JP2015154101A - 画像処理方法、画像処理装置及び電子機器 - Google Patents

Abstract

【課題】立体画像表示において、視聴者が注目する領域の立体感を強調する。
【解決手段】本開示の画像処理方法は、立体視可能な入力画像に対する視聴者の注目度を取得することと、入力画像の各画素において、立体視のための視差値と前記注目度との関係を取得することと、前記視差値と前記注目度との関係に基づき、前記注目度が高い画素の視差値に重み付けを行い、前記注目度が高い画素の視差値を増加することと、を備える。
【選択図】図１

Description

本開示は、画像処理方法、画像処理装置及び電子機器に関する。

近年、コンテンツを立体的に表示することが可能な立体視表示装置が普及しつつある。立体視表示装置では、ディスプレイ上に右目用画像及び左目用画像を水平方向にずらして表示し、そのずれの程度で視差量を調整し、これにより、奥行き方向の任意の距離にコンテンツを表示する。

例えば特許文献１に記載されているように、視差分布がディスプレイ面に対して一方に偏っている場合に、ディスプレイ面の前後の視差表示範囲内を有効利用する技術が知られている。この技術は、画像のコントラスト強調技術として広く使われているヒストグラム平滑化（ヒストグラム均等法）を視差マップに適用し、限られた視差範囲内で分布の偏りを低減するように視差のレイアウトを変換するものである。

特表２０１０−５２９５２１号公報

しかしながら特許文献１に記載された技術では、コンテンツの視差が画一的に変換されるため、視聴者が注目しやすいオブジェクト（例えば人物の顔など）の視差分布が必ずしも拡大されるとは限らない。従って、特許文献１の技術をそのまま適用したとしても、人の目につきやすい領域（注目度又は誘目度の高い領域）の視差がつぶれてしまい、視聴者は自然で快適な立体画像を視聴することが出来なかった。

そこで、立体画像表示において、視聴者が注目する領域の立体感を強調することが求められていた。

本開示によれば、立体視可能な入力画像に対する視聴者の注目度を取得することと、入力画像の各画素において、立体視のための視差値と前記注目度との関係を取得することと、前記視差値と前記注目度との関係に基づき、前記注目度が高い画素の視差値に重み付けを行い、前記注目度が高い画素の視差値を増加することと、を備える、画像処理方法が提供される。

前記重み付けにより入力視差値を出力視差値へ変換する変換テーブルを生成し、前記変換テーブルにより前記注目度が高い画素の視差値を増加するものであっても良い。

また、前記視差値と前記注目度との関係として、前記視差値に応じた前記注目度のヒストグラムを取得するものであっても良い。

また、前記ヒストグラムにおいて前記注目度にピークが生じる視差値を含む帯域で前記重み付けを行い、前記帯域の注目度をゲイン倍することで重み付けヒストグラムを生成し、前記重み付けヒストグラムをヒストグラム均等化して前記変換テーブルを生成するものであっても良い。

また、前記ヒストグラムにおいて前記注目度にピークが生じる視差値を含む帯域で前記変換テーブルの前記入力視差値に対する前記出力視差値の傾きを増大させることで、前記重み付けを行うものであっても良い。

また、前記入力画像の画像特徴量に基づいて、前記入力画像に対する視聴者の注目度を取得するものであっても良い。

また、前記入力画像を視認する視認者の視線の方向に基づいて、前記入力画像に対する視聴者の注目度を取得するものであっても良い。

また、本開示によれば、立体視可能な入力画像に対する視聴者の注目度を取得する注目度取得部と、入力画像の各画素において、立体視のための視差値と前記注目度との関係を取得する解析部と、前記視差値と前記注目度との関係に基づき、前記注目度が高い画素の視差値に重み付けを行い、前記注目度が高い画素の視差値を増加する視差増加部と、を備える、画像処理装置が提供される。

また、本開示によれば、立体視可能な入力画像に対する視聴者の注目度を取得する注目度取得部と、入力画像の各画素において、立体視のための視差値と前記注目度との関係を取得する解析部と、前記視差値と前記注目度との関係に基づき、前記注目度が高い画素の視差値に重み付けを行い、前記注目度が高い画素の視差値を増加する視差増加部と、前記視差増加部が増加させた視差値に基づいて、立体画像を表示する表示部と、を備える、電子機器が提供される。

以上説明したように本開示によれば、視聴者が注目する領域の立体感を強調することが可能となる。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

第１の実施形態に係る画像処理装置の構成を示す模式図である。 注目度マップ統計解析部が形成した、視差量毎に注目度のスコアを累積したヒストグラムを示す模式図である。 視差ヒストグラム形成部が形成した重み付け視差ヒストグラムを示す模式図である。 変換テーブル生成部が作成した視差変換テーブルを示す模式図である。 注目度マップ統計解析部が形成した視差量毎に注目度のスコアを累積したヒストグラムを示す模式図であって、ヒストグラムに２つの極大値が存在する場合を示す模式図である。 変換テーブル生成部が作成した視差変換テーブルを示す模式図である。 第２の実施形態に係る画像処理装置の構成を示す模式図である。 第３の実施形態に係る画像処理装置の構成を示す模式図である。 第３の実施形態の変換テーブル生成部が生成する変換テーブルを示す模式図である。 電子機器を示す模式図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．第１の実施形態
１．１．画像処理装置の構成例
１．２．視差変換テーブルの例
１．３．注目度のヒストグラムに複数の極大値が存在する例
２．第２の実施形態
２．１．画像処理装置の構成例
３．第３の実施形態
３．１．画像処理装置の構成例
３．２．視差変換テーブルの例

＜１．第１の実施形態＞
［１．１．画像処理装置の構成例］
まず、図１を参照して、本開示の第１の実施形態に係る画像処理装置１００の構成について説明する。図１に示すように、本実施形態の画像処理装置１００は、注目度（顕著性）マップ生成部１１０、注目度マップ統計解析部１２０、視差ヒストグラム形成部１３０、変換テーブル生成部１４０、を有して構成されている。

注目度マップ生成部１１０には、入力画像の情報が入力される。本開示の各実施形態において、入力画像は立体画像であり、画像の奥行き位置に応じた視差が設定される。立体視表示装置では、ディスプレイ上に右目用画像及び左目用画像を水平方向にずらして表示し、そのずれの程度で視差量を調整し、これにより、奥行き方向の任意の距離にコンテンツを表示する。画像処理装置１００は、入力画像の視差量を視聴者の注目度に応じて調整することで、視聴者が注目する領域の立体感を強調し、より臨場感のある立体画像を提供する。なお、入力画像は立体画像に限定されるものではなく、多視点画像を構成する画像であっても良い。

注目度マップ生成部１１０は、入力画像のコントラスト、輝度レベル、色あい（ＲＧＢ）、エッジ強度やエッジの方向などの画像特徴量に基づいて、入力画像の注目度マップを算出する。注目度マップは、入力画像の各画素に対して視聴者による注目度を示す情報を付加したものである。注目度マップ生成部１１０は、画像のコントラストが高い場合、輝度が高い場合、画像のエッジに定常性がある場合、画像の空間周波数が高い場合、等の場合は、注目度が高いと判定する。なお、画像のエッジに定常性がある場合とは、コントラスト、輝度の変化に規則性があり、エッジが人の顔の輪郭などのオブジェクトを表している場合が該当する。また、コントラストは、空間周波数の振幅に相当する。例えば、中央に人物の顔が写っており、背景が特徴の無い画像の場合、中央の人物の顔の注目度が高くなる。また、注目度マップの算出方法としては、例えば入力画像の輝度レベル、色(RGB)、エッジ強度やエッジの方向などの画像特徴量に基づいて、入力画像の顕著性（誘目度）のマップを算出する手法等を用いることができる。また、注目度マップ生成部１１０は、入力画像からブロックマッチング等の手法を用いて画像の動きベクトルを求め、動きベクトルから注目度を算出しても良いし、動きベクトル情報も加味した注目度マップを算出してもよい。

注目度マップ統計解析部１２０には、視差マップの情報が入力される。視差マップ情報は、入力画像の各画素の視差を示す情報である。注目度マップ統計解析部１２０は、各画素の視差量毎に注目度マップ生成部１１０が算出した注目度マップを解析し、注目度の高い視差に対する重みパラメータを設定する。つまり、注目度マップ統計解析部１２０は、どの帯域の視差の注目度が高いか（目立ちやすいか）を統計的に解析し、これに基づいて重み付け処理を行う。

図２は、注目度マップ統計解析部１２０が形成した、視差量毎に各画素の注目度のスコアを累積したヒストグラムを示す模式図である。図２に示すように、注目度マップ統計解析部１２０は、各画素の視差と注目度を示す情報とに基づいて、視差に対する注目度の度数を示すヒストグラムを作成する。例えば、中央に人物の顔が写っており、背景が特徴の無い画像の場合、中央の人物の顔の注目度が高くなるため、人物の顔に対応する画素の視差値ｄにおいて、注目度の度数（図２の縦軸）が高くなる。

そして、注目度マップ統計解析部１２０は、ヒストグラムのモード値から注目度が高い視差帯域を推定し、重みパラメータを設定する。具体的には、図２において視差値ｄの注目度が最も高いため、視差値ｄの近辺の帯域ａに対して重み付けが高くなるように重みパラメータを設定する。

視差ヒストグラム形成部１３０は、注目度マップ統計解析部１２０が解析した視差に対応する重みパラメータを用いて重み付け視差ヒストグラムを形成する。図３は、視差ヒストグラム形成部１３０が形成した重み付け視差ヒストグラムを示す模式図である。図３に示すヒストグラムは、視差値ｄの近辺の帯域ａで図２の度数が重みパラメータ（重み付け係数（１．３倍））によって増加されている。図３の帯域ａにおいて、斜線のハッチングを付した部分が重みパラメータによる増加分に相当する。視差値ｄの近辺の帯域ａ以外では、重みパラメータが１．０とされ、図２と同一のヒストグラムとされる。なお、帯域ａ以外の重みパラメータを１．０未満としても良い。

変換テーブル生成部１４０は、図３に示す重み付け視差ヒストグラムの累積ヒストグラムから視差変換テーブルを作成する。視差変換テーブルの作成は、画像のコントラスト強調技術として使われるヒストグラム平滑化（ヒストグラム均等法）と同様に行うことができる。そして、変換テーブル生成部１４０は、生成したテーブルに基づいて、視差マップの視差を変換して出力する。

［１．２．視差変換テーブルの例］
図４は、変換テーブル生成部１４０が作成した視差変換テーブルを示す模式図である。視差変換テーブルは、入力された視差値（入力視差；横軸）に対して出力する視差値（出力視差）の関係を規定する。図４に示す視差変換テーブルの実線の特性は、図３に示す重み付け視差ヒストグラムの度数を視差値と対応付けて累積することによって生成される。例えば、視差値ｄの入力視差に対応する出力視差ｅの値は、図３に示す視差値０からｄまでの度数を累積した値である。つまり、出力視差ｅ＝度数ｆ１＋ｆ２＋ｆ３＋ｆ４＋ｆ５＋ｆ６である。

同様に、図４に示す一点鎖線の特性は、図２に示すヒストグラムの度数を視差値と対応付けて累積することによって生成される特性であり、実線の特性との比較のために示したものである。また、図４に示す破線の特性は、入力視差に対して変換を行うことなく出力視差を出力する場合を示している（入力視差＝出力視差）。

図４に示す実線の特性と一点鎖線の特性を比較すると、実線の特性は、重みパラメータによって帯域ａの度数が増加された重み付け視差ヒストグラムから作成されるため、帯域ａにおいて破線の特性よりも傾きが急峻になっている。

変換テーブル生成部１４０には、視差マップの視差値が入力される。変換テーブル生成部１４０は、入力された視差値（入力視差）を図４の実線の特性を用いて変換し、出力視差として出力する。これにより、注目度の高い視差値ｄの近辺の帯域ａでは、重みパラメータによる重み付けにより実線の特性が急峻になっているため、入力視差に対して出力視差が一転鎖線又は破線の特性よりもより大きく増大する。従って、注目度の高い画素の視差値が増大されることになり、注目度が高い領域の立体感を強調することが可能となる。

裸眼で立体画像を認識させる場合、ディスプレイにスリットを設けて視聴者の左右の目に左目用画像と右目用画像のそれぞれを視認させる。このような裸眼による立体表示では、クロストークが発生するため、視差値を大きくするには限界がある。従って、視聴者による注目度の高い領域の視差値を増大させることで、クロストークを最小限に抑えて立体感を強調することが可能となる。同様に、眼鏡を用いるタイプの立体画像表示では、視聴者がシッター眼鏡を装着することで視聴者の左右の目に左目用画像と右目用画像のそれぞれを視認させる。このようなシャッター眼鏡を用いる立体表示では、視差値を大きくすると立体表示により視聴者の気分が害されるなどの弊害がある（いわゆる３Ｄ酔い）。従って、視聴者による注目度の高い領域の視差値を増大させることで、視聴者の気分を害することなく、立体感を強調することが可能となる。

なお、本実施形態では、視聴者の注目度に応じて視差を調整することとしたが、注目度に応じて他のパラメータを変更するようにしても良い。例えば、注目度に応じて画像のコントラスト、空間周波数、色相彩度などを変更するなど、画素が有する他のパラメータを変更することも可能である。

［１．３．注目度のヒストグラムに複数の極大値が存在する例］
図５は、注目度マップ統計解析部１２０が形成した視差量毎に注目度のスコアを累積したヒストグラムを示す模式図であって、ヒストグラムに２つの極大値が存在する場合を示す模式図である。図５に示すように、ヒストグラムの極大値が複数ある場合には、ヒストグラムから複数の極大値を度数順に検出して、複数の視差帯域に対して重みパラメータを設定する。図５に示す例では、２つの極大値に対応する視差値ｄ１，ｄ２を中心とする帯域ａ１，ａ２について、重みパラメータを１．３とし、それ以外の帯域の重みパラメータを１．０（又は１．０以下）とし、図３と同様に重み付け視差ヒストグラムを生成する。そして、生成した重み付け視差ヒストグラムの度数を視差値の増加に伴って累積することで、図６の実線の特性に示す視差変換テーブルを生成する。あるいは、画像から動きベクトルを検出して、動き量の大きさに応じて、拡大させたい視差帯域の優先順位を設定してもよい。

従って、図６に示す変換テーブルにより各画素の視差値を変換することにより、注目度の高い複数の領域の視差を強調することが可能となる。なお、図６に示す破線の特性は、図４と同様に入力視差に対して変換を行うことなく出力視差を出力する場合の特性を示している。

以上説明したように第１の実施形態によれば、入力画像の注目度を考慮し、注目度の大きい画素ほど視差値が大きくなるように視差値を変換するようにした。これにより、注目度の高い画素の視差値が増大されることになり、注目度が高い領域の立体感を強調することが可能となる。従って、コンテンツの視差分布がディスプレイ面に対して偏っている場合などにおいても、視聴者の注目度に応じた視差変換によりコンテンツの視差分布の偏りを低減できるため、視聴者は注目度に応じてより立体感が増強された映像を楽しむことができる。画像の注目度を反映させた視差変換テーブルを作成することで、視聴者が注目しやすい領域の視差量が拡大されるので、視聴者は快適に立体映像を楽しむことができる。

＜２．第２の実施形態＞
次に、本開示の第２の実施形態について説明する。第１の実施形態では入力画像を解析して入力画像の注目度を判定したが、第２の実施形態では視聴者の視線の方向から入力画像の注目度を判定する。

［２．１．画像処理装置の構成例］
図７は、第２の実施形態に係る画像処理装置２００の構成を示す模式図である。図７に示すように、第２の実施形態のシステム２００は、カメラ２１０、視線検出部２２０、注目領域解析部２３０、視差ヒストグラム形成部１３０、変換テーブル生成部１４０、を有して構成されている。図７において、視差ヒストグラム形成部１３０及び変換テーブル生成部１４０の構成は、基本的に第１の実施形態と同様である。

カメラ２１０は、視聴者の顔、特に眼を撮像する。視線検出部２２０は、カメラ２１０が撮像した画像から視聴者の視線方向を検出する。注目領域解析部２３０は、視線検出部２２０が検出した視聴者の視線方向から、入力画像内で視聴者が注目している領域の位置情報を検出し、その領域における各画素の視差マップの解析を行い、視差量毎に視聴者の注目度のスコアを累積したヒストグラムを生成する。このヒストグラムは、第１の実施形態で説明した図２のヒストグラムと同様に生成される。そして、注目領域解析部２３０は、注目領域の視差の帯域ａ付近の視差値が拡大されるように、視差ヒストグラムに対して重みパラメータを設定する。重みパラメータの設定は、第１の実施形態と同様である。

視差ヒストグラム形成部１３０、及び変換テーブル生成部１４０による処理は第１の実施形態と同様に行うことができる。視差ヒストグラム形成部１３０は、注目領域解析部２３０が解析した視差に対応する重みパラメータを用いて重み付け視差ヒストグラムを形成する。例えば、第１の実施形態と同様に、視聴者が注目している画像位置の視差量ｄを含む帯域ａのヒストグラムの度数にゲインを乗算して増大させ、重み付け視差ヒストグラムを形成する。変換テーブル生成部１４０は、重み付け視差ヒストグラムの累積ヒストグラムから視差変換テーブルを作成する。

従って、変換テーブル生成部１４０が生成した重み付け視差ヒストグラムは、視聴者の視線に応じた注目領域の視差が重みパラメータによって増大されることになる。これにより、視聴者の視線から求まる注目領域の立体感を強調することが可能となる。

以上説明したように第２の実施形態によれば、視聴者の視線方向に基づいて各画素の注目度が判定される。そして、第１の実施形態と同様、注目度の高い帯域の視差値が重み付けパラメータによって増加される。従って、注目度の高い画像領域の立体感を強調することが可能となる。

＜３．第３の実施形態＞
［３．１．画像処理装置の構成例］
次に、本開示の第３の実施形態について説明する。図８は、第３の実施形態に係る画像処理装置の構成を示す模式図である。図８に示すように、第３の実施形態の画像処理装置３００は、カメラ２１０、視線検出部２２０、注目領域解析部２３０、変換テーブル生成部３１０、を有して構成されている。

第２の実施形態と同様、視線検出部２２０は、カメラ２１０で撮像した画像から視聴者の視線方向を検出する。注目領域解析部２３０は、視線検出部２２０が検出した視聴者の視線方向から、入力画像内で視聴者が注目している領域の位置情報を検出し、その領域の位置における各画素の視差マップの解析を行い、視差量毎に視聴者の注目度のスコアを累積したヒストグラムを生成する。このヒストグラムは、第１の実施形態で説明した図２のヒストグラムと同様に生成される。そして、注目領域解析部２３０は、注目領域の視差ｄの近辺を含む帯域ａの視差値が拡大されるように、視差ヒストグラムに対して重みパラメータを設定する。

［３．２．視差変換テーブルの例］
変換テーブル生成部３１０は、注目領域解析部２３０が設定した重みパラメータを用いて変換テーブルを生成する。図９は、第３の実施形態の変換テーブル生成部２４０が生成する変換テーブルを示す模式図である。変換テーブル生成部３１０は、重みパラメータに基づいて、注目領域解析部２３０が作成したヒストグラムにおける注目度に極大値が生じる視差値ｄの近辺（ｄ＋ｔｈ１〜ｄ＋ｔｈ２）の帯域ａにおいて、入力視差に対する出力視差の変化量をゲイン倍して、入力視差に対して出力視差を増大させる。これにより、重み付け視差ヒストグラムを生成することなく、図９に示す変換テーブルを生成することができる。

上述したように第１及び第２の実施形態では重み付け視差ヒストグラムからヒストグラム均等法を用いて変換テーブルを作成した。第３の実施形態によれば、図９に示すように、入力視差＝出力視差の特性（破線）に対して、帯域ａで特性の傾きに係数を乗算して傾きをより急峻にすることで変換テーブルを生成することができる。従って、変換テーブルの生成をより簡素に行うことが可能となる。また、数学的な曲線関数（例えばシグモイド関数）やルックアップテーブルを用いて変換テーブルを作成することも可能である。

［３．３．電子機器の構成例］
本開示の各実施形態に係る画像処理装置１００で処理された視差値を用いて、入力画像は、図１０に示す液晶表示装置（ＬＣＤ）等の電子機器１０００の表示部１１００によって表示される。このため、本実施形態に係る電子機器１０００は、画像処理装置１００と表示部１１００とを備える。電子機器１０００は、例えばテレビ受像機、携帯電話、スマートフォン等のモバイル機器、デジタルカメラ等の機器である。画像処理装置１００で画像処理された入力画像を表示部に表示することで、視差表示性能を最大限発揮させつつ、クロストークの発生を最小限に抑えることが可能となる。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１） 立体視可能な入力画像に対する視聴者の注目度を取得することと、
入力画像の各画素において、立体視のための視差値と前記注目度との関係を取得することと、
前記視差値と前記注目度との関係に基づき、前記注目度が高い画素の視差値に重み付けを行い、前記注目度が高い画素の視差値を増加することと、
を備える、画像処理方法。
（２） 前記重み付けにより入力視差値を出力視差値へ変換する変換テーブルを生成し、前記変換テーブルにより前記注目度が高い画素の視差値を増加する、前記（１）に記載の画像処理方法。
（３） 前記視差値と前記注目度との関係として、前記視差値に応じた前記注目度のヒストグラムを取得する、前記（２）に記載の画像処理方法。
（４） 前記ヒストグラムにおいて前記注目度にピークが生じる視差値を含む帯域で前記重み付けを行い、前記帯域の注目度をゲイン倍することで重み付けヒストグラムを生成し、
前記重み付けヒストグラムをヒストグラム均等化して前記変換テーブルを生成する、前記（３）に記載の画像処理方法。
（５） 前記ヒストグラムにおいて前記注目度にピークが生じる視差値を含む帯域で前記変換テーブルの前記入力視差値に対する前記出力視差値の傾きを増大させることで、前記重み付けを行う、前記（３）に記載の画像処理方法。
（６） 前記入力画像の画像特徴量に基づいて、前記入力画像に対する視聴者の注目度を取得する、前記（１）に記載の画像処理方法。
（７） 前記入力画像を視認する視認者の視線の方向に基づいて、前記入力画像に対する視聴者の注目度を取得する、前記（１）に記載の画像処理方法。
（８） 立体視可能な入力画像に対する視聴者の注目度を取得する注目度取得部と、
入力画像の各画素において、立体視のための視差値と前記注目度との関係を取得する解析部と、
前記視差値と前記注目度との関係に基づき、前記注目度が高い画素の視差値に重み付けを行い、前記注目度が高い画素の視差値を増加する視差増加部と、
を備える、画像処理装置。
（９） 立体視可能な入力画像に対する視聴者の注目度を取得する注目度取得部と、
入力画像の各画素において、立体視のための視差値と前記注目度との関係を取得する解析部と、
前記視差値と前記注目度との関係に基づき、前記注目度が高い画素の視差値に重み付けを行い、前記注目度が高い画素の視差値を増加する視差増加部と、
前記視差増加部が増加させた視差値に基づいて、立体画像を表示する表示部と、
を備える、電子機器。

１００，２００，３００ 画像処理装置
１１０ 注目度マップ生成部
１２０ 注目度マップ統計解析部
１３０ 視差ヒストグラム形成部
１４０，３１０ 変換テーブル生成部
２２０ 視線検出部
２３０ 注目領域解析部
１０００ 電子機器

Claims (9)

1. 立体視可能な入力画像に対する視聴者の注目度を取得することと、
   入力画像の各画素において、立体視のための視差値と前記注目度との関係を取得することと、
   前記視差値と前記注目度との関係に基づき、前記注目度が高い画素の視差値に重み付けを行い、前記注目度が高い画素の視差値を増加することと、
   を備える、画像処理方法。
2. 前記重み付けにより入力視差値を出力視差値へ変換する変換テーブルを生成し、前記変換テーブルにより前記注目度が高い画素の視差値を増加する、請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記視差値と前記注目度との関係として、前記視差値に応じた前記注目度のヒストグラムを取得する、請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記ヒストグラムにおいて前記注目度にピークが生じる視差値を含む帯域で前記重み付けを行い、前記帯域の注目度をゲイン倍することで重み付けヒストグラムを生成し、
   前記重み付けヒストグラムをヒストグラム均等化して前記変換テーブルを生成する、請求項３に記載の画像処理方法。
5. 前記ヒストグラムにおいて前記注目度にピークが生じる視差値を含む帯域で前記変換テーブルの前記入力視差値に対する前記出力視差値の傾きを増大させることで、前記重み付けを行う、請求項３に記載の画像処理方法。
6. 前記入力画像の画像特徴量に基づいて、前記入力画像に対する視聴者の注目度を取得する、請求項１に記載の画像処理方法。
7. 前記入力画像を視認する視認者の視線の方向に基づいて、前記入力画像に対する視聴者の注目度を取得する、請求項１に記載の画像処理方法。
8. 立体視可能な入力画像に対する視聴者の注目度を取得する注目度取得部と、
   入力画像の各画素において、立体視のための視差値と前記注目度との関係を取得する解析部と、
   前記視差値と前記注目度との関係に基づき、前記注目度が高い画素の視差値に重み付けを行い、前記注目度が高い画素の視差値を増加する視差増加部と、
   を備える、画像処理装置。
9. 立体視可能な入力画像に対する視聴者の注目度を取得する注目度取得部と、
   入力画像の各画素において、立体視のための視差値と前記注目度との関係を取得する解析部と、
   前記視差値と前記注目度との関係に基づき、前記注目度が高い画素の視差値に重み付けを行い、前記注目度が高い画素の視差値を増加する視差増加部と、
   前記視差増加部が増加させた視差値に基づいて、立体画像を表示する表示部と、
   を備える、電子機器。
   

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