JP6604131B2 - 電子機器および情報表示プログラム - Google Patents

Description

本発明は、電子機器などに関する。

従来、利用者の視力に応じて、表示対象となる画像を利用者が視認しやすい画像に変換する技術が知られている。このような技術の一例として、老眼や近視の利用者が視認しやすい画像を表示するため、利用者の網膜上に投影される画像のぼやけ方をモデル化し、かかるぼやけが相殺されるように画像データを変換する視度補正装置が知られている。

例えば、視度補正装置は、画像表示デバイスに表示される画像から観者の網膜上に結像される画像への像変化の伝達特性を相殺する伝達関数を、網膜上における点像の広がりに基づき生成し、生成した伝達関数を画像表示デバイスへの入力画像信号に対し作用せしめるように画像処理を実行する。この場合の伝達関数として、その振幅特性が２次元ガウシアンの逆数の関数や、２次元空間領域における点拡がり関数のグラフが楕円柱状となるような低域通過型フィルタの周波数応答の逆数の関数などを用いることができる。

特開２０１２−６３５８９号公報 特開２００７−１２８３５５号公報

しかしながら、上述した像変化の伝達特性を相殺する伝達関数を用いる技術では、高周波成分が増大するために、最大（小）画素値より超過する出力値を最大（小）画素値の範囲内に制限する必要がある。最大（小）画素値より超過する出力値を最大（小）画素値の範囲内に制限すると、十分な視認性の向上が得られないという問題がある。

ここで、最大（小）画素値より超過する出力値を最大（小）画素値の範囲内に制限する手法について説明する。かかる制限する手法には、例えば、クリップ処理と、正規化処理とがある。

まず、クリップ処理について、図２９を参照して説明する。図２９は、クリップ処理の参考例を示す図である。図２９に示すように、クリップ処理は、最大画素値より超過する出力値を最大画素値に置換し、最小画素値より超過する出力値を最小画素値に置換する。しかしながら、最大（小）画素値より超過する出力値を、クリップ処理で、最大（小）画素値の範囲内に丸めても、制限する前後の誤差が増大し、周波数特性を大きく歪ませてしまう。この結果、十分な視認性の向上が得られない。

また、正規化処理について、図３０を参照して説明する。図３０は、正規化処理の参考例を示す図である。図３０に示すように、正規化処理は、最大出力値を最大画素値に対応付け、最小出力値を最小画素値に対応付け、この間の出力値は大小関係を保持する様に対応付ける。しかしながら、最大（小）画素値より超過する出力値を、正規化処理で、最大（小）画素値の範囲内に丸めても、相対的な大小関係が狭まり、画像全体が暗くなってコントラストが低下してしまう。この結果、十分な視認性の向上が得られない。

このように、クリップ処理や正規化処理の一方で丸め処理を行うのみでは十分な視認性の向上が得られない。

本発明は、１つの側面では、利用者の視認性の向上を実現することを目的とする。

１つの態様では、電子機器は、入力画像データに対して、視覚特性の逆特性を示す逆特性フィルタ処理を行う逆特性フィルタ処理部と、前記逆特性フィルタ処理により得られた第１の画像データを形成する各画素の画素値を、所定のクリップ範囲でクリップ処理するクリップ処理部と、前記クリップ処理により得られた第２の画像データを形成する各画素の画素値を、正規化処理する正規化処理部と、前記クリップ処理部により異なる複数のクリップ範囲でクリップ処理され、かつ、前記正規化処理部により正規化処理された複数の第３の画像データに対応する画像劣化度をそれぞれ算出する画像劣化度算出部と、前記画像劣化度算出部により算出された複数の画像劣化度に基づいて、前記画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定する特定部と、前記特定部で特定された前記第３の画像データを所定の表示部に表示制御する表示制御部と、を有する。

１実施態様によれば、利用者の視認性の向上を実現することができる。

図１は、実施例１の情報表示処理の一例を示す図である。 図２は、実施例１の電子機器の一例を示すブロック図である。 図３は、実施例１の電子機器の機能構成の一例を示すブロック図である。 図４は、実施例１の画像劣化度算出部の機能構成を示すブロック図である。 図５は、逆特性フィルタ処理の具体例を示す図である。 図６は、クリップ処理の具体例を示す図である。 図７は、正規化処理の具体例を示す図である。 図８は、コントラスト画像劣化度算出処理の具体例を示す図である。 図９は、クリップ誤差画像劣化度算出処理の具体例を示す図である。 図１０は、画像劣化度最小判定処理の具体例を示す図である。 図１１は、実施例１の情報表示処理のフローチャートを示す図である。 図１２は、実施例２のクリップ範囲算出処理を示す図である。 図１３は、実施例２の電子機器の機能構成の一例を示すブロック図である。 図１４は、実施例２のクリップ範囲算出処理のフローチャートを示す図である。 図１５は、実施例３のクリップ範囲算出処理を示す図である。 図１６は、実施例３のクリップ範囲算出処理のフローチャートを示す図である。 図１７は、情報表示処理の用途を示す図である。 図１８は、実施例４の電子機器の一例を示すブロック図である。 図１９は、実施例４の情報表示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図２０は、実施例４のクリップ範囲テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図２１は、実施例４のクリップ範囲決定処理のフローチャートを示す図である。 図２２は、実施例５の情報表示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図２３は、実施例５のクリップ範囲テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図２４は、実施例５のクリップ範囲決定処理のフローチャートを示す図である。 図２５は、実施例６の情報表示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図２６は、実施例６のクリップ範囲テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図２７は、実施例６のクリップ範囲決定処理のフローチャートを示す図である。 図２８は、情報表示プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。 図２９は、クリップ処理の参考例を示す図である。 図３０は、正規化処理の参考例を示す図である。

以下に、本願の開示する電子機器および情報表示プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明では、実施例により限定されるものではない。

［情報表示処理の一例］
図１は、実施例１の情報表示処理の一例を示す図である。図１に示すように、情報表示処理は、表示対象画像データに対して、例えば老眼でのぼやけ特性の逆の特性のフィルタ（「逆特性フィルタ」という）を適用する。すなわち、情報表示処理は、老眼の視界のぼやけを空間周波数におけるローパスフィルタとみなし、当該ローパスフィルタの逆関数となるハイパスフィルタである逆特性フィルタを適用する。すると、情報表示処理は、画素値のレンジが広がる。特に、情報表示処理は、逆特性フィルタを、画像データの中でも細かく絵柄が変化するエッジなどの部分、すなわち、高周波数成分の部分に施すと、高周波数を持ち上げ、色変化を増幅させる。これにより、老眼の利用者は、逆特性フィルタによる輪郭の強調により、老眼によるぼやけが解消してはっきりと視ることが可能になる。しかしながら、逆特性フィルタの出力値が最大（小）画素値を超過する場合、情報表示処理は、最大（小）画素値の範囲内に制限する必要がある。最大（小）画素値の範囲とは、例えば、８ビット画像データであれば、［０，２５５］における整数値で表わせる範囲である。ここで、異なる二つの実数ａ，ｂに対して［ａ，ｂ］はａ以上ｂ以下の実数全体がなす閉区間を表す。

ここで、最大（小）画素値より超過する出力値を画素値範囲内に制限する手法として、クリップ処理と正規化処理がある。本発明におけるクリップ処理では、最大の画素値以上となった画素値を当該最大の画素値とし、最小の画素値以下となった画素値を当該最小の画素値とすることをいう。正規化処理とは、画素値の大小関係を保持しつつ、例えば８ビット画像データであれば画素値の範囲を閉区間［０，２５５］の整数値に狭めることをいう。

情報表示処理は、逆特性フィルタ後の画像データを形成する各画素の出力値に対して異なる複数のクリップ範囲でクリップ処理を適用する。加えて、情報表示処理は、それぞれのクリップ処理後の画像データを形成する各画素の出力値に対して正規化処理を適用して得られた複数の適用画像データの画像劣化度をそれぞれ算出する。そして、情報表示処理は、複数の画像劣化度に基づいて、画像劣化度が最小となる適用画像データを特定し、特定した適用画像データに対応するクリップ範囲［Ｃ_ｍｉｎ，Ｃ_ｍａｘ］を特定する。ここでは、クリップ範囲外の画素値をクリップ範囲内の値（例えば最大画素値や最小画素値）に変更する。また、クリップ範囲の最大出力値を最大画素値に対応付け、クリップ範囲の最小出力値を最小画素値に対応付け、この間の出力値は大小関係を保持しつつ、例えば８ビット画像データであれば画素値の範囲を閉区間［０，２５５］の整数値に狭める。そして、情報表示処理は、特定された適用画像データを表示する。そして、情報表示処理は、表示画像データと異なる他の表示画像データを処理する場合には、特定されたクリップ範囲［Ｃ_ｍｉｎ，Ｃ_ｍａｘ］でクリップ処理を適用し、かつ、クリップ処理後の出力値に正規化処理を適用する。

これにより、情報表示処理は、最終的な出力画像データに関し、表示画像データとの誤差を軽減し、逆特性フィルタによる高周波数成分の増幅効果を保持するとともに、画素値の相対的な大小関係を狭まることを抑制することができる。この結果、情報表示処理は、画像全体のコントラストを増大させることができる。

［電子機器の一例］
図２は、実施例１の電子機器の一例を示すブロック図である。図２に示すように、電子機器１は、メモリ２と、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）３と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４と、ディスプレイ５とを有する。メモリ２、ＧＰＧＰＵ３、ＣＰＵ４およびディスプレイ５は、バスで相互に接続されている。

メモリ２は、電子機器１が有する記憶装置であり、ＧＰＧＰＵ３やＣＰＵ４が実行するプログラムやプログラムが用いる各種データを記憶する。メモリ２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）、ＦＲＡＭ（登録商標）（Ferroelectric Random Access Memory）やフラッシュメモリ（Flash Memory）などの不揮発性の半導体メモリ素子等の記憶装置に対応する。

ＧＰＧＰＵ３は、ＧＰＵの演算資源を用いて演算を行う。例えば、ＧＰＧＰＵ３は、逆特性フィルタ処理、クリップ処理および正規化処理を行う。ＣＰＵ４は、電子機器１の各種機能を発揮させるためのプログラムや、ＯＳ（Operating System）などのプログラムをメモリ２から読み出して実行する。

ディスプレイ５は、画像データ、模様や文章などの各種情報を表示する表示装置であり、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro Luminescence）などである。なお、図２に示した機能構成は、あくまで一例であり、通信回路や外部Ｉ／Ｏを有していても良い。

［電子機器の機能構成］
図３は、実施例１の電子機器の機能構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、メモリ２は、表示画像記憶部２１、ぼやけ特性フィルタ記憶部２２、逆特性フィルタ記憶部２３およびクリップ範囲記憶部２４を有する。

表示画像記憶部２１は、ディスプレイ５に表示された画像の画像データを記憶する。

ぼやけ特性フィルタ記憶部２２は、ぼやけ特性フィルタを記憶する。ぼやけ特性フィルタは、利用者の老眼での視界のぼやけを画像データに適用するローパスフィルタである。ぼやけ特性は、視覚特性の一例であり、利用者の視界のぼやけを再現するフィルタとみなせる。ぼやけ特性フィルタは、利用者の老眼度数、瞳孔径、眼と画像との間の距離などのパラメータおよびレンズの回析効果に応じて、ある１点から放射状に出力される光が、網膜上に投影される範囲を示す点像分布関数（ＰＳＦ：Point Spread Function）で表わされる。

逆特性フィルタ記憶部２３は、逆特性フィルタを記憶する。逆特性フィルタは、ぼやけ特性の逆特性のフィルタ（ハイパスフィルタ）である。ぼやけ特性の逆特性は、利用者の視界のぼやけを相殺するフィルタとみなせる。逆特性フィルタは、ぼやけ特性の逆特性を示すＰＳＦで表わされる。

クリップ範囲記憶部２４は、クリップ処理で用いられるクリップ範囲を記憶する。

ＧＰＧＰＵ３は、逆特性フィルタ処理部３１、クリップ処理部３２、正規化処理部３３およびぼやけ特性フィルタ処理部３４を有する。ＣＰＵ４は、画像劣化度算出部４１、クリップ範囲更新部４２および表示部４３を有する。

逆特性フィルタ処理部３１は、表示画像（原画像）データに対して、老眼でのぼやけ特性の逆特性を有する逆特性フィルタを適用する。例えば、逆特性フィルタ処理部３１は、逆特性フィルタ記憶部２３に記憶された逆特性フィルタを取得すると、表示画像記憶部２１に記憶された表示画像データを取得する。逆特性フィルタ処理部３１は、取得した表示画像データの各画素の画素値に逆特性フィルタを適用する。そして、逆特性フィルタ処理部３１は、逆特性フィルタ処理後の画像データをクリップ処理部３２に出力する。

クリップ処理部３２は、逆特性フィルタ処理後の画像データを形成する各画素の画素値を、所定のクリップ範囲でクリップ処理する。ここでいう所定のクリップ範囲とは、逆特性フィルタ処理後の画像データの各画素の画素値のうち最大出力の画素値と最小出力の画素値との間で規定される上下限値を意味し、複数の上下限値を含む。所定のクリップ範囲は、例えば、後述するクリップ範囲更新部４２によってクリップ範囲記憶部２４に記憶される。そして、クリップ処理部３２は、クリップ範囲記憶部２４に記憶されたクリップ範囲を用いてクリップ処理を行う。また、クリップ処理部３２は、後述するクリップ範囲更新部４２によってクリップ範囲が決定された場合には、逆特性フィルタ処理後の画像データを形成する各画素の画素値を、決定されたクリップ範囲でクリップ処理する。そして、クリップ処理部３２は、クリップ処理後の画像データを正規化処理部３３に出力する。

正規化処理部３３は、クリップ処理後の画像データを形成する各画素の画素値を正規化処理する。そして、正規化処理部３３は、正規化処理後の画像データをぼやけ特性フィルタ処理部３４および画像劣化度算出部４１に出力する。また、正規化処理部３３は、後述するクリップ範囲更新部４２によってクリップ範囲が決定された場合には、決定されたクリップ範囲でクリップ処理がされたクリップ処理後の画像データを形成する各画素の画素値を、正規化処理する。そして、正規化処理部３３は、正規化処理後の画像データを表示部４３に出力する。かかる正規化処理後の画像データは、老眼向け補正画像データとなる。

ぼやけ特性フィルタ処理部３４は、正規化処理後の画像データに対して、老眼でのぼやけ特性を有するぼやけ特性フィルタを適用する。そして、ぼやけ特性フィルタ処理部３４は、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データを画像劣化度算出部４１に出力する。かかるぼやけ特性フィルタ処理後の画像データは、老眼の利用者が老眼向け補正画像データをディスプレイで見たときの画像に対応する推定画像データである。すなわち、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データは、老眼による視界のぼやけが相殺された推定画像データである。

画像劣化度算出部４１は、正規化処理後の画像データの画像劣化度を算出する。すなわち、画像劣化度算出部４１は、表示画像（原画像）データを逆特性フィルタ処理した後の画像データを所定のクリップ範囲でクリップ処理し、さらに正規化処理した後の画像データの画像劣化度を算出する。かかる画像劣化度のことを「コントラスト画像劣化度」というものとする。なお、コントラスト画像劣化度の算出方法は、後述する。

また、画像劣化度算出部４１は、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データの画像劣化度を算出する。すなわち、画像劣化度算出部４１は、表示画像（原画像）データを逆特性フィルタ処理した後の画像データを所定のクリップ範囲でクリップ処理し、正規化処理し、さらにぼやけ特性フィルタ処理した後の画像データの画像劣化度を算出する。かかる画像劣化度のことを「クリップ誤差画像劣化度」というものとする。なお、クリップ誤差画像劣化度の算出方法は、後述する。

また、画像劣化度算出部４１は、所定のクリップ範囲におけるコントラスト画像劣化度およびクリップ誤差画像劣化度を加算することで、所定のクリップ範囲における画像劣化度を算出する。そして、画像劣化度算出部４１は、算出した、所定のクリップ範囲における画像劣化度をクリップ範囲更新部４２に出力する。

クリップ範囲更新部４２は、複数のクリップ範囲に対応する画像劣化度を用いて、画像劣化度が最小となるクリップ範囲を決定する。例えば、クリップ範囲更新部４２は、複数のクリップ範囲に対応する画像劣化度を用いて、画像劣化度が最小となる正規化処理後の画像データを特定し、特定した画像データに対応するクリップ範囲を決定する。また、クリップ範囲更新部４２は、選択されていない所定のクリップ範囲が存在する場合には、選択されていない所定のクリップ範囲をクリップ範囲記憶部２４に更新する。

表示部４３は、決定されたクリップ範囲に対する正規化処理後の画像データをディスプレイ５に表示させる。例えば、表示部４３は、正規化処理部３３から正規化処理後の画像データを取得すると、取得した画像データを表示対象画像データとしてディスプレイ５に出力する。この結果、表示部４３は、画像劣化度が最小であるクリップ範囲が適用された画像データをディスプレイ５に表示させることができる。

［画像劣化度算出部の機能構成］
ここで、画像劣化度算出部４１の構成について、図４を参照して説明する。図４は、実施例１の画像劣化度算出部の機能構成を示すブロック図である。図４に示すように、画像劣化度算出部４１は、コントラスト画像劣化度算出部４１１と、クリップ誤差画像劣化度算出部４１２とを有する。コントラスト画像劣化度算出部４１１は、全画素分散値算出部４１１ａと、単調減少関数演算部４１１ｂとを有する。クリップ誤差画像劣化度算出部４１２は、全画素誤差ノルム算出部４１２ａと、単調増加関数演算部４１２ｂとを有する。

コントラスト画像劣化度算出部４１１は、表示画像（原画像）データを逆特性フィルタ処理した後の画像データを所定のクリップ範囲でクリップ処理し、さらに正規化処理した後の画像データのコントラストの低下を画像劣化度として算出する。

全画素分散値算出部４１１ａは、表示画像（原画像）データを逆特性フィルタ処理した後の画像データを所定のクリップ範囲でクリップ処理し、さらに正規化処理した後の画像データを形成する全ての画素の画素値の分散を算出する。

単調減少関数演算部４１１ｂは、単調に減少する関数を用いてコントラスト画像劣化度を演算する。単調減少関数演算部４１１ｂで用いる単調減少関数は、一例として、ｆ（ｘ）＝１／ｘが有るが、これに限定されず、単調に減少する関数であれば良い。単調減少関数演算部４１１ｂは、全画素分散値算出部４１１ａによって算出された全画素の画素値の分散値を変数ｘに代入して関数値を算出する。算出された関数値が、所定のクリップ範囲におけるコントラスト画像劣化度となる。つまり、単調減少関数演算部４１１ｂは、全画素の画素値分散に対する単調減少関数の値を算出する。全画素の画素値分散の値が小さくなるにつれて、単調減少関数によって得られる値が大きくなるので、コントラスト画像劣化度が大きくなる。つまり、コントラストが低下することはコントラスト画像劣化度が増大することを意味する。なお、以降では、コントラスト画像劣化度をＤ_ｃという場合もある。

クリップ誤差画像劣化度算出部４１２は、表示画像（原画像）データを逆特性フィルタ処理した後の画像データを所定のクリップ範囲でクリップ処理し、正規化処理し、さらにぼやけ特性フィルタ処理した後の画像データの原画像との誤差を画像劣化度として算出する。クリップ誤差画像劣化度算出部４１２は、全画素誤差ノルム演算部４１２ａと、単調増加関数演算部４１２ｂとを有する。

全画素誤差ノルム算出部４１２ａは、表示画像（原画像）データを逆特性フィルタ処理した後の画像データを所定のクリップ範囲でクリップ処理し、正規化処理し、さらにぼやけ特性フィルタ処理した後の画像データの原画像データとの誤差のノルムを算出する。ここでいうぼやけ特性フィルタ処理した後の画像データは、老眼の利用者が逆特性画像データをディスプレイで見たときの画像に対応する画像データであり、ぼやけ特性を相殺した画像データである。すなわち、全画素誤差ノルム算出部４１２ａは、原画像データと、ぼやけ特性フィルタ処理した後の画像データとの画素ごとの誤差、すなわち差分により形成される画像データの、ｎ次元線形空間上のノルムを算出する。ここで、画像データはその画素数をｎとするとき、全画素の画素値を画素順に並べたｎ次元ベクトルと同一視でき、各ベクトルに対してｎ次元線形空間上のノルムが定義できる。ノルムとしては、例えば全画素の画素値の絶対和を用いても良く、これをＳＡＤ（Sum of Absoluted Difference）という。また、ベクトルの各要素の二乗和の平方根やベクトルの全要素のうち値の絶対値における最大値を用いても良い。また、ノルムの正定数倍もノルムになるため、全画素の絶対値の平均を用いても構わない。

単調増加関数演算部４１２ｂは、単調に増加する関数を用いてクリップ誤差画像劣化度を演算する。単調増加関数演算部４１２ｂで用いる単調増加関数は、一例として、ｇ（ｘ）＝ｘが有るが、これに限定されず、単調に増加する関数であれば良い。例えば、単調増加関数演算部４１２ｂは、全画素誤差ノルム算出部４１２ａによって算出されたノルムを変数ｘに代入して関数値を算出する。算出された関数値が、所定のクリップ範囲におけるクリップ誤差画像劣化度である。つまり、単調増加関数は、原画像データと老眼の利用者が逆特性画像を見たときの画像データとの画素ごとの誤差のノルムに対する単調増大関数である。そして、ノルムが大きくなるにつれて、単調増加関数演算部４１２ｂによって得られる値が大きくなるので、クリップ誤差画像劣化度が大きくなる。なお、以降では、クリップ誤差画像劣化度をＤ_ｅという場合もある。

ここで、コントラスト画像劣化度Ｄ_ｃおよびクリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅは、利用する関数などによってレベルが異なる場合がある。また、コントラスト画像劣化度Ｄ_ｃおよびクリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅのうちどちらか一方の重要性を高めたい場合がある。そこで、画像劣化度算出部４１は、コントラスト画像劣化度Ｄ_ｃおよびクリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅを調整すべく、重み付けを行っても良い。例えば、画像劣化度算出部４１は、ｍａｘ（Ｄ_ｃ）＝αｍａｘ（Ｄ_ｅ）（α：Ｄ_ｃ、Ｄ_ｅの重み付け係数）となる非負値αを定めて、コントラスト画像劣化度Ｄ_ｃおよびクリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅを調整する。

［逆特性フィルタ処理の具体例］
次に、逆特性フィルタ処理の具体例を、図５を参照して説明する。図５は、逆特性フィルタ処理の具体例を示す図である。図５では、逆特性フィルタが、２次元の空間座標フィルタとして与えられており、Ｆであるとする。ここでは、逆特性フィルタは、逆特性フィルタ記憶部２３に記憶されている。

このような状況の下、逆特性フィルタ処理部３１は、表示画像（原画像）データに対して、以下の式（１）に示すように、逆特性フィルタを適用する。なお、式（１）のＩは、表示画像（原画像）データであり、Ｉ（ｘ，ｙ）は、画像データＩ内の画素の座標（ｘ，ｙ）における画素値である。

図５に示すように、逆特性フィルタ処理部３１は、Ｆをメモリ２またはＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３のレジスタに格納し、Ｉをメモリ２に格納する。逆特性フィルタ処理部３１は、必要な画素のデータ（画素値）をＧＰＧＰＵ３やＣＰＵ４のレジスタに格納して畳み込み演算し、逆特性フィルタ処理後のデータＯとしてレジスタに書き出し、レジスタからメモリ２に転送する。ここでは、逆特性フィルタ処理部３１は、Ｉの画素のうちＩ_５の画素について、畳み込み演算し、逆特性フィルタ処理後のデータＯ_５としてメモリ２に格納する。なお、図５では、フィルタのサイズは、３×３であるとしたが、これに限定されず、このサイズより大きい（奇数画素）×（奇数画素）であれば良い。

［クリップ処理の具体例］
次に、クリップ処理の具体例を、図６を参照して説明する。図６は、クリップ処理の具体例を示す図である。図６では、クリップ範囲は、閉区間［ａ，ｂ］であるとする。ａは、下限値であり、ｂは、上限値である。

クリップ処理部３２は、逆特性フィルタ処理後の画像データに対して、所定のクリップ範囲で、以下の式（２）に示すように、クリップ処理を行う。なお、式（２）のＢは、クリップ前の画像データであり、Ａは、クリップ後の画像データである。（ｘ，ｙ）は、画像データ内画素の座標である。
ここで、式（２）は、以下の内容と同じである。Ｂ（ｘ，ｙ）＜ａの場合には、Ａ（ｘ，ｙ）＝ａとし、Ｂ（ｘ，ｙ）＞ｂの場合には、Ａ（ｘ，ｙ）＝ｂとする。また、ａ≦Ｂ（ｘ，ｙ）≦ｂの場合には、Ａ（ｘ，ｙ）＝Ｂ（ｘ，ｙ）とする。

図６に示すように、クリップ処理部３２は、クリップ範囲［ａ，ｂ］の下限値ａと上限値ｂをメモリ２またはＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３のレジスタに格納し、クリップ前の画像データＢをメモリ２に格納する。クリップ処理部３２は、ａ，ｂがメモリ２にある場合には、ＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３のレジスタに転送するとともに、Ｂをメモリ２からＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３のレジスタに転送し、クリップ処理を行う。そして、クリップ処理部３２は、クリップ処理後の画像データをＡとしてレジスタに書き出し、レジスタからメモリ２に転送する。

［正規化処理の具体例］
次に、正規化処理の具体例を、図７を参照して説明する。図７は、正規化処理の具体例を示す図である。

正規化処理部３３は、クリップ処理後の画像データに対して、以下の式（３）により、正規化処理を行う。なお、式（３）のＢは、正規化前の画像データであり、Ａは、正規化後の画像データである。（ｘ，ｙ）は、画像データ内画素の座標である。Ｉ_ｍａｘは、画像データとして許容される最大画素値である。例えば８ビット画像データであれば、Ｉ_ｍａｘは２５５である。
正規化処理部３３は、式（３）により、画素値同士の相対的な大小関係を保持しつつ、画像データとして許容される画素値に正規化する。

図７に示すように、正規化処理部３３は、画素データとして許容される最大画素値Ｉ_ｍａｘをメモリ２またはＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３のレジスタに格納し、正規化前の画像データＢ（ｘ，ｙ）をメモリ２に格納する。正規化処理部３３は、Ｂをメモリ２からＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３３に転送し、最大値ｍａｘ_{（ｘ，ｙ）}Ｂ（ｘ，ｙ）と最小値ｍｉｎ_{（ｘ，ｙ）}Ｂ（ｘ，ｙ）を探索する。そして、正規化処理部３３は、Ｉ_ｍａｘがメモリ２にある場合には、ＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３３のレジスタに転送する。そして、正規化処理部３３は、探索した最大値、最小値、正規化対象画素の正規化前の値、Ｉ_ｍａｘを用いて、ＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３で正規化処理を行い、正規化処理後の画像データをメモリ２に転送する。ここでは、正規化処理部３３は、最大値Ｂ_７、最小値Ｂ_２４、Ｉ_ｍａｘを用いて、正規化対象画素Ｂ_１３の正規化処理を行い、正規化処理後の画素Ａ_１３をメモリ２に転送する。

［コントラスト画像劣化度算出処理の具体例］
次に、コントラスト画像劣化度算出処理の具体例を、図８を参照して説明する。図８は、コントラスト画像劣化度算出処理の具体例を示す図である。

コントラスト画像劣化度算出部４１１は、コントラスト画像劣化度Ｄ_ｃを、以下の式（４）により算出する。なお、式（４）のＩは、逆特性フィルタ処理、クリップ処理、正規化処理後の画像データである。（ｘ，ｙ）は、画像データ内画素の座標である。ｆは、単調減少関数である。Ｖは、画像データの画素数であり、一例として、ＶＧＡであれば６４０×４８０（＝３０７２００）となる。
すなわち、Ｄ_ｃは、全画素の画素値分散に対する単調減少関数ｆの関数値である。

図８に示すように、コントラスト画像劣化度算出部４１１は、逆特性フィルタ処理、クリップ処理、正規化処理後の画像データＩをメモリ２に格納する。コントラスト画像劣化度算出部４１１は、Ｉをメモリ２からＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３に転送し、コントラスト画像劣化度Ｄ_ｃを算出する。そして、コントラスト画像劣化度算出部４１１は、算出したＤ_ｃをＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３のレジスタまたはメモリ２に格納する。算出されたＤ_ｃは、クリップ処理を行った際に用いられるクリップ範囲に対応するコントラスト画像劣化度である。

［クリップ誤差画像劣化度算出処理の具体例］
次に、クリップ誤差画像劣化度算出処理の具体例を、図９を参照して説明する。図９は、クリップ誤差画像劣化度算出処理の具体例を示す図である。

クリップ誤差画像劣化度算出部４１２は、クリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅを、以下の式（５）により算出する。なお、式（５）のＩは、表示画像（原画）データである。Ｉ´は、Ｉに逆特性フィルタ処理、クリップ処理、正規化処理、ぼやけ特性フィルタ処理した後の画像データである。（ｘ，ｙ）は、画像データ内画素の座標である。ｇは、単調増加関数である。
すなわち、Ｄ_ｅは、原画像データと、ぼやけ特性フィルタ処理した後の画像データとの画素ごとの誤差の総和に対する単調増加関数ｇの関数値である。

図９に示すように、クリップ誤差画像劣化度算出部４１２は、表示画像（原画像）データＩと、Ｉに逆特性フィルタ処理、クリップ処理、正規化処理、ぼやけ特性フィルタ処理した後の画像データＩ´とをそれぞれメモリ２に格納する。クリップ誤差画像劣化度算出部４１２は、ＩとＩ´をＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３に転送し、クリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅを算出する。そして、クリップ誤差画像劣化度算出部４１２は、算出したＤ_ｅをＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３のレジスタまたはメモリ２に格納する。算出されたＤ_ｅは、クリップ処理を行った際に用いられるクリップ範囲に対応するクリップ誤差画像劣化度である。

［画像劣化度最小判定処理の具体例］
次に、画像劣化度最小判定処理の具体例を、図１０を参照して説明する。図１０は、画像劣化度最小判定処理の具体例を示す図である。なお、逆特性フィルタ処理後の画像データは、Ｉであるとする。（ｘ，ｙ）は、画像データ内画素の座標である。

まず、クリップ処理部３２は、逆特性フィルタ処理後の画像データＩに対して、次の式（６）を満たす狭義単調増加列（Ｉ_ｉ）^ｎ _ｉ＝１を生成する。

例えば、クリップ処理部３２は、式（６）を満たす狭義単調増加列を、次の式（７）および式（８）により生成する。

そして、クリップ範囲更新部４２は、画像劣化度が最小となるクリップ範囲の判定を、以下の式（９）により行う。なお、式（９）のＤは、コントラスト画像劣化度Ｄ_ｃとクリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅとを加算して得られた画像劣化度である。ａｒｇｍｉｎ_Ii,IjＤ（［Ｉ_ｉ，Ｉ_ｊ］）は、Ｄ（［Ｉ_ｉ，Ｉ_ｊ］）を最小化するクリップ範囲[Ｉ_ｉ，Ｉ_ｊ]を意味する。
式（９）の計算は、１≦ｉ＜ｊ≦ｎより、有限回の画像劣化度の算出と結果のソートとによって得られる。なお、式（９）のクリップ範囲［Ｉ_ｉ，Ｉ_ｊ］は、狭義単調増大列の各要素より定める対からしか選択できない。

図１０に示すように、逆特性フィルタ処理部３１は、逆特性フィルタ処理後の画像データＩをメモリ２に格納する。クリップ処理部３２は、ＣＰＵ４やＧＰＣＰＵ３に転送し、最大値Ｉ_ｍａｘ、最小値Ｉ_ｍｉｎを探索する。クリップ処理部３２は、探索した最大値Ｉ_ｍａｘ、最小値Ｉ_ｍｉｎを用いて、単調増加列を生成し、単調増加列内の２要素を全て抽出してクリップ上下限値を定める。画像劣化度算出部４１は、それぞれのクリップ上下限値に対して画像劣化度を算出する。クリップ範囲更新部４２は、画像劣化度が最小となるクリップ範囲を探索する。そして、クリップ範囲更新部４２は、探索したクリップ範囲をＣＰＵ４やＧＰＧＰＵ３のレジスタまたはメモリ２に格納する。

［情報表示処理のフローチャート］
次に、実施例１の情報表示処理のフローチャートを、図１１を参照して説明する。図１１は、実施例１の情報表示処理のフローチャートを示す図である。

図１１に示すように、電子機器１は、表示画像データの逆特性フィルタ処理を行う（ステップＳ１１）。ここで、フィルタ処理後の画像データをＡとする。電子機器１は、クリップ範囲を初期値に設定する（ステップＳ１２）。クリップ範囲の初期値は、例えば、Ａの各画素の画素値の最大出力の画素値と、最小出力の画素値とする。

続いて、電子機器１は、設定されたクリップ範囲を用いて、Ａのクリップ処理を行う（ステップＳ１３）。ここで、クリップ処理後の画像データをＢとする。電子機器１は、Ｂの正規化処理を行う（ステップＳ１４）。ここで、正規化処理後の画像データをＣとする。電子機器１は、Ｃのぼやけ特性フィルタ処理を行う（ステップＳ１４Ａ）。ここで、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データをＥとする。

続いて、電子機器１は、Ｃのコントラスト画像劣化度Ｄ_ｃを算出する（ステップＳ１５）。電子機器１は、Ｅのクリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅを算出する（ステップＳ１６）。そして、電子機器１は、コントラスト画像劣化度Ｄ_ｃとクリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅとを加算し、画像劣化度Ｄを算出する（ステップＳ１７）。

続いて、電子機器１は、画像劣化度Ｄが最小であるか否かを判定する（ステップＳ１８）。画像劣化度Ｄが最小でないと判定した場合には（ステップＳ１８；Ｎｏ）、電子機器１は、クリップ範囲を別のクリップ範囲に更新する（ステップＳ１９）。そして、電子機器１は、更新したクリップ範囲を用いてクリップ処理をすべく、ステップＳ１３に移行する。

一方、画像劣化度Ｄが最小であると判定した場合には（ステップＳ１８；Ｙｅｓ）、電子機器１は、画像劣化度Ｄが最小であると判定された画像データＣに対応するクリップ範囲を、画像劣化度Ｄが最小であるクリップ範囲に決定する（ステップＳ２０）。

続いて、電子機器１は、決定されたクリップ範囲を用いて、Ａのクリップ処理を行う（ステップＳ２１）。ここで、クリップ処理後の画像データをＢ´とする。電子機器１は、Ｂ´の正規化処理を行う（ステップＳ２２）。ここで、正規化処理後の画像データをＣ´とする。そして、電子機器１は、正規化処理後の画像データＣ´を画面に出力する（ステップＳ２３）。そして、電子機器１は、情報表示処理を終了する。

なお、実施例１では、画像劣化度算出部４１が、表示画像データに対して１つのクリップ範囲に対応するクリップ処理かつ正規化処理後の画像データについて、画像劣化度を算出する。そして、クリップ範囲更新部４２が、算出された画像劣化度と、既に算出されたクリップ範囲に対応する画像劣化度を用いて、画像劣化度が最小となるクリップ範囲を決定する。そして、クリップ範囲更新部４２は、画像劣化度が最小でなければ、次のクリップ範囲について、クリップ処理、正規化処理、画像劣化度算出処理を行わせ、画像劣化度が最小になるまで繰り返す。しかしながら、画像劣化度算出部４１およびクリップ範囲更新部４２は、これに限定されない。画像劣化度算出部４１は、表示画像データに対して複数のクリップ範囲に対応するクリップ処理かつ正規化処理後の画像データについて、それぞれ画像劣化度を算出する。そして、クリップ範囲更新部４２は、算出された複数の画像劣化度に基づいて、画像劣化度が最小となる画像データに対応するクリップ範囲を決定しても良い。

［実施例１の効果］
このようにして、上記実施例１によれば、電子機器１は、表示画像データに対して、視覚特性の逆特性を示す逆特性フィルタ処理を行う。電子機器１は、逆特性フィルタ処理により得られた画像データを形成する各画素の画素値を、所定のクリップ範囲でクリップ処理する。電子機器１は、クリップ処理により得られた第２の画像データを形成する各画素の画素値を、正規化処理する。電子機器１は、異なる複数のクリップ範囲でクリップ処理され、かつ、正規化処理された複数の第３の画像データに対応する画像劣化度をそれぞれ算出する。電子機器１は、複数の画像劣化度に基づいて、画像劣化度が最小となる第３の画像データを特定する。そして、電子機器１は、特定された第３の画像データを所定の表示部に表示する。かかる構成によれば、電子機器１は、逆特性フィルタ処理により得られた画像データに対してクリップ処理され、かつ、正規化処理された第３の画像データであって画像劣化度が最小となる第３の画像データを表示する。この結果、電子機器１は、画像劣化を抑止した、輪郭が強調された画像を利用者に視認させることができる。これにより、例えば、老眼の利用者は、ぼやけが解消してはっきりと視ることが可能になる。すなわち、電子機器１は、逆特性フィルタによる高周波数成分の増幅をしてから、クリップ処理を適用しないで正規化処理を適用した場合と比較して、逆特性フィルタによる輪郭の強調効果を得ることができ、コントラスの低下を抑制できる。これにより、例えば、老眼の利用者は、ぼやけが解消してはっきりと視ることが可能になる。また、電子機器１は、逆特性フィルタによる高周波数成分の増幅をしてから、通常のクリップ処理を適用した場合と比較して、クリップ処理前後の画像誤差が増大して周波数特性を歪ませることを抑制できる。

また、上記実施例１によれば、電子機器１は、特定された第３の画像データに対応するクリップ範囲を特定する。電子機器１は、表示画像データと異なる他の表示画像データを処理する場合に、特定されたクリップ範囲を用いて、逆特性フィルタ処理により得られた第１の画像データを形成する各画素の画素値をクリップ処理する。かかる構成によれば、電子機器１は、特定されたクリップ範囲を用いることにより、表示画像と異なる他の表示画像を利用者にはっきりと視認させることができる。

また、上記実施例１によれば、電子機器１は、第３の画像データごとに、第３の画像データを形成する全ての画素の画素値の分散値を算出する。電子機器１は、第３の画素データごとに、表示画像データと第３の画像データとの画素ごとの誤差に対するノルムを算出する。電子機器１は、第３の画像データごとに、算出された分散値と、誤差に対するノルムとを用いて、画像劣化度を算出する。かかる構成によれば、電子機器１は、ばらつきが大きく、誤差が小さくなるような画像劣化度を得ることが可能となり、このような画像劣化度に対応するクリップ範囲を用いることで、例えば老眼の利用者が視認しやすい画像処理を施すことができる。この結果、電子機器１は、例えば老眼の利用者の視認性を向上させることができる。

ところで、実施例１の電子機器１は、画像劣化度Ｄが最小となるクリップ範囲を求める際に、以下の処理を行うと説明した。すなわち、電子機器１は、逆特性フィルタ処理後の画像データを形成する各画素の画素値を用いて複数のクリップ範囲の上下限値を定め、定めた複数のクリップ範囲の上下限値から画像劣化度Ｄが最小となるクリップ範囲を求める。つまり、電子機器１は、離散化した複数のクリップ範囲から画像劣化度Ｄが最小となるクリップ範囲を求める。かかる画像劣化度Ｄは、クリップ範囲の上下限値に対して連続的微分可能関数ではない。したがって、画像劣化度Ｄに勾配法の様な微分係数を用いる方法を適用しても、画像劣化度Ｄが最小となるクリップ範囲を求めることが保証されないことがある。

ここで、画像劣化度Ｄは、クリップ範囲の上下限値に対して連続的微分可能関数でないことを説明する。画像劣化度Ｄがクリップ範囲の上下限値に対して連続的微分可能関数でないことは、画像劣化度Ｄ（＝Ｄ_ｅ＋Ｄ_ｃ）のＤ_ｅ、Ｄ_ｃがクリップ範囲の上下限値に対して連続的微分可能でないことを示せば良い。Ｄ_ｅ、Ｄ_ｃは、それぞれ式（４）、式（５）よりクリップ画像データの各画素の画素値の合成関数として与えられる。これらが連続的微分可能となるのは、クリップ画像データの各画素の画素値がクリップ範囲の上下限値に対して連続的微分可能なときである。つまり、クリップ画像データの各画素の画素値がクリップ範囲の上下限値に対して連続的微分可能でないことを示せば、画像劣化度Ｄが連続的微分可能でないことを示すことになる。

そこで、クリップ範囲の画素値がクリップ範囲の上下限値に対して連続的微分可能でないことを示す。逆特性画像データの座標（ｘ，ｙ）を任意に１つ決めて固定する。この座標の逆特性画像データの画素値をＩ（ｘ，ｙ）とおく。クリップ範囲の上下限値をそれぞれＭ，ｍとして、Ｉ（ｘ，ｙ）をクリップした画像データの各画素の画素値をＣ（ｍ，Ｍ；ｘ，ｙ）とおくと、以下の式（１０）が成立する。
Ｃ（ｍ，Ｍ；ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ（ｍａｘ（Ｉ（ｘ，ｙ），ｍ），Ｍ）・・・式（１０）

式（１０）のとおり、座標（ｘ，ｙ）を任意に１つ決めて固定すると、クリップ画像データの（ｘ，ｙ）における画素値は、クリップ範囲の上下限値ｍ，Ｍの２変数関数とみなせる。ところが、ｍｉｎやｍａｘを用いた関数は、一般に、連続的微分可能とならない。つまり、座標（ｘ，ｙ）において、逆特性画像データのクリップ画像データの各画素の画素値Ｃは、クリップ範囲の上下限値による２変数に対して連続的微分可能関数とならない。

したがって、画像劣化度Ｄは、クリップ範囲の上下限値に対して連続的微分可能関数でない。かかる不連続関数である画像劣化度Ｄに勾配法の様な微分係数を用いる方法を適用しても、画像劣化度Ｄを最小化するクリップ範囲を求めることが保証されないことがある。

そこで、実施例２では、画像劣化度Ｄが最小となるクリップ範囲を求める際に、不連続関数に対しても用いられる局所最適化法であるネルダー・ミード法を適用する場合を説明する。

［クリップ範囲算出処理の一例］
図１２は、実施例２のクリップ範囲算出処理を示す図である。図１２に示すように、クリップ範囲算出処理は、ネルダー・ミード法を用いて画像劣化度が最小となるクリップ範囲を算出する。すなわち、クリップ範囲算出処理は、ネルダー・ミード法を用いて、以下の式（１１）の画像劣化度Ｄの最小化問題を解くことにより、画像劣化度Ｄが最小となるクリップ範囲ｘ´を判定する。なお、式（１１）では、クリップ範囲［ｘ_１，ｘ_２］に対して２次元ベクトル（ｘ_２，ｘ_１）（ｘ_１＜ｘ_２）を対応付ける。ｘ_２は、画像劣化度が最小となるクリップ範囲の上限値の候補であり、ｘ_１は、画像劣化が最小となるクリップ範囲の下限値の候補である。

ここで、ネルダー・ミード法で所定の最小化問題を解く場合には、以下の式（１２）を満たす初期の解候補集合Ｓが用いられる。なお、式（１２）のｎは、Ｓの２次元ベクトルの数であり、次元の数（未知変数の個数）＋１以上の数である。
ｎが大きい程、解は高精度になるが、演算量は増大する。

図１２では、ｎ＝３の場合である。表示画像データに対する逆特性フィルタ後の画像データを形成する全ての画素の画素値のうち出力最大値がＩ_ｍａｘであり、出力中間値がＩ_ｍｉｄであり、出力最小値がＩ_ｍｉｎであるとする。なお、Ｉ_ｍｉｄは、上下限値の中間の値に限定されず、上下限値の間の値であれば良い。

かかる場合に、クリップ範囲算出処理は、クリップ範囲の上限値Ｉ_ｍａｘ、中間値Ｉ_ｍｉｄ、下限値Ｉ_ｍｉｎを用い、解候補集合Ｓを生成する。ここでは、解候補集合Ｓは、｛（Ｉ_ｍａｘ，Ｉ_ｍｉｄ），（Ｉ_ｍｉｄ，Ｉ_ｍｉｎ），（Ｉ_ｍａｘ，Ｉ_ｍｉｎ）｝と生成される。

そして、クリップ範囲算出処理は、局所最小化関数を画像劣化度Ｄとして、初期集合を解候補集合Ｓとして、画像劣化度Ｄおよび解候補集合Ｓに対して、反復的にネルダー・ミード法を用いて、最小化解ｘ´を求める。クリップ範囲算出処理は、局所最小化解ｘ´＝（ｘ´_２，ｘ´_１）に対して、クリップ範囲を［ｘ´_１，ｘ´_２］と決定する。すなわち、クリップ範囲算出処理は、クリップの上限値をｘ´の第１成分のｘ´_１と決定し、クリップの下限値をｘ´の第２成分のｘ´_２と決定する。

なお、ここでいう画像劣化度Ｄとは、コントラスト画像劣化度Ｄ_ｃを算出するために用いられる関数と、クリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅを算出するために用いられる関数との和の関数のことをいう。コントラスト画像劣化度Ｄ_ｃを算出するために用いられる関数は、例えば、式（４）である。クリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅを算出するために用いられる関数は、例えば、式（５）である。

このようにして、クリップ範囲算出処理は、不連続関数である画像劣化度Ｄにネルダー・ミード法を適用することで、画像劣化度Ｄが最小となるクリップ範囲を精度良く求めることができる。

［実施例２の電子機器の機能構成］
図１３は、実施例２の電子機器の機能構成の一例を示すブロック図である。なお、図３に示す電子機器１と同一の構成については同一符号を付すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。実施例１と実施例２とが異なるところは、新たにクリップ範囲算出部３５を追加した点にある。

クリップ範囲算出部３５は、ネルダー・ミード法を用いて、画像劣化度が最小となるクリップ範囲を算出する。また、クリップ範囲算出部３５は、算出したクリップ範囲をクリップ範囲記憶部２４に格納する。

［クリップ範囲算出処理のフローチャート］
次に、実施例２のクリップ範囲算出処理のフローチャートを、図１４を参照して説明する。図１４は、実施例２のクリップ範囲算出処理のフローチャートを示す図である。

図１４に示すように、電子機器１は、表示画像データの逆特性フィルタ処理を行う（ステップＳ３１）。ここで、フィルタ処理後の画像データをＡとする。電子機器１は、Ｉ_ｍａｘにｍａｘＡを設定し、Ｉ_ｍｉｄにｍｅｄｉａｎＡを設定し、Ｉ_ｍｉｎにｍｉｎＡを設定する（ステップＳ３２）。ここでいうｍａｘＡとは、画像データＡを形成する全ての画素の画素値のうち最大出力の画素値を示す。ｍｅｄｉａｎＡとは、画像データＡを形成する全ての画素の画素値のうち最大出力と最小出力との中間の画素値を示す。ｍｉｎＡとは、画像データＡを形成する全ての画素の画素値のうち最小出力の画素値を示す。

電子機器１は、解候補集合Ｓとして｛（Ｉ_ｍａｘ，Ｉ_ｍｉｄ），（Ｉ_ｍｉｄ，Ｉ_ｍｉｎ），（Ｉ_ｍａｘ，Ｉ_ｍｉｎ）｝を生成する（ステップＳ３３）。

そして、電子機器１は、初期集合を解候補集合Ｓとして、局所最小化関数を画像劣化度の関数として、ネルダー・ミード法を適用する（ステップＳ３４）。画像劣化度の関数は、コントラスト画像劣化度Ｄ_ｃを算出するために用いられる関数を示す式（４）と、クリップ誤差画像劣化度Ｄ_ｅを算出するために用いられる関数を示す式（５）との合成関数である。

そして、電子機器１は、結果として局所最小化解であるｘ´＝（ｘ´_２，ｘ´_１）を取得し、取得したｘ´＝（ｘ´_２，ｘ´_１）に対し、［ｘ´_１，ｘ´_２］をクリップ範囲として決定する（ステップＳ３５）。この後、電子機器１は、以下の処理を行う。すなわち、電子機器１は、決定されたクリップ範囲を用いて、Ａのクリップ処理を行う。ここで、クリップ処理後の画像データをＢ´とする。電子機器１は、Ｂ´の正規化処理を行う。ここで、正規化処理後の画像データをＣ´とする。そして、電子機器１は、正規化処理後の画像データＣ´を画面に出力する。そして、電子機器１は、実施例２の情報表示処理を終了する。

なお、実施例２では、電子機器１が、画像劣化度Ｄが最小となるクリップ範囲を求める際に、不連続関数に対しても用いられる局所最適化法であるネルダー・ミード法を適用する場合を説明した。しかしながら、電子機器１は、これに限定されず、ネルダー・ミード法に代えて、例えば、遺伝的アルゴリズムやＰＳＯ法を適用する場合であっても良い。

［実施例２の効果］
このようにして、上記実施例２によれば、電子機器１は、不連続関数である画像劣化度の関数にネルダー・ミード法を適用することで、画像劣化が最小となるクリップ範囲を精度良く求めることができる。

ところで、実施例２のクリップ範囲算出処理は、ネルダー・ミード法を用いて、画像劣化度が最小となるクリップ範囲を算出する。かかるネルダー・ミード法は、未知変数の個数＋１個以上の解候補を初期集合とする反復法による局所最小化法である。クリップ範囲算出処理が、ネルダー・ミード法をこのまま適用すると、局所最小化解を誤って算出する可能性がある。そこで、クリップ範囲算出処理は、異なる初期集合でネルダー・ミード法を適用して、局所最小化解を改良するマルチスタート法を適用するようにしても良い。これにより、クリップ範囲算出処理は、局所最小化解を誤って算出する可能性を低減することができる。

そこで、実施例３では、クリップ範囲算出処理が、異なる初期集合でネルダー・ミード法を適用して、局所最小化解を改良するマルチスタート法を適用する場合を説明する。

［クリップ範囲算出処理の一例］
図１５は、実施例３のクリップ範囲算出処理を示す図である。図１５に示すように、クリップ範囲算出処理は、異なる初期集合でネルダー・ミード法を適用し、局所最小化解を取得する。クリップ範囲算出処理は、取得した局所最小化解を２段階目の初期集合としてネルダー・ミード法を適用し、局所最小化解を取得する。そして、クリップ範囲算出処理は、２段階目の処理を局所最小化解が１個になるまで実施する。段階の数が大きい程、誤った局所最小化解を算出する可能性が低下する。

図１５では、クリップ範囲を構成する上下限値が未知変数であるので、式（１２）においてｎ＝３とする。すなわち、初期集合の２次元ベクトルの数は、３である。クリップ範囲算出処理は、逆特性フィルタ後の画像データを形成する各画素の出力値（画素値）の最小値Ｉ_ｍｉｎから最大値Ｉ_ｍａｘまでの間を３等分する。クリップ範囲算出処理は、それぞれの範囲をさらに２等分する。すなわち、クリップ範囲算出処理は、３組の解候補集合Ｓ_１、Ｓ_２、Ｓ_３を取得する。ここでは、クリップ範囲算出処理は、下限値Ｉ_ｍｉｎ、中間値（Ｉ_ｍａｘ＋５Ｉ_ｍｉｎ）／６、上限値（Ｉ_ｍａｘ＋２Ｉ_ｍｉｎ）／３を用い、解候補集合Ｓ_１を生成する。クリップ範囲算出処理は、下限値（Ｉ_ｍａｘ＋２Ｉ_ｍｉｎ）／３、中間値（Ｉ_ｍａｘ＋Ｉ_ｍｉｎ）／２、上限値（２Ｉ_ｍａｘ＋Ｉ_ｍｉｎ）／３を用い、解候補集合Ｓ_２を生成する。クリップ範囲算出処理は、下限値（２Ｉ_ｍａｘ＋Ｉ_ｍｉｎ）／３、中間値（Ｉ_ｍａｘ＋５Ｉ_ｍｉｎ）／６、上限値Ｉ_ｍａｘを用い、解候補集合Ｓ_３を生成する。

クリップ範囲算出処理は、Ｓ_１、Ｓ_２、Ｓ_３に対して、それぞれネルダー・ミード法を適用し、それぞれ局所最小化解ｘ_１１、ｘ_１２、ｘ_１３を取得する。すなわち、クリップ範囲算出処理は、局所最小化関数を画像劣化度Ｄとして、初期集合を解候補集合Ｓ_１として、画像劣化度Ｄおよび解候補集合Ｓ_１に対して、反復的にネルダー・ミード法を用いて、局所最小化解ｘ_１１を求める。クリップ範囲算出処理は、局所最小化関数を画像劣化度Ｄとして、初期集合を解候補集合Ｓ_２として、画像劣化度Ｄおよび解候補集合Ｓ_２に対して、反復的にネルダー・ミード法を用いて、局所最小化解ｘ_１２を求める。クリップ範囲算出処理は、局所最小化関数を画像劣化度Ｄとして、初期集合を解候補集合Ｓ_３として、画像劣化度Ｄおよび解候補集合Ｓ_３に対して、反復的にネルダー・ミード法を用いて、局所最小化解ｘ_１３を求める。

クリップ範囲算出処理は、局所最小化解ｘ_１１、ｘ_１２、ｘ_１３を用い、２段階目の解候補集合を生成する。クリップ範囲算出処理は、生成した解候補集合に対して、ネルダー・ミード法を適用し、局所最小化解ｘ_１を取得する。すなわち、クリップ範囲算出処理は、局所最小化関数を画像劣化度Ｄとして、初期集合を解候補集合として、画像劣化度Ｄおよび解候補集合に対して、反復的にネルダー・ミード法を用いて、局所最小化解ｘ_１を求める。ここでは、局所最小化解が１個になったので、２段階目の処理の実施を終了する。

そして、クリップ範囲算出処理は、局所最小化解ｘ_１＝（ｘ´_１２，ｘ´_１１）に対して、クリップ範囲を［ｘ´_１１，ｘ´_１２］と決定する。すなわち、クリップ範囲算出処理は、クリップの上限値をｘ_１の第１成分のｘ´_１２と決定し、クリップの下限値をｘ_１の第２成分のｘ´_１１と決定する。

なお、クリップ範囲算出処理は、ｍ段階マルチスタート法（ｍ：任意の自然数）により、３^ｍ−１個の初期集合でネルダー・ミード法を適用後、２段階目の処理を最小化解が１個になるまで実施する。段階の数を示すｍが大きい程、誤った局所最小化解を算出する可能性が低下する。

［クリップ範囲算出処理のフローチャート］
次に、実施例３のクリップ範囲算出処理のフローチャートを、図１６を参照して説明する。図１６は、実施例３のクリップ範囲算出処理のフローチャートを示す図である。なお、図１６では、２段階マルチスタート法を適用した場合とする。したがって、互いに疎な初期集合は、３個であるとする。

図１６に示すように、電子機器１は、表示画像データの逆特性フィルタ処理を行う（ステップＳ４１）。ここで、フィルタ処理後の画像データをＡとする。電子機器１は、変数ｉに１を設定する（ステップＳ４２）。

電子機器１は、変数ｉに１を設定する（ステップＳ４２）。なお、変数ｉは、初期集合を指すために用いられる、電子機器１は、１段階目の変数ｉで示されるクリップの初期集合Ｓ_ｉを生成する（ステップＳ４３）。電子機器１は、クリップの初期集合Ｓ_ｉに対して、ネルダー・ミード法による局所最小化を行い、クリップ範囲Ｃ_ｉを算出する（ステップＳ４４）。すなわち、電子機器１は、局所最小化関数を画像劣化度Ｄとして、初期集合を解候補集合Ｓ_１として、画像劣化度Ｄおよび解候補集合Ｓ_ｉに対して、反復的にネルダー・ミード法を用いて、局所最小化解を算出する。そして、電子機器１は、局所最小化解からクリップ範囲Ｃ_ｉを求める。

電子機器１は、変数ｉをインクリメントする（ステップＳ４５）。そして、電子機器１は、変数ｉが初期集合の数を示す３より大きいか否かを判定する（ステップＳ４６）。変数ｉが３より大きくないと判定した場合には（ステップＳ４６；Ｎｏ）、電子機器１は、次の変数ｉで示されるクリップの初期集合Ｓｉの処理を行うべく、ステップＳ４３に移行する。

一方、変数ｉが３より大きいと判定した場合には（ステップＳ４６；Ｙｅｓ）、電子機器１は、１段階目で算出されたクリップ範囲Ｃ_ｉを用い、２段階目のクリップの初期集合Ｓを｛Ｃ_１、Ｃ_２、Ｃ_３｝とする（ステップＳ４７）。そして、電子機器１は、クリップの初期集合Ｓに対して、ネルダー・ミード法による局所最小化を行い、クリップ範囲Ｃを算出する（ステップＳ４８）。すなわち、電子機器１は、局所最小化関数を画像劣化度Ｄとして、初期集合を解候補集合Ｓとして、画像劣化度Ｄおよび解候補集合Ｓに対して、反復的にネルダー・ミード法を用いて、局所最小化解を算出する。そして、電子機器１は、局所最小化解からクリップ範囲Ｃを求める。

この後、電子機器１は、以下の処理を行う。すなわち、電子機器１は、クリップ範囲Ｃを用いて、Ａのクリップ処理を行う。ここで、クリップ処理後の画像データをＢ´とする。電子機器１は、Ｂ´の正規化処理を行う。ここで、正規化処理後の画像データをＣ´とする。そして、電子機器１は、正規化処理後の画像データＣ´を画面に出力する。そして、電子機器１は、実施例３の情報表示処理を終了する。

［実施例３の効果］
このようにして、上記実施例３によれば、電子機器１は、不連続関数である画像劣化度の関数にネルダー・ミード法およびマルチスタート法を適用することで、誤った局所最小化解を算出する可能性を低減できる。この結果、電子機器１は、画像劣化度を最小化するクリップ範囲を精度良く求めることができる。

ところで、実施例１〜３の電子機器１は、表示画像（原画像）データに対して、画像劣化度が最小となるクリップ範囲を算出し、算出したクリップ範囲を用いて画像補正（クリップ処理、正規化処理）する場合を説明した。しかしながら、電子機器１は、これに限定されず、事前に、網膜に結像する画像の異なる傾向における複数のテスト画像データに対して最適なクリップ範囲を算出し、異なる傾向における複数のテスト画像データに対応する最適なクリップ範囲を設定したクリップ範囲テーブルを生成するようにしても良い。そして、電子機器１は、クリップ範囲テーブルを携帯電子機器に格納させ、携帯電子機器は、表示画像（原画像）データの画像補正時に、クリップ範囲テーブルを参照する。

［情報表示処理の用途］
ここで、情報表示処理の用途を、図１７を参照して説明する。図１７は、情報表示処理の用途を示す図である。図１７に示すように、電子機器１は、網膜に結像する画像の異なる傾向におけるテスト画像データに対して、それぞれ画像劣化度が最小となるクリップ範囲を算出する。網膜に結像する画像の異なる傾向におけるテスト画像データには、一例として、新聞紙面のように細かい文字が多い画像データ、メール画面のように背景が白、文字が黒である輝度変化の大きい画像データ、ウェブページのように背景が白でない輝度変化があまり大きくない画像データが含まれる。電子機器１は、かかる複数のテスト画像データを取得し、テスト画像データごとに、画像劣化度が最小となるクリップ範囲を算出し、クリップ範囲テーブルを生成する。

そして、携帯電子機器８は、電子機器１によって生成されたクリップ範囲テーブルをメモリに格納し、画像（原画像）データに対して画像処理を行う際に、クリップ範囲テーブルを参照し、原画像データと適合度の高いクリップ範囲を使用する。これにより、携帯電子機器８は、表示画像データに適合したクリップ範囲を高速に取得でき、取得したクリップ範囲を用いることで、老眼の利用者が視認しやすい画像補正を施すことができる。この結果、携帯電子機器８は、老眼の利用者の視認性を向上させることができる。

［電子機器の一例］
図１８は、実施例４の電子機器の一例を示すブロック図である。なお、図２が示す実施例１の電子機器１と同一の構成については同一符号を付すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。実施例１と実施例４とが異なるところは、新たに外部Ｉ／Ｏ６および通信回路７を追加した点にある。外部Ｉ／Ｏ６は、外部装置または外部システムとのデータ交換インタフェースである。通信回路７は、ネットワークを介して外部装置と通信するために用いられる通信制御部である。なお、図１８では、電子機器１の構成を示したが、携帯電子機器８もかかる構成と同一の構成であっても良い。

［実施例４の情報表示システムの機能構成］
図１９は、実施例４の情報表示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。図１９に示すように、情報表示システム９は、電子機器１および携帯電子機器８を有する。なお、電子機器１に関し、図１３に示す電子機器１と同一の構成については同一符号を付すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。実施例２と実施例４とが異なるところは、携帯電子機器８を追加した点にある。また、実施例２と実施例４とが異なるところは、電子機器１に関し、クリップ範囲テーブル２５０およびテーブル生成部４４を追加した点にある。

テーブル生成部４４は、網膜に結像する画像の異なる傾向におけるテスト画像データに対して、それぞれ画像劣化度が最小となるクリップ範囲を決定する。画像劣化度が最小となるクリップ範囲は、例えば、ネルダー・ミード法によって決定される。なお、ネルダー・ミード法によってクリップ範囲を決定する方法は、実施例２および実施例３と同様であるので、その説明を省略する。

また、テーブル生成部４４は、複数のテスト画像データに対してそれぞれ決定されたクリップ範囲をクリップ誤差率と対応付けて、クリップ範囲テーブル２５０を生成する。クリップ誤差率とは、決定されたクリップ範囲でテスト画像データをクリップ処理した後の画像データの情報の、テスト画像データの情報との誤差を表す割合である。言い換えれば、クリップ誤差率は、原画像（テスト画像）データにクリップ処理を施したことにより失われた情報量の大きさを表わす。クリップ誤差率は、以下の式（１３）により算出される。なお、式（１３）のＦ、Ｎ、Ｃ、Ｆ^−１、Ｉは、それぞれぼやけ特性フィルタ処理、正規化処理、クリップ処理、逆特性フィルタ処理、原画像データを意味する。Ｍ、Ｓ（Ｉ）は、Ｉの最大画素値、Ｉの画素数を意味する。

また、テーブル生成部４４は、生成されたクリップ範囲テーブル２５０をメモリ２に格納する。そして、テーブル生成部４４は、生成したクリップ範囲テーブル２５０を携帯電子機器８に格納させる。一例として、テーブル生成部４４は、クリップ範囲テーブル２５０を携帯電子機器８に送信する。別の例として、テーブル生成部４４は、クリップ範囲テーブル２５０を、携帯電子機器８からの要求に応じて送信する。なお、クリップ範囲テーブル２５０は、携帯電子機器８の出荷時に、携帯電子機器８にプリセットされても良い。

ここで、クリップ範囲テーブル２５０のデータ構造の一例を、図２０を参照して説明する。図２０は、実施例４のクリップ範囲テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図２０に示すように、クリップ範囲テーブル２５０は、クリップ範囲２５０ｂおよびクリップ誤差率２５０ｃを、テスト画像番号２５０ａに対応付けて記憶する。

テスト画像番号２５０ａは、テスト画像データを識別する番号である。各テスト画像データは、網膜に結像する画像の異なる傾向における画像データである。クリップ範囲２５０ｂは、テスト画像番号２５０ａで示されるテスト画像データの画像劣化度が最小となるクリップ範囲である。なお、クリップ範囲２５０ｂは、テーブル生成部４４によって算出される。クリップ誤差率２５０ｃは、テスト画像データをクリップ範囲２５０ｂでクリップ処理した後の画像データの情報の、テスト画像データにおける原画像データの情報との誤差を表す割合である。なお、クリップ範囲２５０ｂおよびクリップ誤差率２５０ｃは、テーブル生成部４４によって算出される。

図１９に戻って、携帯電子機器８は、メモリ２００、ＧＰＧＰＵ３００およびＣＰＵ４００を有する。メモリ２００は、表示画像記憶部２１０、ぼやけ特性フィルタ記憶部２２０、逆特性フィルタ記憶部２３０、クリップ範囲記憶部２４０およびクリップ範囲テーブル２５０を有する。表示画像記憶部２１０は、表示画像記憶部２１と同一の内容であるので、その説明を省略する。ぼやけ特性フィルタ記憶部２２０は、ぼやけ特性フィルタ記憶部２２と同一の内容であるので、その説明を省略する。逆特性フィルタ記憶部２３０は、逆特性フィルタ記憶部２３と同一の内容であるので、その説明を省略する。クリップ範囲記憶部２４０は、クリップ範囲記憶部２４と同一の内容であるので、その説明を省略する。クリップ範囲テーブル２５０は、電子機器１のクリップ範囲テーブル２５０と同一の内容であるので、その説明を省略する。

ＧＰＧＰＵ３００は、逆特性フィルタ処理部３１０、クリップ処理部３２０、正規化処理部３３０およびぼやけ特性フィルタ処理部３４０を有する。ＣＰＵ４００は、クリップ誤差率算出部４１０、クリップ範囲決定部４２０および表示部４３０を有する。表示部４３０は、表示部４３と同一の内容であるので、その説明を省略する。

逆特性フィルタ処理部３１０は、表示画像（原画像）データに対して、老眼でのぼやけ特性の逆特性を有する逆特性フィルタを適用する。そして、逆特性フィルタ処理部３１０は、逆特性フィルタ処理後の画像データをクリップ処理部３２０に出力する。なお、逆特性フィルタ処理部３１０による逆特性フィルタ処理は、逆特性フィルタ処理部３１による逆特性フィルタ処理と同様であるので、その説明を省略する。

クリップ処理部３２０は、逆特性フィルタ処理後の画像データを形成する各画素の画素値を、クリップ範囲テーブル２５０に記憶された各テスト画像番号に対応するクリップ範囲でクリップ処理する。そして、クリップ処理部３２０は、各テスト画像番号に対応するクリップ範囲により得られたクリップ処理後の画像データを正規化処理部３３０に出力する。

また、クリップ処理部３２０は、後述するクリップ範囲決定部４２０によってクリップ範囲が決定された場合には、逆特性フィルタ処理後の画像データを形成する各画素の画素値を、決定されたクリップ範囲でクリップ処理する。そして、クリップ処理部３２０は、クリップ処理後の画像データを正規化処理部３３０に出力する。なお、クリップ処理部３２０によるクリップ処理は、クリップ処理部３２によるクリップ処理と同様であるので、その説明を省略する。

正規化処理部３３０は、各テスト画像番号に対応するクリップ範囲にてクリップ処理後の画像データを形成する各画素の画素値を、正規化処理する。そして、正規化処理部３３０は、各テスト画像番号に対応するクリップ範囲にて正規化処理後の画像データをぼやけ特性フィルタ処理部３４０に出力する。

また、正規化処理部３３０は、後述するクリップ範囲決定部４２０によってクリップ範囲が決定された場合には、決定されたクリップ範囲でクリップ処理がされたクリップ処理後の画像データを形成する各画素の画素値を、正規化処理する。そして、正規化処理部３３０は、正規化処理後の画像データを表示部４３０に出力する。なお、正規化処理部３３０による正規化処理は、正規化処理部３３による正規化処理と同様であるので、その説明を省略する。

ぼやけ特性フィルタ処理部３４０は、テスト画像番号に対応するクリップ範囲ごとの正規化処理後の画像データに対して、老眼でのぼやけ特性を有するぼやけ特性フィルタを適用する。そして、ぼやけ特性フィルタ処理部３４０は、テスト画像番号に対応するクリップ範囲ごとのぼやけ特性フィルタ処理後の画像データをクリップ誤差率算出部４１０に出力する。なお、ぼやけ特性フィルタ処理部３４０によるぼやけ特性フィルタ処理は、ぼやけ特性フィルタ処理部３４によるぼやけ特性フィルタ処理と同様であるので、その説明を省略する。

クリップ誤差率算出部４１０は、テスト画像番号に対応するクリップ範囲ごとのぼやけ特性フィルタ処理後の画像データのクリップ誤差率を算出する。すなわち、クリップ誤差率算出部４１０は、テスト画像番号ごとのクリップ範囲にて表示画像データのクリップ誤差率を算出する。そして、クリップ誤差率算出部４１０は、テスト画像番号に対応するクリップ範囲ごとのクリップ誤差率をクリップ範囲決定部４２０に出力する。なお、テスト画像番号に対応するクリップ範囲ごとのクリップ誤差率は、式（１３）を用いて算出される。

クリップ範囲決定部４２０は、クリップ範囲テーブル２５０を参照し、クリップ誤差率の最も近いテスト画像番号に対応するクリップ範囲を使用クリップ範囲として決定する。例えば、クリップ範囲決定部４２０は、クリップ誤差率算出部４１０からテスト画像番号に対応するクリップ範囲ごとのクリップ誤差率を取得する。クリップ範囲決定部４２０は、取得したテスト画像番号に対応するクリップ範囲ごとのクリップ誤差率を、テスト画像番号２５０ａごとに、クリップ範囲テーブル２５０のクリップ誤差率２５０ｃと比較する。クリップ範囲決定部４２０は、取得したクリップ誤差率がクリップ範囲テーブル２５０のクリップ誤差率２５０ｃに最も近いテスト画像番号２５０ａをみつける。クリップ範囲決定部４２０は、みつかったテスト画像番号２５０ａに対応するクリップ範囲を使用クリップ範囲として決定する。そして、クリップ範囲決定部４２０は、決定したクリップ範囲をクリップ範囲記憶部２４０に格納する。

［クリップ範囲決定処理のフローチャート］
次に、実施例４のクリップ範囲決定処理のフローチャートを、図２１を参照して説明する。図２１は、実施例４のクリップ範囲決定処理のフローチャートを示す図である。

図２１に示すように、携帯電子機器８は、表示画像データの逆特性フィルタ処理を行う（ステップＳ５１）。ここで、フィルタ処理後の画像データをＡとする。

携帯電子機器８は、クリップ範囲テーブル２５０のクリップ範囲２５０ｂを用いて、Ａのクリップ処理を行う（ステップＳ５２）。例えば、携帯電子機器８は、逆特性フィルタ処理後の画像データＡに対して、クリップ範囲テーブル２５０に記憶された各テスト画像番号２５０ａに対応するクリップ範囲２５０ｂでクリップ処理を行う。ここで、クリップ範囲テーブル２５０が図２０の場合には、クリップ処理後の画像データをＢ_１、・・・、Ｂ_ｍとする。

続いて、携帯電子機器８は、クリップ処理後の画像データＢ_１、・・・、Ｂ_ｍの正規化処理を行う（ステップＳ５３）。ここで、正規化処理後の画像データをＣ_１、・・・、Ｃ_ｍとする。携帯電子機器８は、正規化処理後の画像データＣ_１、・・・、Ｃ_ｍのぼやけ特性フィルタ処理を行う（ステップＳ５４）。ここで、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データをＤ_１、・・・、Ｄ_ｍとする。

そして、携帯電子機器８は、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍのクリップ誤差率を算出する（ステップＳ５５）。例えば、携帯電子機器８は、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍのクリップ誤差率を、式（１３）を用いて算出する。

そして、携帯電子機器８は、クリップ範囲テーブル２５０を参照し、クリップ誤差率の最も近いクリップ範囲を決定する（ステップＳ５６）。例えば、携帯電子機器８は、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍのクリップ誤差率を取得する。携帯電子機器８は、取得した画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍのクリップ誤差率を、テスト画像番号２５０ａごとに、クリップ範囲テーブル２５０のクリップ誤差率２５０ｃと比較する。携帯電子機器８は、取得したクリップ誤差率がクリップ範囲テーブル２５０のクリップ誤差率２５０ｃに最も近いテスト画像番号２５０ａをみつけ、みつけたテスト画像番号２５０ａに対応するクリップ範囲２５０ｂを使用クリップ範囲として決定する。

この後、携帯電子機器８は、以下の処理を行う。すなわち、携帯電子機器８は、決定されたクリップ範囲を用いて、Ａのクリップ処理を行う。ここで、クリップ処理後の画像データをＢ´とする。携帯電子機器８は、Ｂ´の正規化処理を行う。ここで、正規化処理後の画像データをＣ´とする。そして、携帯電子機器８は、正規化処理後の画像データＣ´を画面に出力する。

［実施例４の効果］
このようにして、上記実施例４によれば、電子機器１は、網膜に結像する画像の異なる傾向における複数のテスト画像データに対して、それぞれ画像劣化度が最小となるクリップ範囲を事前に特定する。そして、電子機器１は、複数のテスト画像データに対してそれぞれ特定されたクリップ範囲を、テスト画像データに対応付けて携帯電子機器８に記憶させる。この結果、携帯電子機器８は、テスト画像データごとのクリップ範囲を利用して、表示画像データと適合度が高いテスト画像データのクリップ範囲をみつけることができるので、表示画像データをリアルタイムに補正することができる。つまり、ネルダー・ミード法を用いた画像劣化度を最小化するクリップ範囲の決定処理は、演算量が大きいので、かかる処理を電子機器１で事前に行うことで、携帯電子機器８での演算量を減らすことができ、表示画像データの補正を高速に行うことができる。さらに、携帯電子機器８は、表示画像データと画像傾向が近いテスト画像データのクリック範囲を使用クリック範囲として決定し、決定したクリック範囲を用いて表示画像データを補正し、ディスプレイで表示することで、表示画像を見る老眼の利用者の視認性を向上させることができる。

ところで、実施例４の電子機器１は、網膜に結像する画像の異なる傾向におけるテスト画像データに対して、それぞれ画像劣化度が最小となるクリップ範囲を決定し、複数のテスト画像データに対応するクリップ範囲をクリップ誤差率と対応付けてクリップ範囲テーブル２５０を生成する。そして、電子機器１は、生成したクリップ範囲テーブル２５０を携帯電子機器８に格納させると説明した。しかしながら、電子機器１によって生成されるクリップ範囲テーブル２５０は、複数のテスト画像データに対応するクリップ範囲をクリップ誤差率および逆特性フィルタ処理後の画素分散値と対応付けたものであっても良い。

そこで、実施例５では、電子機器１によって生成されるクリップ範囲テーブル２５０が、複数のテスト画像データに対応するクリップ範囲をクリップ誤差率および逆特性フィルタ処理後の画素分散値と対応付けたものである場合を説明する。

［実施例５の情報表示システムの機能構成］
図２２は、実施例５の情報表示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。なお、図１９に示す情報表示システム９と同一の構成については同一符号を付すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。実施例４と実施例５とが異なるところは、電子機器１では、クリップ範囲テーブル２５０、テーブル生成部４４をそれぞれクリップ範囲テーブル２５０Ａ、テーブル生成部４４Ａに変更した点にある。また、実施例４と実施例５とが異なるところは、携帯電子機器８では、クリップ範囲テーブル２５０をクリップ範囲テーブル２５０Ａに変更し、クリップ処理部３２０をクリップ処理部３２０Ａに変更した点にある。また、実施例４と実施例５とが異なるところは、携帯電子機器８では、画素分散値算出部４４０を追加した点にある。

テーブル生成部４４Ａは、網膜に結像する画像の異なる傾向におけるテスト画像データに対して、それぞれ画像劣化度が最小となるクリップ範囲を決定する。画像劣化度が最小となるクリップ範囲は、例えば、ネルダー・ミード法によって決定される。なお、ネルダー・ミード法によってクリップ範囲を決定する方法は、実施例２および実施例３と同様であるので、その説明を省略する。

また、テーブル生成部４４Ａは、複数のテスト画像データに対して決定されたクリップ範囲をクリップ誤差率および逆特性フィルタ処理後の画素分散値と対応付けて、クリップ範囲テーブル２５０Ａを生成する。クリップ誤差率とは、決定されたクリップ範囲でテスト画像データをクリップ処理した後の画像データの情報の、テスト画像データの情報との誤差を表す割合である。言い換えれば、クリップ誤差率は、原画像（テスト画像）データにクリップ処理を施したことにより失われた情報量の大きさを表わす。クリップ誤差率は、式（１３）により算出される。また、逆特性フィルタ処理後の画素分散値とは、逆特性フィルタ処理後の画像データにおける全画素の画素分散値である。

また、テーブル生成部４４Ａは、生成されたクリップ範囲テーブル２５０Ａをメモリ２に格納する。そして、テーブル生成部４４Ａは、生成したクリップ範囲テーブル２５０Ａを携帯電子機器８に格納させる。

ここで、クリップ範囲テーブル２５０Ａのデータ構造の一例を、図２３を参照して説明する。図２３は、実施例５のクリップ範囲テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図２３に示すように、クリップ範囲テーブル２５０Ａは、逆特性フィルタ後画素分散値２５０ｄ、クリップ範囲２５０ｂおよびクリップ誤差率２５０ｃを、テスト画像番号２５０ａに対応付けて記憶する。

テスト画像番号２５０ａ、クリップ範囲２５０ｂおよびクリップ誤差率２５０ｃは、図２０で示したクリップ範囲テーブル２５０と同様であるので、その説明を省略する。逆特性フィルタ後画素分散値２５０ｄは、逆特性フィルタ処理後の画像データにおける全画素の画素値の画素分散値である。なお、クリップ範囲２５０ｂ、クリップ誤差率２５０ｃおよび逆特性フィルタ後画素分散値２５０ｄは、テーブル生成部４４Ａによって算出される。

図２２に戻って、画素分散値算出部４４０は、逆特性フィルタ処理後の画像データに対して、全画素の画素値の画素分散値を算出する。そして、画素分散値算出部４４０は、逆特性フィルタ処理後の画素分散値をクリップ処理部３２０Ａに出力する。

クリップ処理部３２０Ａは、クリップ範囲テーブル２５０Ａに記憶された逆特性フィルタ後画素分散値２５０ｄを参照して、逆特性フィルタ処理後の画素分散値に近い順に予め定められた上位ｍ´個のテスト画像番号を抽出する。クリップ処理部３２０Ａは、抽出されたテスト画像番号に対応するクリップ範囲でクリップ処理を行う。そして、クリップ処理部３２０Ａは、各テスト画像番号に対応するクリップ範囲にてクリップ処理後の画像データを正規化処理部３３０に出力する。なお、クリップ処理部３２０Ａによるクリップ処理は、クリップ処理部３２０によるクリップ処理と同様であるので、その説明を省略する。

［クリップ範囲決定処理のフローチャート］
次に、実施例５のクリップ範囲決定処理のフローチャートを、図２４を参照して説明する。図２４は、実施例５のクリップ範囲決定処理のフローチャートを示す図である。

図２４に示すように、携帯電子機器８は、表示画像データの逆特性フィルタ処理を行う（ステップＳ６１）。ここで、逆特性フィルタ処理後の画像データをＡとする。

そして、携帯電子機器８は、逆特性フィルタ処理後の画像データＡの全画素の画素値の画素分散値を計算する（ステップＳ６２）。ここで、画像データＡの画素分散値をＶとする。

そして、携帯電子機器８は、クリップ範囲テーブル２５０Ａを参照し、画像データＡの画素分散値Ｖに近い画素分散値に対応するテスト画像番号２５０ａを上位ｍ´個抽出する（ステップＳ６３）。なお、ｍ´は、クリップ範囲テーブル２５０Ａに記憶されたテスト画像番号２５０ａの数ｍ以下であるものとする。

携帯電子機器８は、抽出されたｍ´個のテスト画像番号２５０ａに対応するクリップ範囲２５０ｂでＡのクリップ処理を行う（ステップＳ６４）。ここで、クリップ処理後の画像データをＢ_１、・・・、Ｂ_ｍ´とする。

続いて、携帯電子機器８は、クリップ処理後の画像データＢ_１、・・・、Ｂ_ｍ´の正規化処理を行う（ステップＳ６５）。ここで、正規化処理後の画像データをＣ_１、・・・、Ｃ_ｍ´とする。携帯電子機器８は、正規化処理後の画像データＣ_１、・・・、Ｃ_ｍ´のぼやけ特性フィルタ処理を行う（ステップＳ６６）。ここで、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データをＤ_１、・・・、Ｄ_ｍ´とする。

そして、携帯電子機器８は、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍ´のクリップ誤差率を算出する（ステップＳ６７）。例えば、携帯電子機器８は、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍ´のクリップ誤差率を、式（１３）を用いて算出する。

そして、携帯電子機器８は、クリップ範囲テーブル２５０Ａを参照し、クリップ誤差率の最も近いクリップ範囲を決定する（ステップＳ６８）。例えば、携帯電子機器８は、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍ´のクリップ誤差率を取得する。携帯電子機器８は、取得した画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍ´のクリップ誤差率を、テスト画像番号２５０ａごとに、クリップ範囲テーブル２５０Ａのクリップ誤差率２５０ｃと比較する。携帯電子機器８は、取得したクリップ誤差率がクリップ範囲テーブル２５０Ａのクリップ誤差率２５０ｃに最も近いテスト画像番号２５０ａをみつけ、みつけたテスト画像番号２５０ａに対応するクリップ範囲２５０ｂを使用クリップ範囲として決定する。

この後、携帯電子機器８は、以下の処理を行う。すなわち、携帯電子機器８は、決定されたクリップ範囲を用いて、Ａのクリップ処理を行う。ここで、クリップ処理後の画像データをＢ´とする。携帯電子機器８は、Ｂ´の正規化処理を行う。ここで、正規化処理後の画像データをＣ´とする。そして、携帯電子機器８は、正規化処理後の画像データＣ´を画面に出力する。

［実施例５の効果］
このようにして、上記実施例５によれば、電子機器１は、網膜に結像する画像の異なる傾向における複数のテスト画像データに対して、それぞれ画像劣化度が最小となるクリップ範囲を事前に特定する。そして、電子機器１は、複数のテスト画像データに対してそれぞれ特定されたクリップ範囲を、テスト画像データに対応付けて携帯電子機器８に記憶させる。この結果、携帯電子機器８は、テスト画像データごとのクリップ範囲を利用して、表示画像データと適合度の高いテスト画像データのクリップ範囲をみつけることができるので、表示画像データをリアルタイムに補正することができる。つまり、ネルダー・ミード法を用いた画像劣化度を最小化するクリップ範囲の決定処理は、演算量が大きいので、かかる処理を電子機器１で事前に行うことで、携帯電子機器８での演算量を減らすことができ、表示画像データの補正を高速に行うことができる。さらに、携帯電子機器８は、表示画像データと画像傾向が近いテスト画像データのクリック範囲を使用クリック範囲として決定し、決定したクリック範囲を用いて表示画像データを補正してディスプレイで表示することで、表示画像を見る老眼の利用者の視認性を向上させることができる。

ところで、実施例４の電子機器１は、網膜に結像する画像の異なる傾向におけるテスト画像データに対して、画像劣化度が最小となるクリップ範囲を決定し、テスト画像データに対してそれぞれ決定されたクリップ範囲をクリップ誤差率と対応付けてクリップ範囲テーブル２５０を生成する。そして、電子機器１は、生成したクリップ範囲テーブル２５０を携帯電子機器３に格納させると説明した。しかしながら、電子機器１によって生成されるクリップ範囲テーブル２５０は、複数のテスト画像データに対してそれぞれ決定されたクリップ範囲をクリップ誤差率および原画像データとエッジ画像データの誤差率と対応付けたものであっても良い。

そこで、実施例６では、電子機器１によって生成されるクリップ範囲テーブル２５０が、複数のテスト画像データに対してそれぞれ決定されたクリップ範囲をクリップ誤差率および原画像データとエッジ画像データの誤差率と対応付けたものである場合を説明する。

［実施例６の情報表示システムの機能構成］
図２５は、実施例６の情報表示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。なお、図１９に示す情報表示システム９と同一の構成については同一符号を付すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。実施例４と実施例６とが異なるところは、電子機器１では、クリップ範囲テーブル２５０、テーブル生成部４４をそれぞれクリップ範囲テーブル２５０Ｂ、テーブル生成部４４Ｂに変更した点にある。また、実施例４と実施例６とが異なるところは、携帯電子機器８では、クリップ範囲テーブル２５０をクリップ範囲テーブル２５０Ｂに変更し、クリップ処理部３２０をクリップ処理部３２０Ｂに変更した点にある。また、実施例４と実施例６とが異なるところは、携帯電子機器８では、エッジフィルタ処理部３５０およびエッジ誤差率算出部４５０を追加した点にある。

テーブル生成部４４Ｂは、網膜に結像する画像の異なる傾向におけるテスト画像データに対して、画像劣化度が最小となるクリップ範囲を決定する。画像劣化度が最小となるクリップ範囲は、例えば、ネルダー・ミード法によって決定される。なお、ネルダー・ミード法によってクリップ範囲を決定する方法は、実施例２および実施例３と同様であるので、その説明を省略する。

また、テーブル生成部４４Ｂは、複数のテスト画像データに対してそれぞれ決定されたクリップ範囲をクリップ誤差率および原画像データとエッジ画像データの誤差率と対応付けて、クリップ範囲テーブル２５０Ｂを生成する。クリップ誤差率とは、決定されたクリップ範囲でテスト画像データをクリップ処理した後の画像データの情報の、テスト画像データの情報との誤差を表す割合である。言い換えれば、クリップ誤差率は、原画像（テスト画像）データにクリップ処理を施したことにより失われた情報量の大きさを表わす。クリップ誤差率は、式（１３）により算出される。また、原画像データとエッジ画像データの誤差率とは、テスト画像データのエッジの情報の、テスト画像データの情報との誤差を表す割合である。言い換えれば、原画像データとエッジ画像データの誤差率は、原画像データをエッジ画像データとしたことにより失われた情報量の大きさを表わす。エッジ誤差率は、式（１４）により算出される。なお、式（１４）のＥ、Ｉは、エッジ処理、原画像データを意味する。Ｍ、Ｓ（Ｉ）は、Ｉの最大画素値、Ｉの画素数を意味する。

また、テーブル生成部４４Ｂは、生成されたクリップ範囲テーブル２５０Ｂをメモリ２に格納する。そして、テーブル生成部４４Ｂは、生成したクリップ範囲テーブル２５０Ｂを携帯電子機器８に格納させる。

ここで、クリップ範囲テーブル２５０Ｂのデータ構造の一例を、図２６を参照して説明する。図２６は、実施例６のクリップ範囲テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図２６に示すように、クリップ範囲テーブル２５０Ｂは、原画像データとエッジ画像データの誤差率２５０ｅ、クリップ範囲２５０ｂおよびクリップ誤差率２５０ｃを、テスト画像番号２５０ａに対応付けて記憶する。

テスト画像番号２５０ａ、クリップ範囲２５０ｂおよびクリップ誤差率２５０ｃは、図２０で示したクリップ範囲テーブル２５０と同様であるので、その説明を省略する。原画像データとエッジ画像データの誤差率２５０ｅは、テスト画像データにおける原画像データのエッジ画像データの情報の、テスト画像データにおける原画像データの情報との誤差を表す割合である。なお、クリップ範囲２５０ｂ、クリップ誤差率２５０ｃおよび原画像データとエッジ画像データの誤差率２５０ｅは、テーブル生成部４４Ｂによって算出される。

図２５に戻って、エッジフィルタ処理部３５０は、表示画像（原画像）データに対して、エッジフィルタを適用する。例えば、エッジフィルタ処理部３５０は、エッジフィルタを施すことにより色調の異なる境界部分（エッジ）の画像データを抽出する。そして、エッジフィルタ処理部３５０は、抽出したエッジ画像データをエッジ誤差率算出部４５０に出力する。

エッジ誤差率算出部４５０は、エッジ画像データと表示画像（原画像）データとを用いて、表示画像（原画像）データのエッジ誤差率を算出する。原画像データのエッジ誤差率は、式（１４）により算出される。そして、エッジ誤差率算出部４５０は、算出された原画像データのエッジ誤差率をクリップ処理部３２０Ｂに出力する。

クリップ処理部３２０Ｂは、クリップ範囲テーブル２５０Ｂに記憶された原画像データとエッジ画像データの誤差率２５０ｅを参照して、原画像データのエッジ誤差率に近い順に予め定められた上位ｍ´個のテスト画像番号を抽出する。クリップ処理部３２０Ｂは、抽出されたテスト画像番号に対応するクリップ範囲でクリップ処理を行う。そして、クリップ処理部３２０Ｂは、各テスト画像番号に対応するクリップ範囲にてクリップ処理後の画像データを正規化処理部３３０に出力する。なお、クリップ処理部３２０Ｂによるクリップ処理は、クリップ処理部３２０によるクリップ処理と同様であるので、その説明を省略する。

［クリップ範囲決定処理のフローチャート］
次に、実施例６のクリップ範囲決定処理のフローチャートを、図２７を参照して説明する。図２７は、実施例６のクリップ範囲決定処理のフローチャートを示す図である。

図２７に示すように、携帯電子機器８は、表示画像データのエッジフィルタ処理を行う（ステップＳ７１）。ここで、エッジフィルタ処理後のエッジ画像データをＦとする。そして、携帯電子機器８は、エッジ画像データＦのエッジ誤差率を算出する（ステップＳ７２）。ここで、エッジ画像データＦのエッジ誤差率をＥとする。

そして、携帯電子機器８は、クリップ範囲テーブル２５０Ｂを参照し、エッジ画像データＦのエッジ誤差率Ｅに近いエッジ誤差率に対応するテスト画像番号２５０ａを上位ｍ´個抽出する（ステップＳ７３）。なお、ｍ´は、クリップ範囲テーブル２５０Ｂに記憶されたテスト画像番号２５０ａの数ｍ以下であるものとする。

携帯電子機器８は、表示画像データの逆特性フィルタ処理を行う（ステップＳ７４）。ここで、逆特性フィルタ処理後の画像データをＡとする。

携帯電子機器８は、抽出されたｍ´個のテスト画像番号２５０ａに対応するクリップ範囲２５０ｂでＡのクリップ処理を行う（ステップＳ７５）。ここで、クリップ処理後の画像データをＢ_１、・・・、Ｂ_ｍ´とする。

続いて、携帯電子機器８は、クリップ処理後の画像データＢ_１、・・・、Ｂ_ｍ´の正規化処理を行う（ステップＳ７６）。ここで、正規化処理後の画像データをＣ_１、・・・、Ｃ_ｍ´とする。携帯電子機器８は、正規化処理後の画像データＣ_１、・・・、Ｃ_ｍ´のぼやけ特性フィルタ処理を行う（ステップＳ７７）。ここで、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データをＤ_１、・・・、Ｄ_ｍ´とする。

そして、携帯電子機器８は、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍ´のクリップ誤差率を算出する（ステップＳ７８）。例えば、携帯電子機器８は、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍ´のクリップ誤差率を、式（１３）を用いて算出する。

そして、携帯電子機器８は、クリップ範囲テーブル２５０Ｂを参照し、クリップ誤差率の最も近いクリップ範囲を決定する（ステップＳ７９）。例えば、携帯電子機器８は、ぼやけ特性フィルタ処理後の画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍ´のクリップ誤差率を取得する。携帯電子機器８は、取得した画像データＤ_１、・・・、Ｄ_ｍ´のクリップ誤差率を、テスト画像番号２５０ａごとに、クリップ範囲テーブル２５０Ｂのクリップ誤差率２５０ｃと比較する。携帯電子機器８は、取得したクリップ誤差率がクリップ範囲テーブル２５０Ｂのクリップ誤差率２５０ｃに最も近いテスト画像番号２５０ａをみつけ、みつけたテスト画像番号２５０ａに対応するクリップ範囲２５０ｂを使用クリップ範囲として決定する。

この後、携帯電子機器８は、以下の処理を行う。すなわち、携帯電子機器８は、決定されたクリップ範囲を用いて、Ａのクリップ処理を行う。ここで、クリップ処理後の画像データをＢ´とする。携帯電子機器８は、Ｂ´の正規化処理を行う。ここで、正規化処理後の画像データをＣ´とする。そして、携帯電子機器８は、正規化処理後の画像データＣ´を画面に出力する。

［実施例６の効果］
このようにして、上記実施例６によれば、電子機器１は、網膜に結像する画像の異なる傾向における複数のテスト画像データに対して、それぞれ画像劣化度が最小となるクリップ範囲を特定する。電子機器１は、複数のテスト画像データに対してそれぞれ特定されたクリップ範囲を、テスト画像データに対応付けて携帯電子機器８に記憶させる。この結果、携帯電子機器８は、テスト画像データごとのクリップ範囲を利用して、表示画像データと適合度の高いテスト画像データのクリップ範囲をみつけることができるので、表示画像データをリアルタイムに補正することができる。つまり、ネルダー・ミード法を用いた画像劣化度を最小化するクリップ範囲の決定処理は、演算量が大きいので、かかる処理を電子機器１で事前に行うことで、携帯電子機器８での演算量を減らすことができ、表示画像データの補正を高速に行うことができる。さらに、携帯電子機器８は、表示画像データと画像傾向が近いテスト画像データのクリック範囲を使用クリック範囲として決定し、決定したクリック範囲を用いて表示画像データを補正して画像をディスプレイで表示することで、表示画像を見る老眼の利用者の視認性を向上させることができる。

［その他］
なお、上記実施例によれば、電子機器１が、老眼に関するぼやけ特性の逆特性を表示画像データに適用する例について説明した。しかしながら、実施例は、これに限定されるものではない。例えば、電子機器１は、近視、乱視、遠視についても、老眼に関するぼやけ特性を、それぞれに関するぼやけ特性に置き換えることで、それぞれのぼやけ特性の逆特性を表示画像データに対して適用しても良い。かかる処理により、電子機器１は、逆特性フィルタによる輪郭の強調により、ぼやけが解消してはっきりと視ることが可能になる。

また、図示した電子機器１の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、電子機器１の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、クリップ範囲更新部４２を、画像劣化度が最小化するか否かを判定する判定部と、画像劣化度が最小化する場合には画像劣化度が最小化するクリップ範囲を決定する決定部と、画像劣化度が最小化しない場合には次のクリップ範囲を更新する更新部とに分離しても良い。また、画像劣化度算出部４１とクリップ範囲更新部４２とを１つの部として統合しても良い。また、メモリ２を電子機器１の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。

上記の実施例で説明した電子機器１が発揮する機能は、予め用意された情報表示プログラムをコンピュータが実行することで実現してもよい。そこで、以下では、図２８を用いて、上記の電子機器１と同様の機能を有する情報表示プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図２８は、情報表示プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図２８に例示されたコンピュータ１００は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１０、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２０、表示装置１３０、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１４０、入力装置１５０および通信制御部１６０がバス１７０で接続される。

ここで、ＲＡＭ１２０には、情報表示プログラム１２１があらかじめ保持される。ＣＰＵ１４０が情報表示プログラム１２１をＲＡＭ１２０から読み出して実行することによって、図２８に示す例では、情報表示プログラム１２１は、情報表示プロセス１４１として機能するようになる。なお、情報表示プロセス１４１は、図３に示した逆特性フィルタ３１、クリップ処理部３２、正規化処理部３３、ぼやけ特性フィルタ処理部３４、画像劣化度算出部４１、クリップ範囲更新部４２および表示部４３と同等の機能を発揮する。

なお、本実施例で説明した情報表示プログラムは、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現できる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布できる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto Optical Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのコンピュータで読取可能な記録媒体に記録される。また、このプログラムは、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

また、コンピュータ１００は、ＣＰＵ１４０ではなく、例えばＭＰＵやＦＰＧＡ等の演算装置を用いて情報表示プログラム１２１を実行してもよい。また、上記の情報表示プログラム１２１については、例えば、ＲＯＭ１１０に記憶させてもよいし、他の方法でＣＰＵ１４０に実行させてもよい。例えば、フレキシブルディスク、いわゆるＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。

そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしても良い。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ（Wide Area Network）などを介して他のコンピュータまたはサーバ装置などに記憶させた各プログラムを取得して実行するようにしても良い。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）入力画像データに対して、視覚特性の逆特性を示す逆特性フィルタ処理を行う逆特性フィルタ処理部と、
前記逆特性フィルタ処理により得られた第１の画像データを形成する各画素の画素値を、所定のクリップ範囲でクリップ処理するクリップ処理部と、
前記クリップ処理により得られた第２の画像データを形成する各画素の画素値を、正規化処理する正規化処理部と、
前記クリップ処理部により異なる複数のクリップ範囲でクリップ処理され、かつ、前記正規化処理部により正規化処理された複数の第３の画像データに対応する画像劣化度をそれぞれ算出する画像劣化度算出部と、
前記画像劣化度算出部により算出された複数の画像劣化度に基づいて、前記画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定する特定部と、
前記特定部で特定された前記第３の画像データを所定の表示部に表示制御する表示制御部と
を有することを特徴とする電子機器。

（付記２）前記特定部により
特定された前記第３の画像データに対応するクリップ範囲を特定するクリップ範囲特定部をさらに備え、
前記クリップ処理部は、
前記画像データと異なる他の画像データを処理する場合に、前記クリップ範囲特定部により特定されたクリップ範囲を用いて、前記逆特性フィルタ処理により得られた第１の画像データを形成する各画素の画素値をクリップ処理する
ことを特徴とする付記１に記載の電子機器。

（付記３）前記画像劣化度算出部は、
前記第３の画像データごとに、前記第３の画像データを形成する全ての画素の画素値の分散値を算出する分散値算出部と、
前記第３の画像データごとに、前記入力画像データと前記第３の画像データとの画素ごとの誤差に対するｎ次元線形空間上のノルムを算出する誤差算出部と、
前記第３の画像データごとに、前記分散値算出部によって算出された分散値と、前記誤差算出部によって算出された誤差に対するｎ次元線形空間上のノルムとを用いて、前記画像劣化度を算出する
ことを特徴とする付記１に記載の電子機器。

（付記４）前記特定部は、前記第１の画像データを形成する全ての画素の画素値のうち最大値、最小値および中間値と、前記画像劣化度算出部により画像劣化度を算出する際に用いられる関数とに対してネルダー・ミード法を適用し、前記画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定する
ことを特徴とする付記１に記載の電子機器。

（付記５）前記特定部は、前記ネルダー・ミード法とｎ段階マルチスタート法とを用いて、前記画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定する
ことを特徴とする付記４に記載の電子機器。

（付記６）前記特定部は、網膜に結像する画像の傾向における複数の入力画像データに対して、それぞれ画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定し、特定した前記第３の画像データに対応するクリップ範囲を特定し、
前記複数の入力画像データに対してそれぞれ特定されたクリップ範囲を、前記入力画像データに対応付けた情報を外部の電子機器に格納させる格納部
を有することを特徴とする付記１から付記５のいずれか１つに記載の電子機器。

（付記７）コンピュータに、
入力画像データに対して、視覚特性の逆特性を示す逆特性フィルタ処理を行い、
前記逆特性フィルタ処理により得られた第１の画像データを形成する各画素の画素値を、所定のクリップ範囲でクリップ処理し、
前記クリップ処理により得られた第２の画像データを形成する各画素の画素値を、正規化処理し、
前記クリップ処理により異なる複数のクリップ範囲でクリップ処理され、かつ、前記正規化処理された複数の第３の画像データに対応する画像劣化度をそれぞれ算出し、
該算出処理により算出された複数の画像劣化度に基づいて、前記画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定し、
該特定処理により特定された前記第３の画像データを所定の表示部に表示制御する
処理を実行させることを特徴とする情報表示プログラム。

（付記８）コンピュータは、
入力画像データに対して、視覚特性の逆特性を示す逆特性フィルタ処理を行い、
前記逆特性フィルタ処理により得られた第１の画像データを形成する各画素の画素値を、所定のクリップ範囲でクリップ処理し、
前記クリップ処理により得られた第２の画像データを形成する各画素の画素値を、正規化処理し、
前記クリップ処理により異なる複数のクリップ範囲でクリップ処理され、かつ、前記正規化処理された複数の第３の画像データに対応する画像劣化度をそれぞれ算出し、
該算出処理により算出された複数の画像劣化度に基づいて、前記画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定し、
該特定処理により特定された前記第３の画像データを所定の表示部に表示制御する
処理を実行することを特徴とする情報表示方法。

１ 電子機器
２ メモリ
２１ 表示画像記憶部
２２ ぼやけ特性フィルタ記憶部
２３ 逆特性フィルタ記憶部
２４ クリップ範囲記憶部
３ ＧＰＧＰＵ
３１ 逆特性フィルタ処理部
３２ クリップ処理部
３３ 正規化処理部
３４ ぼやけ特性フィルタ処理部
３５ クリップ範囲算出部
４ ＣＰＵ
４１ 画像劣化度算出部
４１１ コントラスト画像劣化度算出部
４１１ａ 全画素分散値算出部
４１１ｂ 単調減少関数演算部
４１２ クリップ誤差画像劣化度算出部
４１２ａ 全画素誤差ノルム算出部
４１２ｂ 単調増加関数演算部
４２ クリップ範囲更新部
４３ 表示部
５ ディスプレイ

Claims (7)

1. 入力画像データに対して、利用者の眼のぼやけ特性の逆特性を示す逆特性フィルタ処理を行う逆特性フィルタ処理部と、
   前記逆特性フィルタ処理により得られた第１の画像データを形成する各画素の画素値を、所定のクリップ範囲でクリップ処理するクリップ処理部と、
   前記クリップ処理により得られた第２の画像データを形成する各画素の画素値を、正規化処理する正規化処理部と、
   前記クリップ処理部により異なる複数のクリップ範囲でクリップ処理され、かつ、前記正規化処理部により正規化処理された複数の第３の画像データに対応する画像劣化度をそれぞれ算出する画像劣化度算出部と、
   前記画像劣化度算出部により算出された複数の画像劣化度に基づいて、前記画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定する特定部と、
   前記特定部で特定された前記第３の画像データを所定の表示部に表示制御する表示制御部と
   を有することを特徴とする電子機器。
2. 前記特定部により
   特定された前記第３の画像データに対応するクリップ範囲を特定するクリップ範囲特定部をさらに備え、
   前記クリップ処理部は、
   前記入力画像データと異なる他の画像データを処理する場合に、前記クリップ範囲特定部により特定されたクリップ範囲を用いて、前記逆特性フィルタ処理により得られた第１の画像データを形成する各画素の画素値をクリップ処理する
   ことを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
3. 前記画像劣化度算出部は、
   前記第３の画像データごとに、前記第３の画像データを形成する全ての画素の画素値の分散値を算出する分散値算出部と、
   前記第３の画像データごとに、前記入力画像データと前記第３の画像データとの画素ごとの誤差ごとの差分により生成される画像データの画素数をｎとしたｎ次元線形空間上の
   ノルムを算出する誤差算出部と、を含み、
   前記第３の画像データごとに、前記分散値算出部によって算出された分散値と、前記誤差算出部によって算出されたｎ次元線形空間上のノルムとを用いて、前記画像劣化度を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
4. 前記特定部は、前記第１の画像データを形成する全ての画素の画素値のうち最大値、最小値および中間値と、前記画像劣化度算出部により画像劣化度を算出する際に用いられる関数とに対してネルダー・ミード法を適用し、前記画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
5. 前記特定部は、前記ネルダー・ミード法とｍ段階（ｍ：任意の自然数）マルチスタート法とを用いて、前記画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の電子機器。
6. 前記特定部は、文字の配置密度、背景色および輝度変化の大きさの少なくとも一つが互いに異なる複数の入力画像データに対して、それぞれ画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定し、特定した前記第３の画像データに対応するクリップ範囲を特定し、
   前記複数の入力画像データに対してそれぞれ特定されたクリップ範囲を、前記入力画像データに対応付けた情報を外部の電子機器に格納させる格納部
   を有することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１つに記載の電子機器。
7. コンピュータに、
   入力画像データに対して、利用者の眼のぼやけ特性の逆特性を示す逆特性フィルタ処理を行い、
   前記逆特性フィルタ処理により得られた第１の画像データを形成する各画素の画素値を、所定のクリップ範囲でクリップ処理し、
   前記クリップ処理により得られた第２の画像データを形成する各画素の画素値を、正規化処理し、
   前記クリップ処理により異なる複数のクリップ範囲でクリップ処理され、かつ、前記正規化処理された複数の第３の画像データに対応する画像劣化度をそれぞれ算出し、
   該算出処理により算出された複数の画像劣化度に基づいて、前記画像劣化度が最小となる前記第３の画像データを特定し、
   該特定処理により特定された前記第３の画像データを所定の表示部に表示制御する
   処理を実行させることを特徴とする情報表示プログラム。