(57)【要約】  画質調整能力測定方法は、あらかじめ得られた、評価画像の画質の目標となる教師画像と、画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数とを用い、評価画像の画質が調整された補正画像を入力し、入力された補正画像と教師画像との間の画質特徴差を計算し、あらかじめ得られた画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数と、計算された画質特徴差とから、画質調整能力値を算出する。
2008133195.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
あらかじめ得られた、評価画像の画質の目標となる教師画像と、画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数とを用い、
前記評価画像の画質が調整された補正画像を入力し、
前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を計算し、
前記相関関数と前記画質特徴差とから画質調整能力値を算出する、
ことを特徴とする画質調整能力測定方法。
【請求項２】
前記教師画像と前記相関関数とを用いることは、
あらかじめ得られた、前記評価画像と、前記評価画像に画質調整が施されその主観画質が評価された第１の補正画像と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像とを用い、
前記主観画質が評価された第１の補正画像に対する画質調整能力値を計算し、
前記第１の補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出し、
前記画質特徴差と前記画質調整能力値とから算出される前記画質特徴差と前記画質調整能力値間の相関関数を用いる、
ことである請求項１記載の画質調整能力測定方法。
【請求項３】
あらかじめ得られた、評価画像に画質調整が施されその主観画質が評価された第１の補正画像と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像とを用い、
前記第１の補正画像に対する画質調整能力値を計算し、
前記第１の補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出し、前記画質特徴差と前記画質調整能力値間の相関関数を取得し、
画質調整能力測定対象であるユーザーに前記評価画像の画質を調整させて第２の補正画像を取得し、
前記第２の補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を計算し、前記相関関数と前記画質特徴差とから前記ユーザーの画質調整能力値を算出する、
ことを特徴とする画質調整能力測定方法。
【請求項４】
複数の評価画像に対して画質調整がなされた第１の補正画像を取得し、
前記第１の補正画像の画質に関する主観評価を実施し、
前記第１の補正画像の画質に関する主観評価結果から画質調整能力値を計算し、
前記第１の補正画像と前記評価画像の画質の目標となる教師画像間の画質特徴差を算出し、前記画質特徴差と前記画質調整能力値間の相関関数を取得し、
画質調整能力測定対象であるユーザーに前記評価画像の画質を調整させて第２の補正画像を取得し、
前記第２の補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を計算し、前記相関関数と前記画質特徴差とから前記ユーザーの画質調整能力値を算出する、
ことを特徴とする画質調整能力測定方法。
【請求項５】
与えられた、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数を用いる手段と、
評価画像の画質が調整された補正画像を入力する補正画像入力手段と、
前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する教師画像記憶メモリと、
前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する画質特徴差算出手段と、
前記相関関数と前記画質特徴差とから画質調整能力値を算出する画質調整能力決定手段と、
を備えることを特徴とする画質調整能力測定装置。
【請求項６】
与えられた、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数を用いる手段と、
評価画像を記憶する評価画像記憶メモリと、
画質調整能力測定対象であるユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を生成する画像処理手段と、
前記評価画像と前記補正画像を前記ユーザーに提示する画像提示手段と、
前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する教師画像記憶メモリと、
前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する画質特徴差算出手段と、
前記相関関数と前記画質特徴差から前記ユーザーの画質調整能力値を算出する画質調整能力決定手段と、
を備えることを特徴とする画質調整能力測定装置。
【請求項７】
与えられた、評価画像と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像と、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数とを用い、
前記評価画像の画質を補正するための画像処理に用いる補正パラメータを発生させ、
前記評価画像に前記補正パラメータを用いた前記画像処理を施して補正画像を生成し、
前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出し、
前記補正パラメータから前記画質特徴差と前記相関関数を用いて所望の画質が得られる目標補正パラメータを決定し、
前記画像処理と前記目標補正パラメータを用いて任意の入力画像の画質を補正する、
ことを特徴とする画質調整方法。
【請求項８】
前記目標補正パラメータを決定することは、所望の画質を調整するための目標値を設定することを有する請求項７記載の画質調整方法。
【請求項９】
与えられた、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数を用いる手段と、
評価画像を記憶する評価画像記憶メモリと、
前記評価画像の画質を調整する画像処理で用いる補正パラメータを発生させる補正パラメータ発生手段と、
前記補正パラメータを用いて前記評価画像に前記画像処理を施して補正画像を生成する画像処理手段と、
前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する教師画像記憶メモリと、
前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する画質特徴差算出手段と、
前記補正パラメータから前記画質特徴差と前記相関関数とを用いて所望の画質が得られる目標補正パラメータを決定する目標補正パラメータ決定手段と、
前記画像処理と前記目標補正パラメータを用いて任意の入力画像の画質を補正する画像補正手段と、
を備えることを特徴とする画質調整装置。
【請求項１０】
前記目標補正パラメータ決定手段は、所望の画質を調整するための目標値を設定する手段を有する請求項９記載の画質調整装置。
【請求項１１】
コンピュータに、
与えられた、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数を用いる処理と、
評価画像の画質が調整された補正画像を入力する処理と、
前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する処理と、
前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する処理と、
前記相関関数と前記画質特徴差から画質調整能力値を算出する処理と、
を実行させるための画質調整能力測定プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
与えられた、画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数を用いる処理と、
評価画像を記憶する処理と、
画質調整能力測定対象であるユーザーに前記評価画像の画質を調整させ補正画像を生成する画像処理と、
前記評価画像と前記補正画像を前記ユーザーに提示する処理と、
前記ユーザーに前記画像処理で用いるパラメータを制御させる処理と、
前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する処理と、
前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する処理と、
前記相関関数と前記画質特徴差から前記ユーザーの画質調整能力値を算出する処理と、
を実行させるための画質調整能力測定プログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、
与えられた、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数を用いる処理と、
評価画像を記憶する処理と、
前記評価画像の画質を調整する画像処理で用いる補正パラメータを発生させる処理と、
前記補正パラメータを用いて前記評価画像に前記画像処理を施して補正画像を生成する処理と、
前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する処理と、
前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する処理と、
前記補正パラメータから前記画質特徴差と前記相関関数を用いて所望の画質が得られる目標補正パラメータを決定する処理と、
前記画像処理と前記目標補正パラメータを用いて任意の入力画像の画質を補正する処理と、
を実行させるための画質調整プログラム。
【請求項１４】
前記目標補正パラメータを決定する処理は、所望の画質を調整するための目標値を設定する処理を有する請求項１３記載の画質調整プログラム。
【請求項１５】
あらかじめ得られた、評価画像の画質の目標となる教師画像と、画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数とを用い、
画質調整能力測定対象のユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を取得し、
前記補正画像と教師画像間の画質特徴差を計算し、前記相関関数と前記画質特徴差とから前記ユーザーの画質調整能力値を算出し、
前記ユーザーに評価画像の画質を調整させて補正画像を得る画質調整作業を制御する、
ことを特徴とする画質調整能力教育方法。
【請求項１６】
あらかじめ得られた、評価画像に画質調整が施されその主観画質が評価された第１の補正画像と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像とを用い、
前記主観画質が評価された第１の補正画像に対する画質調整能力値を計算し、
前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出し、前記画質特徴差と前記画質調整能力値間の相関関数を取得し、
画質調整能力測定対象のユーザーに前記評価画像の画質を調整させて第２の補正画像を取得し、
前記第２の補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を計算し、前記相関関数と前記画質特徴差とから前記ユーザーの画質調整能力値を算出し、
前記ユーザーに前記評価画像の画質を調整させて第２の補正画像を得るための画質調整作業を制御する、
ことを特徴とする画質調整能力教育方法。
【請求項１７】
与えられた、画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数を用いる手段と、
評価画像を記憶する評価画像記憶メモリと、
画質調整能力測定対象のユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を生成する画像処理手段と、
前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する教師画像記憶メモリと、
前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する画質特徴差算出手段と、
前記相関関数と前記画質特徴差から前記ユーザーの画質調整能力値を算出する画質調整能力決定手段と、
前記ユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を生成するための画質調整作業を制御する画質調整作業制御手段と、
を備えることを特徴とする画質調整能力教育装置。
【請求項１８】
コンピュータに、
与えられた、画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数を用いる処理と、
評価画像を記憶する処理と、
画質調整能力測定対象のユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を生成する画像処理と、
前記評価画像と前記補正画像を前記ユーザーに提示する処理と、
前記ユーザーに前記画像処理で用いるパラメータを制御させる処理と、
前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する処理と、
前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する処理と、
前記相関関数と前記画質特徴差から前記ユーザーの画質調整能力値を算出する処理と、
前記ユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を生成するための画質調整作業を制御する処理と、
を実行させるための画質調整能力教育プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画質調整能力測定方法、装置およびプログラム、並びに画質調整方法、装置およびプログラムに関する。特に、本発明は、人間あるいはカラー画像システムが調整したカラー画像の人間が主観的に感じる画質を客観的な数値として測定する画質調整測定方法、装置およびプログラムに関する。また、本発明は、人間あるいはカラー画像システムの画質調整能力を表す客観的な数値に基づいた画質調整方法、装置およびプログラムに関する。さらに、本発明は、人間の画質調整能力を人間あるいはカラー画像システムの画質調整能力を表す客観的な数値に基づいた画質調整能力教育方法、装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像機器やカラー画像処理システムにおけるカラー画像の画質は、非常に重要な要素となる。そのため、カラー画像機器やカラー画像処理システムで実現されるカラー画像の画質には、慎重な設定が必要となる。ここで、物理的に決まる白色や黒色の輝度や濃度の限界値、機器の色域などのハードウェア特性に起因する画質ではなく、画像の全体の明るさ、ガンマ特性、鮮鋭度など、画像処理によって任意に調整することできる画質について議論するものとする。この画質は、カラー画像機器やカラー画像処理システムの性能や特徴を現すことになるため、その設定は非常に重要な要素となる。【０００３】
現在、このような画質の設定は、主に、技術者による詳細な画質評価および調整に基づいて行われる。この方法では、カラー画像機器やカラー画像システムに設定される画質は、カラー画像機器やカラー画像システムにおけるカラー画像の画質を見極めて画質調整を行う人間に備わるスキル（能力）に大きく影響を受けることになる。すなわち、カラー画像機器やカラー画像処理システムにおいて、想定された適切な画質を安定に実現するためには、高い画質調整能力をもった技術者が要求される。【０００４】
昨今、ＰＤＰ（プラズマディスプレイパネル）、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、プリンタ、カメラ付き携帯電話、プロジェクタを代表とする様々なカラー画像機器では多機種展開が広がっている。各機種に搭載される画像を形成するための一部の部品が異なるだけで画質に変化が生じるため、その都度、画質の調整が発生することになる。また、同じ部品構成であっても、機種毎に表現したい画質を変えたり、同一機種であっても複数の画質モードを持たせたりする場合もあり、個々について画質調整が必要になる。【０００５】
画質の調整、設定、あるいはその設計のための完全なる自動化手法はまだ実現されていないため、上記のようなカラー画像機器の多機種展開には、高い画質調整能力を有する多くの技術者を確保することが必要となる。しかし、人間の画質調整能力を高めるためには、実際の画質調整作業を通じて習得するなどの多大な時間と労力が必要となる。したがって、高い画質調整能力を有する多くの技術者を短時間に確保することは事実上不可能であることから、現在は、少数の技術者が、多くの労力と工数を費やして、多機種展開が進むカラー画像機器の画質調整を行っている状況である。【０００６】
上記のような画像処理に関連する先行技術文献としては、次の特許文献１、２がある。【０００７】
特許文献１では、好みの画像再現を直感的かつ簡易に画像処理装置に伝達し、好みの画像再現を画像処理に反映するため、入力部、教師データ抽出部、補正部、および画像処理部を備えた画像処理装置が提案されている。この画像処理装置は、次のように動作する。入力部は、画像処理において画像再現の目標とする画像（教師画像）の指示入力を受け付ける。教師データ抽出部は、与えられた教師画像について、予め定められた画像再現項目に関する解析または情報収集を行い、画像再現の傾向を示す教師データを抽出する。補正部は、教師データが示す画像再現の傾向に従って、画像処理のパラメータを補正する。画像処理部は、補正されたパラメータを用いて、入力画像の画像処理を実施する。【０００８】
特許文献２では、画像群内の各画像の補正済み画像の画質を効率良く行うため、仮補正手段、特徴量算出手段、補正値算出手段、および補正実行手段を備えた画像処理装置が提案されている。この画像処理装置は、次のように動作する。仮補正手段は、画像群内のサンプル画像に対して仮補正を行ってサンプル画像の仮補正済み画像を得る。特徴量算出手段は、各仮補正済み画像の特徴量を求め、目標特徴量算出手段は、各々の特徴量が目標特徴量に対するばらつきが最小となるように目標特徴量を求める。補正値算出手段は、画像群内の各画像の特徴量が、目標特徴量になるように各画像の補正値を求め、補正実行手段は、補正値を用いて該当する画像の補正を行う。
【特許文献１】特開２００６−０８０７４６号公報
【特許文献２】特開２００６−１３９３６８号公報
【非特許文献１】塚田  正人、鈴木  哲明、井上  晃、“ディジタル画像処理による自動高画質化技術”、日本画像学会誌、２００４年、第４３巻、第２号、ｐｐ．９０−９７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、前述した先行技術では、次のような課題があった。【００１０】
１）カラー画像機器やカラー画像システムの画質は、その調整を行う人間あるいはカラー画像システムの画質調整能力に依存する。したがって、より安定したカラー画像機器やカラー画像システムの画質を得るためには、調整する人間やカラー画像システムの画質調整能力を客観的に評価する画質調整能力測定方法を確立することが第一の課題である。【００１１】
２）カラー画像機器やカラー画像システムに設定する画質を、人間が主観的に感じる所望の画質に自動的に調整することが第二の課題である。【００１２】
３）カラー画像機器やカラー画像システムに設定する画質を、人間が主観的に感じる所望の画質に自動的に調整する際、その画質がどの程度の性能であるかを客観的に評価し提示することが第三の課題である。【００１３】
４）カラー画像機器やカラー画像システムの画質を調整する人間の画質調整能力を、客観的な画質調整能力値に基づいて教育することが第四の課題である。【００１４】
前述した特許文献１、２は、これらの課題を認識してなされたものではない。【００１５】
本発明の目的は、人間あるいはカラー画像システムに備わる、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに対する画質の調整能力を客観的に評価できる画質調整能力測定方法、装置およびプログラムを提供することにある。【００１６】
本発明の他の目的は、上記画質調整能力測定方法に基づいてカラー画像機器およびカラー画像処理システムに対する画質を自動的に調整できる画質調整方法、装置およびプログラムを提供することにある。【００１７】
本発明の他の目的は、人間に備わる、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに対する画質の調整能力を教育できる画質調整能力教育方法、装置およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明の第１の画質調整能力測定方法は、あらかじめ得られた、評価画像の画質の目標となる教師画像と、画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数とを用い、前記評価画像の画質が調整された補正画像を入力し、前記補正画像と教師画像間の画質特徴差を計算し、前記相関関数と前記画質特徴差とから画質調整能力値を算出する。【００１９】
また、本発明の第１の画質調整能力測定方法において、前記教師画像と前記相関関数とを用いることは、あらかじめ得られた、前記評価画像と、前記評価画像に画質調整が施されその主観画質が評価された第１の補正画像と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像とを用い、前記主観画質が評価された第１の補正画像に対する画質調整能力値を計算し、前記第１の補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出し、前記画質特徴差と前記画質調整能力値とから算出される前記画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数を用いることであってもよい。【００２０】
さらに、本発明の第２の画質調整能力測定方法は、あらかじめ得られた、評価画像に画質調整が施されその主観画質が評価された第１の補正画像と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像とを用い、前記第１の補正画像に対する画質調整能力値を計算し、前記第１の補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出し、前記画質特徴差と前記画質調整能力値間の相関関数を取得し、ユーザーに評価画像の画質を調整させて第２の補正画像を取得し、前記第２の補正画像と教師画像間の画質特徴差を計算し、前記相関関数と前記画質特徴差とから前記ユーザーの画質調整能力値を算出する。【００２１】
さらに、本発明の第３の画質調整能力測定方法は、複数の評価画像に対して画質調整がなされた第１の補正画像を取得し、前記第１の補正画像の画質に関する主観評価を実施し、前記第１の補正画像の画質に関する主観評価結果から画質調整能力値を計算し、前記第１の補正画像と前記評価画像の画質の目標となる教師画像間の画質特徴差を算出し、前記画質特徴差と前記画質調整能力値間の相関関数を取得し、ユーザーに前記評価画像の画質を調整させて第２の補正画像を取得し、前記第２の補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を計算し、前記相関関数と前記画質特徴差とから前記ユーザーの画質調整能力値を算出する。【００２２】
本発明の第１の画質調整能力測定装置は、与えられた、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数を用いる手段と、評価画像の画質が調整された補正画像を入力する補正画像入力手段と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する教師画像記憶メモリと、前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する画質特徴差算出手段と、前記相関関数と前記画質特徴差とから画質調整能力値を算出する画質調整能力決定手段とを備える。【００２３】
また、本発明の第２の画質調整能力測定装置は、与えられた、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数を用いる手段と、評価画像を記憶する評価画像記憶メモリと、画質調整能力測定対象であるユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を生成する画像処理手段と、前記評価画像と前記補正画像をユーザーに提示する画像提示手段と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する教師画像記憶メモリと、前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する画質特徴差算出手段と、前記相関関数と前記画質特徴差から前記ユーザーの画質調整能力値を算出する画質調整能力決定手段とを備える。【００２４】
本発明の画質調整方法は、与えられた、評価画像と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像と、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数とを用い、前記評価画像の画質を補正するための画像処理に用いる補正パラメータを発生させ、前記評価画像に前記補正パラメータを用いた前記画像処理を施して補正画像を生成し、前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出し、前記補正パラメータから前記画質特徴差と前記相関関数を用いて所望の画質が得られる目標補正パラメータを決定し、前記画像処理と前記目標補正パラメータを用いて任意の入力画像の画質を補正する。【００２５】
また、本発明の画質調整方法において、前記目標補正パラメータを決定することは、所望の画質を調整するための目標値を設定することを有してもよい。【００２６】
本発明の画質調整装置は、与えられた、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数を用いる手段と、評価画像を記憶する評価画像記憶メモリと、前記評価画像の画質を調整する画像処理で用いる補正パラメータを発生させる補正パラメータ発生手段と、前記補正パラメータを用いて前記評価画像に前記画像処理を施して補正画像を生成する画像処理手段と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する教師画像記憶メモリと、前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する画質特徴差算出手段と、前記補正パラメータから前記画質特徴差と前記相関関数とを用いて所望の画質が得られる目標補正パラメータを決定する目標補正パラメータ決定手段と、前記画像処理と前記目標補正パラメータを用いて任意の入力画像の画質を補正する画像補正手段とを備える。【００２７】
また、本発明の画質調整装置において、前記目標補正パラメータ決定手段は、所望の画質を調整するための目標値を設定する手段を有してもよい。【００２８】
本発明の第１の画質調整能力測定プログラムは、コンピュータに、与えられた、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数を用いる処理と、評価画像の画質が調整された補正画像を入力する処理と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する処理と、前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する処理と、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数と前記画質特徴差から画質調整能力値を算出する処理とを実行させる。【００２９】
また、本発明の第２の画質調整能力測定プログラムは、コンピュータに、与えられた、画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数を用いる処理と、評価画像を記憶する処理と、画質調整能力測定対象であるユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を生成する画像処理と、前記評価画像と前記補正画像をユーザーに提示する処理と、前記ユーザーに前記画像処理で用いるパラメータを制御させる処理と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する処理と、前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する処理と、前記相関関数と前記画質特徴差から前記ユーザーの画質調整能力値を算出する処理とを実行させる。【００３０】
本発明の画質調整プログラムは、コンピュータに、与えられた、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数を用いる処理と、評価画像を記憶する処理と、前記評価画像の画質を調整する画像処理で用いる補正パラメータを発生させる処理と、前記補正パラメータを用いて前記評価画像に前記画像処理を施して補正画像を生成する処理と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する処理と、前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する処理と、前記補正パラメータから前記画質特徴差と前記相関関数を用いて所望の画質が得られる目標補正パラメータを決定する処理と、前記画像処理と前記目標補正パラメータを用いて任意の入力画像の画質を補正する処理とを実行させる。【００３１】
また、本発明の画質調整プログラムにおいて、前記目標補正パラメータを決定する処理は、所望の画質を調整するための目標値を設定する処理を有してもよい。【００３２】
本発明の第１の画質調整能力教育方法は、あらかじめ得られた、評価画像の画質の目標となる教師画像と、画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数とを用い、画質調整能力測定対象のユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を取得し、前記補正画像と教師画像間の画質特徴差を計算し、前記相関関数と前記画質特徴差とから前記ユーザーの画質調整能力値を算出し、前記ユーザーに評価画像の画質を調整させて補正画像を得る画質調整作業を制御する。【００３３】
また、本発明の第２の画質調整能力教育方法は、あらかじめ得られた、評価画像に画質調整が施されその主観画質が評価された第１の補正画像と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像とを用い、前記主観画質が評価された第１の補正画像に対する画質調整能力値を計算し、前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出し、前記画質特徴差と前記画質調整能力値間の相関関数を取得し、画質調整能力測定対象のユーザーに前記評価画像の画質を調整させて第２の補正画像を取得し、前記第２の補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を計算し、前記相関関数と前記画質特徴差とから前記ユーザーの画質調整能力値を算出し、前記ユーザーに前記評価画像の画質を調整させて第２の補正画像を得るための画質調整作業を制御する。【００３４】
本発明の画質調整能力教育装置は、与えられた、画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数を用いる手段と、評価画像を記憶する評価画像記憶メモリと、画質調整能力測定対象のユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を生成する画像処理手段と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する教師画像記憶メモリと、前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する画質特徴差算出手段と、前記相関関数と前記画質特徴差から前記ユーザーの画質調整能力値を算出する画質調整能力決定手段と、前記ユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を生成するための画質調整作業を制御する画質調整作業制御手段とを備える。【００３５】
本発明の画質調整能力教育プログラムは、コンピュータに、与えられた、画質特徴差と画質調整能力値間の相関関数を用いる処理と、評価画像を記憶する処理と、画質調整能力測定対象のユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を生成する画像処理と、前記評価画像と前記補正画像をユーザーに提示する処理と、前記ユーザーに前記画像処理で用いるパラメータを制御させる処理と、前記評価画像の画質の目標となる教師画像を記憶する処理と、前記補正画像と前記教師画像間の画質特徴差を算出する処理と、前記相関関数と前記画質特徴差から前記ユーザーの画質調整能力値を算出する処理と、前記ユーザーに前記評価画像の画質を調整させて補正画像を生成するための画質調整作業を制御する処理とを実行させる。
【発明の効果】
【００３６】
本発明の第１の効果は、人間あるいはカラー画像システムに備わる、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに対するカラー画像の画質の調整能力を客観的に測定できることにある。【００３７】
本発明の第２の効果は、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに設定する画質を、人間が主観的に感じる所望の画質に自動的に調整できることにある。【００３８】
本発明の第３の効果は、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに設定する画質を、人間が主観的に感じる所望の画質に自動的に調整でき、さらに、そのときの画質性能を示すことができることにある。【００３９】
本発明の第４の効果は、人間に備わるカラー画像機器およびカラー画像処理システムに対するカラー画像の画質の調整能力を教育できることにある。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の第１の実施の形態による画質調整能力測定方法の動作を示す流れ図である。
【図２】評価画像の画質を補正する画像処理ツールのＧＵＩの一例を表した図である。
【図３】ユーザーが画像処理ツールの画質調整ＧＵＩを用いて、提示された評価画像に画質の調整を施している状態を示した図である。
【図４】画質特徴差と画質調整能力値との関係の一例を表した図である。
【図５】画質特徴差と画質調整能力値との関係の一例から算出された相関関数を示した図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係る画質調整能力測定装置の全体構成を示したブロック図である。
【図７】本発明の第３の実施の形態に係る画質調整能力測定装置の動作を示す流れ図である。
【図８】本発明の第４の実施の形態に係る画質調整方法の動作を示す流れ図である。
【図９】本発明の第５の実施の形態に係る画質調整装置の全体構成を示したブロック図である。
【図１０】本発明の第６の実施の形態に係る画質調整方法の動作を示す流れ図である。
【図１１】本発明の第７の実施の形態に係る画質調整装置の全体構成を示したブロック図である。
【図１２】本発明の第８の実施の形態に係る画質調整能力教育方法の動作を示すれ図である。
【図１３】本発明の第９の実施の形態に係る画質調整能力教育装置の全体構成を示したブロック図である。
【符号の説明】
【００４１】
１  評価画像記憶メモリ
２  画像処理手段
３  画像提示手段
４  パラメータコントロール手段
５  教師画像記憶メモリ
６  画像特徴差算出手段
７  画質調整能力決定手段
８  補正パラメータ発生手段
９  補正画像記憶メモリ
１０  最適補正パラメータ決定手段
１１  画質調整作業制御手段
１００、１０１  画質調整能力測定装置
１０２、１０３  画質調整装置
１０４  画質調整能力教育装置
２００  画像処理ツール
３００  ユーザーインターフェース
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。【００４３】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る画質調整能力測定方法の手順を示している。【００４４】
図１において、まず、画質調整の能力を測定するために、評価画像と、その評価画像の目標となる良好な画質を有する教師画像とをあらかじめ用意しておく（ステップＳＴ１）。ここでの評価画像とその教師画像とは、静止画像だけでなく、動画像も含まれるものとする。便宜上、静止画像および動画像を区別することなく画像と呼ぶことにする。【００４５】
評価画像には、夜景、風景、人工物、ポートレートなどさまざまな自然画像、ＣＧ（コンピュータグラフィックス）画像などバラエティに富んだ画像を用いる。評価画像の各シーンについて目標となる教師画像が必要になる。この教師画像は、画質調整能力の高い技術者が画像処理ツールなどを用いて評価画像を補正した画像などを用いることができる。【００４６】
次に、第１の実施の形態である画質調整能力測定方法では、まず、数多くのユーザーに対して、画像処理ツールなどを使用して、シーン毎に評価画像の画質を主観的に調整させ、第１の補正画像を生成する（ステップＳＴ２）。【００４７】
図２は、評価画像の画質を補正する画像処理ツールの一例を表したものである。【００４８】
この図２における画像処理ツール２００は、評価画像をロードして表示するとともに、ユーザーによる画質調整が施された第１の補正画像も表示する。図２の画像処理ツール２００の例では、明るさ、彩度、コントラスト、シャープネス、トーン、ホワイトバランスと言った画質の基本的な要素を補正できる機能およびそのＧＵＩ（グラフィカルユーザーインターフェース）を有しているが、これらの要素に限られるわけではなく、ノイズ抑制、肌色、草木の緑、青空などの特定色の補正など画質調整に必要な項目を追加できる。これらの画質の補正処理は、非特許文献１に記載の補正処理などが利用できる。【００４９】
図３は、ユーザーが、画像処理ツール２００の画質調整ＧＵＩを用いて、提示された評価画像に、画質の調整を施している状態を示している。なお、補正後の補正画像も同時にユーザーに提示される。ユーザーは、評価画像全てについて同様に画質の調整を実施する。この評価画像に対する画質調整を多くのユーザーに対して実施し、多くの第１の補正画像を得ておく。【００５０】
数多くのユーザーにより生成された第１の補正画像の画質に関する主観評価を実施し、ユーザーの画質調整能力を得るための実験データを得る（ステップＳＴ３）。ユーザーの画質調整によって得られた第１の補正画像を、各シーンごとに一対比較法などの画質評価方法に基づいてそれらの画質の評価を行う。例えば、同一シーンにおける複数の第１の補正画像のうち、ランダムに選択された２つの補正画像を評価者に提示し、画質の優れる方を選択させる。全ての組み合わせについて画質の評価を実施する。この評価実験を複数の評価者に対して行い、ユーザーの画質調整能力を得るために必要となる十分な主観評価実験のデータを集める。【００５１】
次に、第１の補正画像の画質に関する主観評価実験の結果から、ユーザーの画質調整能力を表す画質調整能力値を計算する（ステップＳＴ４）。【００５２】
この画質調整能力値の計算に際し、まず、第１の補正画像の画質に関する主観評価実験の結果から、第１の補正画像の画質の順位付けを行う。例えば、第１の補正画像の画質評価実験の結果を表にまとめ、各ユーザーによって画質調整が行われた第１の補正画像に対して一対比較での勝率を累積した累積確率や、サーストンの比較判定の法則に基づいた間隔尺度を計算する。これらの数値の大小は、第１の補正画像の主観画質に関する優劣に対応している。累積確率あるいは間隔尺度などの指標は、第１の補正画像の画質、すなわち評価画像の画質を調整したユーザーの画質調整能力を表す画質調整能力値とみなすことができる。【００５３】
なお、ステップＳＴ４の画質調整能力値の計算の過程において、各シーンに対してどの画像が最も良好な画質を有するかが判明する。したがって、もっとも良好な画質を有する第１の補正画像を、そのシーンにおける教師画像として用いても良い。【００５４】
次に、第１の補正画像と教師画像との間の画質特徴差を算出し、画質特徴差と画質調整能力値との相関関数を得る（ステップＳＴ５）。ここで、画質特徴差は、ＲＧＢユークリッド距離の差の平均値や、明度（ＣＩＥＬＡＢのＬ値）差の平均値、輝度（三刺激値ＸＹＺのＹ）の差の平均値、色差（Ｅａｂ）の平均値、彩度（クロマ、下記参照）差の平均値などが適用できる。【００５５】
【数１】
2008133195.tif 000003
例えば、補正画像と教師画像との間の画質特徴差をＲＧＢユークリッド距離の差の平均値とした場合、【００５６】
【数２】
2008133195.tif 000004
と表せる。ここで、ｘ、ｙは画像の座標位置を、ＴＲ、ＴＧ、ＴＢは教師画像の画素値Ｒ、Ｇ、Ｂを表している。ＣＲ、ＣＧ、ＣＢは第１の補正画像の画素値Ｒ、Ｇ、Ｂを表している。Σは、画像全画素についてＲＧＢユークリッド差を加算することを示している。ここで、画質特徴差は、このように画像全体から求めても良いし、あらかじめ指定された注目領域から求めても良い。ＴＲ、ＴＧ、ＴＢ、ＣＲ、ＣＧ、ＣＢをＣＩＥＬＡＢのＬ＊、ａ＊、ｂ＊にそれぞれ置き換えれば、色差の平均値になる。彩度差、明度差も、同様に第１の補正画像と教師画像間で、彩度、明度の差をそれぞれ計算すればよい。【００５７】
また、画質特徴差として、コントラスト比、彩度、明度あるいは輝度、色相といった色情報に関するヒストグラムの差分情報、エッジ量の差分なども利用できる。一般的なコントラスト補正では、画像の輝度成分についてヒストグラムを作成し、ヒストグラムの上位、下位それぞれ数％程度の候補をノイズ成分と見なして廃棄し、画像のＨｉｇｈｌｉｇｈｔ成分のＨｉｇｈｔとＳｈａｄｏｗ成分のＬｏｗの値を抽出する。例えば、画像のコントラストをＣｏｎｔとすると、その画像のコントラストＣｏｎｔを以下の式で定義できる。【００５８】
【数３】
2008133195.tif 000005
ここで、コントラスト比をＣｏｎｔ＿Ｒａｔｉｏとし、あるシーンにおける教師画像のコントラストをＣｏｎｔ＿Ｂｅｓｔとし、補正画像ＸのコントラストをＣｏｎｔ＿Ｘとすると、以下の式で示されるように、コントラスト比Ｃｏｎｔ＿Ｒａｔｉｏは、教師画像のコントラストＣｏｎｔ＿Ｂｅｓｔと補正画像ＸのコントラストＣｏｎｔ＿Ｘとの比で求めることができる。【００５９】
【数４】
2008133195.tif 000006
また、輝度、明度、色相、彩度といった色情報に関するヒストグラムは、ヒストグラムの形状の差で評価する。例えば、あるシーンにおいて、教師画像の輝度ヒストグラムをＹｈｉｓｔ＿Ｂｅｓｔ（ｉ）、第１の補正画像Ｘの輝度ヒストグラムをＹｈｉｓｔ＿Ｘ（ｉ）とする。ここで、ｉはヒストグラムの配列の要素を表しており、輝度であれば０〜２５５などとすれば良い。そして、教師画像の輝度ヒストグラムＹｈｉｓｔ＿Ｂｅｓｔ（ｉ）と、第１の補正画像Ｘの輝度ヒストグラムＹｈｉｓｔ＿Ｘ（ｉ）との差の評価値をＹｈｉｓｔ＿ｄｉｆｆ＿Ｘとすると、その評価値Ｙｈｉｓｔ＿ｄｉｆｆ＿Ｘは、以下の式で定義する。【００６０】
【数５】
2008133195.tif 000007
ここで、ＡＢＳ（）は絶対値を表す関数である。彩度、明度、色相のクロマヒストグラムについても、それぞれの色属性について輝度ヒストグラムと同様に計算する。【００６１】
上記では、画質特徴差として、ＲＧＢユークリッド距離の差の平均値や、明度（ＣＩＥＬＡＢのＬ値）差の平均値、輝度（三刺激値ＸＹＺのＹ）の差の平均値、色差（Ｅａｂ）の平均値、彩度差の平均値、コントラスト比、彩度、明度あるいは輝度、色相といった色情報に関するヒストグラムの差分情報、エッジ量の差分について述べたが、これらに限られることなく、様々な第１の補正画像と教師画像間の差分情報を利用することができる。【００６２】
図４は、画質特徴差を縦軸に、画質調整能力を横軸として、各第１の補正画像に与えられた画質特徴差Ｄ（色差）と画質調整能力値Ｓ（累積確率）をプロットした例である。図４のプロットから、画質特徴差Ｄと画質調整能力値Ｓには相関関係があることが分かる。そこで、画質特徴差Ｄと画質調整能力値Ｓとの相関関数Ｓ＝Ｆｃ（Ｄ）を計算する。【００６３】
次に、図３に示したように、画像の画質項目における補正強度がコントロール可能な画像処理ツールを用いて、画質調整能力を計測するユーザーに評価画像の画質を補正させて第２の補正画像を得る（ステップＳＴ６）。【００６４】
そして、第２の補正画像と教師画像との両者間の画質特徴差Ｄを算出し、この画質特徴差ＤとステップＳＴ５で得た相関関数（Ｓ＝Ｆｃ（Ｄ））とを用いて、ユーザーの画質調整能力値Ｓを決定し（ステップＳＴ７）、その画質調整能力値Ｓを出力する（ステップＳＴ８）。【００６５】
例えば、図５は、図４に示した画質特徴差Ｓと画質調整能力値Ｄとの関係から相関関数Ｓ＝Ｆｃ（Ｄ）を計算した図を表している。図５に示したように、あるシーンの評価画像に対しユーザーが画質調整した第２の補正画像と、そのシーンの教師画像の画質特徴差Ｓである色差の平均値が３であった場合、そのユーザーの画質調整能力値Ｄは、相関関数Ｓ＝Ｆｃ（Ｄ）から、約２．５であると計算できる。図５の場合、画質調整能力値Ｄの最高値は、３．５程度であるので、このユーザーの画質調整能力は、比較的に高いという判断が下せる。【００６６】
従って、本実施の形態によれば、ユーザーに備わる、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに対するカラー画像の画質の調整能力を客観的に測定できる。【００６７】
なお、本実施の形態では、画質調整能力測定対象はユーザー（人間）の場合を例示しているが、本発明はこれに限らず、カラー画像システムであってもよい。この場合には、カラー画像システムに備わる、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに対するカラー画像の画質の調整能力を客観的に測定できる。【００６８】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態に係る画質調整能力測定装置１００について、図６を参照して説明する。【００６９】
図６は、本実施の形態に係る画質調整能力測定装置１００を示したブロック図である。同図に示す画質調整能力測定装置１００は、第１の実施の形態に係る画質調整能力測定方法を用いたものであり、前述した画像処理ツール２００のＧＵＩなどのユーザーインターフェース３００を通して、ユーザーに画像の画質を調整させることによって、そのユーザーの画質調整能力の客観的な評価値である画質調整能力値を出力する装置である。【００７０】
画質調整能力装置１００は、評価画像記憶メモリ１、画像処理手段２、画像提示手段３、パラメータコントロール手段４、教師画像記憶メモリ５、画質特徴差算出手段６、および画質調整能力決定手段７を有している。【００７１】
評価画像記憶メモリ１は、評価画像を記憶する。画像処理手段２は、評価画像の画質調整する画像処理を施して補正画像を生成する。画像提示手段３は、評価画像と補正画像をユーザーに提示する。パラメータコントロール手段４は、ユーザーが評価画像および補正画像を見ながら画像処理手段２で行われる画質補正処理の補正強度パラメータをコントロールできる。教師画像記憶メモリ５は、評価画像の目標となる教師画像を記憶する。画質調整能力決定手段７は、補正画像と教師画像間の画質特徴差を算出する画質特徴差算出手段６と、画質特徴差からユーザーの画質調整能力値を算出する。【００７２】
画質調整能力測定装置１００は、コンピュータで実現可能であり、画質調整能力測定装置１００を構成する各構成要素、すなわち、評価画像記憶メモリ１、画像処理手段２、画像提示手段３、パラメータコントロール手段４、教師画像記憶メモリ５、画質特徴差算出手段６、画質調整能力決定手段７は、コンピュータの処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）に上述した機能を実現させるためのプログラムとして実現可能である。画質調整能力測定装置１００を構成する各構成要素がコンピュータで実現可能であること、およびプログラムとして実現可能である。【００７３】
次に、画質調整能力測定装置１００の動作について説明する。【００７４】
まず、画像調整能力測定装置１００には、あらかじめ、評価画像と、その目標となる教師画像とが、評価画像記憶メモリ１と、教師画像記憶メモリ５とにそれぞれ記憶されている。【００７５】
この状態で、画像提示手段３は、前述した図２の画像処理ツール２００のＧＵＩに示されているように、ユーザーインターフェース３００を通して、ユーザーに評価画像記憶メモリ１に記憶されている評価画像を提示すると共に、画像処理手段２に用意されている画質を調整する画像処理の項目を提示する。なお、画像処理が施されていない状態では、図２のＧＵＩにおける補正画像の部分には評価画像が表示されている、あるいは何も表示されていない状態とする。ユーザーは、ユーザーインターフェース３００を通して、提示された評価画像の画質を調整するために、提示された画像処理の項目を選択する。【００７６】
すると、パラメータコントロール手段４は、選択された画像処理に用いる補正パラメータの強度をユーザーが制御できるように、ユーザーインターフェース３００を通して、図３に示されたような画像処理ツール２００の画質調整ＧＵＩをユーザーに提示する。これにより、ユーザーによって指定された補正パラメータは、パラメータコントロール手段４から画像処理手段２に出力される。【００７７】
次いで、画像処理手段２は、パラメータコントロール手段４でユーザーによって指定された補正パラメータを用いて、評価画像記憶メモリ１の評価画像に指定の画像処理を施して補正画像を生成し、その補正画像を画像提示手段３に出力し、ユーザーインターフェース３００を介してユーザーに提示すると共に、画質特徴差算出手段６に出力する。【００７８】
次いで、画質特徴差算出手段６では、教師画像記憶メモリ５にあらかじめ記憶されている評価画像に対応する教師画像と、画像処理手段２によって出力された補正画像との画質特徴差Ｄを、上記画質調整能力測定方法におけるステップＳＴ４に従って、例えば式（１）の方法などを用いて算出し、画質調整能力決定手段７に出力する。【００７９】
すると、画質調整能力決定手段７では、第１の実施の形態に係る画質調整能力測定方法のステップＳＴ５に従ってあらかじめ用意されている画質特徴差Ｄと画質調整能力値Ｓとの相関関数であるＳ＝Ｆｃ（Ｄ）を用いて、画質特徴差算出手段６からの画質特徴差Ｄにおける画質調整能力値Ｓを算出し、これをユーザーの画質調整能力値として出力する。【００８０】
従って、本実施の形態によれば、第１の実施の形態と同様に、ユーザーに備わる、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに対するカラー画像の画質の調整能力を客観的に測定できる。【００８１】
なお、本実施の形態では、画質調整能力測定対象はユーザー（人間）の場合を例示しているが、本発明はこれに限らず、カラー画像システムであってもよい。この場合には、カラー画像システムに備わる、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに対するカラー画像の画質の調整能力を客観的に測定できる。【００８２】
（第３の実施の形態）
次に、本発明の第３の実施の形態に係る画像調整能力測定装置１０１について、図７を参照して説明する。【００８３】
図７は、本実施の形態に係る画質調整能力測定装置１０１を示したブロック図である。同図に示す画像調整能力測定装置１０１は、評価画像の目標となる教師画像を記憶する教師画像記憶メモリ５と、補正画像と教師画像間の画質特徴差を算出する画質特徴差算出手段６と、算出された画質特徴差からユーザーの画質調整能力値を算出する画質調整能力決定手段７とを有している。【００８４】
すなわち、本実施の形態は、前述した図６に示す画質調整能力測定装置１００から評価画像記憶メモリ１と、画像処理手段２と、画像提示手段３と、パラメータコントロール手段４とを省いた構成である。【００８５】
画像調整能力測定装置１０１は、ユーザーにより評価画像の画質が調整された補正画像を読み込み、そのユーザーの画質調整能力値を出力する。画質調整能力測定装置１０１を構成する各手段の動作は、画質調整能力測定装置１００におけるそれぞれの手段と同じである。【００８６】
画質調整能力測定装置１０１は、コンピュータで実現可能であり、画質調整能力測定装置１０１を構成する各構成要素、すなわち、教師画像記憶メモリ５、画質特徴差算出手段６、画質調整能力決定手段７は、コンピュータの処理装置（ＣＰＵ）に上述した機能を実現させるためのプログラムとして実現可能である。画質調整能力測定装置１０１を構成する各構成要素がコンピュータで実現可能であること、およびプログラムとして実現可能である。【００８７】
従って、本実施の形態によれば、第２の実施の形態と同様に、ユーザーに備わる、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに対するカラー画像の画質の調整能力を客観的に測定できる。【００８８】
なお、本実施の形態では、画質調整能力測定対象はユーザー（人間）の場合を例示しているが、本発明はこれに限らず、カラー画像システムであってもよい。この場合には、カラー画像システムに備わる、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに対するカラー画像の画質の調整能力を客観的に測定できる。【００８９】
（第４の実施の形態）
次に、本発明の第４の実施の形態に係る画質調整方法について、図８を参照して説明する。この画質調整方法は、第１の実施の形態に係る画質調整能力測定方法を適用したもので、カラー画像装置あるいはカラー画像システムの画質を、人間が主観的に感じる所望の画質に調整するための最適な補正パラメータ（目標補正パラメータ）を自動的に調整する方法である。【００９０】
図８において、まず、第１の実施の形態に係る画質調整能力測定方法と同様に、評価画像と、その評価画像の目標となる良好な画質を有する教師画像とをあらかじめ用意しておく（ステップＳＴ１１）。【００９１】
次いで、評価画像の画質を補正するための画像処理に用いる補正パラメータを発生させる（ステップＳＴ１２）。今、評価画像Ｉに対して画像処理を施す関数をＰ（Ｉ，ａ，ｂ）と表わすものとする。ここで、ａおよびｂは、画像処理の強度をコントロールするためのパラメータであり、それらは実数値で表わされる。ステップＳＴ１２では、ａおよびｂが取り得るであろう値域から、値を選び出し、補正パラメータとする。【００９２】
次いで、ステップＳＴ１２で発生させられた補正パラメータａおよびｂを用いた画像処理関数Ｐ（Ｉ，ａ，ｂ）により評価画像Ｉの補正画像を生成する（ステップＳＴ１３）。そして、その補正画像と教師画像間の画質特徴差Ｄを、第１の実施の形態に係る画質調整能力測定方法のステップＳＴ４に従って、例えば前述した式（１）の方法などを用いて算出する（ステップＳＴ１４）。【００９３】
次いで、算出された画質特徴差Ｄがある閾値以下になるか、あるいは最小となったか否かを判断する（ステップＳＴ１５）。その結果、ＮＯの場合は、ステップＳＴ１２からステップＳＴ１４までの処理を繰り返す。一方、ＹＥＳの場合は、画質特徴差Ｄがある閾値以下になるか、あるいは最小となったときの補正パラメータを所望の画質が得られる目標補正パラメータである最適補正パラメータとして出力する（ステップＳＴ１６）。【００９４】
このようにして、本実施の形態では、評価画像とその教師画像が与えられており、それぞれの画像の画質特徴量の差分と人間の画質調整能力値との相関関数を算出する。そして、任意の入力画像の所望の画質を得るために、入力画像の画像処理後の補正画像の画質特徴量と、教師画像の画質特徴量との差分値を計算する。そして、画質特徴量の差分と人間の画質調整能力値との相関関数を用いることによって、所望の画質を得る目標補正パラメータを決定し、入力画像に画像処理を施す。【００９５】
従って、本実施の形態によれば、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに設定する画質を、人間が主観的に感じる所望の画質に自動的に調整できる。【００９６】
（第５の実施の形態）
次に、本発明の第５の実施の形態に係る画質調整装置１０２について、図９を参照して説明する。【００９７】
図９は、本実施の形態に係る画質調整装置１０２を示したブロック図である。同図に示す画質調整装置１０２は、第４の実施の形態に係る画質調整方法を用いたものであり、カラー画像あるいはカラー画像システムの画質を、人間が主観的に感じる所望の画質に調整するための最適な補正パラメータを自動的に調整する装置である。【００９８】
画質調整装置１０２は、評価画像記憶メモリ１、画像処理手段２、補正パラメータ発生手段８、補正画像記憶メモリ９、教師画像記憶メモリ５、画質特徴差算出手段６、および目標補正パラメータ決定手段である最適補正パラメータ決定手段１０を有している。【００９９】
評価画像記憶メモリ１は、評価画像を記憶する。画像処理手段２は、評価画像の画質を調整する画像処理を適用し補正画像を生成する。補正パラメータ発生手段８は、画像処理手段２の画像処理に用いる補正パラメータを発生させる。補正画像記憶メモリ９は、補正画像を記憶する。教師画像記憶メモリ５は、評価画像の目標となる教師画像を記憶する。画質特徴差算出手段６は、補正画像と教師画像間の画質特徴差Ｄを算出する。最適補正パラメータ決定手段１０は、画質特徴差Ｄが最小となる、あるいは、ある閾値以下になるまで補正パラメータ発生手段８を動作させ、画質特徴差Ｄが最小となるあるいはある閾値以下となったときの補正パラメータを所望の画質が得られる目標補正パラメータである最適補正パラメータとして出力する。【０１００】
画質調整装置１０２は、コンピュータで実現可能であり、画質調整装置１０２を構成する各構成要素、すなわち、評価画像記憶メモリ１、画像処理手段２、補正パラメータ発生手段８、補正画像記憶メモリ９、教師画像記憶メモリ５、画質特徴差算出手段６、最適補正パラメータ決定手段１０は、コンピュータの処理装置（ＣＰＵ）に上述した機能を実現させるためのプログラムとして実現可能である。画質調整装置１０２を構成する各構成要素がコンピュータで実現可能であること、およびプログラムとして実現可能である。【０１０１】
次に、画質調整装置１０２の動作について説明する。【０１０２】
まず、画質調整装置１０２には、あらかじめ評価画像とその目標となる教師画像が評価画像記憶メモリ１と教師画像記憶メモリ５にそれぞれ記憶されている。【０１０３】
この状態で、補正パラメータ発生手段８は、評価画像の画質を補正するための画像処理に用いる補正パラメータを発生する。【０１０４】
次いで、画像処理手段２は、補正パラメータ発生手段８によって発生された補正パラメータを用いて評価画像に画像処理を施し補正画像を生成し、補正画像記憶メモリ９に記録する。【０１０５】
すると、画像特徴差算出手段６は、補正画像記憶メモリ９の補正画像と、それに対応する教師画像記憶メモリ５の教師画像との間の画質特徴差Ｄを、第１の実施の形態による画質調整能力測定方法におけるステップＳＴ４に従って、例えば前述した式（１）の方法などを用いて算出する。【０１０６】
そして、最適補正パラメータ決定手段１０は、画質特徴差Ｄがある閾値以下になるか、あるいは最小となるまで、補正パラメータ発生手段８を動作させる。そして、画質特徴差Ｄがある閾値以下になるか、あるいは最小となったとき、その時点の補正パラメータを最適補正パラメータとして出力する。【０１０７】
このようにして、本実施の形態でも、第５の実施の形態と同様に、評価画像とその教師画像が与えられており、それぞれの画像の画質特徴量の差分と人間の画質調整能力値との相関関数を算出する。そして、任意の入力画像の所望の画質を得るために、入力画像の画像処理後の補正画像の画質特徴量と、教師画像の画質特徴量との差分値を計算する。そして、画質特徴量の差分と人間の画質調整能力値との相関関数を用いることによって、所望の画質を得る補正パラメータを決定し、入力画像に画像処理を施す。【０１０８】
従って、本実施の形態によれば、カラー画像機器およびカラー画像処理システムに設定する画質を、人間が主観的に感じる所望の画質に自動的に調整できる。【０１０９】
なお、画質調整装置１０２において、補正画像記憶メモリ９を搭載せずに、画像処理手段２で生成される補正画像を直接、画像特徴差算出手段６への入力としても良い。【０１１０】
また、画質調整装置１０２は、画像処理手段２と画像調整装置１０２の出力である最適補正パラメータを用いて、任意の入力画像の画質調整を実施する画像画質調整装置へも適用可能である。【０１１１】
（第６の実施の形態）
次に、本発明の第６の実施の形態に係る画質調整方法について、図１０を参照して説明する。【０１１２】
本実施の形態に係る画質調整方法は、第４の実施の形態に係る画質調整方法に、第１の実施の形態に係る画質調整能力測定方法のステップＳＴ７の画質特徴差Ｄと画質調整能力値Ｓとの相関関数（Ｓ＝Ｆｃ（Ｄ））を用いて、ステップＳＴ１６において最適補正パラメータを出力したときの画質特徴差Ｄにおける画質調整能力値Ｓを算出および出力する処理（ステップＳＴ１７、ＳＴ１８）を追加した方法である。【０１１３】
従って、本実施の形態によれば、カラー画像装置あるいはカラー画像システムの画質を、人間が主観的に感じる所望の画質に調整するための最適な補正パラメータを自動的に調整できるだけでなく、画質調整能力値、すなわち、その最適な補正パラメータを適用した際の画質性能についても示すことができる。【０１１４】
（第７の実施の形態）
次に、本発明の第７の実施の形態に係る画質調整装置１０３について、図１１を参照して説明する。【０１１５】
図１１は、本実施の形態に係る画質調整装置１０３を示したブロック図である。画質調整装置１０３は、画質調整装置１０２の構成に、画質調整能力測定装置１００における画質調整能力決定手段７を追加したものである。【０１１６】
画質調整装置１０３は、コンピュータで実現可能であり、画質調整装置１０３を構成する各構成要素、すなわち、評価画像記憶メモリ１、画像処理手段２、補正パラメータ発生手段８、補正画像記憶メモリ９、教師画像記憶メモリ５、画質特徴差算出手段６、最適補正パラメータ決定手段１０、画質調整能力決定手段７は、コンピュータの処理装置（ＣＰＵ）に上述した機能を実現させるためのプログラムとして実現可能である。画質調整装置１０３を構成する各構成要素がコンピュータで実現可能であること、およびプログラムとして実現可能である。【０１１７】
次に、画質調整装置１０３の動作について説明する。ここでは、画質調整装置１０２と異なる動作について説明する。【０１１８】
画質調整装置１０３では、最適補正パラメータ決定手段１０において最適補正パラメータが決定したら、画質調整能力判定手段７は、その最適補正パラメータを算出したときの画質特徴差と、画質調整差と画質調整能力値との相関関数を用いて、画質調整能力値を算出する。【０１１９】
従って、本実施の形態でも、第６の実施の形態と同様に、カラー画像装置あるいはカラー画像システムの画質を、人間が主観的に感じる所望の画質に調整するための最適な補正パラメータを自動的に調整できるだけでなく、画質調整能力値、すなわち、その最適な補正パラメータを適用した際の画質性能についても示すことができる。【０１２０】
なお、画質調整装置１０３において、補正画像記憶メモリ９を搭載せずに、画像処理手段２で生成される補正画像を直接、画像特徴差算出手段６への入力としても良い。【０１２１】
また、画質調整装置１０３は、画像処理手段２と画質調整装置１０３の出力である最適補正パラメータを用いて、任意の入力画像の画質調整を実施する画像画質調整装置へも適用可能である。【０１２２】
（第８の実施の形態）
次に、本発明の第８の実施の形態に係る画質調整能力教育方法について、図１２を参照して説明する。【０１２３】
本実施の形態に係る画質調整能力教育方法は、第１の実施の形態に係る画質調整能力測定方法のステップＳＴ１〜ＳＴ８（図１参照）の処理に加え、さらに、ステップＳＴ７で得られた画質調整能力値に応じて、ユーザーによる画質調整作業（ステップＳＴ６）を制御する処理（ステップＳＴ９）をステップＳＴ７とＳＴ８との間に追加した方法である。【０１２４】
この方法では、第１の実施の形態と同様のステップＳＴ１〜ＳＴ７の処理を行った後に、ステップＳＴ７で得られたユーザーの画質調整能力値と、あらかじめ設定された閾値とを比較する（ステップＳＴ９）。その結果、例えば、ユーザーの画質調整能力値が閾値よりも低ければ（ＮＯ）、ステップＳＴ６に戻り、ユーザーに対して画質調整作業を続けることを促し、画質調整能力値が閾値よりも高ければ（ＹＥＳ）、ユーザーによる画質調整作業を終了させ、ステップＳＴ８に移行して、そのときの画質調整能力値を出力させる制御を行う。【０１２５】
従って、本実施の形態によれば、人間がカラー画像装置あるいはカラー画像システムの画質を主観的に良好な画質に調整する能力、すなわち人間の画質調整能力を向上させることができる。【０１２６】
（第９の実施の形態）
次に、本発明の第９の実施の形態である画質調整能力教育装置１０４について、図１３を参照して説明する。【０１２７】
図１３に示す本実施の形態に係る画質調整能力教育装置１０４は、第８の実施の形態に係る画質調整能力教育方法を用いたものであり、第２の実施の形態に係る画質調整能力測定装置１００（図６参照）の構成に、画質調整作業制御手段１１を追加している。【０１２８】
画質調整能力教育装置１０４は、コンピュータで実現可能であり、画質調整能力教育装置１０４を構成する各構成要素、すなわち、評価画像記憶メモリ１、画像処理手段２、画像提示手段３、パラメータコントロール手段４、教師画像記憶メモリ５、画質特徴差算出手段６、画質調整能力決定手段７、そして画質調整作業制御手段１１は、コンピュータの処理装置（ＣＰＵ）に上述した機能を実現させるためのプログラムとして実現可能である。画質調整能力教育装置１０４を構成する各構成要素がコンピュータで実現可能であること、およびプログラムとして実現可能である。【０１２９】
次に、画質調整能力教育装置１０４の動作について説明する。ここでは、画質調整能力測定装置１００と異なる動作について説明する。【０１３０】
画質調整能力教育装置１０４では、画質調整能力決定手段７においてユーザーの画質調整能力値が決定したら、画質調整作業制御手段１１において、その画質調整能力値に応じて、ユーザーにさらに画質調整を継続させるか、あるいは、終了するかを判断する。【０１３１】
例えば、画質調整作業制御手段１１では、画質調整能力決定手段７で決定されたユーザーの画質調整能力値がある閾値よりも低かった場合には、ユーザーに対して、さらに画質調整を継続するように指示する。【０１３２】
そして、画質調整能力値が閾値を越えた時点で、ユーザーによる画質調整作業を終了し、そのときの画質調整能力値を出力する。【０１３３】
従って、本実施の形態でも、第８の実施の形態と同様に、人間がカラー画像装置あるいはカラー画像システムの画質を主観的に良好な画質に調整する能力、すなわち人間の画質調整能力を向上させることができる。【０１３４】
なお、上記各実施の形態に係る装置は、上述した構成要素の各処理（機能）を実現可能なものであれば、装置の物理的構成、装置内部のハードウェア及びソフトウェア構成については、特に限定されるものではない。例えば、構成要素毎に独立して個別の回路やユニット、或いはプログラムモジュール等のプログラム部品を構成したり、複数の構成要素を１つの回路やユニット内にまとめて一体的に構成したりする等、いずれの形態のものでも適用可能である。これらの形態は、実際に使用する装置の機能や用途等の制約に応じて適宜選択、変更、変形等して実施してもよい。また、上述した構成要素の各機能に対応して、これらの各機能と同様の処理を行う装置の動作方法も、本発明の範疇に含まれる。【０１３５】
また、上述した構成要素の各機能の内の少なくとも一部は、ＣＰＵを有するマイクロプロセッサ等の処理装置で構成されるコンピュータによるソフトウェア処理で実現してもよい。この場合、コンピュータを機能させるためのプログラムは、本発明の範疇に含まれる。このプログラムは、ＣＰＵにより直接実行可能な形式のプログラムに限らず、ソース形式のプログラムや、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等、種々形態のプログラムを含む。また、このプログラムは、装置全体の制御を行うＯＳ（オペレーティングシステム）やファームウェア等の制御プログラムと連携して動作し、或いはその一部に組み込まれて一体的に動作するアプリケーションプログラムやそれを構成するソフトウェア部品（ソフトウェアモジュール）等、いずれの形態でも提供可能である。さらに、このプログラムは、無線又は有線回線を介して外部装置と通信する通信機能を有する装置に実装して使用する場合、例えば回線上に接続されたサーバ等の外部ノードからダウンロードして自装置内の記録媒体にインストールして使用することもできる。これらの形態は、実際に使用する装置の機能や用途等の事情に応じて適宜選択、変更、変形等して実施してもよい。【０１３６】
さらに、上記のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に含まれる。この場合、記録媒体は、装置内に固定して使用される固定型のものや、利用者により持ち運びが可能な可搬型のもの等、いずれの形態のものでも適用可能である。【０１３７】
以上、上記実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。【０１３８】
この出願は、２００７年４月２５日に出願された日本出願特願２００７−１１５６１１号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１３９】
本発明は、カラー画像機器あるいはカラー画像処理システムの画質を調整する人間あるいはカラー画像システムの画質調整能力を測定するための機能に適用することができる。また、本発明は、カラー画像機器あるいはカラー画像処理システムの画質を、人間が主観的に感じる所望の画質に調整するための機能に適用することができる。さらに、本発明は、コンピュータシステムで動作するプログラムの形態とすることで、任意のカラー画像機器あるいはカラー画像処理システムに対する画質測定ソフトウェア、画質測定ユーティリティ、画質調整ソフトウェアあるいは画質調整ユーティリティとしても適用可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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