JP2000188647A - Image evaluation method and image evaluation system - Google Patents

Image evaluation method and image evaluation system

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JP2000188647A
JP2000188647A JP10375893A JP37589398A JP2000188647A JP 2000188647 A JP2000188647 A JP 2000188647A JP 10375893 A JP10375893 A JP 10375893A JP 37589398 A JP37589398 A JP 37589398A JP 2000188647 A JP2000188647 A JP 2000188647A
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JP
Japan
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image
evaluation
color space
evaluated
uniform color
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JP10375893A
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Japanese (ja)
Inventor
Yuki Asano
由紀 浅野
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Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh Co Ltd
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Publication date
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image evaluation method and an image evaluation system with which an evaluation value of image quality with respect to sharpness can quantitatively be obtained with satisfactory correlation with a human sense. SOLUTION: This image evaluation system 100 is provided with an image storage section 101, that stores an image read by a color image input device 200 as an evaluated image, a display environment relevant conversion means 102 that converts image information of the evaluated image into an image corresponding to environment displayed on an image display device, a uniform color space component calculation means 103 that calculates a uniform color space component, visual perception characteristics correction means 104 that conducts weighting corresponding to the visual perception characteristic of person, a space frequency component calculation means 105 that calculates an evaluation value for each spatial frequency component, an integral value calculation means 106 that conducts integration within a proper spatial frequency range, and a correction means 107 that corrects the image with a prescribed coefficient.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、画像評価方法お
よび画像評価装置に関し、詳細には、固体撮像素子を用
いたカラー画像入力装置によって入力された画像の鮮鋭
性に対する画像品質を評価する画像評価方法および画像
評価装置に関する。
[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to an image evaluation method and an image evaluation apparatus, and more particularly, to an image evaluation method for evaluating image quality with respect to sharpness of an image input by a color image input apparatus using a solid-state image sensor. The present invention relates to a method and an image evaluation device.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来より、画像品質を評価する方法とし
て様々な試みが行われてきた。画像品質の評価方法に
は、主として2つのタイプがあり、第1のタイプは、画
像自体が持つ画像品質の劣化要因を測定する客観(物
理)評価するものであり、第2のタイプは、画像品質に
対して人間が感じる感覚を数値化する主観(心理)評価
である。
2. Description of the Related Art Various attempts have been made to evaluate image quality. There are mainly two types of image quality evaluation methods. The first type is an objective (physical) evaluation for measuring a deterioration factor of the image quality of an image itself, and the second type is an image quality evaluation method. It is a subjective (psychological) evaluation that quantifies the sense of human perception of quality.

【0003】客観評価では、定量的な評価を得ることが
できるが評価結果が必ずしも人間の主観と相関が良いと
は言えない。また、主観評価は、例えば劣化のある評価
画像と劣化のない評価画像とを見比べ、画質を点数化す
ることによって行われる評価方法であり、目視による画
質評価である。
In the objective evaluation, a quantitative evaluation can be obtained, but the evaluation result does not always have a good correlation with human subjectivity. The subjective evaluation is, for example, an evaluation method performed by comparing an evaluation image having deterioration with an evaluation image having no deterioration and converting the image quality into a score, and is a visual image quality evaluation.

【0004】しかし、かかる主観評価は、検査者が異な
ったり、検査者の疲労があったりすると検査結果が異な
ってしまう欠点があり、定量的、かつ安定的な評価結果
は得られないという問題がある。
[0004] However, such a subjective evaluation has a disadvantage that the test results are different when the examiners are different or the examiners are tired, and there is a problem that a quantitative and stable evaluation result cannot be obtained. is there.

【0005】また、評価対象となる画像(以下「被評価
画像」と称する)には、以下の〜の三つのタイプが
考えられる。
The following three types of images to be evaluated (hereinafter referred to as “images to be evaluated”) can be considered.

【0006】コピー機やプリンタなどから出力された
画像 非可逆的な画像圧縮方法によって圧縮/伸張された画
像 スキャナやデジタルカメラなどの画像入力機器によっ
て取り込まれた画像
Images output from copiers and printers Images compressed / expanded by irreversible image compression methods Images captured by image input devices such as scanners and digital cameras

【0007】上記の評価対象は、コピー機やプリンタ
などの出力機器である。各評価対象機で出力された画像
は、例えば、高精細のスキャナなどの同一条件の画像入
力機器で取り込まれラインのシャープさである鮮鋭度、
ドットの散らばり具合である粒状度、階調の変化具合で
ある階調数、色再現性などで評価される。また、主観評
価はハードコピーのような、紙面上に出力された画像が
用いられる。この分野では、前述した主観評価値と相関
の良い客観評価値を得ようとする様々な試みが行われて
おり、例えば、以下に示すものが公知である。
The above evaluation target is an output device such as a copy machine or a printer. The image output from each evaluation target machine is captured by an image input device under the same conditions such as a high-definition scanner, and the sharpness, which is the sharpness of the line,
Evaluation is made based on the granularity, which is the degree of scattering of dots, the number of gradations, which is the degree of change in gradation, and color reproducibility. For the subjective evaluation, an image output on paper such as a hard copy is used. In this field, various attempts have been made to obtain an objective evaluation value having a good correlation with the above-described subjective evaluation value. For example, the following are known.

【0008】特開平5−284260号公報では、2次
元的な位置情報と光学的情報を含む被画像情報成分を色
彩成分に変換し、その変換された2次元情報を2次元直
交変換により2次元空間周波数情報に変換し、2次元空
間周波数情報を1次元化した後、人間の視覚の周波数特
性に対応した補正を加えることにより、出力された画像
に含まれるノイズ(明るさ、色変動)を評価する画像評
価装置が開示されている。
In Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-284260, an image information component including two-dimensional position information and optical information is converted into a color component, and the converted two-dimensional information is subjected to two-dimensional orthogonal transformation. After converting into spatial frequency information and converting the two-dimensional spatial frequency information into one-dimensional data, the correction (corresponding to the frequency characteristics of human vision) is performed to reduce noise (brightness, color fluctuation) included in the output image. An image evaluation device for evaluating is disclosed.

【0009】特開平7−325922号公報では、被評
価用画像の光学情報より断面の濃淡分布成分を2次元直
交変換によって空間周波数情報に変換した後、人間の視
覚の周波数特性に対応した補正を加えることにより、出
力された画像のエッジの鋭さを評価する評価装置が開示
されている。なお、画像のエッジの鋭さは目視上、鮮鋭
性と呼ばれる。
In Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-325922, after converting the density distribution component of a cross section into spatial frequency information by two-dimensional orthogonal transformation from optical information of an image to be evaluated, correction corresponding to the frequency characteristic of human vision is performed. In addition, there is disclosed an evaluation device that evaluates the sharpness of an edge of an output image. Note that the sharpness of the edge of an image is visually called sharpness.

【0010】上記の評価対象は画像圧縮方法である。
原画像に対し各々の方法で圧縮/伸張された画像が評価
される。この分野では、原画像に対して”いかに効率良
く(圧縮率を大きくして)”忠実な再現が行えるかとい
う”再現性”の評価が重要視され、例えば1画素当たり
の原画像と処理画像との差分の対数であるS/Nを用い
て評価されることが多い。また、主観評価は紙面上に出
力された画像とCRTディスプレイなどの画像表示機器
に表示された画像のいずれも用いられる。
The above evaluation object is an image compression method.
The image compressed / decompressed in each method with respect to the original image is evaluated. In this field, importance is placed on the evaluation of the "reproducibility" of "how efficiently (by increasing the compression ratio)" faithful reproduction of the original image. For example, the original image per pixel and the processed image Is often evaluated using S / N, which is the logarithm of the difference between. For the subjective evaluation, both an image output on paper and an image displayed on an image display device such as a CRT display are used.

【0011】上記の評価対象はスキャナやデジタルカ
メラなどの入力機器である。同一の出力画像を各評価対
象機で撮影し(スキャナの場合は取り込んで)評価を行
う。主観評価は、主に画像表示機器に表示された画像が
使用されている。スキャナやデジタルカメラなどで取り
込んだ画像の評価方法として、例えば、特開平9−28
4429号公報「画像評価装置」が公知である。
The object to be evaluated is an input device such as a scanner or a digital camera. The same output image is photographed by each evaluation target machine (taken in the case of a scanner) and evaluated. In the subjective evaluation, an image displayed on an image display device is mainly used. As an evaluation method of an image captured by a scanner or a digital camera, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-28
Japanese Patent No. 4429, “Image evaluation device” is known.

【0012】かかる特開平9−284429号公報で
は、スキャナやカメラで取り込んだ画像情報に対して空
間周波数成分を求め、人の視覚特性に対応した補正を行
い、得た値を用いることにより主観評価値との整合のと
れた正確な画像品質を評価する画像評価装置が開示され
ている。
In Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-284429, a spatial frequency component is obtained from image information captured by a scanner or a camera, a correction corresponding to human visual characteristics is performed, and a subjective evaluation is performed by using the obtained value. An image evaluation device that evaluates accurate image quality matched with a value is disclosed.

【0013】ここで、上記の評価と、上記、の評
価との大きな違いは、評価対象となる画像のサイズ(一
画像あたりのピクセル数)が異なることである。例え
ば、最近のデジタルカメラは一枚の画像に要する画素数
(以下、「取り込み画素数」と称する)が30万画素
(VGA)クラスから100万画素(SVGA)クラス
へと急速に変化してきており、画像をプリントアウトす
ることに主眼をおくユーザーが増えれば、今後も画素数
が増えることが予想される。
The major difference between the above evaluation and the above evaluation is that the size of the image to be evaluated (the number of pixels per image) is different. For example, in recent digital cameras, the number of pixels required for one image (hereinafter referred to as “captured pixel number”) is rapidly changing from a 300,000 pixel (VGA) class to a 1 million pixel (SVGA) class. If the number of users who focus on printing out an image increases, the number of pixels is expected to increase in the future.

【0014】[0014]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平9−284429号公報の「画像評価装置」では、
異なる取り込み画素数を持つ画像品質の評価ができない
という問題がある。
However, in the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-284429, "Image Evaluation Apparatus"
There is a problem in that it is not possible to evaluate image quality having different numbers of captured pixels.

【0015】また、従来、デジタルカメラの鮮鋭性の評
価は、TV本で表される限界解像度の値を用いて行われ
てきた。ここで、TV本で表される解像度(以下、「限
界解像度」と称する)とは撮影された画像の高さ方向に
入る線の数で表現され、例えば、取り込み画素数が64
0(w)×480(h)のVGAクラスのデジタルカメ
ラの限界解像度はCCDや信号処理系の性能が良ければ
480TV本となる(もっとも、一般には処理系などで
画像が量子化される等して画像劣化が起こるため480
TV本にはならない)。しかるに、限界解像度は機械と
しての性能評価の基準であり、人間の主観を反映してい
ない。
[0015] Conventionally, the sharpness of a digital camera has been evaluated using the value of the limit resolution represented by a TV book. Here, the resolution represented by a TV book (hereinafter, referred to as “limit resolution”) is represented by the number of lines entering the height direction of a captured image.
The limit resolution of a 0 (w) × 480 (h) VGA class digital camera is 480 TV lines if the performance of the CCD and the signal processing system is good (although images are generally quantized by the processing system, etc.). 480 due to image degradation
It will not be a TV book). However, the critical resolution is a criterion for evaluating the performance of a machine and does not reflect human subjectivity.

【0016】本発明は、上記に鑑みてなされたものであ
り、人間の感覚と相関の良くかつ定量的に、鮮鋭性に対
する画像品質の評価値を得ることが可能な画像評価方法
および画像評価装置を提供することを目的とする。
The present invention has been made in view of the above, and is an image evaluation method and an image evaluation apparatus capable of obtaining an image quality evaluation value for sharpness with good correlation with human senses and quantitatively. The purpose is to provide.

【0017】[0017]

【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、請求項1に係る発明は、固体撮像素子を用いた
カラー画像入力装置によって入力された画像の鮮鋭性に
対する画像品質を評価する画像評価方法において、被評
価画像の画像情報に対して、画像表示機器に表示したと
きの環境に対応した変換を行う第1のステップと、前記
変換された被評価画像の均等色空間成分を算出する第2
のステップと、前記算出された被評価画像の均等色空間
成分に対して人間の視覚特性に対応した重み付けを行う
第3のステップと、前記重み付けされた均等色空間成分
の空間周波数成分毎の評価値を算出する第4のステップ
と、前記算出された空間周波数成分毎の評価値に対し
て、適切な空間周波数範囲で積分を行う第5のステップ
と、前記積分された評価値に対して、所定の係数で補正
を行う第6のステップとを含むものである。
In order to solve the above-mentioned problems, the invention according to claim 1 evaluates image quality with respect to sharpness of an image input by a color image input device using a solid-state imaging device. In the image evaluation method, a first step of performing conversion corresponding to an environment when displayed on an image display device on image information of an image to be evaluated, and calculating a uniform color space component of the converted image to be evaluated Second
And a third step of weighting the calculated uniform color space component of the evaluated image in accordance with human visual characteristics, and evaluating each of the weighted uniform color space components for each spatial frequency component. A fourth step of calculating a value, a fifth step of integrating the calculated evaluation value for each spatial frequency component in an appropriate spatial frequency range, and a step of: And a sixth step of performing correction with a predetermined coefficient.

【0018】また、請求項2に係る発明は、固体撮像素
子を用いたカラー画像入力装置によって入力された画像
の鮮鋭性に対する画像品質を評価する画像評価装置にお
いて、被評価画像の画像情報に対して画像表示機器に表
示したときの環境に対応した変換を行う表示環境対応変
換手段と、前記表示環境対応変換手段により変換された
被評価画像の均等色空間成分を算出する均等色空間成分
算出手段と、前記均等色空間成分算出手段により算出さ
れた均等色空間成分に対して、人間の視覚特性に対応し
た重み付けを行う視覚特性補正手段と、前記視覚特性補
正手段により重み付けされた均等色空間成分の周波数成
分毎の評価値を算出する空間周波数成分算出手段と、前
記空間周波数成分算出手段により算出された周波数成分
毎の評価値に対して、適切な空間周波数範囲で積分を行
う積分値算出手段と、前記積分値算出手段により積分さ
れた評価値に対して、所定の係数で補正を行う補正手段
とを備えたものである。
According to a second aspect of the present invention, there is provided an image evaluation apparatus for evaluating image quality with respect to sharpness of an image input by a color image input apparatus using a solid-state image sensor, wherein image information of an image to be evaluated is Display environment conversion means for performing conversion corresponding to the environment when displayed on an image display device, and uniform color space component calculation means for calculating a uniform color space component of the evaluated image converted by the display environment conversion means. A visual characteristic correction unit that weights the uniform color space component calculated by the uniform color space component calculation unit in accordance with human visual characteristics; and a uniform color space component weighted by the visual characteristic correction unit. A spatial frequency component calculating means for calculating an evaluation value for each frequency component, and an evaluation value for each frequency component calculated by the spatial frequency component calculating means. , The integral value calculating means performs integration at the appropriate spatial frequency range, with respect to the integrated evaluation value by the integral value calculating means, in which a correction means for correcting a predetermined coefficient.

【0019】また、請求項3に係る発明は、請求項1に
記載の発明において、前記第1のステップでは、画像表
示機器の各原色の色度、白色点の色度、およびガンマ特
性のうち少なくとも1つをパラメータとして使用して、
被評価画像の画像情報に対して、当該画像表示機器に表
示したときの環境に対応した変換を行うものである。
According to a third aspect of the present invention, in the first aspect, in the first step, the chromaticity of each primary color, the chromaticity of a white point, and the gamma characteristic of the image display device are selected. Using at least one as a parameter,
The image information of the evaluated image is subjected to conversion corresponding to the environment when displayed on the image display device.

【0020】また、請求項4に係る発明は、請求項2に
記載の発明において、前記表示環境対応変換手段は、画
像表示機器の各原色の色度、白色点の色度、およびガン
マ特性のうち少なくとも1つをパラメータとして使用し
て、被評価画像の画像情報に対して、当該画像表示機器
に表示したときの環境に対応した変換を行うものであ
る。
According to a fourth aspect of the present invention, in the second aspect of the present invention, the display environment compatible conversion means includes a chromaticity of each primary color, a chromaticity of a white point, and a gamma characteristic of an image display device. Using at least one of them as a parameter, the image information of the evaluated image is subjected to conversion corresponding to the environment when displayed on the image display device.

【0021】また、請求項5に係る発明は、請求項1に
記載の発明において、前記第2のステップでは、前記被
評価画像の均等色空間成分の明度成分のみを出力するも
のである。
According to a fifth aspect of the present invention, in the first aspect, in the second step, only the lightness component of the uniform color space component of the image to be evaluated is output.

【0022】また、請求項6に係る発明は、請求項2に
記載の発明において、前記均等色空間成分算出手段は、
前記被評価画像の均等色空間成分の明度成分のみを出力
するものである。
According to a sixth aspect of the present invention, in the second aspect, the uniform color space component calculating means includes:
It outputs only the lightness component of the uniform color space component of the evaluated image.

【0023】[0023]

【発明の実施の形態】以下に添付図面を参照して、この
発明に係る画像評価方法および画像評価装置の好適な実
施の形態を、[画像評価装置]、[表示環境対応変換手
段]、[均等色空間成分算出手段]、[積分値算出手
段]、[補正手段]の順に詳細に説明する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Preferred embodiments of an image evaluation method and an image evaluation apparatus according to the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings. The uniform color space component calculation means], the "integral value calculation means", and the "correction means" will be described in this order.

【0024】[画像評価装置]図1は、本発明に係る画
像評価装置の構成を示すブロック図である。同図におい
て、100は画像評価装置を示し、200はカラー画像
入力装置を示す。
[Image Evaluation Apparatus] FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image evaluation apparatus according to the present invention. In the figure, 100 indicates an image evaluation device, and 200 indicates a color image input device.

【0025】画像評価装置100は、カラー画像入力装
置200で読み取った画像を被評価画像として格納する
画像記憶部101と、被評価画像の画像情報に対して画
像表示機器に表示したときの環境に対応した変換を行う
表示環境対応変換手段102と、均等色空間成分を算出
する均等色空間成分算出手段103と、人間の視覚特性
に対応した重み付けを行う視覚特性補正手段104とを
備える。
The image evaluation device 100 includes an image storage unit 101 for storing an image read by the color image input device 200 as an image to be evaluated, and an environment for displaying image information of the image to be evaluated on an image display device. The image processing apparatus includes a display environment conversion unit that performs a corresponding conversion, a uniform color space component calculation unit that calculates a uniform color space component, and a visual characteristic correction unit that performs weighting corresponding to human visual characteristics.

【0026】また、画像評価装置100は、空間周波数
成分毎の評価値を算出する空間周波数成分算出手段10
5と、適切な空間周波数範囲で積分を行う積分値算出手
段106と、所定の係数で補正を行う補正手段107
と、画像評価値を出力する画像評価値出力手段108
と、後述する入力画像の空間周波数の最低値を格納する
入力画像パラメータ記憶部109と、入力画像の幅・高
さのデータを格納する入力パラメータ記憶部110と、
画像種毎の補正係数を格納する補正係数記憶部111と
を備える。
The image evaluation apparatus 100 includes a spatial frequency component calculating means 10 for calculating an evaluation value for each spatial frequency component.
5, an integral value calculating means 106 for performing integration in an appropriate spatial frequency range, and a correcting means 107 for performing correction with a predetermined coefficient.
And image evaluation value output means 108 for outputting an image evaluation value
An input image parameter storage unit 109 that stores the lowest value of the spatial frequency of the input image described below, an input parameter storage unit 110 that stores data of the width and height of the input image,
A correction coefficient storage unit 111 for storing a correction coefficient for each image type.

【0027】上記カラー画像入力装置200は、入力画
像の取り込みを行うためのものであり、例えば、デジタ
ルカメラからなる。カラー画像入力装置200から取り
込む評価用の画像の例を以下に説明する。
The color image input device 200 is for taking in an input image, and is, for example, a digital camera. An example of an evaluation image captured from the color image input device 200 will be described below.

【0028】図2は、低反射率と高反射率が周期的に繰
り返された一連のパターン(以下、「ラダーパターン」
と称する)を示す。この図1に示すラダーパターンは、
鮮鋭性に対する画像品質を評価するのに適している。
FIG. 2 shows a series of patterns in which a low reflectance and a high reflectance are periodically repeated (hereinafter referred to as a “ladder pattern”).
). The ladder pattern shown in FIG.
Suitable for evaluating image quality for sharpness.

【0029】図3は、低い空間周波数成分から高い空間
周波数成分までの様々な周波数成分を持つ一連のパター
ン(以下、「ラダーパターン」と称する)を示す。この
図2に示すラダーパターンは、異なる空間周波数成分の
鮮鋭性に対する画像品質を評価するのに適している。
FIG. 3 shows a series of patterns having various frequency components from low spatial frequency components to high spatial frequency components (hereinafter referred to as "ladder patterns"). The ladder pattern shown in FIG. 2 is suitable for evaluating image quality with respect to sharpness of different spatial frequency components.

【0030】図4は、”ISO”規格電子スチルカメラ
用解像度チャート(以下、「ISOチャート」と称す
る)を示す。図5に図4のISOチャートの各部分の名
前を示す。図5のJ1、K1には、ラダーパターン:1
00本から2000本までのTV本が記されている。こ
こで例えば、100TV本とは、チャートのアクティブ
エリア(図3の白抜きの部分)の縦方向:20cmに入
る白黒の線の数である(一つの白黒の線の組で1本と数
える)。
FIG. 4 shows a resolution chart (hereinafter, referred to as an "ISO chart") for an "ISO" standard electronic still camera. FIG. 5 shows names of respective parts of the ISO chart of FIG. Ladder patterns: 1 for J1 and K1 in FIG.
From 00 to 2000 TV books are shown. Here, for example, 100 TV lines is the number of black and white lines that fall within 20 cm in the vertical direction of the active area (the white portion in FIG. 3) of the chart (one black and white line group counts as one). .

【0031】なお、使用する入力用画像の撮影条件が決
まっている場合にはこれに従う。ISOチャートの場
合、チャート上の輝度分布の均一性やデジタルカメラの
取り込み画素数のアスペクト比ごとのフレーミングポイ
ントやフォーカスのセッティングポイントなどが定めら
れている。
When the shooting conditions of the input image to be used are determined, the conditions are followed. In the case of the ISO chart, the framing point and the focus setting point for each aspect ratio of the number of pixels captured by the digital camera and the uniformity of the luminance distribution on the chart are defined.

【0032】つぎに、画像評価装置による画像評価方法
の概略を図6のフローチャートを参照して説明する。図
5は、画像評価装置による画像評価方法を説明するため
のフローチャートである。以下では、被評価画像として
ISOチャートを使用した場合を説明する。
Next, an outline of an image evaluation method by the image evaluation apparatus will be described with reference to a flowchart of FIG. FIG. 5 is a flowchart for explaining an image evaluation method by the image evaluation device. Hereinafter, the case where the ISO chart is used as the image to be evaluated will be described.

【0033】まず、カラー画像入力装置200により、
ISOチャートの撮影が行われ、撮影された画像は被評
価用画像として画像記憶部101に格納される(ステッ
プS101)。
First, the color image input device 200
The ISO chart is photographed, and the photographed image is stored in the image storage unit 101 as an image to be evaluated (step S101).

【0034】ところで、通常撮影した画像はCRTディ
スプレイなどの画像表示機器に表示されることになる。
表示環境対応変換手段102は、人間の主観と相関良く
客観的に評価するため、画像記憶部101に格納された
被評価用画像を、使用する画像表示機器の特性に応じて
変換して、均等色空間成分算出手段103に出力する
(ステップ102)。なお、表示環境対応変換手段10
2の詳細な処理内容は後述する。
By the way, the normally photographed image is displayed on an image display device such as a CRT display.
The display environment conversion unit 102 converts the image to be evaluated stored in the image storage unit 101 in accordance with the characteristics of the image display device to be used, in order to objectively evaluate the image with good correlation with human subjectivity. Output to the color space component calculation means 103 (step 102). The display environment compatible conversion means 10
The detailed processing contents of 2 will be described later.

【0035】均等色空間成分算出手段103は、表示環
境対応変換手段102の出力を、均等色空間成分に変換
し、変換されたデータのうち人間の色の知覚的な相違を
定量的に表したとされる明度成分のデータのみを視覚特
性補正手段104に出力する(ステップS103)。な
お、均等色空間成分算出手段103の詳細な処理内容は
後述する。
The uniform color space component calculation means 103 converts the output of the display environment correspondence conversion means 102 into uniform color space components, and quantitatively expresses the perceptual difference in human color among the converted data. Only the data of the lightness component is output to the visual characteristic correcting unit 104 (step S103). The detailed processing content of the uniform color space component calculation means 103 will be described later.

【0036】視覚特性補正手段104は、人間の視覚と
相関の良いデータを得るために、均等色空間成分算出手
段103の出力に対して、視覚特性補正関数VTF
(f)で重み付けを行って視覚特性補正を行い、空間周
波数成分評価値算出手段105に出力する(ステップS
104)。
The visual characteristic correcting means 104 applies a visual characteristic correcting function VTF to the output of the uniform color space component calculating means 103 in order to obtain data having good correlation with human vision.
The visual characteristics are corrected by weighting in (f) and output to the spatial frequency component evaluation value calculation means 105 (step S).
104).

【0037】例えば、観測距離560mmと仮定する場
合には、視覚特性補正関数VTF(f)は、下式(1)
の如く表すことができる。なお、fの単位は cycle/mm
である。 VTF(f)=5.05×exp(−1.349 ×f)×{1−exp(−0.9774×f)} ・・・(1)
For example, assuming that the observation distance is 560 mm, the visual characteristic correction function VTF (f) is given by the following equation (1).
Can be represented as The unit of f is cycle / mm
It is. VTF (f) = 5.05 × exp (−1.349 × f) × {1-exp (−0.9774 × f)} (1)

【0038】空間周波数成分評価値算出手段105は、
視覚特性補正手段104の出力に対して、空間周波数成
分毎の鮮鋭性に対する評価値を算出して、積分値算出手
段106に出力する(ステップS105)。評価値とし
ては、例えば、下式(2)に示すCTF(Contrast Tr
ansfer Function)を用いることができる。
The spatial frequency component evaluation value calculation means 105
An evaluation value for the sharpness of each spatial frequency component is calculated from the output of the visual characteristic correction unit 104, and output to the integral value calculation unit 106 (step S105). As the evaluation value, for example, a CTF (Contrast Tr
ansfer Function) can be used.

【0039】[0039]

【数1】 (Equation 1)

【0040】積分値算出手段106は、空間周波数成分
評価値算出手段105から入力される空間周波数成分毎
の評価値の積分値を算出して、補正手段107に出力す
る(ステップS106)。ここで、積分範囲は取り込み
画素数に応じて異なり、その詳細な内容は後述する。
The integral value calculating means 106 calculates the integral value of the evaluation value for each spatial frequency component inputted from the spatial frequency component evaluation value calculating means 105, and outputs it to the correcting means 107 (step S106). Here, the integration range differs depending on the number of pixels to be captured, and the details thereof will be described later.

【0041】補正手段107は、積分値算出手段106
の出力に対して、所定の補正係数で補正を行い、補正さ
れた値を鮮鋭性に対する画像品質の評価値とする(ステ
ップS107)。なお、補正手段107の詳細な処理内
容は後述する。
The correcting means 107 includes an integral value calculating means 106
Is corrected with a predetermined correction coefficient, and the corrected value is used as an image quality evaluation value for sharpness (step S107). The detailed processing contents of the correction unit 107 will be described later.

【0042】以上説明したように、本実施の形態の画像
評価装置100は、表示環境対応変換手段102は、被
評価画像を画像表示機器に表示したときの環境に応じて
変換を行い、均等色空間成分算出手段103は均等色空
間成分への変換を行い、積分値算出手段106は人間の
視覚特性に対応して重み付けを行い積分し、補正手段1
07は適切な補正係数を用いて補正を行うこととしたの
で、画像の鮮鋭性に対して人間の主観と相関の良い安定
的で高精度な画像評価値を得ることが可能となる。
As described above, in the image evaluation apparatus 100 according to the present embodiment, the display environment correspondence conversion means 102 performs conversion according to the environment when the image to be evaluated is displayed on the image display device, and performs uniform color conversion. The space component calculation means 103 performs conversion to a uniform color space component, and the integral value calculation means 106 performs weighting and integration in accordance with human visual characteristics, and corrects one.
In step 07, the correction is performed using an appropriate correction coefficient, so that it is possible to obtain a stable and high-precision image evaluation value that has a good correlation with the human subjectivity for the sharpness of the image.

【0043】つぎに、上記画像評価装置100の表示環
境対応変換手段102、均等色空間成分算出手段10
3、積分値算出手段106、および補正手段107の詳
細な処理内容を説明する。
Next, the display environment correspondence conversion means 102 and the uniform color space component calculation means 10 of the image evaluation apparatus 100
3. Detailed processing contents of the integral value calculating means 106 and the correcting means 107 will be described.

【0044】[表示環境対応変換手段]表示環境対応変
換手段102は、上記した如く、人間の主観と相関良く
客観的に評価すべく、画像記憶部101に格納された被
評価用画像を、使用する画像表示機器の特性に応じて変
換する(図6の上記ステップS102)。この具体的な
処理内容を説明する。
[Display Environment Conversion Unit] The display environment conversion unit 102 uses the image to be evaluated stored in the image storage unit 101 in order to objectively evaluate the image with good correlation with human subjectivity as described above. The conversion is performed according to the characteristics of the image display device to be performed (step S102 in FIG. 6). The specific processing contents will be described.

【0045】表示環境対応変換手段102は、画像記憶
部101に記憶されている(R,G,B)の0〜255
値の被評価用画像データの各画素毎に読み出し、例え
ば、下式(3)に示す変換マトリクスによって表示用デ
ィスプレイの特性パラメータに応じた三刺激値(X,
Y,Z)に変換して均等色空間成分算出手段103に出
力する。なお、変換マトリクスの導出方法は周知技術で
あるためここでは説明を省略する。変換マトリクスの一
例を以下に示す。
The display environment corresponding conversion means 102 stores (R, G, B) 0 to 255 stored in the image storage unit 101.
The value is read out for each pixel of the image data to be evaluated, and for example, a tristimulus value (X,
Y, Z) and outputs it to the uniform color space component calculation means 103. Since the method of deriving the transformation matrix is a well-known technique, the description is omitted here. An example of the conversion matrix is shown below.

【0046】例えば、色温度9300K°(一般のパソ
コンのディスレプレイの色温度とほぼ同じ)にキャリブ
レートされ、下記〜の条件を持つディスプレイの場
合には変換マトリクスは下式(3)の如く表すことがで
きる。
For example, in the case of a display calibrated to a color temperature of 9300 K ° (substantially the same as the color temperature of a display of a general personal computer), and in the case of a display having the following conditions, the conversion matrix is represented by the following equation (3). be able to.

【0047】白色点における三刺激値(Xn 、Yn 、
Zn )=(95.25 、100 、141.25) RGBのxy−色度座標 (xR 、yR 、zR )=(0.625 、0.339 、1 −XR −
YR ) (xG 、yG 、zG )=(0.283 、0.606 、1 −XG −
YG ) (xB 、yB 、zB )=(0.150 、0.063 、1 −XB −
YB ) ガンマ(表示系の入出力特性)=1
The tristimulus values (Xn, Yn,
Zn) = (95.25,100,141.25) RGB xy-chromaticity coordinates (xR, yR, zR) = (0.625,0.339,1-XR-
YR) (xG, yG, zG) = (0.283, 0.606, 1-XG-
YG) (xB, yB, zB) = (0.150, 0.063, 1-XB-
YB) Gamma (input / output characteristics of display system) = 1

【0048】[0048]

【数2】 (Equation 2)

【0049】なお、XYZデータについては、9300
K°にキャリブレートされたCRTディスプレイに限ら
れるものではなく、画像表示機器の特性に応じた変換マ
トリクスを用いることにすれば良い。
The XYZ data is 9300
The present invention is not limited to the CRT display calibrated to K °, but may use a conversion matrix according to the characteristics of the image display device.

【0050】以上説明したように、表示環境対応変換手
段102は、画像表示機器の各原色の色度、白色点の色
度、およびガンマ特性のうち少なくとも1つをパラメー
タとして使用して、被評価画像の画像情報に対して、当
該画像表示機器に表示したときの環境に対応した変換を
行うこととしたので、実際の観察環境を考慮した画像品
質の評価値を得ることが可能となる。
As described above, the display environment conversion means 102 uses at least one of the chromaticity of each primary color, the chromaticity of the white point, and the gamma characteristic of the image display device as a parameter to evaluate Since the conversion corresponding to the environment when the image information of the image is displayed on the image display device is performed, it is possible to obtain an evaluation value of the image quality in consideration of the actual observation environment.

【0051】[均等色空間成分算出手段]均等色空間成
分算出手段103は、上記した如く、表示環境対応変換
手段102の出力を均等色空間成分に変換し、変換され
たデータのうち人間の色の知覚的な相違を定量的に表し
たとされる明度成分のデータのみ出力する(上記図6の
ステップS103)。この具体的な処理内容を詳細に説
明する。
[Equivalent Color Space Component Calculating Means] As described above, the uniform color space component calculating means 103 converts the output of the display environment correspondence converting means 102 into uniform color space components, and outputs the human color among the converted data. Only the data of the lightness component, which is supposed to quantitatively represent the perceptual difference of, is output (step S103 in FIG. 6). The specific processing content will be described in detail.

【0052】均等色空間成分算出手段103は、表示環
境対応変換手段102の出力を、例えば、L* a* b*
均等色空間へ変換する。L* a* b* 均等色空間へ変換
するための変換式は、例えば、下式(4)のように表さ
れる。L* a* b* data(CIE1976L* a*
b* dataは、人間の色知覚を反映している色空間で
ある。
The uniform color space component calculation means 103 outputs the output of the display environment correspondence conversion means 102 to, for example, L * a * b *
Convert to a uniform color space. A conversion formula for converting to the L * a * b * uniform color space is represented, for example, by the following formula (4). L * a * b * data (CIE1976L * a *
b * data is a color space that reflects human color perception.

【0053】 L* =116 f(Y/Yn )1/3 −16 a* =500 {f(X/Xn )1/3 −f(Y/Yn )1/3 } b* =200 {f(Y/Yn )1/3 −f(Z/Zn )1/3 } ・・・(4) ここで、(Xn ,Yn 、Zn )は前述した表示用ディス
プレイの白色点における三刺激値である。ただし、暗い
色に対して補正式(5)が存在する。
L * = 116 f (Y / Yn) 1/3 −16 a * = 500 Δf (X / Xn) 1/3 −f (Y / Yn) 1/3 Δb * = 200 Δf ( Y / Yn) 1/3 −f (Z / Zn) 1/3・ ・ ・ (4) Here, (Xn, Yn, Zn) are the tristimulus values at the white point of the display for display. However, correction equation (5) exists for dark colors.

【0054】 X/Xn>0.008856(明るい色)の場合は、f(X/Xn)=(X/Xn)1/ 3 、X/Xn≦0.008856(暗い色)の場合は、f(X/Xn)=7.787 (X/X n)1/3 +16/116 ・・・(5) なお、f(Y/Yn)、f(Z/Zn)についても同様
である。
[0054] In the case of X / Xn> 0.008856 (light color), in the case of f (X / Xn) = ( X / Xn) 1/3, X / Xn ≦ 0.008856 ( dark), f (X / Xn ) = 7.787 (X / Xn) 1/3 +16/116 (5) The same applies to f (Y / Yn) and f (Z / Zn).

【0055】均等色空間成分算出手段103は、均等色
空間のデータが得られた後、人間が最も敏感である明る
さ成分であるL* のみを選択して、視覚特性補正手段1
04に出力する。
After the data of the uniform color space is obtained, the uniform color space component calculating means 103 selects only L *, which is the brightness component to which the human is most sensitive, and selects the visual characteristic correcting means 1.
04.

【0056】なお、本実施の形態では、L* a* b均等
色空間を使用しているが、均等色空間には、L* a* b
均等色空間の他にもLuv均等色空間など種々の方法が
提案されており、それらの明度成分を用いても良い。
In this embodiment, the L * a * b uniform color space is used, but the L * a * b
Various methods other than the uniform color space, such as the Luv uniform color space, have been proposed, and their lightness components may be used.

【0057】以上説明したように、均等色空間成分算出
手段103は、均等色空間の明度成分と色度成分のう
ち、人間の感覚が最も敏感である明度成分のみを評価値
として用いているので、より簡単に評価値を算出するこ
とが可能となる。
As described above, the uniform color space component calculating means 103 uses only the lightness component, to which the human sense is most sensitive, among the lightness component and the chromaticity component of the uniform color space as the evaluation value. Thus, the evaluation value can be calculated more easily.

【0058】[積分値算出手段]積分値算出手段106
は、上記した如く、空間周波数成分評価値算出手段10
5から入力される空間周波数成分毎の評価値の積分値を
算出する(上記図6のステップS106)。この具体的
な処理内容を詳細に説明する。
[Integral value calculating means] Integral value calculating means 106
As described above, the spatial frequency component evaluation value calculating means 10
Then, the integral value of the evaluation value for each spatial frequency component input from step 5 is calculated (step S106 in FIG. 6). The specific processing content will be described in detail.

【0059】ところで、従来より行われてきたTV本で
表される限界解像度によるデジタルカメラの鮮鋭度の評
価は、”どこまで細かい線が見えるか”であった。人間
の視覚はどちらかというと低い空間周波数に対して敏感
であるため、このような評価方法ではなく、取り得る空
間周波数領域全体を考慮に入れる必要がある。
The evaluation of the sharpness of a digital camera based on the limit resolution represented by a TV book, which has been conventionally performed, is "how far a fine line can be seen". Since human vision is rather sensitive to low spatial frequencies, it is necessary to take into account the whole possible spatial frequency range instead of such an evaluation method.

【0060】デジタルカメラの場合、”画質”という観
念から考えると空間周波数成分の単位は、”被評価用画
像の縦(又は横)幅に入る線の数(cycle /frame )を
取るのが適切である。その理由を以下に述べる。
In the case of a digital camera, considering the concept of “image quality”, it is appropriate that the unit of the spatial frequency component is “the number of lines (cycle / frame) that falls within the vertical (or horizontal) width of the image to be evaluated. The reason is described below.

【0061】例えば、同じ被写体を640(w)×48
0(h)のVGAクラスのデジタルカメラ(D−Cam
era1)と、1280(w)×960(h)のSVG
Aクラスのデジタルカメラ(D−Camera2)で撮
影し、画像をそれぞれImage1,Image 2とする。被写
体とカメラのズーミングが同じであればImage 1,Imag
e 2に写っている領域は同じになるはずである。
For example, the same subject is 640 (w) × 48
0 (h) VGA class digital camera (D-Cam
era1) and 1280 (w) × 960 (h) SVG
Images are taken with an A-class digital camera (D-Camera2), and the images are referred to as Image1 and Image2, respectively. If the zooming of the subject and camera is the same, Image 1, Imag
The area shown in e2 should be the same.

【0062】他方、撮影された画像をディプレイで比較
表示する場合、観察条件を同じにするためにImage 1,
Image 2を同じ大きさにして(つまり、Image 1を縦横
2倍に拡大して)観察する。これは、撮影時の取り込み
画素数が大きければ大きいほど細かい部分まで鮮明に写
っているためのである。
On the other hand, when the photographed images are compared and displayed on the display, Image 1, Image 1 are used in order to make the observation conditions the same.
Observe the image 2 with the same size (that is, magnify the image 1 twice vertically and horizontally). This is because the larger the number of captured pixels at the time of photographing, the sharper the finer parts are.

【0063】すなわち、Image 2の方がImage 1よりも
高周波成分を含んでいる。すなわち、撮影時の取り込み
画素数によって、積分時に取り得る空間周波数領域(cy
cle/frame )は決まる。
That is, Image 2 contains higher frequency components than Image 1. In other words, the spatial frequency range (cy
cle / frame) is determined.

【0064】以下、空間周波数の単位に”被評価用画像
の縦幅に入る線の数(cycle /frame )”を取ることに
する。図4のISOチャートでは、J1、K1に100
本から2000本までのTV本が記されている。ここで
空間周波数(cycle /frame)とTV本の関係は、下式
(6)のように表される。
Hereinafter, "the number of lines (cycles / frames) included in the vertical width of the image to be evaluated" is taken as the unit of the spatial frequency. In the ISO chart of FIG.
From the book to the 2000 TV books are described. Here, the relationship between the spatial frequency (cycle / frame) and the TV book is represented by the following equation (6).

【0065】 空間周波数(cycle /frame )=(画面の縦方向のTV本/2)・・(6)Spatial frequency (cycle / frame) = (TV lines in vertical direction of screen / 2) (6)

【0066】D−Camera1の場合、空間周波数領
域は、50(cycle /frame )(ISOチャート100
TV本の限界)〜240(cycle /frame )(ナイキス
ト周波数)である。
In the case of D-Camera 1, the spatial frequency domain is 50 (cycle / frame) (ISO chart 100).
TV line limit) to 240 (cycle / frame) (Nyquist frequency).

【0067】D−Camera2の場合、空間周波数領
域は、50(cycle /frame )(ISOチャート100
TV本の限界)〜480(cycle /frame )(ナイキス
ト周波数)である。
In the case of D-Camera 2, the spatial frequency domain is 50 (cycle / frame) (ISO chart 100).
TV line limit) to 480 (cycle / frame) (Nyquist frequency).

【0068】よって、積分値算出手段106が、空間周
波数成分評価値算出手段105から入力される空間周波
数成分毎の評価値を積分する場合の積分領域は、上記の
ように撮影時の取り込み画素数と入力用画像の持つ空間
周波数によって決定する。
Therefore, when the integration value calculating means 106 integrates the evaluation value for each spatial frequency component input from the spatial frequency component evaluation value calculating means 105, the integration area is as described above, And the spatial frequency of the input image.

【0069】なお、カラー画像入力装置(デジタルカメ
ラ)200からは、入力画像パラメータ記憶部109
に、入力用画像であるラダーパターンの取り得る空間周
波数領域の最低値が入力され、また、入力パラメータ記
憶部110に、撮影される画像の幅および高さの画素数
が入力される。
The input image parameter storage unit 109 from the color image input device (digital camera) 200
, The lowest value of the spatial frequency range that the ladder pattern as the input image can take is input, and the input parameter storage unit 110 is input with the number of pixels of the width and height of the captured image.

【0070】積分値算出手段106は、入力画像パラメ
ータ記憶部109から積分範囲の最低値(cycle /fram
e )を読み出し、また、入力パラメータ記憶部110か
らデジタルカメラで撮影される画像の幅および高さの画
素数を読み出して、ナイキスト周波数を算出する。そし
て、積分値算出手段106は、上記式(6)により積分
範囲の最高値(cycle /frame )を求め、この積分範囲
で、空間周波数成分評価値算出手段105から入力され
る空間周波数成分毎の評価値を積分して積分値を算出
し、補正手段107に出力する。
The integral value calculating means 106 stores the minimum value (cycle / fram) of the integral range from the input image parameter storage unit 109.
e) is read, and the number of pixels of the width and height of the image taken by the digital camera is read from the input parameter storage unit 110 to calculate the Nyquist frequency. Then, the integral value calculating means 106 calculates the maximum value (cycle / frame) of the integral range according to the above equation (6), and within this integral range, for each spatial frequency component input from the spatial frequency component evaluation value calculating means 105 The evaluation value is integrated to calculate an integrated value, which is output to the correction unit 107.

【0071】なお、ここでは、説明の便宜のため、固体
撮像素子を用いたカラー画像入力装置には、デジタルカ
メラを用いたがスキャナなど種々の画像入力装置を用い
ても良い。また、空間周波数の単位に”被評価用画像の
縦幅に入る線の数(cycle /frame )を取ったが横幅に
入る線の数をとっても良い。
Here, for convenience of explanation, a digital camera is used as a color image input device using a solid-state image sensor, but various image input devices such as a scanner may be used. In addition, although the number of lines (cycle / frame) included in the vertical width of the image to be evaluated is taken as a unit of the spatial frequency, the number of lines included in the horizontal width may be used.

【0072】以上説明したように、積分値算出手段10
6は、固体撮像素子を用いてカラー画像入力装置で入力
された被評価用画像のナイキスト周波数に応じて空間周
波数の積分範囲を決めているので、評価対象に応じたよ
り的確な評価値を算出することができる。
As described above, the integral value calculating means 10
6 determines the integration range of the spatial frequency according to the Nyquist frequency of the image to be evaluated input by the color image input device using the solid-state imaging device, so that a more accurate evaluation value according to the evaluation target is calculated. be able to.

【0073】ところで、前述したように、例えば入力画
像をデジタルカメラで撮影し、被評価用画像を作成する
場合、撮影時の取り込み画素数が大きければ大きいほど
細かい部分まで鮮明に写っていると予想できるため、固
体撮像素子を用いたカラー画像入力装置は、ナイキスト
周波数以下の空間周波数領域の情報を取り込める。
As described above, for example, when an input image is photographed with a digital camera and an image to be evaluated is created, it is expected that the larger the number of pixels captured at the time of photographing, the sharper the finer the portion. Therefore, a color image input device using a solid-state imaging device can capture information in a spatial frequency region equal to or lower than the Nyquist frequency.

【0074】したがって、評価用チャートの空間周波数
領域は、上記式(6)より、D−Camera1の場合
には、240(cycle /frame )(Image 1のナイキス
ト周波数)以下でなくてはならず、また、D−Came
ra2の場合には、480(cycle /frame )(Image
2のナイキスト周波数)以下でなくてはならない。
Therefore, the spatial frequency domain of the evaluation chart must be equal to or less than 240 (cycle / frame) (Nyquist frequency of Image 1) in the case of D-Camera 1 according to the above equation (6). Also, D-Cam
In the case of ra2, 480 (cycle / frame) (Image
2 Nyquist frequency).

【0075】このように、評価対象である固体撮像素子
に入力される被評価用画像のナイキスト周波数に応じて
入力用画像の空間周波数の範囲を決めることにより、よ
り的確な評価値を求めることが可能となる。
As described above, a more accurate evaluation value can be obtained by determining the range of the spatial frequency of the input image according to the Nyquist frequency of the image to be evaluated input to the solid-state imaging device to be evaluated. It becomes possible.

【0076】[補正手段]補正手段107は、上記した
如く、積分値算出手段106の出力に対して、所定の補
正係数で補正を行う(上記図6のステップS107)。
この具体的な処理内容を説明する。
[Correction Means] The correction means 107 corrects the output of the integral value calculation means 106 with a predetermined correction coefficient as described above (step S107 in FIG. 6).
The specific processing contents will be described.

【0077】補正手段107は、補正係数記憶部111
に画像種毎に格納された補正係数のうち、被評価画像に
適した補正係数α、βを読み出し、積分値算出手段10
6の出力に対し、例えば、下式(7)に示す評価予測式
により補正を行い、鮮鋭性に対する画像品質を予測する
評価値を算出して、画像評価値出力手段108に出力す
る。
The correction means 107 includes a correction coefficient storage unit 111
Of the correction coefficients stored for each image type, the correction coefficients α and β suitable for the image to be evaluated are read out.
The output of No. 6 is corrected by, for example, an evaluation prediction formula shown in the following equation (7), an evaluation value for predicting image quality with respect to sharpness is calculated, and output to the image evaluation value output unit 108.

【0078】 (鮮鋭性に対する評価予測値)=α+β×(積分値算出の出力)・・(7)(Evaluation predicted value for sharpness) = α + β × (Output of integrated value calculation) (7)

【0079】ここで、α、βは、補正係数であり、使用
される積分値算出手段106の出力、すなわち被評価対
象となる固体撮像素子を用いたカラー画像入力装置、画
像表示用ディスプレイの持つ特性、人間の視覚の空間周
波数特性関数、および空間周波数成分毎評価値の算出方
法などによって異なる。
Here, α and β are correction coefficients, which are the outputs of the integrated value calculation means 106 used, that is, the color image input device using the solid-state imaging device to be evaluated, and the display for image display. It depends on the characteristics, the spatial frequency characteristic function of human vision, and the method of calculating the evaluation value for each spatial frequency component.

【0080】上記補正の具体例を以下に説明する。異な
る画像種に対しては、それぞれ異なる適切な補正係数値
を用いて鮮鋭性に対する評価予測値を得る。
A specific example of the above correction will be described below. For different image types, evaluation prediction values for sharpness are obtained using different appropriate correction coefficient values.

【0081】ところで、世の中の全ての画像の画質を、
補正係数α、βのある特定の値で表現することは大変困
難である。ここでは、図7の文字画像と高精度カラーデ
ジタル標準画像(JIS×9201)のカフェテリア画
像(N2)についての補正係数を求めたので具体例を示
す。図7に示す文字画像は、漢字とローマ字からなる画
像であり、人間の自然画像よりも、線に対するエッジの
鋭さを厳しく評価すると考えられるため使用した。
By the way, the image quality of all the images in the world is
It is very difficult to express the correction coefficients α and β with specific values. Here, a specific example is shown because the correction coefficients for the cafeteria image (N2) of the character image of FIG. 7 and the high-precision color digital standard image (JIS × 9201) are obtained. The character image shown in FIG. 7 is an image composed of Chinese characters and Roman characters, and was used because it is considered that the sharpness of the edge with respect to the line is more strictly evaluated than a natural image of a human.

【0082】カフェテリア画像(N2)は、円形のテー
ブルや椅子、煉瓦や漆喰の建築物の細かな部分までを含
んだ画像であり、経験上画像品質を決定する要因として
鮮鋭性が最も効くことが分かっているため使用した。
The cafeteria image (N2) is an image including a circular table and chairs, bricks and stucco, and even small parts of the building. Experience has shown that sharpness is most effective as a factor determining image quality. I used it because I knew it.

【0083】文字画像の鮮鋭性の評価予測値およびカフ
ェテリア画像の鮮鋭性の評価予測値は、それぞれ、下式
(8)、(9)の如く表すことができる。下式(8)、
(9)の左辺の値は、値0が理想的な画像の持つ画質の
値であるとし、値が大きいほど画質が悪くなる。
The predicted value of evaluation of sharpness of a character image and the predicted value of evaluation of sharpness of a cafeteria image can be expressed by the following equations (8) and (9), respectively. The following equation (8),
Regarding the value on the left side of (9), it is assumed that the value 0 is the value of the image quality of an ideal image, and the larger the value, the worse the image quality.

【0084】 (文字画像の鮮鋭性の評価予測値)=1.44591 −0.00475 ×(積分値算出の出 力)・・・(8) (カフェテリア画像の鮮鋭性の評価予測値)=1.1448−0.00441 ×(積分値算出 の出力)・・・(9)(Evaluated predicted value of sharpness of character image) = 1.44591−0.00475 × (Output of integrated value calculation) (8) (Predicted estimated value of sharpness of cafeteria image) = 1.1448−0.00441 × ( Output of integral value calculation) (9)

【0085】補正係数記憶部111には、図7の文字画
像に対応させて補正係数α=1.44591 、β=-0.00475
が、カフェテリア画像(N2)に対応させて補正係数α
=1.1448、β=−0.00441 が格納されている。
The correction coefficient storage unit 111 stores correction coefficients α = 1.44591 and β = −0.00475 corresponding to the character image shown in FIG.
Is the correction coefficient α corresponding to the cafeteria image (N2).
= 1.1448, β = -0.00441.

【0086】図8は、上記式(9)で予測された鮮鋭性
に対する評価予測値(横軸)と人間の感覚値である主観
評価値(縦軸)との相関を示すグラフである。
FIG. 8 is a graph showing the correlation between the evaluation predicted value (horizontal axis) for the sharpness predicted by the above equation (9) and the subjective evaluation value (vertical axis) which is a human sense value.

【0087】上記式(9)によって得られる鮮鋭性に対
する評価予測値と実際の主観評価値との寄与率は0.9
81であり、人間の感覚と高い相関を得ることができ
た。グラフはポイントが傾き”−1”の直線上に並ぶほ
ど上記式(9)で算出される評価値予測値が主観的評価
値を良く表していることを示す。ここで寄与率とは相関
係数の2乗であり、寄与率が1であれば評価予測式は主
観評価値を完全に予測する。
The contribution ratio between the evaluation predicted value and the actual subjective evaluation value for the sharpness obtained by the above equation (9) is 0.9.
81, indicating a high correlation with human sensation. The graph shows that the evaluation value predicted value calculated by the above equation (9) better represents the subjective evaluation value as the points are arranged on a straight line having a slope of “−1”. Here, the contribution ratio is the square of the correlation coefficient. If the contribution ratio is 1, the evaluation prediction formula completely predicts the subjective evaluation value.

【0088】以上説明したように、補正手段107は、
画像種毎に異なった補正係数を使用して、鮮鋭性に対す
る画像品質を予測する評価値を算出することとしたの
で、画像種毎の評価値を得ることができる。
As described above, the correction means 107
Since an evaluation value for predicting image quality for sharpness is calculated using a different correction coefficient for each image type, an evaluation value for each image type can be obtained.

【0089】なお、上記した実施の形態では、カラー画
像入力装置200として、固体撮像素子を用いたデジタ
ルカメラを例に挙げて説明したが、他のカラー画像入力
装置を用いても良いことは言うまでもない。また、本実
施の形態では、入力用画像にISOチャートを用いた場
合を説明したが、他の評価用チャートを用いても良い。
また、本実施の形態では、画像表示機器としてCRTデ
ィスプレイを例に挙げて説明したがこれに限られるもの
ではなく液晶ディスプレイ等の他の画像表示機器を使用
しても良い。また、本実施の形態では、視覚特性補正手
段104では人間の視覚の視覚特性補正関数としてVT
F(f)を使用しているがこれに限られるものではな
い。さらに、本実施の形態では評価値としてCTFを使
用しているがこれに限られるものではない。
In the above-described embodiment, a digital camera using a solid-state image sensor has been described as an example of the color image input device 200. However, it goes without saying that another color image input device may be used. No. Further, in the present embodiment, the case where the ISO chart is used as the input image has been described, but another evaluation chart may be used.
Further, in the present embodiment, a CRT display has been described as an example of an image display device, but the present invention is not limited to this, and another image display device such as a liquid crystal display may be used. Further, in the present embodiment, the visual characteristic correction means 104 uses VT as a visual characteristic correction function of human vision.
Although F (f) is used, the present invention is not limited to this. Further, in the present embodiment, CTF is used as the evaluation value, but the present invention is not limited to this.

【0090】また、本発明は上記した実施の形態に限定
されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲で適
宜変更可能である。
The present invention is not limited to the above-described embodiment, but can be appropriately changed without changing the gist of the invention.

【0091】[0091]

【発明の効果】請求項1に係る発明は、被評価画像の画
像情報に対して、画像表示機器に表示したときの環境に
対応した変換し、変換された被評価画像の均等色空間成
分を算出し、算出された被評価画像の均等色空間成分に
対して人間の視覚特性に対応した重み付けを行い、重み
付けされた均等色空間成分の空間周波数成分毎の評価値
を算出し、算出された空間周波数成分毎の評価値に対し
て、適切な空間周波数範囲で積分を行い、積分された評
価値に対して、所定の係数で補正を行うこととしたの
で、画像の鮮鋭性に対して人間の主観と相関の良い安定
的で高精度な画像評価値を得ることが可能となる。
According to the first aspect of the present invention, the image information of the image to be evaluated is converted according to the environment when displayed on the image display device, and the uniform color space component of the converted image to be evaluated is converted. The calculated uniform color space component of the evaluated image is weighted in accordance with human visual characteristics, and the weighted uniform color space component is evaluated for each spatial frequency component. The evaluation value for each spatial frequency component is integrated in an appropriate spatial frequency range, and the integrated evaluation value is corrected with a predetermined coefficient. It is possible to obtain a stable and highly accurate image evaluation value having a good correlation with the subjectivity.

【0092】また、請求項2に係る発明は、表示環境対
応変換手段は被評価画像の画像情報に対して画像表示機
器に表示したときの環境に対応した変換を行い、均等空
間成分算出手段は、表示環境対応変換手段により変換さ
れた被評価画像の均等色空間成分を算出し、視覚特性補
正手段は、均等色空間成分算出手段により算出された均
等色空間成分に対して、人間の視覚特性に対応した重み
付けを行い、空間周波数成分算出手段は、視覚特性補正
手段により重み付けされた均等色空間成分の周波数成分
毎の評価値を算出し、積分値算出手段は空間周波数成分
算出手段により算出された周波数成分毎の評価値に対し
て、適切な空間周波数範囲で積分を行い、補正手段は積
分値算出手段により積分された評価値に対して、所定の
係数で補正を行うこととしたので、画像の鮮鋭性に対し
て人間の主観と相関の良い安定的で高精度な画像評価値
を得ることが可能となる。
According to a second aspect of the present invention, the display environment conversion means performs conversion corresponding to the environment when the image information of the evaluated image is displayed on the image display device. Calculating a uniform color space component of the image to be evaluated converted by the display environment compatible conversion means, and the visual characteristic correcting means calculates a human visual characteristic for the uniform color space component calculated by the uniform color space component calculating means. The spatial frequency component calculating means calculates an evaluation value for each frequency component of the uniform color space component weighted by the visual characteristic correcting means, and the integral value calculating means calculates by the spatial frequency component calculating means. The evaluation value for each frequency component is integrated in an appropriate spatial frequency range, and the correction unit corrects the evaluation value integrated by the integration value calculation unit by a predetermined coefficient. Since the the a, it is possible to obtain a high precision image evaluation value good stable correlation with human subjectivity relative sharpness of the image.

【0093】また、請求項3に係る発明は、請求項1に
記載の発明において、画像表示機器の各原色の色度、白
色点の色度、およびガンマ特性のうち少なくとも1つを
パラメータとして使用して、被評価画像の画像情報に対
して、当該画像表示機器に表示したときの環境に対応し
た変換を行うこととしたので、請求項1に記載の発明の
効果に加えて、実際の観察環境を考慮した画像品質の評
価値を得ることが可能となる。
According to a third aspect of the present invention, in the first aspect, at least one of the chromaticity of each primary color, the chromaticity of a white point, and the gamma characteristic of the image display device is used as a parameter. Then, the image information of the image to be evaluated is subjected to conversion corresponding to the environment when displayed on the image display device. It is possible to obtain an evaluation value of the image quality in consideration of the environment.

【0094】また、請求項4に係る発明は、請求項2に
記載の発明において、表示環境対応変換手段は、画像表
示機器の各原色の色度、白色点の色度、およびガンマ特
性のうち少なくとも1つをパラメータとして使用して、
被評価画像の画像情報に対して、当該画像表示機器に表
示したときの環境に対応した変換を行うこととしたの
で、請求項2に記載の発明の効果に加えて、実際の観察
環境を考慮した画像品質の評価値を得ることが可能とな
る。
According to a fourth aspect of the present invention, in the second aspect of the present invention, the display environment compatible conversion means includes a chromaticity of each primary color, a chromaticity of a white point, and a gamma characteristic of the image display device. Using at least one as a parameter,
Since the conversion corresponding to the environment when displayed on the image display device is performed on the image information of the evaluated image, the actual observation environment is considered in addition to the effect of the invention described in claim 2. It is possible to obtain the evaluated value of the image quality.

【0095】また、請求項5に係る発明は、請求項1に
記載の発明において、被評価画像の均等色空間成分の明
度成分のみを出力することとしたので、請求項1に記載
の発明の効果に加えて、より簡単に評価値を算出するこ
とが可能となる。
According to a fifth aspect of the present invention, only the lightness component of the uniform color space component of the image to be evaluated is output in the first aspect of the invention. In addition to the effect, the evaluation value can be calculated more easily.

【0096】また、請求項6に係る発明は、請求項2に
記載の発明において、均等色空間成分算出手段は、被評
価画像の均等色空間成分の明度成分のみを出力すること
としたので、請求項1に記載の発明の効果に加えて、よ
り簡単に評価値を算出することが可能となる。
According to a sixth aspect of the present invention, in the second aspect, the uniform color space component calculating means outputs only the lightness component of the uniform color space component of the image to be evaluated. In addition to the effect of the first aspect, the evaluation value can be calculated more easily.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明に係る画像評価装置の構成を示すブロッ
ク図である。
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image evaluation device according to the present invention.

【図2】低反射率と高反射率が周期的に繰り返された一
連のパターンを示す図である。
FIG. 2 is a diagram showing a series of patterns in which a low reflectance and a high reflectance are periodically repeated.

【図3】低い空間周波数成分から高い空間周波数成分ま
での様々な周波数成分を持つ一連のパターンを示す図で
ある。
FIG. 3 is a diagram showing a series of patterns having various frequency components from a low spatial frequency component to a high spatial frequency component.

【図4】ISOチャートを示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an ISO chart.

【図5】図4に示すISOチャートの各部の名称を示す
図である。
FIG. 5 is a diagram showing names of respective parts of the ISO chart shown in FIG. 4;

【図6】図1の画像評価装置における画像評価方法を説
明するためのフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart for explaining an image evaluation method in the image evaluation device of FIG. 1;

【図7】文字画像の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a character image.

【図8】予測された鮮鋭性に対する評価予測値と人間の
感覚値である主観評価値との相関を示すグラフである。
FIG. 8 is a graph showing a correlation between a predicted evaluation value for predicted sharpness and a subjective evaluation value that is a human sense value.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

100 画像評価装置 101 画像記憶部 102 表示環境対応変換手段 103 均等色空間成分算出手段 104 視覚特性補正手段 105 空間周波数成分算出手段 106 積分値算出手段 107 補正手段 108 画像評価値出力手段 109 入力画像パラメータ記憶部 110 入力パラメータ記憶部 111 補正係数記憶部 200 カラー画像入力装置 REFERENCE SIGNS LIST 100 image evaluation device 101 image storage unit 102 display environment correspondence conversion unit 103 uniform color space component calculation unit 104 visual characteristic correction unit 105 spatial frequency component calculation unit 106 integral value calculation unit 107 correction unit 108 image evaluation value output unit 109 input image parameter Storage unit 110 Input parameter storage unit 111 Correction coefficient storage unit 200 Color image input device

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Fターム(参考) 5C062 AA01 AC02 AC05 AC56 AE03 5C077 LL11 MP08 NN02 PP09 PP15 PP32 PP36 PP48 PP49 PQ18 5C079 HA16 HA19 HB00 HB01 HB05 HB08 HB09 LA12 MA17 NA04 NA05 5L096 AA02 BA08 CA02 DA02 EA18 EA39 FA26 GA09 MA01 9A001 HH23 KZ37 KZ42 LL08  ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page F term (reference) 5C062 AA01 AC02 AC05 AC56 AE03 5C077 LL11 MP08 NN02 PP09 PP15 PP32 PP36 PP48 PP49 PQ18 5C079 HA16 HA19 HB00 HB01 HB05 HB08 HB09 LA12 MA17 NA04 NA05 5L096 AA02 BA08 DA08 MA01 9A001 HH23 KZ37 KZ42 LL08

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 固体撮像素子を用いたカラー画像入力装
置によって入力される画像の鮮鋭性に対する画像品質を
評価する画像評価方法において、 被評価画像の画像情報に対して、画像表示機器に表示し
たときの環境に対応した変換を行う第1のステップと、 前記変換された被評価画像の均等色空間成分を算出する
第2のステップと、 前記算出された被評価画像の均等色空間成分に対して人
間の視覚特性に対応した重み付けを行う第3のステップ
と、 前記重み付けされた均等色空間成分の空間周波数成分毎
の評価値を算出する第4のステップと、 前記算出された空間周波数成分毎の評価値に対して、適
切な空間周波数範囲で積分を行う第5のステップと、 前記積分された評価値に対して、所定の係数で補正を行
う第6のステップと、 を含むことを特徴とする画像評価方法。
An image evaluation method for evaluating image quality with respect to sharpness of an image input by a color image input device using a solid-state imaging device, wherein image information of an image to be evaluated is displayed on an image display device. A first step of performing a conversion corresponding to the environment at the time; a second step of calculating a uniform color space component of the converted evaluated image; and a step of calculating the uniform color space component of the calculated evaluated image. A third step of performing weighting in accordance with human visual characteristics, a fourth step of calculating an evaluation value for each spatial frequency component of the weighted uniform color space component, A fifth step of performing integration on the evaluation value of in an appropriate spatial frequency range, and a sixth step of correcting the integrated evaluation value by a predetermined coefficient. Image evaluation wherein the door.
【請求項2】 固体撮像素子を用いたカラー画像入力装
置によって入力される画像の鮮鋭性に対する画像品質を
評価する画像評価装置において、 被評価画像の画像情報に対して画像表示機器に表示した
ときの環境に対応した変換を行う表示環境対応変換手段
と、 前記表示環境対応変換手段により変換された被評価画像
の均等色空間成分を算出する均等色空間成分算出手段
と、 前記均等色空間成分算出手段により算出された均等色空
間成分に対して、人間の視覚特性に対応した重み付けを
行う視覚特性補正手段と、 前記視覚特性補正手段により重み付けされた均等色空間
成分の周波数成分毎の評価値を算出する空間周波数成分
算出手段と、 前記空間周波数成分算出手段により算出された周波数成
分毎の評価値に対して、適切な空間周波数範囲で積分を
行う積分値算出手段と、 前記積分値算出手段により積分された評価値に対して、
所定の係数で補正を行う補正手段と、 を備えたことを特徴とする画像評価装置。
2. An image evaluation apparatus for evaluating image quality with respect to sharpness of an image input by a color image input apparatus using a solid-state imaging device, wherein image information of an image to be evaluated is displayed on an image display device. A display environment conversion unit that performs conversion corresponding to the environment; a uniform color space component calculation unit that calculates a uniform color space component of the evaluated image converted by the display environment conversion unit; and the uniform color space component calculation. Visual characteristic correction means for weighting the uniform color space component calculated by the means in accordance with human visual characteristics, and an evaluation value for each frequency component of the uniform color space component weighted by the visual characteristic correction means. Spatial frequency component calculating means to be calculated, and an appropriate spatial frequency range for the evaluation value for each frequency component calculated by the spatial frequency component calculating means. And integral value calculating means performs integration for integrated evaluation value by the integral value calculating means,
An image evaluation device, comprising: correction means for performing correction with a predetermined coefficient.
【請求項3】 請求項1に記載の画像評価方法におい
て、前記第1のステップでは、画像表示機器の各原色の
色度、白色点の色度、およびガンマ特性のうち少なくと
も1つをパラメータとして使用して、前記被評価画像の
画像情報に対して、当該画像表示機器に表示したときの
環境に対応した変換を行うことを特徴とする画像評価方
法。
3. The image evaluation method according to claim 1, wherein in the first step, at least one of chromaticity of each primary color, chromaticity of a white point, and gamma characteristic of the image display device is used as a parameter. An image evaluation method for performing conversion corresponding to an environment when the image information of the image to be evaluated is displayed on the image display device.
【請求項4】 請求項2に記載の画像評価装置におい
て、前記表示環境対応変換手段は、画像表示機器の各原
色の色度、白色点の色度、およびガンマ特性のうち少な
くとも1つをパラメータとして使用して、前記被評価画
像の画像情報に対して、当該画像表示機器に表示したと
きの環境に対応した変換を行うことを特徴とする画像評
価装置。
4. The image evaluation device according to claim 2, wherein the display environment-compatible conversion unit sets at least one of chromaticity of each primary color, chromaticity of a white point, and a gamma characteristic of the image display device as a parameter. Wherein the image evaluation device performs a conversion corresponding to an environment when the image information is displayed on the image display device.
【請求項5】 請求項1に記載の画像評価方法におい
て、前記第2のステップでは、前記被評価画像の均等色
空間成分の明度成分のみを出力することを特徴とする画
像評価方法。
5. The image evaluation method according to claim 1, wherein in the second step, only the lightness component of the uniform color space component of the image to be evaluated is output.
【請求項6】 請求項2に記載の画像評価装置におい
て、前記均等色空間成分算出手段は、前記被評価画像の
均等色空間成分の明度成分のみを出力することを特徴と
する画像評価装置。
6. The image evaluation device according to claim 2, wherein said uniform color space component calculation means outputs only a lightness component of a uniform color space component of said evaluated image.
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