(57)【要約】【課題】カラー重畳画像に対しカラーモノクロ判定に基づく画像処理を行う場合において、画質妨害の発生を抑制する。【解決手段】画像がモノクロ画像であるかカラー画像であるか判定する判定手段と、前記画像に対し前記判定手段による判定の結果に応じた画像処理を行う処理手段と、を備え、前記判定手段は、前記画像に含まれるモノクロ画素の階調の種類の数を表すモノクロ階調数に基づき前記判定を行うことを特徴とする画像処理装置。【選択図】図１
2015200695.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像がモノクロ画像であるかカラー画像であるか判定する判定手段と、
前記画像に対し前記判定手段による判定の結果に応じた画像処理を行う処理手段と、
を備え、
前記判定手段は、前記画像に含まれるモノクロ画素の階調の種類の数を表すモノクロ階調数に基づき前記判定を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記画像にカラー画素が含まれる場合であっても、モノクロ階調数が第１の閾値以上であるときは、前記画像をモノクロ画像と判定する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記モノクロ階調数と、前記画像に含まれる画素のうちのモノクロ画素の割合を表すモノクロ率と、に基づき前記判定を行う請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記画像のモノクロ率が第２の閾値以上である場合、モノクロ階調数によらず、前記画像をモノクロ画像と判定する請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記判定手段は、前記画像のモノクロ率が第２の閾値より小さい第３の閾値以上かつ前記第２の閾値より小さい場合、モノクロ階調数が第１の閾値以上であればモノクロ領域と判定する請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記判定手段は、前記画像のモノクロ率が第３の閾値より小さい場合、モノクロ階調数によらず、前記画像をカラー画像と判定する請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記判定手段は、前記画像を複数の領域に分割し、領域毎に前記判定を行い、
前記処理手段は、前記判定手段による前記領域毎の判定の結果に応じて前記領域毎に画像処理を行う請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記判定手段は、判定対象の領域及び当該領域の周囲にある領域のモノクロ階調数及びモノクロ率に基づき前記判定を行う請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記判定手段は、判定対象の領域のモノクロ階調数と前記周囲の領域のモノクロ階調数の平均値との和が第４の閾値より大きく、かつ、判定対象の領域のモノクロ率と前記周囲の領域のモノクロ率の平均値との和が第５の閾値より大きい場合、判定対象の領域はモノクロ画像の領域であると判定する請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記処理手段は、前記判定手段によりモノクロ画像と判定された画像に対しＤＩＣＯＭ規格に基づくγ補正を行い、前記判定手段によりカラー画像と判定された画像に対しそれ以外のγ補正を行う請求項１〜９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
画像がモノクロ画像であるかカラー画像であるか判定する判定工程と、
前記画像に対し前記判定工程による判定の結果に応じた画像処理を行う処理工程と、
を有し、
前記判定工程では、前記画像に含まれるモノクロ画素の階調の種類の数を表すモノクロ階調数に基づき前記判定を行うことを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項１２】
前記判定工程では、前記画像にカラー画素が含まれる場合であっても、モノクロ階調数が第１の閾値以上であるときは、前記画像をモノクロ画像と判定する請求項１１に記載の
画像処理装置の制御方法。
【請求項１３】
前記判定工程では、前記モノクロ階調数と、前記画像に含まれる画素のうちのモノクロ画素の割合を表すモノクロ率と、に基づき前記判定を行う請求項１１又は１２に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１４】
前記判定工程では、前記画像のモノクロ率が第２の閾値以上である場合、モノクロ階調数によらず、前記画像をモノクロ画像と判定する請求項１３に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１５】
前記判定工程では、前記画像のモノクロ率が第２の閾値より小さい第３の閾値以上かつ前記第２の閾値より小さい場合、モノクロ階調数が第１の閾値以上であればモノクロ領域と判定する請求項１４に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１６】
前記判定工程では、前記画像のモノクロ率が第３の閾値より小さい場合、モノクロ階調数によらず、前記画像をカラー画像と判定する請求項１５に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１７】
前記判定工程では、前記画像を複数の領域に分割し、領域毎に前記判定を行い、
前記処理工程では、前記判定工程による前記領域毎の判定の結果に応じて前記領域毎に画像処理を行う請求項１１〜１６のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１８】
前記判定工程では、判定対象の領域及び当該領域の周囲にある領域のモノクロ階調数及びモノクロ率に基づき前記判定を行う請求項１７に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１９】
前記判定工程では、判定対象の領域のモノクロ階調数と前記周囲の領域のモノクロ階調数の平均値との和が第４の閾値より大きく、かつ、判定対象の領域のモノクロ率と前記周囲の領域のモノクロ率の平均値との和が第５の閾値より大きい場合、判定対象の領域はモノクロ画像の領域であると判定する請求項１８に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２０】
前記処理工程では、前記判定工程によりモノクロ画像と判定された画像に対しＤＩＣＯＭ規格に基づくγ補正を行い、前記判定工程によりカラー画像と判定された画像に対しそれ以外のγ補正を行う請求項１１〜１９のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２１】
請求項１〜１０のいずれか１項に記載の画像処理装置を備えた画像表示装置。
【請求項２２】
請求項１１〜２０のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及びその制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像のモノクロ領域を検出し、モノクロ領域とそれ以外のカラー領域とに対し個別にγ補正する画像表示装置がある。例えば、医療用の画像表示装置には、モノクロ領域にはＤＩＣＯＭのＰａｒｔ１４に規定されたγ補正（以下、「ＤＩＣＯＭγ補正」と呼ぶ）を行い、カラー領域にはγ＝２．２のγ補正を行うものがある。ＤＩＣＯＭはDigital Imaging and Communication in Medicineを表す。これにより、レントゲン画像等のモノクロ画
像にはＤＩＣＯＭγ補正が、内視鏡画像等のカラー画像にはγ＝２．２のγ補正がそれぞれ適用され、適切な階調表示を行えるという効果があった。また、画像を複数の矩形領域に分割し、領域毎にモノクロ領域かカラー領域かを判定する技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging、磁気共鳴画像）画像や超音波画像等のモノクロ画像の上に、カラー画像で構成される情報表示を重ね合わせた医療用画像がある（以下、カラー重畳画像と呼ぶ）。重ね合わせる情報としては血流情報等がある。カラーの情報表示をモノクロ画像に重ね合わせることによって、観察者は複数の情報を同時に参照しながら複合的に診断を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２４４４６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術において、カラー重畳画像に対しカラーモノクロ判定を行うと、以下のような問題が発生する場合があった。カラー画像が重畳されている部分を含む矩形領域はカラー画素の割合が高いので、カラー領域と判定される。一方、この領域に隣接する矩形領域にカラー画像が重畳されていない場合、モノクロの画素しか存在しないので、モノクロ領域と判定される。モノクロ領域と判定された領域にはＤＩＣＯＭγ補正が、カラー領域と判定された領域にはγ＝２．２のγ補正がそれぞれ適用される。そのためモノクロ領域と判定された領域とカラー領域と判定された領域との境界において、モノクロ画素に輝度差が生じ、画質上の妨害が発生する。
【０００６】
本発明は、カラー重畳画像に対しカラーモノクロ判定に基づく画像処理を行う場合において、画質妨害の発生を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、画像がモノクロ画像であるかカラー画像であるか判定する判定手段と、
前記画像に対し前記判定手段による判定の結果に応じた画像処理を行う処理手段と、
を備え、
前記判定手段は、前記画像に含まれるモノクロ画素の階調の種類の数を表すモノクロ階調数に基づき前記判定を行うことを特徴とする画像処理装置である。
【０００８】
本発明は、画像がモノクロ画像であるかカラー画像であるか判定する判定工程と、
前記画像に対し前記判定工程による判定の結果に応じた画像処理を行う処理工程と、
を有し、
前記判定工程では、前記画像に含まれるモノクロ画素の階調の種類の数を表すモノクロ階調数に基づき前記判定を行うことを特徴とする画像処理装置の制御方法である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、カラー重畳画像に対しカラーモノクロ判定に基づく画像処理を行う場合において、画質妨害の発生を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施例１の画像表示装置の構成例を示すブロック図
【図２】実施例１の画像表示装置の処理手順を示すフローチャート
【図３】実施例１の画像表示装置のカラーモノクロ領域の算出手法を示す図
【図４】実施例１の画像表示装置の入力画像と領域判定の例を示す図
【図５】実施例１の画像表示装置の重畳領域検出の処理手順を示すフローチャート
【図６】実施例１の画像表示装置の入力画像の特徴量の例を示す図
【図７】実施例２の画像表示装置の構成例を示すブロック図
【図８】実施例２の画像表示装置の処理手順を示すフローチャート
【図９】実施例２の画像表示装置のカラーモノクロ領域の算出手法を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（実施例１）
以下、本発明による画像表示装置の実施例１を説明する。
図１は、実施例１に係る画像表示装置の構成例を示すブロック図である。図中、１００は画像表示装置全体、１０１は入力部、１０２は特徴量検出部、１０３は領域判定部、１０４は重畳判定部、１０５はγ処理部、１０６は出力部である。ここでは、構成要素と概略機能の説明を行う。詳細は後ほどフローチャートで説明する。
【００１２】
入力部１０１は、画像処理装置１００の外部から画像データを取り込む際に使用される。入力部１０１はＤＶＩ、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＵＳＢやＬＡＮ等の通信規格の端子及びその処理回路等で構成される。ＤＶＩはDigital Visual Interface、ＨＤＭＩ（登録商標）はHigh Definition Multimedia Interfaceである。ＵＳＢはUniversal Serial Bus、ＬＡＮはLocal Area Networkである。入力部１０１は特徴量検出部１０２と、γ処理部１０５に画像データを送信する。実施例１では、画像データはＲＧＢ形式であるものとして説明する。Ｒが赤、Ｇが緑、Ｂが青をそれぞれ表す。
【００１３】
特徴量検出部１０２は入力される画像を複数の領域に分割し、各分割領域の特徴量（階調や色の情報）を取得する。特徴量検出部１０２は取得した特徴量を領域判定部１０３と重畳判定部１０４に送信する。特徴量検出部１０２は、領域分割の情報（分割領域の位置を表す座標情報）を、領域判定部１０３と重畳判定部１０４から受け取り、それに基づき各分割領域の特徴量を取得する。
【００１４】
領域判定部１０３は、特徴量検出部１０２から取得した各分割領域の特徴量に基づき、分割領域毎にカラー領域であるかモノクロ領域であるか判定し、カラー領域の位置及びモノクロ領域の位置を求める。領域判定部１０３は、求めたカラー領域の位置及びモノクロ領域の位置を示す領域判定情報を重畳判定部１０４に送信する。領域判定部１０３による判定方法の詳細については後述する。
【００１５】
重畳判定部１０４は、各分割領域の画像がモノクロ画像にカラー画像が重畳された画像の領域か否かの判定を行う。重畳判定部１０４は、判定対象の分割領域が、モノクロ画像にカラー画像が重畳された画像の領域である場合、当該分割領域についての領域判定情報
を「モノクロ画像」に変更する。重畳判定部１０４は、このようにして領域判定部１０３による領域判定情報を更新し、更新後の領域判定情報をγ処理部１０５に送信する。
【００１６】
γ処理部１０５は、重畳判定部１０４で更新された領域判定情報に基づき入力画像データに対してγ処理を行う。γ処理部１０５は、領域判定情報において「モノクロ領域」である分割領域にはＤＩＣＯＭ規格に基づくγ補正、領域判定情報において「カラー領域」である分割領域にはγ＝２．２のγ補正をそれぞれ適用する。なお、モノクロ領域とカラー領域それぞれに適用するγ補正は一例であり、これに限られない。
【００１７】
出力部１０６は、γ処理部１０５によりγ処理された画像データを画像処理装置１００の外部に出力する。外部とは、例えば、画像データに基づく画像を表示する表示装置や、画像データを記録する記録装置等である。なお、実施例１では、入力される画像データに対しγ補正を施して出力する画像処理装置の実施例を説明するが、本発明の範囲はこれに限られない。例えば、実施例１で説明する画像処理装置を備え、画像処理後の画像データに基づく画像を表示する画像表示装置や、画像処理後の画像データを記録する記録装置も本発明の範囲に含まれる。
【００１８】
図２は実施例１に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
ステップＳ２０１において、画像データが入力部１０１より入力され、ステップＳ２０２に移る。
【００１９】
ステップＳ２０２において、領域判定部１０３は入力画像におけるカラー領域とモノクロ領域を算出する。領域判定部１０３は、分割領域毎にカラー領域であるかモノクロ領域であるかの判定を行う。領域判定部１０３は特徴量検出部１０２に対して、カラー画素の画素数及びモノクロ画素の画素数を取得する対象となる分割領域を指定する。特徴量検出部１０２は、領域判定部１０３により指定された分割領域の特徴量を取得し、取得した特徴量の情報を領域判定部１０３に送信する。カラー領域であるかモノクロ領域であるかの判定に係る演算は領域判定部１０３で行われる。
【００２０】
入力画像におけるカラー領域とモノクロ領域の算出方法について、図３を用いて説明する。入力画像の例を図３（Ａ）に示す。点線の右側にある斜線部がカラー画像、それ以外がモノクロ画像である。点線の左側はモノクロ画像のみである。領域判定部１０３は、まず入力画像を図３（Ｂ）の左図のように６個の矩形の領域に分割し、各分割領域の特徴量を取得する。具体的には、領域判定部１０３は、領域内に含まれる、モノクロ画素（Ｒ＝Ｇ＝Ｂの画素）の画素数とカラー画素（Ｒ＝Ｇ＝Ｂでない画素）の画素数を取得する。領域判定部１０３は、各領域のモノクロ画素数とカラー画素数に基づき各領域のモノクロ率を算出する。モノクロ率とはモノクロ画素が領域内に占める割合であり、領域判定部１０３は、
モノクロ率＝モノクロ画素数／（モノクロ画素数＋カラー画素数）
でモノクロ率を求める。
【００２１】
図３（Ｂ）左図のモノクロ率を求めると、図３（Ｂ）右図のようになる。図３（Ｂ）右図で各分割領域内に記した数値は、各分割領域のモノクロ率（単位％）を表したものである。領域判定部１０３は、モノクロ率が所定の閾値以上（例えば９５％以上とする）の分割領域をモノクロ領域と判定する。なお閾値を１００％としていないのは、医療用画像の場合、モノクロ画像の上にカラーでコメント（アノテーション）を付加することがあるからである。なお、閾値は一例であってこれに限らない。
【００２２】
モノクロ率が閾値より小さい分割領域（ここでは９５％未満の領域）は、カラー画像とモノクロ画像を共に含む可能性がある。モノクロ領域とカラー領域の境界を詳細に求めるために、領域判定部１０３は、図３（Ｃ）左図、図３（Ｄ）左図のように入力画像の領域分割を変更し、改めて分割領域毎にモノクロ率を算出しカラー領域とモノクロ領域の判定を行う。ここでは水平方向に分割位置をずらした例を示している。分割位置をずらしたため、左に新たに分割領域ができている。
【００２３】
領域判定部１０３は、変更後の各分割領域について、図３（Ｃ）右図、図３（Ｄ）右図のようにモノクロ率を算出し、モノクロ率が閾値以上の領域をモノクロ領域と判定する。すると、図３（Ｃ）右図のように、左端の分割領域と左から２番目の分割領域までがモノクロ領域であることが分かる。つまり、そこがモノクロ領域とカラー領域の境界と判定することができる。
【００２４】
なお、カラー画像の場合、画像中や背景にモノクロ画素を使用することがあるので、モノクロ率は０にはならないことがある。同様にして、垂直方向の境界を求めることにより、画像におけるモノクロ領域とカラー領域を算出することができる。
なお図３の例では画像を６個に分割したが、例えば１９２０×１２００画素の画像ならば、もう少し細かく、例えば横１０×縦６の６０個の領域に分割しても良い。その場合、分割領域のサイズは、横１９２×縦２００画素となる。以上が、カラー領域とモノクロ領域の算出についての説明である。
【００２５】
ステップＳ２０１で入力された画像の例を図４（Ａ）に示す。図４（Ａ）の画像はＭＲＩによる臓器の断面図に、血流の強さの情報を表すカラー画像が重畳されたものである。斜線部がカラー画像、その他の領域がモノクロ画像である。カラー部には多種の色が使用される。モノクロ部の内、グレーの部分がＭＲＩ画像、黒の部分は背景（ここでは黒色（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝０））とする。画像データは８ビット（＝２５６階調）とする。図４（Ａ）の入力画像は一例であり、種々の画像入力に対応することができる。
【００２６】
図４（Ａ）の入力画像に対して、カラー領域とモノクロ領域の算出を行うと、図４（Ｂ）のようになる。ここでは、領域３、６がカラー領域と判定され、領域１、２、４、５、７、８がモノクロ領域と判定されている。領域判定部１０３は、算出したカラー領域とモノクロ領域の情報（各分割領域の座標、カラー領域かモノクロ領域かの判定結果）を重畳判定部１０４に送信する。
【００２７】
次に、ステップＳ２０３において、重畳判定部１０４は、ステップＳ２０２で算出した分割領域の１つを判定対象として選択する。一度選択された分割領域は、既に選択されたことがある分割領域として記憶され、以後の処理では選択の対象とされない。
【００２８】
ステップＳ２０４において、重畳判定部１０４は、ステップＳ２０３で選択した判定対象の分割領域が、カラー領域と判定されている分割領域であるかを確認する。カラー領域と判定されている分割領域であった場合、ステップＳ２０５に移る。モノクロ領域と判定されている分割領域であった場合、ステップＳ２０８に移る。
【００２９】
ステップＳ２０５において、重畳判定部１０４は、判定対象の分割領域に対しカラー重畳判定を行う。カラー重畳判定とは、判定対象の分割領域が、モノクロ画像の上にカラー画像が重畳されたカラー重畳領域であるかどうかの判定である。図４（Ａ）の例では、モノクロのＭＲＩ画像に血流情報を表すカラー画像が重畳された領域がカラー重畳領域である。カラー領域と判定される分割領域には、このように本来のモノクロ画像上にアノテーションや情報表示のためにカラー画像が重畳された画像と、自然画のような本来的にカラーの画像と、がある。ステップＳ２０５以降の重畳判定は、これらを判別するための処理
である。従って、判定対象になるのはステップＳ２０２のカラーモノクロ判定でカラー領域と判定された分割領域である。
【００３０】
重畳判定部１０４は、モノクロ階調数とモノクロ率の２種類の情報を用いてカラー重畳判定を行う。モノクロ階調数とは、分割領域内に存在するモノクロ画素が持つ階調の種類がいくつあるか、を表す数である。８ビットの画像の場合、モノクロ階調数がとり得る値は１〜２５６である。モノクロ階調数は、診断画像等の自然画では大きく、メニューやＧＵＩ、背景等では小さい。モノクロ画素の階調数なので、カラー画像ではモノクロ階調数は一般的には小さいが、色あいがグレーの物体があるカラー画像では大きくなることもある。
【００３１】
カラー重畳領域は、モノクロの診断画像のうち、カラー画像が重畳されていて、カラーモノクロ判定でカラー領域と判定される領域である。カラー領域と判定されているので、モノクロ率は９５%未満である。どの程度カラーが重畳されているかにもよるが、ベース
がモノクロ診断画像であるのでモノクロ率は高いことが多い。カラー画像が重畳されている部分以外は通常のモノクロ診断画像であるため、モノクロ階調数が多い。
【００３２】
上記より、カラー判定された分割領域のモノクロ階調数が大きく、かつモノクロ率が高い場合、カラー画像が重畳されたモノクロ画像の領域、すなわちカラー重畳領域と判定される。また、カラー重畳領域は医療用モノクロ画像の上にカラー画像で情報を付加している領域であり、周囲はモノクロ画像やカラー重畳領域である可能性が高い。そのため、実施例１では、重畳判定部１０４は、周囲の分割領域の情報も用いてカラー重畳判定を行う。
【００３３】
図５を用いてカラー重畳判定のフローを説明する。ステップＳ２０３で、図４（Ｂ）の領域３が選択された状況を例に説明を行う。領域３はカラー領域と判定されている分割領域であり、この分割領域を対象として、重畳判定部１０４は、カラー重畳判定を行う。領域３の周囲の分割領域としては、領域１、２、４、５がある。重畳判定部１０４は、これらの分割領域のモノクロ階調数とモノクロ率を用いて、カラー重畳判定を行う。
【００３４】
重畳判定部１０４は、特徴量検出部１０２に対して、特徴量を取得する分割領域の指定を行う。取得する特徴量としては、モノクロ階調数及びカラー画素及びモノクロ画素の画素数である。特徴量検出部１０２は取得した特徴量を重畳判定部１０４に送信する。
【００３５】
ステップＳ６０１において、重畳判定部１０４は、カラー重畳判定を行う対象の分割領域（以下、判定領域という。ここでは領域３）のモノクロ階調数Ａを求める。
ステップＳ６０２において、重畳判定部１０４は、判定領域に隣接する分割領域（ここでは領域１，２，４，５）のモノクロ階調数の平均値である、平均モノクロ階調数Ｂを求める。
ステップＳ６０３において、重畳判定部１０４は、判定領域のモノクロ階調数Ａと、隣接する分割領域の平均モノクロ階調数Ｂと、の和Ａ＋Ｂを、所定値（第４の閾値）と比較する。和Ａ＋Ｂが第４の閾値よりも大きい場合にはステップＳ６０４に移る。そうでない場合にはステップＳ６０８に移る。
【００３６】
ステップＳ６０４において、重畳判定部１０４は、判定領域のモノクロ率Ｃを求める。モノクロ率＝モノクロ画素数／（モノクロ画素数＋カラー画素数）である。
ステップＳ６０５において、重畳判定部１０４は、判定領域に隣接する分割領域のモノクロ率の平均値である、平均モノクロ率Ｄを求める。
ステップＳ６０６において、重畳判定部１０４は、判定領域のモノクロ率Ｃと、隣接する領域の平均モノクロ率Ｄと、の和Ｃ＋Ｄを、所定値（第５の閾値）と比較する。和Ｃ＋
Ｄが第５の閾値よりも大きい場合にはステップＳ６０７に移る。そうでない場合にはステップＳ６０８に移る。
【００３７】
ステップＳ６０７において、重畳判定部１０４は、判定領域を重畳領域であると判定する。
ステップＳ６０８において、重畳判定部１０４は、判定領域を重畳領域ではないと判定する。
【００３８】
例えば図４（Ｂ）の例において、モノクロ階調数とモノクロ率の値が図６のようになっていた場合、領域３の重畳判定は次のような流れで行われる。
Ｓ６０１：領域３のモノクロ階調数Ａ＝１７９である。
Ｓ６０２：領域１、２、４、５のモノクロ階調数の平均Ｂ＝（１５０＋１６２＋９０＋２１０）／４＝１５３となる。
Ｓ６０３：Ａ＋Ｂ＝１７９＋１５３＝３３２となる。ここで第４の閾値が３００であったとすると、３３２＞３００なので、Ｓ６０４へ移る。
Ｓ６０４：領域３のモノクロ率Ｃ＝６５である。
Ｓ６０５：領域１、２、４、５のモノクロ率の平均Ｄ＝（９７＋１００＋９９＋１００）／４＝９９となる。
Ｓ６０６：Ｃ＋Ｄ＝６５＋９９＝１６４となる。ここで第５の閾値が１５０であったとすると、１６４＞１５０なので、Ｓ６０７へ移る。
Ｓ６０７：領域３は重畳領域と判定される。
【００３９】
図２に戻り、ステップＳ２０６に移る。
ステップＳ２０６において、ステップＳ２０５において判定領域が重畳領域であると判定された場合、ステップＳ２０７に移る。判定領域が重畳領域でないと判定された場合、ステップＳ２０８に移る。
【００４０】
ステップＳ２０７において、重畳判定部１０４は、判定領域についての領域判定情報を、モノクロ領域に変更する。
ステップＳ２０８において、重畳判定部１０４は、全ての分割領域がステップＳ２０３で選択済みであるかを確認する。未選択の分割領域がある場合、ステップＳ２０３に戻る。全ての分割領域が選択済みである場合、重畳判定部１０４は、以上の処理で更新した領域判定情報（座標、カラーモノクロ判定結果）をγ処理部１０５に送信する。
【００４１】
ここまでのフローで図４（Ｂ）の各分割領域は以下のように処理される。
領域１、２、４、５、７、８：Ｓ２０２でモノクロ領域と判定されているので、カラー重畳判定は行われない。
領域３：Ｓ２０２でカラー領域と判定され、Ｓ２０５で重畳領域と判定されるため、Ｓ２０７で領域判定情報における判定結果がモノクロ領域に変更される。
領域６：Ｓ２０２でカラー領域と判定され、領域３と同様に、図６のデータに基づき計算すると、Ｓ２０５で重畳領域と判定され、Ｓ２０７で領域判定情報における判定結果がモノクロ領域に変更される。
以上のように、図４（Ａ）、図４（Ｂ）の入力画像の例では、更新された最終的な領域判定情報では、全ての分割領域がモノクロ領域と判定される。
【００４２】
ステップＳ２０９において、γ処理部１０５は、重畳判定部１０４から取得した領域判定情報に基づき入力画像に対してγ処理を行う。γ処理部１０５は、領域判定情報における判定結果がモノクロ領域の分割領域にはＤＩＣＯＭγ補正を適用し、カラー領域の分割領域にはγ＝２．２のγ補正を適用する。
ステップＳ２１０において、出力部１０６は、ステップＳ２０９でγ処理された画像を
画像処理装置１００の外部に出力する。
以上で図２のフローは終了となる。
【００４３】
実施例１では、カラー重畳判定において、判定領域の特徴量（モノクロ階調数とモノクロ率）と隣接する分割領域の特徴量の合計値を求め、合計値を閾値と比較して判定を行う例を説明した。しかし、判定方法はこれに限らない。例えば、単純に合計するのではなく、隣接する分割領域の特徴量の演算には重み付けの係数をかけるようにしても良い。例えば、判定領域が画面端にある場合には、判定領域と隣接する分割領域との接する辺の長さが短い。そのため、隣接する分割領域の影響を小さくするほうが望ましい。よって、Ｓ６０３やＳ６０６での判定式を、
判定領域の特徴量＋ａ×隣接領域の平均特徴量＞閾値  （０＜ａ＜１）
等としてもよい。また、実施例１では判定領域と隣接する分割領域の特徴量について、それらの単純な平均値を用いる例を説明したが、判定領域に接している分割領域に応じた重み付けを行って求めた平均値を用いてもよい。
【００４４】
以上のように、実施例１によれば、入力画像におけるカラー領域とモノクロ領域を算出し、カラー領域と判定された分割領域に対して、当該分割領域とその周辺の分割領域のモノクロ階調数とモノクロ率に基づきカラー重畳判定を行う。そして、カラー重畳領域と判定された場合は、モノクロ領域に適用するγ補正を適用する。これにより、モノクロ画像にカラー画像を付加することで情報表示するカラー重畳画像に対し、カラー画像に適用するγ補正が適用されることが抑制される。これにより、γ補正された画像のモノクロ領域において輝度差が発生することを抑制でき画質的な妨害の発生を抑制できる。
【００４５】
（実施例２）
以下、本発明による画像表示装置の実施例２を説明する。実施例２の流れは実施例１と基本的には同じであるため、詳細説明は省略し、差異がある部分について説明を行う。
図７は、実施例２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図中、８００は画像表示装置全体、８０１は入力部、８０２は特徴量検出部、８０３は領域判定部、８０４はγ処理部、８０５は出力部である。
【００４６】
入力部８０１は、実施例１の入力部１０１と同等である。
特徴量検出部８０２は、実施例１の特徴量検出部１０２と同等である。
領域判定部８０３は、特徴量検出部８０２からの特徴量に基づき、入力画像におけるカラー領域とモノクロ領域を判定する。領域判定部８０３は、カラー領域とモノクロ領域の判定結果の情報（領域判定情報）をγ処理部１０５に送信する。
γ処理部８０４は、実施例１のγ処理部１０５と同等である。
出力部８０５は、実施例１の出力部１０６と同等である。
【００４７】
図８は本発明の実施例２に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。実施例１では、まず入力画像におけるカラー領域とモノクロ領域の判定を行ってから、カラー領域と判定された分割領域に対し重畳判定を行う例を説明した。実施例２では、実施例１の重畳判定を行わずに、カラー領域とモノクロ領域の判定を行う際にカラー画像が重畳されているかを考慮して判定を行う例を説明する。
【００４８】
ステップＳ９０１はステップＳ２０１と同等であるため説明を省略する。
ステップＳ９０２において、領域判定部８０３は入力画像におけるカラー領域とモノクロ領域の判定を行う。入力画像の例を図９（Ａ）に示す。図に示すように画像の左側がモノクロ画像、右側がカラー画像になっている。さらにモノクロ画像の右部分はモノクロ画
像にカラー画像が重畳された画像になっている。
【００４９】
領域判定部８０３は、入力画像を実施例１と同様にして図９（Ｂ）左図のように矩形領域に分割する。モノクロ領域とカラー領域の境界を詳細に求めるために、領域判定部８０３は、図９（Ｃ）左図、図９（Ｄ）左図のように領域分割を変更する。ここでは分割領域の位置を水平方向にずらした例を示している。領域判定部８０３は、各分割領域について、モノクロ率とモノクロ階調数を算出する。
【００５０】
領域判定部８０３は、モノクロ率とモノクロ階調数に基づき、各分割領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるか判定する。領域判定部８０３は、モノクロ率が第２の閾値以上（例：第２の閾値Ｘ＝９５％）の分割領域を、モノクロ階調数によらず、モノクロ領域と判定する。また、モノクロ率が第２の閾値Ｘより小さく第３の閾値以上（例：第２の閾値Ｙ＝５０％）かつモノクロ階調数が第１の閾値以上（例：第１の閾値Ｚ＝１５０）の分割領域を、カラー重畳領域と判定する。領域判定部８０３は、カラー重畳領域については、判定結果を「モノクロ領域」とする。領域判定部８０３は、上記以外の分割領域、すなわち、モノクロ率が第２の閾値Ｘ未満で第３の閾値Ｙ以上かつモノクロ階調数が第１の閾値Ｚ未満である分割領域、及び、モノクロ率が第３の閾値Ｙ未満である分割領域をカラー領域と判定する。
【００５１】
領域判定部８０３は、分割領域の位置をずらしながら、入力画像の水平方向のどの位置までがモノクロ領域に該当するか判定する。図９の例では、図９（Ｄ）の領域分割で左から３番目の分割領域まではモノクロ領域と判定される。つまり、そこがモノクロ領域とカラー領域の境界線となる。領域判定部８０３は、同様にして垂直方向の境界を求め、モノクロ領域とカラー領域を算出する。なお、実施例２では画面を矩形領域に分割して処理を行っているが、画面分割を行わずに画面全体をまとめて判定してもよい。
【００５２】
ステップＳ９０３はステップＳ２０９と同等であり、ステップＳ９０４はステップＳ２１０と同等であるため説明を省略する。
【００５３】
以上のように、実施例２によれば、入力画像に対してモノクロ率とモノクロ階調数を用いてカラー領域とモノクロ領域の判定を行う。判定の精度としては周囲の情報を使用する実施例１のほうが高くなるが、実施例２は実施例１に比べて簡単な構成で実現できるため、より少ない時間で判定を行うことができる。そのため、画像処理装置１００に入力される画像が頻繁に切り替わる場合は実施例２のほうが適している。実施例２によっても、モノクロ画像にカラー画像を付加することで情報表示するカラー重畳画像に対し、カラー画像に適用するγ補正が適用されることが抑制される。これにより、γ補正された画像のモノクロ領域において輝度差が発生することを抑制でき画質的な妨害の発生を抑制できる。
【００５４】
上述した各実施例では、入力される画像を複数の領域に分割し、領域毎にカラー画像かモノクロ画像か判定し、判定結果に応じてγ補正のパラメータを異ならせる例を説明したが、判定結果に応じてパラメータを異ならせる画像処理はγ補正に限らない。特に、パラメータの設定によってモノクロ画像に対する画像処理結果が大きく異なるような画像処理に本発明を適用することにより、画像処理後のカラー重畳領域とモノクロ領域との間で輝度段差等の画像処理結果の違いが目立たなくなる。
【００５５】
＜その他の実施形態＞
本発明は、記憶媒体に記録された、コンピュータにより実行可能な命令（プログラム）を、読み出し実行することで上述した本発明の実施形態に記載した１以上の機能を行うシステムや装置のコンピュータによっても、実施することができる。ここで、記憶媒体は、非一時的にデータを保持するコンピュータ読取可能な記憶媒体である。本発明は、システ
ムや装置のコンピュータによって行われる制御方法であって、例えばコンピュータにより実行可能な命令を記憶媒体から読み出し実行することで上述した本発明の実施形態に記載した１以上の機能が行われる、方法によっても実施することができる。コンピュータは、１以上のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、その他の回路により構成される。さらに別個の複数のコンピュータや別個のコンピュータプロセッサのネットワークを含んでも良い。コンピュータにより実行可能な命令は、例えば、ネットワークや記憶媒体からコンピュータに提供されても良い。記憶媒体は、例えば、１以上の、ハードディスク、ＲＡＭ（Random-Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、分散コンピューティングシステムの記憶装置を含んでも良い。記憶媒体はまた、光学ディスク（例えばＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-ray（登録商標）Disc））、フラッシュメモリ、メモリカードを含んでも良い。実施例
を参照して本発明を説明したが、本発明は実施例の開示に限定されないものと解されるべきである。本発明は、実施例に対する本発明の範囲内のあらゆる変形や等価な構造や機能を包含するよう最も広く解釈されるべきものである。
【符号の説明】
【００５６】
１０３：領域判定部、１０４：重畳判定部、１０５：γ処理部
【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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