入力画像を互いに輝度レベルの異なる複数の領域にセグメント化する輝度セグメント部と、前記複数の領域のそれぞれの空間周波数を算出する空間周波数算出部と、輝度レベルおよび前記空間周波数算出部によって算出された空間周波数に基づいて、前記複数の領域のそれぞれのコントラストを調整するコントラスト調整部と、前記コントラスト調整部によってコントラストの調整が行われた前記複数の領域を1つの画像にマージするマージ部と、を備える画像処理装置。前記マージ部は、前記複数の領域の輪郭をぼかした後にマージを行う請求項1に記載の画像処理装置。前記コントラスト調整部は、前記複数の領域のそれぞれのコントラストを互いに異なる度合いで調整する請求項1または2に記載の画像処理装置。前記コントラスト調整部による調整の度合いをユーザーが設定入力するための設定入力部をさらに備える請求項1から3のいずれかに記載の画像処理装置。請求項1から4のいずれかに記載の画像処理装置と、前記画像処理装置から出力された画像を表示する表示パネルと、を備える表示装置。3cd/m2未満の輝度および400cd/m2を超える輝度での表示を行い得る請求項5に記載の表示装置。前記表示パネルは、一対の基板と、前記一対の基板間に設けられた液晶層と、を有する請求項5または6に記載の表示装置。前記表示パネルに光を照射する照明装置をさらに備える請求項7に記載の表示装置。前記照明装置は、複数の発光領域を有し、前記複数の発光領域のそれぞれごとに発光輝度を制御し得る請求項8に記載の表示装置。周囲の照度レベルを検出する照度センサをさらに備える請求項5から9のいずれかに記載の表示装置。入力画像を互いに輝度レベルの異なる複数の領域にセグメント化するステップと、前記複数の領域のそれぞれの空間周波数を算出するステップと、輝度レベルおよび算出された空間周波数に基づいて、前記複数の領域のそれぞれのコントラストを調整するステップと、コントラストの調整が行われた前記複数の領域を1つの画像にマージするステップと、を包含する画像処理方法。しかしながら、上記の実験は、ただ1つの風景画像を用いて行われている。さらに、このコントラスト強調モデルは、画像の空間周波数という特性を全く無視している。言い換えると、このモデルは、順応輝度レベルと空間周波数とのただ1通りの組み合わせパターンに基づいている。そのため、非特許文献1に開示されているコントラスト強調モデルは、その応用の点から一般性を欠いている。本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、LDRディスプレイでは再現できない非常に低い輝度レベルを含む任意の順応輝度レベル、任意のタイプの画像および任意の空間周波数に関して知覚コントラストの一様な変化を実現できる画像処理装置および画像処理方法を提供することにある。本発明による画像処理装置は、入力画像を互いに輝度レベルの異なる複数の領域にセグメント化する輝度セグメント部と、前記複数の領域のそれぞれの空間周波数を算出する空間周波数算出部と、輝度レベルおよび前記空間周波数算出部によって算出された空間周波数に基づいて、前記複数の領域のそれぞれのコントラストを調整するコントラスト調整部と、前記コントラスト調整部によってコントラストの調整が行われた前記複数の領域を1つの画像にマージするマージ部と、を備える。ある好適な実施形態において、前記マージ部は、前記複数の領域の輪郭をぼかした後にマージを行う。ある好適な実施形態において、前記コントラスト調整部は、前記複数の領域のそれぞれのコントラストを互いに異なる度合いで調整する。ある好適な実施形態において、本発明による画像処理装置は、前記コントラスト調整部による調整の度合いをユーザーが設定入力するための設定入力部をさらに備える。本発明による表示装置は、上記構成を有する画像処理装置と、前記画像処理装置から出力された画像を表示する表示パネルと、を備える。ある好適な実施形態において、本発明による表示装置は、3cd/m2未満の輝度および400cd/m2を超える輝度での表示を行い得る。ある好適な実施形態において、前記表示パネルは、一対の基板と、前記一対の基板間に設けられた液晶層と、を有する。ある好適な実施形態において、本発明による表示装置は、前記表示パネルに光を照射する照明装置をさらに備える。ある好適な実施形態において、前記照明装置は、複数の発光領域を有し、前記複数の発光領域のそれぞれごとに発光輝度を制御し得る。ある好適な実施形態において、本発明による表示装置は、周囲の照度レベルを検出する照度センサをさらに備える。本発明による画像処理方法は、入力画像を互いに輝度レベルの異なる複数の領域にセグメント化するステップと、前記複数の領域のそれぞれの空間周波数を算出するステップと、輝度レベルおよび算出された空間周波数に基づいて、前記複数の領域のそれぞれのコントラストを調整するステップと、コントラストの調整が行われた前記複数の領域を1つの画像にマージするステップと、を包含する。本発明によると、LDRディスプレイでは再現できない非常に低い輝度レベルを含む任意の順応輝度レベル、任意のタイプの画像および任意の空間周波数に関して知覚コントラストの一様な変化を実現できる画像処理装置および画像処理方法が提供される。以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施形態を説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されるものではない。図1は、本実施形態における表示装置100を模式的に示すブロック図である。表示装置100は、図1に示すように、画像処理装置10と、表示パネル20とを備える。表示装置100は、ローダイナミックレンジLDRディスプレイよりも広いダイナミックレンジを有するハイダイナミックレンジHDRディスプレイである。ここで、LDRディスプレイは、非常に低い輝度レベルおよび非常に高い輝度レベルを再現できない従来の表示装置である。LDRディスプレイは、典型的には、3cd/m2未満の輝度や400cd/m2を超える輝度での表示を行うことができない。HDRディスプレイは、LDRディスプレイとは反対のものである。HDRディスプレイは、典型的には、3cd/m2未満の輝度および400cd/m2を超える輝度での表示を行うことができる。LDR画像は、通常255階調を有する従来の画像フォーマットである。一方、HDR画像は、より広いダイナミックレンジ、つまりより多階調をカバーするものである。従って、HDR画像は、10~16ビットというより大きなビット深度を要する。HDR画像のためのフォーマットの実例としては、OpenEXR、RadianceHDR、FloatingpointTIFFなどが挙げられる。画像処理装置10は、入力画像に対してコントラストの調整処理を含む画像処理を施すことができる。表示パネル20は、画像処理装置10から出力された画像を表示する。表示パネル20は、例えば、液晶表示LCDパネルや有機EL表示パネルである。以下、図2を参照しながら、本実施形態における画像処理装置10を具体的に説明する。図2は、画像処理装置10を模式的に示すブロック図である。画像処理装置10は、図2に示すように、輝度セグメント部12と、空間周波数算出部14と、コントラスト調整部16と、マージ部18とを備える。輝度セグメント部12は、入力画像を互いに輝度レベルの異なる複数の領域にセグメント化する。図3は、入力画像の一例を示す。図3に示されている入力画像は、輝度セグメント部12によって、例えば、図4a、bおよびcに示すように3つの領域にセグメント化される。図4aに示される領域は、低い輝度レベルを有する暗領域である。図4bに示される領域は、高い輝度レベルを有する明領域である。図4cに示される領域は、中間的な輝度レベルを有する中間領域である。輝度セグメント部12によるセグメント化は、例えば、入力画像の輝度ヒストグラムに基づいて実行され得る。なお、入力画像は3つの画像にセグメント化される必要はなく、2つ、あるいは4つ以上の領域にセグメント化されてもよい。空間周波数算出部14は、複数の領域のそれぞれの空間周波数を算出する。空間周波数は、空間的な周期をもつ構造の性質である。ここで、単純な例を用いて画像の空間周波数を簡単に説明する。図5aおよびbは、互いに異なる空間周波数を有する画像を示している。図5aに示される画像では、輝度レベルは10画素ごとに変化している。これに対し、図5bに示される画像では、輝度レベルは5画素ごとに変化している。画像の空間周波数は、通常、cyclesperdegreecpdという単位で与えられる。これは、視角1°につき輝度変化の周期が何回発生するかを意味する。視角Vは、視対象表示装置の大きさをSm、その距離をDmとしたときに、V2arctanと規定される。空間周波数は、単位視角当たりの周期数を示す。ある観察距離およびある表示装置について視角が計算されると、pixelsperdegree1°当たりの画素数も得られる。図5aおよびbに示される例において、単位視角当たりの画素数が10であると、図5aに示される例の空間周波数は0.5cpdであり、図5bに示される例の空間周波数は1cpdである。空間周波数算出部14による空間周波数の算出は、公知の手法により実行されてもよい。具体的には、例えばフーリエ変換により、各領域の空間周波数を算出することができる。フーリエ変換の一般式は、以下の通りである。コントラスト調整部16は、輝度レベルおよび空間周波数算出部14によって算出された空間周波数に基づいて、複数の領域のそれぞれのコントラストを調整する。より具体的には、コントラスト調整部16は、複数の領域のそれぞれのコントラストを互いに異なる度合いで調整する。つまり、各領域各セグメントは、異なる物理コントラストを与えられる。コントラスト調整部16によるコントラスト調整の具体的なモデルについては、後に詳述する。マージ部18は、コントラスト調整部16によってコントラストの調整が行われた複数の領域を1つの画像にマージする。上述したように、本実施形態の画像処理装置10では、コントラストの調整が、輝度レベルだけでなく空間周波数にも基づいて行われる。そのため、非常に低い輝度レベルを含む任意の順応輝度レベル、任意のタイプの画像および任意の空間周波数に関して知覚コントラストの一様な変化が実現される。画像処理装置10が備えている構成要素は、ハードウェアによって実現され得、これらの一部または全部はソフトウェアによって実現されてもよい。これらの構成要素がソフトウェアによって実現される場合、コンピュータを用いて構成されてもよく、このコンピュータは、各種プログラムを実行するためのCPUcentralprocessingunitや、それらのプログラムを実行するためのワークエリアとして機能するRAMrandomaccessmemoryなどを備えるものである。そして各構成要素の機能を実現するためのプログラムがコンピュータにおいて実行され、そのことによってコンピュータが各構成要素として動作する。最終的な画像の不自然さを避けるためには、マージ部18は、複数の領域の輪郭をぼかした後にマージを行うことが好ましい。また、画像処理装置10は、図6に示すように、設定入力部15を任意にさらに備えてもよい。設定入力部15は、コントラスト調整部16による調整の度合いをユーザーが設定入力するためのものである。図7は、ハイダイナミックレンジを実現するための具体的な構成の例を示す。図7に示される表示パネル20は、一対の基板21および22と、一対の基板21および22間に設けられた液晶層23とを有するLCDパネルである。そのため、図7に示される表示装置100は、表示パネル20に光を照射する照明装置30をさらに備える。照明装置30は、いわゆるアクティブバックライトである。照明装置30は、複数の発光領域30aを有し、複数の発光領域30aのそれぞれごとに発光輝度を制御することができる。各発光領域30aは、典型的には、少なくとも1つの光源例えば発光ダイオードを含む。このような構成を有する照明装置30を備えることにより、図7に示される表示装置100は、非常に低い輝度レベルおよび非常に高い輝度レベルを再現することができる。照明装置30としては、公知の種々のアクティブバックライトが用いられる。例えば、国際公開第2009/054223号に開示されているアクティブバックライトが好適に用いられる。国際公開第2009/054223号の内容を本願明細書の一部として援用する。また、表示装置100は、図8に示されるように、照度センサ40を備えてもよい。コントラスト知覚は、周囲の照度レベルにも影響されるので、照度センサ40によって周囲の照度レベルを検出することにより、知覚コントラストのいっそう一様な変化が実現される。続いて、コントラストの調整を好適に行うためのモデルの具体例を説明する。人間の視覚系HVSが物理コントラストの変化をどのように知覚するかの評価は、コントラストスケーリングの実験とコントラスト識別閾値の実験という2つの精神物理学的な実験を実施することにより行われ得る。コントラストスケーリングコントラストスケーリング実験の目的は、種々の順応輝度レベルおよび種々の空間周波数パターンに対して与えられた物理コントラストについて、人間の観察者にとっての知覚コントラストの均一なスケーリングを得ることである。この実験のために、異なる順応輝度レベル、異なる空間周波数パターン、異なる画像タイプをカバーするべく、複数の画像が選択される。まず、各画像刺激は、異なる輝度レベルを有する複数の領域にセグメント化される。次に、各領域に対し、いくつかの異なる物理コントラストが与えられる。言い換えると、各セグメントから物理コントラストの異なる複数の画像が形成される。これにより、順応輝度レベルと空間周波数のいくつかの組み合わせパターンが各原画像においてカバーされる。さらに、非常に高い輝度レベルだけでなく非常に低い輝度レベルも再現できるハイダイナミックレンジHDRディスプレイがこの実験のために用意される。次に、各輝度レベルつまり画像の各セグメントについて、異なる物理コントラストを有する画像のすべてのペアが被験者に次々に示される。被験者は、ペアごとに、いずれの画像の方が着目領域において強いコントラストを有するかという質問に答えることを要求される。上記の実験の結果は、各輝度レベルについてn×n行列マトリクスFの形で得られるnは物理コントラストの数である。マトリクスFにおけるi行j列の要素fijは、刺激画像jが刺激画像iと比較されたときにfij回被験者たちに選択されたことをあらわす。言うまでもなく、fjiとfijの和は、刺激iと刺激jのペアについての比較の総回数に等しい。マトリクスFの対角セルは、空のままである。なお、この手順、いわゆる一対比較法あるいは二肢強制選択法2AFC法は、他の実験手法である順序尺度法に置き換えることもできる。順序尺度法では、被験者は、各ペアの比較の代わりに、刺激の全部または一部を並べ替えることを要求される。2AFC法および順序尺度法のどちらでも、同じn×nマトリクスが得られる。n×nマトリクスFにおける結果は、LLThurstoneLawofcomparativejudgmentPsychologicalReview34pp2732861927に開示されている比較判断の法則によって解析される。マトリクスPがマトリクスFから構築される。要素pijは、刺激jが刺激iよりも大きいと判断された回数の観察比である。マトリクスPの対角セルは、空のままである。マトリクスPの対称セルは、合計すると1になるつまりpijpji=1。マトリクスPから、基礎変換マトリクスXが構築される。マトリクスXにおける要素xijは、要素pijに対応する標準正規偏差である。要素xijは、要素pijの0.50を上回る値に対して正であり、要素pijの0.50を下回る値に対して負である。1.00および0.00という比率は、用いられない。なぜなら、それらの比率に対応するxの値は無限に大きいからである。そのような比率が生じた場合、マトリクスXの対応するセルは、空のままにされる。マトリクスXの対角セルには、0が入る。結局、マトリクスXは、歪対称となるつまりxij=-xji。マトリクスFの各列を平均することにより、スケーリングの最小二乗推定という最終結果が得られる。このようにして、各輝度レベルに対するコントラストスケーリングが得られる。コントラスト識別閾値上述したようにして、コントラストスケーリング実験の結果が得られるけれども、それは任意単位で与えられるものである。コントラストスケーリングの結果を丁度可知差異JNDに変換するために、コントラスト識別閾値を測定するもう1つの精神物理学的実験が行われる。画像の各輝度レベルつまり各セグメントに対し、いくつかの物理コントラストが基準として選択される。各基準コントラストにおいて、被験者は、コントラスト識別閾値を明らかにすることを要求される。この実験は、増減incrementdecrement法、段階法、連続試験によるパラメータ推定法PEST法、QUEST法などのような閾値測定手法の1つを用いて行うことができる。この実験もまた、コントラストスケーリング実験と同様に、HDRディスプレイで行われる。増減法は、識別閾値を測定するもっとも単純な方法である。基準刺激と目標刺激のペアが人間の被験者に呈示される。目標刺激は、基準刺激と同じ強度に設定されるケース1か、著しく異なる強度に設定されるケース2。被験者は、違いが見え始めるかケース1、刺激が同じであるように見え始めるケース2まで、目標刺激の強度を変えることを要求される。段階法は、TNCornsweetThestaircasemethodinpsychophysicstheAmericanJournalofPsychology75pp4854911962に開示されている。段階法では、増減法と同様に、基準刺激と目標刺激のペアが被験者に呈示される。基準刺激の強度は、基準刺激と目標刺激との差が識別されないときは増やされ、差が知覚されないときは減らされる。PEST法は、MMTaylorおよびCDCreelmanPESTEfficientestimatesonprobabilityfunctionsJofAcousticalSocietyofAmerica41pp7827871967に開示されている。PEST法では、目標刺激は、実験プログラムにより変化させられる。また、基準刺激と目標刺激のペアが被験者に呈示される。目標刺激は、基準刺激と著しく異なるレベルに設定される。各ステップにおいて、被験者は違いが見えるかという質問に答えなければいけない。答えがイエスの場合、目標刺激の強度は基準刺激付近まで飛ばされる。一般に、最初のジャンプ幅は、基準刺激の強度と目標刺激の当初強度との差に等しい。実験は、基本的には上記のステップを繰り返すことにより行われる。被験者が前回と違う答えをする度に、目標刺激の強度変化の方向が反転されるとともに、ジャンプ幅が半減される。これに対し、被験者が前回と同じ答えをした場合には、目標刺激の強度は同じ方向に同じジャンプ幅で変化する。被験者の応答が十分に一定になり始めたら、1試行を終了することができる。QUEST法は、ABWatsonおよびDGPelliQUESTABayesianadaptivepsychometricmethodPerceptionandPsychophysics33pp1131201983に開示されている。QUEST法は、PEST法を改良したものである。QUEST法は、PEST法において単純にジャンプを継続するかジャンプ幅を半減した反転ジャンプをするのに代えて、次の刺激レベルを選択するために人間の心理測定関数を用いる。コントラストスケーリングの結果のJND単位への変換コントラストスケーリングおよびコントラスト識別閾値の2つの実験の後、コントラストスケーリング実験の結果が丁度可知差異JND単位に変換される。コントラスト識別閾値実験の結果が、各順応輝度レベルおよび各空間周波数について1JNDとみなされる。コントラスト識別閾値の結果=1JNDに基づいて、コントラストスケーリングの結果がリスケールされる。モデルコントラストスケーリングの結果のJNDへのリスケールの後、それらのデータは非線形関数にフィッティングされ、それらの非線形関数が多次元モデルにまとめられる。まず、データの各セットに対して、コントラスト-強度CVI関数により計算されるコントラスト検出閾値を用いて開始点が計算され、設定される。CVI関数は、閾値-強度TVI関数をTVIとし、順応輝度レベルをLとしたときに、CVI=TVIL/Lと表される。いくつかのTVI関数が、SDalyThevisibledifferencespredictorAnalgorithmfortheassessmentofimagefidelityDigitalImagesandHumanVisionMITPressABWatsonEdpp1792061993;JAFerwerdaらAmodelofvisualadaptationforrealisticimagesynthesisProceedingsofACMSIGGRAPH1996pp2492581996;PGJBartenContrastsensitivityofthehumaneyeanditseffectsonimagequalitySPIEOpticalEngineeringPress1999;MAshikhminAtonemappingalgorithmforhighcontrastimagesProceedingsofthe13thEurographicsWorkshoponRenderingpp1451552002に開示されている。コントラスト検出閾値を計算するために、これらのいずれを用いてもよい。データの各セットは、開始点について再配置され、多次元モデルに補間される。上述したモデルに基づいて、コントラスト調整部16によるコントラスト調整を行うことができる。なお、本発明は、画像処理装置10に静止画が入力される構成に限定されるものではない。画像処理装置10には、動画が入力されてもよい。動画の場合、もっとも単純には、各フレームにおいてすべてのステップを実行すればよい。モーションベクトル解析例えばオプティカルフローを用いるを画像処理装置10表示装置100に導入すると、各フレームにおいて全ステップを実行する場合よりも計算コストを大幅に削減することができる。