JP2007189657A - 画像評価装置、画像評価方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 画像処理装置2は、隣接画素間がブロック境界である場合の隣接画素の差分値を注目信号とし、かつ、隣接画素間がブロック境界でない場合の隣接画素の差分値をバックグラウンド信号として考えることに加え、バックグラウンド信号を取得する画素位置と、注目信号を取得する画素位置を近いものに限定する。このように位置的に近い画素の差分を用いることによって、「注目信号とバックグラウンド信号の相関が高い」という性質を利用することができ、より精度の高いブロック歪量の推定が可能となる。
【選択図】図3
Description
例えば、特許文献1は、上記2種類のヒストグラムの差分の絶対値和を検証する方法を開示する。
また、特許文献2は、上記2種類のヒストグラムの最頻値の違いを検証する方法を開示する。
上記目的を達成するために、本発明にかかる画像評価装置は、入力された画像から、抽出画素領域として、符号処理ブロックの境界位置にあるブロック境界画素ペア、及び、符号処理ブロックの境界位置以外の位置にある非ブロック境界画素ペアを抽出する画素抽出手段と、抽出されたブロック境界画素ペアの差分値、及び、非ブロック境界画素ペアの差分値を算出するペア内差分算出手段と、抽出領域ブロック歪量として、ブロック境界画素ペアの差分値と非ブロック境界画素ペアの差分値との差分値を算出するペア間差分算出手段と、前記ペア間差分算出手段により算出された差分値に基づいて、入力された画像に関するブロック歪量を評価する評価手段とを有する。
好適には、前記画素抽出手段は、一部の行あるいは列のみのブロック境界画素ペアのみを抽出する。
好適には、前記画素抽出手段は、一部のブロック境界のみのブロック境界画素ペアのみを抽出する。
なお、ブロック設定手段によるブロックの設定は、仮想的なブロック分割処理を含み、必ずしも、現実に入力画像をブロックに分割する必要はない。
好適には、前記段差評価手段は、入力された画像から、抽出画素領域として、前記ブロック設定手段により設定されたブロックの境界位置にあるブロック境界画素ペア、及び、符号処理ブロックの境界位置以外の位置にある非ブロック境界画素ペアを抽出する画素抽出手段と、抽出されたブロック境界画素ペアの差分値、及び、非ブロック境界画素ペアの差分値を算出するペア内差分算出手段と、抽出領域ブロック歪量として、ブロック境界画素ペアの差分値と非ブロック境界画素ペアの差分値との差分値を算出するペア間差分算出手段と、前記ペア間差分算出手段により算出された差分値に基づいて、入力された画像に関するブロック歪量を評価する評価手段とを含み、前記評価値生成手段は、複数種類のブロックそれぞれについて評価されたブロック歪量に基づいて、入力された画像の階調段差に関する評価値を生成する。
画像データに対する圧縮度合い(圧縮率、量子化間隔など)によって、復号化された画像データで生ずる画質劣化の度合いが異なる。したがって、このような画質劣化を補正する画像処理は、圧縮度合いによって切り替えることが望ましい。
また、たとえ符号データから符号化パラメータが得られたとしても、画像データに対して符号化処理が複数回施されている場合には、この符号化パラメータは、直近の符号化処理における圧縮度合いを示すのみであり、複数の符号化処理で蓄積した画質劣化に相当する圧縮度合いを示すものではない。
例えば、特許文献1及び特許文献2は、ブロックの境界部にある画素の差分値のヒストグラムと、ブロック境界部以外の領域の隣接画素の差分値のヒストグラムを取得し、これら二種類のヒストグラムの差を検証する方式を提案する。
これらの方式は、二種類の差分値のヒストグラムを画像全体に渡って取得し、ニ種類のヒストグラムの差が大きな場合には、ブロック歪が大きいと判断するものである。すなわち、「隣接画素間がブロック境界でない場合の隣接画素の差分値」をバックグラウンド信号として考えて、注目信号である「隣接画素間がブロック境界である場合の隣接画素の差分値」とバックグラウンド信号との差が有意であるかどうかを見ていることになる。
画像全体に渡って取得したニ種類のヒストグラム間の違いが小さいと、ブロック歪量を良好に検出できなくなる。特に、画像の一部で乱雑な部分が存在している場合、その乱雑な部分にブロック歪が紛れてしまい、ヒストグラムの違いが小さくなってしまう。
このように位置的に近い画素の差分を用いることによって、「注目信号とバックグラウンド信号の相関が高い」という性質を利用することができ、より精度の高いブロック歪量の推定が可能となる。
なお、一般に画像において、近傍の画素値間の相関が高いという事実に関しては、様々な報告がなされている。例えば、「昭和59年初版第5刷発行、榎本肇 編著 『画像の情報処理』 コロナ社 64ページ」において、画像の自己相関関数が示されている。この自己相関関数のグラフを参照することにより、近傍の画素間の相関が高いことが分かる。また、画素値の相関が高いことから、画素値差分の相関も高いと考えることができる。
より具体的には、画像処理装置2は、以下のような処理を行う。ブロック境界の2画素(ブロック境界画素ペア)を抽出して、その差分値を計算する。次に、上記画素の近傍であって、しかもブロック境界ではない2画素を、非ブロック境界画素ペアとする。このような非ブロック境界画素ペアを1ペアあるいは複数ペア抽出して、その差分値を計算する。
次に、上記非ブロック境界画素ペアの差分値の平均値を計算する。次に、ブロック境界画素値の差分値と、非ブロック境界画素ペアの差分値の平均値との差分を計算する。最終的に、上記差分値の絶対値の平均値をブロック歪量とする。
ただし、上記平均値を算出するにあたって、ブロック境界画素ペアと非ブロック境界画素ペアの画素値の最大値と最小値を求め、最大値と最小値の差分を計算する。最大値と最小値の差分が大きな場合、乱雑な画像領域であると判断する。このような画像領域は歪量計算(平均値計算)に使用しない。
まず、本実施形態における画像処理装置2(画像評価装置)のハードウェア構成を説明する。
図1は、本発明にかかる画像評価方法が適応される画像処理装置2のハードウェア構成を、制御装置20を中心に例示する図である。
図1に例示するように、画像処理装置2は、CPU202及びメモリ204などを含む制御装置20、通信装置22、HDD・CD装置などの記録装置24、並びに、LCD表示装置あるいはCRT表示装置及びキーボード・タッチパネルなどを含むユーザインターフェース装置(UI装置)26から構成される。
画像処理装置2は、例えば、プリンタ装置10の内部に設けられており、通信装置22又は記録装置24などを介して画像データを取得し、取得された画像データから符号化処理による画質劣化を補正する。
図2は、制御装置20(図3)により実行される画像処理プログラム5の機能構成を例示する図である。
図2に例示するように、画像処理プログラム5は、本発明にかかる画像評価方法を実現する画像評価ユニット500と、画像評価ユニット500による評価結果に基づいて画像データを補正する画像補正ユニット600とを有する。
また、画像評価ユニット500は、画素ペア抽出部510、平坦領域判定部520、ブロック境界差分取得部530、非ブロック境界差分取得部540、抽出領域歪量算出部550、及び画像全体歪量算出部560を含む。
例えば、画素ペア抽出部510は、図3(A)に例示するように、入力画像を8×8画素ブロックに分割し、分割された8×8画素ブロックのうち、互いに隣接するブロック間で、8つのブロック境界画素ペアを抽出する。
本例の画素ペア抽出部510は、図3(B)に例示するように、隣接する2つのブロックから、a,b,c,dの4画素を、ブロック境界画素ペア、及び、非ブロック境界画素ペアとして抽出する。すなわち、画素ペア抽出部510は、ブロック境界画素ペアと、非ブロック境界画素ペアとを同時に抽出する。
なお、上記画素領域は、一度に全ての領域を抽出する必要はない。処理を行う場合には、図3に例示するようなa,b,c,dの4画素だけを抽出すればよい。各4画素を抽出した処理を終了してから、次の4画素抽出処理を行えばよい。
さて、ここで、説明の便宜上、上記4画素の画像領域に番号Iを与える。I=1,2, ..., MaxIとする。以下、この4画素領域を抽出画素領域Iとする。また、a,b,c,dは、画素a,b,c,dの画素値を示すものとする。また、抽出画像領域Iのブロック歪強度をE(I)とする。以下、E(I)の取得方法を説明する。
H(I)= max(a,b,c,d)-min(a,b,c,d)
なお、max(x0,x1,...)は、x0,x1,...の中の最大値を求める関数である。また、min(x0,x1,...)は、x0,x1,...の中の最小値を求める関数である。
B(I)=abs(b-c)
なお、abs(x)は、xの絶対値を求める関数である。
N(I)={abs(a-b)+abs(c-d)}/2
E(I)=B(I)-N(I)
BN=mean(E)/std(E)
なお、mean(E)は、E(I)の平均値である。また、std(E)は、E(I)の標準偏差である。
上記画像評価ユニット500の動作は、図5に例示するフローチャートで実現される。なお、図5において、sqrt(x)は、xの平方根を取得する関数である。また、全てのIでH(I)>=TH1となる場合(すなわちNumI=0の場合)には、ブロック歪量BNが取得不可能であるとする。
次に、上記画像処理装置2による画像評価処理の実験結果を説明する。
実験には、1〜33番までの33枚の画像を用いた。
1〜33番の実験画像を目視すると、15番及び16番の画像のブロック歪量が他の画像と比較して小さいようにみえる。
したがって、上記画像処理装置2による画像評価処理により、画像15番及び16番をブロック歪量が小さい画像として検出することができればよい。
図6は、画像処理装置2により1〜33の画像から検出されたブロック歪量を示すグラフである。
図6からわかるように、画像15と画像16のブロック歪量が他の画像と比べて特に小さい。これは、目視による評価結果と一致している。すなわち、本実施形態における画像処理装置2がブロック歪量を適切に評価できていることがわかる。
上記実施形態では、BNを求めるときにEの平均値をEの標準偏差で割っている。標準偏差で割るのは、Eの平均値を正規化したいためである。つまり、E(I)が大きく変動するような画像に対しては、mean(E)の値の意義が小さい。E(I)の変動が小さい画像に対しては、mean(E)の値の意義が大きいと考えているからである。
ところが、上記実施形態に示すように、平坦画素領域のみに対して、BNの算出を行う場合、図7に示すように、標準偏差の値は、画像によってあまり変動しない。そのため、mean(E)をstd(E)で割る必要性が小さいと考えられる。
そこで、変形例1においては、
BN=mean(E)
として画像全体のブロック歪量を求める。
図8を参照して分かるように、BN=mean(E)としても、ほぼ同様の結果を得ることができる。
上記実施形態では、図4に示されるように、全てのブロック境界画素ペアを抽出したが、全てのブロック境界画素ペアを抽出する必要はない。
例えば、変形例2では、画素ペア抽出部510が、図9(A)に例示するように、横方向の画素ペアのみを抽出する。
この場合の実験結果を図10に示す。図10を参照して分かるように、横方向の画素ペアのみでも十分な精度でブロック歪量を検出することができる。
なお、画素ペア抽出部510は、図9(B)に例示するように、縦方向の画素ペアのみを抽出してもよい。
この場合の実験結果を図12に示す。図12(A)は、横方向の全画素ペアが抽出された場合に相当し、図12(B)は、横方向の画素ペアが2画素おきに抽出された場合に相当し、図12(C)は、横方向の画素ペアが4画素おきに抽出された場合に相当する。
図12に示されたグラフより、ラインサンプリングを行っても性能劣化は小さいと考えられる。
この場合の実験結果を図13に示す。図13(A)は、Nr=4、Nb=1のサンプリングの場合(すなわち、ブロック単位でのサンプリングを行わない場合)に相当し、図13(B)は、Nr=4、Nb=2のサンプリングの場合に相当する。
図13に示されたグラフより、ブロックサンプリングを行っても性能劣化は小さいと考えられる。
上記実施形態では、図3に示されるような画素a,b,c,dをブロック境界画素ペア、及び、非ブロック境界画素ペアとして抽出したが、非ブロック境界画素ペアのパターンはこれに限らない。以下、ブロック境界画素ペアを画素b、cとし、ブロック境界画素ペアbcに対応する非ブロック境界画素ペアの他のパターンを説明する。
画素ペア抽出部510は、図14(A)に例示するように、非ブロック境界画素ペアを、a、bとしてもよい。この場合、非ブロック境界画素の差分値の平均値を取得する必要がない。
また、画素ペア抽出部510は、図14(B)に例示するように、非ブロック境界画素ペアを画素a、dとしてもよい。すなわち、非ブロック境界画素ペアに画素bが含まれなくても構わない。本図では、画素dと画素bとが接していないが、もちろん接していてもよい。
また、画素ペア抽出部510は、図14(C)に例示するように、複数の非ブロック境界画素ペアを抽出してもよい。また、画素ぺア抽出部510は、図14(D)に例示するように、非ブロック境界画素ペアを、「aとd」、「dとe」、「eとb」の3種類と考えることができる。
あるいは、図14(F)に例示するように、画素ペアの相対位置関係が90度回転したものを許容することもできる。
上記実施形態の平坦領域判定部520は、抽出画素領域Iの画素値の最大値と最小値の差をH(I)とした。
しかしながら、平坦領域(非エッジ領域)の判定方法は、他の方法であってもよい。例えば、非ブロック境界画素ペアからなる領域の最大値と最小値の差をH(I)としてもよい。
図15(A)に例示する場合には、
H(I)=max(a1,d1,a2,d2)- min(a1,d1,a2,d2)
とする。
例えば、図15(B)に例示する場合には、
H(I)=max[{max(a1,d1)- min(a1,d1)}, {max(a2,d2)- min(a2,d2)}]
=max{abs(a1-d1), abs(a2-d2)}
となる。
H(I)=max[{max(a,b)- min(a,b)}, {max(c,d)- min(c,d)}]
=max{abs(a-b), abs(c-d)}
H(I)={max(a,b)- min(a,b)}, {max(c,d)- min(c,d)}/2
={abs(a-b), abs(c-d)}/2
あるいは、抽出画素領域Iの画素値の分散あるいは、標準偏差をH(I)としてもよい。
上記実施形態及び変形例では、JPEG符号化処理のブロック位置が既知であることを前提として、8×8単位のブロック歪の程度をブロック歪量として算出した。
第5の変形例では、JPEG符号化処理のブロックの位置が不明の場合に、8×8ブロックの境界位置を検出しつつ、そのブロック歪量を算出する方法を説明する。
ブロック位置が不明となる場合としては、例えば処理対象となる元のJPEG画像に対して、図16に例示するようにクリッピング(切り取り)の処理を行った場合や、回転処理を行った場合などが挙げられる。
上記実施形態又は変形例で説明したように、画像処理装置2は、ブロックの境界を境にして横方向に並ぶ4つの画素(a,b,c,d)の階調段差をブロック歪算出の基本としている。したがって、画像に対して縦方向のブロック位置のずれは、ブロック歪量算出に本質的に影響しない。例えば、図17に例示するように、縦方向にブロック位置がずれているような場合でも、算出対象となる4つの画素の位置が縦方向にずれるだけであり、ブロックの境界部分であることに変わりはなく、ブロック歪の検出は正常に行える。
例えば、図18に例示するように、横方向にもブロック位置がずれているような場合は、算出対象となる4つの画素の位置が横方向にもずれてしまい、ブロック境界での階調段差を拾うことができない。
例えば、図19に例示するように、画像処理装置2は、符号化処理のブロック位置が不明な画像Fに対して、上記実施形態で述べた方法で画像全体に渡ってブロック歪量BN(F,1)を算出して記憶する。このとき、図18に例示したように、実際にブロック境界を算出できていない場合があるわけであるが、それは構わない。
次に、図19に例示するように、画像処理装置2は、ブロック歪算出の開始位置を1画素右にずらしたところから、同様にして画像全体に渡ってブロック歪量BN(F,2)を算出して記憶する。以下、1画素ずつ右に開始位置をずらしながら、画像全体に渡ってブロック歪量を検出してゆく。
このようにして、本変形例の画像処理装置2は、1画素ずつずらしながら計8回、画像全体に渡ってブロック歪量BN(F,i)(i=1,…,8)を算出したら、その最大値を画像のブロック歪量BN(F)とし、またその最大値を与えた位置にブロック境界があると判定する。
まず、少なくとも1画素ずつずらしながら計8位置でブロック歪量を計算すれば、それらのうちのどれか一つが真に求めたいブロック歪量と一致するということは明らかである。また、上記実施形態及び変形例で説明してきたように、異なる画像間で比較した場合、ブロック歪量が大きいほどJPEGブロック歪が大きいと判断できる。そして、ブロック歪量という、8画素周期での大きな境界段差は、JPEGブロック歪以外の要素によって生じることは稀である。これらの性質から、算出した8つの値のうちの最大値がある程度以上大きければ、それがブロック歪量そのものに相当すると考えるのが妥当である。また逆に、算出した8つの値のうちの最大値がある程度小さければ、その値はブロック歪量であるかどうか正確には判断できないものの、その最大値をブロック歪量としてしまっても、値がある程度小さいのだから問題はない。したがって、結局、値の大小に関わらず、算出した8つの値のうちの最大値をブロック歪量そのものとして問題はない。
また、上述のように、ブロック歪量は、高圧縮時のJPEG画像で高い数値を取る特徴的な量であるため、計8位置から8つの値を算出したときに、その最大値だけが突出する場合が多い。逆に、8つの値の最大値が大きく突出していない場合には、その最大値はブロック歪量というよりも画像の構造から偶然に得られた値である可能性がある。そこで、画像処理装置2は、複数の位相でブロック歪量を算出し、算出されたブロック歪量を比較して、ブロック歪を除去するか否かを判断してもよい。
また、画像の拡大又は縮小により、符号化処理のブロックに相当する画像領域の大きさが変化した場合も、同様に、画像処理装置2は、複数のサイズのブロックについて、ブロック歪量を算出し比較することにより、真のブロック歪量を算出することができる。
なお、平坦領域判定部520は必須ではない。
また、画像全体歪量算出部560は、上記実施形態で述べたように、E(I)の平均値を算出したが、この平均値の代わりに、E(I)の中央値、E(I)の最頻値、又は、E(I)の和(画像サイズが一定で、かつ平坦画素領域判定を行わない場合、和のみを取得すればよい)などを算出してもよい。
5・・・画像処理プログラム
500・・・画像評価ユニット
510・・・画素ペア抽出部
520・・・平坦領域判定部
530・・・ブロック境界差分取得部
540・・・非ブロック境界差分取得部
550・・・抽出領域歪量算出部
560・・・画像全体歪量算出部
600・・・画像補正ユニット
Claims (19)
- 入力された画像から、抽出画素領域として、符号処理ブロックの境界位置にあるブロック境界画素ペア、及び、符号処理ブロックの境界位置以外の位置にある非ブロック境界画素ペアを抽出する画素抽出手段と、
抽出されたブロック境界画素ペアの差分値、及び、非ブロック境界画素ペアの差分値を算出するペア内差分算出手段と、
抽出領域ブロック歪量として、ブロック境界画素ペアの差分値と非ブロック境界画素ペアの差分値との差分値を算出するペア間差分算出手段と、
前記ペア間差分算出手段により算出された差分値に基づいて、入力された画像に関するブロック歪量を評価する評価手段と
を有する画像評価装置。 - 前記画素抽出手段は、非ブロック境界画素ペアを複数抽出し、
前記ペア内差分算出手段は、抽出された複数の非ブロック境界画素ペアそれぞれの差分値を算出し、算出された複数の差分値の平均値を非ブロック境界画素ペアの差分値とする
請求項1に記載の画像評価装置。 - 画像全体のブロック歪量は、抽出領域ブロック歪量の平均値である
請求項1に記載の画像評価装置。 - 画像全体のブロック歪量は、抽出領域ブロック歪量の平均値を抽出領域ブロック歪量の標準偏差で割った値である
請求項1に記載の画像評価装置。 - 入力画像の階調変化量に基づいて、非エッジ領域を判定する平坦画素領域判定手段
をさらに有し、
前記画素抽出手段は、前記平坦画素領域判定手段により非エッジ領域であると判定された画像領域から、ブロック境界画素ペア、及び、非ブロック境界画素ペアを抽出する
請求項1に記載の画像評価装置。 - 前記平坦画素領域判定手段は、抽出画素領域の画素値の最大値と最小値の差を用いて、非エッジ領域であるか否かを判定する
請求項5に記載の画像評価装置。 - 前記平坦画素領域判定手段は、ある符号処理ブロック内にある抽出画素領域の画素値の最大値と最小値の差分値と、他の符号処理ブロック内にある抽出画素領域の画素値の最大値と最小値の差分値とを算出し、算出された複数の差分値のうちの最大値を用いて判定を行う
請求項5に記載の画像評価装置。 - 前記平坦画素領域判定手段は、ある符号処理ブロック内にある抽出画素領域の画素値の最大値と最小値の差分値と、他の符号処理ブロック内にある抽出画素領域の画素値の最大値と最小値の差分値とを算出し、算出された複数の差分値の平均値を用いて判定を行う
請求項5に記載の画像評価装置。 - 前記画素抽出手段は、ブロック境界画素ペア及び非ブロック境界画素ペアそれぞれのペア画素間の相対位置が同じになるように抽出を行う
請求項1に記載の画像評価装置。 - 前記画素抽出手段は、ブロック境界画素ペア及び非ブロック境界画素ペアそれぞれのペア画素間の相対位置が少なくとも90度回転すれば同じになるように抽出を行う
請求項1に記載の画像評価装置。 - 前記画素抽出手段は、ブロック境界画素ペア及びブロック境界画素ペアの左右あるいは上下各1画素の計4画素を抽出する
請求項1に記載の画像評価装置。 - 前記画素抽出手段は、横方向、あるいは、縦方向のブロック境界画素ペアのみを抽出する
請求項1に記載の画像評価装置。 - 前記画素抽出手段は、一部の行あるいは列のみのブロック境界画素ペアのみを抽出する
請求項1に記載の画像評価装置。 - 前記画素抽出手段は、一部のブロック境界のみのブロック境界画素ペアのみを抽出する
請求項1に記載の画像評価装置。 - 入力された画像において、既定サイズのブロックを設定するブロック設定手段と、
前記ブロック設定手段により設定されたブロックに基づいて、入力された画像の階調段差を評価する段差評価手段と、
画像における位相又はサイズが異なる複数種類のブロックについて、入力された画像の階調段差を評価するように前記ブロック設定手段及び前記段差評価手段を制御する制御手段と、
前記段差評価手段により複数種類のブロックそれぞれについて評価された階調段差に基づいて、入力された画像の階調段差に関する評価値を生成する評価値生成手段と
を有する画像評価装置。 - 前記評価値生成手段は、複数種類のブロックそれぞれについて算出された評価値の中から、最大値又は最小値を、入力された画像の評価値として選択する
請求項15に記載の画像評価装置。 - 前記段差評価手段は、
入力された画像から、抽出画素領域として、前記ブロック設定手段により設定されたブロックの境界位置にあるブロック境界画素ペア、及び、符号処理ブロックの境界位置以外の位置にある非ブロック境界画素ペアを抽出する画素抽出手段と、
抽出されたブロック境界画素ペアの差分値、及び、非ブロック境界画素ペアの差分値を算出するペア内差分算出手段と、
抽出領域ブロック歪量として、ブロック境界画素ペアの差分値と非ブロック境界画素ペアの差分値との差分値を算出するペア間差分算出手段と、
前記ペア間差分算出手段により算出された差分値に基づいて、入力された画像に関するブロック歪量を評価する評価手段と
を含み、
前記評価値生成手段は、複数種類のブロックそれぞれについて評価されたブロック歪量に基づいて、入力された画像の階調段差に関する評価値を生成する
請求項15に記載の画像評価装置。 - 入力された画像から、抽出画素領域として、符号処理ブロックの境界位置にあるブロック境界画素ペア、及び、符号処理ブロックの境界位置以外の位置にある非ブロック境界画素ペアを抽出し、
抽出されたブロック境界画素ペアの差分値、及び、非ブロック境界画素ペアの差分値を算出し、
抽出領域ブロック歪量として、ブロック境界画素ペアの差分値と非ブロック境界画素ペアの差分値との差分値を算出し、
算出されたペア間の差分値に基づいて、入力された画像に関するブロック歪量を評価する
画像評価方法。 - 入力された画像から、抽出画素領域として、符号処理ブロックの境界位置にあるブロック境界画素ペア、及び、符号処理ブロックの境界位置以外の位置にある非ブロック境界画素ペアを抽出するステップと、
抽出されたブロック境界画素ペアの差分値、及び、非ブロック境界画素ペアの差分値を算出するステップと、
抽出領域ブロック歪量として、ブロック境界画素ペアの差分値と非ブロック境界画素ペアの差分値との差分値を算出するステップと、
算出されたペア間の差分値に基づいて、入力された画像に関するブロック歪量を評価するステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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