(57)【要約】【課題】観察者による画像の見えの誤認識を抑制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、画像データを取得する取得手段と、複数の人物のそれぞれについて、その人物の視覚特性に関する情報である視覚特性情報を記憶する記憶手段と、前記取得手段で取得された画像データに、１つ以上の前記視覚特性情報を用いて視覚特性の違いによる画像の見えの違いを低減する画像処理を施すことにより、処理画像データを生成する生成手段と、前記生成手段で使用された視覚特性情報に関する情報である使用特性情報をユーザに通知するための通知処理を行う通知手段と、前記画像処理が施された後の画像データを前記表示部に出力する出力手段と、を有する。【選択図】図２
2016206379.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを取得する取得手段と、
複数の人物のそれぞれについて、その人物の視覚特性に関する情報である視覚特性情報を記憶する記憶手段と、
前記取得手段で取得された画像データに、１つ以上の前記視覚特性情報を用いて視覚特性の違いによる画像の見えの違いを低減する画像処理を施すことにより、処理画像データを生成する生成手段と、
前記生成手段で使用された視覚特性情報に関する情報である使用特性情報をユーザに通知するための通知処理を行う通知手段と、
前記画像処理が施された後の画像データを前記表示部に出力する出力手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記通知処理は、前記処理画像データと前記使用特性情報に基づいて、前記処理画像データが表す画像に前記使用特性情報を示す画像が重ねられた画像を表す合成画像データを生成する合成処理であり、
前記出力手段は、前記合成画像データを前記表示部に出力する
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】
前記出力手段は、前記合成処理が開始されてから所定時間経過するまでの間、前記合成画像データを前記表示部に出力し、その後、前記表示部に出力する画像データを前記合成画像データから前記処理画像データに切り替える
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４】
前記通知手段は、前記取得手段で画像データが取得された場合、前記取得手段で取得された画像データが切り替わった場合、前記画像処理装置が起動した場合、及び、前記表示部が起動した場合、の少なくともいずれかの場合において、前記通知処理を行う
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】
前記ユーザを検出する検出手段をさらに有し、
前記通知手段は、前記検出手段で前記ユーザが検出された場合、前記ユーザの数が変化した場合、及び、前記ユーザが他の人物に切り替わった場合、の少なくともいずれかの場合において、前記通知処理を行う
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】
前記通知手段は、前記ユーザの数が減少した場合には、前記通知処理を省略する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記使用特性情報は、前記生成手段で使用された視覚特性情報に対応する人物との間の視覚特性の差が第１閾値以下であるユーザを少なくとも示す情報である
ことを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記使用特性情報は、前記生成手段で使用された視覚特性情報に対応する人物を少なくとも示す情報である
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】
前記使用特性情報は、前記生成手段で使用された視覚特性情報に対応する人物と、前記生成手段で使用された視覚特性情報に対応する人物との間の視覚特性の差が第１閾値以下である他の人物と、を少なくとも示す情報である
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記取得手段で取得された画像データ、または、前記処理画像データに基づいて、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かを判定する判定手段をさらに有し、
前記通知手段は、画像の見えが視覚特性の影響を受けにくいと判定された場合には、前記通知処理を省略する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記判定手段は、
前記取得手段で取得された画像データの彩度、または、前記処理画像データの彩度を算出し、
算出した彩度に基づいて、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記判定手段は、
各画素の彩度を算出し、
算出した彩度が第２閾値以下である画素の数の総画素数に対する割合が第３閾値以上である場合に、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいと判定し、
前記割合が前記第３閾値未満である場合に、画像の見えが視覚特性の影響を受けにくいと判定する
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
画像データを取得する取得ステップと、
複数の人物のそれぞれについて、その人物の視覚特性に関する情報である視覚特性情報を記憶する記憶部から、１つ以上の前記視覚特性情報を取得し、取得した視覚特性情報を用いて視覚特性の違いによる画像の見えの違いを低減する画像処理を、前記取得ステップで取得された画像データに施すことにより、処理画像データを生成する生成ステップと、
前記生成ステップで使用された視覚特性情報に関する情報である使用特性情報をユーザに通知するための通知処理を行う通知ステップと、
前記画像処理が施された後の画像データを前記表示部に出力する出力ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
請求項１３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、画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
視覚特性（例えば、眼の分光感度特性）は人物に依存する。そして、一般的に、個人の等色関数は標準等色関数と異なる。標準等色関数は、標準的な視覚特性に基づいて作成された等色関数である。物体からの光の分光分布に等色関数を乗算した値の積分によって得られる三刺激値（Ｘ値、Ｙ値、及び、Ｚ値）は、人物が感じる物体（物体の輝度や色）の見えを表す。標準等色関数を用いて得られた三刺激値（ＣＩＥ−ＸＹＺ値）は、視覚特性が標準的である人物（標準人物）が感じる見えを表す。
【０００３】
上述したように、一般的に、個人の等色関数は標準等色関数と異なる。そのため、一般的に、個人の等色関数を用いて得られた三刺激値は、標準等色関数を用いて得られた三刺激値と異なる。即ち、視覚特性が標準的でない人物（非標準人物）が感じる見えは、標準人物が感じる見えと異なる。
【０００４】
視覚特性の違いによる見えの違いを低減する技術は、例えば、特許文献１，２に開示されている。特許文献１，２に開示の技術では、個人の視覚特性に基づく画像処理により、画像（画像の輝度や色）の見えが、標準人物の見えに補正される。
【０００５】
しかしながら、特許文献１，２に開示の技術では、画像を見る人物（観察者；ユーザ）と異なる人物の視覚特性に基づく画像処理が行われた場合に、観察者が正確な見えで画像を見ることができないことがある。「正確な見え」は、標準人物の見えである。そして、特許文献１，２に開示の技術では、観察者は、他の人物の視覚特性に基づく画像処理が行われていることを気づくことができない。そのため、特許文献１，２に開示の技術では、観察者が、画像の見えが正確な見えと大きく異なっていることに気付かず、画像の見えを正確な見えと誤認識する虞がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−１０９５８３号公報
【特許文献２】特開２００３−５８８７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、観察者による画像の見えの誤認識を抑制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】
【０００８】
本発明の第１の態様は、
画像データを取得する取得手段と、
複数の人物のそれぞれについて、その人物の視覚特性に関する情報である視覚特性情報を記憶する記憶手段と、
前記取得手段で取得された画像データに、１つ以上の前記視覚特性情報を用いて視覚特性の違いによる画像の見えの違いを低減する画像処理を施すことにより、処理画像データを生成する生成手段と、
前記生成手段で使用された視覚特性情報に関する情報である使用特性情報をユーザに通
知するための通知処理を行う通知手段と、
前記画像処理が施された後の画像データを前記表示部に出力する出力手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置である。
【０００９】
本発明の第２の態様は、
画像データを取得する取得ステップと、
複数の人物のそれぞれについて、その人物の視覚特性に関する情報である視覚特性情報を記憶する記憶部から、１つ以上の前記視覚特性情報を取得し、取得した視覚特性情報を用いて視覚特性の違いによる画像の見えの違いを低減する画像処理を、前記取得ステップで取得された画像データに施すことにより、処理画像データを生成する生成ステップと、
前記生成ステップで使用された視覚特性情報に関する情報である使用特性情報をユーザに通知するための通知処理を行う通知ステップと、
前記画像処理が施された後の画像データを前記表示部に出力する出力ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法である。
とするプログラム。
【００１０】
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】
【００１１】
本発明によれば、観察者による画像の見えの誤認識を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例１に係る画像表示システムの構成の一例を示す概略図
【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に係る記憶部が記憶しているデータ群の一例を示す図
【図４】実施例１に係る視覚特性情報の一例を示す図
【図５】実施例１に係る取得画像データの一例を示す図
【図６】実施例１に係る処理画像データの一例を示す図
【図７】実施例１に係る合成画像データの一例を示す図
【図８】実施例１に係る画像処理装置の処理フローの一例を示すフローチャート
【図９】実施例１に係る表示画像の遷移の一例を示す図
【図１０】実施例２に係る画像表示システムの構成の一例を示す概略図
【図１１】実施例２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１２】実施例２に係る画像処理装置の処理フローの一例を示すフローチャート
【図１３】実施例２に係る合成画像データの一例を示す図
【図１４】実施例３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１５】実施例３に係る取得画像データの一例を示す図
【図１６】実施例３に係る画像処理装置の処理フローの一例を示すフローチャート
【図１７】実施例３に係る合成画像データの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
＜実施例１＞
以下、図面を参照して本発明の実施例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。図１は、本実施例に係る画像表示システムの構成の一例を示す概略図である。図１に示すように、本実施例に係る画像表示システムは、画像処理装置１００と画像表示装置２００（表示部）を有する。画像処理装置１００と画像表示装置２００は、ＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ケーブル３００を用いて互いに接続されている。画像処理装置１００は、画像データを出力する。画像処理装置１００から出力された画像データは、ＤＶＩケーブル３００を介して画像表示装置２００に入力され
る。画像表示装置２００は、画像表示装置２００に入力された画像データに基づく画像を画面に表示する。画像処理装置１００としては、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）を使用することができる。画像表示装置２００としては、例えば、液晶表示装置、有機ＥＬ表示装置、プラズマ表示装置、プロジェクター、等を使用することができる。
【００１４】
なお、本実施例では、ＤＶＩケーブル３００を用いて画像処理装置１００と画像表示装置２００が互いに接続される例を説明するが、これに限らない。画像処理装置１００と画像表示装置２００は、ＤＶＩケーブル３００とは異なるケーブルを用いて互いに接続されてもよい。画像処理装置１００と画像表示装置２００は、無線で互いに接続されてもよい。画像処理装置１００は、画像表示装置２００の内部に設けられていてもよい。
【００１５】
図２は、画像処理装置１００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、画像処理装置１００は、記憶部１０１、制御部１０２、画像読み込み部１０３、個人差補正部１０４、通知判定部１０５、ＯＳＤ画像生成部１０６、画像合成部１０７、及び、画像出力部１０８を有する。
【００１６】
制御部１０２は、画像処理装置１００が有する各機能部の処理を制御する。例えば、画像処理装置１００には、不図示の画像表示ビューワアプリケーションソフト（以下、画像表示ビューワ）がインストールされており、制御部１０２は、画像表示ビューワに従って各機能部の処理を制御する。画像処理装置１００が有する一部または全部の機能部は、ハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアによって実現されてもよい。
【００１７】
記憶部１０１は、種々のデータを記憶する。記憶部１０１としては、例えば、磁気ディスクや半導体メモリを使用することができる。本実施例では、画像データ（画像ファイル）や視覚特性情報が、記憶部１０１に予め記録される。画像データのフォーマットは特に限定されない。画像データのフォーマットは、例えば、ＴＩＦＦ、ＪＰＥＧ、等である。
【００１８】
視覚特性情報は、人物の視覚特性に関する情報である。本実施例では、複数の人物（画像表示システムのユーザ）にそれぞれ対応する複数の視覚特性情報が、記憶部１０１に予め記録される。具体的には、図３に示すように、ユーザの視覚特性情報が、ユーザの識別子である「ユーザＩＤ」と、ユーザの名前である「ユーザ名」と、に関連付けられて、記憶部１０１に記録される。本実施例では、視覚特性情報を用いて視覚特性の違いによる画像（画像の輝度や色）の見えの違いを低減する画像処理（個人差補正処理）が行われる。
【００１９】
視覚特性情報としては、個人差補正処理が施される前の画素値（入力値）と、個人差補正処理が施された後の画素値（出力値）と、の対応関係を示す情報（関数やＬＵＴ）を使用することができる。本実施例では、画像データの画素値がＲＧＢ値（Ｒ値、Ｇ値、及び、Ｂ値の組み合わせ）である。そして、視覚特性情報として、入力値であるＲＧＢ値と出力値であるＲＧＢ値との対応関係を示す３ＤＬＵＴ（３  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ  Ｌｏｏｋ
Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ）が使用される。図４（Ａ）は、ユーザＡに対応する３ＤＬＵＴであるＬＵＴ１の一例を示し、図４（Ｂ）は、ユーザＢに対応する３ＤＬＵＴであるＬＵＴ２の一例を示す。
【００２０】
なお、３ＤＬＵＴでは、全ての入力値について出力値が示されていてもよいし、一部の入力値について出力値が示されていてもよい。３ＤＬＵＴで示されていない入力値に対応する出力値は、３ＤＬＵＴで示されている入力値と出力値を用いた補間によって算出することができる。また、画素値はＲＧＢ値に限らない。例えば、画素値はＹＣｂＣｒ値（Ｙ値、Ｃｂ値、及び、Ｃｒ値の組み合わせ）であってもよい。
【００２１】
図５は、個人差補正処理が施される前の画像データ（未処理画像データ；取得画像デー
タ）の一例を示す。図６（Ａ）は、図５の未処理画像データにＬＵＴ１を用いた個人差補正処理を施すことによって得られる画像データ（処理画像データ）の一例を示す。図６（Ｂ）は、図５の未処理画像データにＬＵＴ２を用いた個人差補正処理を施すことによって得られる処理画像データの一例を示す。図５，６（Ａ），６（Ｂ）のかっこ内に記載されている３つの数値は、左から順に、Ｒ値、Ｇ値、及び、Ｂ値である。図６（Ａ）の処理画像データに応じた画像をユーザＡが見た場合の画像の見えは、図５の未処理画像データを標準的な視覚特性を有するユーザが見た場合の画像の見えと略一致する。そして、図６（Ｂ）の処理画像データに応じた画像をユーザＢが見た場合の画像の見えも、図５の未処理画像データを標準的な視覚特性を有するユーザが見た場合の画像の見えと略一致する。本実施例では、「略一致」は「完全一致」を含む。一方、図６（Ａ）の処理画像データに応じた画像をユーザＢが見た場合の画像の見えは、図５の未処理画像データを標準的な視覚特性を有するユーザが見た場合の画像の見えと大きく異なる。そして、図６（Ｂ）の処理画像データに応じた画像をユーザＡが見た場合の画像の見えも、図５の未処理画像データを標準的な視覚特性を有するユーザが見た場合の画像の見えと大きく異なる。
【００２２】
なお、視覚特性情報の取得方法は特に限定されない。視覚特性情報は、種々の公知技術を用いて取得することができる。例えば、Ｒ値、Ｇ値、及び、Ｂ値のバランスを基準色から崩した多数のパッチ画像を画像表示装置２００の画面に表示し、複数のパッチ画像の中から、基準色に見えるパッチ画像をユーザに選択させる。また、視覚特性の違いによる画像の見えの違いが生じ難い紙に基準色を印刷し、画面に表示された複数のパッチ画像の中から、紙に印刷された色に最も近い色のパッチ画像をユーザに選択させる。そして、基準色の画素値とユーザが選択したパッチ画像の画素値とから、視覚特性情報を生成することができる。無彩色が基準色として使用されてもよいし、そうでなくてもよい。
【００２３】
画像読み込み部１０３は、記憶部１０１から画像データを読み出すことで、画像データ（取得画像データ）を取得する。そして、画像読み込み部１０３は、取得画像データを個人差補正部１０４に出力する。なお、画像データの取得方法は特に限定されない。例えば、画像読み込み部１０３は、外部装置から画像データを取得してもよい。画像読み込み部１０３は、記憶部１０１とは異なる記憶部から画像データを取得してもよい。記憶部１０１とは異なる記憶部としては、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ、等を使用することができる。記憶部１０１とは異なる記憶部は、画像処理装置１００に対して着脱可能な記憶部であってもよいし、そうでなくてもよい。
【００２４】
個人差補正部１０４は、記憶部１０１が記憶している１つ以上の視覚特性情報を用いた個人差補正処理を取得画像データに施すことにより、処理画像データを生成する。そして、個人差補正部１０４は、処理画像データを画像合成部１０７に出力する。個人差補正処理は、例えば、画像の見えを目標値に近づける画像処理である。標準的な視覚特性による画像の見えを表す値、取得画像データによって表された画像の輝度と色を表す値、等を目標値として使用することができる。なお、予め定められた固定値が目標値として使用されてもよいし、そうでなくてもよい。また、個人差補正処理では、１つの視覚特性情報が使用されてもよいし、２つ以上の視覚特性情報が使用されてもよい。視覚特性の違いによる画像の見えの違いが低減されれば、個人差補正処理の方法はどのような方法であってもよい。例えば、２つ以上の視覚特性情報の平均に基づいて画素値を補正する個人差補正処理が行われてもよい。それにより、２つ以上の視覚特性情報にそれぞれ対応する２人以上の人物について、画像の見えを目標値に近づけることができる。
【００２５】
詳細は後述するが、本実施例では、個人差補正処理で使用された視覚特性情報に関する情報である使用特性情報が、画像表示装置２００の画面を観察している観察者（ユーザ）に通知される。通知判定部１０５は、上記通知（情報通知）を行うか否かを判定し、判定結果をＯＳＤ画像生成部１０６に出力する。本実施例では、通知判定部１０５は、取得画
像データの切り替わりを検出し、取得画像データが切り替わった場合に、情報通知を行うと判定する。そして、通知判定部１０５は、取得画像データの切り替わりのタイミングで情報通知が開始されるように、取得画像データが切り替わったタイミングで、通知開始指示をＯＳＤ画像生成部１０６に出力する。
【００２６】
ＯＳＤ画像生成部１０６は、個人差補正部１０４から使用特性情報を取得し、使用特性情報を示す画像（ＯＳＤ画像）の画像データを生成する。そして、ＯＳＤ画像生成部１０６は、ＯＳＤ画像の画像データ（ＯＳＤ画像データ）を画像合成部１０７に出力する。本実施例では、ＯＳＤ画像生成部１０６は、通知判定部１０５からの通知開始指示に応じて、ＯＳＤ画像データを画像合成部１０７に出力する。なお、ＯＳＤ画像データの出力と同様に、ＯＳＤ画像データの生成も、通知判定部１０５からの通知開始指示に応じて行われてもよい。
【００２７】
画像合成部１０７は、上述した情報通知のための通知処理を行う。具体的には、画像合成部１０７は、通知処理として合成処理を行う。合成処理は、処理画像データと使用特性情報（ＯＳＤ画像データ）に基づいて、処理画像にＯＳＤ画像が重ねられた合成画像を表す合成画像データを生成する画像処理である。処理画像は、処理画像データが表す画像である。本実施例では、画像合成部１０７は、ＯＳＤ画像生成部１０６からＯＳＤ画像データが出力されなかった場合に、合成処理を行わず、処理画像データを画像出力部１０８に出力する。そして、画像合成部１０７は、ＯＳＤ画像生成部１０６からＯＳＤ画像データが出力された場合に、合成画像データを生成し、合成画像データを画像出力部１０８に出力する。なお、通知処理は合成処理に限らない。例えば、通知処理として、音声や光を用いて使用特性情報を通知するための処理が行われてもよい。
【００２８】
図７は、ユーザＡの視覚特性情報が使用された場合に生成される合成画像（合成画像データ）の一例を示す図である。図７に示すように、本実施例では、個人差補正処理で使用された視覚特性情報に対応する人物を少なくとも示す情報が、使用特性情報として使用される。図７の例では、個人差補正処理で使用された視覚特性情報に対応する人物のユーザ名を示すテキスト画像がＯＳＤ画像として使用されている。即ち、個人差補正処理で使用された視覚特性情報に対応する人物のユーザ名が、使用特性情報として使用されている。個人差補正処理で２つ以上の視覚特性情報が使用された場合には、２つ以上の視覚特性情報にそれぞれ対応する２人以上の人物を少なくとも示す情報が、使用特性情報として使用される。
【００２９】
なお、使用特性情報は、上記情報に限らない。個人差補正処理で使用された視覚特性情報に関する情報であれば、使用特性情報はどのような情報であってもよい。例えば、ユーザ名でなく、ユーザＩＤや等色関数が使用特性情報として使用されてもよい。個人差補正処理で使用された視覚特性情報に対応する人物のユーザＩＤを示すテキスト画像が、ＯＳＤ画像として使用されてもよい。個人差補正処理で使用された視覚特性情報に対応する人物を示すグラフィック画像（アイコン）が、ＯＳＤ画像として使用されてもよい。個人差補正処理で使用された視覚特性情報に対応する人物の等色関数を示すグラフが、ＯＳＤ画像として使用されてもよい。
【００３０】
画像出力部１０８は、個人差補正処理が施された後の画像データを画像表示装置２００に出力する。本実施例では、画像出力部１０８は、画像合成部１０７から出力された画像データを画像表示装置２００に出力する。そのため、画像出力部１０８からは、処理画像データまたは合成画像データが出力される。そして、本実施例では、取得画像データの切り替わりのタイミングで合成処理（通知処理）が開始されるため、取得画像データの切り替わりのタイミングで情報通知（合成画像データの出力と表示）が開始される。なお、音声や光を用いて使用特性情報が通知される場合には、画像出力部１０８は、合成画像デー
タの代わりに処理画像データを出力してもよい。また、音声や光を用いて使用特性情報が通知される場合には、合成処理が行われなくてもよい。
【００３１】
次に、図８を用いて、画像処理装置１００の処理フローの一例について説明する。図８は、画像処理装置１００の処理フローの一例を示すフローチャートである。図８の処理フローの開始前に、ユーザは、画像処理装置１００に対して、画像表示ビューワを起動する操作を行い、ユーザ名を入力する。例えば、ユーザは、自身のユーザ名を入力したり、他の観察者のユーザ名を入力したりする。１人の人物のユーザ名が入力されてもよいし、複数の人物のユーザ名が入力されてもよい。ユーザ名の代わりに、ユーザＩＤが入力されてもよい。ユーザ名とユーザＩＤの両方が入力されてもよい。その後、画像表示ビューワ（制御部１０２）は、入力されたユーザ名に対応するデータ（対応データ）が図３のデータ群に存在するか否かを判定する。対応データが図３のデータ群に存在する場合には、制御部１０２は、入力されたユーザ名に対応する視覚特性情報（対応特性情報）を、個人差補正処理用の視覚特性情報として選択する。そして、図８の処理フローが開始される。対応データが図３のデータ群に存在しない場合には、制御部１０２は、測定によって対応特性情報を取得したり、対応特性情報の入力（登録）をユーザに促したりする。
【００３２】
まず、Ｓ１０１にて、制御部１０２が、画像表示ビューワが終了されたか否かを判定する。画像表示ビューワは、例えば、画像表示ビューワを終了するユーザ操作に応じて、制御部１０２により終了される。画像表示ビューワが終了された場合は、本フローが終了される。画像表示ビューワが終了されていない場合には、Ｓ１０２に処理が進められる。
【００３３】
Ｓ１０２では、制御部１０２が、取得画像データを選択するユーザ操作（選択操作）が行われたか否かを判定する。選択操作により、最初の取得画像データが選択されたり、取得画像データが切り替えられたりする。選択操作が行われなかった場合には、Ｓ１０３に処理が進められ、選択操作が行われた場合には、Ｓ１０６に処理が進められる。
【００３４】
Ｓ１０３では、制御部１０２は、ＯＳＤ画像の表示（使用特性情報の通知）が行われている否かを判定する。ここで、使用特性情報は、上述した対応特性情報に関する情報である。ＯＳＤ画像の表示が行われていない場合には、Ｓ１０１に処理が戻され、ＯＳＤ画像の表示が行われている場合には、Ｓ１０４に処理が進められる。
【００３５】
Ｓ１０４では、制御部１０２が、ＯＳＤ画像の表示が開始されてから所定時間経過したか否かを判定する。具体的には、制御部１０２は、合成処理が開始されてから所定時間経過したか否かを判定する。所定時間は、特に限定されない。例えば、所定時間として、５秒、１０秒、３０秒、１分、等を用いることができる。ＯＳＤ画像の表示が開始されてから所定時間経過していない場合には、Ｓ１０１に処理が戻され、ＯＳＤ画像の表示が開始されてから所定時間経過した場合には、Ｓ１０５に処理が進められる。
【００３６】
Ｓ１０５では、画像合成部１０７が、画像出力部１０８に出力する画像データを、合成画像データから処理画像データに切り替える。それにより、ＯＳＤ画像の表示が停止される（ＯＳＤ画像の消去）。画像出力部１０８に出力する画像データは、例えば、ＯＳＤ画像生成部１０６がＯＳＤ画像データの出力を停止することにより、合成画像データから処理画像データに切り替えられる。その後、Ｓ１０１に処理が戻される。このように、本実施例では、ＯＳＤ画像の表示が開始されてから所定時間経過するまでの間、ＯＳＤ画像が表示され、その後、ＯＳＤ画像の表示が停止される。具体的には、画像出力部１０８が、合成処理が開始されてから所定時間経過するまでの間、合成画像データを画像表示装置２００に出力し、その後、画像表示装置２００に出力する画像データを合成画像データから処理画像データに切り替える。それにより、ＯＳＤ画像が画像の観察を妨害することを抑制することができる。
【００３７】
なお、ＯＳＤ画像を消去するタイミングは、上記タイミングに限らない。例えば、ＯＳＤ画像の表示と非表示が定期的に繰り返し行われてもよい。ＯＳＤ画像が常に表示されてもよい。
【００３８】
Ｓ１０６では、画像読み込み部１０３が、選択操作によって選択された取得画像データを、記憶部１０１から読み出す。
【００３９】
次に、Ｓ１０７にて、個人差補正部１０４が、上述した対応特性情報を記憶部１０１から読み出し、対応特性情報を用いた個人差補正処理を行う。具体的には、個人差補正部１０４は、対応特性情報を用いた個人差補正処理を、Ｓ１０６で読み出された取得画像データに施す。それにより、処理画像データが生成される。
【００４０】
そして、Ｓ１０８にて、合成処理が行われる。具体的には、通知判定部１０５が、通知開始指示をＯＳＤ画像生成部１０６に出力し、ＯＳＤ画像生成部１０６が、対応特性情報に基づくＯＳＤ画像データを生成する。そして、画像合成部１０７が、Ｓ１０７で生成された処理画像に対応特性情報に基づくＯＳＤ画像を重ねた合成画像データを生成する。なお、通知開始指示の出力は、Ｓ１０６及びＳ１０７の少なくとも一方の処理と並列に行われてもよいし、Ｓ１０６またはＳ１０７の処理よりも前に行われてもよい。ＯＳＤ画像データの生成についても同様である。
【００４１】
次に、Ｓ１０９にて、画像出力部１０８が、Ｓ１０８で生成された合成画像データを、画像表示装置２００に出力する。その後、Ｓ１０１に処理が戻される。
【００４２】
図９は、表示画像（画像表示装置２００の画面に表示された画像）の遷移の一例を示す図である。図９では、取得画像データ（処理画像データ）の表示が開始されたタイミングからの経過時間が示されている。以後、取得画像データ（処理画像データ）の表示が開始されたタイミングを「表示開始タイミング」と記載する。図９は、上述した所定時間が１０秒である場合の例を示す。図９に示すように、本実施例では、表示開始タイミングでＯＳＤ画像の表示が開始され、表示開始タイミングから１０秒経過したタイミングでＯＳＤ画像が消去される。図９では、表示開始タイミングから２６秒経過したタイミングで取得画像データの切り替えが行われている。本実施例では、図９に示すように、取得画像データの切り替えが行われたタイミング（切り替えタイミング）でも、ＯＳＤ画像の表示が開始される。そして、切り替えタイミングから１０秒経過したタイミング（表示開始タイミングから３６秒経過したタイミング）でＯＳＤ画像が消去される。
【００４３】
以上述べたように、本実施例によれば、通知処理により、使用特性情報が観察者に通知される。それにより、個人差補正処理で使用された視覚特性情報を観察者に把握させることができ、観察者による画像の見えの誤認識を抑制することができる。
【００４４】
なお、本実施例では、視覚特性情報がＲＧＢ値の３ＤＬＵＴである場合の例を説明したが、視覚特性情報はこれに限らない。個人差補正処理の方法は特に限定されるものではなく、個人差補正処理の方法に応じて様々な情報が視覚特性情報として使用され得る。例えば、Ｒ＿ＬＵＴ、Ｇ＿ＬＵＴ、及び、Ｂ＿ＤＬＵＴが、視覚特性情報として使用されてもよい。Ｒ＿ＬＵＴは、入力値であるＲ値と出力値であるＲ値との対応関係を示す１ＤＬＵＴ（１  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ  Ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ）である。同様に、Ｇ＿ＬＵＴは、入力値であるＧ値と出力値であるＧ値との対応関係を示す１ＤＬＵＴであり、Ｂ＿ＬＵＴは、入力値であるＢ値と出力値であるＢ値との対応関係を示す１ＤＬＵＴである。また、視覚特性情報として、個人差補正処理で使用される他のパラメータを使用することができる。例えば、視覚特性情報として、入力値と出力値に変換する変換係数、等色関数
、等を使用することができる。視覚特性情報として、三刺激値（Ｘ値、Ｙ値、及び、Ｚ値）の３ＤＬＵＴや１ＤＬＵＴが使用されてもよい。その場合には、ＲＧＢ値を三刺激値に変換（カラーマネジメント変換）した後に個人差補正処理を行い、個人差補正処理が施された後の三刺激値をＲＧＢ値に逆変換すればよい。視覚特性情報として等色関数を使用する場合には、画像表示装置（表示部）の分光特性に基づいてＲＧＢ値を三刺激値に変換した後に、等色関数に基づいて三刺激値をＲＧＢ値に逆変換する処理を、個人差補正処理として行えばよい。画像表示装置の分光特性は、例えば、画像表示装置の画面から発せられる光の強度と、波長と、の対応関係を示す。
【００４５】
なお、本実施例では、取得画像データが切り替わった場合に通知処理（情報通知）を行う例を説明したが、これに限らない。例えば、取得画像データが取得された場合、取得画像データが切り替わった場合、画像処理装置が起動した場合、及び、画像表示装置（表示部）が起動した場合、の少なくともいずれかの場合において、通知処理が行われてもよい。これら４つの場合においては、新たな観察者による観察が開始された可能性が高い。そのため、上記４つの場合の少なくともいずれかの場合に通知処理が行われれば、観察者による画像の見えの誤認識を抑制することができる。取得画像データが取得されたタイミング、取得画像データが切り替わったタイミング、画像処理装置が起動したタイミング、及び、画像表示装置が起動したタイミング、の少なくともいずれかのタイミングで、通知処理が開始されてもよい。画像処理装置の上述した様々な処理が画像表示ビューワによって実現される場合には、「画像処理装置の起動」は「画像表示ビューワの起動」と言うことができる。画像処理装置は、例えば、画像表示装置の起動時に画像表示装置から出力される信号を検知することで、画像表示装置の起動を検知することができる。
【００４６】
なお、通知処理を行うタイミングは特に限定されない。例えば、取得画像データが切り替わったタイミングから所定時間経過したタイミングで通知処理が行われてもよい。観察開始時には、取得画像データが次々に切り替えられることが考えられる。取得画像データが切り替わったタイミングから所定時間経過したタイミングで通知処理が行われれば、取得画像データが次々に切り替えられる期間において、不必要な通知処理を省略することができる。その結果、処理負荷を低減できる。なお、より早いタイミングで通知処理が行われれば、より早いタイミングで観察者に情報を通知することができる。
【００４７】
なお、画像の見えは画像表示装置の分光特性にも依存する。そのため、画像処理装置が、画像表示装置の分光特性を示す分光情報を画像表示装置から取得し、取得した分光情報をさらに考慮した個人差補正処理を行ってもよい。
【００４８】
＜実施例２＞
以下、図面を参照して本発明の実施例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。本実施例では、観察者を検出し、その検出結果に基づいて通知処理（情報通知）を行う例を説明する。なお、以下では、実施例１と異なる構成や処理について詳しく説明し、実施例１と同様の構成や処理についての説明は省略する。
【００４９】
図１０は、本実施例に係る画像表示システムの構成の一例を示す概略図である。図１０に示すように、本実施例に係る画像表示システムは、画像処理装置５００と画像表示装置４００を有する。画像処理装置５００と画像表示装置４００は、ＤＶＩケーブル３００とＵＳＢケーブルを用いて互いに接続されている。画像表示装置４００は、実施例１の画像表示装置２００と同様の機能を有する。また、画像表示装置４００は、画面の前方を撮影するカメラ４０１（撮影部）を有する。撮影によって得られた画像データ（撮影画像データ）は、ＵＳＢケーブル３０１を介して画像表示装置４００から画像処理装置５００に送られる。
【００５０】
なお、撮影画像データの伝送方法は上記方法に限らない。例えば、ＵＳＢケーブル３０１と異なるケーブルを用いて撮影画像データが伝送されてもよい。表示画像データ（画像処理装置５００から画像表示装置４００へ送られる画像データ）の伝送に使用されるケーブルと同じケーブルを用いて撮影画像データが伝送されてもよい。撮影画像データが無線で伝送されてもよい。また、カメラ４０１は、画像表示装置４００とは別体の装置であってもよい。
【００５１】
図１１は、画像処理装置５００の機能構成の一例を示すブロック図である。図１１に示すように、画像処理装置５００は、実施例１で述べた機能部の他に、観察者検出部１０９と個人差比較部１１０をさらに有する。なお、本実施例では、通知判定部１０５の判定方法が実施例１と異なる。
【００５２】
観察者検出部１０９は、カメラ４０１から送られた撮影画像データを用いた画像認識により、観察者を検出する。具体的には、観察者検出部１０９は、観察者が誰なのかを識別する。観察者の識別は、種々の公知技術を用いて行うことができる。そして、観察者検出部１０９は、観察者が変化した場合に、検出信号を通知判定部１０５に出力する。具体的には、観察者検出部１０９は、観察者が検出された場合、観察者の数が変化した場合、及び、観察者が他の人物に切り替わった場合に、検出信号を通知判定部１０５に出力する。また、観察者検出部１０９は、複数の観察者が検出された場合に、各観察者が誰なのかを示す識別情報を個人差比較部１１０に出力する。
【００５３】
個人差比較部１１０は、識別情報と視覚特性情報に基づいて、複数の観察者の間で視覚特性が類似しているか否かを判定する。具体的には、複数の観察者の間の視覚特性の差が第１閾値以下である否かを判定する。複数の観察者の間の視覚特性の差が第１閾値以下であるか否かは、複数の観察者の視覚特性情報を互いに比較することで判定することができる。個人差比較部１１０は、差が第１閾値以下である場合に、視覚特性が類似していると判定し、差が第１閾値よりも大きい場合に、視覚特性が類似していないと判定する。そして、個人差比較部１１０は、判定結果をＯＳＤ画像生成部１０６に出力する。なお、第１閾値は特に限定されない。例えば、第１閾値は、予め定められた固定値であってもよいし、ユーザが変更可能な値であってもよい。第１閾値は、画像表示装置４００の設置環境、画像表示装置４００の動作モード、等に応じて自動で決定及び変更される値であってもよい。
【００５４】
通知判定部１０５は、実施例１と同様の処理を行う。さらに、本実施例では、通知判定部１０５は、観察者の検出結果を考慮して、情報通知を行うか否かを判定する。具体的には、通知判定部１０５は、通知判定部１０５に検出信号が入力された場合に、情報通知を行うと判定する。そして、通知判定部１０５は、観察者が変化したタイミングで情報通知が開始されるように、観察者が変化したタイミングで、通知開始指示をＯＳＤ画像生成部１０６に出力する。
【００５５】
画像処理装置５００は、実施例１と同様に、図８に示す処理フローを実行する。さらに、画像処理装置５００は、図８に示す処理フローと並列に、図１２に示す処理フローを実行する。図１２は、画像処理装置５００の処理フローの一例を示すフローチャートである。以下に、図１２を用いて、画像処理装置１００の処理フローの一例について説明する。
【００５６】
まず、Ｓ２０１にて、制御部１０２が、画像表示ビューワが終了されたか否かを判定する。画像表示ビューワが終了された場合は、本フローが終了される。画像表示ビューワが終了されていない場合には、Ｓ２０２に処理が進められる。
【００５７】
Ｓ２０２では、観察者検出部１０９は、カメラ４０１からの撮影像データを解析し、観
察者が変化したか否かを判定する。観察者が変化した場合には、観察者検出部１０９が通知判定部１０５に検出信号を出力し、通知判定部１０５が通知開始指示をＯＳＤ画像生成部１０６に出力する。そして、Ｓ２０３に処理が進められる。観察者が変化しなかった場合には、Ｓ２０１に処理が戻される。
【００５８】
Ｓ２０３では、合成処理が行われる。具体的には、ＯＳＤ画像生成部１０６が、対応特性情報に基づくＯＳＤ画像データを生成し、画像合成部１０７が、Ｓ１０７で生成された処理画像に対応特性情報に基づくＯＳＤ画像を重ねた合成画像データを生成する。その後、Ｓ２０１に処理が戻される。
【００５９】
以上述べたように、本実施例によれば、観察者が検出され、観察者が変化した場合に通知処理が行われる。観察者が変化した場合、対応特性情報を把握していない観察者が存在する可能性が高い。本実施例によれば、観察者が変化した場合に通知処理が行われるため、観察者に対応特性情報を把握させることができ、観察者による画像の見えの誤認識を抑制することができる。
【００６０】
なお、観察者検出部１０９では、観察者が識別されなくてもよい。そして、画像処理装置５００は、個人差比較部１１０を有していなくてもよい。
【００６１】
なお、取得画像データが取得された場合、取得画像データが切り替わった場合、画像処理装置が起動した場合、及び、画像表示装置が起動した場合、の少なくともいずれかの場合において、通知処理が行われなくてもよい。観察者が検出された場合、観察者の数が変化した場合、及び、観察者が他の人物に切り替わった場合、の少なくともいずれかの場合において、通知処理が行われなくてもよい。実施例１で述べたとおり、通知処理を行うタイミングは特に限定されない。例えば、観察者が変化したタイミングから所定時間経過したタイミングで通知処理が行われてもよい。観察者でない人物が画面の正面を横切る場合などにおいては、検出された観察者が次々に変化する。観察者が変化したタイミングから所定時間経過したタイミングで通知処理が行われれば、観察者が次々に変化する期間において、不必要な通知処理を省略することができる。その結果、処理負荷を低減できる。
【００６２】
なお、観察者検出部１０９で観察者が識別される場合には、観察者の視覚特性情報を用いた個人差補正処理が行われてもよい。複数の観察者が検出された場合には、１人の観察者の視覚特性情報を用いた個人差補正処理が行われてもよいし、複数の観察者の視覚特性情報を用いた個人差補正処理が行われてもよい。観察者全員の視覚特性情報を用いた個人差補正処理が行われてもよいし、一部の観察者の視覚特性情報を用いた個人差補正処理が行われてもよい。
【００６３】
なお、観察者の数が減少した場合には、残った観察者が対応特性情報を把握している可能性が高い。そのため、観察者の数が減少した場合には、通知処理が省略されてもよい。
【００６４】
なお、使用特性情報として、対応特性情報に対応する人物との間の視覚特性の差が第１閾値以下である観察者を少なくとも示す情報が使用されてもよい。また、使用特性情報として、対応特性情報に対応する人物と、対応特性情報に対応する人物との間の視覚特性の差が第１閾値以下である他の人物と、を少なくとも示す情報が使用されてもよい。図１３は、ユーザＡの視覚特性情報が使用された場合に生成される合成画像（合成画像データ）の一例を示す図である。図１３は、ユーザＢの視覚特性がユーザＡの視覚特性に類似している場合の例を示す。図１３では、ユーザＡとユーザＢのユーザ名を示すテキスト画像がＯＳＤ画像として使用されている。視覚特性が類似している複数の人物の間では、画像の見えも類似する。そのため、視覚特性が類似している複数の人物を示す情報を通知すれば、ユーザが不必要に対応特性情報を変更する手間を省略することができる。対応特性情報
に対応する人物と他の人物との間の視覚特性の差が第１閾値以下であるか否かは、個人差比較部１１０で判定される。具体的には、個人差比較部１１０は、対応特性情報と他の人物の視覚特性情報とを比較することで、対応特性情報に対応する人物と他の人物との間の視覚特性の差が第１閾値以下であるか否かを判定する。
【００６５】
＜実施例３＞
以下、図面を参照して本発明の実施例３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。画像（画像の輝度や色）には、視覚特性の違いによる画像の見えの違いが大きいものと、小さいものとがある。本実施例では、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすい場合に、通知処理（情報通知）を省略する例を説明する。なお、以下では、実施例１と異なる構成や処理について詳しく説明し、実施例１と同様の構成や処理についての説明は省略する。また、以下で述べる構成や処理は、実施例２に組み合わせることもできる。
【００６６】
図１４は、本実施例に係る画像処理装置６００の機能構成の一例を示すブロック図である。図１４に示すように、画像処理装置６００は、実施例１で述べた機能部の他に、画像解析部１１１をさらに有する。なお、本実施例では、通知判定部１０５の判定方法が実施例１と異なる。
【００６７】
画像解析部１１１は、取得画像データに基づいて、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かを判定する。そして、画像解析部１１１は、判定結果を通知判定部１０５に出力する。本実施例では、画像解析部１１１は、取得画像データの彩度を算出する。そして、画像解析部１１１は、算出した彩度に基づいて、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かを判定する。具体的には、画像解析部１１１は、取得画像データの各画素の彩度を算出する。そして、取得画像データの総画素数に対する、算出した彩度が第２閾値以下である画素の数の割合が第３閾値以上である場合に、画像解析部１１１は、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいと判定する。上記割合が第３閾値未満である場合に、画像解析部１１１は、画像の見えが視覚特性の影響を受けにくいと判定する。画素の彩度は、例えば、以下の式１を用いて算出される。式１において、ｍａｘ（Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値）は、Ｒ値、Ｇ値、及び、Ｂ値のうちの最大値であり、ｍｉｎ（Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値）は、Ｒ値、Ｇ値、及び、Ｂ値のうちの最小値である。
彩度＝（ｍａｘ（Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値）−ｍｉｎ（Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値））
÷ｍａｘ（Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値）
・・・（式１）
【００６８】
ここで、第２閾値が０．２であり、第３閾値が１０％である場合を考える。取得画像データが図５に示す画像データである場合には、全ての画素の彩度が０であるため、画像解析部１１１は、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいと判定する。一方、取得画像データが図１５に示す画像データである場合には、全ての画素の彩度が１であるため、画像解析部１１１は、画像の見えが視覚特性の影響を受けにくいと判定する。
【００６９】
なお、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かの判定方法は特に限定されない。例えば、画像解析部１１１は、取得画像データの各画素の彩度を代表する代表値（代表彩度）が閾値以下である場合に、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいと判定し、それ以外の場合に、画像の見えが視覚特性の影響を受けにくいと判定してもよい。代表値は、例えば、平均値、最頻値、中間値、最大値、最小値、等である。画像解析部１１１は、取得画像データの彩度のヒストグラムを用いて、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かを判定してもよい。また、画像解析部１１１は、彩度以外の値（輝度、色度、等）を用いて、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かを判定してもよい。取得画
像データの代わりに、処理画像データが使用されてもよい。
【００７０】
なお、第２閾値と第３閾値は特に限定されない。例えば、第２閾値は、予め定められた固定値であってもよいし、ユーザが変更可能な値であってもよい。第２閾値は、画像表示装置の設置環境、画像表示装置の動作モード、等に応じて自動で決定及び変更される値であってもよい。第３閾値についても同様である。
【００７１】
通知判定部１０５は、画像の見えが視覚特性の影響を受けにくいと判定された場合には、通知開始指示を省略する。その結果、通知処理が省略される。
【００７２】
次に、図１６を用いて、画像処理装置６００の処理フローの一例について説明する。図１６は、画像処理装置６００の処理フローの一例を示すフローチャートである。Ｓ３０１からＳ３０７までの処理は、実施例１（図８）のＳ１０１からＳ１０７までの処理と同じである。
【００７３】
Ｓ３０７の次に、Ｓ３０８にて、画像解析部１１１が、取得画像データ（または処理画像データ）に基づいて、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かを判定する。上述したように、本実施例では、低彩度画素が多いか否かが判定される。低彩度画素は、彩度が低い画素である。低彩度画素が多く、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいと判定された場合には、Ｓ３０９に処理が進められる。低彩度画素が少なく、画像の見えが視覚特性の影響を受けにくいと判定された場合には、Ｓ３０９の処理が省略されて、Ｓ３１０に処理が進められる。Ｓ３０９の処理は、実施例１のＳ１０８の処理と同じであり、Ｓ３１０の処理は、実施例１のＳ１０９の処理と同じである。そのため、本実施例では、画像の見えが視覚特性の影響を受けにくいと判定された場合には、合成処理が省略され、処理画像データが画像表示装置に出力される。
【００７４】
以上述べたように、本実施例によれば、取得画像の見えが視覚特性の影響を受けやすい場合にのみ実施例１と同様の通知処理が行われ、取得画像の見えが視覚特性の影響を受けにくい場合には通知処理が省略される。それにより、観察者による画像の見えの誤認識を抑制することができると共に、処理負荷を低減できる。
【００７５】
なお、取得画像の見えが視覚特性の影響を受けにくい場合に、図１７に示すように、全ての人が同じ見えで画像を見ることができることが観察者に通知されてもよい。図１７の例では、全ての人が同じ見えで画像を見ることができることを示すテキスト画像が、処理画像に重ねられて表示されている。
【００７６】
なお、本実施例では、画像全体の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かを判定する例を説明したが、これに限らない。例えば、画像内の複数の領域（部分領域）のそれぞれについて、その領域における画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かが判定されてもよい。そして、各部分領域について、画像の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かが観察者に個別に通知されてもよい。
【００７７】
なお、複数の人物（複数の観察者）の視覚特性情報を用いて、画像から、複数の人物の間で画像の見えの違いが大きい領域と、複数の人物の間で画像の見えの違いが小さい領域と、が検出されてもよい。そして、その検出結果に関する情報が観察者に通知されてもよい。例えば、画像の見えの違いが大きい領域と画像の見えの違いが小さい領域との少なくとも一方を示す情報が観察者に通知されてもよい。また、この検出結果に基づいて、画像全体の見えが視覚特性の影響を受けやすいか否かが判定されてもよい。例えば、画像全体の画素数（総画素数）に対する、画像の見えの違いが大きい領域の画素数の割合が閾値以上である場合に、画像全体の見えが視覚特性の影響を受けやすいと判定されてもよい。そ
して、画像全体の画素数に対する、画像の見えの違いが大きい領域の画素数の割合が閾値未満である場合に、画像全体の見えが視覚特性の影響を受けにくいと判定されてもよい。
【００７８】
以上、本発明をその好適な実施例に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施例に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。
【００７９】
＜その他の実施例＞
本発明は、上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１００，５００，６００：画像処理装置  １０１：記憶部  １０３：画像読み込み部
１０４：個人差補正部  １０７：画像合成部  １０８：画像出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【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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