(57)【要約】【課題】色や濃度によらず人間の感覚に合った画質の評価値を算出することができる画像評価装置及び画像評価プログラムを提供する。【解決手段】評価対象の画像の明度成分と色彩成分について空間周波数分布を空間周波数分布生成部１１で生成し、その空間周波数分布をもとに評価値算出部１２では予め決められた周波数範囲の積分値を画像評価値として算出する。算出した画像評価値に対して、明度特性補正部１５は評価対象の画像の平均明度に従って明度に対する補正を行う。さらに色彩特性補正部１６は、明度に対する補正を行った色彩成分の画像評価値について、評価対象の画像の平均色彩値に従って色彩に対する補正を行う。明度や色彩によらず、人間の感覚に合った画質の評価値が得られる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象の画像の明度成分と色彩成分について空間周波数分布を生成する生成手段と、前記空間周波数分布をもとに予め定められた人の視覚が敏感な周波数の帯域の積分値を画像評価値として算出する算出手段と、前記評価対象の画像の平均明度に従って前記画像評価値を補正する明度補正手段と、前記評価対象の画像の平均色彩値に従って色彩成分の前記画像評価値を補正する色彩補正手段を有することを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記明度成分としてＬ* 成分を、色彩成分としてａ* 、ｂ* 成分を用い、前記明度補正手段は、前記平均明度に対して単調増加する関数を用いて前記ａ* 成分の画像評価値を補正することを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項３】
前記明度成分としてＬ* 成分を、色彩成分としてａ* 、ｂ* 成分を用い、前記明度補正手段は、前記平均明度に対して単調減少する関数を用いて前記ｂ* 成分の画像評価値を補正することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記明度成分としてＬ* 成分を、色彩成分としてａ* 、ｂ* 成分を用い、前記色彩補正手段は、ａ* 、ｂ* 成分の平均の絶対値に対して単調増加する関数を用いて色彩成分の画像評価値を補正することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像評価装置。
【請求項５】
コンピュータに、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像評価装置の機能を実行させるものであることを特徴とする画像評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像評価装置及び画像評価プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
媒体上に形成されたカラー画像について、その画質の良否が問題となる場合がある。画質の良否を評価する方法としては、人間が見て感じる品質の良し悪しを数量化する心理評価と、画像の物理特性を測定した値による物理評価とがある。心理評価は広く使われているが、評価者による差や、疲労・体調、周辺環境等により変動してしまう。さらに、一般的に評価値が離散値であり、または合否のみであり、微小な違いを扱うことが物理評価に比べて難しい。例えば、画像形成装置を使用し続けてゆくうちに生じる画質低下の傾向から不具合の発生の予兆を発見する、といった用途には不向きである。
【０００３】
物理評価の例としては、例えば特許文献１に記載されているものがある。この特許文献１では、二次元走査型測色計によって、被評価画像についての二次元位置情報を含む三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚを取り込み、Ｌ* ，ａ* ，ｂ* に変換し、明度、彩度、色相を表す情報Ｌ* ，Ｃ* ，ｈ°に変換し、被評価画像全体についての明度、彩度、色相の平均値との差である明度差、彩度差、色相差の情報ΔＬ* ，ΔＣ* ，ΔＨを算出する。そして、被評価画像を複数の画像（データ群）に分割し、それぞれの画像につき、ΔＬ* ，ΔＣ* ，ΔＨに対して二次元フーリエ変換を施して二次元パワースペクトルを算出した後、二次元パワースペクトルを一次元化し、この一次元化されたパワースペクトルを平均化し、人の視覚系の空間周波数特性を表す関数を掛け合わせ、積分して画像評価値を算出している。
【０００４】
視覚特性としては、空間周波数に応じた特性のほか、明度や色彩に応じた特性もある。例えば低明度ではむらや粒状度が目立たない、グレーに近づくほど濃度むらと比べて色むらが目立たなくなるなど、明度や色彩に応じた視覚特性が存在する。これらの視覚特性に応じた補正を行って、物理評価により得られた評価値を人間の感覚に合わせることが望まれる。上述の特許文献１では、視覚の空間周波数特性に応じた補正を行っているが、明度や色彩の視覚特性に応じた補正は行っていない。
【０００５】
例えば特許文献２には、カラースキャナーからのＲＧＢ信号をＬ* ａ* ｂ* に変換し、変換された信号から空間周波数成分を算出し、算出された空間周波数成分に対して視覚の空間周波数特性に応じた補正を行い、積分してａ* 、ｂ* 成分の評価値を算出し、明度成分の評価値を補正して出力する方法が記載されている。この方法では、明度成分の評価値についての補正を行っているが、色彩の視覚特性に応じた補正は行っていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−２０７５６０号公報
【特許文献２】特開平１０−０２３１９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、色や濃度によらず人間の感覚に合った画質の評価値を算出することができる画像評価装置及び画像評価プログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願請求項１に記載の発明は、評価対象の画像の明度成分と色彩成分について空間周波数分布を生成する生成手段と、前記空間周波数分布をもとに予め定められた人の視覚が敏感な周波数の帯域の積分値を画像評価値として算出する算出手段と、前記評価対象の画像の平均明度に従って前記画像評価値を補正する明度補正手段と、前記評価対象の画像の平均色彩値に従って色彩成分の前記画像評価値を補正する色彩補正手段を有することを特徴とする画像評価装置である。
【０００９】
本願請求項２に記載の発明は、本願請求項１に記載の発明における前記明度成分としてＬ* 成分を、色彩成分としてａ* 、ｂ* 成分を用い、前記明度補正手段は、前記平均明度に対して単調増加する関数を用いて前記ａ* 成分の画像評価値を補正することを特徴とする画像評価装置である。
【００１０】
本願請求項３に記載の発明は、本願請求項１または請求項２に記載の発明における前記明度成分としてＬ* 成分を、色彩成分としてａ* 、ｂ* 成分を用い、前記明度補正手段は、前記平均明度に対して単調減少する関数を用いて前記ｂ* 成分の画像評価値を補正することを特徴とする画像評価装置である。
【００１１】
本願請求項４に記載の発明は、本願請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の発明における前記明度成分としてＬ* 成分を、色彩成分としてａ* 、ｂ* 成分を用い、前記色彩補正手段は、ａ* 、ｂ* 成分の平均の絶対値に対して単調増加する関数を用いて色彩成分の画像評価値を補正することを特徴とする画像評価装置である。
【００１２】
本願請求項５に記載の発明は、コンピュータに、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像評価装置の機能を実行させるものであることを特徴とする画像評価プログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本願請求項１に記載の発明によれば、色や濃度によらず人間の感覚に合った画質の評価値を算出することができるという効果がある。
【００１４】
本願請求項２に記載の発明によれば、ａ* 成分について明度に対する視覚的な特性に応じた補正を評価値に対して行うことができる。
【００１５】
本願請求項３に記載の発明によれば、ｂ* 成分について明度に対する視覚的な特性に応じた補正を評価値に対して行うことができる。
【００１６】
本願請求項４に記載の発明によれば、ａ* 成分、ｂ* 成分について色彩に対する視覚的な特性に応じた補正を評価値に対して行うことができる。
【００１７】
本願請求項５に記載の発明によれば、本願請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の発明の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施の一形態を示す構成図である。
【図２】本発明の実施の一形態における動作の一例を示す流れ図である。
【図３】空間周波数分布生成部における空間周波数分布の生成処理の具体例の説明図である。
【図４】評価値算出部１２における画像評価値を算出する処理の具体例の説明図である。
【図５】明度特性補正部１５における各成分についての補正関数の具体例の説明図である。
【図６】色彩特性補正部１６における各成分についての補正関数の具体例の説明図である。
【図７】画像評価値及び総合評価値と心理評価との相関関係の一例の説明図である。
【図８】本発明の実施の一形態で説明した機能をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体とコンピュータの一例の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１は、本発明の実施の一形態を示す構成図である。図中、１１は空間周波数分布生成部、１２は評価値算出部、１３は視感空間周波数特性補正部、１４は積算部、１５は明度特性補正部、１６は色彩特性補正部、１７は総合評価値演算部である。与えられる評価対象の画像は、この例ではＣＩＥＬＡＢ色空間の画像であるとする。例えば画像読取装置で読み取ったＲＧＢ色空間の画像など、他の色空間の画像については、ＣＩＥＬＡＢ色空間への色空間変換の処理を予め行っておけばよい。もちろん、ＣＩＥＬＡＢ色空間以外の明度と色彩の成分を有する色空間の画像を評価対象としてもよいことは言うまでもない。また、評価対象とする画像は、ある画像の部分でもよい。
【００２０】
空間周波数分布生成部１１は、与えられた評価対象の画像の明度成分と色彩成分、この例ではＬ* 成分とａ* 成分、ｂ* 成分について、それぞれ空間周波数分布を生成する。なお、空間周波数分布を生成する際に、周波数が０の周波数成分（直流成分）は、評価対象の画像の平均の明度（Ｌ* ）、色彩（ａ* 、ｂ* ）の値を示し、これらを後述する明度特性補正部１５や色彩特性補正部１６で使用するとよい。
【００２１】
評価値算出部１２は、空間周波数分布生成部１１で生成した空間周波数分布をもとに、予め定められた、人の視覚が敏感な周波数の帯域の積分値を画像評価値として算出する。この例では、評価値算出部１２は視感空間周波数特性補正部１３と積算部１４を有している。
【００２２】
視感空間周波数特性補正部１３は、空間周波数分布生成部１１で生成した空間周波数分布のそれぞれに対して、人間の空間周波数に対する視覚特性を模した補正を行う。
【００２３】
積算部１４は、視感空間周波数特性補正部１３で補正された空間周波数分布を用い、予め定められた周波数の帯域で積算し、それぞれの成分の画像評価値とする。この周波数の帯域は、人の視覚が敏感な周波数の帯域とするとよい。
【００２４】
明度特性補正部１５は、評価対象の画像の平均明度に従って、評価値算出部１２で算出されたそれぞれの成分の画像評価値を補正する。この補正は、評価値算出部１２で算出された画像評価値に対して、人間の明度に対する視覚特性に従った補正を行うものである。補正の一例としては、明度成分の画像評価値に対しては平均明度に対して単調増加する関数を用いて補正するとよい。また、色彩成分のうち、ａ* 成分の画像評価値に対しては平均明度に対して単調増加する関数を用い、ｂ* 成分の画像評価値に対しては平均明度に対して単調減少する関数を用いて補正するとよい。
【００２５】
色彩特性補正部１６は、評価対象の画像の平均色彩値に従って、色彩成分の画像評価値を補正する。この例では、ａ* 成分の平均値とｂ* 成分の平均値に従って、ａ* 成分とｂ* 成分の画像評価値を補正する。この補正では、人間の色彩成分に対する視覚特性に従った補正を行っている。補正の一例としては、ａ* 成分、ｂ* 成分の平均の絶対値に対して単調増加する関数を用いて、ａ* 成分とｂ* 成分の画像評価値を補正するとよい。
【００２６】
総合評価値演算部１７は、明度特性補正部１５で補正された明度成分の画像評価値と、色彩特性補正部１６で補正された色彩成分（ａ* 成分、ｂ* 成分）の画像評価値から、総合評価値を算出する。この総合評価値を評価対象の画像の画質に関する評価値とすればよい。なお、明度特性補正部１５で補正された明度成分の画像評価値と、色彩特性補正部１６で補正されたａ* 成分、ｂ* 成分の画像評価値を最終的な評価値としてもよく、その場合にはこの総合評価値演算部１７を設けずに構成してもよい。
【００２７】
図２は、本発明の実施の一形態における動作の一例を示す流れ図である。上述の構成について、具体例を用いながら動作の一例を説明してゆく。以下の説明でも、一例として評価対象の画像がＣＩＥＬＡＢ色空間の画像であるとし、Ｌ* （明度）成分、ａ* 成分、ｂ* 成分のそれぞれについて処理を行ってゆく様子を示している。上述したが、例えば画像読取装置で読み取ったＲＧＢ色空間の画像など、他の色空間の画像であれば、ＣＩＥＬＡＢ色空間への色空間変換を行っておけばよい。また、種々の処理を予め施しておいてもよい。例えば、評価を行う画像領域の大きさが不足する場合に、画像端の折り返し処理等で画像を拡張してもよい。また、画像読取装置で読み取った画像が網点や縞によるハーフトーン画像である場合に、読取解像度を調節し、あるいは複数の解像度を使用して読み取って、読取解像度と網点や縞との干渉によるモアレ縞を避けてもよい。
【００２８】
空間周波数分布生成部１１は、それぞれの成分について空間周波数分布を生成する。ここではＳ１において、Ｌ* 成分、ａ* 成分、ｂ* 成分のそれぞれに対し、二次元直交変換として離散的二次元フーリエ変換を施し、二次元の空間周波数分布を生成する。さらにこの例では、Ｓ２において、二次元の空間周波数分布から一次元の空間周波数分布を生成している。人の視覚系における周波数特性は、二次元の空間周波数分布における方向によらないことから、一次元の空間周波数分布を生成しておくとよい。もちろん、二次元の空間周波数分布を用いて以降の処理を行ってもよいことは言うまでもない。また、フーリエ変換以外の直交変換技術を用いてもよい。
【００２９】
図３は、空間周波数分布生成部における空間周波数分布の生成処理の具体例の説明図である。図３（Ａ）には評価対象の画像を成分ごとに示しており、画像部に斜線を付して示している。評価対象の画像の各成分に対して離散的二次元フーリエ変換を施し、得られた二次元の空間周波数分布の一例を図３（Ｂ）に概略的に示している。
【００３０】
二次元の空間周波数分布では、原点からの距離が周波数に対応する。図３（Ｃ）に示すように、同心円状に積算してゆくことにより、周波数成分ごとに積分した値が得られることになる。さらに、円周の長さが周波数成分により異なることから、周波数成分により正規化してもよいことは言うまでもない。
【００３１】
このようにして得られた周波数成分ごとの値によって、一次元の周波数分布が生成される。図３（Ｄ）には、生成された一次元の周波数分布の一例を示しており、横軸が周波数成分であり、縦軸が積分値あるいは積分値を正規化した値である。なお、この例では周波数がある値以下については省略している。周波数が０の場合はＤＣ成分などと呼ばれ、周波数成分（ＡＣ成分）とは別に扱う。なお、ＤＣ成分はそれぞれの成分の平均を示すことになり、これを明度特性補正部１５及び色彩特性補正部１６で使用すればよい。
【００３２】
図２に戻り、評価値算出部１２は、空間周波数分布生成部１１で生成した空間周波数分布をもとに画像評価値を算出する。その処理として、ここではまずＳ３において、視感空間周波数特性補正部１３は、空間周波数分布生成部１１で生成した空間周波数分布のそれぞれに対して、人間の空間周波数に対する視覚特性を模した補正を行う。そしてＳ４において、積算部１４は、Ｓ３で視感空間周波数特性補正部１３により補正された空間周波数分布を用い、予め定められた周波数の帯域で積算し、それぞれの成分の画像評価値とする。
【００３３】
図４は、評価値算出部１２における画像評価値を算出する処理の具体例の説明図である。図４（Ａ）には図３（Ｄ）に示した一次元の空間周波数分布の一例のうち、ある成分について再掲している。人間の視覚特性は空間周波数により異なっており、ある周波数で視認される度合いが最大となり、その周波数よりも高くなるほど次第に視認されにくくなってゆく。このような人間の空間周波数に対する視覚特性の一例を図４（Ｂ）に示している。ここでは、各成分ごとの人間の空間周波数に対する視覚特性を示している。
【００３４】
図４（Ａ）に示した評価対象の画像から得たそれぞれの成分における一次元の空間周波数分布に対して、それぞれの成分に対応する図４（Ｂ）に示した視覚特性を示す関数を乗算し、例えば図４（Ｃ）に示す補正後の空間周波数分布を得る。このような補正後の一次元の空間周波数分布をそれぞれの成分について得る。得られた補正後の空間周波数分布は、人間の空間周波数に対する視覚特性に応じた周波数分布となる。なお、二次元の空間周波数分布に対して視覚特性に応じた補正を行ってもよいが、上述のように人の視覚系における周波数特性は二次元の空間周波数分布における方向によらないことから、一次元の空間周波数分布を生成してから補正した方が、計算時間が短縮される。
【００３５】
それぞれの成分ごとに得て補正された一次元の空間周波数分布を用い、積算部１４は、予め定められた周波数の帯域で積算し、それぞれの成分の画像評価値とする。予め定められた周波数の帯域は、具体例としては０．１ｃｙｃｌｅ／ｍｍ以上１．０ｃｙｃｌｅ／ｍｍ以下の範囲とするとよい。この周波数の帯域は、観察者においてざらつき感というよりはムラ感として認識される領域で、例えばモトルと呼ばれている。人の視覚が敏感な周波数の帯域である。図４（Ｃ）に、この周波数の帯域を示しており、補正された一次元の空間周波数分布をこの周波数の帯域で積分すれば、モトルに関する画像評価値が算出される。もちろん、積算する周波数の帯域はこの例に限られるものではなく、積分の開始及び終了の周波数は予め決めておけばよい。また、評価する項目に応じて周波数範囲を決めればよく、例えば、この例における周波数範囲よりも高い周波数範囲では、ざらつき感など、粒状性に関する画像評価値が算出される。
【００３６】
図２に戻り、Ｓ５において、明度特性補正部１５は、評価対象の画像の平均明度を用い、評価値算出部１２で算出されたそれぞれの成分の画像評価値に対して、人間の明度に対する視覚特性に従った補正を行う。評価値算出部１２で算出された画像評価値をＮＶ、評価対象の画像の平均明度をＬave とすると、明度特性の補正後の画像評価値ＬＮＶは、
ＬＮＶ＝（Ｌave ／１００）α・ＮＶ    （（Ｌave ／１００）α＜β）
ＬＮＶ＝β・ＮＶ                      （（Ｌave ／１００）α≧β）
により求めればよい。αは明度補正係数であり、各成分における人間の明度に対する視覚特性により決まる。また、βは（Ｌave ／１００）αの上限を示す値である。なお、βを設けずに補正の処理を行ってもよい。
【００３７】
図５は、明度特性補正部１５における各成分についての補正関数の具体例の説明図である。図５（Ａ）は明度（Ｌ* ）成分の補正関数の一例を、図５（Ｂ）はａ* 成分の補正関数の一例を、図５（Ｃ）はｂ* 成分の補正関数の一例を、それぞれ示している。この補正関数は、上述の（Ｌave ／１００）αであり、それぞれの成分により明度補正係数αが異なっている。
【００３８】
明度成分では、明度が低くなるほど人間の感覚では見えにくくなるという特性を有しており、明度成分の画像評価値に対しては平均明度に対して単調増加する関数を用いて補正するとよい。図５（Ａ）に示す明度（Ｌ* ）成分の補正関数の一例では明度補正係数０＜α＜１の場合を示しており、横軸に示す平均明度に対して単調増加している。
【００３９】
ａ* 成分についても、明度が低くなるほど人間の感覚では見えにくくなるという特性を有しており、ａ* 成分の画像評価値に対しては平均明度に対して単調増加する関数を用いて補正するとよい。図５（Ｂ）に示すａ* 成分の補正関数の一例では明度補正係数α＞１の場合を示しており、横軸に示す平均明度に対して単調増加している。
【００４０】
一方、ｂ* 成分については、明度が低くなるほど人間の感覚では見えやすくなるという特性を有している。従って、ｂ* 成分の画像評価値に対しては平均明度に対して単調減少する関数を用いて補正するとよい。図５（Ｃ）に示すｂ* 成分の補正関数の一例では明度補正係数α＜０の場合を示しており、横軸に示す平均明度に対して基本的には単調減少している。なお、この例では上限をβとしており、補正関数の値がβ以上となる場合にはβになっている。
【００４１】
このような各成分に対応する補正関数を用い、それぞれの成分について求められた画像評価値を、人間の明度に対する視覚特性により補正している。なお、図５に示した補正関数は一例であって、この例に限られないことは言うまでもない。
【００４２】
図２に戻り、Ｓ６において、色彩特性補正部１６は、評価対象の画像の平均色彩値を用い、明度特性補正部１５による補正後の色彩成分の画像評価値に対して、人間の色彩に対する視覚特性に従った補正を行う。明度特性補正部１５による補正後の色彩成分の画像評価値をＬＮＶａ，ＬＮＶｂ、評価対象の画像のａ* 、ｂ* 成分の平均をａave ，ｂave とすると、色彩特性の補正後の画像評価値ＣＮＶａ，ＣＮＶｂは、
ＣＮＶａ＝（（１／（１＋ｅｘｐ（−ｇ｜ａave ｜）））−０．５）・ＬＮＶａ
ＣＮＶｂ＝（（１／（１＋ｅｘｐ（−ｇ｜ｂave ｜）））−０．５）・ＬＮＶｂ
により求めればよい。ｇは色彩補正係数であり、ａ* 成分、ｂ* 各成分における人間の色彩に対する視覚特性により決まる。
【００４３】
図６は、色彩特性補正部１６における各成分についての補正関数の具体例の説明図である。図６（Ａ）はａ* 成分の補正関数の一例を、図６（Ｂ）はｂ* 成分の補正関数の一例を、それぞれ示している。この補正関数は、上述の（（１／（１＋ｅｘｐ（−ｇ｜ａave ｜）））−０．５）と（（１／（１＋ｅｘｐ（−ｇ｜ｂave ｜）））−０．５）であり、それぞれの成分により色彩補正係数ｇが異なっている。
【００４４】
色彩成分では、色彩画質の劣化が無彩色に近づくほど人間の感覚では見えにくくなり、濃度むらが見えやすいという特性を有している。そのため、無彩色に近い色で画像評価値としては色彩画質の劣化を示していても、観察者には劣化が認められない場合もある。その場合、色彩の成分の画像評価値による影響を抑制し、明度成分の画像評価値を優先して画質を評価した方が観察者の感覚による判断と対応する場合もある。このような色の違いによる評価値と観察者の感覚との乖離を、色彩特性補正部１６によって補正している。
【００４５】
補正の一例として、ここではａ* 成分及びｂ* 成分の画像評価値に対してはａ* の平均値及びｂ* の平均の絶対値に対して単調増加する関数を用いて補正している。このようなａ* 成分及びｂ* 成分のそれぞれに対応する補正関数を用い、それぞれの成分について明度に関する補正が施された画像評価値を、人間の色彩に対する視覚特性により補正し、色彩の違いがあっても画像評価値が観察者の感覚に合うようにしている。なお、図６に示した補正関数は一例であって、この例に限られないことは言うまでもない。
【００４６】
図２に戻り、Ｓ７において、総合評価値演算部１７は、明度特性補正部１５で補正された明度成分の画像評価値と、色彩特性補正部１６で補正された色彩成分（ａ* 成分、ｂ* 成分）の画像評価値から、総合評価値を算出する。例えば、明度特性補正部１５で補正された明度成分の画像評価値をＬＮＶｌ、色彩特性補正部１６で補正されたａ* 成分とｂ* 成分の画像評価値をＣＮＶａ，ＣＮＶｂとすると、総合評価値ＴＮＶは
ＴＮＶ＝ｐ・ＬＮＶｌ＋ｑ・ＣＮＶａ＋ｒ・ＣＮＶｂ＋ｓ
により求めればよい。この総合評価値ＴＮＶを、画質の良否を示す評価値とすればよい。なお、ｐ、ｑ、ｒ、ｓは係数であり、予め決めておけばよい。もちろん、この例に限らず、種々の方法により総合評価値ＴＮＶを算出してもよい。
【００４７】
総合評価値は、Ｓ４で積分した周波数範囲における画質の評価を行うものであり、積分した周波数の帯域の空間周波数成分が示す画質の劣化特性を示している。例えば、周波数の帯域の具体例として０．１ｃｙｃｌｅ／ｍｍ以上１．０ｃｙｃｌｅ／ｍｍ以下の範囲とした場合、モトルなどと呼ばれるムラ感についての評価値となる。また、この周波数の帯域よりも高い周波数帯域では、ざらつき感など、粒状性に関する評価値となる。いずれにしても、明度特性補正部１５と色彩特性補正部１６によって画像評価値を補正しており、得られた総合評価値は、明度によらず、さらに色彩によらずに、人間の感覚に合った画質の評価値となっている。
【００４８】
図７は、画像評価値及び総合評価値と心理評価との相関関係の一例の説明図である。ここでは、評価値算出部１２で算出された画像評価値をそのまま用いた場合、明度特性補正部１５で明度に対する補正を施した画像評価値を用いた場合、さらに色彩特性補正部１６で色彩に対する補正も施した画像評価値を用いた場合についてと、それぞれの場合の画像評価値から求めた総合評価値について、観察者が見て感じる品質の良し悪しを数量化した心理評価の値との関係を示している。各点はそれぞれ異なる評価対象の画像についての結果を示している。
【００４９】
図７（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、評価値算出部１２で算出された画像評価値と心理評価の値との関係をそれぞれ示しており、図７（Ａ）がＬ* 成分、図７（Ｂ）がａ* 成分、図７（Ｃ）がｂ* 成分についての関係を示している。また、評価値算出部１２で算出された画像評価値から、補正せずに総合評価値演算部１７で算出した総合評価値と心理評価の値との関係を図７（Ｄ）に示している。算出された総合評価値と心理評価の値との関係には、ばらつきがあることが分かる。
【００５０】
評価値算出部１２で算出された画像評価値を明度特性補正部１５で明度に対する補正を施した後の画像評価値と心理評価の値との関係を図７（Ｅ）、（Ｆ）、（Ｇ）に示している。図７（Ｅ）がＬ* 成分、図７（Ｆ）がａ* 成分、図７（Ｇ）がｂ* 成分についての関係を示している。また、明度特性補正部１５で補正した画像評価値から、色彩の補正を行わずに総合評価値演算部１７で算出した総合評価値と心理評価の値との関係を図７（Ｈ）に示している。算出された総合評価値と心理評価の値との関係は、図７（Ｄ）に示した明度に対する補正を行わない場合に比べてバラツキは少なくなっているが、○で囲んだ点のように、他の点と離れている結果が得られる場合がある。従って、明度に対する補正だけでは、心理評価と合わない場合が生じることになる。
【００５１】
明度特性補正部１５で明度に対する補正を行い、さらに色彩特性補正部１６で色彩に対する補正を行った画像評価値と心理評価の値との関係を図７（Ｉ）、（Ｊ）、（Ｋ）に示している。図７（Ｉ）がＬ* 成分、図７（Ｊ）がａ* 成分、図７（Ｋ）がｂ* 成分についての関係を示している。また、明度特性補正部１５で補正したＬ* 成分の画像評価値と色彩特性補正部１６で補正したａ* 及びｂ* 成分の画像評価値から総合評価値演算部１７で算出した総合評価値と心理評価の値との関係を図７（Ｌ）に示している。算出された総合評価値は心理評価の値と合っており、図７（Ｈ）に○で囲んで示した点についても揃っている。従って、得られた総合評価値は心理評価を示すと考えてよく、人間の感覚に合った画質の評価値が得られていることになる。
【００５２】
図８は、本発明の実施の一形態で説明した機能をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体とコンピュータの一例の説明図である。図中、２１はプログラム、２２はコンピュータ、３１は光磁気ディスク、３２は光ディスク、３３は磁気ディスク、３４はメモリ、４１はＣＰＵ、４２は内部メモリ、４３は読取部、４４はハードディスク、４５はインタフェース、４６は通信部である。
【００５３】
上述の本発明の実施の一形態として説明した各部の機能の全部または部分的に、コンピュータが実行するプログラム２１によって実現してもよい。その場合、そのプログラム２１およびそのプログラムが用いるデータなどは、コンピュータによって読み取られる記憶媒体に記憶させておけばよい。記憶媒体とは、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取部４３に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気等のエネルギーの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取部４３にプログラムの記述内容を伝達するものである。例えば、光磁気ディスク３１，光ディスク３２（ＣＤやＤＶＤなどを含む）、磁気ディスク３３，メモリ３４（ＩＣカード、メモリカード、フラッシュメモリなどを含む）等である。もちろんこれらの記憶媒体は、可搬型に限られるものではない。
【００５４】
これらの記憶媒体にプログラム２１を格納しておき、例えばコンピュータ２２の読取部４３あるいはインタフェース４５にこれらの記憶媒体を装着して、コンピュータからプログラム２１を読み出し、内部メモリ４２またはハードディスク４４（磁気ディスクやシリコンディスクなどを含む）に記憶し、ＣＰＵ４１によってプログラム２１を実行し、上述の本発明の実施の一形態として説明した機能が全部又は部分的に実現される。あるいは、通信路を介してプログラム２１をコンピュータ２２に転送し、コンピュータ２２では通信部４６でプログラム２１を受信して内部メモリ４２またはハードディスク４４に記憶し、ＣＰＵ４１によってプログラム２１を実行して実現してもよい。
【００５５】
コンピュータ２２には、このほかインタフェース４５を介して様々な装置と接続してもよい。例えば画像読取装置が接続され、評価対象の画像を画像読取装置で読み取って、その評価対象の画像の評価値を得るように構成するとよい。評価対象の画像は、記憶媒体に記憶されていてインタフェース４５で記憶媒体から読み出したり、内部メモリ４２またはハードディスク４４に記憶されていたり、あるいは、通信路を介して送られてくる構成であってもよい。
【００５６】
また、インタフェース４５には情報を出力する出力装置が接続され、評価結果が出力されてもよい。もちろん、その他の装置がインタフェース４５に接続されていてもよい。なお、各構成が１台のコンピュータにおいて動作する必要はなく、処理の段階に応じて別のコンピュータにより処理が実行されてもよい。
【符号の説明】
【００５７】
１１…空間周波数分布生成部、１２…評価値算出部、１３…視感空間周波数特性補正部、１４…積算部、１５…明度特性補正部、１６…色彩特性補正部、１７…総合評価値演算部、２１…プログラム、２２…コンピュータ、３１…光磁気ディスク、３２…光ディスク、３３…磁気ディスク、３４…メモリ、４１…ＣＰＵ、４２…内部メモリ、４３…読取部、４４…ハードディスク、４５…インタフェース、４６…通信部。
【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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