JPH01286084A - 画像評価装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、ディジタルハードコピー等の画像評価装置に
関する。

（従来の技術） 画像ノイズ評価法としては視覚に感じる程度を数量化す
る心理評価と画像構造の性質を客観的に測定した量で評
価する物理評価がある。物理評価において画像ノイズを
物理的に表現する尺度としては濃度変化の標準偏差を用
いるＲＭＳ粒状度、濃度の変化分をフーリエ変換して求
められるウィナ−（Ｗｉｅｎｅｒ）スペクトル等があげ
られる。

また、心理評価と物理評価を結合した評価法もあり、そ
の例として、電子写真複写機のベタ（ｓｏｌｉｄ　ａｒ
ｅａ　）画像に対しては心理的粒状性（ｇｒａｌｎｌｎ
ｅｓｓ）をウイナー・スペクトルと平均濃度の測定値よ
り予測するシ１−とドーリ−（Ｓｈａｗ＆　Ｄｏｏｌｅ
ｙ）のアルゴリズムがある。

ウイナー・スペクトルＷＳ（ｆ）は、画像をミクロ濃度
計で走査して得られる平均濃度からの濃度変動ΔＤ　（
ｘ）をフーリエ変換して得られるフーリエスペクトルの
二乗値の集合平均であり、シ曽−とドーリ−のアルゴリ
ズムでは次式が使われている。

・・・・（１） 但し、＜〉は集合平均、Ｘは画像の位置、ΔＸはデータ
サンプリング間隔、Ｕは空間周波数、ｐ。

ｑは濃度計のスリットの幅および長さ、Ｎはデータ数、
ｌはＦ：＝１−を表す。

また、このシー−とドーリ−のアルゴリズムではウイナ
ー・スペクトルＷＳ（ｆ）、平均濃度りを使った次式に
より心理的粒状性（ｇｒａｉｎｉｎｅｓｓ）が予測され
る。

ｇｒａｌｎｌｎｅｓｓ　＝　６ｘｐ（−１，８Ｄ）Σ５
てＡｆ）　ＶＴＦ（ｊΔｆ）Ａｆ争・・・・（２） ここで、Ａｆは基本空間周波数で、ｖＴＦは視覚系の空
間周波数特性である。

（発明が解決しようとする問題点） 上記のアルゴリズムは、繰り返しパターンのないアナロ
グ画像の評価には有用であるが、繰り返しパターンにお
ける黒ドツトの占める割合によって中間調を表す疑似中
間調画像すなわちディジタル画像に適用された場合には
第７図に示すように、被測定画像（この例では１４１線
／インチ、５５％の網点画像）を光学センサで走査する
角度により心理的粒状性の予測値が著しく変化するので
、ディジタル画像の評価には用いることができなかった
。

ディジタル画像に対する上記１ｉＩｉｉＩＩ！ノイズ予
測値の変化をウイナー・スペクトルの変化として分析し
てみると、第８図に示すように、本来このディジタル画
像が持って〜する周期パターンの空間周波数成分が走査
角度により変化していることにより上記予測値の変化が
生じたものであることがわかった・ そこで本発明は、ディジタル画像の周期パターンの影響
を受けないでディジタル画像に対して正しい画品質の評
価が可能な画像評価装置を実現することを目的とするも
のである。

（問題点を解決するための手段） 本発明の構成は、第１図に示すように、被評価画像を、
光学的な濃度レベルと二次元的な位置情報を含む二次元
’ｆｆＪＲｔｆｌｌ報として入力する二次元１ｉｉｉｉ
＆情報入力手段１と、二次元画像情報入力手段１により
入力された二次元画像情報やその二次元画像情報に演算
処理を施した結果の情報を格納する画像情報記憶手段２
と、 入力さ・れた二次元画像情報に対し、人間の視覚系の感
度の特性に合わせるための階調補正を行うと前処理手段
３と、 前処理手段３により処理された画像情報に対しＷ１敗的
二次元フーリエ変換を施し、そのフーリエ変換のウイナ
ー・スペクトルを算出することにより、二次元的な画像
ノイズの空間周波数分布を示す情報を生成する二次元ウ
イナー・スペクトル演算手段４と、 二次元クイナー〇スペクトル演算手段４により算出した
ウイナー・スペクトルに対し一次元化処理を施して、一
次元化した画像ノイズの空間周波数分布を示す情報を生
成する一次元化ウイナー・スペクトル演算手段５と、 一次元化つィナーリメクトル演算手段５の出力に対し、
人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数を乗算して空
間周波数特性を補正する空間周波数特性補正手段６と、 空間周波数特性補正手段６の出力を積分することにより
、画像評価値を算出する画像評価値演算手段７とを有す
る画像評価装置である。

また、本発明は上記画像評価装置におりて、空間周波数
特性補正手段８による視覚系の空間周波数特性の補正を
、一次元化ウイナー・スペクトル演算手段５による一次
元化処理をする前の二次元ウイナー・スペクトルの段階
で行なうように構成してもよい。すなわち、空間周波数
特性補正手段６を二次元ウイナー・スペクトル演算手段
４と一次元化ウイナー・スペクトル演算手段５の間に設
けるように構成してもよい。その際、人間の視覚系の空
間周波数特性を表す関数としては二次元的な人間の視覚
系の特性を反映するものでなければない。

（作　用） 本発明は、二次元画像情報入力手段１によりディジタル
画像を二次元的な位置関係の情報をも保持して入力し、
画像情報記憶手段２に格納する。

前処理手段３によって人間の視覚系の感度の特性に合わ
せるための階調補正を行う。なお、必要に応じて白をベ
ースとする画像となるようコントラストの反転を行なう
ようにしてもよい。

この前処理を行なった後に、二次元ウイナー・スペクト
ル演算手段４により、テクスチャーの特徴の統計的抽出
手法の一つである二次元フーリエ解析手法を適用し、画
像の二次元ウイナー・スペクトルを求める。

一次元化パワースベクトル演算手段５により、上記二次
元ウイナー・スペクトルの空間周波数平面上で環状（ド
ーナツ形領域）に積分して一次元化したウィナ−拳スペ
クトルを得る。

次に、空間周波数特性補正手段６により、一次元化パワ
ースペクトル演算手段５の出力に視覚系の空間周波数特
性を掛は合わせる。

そして、空間周波数特性補正手段６の出力を画像評価値
演算手段７において積分することにより、画像評価値を
算出する。

以上のように、本発明は、二次元フーリエ解析手法によ
り画像の二次元ウイナー・スペクトルを求め、更にこれ
に一次元化処理を施し、画像評価値（物理り演算を行な
うので、ディジタルｍ＆における周期パターンの影響を
受けな〜１で画像の評価を行うことができるものである
。

空間周波数特性補正手段６を二次元ウイナー・スペクト
ル演算手段４と一次元化ウイナー・スペクトル演算手段
５の間に設けるように構成した場合には、二次元的な人
間の視覚系の特性を反映して補正するので、画像評価値
は一層信頼性の高いものとなる。

以下、実施例により更に詳細に説明する。

（実施例） 第２図は、本発明の一実施例による画像ノイズ評価装置
の概略の構成を示すブロック図であり、第３図はそのノ
イズ評価演算処理部１３の構成（機能）の詳細を示すも
のである。

本発明においては被評価画像はサンプリングされた二次
元の情報として入力する必要があり、この実施例では二
次元の画像入力手段としてテレビカメラ１０が用いられ
ている。テレビカメラ１０の出力は画像反射率検出部１
１で、サンプリングしてＡ／Ｄ変換を行ない、更に直線
性の補正を行なう。

画像メモリ１２は、画像信号反射率検出部１１から入力
された被評価画像の各サンプリング点の反射率を示す信
号を、二次元的な位置関係の情報が保持される形で記憶
する。また、この画像メモリ１２はノイズ評価演算処理
部１３での演算の中間結果をも記憶するものである。

ノイズ評価演算処理部１３は、画像メモリ１２に格納さ
れている被評価画像に対して第３図に示すような一連の
演算を実行して、画像ノイズの物理量を表す画像評価値
を得るものである。一連の演算処理手順は演算処理手順
記憶部１５に記憶されており、演算制御部１４はその記
憶された手順に従ってノイズ評価演算処理部１３を制御
する。

ノイズ評価演算処理部１３による演算処理結果はＣＲＴ
デイスプレィ装置などの出力部１６へ出力される。

第３図により本実施例における主要部であるノイズ評価
演算処理部１３について詳細に説明する。

テレビカメラｌＯを介して入力され、画像メモリ１２に
格納された画像情報に対し、前処理として視感反射率の
補正とコントラスト反転の演算処理を行なう。

■視感反射率補正 ２次元のテレビカメラ１０で入力され、画像反射率検出
部！■で処理された画像データは、反射率Ｒ（ｘ、ｙ）
によって表される。この物理的な画像データを人間の視
覚系の反射率特性にあわせるために階調補正を行なう。

この階調補正には周知の方法を採用することができ、本
実施例ではＣＩＥ１９７Ｂの（Ｌ・、ａ＄、ｂり空間に
おける明度関数を用いた。この視感反射率の補正は次式
にょＬ（ｘ＋３’）＝（１１８＊Ｒ（ｘ、ｙ）”−１（
３）　　　５Ｒ（ｘ、ｙ）＞０．０１＝Ｑ　　　　　　
　　　　　　：　Ｒ（ｘ、ｙ）≦０．０１・・・・（８
） って行な、う。

■コントラスト反転 次に補正された画像データに対しコントラスト反転（白
黒反転）を行なう。被評価画像が電子写真などの画像で
ある場合は、画像はベースとなる白色の紙の上に低反射
率のトナーなどにより形成される。

従って、ノイズ成分の測定を行なう場合、反射率で検出
された画像は、次式のように反転処理をした方が望まし
い。

Ｌ’（ｘ、　　ｙ）＝　　１　０Ｏ−Ｌ（ｘ、　　ｙ）
・・・・　（４）次に、上記■■の前処理した画像デー
タＬ　’　（ｘ　＊ｙ）に対し２次元のウィナ−スペク
トラムを次の■■の処理によって求める。

■離散的二次元フーリエ変換 上記のように処理された画像データＬ　’　（ｘ　＊ｙ
）に対し離散的二次元フーリエ変換を行なう。

離散的にサンプリングされた画像データＬ　’　（Ｘ　
！ｙ）に対する二次元フーリエ変換Ｆ（ｕ＋ｖ）として
一般に知られている次の式を用いて演算を行なう。

■ウィナー・スペクトルの算出 （５）式によって求めたフーリエ変換Ｆ（ｕ、ｖ）のウ
イナー・スペクトルであるウィナ−会スペクトル　Ｐ（
ｕ、ｖ）を次式によって算出する。

Ｐ（ｕ、　ｖ）＝ｌＦ（ｕｓ　ｖ）　１２１１＠１１（
８）この値は、空間周波数Ｆ（ｕ、ｖ）の強さを表す。

次に、画像ノイズの心理物理的指標を得るために、ウイ
ナー・スペクトルＰ（ｕ、ｖ）の一次元化処理すなわち
同一空間周波数に対するクイナーースペクトルの積分算
出■と物理量の算出■■を行なう。

■同一空間周波数に対するウイナー・スペクトルの積分
算出 二次元フーリエ変換によって得られたウイナー・スペク
トルＰ　（ｕ　＋　ｖ　）から、画像ノイズの空間周波
数特性を導出する。すなわち、Ｐ　（ｕ　ｘ　ｖ　）を
極座標に変換してＰ（ｆ、、θ）とした後″、次式の演
算により一次元化したウイナー・スペクトルＰＰ（ｆ　
’）＝ΣＰ（ｆ　＋を八〇）・Δθ　　　・・・（７）
’　　１ｍｌ　　　’ （ｆｌ）を求める。

ただし、八〇＝２π／ｎであり、極座標系における基本
分割角度を表し、また、ｆｒは空間周波数を表す。なお
、上記（７）式により求めたＰ（ｆ、）はウィナ−０ス
ペクトル空間の原点を中心としたドーナツ形の領域すな
わち同一空間周波数のエネルギーの積分を表している。

■視覚系補正および画像評価値の算出 次に上記（７）式の演算により求めた画面ノイズの空間
周波数特性を表す一次元化したウイナー・スペクトルＰ
（ｆ、）に対し、次式に示すように、視覚系の空間空間
周波数特性ＶＴＦを掛は合わせ、画ａＷ　価値＝ｃ（Ｘ
　ｒｉｒ「？に写］ＶＴＦ　（Ｊ　・Ａｆｒ））Ａｆ、
　　・・（８）ｗａ１ 積分することにより画像ノイズの指標となる物理量であ
る画像評価値の算出を行なう。

ここで、八ｆ、は基本空間周波数を、Ｃは定数を、ｍは
ｙ軸およびｙ軸の画素の数の２分の１をそれぞれ示すも
のである。

この（８）式には、ｒ＝０すなわち、ウイナー・スペク
トルにおける直流成分を除いである。この直流成分は、
入力画像の濃淡レベルＬ’（ｘ　＋　ｙ　）の総和を表
しており、従って、この成分を除（ことにより、入力画
像の濃淡レベルの違いが、画像の評価に影響を与えない
。

以上に、ノイズ評価演算処理部１３について詳述したが
、この各演算部に用いた（３）式な〜）しく８）式は、
同等の結果を得るものであれば他の数式や近似式を用い
てよいことは明らかである。

また、演算処理手順記憶部に格納する（３）式ないしく
８）式を演算する手順は通常のコンビニ−タブログラム
技術によって任意に構成することができる設計事項であ
るので、それらの手順の詳細な説明は省略している。

なお、ノイズ評価演算処理部１３は、本実施例ではコン
ピュータソフトウェア技術によって実現する場合を示し
たが、その一部または全部を個別回路によるハードウェ
ア構成とすることができることはもちろんである。

以上に説明した本実施例の画像ノイズ評価装置を実際に
使用した結果の一例を説明する。

電子写真、クロマリンシステム、印刷などのプロセスに
より作成したディジタル画像の多数のサンプルについて
画像評価値を算出し、併せて官能評価を実施した。被測
定画像サンプルは、すべて白／黒画像とし、濃度域は白
／黒のｉｉ！ｉｉ像で最もノイジーと感じられる面積カ
バレッジ３０〜７０％付近く濃度値的０．６〜０．７）
の画像を使用した。

また、官能評価は、各画像サンプルのノイズレベルの順
位付けを行ない、その結果を正規化した評価値を採用し
た。また、式（８）における各定数はｍ＝　２５６　＋
　’へｆ、＝０．１３　（ｌ　ｐ／ｍｍ）。

ｃ＝１０１とし、画像評価値を算出した。この結果、本
実施例による画像評価値と官能評価値とは第４図に示す
ような関係となり、相関係数０．９５という優れた相関
を示した。

また、本実施例の装置により被測定画像サンプルの読取
走査角度を変えて、画像評価値を測定した結果を第６図
に示す。また、ウイナー・スペクトルを調べた結果を第
６図に示す。第８図に示す従来の装置の場合と比べて角
度の違いの影響が大幅に改善されていることがわかる。

（発明の効果） 以上のように、本発明は、二次元フーリエ解析手法によ
り画像ノイズの二次元ウイナー・スペクトルを求め、更
にこれに一次元化処理を施し、画像評価値の演算を行な
うので、その画像評価値は官能評価値と高い相関を示し
、従来の画像の評価法では実現できなかったようなディ
ジタル画像に対して、確かな画像ノイズの評価を行なう
ことができる。しかもディジタル画像に特有の繰り返し
パターン（周期パターン）の影響を受けないので、ディ
ジタル画像を走査するときの走査角度は任意であり、安
定した画像ノイズの評価を行うことができるものである
。

また、空間周波数特性補正手段を二次元クイナーースペ
クトル演算手段と一次元化ウイナー・スペクトル演算手
段の間に設けるように構成した場合には、二次元的な人
間の視覚系の特性を反映して補正するので、画像評価値
は一層信頼性の高いものとなる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の主要な構成を示すブロック図である。 第２図は、本発明の一実施例による画像評価装置の概略
の構成を示すブロック図である。 第３図は、第２図におけるノイズ評価演算処理部１３の
構成を示すものである。 第４図は、本発明による評価値と官能評価値との相関を
示す測定結果の一例を示す図である。 第６図は、本発明による画像評価装置をディジタル画像
の評価に用いた場合の走査角度による評価値の変動を測
定した結果を示す図である。 第６図は、本発明による画像ノイズの空間周波数特性を
走査角度を変えて測定した測定結果の一例を示す図であ
る。 第７図は、従来の画像ノイズ評価法をディジタル画像の
評価に適用した場合の走査角度による評価値の変動を測
定した結果を示す図である。 第８図は、従来の画像ノイズ評価法による画像ノイズの
空間周波数特性を走査角度を変えて測定した測定結果の
一例を示す図である。 １・・・二次元画像情報入力手段、２・・・画像情報記
憶手段、３・・・前処理手段、４・・・二次元ウイナー
・スペクトル演算手段、５・・・一次元化ウイナー・ス
ペクトル演算手段、６・・・空間周波数特性補正手段、
７・・・画像評価値演算手段。 出願人　　富士ゼロックス株式会社 代理人　　弁理士　岩　上　昇　− 第１図 第２図 第３図 第４図 本発明による画像評価値 第５図 走査角度Ｃ） 第６図 ０　巳００　１α００　１ａ　００　２０．００２ａ　
００空間周波数 第７図 走査角度（０）

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）被評価画像を、光学的な濃度レベルと二次元的な
   位置情報を含む二次元画像情報として入力する二次元画
   像情報入力手段と、 前記二次元画像情報入力手段により入力された二次元画
   像情報やその二次元画像情報に演算処理を施した結果の
   情報を格納する画像情報記憶手段と、 前記入力された二次元画像情報に対し、人間の視覚系の
   感度の特性に合わせるための階調補正を行う前処理手段
   と、 前記前処理手段により処理された画像情報に対し離散的
   二次元フーリエ変換を施し、そのフーリエ変換のウイナ
   ー・スペクトルを算出することにより、二次元的な画像
   ノイズの空間周波数分布を示す情報を生成する二次元ウ
   イナー・スペクトル演算手段と、 前記二次元ウイナー・スペクトル演算手段により算出し
   たウイナー・スペクトルに対し一次元化処理を施して、
   一次元化した画像ノイズの空間周波数分布を示す情報を
   生成する一次元化ウイナー・スペクトル演算手段と、 前記一次元化ウイナー・スペクトル演算手段の出力に対
   し、人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数を乗算し
   て空間周波数特性を補正する空間周波数特性補正手段と
   、 前記空間周波数特性補正手段の出力を積分することによ
   り画像評価値を算出する画像評価値演算手段と を有することを特徴とする画像評価装置。
2. （２）被評価画像を、光学的な濃度レベルと二次元的な
   位置情報を含む二次元画像情報として入力する二次元画
   像情報入力手段と、 前記二次元画像情報入力手段により入力された二次元画
   像情報やその二次元画像情報に演算処理を施した結果の
   情報を格納する画像情報記憶手段と、 前記入力された二次元画像情報に対し、人間の視覚系の
   感度の特性に合わせるための階調補正を行う前処理手段
   と、 前記前処理手段により処理された画像情報に対し離散的
   二次元フーリエ変換を施し、そのフーリエ変換のウイナ
   ー・スペクトルを算出することにより、二次元的な画像
   ノイズの空間周波数分布を示す情報を生成する二次元ウ
   イナー・スペクトル演算手段と、 前記二次元ウイナー・スペクトル演算手段の出力に対し
   、人間の視覚系の二次元的な空間周波数特性を表す関数
   を乗算して空間周波数特性を補正する空間周波数特性補
   正手段と、 前記空間周波数特性補正手段の出力に対し一次元化処理
   を施して、一次元化した画像ノイズの空間周波数分布を
   示す情報を生成する一次元化ウイナー・スペクトル演算
   手段と、 前記一次元化ウイナー・スペクトル演算手段により算出
   した画像ノイズの空間周波数分布を示す情報を積分する
   ことにより、画像評価値を算出する画像評価値演算手段
   と を有することを特徴とする画像評価装置。