JPS63138472A

JPS63138472A - シヤ−プネスの評価方法

Info

Publication number: JPS63138472A
Application number: JP61286353A
Authority: JP
Inventors: Masatoshi Fukumoto; 福元　正俊; Soichi Kubo; 久保　走一; Yoichi Miyake; 洋一三宅; Norishige Tsukada; 塚田　紀繁; Kiyoshi Kasuya; 糟谷　澄; Kenji Okamori; 賢治岡森
Original assignee: Sakata Inx Corp; Sakata Corp
Current assignee: Sakata Inx Corp
Priority date: 1986-12-01
Filing date: 1986-12-01
Publication date: 1988-06-10
Anticipated expiration: 2011-01-29
Also published as: JPH087786B2

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】１呈よ！１ｍ卸」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】１え貨− 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、パイリニア法、ある
いは、キュービックコンポ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。

日が　゛しようと　るａ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。

む　を　゛するｔ・めのこのため、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内の画像を得るス
テップと、得られた画像あるいは元の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、１０２４ｘ１０２
４の画素数からなり、かつ濃度階調をそれぞれ８ビツト
（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３×３、
５×５、７×７ｘ７のウィ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、ウィ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図かられかるように、ボケな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、ウィンドウにより平滑化した場合、シャープな原
稿は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＝Σｌ　（Ｄｅｌｔａ３　（ｉ） −Ｄｅｌｔａ５（ｉ））ｌ”■ （但し、和はｉについてＯから２５５までとる。）がウ
ィンドウ幅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＝Σｌ　（Ｄｅｌｔａ
５（ｉ） −Ｄｅ　ｌ　ｔａ７　（ｉ　）　）　ｌ・・■（但し、
和はｉについてＯから２５５までとる。）は、ウィンド
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を横軸にプロットし
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な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は、例えばシャー
プネス値をｄとするとｄ＝ｆＴτ−口「丁という形で示すことが出来る。

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
に種本化し、画像を種々な方法すなわち、ニアレストキ
イバー法（ＮＮ）　、パイリニア法（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く１）の新たな画素の画像信
号ｆＣｉ＋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（Ｌ＋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．Ｌ＋１）を求め
、更にこれらのｇ（ｉ−１，ｉ）とｇ（ｔ＋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（１＋ΔＸ）≦Ｆと
する。

これを、式で表現すると、ｇ（ｉ−１，１）＝ｋ（ｆ　（ｉ）−ｆ　（ｔ−１））
＋ｆ（ｉ）・・・■ ｇ　（ｉ＋２．ｉ＋１）＝−ｋ　（ｆ　（ｉ＋２）−ｆ
　（ｉ＋１））＋ｆ　（ｉ＋１）・・・■ ｆ（ｉ＋ΔＸ）＝’＋　　（ｇ（ｉ−１，ｉ）＋ｇ　（
ｉ＋２．ｉ＋１）） −へ　（（ｋ＋１）（ｆ　（ｉ＞＋ｆ　（ｉ＋１）　）　−ｋ　（ｆ　（ｉ−１）＋ｆ　（
ｉ＋２）ｌ・・・■ 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パイリニア法
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
に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、ｎｘｍ
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　ｌ　Ｊ　）、（ｉ、ｊ＋Δｙ）、（ｉ＋Δｘ、ｊ
＋△ｙ）である点に、画像信号の値がＲ（＝ｆ（ｉ＋Δ
ｘ、　ｊ））、Ｄ　（＝ｆ　（ｉ、　ｊ十Δｙ））、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Ｒ１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Ｒに対応して、Ａ　２１とＡ　２２との組を用
いて外挿値ｇ　（Ａ１１．　Ａ！りが、さらにＡ２４と
Ａ　２２との組を用いてｇ　（Ａ　ｔ３．　Ａ　２４　
）が求まる０次に、点りに対応して、Ａ１２とＡ２２と
の組を用いてｇ　（Ａ　＋　ｔ　、　Ａ　２２　）が、
Ａ３２とＡ２．との組を用いてｇ　（Ａ３２．　Ａｌｌ
）が求まる。さらに、点Ｍに対応して、Ａ１１とＡ２□
との組を用いてｇ　（Ａｚ、　Ａｔｚ＞が、Ａ１４とＡ
２３との組を用いてｇ　（Ａｌ１．　Ａ２３）が、Ａ４
４とＡ。との組を用いてｇ　（Ａ　４４　、　Ａ　３３
＞が、Ａ４１とＡ３２との組を用いてｇ　（Ａ、ｌ、　
Ａ）２）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。

Ｒ＝’ｓ　　（ｇ　　（Ａ２１．　１２□）＋　ｇ　　
（Ａ４３．Ａｘ＜））−〜　（（ｋ　＋　１　）　　（
Ａ２２＋Ａ２３）ｋ　　（Ａ２１　＋　Ａ２４）　　１ −へ　（（ｋ＋１＞　　（ｆ　　（Ｌ、ｊ）＋ｆ　　（
Ｌ＋１゜ｊ））−ｋ（ｆ　　（ｉ−１，ｊ）＋ｆ　　（
ｉ＋２゜ｊＮ　・・・■ Ｄ＝’ｉ　　（ｇ　　（Ａ＋□、Ａ２２）＋　ｇ　　（
Ａ３２．Ａｚ２）−へ　　ｌ（ｋ＋１）（Ａｔ□＋Ａコ
ｚ）　　　　ｋ（Ａ１２＋Ａ４２）１＝へ　ｆ　（ｋ＋１）（ｆ　（ｉ、ｊ）＋ｆ　（ｔ、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　（Ａｚ、Ａ２□）　、　ｇ　（Ａｌ１．　Ａｚ＊）
　。

ｇ　（Ａ４４．　Ａ３コ）及びｇ　（Ａ　４１　、　Ａ
　ｓ　２　）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Ｍ
−乃至Ｍ６を導くことが可能である。

Ｍ　＋　＝へ　（ｇ　（Ａ１１．　Ａ２２）　＋　ｇ　
（Ａ４４．　Ａ３３）　＞Ｍ　ｔ　＝〜　（ｇ　（Ａｌ
１．　／１１１１）　＋ｇ　（Ａ４１．　Ａ３２）　）
Ｍ３＝へ　（ｇ　（Ａ１１．　Ａ２２）　＋ｇ　（Ａｌ
１．　Ａ２２）　＞Ｍ４＝’Ｓ　　（ｇ　（Ａｌ１．　
Ａ２３）　＋　ｇ　（Ａ４４．　Ａ１１）　）Ｍ　ｓ　
＝へ　（ｇ　（Ａ４４．　Ａ１３）　＋　ｇ　（Ａ４１
．　Ａｚｚ）　＞Ｍ＠＝〜　（ｇ　（Ａ４１．　Ａ２２
）　＋　ｇ　（Ａｌｌ、　Ａ２□））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＝’ｉ　　（ｇ　（Ａ１１．　Ａ２２）　＋ｇ　（Ａ
ｌ１゜Ａ２３）　＋　ｇ　（Ａ４４．　Ａｌ３）＋　ｇ
　（Ａ４１．　Ａ２２）　）・・・■＝〜　（（ｋ＋１
　＞　　（Ａ２ｔ＋Ａ２＊＋Ａｓｉ＋Ａ１１）　　ｋ　
（ＡＩｌ＋ＡＩ４＋Ａ４４＋Ａ４１＞１・・・■ この式■は、次式のようにも表現できる。

ｆ（ｉ＋Δｘ、Ｊ＋Δｙ）＝ ’、　　＋（ｋ＋１）（ｆ　　（ｔ、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）１・・・［相］但し、Ｆを最大濃度値とすると、０≦Ｍ≦Ｆ、即ち０≦
ｆ（ｉ十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■、■、［株］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、パイリニ
ア法、キュービックコンポルージ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のウィ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、上記の強調係数に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つている
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。

ｔ　　　の；日第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、
ＶＴＲ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′ＪＲｔａ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５１２Ｘ５１２個の）各アドレス（画
素に相当する）に、８ピッ１−　（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１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槽（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ィンドウを選択する（ステッ
プ■）０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１に１をセットする（ステップ
■、■）。そして■行Ｊ列目の画素をウィンドウの中心
にして、ウインドウに画像データをセットしくステップ
■）、このウィ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、ウィ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
１の値を変数ＩＸの値と比較して（ステップ［相］）、
■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（Ｌ）内のデータをイメージファイルに書
き出す（ステップ■）０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、他のウィ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［相］）０行わな
ければ、工ｘ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■を１にセットする（ス
テップ＠、　＠）　、次に■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［相］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［相］）、■を１
つ増加させ（ステップＱ）、ＩとＩＸとを比較して（ス
テップ０＞、■のほうが小さいときには、ステップ［相
］に戻る。

大きければ、Ｊを１つ増加させ（ステップＯ）、ＪとＪ
Ｙとを比較して（ステップＱ）、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［相］
に戻る。ステップ［相］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Ｏ）。

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Ｏ）、得られたデータを出力する（ステッ
プＯ）、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Ｏ）。

光用！處ｌ［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
係を前辺てとらえておくことにより１１ミ業のｆｉ準化
が可能になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、ウィ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ず
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、ウィンドウ幅を変えてヒス
トグラムの変化ｆＡ及びＢとの相関関係を示すグラフで
あり、第３図は、−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。

Claims

【特許請求の範囲】

（１）評価しようとするデジタル化された画像をｉ）１
種以上の程度の異なる平滑化処理を行い、１種以上の平
滑化画像を得るステップと、ｉｉ）得られた平滑化画像、及び必要に応じて元の画像
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、ｉｉｉ）得られた上記デルタヒストグラムの各々の差の
絶対値を求め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）デジタル化された画像を２種以上の程度の異なる
平滑化処理を行い２種以上の平滑化画像を得る特許請求
の範囲第１項に記載のシャープネスの評価方法。
（３）平滑化手段として、ウィンドウ幅の異なる１種の
ウィンドウを用い移動平均法により平滑化する特許請求
の範囲第１項に記載のシャープネスの評価方法。
（４）ウィンドウとして、３×３、５×５、７×７のウ
ィンドウを使用する特許請求の範囲第２項に記載のシャ
ープネスの評価方法。
（５）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項に記載のシャープ
ネスの評価方法。
（６）上記シャープネスｄを、ｄ＝√（Ａ＾２＋Ｂ＾２）（但し、Ａ＝Σ｜（Ｄｅｌｔａ３（ｉ） −Ｄｅｌｔａ５（ｉ））｜、Ｂ＝Σ｜（Ｄｅｌｔａ５（ｉ） −Ｄｅｌｔａ７（ｉ））｜であつて、和Σは、ｉについて０から上記画像の画素数までとる）
によって求め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。