(57)【要約】【課題】人間の視覚系の特性に基づいた心理相関の高い（主観評価値と相関の高い）画質評価（テクスチャ評価や粒状度評価）を行うことが可能な画像評価装置を提供すること。【解決手段】図１に示す画像評価装置は、入力される被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する直交変換部１２と、直交変換部１２で算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化部１３と、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分を算出する減算部１４と、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング処理部１５と、フィルタリング処理部１５でフィルタ処理された、当該差分に基づいて、画質予測値１（テクスチャ評価値）を算出する第１の画質評価値算出部１６と、を備えている。【選択図】      図１
2004272565.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被評価画像の画質を評価する画像評価装置において、
被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出手段と、
算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化手段と、
平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング手段と、
前記フィルタリング手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に基づいて、画質評価値を算出する画質評価手段と、
を備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
被評価画像の画質を評価する画像評価装置において、
被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出手段と、
算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化手段と、
平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分、の少なくともいずれかに対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング手段と、
フィルタリング処理手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分を逆直交変換する逆直交変換手段と、
前記逆直交変換手段の出力結果に基づいて、画質評価値を算出する画質評価手段と、
を備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項３】
さらに、画像観察距離に応じて前記フィルタリング処理手段のフィルタ群の周波数帯域を可変的に設定するフィルタ可変手段を備えたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記フィルタ群は、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間フィルタであることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１つに記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記平滑化手段は、メディアンフィルタによる平滑化処理を施すことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１つに記載の画像評価装置。
【請求項６】
前記被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報であることを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１つに記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報および色度情報であることを特徴とする請求項１〜請求項５いずれか１つに記載の画像評価装置。
【請求項８】
被評価画像の画質を評価する画像評価方法おいて、
被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出工程と、
算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化工程と、
平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング工程と、
前記フィルタリング工程でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に基づいて、画質評価値を算出する画質評価工程と、
を含むことを特徴とする画像評価方法。
【請求項９】
被評価画像の画質を評価する画像評価方法おいて、
被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出工程と、
算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化工程と、
平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分、の少なくともいずれかに対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング工程と、
フィルタリング処理手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分を逆直交変換する逆直交変換工程と、
前記逆直交変換工程の出力結果に基づいて、画質評価値を算出する画質評価工程と、
を含むことを特徴とする画像評価方法。
【請求項１０】
さらに、画像観察距離に応じて前記フィルタリング処理手段のフィルタ群の周波数帯域を可変的に設定するフィルタ可変工程を含むことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の画像評価方法。
【請求項１１】
前記フィルタ群は、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間フィルタであることを特徴とする請求項８〜請求項１０のいずれか１つに記載の画像評価方法。
【請求項１２】
前記平滑化工程では、メディアンフィルタによる平滑化処理を施すことを特徴とする請求項８〜請求項１１のいずれか１つに記載の画像評価方法。
【請求項１３】
前記被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報であることを特徴とする請求項８〜１２のいずれか１つに記載の画像評価方法。
【請求項１４】
前記被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報および色度情報である事を特徴とする請求項８〜１２のいずれか１つに記載の画像評価方法。
【請求項１５】
請求項８〜請求項１４のいずれか１つに記載の画像評価方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータが実行するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像評価装置、画像評価方法、およびその方法をコンピュータが実行するためのプログラムに関し、詳細には、ハードコピー画像の画像品質を客観的に評価する画像評価装置、画像評価方法、およびその方法をコンピュータが実行するためのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像の粒状性（ざらつき、ノイズ）の評価法としては、例えば、特許文献１などに示されるように、直交変換により空間周波数成分に変換された画像情報に対して、人間の視覚の空間周波数特性（ＶＴＦ）を乗じた量を用いるという方法が一般的である。
【０００３】
印刷、電子写真、およびインクジェットなどの分野においては、面積階調により画像の濃淡を表現するのが一般的であるため、通常、網点、ロゼッタなどと呼ばれる周期的な画像構造、いわゆるテクスチャが画像に内包されている。
【０００４】
テクスチャの影響を除去するための方法として、特許文献２や特許文献３では、２次元の空間周波数成分を１次元化、すなわちテクスチャによるピークをｒａｄｉａｌ方向に平均化することにより、テクスチャの影響を低減している。しかるに、特許文献２や特許文献３の技術では、１次元化のみではテクスチャを完全に除去することはできず、また、テクスチャ自体を評価することができないという問題がある。
【０００５】
また、特許文献４では、粒状度とテクスチャ特徴量の線形１次結合によって最終的な粒状度（粒状度：粒状性を定量化した心理物理量）を算出して、テクスチャの影響を低減している。しかるに、テクスチャと粒状度という特性の異なる評価値の線形結合による評価式の表現に課題が残されており、汎用的な画像への適用は難しいという問題がある。また、テクスチャ抽出法として複雑で計算時間のかかる同時生起行列を用いる手法を採用しているため、短時間での評価値算出が困難であるという問題がある。
【０００６】
また、特許文献５では、被評価画像の光学情報を周波数空間で１次元化したのちに視覚の空間周波数特性を乗じ、さらに平滑化処理を掛けて積分することにより、テクスチャ成分を除去した粒状度を算出している。しかるに、１次元化された空間周波数成分は元の画像の情報の多くが失われてしまうため、これを用いたテクスチャ成分等の画像特徴量の正確な抽出および除去は困難であるという問題がある。
【０００７】
ところで、「画像解析ハンドブック：東京大学出版会ｐ．５１７〜」の記述によると、一般に、テクスチャの評価法としては、前述した同時生起行列を用いる手法の他に、（１）濃度ヒストグラム、（２）差分統計量、（３）ランレングス行列、（４）パワースペクトルを用いる方法があるが、いずれも、評価対象画像が限定されていたり、十分な成果が得られていないなどの問題が指摘されている。
【０００８】
人間の視覚機能においては、空間周波数選択性を有する複数のチャンネル（マルチチャンネル）が存在することが知られている。網膜神経節細胞（ｇａｎｇｌｉｏｎ  ｃｅｌｌ）には、ほぼ円対称の受容野（ｒｅｃｅｐｔｉｖｅ  ｆｉｅｌｄ）を持ち、受容野中心部に興奮性領域を有し周辺部に抑制性領域を有するオン中心型細胞とその逆の特性を有するオフ中心型細胞が存在することが、神経生理学的、および解剖学的研究の結果明らかにされており、これらが空間周波数選択性のチャンネルの視覚経路をなしていると考えられている。
【０００９】
前述したような、人間の視覚のＭＴＦ特性（ＶＴＦ）を用いる手法では、デジタル画像のテクスチャの知覚と粒状性を統合することが困難な点など様々な限界が見えてきている。これは、画質を知覚する人間の視覚系といった非常に非線形なシステムを記述するに当たっては空間周波数特性は近似的にしか有効ではありえないことや、ここで用いられる視覚のＭＴＦ特性は人間の正弦波状の刺激に対するコントラスト感度の閾値のデータを基に得られたものであり、上述したマルチチャンネルによる視覚現象の１側面を記述したものにすぎないこと等に起因すると考えられる。
【００１０】
【特許文献１】
特開平７−３２５９２２号公報
【特許文献２】
特開平５−２８４２６０号公報
【特許文献３】
特開平１０−２３１９１号公報
【特許文献４】
特開平１１−２５２７５号公報
【特許文献５】
特開２００２−２４５４６５号公報
【００１１】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、人間の視覚系の特性に基づいた心理相関の高い（主観評価値と相関の高い）画質評価（テクスチャ評価や粒状度評価）を行うことが可能な画像評価装置、画像評価方法、およびその方法をコンピュータが実行するためのプログラムを提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１にかかる発明は、被評価画像の画質を評価する画像評価装置おいて、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出手段と、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化手段と、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング手段と、前記フィルタリング手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に基づいて、画質評価値を算出する画質評価手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
上記発明によれば、空間周波数成分算出手段は、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出し、平滑化手段は、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施し、フィルタリング手段は、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施し、画質評価手段は、前記フィルタリング手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に基づいて、画質評価値を算出する。
【００１４】
また、請求項２にかかる発明は、被評価画像の画質を評価する画像評価装置おいて、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出手段と、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化手段と、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング手段と、フィルタリング処理手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分を逆直交変換する逆直交変換手段と、前記逆直交変換手段の出力結果に基づいて、画質評価値を算出する画質評価手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１５】
上記発明によれば、空間周波数成分算出手段は、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出し、平滑化手段は、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施し、フィルタリング手段は、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施し、逆直交変換手段は、フィルタリング処理手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分を逆直交変換し、画質評価手段は、前記逆直交変換手段の出力結果に基づいて、画質評価値を算出する。
【００１６】
また、請求項３にかかる発明は、請求項１または請求項２にかかる発明において、さらに、画像観察距離に応じて前記フィルタリング処理手段のフィルタ群の周波数帯域を可変的に設定するフィルタ可変手段を備えたことを特徴とする。
【００１７】
上記発明によれば、フィルタ可変手段は、フィルタリング処理手段のフィルタ群の周波数帯域を画像観察距離に応じて変更する。
【００１８】
また、請求項４にかかる発明は、請求項１〜請求項３のいずれか１つにかかる発明において、前記フィルタ群は、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間フィルタであることを特徴とする。
【００１９】
上記発明によれば、フィルタ群として、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間フィルタを使用する。
【００２０】
また、請求項５にかかる発明は、請求項１〜請求項４のいずれか１つにかかる発明において、前記平滑化手段は、メディアンフィルタによる平滑化処理を施すことを特徴とする。
【００２１】
上記発明によれば、平滑化手段は、メディアンフィルタによる平滑化処理を施す。
【００２２】
また、請求項６にかかる発明は、請求項１〜請求項５のいずれか１つにかかる発明において、前記被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報であることを特徴とする。
【００２３】
上記発明によれば、被評価画像の２次元光学情報を２次元的な明度（濃淡）情報とする。
【００２４】
また、請求項７にかかる発明は、請求項１〜請求項５のいずれか１つにかかる発明において、前記被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報および色度情報であることを特徴とする。
【００２５】
上記発明によれば、被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報および色度情報とする。
【００２６】
また、請求項８にかかる発明は、被評価画像の画質を評価する画像評価方法おいて、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出工程と、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化工程と、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング工程と、前記フィルタリング工程でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に基づいて、画質評価値を算出する画質評価工程と、を含むことを特徴とする。
【００２７】
上記発明によれば、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出し、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施し、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施し、フィルタ処理された平滑化処理後の空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に基づいて、画質評価値を算出する。
【００２８】
また、請求項９にかかる発明は、被評価画像の画質を評価する画像評価方法おいて、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出工程と、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化工程と、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分、の少なくともいずれかに対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング工程と、フィルタリング処理手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分を逆直交変換する逆直交変換工程と、前記逆直交変換工程の出力結果に基づいて、画質評価値を算出する画質評価工程と、を含むことを特徴とする。
【００２９】
上記発明によれば、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出し、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化工程と、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング工程と、フィルタリング処理手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分を逆直交変換し、その出力結果に基づいて、画質評価値を算出する。
【００３０】
また、請求項１０にかかる発明は、請求項８または請求項９にかかる発明において、さらに、画像観察距離に応じて前記フィルタ群の周波数帯域を可変的に設定するフィルタ可変工程を含むことを特徴とする。
【００３１】
上記発明によれば、画像観察距離に応じてフィルタ群の周波数帯域を変更する。
【００３２】
また、請求項１１にかかる発明は、請求項８〜請求項１０のいずれか１つにかかる発明において、前記フィルタ群は、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間フィルタであることを特徴とする。
【００３３】
上記発明によれば、フィルタ群として、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間フィルタを使用する。
【００３４】
また、請求項１２にかかる発明は、請求項８〜請求項１１のいずれか１つにかかる発明において、前記平滑化工程では、メディアンフィルタによる平滑化処理を施すことを特徴とする。
【００３５】
上記発明によれば、メディアンフィルタによる平滑化処理を施す。
【００３６】
また、請求項１３にかかる発明は、請求項８〜請求項１２のいずれか１つにかかる発明において、前記被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報であることを特徴とする。
【００３７】
上記発明によれば、被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報を使用する。
【００３８】
また、請求項１４にかかる発明は、請求項８〜請求項１２のいずれか１つにかかる発明にいおいて、前記被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報および色度情報であることを特徴とする。
【００３９】
上記発明によれば、被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報および色度情報とする。
【００４０】
また、請求項１５にかかる発明は、請求項８〜請求項１４に記載の画像評価方法の各工程をコンピュータが実行するためのプログラムであることを特徴とする。
【００４１】
上記発明によれば、コンピュータでプログラムを実行することにより、請求項８〜請求項１４に記載の画像評価方法の各工程を実現する。
【００４２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明にかかる画像評価装置、画像評価方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムの好適な実施の形態を、（実施の形態１）、（実施の形態２）、（実施の形態３）の順に詳細に説明する。
【００４３】
（実施の形態１）
実施の形態１にかかる画像評価装置を図１〜図３を参照して説明する。図１は、実施の形態１にかかる画像評価装置の構成を示す図である。図１に示す画像評価装置は、被評価画像の２次元光学情報を入力する画像入力部１１と、画像入力部１１から入力される被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する直交変換部１２と、直交変換部１２で算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化部１３と、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分を算出する減算部１４と、平滑化処理された空間周波数成分と、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分とに対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりそれぞれフィルタリング処理を施すフィルタリング処理部１５と、フィルタリング処理部１５でフィルタ処理された、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に基づいて、画質予測値１（テクスチャ評価値）を算出する第１の画質評価値算出部１６と、フィルタリング処理部１５でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分に基づいて画質予測値２（粒状度評価値）を算出する第２の画質評価値算出部１７と、を備えている。
【００４４】
画像入力部１１は、被評価画像であるハードコピーの２次元的な光学情報を読み取り可能なスキャナ、ミクロ濃度計（マイクロデンシトメータ等）、およびＣＣＤカメラ等で構成され、被評価画像の２次元的な光学情報を読みって直交変換部１２に出力する。ここで、被評価画像はコンピュータ上で作成された電子画像や特開２０００−０２２８５８号公報で開示されたような画像シミュレーションの出力結果でも良く、これらの場合は必ずしもスキャナ等の画像入力部１１は必要ではない。
【００４５】
直交変換部１２は、画像入力部１１から入力される、被評価画像の２次元的な光学情報に対して、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）等の直交変換により２次元の空間周波数成分に変換して、平滑化部１３および減算部１４に出力する。
【００４６】
平滑化部１３は、直交変換部１２から入力される、２次元の空間周波数成分に対して、平滑化フィルタによる平滑化処理を施して、減算部１４およびフィルタ処理部１５に出力する。
【００４７】
ここで平滑化フィルタとしては、既存の任意の平滑化フィルタを用いることが可能であるが、メディアンフィルタを使用するのが好ましい。一般に周期性のあるテクスチャは、直交変換により比較的鋭いピーク部を持つ特徴がある。実空間では、テクスチャの周波数は様々であり、これらを同一処理で除去や抽出することは困難であるが、周波数空間においては、周期性を有するテクスチャはいずれも鋭いピーク部を持つという特徴があるため、メディアンフィルタにより容易に除去可能となる。
【００４８】
すなわち、平均値ファイルタなどでは、単にデータを平均化するだけであるため、例えば積分値は平滑化処理前と変わらないが、周辺に比べて著しく値の異なる特異点を好適に除去可能なメディアンフィルタを用いることにより、これらのテクスチャ特徴量であるピーク部を良好に除去できるため、テクスチャ成分の好適な除去が可能である。また、メディアンフィルタ処理前のデータからメディアンフィルタ処理後のデータを減算することにより、テクスチャ成分を好適に抽出することも可能となる。
【００４９】
減算部１４は、平滑化部１３から入力される平滑化処理された２次元周波数成分と、直交変換部１２から入力される平滑化処理前の２次元の空間周波数成分との差分を演算して、平滑化処理された２次元周波数成分と平滑化処理前の２次元の空間周波数成分との差分をフィルタ処理部１５に出力する。
【００５０】
フィルタ処理部１５は、減算部１４から入力される平滑化処理された２次元周波数成分と平滑化処理前の２次元の空間周波数成分との差分に対して、帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりそれぞれフィルタリング処理を施して、第１の画質評価算出部１６に出力する。また、フィルタ処理部１５は、平滑化部１３から入力される平滑化処理された２次元空間周波数成分に対して、帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりそれぞれフィルタリング処理を施して、第２の画質評価算出部１７に出力する。
【００５１】
第１の画質評価値算出部１６は、フィルタ処理部１５から入力される、フィルタ処理後の、平滑化処理された２次元周波数成分と平滑化処理前の２次元の空間周波数成分との差分に基づいて、画質予測値１（テクスチャ評価値）を画質評価値として算出する。
【００５２】
第２の画質評価値算出部１７は、フィルタ処理部１５から入力される、フィルタ処理後の、平滑化処理された２次元周波数成分に基づいて、画質予測値２（粒状度評価値）を画質評価値として算出する。
【００５３】
つぎに、上記画像評価装置による画像評価の具体例を図２を参照して説明する。図２は、テクスチャ構造を有する画像を説明するための説明図をしている。同図（Ａ）は、テクスチャ構造を有する画像の一例として、４５度１０６線、４５度１４１線のＫ（Ｂｌａｃｋ）版の網点画像、およびほぼ同一線数でスクリーン角付きディザ処理を施されたＹＭＣ版による２種類の画像（いわゆる”ロゼッタパターン”を有する画像）の拡大画像を示している。同図（Ｂ）は、同図（Ａ）の画像の周波数スペクトル（正確には周波数空間の振幅成分）を可視化した様子を示している。これは、直交変換部１２の周波数変換後を示している。同図（Ｃ）は、同図（Ｂ）の画像の周波数スペクトルにメディアンフィルタによるメディアン処理を施した画像を示している。これは、平滑化部１３の平滑処理化後を示している。
【００５４】
図２（Ｂ）に示すように、テクスチャ構造を有する画像は、周波数空間においては、テクスチャを特徴づける複数のピーク部と、ノイズ成分を特徴づけるアットランダムで比較的低レベルな成分によりなる背景部とから構成されている。
【００５５】
また、同図２（Ｃ）に示すように、メディアン処理を施すことにより、テクスチャを特徴づけるピーク部がほぼ完全に除去されているとともに、背景部が平滑化されているがその平均値（すなわち積分値）はほぼ保存されていることがわかる。したがって、平滑化処理前の周波数成分から平滑化処理後の周波数成分を減じることにより、ピーク部はほぼ完全に保存されるとともに、背景部はその平均値（すなわち積分値）がほぼ「０」となるように除去されていることがわかる。すなわち、周波数空間における平滑化処理と減算処理により、画像のテクスチャ成分とノイズ成分が良好に分離されたことが分かる。
【００５６】
ここで、フィルタ処理部１５のフィルタ群として適用される一例として、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間演算フィルタについて説明する。
【００５７】
実空間では、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づくフィルタ群は、下式（１）のような関数で表わされる等方性微分演算フィルタである。ただし、下式（１）において、σは定数で各チャンネルによって異なり、ｒはフィルタ原点からの距離を示している。
【００５８】
ＬＧ（ｒ）＝（−１／（πσ＾４））・（１−ｒ＾２／（２σ＾２））・ｅｘｐ（−ｒ＾２／（２σ＾２））・・・（１）
【００５９】
一方、周波数空間では、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づくフィルタ群は、帯域の異なる複数の等方的な２次元バンドパスフィルタとして表現される。図３は、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づくフィルタ群（チャンネル１〜チャンネル５）の特性の一例を示す図である。同図において、横軸は、周波数空間の原点から距離、縦軸はレスポンスを示している。
【００６０】
図３に示す視覚系のマルチチャンネルモデルに基づくフィルタ群の例は、チャンネル１が最も高周波、チャンネル５が最も低周波な５チャンネルからなるバンドパスフィルタ群により構成されている。これらのチャンネル群によって被評価空間周波数成分にフィルタリング処理（乗ずる）することにより、各チャンネルによるチャンネル成分が被評価画像の特徴量として抽出される。
【００６１】
本実施の形態では、ノイズ成分を抽出された、直交変換後に平滑化処理を施された空間周波数成分、および、テクスチャ成分を抽出された、直交変換後に平滑化処理を施し、平滑化処理前から平滑化処理後の差分をとられた空間周波数成分が、このフィルタ群によりフィルタリング処理を施され、その出力結果を演算処理をすることによりテクスチャや、テクスチャを除去した粒状度を定量的に算出する。
【００６２】
フィルタリング処理結果の演算処理法としては、例えば積分処理により２次元のフィルタリング処理結果をスカラー量に変換したものを各チャンネルの抽出値とし、各チャンネルの抽出値を用いた評価式に従って画質評価値が算出される。
【００６３】
このように、視覚系のマルチチャンネルモデルを用いることで、従来の視覚のＭＴＦを乗ずる方式に比して、より視覚特性に忠実な出力結果を得ることができると共に、画質評価値の定量化に用いられる説明変数がチャンネル数の数だけ増加することで自由度が増すため、従来よりも主観評価結果に忠実な画質評価値を行うことができる。また、この際、従来のように、周波数空間の処理の途中で１次元化することがなく２次元情報として処理を行っているので、画像情報の欠落がなく正確な画像評価値を算出することが可能となる。
【００６４】
なお、フィルタ群のチャンネル数としては、視覚系のモデルとして６チャンネルとする説もあり、また、５〜６に限らず任意のチャンネル数とすることが可能である。また、このうち、実際に画質評価値算出に用いるチャンネルを全て用いる必要もなく、選択的に任意のチャンネルを使用することにしても良い。また、視覚系のモデルに従わない、帯域の異なる任意の複数の空間ファイルタをフィルタ群として使用することも可能である。
【００６５】
上記した被評価画像の光学情報としては、明度、濃度、反射率、等の濃淡情報を使用することができる。例えば、最も一般的には、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊均等色空間における明度Ｌ＊を使用することができる。このように、色度情報を用いずに明度等の画像の濃淡情報のみを用いることで、処理の高速化が可能となる。また、一般に画像におけるａ＊，ｂ＊などの色度情報はＬ＊等の濃淡情報と強い相関があるため、色度情報を使わずに濃淡情報のみを用いて画質評価値を算出してもその信頼度が大きく低下することはない。
【００６６】
また、被評価画像の光学情報としては、明度等の濃淡情報、および色度情報を用いることにしても良い。例えば、最も一般的には、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊均等色空間における明度Ｌ＊および色度ａ＊，ｂ＊を使用することができる。このように、濃淡情報と色度情報の両者を用いることで、濃淡情報のみで画質評価値を算出した場合よりも、より正確な画質評価値を算出することができる。
【００６７】
以上説明したように、実施の形態１の画像評価装置によれば、人間の視覚系のマルチチャンネルデルに基づく複数のフィルタリング処理の出力結果を用いて画質評価値を定量化しているので、心理相関の高い画質評価値を算出することが可能となる。
【００６８】
また、周波数空間での２次元光学情報に平滑化フィルタを施す前後の差分を演算することとしたので、周波数成分のピーク部を好適に抽出することができ、テクスチャを高精度に抽出することが可能となる。
【００６９】
また、周波数空間での２次元光学情報に平滑化フィルタを施すことにより、周波数成分のピーク部を好適に除去することが可能となり、テクスチャ、およびテクスチャを除去した粒状度について同時に高精度で心理相関の高い画質評価値を得ることが可能となる。
【００７０】
また、フィルタリング処理を周波数空間で行っているので、高速な処理が可能となる。
【００７１】
（実施の形態２）
実施の形態２にかかる画像評価装置を図４〜図１１を参照して説明する。図４は、実施の形態２にかかる画像評価装置の構成を示す図である。図４において、図１（実施の形態１）と同等機能を有する部位には同一符号を付し、同様の処理を行う部位の説明は省略する。実施の形態２の画像評価装置は、図１の実施の形態１の画像評価装置において、フィルタ処理部１５と、第１および第２の画質評価値算出部１６，１７の間に、逆直交変換部２０を追加した構成である。
【００７２】
実施の形態２の画像評価装置は、フィルタ群によるフィルタリング処理を行った後に、逆直交変換部２０で逆直交変換を施し、実空間での画像情報（２次元光学情報）に変換した後に、第１の画質評価算出部１６で画質予測値１（テクスチャ）を算出し、第２の画質評価値算出部１７で画質予測値２（粒状性）を算出するように構成している。かかる構成とすることで、可視像として各チャンネルの抽出した画像特徴量を確認、把握したり、評価することが可能となる。
【００７３】
逆直交変換部２０で逆直交変換により実空間に変換された各ファイルタリング処理画像は、第１および第２の画質評価算出部１６、１７によって、標準偏差を求めたり、絶対値の平均値を求めたりすることにより、各チャンネルの抽出値を例えばスカラー量として算出し、これらの各チャンネルの抽出値を用いた評価式に従って画質評価値が算出される。
【００７４】
図５は、画像観察距離を３５０ｍｍとし、上述したようにしてテクスチャ抽出画像の明度成分について可視化された各チャンネルの画像を示す。図５に示すように、主にテクスチャに寄与しているのは、チャンネル１〜３であり、チャンネル３以降では次第にテクスチャ成分よりも、ノイズ成分が支配的になることが分かる。なお、図中で画像の周辺に行くに従って画像のコントラストが低下しているのは、直交変換としてＤＦＴ処理を施す際にデータの打ち切り誤差による影響を低減するために、ＤＦＴ処理の前処理としてＷｉｎｄｏｗ（ＨａｎｎｉｎｇＷｉｎｄｏｅｗ）処理を施したためである。この処理は必須の処理ではないが、この処理を施すことで、データの打ち切り誤差による空間周波数成分データのボケや滲みを低減することが可能となる。
【００７５】
以上説明したように、実施の形態２の画像評価装置によれば、逆直交変換を施すことにより、各チャンネルで検出されたテクスチャや粒状度が抽出された画像を可視像として確認・評価することが可能となる。
【００７６】
つぎに、図４の画像評価装置を適用した実験例について説明する。被評価画像は約１００線から２００線のスクリーン角つきの網点および万線のディザ処理画像の１〜４次色のグレイパッチを、カラープルファおよびカラーレーザプリンタから出力した出力画像を使用した。主観評価は、パネラ１０人でマグニチュード推定法等を使用して、上記出力画像から選択した１３６サンプルについて、テクスチャの目立ちやすさを評価し点数付けを行った。そして、本画像評価装置で算出したテクスチャ評価値と、主観的評価値とを比較して、本画像評価装置の画質評価の有用性を検証した。
【００７７】
図６は、図４の画像評価装置を使用して画像のテクスチャ評価の実験を行ったその実験手順を説明するための処理フローを示している。図６において、まず、画像入力部１で被評価画像のＲＧＢ情報を取り込み（ステップＳ１）、ＲＧＢ情報をＬ＊ａ＊ｂ＊変換し（ステップＳ２）、Ｌ＊ａ＊ｂ＊の成分を分離する（ステップＳ３）。そして、平均値を減算後（ステップＳ４）、データの打ち切り誤差による影響を低減するために、ＤＦＴ処理の前処理としてＨａｎｎｉｎｇＷｉｎｄｏｗ処理を行う（ステップＳ５）。
【００７８】
つづいて、直交変換として２Ｄ−ＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理を行って周波数空間に変換後に（ステップＳ６）、実画像（ｒｅａｌ／ｉｍａｇｉｎａｒｙ）を振幅／位相成分に変換し（ステップＳ７）、振幅成分のみに、メディアンフィルタ処理を行う（ステップＳ８）。そして、メディアンフィル処理前の振幅成分からメディアンフィルタ処理後の振幅成分を減算する（ステップＳ９）。そして、減算処理後のデータの負数を「０」に変換した後（ステップＳ１０）、フィルタ群によるフィルタ処理を行った後（ステップＳ１１）、振幅／位相成分を実画像（ｒｅａｌ／ｉｍａｇｉｎａｒｙ）に変換する（ステップＳ１２）。
【００７９】
そして、逆ＦＦＴにより実空間に戻した後（ステップＳ１３）、絶対値の加算平均により各フィルタ（各チャンネル）の抽出値を算出する（ステップＳ１４）。そして、テクスチャ評価値を算出する評価式を使用して、テクスチャ評価値を算出する（ステップＳ１５）。
【００８０】
ここで、テクスチャ評価値を算出する評価式は、明度情報のみを用いた下式（２）を使用した。
【００８１】
テクスチャ評価値＝（ａ・Ｌ＊＿ｃｈ１＋ｂ・Ｌ＊＿ｃｈ２＋ｃ・Ｌ＊＿ｃｈ３−ｄ・Ｌ＊＿ｃｈ４）＾ｅ＋ｆ・・・（２）
ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄ＞０
ｅ＝０．３３１
ｆ＝−０．２８７
Ｌ＊＿ｃｈ１：Ｌ＊のチャンネル１による抽出値
Ｌ＊＿ｃｈ２：Ｌ＊のチャンネル２による抽出値
Ｌ＊＿ｃｈ３：Ｌ＊のチャンネル３による抽出値
Ｌ＊＿ｃｈ４：Ｌ＊のチャンネル４による抽出値
【００８２】
上記式（２）の評価式によるテクスチャ評価値と、主観評価値の相関係数は０．８５、寄与率は０．７２と良好な結果を得ることができた。図７は、式（２）の評価式で算出されたテクスチャ評価値と主観評価値の相関を示す図である。図７において、縦軸が主観評価値、横軸が算出されたテクスチャ評価値を示している。
【００８３】
また、テクスチャの別の評価式として、色度情報を含めた下式（３）についても評価を行った。
【００８４】
テクスチャ評価値＝ａ・［（ｂ・Ｌ＊＿ｃｈ１＋  Ｌ＊＿ｃｈ２＋ｃ・Ｌ＊＿ｃｈ３−ｄ・Ｌ＊＿ｃｈ４）＾ｅ  ＋ｆ・ａ＊＿ｃｈ２］＋ｇ・・・（３）
ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ＞０
ｅ＝０．３６９
ｆ＝−０．４４
Ｌ＊＿ｃｈ１：Ｌ＊のチャンネル１による抽出値
Ｌ＊＿ｃｈ２：Ｌ＊のチャンネル２による抽出値
Ｌ＊＿ｃｈ３：Ｌ＊のチャンネル３による抽出値
Ｌ＊＿ｃｈ４：Ｌ＊のチャンネル４による抽出値
ａ＊＿ｃｈ２：ａ＊のチャンネル２による抽出値
【００８５】
上記式（３）の評価式によるテクスチャ評価値と、主観価値の相関係数は０．８６、寄与率は０．７４と更に良好な結果を得ることができた。図８は、式（３）の評価式で算出されたテクスチャ評価値と主観評価値の相関を示す図である。図８において、縦軸が主観評価値、横軸が算出されたテクスチャ評価値を示している。
【００８６】
図４の画像評価装置で同一サンプルを用いて画像ノイズの評価を行った実験例を説明する。図９は、画像評価装置を使用した画像ノイズ（テクスチャを除去した粒状度）の評価の実験手順を説明するための処理フローを示している。図９において、図６と同様の処理を行うステップは同一符号を付してあり、基本的には、周波数空間での平滑化処理前後の差分をとらず、平滑化処理した周波数成分を評価に用いるということ以外はテクスチャ評価と同様な処理を行うので、その詳細な説明は省略する。
【００８７】
画像ノイズ（粒状度）評価値を算出する評価式は、明度情報のみを用いた下式（４）を使用した。
【００８８】
画像ノイズ評価値＝（ａ・Ｌ＊＿ｃｈ１＋ｂ・Ｌ＊＿ｃｈ２＋ｃ・Ｌ＊＿ｃｈ３−ｄ・Ｌ＊＿ｃｈ４）・ｅｘｐ（ｅ・Ｌ＊）＋ｆ・・・（４）
ただし、ａ，ｂ，ｃ，ｄ＞０
ｅ＝０．００５９１
ｆ＝−０．１９８
Ｌ＊：平均明度
ｅｘｐ（ｅ・Ｌ＊）：視覚の明度特性（画像のハイライト部はダーク
部よりざらつき感が目立つという特性）を補正している。
【００８９】
主観評価実験は実施していないが、従来の画像ノイズ評価法とし、特開平１０−２３１９１号公報で開示されている手法による評価値との相関図を図１０に示す。同図において、縦軸は特開平１０−２３１９１号公報の手法による評価値、横軸は算出されたノイズ評価値を示している。その結果、相関係数０．９５、寄与率０．９１と高い相関を得ることができ、本手法の有効性が証明された。なお、本手法では、テクスチャ成分を良好に除去しているという特徴がある。
【００９０】
また、画像ノイズ評価値を算出する評価式として、色度情報を含めた評価式を下式（５）に示す。
【００９１】
画像ノイズ評価値＝（ａ・Ｌ＊＿ｃｈ２−ｂ・Ｌ＊＿ｃｈ４）・ｅｘｐ（ｃ・Ｌ＊）＋ｄ・ａ＊＿ｃｈ１＋ｅ・ｂ＊＿ｃｈ３＋ｆ・・・（５）
【００９２】
ここで、ａ，ｂ，ｄ，ｅ＞０
ｃ＝０．００６７７
ｆ＝−０．２３５
ａ＊＿ｃｈ１：ａ＊のチャンネル１による抽出値
ｂ＊＿ｃｈ３Ｌ＊は：ｂ＊のチャンネル３による抽出値
Ｌ＊：平均明度
ｅｘｐ（ｃ・Ｌ＊）：視覚の明度特性（画像のハイライト部はダーク部よりざらつき感が目立つという特性）を補正している。
【００９３】
主観評価実験は実施していないが、従来の画像ノイズ評価法とし、特開平１０−２３１９１号公報に開示された手法による評価値との相関図を図１１に示す。縦軸が特開平１０−２３１９１号公報による評価値、横軸が本手法により算出されたノイズ評価値である。その結果、相関係数０．９７、寄与率０．９４と更に高い相関を得ることができ、本手法の有効性が証明された。
【００９４】
（実施の形態３）
実施の形態３にかかる画像評価装置を図１２〜図１５を参照して説明する。図１２は、実施の形態３にかかる画像評価装置の構成を示す図である。図１２において、図４（実施の形態２）と同等機能を有する部位には同一符号を付し、同様の処理を行う部位の説明は省略する。実施の形態３（図１２）の画像評価装置は、図４の実施の形態２の画像評価装置において、画像観察距離入力部３１と、フィルタ可変部３２を追加した構成である。
【００９５】
画像観察距離入力部３１は、画像観察距離をフィルタ可変部３２に出力する。フィルタ可変部３１は、画像観察距離入力部３１から入力される画像観察距離に応じて、フィルタ処理部２０のフィルタ群の縮小や拡大演算等を行なうことにより、演算に用いるフィルタのサイズを任意のサイズに変更して、周波数帯域を可変に設定する。
【００９６】
図１３〜図１５は、画像観察距離が、２５０，３５０，４５０ｍｍの時のそれぞれの適用すべきファイルタ群の一例を示す図である。かかる構成とすることにより、画像観察距離などの画質評価条件が標準条件と異なる場合においても、または、異なる画質評価条件での評価が必要になった場合でも、画質評価値を高速かつ正確に算出することが可能となる。
【００９７】
以上説明したように、実施の形態３の画像評価装置によれば、画像観察距離に応じて各フィルタの周波数帯域を可変としたので、任意の画像観察距離におけるテクスチャおよび（テクスチャを除去した）粒状度が評価可能となる。
【００９８】
なお、本発明の画像評価装置は、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インターフェイス機器、スキャナ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器から構成される装置（ホストコンピュータ等）に適用しても良い。
【００９９】
また、本発明の目的は、上述した画像評価装置の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（または、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを実行することによっても達成することが可能である。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画像評価装置の機能を実現することになり、そのプログラムコードまたはそのプログラムを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記録媒体としては、ＦＤ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリ部５、ＲＯＭなどの光記録媒体、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、半導体記録媒体を使用することができる。
【０１００】
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、前述した画像評価装置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ＯＳ（オペレーティングシステム）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画像評価装置の機能が実現される場合も含まれること言うまでもない。
【０１０１】
また、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ボ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、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等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画像評価装置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。
【０１０２】
なお、本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲で適宜変形して実行可能である。
【０１０３】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１にかかる画像評価装置によれば、被評価画像の画質を評価する画像評価装置において、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出手段と、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化手段と、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング手段と、前記フィルタリング手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に基づいて、画質評価値を算出する画質評価手段と、を備えたこととしたので、人間の視覚系の特性に基づいた心理相関の高い（主観評価値と相関の高い）画質評価（テクスチャ評価、粒状度評価）が可能な画像評価装置を提供することが可能となる。
【０１０４】
また、請求項２にかかる画像評価装置によれば、被評価画像の画質を評価する画像評価装置において、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出手段と、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化手段と、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分、の少なくともいずれかに対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング手段と、フィルタリング処理手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分を逆直交変換する逆直交変換手段と、前記逆直交変換手段の出力結果に基づいて、画質評価値を算出する画質評価手段と、を備えたこととしたので、人間の視覚系の特性に基づいた心理相関の高い画質評価（テクスチャ評価、粒状度評価）が可能な画像評価装置を提供することが可能となる。また、この場合、画像を可視像として評価することが可能となる。
【０１０５】
また、請求項３にかかる画像評価装置によれば、請求項１または請求項２にかる発明において、さらに、画像観察距離に応じて前記フィルタリング処理手段のフィルタ群の周波数帯域を可変的に設定するフィルタ可変手段を備えたこととしたので、任意の画像観察距離における画質評価を高精度に行うことが可能となる。
【０１０６】
また、請求項４にかかる画像評価装置によれば、請求項１〜請求項３のいずれか１つにかかる発明において、前記フィルタ群は、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間フィルタであることととしたので、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく画質評価が可能となる。
【０１０７】
また、請求項５にかかる画像評価装置によれば、請求項１〜請求項４のいずれか１つにかかる発明において、前記平滑化手段は、メディアンフィルタによる平滑化処理を施すこととしたので、テクスチャ特徴量であるピーク部を良好に除去でき、テクスチャ成分を好適に除去することが可能となる。
【０１０８】
また、請求項６にかかる画像評価装置によれば、請求項１〜請求項５のいずれか１つにかかる発明において、前記被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報であることとしたので、画質評価を短時間で行うことが可能となる。
【０１０９】
また、請求項７にかかる画像評価装置によれば、請求項１〜請求項５のいずれか１つにかかる発明において、被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報および色度情報であることとしたので、濃淡情報だけではなく、色度情報を使用することにより、より精度の高い画質評価を行うことが可能となる。
【０１１０】
また、請求項８にかかる画像評価方法によれば、被評価画像の画質を評価する画像評価方法おいて、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出工程と、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化工程と、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング工程と、前記フィルタリング工程でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分に基づいて、画質評価値を算出する画質評価工程と、を含むこととしたので、人間の視覚系の特性に基づいた心理相関の高い画質評価（テクスチャ評価、粒状度評価）が可能な画像評価装置を提供することが可能となる。また、この場合、画像を可視像として評価することが可能となる。
【０１１１】
また、請求項９にかかる画像評価方法によれば、被評価画像の画質を評価する画像評価方法おいて、被評価画像の２次元光学情報を直交変換して空間周波数成分を算出する空間周波数成分算出工程と、算出された空間周波数成分に対して平滑化処理を施す平滑化工程と、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分、の少なくともいずれかに対して、周波数帯域の異なる複数のフィルタからなるフィルタ群によりフィルタリング処理を施すフィルタリング工程と、フィルタリング処理手段でフィルタ処理された、平滑化処理された空間周波数成分、および／または、平滑化処理前の空間周波数成分と平滑化処理後の空間周波数成分の差分を逆直交変換する逆直交変換工程と、前記逆直交変換工程の出力結果に基づいて、画質評価値を算出する画質評価工程と、を含むこととしたので、人間の視覚系の特性に基づいた心理相関の高い画質評価（テクスチャ評価、粒状度評価）が可能な画像評価方法を提供することが可能となる。
【０１１２】
また、請求項１０にかかる画像評価方法によれば、請求項８または請求項９にかかる発明において、さらに、画像観察距離に応じて前記フィルタ群の周波数帯域を可変的に設定するフィルタ可変工程を含むこととしたので、任意の画像観察距離における画質評価を高精度に行うことが可能となる。
【０１１３】
また、請求項１１にかかる画像評価方法によれば、請求項８〜請求項１０にかかる発明において、前記フィルタ群は、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間フィルタであることとしたので、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく画質評価が可能となる。
【０１１４】
また、請求項１２にかかる画像評価方法によれば、請求項８〜請求項１１のいずれか１つにかかる発明において、前記平滑化工程では、メディアンフィルタによる平滑化処理を施すこととしたので、テクスチャ特徴量であるピーク部を良好に除去でき、テクスチャ成分を好適に除去することが可能となる。
【０１１５】
また、請求項１３にかかる画像評価方法によれば、請求項８〜請求項１２のいずれか１つにかかる発明において、前記被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報であることとしたので、画質評価を短時間で行うことが可能となる。
【０１１６】
また、請求項１４にかかる画像評価方法によれば、請求項８〜請求項１２のいずれか１つにかかる発明において、前記被評価画像の２次元光学情報は２次元的な明度（濃淡）情報および色度情報であることとしたので、濃淡情報だけではなく、色度情報を使用することにより、より精度の高い画質評価を行うことが可能となる。
【０１１７】
また、請求項１５にかかるコンピュータが実行するためのプログラムによれば、コンピュータでプログラムを実行することにより、請求項８〜請求項１４のいずれか１つに記載の画像評価方法の各工程を実現することとしたので、人間の視覚系の特性に基づいた心理相関の高い画質評価（テクスチャ評価、粒状度評価）が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１にかかる画像評価装置の構成を示す図である。
【図２】テクスチャ構造を有する画像を説明するための説明図である。
【図３】人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づくフィルタ群（チャンネル１〜チャンネル５）の断面（周波数空間の原点から距離の関数として表示）の特性を示す図である。
【図４】実施の形態２にかかる画像評価装置の構成を示す図である。
【図５】画像観察距離を３５０ｍｍとし、上述したようにしてテクスチャ抽出画像の明度成分について可視化された各チャンネルの画像を示す図である。
【図６】画像のテクスチャ評価の実験手順を説明するための処理フローを示す図である。
【図７】式（２）の評価式で算出されたテクスチャ評価値と主観評価値の相関を示す図である。
【図８】式（３）の評価式で算出されたテクスチャ評価値と主観評価値の相関を示す図である。
【図９】画像ノイズ（テクスチャを除去した粒状度）の評価の実験手順を説明するための処理フローを示す図である。
【図１０】式（４）の評価式で算出されたテクスチャ評価値と他の評価値の相関を示す図である。
【図１１】式（５）の評価式で算出されたテクスチャ評価値と他の評価値の相関を示す図である。
【図１２】実施の形態３にかかる画像評価装置の構成を示す図である。
【図１３】画像観察距離が、２５０ｍｍの時のそれぞれの適用すべきファイルタ群の一例を示す図である。
【図１４】画像観察距離が、３５０ｍｍの時のそれぞれの適用すべきファイルタ群の一例を示す図である。
【図１５】画像観察距離が、４５０ｍｍの時のそれぞれの適用すべきファイルタ群の一例を示す図である。
【符号の説明】
１    画像評価装置
１１  画像入力部
１２  直交変換部
１３  平滑化部
１４  減算部
１５  フィルタリング処理部
１６  第１の画質評価値算出部
１７  第２の画質評価値算出部
２０  逆直交変換部
３１  画像観察距離入力部
３２  フィルタ可変部
【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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【図１５】
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