(57)【要約】【課題】  画像全体の良否を精度良く検査することができる画質検査方法を提供する。【解決手段】  画像入力装置により得られた画像の画質検査を行う画質検査方法において、良品の画像入力装置により収集した良品の画像データから抽出した輝度分布を用いてマハラノビス基準空間を定めた後、検査対象である画像入力装置により得られた画像の輝度分布に基づいて、マハラノビス距離を算出し、マハラノビス距離を所定の閾値と比較して画像入力装置の良否を判定する。【選択図】    図１
2005252451.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の画質検査を行う画質検査方法において、
画像データから抽出した所定の特徴量分布を用いてマハラノビス基準空間を定める工程と、
検査対象画像の画像データから抽出した所定の特徴量分布に基づいて、前記マハラノビス基準空間におけるマハラノビス距離を算出する工程と、
該マハラノビス距離と所定の閾値を比較して、検査対象画像の良否を判定する工程を備える
ことを特徴とする画質検査方法。
【請求項２】
前記所定の特徴量分布は、輝度分布である
ことを特徴とする請求項１に記載の画質検査方法。
【請求項３】
画像データを入力する画像データ入力手段と、
該画像データ入力手段により入力された画像データから所定の特徴量分布を抽出し、抽出した所定の特徴量分布を用いてマハラノビス基準空間を定めるマハラノビス基準空間設定手段と、
前記画像データ入力手段により入力された検査対象画像の画像データから所定の特徴量分布を抽出し、抽出した所定の特徴量分布に基づいて、前記マハラノビス基準空間におけるマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出手段と、
前記マハラノビス距離と所定の閾値を比較して、検査対象画像の良否を判定する判定手段を備える
ことを特徴とする画質検査装置。
【請求項４】
前記所定の特徴量分布は、輝度分布である
ことを特徴とする請求項３に記載の画質検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画質検査方法及び画質検査装置に関する。詳しくは、所定の特徴量分布に基づいて算出したマハラノビス距離を用いることによって画質検査の精度を向上させようとした画質検査方法及び画質検査装置に係るものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、カラー画像の色や画像のにじみ（解像度）等を別々の方法によって評価し、別々にカラー画像の良否を判定していた。従って、総合的なカラー画像の画質の良否は、人間が目視によって限度見本のサンプルとの比較によって評価するか、または熟練した評価者が官能評価を行うことで評価していた。
【０００３】
ところが、人間の目視による評価では、例えば、限度見本等の比較サンプルが存在していても判定に個人差が生じ、再現性に問題があり、常に同じ人間またはかなり熟練した特定の者しか画像の良否の判断ができないために非常に効率が悪いという問題があった。
【０００４】
上記の様な問題点を解消すべく、予め、所定の画像データから抽出した所定の特徴量（例えば、所定の位置あるいは所定の領域の色、輝度（輝度は使用する色空間における、各原色のレベル値と定義され、ＲＧＢの８ｂｉｔデータであれば、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれが０〜２５５の値をとる。）、濃度等の一次パラメータや、一次パラメータの平均値や標準偏差等の二次パラメータ）を用いてマハラノビス基準空間を設定した後に、検査対象画像から抽出した所定の特徴量を用いてマハラノビス距離を算出し、算出されたマハラノビス距離を所定の閾値と比較することにより検査対象画像の良否を判定する画質検査方法が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照。）。
【０００５】
なお、マハラノビス基準空間とは、良品のみの画像データから設定される基準空間であり、品質光学（Quality Engineering）の分野において、田口玄一博士がインドの統計学者マハラノビスの考案した距離を用いて開発したマハラノビス−タグチシステム（ＭＴＳ法）において定義されたものである。
また、マハラノビス距離とは、評価対象であるサンプルの異常の度合い、即ちサンプルが正常なデータからどの程度ずれているかを示す尺度である。
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−２６７５３３号公報
【０００７】
【特許文献２】特開２０００−２７５７５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、所定の特徴量として例えば、所定の位置あるいは所定の領域の色、輝度、濃度等の一次パラメータや、一次パラメータの平均値や標準偏差等の二次パラメータを用いた従来の画質検査方法では、画像全体の情報が不足し、画像全体の良否を判定する場合に、検査精度が低下することがある。
即ち、上記した一次パラメータや二次パラメータでは、パラメータを測定していない位置が存在するために検査対象の画像の全てを表現することは困難である。また、平均値や標準偏差等の統計的なパラメータを用いた場合には、所定の範囲を有する領域内での情報ではあるものの、検査対象の画像の全てを表現することはやはり困難である。従って、画像全体の良否を判定する場合に、検査精度が低下することがある。
【０００９】
なお、パラメータ数を多くすることによって、検査精度の向上を図ることができると考えられるものの、マハラノビス距離を計算するためのマハラノビス基準空間を定めるためには、一般的にパラメータ数の２倍以上のサンプルが必要とされていることから、パラメータ数をむやみに多くすることはできない。
【００１０】
本発明は、以上の点に鑑みて創案されたものであって、画像全体の良否を精度良く検査することができる画質検査方法及び画質検査装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の目的を達成するために、本発明に係る画質検査方法は、画像の画質検査を行う画質検査方法において、画像データから抽出した所定の特徴量分布を用いてマハラノビス基準空間を定める工程と、検査対象画像の画像データから抽出した所定の特徴量分布に基づいて、前記マハラノビス基準空間におけるマハラノビス距離を算出する工程と、該マハラノビス距離と所定の閾値を比較して、検査対象画像の良否を判定する工程を備える。
【００１２】
また、上記の目的を達成するために、本発明に係る画質検査装置は、画像データを入力する画像データ入力手段と、該画像データ入力手段により入力された画像データから所定の特徴量分布を抽出し、抽出した所定の特徴量分布を用いてマハラノビス基準空間を定めるマハラノビス基準空間設定手段と、前記画像データ入力手段により入力された検査対象画像の画像データから所定の特徴量分布を抽出し、抽出した所定の特徴量分布に基づいて、前記マハラノビス基準空間におけるマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出手段と、前記マハラノビス距離と所定の閾値を比較して、検査対象画像の良否を判定する判定手段を備える。
【００１３】
ここで、画像データから抽出した所定の特徴量分布を用いてマハラノビス基準空間を定めることによって、画像全体の情報を含んだパラメータに基づいてマハラノビス基準空間を定めることができる。
また、検査対象画像の画像データから抽出した所定の特徴量分布に基づいて、マハラノビス基準空間におけるマハラノビス距離を算出することによって、画像全体の情報を含んだパラメータに基づいてマハラノビス基準空間におけるマハラノビス距離を算出することができる。
【発明の効果】
【００１４】
上記した本発明の画質検査方法及び画質検査装置では、所定の特徴量をパラメータとするのではなく、所定の特徴量分布をパラメータとしているために、例え少ないパラメータであったとしても画像全体の良否の判定を精度良く行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明し、本発明の理解に供する。
図１は本発明を適用した画質検査装置の一例を説明するためのブロック図であり、ここで示す画質検査装置１は、画像を電子データに変換する固体撮像素子、デジタルカメラ、カムコーダー、カメラモジュール、スキャナ等の画像入力装置２と、画像入力装置から入力された電子データに基づいて評価対象エリア内のピクセルの輝度情報から輝度分布を算出する画像処理手段３と、良品と判定された画像の電子データの評価対象エリア内における輝度分布から定められたマハラノビス基準空間（データベース）４と、検査対象である電子データの輝度分布からマハラノビス基準空間におけるマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離演算手段５と、算出されたマハラノビス距離を所定の閾値と比較して画質の評価を行う画質評価手段６を有している。
【００１６】
以下、上記した画質検査装置を用いた画質検査方法について説明する。即ち、本発明を適用した画質検査方法の一例を説明する。
【００１７】
本発明を適用した画質検査方法の一例では、先ず、マハラノビス基準空間を設定するために評価の基準となる画像サンプルの収集を行う。ここで、マハラノビス基準空間は画像異常の評価の基準となるものであり、評価の基準となるべき正常なデータを集める必要がある。
【００１８】
さて、本実施例では、画像入力装置２の描写能力の検査を行うため、良品の画像入力装置により一般的なチャートを用いて６４０×４８０ピクセルの電子画像をデータとして収集し、画像処理手段３によって６４０×４８０ピクセルの各ピクセルでの赤色、緑色、青色それぞれの輝度（８ｂｉｔ：０〜２５５）データから、それぞれ０〜１５、１６〜３１、３２〜４７、・・・、２４０〜２５５の１６段階の輝度範囲にあるピクセル数をカウントし、輝度分布データとした。同様にして、良品の画像入力装置１２０個に対して輝度分布データを計算し、マハラノビス基準空間４を設定する。
【００１９】
上記の様にして得られたマハラノビス基準空間の各良品サンプルのマハラノビス距離（ＭＤ）を算出した結果を図２に示す。図２から分かるように良品のサンプルについてはマハラノビス距離が３よりも小さな値となる。
【００２０】
次に、検査対象となる（１）〜（１３）の画像入力装置により一般的なチャートを用いて６４０×４８０ピクセルの電子画像を電子データとして収集し、画像処理手段によって６４０×４８０ピクセルの各ピクセルでの赤色、緑色、青色それぞれの輝度データ（８ｂｉｔ：０〜２５５）から、それぞれ０〜１５、１６〜３１、３２〜４７、・・・、２４０〜２５５の１６段階の輝度範囲にあるピクセル数をカウントし、検査対象となる画像入力装置により得られた画像の輝度分布データを取得し、マハラノビス距離演算手段５によって上記したマハラノビス基準空間に基づいてマハラノビス距離を計算する。なお、ここで検査対象としている（１）〜（１３）の画像入力装置のうち、（１）〜（８）の画像入力装置は不良品であり、（９）〜（１３）の画像入力装置は良品である。
【００２１】
上記の様にして得られた（１）〜（１３）の画像入力装置のマハラノビス距離を表１に示す。
【００２２】
【表１】
2005252451.tif 000003
【００２３】
表１から不良品である（１）〜（８）の画像入力装置のマハラノビス距離は３．８以上の大きな値となり、良品である（９）〜（１３）の画像入力装置のマハラノビス距離は最大でも１．５となり、不良品の画像入力装置のマハラノビス距離と良品の画像入力装置のマハラノビス距離は明らかに異なっていた。
【００２４】
なお、本実施例の場合には、図２から良品のサンプルについてはマハラノビス距離が３よりも小さな値となることから、画像評価手段６によって不良品であると判定するための閾値としてＭＤ＝３に設定しておけば良い。
【００２５】
上記した本発明を適用した画質検査方法及び画質検査装置では、良品の画像入力装置のマハラノビス距離と不良品の画像入力装置のマハラノビス距離の算出結果が明らかに異なるために、マハラノビス基準空間の各良品サンプルのマハラノビス距離に基づいて適切な閾値を設定することにより、高精度に画像入力装置の良否判定を行うことができる。
【００２６】
なお、本実施例では、画像入力装置により得られた画像の画質検査を行い、画像入力装置の良否を評価する場合を例に挙げて説明を行ったが、検査対象は画像入力装置に限定されることは無く、ディスプレイ等の表示装置から出力される画像の画質検査を行い、表示装置の良否を評価することも可能である。
【００２７】
ここで、比較のために以下に示す様に従来の画質検査方法によって（１）〜（１３）の画像入力装置の画質検査を行った。なお、上記と同様に、（１）〜（１３）の画像入力装置のうち、（１）〜（８）の画像入力装置は不良品であり、（９）〜（１３）の画像入力装置は良品である。
【００２８】
即ち、先ず、良品の画像入力装置により一般的なチャートを用いて６４０×４８０ピクセルの電子画像をデータとして収集し、６４０×４３０ピクセルの画像を４×３の１２ブロックに分割し、各ブロックの赤色、緑色、青色それぞれの輝度値の平均値、標準偏差、最大値、最小値といった合計１４４個のパラメータを用い、良品サンプル５００個によってマハラノビス基準空間を設定した。なお、各良品サンプルのマハラノビス距離を算出した結果、良品サンプルについてはマハラノビス距離が３よりも小さな値となることが分かった。
【００２９】
次に、検査対象となる（１）〜（１３）の画像入力装置により一般的なチャートを用いて６４０×４８０ピクセルの電子画像を電子データとして収集し、６４０×４８０ピクセルの画像を４×３の１２ブロックに分割し、各ブロックの赤色、緑色、青色それぞれの輝度値の平均値、標準偏差、最大値、最小値といった１４４個のパラメータを用いて、上記したマハラノビス基準空間に基づいてマハラノビス距離を計算した。
【００３０】
上記の様にして得られた（１）〜（１３）の画像入力装置のマハラノビス距離を表２に示す。
【００３１】
【表２】
2005252451.tif 000004
【００３２】
表２から不良品である（６）の画像入力装置のマハラノビス距離が２．１となり、同様に不良品である（７）の画像入力装置のマハラノビス距離が１．８となり、いずれも３未満の値となっている。
即ち、従来の画質検査方法では不良品の画像入力装置のマハラノビス距離についても３未満となるものが存在し、良否判定が困難となってしまう。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明を適用した画質検査装置の一例を説明するためのブロック図である。
【図２】マハラノビス基準空間の各良品サンプルのマハラノビス距離を算出した結果を示すグラフである。
【符号の説明】
【００３４】
１    画質検査装置
２    画像入力装置
３    画像処理手段
４    マハラノビス基準空間
５    マハラノビス距離演算手段
６    画質評価手段
【図１】
2005252451.tif 000005
【図２】
2005252451.tif 000006