(57)【要約】【課題】面積の小さい領域を選択的に明るくすることを目的の一つとする。【解決手段】複数の画素からなる入力画像を、複数の画素それぞれの特徴量に基づき複数の領域に分割するエッジ検出＆ラベリング部１１と、複数の領域それぞれの面積に基づき、領域ごとに輝度の削減率を算出する領域別輝度削減率計算部１３と、領域別輝度削減率計算部１３により算出された削減率に基づいて複数の画素それぞれの輝度を補正することにより、出力画像を生成する画素発光量計算部１４とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素からなる入力画像を、前記複数の画素それぞれの特徴量に基づき複数の領域に分割する分割部と、
前記複数の領域それぞれの面積に基づき、前記領域ごとに輝度の削減率を算出する輝度削減率計算部と、
前記輝度削減率計算部により算出された削減率に基づいて前記複数の画素それぞれの輝度を補正することにより、出力画像を生成する画像生成部と、を備える表示装置。
【請求項２】
前記分割部は、前記複数の画素のそれぞれに前記領域ごとに異なるラベルを付与することにより、前記入力画像を分割するよう構成される、請求項１に記載の表示装置。
【請求項３】
前記分割部は、前記複数の画素の中の第１の画素の特徴量と、該第１の画素に隣接する第２の画素の特徴量とが同じであるか否かを判定し、同じであると判定した場合に、前記第１及び第２の画素に同じラベルを付与するよう構成される、請求項２に記載の表示装置。
【請求項４】
前記分割部は、前記第１の画素の特徴量と前記第２の画素の特徴量とが所定の閾値により示される範囲内にあるか否かを判定することにより、前記第１の画素の特徴量と前記第２の画素の特徴量とが同じであるか否かを判定する、請求項３に記載の表示装置。
【請求項５】
前記分割部により前記複数の画素のそれぞれに付与されたラベルの修正を行う修正部をさらに備える、請求項２に記載の表示装置。
【請求項６】
前記修正部は、前記複数の画素の中の第３の画素の特徴量と、前記複数の領域の中の該第３の画素が属する第１の領域の特徴量とが同じであるか否かを判定し、同じでないと判定した場合に、前記第１の領域内の前記第３の画素を含む一部分に新たなラベルを付与するよう構成される、請求項５に記載の表示装置。
【請求項７】
前記修正部は、前記第３の画素の特徴量と前記第１の領域の特徴量とが所定の閾値により示される範囲内にあるか否かを判定することにより、前記第３の画素の特徴量と前記第１の領域の特徴量とが同じであるか否かを判定する、請求項６に記載の表示装置。
【請求項８】
前記修正部は、前記複数の領域の中の互いに隣接する第２及び第３の領域それぞれの特徴量が同じであるか否かを判定し、同じであると判定した場合に、前記第３の領域に属する画素のラベルを、前記第２の領域に属する画素のラベルに変更するよう構成される、請求項６又は７に記載の表示装置。
【請求項９】
前記修正部は、前記第２の領域の特徴量と前記第３の領域の特徴量とが所定の閾値により示される範囲内にあるか否かを判定することにより、前記第２の領域の特徴量と前記第３の領域の特徴量とが同じであるか否かを判定する、請求項８に記載の表示装置。
【請求項１０】
前記輝度削減率計算部は、前記分割部により修正されたラベルにより決定される複数の前記領域それぞれの面積を求め、その結果に基づいて前記領域ごとに輝度の削減率を算出する、請求項５に記載の表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は表示装置に関し、本明細書で開示される発明の一実施形態は有機エレクトロルミネセンスディスプレイ等の自発光型表示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
有機エレクトロルミネセンスディスプレイ等の自発光型表示装置においては、低消費電力化が課題のひとつとされている。自発光型表示装置を低消費電力化する最も簡単な方法は、各画素の輝度（発光量）を削減することである。自発光型表示装置の消費電力は各画素の輝度の積算により求められるので、上記のように各画素の輝度を削減することにより、自発光型表示装置を低消費電力化することが可能になる。
【０００３】
しかしながら、この方法によって低消費電力化すると、画面が暗くなってしまうため、画質が劣化したような印象を利用者に与えてしまう。そこで、利用者にそのような印象を与えることを避けつつ低消費電力化を実現すべく、これまでに各種の技術が提案されている。特許文献１乃至４には、そのような技術の一例が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開２００６／４９０５８号公報
【特許文献２】特開２００７−２９８６９３号公報
【特許文献３】特開２００７−１４８０６４号公報
【特許文献４】特開２０１１−２５２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
単に画面が暗くなることを避けつつ省電力化するためのひとつの方法として、各画素の特徴量（色相、彩度、明度）に応じ、画素単位で輝度の削減量を決定することが考えられる。例えば、明度が大きい画素ほど輝度を大きく削減する、などのような方法である。
【０００６】
このようにして輝度の削減量を決定しても、全画素の輝度を一律に削減した場合と同様、画面が暗くなってしまうことは避けられない。そのような状況の下で、画質が劣化したとの印象をできるだけ視聴者に与えないための方法としては、出力画像中に現れる面積の小さい領域を選択的に明るくすることによって、コントラストを大きくすることが考えられる。しかしながら、従来、それを実現できる技術は存在していなかったため、新たな技術が求められていた。
【０００７】
そこで本発明の一実施形態は、面積の小さい領域を選択的に明るくすることのできる表示装置を提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一実施形態に係る表示装置は、複数の画素からなる入力画像を、前記複数の画素それぞれの特徴量に基づき複数の領域に分割する分割部と、前記複数の領域それぞれの面積に基づき、前記領域ごとに輝度の削減率を算出する輝度削減率計算部と、前記輝度削減率計算部により算出された削減率に基づいて前記複数の画素それぞれの輝度を補正することにより、出力画像を生成する画像生成部とを備える表示装置である。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態による表示装置１が有する各種機能のうち、ＲＧＢデータである入力画像からＲＧＢデータである出力画像を生成する機能にかかる機能ブロックと、この機能によって使用される各種バッファとを示す略ブロック図である。
【図２】図１に示した表示装置１の処理フローを示すフロー図である。
【図３】図１に示した入力画像の構成例を示す図である。
【図４】図１に示したエッジ検出＆ラベリング部１１によるエッジ検出＆ラベリング処理の詳細フローを示すフロー図である。
【図５】図４に示したステップＳ２１，Ｓ２３の判定で用いる加算閾値決定関数ｆ（ｔ）の具体例を示す図である。
【図６】図１に示したラベリング修正部１２によるラベリング修正処理の詳細フローを示すフロー図である。
【図７】図１に示した領域別輝度削減率計算部１３による領域別輝度削減率計算処理の詳細フローを示すフロー図である。
【図８】図７に示したステップＳ５３で設定される削減率曲線の具体例を示す図である。
【図９】本発明の実施例による入力画像１００を示す図である。
【図１０】本発明の実施例によるラベルマップ１０１を示す図である。
【図１１】本発明の実施例によるラベルマップ１０２を示す図である。
【図１２】図１１に示したラベルマップ１０２に基づいて領域別輝度削減率計算部１３が算出する各領域の削減率を示す図である。
【図１３】本発明の実施例による出力画像１０３を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明による表示装置の駆動方法について詳細に説明する。なお、本発明による表示装置の駆動方法は以下の実施形態に限定されることはなく、種々の変形を行ない実施することが可能である。また、図面の寸法比率は、説明の都合上、実際の比率とは異なったり、構成の一部が図面から省略されたりする場合がある。
【００１１】
図１は、本発明の実施形態による表示装置１が有する各種機能のうち、ＲＧＢデータである入力画像からＲＧＢデータである出力画像を生成する機能にかかる機能ブロックと、この機能によって使用される各種バッファとを示す略ブロック図である。また、図２は、表示装置１の処理フローを示すフロー図である。
【００１２】
表示装置１は、アクティブマトリクス型駆動方式を採用した有機エレクトロルミネセンスディスプレイであり、出力画像に従って有機エレクトロルミネセンス素子の発光制御を行うことによって出力画像の表示動作を行う。なお、表示装置１は、上面発光型の有機エレクトロルミネセンスディスプレイであってよいし、下面発光型の有機エレクトロルミネセンスディスプレイであってもよい。
【００１３】
図１に示すように、表示装置１は機能的に、画像前処理部１０、エッジ検出＆ラベリング部１１、ラベリング修正部１２、領域別輝度削減率計算部１３、及び画素発光量計算部１４を有して構成される。また、バッファとして、フレームバッファＢ１、ラインバッファＢ２、ラベリングデータバッファＢ３、及び輝度削減率データバッファＢ４を有して構成される。以下、図２も参照しながら、表示装置１の各部の構成及び動作について詳しく説明する。
【００１４】
フレームバッファＢ１は、１フレーム分の入力画像を記憶可能に構成された記憶手段である。ＲＧＢデータである入力画像はまず、このフレームバッファＢ１に格納される（図２のステップＳ１）。
【００１５】
図３は、入力画像の構成例を示す図である。同図に示すように、入力画像はＮ行Ｍ列（Ｎ，Ｍはともに１以上の整数）のマトリックス状に配置されたＮ×Ｍ個の画素によって構成される。各画素は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の色ごとに、輝度を示す０〜２５５の整数値を含んで構成される。各画素の輝度は、これら３色の輝度の合計値により表される。
【００１６】
画像前処理部１０は、フレームバッファＢ１が記憶している入力画像に対し、所定の前処理を施す機能部である（図２のステップＳ２）。この前処理の具体的な例としては、ノイズ除去処理、スムージング処理、シャープニング処理などが含まれる。画像前処理部１０による前処理の実行は必須ではなく、必要に応じて実行することとすればよい。また、後に説明する画素発光量計算部１４から出力される出力画像に対し、後処理としてノイズ除去処理、スムージング処理、シャープニング処理などを施すこととしてもよい。
【００１７】
画像前処理部１０は、縦３×横３の計９画素ずつフレームバッファＢ１から入力画像を取り出して前処理を施し、前処理後の画像（前処理を行わない場合には入力画像そのもの）を、上側から順（図３に示した１行目、２行目、・・・、Ｎ行目の順）に１行分ずつ順次ラインバッファＢ２に供給するよう構成される（図２のステップＳ３，Ｓ４）。
【００１８】
ラインバッファＢ２は、画像前処理部１０から順次入力されるデータを２行分まで記憶可能に構成された記憶手段である。画像前処理部１０から新たに１行分のデータが供給されると、ラインバッファＢ２は、２回前に供給されたデータを破棄する。その結果、ラインバッファＢ２には、新たに供給されたデータと、１回前に供給されたデータとの２行分のデータが格納されることになる。ラインバッファＢ２の格納内容は、新たなフレームの処理が開始される際にリセットされる。
【００１９】
エッジ検出＆ラベリング部１１は、各画素の特徴量に基づいて入力画像を複数の領域に分割する分割部である。具体的には、ラインバッファＢ２に新たに格納された１行分のデータを構成する各画素に対し、左側に位置するものから順（図３に示した１列目の画素、２列目の画素、・・・、Ｍ列目の画素の順）にエッジ検出＆ラベリング処理を施すことによって、所属領域を示すラベルを各画素に付与するよう構成される（図２のステップＳ５，Ｓ６）。また、エッジ検出＆ラベリング部１１は、付与したラベルをラベリングデータバッファＢ３に格納するよう構成される（図２のステップＳ７）。
【００２０】
図４は、エッジ検出＆ラベリング処理の詳細フローを示すフロー図である。以下、この図４の他に図３も参照しながら、エッジ検出＆ラベリング処理について詳しく説明する。
【００２１】
エッジ検出＆ラベリング処理を行うにあたり、エッジ検出＆ラベリング部１１は、図３に示す３つの画素Ａ〜Ｃを参照する。画素Ａは、現在ラベルの付与対象となっている注目画素である。画素Ｂは、画素Ａの１つ前の行内に位置し、かつ、画素Ａと同じ列内に位置する画素（上隣の画素）である。画素Ｃは、画素Ａと同じ行内に位置し、かつ、画素Ａの１つ前の列内に位置する画素（左隣の画素）である。
【００２２】
エッジ検出＆ラベリング処理はまず、画素Ｂと画素Ａが同じ特徴量を有しているか否かを判定する（ステップＳ２１）。ここでいう特徴量は、各画素の色ごとの輝度から算出される色相、彩度、明度のうちのいずれか１つ又は２つ以上の組み合わせを指す。また、「同じ特徴量」には、全く同じではなくても、所定の閾値により示される範囲内にある特徴量を含む。
【００２３】
以下、ステップＳ２１における具体的な判定の方法について、４つの例を挙げて説明する。以下の説明では、画素Ａの特徴量をｔ、画素Ｂの特徴量をａと表す。
【００２４】
第１の例は、加算閾値ｃを用いる方法である。加算閾値ｃは、例えば１以上の数値とすることが好ましい。この方法を採用する場合、エッジ検出＆ラベリング部１１は、ステップＳ２１においてａ−ｃ＜ｔ＜ａ＋ｃが満たされるか否かを判定し、肯定的な判定結果が得られた場合に、画素Ｂと画素Ａが同じ特徴量を有すると判定する。
【００２５】
第２の例は、積算閾値ｒを用いる方法である。積算閾値ｒは、例えば０．０より大きく１．０より小さい数値（０．０＜ｒ＜１．０）とすることが好ましい。この方法を採用する場合、エッジ検出＆ラベリング部１１は、ステップＳ２１においてａ／ｒ＜ｔ＜ａ×ｒが満たされるか否かを判定し、肯定的な判定結果が得られた場合に、画素Ｂと画素Ａが同じ特徴量を有すると判定する。
【００２６】
第３の例は、加算閾値決定関数ｆ（ｔ）を用いる方法である。図５は、この関数ｆ（ｔ）の具体例を示している。同図に示す例による特徴量ｔは、０以上１００以下の数値である。そして、関数ｆ（ｔ）は、ｔが０である場合に最小値となり、ｔが１００である場合に最大値となる単調増加の指数関数となっている。なお、関数ｆ（ｔ）は指数関数でなければならないわけではなく、例えば直線関数、曲線関数、対数関数などであってもよい。
【００２７】
第３の例による方法を採用する場合、エッジ検出＆ラベリング部１１は、ステップＳ２１においてａ−ｆ（ｔ）＜ｔ＜ａ＋ｆ（ｔ）が満たされるか否かを判定し、肯定的な判定結果が得られた場合に、画素Ｂと画素Ａが同じ特徴量を有すると判定する。関数ｆ（ｔ）として図５に示す指数関数を用いるとすると、このような判定を行うことで、例えば暗いエリア（明度が小さいエリア）を大きくまとめ、明るいエリア（明度が大きいエリア）を小さくまとめる、といった特徴量に応じた領域分割（ラベリング）が可能になる。
【００２８】
第４の例は、積算閾値決定関数ｇ（ｔ）を用いる方法である。この関数ｇ（ｔ）も、関数ｆ（ｔ）と同様の指数関数としてもよいし、直線関数、曲線関数、対数関数などとしてもよい。この方法を採用する場合、エッジ検出＆ラベリング部１１は、ステップＳ２１においてａ／ｇ（ｔ）＜ｔ＜ａ×ｇ（ｔ）が満たされるか否かを判定し、肯定的な判定結果が得られた場合に、画素Ｂと画素Ａが同じ特徴量を有すると判定する。
【００２９】
図４に戻る。ステップＳ２１で画素Ｂと画素Ａが同じ特徴量を有すると判定した場合、エッジ検出＆ラベリング部１１は、画素Ａに画素Ｂと同じラベル（画素Ｂを注目画素とするエッジ検出＆ラベリング処理により画素Ｂに付与されたラベル）を付与することを決定する（ステップＳ２２）。一方、ステップＳ２１で画素Ｂと画素Ａが同じ特徴量を有すると判定しなかった場合、エッジ検出＆ラベリング部１１は次に、画素Ｃと画素Ａが同じ特徴量を有しているか否かを判定する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３の具体的な処理は、画素Ｃと画素Ｂが入れ替わる点を除き、ステップＳ２１における処理と同じとすることが好ましい。
【００３０】
ステップＳ２３で画素Ｃと画素Ａが同じ特徴量を有すると判定した場合、エッジ検出＆ラベリング部１１は、画素Ａに画素Ｃと同じラベル（画素Ｃを注目画素とするエッジ検出＆ラベリング処理により画素Ｃに付与されたラベル）を付与することを決定する（ステップＳ２４）。一方、ステップＳ２３で画素Ｃと画素Ａが同じ特徴量を有すると判定しなかった場合、エッジ検出＆ラベリング部１１は、画素Ａに新しいラベル（同一フレーム内の画素に対してそれまでに付与したことのないラベル）を付与する（ステップＳ２５）。
【００３１】
エッジ検出＆ラベリング処理はここで終了し、続いて図２に示したステップＳ７が実行される。ステップＳ７では上述したように、エッジ検出＆ラベリング部１１によって、付与したラベルをラベリングデータバッファＢ３に格納する処理が実行される。
【００３２】
図１に戻る。ラベリング修正部１２は、エッジ検出＆ラベリング部１１により各画素に付与されたラベルの修正を行う修正部である。具体的には、１フレーム内の全画素についてのラベルがラベリングデータバッファＢ３に格納された後、格納された各ラベルに対してラベリング修正処理を施すよう構成される（図２のステップＳ８）。
【００３３】
ラベリング修正部１２を設けているのは、上述したエッジ検出＆ラベリング処理の欠点を補うためである。すなわち、上述したエッジ検出＆ラベリング処理によれば、互いに隣接しかつ同じ特徴量を有する２つの領域に、異なるラベルが付与されてしまうことがあり得る（後述する実施例参照）。また、例えば入力画像内に特徴量が徐々に変化するような領域がある場合には、同一のラベルにより特定される１つの領域内に位置している２つの画素（特に、離れた位置にある２つの画素）の特徴量が全く異なるものとなっていることがあり得る。ラベリング修正部１２は、このようなエッジ検出＆ラベリング処理の欠点を補い、各画素に適切なラベルを付与することを目的として、ラベリング修正処理を行う。以下、具体的に説明する。
【００３４】
図６は、ラベリング修正処理の詳細フローを示すフロー図である。同図に示すように、ラベリング修正部１２はまず、各領域に順次着目するループ処理を行う（ステップＳ３１）。
【００３５】
ステップＳ３１の個々のループにおいて、ラベリング修正部１２は、まず着目領域の特徴量を算出する（ステップＳ３２）。領域の特徴量としては、例えば、領域内の画素の特徴量の平均値（平均色相、平均彩度、平均明度等）を用いることが好適である。
【００３６】
続いてラベリング修正部１２は、着目領域内の各画素について、注目画素の特徴量と注目領域の特徴量とが同じであるか否かを判定する（ステップＳ３４）。この判定は、図４に示したステップＳ２１，Ｓ２３と同様の処理により行うことが好ましい（例えば、特徴量ｔを注目画素の特徴量、特徴量ａを注目領域の特徴量とすればよい）。ただし、ステップＳ３４の判定で用いる閾値（加算閾値ｃ、積算閾値ｒ、加算閾値決定関数ｆ（ｔ）、又は積算閾値決定関数ｇ（ｔ））は、ステップＳ２１，Ｓ２３で用いた閾値とは別のものを用いてもよい。
【００３７】
ステップＳ３４で同じでないと判定した場合、ラベリング修正部１２は、注目領域のうち注目画素を含む一部分の中に位置する各画素に対し、注目領域とは異なる新たなラベルを付与する（ステップＳ３５）。この一部分の具体的な範囲としては、注目画素と同じ特徴量を有する画素（すなわち、ステップＳ２１で同じと判定される画素）により構成される範囲とすることが好ましい。これにより、注目領域が２つの新たな領域に分割されることになる。
【００３８】
ステップＳ３５で注目領域を分割した場合、ラベリング修正部１２はステップＳ３１のループ処理を一旦抜け、再度初めからステップＳ３１のループ処理を実行する。これにより、分割により新たに生成された領域を含むすべての領域が、再度、ループ処理の対象となる。なお、こうしてループ処理を繰り返す場合、ステップＳ３２〜Ｓ３４の処理を既に経験した領域については、これらの処理の実行を省略することが好ましい。
【００３９】
ステップＳ３１のループ処理が終了すると、次にラベリング修正部１２は、各領域の特徴量を再度算出する（ステップＳ３６，Ｓ３７）。そして、隣接領域の全組み合わせを抽出し、各組み合わせについてステップＳ３９の処理を実行する（ステップＳ３８）。
【００４０】
ステップＳ３９では、ラベリング修正部１２は、注目している組み合わせに属する２つの領域の特徴量が同じであるか否かを判定する（ステップＳ３９）。この判定も、図４に示したステップＳ２１，Ｓ２３と同様の処理により行うことが好ましい（例えば、特徴量ｔを一方の領域の特徴量、特徴量ａを他方の領域の特徴量とすればよい）。ただし、ステップＳ３４の判定で用いる閾値（加算閾値ｃ、積算閾値ｒ、加算閾値決定関数ｆ（ｔ）、又は積算閾値決定関数ｇ（ｔ））は、ステップＳ２１，Ｓ２３，Ｓ３４で用いた閾値とは別のものを用いてもよい。
【００４１】
ステップＳ３９で２つの領域の特徴量が同じであると判定した場合、ラベリング修正部１２は、一方の注目領域に属する画素のラベルを、他方の注目領域に属する画素のラベルに変更する処理を行う（ステップＳ４０）。これにより、注目している組み合わせに属する２つの領域が統一されることになる。ステップＳ３９で２つの領域の特徴量が同じでないと判定した場合には、特段の処理を行わず次の組み合わせに処理を移す。こうしてすべての組み合わせについての処理が終了すると、ラベリング修正部１２によるラベリング修正処理は終了する。
【００４２】
図１に戻る。領域別輝度削減率計算部１３は、複数の領域それぞれの面積に基づき、領域ごとに輝度の削減率を算出する輝度削減率計算部である。具体的には、ラベリング修正部１２により修正されたラベルにより決定される複数の領域それぞれの面積を求め、その結果に基づいて、領域ごとに輝度の削減率を算出する領域別輝度削減率計算処理を実行する（図２のステップＳ９）。
【００４３】
図７は、領域別輝度削減率計算処理の詳細フローを示すフロー図である。同図に示すように、領域別輝度削減率計算部１３はまず初めに、画像全体での最終的な輝度の削減率を示すターゲット削減率Ｔａｒを取得する（ステップＳ５０）。ここで取得されるターゲット削減率Ｔａｒは、表示装置１の図示しないメモリに予め記憶しておくことが好適である。次いで領域別輝度削減率計算部１３は、取得したターゲット削減率Ｔａｒを全画素に一律に適用することによって各画素の輝度を仮に削減し、削減前の各画素の輝度の合計から削減後の各画素の輝度の合計を減じてなるトータル削減量Ｄ１を算出する（ステップＳ５１）。
【００４４】
続いて領域別輝度削減率計算部１３は、各画素に適用すべき削減率の最大値（最大削減率Ｍａｘ）と、各画素に適用すべき削減率の最小値（最小削減率Ｍｉｎ）とを仮決定する（ステップＳ５２）。ここで仮決定する値についても、表示装置１の図示しないメモリに予め記憶しておくことが好適である。
【００４５】
次に領域別輝度削減率計算部１３は、削減率曲線を設定する（ステップＳ５３）。削減率曲線は、最大削減率Ｍａｘ及び最小削減率Ｍｉｎから各領域の削減率を求めるためのもので、所定の横軸と所定の縦軸を有する座標平面上に形成される曲線（直線を含む）により構成される。
【００４６】
図８は、削減率曲線の具体例を示す図である。この例による削減率曲線は、各領域の面積順位を横軸とし、輝度の削減率を縦軸とする座標平面上に形成される直線である。なお、ここではこのように横軸と縦軸とを定めているが、他の方法で横軸と縦軸とを定めてもよい。例えば、各領域の面積を横軸としてもよい。
【００４７】
図８の例では、座標（面積１位，ステップＳ５２で仮決定した最大削減率Ｍａｘ）と座標（面積最下位，ステップＳ５２で仮決定した最小削減率Ｍｉｎ）の２点を通る直線関数Ｆにより、削減率曲線を表している。なお、削減率曲線は、他にも曲線関数、指数関数、対数関数など各種の関数により表すことができる。
【００４８】
図７に戻り、削減率曲線を設定した領域別輝度削減率計算部１３は、設定した削減率曲線に基づき、各領域の削減率を算出する（ステップＳ５４）。図８には、一例として面積順位２位の領域について算出される削減率Ｘを図示している。
【００４９】
次に領域別輝度削減率計算部１３は、算出した各領域の削減率に基づいて各画素の輝度を仮に削減し、削減前の各画素の輝度の合計から削減後の各画素の輝度の合計を減じてなるトータル削減量Ｄ２を算出する（ステップＳ５５）。そして、算出したトータル削減量Ｄ２と、ステップＳ５１で算出しておいたトータル削減量Ｄ１とが一致するか否かを判定する（ステップＳ５６）。なお、ここでいう一致は完全一致ではなくてもよく、例えばトータル削減量Ｄ１を中心とする所定の範囲内にトータル削減量Ｄ２がある場合に、ステップＳ５６の判定結果が「一致」になることとしてもよい。
【００５０】
ステップＳ５６で一致しないと判定した場合、領域別輝度削減率計算部１３は、所定の検索条件を満たす範囲で、最大削減率Ｍａｘ及び最小削減率Ｍｉｎの少なくとも一方を変更する（ステップＳ５７）。ここでいう所定の検索条件とは、例えばＣを定数として、Ｍａｘ−Ｍｉｎ＝Ｃ又はＴａｒ−Ｍｉｎ＝Ｃというものである。変更した後、領域別輝度削減率計算部１３は、ステップＳ５３に戻って処理を再実行する。
【００５１】
図８には、所定の検索条件をＭａｘ−Ｍｉｎ＝Ｃとする場合の例、すなわち、最大削減率Ｍａｘと最小削減率Ｍｉｎの差を一定値Ｃとする条件の下で、最大削減率Ｍａｘ及び最小削減率Ｍｉｎの両方を変更する例を示している。この例には、２つの変更例を示している。１つは最大削減率Ｍａｘをより小さな値Ｍａｘ（１）に変更し、最小削減率Ｍｉｎをより小さな値Ｍｉｎ（１）に変更する例であり、他の１つは最大削減率Ｍａｘをより大きな値Ｍａｘ（２）に変更し、最小削減率Ｍｉｎをより大きな値Ｍｉｎ（２）に変更する例である。検索条件がＭａｘ−Ｍｉｎ＝Ｃであることから、Ｍａｘ（１）−Ｍｉｎ（１）＝Ｃ、Ｍａｘ（２）−Ｍｉｎ（２）＝Ｃとなる。
【００５２】
図７に戻る。ステップＳ５７の処理においては、トータル削減量Ｄ１とトータル削減量Ｄ２の大小関係を判定し、トータル削減量Ｄ１がトータル削減量Ｄ２より大きい場合には、削減率を上げる方向で最大削減率Ｍａｘ及び最小削減率Ｍｉｎの少なくとも一方を変更し（例えば図８の例では、最大削減率ＭａｘをＭａｘ（２）に、最小削減率ＭｉｎをＭｉｎ（２）に変更し）、トータル削減量Ｄ１がトータル削減量Ｄ２より小さい場合には、削減率を下げる方向で最大削減率Ｍａｘ及び最小削減率Ｍｉｎの少なくとも一方を変更する（例えば図８の例では、最大削減率ＭａｘをＭａｘ（１）に、最小削減率ＭｉｎをＭｉｎ（１）に変更する）ことが好ましい。また、回を重ねるに従い、変更量を小さくしていくことが好ましい。こうすることで、トータル削減量Ｄ２をトータル削減量Ｄ１に近づけていくことが可能になる。
【００５３】
ステップＳ５６で一致すると判定した場合には、領域別輝度削減率計算部１３は、ステップＳ５４で算出した最新の各領域の削減率に基づいて各画素の削減率を取得し、図１に示した輝度削減率データバッファＢ４に格納する（ステップＳ５８）。ここまでの処理により、領域別輝度削減率計算部１３による領域別輝度削減率計算処理が終了する。
【００５４】
図１に戻る。画素発光量計算部１４は、各画素について最終的に得られた輝度の削減率に基づいて入力画像の各画素の輝度を補正することにより、ＲＧＢデータである出力画像を生成する画像生成部である。具体的には、フレームバッファＢ１に記憶される各画素の輝度を、輝度削減率データバッファＢ４に記憶される各画素の削減率に基づいて補正することにより、出力画像を生成するよう構成される（図２のステップＳ１０）。
【００５５】
より具体的に説明すると、画素発光量計算部１４は、フレームバッファＢ１に記憶される各画素の輝度に対応する削減率を乗ずることによって、出力画像内の各画素の輝度を算出することとすればよい。なお、削減率の乗算結果が小数点以下の数値となった場合には、四捨五入、切り捨て、切り上げ等、予め定めた丸め処理を行うことによって整数値を得て、出力画像の輝度とすることが好ましい。
【００５６】
以上説明したように、本実施形態による表示装置１によれば、複数の画素それぞれの特徴量に基づいて入力画像を複数の領域に分割し、各領域の面積に基づいて領域ごとに輝度の削減率を算出しているので、削減率を面積の大きい領域に割り振り、面積の小さい領域を選択的に明るくすることが可能になる。したがって、輝度の削減によって画像が暗くなったことにより視聴者が抱く画質が劣化したとの印象を、軽減することが可能になる。
【実施例】
【００５７】
以下、図９〜図１３を参照しながら、本発明の実施例について説明する。
【００５８】
図９は、本実施例による入力画像１００を示す図である。同図に示すように、入力画像１００は２０×２０個の画素からなる画像であり、領域Ａ〜Ｆを有している。
【００５９】
領域Ａ〜Ｆそれぞれの中に記載の数値は、その領域内に属する画素のＲＧＢデータを示している。例えば領域Ｃに属する画素は、赤（Ｒ）の輝度が０、緑（Ｇ）の輝度が２１４、青（Ｂ）の輝度が２５１であるＲＧＢデータ（０，２１４，２５１）により構成される。このＲＧＢデータは概ね水色を示しており、各画素の輝度は４６５（＝０＋２１４＋２５１）となる。同様に、領域Ａに属する画素は白色を示すＲＧＢデータ（２５５，２５５，２５５）により構成され（各画素の輝度は７６５）、領域Ｂに属する画素は概ね青色を示すＲＧＢデータ（３，３，２２８）により構成され（各画素の輝度は２３４）、領域Ｄに属する画素は概ね黄色を示すＲＧＢデータ（２５５，２４２，０）により構成され（各画素の輝度は４９７）、領域Ｅに属する画素は概ねピンク色を示すＲＧＢデータ（２３０，２，２１８）により構成され（各画素の輝度は４５０）、領域Ｆに属する画素は概ね緑色を示すＲＧＢデータ（９，２５３，２）により構成される（各画素の輝度は２６４）。
【００６０】
以下では、説明を簡潔なものとするため、各画素の特徴量は領域Ａ〜Ｆの間で互いに異なる（すなわち、図４のステップＳ２１，Ｓ２３で同じ特徴量を有していると判定されない）ものとして説明を続ける。
【００６１】
図１０は、各画素のラベルからなるラベルマップ１０１を示す図である。ラベルマップ１０１内の各画素のラベルは、エッジ検出＆ラベリング部１１が入力画像１００に対して上述したエッジ検出＆ラベリング処理を行うことにより付与されたもの（図１に示したラベリングデータバッファＢ３に格納されるデータ）となっている。なお、本実施例では、図１に示した画像前処理部１０による前処理は行わないものとしている。
【００６２】
図１０に示すように、ラベルマップ１０１には「１」から「９」の９種類のラベルが含まれており、これは明らかに領域の数（Ａ〜Ｆの６個）より多くなっている。ラベルマップ１０１を詳しく見ると、領域Ａに属する画素に対して４種類のラベル１，５，７，９が付与されており、その結果として、ラベルの数が領域の数より多くなっている。
【００６３】
ラベルマップ１０１がこのような結果となったのは、エッジ検出＆ラベリング部１１が図８に示す画素Ｐ１〜Ｐ３（いずれも領域Ａ内の画素）にラベルを付与する際、それまで領域Ａに付与していたラベル「１」とは異なるラベルを付与してしまったからである。つまり、エッジ検出＆ラベリング部１１は、例えば画素Ｐ１に対するラベルを求める際、図３を参照して説明したように画素Ｐ１の上隣の画素及び左隣の画素のみを参照する。そして、画素Ｐ１の上隣の画素及び左隣の画素はいずれも領域Ａに属しておらず、画素Ｐ１とは異なる特徴量を有している。その結果、図４のステップＳ２１，Ｓ２３がいずれも否定判定となり、エッジ検出＆ラベリング部１１は新たなラベルを画素Ｐ１に付与してしまうのである。画素Ｐ２，Ｐ３についても同様である。
【００６４】
このようにラベルの数が領域の数より多くなることは好ましいことではなく、図１に示したラベリング修正部１２により修正される。
【００６５】
図１１は、ラベリング修正部１２による修正後の各画素のラベルからなるラベルマップ１０２を示す図である。同図に示すように、ラベルマップ１０２では領域Ａ内の各画素のラベルが「１」に統一されており、ラベルの数と領域の数とが一致している。
【００６６】
図１２は、ラベルマップ１０２に基づいて領域別輝度削減率計算部１３が算出する各領域の削減率を示す図である。同図においては、各ラベルにより示される領域の画素数（＝面積）順に、各ラベルを並べている。また、「元画像の輝度合計」は、入力画像１００における各画素の輝度の合計値を示している。
【００６７】
本実施例では、ラベリング修正部１２によるラベリング修正処理の結果、図１２に示すように、領域Ａ〜Ｆのそれぞれについて削減率０．４，０．３，０．３，０．１，０．２，０．２が算出される。この結果からも、領域の面積が小さいほど、ラベリング修正部１２により小さな削減率が算出されることが理解される。
【００６８】
図１３は、図１に示した画素発光量計算部１４により、図９の入力画像１００内の各画素の輝度と、図１２に示した削減率とに基づいて生成される出力画像１０３を示す図である。同図と図９とを比較すると理解されるように、領域Ａ〜Ｆのいずれにおいても、入力画像１００よりも各画素の輝度が小さくなっている。具体的には、領域Ａ内の各画素の輝度は７６５から４５９に減少し（削減率＝０．４）、領域Ｂ内の各画素の輝度は２３４から１５２に減少し（削減率≒０．３５）、領域Ｃ内の各画素の輝度は４６５から３３４に減少し（削減率≒０．２８）、領域Ｄ内の各画素の輝度は４９７から４４６に減少し（削減率≒０．１０）、領域Ｅ内の各画素の輝度は４５０から３５０に減少し（削減率≒０．２２）、領域Ｆ内の各画素の輝度は２６４から２２０に減少している（削減率≒０．１７）。
【００６９】
このように、本実施例による出力画像１０３では、面積の大きい領域ほど各画素の輝度が大きく削減されており、面積の小さい領域が選択的に明るい状態とされている。したがって、上記したように、輝度の削減によって画像が暗くなったことにより視聴者が抱く画質が劣化したとの印象を軽減することが実現されている。
【００７０】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明が、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施され得ることは勿論である。
【００７１】
例えば、上記実施形態では、図４に示したエッジ検出＆ラベリング処理の際に参照する画素を注目画素の上隣と左隣の２つとしたが、そのうちのいずれか一方のみを参照することとしてもよいし、より多くの画素を参照することとしてもよい。
【符号の説明】
【００７２】
１・・・表示装置、１０・・・画像前処理部、１１・・・エッジ検出＆ラベリング部、１２・・・ラベリング修正部、１３・・・領域別輝度削減率計算部、１４・・・画素発光量計算部、１００・・・入力画像、１０１，１０２・・・ラベルマップ、１０３・・・出力画像、Ｂ１・・・フレームバッファ、Ｂ２・・・ラインバッファ、Ｂ２・・・順次ラインバッファ、Ｂ３・・・ラベリングデータバッファ、Ｂ４・・・輝度削減率データバッファ
【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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