JPH1023191A - 画像評価方法および画像評価装置 - Google Patents
画像評価方法および画像評価装置Info
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- JPH1023191A JPH1023191A JP8178260A JP17826096A JPH1023191A JP H1023191 A JPH1023191 A JP H1023191A JP 8178260 A JP8178260 A JP 8178260A JP 17826096 A JP17826096 A JP 17826096A JP H1023191 A JPH1023191 A JP H1023191A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 汎用のカラースキャナやモノクロスキャナー
を用いて、画像に含まれるノイズ（ざらつき、粒状性）
を人間の感覚と相関良く評価する。 【解決手段】 表色系変換部１は、カラースキャナーか
らのＲＧＢ信号をＬ＊ａ＊ｂ＊に変換する。スペクトル
算出部２は、変換された信号から空間周波数成分を算出
し、空間周波数補正部３は算出された空間周波数成分に
対して視覚系の空間周波数成分に応じた補正を行い、評
価算出部４は空間周波数補正部３の出力を積分して、ａ
＊、ｂ＊成分の評価値を算出する。明度特性補正部５は
明度成分の評価値を補正して出力する。
を用いて、画像に含まれるノイズ（ざらつき、粒状性）
を人間の感覚と相関良く評価する。 【解決手段】 表色系変換部１は、カラースキャナーか
らのＲＧＢ信号をＬ＊ａ＊ｂ＊に変換する。スペクトル
算出部２は、変換された信号から空間周波数成分を算出
し、空間周波数補正部３は算出された空間周波数成分に
対して視覚系の空間周波数成分に応じた補正を行い、評
価算出部４は空間周波数補正部３の出力を積分して、ａ
＊、ｂ＊成分の評価値を算出する。明度特性補正部５は
明度成分の評価値を補正して出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、汎用のスキャナか
ら取り込んだ画像の粒状性を評価する画像評価方法およ
び装置に関する。
ら取り込んだ画像の粒状性を評価する画像評価方法およ
び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像品質を評価する場合、人間が感じる
画像品質の程度を数量化する心理評価と画像自体の持つ
物理特性を測定機により評価する物理特性とがある。心
理評価は製品の最終検査などに広く用いられているが、
検査者が異なったり、検査者の疲労などによって検査結
果が変化するなどの欠点がある。
画像品質の程度を数量化する心理評価と画像自体の持つ
物理特性を測定機により評価する物理特性とがある。心
理評価は製品の最終検査などに広く用いられているが、
検査者が異なったり、検査者の疲労などによって検査結
果が変化するなどの欠点がある。
【０００３】従来、画像の品質を検査する装置として、
例えば、被評価装置の光学濃度を視感分解能よりも小さ
なサンプリング幅で測定する画像検査用光学濃度測定装
置が提案されている（特開昭６２ー２９９９７１号公報
を参照）。しかしながら、この従来例では光学濃度の測
定は可能であるが、カラー画像の色彩情報を検出するこ
とはできない。
例えば、被評価装置の光学濃度を視感分解能よりも小さ
なサンプリング幅で測定する画像検査用光学濃度測定装
置が提案されている（特開昭６２ー２９９９７１号公報
を参照）。しかしながら、この従来例では光学濃度の測
定は可能であるが、カラー画像の色彩情報を検出するこ
とはできない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記した装置を改良し
たものとして、特開平５−２８４２６０号公報に記載さ
れた画像評価方法および装置がある。この画像評価装置
は、２次元的な位置情報と光学的情報を含む被画像情報
を色彩情報に変換し、その変換された２次元情報を周波
数解析により２次元空間周波数情報に変換し、２次元空
間周波数情報を１次元化した後、人間の視覚の空間周波
数特性に対応した補正を加えるものであり、濃度（明
度）情報だけでなく色彩情報である彩度情報、色相情報
も検出することができる。
たものとして、特開平５−２８４２６０号公報に記載さ
れた画像評価方法および装置がある。この画像評価装置
は、２次元的な位置情報と光学的情報を含む被画像情報
を色彩情報に変換し、その変換された２次元情報を周波
数解析により２次元空間周波数情報に変換し、２次元空
間周波数情報を１次元化した後、人間の視覚の空間周波
数特性に対応した補正を加えるものであり、濃度（明
度）情報だけでなく色彩情報である彩度情報、色相情報
も検出することができる。
【０００５】しかし、上記した画像評価装置は、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であり（ここでλ
は波長）、このような評価装置は市販のカラースキャナ
のような入力装置を使用することができず、専用の入力
装置を使用しなければならない。
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であり（ここでλ
は波長）、このような評価装置は市販のカラースキャナ
のような入力装置を使用することができず、専用の入力
装置を使用しなければならない。
【０００６】また、上記した画像評価装置は、画像に含
まれるノイズ（明るさ、色の変動）を評価することを目
的とした装置である。画像に含まれるノイズは目視上ざ
らつきとして感じられ、粒状性ともいわれる。本発明者
らの実験によれば、前掲した公報に記載された評価式
（１０）から算出された同じ値の評価値であっても、平
均明度が高い（明るい）ほどノイズが目立ちやすく、被
評価画像の平均明度を考慮していない評価式（１０）
は、人間の感覚との相関があまり良くないことがわかっ
た。
まれるノイズ（明るさ、色の変動）を評価することを目
的とした装置である。画像に含まれるノイズは目視上ざ
らつきとして感じられ、粒状性ともいわれる。本発明者
らの実験によれば、前掲した公報に記載された評価式
（１０）から算出された同じ値の評価値であっても、平
均明度が高い（明るい）ほどノイズが目立ちやすく、被
評価画像の平均明度を考慮していない評価式（１０）
は、人間の感覚との相関があまり良くないことがわかっ
た。
【０００７】本発明は上記した事情を考慮してなされた
もので、本発明の目的は、汎用のカラースキャナやモノ
クロスキャナーを用いて、画像に含まれるノイズ（ざら
つき、粒状性）を人間の感覚と相関良く評価することが
できる画像評価方法および装置を提供することにある。
もので、本発明の目的は、汎用のカラースキャナやモノ
クロスキャナーを用いて、画像に含まれるノイズ（ざら
つき、粒状性）を人間の感覚と相関良く評価することが
できる画像評価方法および装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、スキャナで読み取られた
被評価画像のＲＧＢ信号を明度Ｌ＊と色度ａ＊、ｂ＊に
表色変換し、該明度成分と色度成分の評価値を算出する
画像評価方法であって、前記各成分の変動の空間周波数
成分を算出し、該算出された空間周波数成分に対して、
視覚系の空間周波数特性に応じた補正を行い、該補正さ
れた空間周波数成分を積分して前記明度成分の評価値と
色度成分の評価値を算出し、該算出された明度成分の評
価値について、平均明度に対して単調増加する重み関数
を乗じた明度特性の補正を行うことを特徴としている。
に、請求項１記載の発明では、スキャナで読み取られた
被評価画像のＲＧＢ信号を明度Ｌ＊と色度ａ＊、ｂ＊に
表色変換し、該明度成分と色度成分の評価値を算出する
画像評価方法であって、前記各成分の変動の空間周波数
成分を算出し、該算出された空間周波数成分に対して、
視覚系の空間周波数特性に応じた補正を行い、該補正さ
れた空間周波数成分を積分して前記明度成分の評価値と
色度成分の評価値を算出し、該算出された明度成分の評
価値について、平均明度に対して単調増加する重み関数
を乗じた明度特性の補正を行うことを特徴としている。
【０００９】請求項２記載の発明では、被評価画像を入
力する手段と、該画像のＲＧＢ信号を明度Ｌ＊と色度ａ
＊、ｂ＊に表色変換する手段と、該明度成分と色度成分
の評価値を算出する手段とを備えた画像評価装置であっ
て、前記各成分の変動の空間周波数成分を算出するスペ
クトル算出手段と、該スペクトル算出手段の出力に対し
て、視覚系の空間周波数特性に応じた補正を行う補正手
段と、該補正手段の出力を積分して前記明度成分の評価
値と色度成分の評価値を算出する評価値算出手段と、該
算出された明度成分の評価値について、平均明度に対し
て単調増加する重み関数を乗じた明度特性の補正を行う
明度特性補正手段とを備えたことを特徴としている。
力する手段と、該画像のＲＧＢ信号を明度Ｌ＊と色度ａ
＊、ｂ＊に表色変換する手段と、該明度成分と色度成分
の評価値を算出する手段とを備えた画像評価装置であっ
て、前記各成分の変動の空間周波数成分を算出するスペ
クトル算出手段と、該スペクトル算出手段の出力に対し
て、視覚系の空間周波数特性に応じた補正を行う補正手
段と、該補正手段の出力を積分して前記明度成分の評価
値と色度成分の評価値を算出する評価値算出手段と、該
算出された明度成分の評価値について、平均明度に対し
て単調増加する重み関数を乗じた明度特性の補正を行う
明度特性補正手段とを備えたことを特徴としている。
【００１０】請求項３記載の発明では、前記重み関数と
して、平均明度Ｌ＊を変数とした指数関数ｆ（Ｌ＊）＝
ｅｘｐ（ａ・Ｌ＊） （ａは定数）を用いることを特徴
としている。
して、平均明度Ｌ＊を変数とした指数関数ｆ（Ｌ＊）＝
ｅｘｐ（ａ・Ｌ＊） （ａは定数）を用いることを特徴
としている。
【００１１】請求項４記載の発明では、前記指数関数の
定数ａは、０．００５＜ａ＜０．０１２であることを特
徴としている。
定数ａは、０．００５＜ａ＜０．０１２であることを特
徴としている。
【００１２】請求項５記載の発明では、前記明度特性補
正後のＬ＊成分の評価値、ａ＊成分の評価値、ｂ＊成分
の評価値に対してそれぞれ所定の重みを乗じ、重み付け
られた評価値の線形和を総合的な評価値として算出する
ことを特徴としている。
正後のＬ＊成分の評価値、ａ＊成分の評価値、ｂ＊成分
の評価値に対してそれぞれ所定の重みを乗じ、重み付け
られた評価値の線形和を総合的な評価値として算出する
ことを特徴としている。
【００１３】請求項６記載の発明では、前記Ｌ＊成分の
重みは３．５、ａ＊成分の重みは１．５、ｂ＊成分の重
みは０．５であることを特徴としている。
重みは３．５、ａ＊成分の重みは１．５、ｂ＊成分の重
みは０．５であることを特徴としている。
【００１４】請求項７記載の発明では、被評価画像を入
力する手段と、該画像信号を明度Ｌ＊に変換する手段
と、該変換された明度成分の評価値を算出する手段とを
備えた画像評価装置であって、前記明度成分の変動の空
間周波数成分を算出するスペクトル算出手段と、該スペ
クトル算出手段の出力に対して、視覚系の空間周波数特
性に応じた補正を行う補正手段と、該補正手段の出力を
積分して前記明度成分の評価値を算出する評価値算出手
段と、該評価値について、平均明度に対して単調増加す
る重み関数を乗じた補正を行う明度特性補正手段とを特
徴としている。
力する手段と、該画像信号を明度Ｌ＊に変換する手段
と、該変換された明度成分の評価値を算出する手段とを
備えた画像評価装置であって、前記明度成分の変動の空
間周波数成分を算出するスペクトル算出手段と、該スペ
クトル算出手段の出力に対して、視覚系の空間周波数特
性に応じた補正を行う補正手段と、該補正手段の出力を
積分して前記明度成分の評価値を算出する評価値算出手
段と、該評価値について、平均明度に対して単調増加す
る重み関数を乗じた補正を行う明度特性補正手段とを特
徴としている。
【００１５】請求項８記載の発明では、前記重み関数と
して、平均明度Ｌ＊を変数とした指数関数ｆ（Ｌ＊）＝
ｅｘｐ（ａ・Ｌ＊） （ａは定数）を用いることを特徴
としている。
して、平均明度Ｌ＊を変数とした指数関数ｆ（Ｌ＊）＝
ｅｘｐ（ａ・Ｌ＊） （ａは定数）を用いることを特徴
としている。
【００１６】請求項９記載の発明では、前記指数関数の
定数ａは、０．００５＜ａ＜０．０１２であることを特
徴としている。
定数ａは、０．００５＜ａ＜０．０１２であることを特
徴としている。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を
用いて具体的に説明する。 〈実施例１〉図１は、本発明の実施例１の構成を示す。
実施例１の画像評価装置は、被評価画像の入力装置であ
るカラースキャナーからの１次元または２次元のＲＧＢ
を輝度信号、色彩信号に変換する表色系変換部１と、該
変換された信号から空間周波数成分を算出するスペクト
ル算出部２と、該算出された空間周波数成分に対して視
覚系の空間周波数成分に応じた補正を行う空間周波数補
正部３と、空間周波数補正部３の出力を積分する評価算
出部４と、明度成分の評価値を補正する明度特性補正部
５から構成されている。
用いて具体的に説明する。 〈実施例１〉図１は、本発明の実施例１の構成を示す。
実施例１の画像評価装置は、被評価画像の入力装置であ
るカラースキャナーからの１次元または２次元のＲＧＢ
を輝度信号、色彩信号に変換する表色系変換部１と、該
変換された信号から空間周波数成分を算出するスペクト
ル算出部２と、該算出された空間周波数成分に対して視
覚系の空間周波数成分に応じた補正を行う空間周波数補
正部３と、空間周波数補正部３の出力を積分する評価算
出部４と、明度成分の評価値を補正する明度特性補正部
５から構成されている。
【００１８】表色系変換部１は、入力されたＲＧＢ信号
を均等色空間であるＬ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換する。Ｌ
＊ａ＊ｂ＊表色系において、Ｌ＊は知覚的にほぼ均等な
明度を表わす明度指数、ａ＊、ｂ＊は明度指数Ｌ＊軸に
直交し、ほぼ均等に色彩を表わすクロマチィクネス（色
彩）指数であり、三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚから以下の式
（１）で算出される。
を均等色空間であるＬ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換する。Ｌ
＊ａ＊ｂ＊表色系において、Ｌ＊は知覚的にほぼ均等な
明度を表わす明度指数、ａ＊、ｂ＊は明度指数Ｌ＊軸に
直交し、ほぼ均等に色彩を表わすクロマチィクネス（色
彩）指数であり、三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚから以下の式
（１）で算出される。
【００１９】Ｌ＊＝｛１１６・（Ｙ／Ｙｎ）の１／３
乗｝−１６ ａ＊＝５００・［｛（Ｘ／Ｘｎ）の１／３乗｝−｛（Ｙ
／Ｙｎ）の１／３乗｝］ ｂ＊＝２００・［｛（Ｙ／Ｙｎ）の１／３乗｝−｛（Ｚ
／Ｚｎ）の１／３乗｝］ ここで、Ｘｎ，Ｙｎ，Ｚｎは基準白色に対する三刺激値
である。
乗｝−１６ ａ＊＝５００・［｛（Ｘ／Ｘｎ）の１／３乗｝−｛（Ｙ
／Ｙｎ）の１／３乗｝］ ｂ＊＝２００・［｛（Ｙ／Ｙｎ）の１／３乗｝−｛（Ｚ
／Ｚｎ）の１／３乗｝］ ここで、Ｘｎ，Ｙｎ，Ｚｎは基準白色に対する三刺激値
である。
【００２０】カラースキャナーの光源、色分解に使用す
るフィルタ、受光素子などの分光特性で決まる総合分光
感度が、前掲した公報（特開平５−２８２６０号）に記
載されているように、等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），Ｚ
（λ）と同等であれば、３×３のマトリクスを用いた線
形変換で三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚを求め、上記の（１）式で
Ｌ＊ａ＊ｂ＊に変換することができる。
るフィルタ、受光素子などの分光特性で決まる総合分光
感度が、前掲した公報（特開平５−２８２６０号）に記
載されているように、等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），Ｚ
（λ）と同等であれば、３×３のマトリクスを用いた線
形変換で三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚを求め、上記の（１）式で
Ｌ＊ａ＊ｂ＊に変換することができる。
【００２１】しかし、本発明において入力装置として用
いる汎用のカラースキャナーでは、特定の総合分光感度
にすることは難しく、測色計で測定した既知のＸ，Ｙ，
ＺもしくはＬ＊ａ＊ｂ＊をもつ多くのサンプルとそのサ
ンプルをカラースキャナーで読み取ったＲ，Ｇ，Ｂデー
タから最小二乗法を用い、予測式を求めることが必要と
なる。
いる汎用のカラースキャナーでは、特定の総合分光感度
にすることは難しく、測色計で測定した既知のＸ，Ｙ，
ＺもしくはＬ＊ａ＊ｂ＊をもつ多くのサンプルとそのサ
ンプルをカラースキャナーで読み取ったＲ，Ｇ，Ｂデー
タから最小二乗法を用い、予測式を求めることが必要と
なる。
【００２２】簡単のためＲＧＢ→ＸＹＺの１次の予測式
を式（２）に示す。最小二乗法により式（２）おける係
数ａ1，ｂ1，ｃ1，ｋ1，ａ2，ｂ2，ｃ2，ｋ2，ａ3，
ｂ3，ｃ3，ｋ3を求め、式（２）によりＸ，Ｙ，Ｚを求
め、さらに式（１）によりＬ＊，ａ＊，ｂ＊を求めるこ
とが可能となる。
を式（２）に示す。最小二乗法により式（２）おける係
数ａ1，ｂ1，ｃ1，ｋ1，ａ2，ｂ2，ｃ2，ｋ2，ａ3，
ｂ3，ｃ3，ｋ3を求め、式（２）によりＸ，Ｙ，Ｚを求
め、さらに式（１）によりＬ＊，ａ＊，ｂ＊を求めるこ
とが可能となる。
【００２３】 Ｘ＝ａ1Ｒ＋ｂ1Ｇ＋ｃ1Ｂ＋ｋ1 Ｙ＝ａ2Ｒ＋ｂ2Ｇ＋ｃ2Ｂ＋ｋ2 Ｚ＝ａ3Ｒ＋ｂ3Ｇ＋ｃ3Ｂ＋ｋ3 式（２） また、既知のＬ＊ａ＊ｂ＊測定値とカラースキャナーで
読み取ったＲ，Ｇ，Ｂデータから式（３）に示すような
予測式を最小二乗法により用いれば式（１）を用いずに
Ｒ，Ｇ，Ｂデータからから直接Ｌ＊ａ＊ｂ＊を求めるこ
とも可能となる。
読み取ったＲ，Ｇ，Ｂデータから式（３）に示すような
予測式を最小二乗法により用いれば式（１）を用いずに
Ｒ，Ｇ，Ｂデータからから直接Ｌ＊ａ＊ｂ＊を求めるこ
とも可能となる。
【００２４】 Ｌ＊＝ａ1Ｒ＋ｂ1Ｇ＋ｃ1Ｂ＋ｋ1 ａ＊＝ａ2Ｒ＋ｂ2Ｇ＋ｃ2Ｂ＋ｋ2 ｂ＊＝ａ3Ｒ＋ｂ3Ｇ＋ｃ3Ｂ＋ｋ3 式（３） 以上、簡単のため１次の予測式について説明したが、よ
り高次な予測式を用いてもよい。また、最小二乗法では
なく他の方法、例えば、 （１）ニューラルネットを用いたブラックボックスモデ
ルによる変換 （２）３次元のＬＵＴ（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ）
を作成し、補間法による変換を用いてもよい。
り高次な予測式を用いてもよい。また、最小二乗法では
なく他の方法、例えば、 （１）ニューラルネットを用いたブラックボックスモデ
ルによる変換 （２）３次元のＬＵＴ（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ）
を作成し、補間法による変換を用いてもよい。
【００２５】明度（輝度）信号と色彩信号に変換された
被評価画像は、後述するように所定の演算が施されて評
価値となる。本発明の画像評価装置は、粒状性の評価を
行うものである。
被評価画像は、後述するように所定の演算が施されて評
価値となる。本発明の画像評価装置は、粒状性の評価を
行うものである。
【００２６】図２は、本発明の実施例１の処理フローチ
ャートである。図１、２を参照して実施例１の動作を説
明する。 ステップ１０１；スキャナで読み取られた被評価画像の
出力信号Ｒ（ｘ），Ｇ（ｘ），Ｂ（ｘ）は、表色系変換
部１によりＬ＊（ｘ），ａ＊（ｘ）ｂ＊（ｘ）に変換さ
れる。ここで、ｘは被評価画像の空間画像上での位置を
表わす。
ャートである。図１、２を参照して実施例１の動作を説
明する。 ステップ１０１；スキャナで読み取られた被評価画像の
出力信号Ｒ（ｘ），Ｇ（ｘ），Ｂ（ｘ）は、表色系変換
部１によりＬ＊（ｘ），ａ＊（ｘ）ｂ＊（ｘ）に変換さ
れる。ここで、ｘは被評価画像の空間画像上での位置を
表わす。
【００２７】ステップ１０２；スペクトル算出部２は、
各成分毎に変動の空間周波数成分を算出する。すなわ
ち、粒状性は各成分Ｌ＊（ｘ），ａ＊（ｘ），ｂ＊
（ｘ）の変動により発生する。まず、このＬ＊（ｘ），
ａ＊（ｘ），ｂ＊（ｘ）の各成分から各成分の平均値を
引く。
各成分毎に変動の空間周波数成分を算出する。すなわ
ち、粒状性は各成分Ｌ＊（ｘ），ａ＊（ｘ），ｂ＊
（ｘ）の変動により発生する。まず、このＬ＊（ｘ），
ａ＊（ｘ），ｂ＊（ｘ）の各成分から各成分の平均値を
引く。
【００２８】 Ｌ’＊（ｘ）＝Ｌ＊（ｘ）‐Ｌ＊0 ａ’＊（ｘ）＝ａ＊（ｘ）‐ａ＊0 ｂ’＊（ｘ）＝ｂ＊（ｘ）‐ｂ＊0 式（４） ここで、Ｌ＊0，ａ＊0，ｂ＊0，は平均値である。
【００２９】各成分毎の変動の空間周波成分は以下の式
で表わされる。
で表わされる。
【００３０】 ＡL＊（ｆ）＝｜Ｆ［Ｌ’＊（ｘ）］｜ Ａa＊（ｆ）＝｜Ｆ［ａ’＊（ｘ）］｜ Ａb＊（ｆ）＝｜Ｆ［ｂ’＊（ｘ）］｜ 式（５） ここで、Ｆ［ ］はフーリエ変換を表わす。
【００３１】ステップ１０３；空間周波数補正部３は、
視覚の空間周波数特性に応じた補正を行う。人間の視覚
の空間周波数特性は、高周波の感度の低い、いわゆるロ
ーパスフィルタ的な特性を示す。従って、上記変動の空
間周波数成分のうち粒状性の原因となる変動は低周波成
分であり、高周波成分は粒状性の原因とはなりにくい。
本実施例では視覚の空間周波数特性として、Ｄooleyら
が“Ｏn Ｉnvestigation of the ＦactorsInfluencing
the Ｐerceived Ｓharpness of Ｅlectrophotographic
Ｌines”：Ａnual Ｃonference of ＳＰＩＥ １９７９
で述べた以下の式を用いた。
視覚の空間周波数特性に応じた補正を行う。人間の視覚
の空間周波数特性は、高周波の感度の低い、いわゆるロ
ーパスフィルタ的な特性を示す。従って、上記変動の空
間周波数成分のうち粒状性の原因となる変動は低周波成
分であり、高周波成分は粒状性の原因とはなりにくい。
本実施例では視覚の空間周波数特性として、Ｄooleyら
が“Ｏn Ｉnvestigation of the ＦactorsInfluencing
the Ｐerceived Ｓharpness of Ｅlectrophotographic
Ｌines”：Ａnual Ｃonference of ＳＰＩＥ １９７９
で述べた以下の式を用いた。
【００３２】 ＶＴＦ（ｆｆ）＝５．０５・ｅｘｐ（−０．１３８・ｆｆ）・（１−ｅｘｐ（ −０．１・ｆｆ）） 式（６） ここで、ｆｆは網膜上の空間周波数で、単位はｃｙｃｌ
ｅ／ｄｅｇｒｅｅである。被評価画像の観察距離を３５
０ｍｍとすれば、式（６）は空間周波数（ｃｙｃｌｅ／
ｍｍ）をｆとして ＶＴＦ（ｆ）＝５．０５・［ｅｘｐ（−０．８４３・ｆ）−ｅｘｐ（−１．４５ １・ｆ）］ 式（６）’ で表わされる。
ｅ／ｄｅｇｒｅｅである。被評価画像の観察距離を３５
０ｍｍとすれば、式（６）は空間周波数（ｃｙｃｌｅ／
ｍｍ）をｆとして ＶＴＦ（ｆ）＝５．０５・［ｅｘｐ（−０．８４３・ｆ）−ｅｘｐ（−１．４５ １・ｆ）］ 式（６）’ で表わされる。
【００３３】この視覚の空間周波数特性をスペクトル算
出部２で求めた各成分毎の変動の空間周波数成分（式
（５））に乗ずる。
出部２で求めた各成分毎の変動の空間周波数成分（式
（５））に乗ずる。
【００３４】 ＰL（ｆ）＝ＡL＊（ｆ）・ＶＴＦ（ｆ） Ｐa（ｆ）＝Ａa＊（ｆ）・ＶＴＦ（ｆ） Ｐb（ｆ）＝Ａb＊（ｆ）・ＶＴＦ（ｆ） 式（７） ステップ１０４；評価算出部４は、各成分毎に変動の空
間周波成分を積分する。式（７）により空間周波数補正
部３で求められた視覚の空間周波数特性で補正された変
動の空間周波数成分を積分し、計量心理的指標（評価
値、つまり被評価画像を人間が見た場合の各成分のノイ
ズ（粒状））が求められる。
間周波成分を積分する。式（７）により空間周波数補正
部３で求められた視覚の空間周波数特性で補正された変
動の空間周波数成分を積分し、計量心理的指標（評価
値、つまり被評価画像を人間が見た場合の各成分のノイ
ズ（粒状））が求められる。
【００３５】 ＧL（ｆ）＝∫ＡL＊（ｆ）・ＶＴＦ（ｆ）ｄｆ Ｇa（ｆ）＝∫Ａa＊（ｆ）・ＶＴＦ（ｆ）ｄｆ Ｇb（ｆ）＝∫Ａb＊（ｆ）・ＶＴＦ（ｆ）ｄｆ 式（８） ステップ１０５；明度特性補正部５は、平均明度に対す
る補正を行う。すなわち、式（８）で求められた評価値
のうち明度成分にのみ平均明度Ｌ＊0を変数とした関数
ｈ（Ｌ＊0）により平均明度に対する補正を行う。発明
者らの実験によれば平均明度が高い（明るい）ほど粒状
を感じやすく、補正関数としては平均明度に対して単調
増加する関数が適していた。補正関数をＨ（Ｌ＊0）と
すると、補正された明度成分の粒状性評価値Ｇ’
L（ｆ）は式（９）で与えられる。
る補正を行う。すなわち、式（８）で求められた評価値
のうち明度成分にのみ平均明度Ｌ＊0を変数とした関数
ｈ（Ｌ＊0）により平均明度に対する補正を行う。発明
者らの実験によれば平均明度が高い（明るい）ほど粒状
を感じやすく、補正関数としては平均明度に対して単調
増加する関数が適していた。補正関数をＨ（Ｌ＊0）と
すると、補正された明度成分の粒状性評価値Ｇ’
L（ｆ）は式（９）で与えられる。
【００３６】 Ｇ’L（ｆ）＝Ｈ（Ｌ＊0）・∫ＡL＊（ｆ）・ＶＴＦ（ｆ）ｄｆ 式（９） 発明者らの実験によれば、補正関数は平均明度に対し単
調増加する関数が望ましい。このように、明度成分の評
価値に、平均明度に応じ単調増加する重み関数を乗じて
補正することによって、視覚系の明度差検出特性の補正
を行うことができる。
調増加する関数が望ましい。このように、明度成分の評
価値に、平均明度に応じ単調増加する重み関数を乗じて
補正することによって、視覚系の明度差検出特性の補正
を行うことができる。
【００３７】図６に示すグラフは明度変動のみを含んだ
画像サンプルを使った主観評価値と明度成分の粒状性の
評価値の相関を示したものである。図６（ａ）は平均明
度に対して補正をしていない場合を示し、図６（ｂ）は
補正関数として最も簡単な単調増加の関数である１次関
数Ｈ（Ｌ＊0）＝ａ×Ｌ＊0を用い、ａ＝０．０９０７１
５３とした場合を示し、図６（ｃ）は補正関数として指
数関数Ｈ（Ｌ＊0）＝ｅｘｐ（ａ×Ｌ＊0）を用い、ａ＝
０．０１０４４とした場合を示す。それぞれの相関係数
は０．９０８、０．９３３、０．９８０であり、平均明
度による補正で、本評価装置での評価値と主観評価値の
相関が良くなっていることが確認できる。特に補正関数
として指数関数を用いた場合は、ａ＝０．００５〜０．
０１２の範囲で相関係数０．９７以上の良い相関が得ら
れた。
画像サンプルを使った主観評価値と明度成分の粒状性の
評価値の相関を示したものである。図６（ａ）は平均明
度に対して補正をしていない場合を示し、図６（ｂ）は
補正関数として最も簡単な単調増加の関数である１次関
数Ｈ（Ｌ＊0）＝ａ×Ｌ＊0を用い、ａ＝０．０９０７１
５３とした場合を示し、図６（ｃ）は補正関数として指
数関数Ｈ（Ｌ＊0）＝ｅｘｐ（ａ×Ｌ＊0）を用い、ａ＝
０．０１０４４とした場合を示す。それぞれの相関係数
は０．９０８、０．９３３、０．９８０であり、平均明
度による補正で、本評価装置での評価値と主観評価値の
相関が良くなっていることが確認できる。特に補正関数
として指数関数を用いた場合は、ａ＝０．００５〜０．
０１２の範囲で相関係数０．９７以上の良い相関が得ら
れた。
【００３８】ステップ１０６；上記したようにして算出
された各評価値（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の粒状性評価値）
は、ディスプレイなどに表示出力される。
された各評価値（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の粒状性評価値）
は、ディスプレイなどに表示出力される。
【００３９】〈実施例２〉図３は、本発明の実施例２の
構成を示す。実施例２は、実施例１の構成に、さらに総
合評価値算出部６を付加して構成されている。ここで
は、実施例１で説明したＬ＊，ａ＊，ｂ＊成分別の粒状
性評価値、すなわち明度特性補正部５で求められる明度
成分（Ｌ＊）の評価値（式（９））から式（１０）で示
されるカラー画像の総合的な粒状性の評価値ＣＧを算出
する。ここで、ｗＬ＊，ｗａ＊，ｗｂ＊はＬ＊，ａ＊，
ｂ＊各成分の総合評価値への寄与の大きさを示す重みを
あらわす定数である。
構成を示す。実施例２は、実施例１の構成に、さらに総
合評価値算出部６を付加して構成されている。ここで
は、実施例１で説明したＬ＊，ａ＊，ｂ＊成分別の粒状
性評価値、すなわち明度特性補正部５で求められる明度
成分（Ｌ＊）の評価値（式（９））から式（１０）で示
されるカラー画像の総合的な粒状性の評価値ＣＧを算出
する。ここで、ｗＬ＊，ｗａ＊，ｗｂ＊はＬ＊，ａ＊，
ｂ＊各成分の総合評価値への寄与の大きさを示す重みを
あらわす定数である。
【００４０】 ＣＧ＝ｗＬ＊・Ｇ’L（ｆ)＋ｗａ＊・Ｇa（ｆ)＋ｗｂ＊・Ｇb（ｆ) 式（１０） 図７は、明度、色度変動を含んだ画像サンプルを使った
主観評価値とｗＬ＊：ｗａ＊：ｗｂ＊＝３．５：１．
５：０．５としたときの式（１０）で示されるカラー画
像の総合的な粒状性の評価値ＣＧとの相関を示したもの
である。相関係数は０．９５と非常に高い相関が得られ
た。
主観評価値とｗＬ＊：ｗａ＊：ｗｂ＊＝３．５：１．
５：０．５としたときの式（１０）で示されるカラー画
像の総合的な粒状性の評価値ＣＧとの相関を示したもの
である。相関係数は０．９５と非常に高い相関が得られ
た。
【００４１】なお、上記した実施例１、２においては、
入力装置であるカラースキャナーとしてドラムスキャナ
ーを用いている。これはフラットベット型のスキャナー
に比べて １．一般に高い密度の読み取りが可能である ２．光電変換素子としてフォルトマルを使用しているの
でダイナミツクレンジが広く、測定精度が高いという利
点があるためである。評価項目によって記録密度が低
く、測定精度がやや劣っても良い場合には、フラットベ
ット型のスキャナーを使用することも可能である。ま
た、上記した実施例では画像を１次元で読み取った場合
について説明したが、２次元読み取りを行った場合は、
前掲した特開平５−２８４２６０号公報に記載されたよ
うな２次元情報の１次元化を用いることによって、評価
値の算出が可能となる。
入力装置であるカラースキャナーとしてドラムスキャナ
ーを用いている。これはフラットベット型のスキャナー
に比べて １．一般に高い密度の読み取りが可能である ２．光電変換素子としてフォルトマルを使用しているの
でダイナミツクレンジが広く、測定精度が高いという利
点があるためである。評価項目によって記録密度が低
く、測定精度がやや劣っても良い場合には、フラットベ
ット型のスキャナーを使用することも可能である。ま
た、上記した実施例では画像を１次元で読み取った場合
について説明したが、２次元読み取りを行った場合は、
前掲した特開平５−２８４２６０号公報に記載されたよ
うな２次元情報の１次元化を用いることによって、評価
値の算出が可能となる。
【００４２】〈実施例３〉図４は、本発明の実施例３の
構成を示す。本実施例３では、被評価画像がモノクロス
キャスナーから入力される。実施例３の画像評価装置
は、モノクロスキャナーからの一次元または二次元の出
力信号を明度信号に変換する明度変換部１１と、該変換
された信号から粒状性評価値を算出するための演算手段
（スペクトル算出部１２、空間周波数補正部１３、評価
算出部１４、明度特性補正部１５）から構成されてい
る。
構成を示す。本実施例３では、被評価画像がモノクロス
キャスナーから入力される。実施例３の画像評価装置
は、モノクロスキャナーからの一次元または二次元の出
力信号を明度信号に変換する明度変換部１１と、該変換
された信号から粒状性評価値を算出するための演算手段
（スペクトル算出部１２、空間周波数補正部１３、評価
算出部１４、明度特性補正部１５）から構成されてい
る。
【００４３】明度変換部１１は、入力された信号を均等
色空間であるＬ＊ａ＊ｂ＊表色系のＬ＊に変換する。Ｌ
＊ａ＊ｂ＊表色系において、Ｌ＊は知覚的にほぼ均等な
明度を表わす明度指数である。本実施例において入力装
置として用いる汎用のモノクロスキャナーでは、入力画
像の反射率もしくは濃度に比例した出力信号の場合が多
い。この出力信号を明度Ｌ＊の信号に変換するには、測
色計で測定した既知のＬ＊をもつ多くのサンプルとその
サンプルをモノクロスキャスナーで読み取った出力デー
タから最小二乗法を用い、予測式を求めることが必要と
なる。
色空間であるＬ＊ａ＊ｂ＊表色系のＬ＊に変換する。Ｌ
＊ａ＊ｂ＊表色系において、Ｌ＊は知覚的にほぼ均等な
明度を表わす明度指数である。本実施例において入力装
置として用いる汎用のモノクロスキャナーでは、入力画
像の反射率もしくは濃度に比例した出力信号の場合が多
い。この出力信号を明度Ｌ＊の信号に変換するには、測
色計で測定した既知のＬ＊をもつ多くのサンプルとその
サンプルをモノクロスキャスナーで読み取った出力デー
タから最小二乗法を用い、予測式を求めることが必要と
なる。
【００４４】本実施例３では、実施例１と同様に明度変
換された信号から明度成分の粒状性を算出する。モノク
ロスキャナーを使用しているため色度成分に関する情報
は得られない。しかし、実施例２で説明したように、明
度成分は総合的な粒状性に対する重みが大きく（寄与率
が高い）、多少精度は低下するが明度成分のみから総合
的な粒状性評価値を求めることが可能となる。
換された信号から明度成分の粒状性を算出する。モノク
ロスキャナーを使用しているため色度成分に関する情報
は得られない。しかし、実施例２で説明したように、明
度成分は総合的な粒状性に対する重みが大きく（寄与率
が高い）、多少精度は低下するが明度成分のみから総合
的な粒状性評価値を求めることが可能となる。
【００４５】平均明度がＬ＊0＝３０〜９０の範囲なら
ば、明度補正関数を含めた明度成分の総合的な粒状性に
対する重みと色度成分の重みの比率は、Ｌ＊成分：ａ＊
成分：ｂ＊成分＝４．８：１．５：０．５〜９．０：
１．５：０．５となる。
ば、明度補正関数を含めた明度成分の総合的な粒状性に
対する重みと色度成分の重みの比率は、Ｌ＊成分：ａ＊
成分：ｂ＊成分＝４．８：１．５：０．５〜９．０：
１．５：０．５となる。
【００４６】明度成分（Ｌ＊成分）のみから総合的な粒
状性を求める場合も、実施例１で説明したように平均明
度を変数とした関数で明度特性の補正をすることにより
主観評価値と本発明による総合的な粒状性評価値との相
関は向上する。発明者らの実験によれば、補正関数は平
均明度に対し単調増加する関数が望ましい。
状性を求める場合も、実施例１で説明したように平均明
度を変数とした関数で明度特性の補正をすることにより
主観評価値と本発明による総合的な粒状性評価値との相
関は向上する。発明者らの実験によれば、補正関数は平
均明度に対し単調増加する関数が望ましい。
【００４７】図８に示すグラフは明度変動のみを含んだ
画像サンプルを使った主観評価値と明度成分の粒状性の
評価値の相関を示したものである。図８（ａ）は平均明
度に対して補正をしていない場合、図８（ｂ）は補正関
数として最も簡単な単調増加の関数である１次関数Ｈ
（Ｌ＊0）＝ａ・Ｌ＊0を用い、ａ＝０．０５２６７とし
た場合、図８（ｃ）は補正関数として指数関数Ｈ（Ｌ＊
0）＝ｅｘｐ（ａ・Ｌ＊0）を用い、ａ＝０．００８９６
とした場合である。それぞれの相関係数は０．８４８，
０．８８９，０．９１１であり、平均明度による補正で
本評価装置での評価値と主観評価値の相関が良くなって
いることが確認できる。特に補正関数として指数関数を
用いた場合は、ａ＝０．００５〜０．０１２の範囲で相
関係数０．９０以上の良い相関が得られた。
画像サンプルを使った主観評価値と明度成分の粒状性の
評価値の相関を示したものである。図８（ａ）は平均明
度に対して補正をしていない場合、図８（ｂ）は補正関
数として最も簡単な単調増加の関数である１次関数Ｈ
（Ｌ＊0）＝ａ・Ｌ＊0を用い、ａ＝０．０５２６７とし
た場合、図８（ｃ）は補正関数として指数関数Ｈ（Ｌ＊
0）＝ｅｘｐ（ａ・Ｌ＊0）を用い、ａ＝０．００８９６
とした場合である。それぞれの相関係数は０．８４８，
０．８８９，０．９１１であり、平均明度による補正で
本評価装置での評価値と主観評価値の相関が良くなって
いることが確認できる。特に補正関数として指数関数を
用いた場合は、ａ＝０．００５〜０．０１２の範囲で相
関係数０．９０以上の良い相関が得られた。
【００４８】なお、本発明は上記したものに限定され
ず、ソフトウェアによっても実現することができる。図
５は、本発明をソフトウェアによって実施する場合のシ
ステム構成例を示す。図５のシステムは、一般的な計算
機システムであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、スキャナ
（カラー、モノクロ）、ディスプレイ、ＣＤ−ＲＯＭド
ライブなどから構成されている。ＣＤ−ＲＯＭなどの記
録媒体には、図２の処理フローチャートに示す各処理を
実現するためのプログラムが記録されている。そして、
実行時にプログラムをＲＡＭにロードし、処理対象デー
タをスキャナからＲＡＭに取り込む。ＣＰＵはプログラ
ムを実行することによって、前述した画像の評価処理を
行い、その評価値をディスプレイ、プリンタなどの画像
出力装置に出力する。
ず、ソフトウェアによっても実現することができる。図
５は、本発明をソフトウェアによって実施する場合のシ
ステム構成例を示す。図５のシステムは、一般的な計算
機システムであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、スキャナ
（カラー、モノクロ）、ディスプレイ、ＣＤ−ＲＯＭド
ライブなどから構成されている。ＣＤ−ＲＯＭなどの記
録媒体には、図２の処理フローチャートに示す各処理を
実現するためのプログラムが記録されている。そして、
実行時にプログラムをＲＡＭにロードし、処理対象デー
タをスキャナからＲＡＭに取り込む。ＣＰＵはプログラ
ムを実行することによって、前述した画像の評価処理を
行い、その評価値をディスプレイ、プリンタなどの画像
出力装置に出力する。
【００４９】
【発明の効果】以上、説明したように、請求項１、２記
載の発明によれば、被評価画像の入力装置として特殊な
入力装置ではなく、汎用のカラースキャナーを使用して
いるので安価に明度成分、色度成分の粒状性の評価が可
能で、かつ被評価画像の平均明度に対する補正を行うた
め精度の良い明度の粒状性測定ができる。
載の発明によれば、被評価画像の入力装置として特殊な
入力装置ではなく、汎用のカラースキャナーを使用して
いるので安価に明度成分、色度成分の粒状性の評価が可
能で、かつ被評価画像の平均明度に対する補正を行うた
め精度の良い明度の粒状性測定ができる。
【００５０】請求項３記載の発明によれば、被評価画像
の入力装置として特殊な装置ではなく、汎用のカラース
キャナーを使用しているので安価に明度成分、色度成分
の粒状性の評価が可能で、かつ平均明度を変数とする指
数関数で被評価画像の平均明度に対する補正を行うため
精度の良い明度の粒状性測定ができる。
の入力装置として特殊な装置ではなく、汎用のカラース
キャナーを使用しているので安価に明度成分、色度成分
の粒状性の評価が可能で、かつ平均明度を変数とする指
数関数で被評価画像の平均明度に対する補正を行うため
精度の良い明度の粒状性測定ができる。
【００５１】請求項４記載の発明によれば、被評価画像
の入力装置として特殊な入力装置ではなく、汎用のカラ
ースキャナーを使用しているので安価に明度成分、色度
成分の粒状性の評価が可能で、かつ平均明度を変数と
し、定数ａを０．０５＜ａ＜０．０１２とした指数関数
で被評価画像の平均明度に対する補正を行うため精度の
良い明度の粒状性測定ができる。
の入力装置として特殊な入力装置ではなく、汎用のカラ
ースキャナーを使用しているので安価に明度成分、色度
成分の粒状性の評価が可能で、かつ平均明度を変数と
し、定数ａを０．０５＜ａ＜０．０１２とした指数関数
で被評価画像の平均明度に対する補正を行うため精度の
良い明度の粒状性測定ができる。
【００５２】請求項５、６記載の発明によれば、明度成
分、色度成分の粒状性に重みづけをし、総合的な画像の
粒状性を算出するので、どのような色の評価サンプルに
対しても共通に使用できるカラー画像の粒状性を評価す
ることが可能となる。
分、色度成分の粒状性に重みづけをし、総合的な画像の
粒状性を算出するので、どのような色の評価サンプルに
対しても共通に使用できるカラー画像の粒状性を評価す
ることが可能となる。
【００５３】請求項７記載の発明によれば、モノクロキ
ャナーを使用しているので安価であり、かつ色度成分の
粒状性の計算を行わないので高速であり、かつ被評価画
像の平均明度に対する補正を行うため、精度の良い画像
粒状性評価ができる。
ャナーを使用しているので安価であり、かつ色度成分の
粒状性の計算を行わないので高速であり、かつ被評価画
像の平均明度に対する補正を行うため、精度の良い画像
粒状性評価ができる。
【００５４】請求項８記載の発明によれば、モノクロキ
ャナーを使用しているので安価であり、かつ色度成分の
粒状性の計算を行わないので高速であり、かつ平均明度
を変数とする指数関数で被評価画像の平均明度に対する
補正を行うため、精度の良い画像粒状性評価ができる。
ャナーを使用しているので安価であり、かつ色度成分の
粒状性の計算を行わないので高速であり、かつ平均明度
を変数とする指数関数で被評価画像の平均明度に対する
補正を行うため、精度の良い画像粒状性評価ができる。
【００５５】請求項９記載の発明によれば、モノクロキ
ャナーを使用しているので安価であり、かつ色度成分の
粒状性の計算を行わないので高速であり、かつ平均明度
を変数とし、定数ａを０．０５＜ａ＜０．０１２とした
指数関数で被評価画像の平均明度に対する補正を行うた
め、精度の良い画像粒状性評価ができる。
ャナーを使用しているので安価であり、かつ色度成分の
粒状性の計算を行わないので高速であり、かつ平均明度
を変数とし、定数ａを０．０５＜ａ＜０．０１２とした
指数関数で被評価画像の平均明度に対する補正を行うた
め、精度の良い画像粒状性評価ができる。
【図１】本発明の実施例１の構成を示す。
【図２】本発明の実施例１の処理フローチャートであ
る。
る。
【図３】本発明の実施例２の構成を示す。
【図４】本発明の実施例３の構成を示す。
【図５】本発明をソフトウェアによって実施する場合の
システム構成例を示す。
システム構成例を示す。
【図６】（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、実施例１における
主観評価値と明度粒状性評価値との相関を示す。
主観評価値と明度粒状性評価値との相関を示す。
【図７】実施例２における主観評価値と総合的な粒状性
評価値との相関を示す。
評価値との相関を示す。
【図８】（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、実施例３における
主観評価値と明度粒状性評価値との相関を示す。
主観評価値と明度粒状性評価値との相関を示す。
１ 表色系変換部 ２ スペクトル算出部 ３ 空間周波数補正部 ４ 評価算出部 ５ 明度特性補正部
Claims (9)
- 【請求項１】 スキャナで読み取られた被評価画像のＲ
ＧＢ信号を明度Ｌ＊と色度ａ＊、ｂ＊に表色変換し、該
明度成分と色度成分の評価値を算出する画像評価方法で
あって、前記各成分の変動の空間周波数成分を算出し、
該算出された空間周波数成分に対して、視覚系の空間周
波数特性に応じた補正を行い、該補正された空間周波数
成分を積分して前記明度成分の評価値と色度成分の評価
値を算出し、該算出された明度成分の評価値について、
平均明度に対して単調増加する重み関数を乗じた明度特
性の補正を行うことを特徴とする画像評価方法。 - 【請求項２】 被評価画像を入力する手段と、該画像の
ＲＧＢ信号を明度Ｌ＊と色度ａ＊、ｂ＊に表色変換する
手段と、該明度成分と色度成分の評価値を算出する手段
とを備えた画像評価装置であって、前記各成分の変動の
空間周波数成分を算出するスペクトル算出手段と、該ス
ペクトル算出手段の出力に対して、視覚系の空間周波数
特性に応じた補正を行う補正手段と、該補正手段の出力
を積分して前記明度成分の評価値と色度成分の評価値を
算出する評価値算出手段と、該算出された明度成分の評
価値について、平均明度に対して単調増加する重み関数
を乗じた明度特性の補正を行う明度特性補正手段とを備
えたことを特徴とする画像評価装置。 - 【請求項３】 前記重み関数として、平均明度Ｌ＊を変
数とした指数関数ｆ（Ｌ＊）＝ｅｘｐ（ａ・Ｌ＊）
（ａは定数）を用いることを特徴とする請求項２記載の
画像評価装置。 - 【請求項４】 前記指数関数の定数ａは、０．００５＜
ａ＜０．０１２であることを特徴とする請求項３記載の
画像評価装置。 - 【請求項５】 前記明度特性補正後のＬ＊成分の評価
値、ａ＊成分の評価値、ｂ＊成分の評価値に対してそれ
ぞれ所定の重みを乗じ、重み付けられた評価値の線形和
を総合的な評価値として算出することを特徴とする請求
項２記載の画像評価装置。 - 【請求項６】 前記Ｌ＊成分の重みは３．５、ａ＊成分
の重みは１．５、ｂ＊成分の重みは０．５であることを
特徴とする請求項５記載の画像評価装置。 - 【請求項７】 被評価画像を入力する手段と、該画像信
号を明度Ｌ＊に変換する手段と、該変換された明度成分
の評価値を算出する手段とを備えた画像評価装置であっ
て、前記明度成分の変動の空間周波数成分を算出するス
ペクトル算出手段と、該スペクトル算出手段の出力に対
して、視覚系の空間周波数特性に応じた補正を行う補正
手段と、該補正手段の出力を積分して前記明度成分の評
価値を算出する評価値算出手段と、該評価値について、
平均明度に対して単調増加する重み関数を乗じた補正を
行う明度特性補正手段とを備えたことを特徴とする画像
評価装置。 - 【請求項８】 前記重み関数として、平均明度Ｌ＊を変
数とした指数関数ｆ（Ｌ＊）＝ｅｘｐ（ａ・Ｌ＊）
（ａは定数）を用いることを特徴とする請求項７記載の
画像評価装置。 - 【請求項９】 前記指数関数の定数ａは、０．００５＜
ａ＜０．０１２であることを特徴とする請求項７記載の
画像評価装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8178260A JPH1023191A (ja) | 1996-07-08 | 1996-07-08 | 画像評価方法および画像評価装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8178260A JPH1023191A (ja) | 1996-07-08 | 1996-07-08 | 画像評価方法および画像評価装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1023191A true JPH1023191A (ja) | 1998-01-23 |
Family
ID=16045390
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8178260A Pending JPH1023191A (ja) | 1996-07-08 | 1996-07-08 | 画像評価方法および画像評価装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1023191A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000194852A (ja) * | 1998-12-24 | 2000-07-14 | Ricoh Co Ltd | 画像評価方法及び装置 |
| US7245842B2 (en) | 2003-11-27 | 2007-07-17 | Ricoh Company Limited | Image forming apparatus, image forming system, image forming condition adjusting method, computer program carrying out the image forming condition adjusting method, and recording medium storing the program |
| US7539344B2 (en) | 2002-12-20 | 2009-05-26 | Fujitsu Limited | Boundary detection method between areas having different features in image data |
| JP2009259298A (ja) * | 2001-06-12 | 2009-11-05 | Eastman Kodak Co | 画像におけるノイズ出現の評価方法 |
| JP2014057148A (ja) * | 2012-09-11 | 2014-03-27 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置およびプログラム |
| JP2014098974A (ja) * | 2012-11-13 | 2014-05-29 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像評価装置及び画像評価プログラム |
| JP2015114864A (ja) * | 2013-12-12 | 2015-06-22 | セイコーエプソン株式会社 | 画像評価装置および画像評価プログラム |
-
1996
- 1996-07-08 JP JP8178260A patent/JPH1023191A/ja active Pending
Cited By (7)
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| JP2015114864A (ja) * | 2013-12-12 | 2015-06-22 | セイコーエプソン株式会社 | 画像評価装置および画像評価プログラム |
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