(57)【要約】【課題】  人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることができる画像評価装置を提供する。【解決手段】  画像評価装置（実施例１〜３の画像評価装置）は、光源からの光により表示エリア（ディルプレイの表示面やプロジェクタにより画像が投影される投影面）に表示される画像の品質を評価する画像評価装置であって、表示エリアにおける光の強度又は明度の分布を出力する手段と、該分布の周波数特性を算出する手段と、該周波数特性を視覚の周波数特性で補正する手段と、補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び上記分布から得られる第２の特徴量に基づいて画像の均一性に関する評価値を算出する手段と、を備える画像評価装置である。【選択図】図２
2018189473.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光源からの光により表示エリアに表示される画像の品質を評価する画像評価装置であって、
前記表示エリアにおける光の強度又は明度の分布を出力する手段と、
前記分布の周波数特性を算出する手段と、
前記分布の周波数特性を視覚の周波数特性で補正する手段と、
補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び前記分布から得られる第２の特徴量に基づいて前記画像の均一性の評価値を算出する手段と、を備える画像評価装置。
【請求項２】
前記第１の特徴量は、補正後の周波数特性の積分値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】
前記第２の特徴量は、前記分布の平均値であ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】
前記出力する手段は、前記強度の分布を計測する計測部を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記出力する手段は、
前記表示エリアにおける光の最大強度を決定する決定部と、
前記強度の分布を、前記最大強度を用いて前記明度の分布に変換する変換部と、を更に含む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】
前記決定部は、前記表示エリアに表示可能な最大強度の光で前記画像が表示されているときに前記計測部で計測される前記強度の分布の実測値に基づいて、前記最大強度を決定することを特徴とする請求項５に記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記決定部は、前記表示エリアに表示可能な最大強度の光で前記画像が表示されているときに前記計測部で計測される前記強度である第１の強度と、前記表示エリアに表示可能な最小強度の光で前記画像が表示されているとき又は前記光源が消灯しているときに前記計測部で計測される前記強度である第２の強度に基づいて、前記最大強度を決定することを特徴とする請求項５又は６に記載の画像評価装置。
【請求項８】
前記表示エリアに表示可能な最小強度の光で前記画像が表示されているとき又は前記光源を消灯しているときに前記計測部で計測される前記強度の分布を用いて、前記出力する手段から出力された前記分布を補正する手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の画像評価装置。
【請求項９】
光源からの光により表示エリアに表示される画像の品質を評価する画像評価方法であって、
前記表示エリアにおける光の強度分布を計測する工程と、
前記強度分布の周波数特性を算出する工程と、
前記強度分布の周波数特性を視覚の周波数特性で補正する工程と、
補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び前記強度分布から得られる第２の特徴量に基づいて、前記画像の均一性を評価する工程と、を含む画像評価方法。
【請求項１０】
光源からの光により表示エリアに表示される画像の品質を評価する画像評価方法であって、
前記表示エリアにおける光の強度分布を計測する工程と、
前記強度分布を明度分布に変換する工程と、
前記明度分布の周波数特性を算出する工程と、
前記明度分布の周波数特性を視覚の周波数特性で補正する工程と、
補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び前記明度分布から得られる第２の特徴量に基づいて、前記画像の均一性を評価する工程と、を含む画像評価方法。
【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方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、表示エリア（例えばディスプレイの表示面）に表示された画像の品質（特に均一性）を評価する装置の開発が盛んに行われている（例えば特許文献１参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１に開示されている装置では、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることに関して改善の余地があった。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、光源からの光により表示エリアに表示される画像の品質を評価する画像評価装置であって、前記表示エリアにおける光の強度又は明度の分布を出力する手段と、前記分布の周波数特性を算出する手段と、前記分布の周波数特性を視覚の周波数特性で補正する手段と、補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び前記分布から得られる第２の特徴量に基づいて前記画像の均一性の評価値を算出する手段と、を備える画像評価装置である。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】実施例１の画像評価装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】実施例１の画像評価装置の演算部の機能を説明するための図である。
【図３】実施例１の画像評価装置の制御フローを示すフローチャートである。
【図４】実施例１の画像評価装置の周波数特性補正部及び評価値算出部におけるデータ処理を説明するための図である。
【図５】実施例２の画像評価装置の演算部の機能を説明するための図である。
【図６】実施例２の画像評価装置の制御フローを示すフローチャートである。
【図７】実施例２の画像評価装置において最大強度を取得する際のデータの流れを示す図である。
【図８】実施例２の最大強度取得処理を示すフローチャートである。
【図９】実施例３の画像評価装置において最大強度を取得する際のデータの流れを示す図である。
【図１０】実施例３の最大強度取得処理を示すフローチャートである。
【図１１】実施例３の画像評価装置の演算部の機能を説明するための図である。
【図１２】実施例３の強度分布計測処理を示すフローチャートである。
【図１３】図１３（ａ）〜図１３（ｃ）は、それぞれ従来技術、実施例１、実施例２の均一性評価値と主観評価値の相関関係について説明するための図である。
【図１４】図１４（ａ）及び図１４（ｂ）は、従来の均一性評価法について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。
≪実施例１≫
図１には、一実施形態の実施例１の画像評価装置１０１のハードウェア構成が示されている。実施例１は、暗室内など、外乱光が少ない条件での使用を想定している。画像評価装置１０１は、例えば画像表示装置１００の製造過程において表示画像の品質を検査、評価するために用いられる。
【０００８】
画像表示装置１００は、評価対象となるディスプレイである。実施例１ではディスプレイを評価対象としているが、評価対象は例えばプロジェクタ等の他の画像表示装置でも良い。画像表示装置１００には、外部から画像情報が入力されており、その表示面全域に例えば白色等の評価パターンが表示される。
なお、ディスプレイとしては、例えば液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＥＬ（エレクトロルミネッセンス）ディスプレイ等が挙げられる。プロジェクタとしては、光源（例えば半導体レーザ）からの光を走査して画像を表示する走査型であっても良いし、非走査型であっても良い。非走査型のプロジェクタとしては、光源からの光を液晶パネルに照射して画像を表示するものや、光源としてのプラズマパネルや有機ＥＬパネルを発光させて画像を表示するものが挙げられる。
【０００９】
画像評価装置１０１は、計測部１０２と演算部１０３を含む。計測部１０２と演算部１０３は、データ通信用のケーブルで接続されている。
【００１０】
計測部１０２は、画像表示装置１００の表示面の輝度を計測する。ここでは、計測部１０２として、二次元色彩輝度計を用いる。実施例１では、光の強度の尺度として、輝度を用いる。二次元色彩輝度計は、計測範囲内の輝度の二次元分布を計測する機能を有する。二次元色彩輝度計の解像度は、評価対象の画像評価装置１０１が表示できる解像度より高いことが望ましい。なお、計測部として、例えばモノクロやＲＧＢのデジタルデータを出力するデジタルカメラや、光の強度を電圧に変換する光電変換素子など、輝度以外の尺度で光の強度分布を計測する装置を用いても良い。
【００１１】
演算部１０３は、データを演算するＣＰＵ（中央演算装置）１０４と、ＣＰＵ１０４で処理するデータを一時的に保持する一次メモリ１０５（例えばＲＡＭ）と、解析結果や計測部１０２での計測結果のデータを記憶する記憶装置１０６と、表示用の映像を処理し画像表示装置１００に画像情報を出力するＧＰＵ１０７とを有する。なお、図１では、画像情報はＧＰＵ１０７から出力されるものとしているが、ＧＰＵ１０７の代わりに例えば別途ＰＣを用意するなど、画像評価装置１０１以外の画像情報を出力する手段を用いても良い。
【００１２】
図２には、演算部１０３の機能ブロック及び演算部１０３におけるデータの流れが示されている。演算部１０３は、図２に示されるように、周波数特性算出部２０１、人間の視覚の周波数特性（ＶＴＦ）のデータを保持する情報保持部２０２、周波数特性補正部２０３及び評価値算出部２０４を有する。周波数特性算出部２０１、周波数特性補正部２０３及び評価値算出部２０４は、ＣＰＵ１０４によって実現される。情報保持部２０２は、記憶装置１０６によって実現される。記憶装置１０６としては、例えばＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等が挙げられる。
【００１３】
また、評価時に画像表示装置１００に表示させる画像である評価パターンとして、表示面全域が同じ信号値となるパターンを用いる。例えば、画像表示装置１００が表示できる画像が、ＲＧＢ各チャンネルが符号無し８ビットのビット深度を有する２４ビットカラー画像であれば、表示面全域が最大強度（（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５））や、全面が中間調（（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１２８，１２８，１２８）など）、表示面全域が青（（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，２５５）など）や、他のパターンを用いても良い。
【００１４】
以下に、実施例１の画像評価装置１０１で行われる画像評価処理１を、図３を参照して説明する。図３のフローチャートは、計測部１０２で実行される計測ならびにＣＰＵ１０４によって実行される処理アルゴリズムに対応している。
【００１５】
最初のステップＳ３００では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を計測する。
【００１６】
次のステップＳ３０１では、評価値算出部２０４が、計測された強度分布の平均値を算出する。
【００１７】
次のステップＳ３０２では、周波数特性算出部２０１が、計測された強度分布に対して、離散フーリエ変換等の処理を行ない、周波数特性を算出する。
【００１８】
次のステップＳ３０３では、情報保持部２０２が保持しているＶＴＦの情報を読み出し、周波数特性補正部２０３に引き渡す。
【００１９】
次のステップＳ３０４では、周波数特性補正部２０３が、ステップＳ３０２で得られた周波数特性に対してＶＴＦを乗算することで、人間の視覚の周波数特性での補正を行なう。
【００２０】
次のステップＳ３０５では、評価値算出部２０４が、ステップＳ３０４で補正された周波数特性の積分値を算出する。
【００２１】
最後のステップＳ３０６では、ステップＳ３０１で算出した強度分布の平均値及びステップＳ３０５で算出した周波数特性の積分値から、均一性評価値を算出する。以下に、その算出法の詳細について説明する。
【００２２】
図４には、周波数特性補正部２０３及び評価値算出部２０４におけるデータ処理が示されている。
【００２３】
周波数特性補正部２０３は、強度分布の周波数特性と、人間の視覚特性を表す視覚伝達関数（人間の視覚の周波数特性）ＶＴＦ（Ｖｉｓｕａｌ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を乗算して、補正された周波数特性を得る。
【００２４】
評価値算出部２０４は、補正された周波数特性の積分値（図４中の斜線部）を算出するとともに強度分布から平均強度を算出し、算出した積分値及び平均強度から、均一性評価値を算出する。
【００２５】
均一性評価値の算出には、例えば非特許文献（Imakawa, S., Hino, M., Kagitani, K., “Noise Evaluation Method for Halftone Color Image”, Ricoh Technical Report No.23, September,53−59 (1997).）を参考に、次の（１）式を用いる。
均一性評価値＝ｐ１×ｅｘｐ(ｐ２×平均強度)×積分値＋ｐ３・・・（１）
上記（１）式中のｐ１、ｐ２、ｐ３は、実験により求めたパラメータである。
なお、均一性評価値が大きくなるほど、画像の均一性は悪くなる。
【００２６】
≪実施例２≫
実施例２は、実施例１で示した均一性評価値を、明度に変換することで、より人間の主観に合うように精度を高める実施例である。
実施例２の画像評価装置のハードウェア構成は、実施例１と同じであるため、説明を省略する。
図５には、実施例２の演算部１０３Ａの機能ブロック及び演算部１０３Ａにおけるデータの流れが示されている。
【００２７】
実施例２の演算部１０３Ａは、実施例１の演算部１０３の構成に加えて、色変換部２０５と最大強度決定部２０６を含む。色変換部２０５はＧＰＵ１０７によって実現され、最大強度決定部２０６はＣＰＵ１０４によって実現される。
【００２８】
最大強度決定部２０６は、画像表示装置１００が表示面に表示可能な最大強度の画像を形成する光の強度である最大強度を取得する。最大強度の取得方法は、後に説明する方法を用いることが望ましいが、例えば他の計測器で計測した最大強度の値をユーザが手入力する等の方法を取っても良い。
【００２９】
色変換部２０５は、強度分布と最大強度決定部２０６で取得した最大強度を用いて、強度分布を明度分布に変換する。実施例１及び実施例２では、光の強度の尺度として、輝度を用いる。輝度から明度への変換は、次の（２）式を用いる。
【数１】
2018189473.tif 000003
上記（２）式中のＬ＊は明度、Ｙは輝度、Ｙ０は最大輝度を表す。
【００３０】
そして、実施例１と同様に、得られた明度分布を周波数特性算出部２０１で周波数特性に変換し、該周波数特性に対して周波数特性補正部２０３でＶＴＦによる補正（ＶＴＦを乗じる補正）を行ない、評価値算出部２０４で均一性評価値を算出する。
【００３１】
評価値算出部２０４では、補正された周波数特性の積分値に加え、平均明度を算出する。これらを用いて、次の（３）式で均一性評価値を算出する。
均一性評価値＝ｐ４×ｅｘｐ（ｐ５×平均明度）×積分値+ｐ６・・・（３）
上記（３）式中のｐ４、ｐ５、ｐ６は、実験により求めたパラメータである。
【００３２】
以下に、実施例２の画像評価装置で行われる画像評価処理２を、図６を参照して説明する。図６のフローチャートは、計測部１０２で実行される計測ならびにＣＰＵ１０４によって実行される処理アルゴリズムに対応している。
【００３３】
最初のステップＳ４００では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を計測する。
【００３４】
次のステップＳ４０１では、最大強度決定部２０６が、画像表示装置１００の最大強度を決定する。決定方法として、例えば後述する図７に記載の方法を用いる。
【００３５】
次のステップＳ４０２では、ステップＳ４０１で決定された最大強度を用いて、強度分布を明度分布に変換する。変換式として、例えば上記（２）式を用いる。
【００３６】
次のステップＳ４０３では、評価値算出部２０４が、計測された明度分布の平均値を算出する。
【００３７】
次のステップＳ４０４では、周波数特性算出部２０１が、計測された明度分布に対して、離散フーリエ変換等の処理を行ない、周波数特性を算出する。
【００３８】
次のステップＳ４０５では、情報保持部２０２が保持しているＶＴＦの情報を読み出し、周波数特性補正部２０３に引き渡す。
【００３９】
次のステップＳ４０６では、周波数特性補正部２０３が、ステップＳ４０４で得られた周波数特性に対してＶＴＦを乗算することで、人間の視覚の周波数特性での補正を行なう。
【００４０】
次のステップＳ４０７では、評価値算出部２０４が、ステップＳ４０６で補正された周波数特性の積分値を算出する。
【００４１】
最後のステップＳ４０８では、ステップＳ４０３で算出した明度分布の平均値及びステップＳ４０７で算出した周波数特性の積分値から、均一性評価値を算出する。算出法としては、例えば図４で説明したものを用いる。
【００４２】
図７には、最大強度決定部２０６の機能ブロック及び最大強度を取得する際のデータの流れが示されている。
【００４３】
最大強度決定部２０６は、図７に示されるように、最大強度取得部５０１及び画像出力部５００を含む。
なお、最大強度決定部２０６において、画像出力部５００は必須の構成要素ではないが、構成要素として含まれていることが好ましい。
画像出力部５００を構成要素に含まない場合は、例えばＰＣ等の外部機器を別途用意して、この外部機器から画像情報を出力して画像表示装置１００に画像を表示させても良い。
【００４４】
また、画像出力部５００は、画像表示装置１００に対して画像情報として、最大強度計測パターンのデータを出力する。最大強度計測パターンは、画像表示装置１００が表示できる最大強度となる領域（以下、最大強度領域）を含む。
例えば、画像評価装置１００が、ＲＧＢ各チャンネルが符号無し８ビットのビット深度を有する２４ビットカラー画像を表示可能であれば、最大強度となる信号は（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２５５、２５５、２５５）である。最大強度領域は、画像表示装置１００の表示面全域に表示することが望ましいが、一部のみでも良い。
【００４５】
画像表示装置１００は、最大強度計測パターンのデータが入力されると最大強度計測パターンを画像として表示する。
【００４６】
計測部１０２は、画像表示装置１００に表示された最大強度計測パターンの強度分布を計測する。
【００４７】
最大強度取得部５０１は、計測された強度分布の中から最大強度領域を検出し、その領域内の強度の最大値を最大強度として取得する。
【００４８】
以下に、実施例２の最大強度決定部２０６における処理（最大強度取得処理）を、図８を参照して説明する。図８のフローチャートは、ＣＰＵ１０４によって実行される処理アルゴリズムに対応している。
【００４９】
最初のステップＳ６００では、画像出力部５００が、画像表示装置１００に対して最大強度計測パターンのデータを出力する。
【００５０】
次のステップＳ６０１では、画像表示装置１００が、入力された最大強度計測パターンのデータに基づいて最大強度計測パターンを表示する。
【００５１】
次のステップＳ６０２では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の強度分布（輝度分布）を計測する。
【００５２】
最後のステップＳ６０３では、最大強度取得部５０１が、計測された強度分布の中から最大強度領域を検出し、その領域内の強度の最大値を最大強度として取得する。
【００５３】
≪実施例３≫
実施例３は、外乱光の影響が大きい環境で評価を行なう場合の実施例である。
【００５４】
実施例３は、実施例２をベースに、外乱光による影響を補正する機能を追加する。追加する機能は、最大強度取得時の外乱光による影響の補正と強度分布取得時の外乱光による影響の補正の２点である。他の処理は実施例２と同一であるため、これら２点に絞って説明する。
【００５５】
図９には、実施例３の最大強度決定部２０６において最大強度を取得する際のデータの流れが示されている。
【００５６】
実施例３の画像評価装置のハードウェア構成は、実施例１、２と同様である。
実施例３では、画像出力部７００から出力される画像が、最大強度計測パターンに加えて、外乱光計測パターンを含む。外乱光計測パターンは、画像表示装置１００が表示できる最小強度の画像を形成する光の強度（最小強度）となる領域（以下、最小強度領域）を含む。例えば、画像表示装置１００が、ＲＧＢ各チャンネルが符号無し８ビットのビット深度を有する２４ビットカラー画像を表示可能であれば、最小強度となる信号は（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０、０、０）である。外乱光計測パターンは、画像表示装置１００の表示面全域に表示することが望ましいが、表示面の一部でも良い。
【００５７】
さらに精度良く外乱光の影響を補正するために、外乱光計測パターンを表示する代わりに、画像表示装置の照明用光源（ディスプレイの場合はバックライト、プロジェクタの場合はＬＥＤアレイなど）を消灯状態にし、強度分布を計測しても良い。このとき、照明用光源を消灯する方法として、たとえば手動で画像表示装置の電源を切っても良い。
【００５８】
以下に、実施例３の最大強度決定部２０６における処理（最大強度取得処理）を、図１０を参照して説明する。図１０のフローチャートは、ＣＰＵ１０４によって実行される処理アルゴリズムに対応している。
【００５９】
最初のステップＳ８００では、画像出力部７００が、画像表示装置１００に対して最大強度計測パターンのデータを出力する。
【００６０】
次のステップＳ８０１では、画像表示装置１００が、入力された最大強度計測パターンのデータに基づいて最大強度計測パターンを表示する。
【００６１】
次のステップＳ８０２では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を取得する。
【００６２】
次のステップＳ８０３では、最大強度算出部７０２が、最大強度計測パターンの強度分布から最大値を抽出し、該最大値を第１の強度として保持する。
【００６３】
次のステップＳ８０４では、画像出力部７００が、画像表示装置１００に対して外乱光計測パターンのデータを出力する。
【００６４】
次のステップＳ８０５では、画像表示装置１００が、入力された外乱光計測パターンのデータに基づいて外乱光計測パターンを表示する。
【００６５】
次のステップＳ８０６では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を取得する。
【００６６】
次のステップＳ８０７では、最大強度算出部７０２が、外乱光計測パターンの強度分布から、最大強度計測パターンの第１の強度の箇所と同じ箇所の強度（輝度）を取得し、これを第２の強度として保持する。
【００６７】
最後のステップＳ８０８では、最大強度算出部７０２が、ステップＳ８０３で得られた第１の強度からステップＳ８０７で得られた第２の強度を減算し、得られた値を最大強度として取得する。
【００６８】
図１１には、実施例３の演算部１０３Ｂの機能ブロック及び演算部１０３Ｂにおけるデータの流れが示されている。
【００６９】
画像出力部２０７は、画像表示装置１００に対して、評価パターン及び図９において説明した外乱光計測パターンの２種類を出力する。画像出力部２０７に代えて、例えばＰＣ等の外部機器を用いても良い。この場合、外部機器から評価パターン及び外乱光計測パターンを出力する。
【００７０】
評価パターンとして、画像表示装置１００の表示面全域が同じ信号値となるパターンを用いる。例えば、画像表示装置１００の表示面のＲＧＢ各チャンネルが符号無し８ビットのビット深度を有する２４ビットカラー画像を表示可能であれば、表示面全域が最大強度（（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２５５、２５５、２５５））や、全面が中間調（（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（１２８、１２８、１２８）など）、全面が青（（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０、０、２５５）など）や、他のパターンを用いても良い。
【００７１】
以下に、実施例３における強度分布計測処理を、図１２を参照して説明する。図１２のフローチャートは、ＣＰＵ１０４によって実行される処理アルゴリズムに対応している。
【００７２】
最初のステップＳ９００では、画像出力部２０７が、画像表示装置１００に対して評価パターンのデータを出力する。
【００７３】
次のステップＳ９０１では、画像表示装置１００が、入力された評価パターンのデータに基づいて評価パターンを表示する。
【００７４】
次のステップＳ９０２では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を、第１の強度分布として取得する。
【００７５】
次のステップＳ９０３では、画像出力部２０７が、画像表示装置１００に対して外乱光計測パターンのデータを出力する。
【００７６】
次のステップＳ９０４では、画像表示装置１００が、入力された外乱光計測パターンのデータに基づいて外乱光計測パターンを表示する。
【００７７】
次のステップＳ９０５では、計測部１０２が、画像表示装置１００の表示面の光の強度分布（輝度分布）を、第２の強度分布として取得する。
【００７８】
最後のステップＳ９０６では、外乱光補正部２０８が、ステップＳ９０２で得られた第１の強度分布から、ステップＳ９０５で得られた第２の強度分布を減算することで、外乱光の影響を補正した強度分布を得る。
【００７９】
ステップＳ９０６で得られた、外乱光の影響を補正した強度分布は、図６のステップＳ４０２に入力され、図６のフローによって均一性評価値が算出される。
なお、外乱光計測パターンの出力から第２の強度分布の計測まで（ステップＳ９０３〜Ｓ９０５）は、評価パターンの出力（ステップＳ９００）の前に実施しても良い。
【００８０】
≪実施形態の効果≫
図１３には、上記実施形態及び従来技術（特許第５８６７２６８号）それぞれの手法で算出された均一性評価値の評価精度が示されている。図１３（ａ）〜図１３（ｃ）の各グラフの縦軸は主観評価値であり、強度ムラの程度が異なるサンプルをプロジェクタで表示したものを評価者が観察して、点数付けしたものである。横軸は、上記サンプルに対して各評価法を用いて算出した均一性評価値である。平均強度はＡ、Ｂ、Ｃの順に上がり、Ｃが最も平均強度が高い。
【００８１】
図１３（ａ）に示される従来技術では、平均強度（平均輝度）によってばらつきが生じており、評価精度が低いといえる。
これに対して、図１３（ｂ）に示される実施例１及び図１３（ｃ）に示される実施例２の結果は、平均強度によるばらつきが低減されており、評価精度が高いといえる。
【００８２】
さらに、図１３（ｂ）に示される実施例１と比較して図１３（ｃ）に示される実施例２は、主観評価値に対する線形性が高い。主観評価値に対する線形性が高いと、均一性評価値の差が、そのまま人間の感じる均一性の程度の違いを表すようになる。例えば、複数の機種の均一性を比較する場合は、図１３（ｃ）に示される実施例２の有用性が高いといえる。
【００８３】
以上説明した本実施形態の画像評価装置（実施例１〜３の画像評価装置）は、光源からの光により表示エリア（ディルプレイの表示面やプロジェクタにより画像が投影される投影面）に表示される画像の品質を評価する画像評価装置であって、表示エリアにおける光の強度又は明度の分布を出力する手段と、該分布の周波数特性を算出する手段と、該周波数特性を視覚の周波数特性で補正する手段と、補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び上記分布から得られる第２の特徴量（例えば強度分布又は明度分布の平均）に基づいて、画像の均一性に関する評価値を算出する手段と、を備える画像評価装置である。
【００８４】
この場合、平均強度（平均輝度）が変化した場合においても人間の主観に応じた評価値を算出できる。
この結果、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることができる。
【００８５】
一方、特許文献１（特許第５８６７２６８号公報）には、最適な視覚特性での評価を行うことができ、人の視覚による主観評価と整合のとれた正確で信頼性の高い画像品質評価を行う目的で、色及び輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、輝度むら評価パラメータ、検査対象の全領域に対する彩度エッジ領域の面積率である彩度エッジ面積率、検査対象の全領域に対する色むら領域の面積率である色むら面積率の３つの評価パラメータを算出する算出部と、算出された評価パラメータを用いてむら検査を行う検査部とを備えた構成が開示されている。
しかし、特許文献１では、画像の平均輝度が考慮されていないため、平均輝度が異なる複数の評価対象の均一性評価値を比較した際の比較結果と、人間が主観的に感じるムラの程度との間の相関が低いことが懸念される。
すなわち、特許文献１では、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることに関して改善の余地があった。
【００８６】
また、第１の特徴量は、補正後の周波数特性の積分値であることが好ましい。補正後の周波数特性の積分値は、周波数毎のムラの強度を全て足し合わせた値となるため、画像に含まれる全ての周波数のムラを評価対象とすることができる。
なお、補正後の周波数特性に対して逆フーリエ変換を行うことで、二次元の強度分布に戻し、この強度分布の標準偏差あるいは分散値を求めて第１の特徴量としても良い。
【００８７】
また、第２の特徴量は、上記分布の平均値であることが好ましい。この場合、光の強度又は明度の平均が変化した場合においても、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることができる。
なお、第２の特徴量は、上記分布の中央値であっても良い。
また、出力する手段は、上記強度の分布を計測する計測部を含むことが好ましい。
【００８８】
また、出力する手段は、表示エリアにおける光の最大強度を決定する決定部と、上記強度の分布を、最大強度を用いて明度の分布に変換する変換部と、を更に含むことが好ましい。この場合、様々なコントラスト（振幅）のムラに対して、人の主観に合った計測量に基づいた評価ができるので、評価精度を向上することができる。
【００８９】
また、決定部は、表示エリアに表示可能な最大強度の光で画像が表示されているときに計測部で計測される強度の分布の実測値に基づいて、最大強度を決定することが好ましい。この場合、画像表示装置間の最大強度の個体差も考慮した評価を行うことができる。
【００９０】
また、決定部は、表示エリアに表示可能な最大強度の光で画像が表示されているときに計測部で計測される強度である第１の強度と、表示エリアに表示可能な最小強度の光で画像が表示されているとき又は光源が消灯しているときに計測部で計測される強度である第２の強度に基づいて、最大強度を決定することが好ましい。この場合、最大強度を得る際に、評価環境の外乱光の影響を補正することができる。
【００９１】
また、表示エリアに表示可能な最小強度の光で画像が表示されているとき又は光源を消灯しているときに計測部で計測される強度の分布を用いて、出力する手段から出力された上記分布を補正する手段を更に備えることが好ましい。この場合、評価したい強度分布から、評価環境の外乱光の影響を補正することができる。
【００９２】
また、本実施形態の画像評価方法は、第１の観点からすると、光源からの光により表示エリアに表示される画像の品質を評価する画像評価方法であって、表示エリアにおける光の強度分布を計測する工程と、強度分布の周波数特性を算出する工程と、強度分布の周波数特性を視覚の周波数特性で補正する工程と、補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び強度分布から得られる第２の特徴量（例えば強度分布又は明度分布の平均）に基づいて、画像の均一性を評価する工程と、を含む画像評価方法である。
【００９３】
また、本実施形態の画像評価方法は、第２の観点からすると、光源からの光により表示エリアに表示される画像の品質を評価する画像評価方法であって、表示エリアにおける光の強度分布を計測する工程と、該強度分布を明度分布に変換する工程と、該明度分布の周波数特性を算出する工程と、明度分布の周波数特性を視覚の周波数特性で補正する工程と、補正後の周波数特性から得られる第１の特徴量及び明度分布から得られる第２の特徴量（例えば強度分布又は明度分布の平均）に基づいて、画像の均一性を評価する工程と、を含む画像評価方法である。
【００９４】
本実施形態の画像評価方法によれば、平均強度（平均輝度）が変化した場合においても人の主観に応じた評価値を算出できる。
この結果、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることができる。
【００９５】
また、上記実施形態では、評価対象の画像表示装置として、ディスプレイやプロジェクタを例に挙げたが、例えばヘッドアップディスプレイ、ヘッドマウントディスプレイ、プロンプタ等を用いることもできる。例えばヘッドアップディスプレイやヘッドマウントディスプレイを用いる場合、表示エリアは、虚像が表示される空間である。
【００９６】
また、上記実施形態の説明で用いた数値、形状等は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
【００９７】
以下に、発明者らが上記実施形態を発案するに至った思考プロセスを説明する。
【００９８】
例えばディスプレイやプロジェクタ等の画像表示装置の均一性評価法として、ＪＩＳ  Ｘ  ６９１１（データプロジェクタの仕様書様式）やＥＩＡＪ  ＥＤ−２５２２（マトリクス形液晶表示モジュール測定方法（バックライトを用いる液晶モジュール））において規定された手法が、既に知られている。
いずれの均一性評価法も、例えば図１４（ａ）及び図１４（ｂ）に示されるように表示領域内の９点（画面中心１点＋周囲８点。３点×３点に配置）の輝度あるいは照度の計測結果より、均一性評価値を算出している。
【００９９】
近年、ディスプレイやプロジェクタでは、照明に用いる光源の方式が切り替わりつつあり、高周波のムラが発生するようになってきた。
例えば、液晶ディスプレイでは、液晶パネルの背面にバックライトを配置し、光が液晶パネルを透過する際に光の強度を調整し、画像に階調を与えている。バックライトは、明るさにムラの無い面光源が望ましいが、現状では点光源であるＬＥＤなどの発光素子を複数並べたアレイに導光板，拡散板を組み合わせる構成をとっており、ＬＥＤの配置に応じた高周波のムラが発生する。
また、プロジェクタでは、光源が高圧水銀ランプからＬＥＤやレーザーダイオードといった光源に切り替わりつつある。プロジェクタでもムラが無い光源が望ましいが、光源として複数のＬＥＤやレーザーダイオードに導光板，拡散板を組み合わせる構成をとっており、高周波のムラが発生する。
しかし、図１４等に示される従来の規格化されている均一性評価法は、測定点の間隔よりも高周波のムラは評価できず、近年のディスプレイ，プロジェクタに対しては適切な評価が困難である。
【０１００】
また、従来技術は測定点の輝度、照度といった物理的な尺度のみを用いて均一性を評価している。
しかし、人の目の特性として、平均輝度が高くなるに従って輝度対比（２点の輝度比、例えばムラにより明るくなった領域と暗くなった領域との輝度比）の感度が高くなる傾向を示すことが、研究によって明らかになっている。
ディスプレイやプロジェクタなどでは、機種により平均輝度が異なる場合が多い。このとき、今までの均一性評価法のように、平均輝度を考慮せずに輝度差のみで均一性を評価すると、人の主観に合わない結果となる。
平均輝度が異なる複数の評価対象の均一性評価値を比較した際に、人間が主観的に感じるムラの程度との間の相関が低いことが懸念される。
すなわち、従来の画像評価技術では、人間の主観が反映された評価結果を安定的に得ることに関して改善の余地があった。
【０１０１】
そこで、発明者は、ディスプレイやプロジェクタの均一性評価において、低周波から高周波まで、様々な周波数のムラを評価可能であり、かつ平均輝度が変化した場合においても人の主観に応じた評価値を算出できる画像評価装置を提供することを目的として、上記実施形態を発案するに至った。
【符号の説明】
【０１０２】
１００…画像表示装置１００…画像評価装置、１０２…計測部（強度の分布を出力する手段）、１０３、１０３Ａ、１０３Ｂ…演算部、２０１…周波数特性算出部（周波数特性を算出する手段）、２０３…周波数特性補正部（補正する手段）、２０４…評価値算出部（評価値を算出する手段）、２０５…色変換部（明度の分布を出力する手段）、２０６…最大強度決定部（決定部）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１０３】
【特許文献１】特許第５８６７２６８号公報
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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