JP4165428B2 - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理を行うコンピュータプログラム、コンピュータプログラムを記録する記録媒体、およびプロジェクタ。 - Google Patents

Description

本発明は、画像を文字や記号などを含む画像と、そうでない画像とに分別する技術に関する。

プロジェクタは、様々な種類の画像を投写表示する。このような画像をその内容に応じて２つのカテゴリに分別すると、例えば、文字や記号などを含む画像と、それ以外の画像とに分別することができる。ここでは、前者を表記画像、後者を無表記画像と呼ぶこととする。なお、無表記画像としては、例えば、種々の絵柄などを含む、風景画像や人物撮影画像などの自然画像などがある。

特開平６−７８１７８号公報

ところで、プロジェクタは、画像に対して種々の画像処理を行う。このような画像処理として、例えば、画像を鮮明に表示するために、画像の輪郭補正処理を行う。この輪郭補正処理では、輪郭補正するためのパラメータを設定し、そのパラメータに基づいて輪郭補正を行う。このような場合において、上記表記画像は、輪郭部分において、画素値が空間的に大きく変化する特徴があり、他方、無表記画像は、輪郭部分において、画素値は比較的なだらかに変化する特徴がある。従って、それぞれの画像に適した輪郭補正パラメータを設定することが望まれる。そのためには、画像が、表記画像であるのか、無表記画像であるのかを適切に判別する必要があった。

なお、上述した問題は、輪郭補正を行う場合に限らず、他の画像処理を行う場合においても、共通する問題である。また、上述した問題は、プロジェクタに限らず、他の画像処理装置においても共通する問題である。

本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、表記画像と、無表記画像とを適切に判別することができる技術を提供することを目的とする。

上記目的の少なくとも一部を達成するために、本発明の画像処理装置は、画像を処理する画像処理装置であって、
前記画像において、基準となる基準画素と、該基準画素と隣接する隣接画素とを複数組設定し、各組ごとに前記基準画素の画素値と前記隣接画素の画素値との差分の絶対値をそれぞれ算出し、各組ごとの各差分絶対値において、予め定められる第１の閾値より大きい前記差分絶対値の数の合計をエッジ量として算出するエッジ量算出部と、
算出した前記エッジ量が、予め定められる第２の閾値より大きい場合には、前記画像は、文字や記号などを含む表記画像であると判別し、前記エッジ量が、前記第２の閾値以下の場合には、前記画像は、前記表記画像以外の画像であると判別する画像判別部と、
判別結果に基づき、前記画像に所定の画像処理を行う画像処理部と、
を備えることを要旨とする。

本発明の画像処理装置によれば、輪郭部分の特徴を精度よく表わしたエッジ量を求めることができ、このエッジ量に基づいて、画像を判別するので、表記画像と、表記画像以外の画像とを適切に判別することができる。

上記画像処理装置において、
前記エッジ量算出部は、
所定の幅を持った複数の階級に分けられる度数分布テーブルを備え、各組ごとに算出される各差分絶対値において、各差分絶対値が属する前記度数分布テーブルの前記階級にそれぞれ度数をカウントし、前記度数分布テーブルにおいて、前記第１の閾値より大きな前記差分絶対値を表わす各記階級の前記度数を合計することで前記エッジ量を算出するようにしてもよい。

このようにすれば、度数分布テーブルを作成することにより、エッジ量を容易に求めることができ、このエッジ量に基づいて、画像を判別するので、表記画像と、表記画像以外の画像とを適切に判別することができる。

上記画像処理装置は、
前記画像判別部で前記画像が前記表記画像と判別された場合には、表記画像用の輪郭補正パラメータを設定し、前記画像が前記表記画像以外の画像と判別された場合には、前記表記画像以外の画像用の輪郭補正パラメータを設定するパラメータ設定部と、
設定された前記輪郭補正パラメータに基づき、前記画像の輪郭を補正する輪郭補正部とを備えるようにしてもよい。

このようにすれば、画像に表現される内容に応じて輪郭補正パラメータを設定するこができ、その輪郭補正パラメータに基づいて、画像を輪郭補正することができるので、適切に輪郭補正を行うことができる。

また、上記画像処理装置をプロジェクタに備えるようにしてもよい。

なお、本発明は、上記した装置発明の態様に限ることなく、方法発明としての態様で実現することも可能である。さらには、それら方法や装置を構築するためのコンピュータプログラムとしての態様や、そのようなコンピュータプログラムを記録した記録媒体としての態様や、上記コンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号など、種々の態様で実現することも可能である。

また、本発明をコンピュータプログラムまたはそのプログラムを記録した記録媒体等として構成する場合には、上記装置の動作を制御するプログラム全体として構成するものとしてもよいし、本発明の機能を果たす部分のみを構成するものとしてもよい。

以下では、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の手順で説明する。
Ａ．プロジェクタの構成：
Ｂ．処理の流れ：
Ｂ１．処理の概略
Ｂ２．度数分布解析処理：
Ｂ３．画像判別処理：
Ｂ４．輪郭補正パラメータ設定処理：
Ｂ５．輪郭補正処理：
Ｃ．実施例の効果：
Ｄ．変形例：

Ａ．プロジェクタの構成：
図１は、本発明の実施例としてのプロジェクタ１０の概略構成を示すブロック図である。このプロジェクタ１０は、ＣＰＵ１００と、画像信号変換部１１０と、輪郭補正部１２０と、度数分布解析部１３０と、メモリ１３５と、画像補正部１４０と、液晶パネル駆動部１６０と、液晶パネル１７０と、照明光学系１８０と、投写光学系１９０とを備えている。このプロジェクタ１０は、液晶パネル１７０から画素毎に射出された赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青色（Ｂ）の３つの色光を、投写光学系１９０を介してスクリーンＳＣＲ上に投写することにより画像を表示する。

ＣＰＵ１００は、バス１００ｂを介して画像信号変換部１１０と、輪郭補正部１２０と、度数分布解析部１３０と、メモリ１３５と、画像補正部１４０と、液晶パネル駆動部１６０との動作を制御する。また、ＣＰＵ１００は、後述する画像判別処理、および輪郭補正パラメータ設定処理を行う。

メモリ１３５は、不揮発性メモリであり、後述の表記画像用輪郭補正パラメータと無表記画像用輪郭補正パラメータが格納されている。液晶パネル駆動部１６０は、入力される画像信号に基づいて液晶パネル１７０を駆動する。

画像信号変換部１１０、輪郭補正部１２０、度数分布解析部１３０、および、画像補正部１４０は、ＬＳＩなどからなる所定の回路で構成されている。

画像信号変換部１１０は、後述の画像信号変換処理を、度数分布解析部１３０は、後述の度数分布解析処理を、輪郭補正部１２０は、後述の輪郭補正処理を、画像補正部１４０は、後述の画像補正処理を、それぞれ行う。
上述した各部の動作の詳細は、以下に示す本実施例における処理の流れと共に説明する。

Ｂ．処理の流れ：
Ｂ１．処理の概略：
本実施例のプロジェクタ１０は、入力される画像信号に所定の変換処理を行なった後、その変換処理後の画像信号に基づいて度数分布表を作成する。次に、プロジェクタ１０は、作成した度数分布表に基づき、画像信号の表わす画像が表記画像であるのか、無表記画像であるのかを判別する。

ここで、表記画像とは、文字や記号などを含んだ画像のことをいう。ここで、文字とは、言葉や言語音を目に見える形にしたものであり、漢字、数字、ひらがな、カタカナ、およびローマ字などはもとより、ハングル文字など他の外国の言語を表記したもの、象形文字など古代の言語を表記したものをいう。記号とは、一定の事象や内容を代理・代行して指し示すはたらきをもつ知覚可能な対象をいい、なんらかのサイン、シグナル、シンボルなどを表わすものをいう。また、本実施例において、表記画像とは、表における枠線やグラフにおけるグラフ線、グラフ軸などを含んだ画像をも含む概念である。

また、無表記画像とは、表記画像以外の画像をいう。無表記画像には、例えば、種々の絵柄などを含む、風景画像や人物撮影画像などの自然画像、バーチャル画像などのＣＧ画像などがある。

続いて、プロジェクタ１０は、画像信号が表わす画像が、表記画像の時には、輪郭補正のパラメータとして、表記画像用輪郭補正パラメータを設定し、画像信号が表わす画像が、無表記画像の時には、無表記画像用輪郭補正パラメータを設定する。そして、設定した輪郭補正パラメータに基づき画像信号が表わす画像を輪郭補正する。その後、所定の画像補正を行ない、その画像をスクリーンに投写表示する。
それでは、処理の詳細を以下に説明する。

図２は、本実施例におけるプロジェクタが行なう処理の流れを表わしたフローチャートである。
まず、画像信号変換部１１０は、ステップＳ１００の処理で、画像信号変換処理を行なう。すなわち、画像信号変換部１１０は、外部から画像信号ＶＳが入力されると、これらの信号がアナログ信号である場合にはアナログ／デジタル変換を行い、これらの信号の信号形式に応じて、フレームレート変換やリサイズ処理を行う。画像信号変換部１１０は、入力された画像信号ＶＳがコンポジット信号である場合には、そのコンポジット信号を復調するとともに、色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）信号および同期信号に分離する処理を行う。画像信号変換部１１０は、これらの処理を行った後、画像信号ＶＳ１として輪郭補正部１２０および度数分布解析部１３０へ出力する。

なお、画像信号ＶＳ１が表わす画像データは、ドットマトリクス状の各画素の階調値(以下、「画素値」とも呼ぶ。)を示す階調データ（以下、「画素データ」とも呼ぶ。）で構成されている。画素データは、Ｙ（輝度）、Ｃｂ(ブルーの色差)、Ｃｒ(レッドの色差)からなるＹＣｂＣｒデータや、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）からなるＲＧＢデータ等である。また、画素値は、８ビット、すなわち、０〜２５５の数値で表わされる。

Ｂ２．度数分布解析処理：
次に、度数分布解析部１３０は、ステップＳ２００の処理（図２）で、入力される画像信号ＶＳ１の表わす画像に基づいて、度数分布表を作成する度数分布解析処理を行なう。この度数分布解析処理では、画像信号ＶＳ１の表わす画像の中央の１つの水平ラインを検出ラインとし、その検出ライン上にあるすべての画素を検出画素として設定する。そして、それらの検出画素と、検出画素の右方に隣接する画素との間で差分の絶対値をとり、これらを後述する度数分布表に度数としてカウントしていき、度数分布表を完成させる。この度数分布解析処理についての詳細を、図３、図４を用いて説明する。

図３は、本実施例における度数分布解析処理の流れを表わしたフローチャートである。
図４は、本実施例における度数分布解析処理を示す説明図である。（ａ）は、画像信号ＶＳ１が表わす画像を示している。本実施例では、この画像は、解像度が６４０×４８０の画像であるとする。図４（ａ）に示すように、この画像の中央の行（１≦ｘ≦６４０、ｙ＝２４０）には、度数分布表を作成するための検出画素が設定される検出ラインが示されている。図４（ｂ）は、度数分布表を示している。この度数分布表は、図４（ｂ）に示すように、画素値差分範囲として０〜２５５の範囲内で刻み幅が１５ずつの１６の階級に分けられ、後述で算出する画素値差分Ｄｆが、どの階級に属しているかをカウントしたものである。また、各階級には、１〜１６までの階級番号が付与されており、階級番号が小さい階級ほど、画素値差分の値が低レベルの階級を示し、階級番号が大きい階級ほど、画素値差分の値が高レベルの階級を示すようになっている。

まず、度数分布解析部１３０は、ステップＳ２０５の処理で、度数分布表の初期化、すなわち、各階級の度数を０に戻す。

次に、度数分布解析部１３０は、ステップＳ２１０の処理で、検出画素の初期座標を（ｘ，ｙ）＝（１，２４０）（図４（ａ））として設定する。このようにすれば、検出画素の初期座標は、画像信号ＶＳ１が表わす画像の検出ラインにおける左端の座標を示す。

続いて、度数分布解析部１３０は、ステップＳ２２０の処理で、ｘが６４０以上かを判断する。すなわち、検出画素が検出ラインの一番右側の座標まで来て、すべての検出画素において度数分布表に度数がカウントされたかどうかを判断する。

検出画素が初期座標の場合は、ｘは６４０より小さいので（ステップＳ２２０：ＮＯ）、続いて、度数分布解析部１３０は、ステップＳ２３０の処理で、検出画素（ｘ，ｙ）の画素値と、この検出画素の右に隣接する隣接画素（ｘ＋１，ｙ）の画素値との差分の絶対値をとった画素値差分Ｄｆ（ｘ，ｙ）を式（１）より算出する。なお、この場合、検出画素（ｘ，ｙ）の画素値をＦ（ｘ，ｙ）、隣接画素（ｘ＋１，ｙ）の画素値をＧ（ｘ＋１，ｙ）とする。
画素値差分Ｄｆ（ｘ，ｙ）＝｜Ｆ（ｘ，ｙ）−Ｇ(ｘ＋１，ｙ）｜...（１）

続いて、度数分布解析部１３０は、ステップＳ２４０の処理で、算出した画素値差分Ｄｆに該当する度数分布表（図４（ｂ））の階級に度数として「１」をカウント（加算）する。例えば、上述の処理で、画素値差分Ｄｆが「２０」と算出されたなら、画素値差分範囲が１６〜３１を示す階級２に度数として１をカウント（加算）する。

度数分布表に度数をカウント後、度数分布解析部１３０は、ステップＳ２５０の処理で、ｘに１を加算し、すなわち、検出画素をｘ方向に１平行移動させる。

以上のようにして、度数分布解析部１３０は、検出画素について度数分布表に度数を１カウントし、検出画素をｘ方向に１平行移動させては、再び、画素値差分Ｄｆを算出し、度数分布表に度数を１カウントする。そして、度数分布解析部１３０は、ｘが６４０以上になった場合、すなわち、検出画素が検出ラインの一番右側の座標（６４０，２４０）（図４（ａ））となり、すべての検出画素において度数分布表に度数がカウントされた場合（ステップＳ２２０：ＹＥＳ）には、本度数分布表再生処理を終了し、メインフロー（図２）にリターンする。

Ｂ３．画像判別処理：
度数分布解析処理が終了すると、続いて、ＣＰＵ１００は、ステップＳ３００の処理（図２）で、画像判別処理を行なう。この画像判別処理では、ＣＰＵ１００は、画像信号ＶＳ１が表わす画像が表記画像か、もしくは、無表記画像であるかを判別する。

ところで、表記画像において、その画像中の文字や記号などの輪郭部分では、文字や記号などの部分と、背景部分とで急激に画素値が変化することが多いという特徴がある。他方で、無表記画像において、その画像に表現される絵柄などの輪郭部分では、画素値は比較的なだらかに変化することが多いという特徴がある。このように表記画像と無表記画像では、相違する特徴を有する。従って、ＣＰＵ１００は、本画像判別処理において、この相違する特徴をいかして、以下のごとく画像信号ＶＳ１が表わす画像が表記画像なのか無表記画像なのかを判別している。

まず、表記画像として判別する場合について説明する。
図５は、本実施例における表記画像を一例として表わした図である。この画像は、上述の画像と同様、解像度が６４０×４８０の画像である。図に示すように、この表記画像Ｏ１には、或るアプリケーションで作成された表が示されており、背景は白で、表中に数字、表外に英字が黒色で示されている。また、この表記画像Ｏ１の中央の行には検出ラインＰ１が示されている。この検出ラインＰ１において、上述した度数分布解析処理（図３）を行い、その結果、作成された度数分布表Ｑ１を図６に示し、さらに、その度数分布表Ｑ１に基づくヒストグラムＲ１を図７に示す。

図６は、本実施例の表記画像Ｏ１の検出ラインＰ１における度数分布表Ｑ１を示す図である。図に示すように、この度数分布表Ｑ１では、階級１が５４０度数、階級２が２０度数、そして、階級１６が８０度数となっている。

図７は、本実施例の度数分布表Ｑ１に基づくヒストグラムＲ１を示す図である。このヒストグラムＲ１は、度数分布表Ｑ１における各階級に対する度数の数を示すものである。このヒストグラムＲ１に示すように、階級番号が小さい階級１および階級２の他、階級番号が大きい階級１６においてもかなりの度数を示している。ところで、上述したように、階級番号が大きい階級ほど、画素値差分の値が高レベルの階級を表わす。すなわち、階級番号が大きい階級ほど、画素値が空間的に大きく変化することを表わす。そして、画像において、画素値が空間的に変化する主たる部分は輪郭部分である。従って、度数分布表において階級番号が大きい階級にかなりの度数があるということは、画像の輪郭部分で急激な画素値の変化が起こっている部分が多いということであり、このことは、上述のように、表記画像の特徴と一致する。以上より、度数分布表において階級番号が大きい階級にかなりの度数がある場合には、画像信号ＶＳ１が表わす画像を表記画像と判別することができる。

次に無表記画像として判別する場合について説明する。
図８は、本実施例における無表記画像を一例として表わした図である。この画像は、上述の画像と同様、解像度が６４０×４８０の画像である。図示すように、無表記画像Ｏ２は、或る風景画像である。また、この無表記画像Ｏ２の中央には検出ラインＰ２が示されている。この検出ラインＰ２において、上述した度数分布解析処理（図３）を行い、その結果、作成された度数分布表Ｑ２を図９に示し、さらに、その度数分布表Ｑ１に基づくヒストグラムＲ１を図１０に示す。

図９は、本実施例の無表記画像Ｏ２の検出ラインＰ２における度数分布表Ｑ２を示す図である。図に示すように、この度数分布表Ｑ２では、階級１が４８０度数、階級２が９０度数、階級３が４０度数、階級４が２０度数、そして、階級５が１０度数となっている。

図１０は、本実施例の度数分布表Ｑ２に基づくヒストグラムＲ２を示す図である。このヒストグラムＲ２は、度数分布表Ｑ２における各階級に対する度数の数を示すものである。このヒストグラムＲ２に示すように、階級番号が小さい階級１〜階級５にのみ度数が示され、一方で階級番号６以降の階級には、度数が示されていない。ところで、上述したように、階級番号が小さい階級ほど、画素値差分の値が低レベルの階級を表わす。すなわち、階級番号が小さい階級ほど、画素値は空間的になだらかに変化することを表わす。従って、度数分布表において階級番号が小さい階級に多くの度数があり、階級番号が大きい階級にほとんど度数がないということは、画像の輪郭部分では比較的なだらかに画素値が変化している部分が多いということであり、このことは、上述のように、無表記画像の特徴と一致する。以上より、度数分布表において階級番号が小さい階級に多くの度数があり、階級番号が大きい階級にはほとんど度数がない場合には、画像信号ＶＳ１が表わす画像を無表記画像と判別することができる。

以上より、度数分布表において階級番号が所定の階級番号より大きい階級にかなりの度数がある場合には、画像信号ＶＳ１が表わす画像を表記画像と判別することができ、他方、階級番号が所定の階級番号より大きい階級にほとんど度数がない場合には、画像信号ＶＳ１が表わす画像を無表記画像と判別することができる。

ところで、上述では、表記画像の場合には、図７に示すように、大きい階級番号を表わす階級のうち、階級番号１６にのみかなりの度数が検出されている。しかし、表記画像にも種々の画像があり、例えば、画像中の文字や記号などの濃淡等により、度数は階級番号１６の階級にのみ検出されるとは限らず、分散したり、もっと小さい階級番号の階級に多くの度数が検出されるようなことも考えられる。

そこで、本実施例では、度数分布表において階級番号が８以上における各階級を、上述した階級番号が大きい階級としてそれらの度数を合計する。そして、その合計が、所定の閾値より大きいならば、度数分布表において階級番号が大きい階級にかなりの度数があるものとして、画像信号ＶＳ１が表わす画像を表記画像と判別する。他方、その合計が、所定の閾値以下であるならば、度数分布表において階級番号が小さい階級に多くの度数があり、階級番号が大きい階級にはほとんど度数がないものとして、画像信号ＶＳ１が表わす画像を無表記画像と判別する。

それでは、本画像判別処理の詳細を以下に説明する。
図１１は、本実施例における画像判別処理の流れを表わしたフローチャートである。

まず、ＣＰＵ１００は、ステップＳ３１０の処理で、求めた度数分布表において階級番号が８以上における各階級の度数を合計した度数合計Ｓｆを算出する。なお、この度数合計Ｓｆは、画像の輪郭部分の空間的な画素値の変化を表わす、エッジ量である。

次に、ＣＰＵ１００は、ステップＳ３２０の処理で、算出した度数合計Ｓｆが予め定められる閾値Ｔｈより大きいかどうか判断する。なお、この閾値Ｔｈは、度数分布表における全度数（６４０度数）の約０．１％〜約１０％を表わす数値、すなわち、６〜６４程度に設定されることが望ましい。

ＣＰＵ１００は、算出した度数合計Ｓｆが予め定められる閾値Ｔｈより大きい場合には（ステップＳ３２０：ＹＥＳ）、階級番号が大きい階級にかなりの度数があると判断し、画像信号ＶＳ１が表わす画像は表記画像であると判別する（ステップＳ３３０）。

一方、ＣＰＵ１００は、算出した度数合計Ｓｆが予め定められる閾値Ｔｈ以下の場合には（ステップＳ３２０：ＮＯ）、階級番号が小さい階級に多くの度数があり、階級番号が大きい階級にはほとんど度数がないと判断し、画像信号ＶＳ１が表わす画像は無表記画像であると判別する（ステップＳ３４０）。

Ｂ４．輪郭補正パラメータ設定処理：
画像判別処理が終了すると、続いて、ＣＰＵ１００は、ステップＳ３５０の処理（図２）で、輪郭補正パラメータ設定処理を行う。すなわち、ＣＰＵ１００は、上述の画像判別処理で、画像信号ＶＳ１が表わす画像を表記画像であると判別した場合には、メモリ１３５に記憶されている表記画像用輪郭補正パラメータを読み出し、輪郭補正部１２０に送信する。他方、ＣＰＵ１００は、画像信号ＶＳ１が表わす画像が無表記画像であると判別した場合にはメモリ１３５に記憶されている無表記画像用輪郭補正パラメータを読み出し、輪郭補正部１２０に送信する。このようにして、輪郭補正部１２０では、輪郭補正を行うためのパラメータとして表記画像用輪郭補正パラメータ、もしくは、無表記画像用輪郭補正パラメータが設定される。

Ｂ５．輪郭補正処理：
輪郭補正パラメータ設定処理が終了すると、続いて、輪郭補正部１２０は、ステップＳ４００の処理（図２）で、輪郭補正処理を行う。この輪郭補正処理で用いられる輪郭補正のパラメータとして、表記画像用輪郭補正パラメータは、表記画像に含まれる文字や記号などにおいて、画素値が急激に変化する輪郭部分を補正するのに適し、無表記画像用輪郭補正パラメータは、無表記画像に表現される絵柄における画素値が比較的なだらかに変化する輪郭部分を補正するのに適する。本輪郭補正処理において、輪郭補正部１２０は、入力される画像信号ＶＳ１の表わす画像に対して、ＣＰＵ１００から供給される表記画像用輪郭補正パラメータ、もしくは無表記画像用輪郭補正パラメータに基づき輪郭補正を行なう。すなわち、輪郭補正部１２０に、ＣＰＵ１００から表記画像用輪郭補正パラメータが供給された場合には、画像信号ＶＳ１の表わす画像は表記画像であり、表記画像用輪郭補正パラメータを用いて、表記画像中に含まれる文字や記号等の輪郭部分を補正する。輪郭補正部１２０に、ＣＰＵ１００から無表記画像用輪郭補正パラメータが供給された場合には、画像信号ＶＳ１の表わす画像は無表記画像であり、無表記画像に表現される絵柄の輪郭部分を補正する。輪郭補正後、輪郭補正部１２０は、輪郭補正した画像を画像信号ＶＳ２として画像補正部１４０へ出力する。

輪郭補正処理が終了すると、続いて、画像補正部１４０は、ステップＳ５００の処理（図２）で、画像補正処理を行う。画像補正部１４０は、ルックアップテーブルを備えており、この画像補整処理で、輪郭補正部１２０から出力される画像信号ＶＳ２の表す画像の補正を行い、その補正後の画像を画像信号ＶＳ３として出力する。なお、画像補正部１４０は、画像補正として、例えば、画像信号ＶＳ２が表わす画像に対して、液晶パネルのＶＴ特性（電圧−透過率特性）を考慮したγ補正を施す。また、画像補正部１４０は、プロジェクタ１０に備えられる画像調整パネル（図示せず）を介して、ユーザから画像調整要求がなされると、その要求に応じて、上記画像の彩度、コントラスト、濃淡等を調整する補正も合わせて行う。

続いて、ステップＳ６００（図２）の処理で、液晶パネル駆動部１６０などにより、画像がスクリーンＳＣＲに表示される。すなわち、まず、液晶パネル駆動部１６０が、画像補正部１４０から出力される画像信号ＶＳ３に基づいて、液晶パネル１７０を駆動する。そして、駆動した液晶パネル１７０は、照明光学系１８０からの照明光を、画像信号ＶＳ３に応じて変調する。液晶パネル１７０で変調された光は、投写光学系１９０によってスクリーンＳＣＲに向かって射出され、スクリーンＳＣＲに画像が表示される。

なお、上記のステップＳ１００からステップＳ６００までの一連の処理の流れは、例えば、１フレームの画像に対しての処理の流れを順序だてて述べたものであり、実際の画像装置での動作では、それぞれの処理が所定のフレームの画像に対して並列して行われることになる。

なお、図示は省略しているが、液晶パネル１７０は、ＲＧＢの３色に対応する３枚の液晶パネルを含んでいる。このため、画像信号変換部１１０ないし液晶パネル駆動部１６０の各回路は、ＲＧＢの３色分の画像信号を処理する機能を有している。また、照明光学系１８０は、光源光を３色の光に分離する色光分離光学系を有しており、また、投写光学系１９０は、３色の画像光を合成してカラー画像を表す画像光を生成する合成光学系と投写レンズとを有している。なお、このようなプロジェクタの光学系の構成については、種々の一般的なプロジェクタの光学系の構成が利用可能である。

Ｃ．実施例の効果：
以上のように、本実施例のプロジェクタ１０は、度数分布表において、階級番号が８以上における各階級の度数を合計した度数合計Ｓｆを算出し、この度数合計Ｓｆと閾値Ｔｈを比較している。このようにすれば、度数合計Ｓｆが閾値Ｔｈより大きい場合には、階級番号が大きい階級にかなりの度数があると判断することができ、このことは表記画像の特徴と一致するので、画像信号が表わす画像を表記画像として適切に判別することができる。また、度数合計Ｓｆが閾値Ｔｈ以下の場合には、階級番号が小さい階級に多くの度数があり、階級番号が大きい階級にはほとんど度数がないと判断することができ、このことは無表記画像の特徴と一致するので、画像信号が表わす画像を無表記画像として適切に判別することができる。

また、本実施例のプロジェクタ１０は、入力される画像信号が表わす画像が表記画像であるか無表記画像であるかを判別し、表記画像と判別すると、表記画像用輪郭補正パラメータを設定し、上記画像が無表記画像であると判別すると、無表記画像用輪郭補正パラメータを設定する。そして、設定された輪郭補正パラメータを用いて、上記画像を輪郭補正する。このようにすれば、プロジェクタ１０に入力される画像が、表記画像であっても無表記画像であっても、それぞれに応じて適切に輪郭補正を行うことができる。

Ｄ．変形例：
なお、本発明では、上記した実施の形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様にて実施することが可能である。

Ｄ１．変形例１：
上記実施例において、検出ラインを１つとして度数分布表（図４（ｂ））を作成しているが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、画像において、複数のライン、もしくは、すべてのラインを検出ラインとして度数分布表を作成するようにしてもよい。また、１つの画面でなく複数の画面から度数分布表を作成するようにしてもよい。このようにして作成された度数分布表を用いても、上述のごとく、画像信号ＶＳ１が表わす画像が表記画像であるか、無表記画像であるかを判別することができる。

Ｄ２．変形例２：
上記実施例において、検出ラインは、中央の行（水平ライン）としているが、本発明はこれに限られるものではなく、どの行を検出ラインとしてもよく、また、垂直ラインを検出ラインとしてもよい。

Ｄ３．変形例３：
上記実施例では、画像判別処理において、ＣＰＵ１００は、度数分布表の階級番号８を分岐点として階級番号８以上における各階級の度数を合計することで、度数合計Ｓｆを算出しているが、本発明は、これに限られるものではない。例えば、上記分岐点を階級番号４〜１５のいずれかとして、上記度数合計Ｓｆを算出するようにしてもよい。このようにして算出された度数合計Ｓｆを用いても、閾値Ｔｈと比較することにより、表記画像もしくは無表記画像に判別することができる。

Ｄ４．変形例４：
上記実施例では、ＣＰＵ１００は、画像信号ＶＳ１が表わす画像が表記画像もしくは無表記画像かを判別し（図１１、ステップＳ３２０）、その判別結果に基づきメモリ１３５から表記画像用もしくは無表記画像用輪郭補正パラメータを読み出して、輪郭補正部１２０へ送信することで輪郭補正パラメータを設定するようにしているが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、表記画像用もしくは無表記画像用輪郭補正パラメータは、輪郭補正部１２０内の所定のメモリ（図示せず）に記憶されており、ＣＰＵ１００は、上記判別結果に基づき、輪郭補正部１２０内に記憶された表記画像用もしくは無表記画像用輪郭補正パラメータを指定するようにして、輪郭補正部１２０で輪郭補正パラメータが設定されるようにしてもよい。

Ｄ５．変形例５：
上記実施例では、プロジェクタ１０が度数分布解析部１３０、輪郭補正部１２０、メモリ１３５、および、ＣＰＵ１００の各機能を有しているが、これらの各機能は、ビデオカメラ，デジタルカメラ，カメラ付き携帯電話など、種々の画像生成装置に設けられていても良く、また、プリンタ，ＬＣＤディスプレイ，ＤＶＤプレーヤ，ビデオテーププレーヤ，ハードディスクプレーヤ等の画像出力装置に設けられていても良い。

Ｄ６．変形例６：
上記実施例において、ＣＰＵ１００は、画像信号ＶＳ１が表わす画像を表記画像であるか、もしくは、無表記画像であるかを判別し、その判別結果に基づき、輪郭補正パラメータを設定していたが、本発明は、これに限られるものではなく、上記判別結果に基づき、種々の画像処理を行ってもよい。例えば、上記判別結果が、表記画像の場合には、ＣＰＵ１００は、その表記画像中の文字部分または記号部分の彩度やコントラストなどを高くして、その部分をより強調するような画像処理を行ってもよい。

Ｄ７．変形例７：
上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。

本発明の実施例としてのプロジェクタ１０の概略構成を示すブロック図である。 本実施例におけるプロジェクタが行なう処理の流れを表わしたフローチャートである。 本実施例における度数分布解析処理の流れを表わしたフローチャートである。 本実施例における度数分布解析処理を示す説明図である。 本実施例における表記画像を一例として表わした図である。 本実施例の表記画像Ｏ１の検出ラインＰ１における度数分布表Ｑ１を示す図である。 本実施例の度数分布表Ｑ１に基づくヒストグラムＲ１を示す図である。 本実施例における無表記画像を一例として表わした図である。 本実施例の無表記画像Ｏ２の検出ラインＰ２における度数分布表Ｑ２を示す図である。 本実施例の度数分布表Ｑ２に基づくヒストグラムＲ２を示す図である。 本実施例における画像判別処理の流れを表わしたフローチャートである。

符号の説明

１０...プロジェクタ
１１０...画像信号変換部
１２０...輪郭補正部
１３０...度数分布解析部
１３５...メモリ
１４０...画像補正部
１６０...液晶パネル駆動部
１７０...液晶パネル
１８０...照明光学系
１９０...投写光学系
ＳＣＲ...スクリーン

Claims (7)

1. 画像を処理する画像処理装置であって、
   前記画像の１ラインにおいて、基準となる基準画素と、該基準画素と隣接する隣接画素とを複数組設定し、各組ごとに前記基準画素の画素値と前記隣接画素の画素値との差分の絶対値をそれぞれ算出し、各組ごとの各差分絶対値において、予め定められる第１の閾値より大きい前記差分絶対値の数の合計をエッジ量として算出するエッジ量算出部と、
   算出した前記エッジ量が、予め定められる第２の閾値より大きい場合には、前記画像は、文字や記号などを含む表記画像であると判別し、前記エッジ量が、前記第２の閾値以下の場合には、前記画像は、前記表記画像以外の画像であると判別する画像判別部と、
   判別結果に基づき、前記画像に所定の画像処理を行う画像処理部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記エッジ量算出部は、
   所定の幅を持った複数の階級に分けられる度数分布テーブルを備え、各組ごとに算出される各差分絶対値において、各差分絶対値が属する前記度数分布テーブルの前記階級にそれぞれ度数をカウントし、前記度数分布テーブルにおいて、前記第１の閾値より大きな前記差分絶対値を表わす各記階級の前記度数を合計することで前記エッジ量を算出することを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、
   前記画像判別部で前記画像が前記表記画像と判別された場合には、表記画像用の輪郭補正パラメータを設定し、前記画像が前記表記画像以外の画像と判別された場合には、前記表記画像以外の画像用の輪郭補正パラメータを設定するパラメータ設定部と、
   設定された前記輪郭補正パラメータに基づき、前記画像の輪郭を補正する輪郭補正部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処理装置を備えるプロジェクタ。
5. 画像を処理する画像処理方法であって、
   （ａ）前記画像の１ラインにおいて、基準となる基準画素と、該基準画素と隣接する隣接画素とを複数組設定し、各組ごとに前記基準画素の画素値と前記隣接画素の画素値との差分の絶対値をそれぞれ算出し、各組ごとの各差分絶対値において、予め定められる第１の閾値より大きい前記差分絶対値の数の合計をエッジ量として算出する工程と、
   （ｂ）算出した前記エッジ量が、予め定められる第２の閾値より大きい場合には、前記画像は、文字や記号などを含む表記画像であると判別し、前記エッジ量が、前記第２の閾値以下の場合には、前記画像は、前記表記画像以外の画像であると判別する工程と、
   （ｃ）判別結果に基づき、前記画像に所定の画像処理を行う工程と、
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
6. 画像を処理するためのコンピュータプログラムであって、
   前記画像の１ラインにおいて、基準となる基準画素と、該基準画素と隣接する隣接画素とを複数組設定し、各組ごとに前記基準画素の画素値と前記隣接画素の画素値との差分の絶対値をそれぞれ算出し、各組ごとの各差分絶対値において、予め定められる第１の閾値より大きい前記差分絶対値の数の合計をエッジ量として算出する機能と、
   算出した前記エッジ量が、予め定められる第２の閾値より大きい場合には、前記画像は、文字や記号などを含む表記画像であると判別し、前記エッジ量が、前記第２の閾値以下の場合には、前記画像は、前記表記画像以外の画像であると判別する機能と、
   判別結果に基づき、前記画像に所定の画像処理を行う機能と、
   をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラム。
7. 請求項６に記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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