(57)【要約】【課題】複数のフレーム画像に対して好適な補正処理がなされるようにすることで、画素ずらし表示を行う際の表示画質を高めることができるようにすること。【解決手段】画像投影装置は、入力画像から、画素ずらし表示のための、前記入力画像よりも解像度の低い低解像度画像を生成する低解像度化部と、前記入力画像における特定パターンを検知するパターン検知部と、前記入力画像に含まれる複数のフレーム画像の各々について、複数の画素値の累積加算値を算出し、前記複数のフレーム画像の前記累積加算値に基づいて、前記入力画像の動画および静止画の種類を判別する画像種類判別部と、前記低解像度画像における、前記特定パターンに対応する部分に対して、前記画像種類判別部による判別結果に応じた特定の補正処理を行う画像補正部とを備える。【選択図】図２
2018205444.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像から、画素ずらし表示のための、前記入力画像よりも解像度の低い低解像度画像を生成する低解像度化部と、
前記入力画像における特定パターンを検知するパターン検知部と、
前記入力画像に含まれる複数のフレーム画像の各々について、複数の画素値の累積加算値を算出し、前記複数のフレーム画像の前記累積加算値に基づいて、前記入力画像の動画および静止画の種類を判別する画像種類判別部と、
前記低解像度画像における、前記特定パターンに対応する部分に対して、前記画像種類判別部による判別結果に応じた特定の補正処理を行う画像補正部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像種類判別部は、
前記累積加算値に基づいて、前記入力画像の種類が静止画であると判別される場合、さらに、前記累積加算値に基づいて、当該入力画像に含まれる複数のフレーム画像が、互いに同一であるか否かを判別する
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】
前記画像種類判別部は、
前記累積加算値が、当該累積加算値に対して予め設定されている所定の閾値の範囲内であるか否かを判別条件に含めて、前記入力画像の種類を判別する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像種類判別部は、
前記入力画像に含まれる複数のフレーム画像の各々について、画素ブロック毎に、前記累積加算値を算出し、前記複数のフレーム画像の前記画素ブロック毎の前記累積加算値に基づいて、前記入力画像の種類を判別する
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】
前記画像種類判別部は、
前記入力画像に含まれる複数のフレーム画像の各々について、前記特定パターン毎に、当該特定パターンを含む１または複数の画素ブロックの前記累積加算値を算出し、前記複数のフレーム画像の前記特定パターン毎の前記累積加算値に基づいて、前記入力画像の種類を判別する
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】
前記画像種類判別部は、
前記累積加算値から抽出された特定の一部のｂｉｔの値に基づいて、前記入力画像の種類の判別を行う
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】
前記入力画像に含まれる複数のフレーム画像を格納するフレームメモリと、
前記画像種類判別部によって、前記入力画像の種類が静止画であり、且つ、当該入力画像に含まれる複数のフレーム画像が、互いに同一ではないと判別された場合、前記フレームメモリに格納されている同一のフレーム画像を繰り返し出力する画像出力部と
をさらに備え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８】
請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置によって生成された前記低解像度画像を投影面に投影することにより、前記低解像度画像を前記投影面に画素ずらし表示する投影手段と
を備えたことを特徴とする画像投影装置。
【請求項９】
入力画像から、画素ずらし表示のための、前記入力画像よりも解像度の低い低解像度画像を生成する低解像度化工程と、
前記入力画像における特定パターンを検知するパターン検知工程と、
前記入力画像に含まれる複数のフレーム画像の累積加算値を算出し、当該累積加算値に基づいて、前記入力画像の動画および静止画の種類を判別する画像種類判別工程と、
前記低解像度画像における、前記特定パターンに対応する部分に対して、前記画像種類判別工程における判別結果に応じた特定の補正処理を行う画像補正工程と
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
入力画像から、画素ずらし表示のための、前記入力画像よりも解像度の低い低解像度画像を生成する低解像度化部、
前記入力画像における特定パターンを検知するパターン検知部、
前記入力画像に含まれる複数のフレーム画像の累積加算値を算出し、当該累積加算値に基づいて、前記入力画像の動画および静止画の種類を判別する画像種類判別部、および、
前記低解像度画像における、前記特定パターンに対応する部分に対して、前記画像種類判別部による判別結果に応じた特定の補正処理を行う画像補正部
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像投影装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像をスクリーンに投影する画像投影装置が知られている。このような画像投影装置の中には、１枚の画像（例えば、４Ｋ画像）から生成された２枚の低解像度画像（例えば、２Ｋ画像）をずらして表示する、いわゆる画素ずらし表示（「ピクセルシフト」とも呼ばれている）を行うことによって、画像の表示解像度を高めることができるようになっているものがある。
【０００３】
また、従来、このような画像投影装置において、低解像度画像を画素ずらし表示する際の、画素ずらし表示特有の画質劣化（例えば、画像がボケる等）を抑制することを目的として、入力画像からこのような画質劣化が生じ得る特定パターン（例えば、斜め線、孤立点等）を検知して、低解像度画像における当該特定パターンに対応する部分の補正処理（例えば、強調処理等）を行う技術が知られている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、従来、入力画像が静止画像のときには、複数のフレーム画像が互いに同一であるものとして、複数のフレーム画像に対して補正処理（例えば、強調処理等）を行うようにしている。しかしながら、実際には、入力画像が静止画像であっても、前段部によって行われる画像処理等により、複数のフレーム画像が互いに同一ではない場合があり、このような場合に、複数のフレーム画像が互いに同一である場合と同様の補正処理を行ってしまうと、画像のちらつき等の現象が発生する場合がある。このようなことから、従来、複数のフレーム画像に対して好適な補正処理がなされるとは言い難く、よって、画素ずらし表示を行う際の表示画質を高めることが困難であった。
【０００５】
本発明は、上述した従来技術の課題を解決するため、複数のフレーム画像に対して好適な補正処理がなされるようにすることで、画素ずらし表示を行う際の表示画質を高めることができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するために、本発明の画像投影装置は、入力画像から、画素ずらし表示のための、前記入力画像よりも解像度の低い低解像度画像を生成する低解像度化部と、前記入力画像における特定パターンを検知するパターン検知部と、前記入力画像に含まれる複数のフレーム画像の各々について、複数の画素値の累積加算値を算出し、前記複数のフレーム画像の前記累積加算値に基づいて、前記入力画像の動画および静止画の種類を判別する画像種類判別部と、前記低解像度画像における、前記特定パターンに対応する部分に対して、前記画像種類判別部による判別結果に応じた特定の補正処理を行う画像補正部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、複数のフレーム画像に対して好適な補正処理がなされるようにすることできるため、画素ずらし表示を行う際の表示画質を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係るプロジェクタの構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像制御部の機能構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る画像制御部による処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態に係る低解像度化部による低解像度化処理の具体例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る検知部による特定パターン検知処理の具体例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る画像種類判別部の機能構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る画像種類判別部が使用する画素ブロックの一例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る画像種類判別部および画像補正部による処理手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態に係る画像種類判別部および画像補正部による処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施形態に係るレジスタの構成例を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係るレジスタの構成例を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態の変形例における、累積加算値からの特定の一部のｂｉｔの抽出例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。
【００１０】
＜プロジェクタ１００の構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係るプロジェクタ１００の構成を示す図である。プロジェクタ１００は、本発明の「画像投影装置」の一例である。プロジェクタ１００は、外部機器（例えば、ＰＣ（Personal Computer）、デジタルカメラ等）から入力された画像データに基づいて表示対象画像を生成し、この表示対象画像をスクリーン１５０（本発明の「投影面」の一例）に投影することができる装置である。
【００１１】
図１に示すように、プロジェクタ１００は、電源１０１、メインスイッチ１０２、操作部１０３、外部Ｉ／Ｆ（Interface）１０４、ファン１０５、システムコントロール部１１０、および光学エンジン１２０を備えて構成されている。
【００１２】
電源１０１は、プロジェクタ１００の各部（例えば、システムコントロール部１１０、ファン１０５、光学エンジン１２０等）に対して、電力を供給する。メインスイッチ１０２は、ユーザによって操作されることにより、プロジェクタ１００の主電源を、ＯＮとＯＦＦとの間で切り替える。
【００１３】
操作部１０３は、ユーザによる各種操作を受け付ける。例えば、操作部１０３は、プロジェクタ１００の上面に設けられており、入力ボタン、ディスプレイ等を備えて構成されている。外部Ｉ／Ｆ１０４は、前段の画像処理装置（例えば、ＰＣ、デジタルカメラ等）が接続され、当該前段の画像処理装置からの画像データの入力を制御する。ファン１０５は、光学エンジン１２０の光源１２１を冷却する。
【００１４】
システムコントロール部１１０は、画像制御部１１１および駆動制御部１１２を有する。画像制御部１１１は、本発明の「画像処理装置」の一例である。画像制御部１１１は、外部Ｉ／Ｆ１０４から入力される画像データに基づいて、光学エンジン１２０によってスクリーン１５０に投影される画像（画素ずらし表示のための低解像度画像）を生成する。駆動制御部１１２は、光学エンジン１２０の画像生成ユニット１２３に設けられている可動ユニット１２６を制御することにより、可動ユニット１２６に設けられているＤＭＤ（Digital Mirror Device）１２７の位置を制御する。これにより、画像制御部１１１によって生成された低解像度画像の画素ずらし表示がなされる。
【００１５】
光学エンジン１２０は、本発明の「投影手段」の一例である。光学エンジン１２０は、システムコントロール部１１０によって制御されることにより、画像制御部１１１によって生成された画像をスクリーン１５０に投影する。光学エンジン１２０は、光源１２１、照明光学系ユニット１２２、画像生成ユニット１２３、投影光学系ユニット１２４を有する。
【００１６】
光源１２１は、照明光学系ユニット１２２に向けて光を出射する。光源１２１には、例えば、水銀高圧ランプ、キセノンランプ、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）、ＬＤ（Laser Diode）等が用いられる。
【００１７】
照明光学系ユニット１２２は、光源１２１から出射された光を、ＤＭＤ１２７に導く。照明光学系ユニット１２２は、例えば、カラーホイール、ライトトンネル、リレーレンズ等を有して構成されている。
【００１８】
画像生成ユニット１２３は、固定ユニット１２５および可動ユニット１２６を有する。可動ユニット１２６は、ＤＭＤ１２７を有する。可動ユニット１２６は、システムコントロール部１１０の駆動制御部１１２によって制御されることにより、固定ユニット１２５に対する位置が制御される。ＤＭＤ１２７は、システムコントロール部１１０の画像制御部１１１によって制御されることにより、照明光学系ユニット１２２を介して導かれた光を変調して、投影画像を生成する。
【００１９】
投影光学系ユニット１２４は、ＤＭＤ１２７によって生成された投影画像を拡大して、スクリーン１５０に投影する。投影光学系ユニット１２４は、例えば複数の投射レンズ、ミラー等を有して構成されている。
【００２０】
このように構成されたプロジェクタ１００は、低解像度画像の画素ずらし表示を行う際に、画像制御部１１１の制御により、低解像度画像に対する適切な補正処理を行うことで、当該低解像度画像を画素ずらし表示したときの表示画質を高めることができるようになっている。この点につき、以下に具体的に説明する。
【００２１】
＜画像制御部１１１の機能構成＞
図２は、本発明の一実施形態に係る画像制御部１１１の機能構成を示すブロック図である。図２の例において、画像制御部１１１は、画像取得部２０１、低解像度化部２０２、パターン検知部２０３、画像種類判別部２０４、画像補正部２０５、画像出力部２０６、およびフレームメモリ２０７を備えている。
【００２２】
画像取得部２０１は、前段の画像処理装置（例えば、外部Ｉ／Ｆ１０４に接続されたＰＣ、デジタルカメラ、または、システムコントロール部１１０内のフロントエンドＳｏＣ等）からの入力画像を取得する。例えば、画像取得部２０１は、画素数が３８４０×２１６０である、ＵＨＤ（Ultra High Definition）画質の入力画像（いわゆる、４Ｋ画像）を取得する。
【００２３】
低解像度化部２０２は、画像取得部２０１によって取得された入力画像から、画素ずらし表示のための、入力画像よりも解像度の低い低解像度画像を生成する。具体的には、低解像度化部２０２は、画像取得部２０１によって取得された１枚の入力画像から、２枚の低解像度画像を生成する。例えば、低解像度化部２０２は、ＵＨＤ画質の入力画像（いわゆる、４Ｋ画像）から、画素数が１９２０×１０８０である、ＦＨＤ（Full High Definition）画質の低解像度画像（いわゆる、２Ｋ画像）を生成する。なお、低解像度化部２０２による低解像度化処理の具体例については、図４を用いて後述する。
【００２４】
パターン検知部２０３は、画像取得部２０１によって取得された入力画像から、特定パターンを検知する。本実施形態における「特定パターン」とは、２枚の低解像度画像を画素ずらし表示した際に、比較的強い画像ボケ（本発明の「画質劣化」に相当）が発生し得る部分のことである。この「特定パターン」は、画素単体から成り得るものであり、複数画素からも成り得るものである。本実施形態では、パターン検知部２０３は、斜め線および孤立点を、「特定パターン」として検知する。なお、パターン検知部２０３による特定パターン検知処理の具定例については、図５を用いて後述する。
【００２５】
画像種類判別部２０４は、画像取得部２０１によって取得された入力画像の動画および静止画の種類を判別する。ここで、画像種類判別部２０４は、画像取得部２０１によって取得された入力画像の種類が、静止画であると判別される場合、さらに、当該入力画像に含まれる複数（少なくとも２つ）のフレーム画像が、互いに同一であるか否かを判別する。なお、画像種類判別部２０４による判別処理の具体例については、図６以降で後述する。
【００２６】
画像補正部２０５は、低解像度化部２０２によって生成された低解像度画像における、パターン検知部２０３によって検知された特定パターンに対応する部分に対して、画像種類判別部２０４による判別結果に応じた特定の補正処理を行う。すなわち、画像補正部２０５は、画像種類判別部２０４によって入力画像の種類が「動画」と判別された場合、この判別結果に対応する方法による、特定の補正処理を行う。また、画像補正部２０５は、画像種類判別部２０４によって入力画像の種類が「静止画」と判別され、且つ「入力画像に含まれる複数のフレーム画像が互いに同一である」と判別された場合、この判別結果に対応する方法による、特定の補正処理を行う。また、画像補正部２０５は、画像種類判別部２０４によって入力画像の種類が「静止画」と判別され、且つ「入力画像に含まれる複数のフレーム画像が互いに同一ではない」と判別された場合、この判別結果に対応する方法による、特定の補正処理を行う。なお、本実施形態における「特定の補正処理」とは、画像ボケを軽減するための補正処理である。また、「特定パターンに対応する部分」とは、すなわち、パターン検知部２０３によって検知された特定パターンに対応する補正処理の候補の画素である。本実施形態では、画像補正部２０５は、「特定の補正処理」の一例として、強調処理を行うようにしている。なお、強調処理としては、特定の方法に限らないが、例えば、一般的なアンシャープマスクの強調係数や適用範囲等の変更により、強度を変更する方法を採用してもよい。
【００２７】
画像出力部２０６は、低解像度化部２０２によって生成された低解像度画像（画像補正部２０５による補正処理後の低解像度画像）を、画像生成ユニット１２３（図１参照）へ出力する。これにより、画像出力部２０６は、低解像度画像のスクリーン１５０への画素ずらし表示を、光学エンジン１２０に行わせることができる。光学エンジン１２０は、２枚の低解像度画像を、通常のフレームレート（例えば、６０ｆｐｓ）よりも高速なフレームレート（例えば、１２０ｆｐｓ）で交互に切り替えて表示することにより、２枚の低解像度画像を画素ずらし表示する。この画素ずらし表示は、駆動制御部１１２の制御により、ＤＭＤ１２７が、２枚の低解像度画像の切り替わりタイミングと同期してシフトすることによって実現される。
【００２８】
フレームメモリ２０７は、低解像度化部２０２によって生成された低解像度画像（複数のフレーム画像）を格納する。例えば、画像補正部２０５は、フレームメモリ２０７に格納された低解像度画像（複数のフレーム画像）を読み出して、当該低解像度画像に対する特定の補正処理を行うことができる。また、例えば、画像出力部２０６は、フレームメモリ２０７に格納された低解像度画像（複数のフレーム画像）を読み出して、当該低解像度画像を出力することができる。このように、複数のフレーム画像をフレームメモリ２０７に格納することにより、例えば、複数のフレーム画像の出力順序を変更したり、同一のフレーム画像を連続して出力したりすることが可能となる。
【００２９】
なお、画像制御部１１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のハードウェアを備えて構成されている。そして、上記した画像制御部１１１の各機能は、例えば、ＲＯＭ等に記録されたプログラムをＣＰＵ（本発明の「コンピュータ」の一例）が実行することにより実現される。このプログラムは、予め画像制御部１１１に導入された状態で画像制御部１１１とともに提供されてもよく、画像制御部１１１とは別に外部から提供されて画像制御部１１１に導入されるようにしてもよい。後者の場合、このプログラムは、外部記憶媒体（例えば、ＵＳＢメモリ、メモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ等）によって提供されてもよく、ネットワーク（例えば、インターネット等）上のサーバからダウンロードすることによって提供されるようにしてもよい。なお、画像制御部１１１が備える機能の一部又は全部は、ハードウェアによって実現されてもよい。また、画像制御部１１１は、物理的に複数の回路によって構成されてもよい。
【００３０】
＜画像制御部１１１による処理手順＞
図３は、本発明の一実施形態に係る画像制御部１１１による処理手順を示すフローチャートである。図３に示す処理は、例えば、プロジェクタ１００が画像をスクリーン１５０に投影し続ける間、画像制御部１１１によって繰り返し実行される。
【００３１】
まず、画像取得部２０１が、前段の画像処理装置（例えば、ＰＣ、フロントエンドＳｏＣ、デジタルカメラ等）から入力された入力画像を取得する（ステップＳ３０１：画像取得工程）。
【００３２】
次に、低解像度化部２０２が、ステップＳ３０１で取得された入力画像（例えば、４Ｋ画像）から、画素ずらし表示のための低解像度画像（例えば、２Ｋ画像）を生成する（ステップＳ３０２：低解像度化工程）。
【００３３】
そして、パターン検知部２０３が、ステップＳ３０１で取得された入力画像から、特定パターン（例えば、斜め線、孤立点等）を検知する（ステップＳ３０３：パターン検知工程）。
【００３４】
続いて、画像種類判別部２０４が、ステップＳ３０１で取得された入力画像の種類を判別する（ステップＳ３０４：画像種類判別工程）。具体的には、画像種類判別部２０４は、ステップＳ３０１で取得された入力画像の動画および静止画の種類を判別する。また、画像種類判別部２０４は、ステップＳ３０１で取得された入力画像の種類が、静止画であると判別される場合、さらに、当該入力画像に含まれる複数のフレーム画像が、互いに同一であるか否かを判別する。
【００３５】
そして、画像補正部２０５が、ステップＳ３０２で生成された低解像度画像における、ステップＳ３０３で検知された特定パターンに対応する部分に対して、ステップＳ３０４の判別結果（すなわち、入力画像の種類）に応じた特定の補正処理を行う（ステップＳ３０５：画像補正工程）。
【００３６】
その後、画像出力部２０６が、ステップＳ３０２で生成された低解像度画像（ステップＳ３０５で補正処理がなされた後の低解像度画像）を、画像生成ユニット１２３へ出力する（ステップＳ３０６：出力工程）。これにより、画像出力部２０６は、ステップＳ３０２で生成された低解像度画像のスクリーン１５０への画素ずらし表示を、光学エンジン１２０に行わせる。そして、画像制御部１１１は、図３に示す一連の処理を終了する。
【００３７】
＜低解像度化処理の具体例＞
図４は、本発明の一実施形態に係る低解像度化部２０２による低解像度化処理の具体例を示す図である。低解像度化部２０２は、入力画像における２×２ピクセルの画素値の平均値を、低解像度画像における１ピクセルの画素値とする。
【００３８】
例えば、低解像度化部２０２は、まず、１マスが入力画像４００の２×２ピクセル分（低解像度画像の１ピクセル分）に相当する参照枠４１０を定義する。そして、低解像度化部２０２は、１枚目の低解像度画像を生成するときには、図４（ａ）に示すように、参照枠４１０を入力画像４００から上方向に１ピクセル分ずらした状態で、各マス内の２×２ピクセルの画素値の平均値を、低解像度画像における１ピクセルの画素値とする。
【００３９】
また、低解像度化部２０２は、２枚目の低解像度画像を生成するときには、図４（ｂ）に示すように、参照枠４１０を入力画像４００から左方向に１ピクセル分ずらした状態で、各マス内の２×２ピクセルの画素値の平均値を、低解像度画像における１ピクセルの画素値とする。
【００４０】
本実施形態では、１枚目の低解像度画像に対して、２枚目の低解像度画像を左側にずらして表示する。このため、低解像度化部２０２は、図４（ｂ）に示すように、参照枠４１０を左側にずらして、参照枠４１０内の２×２ピクセルの画素値を参照する。もし、１枚目の低解像度画像に対して、２枚目の低解像度画像を右側にずらして表示する場合、低解像度化部２０２は、参照枠４１０を右側にずらして、参照枠４１０内の２×２ピクセルの画素値を参照すればよい。
【００４１】
なお、図４（ａ）の例では、低解像度化部２０２は、参照枠４１０の最上行については、入力画像４００の上側の空白部分を参照することとなる。低解像度化部２０２は、この空白部分については、入力画像４００の最上行のピクセルと同じ画素値が設定されているものとして、低解像度画像の画素値の算出処理を行う。
【００４２】
また、図４（ｂ）の例では、低解像度化部２０２は、参照枠４１０の最左列については、入力画像４００の左側の空白部分を参照することとなる。低解像度化部２０２は、この空白部分については、入力画像４００の最左列のピクセルと同じ画素値が設定されているものとして、低解像度画像の画素値の算出処理を行う。
【００４３】
＜特定パターン検知処理の具体例＞
図５は、本発明の一実施形態に係るパターン検知部２０３による特定パターン検知処理の具体例を示す図である。パターン検知部２０３は、入力画像において、低解像度化したときに比較的強い画像ボケが発生し得る部分を、特定パターンとして検知する。特に、本実施形態では、パターン検知部２０３は、斜め線および孤立点を、「特定パターン」として検知する。
【００４４】
図５（ａ）〜（ｃ）では、入力画像から、２枚の低解像度画像が生成され、２枚の低解像度画像が画素ずらし表示される様子を示している。この画素ずらし表示では、２枚の低解像度画像の各々の表示時間は、通常時の１／２となる。したがって、ユーザによって視認される各ピクセルの濃度は、通常時の１／２となる。
【００４５】
例えば、図５（ａ）（第１段）では、縦線（黒１００％、１ｄｏｔ幅）を含む入力画像５００が例示されている。この入力画像５００からは、低解像度化部２０２により、図５（ａ）（第２段）に示す、１枚目の低解像度画像５０１と、２枚目の低解像度画像５０２とが生成される。そして、図５（ａ）（第３段）に示すように、低解像度画像５０１に対して、低解像度画像５０２が、左下に画素ずらし表示される。この画素ずらし表示では、最も濃度が高い部分（縦線の中心部分）の濃度は５０％である。すなわち、この画素ずらし表示では、縦線の中心部分が周囲に対して強調されているため、比較的強い画像ボケが生じない。
【００４６】
一方、図５（ｂ）（第１段）では、斜め線（黒１００％、１ｄｏｔ幅）を含む入力画像５１０が例示されている。この入力画像５１０からは、低解像度化部２０２により、図５（ｂ）（第２段）に示す、１枚目の低解像度画像５１１と、２枚目の低解像度画像５１２とが生成される。そして、図５（ｂ）（第３段）に示すように、低解像度画像５１１に対して、低解像度画像５１２が、左下に画素ずらし表示される。この画素ずらし表示では、最も濃度が高い部分（斜め線の中心部分）の濃度は２５％である。すなわち、この画素ずらし表示では、全体的に濃度が低いため、比較的強い画像ボケが生じることとなる。
【００４７】
また、図５（ｃ）（第１段）では、孤立点（黒１００％、１ｄｏｔ）を含む入力画像５２０が例示されている。この入力画像５２０からは、低解像度化部２０２により、図５（ｃ）（第２段）に示す、１枚目の低解像度画像５２１と、２枚目の低解像度画像５２２とが生成される。そして、図５（ｃ）（第３段）に示すように、低解像度画像５２１に対して、低解像度画像５２２が、左下に画素ずらし表示される。この画素ずらし表示では、最も濃度が高い部分（孤立点の中心部分）の濃度は２５％である。すなわち、この画素ずらし表示では、全体的に濃度が低いため、比較的強い画像ボケが生じることとなる。
【００４８】
以上のことから、入力画像における斜め線および孤立点は、低解像度画像を画素ずらし表示した際に、比較的強い画像ボケが生じ得る部分であるといえる。そこで、本実施形態では、パターン検知部２０３により、入力画像から、斜め線および孤立点を特定パターンとして検知する。そして、画像補正部２０５により、低解像度画像におけるこの特定パターンに対応する部分に対し、画像ボケを軽減するための補正処理を行うのである。
【００４９】
＜画像種類判別部２０４の機能構成＞
図６は、本発明の一実施形態に係る画像種類判別部２０４の機能構成を示すブロック図である。図６に示すように、画像種類判別部２０４は、画像入力部６０１、加算演算部６０２、レジスタ制御部６０３、比較処理部６０４、および結果出力部６０５を備えている。
【００５０】
画像入力部６０１は、入力画像データ、制御信号等を入力する。例えば、画像入力部６０１は、入力画像データとして、画像取得部２０１によって前段の画像処理装置から取得された入力画像データ（例えば、４Ｋ画像データ）の複数のフレーム画像を入力する。また、例えば、画像入力部６０１は、制御信号として、ストローブ信号、同期信号（例えば、ｖｓｙｎｃ信号、ｈｓｙｎｃ等）等を入力する。
【００５１】
加算演算部６０２は、画像入力部６０１によって入力された複数のフレーム画像の各々について、複数の画素値の累積加算値を算出する。ここで、加算演算部６０２は、画像入力部６０１によって入力された複数のフレーム画像の各々について、フレーム単位の累積加算値と、画素ブロック単位の累積加算値とを、それぞれ算出する。例えば、画像入力部６０１によって２つのフレーム画像が入力された場合において、各フレーム画像がＮ個の画素ブロックに分割される場合、加算演算部６０２は、２つのフレーム画像の各々について、フレーム単位の累積加算値と、Ｎ個の画素ブロック単位の累積加算値とを、それぞれ算出する。ここで用いられる画素ブロックは、例えば、図７に例示するように、画像制御部１１１において、所定数のピクセル（例えば、５×５ピクセル）からなる画素ブロックが、予め定められている。画像入力部６０１は、この画素ブロックを用いて、各フレーム画像を複数の画素ブロックに分割する。
【００５２】
レジスタ制御部６０３は、加算演算部６０２によって算出された複数のフレーム画像の各々の各累積加算値（フレーム単位の累積加算値および画素ブロック単位の累積加算値）を、画像制御部１１１が備えるレジスタ６１０に格納する。また、画像制御部１１１は、レジスタ６１０に格納されている各累積加算値を読み出し、当該各累積加算値を、比較処理部６０４へ受け渡す。
【００５３】
比較処理部６０４は、レジスタ６１０に格納された各累積加算値（加算演算部６０２によって算出された複数のフレーム画像の各々の累積加算値）に基づいて、所定の比較処理を行うことにより、画像入力部６０１によって入力された入力画像の種類を判別する。
【００５４】
本実施形態では、比較処理部６０４は、画像入力部６０１によって入力された入力画像を、以下の（画像種類１）〜（画像種類３）のいずれかに判別する。
【００５５】
・画像種類１：静止画１（複数のフレーム画像が互いに同一である）
・画像種類２：静止画２（複数のフレーム画像が互いに同一ではない）
・画像種類３：動画
【００５６】
なお、比較処理部６０４による所定の比較処理の具体例については、図８を用いて後述する。
【００５７】
結果出力部６０５は、比較処理部６０４による入力画像の判別結果（すなわち、入力画像の種類）を、後段の処理部である画像補正部２０５へ出力する。これに応じて、画像補正部２０５は、入力画像から生成された低解像度画像における、特定パターンに対応する部分に対して、結果出力部６０５から出力された判別結果に応じた、特定の補正処理を行うこととなる。
【００５８】
例えば、画像補正部２０５は、上記した（画像種類１）〜（画像種類３）のそれぞれに応じて、特定パターンに対応する部分に対して、以下の補正処理を行う。
【００５９】
・画像種類１（静止画１）：強調度を「強」とする強調処理
・画像種類２（静止画２）：強調度を「弱」とする強調処理
・画像種類３（動画）：強調度を「中（動画モード）」とする強調処理
【００６０】
＜画素ブロックの一例＞
図７は、本発明の一実施形態に係る画像種類判別部２０４が使用する画素ブロックの一例を示す図である。図７に示す例では、１つの画素ブロックは、５×５ピクセルを有して構成されている。また、各ピクセルは、３つの画素（Ｒ（Red）画素、Ｇ（Green）画素、Ｂ（Blue）画素）を含んでいる。この画素ブロックは、例えば、画像制御部１１１において、予め定められている。
【００６１】
加算演算部６０２は、このように構成された画素ブロックから、画素ブロック単位の累積加算値を算出する。そして、レジスタ制御部６０３によって、当該画素ブロック単位の累積加算値が、レジスタ６１０へ格納される。例えば、加算演算部６０２は、５×５ピクセルの各々について、３つの画素（Ｒ画素、Ｇ画素、Ｂ画素）の画素値を足し合わせることにより、ピクセル単位の累積加算値を算出する。そして、加算演算部６０２は、５×５ピクセル分の、ピクセル単位の累積加算値を足し合わせることにより、画素ブロック単位の累積加算値を算出する。
【００６２】
なお、加算演算部６０２は、画素ブロック単位の累積加算値を、画素色別に算出するようにしてもよい。すなわち、加算演算部６０２は、５×５ピクセル分のＲ画素の累積加算値と、５×５ピクセル分のＧ画素の累積加算値と、５×５ピクセル分のＢ画素の累積加算値とを、それぞれ算出してもよい。そして、レジスタ制御部６０３によって、これらの画素色別の累積加算値が、レジスタ６１０へ格納されるようにしてもよい。
【００６３】
また、１つの画素ブロックのピクセル数は、５×５ピクセルに限らない。また、画像制御部１１１において、１つの画素ブロックのピクセル数が、調整可能であってもよい。
【００６４】
＜画像種類判別部２０４および画像補正部２０５による処理手順＞
図８および図９は、本発明の一実施形態に係る画像種類判別部２０４および画像補正部２０５による処理手順を示すフローチャートである。
【００６５】
（ステップＳ８０１）
まず、画像入力部６０１が、入力画像データ、制御信号等を入力する（ステップＳ８０１）。ここで、画像入力部６０１は、入力画像データとして、複数のフレーム画像を、フレーム単位および画素ブロック単位の各々で入力する。
【００６６】
（ステップＳ８０２）
次に、加算演算部６０２が、ステップＳ８０１で入力された複数のフレーム画像の各々について、フレーム単位の複数の画素値の累積加算値と、画素ブロック単位の複数の画素値の累積加算値と、特定パターン単位の累積加算値とを、それぞれ算出する（ステップＳ８０２）。
【００６７】
例えば、ステップＳ８０１で２つのフレーム画像が入力された場合において、各フレーム画像がＮ個の画素ブロックに分割される場合、加算演算部６０２は、２つのフレーム画像の各々について、フレーム単位の累積加算値と、Ｎ個の画素ブロック単位の累積加算値とを、それぞれ算出する。
【００６８】
また、例えば、パターン検知部２０３によって、入力画像から特定パターンとして孤立点および斜め線が検知された場合、加算演算部６０２は、２つのフレーム画像の各々について、孤立点を含む画素ブロックの累積加算値と、斜め線を含む画素ブロックの累積加算値とを、それぞれ算出する。
【００６９】
なお、加算演算部６０２は、複数のフレーム画像の各々について、特定の一部の領域を対象領域として、当該対象領域の複数の画素値の累積加算値と、当該対象領域の画素ブロック単位の複数の画素値の累積加算値と、当該対象領域の特定パターン単位の累積加算値とを、それぞれ算出するようにしてもよい。
【００７０】
（ステップＳ８０３）
そして、レジスタ制御部６０３が、ステップＳ８０２で算出された複数のフレーム画像の各々の各累積加算値（フレーム単位の累積加算値、画素ブロック単位の累積加算値、および特定パターン単位の累積加算値）を、画像制御部１１１が備えるレジスタ６１０に格納する（ステップＳ８０３）。
【００７１】
例えば、２つのフレーム画像を比較対象とする場合、レジスタ制御部６０３は、第１のフレーム画像の各累積加算値と、第２のフレーム画像の各累積加算値とを、レジスタ６１０に格納する。ここで、レジスタ制御部６０３は、各フレーム画像の各累積加算値を、順次シフトさせながら、レジスタ６１０に格納するようにしてもよい。
【００７２】
例えば、１番目のフレーム画像と２番目のフレーム画像とを比較対象とする処理が行われた後に、２番目のフレーム画像と３番目のフレーム画像とを比較対象とする処理が行われるとする。この場合、レジスタ６１０に格納されている１番目のフレーム画像の各累積加算値を破棄して、当該破棄により空いた領域に、２番目のフレーム画像の各累積加算値をシフトして格納する。そして、当該シフトにより空いた領域に、３番目のフレーム画像の各累積加算値を格納する。
【００７３】
（ステップＳ８０４）
続いて、比較処理部６０４が、ステップＳ８０３でレジスタ６１０に格納された複数のフレーム画像の各々の各累積加算値（フレーム単位の累積加算値および画素ブロック単位の累積加算値）に基づいて、複数のフレーム画像が互いに同一であるか否かを判断する（ステップＳ８０４）。例えば、２つのフレーム画像を比較対象とする場合、比較処理部６０４は、以下の条件１および条件２の判定を行う。
【００７４】
・条件１：第１のフレーム画像と第２のフレーム画像との間で、フレーム単位の累積加算値が互いに同一である。
【００７５】
・条件２：第１のフレーム画像と第２のフレーム画像との間で、複数の画素ブロックの各々について、画素ブロック単位の累積加算値が互いに同一である。
【００７６】
そして、比較処理部６０４は、上記条件１および条件２が双方とも満たされる場合、「複数のフレーム画像が互いに同一である」と判断する。
【００７７】
ステップＳ８０４において、「複数のフレーム画像が互いに同一である」と判断された場合（ステップＳ８０４：Ｙｅｓ）、画像種類判別部２０４は、ステップＳ８０５へ処理を進める。一方、ステップＳ８０４において、「複数のフレーム画像が互いに同一ではない」と判断された場合（ステップＳ８０４：Ｎｏ）、画像種類判別部２０４は、ステップＳ８１１へ処理を進める。
【００７８】
（ステップＳ８０５）
ステップＳ８０５では、比較処理部６０４が、ステップＳ８０３でレジスタ６１０に格納された複数のフレーム画像の各々の各累積加算値（特定パターン単位の累積加算値）に基づいて、複数のフレーム画像の各々について、特定パターン単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内であるか否かを判断する。
【００７９】
例えば、２つのフレーム画像を比較対象とする場合において、パターン検知部２０３によって、入力画像から特定パターンとして孤立点および斜め線が検知された場合、比較処理部６０４は、以下の条件３〜条件６の判定を行う。
【００８０】
・条件３：第１のフレーム画像において、孤立点を含む画素ブロックの累積加算値が、所定の閾値の範囲内である。
【００８１】
・条件４：第１のフレーム画像において、斜め線を含む画素ブロックの累積加算値が、所定の閾値の範囲内である。
【００８２】
・条件５：第２のフレーム画像において、孤立点を含む画素ブロックの累積加算値が、所定の閾値の範囲内である。
【００８３】
・条件６：第２のフレーム画像において、斜め線を含む画素ブロックの累積加算値が、所定の閾値の範囲内である。
【００８４】
そして、比較処理部６０４は、上記条件３〜条件６がいずれも満たされる場合、「複数のフレーム画像の各々について、特定パターン単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内である」と判断する。
【００８５】
ステップＳ８０５において、「複数のフレーム画像の各々について、特定パターン単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内である」と判断された場合（ステップＳ８０５：Ｙｅｓ）、画像種類判別部２０４は、ステップＳ８０６へ処理を進める。一方、ステップＳ８０５において、「複数のフレーム画像の各々について、特定パターン単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内ではない」と判断された場合（ステップＳ８０５：Ｎｏ）、画像種類判別部２０４は、ステップＳ８１２へ処理を進める。
【００８６】
（ステップＳ８０６，ステップＳ８０７）
ステップＳ８０６では、結果出力部６０５が、比較処理部６０４による入力画像の判別結果として、「静止画（複数のフレーム画像が互いに同一である）」を、後段の画像補正部２０５へ出力する。これに応じて、画像補正部２０５は、入力画像に対応する低解像度画像における、特定パターンに対応する部分に対して、強調度を「強」とする強調処理を行う（ステップＳ８０７）。そして、図８に示す一連の処理は終了する。
【００８７】
（ステップＳ８１１）
ステップＳ８１１では、比較処理部６０４が、ステップＳ８０３でレジスタ６１０に格納された複数のフレーム画像の各々の各累積加算値（フレーム単位の累積加算値および画素ブロック単位の累積加算値）に基づいて、複数のフレーム画像の各々について、フレーム単位の累積加算値および画素ブロック単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内であるか否かを判断する。
【００８８】
例えば、２つのフレーム画像を比較対象とする場合、比較処理部６０４は、以下の条件７〜条件１０の判定を行う。
【００８９】
・条件７：第１のフレーム画像において、フレーム単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内である。
【００９０】
・条件８：第１のフレーム画像において、画素ブロック単位の累積加算値の各々が、所定の閾値の範囲内である。
【００９１】
・条件９：第２のフレーム画像において、フレーム単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内である。
【００９２】
・条件１０：第２のフレーム画像において、画素ブロック単位の累積加算値の各々が、所定の閾値の範囲内である。
【００９３】
そして、比較処理部６０４は、上記条件７〜条件１０がいずれも満たされる場合、「複数のフレーム画像の各々について、フレーム単位の累積加算値および画素ブロック単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内である」と判断する。
【００９４】
ステップＳ８１１において、「複数のフレーム画像の各々について、フレーム単位の累積加算値および画素ブロック単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内である」と判断された場合（ステップＳ８１１：Ｙｅｓ）、画像種類判別部２０４は、ステップＳ８２１（図９に示すフローチャートのＡ）へ処理を進める。
【００９５】
一方、ステップＳ８１１において、「複数のフレーム画像の各々について、フレーム単位の累積加算値および画素ブロック単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内ではない」と判断された場合（ステップＳ８１１：Ｎｏ）、画像種類判別部２０４は、ステップＳ８１２へ処理を進める。
【００９６】
（ステップＳ８１２，ステップＳ８１３）
ステップＳ８１２では、結果出力部６０５が、比較処理部６０４による入力画像の判別結果として、「動画」を、後段の画像補正部２０５へ出力する。これに応じて、画像補正部２０５は、入力画像に対応する低解像度画像における、特定パターンに対応する部分に対して、強調度を「中（動画モード）」とする強調処理を行う（ステップＳ８１３）。そして、図８に示す一連の処理は終了する。
【００９７】
（ステップＳ８２１）
ステップＳ８２１では、比較処理部６０４が、ステップＳ８０３でレジスタ６１０に格納された複数のフレーム画像の各々の各累積加算値（特定パターン単位の累積加算値）に基づいて、複数のフレーム画像の各々について、特定パターン単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内であるか否かを判断する。ステップＳ８２１の処理は、上記したステップＳ８０５の処理と同一であるため、詳細の説明を省略する。
【００９８】
ステップＳ８２１において、「複数のフレーム画像の各々について、特定パターン単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内である」と判断された場合（ステップＳ８２１：Ｙｅｓ）、画像種類判別部２０４は、ステップＳ８２２へ処理を進める。一方、ステップＳ８２１において、「複数のフレーム画像の各々について、特定パターン単位の累積加算値が、所定の閾値の範囲内ではない」と判断された場合（ステップＳ８２１：Ｎｏ）、画像種類判別部２０４は、ステップＳ８１２（図８に示すフローチャートのＢ）へ処理を進める。
【００９９】
（ステップＳ８２２，ステップＳ８２５）
ステップＳ８２２では、比較処理部６０４が、画像転送モードが「０」であるか否かを判断する。画像転送モードは、例えば、予めレジスタ６１０に格納されている。ステップＳ８２２において、画像転送モードが「０」であると判断された場合（ステップＳ８２２：Ｙｅｓ）、画像種類判別部２０４は、ステップＳ８２３へ処理を進める。
【０１００】
一方、ステップＳ８２２において、画像転送モードが「０」ではないと判断された場合（ステップＳ８２２：Ｎｏ）、画像種類判別部２０４は、フレームメモリ２０７（図２参照）に格納された同一のフレーム画像を画像補正部２０５へ連続転送し（ステップＳ８２５）、ステップＳ８０６（図８に示すフローチャートのＣ）へ処理を進める。
【０１０１】
（ステップＳ８２３，ステップＳ８２４）
ステップＳ８２３では、結果出力部６０５が、比較処理部６０４による入力画像の判別結果として、「静止画（複数のフレーム画像が互いに同一ではない）」を、後段の画像補正部２０５へ出力する。これに応じて、画像補正部２０５は、入力画像に対応する低解像度画像における、特定パターンに対応する部分に対して、強調度を「弱」とする強調処理を行う（ステップＳ８２４）。そして、図８に示す一連の処理は終了する。
【０１０２】
＜レジスタの構成例＞
図１０および図１１は、本発明の一実施形態に係るレジスタ６１０の構成例を示す図である。ここでは、２つのフレーム画像を比較対象とする場合の、レジスタ６１０の構成例について説明する。
【０１０３】
図１０（ａ）は、レジスタ６１０における、画像転送モードを格納する領域の構成例を示す。図１０（ａ）に示す領域に格納される画像転送モードは、入力画像が「静止画（複数フレームが同一でない）」と判別されたときに、画像補正部２０５によって参照されるものである。画像転送モードに「０」が設定されている場合、画像補正部２０５は、入力画像に対して、強調度「弱」による強調処理を行う。一方、画像転送モードに「１」が設定されている場合、画像補正部２０５は、フレームメモリに格納されたフレーム画像を連続転送し、強調度「強」による強調処理を行う。
【０１０４】
図１０（ｂ）は、レジスタ６１０における、第１のフレーム画像のフレーム単位の累積加算値を格納する領域の構成例を示す。図１０（ｂ）に示す例では、第１のフレーム画像のフレーム単位の累積加算値が、３つの画素色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）別に格納されている。また、図１０（ｂ）に示す例では、各画素色別の累積加算値に対しての、上限閾値および下限閾値が格納されている。
【０１０５】
図１０（ｃ）は、レジスタ６１０における、第２のフレーム画像のフレーム単位の累積加算値を格納する領域の構成例を示す。図１０（ｃ）に示す例では、第２のフレーム画像のフレーム単位の累積加算値が、３つの画素色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）別に格納されている。また、図１０（ｂ）に示す例では、各画素色別の累積加算値に対しての、上限閾値および下限閾値が格納されている。
【０１０６】
図１１（ｄ）は、レジスタ６１０における、第１のフレーム画像および第２のフレーム画像の、画素ブロック単位の累積加算値を格納する領域の構成例を示す。図１１（ｄ）に示す例では、特定の一の画素ブロック（ブロック１）の累積加算値が格納されている例を示しているが、レジスタ６１０には、特定の複数の画素ブロックの累積加算値を格納することが可能である。なお、図１１（ｄ）に示す領域には、図１０（ｂ）および（ｃ）と同様に、画素ブロック単位の累積加算値を、３つの画素色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）別に格納するようにしてもよい。
【０１０７】
図１１（ｅ）は、レジスタ６１０における、第１のフレーム画像および第２のフレーム画像の、特定パターン（斜め線）を含む画素ブロック単位の累積加算値を格納する領域の構成例を示す。図１１（ｅ）に示す例では、第１のフレーム画像および第２のフレーム画像のそれぞれについて、特定パターン（斜め線）を含む画素ブロック単位の累積加算値と、当該累積加算値に対しての上限閾値および下限閾値と、が格納されている。
【０１０８】
図１１（ｆ）は、レジスタ６１０における、第１のフレーム画像および第２のフレーム画像の、特定パターン（孤立点）を含む画素ブロック単位の累積加算値を格納する領域の構成例を示す。図１１（ｆ）に示す例では、第１のフレーム画像および第２のフレーム画像のそれぞれについて、特定パターン（孤立点）を含む画素ブロック単位の累積加算値と、当該累積加算値に対しての上限閾値および下限閾値と、が格納されている。
【０１０９】
レジスタ６１０に格納される上記各閾値は、例えば、入力画像が動画であるか否かを判定する際に用いられる。具体的には、累積加算値が、その累積加算値に対応する閾値（上限閾値および下限閾値）の範囲外であれば、動画と判定される。したがって、これらの各閾値として、シミュレーション、学習等によって、入力画像が動画であることを高精度に判定できるような好適な境界値を、予め設定しておくことが好ましい。
【０１１０】
なお、図１０および図１１において、各累積加算値結果が（１）と（２）とに区別されて格納されているが、（１）は、累積加算値の上位１６ｂｉｔを意味し、（２）は、累積加算値の下位１６ｂｉｔを意味する。すなわち、本実施形態では、１つの累積加算値を、２つのレジスタ項目に分けて格納しているが、これに限らない。例えば、１つの累積加算値を、１つのレジスタ項目に格納してもよい。また、例えば、１つの累積加算値を、３つ以上のレジスタ項目に格納してもよい。
【０１１１】
また、図１０および図１１に示すように、各累積加算値に対して上限閾値および下限閾値（すなわち、２つの閾値）を格納することにより、３通りの判定を行うことが可能である。例えば、累積加算値が上限閾値よりも大きい場合は、「動画」と判定し、強調度を「弱」とする強調処理を行うようにすることが可能である。また、例えば、累積加算値が上限閾値よりも小さく、且つ、下限閾値よりも大きい場合は、「準動画」と判定し、強調度を「中」とする強調処理を行うようにすることが可能である。また、例えば、累積加算値が下限閾値よりも小さい場合は、「同一画像」と判定し、強調度を「強」とする強調処理を行うようにすることが可能である。
【０１１２】
＜変形例＞
図１２は、本発明の一実施形態の変形例における、累積加算値からの特定の一部のｂｉｔの抽出例を示す図である。
【０１１３】
例えば、加算演算部６０２によって算出された累積加算値が、図１２に示すように、３２ｂｉｔで表される場合、レジスタ制御部６０３は、当該累積加算値の特定の一部のｂｉｔ（図１２に示す例では、３〜３０番目のｂｉｔ）を抽出して、当該一部のｂｉｔをレジスタ６１０に格納するようにしてもよい。
【０１１４】
または、例えば、レジスタ６１０に格納された累積加算値が、図１２に示すように、３２ｂｉｔで表される場合、比較処理部６０４は、当該累積加算値の特定の一部のｂｉｔ（図１２に示す例では、３〜３０番目のｂｉｔ）を抽出して、当該一部のｂｉｔを用いて各種比較処理を行うようにしてもよい。
【０１１５】
このように、累積加算値からの特定の一部のｂｉｔをレジスタ６１０に格納したり、比較処理に用いたりすることにより、レジスタ６１０の使用領域を小型化したり、ＣＰＵの処理負荷を軽減したりすることができる。
【０１１６】
なお、このような累積加算値からの特定の一部のｂｉｔの抽出は、フレーム単位の累積加算値、画素色別の累積加算値、画素ブロック単位の累積加算値、および特定パターン単位の累積加算値のいずれにも適用可能である。
【０１１７】
また、累積加算値からの特定の一部のｂｉｔを抽出する場合は、その累積加算値に対する閾値（上限閾値および下限閾値）についても、特定の一部のｂｉｔ（累積加算値と同一のｂｉｔ）を抽出するようにしてもよい。この場合、レジスタ６１０には、予め抽出された特定の一部のｂｉｔからなる閾値を格納するようにしてもよい。
【０１１８】
以上説明したように、本実施形態の画像制御部１１１は、入力画像に含まれる複数のフレーム画像の各々について、複数の画素値の累積加算値を算出し、当該複数のフレーム画像の累積加算値に基づいて、入力画像の動画および静止画の種類を判別することができる。そして、本実施形態の画像制御部１１１は、画素ずらし表示のための低解像度画像における、特定パターン（孤立点および斜め線）に対応する部分に対して、判別された入力画像の種類に応じた特定の補正処理（強調処理）を行うことができる。
【０１１９】
このため、本実施形態の画像制御部１１１によれば、入力画像の動画および静止画の種類を比較的高い精度で判定し、当該入力画像の種類にとってより好適な方法を用いて、特定の補正処理を行うことができる。したがって、本実施形態の画像制御部１１１によれば、複数のフレーム画像に対して好適な補正処理がなされるようにすることできるため、画素ずらし表示を行う際の表示画質を高めることができる。
【０１２０】
特に、本実施形態の画像制御部１１１は、入力画像の種類が静止画であると判別される場合、さらに、複数のフレーム画像の累積加算値に基づいて、当該入力画像に含まれる複数のフレーム画像が、互いに同一であるか否かを判別する。すなわち、本実施形態の画像制御部１１１は、入力画像の種類として、複数のフレーム画像が同一である静止画と、複数のフレーム画像が同一ではない静止画とを、判別することができる。
【０１２１】
このため、本実施形態の画像制御部１１１によれば、例えば、実際に、入力画像が静止画像であっても、前段部によって行われる画像処理等により、複数のフレーム画像が互いに同一ではない場合、このような場合において好適な補正処理（すなわち、複数のフレーム画像が互いに同一である場合とは異なる補正処理）を行うことができる。したがって、本実施形態の画像制御部１１１によれば、画素ずらし表示を行う際の、画像のちらつき等の現象の発生を抑制することができる。
【０１２２】
さらに、本実施形態の画像制御部１１１は、複数のフレーム画像の画素ブロック毎の累積加算値、および、複数のフレーム画像の特定パターン毎の累積加算値に基づいて、入力画像の種類を判別することができる。
【０１２３】
このため、本実施形態の画像制御部１１１によれば、例えば、フレーム毎の累積加算値だけでは、複数のフレーム画像が同一であると判別されるような場合であっても、より細かい単位（画素ブロック単位および特定パターン単位）の累積加算値を用いることにより、複数のフレーム画像が同一であるか否かをより高精度に判別することができる。
【０１２４】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形又は変更が可能である。
【０１２５】
例えば、実施形態では、特定パターンとして孤立点および斜め線を検知するようにしているが、これに限らない。特定パターンは、少なくとも、画質劣化が生じ得るパターンであれば、如何なるパターンであってもよい。また、実施形態では、特定の補正処理として強調処理を行うようにしているが、これに限らない。特定の補正処理は、少なくとも、画質劣化を抑制することが可能な処理であれば、如何なる処理であってもよい。また、実施形態では、入力画像に含まれる２つのフレーム画像を比較処理に用いるようにしているが、これに限らず、入力画像に含まれる３つ以上のフレーム画像を比較処理に用いるようにしてもよい。
【０１２６】
また、実施形態では、入力画像として４Ｋ画像を用い、画素ずらし表示のための低解像度画像として２Ｋ画像を用いる例を説明したが、これに限らず、本発明は、例えば、入力画像として８Ｋ画像を用い、低解像度画像として４Ｋ画像を用いることも可能である。
【符号の説明】
【０１２７】
１００  プロジェクタ（画像投影装置）
１１１  画像制御部（画像処理装置）
１２０  光学エンジン（投影手段）
１５０  スクリーン（投影面）
２０１  画像取得部
２０２  低解像度化部
２０３  パターン検知部
２０４  画像種類判別部
２０５  画像補正部
２０６  画像出力部
２０７  フレームメモリ
６０１  画像入力部
６０２  加算演算部
６０３  レジスタ制御部
６０４  比較処理部
６０５  結果出力部
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１２８】
【特許文献１】特許第３５７８００８号
【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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【図１１】
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【図１２】
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