JP2006318181A - 画像評価方法、装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像の画質を定量的に評価する評価値として、官能評価による評価結果と高精度に合致しかつ直感的に理解できる評価値を得る。
【解決手段】キャリッジ型の画像記録装置によって記録した画像に現れるバンディングの程度を評価するにあたり、グレイかつ一定濃度の評価対象パッチを含む評価対象画像を読み取ることによって得られた濃度データから、評価対象パッチ内に存在しかつ副走査方向に沿って所定の長さに亘って連続する画素列のデータを処理対象の濃度データとして抽出し、抽出した濃度データに対して人間の視覚系の空間周波数特性を有するＶＴＦフィルタ処理を行い、ＶＴＦフィルタ処理後の濃度データに対して画像上で約3〜5mmの区間の移動平均値を演算し（移動平均区間を4.23mmとした場合の移動平均値の演算結果を選択図に太線で示す）、評価値として、移動平均値に対するＶＴＦフィルタ処理後の濃度データの標準偏差値を演算する。
【選択図】図６

Description

本発明は画像評価方法、装置及びプログラムに係り、特に、評価対象の画像の評価値を演算する画像評価方法、該画像評価方法を適用可能な画像評価装置、及び、コンピュータを画像評価装置として機能させるための画像評価プログラムに関する。

従来より、記録用紙を間欠搬送する（副走査）と共に、記録用紙の搬送方向と直交する方向（記録用紙の幅方向）に沿ってインクジェットヘッド等の記録ヘッドを往復移動させる（主走査）ことで、記録ヘッドによって記録用紙に画像を記録する、キャリッジ型の画像記録装置が知られている。キャリッジ型の画像記録装置では、副走査方向に沿った記録用紙の間欠搬送における搬送量のばらつきにより、主走査方向に沿って延びる筋状の濃度欠陥（低濃度又は高濃度の筋）が、副走査方向に沿って例えば１〜３mm程度の間隔で周期的に現れる、所謂バンディングが生ずることがある。またバンディングは、記録ヘッドが記録液滴を吐出して画像を記録するタイプの記録ヘッドであり、この記録ヘッドからの記録液滴の吐出方向が偏向している場合にも生ずる。

バンディングは記録画像の画質評価に大きな影響を及ぼすため、バンディングがどの程度生ずるかを評価することは画像記録装置や記録ヘッドの性能評価にとって非常に重要である。従来、バンディングの評価は目視判断によってランク付けすることにより行われていたが（官能評価）、この官能評価法は判断する人の主観、体調、その他の要因の影響を受け易く、客観性に欠けるため、バンディングを正確に評価することは困難であった。また、特にバンディングが殆ど生じていない場合やバンディングの発生が同程度の場合には、判断がつかなかったり、人によって判断が分かれることも多々生じていた。

上記に関連して特許文献１には、複写機等で得られた線画像等の画像を評価するにあたり、画像断面の濃淡分布を空間周波数に対する人間の目の感度を表す特性の帯域フィルタに通過させ、帯域フィルタの出力の濃淡分布から、線幅や線濃度等の画像品質を表す評価値を算出する技術が開示されている。

また特許文献２には、試料用紙の任意方向における連続多点の濃度分布を複数個算出し、複数個の濃度分布の各々から濃度の周波数成分を算出し、これらの周波数成分における濃度振幅の平均値を算出し、濃度振幅の平均値を用いて試料用紙のバンディングを定量化する技術が開示されている。

また特許文献３には、インクジェット記録装置を用いて印刷した印刷物を一定方向に読み取って明度データを取得し、明度データに平均化演算処理を施すことで印刷物上の位置に対する明度データの概略の変化を表す概形データを算出し、概形データから印刷物上の位置に対する変化率を算出し、算出した変化率を積算してその和を評価値として算出する技術が開示されている。
特開平７−３２５９２２号公報 特開平１１−１４８８６６号公報 特開２００４−３５８７０９号公報

特許文献１に記載の技術では、画像断面の濃淡分布に対し空間周波数に対する人間の目の感度を表す特性の帯域フィルタをかけているので、この帯域フィルタにより、元の濃度データが官能評価（目視判断法による評価）による評価結果と合致する濃度データへ変換されることが期待される。しかし本願発明者は、上記のような帯域フィルタをかけた濃度データに対し、例えば標準偏差値を演算する等の統計処理を行って評価値を算出したとしても、算出した評価値は官能評価による評価結果との相関が低く、算出した評価値が官能評価による評価結果と必ずしも合致しないことを確認しており、特許文献１に記載の技術を適用しても画像の画質を高精度に評価することができないという問題があった。

また特許文献２では、複数の濃度の周波数成分の平均値を算出することにより得られた濃度の周波数成分（平均値）等に基づき、振幅の大きい周波数及びその振幅をバンディングとして表示させることをバンディングの定量化と称しているが、振幅の大きい周波数及びその振幅が表示されたとしても、バンディングの発生の程度を直感的に理解することは困難である。

また、特許文献３に記載の技術は、周波数空間で非常に低周波の周波数成分として現れるバンディング（例えば間隔が１８mm程度の長周期のバンディング）を評価するための技術であり、具体的には、明度データの移動平均を演算することで得られた概形データの変化率を積算することで評価値を求めているが、上記の移動平均の演算に伴いより顕著に視認される短周期のバンディング（例えば１〜３mm程度の周期のバンディング）に相当する明度変化が概形データ上で均されてしまうので、より短周期のバンディングを評価することができないという欠点がある。また、長周期のバンディングであっても、個々の筋状の濃度欠陥における濃度変化（明度変化）が比較的小さかったり、個々の筋状の濃度欠陥の幅が比較的小さい場合には、長周期のバンディングに相当する明度変化も概形データ上で均されてしまう可能性もある。

本発明は上記事実を考慮して成されたもので、画像の画質を定量的に評価する評価値として、官能評価による評価結果と高精度に合致しかつ直感的に理解できる評価値が得られる画像評価方法、画像評価装置及び画像評価プログラムを得ることが目的である。

前述のように、評価対象の画像の濃度データに対し人間の視覚系の空間周波数特性を有する帯域フィルタをかけるフィルタ処理を行い、フィルタ処理後の濃度データに対し評価値として標準偏差値を算出したとしても、算出した評価値は官能評価による評価結果との相関が低く、官能評価による評価結果と必ずしも合致しないが、本願発明者は、上記のように官能評価による評価結果との相関が低い評価値しか得られない原因について検討を行い、濃度データにおける全体的な濃度変化（濃度のトレンド）が評価値に悪影響を及ぼしているのではないかと推測し、それを確認するために実験を行った（詳細は後述）。その結果、上記の推測は正しく、評価値の演算に際して濃度データにおける全体的な濃度変化をキャンセルするようにすれば、官能評価による評価結果と高精度に合致する評価値が得られることが確認された。

上記に基づき請求項１記載の発明に係る画像評価方法は、評価対象の画像の濃度データに対し人間の視覚系の空間周波数特性を有する帯域フィルタをかけるフィルタ処理を行い、前記フィルタ処理後の濃度データの移動平均値を演算し、前記評価対象の画像の評価値として、前記移動平均値に対する前記フィルタ処理後の濃度データの標準偏差値を演算する。

請求項１記載の発明では、評価対象の画像の濃度データに対し、人間の視覚系の空間周波数特性を有する帯域フィルタをかけるフィルタ処理を行うので、フィルタ処理後の濃度データは、人間の視覚系に及ぼす影響が強い成分が相対的に強調された濃度プロファイルとなる。なお、評価対象の画像の濃度データとしては、例えば請求項２に記載したように、画像記録装置によって記録材料に記録された評価対象の画像を画像読取装置によって読み取ることで得られるデータが好適である。また、請求項１記載の発明では、フィルタ処理後の濃度データの移動平均値を演算しているので、フィルタ処理後の濃度データにおける局所的な濃度変化が均され、フィルタ処理後の濃度データにおける全体的な濃度変化を表すデータ（移動平均値）が得られる。そして請求項１記載の発明では、評価対象の画像の評価値として、移動平均値に対するフィルタ処理後の濃度データの標準偏差値を演算しているので、評価対象の画像の評価値としての標準偏差値を演算に際し、濃度データにおける全体的な濃度変化がキャンセルされる。

また、請求項１記載の発明は、特許文献３に記載の技術のように移動平均値から評価値を求めるものではなく、濃度データにおける全体的な濃度変化をキャンセルするために移動平均値を用いるものであるので、評価対象の画像中に筋状の濃度欠陥が周期的に現れていた場合にも、その周期の長短に拘らず周期的な筋状の濃度欠陥に応じて評価値（標準偏差値）の値が変化すると共に、個々の筋状の濃度欠陥における濃度変化（明度変化）が比較的小さかったり、個々の筋状の濃度欠陥の幅が比較的小さい場合にも評価値の値が変化することになり、筋状の濃度欠陥が周期的に現れている画像の画質を、その周期の長短等に拘らず正確に評価する評価値が得られる。従って、請求項１記載の発明によれば、画像の画質を定量的に評価する評価値として、官能評価による評価結果と高精度に合致する評価値を得ることができる。

また、請求項１記載の発明において、評価対象の画像の評価値として用いている標準偏差値は、評価対象の画像に筋状の濃度欠陥が周期的に現れている場合、評価対象の画像に現れている筋状の濃度欠陥の数が多くなるに従って値が大きくなり、個々の筋状の濃度欠陥における濃度変化が大きくなるに従って値が大きくなり、個々の筋状の濃度欠陥の幅が大きくなるに従って値が大きくなるので、評価値としての標準偏差値の値の大小は官能評価による評価結果（評価対象の画像の見た目の画質）との相関が高く、特許文献２のように振幅の大きい周波数及びその振幅を評価値として用いる場合と比較して、評価値としての標準偏差値の値の大小に基づいて評価対象の画像の画質を直感的に理解することができる。

なお、請求項１記載の発明において、フィルタ処理、移動平均値の演算及び標準偏差値の演算は、例えば請求項３に記載したように、評価対象の画像に現れている筋状の濃度欠陥に対し、該濃度欠陥の延びる方向と交差する方向（より好ましくは直交する方向）に沿って行うことができる。

また、請求項１記載の発明において、例えば請求項４に記載したように、濃度データの移動平均値として、評価対象の画像上で約２〜６ｍｍ、好ましくは約３〜５ｍｍの区間のデータの平均値を各々演算することが好ましい。これにより、後述する実験の結果からも明らかなように、官能評価による評価結果とより高精度に合致する評価値を得ることができる。

請求項５記載の発明に係る画像評価装置は、評価対象の画像の濃度データに対し人間の視覚系の空間周波数特性を有する帯域フィルタをかけるフィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、前記フィルタ処理手段によるフィルタ処理後の濃度データの移動平均値を演算する移動平均演算手段と、前記評価対象の画像の評価値として、前記移動平均演算手段によって演算された移動平均値に対する前記フィルタ処理手段によるフィルタ処理後の濃度データの標準偏差値を演算する評価値演算手段と、を含んで構成されているので、請求項１記載の発明と同様に、画像の画質を定量的に評価する評価値として、官能評価による評価結果と高精度に合致しかつ直感的に理解できる評価値を得ることができる。

請求項６記載の発明に係る画像評価プログラムは、コンピュータを、評価対象の画像の濃度データに対し人間の視覚系の空間周波数特性を有する帯域フィルタをかけるフィルタ処理を行うフィルタ処理手段、前記フィルタ処理手段によるフィルタ処理後の濃度データの移動平均値を演算する移動平均演算手段及び前記評価対象の画像の評価値として、前記移動平均演算手段によって演算された移動平均値に対する前記フィルタ処理手段によるフィルタ処理後の濃度データの標準偏差値を演算する評価値演算手段として機能させる。

請求項６記載の発明に係る画像評価プログラムは、コンピュータを、上記のフィルタ処理手段、移動平均演算手段及び評価値演算手段として機能させるためのプログラムであるので、コンピュータが請求項６記載の発明に係る画像評価プログラムを実行することにより、コンピュータが請求項５に記載の画像評価装置として機能することになり、請求項１及び請求項５記載の発明と同様に、画像の画質を定量的に評価する評価値として、官能評価による評価結果と高精度に合致しかつ直感的に理解できる評価値を得ることができる。

以上説明したように本発明は、評価対象の画像の濃度データに対し人間の視覚系の空間周波数特性を有する帯域フィルタをかけるフィルタ処理を行い、フィルタ処理後の濃度データの移動平均値を演算し、評価対象の画像の評価値として、移動平均値に対するフィルタ処理後の濃度データの標準偏差値を演算するようにしたので、画像の画質を定量的に評価する評価値として、官能評価による評価結果と高精度に合致しかつ直感的に理解できる評価値が得られる、という優れた効果を有する。

以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。図１には本発明に係る画像評価方法を適用可能なパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）１０が示されている。ＰＣ１０は、ＣＰＵ１０Ａ、ＲＯＭ１０Ｂ、ＲＡＭ１０Ｃ及び入出力ポート１０Ｄが、データバス、制御バス、アドレスバス等から成るバス１０Ｅを介して互いに接続されて構成されている。また入出力ポート１０Ｄには、各種の入出力機器として、ＣＲＴ又はＬＣＤから成るディスプレイ１２、キーボード１４、マウス１６、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１８、ＣＤ−ＲＯＭからの情報の読み出しを行うＣＤ−ＲＯＭドライブ２０、画像読取装置２２が各々接続されている。なお、画像読取装置２２としては、例えば記録用紙に記録された画像を600dpi又はそれ以上の解像度で読み取り可能なスキャナを用いることができる。

ＰＣ１０のＨＤＤ１８には、後述するバンディング評価処理を行うためのバンディング評価プログラムがインストールされている。バンディング評価プログラムは請求項６に記載の画像評価プログラムに対応しており、ＰＣ１０は、ＣＰＵ１０Ａがバンディング評価プログラムを実行することで、請求項５記載の発明に係る画像評価装置に相当するバンディング評価装置として機能する。なお、ＰＣ１０に代えて、例えばワークステーションや汎用の大型コンピュータを用いることも可能である。

次に本実施形態の作用を説明する。キャリッジ型の画像記録装置、例えばインクジェットプリンタによって記録した画像は、画像記録装置による副走査方向に沿った記録用紙の間欠搬送における搬送量のばらつきや、記録ヘッドからの記録液滴の吐出方向の偏向により、例として図２に示すように、主走査方向に沿って延びる筋状の濃度欠陥（低濃度又は高濃度の筋）が副走査方向に沿って１〜３mm程度の間隔で周期的に現れる、所謂バンディングが生ずる。特定の画像記録装置によって記録用紙に記録される画像の画質（特にバンディングの程度）を評価することを所望しているユーザは、まず評価対象の画像記録装置により、グレイかつ一定濃度の部分が副走査方向に沿って所定長さ以上連続し、かつ主走査方向にもある程度の長さ連続している評価対象パッチが含まれている評価対象画像（図２に示すように全面がグレイかつ一定濃度の画像でもよい）を記録用紙に記録させる。

画像記録装置による記録用紙への評価対象画像の記録が完了すると、ユーザは、続いてＰＣ１０の電源を投入し、評価対象画像が記録された記録用紙を画像読取装置２２にセットし、画像読取装置２２に対して評価対象画像（に含まれている評価対象パッチ）の読み取りを指示する。そして、画像読取装置２２によって評価対象画像が600dpi又はそれ以上の解像度で読み取られ、この読み取りによって得られた評価対象画像の画像データがＨＤＤ１８に記憶されると、ユーザはＰＣ１０に対してバンディング評価プログラムの実行を指示する。これによりＰＣ１０がバンディング評価装置として機能し（以下、ＰＣ１０をバンディング評価装置１０と称する）、図３に示すバンディング評価処理が行われる。なお、評価対象画像の読み取り完了を契機としてバンディング評価プログラムが自動的に起動されるようにしてもよい。

図３に示すように、バンディング評価処理では、まずステップ５０において、画像読取装置２２から出力されてＨＤＤ１８に記憶された評価対象画像のデータ（Ｒ,Ｇ,Ｂ色空間のデータ）をＨＤＤ１８から取り込み、メモリ（ＲＡＭ１０Ｃ）に記憶させる。また、バンディング評価装置１０のＨＤＤ１８には、Ｒ,Ｇ,Ｂ色空間のデータを濃度データへ変換するための変換テーブルが予め記憶されており、次のステップ５２では、メモリに記憶させた評価対象画像のＲ,Ｇ,Ｂ色空間のデータを、上記の変換テーブルを参照しながら濃度データへ変換する。なお、上記の変換テーブルは、各々グレイでかつ互いに濃度が異なる複数のパッチが記録されたテストチャートを用意し、このテストチャートの各パッチの濃度を濃度計によって計測すると共に各パッチを画像読取装置２２によって読み取らせ、個々のパッチ毎に濃度計による計測結果（濃度値）と画像読取装置２２による読み取り結果（Ｒ,Ｇ,Ｂ値）を対応付け、変換データとしてテーブルに登録すると共に、上記の実測によって得られた変換データの間を補間する変換データを生成し、この変換データもテーブルに登録することによって生成することができる。

またステップ５２では、上記の変換によって得られた濃度データから、評価対象パッチ内の各画素のうち副走査方向に沿って所定長さに亘って連続する任意の画素列のデータを処理対象の濃度データとして抽出する処理も行う。これにより、例として図４に示すように、評価対象画像の評価対象パッチ内における副走査方向に沿った濃度変化を表す濃度データが得られる。例えば画像読取装置２２が評価対象画像を600dpiの解像度で読み取り、副走査方向に沿って連続する4096個の画素の濃度データを処理対象の濃度データとして抽出したとすると、記録用紙上で副走査方向に沿って173.3mmの範囲のデータが処理対象の濃度データとして抽出されることになる。なお、ステップ５２において、濃度データへの変換を行う前にＲ,Ｇ,Ｂのデータを対象として処理対象のデータの抽出を行い、抽出した処理対象のＲ,Ｇ,Ｂのデータを濃度データへ変換するようにしてもよい。

また、バンディング評価装置１０のＨＤＤ１８には、人間の視覚系と略同一の空間周波数−レスポンス特性を有するＶＴＦ(Visual Transfer Function)フィルタ（図５参照）のデータも予め記憶されており、次のステップ５４ではＶＴＦフィルタのデータをＨＤＤ１８から読み出し、読み出したＶＴＦフィルタのデータに基づき、ステップ５２の処理で得られた処理対象の濃度データに対してＶＴＦフィルタをかけるＶＴＦフィルタ処理を行う。これにより、ＶＴＦフィルタ処理後の濃度データは、人間の視覚系に及ぼす影響が強い周波数成分が相対的に強調された濃度プロファイルとなる。なお、ステップ５４は請求項１に記載の「フィルタ処理を行う」ステップに対応しており、請求項５，６に記載のフィルタ処理手段にも対応している。

ステップ５６ではＶＴＦフィルタ処理後の濃度データの移動平均値を演算する。例えばＶＴＦフィルタ処理後のｉ番目の画素の濃度データをｄi（但しｉは個々の画素を識別する通番）、移動平均値の演算に用いる濃度データの数を(２ｎ＋１)とすると、ｉ番目の画素の移動平均値ｄi'は次の(１)式で求めることができる。

なお、本願発明者が実施した実験の結果によれば、記録用紙上で３〜５ｍｍの区間のデータを移動平均値の演算に用いることが望ましいことが確認されており（詳細は後述）、例えば画像読取装置２２が評価対象画像を600dpiの解像度で読み取ったとすると、(２ｎ＋１)＝101とすれば（すなわちｎ＝50）、移動平均値の演算に用いるデータの記録用紙上での区間は4.23mmとなる。移動平均値の演算に用いる記録用紙上の区間として4.23mmを適用した場合の移動平均値の演算結果の一例を図６に太線で示す。図６に示す太線からも明らかなように、ステップ５６の演算により、ＶＴＦフィルタ処理後の濃度データにおける局所的な濃度変化が均され、ＶＴＦフィルタ処理後の濃度データにおける全体的な濃度変化（濃度のトレンド）を表すデータ（移動平均値）が得られる。なお、ステップ５６は請求項１に記載の「移動平均値を演算する」ステップに対応しており、請求項５，６に記載の移動平均演算手段にも対応している。

そしてステップ５８では、評価対象画像（の評価対象パッチ）に対する評価値として、ステップ５６で演算した移動平均値に対するＶＴＦフィルタ処理後の濃度データの標準偏差値を演算する。例えばＶＴＦフィルタ処理後のｉ番目の画素の濃度データをｄi、ｉ番目の画素の移動平均値をｄi'、演算に用いる画素の総数をｍとすると、移動平均値に対するＶＴＦフィルタ処理後の濃度データの標準偏差値σは次の(２)式で求めることができる。

上記の(２)式では、通常の標準偏差値の演算で用いられる全データの平均値（記録用紙上の全区間の平均値、図６に一点鎖線で示す）に代えて移動平均値ｄi'を用いており、濃度データｄiから移動平均値ｄi'を減算した値が積算されることで、ＶＴＦフィルタ処理後の濃度データにおける全体的な濃度変化がキャンセルされることになり、ＶＴＦフィルタ処理後の濃度データにおける全体的な濃度変化が標準偏差値σ（評価値）に悪影響を及ぼすことが防止される。また、(２)式は移動平均値ｄi'から評価値を求めるものではなく、ＶＴＦフィルタ処理後の濃度データにおける全体的な濃度変化をキャンセルするための基準として移動平均値ｄi'を用いるものであるので、(２)式によって算出される標準偏差値σ（評価値）は、画像上で顕著に視認される短周期のバンディング（例えば１〜３mm程度の周期のバンディング）の程度に応じて値が大きく変化することになる。従って、標準偏差値σ（評価値）として、バンディングの程度を定量的かつ正確に評価することができ、官能評価による評価結果と高精度に合致する値を得ることができる。なお、ステップ５８は請求項１に記載の「標準偏差値を演算する」ステップに対応しており、請求項５，６に記載の評価値演算手段にも対応している。

また、バンディング評価装置１０のＨＤＤ１８には、例として次の表１に示すように、バンディングの程度を官能評価する際に用いられる「ランク」と、各ランクに対応する標準偏差値σ（評価値）の数値範囲を対応付けるランク付けテーブルが記憶されており、次のステップ６０ではランク付けテーブルを参照し、ステップ５８で算出した標準偏差値σ（評価値）が各ランクに対応する標準偏差値σ（評価値）の数値範囲のうちの何れに該当するかを判断することで評価対象画像のランク付けを行う。

そしてステップ６２では、評価対象画像の評価結果として、ステップ５８で算出した標準偏差値σ（評価値）とステップ６０で判断した評価対象画像のランクをディスプレイ１２に表示し、バンディング評価処理を終了する。標準偏差値σ（評価値）は官能評価による評価結果（評価対象画像の見た目の画質）との相関が高く、バンディングが顕著になるに従って値が大きくなるので、ディスプレイ１２に表示された評価対象画像の評価値（標準偏差値σ）を参照することで、評価対象画像の画質（バンディングの程度）を直感的に理解することができる。また、ディスプレイ１２に表示された評価対象画像のランクを参照することで、評価対象画像の画質（バンディングの程度）が従来の官能評価でどの程度のランクにランク付けされるのかも容易に認識することができる。

なお、上記では評価対象画像の画質のうち、特に、主走査方向に沿って延びる筋状の濃度欠陥が副走査方向に沿って周期的に現れるバンディングの程度を評価するために、濃度欠陥の延びる方向に対して直交する方向、すなわち副走査方向に沿って所定長さに亘って連続する画素列のデータを処理対象のデータとして抽出する例を説明したが、データとして抽出する画素列の方向は必ずしも評価すべき濃度欠陥の延びる方向と直交している必要はなく、少なくとも濃度欠陥の延びる方向と交差していればよい。また、本発明はバンディングの程度を評価する用途に限られるものではなく、例えば副走査方向に沿って延びる筋状の濃度欠陥等、他の濃度欠陥や濃度変動が生じている画像の評価にも適用可能であることは言うまでもない。

また、上記では画像読取装置２２に接続されたＰＣ１０を本発明に係る画像評価装置として機能させる態様を例に説明したが、これに限定されるものではなく、画像読取装置２２に内蔵されたコンピュータを本発明に係る画像評価装置として機能させることも可能である。

続いて、本発明によって得られる評価値と官能評価との相関を確認すると共に、移動平均値の演算における好適な演算区間を確認することを目的として本願発明者が実施した実験について説明する。

この実験では、実験に用いる評価対象パッチを記録するための画像記録装置として２機種を、記録用紙として９種類を用意し、グレイかつ一定濃度の部分が副走査方向に沿って約260mm連続しかつ主走査方向にも約10mm連続する矩形状の評価対象パッチを画像記録装置及び記録用紙の各組合わせで各々記録することで１８個の評価対象パッチを作成した。そして、特定の単一の評価対象パッチについては一端部側のみ、残りの評価対象パッチについては両端部側をサンプルとして用い（サンプルの数は合計３５個）、各サンプルに対して官能評価によるランク付けを行った。その結果、官能評価では計３５個のサンプルのうち、ランク５のサンプルの数が１個、ランク４のサンプルの数が１１個、ランク３のサンプルの数が８個、ランク２のサンプルの数が１３個、ランク１のサンプルの数が１個、ランク外（ランク０）のサンプルの数が１個となった。

また、計３５個のサンプルを600dpiの解像度で各々読み取り、副走査方向に沿って連続する4096個の画素（副走査方向に沿って173.3mmの範囲の画素）の濃度データを処理対象の濃度データとして抽出し、抽出した各サンプルの濃度データに対してＶＴＦフィルタ処理を行った後に、次の表２にも示すように、移動平均の演算区間（移動平均区間）を２区間(記録用紙上での長さに換算すると84.6μm)、50区間(2.12mm)、75区間(3.18mm)、100区間(4.23mm)、125区間(5.29mm)、150区間(6.35mm)、200区間(8.46mm)、300区間(12.70mm)、500区間(21.12mm)、1000区間(42.33mm)及び全区間(42.3μm)としたときの移動平均値（移動平均区間＝全区間は全区間平均）を各々演算し（移動平均区間が各値のときの移動平均値の演算に用いるデータの数は移動平均区間の数＋１、例えば移動平均区間が２区間であれば移動平均値の演算に用いるデータの数は３）、評価値としての標準偏差値σを各サンプルの各移動平均区間毎に演算した。そして、演算した標準偏差値σを各移動平均区間毎に纏め、各移動平均区間毎に、官能評価によって得られた各サンプルのランク値と標準偏差値σとの関係を最小二乗法によって線形近似すると共に、ランク値と標準偏差値σとの相関係数Ｒ²、ランク値に対する３σを演算した。演算結果を次の表２に示すと共に、各移動平均区間のうち移動平均区間が全区間（移動平均なし)、200区間(8.46mm)、100区間(4.23mm)のときの線形近似結果を図７〜図９に示す。なお、図７〜図９において「◆」は実データを、「○」は線形近似結果を各々示す

表２に示す「判断」は、相関係数Ｒ²の演算結果に基づく各移動平均区間毎の適否判断を表しており、「○」「○△」「△」は相関係数Ｒ²が比較的良好な値を示していることを意味している。但し、実データが正規分布を示すとすると、理論的には線形近似式±３σの範囲に全体の99.7%のデータが含まれる筈であるが、「判断」が「×」以外の各移動平均区間のうち50区間、125区間及び150区間のデータの中には、図示は省略するものの線形近似式±３σの範囲から外れているデータが含まれている。従って、これらの移動平均区間を適用して評価値（標準偏差値σ）を演算した場合、官能評価による評価結果と合致しないことがあると推察される。また、「判断」が「×」以外の各移動平均区間のうち200区間及び300区間では、ランク値に対する３σが１に近い値又は１を超える値を示しており、官能評価では異なるランクにランク付けされるサンプルの標準偏差値σに有意差が見られないため、これらの移動平均区間を適用して評価値（標準偏差値σ）を演算した場合にも、官能評価による評価結果と合致しないことがあると推察される。

従って、上記の結果から、官能評価による評価結果と高精度に合致する評価値（標準偏差値σ）が得られる移動平均区間は、およそ75区間〜100区間、記録用紙上での長さで約３mm〜５mmが最適であると判断できる。これは、移動平均区間が100区間(4.23mm)のときの線形近似結果（図９）を、移動平均区間が全区間（移動平均なし)のときの線形近似結果（図７）、200区間(8.46mm)のときの線形近似結果（図８）と比較しても明らかである。

すなわち、移動平均区間が全区間（移動平均なし)の線形近似結果（図７）では、相関係数Ｒ²が0.600と非常に低く、ランク値に対する３σが1.48と非常に大きい値であり、官能評価でランク５とランク付けされたサンプルの標準偏差値σが線形近似式±３σの範囲から大きく逸脱していることからも明らかなように、評価値としての標準偏差値σと官能評価による評価結果との相関は非常に低く、実用に耐えうる精度が得られないことが理解できる。また、移動平均区間が200区間(8.46mm)のときの線形近似結果（図８）では、標準偏差値σが線形近似式±３σの範囲から逸脱しているデータは存在しないものの、前述のようにランク値に対する３σの値が大きく、官能評価でランク４とランク付けされたサンプルのデータの中に、官能評価でランク５とランク付けされたサンプルのデータよりも標準偏差値σが小さいデータが複数存在していることからも明らかなように、評価値としての標準偏差値σの精度が若干不足している。

これに対し、移動平均区間が100区間(4.23mm)のときの線形近似結果（図９）では、相関係数が0.938と非常に高い値を示すと共に、ランク値に対する３σの値も0.67と十分に低い値を示しており、官能評価で異なるランクにランク付けされたサンプルのデータの間に標準偏差値σの大小関係の逆転も生じていない。従って、移動平均区間をおよそ75区間〜100区間、記録用紙上での長さで約３mm〜５mmとすれば、画像の画質（バンディングの程度）を定量的に評価する評価値として、官能評価による評価結果と高精度に合致する最適な評価値（標準偏差値σ）が得られることが理解できる。

バンディング評価装置の概略構成を示すブロック図である。 バンディングを説明するための概略図である。 バンディング評価処理の内容を示すフローチャートである。 濃度データの一例を示す線図である。 ＶＴＦフィルタの空間周波数−レスポンス特性の一例を示す線図である。 ＶＴＦフィルタ処理後の濃度データと移動平均区間4.23mmで移動平均を演算した結果を各々示す線図である。 ランクの異なる複数のサンプルに対し、全区間平均を用いて演算した標準偏差σと各サンプルのランクとの関係を線形近似した結果を示す線図である。 図７と同じ複数のサンプルに対し、移動平均区間8.46mmの移動平均を用いて演算した標準偏差σと各サンプルのランクとの関係を線形近似した結果を示す線図である。 図７と同じ複数のサンプルに対し、移動平均区間4.23mmの移動平均を用いて演算した標準偏差σと各サンプルのランクとの関係を線形近似した結果を示す線図である。

符号の説明

１０ バンディング評価装置
１２ ディスプレイ
１８ ＨＤＤ
２２ 画像読取装置

Claims (6)

1. 評価対象の画像の濃度データに対し人間の視覚系の空間周波数特性を有する帯域フィルタをかけるフィルタ処理を行い、
   前記フィルタ処理後の濃度データの移動平均値を演算し、
   前記評価対象の画像の評価値として、前記移動平均値に対する前記フィルタ処理後の濃度データの標準偏差値を演算する
   画像評価方法。
2. 前記評価対象の画像の濃度データは、画像記録装置によって記録材料に記録された評価対象の画像を画像読取装置によって読み取ることで得られるデータであることを特徴とする請求項１記載の画像評価方法。
3. 前記フィルタ処理、前記移動平均値の演算及び前記標準偏差値の演算を、前記評価対象の画像に現れている筋状の濃度欠陥に対し、該濃度欠陥の延びる方向と交差する方向に沿って行うことを特徴とする請求項１記載の画像評価方法。
4. 前記濃度データの移動平均値として、前記評価対象の画像上で約２〜６ｍｍの区間のデータの平均値を各々演算することを特徴とする請求項１記載の画像評価方法。
5. 評価対象の画像の濃度データに対し人間の視覚系の空間周波数特性を有する帯域フィルタをかけるフィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、
   前記フィルタ処理手段によるフィルタ処理後の濃度データの移動平均値を演算する移動平均演算手段と、
   前記評価対象の画像の評価値として、前記移動平均演算手段によって演算された移動平均値に対する前記フィルタ処理手段によるフィルタ処理後の濃度データの標準偏差値を演算する評価値演算手段と、
   を含む画像評価装置。
6. コンピュータを、
   評価対象の画像の濃度データに対し人間の視覚系の空間周波数特性を有する帯域フィルタをかけるフィルタ処理を行うフィルタ処理手段、
   前記フィルタ処理手段によるフィルタ処理後の濃度データの移動平均値を演算する移動平均演算手段、
   及び、前記評価対象の画像の評価値として、前記移動平均演算手段によって演算された移動平均値に対する前記フィルタ処理手段によるフィルタ処理後の濃度データの標準偏差値を演算する評価値演算手段
   として機能させるための画像評価プログラム。