JP4533330B2 - 画像形成装置及び画像形成方法 - Google Patents

Description

本発明は入力画像データに対して所定の画像処理を行い、出力画像データを形成する画像形成装置及び画像形成方法に関する。

従来から、テレビジョンなどの映像表示装置などでは、映像信号に対して階調変換を施す信号処理が行われてきた。こうした階調補正処理は、映像信号に対してディスプレイの特性や映像データそのもののコントラストや階調度を考慮して予め定められた階調変換を行う。例えば黒伸張とよばれる技術では、映像信号に対して黒の階調数を多く割り振ることで黒の表現力を向上させている。また液晶テレビでは、放送局側で映像信号に行っている階調変換処理を元に戻す階調変換（逆γ変換）を行い、映像信号の特性をリニアに戻してから表示している。階調補正処理は一般的にはルックアップテーブル（ＬＵＴ：Look UP Table）を利用することが多い。ＬＵＴは入力と、当該入力に対応する出力の組で構成
されており、データが入力されると、当該入力データに対応する出力データを出力するものである。映像表示装置などで使用されるＬＵＴは入出力特性が曲線を描くように構成されることが多いため、一般的にガンマ変換カーブ（γ変換カーブ）やガンマ曲線などと称されることがある。

また、昨今では、映像のシーン（フレーム）毎に最適な階調補正処理を実行するダイナミックガンマ処理と称される手法も考案されている。これは、シーン毎の画素の分布度合いや、シーン間の変化度合いに応じて、各シーン画像が見た目に最適化されるように入力データに対する補正処理を行うのが一般的である。

特許文献１は、巡回型フィルタ回路を持つ階調補正装置を開示する。特許文献１は、度数分布に基づいて画像形成を行う回路と、雑音等により度数分布が変動し補正後の信号が振動するのを抑制する為に、巡回型フィルタを備える階調補正装置を開示する。更に、階調補正装置は映像シーン変化に追従する為に、シーン変化検出回路を備える。

特許文献２は、変化抑制部を持つ画質補正回路を開示する。特許文献２は、度数分布に基づいて画像形成を行う回路と、分布状態が大きく変化した時に、画像補正による明暗の変化が非常に目に付き、画質劣化が劣化することを抑制するため、変化抑制部を備える画質補正回路を開示する。

また、特許文献３には、入力映像信号データを液晶パネルなどに表示するにあたり、画像の輝度の階調分布を検出するとともに、検出した階調分布の所定階調領域毎に階調の度数を検出する画像処理方法が開示されている。この特許文献３では、所定領域毎の階調の度数が所定の基準値を超えているか否かを判定する。この判定は、階調変換するルックアップテーブルにおける入力階調に対する出力階調を可変にするために行われるものである。即ち、ガンマ変換カーブを度数分布に応じて変更する処理が記載されている。
特公平７-９９８６２号公報 特開２００１-１０３３３８号公報 特開平７−７７９６３号公報

ここで、本発明が解決しようとする課題を図９、図１０を用いて説明する。図９及び図１０とも、１画面全体が黒の輝度値を有する映像信号の輝度が徐々に上昇していく段階で
の、（ａ）１画面の輝度値の度数分布、（ｂ）輝度値を４つのクラスで定義した度数分布（ヒストグラム）、（ｃ）そのヒストグラムを基に算出したγ変換カーブである。

即ち、図９（ｂ）はある階調値に度数が集中している状態となっている。また、映像信号の輝度の上昇により度数の集中する階調値がクラスの境界をまたいで変化した場合を示している。この場合、度数分布に基づいて階調補正を行う方法においては、この度数分布の変動がそのまま階調変換の特性に大きな変動を生む。この状態を図９（ｃ）に示す。図９（ｃ）は図９（ｂ）に示した度数分布に基づいて算定された入力階調値を出力階調値に変換するγ変換カーブである。決定されたγ変換カーブが大きく変動すると、形成される画像のコントラストが大きく変わる。この画像の変化が画面のちらつきを引き起こし、画質が劣化する問題がある。

図１０に示したのは、輝度の変動が特定クラス範囲内で収まっているケースである。この場合、図１０（ａ）に示すように実際の入力画像の輝度は変化しているのに対し、特定クラス内における輝度の度数分布は図１０（ｂ）に示すように変化しない。そのため、図１０（ｃ）に示すように画像の変化に追従することなく一律同じ階調変換が行われることになる。その結果、画像データの変化に対応した、良好な画像形成が行うことができないという問題があった。

特許文献１に記載されている巡回型フィルタや、特許文献２に記載されている変化抑制部ではこれらの問題に対処することができなかった。また、特許文献３に記載された画像処理方法には、入力データの輝度レベルを所定のクラス単位で度数分布をとることが開示されている。しかしながら、特許文献３に開示の技術では、画像の輝度の分布を平坦化することで、特に低輝度側の階調分布が少ない画像の暗部コントラストを改善する技術である。即ち、これはどのような映像信号データに対しても基準値を超えていないクラスについては一律的に輝度を平均化し、ある特定の入出力階調変換特性に合致させるための処理である。つまり、図９や図１０に記載したような、そもそも映像信号の特性を反映させたγ変換データを作成するためには利用できない。

本発明は、上記の問題を解決するもので、映像信号の変化に追従して良好な画像形成が行える画像形成装置及び画像形成方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するために、本発明の好適な構成は、入力画像データに対して階調補正処理を実行する画像形成装置であって、入力画像データの各画素値に対して、所定の下限値及び上限値の範囲内におけるいずれかの信号値を画素毎に加算して、各画素に対応する階調値を算出する加算手段と、画素値の最小値から最大値までの範囲を複数のクラスに区分し、クラス毎に、そのクラスに属する前記階調値を有する画素の数を各クラスの度数としてカウントする計測手段と、前記計測手段でカウントされた各クラスの前記度数の分布に基づいて、前記入力画像データの階調を補正する階調補正データを生成する生成手段と、前記生成手段で生成された階調補正データを用いて、前記入力画像データの階調補
正処理を実行する階調補正手段と、を有し、前記信号値は、前記加算手段で画素値に加算される毎に、前記所定の下限値及び上限値の範囲内で変動する値である。

また、本発明の好適な構成は、入力画像データに対して階調補正処理を実行する画像形成装置であって、画素値の最小値から最大値までの範囲を複数のクラスに区分し、クラス毎に、そのクラスに属する画素値を有する画素の数を画素毎に各クラスの度数として順次カウントする計測手段と、前記計測手段が画素をカウントする毎に、前記クラスの境界値を所定の下限値及び上限値の範囲内で変動させる制御を行う制御手段と、前記計測手段でカウントされた各クラスの前記度数の分布に基づいて、前記入力画像データの階調を補正する階調補正データを生成する生成手段と、前記生成手段で生成された階調補正データを用いて、前記入力画像データの階調補正処理を実行する階調補正手段と、を有する。

また、本発明の好適な方法は、入力画像データに対して階調補正処理を実行する画像形成方法であって、入力画像データの各画素値に対して、所定の下限値及び上限値の範囲内におけるいずれかの信号値を画素毎に加算して、各画素に対応する階調値を算出する加算工程と、画素値の最小値から最大値までの範囲を複数のクラスに区分し、クラス毎に、そのクラスに属する前記階調値を有する画素の数を各クラスの度数としてカウントする計測工程と、前記計測工程でカウントされた各クラスの前記度数の分布に基づいて、前記入力画像データの階調を補正する階調補正データを生成する生成工程と、前記生成工程で生成された階調補正データを用いて、前記入力画像データの階調補正処理を実行する階調補正工程と、を有し、前記信号値は、前記加算工程で画素値に加算される毎に、前記所定の下限値及び上限値の範囲内で変動する値である。

また、本発明の好適な方法は、入力画像データに対して階調補正処理を実行する画像形成方法であって、画素値の最小値から最大値までの範囲を複数のクラスに区分し、クラス毎に、そのクラスに属する画素値を有する画素の数を画素毎に各クラスの度数として順次カウントする計測工程と、前記計測工程で画素をカウントする毎に、前記クラスの境界値を所定の下限値及び上限値の範囲内で変動させる制御を行う制御工程と、前記計測工程でカウントされた各クラスの前記度数の分布に基づいて、前記入力画像データの階調を補正する階調補正データを生成する生成工程と、前記生成工程で生成された階調補正データを用いて、前記入力画像データの階調補正処理を実行する階調補正工程と、を有する。

本発明により、どのような映像に対しても映像の変化に追従した階調補正処理が確実に実行される。それとともに、階調補正処理が過度に補正を変化することで引き起こされる画質の劣化を低減させた良好な画像形成が行える。

以下、本発明の実施の形態について説明する。
＜実施例１＞

本発明の画像形成方法は、ダイナミックγ、黒伸張、白伸張、と言った度数分布を用いた画像形成法を包含しており、特にダイナミックγは複数のクラスを持つ度数分布を用いるという点から本発明が適応される好ましい形態である。

本発明の実施の形態について、ダイナミックγを例に挙げ、図１を用いて以下に具体的に説明する。

図１において、１００は映像の輝度データの入力端子、１０１は離散化データ加算部、１０２はヒストグラム計測部、１０３はγカーブ演算部、１０４は階調変換部、１０５は階調変換された輝度データの出力端子である。また、図中ａ〜ｅは各箇所でのデータを意味し、ａは輝度データ、ｂは離散化輝度データ、ｃはヒストグラムデータ、ｄはγ変換カーブ、ｅは出力輝度データである。

本実施例では、入力端子１００には度数分布を計る画像データを構成する各画素の輝度データａが入力される。この輝度データａは画素毎に加算手段としての離散化データ加算部１０１及び、階調補正手段としての階調変換部１０４に入力される。なお本実施例では、色差データについては特に処理を行わない。輝度データだけに処理を加えることでダイナミックγを実現する。しかしながら、本発明は輝度データ以外の信号データについても適用することが可能である。例えば、ＲＧＢそれぞれの階調データを用いることもできる。

離散化データ加算部１０１は輝度データａにそれぞれ離散化データを加算し離散化輝度データｂを生成する。離散化データには一定の固定値ではなく、加算するごとに所定の分布内で変動する、ガウス分布やランプ波形のような任意のデータを用いる。また、離散化データを加算した結果が０より小さい場合は、その値を０にリミットする。また、輝度データがとりうる最大の値を超える場合もその値を最大値でリミットする。なお、本発明を実現するにあたっては、各画素の輝度値に対して所定の範囲内で変動する数値データを加
算すればよい。よって、例えば、ある振幅を有する乱数値を生成し、当該乱数値を各画素の輝度値に加算するように構成してもよい。なお、振幅の度合いはクラスの幅や画質評価の結果等を用いて適宜決定すべきものである。本実施例では、離散化データの分布範囲が計測手段としてのヒストグラム計測部で求めるヒストグラムのクラス幅より大きくしてある。

このように、入力映像信号の各画素の輝度値に対して一定の範囲で変動するデータを夫々加算することで、加算後のデータは分散する。従って、特定のクラスにしか度数が現れないような入力映像信号であっても、離散化データを加算した後の信号データは他のクラスにも度数として現れる。そしてヒストグラム計測部１０２はその離散化輝度データｂを１フレーム期間計測し、ヒストグラムデータｃを生成する。

生成手段としてのγカーブ演算部１０３は、このヒストグラムデータｃを用いて演算を行い、γ変換カーブｄを得る。なお、演算方法については後述する。

階調変換部１０４は、このγ変換カーブｄを用い、入力輝度データａを階調変換し、出力輝度データｅを出力端子１０５に出力する。以下、具体的な構成を挙げて本発明を詳しく説明する。

なお、入力輝度データａは８ビットのデータとして説明する。

離散化データ加算部１０１は入力輝度データａに離散化データを加算する。離散化データには一定の固定値ではなく、加算するごとに変動するデータを用いる。ここでは図５のように−３２〜＋３２の間で変動するランプ波形データを離散化データとする。

ヒストグラム計測部１０２は離散化データが加算された離散化輝度データｂを１フレーム期間カウントし、各輝度値における画素数を度数としたヒストグラムデータｃを作成する。なお、ヒストグラム計測部１０２が作成するヒストグラムは、輝度値の範囲として、０〜６３、６４〜１２７、１２８〜１９１、１９２〜２５５の４つの領域（クラス）が規定されている。これを図６に示す。図６におけるＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３、ＣＬ４はヒストグラムの各クラスを意味する。即ち、ＣＬ１に対応する輝度値は０〜６３、ＣＬ２に対応する輝度値は６４〜１２７、ＣＬ３に対応する輝度値は１２８〜１９１、ＣＬ４に対応する輝度値は１９２〜２５５となる。ヒストグラム計測部１０２は、図６に示したヒストグラムの各クラスの範囲に対応する輝度値を有する画素がそれぞれいくつあるかをカウントしたデータを生成する。

γカーブ演算部１０３は、ヒストグラムデータｃから当該１フレームの画像の階調補正を行うのに適切なγ変換カーブを演算により生成する。γ変換カーブの生成として本例では公知例であるヒストグラム平均化法を用いて説明する。なお、γ変換カーブの演算方法は他の如何なる方法を採用してもよい。

図７はヒストグラム平均化法を説明する図である。図７（ａ）はヒストグラム計測部で計測されたヒストグラムである。計測されたヒストグラムから累積ヒストグラムを計算する。図７（ｂ）は図７（ａ）の累積ヒストグラムを示している。累積ヒストグラムとは、ヒストグラムを算出した画素数を最大値として各クラスにおける度数を累積加算して求める頻度分布である。ヒストグラム平均化法においては、図７（ｂ）の破線に示すように、累積ヒストグラムを補間してγ変換カーブを求める。

図７（ｂ）の破線の最大値（最大度数）は画面の全画素数に等しいため、これを出力最大値にスケーリングする。例えば、画面の全画素数が６４０×４８０＝３０７２００画素
であった場合を考える。即ち、図７（ｂ）の破線の最大値は３０７２００である。これを、γカーブとして使用するために、出力最大値２５５となるようにスケーリングする。具体的には、破線のカーブを（２５５／３０７２００）倍することになる。このようにスケーリングされたカーブがγ変換カーブｄとなる。

階調変換部１０４は、このγ変換カーブｄを用いて、入力画像データａに対してγ変換処理を実行する。階調変換部１０４は具体的に以下のような動作を行う。階調変換部１０４は、図１１に示すような入力と出力の値の組からなるＬＵＴによって構成されている。図中の入力は輝度データａに相当し、出力は出力輝度データｅに相当する。ＬＵＴは入力輝度データａが階調変換部１０４に入力されたとき、その入力輝度データａに対応する出力輝度データｅを出力端子１０５に出力する。また、階調変換部１０４は１フレームごとにγカーブ演算部１０３からγ変換カーブｄを受け取り、ＬＵＴの出力をそのγカーブの値で書き換える。このように構成することで、多様なγ変換カーブｄに基づく階調変換処理が実行される。

さらに、図８を参照して、本実施例の説明として各ブロックにおける信号の変化を説明する。

図８の（ａ１）〜（ｄ１）は輝度が１２７のベタ画像を入力画像データａとした場合の各ブロックにおけるヒストグラム及びγカーブである。輝度１２７のベタ画像のヒストグラムは通常は図８（ａ１）のようになる。本発明では、輝度データに対して離散化データを加算することで、図８（ｂ１）に示すような、他のクラスに度数が分散されたヒストグラムをヒストグラム計測部１０２で求める。このヒストグラムを用いてγカーブ演算部１０３で演算した累積ヒストグラムが図８（ｃ１）である。そして、このγ変換カーブｄが図８（ｄ１）である。

次に入力画像データａが変動して、輝度が１２９のベタ画像になった場合が図８（ａ２）〜（ｄ２）である。度数が集中している階調が１２７から１２９にと、クラスの境界をまたいで変化しているが、図８（ｄ１）と図８（ｄ２）のようにγカーブが大きく変化することはない。これは、輝度値に対して所定の分布内で変動する離散化データを各画素に対して加算し、輝度分布を分散化させたことによる効果である。この結果、クラスの境界を越えて画像データが変化しても、γ補正の程度が大きく変わることで画像の変化が目に付き画質が劣化するという問題が改善される。

次に入力画像データａが変動して、輝度が１９１のベタ画像になった場合が（ａ３）〜（ｄ３）である。

度数が集中している階調は１２９から１９１に変化しているが、この変化はクラスＣＬ３内での画像データの変動である。従って、従来の方法ではどちらのケースも同じγ変換カーブが得られるに過ぎなかった。しかしながら、本発明の方法を採用することで、γ変換カーブは（ｄ２）と（ｄ３）で変化している。言うまでもなく、これは輝度値に対して所定の分布内で変更する離散化データを各画素に対して加算し、輝度分布を分散化させたためである。以上より、図９，１０を用いて説明した課題は本発明によって改善される。

以上、説明した通り、本実施例では、入力された映像信号データの１フレームにおける各画素の輝度値に対して離散化データを加算し、離散化データが加算された画素のヒストグラムを計測することで、最適なγ変換カーブを生成することが可能となる。従って、階調補正処理の過度な変化が望ましくない画像の悪化を招いたり、最適な階調補正が行えなかったりという従来技術が有している課題を解決することが可能となる。
＜実施例２＞

次に、本発明の別の実施の形態について、ダイナミックγを例に挙げ、図２を用いて以下に具体的に説明する。上述した実施例１は、入力された輝度データに対して離散化データを加算することで分布を意図的に崩し、それにより最適な階調補正処理を行う者であった。対して本実施例は、入力された輝度データには処理を行わず、ヒストグラムのクラスの範囲を変動させることで実施例１と同様の効果を得るための構成を開示する。

図２において、計測手段としての２００はヒストグラム計測制御部である。また、図中ｆはヒストグラム計測制御信号である。１００、１０２〜１０５及びａ、ｃ〜ｅは図１の実施形態と同じであるので説明は省略する。

本実施形態においてヒストグラム計測制御部２００はヒストグラム計測部１０２が１フレームに含まれる画素の輝度データをカウントする毎に、ヒストグラムの各クラスの境界値を変動させる制御を行う。

実施例１同様、本実施例では輝度データａは８ビットのデータとして説明する。

ヒストグラム計測制御部２００はヒストグラム計測部１０２がヒストグラム算出対象分の画素データの輝度値をカウントする毎に、ヒストグラムの各クラスの範囲を変動する制御を行う。デフォルトの各クラスの範囲は図６で示すものとする。

図６において、クラスＣＬ１の上限値をＣＬ１ｕ、下限値をＣＬ１ｄ、クラスＣＬ２の上限値をＣＬ２ｕ、下限値をＣＬ２ｄ、クラスＣＬ３の上限値をＣＬ３ｕ、下限値をＣＬ３ｄ、クラスＣＬ４の上限値をＣＬ４ｕ、下限値をＣＬ４ｄ、とする。また、各クラスの変動値をαとする。 このとき各クラスの範囲の変動は、
変動後のＣＬ１ｄ ＝ デフォルトのＣＬ１ｄ＝０
変動後のＣＬ１ｕ ＝ デフォルトのＣＬ１ｕ＋α
変動後のＣＬ２ｄ ＝ デフォルトのＣＬ２ｄ＋α ＝ 変動後のＣＬ１ｕ＋１
変動後のＣＬ２ｕ ＝ デフォルトのＣＬ２ｕ＋α
変動後のＣＬ３ｄ ＝ デフォルトのＣＬ３ｄ＋α ＝ 変動後のＣＬ２ｕ＋１
変動後のＣＬ３ｕ ＝ デフォルトのＣＬ３ｕ＋α
変動後のＣＬ４ｄ ＝ デフォルトのＣＬ４ｄ＋α ＝ 変動後のＣＬ３ｕ＋１
変動後のＣＬ４ｕ ＝ デフォルトのＣＬ４ｕ＝２５５
と現すことができる。また変動値αは図５のように−３２〜＋３２の間で変動するランプ波形データを用いる。もちろん、変動範囲は−３２〜＋３２に限定されるものではない。また、ランプ波形データ以外の振幅関数や乱数を利用することも可能である。

この時各クラスの上限値や下限値が０より小さくなった場合、その値を０にリミットする。また２５５よりも大きくなった場合、その値を２５５にリミットする。また、クラスの上限値が０となった場合は、輝度データの値が０の画素はその一つ上のクラス（例えばＣＬ１の上限値が０となった場合はＣＬ２）のカウント値とする。また、クラスの下限値が２５５となった場合はその一つ下のクラス（例えばＣＬ４の下限値が２５５となった場合はＣＬ３）のカウント値とする。

以下、図を用いて本実施例の動作を説明する。図１２はα＝０の場合のクラス範囲を、図１３はα＝１の場合のクラス範囲を示す。また、図１４は１フレーム期間、輝度データを計測した時のヒストグラムを示す。また図１５はそれぞれのα値の場合の各クラスの上限値と下限値を示す表である。

図１２のようなクラスの範囲の場合、ヒストグラム計測部に輝度１２８のデータが入力さ
れると、ヒストグラム計測部はクラスＣＬ３のカウント値を＋１する。ヒストグラム計測部は１つのデータをカウントしたら、変動値αを変更する。本実施例では図５に示すランプ波形データを変動値αとして使用しているのでα＝１になる。この場合各クラスの範囲は図１３のようになる。このとき１２８のデータが入力されるとヒストグラム計測部はＣＬ２のカウント値を＋１する。

このように、輝度データをカウントするたびに各クラスの上限値と下限値を変化されることで、同じ値の輝度データをカウントしていても、カウントするクラスを変えることができる。なお、カウント実行時はクラスの境界値を変動させることで、実質的に実施例１と同様、離散化データを輝度データに加算した場合と同様の結果を得ることになる。しかしながら、本実施例では仮想的に境界値を変動させて、対象となるクラスで画素数をカウントしているだけであるので、最終的にγ変換カーブｄを得るためのヒストグラムはデフォルトのクラス境界値を有するヒストグラムを用いる。従って、輝度値１２８の画素がクラス境界値の変動によってＣＬ２にカウントされた場合は、デフォルトのヒストグラムに戻した際にも当然ＣＬ２の画素としてカウントされた状態である。

よって、１フレームのすべての画素が輝度値１２８のデータが入力された場合でも、図１４のようにＣＬ２とＣＬ３とに分散されたヒストグラムデータを得ることができる。

以上より、本実施例においても分散されたヒストグラムデータを得ることができる。即ち、このヒストグラムデータからは実施例１と同様、従来の技術を改善することが可能なγ変換カーブを得ることができる。よって、本実施例においても実施例１と同様、階調補正処理の過度な変化が望ましくない画像の悪化を招いたり、最適な階調補正が行えなかったりという従来技術が有している課題を解決することが可能となる。
＜実施例３＞

続いて、本発明の別の実施例について、ダイナミックγを例に挙げ、図３及び図４を用いて説明する。

図３及び図４において、３００は階調補正手段としての駆動電圧制御部、３０１はＳＥＤ（Ｓｕｒｆａｃｅ−ｃｏｎｄｕｃｔｉｏｎ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ−ｅｍｉｔｔｅｒ Ｄｉｓｐｌａｙ）である。また図中ｇはＳＥＤの駆動電圧制御信号である。図３は実施例１と同様、離散化データを輝度データに加算してからヒストグラムを計測する形態に本実施例の構成を適用した構成を開示している。また、図４は実施例２と同様、ヒストグラムのクラスの境界値を変動してヒストグラムを計測する形態に本実施例の構成を適用した構成を開示している。従って、１００〜１０２、２００及びａ〜ｃ、ｆは図１、図２と同じであるので説明は省略する。

ＳＥＤ３０１は駆動電圧によってγ特性を変えることができる表示デバイスである。ＳＥＤの仕組みについて以下で説明を行う。

ＳＥＤの駆動方式にパルス幅変調（ＰＷＭ：Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）駆動と呼ばれるものがある。ＰＷＭは電子放出源に電圧を印加した時に、印加時間と蛍光体の発光強度の関係がリニアであることを利用して、電圧の印加時間で発光強度を制御する方式である。また、この時印加する電圧のことを駆動電圧と呼ぶ。ＰＷＭについて図１６を用いてさらに詳しく説明する。図１６は駆動電圧Ｖｆの印加時間ｔと、発光強度の関係を表す図である。ここで横軸が印加時間、縦軸が駆動電圧を意味する。また印加時間ｔ１、駆動電圧Ｖｆ１の時の輝度をｔ１とＶｆ１で囲まれた斜線の面積で表している。通常ＰＷＭでは駆動電圧は一定に保ち、印加時間だけを変更し発光強度を制御する。発光強度と印加時間はリニアの関係にあるので、画像データの画素値を印加時間に均等に
割り付け、発光強度と画像データとを対応させる。つまり画像データが８ｂｉｔの場合で、印加時間ｔ１の時ときを発光強度のピークＬ１として設計した場合、画素値が２５５の時、駆動電圧Ｖｆを印加時間ｔ１で発光強度Ｌ１を得る。また画素値が１の時は、駆動電圧Ｖｆ、印加時間ｔ１／２５５で発光強度Ｌ１／２５５を得ることができる（図１７）。ここで画素値とはＲＧＢの各値を意味する。ＳＥＤは１画素あたりＲＧＢ３色の蛍光体を持つ。よってすべての画素に対してＲＧＢ個々にこの制御を行い画像を形成する。

この一定値で使用する駆動電圧Ｖｆを変化させることで、ＳＥＤにγ特性を持たせる方法がある。これについて以下で説明する。駆動電圧と発光強度の関係は図１８のような下に凸の増加曲線を描く。本実施例では駆動電圧Ｖｆは、駆動電圧Ｖｆと発光強度Ｌの関係がほぼリニアなＶｆａ〜Ｖｆｂの間を使用することとする。

ここで印加時間によらず一定の値で使用していた駆動電圧Ｖｆを図１９のように時間が経過するに従い増加するように制御する。こうすることで単位時間辺りの発光強度の増加量が増える。従って、画像データの８ビットの各値を印加時間に均等に割り振ると、画像データの画素値と発光強度の関係は図２０のように下に凸の増加曲線を描く。また、駆動電圧Ｖｆを図２１のように時間が経過するに従い減少するように制御すれば、画像データと発光強度の関係は図２２のように上に凸の増加曲線になる。以上のように駆動電圧Ｖｆの値を制御することで、ＳＥＤにγ特性をもたせることができる。

また、この印加時間と駆動電圧の関係を１フレームごとに制御すれば、ＳＥＤのγ特性を毎フレームで変更することが可能となる。

以上を踏まえて、本実施例の説明を続ける。駆動電圧制御部３００はヒストグラムデータｃを基に駆動電圧制御信号ｇを生成する。駆動電圧制御信号ｇは各印加時間での駆動電圧Ｖｆを指示する信号である。

以下でヒストグラムデータｃから駆動電圧制御信号ｇの生成方法について説明する。まず、実施例１、実施例２と同様にヒストグラムデータからヒストグラム平均化法によってγ変換カーブを求める。このγ変換カーブをｆ（ｘ）とする。ｘは入力階調である。次にｆ（ｘ）の一階調あたりの増加量をあらわす、増加関数ｇ（ｘ）を求める。ｇ（ｘ）は以下の式で表される。

ｇ（ｘ）＝ｆ（ｘ）−ｆ（ｘ−１） ただしｘ＝０の時 ｇ（ｘ）＝０とする。

駆動電圧制御部はこのｇ（ｘ）を駆動電圧制御信号ｇとして１フレームごとにＳＥＤに供給する。ＳＥＤはこの駆動電圧制御信号にＶｆ１を乗算したものを駆動電圧としてＳＥＤを駆動する。

以上のように、１フレームごとに分散されたヒストグラムデータから実施例１、実施例２と同様、γ変換カーブｄを得る。そしてそのγ変換カーブｄから駆動電圧制御信号ｇを生成する。この駆動電圧制御信号ｇでＳＥＤを制御することで、階調補正処理の望ましくない過度な変化が画像の悪化を招いたり、階調補正処理が画像の変化に追従せず最適な階調補正が行えなかったりいという従来技術が有している課題を解決することが可能となる。

なお、上述した各実施例の離散化データ加算部、ヒストグラム計測部、γ変換カーブ演算部、階調変換部などは、全てハードウェアで構成することが可能である。また、各部の機能を実行するプログラムを実行可能なコンピュータ環境に適用することで同様の効果を得ることもできる。当然ながら、ハードウェアとソフトウェアを共に用いて本発明を実現
することも可能である。

また、上述した実施例では、入力映像信号の輝度データに対して処理を実行している。しかしながら、本発明は輝度データに対する処理に限定されるものではない。さらに、クラスの数やクラスの幅は本発明を実施するにあたり、実施者が任意に選択可能なものである。

本発明の実施例１に係る画像形成装置のブロック図である。 本発明の実施例２に係る画像形成装置のブロック図である。 本発明の実施例３に係る画像形成装置のブロック図である。 本発明の実施例３に係る画像形成装置のブロック図である。 本発明の第１および２の実施例に係る離散化データを説明する図である。 本発明の第１および２の実施例に係るヒストグラムを説明する図である。 公知例であるヒストグラム平均化法を説明する図である。 本発明の第１および２の実施例を説明する図である。 従来技術の問題点を説明する図である。 従来技術の問題点を説明する図である。 本発明の第１、第２および第３の実施例に係る階調変換部を説明する図である。 本発明の第２および第３の実施例の動作を説明する図である。 本発明の第２および第３の実施例の動作を説明する図である。 本発明の第２および第３の実施例の動作を説明する図である。 本発明の第２および第３の実施例の動作を説明する図である。 本発明の第３の実施例に係るパルス幅変調駆動を説明する図である。 本発明の第３の実施例に係るパルス幅変調駆動を説明する図である。 本発明の第３の実施例に係る駆動電圧制御によるＳＥＤのγ特性の制御について説明する図である。 本発明の第３の実施例に係る駆動電圧制御によるＳＥＤのγ特性の制御について説明する図である。 本発明の第３の実施例に係る駆動電圧制御によるＳＥＤのγ特性の制御について説明する図である。 本発明の第３の実施例に係る駆動電圧制御によるＳＥＤのγ特性の制御について説明する図である。 本発明の第３の実施例に係る駆動電圧制御によるＳＥＤのγ特性の制御について説明する図である。

符号の説明

１００ 映像の輝度データの入力端子
１０１ 離散化データ加算部
１０２ ヒストグラム計測部
１０３ γカーブ演算部
１０４ 階調変換部
１０５ 輝度データの出力端子

Claims (8)

1. 入力画像データに対して階調補正処理を実行する画像形成装置であって、
   入力画像データの各画素値に対して、所定の下限値及び上限値の範囲内におけるいずれかの信号値を画素毎に加算して、各画素に対応する階調値を算出する加算手段と、
   画素値の最小値から最大値までの範囲を複数のクラスに区分し、クラス毎に、そのクラスに属する前記階調値を有する画素の数を各クラスの度数としてカウントする計測手段と、
   前記計測手段でカウントされた各クラスの前記度数の分布に基づいて、前記入力画像データの階調を補正する階調補正データを生成する生成手段と、
   前記生成手段で生成された階調補正データを用いて、前記入力画像データの階調補正処理を実行する階調補正手段と、
   を有し、
   前記信号値は、前記加算手段で画素値に加算される毎に、前記所定の下限値及び上限値の範囲内で変動する値である
   ことを特徴とする画像形成装置。
2. 入力画像データに対して階調補正処理を実行する画像形成装置であって、
   画素値の最小値から最大値までの範囲を複数のクラスに区分し、クラス毎に、そのクラスに属する画素値を有する画素の数を画素毎に各クラスの度数として順次カウントする計測手段と、
   前記計測手段が画素をカウントする毎に、前記クラスの境界値を所定の下限値及び上限値の範囲内で変動させる制御を行う制御手段と、
   前記計測手段でカウントされた各クラスの前記度数の分布に基づいて、前記入力画像データの階調を補正する階調補正データを生成する生成手段と、
   前記生成手段で生成された階調補正データを用いて、前記入力画像データの階調補正処理を実行する階調補正手段と、
   を有することを特徴とする画像形成装置。
3. 前記加算手段で加算される信号値は、前記所定の下限値及び上限値を振幅とする関数に基づいて決定されることを特徴とする請求項１に記載の画像形成装置。
4. 前記制御手段は、前記所定の下限値及び上限値を振幅とする関数に基づいて、クラスの境界値を決定することを特徴とする請求項２に記載の画像形成装置。
5. 入力画像データに対して階調補正処理を実行する画像形成方法であって、
   入力画像データの各画素値に対して、所定の下限値及び上限値の範囲内におけるいずれかの信号値を画素毎に加算して、各画素に対応する階調値を算出する加算工程と、
   画素値の最小値から最大値までの範囲を複数のクラスに区分し、クラス毎に、そのクラスに属する前記階調値を有する画素の数を各クラスの度数としてカウントする計測工程と、
   前記計測工程でカウントされた各クラスの前記度数の分布に基づいて、前記入力画像データの階調を補正する階調補正データを生成する生成工程と、
   前記生成工程で生成された階調補正データを用いて、前記入力画像データの階調補正処理を実行する階調補正工程と、
   を有し、
   前記信号値は、前記加算工程で画素値に加算される毎に、前記所定の下限値及び上限値の範囲内で変動する値である
   ことを特徴とする画像形成方法。
6. 入力画像データに対して階調補正処理を実行する画像形成方法であって、
   画素値の最小値から最大値までの範囲を複数のクラスに区分し、クラス毎に、そのクラスに属する画素値を有する画素の数を画素毎に各クラスの度数として順次カウントする計測工程と、
   前記計測工程で画素をカウントする毎に、前記クラスの境界値を所定の下限値及び上限値の範囲内で変動させる制御を行う制御工程と、
   前記計測工程でカウントされた各クラスの前記度数の分布に基づいて、前記入力画像データの階調を補正する階調補正データを生成する生成工程と、
   前記生成工程で生成された階調補正データを用いて、前記入力画像データの階調補正処理を実行する階調補正工程と、
   を有することを特徴とする画像形成方法。
7. 前記加算工程で加算する信号値は、前記所定の下限値及び上限値を振幅とする関数に基づいて決定されることを特徴とする請求項５に記載の画像形成方法。
8. 前記制御工程では、前記所定の下限値及び上限値を振幅とする関数に基づいて、クラスの境界値を決定することを特徴とする請求項６に記載の画像形成方法。

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