(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像に含まれる全ての画素を対象物領域と背景領域とに区分する第１のステップと、
前記対象物領域に含まれる画素の色全てから、平均色（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）を算出し、前記平均色（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）から、（Ｎ−Ｒ１，Ｎ−Ｇ１，Ｎ−Ｂ１）で表される反転色（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）を算出する、数式（１）で表される第２のステップと、
前記背景領域に含まれる全ての画素に、前記反転色を一定の割合でそれぞれ付与することで処理画像を得る第３のステップと、を有する画像処理方法。
【数１】
0006002469.tif 000009
【請求項２】
（Ｎ＋１）階調で表される対象画像に含まれる全ての画素を対象物領域と背景領域とに区分する第１のステップと、
前記対象物領域に含まれる画素の色全てから、平均色（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）を算出し、前記平均色（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）から、（Ｎ−Ｒ１，Ｎ−Ｇ１，Ｎ−Ｂ１）で表される反転色（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）を算出する、数式（１）で表される第２のステップと、
前記背景領域に含まれる画素（ｘ，ｙ）の色（Ｒｘｙ，Ｇｘｙ，Ｂｘｙ）に前記反転色（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）を一定の割合でそれぞれ付与し、処理画像における背景領域の画素（ｘ，ｙ）の色（Ｒ’ｘｙ，Ｇ’ｘｙ，Ｂ’ｘｙ）を算出する、数式（２）で表される第３のステップと、を有する画像処理方法。
【数１】
0006002469.tif 000010
【数２】
0006002469.tif 000011
【請求項３】
請求項２において、
前記数式（２）におけるｋの値が、０．２以上０．８以下である画像処理方法。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか一項において、
前記第１のステップが、比較画像の画素と対象画像の画素のそれぞれの色について、階調値の差分の絶対値が閾値以上であるか否かを判定する工程を有する画像処理方法。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれか一項において、
前記平均色は、前記対象物領域に含まれる画素のそれぞれの色が有する階調値の中央値である画像処理方法。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれか一項において、
前記第１のステップが、区分された前記対象物領域に含まれる画素を白にし、区分された前記背景領域に含まれる画素を黒にすることでマスク画像を形成する工程を有し、
前記第３のステップにおいて、前記マスク画像の表示が黒である画素が、前記背景領域に含まれる画素であるとする画像処理方法。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６のいずれか一項において、
前記第３のステップの後に、第４のステップとして、ガンマ補正処理、コントラスト強調処理、鮮鋭化処理、又は輪郭強調処理を行う画像処理方法。
【請求項８】
請求項１乃至請求項７のいずれか一項の画像処理方法を用いて前記処理画像を作成する処理部を備える画像処理システム。
【請求項９】
前記処理画像を表示する表示部を備える請求項８に記載の画像処理システム。
【請求項１０】
前記処理画像を保存する記憶部を備える請求項７又は請求項８に記載の画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法及び画像処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビ受像機などの大型表示装置から携帯電話などの小型表示装置に至るまで様々な表示装置が市場に普及している。付加価値がより高い製品が求められており、開発が進められている。近年では、より臨場感のある画像を再現するため、立体表示が可能な表示装置の開発が進められている。
【０００３】
人間が物体を立体として認識する生理的要因としては、両眼視差、輻輳、ピント調節、運動視差、像の大きさ、空間配置、明暗の差、陰影等が挙げられる。
【０００４】
表示装置では、立体表示方法として、両眼視差を利用した方式が多く用いられている。両眼視差を利用した方式としては、例えば、左目に視認される画像と右目に視認される画像を分離するための専用の眼鏡を用いる方式が挙げられる。また、専用の眼鏡を用いない方式としては、左目に視認される画像と右目に視認される画像を分離するための構成（視差バリア、レンチキュラーレンズ、マイクロレンズアレイなど）を表示部に追加し、裸眼での立体表示を可能にする方式がある（特許文献１等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２５８０１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記に挙げた表示方式では、表示部への構成（視差バリアなど）の追加、又は専用の眼鏡が必要であるため、表示装置の作製コストや消費電力の増加に繋がる。
【０００７】
そこで、本発明の一態様では、フルカラーの２次元画像の立体感又は奥行き感を高める簡便な画像処理方法を提供することを目的の一とする。または、特別な構成を持たずに、フルカラーの２次元画像の立体感又は奥行き感を高める画像処理システムを提供することを目的の一とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
人間は、画像に含まれる対象物と背景との色相の差が小さいときに、その画像を平面的に感じる。また、逆に人間は、画像に含まれる対象物と背景との色相の差が大きいときに、その画像に立体感又は奥行き感を得る。
【０００９】
なお、本明細書では、画像において、強調したい像又は鮮明にしたい像を「対象物」と呼び、該画像に含まれる対象物以外の像を「背景」と呼ぶ。
【００１０】
そこで、立体感又は奥行き感を得にくい画像を、立体感又は奥行き感を得やすい画像に変換する方法として、色相環上において対象物の平均色と反対側の位置（十分に離れた位置）にある色（反転色、反対色、又は補色）を用いて背景を表示する方法に思い至った。なお、本明細書中において、対象物の平均色（対象物領域の平均色とも記す）とは、対象物領域を構成する全ての画素の平均の色である。
【００１１】
なお、本明細書では、対象画像において、対象物を構成する複数の画素（画素群）を「対象物領域」、背景を構成する複数の画素（画素群）を「背景領域」と呼ぶ。
【００１２】
すなわち、本発明の一態様は、対象画像を構成する全ての画素を対象物領域と背景領域とに区分する第１のステップと、該対象物領域の平均色を求め、該平均色から反転色を求める第２のステップと、該背景領域を構成する全ての画素に、該反転色を一定の割合でそれぞれ付与する第３のステップと、を有する画像処理方法である。
【００１３】
また、本発明の一態様は、ＲＧＢカラーモデルを用いて表すと、（Ｎ＋１）階調で表される対象画像を構成する全ての画素を対象物領域と背景領域とに区分する第１のステップと、該対象物領域に含まれる画素の色全てから、平均色（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）を算出し、該平均色（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）から、（Ｎ−Ｒ１，Ｎ−Ｇ１，Ｎ−Ｂ１）で表される反転色（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）を算出する第２のステップと、該背景領域に含まれる画素（ｘ，ｙ）の色（Ｒｘｙ，Ｇｘｙ，Ｂｘｙ）に該反転色（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）を一定の割合でそれぞれ付与し、処理画像における背景領域の画素（ｘ，ｙ）の色（Ｒ’ｘｙ，Ｇ’ｘｙ，Ｂ’ｘｙ）を算出する、数式（１）で表される第３のステップと、を有する画像処理方法である。
【００１４】
【数１】
0006002469.tif 000002
【００１５】
なお、本明細書では、対象画像に本発明の一態様の画像処理を施すことで得た画像を処理画像と記載する。
【００１６】
上記画像処理方法において、数式（１）におけるｋが０．２以上０．８以下であると、該画像処理の効果が高いため、好ましい。
【００１７】
上記画像処理方法において、該第３のステップの後に、第４のステップとして、ガンマ補正処理、コントラスト強調処理、鮮鋭化処理、又は輪郭強調処理を行うことが好ましい。
【００１８】
第４のステップを行うことで、処理画像における対象物を、さらに鮮明にする、又は強調することができる。
【００１９】
また、本発明の一態様は、上記画像処理方法を用いて処理画像を作成する処理部を備える画像処理システムである。また、該画像処理システムは、該処理画像を表示する表示部を備える構成としても良い。また、該画像処理システムは、該処理画像を保存する記憶部を備える構成としても良い。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一態様では、フルカラーの２次元画像の立体感又は奥行き感を高める簡便な画像処理方法を提供することができる。または、特別な構成を持たずに、フルカラーの２次元画像の立体感又は奥行き感を高める画像処理システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一態様の画像処理システムを示す図。
【図２】本発明の一態様の画像処理方法を示す図。
【図３】本発明の一態様の画像処理方法を示す図。
【図４】本発明の一態様の画像処理方法に係る画像の図。
【図５】本発明の一態様の画像処理方法を示す図。
【図６】本発明の一態様の画像処理方法を示す図。
【図７】実施例１に係る図。
【図８】実施例１に係る図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
実施の形態及び実施例について、図面を用いて詳細に説明する。但し、本発明は以下の説明に限定されず、本発明の趣旨及びその範囲から逸脱することなくその形態及び詳細を様々に変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。従って、本発明は以下に示す実施の形態及び実施例の記載内容に限定して解釈されるものではない。なお、以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、その繰り返しの説明は省略する。
【００２３】
（実施の形態１）
本実施の形態では、本発明の一態様の画像処理方法及び画像処理システムについて図１乃至図４、図６（Ａ）を用いて説明する。
【００２４】
本発明の一態様の画像処理システムは、本発明の一態様の画像処理方法を利用して、処理画像を作成することができる処理部を備える。本発明の一態様の画像処理システムとしては、例えば、該処理部と、該処理部から出力された画像データを表示する表示部とを有する表示装置や、該処理部と、該処理部から出力された画像データを記憶する記憶部とを有する記憶装置などが挙げられる。本実施の形態では、本発明の一態様の画像処理システムとして、図１に示す表示装置１００を例に挙げ、説明する。
【００２５】
≪表示装置１００≫
図１に示す表示装置１００は、表示部１０１及び処理部１０２を有する。
【００２６】
＜表示部１０１＞
表示部１０１は、処理部１０２から出力された画像データを表示する機能を備える。表示部１０１は、２次元画像を表示する。表示部１０１は、静止画像、又は複数の画像で構成される動画像を表示する。
【００２７】
表示部１０１としては、例えば、液晶表示装置、エレクトロルミネセンス表示装置、プラズマディスプレイなどを用いることができる。表示部１０１は、複数の画素１２０を有する画素部１２１、走査線駆動回路１２２、信号線駆動回路１２３などから構成される。
【００２８】
画素部１２１には、マトリクス状に画素１２０が配置されている。各画素１２０は、走査線１２５及び信号線１２６と電気的に接続している。このことにより、各画素１２０は、走査線駆動回路１２２及び信号線駆動回路１２３と電気的に接続している。
【００２９】
処理部１０２から入力される画像データにより、各画素１２０の色が決定される。表示を行う画素１２０を選択するための信号が、走査線駆動回路１２２により走査線１２５に入力され、画像データが、信号線駆動回路１２３により信号線１２６に入力される。選択された画素１２０は表示を行う。
【００３０】
＜処理部１０２＞
処理部１０２は、読み込んだ対象画像から対象物を抽出して、対象物を構成する画素群でなる対象物領域と、それ以外の画素群でなる背景領域とに区分する機能を備える。また、背景領域に含まれる画素に画像処理を行い、処理画像を作成する機能を備える。
【００３１】
処理部１０２は、演算処理部１１１、データ記憶部１１２、制御部１１３、入力側インターフェイス部１１４、出力側インターフェイス部１１５などから構成される。
【００３２】
演算処理部１１１では、画像データの演算処理等の各種演算処理を行う。例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、画像処理用演算回路等を含む。
【００３３】
データ記憶部１１２は、処理部１０２で画像処理を行うためのデータを記憶する各種の記憶回路を有する。例えば、演算処理部１１１が演算処理を実行するコンピュータプログラム、画像処理用フィルタのデータ及びルックアップテーブルなどを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、演算処理部１１１が算出した演算結果を記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、処理部１０２に入力された画像データを記憶するメモリ回路等が、データ記憶部１１２に含まれる。
【００３４】
制御部１１３は、処理部１０２の回路を制御するための回路を含む。例えば、データ記憶部１１２のデータの書き込みを制御する書き込み制御回路、該データの読み出しを制御する読み出し制御回路等が、制御部１１３に含まれる。
【００３５】
入力側インターフェイス部１１４では、処理部１０２に接続される外部機器から画像データ等のデータ１０を処理部１０２に取り込むために、該外部機器と信号のやりとりを行う。該外部機器は、画像データを出力する機器であればよく、例えば、カメラなどの撮影装置、ハードディスクやＤＶＤなどの記憶媒体に記録されている画像データを再生する画像再生装置等が挙げられる。
【００３６】
処理部１０２で画像データを処理するためには、該画像データがデジタルデータであることが必要である。例えば、処理部１０２において、アナログデータである画像データを処理したい場合は、入力側インターフェイス部１１４にＡ／Ｄ変換回路（アナログ−デジタル変換回路）を設ければ良い。
【００３７】
出力側インターフェイス部１１５では、表示部１０１へ画像データ１１を出力するために、表示部１０１と信号のやりとりを行う。
【００３８】
例えば、表示部１０１にアナログ画像信号を出力するためには、出力側インターフェイス部１１５にＤ／Ａ変換回路（デジタル−アナログ変換回路）を設ければ良い。
【００３９】
≪画像処理方法≫
本発明の一態様の画像処理方法について説明する。図２、３、図６（Ａ）に、図１に示した処理部１０２で実行される画像処理方法のフローチャートを示す。
【００４０】
本実施の形態の画像処理方法では、対象画像を構成する全ての画素を対象物領域と背景領域とに区分する第１のステップ（図２（Ａ）に示すステップＡ１）と、該対象物領域の平均色を求め、該平均色から反転色を求める第２のステップ（図２（Ａ）に示すステップＡ２）と、該背景領域を構成する全ての画素に、該反転色を一定の割合でそれぞれ付与する第３のステップ（図２（Ａ）に示すステップＡ３）と、を有する。
【００４１】
本発明の一態様の画像処理を施した処理画像は、色相環上における対象物の色と背景の色とが、対象画像に比べて離れた位置にあるため、視認者が該処理画像を見たときに、対象物と背景とに奥行き感（前後感）を得ることができる。つまり、該処理画像は、対象画像に比べて立体感又は奥行き感が高い。
【００４２】
＜第１のステップＡ１：対象物領域と背景領域とに区分＞
まず、対象画像の画素を対象物領域と背景領域とに区分する。対象画像の画素を対象物領域と背景領域とに区分する方法は特に限定されない。
【００４３】
本発明の一態様では、対象物と背景とからなる、フルカラーの２次元画像である対象画像と、該背景の一部を含む画像（比較画像と記す）の差分をとり、その差分が閾値以上（または閾値より大きい）である領域を対象物領域、閾値未満（または閾値以下）である領域を背景領域に区分する。該閾値は、対象物領域と背景領域とが区分できる値であれば良い。画像処理を行う者が、対象物領域と背景領域とを区分するのに適していると判断した値を閾値として用いれば良い。
【００４４】
具体的には、対象画像は、写真などの静止画像でも良いし、動画像を構成する複数のフレーム画像から選択しても良い。
【００４５】
また、比較画像には、対象画像と同一又は概略同一の焦点条件で撮影し、かつ対象画像とは異なる画像を用いることができる。比較画像を複数用いる場合には、対象画像に含まれる対象物が比較画像に含まれていても良い。したがって、比較画像は、写真などの静止画像の他、動画像を構成する複数のフレーム画像の一を対象画像とする場合は、その前後の画像から選択しても良い。
【００４６】
次に、対象画像と比較画像の差分の算出方法について具体的に説明する。
【００４７】
本実施の形態の第１のステップＡ１の詳細（ステップＢ１乃至ステップＢ６）を図３に示す。
【００４８】
［ステップＢ１：対象画像及び比較画像の読み込み］
ステップＢ１では、処理部１０２に対象画像及び比較画像を読み込む。読み込んだ対象画像及び比較画像のデータは、データ記憶部１１２に書き込まれる。対象画像及び比較画像はそれぞれ、外部機器から処理部１０２に入力することができる。また、データ記憶部１１２にあらかじめ記憶されている画像を比較画像として用いても良い。
【００４９】
本実施の形態では、対象画像及び比較画像にそれぞれ静止画像を用いる場合について説明する。本実施の形態における対象画像（図４（Ａ））は、対象物と背景とからなる画像であり、比較画像（図４（Ｂ））は、該背景のみからなる画像（対象画像と同じ焦点条件で撮影した背景のみの画像、つまり対象物が含まれていない画像）である。
【００５０】
なお、対象画像及び比較画像を、動画像を構成する複数のフレーム画像から選択する例は、実施の形態２にて詳述する。
【００５１】
［ステップＢ２：合計値及び処理カウンタ値のリセット］
後のステップにて、対象画像における、対象物領域の全ての画素のＲＧＢそれぞれの階調値の和を合計値Ｓｕｍ（Ｒ）、Ｓｕｍ（Ｇ）、Ｓｕｍ（Ｂ）として求める。また、対象物領域の画素の総数を、処理カウンタ値ｃｏｕｎｔｅｒとして求める。ここでは、合計値Ｓｕｍ（Ｒ）、Ｓｕｍ（Ｇ）、Ｓｕｍ（Ｂ）及び処理カウンタ値ｃｏｕｎｔｅｒが、０以外の値である場合は、それぞれ０にする。既に０であった場合は、このステップを省略することができる。なお、ステップＢ１の前に、ステップＢ２を行っても良い。
【００５２】
［ステップＢ３：画素（ｘ，ｙ）は、対象物領域の画素であるか？］
ステップＢ３では、比較画像の画素（ｘ，ｙ）と対象画像の画素（ｘ，ｙ）のそれぞれの色要素について、階調値の差分の絶対値が閾値以上であるか否かを判定する。ステップＢ３の詳細（ステップＢ３−１乃至ステップＢ３−３）を図６（Ａ）に示す。
【００５３】
画素（ｘ，ｙ）のデータは、ある一色を特定するためのデータを含む。表示部１０１の構成が、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３色の色要素で１つの色を表現する構成の場合、画像データの最小単位である画素（ｘ，ｙ）のデータは、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの階調値を有する。なお、色要素は、ＲＧＢ以外の色を用いてもよい。例えば、イエロー、シアン、マゼンタで構成されてもよい。
【００５４】
本実施の形態では、画素（ｘ，ｙ）のデータは、Ｒ、Ｇ、Ｂの３色（３つの色要素）の階調値で構成されているものとする。
【００５５】
なお、対象画像から、対象物領域をより正確に抽出にするため、対象画像又は／及び比較画像に画像処理を行ってから、マスク画像を作成してもよい。このような画像処理には、平均化処理、水平方向の線形１次微分フィルタを用いたフィルタ処理、エッジ検出処理、及びメディアンフィルタ等を用いたノイズ除去処理などがある。
【００５６】
｛ステップＢ３−１：ΔＲ（ｘ，ｙ）、ΔＧ（ｘ，ｙ）、ΔＢ（ｘ，ｙ）の算出｝
ステップＢ３では、まず、３つの差分値ΔＲ（ｘ，ｙ）、ΔＧ（ｘ，ｙ）、ΔＢ（ｘ，ｙ）が算出される。ここで、差分値ΔＲ（ｘ，ｙ）は、比較画像の画素（ｘ，ｙ）のＲの階調値と対象画像の画素（ｘ，ｙ）のＲの階調値の差分の絶対値であり、差分値ΔＧ（ｘ，ｙ）は、比較画像の画素（ｘ，ｙ）のＧの階調値と対象画像の画素（ｘ，ｙ）のＧの階調値の差分の絶対値であり、差分値ΔＢ（ｘ，ｙ）は、比較画像の画素（ｘ，ｙ）のＢの階調値と対象画像の画素（ｘ，ｙ）のＢの階調値の差分の絶対値である。
【００５７】
｛ステップＢ３−２：αＲ（ｘ，ｙ）、αＧ（ｘ，ｙ）、αＢ（ｘ，ｙ）の決定｝
次に、差分値ΔＲ（ｘ，ｙ）、ΔＧ（ｘ，ｙ）、ΔＢ（ｘ，ｙ）それぞれについて、その値が、閾値（Ｒｔｈ、Ｇｔｈ、Ｂｔｈ）以上であるか否かを判定する。
【００５８】
差分値が閾値以上であれば、階調判定値を１に設定し、差分値が閾値未満であれば、階調判定値を０に設定する。つまり、ΔＲ（ｘ，ｙ）≧Ｒｔｈの場合、赤色の階調判定値αＲ（ｘ，ｙ）＝１となり、ΔＲ（ｘ，ｙ）＜Ｒｔｈの場合、赤色の階調判定値αＲ（ｘ，ｙ）＝０となる。緑色、青色についても同様であり、差分値ΔＧ（ｘ，ｙ）、ΔＢ（ｘ，ｙ）が閾値Ｇｔｈ、Ｂｔｈ以上であるか、未満であるかによって、その階調判定値αＧ（ｘ，ｙ）、αＢ（ｘ，ｙ）が”１”か”０”に決定される。
【００５９】
ここでは、画素（ｘ，ｙ）が対象物領域の画素であるかの判別に、２つの画像（対象画像及び比較画像）間の各色要素の階調値の変化量を用いている。閾値（Ｒｔｈ、Ｇｔｈ、Ｂｔｈ）は、画素（ｘ，ｙ）が対象物領域に含まれるか背景領域に含まれるかを区別するための階調値の変化量の閾値である。閾値Ｒｔｈ、Ｇｔｈ、Ｂｔｈは、それぞれ独立に定めることができる。
【００６０】
｛ステップＢ３−３：差分判定値Ｄ（ｘ，ｙ）の決定｝
次に、ＲＧＢの階調判定値の和が２以上であるか否かを判定する。αＲ（ｘ，ｙ）＋αＧ（ｘ，ｙ）＋αＢ（ｘ，ｙ）≧２であれば、画素（ｘ，ｙ）の差分判定値Ｄ（ｘ，ｙ）を１に設定し、αＲ（ｘ，ｙ）＋αＧ（ｘ，ｙ）＋αＢ（ｘ，ｙ）＜２であれば、差分判定値Ｄ（ｘ，ｙ）を０に設定する。
【００６１】
ここでは、差分判定値Ｄ（ｘ，ｙ）の値を決定する条件をＲＧＢの階調判定値の和が２以上としたが、その和が１以上であるという条件でもよいし、その和が３に等しいという条件でもよい。
【００６２】
［ステップＢ４−１：対象画像の画素（ｘ，ｙ）を対象物領域の画素と判断する場合］
ステップＢ３にて、差分判定値Ｄ（ｘ，ｙ）＝１となった場合、該対象画像の画素（ｘ，ｙ）は、対象物領域の画素と判断される。また、マスク画像の画素（ｘ，ｙ）は、白を表示する（ステップＢ４−１ａ）。
【００６３】
さらに、ステップＢ３にて、差分判定値Ｄ（ｘ，ｙ）＝１となった場合は、対象画像の画素（ｘ，ｙ）のＲＧＢの階調値をそれぞれ合計値Ｓｕｍ（Ｒ）、Ｓｕｍ（Ｇ）、Ｓｕｍ（Ｂ）に加え、かつ、処理カウンタ値ｃｏｕｎｔｅｒに１を加える（ステップＢ４−１ｂ）。ステップＢ４−１ｂを行うことで、後のステップＢ６にて、対象物領域の反転色を算出することができる。
【００６４】
［ステップＢ４−２：対象画像の画素（ｘ，ｙ）を背景領域の画素と判断する場合］
ステップＢ３にて、差分判定値Ｄ（ｘ，ｙ）＝０となった場合、該対象画像の画素（ｘ，ｙ）は、背景領域の画素と判断される。また、マスク画像の画素（ｘ，ｙ）は、黒を表示する。
【００６５】
［ステップＢ５：全ての画素の階調値の差分を判定したか？］
対象画像の画素全てについて、比較画像の画素との各色要素の階調値の差分の絶対値を算出し、該差分の絶対値が閾値以上か否かの判定を行うまで、ステップＢ３乃至Ｂ５が繰り返し実行される。
【００６６】
［ステップＢ６：マスク画像の作成］
全画素について、マスク画像の色（黒又は白）を決定することで、図４（Ｃ）に示すマスク画像が作成される。図４（Ｃ）に示すマスク画像は、対象物領域（白表示領域）と背景領域（黒表示領域）とでなる２値の画像である。図４（Ｃ）に示すマスク画像を作成することで、対象画像が対象物領域と背景領域とに区分される。なお、ステップＢ６の前に、後述するステップＡ２を行っても良い。
【００６７】
以上のステップＢ１乃至ステップＢ６により、第１のステップＡ１が完了する。
【００６８】
＜第２のステップＡ２：対象物領域の平均色及び反転色の算出＞
次に、対象物領域の平均色及び反転色の算出を行う。
【００６９】
第２のステップＡ２では、第１のステップＡ１で対象物領域に区分された全ての画素の色の平均を求めることで、対象物領域の平均色を算出し、該平均色から反転色を算出する。
【００７０】
（平均色）
ステップＢ４−１ｂの処理によって、対象画像における、対象物領域の全ての画素のＲＧＢそれぞれの階調値の和が合計値Ｓｕｍ（Ｒ）、Ｓｕｍ（Ｇ）、Ｓｕｍ（Ｂ）として求められる。また、対象物領域の画素の総数が、処理カウンタ値ｃｏｕｎｔｅｒとして求められる。ステップＡ２では、合計値Ｓｕｍ（Ｒ）、Ｓｕｍ（Ｇ）、Ｓｕｍ（Ｂ）をそれぞれ処理カウンタ値ｃｏｕｎｔｅｒで割ることで、対象画像の対象物領域を構成する全ての画素の平均の色である対象物領域の平均色を算出する。ここでは、対象物領域の画素の、（Ｎ＋１）階調におけるＲ、Ｇ、Ｂの階調値の平均値を、それぞれＲ１、Ｇ１、Ｂ１と表し、平均色を（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）と表す。
【００７１】
なお、平均色は、対象画像の対象物領域の全ての画素におけるＲＧＢそれぞれの階調値の中央値であっても良い。該中央値の算出方法を以下に示す。
【００７２】
まず、ステップＢ４−１ｂで、対象物領域の全ての画素のＲＧＢの階調値をそれぞれ記録し、対象物領域の画素の総数を処理カウンタ値ｃｏｕｎｔｅｒとして求める。そして、ステップＡ２で、処理カウンタ値ｃｏｕｎｔｅｒの１／２の値Ｍを求める。また、ＲＧＢの階調値を昇順又は降順に並び替え、第Ｍ番目の値をそれぞれＲ１，Ｇ１，Ｂ１とする。なお、処理カウンタ値ｃｏｕｎｔｅｒが奇数のときは、第（Ｍ＋０．５）番目の値又は第（Ｍ−０．５）番目の値を、対象物領域の平均色とすることができる。または、第（Ｍ＋０．５）番目の値及び第（Ｍ−０．５）番目の値の平均値を、対象物領域の平均色とすることができる。
【００７３】
（反転色）
さらに、対象物領域の平均色から、対象物領域の平均色の反転色を算出する。平均色（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）の反転色は、（Ｎ−Ｒ１，Ｎ−Ｇ１，Ｎ−Ｂ１）で表すことができ、これを反転色（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）とする。
【００７４】
なお、実施例１にて後述するように、（Ｎ＋１）階調で表される対象画像において、対象物領域を構成する全ての画素の平均の色である対象物の平均色（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）と、該対象物の平均色の反転色（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）とが、数式（２）（３）を満たすと、本発明の一態様の画像処理方法によって、立体感又は奥行き感が特に高い処理画像を得ることができる。
【００７５】
【数２】
0006002469.tif 000003
【００７６】
＜第３のステップＡ３：背景領域に反転色の付与＞
次に、背景領域を構成する全ての画素に対し、第２のステップＡ２で算出した反転色を一定の割合でそれぞれ付与する。
【００７７】
具体的には、第１のステップＡ１で得られたマスク画像を用い、背景領域の画素であると判定された画素（ｘ，ｙ）に対して、第２のステップＡ２で得られた反転色を一定の割合で付与する。なお、対象物領域の画素であると判定された画素（ｘ，ｙ）には、該反転色は付与しない。
【００７８】
第３のステップＡ３の詳細（ステップＢ７乃至ステップＢ１０）を図２（Ｂ）に示す。
【００７９】
［ステップＢ７：マスク画像の画素（ｘ，ｙ）は黒表示か？］
ステップＢ７では、マスク画像の画素（ｘ，ｙ）が黒表示であるか白表示であるかを判定する。黒表示である場合は、ステップＢ８−１の処理に進み、白表示である場合は、ステップＢ８−２の処理に進む。
【００８０】
［ステップＢ８−１：マスク画像の画素（ｘ，ｙ）が黒表示である場合］
マスク画像の画素（ｘ，ｙ）が黒表示である場合（画素（ｘ，ｙ）が背景領域の画素である場合）、処理画像の画素（ｘ，ｙ）の色は、対象画像の画素（ｘ，ｙ）の色と、反転色とから決定される。具体的に、処理画像の背景領域の画素（ｘ，ｙ）の色（Ｒ’ｘｙ，Ｇ’ｘｙ，Ｂ’ｘｙ）は、対象画像の画素（ｘ，ｙ）の色（Ｒｘｙ，Ｇｘｙ，Ｂｘｙ）及び反転色（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）を用いて、数式（１）で表すことができる。
【００８１】
【数３】
0006002469.tif 000004
【００８２】
特に、数式（１）におけるｋが０．２以上０．８以下であると、画像処理の効果が高いため好ましい。
【００８３】
［ステップＢ８−２：マスク画像の画素（ｘ，ｙ）が白表示である場合］
マスク画像の画素（ｘ，ｙ）が白表示である場合（画素（ｘ，ｙ）が対象物領域の画素である場合）、処理画像の画素（ｘ，ｙ）の色は、対象画像の画素（ｘ，ｙ）の色とする。
【００８４】
［ステップＢ９：全画素の色が決定したか？］
処理画像の画素全ての色が決定するまで、ステップＢ７乃至Ｂ９が繰り返し実行される。
【００８５】
［ステップＢ１０：処理画像の出力］
全画素について、処理画像の色を決定することで、図４（Ｄ）に示す処理画像が作成される。以上に示したように、本発明の一態様の画像処理を対象画像に施すことで、処理画像を得ることができる。
【００８６】
本発明の一態様の画像処理方法で得られた処理画像に対して、さらに画像処理を行っても良い。具体的には、図２（Ｂ）におけるステップＢ１０の後に該画像処理を行っても良い。
【００８７】
このような画像処理としては、アンシャープマスキング処理等の鮮鋭化処理、コントラストを強調するコントラスト変換処理（コントラスト強調処理）、ガンマ補正処理、輪郭強調処理などが挙げられる。これら画像処理は、対象物を鮮明にする、強調する等の効果を持つ。
【００８８】
例えば、ガンマ補正処理は、画像を出力する機器のガンマ値（画像の階調の応答特性を示す数値）に応じて、画像の階調を補正する処理である。これにより、表示部では、処理部から出力される処理画像の情報に忠実な画像を表示することができる。
【００８９】
また、コントラスト強調処理は、色の明暗の差異を変化させる処理である。処理前の画素の階調値に対する処理後の画素の階調値のグラフの傾きを変化させることで、色の明暗の差異を変化させることができる。コントラストを強調するためには、該グラフの傾きを１より大きくすれば良い。例えば、処理前の画素の階調値ｘが０〜５０である場合、処理後の画素の階調値ｙが０〜１００（ｙ＝２ｘ、グラフの傾き２）である処理１や、処理後の画素の階調値ｙが０〜１５０（ｙ＝３ｘ、グラフの傾き３）である処理２を施すことで、色の明暗の差を大きくさせることができる。特に、グラフの傾きが大きいほど、明暗の差は大きくなる（処理１より処理２の方が色の明暗の差はより大きくなる）。
【００９０】
以上に示した、本発明の一態様の画像処理方法を用いて取得した処理画像では、対象画像に比べて、色相環上における対象物の色が、背景の色と離れた位置にあるため、視認者が該処理画像を見たときに、対象物と背景とに奥行き感（前後感）を得ることができる。よって、本発明の一態様では、対象画像から、該対象画像に比べて立体感又は奥行き感が高い処理画像を取得することができる。
【００９１】
（実施の形態２）
本実施の形態では、実施の形態１と異なり、動画像を構成する複数のフレーム画像から対象画像及び比較画像を選択し、対象画像を構成する全ての画素を対象物領域と背景領域とに区分する第１のステップと、該対象物領域の平均色を求め、該平均色から反転色を求める第２のステップと、該背景領域を構成する全ての画素に、該反転色を一定の割合でそれぞれ付与する第３のステップと、を有する画像処理方法について、図５及び図６（Ｂ）を用いて説明する。
【００９２】
動画像を構成する複数のフレーム画像では、連続する２枚のフレーム画像において、画像に変化がある部分がある。本実施の形態では、フレーム画像において、動きの変化がある閾値以上である（又はある閾値よりも大きい）像を「対象物」、その他の部分を「背景」とする。
【００９３】
対象画像が、動画像を構成する複数のフレーム画像の一つである場合、例えば、該対象画像と連続するフレーム画像を比較画像とすることができる。具体的には、対象画像ｆａと時間的に連続するフレーム画像ｆａ−１やフレーム画像ｆａ＋１を比較画像とすることができる。また、比較画像は、該対象画像と連続するフレーム画像に限定されない。よって、対象画像ｆａの比較画像として、フレーム画像ｆａ−ｊやフレーム画像ｆａ＋ｊ（ｊは自然数）を用いても良い。
【００９４】
本実施の形態では、対象画像及び比較画像として動画像を構成する複数のフレーム画像から選択して用いることで、実施の形態１と処理が異なるステップについて、詳述する。具体的には、図２（Ａ）に示す第１のステップＡ１について説明する。
【００９５】
本実施の形態の第１のステップＡ１の詳細（ステップＣ１乃至Ｃ６）を図５に示す。なお、第２のステップＡ２及び第３のステップＡ３は実施の形態１を参照することができる。
【００９６】
［ステップＣ１：対象画像及び比較画像の読み込み］
ステップＣ１では、処理部１０２に対象画像及び比較画像を読み込む。読み込んだ対象画像及び比較画像のデータは、データ記憶部１１２に書き込まれる。本実施の形態では、３枚のフレーム画像ｆａ−１、ｆａ、ｆａ＋１を読み込む（比較画像ｆａ−１及び比較画像ｆａ＋１並びに対象画像ｆａを読み込む）。
【００９７】
［ステップＣ２：合計値及び処理カウンタ値のリセット］
ここで、合計値Ｓｕｍ（Ｒ）、Ｓｕｍ（Ｇ）、Ｓｕｍ（Ｂ）及び処理カウンタ値ｃｏｕｎｔｅｒが、０以外の値である場合は、それぞれ０にする。既に０であった場合は、このステップを省略することができる。なお、ステップＣ１の前に、ステップＣ２を行っても良い。
【００９８】
［ステップＣ３：画素（ｘ，ｙ）は、対象物領域の画素であるか？］
ステップＣ３では、比較画像ｆａ−１の画素（ｘ，ｙ）と対象画像ｆａの画素（ｘ，ｙ）のそれぞれの色要素について、階調値の差分の絶対値が閾値以上であるか否かを判定する。かつ、比較画像ｆａ＋１の画素（ｘ，ｙ）と対象画像ｆａの画素（ｘ，ｙ）のＲＧＢそれぞれの階調値の差分の絶対値が閾値以上であるか否かを判定する。ステップＣ３の詳細を図６（Ｂ）に示す。
【００９９】
本実施の形態では、画素（ｘ，ｙ）のデータは、Ｒ、Ｇ、Ｂの３色の階調値で構成されているものとする。
【０１００】
｛ステップＣ３−１ａ：ΔＲ１（ｘ，ｙ）、ΔＧ１（ｘ，ｙ）、ΔＢ１（ｘ，ｙ）の算出｝
比較画像ｆａ−１と対象画像ｆａから、３つの差分値ΔＲ１（ｘ，ｙ）、ΔＧ１（ｘ，ｙ）、ΔＢ１（ｘ，ｙ）が算出される。ここで、差分値ΔＲ１（ｘ，ｙ）は、比較画像ｆａ−１の画素（ｘ，ｙ）のＲの階調値と対象画像ｆａの画素（ｘ，ｙ）のＲの階調値の差分の絶対値であり、差分値ΔＧ１（ｘ，ｙ）は、比較画像ｆａ−１の画素（ｘ，ｙ）のＧの階調値と対象画像ｆａの画素（ｘ，ｙ）のＧの階調値の差分の絶対値であり、差分値ΔＢ１（ｘ，ｙ）は、比較画像ｆａ−１の画素（ｘ，ｙ）のＢの階調値と対象画像ｆａの画素（ｘ，ｙ）のＢの階調値の差分の絶対値である。
【０１０１】
｛ステップＣ３−２ａ：αＲ１（ｘ，ｙ）、αＧ１（ｘ，ｙ）、αＢ１（ｘ，ｙ）の決定｝
次に、差分値ΔＲ１（ｘ，ｙ）、ΔＧ１（ｘ，ｙ）、ΔＢ１（ｘ，ｙ）それぞれについて、その値が、閾値（Ｒｔｈ、Ｇｔｈ、Ｂｔｈ）以上であるか否かを判定する。
【０１０２】
差分値が閾値以上であれば、階調判定値を１に設定し、差分値が閾値未満であれば、階調判定値を０に設定する。つまり、ΔＲ１（ｘ，ｙ）≧Ｒｔｈの場合、赤色の階調判定値αＲ１（ｘ，ｙ）＝１となり、ΔＲ１（ｘ，ｙ）＜Ｒｔｈの場合、赤色の階調判定値αＲ１（ｘ，ｙ）＝０となる。緑色、青色についても同様であり、差分値ΔＧ１（ｘ，ｙ）、ΔＢ１（ｘ，ｙ）が閾値Ｇｔｈ、Ｂｔｈ以上であるか、未満であるかによって、その階調判定値αＧ１（ｘ，ｙ）、αＢ１（ｘ，ｙ）が”１”か”０”に決定される。
【０１０３】
｛ステップＣ３−３ａ：差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）の決定｝
次に、ＲＧＢの階調判定値の和が２以上であるか否かを判定する。αＲ１（ｘ，ｙ）＋αＧ１（ｘ，ｙ）＋αＢ１（ｘ，ｙ）≧２であれば、画素（ｘ，ｙ）の差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）を１に設定し、αＲ１（ｘ，ｙ）＋αＧ１（ｘ，ｙ）＋αＢ１（ｘ，ｙ）＜２であれば、差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）を０に設定する。
【０１０４】
また、ここでは、差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）の値を決定する条件をＲＧＢの階調判定値の和が２以上としたが、その和が１以上であるという条件でもよいし、その和が３に等しいという条件でもよい。
【０１０５】
｛ステップＣ３−１ｂ：ΔＲ２（ｘ，ｙ）、ΔＧ２（ｘ，ｙ）、ΔＢ２（ｘ，ｙ）の算出｝
同様に、比較画像ｆａ＋１と対象画像ｆａから、３つの差分値ΔＲ２（ｘ，ｙ）、ΔＧ２（ｘ，ｙ）、ΔＢ２（ｘ，ｙ）が算出される。ここで、差分値ΔＲ２（ｘ，ｙ）は、比較画像ｆａ＋１の画素（ｘ，ｙ）のＲの階調値と対象画像ｆａの画素（ｘ，ｙ）のＲの階調値の差分の絶対値であり、差分値ΔＧ２（ｘ，ｙ）は、比較画像ｆａ＋１の画素（ｘ，ｙ）のＧの階調値と対象画像ｆａの画素（ｘ，ｙ）のＧの階調値の差分の絶対値であり、差分値ΔＢ２（ｘ，ｙ）は、比較画像ｆａ＋１の画素（ｘ，ｙ）のＢの階調値と対象画像ｆａの画素（ｘ，ｙ）のＢの階調値の差分の絶対値である。
【０１０６】
｛ステップＣ３−２ｂ：αＲ２（ｘ，ｙ）、αＧ２（ｘ，ｙ）、αＢ２（ｘ，ｙ）の決定｝
次に、差分値ΔＲ２（ｘ，ｙ）、ΔＧ２（ｘ，ｙ）、ΔＢ２（ｘ，ｙ）それぞれについて、その値が、閾値（Ｒｔｈ、Ｇｔｈ、Ｂｔｈ）以上であるか否かを判定し、階調判定値αＲ２（ｘ，ｙ）、階調判定値αＧ２（ｘ，ｙ）及び階調判定値αＢ２（ｘ，ｙ）が”１”か”０”に決定される。
【０１０７】
｛ステップＣ３−３ｂ：差分判定値Ｄ２（ｘ，ｙ）の決定｝
次に、ＲＧＢの階調判定値の和が２以上であるか否かを判定する。αＲ２（ｘ，ｙ）＋αＧ２（ｘ，ｙ）＋αＢ２（ｘ，ｙ）≧２であれば、画素（ｘ，ｙ）の差分判定値Ｄ２（ｘ，ｙ）を１に設定し、αＲ２（ｘ，ｙ）＋αＧ２（ｘ，ｙ）＋αＢ２（ｘ，ｙ）＜２であれば、差分判定値Ｄ２（ｘ，ｙ）を０に設定する。
【０１０８】
｛ステップＣ３−４：差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）の決定｝
そして、差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）及びＤ２（ｘ，ｙ）が両方とも”１”であるか否かを判定する。差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）及びＤ２（ｘ，ｙ）が両方とも”１”である場合には、ステップＣ４−１（Ｃ４−１ａ）に進む。差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）及びＤ２（ｘ，ｙ）の少なくとも一方が”１”でない場合には、ステップＣ４−２に進む。
【０１０９】
［ステップＣ４−１：対象画像の画素（ｘ，ｙ）が対象物領域の画素である場合］
ステップＣ３−４にて、差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）及びＤ２（ｘ，ｙ）が両方とも”１”であると判定された場合（差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）＝１かつＤ２（ｘ，ｙ）＝１）、マスク画像の画素（ｘ，ｙ）は、白を表示する（ステップＣ４−１ａ）。なお、該対象画像の画素（ｘ，ｙ）は、対象物領域の画素であると言える。
【０１１０】
さらに、ステップＣ３−４にて、差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）及びＤ２（ｘ，ｙ）が両方とも”１”であると判定された場合は、対象画像の画素（ｘ，ｙ）のＲＧＢの階調値をそれぞれ合計値Ｓｕｍ（Ｒ）、Ｓｕｍ（Ｇ）、Ｓｕｍ（Ｂ）に加え、かつ、処理カウンタ値ｃｏｕｎｔｅｒに１を加える（ステップＣ４−１ｂ）。ステップＣ４−１ｂを行うことで、後のステップＣ６にて、対象物領域の平均色及び反転色を算出することができる。
【０１１１】
［ステップＣ４−２：対象画像の画素（ｘ，ｙ）が背景領域の画素である場合］
ステップＣ３−４にて、差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）及びＤ２（ｘ，ｙ）の少なくとも一方が”１”でないと判定された場合（差分判定値Ｄ１（ｘ，ｙ）＝０又は／及びＤ２（ｘ，ｙ）＝０）、マスク画像の画素（ｘ，ｙ）は、黒を表示する。なお、該対象画像の画素（ｘ，ｙ）は、背景領域の画素であると言える。
【０１１２】
［ステップＣ５：全ての画素の階調値の差分を判定したか？］
対象画像の画素全てについて、比較画像の画素との各色要素の階調値の差分の絶対値を算出し、該差分の絶対値が閾値以上か否かの判定を行うまで、ステップＣ３乃至Ｃ５が繰り返し実行される。
【０１１３】
［ステップＣ６：マスク画像の作成］
全画素について、マスク画像の色（黒又は白）を決定することで、マスク画像が作成される。マスク画像は、対象物領域（白表示領域）と背景領域（黒表示領域）とでなる２値の画像である。マスク画像を作成することで、対象画像が対象物領域と背景領域とに区分される。なお、ステップＣ６の前に、第２のステップＡ２を行っても良い。
【０１１４】
以上のステップＣ１乃至ステップＣ６により、本実施の形態の第１のステップＡ１が完了する。
【０１１５】
その後、実施の形態１にて説明した第２のステップＡ２以降の処理を行えば良い。
【０１１６】
以上、本実施の形態に示すように、本発明の一態様の画像処理方法では、対象画像及び比較画像を、動画像を構成する複数のフレーム画像から選択することができる。
【実施例１】
【０１１７】
本実施例では、本発明の一態様の画像処理方法を用いて作成した処理画像について図７、８を用いて説明する。
【０１１８】
構成例１乃至４の本発明の一態様の画像処理前の画像における対象物領域の平均色（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）、反転色（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）及びΔ１−２を表１に示す。
【０１１９】
本実施例において、該平均色は対象物領域に含まれる全ての画素の２５６階調におけるＲＧＢのそれぞれの階調値の平均値である。
【０１２０】
【表１】
0006002469.tif 000005
【０１２１】
なお、Δ１−２は、数式（２）を満たす。
【０１２２】
【数４】
0006002469.tif 000006
【０１２３】
（構成例１）
図７（Ａ−１）に本発明の一態様の画像処理前の画像（対象画像）を示し、図７（Ａ−２）に本発明の一態様の画像処理後の画像（処理画像）を示す。
【０１２４】
また、図８（Ａ）に示すマスク画像は、構成例１の対象画像における対象物領域を白で示し、背景領域を黒で示した２値の画像である。
【０１２５】
（構成例２）
図７（Ｂ−１）に本発明の一態様の画像処理前の画像（対象画像）を示し、図７（Ｂ−２）に本発明の一態様の画像処理後の画像（処理画像）を示す。
【０１２６】
また、図８（Ａ）に示すマスク画像は、構成例２の対象画像における対象物領域を白で示し、背景領域を黒で示した２値の画像である。
【０１２７】
（構成例３）
図７（Ｃ−１）に本発明の一態様の画像処理前の画像（対象画像）を示し、図７（Ｃ−２）に本発明の一態様の画像処理後の画像（処理画像）を示す。
【０１２８】
また、図８（Ｂ）に示すマスク画像は、構成例３の対象画像における対象物領域を白で示し、背景領域を黒で示した２値の画像である。
【０１２９】
（構成例４）
図７（Ｄ−１）に本発明の一態様の画像処理前の画像（対象画像）を示し、図７（Ｄ−２）に本発明の一態様の画像処理後の画像（処理画像）を示す。
【０１３０】
また、図８（Ｃ）に示すマスク画像は、構成例４の対象画像における対象物領域を白で示し、背景領域を黒で示した２値の画像である。
【０１３１】
構成例１乃至４における処理画像では、背景領域における画素（ｘ，ｙ）の色（Ｒ’ｘｙ，Ｇ’ｘｙ，Ｂ’ｘｙ）は、対象画像の画素（ｘ，ｙ）の色（Ｒｘｙ，Ｇｘｙ，Ｂｘｙ）及び反転色（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）を用いて、数式（４）で表すことができる。本実施例では、数式（４）に示すように、数式（１）におけるｋの値を０．５とした。対象画像の背景領域における画素の色と反転色の割合が１：１に近いほど、対象画像の背景の情報が失われず、かつ画像処理の効果が高い処理画像を得ることができる。
【０１３２】
【数５】
0006002469.tif 000007
【０１３３】
本実施例から、本発明の一態様の画像処理を対象画像に施すことで、該対象画像に比べて立体感又は奥行き感が高い処理画像を得られることが示された。
【０１３４】
特に、構成例１乃至３は、本発明の一態様の画像処理方法の効果が高いことがわかった。構成例１乃至３は、いずれも数式（３）を満たすことを見出した。よって、本発明の一態様の画像処理方法の効果が高い（Ｎ＋１）階調で表される対象画像は、数式（３）を満たすことが示唆された。例えば、２５６階調で表される対象画像の場合、Δ１−２が０より大きく、６１２以下であると、本発明の一態様の画像処理方法の効果が高いと示唆された。
【０１３５】
【数６】
0006002469.tif 000008
【符号の説明】
【０１３６】
１０    データ
１１    画像データ
１００    表示装置
１０１    表示部
１０２    処理部
１１１    演算処理部
１１２    データ記憶部
１１３    制御部
１１４    入力側インターフェイス部
１１５    出力側インターフェイス部
１２０    画素
１２１    画素部
１２２    走査線駆動回路
１２３    信号線駆動回路
１２５    走査線
１２６    信号線
【図１】
0006002469.tif 000012
【図２】
0006002469.tif 000013
【図３】
0006002469.tif 000014
【図４】
0006002469.tif 000015
【図５】
0006002469.tif 000016
【図６】
0006002469.tif 000017
【図７】
0006002469.tif 000018
【図８】
0006002469.tif 000019