JP3731667B2 - Image processing system, projector, program, information storage medium, and image processing method - Google Patents

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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の色むらを補正する画像処理システム、プロジェクタ、プログラム、情報記憶媒体および画像処理方法に関する。
【０００２】
【背景技術】
長期間、プロジェクタ等の画像表示装置で画像を表示していると画像に色むら（輝度むらによる色むらも含む。）が発生し、画像が徐々に劣化していく。
【０００３】
例えば、店舗や展示場等においては、長期間にわたってプロジェクタを用いてスクリーンに画像を連続的に表示する場合がある。このような場合、長期にわたる投影により早期に液晶パネルや偏光板等が劣化して画像の色むら等が発生することにより、本来の表示効果が損なわれてしまう。
【０００４】
また、例えば、特許文献１に記載された色むら補正手段を有するプロジェクタでは、このような経時劣化による色むらを補正するための構成とはなっていない。
【０００５】
このような問題点に鑑み、例えば、特許文献２では、色むら補正を行うためのキャリブレーション画像として、Ｒ、Ｇ、Ｂの原色の単色（画像全体が均一の色）画像を用い、当該単色画像の撮像情報に基づいて投写領域を抽出し、当該撮像情報における投写領域内の輝度値に基づいて経時劣化による色むらをより適切に補正する画像処理システムが提案されている。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００２−９０８８０号公報
【特許文献２】
特願２００３−０１４６６６号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、経時劣化による色むらが発生する原因としては、例えば、液晶ライトバルブや偏光板の経時劣化によって抜け光が発生することがある。例えば、抜け光が生じることにより、本来黒で表示されるべき画像が青になってしまうことがある。
【０００８】
このような状況で、特許文献２等の手法のように、プロジェクタが例えばＲの原色画像を投写した場合、Ｒの色にＧ、Ｂの色の成分も含まれてしまい、撮像したデータにＲ以外の色の影響が含まれてしまう可能性があった。
【０００９】
本発明は、上記の課題に鑑みなされたものであり、その目的は、抜け光の影響を低減してより適切に色むらを補正することが可能な画像処理システム、プロジェクタ、プログラム、情報記憶媒体および画像処理方法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明に係る画像処理システムおよびプロジェクタは、Ｙ色、Ｍ色およびＣ色のキャリブレーション画像を、階調値を変化させながら表示するために、Ｙ色のＢ値を変化させたＹ系色、Ｍ色のＧ値を変化させたＭ系色、Ｃ色のＲ値を変化させたＣ系色のキャリブレーション信号を生成するキャリブレーション信号生成手段と、
当該キャリブレーション信号に基づいて各キャリブレーション画像をそれぞれ異なる時点において表示する画像表示手段と、
表示されたキャリブレーション画像を撮像して撮像情報を生成する撮像手段と、
当該撮像情報に基づき、撮影画像における画像表示領域を抽出する画像表示領域抽出手段と、
当該画像表示領域を複数の画素ブロックに区分するとともに、所定のキャリブレーション画像の撮像情報に基づき、各画素ブロックの画像信号値の特徴値を示す画素ブロック画像情報を生成する画素ブロック画像情報生成手段と、
当該画素ブロック画像情報に基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光の影響度を示す抜け光影響度情報を生成するとともに、当該抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、当該画素ブロックにおける抜け光量を示す抜け光量情報を生成する抜け光量情報生成手段と、
前記抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光のない原色光量を示す原色光量情報を生成する原色光量情報生成手段と、
当該原色光量情報と、前記抜け光量情報とに基づき、色むら補正用データの補正量を示す補正量情報を生成する補正量情報生成手段と、
当該補正量情報に基づき、色むら補正用データを補正するとともに、補正した色むら補正用データに基づき、画像の色むらを補正する色むら補正手段と、
を含み、
前記画像表示手段は、前記色むら補正手段によって色むらが補正された画像を表示することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、
コンピュータを、
Ｙ色、Ｍ色およびＣ色のキャリブレーション画像を、階調値を変化させながら表示するために、Ｙ色のＢ値を変化させたＹ系色、Ｍ色のＧ値を変化させたＭ系色、Ｃ色のＲ値を変化させたＣ系色のキャリブレーション信号を生成するキャリブレーション信号生成手段と、
当該キャリブレーション信号に基づいて各キャリブレーション画像をそれぞれ異なる時点において表示する画像表示手段と、
表示されたキャリブレーション画像を撮像して撮像情報を生成する撮像手段と、
当該撮像情報に基づき、撮影画像における画像表示領域を抽出する画像表示領域抽出手段と、
当該画像表示領域を複数の画素ブロックに区分するとともに、所定のキャリブレーション画像の撮像情報に基づき、各画素ブロックの画像信号値の特徴値を示す画素ブロック画像情報を生成する画素ブロック画像情報生成手段と、
当該画素ブロック画像情報に基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光の影響度を示す抜け光影響度情報を生成するとともに、当該抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、当該画素ブロックにおける抜け光量を示す抜け光量情報を生成する抜け光量情報生成手段と、
前記抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光のない原色光量を示す原色光量情報を生成する原色光量情報生成手段と、
当該原色光量情報と、前記抜け光量情報とに基づき、色むら補正用データの補正量を示す補正量情報を生成する補正量情報生成手段と、
当該補正量情報に基づき、色むら補正用データを補正するとともに、補正した色むら補正用データに基づき、画像の色むらを補正する色むら補正手段として機能させ、
前記画像表示手段は、前記色むら補正手段によって色むらが補正された画像を表示することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係る情報記憶媒体は、コンピュータにより読み取り可能なプログラムを記憶した情報記憶媒体であって、上記プログラムを記憶したことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係る画像処理方法は、Ｙ色、Ｍ色およびＣ色のキャリブレーション画像を、階調値を変化させながら表示するために、Ｙ色のＢ値を変化させたＹ系色、Ｍ色のＧ値を変化させたＭ系色、Ｃ色のＲ値を変化させたＣ系色のキャリブレーション信号を生成し、
当該キャリブレーション信号に基づいて各キャリブレーション画像をそれぞれ異なる時点において表示し、
表示されたキャリブレーション画像を撮像して撮像情報を生成し、
当該撮像情報に基づき、撮影画像における画像表示領域を抽出し、
当該画像表示領域を複数の画素ブロックに区分するとともに、所定のキャリブレーション画像の撮像情報に基づき、各画素ブロックの画像信号値の特徴値を示す画素ブロック画像情報を生成し、
当該画素ブロック画像情報に基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光の影響度を示す抜け光影響度情報を生成し、
当該抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、当該画素ブロックにおける抜け光量を示す抜け光量情報を生成し、
前記抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光のない原色光量を示す原色光量情報を生成し、
当該原色光量情報と、前記抜け光量情報とに基づき、色むら補正用データの補正量を示す補正量情報を生成し、
当該補正量情報に基づき、色むら補正用データを補正するとともに、補正した色むら補正用データに基づき、画像の色むらを補正することを特徴とする。
【００１４】
本発明によれば、画像処理システム等は、例えば、ＲＧＢ値が（２５５，２５５，０）であるＹ色をキャリブレーション画像として用いることにより、Ｒ色、Ｇ色の抜け光の影響を受けずにＢ色の抜け光のみを抽出することができる。
【００１５】
また、画像処理システム等は、例えば、ＲＧＢ値が（２５５，０，２５５）であるＭ色をキャリブレーション画像として用いることにより、Ｒ色、Ｂ色の抜け光の影響を受けずにＧ色の抜け光のみを抽出することができる。
【００１６】
また、画像処理システム等は、例えば、ＲＧＢ値が（０，２５５，２５５）であるＣ色をキャリブレーション画像として用いることにより、Ｇ色、Ｂ色の抜け光の影響を受けずにＲ色の抜け光のみを抽出することができる。
【００１７】
そして、画像処理システム等は、抽出した抜け光量から原色光量を求め、当該原色光量から色むらの補正量を求めることができるため、抜け光の影響を低減してより適切に色むらを補正することができる。
【００１８】
なお、前記Ｙ系色とは、ＲＧＢ値が（２５５，２５５，ｍ）の色であり、前記Ｍ系色とは、ＲＧＢ値が（２５５，ｍ，２５５）の色であり、前記Ｃ系色とは、ＲＧＢ値が（ｍ，２５５，２５５）の色である。また、ここで、ｍは、例えば、８ビットで色を表現する場合、０から２５５までの整数のいずれかである。
【００１９】
また、前記特徴値としては、例えば、平均値、画素ブロックの中央の画素の画像信号値、最大値、最小値、度数分布における度数の最も大きな値等が該当する。
【００２０】
また、前記画像処理システム、前記プロジェクタ、前記プログラムおよび前記情報記憶媒体において、前記抜け光量情報生成手段は、抜け光のない画素ブロックを基準として抜け光量を演算するために、白色のキャリブレーション画像の撮像画像における所定画素ブロックの画素ブロック画像情報に含まれる第１の特徴値および白色以外のキャリブレーション画像の当該所定画素ブロックの画素ブロック画像情報に含まれる第２の特徴値と、第１の特徴値／第２の特徴値が最大である画素ブロックの第１の特徴値および第２の特徴値との差異に基づき、前記抜け光影響度情報を生成してもよい。
【００２１】
また、前記画像処理方法は、前記抜け光量情報を生成する際に、前記抜け光量情報生成手段は、抜け光のない画素ブロックを基準として抜け光量を演算するために、白色のキャリブレーション画像の撮像画像における所定画素ブロックの画素ブロック画像情報に含まれる第１の特徴値および白色以外のキャリブレーション画像の当該所定画素ブロックの画素ブロック画像情報に含まれる第２の特徴値と、第１の特徴値／第２の特徴値が最大である画素ブロックの第１の特徴値および第２の特徴値との差異に基づき、前記抜け光影響度情報を生成してもよい。
【００２２】
これによれば、画像処理システム等は、白色キャリブレーション画像の特徴値と非白色キャリブレーション画像の特徴値との比が最大となる抜け光のない画素ブロックの特徴値を基準とし、所定画素ブロックにおける特徴値との差異を把握することにより、当該所定画素ブロックでどの程度抜け光が発生しているか把握することができる。これにより、画像処理システム等は、適切に抜け光量を把握することができ、色むらを適切に補正することができる。
【００２３】
また、前記画像処理システム、前記プロジェクタ、前記プログラムおよび前記情報記憶媒体において、前記原色光量情報生成手段は、所定画素ブロックにおけるＢ色、Ｇ色およびＲ色の抜け光影響度情報と、当該所定画素ブロックにおけるＹ色、Ｍ色およびＣ色の画素ブロック画像情報とに基づき、抜け光のない状態のＹ色、Ｍ色およびＣ色の画素ブロック画像情報を生成するとともに、当該抜け光のない状態のＹ色、Ｍ色およびＣ色の画素ブロック画像情報の画像信号値と、当該所定画素ブロックにおける白色の画素ブロック画像情報の画像信号値とに基づき、抜け光のない状態のＢ色、Ｇ色およびＲ色のキャリブレーション画像を撮像した場合の当該所定画素ブロックにおける画素ブロック画像情報の画像信号値を示す原色光量情報を生成してもよい。
【００２４】
また、前記画像処理方法は、前記原色光量情報を生成する際に、所定画素ブロックにおけるＢ色、Ｇ色およびＲ色の抜け光影響度情報と、当該所定画素ブロックにおけるＹ色、Ｍ色およびＣ色の画素ブロック画像情報とに基づき、抜け光のない状態のＹ色、Ｍ色およびＣ色の画素ブロック画像情報を生成するとともに、当該抜け光のない状態のＹ色、Ｍ色およびＣ色の画素ブロック画像情報の画像信号値と、当該所定画素ブロックにおける白色の画素ブロック画像情報の画像信号値とに基づき、抜け光のない状態のＢ色、Ｇ色およびＲ色のキャリブレーション画像を撮像した場合の当該所定画素ブロックにおける画素ブロック画像情報の画像信号値を示す原色光量情報を生成してもよい。
【００２５】
また、前記画像処理システム、前記プロジェクタ、前記プログラムおよび前記情報記憶媒体において、前記補正量情報生成手段は、前記原色光量情報に含まれる画像信号値と、前記抜け光量情報で示される抜け光量とに基づき、原色光の最大出力値に対する抜け光量の割合を演算し、当該割合と、階調特性情報とに基づき、前記補正量情報を生成してもよい。
【００２６】
また、前記画像処理方法は、前記補正量情報を生成する際に、前記原色光量情報に含まれる画像信号値と、前記抜け光量情報で示される抜け光量とに基づき、原色光の最大出力値に対する抜け光量の割合を演算し、当該割合と、階調特性情報とに基づき、前記補正量情報を生成してもよい。
【００２７】
また、前記画像処理システム、前記プロジェクタ、前記プログラムおよび前記情報記憶媒体において、前記キャリブレーション信号生成手段は、白色のキャリブレーション画像のキャリブレーション信号を生成してもよいし、白色のキャリブレーション画像を表示するために、Ｙ系色、Ｍ系色、Ｃ系色のうちの少なくとも１色を最大階調値に設定したキャリブレーション信号を生成してもよい。
【００２８】
また、前記画像処理方法は、白色のキャリブレーション画像のキャリブレーション信号を生成してもよいし、白色のキャリブレーション画像を表示するために、Ｙ系色、Ｍ系色、Ｃ系色のうちの少なくとも１色を最大階調値に設定したキャリブレーション信号を生成してもよい。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を、画像処理システムを有するプロジェクタに適用した場合を例に採り、図面を参照しつつ説明する。なお、以下に示す実施形態は、特許請求の範囲に記載された発明の内容を何ら限定するものではない。また、以下の実施形態に示す構成の全てが、特許請求の範囲に記載された発明の解決手段として必須であるとは限らない。
【００３０】
（システム全体の説明）
図１は、本実施形態の一例に係る画像投写状況を示す概略図である。
【００３１】
プロジェクタ２０は、スクリーン１０へ向け画像を投写する。これにより、スクリーン１０には、画像表示領域である投写領域１２が形成される。
【００３２】
このように、プロジェクタ２０等の画像表示装置を用いて長期間画像を表示していると、光学系等の経時劣化により次第に画像に色むら（輝度むらによる色むらも含む。）が発生する。
【００３３】
このような画像の色むら等を補正するため、本実施形態のプロジェクタ２０は、撮像手段であるセンサー６０を有する。センサー６０は、投写領域１２を含む領域を撮像する。
【００３４】
また、本実施の形態では、プロジェクタ２０は、Ｙ系色、Ｍ系色、Ｃ系色の単色（画像全体が均一の色）キャリブレーション画像を投写する。なお、ここで、Ｙ系色とは、ＲＧＢ値が（２５５，２５５，ｍ）の色であり、Ｍ系色とは、ＲＧＢ値が（２５５，ｍ，２５５）の色であり、Ｃ系色とは、ＲＧＢ値が（ｍ，２５５，２５５）の色である。また、ここで、ｍは、例えば、８ビットで色を表現する場合、０から２５５までの整数のいずれかである。
【００３５】
プロジェクタ２０は、これらの画像を投写する際に、例えば、Ｙ系色であれば、Ｂ値であるｍを０から所定量（例えば、１〜３２等）ずつ増加させながら投写する。Ｍ系色、Ｂ系色も同様である。もちろん、プロジェクタ２０は、ｍを２５５から所定量ずつ減少させてもよいし、ｍを所定量ずつではなく不連続に変化させてもよい。
【００３６】
なお、Ｙ色とＢ色、Ｍ色とＧ色、Ｃ色とＲ色はそれぞれ補色の関係にある。ここで、補色とは、双方を適切な割合で混合すると無彩色になる色のことである。すなわち、本実施例では、プロジェクタ２０は、Ｙ系色、Ｍ系色、Ｃ系色のそれぞれの補色に当たる色（Ｂ、Ｇ、Ｒ）の値を変化させながらキャリブレーション画像を投写する。
【００３７】
そして、プロジェクタ２０は、センサー６０を用いて各キャリブレーション画像を撮像し、当該撮像情報に基づき、撮像画像に含まれる投写領域を抽出し、当該投写領域を複数の画素ブロックに区分し、各画素ブロックの全画素の画像信号値の特徴値（例えば平均値等）を演算し、当該特徴値に基づいて画素ブロックごとの補正量を演算して当該補正量を示す補正量情報を生成し、当該補正量情報に基づいて画像の色むら等を補正する。
【００３８】
このように、プロジェクタ２０は、ＲＧＢ値が（２５５，２５５，ｍ）であるＹ系色をキャリブレーション画像として用いることにより、Ｒ色、Ｇ色の抜け光の影響を受けずにＢ色の抜け光のみを抽出することができる。Ｍ色、Ｃ色についても同様である。
【００３９】
そして、プロジェクタ２０は、Ｒ色、Ｇ色、Ｂ色の抜け光量を示す抜け光量情報を生成し、当該抜け光量情報に基づいて原色光量を示す原色光量情報を生成し、当該原色光量情報に基づいて色むらの補正量を示す補正量情報を生成することができるため、抜け光の影響を低減してより適切に色むらを補正することができる。
【００４０】
次に、このような機能を実装するためのプロジェクタ２０の機能ブロックについて説明する。
【００４１】
図２は、本実施形態の一例に係るプロジェクタ２０の機能ブロック図である。
【００４２】
プロジェクタ２０は、Ｙ系色、Ｍ系色、Ｃ系色の３色のキャリブレーション画像を、Ｙ系色に対してはＢ値を、Ｍ系色に対してはＧ値を、Ｃ系色に対してはＲ値を、０から最大階調値である２５５になるまでそれぞれ所定量ずつ加算しながらキャリブレーション信号を生成するキャリブレーション信号生成部１７２と、当該キャリブレーション信号に基づいて各キャリブレーション画像をそれぞれ異なる時点において表示する画像表示手段として機能する画像投写部１９０と、表示されたキャリブレーション画像を撮像して撮像情報を生成する撮像部１８２とを含んで構成されている。なお、撮像部１８２はセンサー６０を含む。
【００４３】
また、プロジェクタ２０は、撮像部１８２による撮像情報を記憶する撮像情報記憶部１８４と、撮影画像における投写領域（画像表示領域）を抽出する投写領域抽出部１５２と、当該投写領域を複数の画素ブロックに区分するとともに、所定のキャリブレーション画像の撮像情報に基づき、各画素ブロックを構成する画素の画像信号値の平均値を示す画素ブロック画像情報を生成する画素ブロック画像情報生成部１５６とを含んで構成されている。
【００４４】
また、プロジェクタ２０は、当該画素ブロック画像情報に基づき、各画素ブロックにおけるＲ、Ｇ、Ｂのそれぞれの抜け光の影響度を示す抜け光影響度情報、抜け光量情報等を生成する抜け光量情報生成部１６２と、抜け光影響度情報と、画素ブロック画像情報に基づき、各画素ブロックにおけるＲ、Ｇ、Ｂのそれぞれの抜け光のない原色光量を示す原色光量情報を生成する原色光量情報生成部１６６とを含んで構成されている。
【００４５】
さらに、プロジェクタ２０は、原色光量情報と、抜け光量情報に基づき、色むら補正用データの補正量を示す補正量情報を生成する色むら補正量情報生成部１６４と、当該補正量情報に基づいて色むら補正用データを補正し、補正した色むら補正用データに基づき、画像の色むらを補正する色むら補正部１３０とを含んで構成されている。
【００４６】
また、プロジェクタ２０は、ＰＣ等から入力されるアナログＲＧＢ信号（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）をデジタルＲＧＢ信号（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）に変換する入力信号処理部１１０と、当該デジタルＲＧＢ信号（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）に対して色変換や階調変換を行ってデジタルＲＧＢ信号（Ｒ３，Ｇ３，Ｂ３）を色むら補正部１３０に出力する前段処理部１２０とを含んで構成されている。
【００４７】
また、プロジェクタ２０は、色むら補正部１３０によって補正されたデジタルＲＧＢ信号（Ｒ４，Ｇ４，Ｂ４）に対し、空間光変調器１９２の階調特性調整等のための補正を行ってデジタルＲＧＢ信号（Ｒ５，Ｇ５，Ｂ５）を出力する後段処理部１３２と、デジタルＲＧＢ信号（Ｒ５，Ｇ５，Ｂ５）をアナログ変換してアナログＲＧＢ信号（Ｒ６，Ｇ６，Ｂ６）を画像投写部１９０に出力する出力信号処理部１４０とを含んで構成されている。
【００４８】
また、画像投写部１９０は、空間光変調器１９２と、空間光変調器１９２を駆動する駆動部１９４と、光源１９６と、レンズ１９８とを含んで構成されている。
【００４９】
駆動部１９４は、出力信号処理部１４０からのアナログＲＧＢ信号に基づき、空間光変調器１９２を駆動する。そして、画像投写部１９０は、光源１９６からの光を、空間光変調器１９２およびレンズ１９８を介して投写する。
【００５０】
また、上述したプロジェクタ２０の各部を実装するためのハードウェアとしては、例えば、以下のものを適用できる。
【００５１】
図３は、本実施形態の一例に係るプロジェクタ２０のハードウェアブロック図である。
【００５２】
例えば、入力信号処理部１１０としては、例えばＡ／Ｄコンバーター９３０等、撮像情報記憶部１８４としては、例えばＲＡＭ９５０等、色むら補正部１３０、キャリブレーション信号生成部１７２、投写領域抽出部１５２、画素ブロック画像情報生成部１５６、抜け光量情報生成部１６２、原色光量情報生成部１６６としては、例えば画像処理回路９７０等、色むら補正量情報生成部１６４としては、例えばＣＰＵ９１０等、前段処理部１２０、後段処理部１３２としては、例えば画像処理回路９７０、ＲＡＭ９５０、ＣＰＵ９１０等、出力信号処理部１４０としては、例えばＤ／Ａコンバーター９４０等、空間光変調器１９２としては、例えば液晶パネル９２０等、駆動部１９４としては、例えば液晶パネル９２０を駆動する液晶ライトバルブ駆動ドライバを記憶するＲＯＭ９６０等を用いて実装できる。
【００５３】
なお、これらの各部はシステムバス９８０を介して相互に情報をやりとりすることが可能である。
【００５４】
また、これらの各部は回路のようにハードウェア的に実装してもよいし、ドライバのようにソフトウェア的に実装してもよい。
【００５５】
さらに、キャリブレーション信号生成部１７２等としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記憶した情報記憶媒体９００からプログラムを読み取ってキャリブレーション信号生成部１７２等の機能をコンピュータに実装させてもよい。
【００５６】
このような情報記憶媒体９００としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等を適用でき、そのプログラムの読み取り方式は接触方式であっても、非接触方式であってもよい。
【００５７】
また、情報記憶媒体９００に代えて、上述した各機能を実装するためのプログラム等を、伝送路を介してホスト装置等からダウンロードすることによって上述した各機能を実装することも可能である。
【００５８】
（画像処理の流れの説明）
次に、これらの各部を用いた画像処理の流れについて説明する。
【００５９】
図４は、本実施形態の一例に係る色むら補正処理の流れを示すフローチャートである。
【００６０】
まず、キャリブレーション信号生成部１７２は、Ｗ（白）色、Ｋ（黒）色の単色のキャリブレーション画像を表示するためのキャリブレーション信号を発生し、画像投写部１９０は、Ｗ色、Ｋ色をスクリーン１０へ向けそれぞれ投写し、撮像部１８２は、Ｗ色が投写された投写領域１２を含む領域、Ｋ色が投写された投写領域１２を含む領域をそれぞれ撮像する。
【００６１】
なお、スクリーン１０は任意のスクリーンでよく、色や材質を問わない。また、投写画像にいわゆる台形歪み（キーストン歪み）が生じていてもよい。
【００６２】
また、Ｗ色のキャリブレーション画像のキャリブレーション信号は、Ｙ系色、Ｍ系色、Ｃ系色のｍ値を最大階調値に設定したキャリブレーション信号と同じものである。また、Ｋ色のキャリブレーション画像のキャリブレーション信号を生成せずに、撮像部１８２が非投写時のスクリーン１０を撮像してもよい。
【００６３】
撮像情報記憶部１８４は、撮像部１８２からのＷ色、Ｋ色のそれぞれの撮像情報を記憶する（ステップＳ１）。なお、本実施例では、撮像情報として、Ｌ値（長波長値、Ｒ値）、Ｍ値（中波長値、Ｇ値）、Ｓ値（短波長値、Ｂ値）を適用する。もちろん、撮像情報として、ＸＹＺ値等を用いてもよい。
【００６４】
投写領域抽出部１５２は、Ｗ色の撮影画像の画素ごとの画像信号値（例えば、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値、Ｌ値、Ｍ値、Ｓ値、輝度値等）と、当該画素と対応するＫ色の撮影画像の画素ごとの画像信号値との比率を演算して比率の違いに基づいて撮影画像における投写領域を抽出する（ステップＳ２）。
【００６５】
なお、投写領域の画素の上記比率は大きく（例えば２以上）、非投写領域の上記比率は小さい（例えば１）。このため、投写領域抽出部１５２は、上記比率に基づいて撮影画像内の投写領域を抽出することができる。
【００６６】
そして、キャリブレーション信号生成部１７２は、Ｙ色のＢ値を０から２５５まで所定量（例えば１等）ずつ増加させながらキャリブレーション信号を生成する。画像投写部１９０は、キャリブレーション画像を順次投写し、撮像部１８２は各キャリブレーション画像を撮像し、撮像情報記憶部１８４は、各撮像情報を記憶する。
【００６７】
また、キャリブレーション信号生成部１７２は、Ｍ色についてはＧ値を、Ｃ色についてはＲ値を所定量ずつ増加させながらキャリブレーション信号を発生する。撮像情報記憶部１８４は、これらの場合も、各撮像情報を記憶する（ステップＳ３）。
【００６８】
また、画素ブロック画像情報生成部１５６は、投写領域抽出部１５２が抽出した投写領域の４隅を空間光変調器１９２の画像領域の４隅に対応づける。そして、画素ブロック画像情報生成部１５６は、この対応づけを示す情報に基づき、撮影画像の投写領域をｃ＊ｄの格子状の画素ブロックに区分する（ステップＳ４）。なお、ここで、ｃ、ｄは、任意の正の整数である。
【００６９】
また、画素ブロック画像情報生成部１５６は、区分した画素ブロックと、抜け光量情報生成部１６２で必要となるキャリブレーション画像の撮像情報に基づき、画素ブロックごとの画像信号値の平均値を演算する（ステップＳ５）。なお、ここでは、画像信号値として、Ｌ値、Ｍ値およびＳ値を適用する。また、当該平均値は画素ブロックの特徴を示す特徴値の一種である。
【００７０】
抜け光量情報生成部１６２は、画素ブロック画像情報生成部１５６からの所定キャリブレーション画像の画素ブロックごとのＬ値の平均値、Ｍ値の平均値、Ｓ値の平均値に基づき、原色（Ｒ色、Ｇ色、Ｂ色）の所定階調値における抜け光影響度と抜け光量を演算し（ステップＳ６）、抜け光影響度情報と抜け光量情報を生成する。
【００７１】
より具体的には、抜け光影響度情報を生成する場合、抜け光量情報生成部１６２は、例えば、第１の数式（ＬＷ（ｎ）／ＬＹｂ（ｎ））：（ＬＷ（ｎｍａｘ）／ＬＹｂ（ｎｍａｘ））＝ＣＬＹｂ（ｎ）：１に基づき、抜け光影響度情報の一種であるＣＬＹｂ（ｎ）を画素ブロックごとに演算する。
【００７２】
なお、ここで、ＬＷ（ｎ）は、画素ブロックｎのＷ色撮影時の第１の特徴値である平均Ｌ値、ＬＹｂ（ｎ）は、画素ブロックｎのＢ値をｂ階調増加させたＹ系色撮影時の第２の特徴値である平均Ｌ値である。また、ｎｍａｘは、第１の特徴値／第２の特徴値が最大となる画素ブロック位置を示す。なお、ｎｍａｘは、第２の特徴値／第１の特徴値が最小となる画素ブロック位置、第１の特徴値と第２の特徴値との差分値が最大となる画素ブロック位置等であってもよいことはもちろんである。
【００７３】
また、ここで、ＣＬＹｂ（ｎ）は、Ｂ値がｂのＹ系色撮影時の画素ブロックｎにおけるＢ色の抜け光の影響を示す数値であり、抜け光影響度情報の一種である。ＣＬＹｂ（ｎ）は、値が小さいほど抜け光の影響が大きいことを示し、値が１の場合は抜け光の影響がないことを示す。
【００７４】
また、抜け光量情報生成部１６２は、Ｍ値、Ｓ値についても同様に、抜け光影響度情報の一種であるＣM Ｙｂ（ｎ）、ＣS Ｙｂ（ｎ）を画素ブロックごとに演算する。さらに、抜け光量情報生成部１６２は、Ｒ色、Ｇ色についてもＬ値、Ｍ値、Ｓ値で表される抜け光影響度情報を生成する。
【００７５】
また、抜け光量情報を生成する場合、抜け光量情報生成部１６２は、上記第１の数式に基づき、抜け光量情報を生成する。具体的には、例えば、階調ｂ、画素ブロックｎにおけるＢ色の抜け光量をＬ値で示す抜け光量情報の一種であるΔＬＹｂ（ｎ）を生成する場合、抜け光量情報生成部１６２は、ΔＬＹｂ（ｎ）＝ＬＹｂ（ｎ）−ＣＬＹｂ（ｎ）ＬＹｂ（ｎ）＝（１−ＣＬＹｂ（ｎ））＊ＬＹｂ（ｎ）といった数式を用いてＢ色の抜け光量をＬ値で示す抜け光量情報を生成する。
【００７６】
同様に、抜け光量情報生成部１６２は、Ｂ色の抜け光量をＭ値で示すΔＭＹｂ（ｎ）、Ｂ色の抜け光量をＳ値で示すΔＳＹｂ（ｎ）も抜け光量情報として生成する。さらに、抜け光量情報生成部１６２は、Ｒ色、Ｇ色についてもＬ値、Ｍ値、Ｓ値で表される抜け光量情報を生成する。
【００７７】
抜け光量情報生成部１６２は、以上の手順により抜け光影響度情報と抜け光量情報を生成することができる。
【００７８】
そして、抜け光量情報生成部１６２は、Ｙ色、Ｍ色およびＣ色の画素ブロック画像情報とＲ色、Ｇ色およびＢ色の抜け光影響度情報を原色光量情報生成部１６６に出力し、Ｒ色、Ｇ色およびＢ色の抜け光量情報を色むら補正量情報生成部１６４に出力する。
【００７９】
原色光量情報生成部１６６は、抜け光量情報生成部１６２からのＹ色、Ｍ色およびＣ色の画素ブロック画像情報とＲ色、Ｇ色およびＢ色の抜け光影響度情報に基づき、Ｒ色、Ｇ色、Ｂ色の最大出力推定値、すなわち、抜け光のない原色光量を演算し（ステップＳ７）、原色光量情報を生成する。
【００８０】
より具体的には、Ｙ色（階調値ｂ＝０）の撮影画像の画素ブロックｎにおけるＬ値の場合、上述したように、抜け光の影響度を示すＣＬＹ０（ｎ）が１であれば抜け光がないため、ＬＹ０（ｎ）がＣＬＹ０（ｎ）＊ＬＹ０（ｎ）と等しければ抜け光がないことになる。
【００８１】
逆に、ＣＬＹ０（ｎ）が1でない時は抜け光が生じていることを意味し、抜け光を含むＬＹ０（ｎ）値に抜け光影響度ＣＬＹ０（ｎ）をかけた値であるＣＬＹ０（ｎ）＊ＬＹ０（ｎ）が、抜け光のないＹ色（階調値ｂ＝０）の撮影画像の画素ブロックｎにおけるＬ値となる。
【００８２】
また、ＲＧＢ値＝（０，０，２５５）であるＢ色の最大出力推定値は、ＲＧＢ値＝（２５５，２５５，２５５）であるＷ色の測定値からＲＧＢ値＝（２５５，２５５，０）であるＹ色の測定値を引くことによって求められる。
【００８３】
したがって、プロジェクタ２０のＢ色の最大出力推定値ＬＭＡＸＢ（ｎ）＝ＬＷ（ｎ）−ＣＬＹ０（ｎ）＊ＬＹ０（ｎ）である。同様に、Ｍ値、Ｓ値についても、ＭＭＡＸＢ（ｎ）、ＳＭＡＸＢ（ｎ）も求められる。Ｒ色、Ｇ色も同様である。
【００８４】
このようにして原色光量情報生成部１６６は、画素ブロックごとにＬＭＳ値で示されるＲ色、Ｇ色およびＢ色の原色光量情報（例えば、ＬＭＡＸＢ（ｎ）等）を生成し、当該原色光量情報を色むら補正量情報生成部１６４に出力する。
【００８５】
色むら補正量情報生成部１６４は、抜け光量情報生成部１６２からの抜け光量情報と、原色光量情報生成部１６６からの原色光量情報に基づき、画素ブロックごとに、Ｒ色、Ｇ色、Ｂ色の抜け光量が最大出力推定値（原色光量）の何割相当かを演算する。
【００８６】
より具体的には、例えば、画素ブロックｎ、Ｙ系色の階調ｂにおけるＢ色の抜け光の最大出力推定値に対する割合を示すＰＢｂ（ｎ）は、ＰＢｂ（ｎ）＝ＡＶＲ｛ΔＬＹｂ（ｎ）／ＬＭＡＸＢ（ｎ），ΔＭＹｂ（ｎ）／ＭＭＡＸＢ（ｎ），ΔＳＹｂ（ｎ）／ＳＭＡＸＢ（ｎ）｝で求められる。なお、ここで、ＡＶＲは括弧内の値の平均値を出力する関数である。Ｒ色の割合ＰＲｒ（ｎ）、Ｇ色の割合ＰＧｇ（ｎ）も同様に求められる。
【００８７】
そして、色むら補正量情報生成部１６４は、色むら補正量を示す補正データを生成する（ステップＳ８）。より具体的には、色むら補正量情報生成部１６４は、以下に示す手法で補正データを生成する。
【００８８】
前段処理部１２０は、例えば１次元ルックアップテーブルを用いた変換機能ｆを用いて、画像信号値であるＳ２（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）を、画像信号値Ｓ３（ｎ）に変換する。なお、Ｓ３（ｎ）＝Ｒ３（ｎ），Ｇ３（ｎ），Ｂ３（ｎ）である。この変換機能をｆとした場合、Ｓ３＝ｆ（Ｓ２）である。
【００８９】
また、色むら補正部１３０は、例えば、画素ブロックごと、かつ、ＲＧＢごとに１次元ルックアップテーブルを有する。この場合、色むら補正部１３０は、画素ブロックｎ用の１次元ルックアップテーブルを用いて画像信号値であるＳ３（ｎ）をＳ４（ｎ）に変換する。なお、Ｓ４（ｎ）＝Ｒ４（ｎ），Ｇ４（ｎ），Ｂ４（ｎ）である。また、この変換機能をｈとした場合、Ｓ４（ｎ）＝ｈ｛Ｓ３（ｎ）｝となる。
【００９０】
また、後段処理部１３２は、例えば、空間光変調素子の階調特性調整等のための１次元ルックアップテーブルを有する。後段処理部１３２の変換機能をｊとした場合、Ｓ５＝ｊ（Ｓ４）である。なお、Ｓ５＝Ｒ５，Ｇ５，Ｂ５である。
【００９１】
これらをまとめると、後段処理部１３２からの出力Ｓ５＝ｊ｛ｈ［ｆ（Ｓ２）］｝となる。
【００９２】
色むら補正量情報生成部１６４は、抜け光の最大出力推定値に対する割合分出力が減るように色むら補正量情報を生成する。
【００９３】
上述したように、例えば、画像ブロックｎ、Ｙ系色のＢ値がｂの場合においては、Ｂ色の抜け光の最大出力推定値に対する割合はＰＢｂ（ｎ）である。この場合、後段処理部１３２が出力すべきＢ値であるＢ５’ｂ（ｎ）は、元のＢ値であるＢ５ｂ（ｎ）から抜け光分を引いた値である。すなわち、Ｂ５’ｂ（ｎ）＝Ｂ５ｂ（ｎ）−Ｂ５ｍａｘ＊ＰＢｂ（ｎ）である。これを第２の数式とする。
【００９４】
なお、ここで、Ｂ５ｂ（ｎ）は、Ｙ系色のＢ値がｂで画像ブロックｎの場合の画像信号値Ｂ５の値であり、Ｂ５ｍａｘは、Ｙ系色のＢ値が最大階調値である２５５の場合の画像信号値Ｂ５の値である。
【００９５】
また、色むら補正部１３０における色むら補正量をＣとすると、色むら補正部１３０が後段処理部１３２に出力する色むら補正後のＳ４（ｎ）であるＳ４’（ｎ）は、Ｓ４’（ｎ）＝ｈ［ｆ（Ｂ２）］−Ｃとなる。
【００９６】
この場合、後段処理部１３２が出力すべきＢ値であるＢ５’ｂ（ｎ）は、Ｂ５’ｂ（ｎ）＝ｊ｛Ｓ４’（ｎ）｝である。この数式を変形すると、Ｂ５’ｂ（ｎ）＝ｊ｛ｈ［ｆ（Ｂ２）］−Ｃ｝となる。これを第３の数式とする。
【００９７】
第２の数式と第３の数式から以下の等式が導かれる。Ｂ５ｂ（ｎ）−Ｂ５ｍａｘ＊ＰＢｂ（ｎ）＝ｊ｛ｈ［ｆ（Ｂ２）］−Ｃ｝
したがって、色むら補正量Ｃは、Ｂ５ｂ（ｎ）がＢ５ｍａｘ＊ＰＢｂ（ｎ）以上の場合、Ｃ＝ｈ［ｆ（Ｂ２）］−ｊ−１｛Ｂ５ｂ（ｎ）−Ｂ５ｍａｘ＊ＰＢｂ（ｎ）｝となり、Ｂ５ｂ（ｎ）がＢ５ｍａｘ＊ＰＢｂ（ｎ）未満の場合、Ｃ＝ｈ［ｆ（Ｂ２）］となる。
【００９８】
色むら補正量情報生成部１６４は、以上の手順により、画素ブロックごと、ＲＧＢごと、かつ、所定階調値ごとに色むら補正量Ｃを演算し、色むら補正量Ｃを示す色むら補正量情報を生成して色むら補正部１３０に出力する。
【００９９】
色むら補正部１３０は、当該色むら補正量情報に基づき、色むら補正用データを更新し、色むら補正用データに基づき、画像の色むらを補正する（ステップＳ９）。
【０１００】
より具体的には、色むら補正部１３０は、色むら補正量Ｃに基づき、ｈ［ｆ（Ｓ２）］−Ｃを演算して色むら補正用データ（例えば、Ｒ色、Ｇ色、Ｂ色の個別の１次元ルックアップテーブル等）を更新する。
【０１０１】
そして、色むら補正部１３０は、色むらを補正するため、更新した色むら補正用データに基づき、画像の色むらを補正するために、画像信号（Ｒ３，Ｇ３，Ｂ３）を画像信号（Ｒ４，Ｇ４，Ｂ４）に変換する。
【０１０２】
そして、後段処理部１３２は、当該画像信号（Ｒ４，Ｇ４，Ｂ４）に基づき、階調特性の調整等を行って画像信号（Ｒ５，Ｇ５，Ｂ５）を生成する。また、出力信号処理部１４０は、当該デジタル画像信号（Ｒ５，Ｇ５，Ｂ５）をアナログ画像信号（Ｒ６，Ｇ６，Ｂ６）に変換する。
【０１０３】
そして、画像投写部１９０は、色むらが補正され、階調特性の調整等が行われた画像信号（Ｒ６，Ｇ６，Ｂ６）に基づき、画像を投写する（ステップＳ１０）。
【０１０４】
以上のように、本実施形態によれば、プロジェクタ２０は、Ｙ色、Ｍ色、Ｃ色を基準としたキャリブレーション画像を適用することにより、他の色の影響を受けずに各原色（Ｒ色、Ｇ色、Ｂ色）の抜け光量を把握することができる。
【０１０５】
そして、プロジェクタ２０は、原色光量を求め、当該原色光量から色むらの補正量を求めることができるため、抜け光の影響を低減してより適切に色むらを補正することができる。
【０１０６】
また、プロジェクタ２０は、経時劣化による色むら等を補正することができるため、特に、例えば、展示会場のように長期間連続して画像を投写する場合においても、画質の劣化を抑えることができる。これにより、ユーザーは、経時劣化によってプロジェクタ２０を修理に出したり、プロジェクタ２０の光学部品を交換したりする頻度を減らすことができ、長期間にわたってプロジェクタ２０を使用し続けることができる。
【０１０７】
また、本実施形態によれば、プロジェクタ２０は、画像信号値（Ｌ値、Ｍ値、Ｓ値等）の比が最大となる画素ブロックを用いることにより、最も抜け光の影響の少ない画素ブロックを基準とすることができる。
【０１０８】
さらに、プロジェクタ２０は、上記比が最大となった画素ブロックにおける画像信号値と、他の画素ブロックにおける画像信号値とを比較することにより、他の画素ブロックでどの程度抜け光が発生しているか把握することができる。これにより、プロジェクタ２０は、適切に抜け光量を把握することができ、色むらを適切に補正することができる。
【０１０９】
特に、プロジェクタ２０は、演算を行う際に、抜け光のない白色光のキャリブレーション画像撮像時の画像信号値とＣ色等のキャリブレーション画像撮像時の画像信号値との比率を用いることにより、スクリーン１０の色等の影響を除去し、プロジェクタ２０の投写角度によらずに色むら補正を行うことができる。
【０１１０】
また、原色光量情報生成部１６６は、演算を行う際に、ｂが０階調のＹ色、ｇが０階調のＭ色、ｒが０階調のＣ色のキャリブレーション画像の場合の出力値と、キャリブレーション画像が白色の場合の出力値との比率が最大となる画素ブロックの画像情報を用いることにより、抜け光による色むらが発生している状況下であっても、抜け光による色むらを含まない原色光を推定することができる。
【０１１１】
また、プロジェクタ２０は、撮像情報としてＬＭＳ値を用いることが可能であるため、ＸＹＺ値等を用いる場合と比べ、簡易かつ高速に色むらを補正することができる。
【０１１２】
（変形例）
以上、本発明を適用した好適な実施の形態について説明してきたが、本発明の適用は上述した実施例に限定されない。
【０１１３】
例えば、上述した実施例では、特徴値として平均値を用いたが、例えば、画素ブロックの中央の画素の画像信号値、最大値、最小値、度数分布における度数の最も大きな値等を用いてもよい。
【０１１４】
また、上述した数式は、一例を示すものであり、本発明の作用効果を得るための数式は上述した数式に限定されない。
【０１１５】
また、例えば、上述した実施例では、画像処理システムをプロジェクタ２０に実装した例について説明したが、プロジェクタ２０以外にもＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の抜け光が発生する種々の画像表示装置に実装してもよい。また、プロジェクタ２０としては、液晶プロジェクタ以外にも、例えば、ＤＭＤ（Digital Micromirror Device）を用いたプロジェクタ等を用いてもよい。なお、ＤＭＤは米国テキサスインスツルメンツ社の商標である。
【０１１６】
また、上述したプロジェクタ２０の機能は、例えば、プロジェクタ単体で実装してもよいし、複数の処理装置で分散して（例えば、プロジェクタとＰＣとで分散処理）実装してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本実施形態の一例に係る画像投写状況を示す概略図である。
【図２】 本実施形態の一例に係るプロジェクタの機能ブロック図である。
【図３】 本実施形態の一例に係るプロジェクタのハードウェアブロック図である。
【図４】 本実施形態の一例に係る色むら補正処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
２０ プロジェクタ、６０ センサー（撮像手段）、１３０ 色むら補正部、１５２ 投写領域抽出部（画像表示領域抽出手段）、１５６ 画素ブロック画像情報生成部、１６２ 抜け光量情報生成部、１６４ 色むら補正量情報生成部（補正量情報生成手段）、１６６ 原色光量情報生成部、１７２ キャリブレーション信号生成部、１８４ 撮像情報記憶部、１９０ 画像投写部（画像表示手段）、９００ 情報記憶媒体[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing system, a projector, a program, an information storage medium, and an image processing method for correcting color unevenness of an image.
[0002]
[Background]
When an image is displayed on an image display device such as a projector for a long time, color unevenness (including color unevenness due to brightness unevenness) occurs in the image, and the image gradually deteriorates.
[0003]
For example, in a store or an exhibition hall, there are cases where images are continuously displayed on a screen using a projector for a long period of time. In such a case, the liquid crystal panel, the polarizing plate, and the like are deteriorated at an early stage due to the projection over a long period, and the color unevenness of the image is generated, so that the original display effect is impaired.
[0004]
For example, a projector having color unevenness correction means described in Patent Document 1 is not configured to correct such color unevenness due to deterioration with time.
[0005]
In view of such a problem, for example, in Patent Document 2, as a calibration image for performing color unevenness correction, a single-color image of R, G, and B primary colors (color that is uniform throughout the image) is used. There has been proposed an image processing system that extracts a projection area based on imaging information of an image and more appropriately corrects color unevenness due to deterioration with time based on a luminance value in the projection area in the imaging information.
[0006]
[Patent Document 1]
JP 2002-90880 A
[Patent Document 2]
Japanese Patent Application No. 2003-014666
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, as a cause of color unevenness due to deterioration over time, for example, light leakage may occur due to deterioration over time of a liquid crystal light valve or a polarizing plate. For example, when light is lost, an image that should originally be displayed in black may turn blue.
[0008]
In such a situation, when the projector projects, for example, an R primary color image as in the method of Patent Document 2, the G color component is also included in the R color, and the captured data includes R. There was a possibility that the influence of other colors would be included.
[0009]
The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide an image processing system, a projector, a program, and an information storage medium capable of correcting color unevenness more appropriately by reducing the influence of missing light. And providing an image processing method.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, an image processing system and a projector according to the present invention use a B value of Y color in order to display calibration images of Y color, M color, and C color while changing gradation values. Calibration signal generating means for generating a calibration signal of a changed Y-system color, an M-system color in which the G value of the M color is changed, and a C-system color in which the R value of the C color is changed;
Image display means for displaying each calibration image at different time points based on the calibration signal;
An imaging means for imaging the displayed calibration image and generating imaging information;
Image display area extracting means for extracting an image display area in the captured image based on the imaging information;
Pixel block image information generating means for dividing the image display area into a plurality of pixel blocks and generating pixel block image information indicating a feature value of an image signal value of each pixel block based on imaging information of a predetermined calibration image When,
Based on the pixel block image information, the light leakage influence degree information indicating the influence degree of the light leakage of each of the R color, the G color, and the B color in each pixel block is generated, and the light leakage influence degree information and the pixel Based on the block image information, missing light amount information generating means for generating missing light amount information indicating the missing light amount in the pixel block,
Primary color light amount information generation for generating primary color light amount information indicating primary light amounts of no R, G, and B colors in each pixel block based on the missing light influence level information and the pixel block image information Means,
Correction amount information generating means for generating correction amount information indicating a correction amount of color unevenness correction data based on the primary color light amount information and the missing light amount information;
Color unevenness correction means for correcting the color unevenness correction data based on the correction amount information and correcting the color unevenness of the image based on the corrected color unevenness correction data;
Including
The image display means displays an image whose color unevenness has been corrected by the color unevenness correction means.
[0011]
The program according to the present invention is a computer-readable program,
Computer
In order to display Y, M, and C color calibration images while changing the gradation value, the Y system color in which the B value of the Y color is changed, and the M system in which the G value of the M color is changed Calibration signal generation means for generating a calibration signal of a C-system color in which the R value of the color and the C color is changed;
Image display means for displaying each calibration image at different time points based on the calibration signal;
An imaging means for imaging the displayed calibration image and generating imaging information;
Image display area extracting means for extracting an image display area in the captured image based on the imaging information;
Pixel block image information generating means for dividing the image display area into a plurality of pixel blocks and generating pixel block image information indicating a feature value of an image signal value of each pixel block based on imaging information of a predetermined calibration image When,
Based on the pixel block image information, the light leakage influence degree information indicating the influence degree of the light leakage of each of the R color, the G color, and the B color in each pixel block is generated, and the light leakage influence degree information and the pixel Based on the block image information, missing light amount information generating means for generating missing light amount information indicating the missing light amount in the pixel block,
Primary color light amount information generation for generating primary color light amount information indicating primary light amounts of no R, G, and B colors in each pixel block based on the missing light influence level information and the pixel block image information Means,
Correction amount information generating means for generating correction amount information indicating a correction amount of color unevenness correction data based on the primary color light amount information and the missing light amount information;
Based on the correction amount information, the color unevenness correction data is corrected, and based on the corrected color unevenness correction data, the color unevenness correction unit that corrects the color unevenness of the image is caused to function.
The image display means displays an image whose color unevenness has been corrected by the color unevenness correction means.
[0012]
An information storage medium according to the present invention is an information storage medium storing a computer-readable program, and stores the program.
[0013]
In addition, the image processing method according to the present invention includes a Y-color, a B-value of the Y color, and a Y-color, a M-color, and a C-color calibration image that are displayed while changing the gradation value. Generating a calibration signal for the M system color in which the G value of the M color is changed and the C system color in which the R value of the C color is changed;
Based on the calibration signal, each calibration image is displayed at a different time point,
Capture the displayed calibration image to generate imaging information,
Based on the imaging information, extract the image display area in the captured image,
The image display area is divided into a plurality of pixel blocks, and based on imaging information of a predetermined calibration image, pixel block image information indicating a feature value of an image signal value of each pixel block is generated,
Based on the pixel block image information, generating light leakage influence degree information indicating the influence degree of light leakage of each of R color, G color, and B color in each pixel block,
Based on the missing light influence degree information and the pixel block image information, generate missing light amount information indicating a missing light amount in the pixel block,
Based on the missing light influence information and the pixel block image information, primary color light amount information indicating primary light amounts of the R color, G color, and B color in each pixel block without missing light is generated,
Based on the primary color light amount information and the missing light amount information, the correction amount information indicating the correction amount of the color unevenness correction data is generated,
The color unevenness correction data is corrected based on the correction amount information, and the color unevenness of the image is corrected based on the corrected color unevenness correction data.
[0014]
According to the present invention, the image processing system or the like is not affected by the R-color and G-color missing light by using, for example, the Y color whose RGB value is (255, 255, 0) as the calibration image. In addition, it is possible to extract only the B-color missing light.
[0015]
In addition, the image processing system or the like uses, for example, M color having an RGB value of (255, 0, 255) as a calibration image, so that the G color can be obtained without being affected by the R and B missing light. Only missing light can be extracted.
[0016]
In addition, the image processing system or the like uses, for example, C color having an RGB value of (0, 255, 255) as a calibration image, so that the R color can be obtained without being affected by the light of G color and B color. Only missing light can be extracted.
[0017]
Then, the image processing system or the like can obtain the primary color light amount from the extracted missing light amount, and can obtain the color unevenness correction amount from the primary color light amount, thereby correcting the color unevenness more appropriately by reducing the influence of the missing light. be able to.
[0018]
The Y color is a color having an RGB value of (255, 255, m), and the M color is a color having an RGB value of (255, m, 255). Is a color having an RGB value of (m, 255, 255). Here, m is an integer from 0 to 255, for example, when representing a color with 8 bits.
[0019]
Examples of the feature value include an average value, an image signal value of a pixel at the center of the pixel block, a maximum value, a minimum value, and a value having the highest frequency in the frequency distribution.
[0020]
Further, in the image processing system, the projector, the program, and the information storage medium, the missing light amount information generating unit calculates a missing light amount based on a pixel block having no missing light. The first feature value included in the pixel block image information of the predetermined pixel block in the captured image, the second feature value included in the pixel block image information of the predetermined pixel block of the calibration image other than white, and the first feature The omission light influence degree information may be generated based on a difference between the first feature value and the second feature value of the pixel block having the maximum value / second feature value.
[0021]
Further, in the image processing method, when generating the missing light amount information, the missing light amount information generating unit captures a white calibration image in order to calculate the missing light amount with reference to a pixel block having no missing light. The first feature value included in the pixel block image information of the predetermined pixel block in the image, the second feature value included in the pixel block image information of the predetermined pixel block of the calibration image other than white, and the first feature value The omission light influence degree information may be generated based on a difference between the first feature value and the second feature value of the pixel block having the maximum second feature value.
[0022]
According to this, the image processing system or the like uses the feature value of the pixel block without missing light that maximizes the ratio between the feature value of the white calibration image and the feature value of the non-white calibration image as a reference, and the predetermined pixel block By grasping the difference from the feature value in, it is possible to grasp how much light is lost in the predetermined pixel block. Thereby, the image processing system or the like can appropriately grasp the missing light amount and can appropriately correct the color unevenness.
[0023]
Further, in the image processing system, the projector, the program, and the information storage medium, the primary color light amount information generating unit includes the B, G, and R color missing light influence information in the predetermined pixel block, and the predetermined pixel. Based on the pixel block image information of Y color, M color, and C color in the block, the pixel block image information of Y color, M color, and C color in the absence of light leakage is generated, and in the state of no light leakage. Based on the image signal values of the Y, M, and C pixel block image information and the image signal values of the white pixel block image information in the predetermined pixel block, the B color, G color, and The primary color light quantity information indicating the image signal value of the pixel block image information in the predetermined pixel block when the R color calibration image is captured is generated. It may be.
[0024]
In addition, when the primary color light amount information is generated, the image processing method uses the B, G, and R color missing light influence information in the predetermined pixel block, and the Y color, M color, and C in the predetermined pixel block. Based on the color pixel block image information, Y, M, and C pixel block image information in the absence of missing light is generated, and the Y, M, and C colors in the absence of missing light are generated. Based on the image signal value of the pixel block image information and the image signal value of the white pixel block image information in the predetermined pixel block, calibration images of B color, G color, and R color with no missing light are captured. In this case, primary color light quantity information indicating the image signal value of the pixel block image information in the predetermined pixel block may be generated.
[0025]
Further, in the image processing system, the projector, the program, and the information storage medium, the correction amount information generation unit may convert the image signal value included in the primary color light amount information and the missing light amount indicated by the missing light amount information. On the basis of this, the ratio of the missing light amount with respect to the maximum output value of the primary color light may be calculated, and the correction amount information may be generated based on the ratio and the gradation characteristic information.
[0026]
In the image processing method, when generating the correction amount information, a maximum output value of the primary color light is calculated based on the image signal value included in the primary color light amount information and the missing light amount indicated by the missing light amount information. A ratio of missing light amount may be calculated, and the correction amount information may be generated based on the ratio and gradation characteristic information.
[0027]
In the image processing system, the projector, the program, and the information storage medium, the calibration signal generation unit may generate a calibration signal of a white calibration image, or generate a white calibration image. In order to display, a calibration signal may be generated in which at least one of the Y, M, and C colors is set to the maximum gradation value.
[0028]
In addition, the image processing method may generate a calibration signal of a white calibration image, and display a white calibration image from among Y, M, and C colors. A calibration signal in which at least one color is set to the maximum gradation value may be generated.
[0029]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, a case where the present invention is applied to a projector having an image processing system will be described as an example with reference to the drawings. In addition, the embodiment shown below does not limit the content of the invention described in the claim at all. In addition, all of the configurations shown in the following embodiments are not necessarily essential as means for solving the problems described in the claims.
[0030]
(Description of the entire system)
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an image projection state according to an example of the present embodiment.
[0031]
The projector 20 projects an image onto the screen 10. As a result, a projection area 12 that is an image display area is formed on the screen 10.
[0032]
As described above, when an image is displayed for a long time using an image display device such as the projector 20, color unevenness (including color unevenness due to brightness unevenness) gradually occurs due to deterioration of the optical system or the like over time.
[0033]
In order to correct such color unevenness of the image, the projector 20 of the present embodiment includes a sensor 60 that is an imaging unit. The sensor 60 images an area including the projection area 12.
[0034]
In the present embodiment, the projector 20 projects a Y-color, M-color, and C-color single color (a uniform image as a whole) calibration image. Here, the Y system color is a color having an RGB value of (255, 255, m), the M system color is a color having an RGB value of (255, m, 255), and a C system color. Is a color having an RGB value of (m, 255, 255). Here, m is an integer from 0 to 255, for example, when representing a color with 8 bits.
[0035]
  When projecting these images, for example, in the case of Y colors, the projector 20 projects the B value m while increasing the B value m from 0 by a predetermined amount (for example, 1 to 32, etc.). The same applies to the M color and B color. Of course, the projector 20 may decrease m by 255 from the predetermined amount, or may change m discontinuously instead of by the predetermined amount.
[0036]
Note that the Y color and the B color, the M color and the G color, and the C color and the R color are complementary to each other. Here, the complementary color is a color that becomes an achromatic color when both are mixed at an appropriate ratio. In other words, in the present embodiment, the projector 20 projects the calibration image while changing the values of the colors (B, G, R) corresponding to the complementary colors of the Y, M, and C colors.
[0037]
Then, the projector 20 images each calibration image using the sensor 60, extracts a projection area included in the captured image based on the imaging information, divides the projection area into a plurality of pixel blocks, and outputs each pixel. A feature value (for example, an average value) of image signal values of all pixels of the block is calculated, a correction amount for each pixel block is calculated based on the feature value, and correction amount information indicating the correction amount is generated. Color unevenness of the image is corrected based on the correction amount information.
[0038]
As described above, the projector 20 uses the Y-system color having an RGB value of (255, 255, m) as the calibration image, thereby eliminating the B color without being affected by the R and G colors. Only light can be extracted. The same applies to the M and C colors.
[0039]
Then, the projector 20 generates missing light amount information indicating the missing light amounts of the R color, G color, and B color, generates primary color light amount information indicating the primary color light amount based on the missing light amount information, and based on the primary color light amount information. Therefore, correction amount information indicating the amount of color unevenness correction can be generated, so that the influence of light leakage can be reduced and color unevenness can be corrected more appropriately.
[0040]
Next, functional blocks of the projector 20 for implementing such functions will be described.
[0041]
FIG. 2 is a functional block diagram of the projector 20 according to an example of the present embodiment.
[0042]
The projector 20 converts the Y-color, M-color, and C-color calibration images into B-color for the Y-color, G-value for the M-color, and C-color. On the other hand, a calibration signal generation unit 172 that generates a calibration signal while adding a predetermined amount from 0 to the maximum gradation value 255 from 0, and each calibration based on the calibration signal The image projection unit 190 functions as an image display unit that displays images at different points in time, and an imaging unit 182 that captures the displayed calibration image and generates imaging information. Note that the imaging unit 182 includes a sensor 60.
[0043]
In addition, the projector 20 includes an imaging information storage unit 184 that stores imaging information obtained by the imaging unit 182, a projection area extraction unit 152 that extracts a projection area (image display area) in a captured image, and the projection area as a plurality of pixel blocks. And a pixel block image information generation unit 156 that generates pixel block image information indicating an average value of image signal values of pixels constituting each pixel block based on imaging information of a predetermined calibration image. It is configured.
[0044]
Further, the projector 20 generates missing light amount information that generates missing light influence information, missing light amount information, and the like indicating the degree of influence of R, G, and B missing light in each pixel block based on the pixel block image information. A primary color light quantity information generation unit 166 that generates primary color light quantity information indicating primary light quantities of each of the R, G, and B missing lights in each pixel block based on the missing part light influence information and the pixel block image information. It is comprised including.
[0045]
Further, the projector 20 is based on the color unevenness correction amount information generation unit 164 that generates correction amount information indicating the correction amount of the color unevenness correction data based on the primary color light amount information and the missing light amount information, and on the basis of the correction amount information. A color unevenness correction unit 130 that corrects the color unevenness correction data and corrects the color unevenness of the image based on the corrected color unevenness correction data is configured.
[0046]
The projector 20 includes an input signal processing unit 110 that converts analog RGB signals (R1, G1, B1) input from a PC or the like into digital RGB signals (R2, G2, B2), and the digital RGB signals (R2, R2, G2, B2). And a pre-processing unit 120 that performs color conversion and gradation conversion on G2, B2) and outputs digital RGB signals (R3, G3, B3) to the color unevenness correction unit 130.
[0047]
In addition, the projector 20 corrects the digital RGB signals (R4, G4, B4) corrected by the color unevenness correction unit 130 for adjustment of the gradation characteristics of the spatial light modulator 192 and the like, thereby performing a digital RGB signal ( R5, G5, B5) and a post-stage processing unit 132, and digital RGB signals (R5, G5, B5) are converted into analog signals and analog RGB signals (R6, G6, B6) are output to the image projection unit 190. The processing unit 140 is included.
[0048]
The image projection unit 190 includes a spatial light modulator 192, a drive unit 194 that drives the spatial light modulator 192, a light source 196, and a lens 198.
[0049]
The driving unit 194 drives the spatial light modulator 192 based on the analog RGB signal from the output signal processing unit 140. Then, the image projection unit 190 projects the light from the light source 196 via the spatial light modulator 192 and the lens 198.
[0050]
Further, as hardware for mounting each unit of the projector 20 described above, for example, the following can be applied.
[0051]
FIG. 3 is a hardware block diagram of the projector 20 according to an example of the present embodiment.
[0052]
For example, the input signal processing unit 110 includes, for example, an A / D converter 930, and the imaging information storage unit 184 includes, for example, a RAM 950, color unevenness correction unit 130, calibration signal generation unit 172, projection area extraction unit 152, pixel The block image information generation unit 156, the missing light amount information generation unit 162, and the primary color light amount information generation unit 166 include, for example, the image processing circuit 970, and the color unevenness correction amount information generation unit 164 includes, for example, the CPU 910, the pre-processing unit 120, The post-processing unit 132 includes, for example, an image processing circuit 970, a RAM 950, and a CPU 910. The output signal processing unit 140 includes, for example, a D / A converter 940. The spatial light modulator 192 includes, for example, a liquid crystal panel 920. As 194, for example, a liquid crystal light for driving the liquid crystal panel 920 It can be implemented using a ROM960 for storing the lube driver.
[0053]
Note that these units can exchange information with each other via the system bus 980.
[0054]
Each of these units may be implemented in hardware like a circuit, or may be implemented in software like a driver.
[0055]
Furthermore, the function of the calibration signal generation unit 172 or the like may be implemented in the computer by reading the program from the information storage medium 900 that stores the program for causing the computer to function as the calibration signal generation unit 172 or the like.
[0056]
As such an information storage medium 900, for example, a CD-ROM, a DVD-ROM, a ROM, a RAM, an HDD, or the like can be applied, and the program reading method may be a contact method or a non-contact method. Good.
[0057]
Further, in place of the information storage medium 900, the functions described above can be implemented by downloading a program or the like for implementing the functions described above from a host device or the like via a transmission path.
[0058]
(Description of the flow of image processing)
Next, the flow of image processing using these units will be described.
[0059]
FIG. 4 is a flowchart showing a flow of color unevenness correction processing according to an example of the present embodiment.
[0060]
First, the calibration signal generation unit 172 generates a calibration signal for displaying a single-color calibration image of W (white) color and K (black) color, and the image projection unit 190 performs W color and K color. Are projected onto the screen 10, and the imaging unit 182 captures an area including the projection area 12 where the W color is projected and an area including the projection area 12 where the K color is projected.
[0061]
Note that the screen 10 may be any screen, regardless of color or material. In addition, so-called trapezoidal distortion (keystone distortion) may occur in the projected image.
[0062]
The calibration signal of the W color calibration image is the same as the calibration signal in which the m value of the Y color, M color, and C color is set to the maximum gradation value. Further, the imaging unit 182 may image the screen 10 during non-projection without generating a calibration signal for the K-color calibration image.
[0063]
The imaging information storage unit 184 stores the imaging information of W color and K color from the imaging unit 182 (step S1). In this embodiment, L value (long wavelength value, R value), M value (medium wavelength value, G value), and S value (short wavelength value, B value) are applied as imaging information. Of course, an XYZ value or the like may be used as the imaging information.
[0064]
The projection area extraction unit 152 corresponds to an image signal value (for example, an R value, a G value, a B value, an L value, an M value, an S value, a luminance value) for each pixel of the captured image of W color and the corresponding pixel. The ratio of the K color photographed image to the image signal value for each pixel is calculated, and a projection area in the photographed image is extracted based on the difference in the ratio (step S2).
[0065]
The ratio of pixels in the projection area is large (for example, 2 or more), and the ratio of non-projection areas is small (for example, 1). Therefore, the projection area extraction unit 152 can extract the projection area in the captured image based on the ratio.
[0066]
The calibration signal generation unit 172 generates a calibration signal while increasing the B value of Y color from 0 to 255 by a predetermined amount (for example, 1). The image projection unit 190 sequentially projects calibration images, the imaging unit 182 images each calibration image, and the imaging information storage unit 184 stores each imaging information.
[0067]
The calibration signal generation unit 172 generates a calibration signal while increasing the G value for the M color and the R value for the C color by a predetermined amount. The imaging information storage unit 184 also stores each imaging information in these cases (step S3).
[0068]
In addition, the pixel block image information generation unit 156 associates the four corners of the projection area extracted by the projection area extraction unit 152 with the four corners of the image area of the spatial light modulator 192. Then, the pixel block image information generation unit 156 divides the projected area of the captured image into c * d lattice pixel blocks based on the information indicating the association (step S4). Here, c and d are arbitrary positive integers.
[0069]
Further, the pixel block image information generation unit 156 calculates an average value of the image signal values for each pixel block based on the divided pixel blocks and the imaging information of the calibration image necessary for the missing light amount information generation unit 162 ( Step S5). Here, the L value, the M value, and the S value are applied as the image signal values. The average value is a kind of feature value indicating the feature of the pixel block.
[0070]
The missing light amount information generation unit 162 generates a primary color (R color) based on an average value of L values, an average value of M values, and an average value of S values for each pixel block of the predetermined calibration image from the pixel block image information generation unit 156. , G color, B color) at a predetermined gradation value, the light leakage influence degree and the light loss amount are calculated (step S6), and the light loss influence information and the light loss information are generated.
[0071]
More specifically, when generating the missing light influence degree information, the missing light amount information generation unit 162, for example, uses the first mathematical expression (LW(N) / LYb(N)): (LW(Nmax) / LYb(Nmax)) = CLYb(N): 1 based on C, which is a kind of out-of-light effect informationLYb(N) is calculated for each pixel block.
[0072]
Here, LW(N) is an average L value, which is a first characteristic value at the time of W color photographing of the pixel block n, LYb(N) is an average L value, which is a second feature value at the time of Y-color shooting in which the B value of the pixel block n is increased by b gradations. NmaxIndicates a pixel block position where the first feature value / second feature value is maximized. NmaxThe second feature value / the pixel block position where the first feature value is the smallest, the pixel block position where the difference value between the first feature value and the second feature value is the largest, etc. Of course.
[0073]
Where CLYb(N) is a numerical value indicating the influence of B-color missing light in the pixel block n at the time of Y-based color photographing with a B value of b, and is a type of missing light influence degree information. CLYb(N) indicates that the smaller the value is, the greater the influence of light leakage is, and a value of 1 indicates that there is no influence of light leakage.
[0074]
Similarly, the missing light amount information generation unit 162 also applies C, which is a kind of missing light influence information, for the M value and the S value.M Yb(N), CS Yb(N) is calculated for each pixel block. Further, the missing light amount information generating unit 162 generates missing light influence degree information represented by L value, M value, and S value for R color and G color.
[0075]
When generating missing light amount information, the missing light amount information generating unit 162 generates missing light amount information based on the first mathematical expression. Specifically, for example, ΔL, which is a type of missing light amount information indicating the missing light amount of the B color in the gradation b and the pixel block n as an L value.YbIn the case of generating (n), the missing light amount information generating unit 162 generates ΔLYb(N) = LYb(N) -CLYb(N) LYb(N) = (1-CLYb(N)) * LYbUsing the mathematical expression such as (n), missing light amount information indicating the missing light amount of the B color as an L value is generated.
[0076]
Similarly, the missing light amount information generation unit 162 displays ΔM indicating the missing light amount of B color as an M value.Yb(N), ΔS indicating the missing light amount of B color as an S valueYb(N) is also generated as missing light amount information. Further, the missing light amount information generation unit 162 generates missing light amount information represented by the L value, the M value, and the S value for the R color and the G color.
[0077]
The missing light amount information generating unit 162 can generate the missing light influence degree information and the missing light amount information by the above procedure.
[0078]
Then, the missing light amount information generation unit 162 outputs pixel block image information of Y color, M color, and C color and missing light influence degree information of R color, G color, and B color to the primary color light amount information generation unit 166, and R The missing light amount information of the color, G color, and B color is output to the color unevenness correction amount information generation unit 164.
[0079]
The primary color light quantity information generation unit 166 is based on the Y color, M color, and C color pixel block image information from the missing light quantity information generation unit 162 and the R color, G color, and B color missing light influence degree information. The G and B color maximum output estimated values, that is, the primary color light quantity without missing light are calculated (step S7), and primary color light quantity information is generated.
[0080]
More specifically, in the case of the L value in the pixel block n of the captured image of Y color (gradation value b = 0), as described above, C indicating the degree of influence of missing light.LY0If (n) is 1, there is no missing light, so LY0(N) is CLY0(N) * LY0If it is equal to (n), there will be no missing light.
[0081]
Conversely, CLY0When (n) is not 1, it means that light is lost, and L that includes light is lost.Y0(N) Light exposure effect CLY0C which is a value multiplied by (n)LY0(N) * LY0(N) is the L value in the pixel block n of the captured image of the Y color (gradation value b = 0) with no missing light.
[0082]
Further, the maximum output estimated value of B color with RGB value = (0, 0, 255) is calculated from the measured value of W color with RGB value = (255, 255, 255), RGB value = (255, 255, 0). ) Which is the Y color measurement value.
[0083]
Therefore, the maximum output estimated value LMAX for the B color of the projector 20B(N) = LW(N) -CLY0(N) * LY0(N). Similarly, for M value and S value, MMAXB(N), SMAXB(N) is also required. The same applies to the R and G colors.
[0084]
In this way, the primary color light quantity information generation unit 166 performs primary color light quantity information (for example, LMAX) of R, G, and B colors indicated by LMS values for each pixel block.B(N) etc.) and the primary color light quantity information is output to the color unevenness correction amount information generation unit 164.
[0085]
The color unevenness correction amount information generation unit 164 performs R color, G color, and B color for each pixel block based on the missing light amount information from the missing light amount information generation unit 162 and the primary color light amount information from the primary color light amount information generation unit 166. Calculate what percent of the maximum output estimated value (primary color light amount) corresponds to the missing light amount.
[0086]
More specifically, for example, P indicating the ratio of the B-color missing light in the pixel block n and the Y-system color gradation b to the maximum output estimated value.Bb(N) is PBb(N) = AVR {ΔLYb(N) / LMAXB(N), ΔMYb(N) / MMAXB(N), ΔSYb(N) / SMAXB(N)}. Here, AVR is a function that outputs an average value of values in parentheses. R color ratio PRr(N) G ratio PGg(N) is similarly obtained.
[0087]
Then, the color unevenness correction amount information generation unit 164 generates correction data indicating the color unevenness correction amount (step S8). More specifically, the color unevenness correction amount information generation unit 164 generates correction data by the following method.
[0088]
The pre-processing unit 120 converts the image signal value S2 (R2, G2, B2) into the image signal value S3 (n) using, for example, a conversion function f using a one-dimensional lookup table. Note that S3 (n) = R3 (n), G3 (n), and B3 (n). When this conversion function is f, S3 = f (S2).
[0089]
In addition, the color unevenness correction unit 130 includes, for example, a one-dimensional lookup table for each pixel block and for each RGB. In this case, the uneven color correction unit 130 converts the image signal value S3 (n) to S4 (n) using the one-dimensional lookup table for the pixel block n. Note that S4 (n) = R4 (n), G4 (n), and B4 (n). If this conversion function is h, S4 (n) = h {S3 (n)}.
[0090]
Further, the post-processing unit 132 includes a one-dimensional lookup table for adjusting the gradation characteristics of the spatial light modulator, for example. When the conversion function of the post-processing unit 132 is j, S5 = j (S4). Note that S5 = R5, G5, and B5.
[0091]
In summary, the output S5 = j {h [f (S2)]} from the post-processing unit 132 is obtained.
[0092]
The color unevenness correction amount information generation unit 164 generates color unevenness correction amount information so that the output corresponding to the ratio of the missing light to the maximum output estimated value is reduced.
[0093]
As described above, for example, in the case where the B value of the image block n and the Y-system color is b, the ratio of the B color missing light to the maximum output estimated value is PBb(N). In this case, B5 'which is the B value to be output by the post-processing unit 132b(N) is B5 which is the original B valuebThis is a value obtained by subtracting the amount of light lost from (n). That is, B5 'b(N) = B5b(N) -B5max* PBb(N). This is the second mathematical formula.
[0094]
Here, B5b(N) is the value of the image signal value B5 when the B value of the Y color is b and the image block n, and B5maxIs the value of the image signal value B5 when the B value of the Y-system color is 255, which is the maximum gradation value.
[0095]
Further, assuming that the color unevenness correction amount in the color unevenness correction unit 130 is C, S4 ′ (n) which is S4 (n) after color unevenness correction output to the subsequent processing unit 132 by the color unevenness correction unit 130 is S4 ′. (N) = h [f (B2)] − C.
[0096]
In this case, B5 'which is the B value to be output by the post-processing unit 132b(N) is B5 'b(N) = j {S4 '(n)}. When this formula is transformed, B5 'b(N) = j {h [f (B2)]-C}. This is the third mathematical formula.
[0097]
The following equations are derived from the second and third equations. B5b(N) -B5max* PBb(N) = j {h [f (B2)]-C}
Therefore, the color unevenness correction amount C is B5.b(N) is B5max* PBbIn the case of (n) or more, C = h [f (B2)] − j-1{B5b(N) -B5max* PBb(N)} and B5b(N) is B5max* PBbWhen it is less than (n), C = h [f (B2)].
[0098]
The color unevenness correction amount information generation unit 164 calculates the color unevenness correction amount C for each pixel block, for each RGB, and for each predetermined gradation value by the above procedure, and the color unevenness correction amount indicating the color unevenness correction amount C. Information is generated and output to the color unevenness correction unit 130.
[0099]
The color unevenness correction unit 130 updates the color unevenness correction data based on the color unevenness correction amount information, and corrects the color unevenness of the image based on the color unevenness correction data (step S9).
[0100]
More specifically, the color unevenness correction unit 130 calculates h [f (S2)]-C based on the color unevenness correction amount C to obtain color unevenness correction data (for example, R color, G color, B color). Update an individual one-dimensional lookup table, etc.).
[0101]
Then, the color unevenness correction unit 130 corrects the color unevenness and, based on the updated color unevenness correction data, in order to correct the color unevenness of the image, the image signal (R3, G3, B3) is converted into the image signal (R4). , G4, B4).
[0102]
Then, the post-processing unit 132 adjusts the gradation characteristics based on the image signal (R4, G4, B4) and generates the image signal (R5, G5, B5). Further, the output signal processing unit 140 converts the digital image signal (R5, G5, B5) into an analog image signal (R6, G6, B6).
[0103]
Then, the image projection unit 190 projects an image based on the image signals (R6, G6, B6) in which the color unevenness is corrected and the gradation characteristics are adjusted (step S10).
[0104]
As described above, according to the present embodiment, the projector 20 applies the calibration image based on the Y, M, and C colors, so that each primary color (R) is not affected by the other colors. Color, G color, B color) can be grasped.
[0105]
Then, since the projector 20 can obtain the primary color light amount and obtain the color unevenness correction amount from the primary color light amount, the projector 20 can correct the color unevenness more appropriately by reducing the influence of the missing light.
[0106]
In addition, since the projector 20 can correct uneven color due to deterioration over time, it is possible to suppress deterioration in image quality, particularly when projecting images continuously for a long period of time, such as an exhibition hall. . As a result, the user can reduce the frequency with which the projector 20 is repaired or the optical parts of the projector 20 are replaced due to deterioration over time, and the projector 20 can be used for a long period of time.
[0107]
In addition, according to the present embodiment, the projector 20 uses a pixel block having a maximum ratio of image signal values (L value, M value, S value, etc.), so that the pixel block having the least influence of light leakage is obtained. It can be a standard.
[0108]
Further, the projector 20 compares the image signal value in the pixel block having the maximum ratio with the image signal value in the other pixel block, and how much light is lost in the other pixel block. I can grasp it. Thereby, the projector 20 can appropriately grasp the amount of light missing and can appropriately correct the color unevenness.
[0109]
In particular, when performing the calculation, the projector 20 uses the ratio between the image signal value at the time of capturing the calibration image of white light without missing light and the image signal value at the time of capturing the calibration image of C color or the like, The influence of the color or the like of the screen 10 can be removed, and color unevenness correction can be performed regardless of the projection angle of the projector 20.
[0110]
In addition, the primary color light quantity information generation unit 166 outputs an output when b is a calibration image of 0-gradation Y color, g is 0-gradation M color, and r is 0-gradation C color. By using the image information of the pixel block that maximizes the ratio of the value to the output value when the calibration image is white, even if the color unevenness due to the missing light occurs, Primary color light that does not include color unevenness can be estimated.
[0111]
Further, since the projector 20 can use the LMS value as the imaging information, the projector 20 can correct the color unevenness more easily and faster than the case of using the XYZ value or the like.
[0112]
(Modification)
The preferred embodiments to which the present invention is applied have been described above, but the application of the present invention is not limited to the above-described examples.
[0113]
For example, in the above-described embodiments, the average value is used as the feature value. However, for example, the image signal value of the center pixel of the pixel block, the maximum value, the minimum value, the value having the highest frequency in the frequency distribution, or the like may be used. Good.
[0114]
Moreover, the above-described mathematical formula shows an example, and the mathematical formula for obtaining the function and effect of the present invention is not limited to the above-described mathematical formula.
[0115]
Further, for example, in the above-described embodiment, the example in which the image processing system is mounted on the projector 20 has been described. However, in addition to the projector 20, the image processing system is mounted on various image display devices such as CRT (Cathode Ray Tube). May be. In addition to the liquid crystal projector, for example, a projector using DMD (Digital Micromirror Device) may be used as the projector 20. DMD is a trademark of Texas Instruments Incorporated.
[0116]
Further, the functions of the projector 20 described above may be implemented, for example, by a single projector, or may be implemented by being distributed by a plurality of processing devices (for example, distributed processing by a projector and a PC).
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an image projection state according to an example of the present embodiment.
FIG. 2 is a functional block diagram of a projector according to an example of the present embodiment.
FIG. 3 is a hardware block diagram of a projector according to an example of the present embodiment.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of color unevenness correction processing according to an example of the present embodiment.
[Explanation of symbols]
20 projector, 60 sensor (imaging means), 130 color unevenness correction section, 152 projection area extraction section (image display area extraction means), 156 pixel block image information generation section, 162 missing light quantity information generation section, 164 color unevenness correction amount information Generation unit (correction amount information generation unit), 166 primary color light quantity information generation unit, 172 calibration signal generation unit, 184 imaging information storage unit, 190 image projection unit (image display unit), 900 information storage medium

Claims (8)

Ｙ色、Ｍ色およびＣ色のキャリブレーション画像を、階調値を変化させながら表示するために、Ｙ色のＢ値を変化させたＹ系色、Ｍ色のＧ値を変化させたＭ系色、Ｃ色のＲ値を変化させたＣ系色のキャリブレーション信号を生成するキャリブレーション信号生成手段と、
当該キャリブレーション信号に基づいて各キャリブレーション画像をそれぞれ異なる時点において表示する画像表示手段と、
表示されたキャリブレーション画像を撮像して撮像情報を生成する撮像手段と、
当該撮像情報に基づき、撮影画像における画像表示領域を抽出する画像表示領域抽出手段と、
当該画像表示領域を複数の画素ブロックに区分するとともに、所定のキャリブレーション画像の撮像情報に基づき、各画素ブロックの画像信号値の特徴値を示す画素ブロック画像情報を生成する画素ブロック画像情報生成手段と、
当該画素ブロック画像情報に基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光の影響度を示す抜け光影響度情報を生成するとともに、当該抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、当該画素ブロックにおける抜け光量を示す抜け光量情報を生成する抜け光量情報生成手段と、
前記抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光のない原色光量を示す原色光量情報を生成する原色光量情報生成手段と、
当該原色光量情報と、前記抜け光量情報とに基づき、色むら補正用データの補正量を示す補正量情報を生成する補正量情報生成手段と、
当該補正量情報に基づき、色むら補正用データを補正するとともに、補正した色むら補正用データに基づき、画像の色むらを補正する色むら補正手段と、
を含み、
前記キャリブレーション信号生成手段は、Ｂ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｙ系色のキャリブレーション信号を生成し、Ｇ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｍ系色のキャリブレーション信号を生成し、Ｒ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｃ系色のキャリブレーション信号を生成し、
前記画像表示手段は、前記色むら補正手段によって色むらが補正された画像を表示することを特徴とする画像処理システム。In order to display Y, M, and C color calibration images while changing the gradation value, the Y system color in which the B value of the Y color is changed, and the M system in which the G value of the M color is changed Calibration signal generation means for generating a calibration signal of a C-system color in which the R value of the color and the C color is changed;
Image display means for displaying each calibration image at different time points based on the calibration signal;
An imaging means for imaging the displayed calibration image and generating imaging information;
Image display area extracting means for extracting an image display area in the captured image based on the imaging information;
Pixel block image information generating means for dividing the image display area into a plurality of pixel blocks and generating pixel block image information indicating a feature value of an image signal value of each pixel block based on imaging information of a predetermined calibration image When,
Based on the pixel block image information, the light leakage influence degree information indicating the influence degree of the light leakage of each of the R color, the G color, and the B color in each pixel block is generated, and the light leakage influence degree information and the pixel Based on the block image information, missing light amount information generating means for generating missing light amount information indicating the missing light amount in the pixel block,
Primary color light amount information generation for generating primary color light amount information indicating primary light amounts of no R, G, and B colors in each pixel block based on the missing light influence level information and the pixel block image information Means,
Correction amount information generating means for generating correction amount information indicating a correction amount of color unevenness correction data based on the primary color light amount information and the missing light amount information;
Color unevenness correction means for correcting the color unevenness correction data based on the correction amount information and correcting the color unevenness of the image based on the corrected color unevenness correction data;
Including
The calibration signal generating means generates the Y color calibration signal while changing the B value by a predetermined amount or discontinuously in a range from 0 to the maximum gradation value, and changes the G value from 0 to the maximum scale. The M-color calibration signal is generated while changing by a predetermined amount or discontinuously in the range up to the tone value, and the R value is changed by a predetermined amount or discontinuously in the range from 0 to the maximum gradation value. While generating the calibration signal of the C system color,
The image processing system displays the image in which the color unevenness is corrected by the color unevenness correcting means. 請求項１において、
前記抜け光量情報生成手段は、抜け光のない画素ブロックを基準として抜け光量を演算するために、白色のキャリブレーション画像の撮像画像における所定画素ブロックの画素ブロック画像情報に含まれる第１の特徴値および白色以外のキャリブレーション画像の当該所定画素ブロックの画素ブロック画像情報に含まれる第２の特徴値と、第１の特徴値／第２の特徴値が最大である画素ブロックの第１の特徴値および第２の特徴値との差異に基づき、前記抜け光影響度情報を生成することを特徴とする画像処理システム。In claim 1,
The missing light amount information generating means calculates a missing light amount on the basis of a pixel block having no missing light, and the first feature value included in the pixel block image information of the predetermined pixel block in the captured image of the white calibration image. And the second feature value included in the pixel block image information of the predetermined pixel block of the calibration image other than white, and the first feature value of the pixel block having the maximum first feature value / second feature value The image processing system is characterized in that, based on the difference from the second feature value, the light exit effect information is generated. 請求項２において、
前記原色光量情報生成手段は、所定画素ブロックにおけるＢ色、Ｇ色およびＲ色の抜け光影響度情報と、当該所定画素ブロックにおけるＹ色、Ｍ色およびＣ色の画素ブロック画像情報とに基づき、抜け光のない状態のＹ色、Ｍ色およびＣ色の画素ブロック画像情報を生成するとともに、当該抜け光のない状態のＹ色、Ｍ色およびＣ色の画素ブロック画像情報の画像信号値と、当該所定画素ブロックにおける白色の画素ブロック画像情報の画像信号値とに基づき、抜け光のない状態のＢ色、Ｇ色およびＲ色のキャリブレーション画像を撮像した場合の当該所定画素ブロックにおける画素ブロック画像情報の画像信号値を示す原色光量情報を生成することを特徴とする画像処理システム。In claim 2,
The primary color light amount information generating means is based on the B, G, and R missing light influence information in the predetermined pixel block and the Y, M, and C pixel block image information in the predetermined pixel block, Generating Y, M and C pixel block image information in the absence of missing light, and image signal values of the Y, M and C pixel block image information in the absence of missing light; Based on the image signal value of the white pixel block image information in the predetermined pixel block, the pixel block image in the predetermined pixel block when a calibration image of B color, G color, and R color in a state without missing light is captured An image processing system for generating primary color light quantity information indicating an image signal value of information. 請求項３において、
前記補正量情報生成手段は、前記原色光量情報に含まれる画像信号値と、前記抜け光量情報で示される抜け光量とに基づき、原色光の最大出力値に対する抜け光量の割合を演算し、当該割合と、階調特性情報とに基づき、前記補正量情報を生成することを特徴とする画像処理システム。In claim 3,
The correction amount information generating means calculates a ratio of the missing light amount with respect to the maximum output value of the primary color light based on the image signal value included in the primary color light amount information and the missing light amount indicated by the missing light amount information, and the ratio And the correction amount information is generated based on the gradation characteristic information. Ｙ色、Ｍ色およびＣ色のキャリブレーション画像を、階調値を変化させながら表示するために、Ｙ色のＢ値を変化させたＹ系色、Ｍ色のＧ値を変化させたＭ系色、Ｃ色のＲ値を変化させたＣ系色のキャリブレーション信号を生成するキャリブレーション信号生成手段と、
当該キャリブレーション信号に基づいて各キャリブレーション画像をそれぞれ異なる時点において表示する画像表示手段と、
表示されたキャリブレーション画像を撮像して撮像情報を生成する撮像手段と、
当該撮像情報に基づき、撮影画像における画像表示領域を抽出する画像表示領域抽出手段と、
当該画像表示領域を複数の画素ブロックに区分するとともに、所定のキャリブレーション画像の撮像情報に基づき、各画素ブロックの画像信号値の特徴値を示す画素ブロック画像情報を生成する画素ブロック画像情報生成手段と、
当該画素ブロック画像情報に基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光の影響度を示す抜け光影響度情報を生成するとともに、当該抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、当該画素ブロックにおける抜け光量を示す抜け光量情報を生成する抜け光量情報生成手段と、
前記抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光のない原色光量を示す原色光量情報を生成する原色光量情報生成手段と、
当該原色光量情報と、前記抜け光量情報とに基づき、色むら補正用データの補正量を示す補正量情報を生成する補正量情報生成手段と、
当該補正量情報に基づき、色むら補正用データを補正するとともに、補正した色むら補正用データに基づき、画像の色むらを補正する色むら補正手段と、
を含み、
前記キャリブレーション信号生成手段は、Ｂ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｙ系色のキャリブレーション信号を生成し、Ｇ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｍ系色のキャリブレーション信号を生成し、Ｒ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｃ系色のキャリブレーション信号を生成し、
前記画像表示手段は、前記色むら補正手段によって色むらが補正された画像を表示することを特徴とするプロジェクタ。In order to display Y, M, and C color calibration images while changing the gradation value, the Y system color in which the B value of the Y color is changed, and the M system in which the G value of the M color is changed Calibration signal generation means for generating a calibration signal of a C-system color in which the R value of the color and the C color is changed;
Image display means for displaying each calibration image at different time points based on the calibration signal;
An imaging means for imaging the displayed calibration image and generating imaging information;
Image display area extracting means for extracting an image display area in the captured image based on the imaging information;
Pixel block image information generating means for dividing the image display area into a plurality of pixel blocks and generating pixel block image information indicating a feature value of an image signal value of each pixel block based on imaging information of a predetermined calibration image When,
Based on the pixel block image information, the light leakage influence degree information indicating the influence degree of the light leakage of each of the R color, the G color, and the B color in each pixel block is generated, and the light leakage influence degree information and the pixel Based on the block image information, missing light amount information generating means for generating missing light amount information indicating the missing light amount in the pixel block,
Primary color light amount information generation for generating primary color light amount information indicating primary light amounts of no R, G, and B colors in each pixel block based on the missing light influence level information and the pixel block image information Means,
Correction amount information generating means for generating correction amount information indicating a correction amount of color unevenness correction data based on the primary color light amount information and the missing light amount information;
Color unevenness correction means for correcting the color unevenness correction data based on the correction amount information and correcting the color unevenness of the image based on the corrected color unevenness correction data;
Including
The calibration signal generating means generates the Y color calibration signal while changing the B value by a predetermined amount or discontinuously in a range from 0 to the maximum gradation value, and changes the G value from 0 to the maximum scale. The M-color calibration signal is generated while changing by a predetermined amount or discontinuously in the range up to the tone value, and the R value is changed by a predetermined amount or discontinuously in the range from 0 to the maximum gradation value. While generating the calibration signal of the C system color,
The projector according to claim 1, wherein the image display means displays an image in which color unevenness has been corrected by the color unevenness correction means. コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、
コンピュータを、
Ｙ色、Ｍ色およびＣ色のキャリブレーション画像を、階調値を変化させながら表示するために、Ｙ色のＢ値を変化させたＹ系色、Ｍ色のＧ値を変化させたＭ系色、Ｃ色のＲ値を変化させたＣ系色のキャリブレーション信号を生成するキャリブレーション信号生成手段と、
当該キャリブレーション信号に基づいて各キャリブレーション画像をそれぞれ異なる時点において表示する画像表示手段と、
表示されたキャリブレーション画像を撮像して撮像情報を生成する撮像手段と、
当該撮像情報に基づき、撮影画像における画像表示領域を抽出する画像表示領域抽出手段と、
当該画像表示領域を複数の画素ブロックに区分するとともに、所定のキャリブレーション画像の撮像情報に基づき、各画素ブロックの画像信号値の特徴値を示す画素ブロック画像情報を生成する画素ブロック画像情報生成手段と、
当該画素ブロック画像情報に基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光の影響度を示す抜け光影響度情報を生成するとともに、当該抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、当該画素ブロックにおける抜け光量を示す抜け光量情報を生成する抜け光量情報生成手段と、
前記抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光のない原色光量を示す原色光量情報を生成する原色光量情報生成手段と、
当該原色光量情報と、前記抜け光量情報とに基づき、色むら補正用データの補正量を示す補正量情報を生成する補正量情報生成手段と、
当該補正量情報に基づき、色むら補正用データを補正するとともに、補正した色むら補正用データに基づき、画像の色むらを補正する色むら補正手段として機能させ、
前記キャリブレーション信号生成手段は、Ｂ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｙ系色のキャリブレーション信号を生成し、Ｇ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｍ系色のキャリブレーション信号を生成し、Ｒ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｃ系色のキャリブレーション信号を生成し、
前記画像表示手段は、前記色むら補正手段によって色むらが補正された画像を表示することを特徴とするプログラム。A computer-readable program,
Computer
In order to display Y, M, and C color calibration images while changing the gradation value, the Y system color in which the B value of the Y color is changed, and the M system in which the G value of the M color is changed Calibration signal generation means for generating a calibration signal of a C-system color in which the R value of the color and the C color is changed;
Image display means for displaying each calibration image at different time points based on the calibration signal;
An imaging means for imaging the displayed calibration image and generating imaging information;
Image display area extracting means for extracting an image display area in the captured image based on the imaging information;
Pixel block image information generating means for dividing the image display area into a plurality of pixel blocks and generating pixel block image information indicating a feature value of an image signal value of each pixel block based on imaging information of a predetermined calibration image When,
Based on the pixel block image information, the light leakage influence degree information indicating the influence degree of the light leakage of each of the R color, the G color, and the B color in each pixel block is generated, and the light leakage influence degree information and the pixel Based on the block image information, missing light amount information generating means for generating missing light amount information indicating the missing light amount in the pixel block,
Primary color light amount information generation for generating primary color light amount information indicating primary light amounts of no R, G, and B colors in each pixel block based on the missing light influence level information and the pixel block image information Means,
Correction amount information generating means for generating correction amount information indicating a correction amount of color unevenness correction data based on the primary color light amount information and the missing light amount information;
Based on the correction amount information, the color unevenness correction data is corrected, and based on the corrected color unevenness correction data, functions as color unevenness correction means for correcting the color unevenness of the image,
The calibration signal generating means generates the Y color calibration signal while changing the B value by a predetermined amount or discontinuously in a range from 0 to the maximum gradation value, and changes the G value from 0 to the maximum scale. The M-color calibration signal is generated while changing by a predetermined amount or discontinuously in the range up to the tone value, and the R value is changed by a predetermined amount or discontinuously in the range from 0 to the maximum gradation value. While generating the calibration signal of the C system color,
The image display means displays an image whose color unevenness has been corrected by the color unevenness correction means. コンピュータにより読み取り可能なプログラムを記憶した情報記憶媒体であって、
コンピュータを、
Ｙ色、Ｍ色およびＣ色のキャリブレーション画像を、階調値を変化させながら表示するために、Ｙ色のＢ値を変化させたＹ系色、Ｍ色のＧ値を変化させたＭ系色、Ｃ色のＲ値を変化させたＣ系色のキャリブレーション信号を生成するキャリブレーション信号生成手段と、
当該キャリブレーション信号に基づいて各キャリブレーション画像をそれぞれ異なる時点において表示する画像表示手段と、
表示されたキャリブレーション画像を撮像して撮像情報を生成する撮像手段と、
当該撮像情報に基づき、撮影画像における画像表示領域を抽出する画像表示領域抽出手段と、
当該画像表示領域を複数の画素ブロックに区分するとともに、所定のキャリブレーション画像の撮像情報に基づき、各画素ブロックの画像信号値の特徴値を示す画素ブロック画像情報を生成する画素ブロック画像情報生成手段と、
当該画素ブロック画像情報に基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光の影響度を示す抜け光影響度情報を生成するとともに、当該抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、当該画素ブロックにおける抜け光量を示す抜け光量情報を生成する抜け光量情報生成手段と、
前記抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光のない原色光量を示す原色光量情報を生成する原色光量情報生成手段と、
当該原色光量情報と、前記抜け光量情報とに基づき、色むら補正用データの補正量を示す補正量情報を生成する補正量情報生成手段と、
当該補正量情報に基づき、色むら補正用データを補正するとともに、補正した色むら補正用データに基づき、画像の色むらを補正する色むら補正手段として機能させるためのプログラムを記憶し、
前記キャリブレーション信号生成手段は、Ｂ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｙ系色のキャリブレーション信号を生成し、Ｇ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｍ系色のキャリブレーション信号を生成し、Ｒ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｃ系色のキャリブレーション信号を生成し、
前記画像表示手段は、前記色むら補正手段によって色むらが補正された画像を表示することを特徴とする情報記憶媒体。An information storage medium storing a computer-readable program,
Computer
In order to display Y, M, and C color calibration images while changing the gradation value, the Y system color in which the B value of the Y color is changed, and the M system in which the G value of the M color is changed Calibration signal generation means for generating a calibration signal of a C-system color in which the R value of the color and the C color is changed;
Image display means for displaying each calibration image at different time points based on the calibration signal;
An imaging means for imaging the displayed calibration image and generating imaging information;
Image display area extracting means for extracting an image display area in the captured image based on the imaging information;
Pixel block image information generating means for dividing the image display area into a plurality of pixel blocks and generating pixel block image information indicating a feature value of an image signal value of each pixel block based on imaging information of a predetermined calibration image When,
Based on the pixel block image information, the light leakage influence degree information indicating the influence degree of the light leakage of each of the R color, the G color, and the B color in each pixel block is generated, and the light leakage influence degree information and the pixel Based on the block image information, missing light amount information generating means for generating missing light amount information indicating the missing light amount in the pixel block,
Primary color light amount information generation for generating primary color light amount information indicating primary light amounts of no R, G, and B colors in each pixel block based on the missing light influence level information and the pixel block image information Means,
Correction amount information generating means for generating correction amount information indicating a correction amount of color unevenness correction data based on the primary color light amount information and the missing light amount information;
A program for correcting the color unevenness correction data based on the correction amount information and storing the program for functioning as color unevenness correction means for correcting the color unevenness of the image based on the corrected color unevenness correction data,
The calibration signal generating means generates the Y color calibration signal while changing the B value by a predetermined amount or discontinuously in a range from 0 to the maximum gradation value, and changes the G value from 0 to the maximum scale. The M-color calibration signal is generated while changing by a predetermined amount or discontinuously in the range up to the tone value, and the R value is changed by a predetermined amount or discontinuously in the range from 0 to the maximum gradation value. While generating the calibration signal of the C system color,
The information storage medium is characterized in that the image display means displays an image whose color unevenness has been corrected by the color unevenness correction means. Ｙ色、Ｍ色およびＣ色のキャリブレーション画像を、階調値を変化させながら表示するために、Ｙ色のＢ値を変化させたＹ系色、Ｍ色のＧ値を変化させたＭ系色、Ｃ色のＲ値を変化させたＣ系色のキャリブレーション信号を生成する際に、Ｂ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｙ系色のキャリブレーション信号を生成し、Ｇ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｍ系色のキャリブレーション信号を生成し、Ｒ値を０から最大階調値までの範囲で所定量ずつまたは不連続に変化させながら前記Ｃ系色のキャリブレーション信号を生成し、
当該キャリブレーション信号に基づいて各キャリブレーション画像をそれぞれ異なる時点において表示し、
表示されたキャリブレーション画像を撮像して撮像情報を生成し、
当該撮像情報に基づき、撮影画像における画像表示領域を抽出し、
当該画像表示領域を複数の画素ブロックに区分するとともに、所定のキャリブレーション画像の撮像情報に基づき、各画素ブロックの画像信号値の特徴値を示す画素ブロック画像情報を生成し、
当該画素ブロック画像情報に基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光の影響度を示す抜け光影響度情報を生成し、
当該抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、当該画素ブロックにおける抜け光量を示す抜け光量情報を生成し、
前記抜け光影響度情報と、前記画素ブロック画像情報とに基づき、各画素ブロックにおけるＲ色、Ｇ色、Ｂ色のそれぞれの抜け光のない原色光量を示す原色光量情報を生成し、
当該原色光量情報と、前記抜け光量情報とに基づき、色むら補正用データの補正量を示す補正量情報を生成し、
当該補正量情報に基づき、色むら補正用データを補正するとともに、補正した色むら補正用データに基づき、画像の色むらを補正することを特徴とする画像処理方法。In order to display Y, M, and C color calibration images while changing the gradation value, the Y system color in which the B value of the Y color is changed, and the M system in which the G value of the M color is changed When generating a calibration signal of a C system color in which the R values of the colors C and C are changed, the Y system while changing the B value by a predetermined amount or discontinuously in a range from 0 to the maximum gradation value A color calibration signal is generated, and the M color calibration signal is generated while changing the G value by a predetermined amount or discontinuously in the range from 0 to the maximum gradation value, and the R value is set from 0 to the maximum. A calibration signal for the C color is generated while changing by a predetermined amount or discontinuously within the range up to the gradation value,
Based on the calibration signal, each calibration image is displayed at a different time point,
Capture the displayed calibration image to generate imaging information,
Based on the imaging information, extract the image display area in the captured image,
The image display area is divided into a plurality of pixel blocks, and based on imaging information of a predetermined calibration image, pixel block image information indicating a feature value of an image signal value of each pixel block is generated,
Based on the pixel block image information, generating light leakage influence degree information indicating the influence degree of light leakage of each of R color, G color, and B color in each pixel block,
Based on the missing light influence degree information and the pixel block image information, generate missing light amount information indicating a missing light amount in the pixel block,
Based on the missing light influence information and the pixel block image information, primary color light amount information indicating primary light amounts of the R color, G color, and B color in each pixel block without missing light is generated,
Based on the primary color light amount information and the missing light amount information, the correction amount information indicating the correction amount of the color unevenness correction data is generated,
An image processing method comprising correcting color unevenness correction data based on the correction amount information and correcting color unevenness of an image based on the corrected color unevenness correction data.
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