JP2013118702A - 表示装置、表示制御プログラム及び静止画動画判定方法 - Google Patents

表示装置、表示制御プログラム及び静止画動画判定方法 Download PDF

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Abstract

【課題】静止画動画判定の判定精度を向上させる。
【解決手段】前フレームの画像データと後フレームの画像データと比較することにより、その差分値を算出し(ステップSA2)、算出した差分値をレベル化してレベル1〜4を設定する(ステップSA3)。「レベル1」である場合には3フレーム(ステップSA5)、「レベル2」である場合には4フレーム(ステップSA7)、「レベル3」である場合には5フレームを設定する(ステップSA9)。また、「レベル1」乃至「レベル3」のいずれでもない場合には、ステップSA3で設定したレベルは「レベル4」であるから、6フレームを設定する(ステップSA10)。これらフレーム数3乃至6を設定したならば、この設定したフレーム数で静止画動画判定処理を実行する(ステップSA11)。
【選択図】 図3

Description

本発明は、投影装置、投影制御プログラム及び静止画動画判定方法に関するものである。
従来、投影表示する画像が静止画であるか動画であるかを判定し、この判定結果に基づき処理を施すことにより、静止画及び動画に応じて最適な画像投影を行うプロジェクタが提案されるに至っている。このプロジェクタは、輝度分布変化量算出部、静止画動画判定部、階調補正処理部及び表示部を備えている。輝度分布変化量算出部は、比較する前後フレーム間における画像の輝度分布の変化量を算出し、静止画動画判定部は、前記輝度分布の変化量に基づいて前記画像が静止画及び動画の何れかの画像であるかを判定する。
つまり、前記変化量が大きい場合には動画と判定し、小さい場合には静止画と判定する。階調補正処理部は、静止画動画判定部の判定結果に基づいて所定の階調補正処理を行い、表示部は、階調補正処理された画像を投影表示する(例えば、特許文献1参照)。
特開2004−32207号公報
しかしながら、今日における投影環境においては、画像データに影響を及ぼす雑多かつ不特定的なノイズが存在することから、プロジェクタが投影に用いるフレーム画像データもノイズによる影響を受ける場合がある。このため、ノイズに起因して、静止画であっても前後フレーム間に大きな変化量が生ずる場合もあり、逆に動画であっても前後フレーム間の変化量が小さい場合も生ずる。したがって、従来のように単に前後フレームの変化量に基づいて静止画動画判定を行うと、ノイズに起因して誤判定が生ずるという問題があった。
本発明は、かかる従来の課題に鑑みてなされたものであり、静止画動画判定の判定精度を向上させることのできる投影装置、投影制御プログラム及び静止画動画判定方法を提供することを目的とする。
前記課題を解決するために請求項1記載の発明に係る投影装置にあっては、画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置において、前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出手段と、この検出手段より検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定手段と、この設定手段により設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定手段と、を備えることを特徴とする。
また、請求項2記載の発明に係る投影装置にあっては、前記検出手段は、順次取り込まれた隣接する前後フレームの差分値を算出する算出手段と、この算出手段により算出された前記差分値に基づき、前記画像データの状態を判別する判別手段とを備え、前記設定手段は、前記判別手段により判別された画像データの状態に応じて、前記フレーム数を設定することを特徴とする。
また、請求項3記載の発明に係る投影装置にあっては、前記検出手段は、取り込まれたフレームに含まれている当該画像データの規格毎に異なる規格情報を検出する規格情報検出手段と、この規格情報検出手段により規格情報と、予め記憶されている規格情報との差分値を算出する算出手段と、この算出手段により算出された前記差分値に基づき、前記画像データの状態を判別する判別手段とを備え、前記設定手段は、前記判別手段により判別された画像データの状態に応じて、前記フレーム数を設定することを特徴とする。
また、請求項4記載の発明に係る投影装置にあっては、前記判別手段は、前記差分値に対応して前記状態を記憶した記憶手段と、この記憶手段から前記差分値に対応する状態を読み出す読出手段と、を備えることを特徴とする。
また、請求項5記載の発明に係る投影装置にあっては、前記判別手段は、前記算出手段により算出された差分値が複数種のレベルのいずれに属すかを判別し、このレベル判別結果を前記画像データの状態として前記設定手段に提供し、前記設定手段は、前記レベル判別結果に応じて前記フレーム数を設定することを特徴とする。
また、請求項6記載の発明にあっては、前記算出手段により算出された差分値が「0」もしくは所定値以下であるか否かを判断する判断手段と、この判断手段により前記差分値が「0」もしくは所定値以下であると判断された場合、静止画であると判定して、前記設定手段及び静止画動画判定手段を動作させることなく、前記判定結果に応じた処理を実行する処理手段を備えることを特徴とする。
また、請求項7記載の発明に係る投影装置にあっては、前記静止画動画判定手段は、前記設定手段により設定された数のフレームにおける隣接するフレーム間の差分値に基づき、前記静止画動画判定を実行することを特徴とする。
また、請求項8記載の発明に係る投影装置にあっては、前記静止画動画判定手段は、前記設定手段により設定された数のフレームにおける先頭フレームと他のフレームとの差分値に基づき、前記静止画動画判定を実行することを特徴とする。
また、請求項9記載の発明に係る投影制御プログラムにあっては、画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置が有するコンピュータを、前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出手段と、この検出手段より検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定手段と、この設定手段により設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定手段と、して機能させることを特徴とする。
また、請求項10記載の発明に係る静止画動画判定方法にあっては、画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置における静止画動画判定方法であって、前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出ステップと、この検出ステップより検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定ステップと、この設定ステップにより設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定ステップと、を含むことを特徴とする。
本発明によれば、静止画動画判定の判定精度を向上させることができ、これにより精度よく静止画及び動画に応じた適切な処理を行って投影することができる。
本発明の一実施の形態に係るプロジェクタの回路構成を示すブロック図である。 レベル設定テーブルを示す概念図である。 本発明の第1の実施の形態における処理手順を示すフローチャートである。 静止画動画判定(1)の処理手順を示すフローチャートである。 静止画動画判定(1)及び(2)に対応する説明図である。 静止画動画判定(2)の処理手順を示すフローチャートである。 静止画動画判定(3)の処理手順を示すフローチャートである。 静止画動画判定(3)に対応する説明図である。 本発明の第1の実施の形態の変形例における処理手順を示すフローチャートである。 波形データテーブルを示す概念図である。 本発明の第2の実施の形態における処理手順を示すフローチャートである。
以下、本発明の一実施の形態を図にしたがって説明する。
(第1の実施形態)
図1は、本発明の各実施の形態に共通するプロジェクタ1の電気的構成を示すブロック図である。このプロジェクタ1は、制御部11、入出力インターフェイス12、画像変換部13、表示エンコーダ14、表示駆動部15等を有するものであって、入出力コネクタ部16から入力された各種規格の画像信号(画像データ)は、入出力インターフェイス12、システムバス17を介して、画像変換部13で表示に適した所定フォーマットの画像信号に統一するように変換された後、表示エンコーダ14に送られる。
表示エンコーダ14は、送られてきた画像信号をビデオRAM18に展開記憶させた上で、このビデオRAM18の記憶内容からビデオ信号を生成して表示駆動部15に出力するものである。
表示エンコーダ14からビデオ信号が入力される表示駆動部15は、送られてきた画像信号に対応して適宜フレームレートで空間的光変調素子(SOM)である表示素子19を駆動する。そして、光源装置20から射出された光線束を、光源側光学系を介して表示素子19に入射することにより、表示素子19の反射光で光像を形成し、投影側光学系とする可動レンズ群21を介して図示しないスクリーンに画像を投影表示する。この投影側光学系の可動レンズ群21は、レンズモータ22によりズーム調整やフォーカス調整のための駆動が行われる。
画像圧縮/伸張部23は、画像信号における輝度信号及び色差信号をADTC及びハフマン符号化等の処理により、データ圧縮して着脱自在な記録媒体であるメモリカード24に書き込む記録処理や、メモリカード24に記録された画像データを読み出して、一連の動画を構成する個々の画像データを1フレーム単位で伸張して画像変換部13を介して表示エンコーダ14に送り、メモリカード24に記憶された画像データに基づいて動画等の表示を可能にするものである。
制御部11は、プロジェクタ1内における各回路の動作を制御するものであって、CPU及びその周辺回路、ROM111、RAM112等で構成されている。ROM111には、各種セッティング等のプログラム、後述するフローチャートにより示すプログラムやデータ等が予め記憶されており、RAM112は、ワークメモリ等として使用される。
キー/インジケータ部25は、本体ケース等に設けられているメインキー及びインジケータ等により構成され、その操作信号は制御部11に送出される。また、リモートコントローラからのキー操作信号は、Ir受信部26で受信され、Ir処理部27で復調されてコード信号が制御部11に送られる。
前記ROM111には、前記プログラム等とともに図2に示すレベル設定テーブルLTが記憶されている。このレベル設定テーブルLTには、差分値、レベル、設定フレーム数が対応して記憶されている。差分値は、入出力コネクタ部16から入出力インターフェイス12を介して順次入力される各種規格の画像データにおける、前後フレーム間の画像データの差の値であり、「0以上A未満」、「A以上B未満」、「B以上C未満」、「C以上」に分けられる。レベルは、これら各差分値に対応するレベル値であって、「1」乃至「4」からなる。設定フレーム数は、各レベルに対応して設定され、後述する静止画動画判定に用いるフレーム数を示す。
以上の構成に係る本第1の実施の形態において、プロジェクタ1の制御部11は、ROM111に記憶されたプログラムに基づき、図3のフローチャートに示すように処理を実行する。すなわち、入出力コネクタ部16にパソコン等から供給される当該画像データの規格に従ったフレームレートで供給される画像データ、あるいはメモリカード24から当該規格に従ったフレームレートで読み出した画像データを順次入力する(ステップSA1)。次に、前フレームの画像データをキャプチャして、後フレームの画像データと比較することにより、その差分値を算出する(ステップSA2)。
つまり、前フレームの画像データにおける各画素と後フレームの画像データにおける対応する画素とを比較し、その相違を数値化する。そして、これら画素毎に数値化した差の値を、平均化しあるいは合算する等により前後フレームの画像データの差分値を1フレーム分算出する。
引き続き、このステップSA2で算出した差分値をレベル化する(ステップSA3)。この差分値のレベル化は、図2に示したレベル設定テーブルLTを参照して行う。すなわち、ステップSA2で算出した差分値が「0以上A未満」である場合には「レベル1」、「A以上B未満」である場合には「レベル2」、「B以上C未満」である場合には「レベル3」、「C以上」である場合には「レベル4」を設定する。
次に、このステップSA3で設定したレベルが「レベル1」乃至「レベル3」のいずれであるかを判断する(ステップSA4、SA6、SA8)。そして、レベル設定テーブルLTを参照し、「レベル1」である場合には3フレームを設定し(ステップSA5)、「レベル2」である場合には4フレームを設定し(ステップSA7)、「レベル3」である場合には5フレームを設定する(ステップSA9)。また、ステップSA8の判断がNOであって、「レベル1」乃至「レベル3」のいずれでもない場合には、ステップSA3で設定したレベルは「レベル4」であるから、6フレームを設定する(ステップSA10)。
このとき、レベルは前記差分値が大きいほど大きい値であることから、差分値の大きさに比例したフレーム数を設定することができる。このようにして、フレーム数3乃至6を設定したならば、この設定したフレーム数で静止画動画判定処理を実行する(ステップSA11)。なお、この静止画動画判定処理については後述する。
そして、このステップSA11での判定の結果が静止画であるか否かを判断し(ステップSA12)、静止画である場合には差分値をノイズとして減衰する演算処理を実行する(ステップSA13)。つまり、静止画であればノイズが全くない状態では連続する各フレームにおける差分値は「0」となるはずであるから、静止画であって差分値が算出されたとすると、当該差分値はノイズ成分に他ならない。よって、対象画像データに対して、前記ステップSA2で算出された差分値を減衰する演算処理を施す。
次に、それぞれに最適な処理、つまり静止画、動画毎に最適な処理を施して(ステップSA14)、投影する。すなわち、特開平2004−32207にも開示されているように、階調補正等を行って投影する。
このとき、前述のように前後フレームの差分値に応じたフレーム数で静止画動画判定がされることから、静止画動画判定の判定精度を高めることができる。よって、精度よく静止画と動画とを判定することができ、その結果、静止画、動画に応じて適切に最適な処理を行って投影することができる。
図4、図6、図7は、前記ステップSA11における設定したフレーム数で静止画動画判定処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
図4の静止画動画判定処理(1)においては、隣接する前後フレームの差分値を算出し(ステップS111)、この算出した差分値をRAM112に記憶する(ステップS112)。次に、以上の処理を設定フレーム数分まで実行したか否かを判断し(ステップS113)、設定フレーム数分処理するまでステップS111〜S113の処理を繰り返す。
したがって、前記ステップSA9の処理が実行されて「5フレーム」設定されているとすると、図5(a)に示すように、前記ステップS111〜S113が4回繰り返され、差分値S1、S2、S3、S4がそれぞれ算出されることとなる。
そして、ステップS113に続くステップS114においては、これら差分値S1、S2、S3、S4の平均値を算出する。引き続き、この算出した平均値が所定値以下であるか否かを判断し(ステップS115)、所定値以下である場合には静止画と判定し(ステップS116)、所定値を超える場合には、動画と判定する(ステップS117)。
すなわち、動画の場合には、基本的には隣接フレームにおいて画像が異なることから、図5(b)に示すように、得られる差分値は平均的に高いものと推定することができる。これに対し、静止画の場合には、隣接フレームにおいて画像は同一であることから、差分値はノイズに起因するものであって、図5(c)に示すように、差分値は平均的に低いものと推定することができる。したがって、差分値の平均値に基づき静止画、動画判定を行うことにより精度よく判定を行うことができる。
図6の静止画動画判定処理(2)において、S121〜S123の処理は、図4のフローチャートにおけるステップS111〜S123の処理と同一である。したがって、前記ステップSA9の処理が実行されて「5フレーム」設定されているとすると、図5(a)に示すように、前記ステップS121〜S123が4回繰り返され、差分値S1、S2、S3、S4がそれぞれ算出されることとなる。
そして、ステップS123に続くステップS124においては、これら差分値S1、S2、S3、S4のバラツキが所定以上あるか否かを判断して(ステップS124)、所定以上である場合つまりバラツキが多い場合には静止画と判定し(ステップS125)、所定未満である場合つまりバラツキが少ない場合には動画と判定する(ステップS126)。
すなわち、動画の場合には、基本的には隣接フレームにおいて画像が少しずつ異なっていくことから、図5(b)に示すように、差分値は比較的安定し、バラツキは少ないものと推定することができる。これに対し、静止画の場合には、隣接フレームにおいて画像は同一であって、差分値は不特定的に発生するノイズに起因するものであるから、隣接するフレーム間でノイズがあるところとないところが生じ、差分値のバラツキは大きくなると推定することができる。したがって、差分値のバラツキに基づき静止画、動画判定を行うことにより精度よく静止画と動画とを識別することができる。
図7の静止画動画判定処理(3)においては、最初のフレームとの差分値を算出し(ステップS131)、この算出した差分値をRAM112に記憶する(ステップS132)。次に、以上の処理を設定フレーム数まで実行したか否かを判断し(ステップS133)、設定フレーム数分処理するまでステップS131〜S133の処理を繰り返す。
したがって、前記ステップSA9の処理が実行されて「5フレーム」設定されているとすると、図8(a)に示すように、前記ステップS131〜S133が4回繰り返され、差分値T1、T2、T3、T4がそれぞれ算出されることとなる。
そして、ステップS133に続くステップS134においては、これら差分値T1、T2、T3、T4はフレームを追うごとに増加しているか否かを判断する(ステップS134)。そして、フレームを追うごとに増加していない場合には、静止画と判定し(ステップS135)、フレームを追うごとに増加している場合には、動画と判定する(ステップS136)。
すなわち、動画の場合には、基本的にはフレームを経るごとに順次画像が異なっていくことから、図8(b)に示すように、フレーム1に対する差分値はフレームを追うごとに増加するものと推定することができる。これに対し、静止画の場合には、隣接フレームにおいて画像は同一であることから、差分値はノイズに起因するものであって、図8(c)に示すように、フレーム1に対する差分値にはバラツキが生じ、フレーム1に対する差分値はフレームを追うごとに増加することはないと推定することができる。したがって、フレーム1に対する差分値がフレームを追うごとに増加するか否かに基づき静止画、動画判定を行うことにより精度よく判定を行うことができる。
なお、本実施の形態においては、図2のレベル設定テーブルLTに示すように、設定フレーム数を「3」乃至「6」とし、最低フレーム数を「3」とした。これは、ステップSA2の処理において、フレーム数「2」の場合は既に差分値が算出されていることから、再度フレーム数を「2」に設定してステップSA11で差分値を算出することは無意味であるからである。したがって、最低フレーム数を「3」とすることにより、レベルに応じたフレーム数を意味あるものにすることができる。無論、これらのフレーム数は一例であって、より多いフレーム数としてもよい。
(第1の実施の形態の変形例)
図9は、第1の実施の形態の変形例を示すフローチャートである。このフローチャートにおいて、ステップSA1〜SA14は、図3のフローチャートと同一の処理である。しかし、この変形例においてはステップSA2に続くステップSA201において、ステップSA2で算出された差分値が所定値以下であるか否かを判断する。そして、差分値が所定値以下である場合には、静止画と判定し(ステップSA202)、前述したステップSA3〜SA13の処理を行うことなく、ステップSA14に進む。
この変形例は、前記ステップSA2で算出された差分値が、動画による一般的な差分値と比較して明らかに小さい値であった場合を想定するもので、例えば、静止画であってノイズがほとんどない状態であれば、前後フレーム間の差もほとんどなくフレーム間の差分値は微少値となる。したがって、この場合にはステップSA3〜SA13の処理を行わずにステップSA201の時点で静止画であると判定し、ステップSA14に進んで、静止画に最適な処理を実行する。
したがって、本変形例によれば、ノイズによる外乱の少ない状態で静止画を投影した際には、無用なステップSA3〜SA13の処理を実行しないことにより、制御部11の処理負担を軽減することができる。
なお、本第一の実施の形態の変形例は、入力信号がノイズのまったくかかっていない静止画であったとしても、外部環境や機器の状態などの様々な要因によってステップSA2で算出される差分値が完全に「0」となる場合はほとんどなく、実際は微小の差分値が検出されてしまうため、このように所定値以下は静止画であると判定することによってより現実的な動画静止画判定を下すことができるものである。
(第2の実施の形態)
本発明の第2の実施の形態においては、図10に示すように前記ROM111に波形データテーブルWTが記憶されている。この波形データテーブルWTには、「アナログRGB」等の前記入出力コネクタ部16等から入力される画像データの各種規格名に対応して、そのシンク信号波形が記憶されている。
図11は、本実施の形態における処理手順の要部を示すフローチャートである。すなわち、入出力コネクタ部16にパソコン等から供給される当該画像データの規格に従ったフレームレートで供給される画像データ、あるいはメモリカード24から当該規格に従ったフレームレートで読み出した画像データを順次入力する(ステップSB1)。
次に、この入力信号の規格を識別する(ステップSB2)。この入力信号の規格を識別するに際しては、入力信号におけるシンク信号の波形と波形データテーブルWTに記憶されているシンク信号波形を比較し、最も近似しているシンク信号に対応する規格の規格名を当該画像データの信号規格であると識別してもよいし、キー/インジケータ部25にてユーザにより入力された規格により識別してもよいし、入力信号に自身の規格情報が付加されていれば、それに基づいて識別してもよい。
引き続き、この識別した規格のシンク信号波形を波形データテーブルWTから読み出し(ステップSB3)、前記入力信号のシンク信号波形と比較する(ステップSB4)。そして、その差分値を波形劣化度としてレベル化する(ステップSB5)。このレベル化は、前述した第1の実施の形態と同様に、図2に示したレベル設定テーブルLTを用いて行えばよい。
したがって、このステップSB5に続いて、図3に示したフローチャートにおけるステップSA4以降の処理を行うことにより、同様に静止画と動画の判定精度を高めることができ、静止画、動画に応じて適切な処理を行って投影することができる。
また、本第2の実施の形態においては、定型的な信号であるシンク信号を利用することから、前記差分値はノイズに起因するものであることが明らかとなる。よって、ノイズによる影響の大きさに応じて適切に、静止画動画判定に用いるフレーム数を決定することができる。
なお、本第2の実施の形態で用いた当該規格のシンク信号波形と入力信号のシンク信号波形の差分値と、及び第1の実施の形態で用いた前後フレームの差分値との両者を用いて総合的にレベル化するようにしてもよい。これにより、一層適切にレベル化して一層適切
なフレーム数で静止画動画判定を行うことができる。
1 プロジェクタ
11 制御部
12 入出力インターフェイス
13 画像変換部
14 表示エンコーダ
15 表示駆動部
16 入出力コネクタ部
17 システムバス
18 ビデオRAM
19 表示素子
20 光源装置
21 可動レンズ群
23 画像圧縮/伸張部
24 メモリカード
25 キー/インジケータ部
111 ROM
112 RAM
LT レベル設定テーブル
WT 波形データテーブル
本発明は、表示装置、表示制御プログラム及び静止画動画判定方法に関するものである。
本発明は、かかる従来の課題に鑑みてなされたものであり、静止画動画判定の判定精度を向上させることのできる表示装置、表示制御プログラム及び静止画動画判定方法を提供することを目的とする。
前記課題を解決するために請求項1記載の発明に係る表示装置にあっては、画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行する表示装置において、前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出手段と、この検出手段より検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定手段と、この設定手段により設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定手段と、を備えることを特徴とする。
また、請求項2記載の発明に係る表示装置にあっては、前記検出手段は、順次取り込まれた隣接する前後フレームの差分値を算出する算出手段と、この算出手段により算出された前記差分値に基づき、前記画像データの状態を判別する判別手段とを備え、前記設定手段は、前記判別手段により判別された画像データの状態に応じて、前記フレーム数を設定することを特徴とする。
また、請求項3記載の発明に係る表示装置にあっては、前記検出手段は、取り込まれたフレームに含まれている当該画像データの規格毎に異なる規格情報を検出する規格情報検出手段と、この規格情報検出手段により検出された規格情報と、予め記憶されている規格情報との差分値を算出する算出手段と、この算出手段により算出された前記差分値に基づき、前記画像データの状態を判別する判別手段とを備え、前記設定手段は、前記判別手段により判別された画像データの状態に応じて、前記フレーム数を設定することを特徴とする。
また、請求項4記載の発明に係る表示装置にあっては、前記規格情報検出手段は、前記規格情報として、シンク信号を検出し、前記算出手段は、前記シンク信号間の差分値を算出し、前記判別手段は、前記シンク信号間の差分値に基づき、前記画像データの状態を判別することを特徴とする。
また、請求項記載の発明に係る表示装置にあっては、前記判別手段は、前記差分値に対応して前記状態を記憶した記憶手段と、この記憶手段から前記差分値に対応する状態を読み出す読出手段と、を備えることを特徴とする。
また、請求項記載の発明に係る表示装置にあっては、前記判別手段は、前記算出手段により算出された差分値が複数種のレベルのいずれに属すかを判別し、このレベル判別結果を前記画像データの状態として前記設定手段に提供し、前記設定手段は、前記レベル判別結果に応じて前記フレーム数を設定することを特徴とする。
また、請求項記載の発明に係る表示装置にあっては、前記算出手段により算出された差分値が所定値以下であるか否かを判断する判断手段と、この判断手段により前記差分値が所定値以下であると判断された場合、静止画であると判定して、前記設定手段及び静止画動画判定手段を動作させることなく、前記判定結果に応じた処理を実行する処理手段を備えることを特徴とする。
また、請求項記載の発明に係る表示装置にあっては、前記静止画動画判定手段は、前記設定手段により設定された数のフレームにおける隣接するフレーム間の差分値に基づき、前記静止画動画判定を実行することを特徴とする。
また、請求項記載の発明に係る表示装置にあっては、前記静止画動画判定手段は、前記設定手段により設定された数のフレームにおける先頭フレームと他のフレームとの差分値に基づき、前記静止画動画判定を実行することを特徴とする。
また、請求項10記載の発明に係る表示制御プログラムにあっては、画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行する表示装置が有するコンピュータを、前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出手段と、この検出手段より検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定手段と、この設定手段により設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定手段と、して機能させることを特徴とする。
また、請求項11記載の発明に係る静止画動画判定方法にあっては、画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行する表示装置における静止画動画判定方法であって、前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出ステップと、この検出ステップより検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定ステップと、この設定ステップにより設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定ステップと、を含むことを特徴とする。
本発明によれば、静止画動画判定の判定精度を向上させることができ、これにより精度よく静止画及び動画に応じた適切な処理を行って表示することができる。

Claims (10)

  1. 画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置において、
    前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出手段と、
    この検出手段より検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定手段と、
    この設定手段により設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定手段と、
    を備えることを特徴とする投影装置。
  2. 前記検出手段は、
    順次取り込まれた隣接する前後フレームの差分値を算出する算出手段と、
    この算出手段により算出された前記差分値に基づき、前記画像データの状態を判別する判別手段とを備え、
    前記設定手段は、前記判別手段により判別された画像データの状態に応じて、前記フレーム数を設定することを特徴とする請求項1記載の投影装置。
  3. 前記検出手段は、
    取り込まれたフレームに含まれている当該画像データの規格毎に異なる規格情報を検出する規格情報検出手段と、
    この規格情報検出手段により規格情報と、予め記憶されている規格情報との差分値を算出する算出手段と、
    この算出手段により算出された前記差分値に基づき、前記画像データの状態を判別する判別手段とを備え、
    前記設定手段は、前記判別手段により判別された画像データの状態に応じて、前記フレーム数を設定することを特徴とする請求項1又は2記載の投影装置。
  4. 前記判別手段は、前記差分値に対応して前記状態を記憶した記憶手段と、
    この記憶手段から前記差分値に対応する状態を読み出す読出手段と、
    を備えることを特徴とする請求項2又は3記載の投影装置。
  5. 前記判別手段は、前記算出手段により算出された差分値が複数種のレベルのいずれに属すかを判別し、このレベル判別結果を前記画像データの状態として前記設定手段に提供し、
    前記設定手段は、前記レベル判別結果に応じて前記フレーム数を設定することを特徴とする請求項2、3又は4記載の投影装置。
  6. 前記算出手段により算出された差分値が所定値以下であるか否かを判断する判断手段と、
    この判断手段により前記差分値が所定値以下であると判断された場合、静止画であると判定して、前記設定手段及び静止画動画判定手段を動作させることなく、前記判定結果に応じた処理を実行する処理手段を備えることを特徴とする請求項2記載の投影装置。
  7. 前記静止画動画判定手段は、前記設定手段により設定された数のフレームにおける隣接するフレーム間の差分値に基づき、前記静止画動画判定を実行することを特徴とする請求項1から6にいずれか記載の投影装置。
  8. 前記静止画動画判定手段は、前記設定手段により設定された数のフレームにおける先頭フレームと他のフレームとの差分値に基づき、前記静止画動画判定を実行することを特徴とする請求項1から6にいずれか記載の投影装置。
  9. 画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置が有するコンピュータを、
    前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出手段と、
    この検出手段より検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定手段と、
    この設定手段により設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定手段と、
    して機能させることを特徴とする投影制御プログラム。
  10. 画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置における静止画動画判定方法であって、
    前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出ステップと、
    この検出ステップより検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定ステップと、
    この設定ステップにより設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定ステップと、
    を含むことを特徴とする静止画動画判定方法。
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