(57)【要約】【課題】画像データの階調の特性を表す指標を人間の主観による評価に近づける。【解決手段】画像処理装置１の制御部１１は、読取装置２から画像を示す画像データを取得する。また、制御部１１は、階調プロファイル生成部１１１（生成手段）、画像ノイズ評価部１１２（評価手段）、階調性指標算出部１１３（算出手段）、および補正部１１４（補正手段）として機能する。階調プロファイル生成部１１１は、取得された画像データに基づいて、階調プロファイルを生成する。画像ノイズ評価部１１２は、取得された画像データに基づいて、画像のノイズの程度を評価する。階調性指標算出部１１３は、生成された階調プロファイルに基づいて、画像における階調の滑らかさを表す指標を算出する。補正部１１４は、評価されたノイズの程度に応じて、算出された指標を補正する。【選択図】図２
2014057148.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像データにおける階調の滑らかさを表す指標を算出する算出手段と、
前記取得手段により取得された画像データのノイズの程度を評価する評価手段と、
前記評価手段により評価されたノイズの程度に応じて、前記算出手段により算出された指標を補正する補正手段と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記取得手段により取得された画像データから、決められた方向に沿って階調を変化させたパターンである階調パターンを抽出して、抽出された当該階調パターンから前記階調プロファイルを生成する生成手段を備え、
前記算出手段は、前記生成手段により生成された階調プロファイルに基づいて前記指標を算出し、
前記評価手段は、前記生成手段において抽出された前記階調パターンのうち、特定の階調値を含む、決められた範囲の領域に基づいて前記ノイズの程度を評価する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記評価手段は、前記取得手段により取得された画像データから、ノイズの評価に用いられるパターンであるノイズ評価パターンを抽出して、抽出された当該ノイズ評価パターンに基づいて前記ノイズの程度を評価する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像データが示す画像、および前記階調パターンは、いずれも矩形であり、
前記階調パターンの階調が変化する前記決められた方向は、当該階調パターンにおける長手方向であって、かつ、前記画像の長手方向に対して鋭角の角度で配置され、
前記生成手段は、前記階調パターンにおける長手方向の各位置において、当該階調パターンにおける短手方向に並んだ複数の階調値の代表値を求め、前記長手方向に並ぶ複数の当該代表値から前記階調プロファイルを生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像データにおける階調は、前記画像データから算出した輝度、明度、濃度、彩度、色相のうちの少なくとも１つについて表した階調である
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
コンピュータを、
画像データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像データにおける階調の滑らかさを表す指標を算出する算出手段と、
前記取得手段により取得された画像データのノイズの程度を評価する評価手段と、
前記評価手段により評価されたノイズの程度に応じて、前記算出手段により算出された指標を補正する補正手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、階調が連続的に変化するグラデーション画像を被評価画像として使用する画質評価方法が記載されている。
特許文献２には、平滑化された階調プロファイルと、人間の視覚系の空間周波数特性に基づいて周波数変換された階調プロファイルとの差分を算出することで画像データの特徴量を算出する画像評価装置が記載されている。
特許文献３には、評価対象となる画像情報を空間周波数分布情報に変換する変換手段と、変換後の空間周波数分布情報を規則的な空間周波数分布情報と不規則な空間周波数分布情報とに分離する分離手段と、規則的な空間周波数分布情報により特定される画像品質についての評価結果と不規則な空間周波数分布情報により特定される画像品質についての評価結果とに基づいて画像情報の画像品質についての評価を行う評価手段とを備える画像評価装置が記載されている。
特許文献４には、評価項目に、鮮鋭性、ノイズ、階調平滑性を含む画質評価装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１６４４３号公報
【特許文献２】特開２００４−３８２５８号公報
【特許文献３】特開２００２−３１２７８５号公報
【特許文献４】特開２００６−１４０８７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、画像の階調の特性を表す指標を人間の主観による評価に近づけることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の請求項１に係る画像処理装置は、画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像データにおける階調の滑らかさを表す指標を算出する算出手段と、前記取得手段により取得された画像データのノイズの程度を評価する評価手段と、前記評価手段により評価されたノイズの程度に応じて、前記算出手段により算出された指標を補正する補正手段とを備える。
【０００６】
本発明の請求項２に係る画像処理装置は、請求項１に記載の態様において、前記取得手段により取得された画像データから、決められた方向に沿って階調を変化させたパターンである階調パターンを抽出して、抽出された当該階調パターンから前記階調プロファイルを生成する生成手段を備え、前記算出手段は、前記生成手段により生成された階調プロファイルに基づいて前記指標を算出し、前記評価手段は、前記生成手段において抽出された前記階調パターンのうち、特定の階調値を含む、決められた範囲の領域に基づいて前記ノイズの程度を評価することを特徴とする。
【０００７】
本発明の請求項３に係る画像処理装置は、請求項１に記載の態様において、前記評価手段は、前記取得手段により取得された画像データから、ノイズの評価に用いられるパターンであるノイズ評価パターンを抽出して、抽出された当該ノイズ評価パターンに基づいて前記ノイズの程度を評価することを特徴とする。
【０００８】
本発明の請求項４に係る画像処理装置は、請求項２に記載の態様において、前記画像データが示す画像、および前記階調パターンは、いずれも矩形であり、前記階調パターンの階調が変化する前記決められた方向は、当該階調パターンにおける長手方向であって、かつ、前記画像の長手方向に対して鋭角の角度で配置され、前記生成手段は、前記階調パターンにおける長手方向の各位置において、当該階調パターンにおける短手方向に並んだ複数の階調値の代表値を求め、前記長手方向に並ぶ複数の当該代表値から前記階調プロファイルを生成することを特徴とする。
【０００９】
本発明の請求項５に係る画像処理装置は、請求項１から４のいずれか１項に記載の態様において、前記画像データにおける階調は、前記画像データから算出した輝度、明度、濃度、彩度、色相のうちの少なくとも１つについて表した階調であることを特徴とする。
【００１０】
本発明の請求項６に係るプログラムは、コンピュータを、画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像データにおける階調の滑らかさを表す指標を算出する算出手段と、前記取得手段により取得された画像データのノイズの程度を評価する評価手段と、前記評価手段により評価されたノイズの程度に応じて、前記算出手段により算出された指標を補正する補正手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１、６に係る発明によれば、階調が連続的に変化するグラデーション画像を被評価画像として用いた場合に比較して、画像の階調の特性を表す指標を人間の主観による評価に近づけることができる。
請求項２に係る発明によれば、階調パターンを用いてノイズの程度を評価することができる。
請求項３に係る発明によれば、指標の算出と、ノイズの程度の評価とを別々に行うことができる。
請求項４に係る発明によれば、画像データが示す画像が矩形である場合において、この構成を有していない場合に比較して、その矩形に沿って生じる階調値同士の段差の影響などを抑制することができる。
請求項５に係る発明によれば、輝度、明度、濃度、彩度、色相のうちの少なくとも１つについて表した階調の特性を表す指標を人間の主観による評価に近づけることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態に係る画像処理システムの全体構成を示す図である。
【図２】画像処理装置の制御部の機能的構成を示す図である。
【図３】読取装置によって読み取られる原稿を説明するための図である。
【図４】人間の主観に基づく官能評価試験を説明するための図である。
【図５】補正により階調性指標が主観的階調性指標に近づくことを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
１．実施形態
１−１．画像処理システムの構成
図１は、本実施形態に係る画像処理システム９の全体構成を示す図である。画像処理システム９は、画像処理装置１と読取装置２とを備える。読取装置２は、原稿が置かれるプラテンガラスなどを有する原稿台と、この原稿台のプラテンガラス上に置かれた原稿に対して光を照射する照明ランプと、原稿を反射した反射光を読み取るＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサと、原稿から得られる反射光をＣＣＤイメージセンサまで導くミラーやレンズなどの光学機器とを有する。また、読取装置２は、ＣＣＤイメージセンサで生成されるデータを決められた表色系で表した画像データに変換するプロセッサなどを有する。ここで「画像データ」とは、何らかの画像を示すデータをいう。
【００１４】
画像処理装置１は、読取装置２によって読み取られ、変換された画像データを取得し、その画像データにより表される画像の階調性を評価する。画像処理装置１は、制御部１１、記憶部１２、表示部１３、操作部１４、およびインターフェイス１５を有する。
【００１５】
制御部１１は、画像処理装置１の各部の動作を制御する手段である。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算処理装置や、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置を備え、これら記憶装置や記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することによって画像データの階調性を評価する。
記憶部１２はハードディスクドライブなどの大容量の記憶手段であり、制御部１１に読み込まれるプログラムや各種データなどを記憶する。
なお、制御部１１に備えられた記憶装置や記憶部１２は、いわゆるリムーバブルディスク、すなわち着脱可能な記録媒体を含んでもよい。
【００１６】
表示部１３は、例えば、複数の画素により構成される表示面を有するディスプレイ装置であり、制御部１１からの指示に応じてその表示面に画像を表示する。操作部１４は各種の指示を入力する操作ボタンなどの操作子を備えており、ユーザによる操作を受け付けてその操作内容に応じた信号を制御部１１に供給する。
【００１７】
インターフェイス１５は、画像処理装置１が外部機器との間で行う情報の遣り取りを仲介する構成であり、ここでは、読取装置２によって生成された画像データを受け取って制御部１１へ供給する。
【００１８】
１−２．制御部の機能的構成
図２は、画像処理装置１の制御部１１の機能的構成を示す図である。制御部１１は、上述したプログラムを実行することにより、階調プロファイル生成部１１１（生成手段）、画像ノイズ評価部１１２（評価手段）、階調性指標算出部１１３（算出手段）、および補正部１１４（補正手段）として機能する。なお、図２において、インターフェイス１５を省略する。
【００１９】
読取装置２は、ＣＣＤイメージセンサなどを備えた読取部２１によってＲＧＢ（Red Green Blue）表色系で表されたデータを取得する。そして、読取装置２は、画像処理用のマイクロプロセッサなどを備えた変換部２２によって、ＲＧＢ表色系で表された上記のデータをＸＹＺ表色系で表された画像データに変換する。この画像データは、インターフェイス１５（図２において省略）を介して制御部１１に送信される。
【００２０】
階調プロファイル生成部１１１は、制御部１１が読取装置２から上記の画像データを取得すると、これに基づいて階調プロファイルを生成する。ここで、階調プロファイルとは、画像データにより示される画像の階調を表す情報である。単色の画像であればその色について、多色の画像であれば各色それぞれについて、発色可能な階調の画素を上記の画像における決められた方向に沿って順に並べた場合に、階調プロファイルは、各画素の階調値とその画素のその方向における位置との組によって表される。つまり、階調プロファイルは、その画像で表し得る濃淡の変化を表した数値群を含む情報である。
【００２１】
具体的には、階調プロファイル生成部１１１は、階調パターン抽出部１１１１と、一次元化処理部１１１２と、均等色空間変換部１１１３とを有する。階調パターン抽出部１１１１は、取得した画像データの中から階調パターンを抽出する。
【００２２】
図３は、読取装置２によって読み取られる原稿を説明するための図である。図３（ａ）に示す原稿Ｐは、点Ｏを原点とし、主走査方向をｙ軸とし、副走査方向をｘ軸とするｘｙ座標系に沿って、読取部２１により読み取られる。そして、それぞれのＲ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）の成分を表すＲＧＢ色空間のデータが生成される。このデータを変換部２２がＸＹＺ色空間に変換し、画像データが得られる。
【００２３】
上記の原稿Ｐには、黒（ｋ）、シアン（ｃ）、およびマゼンタ（ｍ）の各色の階調をそれぞれ表した階調パターンＧＰｋ，ＧＰｃ，ＧＰｍと、上記各色の画像ノイズをそれぞれ評価するための画像ノイズ評価パターンＮＰｋ，ＮＰｃ，ＮＰｍとが、それぞれ領域を割り当てられて描画されている。階調パターンは、それぞれ原稿Ｐ上において矩形の領域を割り当てられている。そして、原稿Ｐに形成された画像の元となったデータ（以下、元データという）で、階調パターンは、各色について矩形の長手方向に沿って発色可能な階調値が順に並べられ、矩形の短手方向に沿って同一の階調値が並べられている。すなわち、元データにおいて階調パターンは、決められた幅を有する矩形の領域で、長手方向に沿って濃淡が順に変化する理想的なグラデーションと定められている。このグラデーションが、画像形成装置による画像形成処理の過程と、読取装置２による画像読取の過程とを経て、ノイズや装置性能などによる影響を受け、制御部１１が取得する上記の画像データとなる。
【００２４】
階調パターン抽出部１１１１は、読取装置２によって得られる画像データのうち、階調パターンＧＰｋ，ＧＰｃ，ＧＰｍをそれぞれ抽出する。これら階調パターンがそれぞれ表された領域は、ｘｙ座標系に対して例えば角度θだけ傾けられた矩形である。階調パターン抽出部１１１１は、画像データを構成する各画素のうち、隣接する画素間の階調差などに基づいて、上記の領域を特定し、原点からのオフセットとｘｙ座標系に対する回転角度を算出して、この領域内の画像データから階調パターンを抽出する。なお、θは鋭角であり、２０度から７０度までの角度であることが望ましい。
【００２５】
例えば、階調パターンＧＰｍは、点Ｏｍを原点としてｘｙ座標系に対して反時計回りに角度θだけ回転したξη座標系で表される。したがって、階調パターン抽出部１１１１は、原稿全体を表す画像データのうち、階調パターンＧＰｍに相当する画像データを抜き出して、これをξη座標系で表わされたデータに変換する。図３（ｂ）に示す階調パターンは、ξ方向に進むほど明度が増すように色が配置されている。
【００２６】
一次元化処理部１１１２は、ξη座標系で表された階調パターンを一次元化する。一次元化とは、図３（ｂ）に示すξ方向の各位置において、η方向の画素群からＸＹＺそれぞれの代表値を算出し、算出した代表値をξ方向に沿って並べて、ＸＹＺそれぞれについて階調を表した数列にすることをいう。代表値には、平均値（例えば、相加平均）や最頻値、中央値を用いてもよい。また、代表値には、例えば、η方向にローパスフィルタ処理を施し、そのあと、Ｙの値で並べ替えて、中央５０％の画素の平均値を算出して得てもよい。これにより縦筋などの画像欠陥が有る場合の影響が低減される。
【００２７】
均等色空間変換部１１１３は、一次元化された階調パターンをＣＩＥ１９７６のＬ＊ａ＊ｂ＊色空間（ＣＩＥＬＡＢ色空間）に変換する。これにより、ＣＩＥＬＡＢ色空間で表された階調プロファイルが生成される。
【００２８】
このときの変換には、重回帰式等の統計的手法を用いたり、あるいは予め設定されたルックアップテーブルを用いたりすることが考えられる。また変換する色空間も、ＣＩＥＬＡＢ色空間には限られず、例えばＣＩＥＬＵＶ色空間といった他の色空間に変換してもよい。つまり、均等色空間変換部１１１３が変換する色空間およびその手法は、上述した例に限られるものではない。階調プロファイルの階調は、画像データから算出した輝度、明度、濃度、彩度、色相のうちの少なくとも１つについて表した階調であることが望ましい。
【００２９】
画像ノイズ評価部１１２は、制御部１１が読取装置２から上記の画像データを取得すると、これに基づいて画像ノイズを評価する。具体的に、画像ノイズ評価部１１２は、画像ノイズ評価パターン抽出部１１２１と、均等色空間変換部１１２２と、ノイズ評価部１１２３とを有する。画像ノイズ評価パターン抽出部１１２１は、取得した画像データの中から画像ノイズを評価するためのパターン画像である画像ノイズ評価パターンを抽出する。
【００３０】
画像ノイズ評価パターン抽出部１１２１は、図３（ａ）に示す画像ノイズ評価パターンＮＰｋ，ＮＰｃ，ＮＰｍの位置を特定し、これらを抽出する。画像ノイズ評価パターンＮＰｋ，ＮＰｃ，ＮＰｍは、それぞれ黒（ｋ）、シアン（ｃ）、およびマゼンタ（ｍ）の各色の画像ノイズを評価するためのパターンであり、ｘｙ座標系に沿った矩形の領域にそれぞれ描かれている。
【００３１】
上述した元データにおいて、これら画像ノイズ評価パターンに対応するデータは、上記の矩形の領域内を各色の決められた階調値で埋め尽くしたデータである。つまり、元データにおいて、画像ノイズ評価パターンに対応するデータは領域内のどの位置においても階調値が同じ理想的なパターンとなっている。この理想的なパターンが、画像形成装置による画像形成処理の過程と、読取装置２による画像読取の過程とを経て、ノイズや装置性能などによる影響を受け、それらの影響に応じて各画素の階調値にバラつきが生じている画像ノイズ評価パターンとなっている。
画像ノイズ評価パターンの各画素を示す画像情報は、ＸＹＺ色空間における三刺激値Ｘ（ｘ，ｙ）、Ｙ（ｘ，ｙ）、Ｚ（ｘ，ｙ）によって表される。ｘ，ｙは、三刺激値のデータがサンプリングされた座標位置を示す。
【００３２】
均等色空間変換部１１２２は、三刺激値Ｘ（ｘ，ｙ），Ｙ（ｘ，ｙ），Ｚ（ｘ，ｙ）を、心理的な量に近づけるために、均等色空間の画像情報に変換する。具体的には、例えば周知の手法によって、ＸＹＺ色空間における三刺激値Ｘ（ｘ，ｙ），Ｙ（ｘ，ｙ），Ｚ（ｘ，ｙ）を、ＣＩＥＬＡＢ色空間における画像情報Ｌ＊（ｘ，ｙ），ａ＊（ｘ，ｙ），ｂ＊（ｘ，ｙ）に変換する。
【００３３】
このときの変換には、重回帰式等の統計的手法を用いたり、あるいは予め設定されたルックアップテーブルを用いたりすることが考えられる。また変換する色空間も、ＣＩＥＬＡＢ色空間には限られず、例えばＣＩＥＬＵＶ色空間といった他の色空間に変換してもよく、また画像情報Ｌ＊（ｘ，ｙ），ａ＊（ｘ，ｙ），ｂ＊（ｘ，ｙ）を色の心理的な３つの属性である明度、彩度、色相を表す画像情報Ｌ＊（ｘ，ｙ），Ｃ＊（ｘ，ｙ），ｈ＊（ｘ，ｙ）に変換してもよい。つまり、均等色空間変換部１１２２が変換する色空間およびその手法は、上述した例に限られるものではない。
【００３４】
ノイズ評価部１１２３は、均等色空間変換部１１２２によって変換された上記の画像情報に基づいて画像のノイズの程度を評価する。例えば、ノイズ評価部１１２３は、画像情報Ｌ＊（ｘ，ｙ），ａ＊（ｘ，ｙ），ｂ＊（ｘ，ｙ）に対して決められた重み関数を乗算することで、これらを重み付け画像情報ＷＬ＊（ｘ，ｙ），Ｗａ＊（ｘ，ｙ），Ｗｂ＊（ｘ，ｙ）に変換する。この重み関数は、評価対象となる画像領域の周縁部の段差による空間周波数変換処理におけるノイズの発生を防止するものであればどの関数でもよい。
【００３５】
例えば、ノイズ評価部１１２３は、明度値Ｌ＊（ｘ，ｙ）の平均値Ｌ＊ａｖｅを求め、それぞれの明度値Ｌ＊（ｘ，ｙ）からＬ＊ａｖｅを減算した後、重み関数を乗算することで、重み付け画像情報ＷＬ＊（ｘ，ｙ）を算出する。ここで、重み関数は、画像領域の周辺部では「０」になり、かつ、中央付近で極大値を有する凸型の関数として、例えば、一次元フーリエ変換で用いられるハニング窓等の窓関数Ｗ1（ｘ）を基に、Ｗ（ｘ，ｙ）＝Ｗ1（ｘ）×Ｗ1（ｙ）とする。この処理をａ＊（ｘ，ｙ），ｂ＊（ｘ，ｙ）についても行い、重み付け画像情報Ｗａ＊（ｘ，ｙ），Ｗｂ＊（ｘ，ｙ）を算出する。窓関数は例えば、Ｗ1（ｘ）＝（１−ｃｏｓ（２πｘ／Ｌ））／２  （０≦ｘ≦Ｌ）で表されるハニング窓である。
【００３６】
画像情報に対する重み付けを行った後、ノイズ評価部１１２３は、その重み付けがなされた画像情報ＷＬ＊（ｘ，ｙ），Ｗａ＊（ｘ，ｙ），Ｗｂ＊（ｘ，ｙ）に対して、二次元直交変換として離散的二次元フーリエ変換を施す。
【００３７】
具体的に、ノイズ評価部１１２３は、離散的にサンプリングされた画像情報ＷＬ＊（ｘ，ｙ），Ｗａ＊（ｘ，ｙ），Ｗｂ＊（ｘ，ｙ）の変動に対する二次元フーリエ変換後の情報ＦＷＬ（ｕ，ｖ），ＦＷａ（ｕ，ｖ），ＦＷｂ（ｕ，ｖ）を算出し、さらに、これらフーリエ変換後の情報ＦＷＬ（ｕ，ｖ），ＦＷａ（ｕ，ｖ），ＦＷｂ（ｕ，ｖ）の絶対値をとることで、これらの二次元空間周波数の強度を表す二次元パワースペクトルＰＷＬ（ｕ，ｖ），ＰＷａ（ｕ，ｖ），ＰＷｂ（ｕ，ｖ）を算出する。
【００３８】
なお、ノイズ評価部１１２３は、空間周波数の変換手法として、離散的二次元フーリエ変換を行っているが、空間周波数の変換手法がこれに限定されるものではなく、他の周知の変換手法を用いてもよいことは言うまでもない。
【００３９】
二次元パワースペクトルＰＷＬ（ｕ，ｖ），ＰＷａ（ｕ，ｖ），ＰＷｂ（ｕ，ｖ）を算出した後、ノイズ評価部１１２３は、画像ノイズの心理物理的指標を得るために、これら二次元パワースペクトルＰＷＬ（ｕ，ｖ），ＰＷａ（ｕ，ｖ），ＰＷｂ（ｕ，ｖ）から、一次元化したパワースペクトルＰＷＬ（ｆ），ＰＷａ（ｆ），ＰＷｂ（ｆ）を求める。ここで、ノイズ評価部１１２３は、パワースペクトル空間の原点を中心とした積分を行うことにより、ＰＷＬ（ｆ），ＰＷａ（ｆ），ＰＷｂ（ｆ）を算出する。
【００４０】
パワースペクトルＰＷＬ（ｆ），ＰＷａ（ｆ），ＰＷｂ（ｆ）を求めた後、ノイズ評価部１１２３は、これらの一次元化されたパワースペクトルＰＷＬ（ｆ），ＰＷａ（ｆ），ＰＷｂ（ｆ）に対して、それぞれＬ＊，ａ＊，ｂ＊についての人間の視覚系の空間周波数特性を表す関数ＶＴＦＬ（ｆ），ＶＴＦａ（ｆ），ＶＴＦｂ（ｆ）を掛け合わせ積分することによって色彩情報、すなわちＬ＊，ａ＊，ｂ＊の画像ノイズの指標となる計量心理量ＱＬ，Ｑａ，Ｑｂを算出する。
【００４１】
関数ＶＴＦＬ（ｆ），ＶＴＦａ（ｆ），ＶＴＦｂ（ｆ）としては、例えば、ドーリー（Dooley）が文献“On Investigation of the Factors Influencing the Perceived Sharpness of Electrophotographic Lines”Anual Conference of SPSE 1979で述べている式を用いることが考えられる。なお、ノイズ評価部１１２３は、関数ＶＴＦＬ（ｆ），ＶＴＦａ（ｆ），ＶＴＦｂ（ｆ）として、それぞれに異なった関数を用いてもよいし、関数の形態もこれに限定されないことは勿論である。
【００４２】
計量心理量ＱＬ，Ｑａ，Ｑｂを算出すると、ノイズ評価部１１２３は、以下に示す式（１）によって、Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊を総合した画像ノイズの指標となる計量心理量であるノイズ評価指標Ｃｎを算出する。このノイズ評価指標Ｃｎは、カラーを考慮した画像の粒状性を表す指標に相当する。なお、式（１）中において、ａ，ｂ，ｃは、Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊に対する重みである。
［数１］
Ｃｎ＝ａ×ＱＬ＋ｂ×Ｑａ＋ｃ×Ｑｂ  …（１）
【００４３】
階調性指標算出部１１３は、階調プロファイル生成部１１１によって生成された階調プロファイルに基づいて階調性指標を算出する。ここで、階調性指標とは、画像における階調の滑らかさを表す指標であり、その階調が人間にとって滑らかに変化していると認識される程度を示す値である。
具体的には、階調性指標算出部１１３は、視覚周波数特性変換部１１３１と、平均化処理部１１３２と、段差算出部１１３３と、視覚刺激特性変換部１１３４と、指標算出部１１３５とを有する。
【００４４】
視覚周波数特性変換部１１３１は、階調プロファイル生成部１１１が生成した階調プロファイルを空間周波数変換（例えば、フーリエ変換）し、これに人間の視覚系の空間周波数特性を掛け合わせることで視覚補正処理を行った後、実空間変換（例えば、逆フーリエ変換）を施す。なお、この過程を空間周波数領域での視覚補正処理という。この視覚補正処理により、階調プロファイル生成部１１１によって生成された階調プロファイルは、人間の視覚系を通して観察された階調（以下、視感階調という）に変換される。
【００４５】
平均化処理部１１３２は、空間周波数領域での視覚補正処理が施された後の階調プロファイルを、決められた間隔ごとに平均化することで理想階調の階調曲線を求める。
段差算出部１１３３は、平均化処理部１１３２が求めた理想階調と、視感階調との差分を算出する。
【００４６】
視覚刺激特性変換部１１３４は、算出されたこの差分に基づいて閾値（Ｌ＊）を算出する処理を実行し、この閾値（Ｌ＊）に基づいて分散値（階調飛び量）を算出する。なお、この過程を平均化処理および分散算出処理という。
【００４７】
なお、差分に基づいて閾値（Ｌ＊）を算出する平均化処理とは、例えば以下の式（２）の演算を行うことをいう。式（２）において、分母のｓａｍｐｌｉｎｇ＿Ｆは入力画像データの解像度［ｄｐｉ］を示し、分子の３００は経験則で得られた知覚限界に基づいて決定された係数を示す。
［数２］
閾値（Ｌ＊）＝（３００／ｓａｍｐｌｉｎｇ＿Ｆ）×3√（Ｌ＊）  …（２）
【００４８】
また、閾値（Ｌ＊）に基づいて分散値（階調飛び量）を算出する分散算出処理とは、例えば、閾値（Ｌ＊）が減算された階調飛び量（Ｌ＊）を２乗することである。この場合、人間の視感と合致した階調評価を行うために、各ポジションの階調飛び量（Ｌ＊）をそのポジションの明度情報Ｌ＊で補正してもよい。この補正を行うための式を、以下の式（３）に示す。なお、この補正により得られた値を第１補正階調飛び量（Ｌ＊）とする。
［数３］
第１補正階調飛び量（Ｌ＊）＝（階調飛び量（Ｌ＊）−閾値（Ｌ＊））×3√（Ｌ＊）  …（３）
【００４９】
また、式（３）により得られた第１補正階調飛び量（Ｌ＊）も人間の視感による知覚量と等歩度ではない。このため、第１補正階調飛び量（Ｌ＊）は、以下に例示するような式（４）により補正されてもよい。なお、この補正により得られた値を第２補正階調飛び量（Ｌ＊）とする。
［数４］
第２補正階調飛び量（Ｌ＊）＝（第１補正階調飛び量（Ｌ＊））0.9  …（４）
【００５０】
以上のように補正を行うことで、人間の視感に合致したポジション毎の階調飛びの発生量が算出される。なお、これらの補正は、上述のように算出された階調飛び量（Ｌ＊）に対して行われてもよいし、得られた視感階調に対して行われてもよい。
【００５１】
指標算出部１１３５は、求めた分散値を人間の視感に基づいて重み補正し、補正後の分散値を積分計算する。これにより、画像出力装置の階調特性を評価する階調性指標Ｅ０が算出される。また、積分計算により得られた値の平方根を算出し、これを評価する階調性指標Ｅ０としてもよい。
【００５２】
補正部１１４は、階調性指標算出部１１３により算出された階調性指標Ｅ０を、画像ノイズ評価部１１２で算出されたノイズ評価指標Ｃｎを用いて、人間の視覚特性に合うように補正する。この補正には、人間の主観に基づく官能評価試験によって求められる定数が用いられる。
【００５３】
図４は、人間の主観に基づく官能評価試験を説明するための図である。図４に示す横軸には、ノイズ評価指標Ｃｎが示される。また、図４に示す縦軸には、人間の主観により評価された主観的階調性指標Ｅｐを、画像処理装置１により算出された補正前の階調性指標Ｅ０で割った値（Ｅｐ／Ｅ０）が示される。図４に表されたプロットは、複数の画像のそれぞれについて、複数人によって１から５までの５段階でノイズの程度を評価させたときの平均値を表しており、横軸のノイズ評価指標Ｃｎは、各画像を上述した画像ノイズ評価部１１２で評価したときに算出されたノイズ評価指標であり、縦軸の主観的階調性指標Ｅｐは、各画像について上述した複数人の５段階評価を平均した値である。なお、この複数人の数は、予め決められた有意水準を満たす標本数を統計学的に求めて決めればよい。
【００５４】
ノイズ評価指標Ｃｎが小さいほど、つまり画像ノイズが少ないと評価されるほど、人間の主観による主観的階調性指標Ｅｐと、画像処理装置１による階調性指標Ｅ０とが近くなるため、縦軸の値は１に近づく。一方、ノイズ評価指標Ｃｎが大きくなるほど、階調性指標Ｅ０に対して主観的階調性指標Ｅｐが低くなるので、縦軸の値も小さくなる。
【００５５】
図４に示したプロットが一次関数に従うと仮定すると、例えば、最小二乗法などにより、この一次関数は求められる。具体的には、この一次関数は、ノイズ評価指標Ｃｎが０のときに、（Ｅｐ／Ｅ０）が１となる関数であり、次式（５）によって表されるものとする。
［数５］
Ｅｐ／Ｅ０＝（１−α×Ｃｎ）  …（５）
【００５６】
複数の（Ｃｎ，（Ｅｐ／Ｅ０））のプロットをサンプリングし、最小二乗法を用いることにより、上述したαの値が求められる。求められたαを用いて補正された階調性指標Ｅは、補正前の階調性指標Ｅ０に比べて主観的階調性指標Ｅｐに近い値となる。
【００５７】
図５は、補正により階調性指標が主観的階調性指標に近づくことを示す図である。図５に示す横軸には、算出された階調性指標（ＥまたはＥ０）が、縦軸には主観的階調性指標Ｅｐがそれぞれ示される。補正前の階調性指標Ｅ０は、次式（６）により演算されて、補正後の階調性指標Ｅとなる。
［数６］
Ｅ＝Ｅ０×（１−α×Ｃｎ）  …（６）
【００５８】
補正前の階調性指標Ｅ０と主観的階調性指標Ｅｐとの相関係数はＲ＝０．８８であるのに対し、補正後の階調性指標Ｅと主観的階調性指標Ｅｐとの相関係数はＲ＝０．９７である。すなわち、階調性指標Ｅは補正により、主観的階調性指標Ｅｐに近づいたことがわかる。
【００５９】
２．変形例
以上が実施形態の説明であるが、この実施形態の内容は以下のように変形し得る。また、以下の変形例を組み合わせてもよい。
２−１．変形例１
上述した実施形態において、画像ノイズ評価部１１２は、取得した画像データの中から画像ノイズ評価パターンを抽出し、その画像ノイズ評価パターンの各画素を示す画像情報に決められた演算を施すことによって、画像のノイズの程度を評価していたが、階調プロファイル生成部１１１の階調パターン抽出部１１１１によって抽出された階調パターンのうち、特定の階調値を含む、決められた範囲の領域に基づいて画像のノイズの程度を評価してもよい。
【００６０】
例えば、画像ノイズ評価部１１２は、階調パターン抽出部１１１１によって抽出された階調パターンを三刺激値として取得し、この三刺激値を均等色空間の画像情報に変換する。そして、この三刺激値のうち、Ｌ＊７５を中心とする正方形領域に含まれる各画素の画像情報を抜き出して、上述した重み関数の乗算など種々の演算を行ってもよい。そして、この演算により、画像ノイズ評価部１１２は、画像ノイズの指標となる計量心理量を算出すればよい。なお、上述した正方形領域は、ｘｙ座標系に沿った正方形であってもよいし、ξη座標系に沿った正方形であってもよい。そして、この正方形領域の一辺の長さは予め決められた長さでよい。
【００６１】
２−２．変形例２
上述した実施形態において、階調パターンがそれぞれ表された領域は、ｘｙ座標系に対して角度θだけ傾けられた矩形であったが、これに限られない。階調パターンが表された領域は、例えば、ｘｙ座標系に沿った矩形であってもよいし、矩形に限らず、円形や三角形など他の形状であってもよい。そして、上述した実施形態において、階調パターンは、各色について矩形の長手方向に沿って発色可能な階調値が順に並べられ、矩形の短手方向に沿って同一の階調値が並べられているものであったが、階調値が並べられる方向はこれに限られない。例えば、発色可能な階調値は、円形の中心から外縁に向かって放射状に並べられていてもよいし、渦巻状に並べられていてもよい。また、階調値は、決められた法則に従って並べられるのであれば、連続した順序で並べられなくてもよい。また、画像ノイズ評価パターン抽出部１１２１によって抽出される画像ノイズ評価パターンは、矩形に限られず、円形や三角形など他の形状であってもよい。
【００６２】
２−３．変形例３
画像処理装置１の制御部１１によって実行される各プログラムは、磁気テープや磁気ディスクなどの磁気記録媒体、光ディスクなどの光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体メモリなどの、コンピュータ装置が読み取り可能な記録媒体に記憶された状態で提供し得る。また、このプログラムを、インターネットなどの通信回線を経由してダウンロードさせることも可能である。なお、上記の制御部１１によって例示した制御手段としてはＣＰＵ以外にも種々の装置が適用される場合があり、例えば、専用のプロセッサなどが用いられる。
【００６３】
２−４．変形例４
上述した実施形態において、画像処理装置１の制御部１１は、インターフェイス１５を介して、読取装置２によって生成された画像データを取得していたが、制御部１１が取得する画像データは、これに限られない。画像データは、用紙など物理的な媒体に形成された画像を読み取ったものでなくてもよく、例えば、三次元空間において、定められた仮想物体に照射される光線を演算して得られた画像データであってもよい。また、制御部１１が取得し、階調性指標を算出する画像データは、元となる画像データに対して、決められた演算処理を施した画像データであってもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１…画像処理装置、１１…制御部、１１１…階調プロファイル生成部、１１１１…階調パターン抽出部、１１１２…一次元化処理部、１１１３…均等色空間変換部、１１２…画像ノイズ評価部、１１２１…画像ノイズ評価パターン抽出部、１１２２…均等色空間変換部、１１２３…ノイズ評価部、１１３…階調性指標算出部、１１３１…視覚周波数特性変換部、１１３２…平均化処理部、１１３３…段差算出部、１１３４…視覚刺激特性変換部、１１３５…指標算出部、１１４…補正部、１２…記憶部、１３…表示部、１４…操作部、１５…インターフェイス、２…読取装置、２１…読取部、２２…変換部、９…画像処理システム。
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図３】
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