JP5095263B2 - Image evaluation apparatus and image evaluation program - Google Patents
Image evaluation apparatus and image evaluation program Download PDFInfo
- Publication number
- JP5095263B2 JP5095263B2 JP2007129188A JP2007129188A JP5095263B2 JP 5095263 B2 JP5095263 B2 JP 5095263B2 JP 2007129188 A JP2007129188 A JP 2007129188A JP 2007129188 A JP2007129188 A JP 2007129188A JP 5095263 B2 JP5095263 B2 JP 5095263B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- evaluation
- processed
- feature amount
- image quality
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
本発明は、画像の画質を評価するための画像評価装置、および画像評価プログラムに関する。 The present invention relates to an image evaluation apparatus and an image evaluation program for evaluating the image quality of an image.
次のようなデータ解析装置が知られている。このデータ解析装置は、画質の評価対象となる画像と、画質を評価するためのパラメータと、評価結果を示す図表またはグラフと、種々の制御ボタンとを同時に表示する（例えば、特許文献１）。 The following data analysis apparatuses are known. This data analysis apparatus simultaneously displays an image to be evaluated for image quality, a parameter for evaluating image quality, a chart or graph indicating the evaluation result, and various control buttons (for example, Patent Document 1).
しかしながら、従来のデータ解析装置を用いて、原画像を画像処理して得た処理後画像の画質を評価しようとした場合には、処理後画像の画質が原画像からどの程度劣化しているかを評価することはできなかった。 However, when trying to evaluate the image quality of the processed image obtained by image processing of the original image using a conventional data analysis apparatus, how much the image quality of the processed image is degraded from the original image. It was not possible to evaluate.
請求項１に記載の画像評価装置は、原画像を画像処理して得た処理後画像の画質を評価するための画像評価装置であって、前記原画像と前記処理後画像との各々からエッジ特徴量の標準偏差を算出する算出手段と、前記エッジ特徴量の標準偏差を画質のぼやけを表す特徴量とし、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質のぼやけを表す特徴量を用いて評価する評価手段と、前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手段による評価結果を表示する表示制御手段と、を備えることを特徴とする。
請求項２に記載の画像評価装置は、原画像を画像処理して得た処理後画像の画質を評価するための画像評価装置であって、前記原画像と前記処理後画像との各々からエッジ特徴量を算出し、前記エッジ特徴量から水平垂直領域と非水平垂直領域とを算出する算出手段と、前記水平垂直領域と前記非水平垂直領域との比を画質のブロック歪みを表す特徴量とし、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質のブロック歪みを表す特徴量を用いて評価する評価手段と、前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手段による評価結果を表示する表示制御手段と、を備えることを特徴とする。
請求項３に記載の画像評価装置は、請求項２記載の画像評価装置であって、前記評価手段は、次式ＥＲ＿ＨＶ（ｔ）を評価することを特徴とする画像評価装置。
ここでＤは、以下の式とし、Ｈ（ｉ，ｊ）、Ｖ（ｉ，ｊ）は画像の水平方向、垂直方向の微分画像とする。
請求項６に記載の画像評価装置は、請求項５に記載の画像評価装置において、前記時間的特徴量は、フリッカノイズの大きさを表す特徴量であることを特徴とする。
請求項７に記載の画像評価装置は、請求項５記載の画像評価装置であって、前記評価手段は、次式ＥＲ＿Ｆ（ｔ）を評価することを特徴とする画像評価装置。
請求項９に記載の画像評価装置は、請求項１〜８いずれか一項に記載の画像評価装置において、前記表示制御手段は、前記処理後画像に代えて、前記画質の劣化現象を表す特徴量を可視化した画像を表示することを特徴とする。
請求項１０に記載の画像評価装置は、請求項１〜９いずれか一項に記載の画像評価装置において、前記表示制御手段は、前記評価結果を、数値、または前記数値を模式化した図形により表示することを特徴とする。
請求項１１に記載の画像評価装置は、請求項１〜１０いずれか一項に記載の画像評価装置において、前記表示制御手段は、前記画質の劣化現象を表す特徴量ごとに評価された前記評価結果を全て表示することを特徴とする。
請求項１２に記載の画像評価プログラムは、原画像を画像処理して得た処理後画像の画質を評価するための画像評価プログラムであって、記原画像と前記処理後画像との各々からエッジ特徴量の標準偏差を算出する算出手順と、前記エッジ特徴量の標準偏差を画質のぼやけを表す特徴量とし、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質のぼやけを表す特徴量を用いて評価する評価手段手順と、前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手順での評価結果を表示する表示制御手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
請求項１３に記載の画像評価プログラムは、原画像を画像処理して得た処理後画像の画質を評価するための画像評価プログラムであって、記原画像と前記処理後画像との各々からエッジ特徴量を算出し、前記エッジ特徴量から水平垂直領域と非水平垂直領域とを算出する算出手順と、前記水平垂直領域と非水平垂直領域の比を画質のブロック歪みを表す特徴量とし、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質のブロック歪みを表す特徴量を用いて評価する評価手段手順と、前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手順での評価結果を表示する表示制御手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
請求項１４に記載の画像評価プログラムは、請求項１３の画像評価プログラムにおいて前記評価手順は、次式ＥＲ＿ＨＶ（ｔ）を評価することを特徴とする画像評価プログラム。
ここでＤは、以下の式とし、Ｈ（ｉ，ｊ）、Ｖ（ｉ，ｊ）は画像の水平方向、垂直方向の微分画像とする。
請求項１７に記載の画像評価プログラムは、請求項１６の画像評価プログラムであって、前記時間的劣化現象はフリッカノイズの大きさを表し、前記評価手順は、次式ＥＲ＿Ｆ（ｔ）を評価することを特徴とする画像評価プログラム。
The image evaluation apparatus according to
The image evaluation apparatus according to
Here, D is the following equation, and H (i, j) and V (i, j) are differential images in the horizontal and vertical directions of the image.
The image evaluation apparatus according to a sixth aspect is the image evaluation apparatus according to the fifth aspect, wherein the temporal feature amount is a feature amount representing a magnitude of flicker noise .
The image evaluation device according to
The image evaluation device according to claim 9 is the image evaluation device according to any one of
The image evaluation apparatus according to claim 10 is the image evaluation apparatus according to any one of
The image evaluation device according to claim 11 is the image evaluation device according to any one of
The image evaluation program according to claim 12 is an image evaluation program for evaluating the image quality of a processed image obtained by image processing of an original image, wherein an edge is obtained from each of the recorded image and the processed image. A calculation procedure for calculating a standard deviation of a feature amount, and a standard deviation of the edge feature amount as a feature amount representing blur of image quality, and deterioration in image quality in the processed image caused by the image processing is defined as the image quality And a display control procedure for displaying the original image, the processed image, and an evaluation result in the evaluation procedure. .
The image evaluation program according to claim 13 is an image evaluation program for evaluating the image quality of a processed image obtained by image processing of an original image, wherein an edge is obtained from each of the recorded image and the processed image. Calculating a feature amount, calculating a horizontal vertical region and a non-horizontal vertical region from the edge feature amount, a ratio of the horizontal vertical region and the non-horizontal vertical region as a feature amount representing block distortion of image quality, Evaluation means procedure for evaluating degradation of image quality in the processed image caused by image processing using a feature amount representing block distortion of the image quality, the original image, the processed image, and the evaluation procedure And a display control procedure for displaying the evaluation result in the above.
The image evaluation program according to claim 14, wherein in the image evaluation program according to claim 13, the evaluation procedure evaluates the following expression ER_HV (t).
Here, D is the following equation, and H (i, j) and V (i, j) are differential images in the horizontal and vertical directions of the image.
An image evaluation program according to a seventeenth aspect is the image evaluation program according to the sixteenth aspect, wherein the temporal deterioration phenomenon represents the magnitude of flicker noise, and the evaluation procedure evaluates the following equation ER_F (t) An image evaluation program characterized by that.
本発明によれば、処理後画像の画質が原画像からどの程度劣化しているかを評価することができる。 According to the present invention, it is possible to evaluate how much the image quality of the processed image is degraded from the original image.
図１は、本実施の形態における画像評価装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。画像評価装置１００は、例えばパソコン（パーソナルコンピュータ）であって、操作部材１０１と、接続ＩＦ（インターフェース）１０２と、制御装置１０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１０４と、モニタ１０５とを備えている。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of an image evaluation apparatus according to the present embodiment. The
操作部材１０１は、使用者によって操作される種々の装置、例えばキーボードやマウスを含む。接続ＩＦ１０２は、デジタルカメラなどの外部装置を接続するためのインターフェースであって、例えばデジタルカメラと有線接続を行うためのＵＳＢインターフェースや、無線接続を行うための無線ＬＡＮモジュールなどが使用される。本実施の形態では、例えば、この接続ＩＦ１０２を介してデジタルカメラから画像データ（静止画データまたは動画データ）が取り込まれる。
The
ＨＤＤ１０４は、接続ＩＦ１０２を介して取り込まれた画像データや、制御装置１０３で実行される種々のプログラム等を記録するための記録装置である。本実施の形態では、ＨＤＤ１０４には画像データとして、複数フレームの画像で構成される動画データが記録されているものとする。例えば、動画撮影機能付きのデジタルカメラやデジタルビデオカメラで撮影され、所定のファイル形式、例えばＭＰＥＧ形式に圧縮された動画データ（処理後動画データ）、および圧縮を行う前の元動画データ（処理前動画データ）が、それぞれ記録されているものとする。
The HDD 104 is a recording device for recording image data captured via the connection IF 102 and various programs executed by the
モニタ１０５は、例えば液晶モニタであって、制御装置１０３から出力される表示用データを表示する。
The
制御装置１０３は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、画質評価部１０３ａと、評価結果出力部１０３ｂとを機能的に備えている。画質評価部１０３ａは、ＨＤＤ１０４に記録されている処理後画像データが、処理前画像データと比較してどの程度画質が劣化しているかを評価する。すなわち、動画データは、データサイズを小さくするために圧縮を行うことによって、一般的に画質が劣化する。画質劣化の要因としては、例えば、ぼやけ、ブロック歪み、ランダムノイズ、およびフリッカなどが考えられる。
The
なお、画質評価部１０３ａは、ぼやけ、ブロック歪み、ランダムノイズの各要因については、処理前動画データと処理後動画データの対応するフレーム間でどの程度の差があるかを数値化して判定することによって、処理後動画データにおける画質の劣化を評価する。また、フリッカについては、処理前動画データのちらつき、すなわち各コマ間の明るさの変化と、処理後動画データのちらつきとに、どの程度の差があるかを数値化して判定することによって、処理後動画データの画質の劣化を評価する。以下、画質劣化の各要因ごとに、画質評価部１０３ａによる画質評価処理の具体例について説明する。
Note that the image
（Ａ）ぼやけによる画質の劣化の評価
画質評価部１０３ａは、ぼやけの度合いを表す特徴量である空間情報特徴エラー率ＥＲ＿ＳＩを次式（１）により算出することによって、処理後動画データがぼやけによってどの程度劣化しているかを評価する。
ここで、画像における空間情報特徴ＳＩの算出方法について説明する。空間情報特徴ＳＩは、次のようにして算出することができる。まず、画像に対して図２（ａ）に示す水平方向Ｓｏｂｅｌフィルタをかけて、水平方向の成分を検出した画像Ｖ（ｉ，ｊ）を得る。また、画像に対して図２（ｂ）に示す垂直方向Ｓｏｂｅｌフィルタをかけて、垂直方向の成分を検出した画像Ｈ（ｉ，ｊ）を得る。そして、次式（２）により、この画像Ｖ（ｉ，ｊ）とＨ（ｉ，ｊ）とに基づいて、水平方向および垂直方向の微分画像を合成したエッジ画像Ｒ（ｉ，ｊ）を算出する。
そして、このエッジ画像Ｒ（ｉ，ｊ）を用いて、次式（３）により空間情報特徴ＳＩを算出することができる。ここでは、画像サイズがＭ×Ｎ（ｐｉｘｅｌ）であるものとして次式（３）を定義する。
処理後動画データにぼやけによる画質の劣化が発生している場合には、処理前動画データに比べてエッジ度が低下することになるため、式（１）で算出した空間情報特徴エラー率ＥＲ＿ＳＩは負の値をとる。よって、画質評価部１０３ａは、空間情報特徴エラー率ＥＲ＿ＳＩが負の値であるときに、ぼやけによる画質の劣化があると判定する。そして、空間情報特徴エラー率ＥＲ＿ＳＩの絶対値をとって、これをぼやけによる画質の劣化度合いを表す値とする。
When the processed moving image data is deteriorated in image quality due to blurring, the edge degree is lower than that of the unprocessed moving image data. Therefore, the spatial information feature error rate ER_SI calculated by Expression (1) is Takes a negative value. Therefore, the image
（Ｂ）ブロック歪みによる画質の劣化の評価
画質評価部１０３ａは、ブロック歪みを表すパラメータである水平垂直・非水平垂直特徴エラー率ＥＲ＿ＨＶを次式（４）により算出することによって、処理後動画データが、ブロック歪みによってどの程度劣化しているかを評価する。
ここで、画像における水平垂直・非水平垂直特徴ａの算出方法について説明する。まず、上述した画像Ｖ（ｉ，ｊ）とＨ（ｉ，ｊ）とに基づいて、次式（５）によりエッジ角特徴θ（ｉ，ｊ）を算出する。
そして、式（２）で算出したエッジ画像Ｒ（ｉ，ｊ）と、式（５）で算出したエッジ角特徴θ（ｉ，ｊ）とを用いて、水平垂直領域ＨＶ（ｉ，ｊ）と、非水平垂直領域ＨＶ＊（ｉ，ｊ）を次式（６）および（７）により定義する。
水平垂直・非水平垂直特徴ａは、算出した水平垂直領域ＨＶ（ｉ，ｊ）と非水平垂直領域ＨＶ＊（ｉ，ｊ）との比で表され、次式（８）により算出される。なお、次式（８）も画像サイズがＭ×Ｎ（ｐｉｘｅｌ）であるものとして定義する。
水平垂直方向の成分を含まない画像においては、水平垂直・非水平垂直特徴ａは、０に近い値が算出される。処理後動画データにブロック歪みによる画質の劣化が発生している場合には、処理前動画データに比べて垂直水平成分が多くなるため、式（４）で算出した水平垂直・非水平垂直特徴エラー率ＥＲ＿ＨＶは正の値をとる。よって、画質評価部１０３ａは、水平垂直・非水平垂直特徴エラー率ＥＲ＿ＨＶが正の値であるときに、ブロック歪みによる画質の劣化があると判定する。そして、水平垂直・非水平垂直特徴エラー率ＥＲ＿ＨＶの値をブロック歪みによる画質の劣化度合いを表す値とする。
In an image that does not include a component in the horizontal / vertical direction, a value close to 0 is calculated for the horizontal / vertical / non-horizontal vertical feature a. If the image quality deteriorates due to block distortion in the processed moving image data, the vertical and horizontal components increase compared to the unprocessed moving image data. Therefore, the horizontal vertical / non-horizontal vertical feature error calculated by Equation (4) The rate ER_HV takes a positive value. Therefore, the image
（Ｃ）ランダムノイズによる画質の劣化の評価
画質評価部１０３ａは、処理前動画データにおけるランダムノイズの量に対する処理後動画データにおけるランダムノイズの量Ｄを、処理前動画データのエッジ特徴量ＲＯ（ｉ，ｊ）、および処理後動画データのエッジ特徴量ＲＰ（ｉ，ｊ）に基づいて次式（９）および（１０）により算出することによって、処理後動画データが、ランダムノイズによってどの程度劣化しているかを評価する。なお、次式（１０）は、画像サイズがＭ×Ｎ（ｐｉｘｅｌ）であるものとして定義する。
画質評価部１０３ａは、ランダムノイズの量Ｄが正の値をとるときに、ランダムノイズによる画質の劣化があると判定する。そして、ランダムノイズの量Ｄの値をランダムノイズによる画質の劣化度合いを表す値とする。
The image
（Ｄ）フリッカによる画質の劣化の評価
画質評価部１０３ａは、フレーム単位にフリッカによる画質の劣化を評価するために、次式（１１）および（１２）によって、フレームごとのフリッカ用のエラー率ER_Fを算出する。
なお、式（１１）で算出されるＤｉｓｔ（ｔ）は、任意の時間ｔにおける１フレーム画像（ｔフレーム目）と任意の時間ｔ＋１における１フレーム画像（ｔ＋１フレーム目）との間の画像の明るさの変化量（距離）を表している。また、式（１２）におけるＤｉｓｔｏ（ｔ）は処理前動画データを構成する任意の時間ｔおよびｔ＋１における各フレーム画像に基づいて算出したＤｉｓｔ（ｔ）を表しており、ＤｉｓｔＰ（ｔ）は処理後動画データを構成する任意の時間ｔおよびｔ＋１における各フレーム画像に基づいて算出したＤｉｓｔ（ｔ）を表している。
Note that Dist (t) calculated by Expression (11) is the brightness of the image between the one frame image (t frame) at an arbitrary time t and the one frame image (t + 1 frame) at an arbitrary
画質評価部１０３ａは、フレーム毎のフリッカ用のエラー率ＥＲ＿Ｆが正の値をとるときに、フリッカによる画質の劣化があると判定する。そして、フレーム毎のフリッカ用のエラー率ＥＲ＿Ｆの値をフリッカによる画質の劣化度合いを表す値とする。
When the flicker error rate ER_F for each frame takes a positive value, the image
以上説明した処理によって、画質評価部１０３ａは、画質の劣化現象を表す特徴量を用いて処理前動画データと処理後動画データとを比較することによって、画像処理に起因する処理後動画データにおける画質の劣化を、画質の劣化現象を表す特徴量ごとに評価することができる。なお、ここで、画質の劣化現象を表す特徴量は、上述した画像のぼやけの度合いを表す特徴量である空間情報特徴エラー率ＥＲ＿ＳＩ、ブロック歪みの大きさを表す特徴量である水平垂直・非水平垂直特徴エラー率ＥＲ＿ＨＶ、ランダムノイズの大きさを表す特徴量であるランダムノイズの量Ｄ、および各コマ間の明るさの変化度合いを表す特徴量であるフレーム毎のフリッカ用のエラー率ＥＲ＿Ｆをいう。
Through the processing described above, the image
評価結果出力部１０３ｂは、画質評価部１０３ａによる画質の評価結果をモニタ１０５に出力して表示する。本実施の形態では、評価結果出力部１０３ｂは、使用者が、画質の劣化状況を上述した各要因ごとに把握できるように、それぞれの画質の劣化現象を表す特徴量を数値、または数値を模式化した図形により表示する。例えば、図４に示すように、処理前動画データ４ａ、処理後画像データ４ｂ、画質の劣化現象を表す特徴量の数値データ４ｃ、および画質の劣化現象を表す特徴量を模式的に表したインジケータ４ｃを一画面内に表示する。なお、評価結果出力部１０３ｂは、処理前動画データ４ａおよび処理後画像データ４ｂとともに、数値データ４ｃとインジケータ４ｃのいずれか一方のみを表示するようにしてもよい。
The evaluation result output unit 103b outputs the image quality evaluation result by the image
なお、インジケータ４ｃは、上述した処理で算出した４つの画質の劣化現象を表す特徴量のそれぞれごとに表示されている。すなわち、画像のぼやけの度合いを表す特徴量である空間情報特徴エラー率ＥＲ＿ＳＩに基づいて特定される画像劣化の度合いを表したインジケータ４ｃ−１、ブロック歪みの大きさを表す特徴量である水平垂直・非水平垂直特徴エラー率ＥＲ＿ＨＶに基づいて特定される画像劣化の度合いを表したインジケータ４ｃ−２、ランダムノイズの大きさを表す特徴量であるランダムノイズの量Ｄに基づいて特定される画像劣化の度合いを表したインジケータ４ｃ−３、および各コマ間の明るさの変化度合いを表す特徴量であるフレーム毎のフリッカ用のエラー率ＥＲ＿Ｆに基づいて特定される画像劣化の度合いを表したインジケータ４ｃ−４が表示されている。 The indicator 4c is displayed for each of the feature amounts representing the four image quality deterioration phenomena calculated by the above-described processing. That is, the indicator 4c-1 that represents the degree of image degradation specified based on the spatial information feature error rate ER_SI that is a feature amount that represents the degree of blurring of the image, and the horizontal and vertical that is the feature amount that represents the magnitude of block distortion. An indicator 4c-2 representing the degree of image degradation identified based on the non-horizontal vertical feature error rate ER_HV, and an image degradation identified based on the amount of random noise D, which is a feature amount representing the magnitude of random noise. 4c-3 indicating the degree of image degradation, and indicator 4c representing the degree of image degradation specified based on the flicker error rate ER_F for each frame, which is a feature amount representing the degree of change in brightness between frames. -4 is displayed.
これによって、使用者は画面上で、処理前動画データ４ａと処理後動画データ４ｂとを見比べることができ、さらに、処理後動画データの画質の劣化状況を数値データ４ｃおよびインジケータ４ｄにより視覚的に把握することができる。
As a result, the user can compare the unprocessed moving image data 4a and the processed moving image data 4b on the screen, and visually indicate the deterioration state of the image quality of the processed moving image data by the numerical data 4c and the
なお、上述したように、画質評価部１０３ａによる画質の評価は、処理後動画データの各フレームに対して行われる。このため、図4に示す画面上では、使用者によって動画の再生が指示されると、処理前動画データ４ａおよび処理後動画データ４ｂは同時に再生される。すなわち、画面上には、処理前動画データ４ａと処理後動画データ４ｂの対応するフレームが同時に表示され、所定のフレームレートでそれぞれのフレームが切り替えられる。
As described above, the image quality evaluation by the image
そして、画質評価部１０３ａは、再生中の各フレームごとに、上述した画質の評価処理を行い、その評価結果を逐次画面上に表示していく。すなわち、数値データ４ｃおよびインジケータ４ｄを逐次更新していく。これによって、図4に示す画面上では、処理前動画データ４ａおよび処理後動画データ４ｂの表示中のフレームに対する画質の評価結果が、数値データ４ｃおよびインジケータ４ｄに表示され、表示するコマの切り替わりとともに、数値データ４ｃおよびインジケータ４ｄの表示内容も更新されていくことになる。
Then, the image
図５は、本実施の形態における画像評価装置１００の処理を示すフローチャートである。図５に示す処理は、使用者によって処理後動画データの再生が指示されることにより、処理後動画データの再生が開始されると起動するプログラムとして制御装置１０３によって実行される。
FIG. 5 is a flowchart showing the processing of the
ステップＳ１０において、画質評価部１０３ａは、処理前動画データおよび処理後動画データの１フレーム目を読み込んで、ステップＳ２０へ進む。ステップＳ２０では、画質評価部１０３ａは、読み込んだ処理前動画データのフレームと、処理後動画データのフレームとを比較することによって、上述した画質の劣化現象を表す特徴量を算出する。すなわち、画像のぼやけの度合いを表す特徴量である空間情報特徴エラー率ＥＲ＿ＳＩ、ブロック歪みの大きさを表す特徴量である水平垂直・非水平垂直特徴エラー率ＥＲ＿ＨＶ、ランダムノイズの大きさを表す特徴量であるランダムノイズの量Ｄ、および各コマ間の明るさの変化度合いを表す特徴量であるフレーム毎のフリッカ用のエラー率ＥＲ＿Ｆをそれぞれ算出する。その後、ステップＳ３０へ進む。
In step S10, the image
ステップＳ３０では、評価結果出力部１０３ｂは、図４で上述したように、処理前動画データ４ａ、処理後画像データ４ｂ、画質の劣化現象を表す特徴量の数値データ４ｃ、および画質の劣化現象を表す特徴量を模式的に表したインジケータ４ｃを一画面内に表示する。その後、ステップＳ４０へ進み、画質評価部１０３ａは、画質評価を行ったフレームが、動画データの最終フレームであるか否かを判断する。否定判断した場合には、ステップＳ５０へ進んで、処理前動画データおよび処理後動画データの次フレームを読み込んで、ステップＳ２０へ戻る。これに対して、肯定判断した場合には、処理を終了する。
In step S30, as described above with reference to FIG. 4, the evaluation result output unit 103b displays the pre-processing moving image data 4a, the post-processing image data 4b, the feature value numerical data 4c representing the image quality deterioration phenomenon, and the image quality deterioration phenomenon. An indicator 4c schematically representing the feature quantity to be represented is displayed in one screen. Thereafter, the process proceeds to step S40, and the image
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）画質評価部１０３ａは、処理前動画データと処理後動画データとを、画質の劣化現象を表す特徴量を用いて比較して、画像処理に起因する処理後動画データにおける画質の劣化を、画質の劣化現象を表す複数の特徴量ごとに評価した。そして、評価結果出力部１０３ｂは、処理前動画データ、処理後動画データ、および評価結果をモニタ１０５に表示するようにした。これによって、使用者は、処理後動画データの画質が処理前動画データの画質と比較してどの程度劣化しているかを把握することができる。
According to the present embodiment described above, the following operational effects can be obtained.
(1) The image
（２）評価結果出力部１０３ｂは、画質の評価結果を、数値、または数値を模式化した図形、すなわちインジケータにより表示するようにした。これによって、使用者は、画質の評価結果を視覚的に把握することができる。 (2) The evaluation result output unit 103b displays the evaluation result of the image quality by a numerical value or a figure that schematically represents the numerical value, that is, an indicator. As a result, the user can visually grasp the evaluation result of the image quality.
（３）画質の劣化現象を表す特徴量は、ぼやけの度合いを表す特徴量、ブロック歪みの大きさを表す特徴量、ランダムノイズの大きさを表す特徴量、および各コマ間の明るさの変化度合いを表す特徴量とした。これによって、主な画質の劣化要因を対象として画質の評価を行うことができ、使用者は、処理後動画データの画質の劣化状況を的確に把握することができる。 (3) The feature quantity representing the image quality deterioration phenomenon is a feature quantity representing the degree of blurring, a feature quantity representing the magnitude of block distortion, a feature quantity representing the magnitude of random noise, and a change in brightness between frames. A feature amount representing the degree was used. As a result, the image quality can be evaluated with respect to the main image quality deterioration factors, and the user can accurately grasp the deterioration state of the image quality of the processed moving image data.
―変形例―
なお、上述した実施の形態の画像評価装置は、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、評価結果出力部１０３ｂは、図４に示したように、画質の劣化現象を表す特徴量をインジケータ４ｃで表示するようにし、表示中のフレームが切り替わるごとに、インジケータ４ｃの表示内容も表示中のフレームの特徴量を示すように更新する例について説明した。しかしながら、評価結果出力部１０３ｂは、各フレームごとにインジケータ４ｃを表示して画質の劣化現象を表す特徴量を模式的に表すだけでなく、動画全体の特徴量の変化状況を折れ線グラフ等により表すようにしてもよい。
-Modification-
The image evaluation apparatus according to the above-described embodiment can be modified as follows.
(1) In the above-described embodiment, as shown in FIG. 4, the evaluation result output unit 103b displays the feature quantity indicating the image quality deterioration phenomenon with the indicator 4c, and each time the frame being displayed is switched. In the above description, the display content of the indicator 4c is updated so as to indicate the feature amount of the frame being displayed. However, the evaluation result output unit 103b not only displays the indicator 4c for each frame and schematically represents the feature amount indicating the deterioration phenomenon of the image quality, but also represents the change state of the feature amount of the entire moving image by a line graph or the like. You may do it.
（２）上述した実施の形態では、評価結果出力部１０３ｂは、図４に示したように、処理前動画データ４ａ、処理後画像データ４ｂ、画質の劣化現象を表す特徴量の数値データ４ｃ、および画質の劣化現象を表す特徴量を模式的に表したインジケータ４ｃを一画面内に表示する例について説明した。しかしながら、評価結果出力部１０３ｂは、処理後画像データ４ｂに代えて、画質の劣化現象を表す特徴量を可視化した画像を生成して表示するようにしてもよい。図６は、処理後画像データ４ｂに代えて、ブロック歪みの大きさを表す特徴量である水平垂直・非水平垂直特徴エラー率ＥＲ＿ＨＶを可視化した画像６ａを表示した場合を示している。これによって、使用者は、処理後動画データ内で画質の劣化が発生している箇所を特定することができる。 (2) In the above-described embodiment, the evaluation result output unit 103b, as shown in FIG. 4, includes the pre-processing moving image data 4a, the post-processing image data 4b, the numerical data 4c of the feature amount representing the image quality deterioration phenomenon, In addition, an example has been described in which the indicator 4c that schematically represents a feature amount that represents a deterioration phenomenon of image quality is displayed in one screen. However, the evaluation result output unit 103b may generate and display an image in which a feature amount representing a deterioration phenomenon of image quality is visualized instead of the processed image data 4b. FIG. 6 shows a case where an image 6a in which a horizontal / non-vertical vertical feature error rate ER_HV, which is a feature amount representing the magnitude of block distortion, is visualized is displayed instead of the processed image data 4b. Thereby, the user can specify the location where the degradation of the image quality occurs in the processed moving image data.
（３）上述した実施の形態では、画質評価部１０３ａは、処理後動画データの画質の劣化状況を各特徴量ごとに評価する例について説明した。しかしながら、画質評価部１０３ａは、さらに、上述した処理で算出したそれぞれの画質の劣化現象を表す特徴量に基づいて、処理後動画データの画質を総合的に評価するようにしてもよい。
(3) In the above-described embodiment, the example in which the image
例えば、画質評価部１０３ａは、画像のぼやけの度合いを表す特徴量である空間情報特徴エラー率ＥＲ＿ＳＩ、ブロック歪みの大きさを表す特徴量である水平垂直・非水平垂直特徴エラー率ＥＲ＿ＨＶ、ランダムノイズの大きさを表す特徴量であるランダムノイズの量Ｄ、および各コマ間の明るさの変化度合いを表す特徴量であるフレーム毎のフリッカ用のエラー率ＥＲ＿Ｆのそれぞれに対して重み付けを行った評価値Ｒを次式（１３）によって算出する。なお、次式（１３）において、ｗ１〜ｗ４は、各特徴量に付加する重み値であって、その値はあらかじめ設定されている。
Ｒ＝ｗ１・ＥＲ＿ＳＩ＋ｗ２・ＥＲ＿ＨＶ＋ｗ３・Ｄ＋ｗ４・ＥＲ＿Ｆ ・・・（１３）
For example, the image
R = w1, ER_SI + w2, ER_HV + w3, D + w4, ER_F (13)
そして、画質評価部１０３ａは、式（１３）で算出した評価値Ｒと、あらかじめ設定した閾値Ｔとを比較し、Ｒ＞Ｔならば画質評価は合格、Ｒ≦Ｔならば画質評価は不合格といったように、処理後動画データの各フレームについて画質の総合的な評価を行う。
Then, the image
あるいは、ＥＲ＿ＳＩに対する閾値をＴ１、ＥＲ＿ＨＶに対する閾値をＴ２、Ｄに対する閾値をＴ３、およびＥＲ＿Ｆに対する閾値をＴ４としてあらかじめ設定しておき、各特徴量とそれぞれに対応する閾値とを比較した結果、特徴量＞閾値、例えばＥＲ＿ＳＩ＞Ｔ１が成り立てば１を返し、成り立たない場合には０を返す関数ｆｕｎｃを定義しておく。この関数ｆｕｎｃは、例えば、ｆｕｎｃ（ＥＲ＿ＳＩ＞Ｔ１）のように表記し、ＥＲ＿ＳＩ＞Ｔ１が成り立つ場合には、ｆｕｎｃ（ＥＲ＿ＳＩ＞Ｔ１）＝１となり、成り立たない場合には、ｆｕｎｃ（ＥＲ＿ＳＩ＞Ｔ１）＝０となる。 Alternatively, the threshold value for ER_SI is set in advance as T1, the threshold value for ER_HV is T2, the threshold value for D is T3, and the threshold value for ER_F is T4. As a result of comparing each feature value with the corresponding threshold value, the feature value A function func is defined that returns 1 if> threshold, for example, ER_SI> T1, and returns 0 if not. This function func is expressed as, for example, func (ER_SI> T1). When ER_SI> T1 holds, func (ER_SI> T1) = 1, and when it does not hold, func (ER_SI> T1). = 0.
画質評価部１０３ａは、この関数を用いた次式（１４）によって評価値Ｒ´を算出し、このＲ´とあらかじめ設定した閾値Ｔ´とを比較する。画質評価部１０３ａは、Ｒ´＞Ｔ´ならば画質評価は合格、Ｒ´≦Ｔ´ならば画質評価は不合格といったように、処理後動画データの各フレームについて画質の総合的な評価を行うようにしてもよい。
Ｒ´＝ｆｕｎｃ（ＥＲ＿ＳＩ＞Ｔ１）＋ｆｕｎｃ（ＥＲ＿ＨＶ＞Ｔ２）＋ｆｕｎｃ（Ｄ＞Ｔ３）＋ｆｕｎｃ（ＥＲ＿Ｆ＞Ｔ４） ・・・（１４）
The image
R ′ = func (ER_SI> T1) + func (ER_HV> T2) + func (D> T3) + func (ER_F> T4) (14)
評価結果出力部１０３ｂは、画質評価部１０３ａによるこの総合的な画質の評価結果をモニタ１０５へ出力して表示する。以上の処理により、画質評価部１０３ａは、処理後動画データの画質の劣化状況を各特徴量ごとに評価するとともに、処理後動画データの総合的な画質を評価することもできる。
The evaluation result output unit 103b outputs the comprehensive image quality evaluation result by the image
（４）上述した実施の形態では、デジタルカメラ等で所定のファイル形式、例えばＭＰＥＧ形式に圧縮された動画データを処理後動画データとした。そして、画質評価部１０３ａは、当該処理後動画データと圧縮を行う前の元動画データである処理前動画データとを比較することによって、画質の劣化現象を表す特徴量ごとに処理後動画データを構成する各フレームの画質を評価する例について説明した。しかしながら、処理前動画データとして、使用者によって任意に画質が劣化された動画データを用いるようにしてもよい。これによって、使用者は、動画データの画質を任意に変化させ、それにより、処理前画像と比較してどの程度画質が劣化するかをシミュレーションすることができる。
(4) In the above-described embodiment, moving image data compressed into a predetermined file format, for example, MPEG format by a digital camera or the like is used as processed moving image data. Then, the image
なお、使用者は以下のようにして、処理前動画データの画質を劣化させた処理後動画データを作成することができる。ここでは、次の（ａ）〜（ｄ）に示すように、処理前動画データに対してぼかしを付加して画質を劣化させる場合、ブロック歪みを付加して画質を劣化させる場合、ランダムノイズを付加して画質を劣化させる場合、およびフリッカを付加して画質を劣化させる場合について説明する。 Note that the user can create post-processing video data in which the image quality of the pre-processing video data is degraded as follows. Here, as shown in the following (a) to (d), when the image quality is deteriorated by adding blur to the pre-processing moving image data, the random noise is added when the image quality is deteriorated by adding block distortion. A case where image quality is deteriorated by adding and a case where image quality is deteriorated by adding flicker will be described.
（ａ）処理前動画データに対してぼかしを付加して画質を劣化させる場合
処理前動画データを構成する各フレームをぼかす方法としては、各フレームの画像データに対して正規分布フィルタをかける方法がある。例えば、処理前動画データを構成する各フレーム（原画像）をｆ（ｘ，ｙ）とし、ぼかしを付加した画像（ぼかし画像）をＦ（ｘ，ｙ）とすると、ぼかし画像Ｆ（ｘ，ｙ）は、次式（１５）および（１６）によって表される。
（ｂ）処理前動画データに対してブロック歪みを付加して画質を劣化させる場合
ブロック歪みは、ＤＣＴのような直行変換を使って座標変換し、逆変換の際の誤差によって生じるものである。したがって、処理前動画データの各フレームに対してブロック歪みを付加するためには、実際にＤＣＴ変換を行い、誤差が入るように逆変換を行えばよい。例えば、原画像を８×８（ｐｉｘｅｌ）の小領域に分割し、その小領域をｆ（ｘ，ｙ）とし、その小領域に対応するＤＣＴ変換後のデータをＦ（ｕ，ｖ）とした場合には、ＤＣＴ変換および逆変換は、それぞれ次式（１７）および（１８）に示すようになる。
（ｃ）処理前動画データに対してランダムノイズを付加して画質を劣化させる場合
処理前動画データを構成する各フレームに付加するランラムノイズとしては、例えばガウスノイズが考えられる。例えば、（０，１）上の一様分布に従う乱数Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２）を次式（１９）および（２０）を用いて変換すると、μ＝０、σ＝１の正規分布関数になる。
ここでは、この乱数Ｘを用いて、処理前動画データを構成する各フレームにガウスノイズを付加する。具体的には、処理前動画データを構成する各フレーム（原画像）をｆ（ｘ，ｙ）とし、ガウスノイズを付加した後の画像をＦ（ｘ，ｙ）とした場合には、画像Ｆ（ｘ，ｙ）は、次式（２１）で表される。なお、次式（２１）において、ｒａｎｄは、一様分布に従う乱数Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２）を入力すると、正規分布となるＹ１およびＹ２を出力する。
（ｄ）処理前動画データに対してフリッカを付加して画質を劣化させる場合
フリッカは、フレームごとに画面全体の平均輝度が周期的に変化することによって、動画がちらついて見える現象をいうため、次式（２２）によって、各フレームの輝度値を周期的に変化させれば、処理前動画データに対してフリッカを付加することができる。
なお、このように、使用者が動画データの画質を任意に変化させて、画質の劣化状態をシミュレーションする場合には、複数のパターンで画質を劣化させ、各パターンについて処理前動画データとの比較を行うことが考えられる。このため、処理前動画データに対して、異なる画像劣化の要因が付加され、複数の処理後動画データが作成された場合には、画質評価部１０３ａは、それぞれの処理後動画データを対象として、上述した画質の評価を行う。そして、評価結果出力部１０３ｂは、複数の処理後動画データについての評価結果を同一画面上に表示するようにしてもよい。
In this way, when the user arbitrarily changes the image quality of the moving image data and simulates the deterioration state of the image quality, the image quality is deteriorated with a plurality of patterns, and each pattern is compared with the unprocessed moving image data. Can be considered. For this reason, when different image deterioration factors are added to the pre-processing video data and a plurality of post-processing video data are created, the image
例えば、使用者によって、処理前動画データに対して、（ａ）で上述した方法でぼかしが付加された第1の処理後動画データと、（ｂ）で上述した方法でブロック歪みが付加され、さらに（ｃ）で上述した方法でランダムノイズが付加された第２の処理後動画データとが作成されたとする。この場合には、画質評価部１０３ａは、第1の処理後動画データおよび第２の処理後動画データのそれぞれを対象として、画質の評価を行う。
For example, the first post-processing moving image data in which blurring is added by the method described above in (a) to the pre-processing moving image data by the user, and block distortion is added by the method described above in (b), Furthermore, it is assumed that the second post-processing moving image data to which random noise is added is created by the method described above in (c). In this case, the image
そして、評価結果出力部１０３ｂは、例えば図７に示すように、処理前動画データ４ａ、画質の劣化現象を表す特徴量の数値データ４ｃ、第1の処理後動画データ７ａ、第1の処理後動画データの画質の劣化現象を表す特徴量を模式的に表したインジケータ７ｂ、第２の処理後動画データ７ｃ、および第２の処理後動画データの画質の劣化現象を表す特徴量を模式的に表したインジケータ７ｄを一画面上に表示する。また、原画像に基づいて画像の圧縮条件を変えて複数の処理後画像を作成し、作成した各処理後画像データの評価結果を同一画面上に表示するようにしてもよい。これによって、使用者は、複数の処理後画像データに対する評価結果を、一画面上で比較することができる。 Then, for example, as shown in FIG. 7, the evaluation result output unit 103b includes the pre-processing moving image data 4a, the numerical data 4c of the feature amount representing the image quality deterioration phenomenon, the first post-processing moving image data 7a, and the first post-processing. An indicator 7b that schematically represents a characteristic amount that represents a deterioration phenomenon of the image quality of the moving image data, a characteristic amount that represents a deterioration phenomenon of the image quality of the second processed moving image data 7c, and the second processed moving image data. The displayed indicator 7d is displayed on one screen. Further, a plurality of post-processing images may be created by changing the image compression conditions based on the original image, and the evaluation results of the created post-processing image data may be displayed on the same screen. Thereby, the user can compare evaluation results for a plurality of post-processing image data on one screen.
（５）上述した実施の形態では、画質の評価対象を動画データとし、処理前動画データの各フレームと、処理後動画データの対応するフレーム間で画質を比較して評価する例について説明した。しかしながら、本発明は、静止画同士を比較して画質の劣化状況を評価する場合にも適用可能である。すなわち、原画像と画像処理が施された処理後画像とを対象として、処理後画像が原画像と比較してどの程度画質が劣化しているかを評価することもできる。このように、静止画同士を比較する場合には、画質の劣化要因としてフリッカは考慮する必要がない。なお、カメラの連写機能を用いて複数枚の静止画を連続して撮影した場合には、各コマ間で明るさが変化する場合があるため、フリッカを考慮するようにしてもよい。 (5) In the above-described embodiment, the example in which the evaluation target of the image quality is the moving image data and the image quality is compared and evaluated between each frame of the pre-processing moving image data and the corresponding frame of the processed moving image data has been described. However, the present invention can also be applied to the case where the degradation state of image quality is evaluated by comparing still images. That is, for the original image and the processed image subjected to the image processing, it is possible to evaluate how much the image quality of the processed image is degraded compared to the original image. In this way, when comparing still images, it is not necessary to consider flicker as a deterioration factor of image quality. In addition, when a plurality of still images are continuously shot using the continuous shooting function of the camera, flicker may be taken into consideration because the brightness may change between frames.
（６）上述した実施の形態では、画像評価装置１００としてパソコンを用いる例について説明した。しかしながら、本発明における動画評価装置１００は、動画を再生して表示することができる他の機器に適用することもできる。例えば、動画再生機能を備えたデジタルカメラや携帯電話に適用することで、これらの機器上でも画質の評価を行うことができるようになる。
(6) In the above-described embodiment, an example in which a personal computer is used as the
また、図５に示した画質評価部１０３ａおよび評価結果出力部１０３ｂによる処理を既述したプログラム（画質評価プログラム）を、使用者が画像を編集するための画像編集装置や、パソコン上で実行される画像編集アプリケーションに組み込むようにしてもよい。これによって、使用者は、画質評価プログラムを実行して得られる図４に示す画面を見て画質の劣化状況を把握した上で、その劣化を軽減するように画像の編集を行なうことができ、画像編集作業の効率を向上することができる。
Further, the program (image quality evaluation program) in which the processing by the image
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。 Note that the present invention is not limited to the configurations in the above-described embodiments as long as the characteristic functions of the present invention are not impaired.
１００ 画像評価装置、１０１ 操作部材、１０２ 接続ＩＦ、１０３ 制御装置、１０３ａ 画質評価部、１０３ｂ 評価結果出力部、１０４ ＨＤＤ、１０５ モニタ
DESCRIPTION OF
Claims (17)
前記原画像と前記処理後画像との各々からエッジ特徴量の標準偏差を算出する算出手段と、
前記エッジ特徴量の標準偏差を画質のぼやけを表す特徴量とし、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質のぼやけを表す特徴量を用いて評価する評価手段と、
前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手段による評価結果を表示する表示制御手段と、を備えることを特徴とする画像評価装置。 An image evaluation apparatus for evaluating the image quality of a processed image obtained by image processing of an original image,
Calculating means for calculating a standard deviation of edge feature values from each of the original image and the processed image;
Evaluation using the standard deviation of the edge feature amount as a feature amount representing image quality blur , and evaluating degradation of the image quality in the processed image caused by the image processing using the feature amount representing the image quality blur Means,
It said original image, the image evaluation apparatus characterized by comprising a display control means for displaying the evaluation result of the processed image, and the evaluation unit.
前記原画像と前記処理後画像との各々からエッジ特徴量を算出し、前記エッジ特徴量から水平垂直領域と非水平垂直領域とを算出する算出手段と、
前記水平垂直領域と前記非水平垂直領域との比を画質のブロック歪みを表す特徴量とし、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質のブロック歪みを表す特徴量を用いて評価する評価手段と、
前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手段による評価結果を表示する表示制御手段と、を備えることを特徴とする画像評価装置。 An image evaluation apparatus for evaluating the image quality of a processed image obtained by image processing of an original image,
A calculating means for calculating an edge feature amount from each of the original image and the processed image, and calculating a horizontal vertical region and a non-horizontal vertical region from the edge feature amount ;
The ratio between the horizontal and vertical areas and the non-horizontal vertical area is a feature amount that represents image quality block distortion, and the image quality degradation in the processed image caused by the image processing represents the image quality block distortion. An evaluation means for evaluating using feature values ;
An image evaluation apparatus comprising: the original image, the processed image, and display control means for displaying an evaluation result by the evaluation means.
前記評価手段は、次式ＥＲ＿ＨＶ（ｔ）を評価することを特徴とする画像評価装置。The evaluation means evaluates the following expression ER_HV (t).
前記原画像と前記処理後画像との各々からエッジ特徴量を算出する算出手段と、Calculating means for calculating an edge feature amount from each of the original image and the processed image;
前記エッジ特徴量を画質のノイズ量を表す特徴量とし、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質のノイズ量を表す特徴量を用いたノイズ量の評価式Ｄから評価する評価手段と、Assume that the edge feature amount is a feature amount that represents the noise amount of image quality, and the degradation of the image quality in the processed image caused by the image processing is evaluated using the feature amount that represents the noise amount of the image quality An evaluation means for evaluating from the formula D;
前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手段による評価結果を表示する表示制御手段と、を備えることを特徴とする画像評価装置。An image evaluation apparatus comprising: the original image, the processed image, and display control means for displaying an evaluation result by the evaluation means.
ここで、Ｄは、以下の式とし、Ｈ（ｉ，ｊ）、Ｖ（ｉ，ｊ）は画像の水平方向、垂直方向の微分画像とする。Here, D is the following equation, and H (i, j) and V (i, j) are differential images in the horizontal and vertical directions of the image.
前記原画像のフレーム間の画像の明るさの変化量と前記処理後画像のフレーム間の画像の明るさの変化量とを算出する算出手段と、
前記変化量を用いて画質の時間的劣化現象を表す特徴量を算出し、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質の時間的劣化現象を表す特徴量により評価する評価手段と、
前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手段による評価結果を表示する表示制御手段と、を備えることを特徴とする画像評価装置。 An image evaluation apparatus for evaluating the image quality of a processed image obtained by image processing of an original image,
Calculating means for calculating the amount of change in image brightness between frames of the original image and the amount of change in image brightness between frames of the processed image;
A feature amount representing a temporal degradation phenomenon of image quality is calculated using the change amount, and a degradation of the image quality in the processed image caused by the image processing is represented by a feature amount representing the temporal degradation phenomenon of the image quality. An evaluation means to evaluate according to
An image evaluation apparatus comprising: the original image, the processed image, and display control means for displaying an evaluation result by the evaluation means .
前記時間的特徴量は、フリッカノイズの大きさを表す特徴量であることを特徴とする画像評価装置。 The image evaluation apparatus according to claim 5,
The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the temporal feature amount is a feature amount representing a magnitude of flicker noise .
前記評価手段は、次式ＥＲ＿Ｆ（ｔ）を評価することを特徴とする画像評価装置。The evaluation unit evaluates the following expression ER_F (t).
前記表示制御手段は、前記原画像、前記複数の処理後画像、および各処理後画像ごとの前記評価結果を表示することを特徴とする画像評価装置。 In the image evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 7 ,
The display control means displays the original image, the plurality of processed images, and the evaluation result for each processed image .
前記表示制御手段は、前記処理後画像に代えて、前記画質の劣化現象を表す特徴量を可視化した画像を表示することを特徴とする画像評価装置。 In the image evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 8 ,
The image evaluation apparatus , wherein the display control means displays an image in which a feature amount representing the deterioration phenomenon of the image quality is visualized instead of the processed image .
前記表示制御手段は、前記評価結果を、数値、または前記数値を模式化した図形により表示することを特徴とする画像評価装置。 In the image evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 9 ,
The display control means displays the evaluation result as a numerical value or a graphic modeled on the numerical value .
前記表示制御手段は、前記画質の劣化現象を表す特徴量ごとに評価された前記評価結果を全て表示することを特徴とする画像評価装置。 In the image evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 10 ,
The image evaluation apparatus , wherein the display control means displays all the evaluation results evaluated for each feature amount representing the image quality deterioration phenomenon .
記原画像と前記処理後画像との各々からエッジ特徴量の標準偏差を算出する算出手順と、A calculation procedure for calculating a standard deviation of the edge feature amount from each of the original image and the processed image;
前記エッジ特徴量の標準偏差を画質のぼやけを表す特徴量とし、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質のぼやけを表す特徴量を用いて評価する評価手段手順と、Evaluation using the standard deviation of the edge feature amount as a feature amount representing image quality blur, and evaluating degradation of the image quality in the processed image caused by the image processing using the feature amount representing the image quality blur Means procedure;
前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手順での評価結果を表示する表示制御手順とをコンピュータに実行させるための画像評価プログラム。An image evaluation program for causing a computer to execute the original image, the processed image, and a display control procedure for displaying an evaluation result in the evaluation procedure.
記原画像と前記処理後画像との各々からエッジ特徴量を算出し、前記エッジ特徴量から水平垂直領域と非水平垂直領域とを算出する算出手順と、
前記水平垂直領域と非水平垂直領域の比を画質のブロック歪みを表す特徴量とし、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質のブロック歪みを表す特徴量を用いて評価する評価手段手順と、
前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手順での評価結果を表示する表示制御手順とをコンピュータに実行させるための画像評価プログラム。 An image evaluation program for evaluating the quality of a processed image obtained by image processing of an original image,
A calculation procedure for calculating an edge feature amount from each of the original image and the processed image, and calculating a horizontal vertical region and a non-horizontal vertical region from the edge feature amount;
The ratio between the horizontal and vertical areas and the non-horizontal vertical area is a feature quantity that represents image quality block distortion, and the image quality degradation that occurs in the processed image caused by the image processing is represented by the feature quantity that represents the image quality block distortion. An evaluation means procedure to evaluate using
An image evaluation program for causing a computer to execute the original image, the processed image, and a display control procedure for displaying an evaluation result in the evaluation procedure.
前記評価手順は、次式ＥＲ＿ＨＶ（ｔ）を評価することを特徴とする画像評価プログラム。
The evaluation procedure evaluates the following expression ER_HV (t) .
記原画像と前記処理後画像との各々からエッジ特徴量を算出する算出手順と、A calculation procedure for calculating an edge feature amount from each of the original image and the processed image;
前記エッジ特徴量を画質のノイズ量を表す特徴量とし、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質のノイズ量を表す特徴量を用いたノイズ量の評価式Ｄから評価する評価手段手順と、Assume that the edge feature amount is a feature amount that represents the noise amount of image quality, and the degradation of the image quality in the processed image caused by the image processing is evaluated using the feature amount that represents the noise amount of the image quality An evaluation means procedure for evaluating from equation D;
前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手順での評価結果を表示する表示制御手順とをコンピュータに実行させるための画像評価プログラム。An image evaluation program for causing a computer to execute the original image, the processed image, and a display control procedure for displaying an evaluation result in the evaluation procedure.
ここでＤは、以下の式とし、Ｈ（ｉ，ｊ）、Ｖ（ｉ，ｊ）は画像の水平方向、垂直方向の微分画像とする。Here, D is the following equation, and H (i, j) and V (i, j) are differential images in the horizontal and vertical directions of the image.
前記原画像のフレーム間の画像の明るさの変化量と前記処理後画像のフレーム間の画像の明るさの変化量とを算出する算出手順と、A calculation procedure for calculating an amount of change in image brightness between frames of the original image and an amount of change in image brightness between frames of the processed image;
前記変化量を用いて画質の時間的劣化現象を表す特徴量を算出し、前記画像処理に起因して生じた前記処理後画像における画質の劣化を、前記画質の時間的劣化現象を表す特徴量として評価する評価手段手順と、A feature amount representing a temporal degradation phenomenon of image quality is calculated using the change amount, and a degradation of the image quality in the processed image caused by the image processing is represented by a feature amount representing the temporal degradation phenomenon of the image quality. An evaluation means procedure to evaluate as
前記原画像、前記処理後画像、および前記評価手順での評価結果を表示する表示制御手順とをコンピュータに実行させるための画像評価プログラム。An image evaluation program for causing a computer to execute the original image, the processed image, and a display control procedure for displaying an evaluation result in the evaluation procedure.
前記時間的劣化現象はフリッカノイズの大きさを表し、The temporal deterioration phenomenon represents the magnitude of flicker noise,
前記評価手順は、次式ＥＲ＿Ｆ（ｔ）を評価することを特徴とする画像評価プログラム。The evaluation procedure evaluates the following expression ER_F (t).
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007129188A JP5095263B2 (en) | 2007-05-15 | 2007-05-15 | Image evaluation apparatus and image evaluation program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007129188A JP5095263B2 (en) | 2007-05-15 | 2007-05-15 | Image evaluation apparatus and image evaluation program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2008287329A JP2008287329A (en) | 2008-11-27 |
| JP5095263B2 true JP5095263B2 (en) | 2012-12-12 |
Family
ID=40147016
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2007129188A Active JP5095263B2 (en) | 2007-05-15 | 2007-05-15 | Image evaluation apparatus and image evaluation program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5095263B2 (en) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010206244A (en) * | 2009-02-27 | 2010-09-16 | Nec Corp | Image degradation evaluation system, image degradation evaluation method, and image degradation evaluation program |
| JP5901175B2 (en) | 2011-08-08 | 2016-04-06 | アイキューブド研究所株式会社 | Content processing apparatus, content processing method, and program |
| JP6465154B2 (en) * | 2017-05-25 | 2019-02-06 | 株式会社ニコン | Image processing device |
| WO2020190945A1 (en) * | 2019-03-18 | 2020-09-24 | Google Llc | Frame overlay for encoding artifacts |
| CN114666634B (en) * | 2022-03-21 | 2024-03-19 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | Picture quality detection result display method, device, equipment and storage medium |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05176179A (en) * | 1991-12-20 | 1993-07-13 | Toppan Printing Co Ltd | Method and device for estimating picture data subject to compression/expansion processing |
| JPH06125545A (en) * | 1992-10-12 | 1994-05-06 | Toko Inc | Image quality evaluating method for image compressing and expanding device |
| JPH1063859A (en) * | 1996-08-22 | 1998-03-06 | Fuji Xerox Co Ltd | Method for evaluating picture quality and device therefor |
| JP2000298724A (en) * | 1999-04-12 | 2000-10-24 | Mitsubishi Electric Corp | Image quality improving system |
| JP3444281B2 (en) * | 2000-09-29 | 2003-09-08 | ミノルタ株式会社 | IMAGE PROCESSING SYSTEM, IMAGING DEVICE, IMAGE PROCESSING METHOD, AND RECORDING MEDIUM CONTAINING PROCESSING PROGRAM OF THE METHOD |
| JP2002300460A (en) * | 2001-03-30 | 2002-10-11 | Minolta Co Ltd | Image processor and image processing program |
| JP2004289524A (en) * | 2003-03-24 | 2004-10-14 | Fuji Photo Film Co Ltd | Picture quality evaluating method and program |
| JP4500112B2 (en) * | 2004-02-10 | 2010-07-14 | 日本放送協会 | Image feature amount detection device, image quality improvement device, display device, and receiver |
| JP2006093757A (en) * | 2004-09-21 | 2006-04-06 | Olympus Corp | Image processing apparatus, imaging apparatus, and image processing program |
-
2007
- 2007-05-15 JP JP2007129188A patent/JP5095263B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2008287329A (en) | 2008-11-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101006728B (en) | Real-time image stabilization | |
| JP5243833B2 (en) | Image signal processing circuit, image display device, and image signal processing method | |
| JP4415188B2 (en) | Image shooting device | |
| US8379102B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method for generating high dynamic range images | |
| JP5242248B2 (en) | Defect detection apparatus, defect detection method, defect detection program, and recording medium | |
| JP5095263B2 (en) | Image evaluation apparatus and image evaluation program | |
| JP2021163190A (en) | Information processing apparatus, information processing method and program | |
| JP2019079114A (en) | Image processing device, image processing method, and program | |
| JPWO2010116400A1 (en) | Subject motion detection apparatus and method | |
| JP4875564B2 (en) | Flicker correction apparatus and flicker correction method | |
| JP6520920B2 (en) | Image processing device | |
| JP2012003469A (en) | Image processing program, image processing device and imaging apparatus | |
| US7743342B2 (en) | Moving-image icon generating apparatus | |
| JP2007306083A (en) | Imaging apparatus and signal processing apparatus | |
| JP2019045981A (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| US8345157B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method thereof | |
| US20110199507A1 (en) | Medium storing image processing program and imaging apparatus | |
| JP2011035873A (en) | Apparatus and method for simulating image processing circuit, method of designing image processing circuit, and simulation program for image processing circuit | |
| JP4982331B2 (en) | Image evaluation apparatus and image evaluation program | |
| JP4915860B2 (en) | Video classification device | |
| JP2018190394A (en) | Data extension method and device in monitoring video | |
| JP4714062B2 (en) | Image enlarging apparatus for generating a high resolution image, image enlarging method thereof, and recording medium recording the image enlarging program | |
| JP4408120B2 (en) | Video quality estimation apparatus, method, and program | |
| JP2012156968A (en) | Image processing device, image processing method, and program | |
| WO2023100336A1 (en) | Learning model construction device, estimation device, learning model construction method, estimation method, and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A625 | Written request for application examination (by other person) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A625 Effective date: 20100325 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20110720 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110726 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110926 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20110926 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20111220 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120220 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20120821 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20120919 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5095263 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150928 Year of fee payment: 3 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |