(57)【要約】【課題】  画像の品質（画質）を容易に、かつ、精度良く、異常画像の一つであるボソツキを定量化して評価することが可能となる画像評価装置、画像評価方法及びその記録媒体を提供する。【解決手段】  画像形成装置２０から出力された被評価画像の評価用パターンを画像入力部３で画像データとして読み取り、ユークリッド距離算出部６でユークリッド距離を算出する。次に、最大値算出部７で、ユークリッド距離算出部６から得られた全てのユークリッド距離から、画像特徴量の周辺部に点在しているノイズ画素成分を除いた最大値を算出する。算出された被評価画像の画像特徴量の最大値を、評価部８に予め記憶されている主観評価結果（主観評価点）との線形関係から評価して、この画質の評価結果を評価結果出力部から出力する。【選択図】  図３
2006174182.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像形成装置において形成された評価対象である被評価画像を画像データとして読み取る画像入力手段と、
前記被評価画像に対する評価を決定するための評価基準を記憶する記憶手段と、
前記画像データを構成する少なくとも二つの画素データを基に、該画素データに対応する座標間のユークリッド距離を算出する算出手段と、
所定のしきい値と、前記算出手段で算出された前記ユークリッド距離とを比較し、小さい方を選択する選択手段と、
前記評価基準と、前記しきい値及び前記ユークリッド距離のうち前記選択手段により選択された一方とに基づき、前記被評価画像の特徴量を検出する検出手段とを有し、
前記特徴量に基づいて前記被評価画像の画質を評価することを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記しきい値は、ユーザが設定可能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】
前記画像データにおける所定の色空間を、任意の色空間に変換する色変換手段をさらに有することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記色変換手段は、前記画像データにおける所定の色空間をＲＧＢの色空間に変換するＲＧＢ変換手段であることを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記色変換手段は、前記画像データにおける所定の色空間をＸＹＺの色空間に変換するＸＹＺ変換手段であることを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項６】
前記色変換手段は、前記画像データにおける所定の色空間をＣＩＥＬ＊Ａ＊Ｂ＊の色空間に変換するＣＩＥＬ＊Ａ＊Ｂ＊変換手段であることを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項７】
画像形成装置において形成された評価対象である被評価画像を画像データとして読み取り、
前記画像データを構成する少なくとも二つの画素データを基に、該画素データに対応する座標間のユークリッド距離を算出し、
所定のしきい値と、前記算出手段で算出された前記ユークリッド距離とを比較して、小さい方を選択し、
予め記憶された被評価画像に対する評価基準の値と、前記しきい値及び前記ユークリッド距離のうち選択された一方とに基づき、被評価画像の特徴量を検出して、
前記特徴量に基づいて前記被評価画像の画質を評価することを特徴とする画像評価方法。
【請求項８】
前記しきい値は、ユーザが設定可能であることを特徴とする請求項７に記載の画像評価方法。
【請求項９】
前記画像データにおける所定の色空間を、任意の色空間に変換する色変換工程をさらに有することを特徴とする請求項７又は８に記載の画像評価方法。
【請求項１０】
前記色変換工程は、前記画像データにおける所定の色空間をＲＧＢの色空間に変換するＲＧＢ変換工程であることを特徴とする請求項９に記載の画像評価方法。
【請求項１１】
前記色変換工程は、前記画像データにおける所定の色空間をＸＹＺの色空間に変換するＸＹＺ変換工程であることを特徴とする請求項９に記載の画像評価方法。
【請求項１２】
前記色変換工程は、前記画像データにおける所定の色空間をＣＩＥＬ＊Ａ＊Ｂ＊の色空間に変換するＣＩＥＬ＊Ａ＊Ｂ＊変換工程であることを特徴とする請求項９に記載の画像評価装置。
【請求項１３】
画像形成装置において形成された評価対象である被評価画像を画像データとして読み取り、
前記画像データを構成する少なくとも二つの画素データを基に、該画素データに対応する座標間のユークリッド距離を算出し、
所定のしきい値と、前記算出手段で算出された前記ユークリッド距離とを比較して、小さい方を選択し、
予め記憶された被評価画像に対する評価基準の値と、前記しきい値及び前記ユークリッド距離のうち選択された一方とに基づき、被評価画像の特徴量を検出して、
前記特徴量に基づいて前記被評価画像の画質を評価することを画像評価装置に実行させるため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、複写機やプリンタなどの画像形成装置で形成された画像の品質（画質）を評価する画像評価装置、画像評価方法及び該画像評価装置に適用可能なプログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子写真方式で画像を形成するプロセスにおいて、転写不良等により、本来転写されるべき箇所が完全に転写されずにできる画像の抜けは「ボソツキ」と呼ばれている。これは、画像形成における異常画像の一種で、画像の劣化要因となっている。
この「ボソツキ」による画像の、画質の良否判定は目視検査による方法で行われており、目視検査において限界見本や階級見本を用意し、ランク見本に基づきランク付けを行う官能的な評価となっている。
【０００３】
このように、限界見本や階級見本を用意して行う目視による評価方法では、定量的な評価基準がなく、官能的な評価のため個人差、環境、体調等によって評価結果がばらつくことが多く、問題となっている。また、長時間に渡って評価を行うため、目を酷使することになり、検査員の負担が非常に大きいという問題があった。
【０００４】
上記の問題を解決する発明として、簡単な処理で、的確に粒状性の評価を行うことができる画質評価装置及び画質評価方法を提供するもの（例えば、特許文献１参照）や、最終印刷物の画質の調整が容易な、画像読み取り系および印刷系を含む印写装置を提供するもの（例えば、特許文献２参照）などがある。
【特許文献１】特開平１１−１６４０８１号公報
【特許文献２】特開平９−００９０８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記の文献には、以下に述べる問題がある。
【０００６】
特許文献１に記載のボソツキ評価方法は、横ライン画像の印刷物を画像読み取り系を介して読み取る。これは、読み取った画像を二値化し、この二値画像の横線の途切れた数をカウントし、ボソツキ量とする方法である。この方法では、カラー画像特有のベタ画像パターンに現われるボソツキの良否を評価することはできない。また、カラー画像の評価においても精度よく定量化することはできないという問題があった。
【０００７】
また、特許文献２に記載の画質評価方法では、ドット画像を対象とした二値化処理に基づいているため、やはり単色ベタ画像や色剤を重ね合わせた時の２次色ベタ画像は評価できないという問題があった。
【０００８】
本発明は上記問題点を鑑みてなされたもので、大がかりなシステムや複雑な処理を必要とすることなく、画像形成装置で形成された２次色を含む任意色のベタ画像に対する画像の品質（画質）を容易に、かつ、精度良く、異常画像の一つであるボソツキを定量化して評価することが可能な画像評価装置、画像評価方法及びその記録媒体を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１に記載の発明は、画像形成装置において形成された評価対象である被評価画像を画像データとして読み取る画像入力手段と、前記被評価画像に対する評価を決定するための評価基準を記憶する記憶手段と、前記画像データを構成する少なくとも二つの画素データを基に、該画素データに対応する座標間のユークリッド距離を算出する算出手段と、所定のしきい値と、前記算出手段で算出された前記ユークリッド距離とを比較し、小さい方を選択する選択手段と、前記評価基準と、前記しきい値及び前記ユークリッド距離のうち前記選択手段により選択された一方とに基づき、前記被評価画像の特徴量を検出する検出手段とを有し、前記特徴量に基づいて前記被評価画像の画質を評価することを特徴とする。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像評価装置において、前記しきい値は、ユーザが設定可能であることを特徴とする。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像評価装置において、前記画像データにおける所定の色空間を、任意の色空間に変換する色変換手段をさらに有することを特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の画像評価装置において、前記色変換手段は、前記画像データにおける所定の色空間をＲＧＢの色空間に変換するＲＧＢ変換手段であることを特徴とする。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、請求項３に記載の画像評価装置において、前記色変換手段は、前記画像データにおける所定の色空間をＸＹＺの色空間に変換するＸＹＺ変換手段であることを特徴とする。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、請求項３に記載の画像評価装置において、前記色変換手段は、前記画像データにおける所定の色空間をＣＩＥＬ＊Ａ＊Ｂ＊の色空間に変換するＣＩＥＬ＊Ａ＊Ｂ＊変換手段であることを特徴とする。
【００１５】
請求項７に記載の発明は、画像形成装置において形成された評価対象である被評価画像を画像データとして読み取り、前記画像データを構成する少なくとも二つの画素データを基に、該画素データに対応する座標間のユークリッド距離を算出し、所定のしきい値と、前記算出手段で算出された前記ユークリッド距離とを比較して、小さい方を選択し、予め記憶された被評価画像に対する評価基準の値と、前記しきい値及び前記ユークリッド距離のうち選択された一方とに基づき、被評価画像の特徴量を検出して、前記特徴量に基づいて前記被評価画像の画質を評価することを特徴とする。
【００１６】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の画像評価方法において、前記しきい値は、ユーザが設定可能であることを特徴とする。
【００１７】
請求項９に記載の発明は、請求項７又は８に記載の画像評価方法において、前記画像データにおける所定の色空間を、任意の色空間に変換する色変換工程をさらに有することを特徴とする。
【００１８】
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の画像評価方法において、前記色変換工程は、前記画像データにおける所定の色空間をＲＧＢの色空間に変換するＲＧＢ変換工程であることを特徴とする。
【００１９】
請求項１１に記載の発明は、請求項９に記載の画像評価方法において、前記色変換工程は、前記画像データにおける所定の色空間をＸＹＺの色空間に変換するＸＹＺ変換工程であることを特徴とする。
【００２０】
請求項１２に記載の発明は、請求項９に記載の画像評価装置において、前記色変換工程は、前記画像データにおける所定の色空間をＣＩＥＬ＊Ａ＊Ｂ＊の色空間に変換するＣＩＥＬ＊Ａ＊Ｂ＊変換工程であることを特徴とする。
【００２１】
請求項１３に記載の発明は、画像形成装置において形成された評価対象である被評価画像を画像データとして読み取り、前記画像データを構成する少なくとも二つの画素データを基に、該画素データに対応する座標間のユークリッド距離を算出し、所定のしきい値と、前記算出手段で算出された前記ユークリッド距離とを比較して、小さい方を選択し、予め記憶された被評価画像に対する評価基準の値と、前記しきい値及び前記ユークリッド距離のうち選択された一方とに基づき、被評価画像の特徴量を検出して、前記特徴量に基づいて前記被評価画像の画質を評価することを画像評価装置に実行させるため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であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の画像評価装置、画像評価方法及びその記録媒体によれば、画像の品質（画質）を容易に、かつ、精度良く、異常画像の一つであるボソツキを定量化して評価することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明を好適に実施した実施形態を、図面を用いて説明する。
【００２４】
図１は、本実施形態における画像評価の流れを示す図である。
評価対象となる画像を画像形成装置２０から、被評価画像評価用パターンとして出力される。この出力・形成された被評価画像（ハードコピー、印刷物）の画質を、画像評価装置１にて評価することになる。
【００２５】
図２は、本実施形態の画像評価装置の構成を示すブロック図である。
本実施形態における画像評価装置１は、ＣＰＵ２と、画像入力部３と、メモリ４と、色変換部５と、ユークリッド距離算出部６と、最大値算出部７と、評価部８と、画像特徴量算出部９と、評価結果出力部１０と、画像バス１１とを備える。
【００２６】
ＣＰＵ２は装置全体の動作を制御する。画像入力部３は、ＣＣＤカメラやスキャナ、走査型ミクロ濃度計など被評価画像をＲＧＢデジタル信号として読み取る。メモリ４は、ＣＰＵ２のワークメモリとして使用されるとともに、画像入力部３から入力された画像データや計測した結果を格納する。色変換部５は、各画素のＲＧＢ画像データを色空間として、国際照明委員会（ＣＩＥ）が勧告しているＣＩＥＬＡＢ表色系（Ｌ、ａ、ｂ）色彩値などの物理量に変換する。画像特徴量算出部９は、評価対象となる被評価画像の画像特徴量を算出する。評価結果出力部１０は、評価結果をモニタやプリンタ、ファイル等に外部出力する。
【００２７】
また、画像特徴量算出部９はさらに、ユークリッド距離算出部６と、最大値算出部７と、評価部８とで構成される。
ユークリッド距離算出部６は、ＲＧＢ画像データの全画素またはその一部の各画素を起点とするユークリッド距離を算出する。最大値算出部７は、ユークリッド距離算出部６から得られた全てのユークリッド距離から、ノイズ除去手段により画像特徴量の周辺部に点在しているノイズ画素成分を除いた最大値を算出する。評価部８は、最大値算出部７から抽出された画像特徴量の最大値に基づいて、評価対象となる画像形成装置２０から出力される被評価画像の画質を評価する。
【００２８】
次に、本実施形態の画像評価装置の動作を図面を用いて説明する。図３は、本実施形態の画像評価装置の動作を示すフローチャートである。なお本実施形態では、被評価画像の画像データを、光の三原色であるＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）を用いたＲＧＢ画像データとして用いる。
【００２９】
まず、画像形成装置２０から出力された被評価画像の評価用パターンを画像入力部３でＲＧＢ画像データとして読み取る（ステップＳ１０１）。次に、読み取ったＲＧＢ画像データの画像特徴量を画像特徴量算出部９にて算出する。実際にはまず、ユークリッド距離算出部６でＲＧＢ画像データの全画素またはその一部の各画素を起点とするユークリッド距離を算出する（ステップＳ１０２）。
【００３０】
ここで、最大値算出部７で、ユークリッド距離算出部６から得られた全てのユークリッド距離から、画像特徴量の周辺部に点在している画素成分（ノイズ成分）を除いた最大値を算出する（ステップＳ１０３）。これは、画像特徴量の周辺に点在している画素成分のユークリッド距離を被評価画像の画像特徴量として含めてしまうと、点在しているだけの画素成分までが評価対象である画像特徴量として算出されることになってしまう。すなわち、実際にはボソツキ画像特徴量ではない部分までを、いわゆる誤差成分として含み、画像特徴量として算出してしまうことになるからである。
【００３１】
最大値算出部７において、上述した画像特徴量の周辺に点在している画素成分（ノイズ成分）を除去する方法としては、まず、ユークリッド距離算出部６で算出される、被評価画像の画像特徴量におけるユークリッド距離が必要となる。ちなみに、一般に知られているユークリッド距離の算出式としては、負でない整数ｎについて、ｎ個の実数の組全体の集合の２点ａ＝（ａ1，ａ2，・・・，ａn），ｂ＝（ｂ1，ｂ2，・・・，ｂn）間の距離は、以下の数式（１）を用いて表される。
【００３２】
【数１】
2006174182.tif 000003
【００３３】
ここで、上述したノイズ成分を除去する方法としては、被評価画像の画像特徴量におけるユークリッド距離を用いる。具体的には、下記の数式（２）を用いて表される。
【００３４】
【数２】
2006174182.tif 000004
【００３５】
数式（２）を用いて算出されたユークリッド距離は、画像特徴量の周辺に点在しているノイズ成分として表される。つまり、数式（２）によって算出されたユークリッド距離の値を除去するのである。なお、数式（２）におけるｘの値は、負でない整数であり、ユーザが設定可能である。
【００３６】
このようにして、最大値算出部７で算出された被評価画像の画像特徴量の最大値を、評価部８で評価する（ステップＳ１０４）。評価部８には、最大値算出部７で算出された被評価画像（ボソツキ画像）の画像特徴量の最大値と、主観評価結果（主観評価点）との線形関係が予め記憶されている。この線形関係は、図８に示されるような線形関係である。
評価部８は、最大値算出部７から画像特徴量の最大値が算出されると、ボソツキ画像の画像特徴量の最大値と主観評価結果（主観評価点）との線形関係から被評価画像の主観評価点を割り出す。最後に、この画質の評価結果を評価結果出力部から出力する（ステップＳ１０５）。
【００３７】
また、ボソツキによる画像の劣化量を測定するための被評価画像（評価用パターン）は、例えば、ブラック（Ｂ）、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）の各色毎に、全面ベタ画像パターンや、ベタ領域（ベタ画像の領域）と地肌領域（地肌画像の領域）とが交互に存在するチェッカーパターンや、ベタ領域パッチ部（ベタ画像の領域）が紙面上の任意な位置（上部、下部、左部・右部・中央部）に複数点在しているパターンなどを用いても構わない。
【００３８】
図４は、画像形成装置２０から出力された被評価画像にボソツキが発生した場合の全面ベタ出力画像を、画像入力部３で読み取った場合の一例を示す図である。
図４では、画像を形成している色材がシアンの場合を示している。例えば、画像入力部３の階調値が８ビットであれば、代表的な色彩値として、光の三原色であるＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）の値は、それぞれ（０，２５５，２５５）となる。
【００３９】
図５は、画像形成装置２０から出力された被評価画像を画像入力部３で読み取り、その画像データをグラフ化したものである。ここでは、被評価画像の画像データを、光の三原色であるＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）を用いてＲＧＢ画像としてデータ化し、その画像データをＲＧＢの色空間上に３次元グラフとして示している。
【００４０】
ＲＧＢの色空間上において、全画素またはその一部の各画素を起点とするユークリッド距離（ｄ１・・・・・ｄｎ（ｎは全画素数））をユークリッド距離算出部６で算出する。そして、算出されたユークリッド距離の中で、全ての画素間距離の中での最大値をボソツキ量として検出する。
【００４１】
図６および図７は、図５に示すＲＧＢの色空間上の３次元グラフを、被評価画像のボソツキのレベル（具合）に応じてより分かり易く示した図である。図６は、被評価画像のボソツキのレベルが高い（悪い）場合を示すグラフである。図７は、被評価画像のボソツキのレベルが低い（良い）場合を示す図である。
【００４２】
図６に示されるように、被評価画像のボソツキのレベルが悪い場合には、ＲＧＢの色空間上の画素分布（図６上の楕円で囲まれた部分）は広がることになる。逆に、図７に示されるように、被評価画像のボソツキのレベルが良い場合には、ＲＧＢの色空間上の画素分布が狭く密集してくることになる。
【００４３】
図８は、ユークリッド距離算出部６で得られたユークリッド距離の一例を示すヒストグラムである。このヒストグラムに表される線形関係が、予め評価部８に記憶されている。
図８において、横軸の距離に、ＲＧＢの色空間上の画素分布における画像特徴量が示されている。さらに、横軸の距離の最上部（右端）には、この画像特徴量の周辺に点在している画素成分のユークリッド距離がある。最大値算出部７において、この点在している画素成分までを画像特徴量の最大値として算出してしまうと、誤差成分を含むことになってしまう。
【００４４】
そこで、最大値算出部７において、上述した画像特徴量の周辺に点在している画素成分（ノイズ成分）を除去する。今回は、上述した数式（２）におけるｘの値を３に設定してノイズを除去した。図８において、楕円で示された範囲がノイズ成分である。実際には、ユークリッド距離として算出される２点間の画素の距離の中で、最小頻度かつ最小距離のものから最小頻度かつ最大距離のものまでを除去することがより好ましい。
【００４５】
なお、本実施形態では、画像入力部３から入力される画像データの色の単位をＲＧＢで定義し、ＲＧＢデジタル信号で定義される色空間上でのユークリッド距離を画像特徴量として説明した。しかし、本実施形態はこれに限定されるものではなく、一般に三刺激値と呼ばれる（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の値を用いるものや、人間の間隔により近い均等色空間の一種であるＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊等の、任意の表色系に変換した色空間にも適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本実施形態における画像評価の流れを示す図である。
【図２】本実施形態における画像評価装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態における画像評価装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】被評価画像にボソツキが発生した際の全面ベタ出力画像を読み取った場合の一例を示す図である。
【図５】被評価画像の画像データをＲＧＢ空間上にグラフ化した図である。
【図６】図５で示されたＲＧＢ空間上の、被評価画像のボソツキのレベルが高い（悪い）場合を示すグラフである。
【図７】図５で示されたＲＧＢ空間上の、被評価画像のボソツキのレベルが低い（良い）場合を示す図である。
【図８】ユークリッド距離算出部６で得られたユークリッド距離の一例を示すヒストグラムである。
【符号の説明】
【００４７】
１    画像評価装置
２    ＣＰＵ
３    画像入力部
４    メモリ
５    色変換部
６    ユークリッド距離算出部
７    最大値算出部
８    評価部
９    画像特徴量算出部
１０    評価結果出力部
１１    画像バス
２０    画像形形成装置
【図１】
2006174182.tif 000005
【図２】
2006174182.tif 000006
【図３】
2006174182.tif 000007
【図４】
2006174182.tif 000008
【図５】
2006174182.tif 000009
【図６】
2006174182.tif 000010
【図７】
2006174182.tif 000011
【図８】
2006174182.tif 000012