(57)【要約】【課題】  主観的評価と高い相関を有し、客観的に精度よく画像を評価することのできる技術を提供する。【解決手段】  画像入力手段１０１が、被評価画像を読み取って、被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段１０２が、画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段１０３が、色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、補正手段１０４が、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段１０５が、補正手段１０４によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。【選択図】      図２
2006074218.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段と
を有する画像評価装置。
【請求項２】
前記評価項目は、鮮鋭性、粒状性、階調性のうちの少なくとも１つであ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】
前記補正手段によって得られた色彩情報から人間の知覚閾値相当分を減算する減算手段を有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４】
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
前記被評価画像の特徴量を求める特徴量算出手段と、
前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段と
を有する画像評価装置。
【請求項５】
前記特徴慮は、鮮鋭性、平均明度、平均彩度、平均色相のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項４に記載の画像評価装置。
【請求項６】
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
前記被評価画像の種類を判定する判定手段と、
前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段と
を有する画像評価装置。
【請求項７】
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、
前記画素値を色彩情報に変換するステップと、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、
評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップと
を有する画像評価方法。
【請求項８】
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、
前記画素値を色彩情報に変換するステップと、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、
前記被評価画像の特徴量を求めるステップと、
前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップと
を有する画像評価方法。
【請求項９】
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、
前記画素値を色彩情報に変換するステップと、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、
前記被評価画像の種類を判定するステップと、
前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップと
を有する画像評価方法。
【請求項１０】
コンピュータ装置を、
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項１１】
コンピュータ装置を、
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
前記被評価画像の特徴量を求める特徴量算出手段と、
前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
コンピュータ装置を、
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、
前記被評価画像の種類を判定する判定手段と、
前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、
前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段
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、カラー画像の品質を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
プリンタ、複写機等の画像形成装置において、階調再現性は階調画像の出力および解析を通じて評価される。ここで、階調画像とは、明度、彩度、色相といった色彩情報のうちの少なくとも１つが連続的に変化している画像のことをいう。このような階調画像をプリンタを用いて出力した場合、階調の変化が滑らかに再現された出力結果が得られることが望ましい。ところが実際には、階調飛びや筋状のムラ等が発生するといったように階調が乱れた画像が出力されることがある。この乱れは、通常の画像を出力したときにも同様に発生し、画像の品質を著しく低下させる要因となってしまう。そのため、階調画像の乱れを定量的に評価することは、画像形成装置の描画性能を評価する上で非常に重要である。これはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の画像表示装置においても全く同様である。
【０００３】
階調画像を評価する手法としては、例えば、人間による視比較評価が広く行われている。この手法は、いわゆる主観的評価と呼ばれるもので、階調画像の良否や損傷の度合い等を人間の視覚を通した主観的な判断によって評価するものである。しかし、このような主観的評価は手間がかかるばかりでなく、評価者によって評価結果がばらついてしまうという問題がある。
【０００４】
このような問題を解決するために、人間の主観的な判断に依存しない客観的評価手法によって階調画像を評価するための技術が提案されている。
例えば、特許文献１に記載の技術では、２次元の位置情報と光学情報とからなる画像情報を明度、彩度、色相からなる色彩情報に変換し、この色彩情報を２次元空間周波数分布に変換し、この２次元空間周波数分布を１次元化した後、人間の視覚の空間周波数特性を表す関数を用いて補正を施す。色彩情報に含まれる彩度、色相を用いて画像の評価値を求めることにより、主観的評価と高い相関を持つカラー画像評価を行うことができる。
【０００５】
また、特許文献２に記載の技術では、特許文献１に記載の技術を用いて被評価画像の鮮鋭性、粒状性、階調性を算出し、これらを変数とした線形方程式を用いて総合画質評価値を算出している。また。特許文献３に記載の技術では、観察距離、被評価画像の輝度、被評価画像の周囲輝度に応じた視覚の空間周波数特性を用いて画像評価を行っている。また、特許文献４に記載の技術では、人間の知覚閾値を超える領域における視覚の空間周波数特性を用いて画像評価を行っている。
【特許文献１】特開平５−２８４２６０号公報
【特許文献２】特開平１１−３９４８６号公報
【特許文献３】特開平９−１５３１３６号公報
【特許文献４】特開平１１−６６３０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の特許文献に記載の技術では、以下の理由により、階調画像を精度よく評価することが困難である。
特許文献１および２に記載の技術では、視覚の空間周波数特性が観察する画像内容や評価する項目等により変化することが考慮されていない。特許文献３に記載の技術では、この欠点を補うために被評価画像の観察距離、輝度周囲輝度を用いて視覚の空間周波数特性を変更しているが、実際に画像がどのような環境で観察されるかは予め知ることができないため、実際に評価される環境に適した空間周波数特性を選択することは不可能である。特許文献４に記載の技術では、画像を色空間情報に変換した後の空間周波数情報のうち、人間の知覚閾値を超える領域すべてを対象としている。しかしながら、人間が観察する画像の種類や評価項目等によって観察者の順応するレベルが変化するため、閾値が変化する。すなわち、一律に人間の知覚閾値を用いると、観察者が注目していない情報まで考慮するため、主観評価値との整合性が低下し、制度よく評価できないという問題がある。
【０００７】
本発明は、上述した背景の下になされたものであり、主観的評価と高い相関を有し、客観的に精度よく画像を評価することのできる技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の課題を解決するために、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段とを有する画像評価装置を提供する。
上記の構成を有する画像評価装置によれば、まず、画像入力手段が、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段が、前記画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段が、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、補正手段が、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段が、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。
【０００９】
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、前記被評価画像の特徴量を求める特徴量算出手段と、前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段とを有する画像評価装置を提供する。
上記の構成を有する画像評価装置によれば、まず、画像入力手段が、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段が、前記画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段が、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、特徴量算出手段が、前記被評価画像の特徴量を求める。次に、補正手段が、前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段が、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。
【００１０】
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、前記被評価画像の種類を判定する判定手段と、前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段とを有する画像評価装置を提供する。
上記の構成を有する画像評価装置によれば、まず、画像入力手段が、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。次に、色彩情報変換手段が、前記画素値を色彩情報に変換する。次に、空間周波数情報変換手段が、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する。次に、判定手段が、前記被評価画像の種類を判定する。次に、補正手段が、前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する。そして、評価値算出手段が、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する。
【００１１】
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、前記画素値を色彩情報に変換するステップと、前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップとを有する画像評価方法を提供する。
【００１２】
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、前記画素値を色彩情報に変換するステップと、前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、前記被評価画像の特徴量を求めるステップと、前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップとを有する画像評価方法を提供する。
【００１３】
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力するステップと、前記画素値を色彩情報に変換するステップと、前記色彩情報を空間周波数分布に変換するステップと、前記被評価画像の種類を判定するステップと、前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換するステップと、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出するステップとを有する画像評価方法を提供する。
【００１４】
また、本発明は、コンピュータ装置を、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【００１５】
また、本発明は、コンピュータ装置を、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、前記被評価画像の特徴量を求める特徴量算出手段と、前記特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【００１６】
また、本発明は、コンピュータ装置を、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を空間周波数分布に変換する空間周波数情報変換手段と、前記被評価画像の種類を判定する判定手段と、前記被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて前記空間周波数分布を補正し、補正された空間周波数分布を色彩情報に変換する補正手段と、前記補正手段によって得られた色彩情報を用いて評価値を算出する評価値算出手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、画像の評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて補正された色彩情報を用いて画像の評価を行うから、主観的評価と高い相関を有するとともに、評価項目への依存性を考慮した画像評価を行うことができる。
また、被評価画像の特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて色彩情報を補正するから、被評価画像の特性に応じた画像評価を行うことができる。
また、被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて色彩情報を補正するから、被評価画像の特性に応じた画像評価を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
＜第１実施形態＞
＜構成＞
図１は、画像評価装置１０のハードウェア構成を示す図である。画像評価装置１０は、プリンタや複写機等の画像形成装置によって形成された階調画像、または、ＣＲＴ等の画像表示装置によって表示された階調画像の解析を行い、その解析結果を用いて階調画像の評価値を求め、これによって画像形成装置または画像表示装置が有する描画性能を評価するためのものである。
【００１９】
不揮発性メモリ１３には、プログラムが書き込まれている。ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１は、画像評価装置１０に電源（図示省略）が投入されると、不揮発性メモリ１３に書き込まれているプログラムを読み出し、プログラムをＲＡＭ（Random Access Memory）１２に展開して実行する。
図２は、ＣＰＵ１１がプログラムを実行することによって画像評価装置１０に仮想的に形成されるモジュール群を示す図である。なお、これらのモジュール群と同様の機能をハードウェアに実装し、ＣＰＵ１１がハードウェアを制御することによって各モジュールを機能させるようにしてもよい。また、プログラムを外部の装置に記憶させておき、通信網を介してプログラムをダウンロードして不揮発性メモリ１３に記憶させるようにしてもよい。このモジュール群については後述する。
【００２０】
画像評価装置１０の通信ＩＦ（インターフェイス）１４には、被評価画像を表す画像データを入力するための画像入力装置２０が接続されている。ここで画像入力装置２０は、例えば、１次元走査型スキャナである。なお、画像入力装置２０はこれに限られるものではなく、ＸＹＺ表色系における等色関数と同等の分光感度を有する他の装置を用いてもよい。すなわち、マイクロデンシトメータ、カラースキャナ、モノクロスキャナ、ドラムスキャナ、濃度計、測色計等でもよい。また、ＲＧＢ信号を出力する汎用の画像入力装置やデジタルカメラ等を用いてもよい。また、被評価画像がＣＲＴ等の画像表示装置の画面上に表示された画像である場合には、輝度計を用いて画像データを取得してもよい。また、画像評価装置１０と画像入力装置２０とを一体の装置として構成してもよい。
被評価画像は、連続的に階調が変化するカラー階調画像であり、プリンタや複写機等の画像形成装置によって形成された画像、または、ＣＲＴ等の画像表示装置によって出力された画像である。また、被評価画像は、反射物体、透過物体、発光物体のいずれであってもよい。
【００２１】
次に、ＣＰＵ１１がプログラムを実行することによって画像評価装置１０に仮想的に形成されるモジュール群（図２参照）について説明する。
画像入力手段１０１は、被評価画像を光学的に読み取って、被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する手段である。具体的には、画像入力手段１０１は、画像入力装置２０に被評価画像を読み取らせ、被評価画像を表す画像データを生成させる。そして、生成された画像データを画像入力装置２０から受信し、受信した画像データを不揮発性メモリ１３に記憶させる。この画像データはラスタデータであり、各画素の平面上の位置を表す位置情報が保持されている。
【００２２】
色彩情報変換手段１０２は、画素値を色彩情報に変換する手段である。色彩情報とは、色の三属性を構成する明度、彩度および色相を表す情報である。色彩情報変換手段１０２は、画像入力手段１０１によって生成された画像データに含まれる画素値をＣＩＥ（Commission Internationale de I'Eclairage）で定められたＬ＊ａ＊ｂ＊色空間あるいはＬ＊ｕ＊ｖ＊色空間における各成分に変換し、色彩情報を求める。なお、明度の代わりに濃度あるいは色度を用いてもよい。この変換は、ＩＣＣ（International Color Consortium）プロファイル、重回帰式あるいはルックアップテーブルを用いて行う。
【００２３】
空間周波数情報変換手段１０３は、色彩情報変換手段１０２によって求められた色彩情報を空間周波数分布に変換する手段である。具体的には、まず、実空間における色彩情報を周波数空間における２次元空間周波数分布に変換する。この変換には、例えば、２次元直交変換の一種である離散的２次元フーリエ変換を用いる。そして、計算処理の簡略化のために、２次元空間周波数分布を１次元の空間周波数分布に変換する。なお、フーリエ変換後の１次元化処理で画像評価の精度が低下する場合には、１次元化処理を行った後に離散的１次元フーリエ変換を行ってもよい。
【００２４】
補正手段１０４は、空間周波数情報変換手段１０３で求められた１次元空間周波数分布に対して評価項目に応じたＶＴＦ（Visual Transfer Function、視覚の空間周波数特性を表す伝達関数）を乗じることによって、視覚の空間周波数特性に基づいた補正を行う手段である。評価項目に応じたＶＴＦを用いるのは、評価項目に応じて順応する空間周波数が異なるからである。式（１）は、評価項目（鮮鋭性、粒状性、階調性）に応じたＶＴＦの近似式の一例であり、評価項目に応じて定数ａおよびｂの値が定められている。この近似式は実験等により予め定められたものである。
【数１】
2006074218.tif 000003
ここで、例えば、鮮鋭性を評価するときには、a:-0.2、b:-1.0を、粒状性を評価するときには、a:-0.8、b:-1.4を、階調性を評価するときには、a:-2.0、b:-3.0を用いる。ｆは周波数である。
図５は、評価項目に応じたＶＴＦの曲線を示す図である。同図において（ａ）は鮮鋭性、（ｂ）は粒状性、（ｃ）は階調性に応じたＶＴＦである。
これらのＶＴＦを用いて補正を行った後、逆フーリエ変換を行って、実空間における色彩情報を得る。
【００２５】
評価値算出手段１０５は、補正手段１０４によって上記の補正を施された色彩情報を用いて評価値を算出する。人間が知覚する鮮鋭性、粒状性、階調性は、画像の明度に依存して変化するため、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を算出する。さらに、複数の評価項目の評価値に対して視覚への寄与の度合いに応じた重み付けを行い、総合評価値を算出するようにしてもよい。
【００２６】
＜動作＞
上記の構成による画像評価装置１０の動作について説明する。ただし、本実施形態における画像評価装置１０は、ＣＰＵ１１がプログラムを実行することによって動作する装置であるから、以降の説明においては動作の主体をＣＰＵ１１とする。図３は、ＣＰＵ１１がプログラムを実行することによって行われる処理のフローを示す図である。ここでは、画像評価装置１０および画像入力装置２０には電源が投入されており、ＣＰＵ１１によってプログラムが実行されているものとする。
【００２７】
まず、ステップＳ１０１では、ＣＰＵ１１は、画像入力手段１０１を用いて、被評価画像の入力を行う。具体的には、操作者が画像入力装置２０に被評価画像が印刷された記録シートを載置し、被評価画像の読み取りを開始することの指示を入力する。すると、画像入力装置２０は被評価画像を読み取り、得られたＲＧＢ信号と画素の位置情報とからなる画像データを生成する。この画像データは画像評価装置１０に送信される。そして、ＣＰＵ１１が、画像入力装置２０から送信された画像データを受信し、不揮発性メモリ１３に記憶させる。
【００２８】
ステップＳ１０２では、ＣＰＵ１１は、色彩情報変換手段１０２を用いて、画素値を色彩情報に変換する。具体的には、ＣＰＵ１１は、不揮発性メモリ１３に記憶された画像データを読み出し、画像データに含まれているＲＧＢ値をＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における測色値Ｌ＊，ａ＊、ｂ＊に変換する。そして、得られた測色値を用いて、明度、彩度、色相等の色彩情報を算出する。
【００２９】
ステップＳ１０３では、ＣＰＵ１１は、空間周波数情報変換手段１０３を用いて、ステップＳ１０２で求められた色彩情報を空間周波数分布に変換する。具体的には、実空間における色彩情報を離散的２次元フーリエ変換によって周波数空間における２次元空間周波数分布に変換する。続いてステップＳ１０４では、計算処理の簡略化のために、ステップＳ１０３で求められた２次元空間周波数分布を１次元の空間周波数分布に変換する。
【００３０】
ステップＳ１０５ａ、Ｓ１０５ｂおよびＳ１０５ｃでは、ＣＰＵ１１は、補正手段１０４を用いて、ステップＳ１０４で求められた１次元空間周波数分布に対して評価項目（Ｓ１０５ａ：鮮鋭性、Ｓ１０５ｂ：粒状性、Ｓ１０５ｃ：階調性）に応じたＶＴＦを乗じることによって、評価項目に応じた色彩情報の補正を行う。
ステップＳ１０６では、ＣＰＵ１１は、評価値算出手段１０５を用いて、ステップＳ１０５ａ〜ｃで補正を施された色彩情報に対して、適宜、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を得る。
【００３１】
以上説明したように、本実施形態によれば、画像の評価項目に応じた視覚の空間周波数特性を用いて補正された色彩情報を用いて画像の評価を行うから、主観的評価と高い相関を有するとともに、評価項目への依存性を考慮した画像評価を行うことができる。
【００３２】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態について説明する。本実施形態は、評価項目に応じて知覚閾値相当分を色彩情報から減算する減算手段を有することを特徴としている。
式（２）は平均明度および空間周波数を変数とする関数で表された知覚閾値ＰＴの近似式の一例である。知覚閾値ＰＴもまた、評価項目（鮮鋭性、粒状性、階調性）に応じて係数ａおよびｂの値が定められている。
【数２】
2006074218.tif 000004
ここで、例えば、鮮鋭性を評価するときには、a:-0.2、b:-1.0を、粒状性を評価するときには、a:-0.8、b:-1.4を、階調性を評価するときには、a:-2.0、b:-3.0を用いる。ｆは周波数である。
【００３３】
図４は、本実施形態における処理のフローを示す図である。ステップＳ２０１からＳ２０５ａ〜ｃまでは第１実施形態におけるステップＳ１０１からＳ１０５ａ〜ｃまでと同じである。
ステップＳ２０６ａ〜ｃでは、ＣＰＵ１１は、上記の減算手段を用いて、評価項目に応じた知覚閾値相当分を色彩情報から減算する。
次に、ステップＳ２０７ａ〜ｃでは、ステップＳ２０６ａ〜ｃで得られた値に対して、適宜、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を得る。
【００３４】
以上説明したように、本実施形態によれば、評価項目に応じた知覚閾値相当分を色彩情報から減算するから、主観的評価と高い相関を有するとともに、評価項目への依存性を考慮した画像評価を行うことができる。
【００３５】
＜第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態について説明する。本実施形態は、被評価画像の特徴量を求める特徴量算出手段と、この特徴量に基づいた視覚の空間周波数特性を用いて空間周波数分布を補正する補正手段を有することを特徴とする。ここでは、鮮鋭性の評価の例を用いて説明する。
鮮鋭性の評価においては、画像の特徴量は、例えばエッジ成分の強度を特徴量として用いることができる。ＣＰＵ１１は、まず、ラプラシアンフィルタ等の手段を用いて画像の明度の２次微分、すなわちエッジ成分を求める。そして、画像全体のエッジ成分の積算値を求め、この積算値に最適なＶＴＦを算出する。
【００３６】
式（３）は、実験等により予め求められた近似式の一例である。式中のＬ＊は画像の明度成分である。被評価画像の明度のエッジ成分の強度が強い場合は、視覚はエッジの高周波成分に順応するため視覚のＶＴＦは高周波成分側にシフトする。一方、エッジ強化が弱い場合は、低周波側にシフトする。
【数３】
2006074218.tif 000005
ここでｆは周波数である。
【００３７】
図５は、本実施形態における処理のフローを示す図である。ステップＳ３０１からＳ３０４までは第１実施形態におけるステップＳ１０１からＳ１０４までと同じである。
ステップＳ３０７では、ＣＰＵ１１は、上述した方法によって、画像の特徴量（ここでは、エッジ成分の積算値）を求める。ステップＳ３０８では、この特徴量を用いて最適なＶＴＦを求める。
【００３８】
ステップＳ３０５では、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３０４で求めた１次元空間周波数分布に対して、ステップＳ３０８で求めたＶＴＦを乗じることによって、色彩情報の補正を行う。そして、ステップＳ３０６では、得られた値に対して、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を得る。
なお、ここでは鮮鋭性の評価の例を用いて説明したが、粒状性、階調性など他の評価項目についても上記と同様に、特徴量に応じたＶＴＦを用いた補正を行うことができる。
【００３９】
以上説明したように、本実施形態によれば、被評価画像の特徴量に応じた視覚の空間周波数特性を用いて色彩情報を補正するから、被評価画像の特性に応じた画像評価を行うことができる。
【００４０】
＜第４実施形態＞
次に、本発明の第４実施形態について説明する。本実施形態は、被評価画像の種類を判定する判定手段と、被評価画像の種類に基づいた視覚の空間周波数特性を用いて空間周波数分布を補正する補正手段を有することを特徴とする。
まず、画像の種類と視覚の空間周波数特性との関係について説明する。例えば、被評価画像が人物を表す画像である場合、視覚は人物の皮膚の部分の粒状性に順応するため、視覚の空間周波数特性は高周波側にシフトする。一方、被評価画像が風景を表す画像である場合、画像の粒状性が低いため、視覚の空間周波数特性は低周波側にシフトする。また、文字画像の場合には、両者の中間的な空間周波数特性となる。
【００４１】
判定手段は、公知の手法を用いて、画像の種類を判定する。例えば、黒画素と白画素の連結数が所定の閾値以上であるか否かによって、当該画像の種類を判定することができる。この判定方法の詳細については、例えば、特開平７−２７３９８２号公報に記載されている。
補正手段は、判定手段で判定された画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を求める。式（４）は、画像の種類に応じた空間周波数特性を表す式である。この式では、画像の種類に応じて定数ａおよびｂの値が定められている。
【数４】
2006074218.tif 000006
ここで、例えば、人物画像を評価するときには、a:-0.8、b:-1.0を、文字画像を評価するときには、a:-0.8、b:-1.4を、風景画像を評価するときには、a:-0.8、b:-1.8を用いる。ｆは周波数である。
【００４２】
図６は、本実施形態における処理のフローを示す図である。ステップＳ４０１からＳ４０４までは第１実施形態におけるステップＳ１０１からＳ１０４までと同じである。
ステップＳ４０７では、ＣＰＵ１１は、上述した方法によって、画像の種類を判定する。ステップＳ４０８では、画像の種類に応じて最適なＶＴＦを求める。
ステップＳ４０５では、ＣＰＵ１１は、ステップＳ４０４で求めた１次元空間周波数分布に対して、ステップＳ４０８で求めたＶＴＦを乗じることによって、色彩情報の補正を行う。そして、ステップＳ４０６では、得られた値に対して、画像の平均明度による補正等を施して各評価項目の評価値を得る。
【００４３】
以上説明したように、本実施形態によれば、被評価画像の種類に応じた視覚の空間周波数特性を用いて色彩情報を補正するから、被評価画像の特性に応じた画像評価を行うことができる。
【００４４】
＜変形例＞
以上説明した形態に限らず、本発明は種々の形態で実施可能である。例えば、上述の実施形態を以下のように変形した形態でも実施可能である。
第１乃至第４実施形態のうちの複数の実施形態を適宜組み合わせて実施するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】画像評価装置１０の構成を示す図である。
【図２】画像評価装置１０に仮想的に形成されるモジュール群を示す図である。
【図３】第１実施形態における処理のフローを示す図である。
【図４】第２実施形態における処理のフローを示す図である。
【図５】第３実施形態における処理のフローを示す図である。
【図６】第４実施形態における処理のフローを示す図である。
【図７】視覚の空間周波数特性の例を示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
１０…画像評価装置、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…不揮発性メモリ、１４…通信ＩＦ、２０…画像入力装置、１０１…画像入力手段、１０２…色彩情報変換手段、１０３…空間周波数情報変換手段、１０４…補正手段、１０５…評価値算出手段。
【図１】
2006074218.tif 000007
【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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