(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画面を分割して得られるブロック毎にバックライトの発光輝度を制御可能な画像表示装置の表示品質を検査するためのパターン部品画像を含むパターン画像データを生成する画像生成装置であって、
前記画像表示装置の前記ブロックの中から、表示品質が劣化していると推定されるブロックを劣化推定領域として検出する検出手段と、
前記画像表示装置でパターン画像データに基づく画像を表示する際に、前記検出手段で前記劣化推定領域として検出されたブロックに前記パターン部品画像が表示されるように、パターン画像データを生成する生成手段と、
を有する
ことを特徴とする画像生成装置。
【請求項２】
前記生成手段は、パターン部品画像の種類が異なる複数のパターン画像データを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
【請求項３】
前記検出手段は、
前記ブロック毎に、前記バックライトが所定値以上の発光輝度で点灯された累積点灯時間と、基準時間とを比較し、
前記累積点灯時間が前記基準時間以上のブロックを、前記劣化推定領域として検出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像生成装置。
【請求項４】
前記基準時間は、互いに長さが異なる複数の基準時間を含み、
前記検出手段は、
ブロック毎に、累積点灯時間と前記複数の基準時間とを比較し、
前記複数の基準時間で規定される複数の時間範囲のうちの少なくとも一部の時間範囲について、時間範囲毎に、累積点灯時間がその時間範囲内の時間であるブロックを、前記劣化推定領域として検出し、
前記生成手段は、時間範囲毎に、その時間範囲に対応する劣化推定領域として検出されたブロックに前記パターン部品画像が表示されるように、パターン画像データを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像生成装置。
【請求項５】
前記生成手段で生成されたパターン画像データを前記画像表示装置に出力する出力手段を更に有し、
前記出力手段は、より長い基準時間で規定される時間範囲に対応するパターン画像データから順番に出力する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像生成装置。
【請求項６】
前記基準時間は、ユーザが設定した時間である
ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項７】
前記基準時間は、各ブロックの累積点灯時間の平均時間である
ことを特徴とする請求項３に記載の画像生成装置。
【請求項８】
画面を分割して得られるブロック毎にバックライトの発光輝度を制御可能な画像表示装置であって、
前記ブロックの中から、表示品質が劣化していると推定されるブロックを劣化推定領域として検出する検出手段と、
前記検出手段で前記劣化推定領域として検出されたブロックに、表示品質を検査するためのパターン部品画像を表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする画像表示装置。
【請求項９】
画面を分割して得られるブロック毎にバックライトの発光輝度を制御可能な画像表示装置の表示品質を検査するためのパターン部品画像を含むパターン画像データを生成する画像生成方法であって、
コンピュータが、前記画像表示装置の前記ブロックの中から、表示品質が劣化していると推定されるブロックを劣化推定領域として検出する検出ステップと、
コンピュータが、前記画像表示装置でパターン画像データに基づく画像を表示する際に、前記検出ステップで前記劣化推定領域として検出されたブロックに前記パターン部品画像が表示されるように、パターン画像データを生成する生成ステップと、
を有する
ことを特徴とする画像生成方法。
【請求項１０】
前記生成ステップでは、パターン部品画像の種類が異なる複数のパターン画像データが生成される
ことを特徴とする請求項９に記載の画像生成方法。
【請求項１１】
前記検出ステップでは、
前記ブロック毎に、前記バックライトが所定値以上の発光輝度で点灯された累積点灯時間と、基準時間とが比較され、
前記累積点灯時間が前記基準時間以上のブロックが、前記劣化推定領域として検出される
ことを特徴とする請求項９または１０に記載の画像生成方法。
【請求項１２】
前記基準時間は、互いに長さが異なる複数の基準時間を含み、
前記検出ステップでは、
ブロック毎に、累積点灯時間と前記複数の基準時間とが比較され、
前記複数の基準時間で規定される複数の時間範囲のうちの少なくとも一部の時間範囲について、時間範囲毎に、累積点灯時間がその時間範囲内の時間であるブロックが、前記劣化推定領域として検出され、
前記生成ステップでは、時間範囲毎に、その時間範囲に対応する劣化推定領域として検出されたブロックに前記パターン部品画像が表示されるように、パターン画像データが生成される
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像生成方法。
【請求項１３】
前記生成ステップで生成されたパターン画像データを前記画像表示装置に出力する出力ステップを更に有し、
前記出力ステップでは、より長い基準時間で規定される時間範囲に対応するパターン画像データから順番に出力される
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像生成方法。
【請求項１４】
前記基準時間は、ユーザが設定した時間である
ことを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１項に記載の画像生成方法。
【請求項１５】
前記基準時間は、各ブロックの累積点灯時間の平均時間である
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像生成方法。
【請求項１６】
画面を分割して得られるブロック毎にバックライトの発光輝度を制御可能な画像表示装置における画像表示方法であって、
コンピュータが、前記ブロックの中から、表示品質が劣化していると推定されるブロックを劣化推定領域として検出する検出ステップと、
コンピュータが、前記検出ステップで前記劣化推定領域として検出されたブロックに、表示品質を検査するためのパターン部品画像を表示させる表示制御ステップと、
を有することを特徴とする画像表示方法。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像生成装置、画像表示装置、画像生成方法、及び、画像表示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療現場では、医用画像用モニタ（以後、モニタと記載する）の品質（表示品質）管理を目的とした日本画像医療システム工業会（ＪＩＲＡ）で規定されるガイドライン（工業会規格ＪＥＳＲＡ  Ｘ−００９３）に従い、日常的に目視検査や測定検査が行われている。例えば、図２２に示すパターン画像（ＪＩＲＡ  ＴＧ１８−ＱＣ）をモニタに表示し、目視検査が行われている。検査実施者は、表示したパターン画像内のパターン部品画像８０，８１，８２，８３，８４等の表示状態を目視にて確認しモニタの品質評価を行う。
【０００３】
モニタでは、使用時間が長期化すると、バックライトの発光輝度の低下や光学材料の劣化により、色味の変化等の表示品質の劣化が生じる。従来は、液晶モニタでは、光源としてＣＣＦＬ（冷却蛍光管）を用いたバックライトが使用されており、ＣＣＦＬがバックライト全面で一様に点灯することが前提とされていた。そのため、上記表示品質の劣化はモニタの画面全体において発生していた。
【０００４】
特許文献１には、バックライトの光源である蛍光ランプの劣化を検出し、ユーザへ警告する技術が記載されている。具体的には、特許文献１には、バックライトの組立時の輝度値（初期輝度値）と計測した現在の輝度値との差分値を算出し、該差分値が所定の基準値に達した場合に、劣化の程度を示すメッセージをユーザへ通知する方法が開示されている。
【０００５】
一方、近年、画面の領域を分割することにより得られるブロック毎にバックライトの発光輝度を調整するローカルディミング機能（以後、ＬＤ機能と記載する）が普及している。ＬＤ機能は、一部の領域のバックライトを調光することにより、画像の暗部領域の黒レベルを下げ、画像のコントラストを高くする機能である。
医療診断では、Ｘ線画像装置、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ；コンピュータ断層撮影）装置、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ；磁気共鳴画像法）診断装置などの診断装置で撮像された医用画像が用いられる。このような医用画像は背景領域が黒色、診断領域（被検体）が白色で表現されている。ＬＤ機能を用いることにより診断領域の階調性を高めることができる。そのため、医療診断を効率良く、また正確に行うために、ＬＤ機能は効果的である。
【０００６】
しかし、ＬＤ機能を使用し続けた場合、画面の一部の領域のバックライトのみが高輝度値で光り続けることがあるため、バックライトが部分的に劣化し、ひいては表示品質が部分的に劣化する。
図２３を用いて、ＬＤ機能を使用した場合に生じるバックライトの部分的な劣化について説明する。符号９０は、バックライトの光源を示す。太線枠９２ａ，９２ｂで囲まれた光源の発光輝度が他の光源の発光輝度よりも高い状態で長時間使用し続けた場合、太線枠９２ａ，９２ｂで囲まれた光源が他の光源に比べ大きく劣化する。このような劣化が生じる領域は、画像表示位置（領域）に大きく依存する。しかし、医療現場では、画像表示位置は読影医の好みにより異なるため、特定の領域のバックライトが劣化するとは限らない。
【０００７】
図２４（ａ）〜２４（ｃ）は、マンモグラフィ診断時の診断画像の表示例を示す。図２
４（ａ）は画面の左右端に診断画像を表示（配置）した例、図２４（ｂ）は画面の中央に診断画像を表示した例、図２４（ｃ）は画面の中央と右端に診断画像を表示した例である。このように、読影医の好みにより診断画像の配置は異なる。そのため、ＬＤ機能を使用した場合にバックライト（ひいては表示品位）が大きく劣化する領域（劣化領域）は、固定ではなく画像の表示方法などにより変動する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００９−９３０９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述した従来の技術では、モニタの表示品位が部分的に劣化することは考慮されていなかった。そのため、ユーザはモニタの部分的な劣化状態を把握することができなかった。
また、ガイドラインで規定されるパターン画像におけるパターン部品画像の表示位置は固定であった。そのため、注目されるパターン部品画像が劣化領域に表示されないまま検査が行われるケースが発生していた。
【００１０】
ここで、図２６（ａ），２６（ｂ）を用いて劣化領域と非劣化領域（劣化領域以外の領域）に表示したパターン部品画像の見え方の違いを説明する。
図２６（ａ）は非劣化領域にパターン部品画像が表示された例である。図２６（ａ）から、非劣化領域にパターン部品画像を表示すると、パターン部品画像は階調が滑らかな単調連続表示されることがわかる。
図２６（ｂ）は劣化領域にパターン部品画像が表示された例である。図２６（ｂ）から、パターン部品画像の一部（上部）が単調連続表示されていないことがわかる。
【００１１】
従来は、図２３の劣化領域９２ａ，９２ｂ以外の領域（非劣化領域）にパターン部品画像が配置されたパターン画像（図２５）を目視検査するケースが発生していた。そのため、ユーザは、目視検査において非劣化領域に表示されたパターン部品画像（図２６（ａ））を確認し、劣化していないと判断してしまうことがあった。そして、ユーザが表示品質の劣化に気付かないまま、診断に表示品質が劣化したモニタ（画像表示装置）を使用し続け、誤診してしまう虞があった。
【００１２】
本発明は、画像表示装置の劣化状態を精度よく検査することを可能とする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の第１の態様は、
画面を分割して得られるブロック毎にバックライトの発光輝度を制御可能な画像表示装置の表示品質を検査するためのパターン部品画像を含むパターン画像データを生成する画像生成装置であって、
前記画像表示装置の前記ブロックの中から、表示品質が劣化していると推定されるブロックを劣化推定領域として検出する検出手段と、
前記画像表示装置でパターン画像データに基づく画像を表示する際に、前記検出手段で前記劣化推定領域として検出されたブロックに前記パターン部品画像が表示されるように、パターン画像データを生成する生成手段と、
を有する
ことを特徴とする画像生成装置である。
本発明の第２の態様は、
画面を分割して得られるブロック毎にバックライトの発光輝度を制御可能な画像表示装置であって、
前記ブロックの中から、表示品質が劣化していると推定されるブロックを劣化推定領域として検出する検出手段と、
前記検出手段で前記劣化推定領域として検出されたブロックに、表示品質を検査するためのパターン部品画像を表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする画像表示装置である。
【００１４】
本発明の第３の態様は、
画面を分割して得られるブロック毎にバックライトの発光輝度を制御可能な画像表示装置の表示品質を検査するためのパターン部品画像を含むパターン画像データを生成する画像生成方法であって、
コンピュータが、前記画像表示装置の前記ブロックの中から、表示品質が劣化していると推定されるブロックを劣化推定領域として検出する検出ステップと、
コンピュータが、前記画像表示装置でパターン画像データに基づく画像を表示する際に、前記検出ステップで前記劣化推定領域として検出されたブロックに前記パターン部品画像が表示されるように、パターン画像データを生成する生成ステップと、
を有する
ことを特徴とする画像生成方法である。
本発明の第４の態様は、
画面を分割して得られるブロック毎にバックライトの発光輝度を制御可能な画像表示装置における画像表示方法であって、
コンピュータが、前記ブロックの中から、表示品質が劣化していると推定されるブロックを劣化推定領域として検出する検出ステップと、
コンピュータが、前記検出ステップで前記劣化推定領域として検出されたブロックに、表示品質を検査するためのパターン部品画像を表示させる表示制御ステップと、
を有することを特徴とする画像表示方法である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、画像表示装置の劣化状態を精度よく検査することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１Ａ】実施例１に係る医用画像表示システムの構成の一例
【図１Ｂ】実施例１に係る医用画像表示用モニタの構成の一例
【図２】実施例１に係る制御部のソフトウェア構成の一例
【図３】実施例１に係る累積点灯時間情報の一例
【図４】実施例１に係る劣化推定領域検出部の処理フローの一例
【図５】実施例１に係る劣化推定領域情報の一例
【図６】実施例１に係るパターン画像生成部の処理フローの一例
【図７】実施例１に係るパターン部品画像の一例
【図８】実施例１に係るパターン画像の一例
【図９】実施例２に係るパターン画像生成部の処理フローの一例
【図１０】実施例２に係るパターン部品画像の一例
【図１１】実施例２に係るパターン画像の一例
【図１２】実施例３に係る劣化推定領域検出部の処理フローの一例
【図１３】実施例３に係る劣化推定領域情報の一例
【図１４】実施例５に係る劣化推定領域情報の一例
【図１５】実施例５に係るパターン画像生成部の処理フローの一例
【図１６】実施例５に係るパターン部品画像の一例
【図１７】実施例５に係るパターン画像の一例
【図１８】実施例６に係る劣化推定領域情報の一例
【図１９】実施例６に係るパターン画像生成部の処理フローの一例
【図２０】実施例６に係るパターン部品画像の一例
【図２１】実施例６に係るパターン画像の一例
【図２２】ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像の一例
【図２３】ＬＤ機能を有するバックライトの構成の一例
【図２４】マンモグラフィ診断時の診断画像の表示例
【図２５】従来技術の課題を説明する図
【図２６】劣化領域と非劣化領域でのパターン部品画像の表示例
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜実施例１＞
以下、本発明の実施例１に係る画像生成装置、画像表示装置、画像生成方法、及び、画像表示方法について説明する。本実施例に係る画像生成装置は、ユーザが画像表示装置（モニタ）の表示品質を検査するために目視するパターン部品画像を含むパターン画像データを生成する。
【００１８】
図１Ａは、実施例１に係る医用画像表示システムの構成の一例を示す図である。
図１Ａの医用画像表示システムは、医用画像表示用モニタ１０（以後、モニタ１０と記載する）とＰＣ２０（画像生成装置）で構成される。ただし、図１Ｂに示す医用画像表示用モニタ３０（画像生成装置）のように、モニタとＰＣが一体化された装置構成であってもよい。
【００１９】
モニタ１０の構成について説明する。
モニタ１０は、画面の領域を分割することにより得られるブロック毎にバックライトの発光輝度を制御可能な液晶表示装置である。
制御部１１、記憶部１２、バックライト１３、点灯時間計測部１４、通信制御部１５、表示制御部１６、表示部１７はバス１８を介して相互に通信可能である。
制御部１１は、バス１８を介してモニタ１０の各機能を制御する。制御部１１は、例えばＣＰＵである。
記憶部１２は、後述する累積点灯時間情報を記憶する。記憶部１２は、例えばＲＡＭである。
バックライト１３は、ＬＤ（ローカルディミング）機能により、画面の一部の領域のバックライトの発光輝度を調整して点灯する。例えば、バックライト１３は、ブロック毎に、表示する画像信号に基づいて発光輝度を決定し、決定した発光輝度で点灯（発光）する。
点灯時間計測部１４は、ブロック毎に、そのブロックのバックライトの現在までの点灯時間（累積点灯時間）を計測し、各ブロックの累積点灯時間の情報（累積点灯時間情報）を記憶部１２に記憶させる。なお、累積点灯時間は、モニタ１０が最初に起動されたときからの時間であってもよいし、表示品質が調整された場合には、該調整時からの時間であってもよい。
通信制御部１５は、ＰＣ２０との通信を行う。具体的には、通信制御部１５は、記憶部１２に記憶された累積点灯時間情報をＵＳＢケーブルを介してＰＣ２０へ送信する。なお、通信に用いるケーブルはＵＳＢケーブルに限らない。また、通信は無線通信であってもよい。
表示制御部１６は、ＰＣ２０から入力された画像信号を表示部１７へ出力する。表示制御部１６は、例えば、ＰＣ２０とＤＶＩやＤｉｓｐｌａｙＰｏｒｔ等の画像信号ケーブルを介して接続される。
表示部１７は、表示制御部１６から入力された画像信号に基づいて透過率が制御される複数の液晶素子を有する液晶パネルである。バックライト１３からの光が表示部１７を透
過することにより、表示部１７の表示面（画面）上に画像が表示される。本実施例では、表示部１７は、幅２０４８［ｐｉｘｅｌ］、高さ１５３６［ｐｉｘｅｌ］の解像度を有するものとする。但し、表示部１７の解像度はこれに限らない。
バス１８は、モニタ１０の各機能に接続されており、モニタ１０の機能間を相互通信可能とする。
【００２０】
ＰＣ２０の構成について説明する。
通信制御部２１、表示出力部２２、制御部２３、記憶部２４、入力制御部２５はバス２６を介して相互に通信可能である。
通信制御部２１は、モニタ１０との通信を行う。具体的には、モニタ１０より取得した累積点灯時間情報を制御部２３へ送信する。
表示出力部２２は、制御部２３で生成されたパターン画像データをモニタ１０へ出力する。具体的には、表示出力部２２は、パターン画像データを画像信号へ変換し、該画像信号をモニタ１０へ出力する。
制御部２３は、バス２６を介してＰＣ２０の各機能を制御する。また、制御部２３は、モニタ１０より取得した累積点灯時間情報を用いて、モニタ１０の分割領域の中から、表示品質が劣化していると推定されるブロックを劣化推定領域として検出し、該検出結果に基づいて記憶部２４に記憶されているパターン部品画像からパターン画像データを生成する。制御部２３の機能の詳細については、後述する。制御部２３は、例えばＣＰＵ（コンピュータ）であり、メモリ等の記録媒体（コンピュータで読み取り可能な記録媒体）に記憶されたプログラムを実行することにより各種処理を実現する。
記憶部２４は、パターン画像（図２２）やパターン部品画像（図７（ａ），７（ｂ），１０，１６，２０）を記憶する。記憶部２４としては、ＤＶＤやブルーレイディスクなどの光ディスク、ハードディスクなどの磁気ディスク、ＲＡＭなどの半導体メモリなどを用いることができる。記憶部２４に記憶された画像データは処理に応じて制御部２３により
参照され、グラフィックスメモリに展開される。図７（ａ），７（ｂ）のパターン部品画像は、ガイドラインで定義されている目視検査用パターン画像（ＪＩＲＡ  ＴＧ１８−ＱＣ）の一部の画像である。
入力制御部２５は、マウスやキーボード等から、ユーザ操作（ユーザによるＰＣ２０の操作）を表す操作情報を入力し制御部２３へ出力する。
バス２６は、ＰＣ２０の各機能に接続されており、ＰＣ２０の機能間を相互通信可能とする。 
【００２１】
図２は、制御部２３のソフトウェア構成の一例を示すソフトウェアブロック図である。アプリケーション部１００は、入力制御部２５を介してマウスやキーボードから操作情報を取得し、操作情報に応じた制御を行う。例えば、アプリケーション部１００は、ユーザ操作によりＧＵＩ画面の所定のボタンが押下された場合に、モニタ１０の表示品質の検査（目視検査）を開始することを劣化推定領域検出部２００へ通知する。
【００２２】
劣化推定領域検出部２００は、ＵＳＢ通信Ｉ／Ｆ部４００から累積点灯時間情報を取得し、該取得した累積点灯時間情報を用いて、劣化推定領域を検出する。具体的には、劣化推定領域検出部２００は、ブロック毎に、そのブロックの累積点灯時間と基準時間を比較し、劣化推定領域を検出する。本実施例では、劣化推定領域検出部２００は、累積点灯時間が基準時間以上のブロックを、劣化推定領域として検出する。なお、基準時間はメーカやユーザにより予め設定された値であってもよいし、劣化推定領域を検出する処理を行う際に算出される値であってもよい。基準時間は、ＰＣ２０内のＲＯＭ（不図示）などに記憶された固定値であってもよいし、ＧＵＩ画面などを用いてユーザにより変更可能な値であってもよい。
また、劣化推定領域検出部２００は、劣化推定領域を表す情報（劣化推定領域情報）をパターン画像生成部３００へ送信する。
なお、本実施例では、累積点灯時間は、バックライトが所定値以上（の発光輝度で点灯された累積点灯時間である。例えば、累積点灯時間は、最大発光輝度に対する割合が１００％若しくは９０％以上の発光輝度でバックライトが点灯された累積点灯時間である。ただし、累積点灯時間情報だけではなく、累積点灯時間情報と発光輝度値情報とを用いて、劣化推定領域を検出する構成であってもよい。例えば、第１発光輝度値範囲（１００〜６６％）で点灯された累積点灯時間と、第２発光輝度値範囲（６６〜３３％）で点灯された累積点灯時間と、第３発光輝度値範囲（３３〜０％）で点灯された累積点灯時間とを、発光輝度値に応じた重みで重み付け合成してもよい。そして、重み付け合成により得られた累積点灯時間を基準時間と比較してもよい。
また、劣化推定領域検出部２００は、累積点灯時間情報を用いずに、バックライトからの光（バックライトの発光輝度）を検出する光センサの検出値に基づいて、劣化推定領域を検出する構成であってもよい。例えば、バックライトの発光輝度の初期検出値と現在の検出値との輝度差に基づいて、劣化推定領域を検出する構成であってもよい。バックライトの輝度は経年劣化により徐々に低下していくため、上記輝度差が大きいほど、表示品質が劣化している可能性が高いと推定可能である。そのため、上記輝度差が所定値（例えば４０％）以上であるブロックを、劣化推定領域として検出してもよい。
【００２３】
ここで、図３を用いて累積点灯時間情報の具体例を説明する。
各ブロックのバックライトには、個別に識別可能なユニークな番号が割り振られている。具体的には、バックライト１３は、図２３に示す構成を有している（破線により得られる各領域はブロックである）。複数の光源９０はそれぞれ個別に制御可能である（すなわち、１つのブロックのバックライトが１つの光源である）。そして、複数の光源９０には、左上から右下にかけて順にＮｏ．＝０１，０２，０３，・・・といった番号（光源番号；ブロック番号）が割り振られている。
累積点灯時間情報は、各ブロックの累積点灯時間と領域情報を含む。
具体的には、累積点灯時間情報は、光源番号（符号５０）、累積点灯時間（符号５１）、ブロックの始点座標（ｘｘ，ｙｙ）［ｐｉｘｅｌ］（符号５２）、ブロックの幅と高さ（ｗｗ，ｈｈ）［ｐｉｘｅｌ］（符号５３）からなる。
図３の例では、Ｎｏ．＝０１の光源は、累積点灯時間が５００［Ｈ］であり、モニタ１０の画面の領域の座標（０，０）［ｐｉｘｅｌ］を始点とする（幅１２８，高さ１２８）［ｐｉｘｅｌ］の領域（ブロック）のバックライトである。累積点灯時間情報は、全てのブロックについてこのような情報を含んでいるものとする。
なお、図３，２３には、１つのブロックのバックライトが１つの光源である場合を例示したが、１つのブロックのバックライトが複数の光源であってもよい。その場合には、累積点灯時間情報は、例えば、ブロック毎に、そのブロックの座標と、該ブロックのバックライトである複数の光源の累積点灯時間とを含む情報となる。
【００２４】
パターン画像生成部３００は、劣化推定領域検出部２００より取得した劣化推定領域情報とＰＣ２０内のＲＡＭに展開されるパターン部品画像（図７（ａ），７（ｂ））を用いて、パターン画像データを生成する。具体的には、パターン画像生成部３００は、モニタ１０でパターン画像データに基づく画像を表示する際に、劣化推定領域検出部２００で劣化推定領域として検出されたブロックにパターン部品画像が表示されるように、パターン画像データを生成する。生成されたパターン画像データは、画像出力Ｉ／Ｆ部５００へ出力される。
【００２５】
ＵＳＢ通信Ｉ／Ｆ部４００は、通信ドライバー部６００から累積点灯時間情報を取得し、劣化推定領域検出部２００へ出力するＩ／Ｆ機能を有する。
画像出力Ｉ／Ｆ部５００は、パターン画像生成部３００からパターン画像データを取得し、通信ドライバー部６００へ出力するＩ／Ｆ機能を有する。
通信ドライバー部６００は、通信制御部２１や表示出力部２２を介したモニタ１０との
通信（モニタ１０へのパターン画像データの出力、モニタ１０からの累積点灯時間情報の取得）に必要なドライバー機能を有する。
【００２６】
劣化推定領域検出部２００の処理の詳細について、図４に示す処理フロー図を用いて説明する。
Ｓ２００において、劣化推定領域検出部２００は、アプリケーション部１００から目視検査開始の通知を取得する。即ち、アプリケーション部１００から目視検査開始が通知されたことをトリガとして、Ｓ２０１以降の処理が行われる。
Ｓ２０１において、劣化推定領域検出部２００は、累積点灯時間情報を取得する。
Ｓ２０２において、劣化推定領域検出部２００は、ｂａｓｅＬｉｎｅに劣化推定領域か否かの判定で使用する累積点灯時間の基準時間（閾値）を代入する。本実施例ではｂａｓｅＬｉｎｅ＝１０００［Ｈ］とする。
Ｓ２０３において、劣化推定領域検出部２００は、劣化推定領域か否かの処理対象のブロックの光源の光源番号（図３の符号５０）をｉｎｄｅｘＢＬへ設定する。ここではｉｎｄｅｘＢＬ＝０１とする。
Ｓ２０４において、劣化推定領域検出部２００は、劣化推定領域数ｎを０に初期化する。ここで、ｎは、劣化推定領域検出部２００において検出された、離散的に位置する劣化推定領域の総数を示す変数である。
【００２７】
Ｓ２０５において、劣化推定領域検出部２００は、ｉｎｄｅｘＢＬと光源の総数（ブロックの総数；本実施例では１９２個）を比較し、ｉｎｄｅｘＢＬが光源の総数以下である場合は（Ｓ２０５：ｙｅｓ）、Ｓ２０６へ処理が進められる。
Ｓ２０６において、劣化推定領域検出部２００は、累積点灯時間情報を参照し、ｉｎｄｅｘＢＬの累積点灯時間の値を変数ｔｉｍｅへ代入する。累積点灯時間情報が図３の情報であった場合には、ｉｎｄｅｘＢＬ＝０１のとき、ｔｉｍｅ＝５００となる。
【００２８】
Ｓ２０７において、劣化推定領域検出部２００は、ｉｎｄｅｘＢＬの累積点灯時間が基準時間ｂａｓｅＬｉｎｅ以上か否かを判定する。
ｉｎｄｅｘＢＬの累積点灯時間が基準時間ｂａｓｅＬｉｎｅ未満である場合（Ｓ２０７：ｎｏ）、ｉｎｄｅｘＢＬのブロックは劣化推定領域ではないと判断され、Ｓ２１３へ処理が進められる。
ｉｎｄｅｘＢＬの累積点灯時間が基準時間ｂａｓｅＬｉｎｅ以上である場合（Ｓ２０７：ｙｅｓ）、ｉｎｄｅｘＢＬのブロックは劣化推定領域であると判断され、Ｓ２０８へ処理が進められる。
【００２９】
Ｓ２０８において、劣化推定領域検出部２００は、Ｓ２０１で取得した累積点灯時間情報からｉｎｄｅｘＢＬのバックライトに対応するブロックの領域情報（始点、幅、高さ）を判断する。例えば、ｉｎｄｅｘＢＬ＝４９の場合、ｔｉｍｅ＝１５０００［Ｈ］≧ｂａｓｅＬｉｎｅであるため、始点（ｘｘ，ｙｙ）＝（１２８，０）、（幅ｗｗ，高さｈｈ）＝（１２８，１２８）が判断される。
【００３０】
本実施例では、互いに隣接する劣化推定領域は１つの領域として判別する。そのため、Ｓ２０８の次にＳ２０９の処理を行う。
Ｓ２０９において、劣化推定領域検出部２００は、ブロックの領域情報を用いて、既に劣化推定領域と判定されたブロックの中にｉｎｄｅｘＢＬのブロックに隣接するブロックが存在するか否かを判定する。
既に劣化推定領域と判定されたブロックの中にｉｎｄｅｘＢＬのブロックに隣接するブロックが存在する場合（Ｓ２０９：ｙｅｓ）、Ｓ２１２へ処理が進められる。
既に劣化推定領域と判定されたブロックの中にｉｎｄｅｘＢＬのブロックに隣接するブロックが存在しない場合（Ｓ２０９：ｎｏ）、Ｓ２１０へ処理が進められる。
【００３１】
Ｓ２１０において、劣化推定領域検出部２００は、劣化推定領域数ｎに１を加算する。そして、Ｓ２１１において、劣化推定領域検出部２００は、ｉｎｄｅｘＢＬのブロックを表す領域情報を劣化推定領域情報として記憶する。その後、Ｓ２１３へ処理が進められる。
ここで、図５（ａ）〜５（ｃ）を用いて劣化推定領域情報の一例を詳細に説明する。劣化推定領域情報は、領域番号（符号６０）、劣化推定領域の始点座標（ｘｘ，ｙｙ）［ｐｉｘｅｌ］（符号６１）、劣化推定領域の幅と高さ（ｗｗ，ｈｈ）［ｐｉｘｅｌ］（符号６２）から成る。また、図５（ａ）〜５（ｃ）に示す矩形斜線部分はモニタの劣化推定領域を表す。
ｉｎｄｅｘＢＬ＝４９のときに初めてＳ２０７でｎｏ判定された場合には、図５（ａ）に示すとおり（ｘｘ，ｙｙ）＝（０，５１２）、（ｗｗ，ｈｈ）＝（１２８，１２８）が劣化推定領域番号＝０１の劣化推定領域として新規に記憶される。
【００３２】
Ｓ２１２において、劣化推定領域検出部２００は、Ｓ２０９でｉｎｄｅｘＢＬのブロックに隣接すると判定されたブロックの劣化推定領域情報を、ｉｎｄｅｘＢＬのブロックを含む領域の情報に更新する。その後、Ｓ２１３へ処理が進められる。
ｉｎｄｅｘＢＬ＝４９のブロックが劣化推定領域とされた後、ｉｎｄｅｘＢＬ＝５０のブロックに対してＳ２０７でｎｏ判定された場合には、図５（ｂ）に示すとおり、劣化推定領域番号＝０１の劣化推定領域情報が更新される。具体的には、劣化推定領域番号＝０１の劣化推定領域情報が、ｉｎｄｅｘＢＬ＝４９と５０のブロックを含む領域の情報に更新される。即ち、劣化推定領域番号＝０１の幅にｉｎｄｅｘＢＬ＝５０の領域情報で表される幅が加算され、劣化推定領域番号＝０１の幅と高さ（ｗｗ，ｈｈ）＝（２５６，１２８）とされる。
【００３３】
Ｓ２１３において、劣化推定領域検出部２００は、ｉｎｄｅｘＢＬに１を加算し、Ｓ２０５へ処理を戻す。そして、全ての光源（全てのブロック）についてＳ２０５〜Ｓ２１３の処理が繰り返し実施された後、Ｓ２０５でｎｏ判定とされ、本フローが終了される。
本実施例では、全ての光源（全てのブロック）についてＳ２０５〜Ｓ２１３処理を繰り返し実施した結果、劣化推定領域情報として図５（ｃ）に示す情報が得られたとする。即ち、本実施例では、劣化推定領域情報として、２つの領域を表す情報が取得されたとする。具体的には、（ｘｘ，ｙｙ）＝（０，５１２）、（ｗｗ，ｈｈ）＝（５２６，７６８）の領域と、（ｘｘ，ｙｙ）＝（１７９２０，５１２）、（ｗｗ，ｈｈ）＝（５２６，７６８）の領域とを表す情報が取得されたとする。
【００３４】
パターン画像生成部３００の処理の詳細について、図６に示す処理フロー図を用いて説明する。
Ｓ３０１において、パターン画像生成部３００は、劣化推定領域検出部２００より劣化推定領域情報（図５（ｃ））を取得する。
Ｓ３０２において、パターン画像生成部３００は、ＲＡＭに展開された画像データを参照しパターン部品情報を取得する。パターン部品情報とは、図７（ａ），７（ｂ）に示すパターン部品画像のデータ（画像の内容、幅、高さ）である。本実施例では、図７（ａ），７（ｂ）のパターン部品画像の幅ｗｗ＿ｐ＝３００［ｐｉｘｅｌ］、高さｈｈ＿ｐ＝８００［ｐｉｘｅｌ］とする。
【００３５】
Ｓ３０３において、パターン画像生成部３００は、劣化推定領域番号ｉｎｄｅｘＡｒｅａ＝０１を設定する。ここで、ｉｎｄｅｘＡｒｅａは、劣化推定領域番号（図５（ａ）の符号６０）を示す変数である。
Ｓ３０４において、パターン画像生成部３００は、ｉｎｄｅｘＡｒｅａと劣化推定領域数ｎ（本実施例ではｎ＝２）を比較し、ｉｎｄｅｘＡｒｅａが劣化推定領域数ｎ以下であ
る場合は（Ｓ３０４：ｙｅｓ）、Ｓ３０５へ処理が進められる。
【００３６】
Ｓ３０５において、パターン画像生成部３００は、劣化推定領域番号ｉｎｄｅｘＡｒｅａで表される領域が画面の中心位置よりも左側に位置するか否かを判定する。具体的には、画面全体の水平方向の幅＝２０４８［ｐｉｘｅｌ］の場合には、パターン画像生成部３００は、劣化推定領域の始点の水平方向座標値ｘｘに幅ｗｗの１／２を加算した値が１０２４以下か否かを判定する。
【００３７】
劣化推定領域番号ｉｎｄｅｘＡｒｅａで表される領域が画面の中心位置よりも左側に位置すると判定された場合（Ｓ３０５：ｙｅｓ）、Ｓ３０６において、パターン画像生成部３００は、図７（ａ）のパターン部品画像を選択する。
劣化推定領域番号ｉｎｄｅｘＡｒｅａで表される領域が画面の中心位置よりも右側に位置すると判定された場合（Ｓ３０５：ｎｏ）、Ｓ３０７において、パターン画像生成部３００は、図７（ｂ）のパターン部品画像を選択する。
【００３８】
Ｓ３０８において、パターン画像生成部３００は、劣化推定領域番号ｉｎｄｅｘＡｒｅａの領域の幅ｗｗ、高さｈｈが、それぞれ、選択したパターン部品画像の幅ｗｗ＿ｐ、高さｈｈ＿ｐ以下か否かを判定する。
幅ｗｗ、高さｈｈが、それぞれ、幅ｗｗ＿ｐ、高さｈｈ＿ｐ以下である場合（Ｓ３０８：ｙｅｓ）、Ｓ３０９へ処理が進められ、それ以外の場合（Ｓ３０８：ｎｏ）、Ｓ３１０へ処理が進められる。
Ｓ３１０において、パターン画像生成部３００は、場合１〜３のどの場合に該当するかを判定する。場合１は、幅ｗｗが幅ｗｗ＿ｐよりも大きく、高さｈｈが高さｈｈ＿ｐ以下である場合である。場合２は、幅ｗｗが幅ｗｗ＿ｐ以下であり、高さｈｈが高さｈｈ＿ｐよりも大きい場合である。場合３は、幅ｗｗが幅ｗｗ＿ｐよりも大きく、高さｈｈが高さｈｈ＿ｐよりも大きい場合である。場合１に該当する場合、Ｓ３１１へ処理が進められる。場合２に該当する場合、Ｓ３１２へ処理が進められる。場合３に該当する場合、Ｓ３１３へ処理が進められる。
【００３９】
Ｓ３０９において、パターン画像生成部３００は、（ｘｘ，ｙｙ）を始点として選択したパターン部品画像が表示されるように、パターン画像を生成（更新）する。
Ｓ３１１において、パターン画像生成部３００は、（ｘｘ，ｙｙ）を始点として、選択したパターン部品画像が水平方向にｗｗ／ｗｗ＿ｐ枚分表示されるように、パターン画像を生成する。本実施例では、ｉｎｄｅｘＡｒｅａ＝０１の劣化推定領域の幅と高さ（ｗｗ，ｈｈ）＝（５２６，７６８）、パターン部品画像の幅と高さ（ｗｗ＿ｐ，ｈｈ＿ｐ）＝（３００，８００）である。そのため、（ｘｘ，ｙｙ）＝（０，５１２）を始点としてパターン部品画像が水平方向にｗｗ／ｗｗ＿ｐ＝２枚分表示されるように、パターン画像が生成される（図８）。
Ｓ３１２において、パターン画像生成部３００は、（ｘｘ，ｙｙ）を始点として、選択したパターン部品画像が垂直方向にｈｈ／ｈｈ＿ｐ枚分表示されるように、パターン画像を生成する。
Ｓ３１３において、パターン画像生成部３００は、（ｘｘ，ｙｙ）を始点として、選択したパターン部品画像が、パターン部品画像が水平方向にｗｗ／ｗｗ＿ｐ枚分、垂直方向にｈｈ／ｈｈ＿ｐ枚分表示されるように、パターン画像を生成する。
Ｓ３０９〜Ｓ３１３の処理の次に、Ｓ３１４へ処理が進められる。
【００４０】
Ｓ３１４において、パターン画像生成部３００は、ｉｎｄｅｘＡｒｅａに１を加算し、Ｓ３０４へ処理を戻す。そして、全ての劣化推定領域についてＳ３０４〜Ｓ３１４の処理が繰り返し実施された後、Ｓ３０４でｎｏ判定とされ、本フローが終了される。
【００４１】
目視検査時には、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２、ＪＩＲＡ  ＴＧ１８−ＱＣパターン）が表示されたのち、パターン画像生成部３００において生成されたパターン画像（図８）が表示される。若しくは、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）の代わりに、パターン画像生成部３００において生成されたパターン画像（図８）が表示される。図８のパターン画像は、ガイドラインで定義されている目視検査用パターン画像（ＪＩＲＡ  ＴＧ１８−ＱＣ）を部分的に変更したものである。
なお、図８のパターン画像が表示された後に、図２２のパターン画像が表示されてもよい。
【００４２】
以上述べたように、本実施例によれば、表示品質が劣化していると推定される劣化推定領域が検出され、劣化推定領域にパターン部品画像が表示されるようにパターン画像データが生成される。それにより、画像表示装置の劣化状態を精度よく検査することが可能となる。具体的には、ＬＤ機能により、画面の一部の領域の劣化状態が他の領域の劣化状態と異なる表示品質の劣化が生じている場合にも、画像表示装置の劣化状態を精度よく検査することが可能となる。
なお、本実施例では、ＰＣ２０が劣化推定領域検出部２００とパターン画像生成部３００を有する場合、即ち、画像生成装置が画像表示装置と別体の場合の例を記載したが、そのような構成に限らない。モニタ１０が劣化推定領域検出部２００とパターン画像生成部３００を有していてもよい。即ち、画像生成装置と画像表示装置が一体の構成であってもよい。
なお、本実施例では、画像表示装置が医用画像表示用モニタである場合について説明したが、画像表示装置はこれに限らない。ＬＤ機能を有するモニタであればよい。また、本実施例では、画像表示装置が液晶表示装置である場合の例を説明したが、画像表示装置は液晶表示装置に限らない。画像表示装置は、独立した光源（バックライト）を有する画像表示装置であればよい。
なお、本実施例では目視検査を前提として記載したが、本実施例で作成されるパターン画像は測定検査に用いられてもよい。測定検査時には、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）は表示されず、パターン画像生成部３００において生成されたパターン画像（図８）が表示される。そして、モニタ１０に設けられた輝度計若しくは、モニタ１０やＰＣ２０に接続して用いられる輝度計を用いて、パターン画像の輝度が測定され、劣化推定領域の検査が行われる。
【００４３】
＜実施例２＞
以下、本発明の実施例２に係る画像生成装置、画像表示装置、画像生成方法、及び、画像表示方法について説明する。なお、以下では、実施例１と異なる機能について詳しく説明し、実施例１と同様の機能については説明を省略する。
本実施例では、パターン画像生成部３００の処理が実施例１と異なる。
【００４４】
実施例１では、パターン画像生成部３００は、１つのパターン画像データを生成していたが、本実施例では、パターン画像生成部３００は、複数のパターン画像データを生成する。
具体的には、本実施例では、ＰＣ２０内のＲＡＭに、図１０に示すような種類の異なる複数のパターン部品画像のデータが展開されるものとする。各パターン部品画像のデータは個別に識別可能なＩＤ番号で管理されている。具体的には、複数のパターン部品画像タには、それぞれ、ＩＤ＝０１，０２，０３，０４といった番号が関連付けられている。また、同じ種類のパターン部品画像のデータとして、画面左側用と画面右側用の２種類のデータが記憶されているものとする。図１０のパターン部品画像は、ガイドラインで定義されている目視検査用パターン画像（ＪＩＲＡ  ＴＧ１８−ＱＣ）の一部の画像である。
そして、パターン画像生成部３００は、パターン部品画像の種類が異なる複数のパター
ン画像データを生成する。
【００４５】
パターン画像生成部３００の処理の詳細について、図９に示す処理フロー図を用いて説明する。
Ｓ７０１において、パターン画像生成部３００は、劣化推定領域検出部２００より劣化推定領域情報を取得する。
Ｓ７０２において、パターン画像生成部３００は、ＲＡＭに展開されたパターン部品画像のデータのうち参照する画像データのＩＤを特定する変数ｉｄＩｍａｇｅを０１に初期化する。ここで、ｉｄＩｍａｇｅは、ＰＣ２０内に記憶されているパターン部品画像を識別するＩＤを示す変数である。
【００４６】
Ｓ７０３において、パターン画像生成部３００は、ｉｄＩｍａｇｅとＩＤの最大値（本実施例では４）とを比較し、ｉｄＩｍａｇｅがＩＤの最大値以下である場合には（Ｓ７０３：ｙｅｓ）、Ｓ７０４へ処理が進められる。Ｓ７０４〜Ｓ７１６の処理は、図６のＳ３０２〜Ｓ３１４の処理と同様のため、その説明は省略する。
ＩＤ＝ｉｄＩｍａｇｅのパターン部品画像を用いたパターン画像データの生成処理が終了すると、Ｓ７１７において、パターン画像生成部３００は、ｉｄＩｍａｇｅに１を加算し、Ｓ７０３へ処理を戻す。そして、ｉｄＩｍａｇｅ＝ＩＤの最大値となるまで、即ち、全てのパターン部品画像についてパターン画像データが生成されるまでＳ７０３〜Ｓ７１７の処理が繰り返し実施された後、Ｓ７０３でｎｏ判定とされ、本フローが終了される。
【００４７】
目視検査時には、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）が表示されたのち、パターン画像生成部３００において生成された複数のパターン画像（図１１（ａ）〜１１（ｄ））が順に表示される。若しくは、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）の代わりに、パターン画像生成部３００において生成されたパターン画像（図１１（ａ）〜１１（ｄ））が順に表示される。なお、図１１（ａ）〜１１（ｄ）のパターン画像が順に表示された後に、図２２のパターン画像が表示されてもよい。
【００４８】
以上述べたように、本実施例によれば、パターン部品画像の種類が異なる複数のパターン画像データが生成される。それにより、種類の異なる複数のパターン画像（例えば、目視することで得られる知見の異なる複数の画像）が用意されている場合に、それらの画像を劣化推定領域に表示して目視することが可能となる。その結果、画像表示装置の劣化状態をより精度よく検査することが可能となる。
なお、本実施例では目視検査を前提として記載したが、本実施例で作成されるパターン画像は測定検査に用いられてもよい。測定検査時には、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）は表示されず、パターン画像生成部３００において生成された複数のパターン画像（図１１（ａ）〜１１（ｄ））が順に表示される。そして、モニタ１０に設けられた輝度計若しくは、モニタ１０やＰＣ２０に接続して用いられる輝度計を用いて、パターン画像の輝度が測定され、劣化推定領域の検査が行われる。
【００４９】
＜実施例３＞
以下、本発明の実施例３に係る画像生成装置、画像表示装置、画像生成方法、及び、画像表示方法について説明する。なお、以下では、実施例１と異なる機能について詳しく説明し、実施例１と同様の機能については説明を省略する。
本実施例では、劣化推定領域検出部２００とパターン画像生成部３００の処理が実施例１と異なる。
【００５０】
実施例１では、基準時間は１つであったが、本実施例では、基準時間は、互いに長さが異なる複数の基準時間を含む。例えば、基準時間１＝１０００［Ｈ］、基準時間２＝１５
０００［Ｈ］が設定されている。
劣化推定領域検出部２００は、ブロック毎に、累積点灯時間と複数の基準時間とを比較する。そして、複数の基準時間で規定される複数の時間範囲のうちの少なくとも一部の時間範囲について、時間範囲毎に、累積点灯時間がその時間範囲内の時間であるブロックを、劣化推定領域として検出する。また、本実施例では、より長い基準時間で規定される時間範囲ほど高くなるように、時間範囲毎に優先度が設定されるものとする。
例えば、累積点灯時間が基準時間２以上であるブロックが優先度「高」の劣化推定領域として検出され、累積点灯時間が基準時間１以上、且つ基準時間２未満のブロックが優先度「中」の劣化推定領域として検出される。そして、累積点灯時間が基準時間１未満のブロックは劣化推定領域として検出されない。
【００５１】
劣化推定領域検出部２００の処理の詳細について、図１２に示す処理フロー図を用いて説明する。
Ｓ８００，Ｓ８０１の処理は、図４のＳ２００，Ｓ２０１の処理と同様のため、その説明は省略する。
Ｓ８０２において、劣化推定領域検出部２００は、複数の基準時間を設定する。本実施例では、２種類の基準時間ｂａｓｅＬｉｎｅ＿０１＝１０００とｂａｓｅＬｉｎｅ＿０２＝１５０００が設定されるものとする。
Ｓ８０３〜Ｓ８０６の処理は、図４のＳ２０３〜Ｓ２０６の処理と同様のため、その説明は省略する。
【００５２】
Ｓ８０７において、劣化推定領域検出部２００は、ｉｎｄｅｘＢＬの累積点灯時間ｔｉｍｅがｂａｓｅＬｉｎｅ＿０１以上か否かを判定する。
ｉｎｄｅｘＢＬの累積点灯時間ｔｉｍｅがｂａｓｅＬｉｎｅ＿０１未満である場合（Ｓ８０７：ｎｏ）、劣化推定領域検出部２００は、ｉｎｄｅｘＢＬのブロックを劣化推定領域として判断せず、Ｓ８１６へ処理を進める。
ｉｎｄｅｘＢＬの累積点灯時間ｔｉｍｅがｂａｓｅＬｉｎｅ＿０１以上である場合（Ｓ８０７：ｙｅｓ）、Ｓ８０８において、劣化推定領域検出部２００は、ｉｎｄｅｘＢＬの累積点灯時間ｔｉｍｅがｂａｓｅＬｉｎｅ＿０２以上か否かを判定する。
ｉｎｄｅｘＢＬの累積点灯時間ｔｉｍｅがｂａｓｅＬｉｎｅ＿０２以上である場合（Ｓ８０８：ｙｅｓ）、Ｓ８０９において、劣化推定領域検出部２００は、ｉｎｄｅｘＢＬのブロックを優先度「高」の劣化推定領域として判断する。
ｉｎｄｅｘＢＬの累積点灯時間ｔｉｍｅがｂａｓｅＬｉｎｅ＿０１以上ｂａｓｅＬｉｎｅ＿０２未満の場合（Ｓ８０８：ｎｏ）、Ｓ８１０において、劣化推定領域検出部２００は、ｉｎｄｅｘＢＬのブロックを優先度「中」の劣化推定領域として判断する。
【００５３】
Ｓ８１１〜Ｓ８１３の処理は、図４のＳ２０８〜Ｓ２１０の処理と同様のため、その説明は省略する。但し、Ｓ８１２では、同じ優先度の劣化推定領域のブロックが隣接するか否かを判定するものとする。
Ｓ８１４、Ｓ８１５において、劣化推定領域検出部２００は、図４のＳ２１１、Ｓ２１２の処理に加え、劣化推定領域情報へ優先度を関連付けて記憶する。具体的には、累積点灯時間がｂａｓｅＬｉｎｅ＿０２以上のブロックを含む領域を表す劣化推定領域情報に対しては優先度「高」が対応付けられる。累積点灯時間がｂａｓｅＬｉｎｅ＿０１以上ｂａｓｅＬｉｎｅ＿０２未満のブロックを含む領域を表す劣化推定領域情報に対しては優先度「中」が対応付けられる。Ｓ８１４、Ｓ８１５の後、Ｓ８１６へ処理が進められる。
Ｓ８１６の処理は、図４のＳ２１３の処理と同様である。
【００５４】
図１３は、本実施例に係る劣化推定領域情報の一例を示す図である。本実施例では、実施例１の劣化推定領域情報（図５（ｃ））に比べ、各領域に優先度が対応付けられている。図１３の例では、劣化推定領域情報は、（ｘｘ，ｙｙ）＝（０，５１２）、（ｗｗ，ｈ
ｈ）＝（５２６，７６８）、優先度「高」の領域と、（ｘｘ，ｙｙ）＝（１７９２０，５１２）、（ｗｗ，ｈｈ）＝（５２６，７６８）、優先度「中」の領域とを表す。
なお、本実施例では、複数の基準時間によって規定される複数の時間範囲のうちの１つの時間範囲内に、累積点灯時間がその時間範囲内の時間であるブロックが存在した場合に優先度付けを行う構成としたが、その構成に限らない。例えば、累積点灯時間が基準時間の最小値以上のブロックの基準時間の平均値と、複数の基準時間とを比較して、優先度付けを行う構成であってもよい。また、本実施例では、複数の基準時間と複数の時間範囲との数が同じ場合の例を示したが、そのような構成に限らない。例えば、基準時間がＴ０、Ｔ１（＞Ｔ０）、Ｔ２（＞Ｔ１）の場合に、Ｔ０以上Ｔ２未満、Ｔ２以上の２つの時間範囲について劣化推定領域を検出してもよい。Ｔ０以上Ｔ１未満、Ｔ２以上の２つの時間範囲について劣化推定領域を検出してもよい。Ｔ０未満、Ｔ０以上Ｔ１未満の範囲、Ｔ１以上Ｔ２未満、Ｔ２以上の４つの時間範囲について劣化推定領域を検出してもよい。
【００５５】
パターン画像生成部３００は、劣化推定領域検出部２００より取得した劣化推定領域情報を用いて、時間範囲毎に、その時間範囲に対応する劣化推定領域として検出されたブロックにパターン部品画像が表示されるように、パターン画像データを生成する。本実施例では、優先度毎に、その優先度に対応する劣化推定領域として検出されたブロックにパターン部品画像が表示されるように、パターン画像データが生成される。劣化推定領域情報が図１３の情報であった場合には、２つのパターン画像データが生成される。具体的には、（ｘｘ，ｙｙ）＝（０，５１２）、（ｗｗ，ｈｈ）＝（５２６，７６８）の領域にパターン部品画像が表示されるようパターン画像データと、（ｘｘ，ｙｙ）＝（１７９２０，５１２）、（ｗｗ，ｈｈ）＝（５２６，７６８）の領域にパターン部品画像が表示されるようパターン画像データとが生成される。
【００５６】
そして、表示出力部２２は、より長い基準時間で規定される時間範囲に対応するパターン画像データ（即ち、より高い優先度が対応付けられた劣化推定領域にパターン部品画像が表示されるように生成されたパターン画像データ）から順番に出力する。
そのため、目視検査時には、パターン画像生成部３００において生成されたパターン画像が、優先度の高い劣化推定領域にパターン部品画像が配置されたパターン画像から順に表示される。なお、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）が表示されたのち、パターン画像生成部３００において生成された複数のパターン画像が順に表示されてもよい。パターン画像生成部３００において生成された複数のパターン画像が順に表示された後に、図２２のパターン画像が表示されてもよい。
【００５７】
以上述べたように、本実施例によれば、複数の基準時間で規定される時間範囲毎に、劣化推定領域が検出される。そして、時間範囲毎に、その時間範囲に対応する劣化推定領域として検出されたブロックにパターン部品画像が表示されるように、パターン画像データが生成される。それにより、劣化度合いに応じて複数のパターン画像データを生成することができ、劣化度合い毎に、パターン画像を区別して目視することが可能となり、画像表示装置の劣化状態をより精度よく検査することが可能となる。
また、本実施例によれば、より長い基準時間で規定される時間範囲に対応するパターン画像データ（即ち、より高い優先度が対応付けられた劣化推定領域にパターン部品画像が表示されるように生成されたパターン画像データ）から順番に出力（表示）される。それにより、劣化度合いがより高い領域にパターン部品画像が表示された画像を優先的に目視することができ、画像表示装置の劣化状態を効率良く検査することが可能となる。
なお、本実施例では目視検査を前提として記載したが、本実施例で作成されるパターン画像は測定検査に用いられてもよい。測定検査時には、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）は表示されず、パターン画像生成部３００において生成された複数のパターン画像が順番に順に表示される。具体的には、より長い基準時間で規定される時間範囲に対応するパターン画像データ（即ち、より高い優先度が対応付けられた劣
化推定領域にパターン部品画像が表示されるように生成されたパターン画像データ）から順番に表示される。そして、モニタ１０に設けられた輝度計若しくは、モニタ１０やＰＣ２０に接続して用いられる輝度計を用いて、パターン画像の輝度が測定され、劣化推定領域の検査が行われる。
【００５８】
＜実施例４＞
以下、本発明の実施例４に係る画像生成装置、画像表示装置、画像生成方法、及び、画像表示方法について説明する。なお、以下では、実施例１と異なる機能について詳しく説明し、実施例１と同様の機能については説明を省略する。
本実施例では、劣化推定領域検出部２００の処理が実施例１と異なる。
【００５９】
劣化推定領域検出部２００は、各ブロックの累積点灯時間の平均時間を、劣化推定領域の検出に用いる基準時間とする。モニタ全てのバックライト光源の累積点灯時間平均値として設定する。他の処理は実施例１と同様のため、その説明を省略する。
【００６０】
以上述べたように、本実施例によれば、各ブロックの累積点灯時間の平均時間が基準時間とされる。それにより、現在の画像表示装置の表示品質に応じて基準時間が動的に変更され、現在の画像表示装置において、他のブロックに比べ表示品質が劣化している可能性の高いブロックを劣化推定領域とすることができる。その結果、画像表示装置の劣化状態をより精度よく検査することが可能となる。
なお、本実施例では目視検査を前提として記載したが、本実施例で作成されるパターン画像は測定検査に用いられてもよい。測定検査時には、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）は表示されず、パターン画像生成部３００において生成されたパターン画像が表示される。そして、モニタ１０に設けられた輝度計若しくは、モニタ１０やＰＣ２０に接続して用いられる輝度計を用いて、パターン画像の輝度が測定され、劣化推定領域の検査が行われる。
【００６１】
＜実施例５＞
以下、本発明の実施例５に係る画像生成装置、画像表示装置、画像生成方法、及び、画像表示方法について説明する。なお、以下では、実施例２と異なる機能について詳しく説明し、実施例２と同様の機能については説明を省略する。
本実施例では、パターン画像生成部３００の処理が実施例２と異なる。
【００６２】
実施例２では、パターン画像生成部３００は、劣化推定領域の画面左右方向（画面水平方向）の位置によってパターン部品画像が異なる複数のパターン画像データを生成していた。本実施例では、パターン画像生成部３００は、パターン部品画像が劣化推定領域の位置に依らない複数のパターン画像データを生成する。
具体的には、本実施例では、ＰＣ２０内のＲＡＭに、図１６に示すような種類の異なる複数のパターン部品画像のデータが展開されるものとする。各パターン部品画像のデータは個別に識別可能なＩＤ番号で管理されている。具体的には、複数のパターン部品画像には、それぞれ、ＩＤ＝０１，０２，０３，・・・１９といった番号が関連付けられている。また、図１６で示すＩＤ０１パターン部品画像は、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）の画像であり、ＩＤ０１のパターン部品画像のＲ値、Ｇ値、Ｂ値を一定値ずつ変化させて得られる画像がＩＤ０２〜ＩＤ１８の画像である。例えば、ＩＤ＝０２のパターン部品画像は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１５，１５，１５）の画像であり、ＩＤ＝０３のパターン部品画像は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（３０，３０，３０）の画像である。そして、ＩＤ＝１７のパターン部品画像は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２４０，２４０，２４０）の画像であり、ＩＤ＝１８のパターン部品画像は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）の画像である。また、ＩＤ＝１９のパターン部品画像は、縁取りされた画像（枠を含む画像）である。
【００６３】
パターン画像生成部３００処理の詳細について、図１５に示す処理フロー図を用いて説明する。
Ｓ９０１において、パターン画像生成部３００は、劣化推定領域検出部２００より劣化推定領域情報を取得する。図１４に劣化推定領域情報の例を示す。図１４に示す矩形斜線部分はモニタの劣化推定領域を表す。劣化推定領域検出部２００における検出の結果、図１４に示すような２箇所の劣化推定領域情報が検出されたとする。ここでは、図２４（ｃ）に示すように、画面の中央と右端に診断画像を表示したことにより、モニタが劣化する場合を想定している。本実施例では、劣化推定領域情報として、２つの領域を表す情報が取得されたとする。具体的には、（ｘｘ，ｙｙ）＝（６４０，５１２）、（ｗｗ，ｈｈ）＝（３８４，５１２）の領域と、（ｘｘ，ｙｙ）＝（１５３６，５１２）、（ｗｗ，ｈｈ）＝（３８４，５１２）の領域とを表す情報が取得されたとする。
Ｓ９０２〜Ｓ９０６の処理は、図９のＳ７０２〜Ｓ７０６の処理と同様のため、その説明は省略する。また、Ｓ９０７〜９１４の処理は、図９のＳ７１０〜７１７の処理と同様のため、その説明は省略する。本実施例では、ｉｄＩｍａｇｅが画像データのＩＤの最大値１８となるまで、Ｓ９０３〜９１４の処理が繰り返し実施される。
【００６４】
目視検査時には、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）が表示されたのち、パターン画像生成部３００において生成された複数のパターン画像（図１７（ａ）〜１７（ｅ））が順に表示される。ここで、図１７（ａ）〜１７（ｅ）には５種類のパターン画像例しか示していないが、本実施例では１９枚のパターン画像が順に表示される。若しくは、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）の代わりに、パターン画像生成部３００において生成されたパターン画像（図１７（ａ）〜１７（ｅ））が順に表示される。なお、図１７（ａ）〜１７（ｅ）のパターン画像が順に表示された後に、図２２のパターン画像が表示されてもよい。また、テストパターン画像の表示切り換えはユーザーアクションにより行われてもよい。
また、図１７（ｅ）に示すとおり、図１６に示すＩＤ＝１９のパターン部品画像のように縁取りされたパターン部品画像の場合は、背景領域とパターン画像の色を同色としてもよい。また、図１７（ａ）〜１７（ｅ）に示すパターン画像では、パターン部品画像が劣化推定領域だけに配置されているが、劣化推定領域と劣化推定領域外の領域とにパターン部品画像が配置されてもよい。図１７（ａ）〜１７（ｅ）のパターン画像は、例えばガイドラインで定義されている測定検査用パターン画像（ＪＩＲＡ  ＴＧ１８−ＬＮ８）を部分的に変更したものである。
【００６５】
以上述べたように、本実施例によれば、パターン部品画像の種類が異なるＲＧＢ値が一定値毎に変化するような複数のパターン画像データが生成される。それにより、種類の異なる複数のパターン画像が用意されている場合に、それらの画像を劣化推定領域に表示して検査することが可能となる。その結果、画像表示装置の劣化状態をより精度よく検査することが可能となる。
なお、本実施例では目視検査を前提として記載したが、本実施例で作成されるパターン画像は測定検査に用いられてもよい。測定検査時には、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）は表示されず、パターン画像生成部３００において生成された複数のパターン画像（図１７（ａ）〜１７（ｅ））が順に表示される。そして、モニタ１０に設けられた輝度計若しくは、モニタ１０やＰＣ２０に接続して用いられる輝度計を用いて、パターン画像の輝度が測定され、劣化推定領域の検査が行われる。
【００６６】
＜実施例６＞
以下、本発明の実施例６に係る画像生成装置、画像表示装置、画像生成方法、及び、画像表示方法について説明する。なお、以下では、実施例１と異なる機能について詳しく説明し、実施例１と同様の機能については説明を省略する。
本実施例では、パターン画像生成部３００の処理が実施例１と異なる。
【００６７】
実施例１では、パターン画像生成部３００は、劣化推定領域の大きさがパターン部品画像の大きさよりも大きい場合、同じパターン部品画像が水平若しくは垂直方向に並べて表示されるようにパターン画像を生成していた。しかし、本実施例では、パターン画像生成部３００は、劣化推定領域の大きさがパターン部品画像の大きさよりも大きい場合、異なる複数のパターン部品画像が並べて表示されるようにパターン画像を生成する。本実施例では、ＰＣ２０内のＲＡＭに、図２０に示すような種類の異なる複数のパターン部品画像のデータが展開されるものとする。各パターン部品画像のデータは、それぞれ、ＩＤ＝０１，０２，０３といった番号が関連付けられている。
【００６８】
パターン画像生成部３００の処理の詳細について、図１９に示す処理フロー図を用いて説明する。
Ｓ１００１において、パターン画像生成部３００は、劣化推定領域検出部２００より劣化推定領域情報を取得する。図１８に劣化推定領域情報の例を示す。図１８に示す矩形斜線部分はモニタの劣化推定領域を表す。劣化推定領域検出部２００における検出の結果、図１８に示すような２箇所の劣化推定領域情報が検出されたとする。本実施例では、劣化推定領域情報として、２つの領域を表す情報が取得されたとする。具体的には、（ｘｘ，ｙｙ）＝（５２４，６４）、（ｗｗ，ｈｈ）＝（５００，１４０８）の領域と、（ｘｘ，ｙｙ）＝（１５４８，６４）、（ｗｗ，ｈｈ）＝（５００，１４０８）の領域とを表す情報が取得されたとする。
Ｓ１００２において、パターン画像生成部３００は、ＲＡＭに展開されたパターン部品画像のデータのうち参照する画像データのＩＤを特定する変数ｉｄＩｍａｇｅを０１に初期化する。ここで、ｉｄＩｍａｇｅは、ＰＣ２０内に記憶されているパターン部品画像を識別するＩＤを示す変数である。
Ｓ１００３〜Ｓ１００５の処理は、図６のＳ３０２〜３０４の処理と同様のため、その説明は省略する。
【００６９】
Ｓ１００６〜Ｓ１００７の処理は、図６のＳ３０８〜Ｓ３０９の処理と同様のため、その説明は省略する。
【００７０】
Ｓ１００８において、パターン画像生成部３００は、パターン部品画像を配置する始点（ｘｘ_ｃ，ｙｙ＿ｃ）を設定する。具体的には、パターン部品画像を配置する始点の水
平方向座標値ｘｘ_ｃにｘｘを、パターン部品画像を配置する始点の垂直方向座標値ｙｙ
＿ｃにｙｙを代入する。
Ｓ１００９の処理は、図６のＳ３１０と同様のため、その説明は省略する。
Ｓ１０１０において、パターン画像生成部３００は、（ｘｘ_ｃ，ｙｙ＿ｃ）を始点と
して、選択したパターン部品画像が表示されるように、パターン画像を生成（更新）する。
Ｓ１０１１において、パターン画像生成部３００は、ｘｘ＿ｃに幅ｗｗ＿ｐを加算し、ｗｗからｗｗ＿ｐを減算する。
Ｓ１０１２において、パターン画像生成部３００は、（ｘｘ_ｃ，ｙｙ＿ｃ）を始点と
して、選択したパターン部品画像が表示されるように、パターン画像を生成する。
Ｓ１０１３において、パターン画像生成部３００は、ｙｙ＿ｃに高さｈｈ＿ｐを加算し、ｈｈからｈｈ＿ｐを減算する。
Ｓ１０１４において、パターン画像生成部３００は、（ｘｘ_ｃ，ｙｙ＿ｃ）を始点と
して、選択したパターン部品画像が水平方向にｗｗ／ｗｗ＿ｐ枚分表示されるように、パターン画像を生成する。
Ｓ１０１５において、パターン画像生成部３００は、ｙｙ＿ｃに高さｈｈ＿ｐを加算し、ｈｈからｈｈ＿ｐを減算する。但し、ｙｙ＿ｃに高さｈｈ＿ｐを加算した値が垂直方向座標値ｙｙに高さｈｈの初期値を加算した値より大きい場合には、パターン画像生成部３
００は、ｘｘ＿ｃに幅ｗｗを加算する。
【００７１】
Ｓ１０１６において、パターン画像生成部３００は、パターン部品画像を配置する始点（ｘｘ_ｃ，ｙｙ＿ｃ）が劣化推定領域の範囲内であるか否かを判定する。
ｘｘ＿ｃ、ｙｙ＿ｃが、それぞれ、劣化推定領域の始点の水平方向座標値ｘｘに幅ｗｗの初期値を加算した値、劣化推定領域の始点の垂直方向座標値ｙｙに高さｈｈの初期値を加算した値以下である場合（Ｓ１０１６：ｙｅｓ）、Ｓ１０１７へ処理が進められ、それ以外の場合（Ｓ１０１６：ｎｏ）、Ｓ１０１９へ処理が進められる。
Ｓ１０１７において、パターン画像生成部３００は、ｉｄＩｍａｇｅｎに１を加算し、Ｓ１０１８においてパターン部品情報を取得し、Ｓ１００９へ処理を戻す。そして、パターン部品画像を配置する始点（ｘｘ_ｃ，ｙｙ＿ｃ）が、劣化推定領域の範囲外となるま
でＳ１００９〜Ｓ１０１８の処理が繰り返し実施された後、Ｓ１０１６でｎｏと判定され、Ｓ１０１９へ処理が進められる。
Ｓ１０１９の処理は、図６のＳ３１４の処理と同様のため、その説明は省略する。
【００７２】
目視検査時には、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）が表示されたのち、パターン画像生成部３００において生成されたパターン画像（図２１）が表示される。若しくは、ガイドラインで適宜される目視検査用パターン画像（図２２）の代わりに、パターン画像生成部３００において生成されたパターン画像（図２１）が表示される。なお、図２１のパターン画像が表示された後に、図２２のパターン画像が表示されてもよい。図２１のパターン画像は、例えばガイドラインで定義されている測定検査用パターン画像（ＪＩＲＡ  ＴＧ１８−ＬＮ８）を部分的に変更したものである。
【００７３】
以上述べたように、本実施例によれば、劣化推定領域に複数のパターン部品画像が表示されるようにパターン画像データが生成される。それにより、画像表示装置の劣化状態をより精度よく検査することが可能となる。
なお、本実施例では目視検査を前提として記載したが、本実施例で作成されるパターン画像は測定検査に用いられてもよい。測定検査時には、ガイドラインで定義される目視検査用パターン画像（図２２）は表示されず、パターン画像生成部３００において生成されたパターン画像（図２１）が表示される。そして、モニタ１０に設けられた輝度計若しくは、モニタ１０やＰＣ２０に接続して用いられる輝度計を用いて、パターン画像の輝度が測定され、劣化推定領域の検査が行われる。
【符号の説明】
【００７４】
２２  表示出力部
２３  制御部
２００  劣化推定領域検出部
３００  パターン画像生成部
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
0005963622.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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