(57)【要約】【課題】従来の方法では判別が困難であった画像の種類を判別できる画像判別装置及び画像処理装置を提供する。【解決手段】画像の種類を判別する画像判別装置としての画像判別部２００は、前記画像を構成する画素の画像情報を色度図にマッピングして前記画像を解析する画像解析処理部２１０と、前記画像解析処理部によって解析された前記色度図のマッピング結果に基づいて前記画像の種類の判別処理を行う画像判別処理部２３０とを含む。【選択図】図１
2009253326.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の種類を判別する画像判別装置であって、
前記画像を構成する画素の画像情報を色度図にマッピングして前記画像を解析する画像
解析処理部と、
前記画像解析処理部によって解析された前記色度図のマッピング結果に基づいて前記画
像の種類の判別処理を行う画像判別処理部とを含むことを特徴とする画像判別装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記色度図は、均等色度図であり、
前記画像解析処理部は、
前記画素の画像情報を前記色度図にマッピングして前記色度図にマッピングされた領域
数をカウントし、
前記画像判別処理部は、
前記領域数に基づいて、前記画像の種類の判別処理を行うことを特徴とする画像判別装
置。
【請求項３】
請求項１又は２において、
前記画像解析部は、
前記画素の画像情報が前記色度図にマッピングされた色度座標を拡大処理する拡大処理
部と、
前記拡大処理部によって拡大処理された色度座標において前記画素の画像情報に対応し
たマッピング位置を量子化する量子化部とを含み、
前記量子化部によって量子化されたマッピング位置の数をカウントすることを特徴とす
る画像判別装置。
【請求項４】
請求項３において、
前記画像解析部は、
前記量子化部によって量子化されたマッピング位置のノイズ除去処理を行うノイズ除去
処理部を含み、
前記ノイズ除去処理部によって行われる前記ノイズ除去処理後のマッピング位置の数を
カウントすることを特徴とする画像判別装置。
【請求項５】
請求項３又は４において、
前記画像判別処理部は、
前記マッピング位置の数が第１の閾値より小さいか否かを判別することで、前記画像の
種類の判別処理を行うことを特徴とする画像判別装置。
【請求項６】
請求項３乃至５のいずれかにおいて、
前記画像判別処理部は、
前記マッピング位置の数が第２の閾値より大きいか否かを判別することで、前記画像の
種類の判別処理を行うことを特徴とする画像判別装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかにおいて、
前記色度図は、
ＣＩＥ １９７６ ＵＣＳ色度図であることを特徴とする画像判別装置。
【請求項８】
画像の種類を判別する請求項１乃至７のいずれか記載の画像判別装置と、
前記画像の画像信号に対し、前記画像判別装置の判別結果に対応したコントラスト処理
を行うコントラスト処理部とを含むことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像判別装置及びこれを含む画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、大画面テレビジョンやプロジェクタ等の高性能な画像表示装置が広く普及してお
り、これらの画像表示装置においては、色の再現性や画質が、より一層、重要視されるよ
うになっている。このような画質を改善する処理としてコントラスト強調等があり、これ
らの処理は、画像表示装置に供給される画像信号に対して施される。ところが、画質の改
善を図る処理のアルゴリズムにより、画質を著しく改善できる画像パターンがある一方で
、画質の改善がほとんど見られない画像パターンがあり、画像の種類に応じて処理を使い
分けることが行われていた。そのため、画像の種類を正確に判別する必要があり、この画
像判別処理の処理結果が適確であるか否かが、画質の改善に大きく影響していた。
【０００３】
このような画像判別処理については、例えば特許文献１、特許文献２及び特許文献３に
開示されている。特許文献１には、入力画素データに基づいて、所定領域内の一列中に含
まれる異なる色の画素数により色の変化を判定することで、コンピュータ作成画像の領域
かグラデーションや自然画像の領域かを判定する技術が開示されている。また、特許文献
２には、ヒストグラムで頻度の最大値と最小値との差が閾値より大きいときにオフィス文
書と判別し、それ以外は自然画像と判別する技術が開示されている。更に、特許文献３に
は、画像内で抽出されたエッジ点の総和量から１次元射影値及び１次元射影平滑値を求め
、１次元射影値と１次元射影平滑値を用いて画像が文書画像か否かを判別する技術が開示
されている。
【０００４】
【特許文献１】特開平６−２２５１６０号公報
【特許文献２】特開２００１−３３３２８５号公報
【特許文献３】特開２００６−１２８９８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載されているように近隣の画素との差だけで画像の種類
を判別すると、プロジェクタにより表示されることが多いチャート図のような画像では自
然画像か否かを判別できず、プレゼンテーション資料のような図が多用される画像につい
ては、誤判別が起きやすくなるという問題がある。また、特許文献２に記載されているよ
うにヒストグラムだけで画像の種類を判別したり、特許文献３に記載されているようにエ
ッジ点の総和量だけで画像の種類を判別したりする場合も同様である。
【０００６】
本発明は、以上のような技術的課題に鑑みてなされたものであり、その目的の１つは、
従来の方法では判別が困難であった画像の種類を判別できる画像判別装置及び画像処理装
置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために本発明は、画像の種類を判別する画像判別装置であって、前
記画像を構成する画素の画像情報を色度図にマッピングして前記画像を解析する画像解析
処理部と、前記画像解析処理部によって解析された前記色度図のマッピング結果に基づい
て前記画像の種類の判別処理を行う画像判別処理部とを含む画像判別装置に関係する。
【０００８】
本発明によれば、処理対象の画像を構成する画素の画像情報を色度図にマッピングし、
そのマッピング結果に応じて画像の種類を判別するようにしたので、画像の種類に対応し
た色度図上の分散度等を考慮して、これまで判別できなかった画像の種類をより正確に判
別できるようになる。
【０００９】
また本発明に係る画像判別装置では、前記色度図は、均等色度図であり、前記画像解析
処理部は、前記画素の画像情報を前記色度図にマッピングして前記色度図にマッピングさ
れた領域数をカウントし、前記画像判別処理部は、前記領域数に基づいて、前記画像の種
類の判別処理を行うことができる。
【００１０】
本発明によれば、上記の効果に加えて、色度図のマッピング結果の状況を、マッピング
された領域数の数により判別できるので、非常に簡素な処理で色度図のマッピング状況を
把握できるようになり、簡素な処理で、正確な画像の種類の判別処理を実現できるように
なる。
【００１１】
また本発明に係る画像判別装置では、前記画像解析部は、前記画素の画像情報が前記色
度図にマッピングされた色度座標を拡大処理する拡大処理部と、前記拡大処理部によって
拡大処理された色度座標において前記画素の画像情報に対応したマッピング位置を量子化
する量子化部とを含み、前記量子化部によって量子化されたマッピング位置の数をカウン
トすることができる。
【００１２】
本発明によれば、上記の効果に加えて、量子化後のマッピング位置は、拡大処理後の色
度図の格子座標の位置に割り当てられ、格子座標数によりマッピング位置の状況を判別で
きるようになる。更に、量子化後のマッピング位置はいわゆる減色処理後のマッピング位
置に対応しているため、簡素な処理だけで複雑な減色処理を不要にできるという効果も得
られる。
【００１３】
また本発明に係る画像判別装置では、前記画像解析部は、前記量子化部によって量子化
されたマッピング位置のノイズ除去処理を行うノイズ除去処理部を含み、前記ノイズ除去
処理部によって行われる前記ノイズ除去処理後のマッピング位置の数をカウントすること
ができる。
【００１４】
本発明によれば、上記の効果に加えて、ノイズ除去処理後のマッピング位置の数を判別
するようにしたため、画像にノイズが重畳した場合であっても、画像の種類の判別処理を
正確に行うことができるようになる。
【００１５】
また本発明に係る画像判別装置では、前記画像判別処理部は、前記マッピング位置の数
が第１の閾値より小さいか否かを判別することで、前記画像の種類の判別処理を行うこと
ができる。
【００１６】
本発明によれば、入力画像の種類がある程度予測可能で、マッピング位置の数が極端に
少ない画像について、判別処理を簡素化できるようになる。
【００１７】
また本発明に係る画像判別装置では、前記画像判別処理部は、前記マッピング位置の数
が第２の閾値より大きいか否かを判別することで、前記画像の種類の判別処理を行うこと
ができる。
【００１８】
本発明によれば、入力画像の種類がある程度予測可能で、マッピング位置の数が多い画
像について、判別処理を簡素化できるようになる。
【００１９】
また本発明に係る画像判別装置では、前記色度図は、ＣＩＥ １９７６ ＵＣＳ色度図で
あってもよい。
【００２０】
本発明によれば、上記の効果に加えて、輝度の等しい色に対して、色度図上のマッピン
グ位置の距離と知覚的に認識できる色の差とを精度良く関連付けることができるので、知
覚的に認識できる色の差に対応した色度図上のマッピング位置の距離を特定でき、より正
確に色の差に基づく画像の判別処理を行うことができるようになる。
【００２１】
また本発明は、画像の種類を判別する上記のいずれか記載の画像判別装置と、前記画像
の画像信号に対し、前記画像判別装置の判別結果に対応したコントラスト処理を行うコン
トラスト処理部とを含む画像処理装置に関係する。
【００２２】
本発明によれば、従来の方法では判別が困難であった画像の種類を判別し、判別結果に
対応したコントラスト処理を施すことができるので、画像の種類の判別を誤ることなく、
従来では実現できなかった画質の改善を図ることができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明す
る実施の形態は、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
い。また以下で説明される構成のすべてが本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００２４】
以下、本発明に係る実施形態では、画像表示装置としてのプロジェクタに、画像の種類
を判別すると共に、その判別結果に対応したコントラスト処理を行う画像処理部を内蔵さ
せるものとして説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００２５】
〔実施形態１〕
図１に、本発明に係る実施形態１における画像表示システムの構成例のブロック図を示
す。図１では、画像処理装置としての画像処理部がプロジェクタに内蔵されるものとして
説明するが、画像処理部の機能を実現する画像処理装置がプロジェクタの外部に設けられ
ていてもよい。
【００２６】
実施形態１における画像表示システム１０は、画像入力部２０と、プロジェクタ３０と
、スクリーンＳＣＲとを含む。画像入力部２０は、例えばスキャナ２２、デジタルカメラ
２４、及びパーソナルコンピュータ（Personal Computer：ＰＣ）２６の少なくとも１つ
を有し、これらの少なくとも１つによりプロジェクタ３０に表示させる画像に対応した画
像信号を入力する。プロジェクタ３０は、画像入力部２０により入力された画像信号に対
応した画像の種類に応じたコントラスト処理を行い、コントラスト処理後の画像信号に基
づいてスクリーンＳＣＲに画像を投射する。
【００２７】
プロジェクタ３０は、画像処理部（広義には画像処理装置）４０と、画像表示部１００
とを含む。画像処理部４０は、画像入力部２０からの画像信号に基づいて、該画像信号に
より表される画像の種類に応じたコントラスト処理を行い、コントラスト処理後の画像信
号を画像表示部１００に出力する。画像表示部１００は、画像処理部４０からの画像信号
に基づいて、図示しない光源からの光を変調し、変調後の光をスクリーンＳＣＲに投射す
ることで画像を表示する。
【００２８】
画像処理部４０は、画像判別部（広義には画像判別装置）２００と、コントラスト処理
部３００とを含む。画像判別部２００は、画像入力部２０からの画像信号に基づいて、該
画像信号により表される画像の種類を判別する。コントラスト処理部３００は、画像入力
部２０からの画像信号に対して、複数種類のコントラスト処理のうち画像判別部２００の
判別結果に対応したコントラスト処理を行う。コントラスト処理部３００によって行われ
たコントラスト処理後の画像信号は、画像表示部１００に出力される。
【００２９】
実施形態１におけるコントラスト処理部３００は、例えば高ダイナミックレンジ画像（
High Dynamic Range Images：ＨＤＲＩ）の画像信号に対して、ローカルコントラスト処
理（第１のコントラスト処理）又はグローバルコントラスト処理（第２のコントラスト処
理）を行う。ここで、ＨＤＲＩは、最高輝度と最低輝度の比で表される画素の画素値の幅
が広い画像をいう。
【００３０】
ローカルコントラスト処理は、画像内において局所的に画素値の分布を解析して、その
解析結果により局所的に求められたパラメータを用いて局所的に行われるコントラスト処
理である。このようなローカルコントラスト処理の詳細については、例えば「用語説明Ｈ
ＤＲＩ」（北九州市立大学、＜ＵＲＬ：http://vig.is.env.kitakyu-u.ac.jp/Japanese/t
utorial/hdri.html＞）、「Compressing and Companding High Dynamic Range Images wi
th Subband Architectures」（ＭＩＴ、＜ＵＲＬ：http://web.mit.edu/yzli/www/hdr05.
pdf＞）、特開２００７−６１６８号公報等に記載されている。実施形態１におけるロー
カルコントラスト処理として、上記の公知資料に記載されている公知のローカルコントラ
スト処理を適用でき、ローカルコントラスト処理の内容についての説明を省略する。
【００３１】
グローバルコントラスト処理は、画面全体の輝度や色の情報に基づいて、画面全体に対
して求められたパラメータを用いて行われるコントラスト処理である。このようなグロー
バルコントラスト処理の詳細については、例えば「ヒストグラム均等化」（神奈川工科大
学、＜ＵＲＬ：http://www.f-kmr.com/PDF/dsp_enhance.pdf＞）に記載されている。実施
形態１におけるグローバルコントラスト処理として、上記の公知資料に記載されている公
知のグローバルコントラスト処理を適用でき、グローバルコントラスト処理の内容につい
ての説明を省略する。
【００３２】
実施形態１では、ＨＤＲＩの画像信号に対してコントラスト処理が行われるため、通常
の画像信号に対するコントラスト処理と比較して、コントラスト処理後の画像の影響は目
立ちやすくなり、画像の種類に適したコントラスト処理を行うことがより一層要求される
。しかしながら、ローカルコントラスト処理では、ｈａｌｏと呼ばれるエッジ周辺で輝度
が残る現象が少なからず発生してしまい、例えば非自然画像では画質を劣化させてしまう
。また、グローバルコントラスト処理では、画面全体で同じパラメータを用いてコントラ
スト処理が行われるため、細部が消失しやすく、例えば自然画像では画質を劣化させてし
まう。従って、画像判別結果が正確でない場合、コントラスト処理を行うことで、却って
画質を劣化させてしまう場合がある。
【００３３】
そこで、実施形態１では、画像判別部２００が、画像入力部２０からの画像信号に基づ
いて、できるだけ正確に画像の種類を判別するために、画像入力部２０からの画像信号に
基づいて、コントラスト処理部３００で行われるローカルコントラスト処理に適した画像
であるか、グローバルコントラスト処理に適した画像であるかを判別する。そして、画像
判別部２００からの判別結果によりローカルコントラスト処理に適した画像であると判別
されたときには、コントラスト処理部３００が、当該画像の画像信号に対してローカルコ
ントラスト処理を行い、画像判別部２００からの判別結果によりグローバルコントラスト
処理に適した画像であると判別されたときには当該画像の画像信号に対してグローバルコ
ントラスト処理を行う。
【００３４】
以下、実施形態１における画像表示システム１０の画像処理部４０の各部及び画像表示
部１００の詳細な構成例について説明する。
【００３５】
図２に、図１の画像処理部４０の画像判別部２００の構成例のブロック図を示す。図２
において、図１と同一部分には同一符号を付し、適宜説明を省略する。
【００３６】
画像判別部２００は、画像解析処理部２１０と、画像判別処理部２３０とを含む。画像
解析処理部２１０は、画像入力部２０から入力される画像信号により表される画像を構成
する画素の画像情報を色度図にマッピングして該画像を解析する。画像判別処理部２３０
は、画像解析処理部２１０によって解析された色度図のマッピング結果に基づいて画像の
種類の判別処理を行う。
【００３７】
ここで、色度図としては、例えばｒｇ色度図、ＸＹＺ表色系のｘｙ色度図、Ｘ１０Ｙ１
０Ｚ１０表色系のｘ１０ｙ１０色度図、ｕｖ色度図（ＣＩＥ １９６０ ＵＣＳ色度図）、
ｕ´ｖ´色度図（ＣＩＥ １９７６ ＵＣＳ色度図）、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系色度図、Ｌ＊ｕ
＊ｖ＊表色系色度図などがある。このように、画像を構成する画素の画像情報を色度図に
マッピングすることで、画像を構成する各画素の画像情報に対応した色度図上のマッピン
グ位置の分散度に応じて、従来の画像判別処理では判別できなかった画像の種類を判別で
きるようになる。そのため、より正確な（適確な）画像判別が可能となり、画質の劣化を
抑えることができるようになる。
【００３８】
また、画像解析処理部２１０が画像情報をマッピングする色度図は、均等色度図である
ことが望ましい。均等色度図としては、例えばｕｖ色度図、ｕ´ｖ´色度図がある。以下
では、実施形態１における画像解析処理部２１０が、ｕ´ｖ´色度図に画素の画像情報を
マッピングするものとする。
【００３９】
このように色度図として均等色度図を採用することにより、輝度の等しい色に対して、
色度図上のマッピング位置の距離と知覚的に認識できる色の差とを精度良く関連付けるこ
とができるので、知覚的に認識できる色の差に対応した色度図上のマッピング位置の距離
を特定でき、より正確に色の差に基づく画像の判別処理を行うことができるようになる。
【００４０】
そして、画像解析処理部２１０は、画像入力部２０から入力される画像信号により表さ
れる画像を構成する画素の画像情報を均等色度図にマッピングして該均等色度図にマッピ
ングされた領域数をカウントし、画像判別処理部２３０は、その領域数に基づいて、画像
の種類の判別処理を行うことが望ましい。こうすることで、後述するように画像の種類に
よって均等色度図上の領域数が変化することを利用して、非常に簡素な処理で画像の種類
を判別できるようになる。
【００４１】
図３に、図２の画像解析処理部２１０の構成例のブロック図を示す。図３において、図
２と同一部分には同一符号を付し、適宜説明を省略する。
【００４２】
画像解析処理部２１０は、マッピング処理部２１２、拡大処理部２１４、量子化部２１
６、データベース登録部２１８、データベース部２２０を含む。
【００４３】
マッピング処理部２１２は、画像入力部２０からの画像信号により表される画像を構成
する画素の画像情報（例えばＲ成分の画素値、Ｇ成分の画素値、Ｂ成分の画素値）をｕ´
ｖ´色度図にマッピングする。
【００４４】
拡大処理部２１４及び量子化部２１６は、マッピング位置のサンプリング処理を行う。
即ち、拡大処理部２１４は、画像入力部２０からの画像信号により表される画像を構成す
る画素の画像情報がｕ´ｖ´色度図（色度図、均等色度図）にマッピングされた色度座標
を拡大処理する。量子化部２１６は、拡大処理部２１４によって拡大処理された色度座標
において上記画素の画像情報に対応したｕ´ｖ´色度図上のマッピング位置を量子化する
。これにより、ｕ´ｖ´色度図における色度座標の格子点（格子座標）に、マッピング位
置を割り当てることができる。
【００４５】
データベース登録部２１８は、量子化部２１６により量子化されたマッピング位置をデ
ータベース部２２０に登録する処理を行うと共に、データベース部２２０に登録された項
目数（マッピング位置の登録数）をカウントする。データベース部２２０には、量子化部
２１６により量子化されたマッピング位置が登録され、データベース登録部２１８により
マッピング位置の重複登録が行われないようになっている。
【００４６】
データベース登録部２１８によりカウントされた項目数が、ｕ´ｖ´色度図におけるマ
ッピング位置の分散度に対応した情報として出力される。そして、図２の画像判別処理部
２３０が、この情報に基づいて、画像入力部２０から入力される画像信号により表される
画像の種類を判別する。この画像判別処理部２３０の判別結果に対応した制御信号が、図
１のコントラスト処理部３００に出力される。
【００４７】
図４に、図１のコントラスト処理部３００の構成例のブロック図を示す。図４において
、図１と同一部分には同一符号を付し、適宜説明を省略する。
【００４８】
コントラスト処理部３００は、ローカルコントラスト処理部（広義には第１のコントラ
スト処理部）３１０と、グローバルコントラスト処理部（広義には第２のコントラスト処
理部）３２０とを含む。ローカルコントラスト処理部３１０は、画像入力部２０から入力
された画像信号に対して、ローカルコントラスト処理を行う。グローバルコントラスト処
理部３２０は、画像入力部２０から入力された画像信号に対して、グローバルコントラス
ト処理を行う。
【００４９】
コントラスト処理部３００は、画像判別処理部２３０からの判別結果に基づいて、ロー
カルコントラスト処理部３１０及びグローバルコントラスト処理部３２０のいずれかにお
いてコントラスト処理を行う。このようなコントラスト処理部３００の処理後の画像信号
は、画像表示部１００に供給される。
【００５０】
図５に、図１の画像表示部１００の構成例の図を示す。図５では、実施形態１における
画像表示部１００が、いわゆる３板式の液晶プロジェクタにより構成されるものとして説
明するが、本発明に係る画像表示装置の画像表示部がいわゆる３板式の液晶プロジェクタ
により構成されるものに限定されるものではない。即ち、以下では、１画素がＲ成分のサ
ブ画素、Ｇ成分のサブ画素、及びＢ成分のサブ画素により構成されるものとして説明する
が、１画素を構成するサブ画素数（色成分数）に限定されるものではない。
【００５１】
画像表示部１００は、光源１１０、インテグレータレンズ１１２、１１４、偏光変換素
子１１６、重畳レンズ１１８、Ｒ用ダイクロイックミラー１２０Ｒ、Ｇ用ダイクロイック
ミラー１２０Ｇ、反射ミラー１２２、Ｒ用フィールドレンズ１２４Ｒ、Ｇ用フィールドレ
ンズ１２４Ｇ、Ｒ用液晶パネル１３０Ｒ（第１の光変調部）、Ｇ用液晶パネル１３０Ｇ（
第２の光変調部）、Ｂ用液晶パネル１３０Ｂ（第３の光変調部）、リレー光学系１４０、
クロスダイクロイックプリズム１６０、投射レンズ１７０を含む。Ｒ用液晶パネル１３０
Ｒ、Ｇ用液晶パネル１３０Ｇ及びＢ用液晶パネル１３０Ｂとして用いられる液晶パネルは
、透過型の液晶表示装置である。リレー光学系１４０は、リレーレンズ１４２、１４４、
１４６、反射ミラー１４８、１５０を含む。
【００５２】
光源１１０は、例えば超高圧水銀ランプにより構成され、少なくともＲ成分の光、Ｇ成
分の光、Ｂ成分の光を含む光を射出する。インテグレータレンズ１１２は、光源１１０か
らの光を複数の部分光に分割するための複数の小レンズを有する。インテグレータレンズ
１１４は、インテグレータレンズ１１２の複数の小レンズに対応する複数の小レンズを有
する。重畳レンズ１１８は、インテグレータレンズ１１２の複数の小レンズから射出され
る部分光を重畳する。
【００５３】
また偏光変換素子１１６は、偏光分離膜とλ／２板とを有し、ｐ偏光を透過させると共
にｓ偏光を反射させ、ｐ偏光をｓ偏光に変換する。この偏光変換素子１１６からのｓ偏光
が、重畳レンズ１１８に照射される。
【００５４】
重畳レンズ１１８によって重畳された光は、Ｒ用ダイクロイックミラー１２０Ｒに入射
される。Ｒ用ダイクロイックミラー１２０Ｒは、Ｒ成分の光を反射して、Ｇ成分及びＢ成
分の光を透過させる機能を有する。Ｒ用ダイクロイックミラー１２０Ｒを透過した光は、
Ｇ用ダイクロイックミラー１２０Ｇに照射され、Ｒ用ダイクロイックミラー１２０Ｒによ
り反射した光は反射ミラー１２２により反射されてＲ用フィールドレンズ１２４Ｒに導か
れる。
【００５５】
Ｇ用ダイクロイックミラー１２０Ｇは、Ｇ成分の光を反射して、Ｂ成分の光を透過させ
る機能を有する。Ｇ用ダイクロイックミラー１２０Ｇを透過した光は、リレー光学系１４
０に入射され、Ｇ用ダイクロイックミラー１２０Ｇにより反射した光はＧ用フィールドレ
ンズ１２４Ｇに導かれる。
【００５６】
リレー光学系１４０では、Ｇ用ダイクロイックミラー１２０Ｇを透過したＢ成分の光の
光路長と他のＲ成分及びＧ成分の光の光路長との違いをできるだけ小さくするために、リ
レーレンズ１４２、１４４、１４６を用いて光路長の違いを補正する。リレーレンズ１４
２を透過した光は、反射ミラー１４８によりリレーレンズ１４４に導かれる。リレーレン
ズ１４４を透過した光は、反射ミラー１５０によりリレーレンズ１４６に導かれる。リレ
ーレンズ１４６を透過した光は、Ｂ用液晶パネル１３０Ｂに照射される。
【００５７】
Ｒ用フィールドレンズ１２４Ｒに照射された光は、平行光に変換されてＲ用液晶パネル
１３０Ｒに入射される。Ｒ用液晶パネル１３０Ｒは、光変調素子（光変調部）として機能
し、Ｒ用画像信号に基づいて透過率（通過率、変調率）が変化するようになっている。従
って、Ｒ用液晶パネル１３０Ｒに入射された光（第１の色成分の光）は、Ｒ用画像信号に
基づいて変調され、変調後の光がクロスダイクロイックプリズム１６０に入射される。
【００５８】
Ｇ用フィールドレンズ１２４Ｇに照射された光は、平行光に変換されてＧ用液晶パネル
１３０Ｇに入射される。Ｇ用液晶パネル１３０Ｇは、光変調素子（光変調部）として機能
し、Ｇ用画像信号に基づいて透過率（通過率、変調率）が変化するようになっている。従
って、Ｇ用液晶パネル１３０Ｇに入射された光（第２の色成分の光）は、Ｇ用画像信号に
基づいて変調され、変調後の光がクロスダイクロイックプリズム１６０に入射される。
【００５９】
リレーレンズ１４２、１４４、１４６で平行光に変換された光が照射されるＢ用液晶パ
ネル１３０Ｂは、光変調素子（光変調部）として機能し、Ｂ用画像信号に基づいて透過率
（通過率、変調率）が変化するようになっている。従って、Ｂ用液晶パネル１３０Ｂに入
射された光（第３の色成分の光）は、Ｂ用画像信号に基づいて変調され、変調後の光がク
ロスダイクロイックプリズム１６０に入射される。
【００６０】
Ｒ用液晶パネル１３０Ｒ、Ｇ用液晶パネル１３０Ｇ、Ｂ用液晶パネル１３０Ｂは、それ
ぞれ同様の構成を有している。各液晶パネルは、電気光学物質である液晶を一対の透明な
ガラス基板に密閉封入したものであり、例えばポリシリコン薄膜トランジスタをスイッチ
ング素子として、各サブ画素の画像信号に対応して各色光の通過率を変調する。
【００６１】
実施形態１では、１画素を構成する色成分毎に光変調部としての液晶パネルが設けられ
、各液晶パネルの透過率がサブ画素に対応した画像信号により制御される。即ち、Ｒ成分
のサブ画素用の画像信号が、Ｒ用液晶パネル１３０Ｒの透過率（通過率、変調率）の制御
に用いられ、Ｇ成分のサブ画素用の画像信号が、Ｇ用液晶パネル１３０Ｇの透過率の制御
に用いられ、Ｂ成分のサブ画素用の画像信号が、Ｂ用液晶パネル１３０Ｂの透過率の制御
に用いられる。実施形態１では、各色成分用の画像信号に対してコントラスト処理が行わ
れ、コントラスト処理後の画像信号がＲＧＢの各色成分の画素値に対応した信号に変換さ
れて、色成分毎に設けられた各液晶パネルの透過率が制御される。
【００６２】
クロスダイクロイックプリズム１６０は、Ｒ用液晶パネル１３０Ｒ、Ｇ用液晶パネル１
３０Ｇ及びＢ用液晶パネル１３０Ｂからの入射光を合成した合成光を出射光として出力す
る機能を有する。投射レンズ１７０は、出力画像をスクリーンＳＣＲ上に拡大して結像さ
せるレンズである。
【００６３】
次に、実施形態１における画像処理部４０（主として画像判別部２００）の動作につい
て説明する。画像処理部４０の処理内容を説明するのに先立って、画像の種類とｕ´ｖ´
色度図上におけるマッピング結果との関係について説明する。
【００６４】
図６（Ａ）に、自然画像の第１の例を示す。図６（Ｂ）に、図６（Ａ）の自然画像の画
像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果を示す。
図７（Ａ）に、自然画像の第２の例を示す。図７（Ｂ）に、図７（Ａ）の自然画像の画
像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果を示す。
【００６５】
図６（Ｂ）及び図７（Ｂ）は、縦軸がｖ´、横軸がｕ´であるｕ´ｖ´色度図に、ｓＲ
ＧＢ（standard RGB）の色域Ｃ１を表している。図６（Ｂ）及び図７（Ｂ）に示すように
、自然画像を構成する画素の画像情報を画素毎にｕ´ｖ´色度図にマッピングすると、マ
ッピング位置が所与の範囲内に集中し、全マッピング位置の分散度が低い（集中度が高い
）ことがわかる。
【００６６】
図８（Ａ）に、非自然画像の第１の例を示す。図８（Ｂ）に、図８（Ａ）の非自然画像
の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果を示す。
図９（Ａ）に、非自然画像の第２の例を示す。図９（Ｂ）に、図９（Ａ）の非自然画像
の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果を示す。
図１０（Ａ）に、非自然画像の第３の例を示す。図１０（Ｂ）に、図１０（Ａ）の非自
然画像の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果を示す。
【００６７】
図８（Ｂ）、図９（Ｂ）、及び図１０（Ｂ）は、縦軸がｖ´、横軸がｕ´であるｕ´ｖ
´色度図に、ｓＲＧＢの色域Ｃ１を表している。図８（Ｂ）に示す非自然画像を構成する
画素の画像情報を画素毎にｕ´ｖ´色度図にマッピングすると、マッピング位置がｓＲＧ
Ｂの色域Ｃ１の全域に配置され、全マッピング位置の分散度が高いことがわかる。図９（
Ｂ）に示す非自然画像を構成する画素の画像情報を画素毎にｕ´ｖ´色度図にマッピング
すると、マッピング位置がｓＲＧＢの色域Ｃ１の境界線上に配置され、全マッピング位置
の分散度が高いことがわかる。また、図１０（Ｂ）に示す非自然画像を構成する画素の画
像情報を画素毎にｕ´ｖ´色度図にマッピングすると、マッピング位置がｓＲＧＢの色域
Ｃ１内の１点に配置され、全マッピング位置の分散度が極端に低いことがわかる。
【００６８】
従って、図６（Ａ）、図６（Ｂ）、図７（Ａ）、図７（Ｂ）、図８（Ａ）、図８（Ｂ）
、図９（Ａ）、図９（Ｂ）、図１０（Ａ）、図１０（Ｂ）より、ｕ´ｖ´色度図上の全マ
ッピング位置の分散度を判別することで、処理対象の画像が自然画像か非自然画像かをよ
り適確に判別することができることを意味する。
【００６９】
そこで、実施形態１では、画像処理部４０が、次に説明する処理により、ｕ´ｖ´色度
図上の全マッピング位置の分散度を判別することで、処理対象の画像が自然画像か非自然
画像かを正確に判別し、処理対象の画像が自然画像であると判別されたとき、自然画像に
適したコントラスト処理として、例えばローカルコントラスト処理を行うことで、画質を
改善することができる。一方、処理対象の画像が非自然画像であると判別されたとき、画
像処理部４０が、非自然画像に適したコントラスト処理として、例えばグローバルコント
ラスト処理を行うことで、画質を改善することができる。
【００７０】
自然画像に適したコントラスト処理としてローカルコントラスト処理を採用した理由は
、自然画像ではｈａｌｏの発生が目立ちにくく、グローバルコントラスト処理を採用する
と自然画像に多く含まれる細部が消失して画質を劣化させてしまうからである。これに対
し、非自然画像に適したコントラスト処理としてグローバルコントラスト処理を採用した
理由は、非自然画像には細部が少ない傾向があり、ローカルコントラスト処理で少なから
ず発生するｈａｌｏを無くすことができるからである。
【００７１】
上記のｕ´ｖ´色度図上の全マッピング位置の分散度は、色度図にマッピングされた領
域数をマッピング位置の重複を除いてカウントすることで判別できる。しかしながら、領
域数のカウントは処理が複雑になるため、実施形態１では、領域数に対応したサンプリン
グ処理後のマッピング位置のカウント値に基づいて、画像の種類の判別処理を行う。
【００７２】
このような判別処理を行う実施形態１における画像処理部４０の機能は、ハードウェア
により実現されてもよいし、ソフトウェアにより実現されてもよい。以下では、画像処理
部４０の機能が、ソフトウェア処理により実現されるものとする。
【００７３】
図１１に、図１の画像処理部４０のハードウェア構成例のブロック図を示す。
【００７４】
画像処理部４０は、ＣＰＵ５００、Ｉ／Ｆ回路５１０、読み出し専用メモリ（Read Onl
y Memory：ＲＯＭ）５２０、ランダムアクセスメモリ（Random Access Memory:ＲＡＭ）
５３０、バス５４０を有し、バス５４０を介して、ＣＰＵ５００、Ｉ／Ｆ回路５１０、Ｒ
ＯＭ５２０、ＲＡＭ５３０は電気的に接続されている。
【００７５】
例えばＲＯＭ５２０又はＲＡＭ５３０には、画像処理部４０の機能を実現するプログラ
ムが記憶される。ＣＰＵ５００は、ＲＯＭ５２０又はＲＡＭ５３０に記憶されたプログラ
ムを読み出し、該プログラムに対応した処理を実行することで、上述の画像処理部４０の
機能をソフトウェア処理で実現できる。即ち、ＲＯＭ５２０又はＲＡＭ５３０に記憶され
たプログラムを読み込んで該プログラムに対応した処理を行うＣＰＵ５００により、図１
〜図４の画像処理部４０の各部の機能が実現される。なお、ＲＡＭ５３０は、ＣＰＵ５０
０による処理の作業エリアとして用いられたり、図３のデータベース部２２０の機能を実
現したり、Ｉ／Ｆ回路５１０やＲＯＭ５２０のバッファエリアとして用いられたりする。
Ｉ／Ｆ回路５１０は、画像入力部２０との入力インタフェース処理や、画像表示部１００
との出力インタフェース処理を行う。
【００７６】
図１２に、図１の画像処理部４０の処理例のフロー図を示す。例えば図１１のＲＯＭ５
２０又はＲＡＭ５３０には、図１２に示す処理を実現するためのプログラムが格納されて
おり、ＣＰＵ５００がＲＯＭ５２０又はＲＡＭ５３０に格納されたプログラムを読み出し
て該プログラムに対応した処理を実行することで、図１２に示す処理をソフトウェア処理
により実現できる。
【００７７】
まず、画像処理部４０は、画像入力部２０からの入力画像に対応した画像信号の入力の
有無を検出し（ステップＳ１０）、入力画像に対応した画像信号の入力が検出されないと
き（ステップＳ１０：Ｎ）、一連の処理を終了する（エンド）。一方、ステップＳ１０に
おいて、入力画像に対応した画像信号の入力が検出されたとき（ステップＳ１０：Ｙ）、
画像処理部４０は、１画面分の入力画像の画像信号を読み込んでバッファ（例えば図１１
のＲＡＭ５３０）にバッファリングする（ステップＳ１２）。
【００７８】
次に、画像処理部４０は、画像判別部２００において、ステップＳ１２で読み込んだ処
理対象の画像の画像信号に基づいて、画像判別処理を行う（ステップＳ１４）。実施形態
１では、画像判別部２００が、処理対象の画像の画像信号に基づいて、当該画像が、ロー
カルコントラスト処理に適した画像（例えば自然画像）か、グローバルコントラスト処理
に適した画像（例えば非自然画像）かを判別する。
【００７９】
そして、画像処理部４０は、ステップＳ１４において画像判別部２００により処理対象
の画像がローカルコントラスト処理に適した画像であると判別されたとき（ステップＳ１
６：Ｙ）、コントラスト処理部３００において、当該画像に対して公知のローカルコント
ラスト処理を行う（ステップＳ１８）。一方、画像処理部４０は、ステップＳ１４におい
て画像判別部２００により処理対象の画像がグローバルコントラスト処理に適した画像で
あると判別されたとき（ステップＳ１６：Ｎ）、コントラスト処理部３００において、当
該画像に対して公知のグローバルコントラスト処理を行う（ステップＳ２０）。
【００８０】
ステップＳ１８によるローカルコントラスト処理後の画像信号は画像表示部１００に出
力され、画像表示部１００は、この画像信号に基づいて変調された光をスクリーンＳＣＲ
に投射して画像を表示し（ステップＳ２２）、ステップＳ１０に戻る。また、ステップＳ
２０によるグローバルコントラスト処理後の画像信号は画像表示部１００に出力され、画
像表示部１００は、この画像信号に基づいて変調された光をスクリーンＳＣＲに投射して
画像を表示し（ステップＳ２２）、ステップＳ１０に戻る。
【００８１】
図１３に、図１２のステップＳ１４の画像判別処理の処理例のフロー図を示す。図１２
のステップＳ１４の画像判別処理を行う画像判別部２００の機能も、図１１に示すＲＯＭ
５２０又はＲＡＭ５３０に格納された図１３に示す処理内容に対応したプログラムを読み
込んだＣＰＵ５００が該プログラムに対応した処理を実行することで実現される。
【００８２】
画像判別部２００は、以下に示すように、処理対象の画像を構成する画素単位に画像情
報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果に基づき、処理対象の画像の種類を判別する。
そこで、まず画像判別部２００は、処理対象の画像を構成する全画素について処理が終了
していないとき（ステップＳ５０：Ｎ）、画像解析処理部２１０のマッピング処理部２１
２において、画素の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングする（ステップＳ５２）。
【００８３】
例えば、処理対象の画像を構成する画素の画像情報が、Ｒ成分の画素値Ｒ、Ｇ成分の画
素値Ｇ及びＢ成分の画素値Ｂにより構成されている場合、マッピング処理部２１２は、次
の式により、三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換する。
【数１】
2009253326.tif 000003
【００８４】
その後、マッピング処理部２１２は、上式で求めた三刺激値を用いて、次の式により、
ｕ´、ｖ´を求め、ｕ´ｖ´色度図にマッピングする。
【数２】
2009253326.tif 000004
【００８５】
続いて、画像解析処理部２１０の拡大処理部２１４及び量子化部２１６により、サンプ
リング処理が行われる。
【００８６】
即ち、画像解析処理部２１０の拡大処理部２１４は、ステップＳ５２においてマッピン
グされた色度座標を拡大処理することでマッピング位置を拡大処理し（ステップＳ５４）
、拡大処理後のｕｋ、ｖｋを得る。
【数３】
2009253326.tif 000005
【００８７】
ここで、ｋは、例えば３２〜２５６の値を採用できる。ｕ´ｖ´色度図より、ｕ´、ｖ
´の値はそれぞれ１より小さいため、ｋの値を１より大きくすることで、量子化部２１６
における整数化の処理を容易に実現できるようになる。
【００８８】
次に、画像解析処理部２１０の量子化部２１６が、拡大処理後の色度座標においてマッ
ピング位置を整数化（広義には量子化）する（ステップＳ５６）。これにより、整数化後
のマッピング位置は、拡大処理後の色度図の格子座標の位置に割り当てられ、重複分を除
いた格子座標数によりマッピング位置の分散度を判別できるようになる。また、整数化後
のマッピング位置は、いわゆる減色処理後のマッピング位置に対応しており、上記のよう
な簡素な処理だけで複雑な減色処理を不要にできる。
【００８９】
そこで、データベース登録部２１８はデータベース部２２０にアクセスして、ステップ
Ｓ５６で整数化されたマッピング位置がデータベース部２２０に登録済みか否かを検出す
る（ステップＳ５８）。ステップＳ５８において登録済みではないことが検出されたとき
（ステップＳ５８：Ｎ）、データベース登録部２１８はデータベース部２２０に、整数化
されたマッピング位置を登録し（ステップＳ６０）、次の画素位置を更新し（ステップＳ
６２）、ステップＳ５０に戻る。一方、ステップＳ５８において登録済みであることが検
出されたとき（ステップＳ５８：Ｙ）、そのまま次の画素位置を更新し（ステップＳ６２
）、ステップＳ５０に戻る。
【００９０】
ステップＳ５０において処理対象の画像を構成する全画素について処理が終了したとき
（ステップＳ５０：Ｙ）、画像解析処理部２１０のデータベース登録部２１８は、データ
ベース部２２０に登録されている整数化後のマッピング位置の登録数をデータベース項目
数として出力し、画像判別処理部２３０が、第１の閾値ＴＬ又は第２の閾値ＴＨに基づい
て、画像の種類を判別する（ステップＳ６４）。
【００９１】
即ち、画像判別処理部２３０は、データベース項目数が第１の閾値ＴＬより小さいか、
或いは第２の閾値ＴＨより大きいとき（ステップＳ６４：Ｙ）、処理対象の画像がグロー
バルコントラスト処理に適した画像と判断し（ステップＳ６６）、一連の処理を終了する
（エンド）。
【００９２】
一方、画像判別処理部２３０は、データベース項目数が第１の閾値ＴＬ以上、且つ第２
の閾値ＴＨ以下であるとき（ステップＳ６４：Ｎ）、処理対象の画像がローカルコントラ
スト処理に適した画像と判断し（ステップＳ６８）、一連の処理を終了する（エンド）。
【００９３】
以上説明したように、処理対象の画像を構成する画素の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマ
ッピングし、そのマッピング結果の分散度に応じて画像の種類を判別するようにしたので
、これまで判別できなかった画像の種類をより正確に判別できるようになる。また、ｕ´
ｖ´色度図のマッピング結果の分散度を、マッピング位置の登録数により判別するように
したので、非常に簡素な処理でｕ´ｖ´色度図のマッピング状況を把握できるようになる
。
【００９４】
〔実施形態１の第１の変形例〕
なお、実施形態１では、図１３のステップＳ６４において、画像判別処理部２３０が第
１及び第２の閾値ＴＬ、ＴＨを用いて画像の種類を判別するようにしていたが、本発明は
これに限定されるものではなく、第１の閾値ＴＬのみを用いて画像の種類を判別するよう
にしてもよい。
【００９５】
実施形態１の第１の変形例における画像処理部が、上述の実施形態１における画像処理
部４０と異なる点は、画像判別処理部の処理内容である。
【００９６】
図１４に、実施形態１の第１の変形例における図１２のステップＳ１４の画像判別処理
の処理例のフロー図を示す。図１４において、図１３と同一部分には同一符号を付し適宜
説明を省略する。
【００９７】
即ち、第１の変形例では、ステップＳ５０において処理対象の画像を構成する全画素に
ついて処理が終了したとき（ステップＳ５０：Ｙ）、画像解析処理部２１０のデータベー
ス登録部２１８は、データベース部２２０に登録されている整数化後のマッピング位置の
登録数をデータベース項目数として出力し、画像判別処理部が、第１の閾値ＴＬに基づい
て、画像の種類を判別する（ステップＳ１００）。
【００９８】
即ち、画像判別処理部は、データベース項目数が第１の閾値ＴＬより小さいとき（ステ
ップＳ１００：Ｙ）、処理対象の画像がグローバルコントラスト処理に適した画像と判断
し（ステップＳ６６）、一連の処理を終了する（エンド）。
【００９９】
一方、画像判別処理部は、データベース項目数が第１の閾値ＴＬ以上であるとき（ステ
ップＳ１００：Ｎ）、処理対象の画像がローカルコントラスト処理に適した画像と判断し
（ステップＳ６８）、一連の処理を終了する（エンド）。
【０１００】
以上のような第１の変形例によれば、入力画像の種類がある程度予測可能で、極端な非
自然画像の入力が行われないような場合に、実施形態１と同様の効果を得ることができる
。そして、入力画像の種類がある程度予測可能で、マッピング位置の数が極端に少ない画
像について、判別処理を簡素化できるようになる。
【０１０１】
〔実施形態１の第２の変形例〕
なお、実施形態１では、図１３のステップＳ６４において、画像判別処理部２３０が第
１及び第２の閾値ＴＬ、ＴＨを用いて画像の種類を判別するようにしていたが、本発明は
これに限定されるものではなく、第２の閾値ＴＨのみを用いて画像の種類を判別するよう
にしてもよい。
【０１０２】
実施形態１の第２の変形例における画像処理部が、上述の実施形態１における画像処理
部４０と異なる点は、画像判別処理部の処理内容である。
【０１０３】
図１５に、実施形態１の第２の変形例における図１２のステップＳ１４の画像判別処理
の処理例のフロー図を示す。図１５において、図１３と同一部分には同一符号を付し適宜
説明を省略する。
【０１０４】
即ち、第２の変形例では、ステップＳ５０において処理対象の画像を構成する全画素に
ついて処理が終了したとき（ステップＳ５０：Ｙ）、画像解析処理部２１０のデータベー
ス登録部２１８は、データベース部２２０に登録されている整数化後のマッピング位置の
登録数をデータベース項目数として出力し、画像判別処理部が、第２の閾値ＴＨに基づい
て、画像の種類を判別する（ステップＳ１１０）。
【０１０５】
即ち、画像判別処理部は、データベース項目数が第２の閾値ＴＨより大きいとき（ステ
ップＳ１１０：Ｙ）、処理対象の画像がグローバルコントラスト処理に適した画像と判断
し（ステップＳ６６）、一連の処理を終了する（エンド）。
【０１０６】
一方、画像判別処理部は、データベース項目数が第２の閾値ＴＨ以下であるとき（ステ
ップＳ１１０：Ｎ）、処理対象の画像がローカルコントラスト処理に適した画像と判断し
（ステップＳ６８）、一連の処理を終了する（エンド）。
【０１０７】
以上のような第２の変形例によれば、第１の変形例と同様に、入力画像の種類がある程
度予測可能で、極端な非自然画像の入力が行われないような場合に、実施形態１と同様の
効果を得ることができる。そして、入力画像の種類がある程度予測可能で、マッピング位
置の数が多い画像について、判別処理を簡素化できるようになる。
【０１０８】
〔実施形態２〕
実施形態１又はその変形例では、量子化部２１６による処理後のマッピング位置をデー
タベース部２２０に登録するようにしていたため、画像にノイズが重畳した場合でもその
ままｕ´ｖ´色度図におけるマッピング結果に反映されてしまう。そのため、画像によっ
ては正確にその種類を判別できない場合がある。そこで、本発明に係る実施形態２では、
ノイズ除去処理後のマッピング位置をデータベース部２２０に登録するようにしている。
これにより、画像にノイズが重畳した場合でも、ｕ´ｖ´色度図におけるマッピング結果
に基づいて、より正確に画像の種類を判別できるようになる。
【０１０９】
実施形態２における画像処理部が、実施形態１における画像処理部４０と異なる点は、
画像処理部の画像解析処理部の構成と、画像判別処理の処理内容である。そのため、以下
では、実施形態１と共通の内容は説明を省略し、実施形態１と異なる点についてのみ説明
する。
【０１１０】
図１６に、実施形態２における画像解析処理部の構成例のブロック図を示す。図１６に
おいて、図３と同一部分には同一符号を付し、適宜説明を省略する。
【０１１１】
図１６に示す画像解析処理部が、図１の画像判別部の画像解析処理部として機能する。
実施形態２における画像解析処理部６１０は、マッピング処理部２１２、拡大処理部２１
４、量子化部２１６、データベース登録部２１８、データベース部２２０、ノイズ除去処
理部２２２を含む。
【０１１２】
マッピング処理部２１２は、画像入力部２０からの画像信号により表される画像を構成
する画素の画像情報（例えばＲ成分の画素値、Ｇ成分の画素値、Ｂ成分の画素値）をｕ´
ｖ´色度図にマッピングする。
【０１１３】
拡大処理部２１４及び量子化部２１６は、マッピング位置のサンプリング処理を行う。
即ち、拡大処理部２１４は、画像入力部２０からの画像信号により表される画像を構成す
る画素の画像情報がｕ´ｖ´色度図（色度図、均等色度図）にマッピングされた色度座標
を拡大処理する。量子化部２１６は、拡大処理部２１４によって拡大処理された色度座標
において上記画素の画像情報に対応したｕ´ｖ´色度図上のマッピング位置を量子化する
。これにより、ｕ´ｖ´色度図における色度座標の格子点に、マッピング位置を割り当て
ることができる。
【０１１４】
ノイズ除去処理部２２２は、量子化部２１６により量子化されたマッピング位置に対し
てノイズ除去処理を行う。即ち、量子化部２１６により量子化されたマッピング位置がノ
イズに起因した画素のものであると判断されると、当該マッピング位置をデータベース部
２２０に反映させないように処理する。例えば、量子化部２１６により量子化されたマッ
ピング位置が予め決められた回数だけ出現したことを条件に、当該マッピング位置をデー
タベース部２２０に反映させる。
【０１１５】
データベース登録部２１８は、ノイズ除去処理部２２２によりノイズ除去処理が行われ
た後のマッピング位置をデータベース部２２０に登録する処理を行うと共に、データベー
ス部２２０に登録された項目数をカウントする。即ち、データベース登録部２１８は、ノ
イズ除去処理部２２２によって行われるノイズ除去処理後のマッピング位置の数をカウン
トすることになる。データベース部２２０には、ノイズ除去処理部２２２によるノイズ除
去処理後のマッピング位置が登録され、データベース登録部２１８によりマッピング位置
の重複登録が行われないようになっている。
【０１１６】
データベース登録部２１８によりカウントされた項目数が、ｕ´ｖ´色度図におけるマ
ッピング位置の分散度に対応した情報として出力される。そして、画像判別処理部が、こ
の情報に基づいて、画像入力部２０から入力される画像信号により表される画像の種類を
判別する。この画像判別処理部の判別結果に対応した制御信号が、図１のコントラスト処
理部に出力される。
【０１１７】
このような画像解析処理部６１０を含む実施形態２における画像判別部は、次のような
処理を行う。
【０１１８】
図１７に、実施形態２における画像判別処理の処理例のフロー図を示す。実施形態２に
おける画像判別部の機能も、図１１に示すＲＯＭ５２０又はＲＡＭ５３０に格納された図
１７に示す処理内容に対応したプログラムを読み込んだＣＰＵ５００が該プログラムに対
応した処理を実行することで実現される。
【０１１９】
実施形態２における画像判別部もまた、実施形態１と同様に、処理対象の画像を構成す
る画素単位に画像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果に基づき、処理対象の画像
の種類を判別する。
【０１２０】
即ち、実施形態２における画像判別部は、処理対象の画像を構成する全画素について処
理が終了していないとき（ステップＳ５０：Ｎ）、画像解析処理部６１０のマッピング処
理部２１２において、画素の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングする（ステップＳ５
２）。
【０１２１】
例えば、処理対象の画像を構成する画素の画像情報が、Ｒ成分の画素値Ｒ、Ｇ成分の画
素値Ｇ及びＢ成分の画素値Ｂにより構成されている場合、マッピング処理部２１２は、上
述した式（１）により、三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換する。
【０１２２】
その後、マッピング処理部２１２は、上式で求めた三刺激値を用いて、上述した式（２
）により、ｕ´、ｖ´を求め、ｕ´ｖ´色度図にマッピングする。
【０１２３】
続いて、画像解析処理部６１０の拡大処理部２１４及び量子化部２１６により、サンプ
リング処理が行われる。
【０１２４】
即ち、画像解析処理部６１０の拡大処理部２１４は、ステップＳ５２においてマッピン
グされた色度座標を拡大処理することでマッピング位置を拡大処理し（ステップＳ５４）
、拡大処理後のｕｋ、ｖｋを得る。
【０１２５】
次に、画像解析処理部６１０の量子化部２１６が、拡大処理後の色度座標においてマッ
ピング位置を整数化する（ステップＳ５６）。これにより、整数化後のマッピング位置は
、拡大処理後の色度図の格子座標の位置に割り当てられ、重複分を除いた格子座標数によ
りマッピング位置の分散度を判別できるようになる。また、整数化後のマッピング位置は
、いわゆる減色処理後のマッピング位置に対応しており、複雑な減色処理を不要にできる
。
【０１２６】
データベース登録部２１８はデータベース部２２０にアクセスして、ステップＳ５６で
整数化されたマッピング位置がデータベース部２２０に登録済みか否かを検出する（ステ
ップＳ５８）。ステップＳ５８において登録済みではないことが検出されたとき（ステッ
プＳ５８：Ｎ）、ノイズ除去処理部２２２が、整数化されたマッピング位置（ｕｋ，ｖｋ
）に対応したカウント値をカウントアップし（ステップＳ２００）、そのカウント値が閾
値以上のとき（ステップＳ２１０：Ｙ）、データベース登録部２１８が、データベース部
２２０に、整数化されたマッピング位置を登録し（ステップＳ６０）、次の画素位置を更
新し（ステップＳ６２）、ステップＳ５０に戻る。
【０１２７】
一方、ステップＳ２１０において、ステップＳ２００でカウントアップされたカウント
値が閾値より小さいとき（ステップＳ２１０：Ｎ）、そのまま次の画素位置を更新し（ス
テップＳ６２）、ステップＳ５０に戻る。
【０１２８】
同様に、ステップＳ５８において登録済みであることが検出されたとき（ステップＳ５
８：Ｙ）、そのまま次の画素位置を更新し（ステップＳ６２）、ステップＳ５０に戻る。
【０１２９】
ステップＳ５０において処理対象の画像を構成する全画素について処理が終了したとき
（ステップＳ５０：Ｙ）、画像解析処理部２１０のデータベース登録部２１８は、データ
ベース部２２０に登録されている整数化後のマッピング位置の登録数をデータベース項目
数として出力し、画像判別処理部２３０が、第１の閾値ＴＬ又は第２の閾値ＴＨに基づい
て、画像の種類を判別する（ステップＳ６４）。
【０１３０】
即ち、画像判別処理部２３０は、データベース項目数が第１の閾値ＴＬより小さいか、
或いは第２の閾値ＴＨより大きいとき（ステップＳ６４：Ｙ）、処理対象の画像がグロー
バルコントラスト処理に適した画像と判断し（ステップＳ６６）、一連の処理を終了する
（エンド）。
【０１３１】
一方、画像判別処理部２３０は、データベース項目数が第１の閾値ＴＬ以上、且つ第２
の閾値ＴＨ以下であるとき（ステップＳ６４：Ｎ）、処理対象の画像がローカルコントラ
スト処理に適した画像と判断し（ステップＳ６８）、一連の処理を終了する（エンド）。
【０１３２】
以上説明したように、処理対象の画像を構成する画素の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマ
ッピングし、そのマッピング結果の分散度に応じて画像の種類を判別するようにしたので
、これまで判別できなかった画像の種類をより正確に判別できるようになる。また、ｕ´
ｖ´色度図のマッピング結果の分散度を、マッピング位置の登録数により判別するように
したので、非常に簡素な処理でｕ´ｖ´色度図のマッピング状況を把握できるようになる
。更に、ノイズ除去処理後のマッピング位置の登録数を判別するようにしたため、画像に
ノイズが重畳した場合であっても、画像の種類の判別処理を正確に行うことができるよう
になる。
【０１３３】
なお、実施形態２では、図１７のステップＳ６４において、画像判別処理部が第１及び
第２の閾値ＴＬ、ＴＨを用いて画像の種類を判別するようにしていたが、本発明はこれに
限定されるものではない。例えば、実施形態１の第１の変形例のように第１の閾値ＴＬの
みを用いて画像の種類を判別したり、実施形態１の第２の変形例のように第２の閾値ＴＨ
飲みを用いて画像の種類を判別したりしてもよい。
【０１３４】
以上、本発明に係る画像判別装置及び画像処理装置を上記の実施形態に基づいて説明し
たが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲に
おいて種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能であ
る。
【０１３５】
（１）上記の実施形態又はその変形例では、画像表示装置としてプロジェクタを例に説
明したが、本発明はこれに限定されるものではない。本発明に係る画像表示装置は、液晶
表示装置、やプラズマディスプレイ装置、有機ＥＬディスプレイ装置等の画像表示を行う
装置全般に適用できる。
【０１３６】
（２）上記の実施形態又はその変形例では、画像処理装置において画像判別結果に基づ
いて行う画像処理としてコントラスト処理を例に説明したが、本発明はこれに限定される
ものではない。
【０１３７】
（３）上記の実施形態又はその変形例では、入力画像がＨＤＲＩであるものとして説明
したが、本発明はこれに限定されるものではなく、低ダイナミックレンジの画像であって
もよい。
【０１３８】
（４）上記の実施形態又はその変形例では、画像の種類として、いわゆる自然画像、非
自然画像の２種類を例に説明したが、本発明は、自然画像か否かを判別する処理に限定さ
れるものではなく、マッピングされる色度図の分散度に応じて判別可能なすべての画像の
種類の判別に適用できる。
【０１３９】
（５）上記の実施形態又はその変形例では、処理対象の画像を２種類の中から判別する
例について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、処理対象の画
像を３種類以上の種類の中から判別する場合についても同様に適用することができる。
【０１４０】
（６）上記の実施形態又はその変形例では、光変調部としてライトバルブを用いるもの
として説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。光変調部として、例えばＤ
ＬＰ（Digital Light Processing)（登録商標）、ＬＣＯＳ（Liquid Crystal On Silicon
)等を採用してもよい。
【０１４１】
（７）上記の実施形態又はその変形例では、光変調部として、いわゆる３板式の透過型
の液晶パネルを用いたライトバルブを例に説明したが、単板式の液晶パネルや４板式以上
の透過型の液晶パネルを用いたライトバルブを採用してもよい。
【０１４２】
（８）上記の実施形態又はその変形例では、１画素を３つの色成分のサブ画素で構成さ
れるものとして説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。１画素を構成する
色成分数が２、又は４以上であってもよい。
【０１４３】
（９）上記の実施形態又はその変形例において、本発明を、画像判別装置及び画像処理
装置として説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、本発明に係る
画像判別装置又は画像処理装置を含む画像表示装置、画像表示ステムや、本発明を実現す
るための画像処理装置の処理方法（画像処理方法）の処理手順が記述されたプログラムや
、該プログラムが記録された記録媒体であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１４４】
【図１】実施形態１における画像表示システムの構成例のブロック図。
【図２】図１の画像判別部の構成例のブロック図。
【図３】図２の画像解析処理部の構成例のブロック図。
【図４】図１のコントラスト処理部の構成例のブロック図。
【図５】図１の画像表示部の構成例の図。
【図６】図６（Ａ）は自然画像の第１の例を示す図。図６（Ｂ）は図６（Ａ）の自然画像の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果を示す図。
【図７】図７（Ａ）は自然画像の第２の例を示す図。図７（Ｂ）は図７（Ａ）の自然画像の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果を示す図。
【図８】図８（Ａ）は非自然画像の第１の例を示す図。図８（Ｂ）は図８（Ａ）の非自然画像の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果を示す図。
【図９】図９（Ａ）は非自然画像の第２の例を示す図。図９（Ｂ）は図９（Ａ）の非自然画像の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果を示す図。
【図１０】図１０（Ａ）は非自然画像の第３の例を示す図。図１０（Ｂ）は図１０（Ａ）の非自然画像の画像情報をｕ´ｖ´色度図にマッピングした結果を示す図。
【図１１】図１の画像処理部のハードウェア構成例のブロック図。
【図１２】図１の画像処理部の処理例のフロー図。
【図１３】図１２のステップＳ１４の画像判別処理の処理例のフロー図。
【図１４】実施形態１の第１の変形例における図１２のステップＳ１４の画像判別処理の処理例のフロー図。
【図１５】実施形態１の第２の変形例における図１２のステップＳ１４の画像判別処理の処理例のフロー図。
【図１６】実施形態２における画像解析処理部の構成例のブロック図。
【図１７】実施形態２における画像判別処理の処理例のフロー図。
【符号の説明】
【０１４５】
１０…画像表示システム、  ２０…画像入力部、  ２２…スキャナ、
２４…デジタルカメラ、  ２６…ＰＣ、  ４０…画像処理部、  １００…画像表示部、
１１０…光源、  １１２，１１４…インテグレータレンズ、  １１６…偏光変換素子、
１１８…重畳レンズ、  １２０Ｒ…Ｒ用ダイクロイックミラー、
１２０Ｇ…Ｇ用ダイクロイックミラー、  １２２，１４８，１５０…反射ミラー、
１２４Ｒ…Ｒ用フィールドレンズ、  １２４Ｇ…Ｇ用フィールドレンズ、
１３０Ｒ…Ｒ用液晶パネル、  １３０Ｇ…Ｇ用液晶パネル、
１３０Ｂ…Ｂ用液晶パネル、  １４０…リレー光学系、
１４２，１４４，１４６…リレーレンズ、  １６０…クロスダイクロイックプリズム、
１７０…投射レンズ、  ２００…画像判別部、  ２１０，６１０…画像解析処理部、
２１２…マッピング処理部、  ２１４…拡大処理部、  ２１６…量子化部、
２１８…データベース登録部、  ２２０…データベース部、
２２２…ノイズ除去処理部、  ２３０…画像判別処理部、
３００…コントラスト処理部、  ３１０…ローカルコントラスト処理部、
３２０…グローバルコントラスト処理部、  ５００…ＣＰＵ、  ５１０…Ｉ／Ｆ回路、
５２０…ＲＯＭ、  ５３０…ＲＡＭ、  ５４０…バス、  Ｃ１…色域、
ＳＣＲ…スクリーン、  ＴＨ…第２の閾値、  ＴＬ…第１の閾値
【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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