JP2007184872A - 画像評価装置、画像処理装置、画像評価方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】視感と対応の取れた評価値を算出することができる画像評価技術を提供する。
【解決手段】本発明は、評価対象画像の水平方向におけるすじの発生状態を示す水平方向すじ評価値を算出する水平方向すじ評価値算出手段と、前記評価対象画像の垂直方向におけるすじの発生状態を示す垂直方向すじ評価値を算出する垂直方向すじ評価値算出手段と、前記水平方向すじ評価値算出手段により算出された水平方向すじ評価値と、前記垂直方向すじ評価値算出手段により算出された垂直方向すじ評価値の双方に基づいて、前記評価対象画像全体におけるすじの発生状態を示す総合すじ評価値を算出する総合すじ評価値算出手段とを有する画像評価装置を提供する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像評価技術に関する。特に、本発明は、画像のすじを評価する技術に関する。

カラープリンタ等の画像形成装置やカラーディスプレイ等の画像表示装置において形成または表示される画像は、高画質であることが要求される。画質の判断基準は種々のものが知られているが、その一つに画像欠陥が少ないという基準がある。画像欠陥も種々のものが知られているが、中でも「すじ」は、画像の品質管理を行う上での最重要項目の一つとして用いられている。「すじ」とは、例えば、本来均一な濃度で形成または表示される画像において、濃度が他の部分より濃い（あるいは薄い）領域が、１次元的に連続している画像欠陥をいう。

すじなどの画像欠陥を評価する方法としては、人間の視感を通して主観的な判断によって評価する主観的評価と、測定器を通して画像欠陥の特徴量を算出する客観的評価とがある。主観的評価は、評価者により評価結果にばらつきが生じるという評価精度の問題や、処理量に限界があるという評価工数の問題がある。そのため、近年では客観的評価方法が数多く提案されている（例えば、特許文献１〜３）。

特許文献１は、カラーブラウン管の輝度むらを検査する技術を開示している。特許文献１に記載の技術によれば、発光面はテレビカメラで撮像される。撮像された画像の輝度値に対し、投影処理が行われ、１次元データに変換される。この１次元データから２次微分値が求められる。この２次微分値に基づいて、すじの強さが評価される。特許文献２は、画像欠陥の一種であるバンディングについて、人間が知覚する心理量を予測する技術を開示している。特許文献２に記載の技術によれば、被評価画像の物理特性は空間周波数に変換される。あらかじめ設定されている物理特性量と、この物理特性量に対応するバンディング知覚特性関数の関係から得られた関数が、空間周波数に関して積分される。こうして、複数の空間周波数成分を含むバンディング知覚予測値が算出される。特許文献３は、カレーディスプレイ装置の輝度むらを評価する技術を開示している。特許文献３に記載の技術によれば、画像は空間周波数スペクトル画像に変換される。１次元化された輝度平均値に周波数の変化で増減する補正係数が乗算され、輝度平均値の補正値が算出される。算出された補正値から抽出した特徴量を所定の基準と比較することにより、輝度むらが評価される。
特開平９−０３７３１０号公報 特開２０００−００４３１３号公報 特開２００２−１３９４０４号公報

画像全体の画質は、人間の視感上、縦方向と横方向のすじの影響を複合的に受ける。しかし、上記の従来技術は、複数方向のすじの影響を複合的に評価する構成を有していなかった。そのため、視感と対応の取れた評価値を算出することができないという問題があった。
本発明は上述の事情に鑑みてなされたものであり、複数方向のすじの影響を複合的に評価することにより、視感と対応の取れた評価値を算出することができる画像評価技術を提供するものである。

上述の課題を解決するため、本発明は、評価対象画像の水平方向におけるすじの発生状態を示す水平方向すじ評価値を算出する水平方向すじ評価値算出手段と、前記評価対象画像の垂直方向におけるすじの発生状態を示す垂直方向すじ評価値を算出する垂直方向すじ評価値算出手段と、前記水平方向すじ評価値算出手段により算出された水平方向すじ評価値と、前記垂直方向すじ評価値算出手段により算出された垂直方向すじ評価値の双方に基づいて、前記評価対象画像全体におけるすじの発生状態を示す総合すじ評価値を算出する総合すじ評価値算出手段とを有する画像評価装置を提供する。

好ましい態様において、この画像評価装置は、前記評価対象画像が、各々複数の色成分を有する複数の画素であって、マトリクス状に配置された複数の画素を有し、前記複数の画素のうち、前記評価対象画像の垂直方向に平行な画素列ごとに、その画素列に含まれる画素の複数の色成分のうち少なくとも１つの色成分の平均値を算出し、前記少なくとも１つの色成分についての、前記評価対象画像の水平方向の１次元特性を示す水平１次元特性を算出する水平１次元特性算出手段をさらに有し、前記水平１次元特性を、あらかじめ決められた関数に従って近似した水平近似特性を算出する水平近似特性算出手段をさらに有し、前記水平１次元特性算出手段により算出された水平１次元特性と、前記水平近似特性算出手段により算出された水平近似特性との差を示す水平差分特性を算出する水平差分特性算出手段をさらに有し、前記水平方向すじ評価値算出手段が、前記水平差分特性算出手段により算出された水平差分特性を、前記評価対象画像の水平方向におけるしきい値の特性を示す水平しきい値特性と比較することにより前記水平方向すじ評価値を算出し、前記複数の画素のうち、前記評価対象画像の水平方向に平行な画素列ごとに、その画素列に含まれる画素の複数の色成分のうち少なくとも１つの色成分の平均値を算出し、前記少なくとも１つの色成分についての、前記評価対象画像の垂直方向の１次元特性を示す垂直１次元特性を算出する垂直１次元特性算出手段をさらに有し、前記垂直１次元特性を、あらかじめ決められた関数に従って近似した垂直近似特性を算出する垂直近似特性算出手段をさらに有し、前記垂直１次元特性算出手段により算出された垂直１次元特性と、前記垂直近似特性算出手段により算出された垂直近似特性との差を示す垂直差分特性を算出する垂直差分特性算出手段をさらに有し、前記垂直方向すじ評価値算出手段が、前記垂直差分特性算出手段により算出された垂直差分特性を、前期評価対象画像の垂直方向におけるしきい値の特性を示す垂直しきい値特性と比較することにより前記垂直方向すじ評価値を算出してもよい。

別の好ましい態様において、この画像評価装置は、前記垂直方向すじ評価値および前記水平方向すじ評価値のうち、最大値を算出する最大値算出手段と、前記垂直方向すじ評価値および前記水平方向すじ評価値の差を算出する差分算出手段とをさらに有し、前記総合すじ評価値算出手段が、前記最大値算出手段により算出された最大値と、前記差分算出手段により算出された差とを用いた重み付け演算により前記総合すじ評価値を算出してもよい。

さらに別の好ましい態様において、この画像評価装置は、前記複数の色成分が、明度および彩度を含んでもよい。あるいは、前記複数の色成分が、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系における色成分またはＬ＊Ｃ＊ｈ表色系における色成分を含んでもよい。

さらに別の好ましい態様において、この画像評価装置は、前記評価対象画像の水平方向における背景ノイズを示す水平背景ノイズ値を算出する水平背景ノイズ算出手段と、前記評価対象画像の垂直方向における背景ノイズを示す垂直背景ノイズ値を算出する垂直背景ノイズ算出手段と、をさらに有し、前記総合すじ評価値算出手段が、前記水平方向すじ評価値算出手段により算出された水平方向すじ評価値と、前記垂直方向すじ評価値算出手段により算出された垂直方向すじ評価値と、前記水平背景ノイズ算出手段により算出された水平背景ノイズ値と、前記垂直背景ノイズ算出手段により算出された垂直背景ノイズ値とを用いた重み付け演算により前記総合すじ評価値を算出してもよい。

また、本発明は、総合すじ評価値の範囲を特定する情報と、その範囲に対応する画像処理パラメータとを記憶する画像処理パラメータ記憶手段と、上記いずれかの画像評価装置と、前記画像処理パラメータに記憶された画像処理パラメータのうち、前記総合すじ評価値算出手段により算出された総合すじ評価値に対応する画像処理パラメータを選択するパラメータ選択手段と、前記パラメータ選択手段により選択された画像処理パラメータを用いて画像処理を行う画像処理手段とを有する画像処理装置を提供する。

さらに、本発明は、評価対象画像の水平方向におけるすじの発生状態を示す水平方向すじ評価値を算出する水平方向すじ評価値算出ステップと、前記評価対象画像の垂直方向におけるすじの発生状態を示す垂直方向すじ評価値を算出する垂直方向すじ評価値算出ステップと、前記水平方向すじ評価値と、前記垂直方向すじ評価値の双方に基づいて、前記評価対象画像全体におけるすじの発生状態を示す総合すじ評価値を算出する総合すじ評価値算出ステップとを有する画像評価方法を提供する。

さらに、本発明は、コンピュータ装置を、評価対象画像の水平方向におけるすじの発生状態を示す水平方向すじ評価値を算出する水平方向すじ評価値算出手段と、前記評価対象画像の垂直方向におけるすじの発生状態を示す垂直方向すじ評価値を算出する垂直方向すじ評価値算出手段と、前記水平方向すじ評価値算出手段により算出された水平方向すじ評価値と、前記垂直方向すじ評価値算出手段により算出された垂直方向すじ評価値の双方に基づいて、前記評価対象画像全体におけるすじの発生状態を示す総合すじ評価値を算出する総合すじ評価値算出手段として機能させるプログラムを提供する。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
＜１．第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る画像評価装置１００の機能構成を示す図である。評価対象画像１０２は、本実施形態において画像評価の対象となる画像である。評価対象画像１０２は、あらかじめ決められたテストパターンの画像である。評価対象画像１０２は、電子写真方式あるいはインクジェット方式のプリンタ等の画像形成装置により、用紙などの印刷媒体上に形成された画像である。画像入力装置１０３は、フラットベッドスキャナ等の画像読み取り装置である。画像入力装置１０３は、評価対象画像１０２を光学的に読み取り、画像データを生成する。画像データは、例えばＲＧＢ形式の画像データである。画像入力装置１０３は、生成した画像データを画像評価装置１００に出力する。

色変換処理部１０４は、画像データの色空間を、画像評価に適した色空間に変換する。Ｘ方向１次元化処理部１０５は、画像データをＸ方向に１次元化し、１次元のプロファイルを算出する。ここで、Ｘ方向とは処理対象画像の水平方向を、Ｙ方向とは処理対象画像の垂直方向を意味する。Ｘ方向平均線差分算出部１０７は、算出されたプロファイルから、平均プロファイルを算出する。Ｘ方向平均線差分算出部１０７は、さらに、平均前プロファイルと平均プロファイルの差を示す差分プロファイルを算出する。視覚空間周波数特性補正部１０９は、差分プロファイルを人間の視覚特性に適合させる補正を行う。Ｘ方向すじ評価値算出部１１０は、補正後の差分プロファイルに基づいて、Ｘ方向のすじ評価値を算出する。Ｙ方向１次元化処理部１０６、Ｙ方向平均線差分算出部１０８、Ｙ方向すじ評価値算出部１１１は、データを１次元化する方向がＹ方向である以外は、Ｘ方向１次元化処理部１０５、Ｘ方向平均線差分算出部１０７、Ｘ方向すじ評価値算出部１１０と同一の機能を有する。総合すじ評価値算出部１１２は、Ｘ方向のすじ評価値およびＹ方向のすじ評価値に基づいて、評価対象画像全体のすじの発生状態を示す総合すじ評価値を算出する。画像評価装置１００は、算出した総合すじ評価値１１３を出力する。

図２は、画像評価装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１は、各種制御や演算処理を担う中央演算処理装置である。ＲＡＭ（Random Access Memory）１３は、主記憶装置である。ＲＯＭ（Read Only Memory）１２は、読み出し専用の記憶装置である。Ｉ／Ｆ１４は、他の電子機器との間でデータや制御信号の送受信を行うインターフェースである。ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１５は、各種プログラムやデータを記憶する記憶装置である。本実施形態において、ＨＤＤ１５は、画像評価プログラムを記憶している。キーボード１６およびディスプレイ１７は、ユーザが画像評価装置１００に対して操作入力を行うためのユーザインターフェースである。以上の各構成要素は、バス１９で相互に接続されている。ＣＰＵ１１が画像評価プログラムを実行することにより、画像評価装置１００は、図１に示される各機能構成要素に相当する機能を具備する。なお、図１に示される各機能構成要素は、対応する機能を有するＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアにより実現されてもよい。

図３は、本実施形態に係る画像評価方法を示すフローチャートである。ユーザがキーボード１６を操作する等の方法により画像評価プログラムの実行を指示すると、ＣＰＵ１１は、ＨＤＤ１５から画像評価プログラムを読み出して実行する。まず、画像評価装置１００は、ステップＳ１００において、評価対象画像１０２の画像データを取得する。具体的には次のとおりである。評価対象画像１０２は、画像入力装置１０３によって読み取られ、データ化される。画像評価装置１００と画像入力装置１０３とは有線あるいは無線により接続されている。画像入力装置１０３は、評価対象画像１０２の画像データを、画像評価装置１００に出力する。本実施形態において、画像入力装置１０３によって生成される画像データは、ＲＧＢ形式の画像データである。画像評価装置１００は、Ｉ／Ｆ１４を介して画像データを受信する。画像評価装置１００は、受信した画像データをＲＡＭ１３に記憶する。本実施形態において、評価対象画像１０２は、画像全面に渡って濃度（階調）が均一なパターンである。

次に、ステップＳ１１０において、ＣＰＵ１１は、画像データの色空間を、ＲＧＢ表色系から、画像評価に適した色空間に変換する。本実施形態において、画像データの色空間は、均等知覚色空間であるＬ＊ａ＊ｂ＊表色系またはＬ＊Ｃ＊ｈ表色系に変換される。均等知覚色空間における色差は、人間の目で見た場合の色の差と線形に近い関係を有する。したがって、人間の感覚に近い評価値を算出することができる。例えばＬ＊ａ＊ｂ＊表色系における色成分の各々は、画像入力装置の装置特性に依存しない絶対的な色の値を表している。このように絶対的な色を表すＬ＊ａ＊ｂ＊表色系に画像データの色空間を変換することにより、画像評価装置１００は、画像入力装置１０３の入出力特性を考慮しなくても、人間の視覚感度に一致した色彩情報を得ることができる。すなわち、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系によれば、視覚と対応のとれた評価値を算出することができる。Ｌ＊Ｃ＊ｈ表色系についても同様である。本実施形態において、色変換処理部１０４は、画像データの色空間を、Ｌ＊Ｃ＊ｈ表色系に変換する。

次に、ステップＳ１２０において、ＣＰＵ１１は、画像データをＸ方向およびＹ方向についてそれぞれ１次元化する。１次元化された画像データを「１次元化プロファイル」といい、Ｘ方向における１次元化プロファイルを「Ｘ方向プロファイル」と、Ｙ方向に１次元化プロファイルを「Ｙ方向プロファイル」という。また、本実施形態において、画像データは、Ｌ＊成分とＣ＊成分について１次元化される。Ｌ＊成分について１次元化された画像データを「Ｌ＊プロファイル」と、Ｃ＊成分について１次元化された画像データを「Ｃ＊プロファイル」という。したがって、例えば、Ｌ＊成分についてＸ方向に１次元化された画像データは、「Ｘ方向Ｌ＊プロファイル」と記載される。

図４は、画像データの１次元化処理を説明する図である。図４において、１つのセルは画像データの１画素を示している。セルの中に記載された数字は、そのセルの色成分の値、すなわち画素値を示している。ＸＹ座標軸が、左上の画素を原点として定義されている。すなわち、左上の画素の座標は（Ｘ，Ｙ）＝（０，０）である。Ｘ軸は図４において右向きを、Ｙ軸は図４において下向きを正方向として定義されている。Ｘ軸およびＹ軸は、それぞれ評価対象画像１０２の水平方向および垂直方向に対応している。

画像データの１次元化とは、２次元に配置された画素を、ある方向に平均化することにより、１次元の特性すなわち１次元プロファイルに変換することをいう。画像データをＸ方向に１次元化する場合、画像データは、Ｙ軸に平行な画素列ごとに平均化される。図４において、Ｘ＝３に対応する画素列がハッチングで示されている。この画素列に属する画素の色成分の平均値が、Ｘ＝３に対応する１次元画像データとなる。ＣＰＵ１１は、すべての画素列について平均値を算出する。ＣＰＵ１１は、算出した平均値とそのＸ座標とを対応付けて、Ｘ方向プロファイルとしてＲＡＭ１３に記憶する。Ｙ方向に１次元化する場合、画像データは、Ｘ軸に平行な画素列ごとに平均化される。ＣＰＵ１１は、同様に算出した平均値とそのＹ座標とを対応付けて、Ｙ方向プロファイルとしてＲＡＭ１３に記憶する。

なお、１次元化を行う方向が、すじの方向と平行でない場合には、１次元化プロファイルにおいてすじを識別することが困難になるため、すじと平行な方向において１次元化することが望ましい。画像において、すじは、基本的に画像の水平方向および垂直方向に発生するので、これらの方向に１次元化することが望ましい。そのため、評価対象画像１０２は、画像の水平方向（垂直方向）を、画像入力装置１０３の読み取り方向とを一致させるためのマークパターンを有してもよい。マークパターンは、例えば、評価対象画像１０２の４隅に形成される。ＣＰＵ１１は、これらのマークパターンの位置関係があらかじめ決められた範囲に収まるように、評価対象画像１０２を回転、あるいは拡大、縮小してもよい。

次に、ステップＳ１３０において、ＣＰＵ１１は、１次元プロファイルに基づいて差分プロファイルを算出する。以下、処理対象の１次元化プロファイルとして、Ｘ方向Ｌ＊プロファイルを例にとり具体的に説明する。ＣＰＵ１１は、まず、Ｘ方向Ｌ＊プロファイルから、その平均線（近似特性）を算出する。本実施形態において、平均線として、１次元化プロファイルを２次多項式で近似した曲線が用いられる。なお、平均線はこれに限られず、一次近似直線、ｎ次近似曲線（ｎ≧３）、対数近似曲線、指数近似曲線など他の近似曲線を用いてもよい。ＣＰＵ１１は、Ｘ方向Ｌ＊プロファイルの２次近似曲線、具体的には、２次多項式を特定するパラメータを算出する。ＣＰＵ１１は、算出したパラメータをＲＡＭ１３に記憶する。

ＣＰＵ１１は、Ｘ方向Ｌ＊プロファイルと、平均線との差を算出する。具体的には、Ｘ方向Ｌ＊プロファイルのデータ点から、そのデータ点のＸ座標における平均値、すなわち、平均線を示す曲線の式にＸ座標を代入した値を減算する。なお、データ点とは、一次元化された画像データを構成する要素を意味する。すなわち、各データ点は、平均化された色成分と、座標の値とを含む。ＣＰＵ１１は、こうして算出した差とＸ座標の組を含む集合を、Ｘ方向Ｌ＊差分プロファイルとしてＲＡＭ１３に記憶する。

図５は、Ｘ方向Ｌ＊プロファイルを例示する図である。図６は、Ｘ方向Ｌ＊差分プロファイルを例示する図である。図５において、縦軸はＬ＊成分の値を、横軸はＸ座標を示している。また、実線はＸ方向Ｌ＊プロファイルを、点線はその平均線を示している。図６は、図５に示されるＸ方向Ｌ＊プロファイルとその平均線から算出されたＸ方向Ｌ＊差分プロファイルを示している。以上で説明したのと同様に、Ｙ方向Ｌ＊差分プロファイル、Ｘ方向Ｃ＊差分プロファイル、Ｙ方向Ｃ＊差分プロファイルが算出される。

再び図３を参照して説明する。差分プロファイルを算出すると、ステップＳ１４０において、ＣＰＵ１１は、差分プロファイルを、人間の視覚特性に適合するように補正する。詳細には次のとおりである。

図７は、差分プロファイルの補正処理の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ１４１において、ＣＰＵ１１は、各差分プロファイルに対して離散フーリエ変換を行う。ＣＰＵ１１は、離散フーリエ変換により算出された周波数特性をＲＡＭ１３に記憶する。次に、ステップＳ１４２において、ＣＰＵ１１は、周波数特性に対し、視覚伝達関数（Visual Transfer Function、以下「ＶＴＦ」という）を乗算する。ＶＴＦは、人間の視覚の空間周波数特性を示す関数である。ＶＴＦとしては例えば次の式（１）で示されるDooleyの近似式を用いることができる。ＣＰＵ１１は、補正された周波数特性をＲＡＭ１３に記憶する。
VTF(f)=5.05・{exp(-0.843f)-exp(-1.45f)} …（１）
ここで、ｆは空間周波数（cycle/mm）を表す。なお、ＶＴＦとして、（１）式以外の関数を用いてもよい。このように、差分プロファイルに対し人間の視覚の空間周波数特性に合わせる補正を行うことにより視感と対応の取れた評価値を算出することができる。次に、ステップＳ１４３において、ＣＰＵ１１は、補正された空間周波数特性に対し、逆離散フーリエ変換を行う。ＣＰＵ１１は、逆離散フーリエ変換により算出された周波数プロファイルをＲＡＭ１３に記憶する。

再び図３を参照して説明する。差分プロファイルを補正すると、ステップＳ１５０において、ＣＰＵ１１は、Ｘ方向およびＹ方向のそれぞれについてすじ評価値を算出する。Ｘ方向におけるすじ評価値を「Ｘ方向すじ評価値」と、Ｙ方向におけるすじ評価値を「Ｙ方向すじ評価値」という。Ｘ方向すじ評価値およびＹ方向すじ評価値はそれぞれ、補正後のＸ方向差分プロファイルおよび補正後のＹ方向差分プロファイルに基づいて算出される。具体的には、ＣＰＵ１１は、Ｘ方向差分プロファイルと、Ｘ方向しきい値プロファイルとを比較する。Ｘ方向しきい値プロファイルとは、評価対象画像１０２のＸ方向における画素値（色成分の値）のしきい値の１次元特性を示す。ＨＤＤ１５は、Ｘ方向しきい値プロファイルを示すテーブルあるいは関数をあらかじめ記憶している。ＣＰＵ１１は、ＨＤＤ１５から、Ｘ方向しきい値プロファイルを読み出してＸ方向差分プロファイルとの比較に使用する。ＣＰＵ１１は、Ｘ方向差分プロファイルがしきい値プロファイルを超えている領域を積分する。ＣＰＵ１１は、算出した積分値をすじ評価値としてＲＡＭ１３に記憶する。本実施形態においては、Ｘ方向Ｌ＊プロファイル、Ｘ方向Ｃ＊プロファイル、Ｙ方向Ｌ＊プロファイル、およびＹ方向Ｃ＊プロファイルのそれぞれについてすじ評価値が算出される。以下、Ｘ方向Ｌ＊プロファイル、Ｘ方向Ｃ＊プロファイル、Ｙ方向Ｌ＊プロファイル、およびＹ方向Ｃ＊プロファイルに対するすじ評価値を、それぞれ、すじ評価値Ａ、すじ評価値Ｂ、すじ評価値Ｃ、およびすじ評価値Ｄという。なお、すじ評価値は、差分プロファイルがしきい値プロファイルを超えた領域の積分値に限られない。例えば、しきい値プロファイルを超えた領域について、差分プロファイルとしきい値プロファイルとの差の平均値をすじ評価値としてもよい。あるいは、差分プロファイルとしきい値プロファイルとの差の最大値（ピーク強度）をすじ評価値としてもよい。

図８（ａ）〜（ｃ）は、すじ評価値の算出方法を説明する図である。図８（ａ）に例示される評価対象画像１０２において、水平方向および垂直方向にそれぞれ複数のすじが発生している。図８（ｂ）は、評価対象画像１０２のＸ方向における差分プロファイルを示している。Ｙ軸と平行な方向（Ｘ軸と垂直な方向）の画素列について色成分の平均値を算出しているので、差分プロファイルは、Ｘ軸と垂直な方向に発生しているすじを反映している。すなわち、色の濃いすじが発生している領域では、差は正方向に大きくなり、色の薄いすじが発生している領域では、差は負方向に大きくなる。しきい値プロファイルは、差の正方向および負方向の双方について設定されている。したがって、すじ評価値を算出する際の「差分プロファイルがしきい値プロファイルを超えた領域」とは、「差分プロファイルの絶対値がしきい値プロファイルの絶対値を超えた領域」を意味する。また、図８の例では、しきい値プロファイルは、Ｘ方向にフラットなプロファイルであるが、Ｘ座標に依存して変化してもよい。また、差の正方向および負方向のしきい値プロファイルはそれぞれ、絶対値が同一であっても異なっていてもよいが、同一であることが好ましい。しきい値プロファイルは、人間の視感に基づいて決定される。すなわち、人間が「すじが見える」と感じる範囲で最小の値とすることが好ましい。図８（ｃ）は、評価対象画像１０２のＹ方向における差分プロファイルを示している。Ｘ方向と同様に、Ｙ方向差分プロファイルは、Ｙ軸と垂直な方向に発生しているすじを反映している。

再び図３を参照して説明する。Ｘ方向およびＹ方向についてそれぞれすじ評価値を算出すると、ステップＳ１６０において、ＣＰＵ１１は、総合すじ評価値を算出する。総合すじ評価値は、Ｘ方向およびＹ方向のすじ評価値を用いた重み付け演算により算出される。具体的には次のとおりである。ＣＰＵ１１は、次式（２）に従って、総合すじ評価値を算出する。
総合すじ評価値＝k3・Max(A,C)+k4・ABS(A,C)+k5・Max(B,D)+k6・ABS(B,D) …（２）
ここで、ｋ３、ｋ４、ｋ５、およびｋ６は重み係数である。重み係数は、人間の視感と適合するように決定される。Ｍａｘ（Ａ，Ｃ）は、すじ評価値Ａおよびすじ評価値Ｃのうち、最大値を示す。Ｍａｘ（Ｂ，Ｄ）も同様である。ＡＢＳ（Ａ，Ｃ）は、すじ評価値Ａとすじ評価値Ｃの差の絶対値を示す。ＡＢＳ（Ｂ，Ｄ）も同様である。ＣＰＵ１１はこのようにして算出した総合すじ評価値をＲＡＭ１３に記憶する。総合すじ評価値は、正の値をとり、値が大きいほどすじが多いことを示している。

ここで、従来技術は、例えば以下の式（３）および式（４）に示されるように、Ｘ方向のすじ評価値およびＹ方向のすじ評価値をそれぞれ別個に算出していた。
Ｘ方向すじ評価値＝ｋ１×Ａ＋ｋ２×Ｂ （３）
Ｙ方向すじ評価値＝ｋ１×Ｃ＋ｋ２×Ｄ （４）
ここで、ｋ１およびｋ２は重み係数である。ｋ１およびｋ２は、Ｌ＊およびＣ＊のそれぞれについて、人間の視覚と適合するように決定される。このとき、画像全体のすじ評価値を算出するために、Ｘ方向すじ評価値とＹ方向すじ評価値とを加算することができる。

人間の視感上、すじの目立ち方、すなわち画質は、Ｘ方向のすじおよびＹ方向のすじに複合的に依存している。すなわち、画像のＸ方向（水平方向）のみにすじが発生していた場合、その画像の画質は、式（４）で算出されるＹ方向すじ評価値と直接的に関連している。しかし、画像の水平方向に加え垂直方向にもすじが発生していた場合、Ｘ方向すじ評価値とＹ方向すじ評価値との和は、画像全体の画質を示す指標とはなり得ない。なぜなら、水平方向および垂直方向の２方向にすじが発生していた場合、１方向にのみすじが発生した場合と比較して、すじはより目立ちにくくなるためである。

図９は、従来技術および本実施形態のすじ評価値を比較する図である。図９において、「すじレベル」は、すじの発生状態を示す指標である。本実施形態において、すじレベルは、人間の主観評価によって得られる主観評価値である。すじレベルは、例えば７段階で評価される。すじレベル＝１が最良の画質に相当し、すじレベル＝７が最悪の画質に相当する。Ｘ方向のみにすじが発生した場合のすじ評価値は、式（３）により算出される。図９の例では、このときのすじレベルは３である。Ｙ方向のみにすじが発生した場合のすじ評価値は、式（４）により算出される。図９の例では、このときのすじレベルは４である。すじが１方向のみに発生してした場合、すじ評価値とすじレベルとは、直接的に対応する。すなわち、すじ評価値が高くなるとすじレベルが悪化する。ところが、Ｘ方向にすじレベル３のすじと、Ｙ方向にすじレベル４のすじが同時に発生した場合、画像全体の主観評価によるすじレベルは、２である。これは前述のように、２方向にすじが発生していた場合、１方向にのみすじが発生した場合と比較して、すじはより目立ちにくくなるためである。しかし、従来技術により算出されるＸ方向すじ評価値とＹ方向すじ評価値とを単純に加算すると、すじ評価値はより大きくなる。しかし人間の視感によるすじレベルは低下しているので、機械的に算出されるすじ評価値と人間の主観によるすじレベルとが対応しなくなっている。これに対し本実施形態によれば、総合すじ評価値は、複数方向に発生したすじに関するすじ評価値のうち最大値（上述の例ではＭａｘ（Ａ，Ｃ）およびＭａｘ（Ｂ，Ｄ））と、すじ評価値の差（上述の例ではＡＢＳ（Ａ，Ｃ）およびＡＢＳ（Ｂ，Ｄ））を用いた重み付け演算により算出される。ここで、重み付け演算に用いる重み係数は人間の主観判断に基づいて官能的に決定される。重み係数は、重回帰分析により決定されてもよい。ＨＤＤ１５は、重み係数をあらかじめ記憶している。このように、画像評価装置１００は、主観評価によるすじレベルと適合した総合すじ評価値を算出することができる。

なお、本実施形態においては、画像評価装置１００が単一の装置である態様について説明したが、複数のコンピュータ装置から構成される画像評価システムが、上述の機能を有してもよい。また、プリンタや複合機などの画像形成装置が、画像評価装置１００の機能を有してもよい。

＜２．第２実施形態＞
図１０は、本発明の第２実施形態に係る画像評価装置６００の機能構成を示す図である。第２実施形態の説明において、第１実施形態と共通する要素および事項についてはその説明を省略する。また、第２実施形態の説明において、第１実施形態と共通する構成要素については共通の参照番号を用いて説明する。以下、第１実施形態との差異点を中心に説明する。

画像評価装置６００が、画像評価装置１００と異なっている点は、画像評価装置６００が、Ｘ方向背景ノイズ算出部６１４、Ｙ方向背景ノイズ算出部６１５を有する点である。Ｘ方向背景ノイズ算出部６１４は、評価対象画像１０２からＸ方向における背景ノイズを算出する。

図１１は、画像評価装置６００の動作を示すフローチャートである。ステップＳ１００〜Ｓ１５０の処理は第１実施形態で説明したものと同一であるので説明を省略する。Ｘ方向およびＹ方向についてそれぞれすじ評価値を算出すると、ステップＳ２１０において、ＣＰＵ１１は、すじ評価値を補正する。具体的には次のとおりである。ＣＰＵ１１は、差分プロファイルから、その標準偏差を算出する。ＣＰＵ１１は、算出した標準偏差を、ノイズ値としてＲＡＭ１３に記憶する。本実施形態において、ＣＰＵ１１は、Ｘ方向Ｌ＊プロファイル、Ｘ方向Ｃ＊プロファイル、Ｙ方向Ｌ＊プロファイル、およびＹ方向Ｃ＊プロファイルのそれぞれについてノイズ値を算出し、算出したノイズ値をＲＡＭ１３に記憶する。以下、Ｘ方向Ｌ＊プロファイル、Ｘ方向Ｃ＊プロファイル、Ｙ方向Ｌ＊プロファイル、およびＹ方向Ｃ＊プロファイルのノイズ値をそれぞれ、ノイズＮＬＸ、ノイズＮＣＸ、ノイズＮＬＹ、およびノイズＮＣＹと記載する。

次に、ステップＳ２２０において、ＣＰＵ１１は、Ｘ方向Ｌ＊すじ評価値Ａ、Ｘ方向Ｃ＊すじ評価値Ｂ、Ｙ方向Ｌ＊すじ評価値Ｃ、Ｙ方向Ｃ＊すじ評価値Ｄ、Ｘ方向Ｌ＊ノイズ値ＮＬＸ、Ｘ方向Ｃ＊ノイズ値ＮＬＹ、Ｙ方向Ｌ＊ノイズ値ＮＬＹ、およびＹ方向Ｃ＊ノイズ値ＮＣＹを用いた、次式（５）に示される重み付け演算により総合すじ評価値を算出する。
総合すじ評価値＝k3・Max(A,C)+k4・ABS(A,C)+k5・Max(B,D)+k6・ABS(B,D)
-k7・NLX-k8・NCX-k9・NLY-k10・NCY …（５）
ここで、ｋ７、ｋ８、ｋ９、およびｋ１０は重み係数である。重み係数は、人間の視感に基づく主観評価によりあらかじめ決められる。

本実施形態によれば、背景ノイズの影響を受けずに、視感と対応の取れた総合ノイズ評価値を算出することができる。なお、ＣＰＵ１１は、ノイズ値を算出した後、すじ評価値から、対応するノイズ値を減算することによりすじ評価値の補正を行ってもよい。この場合、減算は、重み付け演算を用いて行われてもよい。重み係数は、人間の視感に基づく主観評価によりあらかじめ決められる。この場合、ＣＰＵ１１は、式（２）において、各すじ評価値として補正後のものを用いることにより、総合すじ評価値を算出することができる。

なお、本実施形態においては、画像評価装置６００が単一の装置である態様について説明したが、複数のコンピュータ装置から構成される画像評価システムが、上述の機能を有してもよい。また、プリンタや複合機などの画像形成装置が、画像評価装置６００の機能を有してもよい。

＜３．第３実施形態＞
続いて、本発明の第３実施形態について説明する。以下の説明において、第１実施形態において既に説明した要素および事項については、その説明を省略する。また、第１実施形態と共通する構成要素については、共通の参照番号を用いて説明する。

図１２は、本発明の第３実施形態に係る画像処理システム７００の機能構成を示す図である。画像処理装置７１０は、第１実施形態で説明した画像評価装置１００の機能を有する画像処理装置である。画像処理装置７１０のハードウェア構成は、第１実施形態で説明した画像評価装置１００のハードウェア構成と同一である。ホストＰＣ７２９は、画像処理装置７１０に画像データを供給するコンピュータ装置である。画像処理装置７１０は、画像評価装置としての機能に加え、ホストＰＣ７２９から送信された画像データに必要な画像処理を施し、画像出力装置７２３に出力する。画像出力装置７２３は、例えば電子写真方式のプリンタなどの画像形成装置である。画像出力装置７２３は、画像処理装置７１０から出力された画像データに従って、用紙（印刷媒体）上に画像を形成する。評価対象画像１０２は、画像出力装置７２３によって形成された画像である。

画像処理装置７１０は、詳細には以下の機能を有する。基準データ生成部７１９は、画像評価を行うためのテストパターンの画像データを生成する。基準データ生成部７１９は、生成した画像データを展開処理部７２０に出力する。展開処理部７２０は、画像データをラスタデータに変換する。色変換処理部７２１は、ラスタデータの色空間を画像出力装置７２３に対応したＣＭＹＫ表色系に変換する。スクリーン処理部７２２は、ＣＭＹＫ画像データに従ってスクリーン処理されたデータを生成する。スクリーン処理されたデータは、画像出力装置７２３に出力される。

総合すじ評価値判定部７２６は、画像評価装置１００により算出された総合すじ評価値と、基準レベル設定部７２５により設定された基準レベルとを比較する。総合すじ評価値判定部７２６は、その比較結果に応じて、警告発生部７２７あるいはパラメータ設定部７２８を制御する。警告発生部７２７は、ユーザに警告を行う機能を有する。パラメータ設定部７２８は、総合すじ評価値判定部７２６の判定結果に応じて画像処理の際に用いるパラメータを変更する。

図１３は、画像処理システム７００の動作を示すフローチャートである。ステップＳ３１０において、画像出力装置７２３は、テストパターンを、評価対象画像として出力する。次に、ステップＳ３２０において、画像処理装置７１０は、評価対象画像に対し、第１実施形態で説明した画像評価処理を行う。次に、ステップＳ３３０において、画像処理装置７１０のＣＰＵ１１は、算出された総合すじ評価値をあらかじめ決められた基準値と比較する。ＣＰＵ１１は、比較結果に応じて次に行う処理を決定する。画像処理装置７１０は、ＨＤＤ１５に、処理を決定するための基準値をあらかじめ記憶している。本実施形態において、総合すじ評価値は、レベル１あるいはレベル２の２段階に分類される。ＨＤＤ１５は、レベル１に対応する総合すじ評価値の上限値および下限値、および、レベル２に対応する総合すじ評価値の上限値および下限値を、基準値として記憶している。ここで、レベル２の方がレベル１よりもすじが多いことを示している。ＣＰＵ１１は、総合すじ評価値とこれらの基準値とを比較することにより、総合すじ評価値がレベル１あるいはレベル２のいずれに属するかを判断する。ＣＰＵ１１は、その判断結果に応じて、次に行う処理を決定する。本実施形態においては、総合すじ評価値がレベル１に属する場合、ＣＰＵ１１は、パラメータ再設定処理を行う。総合すじ評価値がレベル２に属する場合、ＣＰＵ１１は、警告処理を行う。

ステップＳ３４０において、ＣＰＵ１１は、画像処理の際に使用するパラメータを更新あるいは変更する。具体的には次のとおりである。ＨＤＤ１５は、画像処理を行う際に用いる画像処理パラメータを複数記憶している。画像処理パラメータは、例えば、色変換処理の際のトーン補正を指定するパラメータ、スクリーン処理の際の線数や角度を変更するパラメータ、あるいは、画像出力装置７２３における出力速度を指定するパラメータなどであり、画像出力装置７２３が経時変化等により、すじの特性が変化したとき、それらを補うような画像処理パラメータを対応させておく。ＨＤＤ１５は、あらかじめ、総合すじ評価値の範囲を特定する情報と、その範囲に属する総合すじ評価値に対応する画像処理パラメータとを記憶していてもよい。ＣＰＵ１１は、算出された総合すじ評価値に対応する画像処理パラメータをＨＤＤ１５から読み出してもよい。ＨＤＤ１５は、読み出した画像処理パラメータを用いて画像処理を行ってもよい。

ステップＳ３５０において、ＣＰＵ１１は、ユーザに警告を行う。ＣＰＵ１１は、すじが発生していることを示す警告メッセージを生成する。ＣＰＵ１１は、生成した警告メッセージをディスプレイ１７に表示する。あるいは、ＣＰＵ１１は、画像出力装置７２３に画像データを出力できないように、画像処理装置７１０の機能を制限してもよい。あるいは、ＣＰＵ１１は、ネットワークを介してホストＰＣ７２９などの管理装置に警告メッセージを出力し、保守を依頼する構成としてもよい。

なお、本実施形態においては、画像処理装置７１０が、画像評価装置１００の機能を有する態様について説明したが、画像処理装置７１０は、第２実施形態で説明した画像評価装置６００の機能を有してもよい。

＜４．他の実施形態＞
上述の実施形態においては、評価対象画像が、プリンタなどの画像形成装置により印刷媒体上に形成された画像であった。本発明を、ディスプレイなどの画像表示装置により表示された画像の評価に適用することもできる。この場合、画像入力装置１０３として、スチルカメラやビデオカメラなどの撮像装置を用いることができる。

画像評価装置１００の機能構成を示す図である。 画像評価装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る画像評価方法を示すフローチャートである。 画像データの１次元化処理を説明する図である。 Ｘ方向Ｌ＊プロファイルを例示する図である。 Ｘ方向Ｌ＊差分プロファイルを例示する図である。 差分プロファイルの補正処理の詳細を示すフローチャートである。 すじ評価値の算出方法を説明する図である。 従来技術および本実施形態のすじ評価値を比較する図である。 画像評価装置６００の機能構成を示す図である。 画像評価装置６００の動作を示すフローチャートである。 画像処理システム７００の機能構成を示す図である。 画像処理システム７００の動作を示すフローチャートである。

符号の説明

１１…ＣＰＵ、１２…ＲＯＭ、１３…ＲＡＭ、１４…Ｉ／Ｆ、１５…ＨＤＤ、１６…キーボード、１７…ディスプレイ、１９…バス、１００…画像評価装置、１０２…評価対象画像、１０３…画像入力装置、１０４…色変換処理部、１０５…Ｘ方向１次元化処理部、１０６…Ｙ方向１次元化処理部、１０７…Ｘ方向平均線差分算出部、１０８…Ｙ方向平均線差分算出部、１０９…視覚空間周波数特性補正部、１１０…Ｘ方向すじ評価値算出部、１１１…Ｙ方向すじ評価値算出部、１１２…総合すじ評価値算出部、１１３・・・総合すじ評価値、６００…画像評価装置、６１２・・・総合すじ評価値算出部、６１３・・・総合すじ評価値、６１４…Ｘ方向背景ノイズ算出部、６１５…Ｙ方向背景ノイズ算出部、７００…画像処理システム、７１０…画像処理装置、７１９…基準データ生成部、７２０…展開処理部、７２１…色変換処理部、７２２…スクリーン処理部、７２３…画像出力装置、７２５・・・基準レベル設定部、７２６…総合すじ評価値判定部、７２７…警告発生部、７２８…パラメータ設定部、７２９…ホストＰＣ

Claims (9)

1. 評価対象画像の水平方向におけるすじの発生状態を示す水平方向すじ評価値を算出する水平方向すじ評価値算出手段と、
   前記評価対象画像の垂直方向におけるすじの発生状態を示す垂直方向すじ評価値を算出する垂直方向すじ評価値算出手段と、
   前記水平方向すじ評価値算出手段により算出された水平方向すじ評価値と、前記垂直方向すじ評価値算出手段により算出された垂直方向すじ評価値の双方に基づいて、前記評価対象画像全体におけるすじの発生状態を示す総合すじ評価値を算出する総合すじ評価値算出手段と
   を有する画像評価装置。
2. 前記評価対象画像が、各々複数の色成分を有する複数の画素であって、マトリクス状に配置された複数の画素を有し、
   前記複数の画素のうち、前記評価対象画像の垂直方向に平行な画素列ごとに、その画素列に含まれる画素の複数の色成分のうち少なくとも１つの色成分の平均値を算出し、前記少なくとも１つの色成分についての、前記評価対象画像の水平方向の１次元特性を示す水平１次元特性を算出する水平１次元特性算出手段をさらに有し、
   前記水平１次元特性を、あらかじめ決められた関数に従って近似した水平近似特性を算出する水平近似特性算出手段をさらに有し、
   前記水平１次元特性算出手段により算出された水平１次元特性と、前記水平近似特性算出手段により算出された水平近似特性との差を示す水平差分特性を算出する水平差分特性算出手段をさらに有し、
   前記水平方向すじ評価値算出手段が、前記水平差分特性算出手段により算出された水平差分特性を、前記評価対象画像の水平方向におけるしきい値の特性を示す水平しきい値特性と比較することにより前記水平方向すじ評価値を算出し、
   前記複数の画素のうち、前記評価対象画像の水平方向に平行な画素列ごとに、その画素列に含まれる画素の複数の色成分のうち少なくとも１つの色成分の平均値を算出し、前記少なくとも１つの色成分についての、前記評価対象画像の垂直方向の１次元特性を示す垂直１次元特性を算出する垂直１次元特性算出手段をさらに有し、
   前記垂直１次元特性を、あらかじめ決められた関数に従って近似した垂直近似特性を算出する垂直近似特性算出手段をさらに有し、
   前記垂直１次元特性算出手段により算出された垂直１次元特性と、前記垂直近似特性算出手段により算出された垂直近似特性との差を示す垂直差分特性を算出する垂直差分特性算出手段をさらに有し、
   前記垂直方向すじ評価値算出手段が、前記垂直差分特性算出手段により算出された垂直差分特性を、前期評価対象画像の垂直方向におけるしきい値の特性を示す垂直しきい値特性と比較することにより前記垂直方向すじ評価値を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
3. 前記垂直方向すじ評価値および前記水平方向すじ評価値のうち、最大値を算出する最大値算出手段と、
   前記垂直方向すじ評価値および前記水平方向すじ評価値の差を算出する差分算出手段と
   をさらに有し、
   前記総合すじ評価値算出手段が、前記最大値算出手段により算出された最大値と、前記差分算出手段により算出された差とを用いた重み付け演算により前記総合すじ評価値を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
4. 前記複数の色成分が、明度および彩度を含むことを特徴とする請求項２に記載の画像評価装置。
5. 前記複数の色成分が、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系における色成分またはＬ＊Ｃ＊ｈ表色系における色成分であることを特徴とする請求項２に記載の画像評価装置。
6. 前記評価対象画像の水平方向における背景ノイズを示す水平背景ノイズ値を算出する水平背景ノイズ算出手段と、
   前記評価対象画像の垂直方向における背景ノイズを示す垂直背景ノイズ値を算出する垂直背景ノイズ算出手段と、
   をさらに有し、
   前記総合すじ評価値算出手段が、前記水平方向すじ評価値算出手段により算出された水平方向すじ評価値と、前記垂直方向すじ評価値算出手段により算出された垂直方向すじ評価値と、前記水平背景ノイズ算出手段により算出された水平背景ノイズ値と、前記垂直背景ノイズ算出手段により算出された垂直背景ノイズ値とを用いた重み付け演算により前記総合すじ評価値を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
7. 総合すじ評価値の範囲を特定する情報と、その範囲に対応する画像処理パラメータとを記憶する画像処理パラメータ記憶手段と、
   請求項１〜６のいずれかの項に記載の画像評価装置と、
   前記画像処理パラメータに記憶された画像処理パラメータのうち、前記総合すじ評価値算出手段により算出された総合すじ評価値に対応する画像処理パラメータを選択するパラメータ選択手段と、
   前記パラメータ選択手段により選択された画像処理パラメータを用いて画像処理を行う画像処理手段と
   を有する画像処理装置。
8. 評価対象画像の水平方向におけるすじの発生状態を示す水平方向すじ評価値を算出する水平方向すじ評価値算出ステップと、
   前記評価対象画像の垂直方向におけるすじの発生状態を示す垂直方向すじ評価値を算出する垂直方向すじ評価値算出ステップと、
   前記水平方向すじ評価値と、前記垂直方向すじ評価値の双方に基づいて、前記評価対象画像全体におけるすじの発生状態を示す総合すじ評価値を算出する総合すじ評価値算出ステップと
   を有する画像評価方法。
9. コンピュータ装置を、
   評価対象画像の水平方向におけるすじの発生状態を示す水平方向すじ評価値を算出する水平方向すじ評価値算出手段と、
   前記評価対象画像の垂直方向におけるすじの発生状態を示す垂直方向すじ評価値を算出する垂直方向すじ評価値算出手段と、
   前記水平方向すじ評価値算出手段により算出された水平方向すじ評価値と、前記垂直方向すじ評価値算出手段により算出された垂直方向すじ評価値の双方に基づいて、前記評価対象画像全体におけるすじの発生状態を示す総合すじ評価値を算出する総合すじ評価値算出手段と
   して機能させるプログラム。

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