(57)【要約】【課題】周期性を有するハーフトーン画像の粒状性の画像評価について、主観的評価との好適な対応付けが可能な客観的評価を行うことができる画像評価装置及び画像評価方法を提供する。【解決手段】画像入力部１０から所定のハーフトーン画像が入力され、均等色空間成分算出部１１で、ハーフトーン画像の色空間が均等知覚色空間に変換される。次に、空間周波数成分算出部１３で、明度情報及び知覚色度情報を周波数変換してパワースペクトルが算出される。一方、ノイズ重畳処理部１２で、明度情報及び知覚色度情報にランダムノイズ情報が重畳される。さらに、網点周波数成分除去部１４で、パワースペクトルから所定の周波数成分を除去される。また、視覚特性乗算部１５で、このパワースペクトルに所定の空間周波数情報が乗算され、粒状性評価値算出部１６で、ハーフトーン画像の粒状性が評価される。【選択図】　図１
2004064689.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のハーフトーン画像を入力する入力手段と、
前記ハーフトーン画像の色空間を明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換する変換手段と、
前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルを算出する第１の周波数変換手段と、
前記明度情報及び前記知覚色度情報にランダムノイズ情報を重畳する重畳手段と、
前記ランダムノイズを重畳した前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルを算出する第２の周波数変換手段と、
前記第２のパワースペクトルと前記第１のパワースペクトルとの差分に基づいて、該第１のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去して第３のパワースペクトルを生成する除去手段と、
前記第３のパワースペクトルに所定の空間周波数情報を乗算して第４のパワースペクトルを生成する乗算手段と、
前記第４のパワースペクトルを用いて前記ハーフトーン画像の粒状性を評価する評価手段と
を備えることを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
所定のハーフトーン画像を入力する入力手段と、
前記ハーフトーン画像の色空間を明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換する変換手段と、
前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルを算出する第１の周波数変換手段と、
前記明度情報にランダムノイズ情報を重畳する重畳手段と、
前記ランダムノイズを重畳した前記明度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルを算出する第２の周波数変換手段と、
前記第１のパワースペクトルと前記第２のパワースペクトルとの差分に基づいて、該第１のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去して第３のパワースペクトルを生成する除去手段と、
前記第３のパワースペクトルに所定の空間周波数情報を乗算して第４のパワースペクトルを生成する乗算手段と、
前記第４のパワースペクトルを用いて前記ハーフトーン画像の粒状性を評価する評価手段と
を備えることを特徴とする画像評価装置。
【請求項３】
前記評価手段が、
前記第４のパワースペクトルから前記明度情報及び前記知覚色度情報に関する画像ノイズ量を算出するノイズ量算出手段と、
前記明度情報及び前記知覚色度情報に関する前記画像ノイズ量に所定の重み付けを行って粒状性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請求項１又は２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記所定の空間周波数特性が、人間の視覚の明度に関する空間周波数特性に基づく空間周波数情報であることを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記入力手段が、所定の画像形成装置において所定の媒体上に形成された前記ハーフトーン画像を読み取って入力することを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載の画像評価装置。
【請求項６】
前記変換手段が、前記ハーフトーン画像の色空間をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系又はＬ＊ｕ＊ｖ＊表色系に基づいて表現される均等知覚色空間に変換することを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記変換手段が、前記ハーフトーン画像の色空間を明度画像、色相画像及び彩度画像を含む色空間に変換することを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載の画像評価装置。
【請求項８】
所定のハーフトーン画像の色空間を明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換する変換工程と、
前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルを算出する第１の周波数変換工程と、
前記明度情報及び前記知覚色度情報にランダムノイズ情報を重畳する重畳工程と、
前記ランダムノイズを重畳した前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルを算出する第２の周波数変換工程と、
前記第２のパワースペクトルと前記第１のパワースペクトルとの差分に基づいて、該第１のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去して第３のパワースペクトルを生成する除去工程と、
前記第３のパワースペクトルに所定の空間周波数情報を乗算して第４のパワースペクトルを生成する乗算工程と、
前記第４のパワースペクトルを用いて前記ハーフトーン画像の粒状性を評価する評価工程と
を有することを特徴とする画像評価方法。
【請求項９】
所定のハーフトーン画像の色空間を明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換する変換工程と、
前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルを算出する第１の周波数変換工程と、
前記明度情報にランダムノイズ情報を重畳する重畳工程と、
前記ランダムノイズを重畳した前記明度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルを算出する第２の周波数変換工程と、
前記第１のパワースペクトルと前記第２のパワースペクトルとの差分に基づいて、該第１のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去して第３のパワースペクトルを生成する除去工程と、
前記第３のパワースペクトルに所定の空間周波数情報を乗算して第４のパワースペクトルを生成する乗算工程と、
前記第４のパワースペクトルを用いて前記ハーフトーン画像の粒状性を評価する評価工程と
を有することを特徴とする画像評価方法。
【請求項１０】
前記評価工程が、
前記第４のパワースペクトルから前記明度情報及び前記知覚色度情報に関する画像ノイズ量を算出するノイズ量算出工程と、
前記明度情報及び前記知覚色度情報に関する前記画像ノイズ量に所定の重み付けを行って粒状性評価値を算出する評価値算出工程と
を有することを特徴とする請求項８又は９に記載の画像評価方法。
【請求項１１】
前記所定の空間周波数特性が、人間の視覚の明度に関する空間周波数特性に基づく空間周波数情報であることを特徴とする請求項８から１０までのいずれか１項に記載の画像評価方法。
【請求項１２】
前記ハーフトーン画像が、所定の画像形成装置において所定の媒体上に形成された前記ハーフトーン画像を読み取って入力されたことを特徴とする請求項８から１１までのいずれか１項に記載の画像評価方法。
【請求項１３】
前記変換工程が、前記ハーフトーン画像の色空間をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系又はＬ＊ｕ＊ｖ＊表色系に基づいて表現される均等知覚色空間に変換することを特徴とする請求項８から１２までのいずれか１項に記載の画像評価方法。
【請求項１４】
前記変換工程が、前記ハーフトーン画像の色空間を明度画像、色相画像及び彩度画像を含む色空間に変換することを特徴とする請求項８から１２までのいずれか１項に記載の画像評価方法。
【請求項１５】
コンピュータに、
所定のハーフトーン画像の色空間を明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換する変換手順と、
前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルを算出する第１の周波数変換手順と、
前記明度情報及び前記知覚色度情報にランダムノイズ情報を重畳する重畳手順と、
前記ランダムノイズを重畳した前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルを算出する第２の周波数変換手順と、
前記第２のパワースペクトルと前記第１のパワースペクトルとの差分に基づいて、該第１のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去して第３のパワースペクトルを生成する除去手順と、
前記第３のパワースペクトルに所定の空間周波数情報を乗算して第４のパワースペクトルを生成する乗算手順と、
前記第４のパワースペクトルを用いて前記ハーフトーン画像の粒状性を評価する評価手順と
を実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
請求項１５記載のプログラムを格納することを特徴とする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】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プリンタによって媒体上に印刷された画像の品質を評価する画像評価装置及び画像評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
プリンタによって媒体上に印刷された画像の品質を評価する方法として、評価者が視覚に感じる程度を主観的に数量化する心理評価と、画像構造の性質を客観的に測定した量で評価する物理評価とが知られている。また、画像の品質に関する重要な要素の一つとして、例えば、「画像ノイズ」がある。そして、画像ノイズを物理的に表現する尺度として、濃度変化の標準偏差を用いるＲＭＳ（Ｒｏｏｔ−Ｍｅａｎ−Ｓｑｕａｒｅ）粒状度や、濃度の変化分をフーリエ変換して求められるウイナー（Ｗｉｅｎｅｒ）スペクトル等が挙げられる。
【０００３】
また、心理評価と物理評価とを結合した評価方法も存在する。その例として、心理的粒状性（ｇｒａｉｎｉｎｅｓｓ）をウイナー・スペクトルと平均濃度の測定値に基づいて予測するショーとドゥーリー（Ｓｈａｗ　＆　Ｄｏｏｌｅｙ）のアルゴリズムが知られている。さらに、画像データを均等色空間成分に変換し、各成分ごとに得られるウイナー・スペクトルに対してそれぞれ異なる重み係数を乗算した和を求めて、カラー画像の画像ノイズ量を評価する方法も提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来技術のアルゴリズムは、画像のノイズ成分の周期成分の寄与率が低い場合にしか適応することができない。なぜならば、上記アルゴリズムを周期成分の寄与率の高い画像に適応した場合、周期成分の影響が大きすぎるために、本来評価すべきノイズ情報の客観的な評価を適切にすることができず、目視で評価したときの主観評価値と大きく異なる評価値になってしまうといった問題が生じるためである。
【０００５】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、周期性を有するハーフトーン画像の粒状性の画像評価について、主観的評価との好適な対応付けが可能な客観的評価を行うことができる画像評価装置及び画像評価方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る画像評価装置は、所定のハーフトーン画像を入力する入力手段と、前記ハーフトーン画像の色空間を明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換する変換手段と、前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルを算出する第１の周波数変換手段と、前記明度情報及び前記知覚色度情報にランダムノイズ情報を重畳する重畳手段と、前記ランダムノイズを重畳した前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルを算出する第２の周波数変換手段と、前記第２のパワースペクトルと前記第１のパワースペクトルとの差分に基づいて、該第１のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去して第３のパワースペクトルを生成する除去手段と、前記第３のパワースペクトルに所定の空間周波数情報を乗算して第４のパワースペクトルを生成する乗算手段と、前記第４のパワースペクトルを用いて前記ハーフトーン画像の粒状性を評価する評価手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る画像評価装置は、所定のハーフトーン画像を入力する入力手段と、前記ハーフトーン画像の色空間を明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換する変換手段と、前記明度情報及び前記知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルを算出する第１の周波数変換手段と、前記明度情報にランダムノイズ情報を重畳する重畳手段と、前記ランダムノイズを重畳した前記明度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルを算出する第２の周波数変換手段と、前記第１のパワースペクトルと前記第２のパワースペクトルとの差分に基づいて、該第１のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去して第３のパワースペクトルを生成する除去手段と、前記第３のパワースペクトルに所定の空間周波数情報を乗算して第４のパワースペクトルを生成する乗算手段と、前記第４のパワースペクトルを用いて前記ハーフトーン画像の粒状性を評価する評価手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
さらに、本発明に係る画像評価装置は、前記評価手段が、前記第４のパワースペクトルから前記明度情報及び前記知覚色度情報に関する画像ノイズ量を算出するノイズ量算出手段と、前記明度情報及び前記知覚色度情報に関する前記画像ノイズ量に所定の重み付けを行って粒状性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。
【０００９】
さらにまた、本発明に係る画像評価装置は、前記所定の空間周波数特性が、人間の視覚の明度に関する空間周波数特性に基づく空間周波数情報であることを特徴とする。
【００１０】
さらにまた、本発明に係る画像評価装置は、前記入力手段が、所定の画像形成装置において所定の媒体上に形成された前記ハーフトーン画像を読み取って入力することを特徴とする。
【００１１】
さらにまた、本発明に係る画像評価装置は、前記変換手段が、前記ハーフトーン画像の色空間をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系又はＬ＊ｕ＊ｖ＊表色系に基づいて表現される均等知覚色空間に変換することを特徴とする。
【００１２】
さらにまた、本発明に係る画像評価装置は、前記変換手段が、前記ハーフトーン画像の色空間を明度画像、色相画像及び彩度画像を含む色空間に変換することを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の画像評価装置の一実施形態について説明する。
【００１４】
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像評価装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように本実施形態に係る画像評価装置は、評価対象となるハーフトーン画像を入力する画像入力部１０、入力されたハーフトーン画像の色空間を均等色空間に変換する均等色空間成分算出部１１、均等色空間成分にノイズを重畳するノイズ重畳処理部１２、ノイズ重畳前後におけるそれぞれの均等色空間の各成分から空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出部１３、空間周波数成分から網点周波数成分を除去する網点周波数成分除去部１４、人間の視覚特性に関する情報を乗算する視覚特性乗算部１５及び画像評価のために粒状性評価値を算出する粒状性評価値算出部１６から構成される。
【００１５】
すなわち、本発明に係る画像評価装置は、画像入力部１０から所定のハーフトーン画像が入力される。次に、均等色空間成分算出部１１で、ハーフトーン画像の色空間を明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換される。そして、空間周波数成分算出部１３で、明度情報及び知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルが算出される。一方、ノイズ重畳処理部１２で、明度情報及び知覚色度情報にランダムノイズ情報が重畳される。さらに、空間周波数成分算出部１３で、ランダムノイズが重畳された明度情報及び知覚色度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルが算出される。さらにまた、網点周波数成分除去部１４で、第２のパワースペクトルと第１のパワースペクトルとの差分に基づいて、第１のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去して第３のパワースペクトルが生成される。さらにまた、視覚特性乗算部１５で、第３のパワースペクトルに所定の空間周波数情報を乗算して第４のパワースペクトルが生成される。そして、粒状性評価値算出部１６で、第４のパワースペクトルを用いてハーフトーン画像の粒状性が評価される。
【００１６】
次に、上述した構成を有する画像評価装置の動作手順について説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る画像評価装置の動作手順を説明するためのフローチャートである。
【００１７】
まず、画像入力部１０から画像評価対象であるハーフトーン画像が形成された媒体を解像度１０００ｄｐｉで読み込み、１０２４画素角のＲＧＢ各１６ビットの画像データとして不図示の記録部等へ保存する（ステップＳ２０）。すなわち、本発明に係る画像評価装置は、画像入力部１０が、所定の画像形成装置において所定の媒体上に形成されたハーフトーン画像を読み取って入力することを特徴とする。図７は、本実施形態における画像評価に使用する網点周波数成分を有するハーフトーン画像の一例を示す図である。次に、均等色空間成分算出部１１において、以下に示される式（１）から式（５）を用いて、ＲＧＢ画像データをＣＩＥ　ＬＡＢ画像データに変換して保存する（ステップＳ２１）。
【００１８】
【数１】
2004064689.tif 000003
【００１９】
ここで、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’≦０．０４０４５の場合、式（２）を用いてＲ”，Ｇ”，Ｂ”を算出する。
【００２０】
【数２】
2004064689.tif 000004
【００２１】
一方、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’＞０．０４０４５の場合、式（３）を用いる。
【００２２】
【数３】
2004064689.tif 000005
【００２３】
次いで、式（４）を用いて、Ｘ、Ｙ、Ｚを計算する。
【００２４】
【数４】
2004064689.tif 000006
【００２５】
そして、式（５）を用いて、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊が算出される。
【００２６】
【数５】
2004064689.tif 000007
【００２７】
尚、Ｘ、Ｙ、Ｚは、試料のＸＹＺ表色系における３刺激値である。また、Ｘｎ、Ｙｎ、Ｚｎは、完全拡散反射面の３刺激値である。また、式（５）において、（Ｘ／Ｘｎ），（Ｙ／Ｙｎ），（Ｚ／Ｚｎ）＞０．００８８５６とする。
【００２８】
尚、（Ｘ／Ｘｎ），（Ｙ／Ｙｎ），（Ｚ／Ｚｎ）＜０．００８８５６の場合は、式（６）に示すようにそれぞれを置き換えて計算する。
【００２９】
【数６】
2004064689.tif 000008
【００３０】
次に、ノイズ重畳処理部１２では、均等色空間成分算出部１１において算出されたＬ＊、ａ＊、ｂ＊の各画像に対して、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の変動幅が±５のランダム（ホワイト）ノイズを重畳してＬ’＊、ａ’＊、ｂ’＊を作成する（ステップＳ２２）。尚、本実施形態では重畳するノイズ量を±５としたが、ノイズ量はこれ以外の任意の量であっても構わない。
【００３１】
次に、空間周波数成分算出部１１において、式（７）に従ってＬ＊、ａ＊、ｂ＊、Ｌ’＊、ａ’＊、ｂ’＊をフーリエ変換し、それぞれに対してスペクトルＳＬ＊（ｕ’，ｖ’）、Ｓａ＊（ｕ’，ｖ’）、Ｓｂ＊（ｕ’，ｖ’）、ＳＬ’＊（ｕ’，ｖ’）、Ｓａ’＊（ｕ’，ｖ’）、Ｓｂ’＊（ｕ’，ｖ’）を求める。
【００３２】
【数７】
2004064689.tif 000009
【００３３】
さらに、式（８）に従って、第１のパワースペクトルＰＬ＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐａ＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐｂ＊（ｕ’，ｖ’）、第２のパワースペクトルＰＬ’＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐａ’＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐｂ’＊（ｕ’，ｖ’）を求める（ステップＳ２３）。
【００３４】
【数８】
2004064689.tif 000010
【００３５】
ここで、本実施形態では、評価対象画像として図７に示すように正方形の原画像を用いているため、式（８）においてＮとＭとは等しい。従って、以下の説明では、全てＮに統一して記述する。
【００３６】
次に、網点周波数成分除去部１４では、原画像の２次元パワースペクトルの網点周波数成分を除去し、第３のパワースペクトルを生成する（ステップＳ２４）。
【００３７】
ここで、図２に示されるフローチャートのステップＳ２４での網点周波数成分除去部１４の動作手順について図面を用いて詳細に説明する。図３は、網点周波数成分除去部１４の動作手順について詳細に説明するためのフローチャートである。尚、以下の処理では、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊に対して同様の処理を行うため、Ｌ＊を代表例として説明する。
【００３８】
まず、網点周波数成分除去部１４では、Ｌ＊画像が読み込まれる（ステップＳ３０）。次に、空間周波数領域のカウンタｕ’、ｖ’が０に初期化される（ステップＳ３１）。そして、カウンタ（ｕ’，ｖ’）でのノイズ重畳画像のパワースペクトルＰ’Ｌ＊（ｕ’，ｖ’）が、原画像のパワースペクトルＰＬ＊（ｕ’，ｖ’）よりも小さいか否かが判定される（ステップＳ３２）。
【００３９】
ここで、Ｐ’Ｌ＊（ｕ’，ｖ’）がＰＬ＊（ｕ’，ｖ’）よりも小さい場合（Ｙｅｓ）、ＰＬ＊（ｕ’，ｖ’）を０にしてステップＳ３４に進む（ステップＳ３３）。一方、Ｐ’Ｌ＊（ｕ’，ｖ’）がＰＬ＊（ｕ’，ｖ’）よりも大きい場合（Ｎｏ）、ステップＳ３４に進む。
【００４０】
ステップＳ３４では、ｕ’がＮ未満であるか否かが判定される。その結果、ｕ’がＮ未満であれば（Ｙｅｓ）、ｕ’をインクリメントしてステップＳ３２に戻る（ステップＳ３５）。一方、ｕ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、ステップＳ３６に進む。
【００４１】
次に、ステップＳ３６では、ｖ’がＮ未満であるか否かが判定される。その結果、ｖ’がＮより小さい場合（Ｙｅｓ）、ｖ’をインクリメントしてステップＳ３２に戻る（ステップＳ３７）。一方、ｖ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）は終了する。尚、上述したように、ａ＊、ｂ＊の網点周波数成分についての除去方法もＬ＊と同様である。
【００４２】
次に、視覚特性乗算部１５では、空間周波数成分算出部１３で算出されたパワースペクトルに人間の明度に対する空間周波数特性（ＶＴＦ）を乗算し、第４のパワースペクトルを生成する（ステップＳ２５）。すなわち、本発明に係る画像評価装置は、人間の視覚の明度に関する空間周波数特性に基づく空間周波数情報を乗算することを特徴とする。
【００４３】
ここで、図２に示されるフローチャートのステップＳ２５での視覚特性乗算部１５の動作手順について図面を用いて詳細に説明する。図４は、視覚特性乗算部１５の動作手順について詳細に説明するためのフローチャートである。尚、以下の処理では、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊に対して同様の処理を行うため、Ｌ＊を代表例として説明する。
【００４４】
まず、視覚特性乗算部１５では、Ｌ＊のパワースペクトルＰＬ＊（ｕ，ｖ）が読み込まれる（ステップＳ４０）。次に、空間周波数領域のカウンタｕ’、ｖ’が０に初期化される（ステップＳ４１）。さらに、空間周波数ｕ、ｖを式（９）に従って算出する（ステップＳ４２）。
【００４５】
【数９】
2004064689.tif 000011
【００４６】
次に、空間周波数（ｕ，ｖ）のパワースペクトルＰＬ＊（ｕ，ｖ）に対し、式（１０）で与えられるＶＴＦを乗算してパワースペクトルＰ”Ｌ＊（ｕ，ｖ）が算出される（ステップＳ４３）。
【００４７】
【数１０】
2004064689.tif 000012
【００４８】
但し、ｄｐｉは入力解像度（１０００ｄｐｉ）であり、Ｎは縦横の画素数（１０２４画素）である。また、Ｒは明視距離（３００ｍｍ）であり、空間周波数ｆの単位は（ｃｙｃｌｅｓ／ｄｅｇｒｅｅ）である。また、空間周波数ｆの算出は式（１１）を用いる。
【００４９】
【数１１】
2004064689.tif 000013
【００５０】
次に、ｕ’がＮ未満であるか否かが判定される（ステップＳ４４）。その結果、ｕ’がＮより小さい場合（Ｙｅｓ）、ｕ’をインクリメントしてステップＳ４２に戻る（ステップＳ４７）。一方、ｕ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、ステップＳ４８に進む。
【００５１】
さらに、ステップＳ４８では、ｖ’がＮ未満であるか否かが判定される。その結果、ｖ’がＮよりも小さい場合（Ｙｅｓ）、ｖ’をインクリメントしてステップＳ４２に戻る（ステップＳ４９）。一方、ｖ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、処理を終了する。
【００５２】
次に、粒状性評価値算出部１６は、視覚特性乗算部１５によって算出されたＬ＊、ａ＊、ｂ＊のそれぞれのパワースペクトルＰＬ＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐａ＊（ｕ’，ｖ’）、Ｐｂ＊（ｕ’，ｖ’）に重み係数α、β、γを乗算して定数δとともにそれぞれを加算し、式（１２）で与えられる粒状性評価値ｇを算出する（ステップＳ２６）。
【００５３】
【数１２】
2004064689.tif 000014
【００５４】
ここで、ステップＳ２６で使用される重み係数α、β、γ、δは人間の主観に基づく心理評価によって予め決定された値を使用するものとする。尚、本実施形態では重み係数として、α＝４、β＝２、γ＝１、δ＝０の値を使用した。
【００５５】
すなわち、本発明に係る画像評価装置は、第４のパワースペクトルから明度情報及び知覚色度情報に関する画像ノイズ量を算出し、明度情報及び知覚色度情報に関する画像ノイズ量に所定の重み付けを行って粒状性評価値を算出することを特徴とする。
【００５６】
図８は、本発明に係る画像評価装置における空間周波数成分算出部１３で算出される原画像の２次元パワースペクトルを積分したパワースペクトル積分値を示す図である。図８において、符号８１は、原画像の２次元パワースペクトルに対して中心（直流成分）からの距離が等しくなる空間周波数成分の積分を行い１次元化したパワースペクトル積分値を示す、また、符号８２は、原画像にノイズを重畳した画像の２次元パワースペクトルを中心（直流成分）からの距離が等しくなる空間周波数成分の積分を行い１次元化したパワースペクトル積分値を示す。さらに、符号８３は、符号８２で示されるパワースペクトル積分値と符号８１で示されるパワースペクトル積分値との差分値を示す。尚、図８において符号８１、８２で示される表の縦軸は対数軸である。
【００５７】
図８の符号８１に示される図より、ハーフトーンを使用した画像では、網点周波数でのパワースペクトルは非常に高いピークを有するが、ランダムノイズを重畳した画像を作成することで、ランダムノイズの重畳された画像のパワースペクトルは、網点周波数のピークが原画像のピークに比べて減少することが分かる。同時に、他の周波数成分が増加する性質を有するために、ランダムノイズを重畳した画像のパワースペクトルから原画像のパワースペクトルの同一周波数の差分を求めることによって、差分が負となる成分を除去することによって網点周波数の高いピークを除去することが可能となる。その結果、網点周波数の周波数成分の影響を受容しにくく、ノイズ成分のみで粒状性の画像評価を行うことが可能となる。
【００５８】
＜第２の実施形態＞
本発明に係る第２の実施形態は、第１の実施形態の一部に対して変更を施したものである。図５は、本発明の第２の実施形態に係る画像評価装置の構成を示すブロック図である。すなわち、上述した第１の実施形態では、均等色空間成分算出部１１により算出された均等色空間成分Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の全てランダムノイズを重畳した。しかし、本発明に係る第２の実施形態では、均等色空間成分算出部５１によって算出される均等色空間成分Ｌ＊に対してのみノイズ重畳処理部５２でノイズを重畳する。
【００５９】
そして、空間周波数成分算出部５３で算出されたＬ＊、ａ＊、ｂ＊のパワースペクトルと、ノイズを重畳したＬ＊成分のパワースペクトルとを用いて、網点周波数成分除去部５４によって、網点周波数成分を除去する。すなわち、Ｌ＊成分で算出した網点周波数成分をＬ＊、ａ＊、ｂ＊のパワースペクトルＰＬ＊、Ｐａ＊、Ｐｂ＊のすべてに対して除去する。
【００６０】
その後、視覚特性乗算部５５では、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊のパワースペクトルに対し視覚特性を乗算する。
【００６１】
すなわち、本発明に係る画像評価装置は、画像入力部５０から所定のハーフトーン画像が入力される。次に、均等色空間成分算出部５１で、ハーフトーン画像の色空間を明度情報及び知覚色度情報で表現される均等知覚色空間に変換される。そして、空間周波数成分算出部５３で、明度情報及び知覚色度情報を周波数変換して第１のパワースペクトルが算出される。一方、ノイズ重畳処理部５２で、明度情報にランダムノイズ情報が重畳される。さらに、空間周波数成分算出部５３で、ランダムノイズが重畳された明度情報を周波数変換して第２のパワースペクトルが算出される。そして、網点周波数成分除去部５４で、第１のパワースペクトルと第２のパワースペクトルとの差分に基づいて、第１のパワースペクトルから所定の周波数成分を除去して第３のパワースペクトルが生成される。さらに、視覚特性乗算部５５で、第３のパワースペクトルに所定の空間周波数情報を乗算して第４のパワースペクトルが生成される。そして、粒状性評価値算出部５６で、第４のパワースペクトルを用いてハーフトーン画像の粒状性が評価される。
【００６２】
ここで、視覚特性乗算部５５における処理手順について詳細に説明する。図６は、第２の実施形態に係る画像評価装置の視覚特性乗算部５５の処理手順について詳細に説明するためのフローチャートである。
【００６３】
まず、視覚特性乗算部５５では、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊のパワースペクトルＰＬ＊（ｕ，ｖ）、Ｐａ＊（ｕ，ｖ）、Ｐｂ＊（ｕ，ｖ）が読み込まれる（ステップＳ６０）。次に、空間周波数領域のカウンタｕ’、ｖ’が０に初期化される（ステップＳ６１）。さらに、空間周波数ｕ、ｖを上述した式（１０）に従って算出する（ステップＳ６２）。
【００６４】
次に、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊のパワースペクトルＰＬ＊（ｕ，ｖ）、Ｐａ＊（ｕ，ｖ）、Ｐｂ＊（ｕ，ｖ）に対し、以下に示す式（１３）〜式（１５）で与えられるＶＴＦＬ＊、ＶＴＦａ＊、ＶＴＦｂ＊を乗算してパワースペクトルＰ”Ｌ＊（ｕ，ｖ）、Ｐ”ａ＊（ｕ，ｖ）、Ｐ”ｂ＊（ｕ，ｖ）を算出する（ステップＳ６３）。
【００６５】
【数１３】
2004064689.tif 000015
【００６６】
【数１４】
2004064689.tif 000016
【００６７】
【数１５】
2004064689.tif 000017
【００６８】
但し、ｄｐｉは入力解像度（１０００ｄｐｉ）であり、Ｎは縦横の画素数（１０２４画素）である。また、Ｒは明視距離（３００ｍｍ）であり、空間周波数の単位は（ｃｙｃｌｅｓ／ｄｅｇｒｅｅ）である。空間周波数ｆの算出には式（１２）が用いられる。
【００６９】
次に、ｕ’がＮ未満であるか否かが判定される（ステップＳ６４）。その結果、ｕ’がＮより小さい場合（Ｙｅｓ）、ｕ’をインクリメントしてステップＳ６２に戻る（ステップＳ６５）。一方、ｕ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、ステップＳ６６に進む。
【００７０】
ステップＳ６６では、ｖ’がＮ未満であるか否かが判定される。その結果、ｖ’がＮより小さい場合（Ｙｅｓ）、ｖ’をインクリメントしてステップＳ６２に戻る（ステップＳ６７）。一方、ｖ’がＮ以上である場合（Ｎｏ）、処理を終了する。
【００７１】
さらに、粒状性評価値算出部５６において、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊ごとに異なる重み係数を乗算し、総和を求めて粒状性評価値を計算する。
【００７２】
上述したように、第２の実施形態では、網点周波数成分を除去するために重畳するノイズをＬ＊のみで行うことによって、空間周波数成分の変換を行う計算量を軽減することができる。また、均等色空間成分の各成分ごとに異なる視覚特性を乗算することによって、主観評価との対応を良好にすることが可能となる。
【００７３】
また、上述した実施形態では、ハーフトーン画像の色空間を、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換する場合について説明したが、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊表色系等を用いても同様に本発明を適用することが可能である。また、本発明においては、ハーフトーン画像の色空間を、明度画像、色相画像及び彩度画像からなる色空間に変換する場合であっても同様に適用することが可能である。
【００７４】
すなわち、本発明に係る画像評価装置は、均等色空間成分算出部１１、５１が、ハーフトーン画像の色空間をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系又はＬ＊ｕ＊ｖ＊表色系に基づいて表現される均等知覚色空間に変換することを特徴とする。また、本発明に係る画像評価装置は、均等色空間成分算出部１１、５１が、ハーフトーン画像の色空間を明度画像、色相画像及び彩度画像を含む色空間に変換することを特徴とする。
【００７５】
尚、本発明は、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置等）に適用してもよい。
【００７６】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００７７】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００７８】
本発明を上記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００７９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、周期性を有するハーフトーン画像の粒状性の画像評価について、主観的評価との好適な対応付けが可能な客観的評価を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像評価装置の動作手順を説明するためのフローチャートである。
【図３】網点周波数成分除去部１４の動作手順について詳細に説明するためのフローチャートである。
【図４】視覚特性乗算部１５の動作手順について詳細に説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施形態に係る画像評価装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第２の実施形態に係る画像評価装置の視覚特性乗算部５５の処理手順について詳細に説明するためのフローチャートである。
【図７】本実施形態における画像評価に使用する網点周波数成分を有するハーフトーン画像の一例を示す図である。
【図８】本発明に係る画像評価装置における空間周波数成分算出部１３で算出される原画像の２次元パワースペクトルを積分したパワースペクトル積分値を示す図である。
【符号の説明】
１０、５０　画像入力部
１１、５１　均等色空間成分算出部
１２、５２　ノイズ重畳処理部
１３、５３　空間周波数成分算出部
１４、５４　網点周波数成分除去部
１５、５５　視覚特性乗算部
１６、５６　粒状性評価値算出部
【図１】
2004064689.tif 000018
【図２】
2004064689.tif 000019
【図３】
2004064689.tif 000020
【図４】
2004064689.tif 000021
【図５】
2004064689.tif 000022
【図６】
2004064689.tif 000023
【図７】
2004064689.tif 000024
【図８】
2004064689.tif 000025