JP6546353B2 - 評価システム及び評価方法 - Google Patents

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Description

本発明は、レンズ等の性能を評価する評価システム及び評価方法に関する。
撮像レンズ及びイメージセンサを用いて被写体を撮像する撮像装置が広く普及している。また、撮像装置が組み込んであり、撮像装置で撮像した画像を解析等して、その結果を動作に利用するシステムも普及している。こうした撮像装置または撮像装置を組み込んだシステム(以下、撮像装置等という)において得る画像は、通常、テストチャートを撮像して得る画像(以下、テストチャート画像という)を用いて評価する(特許文献1)。
特開2015−082242号公報
解像度は画像の重要な評価基準の一つであるが、従来のテストチャート画像を用いた評価の仕方では、測定箇所が画像内で離散的であり、任意の場所を評価できない。また、画像の水平方向または垂直方向等の特定方向しか評価できない場合もある。このため、従来の方法で求めた評価は、撮像装置等の実際的な性能と相関が良くない場合がある。
例えば、撮像装置等を用いて観賞用の画像を得る場合、目視における官能評価とテストチャート画像を用いて求めた従来の評価のずれが大きいことも珍しくない。また、撮像装置等を用いて得た画像を光学文字認識(以下、OCR(Optical Character Recognition)という)に使用する場合、テストチャート画像を用いて求めた従来の評価と実際の識字率との相関が悪いことも多い。
また、評価を提示する場合、従来は、通常、解像度等の評価の特定の方向に沿ったグラフ等の形式で提示する。このため、テストチャート画像と評価結果を表すグラフとの対応関係が分かり難いので、撮像装置等の実際的な性能と、従来方法で求めた評価との比較自体が難しいという問題もある。
本発明は、撮像装置等の実際的な性能を良く表し、かつ、分かりやすい評価結果を提示する評価システム及び評価方法を提供することを目的とする。
本発明の評価システムは、入力部と、評価部と、表示部と、を備える。入力部は、複数の文字を含むテストチャートを撮像したテストチャート画像を入力する。評価部は、テストチャート画像を用いて撮像部の性能を評価する。表示部は、テストチャート画像上の各位置における評価部の評価を色で表す評価画像を生成する画像生成部と、評価画像を、テストチャート画像と並べて、または、テストチャート画像に重畳して表示する。
評価部は、テストチャート画像中に含む文字のうち、線の太さが一定である文字を用いて撮像部の性能を評価するものであることが好ましい。
評価部は、テストチャート画像中に含む複数の文字がランダムである場合に撮像部の性能を評価するものであることが好ましい。
評価部は、テストチャート画像中のテストチャートがグレースケールである場合に撮像部の性能を評価するものであることが好ましい。
評価部は、撮像部の解像度を評価することが好ましい。
評価画像は、基準の解像度を有する部分を特定色で表し、かつ、基準の解像度よりも解像度が高い部分または基準の解像度よりも解像度が低い部分を特定色とは異なる色で表すことにより、基準の解像度よりも解像度が高い部分または基準の解像度よりも解像度が低い部分を示すことが好ましい。
画像生成部は、光学文字認識ソフトウェアの識字率に基づいて基準の解像度を定め、かつ、評価画像は、光学文字認識ソフトウェアを用いてテストチャート画像が含む文字を認識する際に、少なくとも文字を認識可能な部分と文字を認識できない部分を異なる色で表すことが好ましい。
評価部は、撮像部が含むレンズの色性能を評価することが好ましい。
画像生成部は、テストチャート画像の各位置における色収差に起因する色にじみを画像化した評価画像を生成することが好ましい。
画像生成部は、像高に対して軸上色収差及び倍率色収差の大きさを色で表す評価画像を生成することが好ましい。
入力部に入力するテストチャート画像を撮像する撮像部をさらに備えることが好ましい。
テストチャートをさらに備えることが好ましい。
テストチャートが含む文字は、線の太さが一定であることが好ましい。
テストチャートが含む複数の文字はランダムであることが好ましい。
テストチャートが含む複数の文字の色は単色であることが好ましい。
本発明の評価方法は、入力部が、複数の文字を含むテストチャートを撮像したテストチャート画像を入力するステップと、評価部が、テストチャート画像を用いて撮像部の性能を評価するステップと、画像生成部が、テストチャート画像上の各位置における評価部の評価を色で表す評価画像を生成するステップと、表示部が、評価画像を、テストチャート画像と並べて、または、テストチャート画像に重畳して表示するステップと、を備える。
本発明は、複数の文字を含むテストチャートを使用することで任意箇所における任意方向の性能が可能であり、かつ、評価を色で表す評価画像をテストチャート画像と並列等に表示する結果、撮像装置等の実際的な性能を良く表す評価結果を分かりやすく提示することができる。
評価システムのブロック図である。 テストチャートの模式図である。 テストチャート上の文字の例である。 評価システムの作用を示すフローチャートである。 評価の方法を示す説明図である。 解像度を評価する場合の評価画像である。 テストチャート画像上の文字と、評価画像の色と、OCRソフトウェアを用いた識字に関する評価と、の対応関係を示す説明図である。 表示部における表示の例を示す説明図である。 グレースケールであり、かつ、基準色を定めない場合の評価画像である。 グレースケールであり、かつ、基準色を定めた評価画像である。 テストチャート画像と評価画像を重畳した重畳画像の表示例である。 評価のために切り出す領域の大きさ等を示す説明図である。 評価のために切り出す領域の走査ピッチを示す説明図である。 評価のために切り出す領域の全部にテストチャート画像を含むことができない場合の説明図である。 ミラー処理をして、評価のために切り出す領域の全部をテストチャート画像で埋める例を示す説明図である。 第2実施形態において評価部がテストチャート画像から切り出す領域を示す説明図である。 第2テストチャート画像である。 テストチャート画像から切り出した画像の例である。 第2実施形態における評価画像である。 第2実施形態における表示例である。 第2実施形態の変形例の評価画像である。 第2実施形態の変形例の評価画像である。 ランダム性を向上したテストチャートである。 テストチャート画像の歪みに関する説明図である。 文字の配列を調節したテストチャートである。 投影装置を用いてテストチャートを表示する評価システムである。
[第1実施形態]
図1に示すように、評価システム10は、テストチャート11と、撮像部12と、解析部15と、表示部20と、を備える。
テストチャート11は、評価に使用するチャートとして少なくとも複数の文字を含む。本明細書において、文字とは、例えばアルファベット、数字、ひらがな、カタカナ、または漢字等であって、点または線の組み合わせで構成した記号、符号、または図形である。したがって、文字には、単独または組み合わせによっていわゆる言語としての意味をなさない特殊な記号、符号、または図形等(例えば、数式においてのみ使用する記号、符号、または図形等)も含む。
テストチャート11は、図2に示すように、本実施形態においては複数のアルファベットからなる文字列を用いて形成する。図2においては、テストチャート11を構成する文字列は、言語的な意味を成さないアルファベットの羅列であるが、言語的な意味を有する文章等であっても良い。また、図2においては、複数種類の文字を使用してテストチャート11を構成しているが、評価の内容(評価結果が文字の方向性または密度に影響するか等)によっては、1種類の文字を複数使用してテストチャート11を構成することができる場合がある。
図3に示すように、テストチャート11を構成する複数の文字には、点または線の太さD1が概ね一定である文字(例えばArialフォント、または、その他フォントのボールド体等)を使用する。テストチャート11を構成する複数の文字は、各文字のサイズは概ね一定のサイズである。すなわち、テストチャート11は、テストチャート11を構成する文字自体の異方性を低減してあり、異方性があるにしても、撮像部12を評価する際には特定の領域SP(図5参照)内を平均化する評価方法を用いるので、少なくとも評価結果への影響は十分に小さいとみなせる。
さらに、テストチャート11が含む複数の文字は、テストチャート11の全体として概ねランダムである。「ランダム」とは、方向性(文字自体の方向性であって文字配列の方向性を除く)及び密度に関して偏りがなく、その結果、ほぼ一様であるとみなせることをいう。すなわち、テストチャート11は局所的に見れば各位置においてそれぞれ異なる文字または文字の組み合わせ(いわゆる「単語」等)を使用しているが、テストチャート11の全体としてみれば一様である。
例えば、テストチャート11のある部分は「−(ハイフン)」が集中しており、かつ、別のある部分は「|(縦罫線)」が集中している等といった偏りがあると、横向きに方向性がある「−(ハイフン)」が集中する部分を使って解像度等を評価するのと、縦向きに方向性がある「|(縦罫線)」が集中する部分を使って解像度等を評価をするのとでは、評価の結果に違いがでてしまうことがある。しかし、テストチャート11は全体として概ねランダムに一定の太さの文字を配列し、上記のような偏りができないようにしてあるので、テストチャート11のどの部分を評価に使用するかは、評価結果への影響が十分小さい。
上記の他、テストチャート11の色に関して言えば、テストチャート11が含む複数の文字の色は単色である。すなわち、テストチャート11はモノクロであって、テストチャート11の文字は、背景(文字がない部分)とは異なる1色の色で構成している。例えば、背景は白色1色であり、かつ、文字は黒色1色である。したがって、テストチャート11は色に関して全体として一様なので、色に関する評価をする際(例えば色収差等の色性能を評価する際)に、テストチャート11のどの部分を使用するかは、評価の結果に影響しない。
撮像部12は、テストチャート11を撮像してテストチャート画像26(図5参照)を得るいわゆるデジタルカメラであって、撮像レンズ13、イメージセンサ14、撮像レンズ13及びイメージセンサ14等を制御する制御部(図示しない)、並びに、画像処理部(図示しない)を含む。撮像部12が含む撮像レンズ13またはイメージセンサ14は、評価対象である撮像装置等を構成する部品、または、評価対象である撮像装置等そのものであって、それぞれ個別に交換可能である。したがって、評価システム10においては、撮像レンズ13またはイメージセンサ14の交換によって、評価対象である撮像装置等を変更する。
撮像部12が含む画像処理部は、イメージセンサ14が出力する画像または信号に対して、例えば、デモザイク処理(カラー化処理または同時化処理ともいう)、エッジ強調処理、コントラスト強調処理、ノイズ低減処理、光量補正処理、歪み補正処理、または、倍率色収差もしくは軸上色収差等の各種収差補正処理等の画像処理を必要に応じて1または複数を選択して施す。また、撮像部12は、これらの各種画像処理をオフにすることができる。例えば、撮像レンズ13のみが評価対象である場合には、これらの各種画像処理を施さずにいわゆるRAW画像をテストチャート画像26として出力する。また、性能等が既知である撮像レンズ13及びイメージセンサ14を使用し、上記各種画像処理のパラメータを調節すれば、評価システム10は、撮像部12の画像処理の性能(パラメータを調節した画像処理、または、パラメータを調節した画像処理と他の画像処理との組み合わせに起因した性能)を評価することができる。
解析部15は、入力部16と、評価部17と、画像生成部18と、基準色設定部19と、を有する。解析部15は例えばいわゆるコンピュータである。このため、入力部16、評価部17、画像生成部18、及び基準色設定部19は、例えば、プログラム、CPU(Central Processing Unit)等の演算装置、メモリ、及びその他電子回路等である。
入力部16は、複数の文字を含むテストチャート11を撮像したテストチャート画像26を評価部17に入力する。入力部16は、撮像部12からテストチャート画像26を取得する。なお、テストチャート画像26は、複数の画像からなる場合がある。例えば、イメージセンサ14が各画素にRGB(赤色、緑色、及び青色)のいずれかのカラーフィルタを有しており、かつ、各色の画素においてテストチャート11を撮像したR画像(赤色画像)、G画像(緑色画像)、及びB画像(青色画像)を撮像部12が出力する場合、入力部16は、R画像、G画像、B画像、または、これらのうちの2以上の組み合わせを1つのテストチャート画像26として評価部17に入力する場合がある。以下、特に説明に必要な場合を除いて、テストチャート画像26は1つの画像であるとする。
評価部17は、テストチャート画像26を用いて撮像部12の性能を評価する。撮像部12の性能とは、評価対象である撮像装置等を構成する部品(もしくは評価対象である撮像装置等そのもの)である撮像レンズ13及びイメージセンサ14、または、撮像レンズ13もしくはイメージセンサ14の撮像性能であり、例えば、解像度、鮮鋭度、または、色収差等の各種収差等である。本実施形態においては、評価部17は、テストチャート画像26上の位置ごとに解像度を評価する。
評価部17は、テストチャート画像26中に含む文字のうち、少なくとも線の太さが一定である文字を用いて撮像部12の性能を評価する。本実施形態においては、テストチャート11は、点または線の太さD1が概ね一定である文字を使用しているので、評価部17はテストチャート画像26中に含む全ての文字を撮像部12の性能の評価に使用可能である。
また、評価部17は、テストチャート画像26中に含む複数の文字がランダムである場合に撮像部12の性能を評価するものである。したがって、評価部17が撮像部12の性能を評価する際に使用する箇所にある文字がランダムであるとは言えない場合、撮像部12の性能の評価には誤差を含むことがある。本実施形態においては、テストチャート11は、テストチャート11が含む複数の文字は、テストチャート11の全体として概ねランダムであるから、評価部17は、テストチャート画像26中の任意の部分を使用して撮像部12の性能を評価することができる。
また、評価部17は、テストチャート画像26中のテストチャート11(すなわち複数の文字)がグレースケールである場合に撮像部12の性能を特に好適に評価可能である。したがって、テストチャート画像26中のテストチャート11が位置ごとに色が異なる場合等においては、評価部17が色に関して撮像部12を評価する際には、その評価結果に誤差を含むことがある。本実施形態においては、テストチャート11の背景は白色1色であり、かつ、文字は黒色1色であるから、テストチャート画像26中のテストチャート11は少なくともグレースケールである。このため、評価部17は、テストチャート画像26中の任意の部分を使用して、色に関して撮像部12を評価可能である。
画像生成部18は、テストチャート画像26上の各位置における評価部17の評価(例えば解像度の値)を色で表す評価画像31(図6参照)を生成する。本実施形態においては、評価部17が解像度を評価するので、評価画像31は、基準の解像度を有する部分を特定色で表し、かつ、基準の解像度よりも解像度が高い部分または基準の解像度よりも解像度が低い部分を特定色とは異なる色で表すことにより、基準の解像度よりも解像度が高い部分または基準の解像度よりも解像度が低い部分を示す。具体的には、画像生成部18は、基準色設定部19の設定にしたがって評価部17の評価に対応付ける色を定める。
基準色設定部19は、画像生成部18が評価画像31を生成する際に、評価部17の評価(例えば解像度の値)に対応付ける色のうち、基準となる色(以下、基準色という)を定める。また、基準色設定部19は、評価が基準を超える場合に対応付ける色(以下、第1色という)と、評価が基準を下回る場合の色(以下、第2色という)と、を少なくとも相互に区別し得る色に定める。より簡便に言えば、基準色設定部19は、基準色と、第1色及び第2色を定めることにより、評価画像31のカラースケール32(図6参照)を設定する。
基準色は、例えば黄色である。また、基準色が黄色の場合、例えば、第1色は赤系色であり、かつ、第2色は青系色である。赤系色とは、基準色である黄色から赤色まで、評価の値に基づいて赤色の成分を徐々に増大し、かつ、青色の成分を徐々に減少した色の組である。例えば、オレンジ色と赤色は赤系色である。青系色は、基準色である黄色から青色まで、評価の値に基づいて青色の成分を徐々に増大し、赤色の成分を徐々に減少した色の組である。例えば、緑色と青色は青系色である。
基準色設定部19は、上記基準色と評価との対応関係を、撮像装置等の実際的な性能を良く表すように定める。具体的には、本実施形態においては、解像度そのものではなく、特定のOCRソフトウェアを用いて文字認識が可能か否かがユーザが求める直接的かつ実際的な撮像部12の評価であるとする。このため、基準色設定部19は、この特定のOCRソフトウェアの識字率に基づいて基準の解像度及び基準の解像度に対応する色を設定する。具体的には、特定のOCRソフトウェアを用いて文字認識をした際の識字率が特定値(例えば80%)となる解像度を、基準色と対応付ける。これにより、結果として、画像生成部18は、特定のOCRソフトウェアの識字率に基づいて基準の解像度及び基準の解像度に対応する色を定め、かつ、評価画像31は、特定のOCRソフトウェアを用いてテストチャート画像26が含む文字を認識する際に、少なくとも文字を認識可能な部分と文字を認識できない部分を異なる色で表す。もちろん別のOCRソフトウェアを使用する際には、そのOCRソフトウェアの性能によって識字率が特定値以上になる解像度が変わる。このため、基準色設定部19は、例えばOCRソフトウェアごとに、基準色に対応付ける解像度を変更する。
基準色設定部19は、例えば、基準色、第1色、及び第2色、並びに、これら各色と評価部17の評価の値とを対応関係を一時的または永続的に記憶するメモリ等の記憶デバイス、または、基準色、第1色、及び第2色、並びに、これら各色と評価部17の評価の値とを対応関係を画像生成部18に適宜入力するユーザインタフェースである。
表示部20は、評価画像31を、テストチャート画像26と並べて、または、テストチャート画像26に重畳して表示する。表示部20は、例えば、液晶ディスプレイ等のいわゆるモニタである。
以下、図4のフローチャートにしたがって評価システム10の作用を説明する。まず、評価対象である撮像レンズ13等を撮像部12に取り付けてテストチャート11を撮像する(S11)。これにより、撮像部12はテストチャート画像26を得る。テストチャート11を撮像する際には、撮像部12は、テストチャート11との距離を調節して、または、撮像レンズ13のオートフォーカス機能を使用してテストチャート11にピントを合わせる。一方、撮像部12は、テストチャート11の中心中央を概ね正面に捉えてテストチャート11を撮像するが、厳密な位置合わせ等は不要である。テストチャート11の文字はランダムであり、かつ、色に関しても一様だからである。
撮像部12がテストチャート画像26を得ると、評価部17はテストチャート画像26を用いて撮像部12の性能を評価する(S12)。具体的には、図5に示すように、評価部17は、解像度を算出する位置座標(以下、評価位置という)P0を例えば中心に含む一定サイズの領域SPをテストチャート画像26から切り出す。そして、この領域SPの画像を用いて評価位置P0における解像度を算出する。さらに、評価部17は、例えば破線矢印で示すように、領域SPの位置をテストチャート画像26上で走査する。その結果、テストチャート画像26のほぼ全領域において解像度を算出する。
解像度の算出方法としては、例えば、コントラスト法、二乗平方根法、または、微分法等が知られている。本実施形態においては、評価部17は、コントラスト法を用いて解像度を算出する。具体的には、まず、切り出した領域SPの画像全体の画素値の平均値Aaveを算出する。その後、領域SPの画像内において、画素値が平均値Aave以上の画素値の平均値Waveを算出する。また、領域SPの画像内において、画素値が平均値Aave以下の画素値の平均値Baveを算出する。そして、評価位置P0の解像度RposをRpos=(Wave−Bave)/(Wave+Bave)にしたがって算出する。
評価部17が上記のように撮像部12の評価である解像度を算出すると、画像生成部18は、評価画像31を生成する(S13)。図6に示すように、評価画像31は、テストチャート画像26の各評価位置P0に対応する位置にある画素を、評価部17の評価である解像度及び基準色設定部19が設定するカラースケール32で定まる色にした画像である。本実施形態においては、図6及び図7に示すように、OCRソフトウェアを使用した場合に識字率が特定値になる位置の画素は基準色である黄色になる。また、識字率が特定値を超える位置の画素はその位置の解像度に対応した赤系色になる。また、識字率が特定値を下回る位置の画素はその位置の解像度に対応した青系色になる。したがって、評価画像31においては、基準色である黄色及び赤系色の領域はOCRソフトウェアによる安定した識字が可能であり、逆に、青系色の領域はOCRソフトウェアによる識字精度が悪いということが一目瞭然である。
なお、図7における「文字の例」は、テストチャート画像26上の文字の例であり、かつ、「表示色」は評価画像31におけるカラースケール32に基づいた表示の色である。また、図7における「OCR」は、OCRソフトウェアを用いた場合の識字率の概要を表す評価であり、「A」「B」及び「C」の3段階である。評価「A」はOCRソフトウェアによる識字率が特定値を超えており、ほぼ全ての文字を正しく識字可能である(OCRソフトウェアで読める)ことを表す。評価「B」はOCRソフトウェアによる識字率が概ね特定値であって、一部の文字を誤認識する場合または一部の文字が文字として認識できない場合があるが、殆どの文字を正しく認識可能である(OCRソフトウェアでほぼ読める)ことを表す。そして、評価「C」はOCRソフトウェアによる識字率が下回っており、一部の文字を正しく認識できる場合があるが、多くの文字が認識できないか、文字として認識できたとしても誤認識が多い(目視で読めたとしても、OCRソフトウェアでは読めない)ことを表す。
画像生成部18が評価画像31を生成すると、図8に示すように、表示部20は、その表示画面に、テストチャート画像26と並べて評価画像31を表示する(S14)。
上記のように、評価システム10は、評価画像31という形式で撮像部12の性能の評価結果を提示するので、従来のように、グラフ等の形式で評価結果を提示する場合よりも、テストチャート画像26の目視による官能評価と評価システム10による評価とを、容易に比較等できる。また、テストチャート画像26の「任意位置」の解像度を容易に知ることができる。これらの点において、評価システム10の評価結果の表示は従来よりも分かりやすくなっている。
また、例えば、OCRソフトウェアを用いて文字認識をしようとしているユーザは、撮像レンズ13等の解像度等の評価を知ることを望むが、これは最終的にOCRソフトウェアを用いて識字可能か否かを知るためのいわば中間的な評価であって、OCRソフトウェアを用いて識字可能であるか否かの評価を、より直接的な形で知ることができればその方が良いのは言うまでもない。
従来においては、任意位置の特定方向に沿った解像度のグラフを提示する場合、例えば2方向の解像度のグラフを考慮して、その位置の文字がOCRソフトウェアで識字可能かどうかを判断しなければならない。したがって、テストチャート画像26のある位置の文字が識字可能かどうかという実際的で評価は直接的には得られない。
一方、評価システム10は、評価画像31において、解像度という評価を、OCRソフトウェアを用い場合の識字率に対応付けて色付けをして表示するので、OCRソフトウェアを用いた場合の識字率を、従来よりも直接的に知ることができる。
特に、評価画像31は、OCRソフトウェアを用いた場合に識字可能といえる解像度を実際的な基準として設定し、この基準を境に、安定して識字可能な領域(基準色及び赤系色の領域)と、識字率に難がある領域(青系色の領域)と、を色の違いによって表示するので、特にOCRソフトウェアを用いた場合に識字可能か否かの判別が容易である。
例えば、図9に示す評価画像41は、評価部17が算出した解像度を、OCRソフトウェアの識字率に関係なく、その数値に応じた単純なグレースケール42で表した画像である。この評価画像41においても、撮像部12の解像度を知ることができる。また、OCRソフトウェアが安定して識字可能な解像度を知っていれば、評価画像41を見れば、従来よりは容易にテストチャート画像26のどの位置まで識字可能かを知得することができるが、識字可と識字不可の境界は依然として曖昧になりやすい。
これに対し、上記実施形態の評価画像31は、OCRソフトウェアの識字率に基づいて基準色を定めているので、OCRソフトウェアを用いた場合に識字可能かどうかの判別が特に容易である。また、基準色を境に、安定して識字可能な領域を表す第1色と、識字率に難がある領域を表す第2色とを、相互に区別しやすくしているので、OCRソフトウェアを用いた場合に識字可能かどうかの判別が特に容易である。
なお、評価画像31をグレースケールにする場合、図10に示す評価画像51のように、例えば、てOCRソフトウェアの特定の識字率に対応する解像度に基準色(図9において三角印(▲)で示す)を設定したグレースケール52にし、かつ、この基準色を境に、相互に識別可能な顕著な色(濃淡を含む)の違いを持たせれば、グレースケール52の評価画像51でも評価画像31と同様に、OCRソフトウェアを用いた場合に識字可能かどうかの判別を容易にすることができる。
上記のほか、評価システム10は、一様なテストチャート11を用いるので、撮像部12とテストチャート11の厳密な位置合わせを要しないという利点もある。ジーメンススターチャート等の通常のチャートを複数並べて撮影し、その画像を用いて撮像部12の評価をする場合には、基本的にテストチャート11と撮像部12の位置合わせが必要である。例えば、撮像中心の評価を求めようとする場合、従来のジーメンススターチャート等を中心に捉えてテストチャートを撮像する必要がある。そして、従来のジーメンススターチャート等の位置が撮像中心からずれていれば、評価結果も変わる。一方、評価システム10は、テストチャート11を概ね正面に捉えて撮像すれば足りる。これは、テストチャート11が一様であって、テストチャート11のどの部分を撮像しても一律な評価をすることができるからである。したがって、評価システム10は、従来の評価システムよりも容易に撮像部12を評価できる。
上記第1実施形態においては、表示部20は、テストチャート画像26と評価画像31を並べて表示するが、図11に示すように、表示部20は、テストチャート画像26と評価画像31を重畳した重畳画像36を表示してもよい。重畳画像36は、テストチャート画像26と評価画像31を表示する際に表示部20が生成する。重畳画像36は、テストチャート画像26と評価画像31を用いて画像生成部18が予め生成してもよい。
上記第1実施形態において、評価部17が解像度を算出するためにテストチャート画像26から切り出す領域SPの形状及びサイズは任意であるが、領域SPは少なくとも複数の文字を含むようにする。これは文字ごとに固有の方向性、または、文字の組み合わせの自体等が評価結果(例えば解像度の値)に影響しないようにするためである。特に、テストチャート11が含む複数の文字が文章等であって、1方向に沿って行ごとに書いた文字列の集合体である場合、領域SPは、横方向及び縦方向に複数の文字を含むようにする。横方向または縦方向に含む文字数が少ない場合、各文字の方向性等が評価結果に影響を与えやすくなり、結果として、評価画像31においては、基準色の領域が乱れ、評価の分布が分かり難くなるからである。
例えば、テストチャート11が横書きで行ごとに書いた文字の集合体であって、かつ、領域SPを長方形にする場合、図12に示すように、領域SPの縦方向の長さLvは、少なくとも4行以上(縦方向に4文字以上)の文字を含む長さであることが好ましく、かつ、8行以上(縦方向に8文字以上)の文字を含む長さであることが特に好ましい。また、領域SPの横方向の長さLhも、少なくとも4文字以上を含む長さであることが好ましく、かつ、8文字以上の文字を含む長さであることが特に好ましい。さらに、図13に示すように、テストチャート画像26において領域SPを縦方向に走査するピッチLvpとし、かつ、領域SPを横方向に走査するピッチLhpとする場合、Lvp≦Lv、かつ、Lhp≦Lhであることが好ましい。すなわち、領域SPは、縦方向及び横方向に少なくとも一部を重複してテストチャート画像26を走査することが好ましい。さらに、Lvp≦Lv/2、かつ、Lhp≦Lh/2を満たすことが特に好ましい。すなわち、領域SPは、縦方向及び横方向に少なくとも1/2以上の部分を重複してテストチャート画像26を走査することが特に好ましい。
また、上記第1実施形態においては、評価部17は、評価位置P0を中心に含む領域SPをテストチャート画像26から切り出して、評価位置P0における評価を求めるが、テストチャート画像26における評価位置P0の位置によっては、領域SPの全部がテストチャート画像26で埋まらない場合がある。例えば、図14に示すように、テストチャート画像26の角を評価位置P0とする場合、領域SPは右下の概ね1/4程度にテストチャート画像26を含むが、領域SPの右上、左上、及び左下の領域にはテストチャート画像26を含むことができない。このような場合、図15に示すように、評価部17は、領域SPが右下に含むテストチャート画像26の一部を、例えばミラー処理した画像で、領域SPの右上、左上、及び左下の領域を埋める。こうすれば、評価部17は、領域SPの一部にしかテストチャート画像26を含むことができない場合も、領域SPの全部にテストチャート画像26を含む場合と同様の精度で、評価位置P0の評価をすることができる。なお、図13においては、ミラー処理を用いて領域SPを埋めるが、領域SPが右下に含むテストチャート画像26の一部をコピーして敷き詰めることで領域SPの右上、左上、及び左下の領域を埋めても良い。
上記第1実施形態においては、評価部17は、撮像部12の評価として解像度をコントラスト法を用いて求めているが、二乗平方根法、または、微分法等の方法で解像度を算出してもよい。この他、評価部17が評価として解像度を求める場合には、評価部17は、OCRソフトウェアを用いてテストチャート画像26から切り出す領域SPの画像の文字認識を実行し、その結果(画像内の何%の文字を認識したか等)を「解像度」とすることができる。また、コントラスト法を用いて解像度を求める場合において、テストチャート画像26にのじうが少ない場合には、画素値が平均値Aave以上の画素値の平均値Waveの代わりに画素値の最大値を使用し、かつ、画素値が平均値Aave以下の画素値の平均値Baveの代わりに画素値の最小値を使用して評価位置P0の解像度Rposを求めることができる。
[第2実施形態]
上記第1実施形態においては、評価部17は撮像部12の評価として解像度を求めているが、評価部17は解像度以外の性能に関する評価を求めることもできる。例えば、評価部17は、解像度の代わりに、または、解像度に加えて、鮮鋭度、軸上色収差、または、倍率色収差等を撮像部12の評価として求めることができる。以下、評価部17が撮像部12の評価として、撮像部12が含む撮像レンズ13の色性能の一つである色収差(すなわち軸上色収差及び倍率色収差のうち少なくといずれか一方)を評価する例を説明する。
評価部17が色収差に関して撮像部12を評価する場合、図16に示すように、評価部17は、テストチャート画像26から領域Eij(例えばi=1〜5、かつ、j=1〜5)を切り出す。領域Eijはそれぞれテストチャート画像26の一部である。また、本実施形態においては領域Eijは全て同じ形状及び大きさである。例えば、領域Eijの形状は四角形であり、領域Eijの大きさは、例えばテストチャート画像26の文字を目視で読み取ることができる程度である。また、軸上色収差を求める場合、領域Eijは、少なくともテストチャート画像26の中心を含む領域(以下、中心領域という)を含む。図14においては、領域E33が中心領域である。また、隣接する領域Eijは、テストチャート画像26において縦方向に相互に等間隔であり、かつ、横方向に相互に等間隔である。
図17に示すように、画像生成部18は、評価部17が上記のようにテストチャート画像26から切り出した領域Eijの各画像(以下、Eij画像という。添字iまたは添字jに具体的な数字を使用する場合も同様である。)を相互の位置順序を変えずに繋ぎ合わせることにより、第2テストチャート画像201を生成する。第2テストチャート画像201は、テストチャート画像26よりも色収差に起因する色のにじみ(以下、色にじみという)を視認しやすくした画像である。また、第2テストチャート画像201は、テストチャート画像26の一部の領域Eijをそのまま使用して生成しているので、第2テストチャート画像201が“テストチャート画像”であることには変わりない。
一方、評価部17は、各々のEij画像を用いて、領域Eijにおける色収差に関する評価を求める。撮像部12に色収差がある場合、例えば、図18に示すように、E35画像においては右方向に青色の色にじみδBが表れ、かつ、左方向に赤色の色にじみδRが表れる。評価部17は、E35画像を用いて青色の色にじみδB及び赤色の色にじみδRを求め、領域E35における青色の色にじみδB及び赤色の色にじみδRの向き及び大きさを表す色にじみ画像Δ35(図19参照)を生成する。他の領域Eijについても同様であり、各Eij画像から評価部17は色にじみ画像Δijをそれぞれ生成する。
図19に示すように、画像生成部18は、評価部17が抽出した色にじみ画像Δijを、領域Eijの配列と同様に並べて繋ぎ合わせることにより、テストチャート画像26の各位置における色収差に起因する色にじみを画像化した評価画像202を生成する。評価画像202は、青色の色にじみδBは青色で表し、かつ、赤色の色にじみδRは赤色で表す。これにより、評価画像202においては、各領域Eijの倍率色収差に起因した青色の色にじみδB及び赤色の色にじみδRを見ることができる。また、中心部分においては、軸上色収差に起因する概ね紫色の色にじみを見ることができる。
図20に示すように、表示部20は、第2テストチャート画像201と評価画像202を並べて表示する。このため、評価システム10においては、第2テストチャート画像201を用いて目視による官能評価が可能であり、評価画像202を用いて評価システム10による色収差に関する評価を知ることができ、かつ、これらの比較も容易である。特に、評価画像202の各位置は第2テストチャート画像の各位置と対応しており、かつ、評価画像202は色収差に起因した色にじみの量及び方向をその色で表しているので、従来のグラフ(いわゆる収差図)とテストチャート画像26を比較する場合よりも、実際的な評価を直接的に捉えやすくなっている。
なお、上記第2実施形態においては、評価画像202を生成及び表示しているが、評価画像202の代わりに、または、評価画像202に加えて、図21に示す評価画像212を生成及び表示しても良い。評価画像212は、横軸を像高(mm)にし、かつ、縦軸を色にじみδ(青色の色にじみδB及び赤色の色にじみδR)の画素数にして、各像高の青色の色にじみδB及び赤色の色にじみδRを表す。すなわち、評価画像212は、像高に対して軸上色収差及び倍率色収差の大きさを色で表す画像である。なお、評価画像202においては、例えば、各像高の青色の色にじみδBは青色で表し、かつ、赤色の色にじみδRは赤色で表す。
評価画像212の「軸上」の部分は、例えば、色にじみ画像Δ33の対角方向(いわゆるタンジェンシャル方向)に沿って抽出したデータを用いて生成できる。その他の像高の部分についても同様に、色にじみ画像Δijの中から対角方向に沿って抽出したデータを用いて生成できる。但し、第2実施形態においては、像高2割、像高4割、像高6割、像高8割、及び像高9割の部分に領域Eijを設定しているわけではないので、評価画像212を生成及び表示する場合には、少なくとも対応する像高の部分を含む領域Eijを予め設定する必要がある。
なお、タンジェンシャル方向の色にじみを表す評価画像212を生成及び表示しているが、図22に示すように、評価画像212を補色表示した評価画像222を生成及び表示してもよい。評価画像222は、赤色の色収差AR及び青色の色収差ABを表示する。このため、評価画像222を生成及び表示すれば、色にじみよりも直接的に撮像レンズ13の光学性能を表示することができる。
第2実施形態においては、評価部17は、色収差に関して撮像部12を評価しているが、その他の収差についても評価可能である。この場合、評価画像の具体的な生成方法(収差に関するデータの抽出方法)は対象となる収差に合わせて変更する必要があるが、それ以外は上記第2実施形態と同様である。
上記第1実施形態及び第2実施形態において、撮像部12において使用するイメージセンサ14がカラーセンサである場合、テストチャート画像26はRチャンネル(赤色チャンネル)、Gチャンネル(緑色チャンネル)、及びBチャンネル(青色チャンネル)を有する。このため、評価部17は、これらの色チャンネルごとに上記第1実施形態または第2実施形態における評価をすることができる。また、評価部17は、テストチャート画像26の各色チャンネルの信号を輝度信号に変換し、その後、輝度信号を用いて上記第1実施形態または第2実施形態における評価をすることができる。すなわち、評価部17は、テストチャート画像26をモノクロ画像に変換して評価に使用することができる。輝度信号は、例えば、「輝度信号=0.2×Rチャンネル+0.7Gチャンネル+0.1Bチャンネル」にしたがって算出する。
上記第1実施形態及び第2実施形態においては、テストチャート11が含む複数の文字はランダムであるが、テストチャート11の全体としてランダムということができれば、テストチャート11が含む複数の文字には周期性等の規則性があっても良い。例えば、アルファベットをアルファベット順に配列した文字列「ABC…XYZ」を繰り返し並べてテストチャート11を形成することができる(図2参照)。テストチャート11が含む複数の文字が規則性を有する場合、位相をずらすことで、テストチャート11の全体としてのランダム性を向上することができる。例えば、図23に示すように、「ABC…XYZ」の文字列を繰り返す場合においては、テストチャート11の全体に対して、文字列の繰り返しの位相をずらし、テストチャート11の左端にならぶ文字が異なるようにすると、ランダム性が向上する。
上記第1実施形態及び第2実施形態において、撮像レンズ13の歪曲収差、または、テストチャート11と撮像部12の設置の傾き等に起因してテストチャート画像26が歪むことが予めわかっている場合には、テストチャート11が含む複数の文字の配列(文字の向き及び大きさの調節を含む)を調節することでテストチャート画像26の歪みを低減することができる。例えば、撮像レンズ13が魚眼レンズ等である場合、図24に示すように、複数の文字が横に並んだテストチャート11を撮像する場合にテストチャート画像26に樽型の歪みが生じることがわかっているならば、図25に示すように、複数の文字の配列を糸巻き型に変調したテストチャート311を使用することでテストチャート画像26の歪みを低減することができる。
上記第1実施形態、第2実施形態、及び変形例において、テストチャート11は一般的な反射チャートまたは透過チャートを使用できる。その他、テストチャート11は、液晶ディスプレイ等の表示装置に映し出す画像であっても良い。また、テストチャート11は、プロジェクタ等の投影装置を用いてスクリーンに投影した画像であっても良い。表示装置や投影装置をする場合、テストチャート11が含む複数の文字の変更または調節が容易である。すなわち、表示装置や投影装置をする場合には、テストチャート11が含む複数の文字のフォント、大きさ、色、向き、配列、または、文字の組み合わせ等を容易に変更または調節できる。例えば、テストチャート11を容易にテストチャート311にすることができる。また、図26に示すように、投影装置333を用いてスクリーン334に映し出したテストチャート11を使用する場合、各部の性能等が既知の撮像部12を用いれば、評価部17は投影装置333が搭載する投影レンズ335の性能を評価できる。評価方法等は第1実施形態または第2実施形態と同様である。
10 評価システム
11、311 テストチャート
12 撮像部
13 撮像レンズ
14 イメージセンサ
15 解析部
16 入力部
17 評価部
18 画像生成部
19 基準色設定部
20 表示部
26 テストチャート画像
31、41、51、202、212、222 評価画像
32 カラースケール
36 重畳画像
42、52 グレースケール
201 第2テストチャート画像
333 投影装置
334 スクリーン
335 投影レンズ
SP 評価のために切り出す領域
Lv 領域SPの縦方向の長さ
Lh 領域SPの横方向の長さ
Lvp 領域SPの縦方向の走査ピッチ
Lhp 領域SPの横方向の走査ピッチ
Eij(E11〜E55)、SP 領域
P0 評価位置
Δij(Δ11〜Δ55) 色にじみ画像
δB 青色の色にじみ
δR 赤色の色にじみ
B 青色の色収差
R 赤色の色収差

Claims (16)

  1. 複数の文字を含むテストチャートを撮像したテストチャート画像を入力する入力部と、
    前記テストチャート画像を用いて撮像部の性能を評価する評価部と、
    前記テストチャート画像上の各位置における前記評価部の評価を色で表す評価画像を生成する画像生成部と、
    前記評価画像を、前記テストチャート画像と並べて、または、前記テストチャート画像に重畳して表示する表示部と、
    を備える評価システム。
  2. 前記評価部は、前記テストチャート画像中に含む文字のうち、線の太さが一定である文字を用いて前記撮像部の性能を評価するものである請求項1に記載の評価システム。
  3. 前記評価部は、前記テストチャート画像中に含む複数の文字がランダムである場合に前記撮像部の性能を評価するものである請求項1または2に記載の評価システム。
  4. 前記評価部は、前記テストチャート画像中の前記テストチャートがグレースケールである場合に前記撮像部の性能を評価するものである請求項1に記載の評価システム。
  5. 前記評価部は、前記撮像部の解像度を評価する請求項1に記載の評価システム。
  6. 前記評価画像は、基準の解像度を有する部分を特定色で表し、かつ、前記基準の解像度よりも解像度が高い部分または前記基準の解像度よりも解像度が低い部分を前記特定色とは異なる色で表すことにより、前記基準の解像度よりも解像度が高い部分または前記基準の解像度よりも解像度が低い部分を示す請求項5に記載の評価システム。
  7. 前記画像生成部は、光学文字認識ソフトウェアの識字率に基づいて前記基準の解像度を定め、かつ、
    前記評価画像は、前記光学文字認識ソフトウェアを用いて前記テストチャート画像が含む文字を認識する際に、少なくとも文字を認識可能な部分と文字を認識できない部分を異なる色で表す請求項6に記載の評価システム。
  8. 前記評価部は、前記撮像部が含むレンズの色性能を評価する請求項1に記載の評価システム。
  9. 前記画像生成部は、前記テストチャート画像の各位置における色収差に起因する色にじみを画像化した前記評価画像を生成する請求項8に記載の評価システム。
  10. 前記画像生成部は、像高に対して軸上色収差及び倍率色収差の大きさを色で表す前記評価画像を生成する請求項8または9に記載の評価システム。
  11. 前記入力部に入力する前記テストチャート画像を撮像する撮像部をさらに備える請求項1に記載の評価システム。
  12. 前記テストチャートをさらに備える請求項1に記載の評価システム。
  13. 前記テストチャートが含む文字は、線の太さが一定である請求項12に記載の評価システム。
  14. 前記テストチャートが含む複数の文字はランダムである請求項12または13に記載の評価システム。
  15. 前記テストチャートが含む複数の文字の色は単色である請求項12に記載の評価システム。
  16. 入力部が、複数の文字を含むテストチャートを撮像したテストチャート画像を入力するステップと、
    評価部が、前記テストチャート画像を用いて撮像部の性能を評価するステップと、
    画像生成部が、前記テストチャート画像上の各位置における前記評価部の評価を色で表す評価画像を生成するステップと、
    表示部が、前記評価画像を、前記テストチャート画像と並べて、または、前記テストチャート画像に重畳して表示するステップと、
    を備える評価方法。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108881901A (zh) * 2018-09-17 2018-11-23 安徽星格科技有限公司 一种文字和数字的识别度检测装置和检测方法
CN113784119B (zh) * 2021-09-26 2023-05-02 联想(北京)有限公司 一种对焦检测方法、装置及电子设备
CN114298254B (zh) * 2021-12-27 2024-03-15 亮风台(上海)信息科技有限公司 一种获取光学设备的显示参数测试信息的方法与设备

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3893922B2 (ja) * 2000-10-18 2007-03-14 セイコーエプソン株式会社 レンズの評価方法およびレンズ評価装置
WO2006062260A1 (ja) * 2004-12-10 2006-06-15 Canon Kabushiki Kaisha 電子写真感光体
JP2006279865A (ja) * 2005-03-30 2006-10-12 Fuji Photo Film Co Ltd チャート表示装置
JP2006325122A (ja) 2005-05-20 2006-11-30 Otsuka Denshi Co Ltd 動画表示性能判定方法、検査画面及び動画表示性能判定装置
JP4629629B2 (ja) * 2006-07-31 2011-02-09 大日本印刷株式会社 デジタルカメラの偽色評価方法、デジタルカメラの偽色評価装置及びデジタルカメラの偽色評価プログラム
JP5489392B2 (ja) 2007-05-09 2014-05-14 オリンパス株式会社 光学系評価装置、光学系評価方法および光学系評価プログラム
US8532371B2 (en) * 2010-10-04 2013-09-10 Datacolor Holding Ag Method and apparatus for evaluating color in an image
JP6255892B2 (ja) 2013-10-23 2018-01-10 富士通株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
CN105763870B (zh) * 2014-09-30 2018-01-16 宁波舜宇光电信息有限公司 一种十字线立体测试标版及其形成方法
CN104677853B (zh) * 2015-01-27 2017-06-27 天津大学 一种基于近红外高光谱的壁画起甲病害评估方法

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