事前矯正画像がディスプレイに表示されたときに、ユーザが原始画像の表示を認識するよりもユーザにとってより良い光学的な焦点であると認識されるように、電子装置のユーザの視覚障害を補正するために原始画像の事前矯正画像を前記電子装置の前記ディスプレイに表示するためのコンピュータに実装された方法であって、前記ディスプレイのハードウエア特性を受信するステップと、前記ユーザの前記視覚障害を説明する少なくとも1つのパラメータを受信するステップと、前記ディスプレイが前記ユーザによって見られるときの状態を説明する少なくとも1つのパラメータを受信するステップと、瞳関数を算出するステップと、点像分布関数PSFまたは光伝達関数OTFを算出するステップと、前記ユーザの前記視覚障害を補正するために原始画像の少なくとも一部に相当する事前矯正画像を算出するステップと、前記事前矯正画像を前記ディスプレイに表現するステップと、を有するコンピュータに実装された方法。前記ディスプレイのハードウエア特性を受信するステップは、ローカルデータベースからのハードウエア特性を受信するステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記ユーザの前記視覚障害を説明するパラメータを受信するステップは、リモートデータベースから、ローカルデータベースから、実時間入力から、または、実時間推定から、の視覚障害パラメータを受信するステップのうちの少なくとも1つのステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記ディスプレイが前記ユーザによって見られるときの状態を説明するパラメータを受信するステップは、実時間推定から、実時間入力から、またはローカルデータベースから、の前記ディスプレイの状態パラメータを受信するステップのうちの少なくとも1つのステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記電子装置は、携帯電話、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、テレビ、ナビゲーションシステム、自動車電子計器盤、時計、カメラ、電子ブック、メディアプレイヤー、ビデオゲームコンソール、自動販売機、およびヘッドアップディスプレイから構成されるグループから選ばれたものである、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記視覚障害は、近視、乱視、老視、遠視からなるグループのうちの少なくとも1つである、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記ディスプレイのハードウエア特性を受信するステップは、画素の大きさおよび間隔、ディスプレイの幅および高さ、ディスプレイの反射率、発光スペクトル、および画素値と輝度との間の関係、のグループから選ばれた少なくとも1つを受信するステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記視覚障害を説明するパラメータを受信するステップは、眼鏡処方の球面パラメータ、眼鏡処方の円柱および軸パラメータ、および調節の測定、からなるグループの少なくとも1つのパラメータを受信するステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記視覚障害を説明するパラメータを受信するステップは、眼の波面マップを測定するステップまたは眼の調節を測定するステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記ディスプレイが見られるときの状態を説明するパラメータを受信するステップは、ユーザの眼と画面との間の距離、周囲の明度、の1またはそれ以上の測定値、およびユーザの瞳孔の大きさの測定値を受信するステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記表現するステップは、フォントグリフを表現するステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記視覚障害を説明するパラメータを受信するステップは、設定段階におけるユーザからの入力を受信する、他の装置からの入力を受信する、または装置を用いて視覚障害のパラメータを測定する、1またはそれ以上のステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。装置に組み込まれたスピーカおよびマイクロホン、装置に組み込まれたカメラ、赤外線送受信機、または、無線ビーム送受信機、のうちの少なくとも1つの測定結果を受信することによって行われる、前記ユーザの眼と画面との間の距離をユーザ入力によって受信するまたは実時間で距離を推定するステップをさらに有する、請求項10に記載のコンピュータに実装された方法。組み込まれた周辺光センサまたは組み込まれたカメラからの測定結果を受信することにより行われる実時間で瞳孔の大きさを推定するステップをさらに有する、請求項7に記載のコンピュータに実装された方法。前記点像分布関数の算出をするステップではディスプレイのサブ画素クラスごとに点像分布関数を計算するステップを有するとともに、事前矯正画像をディスプレイに表現するステップでは、各サブ画素に対して事前矯正画像を表現するステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記事前矯正画像を算出するステップは、勾配降下を利用して制約された最適化問題を用いて、またはヴァンシテレVanCittertのアルゴリズムを用いて、行なわれる、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記制約された最適化問題は、輝度による眼の受容体の感度の変化を有する測定基準に基づいて定式化されている、請求項16に記載のコンピュータに実装された方法。前記制約された最適化問題は、ユーザによって把握された全体的な画像品質を表わす目的関数に基づいて定式化されている、請求項16に記載のコンピュータに実装された方法。前記測定基準は、輝度または画素値の増加関数を用いて減少されたコントラストを有する参照図の像と網膜像との間の矛盾の測定値を有する、請求項17に記載のコンピュータに実装された方法。前記目的関数は、輝度または画素値の増加関数を用いて減少されたコントラストを有する参照図の像と網膜像との間の矛盾の測定値、およびコントラスト減少の大きさに基づいている、請求項18に記載のコンピュータに実装された方法。前記事前矯正画像は、ウィナーデコンボリューションを用いて算出される、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記事前矯正画像が前記ユーザに表示されたとき、網膜に生成される像のコントラストは障害のないユーザが原始画像を表示されたときに網膜に生成される像に比べて減衰される、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記ユーザの視覚障害を説明するパラメータおよび前記ディスプレイが見られているときの状態を説明するパラメータは二分試験を行なうステップによって決定され、前記二分試験は、ユーザにとって最高に見える画像のユーザ指定のために、異なる仮説を用いて事前矯正された画像をユーザへ提示するステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記表現するステップは、表現されるべき部分画像の性能を指定するステップを有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記性能の指定をするステップは、ディスプレイ上のテキストの表現を指定すること、ディスプレイの特定の部分の表現をすること、ディスプレイ上の画像を表現すること、および表現を禁止することを有する、請求項24に記載のコンピュータに実装された方法。ハードキーを叩くことによって、オプションを変えることによって、装置を握ることによって、またはユーザが眼鏡をかけていることを検出するための組み込みカメラを用いることによって可能になりまたは不可能になるステップをさらに有する、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。前記事前矯正は、右目のみの点像分布関数、または左目のみの点像分布関数、または右目および左目の両方の点像分布関数の組み合わせによって生じる点像分布関数、を用いて、または右目および左目の両方の点像分布関数をそれらがオートステレオスコピックモニタの2つの構成要素に適用されるように用いて、行われる、請求項1に記載のコンピュータに実装された方法。事前矯正画像がディスプレイに表示されたときに、ユーザが原始画像の表示を認識するよりもユーザにとってより良い光学的な焦点であると認識されるように、電子装置のユーザの視覚障害を補正するために原始画像の事前矯正画像を前記電子装置の前記ディスプレイに表示するためのシステムであって、コンピュータプロセッサおよび前記コンピュータプロセッサに接続されたメモリを備え、前記メモリは、前記コンピュータプロセッサを以下のように動作させる命令を有して構成されていることを特徴とするシステム。1ローカルデータベースからディスプレイ画面のハードウエア特性を受信し、2リモートデータベース、ローカルデータベース、実時間入力または実時間推定のうちの少なくとも1つから前記ユーザの視覚障害を説明するパラメータを受信し、3前記ディスプレイが前記ユーザによって見られるときの状態を説明するパラメータを、実時間推定、実時間入力、またはローカルデータベースのうちの少なくとも1つから受信し、4瞳関数を算出し、5点像分布関数PSFまたは光伝達関数OTFを算出し、6前記ユーザの前記視覚障害を補正するために原始画像の少なくとも一部に相当する事前矯正画像を算出し、7前記事前矯正画像を前記ディスプレイに表現する。プロセッサによって実行されるように構成されたプログラムを格納している永続的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記プログラムが実行されたときに前記プロセッサが以下のように動作するように構成されており、データベースからディスプレイのハードウエア特性を受信し、リモートデータベース、ローカルデータベース、実時間入力または実時間推定からユーザの視覚障害を説明するパラメータを受信し、前記ディスプレイがユーザによって見られるときの状態を説明するパラメータを、実時間推定、実時間入力、またはローカルデータベースのうちの少なくとも1つから受信し、瞳関数を算出し、点像分布関数PSFまたは光伝達関数OTFを算出し、前記ユーザの視覚障害を補正するために原始画像の少なくとも一部に相当する事前矯正画像を算出し、事前矯正画像を電子装置のディスプレイに表現する。それによって、前記事前矯正画像の表示は、前記ユーザが原始画像の表示を認識するよりも前記ユーザにとってより良い光学的な焦点であると認識される、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。詳細な説明実施形態について例示する添付図を参照して今から詳細に述べる。引き続く詳細な説明において多数の例示的な個別の詳細が、ここに示された要旨の理解を助けるためにも設定されている。しかしながら、当業者にとっては、種々の代替手段が本発明の範囲から離れることなく使用できること、およびその要旨がこれらの個別の詳細なしに実行しうることは明らかである。例えば、当業者がここに示された要旨をデジタルディスプレイを備える種々のタイプの個人用電子装置に実装できることは明らかである。本発明による解決策はソフトウエアに基づいている。眼によって導入された変形例えば、視覚障害状態を知ることにより、ソフトウエアがユーザの特定の視覚障害に関連する方法で組織化されたぼやけを画像に導入することにより事前矯正する。これにより、その障害を補正し、ユーザがその画像をより明瞭と認識することをもたらす。画像修復と呼ばれるデジタル画像処理の1部門において、デフォーカスまたは他の光学的摂動を矯正し、ぼけた画像から元の対象物を推定することを可能にするために、手法しばしばデコンボリューションと呼ばれるが用いられる。本発明に関連して、デジタル画像処理の使用は画像修復技術から導かれているが、一般に、演算の順番の裏返しである。デコンボリューションは画像が眼によってぼやかされる前に適用される。本発明の目的に対してこのような処理は、事前矯正と呼ばれる。事前矯正画像を見ているデフォーカスな眼は、事前矯正の効果を相殺し、鮮明な画像を見る。事実、事前矯正は、ユーザに表示された画像を、個々の画素によって生成された重なり合う小領域を部分的にそれぞれ無効にし鮮明な網膜像を生成するように修正する。図3aは、原始または参照画像の例である。図3bは、視覚障害者がどのように見ているかの対応するシミュレーションである。図4aは、シミュレートされた事前矯正画像である。図4bは、同じ人視覚障害者が図4aを見る時、どのように見えるかのシミュレーションである。コントラストは減少されているかもしれないが、表示の全体的な見やすさは、図4bに表わされるように図3bに比べて大幅に改善されている。図5は、本発明による代表的なシステム100を説明するブロック図である。代表的なシステム100は、モニタ111にコンテンツ例えば、テキストおよび/または画像を表示する電子装置110を備える。なお、コンテンツはユーザがたとえ視覚障害例えば、老視または遠視のユーザであっても、ユーザの眼101がコンテンツを鮮明に見ることができるように事前矯正モジュール117によって処理された後のものである。その画像は、矯正されていない眼101に対しては網膜102上に焦点を結ばないだろうが、それでもなお、鮮明な画像として認識されるであろう。図6は、例示的な実施形態による処理方法のステップを説明するフローチャートである。ステップ201aではコンテキスト依存contextdependentデータを収集する。コンテキスト依存データはユーザによって装置が見られるときの状態を表わす。これはメモリ118に格納される。これは典型的には、瞳孔の大きさ、装置110と眼101との間の観察距離、および、周囲光のレベルを含む。パラメータの正確なリストは、ステップ202の間の点像分布関数の計算のために用いられるモデルに依存する。場合によっては、これらのパラメータの1またはそれ以上は定数であり、更新する必要がないと考えることができる。例えば、通常の使用状態における車の計器盤に組み込まれたスクリーンと運転者の眼との間の距離は、比較的一定であると考えることができる。他のパラメータは、装置が使用される状態が変わったときにモジュール121によって更新されてもよい。本発明の1実施形態によれば、モジュール121は、埋め込まれたセンサ113から獲得したデータを用いて変化を検出し、新しいパラメータの値を推定する。1実施例によれば、画像は組み込まれた前面カメラから受信してもよく、ユーザの眼と表示スクリーンとの間の距離を推定するために、ユーザの頭が従来技術を用いて認識され、測定されてもよい。画像はまた、従来技術を用いてユーザの瞳孔の大きさを認識し測定するために、組み込まれた前面カメラから受信されてもよい。また、周囲光が組み込まれた光センサから受信され測定されてもよい。このようなセンサは、スクリーンのバックライトの輝度調整のためにモバイル装置に対してよく使用されている。もし、瞳孔の大きさの直接測定がこの装置によって行えない場合には、瞳孔の大きさは眼によって受け取られた光の光度に依存することを考慮して、瞳孔の大きさを周辺光のレベルおよび装置のスクリーンから放射された光の輝度の測定に基づいて推定してもよい。無線ビーム赤外線、ワイファイ、3GPPまたは同種のものは、ユーザと表示スクリーンとの間の距離を推定することに用いてもよい。この、ヘッドトラッキングシステムと呼ばれる技術は、ゲームコンソールのような装置に使用されている。無線ビームと同様に音声信号も装置のスピーカによって出すことができ、ユーザと表示スクリーンとの間の距離を推定するためにそのエコーがマイクロホンによって検出される。スマートホンのアプリケーションとして周囲の物体までの距離を推定するために、組み込まれたスピーカおよびマイクロホンを使用することが知られている。また、装置に対するユーザの位置の変化を検出し、装置に対する新しい位置を推定するために、動作検出が動きセンサ例えば、加速度計、ジャイロスコープまたは同種のものから受信されてもよい。ステップ201bではユーザ依存データを集める。ユーザ依存データはユーザの視覚障害を特徴づける。コンテキスト依存データ、ユーザ依存データの場合には、メモリ120に格納されてもよい。それは、所定の観察距離および所定の波長に対してユーザのそれぞれの眼の波面収差関数の個別の推定として表わされてもよい。また、それは、例えば調節近点nearpointofaccommodationのようなユーザの明示された調節accommodationを含んでも良い。パラメータの正確なタイプおよび性質は、ステップ202の間の点像分布関数の計算に用いられるモデルに依存する。モジュール122は種々の可能な入力からのユーザ依存データを計算し、または取得する。例えば、ユーザは、眼鏡の処方箋のパラメータ、すなわち、それぞれの眼の球面S、円柱Cおよび軸Aパラメータを入力しても良い。ユーザはまた、追加の屈折力ADDまたはNVまたは、彼/または彼女の調節近点の自己推定を入力してもよい。ユーザが新しいパラメータを入力したとき、モジュール122はユーザ依存データを決定し、メモリ120を更新する。このようなパラメータからの波面収差関数の算出に対する数学的なモデルは検眼における当業者には良く知られており、特に、ゼルニケ多項式分解を取り扱ってもよい。代わりに自動診断プログラムを実行させてもよい。このようなプログラムは、ユーザに対してディスプレイに、例えば、ユーザのハンドヘルドディスプレイに、異なるパターンを提示し、ユーザに彼または彼女が、絶対的な意味において、または他の表示に対して多少とも、パターンの詳細が見えるか否かを尋ねる。オプションとして、プログラムは、より正確に測定するために屈折誤差を、逆シャックハルトマン技術を用いて光学要素に関連させることもできる。代わりに、自動診断プログラムは、種々の典型的な点像分布関数を仮定しているユーザの事前矯正チャート画像を提示し、それらのパラメータを、二分法によってユーザがもはや改善を見出さないところまで更新することができる。モジュール122は、自動更新プログラムが動作している各時間においてユーザ依存データの推定値を導出し、メモリ120を更新する。また別の代替手段としては、仮にユーザの装置がインターネットに接続することができれば、ユーザ依存データはインターネットを介してリモートデータベースから取得しても良い。データは、上記に述べた代替手段のうちのいずれかによって収集された後でリモートデータベースに予め格納されていてもよい。データは、また、例えばシャックハルトマン波面センサ等を用いて検眼の検査を行なった後でリモートデータベースに予め格納されていてもよい。さらに別の代替手段として、1つのパーソナル装置例えば、スマートホン、タブレットコンピュータ、スマートカードなどに格納されたユーザ依存データは、短距離用の通信手段例えば、NFC、ブルーツースなどを用いてまたはスマートカード接触を介して他のパーソナル装置に転送されてもよい。データは、今述べた代替案のいずれかによって収集された後でパーソナル装置に予め格納されていても良い。データはまた、例えば上述したようなシャックハルトマン波面センサなどを用いた検眼の検査の後で、パーソナル装置に格納されていても良い。ステップ201cでは装置依存データを収集する。装置依存データは、ステップ202の間における点像分布関数の計算に影響を及ぼす表示スクリーンの特性である。パラメータの正確なリストおよび特徴は、点像分布関数の計算に用いられるモデルに依存する。それらは典型的には、画素サブ画素サイズ、各画素またはサブ画素クラス例えば、赤色サブ画素、緑色サブ画素、青色サブ画素の発光スペクトル、画素値の関数時々、ガンマ関数と呼ばれるとしての画素またはサブ画素の光度、およびスクリーンの反射率を含む。これらのパラメータはメモリ119に格納され、場合によっては定数と考えてもよい。しかしながら、メモリ119は、スクリーンの光度または他の校正値が変わったときには更新されてもよい。ステップ202では、ステップ201a、201b、および201cまたは、光学伝達関数OTFのような眼の光学システムの他の任意の数学的に等価な表現の間に得られたデータから点像分布関数を算出する。本発明の好ましい実施形態に照らして、点像分布関数は、網膜の画素のカラー画像として定義される。これらは、所定の距離でユーザによって見られるように、複数のサブ画素を備え、それらのそれぞれが主要な色を放出しているが、純粋に単色である必要はなく、発光スペクトルを有している。ここで述べるように種々の方法をステップ202の間に用いることができる。図7は、ステップ202の代表的な実施形態として、画素が単一周波数の光を発光すると仮定したときのサブステップ301-305を説明する。ステップ301では、一般化された瞳関数が算出され、瞳内の異なる位置に対して眼の光学システムによって光波がどのように修正されるかが記述される。瞳関数は式1に従って表わされる。ここで、αは瞳の振幅透過率、Wは波面収差関数、iは√1虚数単位、kは2π/λであり、λは波長であり、ρおよびθは、瞳内の極座標である。Wは、ユーザ依存データ例えば、視覚障害および遠近調節、コンテキスト依存データ例えば、観察距離、および/または装置依存データ例えば、波長λ、の関数である。このモデルにおいては以下に表わされるように、αは、瞳の開口円内では1の値、その外側では0の値を有する。モデルは、式2のように表わされる。ここで、Dはコンテキスト依存データからの瞳孔の大きさである。ある実施形態においては、スタイルズクロフォード効果が考えられる。これは光の方向に依存する錐体の異なる感度であり、眼の正しい点像分布関数へのより良いアプローチのために考えられるものである。このような環境においては、αが瞳の開口円内で1の値を有することに代わって、次の式3が用いられる。ここで、βは定数であり、スタイルズクロフォード効果の集団内における平均振幅を表わし、その値として0.116mm2を取るであろう。ステップ302で、瞳孔に入る光場が算出される。画素は次元をもたない点光源であり、瞳孔の光軸図8を参照されたい上にあって距離z0を有して位置しているという仮定を用いれば、瞳孔に入る場は、式4のように表わされる。ここでA0は、点光源の振幅である。ステップ303で、瞳孔の存在する場が式5を用いて次のように算出される。ステップ304で網膜平面Iの場が算出される。ある実施形態において、第1種のレイリーゾンマーフェルトRayleighSommerfeld回折式が用いられ、式6のように表わされる。ここで、Rは網膜の点であり、Qは瞳孔の点であり、dSはQおよびを含む小さな表面要素であり、瞳孔平面に対する標準の値である。フラウンホーファーFraunhofer近似として知られているある仮定の下で、回折式、IRは、UQのフーリエ変換の逆になる。ある実施形態においては、レイリーゾンマーフェルト回折式の直接計算の代わりに逆高速フーリエ変換を用いてもよい。ステップ305で、点像分布関数はIRから2乗の絶対値として計算され、式7のように表わされる。結果として生じる点像分布関数は、単色点像分布関数と呼ばれる。なぜならば、それは、画素が単一波長λの光を放射するという仮定のもとに計算されたからである。図9はステップ202のサブステップを説明する。このサブステップはステップ202に対する代表的な実施形態であって、所定のサブ画素クラスに対する多色の点像分布関数を計算するものである。1つの多色点像分布関数は、サブ画素クラスごとに算出されてもよい例えば、1つの多色点像分布関数は、赤のサブ画素クラス、緑のサブ画素クラス、および青のサブ画素クラスのそれぞれに対して計算されてもよい。。各サブ画素クラスは、装置依存データの一部としてメモリ119に予め格納されている発光スペクトルで特徴付けられている。格納された発光スペクトルは、サブ画素クラスの色を特徴づける公称周波数の回りに拡がる複数の周波数におけるサブ画素クラスの発光パワーを表わしている一式の値から構成されてもよい。各サブ画素クラスに対して、多色点像分布関数が、各周波数λiに対して算出された単色点像分布関数の加重平均として計算されることにより算出されてもよい。なお、各周波数λiに対して算出された単色点像分布関数は、発光スペクトルの一部であり、発光スペクトルにパワーWiを乗じたものである。ある実施形態においては、上記の用語、加重平均は、更に各周波数での明所視のスペクトル感度を乗じても良い。人の網膜の平均明所視スペクトル感度は専門書に見いだせる。眼のような光学システムの屈折力は、波長に依存する。ある点では、眼は単一の波長に対してのみ完全に焦点を結ぶことができる。この現象は結果としていわゆる色収差になる。ある実施形態においては、サブステップのステップ301においてこのような色収差によって波長に依存する波面収差関数におけるデフォーカスになりうる。生じたデフォーカスの量は専門書に見いだせる。ステップ203で、事前矯正アルゴリズムによって処理されるべき画像が受信される。この画像は参照画像と呼ばれる。参照画像がどのようにして受信されるかは、ユーザの好み1または複数および実行しているアプリケーションから生じる基準に基づく。図10は、ステップ203で受信した画像の代表的な実施形態を示す。ステップ601で、ユーザの好みを含むメモリが読みだされる。ユーザは彼の好みを、例えばテキストを表現する、全てを表現する、アプリケーションベース表現、または何も表現しないなどと設定しているだろう。仮に好みがテキストを表現するであれば、ステップ602が行なわれる。仮に好みが全てを表現するに設定されていれば、ステップ603が行われる。仮に好みがアプリケーションベースに設定されていれば、ステップ604が行われる。仮に好みが何も表現しないに設定されていれば、ステップ204および205は行われない。ある実施形態においては、仮にユーザが装置上で専用のハードキーを叩いたり、組み込まれた加速度計が事前矯正のオン/オフのトリガを発したり、ユーザが所定の方法で装置を振るときを検出したり、または、カメラがユーザが彼の眼鏡をかけていることまたはかけていないことを検出したり、および、例えばモジュールがステップ601から604のいずれかを実行したりすれば、何も表現しないと、予めメモリに格納している好み、との間のトグリングが行われる。命令は、事前矯正のオン、オフをスイッチさせてもよい。上述の技術はもしユーザが矯正コンタクトレンズを予め着用していなければ行われる。ある実施形態においては、ユーザが好むように全てのテキストが表示される。例えば、彼がオプションで好みのメユーを設定しているときは、矯正プロセスが開始されるまで大きなサイズのフォントを用いて示される。ステップ602で、テキストはアプリケーションがテキストを含んでいるとき、フォント表現ライブラリ例えば、オペレティングシステムOSまたは、OSによって実行されたソフトウエアなどを用いた、1又はそれ以上のアプリケーションからの1またはそれ以上のモジュールによって受信される。フォント表現ライブラリは、適切なテキストを小さく、オフスクリーン画像がステップ204の参照画像になるように出力および/又は表現するために用いられてもよい。ステップ603で、オペレーティングシステム表示モジュール例えば、構成しているウィンドウマネージャは、アプリケーションに、その表示のいくつかの部分を描くか例えば、ファンクションコールの方法によって、またはアプリケーションからその表示のいくつかの部分を更新することを受信するか、を尋ねてもよい。ある実施形態においては、更新された又は変更されたupdatedchanged部分を含んでいるアプリケーションスクリーンバッファの矩形または他の部分は、ステップ204の参照画像になってもよい。ステップ604で、参照画像はフォント表現ライブラリまたはオペレーティングシステム表示モジュールから受信しても良い。テキストは、そのサービスのアプリケーション呼び出しがテキストベースのアプリケーションであれば、フォント表現ライブラリから受信してもよい。それフォント表現ライブラリは、そのようなアプリケーション例えば、SMS、eメール、連絡先リストcontactlist、発信者番号callerIDの予め格納されたリストに含まれていてもよい。ある実施形態において、アプリケーションが画像ベースのアプリケーションであれば、アプリケーション表示の更新された部分を含んでいる画像がオペレーションシステム表示モジュールから受信されてもよい。また、それオペレーティングシステム表示モジュールは、予め格納されたリスト例えば、フォトマネージャー、ナビゲーションアプリケーションを含んでいてもよい。ステップ204で、ステップ203において受信された参照画像が事前矯正される。参照画像は、各サブ画像クラスに対応する限定された数の1成分画像で構成されてもよい。ある実施形態においては、例えば、xrefがこのような画像であり、使用している輝度値を表わし、himpが視覚障害のユーザの眼の点像分布関数の対応成分であると我々は仮定しても良い。適切な座標システムおよびサンプリング間隔が用いられると仮定すれば、眼の網膜上に形成された画像の個別の推定であるfrefは、画像が表示されるとき、式8のように表わされる。ここで、は個別の畳み込み演算子を示す。ある実施形態において、事前矯正は、画像xcorのような画像がxrefの代わりに表示されたときに、それが網膜の上に式9で表わされるような画像fcorを生成するように画像xcorを算出することである。画像fcorは、frefよりも良い品質であろう。ここで良い品質とは、ユーザが、装置の使用に対してよりよい成果を得るように例えば、表示されたテキストをより間違いなく読むことのように、正確な作業を行うことができることを意味する。xcorは、式10のように表わされる。ここで、fobjは理想的な網膜画像であり、dはfcorとfobjとの間の認識される差異を数学的に定量化している。この最小化は領域Dで行われ、画像xを含む領域Dは装置によって実際に表示することができる。Dは黒色の輝度よりも小さくなく、最大の輝度よりも高くない画素値を有する一組の画像である。fobj、とdの値の選択、および式10を解くために用いられる数学的方法は、種々の実施形態をもたらしてもよい。ある実施形態においては、xattはxrefのコントラストを減衰させたものであってもよい。各輝度値、xrefは、増加関数Rを用いてxattRのように再スケーリングされてもよい。スクリーンの最小および最大の輝度値、vminおよびvmaxは、それぞれ、v0Rおよびv1Rで描かれる。ここで、v0およびv1は不等式11を満たす。Rは、式12に表わされるように輝度の線形関数であっても良い。また、Rは、式13に表わされるように画素値の線形関数であっても良い。ここで、Lは、画素値を輝度値に変換するディスプレイ関数であり、およびは、コントラスト減衰画像の最小および最大の画素値であり、およびは、スクリーンの最小および最大の画素値である。fobjは、xattに設定されてもよい。xattは、これが表示されたときに単一の点に限定された点像分布関数を有する、好ましく焦点を結ばれた眼によって生成される網膜画像である。また、fobjはfobjxatthrefに設定されても良い。ここで、hrefは上記の方法で推定された障害の無い眼の実際の点像分布関数である。hrefは、またユーザの瞳孔と同じ大きさの瞳孔を有してスクリーンに焦点を結ぶ、回折が限定された眼の点像分布関数であってもよい。hrefはまた、正常な色収差を説明する多色点像分布関数であってもよい。測定基準dは、種々の測定基準から選ばれても良い。このうちのいくつかは知られている。特定の測定基準を選択することによって本発明の思想および範囲を変えることにはならない。ある実施形態においては、dは、ユークリッド測定基準であってもよい。また、dは、輝度による眼の受容器官の感度の変化を説明する式14で表わされるような測定基準であってもよい。ここで、pは、輝度値を主観的な輝度値に関連させる非線形関数である。ある実施形態において、pは例えば画素値を輝度値に変換するディスプレイ関数Lの逆数L1であってもよい。ある実施形態において、xおよびyは、それぞれ画像xおよびy1または複数における画素iの輝度であっても良い。式10は、種々の公知の技術を用いて解いてもよい。特定の技術を選択することによって本発明の思想および範囲を変えることにはならない。dがユークリッド測定基準のとき、式10の解は、式15に表わされるように、ウィナーデコンボリューションWienerdeconvolutionを用いて推定してもよい。ここで、Xcor、HimpおよびFobjは、それぞれxcorhimpおよびfobjの個別フーリエ変換であり、HimpはHimpの複素共役を示す。ここでKは、画像復元問題において、ノイズのパワー密度スペクトルにリンクしており、Xcorに対して高周波を制限する正則化パラメータとして働く。従って、xcorがvminよりも小さいまたは、vmaxよりも大きい値を示す確率である。仮にこのような値がXcorにおいて存在していれば、それらは、画像Xcor、すなわち、スクリーンに表示できる画像を含む領域Dに属している画像を得るために固定され、式16で表わされる。ある実施形態において、式10は、制約付き最適化アルゴリズムを用いて解いてもよい。仮にdがユークリッド測定基準であれば、二次方程式を解くための公知のアルゴリズムを用いてもよい。仮にdが式14で与えられ、ここでpが解析的な微分可能関数であれば、最適化は勾配降下法を用いて行ってもよい。勾配降下法の代わりに、ある実施形態において最適化は、ヴァンシテレのアルゴリズムVanCittertalgorithmにヤンセンの技術Jaansontechniqueを適用して行ってもよい。ある実施形態においては、ウィナーデコンボリューションおよび勾配降下法のような反復のアルゴリズムまたはヴァンシテレのアルゴリズムに代えて、勾配降下法またはヴァンシテレのアルゴリズムがウィナーデコンボリューションの結果1または複数を伴う値の初期化の後で用いられても良い。ある実施形態において、事前矯正画像は、それぞれの色成分に対する式10を解くことなく決定しても良い。代わりに、各サブ画素クラス、xcor1xcor2などに対する事前矯正画像が最高の品質を有する画像を得るためのコントラスト低減を用いるために関数Rと同時に決定されてもよい。仮に関数Rが式12または13に従ったパラメータvoおよびv1によって特徴付けられれば、事前矯正画像は、式17のように表わされる。ここで、Jはサブ画素クラスの数であり、vopt0およびvopt1は、最適な関数Rを特徴づけるパラメータである。Qは、dおよびコントラスト低減の大きさに従属する関数である。関数Qの選択によって本発明の思想および範囲を変えることにはならない。ある実施形態においては、眼の非線形な輝度感度を説明する測定基準dである、Qが式18のように表わされる。ここで、nはサブ画素の数であり、μは、認識された画像品質におけるコントラスト減衰の相対的な寄与を定量化する定数パラメータである。ある実施形態において、点像分布関数は物理量の単なる近似値であるデータから計算されても良い。例えば、ユーザの瞳孔の大きさは、相当に信頼できる間隔を有して測定され、推定されても良い。ユーザの視覚障害を説明するパラメータは、眼の光学システムの働きを完全に特徴付けることはできない。ある実施形態においては、点像分布関数における不確かさを説明するために、単一の点像分布関数から計算されたfobjとfcorとの間の差を最小化する代わりに、fobjと複数の点像分布関数から計算されたfcorの一組との差異を最小化してもよい。他の実施形態は、不確かなパラメータの確率分布に依存する測定基準dおよび関数Qの代わりに、確率的な関数を決定しても良く、期待値のような確率関数から計算される計数を最小化しても良い。ユーザによってはそれぞれの眼が、大きく異なる障害によって影響されているかもしれない。従って異なる点像分布関数、その結果として異なる事前矯正を得ることがあっても良い。ある実施形態においては、このようなシナリオに適切に対処するために、単一の点像分布関数は両方の眼の点像分布関数を組み合わせて計算しても良く、または、両方の眼のユーザ依存データの組み合わせから単一の点像分布関数を計算してもよい。これらの組み合わせは、例えば、点像分布関数サンプルの数学的な平均値または、S.C.A視覚パラメータのようなユーザ依存データであっても良い。代わりに他の数学的な組み合わせも使用してもよい。ユーザのそれぞれの眼が異なる障害によって影響されている状況を更に取り扱うために、ある実施形態においては、それぞれの眼に異なる画像を示すことができる組み込み型のオートステレオスコピックモニタがあってもよい。このようなシナリオにおいては、それぞれの眼の点像分布関数が格納され、2つの対応する事前矯正がそれぞれの図形または画像graphicalimage要素に対して計算されても良い。ユーザのそれぞれの眼が異なる障害によって影響されている状況を更に取り扱うために、ある実施形態においては、複数のオプションがユーザに参照として提示されても良い。オプションは、例えば、右目のみの点像分布関数を用いて事前矯正すること、左目のみの点像分布関数を用いて事前矯正すること、右目および左目の両方の点像分布関数の組み合わせによって生じる点像分布関数を用いて事前矯正すること、または、右目および左目の両方の点像分布関数をそれらがオートステレオスコピックモニタの2つの構成要素に適用されるように用いて事前矯正すること、を含んでも良い。ある実施形態においては、新しいコンテンツをユーザに表示可能にするためにそれぞれの時間に行われる処理量を制限するため、または、それぞれの時間に現在表示しているコンテンツの一部を更新または変更しなければならないために、ステップ204においては、2つのサブステップに分かれていても良い。第1に、事前矯正画像が特定の画像に対して算出されても良い。ここで、全ての画素値は0に設定され、各サブ画素クラスに対して1つの中心画素の値がその最大輝度に設定される。結果として得られる事前矯正画像は逆点像分布関数と呼ばれ、メモリに格納される。実際の画像の事前矯正は、逆点像分布関数を有する参照画像を畳み込むことによって行われても良い。ある実施形態において、畳み込みは周波数領域において次のように行われても良い。aメモリに格納されているだろう逆点像分布関数にフーリエ変換を適用し、参照画像に高速フーリエ変換FFTを適用し、b逆点像分布関数のフーリエ変換に点ごとの乗算を行ない、cその乗算結果に逆高速フーリエ変換を適用する。図6は、参照画像の事前矯正のための代表的なステップ201-205を示す。ステップ201-205は、それぞれの新しい参照画像に対して繰り返される必要はない。ある実施形態においては、キャッシング技術が処理量を制限するために用いられても良い。キャッシング技術は、例えば、a点像分布関数がメモリ114に格納され、ステップ202の間におけるその点像分布関数の計算がデータの変更を受信するときに行われるbステップ204から生じた事前矯正画像は、例えば、ステップ203の間に再び受信され同じ参照画像に決定されるようであれば、メモリ114に格納されても良い。ある実施形態においては、テキストが事前矯正されたとき、事前矯正がそれぞれの文字に対して別々に行われて事前矯正された文字が格納されても良い。事前矯正された文字が格納されたとき、次回にはテキストは同じ大きさの同じ文字を含み、その文字のためのステップ204の実行は、メモリ114から格納された文字を読み出すことに限定される。ある実施形態においては、仮にステップ204が上述したような逆点像分布関数を用いていれば、逆点像分布関数は、メモリ114に点像分布関数とともに格納されてもよい。これによってステップ204では、将来、逆点像分布関数を読み出し畳み込みを行なうことが制限される。ある実施形態において、ステップ205は、事前矯正画像を出力し、または表示するoutputsdisplays。図11は、事前矯正処理の代表的な実施形態を示す。図11に示すように、事前矯正モジュール1または複数は、ウィンドウ合成マネージャcompositingwindowmanager702によって呼び出され、その後、スクリーンバッファ704によって修正されて事前矯正画像が表示される。ウィンドウ合成マネージャはオペレーティングシステムの標準的な構成要素であり、スクリーンバッファ704に全体のグラフィカルインタフェースを描く前に各アプリケーションのオフスクリーンバッファ703を集める。この実施形態においては、事前矯正は、スクリーンバッファへのアプリケーションの表示の合成の間で、およびおそらくスクリーンバッファへ適用する間で、または、ステップ203によって受信した参照画像を含むスクリーンバッファの一部で、実行されても良い。この実行は、ユーザの好みが全て表現する上述しているに設定されているときに好適である。図12は、事前矯正処理の代表的な実施形態を示す。図12に示すように、事前矯正モジュール1または複数は、事前矯正テキストを結果的に描くオペレーティングシステムのフォント表現モジュール802によって呼び出される。この実施形態は、ユーザの好みがテキストを表現するに設定されているときに用いられてもよい。アプリケーション801が表示テキストを必要とするとき、事前矯正がフォント表現モジュールによって行われる。ここで、事前矯正は、例えばアンチエリアリングantialiasingのような表現効果で実行されている。