JP3791255B2

JP3791255B2 - Image evaluation apparatus and image evaluation method

Info

Publication number: JP3791255B2
Application number: JP25521599A
Authority: JP
Inventors: 慎司笹原; 敏彦稲垣; 努大山; 純安部
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1999-09-09
Filing date: 1999-09-09
Publication date: 2006-06-28
Anticipated expiration: 2019-09-09
Also published as: JP2001074602A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えばプリンタや複写機といった画像出力装置による出力結果の画像品位を評価するための画像評価装置および画像評価装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像品位を評価する手法としては、限度見本による視比較評価が広く用いられている。この手法は、いわゆる主観評価と呼ばれるもので、画像の良否や損傷の度合い等を、人間の視覚を通して主観的な判断によって評価するものである。ただし、このような主観評価には、評価者により評価結果がばらついてしまったり、限度見本サンプルを作成するのに莫大な手間が必要である、といった欠点がある。
【０００３】
これらの欠点を補うために、近年では、出力画像を解析して評価する画像評価装置等を用いることで、人間の主観的な判断に依存しない、いわゆる客観評価に移行しようとする試みが行われ、実績を上げてきている。客観評価の手法としては、例えば、正弦波パターンの出力（印刷）結果からＭＴＦ（Modulation Transfer Function）特性を解析してその出力画像の解像度を評価したり、矩形波パターンの出力（印刷）結果からＣＴＦ（Contrast Transfer Function）特性を解析その出力画像の解像度を評価することが、一般的に行われている。
【０００４】
また、他の客観評価の手法として、例えば特開平７−１９３７０８号公報、特開平７−１９３７０９号公報および特開平７−１９０９５２号公報には、それぞれ、印刷された矩形波パターンを解析して射影データを求め、これを基に印刷画像の解像度を評価する技術が開示されている。この技術によれば、アナログ複写機等については非常に精度良く、いわゆる画像の「ぼけ具合」や「シャープさ」といった主観的鮮鋭性に合致する客観評価を行うことができるようになる。
【０００５】
さらに、他の客観評価の手法として、例えば特開平７−３２５９２２号公報および特開平９−８１７４２号公報には、それぞれ、印刷されたライン状画像を解析することで、印刷画像の解像度を表す指標を求める技術が開示されている。この技術によれば、デジタル複写機で得られた画像を評価する場合等であっても、画像構造と関係なく、主観的評価値と合致した客観評価を行うことができるようになる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来技術においては、以下に述べるような問題点が生じてしまうおそれがある。
例えば、正弦波パターンや矩形波パターンといった周期的パターンをプリンタに出力させて、そのプリンタの解像能力を評価しようとする場合に、その周期的パターンがプリンタのスクリーンが持つ周期と干渉してしまうと、周期的パターンが正しく出力されず、結果として正確な評価ができなくなってしまう。ここで、プリンタのスクリーンとは、ドット（画素）の出力ピッチや配置など、そのプリンタが有する画像出力を行う上での固有の特性をいう。つまり、スクリーンの周期の整数倍の周期を持つパターンであればその周期的パターンは正しく出力されるが、それ以外の任意の周波数による周期的パターンについては正しく出力されない可能性がある。したがって、スクリーンの周期が異なるプリンタ同士については、同一の周期的パターンを用いた評価が行えない。このことから、例えば２００ｄｐｉ（dot par inch）のプリンタと１７５ｄｐｉのプリンタとについて、それぞれの解像能力を比較することは、非常に困難になってしまう。
【０００７】
さらに、特開平７−１９３７０８号公報、特開平７−１９３７０９号公報および特開平７−１９０９５２号公報に開示された技術も、周期的な矩形波パターンを用いて客観評価を行っていることから、上述した場合と全く同様の問題を含むことは明らかである。
【０００８】
また、特開平７−３２５９２２号公報および特開平９−８１７４２号公報に開示された技術のようにライン状画像を解析して解像度を評価する指標を算出する場合は、上述したようなスクリーン周期の影響を受けることが無いが、１画素に描画できる階調数の違うプリンタ同士の比較ができないという致命的な問題が生じてしまう。例えば、２５６階調を描画できる濃度階調方式のプリンタと、２階調しか描画できない面積階調方式のプリンタとについて考えると、それぞれにおいて理想的なライン状画像が描画できれば、両者の解像能力は同じであると評価されてしまう。ところが、実際に描画された画像について主観評価を行うと、階調数の多い濃度階調方式のプリンタのほうが解像能力が高いと評価されることは容易に類推できる。
【０００９】
そこで、本発明は、例えばプリンタのスクリーン周期といった画像出力装置の固有特性や、濃度階調方式や面積階調方式といった画像の描画方式等に依存することなく、その画像出力装置における解像能力を画像の主観的な鮮鋭さを反映させつつ客観的に評価することのできる画像評価装置および画像評価方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するために案出された画像評価装置で、画像データを画像出力装置に出力させてその出力結果についての評価を行うものである。そして、一次元方向にランダムに濃淡が異なるパターン画像を出力するための画像データを保持するデータ保持手段と、前記データ保持手段に保持された画像データを前記画像出力装置に出力させるためのデータ送信手段と、前記画像出力装置での出力によって得られるパターン画像を読み取ってそのパターン画像から画像データを取得するデータ取得手段と、前記出力指示手段が出力させた画像データと前記データ取得手段が読み取った画像データとの対応関係を求める画像位置特定手段と、前記画像位置特定手段が求めた対応関係に基づいて前記出力させた画像データと前記読み取った画像データとから前記パターン画像の空間周波数に対するＭＴＦ値を算出するＭＴＦ解析手段と、前記ＭＴＦ解析手段が算出した前記ＭＴＦ値から前記画像出力装置に出力される画像がある階調を表現するために最低限必要となる画像の大きさに相当する画素サイズを推定する画素サイズ推定手段と、前記画素サイズ推定手段が推定した画素サイズから前記画像出力装置の解像能力を表す指標を算出する指標算出手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
また、上記目的を達成するために案出された画像評価方法で、画像データを画像出力装置に出力させてその出力結果についての評価を行う方法である。そして、一次元方向にランダムに濃淡が異なるパターン画像を出力するための画像データを前記画像出力装置に出力させ、前記画像出力装置での出力によって得られるパターン画像を読み取ってそのパターン画像から画像データを取得し、その読み取った画像データと前記画像出力装置に出力させた画像データとの対応関係を求め、その対応関係に基づいて前記読取後画像データと前記出力させた画像データと前記読み取った画像データとから前記パターン画像の空間周波数に対するＭＴＦ値を算出し、算出した前記ＭＴＦ値から前記画像出力装置に出力される画像がある階調を表現するために最低限必要となる画像の大きさに相当する画素サイズを推定し、推定した画素サイズから前記画像出力装置の解像能力を表す指標を算出することを特徴とする。
【００１２】
上記構成の画像評価装置および上記手順の画像評価方法によれば、一次元方向にランダムに濃淡が異なるパターン画像を画像出力装置に出力させ、出力されたパターン画像を読み取って、読み取った画像データとその基になった画像データ（画像出力装置に出力させた画像データ）とを比較することにより、画像出力装置に出力される画像の画素サイズを推定することができるので、主観的鮮鋭さに対応の取れた解像性指標を算出することができる。しかも、その解像性指標の算出にあたって、一次元方向にランダムに濃淡が異なるパターン画像、すなわち一次元方向に特定の周期的成分を含まないパターン画像を用いているので、画像出力装置の固有特性や画像の描画方式等の影響を受けることなく、解像性指標の算出を行い得るようになる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づき本発明に係る画像評価装置および画像評価方法について説明する。
図１は、本発明に係る画像評価装置の実施形態の一例の概略構成を示すブロック図である。
【００１４】
図１に示すように、本実施形態の画像評価装置１０は、プリンタ２０が出力した出力画像３０の解析を行い、その解析結果から出力画像３０の解像度、すなわちそのプリンタ２０が有する画像解像能力についての評価を行うものである。そのために、画像評価装置１０は、データ保持手段１１と、データ取得手段１２と、画像位置特定手段１３と、ＭＴＦ解析手段１４と、画素サイズ推定手段１５と、解像性指標算出手段１６と、を備えている。
【００１５】
データ保持手段１１は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory) 等の半導体メモリまたはＨＤＤ（Hard Disk Drive)等の記憶装置からなるもので、解像性評価に際してプリンタ２０に出力させる画像データを予め保持しているものである。そして、その画像データをプリンタ２０に出力させるために、データ保持手段１１は、図示しない通信線等を介してプリンタ２０に接続しており、その通信線等を通じてプリンタ２０へ画像データを送信するようになっている。
【００１６】
ただし、データ保持手段１１では、プリンタ２０に出力させる画像データとして、一次元ランダムパターンを出力するための画像データを保持している。一次元ランダムパターンとは、一次元方向に規則性を有することなくランダムに濃淡（階調値）が変化し、これと直交する方向には濃淡が変化せず同一の階調値を持つようなパターン画像のことをいう。また、その一次元ランダムパターンには、略１０cycle/mm以下の周波数範囲で振幅が「０」となる周波数がなく、また特定の周波数にピークが存在しないものとする。このような一次元ランダムパターンを出力するための画像データ（以下「出力画像データ」と称す）は、例えばコンピュータの演算機能により乱数発生等を用いて生成すればよい。なお、データ保持手段１１は、出力画像データを、デジタルデータの状態で保持している。
【００１７】
データ取得手段１２は、プリンタ２０が出力画像データを出力すると、その出力によって得られる一次元ランダムパターンを光学的に読み取って、その一次元ランダムパターンから画像データ（以下「入力画像データ」と称す）を取得するものである。この読み取りを、データ取得手段１２は、例えば走査型濃度計を用いて行う。
【００１８】
走査型濃度計は、例えば１０μｍ×５００μｍのスリット状の読み取り面（以下「アパチャー」と称す）を有し、そのアパチャーの向きが走査方向に対して略直交するように構成されたもので、これにより１０μｍ毎の濃度プロファイルを測定可能なものである。このような走査型濃度計を用いることで、データ取得手段１２は、一次元ランダムパターンの全領域について、その一次元ランダムパターンの階調がランダムに変化している方向に沿って１０μｍ毎に濃度値を取得し、これを入力画像データ値とする。
【００１９】
なお、データ取得手段１２は、走査型濃度計ではなく、高解像度のスキャナーやＣＣＤ（Charge Coupled Device)カメラ等を用いて、入力画像データの取得を行うものであってもよい。
【００２０】
画像位置特定手段１３は、プリンタ２０に出力させた出力画像データとデータ取得手段１２が取得した入力画像データとの間の対応関係を、詳細を後述するようにして求めるものである。つまり、画像位置特定手段１３は、出力画像データのプロファイルと入力画像データのプロファイルとの合致を図るものである。
ＭＴＦ解析手段１４は、画像位置特定手段１３が求めた対応関係を基にしつつ、詳細を後述するようにして、出力画像データと入力画像データとからＭＴＦ特性を算出するものである。
画素サイズ推定手段１５は、ＭＴＦ解析手段１４が算出したＭＴＦ特性を基に、詳細を後述するようにして、プリンタ２０が出力する出力画像３０上での画素サイズを推定するものである。
解像性指標算出手段１６は、画素サイズ推定手段１５が推定した画素サイズを基に、詳細を後述するようにして、プリンタ２０の解像能力を表す指標を算出するものである。
【００２１】
なお、これらの各手段、すなわち画像位置特定手段１３、ＭＴＦ解析手段１４、画素サイズ推定手段１５および解像性指標算出手段１６は、例えば走査型濃度計に付属して設けられた計算機能を用いて実現することが考えられる。ただし、走査型濃度計の計算機能ではなく、所定プログラムを実行するコンピュータ等によって実現するようにしてもよい。
【００２２】
次に、以上のように構成された画像評価装置１０が解像性評価を行う場合の処理動作例、すなわち本実施形態における画像評価方法について、図２〜図６を参照しながら説明する。
図２は一次元ランダムパターンの一例を示す説明図であり、図３は濃度プロファイルの一測定例を示す説明図であり、図４はＭＴＦ解析結果の一例を示す説明図であり、図５は線広がり関数の一解析例を示す説明図であり、図６は画素サイズ推定の一具体例を示す説明図である。
【００２３】
この画像評価装置１０では、プリンタ２０についての解像性評価にあたって、先ず始めに、データ保持手段１１内に保持している出力画像データを、通信線等を通じてプリンタ２０へ送信し、そのプリンタ２０に出力画像データの出力を行わせる。これにより、プリンタ２０からは、例えば図２に示すような一次元ランダムパターンが記録用紙上に出力される。
【００２４】
出力された一次元ランダムパターンは、出力画像データを可視画像化したものであるため、図例からも明らかなように、一次元方向（図中Ａ方向）にはランダムに濃淡が変化し、これと直交する方向（図中Ｂ方向）には濃淡が一定で、さらには略１０cycle/mm以下の周波数範囲で振幅が「０」となる周波数がなく、また特定の周波数にピークが存在しない。
【００２５】
プリンタ２０が一次元ランダムパターンを出力すると、その後、画像評価装置１０では、データ取得手段１２がその一次元ランダムパターンを読み取って、その一次元ランダムパターンから入力画像データを取得する。これにより、データ取得手段１２においては、例えば図３に示す「Output（図中の実線部分）」のように、一次元ランダムパターンの階調が変化している方向に沿った全領域について、１０μｍ毎の濃度プロファイルを得ることになる。
【００２６】
ところで、この画像評価装置１０では、プリンタ２０への出力画像データの送信およびそのプリンタ２０が出力した一次元ランダムパターンからの入力画像データの取得に合わせて、以下のような処理動作を行うようになっている。
【００２７】
先ず、画像評価装置１０は、プリンタ２０への出力画像データの送信に合わせて、その出力画像データの階調値に対応したパッチデータをプリンタ２０へ送信する。パッチデータとは、例えば出力画像データが２５６階調のデジタルデータであれば、「０」〜「２５６」の各データ値に対応するパッチ画像を出力するための画像データである。
【００２８】
このパッチデータの送信によってプリンタ２０が各階調値に対応したパッチ画像の出力を行うと、続いて、画像評価装置１０では、一次元ランダムパターンからの入力画像データの取得に合わせて、データ取得手段１２が各パッチ画像の平均濃度を計測する。そして、その計測結果を基に、出力画像データの階調値とデータ取得手段１２で得られた濃度データとの対応関係を表す変換テーブルを作成する。
【００２９】
この変換テーブルによって、デジタルデータである出力画像データは、アナログ的なデータである濃度データとの対応関係が明確化される。つまり、画像評価装置１０では、出力画像データを濃度データとして扱い得るようにするために、上述したようなパッチ画像を基にした変換テーブルの作成を行う。
【００３０】
その結果、出力画像データは、作成した変換テーブルを基に濃度値への変換を行うと、例えば図３中の「Input(図中の破線部分）」に示す濃度プロファイルを有していることが分かり、さらには、出力画像データを一次元ランダムパターンとしてプリンタ２０が出力した後にデータ取得手段１２がその読み取りを行うと、入力画像データとして図３中の「Output（図中の実線部分）」に示す濃度プロファイルが得られることが分かる。
【００３１】
その後、画像評価装置１０では、画像位置特定手段１３が出力画像データの濃度プロファイルと入力画像データの濃度プロファイルとの間の対応関係を求める。このとき、画像位置特定手段１３は、出力画像データおよび入力画像データをそれぞれ複数の領域に分割して処理を行う。すなわち、画像位置特定手段１３は、先ず、略１万個の濃度データの集合に変換された出力画像データについて、その基準点（例えば、一次元ランダムパターン端に相当する読み取り開始点）から例えば１０２４個分のデータを抽出する。そして、これを、出力画像データと同様に略１万個の濃度データの集合からなる入力画像データに対して１データずつずらしながら、両者の間の濃度値の相関係数を算出し、その相関係数が最大となる位置を互いに対応の取れた位置として例えばデータ保持手段１１内の所定領域に記憶しておく。次いで、画像位置特定手段１３は、出力画像データの基準点より例えば５１２個のデータ分だけずれた点から再び１０２４個分のデータを抽出し、上述の場合と同様にしてそれぞれの対応関係を求める。
【００３２】
これを全データ範囲について繰り返すことにより、画像位置特定手段１３は、出力画像データおよび入力画像データをその一部が互いに重複した例えば１８の領域に分割しつつ、各領域毎に両者の対応関係を求めることになる。
なお、各領域の大きさやその分割数等については、任意に設定し得ることはいうまでもない。
【００３３】
そして、画像位置特定手段１３による対応関係の特定後、ＭＴＦ解析手段１４は、その対応関係を基にしつつ、各領域毎にＭＴＦ特性を算出する。ＭＴＦ特性の算出は、周知技術を用いて行えばよいが、その一例として以下のように行うことが考えられる。すなわち、互いに対応する領域の出力画像データと入力画像データとに対し、例えば一次元のフーリエ変換といった直交変換を行い、その変換後に両者のエネルギー比からＭＴＦ（λ）を求める。
【００３４】
さらに、ＭＴＦ解析手段１４は、ＭＴＦ（λ）を求めると、そのＭＴＦ（λ）を複素形式に変換した後にフーリエ逆変換を行う。これは、出力画像データに対する線広がり関数（Line Spread Function；以下「ＬＳＦ」と称す）に相当する。これらの処理を、ＭＴＦ解析手段１４は、画像位置特定手段１３が特定した例えば１８の領域全てに対して行い、各領域毎の処理結果の平均化を行う。これにより、ＭＴＦ解析手段１４では、例えば図４に示すようなＭＴＦ解析結果と、例えば図５に示すようなＬＳＦ解析結果とが、得られるようになる。
【００３５】
その後、画素サイズ推定手段１５は、ＭＴＦ解析手段１４による解析結果を基に、プリンタ２０が出力する出力画像３０上での画素サイズを推定する。ここでいう画素サイズとは、ある階調（例えば２５６階調）を表現するために最低限必要となる画素の大きさに相当する。
【００３６】
具体的には、画素サイズ推定手段１５では、例えば図６に示すように、ＭＴＦ解析手段１４が求めたＬＳＦの解析結果に対して、これをガウス（Gaussian）関数で近似し、そのガウス関数における最大値の略１０％に相当する箇所の幅を画素サイズとする。そして、画素サイズ推定手段１５がガウス関数を用いて画素サイズを推定すると、解像性指標算出手段１６は、その画素サイズ推定手段１５による画素サイズを、プリンタ２０が出力画像３０を出力する際の解像能力を表す指標とする。
【００３７】
したがって、この解像性指標算出手段１６による指標によれば、プリンタ２０が有する解像能力、すなわちプリンタ２０による画像出力結果の品位が客観的に評価できるようになる。しかも、その指標には、画素サイズの推定結果が反映されているので、いわゆる画像の「ぼけ具合」や「シャープさ」といった主観的鮮鋭性に合致したものとなる。
【００３８】
次に、本発明に係る他の実施形態について説明する。
ここでは、画素サイズの推定および解像能力を表す指標の算出が、上述した実施形態と異なる場合について説明する。
図７は、画素サイズ推定の他の具体例を示す説明図である。
【００３９】
本実施の形態においても、ＭＴＦ解析手段１４がＭＴＦ（λ）を求めるまでは、上述した実施形態の場合と全く同様である。ＭＴＦ解析手段１４がＭＴＦ（λ）を求めると、本実施の形態では、画素サイズ推定手段１５が以下のようにして画素サイズを推定する。
【００４０】
画素サイズ推定手段１５では、例えば図７に示すように、ＭＴＦ解析手段１４が求めたＭＴＦ（λ）に対して、これを同期（Sync）関数で近似し、ＭＴＦ＝０．５となる周波数λを算出する。そして、解像性指標算出手段１６は、ＭＴＦ解析手段１４が求めた周波数λをナイキストの周波数と仮定して、以下に示す式（１）を用いて解像能力を表す指標Ｒを算出する。
【００４１】
【数１】

【００４２】
このようにして算出した指標Ｒによっても、上述した実施形態の場合と同様に、主観的鮮鋭性が反映された客観評価ができるようになる。
【００４３】
つまり、上述したいずれの実施形態においても、解像性評価にあたって、先ず一次元ランダムパターンを評価対象となるプリンタ２０に出力させ、その出力された一次元ランダムパターンから入力画像データを読み取って、これをその基になった出力画像データとを比較することで出力画像の画素サイズを推定し、その後その画素サイズからプリンタ２０の解像能力を表す指標を求めるようになっているので、主観的鮮鋭さに対応の取れた解像性指標を算出することができる。
【００４４】
これを確認するために、描画方式の異なる幾つかのプリンタについて、一次元ランダムパターンを用いた解像性評価を行うとともに、主観評価用のポートレート写真画像サンプルの採取を実施し、その画像サンプルを用いた一対比較法による主観評価を行った。主観評価は、画像を扱う技術者１０名を被験者とし、全ての画像サンプルに対して、画像のシャープさ、先鋭さを評価してもらい、その評点を求めた。
【００４５】
図８は、ＬＳＦ最大値の１０％を切る幅から解像性指標を求めた場合の評価結果と主観評価による評価結果との比較例を示す説明図である。図例からも明らかなように、それぞれの評価結果を比較すると両者の間の相関係数は０．９８６５程度となり、客観評価の結果に心理的鮮鋭性が非常に反映されていることが分かる。
【００４６】
また、図９は、ＭＴＦ＝０．５となる周波数をナイキストの周波数として解像性指標を算出した場合の評価結果と主観評価による評価結果との比較例を示す説明図である。この場合においても、両者の間の相関係数は０．９４５２程度となり、客観評価の結果に心理的鮮鋭性が非常に反映されていることが分かる。
【００４７】
しかも、上述した各実施形態における画像評価装置１０およびその画像評価装置１０が行う画像評価方法（以下、これらを単に「画像評価装置等」と称す）によれば、主観的鮮鋭さに対応の取れた解像性指標を算出できるだけではなく、その解像性指標の算出にあたって、一次元ランダムパターン、すなわち一次元方向に特定の周期的成分を含まないパターン画像を用いているので、プリンタ２０のスクリーンが持つ周期やそのプリンタ２０における画像描画方式等の影響を受けることなく解像性指標を算出することができる。このことから、例えば２００ｄｐｉのプリンタと１７５ｄｐｉのプリンタといったようにスクリーンの周期が異なるプリンタ同士についても、それぞれの解像能力を容易に比較することが可能になる。さらには、例えば濃度階調方式と面積階調方式といったように１画素に描画できる階調数の違うプリンタ同士であれば、階調数の多い濃度階調方式のプリンタのほうが解像能力が高いという客観評価の結果が得られるようになる。
【００４８】
つまり、各実施形態の画像評価装置等によれば、請求項１または８に記載の発明の如く、一次元ランダムパターンを用いてプリンタ２０の解像能力を表す指標を求めているので、例えばプリンタ２０の固有特性や画像描画方式等に依存することなく、そのプリンタ２０における解像能力を、画像の主観的な鮮鋭さを反映させつつ客観的に評価することができるようになる。
【００４９】
また、各実施形態の画像評価装置等では、請求項２または９に記載の発明の如く、客観評価を行う過程で、出力画像データと入力画像データとの比を基にＭＴＦ特性を算出するようになっているので、出力画像データのみを基にした場合に比べてＭＴＦ特性の算出結果が正確なものとなり、結果として評価結果の精度を向上させることができる。
【００５０】
また、画像評価装置等では、客観評価を行う過程で、請求項３または１０に記載の発明の如くＭＴＦ特性に逆フーリエ変換を施した結果から得られるガウス関数を用いて画素サイズを推定したり、あるいは請求項４または１１に記載の発明の如くＭＴＦ特性の値が略０．５となる周波数を基に画素サイズを推定するようになっている。すなわち、心理的な鮮鋭性を反映させる手法のうち、最も代表的な２例のいずれかを用いることによって、客観評価の結果に主観的鮮鋭さを確実に反映させることができるようになる。
【００５１】
また、各実施形態の画像評価装置等では、客観評価を行う過程で、請求項５または１２に記載の発明の如く、出力画像データと入力画像データとの相対位置を変化させながらそれぞれの対応関係を求めるようになっている。そのため、両者の対応関係を的確に求めることが可能となるので、例えば両者の間の比を基にＭＴＦ特性を算出する場合であっても、その正確さが増し、結果として評価結果の精度向上が期待できる。
【００５２】
また、各実施形態の画像評価装置等では、客観評価を行う過程で、請求項６または１３に記載の発明の如く、解析対象となるデータを複数の領域に分割して解析し、各領域毎の解析結果の平均化を行うようになっている。したがって、例えばデータに包含されたノイズ成分や記録用紙の伸縮といった不確定要素が存在していても、その不確定要素を平均化によって排除することができるので、処理結果が正確なものとなり、結果として評価結果の精度を向上させることができる。
【００５３】
また、各実施形態の画像評価装置等では、請求項７または１７に記載の発明の如く、一次元ランダムパターンに略１０cycle/mm以下の範囲で振幅が「０」となる周波数が含まなれないようになっている。略１０cycle/mm以下の範囲とは、人間にとって視認可能な範囲である。したがって、少なくとも人間の目で見える範囲内では、振幅が「０」となる周波数が含まれないことになる。これにより、例えば客観評価を行う過程で出力画像データと入力画像データとの比が必要となる場合であっても、略１０cycle/mm以下の範囲では、その比を算出できないといったことがなくなるので、人間による主観評価とのマッチングを確実に図れるようになる。
【００５４】
なお、上述した実施形態では、プリンタ２０が有する画像の解像能力を評価する場合を例に挙げて説明したが、その評価対象はプリンタ２０に限定されるものではなく、画像データを可視画像として出力するものであれば、例えば複写機など他の画像出力装置であっても同様に適用可能であることは勿論である。
【００５５】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明の画像評価装置および画像評価方法では、一次元方向にランダムに濃淡が異なるパターン画像、すなわち一次元方向に特定の周期的成分を含まないパターン画像を用いているので、主観的鮮鋭さに対応の取れた解像性指標を算出できることに加えて、その解像性指標の算出を、画像出力装置の固有特性や画像描画方式等の影響を受けることなく行うことができる。このことから、例えば２００ｄｐｉのプリンタと１７５ｄｐｉのプリンタといったように固有特性が異なる画像出力装置同士や、また濃度階調方式のプリンタと面積階調方式のプリンタといったように画像描画方式が異なる画像出力装置についても、主観的鮮鋭さに対応の取れた解像性指標を算出できる。
つまり、この画像評価装置および画像評価方法によれば、評価対象となる画像出力装置の固有特性や画像描画方式等に依存することなく、その画像出力装置における解像能力を、画像の主観的な鮮鋭さを反映させつつ客観的に評価することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像評価装置の実施形態の一例の概略構成を示すブロック図である。
【図２】一次元ランダムパターンの一例を示す説明図である。
【図３】濃度プロファイルの一測定例を示す説明図である。
【図４】ＭＴＦ解析結果の一例を示す説明図である。
【図５】線広がり関数の一解析例を示す説明図である。
【図６】画素サイズ推定の一具体例を示す説明図である。
【図７】画素サイズ推定の他の具体例を示す説明図である。
【図８】推定した画素サイズと画像の心理的鮮鋭さとの関係を示す説明図（その１）である。
【図９】推定した画素サイズと画像の心理的鮮鋭さとの関係を示す説明図（その２）である。
【符号の説明】
１０…画像評価装置、１１…データ保持手段、１２…データ取得手段、１３…画像位置特定手段、１４…ＭＴＦ解析手段、１５…画素サイズ推定手段、１６…解像性指標算出手段、２０…プリンタ、３０…出力画像[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image evaluation apparatus and an image evaluation apparatus for evaluating image quality of an output result by an image output apparatus such as a printer or a copying machine.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, visual comparison evaluation using limit samples has been widely used as a method for evaluating image quality. This technique is called so-called subjective evaluation, and evaluates the quality of an image, the degree of damage, and the like by subjective judgment through human vision. However, such subjective evaluations have drawbacks that evaluation results vary from one evaluator to another, and enormous labor is required to create a limit sample sample.
[0003]
In order to compensate for these drawbacks, in recent years, an attempt has been made to shift to so-called objective evaluation that does not depend on human subjective judgment by using an image evaluation apparatus that analyzes and evaluates an output image. , Has a proven track record. Objective evaluation methods include, for example, analyzing the MTF (Modulation Transfer Function) characteristics from the output (printing) result of the sine wave pattern and evaluating the resolution of the output image, or from the output (printing) result of the rectangular wave pattern. It is common practice to analyze CTF (Contrast Transfer Function) characteristics and evaluate the resolution of the output image.
[0004]
As other objective evaluation methods, for example, in Japanese Patent Laid-Open Nos. 7-193708, 7-193709, and 7-190952, a printed rectangular wave pattern is analyzed and projected. A technique for obtaining data and evaluating the resolution of a printed image based on the data is disclosed. According to this technique, an analog copying machine or the like can be subjected to objective evaluation that matches the subjective sharpness such as “blurring” and “sharpness” of an image with very high accuracy.
[0005]
Furthermore, as another objective evaluation method, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-325922 and Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-81742 disclose an index representing the resolution of a printed image by analyzing a printed line image, respectively. A technique for demanding is disclosed. According to this technique, even when an image obtained by a digital copying machine is evaluated, an objective evaluation that matches the subjective evaluation value can be performed regardless of the image structure.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, the above-described conventional technology may cause the following problems.
For example, when a periodic pattern such as a sine wave pattern or a rectangular wave pattern is output to a printer to evaluate the resolution capability of the printer, the periodic pattern interferes with the period of the printer screen. Then, the periodic pattern is not correctly output, and as a result, accurate evaluation cannot be performed. Here, the screen of a printer refers to characteristics specific to image output of the printer, such as the output pitch and arrangement of dots (pixels). That is, if the pattern has a period that is an integral multiple of the screen period, the periodic pattern is output correctly, but there is a possibility that the periodic pattern with any other frequency is not output correctly. Therefore, printers with different screen cycles cannot be evaluated using the same periodic pattern. For this reason, it is very difficult to compare the resolution capabilities of, for example, a 200 dpi (dot par inch) printer and a 175 dpi printer.
[0007]
Furthermore, since the techniques disclosed in JP-A-7-193708, JP-A-7-193709, and JP-A-7-190952 also perform objective evaluation using a periodic rectangular wave pattern, Obviously, it contains exactly the same problems as described above.
[0008]
When calculating an index for evaluating resolution by analyzing a line image as in the techniques disclosed in Japanese Patent Laid-Open Nos. 7-325922 and 9-81742, the screen cycle as described above is used. Although not affected, a fatal problem arises that printers having different numbers of gradations that can be drawn in one pixel cannot be compared. For example, considering a density gradation type printer capable of drawing 256 gradations and an area gradation type printer capable of drawing only two gradations, if each of them can draw an ideal line-like image, the resolution capability of both can be achieved. Are evaluated to be the same. However, when subjective evaluation is performed on an actually drawn image, it can be easily analogized that a density gradation type printer having a large number of gradations is evaluated to have higher resolution capability.
[0009]
Therefore, the present invention provides the resolution capability of the image output device without depending on the intrinsic characteristics of the image output device such as the screen period of the printer, the image drawing method such as the density gradation method and the area gradation method, and the like. It is an object of the present invention to provide an image evaluation apparatus and an image evaluation method capable of objectively evaluating while reflecting the subjective sharpness of an image.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
The present invention is an image evaluation apparatus devised to achieve the above object, and outputs image data to an image output apparatus and evaluates the output result. And a data holding means for holding image data for outputting pattern images having different shades randomly in a one-dimensional direction, and data transmission for causing the image output apparatus to output the image data held in the data holding means Means, data acquisition means for reading a pattern image obtained by output from the image output apparatus and acquiring image data from the pattern image, image data output by the output instruction means, and the data acquisition means Image position specifying means for obtaining a correspondence relationship with image data, image data output based on the correspondence relationship obtained by the image position specifying means, and the read image data The MTF value for the spatial frequency of the pattern image MTF analysis means to calculate and calculated by the MTF analysis means The MTF value Output to the image output device from Corresponds to the minimum image size required to express a certain gradation The image processing apparatus includes: a pixel size estimation unit that estimates a pixel size; and an index calculation unit that calculates an index representing the resolution capability of the image output device from the pixel size estimated by the pixel size estimation unit.
[0011]
In addition, the image evaluation method devised to achieve the above object is a method for outputting image data to an image output apparatus and evaluating the output result. Then, the image output device outputs image data for outputting pattern images having different shades randomly in a one-dimensional direction, reads the pattern image obtained by the output from the image output device, and reads the image data from the pattern image. And obtaining a correspondence relationship between the read image data and the image data output to the image output device, and based on the correspondence relationship, the post-read image data, the output image data, and the read image From data and The MTF value for the spatial frequency of the pattern image Calculated, calculated The MTF value Output to the image output device from Corresponds to the minimum image size required to express a certain gradation A pixel size is estimated, and an index representing the resolution capability of the image output apparatus is calculated from the estimated pixel size.
[0012]
According to the image evaluation apparatus having the above-described configuration and the image evaluation method according to the above-described procedure, the image output apparatus is configured to output a pattern image having different shades randomly in the one-dimensional direction, read the output pattern image, and read image data The pixel size of the image output to the image output device can be estimated by comparing it with the underlying image data (image data output to the image output device). A clear resolution index can be calculated. In addition, the calculation of the resolution index uses a pattern image that varies randomly in the one-dimensional direction, that is, a pattern image that does not include a specific periodic component in the one-dimensional direction. The resolution index can be calculated without being affected by the image drawing method or the like.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an image evaluation apparatus and an image evaluation method according to the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an example of an embodiment of an image evaluation apparatus according to the present invention.
[0014]
As shown in FIG. 1, the image evaluation apparatus 10 of the present embodiment analyzes the output image 30 output from the printer 20, and determines the resolution of the output image 30 from the analysis result, that is, the image resolution capability of the printer 20. It evaluates about. Therefore, the image evaluation apparatus 10 includes a data holding unit 11, a data acquisition unit 12, an image position specifying unit 13, an MTF analyzing unit 14, a pixel size estimating unit 15, a resolution index calculating unit 16, It has.
[0015]
The data holding unit 11 includes a semiconductor memory such as a RAM (Random Access Memory) or a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive). The data holding unit 11 holds in advance image data to be output to the printer 20 in the resolution evaluation. It is what. In order to cause the printer 20 to output the image data, the data holding unit 11 is connected to the printer 20 via a communication line (not shown) and transmits the image data to the printer 20 via the communication line. It has become.
[0016]
However, the data holding unit 11 holds image data for outputting a one-dimensional random pattern as image data to be output to the printer 20. A one-dimensional random pattern is such that the density (gradation value) changes randomly without regularity in the one-dimensional direction, and the same gradation value does not change in the direction orthogonal to this. A pattern image. The one-dimensional random pattern does not have a frequency with an amplitude of “0” in a frequency range of approximately 10 cycles / mm or less, and does not have a peak at a specific frequency. Image data for outputting such a one-dimensional random pattern (hereinafter referred to as “output image data”) may be generated by using a random number generation or the like by an arithmetic function of a computer, for example. Note that the data holding unit 11 holds the output image data in a digital data state.
[0017]
When the printer 20 outputs the output image data, the data acquisition unit 12 optically reads a one-dimensional random pattern obtained by the output, and uses the one-dimensional random pattern as image data (hereinafter referred to as “input image data”). Is something to get. The data acquisition unit 12 performs this reading using, for example, a scanning densitometer.
[0018]
The scanning densitometer has, for example, a slit-shaped reading surface (hereinafter referred to as “aperture”) of 10 μm × 500 μm, and is configured so that the direction of the aperture is substantially orthogonal to the scanning direction. Can measure the concentration profile every 10 μm. By using such a scanning densitometer, the data acquisition means 12 has the density for every region of the one-dimensional random pattern every 10 μm along the direction in which the gradation of the one-dimensional random pattern changes randomly. A value is acquired and used as an input image data value.
[0019]
The data acquisition means 12 may acquire input image data using a high-resolution scanner, a CCD (Charge Coupled Device) camera, or the like instead of the scanning densitometer.
[0020]
The image position specifying unit 13 obtains the correspondence between the output image data output to the printer 20 and the input image data acquired by the data acquisition unit 12 as will be described in detail later. That is, the image position specifying means 13 is intended to match the profile of the output image data with the profile of the input image data.
The MTF analyzing unit 14 calculates MTF characteristics from the output image data and the input image data as will be described in detail later, based on the correspondence obtained by the image position specifying unit 13.
The pixel size estimation unit 15 estimates the pixel size on the output image 30 output from the printer 20 based on the MTF characteristics calculated by the MTF analysis unit 14 as will be described in detail later.
The resolution index calculation unit 16 calculates an index representing the resolution capability of the printer 20 based on the pixel size estimated by the pixel size estimation unit 15 as will be described in detail later.
[0021]
Note that each of these means, that is, the image position specifying means 13, the MTF analyzing means 14, the pixel size estimating means 15 and the resolution index calculating means 16 use, for example, a calculation function provided with a scanning densitometer. Can be realized. However, instead of the calculation function of the scanning densitometer, it may be realized by a computer or the like that executes a predetermined program.
[0022]
Next, a processing operation example when the image evaluation apparatus 10 configured as described above performs resolution evaluation, that is, an image evaluation method in the present embodiment will be described with reference to FIGS.
2 is an explanatory diagram showing an example of a one-dimensional random pattern, FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of measurement of a concentration profile, FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of an MTF analysis result, and FIG. FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an analysis example of a line broadening function, and FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating a specific example of pixel size estimation.
[0023]
In this image evaluation apparatus 10, when evaluating the resolution of the printer 20, first, output image data held in the data holding unit 11 is transmitted to the printer 20 through a communication line or the like, and is sent to the printer 20. Output image data is output. As a result, the printer 20 outputs a one-dimensional random pattern as shown in FIG.
[0024]
Since the output one-dimensional random pattern is a visual image of the output image data, the density changes randomly in the one-dimensional direction (A direction in the figure), as is apparent from the example. In the direction orthogonal to (the B direction in the figure), the density is constant, and there is no frequency at which the amplitude is “0” in the frequency range of approximately 10 cycles / mm or less, and there is no peak at a specific frequency.
[0025]
When the printer 20 outputs a one-dimensional random pattern, thereafter, in the image evaluation apparatus 10, the data acquisition unit 12 reads the one-dimensional random pattern and acquires input image data from the one-dimensional random pattern. Thereby, in the data acquisition unit 12, for example, “Output (solid line portion in the drawing)” illustrated in FIG. 3, the entire region along the direction in which the gradation of the one-dimensional random pattern is changed is 10 μm. Each density profile will be obtained.
[0026]
By the way, this image evaluation apparatus 10 performs the following processing operation in accordance with the transmission of the output image data to the printer 20 and the acquisition of the input image data from the one-dimensional random pattern output by the printer 20. It has become.
[0027]
First, the image evaluation apparatus 10 transmits patch data corresponding to the gradation value of the output image data to the printer 20 in accordance with the transmission of the output image data to the printer 20. The patch data is image data for outputting a patch image corresponding to each data value “0” to “256” if the output image data is digital data of 256 gradations, for example.
[0028]
When the printer 20 outputs a patch image corresponding to each gradation value by the transmission of the patch data, the image evaluation apparatus 10 subsequently acquires data acquisition means in accordance with the acquisition of the input image data from the one-dimensional random pattern. 12 measures the average density of each patch image. Then, based on the measurement result, a conversion table representing the correspondence between the gradation value of the output image data and the density data obtained by the data acquisition unit 12 is created.
[0029]
With this conversion table, the output image data, which is digital data, clarifies the correspondence relationship with the density data, which is analog data. That is, the image evaluation apparatus 10 creates a conversion table based on the patch image as described above so that the output image data can be handled as density data.
[0030]
As a result, when the output image data is converted into the density value based on the created conversion table, for example, the output image data may have a density profile indicated by “Input (broken line portion in FIG. 3)” in FIG. Further, when the data acquisition unit 12 reads the output image data after the output image data is output as a one-dimensional random pattern, the input image data is displayed as “Output (solid line portion in FIG. 3)” in FIG. It can be seen that the concentration profile shown is obtained.
[0031]
Thereafter, in the image evaluation apparatus 10, the image position specifying unit 13 obtains a correspondence relationship between the density profile of the output image data and the density profile of the input image data. At this time, the image position specifying means 13 performs processing by dividing the output image data and the input image data into a plurality of regions. That is, the image position specifying means 13 first outputs, for example, 1024 from the reference point (for example, the reading start point corresponding to the end of the one-dimensional random pattern) for the output image data converted into a set of approximately 10,000 density data. Extract the data. Then, as with the output image data, the correlation coefficient of the density values between the two is calculated while shifting the data one by one with respect to the input image data consisting of a set of approximately 10,000 density data. The position where the number of relations is maximum is stored as a position corresponding to each other, for example, in a predetermined area in the data holding means 11. Next, the image position specifying unit 13 extracts 1024 pieces of data again from points shifted by 512 pieces of data from the reference point of the output image data, and obtains the corresponding relationship in the same manner as described above. .
[0032]
By repeating this for the entire data range, the image position specifying means 13 divides the output image data and the input image data into, for example, 18 areas partially overlapping each other, and establishes the correspondence between the two for each area. Will be asked.
Needless to say, the size of each region, the number of divisions, and the like can be arbitrarily set.
[0033]
After the correspondence relationship is specified by the image position specifying means 13, the MTF analysis means 14 calculates the MTF characteristic for each region based on the correspondence relation. The calculation of the MTF characteristic may be performed using a well-known technique, but as an example, it may be performed as follows. That is, orthogonal transformation such as one-dimensional Fourier transformation is performed on the output image data and input image data in regions corresponding to each other, and MTF (λ) is obtained from the energy ratio of the two after the transformation.
[0034]
Further, when the MTF analysis means 14 obtains MTF (λ), it converts the MTF (λ) into a complex format and then performs inverse Fourier transform. This corresponds to a line spread function (hereinafter referred to as “LSF”) for output image data. The MTF analysis unit 14 performs these processes on all, for example, 18 areas specified by the image position specifying unit 13 and averages the processing results for each area. As a result, the MTF analysis unit 14 can obtain an MTF analysis result as shown in FIG. 4 and an LSF analysis result as shown in FIG. 5, for example.
[0035]
Thereafter, the pixel size estimation unit 15 estimates the pixel size on the output image 30 output from the printer 20 based on the analysis result by the MTF analysis unit 14. Here, the pixel size corresponds to the minimum pixel size necessary for expressing a certain gradation (for example, 256 gradations).
[0036]
Specifically, the pixel size estimation means 15 approximates the LSF analysis result obtained by the MTF analysis means 14 with a Gaussian function as shown in FIG. The width of the portion corresponding to approximately 10% of the maximum value is defined as the pixel size. When the pixel size estimation unit 15 estimates the pixel size using a Gaussian function, the resolution index calculation unit 16 uses the pixel size obtained by the pixel size estimation unit 15 when the printer 20 outputs the output image 30. This is an index representing the resolution ability.
[0037]
Therefore, according to the index by the resolution index calculating means 16, the resolution capability of the printer 20, that is, the quality of the image output result by the printer 20, can be objectively evaluated. In addition, since the estimation result of the pixel size is reflected in the index, the index matches the subjective sharpness such as “blurring” and “sharpness” of the image.
[0038]
Next, another embodiment according to the present invention will be described.
Here, the case where the estimation of the pixel size and the calculation of the index representing the resolution capability are different from those of the above-described embodiment will be described.
FIG. 7 is an explanatory diagram showing another specific example of pixel size estimation.
[0039]
Also in the present embodiment, the process until the MTF analyzing unit 14 calculates MTF (λ) is exactly the same as in the above-described embodiment. When the MTF analyzing unit 14 determines MTF (λ), in the present embodiment, the pixel size estimating unit 15 estimates the pixel size as follows.
[0040]
For example, as shown in FIG. 7, the pixel size estimation unit 15 approximates the MTF (λ) obtained by the MTF analysis unit 14 with a synchronization (Sync) function to obtain a frequency λ at which MTF = 0.5. Is calculated. Then, the resolution index calculation means 16 calculates the index R representing the resolution capability using the following equation (1), assuming that the frequency λ obtained by the MTF analysis means 14 is the Nyquist frequency.
[0041]
[Expression 1]

[0042]
Also with the index R calculated in this manner, objective evaluation reflecting subjective sharpness can be performed as in the case of the above-described embodiment.
[0043]
That is, in any of the above-described embodiments, in the resolution evaluation, first, the one-dimensional random pattern is output to the printer 20 to be evaluated, and the input image data is read from the output one-dimensional random pattern. Is compared with the output image data on which it is based, and the pixel size of the output image is estimated, and then an index representing the resolution capability of the printer 20 is obtained from the pixel size. It is possible to calculate a resolution index corresponding to the size.
[0044]
In order to confirm this, for some printers with different drawing methods, a resolution evaluation using a one-dimensional random pattern was performed, and portrait photographic image samples were collected for subjective evaluation. Subjective evaluation was performed by a paired comparison method using Subjective evaluation was conducted with 10 engineers who handle images as subjects, and the image sharpness and sharpness were evaluated for all image samples, and the scores were obtained.
[0045]
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a comparative example of the evaluation result when the resolution index is obtained from the width of less than 10% of the LSF maximum value and the evaluation result by subjective evaluation. As is apparent from the example, when the respective evaluation results are compared, the correlation coefficient between the two becomes about 0.9865, and it can be seen that psychological sharpness is highly reflected in the objective evaluation results.
[0046]
FIG. 9 is an explanatory diagram showing a comparative example of the evaluation result when the resolution index is calculated using the frequency at which MTF = 0.5 as the Nyquist frequency and the evaluation result by subjective evaluation. Even in this case, the correlation coefficient between them is about 0.9452, and it can be seen that psychological sharpness is very reflected in the objective evaluation result.
[0047]
Moreover, according to the image evaluation apparatus 10 and the image evaluation method performed by the image evaluation apparatus 10 in each of the above-described embodiments (hereinafter simply referred to as “image evaluation apparatus”), it is possible to cope with subjective sharpness. In addition to calculating the resolution index, the calculation of the resolution index uses a one-dimensional random pattern, that is, a pattern image that does not include a specific periodic component in the one-dimensional direction. The resolution index can be calculated without being affected by the period of the image and the image drawing method of the printer 20. This makes it possible to easily compare the resolution capabilities of printers with different screen cycles, such as a 200 dpi printer and a 175 dpi printer. Furthermore, if the printers have different numbers of gradations that can be drawn in one pixel, such as the density gradation method and the area gradation method, the density gradation method printer having a larger number of gradations has higher resolution capability. The result of objective evaluation will be obtained.
[0048]
That is, according to the image evaluation apparatus and the like of each embodiment, since an index representing the resolution capability of the printer 20 is obtained using a one-dimensional random pattern as in the invention described in claim 1 or 8, for example, the printer The resolution capability of the printer 20 can be objectively evaluated while reflecting the subjective sharpness of the image without depending on the inherent characteristics of the image 20, the image drawing method, and the like.
[0049]
Further, in the image evaluation apparatus and the like of each embodiment, the MTF characteristic is calculated based on the ratio between the output image data and the input image data in the process of performing the objective evaluation as in the invention described in claim 2 or 9. Therefore, the calculation result of the MTF characteristic is more accurate than when only the output image data is used, and as a result, the accuracy of the evaluation result can be improved.
[0050]
In the image evaluation apparatus or the like, in the process of objective evaluation, the pixel size is estimated using a Gaussian function obtained from the result of performing inverse Fourier transform on the MTF characteristics as in the invention of

claim

3 or 10. Alternatively, as in the invention described in claim 4 or 11, the pixel size is estimated based on the frequency at which the value of the MTF characteristic is approximately 0.5. That is, by using one of the two most representative examples of the method of reflecting psychological sharpness, the subjective sharpness can be reliably reflected in the result of objective evaluation.
[0051]
Further, in the image evaluation apparatus and the like of each embodiment, in the process of performing objective evaluation, as in the invention described in claim 5 or 12, each correspondence relationship while changing the relative position between the output image data and the input image data. Is to ask for. Therefore, since it is possible to accurately determine the correspondence between the two, for example, even when calculating the MTF characteristics based on the ratio between the two, the accuracy increases, and as a result, the accuracy of the evaluation results improves. Can be expected.
[0052]
In addition, in the image evaluation apparatus or the like of each embodiment, in the process of performing objective evaluation, as in the invention described in claim 6 or 13, the analysis target data is divided into a plurality of regions and analyzed, and each region is analyzed. The analysis results are averaged. Therefore, for example, even if there are uncertain elements such as noise components included in the data and expansion and contraction of the recording paper, the uncertain elements can be eliminated by averaging, so the processing result becomes accurate and the result As a result, the accuracy of the evaluation result can be improved.
[0053]
Further, in the image evaluation apparatus and the like of each embodiment, as in the invention described in claim 7 or 17, the one-dimensional random pattern does not include a frequency having an amplitude of “0” in a range of about 10 cycles / mm or less. It has become. The range of about 10 cycles / mm or less is a range that is visible to humans. Therefore, at least within a range that can be seen by human eyes, a frequency having an amplitude of “0” is not included. Thus, for example, even when a ratio between output image data and input image data is required in the process of objective evaluation, the ratio cannot be calculated in a range of about 10 cycles / mm or less. Matching with human subjective evaluation can be ensured.
[0054]
In the above-described embodiment, the case where the image resolving ability of the printer 20 is evaluated has been described as an example. However, the evaluation target is not limited to the printer 20, and the image data is a visible image. Of course, other image output apparatuses such as a copying machine can be similarly applied as long as they output.
[0055]
【The invention's effect】
As described above, in the image evaluation apparatus and the image evaluation method of the present invention, pattern images having different shades randomly in the one-dimensional direction, that is, pattern images that do not include a specific periodic component in the one-dimensional direction are used. Therefore, in addition to being able to calculate a resolution index that is compatible with subjective sharpness, the resolution index should be calculated without being affected by the inherent characteristics of the image output device, the image drawing method, etc. Can do. Therefore, for example, image output apparatuses having different intrinsic characteristics such as a 200 dpi printer and a 175 dpi printer, or image output apparatuses having different image drawing methods such as a density gradation printer and an area gradation printer. Also, a resolution index corresponding to subjective sharpness can be calculated.
In other words, according to the image evaluation device and the image evaluation method, the resolution capability of the image output device can be set to be subjective without depending on the specific characteristics of the image output device to be evaluated, the image drawing method, and the like. Objective evaluation can be performed while reflecting sharpness.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an example of an embodiment of an image evaluation apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of a one-dimensional random pattern.
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of measurement of a density profile.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of an MTF analysis result.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an analysis example of a line broadening function.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing a specific example of pixel size estimation.
FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating another specific example of pixel size estimation.
FIG. 8 is an explanatory diagram (part 1) illustrating a relationship between an estimated pixel size and psychological sharpness of an image.
FIG. 9 is an explanatory diagram (part 2) illustrating the relationship between the estimated pixel size and the psychological sharpness of an image.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Image evaluation apparatus, 11 ... Data holding means, 12 ... Data acquisition means, 13 ... Image position specification means, 14 ... MTF analysis means, 15 ... Pixel size estimation means, 16 ... Resolution index calculation means, 20 ... Printer 30 ... Output image

Claims

An image evaluation device that outputs image data to an image output device and evaluates the output result,
Data holding means for holding image data for outputting pattern images having different shades randomly in a one-dimensional direction;
Data transmission means for causing the image output device to output the image data held in the data holding means;
Data acquisition means for reading a pattern image obtained by output from the image output device and acquiring image data from the pattern image;
Image position specifying means for obtaining a correspondence relationship between the image data output by the output instruction means and the image data read by the data acquisition means;
MTF analysis means for calculating an MTF value for the spatial frequency of the pattern image from the output image data and the read image data based on the correspondence obtained by the image position specifying means;
Pixel size estimation means for estimating a pixel size corresponding to the minimum image size required to express a certain gradation of an image output to the image output device from the MTF value calculated by the MTF analysis means When,
An image evaluation apparatus comprising: an index calculation unit that calculates an index representing the resolution capability of the image output device from the pixel size estimated by the pixel size estimation unit.

The MTF analysis means performs orthogonal transformation on the output image data and the read image data, and calculates the MTF value from the energy ratio between the two after the orthogonal transformation. The image evaluation apparatus according to claim 1.

The pixel size estimation means uses a function that results from said MTF analysis means is subjected to inverse orthogonal transformation to the MTF values calculated, claim 1, characterized in that for estimating the pixel size Or the image evaluation apparatus of 2.

The pixel size estimation means, based on the frequency at which the MTF value which the MTF analysis means has been calculated is substantially 0.5, according to claim 1, wherein a is to estimate the pixel size Image evaluation device.

The image position specifying means calculates a correlation coefficient while changing a relative position between the output image data and the read image data, and obtains a correspondence between the two based on a position where the correlation coefficient is maximized. 5. The image evaluation apparatus according to claim 1, 2, 3 or 4, wherein the image evaluation apparatus is one.

In calculating the MTF value , the MTF analysis means divides and analyzes the image data to be analyzed into a plurality of pieces, obtains an average of the analysis results for each of the divided image data, and calculates the average of the MTF value . 6. The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the image evaluation apparatus is a calculation result.

7. The image according to claim 1, wherein the image data for outputting the pattern image does not include a frequency having an amplitude of 0 in a range of approximately 10 cycles / mm or less. Evaluation device.

An image evaluation method for outputting image data to an image output device and evaluating the output result,
Image data for outputting a pattern image with different shades randomly in one-dimensional direction is output to the image output device,
Reading a pattern image obtained by output from the image output device to obtain image data from the pattern image,
Finding the correspondence between the read image data and the image data output to the image output device,
Based on the correspondence, the MTF value for the spatial frequency of the pattern image is calculated from the post-read image data, the output image data, and the read image data,
From the calculated MTF value , an image output to the image output device is estimated to have a pixel size corresponding to the minimum image size required to express a certain gradation ,
An image evaluation method, comprising: calculating an index representing the resolution capability of the image output device from the estimated pixel size.

When calculating the MTF value , orthogonal transformation is performed on the output image data and the read image data, and the MTF value is calculated from the energy ratio of the two after the orthogonal transformation. The image evaluation method according to claim 8.

After calculation of the MTF value, by using the function obtained from the result obtained by performing inverse orthogonal transformation on the MTF value, the image evaluation method according to claim 8 or 9 further characterized in that an estimate of the pixel size.

After calculation of the MTF value on the basis of the frequency at which the MTF value is substantially 0.5, an image evaluation method according to claim 8 or 9, wherein performing the estimation of the pixel size.

In determining the correspondence, the correlation coefficient is calculated while changing the relative position between the output image data and the read image data, and the correspondence between the two is determined by the position where the correlation coefficient is maximized. The image evaluation method according to claim 8, wherein the image evaluation method is obtained.

In calculating the MTF value , the image data to be analyzed is divided into a plurality of pieces and analyzed, an average of analysis results for each divided image data is obtained, and this is used as a calculation result of the MTF value. 13. The image evaluation method according to claim 8, 9, 10, 11 or 12.

14. The image data according to claim 8, 9, 10, 11, 12, or 13, wherein the image data for outputting the pattern image does not include a frequency having an amplitude of 0 in a range of approximately 10 cycles / mm or less. Evaluation methods.