JP2010263539A - 画像品質評価方法、プログラム、及び、画像品質評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】評価対象の画像データのみを用いて、簡単な処理により当該画像の品質を評価することができる画像品質評価方法、プログラム、及び、画像品質評価装置を提供する。
【解決手段】画像品質評価装置１において、コンピュータである装置本体２に画像評価方法を実行させるプログラム１０は、圧縮画像データを復元するデータ読込部１１と、復元画像データから差分画像データを生成する差分画像生成部１２と、差分画像データからブロック歪みを検出するブロック歪み検出部１５と、検出されたブロック歪みからブロック歪量を検出するブロック歪量検出部１４と、から構成される。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像品質評価方法、プログラム、及び、画像品質評価装置に関する。

デジタルカメラやデジタルビデオカメラ、若しくは、デジタル放送では、静止画や動画を効率的に取り扱うために、これらの画像データを圧縮している。代表的な画像データの圧縮方法としてＪＰＥＧやＭＰＥＧがあるが、これらの方式では、画像データを複数の画素からなるブロックに分割し、このブロック単位で圧縮を行うため、圧縮されたデータを復元したときに、ブロックの境界に画素値の差がブロック状に現れてしまうことがある。これがブロック歪み、あるいは、ブロックノイズと呼ばれているものであり、画像の品質を低下させる原因になっている。このような復元された画像の品質を評価するために、原画像データと復元された画像データとを比較して評価する装置は、以前から提案されており、そのような装置においては、ブロック歪みの度合いを示すパラメータも定義されている（例えば、特許文献１参照）。また、原画像データと復元画像データとの比較を行わず、復元画像データのみからブロック歪みを検出するものも提案されている（例えば、特許文献２参照）。

特開２００８−２８７３２９号公報 特許第３４３２９０４号公報

しかしながら、このような画像評価装置においては、例えば、各ブロックの水平方向及び垂直方向の境界に対して差分及びその分布を算出しなければならず、判定処理が複雑になるという課題があった。

本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、評価対象の画像データのみを用いて、簡単な処理により当該画像の品質を評価することができる画像品質評価方法、プログラム、及び、画像品質評価装置を提供することを目的とする。

前記課題を解決するために、本発明に係る画像品質評価方法は、複数の画素からなるブロックに分割されて処理された画像データの品質を評価する画像品質評価方法であって、水平方向若しくは垂直方向に並ぶ画素のうち、少なくとも３つの画素の値の相関と、水平方向若しくは垂直方向に並ぶ前記画素のうち、ブロックの境界を挟む画素の値の差分とから、ブロックの境界に発生したブロック歪みを検出する。

このような画像品質評価方法は、画像データにおいて、水平方向に並ぶ画素の隣接する画素同士の値をこれらの画素が並ぶ順番に同じ方向から算出した差分からなる水平方向の差分画像データ、及び、垂直方向に並ぶ画素の隣接する画素同士の値をこれらの画素が並ぶ順番に同じ方向から算出した差分からなる垂直方向の差分画像データを生成するステップと、水平方向の差分画像データ及び垂直方向の差分画像データから、水平方向に並ぶ画素の値の差分のうちの少なくとも３つの値の相関若しくは垂直方向に並ぶ画素の値の差分のうち、少なくとも３つの値の相関を算出し、当該相関及び水平方向若しくは垂直方向に並ぶ画素のうち、ブロックの境界を挟む画素の値の差分から、ブロックの境界に発生したブロック歪みを検出するステップと、を有することが好ましい。

このとき、ブロック歪みを検出するステップは、水平方向若しくは垂直方向に並ぶ画素毎で、且つ、ブロック毎に、当該ブロックに含まれる画素の値の差分の標準偏差及び平均値を算出し、この標準偏差が所定の閾値より小さく、且つ、当該ブロック及び隣接するブロックの境界を挟む画素の値の差分の大きさが、平均値に所定の倍率を乗じた値より大きいという条件を満たすとき、ブロック歪みを検出するように構成されるこことが好ましい。

さらにこのとき、ブロック歪みを検出するステップは、上記条件に加えて、境界を挟む画素の各々と隣接する画素との差分の正負が同一で、且つ、境界を挟む画素の値の差分の正負が、隣接する画素との差分の正負と反対であるという条件を満たすとき、ブロック歪みを検出するように構成されることが好ましい。

あるいは、ブロック歪みを検出するステップは、水平方向若しくは垂直方向に並ぶ画素毎で、且つ、ブロック毎に、当該ブロックに含まれる画素の値の差分の標準偏差及び平均値、並びに、当該ブロックに隣接するブロックに含まれる画素の値の差分の標準偏差を算出し、これらの標準偏差の各々が所定の閾値より小さく、且つ、当該ブロック及び隣接するブロックの境界を挟む画素の値の差分の大きさが、平均値に所定の倍率を乗じた値より大きいという条件を満たすとき、ブロック歪みを検出するように構成されることが好ましい。

また、ブロック歪みを検出するステップは、さらに、水平方向に並ぶ画素に対して検出されたブロック歪みについては、当該検出されたブロック歪みのうち、垂直方向に所定の画素以上連続するものだけを最終的なブロック歪みとし、垂直方向に並ぶ画素に対して検出されたブロック歪みについては、当該検出されたブロック歪みのうち、水平方向に所定の画素以上連続するものだけを最終的なブロック歪みとするように構成されることが好ましい。

また、このような画像品質評価方法は、画像データに含まれる全画素数、若しくは、ブロックの境界を構成する画素数に対するブロック歪みの数の合計（ブロック歪み特徴画像データＦ（ｘ，ｙ）において、「１」が設定された数）の割合をブロック歪量として算出するステップを、さらに有することが好ましい。

また、このような画像品質評価方法において、画像データは、ＪＰＥＧ方式若しくはＭＰＥＧ方式により圧縮された画像データから復元された画像データであることが好ましい。

また、本発明に係るプログラムは、上述の画像品質評価方法をコンピュータに実行させるものである。

また、本発明に係る画像品質評価装置は、複数の画素からなるブロックに分割されて処理された画像データの品質を評価する画像品質評価装置であって、画像データにおいて、水平方向に並ぶ画素の隣接する画素同士の値をこれらの画素が並ぶ順番に同じ方向から算出した差分からなる水平方向の差分画像データ、及び、垂直方向に並ぶ画素の隣接する画素同士の値をこれらの画素が並ぶ順番に同じ方向から算出した差分からなる垂直方向の差分画像データを生成する差分画像生成部と、水平方向の差分画像データ及び垂直方向の差分画像データから、水平方向若しくは垂直方向に並ぶ画素の値の差分のうち、少なくとも３つの値の相関を算出し、当該相関及び水平方向若しくは垂直方向に並ぶ画素のうち、ブロックの境界を挟む画素の値の差分から、ブロックの境界に発生したブロック歪みを検出するブロック歪検出部と、を有する。

このような画像品質評価装置において、ブロック歪み検出部は、水平方向若しくは垂直方向に並ぶ画素毎で、且つ、ブロック毎に、当該ブロックに含まれる画素の値の差分の標準偏差及び平均値を算出し、この標準偏差が所定の閾値より小さく、且つ、当該ブロック及び隣接するブロックの境界を挟む画素の値の差分の大きさが、平均値に所定の倍率を乗じた値より大きいという条件を満たすとき、ブロック歪みを検出するように構成されることが好ましい。

このとき、ブロック歪み検出部は、上記条件に加えてさらに、境界を挟む画素の各々と隣接する画素との差分の正負が同一で、且つ、境界を挟む画素の値の差分の正負が、隣接する画素との差分の正負と反対であるという条件を満たすとき、ブロック歪みを検出するように構成されることが好ましい。

あるいは、ブロック歪み検出部は、水平方向若しくは垂直方向に並ぶ画素毎で、且つ、ブロック毎に、当該ブロックに含まれる画素の値の差分の標準偏差及び平均値、並びに、当該ブロックに隣接するブロックに含まれる画素の値の差分の標準偏差を算出し、これらの標準偏差の各々が所定の閾値より小さく、且つ、当該ブロック及び隣接するブロックの境界を挟む画素の値の差分の大きさが、平均値に所定の倍率を乗じた値より大きいという条件を満たすとき、ブロック歪みを検出するように構成されることが好ましい。

また、このような画像品質評価装置において、ブロック歪み検出部は、さらに、水平方向に並ぶ画素に対して検出されたブロック歪みについては、当該検出されたブロック歪みのうち、垂直方向に所定の画素以上連続するものだけを最終的なブロック歪みとし、垂直方向に並ぶ画素に対して検出されたブロック歪みについては、当該検出されたブロック歪みのうち、水平方向に所定の画素以上連続するものだけを最終的なブロック歪みとするように構成されることが好ましい。

また、このような画像品質評価装置は、画像データに含まれる全画素数、若しくは、ブロックの境界を構成する画素数に対するブロック歪みの数の合計の割合をブロック歪量として算出するブロック歪量検出部をさらに有することが好ましい。

また、このような画像品質評価装置は、ＪＰＥＧ方式若しくはＭＰＥＧ方式で圧縮されたデータを読み込んで復元することにより、画像データを生成するデータ読込部をさらに有することが好ましい。

さらに、このような画像品質評価装置は、画像データ及びブロック歪みの検出結果を重ね合わせて表示する表示部をさらに有することが好ましい。

本発明に係る画像品質評価方法、プログラム、及び、画像品質評価装置を以上のように構成すると、評価対象の画像データのみを用いて、簡単な処理により当該画像の品質、特にブロック歪みの発生を評価することができる。

画像品質評価装置の構成を示すブロック図である。 復元画像データ及び差分画像データの構成を示す説明図であって、（ａ）は復元画像データを示し、（ｂ）は水平方向の差分画像データの構成を示す。 ブロック歪みが発生する可能性のある画素の値を示す説明図である。 ブロック歪み特徴画像データの生成方法のうち、水平方向の生成方法を示す説明図であって、（ａ）は１番目の行を水平方向に検出処理を実行する状態を示し、（ｂ）は、水平方向に全ての行に対して検出処理を実行した状態を示し、（ｃ）は検出結果のうち、所定の画素だけ連続するものだけを残した状態を示す。 垂直方向のブロック歪み特徴画像データを示す説明図である。 水平方向及び垂直方向のブロック歪み特徴画像データを合成した状態を示す説明図である。 復元画像にブロック歪み特徴画像を重ねて表示した場合を示す説明図である。

以下、本発明の好ましい実施形態について図面を参照して説明する。まず、図１を用いて本実施の形態に係る画像品質評価方法が実装された画像品質評価装置の構成について説明する。この画像品質評価装置１は、ＪＰＥＧやＭＰＥＧ等の方法により圧縮された画像データ（以下、「圧縮画像データ」と呼ぶ）を読み込んで復元し、復元された画像データ（以下「復元画像データ」と呼ぶ）の品質を評価するものであって、中央演算処理装置（ＣＰＵ）やメモリ等が実装されたコンピュータで構成され、画像品質評価プログラム１０が実行される装置本体２と、ハードディスク装置等で構成され、画像の評価結果が記憶される記憶部３と、キーボードやマウス等で構成され、画像品質評価プログラム１０の起動や評価対象となる画像データ等を利用者が選択する操作部４と、ＣＲＴディスプレイやフラットパネルディスプレイ（ＦＰＤ）等で構成され、画像の評価結果等が出力される表示部５と、評価対象の画像データを記憶する入力画像データ記憶部６と、から構成される。なお、評価対象の画像データは、入力画像データ記憶部６から入力させる代わりに、デジタルカメラやビデオカメラ、もしくは、テレビチューナ等の外部映像機器７から直接入力させるように構成することも可能である。

画像評価プログラム１０は、上述のように装置本体２で実行されるプログラムであって、入力画像データ記憶部６若しくは外部映像機器７から圧縮画像データを読み込み、その画像データの圧縮方法に従って復元画像データとして復元するデータ読込部１１と、後述する方法により水平方向および垂直方向の隣接する画素の差分からなる差分画像データを生成する差分画像生成部１２と、差分画像データからブロック歪みを検出するブロック歪み検出部１３と、復元画像データのブロック歪量を算出するブロック歪量検出部１４と、から構成される。それでは、この画像品質評価プログラム１０として実行される画像品質評価方法に従って、各部の処理の詳細について説明する。

画像評価プログラム１０が実行されると、まず、データ読込部１１により圧縮画像データが読み込まれる。データ読込部１１により読み込まれる圧縮画像データは、上述のように、入力画像データ記憶部６に記憶されているか、若しくは、外部映像機器７から出力された画像データである。そして、データ読込部１１は、この圧縮画像データを復元して復元画像データを生成し、表示部５に表示すると共に、差分画像生成部１２に渡す。なお、外部映像機器７から出力された画像データが既に復元済みである場合（例えば、外部映像機器７の記憶装置に圧縮されて記憶された映像を、この外部映像機器７で復元して再生する場合）には、このデータ読込部１１における復元処理は不要である。

差分画像生成部１２は、図２に示すように、復元画像データから、水平方向および垂直方向の隣接する画素同士の値をこれらの画素が並ぶ順番に同じ方向から差分を求めて差分画像データを生成する。ここで、各画素は、ＹＣｂＣｒ表色系の色空間で表現されているものとし、差分には輝度成分（Ｙ成分）の値を用いるものとする。もちろん、色差成分（Ｃｂ，Ｃｒ）を用いることもできるし、これらを組み合わせることもできる。また、他の表色系（ＲＧＢやＨＳＶ表色系）を用いることもできる。具体的には、復元画像データが水平方向にＭ画素で、垂直方向にＮ画素（以下、「Ｍ×Ｎ」と表現する）からなる画像データをｆ（ｘ，ｙ）（但し、ｘ＝０…Ｍ−１，ｙ＝０…Ｎ−１）として表すと、水平方向の差分画像データｆ_H（ｘ，ｙ）及び垂直方向の差分画像データｆ_V（ｘ，ｙ）は、次式（１），（２）のように表される。なお、通常の画像データは、表示部に表示されたときに画面左上を原点（０，０）として表現されているものとする。

このように、差分画像生成部１２は、水平方向の差分画像データ及び垂直方向の差分画像データを生成し、それぞれの差分画像データを表示部５に表示するとともに、このようにして生成された差分画像データをブロック歪み検出部１３に渡す。なお、上記式（１）では、水平方向に並ぶ隣接する画素のうち、右側に位置する画素（ｆ（ｘ＋１，ｙ））から左側に位置する画素（ｆ（ｘ，ｙ））の値を減算して差分を求める場合について示しているが、逆の方向から差分を求めるように構成することも可能である。また、垂直方向に並ぶ画素に関する式（２）も同様であって、差分算出方向（上下）を逆にすることも可能である。

ブロック歪み検出部１３は、水平方向および垂直方向の差分画像データからブロック歪みを検出する。まず、水平方向の差分画像データからブロック歪みを検出する方法について説明する。このブロック歪み検出部１３は、水平方向の差分画像データを、原画像データを圧縮する際の圧縮方法で採用した分割ブロックに合わせて分割し、このブロック毎に処理を行う。ここでは、４×４画素を１つのブロックとして分割した場合として説明する。図２において実線で示すブロックＢ１に注目すると、水平方向の差分画像データｆ_H（ｘ，ｙ）の当該ブロックの最初の画素ａには、復元画像データｆ（ｘ，ｙ）の対応するブロックＢ１の最初の画素ａ₀と次の画素ｂ₀の差分（ｂ₀−ａ₀）が記憶される。同様に、画素ｂにはｃ₀−ｂ₀が格納され、画素ｃにはｄ₀−ｃ₀が格納され、画素ｄにはｅ₀−ｄ₀が格納される。すなわち、水平方向の差分画像データの画素ｄには、復元画像データにおけるブロックの境界（注目するブロックＢ１と隣接するブロックＢ２の境界）を挟む２つの画素ｄ₀およびｅ₀の差分が格納されている。

ここで、ブロック歪みが表れる場所は、連続する画素の値（輝度）の変化が、ブロックの境界において急激な箇所であると考えられる。このような変化の状態は、図３に示すように、４つのパターンとして表される。すなわち、パターン１は、ブロックＢ１において、復元画像データの輝度変化が画素ａ₀から画素ｄ₀にかけて緩やかに増加し、境界を挟んで次のブロックＢ２の最初の画素ｅ₀で急激に小さくなり、その後は緩やかに増加する場合である。また、パターン２は、ブロックＢ１において、復元画像データの輝度が画素ａ₀から画素ｄ₀にかけて緩やかに減少し、境界を挟んで次のブロックＢ２の最初の画素ｅ₀で急激に大きくなり、その後は緩やかに減少する場合である。また、パターン３は、ブロックＢ１で緩やかに増加し、境界を挟んで次のブロックＢ２の最初の画素ｅ₀でその増加量が急激に増大し、その後緩やかに増加する場合である。そして、パターン４は、ブロックＢ１で緩やかに減少し、境界を挟んで次のブロックＢ２の最初の画素ｅ₀でその減少量が急激に増大し、その後緩やかに減少する場合である。このように、ブロック歪みが発生するのは、ブロックの境界の前後で同じような変化をしていて、境界（画素ｄ）だけその変化量が増大するとき、若しくは、境界だけ増加又は減少が反転する場合である。

このブロック歪み検出部１３は、このようにブロックの境界における差分の変化を検出してブロック歪みを、次に示す３つの方法のいずれかを用いて検出するように構成されている。

［第１の検出方法］
第１の検出方法は、注目するブロックＢ１と次のブロックＢ２との境界及びその前後の画素の差分の変化方向と、注目するブロックにおける画素の差分の相関（平均値及び標準偏差）から、上述のパターンに該当することを検出する方法であって、ｘを注目するブロックＢ１の先頭の画素（ｍｏｄ（ｘ，４）＝０が成り立つｘ）としたときに、以下の条件式（３）及び（４）が成り立つ場合、その境界においてブロック歪みが発生していると判断する方法である。ここで、条件式（３）及び（４）において、σ²は注目するブロックの画素の差分（復元画像データの画素ａ₀〜ｄ₀の差分ａ〜ｃ）の標準偏差を示し、ａｖはこれらの差分ａ〜ｃの平均値を示し、σ_H及びｓｃａｌｅ_Hは予め決められた閾値を示している。

条件式（３）は２つの条件式から構成されている。条件式（３）の最初の式は、差分画像データの注目するブロックＢ１の最後の２つの画素の差分ｃが正で、境界を挟む画素の差分ｄが負で、隣接するブロックＢ２の最初の２つの画素の差分ｅが正の場合、すなわち、上述するパターン１の場合を示している。また、条件式（３）の２番目の式は、差分画像データの注目するブロックＢ１の差分ｃが負で、境界の差分ｄが正で、隣接するブロックＢ２の最初の差分ｅが負の場合、すなわち、パターン２の場合を示している。つまり、この条件式（３）は、境界を挟む画素の各々と隣接する画素との差分の正負が同一で、且つ、境界を挟む画素の値の差分の正負が、隣接する画素との差分の正負と反対であるという条件を表している。

また、条件式（４）は、注目するブロックの画素の差分（復元画像データの４つの画素ａ₀〜ｄ₀から求められる３つの差分ａ〜ｃ）の標準偏差σ²が所定の閾値σ_Hよりも小さく、且つ、その平均値ａｖに所定の閾値（倍率）ｓｃａｌｅ_Hを乗じた値よりも、境界における差分ｄの値の大きさ（境界を挟む画素の輝度変化の絶対値）が大きい場合を示している。すなわち、この条件式（４）は注目するブロックでの画素の変化が小さく、且つ、ブロックの境界における画素の輝度の変化量が急激に増加している場合（パターン１または２の場合）を示している。

このように、この第１の検出方法では、条件式（３）及び（４）により、上述のパターンに該当するか否かを判定し、この条件式（３）及び（４）が成立するとき、注目するブロックＢ１と次のブロックＢ２との境界においてブロック歪みが発生していると判断する。なお、条件式（４）における閾値σ_H及びｓｃａｌｅ_Hは、例えば、それぞれ、１．０，２．０の値が設定される（注目するブロックの画素の差分の標準偏差が１より小さく、境界における変化量が、そのブロックの画素の差分の平均の２倍以上大きい場合を示している）。

［第２の検出方法］
第２の検出方法は、上述の条件式（４）のみでブロック歪みの発生を検出する方法である。すなわち、注目するブロックの画素の輝度変化が緩やかであり（差分画像データ（復元画像データの４つの画素ａ₀〜ｄ₀から求められる３つの差分ａ〜ｃ）の標準偏差σ²が所定の閾値σ_Hよりも小さく）、且つ、境界における変化が大きい（その平均値ａｖに所定の閾値（倍率）ｓｃａｌｅ_Hを乗じた値よりも、境界における差分ｄの値の大きさ（絶対値）が大きい）場合に、ブロック歪みが発生していると判断するものである。第１の検出方法はパターン１及び２の場合を判定していたが、この第２の検出方法は、パターン１〜４を検出することができる。また、条件式（３）がなく、判定の処理が少なくなるため、判定に要する時間を短くすることができる。

［第３の検出方法］
第３の検出方法は、ｘを注目するブロックＢ１の先頭の画素（ｍｏｄ（ｘ，４）＝０が成り立つｘ）としたときに、以下の条件式（５）が成り立つ場合、そのブロックＢ１と次のブロックＢ２との境界においてブロック歪みが発生していると判断する方法である。ここで、条件式（５）において、σ_f ²は注目するブロックＢ１の画素の３つの差分（復元画像データの画素ａ₀〜ｄ₀の差分ａ〜ｃ）の標準偏差を示し、ａｖ_fはこれらの差分ａ〜ｃの平均値を示し、σ_b ²は注目するブロックに隣接するブロックＢ２の画素の３つの差分（復元画像データの画素ｅ₀〜ｇ₀の差分ｅ〜ｇ）の標準偏差を示し、ａｖ_bはこれらの差分ｅ〜ｇの平均値を示し、σ_Hf、σ_Hb及びｓｃａｌｅ_Hは予め決められた閾値を示している。

第２の検出方法は、注目するブロックの画素の輝度変化だけを判定対象としていたが、第３の検出方法では、次のブロックの画素の輝度変化も判定対象としている。すなわち、条件式（５）の最初の式は、注目するブロックＢ１の画素の輝度変化が緩やかであることを示し、２番目の式は、隣接するブロックＢ２の画素の輝度変化が緩やかであることを示し、３番目の式は、第１及び第２の検出方法と同じく、境界を挟む画素の輝度変化（絶対値）が大きいことを示している。この第３の検出方法は、境界を挟む前後のブロックＢ１，Ｂ２における輝度変化の変化量を条件としているため、パターン１〜４に該当することの検出精度を高くすることができる。

なお、以上の第１〜第３の検出方法は、水平方向の差分画像データｆ_H（ｘ，ｙ）に適用した場合について説明したが、垂直方向の差分画像データｆ_V（ｘ，ｙ）に適用する場合も同様である。この場合、第１の検出方法においては、次式（６），（７）が用いられ、第２の検出方法においては、次式（７）が用いられ、第３の検出方法においては、次式（８）が用いられる。

差分画像生成部１３は、水平方向の差分画像データｆ_H（ｘ，ｙ）の行毎に、水平方向に、各ブロックに対して上述の判定を繰り返し、その判定結果を水平方向のブロック歪み特徴画像データＦ_H（ｘ，ｙ）に設定する。また同様に、差分画像生成部１３は、垂直方向の差分画像データｆ_V（ｘ，ｙ）の列毎に、垂直方向に、各ブロックに対して上述の判定を繰り返し、その結果を垂直方向のブロック歪み特徴画像データＦ_V（ｘ，ｙ）に設定する。ここで、水平方向のブロック歪み特徴画像データＦ_H（ｘ，ｙ）は、水平方向の差分画像データｆ_H（ｘ，ｙ）と同じ構造（ｘ＝０…Ｍ−２，ｙ＝０…Ｎ−１）を有しており、垂直方向のブロック歪み特徴画像データＦ_V（ｘ，ｙ）は、垂直方向の差分画像データｆ_V（ｘ，ｙ）と同じ構造（ｘ＝０…Ｍ−１，ｙ＝０…Ｎ−２）を有している。そして、この水平方向及び垂直方向のブロック歪み特徴画像データＦ_H（ｘ，ｙ），Ｆ_V（ｘ，ｙ）には、初期状態として各要素（各画素）に「０」が設定されており、各ブロックにおいて、ブロック歪みを検出したときは、図４（ａ）及び（ｂ）に示すように、差分画像生成部１３により、水平方向及び垂直方向のブロック歪み特徴画像データＦ_H（ｘ，ｙ），Ｆ_V（ｘ，ｙ）の、対応する境界の差分の位置に「１」が設定される。

そして、差分画像生成部１３は、水平方向及び垂直方向の差分画像データにおいてブロック歪みの検出を行い、上述のブロック歪み特徴画像データＦ_H（ｘ，ｙ），Ｆ_V（ｘ，ｙ）にその結果を設定すると、「１」が設定された画素が、所定の数以上連続する区間だけ、その状態を維持し、他の区間の値を「０」に戻す。具体的には、図４（ｃ）に示すように、水平方向のブロック歪み特徴画像データＦ_H（ｘ，ｙ）において、ブロックの境界の差分に該当する部分を垂直方向に検査していき、「１」が所定の個数以上連続しない部分については、「０」に戻す処理を行う（図４（ｃ）の太線で囲まれた部分が、「１」が所定の個数以上連続する部分を示している）。また、垂直方向のブロック歪み特徴画像データＦ_V（ｘ，ｙ）に対しても図５に示すように、同様の処理を行う。差分画像生成部１３において、このような処理を行うのは、ブロック歪みと判定された画素が所定の個数以上連続しない場合は、ブロック歪みは発生していない（そのような変化をする画素（輝度変化）である）と考えられるためである。

最後に、差分画像生成部１３は、図６に示すように、水平方向及び垂直方向のブロック歪み特徴画像データＦ_H（ｘ，ｙ），Ｆ_V（ｘ，ｙ）を重ね合わせて、合成されたブロック歪み特徴画像データＦ（ｘ，ｙ）を生成し、表示部５に表示するとともに、記憶部３にその結果を圧縮画像データ若しくは復元画像データの情報と対応付けて記憶する。記憶方法としては、静止画の場合は、圧縮画像データのファイル名等と対応付けてブロック歪み特徴画像データＦ（ｘ，ｙ）を記憶し、動画の場合は、その動画のファイル名及びフレーム番号と対応付けてブロック歪み特徴画像データＦ（ｘ，ｙ）を記憶する。なお、このブロック歪み特徴画像データＦ（ｘ，ｙ）を表示部５に表示するときは、図７に示すように、復元画像Ｇ１に、ブロック歪みが発生している境界（ブロック歪み特徴画像）Ｇ２を重ね合わせて表示すると、発生箇所を容易に認識することができる。

上述のように、ブロック歪み検出部１３で復元画像データのブロック歪みが検出されると、ブロック歪み特徴画像データＦ（ｘ，ｙ）がブロック歪量検出部１４に渡され、このブロック歪量検出部１４により、次式（９）に基づいてブロック歪量Ｂが算出される。なお、この式（９）において、Ｓは、次式（１０）に示すように、ブロック境界の画素数（ブロック境界の差分が格納された画素数）でも良いし、次式（１１）に示すように、復元画像データ全体の画素数でも良い。

このように、ブロック歪量検出部１４は、ブロック境界の画素数若しくは復元画像データの画素数に占めるブロック歪みがあると判定された画素数の割合としてブロック歪量Ｂを算出する。これにより、復元画像の画像品質を、ブロック歪量Ｂという数値として評価することができる。このブロック歪量検出部１４は、算出したブロック歪量Ｂを表示部５に表示するとともに、圧縮画像データ若しくは復元画像データの情報と対応付けて記憶する。

なお、以上の説明では、画像データを４×４のブロックに分割した場合について説明したが、８×８のブロックの場合は、上記条件式（３）〜（８）において、４×４の場合と同様に、ブロック境界の前後の３画素を用いて判定しても良いし、７画素まで使うこともできる。同様に、１６×１６のブロックの場合は、ブロック境界の前後の３画素、７画素若しくは１５画素までを用いて判定することができる。

また、この画像品質評価装置１で実行される画像品質評価プログラム１０は、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体または記憶装置に格納される。また、ネットワークなどを介してディジタル信号として配信される場合もある。このとき、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。あるいは、ＡＳＩＣやＤＳＰ等に論理回路として構成することも可能である。

１ 画像品質評価装置 ５ 表示部 １０ 画像品質評価プログラム
１１ データ読込部 １２ 差分画像生成部
１３ ブロック歪み検出部 １４ ブロック歪量検出部

Claims (17)

1. 複数の画素からなるブロックに分割されて処理された画像データの品質を評価する画像品質評価方法であって、
   水平方向若しくは垂直方向に並ぶ画素のうち、少なくとも３つの画素の値の相関と、前記水平方向若しくは垂直方向に並ぶ前記画素のうち、前記ブロックの境界を挟む画素の値の差分とから、前記ブロックの境界に発生したブロック歪みを検出する画像品質評価方法。
2. 前記画像データにおいて、水平方向に並ぶ画素の隣接する画素同士の値を前記画素が並ぶ順番に同じ方向から算出した差分からなる水平方向の差分画像データ、及び、垂直方向に並ぶ画素の隣接する画素同士の値を前記画素が並ぶ順番に同じ方向から算出した差分からなる垂直方向の差分画像データを生成するステップと、
   前記水平方向の差分画像データ及び前記垂直方向の差分画像データから、水平方向に並ぶ前記画素の値の前記差分のうちの少なくとも３つの値の相関若しくは垂直方向に並ぶ前記画素の値の前記差分のうちの少なくとも３つの値の相関を算出し、当該相関及び水平方向若しくは垂直方向に並ぶ前記画素のうち、前記ブロックの境界を挟む画素の値の前記差分から、前記ブロックの境界に発生したブロック歪みを検出するステップと、を有する画像品質評価方法。
3. 前記ブロック歪みを検出するステップは、
   水平方向若しくは垂直方向に並ぶ前記画素毎で、且つ、前記ブロック毎に、当該ブロックに含まれる前記画素の値の前記差分の標準偏差及び平均値を算出し、前記標準偏差が所定の閾値より小さく、且つ、当該ブロック及び隣接するブロックの境界を挟む画素の値の前記差分の大きさが、前記平均値に所定の倍率を乗じた値より大きいという条件を満たすとき、前記ブロック歪みを検出するように構成された請求項２に記載の画像品質評価方法。
4. 前記ブロック歪みを検出するステップは、前記条件に加えてさらに、
   前記境界を挟む画素の各々と隣接する画素との前記差分の正負が同一で、且つ、前記境界を挟む画素の値の前記差分の正負が、前記隣接する画素との前記差分の正負と反対であるという条件を満たすとき、前記ブロック歪みを検出するように構成された請求項３に記載の画像品質評価方法。
5. 前記ブロック歪みを検出するステップは、
   水平方向若しくは垂直方向に並ぶ前記画素毎で、且つ、前記ブロック毎に、当該ブロックに含まれる前記画素の値の前記差分の標準偏差及び平均値、並びに、当該ブロックに隣接するブロックに含まれる前記画素の値の前記差分の標準偏差を算出し、前記標準偏差の各々が所定の閾値より小さく、且つ、当該ブロック及び隣接するブロックの境界を挟む画素の値の前記差分の大きさが、前記平均値に所定の倍率を乗じた値より大きいという条件を満たすとき、前記ブロック歪みを検出するように構成された請求項２に記載の画像品質評価方法。
6. 前記ブロック歪みを検出するステップは、さらに、
   水平方向に並ぶ画素に対して検出されたブロック歪みについては、当該検出されたブロック歪みのうち、垂直方向に所定の画素以上連続するものだけを最終的な前記ブロック歪みとし、
   垂直方向に並ぶ画素に対して検出されたブロック歪みについては、当該検出されたブロック歪みのうち、水平方向に所定の画素以上連続するものだけを最終的な前記ブロック歪みとするように構成された請求項３〜５いずれか一項に記載の画像品質評価方法。
7. 前記画像データに含まれる全画素数、若しくは、前記ブロックの境界を構成する画素数に対する前記ブロック歪みの数の合計の割合をブロック歪量として算出するステップを、さらに有する請求項１〜６いずれか一項に記載の画像品質評価方法。
8. 前記画像データは、ＪＰＥＧ方式若しくはＭＰＥＧ方式により圧縮された画像から復元された画像データである請求項１〜７いずれか一項に記載の画像品質評価方法。
9. 請求項１〜８いずれか一項に記載の画像品質評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
10. 複数の画素からなるブロックに分割されて処理された画像データの品質を評価する画像品質評価装置であって、
    前記画像データにおいて、水平方向に並ぶ画素の隣接する画素同士の値を前記画素が並ぶ順番に同じ方向から算出した差分からなる水平方向の差分画像データ、及び、垂直方向に並ぶ画素の隣接する画素同士の値を前記画素が並ぶ順番に同じ方向から算出した差分からなる垂直方向の差分画像データを生成する差分画像生成部と、
    前記水平方向の差分画像データ及び前記垂直方向の差分画像データから、水平方向若しくは垂直方向に並ぶ前記画素の値の前記差分のうち、少なくとも３つの値の相関を算出し、当該相関及び水平方向若しくは垂直方向に並ぶ前記画素のうち、前記ブロックの境界を挟む画素の値の前記差分から、前記ブロックの境界に発生したブロック歪みを検出するブロック歪検出部と、を有する画像品質評価装置。
11. 前記ブロック歪み検出部は、
    水平方向若しくは垂直方向に並ぶ前記画素毎で、且つ、前記ブロック毎に、当該ブロックに含まれる前記画素の値の前記差分の標準偏差及び平均値を算出し、前記標準偏差が所定の閾値より小さく、且つ、当該ブロック及び隣接するブロックの境界を挟む画素の値の前記差分の大きさが、前記平均値に所定の倍率を乗じた値より大きいという条件を満たすとき、前記ブロック歪みを検出するように構成された請求項１０に記載の画像品質評価装置。
12. 前記ブロック歪み検出部は、前記条件に加えてさらに、
    前記境界を挟む画素の各々と隣接する画素との前記差分の正負が同一で、且つ、前記境界を挟む画素の値の前記差分の正負が、前記隣接する画素との前記差分の正負と反対であるという条件を満たすとき、前記ブロック歪みを検出するように構成された請求項１１に記載の画像品質評価装置。
13. 前記ブロック歪み検出部は、
    水平方向若しくは垂直方向に並ぶ前記画素毎で、且つ、前記ブロック毎に、当該ブロックに含まれる前記画素の値の前記差分の標準偏差及び平均値、並びに、当該ブロックに隣接するブロックに含まれる前記画素の値の前記差分の標準偏差を算出し、前記標準偏差の各々が所定の閾値より小さく、且つ、当該ブロック及び隣接するブロックの境界を挟む画素の値の前記差分の大きさが、前記平均値に所定の倍率を乗じた値より大きいという条件を満たすとき、前記ブロック歪みを検出するように構成された請求項１０に記載の画像品質評価装置。
14. 前記ブロック歪み検出部は、さらに、
    水平方向に並ぶ画素に対して検出されたブロック歪みについては、当該検出されたブロック歪みのうち、垂直方向に所定の画素以上連続するものだけを最終的な前記ブロック歪みとし、
    垂直方向に並ぶ画素に対して検出されたブロック歪みについては、当該検出されたブロック歪みのうち、水平方向に所定の画素以上連続するものだけを最終的な前記ブロック歪みとするように構成された請求項１１〜１３いずれか一項に記載の画像品質評価装置。
15. 前記画像データに含まれる全画素数、若しくは、前記ブロックの境界を構成する画素数に対する前記ブロック歪みの数の合計の割合をブロック歪量として算出するブロック歪量検出部を、さらに有する請求項１０〜１４いずれか一項に記載の画像品質評価装置。
16. ＪＰＥＧ方式若しくはＭＰＥＧ方式で圧縮されたデータを読み込んで復元することにより、前記画像データを生成するデータ読込部をさらに有する請求項１０〜１５いずれか一項に記載の画像品質評価装置。
17. 前記画像データ及び前記ブロック歪みの検出結果を重ね合わせて表示する表示部をさらに有する請求項１０〜１６いずれか一項に記載の画像品質評価装置。