JPH05284259A

JPH05284259A - 画像評価方法および装置

Info

Publication number: JPH05284259A
Application number: JP4102402A
Authority: JP
Inventors: Shinji Sasahara; 慎司笹原; Toshihiko Inagaki; 敏彦稲垣; Koji Miyagi; 孝司宮城; Tomoyasu Matsuzaki; 智康松崎
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1992-03-30
Filing date: 1992-03-30
Publication date: 1993-10-29
Anticipated expiration: 2015-08-07
Also published as: JP3074925B2

Abstract

(57)【要約】【目的】従来の評価法では実現されていなかったカラ
ー画像を対象としての評価が可能となり、しかも信頼性
の高い画像品質の評価を行うことができる。【構成】光学的情報と位置情報を含む被評価画像情報
を色彩を表す情報に変換し、その変換後の情報に直交変
換を施して空間周波数分布を示す情報を生成し、さらに
人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数により補正を
施した後、積分することにより画像評価値を算出するも
のである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、カラーハードコピー等
のカラー画像を評価するための画像評価方法、およびそ
の方法を実施するための装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像品質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。画像品質の重要な
要素として画像ノイズがある。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
イナー（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、電子写真複写機の白黒ベタ（ｓｏｌｉｄａ
ｒｅａ）画像に対しては文献“ＮｏｉｓｅＰｅｒｃｅｐ
ｔｉｏｎｉｎＥｌｅｃｔｒｏｐｈｏｔｏｇｒａｐｈ
ｙ” ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＰｈｏ
ｔｏｇｒａｐｈｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｏ
ｌ．５：Ｐ１９０−１９６（１９７９）Ｒｏｇｅｒ
Ｐ．ＤｏｏｌｅｙａｎｄＲｏｄｎｅｙＳｈａｗ
に述べられている心理的粒状性（ｇｒａｉｎｉｎｅｓ
ｓ）をウイナー・スペクトルと平均濃度の測定値より予
測するショーとドーリー（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
ョーとドーリーのアルゴリズムでは次式が使われてい
る。

【０００３】

【数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は濃度系の
スリットの幅および長さ、Ｎはデータ数、ｊは（−１）
^1/2を表す。また、このショーとドーリーのアルゴリズ
ムではウイナー・スペクトルＷＳ（ｆ）、平均濃度Ｄａ
ｖｅを使った次式により心理的粒状性（ｇｒａｉｎｉｎ
ｅｓｓ）が予測される。

【０００４】

【数２】ここで、Δｆ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。このアルゴリズムは、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、デ
ィジタル画像の評価には用いることができなかった。そ
こで、本発明者らは、先にディジタル画像の繰り返しパ
ターンの影響を受けないで正しい画品質の評価を行う画
像評価装置を提案した（特開平１ー２８６０８４号公
報）。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来技術
のアルゴリズムは、ノイズを濃度あるいは明度のばらつ
きと見ているためモノクローム画像にしか適応されな
い。上記のアルゴリズムをカラー画像に適応すると、カ
ラー画像情報のうち明度の情報しか評価されない。その
ため目視で評価した値と評価値が大きく異なるという問
題があった。本発明は上記問題を解決するため、カラー
画像に対しても画像品質の評価が可能な画像評価装置を
提供するものである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】（第１の発明）本発明の
画像評価方法は、光学的情報と位置情報を含む被評価画
像情報を色彩を表す情報に変換し、その変換後の情報に
直交変換を施して空間周波数分布を示す情報を生成し、
さらに人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数により
補正を施した後、積分することにより画像評価値を算出
するものである。

【０００７】（第２の発明）本発明の画像評価装置の構
成は、図１に示すように、被評価画像を、光学的情報と
位置情報を含む画像情報として入力する画像情報入力手
段１１と、該画像情報入力手段１１により入力された画
像情報やその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１２と、前記画像情報入力手
段１１により入力された画像情報を明度情報、彩度情
報、色相情報からなる色彩情報に変換するための演算処
理を施す前処理手段１３と、前記画像情報に対して明度
情報、彩度情報、色相情報それぞれ別々に直交変換を施
しそれぞれのスペクトルを算出することにより明度情
報、彩度情報、色相情報それぞれの空間周波数分布を示
す情報を生成するスペクトル演算手段１４と、該スペク
トル演算手段１４の明度情報、彩度情報、色相情報それ
ぞれの出力に対し人間の視覚系の空間周波数特性を表す
関数と演算処理を施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１５と、該空間周波数特性補正手段
１５の出力を積分することにより明度情報、彩度情報、
色相情報それぞれの画像評価値を算出し、該画像評価値
に適当な重みをつけた演算処理を施すことにより総合的
な画像評価値を算出する画像評価値演算手段１６とを備
えてなるものである。

【０００８】（第３の発明）本発明の画像評価装置の構
成は、図６に示すように、被評価画像を、光学的情報と
位置情報を含む画像情報として入力する画像情報入力手
段６１と、該画像情報入力手段により入力された画像情
報やその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６２と、前記画像情報入力手段６
２により入力された画像情報を色彩情報に変換するため
の演算処理を施し、該色彩情報を色度情報に変換するた
めの演算処理を施す前処理手段６３と、該色度情報に対
して直交変換を施しスペクトルを算出することにより前
記色度情報の空間周波数分布を示す情報を生成するスペ
クトル演算手段６４と、該スペクトル演算手段６４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と演
算処理を施して空間周波数特性を補正し、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６５と
を備えてなるものである。

【０００９】（第４の発明）本発明の画像評価装置の構
成は、図６に示すように、被評価画像を、光学的情報と
位置情報を含む画像情報として入力する画像情報入力手
段６１と、該画像情報入力手段により入力された画像情
報やその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６２と、前記画像情報入力手段６
２により入力された画像情報を色彩情報に変換するため
の演算処理を施し、該色彩情報を色差情報に変換するた
めの演算処理を施す前処理手段６３と、該色差情報に対
して直交変換を施しスペクトルを算出することにより前
記色差情報の空間周波数分布を示す情報を生成するスペ
クトル演算手段６４と、該スペクトル演算手段６４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と演
算処理を施して空間周波数特性を補正し、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６５と
を備えてなるものである。

【００１０】

【作用】（第１の発明の作用）被評価画像の情報は位置
関係の情報と光学的情報を含んでいる。その情報を、色
彩を表す情報、例えば明度情報、彩度情報および色相情
報含む色彩情報や、色彩情報から得られる色度情報また
は色差情報、に変換する。なお、色度情報は色彩を表す
情報の要素間の演算（例えば、後述する（１６）式）に
より得られるものであり、色差情報は色彩を表す情報の
各要素の平均値からの差分間の演算（例えば、後述する
（１７）式）により得られるものである。そのような色
彩を表す情報に直交変換を施すことにより空間周波数分
布を示す情報すなわちパワー・スペクトルを生成する。
次に、その空間周波数分布を示す情報を人間の視覚系の
空間周波数特性を表す関数により補正を施した後、積分
する。本発明は、被評価画像の色彩を表す情報に直交変
換を施すことにより得られるノイズのパワー・スペクト
ルを積分することにより画像評価値を算出するので、従
来の明度情報のみで評価する評価法に比べて、カラー画
像に対してより人間の感覚にマッチした評価を行うこと
ができ、信頼性の高い画像品質の評価を行うことができ
る。

【００１１】（第２の発明の作用）本発明は、画像情報
入力手段１１により画像情報を位置関係の情報をも保持
して入力し、画像情報記憶手段１２に格納する。前処理
手段１３によって色彩の情報に変換するための演算処理
を行う。この前処理を行った後に、スペクトル演算手段
１４により、画像構造の特徴を抽出するために直交変換
を適用し、画像のスペクトルを求める。次に、空間周波
数特性補正手段１５により、スペクトル演算手段１４の
出力に視覚系の空間周波数特性を掛け合わせる。そし
て、空間周波数特性補正手段１５の出力を画像評価値演
算手段１６において積分してそれぞれの評価値を算出
し、該評価値に適当な重みをかけた演算処理を施すこと
により総合的な画像評価値を算出する。以上のように、
本発明は、カラー画像の色彩情報すなわち、明度、彩
度、色相それぞれに直交変換を施すことにより得られる
ノイズのパワー・スペクトルに重みづけして、総合的画
像評価値の演算を行うので、その総合的画像評価値は官
能評価値と高い相関を示し、従来の評価法では実現でき
なかったようなカラー画像に対して、信頼性の高い画像
品質の評価を行うことができる。

【００１２】（第３の発明の作用）本発明は、画像情報
入力手段６１により画像情報を位置関係の情報をも保持
して入力し、画像情報記憶手段６２に格納する。前処理
手段６３によって色彩情報に変換しさらに色度情報にす
るための演算処理を行う。この前処理を行った後に、ス
ペクトル演算手段６４により、画像構造の特徴を抽出す
るために直交変換を適用し、色度情報のスペクトルを求
める。次に、画像評価値演算手段５においてスペクトル
演算手段４の出力に視覚系の空間周波数特性を掛け合わ
せ積分して画像評価値を算出する。本発明は、カラー画
像の色度情報に直交変換を施すことによりえられるノイ
ズのパワー・スペクトルより画像評価値の演算を行うの
で、その画像評価値は官能評価値と高い相関を示し、従
来の評価法では実現できなかったようなカラー画像に対
して、信頼性の高い画像品質の評価を行うことができ
る。また、明度、色相、彩度情報を総合した単一量（色
度）で評価できることから、計算時間の大幅な削減が計
られる。

【００１３】（第４の発明の作用）本発明は、画像情報
入力手段６１により画像情報を位置関係の情報をも保持
して入力し、画像情報記憶手段６２に格納する。前処理
手段６３によって色彩情報に変換しさらに色差情報にす
るための演算処理を行う。この前処理を行った後に、ス
ペクトル演算手段６４により、画像構造の特徴を抽出す
るために直交変換を適用し、色差情報のスペクトルを求
める。次に、画像評価値演算手段５においてスペクトル
演算手段４の出力に視覚系の空間周波数特性を掛け合わ
せ積分して画像評価値を算出する。本発明は、カラー画
像の色差情報に直交変換を施すことによりえられるノイ
ズのパワー・スペクトルより画像評価値の演算を行うの
で、その画像評価値は官能評価値と高い相関を示し、従
来の評価法では実現できなかったようなカラー画像に対
して、信頼性の高い画像品質の評価を行うことができ
る。また、明度、色相、彩度情報を総合した単一量で評
価できるので、計算時間を大幅に削減することができる
とともに、明度、色相、彩度情報各々の差分による総合
値なのでより信頼性の高い評価値が得られる。

【００１４】

【実施例】（第１の実施例）図２は、本発明の第１の実
施例によるカラー画像品質評価装置の概略の構成を示す
ブロック図である。本発明においては被評価画像は位置
情報を含む光学的情報として入力する必要があり、この
実施例ではＸＹＺ表色系における等色関数ｘ（λ），ｙ
（λ），ｚ（λ）と同等の分光感度を持つ走査型測色計
２１を用いた。走査型測色計としては本実施例では特開
昭６２−２９９９７１号公報に示されるようなカラー画
像自動検査装置を前記等色関数と同等の分光感度になる
ように改造したもの用いた。走査型測色計２１の出力は
各サンプリング点の三刺激値ＸＹＺを示す信号を、位置
関係の情報が保持される形で記憶する。ノイズ評価演算
処理部２３は、画像メモリ２２に格納されている被評価
画像に対して図３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
り、その実行により構成される機能は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊変
換部２３１、Ｌ＊Ｃ＊ｈ°変換部２３２、パワースペク
トル算出部２３３、視感空間周波数特性補正部２３４、
画像評価値演算部２３５等からなる。その一連の演算処
理手順は演算処理手順記憶部２５に記憶されており、演
算制御部２４はその記憶された手順に従ってノイズ評価
演算処理部２３を制御する。ノイズ評価演算処理部２３
による演算処理結果はＣＲＴディスプレイ装置などの出
力部２６へ出力される。

【００１５】図３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２３について一連の処理の流れを
説明する。Ｌ＊ａ＊ｂ＊変換走査型測色計２１で入力された画像情報は、三刺激値Ｘ
（ｘ），Ｙ（ｘ），Ｚ（ｘ）によって表される。ここで
ｘは各三刺激値情報がサンプリングされた位置を示す情
報である。この心理物理的な画像情報をより人間の心理
的な量に近づけるために均等色空間へ変換する。この変
換には周知の方法を採用することができ、本実施例では
ＣＩＥ１９７６の（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）空間におけるＬ
＊ａ＊ｂ＊への変換を用いた。ＸＹＺからＬ＊ａ＊ｂ＊
への変換には次式を用いた。Ｌ＊（ｘ）＝１１６｛Ｙ（ｘ）／Ｙｎ｝^1/3−１６：Ｙ（ｘ）／Ｙｎ＞０．００８８５６・・・・・・・・（２）Ｌ＊（ｘ）＝９０３．２９｛Ｙ（ｘ）／Ｙｎ｝：Ｙ（ｘ）／Ｙｎ≦０．００８８５６・・・・・・・・（３）ａ＊（ｘ）＝２００［｛Ｘ（ｘ）／Ｘｎ｝^1/3−｛Ｙ（ｘ）／Ｙｎ｝^1/3］ｂ＊（ｘ）＝５００［｛Ｙ（ｘ）／Ｙｎ｝^1/3−｛Ｚ（ｘ）／Ｚｎ｝^1/3］：Ｘ（ｘ）／Ｘｎ＞０．００８８５６Ｙ（ｘ）／Ｙｎ＞０．００８８５６Ｚ（ｘ）／Ｚｎ＞０．００８８５６・・・・・・・・（４）ただし、Ｘ（ｘ）／Ｘｎ，Ｙ（ｘ）／Ｙｎ，Ｚ（ｘ）／
Ｚｎに０．００８８５６以下のものがある場合は、式
（４）の対応する立方根の項を７．７８７｛Ｘ（ｘ）／
Ｘｎ｝＋１６／１１６，７．７８７｛Ｙ（ｘ）／Ｙｎ｝
＋１６／１１６，７．７８７｛Ｚ（ｘ）／Ｚｎ｝＋１６
／１１６に置き換えて計算する。ここで、Ｘｎ，Ｙｎ，
Ｚｎは完全拡散反射面におけるＸＹＺ系における三刺激
値を表す。

【００１６】Ｌ＊Ｃ＊ｈ°変換上記で変換された画像情報Ｌ＊ａ＊ｂ＊から色の心理的
な三属性、明度、彩度、色相を表すＬ＊，Ｃ＊，ｈ°に
変換する。Ｃ＊，ｈ°変換式は次式を用いた。Ｃ＊（ｘ）＝｛ａ＊（ｘ）²＋ｂ＊（ｘ）²｝^1/2 ・・・・・・・・（５）ｈ°（ｘ）＝ｔａｎ^-1（ｂ＊（ｘ）／ａ＊（ｘ））・・・・・・・・（６）次に、上記で得られた画像情報Ｌ＊（ｘ），Ｃ＊
（ｘ），ｈ°（ｘ）それぞれのパワースペクトルを次の
の処理によって求めた。

【００１７】パワースペクトル演算上記のように処理された画像データＬ＊（ｘ），Ｃ＊
（ｘ），ｈ°（ｘ）に対し離散的フーリエ変換を行っ
た。離散的にサンプリングされた画像情報Ｌ＊（ｘ），
Ｃ＊（ｘ），ｈ°（ｘ）に対するパワースペクトルをＰ
_L（ｆ），Ｐ_C（ｆ），Ｐ_h（ｆ）として（１）式と同様
に次の式を用いて演算を行った。

【００１８】

【数３】但し、＜＞は集合平均で図４に示すように区間ごとのス
ペクトルの平均を求めることを表している。また、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は一区間のデータ
数、Ｌ＊０，Ｃ＊０，ｈ°０は全区間内の平均のＬ＊
（ｘ），Ｃ＊（ｘ），ｈ°（ｘ）を表している。本実施
例ではデータサンプリング間隔Δｘ＝２０μｍ，濃度計
のスリットの幅ｐ＝２０μｍ，長さｑ＝１０００μｍ，
一区間のデータ数Ｎ＝６４で、１５区間の集合平均を求
めた。次に、画像ノイズの計量心理的指標の算出を
行う。

【００１９】空間周波数補正次に上記（７）（８）（９）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パワー・スペクトルＰ_L
（ｆ），Ｐ_C（ｆ），Ｐ_h（ｆ）それぞれに対し、次式に
示すように、明度、彩度、色相それぞれの視覚系の空間
周波数特性ＶＴＦ_L,ＶＴＦ_C,ＶＴＦ_hを掛け合わせ、積
分することにより色彩情報すなわち明度、彩度、色相そ
れぞれの画像ノイズの指標となる計量心理的指標の算出
を行う。

【００２０】

【数４】

【００２１】本実施例では空間周波数特性ＶＴＦ_L，Ｖ
ＴＦ_C，ＶＴＦｈとしてドーリーが文献“ＯｎＩｎｖ
ｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＦａｃｔｏｒｓ
ＩｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｔｈｅＰｅｒｃｅｉｖｅ
ｄＳｈａｒｐｎｅｓｓｏｆＥｌｅｃｔｒｏｐｈｏｔ
ｏｇｒａｐｈｉｃＬｉｎｅｓ“ ：ＡｎｕａｌＣｏ
ｎｆｅｒｅｎｃｅｏｆＳＰＳＥ１９７９で述べて
いる下式を用いた。ＶＴＦ（ｉ・Δｆ）＝５．０５｛ｅｘｐ（◆０．８４３ｉ・Δｆ）◆ｅｘｐ（ ◆１．４５ｉ・Δｆ）｝ｉ・Δｆ＞１．０＝１．００≦ｉ・Δｆ≦１．０・・・（１３）ここで、Δｆは基本空間周波数を表し次式で定義され
る。 Δｆ＝１／（ＮΔｘ）・・・・・・・・（１４）本実施例ではΔｆ＝０．７８ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍであ
る。

【００２２】総合的画像評価値算出色彩情報すなわち、明度、彩度、色相それぞれが総合し
た画像ノイズの指標となる計量心理量である総合画像評
価値Ｑ_Totalの算出は次式で行う。Ｑ_Total＝ａ・Ｑ_L＋ｂ・Ｑ_C＋ｃ・Ｑ_h ・・・・・・・・（１５）ここで、ａ，ｂ，ｃは各指標による重みを表す。以上
に、ノイズ評価演算処理部２３について詳述したが、こ
の各演算部に用いた（２）〜（９）式および（１３）式
は、同様の結果を得るものであれば他の数式や近似式を
用いて良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（２）〜（９）式および（１３）式を演
算する手順は通常のコンピュータプ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２３は、本実施例ではコンピューターソ
フトウエ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エア構成とす
ることができることはもちろんである。

【００２３】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、印刷などのプロセスにより作成したカラー画像の多
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、すべてカラー
のベタの画像を使用した。また、官能評価は、各画像サ
ンプルのノイズレベルをカテゴリー評定法により定量化
した評価値を採用した。この結果、図５に示すように本
実施例による画像評価値と官能評価値とは非常に高い相
関が得られた。

【００２４】以上のように、本実施例では、カラー画像
の色彩情報すなわち、明度、彩度、色相それぞれに直交
変換を施すことによりえられるノイズのパワー・スペク
トルに重みづけして、総合的画像評価値の演算を行うの
で、その総合的画像評価値は官能評価値と高い相関を示
し、従来の評価法では実現できなかったようなカラー画
像に対して、信頼性の高い画像品質の評価を行うことが
できる。

【００２５】（第２および第３の実施例）第２の実施例
は、色彩情報Ｌ＊ａ＊ｂ＊を色度情報Ｅ（ｘ）に変換
し、そのパワースペクトルＰ_E（ｆ）を求め、画像評価
値を得る構成のカラー画像品質評価装置であり、第３の
実施例は、色彩情報Ｌ＊ａ＊ｂ＊を色差情報ΔＥ（ｘ）
に変換し、そのパワースペクトルＰΔ_E（ｆ）を求め、
画像評価値を得る構成のカラー画像品質評価装置であ
る。これらの実施例の概略の構成は共通しているので、
両者を併せて説明する。図７は第２および第３の実施例
の構成を示す機能ブロック図である。これらの実施例の
カラー画像品質評価装置は、位置情報を含む光学的情報
として被評価画像を入力するための走査型測色計７１
と、走査型測色計７１により入力された画像情報やその
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
メモリ７２と、画像メモリ７２に格納されている被評価
画像に対して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ノイズ評価演算処理部７３
と、演算処理手順記憶部７５に記憶された手順に従って
ノイズ評価演算処理部７３を制御する演算制御部７４
と、ノイズ評価演算処理部７３の一連の演算処理手順を
記憶する演算処理手順記憶部７５と、ノイズ評価演算処
理部７３による演算処理結果を出力するためのＣＲＴデ
ィスプレイ装置などの出力部７６を備えている。

【００２６】走査型測色計７１、画像メモリ７２、演算
制御部７４、出力部７６等は、前述の第１の実施例の走
査型測色計２１、画像メモリ２２、演算制御部２４、出
力部２６等とそれぞれ同じものである。また、本実施例
の演算処理手順記憶部７５と第１の実施例の演算処理手
順記憶部２５とは、記憶される演算処理手順が異なるだ
けである。ノイズ評価演算処理部７３は、画像メモリ７
２に格納されている被評価画像に対して図８（第２の実
施例の場合）または図９（第３の実施例の場合）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り、その実行により構成さ
れる機能は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊変換部７３１、色度情報（第
２の実施例の場合）あるいは色差情報（第３の実施例の
場合）の変換演算部７３２、パワースペクトル演算部７
３３、画像評価値演算部７３４等からなる。図８は第２
の実施例におけるノイズ評価演算処理部７３の処理の流
れを示す図であり、図９は第３の実施例におけるノイズ
評価演算処理部７３の処理の流れを示す図である。図８
および図９によりノイズ評価演算処理部７３における一
連の処理の流れを説明する。

【００２７】均等色差空間変換走査型測色計７１で入力された画像情報は、三刺激値Ｘ
（ｘ），Ｙ（ｘ），Ｚ（ｘ）によって表される。ここで
ｘは各三刺激値情報がサンプリングされた位置を示す情
報である。この心理物理的な画像情報をより人間の心理
的な量に近づけるために均等色差空間へ変換する。この
変換には周知の方法を採用することができ、本実施例で
は第１の実施例と同じくＣＩＥ１９７６の（Ｌ＊，ａ
＊，ｂ＊）空間におけるＬ＊ａ＊ｂ＊への変換を用い
た。ＸＹＺからＬ＊ａ＊ｂ＊への変換には、第１の実施
例の説明において挙げたのと同じ（２）式〜（４）式を
用いる。

【００２８】色度情報、色差情報変換上記で変換された画像情報Ｌ＊ａ＊ｂ＊から色度情報Ｅ
（ｘ）に変換する。変換式は次式を用いた。Ｅ（ｘ）＝｛Ｌ＊（ｘ）²＋ａ＊（ｘ）²＋ｂ＊（ｘ）²｝^1/2・・・（１６）また、色差情報ΔＥ（ｘ）に変換するには次式を用い
る。 ΔＥ（ｘ）＝｛ΔＬ＊（ｘ）²＋Δａ＊（ｘ）²＋Δｂ＊（ｘ）²｝^1/2 ΔＬ＊（ｘ）＝Ｌ＊（ｘ）−Ｌ＊₀，Δａ＊（ｘ）＝ａ＊（ｘ）−ａ＊₀，Δｂ＊（ｘ）＝ｂ＊（ｘ）−ｂ＊₀ ・・・・・・・・（１７）ここで、Ｌ＊₀，ａ＊₀，ｂ＊₀はＬ＊（ｘ），ａ＊
（ｘ），ｂ＊（ｘ）の平均値あるいはあらかじめ指定し
た値を表す。

【００２９】パワースペクトル演算上記のように処理された色度情報Ｅ（ｘ）あるいは色差
情報ΔＥ（ｘ）に対し離散的フーリエ変換を行った。色
度情報の場合、離散的にサンプリングされた色度情報Ｅ
（ｘ）に対するパワースペクトルをＰ_E（ｆ）として
（１−１）式と同様に次の式を用いて演算を行った。

【数５】

【００３０】また、色差情報の場合、離散的にサンプリ
ングされた色差情報ΔＥ（ｘ）に対するパワースペクト
ルをＰ_■ _E（ｆ）は次式により求められる。

【数６】但し、＜＞は集合平均で図４に示すように区間ごとのス
ペクトルの平均を求めることを表している。また、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は一区間のデータ
数、Ｅ₀はサンプリングデータＥ（ｘ）の平均を表して
いる。本実施例ではデータサンプリング間隔Δｘ＝２０
μｍ，濃度計のスリットの幅ｐ＝２０μｍ，長さｑ＝１
０００μｍ，一区間のデータ数Ｎ＝６４で、１５区間の
集合平均を求めた。

【００３１】次に、画像ノイズの計量心理的指標の算出
を行う。計量心理的指標の算出次に上記（１８）あるいは（１９）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パワー・スペクト
ルＰ_E（ｆ）あるいは，Ｐ_■ _E（ｆ），に対し、次式に示
すように、視覚系の空間周波数特性ＶＴＦを掛け合わ
せ、積分することにより画像ノイズの指標となる計量心
理的指標の算出を行う。

【００３２】

【数７】本実施例では空間周波数特性ＶＴＦとしてドーリーが文
献“ＯｎＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｏｆｔｈｅ
ＦａｃｔｏｒｓＩｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｔｈｅＰ
ｅｒｃｅｉｖｅｄＳｈａｒｐｎｅｓｓｏｆＥｌｅ
ｃｔｒｏｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃＬｉｎｅｓ“ ：
ＡｎｕａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｆＳＰＳＥ
１９７９で述べている次式を用いた。

【００３３】

【数８】ここで、Δｆは基本空間周波数を表し次式で定義され
る。 Δｆ＝１／（ＮΔｘ）・・・・・・・・（２３）本実施例ではΔｆ＝０．７８Ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍであ
る。

【００３４】以上に、第２および第３の実施例のノイズ
評価演算処理部７３について詳述したが、この各演算部
に用いた（２）〜（４）式、（１６）〜（１９）式およ
び（２２）式は、同様の結果を得るものであれば他の数
式や近似式を用いて良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（２）〜（４）式、（１
６）〜（１９）式および（２２）式を演算する手順は通
常のコンピュータプ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
７３は、本実施例ではコンピューターソフトウエア技術
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エア構成とすることができる
ことはもちろんである。

【００３５】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。第１の実
施例と同様に、電子写真、印刷などのプロセスにより作
成したカラー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、すべてカラーのベタの画像を使用した。また、
官能評価は、各画像サンプルのノイズレベルをカテゴリ
ー評定法により定量化した評価値を採用した。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１
の実施例とほぼ同様の非常に高い相関が得られた。以上
のように、第２および第３の実施例は、カラー画像の色
度情報あるいは色差情報に直交変換を施すことによりえ
られるノイズのパワー・スペクトルより画像評価値の演
算を行うので、その画像評価値は官能評価値と高い相関
を示し、従来の評価法では実現できなかったようなカラ
ー画像に対して、信頼性の高い画像品質の評価を行うこ
とができる。

【００３６】

【発明の効果】本発明によれば、位置情報をも含む被評
価画像の色彩を表す情報に、直交変換を施すことにより
得られるノイズのパワー・スペクトルより画像評価値の
演算を行うので、その画像評価値は官能評価値と高い相
関を示す。特に、従来の評価法では実現されていなかっ
たカラー画像を対象としての評価が可能となり、しかも
信頼性の高い画像品質の評価を行うことができる。ま
た、本発明においてカラー画像の色彩情報すなわち、明
度、彩度、色相それぞれに直交変換を施すことによりえ
られるノイズのパワー・スペクトルに重みづけして、総
合的画像評価値の演算を行う場合には、その画像評価値
は官能評価値とより高い相関を示す。また、本発明にお
いてカラー画像の色度情報に直交変換を施すことにより
えられるノイズのパワー・スペクトルににより画像評価
値の演算を行う場合には、明度、色相、彩度情報を総合
した単一量で評価できることから、計算時間の大幅な削
減を行うことができる。また、本発明においてカラー画
像の色差情報に直交変換を施すことによりえられるノイ
ズのパワー・スペクトルににより画像評価値の演算を行
う場合には、上記色度情報の場合と同様に明度、色相、
彩度情報を総合した単一量で評価できるので計算時間の
大幅な削減を行うことができるとともに、明度、色相、
彩度情報各々の差分による総合値なのでさらに信頼性の
高い評価値が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明（第２の発明）の主要な構成を示すブ
ロック図である。

【図２】本発明の第１の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。

【図３】第１の実施例におけるノイズ評価演算処理部
の処理フローを示す図である。

【図４】パワースペクトル演算時の集合平均の演算方
法を説明する図である。

【図５】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。

【図６】本発明（第３の発明）の主要な構成を示すブ
ロック図である。

【図７】本発明の第２の実施例（および第３の実施
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

【図８】第２の実施例におけるノイズ評価演算処理部
の処理フローを示す図である。

【図９】第３の実施例におけるノイズ評価演算処理部
の処理フローを示す図である。

【符号の説明】

１１，６１…画像情報入力手段、１２，６２…画像情報
記憶手段、１３，６３…前処理手段、１４，６４…スペ
クトル演算手段、１５…空間周波数特性補正手段、１
６，６５…画像評価値演算手段、２１，７１…走査型測
色計、２２，７２…画像メモリ、２３，７３…ノイズ評
価演算処理部、２４，７４…演算制御部、２５，７５…
演算処理手順記憶部、２６，７６…出力部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者松崎智康神奈川県海老名市本郷2274番地富士ゼロックス株式会社海老名事業所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】光学的情報と位置情報を含む被評価画像
情報を色彩を表す情報に変換し、その変換後の情報に直
交変換を施して空間周波数分布を示す情報を生成し、さ
らに人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数により補
正を施した後、積分することにより画像評価値を算出す
ることを特徴とする画像評価方法。
【請求項２】被評価画像を、光学的情報と位置情報を
含む画像情報として入力する画像情報入力手段と、該画像情報入力手段により入力された画像情報やその画
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、前記画像情報入力手段により入力された画像情報を明度
情報、彩度情報、色相情報からなる色彩情報に変換する
ための演算処理を施す前処理手段と、前記画像情報に対して明度情報、彩度情報、色相情報そ
れぞれ別々に直交変換を施しそれぞれのスペクトルを算
出することにより明度情報、彩度情報、色相情報それぞ
れの空間周波数分布を示す情報を生成するスペクトル演
算手段と、該スペクトル演算手段の明度情報、彩度情報、色相情報
それぞれの出力に対し人間の視覚系の空間周波数特性を
表す関数と演算処理を施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、該空間周波数特性補正手段の出力を積分することにより
明度情報、彩度情報、色相情報それぞれの画像評価値を
算出し、該画像評価値に適当な重みをつけた演算処理を
施すことにより総合的な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。
【請求項３】被評価画像を、光学的情報と位置情報を
含む画像情報として入力する画像情報入力手段と、該画像情報入力手段により入力された画像情報やその画
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、前記画像情報入力手段により入力された画像情報を色彩
情報に変換するための演算処理を施し、該色彩情報を色
度情報に変換するための演算処理を施す前処理手段と、該色度情報に対して直交変換を施しスペクトルを算出す
ることにより前記色度情報の空間周波数分布を示す情報
を生成するスペクトル演算手段と、該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と演算処理を施して空間周波数特
性を補正し、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を有することを特徴とする画像評価
装置。
【請求項４】被評価画像を、光学的情報と位置情報を
含む画像情報として入力する画像情報入力手段と、該画像情報入力手段により入力された画像情報やその画
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、前記画像情報入力手段により入力された画像情報を色彩
情報に変換するための演算処理を施し、該色彩情報を色
差情報に変換するための演算処理を施す前処理手段と、該色差情報に対して直交変換を施しスペクトルを算出す
ることにより前記色差情報の空間周波数分布を示す情報
を生成するスペクトル演算手段と、該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と演算処理を施して空間周波数特
性を補正し、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を有することを特徴とする画像評価
装置。