JP2015059972A - プロジェクタ装置、及び画像投影システム - Google Patents

Abstract

【課題】投影面（スクリーン）に汚れや模様があったとしても、投影画像におけるオブジェクトの視認性低下を防止することが可能なプロジェクタ装置を提供する。
【解決手段】投影用画像データを投影面Ｓに投影する投影手段１２と、投影面Ｓを撮像装置によって撮像した撮像データに基づいて投影面上の汚れ領域の位置情報を検出する汚れ検出手段１１と、投影用画像データに含まれるオブジェクトのうち投影用画像データが投影面Ｓに投影された際に汚れ領域と重なるオブジェクトが視認可能となるように、汚れ領域の位置情報に基づいて投影用画像データを加工する画像処理手段１３と、を備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、プロジェクタ装置、及び画像投影システムに関する。

スクリーンに対して画像を投影可能なプロジェクタ装置が従来周知であるが、スクリーンに模様（染みや或いは汚れ）がある場合、投影画像の視認性を著しく損なうという問題がある。
特に、投影画像に含まれるテキストやグラフィック等の重要な要素が染みや模様にかかると、プレゼンテーション等を行う上での障害となる。
かかる問題に対し、スクリーン（投影面）をカメラ等で撮像した画像からスクリーン上の汚れを判別して投影元画像を加工することで、汚れや模様に影響されずに投影画像の視認性を高めるように処理を行うプロジェクタ装置が知られている（特許文献１）。
特許文献１では、プロジェクタに搭載したカメラによって投影面の画像を撮影し、この画像を用いて投影面の模様（染み或いは汚れ等）を投影画像全体に反映するテクスチャ画像を形成する。
そして、このテクスチャ画像を投影元画像に重ね合わせて投影することにより、全体として模様が目立たないようにすることで、投影画像の視認性を確保している。

しかしながら、特許文献１に開示の技術においては、補正元画像にテクスチャ画像を重ね合わせているため、補正元画像に含まれる重要部分（テキストやグラフィックのオブジェクト）の視認性自体が向上しているわけではない。
従って重要部分の判別が出来ずにプレゼンテーション等を行う上での障害となるという問題は、特許文献１の開示では解消していない。
本発明は上記の問題点を鑑みてなされたものであり、投影面（スクリーン）の状況に応じて発生する投影画像の視認性の低下を防止することが可能なプロジェクタ装置を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、請求項１の発明は、少なくとも１つの表示対象を含む画像を投影面に投影する投影手段と、前記投影手段によって前記画像が投影される投影面を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された投影面の画像データに基づいて、前記撮像手段によって投影された画像の視認性に影響を与える領域の位置情報を検出する検出手段と、前記投影手段によって投影された画像内の前記表示対象の表示位置に関する情報と前記検出手段によって検出された位置情報とに基づいて前記表示対象と前記領域とが一致するか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記表示対象と前記領域とが一致すると判定された場合、前記画像を加工する加工手段と、を備えることを特徴とする。

上記のように構成したので、本発明によれば投影面（スクリーン）の状況に応じて発生する投影画像の視認性の低下を防止することが可能なロジェクタ装置を実現することが出来る。

本発明の第１の実施形態に係るプロジェクタ装置を適用した画像投影システムを示す図。 本発明の第１の実施の形態に係るプロジェクタ装置の機能構成を示すブロック図。 投射レンズを含むプロジェクタ装置の画像投影部の構成の一例を説明する図。 本実施形態の汚れ検出部による汚れ検出処理を示すフローチャート。 汚れ検出部による汚れ画素のクラスタ分類処理を説明するフローチャート。 本発明の第１の実施形態のプロジェクタ装置における画像処理部の構成を示す図。 投影面の汚れに応じた投影用画像データ中のオブジェクトの移動処理の一例を示す図。 汚れ領域と重要度が高いと判定されたオブジェクトとの重なり領域を識別する画像認識部による処理を説明するフローチャート。 図８のフローチャートにおける処理（ステップＳ３０５）を模式的に表した図。 第１の実施形態に係る画像加工部よるオブジェクトの移動処理を示すフローチャート。 汚れ領域と重ならないようにオブジェクトを移動する画像加工部による処理の模式図。 汚れ領域と重ならないようにオブジェクトを縮小する画像加工部による処理の模式図。 第２の実施形態に係る画像加工部による処理を示すフローチャート。 第３の実施形態に係る画像加工部による処理を示すフローチャート。 画像加工部によるオブジェクトの色修正の処理を示すフローチャート。 他の実施の形態に係るプロジェクタの機能構成を示すブロック図。

以下に、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係るプロジェクタ装置を適用した画像投影システムを示す図である。
図１に示す画像投影システム１００は、スクリーン（投影面）Ｓに対して画像を投影可能なプロジェクタ装置１と、プロジェクタ装置１に投影用画像データを入力可能なＰＣ端末２や複合機（ＭＦＰ：Multi-Function Printer）３を含んでいる。
図１に示す例において、プロジェクタ装置１と、ＰＣ端末２と、複合機３とはネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。

さらに、画像投影システム１００は、投影面Ｓを撮影し、投影面Ｓにおいて汚れや模様など投影画像の視認性に影響を与える領域の位置を検出するための汚れ検出用画像データを取得するためのデジタルカメラ（撮像手段）４を備えている。
デジタルカメラ４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブル５等によってプロジェクタ装置１に接続され、撮影した「汚れ検出用画像データ」をプロジェクタ装置１に供給することが出来る。

ＰＣ端末２は、一般的なパーソナルコンピュータを使用可能であり、プレゼンテーションソフトが生成するスライドやその他の画像のデータをプロジェクタ装置１にネットワークＮＷを経由して供給して投影させる。
ただし、ＰＣ端末２とプロジェクタ装置１との接続形態は、ネットワーク接続に限らず、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）接続やＲＳ−２３２Ｃとのシリアル通信等であっても良い。

複合機３は画像読取装置としてスキャナを備えており、原稿を読み取った上で紙出力に最適な（原稿画像を忠実に転写紙上に再現するような）画像処理を行った上で複写画像を出力することができる。
それとともに、複合機３は読取画像に対してディスプレイ表示に最適な画像処理を加えた上でＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）等の画像フォーマットに変換する。そして、内蔵するＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・コントローラ）を用いてネットワークＮＷに接続して画像データを外部、特に本実施形態ではプロジェクタ装置１に供給することが出来る。

プロジェクタ装置１は、このような外部装置から入力された投影用画像データに対して画像投影に最適な画像処理を施した上で、投影用画像データに基づく投影画像を投影面Ｓ投影する。
投影面Ｓとしては、プロジェクタ投影専用のスクリーンを用いることで高品質な投影画像が可能である。しかし、特に高画質で投影を行う必要が無い場合は白色あるいは淡いパステルカラーを有する会議室の壁面への投影で代替したり、ホワイトボードを投影面として用いることも出来る。
なお、本実施形態のプロジェクタ装置１が行う画像処理は、投影面Ｓに汚れや模様等の領域があり、投影画像内の表示対象が（少なくともその一部分で）汚れ領域と一致する（重なり合う）ことで投影画像の視認性に影響がでる場合に、投影画像を加工して視認性を確保する処理を含む。
なお、以下の説明では、投影画像に含まれるグラフィックやテキストなどの表示対象を「オブジェクト」と記載する。

また、投影画像の視認性に影響を与える領域として特に「汚れ」領域を例にとって説明するが、これに限定されることはなく投影面Ｓに施された模様など投影画像の視認性に影響を与える領域全般を含むものとする。
さらに、投影画像内のオブジェクトが（少なくともその一部分）で汚れ領域と一致する状態として投影面上の投影画像領域内でオブジェクトを囲む矩形領域が汚れ領域と重なりあう場合を例示するが、必ずしもそのような場合に限定される訳ではない。
例えば領域同士が重なり合わずともオブジェクトと汚れを囲む夫々の矩形領域が密接する（辺を共有する）場合も含む。

図２は、本発明の第１の実施の形態に係るプロジェクタ装置の機能構成を示すブロック図である。
図２に示すプロジェクタ装置１は、コントローラ１０と、汚れ検出部１１と、光学部としての画像投影部１２と、画像処理部１３と、操作入力部１４と、投射レンズ１５と、入力部１６を備えている。
入力部１６は、ＵＳＢポートやＥｔｅｒｎｅｔアダプタ等を含み、ＰＣ端末２や複合機３からＵＳＢ通信やＬＡＮ等によって画像データを入力される。
コントローラ１０は、制御プログラムを実行することによりプロジェクタ装置全体の制御を行うＣＰＵと、制御プログラム及び各種のデータを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）と、制御プログラムや一時データが展開されるＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えている。
入力部１６を介して、ＰＣ端末２や複合機３等の外部機器より入力された投影用画像データは、コントローラ１０を介して画像処理部１３へ入力される。

画像処理部１３は、入力された投影用画像データに下記に説明するような補正（加工）を施し、コントローラ１０を介して画像投影部１２へ送信して投影面Ｓに画像を投影させる。
画像投影部１２は、画像処理部１３によって処理された投影用画像データに基づく投影画像を投射レンズ１５から投影面Ｓに向けて投影する。
操作入力部１４は、利用者がプロジェクタ装置１を操作するときのマンマシンインターフェイスとなるボタン等の操作手段であり、コントローラ１０に対して投影の開始、汚れ検出の開始等を指示する。

汚れ検出部（検出手段）１１は、プロジェクタ装置１が投影する投影面Ｓの汚れ位置を検出する。
具体的には外部機器であるデジタルカメラ（撮像装置）４により撮影され、入力部１６から入力された投影面Ｓの撮像データを用いて投影面Ｓ上に存在する汚れや模様等の投影画像の視認性に影響を与える領域の位置情報を検出する。
なお、投影面Ｓをデジタルカメラ４で撮像する際には、ＰＣ端末２において全体が白色の（基準画像）全白画像を形成してプロジェクタ装置１に供給する。
そして、プロジェクタ装置１によって投影面Ｓに投射された全白画像を撮影した画像を用いて、下記に示す方法で投影面Ｓ（投影画像領域２００）の汚れ位置を検出する。
全白の基準画像を撮像した撮像データを用いることにより、単に投影面Ｓを撮像したデータを用いるのに比べて投影領域内の汚れや模様等の投影画像の視認性に影響を与える領域の座標（位置情報）を正確に検出することが出来る。

なお、投射面Ｓに対する全白画像の投影領域は、投影画像を投影する投影領域と同じ領域である必要がある。汚れや模様等に干渉される（汚れと重なる）オブジェクトがあるか否かは、投影画像内のオブジェクトの位置座標と汚れや模様等の位置座標を同一の座標空間内で比較する必要があるからである。
なお以下の説明では、デジタルカメラ等で撮像されプロジェクタ装置１において投影面Ｓの汚れ検出に供される投影面Ｓ（投影画像領域２００）の画像データ（撮像データ）を「汚れ検出用画像データ」と呼称する。
なお、デジタルカメラ４にて投影画像領域２００の画像データを取得する際には、プロジェクタ装置１の投射レンズの画角と、デジタルカメラ４のレンズの画角を等しくし、プロジェクタ装置１による投影画像領域２００全体が撮像データに収まるようにする必要がある。
図１ではデジタルカメラ４をプロジェクタ装置１に外付けする態様を示したが、撮像レンズ及び撮像センサよりなる撮像手段をプロジェクタ装置１に組み込み、上記した全白画像を投射面Ｓに投射すると同時に投影画像領域２００の撮像データを取得する構成が望ましい。
また、コントローラ１０は、画像投影に先だって投射面Ｓの画像を取得するために、不図示の撮像手段を制御可能である。

ここで、投射レンズ１５を含む画像投影部１２の構成について詳述する。
図３は、投射レンズを含む本実施形態に係るプロジェクタ装置の画像投影部の構成の一例を説明する図である。
図３に示すように液晶プロジェクタ装置１は、画像投影部１２として、光源としてのランプＬの出射面に対向して配置された第１のレンズアレイ５２と、その出射側に配置された重畳レンズ５４と、を備えている。
重畳レンズ５４から出射された光は、反射ミラー５５により反射されて、ダイクロイックミラー６０、６１と、反射ミラー６８とを含む色光分離光学系５３に入射される。

画像投影部１２はさらに、入射側レンズ５９と、リレーレンズ５６と、反射ミラー５７、５８と、３枚のフィールドレンズ６２、６５、６６と、３枚の液晶パネル１２Ｒ、１２Ｇ、１２Ｂと、クロスダイクロイックプリズム６４と、を備えている。
反射ミラー５５は、重畳レンズ５４から射出された光を色光分離光学系５３の方向に反射する機能を有している。色光分離光学系５３は、２枚のダイクロイックミラー６１、６０により、重畳レンズ５４から射出される光を、赤、緑、青の３色の色光に分離する機能を有している。

第１のダイクロイックミラー６１は、重畳レンズ５４から射出される光のうち赤色光成分を透過させるとともに、青色光成分と緑色光成分とを反射する。第１のダイクロイックミラー６１を透過した赤色光は、反射ミラー６８で反射され、フィールドレンズ６６を通って赤光用の液晶パネル１２Ｒに達する。このフィールドレンズ６６は、重畳レンズ５４から射出された各部分光束をその中心軸（主光線）に対して平行な光束に変換する。他の液晶パネルの前に設けられたフィールドレンズ６２、６５も同様である。
第１のダイクロイックミラー６１で反射された青色光と緑色光のうちで、緑色光は第２のダイクロイックミラー６０によって反射され、フィールドレンズ６５を通って緑光用の液晶パネル１２Ｇに達する。一方、青色光は、第２のダイクロイックミラー６０を透過し、導光光学系、すなわち、入射側レンズ５９を透過し、反射ミラー５７で反射し、リレーレンズ５６を透過して反射ミラー５８で反射する。

さらに青色光は、フィールドレンズ６２を通って青色光用の液晶パネル１２Ｂに達する。
３つの液晶パネル１２Ｒ、１２Ｇ、１２Ｂは、入射した光を、コントローラ１０から与えられた画像情報（画像信号）に従って変調する光変調手段としての機能を有している。
これにより、３つの液晶パネル１２Ｒ、１２Ｇ、１２Ｂに入射した各色光は、与えられた画像情報に従って変調されて各色光の画像を形成する。３つの液晶パネル１２Ｒ、１２Ｇ、１２Ｂから射出された３色の変調光は、クロスダイクロイックプリズム６４に入射する。
クロスダイクロイックプリズム６４は、３色の変調光を合成してカラー画像を形成する。クロスダイクロイックプリズム６４には、赤光を反射する誘電体多層膜と、青光を反射する誘電体多層膜と、が４つの直角プリズムの界面に略Ｘ字状に形成されている。これらの誘電体多層膜によって３色の変調光が合成されて、カラー画像を投写するための合成光が形成される。クロスダイクロイックプリズム６４で生成された合成光は、投射レンズ１５の方向に射出される。

図４は、本実施形態の汚れ検出部による汚れ検出処理を示すフローチャートである。
まず、汚れ検出部１１は汚れ検出用画像データから先頭の１画素を抽出する（ステップＳ１０１）。
次に、汚れ検出部１１は抽出した画素のＲＧＢ値を輝度値（Ｙデータ）に変換する（ステップＳ１０２）。
なお、ＲＧＢ値の輝度値Ｙへの変換は例えば以下の式（１）に従えば良い。
Ｙ＝０．３×Ｒ＋０．６×Ｇ＋０．１×Ｂ・・・（１）
次に、汚れ検出部１１は輝度値Ｙが所定の汚れ閾値（ｔｈ＿ｄｉｒｔ）よりも大きいか否かの判断を行う（ステップＳ１０３）。

一般に、投影面Ｓにおける汚れている箇所は、汚れの無い箇所よりも入力画像データの輝度が低くなるため、輝度値Ｙが汚れ閾値（ｔｈ＿ｄｉｒｔ）よりも大きいか否かの判断を行うことで汚れの位置の検出が可能である。
輝度値Ｙが汚れ閾値よりも小さい場合（ステップＳ１０３でＹｅｓ）、その画素は汚れ画素と判断される。従って汚れ検出部１１は、汚れ検出用画像データの各画素に対応する汚れ有無ビットの値を“１”として、汚れ検出部１１が備える不図示のメモリに記憶する（コントローラ１０が有するＲＡＭに記憶しても良い）（ステップＳ１０４）。
なおメモリには投影用画像データに含まれる画素毎に（画像サイズ分の）汚れ有無ビットを記憶でき、汚れ有無ビットの値は“０”に初期化されているものとする。
従って、汚れ検出用画像データの全ての画素について閾値との比較を行った結果として、汚れを伴う「汚れ画素」に対応する汚れ有無ビット（値は“１”）、汚れを伴わない「非汚れ画素」に対応する汚れ有無ビット（値は“０”）が、夫々メモリに記憶される。

次に、汚れ検出部１１は汚れ検出用画像データの全画素について閾値との比較が終了したか否かを判断し、終了していれば（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、処理を終了する。
まだ、閾値との比較が終了していない画素があれば（ステップＳ１０５でＮｏ）、ステップＳ１０１に戻って次の画素について閾値との比較処理を続行する。
また、輝度値Ｙが汚れ閾値よりも大きい場合も（ステップＳ１０３でＮｏ）、その画素は汚れていないと判断されるため、汚れ検出部１１はステップＳ１０１に戻り、次の画素について閾値との比較処理を行う。

この後、汚れ検出部１１は、下記に説明するようにメモリに記憶された汚れ検出用画像データ内の画素毎の汚れの有無の情報に基づいて、汚れ画素を一塊とするクラスタリングを行う。
クラスタ分類では、メモリに記憶した汚れ有無の検出結果を入力として、画素位置（座標位置）に基づいて各汚れ画素を実質的に同一領域に含まれるとみなせるクラスタに分類する。
なお、「実質的に同一」とは、汚れ画素同士の距離が近く一塊とみなせることを意味している。

図５は、汚れ検出部による汚れ画素のクラスタ分類処理を説明するフローチャートである。
まず、汚れ検出部１１は、クラスタ数Ｎを初期化する（Ｎ＝０）（ステップ２０１）。
次に汚れ検出部１１は、汚れ検出用画像データ中の画素について、先頭画素から１つずつ汚れの有無を判断する（ステップＳ２０２）。
図４の処理によって汚れ検出用画像データに含まれる各画素の汚れの有無は既知であり、判断対象画素の汚れ有無ビットが”１”のとき、汚れ画素と判断できる。
汚れ検出部１１は、判断対象画素に係る汚れ有無ビットが“０”である場合（ステップＳ２０３でＮｏ）、その判断対象画素は非汚れ画素であると判断し、その判断対象画素が汚れ検出用画像データに含まれる最後の画素であるかを判断する（ステップＳ２０４）。
判断対象画素が最後の汚れ検出用画像データに含まれる最後の画素である場合は（ステップＳ２０４でＹｅｓ）、汚れ検出部１１はここで処理を終了する。
判断対象画素が最後の汚れ検出用画像データに含まれる最後の画素でない場合は（ステップＳ２０４でＮｏ）、汚れ検出部１１は、ステップＳ２０２に戻り、次の画素について汚れの有無の判断を行う。
汚れ有無ビットが“１”の画素、すなわち「汚れ画素」が見つかった場合（ステップＳ２０３でＹｅｓ）、汚れ検出部１１は、それが最初に見つかった汚れ画素であるかを判断する（ステップＳ２０４）。
なお、ステップＳ２０３の判断で見つかった汚れ画素を以降の処理における「注目画素」に設定する。

注目画素が、最初に見つかった汚れ画素である場合（ステップＳ２０５でＹｅｓ）、クラスタ数ＮはＮ＝０に初期化された状態である。従って、汚れ検出部１１はクラスタ番号１を新規クラスタとして追加し、クラスタ数をＮ＝１に設定、さらにクラスタ番号１の画素数をｎ（１）＝０に設定する（ステップＳ２０６）。
さらに、汚れ検出部１１は注目画素の画素位置（座標）を新規クラスタ１の平均画素位置に設定する（ステップＳ２０７）
次に、汚れ検出部１１は、新規クラスタのＸ軸方向、Ｙ軸方向の最大値、最小値を、注目画素の画素位置に設定する（ステップＳ２０８）。
次に、汚れ検出部１１は、注目画素が汚れ検出用画像データに含まれる最後の画素であるかを判断する（ステップＳ２１０）。
注目画素が汚れ検出用画像データに含まれる最後の画素であれば（ステップＳ２１０でＹｅｓ）、汚れ検出部１１はクラスタ分類処理を終了する。
注目画素が汚れ検出用画像データに含まれる最後の画素でなければ（ステップＳ２１０でＮｏ）、汚れ検出部１１は、ステップＳ２０２に戻り次の画素について汚れの有無を判断する。

ステップＳ２０５において、注目画素が最初に見つかった汚れ画素ではないと判断された場合（ステップＳ２０５でＮｏ）、既にクラスタが追加されているということである。
従って、汚れ検出部１１は、ステップＳ２１１に進んで、注目画素と、現時点で存在する各クラスタの平均画素位置との距離を下記の式（２）により求める。
距離＝（ΔＸ^２＋ΔＹ^２）^１／２・・・式（２）
ここで、ΔＸ、ΔＹは、注目画素と各クラスタの平均画素位置とのＸ軸方向、Ｙ軸方向の差分値である。
そして、汚れ検出部１１は、ステップＳ２１０で求めた距離が最小となるクラスタの番号を抽出（取得）し、そのクラスタ番号ｊとそのクラスタとの距離：ｄ＿ｍｉｎを保持する（ステップＳ２１２）。

次に、汚れ検出部１１は、ステップＳ２１２で求めた距離ｄ＿ｍｉｎが予め設定された閾値ｄ＿ｔｈ以下であるかを判断する（ステップＳ２１３）。
ｄ＿ｍｉｎ＜ｄ＿ｔｈであれば（ステップＳ２１３でＹｅｓ）、汚れ検出部１１は注目画素をクラスタｊに追加し（ステップＳ２１４）、当該クラスタｊの平均画素位置を再計算する（ステップＳ２１５）。
なお、平均画素位置の再計算は、現在の平均画素位置を（Ａｖｅ＿ｘ，Ａｖｅ＿ｙ）、注目画素位置を（ｘ，ｙ）とすると、下記の式（３）、式（４）によって行うことが出来る。
再計算後の平均画素位置（Ａｖｅ＿ｘ’，Ａｖｅ＿ｙ’）は、
Ａｖｅ＿ｘ’＝（Ａｖｅ＿ｘ＋ｘ）／２・・・（３）
Ａｖｅ＿ｙ’＝（Ａｖｅ＿ｙ＋ｙ）／２・・・（４）
として求めることが出来る。

次に、汚れ検出部１１は、クラスタｊに分類されている（含まれている）画素集合のＸ軸方向、Ｙ軸方向の最小値、最大値を再計算する（ステップＳ２１６）。
これは、クラスタｊに含まれる画素領域を矩形領域とみなして、左上と、右下の頂点座標を求めることを意味している（後の画像認識部２２による処理で、オブジェクト領域と汚れ領域ｄｉｒｔの重なりを認識する際に用いる）。
そして、汚れ検出部１１は、ステップＳ２１０に処理を移し、注目画素が汚れ検出用画像データに含まれる最後の画素であれば（ステップＳ２１０でＹｅｓ）クラスタ分類処理を終了する。

注目画素が汚れ検出用画像データに含まれる最後の画素でなければ（ステップＳ２１０でＮｏ）、汚れ検出部１１は、ステップＳ２０２に戻り次の画素について汚れの有無を判断する。
ステップＳ２１３の判断において、距離ｄ＿ｍｉｎが予め設定された閾値ｄ＿ｔｈより大きければ（ステップＳ２１３でＮｏ）、汚れ検出部１１は注目画素がクラスタｊに属するとはみなさない。そして、汚れ検出部１１はステップＳ２０６に処理を移して新規クラスタを追加し、上記に説明したステップＳ２０７〜ステップＳ２１０の処理を行う。
すなわち、閾値ｄ＿ｔｈが新規クラスタを追加するか否かの判断の境界となる距離であり、どの程度の距離範囲にあればひとつのクラスタとしてまとめるかを考慮して、ｄ＿ｔｈを予め設定する。
汚れ検出用画像データに含まれる全ての汚れ画素のクラスタリングが終了した時点で、投影画像領域２００における全ての汚れ領域の平均画素位置、汚れ領域を矩形領域とみなした場合の開始座標（左上頂点座標）と終了座標（右下頂点座標）を得ることができる。
また、汚れ検出部１１は、各クラスタを構成する画素のＲＧＢ値に基づきクラスタの「平均ＲＧＢ値」を求め、「平均画素位置」、「開始座標と終了座標」、「平均ＲＧＢ値」の３つを「汚れ情報」としてメモリに保持し、必要に応じて画像処理部１３に提供する。

図６は、本発明の第１の実施形態のプロジェクタ装置における画像処理部の構成を示す図である。
図６に示すように、画像処理部１３（図２）は、画像処理コントローラ２１と、画像認識部２２と、画像加工部２３と、重要度判定部２４と、を備えている。
画像処理コントローラ２１は、図２に示すコントローラ１０と通信し、汚れ検出部１１から送られてきた汚れ情報（上記「汚れ領域」の「開始座標」、「終了座標」）を取得する。それとともに、画像処理コントローラ２１は、ＰＣ端末２等の外部機器から入力された投影用画像データを取得して必要に応じてメモリに展開する。
画像認識部２２は、投影用画像データに含まれる表示対象としてのテキスト、グラフィック等のオブジェクトを認識し、それらのオブジェクトの属性や位置、大きさを認識する。

また、画像認識部２２は投影画像領域２００における描画情報を検出する。
また、画像認識部２２は、汚れ検出部１１から送信された「汚れ情報」に基づいて、オブジェクトと「汚れ領域」との重なりを識別し、投影画像領域２００における「重なり領域（オブジェクトと汚れ領域との一致領域）」の位置を画像加工部２３へ送信する。このとき、画像認識部２２はオブジェクトと「汚れ領域」との重なりの有無を判定する判定手段として機能している。

重要度判定部２４は、投影用画像データに含まれるオブジェクトの描画情報に基づき重要度判定を行う。
例えば重要度判定部２４は、オブジェクトの描画色に基づいて、オブジェクトの彩度値を求める。そして、予め定めた彩度閾値と、求めたオブジェクトの彩度値との比較を行い、彩度値が高いオブジェクトほど重要度が高いという判定を行う。
彩度閾値を段階的に定め重要度を複数段階に分けて判定してもよい。これにより、赤色など注目を促すような色を持つオブジェクトについて、汚れとの干渉をさける処理を行ってその視認性を高めることができる。

また、重要度の判定基準をオブジェクトの大きさとし、オブジェクトの大きさが大きいほど重要度が高いと判定するようにしてもよい。その場合、所定の大きさの閾値を超えるオブジェクトを重要度が高いと見なすようにしても良い。これにより、タイトル文字など注目を促すような大きさを持つオブジェクトの視認性を高めることができる。
画像加工部２３は、画像認識部２２から送信された「重なり領域」位置を読み込むとともに、重要度判定部２４から送信されたオブジェクトの重要度に基づいて、重要度の高いオブジェクトに対して投影画像内の描画位置の移動を行う。

図７は、投影面の汚れに応じた投影画像におけるオブジェクトの移動処理の一例を示す図である。
図７（ａ）は汚れのある投影面Ｓに投影用画像をそのまま投影した場合の投影状態を表している。
画像認識部２２は、汚れ検出部１１から入力される「汚れ情報」から、投影面Ｓ上の投影画像領域２００における汚れ領域ｄｉｒｔの開始座標（Ｓ＿ｄｉｒｔ）と終了座標（Ｅ＿ｄｉｒｔ）を識別可能である。
本実施形態の場合、投影画像は文字オブジェクトｏｂｊ１とグラフィックオブジェクトｏｂｊ２の２つを含むものとする。
画像認識部２２は、投影画像領域２００内のオブジェクトの描画位置として、オブジェクトｏｂｊ１の描画開始座標Ｓ＿ｏｂｊ１及び描画終了座標Ｅ＿ｏｂｊ１と、オブジェクトｏｂｊ２の描画開始座標Ｓ＿ｏｂｊ２及び描画終了座標Ｅ＿ｏｂｊ２を検出する。
さらに、重要度判定部２４（図６）が各オブジェクトの重要度を判定する。
この例では文字オブジェクトｏｂｊ１は黒文字、グラフィックオブジェクトｏｂｊ２は赤く色づけされた円グラフであるとする。

上記したように、オブジェクトの重要度は彩度値で判定するため、重要度判定部２４（図６）によってグラフィックオブジェクトｏｂｊ２の重要度が高いと判定され、描画位置の移動対象オブジェクトとなる。
図７（ｂ）は、汚れとオブジェクトの重なり領域ｏｖｅｒの位置を認識して、オブジェクトの描画位置を移動した結果の投影状態を表している。
重なり領域ｏｖｅｒが発生しないように、画像加工部２３において、グラフィックオブジェクトｏｂｊ２の描画位置を上方向（描画開始座標Ｓ＿ｏｂｊ２’，描画終了座標Ｅ＿ｏｂｊ２’）へ移動して描画する。
なお、オブジェクトが汚れ領域と干渉される、とは互いの領域が相互に重なりあう場合のみを必ずしも意味する訳ではない。
領域同士が重なり合わずとも、図７に示すオブジェクトと汚れを囲む矩形領域が密接する（辺を共有する）場合、さらには互いの矩形領域の距離が所定の閾値距離よりも小さい距離で隣接する場合でもオブジェクトは視認を妨げられ易い。

図８は、汚れ領域と重要度が高いと判定されたオブジェクトとの重なり領域ｏｖｅｒを識別する画像認識部による処理を説明するフローチャートである。
画像認識部２２は、汚れ検出部１１から「汚れ情報」を入力される（ステップＳ３０１）。
次に画像認識部２２は、汚れ検出部１１から入力される「汚れ情報」に基づき、投影画像領域２００における汚れ画素を１画素単位でメモリ上に展開する（ステップＳ３０２）。
画像認識部２２は、汚れ画素であるか否かを１画素単位にてメモリ上のビット値（位置座標）で表す。例えば、投影画像領域２００内において汚れ画素は汚れ有無ビット“１”、非汚れ画素は汚れ有無ビット“０”として展開される。

次に、画像認識部２２は投影画像に含まれるオブジェクトの描画開始座標と描画終了座標を取得する（ステップＳ３０３）。そして、画像認識部２２は、投影画像領域２００における描画範囲内の画素を１画素単位でメモリに展開する。
メモリ上において、オブジェクトの描画範囲内の画素は、オブジェクト有無ビット“１”、オブジェクトの描画範囲外の画素は、オブジェクト有無ビット“０”として展開される。
次に、画像認識部２２は、そのオブジェクトの重要度が高いか否かを判断する（ステップＳ３０４）。
なおオブジェクトの重要度は、上記に説明した重要度判定部２４による判定結果を用いる。

画像認識部２２は、オブジェクトの重要度が高いと判断した場合（ステップＳ３０４でＹｅｓ）、そのオブジェクトの描画範囲が、汚れ領域ｄｉｒｔと重なっているか否かを画素単位で認識し、重なっている画素をメモリに記憶する（ステップＳ３０５）。
例えば、ステップＳ３０２でメモリに展開された各位置座標の汚れ有無ビットの値（ｐｉｘ＿ｄｉｒｔ）と、ステップＳ３０３でメモリに展開されたオブジェクト有無ビットの値（ｐｉｘ＿ｏｂｊ）を用い、同一座標の各ビット値をＡＮＤする。
これにより、画像認識部２２は、汚れ画素に重なっているオブジェクトがあるか否かを判定することが出来る。
すなわち、ｐｉｘ＿ｄｉｒｔ（ｉ，ｊ）＆ｐｉｘ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）＝０ならば、汚れ領域ｄｉｒｔと重なっていない画素であり、ｐｉｘ＿ｄｉｒｔ（ｉ，ｊ）＆ｐｉｘ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）＝１ならば汚れ領域ｄｉｒｔと重なっている画素と判定できる。
なお、上の式でｉ，ｊは、投影画像領域２００におけるＸ座標とＹ座標を表している。

図９は、図８のフローチャートにおける処理（ステップＳ３０５）を模式的に表した図である。
画像認識部２２にメモリに展開される画素の情報は、投影面Ｓ上の画像投影領域２００上のそれと同義と見なさせるため、図９では、図７と同じ符号を付して説明している。
図９（ａ）は、画像認識部２２のメモリに展開された投影画像内の汚れ領域の座標位置を示しており、図中黒く塗りつぶした領域は、汚れ領域ｄｉｒｔに対応する汚れ有無ビットの値が“１”である画素の座標位置を示している。また、それ以外の白い領域は、汚れ有無ビットの値が“０”である画素の座標位置を示している。

また図９（ｂ）は、画像認識部２２が有するメモリに展開されたオブジェクトの描画領域の位置座標を示している。
また、同図中黒く塗りつぶした領域は、各オブジェクト（ｏｂｊ１、ｏｂｊ２）に対応するオブジェクト有無ビットの値が“１”である画素の座標位置を示している。また、それ以外の白い領域は、オブジェクト有無ビットの値が“０”である画素の座標位置を示している。

図９（ｃ）は、汚れ領域ｄｉｒｔとオブジェクトｏｂｊとが重なっている重なり領域に含まれる画素の位置座標を示しており、図中黒く塗りつぶした領域は、投影画像領域２００において汚れ領域とオブジェクトとが重なっている画素を示している。また、それ以外の白い領域は投影画像領域２００において汚れ領域とオブジェクトとが重なっていない画素を示している。
また、画像認識部２２は、汚れ領域ｄｉｒｔとオブジェクトｏｂｊとが重なっている画素領域（重なり領域ｏｖｅｒ）の左上頂点座標（開始座標）Ｓ＿ｏｖｅｒ、右下頂点座標（終了座標）Ｅ＿ｏｖｅｒを算出しておく。

図８に戻り、画像認識部２２は、全てのオブジェクトについて汚れ領域との重なりの有無を判断したか否かを判定する（ステップＳ３０６）。
まだ重なりの有無を判定していないオブジェクトがある場合は（ステップＳ３０６でＮｏ）、画像認識部２２はステップＳ３０３に処理を戻し、次のオブジェクトについてステップＳ３０３乃至ステップＳ３０５の処理を繰り返す。判定をしていないオブジェクトがない場合は（ステップＳ３０６でＹｅｓ）、画像認識部２２は処理を終了する。

図１０は、第１の実施形態に係る画像加工部（図６）によるオブジェクトの移動処理を示すフローチャートである。
図１１は、図１０の処理に対応する、汚れ領域と重ならないようにオブジェクトを移動する画像加工部による処理の模式図である。
なお、以下の説明では、グラフィックオブジェクトｏｂｊ２に汚れ領域ｄｉｒｔが重なっているものとする。
グラフィックオブジェクトｏｂｊ２は、記載の簡素化のため、以下では単にオブジェクトｏｂｊ２と記載する。
画像加工部２３は、投影画像領域２００内のオブジェクトｏｂｊ２の描画領域（オブジェクト領域）と、重なり領域ｏｖｅｒの中心座標をそれぞれ算出する（ステップＳ４０１）。
詳しくは、画像加工部２３は、各領域の開始点と終了点の中点を中心座標として算出する（図１１内のＣ＿ｄｉｒｔ、Ｃ＿ｏｂｊ２）。

次に、画像加工部２３は重なり領域ｏｖｅｒが無くなるようにオブジェクト（オブジェクトｏｂｊ２）の描画位置を移動させる移動方向を決定する（ステップＳ４０２）。
なお、シフトさせる方向は、ステップＳ４０１で求めた描画領域と重なり領域ｏｖｅｒの中心座標に基づき、描画領域の中心座標が重なり領域ｏｖｅｒの中心座標から離れる方向を求める。
画像加工部２３は、図１１に示すように、汚れ領域ｄｉｒｔの中心座標Ｃ＿ｄｉｒｔから描画領域の中心座標Ｃ＿ｏｂｊ２へ向かって伸ばした直線（矢印９０１）を移動方向として決定する。

次に、画像加工部２３はステップＳ４０２で決定した移動方向へ描画領域の中心座標Ｃ＿ｏｂｊ２をシフトさせ、重なり領域ｏｖｅｒが無くなる位置（Ｃ＿ｏｂｊ２’）まで描画領域の中心座標をシフトする（ステップＳ４０３）。
汚れ領域ｄｉｒｔとの重なりが無くなるかどうかは、上記した画像認識部２２による処理の方法を用いればよい。
すなわち、オブジェクトｏｂｊ２’に含まれる全ての画素についてｐｉｘ＿ｄｉｒｔ（ｉ，ｊ）＆ｐｉｘ＿ｏｂｊ２’（ｉ，ｊ）＝０が成立するならば重なり領域ｏｖｅｒはもはや存在しないと判定する。
描画位置をシフトした結果、オブジェクトｏｂｊ２は、オブジェクトｏｂｊ２’として投影領域２００に表示される（図１１）。

次に、画像加工部２３は、重なり領域ｏｖｅｒを有する全オブジェクトに対して移動方向を決定したかを判定する（ステップＳ４０４）。
まだ判定していないオブジェクトがある場合（ステップＳ４０４でＮｏ）は、画像加工部２３は、ステップＳ４０１に戻り次のオブジェクトに対する処理を行う。
全オブジェクトに対して終了した場合（ステップＳ４０４でＹｅｓ）、画像加工部２３は処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態では、重要度が高いと判定されるオブジェクトについて投影面Ｓの汚れ領域ｄｉｒｔと重なる画素の位置を記憶し、そのオブジェクトを汚れ領域から離れるように描画位置をシフトする。
汚れ領域ｄｉｒｔを避けてオブジェクトを投影できるので、投影面に汚れ等がある場合でも投影面Ｓにおける重要度の高いオブジェクトの視認性を高めることができる。

［第２の実施形態］
［第１の実施形態］では、汚れ領域ｄｉｒｔに重ならないように重要度の高いオブジェクトを移動させることにより重要度の高いオブジェクトの視認性を確保している。
それに対し、重要度の高いオブジェクトを縮小することで汚れ領域ｄｉｒｔに重ならないようにする方式でもよい。
図１２は、汚れ領域と重ならないようにオブジェクトを縮小する画像加工部による処理の模式図である。
図１３は、図１２の処理に対応する、画像加工部による処理を示すフローチャートである。

図１１の場合と同様に、グラフィックオブジェクトｏｂｊ２が汚れ領域ｄｉｒｔと重なっている（重なり領域ｏｖｅｒを有する）とする。
画像加工部２３は、オブジェクトｏｂｊ２の描画領域と重なり領域ｏｖｅｒの中心座標をそれぞれ算出する（ステップＳ５０１）。
詳しくは、画像加工部２３は各領域の開始点と終了点の中点を中心座標として算出する（図１１内のＣ＿ｄｉｒｔ、Ｃ＿ｏｂｊ２）。

次に、画像加工部２３は、重なり領域ｏｖｅｒが無くなるようにオブジェクトｏｂｊ２の描画領域を縮小する方向を決定する（ステップＳ５０２）。
縮小する方向は、ステップＳ５０１で求めたオブジェクトｏｂｊ２の描画領域と重なり領域ｏｖｅｒの中心座標に基づき、画像加工部２３は描画領域の中心座標が重なり領域ｏｖｅｒの中心座標から離れる方向を求める。
図１２に示すように、画像加工部２３は、汚れ領域ｄｉｒｔの中心座標Ｃ＿ｄｉｒｔから、オブジェクトｏｂｊ２の描画領域の中心座標Ｃ＿ｏｂｊ２へ向かって伸ばした直線（矢印１００１）を縮小方向として決定する。

ここでいう縮小方向とは、オブジェクトの描画領域を表す矩形領域の４頂点のうちのどの頂点を固定して縮小するかを表すものである。
どの頂点を固定するかはＣ＿ｄｉｒｔとＣ＿ｏｂｊ２の座標から一意に決定できる。
Ｃ＿ｄｉｒｔ、Ｃ＿ｏｂｊ２のＸ座標、Ｙ座標をそれぞれ、（Ｘ＿Ｃ＿ｄｉｒｔ，Ｙ＿Ｃ＿ｄｉｒｔ）、（Ｘ＿Ｃ＿ｏｂｊ２，Ｙ＿Ｃ＿ｏｂｊ２）とする。その場合、Ｘ＿Ｃ＿ｏｂｊ２≧Ｘ＿Ｃ＿ｄｉｒｔかつ、Ｙ＿Ｃ＿ｏｂｊ２＜Ｙ＿Ｃ＿ｄｉｒｔの場合、画像加工部２３は、オブジェクトｏｂｊ２の描画領域の右上頂点を固定して縮小する。
Ｘ＿Ｃ＿ｏｂｊ２≧Ｘ＿Ｃ＿ｄｉｒｔかつ、Ｙ＿Ｃ＿ｏｂｊ２≧Ｙ＿Ｃ＿ｄｉｒｔの場合、画像加工部２３はオブジェクトｏｂｊ２の描画領域の左上頂点を固定して縮小する。
Ｘ＿Ｃ＿ｏｂｊ２＜Ｘ＿Ｃ＿ｄｉｒｔかつ、Ｙ＿Ｃ＿ｏｂｊ２＜Ｙ＿Ｃ＿ｄｉｒｔの場合、画像加工部２３はオブジェクトｏｂｊ２の右下頂点を固定して縮小する。
Ｘ＿Ｃ＿ｏｂｊ２＜Ｘ＿Ｃ＿ｄｉｒｔかつ、Ｙ＿Ｃ＿ｏｂｊ２≧Ｙ＿Ｃ＿ｄｉｒｔの場合、画像加工部２３はオブジェクトｏｂｊ２の左下頂点を固定して縮小する。

次に、画像加工部２３は、ステップＳ５０２で決定した固定点を固定して、重なり領域ｏｖｅｒが無くなるまで、オブジェクトｏｂｊ２の描画領域を縮小する（ステップＳ５０３）。
縮小された結果、オブジェクトｏｂｊ２は、オブジェクトＯｂｊ２’’として投影画像領域２００に表示される。
汚れ領域ｄｉｒｔとの重なりが無くなるかどうかは、上記した画像認識部２２による処理方法を用いればよい。
すなわち、オブジェクトｏｂｊ２’’含まれる全ての画素について、ｐｉｘ＿ｄｉｒｔ（ｉ，ｊ）＆ｐｉｘ＿ｏｂｊ２（ｉ，ｊ）＝０が成り立つならば、重なり領域ｏｖｅｒがもはや存在しないと判定する。

画像加工部２３は、汚れ領域と重なる全てのオブジェクトの縮小方向を決定したかを判定し（ステップＳ５０４）、まだ判定していないオブジェクトがある場合（ステップＳ５０４でＮｏ）は、ステップＳ５０１に戻り、次のオブジェクトに対する処理を行う。
また、全オブジェクトに対して縮小方向を決定する方向を決定し終わった場合（ステップＳ５０４でＹｅｓ）、画像加工部２３は処理を終了する。

以上説明したように、汚れ領域ｄｉｒｔに重ならないように重要度の高いオブジェクトを縮小して、汚れがある場合でもオブジェクトの視認性を妨げないように投影することが可能となる。
汚れ領域ｄｉｒｔを避けてオブジェクトを投影できるので、投影面Ｓにおける重要度の高いオブジェクトの視認性を高めることができる。

［第３の実施形態］
［第１の実施形態］、［第２の実施形態］では、重要度の高いオブジェクトを汚れ領域ｄｉｒｔに重ならないように移動、縮小させたが、重要度が高くても重なり領域ｏｖｅｒが小さい場合はそのオブジェクトを移動、縮小させずそのまま描画するようにしても良い。
これにより、不必要なオブジェクトの加工を省略し、処理を簡略化することが出来る。
図１４は、第３の実施形態に係る画像加工部による処理を示すフローチャートである。
図１１の場合と同様に、グラフィックオブジェクトｏｂｊ２が、汚れ領域ｄｉｒｔと重なっているとする。

まず、画像加工部２３は、汚れ領域ｄｉｒｔと重なるオブジェクトｏｂｊ２の描画領域（オブジェクト領域）の大きさ（Ａｒｅａ＿ｏｂｊ）と重なり領域ｏｖｅｒの大きさ（Ａｒｅａ＿ｏｖｅｒ）を算出する（ステップＳ６０１）。
描画領域の大きさ（Ａｒｅａ＿ｏｂｊ２）は、図９（ｂ）に示すようにＳ＿ｏｂｊ２、Ｅ＿ｏｂｊ２の頂点座標から長方形の面積として求めることが出来る。
また重なり領域ｏｖｅｒの大きさ（Ａｒｅａ＿ｏｖｅｒ）は、図９（ｃ）に示すようにＳ＿ｏｖｅｒ、Ｅ＿ｏｖｅｒの頂点座標から長方形の面積として求めることが出来る。

次に、画像加工部２３は、（Ａｒｅａ＿ｏｖｅｒ／Ａｒｅａ＿ｏｂｊ２）＞０．０５であるかを判定する（ステップＳ６０２）。
（Ａｒｅａ＿ｏｖｅｒ／Ａｒｅａ＿ｏｂｊ２）が０．０５よりも大きい場合（ステップＳ６０２でＹｅｓ）、画像加工部２３は、ステップＳ６０３へ進み、オブジェクトの描画領域を移動又は縮小させる。
（Ａｒｅａ＿ｏｖｅｒ／Ａｒｅａ＿ｏｂｊ２）が０．０５以下の場合（ステップＳ６０２でＮｏ）、画像加工部２３は、オブジェクトの描画領域に対して重なり領域ｏｖｅｒは小さいと判断して描画領域の移動、縮小は行わずステップＳ６０４に処理を進める。
画像加工部２３は、重なり領域を有する全オブジェクトに対して処理を終了したかを判定する（ステップＳ６０４）。
まだ判定していないオブジェクトがある場合（ステップＳ６０４でＮｏ）は、ステップＳ６０１に戻り、次のオブジェクトに対する処理を行う。全オブジェクトに対して処理を終了した場合（ステップＳ６０４でＹｅｓ）、処理を終了する。

［第４の実施形態］
前述の実施例では、汚れ領域ｄｉｒｔに重ならないように重要度の高いオブジェクトを移動または縮小させたが、重要度の高いオブジェクトを汚れ領域ｄｉｒｔの色の補色となるように色修正してオブジェクトの視認性を高めてもよい。
図１５は、画像加工部によるオブジェクトの色修正の処理を示すフローチャートである。
まず、画像加工部２３はオブジェクトの描画領域と重なる汚れ領域ｄｉｒｔの色情報を検出する（ステップＳ７０１）。
汚れ領域ｄｉｒｔの色情報は、［第１の実施形態］において汚れ検出部１１で求めた「汚れ情報」のうちクラスタの平均ＲＧＢ値を用いることが出来る。

次に、画像加工部２３は、オブジェクトの色を汚れ領域ｄｉｒｔの色情報の補色に変換する（ステップＳ７０２）。補色への変換は、上記の平均ＲＧＢ値とオブジェクトの色とが近い場合に行う。
両者の色が近いかどうかは、ＲＧＢ空間からＬａｂ空間に変換して色差を求め、色差があらかじめ設定した閾値以下かどうかで判定すればよい。色差が閾値以上ある場合は視認性を妨げないと判断して、補色変換を行わない。
補色変換は、汚れ領域ｄｉｒｔの平均ＲＧＢ値を以下の式で求めたＲ’Ｇ’Ｂ’に変換する。
Ｒ’＝２５５−Ｒ
Ｇ’＝２５５−Ｇ
Ｂ’＝２５５−Ｂ 画像加工部２３は、全オブジェクトに対して色修正したかを判定し（ステップＳ７０３）、まだ判定していないオブジェクトがある場合（ステップＳ７０３でＮｏ）は、ステップＳ７０１に戻り、次のオブジェクトに対する処理を行う。全オブジェクトに対して色修正を終了した場合（ステップＳ７０１でＹｅｓ）処理を終了する。

このように、汚れ領域ｄｉｒｔの色味を認識しオブジェクトの色を補色になるように色変換して投影するので、投影面Ｓにおける重要度の高いオブジェクトの視認性を高めることができる。また、両者の色味が異なる場合は、無駄な補色変換を行わず、処理時間を減らすことが出来る。
なお、上記の実施形態では、重要度判定部２４によって重要度が高いと判定（図８のステップＳ３０５）されたオブジェクトについて移動や縮小といった加工を行っている。
しかし、それに限らず、オブジェクトの重要度によらず（図８のステップＳ３０５の判断を行わず）、汚れ領域ｄｉｒｔとの重なり領域を有するオブジェクト全てについて加工を行うようにしても良い。

［第５の実施形態］
［第１の実施形態］〜［第４の実施形態］ではプロジェクタ装置１内の画像処理部１３でオブジェクトに対して画像加工を行ったり、オブジェクトを移動させたりする処理を行った。しかしながら、ＰＣ端末２が備える不図示のＣＰＵを使ってオブジェクトに対する画像処理を行っても構わない。
この場合、図２に示す入力部１６は入出力部１６Ａとして、プロジェクタ装置１とＰＣ端末２との間でのデータのやりとりを可能とする。
図１６に示すように、プロジェクタ装置１内のコントローラ１０を介して汚れ検出部１１で検出した「汚れ情報」をＰＣ端末２に渡し、ＰＣ端末２側でオブジェクトの重要度の判定、オブジェクトの移動、もしくは縮小を行う画像処理（画像加工）を行う。
このようにすることで、プロジェクタ側の処理を簡素化しコストアップを避けることが出来る。
また、プロジェクタ装置１のコントローラ１０が有するＣＰＵによるソフトウェア処理によって、汚れ検出、重要度判定、画像加工が全て実現されても良い。

［第１の発明］
少なくとも１つの表示対象ｏｂｊを含む画像を投影面Ｓに投影する投影手段１２と、投影手段１２によって画像が投影される投影面Ｓを撮像する撮像手段１４と、撮像手段１４によって撮像された投影面Ｓの画像データに基づいて、投影手段１２によって投影された画像の視認性に影響を与える領域ｄｉｒｔの位置情報を検出する検出手段１１と、投影手段１２によって投影された画像内の表示対象ｏｂｊの表示位置に関する情報と検出手段１１によって検出された位置情報とに基づいて表示対象ｏｂｊと領域ｄｉｒｔとが一致するか否かを判定する判定手段と、判定手段によって表示対象ｏｂｊと領域ｄｉｒｔとが一致すると判定された場合、画像を加工する加工手段２３を備えた。
これにより、投影面Ｓに汚れ等がある場合でも、投影画像に含まれるオブジェクトの視認性を確保することが出来る。

［第２の発明］
投影手段１２は、投影面Ｓに基準画像を投影可能であり、検出手段１１は、撮像手段４によって基準画像を撮像した撮像データに基づいて領域ｄｉｒｔの位置情報を検出する。
基準画像を撮像した撮像データを用いることにより、汚れ等の領域の座標（位置情報）を正確に検出することが出来る。

［第３の発明］
加工手段２３は、表示対象ｏｂｊを領域ｄｉｒｔと一致しない表示位置に移動させる。
これにより、投影面Ｓに汚れ等がある場合でも、汚れ等を避けて表示対象を表示することで、投影画像に含まれる表示対象の視認性を確保することが出来る。

［第４の発明］
加工手段２３は、表示対象ｏｂｊを領域ｄｉｒｔと一致しない大きさに縮小する。
これにより、投影面Ｓに汚れ等がある場合でも、投影画像に含まれる表示対象の視認性を確保することが出来る。

［第５の発明］
投影画像に含まれる表示対象ｏｂｊの重要度を判定する重要度判定手段２４を備え、
加工手段２３は、重要度判定手段２４によって重要度が高いと判定された表示対象ｏｂｊの色が領域ｄｉｒｔの色と近い場合にオブジェクトの描画色を修正する。
これにより、投影面Ｓに汚れがある場合でも、投影画像に含まれる表示対象の視認性を確保することが出来る。

［第６の発明］
投影画像に含まれる表示対象ｏｂｊの重要度を判定する重要度判定手段２４を備え、加工手段２３は、重要度判定手段２４によって重要度が高いと判定された表示対象ｏｂｊを加工する。
これにより、投影画像に含まれる表示対象にておいて重要度の高い表示対象のみを加工して、処理の簡略化を図ることが出来る。

［第７の発明］
重要度判定手段２４は、彩度が所定の閾値の超える表示対象ｏｂｊを重要度が高いと判定する。
これにより、赤色など注目を促すような色を持つ表示対象について、汚れとの干渉をさける処理を行ってその視認性を高めることができる。

［第８の発明］
重要度判定手段２４は、大きさが所定の閾値を超える表示対象ｏｂｊを重要度が高いと判定する。
タイトル文字など注目を促すような大きさを持つ表示対象の視認性を高めることができる。

［第９の発明］
加工手段１１は、判定手段によって、領域ｄｉｒｔと一致すると判定された表示対象ｏｂｊのうち、領域ｄｉｒｔとの一致領域が所定以上の大きさの場合に、前記表示対象ｏｂｊを加工する。
これにより、不必要な表示対象の加工を省略し、処理を簡略化することが出来る。

［第１０の発明］
プロジェクタ装置１と、プロジェクタ装置１に接続された情報処理装置２と、を備える画像投影システムであり、少なくとも１つの表示対象ｏｂｊを含む画像を投影面Ｓに投影する投影手段１２と、投影手段１２によって画像が投影される投影面Ｓを撮像する撮像手段１４と、撮像手段１４によって撮像された投影面Ｓの画像データに基づいて、投影手段１２によって投影された画像の視認性に影響を与える領域ｄｉｒｔの位置情報を検出する検出手段１１と、を備え、情報処理装置は、投影手段１２によって投影された画像内の表示対象ｏｂｊの表示位置に関する情報と検出手段１１によって検出された位置情報とに基づいて表示対象ｏｂｊと領域ｄｉｒｔとが一致するか否かを判定する判定手段と、判定手段によって表示対象ｏｂｊと領域ｄｉｒｔとが一致すると判定された場合、画像を加工する加工手段２３と、を備え、プロジェクタ装置１は、情報処理装置によって加工された画像を投影面に投影する。
これにより、投影面Ｓに汚れがある場合でも、投影画像に含まれる表示対象の視認性を確保することが出来る。

１ プロジェクタ装置、２ ＰＣ端末、３ ＭＦＰ、４ デジタルカメラ、１０ コントローラ、１１ 汚れ検出部、１２ 画像投影部、１３ 画像処理部、１４ 操作入力部、１５ 投射レンズ、１６ 入力部、２１ 画像処理コントローラ、２２ 画像認識部、２３ 画像加工部、２４ 重要度判定部、１００ 画像投影システム

特開２０１０−２１２９１７公報

Claims (10)

1. 少なくとも１つの表示対象を含む画像を投影面に投影する投影手段と、
   前記投影手段によって前記画像が投影される投影面を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段によって撮像された投影面の画像データに基づいて、前記投影手段によって投影された画像の視認性に影響を与える領域の位置情報を検出する検出手段と、
   前記投影手段によって投影された画像内の前記表示対象の表示位置に関する情報と前記検出手段によって検出された位置情報とに基づいて、前記表示対象と前記領域とが一致するか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段によって前記表示対象と前記領域とが一致すると判定された場合、前記画像を加工する加工手段と、
   を備えることを特徴とするプロジェクタ装置。
2. 請求項１に記載のプロジェクタ装置において、
   前記投影手段は、前記投影面に基準画像を投影可能であり、
   前記検出手段は、前記撮像手段によって予め前記基準画像を撮像した画像データに基づいて前記領域の位置情報を検出することを特徴とするプロジェクタ装置。
3. 請求項１又は２に記載のプロジェクタ装置において、
   前記加工手段は、前記表示対象を前記領域と一致しない表示位置に移動させることを特徴とするプロジェクタ装置。
4. 請求項１又は２に記載のプロジェクタ装置において、
   前記加工手段は、前記表示対象を前記領域と一致しない大きさに縮小すること特徴とするプロジェクタ装置。
5. 請求項１又は２に記載のプロジェクタ装置において、
   前記加工手段は、前記領域と一致する前記表示対象の描画色を前記領域の色の補色に修正することを特徴とするプロジェクタ装置。
6. 請求項１乃至５の何れか一項に記載のプロジェクタ装置において、
   前記画像に含まれる前記表示対象の重要度を判定する重要度判定手段を備え、
   前記加工手段は、前記重要度判定手段によって重要度が高いと判定された前記表示対象を加工することを特徴とするプロジェクタ装置。
7. 請求項６に記載のプロジェクタ装置において、
   前記重要度判定手段は、彩度が所定の閾値の超える前記表示対象を重要度が高いと判定することを特徴とするプロジェクタ装置。
8. 請求項６に記載のプロジェクタ装置において、
   前記重要度判定手段は、大きさが所定の閾値を超える前記表示対象を重要度が高いと判定することを特徴とするプロジェクタ装置。
9. 請求項１乃至８の何れか一項に記載のプロジェクタ装置において、
   前記加工手段は、前記判定手段によって前記領域と一致すると判定された前記表示対象のうち、前記領域との一致領域が所定以上の大きさの場合に、前記表示対象を加工することを特徴とするプロジェクタ装置。
10. プロジェクタ装置と、該プロジェクタ装置に接続された情報処理装置と、を備え、
    前記プロジェクタ装置は、
    少なくとも１つの表示対象を含む画像を投影面に投影する投影手段と、
    前記投影手段によって前記画像が投影される投影面を撮像する撮像手段と、
    前記撮像手段によって撮像された投影面の画像データに基づいて、前記撮像手段によって投影された画像の視認性に影響を与える領域の位置情報を検出する検出手段と、を備え、
    前記情報処理装置は、前記投影手段によって投影された画像内の前記表示対象の表示位置に関する情報と前記検出手段によって検出された位置情報とに基づいて前記表示対象の少なくとも一部と前記領域とが一致するか否かを判定する判定手段と、
    前記判定手段によって前記表示対象と前記領域とが一致すると判定された場合、前記画像を加工する加工手段と、を備え、
    前記プロジェクタ装置は、前記情報処理装置によって加工された前記画像を前記投影面に投影することを特徴とする画像投影システム。

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