(57)【要約】【課題】補助画像を含む画像の区分結果を高精度且つ短時間で取得することができる技術を提供する。【解決手段】本発明の画像処理装置は、画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する区分処理である第１区分処理を実行可能な画像処理装置であって、直前の第１区分処理で用いられた過去フレームの画像である過去画像と現フレームの画像である現画像との間で画像の差がある領域を、差分領域として検出する検出手段と、検出手段で差分領域が検出された場合に、当該差分領域の特徴に基づいて、過去画像には存在しない補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じたのか否かを判断する判断手段と、補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じたと判断された場合に、第１区分処理よりも処理時間が短い区分処理である第２区分処理を、現画像を用いて実行する区分手段と、を有する。【選択図】図２
2015142160.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する区分処理である第１区分処理を実行可能な画像処理装置であって、
直前の前記第１区分処理で用いられた過去フレームの画像である過去画像と現フレームの画像である現画像との間で画像の差がある領域を、差分領域として検出する検出手段と、
前記検出手段で差分領域が検出された場合に、当該差分領域の特徴に基づいて、前記過去画像には存在しない補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのか否かを判断する判断手段と、
前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたと判断された場合に、前記第１区分処理よりも処理時間が短い区分処理である第２区分処理を、前記現画像を用いて実行する区分手段と、
を有し、
前記第２区分処理では、
前記検出手段で検出された差分領域内における前記現画像の特徴量が取得され、
取得した特徴量に基づいて、前記検出手段で検出された差分領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるかが判断され、
前記検出手段で検出された差分領域以外の領域に対して、前記直前の前記第１区分処理の結果である過去結果が割り当てられる
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記区分手段は、前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのでないと判断された場合に、前記現画像を用いて前記第１区分処理を実行する
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】
前記第１区分処理では、
前記現画像の領域内における複数の取得領域のそれぞれについて、その取得領域内における前記現画像の特徴量が取得され、
前記複数の取得領域の複数の特徴量に基づいて、前記現画像の領域がモノクロ領域とカラー領域に区分される
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】
前記差分領域の特徴は、当該差分領域の形状、サイズ、及び、位置の少なくともいずれかを含む
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記判断手段は、前記現画像のサイズに対する前記検出手段で検出された差分領域のサイズの割合が第１の閾値以上であった場合に、前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのでないと判断する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記判断手段は、前記検出手段で検出された差分領域の形状が多角形でない場合に、前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのでないと判断する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記判断手段は、前記検出手段で検出された差分領域が前記過去結果で示されたモノクロ領域とカラー領域の境界を跨いでいない場合に、前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのでないと判断する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記検出手段で検出された差分領域内における前記現画像の特徴量は、当該差分領域内に存在する画素の総数に対する、当該差分領域内に存在するモノクロ画素の総数の割合であるモノクロ率を示す値である
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第２区分処理では、
前記検出手段で検出された差分領域のモノクロ率が第２の閾値以上である場合に、当該差分領域がモノクロ領域であると判断され、
前記検出手段で検出された差分領域のモノクロ率が前記第２の閾値未満である場合に、当該差分領域がカラー領域であると判断される
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記第２区分処理では、前記検出手段で検出された差分領域内における前記過去結果で示されたカラー領域のサイズに対する当該差分領域内における前記過去結果で示されたモノクロ領域のサイズの割合が小さいほど大きい値が、前記第２の閾値として用いられる
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記第１区分処理が実行された場合に、当該第１区分処理の結果と、当該第１区分処理で用いられた画像と、を記憶する記憶手段をさらに有する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する区分処理である第１区分処理を実行可能な画像処理方法であって、
直前の前記第１区分処理で用いられた過去フレームの画像である過去画像と現フレームの画像である現画像との間で画像の差がある領域を、差分領域として検出する検出ステップと、
前記検出ステップで差分領域が検出された場合に、当該差分領域の特徴に基づいて、前記過去画像には存在しない補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのか否かを判断する判断ステップと、
前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたと判断された場合に、前記第１区分処理よりも処理時間が短い区分処理である第２区分処理を、前記現画像を用いて実行する区分ステップと、
を有し、
前記第２区分処理では、
前記検出ステップで検出された差分領域内における前記現画像の特徴量が取得され、
取得した特徴量に基づいて、前記検出ステップで検出された差分領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるかが判断され、
前記検出ステップで検出された差分領域以外の領域に対して、前記直前の前記第１区分処理の結果である過去結果が割り当てられる
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
前記区分ステップでは、前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのでないと判断された場合に、前記現画像を用いて前記第１区分処理を実行する
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記第１区分処理では、
前記現画像の領域内における複数の取得領域のそれぞれについて、その取得領域内に
おける前記現画像の特徴量が取得され、
前記複数の取得領域の複数の特徴量に基づいて、前記現画像の領域がモノクロ領域とカラー領域に区分される
ことを特徴とする請求項１２または１３に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記差分領域の特徴は、当該差分領域の形状、サイズ、及び、位置の少なくともいずれかを含む
ことを特徴とする請求項１２〜１４のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記判断ステップでは、前記現画像のサイズに対する前記検出ステップで検出された差分領域のサイズの割合が第１の閾値以上であった場合に、前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのでないと判断する
ことを特徴とする請求項１２〜１５のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記判断ステップでは、前記検出ステップで検出された差分領域の形状が多角形でない場合に、前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのでないと判断する
ことを特徴とする請求項１２〜１６のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記判断ステップでは、前記検出ステップで検出された差分領域が前記過去結果で示されたモノクロ領域とカラー領域の境界を跨いでいない場合に、前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのでないと判断する
ことを特徴とする請求項１２〜１７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
前記検出ステップで検出された差分領域内における前記現画像の特徴量は、当該差分領域内に存在する画素の総数に対する、当該差分領域内に存在するモノクロ画素の総数の割合であるモノクロ率を示す値である
ことを特徴とする請求項１２〜１８のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項２０】
前記第２区分処理では、
前記検出ステップで検出された差分領域のモノクロ率が第２の閾値以上である場合に、当該差分領域がモノクロ領域であると判断され、
前記検出ステップで検出された差分領域のモノクロ率が前記第２の閾値未満である場合に、当該差分領域がカラー領域であると判断される
ことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理方法。
【請求項２１】
前記第２区分処理では、前記検出ステップで検出された差分領域内における前記過去結果で示されたカラー領域のサイズに対する当該差分領域内における前記過去結果で示されたモノクロ領域のサイズの割合が小さいほど大きい値が、前記第２の閾値として用いられる
ことを特徴とする請求項２０に記載の画像処理方法。
【請求項２２】
前記第１区分処理が実行された場合に、当該第１区分処理の結果と、当該第１区分処理で用いられた画像と、を記憶する記憶ステップをさらに有する
ことを特徴とする請求項１２〜２１のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項２３】
請求項１２〜２２のいずれか１項に記載の画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力画像の領域をモノクロ領域（モノクロ画像の領域）とカラー領域（カラー画像の領域）に区分し、モノクロ領域とカラー領域に個別にγ補正を施す画像処理装置が提案されている。例えば、モノクロ領域にＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）Ｐａｒｔ１４で規定されたγ補正（以下、「ＤＩＣＯＭγ補正」と記載する）を施し、カラー領域にγ＝２．２のγ補正（以下、「２．２γ補正」と記載する）を施す画像処理装置が提案されている。このような画像処理装置は、例えば、医療用画像表示装置などに実装されることが考えられる。このような画像処理装置を用いれば、レントゲン画像などのモノクロ画像と、内視鏡画像などのカラー画像とを表示した場合に、モノクロ画像にＤＩＣＯＭγ補正を施すことができ、カラー画像に２．２γ補正を施すことができる。その結果、各画像を適切な階調で表示することができる。
【０００３】
入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する技術は、例えば、特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の技術では、入力画像の領域が複数の矩形領域に分割される。そして、矩形領域毎に、その矩形領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるかが判断される。
【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】
一般的に、入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する処理（区分処理）には数フレームから数十フレーム分といった長い処理時間を要する。そのため、或る課題が発生する。
以下、区分処理の処理時間が長いことにより発生する課題について図１を用いて説明する。
【０００６】
図１（Ａ）は、或るフレームの画像を示す。図１（Ａ）の画像は、モノクロ診断画像、カラー診断画像、及び、カラーＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）画像を含む。ＧＵＩ画像は、例えば、メニュー画像等である。
図１（Ａ）の画像が入力されたときには、適切な区分結果（区分処理の結果）が既に得られているものとする。具体的には、モノクロ診断画像の領域がモノクロ領域と判断されており、カラー診断画像とカラーＧＵＩ画像の領域がカラー領域と判断されている。そのため、モノクロ診断画像の領域に対してＤＩＣＯＭγ補正を施すことができ、カラー診断画像とカラーＧＵＩ画像の領域に対して２．２γ補正を施すことができる。
【０００７】
図１（Ｂ）は、図１（Ａ）のフレームの次のフレームの画像を示す。図１（Ｂ）の画像には、図１（Ａ）のカラー領域とモノクロ領域の境界を跨ぐように補助画像が存在する。補助画像は、画像に対して一時的に重畳される画像である。図１（Ｂ）に示すように、補助画像は、例えば、プルダウンメニュー画像、右クリックメニュー画像、部分拡大画像、等である。
プルダウンメニュー画像は、例えば、医療用画像閲覧ソフトウェアの画像の上部に配置されているボタンをクリックしたときに生成されるメニューリスト画像である。プルダウンメニュー画像は、例えば、カラー画像である。
右クリックメニュー画像は、例えば、マウスの右ボタンをクリックしたときに生成されるメニューリスト画像である。右クリックメニュー画像は、例えば、カラー画像である。
部分拡大画像は、例えば、医療用画像閲覧ソフトウェアの機能によって生成される画像である。具体的には、マウスのボタンを押し続けた際に生成される画像であり、マウスカーソルの周囲の画像を拡大した画像である。部分拡大画像は、モノクロ画像とカラー画像のいずれかである。例えば、マウスカーソルがモノクロ診断画像上にある場合には、モノクロ診断画像の一部を拡大した部分拡大画像が生成される。マウスカーソルがカラー診断画像上にある場合には、カラー診断画像の一部を拡大した部分拡大画像が生成される。
このように、補助画像はモノクロ画像とカラー画像のいずれかである。
【０００８】
しかしながら、上述したように、従来の区分処理には長い処理時間を要する。そのため、図１（Ｂ）の画像にγ補正を施す際には、図１（Ａ）の画像にγ補正を施す際に使用された区分結果（過去結果）が引き続き使用されてしまう。
その結果、補助画像がモノクロ画像とカラー画像のいずれかであるにも拘らず、補助画像の一部の領域に対してＤＩＣＯＭγ補正が施され、補助画像の他の領域に対して２．２γ補正が施されてしまう。具体的には、補助画像の領域のうち、過去結果で示されたモノクロ領域に重畳している領域に対してＤＩＣＯＭγ補正が施され、過去結果で示されたカラー領域に重畳している領域に対して２．２γ補正が施されてしまう。ＤＩＣＯＭγ補正と２．２γ補正とでは、γ補正前の画素値とγ補正後の画素値との対応関係が異なる。例えば、ＤＩＣＯＭγ補正では、γ補正後の画像として、２．２γ補正後の画像よりも暗い画像が得られる。そのため、γ補正後の画像として図１（Ｃ）に示す画像が得られてしまう。即ち、補助画像の一部の領域に対して補助画像の他の領域と異なるγ補正が施されることにより、補助画像の画質が劣化してしまう。具体的には、補助画像内において連続的に変化すべき画素値が不連続に変化してしまう。
そして、補助画像がユーザ操作に応じて生成される画像である場合には、ユーザは補助画像に着目する可能性が高く、上述した画質の劣化が知覚されやすい。
【０００９】
また、補助画像がモノクロ領域とカラー領域の境界を跨いでいない場合にも画質の劣化は生じる。具体的には、過去結果で示されたカラー領域内にモノクロ画像である補助画像が表示されたり、過去結果で示されたモノクロ領域内にカラー画像である補助画像が表示されたりすると、それらの補助画像に対して不適切なγ補正が施されてしまう。その結果、補助画像の画質が劣化してしまう。
【００１０】
このように、従来技術においては、補助画像を含む画像に対して過去結果に基づくγ補正が施されることにより画質の劣化が生じる、という課題が発生する。
なお、図１（Ｂ）には複数の補助画像が存在する例を図示しているが、１つの補助画像が存在する場合にも同様の課題が生じる。
【００１１】
本発明は、補助画像を含む画像の区分結果を高精度且つ短時間で取得することができる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１の態様は、
画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する区分処理である第１区分処理を実行可能な画像処理装置であって、
直前の前記第１区分処理で用いられた過去フレームの画像である過去画像と現フレームの画像である現画像との間で画像の差がある領域を、差分領域として検出する検出手段と
、
前記検出手段で差分領域が検出された場合に、当該差分領域の特徴に基づいて、前記過去画像には存在しない補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのか否かを判断する判断手段と、
前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたと判断された場合に、前記第１区分処理よりも処理時間が短い区分処理である第２区分処理を、前記現画像を用いて実行する区分手段と、
を有し、
前記第２区分処理では、
前記検出手段で検出された差分領域内における前記現画像の特徴量が取得され、
取得した特徴量に基づいて、前記検出手段で検出された差分領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるかが判断され、
前記検出手段で検出された差分領域以外の領域に対して、前記直前の前記第１区分処理の結果である過去結果が割り当てられる
ことを特徴とする画像処理装置である。
【００１３】
本発明の第２の態様は、
画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する区分処理である第１区分処理を実行可能な画像処理方法であって、
直前の前記第１区分処理で用いられた過去フレームの画像である過去画像と現フレームの画像である現画像との間で画像の差がある領域を、差分領域として検出する検出ステップと、
前記検出ステップで差分領域が検出された場合に、当該差分領域の特徴に基づいて、前記過去画像には存在しない補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたのか否かを判断する判断ステップと、
前記補助画像が前記現画像に存在することによって前記画像の差が生じたと判断された場合に、前記第１区分処理よりも処理時間が短い区分処理である第２区分処理を、前記現画像を用いて実行する区分ステップと、
を有し、
前記第２区分処理では、
前記検出ステップで検出された差分領域内における前記現画像の特徴量が取得され、
取得した特徴量に基づいて、前記検出ステップで検出された差分領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるかが判断され、
前記検出ステップで検出された差分領域以外の領域に対して、前記直前の前記第１区分処理の結果である過去結果が割り当てられる
ことを特徴とする画像処理方法である。
【００１４】
本発明の第３の態様は、上述した画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、補助画像を含む画像の区分結果を高精度且つ短時間で取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の課題を示す図
【図２】実施例１に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図３】実施例１に係る画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャート
【図４】実施例１に係る第１区分処理の一例を示す図
【図５】実施例２に係る画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜実施例１＞
以下、本発明の実施例１に係る画像処理装置及び画像処理方法について説明する。本実施例に係る画像処理装置は、画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する区分処理として、第１区分処理と第１区分処理よりも処理時間が短い第２区分処理とを実行可能な装置である。第１区分処理と第２区分処理の詳細については後述する。
【００１８】
図２は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、本実施例に係る画像処理装置２００は、入力部２０１、特徴量取得部２０２、領域区分部２０３、差分検出部２０４、記憶部２０５、γ補正部２０６、出力部２０７、などを有する。
【００１９】
入力部２０１には、画像処理装置２００の外部から画像（画像データ）が入力される。入力部２０１は、入力された画像を、特徴量取得部２０２、差分検出部２０４、記憶部２０５、及び、γ補正部２０６へ出力する。入力部２０１は、例えば、画像入力端子、処理回路、などを有する。画像入力端子としては、ＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、などの通信規格の端子を使用できる。
本実施例では、ＲＧＢ形式の画像が入力されるものとする。ＲＧＢ形式では、画像の画素値は、赤色に対応するＲ値、緑色に対応するＧ値、及び、青色に対応するＢ値を含む。
また、本実施例では、フレーム毎に、そのフレームの画像が画像処理装置に入力される。以後、入力部２０１に入力された画像のフレームを“現フレーム”と記載し、現フレームの画像を“現画像”と記載する。
なお、複数フレームの画像が画像処理装置に入力され、フレーム毎に、そのフレームの画像が現画像として特徴量取得部２０２、差分検出部２０４、記憶部２０５、及び、γ補正部２０６へ出力されてもよい。
なお、画像のデータ形式は、特に限定されるものではなく、ＲＧＢ形式に限らない。例えば、画像のデータ形式は、ＹＣｂＣｒ形式であってもよい。
【００２０】
特徴量取得部２０２は、入力部２０１から現画像を取得し、領域区分部２０３から取得領域情報を取得する。取得領域情報は取得領域を示す情報である。特徴量取得部２０２は、取得領域情報で示された取得領域内における現画像の特徴量（輝度や色の情報）を取得する。そして、特徴量取得部２０２は、取得した特徴量を領域区分部２０３へ出力する。
【００２１】
領域区分部２０３は、特徴量取得部２０２から特徴量を取得し、差分検出部２０４から差分領域情報を取得する。差分領域情報は差分領域を示す情報である。特徴量取得部２０２から取得された特徴量は、区分処理で使用される。領域区分部２０３は、差分領域情報に基づいて第１区分処理と第２区分処理の一方を実行する。そして、領域区分部２０３は、区分処理の結果（区分結果；区分結果情報）を、γ補正部２０６へ出力する。第１区分処理の結果は記憶部２０５にも出力される。領域区分部２０３は、第１区分処理の結果を記憶部２０５へ出力する際に、当該第１区分処理で用いられた画像を記憶する記憶指示も記憶部２０５へ出力する。また、領域区分部２０３は、必要に応じて、記憶部２０５から区分結果情報（直前の第１区分処理の結果；過去結果）を取得したり、過去結果をγ補正部２０６へ出力したりする。
【００２２】
差分検出部２０４は、入力部２０１から現画像を取得し、記憶部２０５から過去画像を取得する。過去画像は、直前の第１区分処理で用いられた過去フレーム（現画像よりも前
に入力された画像のフレーム）の画像である。差分検出部２０４は、過去画像と現画像との間で画像の差がある領域を、差分領域として検出する。例えば、画素毎に過去画像の画素値と現画像の画素値の差分（差の絶対値）が算出され、算出された差分が閾値以上の画素からなる領域が差分領域として検出される。そして、差分検出部２０４は、差分領域を示す差分領域情報を領域区分部２０３へ出力する。
なお、差分と比較する閾値は、どのような値であってもよい。例えば、差分と比較する閾値は、メーカ等によって予め定められた固定値であってもよいし、ユーザによって変更可能な値であってもよいし、画像の種類等に基づいて決定される値であってもよい。差分が小さい場合には、当該差分がノイズによって生じた差分である可能性が高い。そのため、差分と比較する閾値は、ノイズによって生じた差分を有する画素の領域を差分領域から除外することのできる値であることが好ましい。
【００２３】
記憶部２０５は、第１区分処理が実行された場合に、当該第１区分処理の結果と、当該第１区分処理で用いられた画像と、を記憶する。具体的には、記憶部２０５は、領域区分部２０３から第１区分処理の結果を取得し、取得した第１区分結果を過去結果として記憶する。また、記憶部２０５は、入力部２０１から現画像を取得し、第１区分処理の結果と共に領域区分部２０３から出力された記憶指示に応じて、当該第１区分処理で用いられた画像を過去画像として記憶する。そのため、第１区分処理の結果と記憶指示が取得される度に、記憶部２０５が記憶する過去結果と過去画像が更新される。記憶部２０５は、フレーム毎に、過去画像を差分検出部２０４へ出力する。また、記憶部２０５は、領域区分部２０３からの指示（要求）に応じて、過去結果を領域区分部２０３へ出力する。
なお、本実施例では、記憶指示に応じて過去画像が更新される例を説明したが、第１区分処理の結果が取得されたことに応じて過去画像が更新されてもよい。
【００２４】
γ補正部２０６は、入力部２０１から現画像を取得し、領域区分部２０３から区分結果（区分結果情報）を取得する。γ補正部２０６は、区分結果に基づいて現画像にγ補正を施す。具体的には、区分結果で示されたモノクロ領域に対して第１γ補正が施され、区分結果で示されたカラー領域に対して第２γ補正が施される。本実施例では、第１γ補正が、ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ
ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）Ｐａｒｔ１４で規定されたγ補正（以下、「ＤＩＣＯＭγ補正」と記載する）であるものとする。また、第２γ補正が、γ＝２．２のγ補正（以下、「２．２γ補正」と記載する）であるものとする。γ補正部２０６は、γ補正後の現画像を出力部２０７へ出力する。γ補正部２０６は、領域区分部２０３から区分結果が出力される度に、γ補正で使用する区分結果を更新する。そのため、領域区分部２０３から区分結果Ａが出力されてから次の区分結果Ｂが出力されるまでの期間において、区分結果Ａに基づくγ補正が行われる。
なお、第１γ補正はＤＩＣＯＭγ補正に限らず、第２γ補正は２．２γ補正に限らない。第１γ補正と第２γ補正が互いに異なっていれば、第１γ補正と第２γ補正はどのようなγ補正であってもよい。
なお、本実施例では、画像処理がγ補正である場合の例を説明したが、画像処理はγ補正に限らない。例えば、画像処理は、モノクロ領域用の明るさ調整処理とカラー領域用の明るさ調整処理であってもよい。画像処理は、モノクロ領域用の色温度調整処理とカラー領域用の色温度調整処理であってもよい。
【００２５】
出力部２０７は、γ補正後の現画像をγ補正部２０６から取得し、取得した画像を出力する。本実施例では、γ補正後の現画像が画像処理装置２００の外部へ出力されるものとするが、γ補正後の現画像は、所定の画像処理（エッジ強調処理、ぼかし処理、など）が施された後に、画像処理装置２００の外部へ出力されてもよい。画像処理装置から出力された画像（γ補正後の現画像）は、例えば、医療用画像表示装置等の画像表示装置に入力されて、表示される。
なお、本実施例では、画像処理装置が画像表示装置とは別体の装置である場合の例を説明したが、画像処理装置は画像表示装置に内蔵されていてもよい。
【００２６】
図３は、本実施例に係る画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図３の処理が行われる前に、少なくとも１回は第１区分処理が実行され、記憶部２０５に過去結果と過去画像が記録される。例えば、最初の区分処理として第１区分処理が実行された後に、図３の処理が行われる。
【００２７】
まず、入力部２０１が、現画像を取得し、取得した現画像を差分検出部２０４、記憶部２０５、及び、γ補正部２０６へ出力する（Ｓ３０１）。
【００２８】
次に、差分検出部２０４が、差分領域を検出し、差分領域情報を領域区分部２０３へ出力する（Ｓ３０２）。具体的には、入力部２０１から現画像が取得され、記憶部２０５から過去画像が取得される。そして、現画像と過去画像を比較することにより差分領域が検出される。差分領域が検出された場合にはＳ３０３へ処理が進められ、差分領域が検出されなかった場合にはＳ３１０へ処理が進められる。
【００２９】
Ｓ３０３〜Ｓ３０５では、領域区分部２０３が、Ｓ３０２で検出された差分領域の特徴に基づいて、過去画像には存在しない補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じたのか否かを判断する（判断処理）。即ち、差分領域の画像が、過去画像には存在せず現画像に存在する補助画像であるか否かが判断される。
【００３０】
補助画像は、画像に対して一時的に重畳される画像であり、例えば、ユーザ操作を補助する画像である。補助画像は、モノクロ画像とカラー画像のいずれかである。補助画像は、例えば、プルダウンメニュー画像、右クリックメニュー画像、部分拡大画像、等である。
プルダウンメニュー画像は、例えば、医療用画像閲覧ソフトウェアの画像の上部に配置されているボタンをクリックしたときに生成されるメニューリスト画像である。プルダウンメニュー画像は、例えば、カラー画像である。
右クリックメニュー画像は、例えば、マウスの右ボタンをクリックしたときに生成されるメニューリスト画像である。右クリックメニュー画像は、例えば、カラー画像である。
部分拡大画像は、例えば、医療用画像閲覧ソフトウェアの機能によって生成される画像である。具体的には、マウスのボタンを押し続けた際に生成される画像であり、マウスカーソルの周囲の画像を拡大した画像である。マウスカーソルがモノクロ診断画像上にある場合には、モノクロ診断画像の一部を拡大した部分拡大画像が生成される。マウスカーソルがカラー断画像上にある場合には、カラー診断画像の一部を拡大した部分拡大画像が生成される。
【００３１】
Ｓ３０３では、領域区分部２０３が、現画像のサイズ（γ補正後の画像を表示する画像表示装置の画面のサイズ）に対するＳ３０２で検出された差分領域のサイズの割合が第１の閾値以上であるか否かを判断する。本実施例では第１の閾値として６０％を用いるが、第１の閾値は６０％より大きくても小さくてもよい。上記割合が大きい場合には、補助画像でない画像（例えば、モノクロ診断画像、カラー診断画像、など）の位置、サイズ、種類、数、等が現画像と過去画像とで異なることにより画像の差が生じた可能性が高い。そのため、上記割合が第１の閾値以上である場合には、補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じたのでないと判断され、Ｓ３０６へ処理が進められる。そして、補助画像のサイズは小さいと考えられるため、上記割合が小さい場合には、補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じた可能性が高い。そのため、上記割合が第１の閾値未満である場合には、Ｓ３０４へ処理が進められる。
なお、第１の閾値は、どのような値であってもよい。例えば、第１の閾値は、メーカ等
によって予め定められた固定値であってもよいし、ユーザによって変更可能な値であってもよいし、画像の種類等に基づいて決定される値であってもよい。
【００３２】
Ｓ３０４では、領域区分部２０３が、Ｓ３０２で検出された差分領域の形状が多角形（Ｍ角形（Ｍは４以上の整数））であるか否かを判断する。本実施例では、差分領域の形状が、矩形、または、２つ以上の矩形を組み合わせた形状（Ｌ字形状、十字形状、など）であるか否かが判断される。補助画像の形状は多角形である可能性が高い。そのため、差分領域の形状が多角形でない場合には、補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じたのでないと判断され、Ｓ３０６へ処理が進められる。差分領域の形状が多角形である場合には、Ｓ３０５へ処理が進められる。
【００３３】
Ｓ３０５では、領域区分部２０３が、記憶部２０５から過去結果を取得する。そして、領域区分部２０３は、差分領域が過去結果で示されたモノクロ領域とカラー領域の境界を跨いでいるか否かを判断する。過去結果に基づくγ補正を行うことによる画質の劣化は、補助画像が上記境界を跨いでいるときに非常に大きくなる。そのため、差分領域が上記境界を跨いでいない場合には、補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じたのでないと判断され、Ｓ３０６へ処理が進められる。そして、差分領域が上記境界を跨いでいる場合には、補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じたと判断され、Ｓ３０８へ処理が進められる。
【００３４】
なお、複数の差分領域が検出されている場合には、１つの差分領域について判断処理が行われてもよいし、複数の差分領域のそれぞれについて判断処理が行われてもよい。複数の差分領域のそれぞれについて判断処理が行われる場合には、補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じたと判断された差分領域の数が閾値（１以上の整数）以上である場合にＳ３０８へ処理が進められればよい。そして、補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じたと判断された差分領域の数が閾値未満である場合にＳ３０６へ処理が進められればよい。
なお、補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じたと判断された差分領域の数と比較する閾値は、どのような値であってもよい。例えば、そのような閾値は、メーカ等によって予め定められた固定値であってもよいし、ユーザによって変更可能な値であってもよいし、画像の種類等に基づいて決定される値であってもよい。
【００３５】
Ｓ３０６では、領域区分部２０３が、現画像を用いて第１区分処理を実行する。
第１区分処理では、現画像の領域内における複数の取得領域のそれぞれについて、その取得領域における現画像の特徴量が取得される。具体的には、領域区分部２０３が、複数の取得領域を示す取得領域情報を特徴量取得部２０２に出力する。特徴量取得部２０２は、取得領域情報で示された複数の取得領域のそれぞれについて現画像の特徴量を取得し、取得した複数の特徴量を領域区分部２０３に出力する。そして、領域区分部２０３は、取得した複数の特徴量に基づいて、現画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する。
なお、本実施例ではＳ３０６で第１区分処理が実行される例を説明したが、第１区分処理の実行タイミングはこれに限らない。例えば、第１区分処理は連続的に繰り返し実行されてもよい。
【００３６】
第１区分処理の一例について、図４を用いて説明する。
現画像の一例を図４（Ａ）に示す。図４（Ａ）に示す画像では、破線の右側にカラー画像が配置され、破線の左側にモノクロ画像が配置されている。斜線で示された領域内の画素はカラー画素であり、それ以外の領域内の画素はモノクロ画素である。
【００３７】
まず、図４（Ｂ）の左側に示すように、領域区分部２０３が、現画像の領域を、水平方向３個×垂直方向２個の計６個の取得領域に分割する。図４（Ｂ）において、画像の領域
を破線で分割して得られる領域が取得領域である。なお、取得領域の形状は矩形であってもよいし、矩形でなくてもよい。
【００３８】
次に、領域区分部２０３が、上記６個の取得領域のそれぞれについて現画像の特徴量を取得する。本実施例では、特徴量として、取得領域毎のモノクロ率が取得される。具体的には、特徴量取得部２０２が、取得領域毎に、その取得領域内に存在する画素の総数（第１総数）と、当該取得領域内に存在するモノクロ画素の総数（第２総数）と、をカウントする。モノクロ画素は、例えば、Ｒ値＝Ｇ値＝Ｂ値の画素値を有する画素である。特徴量取得部２０２は、取得領域毎に、第１総数に対する第２総数の割合をモノクロ率として算出する。そして、特徴量取得部２０２は、取得領域毎のモノクロ率を領域区分部２０３へ出力する。図４（Ｂ）の左側の取得領域毎に取得したモノクロ率（単位％）を図４（Ｂ）の右側に示す。
なお、モノクロ率は領域区分部２０３で算出されてもよい。
なお、特徴量はモノクロ率に限らない。例えば、特徴量として、モノクロ率を示す他の値が取得されてもよい。具体的には、取得領域内に存在するカラー画素の総数（第３総数）がカウントされてもよい。そして、特徴量として、カラー率（第３総数に対する第２総数の割合）が取得されてもよい。
【００３９】
そして、領域区分部２０３が、モノクロ率が第３の閾値以上である取得領域を、モノクロ領域として検出する。本実施例では、多少のカラー画素（例えば、カラーのコメントを構成する画素）を含むモノクロ画像の領域をモノクロ領域として検出可能とするために、第３の閾値として１００％よりも小さい９５％が用いられる。
なお、第３の閾値は９５％より大きくても小さくてもよい。第３の閾値は１００％であってもよい。第３の閾値は、どのような値であってもよい。例えば、第３の閾値は、メーカ等によって予め定められた固定値であってもよいし、ユーザによって変更可能な値であってもよい。
なお、カラー画像にはモノクロ画素が使用されることがあるため、カラー画像の領域でモノクロ率が０になるとは限らない。
【００４０】
ここで、モノクロ率が９５％未満の取得領域にはカラー画像とモノクロ画像の両方が存在する可能性がある。そこで、第１区分処理では、カラー画像とモノクロ画像の境界を高精度に検出するために、図４（Ｃ）の左側と図４（Ｄ）の左側に示すように、取得領域間の境界の位置をずらしながら、複数の取得領域が繰り返し設定される。図４（Ｃ）の左側と図４（Ｄ）の左側には、取得領域間の境界の位置が水平方向にずらされた取得領域が示されている。
【００４１】
そして、新たに設定された複数の取得領域のそれぞれについてモノクロ率が取得される。図４（Ｃ）の左側の取得領域毎に取得したモノクロ率を図４（Ｃ）の右側に示し、図４（Ｄ）の左側の取得領域毎に取得したモノクロ率を図４（Ｄ）の右側に示す。
【００４２】
次に、モノクロ率が第３の閾値以上である取得領域がモノクロ領域として検出される。そして、モノクロ領域として検出されていない領域がカラー領域として検出される。その結果、図４（Ｃ）の左から２番目の取得領域と３番目の取得領域の境界よりも左側の領域がモノクロ領域として検出され、当該境界よりも右側の領域がカラー領域として検出される。
【００４３】
このように、取得領域間の境界の位置を水平方向にずらしながら繰り返し処理を行うことにより、モノクロ画像とカラー画像の水平方向の境界を高精度に検出することができる。
同様に、取得領域間の境界の位置を垂直方向にずらしながら繰り返し処理を行えば、モ
ノクロ画像とカラー画像の垂直方向の境界を高精度に検出することができる。
【００４４】
なお、本実施例では、取得領域間の境界の位置を２回ずらす例を説明したが、ずらし回数（取得領域間の境界の位置をずらす回数）は２回より多くてもよい。
なお、図４（Ａ）において画像の領域が６個の取得領域に分割されているが、取得領域の数は特に限定されない。画像のサイズが大きいほど多い数の取得領域を設定することが好ましい。例えば、水平方向１９２０画素×垂直方向１２００画素の画像の領域は、水平方向１０個×垂直方向６個の計６０個の取得領域に分割するのが好ましい。その場合、取得領域のサイズは、水平方向１９２（＝１９２０÷１０）画素×垂直方向２００（＝１２００÷６）画素となる。
【００４５】
上述したような第１区分処理には、長い処理時間を要する。具体的には、複数の特徴量を取得したり、複数の取得領域の位置をずらしたりすることにより、処理時間が増してしまう。例えば、１回に取得できる特徴量の数が１つである場合には、少なくとも設定する取得領域の数分の処理時間を要する。また、画像の領域を分割して得られる複数の取得領域（重なり合わない複数の取得領域）のそれぞれの特徴量を同時に取得できたとしても、一般的に、重なり合う複数の取得領域のそれぞれの特徴量を同時に取得することはできない。そのため、少なくともずらし回数分の処理時間を要する。
なお、上述した第１区分処理の処理時間はハードウェア構成に依存する。
【００４６】
図３の説明に戻る。
Ｓ３０６の次に、記憶部２０５が、Ｓ３０６の第１区分処理の結果を過去結果として記憶し、Ｓ３０６の第１区分処理で用いられた画像を過去画像として記憶する（Ｓ３０７）。具体的には、領域区分部２０３が、Ｓ３０６の第１区分処理の結果と記憶指示とを記憶部２０５に出力する。そして、記憶部２０５が、領域判断部２０３から出力された区分結果を過去結果として記憶する。また、記憶部２０５は、記憶指示に応じて、Ｓ３０６の第１区分処理で用いられた画像を過去画像として記憶する。
また、Ｓ３０６の処理が完了すると、領域区分部２０３は、Ｓ３０６の第１区分処理の結果をγ補正部２０６に出力する。
Ｓ３０７の処理の後、Ｓ３１１へ処理が進められる。
【００４７】
Ｓ３０８とＳ３０９では、領域区分部２０３が、第２区分処理を実行する。
【００４８】
Ｓ３０８では、領域区分部２０３が、Ｓ３０２で検出された差分領域内における現画像の特徴量（モノクロ率）を取得する。具体的には、領域区分部２０３が、取得領域として差分領域を示す取得領域情報を特徴量取得部２０２に出力する。特徴量取得部２０２は、取得領域情報で示された取得領域（差分領域）内における現画像の特徴量を取得し、取得した特徴量を領域区分部２０３に出力する。
なお、複数の差分領域が存在する場合には、複数の差分領域のそれぞれについて特徴量が取得される。
また、上述したように、特徴量はモノクロ率に限らない。
【００４９】
次に、領域区分部２０３が、記憶部２０５から過去結果を取得し、当該過去結果とＳ３０８で取得されたモノクロ率とに基づいて現画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する（Ｓ３０９）。具体的には、Ｓ３０８で取得された特徴量に基づいて、Ｓ３０２で検出された差分領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるかが判断される。本実施例では、差分領域のモノクロ率が第２の閾値以上である場合に、当該差分領域がモノクロ領域であると判断され、差分領域のモノクロ率が第２の閾値未満である場合に、当該差分領域がカラー領域であると判断される。本実施例では、第２の閾値として５０％が用いられるものとするが、第２の閾値は５０％より大きくても小さくてもよい。第２の閾値は第３
の閾値と同じ値であってもよい。そして、Ｓ３０２で検出された差分領域以外の領域に対して、過去結果が割り当てられる。即ち、差分領域における区分結果がＳ３０８で取得された特徴量に基づく結果となるように、過去結果が書き替えられる。
Ｓ３０９の処理が完了すると、領域区分部２０３は、Ｓ３０９の区分結果（第２区分処理の結果）をγ補正部２０６に出力する。このとき、記憶部２０５が記憶する過去結果と過去画像は更新されない。
その後、Ｓ３１１へ処理が進められる。
【００５０】
このように、第２区分処理では１つの取得領域（差分領域）のみが設定されるため、第１区分処理よりも短時間で区分結果を得ることができる。例えば、１回に取得できる特徴量の数が１つである場合には、“第１区分処理の処理時間／第１区分処理で設定される取得領域の数”の処理時間で第２区分処理の結果を得ることができる。また、重なり合わない複数の取得領域のそれぞれの特徴量を同時に取得でき、重なり合う複数の取得領域のそれぞれの特徴量を同時に取得できない場合にも、第１区分処理よりも短時間で第２区分処理の結果を得ることができる。具体的には、“第１区分処理の処理時間／第１区分処理のずらし回数”の処理時間で第２区分処理の結果を得ることができる。
【００５１】
Ｓ３１０では、領域区分部２０３が、記憶部２０５から過去結果を取得し、取得した過去結果をγ補正部２０６へ出力する。即ち、現画像の全領域に対して過去結果が割り当てられる（過去結果の採用）。
その後、Ｓ３１１へ処理が進められる。
【００５２】
Ｓ３１１では、γ補正部２０６が、領域区分部２０３から出力された区分結果に基づいて、現画像にγ補正を施す。具体的には、区分結果で示されたモノクロ領域に対してＤＩＣＯＭγ補正が施され、区分結果で示されたカラー領域に対して２．２γ補正が施される。
なお、現画像にγ補正を施すときに領域区分部２０３から区分結果が出力されなかった場合には、γ補正部２０６は、直前に領域区分部２０３から出力された区分結果に基づくγ補正を行う。
γ補正後の画像は出力部２０７を介して画像処理装置２００の外部へ出力される。
【００５３】
本実施例の効果について説明する。
【００５４】
差分領域が検出されなかった場合には、過去画像と現画像が同じであると考えられ、現画像を用いた第１区分処理の結果は過去結果と一致すると考えられる。そのため、そのような場合には、過去結果を用いてγ補正を行う（Ｓ３１０を経由する処理フロー）。それにより、余計な第１区分処理を省略することができる。また、補助画像が消去された際に、短時間で適切な区分結果を使用することができ、画像に適切なγ補正を施すことができる。
【００５５】
画面全体に対して比較的小さく、且つ、矩形を有する差分領域が検出された場合、過去画像に存在しない補助画像が現画像に存在し、補助画像の領域が差分領域として検出されたと考えられる。従来技術では、フレーム毎に、そのフレームの画像を用いた第１区分処理が実行される。そのため、補助画像が生成された際に、補助画像が存在する現画像を用いて第１区分処理が実行される。そして、第１区分処理には長い処理時間を要するため、補助画像が存在する現画像にγ補正を施すまでに、当該現画像を用いた第１区分処理は完了しない。その結果、補助画像が存在する現画像に対して過去結果（補助画像が存在しない過去画像を用いた第１区分処理の結果）に基づくγ補正が施されてしまう。そして、過去結果で示されたモノクロ領域とカラー領域の境界を跨ぐ補助画像が存在する画像に対して過去結果に基づくγ補正が施されると、現画像の画質が著しく劣化してしまう。具体的
には、補助画像内に上記境界に対応する境界線が生じてしまい、現画像の画質が著しく劣化してしまう。
【００５６】
そこで、本実施例では、そのような場合に第２区分処理（Ｓ３０８とＳ３０９）を実行する。それにより、補助画像の領域に対して適切な領域（モノクロ領域またはカラー領域）が割り当てられた区分結果を短時間で取得し、使用することができる。その結果、上記画質の劣化を低減することができる。
また、差分画像以外の領域の画像は過去画像と同じであると考えられる。そのため、差分領域以外の領域に対して過去結果を割り当てることにより、第２区分処理の結果として、差分領域以外の領域に対しても適切な領域が割り当てられた区分結果を取得することができる。さらに、本実施例では、第１区分処理が実行されたときにのみ、過去結果と過去画像が更新される。そのため、補助画像の位置が変更された場合にも、第２区分処理の結果として、補助画像の領域、及び、それ以外の領域に対して適切な領域が割り当てられた区分結果を得ることができる。
【００５７】
過去結果で示されたカラー領域とモノクロ領域の境界を補助画像が跨いでいない場合には、過去結果を使用してγ補正をしたとしても、画質の劣化は小さい（発生しないこともある）。具体的には、上述した境界線は発生しない。そのため、本実施例では、そのような場合に、区分処理の精度を優先し、第１区分処理を実行する（Ｓ３０５からＳ３０６へ進む処理フロー）。
また、画面サイズに対する差分領域のサイズの割合が大きい場合には、補助画像でない画像の位置、サイズ、種類、数、等が現画像と過去画像とで異なることにより画像の差が生じた可能性が高い。そのため、そのような場合には、区分処理の精度を優先し、第１区分処理を実行する（Ｓ３０３からＳ３０６へ進む処理フロー）。
また、差分領域の形状が多角形でない場合には、補助画像でない画像の位置、サイズ、種類、数、等が現画像と過去画像とで異なることにより画像の差が生じた可能性が高い。そのため、区分処理の精度を優先し、第１区分処理を実行する（Ｓ３０４からＳ３０６へ進む処理フロー）。
【００５８】
以上述べたように、本実施例によれば、差分領域が検出された場合に、差分領域の特徴に基づいて、過去画像には存在しない補助画像が現画像に存在することにより画像の差（現画像と過去画像の間の差）が生じたのか否かが判断される。そして、補助画像が現画像に存在することによって画像の差が生じたと判断された場合に、第１区分処理よりも処理時間が短い第２区分処理が実行される。それにより、補助画像を含む画像の区分結果を高精度且つ短時間で取得することができる。ひいては、補助画像を含む画像に適切なγ補正を施すことができ、画像表示装置で画質の劣化が無い（少ない）画像を表示することができる。
【００５９】
領域区分部で実行される判断処理と区分処理は、互いに異なる機能部によって実行されてもよい。
【００６０】
なお、本実施例では、差分領域の形状、サイズ、及び、位置を差分領域の特徴として用いたが、差分領域の形状、サイズ、及び、位置のうちの１つまたは２つが差分領域の特徴として用いられてもよい。また、差分領域の特徴として、差分領域の形状、サイズ、及び、位置以外の特徴が用いられてもよい。例えば、差分領域の頂点数、差分領域における差分（現画像と過去画像の間の差分）、等が差分領域の特徴として用いられてもよい。
【００６１】
なお、第２の閾値は、どのような値であってもよい。例えば、第２の閾値は、メーカ等によって予め定められた固定値であってもよいし、ユーザによって変更可能な値であってもよいし、画像の種類等に基づいて決定される値であってもよい。
【００６２】
例えば、第２の閾値は、差分領域内における過去カラー領域（過去結果で示されたカラー領域）のサイズと、差分領域内における過去モノクロ領域（過去結果で示されたモノクロ領域）のサイズと、に基づいて決定されてもよい。例えば、差分領域内における過去カラー領域のサイズに対する当該差分領域内における過去モノクロ領域のサイズの割合が小さいほど大きい値が、第２の閾値として用いられてもよい。具体的には、差分領域の８０％の領域が過去カラー領域であり、残りの２０％の領域が過去モノクロ領域であった場合には、差分領域がカラー領域と判定されやすくなるように、大きい値が第２の閾値として使用されてもよい。それにより、差分領域内の大きな領域でγ補正が急激に変化することを抑制することができ、見易い画像表示を行うことができる。差分領域のサイズに対する、当該差分領域内の過去カラー領域のサイズの割合が第２の閾値として使用されてもよい。
【００６３】
＜実施例２＞
以下、本発明の実施例２に係る画像処理装置及び画像処理方法について説明する。実施例１では差分領域の形状、サイズ、及び、位置を差分領域の特徴として用いたが、本実施例では差分領域の形状とサイズを差分領域の特徴として用いる。
なお、実施例１と同じ構成や処理については説明を省略する。
【００６４】
本実施例に係る画像処理装置の構成は実施例１（図２）と同じである。
【００６５】
図５は、本実施例に係る画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
Ｓ５０１〜Ｓ５０４の処理は、実施例１（図３）のＳ３０１〜Ｓ３０４の処理と同じである。Ｓ５０４において、差分領域の形状が多角形でない場合には、Ｓ５０５へ処理が進められ、差分領域の形状が多角形である場合には、Ｓ５０７へ処理が進められる。
Ｓ５０５〜Ｓ５１０の処理は、実施例１（図３）のＳ３０６〜Ｓ３１１の処理と同じである。
【００６６】
ＧＵＩ画像などの補助画像は、過去結果で示されたカラー領域内、または、過去結果で示されたモノクロ領域内に配置されることが考えられる。このように、過去結果で示されたカラー領域とモノクロ領域の境界を補助画像が跨いでいない場合が考えられる。そして、そのような場合であったとしても、補助画像の領域に過去結果に基づくγ補正を施すことで、補助画像の画質が劣化してしまうことがある。具体的には、過去結果で示されたカラー領域内にモノクロの補助画像が存在する場合、及び、過去結果で示されたモノクロ領域内にカラーの補助画像が存在する場合に、それらの補助画像の画質が劣化してしまう。
【００６７】
本実施例によれば、画面全体に対して比較的小さく、且つ、矩形を有する差分領域が検出された場合に、差分領域が過去結果で示されたモノクロ領域とカラー領域の境界を跨いでいるか否かに拘らず、第２区分処理が実行される。それにより、第２区分処理の結果として、過去結果で示されたカラー領域とモノクロ領域の境界を跨いでいない補助画像の領域に対しても適切な領域（カラー領域またはモノクロ領域）が割り当てられた区分結果を得ることができる。その結果、補助画像の画質の劣化をより抑制することができる。
【００６８】
＜その他の実施例＞
記憶装置に記録されたプログラムを読み込み実行することで前述した実施例の機能を実現するシステムや装置のコンピュータ（又はＣＰＵ、ＭＰＵ等のデバイス）によっても、本発明を実施することができる。また、例えば、記憶装置に記録されたプログラムを読み込み実行することで前述した実施例の機能を実現するシステムや装置のコンピュータによって実行されるステップからなる方法によっても、本発明を実施することができる。この目的のために、上記プログラムは、例えば、ネットワークを通じて、又は、上記記憶装置
となり得る様々なタイプの記録媒体（つまり、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録媒体）から、上記コンピュータに提供される。したがって、上記コンピュータ（ＣＰＵ、ＭＰＵ等のデバイスを含む）、上記方法、上記プログラム（プログラムコード、プログラムプロダクトを含む）、上記プログラムを非一時的に保持するコンピュータ読取可能な記録媒体は、いずれも本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００６９】
２００  画像処理装置
２０３  領域区分部
２０４  差分検出部
【図１】
2015142160.tif 000003
【図２】
2015142160.tif 000004
【図３】
2015142160.tif 000005
【図４】
2015142160.tif 000006
【図５】
2015142160.tif 000007