JP2004064688A

JP2004064688A - Image evaluation apparatus and image evaluation method

Info

Publication number: JP2004064688A
Application number: JP2002223729A
Authority: JP
Inventors: Takeki Kutsuma; 沓間　丈輝; Atsushi Nochida; 後田　淳
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 suitably evaluating the quality of a gradation image printed on a medium by a printer by physical evaluation corresponding to psychological evaluation. <P>SOLUTION: The predetermined gradation image inputted from an image input section 11 is converted into a uniform perception color space image in a color space converting section 12. In a brightness L<SP>*</SP>error calculating section 13, a chromatic a<SP>*</SP>error calculating section 15 and a chromatic b<SP>*</SP>error calculating section 17, an error between an average pixel value and an ideal value is calculated for each predetermined region with respect to each component of the uniform perception color space image. Further, in deviation calculating sections 14, 16, 18, the standard deviation of an error calculated for each region of each component in the uniform perception color space image is calculated. Still further, a gradational evaluation value of the gradation image inputted from the standard deviation for each component of the uniform perception color space image is calculated in a gradational evaluation value calculating section 19. <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グラデーション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、グラデーション画像等の滑らかさのような「画像の階調性」がある。そして、画像の階調性を物理的に表現する尺度として、画素値が一定の大きさだけ離れた一定面積を有するパッチ画像の濃度域をＲＭＳ（Ｒｏｏｔ−Ｍｅａｎ−Ｓｑｕａｒｅ）粒状度の２倍で除算する「識別階調数」が従来から用いられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術によれば、プリンタによって媒体上に印刷される画像の識別階調数を計算することは可能であったが、シャドウ（暗）部からハイライト（明）部にかけて連続的に色や明度が変化するグラデーション画像の品質を客観的に評価することは困難であった。仮に、識別階調数の計算に使用されるパッチ画像の入力画素値の刻みを細かくした場合であっても、プリンタが印刷する際に印刷領域内にノイズが重畳されたり、プリンタのシェイディング特性から印刷位置によって色や明度の変動等が生じるために、従来の技術では、正確な階調性評価をすることができなかった。
【０００４】
さらに、従来のパッチ画像を用いる技術では、グラデーション画像のような色や明度が微小な領域で漸次的に変化する画像の識別階調数と、それらの画像に対する評価者の目視による識別階調数の印象とが異なるために、それぞれの評価値の対応がよくないという問題があった。
【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、プリンタで媒体上に印刷されたグラデーション画像の品質の評価を心理評価と対応した物理評価によって好適に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】
上記課題を達成するために、本発明に係る画像評価装置は、所定のグラデーション画像を入力する入力手段と、前記グラデーション画像を均等知覚色空間画像に変換する色空間変換手段と、前記均等知覚色空間画像の各成分について、所定領域ごとに平均画素値と理想値との誤差を算出する誤差算出手段と、前記所定領域について、前記誤差の標準偏差を算出する偏差算出手段と、前記標準偏差から前記グラデーション画像の階調性評価値を算出する階調性評価値算出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、前記所定領域が、前記グラデーション画像のグラデーション方向について、該グラデーション画像を構成する全階調数で均等に分割した矩形領域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印刷されたグラデーション画像を読み取って入力す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、前記グラデーション画像が、カラーグラデーション画像であ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、前記カラーグラデーション画像が、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系又はＬ^＊ｕ^＊ｖ^＊表色系に基づいて表現された均等知覚色空間画像に変換され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、前記カラーグラデーション画像が、明度画像、色相画像及び彩度画像を含む均等知覚色空間画像に変換され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、本発明の一実施形態に係る画像評価装置について説明する。
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態に係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、プリンタ等で紙等の媒体上に印刷されたカラーグラデーション画像を読み取って入力する画像入力部１１、入力されたカラーグラデーション画像をＬ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系に変換する色空間変換部１２、Ｌ^＊成分についての画像の明度誤差を算出する明度Ｌ^＊誤差算出部１３、Ｌ^＊成分についての明度誤差の偏差を算出する偏差算出部１４、ａ^＊成分についてのクロマティックａ^＊誤差を算出するクロマティックａ^＊誤差算出部１５、ａ^＊成分についてのクロマティックａ^＊誤差の偏差を算出する偏差算出部１６、ｂ^＊成分についてのクロマティックｂ^＊誤差を算出するクロマティックｂ^＊誤差算出部１７、ｂ^＊成分についてのクロマティックｂ^＊誤差の偏差を算出する偏差算出部１８及び算出された各偏差に基づいて階調性評価値を算出する階調性評価値算出部１９で構成される。
【００１４】
すなわち、本発明に係る画像評価装置は、画像入力部１１から入力された所定のグラデーション画像が、色空間変換部１２において均等知覚色空間画像に変換される。そして、均等知覚色空間画像の各成分について、明度Ｌ^＊誤差算出部１３、クロマティックａ^＊誤差算出部１５、クロマティックｂ^＊誤差算出部１７において、所定領域ごとに平均画素値と理想値との誤差が算出される。さらに、偏差算出部１４、１６、１８において、均等知覚色空間画像の各成分の各領域ごとに算出された誤差の標準偏差が算出される。そして、均等知覚色空間画像の各成分についての標準偏差から入力されたグラデーション画像の階調性評価値が階調性評価値算出部１９で算出される。
【００１５】
また、本発明に係る画像評価装置は、画像入力部１１が、評価する対象のプリンタで媒体上に印刷されたグラデーション画像を読み取って入力することを特徴とする。さらに、本発明は、グラデーション画像が、カラーグラデーション画像であることを特徴とする。
【００１６】
次に、上述した構成の画像評価装置を用いてカラーグラデーション画像の階調性評価値を求める動作について説明する。図２は、本実施形態の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。
【００１７】
まず、画像入力部１１から階調性評価用のカラーグラデーション画像を解像度２０００ｄｐｉで読み込み、ｓＲＧＢデータとして保存する（ステップＳ２０）。図３は、本実施形態で画像入力部１１から入力される階調性評価用のカラーグラデーション画像の一例を示す図である。図３に示される画像は、横９４７２画素、縦１０２４画素のカラー画像であって、左から右に赤から緑に連続的に色が変化するグラデーション画像である。
【００１８】
図３に示されるカラーグラデーション画像を解像度１０００ｄｐｉのプリンタで出力したものを画像入力部１１から取り込む。本発明に係る画像評価装置によって、評価対象のカラーグラデーション画像を印刷するプリンタの印刷品質の評価を行うことが可能となる。また、画像入力部１１によって読み込まれたｓＲＧＢデータは、ｓＲＧＢ色空間で各色１６ビットの精度を持つものとする。
【００１９】
次に、色空間変換部１２は、ｓＲＧＢデータから均等知覚色空間情報であるＣＩＥ　ＬＡＢに変換する（ステップＳ２１）。ここで、ｓＲＧＢの定義によると各Ｒ、Ｇ、Ｂのデータは８ビットの最大値２５５で除算するはずであるが、本実施形態では画像入力部１１の出力ｓＲＧＢデータが１６ビット精度を有するために、１６ビットの最大値６５５３５を用いて計算した。すなわち、ｓＲＧＢデータからＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊への変換は以下のようにして行われる。
【００２０】
【数１】

【００２１】
ここで、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’≦０．０４０４５の場合、さらに式（２）を用いる。
【００２２】
【数２】

【００２３】
一方、Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’＞０．０４０４５の場合は、式（３）を用いる。
【００２４】
【数３】

【００２５】
次いで、式（４）を用いて、Ｘ、Ｙ、Ｚを計算する。
【００２６】
【数４】

【００２７】
そして、式（５）を用いて、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊が算出される。
【００２８】
【数５】

【００２９】
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（４）において、（Ｘ／Ｘｎ），（Ｙ／Ｙｎ），（Ｚ／Ｚｎ）＞０．００８８５６とする。
【００３０】
ここで、（Ｘ／Ｘｎ），（Ｙ／Ｙｎ），（Ｚ／Ｚｎ）＜０．００８８５６の場合、式（６）に置き換えて計算する。
【００３１】
【数６】

【００３２】
上述した手順で変換されたＬ^＊ａ^＊ｂ^＊画像は不図示の記録部に保存される。
【００３３】
図４は、色空間変換部１２によって変換されたＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊成分の一例を示す図である。図４において、ａ^＊及びｂ^＊成分については、−１００を黒、＋１００を白として表示している。
【００３４】
次に、Ｌ^＊成分について階調性評価値ＧＬが算出される（ステップＳ２２）。また、ａ^＊成分についてもＬ^＊成分と同様の手法により階調性評価値Ｇａが算出される（ステップＳ２３）。さらに、ｂ^＊成分についてもＬ^＊成分と同様の手法により階調性評価値Ｇｂが算出される（ステップＳ２４）。
【００３５】
ここで、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の各色成分については同様の手法により階調性評価値が算出されるため、ここではＬ^＊成分についてのみ詳細な処理手順について説明する。図５は、明度Ｌ^＊誤差算出部１３及び偏差算出部１４におけるＬ^＊成分の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００３６】
まず、明度Ｌ^＊誤差算出部１３では、Ｌ^＊成分の画像データについて、グラデーションが変化する方向（横方向）の画素値である１８９４４画素を８ビットの全階調数２５６で除算し、１階調ごとに階調幅（本実施形態では、７４画素）を計算する。次に、カウンタＩが０に初期化される。さらに、Ｌ^＊成分の画像データを計算された７４画素幅毎の階調レベルのブロック（以下、「階調ブロック」と称す。）に分割して、平均値Ａ（Ｉ）を求める（ステップＳ９２）。この処理を各階調ブロックについて実施する（ステップＳ９４）。図６は、本実施形態で画像データを各階調ブロックに分割したときのブロック分割の概要を説明するための図である。その後、カウンタＩを再度０に初期化する。すなわち、本発明に係る画像評価装置では、所定領域が、グラデーション画像のグラデーション方向について、グラデーション画像を構成する全階調数で均等に分割した矩形領域であることを特徴とする。
【００３７】
次に、明度Ｌ^＊誤差算出部１３では、Ｌ^＊成分の画像データの各階調ブロックに対して、平均値Ａ（Ｉ）と理想値Ｒ（Ｉ）との差分である誤差Ｅ（Ｉ）を計算する（ステップＳ９６）。尚、理想値Ｒ（Ｉ）は、評価用グラデーションチャート毎にあらかじめ用意されているものであり、全く変動のない印刷を行った場合の画素値である。すなわち、ノイズや階調跳びが全くない状態の画像における画素値である。図７は、本実施形態におけるＬ^＊成分の理想値Ｒ（Ｉ）と平均値Ａ（Ｉ）の一例を示す図である。また、図８は、本実施形態におけるａ^＊成分の理想値Ｒ（Ｉ）と平均値Ａ（Ｉ）の一例を示す図である。さらに、図９は、本実施形態におけるｂ^＊成分の理想値Ｒ（Ｉ）と平均値Ａ（Ｉ）の一例を示す図である。
【００３８】
次に、偏差算出部１４において、隣接階調との誤差の差ΔＥ（Ｉ）を求める（ステプＳ９７）。すなわち、式（７）を用いることによって隣接する階調間の誤差の差が求められる。
【００３９】
【数７】

【００４０】
そして、この隣接階調間の誤差の差ΔＥ（Ｉ）を全階調ブロックに対して計算する（ステップＳ９８、Ｓ９９）。偏差算出部１４ではその後、ΔＥ（Ｉ）の標準偏差が求められる（ステップＳ１００）。尚、同様にして、他の成分であるａ^＊とｂ^＊についても同様の計算が行われる。
【００４１】
次いで、本実施形態に係る画像評価装置では、階調性評価値算出部１９において、式（８）に示すようにＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊のそれぞれの成分について算出された標準偏差に対して対数をとり、符号の反転を行って、明度階調性ＧＬ、クロマティック階調性Ｇａ、クロマティック階調性Ｇｂを得る（ステップＳ１０１）。これは、主観評価との対応をよくするための補正項である。
【００４２】
【数８】

【００４３】
尚、式（８）において、ΔＥａｖｇはΔＥ（Ｉ）の平均値である。
【００４４】
そして、各成分について行った上記演算の結果、階調性評価値算出部１９では、式（９）を用いて、カラー階調性評価値ＧＣが算出される。
【００４５】
【数９】

【００４６】
尚、式（９）において、α及びβは比例定数であり、本実施形態ではいずれも１とする。但し、これらの定数は、主観評価との対応をよくするために、評価用チャートの種類によって変化させてもよい。
【００４７】
また、上述した実施形態では、均等知覚色空間画像として、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。すなわち、本発明は、均等知覚色空間画像が、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系又はＬ^＊ｕ^＊ｖ^＊表色系に基づいて表現された画像であることを特徴とする。尚、本発明においては、均等知覚色空間画像が、明度画像、色相画像及び彩度画像から構成されているものであっても同様に適用することが可能である。
【００４８】
本実施形態に係る画像評価装置を用いて、カラーグラデーション画像の各階調の明度及び２つのクロマティック指数について理想値との誤差を求め、全階調域での誤差の標準偏差から階調性評価値を算出した。これによって、従来技術では困難であったカラーグラデーション画像の階調性評価が可能となった。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、プリンタで媒体上に印刷されたグラデーション画像の品質の評価を心理評価と対応した物理評価によって好適に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係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の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で画像入力部１１から入力される階調性評価用のカラーグラデーション画像の一例を示す図である。
【図４】色空間変換部１２によって変換されたＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊成分の一例を示す図である。
【図５】明度Ｌ^＊誤差算出部１３及び偏差算出部１４におけるＬ^＊成分の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態で画像データを各階調ブロックに分割したときのブロック分割の概要を説明するための図である。
【図７】本発明の一実施形態におけるＬ^＊成分の理想値Ｒ（Ｉ）と平均値Ａ（Ｉ）の一例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態におけるａ^＊成分の理想値Ｒ（Ｉ）と平均値Ａ（Ｉ）の一例を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態におけるｂ^＊成分の理想値Ｒ（Ｉ）と平均値Ａ（Ｉ）の一例を示す図である。
【符号の説明】
１１　画像入力部
１２　色空間変換部
１３　明度Ｌ^＊誤差算出部
１４、１６、１８　偏差算出部
１５　クロマティックａ^＊誤差算出部
１７　クロマティックｂ^＊誤差算出部
１９　階調性評価値算出部[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 a gradation 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, “gradation of image” such as smoothness of a gradation image. Then, as a scale for physically expressing the gradation of an image, the density area of a patch image having a fixed area in which pixel values are separated by a certain size is twice the RMS (Root-Mean-Square) granularity. The “identification gradation number” to be divided has been conventionally used.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, according to the conventional technology, it is possible to calculate the number of discrimination gradations of an image printed on a medium by a printer, but it is necessary to continuously calculate from a shadow (dark) portion to a highlight (bright) portion. It has been difficult to objectively evaluate the quality of a gradation image in which color and brightness change. Even if the step of the input pixel value of the patch image used for calculating the number of discrimination gradations is made fine, noise is superimposed in the print area when the printer prints, or the shading characteristic of the printer is Therefore, since the color and the brightness vary depending on the printing position, accurate gradation evaluation cannot be performed by the conventional technology.
[0004]
Further, in the conventional technique using a patch image, the number of identification gradations of an image such as a gradation image in which the color or brightness gradually changes in a minute area, and the number of identification gradations of those images visually observed by an evaluator. There is a problem that the correspondence between the evaluation values is not good because the impression is different from the impression.
[0005]
The present invention has been made in order to solve the above problems, and an image evaluation apparatus that can appropriately evaluate the quality of a gradation image printed on a medium by a printer by physical evaluation corresponding to psychological evaluation and It is intended to provide an image evaluation method.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, an image evaluation device according to the present invention includes an input unit that inputs a predetermined gradation image, a color space conversion unit that converts the gradation image into a uniform perceived color space image, and the uniform perceived color. For each component of the aerial image, error calculation means for calculating an error between an average pixel value and an ideal value for each predetermined area, deviation calculation means for calculating a standard deviation of the error, for the predetermined area, A gradation evaluation value calculating means for calculating a gradation evaluation value of the gradation image.
[0007]
Further, the image evaluation device according to the present invention is characterized in that the predetermined area is a rectangular area equally divided with respect to a gradation direction of the gradation image by all gradations constituting the gradation image.
[0008]
Further, the image evaluation device according to the present invention is characterized in that the input unit reads and inputs a gradation image printed on a predetermined medium in a predetermined image forming apparatus.
[0009]
Furthermore, the image evaluation device according to the present invention is characterized in that the gradation image is a color gradation image.
[0010]
Furthermore, in the image evaluation device according to the present invention, the color gradation image is converted into a uniform perceived color space image expressed based on an L ^* a ^* b ^* color system or an L ^* u ^* v ^* color system. It is characterized by being performed.
[0011]
Still further, the image evaluation device according to the present invention is characterized in that the color gradation image is converted into a uniform perceived color space image including a lightness image, a hue image, and a saturation image.
[0012]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an image evaluation device according to an embodiment of 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 includes an image input unit 11 that reads and inputs a color gradation image printed on a medium such as paper with a printer or the like, and converts the input color gradation image into an L image. ^* a ^* b ^* deviation calculating a brightness error deviation of the lightness L ^* error calculating unit 13, L ^* component for calculating the brightness error of the images for color space conversion unit 12 for converting the color system, L ^* component chromatic b for chromatic ^{a *} deviation calculating section 16 for calculating the chromatic ^{a *} error deviation of the chromatic ^{a *} error calculating unit 15, ^{a *} component for calculating an error, ^{b *} component of the calculation unit 14, ^{a *} component ^* deviation calculation for calculating the chromatic b ^* error deviation of the chromatic b ^* error calculator 17, b ^* component for calculating an error Parts 18 and based on each deviation calculated composed tone evaluation value calculating unit 19 that calculates a tone evaluation value.
[0014]
That is, in the image evaluation device according to the present invention, the predetermined gradation image input from the image input unit 11 is converted by the color space conversion unit 12 into a uniform perceived color space image. Then, for each component of the uniform perceived color space image, the lightness L ^* error calculation unit 13, the chromatic a ^* error calculation unit 15, and the chromatic b ^* error calculation unit 17 calculate the error between the average pixel value and the ideal value for each predetermined region. Is calculated. Further, the

deviation calculators

14, 16, and 18 calculate the standard deviation of the error calculated for each region of each component of the uniform perceived color space image. Then, the gradation evaluation value of the gradation image input from the standard deviation of each component of the uniform perceived color space image is calculated by the gradation evaluation value calculation unit 19.
[0015]
Further, the image evaluation device according to the present invention is characterized in that the image input unit 11 reads and inputs a gradation image printed on a medium by a printer to be evaluated. Further, the invention is characterized in that the gradation image is a color gradation image.
[0016]
Next, an operation of obtaining a gradation evaluation value of a color gradation image using the image evaluation device having the above-described configuration will be described. FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation procedure of the image evaluation device of the present embodiment.
[0017]
First, a color gradation image for evaluating gradation is read from the image input unit 11 at a resolution of 2000 dpi and stored as sRGB data (step S20). FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a color gradation image for gradation evaluation input from the image input unit 11 in the present embodiment. The image shown in FIG. 3 is a color image having 9472 horizontal pixels and 1024 vertical pixels, and is a gradation image in which the color continuously changes from red to green from left to right.
[0018]
An image output from the color gradation image shown in FIG. With the image evaluation device according to the present invention, it is possible to evaluate the print quality of a printer that prints a color gradation image to be evaluated. The sRGB data read by the image input unit 11 has 16-bit accuracy in each color in the sRGB color space.
[0019]
Next, the color space conversion unit 12 converts the sRGB data into CIE LAB that is uniform perceived color space information (Step S21). Here, according to the definition of sRGB, each R, G, B data should be divided by the 8-bit maximum value 255. However, in this embodiment, the output sRGB data of the image input unit 11 has 16-bit precision. Was calculated using a maximum value of 65535 of 16 bits. That is, conversion from sRGB data to L ^* , a ^* , and b ^* is performed as follows.
[0020]
(Equation 1)

[0021]
Here, when R ′, G ′, B ′ ≦ 0.04045, Expression (2) is further used.
[0022]
(Equation 2)

[0023]
On the other hand, when R ′, G ′, and B ′> 0.04045, Expression (3) is used.
[0024]
[Equation 3]

[0025]
Next, X, Y, and Z are calculated using Expression (4).
[0026]
(Equation 4)

[0027]
Then, L ^* , a ^* , and b ^* are calculated using equation (5).
[0028]
(Equation 5)

[0029]
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. Further, in the equation (4), (X / Xn), (Y / Yn), and (Z / Zn)> 0.008856.
[0030]
Here, when (X / Xn), (Y / Yn), and (Z / Zn) <0.008856, the calculation is performed by replacing the expression (6).
[0031]
(Equation 6)

[0032]
The L ^* a ^* b ^* image converted by the above-described procedure is stored in a recording unit (not shown).
[0033]
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the L ^* , a ^* , and b ^* components converted by the color space conversion unit 12. In FIG. 4, for the a ^* and b ^* components, −100 is displayed as black and +100 is displayed as white.
[0034]
Next, a gradation evaluation value GL is calculated for the L ^* component (step S22). The gradation evaluation value Ga is calculated by the same method as also ^{the L *} component for ^{a *} component (step S23). Further, the gradation evaluation value Gb is calculated for the b ^* component in the same manner as for the L ^* component (step S24).
[0035]
Here, for each color component of L ^* , a ^* , and b ^* , the gradation evaluation value is calculated by the same method, and therefore, a detailed processing procedure for only the L ^* component will be described here. FIG. 5 is a flowchart for explaining the processing procedure of the L ^* component in the lightness L ^* error calculator 13 and the deviation calculator 14.
[0036]
First, the brightness L ^* error calculating unit 13 divides 18944 pixels, which are pixel values in the direction in which the gradation changes (horizontal direction), with respect to the L ^* component image data by the 8-bit total number of gradations 256, and calculates the first order. The gradation width (74 pixels in this embodiment) is calculated for each key. Next, the counter I is initialized to zero. Further, the image data of the L ^* component is divided into calculated gradation level blocks (hereinafter referred to as “gradation blocks”) for each 74 pixel width, and an average value A (I) is obtained (step S92). ). This processing is performed for each gradation block (step S94). FIG. 6 is a diagram for explaining an outline of block division when image data is divided into each gradation block in the present embodiment. After that, the counter I is initialized to 0 again. That is, the image evaluation apparatus according to the present invention is characterized in that the predetermined area is a rectangular area equally divided by the total number of gradations forming the gradation image in the gradation direction of the gradation image.
[0037]
Next, the lightness L ^* error calculator 13 calculates an error E (I) that is a difference between the average value A (I) and the ideal value R (I) for each gradation block of the image data of the L ^* component. Calculation is performed (step S96). Note that the ideal value R (I) is prepared in advance for each evaluation gradation chart, and is a pixel value when printing without any change is performed. That is, it is a pixel value in an image in a state in which there is no noise or gradation jump. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the ideal value R (I) and the average value A (I) of the L ^* component in the present embodiment. FIG. 8 is a diagram showing an example of the ideal value R (I) and the average value A (I) of the a ^* component in the present embodiment. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the ideal value R (I) and the average value A (I) of the b ^* component in the present embodiment.
[0038]
Next, the difference calculator 14 calculates a difference ΔE (I) between the adjacent gradation and the error (step S97). That is, the difference in error between adjacent gray scales is obtained by using equation (7).
[0039]
(Equation 7)

[0040]
Then, the difference ΔE (I) of the error between adjacent gradations is calculated for all gradation blocks (steps S98 and S99). Thereafter, the deviation calculator 14 calculates a standard deviation of ΔE (I) (step S100). Similarly, the same calculation is performed for the other components a ^* and b ^* .
[0041]
Next, in the image evaluation apparatus according to the present embodiment, the gradation evaluation value calculation unit 19 calculates the standard deviation calculated for each of the L ^* , a ^* , and b ^* components as shown in Expression (8). By taking the logarithm and inverting the sign, lightness gradation GL, chromatic gradation Ga, and chromatic gradation Gb are obtained (step S101). This is a correction term for improving the correspondence with the subjective evaluation.
[0042]
(Equation 8)

[0043]
In Equation (8), ΔEavg is an average value of ΔE (I).
[0044]
Then, as a result of the above calculation performed for each component, the gradation evaluation value calculation unit 19 calculates the color gradation evaluation value GC using Expression (9).
[0045]
(Equation 9)

[0046]
In Expression (9), α and β are proportional constants, and are set to 1 in this embodiment. However, these constants may be changed depending on the type of the evaluation chart in order to improve the correspondence with the subjective evaluation.
[0047]
In the above-described embodiment, the L ^* a ^* b ^* color system has been described as a uniform perceived color space image. However, the present invention is similarly applied using an L ^* u ^* v ^* color system or the like. It is possible. That is, the present invention is characterized in that the uniform perceived color space image is an image expressed based on the L ^* a ^* b ^* color system or the L ^* u ^* v ^* color system. Note that, in the present invention, the equally perceived color space image can be similarly applied even if the image includes a brightness image, a hue image, and a saturation image.
[0048]
Using the image evaluation apparatus according to the present embodiment, the difference between the lightness of each gradation and the two chromatic indices of the color gradation image from the ideal value is obtained, and the gradation evaluation value is calculated from the standard deviation of the error in the entire gradation range. Was calculated. This makes it possible to evaluate the gradation of a color gradation image, which has been difficult with the prior art.
[0049]
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.
[0050]
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.
[0051]
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.
[0052]
When the present invention is applied to the recording medium, the recording medium stores program codes corresponding to the flowcharts described above.
[0053]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the evaluation of the quality of a gradation image printed on a medium by a printer can be suitably performed by a physical evaluation corresponding to a psychological 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 color gradation image for gradation evaluation input from the image input unit 11 according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of L ^* , a ^* , and b ^* components converted by a color space conversion unit 12;
FIG. 5 is a flowchart illustrating a processing procedure of an L ^* component in a lightness L ^* error calculation unit 13 and a deviation calculation unit 14.
FIG. 6 is a diagram for explaining an outline of block division when image data is divided into each gradation block according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an ideal value R (I) and an average value A (I) of an L ^* component according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram showing an example of an ideal value R (I) and an average value A (I) of the a ^* component in one embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an ideal value R (I) and an average value A (I) of a b ^* component according to an embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
Reference Signs List 11 Image input unit 12 Color space conversion unit 13 Lightness L ^*

Error calculation units

14, 16, 18 Deviation calculation unit 15 Chromatic a ^* Error calculation unit 17 Chromatic b ^* Error calculation unit 19 Tone evaluation value calculation unit

Claims

Input means for inputting a predetermined gradation image,
A color space conversion unit that converts the gradation image into a uniform perceived color space image, and an error calculation unit that calculates an error between an average pixel value and an ideal value for each predetermined region for each component of the uniform perceived color space image.
Deviation calculation means for calculating a standard deviation of the error for the predetermined area,
An image evaluation device comprising: a gradation evaluation value calculation unit configured to calculate a gradation evaluation value of the gradation image from the standard deviation.

2. The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the predetermined area is a rectangular area equally divided by the number of gradations forming the gradation image in the gradation direction of the gradation image.

The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the input unit reads and inputs a gradation image printed on a predetermined medium in a predetermined image forming apparatus.

The image evaluation device according to claim 1, wherein the gradation image is a color gradation image.

5. The color gradation image according to claim 4, wherein the color gradation image is converted into a uniform perceptual color space image expressed based on an L ^* a ^* b ^* color system or an L ^* u ^* v ^* color system. Image evaluation device.

The image evaluation device according to claim 4, wherein the color gradation image is converted into a uniform perceived color space image including a lightness image, a hue image, and a saturation image.

A color space conversion step of converting a predetermined gradation image into a uniform perceived color space image,
For each component of the uniform perceived color space image, an error calculating step of calculating an error between an average pixel value and an ideal value for each predetermined region,
For the predetermined area, a deviation calculation step of calculating a standard deviation of the error,
A gradation evaluation value calculating step of calculating a gradation evaluation value of the gradation image from the standard deviation.

8. The image evaluation method according to claim 7, wherein the predetermined area is a rectangular area equally divided with respect to a gradation direction of the gradation image by all gradations constituting the gradation image.

9. The image evaluation method according to claim 7, further comprising a reading step of reading a gradation image printed on a predetermined medium in a predetermined image forming apparatus.

The image evaluation method according to any one of claims 7 to 9, wherein the gradation image is a color gradation image.

11. The color gradation image according to claim 10, wherein the color gradation image is converted into a uniform perceptual color space image expressed based on an L ^* a ^* b ^* color system or an L ^* u ^* v ^* color system. Image evaluation method.

The image evaluation method according to claim 10, wherein the color gradation image is converted into a uniform perceived color space image including a lightness image, a hue image, and a saturation image.

On the computer,
A color space conversion procedure for converting a predetermined gradation image into a uniform perceived color space image,
For each component of the uniform perceived color space image, an error calculation procedure for calculating an error between an average pixel value and an ideal value for each predetermined region,
For the predetermined area, a deviation calculation procedure for calculating a standard deviation of the error,
And calculating a gradation evaluation value of the gradation image from the standard deviation.

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