JP6708749B2 - 画像評価装置、画像評価方法及び画像評価プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像評価装置、画像評価方法及び画像評価プログラムに関する。
本願は、２０１６年１１月１０日に日本に出願された特願２０１６−２１９７１６号と、２０１６年１１月１８日に日本に出願された特願２０１６−２２４９２２号とに基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。

ハードディスクドライブや半導体記憶装置の記憶容量の増加に伴い、大量の画像を蓄積することが可能になっている（特許文献１参照）。蓄積された画像間における差異を検出する技術も検討されている（特許文献２参照）。しかし、蓄積される画像が増えるほど、適切ではない画像の数若しくは／及び割合も増えると想定され、蓄積された複数の画像に基づいた適切な評価を行うことが困難になる。蓄積された複数の画像の評価が困難になる原因として、例えば、蓄積された複数の画像に基づいた評価指標を定めにくいことがある。

特開２０１４−８６９１３号公報 特許第４９９５７８７号公報

上記事情に鑑み、本発明は、蓄積された複数の画像の品質に基づいた評価指標を得ることができる画像評価装置、画像評価方法及び画像評価プログラムを提供することを目的としている。

本発明の第１の態様における画像評価装置は、ほぼ同一の空間領域が撮像された３枚以上の複数の画像のうちの一つの画像である対象画像と、前記複数の画像のうち前記対象画像以外の画像である参照画像との差異の有無についての判定結果を取得する判定結果取得部と、前記対象画像と前記参照画像との間で差異があると判定された数と、前記対象画像と前記参照画像との間で差異がないと判定された数との少なくとも一方に基づき、前記複数の画像の評価指標を取得する評価指標取得部と、を備える。

本発明の第２の態様によれば、第１の態様の画像評価装置において、前記複数の画像は、時系列の画像であり、前記判定結果取得部により取得される前記判定結果は、前記対象画像内の領域の小画像と、前記参照画像内の領域の小画像との差異の有無を示し、前記評価指標取得部は、前記小画像間の差異があると判定された前記領域の組の数を前記時系列の画像について前記対象画像内の前記領域ごとに検出した結果を前記評価指標として得る。

本発明の第３の態様によれば、上記の第２の態様の画像評価装置において、前記評価指標取得部は、前記小画像間の差異の有無が誤判定される確率が第１閾値未満である場合、差異を評価すべき優先度を表す値を前記評価指標として得る。

本発明の第４の態様によれば、上記の第２の態様の画像評価装置において、前記評価指標取得部は、前記小画像間の差異の有無が誤判定される確率が第１閾値以上である場合、前記小画像間の差異があると判定された結果の確度を表す値を前記評価指標として得る。

本発明の第５の態様によれば、上記の第３又は第４の態様の画像評価装置において、前記評価指標に応じた値と第２閾値との比較結果に基づいて、前記小画像間の差異の有無を表す２値の前記評価指標を得る２値化部をさらに備える。

本発明の第６の態様によれば、上記の第２から第５の態様のいずれかの画像評価装置において、前記対象画像内の前記領域の小画像と前記参照画像内の前記領域の小画像との差異の有無を判定し、前記判定結果を得る差異判定部をさらに備える。

本発明の第７の態様によれば、上記の第２から第６の態様のいずれかの画像評価装置において、前記対象画像内の前記領域ごとに得た前記評価指標に基づいて、前記対象画像内の前記領域の前記小画像を拡大する画像処理部をさらに備える。

本発明の第８の態様によれば、上記の第１の態様の画像評価装置において、前記評価指標取得部は、前記評価指標に基づいて、前記複数の画像のうち前記空間領域に関する品質基準を満たしている画像と前記品質基準を満たしていない画像とを分別する。

本発明の第９の態様によれば、上記の第８の態様の画像評価装置において、前記評価指標取得部は、前記複数の画像における前記参照画像の総数に対する、前記対象画像との差異があると判定された前記参照画像の数の割合を、前記評価指標として取得する。

本発明の第１０の態様によれば、上記の第８の態様の画像評価装置において、前記評価指標取得部は、前記複数の画像における前記参照画像の総面積に対する、前記対象画像内の領域の小画像との差異があると判定された前記参照画像内の領域の小画像の総面積の割合と、前記複数の画像における前記参照画像内の領域の総数に対する、前記対象画像内の領域の小画像との差異があると判定された小画像を含む前記参照画像内の領域の数の割合とのいずれかを、前記評価指標として取得する。

本発明の第１１の態様によれば、上記の第９又は第１０の態様の画像評価装置において、前記品質基準を満たしていない前記対象画像を、前記評価指標と閾値との大小関係に基づいて前記複数の画像から除去する除去部をさらに備える。

本発明の第１２の態様によれば、上記の第８から第１１の態様のいずれかの画像評価装置において、前記対象画像と前記参照画像との差異の有無を判定する差異判定部をさらに備える。

本発明の第１３の態様によれば、上記の第１２の態様の画像評価装置において、前記差異判定部は、前記参照画像の面積に対する一定割合以上の面積で前記対象画像との差異があると判定された前記参照画像を、前記対象画像との差異がある前記参照画像であると判定する。

本発明の第１４の態様によれば、上記の第１２又は第１３の態様の画像評価装置において、前記差異判定部は、前記複数の画像から選択された画像との差異がないと判定された他の画像を前記複数の画像に含める。

本発明の第１５の態様における画像評価方法は、ほぼ同一の空間領域が撮像された３枚以上の複数の画像のうちの一つの画像である対象画像と、前記複数の画像のうち前記対象画像以外の画像である参照画像との差異の有無についての判定結果を取得するステップと、前記対象画像と前記参照画像との間で差異があると判定された数と、前記対象画像と前記参照画像との間で差異がないと判定された数との少なくとも一方に基づき、前記複数の画像の評価指標を取得するステップと、を含む。

本発明の第１６の態様における画像評価プログラムは、画像評価装置が備えるコンピュータを、ほぼ同一の空間領域が撮像された３枚以上の複数の画像のうちの一つの画像である対象画像と、前記複数の画像のうち前記対象画像以外の画像である参照画像との差異の有無についての判定結果を取得する判定結果取得部と、前記対象画像と前記参照画像との間で差異があると判定された数と、前記対象画像と前記参照画像との間で差異がないと判定された数との少なくとも一方に基づき、前記複数の画像の評価指標を取得する評価指標取得部と、として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、蓄積された複数の画像の品質に基づいた評価指標を得ることが可能となる。

第１実施形態における、評価支援システムの構成の例を示す図である。 第１実施形態における、時系列の画像の例を示す図である。 第１実施形態における、画像処理が施された画像の表示の第１例を示す図である。 第１実施形態における、画像処理が施された画像の表示の第２例を示す図である。 第１実施形態における、画像処理が施された画像の表示の第３例を示す図である。 第１実施形態における、画像処理が施された画像の表示の第４例を示す図である。 第１実施形態における、画像処理が施された画像の表示の第５例を示す図である。 第１実施形態における、画像処理が施された画像の表示の第６例を示す図である。 第１実施形態における、評価支援システムの動作の例を示すフローチャートである。 第２実施形態における、評価支援システムの構成の例を示す図である。 第３実施形態における、画像分別システムの構成の例を示す図である。 第３実施形態における、画像間の差異の有無の判定の第１例を示す図である。 第３実施形態における、画像間の差異の有無の判定の第２例を示す図である。 第３実施形態における、画像分別システムの動作の例を示すフローチャートである。 第４実施形態における、画像間の差異の有無の判定の第１例を示す図である。 第４実施形態における、画像間の差異の有無の判定の第２例を示す図である。 第４実施形態における、画像分別システムの動作の例を示すフローチャートである。 第５実施形態における、画像分別システムの動作の例を示すフローチャートである。 第６実施形態における、画像分別システムの構成の例を示す図である。 第６実施形態における、画像分別システムの動作の例を示すフローチャートである。

本発明の画像評価装置、画像評価方法及び画像評価プログラムに係る実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
（第１実施形態）
図１は、評価支援システム１の構成の例を示す図である。評価支援システム１は、画像間の差異を評価するユーザの判断を支援するシステムである。評価支援システム１は、データベース１０と、評価支援装置２０ａと、表示装置３０とを備える。

データベース１０は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の不揮発性の記録媒体（非一時的な記録媒体）を有する記憶装置である。データベース１０は、時系列の画像を記憶する。以下、時系列の画像には、ほぼ同一の空間領域が撮像されている。時系列の画像は、ほぼ同じ空間領域が撮像されていれば、画像ごとに異なる方向から撮像されていてもよいし、画像ごとに縮尺が異なっていてもよい。画像は、例えば、医用画像、監視用画像、航空画像又は衛星画像である。衛星画像は、例えば、１日に１回程度の周期で人工衛星によって撮像された地表のほぼ同一地域の画像である。

以下、画像は、ユーザが所望する予め定められた品質基準を満たしている画像（鮮明画像）である。品質基準とは、例えば、撮像対象の空間領域のうち一定以上の面積の空間領域が撮像されているという品質基準である。画像が航空画像又は衛星画像である場合、品質基準とは、一定以上の面積の領域が雲や霧に隠されることなく撮像されているという品質基準である。撮像対象は、例えば、変化の有無を検出したい被写体であってもよい。撮像対象の空間領域又は撮像対象が撮像された画像とは、変化の有無を検出したい被写体が撮像されている画像であってもよい。
品質基準の他の例として、蓄積されている画像間における撮像対象の変化の検出しやすさを品質基準としてもよい。例えば、画像の面積に対する撮像対象が写っている面積の比を用いてもよい。画像において撮像対象が他の被写体に隠れずに写っている面積の比が所定値以上である場合に、当該画像が品質基準を満たしていると判定してもよい。さらに、画像において撮像対象が明りょうに写っている場合に、当該画像が品質基準を満たしていると判定してもよい。すなわち、品質基準は、撮像対象又は撮像対象の空間領域に関して定められてもよい。

画像には、複数の領域（ブロック）が含まれている。画像内の領域の形状は、例えば、矩形である。画像内の領域は、例えば、ＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）等のマクロブロック（MB: Macro Block）、ＨＥＶＣ（High Efficiency Video Coding）等の符号化ユニット（CU: Coding Unit）、最大符号化ユニット（LCU: Largest CU）、予測ユニット（PU：Prediction Unit）、変換ユニット（TU：Transform Unit）の単位で、画像に定められる。以下、領域は、最大符号化ユニットの単位で画像に定められる場合について説明する。

画像評価装置としての評価支援装置２０ａは、画像間の差異を評価するユーザの判断を支援する装置である。評価支援装置２０ａは、ユーザが差異を評価する領域を含む時系列の画像を、データベース１０から取得する。評価支援装置２０ａは、画像内の領域ごとに、時系列の画像間の差異の有無を判定する。

評価支援装置２０ａは、どの領域を優先して時系列の画像間の差異を評価するかをユーザが判断するための評価指標を、領域ごとの差異の有無を表す判定結果に基づいて、画像内の領域に付与する。評価支援装置２０ａは、領域に付与された評価指標を、表示装置に送信する。評価支援装置２０ａは、評価指標に基づいて画像に画像処理を施してもよい。評価支援装置２０ａは、画像処理が施された画像を表示装置３０に送信する。

表示装置３０は、液晶ディスプレイや発光ダイオード（LED: light emitting diode）を有する画面を備える。表示装置３０は、領域に付与された評価指標を画面に表示する。表示装置３０は、評価支援装置２０ａによって画像処理が施された画像を画面に表示する。これによって、ユーザは、画面に表示された画像及び評価指標に基づいて、画像内の領域ごとに画像間の差異を評価することができる。

表示装置３０は、タッチパネル等の操作デバイスを画面に備えてもよい。表示装置３０は、タッチパネル等の操作デバイスが受け付けた操作に応じた信号を、評価支援装置２０ａに送信してもよい。

評価支援装置２０ａの構成を説明する。
評価支援装置２０ａは、サイズ取得部２１と、パラメータ決定部２２と、画像取得部２３と、符号化部２４と、差異判定部２５と、評価指標部２６と、画像処理部２７と、記憶部２８とを備える。

サイズ取得部２１とパラメータ決定部２２と画像取得部２３と符号化部２４と差異判定部２５と評価指標部２６と画像処理部２７とのうち一部又は全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、記憶部２８に記憶されたプログラムを実行することにより実現されてもよいし、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。

サイズ取得部２１は、画像上での判定対象の差異のサイズ（以下「判定サイズ」という。）を表す情報（以下「判定サイズ情報」という。）を外部から取得する。以下、判定サイズは、最大符号化ユニットのサイズである。判定サイズは、例えば、画素数を用いて表される。サイズ取得部２１は、判定サイズ情報をパラメータ決定部２２に送信する。

パラメータ決定部２２は、判定サイズに基づいて、最大符号化ユニットのサイズ（以下「符号化サイズ」という。）を少なくとも決定する。パラメータ決定部２２は、符号化サイズを表す情報等を含む符号化パラメータを、符号化部２４に送信する。

画像取得部２３は、ユーザが領域ごとに差異を評価する時系列の画像を、データベース１０から取得する。画像取得部２３は、３枚以上の時系列の画像を取得する。画像取得部２３は、一例として、第１画像から第４画像までの４枚の画像を取得する。以下、第１画像は、最も新しい時刻に撮像された画像である。第２画像は、第１画像の次に新しい時刻に撮像された画像である。第３画像は、第２画像の次に新しい時刻に撮像された画像である。第４画像は、最も過去の時刻に撮像された画像である。画像取得部２３は、時系列の画像を符号化部２４及び画像処理部２７に送信する。

符号化部２４は、時系列の画像を符号化する。例えば、符号化部２４は、符号化パラメータに基づいて、Ｈ．２６４／ＡＶＣ（Advanced Video Coding）、ＨＥＶＣ、ＭＰＥＧ等の動画像符号化処理を実行してもよい。符号化部２４は、符号化パラメータに基づいて、ＪＰＥＧ等の静止画符号化処理を実行してもよい。

以下では、時系列の画像のうちの複数の参照画像は、第２画像、第３画像及び第４画像である。参照画像との差異の有無が判定される対象の画像（以下「対象画像」という。）は、第１画像である。時系列の画像のうち対象画像及び参照画像は、予め定められた条件に基づいて、例えば画像取得部２３によって振り分けられる。時系列の画像は、対象画像と参照画像とに分けられてデータベース１０に記憶されていてもよい。

符号化部２４は、対象画像及び参照画像を、判定サイズに基づいて符号化する。符号化部２４は、ＨＥＶＣの動画像符号化処理を実行する場合、対象画像及び参照画像に、判定サイズに基づくＨＥＶＣイントラ符号化処理を施す。

以下、対象画像内の最大符号化ユニットを「対象ＬＣＵ」という。以下、対象画像において対象ＬＣＵに隣接する最大符号化ユニットを「隣接ＬＣＵ」という。以下、参照画像において対象ＬＣＵの位置と空間的にほぼ同じ位置の最大符号化ユニットを「同位置ＬＣＵ」という。以下、領域内の画像を「領域の小画像」という。

差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との差異の有無を、対象ＬＣＵの領域の小画像の符号化情報と隣接ＬＣＵの領域の小画像の符号化情報との差異に基づいて判定する。例えば、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との差異の有無を、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との差異に基づいて判定する。

差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との差異がある場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との差異の有無をさらに判定する。

差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との差異の有無を、対象ＬＣＵの領域の小画像の符号化情報と同位置ＬＣＵの領域の小画像の符号化情報との差異に基づいて判定する。例えば、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との差異の有無を、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との差異に基づいて判定する。

差異判定部２５が対象画像及び参照画像の間の差異の有無を判定する方法は、特定の方法に限定されない。以下、一例として、差異判定部２５が符号化処理における発生符号量に基づいて小画像間の差異の有無を判定する方法について説明する。

差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と、対象ＬＣＵの領域の上下左右の各隣接ＬＣＵの領域の発生符号量とを比較する。例えば、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が下記の第１条件から第８条件までのいずれかを満たすか否かを判定する。

第１条件：ｍａｘ（Ｒ（Ｎ−１）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ−１））＞Ｒ＿Ｔｈ１
第２条件：ｍａｘ（Ｒ（Ｎ＋１）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ＋１））＞Ｒ＿Ｔｈ１
第３条件：ｍａｘ（Ｒ（Ｎ−ｘ）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ−ｘ））＞Ｒ＿Ｔｈ１
第４条件：ｍａｘ（Ｒ（Ｎ＋ｘ）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ＋ｘ））＞Ｒ＿Ｔｈ１

第５条件：ｍｉｎ（Ｒ（Ｎ−１）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ−１））＜Ｒ＿Ｔｈ２
第６条件：ｍｉｎ（Ｒ（Ｎ＋１）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ＋１））＜Ｒ＿Ｔｈ２
第７条件：ｍｉｎ（Ｒ（Ｎ−ｘ）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ−ｘ））＜Ｒ＿Ｔｈ２
第８条件：ｍｉｎ（Ｒ（Ｎ＋ｘ）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ＋ｘ））＜Ｒ＿Ｔｈ２

ここで、Ｒは、最大符号化ユニットの領域の発生符号量を表す。ｍａｘ（Ｒ（Ｎ−１），Ｒ（Ｎ））は、発生符号量Ｒ（Ｎ−１）及びＲ（Ｎ）のうち大きい値を表す。ｍｉｎ（Ｒ（Ｎ−１），Ｒ（Ｎ））は、発生符号量Ｒ（Ｎ−１）及びＲ（Ｎ）のうち小さい値を表す。Ｒ＿Ｔｈ１は、Ｒ＿Ｔｈ１＞１を満たす発生符号量閾値である。Ｒ＿Ｔｈ２は、０＜Ｒ＿Ｔｈ２≦１を満たす発生符号量閾値である。Ｎは、対象画像内のＮ番目の対象ＬＣＵを表す。Ｎ−１は、対象ＬＣＵの左の隣接ＬＣＵを表す。Ｎ＋１は、対象ＬＣＵの右の隣接ＬＣＵを表す。Ｎ−ｘは、対象ＬＣＵの上の隣接ＬＣＵを表す。Ｎ＋ｘは、対象ＬＣＵの下の隣接ＬＣＵを表す。

差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１条件から第８条件までのいずれも満たさない場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定する。すなわち、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との差が少ない場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定する。差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定された結果を、対象ＬＣＵの領域に対応付けて記憶部２８に記録する。

差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１条件から第８条件までのいずれかの条件を満たす場合、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と、同位置ＬＣＵの領域の発生符号量とを比較する。例えば、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が下記の第９条件又は第１０条件を満たすか否かを判定する。

第９条件：ｍａｘ（Ｒ＿Ａ（Ｎ）／Ｒ＿Ｂ（Ｎ），Ｒ＿Ｂ（Ｎ）／Ｒ＿Ａ（Ｎ））＞Ｒ＿Ｔｈ３
第１０条件：ｍｉｎ（Ｒ＿Ａ（Ｎ）／Ｒ＿Ｂ（Ｎ），Ｒ＿Ｂ（Ｎ）／Ｒ＿Ａ（Ｎ））＜Ｒ＿Ｔｈ４

ここで、Ｒ＿Ａは、参照画像「Ａ」内の同位置ＬＣＵの領域の発生符号量を表す。Ｒ＿Ｂは、対象画像「Ｂ」内の対象ＬＣＵの領域の発生符号量を表す。Ｒ＿Ｔｈ３は、Ｒ＿Ｔｈ３＞１を満たす発生符号量閾値である。Ｒ＿Ｔｈ４は、０＜Ｒ＿Ｔｈ４≦１を満たす発生符号量閾値である。

差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第９条件及び第１０条件のいずれも満たさない場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定する。すなわち、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との差が少ない場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定する。差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定された結果を、対象ＬＣＵの領域に対応付けて記憶部２８に記録する。

差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第９条件又は第１０条件を満たす場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異があると判定する。すなわち、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との差が多い場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異があると判定する。差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異があると判定されたことを表す判定結果を、対象ＬＣＵの領域に対応付けて記憶部２８に記録する。

差異判定部２５は、符号化部２４がＨＥＶＣの動画像符号化処理を実行した場合、画像の左上端に定められた符号化開始点をずらして符号化した場合における、小画像間の差異の有無の判定結果を算出してもよい。差異判定部２５は、符号化開始点をずらさずに符号化した場合の判定結果と符号化開始点をずらして符号化した場合の判定結果とを重畳した結果（論理和の結果）を、最終的な判定結果と定めてもよい。

図２は、時系列の画像の例を示す図である。図２では、画像１００−１は、対象画像であり、最も新しい時刻に撮像された画像である。画像１００−２は、参照画像であり、画像１００−１の次に新しい時刻に撮像された画像である。画像１００−３は、参照画像であり、画像１００−２の次に新しい時刻に撮像された画像である。画像１００−４は、参照画像であり、最も過去の時刻に撮像された画像である。

以下、画像１００−１〜１００−４に共通する事項については、符号の一部を省略して「画像１００」と表記する。画像１００には、一例として、領域１１０と領域１２０と領域１３０とが定められている。

図２では、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域１１０−１の小画像と同位置ＬＣＵの領域１１０−２の小画像との間の差異があると判定する。差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域１１０−１の小画像と同位置ＬＣＵの領域１１０−３の小画像との間の差異がないと判定する。差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域１１０−１の小画像と同位置ＬＣＵの領域１１０−４の小画像との間の差異がないと判定する。

図２では、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域１２０−１の小画像と同位置ＬＣＵの領域１２０−２の小画像との間の差異がないと判定する。差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域１２０−１の小画像と同位置ＬＣＵの領域１２０−３の小画像との間の差異があると判定する。差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域１２０−１の小画像と同位置ＬＣＵの領域１２０−４の小画像との間の差異があると判定する。

図２では、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域１３０−１の小画像と同位置ＬＣＵの領域１３０−２の小画像との間の差異があると判定する。差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域１３０−１の小画像と同位置ＬＣＵの領域１３０−３の小画像との間の差異があると判定する。差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域１３０−１の小画像と同位置ＬＣＵの領域１３０−４の小画像との間の差異があると判定する。

図１に戻り、評価支援装置２０ａの構成の説明を続ける。評価指標取得部としての評価指標部２６は、複数の対象ＬＣＵの領域のうちどの領域を優先して対象画像及び参照画像の間の差異を評価するかをユーザが判断するための評価指標を、小画像間の差異の有無を表す判定結果に基づいて、対象ＬＣＵの領域に付与する。

評価指標部２６は、小画像間の差異の有無の判定結果を、符号化部２４又は記憶部２８から取得する。評価指標部２６は、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組の数（変化有である組の数）を、対象画像内の対象ＬＣＵの領域ごとに、画像１００−１と２枚以上の参照画像とについて検出する。

図２では、領域１１０−１の小画像と領域１１０−２の小画像との間の差異があると判定されたので、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域１１０−１と同位置ＬＣＵの領域との組の数の検出結果（合算結果）は１である。

図２では、領域１２０−１の小画像と領域１２０−３の小画像との間の差異があると判定され、領域１２０−１の小画像と領域１２０−４の小画像との間の差異があると判定されたので、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域１２０−１と同位置ＬＣＵの領域との組の数の検出結果は２である。

図２では、領域１３０−１の小画像と領域１３０−２の小画像との間の差異があると判定され、領域１３０−１の小画像と領域１３０−３の小画像との間の差異があると判定され、領域１３０−１の小画像と領域１３０−４の小画像との間の差異があると判定されたので、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域１３０−１と同位置ＬＣＵの領域との組の数の検出結果は３である。

評価指標部２６は、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組の数の検出結果を、評価指標として対象ＬＣＵの領域に付与する。評価指標部２６は、検出結果を評価指標として画像処理部２７に出力する。評価指標部２６は、評価指標としての検出結果を、表示装置３０に出力してもよい。評価指標取得部としての評価指標部２６は、対象画像における対象ＬＣＵの領域と参照画像における同位置ＬＣＵの領域との間で差異があると判定された領域の数と、対象画像における対象ＬＣＵの領域と参照画像における同位置ＬＣＵの領域との間で差異がないと判定された領域の数との少なくとも一方に基づき、評価指標を取得してもよい。

評価指標は、差異判定部２５によって差異の有無が誤判定される確率が第１閾値未満である場合、差異を評価すべき優先度を表す。小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組の数が多い対象ＬＣＵの領域は、差異を評価すべき優先度が高い領域である。すなわち、小画像間の差異がないと判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組の数が多い対象ＬＣＵの領域は、差異を評価すべき優先度が低い領域である。
評価指標部２６は、対象画像における対象ＬＣＵの領域と参照画像における同位置ＬＣＵの領域との間で差異があると判定された領域の数に基づいて、対象ＬＣＵそれぞれを評価の優先度を示す階級に分類してもよい。評価指標部２６は、同位置ＬＣＵと差異があると判定された対象ＬＣＵが属する階級の優先度を、評価指標として得てもよい。

評価指標は、差異判定部２５によって差異の有無が誤判定される確率が第１閾値以上である場合、小画像間の差異があると判定された結果の確度を表す。小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組の数が多い対象ＬＣＵの領域は、小画像間の差異があると判定された結果の確度が高い領域である。すなわち、小画像間の差異がないと判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組の数が多い対象ＬＣＵの領域は、小画像間の差異がないと判定された結果の確度が高い領域である。

画像処理部２７は、評価指標としての検出結果を、評価指標部２６から取得する。画像処理部２７は、対象画像を画像取得部２３から取得する。画像処理部２７は、評価指標部２６による評価指標としての検出結果に基づいて、対象画像に画像処理を施す。画像処理部２７は、画像処理が施された対象画像を表示装置３０に出力する。画像処理部２７は、操作キー画像を含む画像を、グラフィカル・ユーザ・インタフェースの一つとして生成してもよい。

図３は、画像処理が施された画像１００−１の表示の第１例を示す図である。画像処理部２７は、領域１１０−１を囲む枠画像と領域１２０−１を囲む枠画像と領域１３０−１を囲む枠画像とを含む画像１００−１を、表示装置３０に出力する。領域１１０−１を囲む枠画像と領域１２０−１を囲む枠画像と領域１３０−１を囲む枠画像とは、評価指標としての検出結果に応じて異なってもよい。例えば、枠画像の枠の太さは、評価指標としての検出結果に応じて異なってもよい。枠画像の色は、評価指標としての検出結果に応じて異なってもよい。

以下、評価指標を表示する欄の画像を「指標表示欄画像」という。画像処理部２７は、指標表示欄画像１１１−１と指標表示欄画像１２１−１と指標表示欄画像１３１−１とを含む画像１００−１を、表示装置３０に出力してもよい。

図４は、画像処理が施された画像１００−１の表示の第２例を示す図である。画像処理部２７は、領域１１０−１と領域１２０−１と領域１３０−１とのうち、評価指標としての検出結果を表す値に応じて、領域を塗りつぶしてもよい。画像処理部２７は、領域１１０−１と領域１２０−１と領域１３０−１とのうち、評価指標としての検出結果を表す値に応じて、領域を点滅させてもよい。

図５は、画像処理が施された画像１００−１の表示の第３例を示す図である。画像処理部２７は、画像１００−１に地図を重畳してもよい。例えば、画像処理部２７は、地名や施設名等の名称を表示するための画像である名称表示欄画像１２２及び名称表示欄画像１３２を、画像１００−１に重畳してもよい。画像処理部２７は、地図上の施設の図形を表す地図画像１４０を、画像１００−１に重畳してもよい。画像処理部２７は、地図上の建物の立体図形を表す地図画像を、画像１００−１に重畳してもよい。

図６は、画像処理が施された画像１００−１の表示の第４例を示す図である。画像処理部２７は、画像１００−１内の領域の小画像が拡大された画像を生成してもよい。例えば、画像処理部２７は、領域１３０−１の小画像が拡大された画像である領域拡大画像１３０ａ−１を生成してもよい。領域拡大画像１３０ａ−１の解像度は、領域１３０−１における画像の解像度と比較して高くてもよい。画像処理部２７は、画像１００−１と領域拡大画像１３０ａ−１とが並べられた画像を、表示装置３０に出力してもよい。
画像処理部２７は、領域ごとに得られた評価指標に基づいて、拡大する小画像を画像１００−１内の領域の小画像から選択してもよい。例えば、画像処理部２７は、評価指標、優先度又は確度が最も高い領域の小画像を拡大してもよい。

図７は、画像処理が施された画像１００−１の表示の第５例を示す図である。画像処理部２７は、画像１００−１内の複数の領域の小画像が拡大された画像を生成してもよい。例えば、画像処理部２７は、領域１２０−１の小画像が拡大された画像である領域拡大画像１２０ａ−１を生成してもよい。例えば、画像処理部２７は、領域１３０−１の小画像が拡大された画像である領域拡大画像１３０ａ−１を生成してもよい。画像処理部２７は、領域拡大画像１２０ａ−１と領域拡大画像１３０ａ−１とが並べられた画像を、表示装置３０に出力してもよい。 画像処理部２７は、領域ごとに得られた評価指標に基づいて、拡大する小画像を画像１００−１内の領域の小画像から選択してもよい。例えば、画像処理部２７は、他の領域より評価指標、優先度又は確度が高い幾つかの領域の小画像を拡大してもよい。

図８は、画像処理が施された画像１００−１の表示の第６例を示す図である。画像処理部２７は、画像１００−１から画像１００−４までの各小画像について、領域拡大画像を生成してもよい。例えば、画像処理部２７は、領域拡大画像１３０ａ−１と同様に、領域拡大画像１３０ａ−２〜１３０ａ−４を生成してもよい。画像処理部２７は、領域拡大画像１３０ａ−１から領域拡大画像１３０ａ−４までの各画像が時系列に並べられた画像を、表示装置３０に出力してもよい。 画像処理部２７は、領域ごとに得られた評価指標に基づいて、拡大する小画像を画像１００−１〜１００−４内の領域の小画像から選択してもよい。例えば、画像処理部２７は、評価指標、優先度又は確度が最も高い領域の小画像と、当該領域に対応する参照画像内の領域の小画像とを拡大してもよい。

図１に戻り、評価支援装置２０ａの構成の説明を続ける。記憶部２８は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の不揮発性の記録媒体（非一時的な記録媒体）を有する記憶装置である。記憶部２８は、差異判定部２５による判定結果を記憶する。記憶部２８は、対象画像に撮像されているほぼ同一の空間領域の高解像度の画像を記憶してもよい。記憶部２８は、地図情報を記憶してもよい。記憶部２８は、評価指標部２６による検出結果を、評価指標として記憶してもよい。

図９は、評価支援システム１の動作の例を示すフローチャートである。サイズ取得部２１は、判定サイズ情報を取得する（ステップＳ１０１）。パラメータ決定部２２は、判定サイズに基づいて符号化サイズ等の符号化パラメータを決定する（ステップＳ１０２）。画像取得部２３は、３枚以上の時系列の画像を、データベース１０から取得する（ステップＳ１０３）。符号化部２４は、時系列の画像を符号化する（ステップＳ１０４）。

差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１条件から第８条件までのいずれかを満たすか否かを判定する（ステップＳ１０５）。対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１条件から第８条件までのいずれも満たさない場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定されたことを表す判定結果を記憶部２８に記録するため、ステップＳ１０７に処理を進める。

対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１条件から第８条件までのいずれかを満たす場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第９条件又は第１０条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０６）。

対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第９条件及び第１０条件のいずれも満たさない場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定されたことを表す判定結果を、記憶部２８に記録する（ステップＳ１０７）。

対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第９条件又は第１０条件を満たす場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、差異判定部２５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像と間の差異があると判定されたことを表す判定結果を、記憶部２８に記録する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０５からステップＳ１０７までの動作は、対象画像の領域（対象ＬＣＵ）それぞれに対して行われる。

評価指標部２６は、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組の数を、対象画像内の対象ＬＣＵの領域ごとに、画像１００−１と２枚以上の参照画像とについて検出する（ステップＳ１０８）。評価指標部２６は、検出結果を評価指標として画像処理部２７に出力する（ステップＳ１０９）。

画像処理部２７は、評価指標部２６による評価指標としての検出結果に基づいて、対象画像に画像処理を施す（ステップＳ１１０）。画像処理部２７は、画像処理が施された対象画像を表示装置３０に出力する（ステップＳ１１１）。

以上のように、第１実施形態の評価支援装置２０ａは、評価指標部２６を備える。評価指標部２６は、判定結果を取得する判定結果取得部として、ほぼ同一の空間領域が撮像された３枚以上の時系列の画像のうちの１枚である対象画像内の領域の小画像と時系列の画像のうちの他の複数の画像である複数の参照画像内の領域の小画像との差異の有無の判定結果を取得する。評価指標部２６は、小画像間の差異があると判定された領域の組の数を時系列の画像について対象画像内の領域ごとに検出した結果を評価指標として得る。すなわち、評価支援装置２０ａは、小画像間の差異の有無に基づいて、蓄積された時系列の画像の品質に基づいた評価指標を得ることができる。

従来の技術では、画像内の複数の領域のうちどの領域を優先して時系列の画像間の差異を評価するかをユーザは判断することが困難である、という問題があった。評価指標をユーザに与えることによって、第１実施形態の評価支援装置２０ａは、画像内の複数の領域のうちどの領域を優先して時系列の画像間の差異を評価するかをユーザが判断することを支援することが可能である。
画像評価装置としての評価支援装置２０ａは、データベース１０に記憶されている時系列の複数の画像に対して、画像間の差異に基づいた評価指標を得ることを特徴の一つとしている。評価支援装置２０ａにおいて、判定結果取得部としての評価指標部２６が、対象画像における対象ＬＣＵの領域と参照画像における同位置ＬＣＵの領域との間で差異についての判定結果を取得する。評価指標取得部としての評価指標部２６が、対象画像における対象ＬＣＵの領域と参照画像における同位置ＬＣＵの領域との間で差異があると判定された数と、対象画像における対象ＬＣＵの領域と参照画像における同位置ＬＣＵの領域との間で差異がないと判定された数との少なくとも一方に基づき、評価指標を対象画像内の領域ごとに取得する。画像間の差異に基づいた処理により、評価支援装置２０ａは、蓄積される画像が増えても、一貫した評価指標を得ることができる。さらに、評価支援装置２０ａは、得られた評価指標に基づいて、時系列の画像においていずれの領域の差異を優先して評価すべきかを示すことができ、時系列の画像における各領域に意味付けを行うことができる。

第１実施形態の評価指標部２６は、小画像間の差異の有無が誤判定される確率が第１閾値未満である場合、差異を評価すべき優先度を表す値を得る。第１実施形態の評価指標部２６は、小画像間の差異の有無が誤判定される確率が第１閾値以上である場合、小画像間の差異があると判定された結果の確度を表す値を得る。

（第２実施形態）
第２実施形態では、多値で表された評価指標としての検出結果が２値にまるめられる点が、第１実施形態と相違する。第２実施形態では、第１実施形態との相違点についてのみ説明する。

図１０は、評価支援システム１の構成の例を示す図である。評価支援システム１は、データベース１０と、評価支援装置２０ｂと、表示装置３０とを備える。評価支援装置２０ｂが出力する評価指標は、評価指標部２６によって付与された多値を表す評価指標に応じた値と第２閾値との比較結果である２値（小画像間の差異の有無）を表す。

画像評価装置としての評価支援装置２０ｂは、サイズ取得部２１と、パラメータ決定部２２と、画像取得部２３と、符号化部２４と、差異判定部２５と、評価指標部２６と、画像処理部２７と、記憶部２８と、２値化部２９とを備える。

画像取得部２３は、一例として、図２に示された時系列の画像をデータベース１０から取得する。第２実施形態では、差異判定部２５によって差異の有無が誤判定される確率は、予め定められた一定確率以上である。評価指標部２６は、評価指標としての検出結果を、２値化部２９に出力する。

２値化部２９は、評価指標部２６による評価指標としての検出結果に基づいて、小画像間の差異の有無（２値）で表される評価指標を得る。例えば、２値化部２９は、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組の数（変化有である組の数）を、対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組の総数で、対象ＬＣＵの領域ごとに除算する。すなわち、２値化部２９は、変化有である組の数の検出結果（合算結果）を、対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組の総数で、対象ＬＣＵの領域ごとに除算する。２値化部２９は、小画像間の差異の有無で表される評価指標を、対象ＬＣＵの領域に付与する。

図２では、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域１１０−１と同位置ＬＣＵの領域との組の数は１である。対象ＬＣＵの領域１１０−１と同位置ＬＣＵの領域との組の総数は３である。２値化部２９は、対象ＬＣＵの領域１１０−１について、評価指標部２６によって付与された評価指標に応じた値である除算結果（１／３）を得る。

図２では、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域１２０−１と同位置ＬＣＵの領域との組の数は２である。対象ＬＣＵの領域１２０−１と同位置ＬＣＵの領域との組の総数は３である。２値化部２９は、対象ＬＣＵの領域１２０−１について、評価指標部２６によって付与された評価指標に応じた値である除算結果（２／３）を得る。

図２では、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域１３０−１と同位置ＬＣＵの領域との組の数は３である。対象ＬＣＵの領域１３０−１と同位置ＬＣＵの領域との組の総数は３である。２値化部２９は、対象ＬＣＵの領域１３０−１について、評価指標部２６によって付与された評価指標に応じた値である除算結果（３／３）を得る。２値化部２９は、除算結果を記憶部２８に記録してもよい。

２値化部２９は、０から１までの間で予め定められた閾値と除算結果との大小関係を、対象ＬＣＵの領域ごとに比較する。２値化部２９は、除算結果が閾値以上である対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組を、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組であると定める。２値化部２９は、除算結果が閾値未満である対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組を、小画像間の差異がないと判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組であると定める。以下、閾値は、０以上１未満の値のうち（０．５）である。

図２では、２値化部２９は、除算結果（１／３）が閾値０．５未満である対象ＬＣＵの領域１１０−１と同位置ＬＣＵの領域との組を、小画像間の差異がないと判定された領域の組であると定める。２値化部２９は、小画像間の差異がないことを表す評価指標を、対象ＬＣＵの領域１１０−１に付与する。

２値化部２９は、除算結果（２／３）が閾値０．５以上である対象ＬＣＵの領域１２０−１と同位置ＬＣＵの領域との組を、小画像間の差異があると判定された領域の組であると定める。２値化部２９は、小画像間の差異があることを表す評価指標を、対象ＬＣＵの領域１２０−１に付与する。

２値化部２９は、除算結果（３／３）が閾値０．５以上である対象ＬＣＵの領域１３０−１と同位置ＬＣＵの領域との組を、小画像間の差異があると判定された領域の組であると定める。２値化部２９は、小画像間の差異があることを表す評価指標を、対象ＬＣＵの領域１３０−１に付与する。

２値化部２９は、小画像間の差異の有無（２値）を表す評価指標を、対象ＬＣＵの領域ごとに画像処理部２７に出力する。

画像処理部２７は、小画像間の差異の有無を表す評価指標を、２値化部２９から取得する。画像処理部２７は、小画像間の差異の有無を表す評価指標に基づいて、対象画像に画像処理を施す。

第２実施形態における評価指標は、小画像間の差異の有無で表される。差異判定部２５によって差異の有無が誤判定される確率が一定確率以上である場合、小画像間の差異があると２値化部２９によって判定された対象ＬＣＵの領域は、差異を評価すべき優先度が高い領域である。

以上のように、第２実施形態の評価支援装置２０ｂは、２値化部２９を備える。２値化部２９は、評価指標部２６による評価指標に応じた値と第２閾値との比較結果に基づいて、小画像間の差異の有無を表す評価指標を得る。

これによって、第２実施形態の評価支援装置２０ａは、差異の有無が誤判定される確率が一定確率以上である場合でも、画像内の複数の領域のうちどの領域を優先して時系列の画像間の差異を評価するかをユーザが判断することをより確実に支援することが可能である。

２値化部２９は、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組の数（変化有である組の数）と閾値との大小関係を、対象ＬＣＵの領域ごとに比較してもよい。２値化部２９は、変化有である組の数が閾値以上である対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組を、小画像間の差異があると判定された対象ＬＣＵの領域と同位置ＬＣＵの領域との組であると定めてもよい。このようにしても、第２実施形態の評価支援装置２０ａは、除算結果を用いる場合と同様の効果を得ることが可能である。
２値化部２９は、評価指標部２６により得られる優先度又は確度に基づいて、小画像間の差異の有無を表す２値の指標を得てもよい。例えば、２値化部２９は、確度が所定値以上である場合に小画像間に差異ありを示す指標を対象ＬＣＵの領域に付与し、確度が所定値未満である場合に小画像間に差異なしを示す指標を対象ＬＣＵの領域に付与してもよい。

（第３実施形態）
図１１は、画像分別システム３０１の構成の例を示す図である。画像分別システム３０１は、画像を分別するシステムである。画像分別システム３０１は、画像蓄積装置３１０と、データベース３２０と、画像評価装置としての画像分別装置３３０ａとを備える。

画像蓄積装置３１０は、画像を蓄積する情報処理装置である。画像蓄積装置３１０は、ユーザが所望する品質基準を満たしている画像を所定の精度で分別するフィルタ処理を、時系列の画像に施す。品質基準とは、例えば、撮像対象の空間領域のうち一定割合以上の面積の空間領域が撮像されているという品質基準である。例えば、画像が航空画像又は衛星画像である場合、品質基準とは、一定割合以上の面積の領域が雲や霧に隠されることなく撮像されているという品質基準である。時系列の画像には、ほぼ同一の空間領域が撮像されている。画像は、例えば、医用画像、監視用画像、航空画像又は衛星画像である。衛星画像は、例えば、１日に１回程度の周期で人工衛星によって撮像された地表のほぼ同一の空間領域の画像である。
品質基準の他の例として、第３実施形態及び後述する第４〜第６実施形態においても、蓄積されている画像間における撮像対象の変化の検出しやすさを品質基準としてもよい。さらに、画像において撮像対象が明りょうに写っている場合に、当該画像が品質基準を満たしていると判定してもよい。すなわち、品質基準は、撮像対象に関して定められてもよい。

画像蓄積装置３１０は、例えば、特許文献１の図９、図１２及び図１３に示されたデータ評価部の処理をフィルタ処理として実行する。画像蓄積装置３１０は、フィルタ処理によって分別された時系列の画像をデータベース３２０に蓄積する。第３実施形態では、画像蓄積装置３１０は、所定の精度のフィルタ処理によって分別された画像をデータベース３２０に蓄積した後、データベース３２０に蓄積されている時系列の画像に新たな画像を追加しない。

データベース３２０は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の不揮発性の記録媒体（非一時的な記録媒体）を有する記憶装置である。データベース３２０は、所定の精度のフィルタ処理によって分別された時系列の画像を記憶する。データベース３２０が記憶している時系列の画像のうち多くは、ユーザが所望する品質基準を満たしている画像である。例えば、データベース３２０に蓄積された時系列の画像のうち過半数の画像は、ユーザが所望する品質基準を満たしている画像（鮮明画像）である。しかしながら、データベース３２０が記憶している時系列の画像のうち一部は、フィルタ処理の精度に応じて、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像である。

画像には、複数の領域（ブロック）が含まれている。画像内の領域の形状は、例えば、矩形である。画像内の領域は、例えば、ＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）等のマクロブロック（MB: Macro Block）、ＨＥＶＣ（High Efficiency Video Coding）等の符号化ユニット（CU: Coding Unit）、最大符号化ユニット（LCU: Largest CU）、予測ユニット（PU：Prediction Unit）、変換ユニット（TU：Transform Unit）の単位で、画像に定められる。領域は、最大符号化ユニットの単位で画像に定められる場合について説明する。

画像分別装置３３０ａは、データベース３２０に記憶されている時系列の画像を分別する情報処理装置である。画像分別装置３３０ａは、時系列の画像をデータベース３２０から取得する。画像分別装置３３０ａは、時系列の画像間の差異の有無を判定する。画像分別装置３３０ａは、データベース３２０に記憶されている時系列の画像のうち、ユーザが所望する品質基準を満たしている画像とユーザが所望する品質基準を満たしていない画像とを分別する。画像分別装置３３０ａは、データベース３２０に記憶されている時系列の画像から、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像を除去する。

画像分別装置３３０ａは、サイズ取得部３３１と、パラメータ決定部３３２と、画像取得部３３３と、符号化部３３４と、差異判定部３３５と、分別部３３６と、記憶部３３７と、除去部３３８とを備える。

サイズ取得部３３１とパラメータ決定部３３２と画像取得部３３３と符号化部３３４と差異判定部３３５と分別部３３６と除去部３３８とのうち一部又は全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、記憶部３３７に記憶されたプログラムを実行することにより実現されてもよいし、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。

サイズ取得部３３１は、画像上での差異を判定したい対象（画像上での判定対象）のサイズ（以下「判定サイズ」という。）を表す情報（以下「判定サイズ情報」という。）を外部から取得する。以下、判定サイズは、最大符号化ユニットのサイズである。判定サイズは、例えば、画素数を用いて表される。サイズ取得部３３１は、判定サイズ情報をパラメータ決定部３３２に送信する。

パラメータ決定部３３２は、最大符号化ユニットのサイズ（以下「符号化サイズ」という。）等を表す情報を含む符号化パラメータを、判定サイズに基づいて少なくとも決定する。パラメータ決定部３３２は、符号化サイズを表す情報等を含む符号化パラメータを、符号化部３３４に送信する。

画像取得部３３３は、時系列の画像をデータベース３２０から取得する。画像取得部３３３は、例えば、３枚以上の時系列の画像を取得する。画像取得部３３３は、時系列の画像を符号化部３３４に送信する。以下、参照画像との差異の有無が判定される対象の画像を「対象画像」という。参照画像は、時系列画像の画像であって対象画像以外の画像である。時系列の画像は、予め定められた条件に基づいて、画像取得部３３３又は差異判定部３３５によって対象画像及び参照画像に振り分けられる。時系列の画像は、対象画像と参照画像とに分けられてデータベース３２０に記憶されていてもよい。

符号化部３３４は、時系列の画像を符号化する。例えば、符号化部３３４は、符号化パラメータに基づいて、Ｈ．２６４／ＡＶＣ（Advanced Video Coding）、ＨＥＶＣ、ＭＰＥＧ等の動画像符号化処理を実行する。符号化部３３４は、符号化パラメータに基づいて、ＪＰＥＧ等の静止画符号化処理を実行してもよい。

符号化部３３４は、対象画像及び参照画像を、判定サイズに基づいて符号化する。符号化部３３４は、ＨＥＶＣの動画像符号化処理を実行する場合、対象画像及び参照画像に、判定サイズに基づくＨＥＶＣイントラ符号化処理を施す。

以下、対象画像内の最大符号化ユニットを「対象ＬＣＵ」という。対象画像において対象ＬＣＵに隣接する最大符号化ユニットを「隣接ＬＣＵ」という。参照画像において対象ＬＣＵの位置と空間的に同じ位置の最大符号化ユニットを「同位置ＬＣＵ」という。領域内の画像を「領域の小画像」という。

差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との差異の有無を、対象ＬＣＵの領域の小画像の画素値と隣接ＬＣＵの領域の小画像の画素値との差異に基づいて判定する。例えば、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との差異の有無を、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との差異に基づいて判定する。

差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との差異がある場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との差異の有無をさらに判定する。差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との差異の有無を、対象ＬＣＵの領域の小画像の画素値と同位置ＬＣＵの領域の小画像の画素値との差異に基づいて判定する。例えば、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との差異の有無を、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との差異に基づいて判定する。

差異判定部３３５が対象画像及び参照画像の間の差異の有無を判定する方法は、特定の方法に限定されない。以下、一例として、差異判定部３３５が符号化処理における発生符号量に基づいて小画像間の差異の有無を判定する方法について説明する。

差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と、対象ＬＣＵの領域の上下左右の各隣接ＬＣＵの領域の発生符号量とを比較する。例えば、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が下記の第１１条件から第１８条件までのいずれかを満たすか否かを判定する。

第１１条件：ｍａｘ（Ｒ（Ｎ−１）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ−１））＞Ｒ＿Ｔｈ１
第１２条件：ｍａｘ（Ｒ（Ｎ＋１）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ＋１））＞Ｒ＿Ｔｈ１
第１３条件：ｍａｘ（Ｒ（Ｎ−ｘ）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ−ｘ））＞Ｒ＿Ｔｈ１
第１４条件：ｍａｘ（Ｒ（Ｎ＋ｘ）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ＋ｘ））＞Ｒ＿Ｔｈ１

第１５条件：ｍｉｎ（Ｒ（Ｎ−１）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ−１））＜Ｒ＿Ｔｈ２
第１６条件：ｍｉｎ（Ｒ（Ｎ＋１）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ＋１））＜Ｒ＿Ｔｈ２
第１７条件：ｍｉｎ（Ｒ（Ｎ−ｘ）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ−ｘ））＜Ｒ＿Ｔｈ２
第１８条件：ｍｉｎ（Ｒ（Ｎ＋ｘ）／Ｒ（Ｎ），Ｒ（Ｎ）／Ｒ（Ｎ＋ｘ））＜Ｒ＿Ｔｈ２

ここで、Ｒは、最大符号化ユニットの領域の発生符号量を表す。ｍａｘ（Ｒ（Ｎ−１），Ｒ（Ｎ））は、発生符号量Ｒ（Ｎ−１）及びＲ（Ｎ）のうち大きい値を表す。ｍｉｎ（Ｒ（Ｎ−１），Ｒ（Ｎ））は、発生符号量Ｒ（Ｎ−１）及びＲ（Ｎ）のうち小さい値を表す。Ｒ＿Ｔｈ１は、Ｒ＿Ｔｈ１＞１を満たす発生符号量閾値である。Ｒ＿Ｔｈ２は、０＜Ｒ＿Ｔｈ２≦１を満たす発生符号量閾値である。Ｎは、対象画像内のＮ番目の対象ＬＣＵを表す。Ｎ−１は、対象ＬＣＵの左の隣接ＬＣＵを表す。Ｎ＋１は、対象ＬＣＵの右の隣接ＬＣＵを表す。Ｎ−ｘは、対象ＬＣＵの上の隣接ＬＣＵを表す。Ｎ＋ｘは、対象ＬＣＵの下の隣接ＬＣＵを表す。第１１条件から第１４条件における発生符号量閾値Ｒ＿Ｔｈ１は、第１条件から第４条件における発生符号量閾値Ｒ＿Ｔｈ１と同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。第１５条件から第１８条件における符号発生量閾値Ｒ＿Ｔｈ２は、第５条件から第８条件における符号発生量閾値Ｒ＿Ｔｈ２と同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。

差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１１条件から第１８条件までのいずれも満たさない場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定する。すなわち、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との差が少ない場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定する。差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定された結果を、対象ＬＣＵの領域に対応付けて記憶部３３７に記録する。

差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１１条件から第１８条件までのいずれかの条件を満たす場合、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と、同位置ＬＣＵの領域の発生符号量とを比較する。例えば、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が下記の第１９条件又は第２０条件を満たすか否かを判定する。

第１９条件：ｍａｘ（Ｒ＿Ａ（Ｎ）／Ｒ＿Ｂ（Ｎ），Ｒ＿Ｂ（Ｎ）／Ｒ＿Ａ（Ｎ））＞Ｒ＿Ｔｈ３
第２０条件：ｍｉｎ（Ｒ＿Ａ（Ｎ）／Ｒ＿Ｂ（Ｎ），Ｒ＿Ｂ（Ｎ）／Ｒ＿Ａ（Ｎ））＜Ｒ＿Ｔｈ４

ここで、Ｒ＿Ａは、参照画像「Ａ」内の同位置ＬＣＵの領域の発生符号量を表す。Ｒ＿Ｂは、対象画像「Ｂ」内の対象ＬＣＵの領域の発生符号量を表す。Ｒ＿Ｔｈ３は、Ｒ＿Ｔｈ３＞１を満たす発生符号量閾値である。Ｒ＿Ｔｈ４は、０＜Ｒ＿Ｔｈ４≦１を満たす発生符号量閾値である。第１９条件における発生符号量閾値Ｒ＿Ｔｈ３は、第９条件における発生符号量閾値Ｒ＿Ｔｈ３と同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。第２０条件における発生符号量閾値Ｒ＿Ｔｈ４は、第１０条件における発生符号量閾値Ｒ＿Ｔｈ４と同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。

差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１９条件及び第２０条件のいずれも満たさない場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定する。すなわち、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との差が少ない場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定する。差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定された結果を、対象ＬＣＵの領域に対応付けて記憶部３３７に記録する。

差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１９条件又は第２０条件を満たす場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異があると判定する。すなわち、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との差が多い場合、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異があると判定する。差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異があると判定されたことを表す判定結果を、対象ＬＣＵの領域に対応付けて記憶部３３７に記録する。

差異判定部３３５は、符号化部３３４がＨＥＶＣの動画像符号化処理を実行した場合、画像の左上端に定められた符号化開始点をずらして符号化した場合における、小画像間の差異の有無の判定結果を算出してもよい。差異判定部３３５は、符号化開始点をずらさずに符号化した場合の判定結果と符号化開始点をずらして符号化した場合の判定結果とを重畳した結果（論理和の結果）を、最終的な判定結果と定めてもよい。

図１２は、第３実施形態における、画像間の差異の有無の判定の例を示す図である。図１２では、符号化部３３４によって符号化された画像４００は、符号化される前の画像４００を用いて模式的に表されている。画像４００−１〜４００−５は、時系列の画像である。例えば、画像４００−１は、撮像時刻が最も新しい画像でもよい。第３実施形態では、参照画像が一例として４枚である場合について説明するが、参照画像が２枚以上であれば、画像分別装置３３０ａは、ユーザが所望する品質基準に応じて画像を分別することが可能である。

差異判定部３３５は、画像４００−１〜４００−５から１枚ずつ、対象画像とする画像を選択する。時系列の画像がＮ枚（Ｎは３以上の整数）である場合、差異判定部３３５は、（Ｎ×（Ｎ−１）／２）回、時系列の画像の間の差異を判定する。

図１２では、画像４００−１は対象画像である。画像４００−２〜４００−５は、参照画像である。差異判定部３３５は、対象画像として選択された画像４００−１と参照画像である画像４００−２〜４００−４との間の差異がないと判定する。図１２おける丸印は、画像間の差異がないと判定されたことを表す。差異判定部３３５は、対象画像として選択された画像４００−１と参照画像である画像４００−５との間の差異があると判定する。図１２におけるバツ印は、画像間の差異があると判定されたことを表す。差異判定部３３５は、画像４００−２〜４００−４を対象画像として選択した場合も同様に、対象画像と参照画像との差異の有無を判定する。

図１３は、第３実施形態における、画像間の差異の有無の判定の第２例を示す図である。図１３では、画像４００−１〜４００−４は、参照画像である。画像４００−５は、対象画像である。差異判定部３３５は、対象画像として選択された画像４００−５と参照画像である画像４００−１〜４００−４との間の差異があると判定する。

図１１に戻り、画像分別装置３３０ａの構成の説明を続ける。分別部３３６は、対象画像との差異があると判定された参照画像の数と、対象画像との差異がないと判定された参照画像の数との比較の結果（多数決の結果）に基づいて、時系列の画像のうち品質基準を満たしている画像と品質基準を満たしていない画像とを分別する。例えば、分別部３３６は、時系列の画像における参照画像の総数（合計数）に対する、対象画像との差異があると判定された参照画像の数の割合（比率）を、比較の結果（評価指標）として算出する。分別部３３６は、算出された割合が第３閾値以上であるか否かを、式（１）に示す大小関係に基づいて判定する。第３閾値は、予め定められた１未満の正値である。

（対象画像との差異があると判定された参照画像の数）／（参照画像の総数）≧第３閾値 …（１）

図１２では、画像４００−１〜４００−４が対象画像として選択された場合、式（１）の左辺の値は（１／４）である。図１３では、画像４００−５が対象画像として選択された場合、式（１）の左辺の値は（４／４）である。

分別部３３６は、式（１）の左辺の値が第３閾値以上となる対象画像を、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像（不鮮明画像）と定める。分別部３３６は、分別結果を表す情報を記憶部３３７に記録する。分別部３３６は、分別結果を表す情報を除去部３３８に出力する。分別結果は、例えば、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像の識別情報を含む。

記憶部３３７は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の不揮発性の記録媒体（非一時的な記録媒体）を有する記憶装置である。記憶部３３７は、差異判定部３３５による判定結果を記憶する。記憶部３３７は、分別部３３６による分別結果を記憶する。

除去部３３８は、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像を、データベース３２０に記録されている時系列の画像から分別結果に基づいて除去する。除去部３３８は、特許文献１の図９、図１２及び図１３に示されたデータ評価部の画像除去処理を実行してもよい。

図１４は、画像分別システム３０１の動作の例を示すフローチャートである。サイズ取得部３３１は、判定サイズ情報を取得する（ステップＳ４０１）。パラメータ決定部３３２は、符号化サイズ等の符号化パラメータを、判定サイズに基づいて少なくとも決定する（ステップＳ４０２）。画像取得部３３３は、時系列の画像をデータベース３２０から取得する（ステップＳ４０３）。符号化部３３４は、時系列の画像を符号化する（ステップＳ４０４）。

差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１１条件から第１８条件までのいずれかを満たすか否かを判定する（ステップＳ４０５）。対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１１条件から第１８条件までのいずれも満たさない場合（ステップＳ４０５：ＮＯ）、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と隣接ＬＣＵの領域の小画像と間の差異がないと判定されたことを表す判定結果を記憶部３３７に記録するため、ステップＳ４０７に処理を進める。

対象ＬＣＵの領域の発生符号量と隣接ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１１条件から第１８条件までのいずれかを満たす場合（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１９条件又は第２０条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ４０６）。

対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１９条件及び第２０条件のいずれも満たさない場合（ステップＳ４０６：ＮＯ）、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異がないと判定されたことを表す判定結果を、記憶部３３７に記録する。

対象ＬＣＵの領域の発生符号量と同位置ＬＣＵの領域の発生符号量との関係が第１９条件又は第２０条件を満たす場合（ステップＳ４０６：ＹＥＳ）、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像と間の差異があると判定されたことを表す判定結果を、記憶部３３７に記録する。第３実施形態では、差異判定部３３５は、対象画像の小画像と参照画像の小画像との間の差異があると判定された参照画像を、対象画像との差異がある参照画像であると判定し、記憶部３３７に記録する（ステップＳ４０７）。ステップＳ４０５からステップＳ４０７までの動作は、対象画像の領域（対象ＬＣＵ）それぞれに対して行われる。

分別部３３６は、差異があると判定された参照画像の数と、差異がないと判定された参照画像の数との比較の結果に基づいて、対象画像が品質基準を満たしているか否かを判定する。分別部３３６は、対象画像が品質基準を満たしているか否かに応じて複数の画像を分別する（ステップＳ４０８）。除去部３３８は、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像を、データベース３２０に記録されている時系列の画像から分別結果に基づいて除去する（ステップＳ４０９）。

以上のように、第３実施形態の画像分別装置３３０ａは、分別部３３６を備える。分別部３３６は、判定結果を取得する判定結果取得部として、複数の画像から選択された対象画像と参照画像との差異の有無の判定結果を取得する。評価指標取得部としての分別部３３６は、対象画像と参照画像との間で差異があると判定された数と、対象画像と参照画像との間で差異がないと判定された数との少なくとも一方に基づき、時系列の画像それぞれの評価指標を取得する。すなわち、分別部３３６は、データベース３２０に記録されている時系列の画像の品質に基づいた評価指標を得ることができる。
分別部３３６は、対象画像との差異があると判定された参照画像の数と対象画像との差異がないと判定された参照画像の数との比較の結果（評価指標）に基づいて、複数の画像のうち品質基準を満たしている画像と品質基準を満たしていない画像とを分別する。記憶部３３７に記憶されている画像の半数以上が撮像対象に関する品質基準を満たしている場合、分別部３３６は、比較の結果として得られる評価指標に基づいて、時系列の画像において品質基準を満たしていない画像を検出できる。したがって、分別部３３６は、評価指標に基づいて、品質基準を満たしている画像を時系列の画像から分別できる。

従来の技術では、ユーザが所望する品質基準に応じて画像を分別することができない、という問題があった。上記の分別によって、第３実施形態の画像分別装置３３０ａは、ユーザが所望する品質基準に応じて画像を分別することが可能である。第３実施形態の画像分別装置３３０ａは、単一の画像を解析する代わりに複数の画像を用いて画像を分別するので、精度良く画像を分別することが可能である。
画像評価装置としての画像分別装置３３０ａは、データベース３２０に記憶されている時系列の複数の画像に対して、画像間の差異に基づいた評価指標を得ることを特徴の一つとしている。画像間の差異に基づいた処理により、画像分別装置３３０ａは、蓄積される画像が増えても、一貫した評価指標を得ることができる。さらに、画像分別装置３３０ａは、得られた評価指標に基づいて、時系列の画像における品質基準に応じた分別を行うことができる。

（第４実施形態）
第４実施形態では、画像内の領域の小画像の面積に基づいて画像間の差異の有無を差異判定部３３５が判定する点が、第３実施形態と相違する。第４実施形態では、第３実施形態との相違点についてのみ説明する。

図１５は、第４実施形態における、画像間の差異の有無の判定の第１例を示す図である。画像４００−１〜４００−６は、時系列の画像である。画像４００は、３×３（＝９）の領域４１０〜４９０に区分されている。領域４１０〜４９０の小画像の各面積は、画像４００において同じである。

差異判定部３３５は、画像４００−１〜４００−６から１枚ずつ、対象画像とする画像を選択する。図１５では、画像４００−１は対象画像である。画像４００−２〜４００−６は、参照画像である。

差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異があるか否かを判定する。例えば、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域４９０−１の小画像と同位置ＬＣＵの領域４９０−２の小画像との間の差異があると判定する。時系列の画像が６枚である場合、差異判定部３３５は、１５（＝６×（６−１）／２）回、時系列の画像の間の差異を判定する。

画像４００−１と画像４００−２との間では、差異判定部３３５は、領域４９０−１の小画像と領域４９０−２の小画像との間で差異があると判定する。画像４００−１との差異がある画像４００−２の領域の小画像の総面積は、画像４００−２の面積の（１／９）である。すなわち、画像４００−１との差異がある画像４００−２の領域の小画像の数は、画像４００−２の領域の小画像の総数の（１／９）である。領域と小画像とは一対一で対応するので、領域の小画像の数は、領域の数と等しい。

画像４００−１と画像４００−３との間では、差異判定部３３５は、領域４９０−１の小画像と領域４９０−３の小画像との間で差異があると判定する。画像４００−１との差異がある画像４００−３の領域の小画像の総面積は、画像４００−３の面積の（１／９）である。すなわち、画像４００−１との差異がある画像４００−３の領域の小画像の数は、画像４００−３の領域の小画像の総数の（１／９）である。

画像４００−１と画像４００−４との間では、差異判定部３３５は、領域４８０−１の小画像と領域４８０−４の小画像との間で差異があると判定する。差異判定部３３５は、領域４９０−１の小画像と領域４９０−４の小画像との間で差異があると判定する。画像４００−１との差異がある画像４００−４の領域の小画像の総面積は、画像４００−４の面積の（２／９）である。すなわち、画像４００−１との差異がある画像４００−３の領域の小画像の数は、画像４００−３の領域の小画像の総数の（２／９）である。

画像４００−１と画像４００−５との間では、差異判定部３３５は、領域４５０−１の小画像と領域４５０−５の小画像との間で差異があると判定する。差異判定部３３５は、領域４８０−１の小画像と領域４８０−５の小画像との間で差異があると判定する。差異判定部３３５は、領域４９０−１の小画像と領域４９０−５の小画像との間で差異があると判定する。画像４００−１との差異がある画像４００−５の領域の小画像の総面積は、画像４００−５の面積の（３／９）である。すなわち、画像４００−１との差異がある画像４００−５の領域の小画像の数は、画像４００−５の領域の小画像の総数の（３／９）である。

画像４００−１と画像４００−６との間では、差異判定部３３５は、領域４９０−１の小画像と領域４９０−６の小画像との間で差異がないと判定する。画像４００−１との差異がある画像４００−６の領域の小画像の総面積は、画像４００−６の面積の（８／９）である。すなわち、画像４００−１との差異がある画像４００−６の領域の小画像の数は、画像４００−６の領域の小画像の総数の（８／９）である。

差異判定部３３５は、参照画像内の一定割合（第４閾値）以上の面積で対象画像との差異があると判定された参照画像を、対象画像との差異がある参照画像と定める。一定割合が（３／９）である場合、差異判定部３３５は、対象画像として選択された画像４００−１と参照画像である画像４００−２〜４００−４との間の差異がないと判定する。差異判定部３３５は、対象画像として選択された画像４００−１と参照画像である画像４００−５〜４００−６との間の差異があると判定する。

分別部３３６は、時系列の画像における参照画像の総数に対する、対象画像との差異がある参照画像の数の割合（２／５）を、比較の結果として算出する。分別部３３６は、算出された割合が第３閾値以上であるか否かを、式（１）に示す大小関係に基づいて判定する。第３閾値が（１／２）である場合、分別部３３６は、式（１）の左辺の値（割合）が第３閾値未満である画像４００−１を、ユーザが所望する品質基準を満たしている画像（鮮明画像）と定める。

図１６は、第４実施形態における、画像間の差異の有無の判定の第２例を示す図である。図１６では、画像４００−６は対象画像である。画像４００−１〜４００−５は、参照画像である。差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間の差異があるか否かを判定する。例えば、差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域４９０−６の小画像と同位置ＬＣＵの領域４９０−５の小画像との間の差異があると判定する。

画像４００−６と画像４００−１との間では、差異判定部３３５は、領域４９０−６の小画像と領域４９０−１の小画像との間で差異がないと判定する。画像４００−６との差異がある画像４００−１の領域の小画像の総面積は、画像４００−１の面積の（８／９）である。

画像４００−６と画像４００−２との間では、画像４００−６との差異がある画像４００−２の領域の小画像の総面積は、画像４００−２の面積の（９／９）である。画像４００−３〜４００−５についても、画像４００−２と同様に、差異がある領域の小画像の総面積は、画像４００−３〜４００−５の面積の（９／９）である。

差異判定部３３５は、参照画像内の一定割合（第４閾値）以上の面積で対象画像との差異があると判定された参照画像を、対象画像との差異がある参照画像と定める。一定割合が（３／９）である場合、差異判定部３３５は、対象画像として選択された画像４００−６と参照画像である画像４００−１〜４００−５との間の差異があると判定する。

分別部３３６は、参照画像の総数に対する、対象画像との差異がある参照画像の数の割合（５／５）を、比較の結果として算出する。分別部３３６は、算出された割合が第３閾値以上であるか否かを、式（１）に示す大小関係に基づいて判定する。第３閾値が（１／２）である場合、分別部３３６は、式（１）の左辺の値（割合）が第３閾値以上である画像４００−６を、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像と定める。例えば、データベース３２０に記憶されている時系列の画像において過半数の画像に撮像対象が明りょうに写っている場合、分別部３３６は、画像４００−６を撮像対象に関する品質基準を満たしていない不鮮明な画像と定める。

図１７は、第４実施形態における、画像分別システムの動作の例を示すフローチャートである。ステップＳ５０１〜ステップＳ５０７における動作は、図１４のステップＳ４０１〜ステップＳ４０７における動作と同様である。

差異判定部３３５は、対象ＬＣＵの領域の小画像と同位置ＬＣＵの領域の小画像との間で差異がある領域の小画像の面積を、参照画像ごとに検出する（ステップＳ５０８）。差異判定部３３５は、参照画像内の一定割合以上の面積で対象画像との差異があると判定された参照画像を、対象画像との差異がある参照画像と定める（ステップＳ５０９）。差異判定部３３５は、対象画像との差異がある参照画像を計数する（ステップＳ５１０）。

ステップＳ５１１〜ステップＳ５１２における動作は、図４のステップＳ４０８〜ステップＳ４０９における動作と同様である。

以上のように、第４実施形態の差異判定部３３５は、参照画像の面積に対する一定割合以上の面積で対象画像との差異があると判定された参照画像を、対象画像との差異がある参照画像であると判定する。これによって、第４実施形態の画像分別装置３３０ａは、ユーザが所望する品質基準に応じて、画像をより精度良く分別することが可能である。

（第５実施形態）
第５実施形態では、小画像間の差異がある領域の小画像の面積に応じて分別部３３６が画像を分別する点が、第３及び第４実施形態と相違する。第５実施形態では、第３及び第４実施形態との相違点についてのみ説明する。

差異判定部３３５は、時系列の画像における、対象画像内の領域の小画像との差異があると判定された参照画像内の領域の小画像の総面積を検出する。分別部３３６は、時系列の画像における参照画像の総面積に対する、対象画像内の領域の小画像との差異があると判定された参照画像内の領域の小画像の総面積の割合に基づいて、画像を分別する。分別部３３６は、時系列の画像における参照画像内の領域の総数に対する、対象画像内の領域の小画像との差異があると判定された小画像を含む参照画像内の領域の数の割合に基づいて、画像を分別してもよい。

第５実施形態における判定の一例を、図１６を用いて説明する。画像４００−６との差異がある画像４００−１の領域の小画像の数は、８個である。画像４００−６との差異がある画像４００−２の領域の小画像の数は、９個である。画像４００−６との差異がある画像４００−３の領域の小画像の数は、９個である。画像４００−６との差異がある画像４００−４の領域の小画像の数は、９個である。画像４００−６との差異がある画像４００−５の領域の小画像の数は、９個である。したがって、時系列の画像において、対象画像である画像４００−６の領域の小画像との差異がある参照画像の領域の小画像の総数は、計４４個である。

分別部３３６は、時系列の画像において、対象画像の領域の小画像との差異がある参照画像の領域の小画像の総数が閾値以上となる対象画像を、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像（不鮮明画像）と定める。図１６では、分別部３３６は、画像４００−６の領域の小画像との差異がある画像４００−１〜４００−５の領域の小画像の総数（４４）が第５閾値（２３）以上である画像４００−６を、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像（不鮮明画像）と定める。第５閾値は、各参照画像における領域の総数に対する半数に基づいて定められてもよい。

分別部３３６は、ユーザが所望する品質基準を満たしている画像であるか否かを、以下のように判定してもよい。

対象画像の領域の小画像との差異がある参照画像の領域の小画像の数は、時系列の画像における参照画像の総数の（４４／４５）である。すなわち、対象画像の領域の小画像との差異がある参照画像の領域の小画像の総面積は、時系列の画像における参照画像の総面積の（４４／４５）である。

分別部３３６は、時系列の画像における参照画像の総面積に対して、対象画像の領域の小画像との差異がある参照画像の領域の小画像の総面積の割合が閾値以上となる対象画像を、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像と定める。図１６では、分別部３３６は、時系列の画像における参照画像の総面積（４５）に対して、画像４００−６の領域の小画像との差異がある画像４００−１〜４００−５の領域の小画像の総面積の割合（４４／４５）が第６閾値（１／２）以上である画像４００−６を、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像と定めてもよい。

図１８は、第５実施形態における、画像分別システム３０１の動作の例を示すフローチャートである。ステップＳ６０１〜ステップＳ６０８における動作は、図１７のステップＳ５０１〜ステップＳ５０８における動作と同様である。

差異判定部３３５は、時系列の画像における、対象画像内の領域の小画像との差異があると判定された参照画像内の領域の小画像の総面積を検出する（ステップＳ６０９）。分別部３３６は、時系列の画像における参照画像の総面積に対する、対象画像内の領域の小画像との差異があると判定された参照画像内の領域の小画像の総面積の割合を検出する（ステップＳ６１０）。分別部３３６は、小画像の総面積の割合に基づいて画像を分別する（ステップＳ６１１）。ステップＳ６１２における動作は、図１７のステップＳ５１２における動作と同様である。

以上のように、第５実施形態の分別部３３６は、複数の画像における参照画像の総面積に対する、対象画像内の領域の小画像との差異があると判定された参照画像内の領域の小画像の総面積の割合に基づいて、対象画像との差異がある参照画像であると判定する。これによって、第５実施形態の画像分別装置３３０ａは、ユーザが所望する品質基準に応じて画像を分別することが可能である。

（第６実施形態）
第６実施形態では、データベース３２０に記憶されている時系列の画像に新たな画像が追加される点が、第３〜第５実施形態と相違する。第６実施形態では、第３〜第５実施形態との相違点についてのみ説明する。

図１９は、第６実施形態における、画像分別システム３０１の構成の例を示す図である。画像分別システム３０１は、画像蓄積装置３１０と、データベース３２０と、画像評価装置としての画像分別装置３３０ｂとを備える。画像蓄積装置３１０は、データベース３２０に記録しようとする新たな画像を、画像分別装置３３０ｂに送信する。画像蓄積装置３１０は、新たな画像が品質基準を満たす画像であるか否かを表す情報を、画像分別装置３３０ｂから取得する。画像蓄積装置３１０は、ユーザが所望する品質基準を新たな画像が満たしている場合、新たな画像をデータベース３２０に記録する。

画像取得部３３３は、データベース３２０に記憶されている時系列の画像には含まれていない新たな画像を、画像蓄積装置３１０から取得する。

差異判定部３３５は、画像蓄積装置３１０がデータベース３２０に記録しようとしている新たな画像との差異の有無を判定する参照画像として適した画像を、データベース３２０に記憶されている時系列の画像から選択する。

差異の有無を判定する参照画像として適した画像は、例えば、データベース３２０に記憶されている時系列の画像のうち最も平均的な画像である。最も平均的な画像の一例は、データベース３２０に記憶されている時系列の画像のうち他の画像との差異が最も少ないと判定された画像である。差異の有無を判定する参照画像として適した画像は、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像との差異が最も多い画像でもよい。

第６実施形態における差異判定部３３５の動作例を、図１５を用いて説明する。図１５では、ユーザが所望する品質基準を満たしていない画像４００−６が時系列の画像から除去されているので、データベース３２０は、画像４００−１〜４００−５を時系列の画像として記憶している。

差異判定部３３５は、ユーザが所望する品質基準を満たしている画像４００−１〜４００−５のうちから、新たな画像との差異の有無を判定する参照画像として適した画像を選択する。図１５では、差異判定部３３５は、画像４００−１と他の画像４００との間では、計７個の領域の小画像で差異があると判定する。差異判定部３３５は、画像４００−２と他の画像４００との間では、計４個の領域の小画像で差異があると判定する。差異判定部３３５は、画像４００−３と他の画像４００との間では、計４個の領域の小画像で差異があると判定する。差異判定部３３５は、画像４００−４と他の画像４００との間では、計５個の領域の小画像で差異があると判定する。

したがって、差異判定部３３５は、時系列の画像のうち他の画像との差異が最も少ないと判定された画像４００−２及び画像４００−３を、参照画像として選択する。差異判定部３３５は、画像４００−２又は画像４００−３のうちいずれかを、予め定められた条件に基づいて選択してもよい。予め定められた条件とは、例えば、撮像時刻がより新しい画像が選択されるという条件である。

差異判定部３３５は、画像蓄積装置３１０がデータベース３２０に記録しようとする新たな画像を、画像取得部３３３を介して画像蓄積装置３１０から取得する。差異判定部３３５は、画像蓄積装置３１０から取得された新たな画像と選択された参照画像との間の差異の有無を判定する。差異判定部３３５は、画像蓄積装置３１０から取得された新たな画像と選択された参照画像との間の差異がないと判定した場合、新たな画像が品質基準を満たす画像であると判定する。差異判定部３３５は、新たな画像が品質基準を満たす画像であるか否かを表す情報を、画像蓄積装置３１０に送信する。

図２０は、第６実施形態における、画像分別システム３０１の動作の例を示すフローチャートである。画像取得部３３３は、データベース３２０に記憶されている時系列の画像には含まれていない新たな画像を、画像蓄積装置３１０から取得する（ステップＳ７０１）。差異判定部３３５は、画像蓄積装置３１０がデータベース３２０に記録しようとしている新たな画像との差異の有無を判定する参照画像として適した画像を、データベース３２０に記憶されている時系列の画像から選択する（ステップＳ７０２）。

差異判定部３３５は、画像蓄積装置３１０から取得された新たな画像と選択された参照画像との間の差異の有無を判定する（ステップＳ７０３）。画像蓄積装置３１０から取得された新たな画像と選択された参照画像との間の差異がないと判定された場合（ステップＳ７０３：ＮＯ）、画像蓄積装置３１０は、新たな画像をデータベース３２０に記録する（ステップＳ７０４）。画像蓄積装置３１０から取得された新たな画像と選択された参照画像との間の差異があると判定された場合（ステップＳ７０３：ＹＥＳ）、画像分別装置３３０ｂは、処理を終了する。

以上のように、第６実施形態の差異判定部３３５は、データベース３２０の時系列の画像から選択された参照画像との差異がないと判定された新たな画像を、データベース３２０の時系列の画像に含める。これによって、第６実施形態の画像分別装置３３０ｂは、新たに撮像された画像をデータベース３２０の時系列の画像に含めるか否かを、効率良く判定することが可能である。第６実施形態の画像分別装置３３０ｂは、時系列の画像から選択された参照画像と新たな画像との差異の有無を差異判定部３３５が判定するので、新たな画像をデータベース３２０に記録するか否かの判定に要する画像の比較回数の増加を抑えることができる。

上述した実施形態における画像評価装置としての評価支援装置又は画像分別装置の少なくとも一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

例えば、本発明の実施に用いられる変化検出方法、及び小画像間の差異の有無を判定する方法は、上記の実施形態に記載された方法に限らず、画像特徴量や画素値、輝度値を比較や機械学習に基づいた方法等の従来の方法でもよい。

本発明は、蓄積された複数の画像の品質に基づいた評価指標を得ることが必要な用途に適用可能である。

１…評価支援システム、１０…データベース、２０ａ…評価支援装置、２０ｂ…評価支援装置、２１…サイズ取得部、２２…パラメータ決定部、２３…画像取得部、２４…符号化部、２５…差異判定部、２６…評価指標部、２７…画像処理部、２８…記憶部、２９…２値化部、３０…表示装置、１００…画像、１１０…領域、１１１…指標表示欄画像、１２０…領域、１２０ａ…領域拡大画像、１２１…指標表示欄画像、１２２…名称表示欄画像、１３０…領域、１３０ａ…領域拡大画像、１３１…指標表示欄画像、１３２…名称表示欄画像、１４０…地図画像、３０１…画像分別システム、３１０…画像蓄積装置、３２０…データベース、３３０ａ…画像分別装置、３３０ｂ…画像分別装置、３３１…サイズ取得部、３３２…パラメータ決定部、３３３…画像取得部、３３４…符号化部、３３５…差異判定部、３３６…分別部、３３７…記憶部、３３８…除去部、４００…画像、４１０…領域、４２０…領域、４３０…領域、４４０…領域、４５０…領域、４６０…領域、４７０…領域、４８０…領域、４９０…領域

Claims (17)

1. ほぼ同一の空間領域が、異なる時刻に撮像された３枚以上の複数の画像のうちの一つの画像である対象画像と、前記複数の画像のうちの前記対象画像以外の残りの画像である複数の参照画像との差異の有無についての判定を行う差異判定部と、
   前記対象画像と前記複数の参照画像との間で差異があると判定された数と、前記対象画像と前記複数の参照画像との間で差異がないと判定された数との少なくとも一方に基づき、前記対象画像及び前記複数の参照画像のうちの少なくとも前記対象画像の評価を行い評価指標を取得する評価指標取得部と、
   を備える画像評価装置。
2. 前記複数の画像は、時系列の画像であり、
   前記差異判定部による判定結果は、前記対象画像内の領域の小画像と、前記対象画像内の領域の小画像とほぼ同位置の前記参照画像内の領域の小画像との差異の有無を示し、
   前記評価指標取得部は、前記小画像間の差異があると判定された前記領域の組の数を前記時系列の画像について前記対象画像内の前記領域ごとに検出した結果を前記評価指標として取得し、
   取得された前記評価指標は、ユーザに提示される、
   請求項１に記載の画像評価装置。
3. 前記評価指標取得部は、前記小画像間の差異の有無が誤判定される確率が第１閾値未満である場合、差異を評価すべき優先度を表す値を前記評価指標として得る、請求項２に記載の画像評価装置。
4. 前記評価指標取得部は、前記小画像間の差異の有無が誤判定される確率が第１閾値以上である場合、前記小画像間の差異があると判定された結果の確度を表す値を前記評価指標として得る、請求項２に記載の画像評価装置。
5. 前記評価指標に応じた値と第２閾値との比較結果に基づいて、前記小画像間の差異の有無を表す２値の前記評価指標を得る２値化部
   をさらに備える、請求項３又は請求項４に記載の画像評価装置。
6. 前記対象画像内の前記領域の小画像と前記参照画像内の前記領域の小画像との差異の有無を判定し、前記判定結果を得る差異判定部
   をさらに備える、請求項２から請求項５のいずれか一項に記載の画像評価装置。
7. 前記対象画像内の前記領域ごとに得た前記評価指標に基づいて、前記対象画像内の前記領域の前記小画像を拡大する画像処理部
   をさらに備える、請求項２から請求項６のいずれか一項に記載の画像評価装置。
8. 前記評価指標は、差異があると判定された数と差異がないと判定された数との比較の結果であり、
   差異があると判定された数が所定の閾値よりも大きい場合、品質基準を満たしていない画像として分別する、
   請求項１に記載の画像評価装置。
9. 前記評価指標取得部は、前記複数の画像における前記参照画像の総数に対する、前記対象画像との差異があると判定された前記参照画像の数の割合を、前記評価指標として取得する、請求項８に記載の画像評価装置。
10. 前記評価指標取得部は、前記複数の画像における前記参照画像内の領域の総数に対する、前記対象画像内の領域の小画像との差異があると判定された小画像を含む前記参照画像内の領域の数の割合を、前記評価指標として取得する、請求項８に記載の画像評価装置。
11. 前記品質基準を満たしていない前記対象画像を、前記評価指標と閾値との大小関係に基づいて前記複数の画像から除去する除去部
    をさらに備える、請求項９又は請求項１０に記載の画像評価装置。
12. 前記対象画像と前記参照画像との差異の有無を判定する差異判定部
    をさらに備える、請求項８から請求項１１のいずれか一項に記載の画像評価装置。
13. 前記差異判定部は、前記参照画像の面積に対する一定割合以上の面積で前記対象画像との差異があると判定された前記参照画像を、前記対象画像との差異がある前記参照画像であると判定する、請求項１２に記載の画像評価装置。
14. 前記差異判定部は、前記複数の画像から選択された画像との差異がないと判定された他の画像を前記複数の画像に含める、請求項１２又は請求項１３に記載の画像評価装置。
15. ほぼ同一の空間領域が、異なる時刻に撮像された３枚以上の複数の画像のうちの一つの画像である対象画像と、前記複数の画像のうち前記対象画像以外の画像である参照画像との差異の有無についての判定を行う差異判定部と、
    前記対象画像と前記参照画像との間で差異があると判定された面積と、前記対象画像と前記参照画像との間で差異がないと判定された面積との少なくとも一方に基づき、複数の画像の評価を行い評価指標を取得する評価指標取得部と、
    を備え、
    前記評価指標は、差異があると判定された面積と差異がないと判定された面積との比較の結果であり、
    差異があると判定された面積が所定の閾値よりも大きい場合、品質基準を満たしていない画像として分別し、
    前記評価指標取得部は、前記複数の画像における前記参照画像の総面積に対する、前記対象画像内の領域の小画像との差異があると判定された前記参照画像内の領域の小画像の総面積の割合を、前記評価指標として取得する、画像評価装置。
16. ほぼ同一の空間領域が、異なる時刻に撮像された３枚以上の複数の画像のうちの一つの画像である対象画像と、前記複数の画像のうちの前記対象画像以外の残りの画像である複数の参照画像との差異の有無についての判定を行うステップと、
    前記対象画像と前記複数の参照画像との間で差異があると判定された数と、前記対象画像と前記複数の参照画像との間で差異がないと判定された数との少なくとも一方に基づき、前記対象画像及び前記複数の参照画像のうちの少なくとも前記対象画像の評価を行い評価指標を取得するステップと、
    を含む画像評価方法。
17. 画像評価装置が備えるコンピュータを、
    ほぼ同一の空間領域が、異なる時刻に撮像された３枚以上の複数の画像のうちの一つの画像である対象画像と、前記複数の画像のうちの前記対象画像以外の残りの画像である複数の参照画像との差異の有無についての判定を行う差異判定部と、
    前記対象画像と前記複数の参照画像との間で差異があると判定された数と、前記対象画像と前記複数の参照画像との間で差異がないと判定された数との少なくとも一方に基づき、前記対象画像及び前記複数の参照画像のうちの少なくとも前記対象画像の評価を行い評価指標を取得する評価指標取得部と、
    として機能させるための画像評価プログラム。

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