JPH087786B2 - シヤ−プネスの評価方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、画像のシャープネスの評価方法に関し、特
に種々の画像処理を行った画像のシャープネスを客観的
に評価するためのシャープネスの評価方法を提供しよう
とするものである。

従来技術 印刷の分野においては、種々の原稿、特に写真フィル
ム、印画紙等の原稿から、写真による方法あるいは、レ
ーザー技術を用いたスキャナー等を用い、印刷のための
版が作成される。しかし、写真フィルム等の原稿の品質
に比べ、印刷物の品質は低いものである。

それゆえ、製版時には、ボケマスクを使用したりある
いは、電子的にシャープネスをかける等の作業を行う必
要があった。

また最近では、テレビジョン等のビデオ信号から、印
刷原稿を得ようとする動きもあり、種々の研究開発が進
められている。

しかし、テレビジョン等のビデオ信号は、写真フィル
ム等原稿に比べ、著しく解像度が劣るため、印刷に必要
な程度まで、解像度を高める必要が生じている。すなわ
ち、ビデオ信号より得られる画素数では不十分であるた
め、ビデオ信号の画素と画素の間に新たな画素を補間
（画像データを補間）することが要求されている。この
場合、従来よりニアレストネイバー法、バイリニア法、
あるいは、キュービックコンボルージョン法など種々の
補間方法が使用されているが、画像信号を補間すると、
結果的に画像の平滑化が行われるため、元の画像に比べ
「ボケ」のある画像が得られることになる。このような
場合、画像処理によって得られる画像には、シャープネ
スを強調することが要求されている。

発明が解決しようとする問題点 従来、これらシャープネスについては、印刷、製版分
野の熟練技術者が、経験でもって適当なボケマスクを選
択使用したり、あるいはスキャナー等のシャープネスの
程度を適当に選択して行っているのが実情であり、再現
された新しい画像を見て、シャープネスの度合を判断し
ていたのが実情である。

それゆえ、シャープネスの度合については、極めて感
覚的な判断にたよらざるを得ないものであり、客観的に
判断する手法はなかった。

本発明は、この従来技術の問題点を解決しようとする
ものであり、シャープネスを、客観的に評価する方法を
提供しようとするものである。

問題を解決するための手段 このため、本発明は、評価しようとするデジタル画像
を移動平均法にもとづき平滑化して複数個の画像を得る
ステップと、 得られた画像のそれぞれについて、各注目画素とその
周辺の画素との濃度差を各濃度差の頻度としてデルタヒ
ストグラムを作成するステップと、 得られたヒストグラムから、平滑化の程度によって生
じるヒストグラムの変化量を数値化するステップと、 を有するシャープネスの評価方法を提供する。

以下、本発明についてより詳しく説明する。

まず、評価しようとする画像として、1024x1024の画
素数からなり、かつ濃度階調をそれぞれ８ビット（256
段階）で表示したフレームメモリーに記憶された画像を
使用する。

ここで、まず、平滑化処理を行うため、例えば3x3,5x
5,7x7のウインドウ幅でもってそれぞれ移動平均法によ
り平滑化を行い、３つの画像を得る。この得られた画像
を出力すれば、ウインドウ幅すなわち平滑化の程度に応
じたボケのある画像が得られることとなる。

次いで得られた画像のそれぞれについて、デルタヒス
トグラムを作成する。ここで、デルタヒストグラムは、
注目すべき１画素とその周辺例えば８個の画素との濃度
差をそれぞれ横軸に、その頻度を縦軸にして求めること
が出来る。

一つの画像について３つのデルタヒストグラムを求め
た場合の例を第１図に示す。第１図において、横軸は、
濃度差の最大値として本来255まであるが、濃度差の大
きいものは、その頻度が少ないため、濃度差７以上のも
のは省略している。

第１図からわかるように、ボケた画像のデルタヒスト
グラムの勾配はおおきく、シャープな画像のそれは小さ
くなる。

また、ウインドウにより平滑化した場合、シャープな
原稿ほどその平滑化効果は大きい。これは、第１図の３
本のヒストグラムの差が大きいという形で現れる。すな
わち、このヒストグラム差の総和をとることによって、
元の画像のシャープネスを定量的に表現出来ることとな
る。

この差の総和は、第１図中のＡで示す面積、すなわち Ａ＝Σ｜（Delta3（ｉ） −Delta5（ｉ））｜… （但し、和はｉについて０から255までとる。）がウイ
ンドウ幅3x3と5x5の差の総和に相当するものである。ま
た図中のＢで示す面積 Ｂ＝Σ｜（Delta5（ｉ） −Delta7（ｉ））｜… （但し、和はｉについて０から255までとる。）は、ウ
インドウ幅5x5と7x7の差の総和に相当することとなる。
従って、このＡを例えば縦軸に、Ｂの横軸にプロットし
てグラフ化すると、第２図のようになり、原点より離れ
ている点に相当する程、元の画像はシャープであり、原
点に近い点に相当するほどボケた画像であると言うこと
が出来る。

シャープネスの程度を数値化する場合には、例えばヒ
ストグラム差の総和の二乗平均により、シャープネス値
をｄとすると という形で示すことが出来る。

但し、ヒストグラム差の１つの総和に基づいてもシャ
ープネス値を判別してもよい。

以下実施例について、具体的に述べる。

TV画像を、512x512の画素数からなる画像信号に標本
化し、画像を種々な方法すなわち、ニアレストネイバー
法（NN）、バイリニア法（BL）、キュービックコンボリ
ューション法（CC）及び本発明の発明者らが開発した線
形外挿平均法（後述）にもとづき画像信号を補間し、６
個の新たな画像を形成した。

ここで、図面を参照しながら上記線形外挿平均法につ
いて説明する。

まず、上記線形外挿平均法の基本概念を一次元の場合
について、第３図を参照しながら説明する。

第３図において、縦軸方向に示すｆ（ｉ−１）,f
（ｉ）,f（ｉ＋１）,f（ｉ＋２）は、横軸方向に示す一
次元の連続する画素の位置ｉ−1,i,i＋1,i＋２（但し、
ｎは画素の数を表す正の整数であり、ｉは、２乃至（ｎ
−２）の正の整数である）における画素の濃度を表して
いる。

ここで、線形外挿平均法によって、ｉとｉ＋１の間の
位置ｉ＋Δｘ（但し０＜Δｘ＜１）の新たな画素の画像
信号ｆ（ｉ＋Δｘ）を求める場合、まずｉ−１とｉの画
素の画像信号ｆ（ｉ−１）とｆ（ｉ）とから、線形外挿
法によりｉ＋Δｘにおける外挿値ｇ（ｉ−1,i）を求
め、一方、ｉ＋１とｉ＋２の画素の画像信号ｆ（ｉ＋
１）とｆ（ｉ＋２）とから、同様にして線形外挿法によ
りｉ＋Δｘにおける外挿値ｇ（ｉ＋2,i＋１）を求め、
更にこれらのｇ（ｉ−1,i）とｇ（ｉ＋2,i＋１）とを平
均することによりｆ（ｉ＋Δｘ）を定める。但し、Ｆを
最大濃度値として、０≦ｆ（ｉ＋Δｘ）≦Ｆとする。

これを、式で表現すると、 ｇ（ｉ−1,i）＝ｋ（ｆ（ｉ）−ｆ（ｉ−１）） ＋ｆ（ｉ）… ｇ（ｉ＋2,i＋１）＝−ｋ（ｆ（ｉ＋２）− ｆ（ｉ＋１））＋ｆ（ｉ ＋１）… ｆ（ｉ＋Δｘ）＝^１／_２（ｇ（ｉ−1,i）＋ ｇ（ｉ＋2,i＋１）） ＝^１／_２｛（ｋ＋１）（ｆ（ｉ）＋ ｆ（ｉ＋１））−ｋ（ｆ（ｉ−１） ＋ｆ（ｉ＋２）｝… となる。ここでｋは、画像信号の重み付けを示す実数の
係数（以下、強調係数と称する）である。従って、この
ｆ（ｉ＋Δｘ）は、強調係数ｋが正であれば、従来の２
点の近接画素の画像信号からバイリニア法によって求め
た補間データより強調された値となり、負であれば、負
の方向の強調がなされた値をとり得る。このように、ｉ
とｉ＋１との間の任意の画素の位置の補間された画像信
号が求められることとなり、また強調係数ｋの値を変化
させることによって画像信号を任意に強調することが可
能となる。

次に、以上のような線形外挿平均法の基本的概念を二
次元に拡張した場合について、第４図（Ａ）及び（Ｂ）
を参照しながら説明する。まず、第４図（Ａ）は、ｎ×
ｍ個の画素からなる第１の画像における画素の横軸方向
の位置が（ｉ−１）乃至（ｉ＋２）で縦軸方向の位置が
（ｊ−１）乃至（ｊ＋２）の部分を示している。但し、
２≦ｉ≦ｎ−2,2≦ｊ≦ｍ−２である。また、各画素の
濃度、即ち画像信号の値ｆ（ｉ−1,j−１），……,f
（ｉ＋2,j＋２）は、それぞれA₁₁，…，A₄₄と表されて
いる。そして第４図（Ｂ）は、この第２図（Ａ）に示さ
れた画像において、（横軸方向の位置，縦軸方向の位
置）で示される位置がそれぞれ（ｉ＋Δx,j）、（i,j＋
Δｙ）、（ｉ＋Δx,j＋Δｙ）である点に、画像信号の
値がＲ（≡ｆ（ｉ＋Δx,j））、Ｄ（≡ｆ（i,j＋Δ
ｙ））、Ｍ（≡ｆ（ｉ＋Δx,j＋Δｙ））の画素を補間
する場合を示している。（以下、これらの補間されるべ
き点は、単に点Ｒ、点Ｄ、点Ｍと記す。）そしてこれら
の画像信号の値Ｒ、Ｄ、Ｍは上記の式によって求める
ことができる。即ち、点Ｄに対応して、A₂₁とA₂₂との組
を用いて外挿値ｇ（A₂₁,A₂₂）が、さらにA₂₄とA₂₃との
組を用いてｇ（A₂₃,A₂₄）が求まる。次に、点Ｒに対応
して、A₁₂とA₂₂との組を用いてｇ（A₁₂,A₂₂）が、A₃₂と
A₄₂との組を用いてｇ（A₃₂,A₄₂）が求まる。さらに、点
Ｍに対応して、A₁₁とA₂₂との組を用いてｇ（A₁₁,A₂₂）
が、A₁₄とA₂₃との組を用いてｇ（A₁₄,A₂₃）が、A₄₄とA
₃₃との組を用いてｇ（A₄₄,A₃₃）が、A₄₁とA₃₂との組を
用いてｇ（A₄₁,A₃₂）がそれぞれ求められる。さらにま
た、点R,D,Mに対応して求められた外挿値ｇをそれぞれ
平均した値を点R,D,Mの画素の画像信号の値とすること
により補間がなされる。

上記の式から、Ｒ及びＤはそれぞれ次のように表さ
れる。

Ｄ＝^１／_２（ｇ（A₂₁,A₂₂）＋ｇ（A₂₃,A₂₄）） ＝^１／_２｛（ｋ＋１）（A₂₂＋A₂₃） −ｋ（A₂₁＋A₂₄）｝ ＝^１／_２｛（ｋ＋１）（ｆ（i,j）＋ｆ（ｉ＋1, ｊ））−ｋ（ｆ（ｉ−1,j）＋ｆ（ｉ＋2, ｊ）｝… Ｒ＝^１／_２（ｇ（A₁₂,A₂₂）＋ｇ（A₃₂,A₄₂） ＝^１／_２｛（ｋ＋１）（A₂₂＋A₃₂）−ｋ（A₁₂＋
A₄₂）｝ ＝^１／_２｛（ｋ＋１）（ｆ（i,j）＋ｆ（i,j ＋１）−ｋ（ｆ（i,j−１）＋ｆ（i,j ＋２）｝… 但し、Ｆを画像の最高濃度とすると、０≦Ｒ≦Ｆ、０≦
Ｄ≦Ｆである。

ところでＭについては、上記のように ｇ（A₁₁,A₂₂）,g（A₁₄,A₂₃）， ｇ（A₄₄,A₃₃）及びｇ（A₄₁,A₃₂）の４つのいずれか２つ
以上を組み合わせて平均することによって求めることが
できる。例えば、２つを組み合わせた場合、Ｍの値とし
ては次の６つの値M₁乃至M₆を導くことが可能である。

M₁＝1/2（ｇ（A₁₁,A₂₂）＋ｇ（A₄₄,A₃₃）） M₂＝1/2（ｇ（A₁₄,A₂₃）＋ｇ（A₄₁,A₃₂）） M₃＝1/2（ｇ（A₁₁,A₂₂）＋ｇ（A₁₄,A₂₃）） M₄＝1/2（ｇ（A₁₄,A₂₃）＋ｇ（A₄₄,A₃₃）） M₅＝1/2（ｇ（A₄₄,A₃₃）＋ｇ（A₄₁,A₃₂）） M₆＝1/2（ｇ（A₄₁,A₃₂）＋ｇ（A₁₁,A₂₂）） 画像信号の補間の場合、補間しようとする点の周辺の
画素の画像信号をできるだけ多く考慮したほうが、より
信頼性の高い補間値が得られる。従って、この場合、Ｍ
の値を求めるためには４つの外挿値ｇを組み合わせて平
均することが最も好ましい。その場合、Ｍは次のように
求められる。

Ｍ＝^１／_４（ｇ（A₁₁,A₂₂）＋ｇ（A₁₄， A₂₃）＋ｇ（A₄₄,A₃₃） ＋ｇ（A₄₁,A₃₂））… ＝^１／_４｛（ｋ＋１）（A₂₂＋A₂₃＋A₃₃ ＋A₃₂）−ｋ（A₁₁＋A₁₄＋A₄₄ ＋A₄₁）｝… この式は、次式のようにも表現できる。

ｆ（ｉ＋Δx,j＋Δｙ）＝ ^１／_４｛（ｋ＋１）（ｆ（i,j） ＋ｆ（i,j＋１）＋ｆ（ｉ＋1, ｊ＋１）＋ｆ（ｉ＋1,j）） −ｋ（ｆ（ｉ−1,j−１）＋ ｆ（ｉ−1,j＋２）＋ｆ（ｉ＋2, ｊ＋２）＋ｆ（ｉ＋2,j−１）｝ … 但し、Ｆを最大濃度値とすると、０≦Ｍ≦Ｆ、即ち０≦
ｆ（ｉ＋Δx,j＋Δｙ）≦Ｆである。但し、Ｍの値を求
めるために組み合わせる外挿値の数を２、３、４のいず
れにするかは、画像の種類、システムの処理速度等との
関係から適宜選択すればよい。

従って、式、、に第１画像のそれぞれの画素の画
像信号の値を代入することにより、新しい画素の画像信
号の値を補間することができる。

さて、上記のように、ニアレストネイバー法、バイリ
ニア法、キュービックコンボルーション法及び線形外挿
平均法によって得られた６つの画像について、３×３、
５×５、７×７のウインドウ幅でそれぞれ平滑化を行
い、それぞれ３個のヒストグラムを求め、更に上記Ａ、
Ｂの値を計算して第２図にプロットした。なお、本図に
おけるｎは、上記の強調係数ｋの値を示すものであり、
ｋ、従ってｎの大きいものほどシャープネスがかかって
いるものである。第２図から分かるように、シャープネ
スのかけられたものほど、座標軸の原点から離れた位置
にある。従って、上記ｄの値が大きいほどシャープネス
のかかった画像といえる。さらに、製版に関係する熟練
技術者多数にシャープネスの程度について主観的評価を
させた場合も同様な結果が得られた。

好適な実施例の説明 第５図は、本発明に従うシャープネスの評価方法を実
施するためのシステムを示す略ブロック図である。

入力画像信号としては、テレビジョンからのTV信号,V
TRからのVTR信号，電子スチルカメラやレーザーディス
クなどからの信号（以下、これらの信号を総称的にTV信
号と記す）が使用できる。これらのTV信号は、アナログ
信号であるため、A/D変換器により量子化され、フレー
ムメモリ（１）にアドレスをもった信号として記憶され
る。一方、予め、ディジタル化された信号、例えば光デ
ィスク或はコンピューターグラフィックス等からのディ
ジタル信号も入力信号として使用でき、A/D変換器を介
さずにフレームメモリ（１）に記憶される。TV信号など
画像の場合には、このフレームメモリの（例えば512×5
12個の）各アドレス（画素に相当する）に、８ビット
（従って256レベル）の濃度値として記憶される。ま
た、TV信号が白黒の場合には、フレームメモリは１個で
よいが、カラー画像の場合には３個のフレームメモリを
必要とする。

このようにフレームメモリに記憶された画像信号は、
補間を行う際にそれぞれフレームメモリから読み出さ
れ、CPU（２）において上記の平滑化、デルタヒストグ
ラム作成、シャープネスｄの計算等の演算処理がなさ
れ、それによって新しく求められた平滑化画像のデータ
はイメージファイル（３）に書き込まれる。こうしてイ
メージファイルに記憶された画像や、第１図及び第２図
のようなグラフは、必要に応じてモニター等（図示せ
ず）に表示されたり、プリンターやプロッター等の出力
装置によって出力される。

第６図は、第５図に示したシステムを用いて、本発明
に従うシャープネスの評価方法を実施する際の手続き操
作の流れを例示するフローチャートである。さて、本発
明に従う評価方法を第５図に示したシステムで実施する
場合、まず、第１の画像の画像データの横（Ｘ）軸方向
及び縦（Ｙ）軸方向の画素数を変数IX及びIYに初期値と
してセットする（ステップ）。また移動平均による平
滑化をおこなうためのウインドウを選択する（ステップ
）。次に、画像データをフレームメモリから読み込む
（ステップ）。さらに列番号を示す変数Ｊに初期値１
を、行番号を示す変数Ｉに１をセットする（ステップ
、）。そしてＩ行Ｊ列目の画素をウインドウの中心
にして、ウインドウに画像データをセットし（ステップ
）、このウインドウ内の中心を除く画素の濃度値の平
均をとり中心の画素の濃度値とすることにより平滑化す
る（ステップ）。この時、ウインドウ内の画素の総て
があるというわけではないときは、ある画素で平均をと
る。さらにこの平滑化したデータを一旦、配列Ｈ（ｉ）
に入れる（ステップ）。その後、変数Ｉの値を１増加
させ（ステップ）、変数Ｉの値を変数IXの値と比較し
て（ステップ）、Ｉの方が小さいときは処理はステッ
プに戻る。大きいときには、Ｈ（ｉ）内のデータをイ
メージファイルに書き出す（ステップ）。次に、変数
Ｊの値を１増加させて（ステップ）、Ｊの値とIYの値
とを比較して（ステップ）、Ｊの方が小さいときは処
理はステップに戻る。大きいとき、他のウインドウに
より平滑化を行う場合にはステップに戻る（ステップ
）。行わなければ、IXとIYの値を再びセットする（ス
テップ）。そしてステップで書き出されたデータの
一つを読み出す（ステップ）。Ｊ及びＩを１にセット
する（ステップ、）。次にＩ行Ｊ列目の画素と周囲
の画素との濃度差の絶対値をとる（ステップ）。この
ステップで得られたデータを濃度差により分類してイ
メージファイルに書き出す（ステップ）。Ｉを１つ増
加させ（ステップ）、ＩとIXとを比較して（ステップ
）、Ｉのほうが小さいときには、ステップに戻る。
大きければ、Ｊを１つ増加させ（ステップ）、ＪとJY
とを比較して（ステップ）、IYのほうが大きいときス
テップに戻る。縦軸に頻度、横軸に濃度差をとり第１
図のようなグラフをプリンターに出力する（ステップ
）。他に平滑化したデータがあればステップに戻
る。ステップで求めたデルタヒストグラムのデータを
２つ選択してイメージファイルより読み出す（ステップ
）。そして、これらのヒストグラムの差の絶対値の総
和を求め（ステップ）、得られたデータを出力する
（ステップ）。他にデルタヒストグラムがあればステ
ップ27に戻る（ステップ）。

発明の効果 以上のように、本発明の評価方法に従えば、従来主観
的な評価にたよっていた画像のシャープネスの程度が数
値化され客観的に評価可能になる。

また、本発明の方法に従って得られるシャープネスの
値と、スキャナー等のシャープネス調整レベルとの相関
関係を前以てとらえておくことにより作業の標準化が可
能になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、ウインドウ幅を変えて移動平均法により平滑
化した画像のデルタヒストグラムを求めた結果をしめす
グラフであり、 第２図は、従来の補間法及び本発明の線形外挿平均法に
より補間した画像について、ウインドウ幅を変えてヒス
トグラムの変化量Ａ及びＢとの相関関係を示すグラフで
あり、 第３図は、一次元の場合の線形外挿平均法について説明
するための図であり、 第４図（Ａ）は、二次元の場合の線形外挿平均法により
補間される第１の画像の部分を示す図であり、第４図
（Ｂ）は、第１の画像において補間されるべき新たな画
素とそれを囲む近接画素及び近傍画素の関係を示す図で
あり、 第５図は、本発明に従う評価方法を実施するためのシス
テムをしめす略ブロック図であり、 第６図A,B及びＣは、本発明に従う評価方法を実施する
手続き操作の流れを示すフローチャートである。 １……フレームメモリ、２……CPU、３……イメージフ
ァイル、４……プリンター。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 糟谷 澄 東京都中野区沼袋３−27−12 並木マンシ ョン303号 (72)発明者 岡森 賢治 埼玉県三郷市早稲田７−６−１−503 (56)参考文献 特開 昭60−218165（ＪＰ，Ａ)

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】評価しようとするデジタル化された画像
   を、 （ａ）ウインドウ幅の異なる２種類以上のウインドウを
   用いて移動平均法により平滑化処理を行い、２種類以上
   の平滑化画像を得るステップと、 （ｂ）前記ステップ（ａ）で得られた平滑化画像のそれ
   ぞれについて、各画素と周辺画素との濃度差とその頻度
   とからなる、デルタヒストグラムを作成するステップ
   と、 （ｃ）前記ステップ（ｂ）で得られた少なくとも２つの
   前記デルタヒストグラムの差の絶対値の総和を求めるス
   テップと、 （ｄ）前記ステップ（ｃ）で得られた差の絶対値の総和
   に基づいて画像のシャープネスを判別・評価するステッ
   プと、 を有することを特徴とするシャープネスの評価方法。
2. 【請求項２】前記ステップ（ａ）が、３×３、５×５、
   ７×７のウインドウを用いて行われることを特徴とする
   特許請求の範囲第１項に記載のシャープネスの評価方
   法。
3. 【請求項３】前記ステップ（ｂ）が、各画素と周辺８画
   素との濃度差を用いてヒストグラムを作成する特許請求
   の範囲第１項または第２項に記載のシャープネスの評価
   方法。