JP2004064689A

JP2004064689A - Image evaluation apparatus and image evaluation method

Info

Publication number: JP2004064689A
Application number: JP2002223730A
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 performing objective evaluation which can be suitably correspond to 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 is converted into a uniform color space. Then, a space frequency component calculating section 13 applies frequency conversion to brightness information and perception chromaticity information to calculate power spectrum. Meanwhile, a noise superimposition processing section 12 superimposes random noise information on the brightness information and perception chromaticity information. Further, a dot frequency component removing section 14 removes prescribed frequency components from the power spectrum. Also, a vidual characteristic multiplying section 15 multiplies the power spectrum by predetermined space frequency information, 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明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換する変換手段と、前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルを算出する第１の周波数変換手段と、前記明度情報及び前記知覚色度情報にランダムノイズ情報を重畳する重畳手段と、前記ランダムノイズを重畳した前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルを算出する第２の周波数変換手段と、前記第２のパワースペクトルと前記第１のパワースペクトルとの差分に基づいて、該第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３のパワースペクトルを生成する除去手段と、前記第３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４のパワースペクトルを生成する乗算手段と、前記第４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、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明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換する変換手段と、前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルを算出する第１の周波数変換手段と、前記明度情報にランダムノイズ情報を重畳する重畳手段と、前記ランダムノイズを重畳した前記明度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルを算出する第２の周波数変換手段と、前記第１のパワースペクトルと前記第２のパワースペクトルとの差分に基づいて、該第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３のパワースペクトルを生成する除去手段と、前記第３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４のパワースペクトルを生成する乗算手段と、前記第４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。
【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４のパワースペクトルから前記明度情報及び前記知覚色度情報に関する画像ノイズ量を算出するノイズ量算出手段と、前記明度情報及び前記知覚色度情報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、前記所定の空間周波数特性が、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。
【００１０】
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。
【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。
【００１２】
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。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の画像評価装置の一実施形態について説明する。
【００１４】
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の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、評価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それぞれの均等色空間の各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。
【００１５】
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が入力される。次に、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明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換される。そして、空間周波数成分算出部１３で、明度情報及び知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルが算出される。一方、ノイズ重畳処理部１２で、明度情報及び知覚色度情報にランダムノイズ情報が重畳される。さらに、空間周波数成分算出部１３で、ランダムノイズが重畳された明度情報及び知覚色度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルが算出される。さらにまた、網点周波数成分除去部１４で、第２のパワースペクトルと第１のパワースペクトルとの差分に基づいて、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３のパワースペクトルが生成される。さらにまた、視覚特性乗算部１５で、第３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４のパワースペクトルが生成される。そして、粒状性評価値算出部１６で、第４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が評価される。
【００１６】
次に、上述した構成を有する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。
【００１７】
まず、画像入力部１０から画像評価対象であるハーフトーン画像が形成された媒体を解像度１０００ｄｐｉで読み込み、１０２４画素角のＲＧＢ各１６ビットの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Ｓ２０）。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。図７は、本実施形態における画像評価に使用する網点周波数成分を有するハーフトーン画像の一例を示す図である。次に、均等色空間成分算出部１１において、以下に示される式（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Ｓ２１）。
【００１８】
【数１】

【００１９】
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。
【００２０】
【数２】

【００２１】
一方、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’＞０．０４０４５の場合、式（３）を用いる。
【００２２】
【数３】

【００２３】
次いで、式（４）を用いて、Ｘ、Ｙ、Ｚを計算する。
【００２４】
【数４】

【００２５】
そして、式（５）を用いて、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊が算出される。
【００２６】
【数５】

【００２７】
尚、Ｘ、Ｙ、Ｚは、試料のＸＹＺ表色系における３刺激値である。また、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。
【００２８】
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を置き換えて計算する。
【００２９】
【数６】

【００３０】
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^＊、ａ^＊、ｂ^＊の各画像に対して、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の変動幅が±５のランダム（ホワイト）ノイズを重畳してＬ’^＊、ａ’^＊、ｂ’^＊を作成する（ステップＳ２２）。尚、本実施形態では重畳するノイズ量を±５としたが、ノイズ量はこれ以外の任意の量であっても構わない。
【００３１】
次に、空間周波数成分算出部１１において、式（７）に従ってＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊、Ｌ’^＊、ａ’^＊、ｂ’^＊をフーリエ変換し、それぞれに対してスペクトルＳＬ^＊（ｕ’，ｖ’）、Ｓａ^＊（ｕ’，ｖ’）、Ｓｂ^＊（ｕ’，ｖ’）、ＳＬ’^＊（ｕ’，ｖ’）、Ｓａ’^＊（ｕ’，ｖ’）、Ｓｂ’^＊（ｕ’，ｖ’）を求める。
【００３２】
【数７】

【００３３】
さらに、式（８）に従って、第１のパワースペクトルＰＬ^＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐａ^＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐｂ^＊（ｕ’，ｖ’）、第２のパワースペクトルＰＬ’^＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐａ’^＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐｂ’^＊（ｕ’，ｖ’）を求める（ステップＳ２３）。
【００３４】
【数８】

【００３５】
ここで、本実施形態では、評価対象画像として図７に示すように正方形の原画像を用いているため、式（８）においてＮとＭとは等しい。従って、以下の説明では、全てＮに統一して記述する。
【００３６】
次に、網点周波数成分除去部１４では、原画像の２次元パワースペクトルの網点周波数成分を除去し、第３のパワースペクトルを生成する（ステップＳ２４）。
【００３７】
ここで、図２に示されるフローチャートのステップＳ２４での網点周波数成分除去部１４の動作手順について図面を用いて詳細に説明する。図３は、網点周波数成分除去部１４の動作手順について詳細に説明するためのフローチャートである。尚、以下の処理では、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊に対して同様の処理を行うため、Ｌ^＊を代表例として説明する。
【００３８】
まず、網点周波数成分除去部１４では、Ｌ^＊画像が読み込まれる（ステップＳ３０）。次に、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Ｓ３１）。そして、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’Ｌ^＊（ｕ’，ｖ’）が、原画像のパワースペクトルＰＬ^＊（ｕ’，ｖ’）よりも小さいか否かが判定される（ステップＳ３２）。
【００３９】
ここで、Ｐ’Ｌ^＊（ｕ’，ｖ’）がＰＬ^＊（ｕ’，ｖ’）よりも小さい場合（Ｙｅｓ）、ＰＬ^＊（ｕ’，ｖ’）を０にしてステップＳ３４に進む（ステップＳ３３）。一方、Ｐ’Ｌ^＊（ｕ’，ｖ’）がＰＬ^＊（ｕ’，ｖ’）よりも大きい場合（Ｎｏ）、ステップＳ３４に進む。
【００４０】
ステップＳ３４では、ｕ’がＮ未満であるか否かが判定される。その結果、ｕ’がＮ未満であれば（Ｙｅｓ）、ｕ’をインクリメントしてステップＳ３２に戻る（ステップＳ３５）。一方、ｕ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、ステップＳ３６に進む。
【００４１】
次に、ステップＳ３６では、ｖ’がＮ未満であるか否かが判定される。その結果、ｖ’がＮより小さい場合（Ｙｅｓ）、ｖ’をインクリメントしてステップＳ３２に戻る（ステップＳ３７）。一方、ｖ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）は終了する。尚、上述したように、ａ^＊、ｂ^＊の網点周波数成分についての除去方法もＬ^＊と同様である。
【００４２】
次に、視覚特性乗算部１５では、空間周波数成分算出部１３で算出されたパワースペクトルに人間の明度に対する空間周波数特性（ＶＴＦ）を乗算し、第４のパワースペクトルを生成する（ステップＳ２５）。すなわち、本発明に係る画像評価装置は、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を乗算することを特徴とする。
【００４３】
ここで、図２に示されるフローチャートのステップＳ２５での視覚特性乗算部１５の動作手順について図面を用いて詳細に説明する。図４は、視覚特性乗算部１５の動作手順について詳細に説明するためのフローチャートである。尚、以下の処理では、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊に対して同様の処理を行うため、Ｌ^＊を代表例として説明する。
【００４４】
まず、視覚特性乗算部１５では、Ｌ^＊のパワースペクトルＰＬ^＊（ｕ，ｖ）が読み込まれる（ステップＳ４０）。次に、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Ｓ４１）。さらに、空間周波数ｕ、ｖを式（９）に従って算出する（ステップＳ４２）。
【００４５】
【数９】

【００４６】
次に、空間周波数（ｕ，ｖ）のパワースペクトルＰＬ^＊（ｕ，ｖ）に対し、式（１０）で与えられるＶＴＦを乗算してパワースペクトルＰ”Ｌ^＊（ｕ，ｖ）が算出される（ステップＳ４３）。
【００４７】
【数１０】

【００４８】
但し、ｄｐｉは入力解像度（１０００ｄｐｉ）であり、Ｎは縦横の画素数（１０２４画素）である。また、Ｒは明視距離（３００ｍｍ）であり、空間周波数ｆの単位は（ｃｙｃｌｅｓ／ｄｅｇｒｅｅ）である。また、空間周波数ｆの算出は式（１１）を用いる。
【００４９】
【数１１】

【００５０】
次に、ｕ’がＮ未満であるか否かが判定される（ステップＳ４４）。その結果、ｕ’がＮより小さい場合（Ｙｅｓ）、ｕ’をインクリメントしてステップＳ４２に戻る（ステップＳ４７）。一方、ｕ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、ステップＳ４８に進む。
【００５１】
さらに、ステップＳ４８では、ｖ’がＮ未満であるか否かが判定される。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Ｓ４２に戻る（ステップＳ４９）。一方、ｖ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、処理を終了する。
【００５２】
次に、粒状性評価値算出部１６は、視覚特性乗算部１５によって算出されたＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊のそれぞれのパワースペクトルＰＬ^＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐａ^＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐｂ^＊（ｕ’，ｖ’）に重み係数α、β、γを乗算して定数δとともにそれぞれを加算し、式（１２）で与えられる粒状性評価値ｇを算出する（ステップＳ２６）。
【００５３】
【数１２】

【００５４】
ここで、ステップＳ２６で使用される重み係数α、β、γ、δは人間の主観に基づく心理評価によって予め決定された値を使用するものとする。尚、本実施形態では重み係数として、α＝４、β＝２、γ＝１、δ＝０の値を使用した。
【００５５】
すなわち、本発明に係る画像評価装置は、第４のパワースペクトルから明度情報及び知覚色度情報に関する画像ノイズ量を算出し、明度情報及び知覚色度情報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ことを特徴とする。
【００５６】
図８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８において、符号８１は、原画像の２次元パワースペクトルに対して中心（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、また、符号８２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８３は、符号８２で示されるパワースペクトル積分値と符号８１で示されるパワースペクトル積分値との差分値を示す。尚、図８において符号８１、８２で示される表の縦軸は対数軸である。
【００５７】
図８の符号８１に示される図より、ハーフトーンを使用した画像では、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するが、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することが分かる。同時に、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る。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となる。
【００５８】
＜第２の実施形態＞
本発明に係る第２の実施形態は、第１の実施形態の一部に対して変更を施したものである。図５は、本発明の第２の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。すなわち、上述した第１の実施形態では、均等色空間成分算出部１１により算出された均等色空間成分Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の全てランダムノイズを重畳した。しかし、本発明に係る第２の実施形態では、均等色空間成分算出部５１によって算出される均等色空間成分Ｌ^＊に対してのみノイズ重畳処理部５２でノイズを重畳する。
【００５９】
そして、空間周波数成分算出部５３で算出されたＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊のパワースペクトルと、ノイズを重畳したＬ^＊成分のパワースペクトルとを用いて、網点周波数成分除去部５４によって、網点周波数成分を除去する。すなわち、Ｌ^＊成分で算出した網点周波数成分をＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊のパワースペクトルＰＬ^＊、Ｐａ^＊、Ｐｂ^＊のすべてに対して除去する。
【００６０】
その後、視覚特性乗算部５５では、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊のパワースペクトルに対し視覚特性を乗算する。
【００６１】
すなわち、本発明に係る画像評価装置は、画像入力部５０から所定のハーフトーン画像が入力される。次に、均等色空間成分算出部５１で、ハーフトーン画像の色空間を明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換される。そして、空間周波数成分算出部５３で、明度情報及び知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルが算出される。一方、ノイズ重畳処理部５２で、明度情報にランダムノイズ情報が重畳される。さらに、空間周波数成分算出部５３で、ランダムノイズが重畳された明度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルが算出される。そして、網点周波数成分除去部５４で、第１のパワースペクトルと第２のパワースペクトルとの差分に基づいて、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３のパワースペクトルが生成される。さらに、視覚特性乗算部５５で、第３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４のパワースペクトルが生成される。そして、粒状性評価値算出部５６で、第４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が評価される。
【００６２】
ここで、視覚特性乗算部５５における処理手順について詳細に説明する。図６は、第２の実施形態に係る画像評価装置の視覚特性乗算部５５の処理手順について詳細に説明するためのフローチャートである。
【００６３】
まず、視覚特性乗算部５５では、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊のパワースペクトルＰＬ^＊（ｕ，ｖ）、Ｐａ^＊（ｕ，ｖ）、Ｐｂ^＊（ｕ，ｖ）が読み込まれる（ステップＳ６０）。次に、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Ｓ６１）。さらに、空間周波数ｕ、ｖを上述した式（１０）に従って算出する（ステップＳ６２）。
【００６４】
次に、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊のパワースペクトルＰＬ^＊（ｕ，ｖ）、Ｐａ^＊（ｕ，ｖ）、Ｐｂ^＊（ｕ，ｖ）に対し、以下に示す式（１３）〜式（１５）で与えられるＶＴＦＬ^＊、ＶＴＦａ^＊、ＶＴＦｂ^＊を乗算してパワースペクトルＰ”Ｌ^＊（ｕ，ｖ）、Ｐ”ａ^＊（ｕ，ｖ）、Ｐ”ｂ^＊（ｕ，ｖ）を算出する（ステップＳ６３）。
【００６５】
【数１３】

【００６６】
【数１４】

【００６７】
【数１５】

【００６８】
但し、ｄｐｉは入力解像度（１０００ｄｐｉ）であり、Ｎは縦横の画素数（１０２４画素）である。また、Ｒは明視距離（３００ｍｍ）であり、空間周波数の単位は（ｃｙｃｌｅｓ／ｄｅｇｒｅｅ）である。空間周波数ｆの算出には式（１２）が用いられる。
【００６９】
次に、ｕ’がＮ未満であるか否かが判定される（ステップＳ６４）。その結果、ｕ’がＮより小さい場合（Ｙｅｓ）、ｕ’をインクリメントしてステップＳ６２に戻る（ステップＳ６５）。一方、ｕ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、ステップＳ６６に進む。
【００７０】
ステップＳ６６では、ｖ’がＮ未満であるか否かが判定される。その結果、ｖ’がＮより小さい場合（Ｙｅｓ）、ｖ’をインクリメントしてステップＳ６２に戻る（ステップＳ６７）。一方、ｖ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、処理を終了する。
【００７１】
さらに、粒状性評価値算出部５６において、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊ごとに異なる重み係数を乗算し、総和を求めて粒状性評価値を計算する。
【００７２】
上述したように、第２の実施形態では、網点周波数成分を除去するために重畳するノイズをＬ^＊のみで行うことによって、空間周波数成分の変換を行う計算量を軽減することができる。また、均等色空間成分の各成分ごとに異なる視覚特性を乗算することによって、主観評価との対応を良好にすることが可能となる。
【００７３】
また、上述した実施形態では、ハーフトーン画像の色空間を、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系に変換する場合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、ハーフトーン画像の色空間を、明度画像、色相画像及び彩度画像からなる色空間に変換する場合であっても同様に適用することが可能である。
【００７４】
すなわち、本発明に係る画像評価装置は、均等色空間成分算出部１１、５１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、本発明に係る画像評価装置は、均等色空間成分算出部１１、５１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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
【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】本発明の第１の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】網点周波数成分除去部１４の動作手順について詳細に説明するためのフローチャートである。
【図４】視覚特性乗算部１５の動作手順について詳細に説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の第２の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６】第２の実施形態に係る画像評価装置の視覚特性乗算部５５の処理手順について詳細に説明するためのフローチャートである。
【図７】本実施形態における画像評価に使用する網点周波数成分を有するハーフトーン画像の一例を示す図である。
【図８】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、５０　画像入力部
１１、５１　均等色空間成分算出部
１２、５２　ノイズ重畳処理部
１３、５３　空間周波数成分算出部
１４、５４　網点周波数成分除去部
１５、５５　視覚特性乗算部
１６、５６　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-mentioned problems, an image evaluation device according to the present invention includes an input unit for inputting a predetermined halftone image, and a uniform perception in which a color space of the halftone image is represented by lightness information and perceived chromaticity information. Conversion means for converting into a color space; first frequency conversion means for calculating a first power spectrum by frequency-converting the brightness information and the perceived chromaticity information; and randomizing the brightness information and the perceived chromaticity information. Superimposing means for superimposing noise information, second frequency converting means for calculating a second power spectrum by frequency-converting the brightness information and the perceived chromaticity information on which the random noise is superimposed, and the second power A third power spectrum is generated by removing a predetermined frequency component from the first power spectrum based on a difference between the spectrum and the first power spectrum. Removing means for multiplying the third power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a fourth power spectrum; and using the fourth power spectrum to reduce graininess of the halftone image. Evaluation means for evaluating.
[0007]
Further, the image evaluation device according to the present invention includes an input unit that inputs a predetermined halftone image, and a conversion that converts a color space of the halftone image into a uniform perceived color space represented by brightness information and perceived chromaticity information. Means, first frequency conversion means for performing frequency conversion on the brightness information and the perceived chromaticity information to calculate a first power spectrum, superimposing means for superimposing random noise information on the brightness information, A second frequency conversion means for calculating a second power spectrum by frequency-converting the brightness information on which the first power spectrum is superimposed, based on a difference between the first power spectrum and the second power spectrum. Removing means for removing a predetermined frequency component from the power spectrum of the second power spectrum to generate a third power spectrum; Multiplication means for generating a fourth power spectrum by multiplying the broadcast, characterized in that it comprises an evaluation means for evaluating the graininess of the halftone image by using the fourth power spectrum.
[0008]
Further, in the image evaluation apparatus according to the present invention, the evaluation unit calculates an image noise amount related to the brightness information and the perceived chromaticity information from the fourth power spectrum; An evaluation value calculation unit configured to perform a predetermined weighting on the image noise amount related to the perceived chromaticity information to calculate a granularity evaluation value.
[0009]
Still further, the image evaluation device according to the present invention is characterized in that the predetermined spatial frequency characteristic is spatial frequency information based on a spatial frequency characteristic relating to lightness of human vision.
[0010]
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.
[0011]
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.
[0012]
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.
[0013]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of an image evaluation device of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0014]
<First embodiment>
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of the image evaluation device according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, an image evaluation device according to the present embodiment includes an image input unit 10 for inputting a halftone image to be evaluated, a uniform color space for converting a color space of the input halftone image into a uniform color space. A component calculation unit 11, a noise superimposition processing unit 12 that superimposes noise on a uniform color space component, a spatial frequency component calculation unit 13 that calculates a spatial frequency component from each component of the uniform color space before and after noise superimposition, and a spatial frequency component From a halftone frequency component removing unit 14 for removing halftone 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. Be composed.
[0015]
That is, in the image evaluation device according to the present invention, a predetermined halftone image is input from the image input unit 10. Next, the uniform color space component calculation unit 11 converts the color space of the halftone image into a uniform perceived color space represented by brightness information and perceived chromaticity information. Then, the spatial frequency component calculation unit 13 frequency-converts the brightness information and the perceived chromaticity information to calculate a first power spectrum. On the other hand, random noise information is superimposed on the brightness information and the perceived chromaticity information by the noise superimposition processing unit 12. Further, the spatial frequency component calculation unit 13 frequency-converts the brightness information and the perceived chromaticity information on which the random noise is superimposed to calculate a second power spectrum. Further, the halftone frequency component removing unit 14 removes a predetermined frequency component from the first power spectrum based on the difference between the second power spectrum and the first power spectrum, and converts the third power spectrum. Generated. Furthermore, the visual characteristic multiplication unit 15 multiplies the third power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a fourth power spectrum. Then, the graininess evaluation value calculation unit 16 evaluates the graininess of the halftone image using the fourth power spectrum.
[0016]
Next, an operation procedure of the image evaluation apparatus having the above-described 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.
[0017]
First, the medium on which the halftone image to be evaluated is formed is read from the image input unit 10 at a resolution of 1000 dpi, and is stored in a recording unit (not shown) or the like as 16-bit RGB image data of 1024 pixels square (step S20). ). 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. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a halftone image having a halftone frequency component used for image evaluation in the present embodiment. 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 S21).
[0018]
(Equation 1)

[0019]
Here, when R ′, G ′, B ′ ≦ 0.04045, R ″, G ″, B ″ are calculated using equation (2).
[0020]
(Equation 2)

[0021]
On the other hand, when R ′, G ′, B ′> 0.04045, Expression (3) is used.
[0022]
[Equation 3]

[0023]
Next, X, Y, and Z are calculated using Expression (4).
[0024]
(Equation 4)

[0025]
Then, L ^* , a ^* , and b ^* are calculated using equation (5).
[0026]
(Equation 5)

[0027]
Note that X, Y, and Z are tristimulus values in the XYZ color system of the sample. 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.
[0028]
When (X / Xn), (Y / Yn), and (Z / Zn) <0.008856, the calculation is performed by replacing each of them as shown in Expression (6).
[0029]
(Equation 6)

[0030]
Next, the noise superimposing section 12, ^L * calculated in the uniform color space component calculation unit ^11, a *, with respect to ^{b *} of each ^image, L ^*, a *, ^{b *} of the fluctuation range is ± 5 L ′ ^* , a ′ ^* , and b ′ ^* are created by superimposing the random (white) noise of step S22 (step S22). In this embodiment, the amount of noise to be superimposed is ± 5, but the amount of noise may be any other amount.
[0031]
Next, in the spatial frequency component calculation unit 11, L ^* , a ^* , b ^* , L ' ^* , a' ^* , b ' ^* are Fourier-transformed according to the equation (7), and the spectrum SL ^* (u ', V'), Sa ^* (u ', v'), Sb ^* (u ', v'), SL ' ^* (u', v '), Sa' ^* (u ', v'), Sb ' ^* Find (u ', v').
[0032]
(Equation 7)

[0033]
Further, according to equation (8), the first power spectrum PL ^* (u ′, v ′), Pa ^* (u ′, v ′), Pb ^* (u ′, v ′), the second power spectrum PL ′ ^* (U ', v'), Pa ' ^* (u', v '), and Pb' ^* (u ', v') are obtained (step S23).
[0034]
(Equation 8)

[0035]
Here, in the present embodiment, since a square original image is used as the evaluation target image as shown in FIG. 7, N and M are equal in Expression (8). Therefore, in the following description, all are described as N.
[0036]
Next, the halftone frequency component removing unit 14 removes the halftone frequency component of the two-dimensional power spectrum of the original image to generate a third power spectrum (step S24).
[0037]
Here, the operation procedure of the halftone frequency component removing unit 14 in step S24 of the flowchart shown in FIG. 2 will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 3 is a flowchart for describing in detail the operation procedure of the halftone frequency component removing unit 14. In the following processing, the same processing is performed on L ^* , a ^* , and b ^* . Therefore, L ^* will be described as a representative example.
[0038]
First, the dot frequency component removing unit 14 reads an L ^* image (step S30). Next, the counters u 'and v' in the spatial frequency domain are initialized to 0 (step S31). Then, whether or not the power spectrum P′L ^* (u ′, v ′) of the noise-superimposed image at the counter (u ′, v ′) is smaller than the power spectrum PL ^* (u ′, v ′) of the original image Is determined (step S32).
[0039]
Here, if P′L ^* (u ′, v ′) is smaller than PL ^* (u ′, v ′) (Yes), PL ^* (u ′, v ′) is set to 0 and the process proceeds to step S34 ( Step S33). On the other hand, if P′L ^* (u ′, v ′) is greater than PL ^* (u ′, v ′) (No), the process proceeds to step S34.
[0040]
In step S34, it is determined whether or not u 'is less than N. As a result, if u 'is less than N (Yes), u' is incremented and the process returns to step S32 (step S35). On the other hand, if u ′ is equal to or greater than N (No), the process proceeds to step S36.
[0041]
Next, in step S36, it is determined whether v ′ is less than N. As a result, if v ′ is smaller than N (Yes), v ′ is incremented and the process returns to step S32 (step S37). On the other hand, if v ′ is equal to or greater than N (No), the process ends. As described above, a ^*, method for removing the b ^* dot frequency components is the same as L ^*.
[0042]
Next, the visual characteristic multiplication unit 15 multiplies the power spectrum calculated by the spatial frequency component calculation unit 13 with the spatial frequency characteristic (VTF) for human brightness to generate a fourth power spectrum (step S25). That is, the image evaluation device according to the present invention is characterized by multiplying spatial frequency information based on spatial frequency characteristics related to lightness of human vision.
[0043]
Here, the operation procedure of the visual characteristic multiplying unit 15 in step S25 of the flowchart shown in FIG. 2 will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 4 is a flowchart for describing in detail the operation procedure of the visual characteristic multiplication unit 15. In the following processing, the same processing is performed on L ^* , a ^* , and b ^* . Therefore, L ^* will be described as a representative example.
[0044]
First, the visual characteristic multiplying unit 15 reads the power spectrum PL ^* (u, v) of L ^* (step S40). Next, the counters u ′ and v ′ in the spatial frequency domain are initialized to 0 (step S41). Further, the spatial frequencies u and v are calculated according to equation (9) (step S42).
[0045]
(Equation 9)

[0046]
Next, the power spectrum P "L ^* (u, v) is calculated by multiplying the power spectrum PL ^* (u, v) of the spatial frequency (u, v) by the VTF given by the equation (10). (Step S43).
[0047]
(Equation 10)

[0048]
Here, dpi is the input resolution (1000 dpi), and N is the number of vertical and horizontal pixels (1024 pixels). Further, R is the clear visual distance (300 mm), and the unit of the spatial frequency f is (cycles / degree). Also, the calculation of the spatial frequency f uses equation (11).
[0049]
[Equation 11]

[0050]
Next, it is determined whether or not u ′ is less than N (step S44). As a result, if u 'is smaller than N (Yes), u' is incremented and the process returns to step S42 (step S47). On the other hand, if u ′ is equal to or greater than N (No), the process proceeds to step S48.
[0051]
Further, in step S48, it is determined whether v ′ is less than N. As a result, if v ′ is smaller than N (Yes), v ′ is incremented and the process returns to step S42 (step S49). On the other hand, if v ′ is equal to or greater than N (No), the process ends.
[0052]
Next, the granularity evaluation value calculation unit 16 calculates the power spectra PL ^* (u ′, v ′), Pa ^* (u ′, L) of L ^* , a ^* , and b ^* calculated by the visual characteristic multiplication unit 15. v ′) and Pb ^* (u ′, v ′) are multiplied by weighting factors α, β, and γ, and added together with a constant δ to calculate a granularity evaluation value g given by equation (12) (step) S26).
[0053]
(Equation 12)

[0054]
Here, it is assumed that the weighting factors α, β, γ, and δ used in step S26 use values determined in advance by psychological evaluation based on human subjectiveness. In the present embodiment, values of α = 4, β = 2, γ = 1, and δ = 0 are used as weighting coefficients.
[0055]
That is, the image evaluation device according to the present invention calculates the image noise amount related to the brightness information and the perceived chromaticity information from the fourth power spectrum, and performs predetermined weighting on the image noise amount related to the brightness information and the perceived chromaticity information. It is characterized in that a granularity evaluation value is calculated.
[0056]
FIG. 8 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 calculator 13 in the image evaluation device according to the present invention. 8, reference numeral 81 denotes a power spectrum integrated value obtained by integrating a two-dimensional power spectrum of an original image with a spatial frequency component having the same distance from the center (DC component) to make it one-dimensional. Reference numeral 82 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) is equalized to form a one-dimensional power spectrum. Further, reference numeral 83 denotes a difference value between the power spectrum integrated value indicated by reference numeral 82 and the power spectrum integrated value indicated by reference numeral 81. Note that the vertical axis of the table denoted by

reference numerals

81 and 82 in FIG. 8 is a logarithmic axis.
[0057]
From the diagram indicated by reference numeral 81 in FIG. 8, in the image using halftone, the power spectrum at the halftone frequency has a very high peak, but by creating an image on which random noise is superimposed, It can be seen that in the power spectrum of the superimposed image, the peak of the halftone dot frequency is smaller than the peak of the original image. At the same time, since the other frequency components have the property of increasing, 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 random noise is superimposed, thereby removing the component having a negative difference. As a result, a peak having a high halftone frequency can be removed. As a result, the influence of the frequency component of the halftone frequency is hard to be accepted, and it is possible to perform the image evaluation of the granularity using only the noise component.
[0058]
<Second embodiment>
The second embodiment according to the present invention is a modification of a part of the first embodiment. FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of the image evaluation device according to the second embodiment of the present invention. That is, in the first embodiment described above, all the random noises of the uniform color space components L ^* , a ^* , and b ^* calculated by the uniform color space component calculation unit 11 are superimposed. However, in the second embodiment according to the present invention, the noise superimposition processing unit 52 superimposes noise only on the uniform color space component L ^* calculated by the uniform color space component calculation unit 51.
[0059]
The halftone frequency component removing unit 54 uses the power spectrum of L ^* , a ^* , and b ^* calculated by the spatial frequency component calculating unit 53 and the power spectrum of the L ^* component on which noise is superimposed. Remove point frequency components. That is, the halftone frequency component calculated by the L ^* component is removed from all of the power spectra PL ^* , Pa ^* , and Pb ^* of L ^* , a ^* , and b ^* .
[0060]
Thereafter, the visual characteristic multiplying unit 55 multiplies the power spectra of L ^* , a ^* , and b ^{* by} the visual characteristic.
[0061]
That is, in the image evaluation device according to the present invention, a predetermined halftone image is input from the image input unit 50. Next, the uniform color space component calculation unit 51 converts the color space of the halftone image into a uniform perceived color space represented by brightness information and perceived chromaticity information. Then, the spatial frequency component calculation unit 53 frequency-converts the brightness information and the perceived chromaticity information to calculate a first power spectrum. On the other hand, the noise superimposition processing section 52 superimposes random noise information on the brightness information. Further, the spatial frequency component calculation unit 53 frequency-converts the brightness information on which the random noise is superimposed to calculate a second power spectrum. Then, a halftone frequency component removing unit 54 removes a predetermined frequency component from the first power spectrum based on a difference between the first power spectrum and the second power spectrum to generate a third power spectrum. Is done. Further, the visual power multiplication unit 55 multiplies the third power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a fourth power spectrum. Then, the graininess evaluation value calculation unit 56 evaluates the graininess of the halftone image using the fourth power spectrum.
[0062]
Here, the processing procedure in the visual characteristic multiplying unit 55 will be described in detail. FIG. 6 is a flowchart for describing in detail the processing procedure of the visual characteristic multiplication unit 55 of the image evaluation device according to the second embodiment.
[0063]
First, the power spectrum PL ^* (u, v), Pa ^* (u, v), Pb ^* (u, v) of L ^* , a ^* , b ^* is read in the visual characteristic multiplication unit 55 (step S60). . Next, the counters u ′ and v ′ in the spatial frequency domain are initialized to 0 (step S61). Further, the spatial frequencies u and v are calculated according to the above equation (10) (step S62).
[0064]
Next, with respect to the power spectra PL ^* (u, v), Pa ^* (u, v), and Pb ^* (u, v) of L ^* , a ^* , and b ^* , the following equations (13) to ( VTFL given by ^{^{15) *, VTFa *, VTFb}} * a by multiplying the power spectrum ^{^{P "L * (u, v}} ), P" a * (u, v), P "b * (u, v) calculated (Step S63).
[0065]
(Equation 13)

[0066]
[Equation 14]

[0067]
[Equation 15]

[0068]
Here, dpi is the input resolution (1000 dpi), and N is the number of vertical and horizontal pixels (1024 pixels). R is the clear visual distance (300 mm), and the unit of the spatial frequency is (cycles / degree). Equation (12) is used to calculate the spatial frequency f.
[0069]
Next, it is determined whether or not u ′ is less than N (step S64). As a result, if u ′ is smaller than N (Yes), u ′ is incremented and the process returns to step S62 (step S65). On the other hand, if u ′ is equal to or greater than N (No), the process proceeds to step S66.
[0070]
In step S66, it is determined whether v ′ is less than N. As a result, if v ′ is smaller than N (Yes), v ′ is incremented and the process returns to step S62 (step S67). On the other hand, if v ′ is equal to or greater than N (No), the process ends.
[0071]
Further, the graininess evaluation value calculation unit 56 calculates a graininess evaluation value by multiplying L ^* , a ^* , and b ^* by different weighting factors to obtain a total sum.
[0072]
As described above, in the second embodiment, the amount of calculation for converting the spatial frequency component can be reduced by performing the noise to be superimposed only on L ^* to remove the halftone frequency component. In addition, by multiplying different visual characteristics for each component of the uniform color space component, it is possible to improve the correspondence with the subjective evaluation.
[0073]
Further, in the above-described embodiment, the case where the color space of the halftone image is converted into the L ^* a ^* b ^* color system has been described, but the L ^* u ^* v ^* color system or the like is similarly used. The present invention can be applied. Further, the present invention can be similarly applied to the case where the color space of a halftone image is converted into a color space including a lightness image, a hue image, and a saturation image.
[0074]
That is, in the image evaluation device according to the present invention, the uniform color space

component calculation units

11 and 51 determine the color space of the halftone image based on the L ^* a ^* b ^* color system or the L ^* u ^* v ^* color system. Is converted into a uniform perceived color space represented by Further, the image evaluation device according to the present invention is characterized in that the uniform color space

component calculation units

11 and 51 convert the color space of the halftone image into a color space including a lightness image, a hue image, and a saturation image. .
[0075]
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.
[0076]
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.
[0077]
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.
[0078]
When the present invention is applied to the recording medium, the recording medium stores program codes corresponding to the flowcharts described above.
[0079]
【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 a first 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 flowchart for explaining in detail an operation procedure of a halftone frequency component removing unit 14;
FIG. 4 is a flowchart for describing in detail an operation procedure of a visual characteristic multiplication unit 15;
FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration of an image evaluation device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart for describing in detail a processing procedure of a visual characteristic multiplying unit 55 of the image evaluation device according to the second embodiment.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a halftone image having a halftone frequency component used for image evaluation according to the present embodiment.
FIG. 8 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.
[Explanation of symbols]
10, 50

Image input unit

11, 51 Uniform color space

component calculation unit

12, 52 Noise

superimposition processing unit

13, 53 Spatial frequency

component calculation unit

14, 54 Halftone frequency

component removal unit

15, 55 Visual

characteristic multiplication unit

16, 56 Granularity Sex evaluation value calculation unit

Claims

Input means for inputting a predetermined halftone image,
Conversion means for converting the color space of the halftone image into a uniform perceived color space represented by brightness information and perceived chromaticity information,
First frequency conversion means for frequency-converting the brightness information and the perceived chromaticity information to calculate a first power spectrum;
Superimposing means for superimposing random noise information on the brightness information and the perceived chromaticity information,
A second frequency conversion unit that calculates a second power spectrum by performing frequency conversion on the brightness information and the perceived chromaticity information on which the random noise is superimposed;
Removing means for removing a predetermined frequency component from the first power spectrum based on a difference between the second power spectrum and the first power spectrum to generate a third power spectrum;
Multiplying means for multiplying the third power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a fourth power spectrum;
An evaluation means for evaluating the granularity of the halftone image using the fourth power spectrum.

Input means for inputting a predetermined halftone image,
Conversion means for converting the color space of the halftone image into a uniform perceived color space represented by brightness information and perceived chromaticity information,
First frequency conversion means for frequency-converting the brightness information and the perceived chromaticity information to calculate a first power spectrum;
Superimposing means for superimposing random noise information on the brightness information;
Second frequency conversion means for calculating a second power spectrum by frequency-converting the brightness information on which the random noise is superimposed;
Removing means for removing a predetermined frequency component from the first power spectrum based on a difference between the first power spectrum and the second power spectrum to generate a third power spectrum;
Multiplying means for multiplying the third power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a fourth power spectrum;
An evaluation means for evaluating the granularity of the halftone image using the fourth power spectrum.

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

The image evaluation device according to any one of claims 1 to 3, wherein the predetermined spatial frequency characteristic is spatial frequency information based on spatial frequency characteristics relating to lightness of human vision.

5. The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the input unit reads and inputs the halftone image formed on a predetermined medium in a predetermined image forming apparatus. 6. .

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.

6. 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 into a uniform perceived color space represented by brightness information and perceived chromaticity information,
A first frequency conversion step of frequency-converting the brightness information and the perceived chromaticity information to calculate a first power spectrum;
A superimposing step of superimposing random noise information on the brightness information and the perceived chromaticity information,
A second frequency conversion step of frequency-converting the brightness information and the perceived chromaticity information on which the random noise is superimposed to calculate a second power spectrum;
Removing a predetermined frequency component from the first power spectrum to generate a third power spectrum based on a difference between the second power spectrum and the first power spectrum;
A multiplication step of multiplying the third power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a fourth power spectrum;
Evaluating the graininess of the halftone image using the fourth power spectrum.

A conversion step of converting a color space of a predetermined halftone image into a uniform perceived color space represented by brightness information and perceived chromaticity information,
A first frequency conversion step of frequency-converting the brightness information and the perceived chromaticity information to calculate a first power spectrum;
A superimposing step of superimposing random noise information on the brightness information,
A second frequency conversion step of frequency-converting the brightness information on which the random noise is superimposed to calculate a second power spectrum;
Removing a predetermined frequency component from the first power spectrum to generate a third power spectrum based on a difference between the first power spectrum and the second power spectrum;
A multiplication step of multiplying the third power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a fourth power spectrum;
Evaluating the graininess of the halftone image using the fourth power spectrum.

The evaluation step,
A noise amount calculating step of calculating an image noise amount related to the brightness information and the perceived chromaticity information from the fourth power spectrum;
The image evaluation according to claim 8 or 9, further comprising: an evaluation value calculating step of performing a predetermined weighting on the image noise amount related to the brightness information and the perceived chromaticity information to calculate a granularity evaluation value. Method.

The image evaluation method according to any one of claims 8 to 10, wherein the predetermined spatial frequency characteristic is spatial frequency information based on spatial frequency characteristics relating to lightness of human vision.

The image according to any one of claims 8 to 11, 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 8 to 12.

13. The image evaluation according to claim 8, 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 into a uniform perceived color space represented by brightness information and perceived chromaticity information,
A first frequency conversion procedure of frequency-converting the brightness information and the perceived chromaticity information to calculate a first power spectrum;
A superimposition procedure of superimposing random noise information on the brightness information and the perceived chromaticity information,
A second frequency conversion procedure of calculating a second power spectrum by performing frequency conversion on the brightness information and the perceived chromaticity information on which the random noise is superimposed;
Removing a predetermined frequency component from the first power spectrum based on a difference between the second power spectrum and the first power spectrum to generate a third power spectrum;
A multiplication procedure of multiplying the third power spectrum by predetermined spatial frequency information to generate a fourth power spectrum;
An evaluation procedure for evaluating the graininess of the halftone image using the fourth power spectrum.

A computer-readable recording medium storing the program according to claim 15.