JP6546696B2

JP6546696B2 - 画像コントラストの増強方法

Info

Publication number: JP6546696B2
Application number: JP2018513461A
Authority: JP
Inventors: ▲温▼亦謙
Original assignee: Shenzhen China Star Optoelectronics Technology Co Ltd; TCL China Star Optoelectronics Technology Co Ltd
Current assignee: TCL China Star Optoelectronics Technology Co Ltd
Priority date: 2015-09-25
Filing date: 2015-10-26
Publication date: 2019-07-17
Anticipated expiration: 2035-10-26
Also published as: KR102022812B1; JP2018526755A; WO2017049703A1; US20170169548A1; GB2556761B; GB2556761A; KR20180035863A; CN105184754A; CN105184754B; GB201802024D0; US9734564B2

Description

本発明はディスプレイ技術分野に関し、特に画像コントラストの増強方法に関する。

画像増強技術は画像処理技術の一つであり、画像の質を著しく改善することができ、画像を更に立体感のあるものにすることができ、さらに主観的に観られる効果は更に人々のニーズに合致する。実際の生活において、元画像には往々にして様々な問題が存在する。例えば、写真を撮る時レンズの口径が小さく、画像が暗くなってしまう。また、撮影場所のコントラストが低いと、それによって画像の焦点がぼやける。露出オーバーすると、画像が正常でなくなり、写真の白飛び等の問題が起こる。画像増強技術によって効果的に上記の問題を解決することができ、表示の質を高めることができる。

よく見られる画像増強技術には、彩度増強とコントラスト増強があり、彩度増強より、相対的にコントラスト増強の方が特に注目されている。コントラスト増強は、画像のグレースケールの分布を調整することによって、画像グレースケールの分布範囲を広げ、画像全体の或いは一部のコントラストを高め、視覚効果を改善する。またコントラストの増強は、さらに、ヒストグラム平坦化（ＨｉｓｔｏｇｒａｍＥｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）及びガンマ補正に分けることができ、その内ガンマ補正の方法は、ガンマ関数をマッピング関数として使用し、それによって画像コントラストを高める。前記方法はコントラストを増強する時に用いられるが、各画像に適切な一つのガンマ値を設けるのが難しく、且つ間違ったガンマ値を設定した時、元々の色に変化が生じる可能性がある。ヒストグラム平坦化の方法は、画素数が少ないグレースケールを圧縮するとともに画素数が多いグレースケールを拡張することによって、処理後の画像を高いコントラストにさせることができる。

ヒストグラム平坦化の方法は、さらに、全体ヒストグラム平坦化（ＧｌｏｂａｌＨｉｓｔｏｇｒａｍＥｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ、ＧＨＥ）と、局所的ヒストグラム平坦化（ＬｏｃａｌＨｉｓｔｏｇｒａｍＥｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ、ＬＨＥ）に分けることができ、全体ヒストグラム平坦化は、主に画像グラフ図の分布を変えることでコントラスト増強の目的を達成することができる。局所的ヒストグラム平坦化は、予め一つの部分のコントラストを定め、それから前記部分のコントラストを増強し、画像の細かいところを増強することができる効果がある。

図１及び図２を参照する。図１及び図２はそれぞれ画像のグラフ図及び表示効果を示した図であり、画像のコントラストは非常に低く、表示効果が悪いことが分かる。

従来の全体ヒストグラム平坦化方法を用いて画像にコントラスト増強を行う場合、通常は、以下の手順１と、手順２と、手順３と、手順４と、手順５と、からなる。

前記手順１は、画像をグレースケール画像に変換する手順である。

変換公式は、Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）＝（（Ｒ（ｉ、ｊ）＋Ｇ（ｉ、ｊ）＋Ｂ（ｉ、ｊ））／３である。

その内、Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）は、一つの画素のグレースケール値であり、Ｒ（ｉ、ｊ）及びＧ（ｉ、ｊ）及びＢ（ｉ、ｊ）は、それぞれ前記画素の赤色サブ画素及び緑色サブ画素及び青色サブ画素に対応するグレースケール値である。

図３を参照する。前記手順２は、グレースケール値に基づき、０から２５５まで各グレースケール値に対応する画素の数を計算するとともに、対応してグラフ図を作成する手順である。

図４を参照する。前記手順３は、グレースケール値を０から２５５まで各グレースケール値に対応する画素数について、グラフ図を作成し累加して計算する手順であり、計算公式は、
である。

その内、Ｈ（ｊ）は、グレースケール値ｊに対応する画素の数を示す。

図５を参照する。前記手順４は、グラフ図に累加した最大値を正規化する手順であり、計算公式は、
である。

さらに、正規化処理をした後のデータに２５５を乗じて、ｏｕｔ（ｘ）＝Ｎ（ｘ）×２５５が得られる。

前記手順５は、ｏｕｔ（ｘ）に基づき、表を調べることによって、対応する新しいグレースケール値を得る手順である。

図６及び図７を参照する。図６及び図７は、それぞれ上記の従来の全体ヒストグラム平坦化の方法によって、画像のコントラスト増強を行った後の画像のグラフ図及び表示効果を示した図である。コントラスト増強した後、画像のコントラストが一定程度高まっていることが分かり、表示効果に改善が見られるが、コントラストは依然として低く、表示された画像に歪みが存在する。

本発明は、画像のコントラストを高め、画像の歪みを少なくし、表示効果を優れたものにすることができる画像コントラストの増強方法を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明は、以下の手順１と、手順２と、手順３と、手順４と、手順５と、からなる画像コントラストの増強方法を提供する。

前記手順１は、マトリックス式を呈して配列された複数の画素によって構成される一つの画像を提供するとともに、前記画像をグレースケール画像に変換する手順である。

前記手順２は、各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１と、第一グレースケール値の重みｋ１を計算する手順である。

各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１の計算公式は、Ｑ１＝ａｂｓ（Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）−Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ））である。

第一グレースケール値の重みｋ１の計算公式は、
である。

その内、同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１が取る値の範囲は、０から２５５であり、ｎは１より大きい正の整数である。

第一グレースケール値の重みｋ１と、各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値に基づき、累加して計算を行う。計算公式は、
［数４］
Ｃ１（Ｘ）＝
Σ _ａ＝０ ^Ｘ Σ _{ａ＝Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）} ^{Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）} ｋ１Ｈ１（ａ）

その内、ｉ、ｊは正の整数であり、それぞれ画素が所在する行数及び列数を表し、Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）は、ｉ行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）は、ｉ＋１行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、Ｈ１（ａ）は、グレースケール値がａの画素数を表し、Ｃ１（Ｘ）は、グレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）からグレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）までの間の各グレースケール値が対応する画素数の和を表す。

前記手順３は、各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２と、第二グレースケール値の重みｋ２を計算する手順である。

各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２の計算公式は、Ｑ２＝ａｂｓ（Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）−Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１））である。

第二グレースケール値の重みｋ２の計算公式は、
である。

その内、同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２の取る値の範囲は、０から２５５であり、ｎは１より大きい正の整数であるとともに、前記手順２内の取る値と同じである。

第二グレースケール値の重みｋ２と、各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値に基づき累加して計算を行う。計算公式は、
［数６］
Ｃ３（Ｘ）＝
Σ _ａ＝０ ^Ｘ Σ _{ａ＝Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）} ^{Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）} ｋ２Ｈ３（ａ）
である。

その内、ｉ、ｊは、正の整数であり、それぞれ、画素が所在する行数及び列数を表し、Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）は、ｉ行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）は、ｉ行目且つｊ＋１列目の画素のグレースケール値を表し、Ｈ３（ａ）は、グレースケール値がａの画素数を表し、Ｃ３（Ｘ）は、グレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）からグレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）までの間の各グレースケール値が対応する画素数の和を表す。

前記手順４は、手順２内のＣ１（Ｘ）と、手順３内のＣ３（Ｘ）を加えてＣ（Ｘ）を得る手順であり、Ｃ（Ｘ）＝Ｃ１（Ｘ）＋Ｃ３（Ｘ）である。

前記手順５は、最大値を正規化する手順であり、計算公式は、
［数７］
Ｎ（Ｘ）＝（Σ _ａ＝０ ^ＸＣ（ａ））／Ｃ（２５５）
である。

さらに、Ｎ（Ｘ）に２５５をかけて計算し、増強されたグレースケール表ｏｕｔ（ｘ）を得るとともに、表を調べることによって、新しい出力グレースケール値ｏｕｔ＿ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）が得られる。

前記各画素は、赤色サブ画素と、緑色サブ画素と、青色サブ画素と、からなる。

前記画像をグレースケール画像に変換する変換公式は、Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）＝（Ｒ（ｉ、ｊ）＋Ｇ（ｉ、ｊ）＋Ｂ（ｉ、ｊ））／３である。

その内、Ｒ（ｉ、ｊ）及びＧ（ｉ、ｊ）及びＢ（ｉ、ｊ）は、それぞれｉ行目且つｊ列目の画素の赤色サブ画素及び緑色サブ画素及び青色サブ画素に対応するグレースケール値である。

Ｘは０から２５５の間の正の整数である。

前記第一グレースケール値の重みｋ１と、第二グレースケール値の重みｋ２は同じであるか、または、異なる。

前記手順１内の画像は、平面ディスプレイが表示する画像である。

前記手順２及び前記手順３内のｎは、２または３または４である。

前記第一グレースケール値の重みｋ１と、同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１のｎ乗根は、反比例をなし、前記第二グレースケール値の重みｋ２と、同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２のｎ乗根は、反比例をなす。

本発明は、さらに、以下の手順１と、手順２と、手順３と、手順４と、手順５と、からなる画像コントラストの増強方法を提供する。

第一グレースケール値の重みｋ１の計算公式は、
である。

第一グレースケール値の重みｋ１と、各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値に基づき、累加して計算を行う。計算公式は、
［数９］
Ｃ１（Ｘ）＝
Σ _ａ＝０ ^Ｘ Σ _{ａ＝Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）} ^{Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）} ｋ１Ｈ１（ａ）

第二グレースケール値の重みｋ２の計算公式は、
である。

第二グレースケール値の重みｋ２と、各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値に基づき累加して計算を行う。計算公式は、
［数１１］
Ｃ３（Ｘ）＝
Σ _ａ＝０ ^Ｘ Σ _{ａ＝Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）} ^{Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）} ｋ２Ｈ３（ａ）

前記手順４は、前記手順２内のＣ１（Ｘ）及び手順３内のＣ３（Ｘ）を加えてＣ（Ｘ）を得る手順であり、Ｃ（Ｘ）＝Ｃ１（Ｘ）＋Ｃ３（Ｘ）である。

前記手順５は、最大値を正規化する手順であり、計算公式は、
［数１２］
Ｎ（Ｘ）＝（Σ _ａ＝０ ^ＸＣ（ａ））／Ｃ（２５５）
である。

さらに、Ｎ（Ｘ）に２５５をかけて計算し、増強されたグレースケール表ｏｕｔ（ｘ）が得られるとともに、表を調べることによって、新しい出力グレースケール値ｏｕｔ＿ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）が得られる。

その内、前記各画素は、赤色サブ画素と、緑色サブ画素と、青色サブ画素と、からなる。

その内、前記手順１内の画像は、平面ディスプレイが表示する画像である。

その内、前記手順２及び前記手順３内のｎは、２または３または４である。

本発明が提供する画像コントラストの増強方法は、同一列で隣り合う二行の画素と、同一行で隣り合う二列の画素の間のグレースケールの差の絶対値をそれぞれ計算することによって、前記絶対値に基づき、第一、第二グレースケール値の重みをそれぞれ計算し、さらに、第一、第二グレースケール値の重みに基づき、累加して計算するとともに正規化の処理を行うことによって、最終的に増強グレースケール表を得て、それによって各画素のグレースケール値に新たに配分を行い、画像にコントラストを高め、画像の歪みを少なくし、表示効果を優れたものにすることができる。

本発明の特徴及び技術内容について更に理解できるように、以下では本発明に関する詳細な説明と図面を参照する。しかしながら、図面は参考及び説明に用いるために提供するに過ぎず、決して本発明に制限を加えるものではない。

以下では図面を参照し、本発明の具体的な実施方式に関する詳細な説明によって、本発明の技術的解決策及びその他の有益な効果について明らかにする。

画像のグラフ図である。画像の表示効果を示した図である。従来の全体ヒストグラム平坦化方法を用いて画像にコントラスト増強を行う手順２を示した概略図である。従来の全体ヒストグラム平坦化方法を用いて画像にコントラスト増強を行う手順３を示した概略図である。従来の全体ヒストグラム平坦化方法を用いて画像にコントラスト増強を行う手順４を示した概略図である。従来の全体ヒストグラム平坦化方法によって画像にコントラスト増強を行った後の画像を示したグラフ図である。従来の全体ヒストグラム平坦化方法によって画像にコントラスト増強を行った後の画像の表示効果を示した図である。本発明も画像コントラストの増強方法のプロセスを示した図である。本発明の画像コントラストの増強方法の手順４を示した概略図である。本発明の画像コントラストの増強方法の手順５を示した概略図である。本発明の画像コントラストの増強方法によって画像にコントラスト増強をした後の画像を示したグラフ図である。本発明の画像コントラストの増強方法によって画像にコントラスト増強をした後の画像の表示効果を示した図である。

本発明が採用する技術手段及びその効果について更に詳しく説明するため、以下では本発明の好ましい実施例及びその図面を参照しつつ詳細な説明を行う。

図８を参照する。本発明が提供する画像コントラストの増強方法は、以下の手順１と、手順２と、手順３と、手順４と、手順５と、からなる。

具体的に、前記各画素は、赤色サブ画素と、緑色サブ画素と、青色サブ画素と、からなる。前記画像をグレースケール画像に変換する変換公式は、Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）＝（（Ｒ（ｉ、ｊ）＋Ｇ（ｉ、ｊ）＋Ｂ（ｉ、ｊ））／３である。

その内、Ｒ（ｉ、ｊ）及びＧ（ｉ、ｊ）及びＢ（ｉ、ｊ）は、それぞれｉ行目且つｊ列目の画素の、赤色サブ画素及び緑色サブ画素及び青色サブ画素に対応するグレースケール値である。

前記手順１内の画像は、ＬＣＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ等の平面表示装置が表示する画像である。

第一グレースケール値の重みｋ１の計算公式は、
である。

その内、同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１が取る値の範囲は、０から２５５であり、ｎは１より大きい正の整数であり、さらに、ｎの取る値は、２または３または４であるのが好ましい。

第一グレースケール値の重みｋ１の計算公式から分かるように、前記第一グレースケール値の重みｋ１と、同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１のｎ乗根は、反比例をなす。

第一グレースケール値の重みｋ１及び各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値に基づき累加する計算を行う。計算公式は、
［数１４］
Ｃ１（Ｘ）＝
Σ _ａ＝０ ^Ｘ Σ _{ａ＝Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）} ^{Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）} ｋ１Ｈ１（ａ）

その内、ｉ、ｊは正の整数であり、それぞれ画素が所在する行数及び列数を表し、Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）は、ｉ行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）は、ｉ＋１行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、Ｈ１（ａ）は、グレースケール値がａの画素数を表し、Ｃ１（Ｘ）は、グレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）からグレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）までの間の各グレースケール値が対応する画素数の和を表す。Ｘは０から２５５の間の正の整数である。

第二グレースケール値の重みｋ２の計算公式は、
である。

その内、同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２の取る値の範囲は、０から２５５であり、ｎは１より大きい正の整数であるとともに、手順２内の取る値と同じである。さらに、ｎの取る値は、２または３または４であるのが好ましい。

第二グレースケール値の重みｋ２の計算公式によって分かるように、前記第二グレースケール値の重みｋ２と、同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２のｎ乗根は、反比例をなす。

第二グレースケール値の重みｋ２と、各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値に基づき累加して計算を行う。計算公式は、
［数１６］
Ｃ３（Ｘ）＝
Σ _ａ＝０ ^Ｘ Σ _{ａ＝Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）} ^{Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）} ｋ２Ｈ３（ａ）

その内、ｉ、ｊは、正の整数であり、それぞれ、画素が所在する行数及び列数を表し、Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）は、ｉ行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）は、ｉ行目且つｊ＋１列目の画素のグレースケール値を表し、Ｈ３（ａ）は、グレースケール値がａの画素数を表し、Ｃ３（Ｘ）は、グレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）からグレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）までの間の各グレースケール値が対応する画素数の和を表す。Ｘは０から２５５の間の正の整数である。

図９を参照する。前記手順４は、前記手順２内のＣ１（Ｘ）及び前記手順３内のＣ３（Ｘ）を加えて、Ｃ（Ｘ）を得る手順であり、即ち、Ｃ（Ｘ）＝Ｃ１（Ｘ）＋Ｃ３（Ｘ）である。

図１０を参照する。前記手順５は、最大値を正規化する手順であり、計算公式は、
［数１７］
Ｎ（Ｘ）＝（Σ _ａ＝０ ^ＸＣ（ａ））／Ｃ（２５５）
である。

図１１及び図１２を同時に参照する。本発明の画像コントラストの増強方法によって画像にコントラスト増強を行った後、画像のグレースケールの分布は更に均一になり、画像のコントラストは従来の技術に比べて大幅に高まり、画像の歪みを少なくし、表示効果を優れたものにすることができる。

上記をまとめると、本発明の画像コントラストの増強方法は、同一列で隣り合う二行と、同一行で隣り合う二列の画素の間のグレースケール差の絶対値をそれぞれ計算することで、前記絶対値に基づき、第一、第二グレースケール値の重みをそれぞれ計算し、さらに第一、第二グレースケール値の重みによって累加して計算及び正規化の処理を行い、最終的に増強グレースケール表が得られる。それによって、各画素のグレースケール値に新たに配分を行い、画像のコントラストを高め、画像の歪みを少なくし、表示効果を優れたものにすることができる。

本分野の一般的な技術者は、上記の本発明の技術的解決策及び技術構想に基づいて、その他各種の対応する変更及び変形をすることができるが、これらの変更及び変形もすべて本発明の権利請求の保護範囲に含まれるものとする。

Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）ｉ行目且つｊ列目の画素のグレースケール値
Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）ｉ＋１行目且つｊ列目の画素のグレースケール値
Ｒ（ｉ、ｊ）赤色サブ画素に対応するグレースケール値
Ｇ（ｉ、ｊ）緑色サブ画素に対応するグレースケール値
Ｂ（ｉ、ｊ）青色サブ画素に対応するグレースケール値
Ｈ（ｊ）グレースケール値ｊに対応する画素の数
Ｈ１（ａ）グレースケール値がａの画素数
Ｈ３（ａ）グレースケール値がａの画素数
Ｑ１各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値
Ｑ２各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値
ｋ１第一グレースケール値の重み
ｋ２第二グレースケール値の重み
Ｃ１（Ｘ）グレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）からグレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）までの間の各グレースケール値が対応する画素数の和
Ｃ３（Ｘ）グレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）からグレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）までの間の各グレースケール値が対応する画素数の和
ｏｕｔ（ｘ）増強されたグレースケール表
ｏｕｔ＿ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）新しく出力するグレースケール値

Claims

以下の手順１と、手順２と、手順３と、手順４と、手順５と、からなる画像コントラストの増強方法であって、
前記手順１は、マトリックス式を呈して配列された複数の画素によって構成される一つの画像を提供するとともに、前記画像をグレースケール画像に変換する手順であり、
前記手順２は、各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１と、第一グレースケール値の重みｋ１を計算する手順であり、
各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１の計算公式は、Ｑ１＝ａｂｓ（Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）−Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ））であり、
第一グレースケール値の重みｋ１の計算公式は、
［数１］
ｋ１＝（２５６／Ｑ１） ^{（１／ｎ）}
であり、
その内、同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１が取る値の範囲は、０から２５５であり、ｎは１より大きい正の整数であり、
第一グレースケール値の重みｋ１と、各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値に基づき累加して計算を行い、計算公式は、
［数２］
Ｃ１（Ｘ）＝
Σ _ａ＝０ ^Ｘ Σ _{ａ＝Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）} ^{Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）} ｋ１Ｈ１（ａ）
であり、
その内、
ｉ、ｊは正の整数であり、それぞれ画素が所在する行数及び列数を表し、
Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）は、ｉ行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、
Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）は、ｉ＋１行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、
Ｈ１（ａ）は、グレースケール値がａの画素数を表し、
Ｃ１（Ｘ）は、グレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）からグレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）までの間の各グレースケール値が対応する画素数の和を表し、
Ｘは０から２５５の間の正の整数であり、
前記手順３は、各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２と、第二グレースケール値の重みｋ２を計算する手順であり、
各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２の計算公式は、Ｑ２＝ａｂｓ（Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）−Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１））であり、
第二グレースケール値の重みｋ２の計算公式は、
［数３］
ｋ２＝（２５６／Ｑ２） ^{（１／ｎ）}
であり、
その内、同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２の取る値の範囲は、０から２５５であり、ｎは１より大きい正の整数であるとともに、前記手順２内の取る値と同じであり、
第二グレースケール値の重みｋ２と、各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値に基づき累加して計算を行い、計算公式は、
［数４］
Ｃ３（Ｘ）＝
Σ _ａ＝０ ^Ｘ Σ _{ａ＝Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）} ^{Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）} ｋ２Ｈ３（ａ）
であり、
その内、ｉ、ｊは、正の整数であり、それぞれ、画素が所在する行数及び列数を表し、
Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）は、ｉ行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、
Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）は、ｉ行目且つｊ＋１列目の画素のグレースケール値を表し、
Ｈ３（ａ）は、グレースケール値がａの画素数を表し、
Ｃ３（Ｘ）は、グレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）からグレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）までの間の各グレースケール値が対応する画素数の和を表し、
前記手順４は、前記手順２内のＣ１（Ｘ）及び手順３内のＣ３（Ｘ）を加えて、Ｃ（Ｘ）を得る手順であり、Ｃ（Ｘ）＝Ｃ１（Ｘ）＋Ｃ３（Ｘ）であり、
前記手順５は、最大値を正規化する手順であり、計算公式は、
［数５］
Ｎ（Ｘ）＝（Σ _ａ＝０ ^ＸＣ（ａ））／Ｃ（２５５）
であり、
さらに、Ｎ（Ｘ）に２５５をかけて計算し、増強されたグレースケール表ｏｕｔ（ｘ）が得られるとともに、表を調べることによって、新しい出力グレースケール値ｏｕｔ＿ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）が得られる
ことを特徴とする画像コントラストの増強方法。
請求項１に記載の画像コントラストの増強方法において、
前記各画素は、赤色サブ画素と、緑色サブ画素と、青色サブ画素と、からなる
ことを特徴とする画像コントラストの増強方法。
請求項２に記載の画像コントラストの増強方法において、
前記画像をグレースケール画像に変換する変換公式は、
Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）＝（Ｒ（ｉ、ｊ）＋Ｇ（ｉ、ｊ）＋Ｂ（ｉ、ｊ））／３
であり、
その内、Ｒ（ｉ、ｊ）及びＧ（ｉ、ｊ）及びＢ（ｉ、ｊ）は、それぞれｉ行目且つｊ列目の画素の赤色サブ画素及び緑色及び青色サブ画素に対応するグレースケール値である
ことを特徴とする画像コントラストの増強方法。
請求項１に記載の前記画像コントラストの増強方法において、
前記第一グレースケール値の重みｋ１と、第二グレースケール値の重みｋ２は同じであるか、または異なる
ことを特徴とする画像コントラストの増強方法。
請求項１に記載の前記画像コントラストの増強方法において、
前記手順１内の画像は平面ディスプレイが表示する画像である
ことを特徴とする画像コントラストの増強方法。
請求項１に記載の前記画像コントラストの増強方法において、
前記手順２及び手順３内のｎは、２または３または４である
ことを特徴とする画像コントラストの増強方法。
請求項１に記載の前記画像コントラストの増強方法において、
前記第一グレースケール値の重みｋ１と、同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１のｎ乗根は、反比例をなし、
前記第二グレースケール値の重みｋ２と、同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２のｎ乗根は、反比例をなす
ことを特徴とする画像コントラストの増強方法。
以下の手順１と、手順２と、手順３と、手順４と、手順５と、からなる画像コントラストの増強方法であって、
前記手順１は、マトリックス式を呈して配列された複数の画素によって構成される一つの画像を提供するとともに、前記画像をグレースケール画像に変換する手順であり、
前記手順２は、各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１と、第一グレースケール値の重みｋ１を計算する手順であり、
各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１の計算公式は、Ｑ１＝ａｂｓ（Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）−Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ））であり、
第一グレースケール値の重みｋ１の計算公式は、
［数６］
ｋ１＝（２５６／Ｑ１） ^{（１／ｎ）}
であり、
その内、同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１が取る値の範囲は、０から２５５であり、ｎは１より大きい正の整数であり、
第一グレースケール値の重みｋ１と、各同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値に基づき、累加して計算を行い、計算公式は、
［数７］
Ｃ１（Ｘ）＝
Σ _ａ＝０ ^Ｘ Σ _{ａ＝Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）} ^{Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）} ｋ１Ｈ１（ａ）
であり、
その内、
ｉ、ｊは正の整数であり、それぞれ画素が所在する行数及び列数を表し、
Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）は、ｉ行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、
Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）は、ｉ＋１行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、
Ｈ１（ａ）は、グレースケール値がａの画素数を表し、
Ｃ１（Ｘ）は、グレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）からグレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ＋１、ｊ）までの間の各グレースケール値が対応する画素数の和を表し、
Ｘは０から２５５の間の正の整数であり、
前記手順３は、各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２と、第二グレースケール値の重みｋ２を計算する手順であり、
各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２の計算公式は、Ｑ２＝ａｂｓ（Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）−Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１））であり、
第二グレースケール値の重みｋ２の計算公式は、
［数８］
ｋ２＝（２５６／Ｑ２） ^{（１／ｎ）}
であり、
その内、同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２の取る値の範囲は、０から２５５であり、ｎは１より大きい正の整数であるとともに、前記手順２内の取る値と同じであり、
第二グレースケール値の重みｋ２と、各同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値に基づき、累加して計算を行い、計算公式は
［数９］
Ｃ３（Ｘ）＝
Σ _ａ＝０ ^Ｘ Σ _{ａ＝Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）} ^{Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）} ｋ２Ｈ３（ａ）
であり、
その内、
ｉ、ｊは、正の整数であり、それぞれ、画素が所在する行数及び列数を表し、
Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）は、ｉ行目且つｊ列目の画素のグレースケール値を表し、
Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）は、ｉ行目且つｊ＋１列目の画素のグレースケール値を表し、
Ｈ３（ａ）は、グレースケール値がａの画素数を表し、
Ｃ３（Ｘ）は、グレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）からグレースケール値Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ＋１）までの間の各グレースケール値が対応する画素数の和を表し、
前記手順４は、前記手順２内のＣ１（Ｘ）及び前記手順３内のＣ３（Ｘ）を加えてＣ（Ｘ）を得る手順であり、Ｃ（Ｘ）＝Ｃ１（Ｘ）＋Ｃ３（Ｘ）であり、
前記手順５は、最大値を正規化する手順であり、計算公式は、
［数１０］
Ｎ（Ｘ）＝（Σ _ａ＝０ ^ＸＣ（ａ））／Ｃ（２５５）
であり、
さらに、Ｎ（Ｘ）に２５５をかけて計算し、増強されたグレースケール表ｏｕｔ（ｘ）を得るとともに、表を調べることによって、新しい出力グレースケール値ｏｕｔ＿ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）が得られ、
その内、前記各画素は、赤色サブ画素と、緑色サブ画素と、青色サブ画素と、からなり、
その内、前記手順１内の画像は平面ディスプレイが表示する画像であり、
その内、前記手順２及び前記手順３内のｎは、２または３または４である
ことを特徴とする、コントラストの増強方法。
請求項８に記載の画像コントラストの増強方法において、
前記画像をグレースケール画像に変換する変換公式は、
Ｇｒａｙ（ｉ、ｊ）＝（Ｒ（ｉ、ｊ）＋Ｇ（ｉ、ｊ）＋Ｂ（ｉ、ｊ））／３
であり、
その内、Ｒ（ｉ、ｊ）及びＧ（ｉ、ｊ）及びＢ（ｉ、ｊ）は、それぞれｉ行目且つｊ列目の画素の赤色及び緑色及び青色サブ画素が対応するグレースケール値である
ことを特徴とする画像コントラストの増強方法。
請求項８に記載の画像コントラストの増強方法において、
前記第一グレースケール値の重みｋ１と、第二グレースケール値の重みｋ２は同じであるか、または、異なる
ことを特徴とする画像コントラストの増強方法。
請求項８に記載の画像コントラストの増強方法において、
前記第一グレースケール値の重みｋ１と、同一列で隣り合う二行の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ１のｎ乗根は、反比例をなし、
前記第二グレースケール値の重みｋ２と、同一行で隣り合う二列の画素のグレースケール値の差の絶対値Ｑ２のｎ乗根は、反比例をなす
ことを特徴とする画像コントラストの増強方法。