JP5771096B2 - 画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理方法に関する。または本発明は、画像処理プログラムに関する。

テレビ受像機などの大型表示装置から携帯電話などの小型表示装置に至るまで、様々な表示装置が市場に普及している。今後表示装置には、より付加価値がより高い製品が求められており、開発が進められている。近年では、より臨場感のある画像を再現するため、立体表示が可能な表示装置の開発が進められている。

立体表示を視認可能な表示装置では、両眼視差を利用した方式による表示が多く用いられている。両眼視差を利用した方式では、例えば、左目に視認される画像と右目に視認される画像を分離するための専用の眼鏡を用いる方式が主流となりつつある。

また両眼視差を利用した方式には、専用の眼鏡を用いない方式もあり、左目に視認される画像と右目に視認される画像を分離するための構成（視差バリア、レンチキュラーレンズ、マイクロレンズアレイなど）を表示部に追加することで、裸眼での立体表示を実現している（例えば特許文献１を参照）。

特開２００５−２５８０１３号公報

上記列挙した両眼視差を使用して立体表示を視聴可能にする表示装置では、表示部への構成の追加、又は専用の眼鏡が必要である。そのため、製造コストの増加、及び消費電力の増加が問題となる。

一方で両眼視差以外にも、心理的又は経験的に、人間が物体を立体として認識できる生理的な要因として、物の大小、物の配置、明暗、陰影、鮮明等がある。列挙した感覚的な立体視要素は、表示部への付加的な構成を伴わないといった利点があるものの、既に２次元画像内に備わっている立体感を付与するための要因であるため、より立体感を高めることのできる手法が望まれる。

そこで、本発明の一態様では、２次元画像の立体感を簡便な画像処理方法により、さらに高めることができる画像処理方法を提供することを課題の一とする。

本発明の一態様は、２次元画像である、複数のフレームでなる動画の画像データの立体感を、さらに高める画像処理方法に関するものである。まず、画像データから対象物領域と背景領域とに区分した差分マスクデータを形成する。そして、各対象物領域の中心座標を算出する。次いで、対象物領域の平均輝度値に応じてグラデーションパターンを選択し、背景領域にグラデーションパターンを施したグラデーションマスクデータを作成する。次いで、グラデーションマスクデータを元に元の画像データにおける背景領域の画像データを変換することで、画像の立体感を高めるといった画像処理方法である。

本発明の一態様は、複数のフレームで構成される動画の画像データを、演算装置によって処理する画像処理方法であり、フレーム間の画像データの差分を演算し、対象物領域と背景領域とで構成される２値の差分マスクデータを作成する処理を行い、対象物領域の中心座標データを演算する処理を行い、対象物領域の平均輝度値を演算し、背景領域に対して、平均輝度値に応じたグラデーションパターンを施したグラデーションマスクデータを作成する処理を行い、画像データを、グラデーションマスクデータに応じた画像データに変換する処理を行う、画像処理方法である。

本発明の一態様において、差分マスクデータは、（ｎ−１）フレーム目とｎフレーム目との画像データの輝度値の差分、及びｎフレーム目と（ｎ＋１）フレーム目の画像データの輝度値の差分より得られる差分画像データを元に、作成される画像処理方法が好ましい。

本発明の一態様において、中心座標データの演算は、ラベリング処理により求められる画像処理方法が好ましい。

本発明の一態様において、平均輝度値は、対象物領域の各画素の輝度値を加算し、対象物領域の画素数で割った値である画像処理方法が好ましい。

本発明の一態様において、グラデーションパターンは、輝度値に応じて、中心座標データから離間する方向に向けて輝度値が減少するパターン、または中心座標データから離間する方向に向けて輝度値が増大するパターンを選択して得られる画像処理方法が好ましい。

本発明の一態様において、グラデーションマスクデータに応じた変換が行われる画像データは、対象物領域において、当該画像データの輝度値を用い、背景領域において、グラデーションマスクデータの輝度値と、当該画像データの輝度値との平均値に変換された輝度値を用いる画像処理方法が好ましい。

本発明の一態様により、２次元画像の立体感を簡便な画像処理方法により、さらに高めることができる画像処理方法を提供できる。

実施の形態１について説明するブロック図。 実施の形態１について説明するフローチャート図。 実施の形態１について説明するフローチャート図。 実施の形態１について説明するフローチャート図。 実施の形態１について説明するフローチャート図。 実施の形態１について説明するフローチャート図。 実施の形態１について説明するフローチャート図。 実施の形態１について説明する図。 実施の形態１について説明する図。 実施の形態１について説明する図。 実施の形態１について説明する図。 実施例について説明する写真図。

以下に、図面を用いて、本発明を説明する。ただし、本発明は多くの異なる態様で実施することが可能であり、本発明の趣旨およびその範囲から逸脱することなく、その形態および詳細を様々に変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。従って、本発明は実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。

（実施の形態１）
本発明の一態様に係る表示装置について、図１を用いて説明する。

図１に示すように、本発明の一態様に係る表示装置１０は、表示装置１０に入力された画像データｄａｔａに画像処理を施し、変換された画像データを生成する画像データ処理部１１と、上記変換された画像データに従って画像の表示を行う表示部１２とを有する。

図１に示す画像データ処理部１１は、入力部１３、演算装置１４、記憶装置１５、表示部用コントローラ１６などを有する。

入力部１３は、表示装置１０に入力された画像データのフォーマットを、表示装置１０で扱うフォーマットに変換する、インターフェースである。

なお、入力部１３より入力される画像データは、複数のフレームで構成される動画の画像データとして説明するが、静止画の画像データであってもよい。また、画像データは、フルカラー画像に対応する画像データであっても良いし、モノカラー画像に対応した画像データであっても良い。画像データがフルカラー画像に対応する画像データである場合、画像データには、各色相に対応する複数の画像データが含まれている。

なお、本明細書では、異なる色相の色を複数用い、各色の階調により表示される画像をフルカラー画像とする。また、単一の色相の色を用い、その色の階調により表示される画像をモノカラー画像とする。

演算装置１４は、画像データ処理部１１が有する入力部１３、記憶装置１５、表示部用コントローラ１６の動作を統括的に制御する機能を有する。また、演算装置１４は、論理演算、四則演算など各種の演算処理を行い、画像データに画像処理を施すことで、変換後の画像データとする機能を有する。

記憶装置１５は、入力部１３より入力された画像データを一時的に記憶する機能を有する。具体的に、記憶装置１５は、動画を構成する複数のフレームの画像データを一時的に記憶し、一時的に記憶した画像データは演算装置１４での演算処理に用いられる。また記憶装置１５は、演算装置１４で演算処理する際の一時的なデータの記憶を行うことも可能である。また、記憶装置１５は、演算装置１４で変換された画像データを一時的に記憶することも可能である。また、記憶装置１５は、演算装置１４で行う命令（プログラム）を記憶することも可能である。記憶装置１５に記憶された、演算装置１４で行う命令（プログラム）は、演算装置１４に読み出されることで実行することができる。

表示部用コントローラ１６は、画像処理が施された画像データを用い、表示部１２の仕様に合った画像信号を生成する。生成された画像信号は、表示部１２に供給される。また、表示部用コントローラ１６は、表示部１２の駆動を制御するためのクロック信号、スタートパルス信号などの駆動信号や、電源電位を、表示部１２に供給する機能を有する。

表示部１２は、画像信号を用いて画像の表示を行う画素部１７と、画素部１７の動作を制御する駆動回路１８とを有する。画素部１７には、液晶表示装置、有機発光素子（ＯＬＥＤ）などの発光素子を備えた発光装置、電子ペーパー、ＤＭＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｉｃｒｏｍｉｒｒｏｒ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）、ＦＥＤ（Ｆｉｅｌｄ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｄｉｓｐｌａｙ）等の、各画素の階調を制御することで画像の表示を行う装置を、用いることができる。

次いで、図１に示した表示装置１０において行われる、本発明の一態様に係る画像処理方法について説明する。

図２に、本発明の一態様に係る画像処理方法の流れを、フローチャート図で一例として示す。なお、図２で説明する画像処理方法の各処理は、図１の演算装置１４で行われる演算処理である。

まずフレーム間の画像データの差分を演算し、対象物領域と背景領域とで構成される２値の差分マスクデータを作成する処理を行う（ステップＳ１１：差分マスクデータ作成処理）。

なお対象物領域とは、１つのフレーム画像において、視認者によって直目される物体、ここでは動いている物体が、フレーム画像内において占める領域のことをいう。また背景領域とは、１つのフレーム画像において、対象物領域以外の領域のことをいう。

なお差分マスクデータは、１フレームの画像を画素毎に２値のデータで表したものである。具体的には、対象物領域に属する画素を’１’、背景領域に属する画素を’０’とした１フレーム分のデータに相当する。一例として可視化して表す場合には、１フレームにおいて、対象物領域を白、背景領域を黒で表すことができる。

次いで、対象物領域の中心座標データを演算する処理を行う（ステップＳ１２：中心座標データ作成処理）。

次いで、対象物領域の平均輝度値を演算し、背景領域に対して、平均輝度値に応じたグラデーションパターンを施したグラデーションマスクデータを作成する処理を行う（ステップＳ１３：グラデーションマスクデータ作成処理）。

なお平均輝度値とは、対象物領域に属する画素の輝度値の総和を、対象物領域に属する画素数で割った値に相当する。なお輝度は画素の輝度にあたり、輝度値を階調値と置き換えてもよい。なお、色要素として赤（Ｒ）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３つの画素で一つの色を表す場合には、ＲＧＢの各色で重み付けを行った上で３つの画素を併せて輝度値とすればよい。ＲＧＢの輝度値の重み付けとは、各色の輝度値の積算する際により重み付けを行い、足し併せることである。具体的には、Ｒの輝度値をＲ_Ｇ、Ｇの輝度値をＧ_Ｇ、Ｂの輝度値をＢ_Ｇとすると、ＮＴＳＣ方式で画素の輝度値Ｓは、Ｓ＝０．３０Ｒ_Ｇ＋０．５９Ｇ_Ｇ＋０．１１Ｂ_Ｇ で表される。なお、色要素は、ＲＧＢ以外の色を用いても良い。

なお平均輝度値の代わりに、輝度値の最大値と最小値の中央値を用いることも可能である。

なおグラデーションパターンは、白から黒、または黒から白への連続的な変化が、一方向または多方向に向けて広がる模様のことをいう。

図１０（Ａ１）では、一例として、中心座標（図１０（Ａ１）中の×点）から同心円状の黒から白への連続的な変化を表したグラデーションパターンを示している。グラデーションパターンの輝度値については、点線ＸＹで水平方向を表すとすると、図１０（Ａ２）に示すように、中心座標で輝度値が沈み込むように低下し、周辺部では、輝度値が最大値となるように適宜調整すればよい。なおグラデーションパターンにおける、黒から白への輝度値の連続的な変化は、直線的に変化するものであってもよい。また、グラデーションパターンの中心座標からの黒から白への連続的な変化は、図１０（Ｂ）に示すように幅をもって矩形状に広がる構成としてもよい。

また、グラデーションパターンを施す中心座標が画面の端に位置する場合には、図１０（Ｃ１）及び（Ｃ２）に図１０（Ａ１）及び（Ａ２）と同様に示すと、中心座標で輝度値が沈み込むように低下し、周辺部では、輝度値が最大値となるように適宜調整すればよい。

また中心座標が複数ある場合には、図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）に示すように、中心座標から連続的な変化が重畳しないようにグラデーションパターンを施せばよい。

なおグラデーションマスクデータは、前述のグラデーションパターンを差分マスクデータにおける背景領域となる黒領域に対して、対象物領域を中心として適用したデータに相当する。

次いで、画像データを、グラデーションマスクデータに応じた画像データに変換する処理を行う（ステップＳ１４：画像データ変換処理）。

上述したステップＳ１１乃至ステップＳ１４については、各ステップについて具体例を説明するためのフローチャート図を図３乃至図７に図示して説明する。なお図３乃至図７に示すフローチャート図では、図８及び図９に示す各データについて可視化した図と併せて、説明することとする。

図３及び図４では、ステップＳ１１の差分マスクデータ作成処理について一例を表すフローチャート図である。

なおステップＳ１１乃至ステップＳ１４を説明するフローチャート図においては、連続するフレームの画像データを、（ｎ−１）フレーム目の画像データ（ｎは２以上の自然数）、ｎフレーム目の画像データ、（ｎ＋１）フレーム目の画像データとし、ｎフレーム目の画像データの変換処理を行う例について説明する。なお（ｎ−１）フレーム目の画像データ、ｎフレーム目の画像データ、（ｎ＋１）フレーム目の画像データについて可視化すると、一例としては、図８（Ａ１）乃至（Ａ３）のように表すことができる。図８（Ａ１）乃至（Ａ３）では、前後のフレーム間で移動する物体を対象物とする。図８（Ａ１）乃至（Ａ３）では、対象物を実線２００で表し、（ｎ−１）フレームでの対象物を点線２０１、（ｎ＋１）フレームでの対象物を点線２０２で表している。

まず、（ｎ−１）フレーム目とｎフレーム目との画像データの画素（ｘ，ｙ）における輝度値の差分、及びｎフレーム目と（ｎ＋１）フレーム目との画像データの画素（ｘ，ｙ）における輝度値の差分、を算出する処理を行う（ステップＳ２１）。輝度値の差分は、例えば（ｎ−１）フレーム目のＲＧＢの輝度値が（２５５，２５５，２５５）で、ｎフレーム目のＲＧＢの輝度値が（１２５，１２５，１２５）であれば、輝度値の差分として（１３０，１３０，１３０）を算出し、その後各色の輝度値に重み付けを行い、算出すればよい。

次いで、ステップＳ２１で算出した輝度値が、設定したしきい値となる輝度値以上か否かの判断を行う（ステップＳ２２）。ここでしきい値となる輝度値は適宜設定すればよく、一例としては最大の輝度値と最小の輝度値の中間の輝度値に設定すればよい。

次いで、ステップＳ２２での判断で、ステップＳ２１で算出した輝度値が設定したしきい値となる輝度値以上であれば、画素（ｘ，ｙ）に対応する差分画像データを’０’、すなわち黒にする（ステップＳ２３）。なお差分画像データは、対象物領域と背景領域とで構成される２値の差分マスクデータを作成するための一時的なデータである。

また、ステップＳ２２での判断で、ステップＳ２１で算出した輝度値が設定したしきい値となる輝度値より小さければ、画素（ｘ，ｙ）に対応する差分画像データを’１’、すなわち白にする（ステップＳ２４）。

なおステップＳ２３で差分画像データを黒と判断する場合、１フレーム分の画像データの中で、差分画像データを黒とした画素（ｘ，ｙ）の元の輝度値を加算する処理を行う（ステップＳ２５）。またステップＳ２４での処理とともに、１フレーム分の画像データの中で、差分画像データを黒とした画素（ｘ，ｙ）の個数をカウントするため、カウンターをインクリメントする（ステップＳ２６）。なおステップＳ２５及びステップＳ２６で、加算した輝度値の累計データ及びカウンターでのカウント値は、後にグラデーションパターンを選択する際に用いるデータとなる。

次いで、ステップＳ２４及びステップＳ２６の処理後、１フレーム分の全画素に対する輝度値の差分の算出が完了したか否かの判断を行う（ステップＳ２７）。１フレーム分の全画素に対する輝度値の差分の算出が完了していなければ、再度ステップＳ２１より別の画素について処理を行う。

ステップＳ２７で１フレーム分の全画素に対する輝度値の差分の算出が完了していれば、白黒の２値による、（ｎ−１）フレーム目とｎフレーム目との間の差分画像データ、及びｎフレーム目と（ｎ＋１）フレーム目との間の差分画像データの作成が完了となる（ステップＳ２８）。なお図８（Ａ１）及び（Ａ２）で示した画像データの、（ｎ−１）フレーム目とｎフレーム目との間の差分画像データについて可視化すると、一例としては、図８（Ｂ）のように表すことができる。また図８（Ａ２）及び（Ａ３）で示した画像データの、ｎフレーム目と（ｎ＋１）フレーム目との間の差分画像データについて可視化すると、一例としては、図８（Ｃ）のように表すことができる。図８（Ｂ）、図８（Ｃ）に示すように、フレーム間で対象物が移動した領域が黒となり、そのほかの領域が白となる。

図３のステップＳ２８の次のＡに引き続き、図４ではステップＳ１１の差分マスクデータ作成処理について説明する。

ステップＳ２８のＡから続いて、画素（ｘ，ｙ）における、（ｎ−１）フレーム目とｎフレーム目との間の差分画像データと、及びｎフレーム目と（ｎ＋１）フレーム目との間の差分画像データと、を比較する（ステップＳ２９）。

次いで、ステップＳ２９で比較した白黒の２値について共に差分画像データが黒であるか判断を行う（ステップＳ３０）。

次いで、ステップＳ３０での判断で、ステップＳ２９で共に差分画像データが黒であれば、画素（ｘ，ｙ）に対応する差分マスクデータを’１’、すなわち白にする（ステップＳ３１）。

また、ステップＳ３０での判断で、ステップＳ２９で共に差分画像データが黒でなければ、画素（ｘ，ｙ）に対応する差分画像データを’０’、すなわち黒にする（ステップＳ３２）。

次いで、ステップＳ３１及びステップＳ３２の処理後、１フレーム分の全画素に対する差分画像データの比較が完了したか否かの判断を行う（ステップＳ３３）。１フレーム分の全画素に対する差分画像データの比較が完了していなければ、再度ステップＳ２９より別の画素について処理を行う。

ステップＳ３３で１フレーム分の全画素に対する差分画像データの比較が完了していれば、白の領域を対象物領域、黒の領域を背景領域とする２値の差分マスクデータの作成が完了となる（ステップＳ３４）。なお図８（Ｂ）及び図８（Ｃ）で示した差分画像データによる２値の差分マスクデータについて可視化すると、一例としては、図８（Ｄ）のように表すことができる。図８（Ｄ）に示すように、ｎフレーム目の画像データで対象物のある領域が白となり、そのほかの領域が黒となる。

以上がステップＳ１１の差分マスクデータ作成処理についての一例を表すフローチャート図である。なお、本発明の一形態では、図３及び図４で説明したフローチャート図の処理に限られるものでなく、対象物領域と背景領域とを区分した差分マスクデータを得られる処理であれば他のステップを経るものであってもよい。なおステップＳ１１の差分マスクデータ作成処理の詳細については、背景領域と対象物領域を区分する画像処理について記載された、本出願人による特開２００９−１４７９２２号公報を参照されたい。

図５では、ステップＳ１２の中心座標データ作成処理について一例を表すフローチャート図である。

まず、差分マスクデータの対象物領域に対して、ラベリング処理を行い、中心座標データを特定する（ステップＳ４１）。

次いで、ステップＳ４１で行う対象物領域が他にあるか否かの判断を行う（ステップＳ４２）。

ステップＳ４２で全ての対象物領域に対する差分マスクデータのラベリング処理が完了していれば、対象物領域の中心座標データの検出が完了となる（ステップＳ４３）。全ての対象物領域に対する差分マスクデータのラベリング処理が完了していなければ、再度ステップＳ４１より別の対象物領域について処理を行う。なお図８（Ｄ）で示した差分マスクデータへのラベリング処理による対象物領域の中心座標データについて可視化すると、一例としては、図９（Ａ）中の×点のように表すことができる。

以上がステップＳ１２の中心座標データ作成処理についての一例を表すフローチャート図である。なお、本発明の一形態では、図５で説明したフローチャート図の処理に限られるものでなく、対象物領域の中心座標データを得られる処理であれば他のステップを経るものであってもよい。

図６では、ステップＳ１３のグラデーションマスクデータ作成処理について一例を表すフローチャート図である。

まず、対象物領域に対応する画素の輝度値の合算値をカウンターのカウント値で割り、対象物領域の平均輝度値を演算する（ステップＳ５１）。なお対象物領域に対応する画素の輝度値の合算値、及びカウント値については、上述のステップＳ２５及びステップＳ２６で処理した値を用いる。

なお平均輝度値の代わりに、輝度値の中央値を用いる場合には、前述のステップＳ５１における平均輝度値を演算する処理の代わりに輝度値の中央値を演算する処理を行えばよい。また、輝度値の中央値を用いる場合には、上述のステップＳ２５及びステップＳ２６での処理を省略することができる。

次いで、ステップＳ５１で求める平均輝度値がしきい値以下であるか否かの判断を行う（ステップＳ５２）。ここでしきい値となる平均輝度値は適宜設定すればよく、一例としては最大の輝度値と最小の輝度値の中間の輝度値に設定すればよい。

次いで、ステップＳ５２での判断で、ステップＳ５１で演算した平均輝度値が、設定したしきい値となる平均輝度値以上であれば、中心座標から離間する方向に向けて輝度値が増加するグラデーションパターンを選択する（ステップＳ５３）。

また、ステップＳ５２での判断で、ステップＳ５１で演算した平均輝度値が、設定したしきい値となる平均輝度値より小さければ、中心座標から離間する方向に向けて輝度値が減少するグラデーションパターンを選択する（ステップＳ５４）。

ステップＳ５３及びステップＳ５４でのグラデーションパターンの選択が完了していれば、選択したグラデーションパターンを対象物領域の中心座標を中心にして背景領域に適用し、グラデーションマスクデータの作成完了となる（ステップＳ５５）。なお図８（Ｄ）で示した差分マスクデータの背景領域に、中心座標から離間する方向に向けて輝度値が増加するグラデーションパターンを適用する例について可視化すると、図９（Ｂ）のように表すことができる。図９（Ｂ）のグラデーションマスクデータは、対象物領域２１０を表し、対象物領域２１０の中心座標を中心として同心円状にグラデーションパターン２１１が施されている。

以上がステップＳ１３のグラデーションマスクデータ作成処理についての一例を表すフローチャート図である。なお、本発明の一形態では、図６で説明したフローチャート図の処理に限られるものでなく、グラデーションマスクデータを得られる処理であれば他のステップを経るものであってもよい。

図７では、ステップＳ１４の画像データ変換処理について一例を表すフローチャート図である。

まず、ｎフレーム目の画像データにおける画素（ｘ，ｙ）が、グラデーションマスクデータにおける背景領域に対応するか否かの判断を行う（ステップＳ６１）。

ステップＳ６１において、ｎフレーム目の画像データにおける画素（ｘ，ｙ）が、グラデーションマスクデータにおける背景領域に対応すれば、画素（ｘ，ｙ）の画像データの輝度値と、画素（ｘ，ｙ）に対応するグラデーションマスクデータの輝度値と、の平均値を演算し、画像処理後の画像データの輝度値とする（ステップＳ６２）。

またステップＳ６１において、ｎフレーム目の画像データにおける画素（ｘ，ｙ）が、グラデーションマスクデータにおける背景領域でない、すなわち対象物領域に対応すれば、画像処理前の画素（ｘ，ｙ）の画像データの輝度値を、そのまま画像処理後の画像データの輝度値とする（ステップＳ６３）。

次いで、ステップＳ６１で行う、全画素に対する画像処理の判断が完了したか否かの判断を行う（ステップＳ６４）。

ステップＳ６４で全画素に対する画像処理が完了していれば、ｎフレーム目の画像データの画像処理が完了となる（ステップＳ６５）。ステップＳ６４で全画素に対する画像処理が完了していなければ、再度ステップＳ６１より別の画素について処理を行う。なお図８（Ａ２）で示したｎフレームの画像データへのグラデーションマスクデータを用いた画像処理について可視化すると、一例としては、図９（Ｃ）のように表すことができる。図９（Ｃ）の画像処理後の画像データは、対象物２２０を中心として背景２２１に同心円状に、グラデーションパターンによる輝度値の勾配が施されている。

以上がステップＳ１４の画像データ変換処理についての一例を表すフローチャート図である。なお、本発明の一形態では、図７で説明したフローチャート図の処理に限られるものでなく、グラデーションマスクデータに応じた画像データの変換が行われる処理であれば他のステップを経るものであってもよい。

以上説明したように、本実施の形態で示す構成は、２次元画像である、複数のフレームでなる動画の画像データの立体感を、グラデーションパターンを背景領域に施すことで、さらに高めることができる。そのため、両眼視差を使用して立体表示を視聴可能にする表示装置のように、表示部への構成の追加、又は専用の眼鏡を必要としないことによる、製造コストの削減、及び消費電力の削減を図ることができる。

本実施例では、本発明の一態様の画像処理方法を用いて作成した画像について図１２を用いて説明する。

図１２（Ａ）には、補正前の画像データによる画像を示している。なお本実施例では、前後のフレームの画像について示さないが、本実施例では、中央の球体を対象物画像として画像処理をおこなった。

図１２（Ｂ）には、補正前の画像データを元に作成した２値の差分マスクデータを示している。白の領域には、図１２（Ａ）で示した球体が対象物画像となり、そのほかの領域が背景画像をして黒の画像に区分された。

図１２（Ｃ）には、２値の差分マスクデータの背景領域にグラデーションパターンを施したグラデーションマスクデータを示している。グラデーションパターンとしては、対象物領域の中心座標から離間する方向に向けて輝度値が減少する図１２（Ｄ）に示すグラデーションパターンを選択し、図１２（Ｂ）の背景領域に適用することで図１２（Ｃ）のグラデーションマスクデータを作成した。

図１２（Ｅ）には、図１２（Ｃ）に示すグラデーションマスクデータを用いて図１２（Ａ）の画像データに画像処理を施した変換処理後の画像データによる画像を示している。図１２（Ｅ）に示すように、画像データの立体感を、グラデーションパターンを背景領域に施すことで、さらに高めることができた。以上の結果、本実施例から、本発明の一態様の画像処理方法を対象画像に施すことで、該対象画像に比べて立体感が高められた処理画像を得られることが示された。

１０ 表示装置
Ｓ１１ ステップ
１１ 画像データ処理部
Ｓ１２ ステップ
１２ 表示部
Ｓ１３ ステップ
１３ 入力部
Ｓ１４ ステップ
１４ 演算装置
１５ 記憶装置
１６ 表示部用コントローラ
１７ 画素部
１８ 駆動回路
Ｓ２１ ステップ
Ｓ２２ ステップ
Ｓ２３ ステップ
Ｓ２４ ステップ
Ｓ２５ ステップ
Ｓ２６ ステップ
Ｓ２７ ステップ
Ｓ２８ ステップ
Ｓ２９ ステップ
Ｓ３０ ステップ
Ｓ３１ ステップ
Ｓ３２ ステップ
Ｓ３３ ステップ
Ｓ３４ ステップ
Ｓ４１ ステップ
Ｓ４２ ステップ
Ｓ４３ ステップ
Ｓ５１ ステップ
Ｓ５２ ステップ
Ｓ５３ ステップ
Ｓ５４ ステップ
Ｓ５５ ステップ
Ｓ６１ ステップ
Ｓ６２ ステップ
Ｓ６３ ステップ
Ｓ６４ ステップ
Ｓ６５ ステップ
２００ 実線
２０１ 点線
２０２ 点線
２１０ 対象物領域
２１１ グラデーションパターン
２２０ 対象物
２２１ 背景

Claims (6)

1. 複数のフレームで構成される動画の画像データを、演算装置によって処理する画像処理方法であり、
   フレーム間の前記画像データの差分を演算し、対象物領域と背景領域とで構成される２値の差分マスクデータを作成する処理を行い、
   前記対象物領域の中心座標データを演算する処理を行い、
   前記対象物領域の平均輝度値を演算し、前記背景領域に対して、前記平均輝度値に応じたグラデーションパターンを施したグラデーションマスクデータを作成する処理を行い、
   前記画像データを、前記グラデーションマスクデータに応じた画像データに変換する処理を行う、画像処理方法。
2. 請求項１において、前記差分マスクデータは、（ｎ−１）フレーム目とｎフレーム目との前記画像データの輝度値の差分、及びｎフレーム目と（ｎ＋１）フレーム目の前記画像データの輝度値の差分より得られる差分画像データを元に、作成される画像処理方法。
3. 請求項１または２において、前記中心座標データの演算は、ラベリング処理により求められる画像処理方法。
4. 請求項１乃至３のいずれか一において、前記平均輝度値は、前記対象物領域の各画素の輝度値を加算し、前記対象物領域の画素数で割った値である画像処理方法。
5. 請求項１乃至４のいずれか一において、前記グラデーションパターンは、前記平均輝度値に応じて、前記中心座標データから離間する方向に向けて輝度値が減少するパターン、または前記中心座標データから離間する方向に向けて輝度値が増大するパターンを選択して得られる画像処理方法。
6. 請求項１乃至５のいずれか一において、前記グラデーションマスクデータに応じた変換が行われる前記画像データは、
   前記対象物領域において、当該画像データの輝度値を用い、
   前記背景領域において、前記グラデーションマスクデータの輝度値と、当該画像データの輝度値との平均値に変換された輝度値を用いる画像処理方法。