(57)【要約】【課題】画像処理により得られた表示画像のエラーを適切に検出することが可能な回路装置、電子機器及びエラー検出方法等を提供すること。【解決手段】回路装置１００は、画像データを取得する画像取得回路と、画像データに基づく表示画像のエラー検出を行うための指標を求める指標取得回路１５５と、を含む。指標取得回路１５５は、表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、表示画像のうち前景画像の背景に相当する背景画像との間の非類似度合いを表す指標を、表示画像の画素値に基づいて求める。【選択図】      図１
2019139121.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを取得する画像取得回路と、
前記画像データに基づく表示画像のエラー検出を行うための指標を求める指標取得回路と、
を含み、
前記指標取得回路は、
前記表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、前記表示画像のうち前記前景画像の背景に相当する背景画像との間の非類似度合いを表す前記指標を、前記表示画像の画素値に基づいて求めることを特徴とする回路装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記画像データに画像処理を行って、前記表示画像を生成する画像処理回路を含み、
前記指標取得回路は、
前記画像処理回路により生成された前記表示画像の画素値に基づいて前記指標を求めることを特徴とする回路装置。
【請求項３】
請求項１又は２において、
前記指標取得回路は、
前記指標を、前記表示画像の画素値に基づいて統計的に求めることを特徴とする回路装置。
【請求項４】
画像データを取得する画像取得回路と、
前記画像データに画像処理を行って、表示画像を生成する画像処理回路と、
前記表示画像のエラー検出を行うための指標を求める指標取得回路と、
を含み、
前記指標取得回路は、
前記表示画像の画素値と前景画像の基準となる基準画像の画素値とに基づいて、又は前記表示画像のエッジ画像の画素値と前記基準画像のエッジ画像の画素値とに基づいて、前記表示画像のうち所与の領域の画像である前記前景画像と、前記基準画像との一致度合いを表す指標を求めることを特徴とする回路装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記指標を記憶する指標レジスターを含むことを特徴とする回路装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかにおいて、
前記指標に基づいて前記表示画像の前記エラー検出を行うエラー検出回路を含むことを特徴とする回路装置。
【請求項７】
請求項６において、
前記エラー検出回路は、
前記表示画像のエラーを判定するための閾値と、前記指標との比較により、前記エラー検出を行うことを特徴とする回路装置。
【請求項８】
請求項７において、
前記閾値が設定される閾値レジスターを含むことを特徴とする回路装置。
【請求項９】
請求項８において、
前記前景画像として第１〜第ｎの画像が記憶されるメモリーを含み、
前記閾値レジスターには、
前記第１〜第ｎの画像に対応する第１〜第ｎの閾値が前記閾値として設定され、
前記エラー検出回路は、
前記第１〜第ｎの画像の第ｉの画像を前記前景画像として含む前記表示画像の前記エラー検出を行うとき、前記第１〜第ｎの閾値の第ｉの閾値を用いて前記エラー検出を行うことを特徴とする回路装置。
【請求項１０】
請求項６乃至９のいずれかにおいて、
前記エラー検出回路により前記表示画像がエラーと判定されたときの回路装置の動作モードが設定される動作モード設定レジスターを含むことを特徴とする回路装置。
【請求項１１】
請求項１０において、
前記動作モード設定レジスターには、
前記エラー検出の結果を前記回路装置の外部装置に通知するモード、前記表示画像を非表示にするモード、又は前記表示画像として特定の画像を表示させるモードが、前記動作モードとして設定されることを特徴とする回路装置。
【請求項１２】
請求項６乃至８のいずれかにおいて、
前記前景画像として第１〜第ｎの画像が記憶されるメモリーと、
前記第１〜第ｎの画像に対応する第１〜第ｎの動作モードが設定される動作モード設定レジスターと、
を含み、
前記第１〜第ｎの動作モードの第ｉの動作モードは、
前記エラー検出回路が前記第１〜第ｎの画像の第ｉの画像を前記前景画像として含む前記表示画像の前記エラー検出を行った場合において、前記エラー検出回路により前記表示画像がエラーと判定されたときの回路装置の動作モードであることを特徴とする回路装置。
【請求項１３】
請求項１乃至１２のいずれかに記載の回路装置を含むことを特徴とする電子機器。
【請求項１４】
画像データを取得し、
前記画像データに基づく表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、前記表示画像のうち前記前景画像の背景に相当する背景画像との間の非類似度合いを表す指標を、前記表示画像のエラー検出を行うための指標として、前記表示画像の画素値に基づいて求めることを特徴とするエラー検出方法。
【請求項１５】
画像データを取得し、
前記画像データに画像処理を行って表示画像を生成し、
前記表示画像の画素値と前景画像の基準となる基準画像の画素値とに基づいて、又は前記表示画像のエッジ画像の画素値と前記基準画像のエッジ画像の画素値とに基づいて、前記表示画像のうち所与の領域の画像である前記前景画像と、前記基準画像との一致度合いを表す指標を、前記表示画像のエラー検出を行うための指標として求めることを特徴とするエラー検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回路装置、電子機器及びエラー検出方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
表示装置（例えば液晶表示装置）における表示制御では、ＣＰＵ等の処理装置が表示コントローラーに画像データと制御信号とを送信し、表示コントローラーが画像処理とタイミング信号の生成とを行い、その画像処理された画像データとタイミング信号により表示ドライバーが表示パネルを駆動する。処理装置から表示コントローラーへの画像データの送信には、例えばＬＶＤＳ（Low Voltage Differential Signal）方式やＲＧＢシリアル方式等が用いられる。このような通信において表示コントローラーが受信した画像データには、通信エラー等によるデータエラーが発生する場合がある。例えば特許文献１〜３には、表示コントローラーが処理装置から受信した画像データをＣＲＣ（Cyclic Redundancy Check）によりエラー検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−３５６７７号公報
【特許文献２】特開２００７−１０１６９１号公報
【特許文献３】特開２００７−７２３９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＣＲＣを用いたエラー検出では、処理装置が画像データからＣＲＣ値を求め、その画像データ及びＣＲＣ値を表示コントローラーに送信し、表示コントローラーが、受信した画像データからＣＲＣ値を求め、その求めたＣＲＣ値と処理装置から受信したＣＲＣ値とを比較する。この手法では、受信した画像データと、送信元の画像データとがデータとして一致しているか否かが検証される。このため、受信した画像データに対して画像処理を行った場合には、受信したＣＲＣ値によるエラー検出を行うことができない。具体的には、画像処理後の画像を表示させる際に、従来のＣＲＣを用いたエラー検出では、表示画像のエラーを適切に検出することができない。
【０００５】
また、ＣＲＣのようなビット単位のエラー検出を用いた場合、例えば画像データに含まれる１ビット分のエラーを検出可能である。しかしながら、１ビット分のエラー等の微小なエラーを画像データが含んでいたとしても、実際の表示では元の画像と大きな差がなく、ユーザーが誤認識する（元の画像と異なる画像と誤って認識する）可能性は低いと考えられる。ＣＲＣのようなビット単位のエラー検出では、このような微小なエラーも検出してしまうため、ユーザーが誤認識するようなエラーを適切に検出する目的には不向きである。例えば、表示画像にアイコン等を表示させた場合において、そのアイコン等をユーザーが正しく認識できるか否かといった判定には不向きである。
【０００６】
本発明の幾つかの態様によれば、画像処理により得られた表示画像のエラーを適切に検出することが可能な回路装置、電子機器及びエラー検出方法等を提供できる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、画像データを取得する画像取得回路と、前記画像データに基づく表示画像のエラー検出を行うための指標を求める指標取得回路と、を含み、前記指標取得回路は、前記表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、前記表示画像のうち前記前景画像の背景に相当する背景画像との間の非類似度合いを表す前記指標を、前記表示画像の画素値に基づいて求める回路装置に関係する。
【０００８】
また本発明の一態様では、前記画像データに画像処理を行って、前記表示画像を生成する画像処理回路を含み、前記指標取得回路は、前記画像処理回路により生成された前記表示画像の画素値に基づいて前記指標を求めてもよい。
【０００９】
また本発明の一態様では、前記指標取得回路は、前記指標を、前記表示画像の画素値に基づいて統計的に求めてもよい。
【００１０】
また本発明の他の態様は、画像データを取得する画像取得回路と、前記画像データに画像処理を行って、表示画像を生成する画像処理回路と、前記表示画像のエラー検出を行うための指標を求める指標取得回路と、を含み、前記指標取得回路は、前記表示画像の画素値と前景画像の基準となる基準画像の画素値とに基づいて、又は前記表示画像のエッジ画像の画素値と前記基準画像のエッジ画像の画素値とに基づいて、前記表示画像のうち所与の領域の画像である前記前景画像と、前記基準画像との一致度合いを表す指標を求める回路装置に関係する。
【００１１】
また本発明の他の態様では、前記指標を記憶する指標レジスターを含んでもよい。
【００１２】
また本発明の他の態様では、前記指標に基づいて前記表示画像の前記エラー検出を行うエラー検出回路を含んでもよい。
【００１３】
また本発明の他の態様では、前記エラー検出回路は、前記表示画像のエラーを判定するための閾値と、前記指標との比較により、前記エラー検出を行ってもよい。
【００１４】
また本発明の他の態様では、前記閾値が設定される閾値レジスターを含んでもよい。
【００１５】
また本発明の他の態様では、前記前景画像として第１〜第ｎの画像が記憶されるメモリーを含み、前記閾値レジスターには、前記第１〜第ｎの画像に対応する第１〜第ｎの閾値が前記閾値として設定され、前記エラー検出回路は、前記第１〜第ｎの画像の第ｉの画像を前記前景画像として含む前記表示画像の前記エラー検出を行うとき、前記第１〜第ｎの閾値の第ｉの閾値を用いて前記エラー検出を行ってもよい。
【００１６】
また本発明の他の態様では、前記エラー検出回路により前記表示画像がエラーと判定されたときの回路装置の動作モードが設定される動作モード設定レジスターを含んでもよい。
【００１７】
また本発明の他の態様では、前記動作モード設定レジスターには、前記エラー検出の結果を前記回路装置の外部装置に通知するモード、前記表示画像を非表示にするモード、又は前記表示画像として特定の画像を表示させるモードが、前記動作モードとして設定されてもよい。
【００１８】
また本発明の他の態様では、前記前景画像として第１〜第ｎの画像が記憶されるメモリーと、前記第１〜第ｎの画像に対応する第１〜第ｎの動作モードが設定される動作モード設定レジスターと、を含み、前記第１〜第ｎの動作モードの第ｉの動作モードは、前記エラー検出回路が前記第１〜第ｎの画像の第ｉの画像を前記前景画像として含む前記表示画像の前記エラー検出を行った場合において、前記エラー検出回路により前記表示画像がエラーと判定されたときの回路装置の動作モードであってもよい。
【００１９】
また本発明の更に他の態様は、上記のいずれかに記載の回路装置を含む電子機器に関係する。
【００２０】
また本発明の更に他の態様は、画像データを取得し、前記画像データに基づく表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、前記表示画像のうち前記前景画像の背景に相当する背景画像との間の非類似度合いを表す指標を、前記表示画像のエラー検出を行うための指標として、前記表示画像の画素値に基づいて求めるエラー検出方法に関係する。
【００２１】
また本発明の更に他の態様は、画像データを取得し、前記画像データに画像処理を行って表示画像を生成し、前記表示画像の画素値と前景画像の基準となる基準画像の画素値とに基づいて、又は前記表示画像のエッジ画像の画素値と前記基準画像のエッジ画像の画素値とに基づいて、前記表示画像のうち所与の領域の画像である前記前景画像と、前記基準画像との一致度合いを表す指標を、前記表示画像のエラー検出を行うための指標として求めるエラー検出方法に関係する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施形態の回路装置の第１の構成例。
【図２】本実施形態の回路装置の第２の構成例。
【図３】複数の前景画像が用いられる場合におけるレジスター回路の構成例。
【図４】エラー検出処理の処理フローを示すフローチャート。
【図５】関心領域におけるＹＣｂＣｒの各チャンネルのヒストグラム。
【図６】ヒストグラムに自己相関演算を行って得られた自己相関値。
【図７】表示画像の第１の例。
【図８】前景がマルチトーンである場合のヒストグラムの例。
【図９】前景がマルチトーンである場合のヒストグラムの相互相関値の例。
【図１０】基準画像の例。
【図１１】基準画像の平均化画像。
【図１２】表示画像の第２の例。
【図１３】表示画像の第３の例。
【図１４】表示画像の第４の例。
【図１５】基準画像と表示画像（関心領域）とマスク画像の第１の例。
【図１６】第１の例の基準画像と表示画像から計算されたエッジ値の例。
【図１７】基準画像と表示画像（関心領域）とマスク画像の第２の例。
【図１８】第２の例の基準画像と表示画像から計算されたエッジ値の例。
【図１９】電子機器の構成例。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお以下に説明する本実施形態は特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限らない。
【００２４】
１．回路装置
図１は、本実施形態の回路装置の第１の構成例である。回路装置１００は、インターフェース１１０（第１のインターフェース）、前処理回路１２５、画像処理回路１３５、インターフェース１４０（第２のインターフェース）、指標取得回路１５５、ＣＲＣ回路１６０、レジスター回路１７０、アイコン処理回路１８０、インターフェース１９０（第３のインターフェース）、メモリー１９５を含む。回路装置１００は、例えば集積回路装置（ＩＣ）である。
【００２５】
インターフェース１１０は、例えば処理装置２００等から回路装置１００に送信される画像データを受信し、その受信した画像データを、回路装置１００の内部で用いられる形式に変換する。インターフェース１１０は、画像取得回路とも呼ぶ。例えば、インターフェース１１０はＯｐｅｎＬＤＩ（Open LVDS Display Interface）であり、ＬＶＤＳ（Low Voltage Differential Signaling）で受信したシリアル信号を、ＲＧＢのパラレル信号に変換する。処理装置２００は、例えばＳｏＣ（System on a Chip）やＭＣＵ（Micro Control Unit）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等である。
【００２６】
前処理回路１２５は、インターフェース１１０から入力される画像データに対して種々の画像処理を行う。例えば、前処理回路１２５は、ガンマ補正やＦＲＣ（Frame Rate Control）、ホワイトバランス処理等を行う。例えばＲチャンネル、Ｇチャンネル及びＢチャンネルの各々のチャンネルのための１次元ルックアップテーブルがメモリー１９５又はレジスター回路１７０又は不図示の不揮発性メモリーに記憶されており、そのルックアップテーブルを用いて各々のチャンネルに対してガンマ補正を行う。ＦＲＣでは、フレーム間で階調をスイッチングすることで、疑似的に中間階調を表現する処理を行う。ホワイトバランス処理では、例えばホワイトバランスを調整するための１次元ルックアップテーブルがメモリー１９５又はレジスター回路１７０又は不図示の不揮発性メモリーに記憶されており、そのルックアップテーブルを用いてＲＧＢチャンネルを調整する。
【００２７】
アイコン処理回路１８０は、アイコン画像の生成又は取得を行う。例えば、アイコン処理回路１８０はアイコン色拡張回路である。メモリー１９５にアイコンのマスク画像が記憶されており、アイコン処理回路１８０は、そのマスク画像をＲＧＢ画像に変換することでアイコン画像を生成する。マスク画像は、各画素がｋビットのデータを有するｋビット画像である。ｋは１以上の整数である。２ｋ乗個のインデックス色テーブルがメモリー１９５又はレジスター回路１７０又は不図示の不揮発性メモリーに記憶されており、その色テーブルに従ってｋビットのデータをＲＧＢのデータに変換する。例えばｋ＝２の場合、色テーブルは、２ビットのインデックスに４色が対応付けられたルックアップテーブルである。或いはｋ＝１の場合、色テーブルは１ビットのインデックスに２色が対応付けられたルックアップテーブルであり、背景の画素を表す「０」に特定の色が対応付けられ、前景の画素を表す「１」に他の色が対応付けられる。他の色とは、背景とは異なる特定の色である。メモリー１９５は、例えばＳＲＡＭ等のＲＡＭである。
【００２８】
画像処理回路１３５は、前処理回路１２５から入力される画像（以下、入力画像と呼ぶ）にアイコン画像を重ねることにより、入力画像にアイコン画像を合成し、その合成した画像を表示画像としてインターフェース１４０に出力する。この場合の表示画像は、レンダーされた画像である。例えば、画像処理回路１３５は、アイコン画像が完全に背景を隠すように入力画像にアイコン画像を重ねる。ここでの背景とは、入力画像である。或いは、アイコン画像と背景を所与のブレンド比でブレンドしてもよい。入力画像にアイコン画像を重ねる位置は、例えばレジスター回路１７０又はメモリー１９５又は不図示の不揮発性メモリーに設定される。また画像処理回路１３５は、入力画像又は、入力画像にアイコン画像を合成した画像に対して、種々の画像処理を行い、その画像処理後の画像を表示画像として出力してもよい。画像処理は、例えば階調変換処理や座標変換処理、色変換処理、補間処理等である。
【００２９】
インターフェース１４０は、表示画像を回路装置１００の外部に出力する。回路装置１００の外部とは、例えば表示パネルを駆動する表示ドライバーである。例えば、インターフェース１４０はＬＶＤＳのインターフェースであり、画像処理回路１３５からのＲＧＢのパラレル信号をＬＶＤＳのシリアル信号に変換する。インターフェース１４０は、指標と共に表示画像を出力し、その指標を受信した表示ドライバーが、指標に基づく動作を行ってもよい。指標に基づく動作は、例えば表示の停止等である。
【００３０】
インターフェース１９０は、回路装置１００と処理装置２００との間で設定情報や制御情報等を通信する。例えば、インターフェース１９０は、ＳＰＩ（Serial Peripheral Interface）方式やＩ２Ｃ方式等のシリアル通信インターフェースである。処理装置２００からの設定情報や制御情報は、例えばレジスター回路１７０に書き込まれ、回路装置１００は、その設定情報や制御情報に応じた動作を行う。
【００３１】
ＣＲＣ回路１６０は、インターフェース１１０が受信した画像データに対してＣＲＣによるエラー検出を行う。即ち、処理装置２００からインターフェース１９０を介して入力される基準のＣＲＣ値と、インターフェース１１０が受信した画像データから計算したＣＲＣ値とを比較し、それらが一致するか否かを検出する。
【００３２】
指標取得回路１５５は、表示画像の関心領域（ROI： Region Of Interest）から、その関心領域の画像が適切に表示されるかを示す指標を求める。関心領域は、表示画像においてアイコンを含む領域である。具体的には、指標取得回路１５５は、表示画像のうちアイコン画像に相当する前景画像と、表示画像のうち前景画像の背景に相当する背景画像との間の非類似度合いを表す指標を、表示画像の画素値に基づいて求める。この指標は、アイコンの視認性を評価するための視認性指標であり、詳細は後述する。背景画像は、入力画像又は、入力画像を画像処理した画像であって、表示画像のうち前景画像を除く部分である。或いは、指標取得回路１５５は、表示画像の画素値と前景画像の基準となる基準画像の画素値とに基づいて、又は表示画像のエッジ画像の画素値と基準画像のエッジ画像の画素値とに基づいて、表示画像のうちアイコン画像に相当する前景画像と、基準画像との一致度合いを表す指標を求める。この指標は、アイコンの形状と基準との類似性を評価する形状指標であり、詳細は後述する。基準は、例えばマスク画像である。
【００３３】
レジスター回路１７０は、インターフェース１９０を介して処理装置２００からアクセス可能に構成されている。レジスター回路１７０は、指標取得回路１５５が求めた指標を記憶する指標レジスター１７１を含み、処理回路２００は、インターフェース１９０を介して指標レジスター１７１から指標を読み出す。処理回路２００は、その指標に基づいてエラー検出を行うエラー検出回路を含む。以上の指標取得とエラー検出により、画像解析による表示画像のエラー検出を実現している。即ち、入力画像にアイコン画像が正しく合成されたか否かを画像解析によりチェックしている。
【００３４】
画像処理回路１３５による画像処理後の画像データは、インターフェース１１０が受信した画像データとは異なっているため、処理装置２００から入力されるＣＲＣ値によるエラー検出を行うことができない。本実施形態では、画像処理後の画像から視認性指標や形状指標を求めることで、アイコンの視認性やアイコンの形状と基準との類似性を評価し、その評価結果によりエラー検出できる。即ち、アイコンの視認性やアイコンの形状と基準との類似性が低い場合にエラーと判定できる。
【００３５】
なお、回路装置１００に含まれるロジック回路は、例えば個々の回路として構成されてもよいし、或いは自動配置配線等により一体化された回路として構成されてもよい。ロジック回路は、例えば前処理回路１２５、画像処理回路１３５、エラー検出回路１５０、ＣＲＣ回路１６０、アイコン処理回路１８０等である。また、これらのロジック回路の一部又は全部が、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサーにより実現されてもよい。この場合、各回路の機能が記述されたプログラムや命令セットがメモリーに記憶され、そのプログラムや命令セットをプロセッサーが実行することで、各回路の機能が実現される。
【００３６】
図２は、本実施形態の回路装置の第２の構成例である。図２では、回路装置１００がエラー検出回路１５０を含む。またレジスター回路１７０がエラー検出結果レジスター１７４を含む。なお、図１で説明した構成要素と同一の構成要素には同一の符号を付し、その構成要素についての説明を適宜に省略する。
【００３７】
指標取得回路１５５は、求めた指標をエラー検出回路１５０に出力する。エラー検出回路１５０は、その指標に基づいて表示画像のエラー検出を行う。視認性指標は、アイコンの視認性に応じて変化する数値であり、形状指標は、アイコンの形状と基準との類似性に応じて変化する数値である。エラー検出回路１５０は、これらの指標と閾値とを比較することで、エラー検出を行う。視認性指標に対する閾値は、どの程度の視認性を有していれば許容できるかを示す閾値であり、形状指標に対する閾値は、どの程度の類似性を有していれば許容できるかを示す閾値である。
【００３８】
画像処理回路１３５は、エラー検出回路１５０によりエラーが検出された場合、インターフェース１４０への表示画像の出力を停止する。或いは、インターフェース１４０は、エラー検出回路１５０によりエラーが検出された場合、表示画像の出力を停止する。インターフェース１４０は、エラー情報と共に表示画像を出力し、そのエラー情報を受信した表示ドライバーが、エラー情報に基づく動作を行ってもよい。エラー情報は、例えばエラー判定フラグ、或いは指標等である。エラー情報に基づく動作は、例えば表示の停止等である。
【００３９】
レジスター回路１７０は、エラー検出回路１５０が出力したエラー検出結果を記憶するエラー検出結果レジスター１７４を含み、処理回路２００は、インターフェース１９０を介してエラー検出結果レジスター１７４からエラー検出結果を読み出す。エラー検出結果は、例えば、表示画像がエラーと判定されたか否かを示すエラー判定フラグである。処理装置２００は、エラー検出結果がエラーを示していた場合、エラー検出時の動作を行う。エラー検出時の動作は、例えば回路装置１００への画像データの送信停止や、或いは、回路装置１００への所定の画像データの送信等である。所定の画像データは、エラー検出時にユーザーに提示する画像の画像データである。
【００４０】
図２の構成においても、図１の構成と同様に、画像処理後の画像から視認性指標や形状指標を求めることで、アイコンの視認性やアイコンの形状と基準との類似性を評価し、その評価結果によりエラー検出できる。
【００４１】
以上に説明した図１、図２の回路装置１００としては、表示ドライバーを制御する表示コントローラーを想定できる。但し、本実施形態の手法を適用できる回路装置は表示コントローラーに限定されない。例えば、回路装置は、表示コントローラーの機能を含む表示ドライバーであってもよい。回路装置が表示コントローラーや表示ドライバーである場合、回路装置は例えば集積回路装置（ＩＣ）である。なお、回路装置は複数の集積回路装置を含んでもよい。例えば、回路装置は、第１の集積回路装置である表示コントローラーと、第２の集積回路装置である処理装置と、を含む。この場合、表示コントローラーは、指標を取得する指標取得回路を含み、処理装置は、表示コントローラーから受信した指標に基づいてエラー検出を行うエラー検出回路を含む。
【００４２】
２．レジスター回路
図３は、複数の前景画像が用いられる場合におけるレジスター回路の構成例である。図３では、インターフェース１１０、ＣＲＣ回路１６０の図示を省略している。なお図１、図２で説明した構成要素と同一の構成要素には同一の符号を付し、その構成要素についての説明を適宜に省略する。
【００４３】
図３に示すように、メモリー１９５には前景画像として第１〜第ｎの画像が記憶されている。ｎは２以上の整数である。前景画像は、入力画像である背景画像よりもサイズが小さい画像である。第１〜第ｎの画像は、例えば形状やサイズ、背景画像に対する表示位置等が互いに異なる画像である。以下では第１〜第ｎの画像がアイコンのマスク画像である場合を例に説明するが、第１〜第ｎの画像はアイコンのマスク画像に限定されない。アイコン処理回路１８０は、第１〜第ｎの画像のいずれかの画像をメモリー１９５から読み出し、その画像をアイコンのマスク画像としてアイコン画像を生成する。画像処理回路１３５は、入力画像にアイコン画像を合成し、その合成した画像を表示画像として出力する。
【００４４】
なお、入力画像に複数のアイコン画像を合成して表示画像を生成してもよい。即ち、アイコン処理回路１８０が、第１〜第ｎの画像のうち複数の画像をメモリー１９５から読み出し、その各々の画像からアイコン画像を生成する。これにより複数のアイコン画像が生成される。画像処理回路１３５は、入力画像に複数のアイコン画像を合成して表示画像を生成する。
【００４５】
レジスター回路１７０は、指標レジスター１７１、閾値レジスター１７２、動作モード設定レジスター１７３、エラー検出結果レジスター１７４を含む。これらのレジスターの各々には、ｎ枚の前景画像に対応したｎ個のレジスター値が記憶され、或いは設定される。
【００４６】
指標レジスター１７１は、第１〜第ｎの画像に対応する第１〜第ｎの指標を記憶する。即ち、第ｉの画像から生成されたアイコン画像が表示画像に含まれる場合、指標取得回路１５５は、そのアイコンの視認性を評価するための第ｉの視認性指標と、そのアイコンの形状と基準の類似性を評価するための第ｉの形状指標とを第ｉの指標として取得する。指標レジスター１７１は、その第ｉの指標を記憶する。ｉは１以上ｎ以下の整数である。なお、指標取得回路１５５が視認性指標及び形状指標の一方を求め、それを第ｉの指標として指標レジスター１７１が記憶してもよい。
【００４７】
閾値レジスター１７２には、処理装置２００からインターフェース１９０を介して第１〜第ｎの画像に対応した第１〜第ｎの閾値が設定される。具体的には、閾値レジスター１７２には、第ｉの視認性指標用閾値と第ｉの形状指標用閾値とが第ｉの閾値として設定される。エラー検出回路１５０は、第ｉの指標と第ｉの閾値とを比較してエラー検出を行う。即ち、エラー検出回路１５０は、第ｉの視認性指標と第ｉの視認性指標用閾値とを比較し、第ｉの形状指標と第ｉの形状指標用閾値とを比較し、それらの比較結果に基づいてエラー検出を行い、その結果を第ｉのエラー検出結果として出力する。例えば、それらの比較結果の少なくとも一方がエラーを示す結果である場合、表示画像にエラーが存在すると判定する。
【００４８】
エラー検出結果レジスター１７４は、第１〜第ｎの画像に対応した第１〜第ｎのエラー検出結果を記憶する。第ｉのエラー検出結果は、第ｉの画像に関して表示画像にエラーが存在するか否かを示すものである。処理装置２００は、インターフェース１９０を介してエラー検出結果レジスター１７４から第１〜第ｎのエラー検出結果を読み出し、その第１〜第ｎのエラー検出結果に基づく動作を行う。なお、エラー検出回路１５０が１つのエラー検出結果を出力し、エラー検出結果レジスター１７４が、その１つのエラー検出結果を記憶してもよい。即ち、エラー検出回路１５０は、第１〜第ｎのエラー検出結果のいずれかがエラーを示す場合に、エラーを示すエラー検出結果を出力してもよい。又は第１〜第ｎのエラー検出結果の全てがエラーでないことを示す場合に、エラーでないことを示すエラー検出結果を出力し、そのエラー検出結果をエラー検出結果レジスター１７４が記憶してもよい。
【００４９】
なお、回路装置１００が指標を取得し、処理装置２００が指標に基づいてエラー検出する場合には、エラー検出結果レジスター１７４が省略されてもよい。この場合、処理装置２００はインターフェース１９０を介して指標レジスター１７１から第１〜第ｎの指標を読み出し、その第１〜第ｎの指標に基づいてエラー検出を行う。
【００５０】
動作モード設定レジスター１７３は、処理装置２００からインターフェース１９０を介して、第１〜第ｎの画像に対応する第１〜第ｎのモード設定情報が設定される。第ｉのモード設定情報は、第ｉのエラー検出結果がエラーを示す場合における動作モードを設定する情報であり、エラー検出時の動作としてどのような動作を行うかを設定する情報である。
【００５１】
以上の実施形態によれば、回路装置１００は、画像データを取得する画像取得回路と、その画像データに基づく表示画像のエラー検出を行うための指標を求める指標取得回路１５５と、を含む。そして、指標取得回路１５５は、表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、表示画像のうち前景画像の背景に相当する背景画像との間の非類似度合いを表す指標を、表示画像の画素値に基づいて求める。
【００５２】
画像取得回路は、図１、図２のインターフェース１１０に対応する。なお、画像取得回路は、画像処理回路１３５により処理される前の画像データを取得する回路であればよく、インターフェース１１０に限定されない。例えば画像取得回路は、不図示のメモリーに記憶された画像データを読み出すメモリーアクセス回路であってもよい。或いは画像取得回路は、図１、図２の前処理回路１２５であってもよい。
【００５３】
画像データに基づく表示画像は、画像データを処理して得られた画像であって、表示パネルに表示させるための画像である。上述したように、例えば画像データが示す画像に対してアイコンを合成した画像である。或いは、画像データが示す画像又はアイコン合成後の画像に対して階調変換処理等の画像処理を行った画像である。
【００５４】
所与の領域の画像は、上述のように例えばアイコン画像であるが、これに限定されず、表示画像の一部に表示される画像であればよい。なお、図１、図２では前景画像であるアイコン画像を背景画像に合成しているが、これに限定されない。即ち、前景画像は背景画像に合成されたものに限定されず、エラー検出の対象としたい表示画像の一部を前景画像として指定し、その前景画像についての指標を求めてもよい。
【００５５】
本実施形態によれば、前景画像と背景画像との間の非類似度合いを表す指標を表示画像の画素値に基づいて求めるので、ＣＲＣ等のデータエラー検出手法を用いることができない場合であっても、表示画像のエラー検出を行うことができる。即ち、ＣＲＣ値と共に受信された画像データに対して画像処理を行い、その画像処理後の画像を表示画像として表示させる場合であっても、前景画像と背景画像との間の非類似度合いを表す指標によって前景画像の視認性を評価できる。これにより、前景画像の視認性を確保できる場合には表示を行い、前景画像の視認性を確保できない場合にはエラーと判定できる。このようにして、従来のＣＲＣ等のデータエラー検出手法によらないエラー検出が可能となる。
【００５６】
また本実施形態では、画像データに画像処理を行って、表示画像を生成する画像処理回路１３５を含む。指標取得回路１５５は、画像処理回路１３５により生成された表示画像の画素値に基づいて指標を求める。
【００５７】
上述したように、階調変換処理等の画像処理を行った画像は、インターフェース１１０が受信した画像とは異なっているため、ＣＲＣ等のデータエラー検出手法を適用できない。本実施形態によれば、前景画像と背景画像との間の非類似度合いを表す指標を求めることで、その指標に基づいてエラー検出を行うことが可能となる。
【００５８】
また本実施形態では、指標取得回路１５５は、指標を、表示画像の画素値に基づいて統計的に求める。
【００５９】
指標を統計的に求めるとは、表示画像に含まれる複数の画素値を統計の母集団として、統計的な手法を用いた処理によって指標を求めることである。具体的には、表示画像からヒストグラムを生成し、そのヒストグラムに基づいて指標を求める。詳細は後述するが、例えば表示画像から生成したヒストグラムと、前景画像から生成したヒストグラムとの相関演算によって指標を求める、或いは、表示画像から生成したヒストグラムに含まれるバイナリーに対する判定処理によって指標を求める。
【００６０】
本実施形態によれば、表示画像の画素値に基づいて統計的に指標求めることで、前景画像と背景画像との間の非類似度合いを表す指標を求めることが可能となる。即ち、ＣＲＣのようにデータの欠陥を検出するのではなく、統計的な手法によって前景画像と背景画像との間の非類似度合いを評価し、その非類似度合いによってエラーと判定するか否かを決定できる。
【００６１】
また本実施形態では、回路装置１００は、画像データを取得する画像取得回路と、画像データに画像処理を行って、表示画像を生成する画像処理回路１３５と、表示画像のエラー検出を行うための指標を求める指標取得回路１５５と、を含む。指標取得回路１５５は、表示画像の画素値と前景画像の基準となる基準画像の画素値とに基づいて、又は表示画像のエッジ画像の画素値と基準画像のエッジ画像の画素値とに基づいて、表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、基準画像との一致度合いを表す指標を求める。
【００６２】
基準画像は、表示画像において前景画像として表示されていることが期待される画像であり、形状が前景画像と同じ画像である。前景画像と基準画像との一致度合いが高い場合、前景画像の形状と基準画像の形状との一致度合いが高いと判断できる。本実施形態によれば、前景画像と基準画像の一致度合いが高い場合には表示を行い、前景画像と基準画像の一致度合いが低い場合にはエラーと判定できる。このようにして、従来のＣＲＣ等のデータエラー検出手法によらないエラー検出が可能となる。
【００６３】
また本実施形態では、回路装置１００は、指標を記憶する指標レジスター１７１を含む。
【００６４】
指標取得回路１５５が求めた指標を指標レジスター１７１に記憶させることで、インターフェースを介して指標レジスター１７１から指標を取得できるようになる。例えば、回路装置１００の外部の処理装置２００がインターフェース１９０を介して指標レジスター１７１から指標を取得できる。これにより、指標を取得した処理装置２００等が、その指標に基づいて表示画像のエラー検出を行えるようになる。
【００６５】
また本実施形態では、回路装置１００は、指標に基づいて表示画像のエラー検出を行うエラー検出回路１５０を含む。
【００６６】
このようにすれば、回路装置１００に内蔵されたエラー検出回路１５０によって表示画像のエラー検出を行うことができる。そして、エラー検出結果に基づいて回路装置１００がエラー検出時の動作を行うことができ、或いは、エラー検出結果を処理装置２００等に出力して、処理装置２００等がエラー検出結果に基づいてエラー検出時の動作を行うことができる。
【００６７】
また本実施形態では、エラー検出回路１５０は、表示画像のエラーを判定するための閾値と、指標との比較により、エラー検出を行う。
【００６８】
ＣＲＣを用いたデータエラー検出手法では、画像データと共に受信されたＣＲＣ値と、受信された画像データから演算したＣＲＣ値とを比較することで、画像データにエラーが存在するか否かが検出される。一方、本実施形態における指標は、単純にエラーであるか否かを示すだけの指標ではなく、前景画像と背景画像の非類似度合い又は前景画像と基準画像の一致度合いに応じて値が変化する。この指標と閾値とを比較することで、ＣＲＣ等のデータエラー検出手法が使用できない場合であっても、エラー検出を行うことができる。即ち、非類似度合いに基づいて視認性が確保できないと判断される場合、或いは一致度合いに基づいて形状の類似性が確保できないと判断される場合に、エラーと判定することが可能となる。
【００６９】
また本実施形態では、閾値が設定される閾値レジスター１７２を含む。
【００７０】
このようにすれば、指標と比較するための閾値を、インターフェースを介して閾値レジスター１７２に設定することができる。例えば、処理装置２００がインターフェース１９０を介して閾値レジスター１７２に閾値を設定できる。閾値を可変に設定することで、どの程度の視認性、或いは、どの程度の形状の類似性がある場合にエラーであると判断するかが可変となる。閾値レジスター１７２を設けることで、例えばユーザーが任意にエラー判定基準である閾値を設定できるようになる。ユーザーは、例えば、車載用メーターパネル等の電子機器を製造する事業者、又は、かかる電子機器を含む自動車を製造する事業者である。
【００７１】
また本実施形態では、回路装置１００は、前景画像として第１〜第ｎの画像が記憶されるメモリー１９５を含む。閾値レジスター１７２には、第１〜第ｎの画像に対応する第１〜第ｎの閾値が、表示画像のエラーを判定するための閾値として設定される。エラー検出回路１５０は、第ｉの画像を前景画像として含む表示画像のエラー検出を行うとき、第ｉの閾値を用いてエラー検出を行う。
【００７２】
このようにすれば、前景画像として表示させる画像毎に、指標と比較する閾値を設定することができる。これにより、前景画像として表示させる画像毎に、どの程度の視認性や形状の類似性を許容するのかを変えることができる。例えば、前景画像がアイコン画像である場合、どのようなアイコンであるかが認識できない場合にはアイコンを表示させたくないアイコンに対しては、エラー検出されやすい閾値を設定し、どのようなアイコンであるかが認識できない場合であっても何らかの表示が行われていると認識させたいアイコンに対しては、エラー検出されにくい閾値を設定できる。
【００７３】
また本実施形態では、エラー検出回路１５０により表示画像がエラーと判定されたときの回路装置１００の動作モードが設定される動作モード設定レジスター１７３を含む。
【００７４】
このようにすれば、表示画像がエラーと判定されたときの回路装置１００の動作モードを、インターフェースを介して動作モード設定レジスター１７３に設定することができる。例えば、処理装置２００がインターフェース１９０を介して動作モード設定レジスター１７３に動作モードを設定できる。例えばユーザーが望むエラー検出時の動作を、回路装置１００に行わせることが可能になる。
【００７５】
また本実施形態では、動作モード設定レジスター１７３には、エラー検出の結果を回路装置１００の外部装置に通知するモード、表示画像を非表示にするモード、又は表示画像として特定の画像を表示させるモードが、動作モードとして設定される。
【００７６】
エラー検出の結果は、例えばエラーが検出されたか否かを示す情報や、第１〜第ｎの画像のうち、いずれの画像についてエラーが検出されたかを示す情報等である。外部装置は、例えば処理装置２００であり、例えばＳｏＣやＣＰＵ等である。外部装置へは、例えばインターフェース１９０を介してエラー検出の結果を出力する。非表示にするとは、表示パネルに画像を表示させない状態に設定することであり、例えば表示パネルの全表示領域を黒又は白にすることである。特定の画像とは、エラー検出の対象となった表示画像とは異なる画像であり、エラー検出時において表示させたい画像である。例えば、エラー検出時にユーザーに提示したメッセージや記号、色等が表示された画像である。色の場合、例えば表示パネルの表示領域の全部又は一部に例えば赤等の所定の色を表示させる。
【００７７】
このようにすれば、表示画像がエラーと判定されたときの回路装置１００の動作モードを、上記３つのモードのいずれかに設定することができる。例えばユーザーが望むエラー検出時の動作として、上記３つのモードの動作のいずれかを回路装置１００に行わせることが可能になる。
【００７８】
また本実施形態では、動作モード設定レジスター１７３には、第１〜第ｎの画像に対応する第１〜第ｎの動作モードが設定される。第ｉの動作モードは、エラー検出回路１５０が、第ｉの画像を前景画像として含む表示画像のエラー検出を行った場合において、エラー検出回路１５０により表示画像がエラーと判定されたときの回路装置１００の動作モードである。
【００７９】
このようにすれば、前景画像として表示させる画像毎に、エラー検出時の動作を設定することができる。例えば、前景画像がアイコン画像である場合、そのアイコンの表示にエラーが検出された際にどのような動作を行うかを、アイコンの種類に応じて設定することができる。
【００８０】
なお、以上では回路装置１００の各回路が本発明の動作を実行する場合を説明したが、本発明の動作は以下のようなエラー検出方法として実行されてもよい。
【００８１】
即ち、エラー検出手法において、画像データを取得し、その画像データに基づく表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、表示画像のうち前景画像の背景に相当する背景画像との間の非類似度合いを表す指標を、表示画像のエラー検出を行うための指標として、表示画像の画素値に基づいて求めてもよい。また、エラー検出手法において、画像データを取得し、その画像データに画像処理を行って表示画像を生成し、表示画像の画素値と前景画像の基準となる基準画像の画素値とに基づいて、又は表示画像のエッジ画像の画素値と基準画像のエッジ画像の画素値とに基づいて、表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、基準画像との一致度合いを表す指標を、表示画像のエラー検出を行うための指標として求めてもよい。
【００８２】
３．指標取得処理、エラー検出処理
以下、指標取得回路１５５が行う指標取得処理と、エラー検出回路１５０が行うエラー検出処理について説明する。
【００８３】
コンテンツをディスプレイに表示する画像処理システムでは、画像の所定の領域が当初の意図と一致しているか否かを確認する必要がある場合がある。例えば、自動車用システムのクラスターディスプレイに重要な画像を表示する場合を考える。クラスターディスプレイは、メーターパネルのディスプレイである。このとき、画面に表示されている既存のコンテンツに重ねられた可視画像を介して所定の重要な情報を表示する必要がある。以下では、画像が正しく表示されているか否かを検出するためのいくつかの方法を説明する。検出は、関心領域（ＲＯＩ）を解析し、その領域が正しく表示されている程度を示すいくつかの主要な指標を導き出すことによって行う。
【００８４】
以下では、基準に対して表示画像を検証する方法及び概念を用いる。これは、基準画像に対する表示画像の一致度を演算することによって達成される。以下では、表示画像における関心領域（ＲＯＩ）を考慮する場合について述べるが、画像全体の境界にＲＯＩを設定することによって画像全体に対して容易に拡張することができる。以下では本発明の手法におけるアルゴリズムをカラー画像に適用した例について述べるが、本発明の手法はグレースケール画像又は二値画像にも適用することができる。二値画像は白黒画像とも呼ぶ。
【００８５】
図４は、エラー検出処理の処理フローを示すフローチャートである。エラー検出処理では、画像データを取得する（Ｓ０）。以下、この画像データが示す画像を入力画像と呼ぶ。次に、入力画像にアイコン画像を重ねて表示画像を取得する（Ｓ１、Ｓ２）。次に、基準画像（Ｓ３）と表示画像（Ｓ２）を比較してエラー検出処理を行い（Ｓ４）、指標を求める（Ｓ５）。なお基準画像は必ず取得されるとは限らない。例えば、視認性指標を求める際には基準画像を用いず、表示画像のみを用いて指標が計算される場合がある。次に、指標と閾値とを比較してエラー検出を行う（Ｓ６）。
【００８６】
指標取得処理及びエラー検出処理では、表示画像を基準画像と比較することにより、表示画像又は表示画像の一部の妥当性を確認する。上記比較では、色ずれ、輝度変化、スケーリング又は所定の意図的な画像変換による変化はエラーとして検出せず、意図しない回転による変形や、ユーザーによる画像の認識を不可能とするクロップ又はノイズによるエラー等のその他の重要なエラーを検出する。
【００８７】
そのために、視認性指標及び形状指標という２つの指標を使用する。視認性指標は、関心領域の画像が背景に溶け込むことなく視認できる度合いを規定する数値である。なお、関心領域は画像全体を含むように規定することもできる。
【００８８】
上述したように、指標取得処理及びエラー検出処理はカラー画像に対して適用される。なお、１つのチャンネルをグレーに使用するか、１つのチャンネルにおいて２つの値のみを二値画像に使用することによって白黒又はグレースケール画像に適用することもできる。そのために、表示画像中の関心領域の画素をＲＧＢフォーマットからＹＣｂＣｒフォーマットに変換する。ただし、本発明の手法はその他の色空間にも適用することができる。他の色空間とは、例えばＬａｂ又はＨｓｖ等である。
【００８９】
３．１．視認性指標（第１の指標）を求める第１の演算手法
図５は、関心領域におけるＹＣｂＣｒの各チャンネルのヒストグラムである。また図６は、ヒストグラムに自己相関演算を行って得られた自己相関値である。
【００９０】
図５に示すように、ＹＣｂＣｒ画像の各チャンネルについて、ｎ個のバイナリーを使用してヒストグラムを求める。例えば、２５６個のバイナリーを使用し、異なるバイナリーの組を有するヒストグラムを生成することができる。
【００９１】
ヒストグラムは、関心領域において特定の値が生じる回数をカウントする。即ち、ＹＣｂＣｒ画像の各チャンネルについて、各バイナリーが示す値を有する画素の数を関心領域内でカウントする。次に、ヒストグラムを０〜ａの間の値に正規化する。値「ａ」は、実装の容易さを考慮して選択することができる。例えばａを１又は２５５等に設定できる。図５では、ａ＝１である。次に、各チャンネルのヒストグラムをそれ自身と相互相関演算する。即ちヒストグラムの自己相関演算を行う。そして、その自己相関信号をその後の解析に使用する。図６に示すように、自己相関信号を、ゼロ遅延におけるピーク値が１又は予め設定した値となるように正規化する。
【００９２】
自己相関値は、下式（１）により求められる。ｆ、ｇは相関演算される関数を表し、自己相関の場合にはｆ＝ｇである。関数として入力される信号は、ここではヒストグラムである。ｆ＊ｇは、関数ｆと関数ｇの相関演算を表す。ｆ＊は関数ｆの複素共役を表し、本実施形態ではｆ＊＝ｆである。ｍはヒストグラムのバイナリーの番号を表す。ｎは遅延（lag）を表し、図６ではｎは−２５５〜＋２５５の整数である。
【数１】
2019139121.tif 000003
【００９３】
なお、図５のヒストグラムでは、２５６個のバイナリーが０〜１の間に正規化されているため、横軸が０〜１になっている。図６の相関値は、１バイナリーずつ遅延を変えながら相関値を求めているため、横軸が−（２５６−１）〜＋（２５６−１）になっている。
【００９４】
図６に示すように、二色の画像が関心領域に存在する場合には、自己相関演算により側波帯が得られる。上記ピークが生じる中心からの遅延の距離は、色間のコントラストを示す。中心は、ゼロ遅延に対応する。コントラストによって人間の目は画像の特徴を識別することができるため、３つのチャンネル全てのピークについてチェックする。コントラストは、例えば輝度コントラストや色コントラストである。図６では、Ｙチャンネルを点線で示し、Ｃｂチャンネルを細実線で示し、Ｃｒチャンネルを太実線で示している。チェックは、自己相関信号のノイズを拾わないようにピーク検索の閾値を設定することによって行う。例えば、最小ピーク閾値を０．０５に設定する。信号におけるピークを検索して局所最大値を求める。検索するピークは、閾値より大きいピーク値のピークである。
【００９５】
なお、帯域内信号ピークを回避するために、連続するピーク間の最小距離を所定値に設定することもできる。これらの閾値は調節可能な値であり、用途に応じて選択する。
【００９６】
識別可能な画像が二色以上の背景上に示されているか否かを示す第１の指標を求めるために、全てのチャンネルについて、ノイズ閾値を超える自己相関信号の全てのピークを求めた後、ピークが生じる最大距離、即ち最大遅延を求める。３つのチャンネルにおいてピークが生じる遅延のうち最大値を、視認性を示す指標として選択する。
【００９７】
図６に示す相関プロットでは、ピークを丸で示している。図示する例では、Ｃｒチャンネルが最大の分離を示しており、距離は１８４である。上記値を考えられる最大遅延に正規化する。例えば、考えられる最大遅延はヒストグラムのバイナリーの数である２５６である。従って、指標値は１８４／２５５＝０．７２２である。図７に示す画像では、上記指標値をＶｉｓパラメーターとして示している。上記演算は、一つの例について示している。
【００９８】
図７は、表示画像の第１の例である。表示画像は、解析対象の画像であるため、解析画像とも呼ぶ。Ａ１は関心領域であり、Ａ２はアイコンである。なお、関心領域を示す点線は、実際には表示画像には描画されていない。例えば、図７において黒色で示す部分であるアイコンＡ２の内部は赤色であり、図７において白色で示す部分である背景は緑色である。
【００９９】
図７の画像では、関心領域内に赤と緑の二色の画素群があるので、図５に示すヒストグラムでは、ＹＣｂＣｒの各チャンネルに２つの大小のピークが生じる。例えば、ＣｒチャンネルではバイナリーＢａ、Ｂｂにピークが生じている。この２つのピークの間の距離は、アイコンである前景アイコンの色と背景の色との間のコントラストを表しており、距離が大きいほど前景と背景の色がより異なることを意味する。ヒストグラムにおける２つのピークの間の距離は、図６に示す自己相関値においてピークが発生する遅延の距離になる。図７の画像では、アイコンである前景アイコンが赤色で背景が緑色なので、図５に示すヒストグラムにおいてＣｒチャンネルの２つのピーク間の距離が最大距離となっており、その距離は｜Ｂａ−Ｂｂ｜×２５５である。これが、図４に示す自己相関値において、ピークが発生する最大距離として検出され、正規化した指標値は｜Ｂａ−Ｂｂ｜となる。従って、アイコンである前景アイコンの色と背景の色との間のコントラストが大きいほど、視認性の指標値も大きくなる。
【０１００】
エラー検出回路１５０は、上記のようにして求めた視認性指標に基づいてエラー検出を行う。例えば、視認性指標と所与の閾値とを比較し、視認性指標が所与の閾値より小さい場合にエラーと判定する。或いは、視認性指標をエラー検出結果として回路装置１００の外部に出力してもよい。
【０１０１】
３．２．視認性指標を求める第２〜第４の演算手法
第２の演算手法では、相互相関演算を用いて視認性指標を求める。
【０１０２】
第１の演算手法では、自己相関演算を使用して関心領域内の基準の視認性についてチェックしている。この場合の基準画像は、背景画像に関する色等の情報を含んでいない。そのため、表示画像である合成画像のみを解析して合成画像が二色以上を含むか否かを調べている。
【０１０３】
第２の演算手法では、基準画像が情報全体を含む場合、例えば、表示処理によってソース画像を変化させる場合を想定する。この場合、基準画像のヒストグラムを解析画像のヒストグラムと同様な方法で作成し、自己相関演算の代わりに、基準画像と解析画像のヒストグラム信号間の相互相関演算を行うことができる。数学的には、自己相関演算は、信号自体の相互相関演算である。そのため、相関演算に対する入力信号のみを変化させて相互相関演算又は自己相関演算を行うことができる。即ち、上式（１）において基準画像のヒストグラムをｆ及びｇの一方とし、表示画像のヒストグラムをｆ及びｇの他方とする。
【０１０４】
相互相関演算の場合には、中心からのピークの距離を求める代わりに、相互相関信号に所定の閾値を超えるピークが存在しているか否かを調べる。そのようなピークが存在している場合には、画素の分布を考慮する限りにおいて、基準画像と解析画像はかなり一致していることになる。これにより、解析画像に対する第１のレベルのエラー検出を行うことができる。このパラメーターは、空間的相関は示さず、画素分布相関のみを示す。この場合の指標は、自己相関演算の場合の中心からのピークの距離ではなく、ピーク値自体であってもよい。
【０１０５】
図８は、アイコン等の前景が二色以上のマルチトーンである場合のヒストグラムの例である。図９は、図８のヒストグラムの相互相関値の例である。ここでは、カラー画像の１チャンネル分について説明するが、同様の処理を複数のチャンネルに対して行う。例えば、複数のチャンネルの相互相関値のピークのうち最大のピーク値を採用すればよい。
【０１０６】
図８に示すように、合成画像である表示画像と基準画像のヒストグラムには、３以上のピークが生じている。図８の例では４つのピークが生じている。表示画像のヒストグラムのピークと、基準画像のヒストグラムのピークが、Ｂｎだけずれているとする。この場合、図９に示すように、相互相関値には遅延Ｂｎのところに大きなピークが現れる。このピークのピーク値が閾値Ｔｈｒより大きい場合、例えば、そのピーク値を視認性の指標値に採用する。
【０１０７】
第３の演算手法では、視認性の指標値として前景と背景のコントラスト比を求める。
【０１０８】
第１の演算手法では、Ｃｒチャンネルのヒストグラムにおいてピークが生じるバイナリーＢａ、Ｂｂの差分｜Ｂａ−Ｂｂ｜を、視認性の指標値として用いている。
【０１０９】
第３の演算手法では、コントラスト比｜Ｂａ−Ｂｂ｜／Ｂａ又は｜Ｂａ−Ｂｂ｜／Ｂｂを求め、それを視認性の指標値とする。或いは、第２の演算手法のような基準画像を用いる場合には、表示画像におけるＣ１＝｜Ｂａ−Ｂｂ｜と基準画像におけるＣ２＝｜Ｂａ−Ｂｂ｜を求め、コントラスト比Ｃ１／Ｃ２又はＣ２／Ｃ１を求め、それを視認性の指標値とする。
【０１１０】
第４の演算手法では、多次元ヒストグラムを生成して視認性指標を求める。
【０１１１】
第１の演算手法では、視認性の解析に各チャンネルの１次元ヒストグラムを使用している。
【０１１２】
第４の演算手法では、複数のチャンネルの信号から多次元ヒストグラムを生成し、その多次元ヒストグラムに対して多次元相関演算を行って、視認性指標を求める。多次元相関演算は、多次元自己相関演算、又は多次元相互相関演算である。これにより、人間の目によるコントラスト検出をより良好に模擬できる可能性がある。３Ｄ色ヒストグラムを使用することにより、より良好な性能が得られる場合がある。
【０１１３】
以上の実施形態によれば、回路装置１００は、表示画像を取得する画像処理回路１３５と、その表示画像のエラー検出を行うエラー検出回路１５０と、を含む。そして指標取得回路１５５は、表示画像の画素値（ＹＣｂＣｒの各チャンネル）のヒストグラム（図５）を求め、そのヒストグラムを用いた相関演算を行う（図６）。指標取得回路１５５は、表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、表示画像のうち前景画像の背景に相当する背景画像との間の非類似度合いを表す指標（視認性指標、第１の指標）を相関演算の結果に基づいて求める。エラー検出回路１５０は、その指標に基づいてエラー検出を行う。
【０１１４】
このようにすれば、ＣＲＣのようなビット単位のエラー検出ではなく、表示画像の前景画像と背景画像との間の非類似度合いを表す指標に基づいて表示画像のエラー検出を行うことができる。前景画像が背景画像に対して非類似度合いが高い場合、その前景画像が背景画像に対して視覚的に区別されている可能性が高いので、前景画像の視認性が高いと考えられる。即ち、本手法によれば、前景画像の視認性が低い場合にエラーと判断することが可能となる。例えば車載のメーターパネルなどでは、ユーザーに警告するためのアイコン等を表示させる。本実施形態によれば、このようなアイコンが１ビットエラーなどで表示が停止されずに、視認性が確保されている場合において出来るだけ表示させ、ユーザーに警告を行うことができる。
【０１１５】
ここで、図１、図２では画像処理回路１３５はＯＳＤであるが、これに限定されず、画像処理回路１３５は任意の表示画像を取得する回路であればよい。詳細は「４．変形例」で説明する。また表示画像とは、ディスプレイ（表示装置）に表示させるために生成等された画像のことである。上記の実施形態では、表示画像はＯＳＤによりレンダーされた画像であるが、これに限定されず、例えば何らかの画像処理により生成された画像、或いは通信により受信された画像、或いはメモリーから読み出された画像等であってもよい。
【０１１６】
またエラー検出とは、指標に基づくエラー検出結果を出力することであり、例えば指標に基づいて表示画像にエラーが存在するか否かを判定することである。或いは、指標をエラー検出結果として出力することであってもよい。例えば、指標は、前景画像と背景画像の非類似度合いが高いほど値が大きくなる。この場合、指標が所与の値より小さい場合に表示画像がエラーを含むと判定する。
【０１１７】
また前景画像は、表示画像のうち、指標により背景画像との非類似度合いを判定したい領域の画像のことである。また、その領域が所与の領域である。例えば、前景を指定するマスク画像を用意しておく。例えばマスク画像をメモリー１９５等に記憶させておく。そして、そのマスク画像において前景を定義する画素によって、所与の領域の画素である前景画像の画素を特定する。例えば、１ビットマスクにおける「１」の画素によって、前景画像の画素を特定する。より具体的には、前景を定義するマスク画像を適用する表示画像上の位置を指定し、その位置とマスク画像とから前景を特定する。例えば、アイコンをオーバーレイする位置を指定し、その位置とマスク画像とから前景を特定する。
【０１１８】
また背景画像は、前景画像を除く表示画像の一部又は全体のことである。即ち、前景画像を含む領域である関心領域）を、表示画像の一部又は全体に設定し、その関心領域のうち前景画像を除く領域の画像が背景画像である。例えば、マスク画像において背景を定義する画素によって、背景画像の画素を特定する。背景を定義する画素は、例えば、１ビットマスクにおける「０」の画素である。
【０１１９】
また非類似度合いとは、色空間の構成成分であるの各成分における非類似の程度のことである。構成成分は、チャンネルとも呼ぶ。例えば、ＹＣｂＣｒ空間では、前景画像の輝度と背景画像の輝度とがどの程度異なるか、又は前景画像の色と背景画像の色とがどの程度異なるかを表す度合いである。或いは、ＲＧＢ空間では、前景画像の色と背景画像の色とがどの程度異なるかを表す度合いである。
【０１２０】
また本実施形態では、指標取得回路１５５は、色空間の構成成分の各成分のヒストグラムを求め（図５）、各成分のヒストグラムに対して自己相関演算を行い、自己相関のピークが生じる距離を各成分について求め（図６）、求めた距離のうち最大の距離（）に基づいて指標を求める。最大の距離は、図６において｜Ｂａ−Ｂｂ｜であり、ここでの指標は視認性指標である。
【０１２１】
このようにすれば、色空間の構成成分の各成分のうち、前景画像と背景画像で最も差が大きい成分により指標を求めることができる。前景画像と背景画像で最も差が大きい成分は、視覚的にも差が大きく見えると考えられるので、その成分により指標を求めることで、背景と前景の非類似度合いを評価できる。そして、この指標を用いることで、前景の視認性を適切に評価できる。
【０１２２】
ここで、指標は最大の距離｜Ｂａ−Ｂｂ｜に基づいて求められた値であればよい。例えば第１の演算手法では、指標は最大の距離｜Ｂａ−Ｂｂ｜そのものである。また第２の演算手法では、指標は、最大の距離｜Ｂａ−Ｂｂ｜に基づくコントラスト比である。コントラスト比は、例えば｜Ｂａ−Ｂｂ｜／Ｂａ等である。
【０１２３】
また本実施形態では、指標取得回路１５５は、表示画像から色空間の構成成分の各成分の第１のヒストグラムをヒストグラムとして求め、前景画像に対応する基準画像から各成分の第２のヒストグラムを求める（図８）。指標取得回路１５５は、各成分について第１のヒストグラムと第２のヒストグラムの相互相関演算を行い、相互相関のピークのピーク値に基づいて指標を求める（図９）。
【０１２４】
このようにすれば、基準画像が２色以上の色を含むマルチトーンの場合であっても、前景画像と背景画像の非類似度合いを表す指標を求めることができる。即ち、基準画像のヒストグラムには２以上のピークが発生するが、このヒストグラムと同じパターンが表示画像のヒストグラムに含まれている場合、少なくとも色又は輝度のパターンにおいて基準画像に類似した画像が表示画像に含まれていることになる。この場合、相互相関演算の結果に大きなピークが発生するはずなので、そのピーク値により指標を求めることで、前景の視認性を適切に評価できる。
【０１２５】
ここで、基準画像は、表示画像において前景画像が正しく表示されていると仮定した場合の前景画像に対応した画像である。より具体的には、少なくともヒストグラムにおけるピークのパターンが前景画像と同じ画像である。このとき、図８のようにピーク間の相対的な位置関係が同じであればよく、パターン全体がシフトしていても構わない。
【０１２６】
また本実施形態では、指標取得回路１５５は、表示画像の画素値と前景画像の基準となる基準画像の画素値、又は表示画像のエッジと基準画像のエッジに基づいて、前景画像と基準画像との一致度合いを表す第２の指標（形状指標）を求める。エラー検出回路１５０は、第１の指標（視認性指標）及び第２の指標（形状指標）に基づいてエラー検出を行う。
【０１２７】
このようにすれば、互いに異なる性質について評価した２つの指標を組み合わせて表示画像のエラー検出を行うことができる。即ち、前景画像と基準画像との間の輝度や色の非類似度合いを表す指標と、前景画像と基準画像との間の形状の一致度合いを表す第２の指標とを組み合わせることで、表示画像のエラー検出をより高精度に行うことができる。なお、第２の指標（形状指標）の詳細は後述する。
【０１２８】
また本実施形態では、画像処理回路１３５は、第１の画像に対して所与の領域に第２の画像を重ねて表示画像を生成する。背景画像は、表示画像のうち第１の画像に対応する画像である。
【０１２９】
このようにすれば、ＯＳＤにより入力画像に例えばアイコンや文字等をオーバーレイして表示画像を生成できる。この場合、オーバーレイされた文字やアイコンが前景画像に相当し、それ以外の元の入力画像の部分が背景画像に相当する。本実施形態では、このような表示画像のエラー検出を行うことで、ＯＳＤにおいてアイコンや文字が適切に（即ちユーザーが視認可能なように）オーバーレイされなかった場合にエラーと判定することが可能となる。一方、オーバーレイにおいて１ビット程度の処理エラーが発生していたとしても、視認性が確保できる場合にはエラーと判定されないので、アイコンや文字をユーザーに提示できる。
【０１３０】
また本実施形態は、以下のようなエラー検出方法として実施することが可能である。即ち、その方法では、表示画像の画素値のヒストグラムを求め、そのヒストグラムを用いた相関演算を行い、表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、表示画像のうち前景画像の背景に相当する背景画像との間の非類似度合いを表す指標を相関演算の結果に基づいて求め、その指標に基づいて表示画像のエラー検出を行う。
【０１３１】
また本実施形態は、以下のようなエラー検出方法として実施することが可能である。即ち、その方法では、表示画像の関心領域を解析し、背景に対する前景の視認性を記述する指標を演算する。このとき、前景を特定するために基準画像をマスクとして用いてもよい。指標は、以下の（ａ）又は（ｂ）の技術用いて演算される。（ａ）表示画像のヒストグラムを用い、前景と背景の分離を探す。（ｂ）前景と背景のコントラスト比を計算する。
【０１３２】
３．３．形状指標（第２の指標）の第１の演算手法
形状指標は、解析画像である表示画像の関心領域の形状が基準画像と一致しているか否かを示す指標である。以下、形状指標の演算手法について説明する。
【０１３３】
まず、最終的な平均化画像がｍ×ｎ画素となるように、解析画像のＲＯＩの画素ブロックを平均化する。このサブサンプリング処理は、少数の画素エラーが重要なエラーとして検出されないために行うものであり、これらのエラーを無視し、基準画像と解析画像の全体形状を確認する。無視したいエラーは、例えば色ずれ、小さな歪み等である。完全な一致を得るために、サブサンプリングされた画像の解像度を高めることができる。ｍ×ｎの値は、用途に応じて選択することができる。以下に述べるように基準画像に関連して使用する場合には、ｍ×ｎの値はサンプルデータ観測に基づいて選択する。
【０１３４】
解析画像の関心領域がｕ×ｖ画素である場合には、平均化ブロックサイズはｕ／ｍ×ｖ／ｎ画素である。基準背景情報が利用できない場合には、基準画素が存在しない部分の解析画像の画素を削除する。これは、基準前景マスキングに相当する。これは、基準画像と解析画像との間で背景画素をベースライン化する（そろえる、同条件にする）ことが必要であるために行う。ベースライン化するとは、そろえる、或いは同条件にすることである。そのため、背景画素の値は、解析画像及び基準画像の両方において同じ値に設定する。
【０１３５】
基準画像の平均化もｍ×ｎ画素となるように行う。平均化は、各チャンネルに対して別々に行う。図１０は、基準画像の例である。基準画像ＲＩＡのアイコンである前景Ｆ１は、着色されており、アイコン以外の領域である背景は例えば黒等の無色である。図１０では、基準画像ＲＩＡのサイズは２５６×２５６画素である。図１１は、基準画像の平均化画像である。図１１では、ｍ＝ｎ＝１６であり、平均化画像ＳＲｅｆのサイズは１６×１６画素である。この基準画像及びその平均化画像は背景が無色なので、解析画像の関心領域も背景を無色に変換し、その関心領域の平均化画像を求める。例えば、背景を削除することで、背景を無色に変換する。
【０１３６】
次に、基準画像の平均化画像（ＳＲｅｆ  ｍ×ｎ）と解析画像の関心領域の平均化画像（ＳＡｎｚ  ｍ×ｎ）を、距離基準を使用して画素毎に比較し、下式（２）のように距離Ｄを求める。距離Ｄは３次元距離である。本実施形態では、距離基準はデカルト距離の２乗であるが、その他の距離基準であっても同様なパラメーターが得られる。
【数２】
2019139121.tif 000004
【０１３７】
ｃは、チャンネルを表し、ｘは平均化画像での横方向の画素位置を表し、ｙは平均化画像での縦方向の画素位置を表す。横方向は水平方向とも呼び、縦方向は垂直方向とも呼ぶ。ｍ、ｎは平均化画像のサイズである。Ｒxycは、チャンネルｃにおける基準画像の平均化画像の位置（ｘ，ｙ）での画素値を表す。Ｒ'cは、チャンネルｃにおけるＲxy画素の平均値を表す。Ｒxy画素の平均値は、Ｒxycを平均化画像内で平均したものである。Ａxycは、チャンネルｃにおける解析画像の平均化画像の位置（ｘ，ｙ）での画素値を表す。Ａ'cは、チャンネルｃにおけるＡxy画素の平均値を表す。Ａxy画素の平均値は、Ａxycを平均化画像内で平均したものである。
【０１３８】
各チャンネルにおいて平均値を減算する理由は、基準画像と解析画像との間の小さな色ずれがエラーとして扱われないようにするためである。完全な一致が求められる場合には、平均値を０に設定することができる。この場合、距離基準によって形状及び色の一致をチェックすることになる。
【０１３９】
解析画像である表示画像は例えば図７である。関心領域Ａ１は、基準画像を入力画像に合成した領域の周囲において抽出される。図７では、関心領域を点線の四角形で示している。
【０１４０】
形状指標Ｓは、下式（３）、（４）によって距離パラメーターから導出される。形状指標Ｓは形状パラメーターとも呼ぶ。Ｔは閾値であり、任意の値を採用できる。Ｄ＜Ｔの場合にはＴ／Ｄ＝１となり、形状指標Ｓは変化しない。
【数３】
2019139121.tif 000005
【数４】
2019139121.tif 000006
【０１４１】
関数ｆは、ハードウェアへの実装が容易となるように選択する。例えば、関数ｆは、範囲０〜１が０〜ｋにスケーリングされるようなスケーリング関数Ｋであってもよい。以下に記載する例では、関数ｆは単位関数である。即ち、Ｓ＝Ｔ／Ｄである。形状指標Ｓは、基準画像と解析画像との間の形状の一致度を示す。画像が一致していない場合には、この値は減少し、０となる傾向がある。その例を以下に記載する。
【０１４２】
図７では、基準画像のアイコンが解析画像に正しく表示されている。この場合、形状指標はＳ＝１となり、図７では、Shape:1.000と示す。
【０１４３】
図１２は、表示画像の第２の例である。Ｂ１は関心領域を示す。図１２のＢ２に示すように、基準画像のアイコンが解析画像では不明瞭になっている。即ち、基準画素のいくつかが解析画像には存在しておらず、関数ｆが単位関数の場合には形状指標Ｓは１未満となる。このような不明瞭な前景の場合、視認性指標と形状指標が共に小さい値となる。
【０１４４】
図１３は、表示画像の第３の例である。Ｅ１は関心領域を示す。図１３のＥ２に示すように、基準画像のアイコンが解析画像では回転している。この例では、形状は基準から回転しているので、関数ｆが単位関数の場合には形状指標Ｓは１未満となる。このように前景が回転している場合、視認性指標は比較的大きな値であり、形状指標が小さい値となる。このように、視認性指標と形状指標を組み合わせることにより様々な前景の状態において適切なエラー検出を行うことが可能となり、エラー検出の精度を向上できる。
【０１４５】
なお、以上では解析画像と基準画像が画像として利用可能である場合について述べたが、本発明の適用対象はこれに限定されない。例えば、画像がライン、画素又はサブ画像としてストリーミングされる場合にも同じ演算を容易に行うことができる。
【０１４６】
上記の形状指標は、ベース信号の一致のみをチェックする。視認性が低い画像の場合には、エッジ検出カーネルを解析画像の関心領域及び基準画像とコンボリューションして一次勾配画像を生成した後、形状演算アルゴリズムによってパラメーターを求めることができる。エッジ検出カーネルは、例えばＬａｐｌａｃｉａｎ又はＳｏｂｅｌ等である。求めたパラメーターにより、形状指標によって得られた誤検知を除去することができる。このようにすれば、視認性が低い画像の場合にも正しいエラー検出結果を得ることができる。
【０１４７】
３．４．形状指標の第２の演算手法
図１４は、表示画像の第４の例である。図１４では、ダッシュボード画像ＤＩＭの上にアイコンＩＣＡを重ねた例を示す。アイコン画像の前景と背景は、分離して、ダッシュボード画像にアルファブレンドされる。上記の場合、アイコン画像の前景は部分的にブレンドされる一方、アイコン画像の背景は完全にブレンドされる。ここで、アイコン画像の前景は、アイコン画像のアイコン部分である。図１５では、アイコン部分は、マスク画像ＭＳＢのビット「１」の画素であり、黒色で示す部分である。アイコン画像の背景は、アイコン画像のアイコン以外の部分である。図１５では、アイコン以外の部分は、マスク画像ＭＳＢのビット「０」の画素であり、白色で示す部分である。アイコン画像の背景では、アイコン画像が０、ダッシュボード画像ＤＩＭが１の割合でブレンドされる。アイコン画像の前景では、アイコン画像がα、ダッシュボード画像ＤＩＭが（１−α）の割合でブレンドされる。０＜α＜１である。割合αでブレンドされたアイコンが表示画像における前景となり、それ以外の領域が表示画像における背景となる。
【０１４８】
本実施形態では、このアイコンとオリジナルのアイコンとの関係を分析して、アイコンが正しく表示されているかをチェックする。具体的には、エッジ検出技術を用いて、基準に対するのと同様に関心領域でエッジを検出する。エッジ検出技術は、例えばソーベルエッジ検出畳み込み演算子を用いたエッジ検出技術である。
【０１４９】
図１５は、基準画像と表示画像の関心領域とマスク画像の第１の例である。マスク画像ＭＳＢは、基準画像ＩＣＢの前景及び背景を示すマスクであり、黒が前景画素を示し、白が背景画素を示す。基準アイコンである基準画像ＩＣＢは、図のグレー部分で示すアイコンである前景が着色された画像である。表示アイコンである表示画像ＣＩＢは、ダッシュボード画像ＤＩＭに基準画像ＩＣＢをブレンドした関心領域の画像である。アイコン部分では、ブレンドによりダッシュボード画像ＤＩＭが透けて見えている。
【０１５０】
図１６は、基準画像と表示画像から計算されたエッジ値の例である。ＥＩＣＢは基準画像ＩＣＢのエッジ画像であり、ＥＣＩＢは表示画像ＣＩＢのエッジ画像である。図示の関係上、エッジを黒線及びグレー線で示しているが、実際にはエッジの強度はグレースケールで示すことができる。白は高強度のエッジを示し、黒はエッジ無しを示す。このエッジ検出は、輝度チャンネルに対して行われる。同様に、エッジ検出は、色チャンネルに対して、又はＹＣｂＣｒのような色空間においても行われる。
【０１５１】
前景領域と背景領域におけるエッジは、基準画像と表示画像について計算され、形状指標は、下式（５）〜（１６）に示すように類似量を算出することにより計算される。下式（１６）のＭａｔｃｈが形状指標である。形状指標は適合値とも呼ぶ。以下では、基準画像はｍ×ｎ画素のサイズであり、表示画像の関心領域もｍ×ｎ画素であるとする。
【０１５２】
下式（５）は、水平ソーベルカーネル、即ち水平方向のエッジを検出するソーベルフィルターの演算子である。下式（６）は、垂直ソーベルカーネル、即ち垂直方向のエッジを検出するソーベルフィルターの演算子である。
【数５】
2019139121.tif 000007
【数６】
2019139121.tif 000008
【０１５３】
下式（７）〜（１２）に示すように、基準画像と表示画像の関心領域における各画素位置について、エッジ値を計算する。「＊」は畳み込み演算子である。Ｎは、値を０と１の間に保つための正規化係数であり、ここではＮ＝４である。ＩＲｅｆは、基準画像の輝度（Ｙ）チャンネルである。ＩＲｅｆ(x,y)は、基準画像の輝度チャンネルの位置ｘ、ｙの画素である。ｘは０＜ｘ≦ｍの整数であり、ｙは０＜ｙ≦ｎの整数である。ＩＲｅｎは、関心領域における表示画像の輝度チャンネルである。ＩＲｅｎ(x,y)は、関心領域における表示画像の輝度チャンネルの位置ｘ、ｙを中心とした３×３画素である。
【数７】
2019139121.tif 000009
【数８】
2019139121.tif 000010
【数９】
2019139121.tif 000011
【数１０】
2019139121.tif 000012
【数１１】
2019139121.tif 000013
【数１２】
2019139121.tif 000014
【０１５４】
下式（１３）〜（１６）に示すように、上記のエッジ値から形状指標Ｍａｔｃｈ（適合値）を求める。「・」は内積演算子を表す。
【数１３】
2019139121.tif 000015
【数１４】
2019139121.tif 000016
【数１５】
2019139121.tif 000017
【数１６】
2019139121.tif 000018
【０１５５】
図１５、図１６に上記の演算を適用すると、Ｍａｔｃｈ＝０．７８となる。
【０１５６】
背景を分析せずに適合値を計算することが要求される場合には、下式（１７）〜（２２）に示す計算を用いる。
【数１７】
2019139121.tif 000019
【数１８】
2019139121.tif 000020
【数１９】
2019139121.tif 000021
【数２０】
2019139121.tif 000022
【数２１】
2019139121.tif 000023
【数２２】
2019139121.tif 000024
【０１５７】
Ｍ(x,y)は、いずれの画素が背景に属し、いずれの画素が前景に属すのかを定義するマスク画素を意味する。このマスクは、背景を０で定義し、前景を１で定義する単純な１ビットマスクで実現できる。又は、アンチエイリアスされたエッジをサポートする１ビット以上のマスクであってもよい。そのマスクでは、０と１の間の値が部分的な背景と部分的な前景として扱われる。例えば、０．２５の値（２ビット表記では、０１）は、２５％前景と７５％背景を意味する。
【０１５８】
図１７は、基準画像と表示画像（関心領域）とマスク画像の第２の例である。基準画像ＩＣＣ、表示画像ＣＩＣ、マスク画像ＭＳＣは、図１５の基準画像ＩＣＢ、表示画像ＣＩＢ、マスク画像ＭＳＢと同じである。図１８は、基準画像と表示画像から計算されたエッジ値の例である。ＥＩＣＣは基準画像ＩＣＣのエッジ画像であり、ＥＣＩＣは表示画像ＣＩＣのエッジ画像である。表示画像のエッジ画像ＥＣＩＣにおいて、アイコンの外部（背景）のエッジ成分がＭ(x,y)によりマスクされている。図１７に示すように、上記の演算では形状指標Ｍａｔｃｈが０．８２に上昇する。
【０１５９】
以上の実施形態によれば、指標取得回路１５５は、表示画像の画素値と前景画像の基準となる基準画像の画素値とに基づいて、又は表示画像のエッジ画像の画素値と基準画像のエッジ画像の画素値とに基づいて、表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、基準画像との一致度合いを表す指標を求める。エッジ画像の画素値は、エッジ量を表す。基準画像との一致度合いを表す指標は、形状指標である。エラー検出回路１５０は、その指標に基づいて表示画像のエラー検出を行う。
【０１６０】
このようにすれば、ＣＲＣのようなビット単位のエラー検出ではなく、表示画像の前景画像と基準画像との間の一致度合いを表す指標に基づいて表示画像のエラー検出を行うことができる。前景画像が基準画像に対して一致度合いが高い場合、その前景画像が基準画像に対して視覚的に同じ形状に見える可能性が高い。即ち、本手法によれば、前景画像の形状が正しく表示されていない場合にエラーと判断することが可能となる。例えば車載のメーターパネルなどでは、ユーザーに警告するためのアイコン等を表示させる。本実施形態によれば、このようなアイコンが１ビットエラーなどで表示が停止せずに、形状が正しく認識できる場合において出来るだけ表示させ、ユーザーに警告を行うことができる。
【０１６１】
ここで、上式（３）〜（５）に示す第１の演算手法は、表示画像の画素値と前景画像の基準となる基準画像の画素値とに基づいて指標（Ｓ）を求める場合に対応する。また、上式（５）〜（２２）に示す第２の演算手法は、表示画像のエッジ画像の画素値と基準画像のエッジ画像の画素値とに基づいて指標（Ｍａｔｃｈ）を求める場合に対応する。エッジ画像の画素値は、上式（７）、（１０）、（１７）、（１８）のエッジ量に対応する。
【０１６２】
また、一致度合いとは、例えばアイコン、文字、図形、マーク等（以下アイコン等と呼ぶ）の形状の一致の程度のことである。より具体的には、アイコン等の輪郭と向きの一致の程度のことである。また更に、アイコン等の輪郭の内側の状態、例えば輪郭の内側が塗りつぶされているか否か等の状態の一致の程度を含んでもよい。例えば、一致度合いを表す指標は、前景画像と背景画像の一致度合いが高いほど値が大きくなる。
【０１６３】
また本実施形態では、指標取得回路１５５は、表示画像及び基準画像の画素数又は解像度を低下させるサブサンプリングを行う（図１１）。指標取得回路１５５は、サブサンプリングされた表示画像の画素値とサブサンプリングされた基準画像の画素値との、色空間における距離を表す距離情報を求め（上式（２））、その距離情報から指標（上式（３）、（４））を求める。
【０１６４】
サブサンプリングを行うことで画素値が平均化されるので、指標を求める際に１ビットエラー等のノイズの影響を低減することができる。即ち、形状に影響を与えない軽微なエラーの影響を低減することができる。また、表示画像の画素値と基準画像の画素値との間の色空間における距離は、形状が一致している場合には小さいはずである。このため、色空間における距離を用いることで、形状の一致度合いを適切に評価できる。
【０１６５】
また本実施形態では、上式（３）、（４）に示すように、指標取得回路１５５は所与の閾値（Ｔ）を距離情報（Ｄ）で除算した値から指標（Ｓ）を求める。
【０１６６】
形状の一致度合いが高いほど距離（Ｄ）が小さくなるので、所与の閾値を距離情報で除算することで、形状の一致度合いが高いほど値が大きくなる指標（Ｓ）を求めることができる。
【０１６７】
また本実施形態では、指標取得回路１５５は、表示画像のエッジ画像の画素値と基準画像のエッジ画像の画素値との積和演算（上式（１３））を行い、その積和演算の結果から指標を求める（上式（１６））。
【０１６８】
エッジ画像は、各画素の画素値としてエッジ量が定義された画像である。形状が一致している場合、表示画像のエッジ画像と基準画像のエッジ画像とを同じ画素で比べると、同じ（略同じを含む）エッジ量になっているはずである。逆に、形状が一致していない場合にはエッジの位置が表示画像と基準画像で一致しないので、例えば表示画像のエッジ画像に大きなエッジ量があっても、基準画像のエッジ画像の同じ画素ではエッジ量がゼロになっていたりする。このため、同じ画素同士のエッジ量を積和すると、形状が一致している場合には積和の結果が大きな値になり、形状が一致していない場合には積和の結果が小さな値になる。このため、エッジ量の積和演算を用いることで、形状の一致度合いを適切に評価できる。
【０１６９】
ここで、上式（１３）では、積和の「積」はベクトルの内積になっているが、「積」はこれに限定されない。例えばエッジ量がスカラーで定義される場合には、「積」はスカラー同士の積となる。
【０１７０】
また本実施形態では、指標取得回路１５５は、表示画像のエッジ画像のうち、背景画像に対応する領域をマスクし（上式（１８））、そのマスクされた表示画像のエッジ画像を用いて、積和演算を行う（上式（１９））。
【０１７１】
このようにすれば、背景にエッジが含まれるような場合であっても、そのエッジをマスクしてエッジ量の積和演算を行うことができる。即ち、背景のエッジに影響されることなく表示画像と基準画像のエッジの一致度合いを評価できるので、エラー検出の精度をより向上できる。
【０１７２】
また本実施形態は、以下のようなエラー検出方法として実施することが可能である。即ち、その方法では、表示画像の画素値と前景画像の基準となる基準画像の画素値とに基づいて、又は表示画像のエッジ画像の画素値と基準画像のエッジ画像の画素値とに基づいて、表示画像のうち所与の領域の画像である前景画像と、基準画像との一致度合いを表す指標を求め、その指標に基づいて表示画像のエラー検出を行う。
【０１７３】
また本実施形態は、以下のようなエラー検出方法として実施することが可能である。即ち、その方法では、表示画像の関心領域を解析し、基準画像との類似性を記述する指標を演算する。指標は、以下の（ａ）又は（ｂ）の技術用いて演算される。（ａ）表示画像と基準画像（ベース信号）のサブサンプルされた画素の３次元距離エラーを比較する。（ｂ）表示画像と基準画像のエッジ（画像の一次導関数）の３次元距離エラーを比較する。
【０１７４】
４．変形例
以上の実施形態では、本発明のエラー検出手法を表示コントローラー（TCON: Timing CONtroller）に適用した場合を例に説明したが、本発明の適用対象はこれに限定されない。即ち、表示画像を処理又は転送する経路のいずれの段階においても本発明を適用可能である。
【０１７５】
例えば、表示パネルを駆動する表示ドライバーを、本発明が適用された回路装置としてもよい。この場合、例えば表示ドライバーにおいて画像データが入力されるインターフェースが画像取得回路に相当し、インターフェースと駆動回路の間にエラー検出回路が設けられる。例えばオーバーレイ等は行わず、エラー検出回路は、インターフェースが受信した画像の所与の領域（アイコン等）に対して本発明のエラー検出を行う。
【０１７６】
また以上の実施形態では、画像処理回路１３５が、表示コントローラーに入力されて前処理された画像（以下、入力画像）に対してアイコンをオーバーレイして表示画像を生成する場合を例に説明したが、本発明の適用対象はこれに限定されない。即ち、本発明では、表示画像として任意の画像を取得できる。
【０１７７】
例えば、画像取得回路が取得した画像そのものを表示画像としてもよい。この場合、インターフェース１１０が画像取得回路に対応する。或いは、前処理回路１２５が出力する入力画像そのものを表示画像としてもよい。これらの場合、画像取得回路が取得した画像、又は入力画像には例えばアイコンが既に含まれており、そのアイコン等を含む領域を関心領域に設定する。
【０１７８】
或いは、画像処理回路１３５は、入力画像をスケーリング処理した画像を表示画像としてもよい。この場合、入力画像には例えばアイコンが含まれており、そのアイコンをスケーリングし、そのスケーリングされたアイコンを含む領域を関心領域に設定する。
【０１７９】
或いは、画像処理回路１３５は、入力画像をガンマ変換処理（階調変換処理）した画像を表示画像としてもよい。この場合、入力画像には例えばアイコンが含まれており、そのアイコンをガンマ変換し、そのガンマ変換されたアイコンを含む領域を関心領域に設定する。
【０１８０】
或いは、画像処理回路１３５は、入力画像を変形処理した画像を表示画像としてもよい。この場合、入力画像には例えばアイコンが含まれており、そのアイコン（又は入力画像全体）を変形し、その変形されたアイコンを含む領域を関心領域に設定する。例えば、ヘッドマウントディスプレイ等に表示するために画像を変形させる場合がある。
【０１８１】
或いは、メモリーに記憶された画像を読み出し、その画像を表示画像としてもよい。この場合、メモリーコントローラーが画像取得回路に相当する。或いは、画像取得回路は、インターフェースが受信した画像を表示画像としてもよい。この場合、インターフェースが画像取得回路に相当する。
【０１８２】
５．電子機器
図１９は、本実施形態の回路装置を含む電子機器の構成例である。電子機器３００は、処理装置３１０、回路装置３２０、表示ドライバー３３０、表示パネル３４０、記憶装置３５０、操作装置３６０、通信装置３７０を含む。処理装置３１０は、例えばＭＣＵ等である。回路装置３２０は、図１、図２の回路装置１００に対応し、例えばＴＣＯＮである。
【０１８３】
処理装置３１０は、記憶装置３５０に記憶された画像データ、又は通信装置３７０が受信した画像データを回路装置３２０に転送する。回路装置３２０は、画像データに対する画像処理や、表示タイミング制御や、表示ドライバーに転送する画像データのエラー検出処理等を行う。エラー検出処理では、視認性指標や形状指標の算出と、それらの指標に基づくエラー検出を行う。表示ドライバー３３０は、回路装置３２０から転送された画像データと、回路装置３２０による表示タイミング制御に基づいて、表示パネル３４０を駆動し、画像を表示させる。表示パネル３４０は、例えば液晶表示パネル、或いはＥＬ表示パネル等である。記憶装置３５０は、例えばメモリー、或いはハードディスクドライブ、或いは光学ディスクドライブ等である。操作装置３６０は、電子機器３００をユーザーが操作するための装置であり、例えばボタンや、或いはタッチパネルや、或いはキーボード等である。通信装置３７０は、例えば有線通信（を行う装置や、或いは無線通信を行う装置である。有線通信は、例えばＬＡＮ、又はＵＳＢ等である。無線通信は、例えば無線ＬＡＮや、無線近接通信等である。
【０１８４】
本実施形態の回路装置を含む電子機器としては、車載用の電子機器や、工場設備等の表示端末、ロボットに搭載された表示装置、情報処理装置、携帯情報処理端末の種々の機器を想定できる。車載用の電子機器は、例えばメーターパネル等である。情報処理装置は例えばＰＣ等である。携帯情報処理端末は、例えばスマートフォン等である。電子機器の構成は図１９に限定されず、用途に応じて種々の構成をとることができる。例えば車載用の電子機器では、回路装置３２０と表示ドライバー３３０と表示パネル３４０と操作装置３６０がメーターパネルに組み込まれ、処理装置３１０と記憶装置３５０と通信装置３７０がＥＣＵ（Electronic Control Unit）に組み込まれる。この場合、メーターパネルが、本実施形態の回路装置を含む電子機器に相当する。
【０１８５】
なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また本実施形態及び変形例の全ての組み合わせも、本発明の範囲に含まれる。また回路装置、電子機器の構成・動作等も、本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
【符号の説明】
【０１８６】
１００…回路装置、１１０…インターフェース、１２５…前処理回路、１３５…画像処理回路、１４０…インターフェース、１５０…エラー検出回路、１５５…指標取得回路、１６０…ＣＲＣ回路、１７０…レジスター回路、１７１…指標レジスター、１７２…閾値レジスター、１７３…動作モード設定レジスター、１７４…エラー検出結果レジスター、１８０…アイコン処理回路、１９０…インターフェース、１９５…メモリー、２００…処理装置、３００…電子機器、３１０…処理装置、３２０…回路装置、３３０…表示ドライバー、３４０…表示パネル、３５０…記憶装置、３６０…操作装置、３７０…通信装置、Ａ１…関心領域、Ａ２…アイコン（前景）、ＥＣＩＢ…エッジ画像、ＭＳＢ…マスク画像、ＲＩＡ…基準画像、ＳＲｅｆ…平均化画像
【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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【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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