(57)【要約】【課題】高輝度領域において輪郭線を強調して表示する。【解決手段】表示装置１００は、画像データを表示する表示部１０３と、画像データに含まれる輪郭線を抽出する輪郭線抽出部１１２と、輪郭線抽出部１１２が抽出した輪郭線に着色画像を重畳した輪郭強調画像を生成する画像生成部１１６と、画像データに基づく画像を表示部１０３に表示させた場合の表示輝度が高輝度閾値以上の高輝度画素の割合が所定値以上である高輝度領域を検出する高輝度領域検出部１１４と、を有し、画像生成部１１６は、輪郭線抽出部１１２が抽出した輪郭線のうち、高輝度領域に含まれる輪郭線における着色画像の強調度が、高輝度領域に含まれない輪郭線における着色画像の強調度よりも高い輪郭強調画像を生成し、表示部１０３は、輪郭強調画像を表示する。【選択図】図１
2018073248.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに含まれる輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、
前記輪郭線抽出手段が抽出した輪郭線に着色画像を重畳した輪郭強調画像を生成する画像生成手段と、
前記画像データに基づく画像を表示手段に表示させた場合の表示輝度が高輝度閾値以上の高輝度画素の割合が所定値以上である高輝度領域を検出する検出手段と、
を有し、
前記画像生成手段は、前記輪郭線抽出手段が抽出した輪郭線のうち、前記高輝度領域に含まれる輪郭線における前記着色画像の強調度が、前記高輝度領域に含まれない輪郭線における前記着色画像の強調度よりも高い前記輪郭強調画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記検出手段は、前記輪郭線抽出手段が抽出した前記輪郭線から所定の範囲内において、前記高輝度領域を検出することを特徴とする、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記検出手段は、前記輪郭線抽出手段が抽出した前記輪郭線から所定の範囲内の画素における前記高輝度画素の割合が所定の閾値以上である場合に、前記所定の範囲を前記高輝度領域として検出することを特徴とする、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像生成手段は、前記輪郭線抽出手段が抽出した前記輪郭線から所定の範囲内の領域における、表示輝度が前記高輝度閾値以上である画素の数に基づいて強調度を決定することを特徴とする、
請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記輪郭線から所定の範囲内の領域に含まれる、表示輝度が低輝度閾値よりも低い低輝度画素の数を検出し、
前記画像生成手段は、前記輪郭線から所定の距離内の領域に含まれる前記低輝度画素の数が所定の数以上であることを条件として、前記輪郭線における着色画像の強調度を大きくすることを特徴とする、
請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記検出手段は、前記輪郭線から所定の範囲内の領域に含まれる複数の画素間のコントラスト差を検出し、
前記画像生成手段は、前記コントラスト差に基づいて強調度を決定することを特徴とする、
請求項１から５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記検出手段は、前記表示手段の特性に基づいて前記高輝度領域の範囲を決定することを特徴とする、
請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像生成手段は、前記高輝度領域に含まれる輪郭線における前記着色画像の幅が、前記高輝度領域に含まれない輪郭線における前記着色画像の幅よりも大きい前記輪郭強調画像を生成することを特徴とする、
請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像生成手段は、前記高輝度領域に含まれる輪郭線における前記着色画像の彩度が、前記高輝度領域に含まれない輪郭線における前記着色画像の彩度よりも大きい前記輪郭強調画像を生成することを特徴とする、
請求項１から８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
画像データを表示する表示手段と、
前記画像データに含まれる輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、
前記輪郭線抽出手段が抽出した輪郭線に着色画像を重畳した輪郭強調画像を生成する画像生成手段と、
前記画像データに基づく画像を前記表示手段に表示させた場合の表示輝度が高輝度閾値以上の高輝度画素の割合が所定値以上である高輝度領域を検出する検出手段と、
を有し、
前記画像生成手段は、前記輪郭線抽出手段が抽出した輪郭線のうち、前記高輝度領域に含まれる輪郭線における前記着色画像の強調度が、前記高輝度領域に含まれない輪郭線における前記着色画像の強調度よりも高い前記輪郭強調画像を生成し、
前記表示手段は、前記輪郭強調画像を表示することを特徴とする表示装置。
【請求項１１】
画像データに含まれる輪郭線を抽出するステップと、
前記輪郭線に着色画像を重畳した輪郭強調画像を生成するステップと、
前記画像データに基づく画像を表示手段に表示させた場合の表示輝度が高輝度閾値以上の高輝度画素の割合が所定値以上である高輝度領域を検出するステップと、
前記輪郭線のうち、前記高輝度領域に含まれる輪郭線における前記着色画像の強調度が、前記高輝度領域に含まれない輪郭線における前記着色画像の強調度よりも高い前記輪郭強調画像を生成するステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに含まれる輪郭線を強調する画像処理装置、表示装置、及び画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
カメラにおけるピント調整を補助する方法として、画像データに含まれる輪郭線に着色して表示する技術が知られている。このとき、輪郭線として抽出する高周波成分が小さい場合、輪郭線の幅が細くなり、着色表示が見えづらくなる場合がある。特許文献１には、高周波成分が小さいほど、輪郭線として着色する幅を太くする方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１３５８６５公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ピント調整をする対象となる画像に、輝度が高い高輝度領域が含まれている場合、ピント調整用に着色された輪郭線が視認しづらくなる場合がある。例えば、表示輝度が高い物体の周辺に発生するフレア現象が生じた高輝度領域に輪郭線が含まれると、ユーザは着色された輪郭線を視認しづらくなるという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明は上述した点に鑑みてなされたものであり、高輝度領域においても輪郭線を視認しやすくするための画像処理装置、表示装置及び画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、画像データに含まれる輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、前記輪郭線抽出手段が抽出した輪郭線に着色画像を重畳した輪郭強調画像を生成する画像生成手段と、前記画像データに基づく画像を表示手段に表示させた場合の表示輝度が高輝度閾値以上の高輝度画素の割合が所定値以上である高輝度領域を検出する検出手段と、を有し、前記画像生成手段は、前記輪郭線抽出手段が抽出した輪郭線のうち、前記高輝度領域に含まれる輪郭線における前記着色画像の強調度が、前記高輝度領域に含まれない輪郭線における前記着色画像の強調度よりも高い前記輪郭強調画像を生成することを特徴とする。
【０００７】
本発明の表示装置は、画像データを表示する表示手段と、前記画像データに含まれる輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、前記輪郭線抽出手段が抽出した輪郭線に着色画像を重畳した輪郭強調画像を生成する画像生成手段と、前記画像データに基づく画像を前記表示手段に表示させた場合の表示輝度が高輝度閾値以上の高輝度画素の割合が所定値以上である高輝度領域を検出する検出手段と、を有し、前記画像生成手段は、前記輪郭線抽出手段が抽出した輪郭線のうち、前記高輝度領域に含まれる輪郭線における前記着色画像の強調度が、前記高輝度領域に含まれない輪郭線における前記着色画像の強調度よりも高い前記輪郭強調画像を生成し、前記表示手段は、前記輪郭強調画像を表示することを特徴とする。
【０００８】
本発明の画像処理方法は、画像データに含まれる輪郭線を抽出するステップと、前記輪郭線に着色画像を重畳した輪郭強調画像を生成するステップと、前記画像データに基づく画像を表示手段に表示させた場合の表示輝度が所定の高輝度閾値以上の高輝度画素の割合が所定値以上である高輝度領域を検出するステップと、前記輪郭線のうち、前記高輝度領域に含まれる輪郭線における前記着色画像の強調度が、前記高輝度領域に含まれない輪郭線における前記着色画像の強調度よりも高い前記輪郭強調画像を生成するステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、高輝度領域においても着色された輪郭線を視認しやすくなるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態の表示装置１００の構成図である。
【図２】輪郭線の強調表示について説明するための図である。
【図３】線形特性信号変換について説明するための図である。
【図４】水平方向の高周波成分を抽出する処理について説明するための図である。
【図５】垂直方向の高周波成分を抽出する処理について説明するための図である。
【図６】周辺画素について説明するための図である。
【図７】高輝度成分値について説明するための図である。
【図８】輪郭線の幅に加算する輪郭線幅加算値について説明するための図である。
【図９】低輝度成分値について説明するための図である。
【図１０】高低輝度乗算値に基づく輪郭線幅加算値について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜第１の実施形態＞
［表示装置１００の概要］
図１は、第１の実施形態の表示装置１００の構成図である。表示装置１００は、制御部１０１、記憶部１０２、表示部１０３及び画像処理部１０４を有する。画像処理部１０４は、階調特性変換部１１０、輝度信号変換部１１１、輪郭線抽出部１１２、周辺画素抽出部１１３、高輝度領域検出部１１４、輪郭着色処理部１１５、画像生成部１１６、合成部１１７及びガンマ変換部１１８を含む。
【００１２】
表示装置１００には、入力された画像データに画像処理を施した後に表示する。表示装置１００に入力される画像データは、例えばＨＤＲ（High Dynamic Range）画像データである。ＨＤＲ画像データは、例えば、撮像装置において撮像されたＨＤＲ画像信号を映像制作者が画像編集工程において表示輝度に変換した後に、Ｌｏｇ特性で階調圧縮されたデータである。画像データは、１０ビットのＲＧＢ値のデータであり、例えばＳＤＩ（Serial Digital Interface）を介して入力される。表示装置１００は、ユーザの操作に応じて、撮影時のフォーカス調整を補助するために、表示している画像内の輪郭線を着色して表示することができる。
【００１３】
図２は輪郭線の強調表示について説明するための図である。本実施形態においては、表示装置１００が、例えば入力画像データとして図２（ａ）に示す画像を取得したことを想定している。入力画像データは、ＲＧＢ値を含む。図２（ａ）に示す画像には、高輝度物体２１、低輝度物体２２、背景２３及びフレア現象領域２４が含まれている。フレア現象領域２４は、高輝度物体２１の影響でフレア現象が発生している領域である。
【００１４】
フレア現象は、視覚特性により、高輝度の領域の周辺の領域が、実際に表示されている画像の表示輝度よりも輝度が高いように視認される現象である。高輝度の領域に近いほどフレア現象の影響が大きく、高輝度の領域から離れるにつれてフレア現象の影響が小さくなる。本明細書においては、デフォルトの態様で着色された輪郭線の視認性に影響が生じるフレア現象が発生する領域をフレア現象領域２４とする。
【００１５】
図２（ａ）に示す例における高輝度物体２１の表示輝度は１０，０００ｃｄ／ｍ２である。低輝度物体２２の表示輝度は１００ｃｄ／ｍ２である。背景２３の表示輝度は０ｃｄ／ｍ２である。フレア現象領域２４の表示輝度は７，０００ｃｄ／ｍ２である。
【００１６】
図２（ｂ）は、図２（ａ）に示す画像における輪郭線として、高輝度物体輪郭線２５と低輝度物体輪郭線２６を示している。高輝度物体輪郭線２５は高輝度物体２１の輪郭線であり、低輝度物体輪郭線２６は低輝度物体２２の輪郭線である。
【００１７】
図２（ｃ）は、低輝度物体２２の輪郭線が着色された状態を示しており、図２（ｄ）は、高輝度物体２１の輪郭線が着色された状態を示している。図２（ｃ）に示す低輝度物体輪郭線２６は、フレア現象の影響を受けていないので、ユーザは、着色された輪郭線を容易に視認できる。これに対して、図２（ｄ）に示す高輝度物体輪郭線２５は、フレア現象の影響を受けているフレア現象領域２４に含まれているので、ユーザは、図２（ｃ）の着色された輪郭線よりも視認しづらい。
【００１８】
そこで、本実施形態の表示装置１００は、輪郭線が、フレア現象の影響を受けた高輝度領域に含まれている場合に、図２（ｅ）に示すように、輪郭線の強調度を大きくして表示する。強調度は、輪郭線が視認されやすくするために輪郭線を強調する度合であり、例えば、輪郭線を太くしたり、輪郭線の色を目立つ色に変更したりすることで、強調度を高くすることができる。
以下、高輝度領域における輪郭線を視認されやすくするための構成及び処理について詳細に説明する。
【００１９】
［表示装置１００の構成及び動作］
制御部１０１は、記憶部１０２に記憶された制御プログラムを実行することにより、表示装置１００の各機能ブロックを制御する制御手段である。制御部１０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む。
【００２０】
記憶部１０２は、制御部１０１の処理手順を記述した制御プログラムを記憶する。記憶部１０２は、ワークメモリとして一時的に制御プログラムやデータを記憶することができる。記憶部１０２は、各機能ブロックの設定値を記憶し、各機能ブロックは、記憶部１０２から適宜設定値を取得することができる。記憶部１０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びハードディスク等の記憶媒体を含む。
【００２１】
表示部１０３は、表示装置１００に入力された画像データが画像処理部１０４によって画像処理された後の画像データを表示する。表示部１０３は、例えば液晶パネルを含む。
画像処理部１０４は、入力された画像データに各種の画像処理を施して、画像処理後の画像データを表示部１０３に出力する。以下、画像処理部１０４の各部の構成及び動作について説明する。
【００２２】
階調特性変換部１１０は、Ｌｏｇ変換されたＲＧＢ値１０ビットの入力画像データをＲＧＢ値１４ビットの線形特性データに変換する。線形特性データは、ＲＧＢ値を含む。図３は、線形特性信号変換について説明するための図である。図３の横軸は入力画像データの入力画像信号を示し、縦軸は線形特性信号を示す。変換特性カーブ３は、入力画像信号と線形特性信号との関係を示しており、入力画像データのＬｏｇ特性と逆の特性を有する。階調特性変換部１１０は、線形特性データを輝度信号変換部１１１に送信する。
【００２３】
輝度信号変換部１１１は、線形特性データに含まれる画素毎に、ＲＧＢ値を輝度値Ｙに変換する。輝度信号変換部１１１は、線形特性データに含まれる画素のＲＧＢ値を輝度値Ｙに変換した後の輝度画像データを輪郭線抽出部１１２に送信する。輝度信号変換部１１１は、例えば下記式（１）を用いて、ＲＧＢ値を輝度値Ｙに変換する。
Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ  （式１）
【００２４】
輪郭線抽出部１１２は、輝度画像データに含まれる画素毎に、水平方向のハイパスフィルタ及び垂直方向のハイパスフィルタにより高周波成分を抽出することで、輝度画像データに含まれる輪郭線を抽出する。本実施形態においては、輪郭線抽出部１１２が、記憶部１０２に記憶されたフィルタ処理情報に基づいて、水平方向のフィルタ幅を画素の左右それぞれ２画素とした場合について説明する。
【００２５】
図４は、水平方向の高周波成分を抽出する処理について説明するため図である。図４の円は、それぞれ輝度画像データに含まれる一つの画素を模式的に表している。図４の斜線をかけた円は、水平方向の高周波成分を抽出する場合に中心となる注目画素を表す。輪郭線抽出部１１２は、注目画素及び左右それぞれ２画素を選択し、下記式（２）を用いて、水平方向の高周波成分を抽出する。
水平方向の高周波成分＝Ｎ−２画素×（−１／１６）  ＋  
Ｎ−１画素×（−４／１６）  ＋  
Ｎ  画素×（１０／１６）  ＋  
Ｎ＋１画素×（−４／１６）  ＋  
Ｎ＋２画素×（−１／１６）      （式２）
【００２６】
輪郭線抽出部１１２は、輝度画像データから水平方向の高周波成分を抽出したデータから、垂直方向の高周波成分を抽出する。本実施形態においては、輪郭線抽出部１１２が、記憶部１０２に記憶されるフィルタ処理情報に基づき、垂直方向のフィルタ幅を画素の上下それぞれ２画素とした場合について説明する。
【００２７】
図５は、垂直方向の高周波成分を抽出する処理について説明するための図である。図５の円はそれぞれ輝度画像データに含まれる画素の一部を模式的に表している。図５の斜線をかけた円は、垂直方向の高周波成分を抽出する場合に中心となる注目画素を表す。輪郭線抽出部１１２は、注目画素及び上下それぞれ２画素を選択し、下記式（３）を用いて、輪郭線の高周波成分を抽出する。
輪郭線の高周波成分＝Ｍ−２画素×（−１／１６）  ＋  
Ｍ−１画素×（−４／１６）  ＋  
Ｍ  画素×（１０／１６）  ＋  
Ｍ＋１画素×（−４／１６）  ＋  
Ｍ＋２画素×（−１／１６）      （式３）
【００２８】
以上説明したように、輪郭線抽出部１１２は、輝度画像データに含まれる画素毎に、式（２）及び式（３）を用いて、水平方向及び垂直方向のハイパスフィルタ処理後の輪郭線データを抽出することができる。輪郭線抽出部１１２は、周辺画素抽出部１１３及び輪郭着色処理部１１５に、抽出した輪郭線に対応する画素の輝度値を含む輪郭線画像データを送信する。
【００２９】
周辺画素抽出部１１３は、輪郭線画像データにおいて選択した注目画素から所定の距離内に含まれる画素を周辺画素として抽出する。図６は、周辺画素について説明するための図である。図６の円は画像データに含まれる一つの画素を模式的に表している。図６の斜線をかけた円は、周辺画素を抽出する場合に中心となる注目画素を示す。周辺画素抽出部１１３は、例えば、所定の距離を１１とした場合、図６に示すように注目画素の周辺の１２０画素を周辺画素として抽出する。周辺画素抽出部１１３は、輪郭線画像データに含まれるそれぞれの画素の周辺画素を抽出し、周辺画素画像データとして高輝度領域検出部１１４に送信する。
【００３０】
高輝度領域検出部１１４は、画像データに基づく画像を表示部１０３に表示させた場合の表示輝度が高輝度閾値以上の高輝度画素の割合が所定値以上である高輝度領域を検出する。高輝度領域検出部１１４は、例えば、高輝度閾値を８，０００ｃｄ／ｍ２として、８，０００ｃｄ／ｍ２以上の輝度の画素を高輝度画素として検出する。図２（ａ）に示す例の場合、高輝度物体２１の表示輝度は１０，０００ｃｄ／ｍ２なので、高輝度領域検出部１１４は、高輝度物体２１に含まれる画素を高輝度画素として検出する。そして、高輝度領域検出部１１４は、所定の領域における高輝度画素の割合が所定値以上である高輝度物体２１の近傍を高輝度領域とする。
【００３１】
高輝度領域検出部１１４は、輪郭線抽出部１１２が抽出した輪郭線から所定の範囲（以下、周辺領域という場合がある）内において高輝度画素を検出し、周辺領域内の高輝度画素数である隣接高輝度画素数を算出する。高輝度領域検出部１１４は、輪郭線抽出部１１２が抽出した輪郭線から所定の範囲内の画素における高輝度画素の割合が所定の閾値以上である場合に、周辺領域を高輝度領域として検出する。周辺領域の範囲は、人の視覚特性に基づいて定められているが、ユーザが任意に設定してもよい。高輝度領域検出部１１４は、例えば図２（ｂ）の高輝度物体輪郭線２５に含まれるそれぞれの画素の周辺の１２０画素の範囲内において、高輝度画素を検出する。
【００３２】
また、高輝度領域検出部１１４は、隣接高輝度画素数に基づいて、高輝度成分値を決定する。
図７は、高輝度成分値について説明するための図である。図７において、横軸は隣接高輝度画素数を示し、縦軸は高輝度成分値を示す。高輝度領域検出部１１４は、隣接高輝度画素数が４０画素以下であれば、フレア現象は発生しないと判定して高輝度成分値を０に決定する。また、高輝度領域検出部１１４は、隣接高輝度画素数が８０画素以上であれば、フレア現象が顕著に発生すると判定して高輝度成分値を１００に決定する。高輝度領域検出部１１４は、高輝度画素数が４０画素より多く、８０画素より少ないときは、隣接高輝度画素数に応じてフレア現象が発生すると判定して、隣接高輝度画素数に応じた高輝度成分値に決定する。
高輝度領域検出部１１４は、算出した高輝度成分値を画像生成部１１６に送信する。
【００３３】
輪郭着色処理部１１５は、輪郭線に着色した着色画像を生成する。具体的には、輪郭着色処理部１１５は、輪郭線に含まれる画素毎に、画素の輝度が着色する基準となる着色閾値以上かを検出する。輪郭着色処理部１１５は、画素の輝度が着色閾値以上の場合は、輪郭線のＲＧＢ値を所定の着色値に変換する。輪郭着色処理部１１５は、画素の輝度が着色閾値より小さい場合は、輪郭線のＲＧＢ値をＲ＝−１、Ｇ＝−１、Ｂ＝−１に変換する。輪郭着色処理部１１５は、輪郭線のＲＧＢ値を変換した着色画像を、画像生成部１１６に送信する。
【００３４】
画像生成部１１６は、輪郭線抽出部１１２が抽出した輪郭線に着色画像を重畳した輪郭強調画像データを生成する。具体的には、画像生成部１１６は、輪郭線抽出部１１２が抽出した輪郭線のうち、高輝度位置から所定の範囲内の高輝度領域に含まれる輪郭線における着色画像の強調度が、高輝度領域に含まれない輪郭線における着色画像の強調度よりも高い輪郭強調画像データを生成する。画像生成部１１６は、例えば、高輝度領域に含まれる輪郭線における着色画像の幅が、高輝度領域に含まれない輪郭線における着色画像の幅よりも大きい輪郭強調画像データを生成する。画像生成部１１６は、輪郭強調画像データを合成部１１７に送信する。
【００３５】
画像生成部１１６は、例えば、輪郭線抽出部１１２が抽出した輪郭線から所定の距離内の領域における、表示輝度が高輝度閾値以上である画素の数に基づいて、強調度を決定する。具体的には、画像生成部１１６は、高輝度領域検出部１１４が算出した高輝度成分値に基づいて強調度を決定する。より具体的には、画像生成部１１６は、高輝度成分値に基づいて、輪郭線の幅に加算する輪郭線幅加算値を決定する。
【００３６】
図８は、輪郭線の幅に加算する輪郭線幅加算値について説明するための図である。図８の横軸は高輝度成分値を示し、縦軸は輪郭線幅加算値（画素）を示す。図８の太線８は、高輝度成分値と輪郭線幅加算値との関係性を示している。このように、画像生成部１１６は、高輝度成分値が大きいほどフレア現象が発生しやすいため、高輝度成分値が大きいほど輪郭線幅加算値を大きくする。
【００３７】
合成部１１７は、線形特性データと輪郭強調画像データとを合成して合成画像データを作成する。具体的には、合成部１１７は、輪郭着色画像に含まれる画素のＲＧＢ値が、Ｒ＝−１、Ｇ＝−１，Ｂ＝−１の時は、線形特性データの変換を行わない。合成部１１７は、輪郭着色画像に含まれる画素のＲＧＢ値が、Ｒ＝−１、Ｇ＝−１，Ｂ＝−１ではない場合、線形特性データの画素のＲＧＢ値から輪郭強調画像データのＲＧＢ値へ変換する。合成部１１７は、合成画像データをガンマ変換部１１８に送信する。ガンマ変換部１１８は、合成画像データを、表示部１０３のガンマ特性に基づいて変換し、変換した合成画像データを表示部１０３に送信する。
【００３８】
［変形例１］
以上の説明において、画像生成部１１６は、輪郭線に付された着色画像の幅を太くすることにより強調度を大きくすることとしたが、これに限らず、輪郭線の彩度を大きくすることにより強調度を大きくしてもよい。具体的には、画像生成部１１６は、高輝度領域に含まれる輪郭線における着色画像の彩度が、高輝度領域に含まれない輪郭線における着色画像の彩度よりも大きい輪郭強調画像データを生成する。このようにすることで、表示装置１００は、ＲＧＢ値の彩度が低く、ユーザが着色画像を視認しづらい場合においても、輪郭線の彩度を高くすることによって輪郭線を強調することができる。
【００３９】
［変形例２］
本実施形態において、画像生成部１１６は、線形特性データと輪郭強調画像データとを合成した。しかし、これに限らず、画像生成部１１６は、輝度画像データと輪郭強調画像データとを合成してもよい。このようにすることで、表示装置１００は、例えばモノクロ画像においても輪郭線を強調することができる。
【００４０】
［変形例３］
高輝度領域であるフレア現象の発生のしやすさは、表示部１０３の特性によって変化する。そこで、高輝度領域検出部１１４は、表示部１０３の特性に基づいて高輝度領域の範囲を決定してもよい。高輝度領域検出部１１４は、例えば、表示部１０３の最大輝度及びガンマ特性等の特性に基づいて、高輝度成分値を１００に決定する隣接高輝度画素数の閾値を決定する。
【００４１】
［変形例４］
本実施形態においては、表示装置１００は表示部１０３を有していたが、これに限らず、表示部１０３を有さず、外部の表示装置に画像データを表示してもよい。
【００４２】
［第１の実施形態の効果］
以上説明したとおり、表示装置１００においては、高輝度領域検出部１１４が、表示輝度が高輝度閾値以上の高輝度画素を含む高輝度領域を検出する。そして、画像生成部１１６が、高輝度領域における輪郭線を強調した輪郭強調画像を生成する。このようにすることで、ユーザは、フレア現象が発生している場合であっても、輪郭線を容易に視認することができる。
【００４３】
＜第２の実施形態＞
第１の実施形態における表示装置１００の高輝度領域検出部１１４は、表示輝度が高輝度閾値以上の高輝度画素を含む高輝度領域を検出した。第２の実施形態においては、高輝度領域検出部１１４が検出した高輝度位置の数が少ない場合について説明する。高輝度位置の数が少ない場合、フレア現象は発生しづらいが、輪郭線から所定の距離内の領域に、高輝度位置の輝度と相対的に低輝度の画素が多数存在すると、コントラスト感が強くなり、フレア現象が発生する。
【００４４】
このとき、画像生成部１１６が、周辺領域内の高輝度画素の数に基づいて強調度を決定すると、強調度が小さく、輪郭強調画像の輪郭線が視認しづらくなる場合がある。そこで、第２の実施形態の高輝度領域検出部１１４は、輪郭線から所定の距離内の周辺領域に含まれる、表示輝度が低輝度閾値よりも低い低輝度画素の数である隣接低輝度画素数を検出する。画像生成部１１６は、隣接低輝度画素の数が所定の数以上であることを条件として、輪郭線における着色画像の強調度を大きくする。画像生成部１１６は、例えば、隣接低輝度画素の数に対応する低輝度成分値に基づいて、着色画像の強調度を決定する。
【００４５】
図９は、低輝度成分値について説明するための図である。図９において、横軸は隣接低輝度画素数を示し、縦軸は低輝度成分値を示す。画像生成部１１６は、注目画素の周辺の１２０画素を含む周辺領域内の隣接低輝度画素数が４０画素以下であれば、コントラスト感が弱くフレア現象は発生しないとして低輝度成分値を０と決定する。また、画像生成部１１６は、隣接低輝度画素数が８０画素以上であれば、コントラスト感が強くフレア現象が顕著に発生するとして低輝度成分値を１００と決定する。画像生成部１１６は、隣接低輝度画素数が４０画素より多く、８０画素より少ないときは、隣接低輝度画素数に応じてフレア現象が発生するとして、隣接低輝度画素数に応じた高輝度成分値を決定する。
【００４６】
画像生成部１１６は、周辺領域内の高輝度画素数及び低輝度画素数に基づく下記式（４）を用いて高低輝度成分乗算値を決定する。
高低輝度成分乗算値  ＝  高輝度成分値  ×  ｛１＋（低輝度成分値／１００）｝  式（４）
【００４７】
画像生成部１１６は、高低輝度成分乗算値に基づいて、輪郭線幅加算値を決定する。図１０は、高低輝度乗算値に基づく輪郭線幅加算値について説明するための図である。図１０において、横軸は高低輝度乗算値、縦軸は輪郭線幅加算値である。このように、高低輝度乗算値が大きいほど輪郭線の幅を加算する輪郭線幅加算値を大きくするのは、高低輝度乗算値が大きいほど輪郭線周辺のフレア現象が目につきやすいためである。そして、画像生成部１１６は、輪郭線の水平及び垂直方向の幅に輪郭線幅加算値を加えた輪郭線画像データと、着色画像とを合成して輪郭強調画像データを生成する。
【００４８】
［変形例］
以上の説明においては、表示装置１００の画像生成部１１６が、周辺領域における低輝度画素の数に基づいて強調度を決定した。しかし、これに限らず、画像生成部１１６は、周辺領域内の画素間の表示輝度のコントラスト差に基づいて強調度を決定してもよい。
【００４９】
まず、高輝度領域検出部１１４は、輪郭線から所定の距離内の周辺領域に含まれる画素の輝度の分布を検出する。高輝度領域検出部１１４は、例えば、検出した画素の輝度の平均値を算出し、平均値より大きな輝度である画素を高輝度画素、平均値以下の輝度の画素を低輝度画素とする。高輝度領域検出部１１４は、高輝度画素の輝度の平均値と低輝度画素の輝度の平均値との差をコントラスト差とする。画像生成部１１６は、コントラスト差に基づいて、輪郭線の強調度を決定する。例えば、画像生成部１１６は、コントラスト差が所定の閾値以上である場合に、輪郭線の強調度を大きくする。
【００５０】
［第２の実施形態の効果］
以上説明したとおり、表示装置１００の高輝度領域検出部１１４は、周辺領域における低輝度画素の数を検出する。そして、画像生成部１１６は、周辺領域内の低輝度位置の数に基づいて輪郭線を強調する。このようにすることで、表示装置１００は、高輝度画素が少ない場合であっても、コントラスト感の強い画像における輪郭線を強調することができ、ユーザの視認性を高めることができる。
【００５１】
以上、本発明の実施の形態、およびいくつかの実施の形態をもとに説明した。これらの任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。また本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１００  表示装置
１０３  表示部
１１２  輪郭線抽出部
１１４  高輝度領域検出部
１１６  画像生成部
【図１】
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【図２】
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【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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