JP6478897B2 - 変調伝達関数の計算装置及び変調伝達関数の計算プログラム - Google Patents
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Description
本発明は、光学衛星の光学センサで取得した光学画像の評価に関し、光学センサの変調伝達関数（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ、以下、ＭＴＦと記載）を評価するＭＴＦ計算装置及びＭＴＦ計算プログラムに関する。
光学衛星に対応する地上システムの運用者は、光学衛星から取得した衛星画像を取り扱う。衛星画像は、パスラジアンスによる大気散乱の影響や、光学センサの焦点ずれ等の影響により画質がぼける。光学センサにより取得した画像のぼけ具合は、光学センサのＭＴＦを計測することにより評価する。光学センサにより取得した衛星画像から、評価した光学センサのＭＴＦにより、画質のぼけを改善し、視認性の高い衛星画像を作成することが可能である。
しかし、光学センサのＭＴＦを評価するには、運用者には、光学センサで取得した画像の画像処理に関する知識が必要とされる（例えば特許文献１，２）。光学センサのＭＴＦを適切に評価するには、運用者が、画像中において、ＭＴＦの評価に適した小領域を選択する必要がある。なお、ＭＴＦの評価に適した小領域とは、エッジにおける画素値の輝度変化が急峻であり、エッジを境界とした明部、暗部にノイズが少ない画像領域である。光学センサのＭＴＦを適切に評価するためには、評価する運用者は、複数シーン、複数領域に対して評価を行う作業が必要であるが、光学センサのＭＴＦの評価は、評価する運用者により、評価の結果にばらつきが生じる。
この発明は、ＭＴＦ評価のばらつきを低減させるＭＴＦの計算装置及びＭＴＦの計算プログラムの提供を目的とする。
この発明の変調伝達関数の計算装置は、
ベースとなるベース画像から抽出された画像領域であり基準となる基準画素を含む画像領域である指定領域を取得し、取得した前記指定領域を、前記基準画素が前記指定領域の外に出ない範囲で前記ベース画像に対して移動させることで、前記基準画素を含む複数の画像領域である複数の包含画像領域を前記ベース画像から抽出する派生領域抽出部と、
取得した前記指定領域の画像と、抽出した前記複数の包含画像領域のそれぞれの画像との各エッジプロファイルを計算する第１計算部と、
前記第１計算部が計算した各エッジプロファイルが、変調伝達関数の計算に適しているかを判定する判定部と、
前記判定部が適していると判定した前記エッジプロファイルの前記変調伝達関数を計算する第２計算部と
を備える。
ベースとなるベース画像から抽出された画像領域であり基準となる基準画素を含む画像領域である指定領域を取得し、取得した前記指定領域を、前記基準画素が前記指定領域の外に出ない範囲で前記ベース画像に対して移動させることで、前記基準画素を含む複数の画像領域である複数の包含画像領域を前記ベース画像から抽出する派生領域抽出部と、
取得した前記指定領域の画像と、抽出した前記複数の包含画像領域のそれぞれの画像との各エッジプロファイルを計算する第１計算部と、
前記第１計算部が計算した各エッジプロファイルが、変調伝達関数の計算に適しているかを判定する判定部と、
前記判定部が適していると判定した前記エッジプロファイルの前記変調伝達関数を計算する第２計算部と
を備える。
本発明の変調伝達関数の計算装置は派生領域抽出部を備えたので、もとになる小領域から、ＭＴＦ評価に適する可能性のある派生領域を拾い出すことができる。よってＭＴＦ評価のばらつきを低減させることができる。
実施の形態１．
＜＊＊＊構成の説明＊＊＊＞
図１から図１０を参照して、実施の形態１の画像処理システム３を説明する。
図１は、実施の形態１の画像処理システム３の構成図である。画像処理システム３は、変調伝達関数の計算装置１（以下、ＭＴＦ計算装置１）と、データベース２ａを持つデータベース装置２とを備える。ＭＴＦ計算装置１は複数のベース画像７０を取得する。また、ＭＴＦ計算装置１はデータベース装置２から過去のＭＴＦ評価結果を取得する。ＭＴＦ計算装置１は、過去のＭＴＦ評価結果を用いてベース画像の一部の領域のＭＴＦ評価結果を新たに計算する。ＭＴＦ計算装置１は、新たなＭＴＦ評価結果をデータベース装置２に保存する。この新たなＭＴＦ評価結果は、次の新たなＭＴＦ評価結果の作成に使用される。
＜＊＊＊構成の説明＊＊＊＞
図１から図１０を参照して、実施の形態１の画像処理システム３を説明する。
図１は、実施の形態１の画像処理システム３の構成図である。画像処理システム３は、変調伝達関数の計算装置１（以下、ＭＴＦ計算装置１）と、データベース２ａを持つデータベース装置２とを備える。ＭＴＦ計算装置１は複数のベース画像７０を取得する。また、ＭＴＦ計算装置１はデータベース装置２から過去のＭＴＦ評価結果を取得する。ＭＴＦ計算装置１は、過去のＭＴＦ評価結果を用いてベース画像の一部の領域のＭＴＦ評価結果を新たに計算する。ＭＴＦ計算装置１は、新たなＭＴＦ評価結果をデータベース装置２に保存する。この新たなＭＴＦ評価結果は、次の新たなＭＴＦ評価結果の作成に使用される。
図２は、ＭＴＦ計算装置１の構成図である。図２に示すように、ＭＴＦ計算装置１は、小領域検索部１０、小領域情報取得部２０、ＭＴＦ評価結果計算部３０、撮像条件保存部４０、記憶装置５０、入出力インタフェース装置６０を備える。
ＭＴＦ計算装置１はコンピュータである。ＭＴＦ計算装置１は、図２に示すように、プロセッサ９１、記憶装置５０及び入出力インタフェース装置６０というハードウェアが含まれる。記憶装置５０には、小領域検索部１０、小領域情報取得部２０、ＭＴＦ評価結果計算部３０及び撮像条件保存部４０の機能を実現するプログラムが記憶されている。そして、プロセッサ９１がプログラムを実行することで、小領域検索部１０、小領域情報取得部２０、ＭＴＦ評価結果計算部３０及び撮像条件保存部４０の動作が行われる。図２は、プロセッサ９１が、小領域検索部１０、小領域情報取得部２０、ＭＴＦ評価結果計算部３０及び撮像条件保存部４０の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。
（１）小領域検索部１０は、画像処理システム３の運用者が、画像の中でＭＴＦの評価に適した領域を選択する操作を支援する処理を実行する。
（２）小領域情報取得部２０は、ＭＴＦ評価に使用する画像の小領域を受け付ける。
（３）ＭＴＦ評価結果計算部３０は、小領域情報取得部２０で選択された画像の小領域に対し、ＭＴＦの計算処理を実行する。
（４）撮像条件保存部４０は、ＭＴＦ評価結果計算部３０の計算結果を、画像の撮像条件毎にデータベース装置２のデータベース２ａに保存する。
（２）小領域情報取得部２０は、ＭＴＦ評価に使用する画像の小領域を受け付ける。
（３）ＭＴＦ評価結果計算部３０は、小領域情報取得部２０で選択された画像の小領域に対し、ＭＴＦの計算処理を実行する。
（４）撮像条件保存部４０は、ＭＴＦ評価結果計算部３０の計算結果を、画像の撮像条件毎にデータベース装置２のデータベース２ａに保存する。
小領域検索部１０は、参照画像決定部１０ａ、参照画像選択部１０ｂを備える。ＭＴＦ評価結果計算部３０は、派生領域抽出部３１、第１計算部３２、判定部３３、第２計算部３４、評価結果計算部３５を備える。
＜＊＊＊動作の説明＊＊＊＞
図３は、ＭＴＦ計算装置１が実行するＭＴＦの計算方法を示すフローチャートである。ＭＴＦの計算方法はＭＴＦ計算装置１が実行するＭＴＦの計算方プログラムによって実現される。図３を参照してＭＴＦ計算装置１が実行するＭＴＦの計算方法を説明する。図３において、小領域検索部１０、小領域情報取得部２０、ＭＴＦ評価結果計算部３０、撮像条件保存部４０が、それぞれ、小領域検索処理Ｓ１０、小領域情報取得処理Ｓ２０、ＭＴＦ評価結果計算処理Ｓ３０、撮像条件保存処理Ｓ４０を実行する。
図３は、ＭＴＦ計算装置１が実行するＭＴＦの計算方法を示すフローチャートである。ＭＴＦの計算方法はＭＴＦ計算装置１が実行するＭＴＦの計算方プログラムによって実現される。図３を参照してＭＴＦ計算装置１が実行するＭＴＦの計算方法を説明する。図３において、小領域検索部１０、小領域情報取得部２０、ＭＴＦ評価結果計算部３０、撮像条件保存部４０が、それぞれ、小領域検索処理Ｓ１０、小領域情報取得処理Ｓ２０、ＭＴＦ評価結果計算処理Ｓ３０、撮像条件保存処理Ｓ４０を実行する。
以下、小領域検索処理Ｓ１０を構成する各処理を説明する。具体的には、参照画像決定部１０ａが参照画像決定処理Ｓ１０ａを実行する。参照画像決定処理Ｓ１０ａは、小領域抽出処理Ｓ１１、基準画像取得処理Ｓ１２、参照画像抽出処理Ｓ１３からなる。参照画像選択部１０ｂが参照画像選択処理Ｓ１０ｂを実行する。参照画像選択処理Ｓ１０ｂは画素値正規化処理Ｓ１４、相関演算処理Ｓ１５、評価推奨領域決定処理Ｓ１６からなる。
＜小領域抽出処理Ｓ１１＞
小領域抽出処理Ｓ１１では、一つのベース画像７０を取得する。ベース画像７０は入出力インタフェース装置６０を介して取得され、記憶装置５０に格納される。小領域抽出処理Ｓ１１では、記憶装置５０から一つのベース画像７０を読み出す。
図４は、小領域抽出処理Ｓ１１によってベース画像７０から抽出される小領域７１を説明する図である。小領域抽出処理Ｓ１１では、ＭＴＦの評価に使用する小領域７１を、ベース画像７０からランダムに抽出する。その際、小領域７１に含まれる一つの画素が、基準画素７１ｐとして小領域７１から抽出される。小領域７１の任意の画素を基準画素７１ｐとしてよい。この実施の形態では小領域７１の中央に位置する画素を基準画素７１ｐとする。よって、基準画素７１ｐは小領域７１の中心画素でもある。本実施の形態では、基準画素７１ｐは、小領域７１の画素のアドレスを０スタートとする場合、図４のように、小領域７１が縦及び横ともに偶数Ｍ個の画素が並んでいるとした場合、アドレスにおいて、（０．５Ｍ−１，０．５Ｍ−１）の位置の画素を、小領域７１の基準画素７１ｐとしてよい。図４は、Ｘ方向及びＹ方向ともに、アドレスは０〜５で、Ｍ＝６の場合である。縦であるＹ方向及び横であるＸ方向ともに偶数Ｍ個の画素が並ぶ場合、（０．５Ｍ−１，０．５Ｍ−１）の位置の画素を基準画素７１ｐとすれば、図４のように、中心点７１ｃを右下に有する画素が基準画素７１ｐとなる。
小領域抽出処理Ｓ１１では、一つのベース画像７０を取得する。ベース画像７０は入出力インタフェース装置６０を介して取得され、記憶装置５０に格納される。小領域抽出処理Ｓ１１では、記憶装置５０から一つのベース画像７０を読み出す。
図４は、小領域抽出処理Ｓ１１によってベース画像７０から抽出される小領域７１を説明する図である。小領域抽出処理Ｓ１１では、ＭＴＦの評価に使用する小領域７１を、ベース画像７０からランダムに抽出する。その際、小領域７１に含まれる一つの画素が、基準画素７１ｐとして小領域７１から抽出される。小領域７１の任意の画素を基準画素７１ｐとしてよい。この実施の形態では小領域７１の中央に位置する画素を基準画素７１ｐとする。よって、基準画素７１ｐは小領域７１の中心画素でもある。本実施の形態では、基準画素７１ｐは、小領域７１の画素のアドレスを０スタートとする場合、図４のように、小領域７１が縦及び横ともに偶数Ｍ個の画素が並んでいるとした場合、アドレスにおいて、（０．５Ｍ−１，０．５Ｍ−１）の位置の画素を、小領域７１の基準画素７１ｐとしてよい。図４は、Ｘ方向及びＹ方向ともに、アドレスは０〜５で、Ｍ＝６の場合である。縦であるＹ方向及び横であるＸ方向ともに偶数Ｍ個の画素が並ぶ場合、（０．５Ｍ−１，０．５Ｍ−１）の位置の画素を基準画素７１ｐとすれば、図４のように、中心点７１ｃを右下に有する画素が基準画素７１ｐとなる。
＜基準画像取得処理Ｓ１２＞
参照画像選択部１０ｂは、基準画像８２として、判定部３３によって適していると過去に判定されたエッジプロファイルを持つ画像を保存しているデータベース装置２の画像を使用する。つまり、基準画像取得処理Ｓ１２では、ＭＴＦ計算対象となるベース画像７０と撮像条件（緯度、ポインティング角）が同等である、過去のＭＴＦ評価に使用された画像である基準画像８２を、データベース装置２のデータベース２ａから取得する。後述する図１０のように基準画像８２には撮像条件（撮像日時、撮像点の緯度、撮像時のポインティング角）が対応付けられており、基準画像８２の撮像条件をデータベース装置２で参照することが可能である。
参照画像選択部１０ｂは、基準画像８２として、判定部３３によって適していると過去に判定されたエッジプロファイルを持つ画像を保存しているデータベース装置２の画像を使用する。つまり、基準画像取得処理Ｓ１２では、ＭＴＦ計算対象となるベース画像７０と撮像条件（緯度、ポインティング角）が同等である、過去のＭＴＦ評価に使用された画像である基準画像８２を、データベース装置２のデータベース２ａから取得する。後述する図１０のように基準画像８２には撮像条件（撮像日時、撮像点の緯度、撮像時のポインティング角）が対応付けられており、基準画像８２の撮像条件をデータベース装置２で参照することが可能である。
＜参照画像抽出処理Ｓ１３＞
参照画像抽出処理Ｓ１３では、ＭＴＦ計算対象となるベース画像７０から、小領域抽出処理Ｓ１１で抽出された小領域７１の画像を切り出す。ＭＴＦの評価に使用する小領域７１のサイズをＳｘ×Ｓｙ画素（Ｓｘ、Ｓｙは１以上の整数）とすると、切り出す小領域７１の画像はＳｘ×Ｓｙの画素サイズであり、小領域抽出処理Ｓ１１にて決定された基準画素７１ｐを含む。小領域抽出処理Ｓ１１にて決定された小領域７１がベース画像７０から切り出された画像を、参照画像７２と呼ぶ。一つのベース画像７０から小領域７１は複数抽出されるが、以下では小領域はＮ個抽出されたとして説明する。それぞれの小領域７１及び参照画像７２を、添え字ｉ（ｉ＝１、２，３・・・Ｎ）を用いて小領域７１ｉ及び参照画像７２ｉの様に記す。小領域７１ｉに参照画像７２ｉが対応する。
参照画像抽出処理Ｓ１３では、ＭＴＦ計算対象となるベース画像７０から、小領域抽出処理Ｓ１１で抽出された小領域７１の画像を切り出す。ＭＴＦの評価に使用する小領域７１のサイズをＳｘ×Ｓｙ画素（Ｓｘ、Ｓｙは１以上の整数）とすると、切り出す小領域７１の画像はＳｘ×Ｓｙの画素サイズであり、小領域抽出処理Ｓ１１にて決定された基準画素７１ｐを含む。小領域抽出処理Ｓ１１にて決定された小領域７１がベース画像７０から切り出された画像を、参照画像７２と呼ぶ。一つのベース画像７０から小領域７１は複数抽出されるが、以下では小領域はＮ個抽出されたとして説明する。それぞれの小領域７１及び参照画像７２を、添え字ｉ（ｉ＝１、２，３・・・Ｎ）を用いて小領域７１ｉ及び参照画像７２ｉの様に記す。小領域７１ｉに参照画像７２ｉが対応する。
＜画素値正規化処理Ｓ１４＞
参照画像選択部１０ｂは、ベース画像７０における画像領域を異にする複数の参照画像と、基準となる基準画像との相関演算を行うことにより各参照画像の相関値を算出し、選択のための閾値である選択閾値９４と各参照画像の相関値ｒｉとの対比の結果によって、参照画像を選択する。画素値正規化処理Ｓ１４では、基準画像取得処理Ｓ１２で取得した基準画像８２と、参照画像抽出処理Ｓ１３で切り出した参照画像７２ｉとの間のコントラストを調整するため、画素値が０以上１以下の数値となるよう変換する。切出した参照画像７２ｉの画素値を、
Ｇｉ（Ｘ、Ｙ）（０≦Ｘ≦Ｓｘ−１、０≦Ｙ≦Ｓｙ−１）
とする。（Ｘ、Ｙ）は図４に示すアドレス位置、Ｓｘ、ＳｙはＸ方向、Ｙ方向の画素数である。
図４ではＳｘ＝Ｓｙ＝６である。Ｇｉ（Ｓｘ−１，Ｓｙ−１）は、一番下の行の一番右の画素に対応する画素値である。参照画像７２ｉの最大画素値をＧｍａｘ、処理後の画素値をＧ’ｉ（Ｘ、Ｙ）とし、次の式１にて参照画像を０以上１以下の数値に正規化する。
Ｇ’ｉ（Ｘ、Ｙ）＝Ｇｉ（Ｘ、Ｙ）／Ｇｍａｘ （式１）
画素値正規化処理Ｓ１４は、基準画像８２についても、参照画像７２ｉと同様に、式１の正規化を実施する。正規化された基準画像８２をＢ（Ｘ、Ｙ）とし、正規化された参照画像７２ｉをＲｉ（Ｘ、Ｙ）とする。（Ｘ、Ｙ）はアドレスである。
参照画像選択部１０ｂは、ベース画像７０における画像領域を異にする複数の参照画像と、基準となる基準画像との相関演算を行うことにより各参照画像の相関値を算出し、選択のための閾値である選択閾値９４と各参照画像の相関値ｒｉとの対比の結果によって、参照画像を選択する。画素値正規化処理Ｓ１４では、基準画像取得処理Ｓ１２で取得した基準画像８２と、参照画像抽出処理Ｓ１３で切り出した参照画像７２ｉとの間のコントラストを調整するため、画素値が０以上１以下の数値となるよう変換する。切出した参照画像７２ｉの画素値を、
Ｇｉ（Ｘ、Ｙ）（０≦Ｘ≦Ｓｘ−１、０≦Ｙ≦Ｓｙ−１）
とする。（Ｘ、Ｙ）は図４に示すアドレス位置、Ｓｘ、ＳｙはＸ方向、Ｙ方向の画素数である。
図４ではＳｘ＝Ｓｙ＝６である。Ｇｉ（Ｓｘ−１，Ｓｙ−１）は、一番下の行の一番右の画素に対応する画素値である。参照画像７２ｉの最大画素値をＧｍａｘ、処理後の画素値をＧ’ｉ（Ｘ、Ｙ）とし、次の式１にて参照画像を０以上１以下の数値に正規化する。
Ｇ’ｉ（Ｘ、Ｙ）＝Ｇｉ（Ｘ、Ｙ）／Ｇｍａｘ （式１）
画素値正規化処理Ｓ１４は、基準画像８２についても、参照画像７２ｉと同様に、式１の正規化を実施する。正規化された基準画像８２をＢ（Ｘ、Ｙ）とし、正規化された参照画像７２ｉをＲｉ（Ｘ、Ｙ）とする。（Ｘ、Ｙ）はアドレスである。
＜相関演算処理Ｓ１５＞
相関演算処理Ｓ１５では、画素値正規化処理Ｓ１４で正規化されたＮ個の参照画像７２ｉと、一つの基準画像８２との間の相関値を計算する。まず、画素値正規化処理Ｓ１４で正規化された基準画像Ｂ（Ｘ、Ｙ）、参照画像Ｒｉ（Ｘ、Ｙ）（ｉ＝１，２，・・・Ｎ）に対し、それぞれの平均画素値である
相関演算処理Ｓ１５では、画素値正規化処理Ｓ１４で正規化されたＮ個の参照画像７２ｉと、一つの基準画像８２との間の相関値を計算する。まず、画素値正規化処理Ｓ１４で正規化された基準画像Ｂ（Ｘ、Ｙ）、参照画像Ｒｉ（Ｘ、Ｙ）（ｉ＝１，２，・・・Ｎ）に対し、それぞれの平均画素値である
を計算する。
次に、基準画像Ｂ（Ｘ、Ｙ）と、それぞれの参照画像Ｒｉとの間の相関値ｒｉ（１≦ｉ≦Ｎ）を次の式２で計算する。
次に、基準画像Ｂ（Ｘ、Ｙ）と、それぞれの参照画像Ｒｉとの間の相関値ｒｉ（１≦ｉ≦Ｎ）を次の式２で計算する。
＜小領域決定処理Ｓ１６＞
小領域決定処理Ｓ１６では、相関演算処理Ｓ１５で計算された相関値ｒｉが、選択閾値９４である閾値ｒｔｈ以上の参照画像７２ｉの小領域７１ｉを、ＭＴＦの評価に推奨される領域として決定する。つまり、Ｎ個の小領域７１ｉ＝１〜７１ｉ＝Ｎのうち、参照画像選択処理Ｓ１０ｂによって、Ｋ個の小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋが選択される。ここでＫは小領域決定処理Ｓ１６で閾値ｒｔｈ以上と決定された小領域７１の総数である。よってＫはＮ以下である。
小領域決定処理Ｓ１６では、相関演算処理Ｓ１５で計算された相関値ｒｉが、選択閾値９４である閾値ｒｔｈ以上の参照画像７２ｉの小領域７１ｉを、ＭＴＦの評価に推奨される領域として決定する。つまり、Ｎ個の小領域７１ｉ＝１〜７１ｉ＝Ｎのうち、参照画像選択処理Ｓ１０ｂによって、Ｋ個の小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋが選択される。ここでＫは小領域決定処理Ｓ１６で閾値ｒｔｈ以上と決定された小領域７１の総数である。よってＫはＮ以下である。
＜小領域情報取得処理Ｓ２０＞
次に、小領域情報取得処理Ｓ２０では、ＭＴＦの評価に使用する小領域の情報を受け付ける。
（例１）小領域決定処理Ｓ１６で小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋが決定された場合、運用者は、Ｋ個の小領域７１ｋを参考とし、Ｋ個の小領域７１ｋからＭＴＦの評価に使用する小領域を選択する。小領域情報取得処理Ｓ２０は、運用者による選択を小領域の情報として受け付ける。具体的には、小領域決定処理Ｓ１６では、小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋの画像をＭＴＦ計算装置１の有する図示していない表示装置に表示する。運用者が表示された小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋの画像をマウスで選択することで、選択された小領域を入出力インタフェース装置６０を介して、小領域情報取得処理Ｓ２０が受け付ける。
（例２）小領域情報取得処理Ｓ２０では、運用者が、決定された小領域７１ｋ以外の小領域を、小領域７１ｋが決定された元のベース画像７０において指定し、この指定された小領域を小領域情報取得処理Ｓ２０が受け付けてもよい。具体的には、小領域決定処理Ｓ１６がベース画像７０を表示し、運用者がマウスでベース画像７０のうちの小領域を指定する。小領域情報取得処理Ｓ２０は、運用者がマウスで指定した小領域を入出力インタフェース装置６０を介して受け付ける。
（例３）あるいは小領域決定処理Ｓ１６が、決定された小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋの情報を出力し、小領域情報取得処理Ｓ２０が小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋの情報を入力し、小領域として小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋを受け付けてもよい。
次に、小領域情報取得処理Ｓ２０では、ＭＴＦの評価に使用する小領域の情報を受け付ける。
（例１）小領域決定処理Ｓ１６で小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋが決定された場合、運用者は、Ｋ個の小領域７１ｋを参考とし、Ｋ個の小領域７１ｋからＭＴＦの評価に使用する小領域を選択する。小領域情報取得処理Ｓ２０は、運用者による選択を小領域の情報として受け付ける。具体的には、小領域決定処理Ｓ１６では、小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋの画像をＭＴＦ計算装置１の有する図示していない表示装置に表示する。運用者が表示された小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋの画像をマウスで選択することで、選択された小領域を入出力インタフェース装置６０を介して、小領域情報取得処理Ｓ２０が受け付ける。
（例２）小領域情報取得処理Ｓ２０では、運用者が、決定された小領域７１ｋ以外の小領域を、小領域７１ｋが決定された元のベース画像７０において指定し、この指定された小領域を小領域情報取得処理Ｓ２０が受け付けてもよい。具体的には、小領域決定処理Ｓ１６がベース画像７０を表示し、運用者がマウスでベース画像７０のうちの小領域を指定する。小領域情報取得処理Ｓ２０は、運用者がマウスで指定した小領域を入出力インタフェース装置６０を介して受け付ける。
（例３）あるいは小領域決定処理Ｓ１６が、決定された小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋの情報を出力し、小領域情報取得処理Ｓ２０が小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋの情報を入力し、小領域として小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋを受け付けてもよい。
次に、ＭＴＦ評価結果計算処理Ｓ３０を説明する。ＭＴＦ評価結果計算処理Ｓ３０では、小領域情報取得処理Ｓ２０にて受け付けた小領域７１からずらした派生領域も含め、エッジプロファイルを計算する。そして、計算した各小領域のエッジプロファイルの形状から、ＭＴＦ評価に適した小領域を抽出し、そのＭＴＦを計算する。
ＭＴＦ評価結果計算処理Ｓ３０は、派生領域抽出処理Ｓ３１、エッジプロファイル計算処理Ｓ３２、エッジプロファイル判定処理Ｓ３３、ＭＴＦ計算処理Ｓ３４、評価結果計算処理Ｓ３５、判定処理Ｓ３６から構成される。判定処理Ｓ３６は評価結果計算処理Ｓ３５が行う。派生領域抽出処理Ｓ３１は、派生領域抽出部３１が実行する。エッジプロファイル計算処理Ｓ３２は第１計算部３２が実行する。エッジプロファイル判定処理Ｓ３３は判定部３３が実行する。ＭＴＦ計算処理Ｓ３４は第２計算部３４が実行する。評価結果計算処理Ｓ３５は評価結果計算部３５が実行する。
エッジプロファイル計算処理Ｓ３２は、ライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａ、ライン単位のＬＳＦピーク位置計算処理Ｓ３２ｂ、エッジ傾斜角計算処理Ｓ３２ｃ、エッジまでの距離計算処理Ｓ３２ｄ、距離順のソート処理Ｓ３２ｅ、リサンプリング処理Ｓ３２ｆ及び判定処理Ｓ３２ｇから構成される。エッジプロファイル判定処理Ｓ３３は、ノイズ判定処理Ｓ３３ａ、エッジ傾斜判定処理Ｓ３３ｂからなる。ＭＴＦ計算処理Ｓ３４は、ＬＳＦ計算処理Ｓ３４ａ、ＦＦＴ処理Ｓ３４ｂからなる。
ＭＴＦ評価結果計算処理Ｓ３０の入力データとなるのは、小領域情報取得処理Ｓ２０によって受け付けられた小領域である。以下では上記（例１）において、運用者が小領域７１ｋ＝１〜７１ｋ＝Ｋのうち小領域７１ｋ＝１、小領域７１ｋ＝２の２つを選択したとする。よって、以下の設例では、ＭＴＦ評価結果計算処理Ｓ３０の入力データは、小領域７１ｋ＝１、小領域７１ｋ＝２の２つであるとする。
＜派生領域抽出処理Ｓ３１＞
派生領域抽出部３１は、ベースとなるベース画像７０から抽出された画像領域であり基準となる基準画素７１ｐを含む画像領域である指定領域９２を取得する。この設例において指定領域９２は入力データである小領域７１ｋ＝１、小領域７１ｋ＝２の２つである。この場合、派生領域抽出部３１は、指定領域９２として、参照画像選択部１０ｂが選択した参照画像の画像領域である小領域７１ｋ＝１、小領域７１ｋ＝２を取得する。派生領域抽出部３１は、取得した指定領域９２を、基準画素７１ｐが指定領域９２の外に出ない範囲で前記ベース画像に対して移動させることで、複数の画像領域であり基準画素７１ｐを含む複数の画像領域である複数の包含画像領域９３をベース画像７０から抽出する。以下に派生領域抽出部３１による派生領域抽出処理Ｓ３１を具体的に説明する。
派生領域抽出部３１は、ベースとなるベース画像７０から抽出された画像領域であり基準となる基準画素７１ｐを含む画像領域である指定領域９２を取得する。この設例において指定領域９２は入力データである小領域７１ｋ＝１、小領域７１ｋ＝２の２つである。この場合、派生領域抽出部３１は、指定領域９２として、参照画像選択部１０ｂが選択した参照画像の画像領域である小領域７１ｋ＝１、小領域７１ｋ＝２を取得する。派生領域抽出部３１は、取得した指定領域９２を、基準画素７１ｐが指定領域９２の外に出ない範囲で前記ベース画像に対して移動させることで、複数の画像領域であり基準画素７１ｐを含む複数の画像領域である複数の包含画像領域９３をベース画像７０から抽出する。以下に派生領域抽出部３１による派生領域抽出処理Ｓ３１を具体的に説明する。
図５は、派生領域抽出部３１による派生領域抽出処理Ｓ３１を説明する図である。派生領域抽出部３１は、指定領域９２を基準画素７１ｐに対して１画素ずつずらし、１画素ずつずらして定まる各画像領域を、複数の包含画像領域として抽出する。つまり、派生領域抽出処理Ｓ３１では、小領域７１ｋ＝１の「派生領域」を生成する。小領域７１ｋ＝１及びその派生領域を対象に、エッジプロファイル計算処理Ｓ３２を実行する。この設例では小領域７１ｋ＝１を小領域７１１（０）と表記し、小領域７１１（０）の派生領域を、派生領域７１１（１）、派生領域７１１（２）・・・派生領域７１１（ｍ）と記して説明する。派生領域７１１（１）〜派生領域７１１（ｍ）が、指定領域９２である小領域７１ｋ＝１の複数の包含画像領域９３である。
図５に示すように、派生領域抽出処理Ｓ３１では、小領域７１１（０）を１画素ずつずらすことで派生領域７１１（１）、派生領域７１１（２）・・・派生領域７１１（ｍ）が生成される。派生領域は必ず基準画素７１ｐを含む。
図５に示すように、小領域７１１（０）を、図５（ｂ）（ｃ）のように、ベース画像７０において、小領域７１１（０）を１画素ずつずらす。図５（ｂ）では小領域７１１（０）を左方向に１画素ずらすことで派生領域７１１（１）を得ており、図５（ｃ）では小領域７１１（０）をさらに左方向に１画素ずらすことで派生領域７１１（２）を得ている。
第１計算部３２は、取得した指定領域９２の画像と、抽出した複数の包含画像領域９３のそれぞれの画像との各エッジプロファイルを計算する。具体的にはエッジプロファイル計算処理Ｓ３２であるが、以下に詳述する。
＜ライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａ＞
ライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａは、小領域７１１（０）の画像を処理する。図６を参照してライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａを説明する。
図６は、ライン方向、つまりエッジの直線方向を説明するための図である。ここでラインとは、複数の画素がＸ方向に並ぶ１行である。以下の、ライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａ〜リサンプリング処理Ｓ３２ｆまでは、小領域７１１（０）の画像に対する処理である。ライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａでは、図６に示すように、ベース画像における小領域７１１（０）の画像を、エッジの直線方向であるＹ方向をライン方向とし、ライン単位、つまり行単位でＬＳＦ（Ｌｉｎｅ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を計算する。ライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａでは、小領域７１１（０）の
画像ｇ（ｘ、ｙ）（０≦ｘ≦Ｓｘ−１、０≦ｙ≦Ｓｙ−１）
に対し、微分フィルタｆ（ｔ）（−１≦ｔ≦１）を用いて、ラインｙのＬＳＦｙ（ｘ）を次の式３にて計算する。ここでＳｘ、Ｓｙは、Ｘ方向、Ｙ方向の画素数である。なお、微分フィルタのフィルタ係数は（−１／２、０、１／２）とする。
ライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａは、小領域７１１（０）の画像を処理する。図６を参照してライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａを説明する。
図６は、ライン方向、つまりエッジの直線方向を説明するための図である。ここでラインとは、複数の画素がＸ方向に並ぶ１行である。以下の、ライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａ〜リサンプリング処理Ｓ３２ｆまでは、小領域７１１（０）の画像に対する処理である。ライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａでは、図６に示すように、ベース画像における小領域７１１（０）の画像を、エッジの直線方向であるＹ方向をライン方向とし、ライン単位、つまり行単位でＬＳＦ（Ｌｉｎｅ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を計算する。ライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａでは、小領域７１１（０）の
画像ｇ（ｘ、ｙ）（０≦ｘ≦Ｓｘ−１、０≦ｙ≦Ｓｙ−１）
に対し、微分フィルタｆ（ｔ）（−１≦ｔ≦１）を用いて、ラインｙのＬＳＦｙ（ｘ）を次の式３にて計算する。ここでＳｘ、Ｓｙは、Ｘ方向、Ｙ方向の画素数である。なお、微分フィルタのフィルタ係数は（−１／２、０、１／２）とする。
＜ライン単位のＬＳＦピーク位置計算処理Ｓ３２ｂ＞
ライン単位のＬＳＦピーク位置計算処理Ｓ３２ｂでは、ラインごとに、ＬＳＦｙ（ｘ）が最大となるピーク位置ｘｍａｘ（ｙ）を計算する。
ライン単位のＬＳＦピーク位置計算処理Ｓ３２ｂでは、ラインごとに、ＬＳＦｙ（ｘ）が最大となるピーク位置ｘｍａｘ（ｙ）を計算する。
＜エッジ傾斜角計算処理Ｓ３２ｃ＞
図７は、エッジ傾斜角の定義を説明するための図である。エッジ傾斜角計算処理Ｓ３２ｃでは、小領域７１１（０）の画像におけるエッジ傾斜角を計算する。ライン番号ｙ（０≦ｙ≦Ｓｙ−１）と、図７に星印で示す各ラインにおけるＬＳＦのピーク位置ｘｍａｘ（ｙ）に対し平均二乗法を用い、一次の近似関数ｆ（ｘ）＝ａｘ＋ｂを導く。計算された切片ｂはエッジ傾斜の周期であり、エッジ傾斜角計算処理Ｓ３２ｃでは、次の式４によってエッジ傾斜角θ［ｒａｄ］を計算する。
θ＝ａｒｃｔａｎ（１／ｂ） （式４）
図７は、エッジ傾斜角の定義を説明するための図である。エッジ傾斜角計算処理Ｓ３２ｃでは、小領域７１１（０）の画像におけるエッジ傾斜角を計算する。ライン番号ｙ（０≦ｙ≦Ｓｙ−１）と、図７に星印で示す各ラインにおけるＬＳＦのピーク位置ｘｍａｘ（ｙ）に対し平均二乗法を用い、一次の近似関数ｆ（ｘ）＝ａｘ＋ｂを導く。計算された切片ｂはエッジ傾斜の周期であり、エッジ傾斜角計算処理Ｓ３２ｃでは、次の式４によってエッジ傾斜角θ［ｒａｄ］を計算する。
θ＝ａｒｃｔａｎ（１／ｂ） （式４）
＜エッジまでの距離計算処理Ｓ３２ｄ＞
図８は、エッジまでの距離計算処理Ｓ３２ｄを説明するための図である。エッジまでの距離計算処理Ｓ３２ｄでは、図８に示すように、小領域７１１（０）の画像の各画素と、エッジ傾斜角計算処理Ｓ３２ｃで求められた一次直線との間の距離δを計算する。小領域７１１（０）の画像の画素の座標を（ｘ０、ｙ０）とし、エッジ傾斜角計算処理Ｓ３２ｃで計算された一次直線をａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０とした場合、エッジまでの距離計算処理Ｓ３２ｄでは小領域７１１（０）の各画素と、一次直線との間の距離δ（ｘ０、ｙ０）を次の式５で計算する。
図８は、エッジまでの距離計算処理Ｓ３２ｄを説明するための図である。エッジまでの距離計算処理Ｓ３２ｄでは、図８に示すように、小領域７１１（０）の画像の各画素と、エッジ傾斜角計算処理Ｓ３２ｃで求められた一次直線との間の距離δを計算する。小領域７１１（０）の画像の画素の座標を（ｘ０、ｙ０）とし、エッジ傾斜角計算処理Ｓ３２ｃで計算された一次直線をａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０とした場合、エッジまでの距離計算処理Ｓ３２ｄでは小領域７１１（０）の各画素と、一次直線との間の距離δ（ｘ０、ｙ０）を次の式５で計算する。
＜距離順のソート処理Ｓ３２ｅ＞
距離順のソート処理Ｓ３２ｅでは、エッジまでの距離計算処理Ｓ３２ｄで計算された各画素の距離δ（ｘ０、ｙ０）をソートし、小領域７１１（０）の画素値のデータを、距離δ（ｘ０、ｙ０）の短い順に一次元の配列に並べ替える。
距離順のソート処理Ｓ３２ｅでは、エッジまでの距離計算処理Ｓ３２ｄで計算された各画素の距離δ（ｘ０、ｙ０）をソートし、小領域７１１（０）の画素値のデータを、距離δ（ｘ０、ｙ０）の短い順に一次元の配列に並べ替える。
＜リサンプリング処理Ｓ３２ｆ＞
リサンプリング処理Ｓ３２ｆでは、距離順のソート処理Ｓ３２ｅで並び替えられた小領域７１１（０）の画素を、エッジまでの距離でリサンプリングすることで、小領域７１１（０）のエッジプロファイルを求める。リサンプリング処理Ｓ３２ｆには線形補間を利用する。
図９は、リサンプリング処理Ｓ３２ｆによって求めた小領域７１１（０）のエッジロファイルＰ（０）を示す。
リサンプリング処理Ｓ３２ｆでは、距離順のソート処理Ｓ３２ｅで並び替えられた小領域７１１（０）の画素を、エッジまでの距離でリサンプリングすることで、小領域７１１（０）のエッジプロファイルを求める。リサンプリング処理Ｓ３２ｆには線形補間を利用する。
図９は、リサンプリング処理Ｓ３２ｆによって求めた小領域７１１（０）のエッジロファイルＰ（０）を示す。
以上の小領域ライン７１１（０）に対する、ライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａ〜リサンプリング処理Ｓ３２ｆで図９に示す小領域７１１（０）のエッジロファイルＰ（０）が計算される。判定処理Ｓ３２ｇでは次の派生領域があるか判定される。この場合は派生領域７１１（１）があるので処理はライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａに戻り、派生領域７１１（１）に対してライン単位ＬＳＦ計算処理Ｓ３２ａ〜リサンプリング処理Ｓ３２ｆが実行されて、図９のエッジロファイルＰ（０）と同様の、派生領域７１１（１）のエッジロファイルＰ（１）が計算される。以下同様に、派生領域７１１（２）〜７１１（ｍ）のエッジロファイルＰ（２）〜Ｐ（ｍ）が計算される。
＜エッジプロファイル判定処理Ｓ３３＞
エッジプロファイル判定処理Ｓ３３では、エッジプロファイル計算処理Ｓ３２で計算されたエッジロファイルＰ（０）〜Ｐ（ｍ）の「ｍ＋１」個のエッジロファイルを対象に、ＭＴＦ計算処理Ｓ３４に適するエッジプロファイルがどうかを判定する。
判定部３３は、第１計算部３２が計算した各エッジプロファイルが、ＭＴＦの計算に適しているかを判定する。判定部３３は、各エッジプロファイルに対して計算された判定値である計算判定値を取得し、取得した各計算判定値を判定のための閾値である判定閾値と対比することによって、各エッジプロファイルがＭＴＦの計算に適しているか判定する。
以下に詳述する。
エッジプロファイル判定処理Ｓ３３では、エッジプロファイル計算処理Ｓ３２で計算されたエッジロファイルＰ（０）〜Ｐ（ｍ）の「ｍ＋１」個のエッジロファイルを対象に、ＭＴＦ計算処理Ｓ３４に適するエッジプロファイルがどうかを判定する。
判定部３３は、第１計算部３２が計算した各エッジプロファイルが、ＭＴＦの計算に適しているかを判定する。判定部３３は、各エッジプロファイルに対して計算された判定値である計算判定値を取得し、取得した各計算判定値を判定のための閾値である判定閾値と対比することによって、各エッジプロファイルがＭＴＦの計算に適しているか判定する。
以下に詳述する。
＜ノイズ判定処理Ｓ３３ａ＞
エッジロファイルＰ（０）を例に説明する。ノイズ判定処理Ｓ３３ａでは、小領域７１１（０）のエッジプロファイルＰ（０）に対し、画像の暗部、明部を識別する。図９のエッジプロファイルＰ（０）では、破線で示す範囲９７が小領域７１１（０）の画像の暗部に対応し、破線で示す範囲９８が小領域７１１（０）の画像の暗部に対応する。ノイズ判定処理Ｓ３３ａでは、範囲９７、範囲９８にノイズが少ないかどうかを判定する。ノイズの具体的な判定方法は、エッジプロファイルＰ（０）の先頭である範囲９７及び末尾である範囲９８に対して一定の画素数分（プロファイルＰ（０）のデータ数×割合α）の標準偏差を計算する。範囲９７及び範囲９８の標準偏差は計算判定値である。割合αは予め設定されている。ノイズ判定処理Ｓ３３ａでは、明部と暗部の両方の標準偏差が判定閾値より小さければノイズは少なくＭＴＦ評価に使える、つまり次の処理に進むべきと判定し、判定閾値よりも大きければノイズが多くＭＴＦ評価に使えない、つまり、次の処理に進まないと判定する。以上の処理内容は派生領域７１１（１）〜派生領域７１１（ｍ）のエッジプロファイルＰ（１）〜Ｐ（ｍ）についても同様に実行される。
エッジロファイルＰ（０）を例に説明する。ノイズ判定処理Ｓ３３ａでは、小領域７１１（０）のエッジプロファイルＰ（０）に対し、画像の暗部、明部を識別する。図９のエッジプロファイルＰ（０）では、破線で示す範囲９７が小領域７１１（０）の画像の暗部に対応し、破線で示す範囲９８が小領域７１１（０）の画像の暗部に対応する。ノイズ判定処理Ｓ３３ａでは、範囲９７、範囲９８にノイズが少ないかどうかを判定する。ノイズの具体的な判定方法は、エッジプロファイルＰ（０）の先頭である範囲９７及び末尾である範囲９８に対して一定の画素数分（プロファイルＰ（０）のデータ数×割合α）の標準偏差を計算する。範囲９７及び範囲９８の標準偏差は計算判定値である。割合αは予め設定されている。ノイズ判定処理Ｓ３３ａでは、明部と暗部の両方の標準偏差が判定閾値より小さければノイズは少なくＭＴＦ評価に使える、つまり次の処理に進むべきと判定し、判定閾値よりも大きければノイズが多くＭＴＦ評価に使えない、つまり、次の処理に進まないと判定する。以上の処理内容は派生領域７１１（１）〜派生領域７１１（ｍ）のエッジプロファイルＰ（１）〜Ｐ（ｍ）についても同様に実行される。
＜エッジ傾斜判定処理Ｓ３３ｂ＞
エッジ傾斜判定処理Ｓ３３ｂでは、エッジプロファイル計算処理Ｓ３２で計算された小領域７１１（０）のエッジプロファイルＰ（０）のエッジ傾斜角の周期が閾値の範囲内であれば、エッジプロファイルＰ（０）はＭＴＦの評価に適していると判断する。派生領域７１１（１）〜派生領域７１１（ｍ）のエッジプロファイルＰ１〜Ｐｍについても同様である。この場合、エッジ傾斜角の周期が計算判定値であり、その判定のための閾値が判定閾値である。なお当然に、エッジ傾斜角の周期の閾値と前記の標準偏差の閾値とは、種別が異なる。
エッジ傾斜判定処理Ｓ３３ｂでは、エッジプロファイル計算処理Ｓ３２で計算された小領域７１１（０）のエッジプロファイルＰ（０）のエッジ傾斜角の周期が閾値の範囲内であれば、エッジプロファイルＰ（０）はＭＴＦの評価に適していると判断する。派生領域７１１（１）〜派生領域７１１（ｍ）のエッジプロファイルＰ１〜Ｐｍについても同様である。この場合、エッジ傾斜角の周期が計算判定値であり、その判定のための閾値が判定閾値である。なお当然に、エッジ傾斜角の周期の閾値と前記の標準偏差の閾値とは、種別が異なる。
この設例では、ノイズ判定処理Ｓ３３ａとエッジ傾斜判定処理Ｓ３３ｂとの両方でＭＴＦ評価に適していると判断されたのは、「ｍ＋１」個のエッジプロファイルＰ（０）〜Ｐ（ｍ）のうち、３つのエッジプロファイルＰ（０）、Ｐ（１），Ｐ（２）とする。
＜ＭＴＦ計算処理Ｓ３４＞
次にＭＴＦ計算処理Ｓ３４を説明する。第２計算部３４は、判定部３３が適していると判定したエッジプロファイルのＭＴＦを計算する。第２計算部３４によるＭＴＦ計算処理Ｓ３４では、ノイズ判定処理Ｓ３３ａとエッジ傾斜判定処理Ｓ３３ｂとの両方においてＭＴＦ評価に適していると判断されたエッジプロファイルに対して、ＭＴＦが計算される。
次にＭＴＦ計算処理Ｓ３４を説明する。第２計算部３４は、判定部３３が適していると判定したエッジプロファイルのＭＴＦを計算する。第２計算部３４によるＭＴＦ計算処理Ｓ３４では、ノイズ判定処理Ｓ３３ａとエッジ傾斜判定処理Ｓ３３ｂとの両方においてＭＴＦ評価に適していると判断されたエッジプロファイルに対して、ＭＴＦが計算される。
＜ＬＳＦ計算処理Ｓ３４ａ＞
以下では、エッジプロファイルＰ（０）を例に説明する。以下のＰ（０）（ｘ）はＰ（０）である。ＬＳＦ計算処理Ｓ３４ａでは、エッジプロファイルＰ（０）（ｘ）（０≦ｘ≦Ｎｐ−１）に対し、微分フィルタｆ（ｔ）（−１≦ｔ≦１）を用い、次の式６でＬＳＦ（０）のＬ（０）（ｔ）（０≦ｔ≦Ｎｐ−１）を計算する。ここで、０≦ｘ≦Ｎｐ−１はエッジプロファイルＰ（０）（ｘ）のデータ点数を意味する。なお、微分フィルタのフィルタ係数は（−１／２、０、１／２）とする。このように式６を用いてエッジプロファイルＰ（０）のＬ（０）（ｔ）を計算し、エッジプロファイルＰ（０）のＬＳＦ（０）を求める。
以下では、エッジプロファイルＰ（０）を例に説明する。以下のＰ（０）（ｘ）はＰ（０）である。ＬＳＦ計算処理Ｓ３４ａでは、エッジプロファイルＰ（０）（ｘ）（０≦ｘ≦Ｎｐ−１）に対し、微分フィルタｆ（ｔ）（−１≦ｔ≦１）を用い、次の式６でＬＳＦ（０）のＬ（０）（ｔ）（０≦ｔ≦Ｎｐ−１）を計算する。ここで、０≦ｘ≦Ｎｐ−１はエッジプロファイルＰ（０）（ｘ）のデータ点数を意味する。なお、微分フィルタのフィルタ係数は（−１／２、０、１／２）とする。このように式６を用いてエッジプロファイルＰ（０）のＬ（０）（ｔ）を計算し、エッジプロファイルＰ（０）のＬＳＦ（０）を求める。
＜ＦＦＴ処理Ｓ３４ｂ＞
ＦＦＴ処理Ｓ３４ｂでは、各エッジプロファイルＰ（０）、Ｐ（１）、Ｐ（２）のＬＳＦ（０）〜ＬＳＦ（２）対しＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理を行い、ＤＣ成分で規格化することで、ＭＴＦを計算する。以下では、エッジプロファイルＰ（０）を例に説明する。ＦＦＴ処理後のデータをＦ（０）（ｘ）（０≦ｘ≦Ｎｆ−１、ＮｆはＦＦＴ処理後のデータ点数）とし、次の式７にて
ＭＴＦ（０）（ｘ）（０≦ｘ≦Ｎｆ−１）を計算する。
ＭＴＦ（０）（ｘ）＝Ｆ（０）（ｘ）／Ｆ（０）（０） （式７）
エッジプロファイルＰ（１）、Ｐ（２）に対しても、それぞれＦ（１）（ｘ）、Ｆ（２）（ｘ）及びＭＴＦ（１）（ｘ）、ＭＴＦ（２）（ｘ）が計算される。
以上の対応関係をまとめれば、
小領域７１１（０）→Ｐ（０）→Ｌ（０）→ＬＳＦ（０）→Ｆ（０）（ｘ）→ＭＴＦ（０）（ｘ）、
派生領域７１１（１）→Ｐ（１）→Ｌ（１）→ＬＳＦ（１）→Ｆ（１）（ｘ）→ＭＴＦ（１）（ｘ）、
派生領域７１１（２）→Ｐ（２）→Ｌ（２）→ＬＳＦ（２）→Ｆ（２）（ｘ）→ＭＴＦ（２）（ｘ）、
となる。
ＦＦＴ処理Ｓ３４ｂでは、各エッジプロファイルＰ（０）、Ｐ（１）、Ｐ（２）のＬＳＦ（０）〜ＬＳＦ（２）対しＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理を行い、ＤＣ成分で規格化することで、ＭＴＦを計算する。以下では、エッジプロファイルＰ（０）を例に説明する。ＦＦＴ処理後のデータをＦ（０）（ｘ）（０≦ｘ≦Ｎｆ−１、ＮｆはＦＦＴ処理後のデータ点数）とし、次の式７にて
ＭＴＦ（０）（ｘ）（０≦ｘ≦Ｎｆ−１）を計算する。
ＭＴＦ（０）（ｘ）＝Ｆ（０）（ｘ）／Ｆ（０）（０） （式７）
エッジプロファイルＰ（１）、Ｐ（２）に対しても、それぞれＦ（１）（ｘ）、Ｆ（２）（ｘ）及びＭＴＦ（１）（ｘ）、ＭＴＦ（２）（ｘ）が計算される。
以上の対応関係をまとめれば、
小領域７１１（０）→Ｐ（０）→Ｌ（０）→ＬＳＦ（０）→Ｆ（０）（ｘ）→ＭＴＦ（０）（ｘ）、
派生領域７１１（１）→Ｐ（１）→Ｌ（１）→ＬＳＦ（１）→Ｆ（１）（ｘ）→ＭＴＦ（１）（ｘ）、
派生領域７１１（２）→Ｐ（２）→Ｌ（２）→ＬＳＦ（２）→Ｆ（２）（ｘ）→ＭＴＦ（２）（ｘ）、
となる。
＜評価結果計算処理Ｓ３５＞
評価結果計算処理Ｓ３５では、ＭＴＦ計算処理Ｓ３４で計算されたＭＴＦの平均を計算し、評価結果として計算する。この設例では、
ＭＴＦ平均＝［ＭＴＦ（０）（ｘ）＋ＭＴＦ（１）（ｘ）＋ＭＴＦ（２）（ｘ）］／３＝評価結果
である。
評価結果計算処理Ｓ３５では、ＭＴＦ計算処理Ｓ３４で計算されたＭＴＦの平均を計算し、評価結果として計算する。この設例では、
ＭＴＦ平均＝［ＭＴＦ（０）（ｘ）＋ＭＴＦ（１）（ｘ）＋ＭＴＦ（２）（ｘ）］／３＝評価結果
である。
＜判定処理Ｓ３６＞
判定処理Ｓ３６では、次の小領域があるかどうかを判定する。この設例ではＭＴＦ評価結果計算処理Ｓ３０の入力データとして、もう一つの小領域７１ｋ＝２がある。よって、処理は派生領域抽出処理Ｓ３１に戻り、小領域７１ｋ＝１の場合と同様に小領域７１ｋ＝２に対してエッジプロファイル計算処理Ｓ３２、エッジプロファイル判定処理Ｓ３３，ＭＴＦ計算処理Ｓ３４及び評価結果計算処理Ｓ３５が実行される。小領域７１ｋ＝２の評価結果計算処理Ｓ３５が終わった場合は次の小領域はないので、処理は撮像条件保存処理Ｓ４０に進む。
判定処理Ｓ３６では、次の小領域があるかどうかを判定する。この設例ではＭＴＦ評価結果計算処理Ｓ３０の入力データとして、もう一つの小領域７１ｋ＝２がある。よって、処理は派生領域抽出処理Ｓ３１に戻り、小領域７１ｋ＝１の場合と同様に小領域７１ｋ＝２に対してエッジプロファイル計算処理Ｓ３２、エッジプロファイル判定処理Ｓ３３，ＭＴＦ計算処理Ｓ３４及び評価結果計算処理Ｓ３５が実行される。小領域７１ｋ＝２の評価結果計算処理Ｓ３５が終わった場合は次の小領域はないので、処理は撮像条件保存処理Ｓ４０に進む。
＜撮像条件保存処理Ｓ４０＞
保存部４０による撮像条件保存処理Ｓ４０では、判定部３３がＭＴＦの計算に適していると判定したエッジプロファイルを持つ画像を、データベース装置２のデータベース２ａに保存する。以下に詳述する。
図１０は、データベース装置２の有するデータベース２ａの図である。撮像条件保存処理Ｓ４０では、データベース２ａにＭＴＦの評価結果を保存するが、その際、評価結果２ａ−１とともに、評価結果に対応する撮像条件２ａ−２をベース画像から抽出し、撮像条件２ａ−２及び「評価結果に使用した小領域、派生領域の画像２ａ−３」をデータベース２ａに登録する。評価結果が１レコードの単位である。データベース２ａでは、撮像条件２ａ−２である「撮像日時、撮影点の緯度、撮影時のポインティング角」毎に、評価結果２ａ−１であるＭＴＦ平均値と、「評価に使用した小領域、派生領域の画像２ａ−３」が対応付けられて登録される。この設例の場合は、
ＭＴＦ平均＝［ＭＴＦ（０）（ｘ）＋ＭＴＦ（１）（ｘ）＋ＭＴＦ（２）（ｘ）］／３＝評価結果
のレコードについては、以下の（１）〜（３）の様である。
（１）ベース画像は、小領域７１１（０）、派生領域７１１（１）、派生領域７１１（２）が抽出されたベース画像であるから、このベース画像から撮像条件２ａ−２が抽出され、保存される。
（２）評価結果２ａ−１は、上記のＭＴＦ（０）（ｘ）〜ＭＴＦ（２）（ｘ）の平均値が保存される。
（３）評価結果２ａ−１に対応する「評価に使用した小領域、派生領域の画像２ａ−３」は、小領域７１１（０）、派生領域７１１（１）、派生領域７１１（２）の各画像である。
撮像条件保存処理Ｓ４０では、これらを１レコードとして，図１０のデータベース２ａに登録する。
保存部４０による撮像条件保存処理Ｓ４０では、判定部３３がＭＴＦの計算に適していると判定したエッジプロファイルを持つ画像を、データベース装置２のデータベース２ａに保存する。以下に詳述する。
図１０は、データベース装置２の有するデータベース２ａの図である。撮像条件保存処理Ｓ４０では、データベース２ａにＭＴＦの評価結果を保存するが、その際、評価結果２ａ−１とともに、評価結果に対応する撮像条件２ａ−２をベース画像から抽出し、撮像条件２ａ−２及び「評価結果に使用した小領域、派生領域の画像２ａ−３」をデータベース２ａに登録する。評価結果が１レコードの単位である。データベース２ａでは、撮像条件２ａ−２である「撮像日時、撮影点の緯度、撮影時のポインティング角」毎に、評価結果２ａ−１であるＭＴＦ平均値と、「評価に使用した小領域、派生領域の画像２ａ−３」が対応付けられて登録される。この設例の場合は、
ＭＴＦ平均＝［ＭＴＦ（０）（ｘ）＋ＭＴＦ（１）（ｘ）＋ＭＴＦ（２）（ｘ）］／３＝評価結果
のレコードについては、以下の（１）〜（３）の様である。
（１）ベース画像は、小領域７１１（０）、派生領域７１１（１）、派生領域７１１（２）が抽出されたベース画像であるから、このベース画像から撮像条件２ａ−２が抽出され、保存される。
（２）評価結果２ａ−１は、上記のＭＴＦ（０）（ｘ）〜ＭＴＦ（２）（ｘ）の平均値が保存される。
（３）評価結果２ａ−１に対応する「評価に使用した小領域、派生領域の画像２ａ−３」は、小領域７１１（０）、派生領域７１１（１）、派生領域７１１（２）の各画像である。
撮像条件保存処理Ｓ４０では、これらを１レコードとして，図１０のデータベース２ａに登録する。
＜＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊＞
（１）本実施の形態のＭＴＦ計算装置は派生領域抽出部３１を備えたので、画像から、ＭＴＦの評価に適する可能性の高い複数の派生領域を抽出できる。
（２）本実施の形態のＭＴＦ計算装置は判定部３３を備えたので、取得した小領域及び派生領域抽出部３１が抽出した派生領域の中から、ＭＴＦの評価に適する可能性の高い領域を、より確実に選択できる。
（３）派生領域抽出部３１は、小領域を基準画素に対して１画素ずつずらすことで派生領域を抽出するので、簡易な処理によってＭＴＦの評価に適する可能性の高い領域を選択できる。
（４）参照画像選択部１０ｂは、基準画像と複数の参照画像との相関演算処理によって参照画像に対応する小領域を決定するので、運用者の手動を必要とせず、ＭＴＦの評価に適する可能性の高い小領域を選択できる。
（５）参照画像選択部１０ｂは、基準画像として、判定部３３によって適していると過去に判定されたエッジプロファイルを持つ画像を保存しているデータベース装置２の画像を使用するので、ＭＴＦの評価に適する可能性の高い小領域を選択できる。
（６）保存部４０は、判定部３３がＭＴＦの計算に適していると判定したエッジプロファイルを持つ画像を、データベース装置２に保存し、その画像を参照画像選択部１０ｂが相関処理の基準画像として使用するので、ＭＴＦの評価に適する可能性の高い小領域を選択できる。
（７）本実施の形態のＭＴＦ計算装置では、小領域検索処理Ｓ１０、エッジプロファイル判定処理Ｓ３３により、評価に適した領域を自動で抽出可能である。そのため、ＭＴＦの評価を実施する運用者が、光学センサの画像処理に関する知識を有する必要がなく、評価可能である。また、自動処理により、評価の候補を抽出するため、運用者によるばらつきが発生しない。
（８）本実施の形態のＭＴＦ計算装置では、小領域の決定、派生領域の抽出及びＭＴＦ計測操作が自動化されるため、運用者の操作が簡易化される。
（９）本実施の形態のＭＴＦ計算装置では、データベース装置２ｂに結果を保存するので、評価したＭＴＦを時系列で管理することができる。このため、センサのＭＴＦの経年変化を確認可能である。
（１０）ＭＴＦ計算装置１では、撮像条件保存部４０がベース画像から撮像条件２ａ−２を抽出し、撮像条件２ａ−２を、評価結果２ａ−１及び「評価に使用した小領域、派生領域の画像２ａ−３」に対応付けてデータベース装置２に保存するので、撮像条件２ａ−２による管理が可能となる。
（１１）また、「評価に使用した小領域、派生領域の画像２ａ−３」を、参照画像選択処理Ｓ１０ｂの基準画像として用いることができる。つまり、参照画像決定処理Ｓ１０ａで取得した参照画像と撮像条件を同じくする基準画像をデータベース２ａから取得できるので、エッジプロファイル判定処理Ｓ３３で適すると判定される可能性の高い参照画像を選択できる可能性が高まる。
（１）本実施の形態のＭＴＦ計算装置は派生領域抽出部３１を備えたので、画像から、ＭＴＦの評価に適する可能性の高い複数の派生領域を抽出できる。
（２）本実施の形態のＭＴＦ計算装置は判定部３３を備えたので、取得した小領域及び派生領域抽出部３１が抽出した派生領域の中から、ＭＴＦの評価に適する可能性の高い領域を、より確実に選択できる。
（３）派生領域抽出部３１は、小領域を基準画素に対して１画素ずつずらすことで派生領域を抽出するので、簡易な処理によってＭＴＦの評価に適する可能性の高い領域を選択できる。
（４）参照画像選択部１０ｂは、基準画像と複数の参照画像との相関演算処理によって参照画像に対応する小領域を決定するので、運用者の手動を必要とせず、ＭＴＦの評価に適する可能性の高い小領域を選択できる。
（５）参照画像選択部１０ｂは、基準画像として、判定部３３によって適していると過去に判定されたエッジプロファイルを持つ画像を保存しているデータベース装置２の画像を使用するので、ＭＴＦの評価に適する可能性の高い小領域を選択できる。
（６）保存部４０は、判定部３３がＭＴＦの計算に適していると判定したエッジプロファイルを持つ画像を、データベース装置２に保存し、その画像を参照画像選択部１０ｂが相関処理の基準画像として使用するので、ＭＴＦの評価に適する可能性の高い小領域を選択できる。
（７）本実施の形態のＭＴＦ計算装置では、小領域検索処理Ｓ１０、エッジプロファイル判定処理Ｓ３３により、評価に適した領域を自動で抽出可能である。そのため、ＭＴＦの評価を実施する運用者が、光学センサの画像処理に関する知識を有する必要がなく、評価可能である。また、自動処理により、評価の候補を抽出するため、運用者によるばらつきが発生しない。
（８）本実施の形態のＭＴＦ計算装置では、小領域の決定、派生領域の抽出及びＭＴＦ計測操作が自動化されるため、運用者の操作が簡易化される。
（９）本実施の形態のＭＴＦ計算装置では、データベース装置２ｂに結果を保存するので、評価したＭＴＦを時系列で管理することができる。このため、センサのＭＴＦの経年変化を確認可能である。
（１０）ＭＴＦ計算装置１では、撮像条件保存部４０がベース画像から撮像条件２ａ−２を抽出し、撮像条件２ａ−２を、評価結果２ａ−１及び「評価に使用した小領域、派生領域の画像２ａ−３」に対応付けてデータベース装置２に保存するので、撮像条件２ａ−２による管理が可能となる。
（１１）また、「評価に使用した小領域、派生領域の画像２ａ−３」を、参照画像選択処理Ｓ１０ｂの基準画像として用いることができる。つまり、参照画像決定処理Ｓ１０ａで取得した参照画像と撮像条件を同じくする基準画像をデータベース２ａから取得できるので、エッジプロファイル判定処理Ｓ３３で適すると判定される可能性の高い参照画像を選択できる可能性が高まる。
なお、画像処理システム３はデータベース装置２を備える構成としたが、ＭＴＦ計算装置１の記憶装置５０がデータベース装置２の機能を果たす構成でも構わない。
本実施の形態のＭＴＦ計算装置及び画像処理システムは、光学衛星の光学センサで取得した光学画像の評価を想定したものである。しかし、光学衛星の光学センサに限らず、他の光学センサで取得した光学画像にも適用できることは、以上の説明から明らかである。
＜＊＊＊ハードウェア構成の補足説明＊＊＊＞
最後に、ＭＴＦ計算装置１のハードウェア構成の補足説明を行う。図２に示すプロセッサ９１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ９１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。図２に示す記憶装置５０は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等である。
最後に、ＭＴＦ計算装置１のハードウェア構成の補足説明を行う。図２に示すプロセッサ９１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ９１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。図２に示す記憶装置５０は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等である。
記憶装置５０には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。そして、ＯＳの少なくとも一部がプロセッサ９１により実行される。プロセッサ９１はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、小領域検索部１０、小領域情報取得部２０、ＭＴＦ評価結果計算部３０、撮像条件保存部４０の機能を実現するプログラムを実行する。図２では、１つのプロセッサが図示されているが、ＭＴＦ計算装置１は複数のプロセッサを備えていてもよい。また、小領域検索部１０、小領域情報取得部２０、ＭＴＦ評価結果計算部３０、撮像条件保存部４０の処理結果を示す情報やデータや信号値や変数値が、記憶装置５０、又は、プロセッサ９１内のレジスタ又はキャッシュメモリに記憶される。また、小領域検索部１０、小領域情報取得部２０、ＭＴＦ評価結果計算部３０、撮像条件保存部４０の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記憶媒体に記憶されてもよい。
また、小領域検索部１０、小領域情報取得部２０、ＭＴＦ評価結果計算部３０、撮像条件保存部４０のそれぞれの「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。「回路」は、プロセッサ９１だけでなく、ロジックＩＣ又はＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）といった他の種類の処理回路をも包含する概念である。
Ｓ１０ 小領域検索処理、Ｓ１０ａ 参照画像決定処理、Ｓ１１ 小領域抽出処理、Ｓ１２ 基準画像取得処理、Ｓ１３ 参照画像抽出処理、Ｓ１０ｂ 参照画像選択処理、Ｓ１４ 画素値正規化処理、Ｓ１５ 相関演算処理、Ｓ１６ 小領域決定処理、Ｓ２０ 小領域情報取得処理、Ｓ３０ ＭＴＦ評価結果計算処理、Ｓ３１ 派生領域抽出処理、Ｓ３２ エッジプロファイル計算処理、Ｓ３２ａ ライン単位ＬＳＦ計算処理、Ｓ３２ｂ ライン単位のＬＳＦピーク位置計算処理、Ｓ３２ｃ エッジ傾斜角計算処理、Ｓ３２ｄ エッジまでの距離計算処理、Ｓ３２ｅ 距離順のソート処理、Ｓ３２ｆ リサンプリング処理、Ｓ３２ｇ 判定処理、Ｓ３３ エッジプロファイル判定処理、Ｓ３３ａ ノイズ判定処理、Ｓ３３ｂ エッジ傾斜判定処理、Ｓ３４ ＭＴＦ計算部、Ｓ３４ａ ＬＳＦ計算処理、Ｓ３４ｂ ＦＦＴ処理、Ｓ３５ 評価結果計算処理、Ｓ３６ 判定処理、Ｓ４０ 撮像条件保存処理、１ ＭＴＦ計算装置、２ データベース装置、３ 画像処理システム、４ ベース画像、１０ 小領域検索部、１０ａ 参照画像決定部、１０ｂ 参照画像選択部、２０ 小領域情報取得部、３０ ＭＴＦ評価結果計算部、３２ 第１計算部、３３ 判定部、３４ 第２計算部、３５ 評価結果計算部、４０ 保存部、５０ 記憶装置、６０ 入出力インタフェース装置、７０ ベース画像、７１ 小領域、７１ｐ 基準画素、７１ｃ 中心点、７２ 参照画像、８２ 基準画像、９１ プロセッサ、９２ 指定領域、９３ 包含画像領域、９４ 選択閾値、９５ 計算判定値、９６ 判定閾値、９７，９８ 範囲。
Claims (7)
- ベースとなるベース画像から抽出された画像領域であり基準となる基準画素を含む画像領域である指定領域を取得し、取得した前記指定領域を、前記基準画素が前記指定領域の外に出ない範囲で前記ベース画像に対して移動させることで、前記基準画素を含む複数の画像領域である複数の包含画像領域を前記ベース画像から抽出する派生領域抽出部と、
取得した前記指定領域の画像と、抽出した前記複数の包含画像領域のそれぞれの画像との各エッジプロファイルを計算する第１計算部と、
前記第１計算部が計算した各エッジプロファイルが、変調伝達関数の計算に適しているかを判定する判定部と、
前記判定部が適していると判定した前記エッジプロファイルの前記変調伝達関数を計算する第２計算部と
を備える変調伝達関数の計算装置。 - 前記判定部は、
各エッジプロファイルに対して計算された判定値である計算判定値を取得し、取得した各計算判定値を判定のための閾値である判定閾値と対比することによって、各エッジプロファイルが前記変調伝達関数の計算に適しているか判定する請求項１に記載の変調伝達関数の計算装置。 - 前記派生領域抽出部は、
前記指定領域を前記基準画素に対して１画素ずつずらし、１画素ずつずらして定まる各画像領域を、前記複数の包含画像領域として抽出する請求項２に記載の変調伝達関数の計算装置。 - 前記変調伝達関数の計算装置は、さらに、
前記ベース画像における画像領域を異にする複数の参照画像と、基準となる基準画像との相関演算を行うことにより各参照画像の相関値を算出し、選択のための閾値である選択閾値と各参照画像の前記相関値との対比の結果によって、前記参照画像を選択する参照画像選択部を備え、
前記派生領域抽出部は、
前記指定領域として、前記参照画像選択部が選択した前記参照画像の画像領域を取得する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の変調伝達関数の計算装置。 - 前記参照画像選択部は、
前記基準画像として、前記判定部によって適していると過去に判定された前記エッジプロファイルを持つ画像を保存しているデータベース装置の前記画像を使用する請求項４に記載の変調伝達関数の計算装置。 - 前記変調伝達関数の計算装置は、さらに、
前記判定部が前記変調伝達関数の計算に適していると判定した前記エッジプロファイルを持つ画像を、前記データベース装置に保存する保存部を備える請求項５に記載の変調伝達関数の計算装置。 - コンピュータに、
ベースとなるベース画像から抽出された画像領域であり基準となる基準画素を含む画像領域である指定領域を取得し、取得した前記指定領域を、前記基準画素が前記指定領域の外に出ない範囲で前記ベース画像に対して移動させることで、前記基準画素を含む複数の画像領域である複数の包含画像領域を前記ベース画像から抽出する抽出処理、
前記抽出処理で取得された前記指定領域の画像と、抽出された前記複数の包含画像領域のそれぞれの画像との各エッジプロファイルを計算する第１計算処理、
前記第１計算処理で計算された各エッジプロファイルが、変調伝達関数の計算に適しているかを判定する判定処理、
前記判定処理で適していると判定された前記エッジプロファイルの前記変調伝達関数を計算する第２計算処理、
を実行させるための変調伝達関数の計算プログラム。
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