JP6838112B2 - 画像品質評価 - Google Patents

Description

本明細書の例示的態様は、一般に画像処理の分野に関し、特に、走査撮像システムにより生成される画像の画像品質評価に関する。

走査撮像システムは多くの異なる適用分野で広く使用されている。そして一般的には、物体表面上を光ビーム（又は線状の光）で走査して撮像する物体を照明し、表面からの反射光を収集するように構成されている。これには、ガルボミラー、ポリゴンスキャナ、レーザラインスキャナなどの走査素子、並びに適切な形状をしたレンズ及び／又はミラーなどのスキャン転送装置が使用されて、光源から送られる光ビーム又は光線に様々な程度の偏向を与え、光ビーム／光線を物体表面で走査させて、表面からの反射光を光検出器に導くようになっている。例えば、走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）は、被験者の網膜の撮像に一般的に使用される、よく知られたタイプの走査撮像システムである。

予算上の制約、時間の切迫、及びその他の実際的な事柄のために、走査撮像システムの性能は主としてオペレータによる主観ベースで評価されることが多い。オペレータは走査撮像システムで取得された画像を単純に目視して、画像品質及び／又はシステム設定が許容できるか否かの判定を行う。この主観的手法は、走査撮像システムの真の性能の計測、例えばその性能の漸進的な劣化の検出、を困難にする。

これらの制限を考慮して、本発明者らは、走査撮像システムにより生成される画像の画像品質を自動的に評価する方法を考案した。この方法は、走査撮像システムにより生成された画像の画像データを取得することと、画像の異なる領域をカバーする、画像の複数のセクションの各セクションに対して、セクションの少なくとも一部のシャープネス又はコントラストのうちの少なくとも１つの尺度であり、そのセクションの少なくとも一部のノイズに依存する尺度のそれぞれの第１の値と、そのセクションの少なくとも一部におけるノイズの尺度を提供するそれぞれの第２の値と、それぞれに計算された第１の値をそれぞれに計算された第２の値に組み合わせることによりそのセクションの画像品質を示す、それぞれの第３の値と、を計算することとを備える。ここで画像の複数のセクションのそれぞれに対するそれぞれの第３の値の計算において、複数のセクションに対して計算された第３の値が、複数のセクションに対して計算された第１の値よりもノイズに対して弱い依存性を有するように、それぞれに計算された第１の値と第２の値が組み合わされる。この方法はさらに、計算された第３の値の複数のセクションの間での変動に基づいて、画像の画像品質を表す品質スコアを決定することを含む。

シャープネス及び／又はコントラストは画像品質の指標となることができ、それが第１の値の少なくとも一部によって表される。輝度は画像品質の一指標ではあるが、第１の値の少なくとも一部によっては一般的には表されない。第１の値の少なくとも一部によって表される画像品質の他の指標も存在し得る。

本発明者らはさらに、走査撮像システムにより生成される画像の画像品質を評価する装置を考案した。この装置は、走査撮像システムにより生成される画像の画像データを取得するように構成された画像取得モジュールと、画像の異なる領域をカバーする、画像の複数のセクションのそれぞれに対して、セクションの少なくとも一部のシャープネス又はコントラストのうちの少なくとも１つの尺度であって、セクションの少なくとも一部のノイズに依存する尺度のそれぞれの第１の値と、そのセクションの少なくとも一部におけるノイズの尺度を提供するそれぞれの第２の値と、それぞれに計算された第１の値をそれぞれに計算された第２の値に組み合わせることにより、そのセクションの画像品質を表すそれぞれの第３の値と、を計算するように構成された計算モジュールと、を備える。この計算モジュールは、ここで画像の複数のセクションのそれぞれに対するそれぞれの第３の値の計算において、複数のセクションに対して計算された第３の値が、複数のセクションに対して計算された第１の値よりもノイズに対して弱い依存性を有するようにそれぞれの計算された第１の値と第２の値を組み合わせ、セクションの間で計算された第３の値の変動に基づいて、画像の画像品質を表す品質スコアを決定するように構成される。

発明者らはさらに、プロセッサによって実行されると、上記で説明した方法をプロセッサに実行させる命令を含む、コンピュータプログラムを考案した。コンピュータプログラムは、非一時的コンピュータ可読記憶装置（例えば、ＣＤ又はコンピュータハードディスク）に格納することが可能であり、あるいは信号（例えば、インターネット又は他の種類のコンピュータネットワークを介するダウンロード）によって搬送することが可能である。

次に、本発明の実施形態を、以下に記載の添付図面を参照して、非限定的な例としてのみ説明する。異なる図面に現れる同様の参照符号は、特に断らない限り、同一又は機能的に類似の要素を表すことができる。

本明細書の例示的実施形態による、走査撮像システムにより生成される画像の画像品質を評価するための装置の概略図である。 本明細書の例示的実施形態による、画像品質を評価する装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本明細書の例示的実施形態による、走査撮像システムにより生成される画像の画像品質を装置が評価するプロセスを示すフロー図である。 走査撮像システムにより生成される網膜の一部の画像である。 本明細書の例示的実施形態による図１の装置の計算モジュール１２０が、画像の各セクションに対する第１の値を計算するプロセスを示すフロー図である。 グレースケール画像とそれに関連するグレーレベル同時生起行列の概略図である。 画像のボケの度合いの変化によるテキスチャ特徴の値の変化の様子を示す図である。 画像のコントラストの度合いの変化によるテキスチャ特徴の値の変化の様子を示す図である。 本明細書の態様例による、品質スコアの決定の仕方を示す概略表示である。 本明細書の例示的実施形態による、図１の装置の計算モジュール１２０により取得される空間変動プロファイルの例を示す概略図である。 本明細書の別の例示的実施形態による、図１の装置の計算モジュール１２０が品質スコアを決定するプロセス例を示すフロー図である。

次に本発明の実施形態を添付の図面を参照して詳細に説明する。

図１は本明細書の例示的実施形態による、走査撮像システム（図示せず）により生成される画像の画像品質を評価するための装置１００の概略図である。装置１００は、走査撮像システムにより生成される画像の画像データを取得するように構成された画像取得モジュール１１０と、取得した画像データを処理して、その画像の画像品質を表す品質スコアを決定するように構成された計算モジュール１２０とを備える。装置１００は、ここに例示した実施形態のように、ディスプレイ制御信号発生器１３０を更に備えてもよい（この任意構成要素は図１には破線で示されている）。

走査撮像システムは、撮像する物体の表面全体又は体積を通して光ビームの投影（又は場合によっては線状の光の投影）を走査するために、光源からの光ビーム（又は線状の光）を偏向させ、走査を実行している間、表面又は体積から反射する光を収集して、表面の画像を構築するように構成された、任意の種類の光学撮像システムであってよい。

走査撮像システムは、本実施形態の例のように、被験者の眼の網膜画像を取得するように構成された走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）であってもよい。一例としては、本実施形態のＳＬＯは、自発蛍光（ＡＦ）画像を捕捉するように構成される（赤−緑（ＲＧ）反射画像又は他の蛍光モードからの画像を捕捉するように構成することもできる）。ただし、代替又は追加として一つ又は複数の他のタイプの画像を取得するように構成することもできる。ＳＬＯは、例えば、超広視野ＳＬＯ（ＵＷＦ−ＳＬＯ）であって、網膜表面の最大８０％までの超広視野画像を生成可能であってもよい。代替として、走査撮像システムは、別の種類の、例えば光干渉断層法（ＯＣＴ）スキャナなどであってもよい。この場合には、本明細書に記載の画像処理技術は、ＯＣＴスキャナによって取得される断層画像に適用可能である。さらなる代替としては、走査撮像システムは、ＳＬＯとＯＣＴの組み合わせスキャナであってもよい。この場合、本明細書に記載の画像処理技術は、ＳＬＯ−ＯＣＴ組み合わせスキャナで取得された、ＳＬＯ網膜スキャンとＯＣＴスキャンの両方に適用可能である。

画像取得モジュール１１０は、走査撮像システムによって生成された画像の画像データを、当業者に知られている任意の適切な手段によって取得することができる。例えば、画像取得モジュール１１０は、走査撮像システムからの画像の画像データを、直接通信リンク（これは任意の適切な有線接続又は無線接続、例えばユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などにより提供可能）、又は間接通信リンク（これは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）及び／又はインターネットにより提供可能）を介して受信することができる。さらに、画像データは、走査撮像システムによって画像データが生成される間に画像取得モジュール１１０によって取得すること（及びさらには後続の処理をして、以下で説明するように品質スコアを決定すること）ができる。すなわち、走査撮像システムが網膜画像を構成する全ての画像データを生成し終えるのを待たないで、画像データを「オンザフライ」で取得することができる。ただし、この例示的実施形態では、また本説明の目的に対しては、画像取得モジュール１１０は、網膜画像を形成する全画像データを取得してから、計算モジュール１２０がこのデータの処理を始めるように構成されている。

計算モジュール１２０は、画像の異なる領域をカバーする、画像の複数のセクションのそれぞれに対して、本明細書に記載の計算を実行するように構成されている。例えば、画像取得モジュール１１０が、画像の対向する両サイド間に広がる画像ストリップを画定する画像データを取得する場合、計算モジュール１２０は、ストリップの全画像データを受信した後、かつ次のストリップの全画像データを受信する前に、これらのストリップの画像データに対する計算を行うことができる。あるいは、例えば、２つ以上のストリップ（あるいは他の種類のセクション）を画定する画像データが画像取得モジュール１１０で取得された後に、計算モジュール１２０による計算が実行される、本例示的実施形態のような実施形態においては、画像取得モジュール１１０及び／又は計算モジュール１２０は、画像の異なる領域をカバーする、画像の複数のセクションを指定することができる。

計算モジュール１２０は、各セクションに対して、（ｉ）セクションの少なくとも一部の、シャープネス若しくはコントラスト、又はシャープネスとコントラストの両方の尺度（この尺度はそのセクションの少なくとも一部のノイズに依存する）のそれぞれの第１の値と、（ｉｉ）そのセクションの少なくとも一部における（ランダム）ノイズの尺度を提供するそれぞれの第２の値と、（ｉｉｉ）それぞれの計算された第１の値をそれぞれの計算された第２の値に組み合わせることにより、そのセクションの画像品質を表す、それぞれの第３の値と、を計算するように構成される。画像の複数のセクションのそれぞれに対するそれぞれの第３の値の計算において、複数のセクションに対して計算される第３の値が、複数のセクションに対して計算された第１の値よりも（ランダム）ノイズに対する依存性が弱くなるように、計算モジュール１２０は、それぞれの計算された第１の値と第２の値を組み合わせるように構成される。例えば、第１の値が画像のセクションの少なくとも一部のシャープネスを表す場合、画像内のランダムノイズの存在は画像のシャープネス及びその結果として人が感知する画像品質に重大な影響を与えない可能性があるので、上記のように第１の値を、そのセクションの少なくとも一部におけるノイズ量を表す、計算された第２の値と組み合わせることによって、そのセクションのノイズの影響がより小さくなり、したがって、認識される画像品質に近い画像品質を与える第３の値が得られる。ノイズはランダムノイズであってもよいし、そうでなくてもよい。

計算モジュール１２０は、計算された第３の値の複数のセクション間での変動、すなわち計算された第３の値の画像内の空間分布に基づいて、その画像の画像品質を表す品質スコアを決定するようにさらに構成されている。

この例示的実施形態のように装置１００がディスプレイ制御信号発生器１３０を備える実施形態において、ディスプレイ制御信号発生器１３０は、ディスプレイ装置（ＬＣＤスクリーン又は他のタイプの視覚ディスプレイユニットなど）（図示せず）を制御するディスプレイ制御信号を生成して、計算された第３の値のセクション間での変動を表す空間変動プロファイルをユーザに表示するように構成することができる。

図２は、装置１００をプログラマブル信号処理ハードウェアで実装する方法の一例を示す。図２に示す信号処理装置２００は、走査撮像システムで生成される画像の画像データを受信し、またユーザに以下で説明する空間変動プロファイルを表示するためのディスプレイ装置２１５を制御するディスプレイ制御信号を（任意で）出力するための、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２１０を備える。

信号処理装置２００はさらに、プロセッサ２２０（例えば中央処理ユニットＣＰＵ、グラフィック処理ユニットＧＰＵ）、作業メモリ２３０（例えばランダムアクセスメモリ）、及びプロセッサ２２０によって実行されるとプロセッサ２２０にこの後説明する処理操作を実行させて、走査撮像システムにより生成された画像の画像品質を評価させる、コンピュータ可読命令を格納する命令記憶部２４０を備える。命令記憶部２４０は、コンピュータ可読命令を前もってロードしたＲＯＭ（例えば電気的に消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）又はフラッシュメモリ）を含んでもよい。あるいは、命令記憶部２４０はＲＡＭ又は類似の種類のメモリを含んでもよく、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ可読非一時記憶媒体２５０などのコンピュータプログラム製品から、又はコンピュータ可読命令を搬送するコンピュータ可読信号２６０から、コンピュータ可読命令をそこへ入力することができる。ただし、本明細書に記載の実施形態の装置は、これに代わって特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などのプログラムできないハードウェアに実装されてもよいことに留意されたい。

本実施形態では、プロセッサ２２０、作業メモリ２３０、及び命令記憶部２４０から成る、図２に示すハードウェア部品の組み合わせ２７０は、画像取得モジュール１１０と計算モジュール１２０の機能を実行するように構成されており、これらの機能について以下で詳細を説明する。ここで示す実施形態のような、装置１００が制御信号発生器１３０を備える実施形態においては、この任意選択の構成要素の機能は、ハードウェア部品の組み合わせ２７０と通信Ｉ／Ｆ２１０によって提供することが可能である。

走査撮像システムの物理的な動作原理により、それで生成される画像は、システムが関心のある特徴を撮像するように最適に構成されていれば、それらの特徴を含む画像部分においておのずと最高の画像品質（輝度、コントラスト及び／又はシャープネスの観点で）を有し、画像のそれ以外の部分では画像品質は一般的に低くなる傾向がある。例えば、図４に示す良好に調節されたＳＬＯにより取得された一般の網膜のスキャンにおいて、画像品質は、眼の中心窩及び網膜の脈管構造の大部分を含む、画像の中心部分の周りが最高である。そして画像の輝度、コントラスト及びシャープネスの全ては、画像の上端及び下端に向かって低下する。ＳＬＯにおいて例えば、光学部品のアライメント不良及び／又は不適切な選択は、高画質を有する画像部分のサイズを小さくし、及び／又は画像内のその部分の位置を移動させて関心のある特徴の少なくともいくつかの視認性を低下させて、画像品質の低下が認識される。本発明者らはこうして、画像品質に関する人間の知覚に一致する結果をもたらす、画像品質の自動的評価方法を見出す必要性のみならず、評価された画像品質が画像全体に亘って変化する仕方を考慮に入れる必要性に気が付いた。

本実施形態の装置１００によって実行される動作に関する以下の説明からより明らかとなるように、装置１００は、走査撮像システムによって取得される画像部分の、シャープネス及び／又はコントラストのノイズから独立した指標を、コンピュータ技術に不可分にリンクした形で、評価することを可能とする。これは人間の観察や従来システムでは達成できない性能及び結果を提供し、本明細書の方法では、ノイズの指標値への影響（これは指標値と認識される画像品質とにずれを生じる）及び部分間での指標値の空間分布を考慮に入れて、画像の全体品質が人間の観察者によって認知されやすくする方法に関する、客観的で信頼性の高い指標を得る。

以下でより詳細を説明する、走査撮像システムによって生成される画像の品質を評価するための方法及び装置は、製造品質管理と傾向、製品寿命にわたる品質追跡の自動化された自己診断、設計変更通知、及び現場サービスエンジニアの支援を含む、多くのアプリケーションに有用となる。

図３は、走査撮像システムにより生成された画像の画像品質を、装置１００が評価するプロセスを示すフロー図である。

プロセスＳ１０において、画像取得モジュール１１０が、ＳＬＯ（走査撮像システムの一例として）によって生成された画像の画像データを取得する。画像は、ＳＬＯにより眼の網膜の一部を走査して生成される。画像取得モジュール１１０は、プロセスＳ１０において網膜画像を表す画像データを取得するが、取得された画像データは網膜画像を画定するにとどまらず、例えば走査撮像システムにより撮像されたテストパターン画像を代わりに画定することができる。

図４は取得された網膜画像４１０の一例を示す。この図に示すように、画像４１０は画像の中心部で最も明るく、最もシャープであって、かつ最大コントラストを有する。このとき中心部から画像の上端４１４及び下端４１５のそれぞれに向かって垂直方向に延在する画像４１０の領域は、低い輝度、シャープネス及びコントラストを有する。さらに、画像４１０は、画像の水平方向にはこれらの画像品質の変動が小さい。

プロセスＳ２０の一部として、本実施形態のような計算モジュール１２０は次に、取得画像の異なる領域をカバーする複数の取得画像のセクションを指定して、例えば重複のないセクションに画像を分割することにより、各セクションが取得画像の異なる領域をカバーするようにできる。

より具体的には計算モジュール１１０は、図４に示すように、複数のセクションを指定して、取得画像のその指定された複数のセクションが、画像４１０にまたがる複数のストリップ４１１を形成するようにできる。ストリップ４１１は、以下で説明するストリップ内の画像品質を表す（「第３の」）計算された値の間での変動が最大となるような、画像４１０に対する配向となることが好ましい。図４の例では、画像品質の最大変動は画像の垂直方向に沿って生じるので、ストリップ４１１は好ましくは、画像の左側の端４１２から画像４１０の右側の端４１３の間で画像４１０をまたいで水平方向に延在するように配向する。このストリップの水平配置は、画像４１０の品質が空間的にどのように変化するか、したがって画像を生成する走査撮像システムがどのような性能であるかに関して、より有用な情報を提供する。

プロセスＳ２０において、計算モジュール１２０は、各セクションに対して、そのセクションの少なくとも一部のシャープネス及び／又はコントラストの尺度の、それぞれの第１の値を計算する。ここで尺度はそのセクションの少なくとも一部におけるノイズに依存する。プロセスＳ２０での計算モジュール１２０の計算方法の例を図５に示す。

図５に示すように計算モジュール１２０はＳ２０において各セクションに対する第１の値を、以下のようにして計算する。
（ｉ）セクションを複数のサブセクションに分割し（Ｓ２１）、
（ｉｉ）複数のサブセクションのそれぞれに対するシャープネス及び／又はコントラストの尺度となるそれぞれの値を計算し（Ｓ２２）、
（ｉｉｉ）ステップ（ｉｉ）において複数のサブセクションに対して計算された少なくとも１つの値に基づいてそのセクションに対する第１の値を決定する（Ｓ２３）。

本実施形態において、第１の値は、ステップ（ｉｉｉ）において、そのセクションの中のサブセクションに対して（ステップ（ｉｉ）で）計算された値の最大値を選択することによって、各セクションに対して決定される。これに代わって、例えば、そのセクションのサブセクションに対して（ステップ（ｉｉ）で）計算された値の平均値を計算することで、各セクションの第１の値を取得することもできる。ただし、前者の方法では視認できる網膜の特徴をなにも含まないサブセクションの影響が低減される。そうして、そのセクションの第1の値をサブセクションに対して計算された値の平均値として計算する場合に比べて、そのセクションに対する尺度のより高い値が得られる。

計算モジュール１２０は、任意の適切な方法で各セクションをサブセクションに（ステップ（ｉ）で）分割することができる。例えば、計算モジュール１２０は、本実施形態においては、図４に示すストリップ４１１のそれぞれを複数のブロック４１６に分割することで、各セクションをサブセクションに分割することができる。例示として、図４では各ストリップ４１１が長さ方向に１０個のブロック４１６に分割される。ただしより一般的には、ストリップを分割するブロック数はそれより多くても、それより少なくてもよい。

前述の第１の値は、複数の異なる方法の内の１つで計算モジュール１２０により計算できる。例えば本実施形態においては、計算モジュール１２０がステップ（ｉｉ）において、ブロック４１６のそれぞれに対して（２つ以上のブロック４１６に対するＧＬＣＭがより一般的に計算されるが）、規格化したグレーレベル同時生起行列（ＧＬＣＭ）を最初に生成することにより、各ブロック４１６に対する尺度のそれぞれを計算する。

各画素がそれぞれの強度を有するグレースケール画像に関しては、その画像に対するＧＬＣＭは、特定の強度の画素が、別の特定の強度の画素の隣に発生する頻度を表す。本明細書の例示的実施形態によるＧＬＣＭの計算方法を示すために、ブロック４１６を表すグレースケール画像６１０を概略表示した図６を参照する。この例では、画像６１０から導かれるＧＬＣＭ６２０は、第１の強度（強度は１〜８で変化する）の画素が、第２の強度の画素の隣接する右に発生する頻度を記録する。ここで、第１の強度を横軸に表し、第２の強度を縦軸に表す。

ＧＬＣＭ６２０に示すように、画像６１０において、強度１の画素が、強度１の画素の直接右に存在する発生頻度は１である。画像６１０において、ＧＬＣＭ６２０の１行２列に示すように、強度２の画素が強度１の画素のすぐ右にある発生頻度は２である。ただし、画像６１０において、強度１の画素が強度２の画素のすぐ右にある発生頻度は、ＧＬＣＭ６２０の２行１列に示すように、ゼロである。

計算モジュール１２０は次に、上記のステップ（ｉｉｉ）のそれぞれの第１の値として、規格化された形式のＧＬＣＭに基づくテキスチャ特徴を計算する。ここでテキスチャ特徴は、ブロック４１６のシャープネス、輝度又はコントラストのうちの少なくとも１つの尺度を提供する。

この性質を有するテキスチャ特徴の一例は、（Ｒ．Ｍ．Ｈａｒａｌｉｃｋらによる“Ｔｅｘｔｕｒａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ ｆｏｒ Ｉｍａｇｅ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（画像分類のためのテキスチャ特徴）”（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｍａｎ，ａｎｄ Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ，Ｖｏｌ．ＳＭＣ−３，Ｎｏ．６，ｐａｇｅｓ６１０−６２１，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ １９７３）で議論されているように）「エントロピ」テキスチャ特徴である。

ブロック４１６のシャープネス及び／又はコントラストの尺度として、規格化ＧＬＣＭに基づく他のテキスチャ特徴を代わりにステップ（ｉｉｉ）で計算することができることに留意されたい。その値を計算モジュール１２０がプロセスＳ２０で計算するように構成することのできる尺度の２つの例は、以下の相関の情報尺度である。


ここで、ＨＸＹ、ＨＸＹ１、ＨＸ、ＨＹ及びＨＸＹ２は、次のように定義される。

ここで、ｐ（ｉ，ｊ）は規格化グレーレベル同時生起行列（ＧＬＣＭ）の（ｉ，ｊ）番目の行列要素であり、Ｎｇは画像の画素のグレーレベルの数であり、
ｐ_ｘ（ｉ）及びｐ_ｙ（ｊ）は

として定義される。

一例として、本明細書の例示的実施形態における計算モジュール１２０は、ブロック４１６のシャープネス及び／又はコントラストの尺度として、上記の式

に基づいて、テキスチャ特徴を計算するようになっている。

図７（ａ）及び図７（ｂ）は、それぞれ画像のボケの度合いの変化及び画像のコントラストの度合いの変化によるテキスチャ特徴の値の変化の様子を示す図である。

図７（ａ）は、ボケ（ｘ軸）の増加、すなわちシャープネスの減少の関数としてプロットしたテキスチャ特徴７００（ｙ軸）の値を示す。図７（ａ）に示すように、ボケの増加（すなわちシャープネスの減少）の程度と共に、テキスチャ特徴の値は減少する。

図７（ｂ）は、コントラスト（ｘ軸）の関数としてプロットしたテキスチャ特徴７００（ｙ軸）の値を示す。図７（ｂ）に示すように、コントラストの増加と共に、テキスチャ特徴の値が増加する。

このテキスチャ特徴はしたがって、ブロック４１６の画像品質（少なくともシャープネス及びコントラストの点における）の観測者による認識のされやすさの指標を計算するためのよい候補であるように見える。ただし、テキスチャ特徴の値は、図７（ａ）に示すように、画像内のランダムノイズに影響される。ノイズへの依存性を少なくとも部分的に補償するために、そして再び図３を参照すると、図３のプロセスＳ３０において計算モジュール１２０は、一つ又は複数のブロック４１６におけるノイズ量の尺度を提供する第２の値を計算し、計算された第１と第２の値を組み合わせて、結果としての第３の値を取得する。この計算された第３の値はノイズに対して実質的に独立であるか、あるいは計算された第１の値よりもノイズ量に対して少なくとも僅かな変化しかしないようになっている。プロセスＳ３０の更なる詳細を以下に示す。

例示的一実施形態によれば、計算モジュール１２０は、ブロック４１６に対するシャープネス及び／又はコントラストの尺度のそれぞれ第１の値を計算するのに、ＧＬＣＭの処理に依存する必要がないことに留意されたい。例えば、代替実施形態において、計算モジュール１２０は、サブセクションの少なくとも一部のエントロピとして各サブセクションに対するそれぞれの第１の値を計算するように構成できる。エントロピは、入力画像のテキスチャを特徴づけるのに使用可能な、ランダムさの統計的尺度である。サブセクションの少なくとも一部のエントロピを計算するために、サブセクションの少なくとも一部における画素強度のヒストグラムＰ（Ｘ）を生成可能である。サブセクションの少なくとも一部における１〜ｎの各強度レベルに対して、ヒストグラムＰ（Ｘ）はそれぞれのビンを持つ。ｎ個のビンを有するヒストグラムＰ（Ｘ）において、ｘ_ｉ（ｉ＝１，…，ｎ）はｉ番目の強度レベルであり、Ｐ（ｘ_ｉ）は、ｘ_ｉの強度又は画素値を有するサブセクションの少なくとも一部における画素の割合である。すなわち、ヒストグラムのｉ番目のビンにある画素の割合であり、ｘ_１〜ｘ_ｎは画像データの画素値が量子化される、ｎ個の量子化レベルである。サブセクションの少なくとも一部のエントロピは、次のように定義できる。

次に、プロセスＳ３０をより詳細に説明する。プロセスＳ３０では計算モジュール１２０は、各画像セクションに対して、そのセクションの少なくとも一部におけるノイズの尺度を提供するそれぞれの第２の値を計算する。例えば、計算モジュール１２０は、ストリップ４１１の一部又は少なくとも一部（例えば一つ又は複数のブロック４１６に）、あるいは本実施形態のように、セクションの全体又は一部を形成可能なストリップ４１１の、ストリップ４１１全体に対して、Ｉｍｍｅｒｋａｅｒの方法を適用することによって、第２の値のそれぞれを計算するように構成することができる。

Ｉｍｍｅｒｋａｅｒの方法は、走査撮像システムにより生成される画像の画像品質評価に使用するためのそれぞれの第２の値を計算する目的には特に適切であり得る。それは、画像内でノイズ分散が変化する場合に、ノイズ分散の局所的評価を与えるのに使用可能であるからである。

ノイズは典型的には、次式を用いてＩｍｍｅｒｋａｅｒの方法で評価される。

ここで、ＨとＷは画像Ｉのそれぞれ高さと幅であり、＊は２つのアレイ、この場合にはカーネルＫを有する画像Ｉの畳み込みを表す。

計算モジュール１２０は、これとは別に、そのセクションの少なくとも一部におけるノイズの統計的尺度、これはセクションの少なくとも一部における画素値の分散を示す、を計算することによって、第２の値のそれぞれを計算するように構成することもできる。さらなる代替として、計算モジュール１２０は、前記セクションの少なくとも一部に対して、規格化されたＧＬＣＭを生成して、その規格化されたＧＬＣＭに基づいて、第２の値として、分散尺度を計算すること、によってそれぞれの第２の値を計算するように構成可能である。ここで、分散尺度は以下のいずれかを用いて計算される。

ここで、ｐ（ｉ，ｊ）は規格化ＧＬＣＭの（ｉ，ｊ）番目の行列要素であり、Ｎ_ｇは画像の画素のグレーレベルの数であり、μはｐ（ｉ，ｊ）の平均であり、ｐ_ｘ＋ｙ、ｐ_ｘ−ｙ及びｆ_８はそれぞれ次のように定義される。

計算モジュール１２０が、第２の値のそれぞれを計算するのに使用される規格化ＧＬＣＭを生成するように構成された本実施形態においては、ＧＬＣＭは、第１の値の計算に関連して上で説明したようにして生成可能である。

図３のプロセスＳ４０では、計算モジュール１２０が各ストリップ４１１に関して、計算された第１の値を計算された第２の値と組み合わせることによって、そのストリップ４１１を含むセクションの画像品質の指標となるそれぞれの第３の値を計算する。計算モジュール１３０は、計算された第３の値が、計算された第１の値よりもノイズに対する依存度が弱くなるように、計算された第１の値と第２の値を組み合わせる。

一例として、計算モジュール１２０は、本実施形態のように、計算された第１の値を計算された第２の値で割ることによって、各セクションに対するそれぞれの第３の値を計算することができる。計算モジュール１２０は、これとは別に、計算された第２の値を計算された第１の値で割ることによって、各セクションに対するそれぞれの第３の値を計算してもよい。

図３のプロセスＳ５０では、計算モジュール１３０がストリップ４１１の間で、の計算された第３の値の変動に基づいて、画像４１０の画像品質の指標となる品質スコアを決定する。

計算された第３の値は、本実施形態のように、図８に示すようなピークを有する分布で、ストリップ間で変化してもよい。

より具体的には図８は、本明細書の例示的一実施形態により、品質スコアを計算する計算モジュール１２０によって、図３の手順の少なくとも一部がどのように実行されるかを表す概略図である。計算モジュール１２０は、ブロック４１６に対して計算された第１の値の間での最大値Ａ_ｉを取ることで、ｉ番目のストリップ４１１に関する上で議論した第１の値を計算し（ステップＳ２０）、ｉ番目のストリップ４１１の全体の画像データに対してＩｍｍｅｒｋａｅｒ法を適用して、上で議論した第２の値（図８にＢ_ｉとして示す）を計算し（ステップＳ３０）、ストリップ４１１の画像品質を表す第３の値としてＣ_ｉ＝Ａ_ｉ／Ｂ_ｉを計算し（ステップＳ４０）、これらの計算をすべてのストリップ４１１に対して繰り返して、計算された第３の値が複数のストリップ４１１間で、したがって画像４１０の空間全体にわたって変動する様子を示す空間変動プロファイル８００を生成し、そして、空間変動プロファイル８００に基づいて画像の全体画像品質を表す品質スコアを決定する（ステップＳ５０）。図８に示すように、計算された第３の値は、ピークを有する分布としてセクション４１１間で変化する。

計算モジュール１２０は、本実施形態のように、ピーク値、空間変動プロファイル８００の平坦さ、空間変動プロファイル８００の幅、及び空間変動プロファイル８００の降下率、の少なくとも１つを決定することによって、品質スコアを決定するように構成可能である。

第３の値Ｃ_ｉは比Ａ_ｉ／Ｂ_ｉによって計算可能である。代替実施形態では、２つの項のバランスをとるために、Ｃ_ｉ＝Ａ_ｉ ^ｅ／Ｂ_ｉ ^ｆのように冪指数（ｅ，ｆ）を使用することができる。

図９は関心のパラメータの空間変動プロファイル９００を示す。これは計算された第３の値に基づくものである（本実施形態のように、単純に第３の値であってもよいし、あるいはより一般的に第３の値を表すものであってもよい）。空間変動プロファイル９００は図８を参照して前述したようにして生成可能である。

空間変動プロファイル９００は、ピーク中心線９１０と画像中心線９２０とを有する。高さＣＥは、ピーク中心線９１０と画像中心線９２０との間のずれを表す。

走査撮像システムで生成される理想的画像では、パラメータの空間分布の最適ピークは、例えば、画像中心で生じる。前述したように、走査撮像システムの構成部品のアライメントのずれが、最高品質を有する画像部分の画像中心からのずれとなる可能性がある。ずれＣＥは特定の閾値と比較できる。輝度ピークの中心線９１０が画像中心線９２０から大きくずれることで、ずれＣＥが閾値を超える場合には、品質スコアをゼロに設定してもよい。あるいは、オペレータに対して警告を表示してもよい。

品質スコアが許容範囲外である場合には、これは走査撮像システムが正しく設定されていないことを示す可能性がある。したがって、ずれＣＥは走査撮像システムのシステム性能を評価する測定基準として使用可能である。

距離Ｃ＊はプロファイルのピーク値９３０と、プロファイルのピーク値から３０％減衰した値との差を表す。距離Ａと距離Ｂは、関心パラメータの中心線９１０上の、ピーク値から３０％減衰したポイント９４０から、このポイントの直上又は直下のプロファイル上のポイント（９５０，９６０）までの距離である。距離Ａと距離Ｂは、関心パラメータのピーク中心線９１０の上及び下の広がりをそれぞれ表し、それに対してはセクションの輝度がピーク値より３０％の減衰すなわち少ないことを示す。したがって、距離Ａ、Ｂ及びＣ＊は、空間変動プロファイルの、平坦さ、幅及び降下率の決定に使用可能である。

具体的には、空間変動プロファイルの平坦さは１／Ｃ＊として定義することができる。空間変動プロファイルの幅はＡ＋Ｂとして定義され、プロファイルの降下率は、関心パラメータのピーク中心線９１０の上の画像部分に対してはＣ／Ａで定義され、関心パラメータのピーク中心線９１０の下の画像部分に対してはＣ／Ｂで定義することができる。

走査撮像システムにより生成される、満足のいく画像では、関心の特徴が明確に識別可能となるためにはこれらの特徴を含む画像の少なくとも一部にわたって、関心パラメータが十分に高くなければならない。したがって、空間変動プロファイル９００の降下率が高い場合には、このことは画像の上端と下端に向かって画像品質の顕著な損失があることを示唆する。したがって、降下率が所定の値を超える場合には、走査撮像システムが正しく機能していないことを示す可能性がある。

さらに、空間変動プロファイル９００が非常に平坦な場合には、画像品質が画像の上端及び下端に向かって比較的一定に留まっていることを示唆する。したがって、空間変動プロファイル９００の平坦さの値、例えば本実施形態における１／Ｃ＊が、所定の値よりも小さい場合、走査撮像システムは正しく機能していないことを示す可能性がある。

空間変動プロファイル９００が非常に広い場合には、画像品質のそのパラメータが画像の上端及び下端に向かって比較的一定に留まっていることを示唆する。したがって、プロファイル９００の幅が所定の値未満であれば、走査撮像システムが正しく機能していないことを示す可能性がある。

セクション間での計算された第３の値の変動を表す空間変動プロファイルが計算されると、ディスプレイ制御信号発生器１３０（装置１００に含まれている場合）が、空間変動プロファイルを表示するために、ディスプレイ装置を制御するディスプレイ制御信号を生成することができる。

計算モジュール１２０によって実行される手順は、いかなる品質プロファイルに対しても実行可能である。第１、第２、若しくは第３の値の一つ又は複数、又は、実に画像の輝度プロファイルにも使用可能である。輝度は、画像を行又は列全体に積分することで計算可能である。
［変形形態］

上記の実施形態に対して多くの変更を行うことが可能であり、それらは特許請求の範囲に包含されるものとする。

画像品質を評価するために装置１００の構成要素によって実行されるいくつかのプロセスの順番は、変更可能である。例えば、図３のプロセスＳ２０とプロセスＳ３０が実行される順番は、逆転してもよい。さらに、計算モジュール１２０は、本実施形態では、最初に各セクションの第１の値を計算し、次いで各セクションの第２の値を計算し、それから各セクションの第３の値を計算するが、それに代わって計算モジュール１２０は、各セクションについてそれぞれの第１の値とそれぞれの第２の値とそれぞれの第３の値を計算してから、次のセクションの第１、第２、第３の値を計算してもよい。

さらに、上記の実施形態においては、画像取得モジュール１１０又は計算モジュール１２０は、複数のセクションを指定して、取得された画像の指定された複数のセクションでカバーされる領域が、画像４１０にまたがる複数のストリップ４１１を形成する。ただし、セクションは他の任意の適切な方法によって指定されてもよい。例えば、代替実施形態においては、画像取得モジュール１１０又は計算モジュール１２０は、複数のセクションを指定して、取得された画像の指定された複数のセクションでカバーされる領域が、ブロックの２次元アレイを形成するようにしてもよい。そのようなブロックは、図４に示すブロック４１６と同じであってもよい。そのような変形において、計算モジュール１２０は、ブロックの２次元アレイ間における第３の値の空間変動に基づいて品質スコアを決定するように構成されてもよい。

代替実施形態において、プロファイルは水平のストリップではなく垂直ストリップに沿って解析することが可能である。これはｘ軸沿い又はｙ軸沿いのいずれかであってよい。

上の実施形態では、取得モジュール１１０又は計算モジュール１２０が、それぞれが取得された画像の異なる領域をカバーする、重複しないセクションに、画像を分割することによってセクションを指定する。画像取得モジュール１１０又は計算モジュール１２０が、これに代わってセクションを指定して、各セクションは取得画像の異なる領域をカバーし、セクションによってカバーされる領域はいくらかの（好ましくは僅かの）程度の重複を有するようにしてもよい。指定されたセクションによってカバーされるそれぞれの領域は、一つ又は複数の方向で重なってもよい。

更なる例として、上記の実施形態においては、計算モジュール１２０は、各ストリップ４１１を重なりのないブロック４１６に分割することにより、セクションをサブセクションに分割する。ただし、代替実施形態においては、ブロックはある程度の重なりを有してもよい。さらには、計算モジュール１２０が、各ストリップ４１１をストリップ４１１と同じ方向にある更なる（サブ）ストリップに分割することにより、セクション４１１をサブセクションに分割してもよい。

上記の実施形態において、ＧＬＣＭは、ある特定の強度の第１の画素が、そのブロック４１６の別の特定の強度の第２の画素のすぐ右に出現する回数を記録する。ただし、他の実施形態では、ＧＬＣＭは第１の画素と第２の画素の間の別の任意の適切な種類の空間配置を用いて計算することができる。例えば、第２の画素は第１の画素の左、上、下、又は対角方向に配置され、第２の画素が必ずしも第１の画素に隣接しなくてもよい。

上記の実施形態において、計算された第３の値はセクションの間でピークを有する分布で変化し、計算モジュール１２０は、ピークの値、分布の平坦さ、分布の幅、及び分布の降下率の内の少なくとも１つの値を決定する（図３のステップＳ５０）ことにより品質スコアを決定するように構成される。代替実施形態においては、これに代わってステップＳ５０は図１０に示すステップを含んでもよい。そこでは計算モジュール１２０が、以下のプロセスによって品質スコアを決定するように構成される。
（ｉ）複数のセクションを、複数のグループにグループ化して、各グループは複数のセクションのそれぞれ一つ又は複数を含むようにし（Ｓ５１）、
（ｉｉ）各グループに対して、それぞれの所定の閾値を割り当て（Ｓ５２）、
（ｉｉｉ）複数のセクションの少なくともいくつかに対して、セクションに対して計算された第３の値を、そのセクションが属するグループに割り当てられた所定の閾値と比較し（Ｓ５３）、
（ｉｖ）プロセス（ｉｉｉ）での比較に基づいて品質スコアを決定する（Ｓ５４）。

この変形形態において、セクションのグループ及び各グループに対するそれぞれの閾値は、理想的画像における第３の値のセクション間での期待される変動を最もよく反映するように選択することができる。あるいは、別の実施形態では、計算モジュール１２０は、少なくともいくつかの計算された第３の値を、それぞれの所定の閾値と比較することに基づいて、品質スコアを決定するように構成されてもよい。

さらなる代替として別の実施形態では、計算モジュール１２０は、少なくともいくつかの計算された第３の値を、１つの所定の閾値と比較することに基づいて、品質スコアを決定するように構成されてもよい。

要約すると、装置１００に関する以下の実施形態Ｅ１〜Ｅ１３を開示した。

Ｅ１． 走査撮像システムにより生成される画像の画像品質を評価する装置（１００）であって、この装置が、
走査撮像システムにより生成される画像の画像データを取得する（Ｓ１０）ように構成された画像取得モジュール（１１０）と、
画像の異なる領域をカバーする、画像の複数のセクション（４１１）のそれぞれに対して、
セクション（４１１）の少なくとも一部のシャープネス又はコントラストのうちの少なくとも１つの尺度であり、そのセクションの少なくとも一部におけるノイズに依存する尺度の、それぞれの第１の値と、
そのセクション（４１１）の少なくとも一部におけるノイズの尺度を提供する、それぞれの第２の値と、
それぞれに計算された第１の値をそれぞれに計算された第２の値に組み合わせることにより、そのセクションの画像品質を表す、それぞれの第３の値と、
を計算するように構成された計算モジュール（１２０）と、
を備える。
ここで、計算モジュール（１２０）は、画像の複数のセクション（４１１）のそれぞれに対するそれぞれの第３の値の計算において、それぞれの計算された第１の値と第２の値を組み合わせて、複数のセクション（４１１）に対して計算される第３の値が、複数のセクション（４１１）に対して計算された第１の値よりもノイズに対して弱い依存性を有するように構成され、また、計算モジュール（１２０）は、計算された第３の値の、セクション（４１１）の間での変動に基づいて、画像の画像品質を表す品質スコアを決定するように構成される。

Ｅ２． 実施形態Ｅ１の装置であって、計算モジュール（１２０）が、
セクション（４１１）の少なくとも一部をＩｍｍｅｒｋａｅｒの方法を用いて処理すること、
セクション（４１１）の少なくとも一部におけるノイズの統計的尺度を計算すること、
セクション（４１１）の少なくとも一部に対して、規格化されたグレーレベル同時生起行列ＧＬＣＭを生成して、第２の値として、規格化されたＧＬＣＭに基づいて分散尺度を計算すること、
の少なくとも１つによって第２の値のそれぞれを計算するように構成される。
ここで分散尺度は

のいずれかを用いて計算され、
ここで、ｐ（ｉ，ｊ）は規格化ＧＬＣＭの（ｉ，ｊ）番目の行列要素であり、Ｎｇは画像の画素のグレーレベルの数であり、μはｐ（ｉ，ｊ）の平均であり、ｐ_ｘ＋ｙ，ｐ_ｘ−ｙ及びｆ_８はそれぞれ


として定義される。

Ｅ３． 実施形態Ｅ１又はＥ２の装置であって、計算モジュール（１２０）が、セクションの少なくとも一部のエントロピを定義する以下の表式を用いて、各セクション（４１１）に対するそれぞれの第１の値を計算するように構成される。

ここで、Ｐ（ｘ_ｉ）は画素値がｘ_ｉであるサブセクションの少なくとも一部の画素の割合を表し、ｘ_ｉ〜ｘ_ｎは画像データの画素値が量子化されるｎ個の量子化レベルである。

Ｅ４． 実施形態Ｅ１又はＥ２の装置であって、計算モジュール（１２０）が、各セクション（４１１）に対するセクション（４１１）の少なくとも一部のシャープネス又はコントラストの内の少なくとも１つの尺度のそれぞれの第１の値を、
セクション（４１１）の少なくとも一部に対する規格化グレーレベル同時生起行列ＧＬＣＭを生成し、
規格化ＧＬＣＭに基づいてテクスチャ特徴を第１の値として計算する、
ことによって計算するように構成される。
このテクスチャ特徴は、

のいずれかを用いて計算される。
ここで、ＨＸＹ、ＨＸＹ１、ＨＸ、ＨＹ及びＨＸＹ２は、次のように定義される。

ここで、ｐ（ｉ，ｊ）は規格化グレーレベル同時生起行列（ＧＬＣＭ）の（ｉ，ｊ）番目の行列要素であり、Ｎｇは画像の画素のグレーレベルの数であり、
ｐ_ｘ（ｉ）及びｐ_ｙ（ｊ）は

として定義される。

Ｅ５． 実施形態Ｅ１〜Ｅ４のいずれかの装置であって、計算モジュール（１２０）が、
セクションを複数のサブセクション（４１６）に分割し（Ｓ２１）、
複数のサブセクション（４１６）のそれぞれに対するセクション（４１１）の少なくとも一部のシャープネス又はコントラストの少なくとも１つの尺度のそれぞれの値を計算し（Ｓ２２）、
複数のサブセクション（４１６）に対して計算される値の少なくとも１つに基づいてセクション（４１１）に対する第１の値を決定する（Ｓ２３）、
ことによって、各セクション（４１１）の第１の値を計算するように構成される。

Ｅ６． 実施形態Ｅ５の装置であって、計算モジュール（１２０）が、サブセクション（４１６）に対して計算される値の平均値として、又はサブセクション（４１６）に対して計算される値の最大値として、セクション（４１１）に対する第１の値を計算するように構成される。

Ｅ７． 実施形態Ｅ１〜Ｅ６のいずれかの装置であって、計算モジュール（１２０）が、計算された第１の値と計算された第２の値のうちの一方を、計算された第１の値と計算された第２の値の他方で割ることにより、各セクション（４１１）に対するそれぞれの第３の値を計算するように構成される。

Ｅ８． 実施形態Ｅ１〜Ｅ７のいずれかの装置であって、計算モジュール（１２０）が、少なくともいくつかの計算された第３の値を、それぞれの所定の閾値と比較することに基づいて、品質スコアを決定するように構成される。

Ｅ９． 実施形態Ｅ８の装置であって、計算モジュール（１２０）が、

（ｉ）複数のセクションを、それぞれのグループが複数のセクション（４１１）のそれぞれ一つ又は複数を含むようにして、複数のグループにグループ化し（Ｓ５１）、
（ｉｉ）グループのそれぞれに、それぞれの所定の閾値を割り当て（Ｓ５２）、
（ｉｉｉ）セクションの少なくともいくつかに対して、そのセクション（４１１）に対して計算された第３の値を、そのセクションが属するグループに割り当てられた所定の閾値と比較し（Ｓ５３）、
（ｉｖ）プロセス（ｉｉｉ）での比較に基づいて品質スコアを決定する（Ｓ５４）、
というプロセスにより品質スコアを決定するように構成される。

Ｅ１０． 実施形態Ｅ１〜Ｅ７のいずれかの装置であって、計算された第３の値はセクション（４１１）の間でピークを有する分布の形態で変動し、計算モジュール（１２０）が、ピークの値、分布の平坦さ、分布の幅、及び分布の降下率の内の少なくとも１つを決定することにより品質スコアを決定するように構成される。

Ｅ１１． 実施形態Ｅ１〜Ｅ１０のいずれかの装置であって、取得された画像の複数のセクションによりカバーされる領域が、ストリップ（４１１）のアレイ又はブロック（４１６）の２次元アレイの内の１つを形成する。

Ｅ１２． 実施形態Ｅ１〜Ｅ１１のいずれかの装置であって、計算された第３の値のセクション間での変動を表す、空間変動プロファイルを表示するためのディスプレイ装置を制御する、ディスプレイ制御信号を生成するように構成されたディスプレイ制御信号発生器を更に含む。

Ｅ１３． 実施形態Ｅ１〜Ｅ１２のいずれかの装置であって、画像は走査撮像システムによって取得される、１つのテストパターン及び眼の網膜の一部の走査画像である。

上記の説明においては、例示的態様をいくつかの例示的実施形態を参照して説明した。したがって明細書は、制限ではなく、例示とみなされるべきである。同様に、例示的実施形態の機能及び利点を強調する、図面に示す図は、例示のみを目的として提示されている。例示的実施形態のアーキテクチャは、十分に柔軟かつ構成可能であって、添付図に示すもの以外の方法で利用（及び操作）可能である。

本明細書に提示した実施例のソフトウェア実施形態は、命令又は命令のシーケンスを有する一つ又は複数のプログラムなどのコンピュータプログラム又はソフトウェアとして提供可能である。これらは一実施形態においては、機械でアクセス可能若しくは機械で読み取り可能な媒体、命令記憶部又はコンピュータ可読記憶装置などの製品に含まれるか格納され、このそれぞれは非一時的であってよい。非一時的な機械アクセス可能媒体、機械可読媒体、命令記憶部又はコンピュータ可読記憶装置上のプログラム又は命令は、コンピュータシステム又は他の電子デバイスをプログラムするのに使用可能である。機械又はコンピュータ可読媒体、命令記憶部及び記憶装置には、これに限らないが、フロッピディスク（登録商標）、光ディスク及び光磁気ディスク、あるいは、電子的命令を格納若しくは送信するのに適した他の種類の媒体／機械可読媒体／命令記憶部／記憶装置が含まれ得る。本明細書に記載の技術は、いかなる特定のソフトウェア構成にも限定されない。これらは任意のコンピューティング環境又は処理環境への適用性を見出し得る。本明細書に使用されている「コンピュータ可読」、「機械アクセス可能媒体」、「機械可読媒体」、「命令記憶部」及び「コンピュータ可読記憶装置」という用語は、機械、コンピュータ又はコンピュータプロセッサによって実行するために命令又は命令シーケンスを格納、コード化又は送信することが可能で、かつ本明細書に記載の任意の方法を、機械／コンピュータ／コンピュータプロセッサに実行させる、任意の媒体を含むものとする。さらに、当分野においては、ソフトウェアは、ある形態又は別の形態であっても（例えばプログラム、手順、プロセス、アプリケーション、モジュール、ユニット、ロジックなど）、動作を起こし、結果をもたらすものを指すのが一般的である。そのような表現は、処理システムによるソフトウェアの実行が、プロセッサに行動を実行させて結果をもたらすことを述べる、単なる簡略形である。

いくつかの実施形態は、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイを用意することによって、又は従来のコンポーネント回路の適切なネットワークを相互接続することによっても、実装することができる。

いくつかの実施形態にはコンピュータプログラム製品が含まれる。コンピュータプログラム製品は、命令が格納された記憶媒体、命令記憶部又は記憶装置であってよい。それを使用して、コンピュータ又はコンピュータプロセッサが本明細書に記載の例示的実施形態の任意の手順を実行することを制御し、又は実行させることができる。記憶媒体／命令記憶部／記憶装置には、これに限るものではないが一例として、光ディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＤＲＡＭ、ＶＲＡＭ、フラッシュメモリ、フラッシュカード、磁気カード、光カード、ナノシステム、分子記憶集積回路、ＲＡＩＤ、リモートデータストレージ／アーカイブ／ウェアハウジング及び／又は命令及び／又はデータの格納に好適な他の任意の種類のデバイスが含まれ得る。

コンピュータ可読媒体、命令記憶部又は記憶装置のいずれかに格納されたいくつかの実装には、システムのハードウェアを制御し、システム又はマイクロプロセッサに人間のユーザ又は本明細書に記載の例示的実施形態の結果を利用する他の機構との対話を可能とする、ソフトウェアが含まれる。そのようなソフトウェアには、これに限らないが、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、及びユーザアプリケーションが含まれ得る。究極的には、そのようなコンピュータ可読媒体又は記憶装置には、上で説明したような本発明の例示的態様を実行するためのソフトウェアが更に含まれる。

プログラミング及び／又はシステムのソフトウェアには、本明細書に記載の手順を実行するためのソフトウェアモジュールが含まれる。本明細書のいくつかの実施形態において、モジュールにはソフトウェアが含まれる。ただし本明細書の他の例示的実施形態ではモジュールにはハードウェア又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせが含まれる。

以上本発明の様々な例示的実施形態を述べたが、これらは例示のために提示したものであり、限定するためのものではないことを理解されたい。形式及び詳細において様々な変更をなし得ることは当業者には明らかであろう。したがって本発明は、上記のいかなる例示的実施形態によっても制限されるものではなく、以下に述べる特許請求の範囲及びその均等物によってのみ規定されるべきである。

さらに要約は、特許庁及び一般人、特に特許又は法律用語又は文体に精通していない科学者、技術者及び実務者が、大まかな調査で本出願の技術的開示の本質及び要点を迅速に判定できるようにすることを目的とするものである。要約は、いずれにしても本明細書に提示する例示的実施形態の範囲に関して制限的であることを意図するものではない。また、特許請求の範囲に説明される手順は、必ずしも提示された順番で遂行されることを必要としないことも理解されたい。

Claims (15)

1. 走査撮像システムにより生成される画像の画像品質を評価する方法であって、
   前記走査撮像システムにより生成された画像の画像データを取得することと、
   前記画像の異なる領域をカバーする、前記画像の複数のセクションの各セクションに対して、
   前記セクションの少なくとも一部のシャープネス又はコントラストのうちの少なくとも１つの尺度であり、前記セクションの前記少なくとも１つの一部におけるノイズに依存する尺度のそれぞれの第１の値と、
   前記セクションの少なくとも一部におけるノイズの尺度を提供する、それぞれの第２の値と、
   前記それぞれの計算された第１の値を前記それぞれの計算された第２の値に組み合わせることにより、前記セクションの画像品質を示すそれぞれの第３の値と、
   を計算することと、
   前記計算された第３の値の前記セクション間での変動に基づいて、前記画像の画像品質を表す品質スコアを決定することと、
   を含み、
   前記画像の前記複数のセクションのそれぞれに対する前記それぞれの第３の値の計算において、前記複数のセクションの内のそれぞれのセクションに対して計算された第３の値が、前記複数のセクションのそれぞれのセクションに対して計算された前記第１の値よりも前記ノイズに対して弱い依存性を有するように、前記それぞれの計算された第１の値と前記それぞれの計算された第２の値が組み合わされる、方法。
2. 前記第２の値のそれぞれは、
   前記セクションの少なくとも一部をＩｍｍｅｒｋａｅｒの方法を用いて処理することと、
   前記セクションの前記少なくとも一部におけるノイズの統計的尺度を計算することと、
   前記セクションの少なくとも一部に対して、規格化されたグレーレベル同時生起行列ＧＬＣＭを生成して、前記第２の値として、前記規格化されたＧＬＣＭに基づいて変動尺度を計算することと、
   の内の少なくとも１つを用いて計算され、
   前記変動尺度は、
   
   のいずれかを用いて計算され、
   ここで、ｐ（ｉ，ｊ）は前記規格化されたＧＬＣＭの（ｉ，ｊ）番目の行列要素であり、Ｎ_ｇは前記画像の画素のグレーレベルの数であり、μはｐ（ｉ，ｊ）の平均であり、ｐ_ｘ＋ｙ，ｐ_ｘ−ｙ及びｆ_８はそれぞれ
   
   
   として定義される、請求項１に記載の方法。
3. 前記それぞれの第１の値は、前記セクションの前記少なくとも一部のエントロピを定義する表式を用いて各セクションに対して計算され、前記表式は、
   
   であり、Ｐ（ｘ_ｉ）は、セクションの前記少なくとも一部における、画素値がｘ_ｉである画素の割合を表し、ｘ_ｉ〜ｘ_ｎは、前記画像データの画素値が量子化されるｎ個の量子化レベルである、請求項１又は請求項２に記載の方法。
4. 前記セクションの少なくとも一部における前記シャープネス又は前記コントラストの内の前記少なくとも１つに関する前記尺度の前記それぞれの第１の値は、それぞれのセクションに対して、
   前記セクションの前記少なくとも一部に対する規格化グレーレベル同時生起行列ＧＬＣＭを生成し、
   規格化されたＧＬＣＭに基づくテクスチャ特徴を前記第１の値として計算する、
   ことによって計算され、
   前記テクスチャ特徴は、
   
   
   のいずれかを用いて計算され、
   ＨＸＹ、ＨＸＹ１、ＨＸ、ＨＹ及びＨＸＹ２は、
   
   として定義され、
   ここで、ｐ（ｉ，ｊ）は前記規格化されたＧＬＣＭの（ｉ，ｊ）番目の行列要素であり、Ｎｇは前記画像の画素のグレーレベルの数であり、ｐ_ｘ（ｉ）及びｐ_ｙ（ｊ）は
   
   として定義される、請求項１又は請求項２に記載の方法。
5. 前記ＧＬＣＭは１つの強度の画素が別の強度の別の画素に隣接して出現する回数を記録する、請求項４に記載の方法。
6. 前記第１の値は各セクションに対して、
   前記セクションを複数のサブセクションに分割し、
   前記複数のサブセクションのそれぞれに対して前記セクションの少なくとも一部の前記シャープネス又は前記コントラストの前記少なくとも１つの尺度のそれぞれの値を計算し、
   前記複数のサブセクションに対して計算された前記値の少なくとも１つに基づいて前記セクションに対する前記第１の値を決定する、
   ことによって計算される、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記セクションに対する前記第１の値は、前記複数のサブセクションに対して計算された前記値の平均値、又は前記複数のサブセクションに対して計算された前記値の最大値のうちの１つとして計算される、請求項６に記載の方法。
8. 前記それぞれの第３の値は、前記計算された第１の値と前記計算された第２の値のうちの一方を、前記計算された第１の値と前記計算された第２の値の他方で割ることにより、各セクションに対して計算される、請求項１〜請求項７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記品質スコアは、前記計算された第３の値の少なくともいくつかをそれぞれの所定の閾値と比較することに基づいて決定される、請求項１〜請求項８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記品質スコアは、
    （ｉ）前記複数のセクションを複数のグループにグループ化して、前記グループのそれぞれが前記複数のセクションのそれぞれ一つ又は複数を含むようにするプロセスと、
    （ｉｉ）前記複数のグループのそれぞれに、それぞれの所定の閾値を割り当てるプロセスと、
    （ｉｉｉ）前記複数のセクションの少なくともいくつかに対して、前記セクションに対して計算された前記第３の値を、前記セクションが属する前記グループに割り当てられた前記所定の閾値と比較するプロセスと、
    （ｉｖ）プロセス（ｉｉｉ）での比較に基づいて前記品質スコアを決定するプロセスと、
    により決定される、請求項９に記載の方法。
11. 前記計算された第３の値は、ピークを有する分布により前記セクションの間で変動し、前記品質スコアは、前記ピークの値、前記分布の平坦さ、前記分布の幅及び前記分布の降下率の内の少なくとも１つを決定することにより決定される、請求項１〜請求項８のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記取得された画像の前記複数のセクションによりカバーされる前記領域が、ストリップのアレイ又はブロックの２次元アレイの内の１つを形成する、請求項１〜請求項１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記計算された第３の値の前記セクション間での変動を表す、空間変動プロファイルを表示するためのディスプレイ装置を制御する、ディスプレイ制御信号を生成することを更に含む、請求項１〜請求項１２のいずれか一項に記載の方法。
14. プロセッサによって実行されると、請求項１〜請求項１３のいずれか一項に記載の方法を前記プロセッサに実行させる、コンピュータプログラム命令を格納する非一時的記憶媒体。
15. 走査撮像システムにより生成された画像の画像品質を評価する装置であって、
    前記走査撮像システムにより生成された画像の画像データを取得するように構成された画像取得モジュールと、
    前記画像の異なる領域をカバーする、前記画像の複数のセクションの各セクションに対して、
    前記セクションの少なくとも一部のシャープネス又はコントラストのうちの少なくとも１つの尺度であり、前記セクションの前記少なくとも１つの一部におけるノイズに依存する尺度のそれぞれの第１の値と、
    前記セクションの少なくとも一部におけるノイズの尺度を提供する、それぞれの第２の値と、
    前記それぞれの計算された第１の値を前記それぞれの計算された第２の値に組み合わせることにより、前記セクションの画像品質を示すそれぞれの第３の値と、
    計算するように構成された計算モジュールと、
    を備え、
    前記計算モジュールは、
    前記画像の前記複数のセクションのそれぞれに対する前記それぞれの第３の値の計算において、前記複数のセクションの内のそれぞれのセクションに対して計算される前記第３の値が、前記複数のセクションのそれぞれのセクションに対して計算された前記第１の値よりも前記ノイズに対して弱い依存性を有するように、前記それぞれの計算された第１の値と前記それぞれの計算された第２の値を組み合わせ、
    前記計算された第３の値の前記セクション間での変動に基づいて、前記画像の画像品質を表す品質スコアを決定する、ように構成される、装置。