JP4766382B2 - 画像評価装置、画像評価方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像データに施された符号化処理を評価する画像評価方法に関する。

ＪＰＥＧなどの符号化処理による画質劣化を評価する方法として、ブロック境界画素の差分値のヒストグラムと、非ブロック境界領域の隣接画素の差分値のヒストグラムを取得し、これら二種類のヒストグラムの差を検証する方式である。
例えば、特許文献１は、上記２種類のヒストグラムの差分の絶対値和を検証する方法を開示する。
また、特許文献２は、上記２種類のヒストグラムの最頻値の違いを検証する方法を開示する。
特開２０００−１５１４１８号公報 特開平８−７９７５２号公報

本発明は、上述した背景からなされたものであり、画像データに施された符号化処理を適切に評価する画像評価装置を提供することを目的とする。

［画像評価装置］
上記目的を達成するために、本発明にかかる画像評価装置は、入力された画像データを既定サイズの画像ブロックに分割する画像分割手段と、前記画像分割手段により分割された画像ブロック毎に、画像ブロックに含まれる画素値を代表する代表値を算出する代表値算出手段と、前記代表値算出手段により算出された各画像ブロックの代表値の分布位置に基づいて、量子化間隔を判定する量子化判定手段とを有する。

好適には、前記画像分割手段は、ＪＰＥＧ方式で復号化された画像データが入力された場合に、この画像データを、８×８サイズの画像ブロックに分割し、前記代表値算出種段は、分割された画像ブロックの平均画素値を前記代表値として算出し、前記量子化判定手段は、複数の画像ブロックについて算出された平均画素値の分布位置に基づいて、変換係数のＤＣ成分に対する量子化間隔を判定する。

好適には、前記量子化判定手段は、前記代表値算出手段により算出された代表値の頻度分布から複数のピーク値を選択し、選択された複数のピークの間隔に基づいて、量子化間隔を判定する。

好適には、前記量子化判定手段は、選択された複数のピークの間隔について、頻度分布を作成し、作成されたピーク間隔の頻度分布に基づいて、量子化間隔を判定する。

好適には、前記量子化判定手段は、作成されたピーク間隔の頻度分布において、少なくとも１つのピーク値が既定の閾値以上である場合にのみ、量子化間隔を算出する。

好適には、前記量子化判定手段は、作成されたピーク間隔の頻度分布において、少なくとも１つのピーク値と、このピーク値に対応する間隔との積が既定の閾値以上である場合に、このピークに基づいて量子化間隔を算出する。

好適には、複数の色成分からなるカラー画像データが入力された場合に、既定の色成分の画像データを生成する色変換手段をさらに有し、前記画像分割手段は、前記色変換手段により生成された既定の色成分の画像データを複数の画像ブロックに分割する。

好適には、前記色変換手段は、量子化処理で用いられる色空間の既定の色成分の画像データを生成する。

好適には、前記量子化判定手段は、既定の上限値以下となるピーク間隔を用いて、量子化間隔を算出する。

好適には、前記画像分割手段は、入力された画像データの一部のみを、複数の画像ブロックに分割し、前記代表値算出手段は、一部の画像データから分割された画像ブロックについて、代表値を算出する。

［画像評価方法］
また、本発明にかかる画像評価方法は、入力された画像データを既定サイズの画像ブロックに分割し、分割された画像ブロック毎に、画像ブロックに含まれる画素値を代表する代表値を算出し、算出された各画像ブロックの代表値の分布位置に基づいて、量子化間隔を判定する。

［プログラム］
また、本発明にかかるプログラムは、入力された画像データを既定サイズの画像ブロックに分割するステップと、分割された画像ブロック毎に、画像ブロックに含まれる画素値を代表する代表値を算出するステップと、算出された各画像ブロックの代表値の分布位置に基づいて、量子化間隔を判定するステップとをコンピュータに実行させる。

本発明の画像評価装置によれば、画像データに施された符号化処理を適切に評価することができる。

まず、本発明の理解を助けるために、その背景及び概略を説明する。
画像データに対する圧縮度合い（圧縮率、量子化間隔など）によって、復号化された画像データで生ずる画質劣化の度合いが異なる。したがって、このような画質劣化を補正する画像処理は、圧縮度合いによって切り替えることが望ましい。

ここで、入力されるデータが符号データである場合には、符号データに含まれる符号化パラメータ（スケーリングファクタなど）などから、圧縮度合いを評価することは可能であるが、入力データが符号データではなくて、既に復号化された画像データである場合には、符号化パラメータを得ることができない。
また、たとえ符号データから符号化パラメータが得られたとしても、画像データに対して符号化処理が複数回施されている場合には、この符号化パラメータは、直近の符号化処理における圧縮度合いを示すのみであり、複数の符号化処理で蓄積した画質劣化に相当する圧縮度合いを示すものではない。

このような問題点を解決するために、ＪＰＥＧ符号化処理によって発生した画像歪量を、画像データから推定する方法が提案されている。特に、画像歪の中で視覚的に顕著で問題となっているブロック歪を検出する方式が提案されている。
例えば、特許文献１及び特許文献２は、ブロックの境界部にある画素の差分値のヒストグラムと、ブロック境界部以外の領域の隣接画素の差分値のヒストグラムを取得し、これら二種類のヒストグラムの差を検証する方式を提案する。
これらの方式は、二種類の差分値のヒストグラムを画像全体に渡って取得し、ニ種類のヒストグラムの差が大きな場合には、ブロック歪が大きいと判断するものである。すなわち、「隣接画素間がブロック境界でない場合の隣接画素の差分値」をバックグラウンド信号として考えて、注目信号である「隣接画素間がブロック境界である場合の隣接画素の差分値」とバックグラウンド信号との差が有意であるかどうかを見ていることになる。

このようにヒストグラムの差を見る場合、次のような問題点がある。
画像全体に渡って取得したニ種類のヒストグラム間の違いが小さいと、ブロック歪量を良好に検出できなくなる。特に、画像の一部で乱雑な部分が存在している場合、その乱雑な部分にブロック歪が紛れてしまい、ヒストグラムの違いが小さくなってしまう。

そこで、本実施形態における画像処理装置２は、ブロック歪量そのものを検出するのではなく、入力画像から、符号化処理における量子化処理の量子化間隔を推定して、符号化処理による非可逆性（画質劣化）を評価し、評価結果に応じた補正処理を行う。量子化間隔が大きい場合には、画像歪が大きく、量子化間隔が小さい場合には、画像歪が小さいと判断できるため、量子化間隔が大きいほど、より強い補正処理が入力画像に対して施される。
特に、本例では、ＪＰＥＧなどの変換符号化方式で生成されるＤＣ成分の量子化間隔が推定される。例えば、ＤＣＴ変換後のＤＣ成分の係数値は、復号画像の各８×８ブロックにおける平均画素値から推定することができる。ここで、８×８ブロックとは、主走査方向に８画素、かつ、副走査方向に８画素からなる正方形領域である。ＤＣ成分の係数値は、量子化された値をとるため、８×８ブロックの平均画素値も量子化された値を取るはずである。そこで、本例の画像処理装置２は、この８×８ブロックの平均画素値のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムを見て、ＤＣ値（平均画素値）が量子化されて離散的な分布を有するか否かを判断する。ＤＣ値の量子化度（何画素値に１画素の割合で値が存在しているか）を検出して、そこからＤＣ成分に対する量子化間隔を推定することができる。
ただし、ＤＣ変換係数値のビット幅と、画素値のビット幅は異なる。変換係数値のビット幅のほうが大きいため、８×８ブロックの平均値が量子化された飛び飛びの値を取るためには、ＤＣ成分の量子化間隔がある程度大きい必要がある。

［ハードウェア構成］
まず、本実施形態における画像処理装置２のハードウェア構成を説明する。
図１は、本発明にかかる画像評価方法が適応される画像処理装置２のハードウェア構成を、制御装置２０を中心に例示する図である。
図１に例示するように、画像処理装置２は、ＣＰＵ２０２及びメモリ２０４などを含む制御装置２０、通信装置２２、ＨＤＤ・ＣＤ装置などの記録装置２４、並びに、ＬＣＤ表示装置あるいはＣＲＴ表示装置及びキーボード・タッチパネルなどを含むユーザインターフェース装置（ＵＩ装置）２６から構成される。
画像処理装置２は、例えば、プリンタ装置１０の内部に設けられており、通信装置２２又は記録装置２４などを介して画像データを取得し、取得された画像データから符号化処理による画質劣化を補正する。

［画像処理プログラム］
図２は、制御装置２０（図３）により実行される画像処理プログラム５の機能構成を例示する図である。
図２に例示するように、画像処理プログラム５は、本発明にかかる画像評価方法を実現する画像評価ユニット５００と、画像評価ユニット５００による評価結果に基づいて画像データを補正する画像補正ユニット６００とを有する。
また、画像評価ユニット５００は、色変換部５１０、画像分割部５２０、代表値算出部５３０、及び量子化判定部５４０を含む。

符号化プログラム５において、色変換部５１０は、入力された画像データがカラー画像データである場合に、既定の色空間の既定の色成分の画像データを生成し、生成された画像データを画像分割部５２０に出力する。色変換部５１０は、符号化処理における量子化処理がなされる色空間（ＪＰＥＧでは、ＹＣｂＣｒ色空間）の画像データを生成することが望ましい。また、色変換部５１０は、既定の色空間における複数の色成分のうち、単一の色成分の画像データ（ＪＰＥＧでは、Ｙ成分）を生成することが望ましい。
本例では、ＲＧＢのカラー画像が入力される場合を説明する。したがって、本例の色変換部５１０は、入力された画像データ（ＲＧＢ）に基づいて、ＹＣｂＣｒ色空間のＹ成分の画像データを生成する。具体的には、色変換部５１０は、以下の式によりＹ成分を算出する。
Y=0.299R + 0.587G + 0.114B
これにより、Ｙ成分に対する量子化間隔の推定が可能になる。ＪＰＥＧ方式の場合、Ｙ成分に対する量子化間隔の推定が好適である。
なお、単一色の画像データが入力された場合には、色変換部５１０は、入力された画像データをそのまま画像分割部５２０に出力する。

画像分割部５２０は、色変換部５１０から入力された画像データを、既定サイズの画像ブロックに分割し、分割された画像ブロックを代表値算出部５３０に出力する。画像ブロックのサイズは、符号化処理又は量子化処理における処理単位であることが望ましい。また、画像データ全体を画像ブロックに分割する必要はなく、画像分割部５２０は、量子化間隔の推定に必要となる程度に、画像データの一部のみを画像ブロックに分割して、処理を高速化させてもよい。
本例の画像分割部５２０は、入力されたＹ成分の画像データを、８×８サイズの画像ブロックに分割する。

代表値算出部５３０は、画像分割部５２０から入力された複数の画像ブロックそれぞれについて、それぞれの画像ブロックに含まれる画素値を代表する代表値を算出し、算出された各ブロックの代表値を量子化判定部５４０に出力する。代表値は、例えば、平均画素値、画像ブロック内の既定位置の画素値、中央値、最頻値などである。
本例の代表値算出部５３０は、入力される各画像ブロックについて、平均画素値を算出する。

量子化判定部５４０は、代表値算出部５３０から入力された複数の代表値の分布位置に基づいて、入力された画像データに対してなされた量子化処理の量子化間隔を評価する。
本例の量子化判定部５４０は、代表値算出部５３０から入力された代表値のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムのピークを検出し、検出されたピークの間隔に基づいて、量子化間隔を推定する。
なお、本例の量子化判定部５４０は、最終的に量子化間隔の推定値Ｑを求めるが、画質を判定するだけであれば、Ｑを求める必要性はなく、例えば、このＱ値を求める途中の値を画質の評価値としてもよい。

画像補正ユニット６００は、量子化判定部５４０による評価結果に応じた画質補正処理を、入力された画像データに対して施す。
本例の画像補正ユニット６００は、量子化判定部５４０により算出された量子化間隔に基づいて、ブロックノイズを除去するためのフィルタ特性を切り替える。

図３は、量子化判定部５４０の機能構成をより詳細に説明する図である。
図３に例示するように、量子化判定部５４０は、画素値頻度処理部５４２、間隔頻度処理部５４４及び量子化間隔推定部５４６を含む。
量子化判定部５４０において、画素値頻度処理部５４２は、代表値算出部５３０から入力された代表値（以下、平均画素値）のヒストグラム（平均画素値の頻度分布）を作成し、平均画素値のヒストグラムの中から、頻度数が特に突出している位置（ピーク位置）を検出し、検出されたピーク位置（画素値）を間隔頻度処理部５４４に出力する。

間隔頻度処理部５４４は、画素値頻度処理部５４２から入力されたピーク位置に基づいて、各ピーク間の距離（すなわち、間隔）を算出し、算出された間隔のヒストグラム（間隔の頻度分布）を作成し、作成された間隔のヒストグラムを量子化間隔推定部５４６に出力する。

量子化間隔推定部５４６は、間隔頻度処理部５４４から入力された間隔のヒストグラムから、ピークを検出し、検出されたピーク値（画素値の間隔）に基づいて、量子化間隔を算出する。

［全体動作］
次に、画像処理装置２（画像処理プログラム５）の全体動作を説明する。
図４は、画像処理プログラム５（図２）による画像処理（Ｓ１０）のフローチャートである。
図４に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、色変換部５１０（図２）は、画像データが入力されると、入力された画像データ（ＲＧＢ）に基づいて、量子化処理で用いられた色空間（ＹＣｂＣｒ）における特定の色成分（Ｙ成分）の画像データを生成し、生成された画像データを画像分割部５２０に出力する。

ステップ１０５（Ｓ１０５）において、画像分割部５２０は、色変換部５１０から入力された画像データ（Ｙ成分）の一部を８×８サイズの画像ブロックに分割し、分割された複数の画像ブロックを代表値算出部５３０に出力する。

ステップ１１０（Ｓ１１０）において、代表値算出部５３０は、画像分割部５２０から入力された複数の画像ブロックそれぞれについて、画像ブロックに含まれる画素の平均画素値を算出し、算出された複数の平均画素値を量子化判定部５４０に出力する。

ステップ１１５（Ｓ１１５）において、量子化判定部５４０は、代表値算出部５３０から入力された複数の平均画素値のヒストグラムを作成する。

ステップ１２０（Ｓ１２０）において、量子化判定部５４０は、作成された平均画素値のヒストグラムの中から、頻度値が突出しているピーク位置を検出する。

ステップ１２５（Ｓ１２５）において、画像処理プログラム５は、量子化判定部５４０により複数のピーク位置が検出された場合には、Ｓ１３０の処理に移行し、複数のピーク位置が検出されなかった場合には、量子化間隔の推定処理を中止してＳ１６０の処理に移行する。

ステップ１３０（Ｓ１３０）において、量子化判定部５４０は、検出されたピーク位置の間隔を算出する。
量子化判定部５４０は、算出されたピーク間隔についてヒストグラムを作成する。

ステップ１３５（Ｓ１３５）において、量子化判定部５４０は、作成されたピーク間隔のヒストグラムの中から、有意なピークを検出する。

ステップ１４０（Ｓ１４０）において、画像処理プログラム５は、量子化判定部５４０によりピーク間隔のヒストグラムから有意なピークが検出された場合には、Ｓ１４５の処理に移行し、有意なピークが検出されなかった場合には、量子化間隔の推定処理を中止してＳ１６０の処理に移行する。

ステップ１４５（Ｓ１４５）において、量子化判定部５４０は、ピーク間隔のヒストグラムから検出された有意なピークの位置（平均画素値の間隔）に基づいて、画像の変換係数に対して施された量子化処理の量子化間隔（ＤＣ成分に対するもの）を推定し、推定された量子化間隔を画像補正ユニット６００に出力する。

ステップ１５０（Ｓ１５０）において、画像補正ユニット６００は、量子化判定部５４０から入力された量子化間隔に応じたフィルタ特性のフィルタを用いて、入力された画像データ（ＲＧＢ）に対して画質補正処理を施す。

ステップ１６０（Ｓ１６０）において、画像処理プログラム５は、量子化間隔の推定結果に応じた補正処理が不可能である旨をＵＩ装置２３０（図１）に表示させて、符号化処理に基づく画質劣化に対する補正処理を中断する。

このように、本実施形態における画像処理装置２は、平均画素値の分布位置に基づいて、符号化処理で適用された量子化間隔を推定し、推定された量子化間隔に応じた補正処理を行う。

以下、上記画像処理（Ｓ１０）の一部について、より具体的な説明を行う。
［平均画素値のヒストグラム作成］
まず、Ｓ１１５（図４）の処理を説明する。量子化判定部５４０（画素値頻度処理部５４２）は、平均画素値のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムを平均画素値の全数で正規化する。正規化された平均画素値のヒストグラムをＨ（Ｉ）と表す。

［平均画素値のヒストグラムからピーク検出］
次に、Ｓ１２０（図４）の処理を説明する。画素値頻度処理部５４２は、正規化されたヒストグラムＨ（Ｉ）からピーク値を検出する。
具体的には、予め用意された２つの閾値ＴＨ１、ＴＨ２を用いて、以下の基準によりピーク値を検出する。各値Iに対して、
H(I)＞TH1、かつ、H(I-1)/H(I)＜TH2、かつ、H(I+1)/H(I)＜TH2
となるピーク位置が検出される。
ピーク位置として検出された位置をP(I)=1とし、ピーク位置以外の位置をP(I)＝０とする。

図５は、平均画素値のヒストグラムからピークを検出する方法を説明する図である。
図５（Ａ）に例示するように、左右の頻度値よりも明らかに大きな頻度値を持つ平均画素値がピーク値として判定される。
「明らかに」大きいか否かは、閾値ＴＨ２を用いて判定する。すなわち、
H(I-1)/H(I)＜TH2、かつ、H(I+1)/H(I)＜TH2・・・（条件１）
の条件が成り立つとき、明らかに大きいと判定される。

また、図５（Ｂ）に例示するように、頻度の絶対値が小さい場合は、上記（条件1)が成り立つとしても、ピークとは判定しないことが望ましい。頻度値が小さいばあい、統計的に信頼に足るだけのサンプル数が得られていないと考えられるからである。
そこで、頻度の絶対値の大小に関しては、閾値ＴＨ１を用いて判定する。すなわち、
H(I)＞TH1・・・（条件２）
の条件が成り立つとき、頻度の絶対値が大きいと判定して、条件１の判定を行う。条件２が成り立たないときは、強制的にP(I)=0とする。

上記の条件１及び条件２から、図５（Ｃ）に例示するピーク（ハッチングがかけられたもの）が検出された場合に、図５（Ｄ）に例示するように、ピーク位置を示すＰ（Ｉ）が生成される。Ｐ（Ｉ）は、１又は０の値をとる。

［ピーク間隔のヒストグラム作成］
次に、Ｓ１３０（図４）の処理を説明する。
図６は、Ｓ１２０において検出されたピーク位置Ｐ（Ｉ）を例示する図である。
間隔頻度処理部５４４は、隣り合うピーク間の距離を算出する。例えば、図６に例示するように、P(I)=1である各ピーク値と、その隣のP(I)=1であるピーク値との差分がピークの間隔である。このグラフの横軸は平均画素値であるため、算出されるピーク間隔は、画素値の単位となる。
間隔頻度処理部５４４は、このように算出されたピーク間隔（平均画素値）について、ヒストグラムを作成する。

［量子化間隔の推定］
次に、Ｓ１４５（図４）の処理を説明する。
量子化間隔推定部５４６は、まず、Ｓ１３０において作成されたピーク間隔のヒストグラムを正規化する。具体的には、H(I)＞TH3となるブロック平均値Iの数Ｎを用いて、ピーク間隔のヒストグラムを正規化する。
さらに、正規化されたピーク間隔のヒストグラムK(Y)の中から、最大値MaxKと、K(Y)が最大となるときの値MaxYを求める。
次に、量子化間隔推定部５４６は、正規化されたヒストグラムにおける最大頻度値Ｋ（Ｙ）が既定の閾値TH4を超える場合に、このピーク値の周期性が存在していると判断し、このピーク値Ｋ（Ｙ）に対応する間隔MaxYに基づいて、ＤＣ成分に対する量子化間隔Ｑを算出する。具体的には、以下の式による。
Q=MaxY×8

次に、上記の量子化間隔の推定方法に関して説明する。
上記K(Y)は、ピーク間隔のヒストグラムであるため、MaxYは、最も頻度の高いピーク間隔であるということができる。つまり、画像ブロックの平均画素値は、MaxYの間隔で飛び飛びの値(量子化された値)を持つということが分かる。
そして、ＤＣＴ係数は、１１ビットで表現されており、８ビットで表現されている画素値よりも見かけ上、８倍の値を持っている。そのため、推定量子化間隔Ｑは、画素値上の飛び飛び間隔MaxYを８倍して求めている。

次に、上記閾値ＴＨ４に関する説明を行う。K(Y)の最大値が小さいときは、明確に飛び飛びの値が存在していないと考えられる。そのため、量子化間隔推定部５４６は、MaxKがTH4を超えるか否かを判断することにより、明確に飛び飛びの値が存在しているかどうかを判定している。

さらに、閾値ＴＨ３に関する説明を行う。
入力画像は、０から２５５まで全ての画素値を取るとは限らない。一部の画素値範囲だけ多く存在している画像も多い。そのため、入力画像の存在範囲に応じて、飛び飛びの値の明確さを変更したほうがよりよいと考えられる。
そこで、閾値ＴＨ３は、入力画像内に存在する画素値の数を計測するために用いられる。ある程度の量の以上（すなわち、閾値ＴＨ３以上）存在している画素値Ｉに対してのみ、MaxKの値を評価すればよい。ここでは、K(Y)=k(Y)/Nの式で頻度分布を正規化することによって、入力画像内に存在する画素値の数が少ない場合には、MaxKの値が小さくても明確に飛び飛びの値が存在していると判断する。また、入力画像内に存在する画素値の数が多い場合には、MaxKの値が大きいときに明確に飛び飛びの値が存在していると判断する。上記正規化によって、このような判断を行うことが可能となる。

［実験結果］
次に、実験結果を示す。
図７（Ａ）は、画像Ａについて作成された平均画素値のヒストグラムを例示し、図７（Ｂ）は、画像Ｂについて作成された平均画素値のヒストグラムを例示する。画像Ａは、量子化間隔１でＤＣ成分を量子化したものであり、画像Ｂは、量子化間隔１５でＤＣ成分を量子化したものである。
図７から分かるように、画像に対して施された量子化処理の量子化間隔によって、平均画素値の分布状況が大きくことなる。すなわち、画像Ａのヒストグラムには、ほとんどピーク値の周期性が無いのに対し、画像Ｂのヒストグラムには１画素値ごとにピーク値が存在していることが分かる。
この周期性（分布状況）から、量子化間隔を推定することができる。

図８は、複数の画像（画像１〜３３）について検出されたピーク間隔のヒストグラム（正規化後）の最大ピーク値（MaxK）を例示する図である。なお、画像１〜３０は、量子化間隔１０以下でＤＣ成分を量子化したものであり、画像３１〜３３は、量子化間隔１５及び１７でＤＣ成分を量子化したものである。
図８に例示するような場合には、閾値ＴＨ４を０．３から０．４程度に設定することによって、画像３１〜３３に関して、ピーク値の周期性が存在していると判断することができる。
その結果、画像１〜３０については、ピーク値の周期性が存在しない。すなわち、量子化間隔が１６よりもかなり小さな値であると判断される。
また、画像３１〜３３については、ピーク値の周期性が存在している。すなわち、画像３１〜３３のMaxY=2である。よって、画像３１〜３３の推定量子化間隔は１６である。実際の量子化間隔は、１５あるいは１７であるため、良好な推定ができている。

［変形例］
次に、上記実施形態の変形例を説明する。
色変換部５１０は、より簡易な式により色変換を行ってもよい。例えば、以下の式によりＹ成分の画素値を算出してもよい。
Y=R/4 + G/2 + B/2
また、色変換部５１０は、ＲＧＢ画像が入力された場合に、Ｇ成分そのものを抽出して、量子化間隔の推定に用いるようにしてもよい。

ピーク値判定条件で、条件１の代わりに、H(I)とH(I-1)の差分や、H(I)とH(I+1)の差分を用いてもよい。すなわち、上記条件１の代わりに、以下の条件１−１を適用してもよい。
H(I)-H(I-1)＞TH2、かつ、H(I)-H(I＋1)＞TH2・・・（条件１−１）
この条件１−１を条件1の代わりに用いる。
また、この条件1-1を用いる場合、条件２（H(I)＞TH1）を不要としてもよい。

MaxYの値を、ある程度小さな値に限定することによって、システムを安定的に運用することが可能となる。すなわち、MaxYの値が大きいということは量子化間隔の値を大きな値として推定することになるが、あまり大きな値としてしまうと、入力画像の画質を必要以上に悪く推定してしまうことになる。このような悪い画像に対しては、強いフィルタを掛けるということが通常行われてしまい、誤判定のペナルティが大きい。
よって、MaxYの値が閾値TH5より大きな場合、推定ができなかったと判断するようにしてもよい。

上記実施形態では、MaxKがTH4を超えるか否かを判断することによって、明確に飛び飛びの値が存在しているかどうかを判定していた。
しかしながら、MaxYの値が大きな時には、MaxKの値が小さくなってしまうことが問題である。例えば、1〜9までに、周期2でピークが存在しているとき(例えば、ピーク値が1、3、5、7、9に存在しているとき)、MaxK＝5となる。
同じ範囲1〜9までに、周期3でピークが存在しているとき（例えば、ピーク値が１，４，７に存在しているとき）、MaxK＝3となる。
つまり、MaxYが大きい値である場合に、MaxKの値が小さくなってしまう。
これを避けるため、閾値処理を
MaxK×MaxY＞TH4
であるか否かを見るようにすればよい。

本発明にかかる画像評価方法が適応される画像処理装置２のハードウェア構成を、制御装置２０を中心に例示する図である。 制御装置２０（図３）により実行される画像処理プログラム５の機能構成を例示する図である。 量子化判定部５４０の機能構成をより詳細に説明する図である。 画像処理プログラム５（図２）による画像処理（Ｓ１０）のフローチャートである。 平均画素値のヒストグラムからピークを検出する方法を説明する図である。 Ｓ１２０において検出されたピーク位置Ｐ（Ｉ）を例示する図である。 画像Ａ及びＢについて作成された平均画素値のヒストグラムを例示する図である。 複数の画像について検出されたピーク間隔のヒストグラム（正規化後）の最大ピーク値（MaxK）を例示する図である。

符号の説明

２・・・画像処理装置
５・・・画像処理プログラム
５００・・・画像評価ユニット
５１０・・・色変換部
５２０・・・画像分割部
５３０・・・代表値算出部
５４０・・・量子化判定部
５４２・・・画素値頻度処理部
５４４・・・間隔頻度処理部
５４６・・・量子化間隔推定部
６００・・・画像補正ユニット

Claims (12)

1. 入力された画像データを既定サイズの画像ブロックに分割する画像分割手段と、
   前記画像分割手段により分割された画像ブロック毎に、画像ブロックに含まれる画素値を代表する代表値を算出する代表値算出手段と、
   前記代表値算出手段により算出された各画像ブロックの代表値の分布位置に基づいて、前記入力された画像データに対する量子化処理に用いられる量子化間隔を判定する量子化判定手段と
   を有する画像評価装置。
2. 前記画像分割手段は、ＪＰＥＧ方式で復号化された画像データが入力された場合に、この画像データを、８×８サイズの画像ブロックに分割し、
   前記代表値算出種段は、分割された画像ブロックの平均画素値を前記代表値として算出し、
   前記量子化判定手段は、複数の画像ブロックについて算出された平均画素値の分布位置に基づいて、変換係数のＤＣ成分に対する前記量子化間隔を判定する
   請求項１に記載の画像評価装置。
3. 前記量子化判定手段は、前記代表値算出手段により算出された代表値の頻度分布から複数のピーク値を選択し、選択された複数のピークの間隔に基づいて、前記量子化間隔を判定する
   請求項１に記載の画像評価装置。
4. 前記量子化判定手段は、選択された複数のピークの間隔について、頻度分布を作成し、作成されたピーク間隔の頻度分布に基づいて、前記量子化間隔を判定する
   請求項３に記載の画像評価装置。
5. 前記量子化判定手段は、作成されたピーク間隔の頻度分布において、少なくとも１つのピーク値が既定の閾値以上である場合にのみ、前記量子化間隔を算出する
   請求項４に記載の画像評価装置。
6. 前記量子化判定手段は、作成されたピーク間隔の頻度分布において、少なくとも１つのピーク値と、このピーク値に対応する間隔との積が既定の閾値以上である場合に、このピークに基づいて前記量子化間隔を算出する
   請求項４に記載の画像評価装置。
7. 複数の色成分からなるカラー画像データが入力された場合に、既定の色成分の画像データを生成する色変換手段
   をさらに有し、
   前記画像分割手段は、前記色変換手段により生成された既定の色成分の画像データを複数の画像ブロックに分割する
   請求項１に記載の画像評価装置。
8. 前記色変換手段は、量子化処理で用いられる色空間の既定の色成分の画像データを生成する
   請求項７に記載の画像評価装置。
9. 前記量子化判定手段は、既定の上限値以下となるピーク間隔を用いて、前記量子化間隔を算出する
   請求項５又は６に記載の画像評価装置。
10. 前記画像分割手段は、入力された画像データの一部のみを、複数の画像ブロックに分割し、
    前記代表値算出手段は、一部の画像データから分割された画像ブロックについて、代表値を算出する
    請求項１に記載の画像評価装置。
11. 入力された画像データを既定サイズの画像ブロックに分割し、
    分割された画像ブロック毎に、画像ブロックに含まれる画素値を代表する代表値を算出し、
    算出された各画像ブロックの代表値の分布位置に基づいて、前記入力された画像データに対する量子化処理に用いられる量子化間隔を判定する
    画像評価方法。
12. 入力された画像データを既定サイズの画像ブロックに分割するステップと、
    分割された画像ブロック毎に、画像ブロックに含まれる画素値を代表する代表値を算出するステップと、
    算出された各画像ブロックの代表値の分布位置に基づいて、前記入力された画像データに対する量子化処理に用いられる量子化間隔を判定するステップと
    をコンピュータに実行させるプログラム。
    
    

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