(57)【要約】【課題】  ハーフトーン処理などの画像処理を評価するための画像処理評価方法を提供すること。【解決手段】  画像処理評価部４は、入力画像ｆおよび入力画像ｆにハーフトーン処理を行った出力画像ｇを取得する画像取得部１０と、入力画像ｆおよび出力画像ｇを周波数変換し、入力スペクトルＦおよび出力スペクトルＧを取得する周波数変換部１１と、入力スペクトルＦおよび出力スペクトルＧに視覚系の空間周波数特性ＶＴＦによる補正を行うことにより補正後の入力スペクトルＦ２および出力スペクトルＧ２を取得するＶＴＦ補正部１２と、補正後の入力スペクトルＦ２と出力スペクトルＧ２とを差分して得られる差分スペクトルＤＳから画像ノイズＮｚを算出する画像ノイズ算出部１４と、画像ノイズＮｚからハーフトーン処理を評価するための評価値ＨＶを算出する評価値算出部１５とを有している。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画素ごとに濃度レベルを有する原画像および前記原画像にハーフトーン処理を施した画像であるハーフトーン画像を取得する画像取得ステップと、
前記原画像と前記ハーフトーン画像とについて、視覚系の感度特性に基づく補正および差分を行うことにより差分値を取得する差分値取得ステップと、
前記差分値に基づいて、前記ハーフトーン処理により発生した濃度レベルの誤差を表す画像ノイズを算出する画像ノイズ算出ステップとを備えることを特徴とする画像ノイズ算出方法。
【請求項２】
画素ごとに濃度レベルを有する原画像および前記原画像に所定の画像処理を施した画像である処理画像を取得する画像取得ステップと、
前記原画像と前記処理画像とについて、視覚系の感度特性に基づく補正および差分を行うことにより差分値を取得する差分値取得ステップと、
前記差分値に基づいて、前記画像処理を施すことにより発生した濃度レベルの誤差を表す画像ノイズを算出する画像ノイズ算出ステップと、
前記画像ノイズに基づいて、前記画像処理を評価するための評価値を算出する評価値算出ステップとを備えることを特徴とする画像処理評価方法。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理評価方法において、
前記差分値取得ステップは、
前記原画像および前記処理画像を周波数空間上に変換する周波数変換を行う変換ステップと、
周波数変換した原画像および処理画像に対して視覚系の感度特性を表す空間周波数特性を適用して補正する演算を行う補正ステップと、
補正した原画像と処理画像とを差分することにより差分値を取得する差分ステップと、を有することを特徴とする画像処理評価方法。
【請求項４】
請求項２に記載の画像処理評価方法において、
前記差分値取得ステップは、
前記原画像および前記処理画像を周波数空間上に変換する周波数変換を行う変換ステップと、
周波数変換した原画像および周波数変換した処理画像に対して視覚系の感度特性を表す空間周波数特性を適用して補正する演算を行う補正ステップと、
補正した原画像および処理画像を実空間上に変換する逆周波数変換を行う逆変換ステップと、
前記逆周波数変換した原画像と処理画像とを差分することにより差分値を取得する差分ステップと、を有することを特徴とする画像処理評価方法。
【請求項５】
請求項２ないし４のいずれかの一項に記載の画像処理評価方法において、
前記画像ノイズ算出ステップは、前記差分値を２乗した値を積分することにより前記画像ノイズを算出することを特徴とする画像処理評価方法。
【請求項６】
請求項２ないし５のいずれかの一項に記載の画像処理評価方法において、
前記評価値算出ステップは、前記画像ノイズおよび前記原画像の濃度レベルを平均した値に基づいて、前記評価値を算出することを特徴とする画像処理評価方法。
【請求項７】
請求項２ないし６のいずれかの一項に記載の画像処理評価方法において、
前記濃度レベルは、輝度のレベルまたは明度のレベルであることを特徴とする画像処理評価方法。
【請求項８】
画素ごとに濃度レベルを有する原画像および前記原画像に所定の画像処理を施した画像である処理画像を取得する画像取得手段と、
前記原画像と前記処理画像とについて、視覚系の感度特性に基づく補正および差分を行うことにより差分値を取得する差分値取得手段と、
前記差分値に基づいて、前記画像処理を施すことにより発生した濃度レベルの誤差を表す画像ノイズを算出する画像ノイズ算出手段と、
前記画像ノイズに基づいて、前記画像処理を評価するための評価値を算出する評価値算出手段とを備えることを特徴とする画像処理評価装置。
【請求項９】
コンピュータを、
画素ごとに濃度レベルを有する原画像および前記原画像に所定の画像処理を施した画像である処理画像を取得する画像取得手段と、
前記原画像と前記処理画像とについて、視覚系の感度特性に基づく補正および差分を行うことにより差分値を取得する差分値取得手段と、
前記差分値に基づいて、前記画像処理を施すことにより発生した濃度レベルの誤差を表す画像ノイズを算出する画像ノイズ算出手段と、
前記画像ノイズに基づいて、前記画像処理を評価するための評価値を算出する評価値算出手段、として機能させることを特徴とする画像処理評価プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルハーフトーニング処理などの画像処理を評価する画像ノイズ算出方法、画像処理評価方法、画像処理評価装置、画像処理評価プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、デジタルハーフトーニング処理（以下、「ハーフトーン処理」と呼ぶ）によって発生する粒状ノイズの評価方法として、視覚系の空間周波数特性ＶＴＦ（Ｖｉｓｕａｌ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  視覚伝達関数）を考慮した心理的粒状性を求める方法が行われている。例えば、特許文献１では、二次元フーリエ解析手法により評価対象画像の二次元ウィナー・スペクトルを求め、さらにそれに一次元化処理を施し、視覚系の空間周波数特性を考慮した画像評価値の演算を行うことによって、ディジタル画像における周期パターンの影響を受けない心理的画像評価方法を実現している。
また、非特許文献１では、視覚系の空間周波数特性ＶＴＦを考慮した粒状性の評価関数が開示されており、従来のＲＭＳ粒状度ではほとんど検出できなかった、ディザ法と誤差拡散法の粒状性の違いを検出することを可能としている。
また、特許文献２は、視覚系の空間周波数特性ＶＴＦの２乗を利用した画像評価方法が開示されている。この方法は、周波数領域で粒状性を演算することにより、実空間領域への変換処理を行うことなく、非特許文献１における粒状性の評価関数と等価な評価値を求めることを特徴としている。
特許文献３には、ハーフトーン画像のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去することにより、ハーフトーン画像を評価する画像評価方法が開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開平１−２８６０８４号公報
【非特許文献１】岩本明人  小寺宏曄  編集「デジタルハードコピー技術」                      共立出版、２０００年１１月１５日、ｐ．９５
【特許文献２】特開平７−１７７３５１号公報
【特許文献３】特開２００４−６４６８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ハーフトーン処理の評価においては、ハーフトーン処理によりどれだけの誤差が発生するかを正確に把握することが重要である。しかしながら、上記４つの従来技術のいずれによっても、原画像がもつ画素の階調値が一様でなく階調値の変化を含んでいる場合は、原画像に含まれる階調値の変化がハーフトーン処理後のハーフトーン画像に残ってしまうため、ハーフトーン処理によって新たに発生する誤差（ハーフトーン処理により発生する粒状ノイズ）だけを評価することができなかった。したがって、上記の画像評価方法では、原画像がもつ階調値に影響を受けることなく、ハーフトーン処理を正確に評価することができなかった。本発明は、従来技術が持つ上記問題点を解決した、ハーフトーン処理を正確に評価できる画像ノイズ算出方法、画像処理評価方法、画像処理評価装置、画像処理評価プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明の画像ノイズ算出方法では、画素ごとに濃度レベルを有する原画像および原画像にハーフトーン処理を施した画像であるハーフトーン画像を取得する画像取得ステップと、原画像とハーフトーン画像とについて、視覚系の感度特性に基づく補正および差分を行うことにより差分値を取得する差分値取得ステップと、差分値に基づいて、ハーフトーン処理により発生した濃度レベルの誤差を表す画像ノイズを算出する画像ノイズ算出ステップとを備えることを特徴とする。
【０００６】
この方法によれば、原画像およびハーフトーン画像に、人間の視覚系の感度特性に基づく補正および差分を行うことにより取得した差分値から画像ノイズを算出するので、画像ノイズは、ハーフトーン処理を行うことにより発生した誤差を、視覚系の感度特性に基づいて補正した値となる。すなわち、画像ノイズは、原画像がもつ濃度レベルの変化の影響を受けない。したがって、グラデーション画像のように、画像の濃度レベルに変化がある原画像であっても、濃度レベルの変化に影響を受けることなく、ハーフトーン処理を行うことにより発生した誤差だけを表し、人間の視覚系の感度特性に対応した画像ノイズを得ることができる。なお、原画像と処理画像とに行う、視覚系の感度特性に基づく補正および差分の処理は順不同であり、補正を行った後に差分してもよいし、差分してから補正を行うとしてもよい。
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の画像処理評価方法では、画素ごとに濃度レベルを有する原画像および原画像に所定の画像処理を施した画像である処理画像を取得する画像取得ステップと、原画像と処理画像とについて、視覚系の感度特性に基づく補正および差分を行うことにより差分値を取得する差分値取得ステップと、差分値に基づいて、画像処理を施すことにより発生した濃度レベルの誤差を表す画像ノイズを算出する画像ノイズ算出ステップと、画像ノイズに基づいて、画像処理を評価するための評価値を算出する評価値算出ステップとを備えることを特徴とする。
【０００８】
この方法によれば、所定の画像処理を行うことにより発生した誤差を視覚系の感度特性に基づいて補正した画像ノイズから、評価値を算出する。したがって、評価値に基づいて、原画像が有する濃度レベルの変化の影響を受けることなく、視覚系の感度特性に基づいた画像処理の正確な評価を行うことができる。なお、所定の画像処理としては、ハーフトーン処理、色変換処理、画像圧縮処理、画像処理用の各種フィルタリングなど、画像に施すことができる様々な画像処理がこれにあたる。
【０００９】
ここで、差分値取得ステップは、原画像および処理画像を周波数空間上に変換する周波数変換を行う変換ステップと、周波数変換した原画像および処理画像に対して視覚系の感度特性を表す空間周波数特性を適用して補正する演算を行う補正ステップと、補正した原画像と処理画像とを差分することにより差分値を取得する差分ステップと、を有することが好ましい。
【００１０】
このようにすれば、周波数空間上において、画像ノイズおよび評価値を算出することができる。
【００１１】
ここで、差分値取得ステップは、原画像および処理画像を周波数空間上に変換する周波数変換を行う変換ステップと、周波数変換した原画像および周波数変換した処理画像に対して視覚系の感度特性を表す空間周波数特性を適用して補正する演算を行う補正ステップと、補正した原画像および処理画像を実空間上に変換する逆周波数変換を行う逆変換ステップと、逆周波数変換した原画像と処理画像とを差分することにより差分値を取得する差分ステップと、を有することが好ましい。
【００１２】
このようにすれば、実空間上で画像ノイズおよび評価値を算出することができる。
【００１３】
ここで、画像ノイズ算出ステップは、差分値を２乗した値を積分することにより画像ノイズを算出することが好ましい。
【００１４】
本発明の発明者は、画像の評価を行う際に、画像に対して周波数領域上で視覚の空間周波数を適用し、２乗した値に基づいて評価を行うことにより、主観評価に好適に対応する客観評価を行うことができることを発見した。したがって、差分した値を２乗した値に基づいて算出する評価値は人間の主観評価に好適に対応しているので、人間の主観評価に好適に対応する評価を行うことができる。
【００１５】
ここで、評価値算出ステップは、画像ノイズおよび原画像の濃度レベルを平均した値に基づいて、評価値を算出することが好ましい。
【００１６】
このようにすれば、原画像の濃度レベルの平均値に基づいて算出するので、原画像の濃度レベルの平均値に合わせた評価値を得ることができる。人間の視覚特性は濃度レベルの大小に対して感度が異なり、高い濃度レベル（すなわち、濃い）に対しては、感度が高まり、低い濃度レベル（すなわち、淡い）に対しては感度が低くなる。そこで、原画像の濃度レベルの平均値に基づいて評価値を算出することにより、さらに正確に画像処理を評価することができる。
【００１７】
ここで、濃度レベルは、輝度のレベルまたは明度のレベルとしてもよい。このようにすれば、輝度のレベルまたは明度のレベルを表す原画像に対して行った画像処理の評価を行うことができる。
【００１８】
本発明は、画像処理評価装置とすることもできる。すなわち、本発明に係る画像処理評価装置は、画素ごとに濃度レベルを有する原画像および原画像に所定の画像処理を施した画像である処理画像を取得する画像取得手段と、原画像と処理画像とについて、視覚系の感度特性に基づく補正および差分を行うことにより差分値を取得する差分値取得手段と、差分値に基づいて、画像処理を施すことにより発生した濃度レベルの誤差を表す画像ノイズを算出する画像ノイズ算出手段と、画像ノイズに基づいて、画像処理を評価するための評価値を算出する評価値算出手段とを備えることを特徴とする。
【００１９】
本発明は、コンピュータに処理を行わせる画像処理評価プログラムまたは画像処理評価プログラムを記憶した記録媒体としてもよい。すなわち、本発明に係る画像処理評価プログラムは、コンピュータを、画素ごとに濃度レベルを有する原画像および原画像に所定の画像処理を施した画像である処理画像を取得する画像取得手段と、原画像と処理画像とについて、視覚系の感度特性に基づく補正および差分を行うことにより差分値を取得する差分値取得手段と、差分値に基づいて、画像処理を施すことにより発生した濃度レベルの誤差を表す画像ノイズを算出する画像ノイズ算出手段と、画像ノイズに基づいて、画像処理を評価するための評価値を算出する評価値算出手段、として機能させることを特徴とする。また、このプログラムを記録した記録媒体としては、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ、ＩＣカード、パンチカードなど、コンピュータが読み取り可能な種々の媒体を利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
（第１の実施形態）
以下、本発明を具体化した第１の実施形態について図面を参照して説明する。
【００２１】
図１は、本発明に係る画像処理評価装置１の構成を示した図である。画像処理評価装置１は大別して、入力画像（原画像）ｆを取得する入力部２と、入力画像ｆにハーフトーン処理を施すことにより出力画像（処理画像）ｇを取得するハーフトーン処理部３と、ハーフトーン処理を行うことにより発生した粒状ノイズなどを含む画像ノイズを評価するための評価値を算出する画像処理評価部４とを備えている。このように、本画像処理評価装置１は、入力画像ｆに施したハーフトーン処理により発生した粒状ノイズなどの画像ノイズを評価することにより、ハーフトーン処理自体の性能評価を行うとするものである。例えば、ハーフトーン処理のアルゴリズムの改良などにおいて、評価値を用いた定量的な性能評価を行うことによりアルゴリズムの改良を好適に行うことができる。
【００２２】
なお、本実施形態の画像処理評価装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク（図示なし）を備えた汎用のパーソナルコンピュータ５により構成されており、パーソナルコンピュータ５のＣＰＵが、ハードディスクに記憶された画像処理評価プログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより、上述した入力部２、ハーフトーン処理部３、画像処理評価部４として機能する。この画像処理評価プログラムは、予めハードディスクやＲＯＭに格納されていることとしてもよいし、例えばＣＤ−ＲＯＭ６などのコンピュータが読み取り可能な記録媒体によって外部から供給され、ＣＤ−ＲＯＭドライブ７を介してパーソナルコンピュータに備えられたハードディスクに記憶することによって格納されるものとしてもよい。もとより、インターネットなどのネットワーク手段を介して、プログラムを供給するサーバー等にアクセスし、データをダウンロードすることによって格納されるものとしてもよい。
【００２３】
入力部２は、画像処理評価装置１に入力された画像を入力画像ｆとして取得する。入力画像ｆを取得する形態としては、画像処理評価装置１に備わるＣＤ−ＲＯＭドライブ７、スキャナなどが読み取った入力画像ｆを取得するとしてもよいし、ハードディスクに記録された画像を読み出して、入力画像ｆとして取得するとしてもよい。実際には、ＣＰＵが入力画像ｆをハードディスクの所定の領域に格納して記憶することにより入力画像ｆを取得する。
本実施形態では、入力画像ｆは、画素ごとに２５６階調（８ビット）の階調値をもつことにより表現され、階調値が高くなるほど画像の濃度が低くなるようにした。すなわち、階調値は、画素ごとの白黒の濃淡を表し、階調値が高くなると画像は淡くなり濃度を表す濃度レベルは低くなり、階調値が低くなると画像は濃くなり濃度レベルは高くなる。例えば、階調値“０”は黒、“２５５”は白となる。このように、階調値は濃度レベルに対応している。また、入力画像ｆは、画素ごとに階調値を有しているので、実空間上で階調値およびその画素の座標により表現された画像であるといえる。なお、以下では、説明の便宜のため白黒からなるモノクロ画像について行う処理について説明するが、入力画像ｆは、ＲＧＢデータまたはＣＭＹＫデータなど色ごとに階調値をもたせることによりカラー表示がされた画像でもよく、２５６階調とは異なる階調数をもつ画像であってもよい。例えば、ＲＧＢデータからなるカラー画像については、ＲＧＢ各色の階調値について、以下に述べる処理を別々に行うことによって評価することができる。
【００２４】
ハーフトーン処理部３は、入力部２が取得した入力画像ｆに対して、組織的ディザ法、誤差拡散法など周知の画像処理手法を用いることによって、２５６階調の階調値をもつ入力画像ｆにハーフトーン処理を施す。ハーフトーン処理を施すことにより、入力画像ｆを２値の階調値（“０”または“２５５”）で表現したハーフトーン画像である出力画像ｇを取得する。実際には、ハーフトーン処理は、ＣＰＵが、ハードディスクからＲＡＭに格納した入力画像ｆに、ハーフトーン処理を行う演算を実行することにより行われる。取得された出力画像ｇはハードディスクに格納される。なお、入力画像ｆと同様に、画素ごとに階調を有している出力画像ｇは、実空間上で表現された画像である。
【００２５】
画像処理評価部４は、入力部２が取得した入力画像ｆおよびハーフトーン処理部３により取得した出力画像ｇを用いて、入力画像ｆに対して行われたハーフトーン処理の評価を行う。
図２は画像処理評価部４の構成を示した図である。図２に示すように、画像処理評価部４は、画像取得部１０と、周波数変換部１１と、ＶＴＦ（Ｖｉｓｕａｌ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  視覚伝達関数）補正部１２と、画像ノイズ算出部１４と、評価値算出部１５とを有している。
【００２６】
画像取得部１０は、入力画像ｆを取得する。また、ハーフトーン処理部３により入力画像ｆにハーフトーン処理を行うことにより得られた出力画像ｇを取得する（画像取得処理）。
【００２７】
周波数変換部１１は、取得した入力画像ｆおよび出力画像ｇに対して、２次元離散的フーリエ変換（以下、ＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ）と呼ぶ）を行うことにより、入力画像ｆおよび出力画像ｇを周波数領域上で表す入力スペクトルＦおよび出力スペクトルＧを取得する（変換処理）。
【００２８】
ＶＴＦ補正部１２は、入力スペクトルＦおよび出力スペクトルＧに対して、人間の視覚の感度特性に対応したスペクトルである視覚系の空間周波数特性ＶＴＦを用いた補正を行うことにより、補正後の入力スペクトルＦ２および補正後の出力スペクトルＧ２を取得する（補正処理）。
【００２９】
差分部１３は、補正後の入力スペクトルＦ２および補正後の出力スペクトルＧ２から差分スペクトルＤＳを算出する（差分処理）。なお、上述した変換処理、補正処理および差分処理は、入力画像ｆおよび出力画像ｇから差分値としての差分スペクトルＤＳを取得する差分値取得処理としての処理を行っている。
【００３０】
画像ノイズ算出部１４は、差分値ＤＶから画像ノイズＮｚを算出する（画像ノイズ算出処理）。画像ノイズＮｚとは、入力画像ｆに対してハーフトーン処理を行うことにより発生した誤差を、人間の視覚が感じる量を基準として表した値である。
【００３１】
評価値算出部１５は、画像ノイズＮｚから評価値ＨＶを算出する（評価値算出処理）。
【００３２】
以上、画像処理評価装置１について説明した。本発明の特徴は画像処理評価部４が行う処理にあるため、次に、画像処理評価部４が行う処理の流れについて説明する。
図３は、画像処理評価部４が行う画像処理評価プログラムの処理の流れを示したフローチャートである。以下、フローチャートに従って詳細に説明する。
【００３３】
処理を開始すると、始めに、ステップＳ１００では、画像取得部１０が、入力部２およびハーフトーン処理部３から入力画像ｆおよび出力画像ｇを取得する（画像取得処理）。画像取得処理は、ＣＰＵが、ハードディスクに記憶された入力画像ｆおよび出力画像ｇを読み出してＲＡＭに格納することにより行われる。
【００３４】
次に、ステップＳ１１０では、周波数変換部１１が、入力画像ｆおよび出力画像ｇに対して２次元ＤＦＴを行い、入力スペクトルＦおよび出力スペクトルＧを取得する（変換処理）。ここで、入力画像ｆの各画素の階調値をｆ（ｘ，ｙ）、出力画像ｇの各画素の階調値をｇ（ｘ，ｙ）と表すとすると、ＤＦＴにより得られる入力スペクトルＦおよび出力スペクトルＧは一般に知られている次式により表される。
【００３５】
【数１】
2006113774.tif 000003
ここで、Ｗ1＝ｅｘｐ（−ｊ２Π／Ｍ）、Ｗ2＝ｅｘｐ（−ｊ２Π／Ｎ）である。Ｍ，Ｎはそれぞれ、入力画像ｆおよび出力画像ｇのｘ方向、ｙ方向の画素の数、ｕ，ｖはそれぞれ、ｘ方向、ｙ方向の空間周波数である。
ステップＳ１１０では、式（１）および式（２）を演算することにより周波数空間上の入力スペクトルＦおよび出力スペクトルＧを得る。なお、実際には、周波数変換部１１は、ＤＦＴの高速化アルゴリズムであるＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ）を用いることにより２次元ＤＦＴに要する演算量を少なくしており、ＣＰＵが、周知のＦＦＴアルゴリズムに従って、ＲＡＭに記憶された入力画像ｆおよび出力画像ｇに演算を行うことにより行われる。得られた入力スペクトルＦおよび出力スペクトルＧはＲＡＭに格納される。
【００３６】
次に、ステップＳ１２０では、ＶＴＦ補正部１２が、入力スペクトルＦおよび出力スペクトルＧにＶＴＦを適用し、補正後の入力スペクトルＦ２および補正後の出力スペクトルＧ２を取得する（補正処理）。
ＶＴＦは、視覚系の空間周波数特性を近似した関数であり、本実施形態では、画像観察距離を３５０ｍｍとした場合における次式に示す関数を用いた。ここで、ｆｒｅｑは空間周波数であり、その単位は［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］である。
ＶＴＦ（ｆｒｅｑ）＝５．０５ｅｘｐ（−０．８４３×ｆｒｅｑ）
｛１−ｅｘｐ（−０．６１１×ｆｒｅｑ）｝  （ｆｒｅｑ＞＝０．７９）
＝１．０                          （ｆｒｅｑ＜０．７９）  …（３）
ＶＴＦ補正部１２は、入力スペクトルＦおよび出力スペクトルＧに対してＶＴＦを適用する演算を行うことによりＦ（ｕ，ｖ）およびＧ（ｕ，ｖ）を取得する。ここでは、水平・垂直方向の空間周波数ｕ，ｖで表された入力スペクトルＦ（ｕ，ｖ）および出力スペクトルＧ（ｕ，ｖ）に、次式により入力スペクトルＦ（ｕ，ｖ）および出力スペクトルＧ（ｕ，ｖ）に対してＶＴＦを乗算することにより、次式で表される補正後の入力スペクトルＦ２および補正後の出力スペクトルＧ２を取得する。
Ｆ２（ｕ，ｖ）＝Ｆ（ｕ，ｖ）×ＶＴＦ（（ｕ2＋ｖ2）1/2）  …（４）
Ｇ２（ｕ，ｖ）＝Ｇ（ｕ，ｖ）×ＶＴＦ（（ｕ2＋ｖ2）1/2）  …（５）
補正処理は、ＣＰＵが式（４）および式（５）に示す演算を行い、得られた補正後の入力スペクトルＦ２および補正後の出力スペクトルＧ２をＲＡＭに格納することにより行われる。
【００３７】
次に、ステップＳ１３０では、差分部１３が、補正後の入力スペクトルＦ２および補正後の出力スペクトルＧ２から次式に従って差分スペクトルＤＳを算出する（差分処理）。
ＤＳ（ｕ，ｖ）＝Ｆ２（ｕ，ｖ）−Ｇ２（ｕ，ｖ）  …（６）
差分処理は、ＣＰＵが、ＲＡＭに記憶された補正後の入力スペクトルＦ２および補正後の出力スペクトルＧ２を読み出してから式（６）に示す演算を実行することにより行われる。得られた差分スペクトルＤＳはＲＡＭに格納する。
【００３８】
次に、ステップＳ１４０では、画像ノイズ算出部１４が、差分スペクトルＤＳから次式に従って画像ノイズＮｚを算出する（画像ノイズ算出処理）。すなわち、差分スペクトルＤＳを周波数ごとに２乗した値を、周波数について積算することにより画像ノイズＮｚを得ることができる。
Ｎｚ＝ΣuΣv（ＤＳ（ｕ，ｖ））2  …（７）
画像ノイズ算出処理は、ＣＰＵが、ＲＡＭに記憶された差分スペクトルＤＳを読み出してから式（７）に示す演算を実行することにより行われる。得られた画像ノイズＮｚは、ＲＡＭに格納する。
【００３９】
次に、ステップＳ１５０では、評価値算出部１５が、画像ノイズＮｚから次に示す式（８）および式（９）に従って、評価値ＨＶを算出する（評価値算出処理）。
ＨＶ＝ｅｘｐ（−１．８×ＤAVE）×Ｎｚ  …（８）
ここで、ＤAVEは入力画像ｆの全画素の階調値を平均した値であり、次式で表すことができる。一般に、人間の視覚系は、濃度レベルの濃淡に対して画像ノイズに対する感度が変化するので、入力画像ｆの階調値に基づく補正を行うのである。
ＤAVE＝ΣxΣyＦ（ｘ，ｙ）／ＭＮ  …（９）
評価値算出処理は、ＣＰＵが、ＲＡＭに記憶された画像ノイズＮｚを読み出してから式（８）および式（９）に示す演算を実行することにより行われる。得られた評価値ＨＶは、ハードディスクなどに記憶される。
ステップＳ１５０を終えると、処理を終了する。
【００４０】
本画像処理評価装置１は、以上のようにしてハーフトーン処理を評価するための評価値ＨＶを得ることができる。ここで、評価値ＨＶは、入力画像ｆと出力画像ｇとの誤差の大小に対応して変化し、且つ、人間の視覚の感度特性に合致した値である。したがって、評価値ＨＶの大きさを評価することにより、ハーフトーン処理についての評価を好適に行うことができる。また、一般に、入力画像ｆにハーフトーン処理を施した出力画像ｇは、入力画像ｆに比べて画像の階調値が粒状にみえる度合いを表す粒状性が増加する。ハーフトーン処理により発生する画像ノイズＮｚは増加した粒状性を示す値であるともいえる。したがって、本画像処理評価装置１は、ハーフトーン処理により発生する粒状性を評価する画像処理評価装置とすることができる。
【００４１】
さらに、本発明の画像処理評価部４は、図２において、画像取得部１０と、周波数変換部１１と、ＶＴＦ補正部１２と、画像ノイズ算出部１４とにより画像ノイズ評価装置が構成される。入力画像ｆと出力画像ｇとの間に存在する画像ノイズＮｚを評価することにより、グラデーション画像のように、画像の階調値（濃度レベル）に変化がある入力画像ｆであっても、ハーフトーン処理を行うことにより発生した誤差だけを正確に評価することができる。
【００４２】
以下、本実施形態の効果を記載する。
（１）入力画像ｆとハーフトーン処理を行った出力画像ｇとの間に存在する画像ノイズＮｚを評価することにより、入力画像ｆがグラデーション画像のように、画像の階調値（濃度レベル）に変化がある場合であっても、ハーフトーン処理を行うことにより発生した誤差だけを表す画像ノイズＮｚを得ることができる。したがって、画像ノイズＮｚから算出される評価値ＨＶに基づいてハーフトーン処理により生じた粒状性などの画像ノイズを評価することによって、ハーフトーン処理の正確な評価を行うことができる。
【００４３】
（２）人間の視覚特性（視覚伝達関数）に対応した画像ノイズＮｚを評価することにより、ハーフトーン処理を人間の視覚系を基準として好適に評価することができる。
【００４４】
（３）入力スペクトルＦおよび出力スペクトルＧとの差分を２乗した値に基づいて、画像ノイズＮｚを算出した。本発明の発明者は、画像の評価を行う際に、画像に対して周波数領域上で視覚の空間周波数を適用し、２乗した値に基づいて評価を行うことにより、主観評価に好適に対応する客観評価を行うことができることを発見した。したがって、人間の視覚系の特性に好適に対応した画像ノイズＮｚおよび評価値ＨＶを得ることができる。
【００４５】
（４）上述した式（７）において、評価値ＨＶは、入力画像ｆの平均値ＤAVEの関数とした。すなわち、式（７）では、入力画像ｆの階調値が高いとき評価値ＨＶが小さくなり、入力画像ｆの階調値が低いとき、評価値ＨＶが大きくなる。一般に、人間の視覚系は、画像の階調値が高い（すなわち、画像が白っぽく濃度レベルが低い）とき感度が低くなる。一方、画像の階調値が低い（すなわち、黒っぽく濃度レベルが高い）とき感度が高くなる。式（７）に示すように評価値ＨＶを入力画像ｆの平均値ＤAVEの関数としたことにより、人間の視覚系の濃度レベルに対する感度の変化に対応した評価値ＨＶが得られることになる。したがって、人間の視覚系の特性に、より好適に対応した評価値ＨＶを得ることができる。
【００４６】
（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。
前記第１の実施形態では、補正後の入力スペクトルＦ２および補正後の出力スペクトルＧ２から画像ノイズＮｚおよび評価値ＨＶを算出した。すなわち、周波数空間上において、計算を行っている。第２の実施形態では、補正後の入力スペクトルＦ２および補正後の出力スペクトルＧ２に、逆離散フーリエ変換を行うことにより、実空間上において評価値の算出を行う。
【００４７】
図４は、第２の実施形態にある画像処理評価部４の構成を示す図である。図４に示すように、画像処理評価部４は、画像取得部１０と、周波数変換部１１と、ＶＴＦ補正部１２と、逆周波数変換部２０と、差分部１３と、画像ノイズ算出部１４と、評価値算出部１５と、を有している。画像取得部１０、周波数変換部１１、ＶＴＦ補正部１２および評価値算出部１５については、前記実施形態に有る構成と同様の処理を行う。
【００４８】
逆周波数変換部２０は、補正後の入力スペクトルＦ２および補正後の出力スペクトルＧ２に対して、２次元逆離散的フーリエ変換を行い、実空間上において、補正後の入力画像ｆ２および補正後の出力画像ｇ２を取得する。このとき、式（４）および式（５）に示した補正後の入力スペクトルＦ２および補正後の出力スペクトルＧ２を用いて、次式にしたがって処理が行われる。
【００４９】
【数２】
2006113774.tif 000004
【００５０】
差分部１３は、次式により差分値ＤＶを算出する。
ＤＶ（ｘ，ｙ）＝ｆ２（ｘ，ｙ）−ｇ２（ｘ，ｙ）  …（１２）
【００５１】
画像ノイズ算出部１４は、次式によりノイズＮｚを算出する。すなわち、差分値ＤＶをさらに２乗した値を、全画素について積算することにより画像ノイズＮｚを得ることができる。
Ｎｚ＝Σx,y（ＤＶ（ｘ，ｙ））2  …（１３）
評価値算出部１５は、式（１３）で算出した画像ノイズＮｚを用いて、式（８）および式（９）により評価値ＨＶを算出する。なお、第２の実施形態では、前記第１の実施形態において周波数領域上で算出していた評価値ＨＶを、実空間上で算出するとしたが、数学的には等価な計算を行うものであるので、前記実施形態で算出した評価値ＨＶと同様の値が得られる。したがって、前記第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００５２】
本発明は、上述した実施形態に限られることなく様々な形態での実施が可能である。以下、本発明の変形例について説明する。
【００５３】
（変形例１）前記実施形態では、式（４）〜式（７）により画像ノイズＮｚを算出しているが、同様の演算は極座標系においても行うことができる。すなわち、水平・垂直方向の空間周波数ｕ，ｖで表された入力スペクトルＦ（ｕ，ｖ）および出力スペクトルＧ（ｕ，ｖ）に極座標変換を行い、極座標系において表した入力スペクトルＦ（ｒ，Θ）および出力スペクトルＧ（ｒ，Θ）に、ＶＴＦ（ｒ）を乗算することにより、次式で表される補正後の入力スペクトルＦ２（ｒ，Θ）および補正後の出力スペクトルＧ２（ｒ，Θ）を取得する。なお、ｒ＝（ｕ2＋ｖ2）1/2、Θ＝ｔａｎ-1（ｖ／ｕ）である。
Ｆ２（ｒ，Θ）＝Ｆ（ｒ，Θ）×ＶＴＦ（ｒ）  …（１４）
Ｇ２（ｒ，Θ）＝Ｇ（ｒ，Θ）×ＶＴＦ（ｒ）  …（１５）
極座標系における差分処理および画像ノイズ算出処理では、補正後の入力スペクトルＦ２（ｒ，Θ）および補正後の出力スペクトルＧ２（ｒ，Θ）に式（１６）および式（１７）による演算を行うことにより、画像ノイズＮｚが得られる。
ＤＳ（ｒ，Θ）＝Ｆ２（ｒ，Θ）−Ｇ２（ｒ，Θ）  …（１６）
Ｎｚ＝ΣrΣΘ（ＤＳ（ｒ，Θ））2  …（１７）
評価値算出処理は、前記実施形態と同様に、式（８）に従って行うことができる。以上に述べたように、極座標系においてＶＴＦを適用することにより評価値ＨＶを得ることができる。
【００５４】
ここで、一般に、人間の視覚は垂直・水平方向に比べて斜め方向に対する感度が鈍いという性質を有している。そこで、第１の変形例としては、人の視覚の周波数特性が角度Θにも依存していることを考慮して、周波数の半径方向・角度方向に関する周波数特性を表すＶＴＦ（ｒ，Θ）を用いて評価を行うことができる。すなわち、次に示す式（１８）および式（１９）を用いて補正後の入力スペクトルＦ２（ｒ，Θ）および補正後の出力スペクトルＧ２（ｒ，Θ）を取得する。取得した補正後の入力スペクトルＦ２（ｒ，Θ）および補正後の出力スペクトルＧ２（ｒ，Θ）に式（１６）、式（１７）および式（８）を用いた演算を行うことにより、Θ方向の感度特性を考慮した評価値ＨＶが得られる。
Ｆ２（ｒ，Θ）＝Ｆ（ｒ，Θ）×ＶＴＦ（ｒ，Θ）  …（１８）
Ｇ２（ｒ，Θ）＝Ｇ（ｒ，Θ）×ＶＴＦ（ｒ，Θ）  …（１９）
このようにすれば、Θ方向の感度特性を考慮した評価値ＨＶが得られることにより、斜め方向の感度特性の変化に対応した好適な評価を行うことができる画像処理評価装置１を得ることができる。
【００５５】
（変形例２）前記実施形態に評価値ＨＶの算出方法について説明したが、ここで行われた入力画像ｆと出力画像ｇとを差分する処理、または、ＶＴＦを適用する処理については、同様の結果を得るものであれば異なる順番で処理することとしてもよい。例えば、前記実施形態における入力スペクトルＦと出力スペクトルＧとを差分することにより得られるスペクトルにＶＴＦを適用するようにすることもできる。また、入力画像ｆと出力画像ｇとを差分した差分画像に対して、周波数変換およびＶＴＦの適用する処理を行うとしてもよい。
【００５６】
（変形例３）前記実施形態では、評価値ＨＶを算出し、その値の大きさを評価することにより、出力画像Ｆにハーフトーン処理の性能評価を行うことができる。第３の変形例では、評価値ＨＶを空間周波数（ｕ，ｖ）ごとに算出することにより、ハーフトーン処理の処理性能について周波数解析を行う。すなわち、次式により周波数（ｕ，ｖ）ごとの評価値ΔＨＶ（（ｕ，ｖ））を得ることができる。
ΔＨＶ（ｕ，ｖ）＝（（Ｆ２（ｕ，ｖ）−Ｇ２（ｕ，ｖ））2）ΔｕΔｖ  …（２０）
第３の変形例によれば、画像ノイズＮｚの発生状況に周波数依存性を有していた場合、複数の周波数（ｕ，ｖ）について式（２０）を算出することにより、評価値ＨＶの周波数特性を得ることができるので、ハーフトーン処理を好適に行うことができる周波数領域または好適に行うことができない周波数領域を容易に知ることができる。
【００５７】
（変形例４）前記実施形態では、画像処理評価装置１のハーフトーン処理部３から出力画像ｇを取得した。出力画像ｇの取得経路、および入力画像ｆの取得経路はこれに限ることなく、例えば、画像処理評価装置１の外部で入力画像ｆについてハーフトーン処理を行い、入力画像ｆおよび出力画像ｇを、画像処理評価装置１に入力するようにしてもよい。
【００５８】
（変形例５）本発明は、ハーフトーン処理の評価を行う画像処理評価装置１としたが、評価を行う対象はハーフトーン処理に限られることなく、色変換処理・データ圧縮処理・画像処理用の各種フィルタによる処理など、画像に対して行う様々な画像処理についても適用することができる。
【００５９】
（変形例６）前記実施形態では、濃度レベルを示す階調値により表現された入力画像について処理を行うハーフトーン処理について評価を行った。第６の変形例としては、処理の対象となるのは、濃度レベルを表した画像に限られることなく、輝度レベル、明度レベルに対して処理を行うとしてもよい。例えば、ＹＣｂＣｒの形式により表現されたカラー画像に行われた画像処理を評価する場合、Ｙの輝度レベルを用いて評価値を算出するとよい。また、Ｌａｂの形式により表現されたカラー画像に行われた画像処理を評価する場合、Ｌの明度レベルを用いて評価値を算出するとよい。このようにすることによって、様々な形式で表されたカラー画像に対して行われた画像処理についても、評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】画像処理評価装置の構成を示した図。
【図２】画像処理評価部の構成を示した図。
【図３】画像処理評価部が行う処理の流れを示したフローチャート。
【図４】第２の実施形態に係る画像処理評価部の構成を示した図。
【符号の説明】
【００６１】
１…画像処理評価装置、２…入力部、３…ハーフトーン処理部、４…画像処理評価部、５…パーソナルコンピュータ、６…ＣＤ−ＲＯＭ、７…ＣＤ−ＲＯＭドライブ、１０…画像取得手段としての画像取得部、１１…変換手段としての周波数変換部、１２…補正手段としてのＶＴＦ補正部、１３…差分手段としての差分値算出部、１４…画像ノイズ算出手段としての画像ノイズ算出部、１５…評価値算出手段としての評価値算出部、２０…逆周波数変換部、ｆ…原画像としての入力画像、ｇ…処理画像およびハーフトーン画像としての出力画像、Ｆ…周波数領域上の入力スペクトル、Ｇ…周波数領域上の出力スペクトル、Ｆ２…周波数領域上の補正後の入力スペクトル、Ｇ２…周波数領域上の補正後の出力スペクトル、ｆ２…実空間上の補正後の入力画像、ｇ２…実空間上の補正後の出力画像、ＤＳ…差分値としての差分スペクトル、Ｎｚ…画像ノイズ、ＨＶ…評価値、ＤＶ…差分値、ｆｒｅｑ…空間周波数、ｕ…ｘ方向の空間周波数、ｖ…ｙ方向の空間周波数、ｒ…周波数空間での原点からの距離、Θ…周波数空間での水平方向からの傾きを示す角度、Ｍ…入力画像のｘ方向の画素数、Ｎ…入力画像のｙ方向の画素数。
【図１】
2006113774.tif 000005
【図２】
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【図３】
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【図４】
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