JP5010099B2 - ダイナミック偽輪郭効果の補償を改善したビデオ画像の処理方法およびビデオ画像の処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、ビデオ画像の処理方法、特に光放出をパルス幅変調（ＰＷＭ）する方式のマトリクス状のディスプレイ画面において、ダイナミック偽輪郭効果の補償を改善する方法に関する。本発明はさらにこの方法を実施する装置にも関する。本発明はプラズマディスプレイパネルＰＤＰに関連しているが、ディジタルマイクロミラーデバイスＤＭＤなどのＰＷＭ方式の他のディスプレイにも適用可能である。

本発明の背景
プラズマディスプレイパネルは以前から知られているが、近年大きくＴＶメーカの関心を引くようになってきている。実際に、最近の技術によれば、大画面で薄型、しかもビューアングルの制限のないフラットカラーパネルが得られるようになった。こうしたディスプレイのサイズは従来のＣＲＴ画像管で達成されてきたものに比べて格段に大きくすることができる。

欧州の最新世代のＴＶ機器についていえば、画像品質を改善するための種々の手段が模索されている。ここには、プラズマディスプレイ技術などの新技術で製造されるＴＶ機器は従前の技術によるＴＶ機器よりも格段に良好な画質を提供しなければならないという強い要求がある。一方ではプラズマディスプレイ技術は魅力的な厚さに対してほとんど無限の画面サイズの可能性を提供するが、他方では画質を低減させてしまう新たな種類のアーティファクトを発生させる。こうしたアーティファクトの多くは従来のＣＲＴ画像管で発生する既知のアーティファクトとは異なっている。これらのアーティファクトは、よく知られた従来のアーティファクトとは異なっているため視聴者の眼につきやすい。

本発明は“ダイナミック偽輪郭効果”と称される新しいアーティファクトを扱う。これはマトリクス状の画面の上を観察点が動くとき、グレーレベルおよび色の障害に相応して、画像内の色エッジのゴーストの形態で現れる。この種のアーティファクトは、画像が例えば（顔や腕の表示などで）人間の肌を表現するために滑らかなグラデーションを有する場合に強められる。また、観察者が頭をふったりして視覚認知に依存する誤差が眼の網膜に生じたときには静止画像でも同様の問題が発生する。

偽輪郭効果を低減または消去するための幾つかのアプローチが提案されている。偽輪郭効果はプラズマ技術のサブフィールド編成に直接に関連するので、これらのアプローチのほとんどはプラズマディスプレイパネルのサブフィールド編成を最適化しようとしている。サブフィールド編成については後述するが、ここでは８以上の照明サブ期間で８ビットグレーレベルの分解を行うことであると理解されたい。

Ｐｉｏｎｅｅｒ社で提案されているアプローチではコード内にホールのない連続サブフィールドを用いる。ただしグレーレベル数をサブフィールド数にまで低減することにより、画質もダメージを受ける。

ダイナミック偽輪郭効果を補償する別のアプローチとして、本出願人による欧州出願第０１２５０１５８．１号明細書の手法が上げられる。この手法は重心符号化に基づいており、ビデオレベルの進行とともに照明の重心も進行するサブフィールドシーケンスのみを用いる。これはディザによって回復されるビデオレベルを低減することにより達成される。こうした符号化は動きのシーケンスに適しているが、ディザノイズがあるため静止画像または動きのない画像では効率が悪い。

本発明の概要
本発明の課題は動きおよびノイズに関する画像の活性に依存して符号化の選択を最適化する新しい手法を提案することである。

本発明は、ディスプレイ機器での表示のためにビデオ画像を処理する方法に関する。ディスプレイ機器は画像のピクセルに相応する複数の輝度エレメントを有しており、ビデオフレームまたはビデオフィールドの時間が２以上のＮ個のサブフィールドＳＦに分割され、そのあいだ輝度エレメントはｎビットのサブフィールドコードワードに相応する小さいパルスで光放出のために活性化される。このサブフィールドコードワードはピクセルを照明するｐ個の可能なビデオレベルを符号化するために用いられる。ここで本発明の方法は画像が静止画像であるか動画像であるかを判別するステップと、静止画像である場合、動きの検出されない画像に適合化された第１のサブフィールド符号化法を用いてビデオ画像を処理するステップと、動画像である場合、動きの検出される画像に適合化された、ダイナミック偽輪郭効果を低減する第２の符号化法を用いてビデオ画像を処理するステップとを有する。

有利な実施形態によれば、第１のサブフィールド符号化法はｎビットのビデオレベルがｎ個以上の照明サブ期間または照明サブフィールドに分解される標準符号化法であり、第２のサブフィールド符号化法はｐ個の可能なビデオレベルのセットのうちｍ個（ｎ＜ｍ＜ｐ）のビデオレベルのサブセットが選択される符号化法である。値ｍは、サブフィールドコードワードに相応する光形成の時間的重心が、第１の限界値以下の低いレベルおよび／または第２の限界値以上の高いレベルを除いて、ビデオレベルに対して連続的に増大するという規則にしたがって選択される。

この場合、光形成の時間的重心は式

によって定義される。ここでｓｆＷ_ｉはｉ番目のサブフィールドのウェイトであり、δ_ｉはｉ番目のサブフィールドが活性化されているならば１，活性化されていないならば０であり、ｓｆＣＧ_ｉはｉ番目のサブフィールドの光形成に対する時間的重心である。

さらに、サブフィールドが固有数を有し、かつ色成分値に対して固有の一連のウェイトを有するようにサブフィールドが編成されている場合、１つ以上の相応のサブフィールドコードワードが存在し、可能なサブフィールドコードワードのセットは、サブフィールドコードワード内で各ビットのウェイトがサイズに応じて順序付けられているとき最小バイナリ値を有する各ビデオレベルに対して当該のサブフィールドコードワードを取り出すことにより低減される。

また、低減されたサブフィールドコードワードのセットからのビデオレベルの選択は、最上位ビットＭＳＢ側に同じラジカルを有するサブフィールドコードワードの各グループの１つのビデオレベル、すなわち、サブフィールドコードワードの次に高いグループに属し、先行して選択されたビデオレベルの重心を超える最小の重心を有するビデオレベルを取り出すことによって行われる。ここでサブフィールドコードワードの次に高いグループが先行の重心よりも小さい重心を有するサブフィールドを有さない場合、さらに次の高さのグループが次のビデオレベルを選択するために選択され、これが続けられる。

本発明の別の実施形態によれば、まず、静止画像および動画像がノイズ画像であるかノイズなし画像であるかを判別し、ノイズ画像に対してはアダプティブノイズディザを、またノイズなし画像に対してはノイズフリーディザを使用する。アダプティブノイズディザは例えばR.W.Floyd and I.Steinberg, "Adaptive algorithm for spatial gray scale", SID Int. Symp. Dig. Tech. Papers., 1975, pp36-37に記載されているエラー拡散アルゴリズムである。ノイズフリーディザは例えば本出願人による欧州出願第００２５００９９．９号明細書または欧州出願第０１２５０１９９．５号明細書に記載されている３Ｄディザである。

本発明の別の実施形態によれば、動き情報が例えばビデオＩＣを介してすでに得られている場合、第１のサブフィールド符号化法と第２のサブフィールド符号化法との切り換え判別は次のアルゴリズムにしたがった動き検出の観点で行われる。すなわち
各フレームに対して
ＭＯＴＩＯＮがＮならばＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝２×ＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴ
ＭＯＴＩＯＮがＯＦＦならばＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ−１
ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＜ＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴのときには第１のサブフィールド符号化法が活性化され、そうでないときには第２のサブフィールド符号化法が維持され、
ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲは０から２×ＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴまで計数することができ、
ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＜０のときＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝０
となる。

同様に、アダプティブノイズディザとノイズフリーディザとの切り換えの判別は次のアルゴリズムにしたがって行われる。すなわち、
各フレームに対して
ＮＯＩＳＥがＯＮならばＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＋１
ＮＯＩＳＥがＯＦＦならばＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ−１
ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＞ＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴのときアダプティブノイズディザが活性化され、そうでないときにはノイズフリーディザが使用され、
ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲは０から２×ＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴまで計数することができ、
ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＜０ならばＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝０
ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＞２×ＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴならばＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝２×ＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴ
となる。

本発明の別の実施形態では、例えば動き情報が得られていない場合、動き検出が次の方法によって行われる。すなわち、Ｍ個の検出領域Ｚ（ｉ，ｊ）へ画像を分割し、各検出領域Ｚ（ｉ，ｊ）に対して領域内容のヒストグラムを計算し、各領域について計算されたヒストグラムと先行の画像の相応のヒストグラムとを比較し、差が所定の範囲を超える場合にはＭＯＴＩＯＮをＯＮとする。

この実施形態によれば、領域のヒストグラムはそれぞれ下方ビデオ境界および上方ビデオ境界による個別の領域の個数を選択して定義される。

次のアルゴリズムは画像内の動きを検出するためにインプリメントされる。

このアルゴリズムはきわめてシンプルであるという利点を有する。特別なフレームメモリは必要ない。なぜなら僅かなビットで表されるヒストグラムのみを記憶すればよいからである。

本発明のさらに別の実施形態によれば、ノイズ検出は２つの連続線Ａ（ｉ），Ｂ（ｉ）を比較する次の方法を用いて行うこともできる。すなわち、画像を２つの連続線から取り出されたＮ個のピクセルのセットから成るセグメントＬへ分割し、セグメントＬに対するノイズ推定値を

にしたがって計算し、画像全体に対するノイズ推定値をノイズ推定値の最小値として、すなわちＮｏｉｓｅ＝ｍｉｎ_Ｌ（Ｎｏｉｓｅ（Ｌ））として定義し、この値と閾値とを比較してＮＯＩＳＥがＯＮであるかＯＦＦであるかを判別する。

本発明の別の実施形態では、ノイズ検出は次の方法にしたがって行われる。すなわち、
画像のブランキング領域内にｍ個のピクセル×ｌ（エル）本の線から成るｎ’個の領域Ｒｅｇ（ｎ’）を定義し、各領域の平均値を式

にしたがって計算し、ここでｉ，ｊは各領域のピクセルの水平位置および垂直位置を表し
ており、各領域について平均２乗誤差を

にしたがって計算し、画像全体の最終的なノイズを推定する。

本発明の別の実施形態によれば、最終的なノイズの推定は種々の平均２乗誤差ＭＳＥ（ｎ’）のヒストグラム表現を用いて行われる。このヒストグラム表現では最小値がディジタル画像内の最小誤差、すなわちＭＳＥ_ｍｉｎ＝１／１２によって定義されている。なぜなら

だからである。ここでｘ^２はダイナミック誤差のうち積分された２乗誤差を表しており、ダイナミック誤差は１の定量化により［−１／２；１／２］となる。ヒストグラムの水平軸上ではＭＳＥ×１２のドメインを表す種々のセグメントが選択される。垂直軸上では各ドメインの出現が

のように計算される。こうしてヒストグラムの出現のなかの最高値が選択され、画像全体のＭＳＥが定量化される。ＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴに応じて、ＭＳＥ＞ＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴならばＮＯＩＳＥ＝ＯＮ、そうでないならばＮＯＩＳＥ＝ＯＦＦとなる。

本発明の別の実施形態によれば、ノイズは次のステップを用いて判別される。すなわち、各画像を小さなブロックＢｌｏｃｋ（ｎ）へ分割し、各ブロックに対して平均２乗誤差の推定を

のように行い、ここでｔは現時点のフレームを表しており、ｔ−１は先行フレームを表しており、ｉ，ｊは各ピクセルの水平位置および垂直位置を表しており、ノイズレベルを全ブロックＢｌｏｃｋ（ｎ）に対する最小ＭＳＥ（ｎ）として定義し、ＭＳＥ（ｎ）とＭＯＴＩＯＮ‐ＢＬＯＣＫの値とを比較し、ＭＳＥ（ｎ）≧ＭＯＴＩＯＮ‐ＢＬＯＣＫならばＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲを増大し、ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲは各フレームの開始時にイニシャライズされ、ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ≧ＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴのときにはＭＯＴＩＯＮ＝ＯＮ、そうでないときにはＭＯＴＩＯＮ＝ＯＦＦとする。

本発明の別の実施形態によれば、フレームメモリを用いて次の方法が実行される。すなわち、現時点でのフレームｔを小さなブロックＢｌｏｃｋ（ｎ）へ分割し、先行フレームｔ−１のサーチエリアの相応のブロックごとに平均２乗誤差を

のように計算し、ここでＮはＢｌｏｃｋ（ｎ）のサイズを表しており、サーチエリア（δｘ，δｙ）の各位置に対してＢｌｏｃｋ（ｎ）の最小ＭＳＥを計算し、ノイズ推定のためにＭＳＥ_ｍｉｎ（ｎ）＝ｍｉｎ_{δｘ，δｙ}（ＭＳＥ（δｘ，δｙ））を選択し、ＭＳＥ_ｍｉｎ（ｎ）が（δｘ，δｙ）＝（０，０）に対して与えられているならばＭＯＴＩＯＮ（ｎ）＝１、そうでないならばＭＯＴＩＯＮ（ｎ）＝０とし、ＭＳＥ_ｍｉｎ（ｎ）を用いてノイズ推定のために誤差のヒストグラムを計算し、

の値を計算し、この値とＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴとを比較し、ＭＯＴＩＯＮ‐ＳＵＭ≧ＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴならばＭＯＴＩＯＮ＝ＯＮ、そうでないならばＭＯＴＩＯＮ＝ＯＦＦとする。

図面
本発明の実施例を図示し、以下に詳細に説明する。

図１には標準的なサブフィールド符号化の原理が示されている。図２には偽輪郭効果の説明が示されている。図３には図２のケースで２つのフレームを表示するときのダークエッジのアピアランスが示されている。図４には光形成の時間的重心が示されている（ただしこれはビデオレベルに対して単調に増加してはいない）。図５にはサブフィールドの編成内でのサブフィールドの重心の時間的位置が示されている。図６には時間的重心とビデオレベルとの関係の曲線における重心の変化特性が示されている。図７には時間的重心とビデオレベルとの座標系において、選択されたポイントに対して単調に増大する曲線と、サブフィールド符号化のために選択されたポイントのサブセットとが示されている。図８には本発明の有利な実施例での判別のコンセプトが示されている。図９には本発明で使用される動き検出アルゴリズムが示されている。図１０には本発明で使用されるノイズ検出アルゴリズムが示されている。図１１には動き情報およびノイズ情報がフロントエンドＩＣから得られたときの本発明のインプリメンテーションがブロック図で示されている。図１２には本発明の別の実施例のインプリメンテーションがブロック図で示されている。図１３には動きおよび／またはノイズに関する外部情報が得られないときに検出領域で画像を分割する様子が示されている。図１４には領域の内容のヒストグラム表現が示されている。図１５にはノイズ検出のための画像のセグメント化の様子が示されている。図１６にはセグメント化のインプリメンテーションの種々の手段が示されている。図１７にはプラズマパネルへ送信される典型的な画像が示されている。図１８にはノイズ検出アルゴリズムで使用されるヒストグラムが示されている。図１９には図１３〜図１８のアルゴリズムを用いて動きおよび／またはノイズの情報が判別されたときの本発明のインプリメンテーションがブロック図で示されている。図２０にはブロックマッチングに基づく動きおよび／またはノイズの判別の新しいコンセプトが示されている。図２１には図２０のコンセプトのインプリメンテーションがブロック図で示されている。

実施例の説明
本発明は光放出のＰＷＭ変調を用いたマトリクス状のディスプレイ画面（例えばプラズマディスプレイパネル）での偽輪郭効果の補償方法に関する。本発明の方法によれば、動きが検出されない場合には第１のサブフィールド符号化法、特に標準的な符号化法が使用され、動きが検出される場合には第２のサブフィールド符号化法が使用される。

周知のようにプラズマディスプレイパネルＰＤＰは放電セルのマトリクスアレイを使用している。この場合、グレーレベルは光放出をアナログ制御しても表現できず、ＰＤＰは各セルのパルス幅変調ＰＷＭによって、すなわちフレーム期間あたりの光パルス数を変調することによってグレーレベルを制御する。この時間変調は人間の眼では眼の時間応答に相応する期間にわたって統合される。標準的な符号化スキーマ、例えば（８ビットビデオレベルデータワードの場合）８個のサブフィールドの最小値が１フレーム期間に対するサブフィールド編成内で用いられる。８個のサブフィールド符号化法の組み合わせにより、２５６個の異なるビデオレベルを形成することができる。このアドレシングスキーマは図１に示されている。図１では色成分ごとの各ビデオレベルは
１／２／４／８／１６／３２／６４／１２８
のウェイトを有する８ビットの組み合わせによって表される。

ＰＤＰ技術による符号化を実現するために、フレーム期間はサブフィールドと称される８個の照明期間に分割され、これはそれぞれサブフィールドコードワードの１ｂｉｔに相応する。ビット“２”の光パルス数はビット“１”の光パルス数の２倍である。したがって上述のように、８個のサブ期間を組み合わせれば２５６個のグレーレベルを形成することができる。

しかし、この標準的な方法では、サブフィールド編成に応じた光放出パターンがグレーレベルおよび色の障害に相応して新たな範疇の画質のデグラデーションを引き起こすという問題が生じる。この障害はダイナミック偽輪郭と称されており、ＰＤＰ画面上の観察点が動くとき、画像の色エッジのアピアランスに相応に生じる。これは肌の表示などの均一な領域内に強い輪郭線が見えるような印象を観察者に与える。こうしたデグラデーションは、画像が滑らかなグラデーションを有するとき、また光放出期間が数ｍｓを越えるときに強められる。暗いシーンではこの効果は平均的なグレーレベル（例えば輝度値３２〜２２３）を有するシーンにおいてほどは障害とはならない。さらに観察者が頭をふったときには静止画像においても同様の問題が発生するので、この誤差は人間の視覚認知力に依存すると結論されることがある。動画像の視覚認知の基本的な機構を良く理解するために、簡単なケースを考察してみよう。輝度レベル１２８〜１２７の遷移がビデオフレームあたり５ピクセルの速さで行われ、眼がこの動きを追うケースを検討する。

図２には濃い影の付けられた輝度レベル１２８のエリアと、それよりは薄い影の付けられた輝度レベル１２７のエリアが示されている。図１のサブフィールド編成がこれらの輝度レベル１２８，１２７の形成に使用されており、このことが図２の右方に示されている。図２の３本の平行線は眼が動きを追う方向を表している。エリアの境界を表す２本の外側線の箇所に誤り信号が認められる。これらのあいだに眼は輝度の欠落を認め、相応のエリア内に暗いエッジが見えるように感じる。このことは図２の下方に示されている。輝度の欠落がエリア内に認められるというこの効果は、眼が光を受け取っていた点から動いたとき、１個のピクセルの全ての照明期間を統合できないために生じる。つまり観察点が動くと、光パルスの一部しか統合されないのである。したがって相応の輝度が欠落し、暗いエッジが発生してしまう。

図３の左方には、図２のような動画像を観察しているときの眼の細胞の特性を表す曲線が示されている。眼の細胞は水平遷移から充分な距離を有しており、相応のピクセルからの光を充分に統合している。遷移の近傍にある細胞のみが同じ画像からの充分な光を統合できない。グレースケールの場合にはこの効果は人工的な白エッジまたは黒エッジの出現に相応する。カラー画像の場合にはこの効果は種々の色成分とは無関係に発生し、肌などの均一なはずのエリアに色エッジが出現したように見える。カラーＴＶＰＤＰでは同じ現象が３つの色成分ＲＧＢに発生するが、カラーレベルおよびサブフィールドでの符号化に依存して強度が異なってくる。このため画像上に色エッジが出現したように見え、不自然で不快な感じを与える。さらに、この効果がシャープな遷移のケースで、例えば白のビデオレベルから黒のビデオレベルへの遷移で発生すると、蛍光遅延効果に結びついて、動いているオブジェクトのシャープネスに強いデグラデーションが生じる。動画像の画質は、最上位ビットのウェイトを低減するために８個以上のサブフィールド、例えば１０個または１２個のサブフィールド編成を用いることにより改善されるが、これは偽輪郭の最大レベルの発生に直接に結びつく。本発明によれば、動きが検出されない場合には標準符号化スキーマが用いられ、１つのレベルから他のレベルへの遷移が存在する場合、つまり動きが検出される場合には、偽輪郭効果を考慮に入れて他のタイプの符号化スキーマを使用する。こうした符号化スキーマは例えば重心符号化ＧＣＣとして知られる符号化法である。

後者の専用の符号化スキーマについて図４〜図７に即して以下に説明する。

上述のようにＰＤＰは光パルスをパルス幅変調して放出する。人間の眼がこれらの光パルスを１フレーム期間のあいだ統合できれば、正しい輝度印象が認められる。図４には、周知のバイナリコードのような基本的なサブフィールド符号の場合に、ビデオレベルが増大していくとき光放出の時間的重心ＣＧ１，ＣＧ２，ＣＧ３がどのように変化するかが示されている。濃い影を付けられたサブフィールドはこのサブフィールド期間中光形成が活性化されていることを表しており、それよりも薄い影を付けられたサブフィールドはこのサブフィールド期間中光形成が活性化されないことを表している。図４からわかるように、時間的重心ＣＧ１〜ＣＧ３はビデオレベルにともなって単調に増大してはいない。この特性によりこのタイプのサブフィールド符号化が偽輪郭効果を受けやすくなるのである。サブフィールドコードワードに応じた光形成の時間的重心についての数学的に厳密な定義は、式

によって定められる。式中、ｓｆＷ_ｉはｉ番目のサブフィールドのウェイトであり、ｉ番目のサブフィールドがサブフィールドコードワードにしたがって“オン”に切り換えられているならばδ_ｉは１であり、そうでないならば０である。ｓｆＣＧ_ｉはｉ番目のサブフィールドの時間的重心である。図５ではサブフィールド編成内のサブフィールドごとの相応の時間的重心が垂直線で示されている。

次に図６では２５６個全てのビデオレベルの時間的重心がサブフィールド編成に対する曲線の形式で示されている。これは１１個のサブフィールド、および
１ ２ ３ ５ ８ １２ １８ ２７ ４１ ５８ ８０
のウェイトを有している。

時間的重心は上述の式によって計算される。図６の曲線はけっして単調ではなく、何回もジャンプしている。このジャンプは偽輪郭効果を発生させる。重心符号化スキーマはビデオレベルを選択することによってこのジャンプを抑圧する。相応のサブフィールドコードワードは滑らかに増大する時間的重心を有している。これはそれぞれ近似点が選択される場合にジャンプのない単調な曲線によって表される。このために種々の数学的な最適化手段、例えばガウシアン適合化法が知られており、２乗誤差の最小化が行われる。もちろんこれは本発明の１つの実施例である。図７に単調な曲線の例が示されている。ビデオレベルのサブセットに対する選択されたビデオレベルは小さな四角形によって表される。

基本的なＧＣＣ符号化は前述した通りである。ただし本発明では、次の想定に基づいた他の実施例も使用可能である。低いビデオレベル範囲では、時間的重心が滑らかに増大している箇所のビデオレベルのみが選択されるという上述の規則がつねに充分には遵守されない。なぜならこの範囲では可能なレベル数が小さく、仮に増大する場合にのみ時間的重心を選択することにすると、ビデオレベルが暗い画像における良好なビデオ品質を得るのに充分でなくなってしまうからである。人間の眼は暗いビデオ画像の範囲に対してきわめて感受性が高いのである。また暗いビデオ画像範囲における偽輪郭効果はとりあえず無視できるので、この範囲では上述の規則が破られてもかまわない。

高いビデオレベル範囲では、時間的重心は低下している。このことは図６からも見て取れる。サブフィールドが最高のサブフィールドウェイトで照明されるとき、それよりも低いウェイトのサブフィールドは先行の時間位置で照明され、全体的に光放出の時間的重心が低減される。このようにこのビデオレベル範囲では規則が遵守されない。このエリアでは人間の眼が異なるビデオレベルを区別できないので、前述の規則を遵守することはさほど重要ではないのである。発生する偽輪郭効果はこのビデオレベル範囲では無視できる。これはＷｅｂｅｒ−Ｆｅｃｈｎｅｒの法則、すなわち人間の眼は相対的なビデオ振幅の変化にのみ感受性を有するという法則に則っている。高いビデオレベル範囲では相対的なビデオ振幅変化は低いビデオレベル範囲または中間のビデオレベル範囲に比べて低い。このためビデオレベルおよび相応のサブフィールドコードワードがビデオレベルのサブセットの設定のために選択されるという上述の規則は、第１の限界値と第２の限界値とのあいだのビデオレベル範囲では曲線の単調性のみが要求されるという幾分緩い規則へ修正することができる。実験では、例えば、低いビデオレベル範囲に対しては１０％の最大ビデオレベルが適切であり、高いビデオレベル範囲に対しては８０％の最大ビデオレベルが適切であることがわかった。

別の実施例によれば、可能なサブフィールドコードワードのフィールドは、最小ウェイトコードワードｍＷＣを取り出すことによって低減される。このコードワードは、各ビデオレベルごとの光放出のために活性化される最小サブフィールド、すなわち最小バイナリ値を有するサブフィールドの全てのコードワードである。この符号化の原理を実施例に則して説明する。次のサブフィールド編成、すなわち
１ ２ ３ ５ ８ １２ １８ ２７ ４１ ５８ ８０
がこの実施例に対して考察される。

これらの数はサブフィールドのウェイトを表している。サブフィールド編成によりビデオレベル２３は次のコード、すなわち

で符号化することができる。

このサブフィールドコードワードのセットのうち、最後の太字のものが最小ウェイトコードワードである。このコードは最下位ビットに最大のエントリを有している。最下位ビットＬＳＢは表の左側に存在することに注意されたい。

プラズマセルの応答の最良の忠実度を得るために、有利には、選択されたコードが各サブフィールドコードワードでは２つの１のエントリのあいだに２つ以上連続する０エントリがないようにするという規則を遵守する。これはプラズマセルのアドレシングの際に、２つの活性化されたサブフィールドのあいだに２以上の不活性のサブフィールドが生じないようにするということを意味する。こうしたコードはリフレッシュコードとも称される。なぜならプラズマセルが短時間ずつ連続して活性化され、セル内の電荷が比較的長い不活性期間にも消失しないからである。このコンセプトは既に本出願人の欧州出願第００２５００６６．８号明細書で説明されている。リフレッシュコンセプトの開示についてはこの明細書を参照されたい。ｍＷＣコードワードはこの規則を遵守しているので、相応のｍＷＣコードワードを有する全てのビデオレベルを使用することができる。サブフィールド編成が異なるケースでは、ｍＷＣコードワードを“１つの不活性サブフィールド規則”にしたがって制限し、同じ結果が得られるようにしなければならない。この制限は選択されたレベルの数を大きくは低減しないので、フレキシビリティが犠牲になることはない。また一方でプラズマセルの応答の忠実度が増大するという重要な利点も達成される。

ただしＧＣＣスキーマでは２５６幅より小さいレベルが使用される。したがってこの符号化コンセプトで８ビット以上のビデオ画像を表示するにはディザ法を用いなければならない。また静止画像であってもデガンマタイゼーションプロセス（逆ガンマプロセス）のためにディザが必要となる。周知のようにＰＤＰはほぼリニアであり、標準的な画像が既に予め補正されるのと同様に、人工ガンマ関数を要する。人工２乗ガンマ関数は暗いレベルでの情報量を低減する。ディザ法はこの情報を回復するために用いられる。

本発明の別の実施例には付加的なステップが設けられており、ここでは静止画像および動画像がノイズ画像であるかまたはノイズなし画像であるかが判別され、判別結果を考慮して専用のディザ法が使用される。より詳細に言えば、この実施例の方法は
・静止画像に対するサブフィールド標準符号化
−ノイズのある静止画像に対して最適化された専用のディザアルゴリズム
−ノイズのない静止画像に対して最適化された専用のディザアルゴリズム
・動画像に対する重心符号化ＧＣＣ
−ノイズのある動画像に対して最適化された専用のディザアルゴリズム
−ノイズのない動画像に対して最適化された専用のディザアルゴリズム
として定義される。

つまり、画像の活性、すなわち動きの有無およびノイズの有無を考慮して、使用すべき符号化法のタイプが定められる。ＧＣＣ符号化は直接に標準符号化に基づいていることを付言しておく。なぜならＧＣＣ符号化は標準符号化のサブセットであり、１つのモードと他のモードとの切り換えを認知されうる効果なしに行うことができるからである。ただしＧＣＣが静止画像に適用されると画像にはわずかではあるがノイズが現れるし、逆に標準符号化が動画像に適用されると偽輪郭効果が現れるようになる。したがって標準符号化からＧＣＣへの切り換えのほうに高い優先順位があり、ＧＣＣから標準符号化への逆の切り換えは充分な情報が得られる場合にのみ行う。このことは図８に示されている。

動きおよび／またはノイズを検出する種々のアルゴリズムを以下にＰＤＰ画面のケースに即して説明する。ＰＤＰ画面はフロントエンドＩＣまたはフラットディスプレイＩＣと称される専用ＩＣを使用している。こうしたＩＣはフレームメモリを有しており、動きおよびノイズに関する情報を送出する。

本発明の方法は固定の解像度を有するプログレッシブディスプレイであるＰＤＰ画面内にインプリメントされる。

したがって下記のような製品に対して多くのビデオ変換を計画しておかなければならない。すなわち
・入力フォーマットから画面の固有解像度へのビデオフォーマット変換：これは主に複数のビデオフォーマット、例えばＶＧＡ，ＸＧＡ，ＳＸＧＡなどを有するＰＣの分野で要求される
・入力フレーム周波数（５０Ｈｚ〜１２０Ｈｚ）から利用可能モード（５０Ｈｚ，６０Ｈｚ，７５Ｈｚ）へのフレームフォーマット変換：これは主に種々のグラフィックカードから到来するＰＣソースで要求される
・主にビデオシステム（ケーブルＴＶ、ビデオレコーダ、ＤＶＤプレーヤ）から到来するインタレースされたソースからのプログレッシブ変換
などである。

上述の機能はフロントエンドＩＣで利用可能である。

図８に示されている上述のコンセプトによれば、動きに関する情報が得られた際に、すなわちＭＯＴＩＯＮ＝ＯＮとなったときに、ＧＣＣ符号化が活性化される（瞬時の切り換え）。そうでない場合は動きの判別がフィルタリングされる。判別における揺れ（オシレーション）は強制的に回避される。フィルタリング法は図９に示されており、
各フレームに対して
ＭＯＴＩＯＮがＯＮならばＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝２×ＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴ
ＭＯＴＩＯＮがＯＦＦならばＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ−１
ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＜ＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴのときには標準符号化法が活性化され、そうでないときにはＧＣＣ法が維持され、
ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲは０から２×ＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴまで計数することができ、
ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＜０のときＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝０
の各ステップを含む。

ノイズの場合にも判別には類似の原理が使用されるが、こちらはディザ法に関連している。上述したように、動きおよびノイズの情報に依存して、プラズマＩＣにインプリメントされた種々のディザ法のうち最適なものが選択される。揺れを回避するために、ノイズ検出のフィルタリングも図１０に示されているようにインプリメントされている。プロセスの例を示すと、
各フレームに対して
ＮＯＩＳＥがＯＮならばＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＋１
ＮＯＩＳＥがＯＦＦならばＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ−１
ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＞ＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴのときアダプティブノイズディザが活性化され、そうでないときにはノイズフリーディザが使用され、
ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲは０から２×ＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴまで計数することができ、
ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＜０ならばＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝０
ＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＞２×ＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴならばＮＯＩＳＥ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＝２×ＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴ
のようになる。

種々のディザ法が使用される。アダプティブノイズディザは例えばR.W.Floyd and I.Steinberg," Adaptive algorithm for spatial gray scale", SID Int. Symp. Dig. Tech. Papers., 1975, pp36-37に記載されているエラー拡散アルゴリズムを用いている。ノイズフリーディザは例えば本出願人による欧州出願第００２５００９９．９号明細書または欧州出願第０１２５０１９９．５号明細書に記載されている３Ｄディザである。

本発明のインプリメンテーションの例を図１１に即して説明する。この実施例では、上述のように、システムがフロントエンドＩＣ１０を含んでいる。ＩＣ１０は例えばフレームレート変換、フォーマット変換、プログレッシブ変換、ビデオベーシック機能などの複数の機能を担当する。フロントエンドＩＣはＰＣ、ＤＶＤプレーヤ、ＶＣＲなどから種々の入力信号を受け取り、プログレッシブ信号ＲＧＢをＰＤＰの固有フォーマットおよび専用プラズマＩＣ１１に対する適正なフレームレートで出力する。フロントエンドＩＣはさらにＭＯＴＩＯＮおよびＮＯＩＳＥも出力する。プラズマＩＣ１１はサブフィールド標準符号化、重心符号化ＧＣＣ、マトリクスおよびセルベースディザ、エラー拡散ディザなどの種々のアルゴリズムを含んでいる。さらにプラズマＩＣ１１は電力管理回路およびプラズマ制御回路も有している。フロントエンドＩＣから送出された動き情報およびノイズ情報に基づいて、専用プラズマＩＣ１１はどのタイプのアルゴリズムを使用するかを判別する。図１１に示されているように、プラズマＩＣ１１からデータ情報とスキャンパルスおよびサステインパルスがプラズマ画面１２のドライバへ送信される。

図１２には別のインプリメンテーションの例が示されている。この場合、マイクロコントローラ１３がフロントエンドＩＣと対応するプラズマＩＣ１１とのあいだにインプリメントされている。ＭＯＴＩＯＮおよびＮＯＩＳＥの情報はマイクロコントローラ１３へ送信される。マイクロコントローラは専用プラズマＩＣ１１の種々の設定を管理しており、
・フロントエンドＩＣからの動きビットに依存したＧＣＣのＯＮまたはＯＦＦ
・最適なディザアルゴリズム
の切り換えを行う。

マイクロコントローラはディザフィルタリングを制御する。さらにフロントエンドＩＣの種々の設定もデータＣＴを用いてマイクロコントローラによって制御される。

次に専用プラズマＩＣ内で動きおよびノイズを検出する簡単な手段を説明する。これは動きおよびノイズに関する外部情報を有さないコンフィグレーションにおいて有利である。この場合の手段を図１３〜図１９に即して説明する。

実際には、このコンセプトは入力画像を図１３に示されているような複数の検出領域２０へ分割することに基づいている。この図の領域の形状、サイズおよび個数は単なる例示にすぎず、当該の分野の技術者であれば他の形状、サイズおよび個数を選択できることは明らかである。

第１に、ヒストグラム計算に基づく動き検出について説明する。座標Ｚ（ｉ，ｊ）で定義される各領域２０に対して、領域内容のヒストグラムが計算される。このヒストグラムは各領域を表しており、後の活性判別に用いられる。

領域のヒストグラムはまず個別の領域の個数を選択することにより定義される。これはそれぞれ図１４に示されているような上方ビデオ境界および下方ビデオ境界によって定義される。

前述の実施例で言えば、１つの領域は８個の値のセットで表され、それぞれ定義された範囲（例えば［３２；６４］）内に位置するピクセルの個数が定められている。こうしたヒストグラムが各領域ごとに計算され記憶される。

前述の実施例では８個の等価の領域を有する画像が表現されていた。領域の相応のサイズおよび個数はもちろん本発明の範囲内で変更可能である。

各領域ごとに、ヒストグラムは先行フレームの相応のヒストグラムと比較される。強い変化があるか否かを判別するために限界値が設定される。フレームｎに対する判別の例を次に示す。

もちろん前述したように、揺れ、すなわち偽輪郭の出現および消失を回避するためのフィルタリングが行われる。このアルゴリズムはきわめてシンプルであるが、標準符号化とＧＣＣ符号化とのあいだの切り換えが不可視であるため充分に満足できるものである。このアルゴリズムの利点はフレームメモリを省略できることである。なぜならヒストグラムのみを僅か数ビットのオンチップメモリに記憶すればよいからである。

専用プラズマＩＣ内にインプリメントされるノイズ検出について以下に図１５〜図１８に即して説明する。

この方法は２つの連続線のあいだに多くの類似性が存在し、ノイズのみが強い差となっているという事実に基づいている。

これを説明するためにセグメント化のコンセプトを次のように定義する。

図１５では、セグメントＬは２つの連続線から取り出されたＮ個のピクセルの組である。このセグメントＬのノイズ推定値は

のように定義される。フレーム全体のノイズ推定値はノイズ推定値の最小値
ＮＯＩＳＥ＝ｍｉｎ_Ｌ（ＮＯＩＳＥ（Ｌ））
と定義される。

正確性を向上させるために種々のセグメントがフレーム全体にわたって分散される。こうした分散の例が図１６に示されている。

図の左方には垂直線Ａ，Ａでセグメントへの分割が行われることが示されている。図の右方にはセグメントが線ごとにシフトされていることが示されている。シフトは行方向で１個以上のピクセルＰ，Ｐ’のぶんだけ行われている。さらにセグメント間のオーバラップがプログレッシブスキャン変換または人工テストパターンによって生じる問題を回避するために行われる。このオーバラップは図１６の下方に示されている。この場合、一方の線または行は垂直方向に隣接する２つのセグメントにとって既知である。

さらにノイズ検出のフィールドでは、ノイズレベルの付加的な推定が画像の不活性の部分について行われる。こうした推定はディジタル画像の場合には不活性部分が人工的に形成されるのでさほど正確にはならない（例えばＤＶＤプレーヤ）。図１７にはプラズマパネルへ送信される典型的な画像が示されている。

ブランキング領域は種々のサイズを有するが、ノイズ推定に使用することができる。このためにｎ’個の分析領域Ｒｅｇ（ｎ’）がこのブランキング領域に定義される。分析領域はｍ個のピクセル×ｌ（エル）本の線から成り、図１７に示されている。ノイズ推定値を処理するために、第１の計算により各領域の平均値が

のようにして求められる。ここでｉ，ｊは各領域のピクセルの水平位置および垂直位置である。ついで各領域に対して、平均２乗誤差が

のように計算される。この値は、信号ノイズ比が主として
ＰＳＮＲ＝１０ｌｏｇ_１０（２５５^２／ＭＳＥ）
と定義されるため、ノイズを直接に表している。

しかしこのコンセプトではＭＳＥ（ｎ）を分析領域ごとに計算している。最終的なノイズを推定するために、種々のＭＳＥのヒストグラム表現に基づく新たなコンセプトを用いて正確な情報を導出する。図１８ではヒストグラムの最小値がディジタル画像内の最小誤差ＭＳＥ_ｍｉｎ＝１／１２によって定義される。なぜなら

が成り立つからである。ここでここでｘ^２はダイナミック誤差のうち積分された２乗誤差を表しており、ダイナミック誤差は１の定量化により［−１／２；１／２］となる。この場合、最大ＰＳＮＲは
ＰＳＮＲ_ｍａｘ＝１０ｌｏｇ_１０（１２・２５５^２）＝５８．９２ｄＢ
となる。

ヒストグラムの水平軸上ではＭＳＥ×１２のドメインを表す種々のセグメントが選択される。例えば２０≦ＭＳＥ＜２５のとき、２４０≦１２×ＭＳＥ＜３００である。ここではノイズ推定値が求められているのみであるので、これ以上の正確さは不要である。

垂直軸上では各ドメインの出現が次のように計算される。

こうしてヒストグラムの出現のなかの最高値が選択され、画像全体のＭＳＥが定量化される。この実施例では選択されたＭＳＥがＰＳＮＲ３７〜３８ｄＢに相応する。そののちＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴに応じて、ノイズの有無が判別される。つまりＭＳＥ＞ＮＯＩＳＥ‐ＬＩＭＩＴならばＮＯＩＳＥ＝ＯＮ、そうでないならばＮＯＩＳＥ＝ＯＦＦとなる。

このパラメータＮＯＩＳＥもパラメータＭＯＴＩＯＮと同様に揺れを回避するためフィルタリングしなければならないことは明らかである。

さらにモードの活性化のための全体的な検出が内部で行われるか、図１９に示されているような外部のマイクロコントローラへ送信される。

図１９には前述の方法のインプリメンテーションの例が示されている。ここではフロントエンドＩＣ１０’がフレームレート変換、フォーマット変換、プログレッシブ変換、およびビデオベーシック機能を担当している。このフロントエンドＩＣは入力信号、例えばＰＣまたはＤＶＤからの信号を受け取り、ＲＧＢデータを専用プラズマＩＣ１１’へ出力する。フロントエンドＩＣ１０’は動きまたはノイズに関する情報を有さない。

実際には専用プラズマＩＣ１１’は到来する画像の分析を担当する。プラズマＩＣ１１’は前述の方法の結果、すなわちＭＯＴＩＯＮ信号およびＮＯＩＳＥ信号をマイクロコントローラ１３’へ出力する。マイクロコントローラはＧＣＣのＯＮ／ＯＦＦに関する情報およびエラー拡散アルゴリズム（ＥＲＲＤ）または３Ｄディザ（ＤＩＴ３Ｄ）に関する情報を送信する。つまりマイクロコントローラは上述の最終的なアルゴリズムの選択を管理しているのである。通常、プラズマＩＣ１１’はデータ情報を送信し、スキャンパルスおよびサステインパルスをプラズマディスプレイパネル１２のドライバへ送信する。

このアルゴリズムの利点はフレームメモリを省略できることである。なぜならヒストグラムのみを僅か数ビットのオンチップメモリに記憶すればよいからである。

付加的なフレームメモリを用いれば検出の精度が高まることは明らかであるが、これはプラズマエレクトロニクスに対して付加的なコストを要求する。これを以下に説明する。この手段では、各画像を小さなブロックＢｌｏｃｋ（ｎ）へ分割し、各ブロックに対して平均２乗誤差の推定を

のように行い、ここでｔは現時点のフレームを表しており、ｔ−１は先行フレームを表しており、ｉ，ｊは各ピクセルの水平位置および垂直位置を表している。次にノイズレベルを全ブロックＢｌｏｃｋ（ｎ）に対する最小ＭＳＥ（ｎ）として定義する。さらにＭＳＥ（ｎ）とＭＯＴＩＯＮ‐ＢＬＯＣＫの値とを比較し、ＭＳＥ（ｎ）≧ＭＯＴＩＯＮ‐ＢＬＯＣＫならばＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲを増大する。つまりＭＳＥ（ｎ）≧ＭＯＴＩＯＮ‐ＢＬＯＣＫならばＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ＋＋である。ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲは各フレームの開始時にイニシャライズされる。ＭＯＴＩＯＮ‐ＣＯＵＮＴＥＲ≧ＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴのときにはＭＯＴＩＯＮ＝ＯＮ、そうでないときにはＭＯＴＩＯＮ＝ＯＦＦとする。

より多くの情報が得られる場合であっても、前述の検出のアダプティブフィルタリングをさらに行う。フィルム入力画像の場合にはＡＡＢＢ．．．のように反復される。

このとき、画像Ａ，Ａ間の比較または画像Ｂ，Ｂ間の比較は情報を与えてくれない。画像Ａ，Ｂ間で比較した場合にのみ関連する情報が得られる。フィルタリングが使用されないと全てのフレームに揺れが現れてしまう。

前述の方法は僅かな計算しか要さず、きわめてシンプルである。

これよりも複雑な方法を図２０に即して説明する。この方法はフレームメモリおよび複雑な計算を要するので、アルゴリズムのコストは増大する。

この場合、現時点のフレームｔと先行のフレームｔ−１とが比較される。

画像の動きおよび変形はピクセルごとに直接比較することはできない。この場合、現時点のフレームに対してノイズレベルおよび動きレベルの推定が行われる。これは先行のフレームのエリア内にＭＳＥが最小となる同じサイズのブロックをサーチすることにより行われる。最小ＭＳＥはノイズレベルに相応している。なぜなら動きが回復されているからである。もちろん複雑な動きや変形を完全に回復することはできないので、ノイズの推定が上述のようなヒストグラム（ブランキング領域のノイズ推定値）を用いて図１８に示されているように行われる。主たる特徴はヒストグラムの出現の最高値がノイズに相応し、他の値は主に変形や複雑な動きに起因する誤差に相応するという着想である。

この手法はいわゆるブロックマッチングアルゴリズムである。

まず現時点でのフレームが小さなブロックＢｌｏｃｋ（ｎ）へ分割され、先行フレームのサーチエリアの相応のブロックごとに平均２乗誤差が

のように計算される。ここでＮはＢｌｏｃｋ（ｎ）のサイズを表している。さらにサーチエリア（δｘ，δｙ）の各位置に対してＢｌｏｃｋ（ｎ）の最小ＭＳＥが計算され、このＭＳＥ_ｍｉｎ（ｎ）＝ｍｉｎ_{δｘ，δｙ}（ＭＳＥ（δｘ，δｙ））がノイズ推定のために選択される。なおＭＳＥ_ｍｉｎ（ｎ）が（δｘ，δｙ）＝（０，０）に対して与えられているならばＭＯＴＩＯＮ（ｎ）＝１、そうでないならばＭＯＴＩＯＮ（ｎ）＝０である。前述したように、種々のＭＳＥ_ｍｉｎ（ｎ）がブランキング領域のノイズ推定のために誤差のヒストグラムの正確な計算に対して用いられる。さらに

の値が計算され、この値とＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴとが比較され、ＭＯＴＩＯＮ‐ＳＵＭ≧ＭＯＴＩＯＮ‐ＬＩＭＩＴならばＭＯＴＩＯＮ＝ＯＮ、そうでないならばＭＯＴＩＯＮ＝ＯＦＦとなる。

上述の方法は図２１に示されているシステムにインプリメントされている。このシステムはフレームメモリ１４’が接続されている点で図１９のシステムとは異なっている。フレームメモリ１４’は連続するフレーム（フレームｔ）を記憶し、プラズマＩＣ１１’へ先行フレームｔ−１を出力する。

このコンセプトのハードウェアの簡単化は利用するピクセル情報を少なくすることによって達成される。例えば画像のサブサンプリングを行ったり、輝度情報のみを用いるようにすればよい。

より多くの情報が得られる場合であっても、前述の検出のアダプティブフィルタリングを行わなくてはならないことは明らかである。フィルム入力画像の場合にはＡＡＢＢ．．．のように反復される。

このとき、画像Ａ，Ａ間の比較または画像Ｂ，Ｂ間の比較は情報を与えてくれない。画像Ａ，Ｂ間で比較した場合にのみ関連する情報が得られる。フィルタリングが使用されないと全てのフレームに揺れが現れてしまう。

上述の方法には
・ＰＤＰ全体のグレースケール描画が動きのある画像および動きのない画像の双方に対して改善される
・種々の複雑さのアルゴリズムが提供される
・最良に適合するモードの最終的な判別が精細な調整や製品の要求への適合の可能なマイクロコントローラで行われる
という利点がある。

ただし選択されたアルゴリズムに依存して、専用のチップに多少のリソースが要求される。またこの方法は付加的な外部フレームメモリを要する。

標準的なサブフィールド符号化の原理を示す図である。

偽輪郭効果の説明図である。

２つのフレームを表示するときのダークエッジのアピアランスを示す図である。

光形成の時間的重心を示す図である。

サブフィールド編成内でのサブフィールドの重心の時間的位置を示す図である。

時間的重心とビデオレベルとの関係における重心の変化特性を示すグラフである。

時間的重心とビデオレベルとの関係を示すグラフである。

本発明の有利な実施例での判別のコンセプトを示す図である。

本発明で使用される動き検出アルゴリズムを示す図である。

本発明で使用されるノイズ検出アルゴリズムを示す図である。

動き情報およびノイズ情報がフロントエンドＩＣから得られたときの本発明のインプリメンテーションのブロック図である。

本発明の別の実施例のインプリメンテーションのブロック図である。

動きおよび／またはノイズに関する外部情報が得られないときに検出領域で画像を分割する様子を示す図である。

領域の内容のヒストグラム表現である。

ノイズ検出のための画像のセグメント化の様子を示す図である。

セグメント化のインプリメンテーションの種々の手段を示す図である。

プラズマパネルへ送信される典型的な画像を示す図である。

ノイズ検出アルゴリズムで使用されるヒストグラムである。

図１３〜図１８のアルゴリズムを用いて動きおよび／またはノイズの情報が判別されたときの本発明のインプリメンテーションのブロック図である。

ブロックマッチングに基づく動きおよび／またはノイズの判別の新しいコンセプトを示す図である。

図２０のコンセプトのインプリメンテーションのブロック図である。

Claims (4)

1. 画像のピクセルを形成する複数の輝度エレメントを有しており、ビデオフレームまたはビデオフィールドの時間を複数のサブフィールド（ＳＦ）と称される点灯期間に分割し、該点灯期間のあいだ輝度エレメントをｎビットのサブフィールドコードワードに相応する所定数の光パルスで光放出のために活性化し、ここで各ビットのウェイトはサイズに応じて順序付けられ、前記サブフィールドコードワードはピクセルを点灯するｐ個の可能なビデオレベルを符号化するために用いられる、ディスプレイ装置での表示のためのビデオ画像の処理方法において、
   画像が静止画像であるかまたは動画像であるかを判別するステップと、
   静止画像である場合、動きの検出されない画像に適合化された第１のサブフィールド符号化法を用いてビデオ画像を処理するステップと、
   動画像である場合、動きの検出される画像に適合化された、ダイナミック偽輪郭効果を低減する第２の符号化法を用いてビデオ画像を処理するステップであって、ピクセルを点灯するｐ個の可能なビデオレベルのセットのなかからｍ個のビデオレベルのサブセットを選択し、ここでｎ＜ｍ＜ｐであり、１個より多い対応のサブフィールドコードワードが存在するとき、各ビデオレベルに対して最小バイナリ値を有するサブフィールドコードワードのみを取り出すことにより可能なサブフィールドコードワードのセットを低減する、該ステップと、
   を含み、前記サブフィールドコードワードに相応する光放出の時間的重心が、第１の所定のビデオレベル以下の低いレベルおよび／または第２の所定のビデオレベル以上の高いレベルを除いて、ビデオレベルに対して連続的に増大するビデオレベルのみを選択するという規則にしたがって、前記ｍ個のビデオレベルのサブセットを選択することを特徴とするビデオ画像の処理方法。
2. 光放出の時間的重心を式
   によって定義し、ここでｓｆＷ_ｉはｉ番目のサブフィールドのウェイトであり、δ_ｉはｉ番目のサブフィールドが活性化されているならば１，活性化されていないならば０であり、ｓｆＣＧ_ｉはｉ番目のサブフィールドの光放出に対する時間的重心である、請求項１記載の方法。
3. 請求項１記載の方法を実行するビデオ画像の処理装置において、
   動き情報およびノイズ情報を送出するフロントエンドＩＣと、専用プラズマＩＣと、プラズマパネルとを有する
   ことを特徴とするビデオ画像の処理装置。
4. 請求項１または２記載の方法を実行するビデオ画像の処理装置において、
   動き情報およびノイズ情報を送出しないフロントエンドＩＣと、動きおよびノイズを検出する専用の方法を実行するための専用プラズマＩＣと、マイクロコントローラと、プラズマパネルとを有する
   ことを特徴とするビデオ画像の処理装置。