JP2011090433A - 画像評価装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】網点構造の画像と非網点構造の画像とを同一の指標で評価する。
【解決手段】対象画像を空間周波数変換してその対象画像の空間周波数特性を求める周波数変換手段（３）と、空間周波数特性に視覚の周波数特性を乗じて積分することにより対象画像の粒状性を算出する粒状性算出手段（４、５、６）と、空間周波数特性から、対象画像が網点構造か非網点構造かを判別する判別手段（７）と、この判別手段（７）の判別結果に応じて、粒状性算出手段（４、５、６）の算出する粒状性に重みを付ける重み付け手段（８）とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像評価装置および方法に関する。

印刷画像を評価する基準のひとつに、粒状（ノイズ、ざらざら感）がある。ノイズの無い画像であれば、明度が空間的に一定で、明度の空間周波数特性には、０以外応答は現れない。一方、ノイズがあると、明度が空間的に変動し、明度の空間周波数特性に０以外の応答が現れるようになる。一方、人間の視覚の周波数特性には、高い周波数域や極端に低い周波数域では弁別能力が低くなり、比較的低い周波数であれば低コントラストでも弁別能力が高く、周波数が高くなると低コントラストでは弁別が困難になるという性質がある。このため、ノイズがあっても、その空間周波数によって、人間の感じる画像品質は異なってくる。

このような印刷画像の粒状を評価する指標として、対象画像を空間周波数変換して得られた空間周波数特性に視覚の周波数特性を乗じ、これを積分して得られる値が用いられている（たとえば、非特許文献１参照）。

今河他、「ハーフトーンカラー画像のノイズ評価法」、Ｒｉｃｈｏｈ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ Ｎｏ．２３，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ，１９９７（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｉｃｏｈ．ｃｏ．ｊｐ／ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ／ｔｅｃｈｒｅｐｏｒｔ／２３／ｐｄｆ／０５６＿０６２．ｐｄｆ）

しかし、上述のような指標を用いて実際に印刷画像の粒状を評価してみると、同じ指標値であっても、主観的には、オフセット印刷のように網点構造を用いて印刷した画像（以下、「網点構造の画像」という）に比較して、インクジェットプリンターなどの非網点構造で印刷した画像（以下、「非網点構造の画像」という）の方が、劣って見えてしまう。すなわち、指標値が同じであっても、網点構造の画像の方が、そうでない画像より、粒状を感じない傾向がある。その理由は、空間的に周波数構造のはっきりしている画像の方が、ノイズがあっても、人間がそれを許容するためではないかと考えられる。

本発明は、このような網点構造の画像と非網点構造の画像とを同一の指標で評価することのできる画像評価装置および方法を提供することを目的とする。

本発明の画像の評価装置は、対象画像を空間周波数変換してその対象画像の空間周波数特性を求める周波数変換手段と、空間周波数特性に視覚の周波数特性を乗じて積分することにより対象画像の粒状性を算出する粒状性算出手段と、空間周波数特性から、対象画像が網点構造か非網点構造かを判別する判別手段と、この判別手段の判別結果に応じて、粒状性算出手段の算出する粒状性に重みを付ける重み付け手段とを有することを特徴とする。対象画像が網点構造と非網点構造とで異なる重みを付けることで、対象画像が網点構造か非網点構造かに依存せずに、同じ指標値を用いて評価することができる。

判別手段は、対象画像が網点構造か非網点構造かを、空間周波数特性に含まれる周波数成分の分布により判別することができる。対象画像が網点構造の場合には、網点の周期に対応して、特定の周波数で大きな応答が得られる。これを利用することにより、対象画像が網点構造か否かを判別することができる。

重み付け手段は、空間周波数特性から判断される網点構造の解像度の高低に基づき、その解像度が高いときには、粒状性に、解像度が低い場合に比較して大きい重みを付けることができる。すなわち、網点構造の解像度が高い場合に、粒状性を適切に補正することができる。

本発明の画像の評価方法は、対象画像を空間周波数変換してその対象画像の空間周波数特性を求め、空間周波数特性に視覚の周波数特性を乗じて積分することにより対象画像の粒状性を算出し、空間周波数特性から、対象画像が網点構造か非網点構造かを判別し、この判別結果に応じて粒状性に重みを付けることを特徴とする。

本発明の実施の形態に係る画像評価装置を、この画像評価装置に接続されるイメージスキャナーと共に示すブロック構成図である。 網点構造の画像の一例を拡大して示す図である。 図２に示す画像の空間周波数特性を示す図である。 非網点構造の画像の一例を拡大して示す図である。 図４に示す画像の空間周波数特性を示す図である。 図３に示す空間周波数特性を応答が大きい周波数の順に並べた特性を示す図である。 図５に示す空間周波数特性を応答が大きい周波数の順に並べた特性を示す図である。 網点構造の画像と非網点構造の画像とについて、図１に示す画像評価装置内の粒状性算出部により得られる指標値と、人間の主観による判定との関係を説明する図である。

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。

［構成］
図１は、本発明の実施の形態に係る画像評価装置１を、この画像評価装置１に接続されるイメージスキャナー２と共に示すブロック構成図である。この画像評価装置１は、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）部３と、ＶＴＦ（視覚の周波数特性Ｖｉｕｓａｌ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）生成部４と、乗算器５と、粒状性算出部６と、網点非網点判別部７と、重み付け部８とを有する。

ＦＦＴ部３は、周波数変換手段を構成し、イメージスキャナー２から入力される対象画像を高速フーリエ変換により空間周波数変換して、対象画像の空間周波数特性を求める。ＶＴＦ生成部４、乗算器５および粒状性算出部６は、粒状性算出手段を構成する。すなわち、ＶＴＦ生成部４は、視覚の周波数特性を生成する。乗算器５は、ＦＦＴ部３により得られる空間周波数特性と、ＶＴＦ生成部４からの視覚の周波数特性とを乗じる。粒状性算出部６は、乗算器５の出力を積分し、対象画像の粒状性を算出する。網点非網点判別部７は、判別手段を構成し、ＦＦＴ部３により得られる空間周波数特性から、対象画像が網点構造か非網点構造かを判別する。重み付け部は、重み付け手段を構成し、網点非網点判別部７の判別結果に応じて、粒状性算出部６の算出する粒状性に重みを付ける。
［空間周波数特性］

図２は、網点構造の画像の一例を拡大して示す図であり、図３は、図２に示す画像の空間周波数特性を示す図である。また、図４は、非網点構造の画像の一例を拡大して示す図であり、図５は、図４に示す画像の空間周波数特性を示す図である。図３および図５において、中心が空間周波数０の点である。

オフセット印刷のような網点構造の画像は、図２に見られる網点の周期に対応して、図３に示すように、特定の周波数で大きな応答が得られる。これに対して非網点構造の画像では、そのような大きな応答は発生しない。

［視覚の周波数特性］
空間周波数特性の周波数０以外に大きな応答があるということは、明度が周期的に変化しているということである。これは、本来であれば、画像のノイズに相当する。しかし、網点構造では、人間の目には画像の劣化が感じられない程度に、高い空間周波数を用いている。粒状性を算出するには、人間の視覚特性を考慮する必要がある。このような人間の視覚特性は、視覚の周波数特性ＶＴＦとして知られている。

一般に用いられる視覚の周波数特性ＶＴＦ（ｕ）は、次式で表される。
ＶＴＦ（ｕ）＝５．０５ｅｘｐ（−０．１３８ｆｆ）｛１−ｅｘｐ（−０．１ｆｆ）｝ ．．．（１）
ここで、
ｆｆ＝ｌｕπ／１８０
ｌは観察距離であり、３００ｍｍ
ｕは空間周波数
である。この特性ＶＴＦ（ｕ）は、視覚の弁別能力が、高い周波数域や極端に低い周波数域では低くなり、比較的低い周波数であれば低コントラストでも高く、周波数が高くなると低下することを示している。

［粒状性の算出］
粒状性（ノイズ量）は、対象画像の空間周波数特性に視覚の周波数特性ＶＴＦ（ｕ）を乗じ、これを積分して得られる指標により表される。すなわち、粒状性算出部６は、明度指数Ｌ^＊をパラメータして、次式で表される指標ｎｏｉｓｅ＿ｉｎｄｅｘ（Ｌ^＊）を算出する。
ｎｏｉｓｅ＿ｉｎｄｅｘ（Ｌ^＊）＝Ｑ（Ｌ^＊）｛ΣＷＳ（ｕ）（ＶＴＦ（ｕ））^２｝^０．５ ．．．（２）
ここで、Ｑ（Ｌ^＊）は対象の明度が低いとノイズを認識しにくくなる特性を表し、次式で表される。
Ｑ（Ｌ^＊）＝（（Ｌ^＊＋１６）／１１６）^{０．６１７} ．．．（３）
また、ＷＳ（ｕ）は、明度の空間周波数特性、すなわち均一状態からの物理的乖離量を表す。

式（２）の指標ｎｏｉｓｅ＿ｉｎｄｅｘ（Ｌ^＊）は、より詳しくは、自式で表される。
ｎｏｉｓｅ＿ｉｎｄｅｘ（Ｌ^＊）＝［｛（Ｌ^＊＋１６）／１１６｝^{０．６１７}／Ｎ_ｘＮ_ｙ］［ΣΣ｛（Ｒｅ^２（ｕ_ｘ，ｕ_ｙ）＋Ｉｍ^２（ｕ_ｘ，ｕ_ｙ））ＶＴＦ^２（ｕ_ｘ，ｕ_ｙ）｝］^０．５ ．．．（４）
ここで、Ｎ_ｘ、Ｎ_ｙは、実空間画像のそれぞれｘ方向、ｙ方向のピクセル数を表す。Ｒｅ（）、Ｉｍ（）はそれぞれ、実部、虚部を表す。

［網点と非網点との判別］
図６は、図３に示す空間周波数特性を応答が大きい周波数の順に並べた特性を示す図である。また、図７は、図５に示す空間周波数特性を応答が大きい周波数の順に並べた特性を示す図である。網点構造の画像であれば、特定の周波数で大きな応答が得られる。そこで、網点非網点判別部７では、応答が大きい順に周波数を並べ替え、上位の周波数の占める割合を比較することで、その対象画像が網点構造か非網点構造かを判別する。たとえば、上位２０周波数の占める割合が５０％以上のとき、対象画像が網点構造であると判別する。上位の何周波数の占める割合で判断するかは、適宜選択することができる。また、その割合も、適宜設定することができる。

［重み付け］
重み付け部８は、網点非網点判別部７の判別結果に応じて、粒状性算出部６の算出する指標ｎｏｉｓｅ＿ｉｎｄｅｘ（Ｌ^＊）に、重みを付ける。たとえば、対象画像が網点構造であれば、指標ｎｏｉｓｅ＿ｉｎｄｅｘ（Ｌ^＊）に重みα＝２を乗じ、対象画像が非網点構造であれば、指標ｎｏｉｓｅ＿ｉｎｄｅｘ（Ｌ^＊）に重みα＝１を乗じて、評価指標値とする。ここで示した重みαの値はあくまで一例であり、実際には、経験則または主観実験により求めることができる。すなわち、実際に画像を肉眼で観察して、主観的に同等の粒状性であると判断される画像が、同じ評価指標値となるように設定する。

重み付け部８はまた、空間周波数特性から判断される網点構造の解像度の高低に基づき、その解像度が高いときには、粒状性に、解像度が低い場合に比較して大きい重みを付けることができる。すなわち、網点費網点判別部７は、ＦＦＴ部３により得られる空間周波数特性から、網点構造の解像度を判断する。そして、解像度が高いと判断される場合には、重み付け部８に、粒状性に大きい重みを付けるように指示する。重み付け部８は、網点費網点判別部７の指示にしたがって、指標ｎｏｉｓｅ＿ｉｎｄｅｘ（Ｌ^＊）に大きい重みを乗じる。これにより、網点構造の解像度が高い場合に、粒状性の指標ｎｏｉｓｅ＿ｉｎｄｅｘ（Ｌ^＊）を適切に補正することができる。

［効果］
以上説明した実施の形態によれば、対象画像が網点構造か非網点構造かを判定して粒状性の指標値に重みを付けることで、像構造の質の異なる印刷画像を同じ指標値で比較評価することができる。このような比較評価が可能となることにより、たとえば、業務用の大判プリンターとオフセット印刷との印刷画像の比較も可能になる。

［変形例］
図１に示す画像評価装置１は、少なくともその一部をハードウェアにより構成してもよく、コンピューターのソフトウェアにより構成してもよい。すなわち、画像評価装置１は、コンピューターにインストールすることによりそのコンピューター上で動作するプログラムとして、実施あるいは頒布することもできる。重みαの値は、経験則または主観実験により求めるものとしたが、何らかの定性的な指標が今後得られるなら、それを用いて決定することもできる。また、画像評価装置１の機能をイメージスキャナー２内に組み込んでもよい。

１ 画像評価装置、２ イメージスキャナー、３ ＦＦＴ部（周波数変換手段）、４ ＶＴＦ生成部（粒状性算出手段の一部）、５ 乗算器（粒状性算出手段の一部）、６ 粒状性算出部（粒状性算出手段の一部）、７ 網点非網点判別部（判別手段）、８ 重み付け部（重み付け手段）

Claims (4)

1. 対象画像を空間周波数変換してその対象画像の空間周波数特性を求める周波数変換手段と、
   上記空間周波数特性に視覚の周波数特性を乗じて積分することにより上記対象画像の粒状性を算出する粒状性算出手段と
   上記空間周波数特性から、上記対象画像が網点構造か非網点構造かを判別する判別手段と、
   この判別手段の判別結果に応じて、上記粒状性算出手段の算出する粒状性に重みを付ける重み付け手段と
   を有することを特徴とする画像評価装置。
2. 請求項１記載の画像評価装置において、
   前記判別手段は、前記対象画像が網点構造か非網点構造かを、前記空間周波数特性に含まれる周波数成分の分布により判別する
   ことを特徴とする画像評価装置。
3. 請求項１記載の画像評価装置おいて、
   前記重み付け手段は、前記空間周波数特性から判断される網点構造の解像度の高低に基づき、その解像度が高いときには、前記粒状性に、解像度が低い場合に比較して大きい重みを付ける
   ことを特徴とする画像評価装置。
4. 対象画像を空間周波数変換してその対象画像の空間周波数特性を求め、
   この空間周波数特性に視覚の周波数特性を乗じて積分することにより上記対象画像の粒状性を算出し、
   上記空間周波数特性から、上記対象画像が網点構造か非網点構造かを判別し、
   この判別結果に応じて、上記粒状性に重みを付ける
   ことを特徴とする画像評価方法。