JP2018133043A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】特殊効果を用いて或る画像から他の画像へ表示画像を徐々に変化させる場合において自然な表示を可能とすることができる技術を提供する。【解決手段】本発明の画像処理装置は、第１画像データに基づいて、前記第１画像データに基づく第１画像の知覚輝度を判断する第１判断手段と、第２画像データに基づいて、前記第２画像データに基づく第２画像の知覚輝度を判断する第２判断手段と、前記第１画像データの画素値から前記第２画像データの画素値へ画素値が時間変化するように、前記第１画像データと前記第２画像データを重み付けして合成する合成手段と、を有し、前記合成手段は、前記第１判断手段の判断結果と前記第２判断手段の判断結果とに基づいて、前記重み付け後の第１画像の知覚輝度と前記重み付け後の第２画像の知覚輝度とのそれぞれが第１閾値以下の速度で時間変化するように、前記重み付けを行う。【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置および画像処理方法に関する。

広いダイナミックレンジを有する画像データのフォーマットとして、様々なフォーマットが提案されている（特許文献１）。広いダイナミックレンジは「ＨＤＲ（Ｈｉｇｈ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｇｅ）」などと呼ばれ、広いダイナミックレンジを有する画像データは「ＨＤＲ画像データ」などと呼ばれる。撮影画像データ（撮影によって生成された画像データ；被写体を表す画像データ）としてＨＤＲ画像データを得る場合には、実際の見えに非常に近い画像を表す撮影画像データを得ることができる。このような技術は特許文献１に記載されている。

また、複数の画像を切り替えて表示するスライドショー表示などにおいて、クロスフェード、フェードイン、フェードアウト、等の特殊効果を用いて或る画像から他の画像へ表示画像（画面に表示された画像）を徐々に変化させる場合がある（特許文献２）。

特表２００７−５３４２３８号公報 特開２０１１−３３９４３号公報

しかしながら、ＨＤＲ画像データでは、非常に高い輝度が扱われることがある。そのため、特殊効果を用いてＨＤＲ画像（ＨＤＲ画像データに基づく画像）から表示画像を徐々に変化させる場合、特殊効果を用いてＨＤＲ画像へ表示画像を徐々に変化させる場合、等において、不自然な表示（表示画像の時間変化）が行われることがある。例えば、クロスフェードを用いて、表示輝度（画面の輝度）が１０ｃｄ／ｍ^２程度である画像から表示輝度が１００００ｃｄ／ｍ^２程度であるＨＤＲ画像へ表示画像を徐々に変化させる場合に、知覚輝度（人間によって知覚される輝度）が急激に増加する。

本発明は、特殊効果を用いて或る画像から他の画像へ表示画像を徐々に変化させる場合において自然な表示を可能とすることができる技術を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様は、
第１画像データに基づいて、前記第１画像データに基づく第１画像の知覚輝度を判断する第１判断手段と、
第２画像データに基づいて、前記第２画像データに基づく第２画像の知覚輝度を判断する第２判断手段と、
前記第１画像データの画素値から前記第２画像データの画素値へ画素値が時間変化するように、前記第１画像データと前記第２画像データを重み付けして合成する合成手段と、を有し、
前記合成手段は、前記第１判断手段の判断結果と前記第２判断手段の判断結果とに基づいて、前記重み付け後の第１画像の知覚輝度と前記重み付け後の第２画像の知覚輝度とのそれぞれが第１閾値以下の速度で時間変化するように、前記重み付けを行う
ことを特徴とする画像処理装置である。

本発明の第２の態様は、
第１画像データに基づいて、前記第１画像データに基づく第１画像の知覚輝度を判断する第１判断ステップと、
第２画像データに基づいて、前記第２画像データに基づく第２画像の知覚輝度を判断する第２判断ステップと、
前記第１画像データの画素値から前記第２画像データの画素値へ画素値が時間変化するように、前記第１画像データと前記第２画像データを重み付けして合成する合成ステップと、
を有し、
前記合成ステップでは、前記第１判断ステップの判断結果と前記第２判断ステップの判断結果とに基づいて、前記重み付け後の第１画像の知覚輝度と前記重み付け後の第２画像の知覚輝度とのそれぞれが第１閾値以下の速度で時間変化するように、前記重み付けを行う
ことを特徴とする画像処理方法である。

本発明の第３の態様は、上述した画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、特殊効果を用いて或る画像から他の画像へ表示画像を徐々に変化させる場合において自然な表示を可能とすることができる。

実施例１に係る表示装置の構成例を示す図 実施例１に係る特徴量取得部の構成例を示す図 実施例１に係る輝度値と物理輝度の対応関係の一例を示す図 実施例１に係る物理輝度と知覚輝度の対応関係の一例を示す図 実施例１に係るブレンドカーブ生成部の処理フロー例を示す図 実施例１に係る平均知覚輝度の時間変化の一例を示す図 実施例１に係る物理輝度の時間変化の一例を示す図 実施例１に係るブレンド率の時間変化の一例を示す図 ブレンド率の時間変化の一例を示す図 知覚輝度の時間変化の一例を示す図 実施例２に係る表示装置の構成例を示すブロック図 実施例２に係るブレンドカーブ生成部の処理フロー例を示す図 実施例３に係る表示装置の構成例を示す図 実施例４に係る表示装置の構成例を示す図 実施例４に係る非ＨＤＲファイル特徴量取得部の構成例を示す図 実施例４に係るＨＤＲファイル特徴量取得部の処理フロー例を示す図

＜実施例１＞
以下、本発明の実施例１について説明する。以下では、本実施例に係る画像処理装置を有する表示装置の例を説明する。表示装置は、例えば、液晶表示装置、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示装置、プラズマ表示装置、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍ）シャッタ方式表示装置、等である。なお、画像処理装置は表示装置とは別体の装置であってもよい。表示装置とは別体の画像処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、再生装置（例えば、ブルーレイプレーヤ）、サーバ装置、等である。

図１は、本実施例に係る表示装置１００の構成例を示すブロック図である。表示装置１００は、画像記憶部１０１、画像読み出し部１０２、特徴量取得部１０３、ブレンドカーブ生成部１０４、画像合成部１０５、及び、表示部１０６を有する。

画像記憶部１０１は、画像データを記憶する記憶部である。画像記憶部１０１として、例えば、磁気ディスク、半導体メモリ、光ディスク、等を使用することができる。なお、画像記憶部１０１は、表示装置１００に内蔵されていてもよいし、表示装置１００に対して着脱可能であってもよい。

本実施例では、画像データの画素値がＲＧＢ値（Ｒ値、Ｇ値、及び、Ｂ値の組み合わせ）であり、Ｒ値、Ｇ値、及び、Ｂ値のそれぞれが０以上かつ１００以下の浮動小数点の値である。１００％白（所定輝度を有する白色）に対応するＲＧＢ値（Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値）は（１．０，１．０，１．０）であり、１００％白に対応する輝度値（輝度階調値；Ｙ値）は１．０である。そして、１００％白に対応する上記所定輝度は１００ｃｄ／ｍ^２である。

なお、画像データのデータフォーマット、所定輝度、等は特に限定されない。広いダイナミックレンジを有する画像データは、「ＨＤＲ（Ｈｉｇｈ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｇｅ）画像データ」などと呼ばれる。一方で、ＨＤＲ画像データでない画像データは、「ＳＤＲ（Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｇｅ）画像データ」などと呼ばれる。所定輝度は、例えば、ＳＤＲ画像データの上限輝度である。

画像読み出し部１０２は、画像記憶部１０１に記録されている画像データを画像記憶部１０１から読み出し、読み出した画像データを特徴量取得部１０３と画像合成部１０５へ出力する。本実施例では、画像読み出し部１０２は、或る画像ｉｍｇＡから他の画像ｉｍｇＢへ表示画像（表示部１０６の画面に表示された画像）を徐々に変化させるクロスフェードのために、２つの画像データを画像記憶部１０１から読み出す。具体的には、画像読み出し部１０２は、画像ｉｍｇＡに対応する画像データｉｍｇＤＡと、画像ｉｍｇＢに対応する画像データｉｍｇＤＢとを、画像記憶部１０１から読み出す。なお、画像読み出し部１０２は、表示装置１００の外部装置から出力された画像データを取得してもよい。

特徴量取得部１０３は、画像読み出し部１０２から出力された画像データに基づいて、当該画像データに基づく画像の知覚輝度を判断する。そして、特徴量取得部１０３は、知覚輝度の判断結果を、ブレンドカーブ生成部１０４へ出力する。本実施例では、画像読み出し部１０２から出力された画像データｉｍｇＤＡに基づいて、画像データｉｍｇＤＡに基づく画像ｉｍｇＡの知覚輝度を判断する。同様に、特徴量取得部１０３は、画像読み出し部１０２から出力された画像データｉｍｇＤＢに基づいて、画像データｉｍｇＤＢに基づく画像ｉｍｇＢの知覚輝度を判断する。本実施例では、平均知覚輝度（各画素の知覚輝度の平均）Ｙｍ＿ａｖｅが判断される。以後、画像ｉｍｇＡの平均知覚輝度を「平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡ」と記載し、画像ｉｍｇＢの平均知覚輝度を「平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＢ」と記載する。

図２を用いて、特徴量取得部１０３の構成例について説明する。図２は、特徴量取得部１０３の構成例を示すブロック図である。特徴量取得部１０３は、輝度値算出部１１、物理輝度変換部１２、知覚輝度変換部１３、及び、平均値算出部１４を有する。

輝度値算出部１１は、各画素について、ＲＧＢ値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から輝度値Ｙを算出する。そして、輝度値算出部１１は、得られた輝度値Ｙを物理輝度変換部１２へ通知（出力）する。本実施例では、輝度値算出部１１は、以下の式１を用いて輝度値Ｙを算出する。
式１において、「ａ１１」、「ａ１２」、及び、「ａ１３」は、ＲＧＢ値を輝度値へ変換するための係数である。

Ｙ＝ａ１１×Ｒ＋ａ１２×Ｇ＋ａ１３×Ｂ ・・・（式１）

物理輝度変換部１２は、各画素について、輝度値算出部１１から通知（出力）された輝度値Ｙを物理輝度Ｙｐに変換する。そして、物理輝度変換部１２は、得られた物理輝度Ｙｐを知覚輝度変換部１３へ通知する。物理輝度Ｙｐは、画像データに基づく画像を表示部１０６の画面に表示した場合の表示輝度（画面の輝度）に対応する物理的な輝度である。物理輝度Ｙｐの単位は「ｃｄ／ｍ^２」などである。

本実施例では、輝度値Ｙと物理輝度Ｙｐの対応関係を示す情報（テーブル、関数、等）が予め用意されており、当該対応関係に従って輝度値Ｙが物理輝度Ｙｐに変換される。輝度値Ｙと物理輝度Ｙｐの対応関係の一例を図３に示す。図３に示すように、本実施例では、物理輝度Ｙｐの上限は１００００ｃｄ／ｍ^２である。

知覚輝度変換部１３は、各画素について、物理輝度変換部１２から通知された物理輝度Ｙｐを知覚輝度Ｙｍに変換する。そして、知覚輝度変換部１３は、得られた知覚輝度Ｙｍを平均値算出部１４へ通知する。人間が物体を見た場合に人間が知覚する輝度は物体の物理輝度に依存して変化する、という視覚特性を人間は持っている。換言すれば、物体の輝度に対する人間の感度は物体の輝度に依存して変化する。知覚輝度Ｙｍは、このような視覚特性を考慮した輝度であり、人間が表示画像を見た場合に人間が知覚する輝度である。

本実施例では、物理輝度Ｙｐと知覚輝度Ｙｍの対応関係を示す情報（テーブル、関数、等）が予め用意されており、当該対応関係に従って物理輝度Ｙｐが知覚輝度Ｙｍに変換される。具体的には、知覚輝度変換部１３は、以下の式２を用いて、物理輝度Ｙｐを知覚輝度Ｙｍに変換する。式２の対応関係を図４に示す。

Ｙｍ＝Ｙｐ／（Ｙｐ＋１２．６×Ｙｐ^０．６３） ・・・（式２）

平均値算出部１４は、複数の画素にそれぞれ対応する複数の知覚輝度Ｙｍの平均を、平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅとして算出する。具体的には、平均値算出部１４は、知覚輝度変換部１３から通知された知覚輝度Ｙｍの総和を画像の総画素数で除算することにより、平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅを算出する。そして、平均値算出部１４は、得られた平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅをブレンドカーブ生成部１０４へ通知する。

なお、知覚輝度の判断方法は上記方法に限られない。例えば、画素値（ＲＧＢ値）と知覚輝度との対応関係が予め定められており、当該対応関係に従って画素値が知覚輝度に変換されてもよい。

図１の説明に戻る。ブレンドカーブ生成部１０４は、特徴量取得部１０３から通知された平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡ，Ｙｍ＿ａｖｅＢに基づいて、ブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂを生成（決定）する。そして、ブレンドカーブ生成部１０４は、生成したブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂを、画像合成部１０５へ通知する。本実施例では、クロスフェードのために、画像データｉｍｇＤＡの画素値から画像データｉｍｇＤＢの画素値へ画素値が時間変化するように、画像データｉｍｇＤＡと画像データｉｍｇＤＢが重み付けされて合成される（重み付け合成）。ブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａは、上記重み付け合成における画像データｉｍｇＤＡのブレンド率（重み）の時間変
化を示す。同様に、ブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ｂは、上記重み付け合成における画像データｉｍｇＤＢのブレンド率の時間変化を示す。

図５を用いて、ブレンドカーブ生成部１０４の処理フロー例について説明する。図５は、ブレンドカーブ生成部１０４の処理フロー例を示すフローチャートである。

まず、Ｓ１０１にて、ブレンドカーブ生成部１０４は、画像ｉｍｇＡの平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡと、クロスフェードの変化時間Ｔとから、重み付け後の画像ｉｍｇＡの平均知覚輝度Ｙｍ＿Ａ（ｔ）を取得する。同様に、ブレンドカーブ生成部１０４は、画像ｉｍｇＢの平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＢと、クロスフェードの変化時間Ｔとから、重み付け後の画像ｉｍｇＢの平均知覚輝度Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）を取得する。変化時間Ｔは、画像データｉｍｇＤＡの画素値から画像データｉｍｇＤＢの画素値へ画素値が時間変化する時間である。平均知覚輝度Ｙｍ＿Ａ（ｔ），Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）は、タイミング（時刻）ｔにおける平均知覚輝度である。

本実施例では、ブレンドカーブ生成部１０４は、以下の式３を用いて平均知覚輝度Ｙｍ＿Ａ（ｔ）を算出し、以下の式４を用いて平均知覚輝度Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）を算出する。図６（Ａ）は、平均知覚輝度Ｙｍ＿Ａ（ｔ）の時間変化の一例を示し、図６（Ｂ）は、平均知覚輝度Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）の時間変化の一例を示す。

Ｙｍ＿Ａ（ｔ）
＝−（Ｙｍ＿ａｖｅＡ／Ｔ）×ｔ＋Ｙｍ＿ａｖｅＡ ・・・（式３）
Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）＝（Ｙｍ＿ａｖｅＢ／Ｔ）×ｔ ・・・（式４）

次に、Ｓ１０２にて、ブレンドカーブ生成部１０４は、Ｓ１０１で得られた平均知覚輝度Ｙｍ＿Ａ（ｔ）を物理輝度Ｙｐ＿Ａ（ｔ）に変換し、Ｓ１０１で得られた平均知覚輝度Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）を物理輝度Ｙｐ＿Ｂ（ｔ）に変換する。物理輝度Ｙｐ＿Ａ（ｔ）は、重み付け後の画像ｉｍｇＡの物理輝度であり、物理輝度Ｙｐ＿Ｂ（ｔ）は、重み付け後の画像ｉｍｇＢの物理輝度である。物理輝度Ｙｐ＿Ａ（ｔ），Ｙｐ＿Ｂ（ｔ）は、タイミングｔにおける物理輝度である。

本実施例では、ブレンドカーブ生成部１０４は、以下の式５を用いて物理輝度Ｙｐ＿Ａ（ｔ）を算出し、以下の式６を用いて物理輝度Ｙｐ＿Ｂ（ｔ）を算出する。図７（Ａ）は、物理輝度Ｙｐ＿Ａ（ｔ）の時間変化の一例を示し、図７（Ｂ）は、物理輝度Ｙｐ＿Ｂ（ｔ）の時間変化の一例を示す。

Ｙｐ＿Ａ（ｔ）＝Ｇ（Ｙｍ＿Ａ（ｔ）） ・・・（式５）
Ｙｐ＿Ｂ（ｔ）＝Ｇ（Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）） ・・・（式６）

式５，６において、Ｇ（Ｙｍ）は、知覚輝度Ｙｍを物理輝度Ｙｐに変換する関数であり、式７で定義される。式７は式２の逆関数である。

Ｇ（Ｙｍ）＝（１２．６×Ｙｍ／（１−Ｙｍ））^{（１／０．３７）} ・・・（式７）

そして、Ｓ１０３にて、ブレンドカーブ生成部１０４は、Ｓ１０２で得られた物理輝度Ｙｐ＿Ａ（ｔ）に基づいて、画像データｉｍｇＤＡのブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）を取得する。同様に、ブレンドカーブ生成部１０４は、Ｓ１０２で得られた物理輝度Ｙｐ＿
Ｂ（ｔ）に基づいて、画像データｉｍｇＤＢのブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）を取得する。ブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ），Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）は、タイミングｔにおけるブレンド率である。各タイミングｔのブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）を得ることにより、ブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａが得られ、各タイミングｔのブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）を得ることにより、ブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ｂが得られる。

本実施例では、ブレンドカーブ生成部１０４は、以下の式８を用いてブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）を算出し、以下の式９を用いてブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）を算出する。式８において、「Ｙｐ＿ａｖｅＡ」は、重み付け前の画像ｉｍｇＡの平均物理輝度である。具体的には、平均物理輝度Ｙｐ＿ａｖｅＡは、画像ｉｍｇＡの複数の画素にそれぞれ対応する複数の物理輝度Ｙｐの平均である。式９において、「Ｙｐ＿ａｖｅＢ」は、重み付け前の画像ｉｍｇＢの平均物理輝度である。具体的には、平均物理輝度Ｙｐ＿ａｖｅＢは、画像ｉｍｇＢの複数の画素にそれぞれ対応する複数の物理輝度Ｙｐの平均である。

Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）＝Ｙｐ＿Ａ（ｔ）／Ｙｐ＿ａｖｅＡ ・・・（式８）
Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）＝Ｙｐ＿Ｂ（ｔ）／Ｙｐ＿ａｖｅＢ ・・・（式９）

図８（Ａ）は、ブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）の時間変化の一例を示し、図８（Ｂ）は、ブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）の時間変化の一例を示す。図８（Ａ），８（Ｂ）において、タイミングｔの変化に対するブレンド率の変化の大きさ（傾き）は、ブレンド率の時間変化の速度に対応する。

本実施例では、上記方法で得られたブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂを用いて、画像データｉｍｇＤＡ，ｉｍｇＤＢの重み付けが行われる。それにより、図８（Ａ）に示すように、重み付け前の画像ｉｍｇＡの平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡが第２閾値よりも高い場合に、ブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）の時間変化の速度が徐々に低下するように、画像データｉｍｇＤＡの重み付けが行われる。そして、図８（Ｂ）に示すように、重み付け前の画像ｉｍｇＢの平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＢが第２閾値よりも高い場合に、ブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）の時間変化の速度が徐々に増すように、画像データｉｍｇＤＢの重み付けが行われる。なお、第２閾値は特に限定されない。第２閾値は、例えば、１００％白に対応する上記所定輝度（物理輝度）を変換して得られる知覚輝度である。

さらに、重み付け後の画像ｉｍｇＡの平均知覚輝度Ｙｍ＿Ａ（ｔ）と重み付け後の画像ｉｍｇＢの平均知覚輝度Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）とのそれぞれが略一定の速度で時間変化するように、画像データｉｍｇＤＡ，ｉｍｇＤＢの重み付けが行われる。「略」は「完全」を含む。その結果、クロスフェードにおいて、平均知覚輝度Ｙｍ＿Ａ（ｔ）の急激な時間変化、平均知覚輝度Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）の急激な時間変化、等が抑制され、画像ｉｍｇＡの知覚輝度と画像ｉｍｇＢの知覚輝度とが徐々に変化するような自然な表示が可能となる。

なお、ブレンド率の決定方法、重み付けの方法、等は上記方法に限られない。例えば、平均知覚輝度Ｙｍ＿Ａ（ｔ）と平均知覚輝度Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）の少なくとも一方が略一定の速度で時間変化しなくてもよい。平均知覚輝度Ｙｍ＿Ａ（ｔ）と平均知覚輝度Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）のそれぞれが第１閾値以下の速度で時間変化するように、画像データｉｍｇＤＡ，ｉｍｇＤＢの重み付けが行われればよい。それにより、クロスフェードにおいて、平均知覚輝度Ｙｍ＿Ａ（ｔ）の急激な時間変化、平均知覚輝度Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）の急激な時間変化、等が抑制され、自然な表示が可能となる。図８（Ａ），８（Ｂ）の例では、ブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）とブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）の和が１にならないタイミングｔが存在する。しかしながら、ブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）とブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿
Ｂ（ｔ）の和が常に１になるように、ブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ），Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）が決定されてもよい。

なお、第１閾値は、メーカによって予め定められた固定値であってもよいし、ユーザが変更可能な値であってもよい。表示装置１００の使用環境（表示装置１００の周辺輝度など）、画像ｉｍｇＡ，ｉｍｇＢの種類（写真、イラスト、テキスト、等）、等に応じて第１閾値が決定されてもよい。

ここで、視覚特性を考慮しない場合の例を説明する。図９（Ａ）は、ブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）の時間変化の一例を示し、図９（Ｂ）は、ブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）の時間変化の一例を示す。図９（Ａ），９（Ｂ）では、ブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ），Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）が一定の速度で時間変化する。図９（Ａ）のブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）は、以下の式１０で表され、図９（Ｂ）のブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）は、以下の式１１で表される。

Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）＝−（１／Ｔ）×ｔ＋１ ・・・（式１０）
Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）＝（１／Ｔ）×ｔ ・・・（式１１）

図９（Ａ），９（Ｂ）では、タイミングｔ＝０．１Ｔに対応するブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）は０．９であり、タイミングｔ＝０．１Ｔに対応するブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）は０．１である。そのため、タイミングｔ＝０．１Ｔにおいて、画像データｉｍｇＤＡの重み：画像データｉｍｇＤＢの重み＝０．９：０．１の重み付け合成が行われる。

ここで、重み付け前の画像ｉｍｇＡが通常の物理輝度（例えば１０ｃｄ／ｍ^２程度）を有し、且つ、重み付け前の画像ｉｍｇＢが非常に高い物理輝度（例えば１０００ｃｄ／ｍ^２程度）を有する場合を考える。このような場合に、図９（Ａ），９（Ｂ）のブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂを用いた重み付け合成を行うと、クロスフェードの表示として、不自然な表示が行われることがある。これは、人間が物体を見た場合に人間が知覚する輝度は物体の物理輝度に依存して変化する、という上記視覚特性に起因する。

図１０（Ａ）は、図９（Ａ）のブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａを用いた場合の、画像ｉｍｇＡの知覚輝度（重み付け後の知覚輝度）の時間変化の一例を示す。図１０（Ｂ）は、図９（Ａ）のブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ｂを用いた場合の、画像ｉｍｇＢの知覚輝度（重み付け後の知覚輝度）の時間変化の一例を示す。図１０（Ａ）に示すように、タイミングｔ＿ａでもタイミングｔ＿ｂでも画像ｉｍｇＡの知覚輝度の変化量はほとんど変わらない。そのため、図９（Ａ）のブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａを用いても、表示画像において、画像ｉｍｇＡの知覚輝度の急激な時間変化は生じない。なお、知覚輝度の変化量は、タイミングの変化に対するブレンド率の変化の大きさ（傾き）である。

しかしながら、図１０（Ｂ）に示すように、タイミングｔ＿ａで画像ｉｍｇＢの知覚輝度は急激に時間変化する。そのため、図９（Ｂ）のブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ｂを用いると、表示画像において、画像ｉｍｇＢの知覚輝度の急激な時間変化（増加）が生じてしまう。さらに、タイミングｔ＿ｂでは画像ｉｍｇＢの知覚輝度は緩やかに時間変化しており、タイミングｔ＿ａとタイミングｔ＿ｂとの間で画像ｉｍｇＢの知覚輝度の変化量が大きく異なる。そのため、図９（Ｂ）のブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ｂを用いると、表示画像において、画像ｉｍｇＢの知覚輝度の変化量が大きく時間変化てしまう。クロスフェードの表示において、知覚輝度が急激に時間変化する表示、知覚輝度の変化量が大きく時間変化する表示、等は、不自然である。

本実施例では、視覚特性が考慮されるため、図９（Ａ），９（Ｂ）のブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂが使用されることはなく、クロスフェードの表示として、自然な表示を行うことができる。

図１の説明に戻る。画像合成部１０５は、クロスフェードのために、ブレンドカーブ生成部１０４から通知されたブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂに従って、画像読み出し部１０２から出力された画像データｉｍｇＤＡ，ｉｍｇＤＢの重み付け合成を行う。それにより、クロスフェードの表示画像データが生成される。具体的には、各画素について、画像データｉｍｇＤＡの画素値にブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ａ（ｔ）を乗算した値と、画像データｉｍｇＤＢの画素値にブレンド率Ｂｌｅｎｄ＿Ｂ（ｔ）を乗算した値との和が、表示画像データの画素値として算出される。画像合成部１０５は、表示画像データを表示部１０６へ出力する。

表示部１０６は、画像合成部１０５から出力された表示画像データに応じた画像を画面に表示する。表示部１０６として、液晶パネルとバックライトユニット（発光部）との組み合わせ、有機ＥＬ表示パネル、プラズマ表示パネル、等を使用することができる。

以上述べたように、本実施例によれば、知覚輝度に基づいて（知覚特性を考慮して）重み付けが行われる。それにより、特殊効果を用いて或る画像から他の画像へ表示画像を徐々に変化させる場合において自然な表示を可能とすることができる。

なお、本実施例では、重み付けのための特徴量として平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡ，Ｙｍ＿ａｖｅＢを用いる例を説明したが、特徴量はこれに限られない。例えば、特徴量として、複数の知覚輝度Ｙｍのヒストグラム、複数の知覚輝度Ｙｍの他の代表値、等が使用されてもよい。他の代表値は、最大値、最小値、中間値、最頻値、等である。複数の画像領域のそれぞれについて特徴量が取得されて使用されてもよい。複数の画像領域は特に限定されないが、例えば、複数の画像領域は、画像全体の領域を構成する複数の分割領域である。画像に含まれている各物体（人物、建物、乗り物、植物、等）について特徴量が取得されて使用されてもよい。

また、本実施例では、クロスフェードの例を説明したが、画像ｉｍｇＡから画像ｉｍｇＢへ表示画像を徐々に変化させる特殊効果はこれに限られない。例えば、フェードイン、フェードアウト、等が使用されてもよい。フェードインは画像ｉｍｇＡとして所定のベタ画像を用いた特殊効果であり、フェードインでは、所定のベタ画像から画像ｉｍｇＢへ表示画像が徐々に変化する。所定のベタ画像は、全ての画素値が同じ画像である。例えば、所定のベタ画像は、黒色画像である。所定のベタ画像が黒色画像である場合には、フェードインのために、画像データｉｍｇＤＡの各ＲＧＢ値として（０，０，０）が使用されればよい。フェードアウトは画像ｉｍｇＢとして所定のベタ画像を用いた特殊効果であり、フェードアウトでは、画像ｉｍｇＡから所定のベタ画像へ徐々に表示画像が変化する。所定のベタ画像が黒色画像である場合には、フェードアウトのために、画像データｉｍｇＤＢの各ＲＧＢ値として（０，０，０）が使用されればよい。クロスフェードでは、画像ｉｍｇＡも画像ｉｍｇＢも所定のベタ画像ではない。

＜実施例２＞
以下、本発明の実施例２について説明する。以下では、実施例１と異なる点（構成、処理、等）について詳しく説明し、実施例１と同じ点についての説明は省略する。本実施例では、重み付け前の画像ｉｍｇＡの知覚輝度と重み付け前の画像ｉｍｇＢの知覚輝度との少なくとも一方が第２閾値よりも高い場合に限って実施例１の処理を行う例を説明する。

図１１は、本実施例に係る表示装置２００の構成例を示すブロック図である。表示装置２００は、画像記憶部１０１、画像読み出し部１０２、特徴量取得部１０３、ブレンドカーブ生成部２０１、画像合成部１０５、及び、表示部１０６を有する。なお、図１１において、実施例１（図１）と同じ機能部には、実施例１と同じ符号が付されている。

ブレンドカーブ生成部２０１は、特徴量取得部１０３から通知された平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡ，Ｙｍ＿ａｖｅＢに基づいて、ブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂを生成（決定）する。そして、ブレンドカーブ生成部２０１は、生成したブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂを、画像合成部１０５へ通知する。平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡは、重み付け前の画像ｉｍｇＡの知覚輝度（平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅ）であり、平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＢは、重み付け前の画像ｉｍｇＡの知覚輝度（平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅ）である。

本実施例では、平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡと平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＢの少なくとも一方が第２閾値よりも高い場合に、ブレンドカーブ生成部２０１は、実施例１と同様の方法でブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂを生成する。実施例１で述べたように、第２閾値は、例えば、１００％白に対応する所定輝度（物理輝度）を変換して得られる知覚輝度である。所定輝度が１００ｃｄ／ｍ^２である場合には、式２により、第２閾値として０．３０が算出される。

平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡと平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＢのそれぞれが第２閾値以下である場合には、ブレンドカーブ生成部２０１は、平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡ，Ｙｍ＿ａｖｅＢに基づかずにブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂを生成する。具体的には、ブレンドカーブ生成部２０１は、ブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿ＡとブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ｂのそれぞれとして所定のブレンドカーブを設定する。その結果、画像合成部１０５において、所定の重みで画像データｉｍｇＤＡと画像データｉｍｇＤＢが合成される。

なお、平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡ，Ｙｍ＿ａｖｅＢに基づかずにブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂを生成する方法は特に限定されない。平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡ，Ｙｍ＿ａｖｅＢに基づかない重みで画像データｉｍｇＤＡと画像データｉｍｇＤＢを合成することができればよい。例えば、平均物理輝度Ｙｐ＿ａｖｅＡ，Ｙｐ＿ａｖｅＢに基づいてブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂが生成されてもよい。重み付け前の画像ｉｍｇＡ，ｉｍｇＢの輝度Ｙに基づいてブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂが生成されてもよい。ユーザによって指定されたブレンドカーブがブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂとして設定されてもよい。表示装置２００の使用環境、画像ｉｍｇＡ，ｉｍｇＢの種類、等に応じてブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂが決定されてもよい。

図１２を用いて、ブレンドカーブ生成部２０１の処理フロー例について説明する。図１２は、ブレンドカーブ生成部２０１の処理フロー例を示すフローチャートである。

まず、Ｓ２０１にて、ブレンドカーブ生成部２０１は、平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡと平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＢの少なくとも一方がオーバーホワイトであるか否かを判断する。オーバーホワイトは、知覚輝度が第２閾値よりも高い状態である。平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡと平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＢの少なくとも一方がオーバーホワイトである場合には、Ｓ２０２へ処理が進められる。平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡと平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＢの両方がオーバーホワイトである場合には、Ｓ２０３へ処理が進められる。

Ｓ２０２にて、ブレンドカーブ生成部２０１は、実施例１のブレンドカーブ生成部１０
４と同様の処理（図５）を行うことにより、ブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂを決定する。

Ｓ２０３にて、ブレンドカーブ生成部２０１は、ブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿ＡとブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ｂのそれぞれとして所定のブレンドカーブを設定する。例えば、図９（Ａ），９（Ｂ）のブレンドカーブＢｌｅｎｄ＿Ａ，Ｂｌｅｎｄ＿Ｂが設定される。

以上述べたように、本実施例によれば、重み付け前の画像ｉｍｇＡの知覚輝度と重み付け前の画像ｉｍｇＢの知覚輝度との少なくとも一方が第２閾値よりも高い場合に限って、実施例１の処理が行われる。それにより、処理負荷を低減することができる。また、重み付け前の画像ｉｍｇＡの知覚輝度と重み付け前の画像ｉｍｇＢの知覚輝度との両方が第２閾値よりも高い場合には、輝度に対する人間の感度は略一定である。そのため、そのような場合に視覚特性に基づかないブレンドカーブが使用されても、特殊効果の自然な表示を維持することができる。

＜実施例３＞
以下、本発明の実施例３について説明する。以下では、実施例１と異なる点（構成、処理、等）について詳しく説明し、実施例１と同じ点についての説明は省略する。本実施例では、変化時間Ｔが変更可能な例を説明する。

図１３は、本実施例に係る表示装置３００の構成例を示すブロック図である。表示装置３００は、画像記憶部１０１、画像読み出し部１０２、特徴量取得部１０３、表示部１０６、フェード時間決定部３０１、ブレンドカーブ生成部３０２、及び、画像合成部１０５を有する。なお、図１３において、実施例１（図１）と同じ機能部には、実施例１と同じ符号が付されている。

フェード時間決定部３０１は、特徴量取得部１０３によって得られた平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡ，Ｙｍ＿ａｖｅＢに基づいて、フェード時間Ｔｆを決定する。そして、フェード時間決定部３０１は、決定したフェード時間Ｔｆをブレンドカーブ生成部３０２へ通知する。フェード時間Ｔｆは、画像データｉｍｇＤＡの画素値から画像データｉｍｇＤＢの画素値へ画素値が時間変化する変化時間Ｔである。

本実施例では、フェード時間決定部３０１は、以下の式１２を用いてフェード時間Ｔｆを算出する。式１２において、「Ｙｍ＿ｄｉｆｆ」は、平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＡと平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅＢの差の絶対値である。「Ｔ１」、「Ｔ２」、「ｔｈ＿ｄｉｆｆ１」、「ｔｈ＿ｄｉｆｆ２」は所定のパラメータである。パラメータＴ１はパラメータＴ２よりも小さく、パラメータｔｈ＿ｄｉｆｆ１はパラメータｔｈ＿ｄｉｆｆ２よりも小さい。

Ｙｍ＿ｄｉｆｆ≦ｔｈ＿ｄｉｆｆ１の場合：Ｔｆ＝Ｔ１
ｔｈ＿ｄｉｆｆ１＜Ｙｍ＿ｄｉｆｆ＜ｔｈ＿ｄｉｆｆ２の場合：
Ｔｆ＝（Ｙｍ＿ｄｉｆｆ−ｔｈ＿ｄｉｆｆ１）
×（（Ｔ２−Ｔ１）／（ｔｈ＿ｄｉｆｆ２−ｔｈ＿ｄｉｆｆ１））＋Ｔ１
Ｙｍ＿ｄｉｆｆ≧ｔｈ＿ｄｉｆｆ２の場合：Ｔｆ＝Ｔ２
・・・（式１２）

式１２によれば、平均知覚輝度Ｙｍ＿Ａ（ｔ）と平均知覚輝度Ｙｍ＿Ｂ（ｔ）のそれぞれの時間変化の速度が差Ｙｍ＿ｄｉｆｆに依存しないように、フェード時間Ｔｆを決定することができる。その結果、特殊効果（クロスフェード、フェードイン、フェードアウト
、等）の表示として、差Ｙｍ＿ｄｉｆｆに寄らない略一定の速度で知覚輝度が変化する表示を実現することができる。

なお、フェード時間Ｔｆの決定方法は上記方法に限られない。重み付け後の画像ｉｍｇＡの知覚輝度と重み付け後の画像ｉｍｇＢの知覚輝度との少なくとも一方の時間変化の速度が変化してもよい。重み付け前の画像ｉｍｇＡの知覚輝度と重み付け前の画像ｉｍｇＢの知覚輝度との差が大きいほど長い時間が、フェード時間Ｔｆとして決定されればよい。それにより、重み付け前の画像ｉｍｇＡの知覚輝度と重み付け前の画像ｉｍｇＢの知覚輝度との差が大きい場合にも、知覚輝度が緩やかに変化する表示を実現することができる。

ブレンドカーブ生成部３０２は、実施例１のブレンドカーブ生成部１０４と同様の処理を行う（図５）。但し、ブレンドカーブ生成部３０２は、実施例１の変化時間Ｔの代わりに、フェード時間決定部３０１から通知されたフェード時間Ｔｆを使用する。

以上述べたように、本実施例によれば、重み付け前の画像ｉｍｇＡの知覚輝度と重み付け前の画像ｉｍｇＢの知覚輝度との差が大きいほど長い時間が、フェード時間（変化時間）Ｔｆとして決定されて使用される。それにより、自然な表示をより確実に可能とすることができる。例えば、重み付け前の画像ｉｍｇＡの知覚輝度と重み付け前の画像ｉｍｇＢの知覚輝度との差が大きい場合にも、知覚輝度が緩やかに変化する表示を実現することができる。

＜実施例４＞
以下、本発明の実施例４について説明する。以下では、実施例１と異なる点（構成、処理、等）について詳しく説明し、実施例１と同じ点についての説明は省略する。本実施例では、ＪＰＥＧファイル、ＨＤＲファイル、等の複数種類の画像ファイルが混在している場合の例を説明する。ＪＰＥＧファイルは、ＪＰＥＧ画像データを含む画像ファイルである。ＨＤＲファイルは、ベース画像データと差分データを含む画像ファイルである。

ベース画像データは、ＨＤＲ画像データにダウンサンプリングを施すことによって得られる画像データである。「ダウンサンプリング」は「階調圧縮」とも言える。その場合には、ベース画像データのビット数は、ＨＤＲ画像データのビット数よりも少ない。例えば、ＨＤＲ画像データのビット数は３２ビットであり、ベース画像データのビット数は８ビットである。

差分データは、ベース画像データとＨＤＲ画像データの差分に関するデータである。差分データは、例えば、輝度差分データ、色差分データ、または、それら両方を含む。

輝度差分データは、ＨＤＲ画像データの輝度（輝度値）とベース画像データの輝度との差分を示すデータである。例えば、輝度差分データは、画素毎（または所定数の画素からなる画像領域毎）に、ベース画像データの輝度とＨＤＲ画像データの輝度の一方に対する他方の比率（輝度比率）を示す輝度比率データである。輝度差分データは、画素毎（または所定数の画素からなる画像領域毎）に、ベース画像データの輝度とＨＤＲ画像データの輝度の一方から他方を減算することによって得られる差分値（輝度差分値）を示すデータであってもよい。輝度差分データは、ベース画像データの輝度とＨＤＲ画像データの輝度との対応関係を示すテーブルデータであってもよい。

色差分データは、ＨＤＲ画像データの色とベース画像データの色との差分を示すデータである。例えば、色差分データは、画素毎（または所定数の画素からなる画像領域毎）に、色差差分値を示す色差差分データである。色差差分値は、ベース画像データの色差（色差の階調値；色差値；Ｃｂ値とＣｒ値）とＨＤＲ画像データの色差の一方から他方を減算
することによって得られる差分値である。色差分データは、画素毎（または所定数の画素からなる画像領域毎）に、ベース画像データの色差とＨＤＲ画像データの色差の一方に対する他方の比率（色差比率）を示す色差比率データであってもよい。色差分データは、ベース画像データの色差とＨＤＲ画像データの色差との対応関係を示すテーブルデータであってもよい。色差分データは、色差の代わりに色度座標などを用いて得られるデータであってもよい。

図１４は、本実施例に係る表示装置４００の構成例を示すブロック図である。表示装置４００は、ファイル記憶部４０１、ファイル読み出し部４０２、デコード処理部４０３、非ＨＤＲファイル特徴量取得部４０４、ＨＤＲファイル特徴量取得部４０５、ブレンドカーブ生成部１０４、画像合成部１０５、及び、表示部１０６を有する。なお、図１４において、実施例１（図１）と同じ機能部には、実施例１と同じ符号が付されている。

ファイル記憶部４０１は、画像ファイルを記憶する記憶部である。ファイル記憶部４０１として、例えば、磁気ディスク、半導体メモリ、光ディスク、等を使用することができる。なお、ファイル記憶部４０１は、表示装置４００に内蔵されていてもよいし、表示装置４００に対して着脱可能であってもよい。

ファイル読み出し部４０２は、ファイル記憶部４０１に記録されている画像ファイルをファイル記憶部４０１から読み出す。本実施例では、ファイル読み出し部４０２は、クロスフェードのために、２つの画像ファイルをファイル記憶部４０１から読み出す。具体的には、ファイル読み出し部４０２は、画像ｉｍｇＡに対応する画像ファイルｆｉｌｅＡと、画像ｉｍｇＢに対応する画像ファイルｆｉｌｅＢとを、ファイル記憶部４０１から読み出す。なお、ファイル読み出し部４０２は、表示装置４００の外部装置から出力された画像ファイルを取得してもよい。

ファイル読み出し部４０２が非ＨＤＲファイルを読み出した場合には、ファイル読み出し部４０２は、非ＨＤＲファイルに含まれている画像データ（非ＨＤＲ画像データ）を、画像合成部１０５と非ＨＤＲファイル特徴量取得部４０４とへ出力する。非ＨＤＲファイルは、ＨＤＲファイルでない画像ファイルである。例えば、非ＨＤＲファイルは、ＪＰＥＧファイルである。

ファイル読み出し部４０２がＨＤＲファイルを読み出した場合には、ファイル読み出し部４０２は、ＨＤＲファイルに含まれているベース画像データと差分データを、デコード処理部４０３へ出力する。また、ファイル読み出し部４０２は、ＨＤＲファイルに含まれている差分データを、ＨＤＲファイル特徴量取得部４０５へ出力する。

デコード処理部４０３は、ファイル読み出し部４０２から出力されたベース画像データと差分データに基づいて、ＨＤＲ画像データを生成（復元）する。そして、デコード処理部４０３は、生成したＨＤＲ画像データを画像合成部１０５へ出力する。例えば、ベース画像データの画素値が１００であり、且つ、ベース画像データに対するＨＤＲ画像データの輝度比率が１．５である場合には、ＨＤＲ画像データの画素値として１５０（１００×１．５）が得られる。本実施例では、画像データｉｍｇＤＡまたは画像データｉｍｇＤＢとしてＨＤＲ画像データが生成される。

非ＨＤＲファイル特徴量取得部４０４は、ファイル読み出し部４０２から出力された非ＨＤＲ画像データに基づいて、当該非ＨＤＲ画像データに基づく画像の知覚輝度を判断する。本実施例では、最大知覚輝度（複数の知覚輝度Ｙｍの最大）Ｙｍ＿ｍａｘが判断される。そして、非ＨＤＲファイル特徴量取得部４０４は、非ＨＤＲ画像データの最大知覚輝度Ｙｍ＿ｍａｘを、ブレンドカーブ生成部１０４へ通知する。

図１５を用いて、非ＨＤＲファイル特徴量取得部４０４の構成例について説明する。図１５は、非ＨＤＲファイル特徴量取得部４０４の構成例を示すブロック図である。非ＨＤＲファイル特徴量取得部４０４は、輝度値算出部１１、物理輝度変換部１２、知覚輝度変換部１３、及び、最大値判断部４１を有する。図１５において、実施例１（図２）と同じ機能部には、実施例１と同じ符号が付されている。

最大値判断部４１は、複数の画素にそれぞれ対応する複数の知覚輝度Ｙｍから、知覚輝度Ｙｍのヒストグラムを生成し、度数が閾値以上である知覚輝度Ｙｍの最大を、最大知覚輝度Ｔｍ＿ｍａｘとして判断する。そして、最大値判断部４１は、得られた最大知覚輝度Ｙｍ＿ｍａｘをブレンドカーブ生成部１０４へ通知する。

ＨＤＲファイル特徴量取得部４０５は、ファイル読み出し部４０２から出力された差分データに基づいて、ＨＤＲ画像データに基づく画像の知覚輝度を判断する。本実施例では、最大知覚輝度Ｙｍ＿ｍａｘが判断される。そして、ＨＤＲファイル特徴量取得部４０５は、ＨＤＲ画像データの最大知覚輝度Ｙｍ＿ｍａｘを、ブレンドカーブ生成部１０４へ通知する。差分データのデータサイズはＨＤＲ画像データのデータサイズよりも小さい。そのため、差分データからＨＤＲ画像データの知覚輝度を判断することにより、ＨＤＲデータからＨＤＲ画像データの知覚輝度を判断する場合よりも小さい処理負荷で、ＨＤＲ画像データの知覚輝度を判断することができる。

図１６を用いて、ＨＤＲファイル特徴量取得部４０５の処理フロー例について説明する。図１６は、ＨＤＲファイル特徴量取得部４０５の処理フロー例を示すフローチャートである。

まず、Ｓ３０１にて、ＨＤＲファイル特徴量取得部４０５は、ファイル読み出し部４０２から出力された差分データによって示された複数の差分値の最大値を、最大差分値ｄｉｆｆ＿ｍａｘとして検出する。差分値は、例えば、ベース画像データの輝度値に対するＨＤＲ画像データの輝度値の輝度比率である。

次に、Ｓ３０２にて、ＨＤＲファイル特徴量取得部４０５は、Ｓ３０１で検出した最大差分値ｄｉｆｆ＿ｍａｘを用いて、ＨＤＲ画像データの最大知覚輝度Ｙｍ＿ｍａｘを判断する。例えば、ＨＤＲファイル特徴量取得部４０５は、１００％白に対応するベース画像データの画素値に最大差分値ｄｉｆｆ＿ｍａｘを乗算する。そして、ＨＤＲファイル特徴量取得部４０５は、輝度値算出部１１の処理、物理輝度変換部１２の処理、及び、知覚輝度変換部１３の処理を乗算結果に施すことにより、最大知覚輝度Ｙｍ＿ｍａｘを得る。１００％白に対応するベース画像データの画素値は、例えば、ベース画像データの画素値の上限値である。

本実施例のブレンドカーブ生成部１０４は、実施例１のブレンドカーブ生成部１０４と同様の処理を行う。但し、本実施例では、平均知覚輝度Ｙｍ＿ａｖｅの代わりに、最大知覚輝度Ｙｍ＿ｍａｘが使用される。

以上述べたように、本実施例によれば、ベース画像データと差分データを含むＨＤＲファイルが使用される場合にも、実施例１と同様の効果を得ることができる。また、本実施例によれば、ベース画像データからＨＤＲ画像データの知覚輝度が判断される。それにより、小さい処理負荷でＨＤＲ画像データの知覚輝度を判断することができる。

なお、実施例１〜４の各機能部は、個別のハードウェアであってもよいし、そうでなくてもよい。２つ以上の機能部の機能が、共通のハードウェアによって実現されてもよい。
１つの機能部の複数の機能のそれぞれが、個別のハードウェアによって実現されてもよい。１つの機能部の２つ以上の機能が、共通のハードウェアによって実現されてもよい。また、各機能部は、ハードウェアによって実現されてもよいし、そうでなくてもよい。例えば、装置が、プロセッサと、制御プログラムが格納されたメモリとを有していてもよい。そして、装置が有する少なくとも一部の機能部の機能が、プロセッサがメモリから制御プログラムを読み出して実行することにより実現されてもよい。装置が有する少なくとも一部の機能部の機能は、アプリケーションによって実現される機能であってもよい。

なお、実施例１〜４はあくまで一例であり、本発明の要旨の範囲内で実施例１〜４の構成を適宜変形したり変更したりすることにより得られる構成も、本発明に含まれる。実施例１〜４の構成を適宜組み合わせて得られる構成も、本発明に含まれる。

＜その他の実施例＞
本発明は、上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１０３：特徴量取得部 １０４，２０１，３０２：ブレンドカーブ生成部
１０５：画像合成部 ４０４：非ＨＤＲファイル特徴量取得部
４０５：ＨＤＲファイル特徴量取得部

Claims (17)

1. 第１画像データに基づいて、前記第１画像データに基づく第１画像の知覚輝度を判断する第１判断手段と、
   第２画像データに基づいて、前記第２画像データに基づく第２画像の知覚輝度を判断する第２判断手段と、
   前記第１画像データの画素値から前記第２画像データの画素値へ画素値が時間変化するように、前記第１画像データと前記第２画像データを重み付けして合成する合成手段と、を有し、
   前記合成手段は、前記第１判断手段の判断結果と前記第２判断手段の判断結果とに基づいて、前記重み付け後の第１画像の知覚輝度と前記重み付け後の第２画像の知覚輝度とのそれぞれが第１閾値以下の速度で時間変化するように、前記重み付けを行う
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記合成手段は、前記重み付け後の第１画像の知覚輝度と前記重み付け後の第２画像の知覚輝度とのそれぞれが略一定の速度で時間変化するように、前記重み付けを行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記合成手段は、
   前記重み付け前の第１画像の知覚輝度が第２閾値よりも高い場合に、重みの時間変化の速度が徐々に低下するように、前記第１画像データの重み付けを行い、
   前記重み付け前の第１画像の知覚輝度が前記第２閾値よりも高い場合に、重みの時間変化の速度が徐々に増すように、前記第２画像データの重み付けを行う
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記重み付け前の第１画像の知覚輝度と前記重み付け前の第２画像の知覚輝度とのそれぞれが第２閾値以下である場合に、前記合成手段は、前記第１判断手段の判断結果と前記第２判断手段の判断結果とに基づかない重みで前記第１画像データと前記第２画像データを合成する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記重み付け前の第１画像の知覚輝度と前記重み付け前の第２画像の知覚輝度とのそれぞれが第２閾値以下である場合に、前記合成手段は、所定の重みで前記第１画像データと前記第２画像データを合成する
   ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記重み付け前の第１画像の知覚輝度と前記重み付け前の第２画像の知覚輝度との差が大きいほど長い時間を、前記第１画像データの画素値から前記第２画像データの画素値へ画素値が時間変化する変化時間として決定する決定手段、をさらに有する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記決定手段は、前記重み付け後の第１画像の知覚輝度と前記重み付け後の第２画像の知覚輝度とのそれぞれの時間変化の速度が、前記重み付け前の第１画像の知覚輝度と前記重み付け前の第２画像の知覚輝度との前記差に依存しないように、前記変化時間を決定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 第３画像データ、及び、前記第３画像データと第４画像データの差分に関する差分データに基づいて、前記第４画像データを、前記第１画像データまたは前記第２画像データとして生成する生成手段、をさらに有し、
   前記差分データに基づいて、前記第４画像データに基づく第４画像の知覚輝度が判断される
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 第１画像データに基づいて、前記第１画像データに基づく第１画像の知覚輝度を判断する第１判断ステップと、
   第２画像データに基づいて、前記第２画像データに基づく第２画像の知覚輝度を判断する第２判断ステップと、
   前記第１画像データの画素値から前記第２画像データの画素値へ画素値が時間変化するように、前記第１画像データと前記第２画像データを重み付けして合成する合成ステップと、
   を有し、
   前記合成ステップでは、前記第１判断ステップの判断結果と前記第２判断ステップの判断結果とに基づいて、前記重み付け後の第１画像の知覚輝度と前記重み付け後の第２画像の知覚輝度とのそれぞれが第１閾値以下の速度で時間変化するように、前記重み付けを行う
   ことを特徴とする画像処理方法。
10. 前記合成ステップでは、前記重み付け後の第１画像の知覚輝度と前記重み付け後の第２画像の知覚輝度とのそれぞれが略一定の速度で時間変化するように、前記重み付けを行うことを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
11. 前記合成ステップでは、
    前記重み付け前の第１画像の知覚輝度が第２閾値よりも高い場合に、重みの時間変化の速度が徐々に低下するように、前記第１画像データの重み付けを行い、
    前記重み付け前の第１画像の知覚輝度が前記第２閾値よりも高い場合に、重みの時間変化の速度が徐々に増すように、前記第２画像データの重み付けを行う
    ことを特徴とする請求項９または１０に記載の画像処理方法。
12. 前記重み付け前の第１画像の知覚輝度と前記重み付け前の第２画像の知覚輝度とのそれぞれが第２閾値以下である場合に、前記合成ステップでは、前記第１判断ステップの判断結果と前記第２判断ステップの判断結果とに基づかない重みで前記第１画像データと前記第２画像データを合成する
    ことを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１項に記載の画像処理方法。
13. 前記重み付け前の第１画像の知覚輝度と前記重み付け前の第２画像の知覚輝度とのそれぞれが第２閾値以下である場合に、前記合成ステップでは、所定の重みで前記第１画像データと前記第２画像データを合成する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
14. 前記重み付け前の第１画像の知覚輝度と前記重み付け前の第２画像の知覚輝度との差が大きいほど長い時間を、前記第１画像データの画素値から前記第２画像データの画素値へ画素値が時間変化する変化時間として決定する決定ステップ、をさらに有する
    ことを特徴とする請求項９〜１３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
15. 前記決定ステップでは、前記重み付け後の第１画像の知覚輝度と前記重み付け後の第２画像の知覚輝度とのそれぞれの時間変化の速度が、前記重み付け前の第１画像の知覚輝度と前記重み付け前の第２画像の知覚輝度との前記差に依存しないように、前記変化時間を決定する
    ことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
16. 第３画像データ、及び、前記第３画像データと第４画像データの差分に関する差分データに基づいて、前記第４画像データを、前記第１画像データまたは前記第２画像データとして生成する生成ステップ、をさらに有し、
    前記差分データに基づいて、前記第４画像データに基づく第４画像の知覚輝度が判断される
    ことを特徴とする請求項９〜１５のいずれか１項に記載の画像処理方法。
17. 請求項９〜１６のいずれか１項に記載の画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。

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