JP2004064687A

JP2004064687A - Image evaluation apparatus and image evaluation method

Info

Publication number: JP2004064687A
Application number: JP2002223728A
Authority: JP
Inventors: Takeki Kutsuma; 沓間　丈輝
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2002-07-31
Filing date: 2002-07-31
Publication date: 2004-02-26

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image evaluation apparatus and an image evaluation method for performing objective evaluation which can be suitably associated with subjective evaluation with respect to granular evaluation of a halftone image having periodicity. <P>SOLUTION: A predetermined halftone image is inputted from an image input section 10, and a uniform color space component calculating section 11 converts the color space of the halftone image to obtain an luminosity image. Next, a noise superimposition processing section 12 superimposes random noise information on the luminosity image, and a space frequency component calculating section 13 applies frequency conversion to the luminosity information on which the noise information is superimposed to obtain first power spectrum. Furthermore, a dot frequency component removing section 14 removes predetermined frequency components from the first power spectrum to obtain second power spectrum, a vidual characteristic multiplying section 15 multiplies the second power spectrum by predetermined space frequency information to generate third power spectrum, and a granular evaluation value calculating section 16 evaluates the granularity of the halftone image. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プリンタによって媒体上に印刷された画像の品質を評価する画像評価装置及び画像評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
プリンタによって媒体上に印刷された画像の品質を評価する方法として、評価者が視覚に感じる程度を主観的に数量化する心理評価と、画像構造の性質を客観的に測定した量で評価する物理評価とが知られている。また、画像の品質に関する重要な要素の一つとして、例えば、「画像ノイズ」がある。そして、画像ノイズを物理的に表現する尺度として、濃度変化の標準偏差を用いるＲＭＳ（Ｒｏｏｔ−Ｍｅａｎ−Ｓｑｕａｒｅ）粒状度や、濃度の変化分をフーリエ変換して求められるウイナー（Ｗｉｅｎｅｒ）スペクトル等が挙げられる。
【０００３】
また、心理評価と物理評価とを結合した評価方法も存在する。その例として、心理的粒状性（ｇｒａｉｎｉｎｅｓｓ）をウイナー・スペクトルと平均濃度の測定値に基づいて予測するショーとドゥーリー（Ｓｈａｗ　＆　Ｄｏｏｌｅｙ）のアルゴリズムが知られている。さらに、画像データを均等色空間成分に変換し、各成分ごとに得られるウイナー・スペクトルに対してそれぞれ異なる重み係数を乗算した和を求めて、カラー画像の画像ノイズ量を評価する方法も提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来技術のアルゴリズムは、画像のノイズ成分の周期成分の寄与率が低い場合にしか適応することができない。なぜならば、上記アルゴリズムを周期成分の寄与率の高い画像に適応した場合、周期成分の影響が大きすぎるために、本来評価すべきノイズ情報の客観的な評価を適切にすることができず、目視で評価したときの主観評価値と大きく異なる評価値になってしまうといった問題が生じるためである。
【０００５】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、周期性を有するハーフトーン画像の粒状性の画像評価について、主観的評価との好適な対応付けが可能な客観的評価を行うことができる画像評価装置及び画像評価方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る画像評価装置は、所定のハーフトーン画像を入力する入力手段と、前記ハーフトーン画像の色空間を変換して明度画像を取得する変換手段と、前記明度画像にランダムノイズ情報を重畳する重畳手段と、前記ノイズ情報が重畳された前記明度画像を周波数変換して第１のパワースペクトルを取得する周波数変換手段と、前記第１のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去して第２のパワースペクトルを取得する除去手段と、前記第２のパワースペクトルに所定の空間周波数情報を乗算して第３のパワースペクトルを生成する乗算手段と、前記第３のパワースペクトルを用いて前記ハーフトーン画像の粒状性を評価する評価手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る画像評価装置は、前記所定の空間周波数情報が、人間の視覚の明度に関する空間周波数特性に基づく空間周波数情報であることを特徴とする。
【０００８】
さらに、本発明に係る画像評価装置は、前記評価手段が、前記第３のパワースペクトルから前記明度画像に関する画像ノイズ量を算出するノイズ量算出手段と、前記明度画像に関する前記画像ノイズ量に所定の重み付けを行って粒状性評価値を算出する評価値算出手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
さらにまた、本発明に係る画像評価装置は、前記入力手段が、所定の画像形成装置において所定の媒体上に形成された前記ハーフトーン画像を読み取って入力することを特徴とする。
【００１０】
さらにまた、本発明に係る画像評価装置は、前記変換手段が、前記ハーフトーン画像の色空間をＬ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系又はＬ^＊ｕ^＊ｖ^＊表色系に基づいて表現される均等知覚色空間に変換することを特徴とする。
【００１１】
さらにまた、本発明に係る画像評価装置は、前記変換手段が、前記ハーフトーン画像の色空間を明度画像、色相画像及び彩度画像を含む色空間に変換することを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明に係る画像評価装置の一実施形態について説明する。
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態による画像評価装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る画像評価装置は、画像評価の対象となるハーフトーン画像を入力する画像入力部１０、入力されたハーフトーン画像の色空間を均等色空間に変換する均等色空間成分算出部１１、均等色空間成分にノイズを重畳するノイズ重畳処理部１２、ノイズ重畳前後における均等色空間成分から空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出部１３、空間周波数成分から網点周波数成分を除去する網点周波数成分除去部１４、人間の視覚特性に関する情報を乗算する視覚特性乗算部１５及び画像評価のために粒状性評価値を算出する粒状性評価値算出部１６から構成される。
【００１４】
すなわち、本発明に係る画像評価装置は、画像入力部１０から所定のハーフトーン画像を入力し、均等色空間成分算出部１１でハーフトーン画像の色空間を変換して明度画像を取得し、ノイズ重畳処理部１２で明度画像にランダムノイズ情報を重畳し、空間周波数成分算出部１３でノイズ情報が重畳された明度画像を周波数変換して第１のパワースペクトルを取得し、網点周波数成分除去部１４で第１のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去して第２のパワースペクトルを取得し、視覚特性乗算部１５で第２のパワースペクトルに所定の空間周波数情報を乗算して第３のパワースペクトルを生成し、粒状性評価値算出部１６で第３のパワースペクトルを用いてハーフトーン画像の粒状性を評価することを特徴とする。
【００１５】
次に、上記構成の画像評価装置の動作手順について説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る画像評価装置の動作手順を説明するためのフローチャートである。また、図３は、本発明の一実施形態に係る画像評価装置を用いて画質の評価を行う対象のハーフトーンによって生成された粒状性評価画像（以下、「ハーフトーン画像」と称す。）の一例を示す図である。
【００１６】
まず、画像入力部１０において図３に示すハーフトーン画像が印刷された媒体を解像度１０００ｄｐｉで読み込み、１０２４画素角のＲＧＢ画像データとして不図示の記録部等へ保存する（ステップＳ２００）。すなわち、本発明に係る画像評価装置は、画像入力部１０が、所定の画像形成装置において所定の媒体上に形成されたハーフトーン画像を読み取って入力することを特徴とする。次に、均等色空間成分算出部１１では、以下に示す式（１）から式（５）を用いて、ＲＧＢ画像データをＣＩＥ　ＬＡＢ画像データに変換して保存する（ステップＳ２０１）。
【００１７】
【数１】

【００１８】
ここで、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’≦０．０４０４５の場合、式（２）を用いてＲ”，Ｇ”，Ｂ”を算出する。
【００１９】
【数２】

【００２０】
一方、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’＞０．０４０４５の場合、式（３）を用いる。
【００２１】
【数３】

【００２２】
次いで、式（４）を用いて、Ｘ、Ｙ、Ｚを計算する。
【００２３】
【数４】

【００２４】
そして、式（５）を用いて、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊が算出される。
【００２５】
【数５】

【００２６】
尚、Ｘ、Ｙ、Ｚは、試料のＸＹＺ表色系における３刺激値、Ｘｎ、Ｙｎ、Ｚｎは、完全拡散反射面の３刺激値である。また、式（５）において、（Ｘ／Ｘｎ），（Ｙ／Ｙｎ），（Ｚ／Ｚｎ）＞０．００８８５６とする。
【００２７】
尚、（Ｘ／Ｘｎ），（Ｙ／Ｙｎ），（Ｚ／Ｚｎ）＜０．００８８５６の場合は、式（６）に示すようにそれぞれ置き換えて計算する。
【００２８】
【数６】

【００２９】
次に、ノイズ重畳処理部１２では、均等色空間成分算出部１１において算出されたＬ^＊成分に対して、明度の変動幅が±５のランダム（ホワイト）ノイズを重畳してＬ’^＊を作成する（ステップＳ２０２）。尚、本実施形態では、均等色空間成分に対して重畳するノイズ量を明度で±５としたが、ノイズ量は他の任意の量であっても構わない。
【００３０】
次に、空間周波数成分算出部１３により、式（７）に従ってＬ^＊及びＬ’^＊をフーリエ変換して、スペクトルＳ（ｕ’，ｖ’）及びＳ’（ｕ’，ｖ’）を求める。尚、本実施形態では、周波数変換の一例としてフーリエ変換を用いているが、その他の周波数変換であっても同様である。
【００３１】
【数７】

【００３２】
さらに、式（８）に従ってパワースペクトルＰ（ｕ’，ｖ’）及びＰ’（ｕ’，ｖ’）を求める（ステップＳ２０３）。
【００３３】
【数８】

【００３４】
ここで、本実施形態では、評価対象画像として図３に示すように正方形の原画像を用いているため、式（７）においてＮとＭとは等しい。従って、以下の説明においては、全てＮに統一して記述する。
【００３５】
次に、空間周波数領域のカウンタｕ’、ｖ’を０に初期化する（ステップＳ２０４）。そして、網点周波数成分除去部１４では、カウンタ（ｕ’，ｖ’）でのノイズ重畳画像のパワースペクトルＰ’（ｕ’，ｖ’）が、原画像のパワースペクトルＰ（ｕ’，ｖ’）よりも小さいか否かが判定される（ステップＳ２０５）。
【００３６】
その結果、Ｐ’（ｕ’，ｖ’）がＰ（ｕ’，ｖ’）よりも小さい場合（Ｙｅｓ）、Ｐ（ｕ’，ｖ’）を０とし（ステップＳ２０６）、ステップＳ２０７に進む。一方、Ｐ’（ｕ’，ｖ’）がＰ（ｕ’，ｖ’）よりも大きい場合（Ｎｏ）、ステップＳ２０７に進む。そして、ステップＳ２０７では、ｕ’がＮよりも小さいか否かが判定される。
【００３７】
その結果、ｕ’がＮよりも小さい場合（Ｙｅｓ）、ｕ’をインクリメントしてステップＳ２０５に戻る（ステップＳ２０８）。一方、ｕ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、ｖ’がＮよりも小さいか否かが判定される（ステップＳ２０９）。その結果、ｖ’がＮよりも小さい場合（Ｙｅｓ）、ｖ’をインクリメントしてステップＳ２０５に戻る（ステップＳ２１０）。一方、ステップＳ２０９において、ｖ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、視覚特性乗算部１５において空間周波数領域のカウンタｕ’、ｖ’が０に初期化される（ステップＳ２１１）。
【００３８】
次に、空間周波数ｕ、ｖが式（９）に従って算出される（ステップＳ２１２）。
【００３９】
【数９】

【００４０】
次に、空間周波数（ｕ，ｖ）のパワースペクトルＰ（ｕ’，ｖ’）に式（１０）で与えられるＶＴＦを乗算してパワースペクトルＰ”（ｕ，ｖ）が算出される（ステップＳ２１３）。
【００４１】
【数１０】

【００４２】
但し、ｄｐｉは入力解像度（１０００ｄｐｉ）、Ｎは画像の縦横の画素数（１０２４画素）である。また、Ｒは明視距離（３００ｍｍ）、空間周波数ｆの単位は（ｃｙｃｌｅｓ／ｄｅｇｒｅｅ）である。ここで、本実施形態で用いられるＶＴＦは、人間の明度に対する空間周波数特性のＶＴＦであり、空間周波数ｆの算出には式（１１）を用いる。すなわち、本発明に係る画像評価装置は、所定の空間周波数情報が、人間の視覚の明度に関する空間周波数特性に基づく空間周波数情報であることを特徴とする。
【００４３】
【数１１】

【００４４】
次に、ｕ’がＮ未満であるか否かが判定される（ステップＳ２１４）。その結果、ｕ’がＮよりも小さい場合（Ｙｅｓ）、ｕ’をインクリメントしてステップＳ２１２に戻る（ステップＳ２１５）。一方、ｕ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、ｖ’がＮ未満であるか否かが判定される（ステップＳ２１６）。その結果、ｖ’がＮよりも小さい場合（Ｙｅｓ）、ｖ’をインクリメントしてステップＳ２１２に戻る（ステップＳ２１７）。一方、ステップＳ２１６においてｖ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、粒状性評価値算出部１６において、式（１２）に基づいて全空間周波数のパワースペクトルを積分して粒状性評価値ｇを算出する（ステップＳ２１８）。
【００４５】
【数１２】

【００４６】
また、図４は、本発明に係る画像評価装置における空間周波数成分算出部１３で算出される原画像の２次元パワースペクトルを積分したパワースペクトル積分値を示す図である。図４において、符号４１は、空間周波数成分算出部１３で算出される原画像の２次元パワースペクトルを中心（直流成分）からの距離が等しくなる空間周波数成分の積分を行って１次元化したパワースペクトル積分値を示す。また、符号４２は、原画像にノイズを重畳した画像の２次元パワースペクトルを中心（直流成分）からの距離が等しくなる空間周波数成分の積分を行い１次元化したパワースペクトル積分値を示す。さらに、符号４３は、パワースペクトル値４２からパワースペクトル値４１を差分したときのパワースペクトル値４３を示す。尚、図４において、符号４１、４２における表の縦軸は対数軸とする。すなわち、本発明に係る画像評価装置の粒状性評価値算出部１６は、第３のパワースペクトルから明度画像に関する画像ノイズ量を算出するノイズ量算出部と、明度画像に関する画像ノイズ量に所定の重み付けを行って粒状性評価値を算出する評価値算出部とを備えることを特徴とする。
【００４７】
上述したように、ハーフトーン画像に対して、網点周波数でのパワースペクトルは非常に高いピークを有していた。しかし、ランダムノイズを重畳した画像を作成することで、ランダムノイズの重畳された画像のパワースペクトルは、網点周波数のピークが原画像のピークに比べて減少し、他の周波数成分が増加する性質を有するために、ランダムノイズを重畳した画像のパワースペクトルから原画像のパワースペクトルの同一周波数の差分を求めることによって、差分が負となる成分を除去することによって網点周波数の高いピークを除去することが可能となった。その結果、網点周波数の周波数成分の影響を受容しにくく、ノイズ成分のみで粒状性の画像評価を行うことが可能である。
【００４８】
また、上述した実施形態では、ハーフトーン画像が変換される色空間として、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系について説明したが、Ｌ^＊ｕ^＊ｖ^＊表色系等を用いても同様に本発明を適用することが可能である。また、本発明においては、ハーフトーン画像が、明度画像、色相画像及び彩度画像から構成される空間に変換される場合であっても同様に適用することが可能である。
【００４９】
すなわち、本発明は、均等色空間成分算出部１１が、ハーフトーン画像の色空間をＬ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系又はＬ^＊ｕ^＊ｖ^＊表色系に基づいて表現される均等知覚色空間に変換することを特徴とする。また、本発明は、均等色空間成分算出部１１が、ハーフトーン画像の色空間を明度画像、色相画像及び彩度画像を含む色空間に変換することを特徴とする。
【００５０】
尚、本発明は、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置等）に適用してもよい。
【００５１】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５２】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５３】
本発明を上記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００５４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、周期性を有するハーフトーン画像の粒状性の画像評価について、主観的評価との好適な対応付けが可能な客観的評価を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態による画像評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像評価装置の動作手順を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に係る画像評価装置を用いて画質の評価を行う対象のハーフトーンによって生成された粒状性評価画像の一例を示す図である。
【図４】本発明に係る画像評価装置における空間周波数成分算出部１３で算出される原画像の２次元パワースペクトルを積分したパワースペクトル積分値を示す図である。
【符号の説明】
１０　画像入力部
１１　均等色空間成分算出部
１２　ノイズ重畳処理部
１３　空間周波数成分算出部
１４　網点周波数成分除去部
１５　視覚特性乗算部
１６　粒状性評価値算出部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image evaluation device and an image evaluation method for evaluating the quality of an image printed on a medium by a printer.
[0002]
[Prior art]
As a method of evaluating the quality of an image printed on a medium by a printer, a psychological evaluation that subjectively quantifies the degree of visual perception by an evaluator and a physics that evaluates the properties of an image structure with objectively measured quantities. Evaluation is known. One of the important factors related to image quality is, for example, “image noise”. RMS (Root-Mean-Square) granularity using the standard deviation of the density change, a Wiener spectrum obtained by performing a Fourier transform on the density change, and the like as scales for physically expressing image noise. No.
[0003]
There is also an evaluation method combining psychological evaluation and physical evaluation. As an example, the algorithm of Shaw & Dooley, which predicts psychological graininess based on measurements of the Wiener spectrum and the average density, is known. Furthermore, there has been proposed a method of converting image data into uniform color space components, multiplying the obtained Wiener spectra for each component by different weighting factors to obtain a sum, and evaluating the image noise amount of the color image. ing.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, the above-mentioned prior art algorithm can be applied only when the contribution ratio of the periodic component of the noise component of the image is low. This is because, when the above algorithm is applied to an image having a high contribution rate of the periodic component, the influence of the periodic component is too large, and the objective evaluation of the noise information to be originally evaluated cannot be appropriately performed. This is because there is a problem that the evaluation value is significantly different from the subjective evaluation value when the evaluation is made in the above.
[0005]
The present invention has been made in order to solve the above-described problem, and performs an objective evaluation capable of appropriately associating a subjective evaluation with an image evaluation of granularity of a halftone image having periodicity. It is an object of the present invention to provide an image evaluation device and an image evaluation method that can perform the above.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problem, an image evaluation device according to the present invention includes an input unit that inputs a predetermined halftone image, a conversion unit that converts a color space of the halftone image to obtain a lightness image, Superimposing means for superimposing random noise information on the brightness image; frequency converting means for frequency-converting the brightness image on which the noise information is superimposed to obtain a first power spectrum; Removing means for removing a frequency component to obtain a second power spectrum; multiplying means for multiplying the second power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a third power spectrum; Evaluating means for evaluating the granularity of the halftone image using a power spectrum.
[0007]
Further, the image evaluation device according to the present invention is characterized in that the predetermined spatial frequency information is spatial frequency information based on spatial frequency characteristics related to lightness of human vision.
[0008]
Further, in the image evaluation device according to the present invention, the evaluation unit may include a noise amount calculation unit configured to calculate an image noise amount related to the brightness image from the third power spectrum, and a predetermined image noise amount related to the brightness image. Evaluation value calculation means for performing weighting to calculate a granularity evaluation value.
[0009]
Still further, in the image evaluation apparatus according to the present invention, the input unit may read and input the halftone image formed on a predetermined medium in a predetermined image forming apparatus.
[0010]
Still further, in the image evaluation device according to the present invention, the conversion unit may express the color space of the halftone image based on an L ^* a ^* b ^* color system or an L ^* u ^* v ^* color system. It is characterized by conversion into a uniform perceived color space.
[0011]
Still further, in the image evaluation device according to the present invention, the conversion unit may convert the color space of the halftone image into a color space including a lightness image, a hue image, and a saturation image.
[0012]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of an image evaluation device according to the present invention will be described with reference to the drawings.
[0013]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image evaluation device according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the image evaluation device according to the present embodiment is configured to input an image evaluation target halftone image, an image input unit 10, and convert a color space of the input halftone image into a uniform color space. A uniform color space component calculation unit 11; a noise superimposition processing unit 12 for superimposing noise on the uniform color space component; a spatial frequency component calculation unit 13 for calculating a spatial frequency component from the uniform color space component before and after the noise superimposition; It comprises a dot frequency component removing unit 14 for removing point frequency components, a visual characteristic multiplying unit 15 for multiplying information on human visual characteristics, and a granularity evaluation value calculating unit 16 for calculating a granularity evaluation value for image evaluation. Is done.
[0014]
That is, the image evaluation device according to the present invention receives a predetermined halftone image from the image input unit 10, converts the color space of the halftone image in the uniform color space component calculation unit 11 to obtain a lightness image, The superimposition processing unit 12 superimposes random noise information on the brightness image, and the spatial frequency component calculation unit 13 frequency-converts the brightness image on which the noise information is superimposed to obtain a first power spectrum. In 14, a predetermined frequency component is removed from the first power spectrum to obtain a second power spectrum, and the visual characteristic multiplication unit 15 multiplies the second power spectrum by predetermined spatial frequency information to obtain a third power spectrum. A spectrum is generated, and the graininess evaluation value calculating unit 16 evaluates the graininess of the halftone image using the third power spectrum.
[0015]
Next, an operation procedure of the image evaluation device having the above configuration will be described. FIG. 2 is a flowchart illustrating an operation procedure of the image evaluation device according to the embodiment of the present invention. FIG. 3 shows a granularity evaluation image (hereinafter, referred to as a “halftone image”) generated by a halftone to be subjected to image quality evaluation using the image evaluation device according to the embodiment of the present invention. It is a figure showing an example.
[0016]
First, the medium on which the halftone image shown in FIG. 3 is printed is read in the image input unit 10 at a resolution of 1000 dpi, and is stored in a recording unit (not shown) or the like as RGB image data of 1024 pixels square (step S200). That is, the image evaluation apparatus according to the present invention is characterized in that the image input unit 10 reads and inputs a halftone image formed on a predetermined medium in a predetermined image forming apparatus. Next, the uniform color space component calculation unit 11 converts the RGB image data into CIE LAB image data using the following equations (1) to (5) and stores the data (step S201).
[0017]
(Equation 1)

[0018]
Here, when R ′, G ′, B ′ ≦ 0.04045, R ″, G ″, B ″ are calculated using equation (2).
[0019]
(Equation 2)

[0020]
On the other hand, when R ′, G ′, B ′> 0.04045, Expression (3) is used.
[0021]
[Equation 3]

[0022]
Next, X, Y, and Z are calculated using Expression (4).
[0023]
(Equation 4)

[0024]
Then, L ^* , a ^* , and b ^* are calculated using equation (5).
[0025]
(Equation 5)

[0026]
X, Y, and Z are tristimulus values of the sample in the XYZ color system, and Xn, Yn, and Zn are tristimulus values of the perfect diffuse reflection surface. In the equation (5), (X / Xn), (Y / Yn), and (Z / Zn)> 0.008856.
[0027]
When (X / Xn), (Y / Yn), and (Z / Zn) <0.008856, the calculation is performed by replacing each of them as shown in Expression (6).
[0028]
(Equation 6)

[0029]
Next, the noise superimposition processing unit 12 creates L ′ ^* by superimposing random (white) noise having a variation range of ± 5 on the L ^* component calculated by the uniform color space component calculation unit 11. (Step S202). In the present embodiment, the amount of noise superimposed on the uniform color space component is ± 5 in brightness, but the noise amount may be any other amount.
[0030]
Next, the spatial frequency component calculation unit 13 Fourier-transforms L ^* and L ′ ^* according to equation (7) to obtain spectra S (u ′, v ′) and S ′ (u ′, v ′). In the present embodiment, Fourier transform is used as an example of frequency conversion, but the same applies to other frequency conversions.
[0031]
(Equation 7)

[0032]
Further, the power spectra P (u ', v') and P '(u', v ') are obtained according to the equation (8) (step S203).
[0033]
(Equation 8)

[0034]
Here, in the present embodiment, since the square original image is used as the evaluation target image as shown in FIG. 3, N and M are equal in Expression (7). Therefore, in the following description, all of them are unified to N.
[0035]
Next, the counters u ′ and v ′ in the spatial frequency domain are initialized to 0 (step S204). Then, in the halftone frequency component removing unit 14, the power spectrum P '(u', v ') of the noise superimposed image at the counter (u', v ') is converted to the power spectrum P (u', v ') of the original image. ) Is determined (step S205).
[0036]
As a result, if P ′ (u ′, v ′) is smaller than P (u ′, v ′) (Yes), P (u ′, v ′) is set to 0 (step S206), and the process proceeds to step S207. On the other hand, if P ′ (u ′, v ′) is larger than P (u ′, v ′) (No), the process proceeds to step S207. Then, in step S207, it is determined whether or not u ′ is smaller than N.
[0037]
As a result, if u ′ is smaller than N (Yes), u ′ is incremented and the process returns to step S205 (step S208). On the other hand, if u ′ is equal to or greater than N (No), it is determined whether v ′ is smaller than N (step S209). As a result, if v ′ is smaller than N (Yes), v ′ is incremented and the process returns to step S205 (step S210). On the other hand, if v ′ is equal to or greater than N in step S209 (No), the visual characteristic multiplication unit 15 initializes the counters u ′ and v ′ in the spatial frequency domain to 0 (step S211).
[0038]
Next, the spatial frequencies u and v are calculated according to equation (9) (step S212).
[0039]
(Equation 9)

[0040]
Next, the power spectrum P "(u, v) is calculated by multiplying the power spectrum P (u ', v') of the spatial frequency (u, v) by the VTF given by the equation (10) (step S213). ).
[0041]
(Equation 10)

[0042]
Here, dpi is the input resolution (1000 dpi), and N is the number of vertical and horizontal pixels of the image (1024 pixels). R is the clear visual distance (300 mm), and the unit of the spatial frequency f is (cycles / degree). Here, the VTF used in the present embodiment is a VTF having a spatial frequency characteristic with respect to human brightness, and the expression (11) is used to calculate the spatial frequency f. That is, the image evaluation device according to the present invention is characterized in that the predetermined spatial frequency information is spatial frequency information based on spatial frequency characteristics related to lightness of human vision.
[0043]
[Equation 11]

[0044]
Next, it is determined whether or not u ′ is less than N (step S214). As a result, if u ′ is smaller than N (Yes), u ′ is incremented and the process returns to step S212 (step S215). On the other hand, if u ′ is equal to or greater than N (No), it is determined whether v ′ is less than N (step S216). As a result, if v ′ is smaller than N (Yes), v ′ is incremented and the process returns to step S212 (step S217). On the other hand, if v ′ is equal to or larger than N in step S216 (No), the granularity evaluation value calculation unit 16 calculates the granularity evaluation value g by integrating the power spectra of all spatial frequencies based on the equation (12). (Step S218).
[0045]
(Equation 12)

[0046]
FIG. 4 is a diagram showing a power spectrum integrated value obtained by integrating the two-dimensional power spectrum of the original image calculated by the spatial frequency component calculation unit 13 in the image evaluation device according to the present invention. In FIG. 4, reference numeral 41 denotes a power obtained by integrating a two-dimensional power spectrum of the original image calculated by the spatial frequency component calculation unit 13 with a spatial frequency component having an equal distance from the center (DC component) to be one-dimensional. Shows the spectrum integrated value. Reference numeral 42 denotes a power spectrum integral value obtained by integrating a two-dimensional power spectrum of an image in which noise is superimposed on the original image into spatial frequencies at which the distance from the center (DC component) becomes equal to one-dimensional. Reference numeral 43 denotes a power spectrum value 43 when the power spectrum value 41 is subtracted from the power spectrum value 42. In FIG. 4, the vertical axis of the table at

reference numerals

41 and 42 is a logarithmic axis. That is, the graininess evaluation value calculation unit 16 of the image evaluation device according to the present invention includes a noise amount calculation unit that calculates an image noise amount related to a brightness image from the third power spectrum, And an evaluation value calculation unit that calculates the granularity evaluation value.
[0047]
As described above, the power spectrum at the halftone frequency has a very high peak for the halftone image. However, by creating an image on which random noise is superimposed, the power spectrum of the image on which random noise is superimposed is such that the peak of the halftone frequency decreases compared to the peak of the original image, and other frequency components increase. , The difference of the same frequency of the power spectrum of the original image is obtained from the power spectrum of the image on which the random noise is superimposed, and a component having a negative difference is removed to remove a peak having a high halftone frequency. It became possible. As a result, the influence of the frequency component of the halftone dot frequency is not easily accepted, and it is possible to evaluate the granularity of the image only with the noise component.
[0048]
In the above-described embodiment, the L ^* a ^* b ^* color system has been described as a color space in which a halftone image is converted. However, the L ^* u ^* v ^* color system or the like may be used similarly. It is possible to apply the invention. Further, the present invention can be similarly applied to a case where a halftone image is converted into a space composed of a lightness image, a hue image, and a saturation image.
[0049]
That is, according to the present invention, the uniform color space component calculation unit 11 causes the uniform color space of the halftone image to be expressed based on the L ^* a ^* b ^* color system or the L ^* u ^* v ^* color system. It is characterized by converting into space. Further, the present invention is characterized in that the uniform color space component calculation unit 11 converts the color space of a halftone image into a color space including a lightness image, a hue image, and a saturation image.
[0050]
Note that the present invention is applied to a system including a plurality of devices (for example, a host computer, an interface device, a reader, a printer, etc.), but a device including one device (for example, a copying machine, a facsimile machine, etc.). May be applied.
[0051]
Further, an object of the present invention is to supply a recording medium (or a recording medium) in which a program code of software for realizing the functions of the above-described embodiments is recorded to a system or an apparatus, and a computer (or a CPU or a CPU) of the system or the apparatus. Needless to say, the present invention can also be achieved by the MPU) reading and executing the program code stored in the recording medium. In this case, the program code itself read from the recording medium implements the functions of the above-described embodiment, and the recording medium on which the program code is recorded constitutes the present invention. When the computer executes the readout program code, not only the functions of the above-described embodiments are realized, but also an operating system (OS) running on the computer based on the instruction of the program code. It goes without saying that a part or all of the actual processing is performed and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.
[0052]
Further, after the program code read from the recording medium is written into a memory provided in a function expansion card inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, the function expansion is performed based on the instruction of the program code. It goes without saying that the CPU or the like provided in the card or the function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the processing realizes the functions of the above-described embodiments.
[0053]
When the present invention is applied to the recording medium, the recording medium stores program codes corresponding to the flowcharts described above.
[0054]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to perform an objective evaluation that can appropriately associate a granular evaluation of a periodic halftone image with a subjective evaluation.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image evaluation device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating an operation procedure of the image evaluation apparatus according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a graininess evaluation image generated by a halftone to be subjected to image quality evaluation using the image evaluation device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing a power spectrum integrated value obtained by integrating a two-dimensional power spectrum of an original image calculated by a spatial frequency component calculation unit 13 in the image evaluation device according to the present invention.
[Explanation of symbols]
Reference Signs List 10 Image input unit 11 Uniform color space component calculation unit 12 Noise superposition processing unit 13 Spatial frequency component calculation unit 14 Halftone frequency component removal unit 15 Visual characteristics multiplication unit 16 Granularity evaluation value calculation unit

Claims

Input means for inputting a predetermined halftone image,
Conversion means for converting the color space of the halftone image to obtain a brightness image,
Superimposing means for superimposing random noise information on the brightness image,
Frequency conversion means for frequency-converting the brightness image on which the noise information is superimposed to obtain a first power spectrum,
Removing means for removing a predetermined frequency component from the first power spectrum to obtain a second power spectrum;
Multiplying means for multiplying the second power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a third power spectrum;
An evaluation means for evaluating the granularity of the halftone image using the third power spectrum.

The image evaluation device according to claim 1, wherein the predetermined spatial frequency information is spatial frequency information based on spatial frequency characteristics related to lightness of human vision.

The evaluation means,
Noise amount calculating means for calculating an image noise amount related to the brightness image from the third power spectrum;
The image evaluation apparatus according to claim 1, further comprising: an evaluation value calculation unit configured to calculate a granularity evaluation value by performing predetermined weighting on the image noise amount related to the brightness image.

The image evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the input unit reads and inputs the halftone image formed on a predetermined medium in a predetermined image forming apparatus. .

The conversion means converts the color space of the halftone image into a uniform perceived color space expressed based on an L ^* a ^* b ^* color system or an L ^* u ^* v ^* color system. The image evaluation device according to claim 1.

5. The image evaluation according to claim 1, wherein the conversion unit converts the color space of the halftone image into a color space including a lightness image, a hue image, and a saturation image. apparatus.

A conversion step of converting a color space of a predetermined halftone image to obtain a brightness image,
A superimposing step of superimposing random noise information on the brightness image,
A frequency conversion step of frequency-converting the brightness image on which the noise information is superimposed to obtain a first power spectrum;
Removing a predetermined frequency component from the first power spectrum to obtain a second power spectrum;
A multiplication step of multiplying the second power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a third power spectrum;
Evaluating the graininess of the halftone image using the third power spectrum.

8. The image evaluation method according to claim 7, wherein the predetermined spatial frequency information is spatial frequency information based on spatial frequency characteristics related to lightness of human vision.

The evaluation step,
A noise amount calculating step of calculating an image noise amount related to the brightness image from the third power spectrum;
The image evaluation method according to claim 7, further comprising: an evaluation value calculating step of calculating a granularity evaluation value by performing predetermined weighting on the image noise amount related to the brightness image.

The image according to any one of claims 7 to 9, wherein the halftone image is input by reading the halftone image formed on a predetermined medium by a predetermined image forming apparatus. Evaluation method.

The conversion step converts the color space of the halftone image into a uniform perceived color space expressed based on an L ^* a ^* b ^* color system or an L ^* u ^* v ^* color system. The image evaluation method according to any one of claims 7 to 10.

The image evaluation according to any one of claims 7 to 10, wherein the conversion step converts the color space of the halftone image into a color space including a lightness image, a hue image, and a saturation image. Method.

On the computer,
A conversion procedure for converting a color space of a predetermined halftone image to obtain a brightness image,
A superimposition procedure of superimposing random noise information on the brightness image,
A frequency conversion procedure of frequency-converting the brightness image on which the noise information is superimposed to obtain a first power spectrum;
A removing step of removing a predetermined frequency component from the first power spectrum to obtain a second power spectrum;
A multiplication procedure of multiplying the second power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a third power spectrum;
An evaluation procedure for evaluating the granularity of the halftone image using the third power spectrum.

A computer-readable recording medium storing the program according to claim 13.