JP6150000B2 - Image processing apparatus and program - Google Patents
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Description
本発明は、対象空間における不安感を評価するための技術に関する。 The present invention relates to a technique for evaluating anxiety in a target space.
従来、夜間街路等を照明する防犯灯が知られている（例えば、特許文献１参照）。防犯灯は、例えば日本工業規格で規定されたＪＩＳ Ｚ９１１１「道路照明基準」等の所定の基準や各種の設置要件を満たすように設置される（例えば、非特許文献１参照）。 Conventionally, a crime prevention light for illuminating a night street or the like is known (for example, see Patent Document 1). The security light is installed so as to satisfy a predetermined standard such as JIS Z9111 “Road Lighting Standard” defined in Japanese Industrial Standards and various installation requirements (for example, see Non-Patent Document 1).
しかしながら、防犯灯が設置要件を満たすように設置された場合でも、実際には、防犯灯の周囲の環境（構造物の有無やその形状）や防犯灯の配光特性に起因して、暗がり等の人が不安を感じる箇所が生じてしまう。
特に近年では、ＬＥＤを光源に用いた防犯灯や街路灯が急速に普及してきている。しかし、ＬＥＤは光の指向性が強いため、路面が明るく周囲（鉛直な面）が暗くなる傾向があり、このような照明環境では、周囲が見えづらく不安を感じる環境が形成されている場合が多い。
However, even if the security light is installed so as to meet the installation requirements, it is actually dark due to the environment around the security light (the presence or absence of structures and its shape) and the light distribution characteristics of the security light. Some people feel anxiety.
Particularly in recent years, crime prevention lights and street lights using LEDs as light sources have been rapidly spread. However, since LEDs have strong directivity of light, the road surface tends to be bright and the surroundings (vertical surfaces) tend to be dark. In such an illumination environment, an environment where the surroundings are difficult to see and anxiety may be formed. Many.
このように、防犯灯や街路灯が所定の設置要件にしたがって設置された場合であっても、実際には人が不安を感じる箇所が残存している場合が多々ある。
しかしながら、発明者は、実験等を通じて、照明環境において人が不安を感じる箇所はその輝度に単純には依存しないとの知見を得ており、このため、人が不安を感じる箇所を正確に特定することは容易ではない。
Thus, even when a crime prevention light or a street light is installed in accordance with predetermined installation requirements, there are many cases where there are actually places where people feel anxiety.
However, the inventor has obtained the knowledge that a place where a person feels anxiety in a lighting environment does not simply depend on the luminance through an experiment or the like, and therefore accurately identifies a place where a person feels anxiety. It is not easy.
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、人が不安を感じる箇所を特定できる画像処理装置、及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and an object thereof is to provide an image processing apparatus and a program that can specify a place where a person feels anxiety.
上記目的を達成するために、本発明は、評価対象を写した評価対象画像について人が感じる明るさを定量化した明るさ値の分布を示す明るさ画像と、前記評価対象画像について視認性を定量化した視認性評価値の分布を示す視認性評価画像とに基づいて、前記評価対象画像の中の領域について人が感じる不安を定量化した不安感予測値を算出し、前記不安感予測値に基づいて、前記評価対象画像の中で人が不安を感じる箇所を示す不安感評価画像を生成することを特徴とする画像処理装置を提供する。 In order to achieve the above-described object, the present invention provides a brightness image showing a distribution of brightness values obtained by quantifying the brightness perceived by a person about an evaluation target image obtained by copying the evaluation target, and visibility on the evaluation target image. Based on the visibility evaluation image indicating the distribution of the quantified visibility evaluation value, an anxiety prediction value obtained by quantifying anxiety that a person feels about a region in the evaluation target image is calculated, and the anxiety prediction value The image processing apparatus is characterized by generating an anxiety evaluation image indicating a part where a person feels anxiety in the evaluation target image.
また本発明は、上記画像処理装置において、前記評価対象画像における前記領域の位置に応じて前記不安感予測値を重み付けすることを特徴とする。
また本発明は、上記画像処理装置において、前記領域が前記評価対象画像の中央に近いほど前記不安感予測値を大きくすることを特徴とする。
In the image processing apparatus according to the present invention, the anxiety prediction value is weighted according to the position of the region in the evaluation target image.
In the image processing apparatus, the anxiety prediction value is increased as the area is closer to the center of the evaluation target image.
また本発明は、上記画像処理装置において、表示装置に表示された前記評価対象画像の視認を通じて人が感じる不安と、前記評価対象の輝度分布と同じダイナミックレンジを有する輝度画像から生成された前記明るさ画像、及び前記視認性評価画像との予め求められた関係に基づいて、前記不安感予測値を算出することを特徴とする。 According to the present invention, in the image processing apparatus, the anxiety felt by a person through visual recognition of the evaluation target image displayed on the display device and the brightness generated from a luminance image having the same dynamic range as the luminance distribution of the evaluation target. The anxiety prediction value is calculated on the basis of a relationship obtained in advance between the image and the visibility evaluation image.
また上記目的を達成するために、本発明は、コンピュータを、評価対象を写した評価対象画像について人が感じる明るさを定量化した明るさ値の分布を示す明るさ画像と、前記評価対象画像について視認性を定量化した視認性評価値の分布を示す視認性評価画像とに基づいて、前記評価対象画像の中の領域について人が感じる不安を定量化した不安感予測値を算出し、前記不安感予測値に基づいて、前記評価対象画像の中で人が不安を感じる箇所を示す不安感評価画像を生成する手段として機能させるためのプログラムを提供する。 In order to achieve the above object, the present invention provides a brightness image showing a distribution of brightness values obtained by quantifying the brightness that a person feels about an evaluation target image obtained by copying an evaluation target, and the evaluation target image. Based on the visibility evaluation image showing the distribution of the visibility evaluation value obtained by quantifying the visibility, the anxiety prediction value obtained by quantifying the anxiety that the person feels about the region in the evaluation target image is calculated, There is provided a program for causing a user to function as a means for generating an anxiety evaluation image indicating a place where a person feels anxiety in the evaluation object image based on an anxiety predicted value.
本発明によれば、評価対象を写した評価対象画像の中で人が不安を感じる箇所を示す不安感評価画像により、評価対象の中で人が不安を感じる箇所を簡単に特定できる。 According to the present invention, an anxiety evaluation image indicating a place where a person feels anxiety in an evaluation object image obtained by copying an evaluation object can easily identify a place where the person feels anxiety among the evaluation objects.
本発明の実施形態の説明に先立って、本発明の理解を容易にするために、人が感じる不安について説明する。
防犯灯や街路灯で街路が照明された照明環境の中に暗い領域があると、街路を歩行する歩行者は、「対向歩行者の顔の詳細が判別不能」や「暗い領域に誰かが隠れているかもしれない」などの印象を受けることにより、不安を感じる。
発明者は、歩行者が感じる不安の要因について研究したところ、この不安の要因は、周囲の明るさ、他人の気配、及び街路の見通しの３つの要素から成るとの知見を得た。照明環境における他人の存在は偶然に左右されるものであり静的な要因ではないから、照明環境が人に不安を与える要素は、明るさと見通しとの２つの要素であると言える。
Prior to the description of the embodiments of the present invention, in order to facilitate the understanding of the present invention, the anxiety felt by a person will be described.
If there is a dark area in the lighting environment where the street is illuminated with a security light or street light, a pedestrian walking on the street will be `` cannot distinguish the details of the face of the oncoming pedestrian '' or `` someone hidden in the dark area I feel anxiety when I get the impression that it may be.
The inventor studied the cause of anxiety felt by pedestrians, and found that the factor of anxiety is composed of three elements: ambient brightness, other people's signs, and street prospects. Since the presence of others in the lighting environment is affected by chance and is not a static factor, it can be said that the factors that cause anxiety to people in the lighting environment are two elements, brightness and line of sight.
明るさは、歩行者が照明環境を視認した際に実際に感じる明暗を示し、歩行者は暗く感じる箇所ほど不安を感じる傾向がある。これは、上述の通り、歩行者が「対向歩行者の顔の詳細が判別不能」や「暗い領域に誰かが隠れているかもしれない」などの印象を受けるためである。
見通しは、歩行者が照明環境を視認したときの実際の視認のし易さである視認性に関係するものであり、歩行者は視認性が悪い箇所ほど不安を感じる傾向がある。
以上のことから、歩行者が照明環境において不安を感じる箇所とは、明るさが低く（暗く）感じ、かつ視認性が低いと感じる箇所と言える。
したがって、歩行者が視認する照明環境を写した画像について、明るさの分布、及び視認性の分布をそれぞれ求め、明るさが低く、かつ視認性が低い箇所を特定することで、歩行者が不安を感じる箇所が特定できるのである。
このようにして不安を感じる箇所を特定した不安感評価画像を生成する画像処理装置について、以下に図面を参照して説明する。
The brightness indicates the light and darkness actually felt when the pedestrian visually recognizes the lighting environment, and the pedestrian tends to feel anxiety as the portion feels dark. This is because, as described above, the pedestrian receives an impression such as “the details of the face of the oncoming pedestrian cannot be determined” or “someone may be hidden in a dark area”.
The line of sight relates to the visibility, which is the actual ease of visual recognition when the pedestrian visually recognizes the lighting environment, and the pedestrian tends to feel anxiety as the location has poor visibility.
From the above, it can be said that the place where the pedestrian feels anxiety in the lighting environment is a place where the brightness is low (dark) and the visibility is low.
Therefore, the pedestrian is anxious by obtaining the brightness distribution and the visibility distribution for the image showing the lighting environment visually recognized by the pedestrian, and specifying the location where the brightness is low and the visibility is low. You can identify the place where you feel.
An image processing apparatus that generates an anxiety evaluation image that identifies an anxious place in this manner will be described below with reference to the drawings.
図１は、本実施形態に係る画像処理装置１のブロック図である。
この図に示すように、画像処理装置１は、評価対象画像入力部２と、輝度画像生成部３と、明るさ画像生成部４と、視認性評価画像生成部６と、不安感評価画像生成部８と、不安感評価画像出力部１０とを備えている。この画像処理装置１は、ＣＰＵ等のプログラム実行手段や、画像データの入出力手段、データの記憶手段等を備えたコンピュータに、本発明に係る画像処理プログラムを実行させて、上記の各部の機能を実現させることで実施される。
FIG. 1 is a block diagram of an image processing apparatus 1 according to the present embodiment.
As shown in this figure, the image processing apparatus 1 includes an evaluation object image input unit 2, a luminance image generation unit 3, a brightness image generation unit 4, a visibility evaluation image generation unit 6, and an anxiety evaluation image generation. A unit 8 and an anxiety evaluation image output unit 10 are provided. The image processing apparatus 1 causes a computer having program execution means such as a CPU, image data input / output means, data storage means, and the like to execute the image processing program according to the present invention, and functions of the above-described units. It is carried out by realizing.
評価対象画像入力部２は、評価対象画像１２の入力を受け付け、明るさ画像生成部４、及び視認性評価画像生成部６に出力する。
評価対象画像１２は、不安感を評価する対象の照明環境を写した画像のデジタルデータであり、画像を構成する各画素の輝度値を含んでいる。評価対象画像１２は、カラー画像であってもモノクロ画像であっても、いずれでも良い。
輝度画像生成部３は、評価対象画像１２の各画素の輝度値に基づいて、評価対象画像１２の輝度分布を示す輝度画像５０（図５）を生成し、明るさ画像生成部４、及び視認性評価画像生成部６のそれぞれに出力する。
The evaluation target image input unit 2 receives an input of the evaluation target image 12 and outputs it to the brightness image generation unit 4 and the visibility evaluation image generation unit 6.
The evaluation target image 12 is digital data of an image that captures the lighting environment to be evaluated for anxiety, and includes a luminance value of each pixel constituting the image. The evaluation target image 12 may be a color image or a monochrome image.
The luminance image generation unit 3 generates a luminance image 50 (FIG. 5) indicating the luminance distribution of the evaluation target image 12 based on the luminance value of each pixel of the evaluation target image 12, and the brightness image generation unit 4 and the visual recognition It outputs to each of the sex evaluation image generation unit 6.
明るさ画像生成部４は、評価対象画像１２の輝度画像５０において、各画素の輝度値を明るさ値に変換した明るさ画像１４を生成することで、評価対象画像１２の明るさ分布を求める。この明るさ値には、輝度値に単純に比例した明るさを表す値ではなく、人が感じる明るさの感覚（「明るさ知覚」とも呼ばれる）を定量化した値である。
詳述すると、明るさの感覚は、対象領域の輝度の値とは直接対応しておらず、対象領域と周辺領域との主要な輝度の対比に基づくことが知られている。例えば、対象領域より周辺領域の方が低輝度の場合と、逆に周辺領域の方が高輝度の場合を比較すると、対象領域の輝度は同じであっても、前者の方が明るいと感じられる。
このような明るさ感覚に基づいて評価対象画像１２の明るさ分布を求めることで、この明るさ分布には、実際に人が感じる明るさ感が反映されることとなり、照明環境において人が感覚的に暗いと感じる箇所を正確に抽出できる。
The brightness image generation unit 4 obtains the brightness distribution of the evaluation target image 12 by generating a brightness image 14 in which the luminance value of each pixel is converted into a brightness value in the luminance image 50 of the evaluation target image 12. . This brightness value is not a value representing brightness that is simply proportional to the luminance value, but is a value obtained by quantifying the sense of brightness that humans feel (also referred to as “brightness perception”).
More specifically, it is known that the brightness sensation does not directly correspond to the luminance value of the target area, but is based on the main luminance contrast between the target area and the peripheral area. For example, when the brightness of the peripheral area is lower than that of the target area and the brightness of the peripheral area is higher, the former feels brighter even if the brightness of the target area is the same. .
By obtaining the brightness distribution of the evaluation target image 12 based on such a brightness sensation, the brightness distribution reflects the sense of brightness actually felt by the person. Can be extracted accurately.
明るさ画像１４の生成には、例えば特開２００４−０６１１５０号公報や国際公開２００６／１３２０１４号パンフレットなどに開示の技術を用いることができる。
すなわち、明るさ画像生成部４は、評価対象画像１２の輝度画像５０のウェーブレット分解を行い、Ｊ個（Ｊは２以上の整数）のサブバンド画像を生成し、予め定めた輝度と明るさ感との関係に基づいて、サブバンド画像の画素ごとに輝度値を明るさ値に変換し、輝度値が明るさ値に変換されたＫ個（Ｋは２以上の整数；Ｋ≦Ｊ）のサブバンド画像のウェーブレット合成を行い、明るさ値の分布を示す明るさ画像１４を生成する。
For generation of the brightness image 14, for example, a technique disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-0661150, International Publication No. 2006/132014, or the like can be used.
That is, the brightness image generation unit 4 performs wavelet decomposition of the luminance image 50 of the evaluation target image 12 to generate J (J is an integer equal to or greater than 2) subband images. The luminance value is converted into a brightness value for each pixel of the subband image based on the relationship between the luminance value and the brightness value converted into the brightness value (K is an integer of 2 or more; K ≦ J). Wavelet synthesis of the band image is performed to generate a brightness image 14 indicating the distribution of brightness values.
視認性評価画像生成部６は、評価対象画像１２の輝度画像５０の輝度値に基づき、視認性評価値の分布を示す視認性評価画像１６を求める。
詳述すると、視認性の評価基準には、一般に、輝度の空間的な変化（画像の中のエッジに相当）に対する人が持つ感度（いわゆるコントラスト感度）が採用されている。また、輝度画像５０における各箇所の視認性を評価する手法としては、ウェーブレット変換を用いて輝度画像５０における局所的な輝度変化特性を抽出し、それを人の視覚特性を組み込むことにより人の視認性を評価する手法が知られている。また、近年では、例えば特開２００９−１８１３２４号公報に開示されているように、輝度画像５０の中のぼやけた構造に対しても視認性評価を正確に行う技術が提案されており、視認性評価画像生成部６は、この技術を用いて視認性評価画像１６を生成する。
The visibility evaluation image generation unit 6 obtains the visibility evaluation image 16 indicating the distribution of the visibility evaluation value based on the luminance value of the luminance image 50 of the evaluation target image 12.
More specifically, a sensitivity (so-called contrast sensitivity) that a person has with respect to a spatial change in luminance (corresponding to an edge in an image) is generally adopted as the evaluation criterion for visibility. Further, as a method for evaluating the visibility of each location in the luminance image 50, a local luminance change characteristic in the luminance image 50 is extracted using wavelet transform, and the human visual characteristic is incorporated into the extracted characteristic. Methods for evaluating sex are known. In recent years, for example, as disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-181324, a technique for accurately evaluating visibility even for a blurred structure in the luminance image 50 has been proposed. The evaluation image generation unit 6 generates a visibility evaluation image 16 using this technique.
すなわち、視認性評価画像生成部６は、評価対象画像１２の輝度画像５０に含まれる複数の空間周波数成分を抽出するウェーブレット分解を行い、抽出した複数の空間周波数成分の各々の各画素における空間周波数成分の変化率を示す１次微分量を算出し、これら複数の空間周波数成の各々の１次微分量を用いてウェーブレット合成を行うことにより人の目による見え方の評価を示す視認性評価画像１６を生成する。
このようにして生成された視認性評価画像１６は、評価対象画像１２の輝度画像５０の各画素の輝度値を、視認性の優劣を定量化した視認性評価値に変換した画像となる。
That is, the visibility evaluation image generation unit 6 performs wavelet decomposition for extracting a plurality of spatial frequency components included in the luminance image 50 of the evaluation target image 12, and the spatial frequency in each pixel of each of the extracted plurality of spatial frequency components. A visibility evaluation image showing the evaluation of the appearance by the human eye by calculating the first order differential amount indicating the rate of change of the component and performing wavelet synthesis using the first order differential amounts of the plurality of spatial frequency components. 16 is generated.
The visibility evaluation image 16 generated in this way is an image obtained by converting the luminance value of each pixel of the luminance image 50 of the evaluation target image 12 into a visibility evaluation value obtained by quantifying the superiority or inferiority of the visibility.
不安感評価画像生成部８は、評価対象画像１２の中で人が不安に感じる箇所を示した不安感評価画像１８（図９）を生成するものであり、不安感予測値算出部９と、画像生成部１１とを備えている。
不安感予測値算出部９は、明るさ画像１４、及び視認性評価画像１６に基づいて、評価対象画像１２を区画して成る小領域５２（図５）ごとに不安感予測値を算出する。不安感予測値は、小領域５２について人が感じる不安を定量化したものであり、人が不安を感じる可能性、及びその不安の強度を予測する値である。この不安感予測値の算出の詳細については後述する。
画像生成部１１は、小領域５２を、その不安感予測値の大きさに応じた色及び／又は模様で示す不安感評価画像１８を生成する。本実施形態では、不安感予測値が小さい方から順に、（１）不安である可能性が低い、（２）不安である可能性がやや高い、（３）不安である可能性が高い、及び（４）不安である可能性が非常に高い、の４段階に区分され、各段階に対応した色及び／又は模様で各小領域５２が示される。この表示により、不安感評価画像１８の中で人が不安を感じる箇所を、その不安感の程度とともに簡単、かつ正確に把握できる。
不安感評価画像出力部１０は、不安感評価画像１８を表示デバイスや記憶デバイス、通信ネットワークを通じた他の装置に出力するものである。
The anxiety evaluation image generation unit 8 generates an anxiety evaluation image 18 (FIG. 9) that shows a part of the evaluation target image 12 where the person feels anxiety. And an image generation unit 11.
Based on the brightness image 14 and the visibility evaluation image 16, the anxiety predicted value calculation unit 9 calculates an anxiety predicted value for each small region 52 (FIG. 5) that partitions the evaluation target image 12. The anxiety prediction value is a value obtained by quantifying the anxiety that a person feels about the small region 52, and is a value that predicts the possibility that the person feels anxiety and the intensity of the anxiety. Details of the calculation of the anxiety prediction value will be described later.
The image generation unit 11 generates the anxiety evaluation image 18 that indicates the small region 52 with a color and / or a pattern corresponding to the magnitude of the predicted anxiety value. In this embodiment, in order from the smallest anxiety prediction value, (1) the possibility of anxiety is low, (2) the possibility of anxiety is somewhat high, (3) the possibility of anxiety is high, and (4) It is divided into four stages, which are very likely to be anxiety, and each small region 52 is indicated by a color and / or pattern corresponding to each stage. By this display, it is possible to easily and accurately grasp a part where a person feels anxiety in the anxiety evaluation image 18 together with the degree of anxiety.
The anxiety evaluation image output unit 10 outputs the anxiety evaluation image 18 to a display device, a storage device, or another device through a communication network.
次いで、不安感評価画像１８の生成について詳述する。
上述の通り、発明者は、次に説明する提示実験を通じて、照明環境において人が不安に感じる箇所、及びその箇所について不安を感じる程度は、輝度や目立ちよりも、人が感じる明るさ、及び視認性に依存する、との知見を得た。なお、目立ちとは、人が感じる目立ちの程度を定量化したものであり、目立ちの定量化技術については、例えば特開２００９−２９５０８１号公報に開示されている。
Next, generation of the anxiety evaluation image 18 will be described in detail.
As described above, the inventor, through the presentation experiment described below, the place where the person feels anxiety in the lighting environment, and the degree of anxiety about the place, the brightness that the person feels rather than the brightness and conspicuousness, and the visual recognition The knowledge that it depends on sex was obtained. Conspicuity is quantification of the degree of conspicuousness perceived by humans. Conspicuity quantification technology is disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-295081.
上記提示実験の概要は次の通りである。
すなわち、１０名の女性の被験者に対し、刺激画像４０（図３）を提示し、被験者３２（図２）が刺激画像４０の中で不安を感じる箇所に、その程度に応じた色で着色するというものである。
図２は、刺激画像４０の提示実験の実験環境を示す模式図である。
この図に示すように、提示実験は、前後の幅Ａ１が９００ｍｍ、床から天井までの高さＡ２が１８００ｍｍ、奥行きが５００ｍｍの箱型に区画され、所定の暗さに維持された暗室３０の中に被験者３２を座らせて行われた。またスクリーン３４にプロジェクタ装置３６（表示装置）を用いて刺激画像４０を投影することで、被験者３２に刺激画像４０の像を提示した。このとき、プロジェクタ装置３６は被験者３２の正面上方に設置され、被験者の背面上方に設置された鏡３８に向けて投影光３９を照射し、鏡３８で反射した投影光３９を被験者３２の背後から当該被験者３２の正面に設置したスクリーン３４に投射するようにした。スクリーン３４は、刺激画像４０の画角と被験者３２の視野角とが等しくなるように配置され、この提示実験では、高さＡ３が４５０ｍｍ、奥行きが６００ｍｍの矩形状であり、被験者３２の目とスクリーン３４までの距離Ａ４を４３０ｍｍとした。
The outline of the presentation experiment is as follows.
That is, the stimulus image 40 (FIG. 3) is presented to 10 female subjects, and the subject 32 (FIG. 2) is colored in a color corresponding to the degree of anxiety in the stimulus image 40. That's it.
FIG. 2 is a schematic diagram showing an experimental environment of the presentation experiment of the stimulus image 40.
As shown in this figure, in the presentation experiment, the front and rear width A1 is 900 mm, the floor-to-ceiling height A2 is 1800 mm, and the depth is 500 mm. The dark room 30 is maintained at a predetermined darkness. The test was performed with subject 32 sitting inside. In addition, the stimulus image 40 was projected on the screen 34 using the projector device 36 (display device), so that the image of the stimulus image 40 was presented to the subject 32. At this time, the projector device 36 is installed above the front of the subject 32, irradiates the projection light 39 toward the mirror 38 installed above the back of the subject, and the projection light 39 reflected by the mirror 38 is reflected from behind the subject 32. It was made to project on the screen 34 installed in front of the subject 32. The screen 34 is arranged so that the angle of view of the stimulus image 40 and the viewing angle of the subject 32 are equal. In this presentation experiment, the screen 34 has a rectangular shape with a height A3 of 450 mm and a depth of 600 mm. The distance A4 to the screen 34 was 430 mm.
図３は刺激画像４０の一例を示す図であり、図４は評価用画像４１の一例を示す図である。
刺激画像４０は、不安感を評価する評価対象の照明環境の一例として、防犯灯で照明された夜間の街路を歩行者の視点から写した写真画像であり、評価対象画像１２に相当する。この刺激画像４０の各画素の明るさは、刺激画像４０をスクリーン３４に投影したとき各画素の輝度値が、実際の夜間の街路の輝度分布と同程度となるように設定され、また刺激画像４０の輝度のダイナミックレンジは、実際の夜間の街路の輝度分布と同程度のダイナミックレンジを有している。この提示実験では、図３に示すように、グレースケールの写真画像が用いられている。ただし、路面形状や他人の気配が与える不安感への影響を排除すべく、刺激画像４０には、（１）街路に傾斜が無く平坦であること、（２）直線の街路であること、（３）Ｔ字路がないこと、（４）人や車両が写っていないこと、（５）住宅以外の建物が写っていないことの５つの条件を満たす写真が刺激画像４０に用いられている。
提示実験では、被験者３２に、写真の内容が異なる４５パターンの刺激画像４０を提示し、被験者３２が、それぞれの刺激画像４０について全体から受ける不安感と、細部の箇所から受ける不安感とを評価するようにした。
刺激画像４０の全体から受ける不安感は、非常に安心から非常に不安までの７段階で評価した。
また細部から受ける不安感は、図４に示すように、刺激画像４０の線画である評価用画像４１を予め作成し、これを被験者３２に渡し、被験者３２が刺激画像４０の中で不安を感じる箇所（領域）である不安箇所４２に、その不安を感じる程度に応じた色（例えば、やや不安を水色、不安を紫色、非常に不安をピンク）で評価用画像４１に着色することで評価した。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the stimulus image 40, and FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the evaluation image 41.
The stimulus image 40 is a photographic image in which a night street illuminated with a crime prevention light is taken from the viewpoint of a pedestrian as an example of a lighting environment to be evaluated for anxiety, and corresponds to the evaluation target image 12. The brightness of each pixel of the stimulus image 40 is set such that when the stimulus image 40 is projected onto the screen 34, the luminance value of each pixel is substantially the same as the brightness distribution of the street at night. The dynamic range of the luminance of 40 has a dynamic range similar to the luminance distribution on the actual night street. In this presentation experiment, as shown in FIG. 3, a grey-scale photographic image is used. However, in order to eliminate the influence on the feeling of anxiety given by the road surface shape and the signs of others, the stimulus image 40 has (1) that the street is flat and has no inclination, (2) that it is a straight street, The stimulus image 40 is a photograph that satisfies the following five conditions: 3) no T-junction, (4) no person or vehicle, and (5) no buildings other than houses.
In the presentation experiment, the subject 32 is presented with 45 patterns of stimulus images 40 with different contents of the photograph, and the subject 32 evaluates the anxiety received from the entire stimulus image 40 and the anxiety received from the details. I tried to do it.
The feeling of anxiety received from the entire stimulus image 40 was evaluated in seven stages from very safe to very anxious.
In addition, as shown in FIG. 4, the anxiety received from the details is created in advance as an evaluation image 41 which is a line drawing of the stimulus image 40, which is passed to the subject 32, and the subject 32 feels anxiety in the stimulus image 40. Evaluation was performed by coloring the image 41 for evaluation with an anxiety point 42 that is a point (region) in a color (for example, light blue for anxiety, purple for anxiety, pink for very anxiety) according to the degree of anxiety. .
ここで、刺激画像４０の輝度分布を示す輝度画像５０（図５）は、輝度値、上記明るさ値、及び上記視認性評価値を物理量として含ことから、これらの物理量と、刺激画像４０の不安箇所４２との相関を解析した。
具体的には、図５に示すように、刺激画像４０に基づき輝度画像５０を生成し、この輝度画像５０に基づいて、明るさ値の分布を示す上記明るさ画像１４、及び、視認性評価値の分布を示す上記視認性評価画像１６を生成する。これらの画像の生成には、本実施形態の画像処理装置１を用いることができる。
Here, the luminance image 50 (FIG. 5) showing the luminance distribution of the stimulus image 40 includes the luminance value, the brightness value, and the visibility evaluation value as physical quantities. The correlation with the anxiety spot 42 was analyzed.
Specifically, as shown in FIG. 5, a brightness image 50 is generated based on the stimulus image 40, and the brightness image 14 showing the distribution of brightness values based on the brightness image 50, and the visibility evaluation The visibility evaluation image 16 showing the value distribution is generated. For the generation of these images, the image processing apparatus 1 of the present embodiment can be used.
次いで、輝度画像５０、明るさ画像１４、及び、視認性評価画像１６を、縦横１２８×１２８［ｐｉｘｅｌ］の正方形の小領域５２に分割し、それら小領域５２ごとに、各画素の輝度値である平均輝度、明るさ値の平均値である平均明るさ、及び、視認性評価値の平均値である平均視認性を集計した。
また被験者３２が着色した評価用画像４１も同様に、小領域５２に分割し、小領域５２ごとに、その小領域５２に不安を感じた程度の評価値（不安感評価値）を集計した。
そして、小領域５２の平均輝度、平均明るさ、及び平均視認性と、不安感評価値との相関係数を求めた。
図６は、小領域５２の平均輝度、平均明るさ、及び平均視認性と、不安感評価値との相関係数の結果を示す図である。
この図に示すように、明るさ値、及び視認性評価値は、輝度値に比べて不安感評価値と高い負の相関関係があることが分かる。これは、明るさ値、及び視認性評価値が低いほど不安感評価が上がることを示唆する。このことから、明るさ値、及び、視認性評価値を用いることで、夜間街路の不安感を定量的に評価できることが分かる。
Next, the luminance image 50, the brightness image 14, and the visibility evaluation image 16 are divided into 128 × 128 [pixel] square small areas 52, and the luminance value of each pixel is determined for each of the small areas 52. A certain average luminance, an average brightness that is an average value of brightness values, and an average visibility that is an average value of visibility evaluation values were tabulated.
Similarly, the evaluation image 41 colored by the subject 32 was divided into small areas 52, and for each small area 52, evaluation values (anxiety evaluation values) to the extent that the small area 52 felt uneasy were tabulated.
Then, a correlation coefficient between the average luminance, average brightness, average visibility, and anxiety evaluation value of the small region 52 was obtained.
FIG. 6 is a diagram illustrating a result of a correlation coefficient between the average luminance, the average brightness, and the average visibility of the small region 52 and the anxiety evaluation value.
As shown in this figure, it can be seen that the brightness value and the visibility evaluation value have a higher negative correlation with the anxiety evaluation value than the luminance value. This suggests that the lower the brightness value and the visibility evaluation value, the higher the anxiety evaluation. From this, it can be seen that anxiety on the night street can be quantitatively evaluated by using the brightness value and the visibility evaluation value.
そして発明者は、更なる研究の結果、小領域５２の不安感評価値は、その小領域５２の平均明るさＸ１（ｎ）、小領域５２の明るさ値の歪度Ｘ２、小領域５２の明るさ値の不偏分散Ｘ３、及び小領域５２の平均視認性Ｘ４（ｎ）の４つの数値を説明変数とした重回帰分析により精度良く説明できるとの知見を得た。
この重回帰分析の結果から得られた不安感予測式は、次式（１）の通りである。
しかしがって、刺激画像４０の各小領域５２の不安感を定量化した不安感予測値Ｙは、明るさ画像１４、及び視認性評価画像１６と、この式（１）とに基づいて定量的に求められる。
As a result of further research, the inventor found that the anxiety evaluation value of the small region 52 is the average brightness X 1 (n) of the small region 52, the skewness X 2 of the brightness value of the small region 52, and the small region It was found that the multiple regression analysis using four numerical values of the unbiased variance X 3 of the brightness value of 52 and the average visibility X 4 (n) of the small region 52 as explanatory variables can be explained with high accuracy.
The anxiety prediction formula obtained from the result of this multiple regression analysis is as the following formula (1).
Accordingly, the anxiety prediction value Y obtained by quantifying the anxiety of each small region 52 of the stimulus image 40 is quantified based on the brightness image 14 and the visibility evaluation image 16 and this equation (1). Is required.
ただし、ｎは刺激画像４０の各小領域５２を区別するための識別番号、Ｎ（ｎ）は、識別番号ｎの小領域５２の刺激画像４０の中での位置に応じた重み係数である。
However, n is an identification number for distinguishing each small region 52 of the stimulus image 40, and N (n) is a weighting coefficient according to the position in the stimulus image 40 of the small region 52 with the identification number n.
上記（１）式において、歪度とは、平均値を中心とする分布の非対称性の方向とその程度を示す値である。歪度が正の値であれば分布が正規分布よりも左に偏っている状態、負の値であれば分布が右に偏っている状態、ゼロならば正規分布を示す。
すなわち、上記（１）式によれば、明るさ画像１４の明るさ値の歪度Ｘ２が大きいほど不安感を感じることが示されており、これは、小領域５２の平均明るさＸ１が明るさ画像１４の明るさ値の平均値よりも低い方に偏っているほど、不安が強くなるということを意味する。
また不偏分散とは、標本が平均よりもどれだけ散らばっているかを示す値である。
すなわち、上記（１）式によれば、明るさ画像１４の明るさ値の不偏分散Ｘ３が大きいほど不安感を感じることが示されており、これは、明るさ画像１４において明るさ値のムラが大きいほど不安が強くなるということを意味する。
In the above equation (1), the skewness is a value indicating the direction and degree of asymmetry of the distribution centered on the average value. When the skewness is a positive value, the distribution is biased to the left of the normal distribution, when the skewness is negative, the distribution is skewed to the right, and when the skewness is zero, the distribution is normal.
That is, according to the above equation (1), it is shown that the greater the degree of distortion X 2 of the brightness value of the brightness image 14, the more anxiety is felt, which is the average brightness X 1 of the small region 52. Means that the more an image is biased lower than the average value of the brightness values of the brightness image 14, the more anxiety becomes.
Unbiased variance is a value indicating how far the sample is scattered from the average.
That is, according to the above (1), has been shown to feel more anxious larger unbiased variance X 3 brightness value of the brightness image 14, which is the brightness value of the brightness image 14 It means that the greater the unevenness, the stronger the anxiety.
また発明者は、上述の提示実験を通じて、刺激画像４０の中での小領域５２の位置によって不安を感じる程度が異なるとの知見を得ており、上記重み係数Ｎは、この知見に基づき、小領域５２の位置によって不安感の重み付けをするものである。
詳述すると、提示実験において、被験者３２が着色した評価用画像４１の小領域５２ごとに、その小領域５２に不安を感じると指摘された回数（不安感指摘回数）を４５パターンの評価用画像４１を対象に集計した。
Further, the inventor has obtained the knowledge that the degree of anxiety varies depending on the position of the small region 52 in the stimulus image 40 through the above-described presentation experiment, and the weight coefficient N is based on this knowledge. Anxiety is weighted according to the position of the region 52.
More specifically, for each small region 52 of the evaluation image 41 colored by the subject 32 in the presentation experiment, the number of times that it was pointed out that the small region 52 felt anxiety (the number of times of anxiety pointed out) was 45 patterns of evaluation images. 41 were counted.
図７は評価用画像４１の小領域５２に対する不安感指摘回数の分布図である。
この図に示すように、被験者３２が不安感を指摘する箇所は、評価用画像４１の中央、すなわち歩行者の目線位置に集中し、評価用画像４１の上部中央、及び下部全体は指摘が少ないことが分かる。つまり、人は視野内での箇所に応じて不安を感じる程度が違い、視野内の上部中央、及び下部全体よりも、視野内中央箇所で不安を感じる可能性が高い。
この不安感指摘回数の分布に基づいて、刺激画像４０における小領域５２の位置に応じて上記重み係数Ｎによって不安感の重み付けをすることで、人が不安を感じる箇所をより正確に特定することができる。
FIG. 7 is a distribution diagram of the number of times anxiety is indicated for the small area 52 of the evaluation image 41.
As shown in this figure, the places where the subject 32 points out anxiety are concentrated in the center of the evaluation image 41, that is, the pedestrian's line of sight, and the upper center and the entire lower part of the evaluation image 41 have few indications. I understand that. That is, the person feels anxiety depending on the position in the visual field, and is more likely to feel anxiety at the central position in the visual field than in the upper center and the entire lower part of the visual field.
Based on the distribution of the number of anxiety indications, the anxiety is weighted by the weighting coefficient N in accordance with the position of the small area 52 in the stimulus image 40, thereby more accurately identifying the location where the person feels anxiety. Can do.
なお、不安感指摘回数の集計結果により、空や路面が指摘されることは少ない、及び、不安感は街路の奥よりも手前側の方が強くなる、といった知見も得られた。
また小領域５２の位置に応じた重み付けをしない場合には、式（１）において上記重み係数Ｎを省略した次式（１）’を用いて、小領域５２の不安感予測値Ｙを簡易的に求めて定量評価できる。
Based on the results of the anxiety indication count, it was found that the sky and road surface were rarely pointed out, and that the anxiety was stronger on the near side than on the back of the street.
When weighting according to the position of the small region 52 is not performed, the anxiety predicted value Y of the small region 52 can be simply calculated by using the following equation (1) ′ in which the weighting coefficient N is omitted in the equation (1). Can be quantitatively evaluated.
次いで発明者は、刺激画像４０の全体から受ける不安感は、小領域５２の不安感予測値Ｙ（ｎ）を説明変数とした重回帰分析により精度良く説明できるとの知見を得た。
この重回帰分析により得られた不安感予測式は、次式（２）の通りである。
すなわち、刺激画像４０の全体の不安感予測値Ｙｗｈｏｌｅは、上記式（１）により求められた小領域５２の不安感予測値Ｙ（ｎ）と、この式（２）とに基づいて定量的に求められる。
Next, the inventor obtained the knowledge that the feeling of anxiety received from the entire stimulus image 40 can be accurately explained by multiple regression analysis using the anxiety predicted value Y (n) of the small region 52 as an explanatory variable.
The anxiety prediction formula obtained by this multiple regression analysis is as the following formula (2).
That is, the entire anxiety prediction value Y whole of the stimulus image 40 is quantitatively calculated based on the anxiety prediction value Y (n) of the small region 52 obtained by the above equation (1) and this equation (2). Is required.
ただし、ｍは、刺激画像４０における小領域５２の総数
Where m is the total number of small regions 52 in the stimulus image 40.
ところで、刺激画像４０の提示実験では、前掲図２に示すように、表示装置の一例たるプロジェクタ装置３６により刺激画像４０をスクリーン３４に投影することで被験者３２に提示される。
すなわち、被験者３２が実際に視認している刺激画像４０の輝度分布は、刺激画像４０の画像データの各画素の輝度値の分布ではなく、プロジェクタ装置３６によってスクリーン３４に画像を投影する際の輝度分布の圧縮特性に応じて圧縮を受けた輝度分布となる。
By the way, in the presentation experiment of the stimulus image 40, as shown in FIG. 2, the projector device 36 as an example of the display device projects the stimulus image 40 onto the screen 34 and presents it to the subject 32.
That is, the luminance distribution of the stimulus image 40 that is actually visually recognized by the subject 32 is not the luminance value distribution of each pixel of the image data of the stimulus image 40, but the luminance when the projector device 36 projects the image onto the screen 34. The luminance distribution is compressed according to the compression characteristic of the distribution.
図８は、上記提示試験におけるスクリーン輝度Ｌｓの圧縮特性を示す図である。
刺激画像４０は、その輝度分布が評価対象の照明環境の現地の空間（実空間）と同じ輝度分布となるように撮影されている。すなわち、この刺激画像４０の輝度を実空間の輝度Ｌｆと見なすことができる。一方、スクリーン３４に投影された像の輝度分布を測定し、スクリーン輝度Ｌｓのダイナミックレンジを求めると、図８に示すように、スクリーン輝度Ｌｓのダイナミックレンジは、最低輝度Ｋｍｉｎ（＝０．０４ｃｄ／ｍ２）から最大輝度Ｋｍａｘ（＝２０ｃｄ／ｍ２）であった。
したがって、実空間に相当する刺激画像４０の輝度Ｌｆとスクリーン輝度Ｌｓとはダイナミックレンジが大きく異なり、実空間の輝度Ｌｆにおける最低輝度Ｋｍｉｎ以下の輝度と、最大輝度Ｋｍａｘ以上の輝度が全てスクリーン輝度Ｌｓのダイナミックレンジの範囲に圧縮される。
FIG. 8 is a diagram illustrating compression characteristics of the screen brightness Ls in the presentation test.
The stimulus image 40 is photographed so that the luminance distribution is the same as the local space (real space) of the lighting environment to be evaluated. That is, the luminance of the stimulus image 40 can be regarded as the luminance Lf of the real space. On the other hand, when the luminance distribution of the image projected on the screen 34 is measured and the dynamic range of the screen luminance Ls is obtained, as shown in FIG. 8, the dynamic range of the screen luminance Ls is the minimum luminance Kmin (= 0.04 cd / m 2 ) to the maximum luminance Kmax (= 20 cd / m 2 ).
Therefore, the luminance Lf of the stimulus image 40 corresponding to the real space and the screen luminance Ls are greatly different in dynamic range, and the luminance below the minimum luminance Kmin and the luminance above the maximum luminance Kmax in the luminance Lf of the real space are all screen luminance Ls. The dynamic range is compressed.
このため、刺激画像４０を被験者３２に提示したとしても、実際には、被験者３２は、実空間と異なる輝度分布で評価対象の照明環境を視認し、不安感を評価することになる。 したがって、スクリーン３４の像を視認して評価した被験者３２の不安感評価値と、明るさ値、及び視認性評価値との相関を正確に求めるために、通常、明るさ画像１４、及び視認性評価画像１６を、実空間（＝刺激画像４０）の輝度Ｌｆではなく、スクリーン輝度Ｌｓに基づいて生成する。 For this reason, even if the stimulus image 40 is presented to the subject 32, the subject 32 actually evaluates the feeling of anxiety by visually recognizing the illumination environment to be evaluated with a luminance distribution different from the real space. Accordingly, in order to accurately obtain the correlation between the anxiety evaluation value of the subject 32 evaluated by visually recognizing the image on the screen 34, the brightness value, and the visibility evaluation value, the brightness image 14 and the visibility are usually obtained. The evaluation image 16 is generated based on the screen luminance Ls, not the luminance Lf of the real space (= stimulus image 40).
しかしながら、発明者は、鋭意研究の結果、被験者３２が視認した像のスクリーン輝度Ｌｓよりも、実空間の輝度である刺激画像４０の輝度Ｌｆを用いて明るさ画像１４、及び視認性評価画像１６を求めた方が、上記（１）式、及び（２）式の不安感予測式を重回帰分析により求めたときに相関係数が高くなり、より正確に不安感を予測できるとの知見を得た。
そして、この知見に基づいて求めた不安感予測式が上記（１）式、及び（２）式である。
なお、スクリーン輝度Ｌｓを用いて明るさ画像１４、及び視認性評価画像１６を求めた場合には、刺激画像４０の輝度Ｌｆを用いたときよりも、上記（１）式の不安感予測式が含む平均明るさＸ１、明るさ値の歪度Ｘ２、明るさ値の不偏分散Ｘ３、及び小領域５２の平均視認性Ｘ４の４つの説明変数のうち、特に平均明るさＸ１の重みが小さくなる、ことが確認されている。
However, as a result of earnest research, the inventor has used the brightness Lf of the stimulus image 40 that is the brightness of the real space, rather than the screen brightness Ls of the image visually recognized by the subject 32, and the brightness image 14 and the visibility evaluation image 16. Is that the correlation coefficient increases when the anxiety prediction formulas of the above formulas (1) and (2) are obtained by multiple regression analysis, and the anxiety can be predicted more accurately. Obtained.
And the anxiety prediction formula calculated | required based on this knowledge is the said (1) Formula and (2) Formula.
In addition, when the brightness image 14 and the visibility evaluation image 16 are obtained using the screen luminance Ls, the anxiety prediction formula of the above equation (1) is more than when the luminance Lf of the stimulus image 40 is used. Among the four explanatory variables of the average brightness X 1 , the skewness X 2 of the brightness value, the unbiased variance X 3 of the brightness value, and the average visibility X 4 of the small area 52, the average brightness X 1 in particular is included. It has been confirmed that the weight is reduced.
図９は、画像処理装置１の動作説明図である。
同図に示すように、画像処理装置１は、入力された評価対象画像１２を受け取り、この評価対象画像１２を輝度画像５０に変換し、この輝度画像５０から明るさ画像１４、及び視認性評価画像１６を生成する。
次いで、画像処理装置１は、上記（１）式で示した不安予測式に基づいて、これら明るさ画像１４、及び視認性評価画像１６の小領域５２ごとに不安感予測値Ｙ（ｎ）を求める。
そして、画像処理装置１は、不安感予測値Ｙ（ｎ）の値の大きさに応じて４段階に分け、小領域５２ごとに、その不安感予測値Ｙ（ｎ）に応じた色及び／又は模様で小領域５２を表示する不安感評価画像１８を生成する。
これにより、評価対象画像１２の中で人が不安を感じる箇所を、その不安の程度（すなわち、不安と指摘される可能性の大きさ）とともに示した不安感評価画像１８が得られることとなる。
なお、画像処理装置１が小領域５２ごとの不安感予測値Ｙ（ｎ）と、上記（２）式とに基づいて、評価対象画像１２の全体から受ける不安感の不安感予測値Ｙｗｈｏｌｅを求め、不安感評価画像１８とともに出力しても良い。
FIG. 9 is an operation explanatory diagram of the image processing apparatus 1.
As shown in the figure, the image processing apparatus 1 receives the input evaluation target image 12, converts the evaluation target image 12 into a luminance image 50, and the brightness image 14 and the visibility evaluation from the luminance image 50. An image 16 is generated.
Next, the image processing apparatus 1 calculates an anxiety predicted value Y (n) for each of the brightness image 14 and the small area 52 of the visibility evaluation image 16 based on the anxiety prediction formula shown in the above formula (1). Ask.
Then, the image processing apparatus 1 divides into four stages according to the magnitude of the anxiety predicted value Y (n), and for each small region 52, the color and / or the color corresponding to the anxiety predicted value Y (n) is Alternatively, the anxiety evaluation image 18 that displays the small area 52 with a pattern is generated.
As a result, an anxiety evaluation image 18 showing a part where the person feels anxiety in the evaluation target image 12 together with the degree of the anxiety (that is, the magnitude of the possibility of being pointed out as anxiety) is obtained. .
The image processing apparatus 1 calculates the anxiety predicted value Y whole of anxiety received from the entire evaluation target image 12 based on the anxiety predicted value Y (n) for each small region 52 and the above equation (2). It may be obtained and output together with the anxiety evaluation image 18.
このように、本実施形態によれば、評価対象画像１２の中で人が不安を感じる箇所を示した不安感評価画像１８が得られる。さらに不安感評価画像１８が、不安を感じる箇所について、その不安感を定量的に示すようにしたため、評価対象の中で人が不安を感じる箇所と、その不安感の程度を正確、かつ簡単に把握できる。
これにより、例えば夜間に防犯灯によって照明された街路において、歩行者がどのような箇所に不安を感じるかを定量的に予測でき、防犯灯の配置や当該防犯灯の配光設計に役立てることができる。
As described above, according to the present embodiment, the anxiety evaluation image 18 showing a part where the person feels anxiety in the evaluation target image 12 is obtained. Furthermore, since the anxiety evaluation image 18 quantitatively indicates the anxiety about the place where the anxiety is felt, the location where the person feels anxiety in the evaluation target and the level of the anxiety can be accurately and easily determined. I can grasp.
This makes it possible to quantitatively predict where pedestrians feel uneasy, for example, on streets illuminated by security lights at night, which can be used for the layout of security lights and the light distribution design of the security lights. it can.
また本実施形態によれば、評価対象画像１２の中央に近いほど不安感予測値Ｙを大きくするようにしたため、不安感評価画像１８には、人の視野内での箇所に応じた不安を感じる程度の違いが反映されることとなり、評価対象の中で人が不安を感じる箇所をより正確に特定できる。 In addition, according to the present embodiment, the anxiety predicted value Y is increased as it is closer to the center of the evaluation target image 12, so that the anxiety evaluation image 18 feels anxiety according to the location in the human visual field. The difference in the degree will be reflected, and the location where the person feels anxiety in the evaluation target can be identified more accurately.
また本実施形態によれば、評価対象画像１２が表示されるスクリーン輝度Ｌｓではなく、評価対象の輝度分布と同じダイナミックレンジを有する輝度画像５０に基づいて生成された明るさ画像１４、及び視認性評価画像１６を用いて不安感予測値Ｙを算出する構成としたため、人が評価対象を実際に視認したときの不安感を、より正確に予測できる。 Further, according to the present embodiment, the brightness image 14 generated based on the luminance image 50 having the same dynamic range as the luminance distribution of the evaluation target, and not the screen luminance Ls on which the evaluation target image 12 is displayed, and the visibility Since the evaluation image 16 is used to calculate the anxiety predicted value Y, the anxiety when a person actually visually recognizes the evaluation object can be predicted more accurately.
なお、上述した実施形態は、あくまでも本発明の一態様を例示するものであって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で任意に変形、及び応用が可能である。 The above-described embodiment is merely an example of the present invention, and can be arbitrarily modified and applied without departing from the spirit of the present invention.
例えば、上述した実施形態では、刺激画像４０を被験者３２に提示する手法として、プロジェクタ装置３６がスクリーン３４に刺激画像４０を投射する手法を用いたが、これに限らず、ディスプレイ装置等の他の表示装置に刺激画像４０を表示して被験者３２に提示しても良い。
また例えば、コンピュータを、上述した画像処理装置１として機能させるための画像処理プログラムを、例えばＣＤやＤＶＤなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して実施しても良く、またインターネット等の電気通信回線を介して送信することも可能である。
For example, in the above-described embodiment, the method in which the projector device 36 projects the stimulus image 40 onto the screen 34 is used as the method for presenting the stimulus image 40 to the subject 32. The stimulus image 40 may be displayed on the display device and presented to the subject 32.
In addition, for example, an image processing program for causing a computer to function as the above-described image processing apparatus 1 may be recorded on a computer-readable recording medium such as a CD or a DVD, and may be implemented. It is also possible to transmit via a line.
１ 画像処理装置
３ 輝度画像生成部
４ 明るさ画像生成部
６ 視認性評価画像生成部
８ 不安感評価画像生成部
９ 不安感予測値算出部
１１ 画像生成部
１２ 評価対象画像
１４ 明るさ画像
１６ 視認性評価画像
１８ 不安感評価画像
３４ スクリーン
３６ プロジェクタ装置
４０ 刺激画像
４２ 不安箇所
５０ 輝度画像
５２ 小領域
Ｌｆ 実空間（評価対象画像）の輝度
Ｌｓ スクリーン輝度（表示装置の輝度）
Ｙ 不安感予測値
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image processing apparatus 3 Luminance image generation part 4 Brightness image generation part 6 Visibility evaluation image generation part 8 Anxiety evaluation image generation part 9 Anxiety estimated value calculation part 11 Image generation part 12 Evaluation object image 14 Brightness image 16 Visual recognition Sex evaluation image 18 Anxiety evaluation image 34 Screen 36 Projector device 40 Stimulus image 42 Anxiety location 50 Luminance image 52 Small area Lf Luminance of real space (evaluation target image) Ls Screen luminance (luminance of display device)
Y Anxiety predicted value
Claims (5)
ことを特徴とする画像処理装置。 A brightness image showing a distribution of brightness values obtained by quantifying the brightness perceived by the person about the evaluation target image showing the evaluation target, and a visibility showing a distribution of visibility evaluation values obtained by quantifying the visibility of the evaluation target image An anxiety prediction value obtained by quantifying anxiety that a person feels about a region in the evaluation target image is calculated based on the sex evaluation image, and a person in the evaluation target image is calculated based on the anxiety prediction value. An image processing apparatus characterized by generating an anxiety evaluation image indicating a place where the user feels anxiety.
前記評価対象の輝度分布と同じダイナミックレンジを有する輝度画像から生成された前記明るさ画像、及び前記視認性評価画像との予め求められた関係に基づいて、前記不安感予測値を算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。 Anxiety that people feel through visual recognition of the evaluation target image displayed on the display device;
Calculating the anxiety prediction value based on a previously determined relationship between the brightness image generated from a luminance image having the same dynamic range as the evaluation target luminance distribution and the visibility evaluation image. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is an image processing apparatus.
評価対象を写した評価対象画像について人が感じる明るさを定量化した明るさ値の分布を示す明るさ画像と、前記評価対象画像について視認性を定量化した視認性評価値の分布を示す視認性評価画像とに基づいて、前記評価対象画像の中の領域について人が感じる不安を定量化した不安感予測値を算出し、前記不安感予測値に基づいて、前記評価対象画像の中で人が不安を感じる箇所を示す不安感評価画像を生成する手段
として機能させるためのプログラム。 Computer
A brightness image showing a distribution of brightness values obtained by quantifying the brightness perceived by the person about the evaluation target image showing the evaluation target, and a visibility showing a distribution of visibility evaluation values obtained by quantifying the visibility of the evaluation target image An anxiety prediction value obtained by quantifying anxiety that a person feels about a region in the evaluation target image is calculated based on the sex evaluation image, and a person in the evaluation target image is calculated based on the anxiety prediction value. Program that functions as a means to generate an anxiety evaluation image that indicates where an anxiety feels.
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