JPH11225228A

JPH11225228A - 画像評価方法および画像評価装置

Info

Publication number: JPH11225228A
Application number: JP10025370A
Authority: JP
Inventors: Shinji Sasahara; 慎司笹原; Toshihiko Inagaki; 敏彦稲垣
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1998-02-06
Filing date: 1998-02-06
Publication date: 1999-08-17

Abstract

(57)【要約】【課題】網点などのドットの大きさで濃淡を表現して
いる画像の主観的なざらつき感（粒状感）に対応の取れ
た客観的評価値を算出する装置およびその方法を提供す
る。【解決手段】画像入力装置部１１と、画像特徴量抽出
装置部１２と、画像評価値算出装置部１３とからなる画
像評価装置である。特徴量抽出装置部１２は、ドットの
位置を検出するドット位置検出手段３１と、画素を推定
する画素推定手段３２と、ドットの大きさ情報を抽出す
るドット面積推定装置３３、３４とを具備する。画像評
価値算出装置部１３は、ドット位置検出情報と、ドット
の大きさ情報から画像評価値を算出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、１画素に含まれ
るドットの大きさを変化させることにより濃淡を表現す
る画像形成装置により形成された画像について、主観的
なざらつき感と対応の取れた客観的評価量を算出するこ
とができる画像評価装置および画像評価方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】印刷や電子写真方式の画像形成装置によ
って形成された画像は、インクまたはトナーで、紙など
ベースとなる支持体上を被覆する割合を変化させること
により濃淡を表現している。具体的には、規則的に並ん
だ画素内のドット（網点）の大きさを変化させることに
より濃淡を表現している。

【０００３】このような画像においては、均一の大きさ
であるように形成されるべきドットが、トナーの飛び散
り方などの影響によりばらつきを持ってしまったり、規
則的であるように形成されるべきドット位置が、紙の伸
び縮みの影響などにより不均一に打たれていることがあ
る。

【０００４】これらの現象の影響により、本来、均一に
見えるように形成されるべき画像が、非常にざらざらし
た感じに見える。さらに言えば、ドット位置が本来ある
べき位置よりも極端にずれると、ドット間に粗密が生
じ、黒点、白点あるいはそれらが規則的に発生して、黒
筋、白筋として画像に現れ、これらの画像欠陥が画像に
生じた時点で画像としては受け入れ難いものとなる。

【０００５】このような画像のざらざら感（粒状感）や
画像欠陥を評価する方法としては、限度見本サンプルを
作成し、視比較評価する方法がある。しかしながら、こ
の方法によると限度見本サンプルの作成に大きな手間を
必要とし、評価においても多くの被験者と時間を必要と
する欠点がある。

【０００６】上記の欠点を補う方法として、画像の物理
的な特徴量から、主観的なざらつき感（粒状感）を推定
するための技術が盛んに開発されており、例えば、特開
平９−１５３１３６号公報や特開平９−９０８８号公報
などには、このような技術の例が記載されている。

【０００７】特開平９−１５３１３６号公報には、入力
画像に対して直交変換を施して、周波数領域に変換し、
この周波数領域で人の空間周波数特性を表す関数とし
て、観察条件に応じた補正を施したフィルタを用いてフ
ィルタリング処理をすることにより画像品質の評価を行
う方法が示されている。

【０００８】また、特開平９−９０８８号公報には、ド
ットの重心位置を検出し、その検出した重心の位置の、
本来配置されるべき位置からのずれから画像の粒状状態
の評価を行う方法が開示されている。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開平
９−１５３１３６号公報の技術によれば、濃淡を表すた
めの網点までもノイズ信号として捉えるため、網点があ
る場合、評価値が大きくなる欠点を持っている。さら
に、網点の周波数が大きくなると、網点による周波数
は、人の視覚感度の低い高周波側にシフトするために、
数値上、見た目以上に評価値がよくなる欠点がある。

【００１０】また、本来、人の目は、非常に規則的な濃
淡の変化には鈍感であり、少しでも不規則な部分がある
と非常に敏感になるという特性を持っている。特開平９
−１５３１３６号公報では、この点について、人の目の
視覚感度で網点周波数に一致する周波数の感度を強制的
に下げることを行っているが、これによると、網点のば
らつき成分まで感度が鈍ることになり、正確な評価がで
きない重大な欠点を有することになる。

【００１１】また、特開平９−９０８８号公報の技術
は、１つのドットを複数の画素で表現する画像を対象と
したものであって、画素が、本来、打たれるべき位置に
打たれていないと、ドット全体の重心の位置がずれてし
まうことを利用したものである。

【００１２】しかしながら、例えば印刷画像のように、
ドット１個に供給されるインクの量や粘性のばらつきか
らドットの大きさがばらつく画像では、ドットの大きさ
が変化したとしても重心の位置には反映されない。すな
わち、特開平９−９０８８号公報の技術は、対象が印刷
画像のような場合、ドットの大きさによる画像のざらつ
き感が、まったく評価できないという重大な欠点を有し
ている。

【００１３】この発明は、以上の欠点を回避して、画像
の主観的なざらつき感に対応の取れた評価値を算出でき
る画像評価装置および方法を提供することを目的とす
る。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、請求項１の発明による画像評価装置は、画素内のド
ットの大きさを変化させることにより、濃淡を表現する
画像を読み取る画像入力手段と、前記画像入力手段で読
み取られた画像の特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段
と、前記画像特徴量抽出手段で抽出された画像の特徴量
から、主観的な評価値と対応の取れた画像評価値を算出
する画像評価値算出装置と、からなる画像評価装置であ
って、前記画像特徴量抽出手段は、前記ドットの位置を
検出するドット位置検出手段と、前記ドット位置検出手
段で検出されたドット位置情報から、画素を推定する画
素推定手段と、前記画素推定手段で推定された画素内に
おける前記ドットの大きさ情報を抽出するドット面積推
定手段と、を具備し、前記画像評価値算出手段は、前記
ドット位置検出手段で検出した前記ドット位置情報と、
前記ドット面積推定手段で抽出された前記ドット大きさ
情報とを用いて、前記画像評価値を算出することを特徴
とする。

【００１５】また、請求項２の発明は、請求項１に記載
の画像評価装置において、画像特徴量抽出手段の前記ド
ット位置検出手段は、測定開口内の画像重心からドット
位置を推定して検出することを特徴とする。

【００１６】また、請求項３の発明は、請求項２に記載
の画像評価装置において、前記ドット位置検出手段での
測定開口は、少なくとも１個以上のドットが含まれる大
きさであることを特徴とする。

【００１７】また、請求項４の発明は、請求項１に記載
の画像評価装置において、前記画像特徴量抽出手段の前
記画素推定手段は、前記ドット位置検出手段で検出した
ドット位置情報から隣接ドット間距離を求め、その隣接
ドット間距離から、画素の大きさを推定することを特徴
とする。

【００１８】また、請求項５の発明は、請求項１に記載
の画像評価装置において、画像特徴量抽出手段のドット
面積推定手段は、ドット重心位置を中心とする前記画素
内の平均濃度から前記ドットの大きさを求めることを特
徴とする。

【００１９】また、請求項６の発明は、請求項１に記載
の画像評価装置において、前記画像特徴量抽出手段は、
前記画像入力装置により読み取った画像の濃淡を反転さ
せた画像に対して、前記ドット位置およびドットの大き
さの検出を行うことを特徴とする。

【００２０】また、請求項７の発明は、請求項１に記載
の画像評価装置において、前記画像評価値算出手段は、
前記画像特徴量抽出手段により抽出したドットの大きさ
と位置の情報から、平均のドット面積に対するドット面
積の標準偏差の比、および平均の隣接ドット間距離に対
する隣接ドット間距離の標準偏差の比を算出し、それら
により前記画像評価値を算出することを特徴とする。

【００２１】また、請求項８の発明は、請求項１に記載
の画像評価装置において、前記画像評価値算出手段は、
前記画像特徴量抽出手段により抽出したドット位置情報
から隣接ドット間距離の最大値もしくは最小値を算出
し、この隣接ドット間距離の最大値もしくは最小値から
画像品質の良否を判定する指標を与えることを特徴とす
る。

【００２２】

【作用】上記の構成による請求項１の発明においては、
画像特徴量抽出手段で、画像のドットの位置と、大きさ
とが検出され、そのドットの位置と大きさの情報から、
画像評価値算出手段で画像評価値が算出される。したが
って、ドット位置のばらつきだけでなく、画素のドット
の大きさのばらつきを考慮した画像評価値を得られるの
で、精度よく、画像の主観的なざらつき感（粒状感）に
対応の取れた評価値を得ることが可能になる。また、対
象が印刷画像のような場合であっても、ドットの大きさ
による画像のざらつき感をも評価することができるよう
になる。

【００２３】また、請求項２の発明においては、予め測
定開口を定めておき、画像の濃淡情報を利用して、前記
測定開口内の画像重心としてドット位置が推定される。

【００２４】そして、請求項３の発明においては、ドッ
ト位置を推定（検出）する際に、測定開口の大きさを、
少なくとも１つ以上のドットが含まれるように設定す
る。これにより、測定開口内の画像重心からドット中心
位置を推定することが可能になる。

【００２５】また、請求項４の発明においては、ドット
の位置情報から、例えば隣接ドット間距離が計算され、
例えば、その平均の隣接ドット間距離から画素の大きさ
が推定される。

【００２６】また、請求項５の発明においては、ドット
の重心位置を中心とする画素内の平均濃度を、例えばＭ
ｕｒｒａｙ−Ｄａｖｉｅｓの関係を用いて求めることに
より、精度良くドットの大きさを求めることが可能にな
る。

【００２７】また、請求項６の発明においては、例えば
高濃度部においては、画像の入力画像の濃淡が反転させ
られて、前記ドット位置およびドットの大きさの検出が
行われる。これにより、高濃度部では非画像部をドット
とみなして、解析することが可能になり、画像の高濃度
部においても精度良くドット位置およびドットの大きさ
を求めることができる。

【００２８】また、請求項７の発明においては、ドット
の位置と大きさの情報から、平均のドット面積に対する
ドット面積の標準偏差の比、および平均の隣接ドット間
距離に対する隣接ドット間距離の標準偏差の比が算出さ
れ、それらの和により画像評価値が算出される。これに
より、主観的な画像のざらつき感（粒状感）と対応の取
れた評価結果を得ることが可能になる。

【００２９】さらに、請求項８の発明においては、画像
特徴量抽出手段により抽出したドット位置情報から隣接
ドット間距離の最大値、あるいは最小値が算出され、そ
れが画像の良否の判定に用いられる。

【００３０】隣接ドット間距離があまりに大きいと、そ
れは白点として認識されやすく、また、隣接ドット間距
離が短い場合にはドットの密集により黒点として認識さ
れやすくなり、このようなものは画像欠陥となる。した
がって、この隣接ドット間距離の最大値あるいは最小値
を算出し、それらが予め定められた範囲内にあるか否か
により、画像の良否を判定することが可能になる。

【００３１】

【発明の実施の形態】以下、この発明による画像評価装
置および方法の実施の形態について、図を参照しながら
説明する。

【００３２】図１は、この実施の形態の画像評価装置の
ブロック図を示すもので、画像評価装置は、画像入力装
置部１１と、画像特徴量抽出装置部１２と、画像評価値
算出装置部１３とから構成される。そして、画像特徴量
抽出装置部１２では、ドットの検出を行い、画素の大き
さを推定し、画素ごとにドットの大きさと位置の情報を
抽出し、画像評価値算出装置部１３では、これらの情報
から主観的なざらつき感と対応の取れた画像評価値を算
出する。

【００３３】画像入力装置部１１は、画像入力部２１
と、Ａ／Ｄ変換部２２と、データ蓄積部２３を備える。
画像入力部２１は、評価すべき画像からの反射光を受
け、その強度に応じた電気信号を出力する。Ａ／Ｄ変換
部２２は、画像入力部２１からの電気信号をＡ／Ｄ変換
してデジタル画像データに変換する。データ蓄積部２３
は、Ａ／Ｄ変換部２２からの画像データを、例えばハー
ドディスクなどの記憶装置（図示せず）に格納する。

【００３４】この画像入力装置部１１は、例えばＰＣ
（ＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒ）やＷＳ（Ｗｏ
ｒｋＳｔａｔｉｏｎ）に接続されたＣＣＤカメラ、イ
メージスキャナーもしくは走査型ミクロ濃度計で構成す
ることができる。この例では、画像入力部２１に走査型
ミクロ濃度計を用いている。

【００３５】図２は、この例の走査型ミクロ濃度計の光
学系を示している。光源５１からサンプル画像５２の法
線方向（画像法線方向）に対して４５°の角度で、光を
サンプル画像５２に入射する。その反射光のうち、画像
法線方向の拡散成分のみが光センサ５５に入射する。

【００３６】このとき、サンプル画像５２の表面上で、
所定の微小領域、例えば１０μｍ角の領域のみの拡散反
射光が光センサ５５に入射するようにアパチャ５３を設
け、必要以外の光を遮断している。

【００３７】また、サンプル画像５２からの反射光が光
センサ５５に入射する直前の位置に、サンプル画像の補
色光学フィルタ５４を設けて画像入力感度の向上を図っ
ている。光学フィルタ５４は、可動式でサンプル画像に
応じて変換する。光学フィルタ５４にはガラス蒸着膜フ
ィルタを用い、フィルタの分光感度は、ＪＩＳＫ−７６
５３に示されているＳｔａｔｕｓ−Ａにあわせている。

【００３８】光センサ５５は、この例では、光電子倍増
管（Ｐｈｏｔｏｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ）で構成され、
この光センサ５５に入射する光を、その強度に応じた電
気信号に変換する。

【００３９】サンプル画像は、サンプル画像支持台５６
上に載せられる。サンプル画像支持台５６は、拡散性の
ある、例えば濃度１．５以上の黒紙を用い、画像サンプ
ルを透過してきた光が再び反射して光センサ５３に入射
することを防いでいる。

【００４０】光源５１〜光センサ５５までの光学系によ
り光学ヘッドが構成され、画像入力部２１での画像入力
は、図３に示すように、光学ヘッドをサンプル画像５２
上で、互いに直交するＸ方向およびＹ方向に、２次元的
に走査して行う。

【００４１】すなわち、光学ヘッドをＸ方向に走査し、
走査距離と同期させて、この例では１０μｍ間隔で画像
入力を行う。Ｘ方向の終点まで読み込みが終了すると、
Ｘ方向の始点まで光学ヘッドを移動させて、さらにＹ方
向に１０μｍ移動させ、Ｘ方向に走査させながら読み込
みを行う。この操作を繰り返し、画像全体の読み込みを
行う。

【００４２】光センサ５５で光電変換されて得られた電
気信号は、Ａ／Ｄ変換部２２でデジタル信号に変換さ
れ、データ蓄積部２３に蓄積される。データ蓄積部の記
憶装置としてはハードディスクを用いたが、フロッピー
ディスク等、外部記憶装置を使うことも可能である。

【００４３】画像特徴量抽出装置部１２は、画像入力装
置部１１からのデジタル画像データの濃淡情報を利用し
て、測定開口内の画像の重心位置を求め、その求めた重
心位置としてドットの位置を求める。そして、求めたド
ットの位置の間隔から画素の大きさを推定する。また、
ドットの重心を中心とする画素を基本単位として捉え、
画素ごとにドットの大きさを推定する。

【００４４】画像特徴量抽出装置部１２は、以上の処理
機能を実現するために、この例では、図１のブロック図
に示すように、ドット重心検出部３１、画素推定部３
２、画素内平均濃度算出部３３、平均濃度−ドット大き
さ変換部３４およびデータ蓄積部３５から構成される。
ドット重心検出部３１は、ドット位置検出手段を構成
し、画素推定部３２、画素内平均濃度算出部３３および
平均濃度−ドット大きさ変換部３４は、ドット面積推定
手段を構成する。

【００４５】ドット重心検出部３１では、適当な基準点
を中心とする測定開口内で画像ドット重心を求め、その
位置をドット位置として検出する。

【００４６】ここで、測定開口の大きさは、あらかじ
め、入力画像を生成した画像形成装置の解像度から推測
される大きさを入力して設定しておく。あるいは、周波
数解析によりピークを持つ網点周波数から推定して設定
するようにする。この測定開口の大きさは、少なくとも
ドット１個以上が含まれていることが望ましい。測定開
口の大きさが、ドット１個以下である場合、ドット重心
を検出することは不可能である。

【００４７】ドット重心検出部３１でのドット位置とし
てのドット重心検出動作を、図４のフローチャートを参
照しながら説明する。

【００４８】まず、任意の点を基準点として仮に定めて
おき、その基準点を中心とする測定開口内で画像の重心
を求める（ステップ１０１）。そして、基準点が、測定
開口内の画像の重心であるか否か判別する（ステップ１
０２）。基準点が測定開口内の画像重心に一致していな
い場合、基準点を重心方向に移動し（ステップ１０
３）、再び測定開口内画像重心を算出し直す（ステップ
１０１）。

【００４９】このステップ１０１〜ステップ１０３の処
理を、基準点と測定開口内画像重心とが一致するまで繰
り返し、一致したら、その基準点の座標を、ドットの重
心位置とみなして、データ蓄積部３５に格納する（ステ
ップ１０４）。

【００５０】そして、基準点を次のドットがありそうな
場所に移動して（ステップ１０５）、ステップ１０１に
戻り、ステップ１０１以下の測定開口内重心位置の検出
処理を同様に行う。以上の処理を読み込んだ画像全体に
対して行う。そして、画像全体について測定開口内での
画像重心位置の検出が終了したと判別されたときには
（ステップ１０６）、この重心位置検出処理を終了す
る。なお、ステップ１０５での移動距離は、適宜定めら
れるものである。

【００５１】画素推定部３２では、ドット重心検出部３
１からの、測定開口内の画像重心位置、すなわち、ドッ
ト中心位置の座標（ドット位置情報）から、隣接ドット
間距離の平均値を求め、それを１画素の１辺の大きさと
する。そして、画素は、ドット中心位置を中心とした正
方形の領域とする。入力画像に対し画素を検出した画像
を図５に示す。

【００５２】図５において、ドットを囲む四角形領域
は、画素を表している。そして、各画素において、
「・」は、ドット中心位置の座標（ドット位置情報）を
示しており、その周囲の濃淡は、ドットの大きさを示し
ている。

【００５３】以上のようにして、画素推定部３２で推定
された画素の大きさの情報は、画素内平均濃度算出部３
３に送られる。

【００５４】画素内平均濃度算出部３３では、ドットの
重心位置を中心とした画素内の平均濃度の算出を行う。
このとき、この画素内の平均濃度は、画素内の反射率の
平均値を算出してから、それを濃度に変換することによ
り求める。画素内平均濃度算出部３３で算出した画素内
の平均濃度の情報は、平均濃度−ドット大きさ変換部３
４に送られる。

【００５５】平均濃度−ドット大きさ変換部３４では、
平均濃度をドットの面積率に変換し、そのドット面積率
を画素面積に掛け合わせることにより、ドットの大きさ
の推定を行う。まず、平均濃度からドットの面積率への
変換は、Ｍｕｒｒａｙ−Ｄａｖｉｅｓの関係を用いて行
う。

【００５６】Ｍｕｒｒａｙ−Ｄａｖｉｅｓによる面積率
Coverrage(%)と平均濃度との関係は、次式（１）で表さ
れる。 Coverrage(%)＝｛（１−１０^-D）／（１−１０^-Dmax）｝×１００…（１）ここで、D は画像平均濃度、Dmaxは画像面積率１００％
の濃度を表す。

【００５７】式（１）により求めた面積率を、画素推定
部２２で推定した画素面積に掛け算して、ドット面積を
求め、それをドットの大きさ情報として、データ蓄積部
３５に記憶する。

【００５８】ここで、測定開口に含まれるドットの数が
１個以下の場合は測定開口内の画像重心がドットの中心
と必ずしも一致しないが、この実施の形態では、前述し
たように、測定開口は１個以上のドットが確実に含まれ
るであるので、そのような不都合は生じない。

【００５９】以上のようにして、画像特徴量抽出装置部
１２のデータ蓄積部３５には、ドット重心検出部３１で
検出されたドット位置情報と、平均濃度−ドット大きさ
変換部３４で求められたドット大きさ情報とが、記憶さ
れる。

【００６０】なお、画像特徴量抽出装置部１２における
以上のような処理は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）
やＷＳ（ワークステーション）上でプログラム化すれ
ば、効率の良い解析を行うことが可能である。

【００６１】次に、画像評価値算出装置部１３について
説明する。この例の画像評価値算出装置部１３は、図１
に示すように、隣接ドット間距離の標準偏差算出部４１
と、ドットの大きさの標準偏差算出部４２と、画像評価
値算出部４３とからなる。

【００６２】隣接ドット間距離の標準偏差算出部４１
は、画像特徴量抽出装置部１２で検出したドット位置情
報から隣接ドット間距離を求め、さらに、その平均値を
求める。そして、平均の隣接ドット間距離に対する各隣
接ドット間距離の標準偏差の比を求める。

【００６３】また、ドットの大きさの標準偏差算出部４
２は、画像特徴量抽出装置部１２で検出したドットの位
置と大きさの情報をもとに、平均のドット面積に対する
各ドット面積の標準偏差の比を求める。

【００６４】そして、画像評価値算出部４３は、両者の
比の線形和により画像評価値Ｅを算出する。すなわち、Ｅ＝３．４８×（σ_a／ａ）＋２．４２×（σ_t／ｔ） …（２）として算出される。ここで、σ_aはドット面積の標準偏
差、ａは平均のドット面積、σ_tはドット間距離の標準
偏差、ｔは平均のドット間距離を表す。そして、式
（２）の右辺の各項の係数は、予め実験などにより、定
めた定数である。

【００６５】以上のようにして、画像評価値算出装置部
１３からは、画像の主観的なざらつき感（粒状感）と対
応の取れた画像評価値Ｅを得ることができる。この画像
評価値Ｅは、ドットの大きさによるざらつき感も評価す
るものであるので、対象が印刷画像のような画像であっ
ても、その評価が可能である。

【００６６】なお、この画像評価値算出装置部１３も、
ＰＣやＷＳ上で、その処理をプログラム化すれば、効率
の良い解析を行うことが可能である。また、画像評価値
算出装置部１３の処理については、プログラムを書くま
でもなく既存の表計算ソフトなどを利用しても実行可能
である。

【００６７】また、上述した画像入力から画像評価値算
出までの一連の処理をＰＣもしくはＷＳ上でプログラム
で実行すれば効率の良い解析を行うことが可能である。

【００６８】［他の実施の形態］画像の低濃度部ではド
ット１個づつが独立して存在するが、５０％以上の面積
率の高濃度部では、ドット同士が互いにつながりドット
の検出が困難になる。そこで、この実施の形態では、こ
のように５０％以上の面積率の高濃度部では、画像入力
装置部１１で読み取った画像の階調の反転を行い、画像
部と非画像部を入れ替えるようにする。すなわち、ドッ
トの濃淡を反転させ、非画像部をドットとして扱う。

【００６９】これにより、非画像部をドットとみなし
て、５０％以下の面積率の濃度のドットとして画像特徴
量抽出から画像評価値算出までを行うことができるの
で、ドット同士の互いのつながりを生じることなく、前
述の実施の形態と同様のプロセスにより解析が可能にな
る。

【００７０】さらに、画像特徴量抽出装置部１２で抽出
したドット位置情報から隣接ドット間距離の最大値、あ
るいは最小値を算出し、それを画像品質の良否を判定す
る場合に用いることができる。

【００７１】すなわち、隣接ドット間距離が、画素１辺
の５０％以下の場合、ドットの密集により黒点として認
識されやすくなる。逆に、隣接ドット間距離が画素１辺
の１５０％以上の場合は白点として認識されやすくな
る。このような画像欠陥は画像として受け入れられな
い。

【００７２】したがって、隣接ドット間距離の最大値、
および最小値の値が、画素１辺の５０％から１５０％の
範囲内にない場合は、粒状性の評価値如何に関わらず、
画像品質としては受け入れられないという評価を下すこ
とができる。

【００７３】なお、図５のドット抽出結果の画像を、評
価画像として、評価に用いることも可能である。すなわ
ち、図５の画像においては、ドット中心位置のばらつき
が、四角形領域の画素の位置のばらつきとして、視覚的
に検知することができる。また、ドットの大きさを、そ
の面積の大きさのランクごとに別々の色として表すと、
ドットの大きさのばらつきも評価することができる。

【００７４】

【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、ドットの大きさで濃淡を表現している画像につい
て、ドットを検出し、ドットの大きさと位置のばらつき
から、画像の主観的なざらつき感（粒状感）と対応の取
れた評価値を算出することが可能になる。

【００７５】さらに、入力画像の濃淡を反転して解析す
ることにより、高濃度部においても同様のプロセスで解
析することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明による画像評価装置の実施の形態のブ
ロック図である。

【図２】画像入力部の光学系の例を表す図である。

【図３】画像入力方法の概要を示す図である。

【図４】この発明による画像評価装置の実施の形態にお
いて、ドット抽出の処理の流れを表す図である。

【図５】この発明による画像評価装置の実施の形態にお
いて、ドット抽出結果の例を示す図である。

【符号の説明】

１１画像入力装置部１２画像特徴量抽出装置部１３画像評価値算出装置部２１画像入力部２２Ａ／Ｄ変換部２３データ蓄積部３１ドット重心検出部３２画素推定部３３画素内平均濃度算出部３４平均濃度−ドット大きさ変換部３５データ蓄積部４１隣接ドット間距離の標準偏差算出部４２ドットの大きさの標準偏差算出部４３画像評価値算出部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画素内のドットの大きさを変化させること
により、濃淡を表現する画像を読み取る画像入力手段
と、前記画像入力手段で読み取られた画像の特徴量を抽出す
る画像特徴量抽出手段と、前記画像特徴量抽出手段で抽出された画像の特徴量か
ら、画像評価値を算出する画像評価値算出装置と、からなる画像評価装置であって、前記画像特徴量抽出手段は、前記ドットの位置を検出するドット位置検出手段と、前記ドット位置検出手段で検出されたドット位置情報か
ら、画素を推定する画素推定手段と、前記画素推定手段で推定された画素内における前記ドッ
トの大きさ情報を推定するドット面積推定手段と、を具備し、前記画像評価値算出手段は、前記ドット位置検出手段で検出した前記ドット位置情報
と、前記ドット面積推定手段で推定された前記ドット大
きさ情報とを用いて、前記画像評価値を算出することを
特徴とする画像評価装置。
【請求項２】請求項１に記載の画像評価装置において、画像特徴量抽出手段の前記ドット位置検出手段は、測定
開口内の画像重心からドット位置を推定して検出するこ
とを特徴とする画像評価装置。
【請求項３】請求項２に記載の画像評価装置において、前記ドット位置検出手段での測定開口は、少なくとも１
個以上のドットが含まれる大きさであることを特徴とす
る画像評価装置。
【請求項４】請求項１に記載の画像評価装置において、前記画像特徴量抽出手段の前記画素推定手段は、前記ド
ット位置検出手段で検出したドット位置情報から隣接ド
ット間距離を求め、その隣接ドット間距離から、画素の
大きさを推定することを特徴とする画像評価装置。
【請求項５】請求項１に記載の画像評価装置において、画像特徴量抽出手段のドット面積推定手段は、ドット重
心位置を中心として前記画素内の平均濃度から前記ドッ
トの大きさを求めることを特徴とする画像評価装置。
【請求項６】請求項１に記載の画像評価装置において、前記画像特徴量抽出手段は、前記画像入力装置により読
み取った画像の濃淡を反転させた画像に対して、前記ド
ット位置およびドットの大きさの検出を行うことを特徴
とする画像評価装置。
【請求項７】請求項１に記載の画像評価装置において、前記画像評価値算出手段は、前記画像特徴量抽出手段により抽出したドットの大きさ
と位置の情報から、平均のドット面積に対するドット面
積の標準偏差の比、および平均の隣接ドット間距離に対
する隣接ドット間距離の標準偏差の比を算出し、それら
により主観的な評価値と対応の取れた画像評価値を算出
することを特徴とする画像評価装置。
【請求項８】請求項１に記載の画像評価装置において、前記画像評価値算出手段は、前記画像特徴量抽出手段に
より抽出したドット位置情報から隣接ドット間距離の最
大値もしくは最小値を算出し、この隣接ドット間距離の
最大値もしくは最小値から画像品質の良否を判定する指
標を与えることを特徴とする画像評価装置。
【請求項９】画素内のドットの大きさを変化させること
により、濃淡を表現する画像を読み取る画像入力工程
と、前記画像入力工程で読み取られた画像の特徴量を抽出す
る画像特徴量抽出工程と、前記画像特徴量抽出工程で抽出された画像の特徴量か
ら、画像評価値を算出する画像評価値算出工程と、からなる画像評価方法であって、前記特徴量抽出工程は、前記ドットの位置を検出するドット位置検出工程と、前記ドット位置検出手段で検出されたドット位置情報か
ら、画素を推定する画素推定工程と、前記画素推定手段で推定された画素内における前記ドッ
トの大きさ情報を推定するドット面積推定工程と、を具備し、前記画像評価値算出工程では、前記ドット位置検出工程で検出した前記ドット位置情報
と、前記ドット面積推定工程で推定された前記ドット大
きさ情報とを用いて前記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１０】請求項９に記載の画像評価方法におい
て、前記画像特徴量抽出工程の前記ドット位置検出工程で
は、測定開口内の画像重心からドット位置を推定して検
出することを特徴とする画像評価方法。
【請求項１１】請求項１０に記載の画像評価方法におい
て、前記ドット位置検出工程における測定開口は、少なくと
も１個以上のドットが含まれる大きさであることを特徴
とする画像評価方法。
【請求項１２】請求項９に記載の画像評価方法におい
て、前記画像特徴量抽出工程の前記画素推定工程では、前記
ドット位置検出工程で抽出したドット位置情報から隣接
ドット間距離を求め、その隣接ドット間距離から、画素
の大きさを推定することを特徴とする画像評価方法。
【請求項１３】請求項９に記載の画像評価方法におい
て、画像特徴量抽出工程のドット面積推定工程では、ドット
重心位置を中心として前記画素内の平均濃度から前記ド
ットの大きさを求めるを具備したことを特徴とする画像
評価方法。
【請求項１４】請求項９に記載の画像評価方法におい
て、前記画像特徴量抽出工程では、前記画像入力工程により
読み取った画像の濃淡を反転させた画像に対して、前記
ドット位置およびドットの大きさの検出を行うことを特
徴とする画像評価方法。
【請求項１５】請求項９に記載の画像評価方法におい
て、前記画像評価値算出工程では、前記画像特徴量抽出工程により抽出したドットの大きさ
と位置の情報から、平均のドット面積に対するドット面
積の標準偏差の比、および平均の隣接ドット間距離に対
する隣接ドット間距離の標準偏差の比を算出し、それら
により主観的な評価値と対応の取れた画像評価値を算出
することを特徴とする画像評価方法。
【請求項１６】請求項９に記載の画像評価方法におい
て、前記画像評価値算出工程では、前記画像特徴量抽出工程
により抽出したドット位置情報から隣接ドット間距離の
最大値もしくは最小値を算出し、この隣接ドット間距離
の最大値もしくは最小値から画像品質の良否を判定する
指標を与えることを特徴とする画像評価方法。