JP6897291B2 - Image evaluation device and image evaluation method - Google Patents
Image evaluation device and image evaluation method Download PDFInfo
- Publication number
- JP6897291B2 JP6897291B2 JP2017091531A JP2017091531A JP6897291B2 JP 6897291 B2 JP6897291 B2 JP 6897291B2 JP 2017091531 A JP2017091531 A JP 2017091531A JP 2017091531 A JP2017091531 A JP 2017091531A JP 6897291 B2 JP6897291 B2 JP 6897291B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- intensity
- image
- distribution
- light
- displayed
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Description
本発明は、画像評価装置及び画像評価方法に関する。 The present invention relates to an image evaluation device and an image evaluation method.
近年、表示エリア（例えばディスプレイの表示面）に表示された画像の品質（特に均一性）を評価する装置の開発が盛んに行われている（例えば特許文献１参照）。 In recent years, an apparatus for evaluating the quality (particularly uniformity) of an image displayed in a display area (for example, the display surface of a display) has been actively developed (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、特許文献１に開示されている装置では、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることに関して改善の余地があった。
However, in the apparatus disclosed in
本発明は、表示エリアに表示される画像の品質を評価する画像評価装置であって、前記表示エリアにおける光の強度又は明度の分布の周波数特性を算出する手段と、前記分布の周波数特性を視覚の周波数特性で補正する手段と、補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び前記分布から得られる第２の特徴量に基づいて前記画像の均一性の評価値を算出する手段と、前記表示エリアにおける光の強度又は明度の分布を出力する手段とを有し、前記出力する手段は、前記強度の分布を計測する計測部と前記表示エリアにおける光の最大強度を決定する決定部と、前記強度の分布を、前記最大強度を用いて前記明度の分布に変換する変換部を含み、前記決定部は、前記表示エリアに表示可能な最大強度の光で前記画像が表示されているときに前記計測部で計測される前記強度の分布の実測値に基づいて、前記最大強度を決定することを特徴とする画像評価装置である。
The present invention is an image evaluation device that evaluates the quality of an image displayed in a display area, and is a means for calculating the frequency characteristic of a light intensity or lightness distribution in the display area, and visually observes the frequency characteristic of the distribution. Means for correcting with the frequency characteristics of the above, means for calculating the evaluation value of the uniformity of the image based on the first feature amount obtained from the corrected frequency characteristics and the second feature amount obtained from the distribution. It has means for outputting the distribution of light intensity or brightness in the display area, and the means for outputting the light includes a measuring unit for measuring the distribution of the intensity and a determining unit for determining the maximum intensity of light in the display area. When the image is displayed with the maximum intensity light that can be displayed in the display area, the determination unit includes a conversion unit that converts the intensity distribution into the brightness distribution using the maximum intensity. The image evaluation device is characterized in that the maximum intensity is determined based on an actually measured value of the intensity distribution measured by the measuring unit.
本発明によれば、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることができる。 According to the present invention, it is possible to stably obtain an evaluation result that reflects human subjectivity.
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。
≪実施例１≫
図１には、一実施形態の実施例１の画像評価装置１０１のハードウェア構成が示されている。実施例１は、暗室内など、外乱光が少ない条件での使用を想定している。画像評価装置１０１は、例えば画像表示装置１００の製造過程において表示画像の品質を検査、評価するために用いられる。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
<< Example 1 >>
FIG. 1 shows the hardware configuration of the
画像表示装置１００は、評価対象となるディスプレイである。実施例１ではディスプレイを評価対象としているが、評価対象は例えばプロジェクタ等の他の画像表示装置でも良い。画像表示装置１００には、外部から画像情報が入力されており、その表示面全域に例えば白色等の評価パターンが表示される。
なお、ディスプレイとしては、例えば液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＥＬ（エレクトロルミネッセンス）ディスプレイ等が挙げられる。プロジェクタとしては、光源（例えば半導体レーザ）からの光を走査して画像を表示する走査型であっても良いし、非走査型であっても良い。非走査型のプロジェクタとしては、光源からの光を液晶パネルに照射して画像を表示するものや、光源としてのプラズマパネルや有機ＥＬパネルを発光させて画像を表示するものが挙げられる。
The
Examples of the display include a liquid crystal display, a plasma display, an EL (electroluminescence) display, and the like. The projector may be a scanning type that scans light from a light source (for example, a semiconductor laser) to display an image, or may be a non-scanning type. Examples of the non-scanning type projector include a projector that irradiates a liquid crystal panel with light from a light source to display an image, and a projector that emits a plasma panel or an organic EL panel as a light source to display an image.
画像評価装置１０１は、計測部１０２と演算部１０３を含む。計測部１０２と演算部１０３は、データ通信用のケーブルで接続されている。
The
計測部１０２は、画像表示装置１００の表示面の輝度を計測する。ここでは、計測部１０２として、二次元色彩輝度計を用いる。実施例１では、光の強度の尺度として、輝度を用いる。二次元色彩輝度計は、計測範囲内の輝度の二次元分布を計測する機能を有する。二次元色彩輝度計の解像度は、評価対象の画像評価装置１０１が表示できる解像度より高いことが望ましい。なお、計測部として、例えばモノクロやＲＧＢのデジタルデータを出力するデジタルカメラや、光の強度を電圧に変換する光電変換素子など、輝度以外の尺度で光の強度分布を計測する装置を用いても良い。
The
演算部１０３は、データを演算するＣＰＵ（中央演算装置）１０４と、ＣＰＵ１０４で処理するデータを一時的に保持する一次メモリ１０５（例えばＲＡＭ）と、解析結果や計測部１０２での計測結果のデータを記憶する記憶装置１０６と、表示用の映像を処理し画像表示装置１００に画像情報を出力するＧＰＵ１０７とを有する。なお、図１では、画像情報はＧＰＵ１０７から出力されるものとしているが、ＧＰＵ１０７の代わりに例えば別途ＰＣを用意するなど、画像評価装置１０１以外の画像情報を出力する手段を用いても良い。
The
図２には、演算部１０３の機能ブロック及び演算部１０３におけるデータの流れが示されている。演算部１０３は、図２に示されるように、周波数特性算出部２０１、人間の視覚の周波数特性（ＶＴＦ）のデータを保持する情報保持部２０２、周波数特性補正部２０３及び評価値算出部２０４を有する。周波数特性算出部２０１、周波数特性補正部２０３及び評価値算出部２０４は、ＣＰＵ１０４によって実現される。情報保持部２０２は、記憶装置１０６によって実現される。記憶装置１０６としては、例えばＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等が挙げられる。
FIG. 2 shows the functional block of the
また、評価時に画像表示装置１００に表示させる画像である評価パターンとして、表示面全域が同じ信号値となるパターンを用いる。例えば、画像表示装置１００が表示できる画像が、ＲＧＢ各チャンネルが符号無し８ビットのビット深度を有する２４ビットカラー画像であれば、表示面全域が最大強度（（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５））や、全面が中間調（（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１２８，１２８，１２８）など）、表示面全域が青（（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，２５５）など）や、他のパターンを用いても良い。
Further, as an evaluation pattern which is an image to be displayed on the
以下に、実施例１の画像評価装置１０１で行われる画像評価処理１を、図３を参照して説明する。図３のフローチャートは、計測部１０２で実行される計測ならびにＣＰＵ１０４によって実行される処理アルゴリズムに対応している。
The
最初のステップＳ３００では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を計測する。
In the first step S300, the
次のステップＳ３０１では、評価値算出部２０４が、計測された強度分布の平均値を算出する。
In the next step S301, the evaluation
次のステップＳ３０２では、周波数特性算出部２０１が、計測された強度分布に対して、離散フーリエ変換等の処理を行ない、周波数特性を算出する。
In the next step S302, the frequency
次のステップＳ３０３では、情報保持部２０２が保持しているＶＴＦの情報を読み出し、周波数特性補正部２０３に引き渡す。
In the next step S303, the VTF information held by the
次のステップＳ３０４では、周波数特性補正部２０３が、ステップＳ３０２で得られた周波数特性に対してＶＴＦを乗算することで、人間の視覚の周波数特性での補正を行なう。
In the next step S304, the frequency
次のステップＳ３０５では、評価値算出部２０４が、ステップＳ３０４で補正された周波数特性の積分値を算出する。
In the next step S305, the evaluation
最後のステップＳ３０６では、ステップＳ３０１で算出した強度分布の平均値及びステップＳ３０５で算出した周波数特性の積分値から、均一性評価値を算出する。以下に、その算出法の詳細について説明する。 In the final step S306, the uniformity evaluation value is calculated from the average value of the intensity distribution calculated in step S301 and the integrated value of the frequency characteristics calculated in step S305. The details of the calculation method will be described below.
図４には、周波数特性補正部２０３及び評価値算出部２０４におけるデータ処理が示されている。
FIG. 4 shows data processing in the frequency
周波数特性補正部２０３は、強度分布の周波数特性と、人間の視覚特性を表す視覚伝達関数（人間の視覚の周波数特性）ＶＴＦ（Ｖｉｓｕａｌ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を乗算して、補正された周波数特性を得る。
The frequency
評価値算出部２０４は、補正された周波数特性の積分値（図４中の斜線部）を算出するとともに強度分布から平均強度を算出し、算出した積分値及び平均強度から、均一性評価値を算出する。
The evaluation
均一性評価値の算出には、例えば非特許文献（Imakawa, S., Hino, M., Kagitani, K., “Noise Evaluation Method for Halftone Color Image”, Ricoh Technical Report No.23, September,53−59 (1997).）を参考に、次の（１）式を用いる。
均一性評価値＝ｐ１×ｅｘｐ(ｐ２×平均強度)×積分値＋ｐ３・・・（１）
上記（１）式中のｐ１、ｐ２、ｐ３は、実験により求めたパラメータである。
なお、均一性評価値が大きくなるほど、画像の均一性は悪くなる。
For the calculation of the uniformity evaluation value, for example, non-patent documents (Imakawa, S., Hino, M., Kagitani, K., “Noise Evaluation Method for Halftone Color Image”, Ricoh Technical Report No.23, September, 53− With reference to 59 (1997).), The following equation (1) is used.
Uniformity evaluation value = p 1 x exp (p 2 x average intensity) x integrated value + p 3 ... (1)
P 1 , p 2 , and p 3 in the above equation (1) are parameters obtained by experiments.
The larger the uniformity evaluation value, the worse the uniformity of the image.
≪実施例２≫
実施例２は、実施例１で示した均一性評価値を、明度に変換することで、より人間の主観に合うように精度を高める実施例である。
実施例２の画像評価装置のハードウェア構成は、実施例１と同じであるため、説明を省略する。
図５には、実施例２の演算部１０３Ａの機能ブロック及び演算部１０３Ａにおけるデータの流れが示されている。
<< Example 2 >>
Example 2 is an example in which the uniformity evaluation value shown in Example 1 is converted into lightness to improve the accuracy so as to be more suitable for human subjectivity.
Since the hardware configuration of the image evaluation device of the second embodiment is the same as that of the first embodiment, the description thereof will be omitted.
FIG. 5 shows the functional block of the
実施例２の演算部１０３Ａは、実施例１の演算部１０３の構成に加えて、色変換部２０５と最大強度決定部２０６を含む。色変換部２０５はＧＰＵ１０７によって実現され、最大強度決定部２０６はＣＰＵ１０４によって実現される。
The
最大強度決定部２０６は、画像表示装置１００が表示面に表示可能な最大強度の画像を形成する光の強度である最大強度を取得する。最大強度の取得方法は、後に説明する方法を用いることが望ましいが、例えば他の計測器で計測した最大強度の値をユーザが手入力する等の方法を取っても良い。
The maximum
色変換部２０５は、強度分布と最大強度決定部２０６で取得した最大強度を用いて、強度分布を明度分布に変換する。実施例１及び実施例２では、光の強度の尺度として、輝度を用いる。輝度から明度への変換は、次の（２）式を用いる。
そして、実施例１と同様に、得られた明度分布を周波数特性算出部２０１で周波数特性に変換し、該周波数特性に対して周波数特性補正部２０３でＶＴＦによる補正（ＶＴＦを乗じる補正）を行ない、評価値算出部２０４で均一性評価値を算出する。
Then, as in the first embodiment, the obtained brightness distribution is converted into frequency characteristics by the frequency
評価値算出部２０４では、補正された周波数特性の積分値に加え、平均明度を算出する。これらを用いて、次の（３）式で均一性評価値を算出する。
均一性評価値＝ｐ４×ｅｘｐ（ｐ５×平均明度）×積分値+ｐ６・・・（３）
上記（３）式中のｐ４、ｐ５、ｐ６は、実験により求めたパラメータである。
The evaluation
Uniformity evaluation value = p 4 x exp (p 5 x average brightness) x integrated value + p 6 ... (3)
P 4, p 5, p 6 in equation (3) is a parameter determined by experiment.
以下に、実施例２の画像評価装置で行われる画像評価処理２を、図６を参照して説明する。図６のフローチャートは、計測部１０２で実行される計測ならびにＣＰＵ１０４によって実行される処理アルゴリズムに対応している。
The
最初のステップＳ４００では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を計測する。
In the first step S400, the measuring
次のステップＳ４０１では、最大強度決定部２０６が、画像表示装置１００の最大強度を決定する。決定方法として、例えば後述する図７に記載の方法を用いる。
In the next step S401, the maximum
次のステップＳ４０２では、ステップＳ４０１で決定された最大強度を用いて、強度分布を明度分布に変換する。変換式として、例えば上記（２）式を用いる。 In the next step S402, the intensity distribution is converted into a lightness distribution using the maximum intensity determined in step S401. As the conversion formula, for example, the above formula (2) is used.
次のステップＳ４０３では、評価値算出部２０４が、計測された明度分布の平均値を算出する。
In the next step S403, the evaluation
次のステップＳ４０４では、周波数特性算出部２０１が、計測された明度分布に対して、離散フーリエ変換等の処理を行ない、周波数特性を算出する。
In the next step S404, the frequency
次のステップＳ４０５では、情報保持部２０２が保持しているＶＴＦの情報を読み出し、周波数特性補正部２０３に引き渡す。
In the next step S405, the VTF information held by the
次のステップＳ４０６では、周波数特性補正部２０３が、ステップＳ４０４で得られた周波数特性に対してＶＴＦを乗算することで、人間の視覚の周波数特性での補正を行なう。
In the next step S406, the frequency
次のステップＳ４０７では、評価値算出部２０４が、ステップＳ４０６で補正された周波数特性の積分値を算出する。
In the next step S407, the evaluation
最後のステップＳ４０８では、ステップＳ４０３で算出した明度分布の平均値及びステップＳ４０７で算出した周波数特性の積分値から、均一性評価値を算出する。算出法としては、例えば図４で説明したものを用いる。 In the final step S408, the uniformity evaluation value is calculated from the average value of the brightness distribution calculated in step S403 and the integrated value of the frequency characteristics calculated in step S407. As the calculation method, for example, the one described in FIG. 4 is used.
図７には、最大強度決定部２０６の機能ブロック及び最大強度を取得する際のデータの流れが示されている。
FIG. 7 shows the functional block of the maximum
最大強度決定部２０６は、図７に示されるように、最大強度取得部５０１及び画像出力部５００を含む。
なお、最大強度決定部２０６において、画像出力部５００は必須の構成要素ではないが、構成要素として含まれていることが好ましい。
画像出力部５００を構成要素に含まない場合は、例えばＰＣ等の外部機器を別途用意して、この外部機器から画像情報を出力して画像表示装置１００に画像を表示させても良い。
As shown in FIG. 7, the maximum
In the maximum
When the
また、画像出力部５００は、画像表示装置１００に対して画像情報として、最大強度計測パターンのデータを出力する。最大強度計測パターンは、画像表示装置１００が表示できる最大強度となる領域（以下、最大強度領域）を含む。
例えば、画像評価装置１００が、ＲＧＢ各チャンネルが符号無し８ビットのビット深度を有する２４ビットカラー画像を表示可能であれば、最大強度となる信号は（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２５５、２５５、２５５）である。最大強度領域は、画像表示装置１００の表示面全域に表示することが望ましいが、一部のみでも良い。
Further, the
For example, if the
画像表示装置１００は、最大強度計測パターンのデータが入力されると最大強度計測パターンを画像として表示する。
When the data of the maximum intensity measurement pattern is input, the
計測部１０２は、画像表示装置１００に表示された最大強度計測パターンの強度分布を計測する。
The measuring
最大強度取得部５０１は、計測された強度分布の中から最大強度領域を検出し、その領域内の強度の最大値を最大強度として取得する。
The maximum
以下に、実施例２の最大強度決定部２０６における処理（最大強度取得処理）を、図８を参照して説明する。図８のフローチャートは、ＣＰＵ１０４によって実行される処理アルゴリズムに対応している。
The process (maximum intensity acquisition process) in the maximum
最初のステップＳ６００では、画像出力部５００が、画像表示装置１００に対して最大強度計測パターンのデータを出力する。
In the first step S600, the
次のステップＳ６０１では、画像表示装置１００が、入力された最大強度計測パターンのデータに基づいて最大強度計測パターンを表示する。
In the next step S601, the
次のステップＳ６０２では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の強度分布（輝度分布）を計測する。
In the next step S602, the measuring
最後のステップＳ６０３では、最大強度取得部５０１が、計測された強度分布の中から最大強度領域を検出し、その領域内の強度の最大値を最大強度として取得する。
In the final step S603, the maximum
≪実施例３≫
実施例３は、外乱光の影響が大きい環境で評価を行なう場合の実施例である。
<< Example 3 >>
Example 3 is an example in which evaluation is performed in an environment where the influence of ambient light is large.
実施例３は、実施例２をベースに、外乱光による影響を補正する機能を追加する。追加する機能は、最大強度取得時の外乱光による影響の補正と強度分布取得時の外乱光による影響の補正の２点である。他の処理は実施例２と同一であるため、これら２点に絞って説明する。 In the third embodiment, a function for correcting the influence of ambient light is added based on the second embodiment. There are two functions to be added: correction of the influence of ambient light when acquiring the maximum intensity and correction of the effect of ambient light when acquiring the intensity distribution. Since the other processes are the same as those in the second embodiment, only these two points will be described.
図９には、実施例３の最大強度決定部２０６において最大強度を取得する際のデータの流れが示されている。
FIG. 9 shows the flow of data when the maximum intensity is acquired by the maximum
実施例３の画像評価装置のハードウェア構成は、実施例１、２と同様である。
実施例３では、画像出力部７００から出力される画像が、最大強度計測パターンに加えて、外乱光計測パターンを含む。外乱光計測パターンは、画像表示装置１００が表示できる最小強度の画像を形成する光の強度（最小強度）となる領域（以下、最小強度領域）を含む。例えば、画像表示装置１００が、ＲＧＢ各チャンネルが符号無し８ビットのビット深度を有する２４ビットカラー画像を表示可能であれば、最小強度となる信号は（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０、０、０）である。外乱光計測パターンは、画像表示装置１００の表示面全域に表示することが望ましいが、表示面の一部でも良い。
The hardware configuration of the image evaluation device of the third embodiment is the same as that of the first and second embodiments.
In the third embodiment, the image output from the
さらに精度良く外乱光の影響を補正するために、外乱光計測パターンを表示する代わりに、画像表示装置の照明用光源（ディスプレイの場合はバックライト、プロジェクタの場合はＬＥＤアレイなど）を消灯状態にし、強度分布を計測しても良い。このとき、照明用光源を消灯する方法として、たとえば手動で画像表示装置の電源を切っても良い。 In order to correct the influence of ambient light more accurately, instead of displaying the ambient light measurement pattern, the lighting light source of the image display device (backlight in the case of a display, LED array in the case of a projector, etc.) is turned off. , The intensity distribution may be measured. At this time, as a method of turning off the lighting light source, for example, the power of the image display device may be turned off manually.
以下に、実施例３の最大強度決定部２０６における処理（最大強度取得処理）を、図１０を参照して説明する。図１０のフローチャートは、ＣＰＵ１０４によって実行される処理アルゴリズムに対応している。
The process (maximum intensity acquisition process) in the maximum
最初のステップＳ８００では、画像出力部７００が、画像表示装置１００に対して最大強度計測パターンのデータを出力する。
In the first step S800, the
次のステップＳ８０１では、画像表示装置１００が、入力された最大強度計測パターンのデータに基づいて最大強度計測パターンを表示する。
In the next step S801, the
次のステップＳ８０２では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を取得する。
In the next step S802, the measuring
次のステップＳ８０３では、最大強度算出部７０２が、最大強度計測パターンの強度分布から最大値を抽出し、該最大値を第１の強度として保持する。
In the next step S803, the maximum
次のステップＳ８０４では、画像出力部７００が、画像表示装置１００に対して外乱光計測パターンのデータを出力する。
In the next step S804, the
次のステップＳ８０５では、画像表示装置１００が、入力された外乱光計測パターンのデータに基づいて外乱光計測パターンを表示する。
In the next step S805, the
次のステップＳ８０６では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を取得する。
In the next step S806, the measuring
次のステップＳ８０７では、最大強度算出部７０２が、外乱光計測パターンの強度分布から、最大強度計測パターンの第１の強度の箇所と同じ箇所の強度（輝度）を取得し、これを第２の強度として保持する。
In the next step S807, the maximum
最後のステップＳ８０８では、最大強度算出部７０２が、ステップＳ８０３で得られた第１の強度からステップＳ８０７で得られた第２の強度を減算し、得られた値を最大強度として取得する。
In the final step S808, the maximum
図１１には、実施例３の演算部１０３Ｂの機能ブロック及び演算部１０３Ｂにおけるデータの流れが示されている。
FIG. 11 shows the functional block of the
画像出力部２０７は、画像表示装置１００に対して、評価パターン及び図９において説明した外乱光計測パターンの２種類を出力する。画像出力部２０７に代えて、例えばＰＣ等の外部機器を用いても良い。この場合、外部機器から評価パターン及び外乱光計測パターンを出力する。
The
評価パターンとして、画像表示装置１００の表示面全域が同じ信号値となるパターンを用いる。例えば、画像表示装置１００の表示面のＲＧＢ各チャンネルが符号無し８ビットのビット深度を有する２４ビットカラー画像を表示可能であれば、表示面全域が最大強度（（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２５５、２５５、２５５））や、全面が中間調（（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（１２８、１２８、１２８）など）、全面が青（（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０、０、２５５）など）や、他のパターンを用いても良い。
As the evaluation pattern, a pattern in which the entire display surface of the
以下に、実施例３における強度分布計測処理を、図１２を参照して説明する。図１２のフローチャートは、ＣＰＵ１０４によって実行される処理アルゴリズムに対応している。 The intensity distribution measurement process in Example 3 will be described below with reference to FIG. The flowchart of FIG. 12 corresponds to the processing algorithm executed by the CPU 104.
最初のステップＳ９００では、画像出力部２０７が、画像表示装置１００に対して評価パターンのデータを出力する。
In the first step S900, the
次のステップＳ９０１では、画像表示装置１００が、入力された評価パターンのデータに基づいて評価パターンを表示する。
In the next step S901, the
次のステップＳ９０２では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を、第１の強度分布として取得する。
In the next step S902, the measuring
次のステップＳ９０３では、画像出力部２０７が、画像表示装置１００に対して外乱光計測パターンのデータを出力する。
In the next step S903, the
次のステップＳ９０４では、画像表示装置１００が、入力された外乱光計測パターンのデータに基づいて外乱光計測パターンを表示する。
In the next step S904, the
次のステップＳ９０５では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を、第２の強度分布として取得する。
In the next step S905, the measuring
最後のステップＳ９０６では、外乱光補正部２０８が、ステップＳ９０２で得られた第１の強度分布から、ステップＳ９０５で得られた第２の強度分布を減算することで、外乱光の影響を補正した強度分布を得る。
In the final step S906, the disturbance
ステップＳ９０６で得られた、外乱光の影響を補正した強度分布は、図６のステップＳ４０２に入力され、図６のフローによって均一性評価値が算出される。
なお、外乱光計測パターンの出力から第２の強度分布の計測まで（ステップＳ９０３〜Ｓ９０５）は、評価パターンの出力（ステップＳ９００）の前に実施しても良い。
The intensity distribution obtained in step S906 corrected for the influence of ambient light is input to step S402 in FIG. 6, and the uniformity evaluation value is calculated by the flow in FIG.
The process from the output of the ambient light measurement pattern to the measurement of the second intensity distribution (steps S903 to S905) may be performed before the output of the evaluation pattern (step S900).
≪実施形態の効果≫
図１３には、上記実施形態及び従来技術（特許第５８６７２６８号）それぞれの手法で算出された均一性評価値の評価精度が示されている。図１３（ａ）〜図１３（ｃ）の各グラフの縦軸は主観評価値であり、強度ムラの程度が異なるサンプルをプロジェクタで表示したものを評価者が観察して、点数付けしたものである。横軸は、上記サンプルに対して各評価法を用いて算出した均一性評価値である。平均強度はＡ、Ｂ、Ｃの順に上がり、Ｃが最も平均強度が高い。
<< Effect of the embodiment >>
FIG. 13 shows the evaluation accuracy of the uniformity evaluation value calculated by each method of the above embodiment and the prior art (Patent No. 5867268). The vertical axis of each graph of FIGS. 13 (a) to 13 (c) is the subjective evaluation value, and the evaluator observes and scores the samples having different degrees of intensity unevenness displayed by the projector. is there. The horizontal axis is the uniformity evaluation value calculated by using each evaluation method for the above sample. The average strength increases in the order of A, B, and C, and C has the highest average strength.
図１３（ａ）に示される従来技術では、平均強度（平均輝度）によってばらつきが生じており、評価精度が低いといえる。
これに対して、図１３（ｂ）に示される実施例１及び図１３（ｃ）に示される実施例２の結果は、平均強度によるばらつきが低減されており、評価精度が高いといえる。
In the conventional technique shown in FIG. 13A, it can be said that the evaluation accuracy is low because the variation occurs depending on the average intensity (average brightness).
On the other hand, in the results of Example 1 shown in FIG. 13 (b) and Example 2 shown in FIG. 13 (c), the variation due to the average strength is reduced, and it can be said that the evaluation accuracy is high.
さらに、図１３（ｂ）に示される実施例１と比較して図１３（ｃ）に示される実施例２は、主観評価値に対する線形性が高い。主観評価値に対する線形性が高いと、均一性評価値の差が、そのまま人間の感じる均一性の程度の違いを表すようになる。例えば、複数の機種の均一性を比較する場合は、図１３（ｃ）に示される実施例２の有用性が高いといえる。 Further, as compared with Example 1 shown in FIG. 13 (b), Example 2 shown in FIG. 13 (c) has higher linearity with respect to the subjective evaluation value. When the linearity with respect to the subjective evaluation value is high, the difference in the uniformity evaluation value directly represents the difference in the degree of uniformity felt by humans. For example, when comparing the uniformity of a plurality of models, it can be said that Example 2 shown in FIG. 13C is highly useful.
以上説明した本実施形態の画像評価装置（実施例１〜３の画像評価装置）は、光源からの光により表示エリア（ディルプレイの表示面やプロジェクタにより画像が投影される投影面）に表示される画像の品質を評価する画像評価装置であって、表示エリアにおける光の強度又は明度の分布を出力する手段と、該分布の周波数特性を算出する手段と、該周波数特性を視覚の周波数特性で補正する手段と、補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び上記分布から得られる第２の特徴量（例えば強度分布又は明度分布の平均）に基づいて、画像の均一性に関する評価値を算出する手段と、を備える画像評価装置である。 The image evaluation device of the present embodiment described above (the image evaluation device of Examples 1 to 3) is displayed in the display area (the display surface of the dilplay or the projection surface on which the image is projected by the projector) by the light from the light source. An image evaluation device that evaluates the quality of an image, which is a means for outputting a distribution of light intensity or brightness in a display area, a means for calculating the frequency characteristics of the distribution, and the frequency characteristics based on visual frequency characteristics. Evaluation value for image uniformity based on the means for correction, the first feature amount obtained from the corrected frequency characteristics, and the second feature amount obtained from the above distribution (for example, the average of the intensity distribution or the brightness distribution). It is an image evaluation apparatus provided with a means for calculating.
この場合、平均強度（平均輝度）が変化した場合においても人間の主観に応じた評価値を算出できる。
この結果、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることができる。
In this case, even when the average intensity (average brightness) changes, the evaluation value according to the human subjectivity can be calculated.
As a result, it is possible to stably obtain an evaluation result that reflects human subjectivity.
一方、特許文献１（特許第５８６７２６８号公報）には、最適な視覚特性での評価を行うことができ、人の視覚による主観評価と整合のとれた正確で信頼性の高い画像品質評価を行う目的で、色及び輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、輝度むら評価パラメータ、検査対象の全領域に対する彩度エッジ領域の面積率である彩度エッジ面積率、検査対象の全領域に対する色むら領域の面積率である色むら面積率の３つの評価パラメータを算出する算出部と、算出された評価パラメータを用いてむら検査を行う検査部とを備えた構成が開示されている。
しかし、特許文献１では、画像の平均輝度が考慮されていないため、平均輝度が異なる複数の評価対象の均一性評価値を比較した際の比較結果と、人間が主観的に感じるムラの程度との間の相関が低いことが懸念される。
すなわち、特許文献１では、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることに関して改善の余地があった。
On the other hand, in Patent Document 1 (Japanese Patent No. 5867268), evaluation with optimum visual characteristics can be performed, and accurate and highly reliable image quality evaluation consistent with subjective evaluation by human vision is performed. For the purpose, considering the uneven visual sensitivity for both color and brightness, the brightness unevenness evaluation parameter, the saturation edge area ratio which is the area ratio of the saturation edge region to the entire region to be inspected, and the color to the entire region to be inspected. A configuration including a calculation unit for calculating three evaluation parameters of a color unevenness area ratio, which is an area ratio of an uneven region, and an inspection unit for performing an unevenness inspection using the calculated evaluation parameters is disclosed.
However, in
That is, in
また、第１の特徴量は、補正後の周波数特性の積分値であることが好ましい。補正後の周波数特性の積分値は、周波数毎のムラの強度を全て足し合わせた値となるため、画像に含まれる全ての周波数のムラを評価対象とすることができる。
なお、補正後の周波数特性に対して逆フーリエ変換を行うことで、二次元の強度分布に戻し、この強度分布の標準偏差あるいは分散値を求めて第１の特徴量としても良い。
Further, the first feature amount is preferably an integrated value of the corrected frequency characteristics. Since the integrated value of the corrected frequency characteristics is the sum of all the intensities of the unevenness for each frequency, the unevenness of all the frequencies included in the image can be evaluated.
By performing an inverse Fourier transform on the corrected frequency characteristics, the intensity distribution may be restored to two dimensions, and the standard deviation or variance value of the intensity distribution may be obtained and used as the first feature quantity.
また、第２の特徴量は、上記分布の平均値であることが好ましい。この場合、光の強度又は明度の平均が変化した場合においても、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることができる。
なお、第２の特徴量は、上記分布の中央値であっても良い。
また、出力する手段は、上記強度の分布を計測する計測部を含むことが好ましい。
The second feature amount is preferably the average value of the above distribution. In this case, even when the light intensity or the average brightness changes, it is possible to stably obtain an evaluation result that reflects human subjectivity.
The second feature amount may be the median value of the above distribution.
Moreover, it is preferable that the means for outputting includes a measuring unit for measuring the distribution of the intensity.
また、出力する手段は、表示エリアにおける光の最大強度を決定する決定部と、上記強度の分布を、最大強度を用いて明度の分布に変換する変換部と、を更に含むことが好ましい。この場合、様々なコントラスト（振幅）のムラに対して、人の主観に合った計測量に基づいた評価ができるので、評価精度を向上することができる。 Further, it is preferable that the output means further includes a determination unit for determining the maximum intensity of light in the display area and a conversion unit for converting the intensity distribution into a brightness distribution using the maximum intensity. In this case, since it is possible to evaluate various contrast (amplitude) irregularities based on a measured amount that suits the subjectivity of a person, the evaluation accuracy can be improved.
また、決定部は、表示エリアに表示可能な最大強度の光で画像が表示されているときに計測部で計測される強度の分布の実測値に基づいて、最大強度を決定することが好ましい。この場合、画像表示装置間の最大強度の個体差も考慮した評価を行うことができる。 Further, it is preferable that the determination unit determines the maximum intensity based on the measured value of the intensity distribution measured by the measurement unit when the image is displayed with the maximum intensity light that can be displayed in the display area. In this case, the evaluation can be performed in consideration of the individual difference in the maximum intensity between the image display devices.
また、決定部は、表示エリアに表示可能な最大強度の光で画像が表示されているときに計測部で計測される強度である第１の強度と、表示エリアに表示可能な最小強度の光で画像が表示されているとき又は光源が消灯しているときに計測部で計測される強度である第２の強度に基づいて、最大強度を決定することが好ましい。この場合、最大強度を得る際に、評価環境の外乱光の影響を補正することができる。 In addition, the determination unit has the first intensity, which is the intensity measured by the measurement unit when the image is displayed with the maximum intensity light that can be displayed in the display area, and the minimum intensity light that can be displayed in the display area. It is preferable to determine the maximum intensity based on the second intensity, which is the intensity measured by the measuring unit when the image is displayed or the light source is turned off. In this case, the influence of the ambient light in the evaluation environment can be corrected when the maximum intensity is obtained.
また、表示エリアに表示可能な最小強度の光で画像が表示されているとき又は光源を消灯しているときに計測部で計測される強度の分布を用いて、出力する手段から出力された上記分布を補正する手段を更に備えることが好ましい。この場合、評価したい強度分布から、評価環境の外乱光の影響を補正することができる。 Further, the above-mentioned output from the output means using the intensity distribution measured by the measuring unit when the image is displayed with the minimum intensity light that can be displayed in the display area or when the light source is turned off. It is preferable to further provide means for correcting the distribution. In this case, the influence of the ambient light in the evaluation environment can be corrected from the intensity distribution to be evaluated.
また、本実施形態の画像評価方法は、第１の観点からすると、光源からの光により表示エリアに表示される画像の品質を評価する画像評価方法であって、表示エリアにおける光の強度分布を計測する工程と、強度分布の周波数特性を算出する工程と、強度分布の周波数特性を視覚の周波数特性で補正する工程と、補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び強度分布から得られる第２の特徴量（例えば強度分布又は明度分布の平均）に基づいて、画像の均一性を評価する工程と、を含む画像評価方法である。 Further, the image evaluation method of the present embodiment is an image evaluation method for evaluating the quality of an image displayed in the display area by the light from the light source from the first viewpoint, and determines the light intensity distribution in the display area. Obtained from the steps of measuring, calculating the frequency characteristics of the intensity distribution, correcting the frequency characteristics of the intensity distribution with the visual frequency characteristics, and the first feature amount and intensity distribution obtained from the corrected frequency characteristics. This is an image evaluation method including a step of evaluating the uniformity of an image based on a second feature amount (for example, the average of intensity distribution or lightness distribution).
また、本実施形態の画像評価方法は、第２の観点からすると、光源からの光により表示エリアに表示される画像の品質を評価する画像評価方法であって、表示エリアにおける光の強度分布を計測する工程と、該強度分布を明度分布に変換する工程と、該明度分布の周波数特性を算出する工程と、明度分布の周波数特性を視覚の周波数特性で補正する工程と、補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び明度分布から得られる第２の特徴量（例えば強度分布又は明度分布の平均）に基づいて、画像の均一性を評価する工程と、を含む画像評価方法である。 Further, the image evaluation method of the present embodiment is an image evaluation method for evaluating the quality of an image displayed in the display area by the light from the light source from the second viewpoint, and determines the light intensity distribution in the display area. A step of measuring, a step of converting the intensity distribution into a lightness distribution, a step of calculating the frequency characteristic of the lightness distribution, a step of correcting the frequency characteristic of the lightness distribution with a visual frequency characteristic, and a step of correcting the frequency characteristic after correction. This is an image evaluation method including a step of evaluating the uniformity of an image based on a first feature amount obtained from and a second feature amount obtained from a lightness distribution (for example, an average of intensity distribution or lightness distribution). ..
本実施形態の画像評価方法によれば、平均強度（平均輝度）が変化した場合においても人の主観に応じた評価値を算出できる。
この結果、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることができる。
According to the image evaluation method of the present embodiment, it is possible to calculate an evaluation value according to the subjectivity of a person even when the average intensity (average brightness) changes.
As a result, it is possible to stably obtain an evaluation result that reflects human subjectivity.
また、上記実施形態では、評価対象の画像表示装置として、ディスプレイやプロジェクタを例に挙げたが、例えばヘッドアップディスプレイ、ヘッドマウントディスプレイ、プロンプタ等を用いることもできる。例えばヘッドアップディスプレイやヘッドマウントディスプレイを用いる場合、表示エリアは、虚像が表示される空間である。 Further, in the above embodiment, a display or a projector is given as an example of the image display device to be evaluated, but for example, a head-up display, a head-mounted display, a prompter or the like can also be used. For example, when a head-up display or a head-mounted display is used, the display area is a space in which a virtual image is displayed.
また、上記実施形態の説明で用いた数値、形状等は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。 In addition, the numerical values, shapes, and the like used in the description of the above-described embodiment can be appropriately changed without departing from the spirit of the present invention.
以下に、発明者らが上記実施形態を発案するに至った思考プロセスを説明する。 The thinking process that led to the invention of the above embodiment by the inventors will be described below.
例えばディスプレイやプロジェクタ等の画像表示装置の均一性評価法として、ＪＩＳ Ｘ ６９１１（データプロジェクタの仕様書様式）やＥＩＡＪ ＥＤ−２５２２（マトリクス形液晶表示モジュール測定方法（バックライトを用いる液晶モジュール））において規定された手法が、既に知られている。
いずれの均一性評価法も、例えば図１４（ａ）及び図１４（ｂ）に示されるように表示領域内の９点（画面中心１点＋周囲８点。３点×３点に配置）の輝度あるいは照度の計測結果より、均一性評価値を算出している。
For example, as a method for evaluating the uniformity of image display devices such as displays and projectors, in JIS X 6911 (data projector specification format) and EIAJ ED-2522 (matrix type liquid crystal display module measurement method (liquid crystal module using a backlight)). The defined method is already known.
In each of the uniformity evaluation methods, for example, as shown in FIGS. 14 (a) and 14 (b), 9 points (1 point in the center of the screen + 8 points around the screen; arranged at 3 points × 3 points) in the display area. The uniformity evaluation value is calculated from the measurement results of brightness or illuminance.
近年、ディスプレイやプロジェクタでは、照明に用いる光源の方式が切り替わりつつあり、高周波のムラが発生するようになってきた。
例えば、液晶ディスプレイでは、液晶パネルの背面にバックライトを配置し、光が液晶パネルを透過する際に光の強度を調整し、画像に階調を与えている。バックライトは、明るさにムラの無い面光源が望ましいが、現状では点光源であるＬＥＤなどの発光素子を複数並べたアレイに導光板，拡散板を組み合わせる構成をとっており、ＬＥＤの配置に応じた高周波のムラが発生する。
また、プロジェクタでは、光源が高圧水銀ランプからＬＥＤやレーザーダイオードといった光源に切り替わりつつある。プロジェクタでもムラが無い光源が望ましいが、光源として複数のＬＥＤやレーザーダイオードに導光板，拡散板を組み合わせる構成をとっており、高周波のムラが発生する。
しかし、図１４等に示される従来の規格化されている均一性評価法は、測定点の間隔よりも高周波のムラは評価できず、近年のディスプレイ，プロジェクタに対しては適切な評価が困難である。
In recent years, in displays and projectors, the method of the light source used for lighting is being switched, and unevenness of high frequency has come to occur.
For example, in a liquid crystal display, a backlight is arranged on the back surface of the liquid crystal panel, and when the light passes through the liquid crystal panel, the intensity of the light is adjusted to give gradation to the image. It is desirable for the backlight to be a surface light source with even brightness, but at present, a light guide plate and a diffuser plate are combined with an array of multiple light emitting elements such as LEDs, which are point light sources. Corresponding high frequency unevenness occurs.
Further, in projectors, the light source is switching from a high-pressure mercury lamp to a light source such as an LED or a laser diode. A light source with no unevenness is desirable even in a projector, but as a light source, a plurality of LEDs and laser diodes are combined with a light guide plate and a diffuser plate, and high frequency unevenness occurs.
However, the conventional standardized uniformity evaluation method shown in FIG. 14 and the like cannot evaluate unevenness at a high frequency higher than the interval between measurement points, and it is difficult to make an appropriate evaluation for recent displays and projectors. is there.
また、従来技術は測定点の輝度、照度といった物理的な尺度のみを用いて均一性を評価している。
しかし、人の目の特性として、平均輝度が高くなるに従って輝度対比（２点の輝度比、例えばムラにより明るくなった領域と暗くなった領域との輝度比）の感度が高くなる傾向を示すことが、研究によって明らかになっている。
ディスプレイやプロジェクタなどでは、機種により平均輝度が異なる場合が多い。このとき、今までの均一性評価法のように、平均輝度を考慮せずに輝度差のみで均一性を評価すると、人の主観に合わない結果となる。
平均輝度が異なる複数の評価対象の均一性評価値を比較した際に、人間が主観的に感じるムラの程度との間の相関が低いことが懸念される。
すなわち、従来の画像評価技術では、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることに関して改善の余地があった。
Further, in the prior art, uniformity is evaluated using only physical measures such as brightness and illuminance of measurement points.
However, as a characteristic of the human eye, the sensitivity of the luminance contrast (the luminance ratio of two points, for example, the luminance ratio between the area brightened by unevenness and the area darkened by unevenness) tends to increase as the average brightness increases. However, research has revealed.
In displays and projectors, the average brightness often differs depending on the model. At this time, if the uniformity is evaluated only by the brightness difference without considering the average brightness as in the conventional uniformity evaluation method, the result does not match the subjectivity of the person.
When comparing the uniformity evaluation values of a plurality of evaluation targets having different average brightness, there is a concern that the correlation with the degree of unevenness subjectively perceived by humans is low.
That is, in the conventional image evaluation technique, there is room for improvement in obtaining a stable evaluation result that reflects human subjectivity.
そこで、発明者は、ディスプレイやプロジェクタの均一性評価において、低周波から高周波まで、様々な周波数のムラを評価可能であり、かつ平均輝度が変化した場合においても人の主観に応じた評価値を算出できる画像評価装置を提供することを目的として、上記実施形態を発案するに至った。 Therefore, the inventor can evaluate unevenness of various frequencies from low frequency to high frequency in the uniformity evaluation of a display or a projector, and even when the average brightness changes, an evaluation value according to human subjectivity is obtained. The above embodiment has been invented for the purpose of providing an image evaluation device capable of calculating.
１００…画像表示装置１００…画像評価装置、１０２…計測部（強度の分布を出力する手段）、１０３、１０３Ａ、１０３Ｂ…演算部、２０１…周波数特性算出部（周波数特性を算出する手段）、２０３…周波数特性補正部（補正する手段）、２０４…評価値算出部（評価値を算出する手段）、２０５…色変換部（明度の分布を出力する手段）、２０６…最大強度決定部（決定部）。
100 ...
Claims (6)
前記表示エリアにおける光の強度又は明度の分布の周波数特性を算出する手段と、
前記分布の周波数特性を視覚の周波数特性で補正する手段と、
補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び前記分布から得られる第２の特徴量に
基づいて前記画像の均一性の評価値を算出する手段と、
前記表示エリアにおける光の強度又は明度の分布を出力する手段とを有し、
前記出力する手段は、前記強度の分布を計測する計測部と
前記表示エリアにおける光の最大強度を決定する決定部と、
前記強度の分布を、前記最大強度を用いて前記明度の分布に変換する変換部を含み、
前記決定部は、前記表示エリアに表示可能な最大強度の光で前記画像が表示されていると
きに前記計測部で計測される前記強度の分布の実測値に基づいて、前記最大強度を決定す
る
ことを特徴とする画像評価装置。 An image evaluation device that evaluates the quality of images displayed in the display area.
A means for calculating the frequency characteristics of the light intensity or brightness distribution in the display area, and
A means for correcting the frequency characteristics of the distribution with the visual frequency characteristics,
A means for calculating the evaluation value of the uniformity of the image based on the first feature amount obtained from the corrected frequency characteristic and the second feature amount obtained from the distribution, and
It has a means for outputting the light intensity or brightness distribution in the display area.
The output means include a measuring unit for measuring the intensity distribution, a determining unit for determining the maximum intensity of light in the display area, and a determination unit.
A conversion unit that converts the intensity distribution into the brightness distribution using the maximum intensity is included.
The determination unit determines the maximum intensity based on an actually measured value of the intensity distribution measured by the measurement unit when the image is displayed with the maximum intensity light that can be displayed in the display area. An image evaluation device characterized by the fact that.
記載の画像評価装置。 The image evaluation device according to claim 1, wherein the first feature amount is an integrated value of frequency characteristics after correction.
の画像評価装置。 The image evaluation device according to claim 1 or 2, wherein the second feature amount is an average value of the distribution.
きに前記計測部で計測される前記強度である第１の強度と、前記表示エリアに表示可能な
最小強度の光で前記画像が表示されているとき又は前記画像が光源からの光により前記表
示エリアに表示される場合であって前記光源が消灯しているときに前記計測部で計測され
る前記強度である第２の強度に基づいて、前記最大強度を決定することを特徴とする請求
項１〜３のいずれか一項に記載の画像評価装置。 The determination unit can display the first intensity, which is the intensity measured by the measurement unit when the image is displayed with the maximum intensity of light that can be displayed in the display area, and the display area. The measurement is performed by the measuring unit when the image is displayed with the minimum intensity of light or when the image is displayed in the display area by the light from the light source and the light source is turned off. The image evaluation device according to any one of claims 1 to 3, wherein the maximum intensity is determined based on the second intensity, which is the intensity.
灯しているときに前記計測部で計測される前記強度の分布を用いて、前記出力する手段か
ら出力された前記分布を補正する手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜４のいず
れか一項に記載の画像評価装置。 Output from the output means using the intensity distribution measured by the measuring unit when the image is displayed with the minimum intensity light that can be displayed in the display area or when the light source is turned off. The image evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 4, further comprising means for correcting the distribution.
前記表示エリアにおける光の強度分布の周波数特性を算出する工程と、
前記強度分布の周波数特性を視覚の周波数特性で補正する工程と、
補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び前記強度分布から得られる第２の特
徴量に基づいて、前記画像の均一性を評価する工程と、
前記表示エリアにおける光の強度又は明度の分布を出力する工程とを含み、
前記出力する工程は、前記強度の分布を計測する工程と
前記表示エリアにおける光の最大強度を決定する工程と、
前記強度の分布を、前記最大強度を用いて前記明度の分布に変換する工程を含み、
前記決定する工程は、前記表示エリアに表示可能な最大強度の光で前記画像が表示されているときに前記計測する工程で計測される前記強度の分布の実測値に基づいて、前記最大強度を決定する
画像評価方法。 An image evaluation method that evaluates the quality of the image displayed in the display area.
The process of calculating the frequency characteristics of the light intensity distribution in the display area and
The process of correcting the frequency characteristics of the intensity distribution with the visual frequency characteristics, and
A step of evaluating the uniformity of the image based on the first feature amount obtained from the corrected frequency characteristic and the second feature amount obtained from the intensity distribution.
Including a step of outputting the light intensity or brightness distribution in the display area.
The output step includes a step of measuring the intensity distribution, a step of determining the maximum intensity of light in the display area, and a step of determining the maximum intensity of light.
Including the step of converting the intensity distribution into the brightness distribution using the maximum intensity.
In the step of determining the maximum intensity, the maximum intensity is determined based on an actually measured value of the distribution of the intensity measured in the step of measuring when the image is displayed with the maximum intensity of light that can be displayed in the display area. Image evaluation method to determine.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017091531A JP6897291B2 (en) | 2017-05-02 | 2017-05-02 | Image evaluation device and image evaluation method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017091531A JP6897291B2 (en) | 2017-05-02 | 2017-05-02 | Image evaluation device and image evaluation method |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2018189473A JP2018189473A (en) | 2018-11-29 |
| JP2018189473A5 JP2018189473A5 (en) | 2020-04-30 |
| JP6897291B2 true JP6897291B2 (en) | 2021-06-30 |
Family
ID=64479643
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017091531A Active JP6897291B2 (en) | 2017-05-02 | 2017-05-02 | Image evaluation device and image evaluation method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6897291B2 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115697713A (en) * | 2020-06-02 | 2023-02-03 | 柯尼卡美能达株式会社 | Image quality evaluation device, image forming apparatus, and image quality evaluation method |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1139486A (en) * | 1997-07-24 | 1999-02-12 | Ricoh Co Ltd | Picture quality evaluating method for image |
| JP2002366952A (en) * | 2001-04-05 | 2002-12-20 | Konica Corp | Method, device and program for displaying medical image and recording medium |
| JP2003298864A (en) * | 2002-04-02 | 2003-10-17 | Ricoh Co Ltd | Method and device for image evaluation and image forming device |
| JP2006113774A (en) * | 2004-10-14 | 2006-04-27 | Seiko Epson Corp | Image noise calculation method, image processing evaluation method, image processing evaluation device, image processing evaluation program and recording medium with its program recorded |
| JP2011022447A (en) * | 2009-07-17 | 2011-02-03 | Mitsubishi Electric Corp | Image display device |
| JP5601179B2 (en) * | 2010-12-01 | 2014-10-08 | 富士通株式会社 | Gaze detection apparatus and gaze detection method |
| JP5910828B2 (en) * | 2012-11-13 | 2016-04-27 | 富士ゼロックス株式会社 | Image evaluation apparatus and image evaluation program |
| US9412024B2 (en) * | 2013-09-13 | 2016-08-09 | Interra Systems, Inc. | Visual descriptors based video quality assessment using outlier model |
-
2017
- 2017-05-02 JP JP2017091531A patent/JP6897291B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2018189473A (en) | 2018-11-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20190191153A1 (en) | Display correction apparatus, program, and display correction system | |
| JP4651647B2 (en) | Method and apparatus for finding a new color temperature point | |
| TW201626351A (en) | Luminance level inspection equipment and luminance level inspection method | |
| JP2014096834A (en) | Electronic apparatus | |
| KR102581846B1 (en) | Method and apparatus for generating compensation data of display panel | |
| US11272121B2 (en) | Two-dimensional flicker measurement device, two-dimensional flicker measurement system, two-dimensional flicker measurement method, and two-dimensional flicker measurement program | |
| JP2010079552A (en) | Image processor and image processing method | |
| JP2020527225A (en) | Methods and devices for optical measurement of the surface to be measured | |
| TW201625904A (en) | Optical distance measurement system with dynamic exposure time | |
| JP2015158626A (en) | Calibration device, calibration method and program | |
| JP6897291B2 (en) | Image evaluation device and image evaluation method | |
| JP2010139324A (en) | Color irregularity measuring method and color irregularity measuring device | |
| JP2018205037A (en) | Evaluation device, evaluation program, and method for evaluation | |
| KR101946581B1 (en) | Panel Inspection Method | |
| KR101653649B1 (en) | 3D shape measuring method using pattern-light with uniformity compensation | |
| Baek et al. | Determination of the perceived contrast compensation ratio for a wide range of surround luminance | |
| US20130113383A1 (en) | Apparatus and methods for improving illumination uniformity | |
| KR102171773B1 (en) | Inspection area determination method and visual inspection apparatus using the same | |
| JP6432968B2 (en) | Object shape estimation apparatus and program | |
| KR101469615B1 (en) | Control method for color lighting of vision system by random search algorithm | |
| JP2001133362A (en) | Device for evaluating image quality and method for evaluating image quality | |
| JP2010145097A (en) | Color unevenness inspection method, and inspection image data generation apparatus | |
| JP6813749B1 (en) | How to quantify the color of an object, signal processor, and imaging system | |
| JP5482612B2 (en) | Spectral reflectance acquisition apparatus and spectral reflectance acquisition method | |
| JP6383678B2 (en) | Relighting image generation apparatus, method, and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200323 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200323 |
|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20200701 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20201014 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20201020 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201214 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210202 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210330 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210511 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210524 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6897291 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |