JP3295959B2 - 画像評価方法および装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、カラーハードコピー等
のカラー画像を評価するための画像評価方法、およびそ
の方法を実施するための画像評価装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像品質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。画像品質の重要な
要素として画像ノイズがある。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、電子写真複写機の白黒ベタ（ｓｏｌｉｄ ａ
ｒｅａ）画像に対しては文献“ＮｏｉｓｅＰｅｒｃｅｐ
ｔｉｏｎ ｉｎ Ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｏｔｏｇｒａｐｈ
ｙ” Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｐｈｏ
ｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖｏ
ｌ．５：Ｐ １９０−１９６（１９７９） Ｒｏｇｅｒ
Ｐ．Ｄｏｏｌｅｙ ａｎｄ Ｒｏｄｎｅｙ Ｓｈａｗ
に述べられている心理的粒状性（ｇｒａｉｎｉｎｅｓ
ｓ）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 ＆ Ｄｏｏｌｅ
ｙ）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ΔＤ（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。

【０００３】

【数１】 但し、＜＞は集合平均、ｘは画像の位置、Δｘはデータ
サンプリング間隔、ｕは空間周波数、ｐ，ｑは濃度系の
スリットの幅および長さ、Ｎはデータ数、ｊは（−１）
^1/2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Ｄａ
ｖｅを使った次式により心理的粒状性（ｇｒａｉｎｉｎ
ｅｓｓ）が予測される。

【０００４】

【数２】 ここで、Δｆ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。このアルゴリズムは、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、デ
ィジタル画像の評価には用いることができなかった。そ
こで、本発明者らは、先にディジタル画像の繰り返しパ
ターンの影響を受けないで正しい画像品質の評価を行う
画像評価装置を提案した（特開平１ー２８６０８４号公
報）。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来技術
のアルゴリズムは、ノイズを濃度あるいは明度のばらつ
きと見ているためモノクローム画像にしか適応されな
い。上記のアルゴリズムをカラー画像に適応すると、カ
ラー画像情報のうち明度の情報しか評価されない。その
ため目視で評価した値と評価値が大きく異なるという問
題があった。本発明は上記問題を解決することを目的と
するものである。すなわち、本発明はカラー画像に対し
て目視で評価した値と評価値がよく一致し、カラー画像
の画像品質の評価を的確に行うことのできる画像評価方
法およびその方法を実施する画像評価装置を提供するこ
とを目的とするものである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】（第１の発明） 本発明の画像評価方法は、光学的情報と二次元的な位置
情報を含む被評価画像情報を、色彩を表すための３要素
を備えた情報に変換し、その変換後の情報に二次元直交
変換を施して二次元的な空間周波数分布を示す情報を生
成し、その生成した情報に一次元化処理を施した後、同
一空間周波数に対して積分することにより画像評価値を
算出する処理を行い、かつ、前記一次元化処理の前また
は後のいずれか一方において、人間の視覚系の空間周波
数特性を表す関数により補正を施す処理を行うものであ
る。

【０００７】（第２の発明） 本発明（第２の発明）の画像評価装置は、図１（または
図２）に示すように、被評価画像を、光学的情報と二次
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１１（図２の２１）と、その二次
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１２（図２の２２）と、二次元
画像情報入力手段１２により入力された二次元画像情報
を二次元明度情報、二次元彩度情報、および二次元色相
情報を要素とする二次元色彩情報に変換するための演算
処理を施す前処理手段１３（図２の２３１、２３２）
と、前記二次元画像情報に対して二次元明度情報、二次
元彩度情報、二次元色相情報それぞれ別々に二次元直交
変換を施しそれぞれの二次元スペクトルを算出する二次
元スペクトル演算手段１４（図２の２３３、２３４）
と、二次元スペクトル演算手段１４の出力する前記二次
元スペクトルに対し一次元化処理を施す二次元スペクト
ル一次元化演算手段１５（図２の２３５）と、その二次
元スペクトル一次元化演算手段１５により一次元化され
た明度情報、彩度情報、色相情報それぞれの出力に対し
人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数と演算処理を
施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１６（図２の２３６）とその空間周波数特性補正手段
１６の出力を同一空間周波数に対して積分することによ
り明度情報、彩度情報、色相情報それぞれの画像評価値
を算出し、該画像評価値に適当な重みをつけた演算処理
を施すことにより総合的な画像評価値を算出する画像評
価値演算手段１７（図２の２３７）とを有する。

【０００８】（第３の発明）上記第２の発明は、空間周
波数補正手段を二次元スペクトル一次元化手段の後段に
配置するものであるが、本第３の発明は、図４に示すよ
うに空間周波数補正手段（４３５）を二次元スペクトル
一次元化手段（４３６）の前段に配置する点の構成が第
２の発明とは相違し、他の構成は第２の発明と同じであ
る。すなわち、第３の発明は、空間周波数特性補正手段
（４３５）が二次元スペクトル演算手段（４３３と４３
４）のそれぞれの出力に対し、人間の視覚系の二次元的
な空間周波数特性を表す関数により演算処理を施して空
間周波数特性を補正し、二次元スペクトル一次元化演算
手段（４３６）がその空間周波数特性補正手段（４３
５）のそれぞれの出力に対し一次元化処理を施すよう構
成されている。

【０００９】（第４の発明） 前述の第２および第３の発明が二次元画像の色彩を表す
情報の要素である二次元明度、二次元色度、二次元色相
のそれぞれについて二次元スペクトルの算出、一次元化
処理、空間周波数補正、画像ノイズの指標となる計量心
理的指標の算出を行い、その後、それらを総合して画像
表価値を得るよう構成しているのに対し、第４の発明は
二次元画像の色彩を表す情報を、まずその情報の要素
（例えば、前記二次元明度、二次元色度、二次元色相な
ど）の各値を総合した色度情報に変換し、その二次色度
情報について二次元スペクトルの算出、一次元化処理、
空間周波数補正、画像表価値の算出を行うよう構成した
ものである。すなわち、この第４の発明の画像評価装置
は、図６に示すように、被評価画像を、光学的情報と二
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（６１）と、その二次元画像情
報入力手段（６１）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（６２）と、前記二次元画像情
報入力手段（６１）により入力された二次元画像情報を
二次元色彩情報に変換するための演算処理を施し、その
二次元色彩情報を二次元色度情報に変換するための演算
処理を施す前処理手段（６３１，６３２）と、その二次
元色度情報に二次元直交変換を施し二次元スペクトルを
算出する二次元スペクトル演算手段（６３４，６３５）
と、その二次元スペクトルに対し一次元化処理を施す二
次元スペクトル一次元化演算手段（６３５）と、その二
次元スペクトル一次元化演算手段（６３５）により一次
元化された色度情報スペクトルに対し人間の視覚系の空
間周波数特性を表す関数と演算処理を施して空間周波数
特性を補正する空間周波数特性補正手段（６３６）と、
その空間周波数特性補正手段（６３６）の出力を同一周
波数に対して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（６３４）を備えて成るものであ
る。

【００１０】（第５の発明）上記第５の発明は、空間周
波数補正手段を二次元スペクトル一次元化手段の後段に
配置するものであるが、本第５の発明は、図９に示すよ
うに空間周波数補正手段（９３５）を二次元スペクトル
一次元化手段（９３６）の前段に配置する点の構成が第
４の発明とは相違し、他の構成は第４の発明と同じであ
る。すなわち、第５の発明は、空間周波数特性補正手段
（９３５）が二次元スペクトル演算手段（９３３と９３
４）のそれぞれの出力に対し、人間の視覚系の二次元的
な空間周波数特性を表す関数により演算処理を施して空
間周波数特性を補正し、二次元スペクトル一次元化演算
手段（９３６）がその空間周波数特性補正手段（９３
５）のそれぞれの出力に対し一次元化処理を施すよう構
成されている。

【００１１】（第６の発明） 前述の第２および第３の発明が二次元画像の色彩を表す
情報の要素である二次元明度、二次元色度、二次元色相
のそれぞれについて二次元スペクトルの算出、一次元化
処理、空間周波数補正、画像ノイズの指標となる計量心
理的指標の算出を行い、その後、それらを総合して画像
表価値を得るよう構成しているのに対し、第５の発明は
二次元画像の色彩を表す情報を、まずその情報の要素
（例えば、前記二次元明度、二次元色度、二次元色相な
ど）の各値を総合した色度情報を求め、その色度情報を
平均値との差分によって表した二次元色差情報に変換
し、その二次元色差情報について二次元スペクトルの算
出、一次元化処理、空間周波数補正、画像表価値の算出
を行うよう構成したものである。すなわち、この第６の
発明の画像評価装置は、図６に示すように、被評価画像
を、光学的情報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（６１）
と、その二次元画像情報入力手段（６１）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（６２）
と、前記二次元画像情報入力手段（６１）により入力さ
れた二次元画像情報を二次元色彩情報に変換するための
演算処理を施し、その二次元色彩情報を二次元色差情報
に変換するための演算処理を施す前処理手段（６３１，
６３２）と、その二次元色差情報に二次元直交変換を施
し二次元スペクトルを算出する二次元スペクトル演算手
段（６３４，６３５）と、その二次元スペクトルに対し
一次元化処理を施す二次元スペクトル一次元化演算手段
（６３５）と、その二次元スペクトル一次元化演算手段
（６３５）により一次元化された色差情報スペクトルに
対し人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数と演算処
理を施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（６３６）と、その空間周波数特性補正手段（６
３６）の出力を同一空間周波数に対して積分することに
より画像評価値を算出する画像評価値演算手段（６３
７）を備えて成るものである。

【００１２】（第７の発明）上記第６の発明は、空間周
波数補正手段を二次元スペクトル一次元化手段の後段に
配置するものであるが、本第７の発明は、空間周波数補
正手段（９３５）を二次元スペクトル一次元化手段（９
３６）の前段に配置する点の構成が第６の発明とは相違
し、他の構成は第６の発明と同じである。すなわち、第
７の発明は、空間周波数特性補正手段（９３５）が二次
元スペクトル演算手段（９３３と９３４）のそれぞれの
出力に対し、人間の視覚系の二次元的な空間周波数特性
を表す関数により演算処理を施して空間周波数特性を補
正し、二次元スペクトル一次元化演算手段（９３６）が
その空間周波数特性補正手段（９３５）のそれぞれの出
力に対し一次元化処理を施すよう構成されている。

【００１３】

【作用】被評価画像の情報は、二次元的な位置関係の情
報と光学的情報を含んでいる。その情報を、色彩を表す
二次元的な情報、例えば二次元明度情報、二次元彩度情
報および二次元色相情報を要素とする二次元色彩情報
や、その二次元色彩情報から得られる二次元色度情報ま
たは二次元色差情報、に変換する。なお、色度情報は色
彩を表す情報の要素間の演算（例えば、後述する（１
６）式）により得られるものであり、色差情報は色彩を
表す情報の各要素の平均値からの差分間の演算（例え
ば、後述する（１７）式）により得られるものである。
本発明の方法は、上記変換後の色彩を表す二次元的な情
報に対し二次元直交変換を施して二次元空間周波数分布
を示す情報すなわちノイズのパワースペクトルを生成
し、これを一次元化処理をする。一次元化処理の前また
は後において人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数
により補正を施す。その後、同一空間周波数に対して積
分することにより画像評価値を算出する。この画像評価
方法によれば、二次元直交変換により画像の二次元スペ
クトルを求め、更にこれに一次元処理を施し、画像評価
値（物理量）演算を行うので、カラー画像に対しての評
価が可能となり、しかも、被評価画像のサンプリング角
度の影響を受けることが少なく、ディジタルカラー画像
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。得られた画像評価値は官能評価値と
の間に高い相関がある。また、人間の視覚系の空間周波
数特性を表す関数により補正を施すので、画像評価値と
官能評価値との間の相関は一層高いものとなる。

【００１４】本発明（第２の発明）の画像評価装置は、
二次元画像情報入力手段１１によりカラーディジタル画
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１２に格納する。前処理手段１３によっ
て二次元明度情報、二次元彩度情報、二次元色相情報に
変換するための演算処理を行う。この前処理を行った後
に、二次元スペクトル演算手段１４により、画像構造の
特徴を抽出するためにそれぞれの二次元色彩情報に対し
て二次元直交変換を適用し、それぞれの二次元スペクト
ルを求める。次に、二次元スペクトル一次元化演算手段
１５により、それぞれの二次元スペクトルを二次元スペ
クトルの空間周波数平面上で環状（ドーナツ形領域）に
積分して一次元化したスペクトルを得る。次に、二次元
スペクトル一次元化演算手段１５により一次元化された
明度情報、彩度情報、色相情報それぞれのスペクトルに
対し人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数を乗ず
る。そして、空間周波数特性補正手段１６の出力を画像
評価値演算手段１７において同一空間周波数に対して積
分することにより、明度情報、彩度情報、色相情報それ
ぞれの画像評価値を算出する。その評価値に適当な重み
をかけた演算処理を施すことにより総合的な画像評価値
を算出する。以上のように、本発明の画像評価装置は、
カラー画像の色彩情報すなわち、明度、彩度、色相それ
ぞれに二次元直交変換を施すことにより得られるノイズ
のパワー・スペクトルに重みづけして、総合的画像評価
値の演算を行うので、その総合的画像評価値は官能評価
値と高い相関を示し、従来の評価法では実現できなかっ
たようなカラー画像に対して、信頼性の高い画像品質の
評価を行うことができる。とくに、本発明は、二次元直
交変換により画像の二次元スペクトルを求め、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
うので、ディジタルカラー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、一層信
頼性の高い画像品質の評価を行うことができるるもので
ある。

【００１５】第３の発明の画像評価装置は、第２の発明
において空間周波数特性補正手段１６を二次元スペクト
ル演算手段４と二次元スペクトル一次元化演算手段１５
の間に設けるように構成を変更したものであるが、この
場合には、二次元的な人間の視覚系の特性を反映して補
正することができるので、画像評価値は一層信頼性の高
いものとなる。

【００１６】本発明（第４の発明）の画像評価装置は、
二次元画像情報入力手段６１によりカラーディジタル画
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６３によって
二次元色度情報に変換するための演算処理を行う。この
前処理を行った後に、二次元スペクトル演算手段６４に
より、画像構造の特徴を抽出するために二次元色度情報
に対して二次元直交変換を適用し、二次元スペクトルを
求める。次に、二次元スペクトル一次元化演算手段６５
により、二次元スペクトルを二次元スペクトルの空間周
波数平面上で環状（ドーナツ形領域）に積分して一次元
化したスペクトルを得る。次に、二次元スペクトル一次
元化演算手段６５により一次元化された色度情報のスペ
クトルに対し人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数
を乗ずる。そして、空間周波数特性補正手段６６の出力
を画像評価値演算手段６７において同一空間周波数に対
して積分することにより、色度情報の画像評価値を算出
する。この第４の発明は、カラー画像の二次元色度情報
に二次元直交変換を施すことによりえられるノイズのパ
ワー・スペクトルより画像評価値の演算を行うので、そ
の画像評価値は官能評価値と高い相関を示し、従来の評
価法では実現できなかったようなカラー画像に対して、
信頼性の高い画像品質の評価を行うことができる。ま
た、この第４の発明を前記第２、第３の発明と比べた場
合、複数の要素からなる色彩情報を、一つの色度情報と
いう人間の感覚に合わせた一元的な形式のデータに変換
するので、その変換以降の演算処理の演算データ量が低
減する利点がある。

【００１７】第５の発明の画像評価装置は、第４の発明
において空間周波数特性補正手段を二次元スペクトル演
算手段と二次元スペクトル一次元化演算手段の間に設け
るように構成を変更したものであるが、この場合には、
二次元的な人間の視覚系の特性を反映して補正すること
ができるので、画像評価値は一層信頼性の高いものとな
る。

【００１８】第６および第７の発明は、それぞれ第４お
よび第５の発明において色度情報の代わりに色差情報を
用いた構成のものである。第６の発明は第４の発明と同
じく単一量のデータに変換するので、その変換以降の演
算処理の演算データ量が大幅に低減すると共に、明度、
色相、彩度情報各々の差分による総合値なのでより信頼
性の高い評価値が得られる。また、第７の発明において
は明度、色相、彩度情報各々の差分による総合値による
評価と、二次元的な人間の視覚系の特性を反映して補正
することとが相俟って画像評価値は一層信頼性の高いも
のとなる。

【００１１９】

【実施例】（第１の実施例）図２は、本発明の第１の実
施例によるカラー画像品質評価装置の概略の構成を示す
ブロック図である。この装置は、二次元走査型測色計２
１、画像メモリ２２、ノイズ評価演算処理部２３、演算
制御部２４、演算処理手順記憶部２５および出力部２６
からなっている。本発明においては被評価画像は二次元
の位置情報を含む光学的情報として入力する必要があ
り、この実施例ではＸＹＺ表色系における等色関数ｘ
（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）と同等の分光感度を持つ二
次元走査型測色計２１を用いた。二次元走査型測色計と
しては本実施例では特開昭６２−２９９９７１号公報に
示されるようなカラー画像自動検査装置を前記等色関数
と同等の分光感度になるように改造したもの用いた。二
次元走査型測色計２１の出力は各サンプリング点の三刺
激値ＸＹＺ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。ノイズ評価演算処理部２３
は、画像メモリ２２に格納されている被評価画像に対し
て図３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り、その実行
により構成される機能は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊変換部２３１、
Ｌ＊Ｃ＊ｈ°変換部２３２、二次元フーリエ変換部２３
３、二次元パワースペクトル算出部２３４、二次元スペ
クトル一次元化演算部２３５、視感空間周波数特性補正
部２３６、および画像評価値演算部２３７等からなる。
その一連の演算処理手順は演算処理手順記憶部２５に記
憶されており、演算制御部２４はその記憶された手順に
従ってノイズ評価演算処理部２３を制御する。ノイズ評
価演算処理部２３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２６へ出力される。

【００２０】図３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２３について一連の処理の流れを
説明する。 Ｌ＊ａ＊ｂ＊変換 二次元走査型測色計２１で入力された画像情報は、三刺
激値Ｘ（ｘ，ｙ），Ｙ（ｘ，ｙ），Ｚ（ｘ，ｙ）によっ
て表される。ここでｘは各三刺激値情報がサンプリング
された位置を示す情報である。本実施例ではデータサン
プリング間隔Δｘ＝１０μｍ、Δｙ＝１０μｍ、濃度計
のスリットの幅ｐ＝１０μｍ、長さｑ＝１０μｍ、ｘ方
向のデータサンプリング数Ｎ＝１０２４、ｙの方向のデ
ータサンプリング数Ｍ＝１０２４とした。この心理物理
的な画像情報Ｘ（ｘ，ｙ），Ｙ（ｘ，ｙ），Ｚ（ｘ，
ｙ）をより人間の心理的な量に近づけるために、Ｌ＊ａ
＊ｂ＊変換部２３１において、均等色空間へ変換する。
この変換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Ｌ＊ａ＊ｂ＊への変換を用いた。ＸＹＺからＬ＊ａ
＊ｂ＊への変換には次式を用いた。 Ｌ＊（ｘ，ｙ）＝１１６｛Ｙ（ｘ，ｙ）／Ｙｎ｝^1/3−１６ ： Ｙ（ｘ，ｙ）／Ｙｎ＞０．００８８５６・・・・・・・（２） Ｌ＊（ｘ，ｙ）＝９０３．２９｛Ｙ（ｘ，ｙ）／Ｙｎ｝ ： Ｙ（ｘ，ｙ）／Ｙｎ≦０．００８８５６・・・・・・・（３） ａ＊（ｘ，ｙ）＝２００［｛Ｘ（ｘ，ｙ）／Ｘｎ｝^1/3−｛Ｙ（ｘ，ｙ）／Ｙｎ ｝^1/3］ ｂ＊（ｘ，ｙ）＝５００［｛Ｙ（ｘ，ｙ）／Ｙｎ｝^1/3−｛Ｚ（ｘ，ｙ）／Ｚｎ ｝^1/3］ ： Ｘ（ｘ，ｙ）／Ｘｎ＞０．００８８５６ Ｙ（ｘ，ｙ）／Ｙｎ ＞０．００８８５６ Ｚ（ｘ，ｙ）／Ｚｎ＞０．００８８５６ ・・・・・・・（４） ただし、Ｘ（ｘ，ｙ）／Ｘｎ，Ｙ（ｘ，ｙ）／Ｙｎ，Ｚ
（ｘ，ｙ）／Ｚｎに０．００８８５６以下のものがある
場合は、式（４）の対応する立方根の項を７．７８７
｛Ｘ（ｘ，ｙ）／Ｘｎ｝＋１６／１１６，７．７８７
｛Ｙ（ｘ，ｙ）／Ｙｎ｝＋１６／１１６，７．７８７
｛Ｚ（ｘ，ｙ）／Ｚｎ｝＋１６／１１６に置き換えて計
算する。ここで、Ｘｎ，Ｙｎ，Ｚｎは完全拡散反射面に
おけるＸＹＺ系における三刺激値を表す。

【００２１】 Ｌ＊Ｃ＊ｈ°変換 Ｌ＊Ｃ＊ｈ°変換部２３２は、上記で変換された二次元
画像情報Ｌ＊ａ＊ｂ＊から色の心理的な三属性、明度、
彩度、色相を表す二次元のＬ＊，Ｃ＊，ｈ°に変換す
る。Ｃ＊，ｈ°変換式は次式を用いた。 Ｃ＊（ｘ，ｙ）＝｛ａ＊（ｘ，ｙ）²＋ｂ＊（ｘ，ｙ）²｝^1/2・・・・・（５） ｈ°（ｘ，ｙ）＝ｔａｎ^-1（ｂ＊（ｘ，ｙ）／ａ＊（ｘ，ｙ））・・・・（６） 次に、上記で得られた画像情報Ｌ＊（ｘ，ｙ），Ｃ＊
（ｘ，ｙ），ｈ°（ｘ，ｙ）それぞれのパワースペクト
ルを次のの処理によって求める。

【００２２】 離散的二次元フーリエ変換 二次元フーリエ変換部２３３は、上記のように処理され
た画像情報Ｌ＊（ｘ，ｙ），Ｃ＊（ｘ，ｙ），ｈ°
（ｘ，ｙ）それぞれに対し二次元直交変換として離散的
二次元フーリエ変換を行う。離散的にサンプリングされ
た画像情報Ｌ＊（ｘ，ｙ），Ｃ＊（ｘ，ｙ），ｈ°
（ｘ，ｙ）それぞれの変動に対する二次元フーリエ変換
Ｆ_L（ｕ，ｖ）、Ｆ_C（ｕ，ｖ）、Ｆ_h（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った。

【数３】 ここで、Ｗ₁＝ｅｘｐ（−ｊ２π／Ｎ）、Ｗ₂＝ｅｘｐ
（−ｊ２π／Ｍ）であり、Ｌ＊₀、Ｃ＊₀、ｈ°₀は全サ
ンプリングされた画像情報Ｌ＊（ｘ，ｙ），Ｃ＊（ｘ，
ｙ），ｈ°（ｘ，ｙ）それぞれの平均値である。

【００２３】 二次元パワースペクトル演算 二次元パワースペクトル算出部２３４は、（７）式によ
り求められたフーリエ変換Ｆ_L（ｕ，ｖ）、Ｆ_C（ｕ，
ｖ）、Ｆ_h（ｕ，ｖ）の二次元パワー・スペクトルであ
るＰ_L（ｕ，ｖ）、Ｐ_C（ｕ，ｖ）、Ｐ_h（ｕ，ｖ）を次
式によって算出する。 Ｐ_L（ｕ，ｖ）＝｜Ｆ_L（ｕ，ｖ）｜² Ｐ_C（ｕ，ｖ）＝｜Ｆ_C（ｕ，ｖ）｜² Ｐ_h（ｕ，ｖ）＝｜Ｆ_h（ｕ，ｖ）｜²・・・・・・・・・・（８） これらの値は、二次元空間周波数Ｆ（ｕ，ｖ）の強度を
表す。次に、画像ノイズの心理物理的指標を得るため
に、二次元パワー・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パワー・スペクト
ルの積分値算出を行う。

【００２４】 同一空間周波数に対するパワー・スペ
クトルの積分値算出 二次元スペクトル一次元化演算部２３５において、二次
元フーリエ変換によって得られた二次元パワー・スペク
トルＰ_L（ｕ，ｖ）、Ｐ_C（ｕ，ｖ）、Ｐ_h（ｕ，ｖ）を
極座標に変換してＰ_L（ｆｒ，θ）、Ｐ_C（ｆｒ，θ）、
Ｐ_h（ｆｒ，θ）とした後、次式の演算により一次元化
したパワー・スペクトルＰ_L（ｆ）、Ｐ_C（ｆ）、および
Ｐ_h（ｆ）、すなわち、 Ｐ_L（ｆ）＝ΣＰ_L（ｆｒ，ｉΔθ）・Δθ Ｐ_C（ｆ）＝ΣＰ_C（ｆｒ，ｉΔθ）・Δθ Ｐ_h（ｆ）＝ΣＰ_h（ｆｒ，ｉΔθ）・Δθ・・・・・・・・・（９） を求める。ただし、Δθ＝２π／ｎであり、極座標系に
おける基本分割角度を表し、また、ｆｒは空間周波数を
表す。なお、上記（９）式により求めたＰ_L（ｆ）、Ｐ_C
（ｆ）、Ｐ_h（ｆ）はパワー・スペクトル空間の原点を
中心としたドーナツ形の積分を表している。

【００２５】 視覚系空間周波数特性による補正 次に、視感空間周波数特性補正部２３６において、上記
（９）式の演算により求めた画面ノイズの空間周波数特
性を表すパワー・スペクトルＰ_L（ｆ），Ｐ_C（ｆ），Ｐ
_h（ｆ）それぞれに対し、次式に示すように、二次元明
度、二次元彩度、二次元色相それぞれの視覚系の空間周
波数特性ＶＴＦ_L（ｆ），ＶＴＦ_C（ｆ），ＶＴＦ
_h（ｆ）を掛け合わせ、積分することにより色彩情報す
なわち明度、彩度、色相それぞれの画像ノイズの指標と
なる計量心理的指標の算出を行う。

【数４】 本実施例では空間周波数特性ＶＴＦ_L，ＶＴＦ_C，ＶＴＦ
_hとしてドーリーが文献“Ｏｎ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔ
ｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｆａｃｔｏｒｓ Ｉｎｆｌｕｅ
ｎｃｉｎｇ ｔｈｅ Ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ Ｓｈａｒｐ
ｎｅｓｓ ｏｆＥｌｅｃｔｒｏｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉ
ｃ Ｌｉｎｅｓ“： Ａｎｕａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃ
ｅ ｏｆ ＳＰＳＥ １９７９で述べている下式を用い
た。 ＶＴＦ（ｉ・Δｆ）＝５．０５｛ｅｘｐ（−０．８４３ｉ・Δｆ）−ｅｘｐ（ −１．４５ｉ・Δｆ）｝ … ｉ・Δｆ＞１． ０ ＝１．０ … ０≦ｉ ・Δｆ≦１．０ ・・・・・・・・ （１３） ここで、Δｆは基本空間周波数を表し次式で定義され
る。 Δｆ＝１／（ＮΔｘ） ・・・・・・・・ （１４） 本実施例ではΔｆ＝０．０９７７Ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍで
ある。

【００２６】 総合的画像評価値算出 画像評価値演算部２３７における、二次元色彩情報すな
わち、二次元明度、二次元彩度、二次元色相それぞれを
総合した画像ノイズの指標となる計量心理量である総合
画像評価値の算出は次式で行う。 Ｑ_Total＝ａ・Ｑ_L＋ｂ・Ｑ_C＋ｃ・Ｑ_h ・・・・・・・・（１５） ここで、ａ，ｂ，ｃは各指標による重みを表す。

【００２７】この実施例によれば、二次元色彩情報すな
わち、二次元明度、二次元彩度、二次元色相それぞれを
総合した画像ノイズの指標となる計量心理量を得ること
ができるので、従来技術では実現できなかったカラー画
像の評価が可能となる。また、二次元直交変換により画
像の二次元スペクトルを求め、更にこれに一次元処理を
施し、画像評価値演算を行うので、ディジタルカラー画
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。

【００２８】（第２の実施例）第２の実施例は、第１の
実施例の一部の構成を変更したものである。すなわち、
第１の実施例は人間の視覚系に適合させるための空間周
波数補正を二次元スペクトルの一次元化処理の後に行う
よう構成したのに対し、この第２の実施例は空間周波数
補正を二次元スペクトルの一次元化処理の前に行うよう
変更したものである。図４はその構成を示すもので、図
２の第１の実施例の視感空間周波数補正部２３６に対応
する空間周波数特性補正部４３５が、図２とは異なり二
次元スペクトル一次元化演算部４３６の前段に配置され
ている。この相違によって、空間周波数特性補正部４３
５、二次元スペクトル一次元化演算部４３６および画像
評価値演算部４３７の演算内容が第１の実施例とは異な
っている。すなわち、図５に示す第２の実施例の処理フ
ローにおいて、Ｌ＊ａ＊ｂ＊変換、Ｌ＊Ｃ＊ｈ°変
換、二次元フーリエ変換、二次元パワースペクトル
算出および画像評価値の算出等の処理は、第１の実施
例と全く同じであり、空間周波数特性補正、二次元
スペクトル一次元化処理等の処理内容が相違する。以
下、相違するの処理について説明する。

【００２９】 空間周波数特性補正 （８）式により得られた二次元パワー・スペクトルであ
るＰ_L（ｕ，ｖ）、Ｐ_C（ｕ，ｖ）、Ｐ_h（ｕ，ｖ）のそ
れぞれに対し、（１６）式に示すように、二次元明度、
二次元彩度、二次元色相それぞれの人間の視覚系の二次
元的な空間周波数特性を表す関数ＶＴＦ_L（ｕ，ｖ），
ＶＴＦ_C（ｕ，ｖ），ＶＴＦ_h（ｕ，ｖ）を掛け合わせる
ことにより、空間周波数特性補正を行う。 ＶＴＦ_L（ｕ，ｖ）＝ＶＴＦ_C（ｕ，ｖ）＝ＶＴＦ_h（ｕ，ｖ）＝ＶＴＦ（ｕ）Ｖ ＴＦ（ｖ）・・・・（１６） ただし、ＶＴＦ（ｘ）＝５．０５｛ｅｘｐ（−０．８４３ｘ）−ｅｘｐ（−１ ．４５ｘ）｝ ｘ＞１．０ ＝１ ０≦ｘ≦１．０ 二次元スペクトル一次元化処理

【００３０】人間の視覚系の二次元的な空間周波数特性
を表す関数によって補正された二次元パワー・スペクト
ルＰ_L（ｕ，ｖ）、Ｐ_C（ｕ，ｖ）、Ｐ_h（ｕ，ｖ）を極
座標に変換してＰ_L（ｆｒ，θ）、Ｐ_C（ｆｒ，θ）、Ｐ
_h（ｆｒ，θ）とした後、次式の演算により一次元化し
たパワー・スペクトルである二次元明度、二次元彩度、
二次元色相それぞれの画像ノイズの指標となる計量心理
的指標の算出を行う。 Ｑ_L＝ΣＰ_L（ｆｒ，θ）・Δθ Ｑ_C＝ΣＰ_C（ｆｒ，θ）・Δθ Ｑ_h＝ΣＰ_h（ｆｒ，θ）・Δθ・・・・・・・・・（１７） を求める。ただし、Δθ＝２π／ｎであり、極座標系に
おける基本分割角度を表し、また、ｆｒは空間周波数を
表す。

【００３１】この第２の実施例によれば、前述の第１の
実施例と同様の効果が得られるが、空間周波数特性補正
部４３５による視覚系の空間周波数特性の補正を、二次
元スペクトル一次元化演算部４３６による一次元化処理
をする前の二次元スペクトルの段階で行うように構成し
たので、二次元的な人間の視覚系の特性を反映して補正
することができ、画像評価値を一層信頼性の高いものと
することができる。

【００３２】（第３の実施例）図６は、第３の実施例の
構成を示すブロック図である。この実施例は、図２に示
す第１の実施例とは、入力された色彩を表す信号から色
度情報または色差情報に変換し、その変換後の色度情報
または色差情報から画像表価値を求める点が相違する。
すなわち、図６に示すように、この実施例は図２のＬ＊
Ｃ＊ｈ⁰変換部２３２に換えて色度情報または色差情報
変換部６３２を用いた点が相違する。図７およびず８
は、この実施例のノイズ評価演算処理部６３の処理の流
れを示す図であり、図７は色度情報を用いる場合であ
り、図８は色差情報を用いる場合である。 Ｌ＊ａ＊ｂ＊変換

【００３３】この変換は第１の実施例と同じである。す
なわち、二次元走査がた測色計６１で入力された画像情
報Ｘ（ｘ，ｙ），Ｙ（ｘ，ｙ），Ｚ（ｘ，ｙ）を、Ｌ＊
ａ＊ｂ＊変換部６３１における（２）〜（４）式の演算
により、Ｌ＊ａ＊ｂ＊に変換する。

【００３４】 色度情報変換、色差情報変換 上記で変換された画像情報Ｌ＊ａ＊ｂ＊から色度情報Ｅ
（ｘ，ｙ）に変換する。変換式は次式を用いた。 Ｅ（ｘ，ｙ）＝｛Ｌ＊（ｘ，ｙ）²＋ａ＊（ｘ，ｙ）²＋ｂ＊（ｘ，ｙ）²｝^1/2・ ・・・・・・・（１８） また、色差情報ΔＥ（ｘ，ｙ）に変換するには次式を用
いる。 ΔＥ（ｘ，ｙ）＝｛ΔＬ＊（ｘ，ｙ）²＋Δａ＊（ｘ，ｙ）²＋Δｂ＊（ｘ，ｙ ）²｝^1/2 ΔＬ＊（ｘ，ｙ）＝Ｌ＊（ｘ，ｙ）−Ｌ＊₀ Δａ＊（ｘ，ｙ）＝ａ＊（ｘ，ｙ）−ａ＊₀ Δｂ＊（ｘ，ｙ）＝ｂ＊（ｘ，ｙ）−ｂ＊₀ ・・・・・・・・（１９） ここで、Ｌ＊₀，ａ＊₀，ｂ＊₀はＬ＊（ｘ，ｙ），ａ＊
（ｘ，ｙ），ｂ＊（ｘ，ｙ）の平均値を表す。

【００３５】次に、上記で得られた色度情報Ｅ（ｘ，
ｙ）または色差情報ΔＥ（ｘ，ｙ）のパワースペクトル
を次のの処理によって求めた。 離散的二次元フーリエ変換 上記のように処理された色度情報Ｅ（ｘ，ｙ）または色
差情報ΔＥ（ｘ，ｙ）に対し本実施例では二次元直交変
換として離散的二次元フーリエ変換を行った。離散的に
サンプリングされた色度情報Ｅ（ｘ，ｙ）に対する二次
元フーリエ変換Ｆ_E（ｕ，ｖ）として一般に知られてい
る次の（２０）式を用いた。また、色差情報ΔＥ（ｘ，
ｙ）の場合、二次元フーリエ変換Ｆ_{■ E}（ｕ，ｖ）とす
ると次の（２１）式であらわされる。

【数５】 ここで、Ｗ₁＝ｅｘｐ（−ｊ２π／Ｎ）、Ｗ₂＝ｅｘｐ
（−ｊ２π／Ｍ）であり、Ｅ₀は全サンプリングされた
画像情報Ｅ（ｘ，ｙ）の平均値である

【００３６】 二次元パワースペクトル演算 色度情報の場合、（２０）式により求められたフーリエ
変換Ｆ_E（ｕ，ｖ）の二次元パワー・スペクトルである
Ｐ_E（ｕ，ｖ）を次式によって算出する。 Ｐ_E（ｕ，ｖ）＝｜Ｆ_E（ｕ，ｖ）｜² ・・・・・・（２２ ） 同様に色差情報の場合、（２１）式により求められたフ
ーリエ変換Ｆ_E（ｕ，ｖ）の二次元パワー・スペクトル
であるＰ_E（ｕ，ｖ）を次式によって算出する。 Ｐ_{■ E}（ｕ，ｖ）＝｜Ｆ_{■ E}（ｕ，ｖ）｜² ・・・・・・（２３ ） これらの値は、二次元空間周波数Ｆ（ｕ，ｖ）の強度を
表す。

【００３７】次に、画像ノイズの心理物理的指標を得る
ために、二次元パワー・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パワー・スペ
クトルの積分算出と物理量の算出を行う。 同一空間周波数に対するパワー・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パワー・スペクト
ルＰ_E（ｕ，ｖ）、あるいはＰ_{■ E}（ｕ，ｖ）を極座標に
変換してＰ_E（ｆｒ，θ）、あるいはＰ_{■ E}（ｆｒ，θ）
とした後、次式の演算により一次元化したパワー・スペ
クトルＰ_E（ｆ）、あるいはＰ_{■ E}（ｆ） Ｐ_E（ｆ）＝ΣＰ_E（ｆｒ，ｉΔθ）・Δθ ・・・・・・・（２ ４） Ｐ_{■ E}（ｆ）＝ΣＰ_{■ E}（ｆｒ，ｉΔθ）・Δθ ・・・・・・（２５ ）を求める。 ただし、Δθ＝２π／ｎであり、極座標系における基本
分割角度を表し、また、ｆｒは空間周波数を表す。な
お、上記（２４）（２５）式により求めたＰ_E（ｆ）、
Ｐ_{■ E}（ｆ）はパワー・スペクトル空間の原点を中心と
したドーナツ形の積分を表している。

【００３８】 視覚系空間周波数特性による補正およ
び画像評価値の算出 次に上記（２２）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パワー・スペクトルＰ_E（ｆ）ある
いはＰ_{■ E}（ｆ）に対し、次式に示すように、視覚系の
空間周波数特性ＶＴＦ（ｆ）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計量心理的指標の算出
を行う。 色度情報の場合 Ｑ_E＝ΣＰ_E（ｉ・Δｆ）^1/2ＶＴＦ（ｉ・Δｆ）Δｆ ・・・・・・（２６） 色差情報の場合 Ｑ_{■ E}＝ΣＰ_{■ E}（ｉ・Δｆ）^1/2ＶＴＦ（ｉ・Δｆ）Δｆ ・・・・・（２７ ） 本実施例では空間周波数特性ＶＴＦとしては、第１の実
施例と同じく（１３）式および（１４）式を用いた。

【００３９】本実施例によれば、第１の実施例と同様に
カラー画像の二次元色度情報あるいは二次元色差情報に
二次元直交変換を施すことにより二次元のノイズのパワ
ー・スペクトルを求め、さらにこれに一次元化処理を施
し、画像評価値の演算を行うので、ディジタルカラー画
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。その画像評価値は官能
評価値と高い相関を示し、従来の評価法では実現できな
かったカラー画像に対して、信頼性の高い画像品質の評
価を行うことができる。また、この第３の実施例は、第
１の実施例（図２）あるいは第２の実施例（図４）と比
べた場合、Ｌ＊ａ＊ｂ＊の３つの要素からなる色彩情報
の各要素ごとに演算をするのではなく、最初に色を表す
一元的な形式のデータである色度情報または色差情報に
変換するので、その変換以降の演算処理の演算データ量
が低減する利点がある。

【００４０】（第４の実施例）第４の実施例は、第３の
実施例の一部の構成を変更したものである。すなわち、
第３の実施例は人間の視覚系に適合させるための空間周
波数補正を二次元スペクトルの一次元化処理の後に行う
よう構成したのに対し、この第４の実施例は空間周波数
補正を二次元スペクトルの一次元化処理の前に行うよう
変更したものである。図９はその構成を示すもので、空
間周波数特性補正部９３５が、図６とは異なり二次元ス
ペクトル一次元化演算部９３６の前段に配置されてい
る。この相違によって、空間周波数特性補正部９３５、
二次元スペクトル一次元化演算部９３６および画像評価
値演算部９３７の演算内容が第１の実施例とは異なって
いる。すなわち、図１０に示す第４の実施例の処理フロ
ーにおいて、Ｌ＊ａ＊ｂ＊変換、色度情報または色
差情報変変換、二次元フーリエ変換、二次元パワー
スペクトル算出等の処理は、第３の実施例と全く同じで
あり、空間周波数特性補正、二次元スペクトル一次
元化処理等の処理内容が相違する。以下、相違する
の処理について説明する。

【００４１】 空間周波数特性補正 （２２）式により得られた二次元パワー・スペクトルで
あるＰ_E（ｕ，ｖ）に対し、（２８）式に示すように、
人間の視覚系の二次元的な空間周波数特性を表す関数Ｖ
ＴＦ_E（ｕ，ｖ）を掛け合わせることにより、空間周波
数特性補正を行う。 ＶＴＦ_E（ｕ，ｖ）＝ＶＴＦ（ｕ）ＶＴＦ（ｖ）・・・・（２８） ただし、ＶＴＦ（ｘ）＝５．０５｛ｅｘｐ（−０．８４３ｘ）−ｅｘｐ（−１ ．４５ｘ）｝ ｘ＞１．０ ＝１ ０≦ｘ≦１．０ なお、この式は人間の視覚特性を表す式の一例であり必
ずしもこの式に限られるものではない。 二次元スペクトル一次元化処理

【００４２】人間の視覚系の二次元的な空間周波数特性
を表す関数によって補正された二次元パワー・スペクト
ルＰ_E（ｕ，ｖ）を極座標に変換してＰ_E（ｆｒ，θ）と
した後、次式の演算により一次元化したパワー・スペク
トルである画像ノイズの指標となる計量心理的指標の算
出を行う。 Ｑ_E＝ΣＰ_E（ｆｒ，θ）・Δθ・・・・・・・・・（２９） を求める。ただし、Δθ＝２π／ｎであり、極座標系に
おける基本分割角度を表し、また、ｆｒは空間周波数を
表す。

【００４３】この第４の実施例によれば、空間周波数特
性補正部９３５による視覚系の空間周波数特性の補正
を、二次元スペクトル一次元化演算部９３６による一次
元化処理をする前の二次元スペクトルの段階で行うよう
に構成したので、二次元的な人間の視覚系の特性を反映
して補正することができ、画像評価値を一層信頼性の高
いものとすることができる。

【００４４】以上に、各種実施例について詳述したが、
このノイズ評価演算処理部の各演算部に用いた（２）〜
（２８）式は、同様の結果を得るものであれば他の数式
や近似式を用いて良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各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は、
各実施例ではコンピューター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。

【００４５】以上に説明した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。第１の実施
例の装置において、電子写真、印刷などのプロセスによ
り作成したディジタルカラー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、ディジタルカラーのベタおよび
中間調の画像を使用した。また、官能評価は、各画像サ
ンプルのノイズレベルをカテゴリー評定法により定量化
した評価値を採用した。この結果、図１１に示すよう
に、第１の実施例による画像評価値と官能評価値とは非
常に高い相関が得られた。

【００４６】

【発明の効果】本発明の画像評価方法によれば、二次元
直交変換により画像の二次元スペクトルを求め、更にこ
れに一次元処理を施し、画像評価値（物理量）演算を行
うので、カラー画像に対しての評価が可能となり、しか
も、被評価画像のサンプリング角度の影響を受けること
が少なく、ディジタルカラー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。得
られた画像評価値は官能評価値との間に高い相関があ
る。また、人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数に
より補正を施すので、画像評価値と官能評価値との間の
相関は一層高いものとなる。

【００４７】本発明（第２の発明）の画像評価装置は、
カラー画像の色彩情報すなわち、明度、彩度、色相それ
ぞれに二次元直交変換を施すことにより得られるノイズ
のパワー・スペクトルに重みづけして、総合的画像評価
値の演算を行うので、その総合的画像評価値は官能評価
値と高い相関を示し、従来の評価法では実現できなかっ
たようなカラー画像に対して、信頼性の高い画像品質の
評価を行うことができる。とくに、本発明は、二次元直
交変換により画像の二次元スペクトルを求め、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
うので、ディジタルカラー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、一層信
頼性の高い画像品質の評価を行うことができるるもので
ある。

【００４８】本発明（第３の発明）の画像評価装置は、
第２の発明と同様の効果を奏すると共に、空間周波数特
性補正手段を二次元スペクトル演算手段と二次元スペク
トル一次元化演算手段の間に設け、二次元的な人間の視
覚系の特性を反映して補正することができるので、画像
評価値は一層信頼性の高いものとなる。

【００４９】本発明（第４の発明）は、カラー画像の二
次元色度情報あるいは二次元色差情報に二次元直交変換
を施すことによりえられるノイズのパワー・スペクトル
より画像評価値の演算を行うので、その画像評価値は官
能評価値と高い相関を示し、従来の評価法では実現でき
なかったようなカラー画像に対して、信頼性の高い画像
品質の評価を行うことができる。また、この第４の発明
を前記第２、第３の発明と比べた場合、複数の要素から
なる色彩情報を、一つの色度情報または色差情報という
人間の感覚に合わせた一元的な形式のデータに変換する
ので、その変換以降の演算処理の演算データ量が低減す
る利点がある。

【００５０】本発明（第５の発明）の画像評価装置は、
第４の発明と同様の効果を奏すると共に、空間周波数特
性補正手段を二次元スペクトル演算手段と二次元スペク
トル一次元化演算手段の間に設け、二次元的な人間の視
覚系の特性を反映して補正することができるので、画像
評価値は一層信頼性の高いものとなる。

【００５１】本発明（第６の発明）は、第４の発明と同
じく単一量のデータに変換するので、その変換以降の演
算処理の演算データ量が大幅に低減すると共に、さらに
明度、色相、彩度情報各々の差分による総合値なのでよ
り信頼性の高い評価値が得られる。

【００５２】本発明（第７の発明）においては明度、色
相、彩度情報各々の差分による総合値による評価と、二
次元的な人間の視覚系の特性を反映して補正することと
が相俟って画像評価値はさらに一層信頼性の高いものと
なる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明（第１の発明）の主要な構成を示すブ
ロック図である。

【図２】 本発明の第１の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。

【図３】 第１の実施例におけるノイズ評価演算処理部
の処理フロー図である。

【図４】 本発明の第２の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。

【図５】 第２の実施例におけるノイズ評価演算処理部
の処理フロー図である。

【図６】 本発明の第３の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。

【図７】 第３の実施例において、色度情報によりノイ
ズ評価演算を行う際の処理フロー図である。

【図８】 第３の実施例において、色差情報によりノイ
ズ評価演算を行う際の処理フロー図である。

【図９】 本発明の第４の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。

【図１０】 第４の実施例において、色度情報によりノ
イズ評価演算を行う際の処理フロー図である。

【図１１】 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。

【符号の説明】

１１…二次元画像情報入力手段、１２…画像情報記憶手
段、１３…前処理手段、１４…二次元スペクトル演算手
段、１５…二次元スペクトル一次元化演算手段、１６…
空間周波数特性補正手段、１７…画像評価値演算手段、
２１，４１，６１，９１…二次元走査型測色計、２２，
４２，６２，９２…画像メモリ、２３，４３，６３，９
３…ノイズ評価演算処理部、２４，４４，６４，９４…
演算制御部、２５，４５，６５，９５…演算処理手順記
憶部、２６，４６，６６，９６…出力部、２３１，４３
１，６３１，９３１…Ｌ＊ａ＊ｂ＊変換部、２３２，４
３２…Ｌ＊Ｃ＊ｈ°変換部、２３３，４３３，６３３…
二次元フーリエ変換部、２３４，４３４…二次元パワー
スペクトル算出部、２３５，４３６，６３５，９３６…
二次元スペクトル一次元化演算部、２３６，４３５，６
３６，９３５…空間周波数特性補正部、２３７，４３
７，６３７，９３７…画像評価値演算部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 松崎 智康 神奈川県海老名市本郷2274番地 富士ゼ ロックス株式会杜 海老名事業所内 (56)参考文献 特開 平１−286084（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−205781（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−284259（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 7/00 - 7/60 H04N 1/00 H04N 1/40 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 光学的情報と二次元的な位置情報を含む
   被評価画像情報を、色彩を表すための３要素を備えた情
   報に変換し、その変換後の情報に二次元直交変換を施し
   て二次元的な空間周波数分布を示す情報を生成し、その
   生成した情報に一次元化処理を施した後、同一空間周波
   数に対して積分することにより画像評価値を算出する処
   理を行い、かつ、前記一次元化処理の前または後のいず
   れか一方において、人間の視覚系の空間周波数特性を表
   す関数により補正を施す処理を行うことを特徴とする画
   像評価方法。
2. 【請求項２】 被評価画像を、光学的情報と二次元的な
   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、その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
   元画像情報を二次元明度情報、二次元彩度情報、および
   二次元色相情報を要素とする二次元色彩情報に変換する
   ための演算処理を施す前処理手段と、前記二次元画像情
   報に対して二次元明度情報、二次元彩度情報、二次元色
   相情報それぞれ別々に二次元直交変換を施しそれぞれの
   二次元スペクトルを算出する二次元スペクトル演算手段
   と、前記二次元スペクトルに対し一次元化処理を施す二
   次元スペクトル一次元化演算手段と、その二次元スペク
   トル一次元化演算手段により一次元化された明度情報、
   彩度情報、色相情報それぞれ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と演算処理を施して空間周
   波数特性を補正する空間周波数特性補正手段と、該空間
   周波数特性補正手段の出力を同一空間周波数に対して積
   分することにより明度情報、彩度情報、色相情報それぞ
   れの画像評価値を算出し、該画像評価値に適当な重みを
   つけた演算処理を施すことにより総合的な画像評価値を
   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。
3. 【請求項３】 被評価画像を、光学的情報と二次元的な
   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、その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
   元画像情報を二次元明度情報、二次元彩度情報、および
   二次元色相情報を要素とする二次元色彩情報に変換する
   ための演算処理を施す前処理手段と、前記二次元画像情
   報に対して二次元明度情報、二次元彩度情報、二次元色
   相情報それぞれ別々に二次元直交変換を施しそれぞれの
   二次元スペクトルを算出する二次元スペクトル演算手段
   と、前記二次元スペクトル演算手段のそれぞれの出力に
   対し、人間の視覚系の二次元的な空間周波数特性を表す
   関数により演算処理を施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、その空間周波数特性補正手
   段のそれぞれの出力に対し一次元化処理を施す二次元ス
   ペクトル一次元化演算手段と、その二次元スペクトル一
   次元化演算手段により一次元化された明度情報、彩度情
   報、色相情報それぞれの出力を同一空間周波数に対して
   積分することにより明度情報、彩度情報、および色相情
   報のそれぞれの画像評価値を算出し、その画像評価値に
   適当な重みをつけた演算処理を施すことにより総合的な
   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。
4. 【請求項４】 被評価画像を、光学的情報と二次元的な
   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、その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
   元画像情報を二次元色彩情報に変換するための演算処理
   を施し、その二次元色彩情報を二次元色度情報に変換す
   るための演算処理を施す前処理手段と、その二次元色度
   情報に二次元直交変換を施し二次元スペクトルを算出す
   る二次元スペクトル演算手段と、その二次元スペクトル
   に対し一次元化処理を施す二次元スペクトル一次元化演
   算手段と、その二次元スペクトル一次元化演算手段によ
   り一次元化された色度情報スペクトルに対し人間の視覚
   系の空間周波数特性を表す関数と演算処理を施して空間
   周波数特性を補正する空間周波数特性補正手段と、その
   空間周波数特性補正手段の出力を同一空間周波数に対し
   て積分することにより画像評価値を算出する画像評価値
   演算手段を有することを特徴とする画像評価装置。
5. 【請求項５】 被評価画像を、光学的情報と二次元的な
   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、その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
   元画像情報を二次元色彩情報に変換するための演算処理
   を施し、その二次元色彩情報を二次元色度情報に変換す
   るための演算処理を施す前処理手段と、その二次元色度
   情報に二次元直交変換を施し二次元スペクトルを算出す
   る二次元スペクトル演算手段と、その二次元スペクトル
   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により演算処理を施して空間周波
   数特性を補正する空間周波数特性補正手段と、その空間
   周波数特性補正手段の出力に対し一次元化処理を施す二
   次元スペクトル一次元化演算手段と、その二次元スペク
   トル一次元化演算手段により一次元化された出力を同一
   空間周波数に対して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を有することを特徴とする画
   像評価装置。
6. 【請求項６】 被評価画像を、光学的情報と二次元的な
   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、その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
   元画像情報を二次元色彩情報に変換するための演算処理
   を施し、その二次元色彩情報を二次元色差情報に変換す
   るための演算処理を施す前処理手段と、その二次元色差
   情報に二次元直交変換を施し二次元スペクトルを算出す
   る二次元スペクトル演算手段と、その二次元スペクトル
   に対し一次元化処理を施す二次元スペクトル一次元化演
   算手段と、その二次元スペクトル一次元化演算手段によ
   り一次元化された色差情報スペクトルに対し人間の視覚
   系の空間周波数特性を表す関数と演算処理を施して空間
   周波数特性を補正する空間周波数特性補正手段と、その
   空間周波数特性補正手段の出力を同一空間周波数に対し
   て積分することにより画像評価値を算出する画像評価値
   演算手段を有することを特徴とする画像評価装置。
7. 【請求項７】 被評価画像を、光学的情報と二次元的な
   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、その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
   元画像情報を二次元色彩情報に変換するための演算処理
   を施し、その二次元色彩情報を二次元色差情報に変換す
   るための演算処理を施す前処理手段と、その二次元色差
   情報に二次元直交変換を施し二次元スペクトルを算出す
   る二次元スペクトル演算手段と、その二次元スペクトル
   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により演算処理を施して空間周波
   数特性を補正する空間周波数特性補正手段と、その空間
   周波数特性補正手段の出力に対し一次元化処理を施す二
   次元スペクトル一次元化演算手段と、その二次元スペク
   トル一次元化演算手段により一次元化された出力を同一
   空間周波数に対して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を有することを特徴とする画
   像評価装置。