JP2006074218A - 画像評価装置、画像評価方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】 主観的評価と高い相関を有し、客観的に精度よく画像を評価することのできる技術を提供する。
【解決手段】 画像入力手段101が、被評価画像を読み取って、被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段102が、画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段103が、色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、補正手段104が、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段105が、補正手段104によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。
【選択図】 図2
【解決手段】 画像入力手段101が、被評価画像を読み取って、被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段102が、画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段103が、色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、補正手段104が、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段105が、補正手段104によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。
【選択図】 図2
Description
本発明は、カラー画像の品質を評価する技術に関する。
プリンタ、複写機等の画像形成装置において、階調再現性は階調画像の出力および解析を通じて評価される。ここで、階調画像とは、明度、彩度、色相といった色彩情報のうちの少なくとも1つが連続的に変化している画像のことをいう。このような階調画像をプリンタを用いて出力した場合、階調の変化が滑らかに再現された出力結果が得られることが望ましい。ところが実際には、階調飛びや筋状のムラ等が発生するといったように階調が乱れた画像が出力されることがある。この乱れは、通常の画像を出力したときにも同様に発生し、画像の品質を著しく低下させる要因となってしまう。そのため、階調画像の乱れを定量的に評価することは、画像形成装置の描画性能を評価する上で非常に重要である。これはCRT(Cathode Ray Tube)等の画像表示装置においても全く同様である。
階調画像を評価する手法としては、例えば、人間による視比較評価が広く行われている。この手法は、いわゆる主観的評価と呼ばれるもので、階調画像の良否や損傷の度合い等を人間の視覚を通した主観的な判断によって評価するものである。しかし、このような主観的評価は手間がかかるばかりでなく、評価者によって評価結果がばらついてしまうという問題がある。
このような問題を解決するために、人間の主観的な判断に依存しない客観的評価手法によって階調画像を評価するための技術が提案されている。
例えば、特許文献1に記載の技術では、2次元の位置情報と光学情報とからなる画像情報を明度、彩度、色相からなる色彩情報に変換し、この色彩情報を2次元空間周波数分布に変換し、この2次元空間周波数分布を1次元化した後、人間の視覚の空間周波数特性を表す関数を用いて補正を施す。色彩情報に含まれる彩度、色相を用いて画像の評価値を求めることにより、主観的評価と高い相関を持つカラー画像評価を行うことができる。
例えば、特許文献1に記載の技術では、2次元の位置情報と光学情報とからなる画像情報を明度、彩度、色相からなる色彩情報に変換し、この色彩情報を2次元空間周波数分布に変換し、この2次元空間周波数分布を1次元化した後、人間の視覚の空間周波数特性を表す関数を用いて補正を施す。色彩情報に含まれる彩度、色相を用いて画像の評価値を求めることにより、主観的評価と高い相関を持つカラー画像評価を行うことができる。
また、特許文献2に記載の技術では、特許文献1に記載の技術を用いて被評価画像の鮮鋭性、粒状性、階調性を算出し、これらを変数とした線形方程式を用いて総合画質評価値を算出している。また。特許文献3に記載の技術では、観察距離、被評価画像の輝度、被評価画像の周囲輝度に応じた視覚の空間周波数特性を用いて画像評価を行っている。また、特許文献4に記載の技術では、人間の知覚閾値を超える領域における視覚の空間周波数特性を用いて画像評価を行っている。
特開平5−284260号公報
特開平11−39486号公報
特開平9−153136号公報
特開平11−66306号公報
しかしながら、上記の特許文献に記載の技術では、以下の理由により、階調画像を精度よく評価することが困難である。
特許文献1および2に記載の技術では、視覚の空間周波数特性が観察する画像内容や評価する項目等により変化することが考慮されていない。特許文献3に記載の技術では、この欠点を補うために被評価画像の観察距離、輝度周囲輝度を用いて視覚の空間周波数特性を変更しているが、実際に画像がどのような環境で観察されるかは予め知ることができないため、実際に評価される環境に適した空間周波数特性を選択することは不可能である。特許文献4に記載の技術では、画像を色空間情報に変換した後の空間周波数情報のうち、人間の知覚閾値を超える領域すべてを対象としている。しかしながら、人間が観察する画像の種類や評価項目等によって観察者の順応するレベルが変化するため、閾値が変化する。すなわち、一律に人間の知覚閾値を用いると、観察者が注目していない情報まで考慮するため、主観評価値との整合性が低下し、制度よく評価できないという問題がある。
特許文献1および2に記載の技術では、視覚の空間周波数特性が観察する画像内容や評価する項目等により変化することが考慮されていない。特許文献3に記載の技術では、この欠点を補うために被評価画像の観察距離、輝度周囲輝度を用いて視覚の空間周波数特性を変更しているが、実際に画像がどのような環境で観察されるかは予め知ることができないため、実際に評価される環境に適した空間周波数特性を選択することは不可能である。特許文献4に記載の技術では、画像を色空間情報に変換した後の空間周波数情報のうち、人間の知覚閾値を超える領域すべてを対象としている。しかしながら、人間が観察する画像の種類や評価項目等によって観察者の順応するレベルが変化するため、閾値が変化する。すなわち、一律に人間の知覚閾値を用いると、観察者が注目していない情報まで考慮するため、主観評価値との整合性が低下し、制度よく評価できないという問題がある。
本発明は、上述した背景の下になされたものであり、主観的評価と高い相関を有し、客観的に精度よく画像を評価することのできる技術の提供を目的とする。
上述の課題を解決するために、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段とを有する画像評価装置を提供する。
上記の構成を有する画像評価装置によれば、まず、画像入力手段が、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段が、前記画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段が、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、補正手段が、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段が、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。
上記の構成を有する画像評価装置によれば、まず、画像入力手段が、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段が、前記画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段が、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、補正手段が、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段が、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、前記被評価画像の特徴量を求める特徴量算出手段と、前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段とを有する画像評価装置を提供する。
上記の構成を有する画像評価装置によれば、まず、画像入力手段が、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段が、前記画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段が、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、特徴量算出手段が、前記被評価画像の特徴量を求める。次に、補正手段が、前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段が、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。
上記の構成を有する画像評価装置によれば、まず、画像入力手段が、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段が、前記画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段が、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、特徴量算出手段が、前記被評価画像の特徴量を求める。次に、補正手段が、前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段が、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、前記被評価画像の種類を判定する判定手段と、前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段とを有する画像評価装置を提供する。
上記の構成を有する画像評価装置によれば、まず、画像入力手段が、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段が、前記画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段が、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、判定手段が、前記被評価画像の種類を判定する。次に、補正手段が、前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段が、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。
上記の構成を有する画像評価装置によれば、まず、画像入力手段が、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段が、前記画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段が、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、判定手段が、前記被評価画像の種類を判定する。次に、補正手段が、前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段が、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、前記画素値を色彩情報に変換するステップと、前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップとを有する画像評価方法を提供する。
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、前記画素値を色彩情報に変換するステップと、前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、前記被評価画像の特徴量を求めるステップと、前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップとを有する画像評価方法を提供する。
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、前記画素値を色彩情報に変換するステップと、前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、前記被評価画像の種類を判定するステップと、前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップとを有する画像評価方法を提供する。
また、本発明は、コンピュータ装置を、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段として機能させるためのプログラムを提供する。
また、本発明は、コンピュータ装置を、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、前記被評価画像の特徴量を求める特徴量算出手段と、前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段として機能させるためのプログラムを提供する。
また、本発明は、コンピュータ装置を、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、前記被評価画像の種類を判定する判定手段と、前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段として機能させるためのプログラムを提供する。
本発明によれば、画像の評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて補正された色彩情報を用いて画像の評価を行うから、主観的評価と高い相関を有するとともに、評価項目への依存性を考慮した画像評価を行うことができる。
また、被評価画像の特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて色彩情報を補正するから、被評価画像の特性に応じた画像評価を行うことができる。
また、被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて色彩情報を補正するから、被評価画像の特性に応じた画像評価を行うことができる。
また、被評価画像の特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて色彩情報を補正するから、被評価画像の特性に応じた画像評価を行うことができる。
また、被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて色彩情報を補正するから、被評価画像の特性に応じた画像評価を行うことができる。
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
<第1実施形態>
<構成>
図1は、画像評価装置10のハードウェア構成を示す図である。画像評価装置10は、プリンタや複写機等の画像形成装置によって形成された階調画像、または、CRT等の画像表示装置によって表示された階調画像の解析を行い、その解析結果を用いて階調画像の評価値を求め、これによって画像形成装置または画像表示装置が有する描画性能を評価するためのものである。
<第1実施形態>
<構成>
図1は、画像評価装置10のハードウェア構成を示す図である。画像評価装置10は、プリンタや複写機等の画像形成装置によって形成された階調画像、または、CRT等の画像表示装置によって表示された階調画像の解析を行い、その解析結果を用いて階調画像の評価値を求め、これによって画像形成装置または画像表示装置が有する描画性能を評価するためのものである。
不揮発性メモリ13には、プログラムが書き込まれている。CPU(Central Processing Unit)11は、画像評価装置10に電源(図示省略)が投入されると、不揮発性メモリ13に書き込まれているプログラムを読み出し、プログラムをRAM(Random Access Memory)12に展開して実行する。
図2は、CPU11がプログラムを実行することによって画像評価装置10に仮想的に形成されるモジュール群を示す図である。なお、これらのモジュール群と同様の機能をハードウェアに実装し、CPU11がハードウェアを制御することによって各モジュールを機能させるようにしてもよい。また、プログラムを外部の装置に記憶させておき、通信網を介してプログラムをダウンロードして不揮発性メモリ13に記憶させるようにしてもよい。このモジュール群については後述する。
図2は、CPU11がプログラムを実行することによって画像評価装置10に仮想的に形成されるモジュール群を示す図である。なお、これらのモジュール群と同様の機能をハードウェアに実装し、CPU11がハードウェアを制御することによって各モジュールを機能させるようにしてもよい。また、プログラムを外部の装置に記憶させておき、通信網を介してプログラムをダウンロードして不揮発性メモリ13に記憶させるようにしてもよい。このモジュール群については後述する。
画像評価装置10の通信IF(インターフェイス)14には、被評価画像を表す画像データを入力するための画像入力装置20が接続されている。ここで画像入力装置20は、例えば、1次元走査型スキャナである。なお、画像入力装置20はこれに限られるものではなく、XYZ表色系における等色関数と同等の分光感度を有する他の装置を用いてもよい。すなわち、マイクロデンシトメータ、カラースキャナ、モノクロスキャナ、ドラムスキャナ、濃度計、測色計等でもよい。また、RGB信号を出力する汎用の画像入力装置やデジタルカメラ等を用いてもよい。また、被評価画像がCRT等の画像表示装置の画面上に表示された画像である場合には、輝度計を用いて画像データを取得してもよい。また、画像評価装置10と画像入力装置20とを一体の装置として構成してもよい。
被評価画像は、連続的に階調が変化するカラー階調画像であり、プリンタや複写機等の画像形成装置によって形成された画像、または、CRT等の画像表示装置によって出力された画像である。また、被評価画像は、反射物体、透過物体、発光物体のいずれであってもよい。
被評価画像は、連続的に階調が変化するカラー階調画像であり、プリンタや複写機等の画像形成装置によって形成された画像、または、CRT等の画像表示装置によって出力された画像である。また、被評価画像は、反射物体、透過物体、発光物体のいずれであってもよい。
次に、CPU11がプログラムを実行することによって画像評価装置10に仮想的に形成されるモジュール群(図2参照)について説明する。
画像入力手段101は、被評価画像を光学的に読み取って、被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する手段である。具体的には、画像入力手段101は、画像入力装置20に被評価画像を読み取らせ、被評価画像を表す画像データを生成させる。そして、生成された画像データを画像入力装置20から受信し、受信した画像データを不揮発性メモリ13に記憶させる。この画像データはラスタデータであり、各画素の平面上の位置を表す位置情報が保持されている。
画像入力手段101は、被評価画像を光学的に読み取って、被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する手段である。具体的には、画像入力手段101は、画像入力装置20に被評価画像を読み取らせ、被評価画像を表す画像データを生成させる。そして、生成された画像データを画像入力装置20から受信し、受信した画像データを不揮発性メモリ13に記憶させる。この画像データはラスタデータであり、各画素の平面上の位置を表す位置情報が保持されている。
色彩情報変換手段102は、画素値を色彩情報に変換する手段である。色彩情報とは、色の三属性を構成する明度、彩度および色相を表す情報である。色彩情報変換手段102は、画像入力手段101によって生成された画像データに含まれる画素値をCIE(Commission Internationale de I'Eclairage)で定められたL*a*b*色空間あるいはL*u*v*色空間における各成分に変換し、色彩情報を求める。なお、明度の代わりに濃度あるいは色度を用いてもよい。この変換は、ICC(International Color Consortium)プロファイル、重回帰式あるいはルックアップテーブルを用いて行う。
空間周波数情報変換手段103は、色彩情報変換手段102によって求められた色彩情報を空間周波数分布に変換する手段である。具体的には、まず、実空間における色彩情報を周波数空間における2次元空間周波数分布に変換する。この変換には、例えば、2次元直交変換の一種である離散的2次元フーリエ変換を用いる。そして、計算処理の簡略化のために、2次元空間周波数分布を1次元の空間周波数分布に変換する。なお、フーリエ変換後の1次元化処理で画像評価の精度が低下する場合には、1次元化処理を行った後に離散的1次元フーリエ変換を行ってもよい。
補正手段104は、空間周波数情報変換手段103で求められた1次元空間周波数分布に対して評価項目に応じたVTF(Visual Transfer Function、視覚の空間周波数特性を表す伝達関数)を乗じることによって、視覚の空間周波数特性に基づいた補正を行う手段である。評価項目に応じたVTFを用いるのは、評価項目に応じて順応する空間周波数が異なるからである。式(1)は、評価項目(鮮鋭性、粒状性、階調性)に応じたVTFの近似式の一例であり、評価項目に応じて定数aおよびbの値が定められている。この近似式は実験等により予め定められたものである。
ここで、例えば、鮮鋭性を評価するときには、a:-0.2、b:-1.0を、粒状性を評価するときには、a:-0.8、b:-1.4を、階調性を評価するときには、a:-2.0、b:-3.0を用いる。fは周波数である。
図5は、評価項目に応じたVTFの曲線を示す図である。同図において(a)は鮮鋭性、(b)は粒状性、(c)は階調性に応じたVTFである。
これらのVTFを用いて補正を行った後、逆フーリエ変換を行って、実空間における色彩情報を得る。
図5は、評価項目に応じたVTFの曲線を示す図である。同図において(a)は鮮鋭性、(b)は粒状性、(c)は階調性に応じたVTFである。
これらのVTFを用いて補正を行った後、逆フーリエ変換を行って、実空間における色彩情報を得る。
評価値算出手段105は、補正手段104によって上記の補正を施された色彩情報を用いて評価値を算出する。人間が知覚する鮮鋭性、粒状性、階調性は、画像の明度に依存して変化するため、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を算出する。さらに、複数の評価項目の評価値に対して視覚への寄与の度合いに応じた重み付けを行い、総合評価値を算出するようにしてもよい。
<動作>
上記の構成による画像評価装置10の動作について説明する。ただし、本実施形態における画像評価装置10は、CPU11がプログラムを実行することによって動作する装置であるから、以降の説明においては動作の主体をCPU11とする。図3は、CPU11がプログラムを実行することによって行われる処理のフローを示す図である。ここでは、画像評価装置10および画像入力装置20には電源が投入されており、CPU11によってプログラムが実行されているものとする。
上記の構成による画像評価装置10の動作について説明する。ただし、本実施形態における画像評価装置10は、CPU11がプログラムを実行することによって動作する装置であるから、以降の説明においては動作の主体をCPU11とする。図3は、CPU11がプログラムを実行することによって行われる処理のフローを示す図である。ここでは、画像評価装置10および画像入力装置20には電源が投入されており、CPU11によってプログラムが実行されているものとする。
まず、ステップS101では、CPU11は、画像入力手段101を用いて、被評価画像の入力を行う。具体的には、操作者が画像入力装置20に被評価画像が印刷された記録シートを載置し、被評価画像の読み取りを開始することの指示を入力する。すると、画像入力装置20は被評価画像を読み取り、得られたRGB信号と画素の位置情報とからなる画像データを生成する。この画像データは画像評価装置10に送信される。そして、CPU11が、画像入力装置20から送信された画像データを受信し、不揮発性メモリ13に記憶させる。
ステップS102では、CPU11は、色彩情報変換手段102を用いて、画素値を色彩情報に変換する。具体的には、CPU11は、不揮発性メモリ13に記憶された画像データを読み出し、画像データに含まれているRGB値をCIE1976L*a*b*色空間における測色値L*,a*、b*に変換する。そして、得られた測色値を用いて、明度、彩度、色相等の色彩情報を算出する。
ステップS103では、CPU11は、空間周波数情報変換手段103を用いて、ステップS102で求められた色彩情報を空間周波数分布に変換する。具体的には、実空間における色彩情報を離散的2次元フーリエ変換によって周波数空間における2次元空間周波数分布に変換する。続いてステップS104では、計算処理の簡略化のために、ステップS103で求められた2次元空間周波数分布を1次元の空間周波数分布に変換する。
ステップS105a、S105bおよびS105cでは、CPU11は、補正手段104を用いて、ステップS104で求められた1次元空間周波数分布に対して評価項目(S105a:鮮鋭性、S105b:粒状性、S105c:階調性)に応じたVTFを乗じることによって、評価項目に応じた色彩情報の補正を行う。
ステップS106では、CPU11は、評価値算出手段105を用いて、ステップS105a〜cで補正を施された色彩情報に対して、適宜、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を得る。
ステップS106では、CPU11は、評価値算出手段105を用いて、ステップS105a〜cで補正を施された色彩情報に対して、適宜、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を得る。
以上説明したように、本実施形態によれば、画像の評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて補正された色彩情報を用いて画像の評価を行うから、主観的評価と高い相関を有するとともに、評価項目への依存性を考慮した画像評価を行うことができる。
<第2実施形態>
次に、本発明の第2実施形態について説明する。本実施形態は、評価項目に応じて知覚閾値相当分を色彩情報から減算する減算手段を有することを特徴としている。
式(2)は平均明度および空間周波数を変数とする関数で表された知覚閾値PTの近似式の一例である。知覚閾値PTもまた、評価項目(鮮鋭性、粒状性、階調性)に応じて係数aおよびbの値が定められている。
ここで、例えば、鮮鋭性を評価するときには、a:-0.2、b:-1.0を、粒状性を評価するときには、a:-0.8、b:-1.4を、階調性を評価するときには、a:-2.0、b:-3.0を用いる。fは周波数である。
次に、本発明の第2実施形態について説明する。本実施形態は、評価項目に応じて知覚閾値相当分を色彩情報から減算する減算手段を有することを特徴としている。
式(2)は平均明度および空間周波数を変数とする関数で表された知覚閾値PTの近似式の一例である。知覚閾値PTもまた、評価項目(鮮鋭性、粒状性、階調性)に応じて係数aおよびbの値が定められている。
図4は、本実施形態における処理のフローを示す図である。ステップS201からS205a〜cまでは第1実施形態におけるステップS101からS105a〜cまでと同じである。
ステップS206a〜cでは、CPU11は、上記の減算手段を用いて、評価項目に応じた知覚閾値相当分を色彩情報から減算する。
次に、ステップS207a〜cでは、ステップS206a〜cで得られた値に対して、適宜、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を得る。
ステップS206a〜cでは、CPU11は、上記の減算手段を用いて、評価項目に応じた知覚閾値相当分を色彩情報から減算する。
次に、ステップS207a〜cでは、ステップS206a〜cで得られた値に対して、適宜、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を得る。
以上説明したように、本実施形態によれば、評価項目に応じた知覚閾値相当分を色彩情報から減算するから、主観的評価と高い相関を有するとともに、評価項目への依存性を考慮した画像評価を行うことができる。
<第3実施形態>
次に、本発明の第3実施形態について説明する。本実施形態は、被評価画像の特徴量を求める特徴量算出手段と、この特徴量に基づいた視覚の空間周波数特性を用いて空間周波数分布を補正する補正手段を有することを特徴とする。ここでは、鮮鋭性の評価の例を用いて説明する。
鮮鋭性の評価においては、画像の特徴量は、例えばエッジ成分の強度を特徴量として用いることができる。CPU11は、まず、ラプラシアンフィルタ等の手段を用いて画像の明度の2次微分、すなわちエッジ成分を求める。そして、画像全体のエッジ成分の積算値を求め、この積算値に最適なVTFを算出する。
次に、本発明の第3実施形態について説明する。本実施形態は、被評価画像の特徴量を求める特徴量算出手段と、この特徴量に基づいた視覚の空間周波数特性を用いて空間周波数分布を補正する補正手段を有することを特徴とする。ここでは、鮮鋭性の評価の例を用いて説明する。
鮮鋭性の評価においては、画像の特徴量は、例えばエッジ成分の強度を特徴量として用いることができる。CPU11は、まず、ラプラシアンフィルタ等の手段を用いて画像の明度の2次微分、すなわちエッジ成分を求める。そして、画像全体のエッジ成分の積算値を求め、この積算値に最適なVTFを算出する。
式(3)は、実験等により予め求められた近似式の一例である。式中のL*は画像の明度成分である。被評価画像の明度のエッジ成分の強度が強い場合は、視覚はエッジの高周波成分に順応するため視覚のVTFは高周波成分側にシフトする。一方、エッジ強化が弱い場合は、低周波側にシフトする。
ここでfは周波数である。
ここでfは周波数である。
図5は、本実施形態における処理のフローを示す図である。ステップS301からS304までは第1実施形態におけるステップS101からS104までと同じである。
ステップS307では、CPU11は、上述した方法によって、画像の特徴量(ここでは、エッジ成分の積算値)を求める。ステップS308では、この特徴量を用いて最適なVTFを求める。
ステップS307では、CPU11は、上述した方法によって、画像の特徴量(ここでは、エッジ成分の積算値)を求める。ステップS308では、この特徴量を用いて最適なVTFを求める。
ステップS305では、CPU11は、ステップS304で求めた1次元空間周波数分布に対して、ステップS308で求めたVTFを乗じることによって、色彩情報の補正を行う。そして、ステップS306では、得られた値に対して、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を得る。
なお、ここでは鮮鋭性の評価の例を用いて説明したが、粒状性、階調性など他の評価項目についても上記と同様に、特徴量に応じたVTFを用いた補正を行うことができる。
なお、ここでは鮮鋭性の評価の例を用いて説明したが、粒状性、階調性など他の評価項目についても上記と同様に、特徴量に応じたVTFを用いた補正を行うことができる。
以上説明したように、本実施形態によれば、被評価画像の特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて色彩情報を補正するから、被評価画像の特性に応じた画像評価を行うことができる。
<第4実施形態>
次に、本発明の第4実施形態について説明する。本実施形態は、被評価画像の種類を判定する判定手段と、被評価画像の種類に基づいた視覚の空間周波数特性を用いて空間周波数分布を補正する補正手段を有することを特徴とする。
まず、画像の種類と視覚の空間周波数特性との関係について説明する。例えば、被評価画像が人物を表す画像である場合、視覚は人物の皮膚の部分の粒状性に順応するため、視覚の空間周波数特性は高周波側にシフトする。一方、被評価画像が風景を表す画像である場合、画像の粒状性が低いため、視覚の空間周波数特性は低周波側にシフトする。また、文字画像の場合には、両者の中間的な空間周波数特性となる。
次に、本発明の第4実施形態について説明する。本実施形態は、被評価画像の種類を判定する判定手段と、被評価画像の種類に基づいた視覚の空間周波数特性を用いて空間周波数分布を補正する補正手段を有することを特徴とする。
まず、画像の種類と視覚の空間周波数特性との関係について説明する。例えば、被評価画像が人物を表す画像である場合、視覚は人物の皮膚の部分の粒状性に順応するため、視覚の空間周波数特性は高周波側にシフトする。一方、被評価画像が風景を表す画像である場合、画像の粒状性が低いため、視覚の空間周波数特性は低周波側にシフトする。また、文字画像の場合には、両者の中間的な空間周波数特性となる。
判定手段は、公知の手法を用いて、画像の種類を判定する。例えば、黒画素と白画素の連結数が所定の閾値以上であるか否かによって、当該画像の種類を判定することができる。この判定方法の詳細については、例えば、特開平7−273982号公報に記載されている。
補正手段は、判定手段で判定された画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を求める。式(4)は、画像の種類に応じた空間周波数特性を表す式である。この式では、画像の種類に応じて定数aおよびbの値が定められている。
ここで、例えば、人物画像を評価するときには、a:-0.8、b:-1.0を、文字画像を評価するときには、a:-0.8、b:-1.4を、風景画像を評価するときには、a:-0.8、b:-1.8を用いる。fは周波数である。
補正手段は、判定手段で判定された画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を求める。式(4)は、画像の種類に応じた空間周波数特性を表す式である。この式では、画像の種類に応じて定数aおよびbの値が定められている。
図6は、本実施形態における処理のフローを示す図である。ステップS401からS404までは第1実施形態におけるステップS101からS104までと同じである。
ステップS407では、CPU11は、上述した方法によって、画像の種類を判定する。ステップS408では、画像の種類に応じて最適なVTFを求める。
ステップS405では、CPU11は、ステップS404で求めた1次元空間周波数分布に対して、ステップS408で求めたVTFを乗じることによって、色彩情報の補正を行う。そして、ステップS406では、得られた値に対して、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を得る。
ステップS407では、CPU11は、上述した方法によって、画像の種類を判定する。ステップS408では、画像の種類に応じて最適なVTFを求める。
ステップS405では、CPU11は、ステップS404で求めた1次元空間周波数分布に対して、ステップS408で求めたVTFを乗じることによって、色彩情報の補正を行う。そして、ステップS406では、得られた値に対して、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を得る。
以上説明したように、本実施形態によれば、被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて色彩情報を補正するから、被評価画像の特性に応じた画像評価を行うことができる。
<変形例>
以上説明した形態に限らず、本発明は種々の形態で実施可能である。例えば、上述の実施形態を以下のように変形した形態でも実施可能である。
第1乃至第4実施形態のうちの複数の実施形態を適宜組み合わせて実施するようにしてもよい。
以上説明した形態に限らず、本発明は種々の形態で実施可能である。例えば、上述の実施形態を以下のように変形した形態でも実施可能である。
第1乃至第4実施形態のうちの複数の実施形態を適宜組み合わせて実施するようにしてもよい。
10…画像評価装置、11…CPU、12…RAM、13…不揮発性メモリ、14…通信IF、20…画像入力装置、101…画像入力手段、102…色彩情報変換手段、103…空間周波数情報変換手段、104…補正手段、105…評価値算出手段。
Claims (12)
- 被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段と
を有する画像評価装置。 - 前記評価項目は、鮮鋭性、粒状性、階調性のうちの少なくとも1つであることを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。
- 前記補正手段によって得られた色彩情報から人間の知覚閾値相当分を減算する減算手段を有することを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。
- 被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
前記被評価画像の特徴量を求める特徴量算出手段と、
前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段と
を有する画像評価装置。 - 前記特徴慮は、鮮鋭性、平均明度、平均彩度、平均色相のうちの少なくとも1つであることを特徴とする請求項4に記載の画像評価装置。
- 被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
前記被評価画像の種類を判定する判定手段と、
前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段と
を有する画像評価装置。 - 被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、
前記画素値を色彩情報に変換するステップと、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、
評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップと
を有する画像評価方法。 - 被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、
前記画素値を色彩情報に変換するステップと、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、
前記被評価画像の特徴量を求めるステップと、
前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップと
を有する画像評価方法。 - 被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、
前記画素値を色彩情報に変換するステップと、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、
前記被評価画像の種類を判定するステップと、
前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップと
を有する画像評価方法。 - コンピュータ装置を、
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段
として機能させるためのプログラム。 - コンピュータ装置を、
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
前記被評価画像の特徴量を求める特徴量算出手段と、
前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段
として機能させるためのプログラム。 - コンピュータ装置を、
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
前記被評価画像の種類を判定する判定手段と、
前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段
として機能させるためのプログラム。
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JP2004252842A JP2006074218A (ja) | 2004-08-31 | 2004-08-31 | 画像評価装置、画像評価方法およびプログラム |
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JP2007323435A (ja) * | 2006-06-01 | 2007-12-13 | Fuji Xerox Co Ltd | ドキュメント印象評価装置及びドキュメント印象評価プログラム |
JP2007323437A (ja) * | 2006-06-01 | 2007-12-13 | Fuji Xerox Co Ltd | ドキュメント印象評価装置及びドキュメント印象評価プログラム |
JP2007323438A (ja) * | 2006-06-01 | 2007-12-13 | Fuji Xerox Co Ltd | ドキュメント印象評価装置及びドキュメント印象評価プログラム |
JP2008083893A (ja) * | 2006-09-27 | 2008-04-10 | Fujifilm Corp | 画像評価装置および方法並びにプログラム |
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2004
- 2004-08-31 JP JP2004252842A patent/JP2006074218A/ja active Pending
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