出力輝度ヒストグラムは、右輝度ヒストグラムと左輝度ヒストグラムの平均とする。これを数式で表すと、下記式（４）のようになる。
Ｈｉｓｔ0（Ｘ）＝｛ＨｉｓｔR（Ｘ）＋ＨｉｓｔL（Ｘ）｝／２…（４）
ここで、Ｈｉｓｔ0（Ｘ）は出力輝度ヒストグラム、ＨｉｓｔR（Ｘ）は右輝度ヒストグラムを表し、ＨｉｓｔL（Ｘ）は左輝度ヒストグラムを表す。階調値１０ｂｉｔの画像データの場合、Ｘ＝０〜１０２３である。
この式（４）によれば、輝度の各階級の平均値が代表値となる。
このようにして、各種の画像特徴量を算出することにより、画像特徴量の値に、右目用画像データにおける各基準領域２００の視差だけでなく、左目用画像データにおける各基準領域２００の視差を反映させることができ、より、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
＜第３実施形態＞
本実施形態では、上述した第１実施形態と、特徴量算出部３０の出力特徴量算出部３３が算出する各種の画像特徴量のうち、出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬの算出方法が異なっている。以下、本実施形態に係る出力特徴量算出部３３の出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬのそれぞれの算出方法について説明する。
本実施形態では、上述した第１実施形態と、特徴量算出部３０の出力特徴量算出部３３が算出する各種の画像特徴量のうち、出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬの算出方法が異なっている。以下、本実施形態に係る出力特徴量算出部３３の出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬのそれぞれの算出方法について説明する。
（Ａ）出力白ピーク値
出力特徴量算出部３３は、基準領域輝度情報算出部３１から入力された基準領域２００の代表輝度値、及び、視差値算出部３２から入力された基準領域２００の視差値に基づいて、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のそれぞれについて、代表輝度値と視差値とを乗算して、判断値を算出する。つまり、「判断値＝代表輝度値×視差値」である。
次いで、出力特徴量算出部３３は、算出した判断値のそれぞれを比較し、最も大きな判断値を特定すると共に、当該判断値を有する基準領域２００を特定する。
次いで、出力特徴量算出部３３は、特定した基準領域２００の代表輝度値を出力白ピーク値とする。
このようにして、出力白ピーク値を算出することにより、以下の効果を奏する。
すなわち、視差値は、上述したように、視差の大きさと正の相関関係を有する値であり、視差が大きいほど視差値も大きくなり、視差が小さいほど視差値も小さくなる。従って、判断値の算出のために代表輝度値に乗算される視差値は、視差が大きいほど、判断値を大きくさせる「重み」として機能する。そして、基準領域２００のそれぞれについて、代表輝度値と視差値を乗算して判断値を求め、この判断値の最も大きい基準領域２００の代表輝度値を出力白ピーク値とすることにより、視差の大きさを適切に加味した上で、出力白ピーク値となる代表輝度値を選定することができる。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される合成立体画像では、より手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像ほど（＝より視差が大きい画像ほど）、立体感や迫力が強調された重要な画像である傾向があり、画像特徴量たる出力白ピーク値の算出に際し、手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像を示す領域に係る情報ほど、算出される出力白ピーク値の値に反映するようにしたいとするニーズがあるが、上述したように、基準領域２００の視差値を「重み」として利用した判断値を利用して、出力白ピーク値となる代表輝度値を選定することにより、当該ニーズに適切に応えることができる。
なお、判断値に対する視差値の反映の度合いを考慮して、判断値を求めるにあたり、視差値を適切に補正した上で、代表輝度値に掛け合わせるようにしてもよい。
出力特徴量算出部３３は、基準領域輝度情報算出部３１から入力された基準領域２００の代表輝度値、及び、視差値算出部３２から入力された基準領域２００の視差値に基づいて、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のそれぞれについて、代表輝度値と視差値とを乗算して、判断値を算出する。つまり、「判断値＝代表輝度値×視差値」である。
次いで、出力特徴量算出部３３は、算出した判断値のそれぞれを比較し、最も大きな判断値を特定すると共に、当該判断値を有する基準領域２００を特定する。
次いで、出力特徴量算出部３３は、特定した基準領域２００の代表輝度値を出力白ピーク値とする。
このようにして、出力白ピーク値を算出することにより、以下の効果を奏する。
すなわち、視差値は、上述したように、視差の大きさと正の相関関係を有する値であり、視差が大きいほど視差値も大きくなり、視差が小さいほど視差値も小さくなる。従って、判断値の算出のために代表輝度値に乗算される視差値は、視差が大きいほど、判断値を大きくさせる「重み」として機能する。そして、基準領域２００のそれぞれについて、代表輝度値と視差値を乗算して判断値を求め、この判断値の最も大きい基準領域２００の代表輝度値を出力白ピーク値とすることにより、視差の大きさを適切に加味した上で、出力白ピーク値となる代表輝度値を選定することができる。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される合成立体画像では、より手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像ほど（＝より視差が大きい画像ほど）、立体感や迫力が強調された重要な画像である傾向があり、画像特徴量たる出力白ピーク値の算出に際し、手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像を示す領域に係る情報ほど、算出される出力白ピーク値の値に反映するようにしたいとするニーズがあるが、上述したように、基準領域２００の視差値を「重み」として利用した判断値を利用して、出力白ピーク値となる代表輝度値を選定することにより、当該ニーズに適切に応えることができる。
なお、判断値に対する視差値の反映の度合いを考慮して、判断値を求めるにあたり、視差値を適切に補正した上で、代表輝度値に掛け合わせるようにしてもよい。
（Ｂ）出力ＡＰＬ
出力特徴量算出部３３は、基準領域２００のそれぞれの代表輝度値の相加平均を求めるのではなく、基準領域輝度情報算出部３１から入力された基準領域２００の代表輝度値、及び、視差値算出部３２から入力された基準領域２００の視差値に基づいて、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のそれぞれにおける視差値を「重み」とした代表輝度値の加重平均を算出し、算出した値を出力ＡＰＬとする。より具体的には、基準領域２００のそれぞれについて、代表輝度値と視差値とを乗算した上でこれらの総和を算出し、算出した総和を、基準領域２００のそれぞれにおける視差値の総和（＝重みの総和）で除算、これにより出力ＡＰＬを算出する。
このようにして、出力ＡＰＬを算出することにより、以下の効果を奏する。
すなわち、視差値は、上述したように、視差の大きさと正の相関関係を有する値であり、視差が大きいほど視差値も大きくなり、視差が小さいほど視差値も小さくなる。出力ＡＰＬを、代表輝度値の相加平均によって求めるのではなく、視差値を「重み」とした加重平均によって求めることにより、視差の大きさを適切に加味した上で、出力ＡＰＬを算出することができる。
ここで、上述したように、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される合成立体画像では、より手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像ほど（＝より視差が大きい画像ほど）、立体感や迫力が強調された重要な画像である傾向があり、画像特徴量たる出力ＡＰＬの算出に際し、手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像を示す領域に係る情報ほど、算出される出力ＡＰＬの値に反映するようにしたいとするニーズがあるが、上述したように、視差値を「重み」とした加重平均によって出力ＡＰＬを求めることにより、当該ニーズに適切に応えることができる。
出力特徴量算出部３３は、基準領域２００のそれぞれの代表輝度値の相加平均を求めるのではなく、基準領域輝度情報算出部３１から入力された基準領域２００の代表輝度値、及び、視差値算出部３２から入力された基準領域２００の視差値に基づいて、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のそれぞれにおける視差値を「重み」とした代表輝度値の加重平均を算出し、算出した値を出力ＡＰＬとする。より具体的には、基準領域２００のそれぞれについて、代表輝度値と視差値とを乗算した上でこれらの総和を算出し、算出した総和を、基準領域２００のそれぞれにおける視差値の総和（＝重みの総和）で除算、これにより出力ＡＰＬを算出する。
このようにして、出力ＡＰＬを算出することにより、以下の効果を奏する。
すなわち、視差値は、上述したように、視差の大きさと正の相関関係を有する値であり、視差が大きいほど視差値も大きくなり、視差が小さいほど視差値も小さくなる。出力ＡＰＬを、代表輝度値の相加平均によって求めるのではなく、視差値を「重み」とした加重平均によって求めることにより、視差の大きさを適切に加味した上で、出力ＡＰＬを算出することができる。
ここで、上述したように、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される合成立体画像では、より手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像ほど（＝より視差が大きい画像ほど）、立体感や迫力が強調された重要な画像である傾向があり、画像特徴量たる出力ＡＰＬの算出に際し、手前に存在するように表現されるオブジェクトに係る画像を示す領域に係る情報ほど、算出される出力ＡＰＬの値に反映するようにしたいとするニーズがあるが、上述したように、視差値を「重み」とした加重平均によって出力ＡＰＬを求めることにより、当該ニーズに適切に応えることができる。
＜第４実施形態＞
本実施形態は、上述した第３実施形態の変形例である。
本実施形態では、出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬを以下のようにして算出する。
出力白ピーク値の算出にあたり、まず、出力特徴量算出部３３は、上述した第３実施形態と同様の方法により、代表輝度値と視差値とを乗算して算出される判断値を利用して、右目用画像データの白ピーク値（「右白ピーク値」という）を算出する。さらに、出力特徴量算出部３３は、同様の方法により、判断値を利用して、左目用画像データの白ピーク値（「左白ピーク値」という）を算出する。
そして、出力特徴量算出部３３は、右白ピーク値と左白ピーク値のうち大きい方、すなわち明るい方の値を出力白ピーク値とする。
また、出力ＡＰＬの算出にあたり、まず、出力特徴量算出部３３は、上述した第３実施形態と同様の方法により、視差値を重みとした加重平均により、右目用画像データのＡＰＬ（「右ＡＰＬ」という）を算出する。さらに、出力特徴量算出部３３は、同様の方法により、視差値を重みとした加重平均により、左目用画像データのＡＰＬ（「左ＡＰＬ」という）を算出する。
そして、出力特徴量算出部３３は、これら右ＡＰＬと左ＡＰＬの平均を出力ＡＰＬとする。
このようにして、出力白ピーク値や、出力ＡＰＬを算出することにより、これら画像特徴量の値に、右目用画像データにおける各基準領域２００の視差だけでなく、左目用画像データにおける各基準領域２００の視差を反映させることができ、より、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
本実施形態は、上述した第３実施形態の変形例である。
本実施形態では、出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬを以下のようにして算出する。
出力白ピーク値の算出にあたり、まず、出力特徴量算出部３３は、上述した第３実施形態と同様の方法により、代表輝度値と視差値とを乗算して算出される判断値を利用して、右目用画像データの白ピーク値（「右白ピーク値」という）を算出する。さらに、出力特徴量算出部３３は、同様の方法により、判断値を利用して、左目用画像データの白ピーク値（「左白ピーク値」という）を算出する。
そして、出力特徴量算出部３３は、右白ピーク値と左白ピーク値のうち大きい方、すなわち明るい方の値を出力白ピーク値とする。
また、出力ＡＰＬの算出にあたり、まず、出力特徴量算出部３３は、上述した第３実施形態と同様の方法により、視差値を重みとした加重平均により、右目用画像データのＡＰＬ（「右ＡＰＬ」という）を算出する。さらに、出力特徴量算出部３３は、同様の方法により、視差値を重みとした加重平均により、左目用画像データのＡＰＬ（「左ＡＰＬ」という）を算出する。
そして、出力特徴量算出部３３は、これら右ＡＰＬと左ＡＰＬの平均を出力ＡＰＬとする。
このようにして、出力白ピーク値や、出力ＡＰＬを算出することにより、これら画像特徴量の値に、右目用画像データにおける各基準領域２００の視差だけでなく、左目用画像データにおける各基準領域２００の視差を反映させることができ、より、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
＜第５実施形態＞
本実施形態では、上述した第１実施形態と、特徴量算出部３０の出力特徴量算出部３３により算出される各種の画像特徴量のうち、出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬの算出方法が異なっている。
まず、特徴量算出部３０は、基準領域輝度情報算出部３１から入力された右目用画像データの基準領域２００の代表輝度値、及び、視差値算出部３２から入力された右目用画像データの基準領域２００の視差値に基づいて、視差値の上限値と下限値を取得し、この上限値と下限値との間を所定の範囲ごとに区分する。次いで、特徴量算出部３０は、区分した範囲ごとに、各範囲の視差値を有する基準領域２００の個数を検出する。例えば、特徴量算出部３０は、値Ａ１≦視差値＜値Ａ２の基準領域２００の個数は２０個であり、値Ａ２≦視差値＜値Ａ３の基準領域２００の個数は１５個であるといったことを検出する。そして、特徴量算出部３０は、検出結果に基づいて、所定の範囲に区分された視差値を階級、当該範囲の視差値を有する基準領域２００の個数（頻度）を度数とするヒストグラムを生成する。ここで生成されたヒストグラムを参照することにより、ある１の基準領域２００について、当該基準領域２００の視差値と同じ範囲に属する視差値を有する基準領域２００が、右目用画像データの中にいくつ存在しているのかを検出することが可能となる。すなわち、当該ヒストグラムを参照することにより、基準領域２００のそれぞれについて、同程度の視差値を有する基準領域２００の右目用画像データにおける頻度を検出できる。
このようにして、ヒストグラムを生成した上で、特徴量算出部３０は、出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬを以下のようにして算出する。
なお、以下の説明において、「基準領域２００の視差値の頻度」という場合は、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のうち、当該基準領域２００の視差値と同じ範囲に属する視差値を有する基準領域２００の個数のことをいうものとする。
本実施形態では、上述した第１実施形態と、特徴量算出部３０の出力特徴量算出部３３により算出される各種の画像特徴量のうち、出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬの算出方法が異なっている。
まず、特徴量算出部３０は、基準領域輝度情報算出部３１から入力された右目用画像データの基準領域２００の代表輝度値、及び、視差値算出部３２から入力された右目用画像データの基準領域２００の視差値に基づいて、視差値の上限値と下限値を取得し、この上限値と下限値との間を所定の範囲ごとに区分する。次いで、特徴量算出部３０は、区分した範囲ごとに、各範囲の視差値を有する基準領域２００の個数を検出する。例えば、特徴量算出部３０は、値Ａ１≦視差値＜値Ａ２の基準領域２００の個数は２０個であり、値Ａ２≦視差値＜値Ａ３の基準領域２００の個数は１５個であるといったことを検出する。そして、特徴量算出部３０は、検出結果に基づいて、所定の範囲に区分された視差値を階級、当該範囲の視差値を有する基準領域２００の個数（頻度）を度数とするヒストグラムを生成する。ここで生成されたヒストグラムを参照することにより、ある１の基準領域２００について、当該基準領域２００の視差値と同じ範囲に属する視差値を有する基準領域２００が、右目用画像データの中にいくつ存在しているのかを検出することが可能となる。すなわち、当該ヒストグラムを参照することにより、基準領域２００のそれぞれについて、同程度の視差値を有する基準領域２００の右目用画像データにおける頻度を検出できる。
このようにして、ヒストグラムを生成した上で、特徴量算出部３０は、出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬを以下のようにして算出する。
なお、以下の説明において、「基準領域２００の視差値の頻度」という場合は、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のうち、当該基準領域２００の視差値と同じ範囲に属する視差値を有する基準領域２００の個数のことをいうものとする。
（Ａ）出力白ピーク値
出力特徴量算出部３３は、基準領域輝度情報算出部３１から入力された基準領域２００の代表輝度値、及び、視差値算出部３２から入力された基準領域２００の視差値に基づいて、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のそれぞれについて、代表輝度値と、「視差値の頻度を基準領域２００の総数で割った値」とを乗算して、判断値を算出する。つまり、「判断値＝代表輝度値×（視差値の頻度／基準領域２００の総数）」である。
次いで、出力特徴量算出部３３は、算出した判断値のそれぞれを比較し、最も大きな判断値を特定すると共に、当該判断値を有する基準領域２００を特定する。
次いで、出力特徴量算出部３３は、特定した基準領域２００の代表輝度値を出力白ピーク値とする。
このようにして、出力白ピーク値を算出することにより、以下の効果を奏する。
すなわち、判断値を求める式「判断値＝代表輝度値×（視差値の頻度／基準領域２００の総数）」において、「視差値の頻度／基準領域２００の総数」の部分は、同程度の視差値を有する基準領域２００の頻度が多いほど、判断値を大きくさせる「重み」として機能する。そして、上記の式によって判断値を求め、この判断値の最も大きい基準領域２００の代表輝度値を出力白ピーク値とすることにより、視差の頻度を適切に反映した上で、出力白ピーク値を算出できる。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される立体画像では、奥行き方向における位置が同程度となるように表現されるオブジェクトが他により多く存在するオブジェクトに係る画像ほど、当該立体画像において重要な画像である傾向があり、出力白ピーク値の算出に際し、このようなオブジェクトに係る画像を示す基準領域２００に係る情報ほど、算出される出力白ピーク値の値に反映するようにしたいとするニーズがある。ここで、上述したように、視差値は視差の大きさに対応した値であるため、奥行き方向における位置が同程度のオブジェクトに係る画像を示す基準領域２００のそれぞれは、同程度の視差値を有することとなるため、上述した式によって求めた判断値を利用して、出力白ピーク値を算出することにより、当該ニーズに適切に応えることができる。
出力特徴量算出部３３は、基準領域輝度情報算出部３１から入力された基準領域２００の代表輝度値、及び、視差値算出部３２から入力された基準領域２００の視差値に基づいて、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のそれぞれについて、代表輝度値と、「視差値の頻度を基準領域２００の総数で割った値」とを乗算して、判断値を算出する。つまり、「判断値＝代表輝度値×（視差値の頻度／基準領域２００の総数）」である。
次いで、出力特徴量算出部３３は、算出した判断値のそれぞれを比較し、最も大きな判断値を特定すると共に、当該判断値を有する基準領域２００を特定する。
次いで、出力特徴量算出部３３は、特定した基準領域２００の代表輝度値を出力白ピーク値とする。
このようにして、出力白ピーク値を算出することにより、以下の効果を奏する。
すなわち、判断値を求める式「判断値＝代表輝度値×（視差値の頻度／基準領域２００の総数）」において、「視差値の頻度／基準領域２００の総数」の部分は、同程度の視差値を有する基準領域２００の頻度が多いほど、判断値を大きくさせる「重み」として機能する。そして、上記の式によって判断値を求め、この判断値の最も大きい基準領域２００の代表輝度値を出力白ピーク値とすることにより、視差の頻度を適切に反映した上で、出力白ピーク値を算出できる。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される立体画像では、奥行き方向における位置が同程度となるように表現されるオブジェクトが他により多く存在するオブジェクトに係る画像ほど、当該立体画像において重要な画像である傾向があり、出力白ピーク値の算出に際し、このようなオブジェクトに係る画像を示す基準領域２００に係る情報ほど、算出される出力白ピーク値の値に反映するようにしたいとするニーズがある。ここで、上述したように、視差値は視差の大きさに対応した値であるため、奥行き方向における位置が同程度のオブジェクトに係る画像を示す基準領域２００のそれぞれは、同程度の視差値を有することとなるため、上述した式によって求めた判断値を利用して、出力白ピーク値を算出することにより、当該ニーズに適切に応えることができる。
（Ｂ）出力ＡＰＬ
出力特徴量算出部３３は、基準領域２００のそれぞれの代表輝度値の相加平均を求めるのではなく、基準領域輝度情報算出部３１から入力された基準領域２００の代表輝度値、及び、視差値算出部３２から入力された基準領域２００の視差値に基づいて、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のそれぞれにおける視差値の頻度に対応する値を「重み」とした代表輝度値の加重平均を算出し、算出した値を出力ＡＰＬとする。より具体的には、基準領域２００のそれぞれについて、代表輝度値と「視差値の頻度／基準領域２００の総数」（＝重み）とを乗算した上でこれらの総和を算出し、算出した総和を、「視差値の頻度／基準領域２００の総数」の総和（＝重みの総和）で割り、これにより出力ＡＰＬを算出する。
このようにして、出力ＡＰＬを算出することにより、以下の効果を奏する。
すなわち、「視差値の頻度／基準領域２００の総数」を重みとした加重平均により出力ＡＰＬを求めることにより、視差の頻度を適切に反映した上で、出力白ピーク値を算出できる。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される合成立体画像では、奥行き方向における位置が同程度となるように表現されるオブジェクトが他により多く存在するオブジェクトに係る画像ほど、当該立体画像において重要な画像である傾向があり、出力ＡＰＬの算出に際し、このようなオブジェクトに係る画像を示す基準領域２００に係る情報ほど、算出される出力白ピーク値の値に反映するようにしたいとするニーズがある。ここで、上述したように、視差値は視差の大きさに対応した値であるため、奥行き方向における位置が同程度のオブジェクトに係る画像を示す基準領域２００のそれぞれは、同程度の視差値を有することとなるため、上述した式によって求めた判断値を利用して、出力白ピーク値を算出することにより、当該ニーズに適切に応えることができる。
出力特徴量算出部３３は、基準領域２００のそれぞれの代表輝度値の相加平均を求めるのではなく、基準領域輝度情報算出部３１から入力された基準領域２００の代表輝度値、及び、視差値算出部３２から入力された基準領域２００の視差値に基づいて、右目用画像データを区分して形成された基準領域２００のそれぞれにおける視差値の頻度に対応する値を「重み」とした代表輝度値の加重平均を算出し、算出した値を出力ＡＰＬとする。より具体的には、基準領域２００のそれぞれについて、代表輝度値と「視差値の頻度／基準領域２００の総数」（＝重み）とを乗算した上でこれらの総和を算出し、算出した総和を、「視差値の頻度／基準領域２００の総数」の総和（＝重みの総和）で割り、これにより出力ＡＰＬを算出する。
このようにして、出力ＡＰＬを算出することにより、以下の効果を奏する。
すなわち、「視差値の頻度／基準領域２００の総数」を重みとした加重平均により出力ＡＰＬを求めることにより、視差の頻度を適切に反映した上で、出力白ピーク値を算出できる。
ここで、右目用画像データ、及び、左目用画像データにより表現される合成立体画像では、奥行き方向における位置が同程度となるように表現されるオブジェクトが他により多く存在するオブジェクトに係る画像ほど、当該立体画像において重要な画像である傾向があり、出力ＡＰＬの算出に際し、このようなオブジェクトに係る画像を示す基準領域２００に係る情報ほど、算出される出力白ピーク値の値に反映するようにしたいとするニーズがある。ここで、上述したように、視差値は視差の大きさに対応した値であるため、奥行き方向における位置が同程度のオブジェクトに係る画像を示す基準領域２００のそれぞれは、同程度の視差値を有することとなるため、上述した式によって求めた判断値を利用して、出力白ピーク値を算出することにより、当該ニーズに適切に応えることができる。
＜第６実施形態＞
本実施形態は、上述した第５実施形態の変形例である。
すなわち、第１実施形態と、出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬの算出方法が異なっている。
出力白ピーク値の算出にあたり、まず、出力特徴量算出部３３は、上述した第５実施形態と同様の方法により、代表輝度値と「視差値の頻度／基準領域２００の総数」（＝重み）とを乗算して算出される判断値を利用して、右目用画像データの白ピーク値（「右白ピーク値」という）を算出する。さらに、出力特徴量算出部３３は、同様の方法により、判断値を利用して、左目用画像データの白ピーク値（「左白ピーク値」という）を算出する。
そして、出力特徴量算出部３３は、右白ピーク値と左白ピーク値のうち大きい方、すなわち明るい方の値を出力白ピーク値とする。
また、出力ＡＰＬの算出にあたり、まず、出力特徴量算出部３３は、上述した第５実施形態と同様の方法により、「視差値の頻度／基準領域２００の総数」を重みとした加重平均により、右目用画像データのＡＰＬ（「右ＡＰＬ」という）を算出する。さらに、出力特徴量算出部３３は、同様の方法により、「視差値の頻度／基準領域２００の総数」を重みとした加重平均により、左目用画像データのＡＰＬ（「左ＡＰＬ」という）を算出する。
そして、出力特徴量算出部３３は、これら右ＡＰＬと左ＡＰＬの平均を出力ＡＰＬとする。
このようにして、出力白ピーク値や、出力ＡＰＬを算出することにより、これら画像特徴量の値に、右目用画像データにおける各基準領域２００の視差だけでなく、左目用画像データにおける各基準領域２００の視差を反映させることができ、より、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
本実施形態は、上述した第５実施形態の変形例である。
すなわち、第１実施形態と、出力白ピーク値、及び、出力ＡＰＬの算出方法が異なっている。
出力白ピーク値の算出にあたり、まず、出力特徴量算出部３３は、上述した第５実施形態と同様の方法により、代表輝度値と「視差値の頻度／基準領域２００の総数」（＝重み）とを乗算して算出される判断値を利用して、右目用画像データの白ピーク値（「右白ピーク値」という）を算出する。さらに、出力特徴量算出部３３は、同様の方法により、判断値を利用して、左目用画像データの白ピーク値（「左白ピーク値」という）を算出する。
そして、出力特徴量算出部３３は、右白ピーク値と左白ピーク値のうち大きい方、すなわち明るい方の値を出力白ピーク値とする。
また、出力ＡＰＬの算出にあたり、まず、出力特徴量算出部３３は、上述した第５実施形態と同様の方法により、「視差値の頻度／基準領域２００の総数」を重みとした加重平均により、右目用画像データのＡＰＬ（「右ＡＰＬ」という）を算出する。さらに、出力特徴量算出部３３は、同様の方法により、「視差値の頻度／基準領域２００の総数」を重みとした加重平均により、左目用画像データのＡＰＬ（「左ＡＰＬ」という）を算出する。
そして、出力特徴量算出部３３は、これら右ＡＰＬと左ＡＰＬの平均を出力ＡＰＬとする。
このようにして、出力白ピーク値や、出力ＡＰＬを算出することにより、これら画像特徴量の値に、右目用画像データにおける各基準領域２００の視差だけでなく、左目用画像データにおける各基準領域２００の視差を反映させることができ、より、右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を踏まえた効果的な伸張処理を施すことが可能となる。
なお、上述した実施の形態は、あくまでも本発明の一態様を示すものであり、本発明の範囲内で任意に変形および応用が可能である。
例えば、画像入力部２０が、入力された立体映像信号から右目用画像データと左目用画像データとを生成し、これらの右目用画像データと左目用画像データとを交互に出力する構成としたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、輝度伸張処理部５０において右目用画像データと左目用画像データとを交互にライトバルブ１３０に出力してもよい。
また、上述した各機能部は、画像表示装置１の機能的構成を示すものであって、具体的な実装形態は特に制限されない。つまり、必ずしも各機能部に個別に対応するハードウェアが実装される必要はなく、一つのプロセッサーがプログラムを実行することで複数の機能部の機能を実現する構成とすることも勿論可能である。
例えば、画像入力部２０が、入力された立体映像信号から右目用画像データと左目用画像データとを生成し、これらの右目用画像データと左目用画像データとを交互に出力する構成としたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、輝度伸張処理部５０において右目用画像データと左目用画像データとを交互にライトバルブ１３０に出力してもよい。
また、上述した各機能部は、画像表示装置１の機能的構成を示すものであって、具体的な実装形態は特に制限されない。つまり、必ずしも各機能部に個別に対応するハードウェアが実装される必要はなく、一つのプロセッサーがプログラムを実行することで複数の機能部の機能を実現する構成とすることも勿論可能である。
また、本実施形態では、画像表示装置１が特徴量算出部３０や、輝度伸張率算出部４０、輝度伸張処理部５０等の各種の機能部を備え、これら機能部が、画像特徴量の算出や、輝度伸張率の算出、輝度伸張処理等を実行する構成を例に挙げて説明したが、パーソナルコンピューター等の画像表示装置１とは別体として構成される画像供給装置が、各種の機能部を備え、右目用画像データ、及び、左目用画像データに輝度伸張処理を施し、これら画像データを当該画像処理装置からプロジェクターに供給する構成としてもよい。すなわち、特徴量算出部３０や、輝度伸張率算出部４０、輝度伸張処理部５０等の各種の機能部の機能は、画像表示装置１自体に持たせても良く、また、画像表示装置１に画像データを供給する画像供給装置に持たせてもよい。
また、上述した画像表示装置１は、透過型のライトバルブ１３０を用いて画像をスクリーン５に投射するタイプの装置であったが、反射型液晶パネルを用いたプロジェクターであってもよいし、デジタルミラーデバイスを用いたＤＭＤ方式のプロジェクターであってもよい。また、３つのライトバルブによりカラー画像を投射する３ＬＣＤ方式のプロジェクターに限らず、１つの液晶ライトバルブを用いてＲＧＢに対応する画像を時分割表示してカラー画像を投射するプロジェクター、カラーホイールを備えた単板ＤＭＤ方式のプロジェクター、及び、３ＤＭＤ方式のプロジェクターのいずれにも本発明を適用可能である。また、光源としては、上述したが、キセノンランプのほか、超高圧水銀ランプや、ＬＥＤランプ等、各種の光源を用いることができる。また、上述した画像表示装置１は、投射面の正面側に配置されて投射面の正面に投射光を投射するタイプの画像表示装置１であってもよく、また、投射面の背面側に配置されて投射面の背面に投射光を投射するタイプの画像表示装置１であってもよい。すなわち、本発明は、光源が発した光を変調する機能を有する画像表示装置に、広く、適用可能である。
さらに、本発明の画像表示装置１は、上述したようなスクリーン５に立体（３Ｄ）映像を投射するプロジェクターに限定されず、液晶表示パネルに立体（３Ｄ）の画像／映像を表示する液晶モニターまたは液晶テレビ、或いは、ＰＤＰ（プラズマディスプレイパネル）に立体（３Ｄ）の画像／映像を表示するモニター装置またはテレビ受像機、ＯＬＥＤ（Organic light-emitting diode）、ＯＥＬ（Organic Electro-Luminescence）等と呼ばれる有機ＥＬ表示パネルに立体（３Ｄ）の画像／映像を表示するモニター装置またはテレビ受像機等の自発光型の表示装置など、各種の表示装置も本発明の画像表示装置に含まれる。この場合、液晶表示パネル、プラズマディスプレイパネル、有機ＥＬ表示パネルが画像表示部に相当する。
１０…制御部、２０…画像入力部、３０…特徴量算出部、３１…基準領域輝度情報算出部、３２…視差値算出部、３３…出力特徴量算出部、４０…輝度伸張率算出部（伸張係数算出部）、５０…輝度伸張処理部、６０…減光率算出部、７０…減光処理部、１１０…光源装置（光源、画像表示部）、１２０…調光素子（調光部）、１３０…ライトバルブ（変調部、画像表示部）、１４０…投射光学系（画像表示部）、２００…基準領域。
Claims (8)
- 立体画像データを構成する右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を利用して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部により算出された画像特徴量に基づいて、前記右目用画像データ及び前記左目用画像データに施す輝度伸張処理に係る伸張係数を算出する伸張係数算出部と、
前記伸張係数算出部により算出された伸張係数に基づいて、前記右目用画像データ、及び、前記左目用画像データに輝度伸張処理を施す輝度伸張処理部と、
前記輝度伸張処理が施された前記右目用画像データ及び前記左目用画像データに基づき、画像を表示する画像表示部と、を備えることを特徴とする画像表示装置。 - 前記特徴量算出部は、
前記右目用画像データ及び前記左目用画像データのうち、少なくとも一方の画像データを区分して形成された基準領域のそれぞれについて、他方の画像データにおける前記基準領域に対応する領域のそれぞれとの離間量を検出すると共に、検出した離間量と正の相関関係を有する視差値を算出し、算出した視差値を利用して画像特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像表示装置。 - 前記特徴量算出部は、
前記右目用画像データと前記左目用画像データとの少なくとも一方の画像データに含まれる前記基準領域のうち、算出した視差値が所定の閾値を上回っている前記基準領域の情報に基づいて、画像特徴量を算出することを特徴とする請求項２に記載の画像表示装置。 - 前記特徴量算出部は、
前記右目用画像データと前記左目用画像データとの少なくとも一方の画像データについて、視差値が大きい前記基準領域の情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するように重み付けを行った上で、前記基準領域のそれぞれの情報に基づいて画像特徴量を算出することを特徴とする請求項２に記載の画像表示装置。 - 前記特徴量算出部は、
前記右目用画像データと前記左目用画像データとの少なくとも一方の画像データについて、同程度の視差値を有する前記基準領域の頻度を検出し、頻度が高い前記基準領域の情報ほど、算出される画像特徴量の値に反映するように重み付けを行った上で、前記基準領域のそれぞれの情報に基づいて画像特徴量を算出することを特徴とする請求項２に記載の画像表示装置。 - 光源が発した光を変調する変調部を備え、
前記輝度伸張処理部は、前記輝度伸張処理が施された前記右目用画像データ及び前記左目用画像データを前記変調部に出力し、
前記輝度伸張処理部による輝度伸張処理に対応して、前記光源が発した光を調光する調光部を備えること、を特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の画像表示装置。 - 画像表示装置に画像データを供給する画像供給装置であって、
立体画像データを構成する右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を利用して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部により算出された画像特徴量に基づいて、前記右目用画像データ及び前記左目用画像データに施す輝度伸張処理に係る伸張係数を算出する伸張係数算出部と、
前記伸張係数算出部により算出された伸張係数に基づいて、前記右目用画像データ、及び、前記左目用画像データに輝度伸張処理を施す輝度伸張処理部と、を備えることを特徴とする画像供給装置。 - 立体画像データを構成する右目用画像データと左目用画像データとの間における視差を利用して画像データの輝度に係る画像特徴量を算出し、
算出した画像特徴量に基づいて、前記右目用画像データ及び前記左目用画像データに施す輝度伸張処理に係る伸張係数を算出し、
算出した伸張係数に基づいて、前記右目用画像データ、及び、前記左目用画像データに輝度伸張処理を施すことを特徴とする画像処理方法。
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