JP2638921B2

JP2638921B2 - 画像評価装置

Info

Publication number: JP2638921B2
Application number: JP63114563A
Authority: JP
Inventors: 吉嗣広瀬; 敏彦稲垣
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1988-05-13
Filing date: 1988-05-13
Publication date: 1997-08-06
Anticipated expiration: 2012-08-06
Also published as: JPH01286084A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は、ディジタルハードコピー等の画像評価装置
に関する。

（従来の技術）画像ノイズ評価法としては視覚に感じる程度を数量化
する心理評価と画像構造の性質を客観的に測定した量で
評価する物理評価がある。物理評価において画像ノイズ
を物理的に表現する尺度としては濃度変化の標準偏差を
用いるRMS粒状度、濃度の変化分をフーリエ変換して求
められるウイナー（Wiener）スペクトル等があげられ
る。

また、心理評価と物理評価を結合した評価法もあり、
その例として、電子写真複写機のベタ（solid area）画
像に対しては心理的粒状性（graininess）をウイナー・
スペクトルと平均濃度の測定値より予測するショーとド
ーリー（Shaw ＆ Dooley）のアルゴリズムがある。

ウイナー・スペクトルWS（ｆ）は、画像をミクロ濃度
計で走査して得られる平均濃度からの濃度変動△Ｄ
（ｘ）をフーリエ変換して得られるフーリエスペクトル
の二乗値の集合平均であり、ショーとドーリーのアルゴ
リズムでは次式が使われている。

但し、＜＞は集合平均、ｘは画像の位置、△ｘはデー
タサンプリング間隔、ｕは空間周波数、p,qは濃度計の
スリットの幅および長さ、Ｎはデータ数、ｉはを表す。

また、このショーとドーリーのアルゴリズムではウイ
ナー・スペクトルWS（ｆ）、平均濃度を使った次式に
より心理的粒状性（graininess）が予測される。

ここで、△ｆは基本空間周波数で、VTFは視覚系の空
間周波数特性である。

（発明が解決しようとする問題点）上記のアルゴリズムは、繰り返しパターンのないアナ
ログ画像の評価には有用であるが、繰り返しパターンに
おける黒ドットの占める割合によって中間調を表す疑似
中間調画像すなわちディジタル画像に適用された場合に
は第７図に示すように、被測定画像（この例では141線
／インチ,55％の網点画像）を光学センサで走査する角
度により心理的粒状性の予測値が著しく変化するので、
ディジタル画像の評価には用いることができなかった。

ディジタル画像に対する上記画像ノイズ予測値の変化
をウイナー・スペクトルの変化として分析してみると、
第８図に示すように、本来このディジタル画像が持って
いる周期パターンの空間周波数成分が走査角度により変
化していることにより上記予測値の変化が生じたもので
あることがわかった。

そこで本発明は、ディジタル画像の周期パターンの影
響を受けないでディジタル画像に対して正しい画品質の
評価が可能な画像評価装置を実現することを目的とする
ものである。

（問題点を解決するための手段）本発明の構成は、第１図に示すように、被評価画像を、光学的な濃度レベルと二次元的な位置
情報を含む二次元画像情報として入力する二次元画像情
報入力手段１と、二次元画像情報入力手段１により入力された二次元画
像情報やその二次元画像情報に演算処理を施した結果の
情報を格納する画像情報記憶手段２と、入力された二次元画像情報に対し、人間の視覚系の感
度の特性に合わせるための階調補正を行う前処理手段３
と、前処理手段３により処理された画像情報に対し離散的
二次元フーリエ変換を施し、そのフーリエ変換のウイナ
ー・スペクトルを算出することにより、二次元的な画像
ノイズの空間周波数分布を示す情報を生成する二次元ウ
イナー・スペクトル演算手段４と、二次元ウイナー・スペクトル演算手段４により算出し
たウイナー・スペクトルに対し一次元化処理を施して、
一次元化した画像ノイズの空間周波数分布を示す情報を
生成する一次元化ウイナー・スペクトル演算手段５と、一次元化ウイナー・スペクトル演算手段５の出力に対
し、人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数を乗算し
て空間周波数特性を補正する空間周波数特性補正手段６
と、空間周波数特性補正手段６の出力を積分することによ
り、画像評価値を算出する画像評価値演算手段７とを有
する画像評価装置である。

また、本発明は上記画像評価装置において、空間周波
数特性補正手段６による視覚系の空間周波数特性の補正
を、一次元化ウイナー・スペクトル演算手段５による一
次元化処理をする前の二次元ウイナー・スペクトルの段
階で行なうように構成してもよい。すなわち、空間周波
数特性補正手段６を二次元ウイナー・スペクトル演算手
段４と一次元化ウイナー・スペクトル演算手段５の間に
設けるように構成してもよい。その際、人間の視覚系の
空間周波数特性を表す関数としては二次元的な人間の視
覚系の特性を反映するものでなければない。

（作用）本発明は、二次元画像情報入力手段１によりディジタ
ル画像を二次元的な位置関係の情報をも保持して入力
し、画像情報記憶手段２に格納する。

前処理手段３によって人間の視覚系の感度の特性に合
わせるための階調補正を行う。なお、必要に応じて白を
ベースとする画像となるようコントラストの反転を行な
うようにしてもよい。

この前処理を行なった後に、二次元ウイナー・スペク
トル演算手段４により、テクスチャーの特徴の統計的抽
出手法の一つである二次元フーリエ解析手法を適用し、
画像の二次元ウイナー・スペクトルを求める。

一次元化パワースペクトル演算手段５により、上記二
次元ウイナー・スペクトルの空間周波数平面上で環状
（ドーナツ形流域）に積分して一次元化したウイナー・
スペクトルを得る。

次に、空間周波数特性補正手段６により、一次元化パ
ワースペクトル演算手段５の出力に視覚系の空間周波数
特性を掛け合わせる。

そして、空間周波数特性補正手段６の出力を画像評価
演算手段７において積分することにより、画像評価値を
算出する。

以上のように、本発明は、二次元フーリエ解析手法に
より画像の二次元ウイナー・スペクトルを求め、更にこ
れに一次元化処理を施し、画像評価値（物理量）演算を
行なうので、ディジタル画像における周期パターンの影
響を受けないで画像の評価を行うことができるものであ
る。

空間周波数特性補正手段６を二次元ウイナー・スペク
トル演算手段４と一次元化ウイナー・スペクトル演算手
段５の間に設けるように構成した場合には、二次元的な
人間の視覚系の特性を反映して補正するので、画像評価
値は一層信頼性の高いものとなる。

以下、実施例により更に詳細に説明する。

（実施例）第２図は、本発明の一実施例による画像ノイズ評価装
置の概略の構成を示すブロック図であり、第３図はその
ノイズ評価演算処理部13の構成（機能）の詳細を示すも
のである。

本発明においては被評価画像はサンプリングされた二
次元の情報として入力する必要があり、この実施例では
二次元の画像入力手段としてテレビカメラ10が用いられ
ている。テレビカメラ10の出力は画像反射率検出部11
で、サンプリングしてA/D変換を行ない、更に直線性の
補正を行なう。

画像メモリ12は、画像信号反射率検出部11から入力さ
れた被評価画像の各サンプリング点の反射率を示す信号
を、二次元的な位置関係の情報が保持される形で記憶す
る。また、この画像メモリ12はノイズ評価演算処理部13
での演算の中間結果をも記憶するものである。

ノイズ評価演算処理部13は、画像メモリ12に格納され
ている被評価画像に対して第３図に示すような一連の演
算を実行して、画像ノイズの物理量を表す画像評価値を
得るものである。一連の演算処理手順は演算処理手順記
憶部15に記憶されており、演算制御部14はその記憶され
た手順に従ってノイズ評価演算処理部13を制御する。

ノイズ評価演算処理部13による演算処理結果はCRTデ
ィスプレイ装置などの出力部16へ出力される。

第３図により本実施例における主要部であるノイズ評
価演算処理部13について詳細に説明する。

テレビカメラ10を介して入力され、画像メモリ12に格
納された画像情報に対し、前処理として視感反射率の補
正とコントラスト反転の演算処理を行なう。

視感反射率補正２次元のテレビカメラ10で入力され、画像反射率検出
部11で処理された画像データは、反射率Ｒ（x,y）によ
って表される。この物理的な画像データを人間の視覚系
の反射率特性にあわせるために階調補正を行なう。この
階調補正には周知の方法を採用することができ、本実施
例ではCIE1976の（Ｌ^＊,a^＊,b^＊）空間における明度関
数を用いた。この視感反射率の補正は次式によって行なう。

コントラスト反転次に補正された画像データに対しコントラスト反転
（白黒反転）を行なう。被評価画像が電子写真などの画
像である場合は、画像はベースとなる白色の紙の上に低
反射率のトナーなどにより形成される。

従って、ノイズ成分の測定を行なう場合、反射率で検
出された画像は、次式のように反転処理をした方が望ま
しい。

L'（x,y）＝100−Ｌ（x,y）・・・・（４）次に、上記の前処理した画像データL'（x,y）に
対し２次元のウイナースペクトラムを次のの処理に
よって求める。

離散的二次元フーリエ変換上記のように処理された画像データL'（x,y）に対し
離散的二次元フーリエ変換を行なう。

離散的にサンプリングされた画像データL'（x,y）に
対する二次元フーリエ変換Ｆ（u,v）として一般に知ら
れている次の式を用いて演算を行なう。

ここで、W₁＝exp（−j2π/M） W₂＝exp（−j2π/N）ウイナー・スペクトルの算出（５）式によって求めたフーリエ変換Ｆ（u,v）のウ
イナー・スペクトルであるウイナー・スペクトルＰ（u,
v）を次式によって算出する。

Ｐ（u,v）＝|F（u,v）|² ・・・（６）この値は、空間周波数Ｆ（u,v）の強さを表す。

次に、画像ノイズの心理物理的指標を得るために、ウ
イナー・スペクトルＰ（u,v）の一次元化処理すなわち
同一空間周波数に対するウイナー・スペクトルの積分算
出と物理量の算出を行なう。

同一空間周波数に対するウイナー・スペクトルの積分
算出二次元フーリエ変換によって得られたウイナー・スペ
クトルＰ（u,v）から、画像ノイズの空間周波数特性を
導出する。すなわち、Ｐ（u,v）を極座標に変換してＰ
（f_r,θ）とした後、次式の演算により一次元化したウ
イナー・スペクトルＰ（f_r）を求める。

ただし、△θ＝２π/nであり、極座標系における基本
分割角度を表し、また、f_rは空間周波数を表す。なお、
上記（７）式により求めたＰ（f_r）はウイナー・スペク
トル空間の原点を中心としたドーナツ形の領域すなわち
同一空間周波数のエネルギーの積分を表している。

視覚系補正および画像評価値の算出次に上記（７）式の演算により求めた画面ノイズの空
間周波数特性を表す一次元化したウイナー・スペクトル
Ｐ（f_r）に対し、次式に示すように、視覚系の空間空間
周波数特性VTFを掛け合わせ、積分することにより画像ノイズの指標となる物理量であ
る画像評価値の算出を行なう。

ここで、△f_rは基本空間周波数を、ｃは定数を、ｍは
ｘ軸およびｙ軸の画素の数の２分の１をそれぞれ示すも
のである。

この（８）式には、ｒ＝０すなわち、ウイナー・スペ
クトルにおける直流成分を除いてある。この直流成分
は、入力画像の濃淡レベルL'（x,y）の総和を表してお
り、従って、この成分を除くことにより、入力画像の濃
淡レベルの違いが、画像の評価に影響を与えない。

以上に、ノイズ評価演算処理部13について詳述した
が、この各演算部に用いた（３）式ないし（８）式は、
同等の結果を得るものであれば他の数式や近似式を用い
てよいことは明らかである。

また、演算処理手順記憶部に格納する（３）式ないし
（８）式を演算する手順は通常のコンピュータプログラ
ム技術によって任意に構成することができる設計事項で
あるので、それらの手順の詳細な説明は省略している。

なお、ノイズ評価演算処理部13は、本実施例ではコン
ピュータソフトウエア技術によって実現する場合を示し
たが、その一部または全部を個別回路によるハードウエ
ア構成とすることができることはもちろんである。

以上に説明した本実施例の画像ノイズ評価装置を実際
に使用した結果の一例を説明する。

電子写真、クロマリンシステム、印刷などのプロセス
により作成したディジタル画像の多数のサンプルについ
て画像評価値を算出し、併せて官能評価を実施した。被
測定画像サンプルは、すべて白／黒画像とし、濃度域は
白／黒の画像で最もノイジーと感じられる面積カバレッ
ジ30〜70％付近（濃度値約0.6〜0.7）の画像を使用し
た。また、官能評価は、各画像サンプルのノイズレベル
の順位付けを行ない、その結果を正規化した評価値を採
用した。また、式（８）における各定数はｍ＝256,△f_r
＝0.13（lp/mm）,c＝10^-5とし、画像評価値を算出し
た。この結果、本実施例による画像評価値と官能評価値
とは第４図に示すような関係となり、相関係数0.95とい
う優れた相関を示した。

また、本実施例の装置により被測定画像サンプルの読
取走査角度を変えて、画像評価値を測定した結果を第５
図に示す。また、ウイナー・スペクトルを調べた結果を
第６図に示す。第８図に示す従来の装置の場合と比べて
角度の違いの影響が大幅に改善されていることがわか
る。

（発明の効果）以上のように、本発明は、二次元フーリエ解析手法に
より画像ノイズの二次元ウイナー・スペクトルを求め、
更にこれに一次元化処理を施し、画像評価値の演算を行
なうので、その画像評価値は官能評価値と高い相関を示
し、従来の画像の評価法では実現できなかったようなデ
ィジタル画像に対して、確かな画像ノイズの評価を行な
うことができる。しかもディジタル画像に特有の繰り返
しパターン（周期パターン）の影響を受けないので、デ
ィジタル画像を走査するときの走査角度は任意であり、
安定した画像ノイズの評価を行うことができるものであ
る。

また、空間周波数特性補正手段を二次元ウイナー・ス
ペクトル演算手段と一次元化ウイナー・スペクトル演算
手段の間に設けるように構成した場合には、二次元的な
人間の視覚系の特性を反映して補正するので、画像評価
値は一層信頼性の高いものとなる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の主要な構成を示すブロック図である。第２図は、本発明の一実施例による画像評価装置の概略
の構成を示すブロック図である。第３図は、第２図におけるノイズ評価演算処理部13の構
成を示すものである。第４図は、本発明による評価値と官能評価値との相関を
示す測定結果の一例を示す図である。第５図は、本発明による画像評価装置をディジタル画像
の評価に用いた場合の走査角度による評価値の変動を測
定した結果を示す図である。第６図は、本発明による画像ノイズの空間周波数特性を
走査角度を変えて測定した測定結果の一例を示す図であ
る。第７図は、従来の画像ノイズ評価法をディジタル画像の
評価に適用した場合の走査角度による評価値の変動を測
定した結果を示す図である。第８図は、従来の画像ノイズ評価法による画像ノイズの
空間周波数特性を走査角度を変えて測定した測定結果の
一例を示す図である。１……二次元画像情報入力手段、２……画像情報記憶手
段、３……前処理手段、４……二次元ウイナー・スペク
トル演算手段、５……一次元化ウイナー・スペクトル演
算手段、６……空間周波数特性補正手段、７……画像評
価値演算手段。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】被評価画像を、光学的な濃度レベルと二次
元的な位置情報を含む二次元画像情報として入力する二
次元画像情報入力手段と、前記二次元画像情報入力手段により入力された二次元画
像情報やその二次元画像情報に演算処理を施した結果の
情報を格納する画像情報記憶手段と、前記入力された二次元画像情報に対し、人間の視覚系の
感度の特性に合わせるための階調補正を行う前処理手段
と、前記前処理手段により処理された画像情報に対し離散的
二次元フーリエ変換を施し、そのフーリエ変換のウイナ
ー・スペクトルを算出することにより、二次元的な画像
ノイズの空間周波数分布を示す情報を生成する二次元ウ
イナー・スペクトル演算手段と、前記二次元ウイナー・スペクトル演算手段により算出し
たウイナー・スペクトルに対し一次元化処理を施して、
一次元化した画像ノイズの空間周波数分布を示す情報を
生成する一次元化ウイナー・スペクトル演算手段と、前記一次元化ウイナー・スペクトル演算手段の出力に対
し、人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数を乗算し
て空間周波数特性を補正する空間周波数特性補正手段
と、前記空間周波数特性補正手段の出力を積分することによ
り画像評価値を算出する画像評価値演算手段とを有することを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】被評価画像を、光学的な濃度レベルと二次
元的な位置情報を含む二次元画像情報として入力する二
次元画像情報入力手段と、前記二次元画像情報入力手段により入力された二次元画
像情報やその二次元画像情報に演算処理を施した結果の
情報を格納する画像情報記憶手段と、前記入力された二次元画像情報に対し、人間の視覚系の
感度の特性に合わせるための階調補正を行う前処理手段
と、前記前処理手段により処理された画像情報に対し離散的
二次元フーリエ変換を施し、そのフーリエ変換のウイナ
ー・スペクトルを算出することにより、二次元的な画像
ノイズの空間周波数分布を示す情報を生成する二次元ウ
イナー・スペクトル演算手段と、前記二次元ウイナー・スペクトル演算手段の出力に対
し、人間の視覚系の二次元的な空間周波数特性を表す関
数を乗算して空間周波数特性を補正する空間周波数特性
補正手段と、前記空間周波数特性補正手段の出力に対し一次元処理を
施して、一次元化した画像ノイズの空間周波数分布を示
す情報を生成する一次元化ウイナー・スペクトル演算手
段と、前記一次元化ウイナー・スペクトル演算手段により算出
した画像ノイズの空間周波数分布を示す情報を積分する
ことにより、画像評価値を算出する画像評価値演算手段
とを有することを特徴とする画像評価装置。