JP3594052B2

JP3594052B2 - Total color image quality score prediction method, total color image quality score prediction device, and total color image score control device

Info

Publication number: JP3594052B2
Application number: JP04670996A
Authority: JP
Inventors: 徹田中; 利行筑木; 英清立花; 吉嗣広瀬; 徹石垣
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1996-02-08
Filing date: 1996-02-08
Publication date: 2004-11-24
Anticipated expiration: 2016-02-08
Also published as: JPH09218956A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えば、カラーハードコピー装置、カラープリンタ、カラー画像表示装置等のように、記録／表示媒体上に色材または色表示部材によりカラー画像情報を記録または表示する装置の、カラー画像情報記録能力もしくはカラー画像情報表示能力を評価予測する方法および予測装置に関する。また、この発明による予測装置により得られた予測値に基づいて、カラーハードコピー装置、カラープリンタ、カラー画像表示装置等の記録装置または表示装置により記録または表示される画質を制御する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
紙などの記録媒体上に記録された画像や、ＣＲＴディスプレイなどの表示媒体上に表示された画像の画質の評価には、画質官能評価と、物理心理評価とがある。画質官能評価は、人間が画像を目視して心理的に感じる「美しさ」や「好ましさ」の程度を、総合カラー画質スコアとして数量化することによって行われる。
【０００３】
また、物理心理評価は、画質を左右する複数の画質心理要因、例えば、粒状性、階調再現性、鮮鋭性、解像度、色再現性、光沢感、文字判読性、質感、立体感、色彩感、材料構成感、欠陥／ディフェクトのそれぞれに着目して、画像構造の性質を客観的に測定した値で評価するものである。この明細書においては、これら画質心理要因の心理量（数値）を表す物理量（数値）を、画質心理物理量と呼ぶこととする。
【０００４】
上述のような１２個の個別の画質心理要因のすべてを総合的に勘案して、総合カラー画質スコアを予測するのであれば、その総合カラー画質スコアは、画質官能評価（画質心理評価）と、画質物理評価との対応が良いスコアとなる。
【０００５】
しかしながら、例えば、銀塩写真記録技術の分野においては、前記の粒状性、階調再現性、鮮鋭性、解像度、色再現性、光沢感、文字判読性、質感、立体感、色彩感、材料構成感、欠陥／ディフェクトのうち１つを、個々の独立した画質心理物理量としてカラー画質スコアとの関係を論じた報告は多いが、これら全ての画質心理物理量と、総合カラー画質スコアとの関係を全体で論じた報告は存在しない。
【０００６】
また、「Ｃ．Ｊ．Ｂａｒｔｅｌｓｏｎ，ＴｈｅＣｏｍｂｉｎｅｄＩｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆＳｈａｒｐｎｅｓｓａｎｄＧｒａｉｎｉｎｅｓｓｏｎｔｈｅＱｕａｌｉｔｙｏｆＣｏｌｏｕｒＰｒｉｎｔ，ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃＳｃｉｅｎｃｅ３０：３３（１９８２）」に記載されているように、カラー画質スコアに寄与する画質心理物理量として、粒状性（Ｇｒａｉｎｉｎｅｓｓ）と、鮮鋭度（Ｓｈａｒｐｎｅｓｓ）との２つを取上げ、これら２つの画質心理物理量とカラー画質スコアとの関係を論じた報告はある。
【０００７】
しかし、この報告では、その他の画質心理物理量、すなわち、階調再現性、色再現性、解像度、光沢感、文字判読性、質感、立体感、色彩感、材料構成感、欠陥／ディフェクトと総合カラー画質スコアとの関係を論じていない。
【０００８】
このため、この報告の方法では、ある条件下におけるカラー画質スコアを予測することは可能であるが、最終的な総合カラー画質スコアを予測したり、予測結果に基づき、所望の総合カラー画質スコアを得られるように機器を制御することができない。
【０００９】
また、テレビジョンにおける総合カラー画質スコアを論じたものとして、例えぱ「Ν．Ｗ．Ｌｅｗｉｓ，ｅｔａｌ．ＳｕｂｊｅｃｔｉｖｅＱｕａｌｉｔｙｏｆＴｅｌｅｖｉｓｉｏｎＰｉｃｔｕｒｅｗｉｔｈＭｕｌｔｉｐｌｅＩｍｐａｉｒｍｅｎｔｓ，ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＬｅｔｔｅｒｓ，１，７，１８７−１８８（１９６５）」や、「小林，テレビジヨン伝送系の雑音／ひずみに対する総合画質の検討，電子通信学会論文誌（現電子通信情報学会論文誌）、Ｊ７０−Ｂ，９，１００９一１０１６（１９８７）」および、「金沢，三橋，ハイビジョンにおける画質評価，光学、２１，１２，８５１−８５７（１９９２）」等があるが、いずれも画質を劣化させるノイズ要因と総合カラー画質スコアを論じたものであり、テレビジヨンにおける、粒状性、階調再現性、鮮鋭性、解像度、色再現性、光沢感、文字判読性、質感、立体感、色彩感、材料構成感、欠陥／ディフェクトを総合的に論じたものではない。
【００１０】
このため、これらの方法では最終的な総合カラー画質スコアを予測したり、予測結果に基づき、所望の総合カラー画質スコアを得られるように機器を制御することができない。
【００１１】
また、カラープリンタの総合カラー画質スコアを論じたものとして、例えば、「磯野他，印刷品質評価方法の研究，三菱重工技報，２０，７１ー７８（１９８３）」や、「Ｔ．Ｉｎａｇａｋｉｅｔａｌ．，Ｃｏｌｏｒ ΙｍａｇｅＱｕａｌｉｔｙＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌｓｆｏｒＣｏｌｏｒ ΗａｒｄＣｏｐｙ，ＳＰＩＥＶｏｌ．２１７１，２５３−２６０」がある。
【００１２】
これらは、いずれも物理的に計測できる測定量と総合カラー画質スコアの関係を重回帰分析して重み係数を求める方法である。従って、目標とする総合カラー画質スコアから総合カラー画質スコアに寄与する画質心理量を特定し、その画質心理量に寄与する物理量を特定し、その値を特定することはできなかった。
【００１３】
また、「胡中他、デジタルカラー画像の画質評価法，第２０回画像工学コンファレンス論文集，２５７−２６０（１９８９）」には、カラープリンタの総合カラー画質スコアと、画素密度、階調数、粒状度、色再現範囲の４つの画質心理要因との関係が論じられており、４つの要因と総合カラー画質スコアとの関係は明らかにされいるが、鮮鋭性、光沢感、文字判読性、質感、立体感、色彩感、材料構成感、欠陥／ディフェクトについては論じていない。
【００１４】
さらに、「胡中他，デジタルカラー画像の画質評価法，第２０回画像工学コンファレンス論文集，２５７−２６０（１９８９）」で論じられている総合カラー画質スコアとは、線やパッチからなる総合画質評価チャートのスコアであり、最終的に必要とされる個々の絵柄の総合カラー画質スコアを表せるものではなかった。このため、この方法では最終的な総合カラー画質スコアを予測したり、予測結果に基づき、所望の総合カラー画質スコアを得られるように機器を制御することはできない。
【００１５】
また、特開平４−１６５３７２号公報に記載された「複写機の画質評価装置」は、ニユーラルネットワーク構造による学習機能を持つ画質評価手段を設け、実際の評価モードにおいて刻々と変化する出力画像品質を評価可能にする装置を提供するものである。
【００１６】
しかし、この公報の「複写機の画質評価装置」では、個々の絵柄の総合カラー画質を評価する場合、総合カラー画質評価にあたり、人間が主観的に評価する個別の画質心理要因である、粒状性、階調再現性、鮮鋭性、解像度、色再現性、光沢感、文字判読性、質感、立体感、色彩感、材料構成感、欠陥／ディフェクトの全てを総合的に扱うことはできず、また、目標とする総合カラー画質スコアから総合カラー画質スコアに寄与する画質心理量を特定することはできない。
【００１７】
このため、その画質心理量に寄与する物理量を特定し、その値を特定することもできない。したがって、この公報の方法では、予測結果に基づき、所望の総合カラー画質スコアを得られるように機器を制御することはできない。
【００１８】
さらに、従来の記録装置または表示装置の画質制御装置は、出力された画像に対する人間の画質心理量を検出または予測して、記録装置または表示装置を制御するものではなかったため、機器のパラメータを制御しても人間の画質心理量と直接対応していなかったり、制御した効果が出力された画像上に反映されない場合がある等の欠点があった。
【００１９】
また、記録装置または表示装置に出力させられる画像の種類によって、個々の画質心理物理量と総合カラー画質スコアとの対応関係が変わるため、本来ならば入力される画像や画像データの成分を分解／検出し、それぞれの面像成分に対応した適切な制御を、記録装置または表示装置に対して行うことが望ましいが、従来の画質制御装置ではこれができなかった。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように、上述した従来の技術では、個々の絵柄の総合カラー画質を評価する場合、総合カラー画質評価にあたり、人間が主観的に評価する個別の画質心理要因である、粒状性、階鯛再現性、鮮鋭性、解像度、色再現性、光沢感、、文字判読性、質感、立体感、色彩感、材料構成感、欠陥′ディフェクトの全てを総合的に扱うことができず、精度の高い総合カラー画質スコアを予測することができなかった。
【００２１】
また、目標とする画質スコアから、画質スコアに寄与する画質心理物理量を特定し、その画質心理物理量に寄与する物理量を特定し、その値を特定することはできなかったため、画質制御が適切に行えなかった。
【００２２】
この発明は、上記問題を解決して、個別画質心理要因である、粒状性、階調再現性、鮮鋭性、解像度、色再現性、光沢感、文字判読性、質感、立体感、色彩感、材料構成感、欠陥／ディフェクトに関わる画像データを総合的に、統計的に扱い、個々の絵柄の総合カラー画質を精度良く予測できる予測方法および予測装置とを提供すると共に、算出された総合カラー画質スコアの予測値に基づき、所望の総合カラー画質を得るために、記録装置または表示装置を適切に制御する制御装置を提供することを目的とする。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明による総合カラー画質スコア予測方法においては、
記録装置または表示装置の総合カラー画質スコアに寄与する個別の画質心理要因である、（１）粒状性、（２）階調再現性、（３）鮮鋭性、（４）解像度、（５）色再現性、（６）光沢感、（７）文字判読性、（８）質感、（９）立体感、（１０）色彩感、（１１）材料構成感、（１２）欠陥／ディフェクト、の心理量を定量的に表す画質心理物理量を変数とする総合カラー画質スコア予測方法であって、
前記総合カラー画質スコアを予測するための対象画像を、複数個の既存の記録装置または表示装置に転送して複数個の出力画像を得、この複数個の出力画像がそれぞれ官能評価されて得られたカラー画質スコアデータを第１の統計量とし、
前記画質心理要因の物理量を測定するためのデジタル画像データを、前記複数個の既存の記録装置または表示装置に転送して複数個の出力画像を得、この複数個の出力画像から計測および算出した前記（１）〜（１２）の画質心理要因のいずれか１つ以上についての前記画質心理物理量を第２の統計量とし、
前記（１）〜（１２）の画質心理要因のいずれか１つ以上について、前記第１の統計量と前記第２の統計量との対応関係を統計的に求めることにより、前記カラー画質スコアと前記画質心理物理量との関係を求めて第３の統計量とし、
少なくとも、前記第３の統計量を、統計データとして前記メモリに蓄積しておき、
前記画質心理要因の物理量を測定するための前記デジタル画像データを、予測評価対象の記録装置または表示装置に転送して出力画像を得、その出力画像から前記画質心理物理量を計測および算出し、
前記算出した前記予測評価対象の記録装置または表示装置の前記画質心理物理量により、前記メモリに蓄積した前記第３の統計量を参照して、総合カラー画質スコアとの対応において、劣悪な要因となる画質心理物理要因を、少なくとも一つ検出し、
この検出した劣悪の画質心理物理要因に対応する総合カラー画質スコアデータを抽出し、この抽出した総合カラー画質スコアデータにより、前記予測評価対象の記録装置または表示装置の総合カラー画質スコア予測値を算出する
ことを特徴とする。
【００２４】
また、請求項２に記載の発明による総合カラー画質スコア予測装置は、
記録装置または表示装置の総合カラー画質スコアに寄与する個別の画質心理要因である、（１）粒状性、（２）階調再現性、（３）鮮鋭性、（４）解像度、（５）色再現性、（６）光沢感、（７）文字判読性、（８）質感、（９）立体感、（１０）色彩感、（１１）材料構成感、（１２）欠陥／ディフェクト、の心理量を定量的に表す画質心理物理量を変数とする総合カラー画質スコア予測装置であって、
前記総合カラー画質スコアを予測するための対象画像を複数個の既存の記録装置または表示装置に転送して複数個の出力画像を得、この複数個の出力画像が官能評価されて得られたカラー画質スコアデータを第１の統計量とし、前記画質心理要因の物理量を測定するためのデジタル画像データを、前記複数個の既存の記録装置または表示装置に転送して複数個の出力画像を得、この複数個の出力画像から計測および算出した前記（１）〜（１２）の画質心理要因のいずれか１つ以上についての前記画質心理物理量を第２の統計量として、前記（１）〜（１２）の画質心理要因のいずれか１つ以上について、前記第１の統計量と第２の統計量との対応関係を統計的に求めることにより求められた前記カラー画質スコアと前記画質心理物理量との関係を示す第３の統計量を、統計データとして蓄積するメモリと、
前記画質心理要因の物理量を測定するためのデジタル画像データを、予測評価対象の記録装置または表示装置に転送して出力画像を得る出力画像取得手段と、
前記出力画像から前記画質心理物理量を計測および算出する心理物理量算出手段と、
前記心理物理量算出手段で算出した前記予測評価対象の記録装置または表示装置の前記画質心理物理量により、前記メモリに蓄積した前記第３の統計量を参照して、総合カラー画質スコアとの対応において、劣悪な要因となる画質心理物理要因を、少なくとも一つ検出する検出手段と、
前記検出手段で検出した劣悪の画質心理物理要因に対応する総合カラー画質スコアデータを、前記メモリの統計データから抽出し、この抽出した総合カラー画質スコアデータにより、前記予測評価対象の記録装置または表示装置の総合カラー画質スコア予測値を算出する予測値決定手段と
を備えることを特徴とする。
【００２５】
さらに、請求項５に記載の発明による総合カラー画質スコア制御装置は、この発明による総合カラー画質予測装置により予測された前記総合カラー画質スコア予測値と、目的の画質スコアとを比較する比較手段と、
この比較手段での比較結果に基づいて、前記目的の画質スコアとなるように、対象記録装置または表示装置の画質決定要素を制御することを特徴とする。
【００２６】
【作用】
請求項１に記載の総合カラー画質スコア予測方法によれば、予め１２種の画質心理要因について、それぞれの画質心理要因と総合カラー画質スコアとの関係が統計データとしてメモリに蓄積されているので、評価対象の記録装置または表示装置について、前記の画質心理要因に関する画質心理物理量を求め、この求めた画質心理物理量により、前記メモリの統計データを参照することにより、評価対象の記録装置または表示装置についての総合カラー画質スコアが予測される。
【００２７】
また、請求項６に記載の総合カラー画質スコア予測装置によれば、総合カラー画質スコアを予測するための対象画像が、既存の記録装置により記録され、または表示装置に表示されて、例えば複数の評価者により官能評価が実行され、対象画像についての総合カラー画質スコアが第１の統計量として求められる。
【００２８】
次に、画質心理要因の物理量を測定するためのデジタル画像データが、既存の記録装置または表示装置に転送されて出力画像が記録または表示される。そして、この出力画像から上記（１）〜（１２）の画質心理要因に関する画質心理物理量が計測および算出されて第２の統計量が求められる。
【００２９】
そして、上記の第１の統計量と第２の統計量とから、画質心理物理量と総合カラー画質スコアとの関係を表す第３の統計量が求められ、この第３の統計量がメモリに蓄積されている。
【００３０】
総合カラー画質スコアの予測が行われる場合には、まず、出力画像取得手段により、画質心理要因の物理量を測定するためのデジタル画像データが、予測評価対象の記録装置または表示装置に転送されて、記録出力画像または表示出力画像が取得される。
【００３１】
取得された出力画像から、画質心理物理量算出手段において、前記画質心理物理量が計測および算出される。そして、この算出された画質心理物理量に基づいて、計算手段において、メモリの統計データが用いられて総合カラー画質スコアの予測値が求められる。
【００３２】
このとき、計算手段においては、総合カラー画質スコアとの対応において、例えば最も劣悪な要因となる画質心理物理要因が検出され、この検出された最劣悪の画質心理物理要因に対応する総合カラー画質スコアデータが、予測評価対象の記録装置または表示装置の総合カラー画質スコア予測値として算出される。これにより、人間の官能評価においても、最も厳格な評価を行ったのに等しい総合カラー画質スコアの予測値が与えられる。
【００３３】
また、請求項９に記載の総合カラー画質スコア制御装置においては、この発明による総合カラー画質スコア予測方法または予測装置により求められた総合カラー画質スコアの予測値と、目的の画質スコアとが比較手段において比較される。そして、その比較結果に基づいて、目的の画質スコアとなるように、対象記録装置または表示装置の画質決定要素が制御される。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下、この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置並びに総合カラー画質スコア制御装置の一実施の形態について、図を参照しながら説明する。
【００３５】
この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置の一実施の形態について、まず、説明する。
【００３６】
この実施の形態においては、前述した、（１）粒状性、（２）階調再現性、（３）鮮鋭性、（４）解像度、（５）色再現性、（６）光沢感、（７）文字判読性、（８）質感、（９）立体感、（１０）色彩感、（１１）材料構成感、（１２）欠陥／ディフェクト、の各画質心理要因の画質心理物理量と、総合カラー画質スコアとの関係を表す統計量データを生成し、それを、メモリに保存するようにする。
【００３７】
［統計量データの生成、保存］
まず、いくつかの特定絵柄における既存の記録装置や表示装置についての官能評価データベースを生成し、この生成した官能評価データベースに基づき、第１の統計量である総合カラー画質スコアデータ群をメモリ７に記憶させる。もしも、既に、過去に生成した官能評価データベースがあれば、それに基づき、第１の統計量である総合カラー画質スコアデータ群をメモリ７に記憶させるようにしてもよい。
【００３８】
次に、既存の記録装置や表示装置についての画質心理物理量データベースを生成し、この生成した官能評価データベースに基づき、第２の統計量である画質心理物理量データ群をメモリに記憶させる。もしも、既に、過去に生成した画質心理物理量データベースがあれば、その過去の画質心理物理量データベースに基づき、第２の統計量である画質心理物理量データ群をメモリに記憶させるようにしてもよい。
【００３９】
次いで、これら第１の統計量と第２の統計量との対応を取り、総合カラー画質スコア対画質心理物理量の関係を求め、求めたものを第３の統計量としてメモリに記憶させる。
【００４０】
以上の第１の統計量、第２の統計量、第３の統計量の求め方の例およびその統計量の内容について、記録装置としてカラープリンタの場合を例にとって、以下、順に説明する。
【００４１】
（Ｉ）総合カラー画質スコアデータ（第１の統計量）の採取
図２に示すように、人間による官能評価対象となるいくつかの絵柄の画像１０１、１０２、…、１０ｎ（ｎは自然数）のデジタル画像データを用意する。これらの絵柄としては、例えば、女性の上半身の画像、風景画像などが用いられる。
【００４２】
次に、これらの各絵柄毎に、デジタル画像データを、総合カラー画質スコアデータ群を採取するために用意した、いくつかの既存のプリンタＰＡ，ＰＢ，…，ＰＺのそれぞれに送り、プリントアウトさせて、プリンタ毎の官能評価用の出力画像サンプル群１１１Ａ〜１１ｎＡ，１１２Ｂ〜１１ｎＢ，…，１１１Ｚ〜１１ｎＺを得る。
【００４３】
そして、プリンタＰＡ，ＰＢ，…，ＰＺの出力画像サンプル群１１１Ａ〜１１ｎＡ，１１２Ｂ〜１１ｎＢ，…，１１１Ｚ〜１１ｎＺの各出力サンプルについて、評価者に、プリンタ毎および絵柄毎の官能評価を行わせ、図２の総合カラー画質スコア表１２０に示すように、プリンタ毎および絵柄毎の総合カラー画質スコアを付与させる。この官能評価による総合カラー画質スコア値は、一人の評価者の評価結果を用いても良いが、この実施の形態においては、複数の評価者による評価結果の平均値を用いるようにする。
【００４４】
このようにして求めた図２の総合カラー画質スコア表１２０で表されるデータを、第１の統計量として、メモリに保存する。
【００４５】
（ＩＩ）画質心理物理量データの採取
図３に示すように、画質心理物理量の測定用のいくつかの特定パターン（総合画質評価チャートの各画像パターン）の画像２００のデジタル画像データを用意する。これらの特定パターンの画像２００としては、この実施の形態においては、以下の▲１▼〜▲９▼として説明するような画像パターンが用いられる。
【００４６】
▲１▼図４Ａに示すように、入力カバレッジＣｉｎ＝０〜１００％の黄色（Ｙｅｌｌｏｗ）、マゼンタ（Ｍａｇｅｎｔａ）、シアン（Ｃｙａｎ）、黒（Ｂｌａｃｋ）もしくはその他の単色からなる色パッチの画像、
▲２▼図４Ｂに示すように、前記単色のうちの３色の組み合わせからなる３次色の色パッチの画像、
▲３▼図４Ｃに示すように、前記単色のうちの２色の組み合わせからなる２次色の色パッチの画像。
【００４７】
▲４▼図５Ａに示すように、空間周波数０．０００１〜１００ｃｙｃｌｅ／ｍｍで、前記単色パッチの入力カバレッジＣｉｎ＝０〜１００％における色度もしくは濃度、もしくは前記単色のうち２色もしくは３色の組合せからなる２次色もしくは３次色の色パッチで、前記単色の入力カバレッジＣｉｎ＝０〜１００％における色度もしくは濃度を持つ、記録装置もしくは表示装置の画像部正面方向に対して角度０゜〜９０゜の複数本からなる長さ１ｍｍから４００ｍｍ以上の線画像群、
▲５▼図５Ｂに示すように、長さ１０ｍｍから４００ｍｍ以上、幅１０ｍｍから４００ｍｍ以上で、入力カバレッジＣｉｎ＝０〜１００％の黄色、マゼンタ、シアン、黒、もしくはその他の単色、もしくは前記単色のうち２色もしくは３色の組合せからなる２次色もしくは３次色からなるウェッジパターン、
▲６▼図５Ｃに示すように、黄色，マゼンタ，シアン，黒、もしくはその他の単色で、中心で９０゜に交差する長さｌｍｍから１０ｍｍ以上で縦横計字形、もしくは記録装置または表示装置の画像部正面方向に対して角度０゜〜９０゜の十字形の線画像対で構成される、解像度１０ｄｐｉ〜１００００ｄｐｉに対応したデジタル画像。
【００４８】
▲７▼図６Ａに示すように、長さ１０ｍｍから４００ｍｍ以上で幅１０ｍｍから４００ｍｍ以上で、入力カバレッジＣｉｎ＝０〜１００％の黄色，マゼンタ，シアン，黒、もしくはその他の単色、もしくは前記単色のうち２色もしくは３色の組合せからなる２次色もしくは３次色からなる均一パターン、
▲８▼図６Ｂに示すように、前記均一パターンの内部に、単色パッチもしくは前記単色のうち２色もしくは３色の組合せからなる２次色もしくは３次色の色パッチを含む合成色パッチ、
▲９▼図６Ｃに示すように、前記均一パターン中に線画像群を含む合成線画像群パッチ。
【００４９】
そして、図３に示すように、上記の▲１▼〜▲９▼の画像パターンのデジタル画像データ２０１〜２０ｎを用意し、これらのデジタル画像データを、網点スクリーン、誤差拡散スクリーン、万線スクリーン、ＦＭスクリーン、その他のスクリーンで出力可能なスクリーンジェネレータを通じてプリンタＰＡ，ＰＢ，…，ＰＺのそれぞれに送り、プリントアウトさせて、プリンタ毎の画質心理物理評価用の出力画像サンプル群２１１Ａ〜２１ｎＡ，２１２Ｂ〜２１ｎＢ，…，２１１Ｚ〜２１ｎＺを得る。
【００５０】
そして、プリンタＰＡ，ＰＢ，…，ＰＺの出力画像サンプル群２１１Ａ〜２１ｎＡ，２１２Ｂ〜２１ｎＢ，…，２１１Ｚ〜２１ｎＺの各出力サンプルの画像を、用紙搬送装置、微細光学濃度計および光学フィルタからなる物理量測定装置で測定し、測定データを画質心理物理量測定装置に送り、画質心理物理量に変換する。
【００５１】
この実施の形態の場合、個別の画質心理要因である、（１）粒状性、（２）階調再現性、（３）鮮鋭性、（４）解像度、（５）色再現性、（６）光沢感１、（７）文字判読性、（８）質感、（９）立体感、（１０）色彩感、（１１）材料構成感、（１２）欠陥／ディフェクト、のそれぞれの心理量を表す画質心理物理量として、各画質心理要因毎に、以下のような複数の画質心理物理量を用いるようにする。
【００５２】
（１）粒状性には、
［１］走査入力により得られた画像の濃度データＲ、Ｇ、Ｂを色度データＬ＊、ａ＊、ｂ＊（これら色度データは、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊と記載すべきであるが、便宜上、この明細書では、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊と記載する。以下、同じ）または色の三属性に対応するその他の三次元データに変換し、その色度ゆらぎσ_Ｌ＊、σ_ａ＊、σ_ｂ＊をフーリエ変換した後、人間の二次元空間的色知覚（２次元ＣｈｒｏｍａｔｉｃＶｉｓｕａｌＴｒａｎｓｆｅｒＦｕｎｃｔｉｏｎ）および二次元空間的明度知覚応答特性（２次元ΑｃｈｒｏｍａｔｉｃＶｉｓｕａｌＴｒａｎｓｆｅｒＦｕｎｃｔｉｏｎ）でフイルタリングして得られる数値Ｎ_Ｌ＊、Ｎ_ａ＊、Ｎ_ｂ＊を用いて重み付した値Ｎ１＝ΑｘＮ_Ｌ＊＋ΒｘＮ_ａ＊＋ＣｘＮ_ｂ＊、
［２］走査人力により得られた画像の濃度データＲ、Ｇ、Ｂのゆらぎσ_Ｒ、σ_Ｇ、σ_Ｂをフーリエ変換した後、人間の二次元空間的色知覚（２次元ＣｈｒｏｍａｔｉｃＶｉｓｕａ１ＴｒａｎｓｆｅｒＦｕｎｃｔｉｏｎ）および二次元空間的明度知覚応答特性（２次元ΑｃｈｒｏｍａｔｉｃＶｉｓｕａｌＴｒａｎｓｆｅｒＦｕｎｃｔｉｏｎ）でフィルタリングして得られる数値Ｎ_Ｒ、Ｎ_Ｇ、Ｎ_Ｂを用いて重み付した値Ｎ２＝ΑｘＮ_Ｒ＋ΒｘＮ_Ｇ＋ＣｘＮ_Ｂ、
［３］ビジュアル（Ｖｉｓｕａｌ）濃度ゆらぎσ_Ｄ、もしくは色度ゆらぎσ_Ｌ＊、σ_ａ＊、σ_ｂ＊、σ_Ｃ＊、σ_ｈ＊（Ｃ＊は彩度、ｈ＊は色相）、
［４］前記［１］〜［３］で定義した物理量、およびその他の粒状性を表す物理量Ｘ１で構成されるｍ次元多項式もしくは非線形多項式、
を使用する。
【００５３】
（２）階調再現性には、
［１］入力カバレッジＣｉｎ＝０〜２０％以上におけるハイライト再現開始カバレッジのパーセンテージＣｗａｓｈｏｕｔ、
［２］入力カバレツジＣｉｎ＝０〜２０％以上に対する色度データＬ＊、ａ＊、ｂ＊の傾き
γ_Ｌ＊＝ΔＬ＊／Ｃｉｎ
γ_ａ＊＝Δａ＊／Ｃｉｎ
γ_ｂ＊＝Δｂ＊／Ｃｉｎ
のピーク値γ_ｐ、もしくは平均値γ_Ａｖ、もしくは最大値と最小値の和の１／２の値γ_１／２
［３］入力カバレッジＣｉｎ＝８０％〜１００％におけるシャドウ再現性のつぶれ発生開始カバレッジのパーセンテージＣｓａｔｕｒａｔｉｏｎ、
［４］背景部の色度データＬ_ＢＫＧ＊、ａ_ＢＫＧ＊、ｂ_ＢＫＧ＊、
［５］入力カバレッジＣｉｎ＝０〜１００％における色度データＬ＊、ａ＊、ｂ＊の傾き
γ_Ｌ＊＝ΔＬ＊／Ｃｉｎ
γ_ａ＊＝Δａ＊／Ｃｉｎ
γ_ｂ＊＝Δｂ＊／Ｃｉｎ
のピーク値γ_ｐ´、もしくは平均値γ_Ａｖ´、もしくは最大値と最小値の和の１／２の値γ_１／２´、
［６］入力階調総数（階調としての入力量子化数）Ｔｓｔｅｐ、
［７］ｐ階調目の再現の色データＬ＊ｐ、ａ＊ｐ、ｂ＊ｐを、この階調再現の再現ゆらぎ量σ_Ｌ＊ｐ、σ_ａ＊ｐ、σ_ｂ＊ｐの自乗和の平方根の２倍で加減算した値と、隣り合うｐ±１階調目のＬ＊_ｐ±１、ａ＊_ｐ±１、ｂ＊_ｐ±１、をこの階調再現の再現ゆらぎ量σ_{Ｌ＊ｐ±１}、σ_{ａ＊ｐ±１}、σ_{ｂ＊ｐ±１}、の自乗和の平方根で加減算した値の２倍で加減算した値とが交差しない場合を、「階調再現容量」とカウントして得られるトータルの階調数Ｔｃａｐａｃｉｔｙ、
［８］隣り合う階調間のＣＩＥＬＡＢ色差ΔＥａｂの標準偏差を、隣り合う階調間の平均ＣＩＥＬΑΒ色差ΔＥａｂ（ａｖｅ）で除した値ＳＤＣＤ、
［９］前記［１］〜［８］で定義した物理量、およびその他の階調再現性を表す物理量Ｘ２で構成されるｍ次元多項式、もしくは非線形多項式、
を使用する。
【００５４】
（３）鮮鋭性には、
［１］コントラストトランスフアーフアンクシヨン（ＣＴＦ）、もしくはモヂュレーシヨントランスフアーフアンクシヨン（ＭＴＦ）の値、
［２］画像、もしくは線のエッジの明度Ｌ＊の変動、もしくは色再現ａ＊、ｂ＊の変動の実効値Ｅ_ＲＭＳ、
［３］画像の明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊のピークとボトムで定義されピーク−ボトム間のエッジ部の幅Ｅｗ、
［４］画像、もしくは線のエツジ部に平行に走査して得られる明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊の微分値をフーリエ変換した値Ｅｓ、
［５］画像、もしくは線のエッジ部に垂直に走査して得られる明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊の微分値をフーリエ変換した値Ｅｒ、
［６］線の明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊の値、
［７］線の明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊のピークとボトムとで定義され、算出される線の幅Ｌｗ、
［８］上記［１］〜［７］で定義した物理量、およびその他の鮮鋭性を表す物理量Ｘ３で構成されるｍ次元多項式、もしくは非線形多項式
を使用する。
【００５５】
（４）解像度には、
［１］記録装置もしくは表示装置における単位長さ当たりの画素密度Ｄｐｉ、
［２］分解可能な限界の空間周波数の値Ｃｃｙｃｌｅ、
を使用する。
【００５６】
（５）色再現性には、
［１］Ｙ（黄）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）の色材の入力カバレッジ１００％における単色Ｙ、Ｍ、Ｃと、２次色Ｒ、Ｇ、Βの色再現ａ＊、ｂ＊のａ＊，ｂ＊面上の面積Ｓ_{Ｇａｍｕｔ}、
［２］Ｙ、Ｍ、Ｃの色材の入力カバレッジ０から１００％における単色Ｙ、Ｍ、Ｃと２次色Ｒ、Ｇ、Βと背景部の白とＫ（黒）、もしくはＹ、Ｍ、Ｃ、３色による黒を結ぶ最大色再現範囲（いわゆる色域）を表すＬ＊、ａ＊、ｂ＊空間の３次元体積Ｖ_{Ｇａｍｕｔ}、
［３］理想色再現からの平均のずれ量ＣＩＥＬＡＢ色差ΔＥ_{ａｂ（ａｖ）ＲＭＳ}、
［４］肌色、空の色、草の色、もしくは注目する色の理想再現からの平均のずれ量ＣＩＥＬＡＢ色差ΔＥ_{ａｂ（ａｖ）ｍｅｍｏｒｙ}、
［５］背景部白色度Ｗ_ＢＫＧ、
［６］上記［１］〜［５］で定義した物理量、およびその他の色再現性を表す物理量Ｘ４で構成されるｍ次元多項式、もしくは非線形多項式、
を使用する。
（６）光沢（感）には、
［１］２０゜、６０゜、７５゜、８５゜または任意の角度の鏡面光沢度Ｇの値、
［２］任意の角度のＤｉｓｔｉｎｃｔｎｅｓｓｏｆＩｍａｇｅｇｌｏｓｓ（鮮明度光沢感；Ｄ／Ｉ）の値Ｇ_Ｄ／Ｉ、
［３］Ｒ２゜光沢度の値Ｇ_Ｒ２゜、
［４］積分球を用いて得られる波長３５０ｎｍ〜８００ｎｍの三剌激値Ｙの値で鏡面光沢成分を含む場合（ＳＰＩＮ）と含まない場合（ＳＰＥＸ）の差Ｙ_Ｉ−Ｅ、
［５］偏光フイルタのある場合と無い場合とにおける、任意の角度の微小鏡面光沢度の差Ｇｐもしくはムラσ_ＧＰ、
［６］任意の角度のコントラストグロスの値Ｇｃ、
［７］任意の角度のΑｂｓｅｎｃｅｏｆｂｌｏｏｍｇｌｏｓｓの値Ｇａ、
［８］任意の角度のＳｕｒｆａｃｅＵｎｉｆｏｒｍｉｔｙｇｌｏｓｓの値Ｇｓｕ、
［９］前記［１］〜［８］に記載の光沢度の画像縦横方向のムラσ_ＧＬＳ、
［１０］前記［１］〜［９］で定義した物理量、およびその他の光沢感を表す物理量Ｘ５で構成されるｍ次元多項式、もしくは非線形多項式
を使用する。
【００５７】
（７）文字判読性には、
［１］文字部の明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊と文字周辺部の明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊との差ΔＬ＊、ムａ＊、Δｂ＊、もしくは色差ΔＥａｂ、
［２］文字の明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊と文字周辺部の明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊との差ΔＬ＊、Δａ＊、Δｂ＊、もしくは色差ΔＥａｂを、濃度プロファイルから決定される前記文字部中心と前記文字周辺部位置との距離で除した値Ｓｓ、
［３］文字のエッジの明度Ｌ＊変動もしくは色再現ａ＊、ｂ＊変動の実効値Ｌ＊_ＲＭＳ、ａ＊_ＲＭＳ、ｂ＊_ＲＭＳ、
［４］文字の明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊のピークとボトムとの間の位置の距離で定義されるエッジ部の幅Ｃｈｗ、
［５］文字のエツジ部に平行に走査して得られる明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊の微分をフーリエ変換した値Ｃｈｓ、
［６］文字の明度Ｌ＊および色再現ａ＊、ｂ＊の値、
［７］［１］〜［６］で定義した物理量、およびその他の文字判読性を表す物理量Ｘ６で構成されるｍ次元多項式、もしくは非線形多項式
を使用する。
【００５８】
（８）質感と（９）立体感には、
［１］２０゜、６０゜、７５゜、８５゜もしくは任意の角度の鏡面光沢度Ｇ、もしくは、ＤｉｓｔｉｎｃｔｎｅｓｓｏｆＩｍａｇｅｇｌｏｓｓ（Ｄ／Ｉ）の値Ｇ_Ｄ／Ｉ、もしくは、Ｒ２゜光沢度Ｇ_Ｒ２゜、もしくは、積分球を用いて得られる波長３５０ｎｍ〜８００ｎｍの三刺激値Ｙの値で鏡面光沢成分を含む場合と含まない場合の差Ｙ_Ｉ−Ｅ、もしくは、偏光フイルタのある場合と無い場合の任意の角度の微小鏡面光沢度の差Ｇｐもしくはムラσ_ＧＰ、もしくは、コントラストグロスＧｃ、もしくは、Ａｂｓｅｎｃｅ０ｆｂｌｏｏｍｇｌｏｓｓＧａ、もしくは、ＳｕｒｆａｃｅＵｎｉｆｏｒｍｉｔｙｇｌｏｓｓＧｓの各値の出力カバレッジＣｏｕｔによるピーク値Ｇ_ｐｐとボトム値Ｇ_Ｂとの差Ｇ_ｐｐ−Ｇ_Ｂ、
［２］この差Ｇ_ｐｐ−Ｇ_Ｂの平均値Ｇ_Ａｖ、
［３］前記差Ｇ_ｐｐ−Ｇ_Ｂの標準偏差Ｇσ、
［４］前記差Ｇ_ｐｐ−Ｇ_Ｂの標準偏差Ｇσを平均値Ｇ_Ａｖで除した値Ｇｎ、
［５］総合カラー画質スコア予測対象画像が構成する個々の画像の空間周波数と頻度の関係から得られる頻度のピークを与える空間周波数Ｍｐ、
［６］前記空間周波数Ｍｐの平均空間周波数Ｍ_Ａｖ、
［７］前記空間周波数Ｍｐの空間周波数分布の標準偏差σ_Ｍ、
［８］前記空間周波数Ｍｐの最大空間周波数差Ｍｍａｘ −Ｍｍｉｎ、
［９］上記［１］〜［８］で定義した物理量、およびその他の質感、立体感を表す物理量Ｘ７で構成されるｍ次元多項式、もしくは非線形多項式、
を使用する。
【００５９】
（１０）色彩感には、
［１］総合カラー画質スコア予測対象画像が構成する個々の画像の彩度と頻度の関係から得られるピークを与える彩度Ｃ＊ｐ（彩度Ｃ＊は、Ｃ^＊と記載すべきであるが、便宜上、Ｃ＊と記載する。以下同じ）、
［２］前記彩度Ｃｐの平均彩度Ｃ＊_Ａｖ、
［３］前記彩度Ｃｐの標準偏差σ＊_ｃ，
［４］前記彩度Ｃｐの最大彩度差Ｃ＊ｍａｘ一Ｃ＊ｍｉｎ、
［５］上記［１］〜［４］で定義した物理量、およびその他の色彩感を表す物理量Ｘ８で構成されるｍ次元多項式、もしくは非線形多項式、
を使用する。
【００６０】
（１１）材料構成感には、
［１］画像形成基板材料の平均表面粗さＲａ、もしくは画像形成基板材料上に形成される色材の平均表面粗さＲ_ａｃ、
［２］画像形成基板材料の表面粗さの最大値Ｒｍａｘ、もしくは画像形成基板材料上に形成される色材の表面粗さの最大値Ｒｍａｘｃ、
［３］画像形成基板材料の２次高調波成分の平均表面粗さＲ_２ａ、もしくは画像形成基板材料上に形成される色材の２次高調波成分の平均表面粗さＲ_２ａｃ、
［４］画像形成基板材料上に形成される色材の単色もしくは２次色もしくは３次色の厚さＴ、もしくは厚さのばらつきσ_Ｔ、もしくは厚さの最大値Ｔｍａｘ、
［５］画像形成基板材料の上と画像形成基板材料の中に形成される色材の単色もしくは２次色もしくは３次色の画像形成基板材料上の高さＨ、もしくは高さのばらつきσ_Ｈ、もしくは高さの最大値Ηｍａｘ、もしくは画像形成基板材料中の色材の浸透深さＤ_１、もしくは深さのばらつきσ_Ｄ１、もしくは深さの最大値Ｄ_１ｍａｘ、
［６］画像形成基板材料の中に形成される色材の単色もしくは２次色もしくは３次色の画像形成基板材料中の浸透深さＤ_２、もしくは深さのばらつきσ_Ｄ２、もしくは深さの最大値Ｄ_２ｍａｘ、
［７］画像形成基板材料の厚さＴｐ、もしくは厚さのばらつきσ_ＴＰ、もしくは厚さの最大値Ｔ_ｐｍａｘ、
［８］画像形成基板材料の白色度Ｗｐ、
［９］画像形成基板材料もしくは色材の前記（６）の光沢度Ｇ、
［１０］画像形成後の画像形成基板材料のカール量Ｋ、
［１１］前記［１］〜［１０］で定義した物理量、およびその他の材料構成感を表す物理量Ｘ９で構成されるｍ次元多項式、もしくは非線形多項式、
を使用する。
【００６１】
（１２）欠陥／ディフェクトには、
［１］前記画像パターン▲６▼の黄色，マゼンタ，シアン，黒、もしくはその他の単色からなる線画像の黄色，マゼンタ，シアン，黒、もしくはその他の単色に対するレジストレーションずれ量Ｒｅ、
［２］前記画像パターン▲７▼の均一色パターン中、もしくは背景部に存在する色抜け部、色しみ、色筋、色点、色帯の大きさＤ_Ｄとその頻度Ｐ_Ｄ、
［３］前記画像パターン▲７▼の均一色パターン中に存在する色ムラの大きさΔＥａｂと大きさＤ_ΔＥ _ａｂとその頻度Ｐ_ΔＥ _ａｂ、
［４］彩度の高い画像部の色濁りＣ＊_{ｉｄｅａｌ}−Ｃ＊_ｒｅａｌ、
［５］背景部の汚れＬ＊_ＢＫＧ、ａ＊_ＢＫＧ、ｂ＊_ＢＫＧ、
［６］前記画像パターン▲４▼に記載の線画像の歪み量Ｄ_ｉ、
［７］前記画像パターン▲１▼に記載の線画像のジャギー量Ｊ、
［８］上記［１］〜［７］で定義した物理量、およびその他の欠陥／ディフェクトを表す物理量Ｘ１０で構成されるｍ次元多項式、もしくは非線形多項式、
を使用する。
【００６２】
画質心理物理量測定装置では、上述した（１）〜（１２）の各画質心理要因のそれぞれの画質心理物理量（最大［１］〜［１１］）のすべてを求める必要はなく、そのうちの一つ以上を画質心理物理量を代表する数値として使用するようにしてもよい。
【００６３】
しかし、この実施の形態では、この第２の統計量の採取に当たっては、できるだけ評価のベース条件を豊富にして、適切な予測が行えるように、後述するように、１２個の画質心理要因のすべてで１０３個の画質心理物理量を、各プリンタ毎に測定および算出するようにしている。
【００６４】
図３に示す画質心理物理データ表２２０Ａ〜２２０Ｚは、この画質心理物理量測定装置で測定した各画質心理要因についての画質心理物理量を、各プリンタＰＡ〜ＰＺのそれぞれについて作成した表である。表２２０Ａ〜２２０Ｚの最上欄の［１］，［２］，…は、前述した各画質心理要因のそれぞれの画質心理物理量［１］，［２］，…などに対応している。
【００６５】
このようにして求めた図３の画質心理物理データ表２２０Ａ〜２２０Ｚで表される統計データは第２の統計量として、メモリに保存する。
【００６６】
（ＩＩＩ）
以上のようにして求めた第１の統計量と第２の統計量との対応を取って、第３の統計量を生成し、これをメモリに記憶する。この第３の統計量の取得の仕方の概念を次に説明する。
【００６７】
この場合、まず、前述した各官能評価対象の絵柄毎に、前記の１０３個の画質心理物理量と、総合カラー画質スコアとの関係をグラフ化する。例えば図７Ａ〜Ｆおよび図８Ａ〜Ｆに示すように、各画質心理要因の各心理物理量を横軸に取り、一方、総合カラー画質スコアを縦軸に取った座標系のグラフ上に、前述した第１の統計量と、第２の統計量とを参照して、複数のプリンタＰＡ〜ＰＺのそれぞれについての、各画質心理要因の各心理物理量と総合カラー画質スコアとの間の座標値を、図７および図８の各グラフにおいて○印で示すように、それぞれプロットする。
【００６８】
そして、例えば、これらの図７Ａ〜Ｆおよび図８Ａ〜Ｆに示したグラフにおいて、それぞれ太線で示すように、総合カラー画質スコアと各画質心理物理量との関係を示す座標値の最高値を結ぶ包絡線を、少なくとも５次以上の回帰式、もしくは非線形重回帰式で回帰して求める。すなわち、各グラフの太線で示されるような回帰式を、前述した各画質心理物理量を示す変数の５次以上の多項式もしくは非線形多項式の関数として求める。この例の場合には、１０３個の画質心理物理量について、回帰式を求める。そして、求められた、後述する回帰式｛１｝〜｛１０３｝を、第３の統計量としてメモリに記憶させる。
【００６９】
この場合、図９に示すように、１２個の各画質心理要因毎に、複数の画質心理物理量があり、その画質心理物理量の各々について、前記の回帰式が求められて、１０３個の回帰式が求められることになる。そして、この１０３個の回帰式は、図９に示すように、第１の統計量の取得について説明した複数個の絵柄のそれぞれについて求めて、第３の統計量として、メモリに記憶するものである。
【００７０】
なお、実際的には、グラフ化したり、座標値をプロットする作業を行うわけではなく、求めた座標値データを用いて、１０３個の回帰式を統計的に演算処理して、求めるものである。
【００７１】
ここで求められる回帰式｛１｝〜｛１０３｝は、次ぎのようなものである。
【００７２】

【００７３】

【００７４】

【００７５】

【００７６】

【００７７】

【００７８】

【００７９】

【００８０】

【００８１】

【００８２】

【００８３】
以上のようにして求められた１０３個の回帰式｛１｝〜｛１０３｝を用いて、この実施の形態においては、評価対象の記録装置あるいは表示装置の総合カラー画質スコアを予測する。
【００８４】
すなわち、まず、総合カラー画質を評価する対象となる記録装置あるいは表示装置に対して、前述した第２の統計量としての画質心理物理量を求めるための▲１▼〜▲９▼として説明した図４〜図６に示した画像パターンを得るためのデジタル画像データを供給して、これら評価対象の記録装置あるいは表示装置から画質心理物理量測定用の画像サンプルを得る。
【００８５】
そして、この画像サンプルについて、画質心理物理量を測定および算出する。算出した画質心理物理量から、前記の１０３個の回帰式により、各画質心理物理量に対する総合カラー画質スコアＦ１〜Ｆ１０３を求める。
【００８６】
そして、この実施の形態では、その各画質心理物理量に対する総合カラー画質スコアＦ１〜Ｆ１０３のうちの最も低いスコアを求め、それを、当該評価対象の記録装置あるいは表示装置の総合カラー画質スコアとして予測する。すなわち、総合カラー画質スコアの予測式を、
総合カラー画質スコア予測値＝最低値（Ｆ１〜Ｆ１０３） …｛１０４｝
とする。
【００８７】
このように、最も低い総合カラー画質スコアを、評価対象の記録装置あるいは表示装置の総合カラー画質スコアの予測値とすることにより、厳格な総合カラー画質スコアの予測がなされることになる。人間の官能評価においても、悪い画質心理要因の部分は目につき、その悪い画質心理要因を基準としてスコアを決めてしまう傾向があるので、このように予測することで、人間の官能評価に、より近い総合カラー画質スコアの予測を行うことができる。
【００８８】
しかも、この実施の形態においては、第３の統計量である画質心理物理量と総合カラー画質スコアとの関係は、人間の官能評価により得た第１の統計量と、心理物理量である第２の統計量とを用いて求めており、予測された総合カラー画質スコアは、人間の官能評価と物理評価との対応が非常によいものとなっている。
【００８９】
すべての記録装置あるいは表示装置に、前記の総合カラー画質スコア予測式｛１０４｝を用いてもよいが、写真記録方式と、昇華型熱転写方式の記録装置（プリンタ）の場合には、特に、粒状性と、欠陥／ディフェクトが画質に大きく関わっているので、この実施の形態では、総合カラー画質スコアの予測評価対象の記録装置が、写真記録方式と、昇華型熱転写方式の記録装置（プリンタ）の場合には、前記の総合カラー画質スコア予測式｛１０４｝に代えて、
総合カラー画質スコア予測値＝最低値（Ｆ１〜Ｆ４，Ｆ９３〜Ｆ１０３）
…｛１０５｝
を用いる。
【００９０】
また、この実施の形態においては、前記予測式｛１０４｝あるいは｛１０５｝において、最も低いスコアを呈する回帰式から、その回帰式の変数である画質心理要因を求める。この明細書では、この最も低いスコアを呈する画質心理要因を、最劣悪要因と称することとする。
【００９１】
最劣悪要因を見付け出すために、この実施の形態においては、前記の１０３個の回帰式は、最劣悪要因判別データベースとしても用いる。そして、見付け出した最劣悪要因に基づいて、予測評価対象の記録装置もしくは表示装置の出力画像の画質を、所望の画質に制御するようにする。
【００９２】
すなわち、予め、画質を制御するパラメータを、各画質心理要因に対応して分類しておき、最劣悪要因として検出された画質心理物理量に対応するパラメータを制御する。このようにすれば、最劣悪要因であった画質心理物理量に対する総合カラー画質スコアが変わり、予測総合カラー画質スコア値を制御することができる。そして、目的の総合カラー画質スコアとなるように、最劣悪要因として見付けられた画質心理物理量に対応するパラメータを制御してゆけば、目的の総合カラー画質スコアの呈する出力画像を得ることができるように制御できる。
【００９３】
次に、以上説明したような総合カラー画質スコア予測方法および総合カラー画質スコア制御方法を実現する総合カラー画質スコア予測および制御装置の一実施の形態を、以下に説明する。
【００９４】
図１は、この場合の総合カラー画質スコア予測および制御装置の全体の構成のブロック図を示すものである。この例は、評価対象が、記録装置、例えばカラープリンタの場合の例である。
【００９５】
この実施の形態の装置の場合、前述のようにして求められた第１、第２、第３の統計量は、予め、統計データとしてメモリ７に蓄えられている。
【００９６】
そして、この実施の形態の場合、特に制御のための第２の統計量としては、各プリンタにおいて前述した各画質心理物理量に対応する制御パラメータを種々に変化させたときの、その各制御パラメータの状態での画質心理物理量データ表のデータをも、各制御パラメータに対応させてメモリ７に保存している。メモリ７に保存されている第３の統計量としての前記回帰式｛１｝〜｛１０３｝は、これらの多数の制御パラメータ条件において求めた第２の統計量のすべてを用いて、前記のようにして、求めたものである。
【００９７】
統計量演算処理装置８は、制御パラメータの情報を、評価対象のカラープリンタのプロセス制御部１２から受けると、その制御パラメータの条件における、対応する画質心理物理量をメモリ７の第２の統計量から求める。
【００９８】
デジタル画像データ発生手段１は、前述の図４〜図６に示した画質心理物理量測定用の画像パターンを生成するためのデジタル画像データを発生する。このデジタル画像データ発生手段１からのデジタル画像データは、ＨＴスクリーンジェネレータ２に供給される。
【００９９】
ＨＴスクリーンジェネレータ２は、網点スクリーン、誤差拡散スクリーン、万線スクリーン、ＦＭスクリーン、その他のスクリーンを通して、これに入力されたデジタル画像データを、評価対象の記録装置であるカラープリンタ３に出力する。
【０１００】
カラープリンタ３は、印刷処理を実行して、前述の図４〜図６に示した画質心理物理量測定用の▲１▼〜▲９▼の画像パターンが印刷された画質心理物理量測定用サンプル４をプリントアウトする。
【０１０１】
物理量測定装置５は、用紙搬送装置部、微細光学濃度計および光学フィルタを備えており、画質心理物理量測定用サンプル４について画質心理物理量を求めるために必要な物理量の測定を行う。測定結果の物理量の測定データは、画質心理物理量算出装置６に送られる。
【０１０２】
画質心理物理量算出装置６は、前述の画質心理物理量のそれぞれの説明において、説明したような方法で、物理量から各画質心理物理量を算出する。算出した各画質心理物理量のデータは、統計量演算処理装置８に送られる。
【０１０３】
統計量演算処理装置８は、画質心理物理量対応総合カラー画質スコア算出部８１と、総合カラー画質スコア予測値決定部８２と、最劣悪要因判別部８３とからなる。
【０１０４】
送られてきた各画質心理物理量のデータは、例えば図１０に一例を示すように、評価対象のカラープリンタついての画質心理物理量データ表（前述した第２の統計量に対応）として表すことができる。
【０１０５】
画質心理物理量対応総合カラー画質スコア算出部８１は、画質心理物理量算出装置６からデジタルデータとして送られてくる各画質心理物理量について、メモリ７の統計データ中の第３の統計量（最劣悪要因判別データベース）を参照して、各画質心理物理量に対応する総合カラー画質スコアの予測値を算出する。この場合の第３の統計量を用いた画質心理物理量に対する総合カラー画質スコアの算出は、概念的には、太線で示される回帰曲線について、図１１に示すようにして、各画質心理物理量と総合カラー画質スコアとの対応として、行われることになる。
【０１０６】
実際的には、前述した回帰式｛１｝〜｛１０３｝を用いて、個々の画質心理物理量に対応する総合カラー画質スコアの予測値を算出する。この予測値の算出は、図１１にも示したように、メモリ７に蓄積されている第３の統計量に含まれる複数個の前述した官能評価用の絵柄のそれぞれに関して行われる。そして、画質心理物理量対応総合カラー画質スコア算出部８１は、算出した、各絵柄についての１０３個の個々の画質心理物理量に対応する総合カラー画質スコアの予測値を、総合カラー画質スコア予測値決定部８２に送る。
【０１０７】
総合カラー画質スコア予測値決定部８２では、記録装置ＰＡ〜ＰＺのうち、評価対象である記録装置が写真記録方式または昇華型熱転写方式のカラープリンタであるときには、前述の予測式（１０５）を用いて、評価対象である記録装置がその他のカラープリンタであるときには、前述の予測式（１０４）を用いて、各絵柄について、総合カラー画質スコアＦ１〜Ｆ１０３のうちの最低値となる総合カラー画質スコアを、それぞれ評価対象のプリンタの総合カラー画質スコアの予測値として決定する。
【０１０８】
評価対象のカラープリンタが、写真記録方式または昇華型熱転写方式のカラープリンタであるか否かは、予め、使用者により、指示されており、この指示により、総合カラー画質スコア予測値決定部８２は、予測式（１０４）と（１０５）とのいずれを用いるかを予め決定する。
【０１０９】
総合カラー画質スコア予測値決定部８２は、プリンタＰＡ〜ＰＺおよび複数の絵柄のそれぞれについての、決定した総合カラー画質スコアの予測値のデータを予測総合カラー画質スコア表示装置９に供給する。予測総合カラー画質スコア表示装置９は、各プリンタ毎の複数個の絵柄のそれぞれについての総合カラー画質スコア予測値を、図１２に示すような一覧表として表示する。
【０１１０】
記録装置を制御しない装置の場合には、以上の構成を有するのみでよい。しかし、この実施の形態においては、評価対象の記録装置から所望の総合カラー画質スコアを有する出力画像を得ることができるように制御するようにしている。
【０１１１】
総合カラー画質スコア予測値決定部８２は、また、複数の絵柄のそれぞれについての、決定した総合カラー画質スコアの予測値のデータと、予測式（１０４）または予測式（１０５）により総合カラー画質スコアＦ１〜Ｆ１０３のいずれを最劣悪要因として決定したかのデータを、最劣悪要因判別部８３に送る。
【０１１２】
最劣悪要因判別部８３は、メモリ７の第３の統計量を最劣悪要因判別データベースとして、各絵柄ごとの最劣悪要因に対応する画質心理物理量を判別する。そして、絵柄毎に次のような制御を行う。
【０１１３】
まず、最劣悪要因判別部８３は、目標画質スコアデータベース１１から、制御対象のプリンタの識別データを取得し、制御しようとするプリンタが、プリンタＰＡ〜ＰＺのいずれであるかを判別する。データベース１１に、このプリンタの識別データがないときには、プリンタＰＡ〜ＰＺのうちのユーザーの指示した種類のプリンタに付いて、以下の制御を行う。
【０１１４】
最劣悪要因判別部８３は、認識したプリンタに付いて、目標画質スコアデータベース１１からの複数の絵柄のそれぞれについての目標画質スコアと、前記の各絵柄についての総合カラー画質スコア予測値とを比較し、目標画質スコアと総合カラー画質スコア予測値との差がないときには、その絵柄については、制御を行わない。つまり、そのときの制御パラメータのままでよいため、プロセス制御部１２の当該絵柄についての制御パラメータの修正は行わない。
【０１１５】
また、目標画質スコアと総合カラー画質スコア予測値との差がある絵柄については、その総合カラー画質スコア予測値の基礎となる最劣悪要因に対応する画質心理物理量のデータをプロセス制御部１２に送る。プロセス制御部１２は、送られてきた画質心理物理量に対応する制御パラメータを変更し、その変更した制御パラメータを、プリンタの識別データと共に、統計量演算処理装置８の画質心理物理量対応総合カラー画質スコア算出部８１に送る。画質心理物理量対応総合カラー画質スコア算出部８１では、プリンタの識別データと、取得した制御パラメータとにより、メモリ７の第２の統計量を参照し、第２の統計量から当該プリンタの当該制御パラメータに対応する画質心理物理量として新たな画質心理物理量を取得する。
【０１１６】
そして、取得した新たな画質心理物理量を用いて、前述した統計処理を再度行い、この新たな画質心理物理量を用いた総合カラー画質スコアの予測値を算出する。そして、最劣悪要因判別部８３において、目標画質スコアと、総合カラー画質スコアの新予測値とを比較して差を求める。そして、差が無くなるまで以上の処理動作を繰り返す。そして、差が無くなったときの制御パラメータを、プロセス制御部１２に、その絵柄についての制御パラメータとして登録設定する。以上で、制御が終了である。
【０１１７】
以上の制御が終了した後、評価対象の記録装置のプリント時に、絵柄を指定すると、プロセス制御部１２は、その絵柄に対応して登録されているパラメータにより、プリントが行われる。したがって、当該指定された絵柄の画像データを供給して印刷すれば、その絵柄として目標画質スコアの出力画像が得られる。
【０１１８】
なお、メモリ７に蓄える統計データとしては、総合カラー画質スコアの予測を行うだけで、総合カラー画質スコア予測値に基づいて記録装置や表示装置の制御パラメータを制御しないのであれば、第３の統計量だけでよい。すなわち、この発明による総合カラー画質スコア予測装置としては、少なくとも第３の統計量をメモリ７に記憶させておけばよい。
【０１１９】
なお、以上の予測装置および制御装置の例は、記録装置であるプリンタの場合であるが、前述もしたように、この発明による総合カラー画質スコア予測装置および制御装置は、表示装置の画面に表示される画像についても、同様に適用出来ることは、いうまでもない。
【０１２０】
なお、上述の例では、最劣悪要因として、一つの画質心理物理要因を検出して、それに対応する総合カラー画質スコアを予測値とするようにしたが、複数個の画質心理物理要因を、劣悪要因として求め、その平均値を総合カラー画質スコアの予測値とするようにしてもよい。
【０１２１】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、人間が画像に対し心理的に受ける感覚量を個別画質心理物理量として定量的に抽出し、かつ、人間が大脳において個別画質物理心理量を統合してーつの総合カラー画質スコアを心理的感覚量に変換した結果と定量的に結び付けるので、簡単な構成の測定装置を用いて得られる物理量から、人間の高次の判断が入った結果である総合カラー画質スコアを、定量的に、かつ、精度良く予測することが可能となる。
【０１２２】
また、総合カラー画質スコアを定量的、かつ、精度良く予測することが可能であるため、所望の総合カラー画質レベルに達するように、記録装置もしくは表示装置のプロセスを制御することが可能となり、より高画質の記録装置もしくは表示装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明による総合カラー画質スコア予測方法、予測装置および総合カラー画質スコア制御装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置に用いる第１の統計量の取得方法を説明するための図である。
【図３】この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置に用いる第２の統計量の取得方法を説明するための図である。
【図４】この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置に用いる第２の統計量を取得するために使用する画像パターンの例を示す図である。
【図５】この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置に用いる第２の統計量を取得するために使用する画像パターンの例を示す図である。
【図６】この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置に用いる第２の統計量を取得するために使用する画像パターンの例を示す図である。
【図７】この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置に用いる第３の統計量を説明するための図である。
【図８】この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置に用いる第３の統計量を説明するための図である。
【図９】この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置に用いる第３の統計量を説明するための図である。
【図１０】予測評価対象の記録装置から取得した画質心理物理量データ表の一例を示す図である。
【図１１】この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置における第３の統計量を用いた総合カラー画質スコアの予測値の求める方法を説明するための図である。
【図１２】この発明による総合カラー画質スコア予測方法および予測装置における総合カラー画質スコアの予測値の表示例を示す図である。
【符号の説明】
１デジタル画像データ発生手段
２ＨＴスクリーンジェネレータ
３評価対象の記録装置
５物理量測定装置
６画質心理物理量算出装置
７統計データのメモリ
８統計量演算処理装置
９予測画質スコア表示装置
１１目標スコアデータベース
１２記録装置のプロセス制御部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an apparatus for recording or displaying color image information on a recording / display medium using a color material or a color display member, such as a color hard copy device, a color printer, a color image display device, etc. The present invention relates to a method and a prediction device for evaluating and predicting a recording capability or a color image information display capability. The present invention also relates to an apparatus for controlling image quality recorded or displayed by a recording device or a display device such as a color hard copy device, a color printer, a color image display device, etc., based on a predicted value obtained by the prediction device according to the present invention.
[0002]
[Prior art]
The evaluation of the image quality of an image recorded on a recording medium such as paper or an image displayed on a display medium such as a CRT display includes an image quality sensory evaluation and a physical psychological evaluation. The image quality sensory evaluation is performed by quantifying the degree of “beauty” or “preference” that a human visually perceives and visually feels as an overall color image quality score.
[0003]
In addition, physical psychological evaluation includes a plurality of image quality psychological factors that affect image quality, such as graininess, gradation reproducibility, sharpness, resolution, color reproducibility, glossiness, character legibility, texture, three-dimensionality, and color sensation. The properties of the image structure are evaluated by objectively measured values, focusing on each of the following, the material composition feeling, and the defects / defects. In this specification, a physical quantity (numerical value) representing a psychological quantity (numerical value) of these image quality psychological factors is called an image quality psychological physical quantity.
[0004]
If the overall color image quality score is predicted by comprehensively taking into account all of the 12 individual image quality psychological factors as described above, the overall color image quality score includes image quality sensory evaluation (image quality psychological evaluation), A good score corresponds to the physical evaluation of the image quality.
[0005]
However, for example, in the field of silver halide photographic recording technology, the graininess, gradation reproducibility, sharpness, resolution, color reproducibility, glossiness, character legibility, texture, three-dimensionality, color, material composition There have been many reports discussing the relationship between the color image quality score and one of the senses, defects / defects as individual image quality psychophysical quantities, but the relationship between all these image quality psychophysical quantities and the overall color image quality score has been discussed. There are no reports discussed in.
[0006]
In addition, "CJ Bartelson, The Combined Influence of Sharpness and Graininess on the Quality of Color Print, Journalof Photographic Science which is described in the image quality as a score which is described in the image quality 30:33, which is described in the image quality 30:33. There is a report that takes up two of graininess (Graininess) and sharpness (Sharpness) and discusses the relationship between these two image quality psychophysical quantities and the color image quality score.
[0007]
However, in this report, other psychological quantities of image quality, that is, gradation reproducibility, color reproducibility, resolution, glossiness, character legibility, texture, three-dimensionality, color, material composition, defects / defects and overall color Does not discuss its relationship to image quality scores.
[0008]
For this reason, although it is possible to predict the color image quality score under a certain condition by the method of this report, it is possible to predict the final overall color image quality score or to obtain a desired overall color image score based on the prediction result. You cannot control the equipment as you get it.
[0009]
In addition, as an example of discussing the overall color image quality score in television, see, for example, "Ν.W. Lewis, et al. Subjective Quality of Television Picture with Multiple Implementations, Electronics, Electronic Letters, 88, 7-1, 18-71 "Kobayashi, Examination of total image quality for noise / distortion of television transmission system, IEICE Transactions (current IEICE Transactions), J70-B, 9, 1009-101016 (1987)", and "Kanazawa, Mihashi, Image Quality Evaluation in Hi-Vision, Optics, 21, 12, 851-857 (1992), etc., all discuss noise factors that degrade image quality and overall color image quality scores. , Does not comprehensively discuss graininess, gradation reproducibility, sharpness, resolution, color reproducibility, glossiness, character legibility, texture, three-dimensionality, color, material composition, defects / defects .
[0010]
Therefore, these methods cannot predict the final overall color image quality score or control the device based on the prediction result so as to obtain a desired overall color image quality score.
[0011]
Further, as a discussion of the overall color image quality score of a color printer, for example, "Isono et al., Research on Print Quality Evaluation Method, Mitsubishi Heavy Industries Technical Report, 20, 71-78 (1983)", and "T. Inagaki et al." , Color {Quality Quality Prediction Model for Color @Hard Copy, SPIE Vol.2171, 253-260].
[0012]
Each of these methods is a method of obtaining a weighting coefficient by performing a multiple regression analysis on a relationship between a measurement amount that can be physically measured and an overall color image quality score. Therefore, it was not possible to specify the psychological quantity of image quality that contributes to the overall color image quality score from the target overall color image quality score, specify the physical quantity that contributes to the image quality psychological quantity, and specify its value.
[0013]
In addition, "Hunaka et al., Image Quality Evaluation Method for Digital Color Images, 20th Conference on Image Engineering Conference, 257-260 (1989)" contains a comprehensive color image quality score of a color printer, a pixel density, a gradation number, The relationship between the four image quality psychological factors of granularity and color reproduction range has been discussed, and the relationship between the four factors and the overall color image quality score has been clarified. However, sharpness, glossiness, character legibility, and texture have been clarified. It does not discuss the three-dimensional effect, color effect, material composition effect, and defects / defects.
[0014]
Further, the overall color image quality score discussed in "Hunaka et al., Image Quality Evaluation Method for Digital Color Images, Proceedings of the 20th Conference on Image Engineering, 257-260 (1989)" refers to the overall image quality composed of lines and patches. It was the score of the evaluation chart, and could not represent the total color image quality score of each picture finally required. For this reason, in this method, it is not possible to predict the final overall color image quality score or control the device based on the prediction result so as to obtain a desired overall color image quality score.
[0015]
Further, the "image quality evaluation apparatus for copying machine" described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-165372 is provided with an image quality evaluation means having a learning function based on a neural network structure, and the output image quality which changes every moment in an actual evaluation mode. Is provided.
[0016]
However, in the "image quality evaluation apparatus of a copying machine" of this publication, when evaluating the overall color image quality of each picture, granularity, which is an individual image quality psychological factor that is subjectively evaluated by humans in the overall color image quality evaluation, , Gradation reproducibility, sharpness, resolution, color reproducibility, glossiness, character legibility, texture, three-dimensional appearance, color, material composition, and defects / defects cannot be comprehensively treated. However, the psychological quantity of image quality that contributes to the overall color image quality score cannot be specified from the target overall color image quality score.
[0017]
For this reason, it is not possible to specify a physical quantity that contributes to the image quality psychological quantity and specify its value. Therefore, according to the method disclosed in this publication, it is not possible to control the apparatus so as to obtain a desired overall color image quality score based on the prediction result.
[0018]
Further, since the conventional image quality control device of the recording device or the display device does not detect or predict the amount of psychological quality of human image quality for the output image and does not control the recording device or the display device, it controls the device parameters. However, there are drawbacks such as not directly corresponding to the human image quality psychological quantity, and the effect of controlling may not be reflected on the output image.
[0019]
In addition, the correspondence between each image quality psychophysical quantity and the overall color image quality score changes depending on the type of image output to the recording device or the display device. It is desirable that appropriate control corresponding to each surface image component is performed on a recording device or a display device, but this cannot be performed by a conventional image quality control device.
[0020]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, according to the above-described conventional technology, when evaluating the overall color image quality of each picture, granularity, floor bream are individual image quality psychological factors that are subjectively evaluated by humans when evaluating the overall color image quality. Reproducibility, sharpness, resolution, color reproducibility, glossiness, character readability, texture, three-dimensional appearance, color, material composition, and defects cannot be comprehensively handled, and high accuracy The overall color quality score could not be predicted.
[0021]
Also, from the target image quality score, the image quality psychophysical quantity that contributes to the image quality score is specified, and the physical quantity that contributes to the image quality psychophysical quantity is specified, and the value cannot be specified. Did not.
[0022]
The present invention solves the above-mentioned problems, and provides granularity, gradation reproducibility, sharpness, resolution, color reproducibility, glossiness, character legibility, texture, three-dimensionality, color, The present invention provides a prediction method and a prediction device capable of accurately and comprehensively predicting the overall color image quality of each picture by treating the image data relating to the material composition and defects / defects comprehensively and statistically. An object of the present invention is to provide a control device that appropriately controls a recording device or a display device in order to obtain a desired overall color image quality based on a predicted value of a score.
[0023]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-mentioned problems, in the overall color image quality score prediction method according to the first aspect of the present invention,
(1) Granularity, (2) Gradation reproducibility, (3) Sharpness, (4) Resolution, (5) Color, which are individual image quality psychological factors that contribute to the overall color image quality score of a recording device or a display device Reproducibility, (6) glossiness, (7) character legibility, (8) texture, (9) three-dimensionality, (10) color, (11) material composition, (12) defect / defect A total color image quality score prediction method using image quality psychophysical quantities that quantitatively represent
The target image for predicting the total color image quality score is transferred to a plurality of existing recording devices or display devices to obtain a plurality of output images, and the plurality of output images are obtained by sensory evaluation. Color image quality score data as the first statistic,
Digital image data for measuring the physical quantity of the image quality psychological factor was transferred to the plurality of existing recording devices or display devices to obtain a plurality of output images, and measured and calculated from the plurality of output images. The image quality psychophysical quantity for any one or more of the image quality psychological factors (1) to (12) is defined as a second statistic,
For any one or more of the image quality psychological factors of (1) to (12), the correspondence between the first statistic and the second statistic is statistically obtained, so that the color image quality score and A third statistic is obtained by obtaining a relationship with the image quality psychophysical quantity,
At least the third statistic is accumulated in the memory as statistical data,
The digital image data for measuring the physical quantity of the image quality psychological factor is transferred to a recording device or a display device for prediction evaluation to obtain an output image, and the image quality psychophysical quantity is measured and calculated from the output image,
Based on the calculated image quality psychophysical quantity of the recording device or the display device to be predicted and evaluated, the third statistic stored in the memory is referred to, and becomes a poor factor in the correspondence with the overall color image quality score. Detect at least one psychophysical factor of image quality,
Comprehensive color image quality score data corresponding to the detected inferior image quality psychophysical factors are extracted, and the extracted total color image quality score data is used to calculate a total color image score predicted value of the recording device or display device to be predicted and evaluated. Do
It is characterized by the following.
[0024]
Claims2The overall color image quality score prediction device according to the invention described in
(1) Granularity, (2) Gradation reproducibility, (3) Sharpness, (4) Resolution, (5) Color, which are individual image quality psychological factors that contribute to the overall color image quality score of a recording device or a display device Reproducibility, (6) glossiness, (7) character legibility, (8) texture, (9) three-dimensionality, (10) color, (11) material composition, (12) defect / defect Is a comprehensive color image quality score prediction device using the image quality psychophysical quantity that quantitatively represents
The target image for predicting the overall color image quality score is transferred to a plurality of existing recording devices or display devices to obtain a plurality of output images, and the plurality of output images are obtained by a sensory evaluation of the obtained color. Image quality score data as the first statistic, digital image data for measuring the physical quantity of the image quality psychological factors, to transfer to the plurality of existing recording device or display device to obtain a plurality of output images, The image quality psychophysical quantity for any one or more of the image quality psychological factors (1) to (12) measured and calculated from the plurality of output images is used as the second statistic, and the above (1) to (12) ), For any one or more of the image quality psychological factors, the color image quality score and the image quality psychophysical quantity obtained by statistically obtaining the correspondence between the first statistic and the second statistic. The third statistic indicating the engagement, a memory for storing statistical data,
Digital image data for measuring the physical quantity of the image quality psychological factor, output image acquisition means to obtain an output image by transferring to a recording device or display device of the prediction evaluation target,
Psychophysical quantity calculating means for measuring and calculating the image quality psychophysical quantity from the output image,
The image quality psychophysical quantity of the recording device or display device of the prediction evaluation target calculated by the psychophysical quantity calculation means refers to the third statistic accumulated in the memory, and in correspondence with the overall color image quality score, Detection means for detecting at least one image quality psychophysical factor that is an inferior factor;
Comprehensive color image quality score data corresponding to the inferior image quality psychophysical factors detected by the detection means is extracted from the statistical data of the memory, and the extracted overall color image quality score data is used for the prediction evaluation target recording device or display. Predictive value determining means for calculating a total color image quality score predictive value of the apparatus;
It is characterized by having.
[0025]
Claims5The overall color image quality score control device according to the invention described in the above, the overall color image quality score predicted value predicted by the overall color image quality prediction device according to the present invention, a comparison means for comparing the target image quality score,
The image quality determining element of the target recording device or the display device is controlled based on the result of the comparison by the comparing means so that the target image quality score is obtained.
[0026]
[Action]
According to the comprehensive color image quality score prediction method according to claim 1, the relationship between each image quality psychological factor and the overall color image quality score is stored in the memory as statistical data for the 12 image quality psychological factors in advance. For a recording device or a display device to be evaluated, an image quality psychophysical quantity relating to the image quality psychological factor is obtained, and by referring to the statistical data in the memory by the obtained image quality psychophysical quantity, a recording device or a display device to be evaluated is obtained. Is estimated.
[0027]
According to the overall color image quality score predicting device of the sixth aspect, the target image for estimating the overall color image quality score is recorded by an existing recording device or displayed on a display device, for example, a plurality of images are displayed. A sensory evaluation is performed by the evaluator, and an overall color image quality score for the target image is obtained as a first statistic.
[0028]
Next, digital image data for measuring the physical quantity of the image quality psychological factor is transferred to an existing recording device or display device, and an output image is recorded or displayed. Then, the image quality psychophysical quantity relating to the image quality psychological factors (1) to (12) is measured and calculated from the output image, and the second statistic is obtained.
[0029]
Then, from the first statistic and the second statistic, a third statistic representing the relationship between the image quality psychophysical quantity and the overall color image quality score is obtained, and the third statistic is stored in the memory. Have been.
[0030]
When the prediction of the overall color image quality score is performed, first, by the output image acquisition unit, digital image data for measuring the physical quantity of the image quality psychological factor is transferred to the recording device or the display device of the prediction evaluation target, A recording output image or a display output image is obtained.
[0031]
From the acquired output image, the image quality psychophysical quantity calculation means measures and calculates the image quality psychophysical quantity. Then, based on the calculated image quality psychophysical quantity, the calculation means calculates the predicted value of the total color image quality score using the statistical data of the memory.
[0032]
At this time, the calculating means detects, for example, the image quality psychophysical factor which is the worst factor in the correspondence with the overall color image quality score, and calculates the overall color image quality score corresponding to the detected worst image quality psychophysical factor. The data is calculated as a total color image quality score prediction value of the recording device or the display device to be evaluated. As a result, in the human sensory evaluation, a predicted value of the total color image quality score equivalent to the strictest evaluation is given.
[0033]
In the overall color image quality score control device according to the ninth aspect, the prediction value of the overall color image quality score obtained by the overall color image quality score prediction method or the prediction device according to the present invention is compared with a target image quality score. Are compared. Then, based on the comparison result, the image quality determining element of the target recording device or the display device is controlled so that the target image quality score is obtained.
[0034]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of a total color image quality score prediction method and a total color image score control device according to the present invention will be described with reference to the drawings.
[0035]
First, an embodiment of a total color image quality score prediction method and a prediction apparatus according to the present invention will be described.
[0036]
In this embodiment, (1) graininess, (2) gradation reproducibility, (3) sharpness, (4) resolution, (5) color reproducibility, (6) glossiness, (7) ) Character readability, (8) texture, (9) three-dimensional effect, (10) color effect, (11) material composition effect, (12) defect / defect, image quality psychological quantity of each image quality psychological factor, and overall color image quality Statistical data representing the relationship with the score is generated and stored in a memory.
[0037]
[Generation and storage of statistical data]
First, a sensory evaluation database for existing recording devices and display devices for some specific pictures is generated. Based on the generated sensory evaluation database, the first color statistic total color image quality score data group is stored in the memory 7. Remember. If there is already a sensory evaluation database generated in the past, the memory 7 may store the total color image quality score data group as the first statistic based on the database.
[0038]
Next, an image quality psychophysical quantity database for an existing recording device or display device is generated, and based on the generated sensory evaluation database, an image quality psychophysical quantity data group as a second statistic is stored in the memory. If there is an image quality psychophysical quantity database generated in the past, the image quality psychophysical quantity data group as the second statistic may be stored in the memory based on the past image quality psychophysical quantity database.
[0039]
Next, a correspondence between the first statistic and the second statistic is obtained, a relationship between the total color image quality score and the image quality psychophysical amount is obtained, and the obtained result is stored in a memory as a third statistic.
[0040]
An example of how to obtain the first statistic, the second statistic, and the third statistic and the contents of the statistic will be described in order below, taking a color printer as an example of a printing apparatus.
[0041]
(I) Collection of overall color image quality score data (first statistic)
As shown in FIG. 2, digital image data of

images

101, 102,..., 10n (n is a natural number) of several patterns to be subjected to sensory evaluation by humans are prepared. As these pictures, for example, an image of a woman's upper body, a landscape image, and the like are used.
[0042]
Next, for each of these pictures, the digital image data is sent to each of several existing printers PA, PB,..., PZ prepared for collecting the total color image quality score data group, and printed out. , 111B to 11nB,..., 111Z to 11nZ.
[0043]
Then, for the output samples of the output image sample groups 111A to 11nA, 112B to 11nB, ..., 111Z to 11nZ of the printers PA, PB, ..., PZ, the evaluator performs a sensory evaluation for each printer and each picture, As shown in the total color image quality score table 120 of FIG. 2, a total color image score is assigned to each printer and each picture. Although the evaluation result of one evaluator may be used as the overall color image quality score value by the sensory evaluation, in this embodiment, an average value of evaluation results by a plurality of evaluators is used.
[0044]
The data represented by the total color image quality score table 120 of FIG. 2 obtained in this manner is stored in the memory as the first statistic.
[0045]
(II) Collection of image quality psychophysical data
As shown in FIG. 3, digital image data of an image 200 of several specific patterns (each image pattern of the comprehensive image quality evaluation chart) for measuring the image quality psychophysical quantity is prepared. In this embodiment, as the images 200 of these specific patterns, image patterns described as the following (1) to (9) are used.
[0046]
{Circle around (1)} As shown in FIG. 4A, an image of a color patch consisting of yellow (Yellow), magenta (Magenta), cyan (Cyan), black (Black) or other single colors with input coverage Cin = 0 to 100%;
(2) As shown in FIG. 4B, an image of a color patch of a tertiary color composed of a combination of three of the single colors,
(3) As shown in FIG. 4C, an image of a color patch of a secondary color composed of a combination of two of the single colors.
[0047]
(4) As shown in FIG. 5A, at a spatial frequency of 0.0001 to 100 cycles / mm, the chromaticity or density at the input coverage Cin = 0 to 100% of the single color patch, or the two or three colors of the single color A color patch of a secondary or tertiary color consisting of a combination, having a chromaticity or density at the input coverage Cin of 0 to 100% of the single color, and an angle of 0 ° with respect to the front direction of the image portion of the recording device or display device A line image group having a length of 1 mm to 400 mm or more composed of a plurality of
(5) As shown in FIG. 5B, yellow, magenta, cyan, black, or any other single color or the single color having a length of 10 mm to 400 mm or more, a width of 10 mm to 400 mm or more, and input coverage Cin = 0 to 100%. A wedge pattern composed of a secondary color or a tertiary color composed of a combination of two or three colors,
(6) As shown in FIG. 5C, yellow, magenta, cyan, black, or other single colors, having a length of 1 mm to 10 mm or more that intersect at 90 ° at the center and having a vertical and horizontal character shape, or an image of a recording device or a display device A digital image corresponding to a resolution of 10 dpi to 10000 dpi, comprising a pair of cross-shaped line images having an angle of 0 ° to 90 ° with respect to the front side of the unit.
[0048]
{Circle around (7)} As shown in FIG. 6A, yellow, magenta, cyan, black, or another single color or a single color of 10 to 400 mm or more in length and 10 to 400 mm or more in width and input coverage Cin = 0 to 100%. A uniform pattern composed of a secondary color or a tertiary color composed of a combination of two or three colors,
(8) As shown in FIG. 6B, a composite color patch including a single color patch or a color patch of a secondary color or a tertiary color composed of a combination of two or three colors of the single color inside the uniform pattern,
(9) As shown in FIG. 6C, a composite line image group patch including a line image group in the uniform pattern.
[0049]
Then, as shown in FIG. 3, digital image data 201 to 20n of the above image patterns (1) to (9) are prepared, and these digital image data are converted into a halftone screen, an error diffusion screen, a line screen. , FM screen, and other screens, each of which is sent to each of the printers PA, PB,..., PZ through a screen generator and printed out, and output image sample groups 211A to 21nA and 212B for image quality psychophysical evaluation for each printer. ２１21 nB,..., 211Z-21 nZ.
[0050]
The output image sample groups 211A to 21nA, 212B to 21nB,..., 211Z to 21nZ of the printers PA, PB,. The measurement data is measured by the measuring device, and the measured data is sent to the image quality psychophysical quantity measuring device and converted into the image quality psychophysical quantity.
[0051]
In the case of this embodiment, (1) graininess, (2) gradation reproducibility, (3) sharpness, (4) resolution, (5) color reproducibility, (6) Glossiness 1, image quality representing each psychological amount of (7) character legibility, (8) texture, (9) three-dimensionality, (10) color, (11) material composition, (12) defect / defect As the psychophysical quantity, a plurality of image quality psychophysical quantities as described below are used for each image quality psychological factor.
[0052]
(1) For graininess,
[1] Density data R, G, and B of an image obtained by scanning input are converted into chromaticity data L *, a *, and b * (these chromaticity data are L^*, A^*, B^*However, for convenience, they are described as L *, a *, and b * in this specification. The same applies hereinafter) or other three-dimensional data corresponding to the three attributes of color, and the chromaticity fluctuation σ_{L *}, Σ_{a *}, Σ_{b *}Is subjected to a Fourier transform, and a numerical value N obtained by filtering with a two-dimensional spatial visual perception function of humans (two-dimensional chromatic visual transfer function) and a two-dimensional spatial lightness perception response characteristic (two-dimensional Αchromatic visual transfer function)._{L *}, N_{a *}, N_{b *}N1 = ΑxN_{L *}+ ΒxN_{a *}+ CxN_{b *},
[2] Fluctuation σ of density data R, G, B of an image obtained by scanning human power_R, Σ_G, Σ_BIs subjected to Fourier transform, and a numerical value N obtained by filtering with two-dimensional spatial color perception (2-dimensional Chromatic Visual Transfer Function) and two-dimensional spatial lightness perception response characteristic (2-dimensional Αchromatic Visual Transfer Function)._R, N_G, N_BN2 = ΑxN_R+ ΒxN_G+ CxN_B,
[3] Visual density fluctuation σ_DOr chromaticity fluctuation σ_{L *}, Σ_{a *}, Σ_{b *}, Σ_{C *}, Σ_{h *}(C * is saturation, h * is hue),
[4] An m-dimensional polynomial or a non-linear polynomial composed of the physical quantities defined in the above [1] to [3] and other physical quantities X1 representing granularity;
Use
[0053]
(2) Tone reproducibility
[1] Percentage Cwashout of highlight reproduction start coverage when input coverage Cin = 0 to 20% or more,
[2] Slope of chromaticity data L *, a *, b * with respect to input coverage Cin = 0 to 20% or more
γ_{L *}= ΔL * / Cin
γ_{a *}= Δa * / Cin
γ_{b *}= Δb * / Cin
Peak value γ_pOr average value γ_AvOr 1/2 of the sum of the maximum and minimum values γ_1/2
[3] Percentage Csaturation of the start coverage of the collapse of shadow reproducibility in the input coverage Cin = 80% to 100%,
[4] Chromaticity data L of background part_BKG*, A_BKG*, B_BKG*,
[5] Slope of chromaticity data L *, a *, b * at input coverage Cin = 0 to 100%
γ_{L *}= ΔL * / Cin
γ_{a *}= Δa * / Cin
γ_{b *}= Δb * / Cin
Peak value γ_p´ or average value γ_Av'Or the value γ of 1/2 of the sum of the maximum value and the minimum value_1/2´
[6] Total number of input gradations (input quantization number as gradation) Tstep,
[7] The color data L * p, a * p, b * p for the reproduction of the p-th gradation are converted into the reproduction fluctuation amount σ_{L * p}, Σ_{a * p}, Σ_{b * p}And the value obtained by adding and subtracting twice the square root of the sum of the squares of L and the L * of the adjacent p ± 1 gradation_{p ± 1}, A *_{p ± 1}, B *_{p ± 1}, Is the reproduction fluctuation amount σ of this gradation reproduction._{L * p ± 1}, Σ_{a * p ± 1}, Σ_{b * p ± 1}, The value obtained by adding and subtracting twice the value obtained by addition and subtraction by the square root of the sum of squares does not intersect, the total number of gradations Tcapacity obtained by counting the “gradation reproduction capacity”,
[8] A value SDCD obtained by dividing the standard deviation of the CIELAB color difference ΔEab between adjacent gray levels by the average CIEΑΒcolor difference ΔEab (ave) between adjacent gray levels.
[9] An m-dimensional polynomial or a non-linear polynomial composed of the physical quantities defined in the above [1] to [8] and other physical quantities X2 representing gradation reproducibility,
Use
[0054]
(3) For sharpness,
[1] the value of the contrast transfer function (CTF) or the modulation transfer function (MTF),
[2] Effective value E of fluctuation of brightness L * of image or line edge or fluctuation of color reproduction a *, b *_RMS,
[3] The width Ew of the edge between the peak and the bottom defined by the peak and the bottom of the brightness L * and the color reproduction a * and b * of the image,
[4] A value Es obtained by Fourier transforming the differential value of the brightness L * and the color reproduction a *, b * obtained by scanning the image or the edge of the line in parallel.
[5] A value Er obtained by Fourier-transforming the differential value of the lightness L * and the color reproduction a * and b * obtained by scanning the image or the edge of the line perpendicularly,
[6] values of line brightness L * and color reproduction a *, b *,
[7] Calculated line width Lw, defined by peak and bottom of line brightness L * and color reproduction a *, b *,
[8] An m-dimensional polynomial or a nonlinear polynomial composed of the physical quantities defined in the above [1] to [7] and other physical quantities X3 representing sharpness.
Use
[0055]
(4) Resolution
[1] Pixel density Dpi per unit length in a recording device or a display device,
[2] The value of the limit spatial frequency that can be decomposed Ccycle,
Use
[0056]
(5) For color reproducibility,
[1] Color reproduction a *, b * of single colors Y, M, C and secondary colors R, G, における at 100% input coverage of Y (yellow), M (magenta), C (cyan) color materials Area S on the a *, b * plane_Gamut,
[2] Single colors Y, M, C and secondary colors R, G, における and background white and K (black) or Y, M, C in input coverage 0 to 100% of Y, M, C color material C, a three-dimensional volume V in L *, a *, b * space representing the maximum color reproduction range (so-called color gamut) connecting black by three colors_Gamut,
[3] Average deviation from ideal color reproduction CIELAB color difference ΔE_{ab (av) RMS},
[4] Average deviation amount CIELAB color difference ΔE from ideal reproduction of skin color, sky color, grass color, or target color_{ab (av) memory},
[5] Background whiteness W_BKG,
[6] An m-dimensional polynomial or a nonlinear polynomial composed of the physical quantities defined in the above [1] to [5] and other physical quantities X4 representing color reproducibility,
Use
(6) The gloss (feel)
[1] The value of the specular gloss G at 20 °, 60 °, 75 °, 85 ° or any angle,
[2] Value G of Distinctness of Image gloss (clear glossiness; D / I) at an arbitrary angle_{D / I},
[3] R2 ゜ gloss value G_{R2 ゜},
[4] The difference Y between the case where the specular gloss component is included (SPIN) and the case where the specular gloss component is not included (SPEX) is the value of the three stimulation values Y obtained at 350 nm to 800 nm using the integrating sphere._IE,
[5] Difference Gp or unevenness σ of microscopic glossiness at an arbitrary angle between the case with and without the polarizing filter_GP,
[6] Contrast gloss value Gc at an arbitrary angle,
[7] The value Ga of the bsense of bloom gloss at an arbitrary angle,
[8] Value of Surface Uniformity gloss Gsu at an arbitrary angle
[9] The unevenness σ in the vertical and horizontal directions of the image of the glossiness according to [1] to [8]._GLS,
[10] An m-dimensional polynomial or a non-linear polynomial composed of the physical quantities defined in the above [1] to [9] and other physical quantities X5 representing glossiness.
Use
[0057]
(7) For character legibility,
[1] Difference ΔL *, mu *, Δb *, or color difference ΔEab between lightness L * and color reproduction a *, b * of a character portion and lightness L * and color reproduction a *, b * of a character peripheral portion.
[2] The difference ΔL *, Δa *, Δb * or the color difference ΔEab between the lightness L * and color reproduction a *, b * of the character and the lightness L * and color reproduction a *, b * of the character periphery is determined by the density. A value Ss divided by a distance between the character portion center determined from the profile and the character peripheral portion position,
[3] Effective value L * of brightness L * variation or color reproduction a *, b * variation of character edge_RMS, A *_RMS, B *_RMS,
[4] The width Chw of the edge defined by the lightness L * of the character and the distance between the peak and the bottom of the color reproduction a * and b *,
[5] A value Chs obtained by Fourier-transforming the derivatives of lightness L * and color reproduction a * and b * obtained by scanning in parallel to the edge portion of the character,
[6] Value of character lightness L * and color reproduction a *, b *,
[7] An m-dimensional polynomial or a non-linear polynomial composed of the physical quantities defined in [1] to [6] and other physical quantities X6 representing character legibility.
Use
[0058]
(8) texture and (9) three-dimensional
[1] Specular gloss G at 20 °, 60 °, 75 °, 85 ° or any angle, or value G of Distinctness of Image gloss (D / I)_{D / I}Or R2 ゜ gloss G_{R2 ゜}Or the difference Y between the case where the specular gloss component is included and the case where the specular gloss component is not included in the value of the tristimulus value Y at a wavelength of 350 nm to 800 nm obtained using an integrating sphere_IEOr the difference Gp or unevenness σ between the microscopic glossiness at an arbitrary angle with and without the polarizing filter_GPOr the contrast gloss Gc, or Absence 0f bloom gloss Ga, or Surface Uniformity gloss Gs, the peak value G due to the output coverage Cout of each value._ppAnd bottom value G_BDifference G from_pp-G_B,
[2] This difference G_pp-G_BThe average G of_Av,
[3] The difference G_pp-G_BThe standard deviation Gσ of
[4] The difference G_pp-G_BStandard deviation Gσ of the average value G_AvGn divided by
[5] a spatial frequency Mp that gives a frequency peak obtained from the relationship between the spatial frequency and the frequency of each image included in the image to be predicted by the overall color image quality score;
[6] Average spatial frequency M of the spatial frequency Mp_Av,
[7] The standard deviation σ of the spatial frequency distribution of the spatial frequency Mp_M,
[8] The maximum spatial frequency difference Mmax−Mmin of the spatial frequency Mp,
[9] An m-dimensional polynomial or a non-linear polynomial composed of the physical quantities defined in the above [1] to [8] and other physical quantities X7 representing texture and three-dimensional appearance,
Use
[0059]
(10) For a sense of color,
[1] Saturation C * p that gives a peak obtained from the relationship between the saturation and frequency of each image included in the target image of the overall color image quality score prediction (the saturation C * is C^*However, for convenience, it is described as C *. same as below),
[2] Average chroma C * of the chroma Cp_Av,
[3] Standard deviation σ * of the saturation Cp_c,
[4] The maximum chroma difference C * max-one C * min of the chroma Cp,
[5] An m-dimensional polynomial or a non-linear polynomial composed of the physical quantities defined in the above [1] to [4] and other physical quantities X8 representing color sense,
Use
[0060]
(11) In the sense of material composition,
[1] Average surface roughness Ra of the image forming substrate material or average surface roughness R of the coloring material formed on the image forming substrate material_ac,
[2] The maximum value Rmax of the surface roughness of the image forming substrate material, or the maximum value Rmaxc of the surface roughness of the color material formed on the image forming substrate material,
[3] Average surface roughness R of the second harmonic component of the image forming substrate material_2aOr the average surface roughness R of the second harmonic component of the colorant formed on the image forming substrate material_2ac,
[4] The thickness T of the single color, the secondary color, or the tertiary color of the color material formed on the image forming substrate material, or the thickness variation σ_TOr the maximum value of the thickness Tmax,
[5] Height H or variation σ in height of the single color, secondary color, or tertiary color of the color material formed on the image forming substrate material and in the image forming substrate material on the image forming substrate material_HOr the maximum value of the height Δmax, or the penetration depth D of the coloring material in the image forming substrate material₁Or variation in depth σ_D1Or the maximum value D of the depth_1max,
[6] Penetration depth D of a single color, secondary color, or tertiary color of the color material formed in the image forming substrate material into the image forming substrate material₂Or variation in depth σ_D2Or the maximum value D of the depth_2max,
[7] Thickness Tp of the image forming substrate material or variation σ of the thickness_TPOr the maximum value T of the thickness_pmax,
[8] Whiteness Wp of image forming substrate material,
[9] The glossiness G of the above (6) of the image forming substrate material or the coloring material,
[10] Curling amount K of image forming substrate material after image formation,
[11] An m-dimensional polynomial or a nonlinear polynomial composed of the physical quantities defined in the above [1] to [10] and other physical quantities X9 representing the sense of material composition,
Use
[0061]
(12) For defects / defects,
[1] The amount of misregistration Re of the line pattern composed of yellow, magenta, cyan, black, or any other single color of the image pattern (6) with respect to yellow, magenta, cyan, black, or any other single color.
[2] The size D of the color missing portion, color stain, color streak, color point, and color band existing in the uniform color pattern of the image pattern {circle over (7)} or in the background portion_DAnd its frequency P_D,
[3] The size ΔEab and the size D of the color unevenness existing in the uniform color pattern of the image pattern {circle around (7)}_ΔE _abAnd its frequency P_ΔE _ab,
[4] Color turbidity C * of image part with high saturation_ideal-C *_real,
[5] Background dirt L *_BKG, A *_BKG, B *_BKG,
[6] The distortion amount D of the line image described in the image pattern {circle around (4)}_i,
[7] The jagged amount J of the line image described in the image pattern (1),
[8] An m-dimensional polynomial or a nonlinear polynomial composed of the physical quantities defined in the above [1] to [7] and other physical quantities X10 representing defects / defects,
Use
[0062]
In the image quality psychophysical quantity measuring device, it is not necessary to obtain all of the image quality psychophysical quantities (maximum [1] to [11]) of each of the image quality psychological factors (1) to (12) described above. May be used as a numerical value representing the image quality psychophysical quantity.
[0063]
However, in this embodiment, when collecting the second statistic, as described later, all of the twelve image quality psychological factors are used so that the base conditions of the evaluation are made as rich as possible and appropriate prediction can be performed. , 103 image quality psychophysical quantities are measured and calculated for each printer.
[0064]
The image quality psychophysical data tables 220A to 220Z shown in FIG. 3 are tables in which image quality psychophysical quantities for each image quality psychological factor measured by the image quality psychophysical quantity measuring device are created for each of the printers PA to PZ. [1], [2],... In the uppermost column of the tables 220A to 220Z correspond to the image quality psychophysical quantities [1], [2],.
[0065]
The statistical data represented by the image quality psychophysical data tables 220A to 220Z of FIG. 3 thus obtained are stored in the memory as the second statistical amount.
[0066]
(III)
The third statistic is generated by associating the first statistic and the second statistic obtained as described above, and stored in the memory. The concept of how to obtain the third statistic will be described below.
[0067]
In this case, first, the relationship between the above-mentioned 103 image quality psychophysical quantities and the overall color image quality score is graphed for each pattern to be subjected to the sensory evaluation described above. For example, as shown in FIGS. 7A to 7F and FIGS. 8A to 8F, each psychophysical quantity of each image quality psychological factor is plotted on the horizontal axis, while the overall color image quality score is plotted on the vertical axis. With reference to the first statistic and the second statistic, coordinate values between each psychophysical quantity of each image quality psychological factor and the overall color image quality score for each of the plurality of printers PA to PZ are calculated as follows: In each of the graphs of FIGS. 7 and 8, plotting is performed as indicated by a circle.
[0068]
Then, for example, in the graphs shown in FIGS. 7A to 7F and FIGS. 8A to 8F, envelopes connecting the maximum values of coordinate values indicating the relationship between the overall color image quality score and each image quality psychophysical quantity, as indicated by thick lines, respectively. The line is obtained by regression using a regression equation of at least fifth order or a nonlinear multiple regression equation. That is, a regression equation as indicated by a bold line in each graph is obtained as a function of a polynomial of degree 5 or higher or a nonlinear polynomial of the above-described variable indicating the psychological quantity of image quality. In the case of this example, a regression equation is obtained for 103 image quality psychophysical quantities. Then, the obtained regression equations {1} to {103}, which will be described later, are stored in the memory as third statistics.
[0069]
In this case, as shown in FIG. 9, there are a plurality of image quality psychophysical quantities for each of the twelve image quality psychological factors, and the regression equation is obtained for each of the image quality psychophysical quantities, and 103 regression equations are obtained. Will be required. Then, as shown in FIG. 9, these 103 regression equations are obtained for each of the plurality of patterns described for obtaining the first statistic, and stored in the memory as the third statistic. is there.
[0070]
It should be noted that, in practice, there is no work to make a graph or plot coordinate values, but to calculate 103 regression formulas statistically using the obtained coordinate value data. .
[0071]
The regression equations {1} to {103} obtained here are as follows.
[0072]

[0073]

[0074]

[0075]

[0076]

[0077]

[0078]

[0079]

[0080]

[0081]

[0082]

[0083]
Using the 103 regression equations {1} to {103} obtained as described above, in this embodiment, the overall color image quality score of the printing apparatus or display apparatus to be evaluated is predicted.
[0084]
That is, first, as to (1) to (9) for obtaining the image quality psychophysical quantity as the above-mentioned second statistic for the recording apparatus or display apparatus for which the overall color image quality is evaluated, FIG. Digital image data for obtaining the image patterns shown in FIG. 6 to FIG. 6 are supplied, and an image sample for measuring the image quality psychophysical quantity is obtained from the recording device or the display device to be evaluated.
[0085]
Then, the image quality psychophysical quantity is measured and calculated for this image sample. From the calculated image quality psychophysical quantities, the overall color image quality scores F1 to F103 for each image quality psychophysical quantity are obtained from the 103 regression equations.
[0086]
In this embodiment, the lowest score among the total color image quality scores F1 to F103 for each image quality psychophysical quantity is obtained, and the lowest score is predicted as the overall color image quality score of the printing apparatus or display apparatus to be evaluated. . That is, the prediction formula of the total color image quality score is
Total color image quality score prediction value = lowest value (F1 to F103) ... {104}
And
[0087]
In this way, by using the lowest overall color image quality score as the predicted value of the overall color image quality score of the recording device or the display device to be evaluated, a strict prediction of the overall color image quality score is made. In human sensory evaluation, the part of bad image quality psychological factor is noticeable, and there is a tendency to determine the score based on the bad image quality psychological factor, so by predicting in this way, more human sensory evaluation A near total color quality score can be predicted.
[0088]
Moreover, in this embodiment, the relationship between the image quality psychophysical quantity, which is the third statistic, and the overall color image quality score is based on the first statistic obtained by human sensory evaluation and the second statistic, which is a psychophysical quantity. The estimated total color image quality score is obtained using statistics and the correspondence between the human sensory evaluation and the physical evaluation is very good.
[0089]
The above-described total color image quality score prediction formula {104} may be used for all recording devices or display devices. However, in the case of a recording device (printer) of a photographic recording system and a sublimation type thermal transfer system, a granular In this embodiment, the recording apparatus for which the overall color image quality score is to be evaluated and evaluated is the recording apparatus (printer) of the photographic recording method and the sublimation type thermal transfer method since the quality and the defect / defect greatly affect the image quality. In this case, instead of the above-described overall color image quality score prediction formula {104},
Total color image quality score prediction value = lowest value (F1 to F4, F93 to F103)
… {105}
Is used.
[0090]
Further, in this embodiment, the image quality psychological factor which is a variable of the regression equation is obtained from the regression equation exhibiting the lowest score in the prediction equation {104} or {105}. In this specification, the image quality psychological factor exhibiting the lowest score is referred to as the worst factor.
[0091]
In order to find the worst cause factor, in this embodiment, the above-mentioned 103 regression formulas are also used as the worst cause factor determination database. Then, based on the found worst factor, the image quality of the output image of the recording device or display device to be predicted and evaluated is controlled to a desired image quality.
[0092]
That is, the parameters for controlling the image quality are classified in advance corresponding to the respective image quality psychological factors, and the parameters corresponding to the image quality psychological quantities detected as the worst factors are controlled. In this way, the overall color image quality score for the image quality psychophysical quantity, which was the worst factor, changes, and the predicted overall color image quality score value can be controlled. Then, by controlling parameters corresponding to the image quality psychophysical quantity found as the worst factor so as to obtain the target overall color image quality score, it is possible to obtain an output image represented by the target overall color image quality score. Can be controlled.
[0093]
Next, an embodiment of the overall color image quality score prediction and control device that realizes the overall color image quality score prediction method and the overall color image quality score control method as described above will be described below.
[0094]
FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of the overall color image quality score prediction and control device in this case. This example is an example in which the evaluation target is a recording device, for example, a color printer.
[0095]
In the case of the apparatus according to this embodiment, the first, second, and third statistics obtained as described above are stored in the memory 7 in advance as statistical data.
[0096]
In the case of this embodiment, particularly, as the second statistic for the control, the control parameters corresponding to the image quality psychophysical quantities described above are variously changed in each printer. The data of the image quality psychophysical quantity data table in the state is also stored in the memory 7 in association with each control parameter. The regression formulas {1} to {103} as the third statistics stored in the memory 7 are obtained by using all of the second statistics obtained under these many control parameter conditions as described above. It is what I sought.
[0097]
When receiving the information of the control parameter from the process control unit 12 of the color printer to be evaluated, the statistic calculation processing device 8 calculates the corresponding image quality psychophysical quantity under the condition of the control parameter from the second statistic of the memory 7. Ask.
[0098]
The digital image data generating means 1 generates digital image data for generating the image pattern for measuring the image quality psychophysical quantity shown in FIGS. The digital image data from the digital image data generating means 1 is supplied to the HT screen generator 2.
[0099]
The HT screen generator 2 outputs digital image data input thereto through a halftone screen, an error diffusion screen, a line screen, an FM screen, and other screens to a color printer 3 as a recording device to be evaluated.
[0100]
The color printer 3 executes a printing process to obtain the image quality psychophysical quantity measurement sample 4 on which the image patterns (1) to (9) for the image quality psychophysical quantity measurement shown in FIGS. Print out.
[0101]
The physical quantity measuring device 5 includes a paper transport unit, a fine optical densitometer, and an optical filter, and measures a physical quantity necessary for obtaining an image quality psychophysical quantity for the image quality psychophysical quantity measurement sample 4. The measurement data of the physical quantity as the measurement result is sent to the image quality psychophysical quantity calculation device 6.
[0102]
The image quality psychophysical quantity calculation device 6 calculates each image quality psychophysical quantity from the physical quantity by the method as described in the above description of each of the image quality psychophysical quantities. The calculated data of each image quality psychophysical quantity is sent to the statistic calculation processing device 8.
[0103]
The statistic calculation processing device 8 includes an image quality psychophysical amount-corresponding overall color image quality score calculation unit 81, an overall color image quality score predicted value determination unit 82, and a worst cause factor determination unit 83.
[0104]
The data of the transmitted image quality psychophysical quantities can be represented as an image quality psychophysical quantity data table (corresponding to the above-described second statistic) for the color printer to be evaluated, as shown in an example in FIG. .
[0105]
The image quality psychophysical amount-corresponding integrated color image quality score calculation section 81 calculates a third statistical amount (the worst factor discrimination factor) in the statistical data of the memory 7 for each image quality psychophysical amount transmitted as digital data from the image quality psychophysical amount calculation device 6. With reference to the database, a predicted value of the overall color image quality score corresponding to each image quality psychophysical quantity is calculated. In this case, the calculation of the overall color image quality score with respect to the image quality psychophysical amount using the third statistic is conceptually performed with respect to each image quality psychophysical amount as shown in FIG. This is performed in correspondence with the color image quality score.
[0106]
Practically, a predicted value of the total color image quality score corresponding to each image quality psychophysical quantity is calculated using the above-described regression equation {1} to {103}. As shown in FIG. 11, the calculation of the predicted value is performed for each of the plurality of patterns for sensory evaluation described above included in the third statistic stored in the memory 7. The image quality psychophysical quantity-corresponding overall color image quality score calculation unit 81 calculates the calculated predicted value of the overall color image quality score corresponding to the 103 individual image quality psychophysical quantities for each picture by the overall color image quality score prediction value determination unit. Send to 82.
[0107]
The overall color image quality score prediction value determination unit 82 uses the above-described prediction equation (105) when the printing apparatus to be evaluated is a photographic printing type or sublimation type thermal transfer type color printer among the printing apparatuses PA to PZ. When the printing apparatus to be evaluated is another color printer, the total color image quality score which is the lowest value among the total color image quality scores F1 to F103 for each picture is calculated using the above-mentioned prediction formula (104). Is determined as a predicted value of the total color image quality score of the printer to be evaluated.
[0108]
Whether or not the color printer to be evaluated is a photographic recording type or a sublimation type thermal transfer type color printer is previously instructed by the user, and according to this instruction, the overall color image quality score predicted value determination unit 82 , It is determined in advance which of the prediction formulas (104) and (105) is to be used.
[0109]
The total color image quality score prediction value determination unit 82 supplies the data of the determined total color image quality score prediction value for each of the printers PA to PZ and the plurality of pictures to the predicted total color image score display device 9. The predicted total color image quality score display device 9 displays a total color image score predicted value for each of a plurality of pictures for each printer as a list as shown in FIG.
[0110]
In the case of a device that does not control the recording device, it is only necessary to have the above configuration. However, in this embodiment, control is performed so that an output image having a desired overall color image quality score can be obtained from the printing apparatus to be evaluated.
[0111]
The total color image quality score prediction value determination unit 82 also calculates the total color image quality score by using the prediction value data of the determined total color image score for each of the plurality of patterns and the prediction expression (104) or the prediction expression (105). Data indicating which of F1 to F103 has been determined as the worst cause is sent to the worst cause determination unit 83.
[0112]
The worst factor determining unit 83 uses the third statistic of the memory 7 as the worst factor determination database to determine the image quality psychophysical quantity corresponding to the worst factor for each picture. Then, the following control is performed for each picture.
[0113]
First, the worst cause determining unit 83 obtains the identification data of the printer to be controlled from the target image quality score database 11, and determines which of the printers PA to PZ is to be controlled. When there is no printer identification data in the database 11, the following control is performed for the printer of the type designated by the user among the printers PA to PZ.
[0114]
The worst cause determining unit 83 compares the target image quality score for each of the plurality of patterns from the target image quality score database 11 with the predicted value of the total color image quality score for each of the patterns for the recognized printer. When there is no difference between the target image quality score and the total color image quality score prediction value, the control is not performed for the picture. That is, since the control parameters at that time may be used, the process control unit 12 does not modify the control parameters for the picture.
[0115]
For a picture having a difference between the target image quality score and the total color image quality score prediction value, data of the image quality psychophysical quantity corresponding to the worst factor serving as the basis of the total color image quality score prediction value is sent to the process control unit 12. . The process control unit 12 changes the control parameter corresponding to the sent image quality psychophysical quantity, and transmits the changed control parameter together with the identification data of the printer together with the image quality psychophysical quantity corresponding overall color image quality score of the statistic calculation processor 8. This is sent to the calculation unit 81. The image quality psychophysical quantity corresponding color image quality score calculation unit 81 refers to the second statistic in the memory 7 based on the identification data of the printer and the acquired control parameter, and uses the second statistic to determine the control parameter of the printer. A new image quality psychophysical quantity is acquired as the image quality psychophysical quantity corresponding to.
[0116]
Then, the above-described statistical processing is performed again using the acquired new image quality psychophysical quantity, and the predicted value of the total color image quality score using the new image quality psychophysical quantity is calculated. Then, the worst cause determining unit 83 compares the target image quality score with the new predicted value of the overall color image quality score to obtain a difference. Then, the above processing operations are repeated until the difference disappears. Then, the control parameters when the difference disappears are registered and set in the process control unit 12 as the control parameters for the picture. This is the end of the control.
[0117]
After the above control is completed, when a picture is designated at the time of printing on the recording apparatus to be evaluated, the process control unit 12 performs printing using the parameters registered corresponding to the picture. Therefore, if the image data of the designated picture is supplied and printed, an output image of the target image quality score is obtained as the picture.
[0118]
The statistical data stored in the memory 7 may be a third statistical data if only the overall color image quality score is predicted and the control parameters of the recording device and the display device are not controlled based on the overall color image quality score predicted value. Only the amount is required. That is, in the overall color image quality score predicting apparatus according to the present invention, at least the third statistic may be stored in the memory 7.
[0119]
Although the above examples of the prediction device and the control device are for a printer as a recording device, as described above, the total color image quality score prediction device and the control device according to the present invention are displayed on the screen of the display device. It goes without saying that the same applies to an image to be performed.
[0120]
In the above example, one image quality psychophysical factor is detected as the worst factor, and the corresponding overall color image quality score is set as the predicted value. The average value may be determined as a factor, and the average value may be used as the predicted value of the overall color image quality score.
[0121]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the amount of sensation received by a person psychologically with respect to an image is quantitatively extracted as an individual image quality psychophysical amount, and the individual integrates the individual image quality physical psychology amount in the cerebrum. -The total color image quality score is converted into a psychological sensation and quantitatively linked to it. The image quality score can be quantitatively and accurately predicted.
[0122]
In addition, since the total color image quality score can be quantitatively and accurately predicted, it is possible to control the process of the recording device or the display device so as to reach a desired overall color image quality level. A high-quality recording device or display device can be provided.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a total color image quality score prediction method, a prediction device, and a total color image score control device according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram for explaining a method for predicting a total color image quality score and a method for acquiring a first statistic used in the prediction device according to the present invention;
FIG. 3 is a diagram for explaining a method of acquiring a second statistic used in the overall color image quality score prediction method and the prediction device according to the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing an example of an image pattern used to acquire a second statistic used in the overall color image quality score prediction method and prediction device according to the present invention.
FIG. 5 is a diagram showing an example of an image pattern used to obtain a second statistic used in the overall color image quality score prediction method and prediction device according to the present invention.
FIG. 6 is a diagram showing an example of an image pattern used to acquire a second statistic used in the overall color image quality score prediction method and the prediction device according to the present invention.
FIG. 7 is a diagram for explaining a third statistic used in the overall color image quality score prediction method and the prediction device according to the present invention.
FIG. 8 is a diagram for explaining a third statistic used in the overall color image quality score prediction method and the prediction device according to the present invention.
FIG. 9 is a diagram illustrating a third statistic used in the overall color image quality score prediction method and prediction device according to the present invention.
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an image quality psychophysical quantity data table acquired from a recording device to be predicted and evaluated.
FIG. 11 is a diagram for explaining a method for calculating a total color image quality score prediction value using a third statistic in the total color image quality score prediction method and the prediction device according to the present invention.
FIG. 12 is a diagram showing a display example of a total color image quality score prediction value in the total color image quality score prediction method and prediction device according to the present invention.
[Explanation of symbols]
1 Digital image data generation means
2 HT screen generator
3 Recording device to be evaluated
5 Physical quantity measurement device
6 Image quality psychophysical quantity calculation device
7 Memory for statistical data
8 Statistics calculation processor
9 Predicted image quality score display device
11 Target score database
12 Process control unit of recording device

Claims

(1) Granularity, (2) Gradation reproducibility, (3) Sharpness, (4) Resolution, (5) Color, which are individual image quality psychological factors that contribute to the overall color image quality score of a recording device or a display device Reproducibility, (6) glossiness, (7) character legibility, (8) texture, (9) three-dimensionality, (10) color, (11) material composition, (12) defect / defect A total color image quality score prediction method using image quality psychophysical quantities that quantitatively represent
The target image for predicting the total color image quality score is transferred to a plurality of existing recording devices or display devices to obtain a plurality of output images, and the plurality of output images are obtained by sensory evaluation. Color image quality score data as the first statistic,
Digital image data for measuring the physical quantity of the image quality psychological factor was transferred to the plurality of existing recording devices or display devices to obtain a plurality of output images, and measured and calculated from the plurality of output images. The image quality psychophysical quantity for any one or more of the image quality psychological factors (1) to (12) is set as a second statistic,
For any one or more of the image quality psychological factors of (1) to (12), the color image quality score and the color image quality score are obtained by statistically calculating the correspondence between the first statistic and the second statistic. A third statistic is obtained by obtaining a relationship with the image quality psychophysical quantity,
At least the third statistic is stored in the memory as statistical data,
The digital image data for measuring the physical quantity of the image quality psychological factor is transferred to a recording device or a display device for prediction evaluation to obtain an output image, and the image quality psychophysical quantity is measured and calculated from the output image,
Based on the calculated image quality psychophysical quantity of the recording device or the display device to be predicted and evaluated, the third statistic stored in the memory is referred to, and becomes a poor factor in the correspondence with the overall color image quality score. Detect at least one psychophysical factor of image quality,
Comprehensive color image quality score data corresponding to the detected inferior image quality psychophysical factors is extracted, and the extracted color image quality score data is used to calculate an overall color image score prediction value of the recording device or display device to be predicted and evaluated. A total color image quality score predicting method.

(1) Granularity, (2) Gradation reproducibility, (3) Sharpness, (4) Resolution, (5) Color, which are individual image quality psychological factors that contribute to the overall color image quality score of a recording device or a display device Reproducibility, (6) glossiness, (7) character legibility, (8) texture, (9) three-dimensionality, (10) color, (11) material composition, (12) defect / defect Is a comprehensive color image quality score prediction device using the image quality psychophysical quantity that quantitatively represents
The target image for predicting the overall color image quality score is transferred to a plurality of existing recording devices or display devices to obtain a plurality of output images, and the plurality of output images are obtained by a sensory evaluation of the obtained color. Image quality score data as the first statistic, digital image data for measuring the physical quantity of the image quality psychological factors, to transfer to the plurality of existing recording device or display device to obtain a plurality of output images, The image quality psychophysical quantity for any one or more of the image quality psychological factors (1) to (12) measured and calculated from the plurality of output images is used as the second statistic, and the above (1) to (12) ), For any one or more of the image quality psychological factors, the color image quality score and the image quality psychophysical quantity obtained by statistically obtaining the correspondence between the first statistic and the second statistic. The third statistic indicating the engagement, a memory for storing statistical data,
Digital image data for measuring the physical quantity of the image quality psychological factor, output image acquisition means to obtain an output image by transferring to a recording device or display device of the prediction evaluation target,
Psychophysical quantity calculating means for measuring and calculating the image quality psychophysical quantity from the output image,
The image quality psychophysical quantity of the recording device or display device of the prediction evaluation target calculated by the psychophysical quantity calculation means refers to the third statistic accumulated in the memory, and in correspondence with the overall color image quality score, quality psychophysical factors that poor factor, a detection means for leaving at least one detection,
Comprehensive color image quality score data corresponding to the inferior image quality psychophysical factors detected by the detection means is extracted from the statistical data of the memory, and the extracted overall color image quality score data is used for the prediction evaluation target recording device or display. A predictive value determining means for calculating a predictive value of a total color image quality score of the apparatus.

The comprehensive color image quality score prediction device according to claim 2 ,
When the storage device to be predicted and evaluated is a silver halide photographic recording system or a sublimation type thermal transfer recording system,
The detecting means of the calculating means detects at least one of the poor image quality psychophysical factors only for the image quality psychophysical quantity representing the (1) granularity and the (12) defect / defect, and The determining means extracts the comprehensive color image quality score data corresponding to the detected inferior image quality psychophysical factors from the statistical data of the memory, and, based on the extracted overall color image quality score data, the recording device of the prediction evaluation target or An overall color image quality score predicting apparatus for calculating an overall color image quality score prediction value of a display device.

Overall color quality score prediction apparatus according to claim 2 or claim 3, characterized in that it comprises a display means for displaying the total color quality score predicted value.

Comparison means for comparing the total color image quality score prediction value predicted by the total color image quality score prediction device according to any one of claims 2, 3, and 4 with a target image quality score,
An overall color image quality score control device, wherein an image quality determination element of a target recording device or a display device is controlled based on a result of the comparison by the comparison means so as to obtain the target image quality score.