(57)【要約】【課題】  階調画像の品質評価において、人間の視覚特性を考慮した評価を行う。【解決手段】  画像入力手段１０１が、被評価画像を読み取って、被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。色彩情報変換手段１０２が、画素値を明度、彩度、色相、濃度、輝度、色度、強度のいずれかを表す色彩情報に変換する。空間周波数情報変換手段１０３が、色彩情報を人間の視覚の空間周波数特性によって補正する。画像特徴量算出手段１０４が、空間周波数情報変換手段１０３により補正された色彩情報の隣接画素間の差分を求める。評価値算出手段１０５が、画像特徴量算出手段１０４により求められた差分と人間が知覚できる階調飛び量の閾値とを比較することによって人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出し、抽出された階調飛びについて人間が実際に知覚する階調とび量を求める。【選択図】        図２
2005174133.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を明度、彩度、色相、濃度、輝度、色度、強度のいずれかを表す色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を人間の視覚の空間周波数特性によって補正する空間周波数情報変換手段と、
前記空間周波数情報変換手段により補正された色彩情報の隣接画素間の差分を求める画像特徴量算出手段と、
前記画像特徴量算出手段により求められた差分と人間が知覚できる階調飛び量の閾値とを比較することによって人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出し、抽出された階調飛びについて人間が実際に知覚する階調とび量を求める評価値算出手段と
を有する画像評価装置。
【請求項２】
前記人間が知覚できる階調飛び量の閾値を色彩情報を用いて求める閾値算出手段を有する
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】
前記評価値算出手段で求められた階調飛び量から前記閾値相当分を差し引く減算手段を有する
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４】
前記減算手段により閾値相当分を差し引かれた階調飛び量を、前記色彩情報を用いて補正する第１の補正手段を有する
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】
前記第１の補正手段によって補正された階調飛び量を、人間の知覚と等歩度となるように補正する第２の補正手段を有する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像形成装置。
【請求項６】
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を明度、彩度、色相、濃度、輝度、色度、強度のうちの複数種の色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報の各々を人間の視覚の空間周波数特性によって補正する空間周波数情報変換手段と、
前記空間周波数情報変換手段により補正された色彩情報の隣接画素間の差分を求める画像特徴量算出手段と、
前記画像特徴量算出手段により求められた差分と人間が知覚できる階調飛び量の閾値とを比較することによって人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出し、抽出された階調飛びについて人間が実際に知覚する階調とび量を求める評価値算出手段と、
前記評価値算出手段により求められた階調飛び量の各々に人間の知覚に対する寄与の割合に基づいて重み付けを行って合算する総合評価値算出手段と
を有する画像評価装置。
【請求項７】
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力ステップと、
前記画素値を明度、彩度、色相、濃度、輝度、色度、強度のいずれかを表す色彩情報に変換する色彩情報変換ステップと、
前記色彩情報を人間の視覚の空間周波数特性によって補正する空間周波数情報変換ステップと、
前記空間周波数情報変換手段により補正された色彩情報の隣接画素間の差分を求める画像特徴量算出ステップと、
前記画像特徴量算出手段により求められた差分と人間が知覚できる階調飛び量の閾値とを比較することによって人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出し、抽出された階調飛びについて人間が実際に知覚する階調とび量を求める評価値算出ステップと
を有する画像評価方法。
【請求項８】
コンピュータ装置を、
被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、
前記画素値を明度、彩度、色相、濃度、輝度、色度、強度のいずれかを表す色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、
前記色彩情報を人間の視覚の空間周波数特性によって補正する空間周波数情報変換手段と、
前記空間周波数情報変換手段により補正された色彩情報の隣接画素間の差分を求める画像特徴量算出手段と、
前記画像特徴量算出手段により求められた差分と人間が知覚できる階調飛び量の閾値とを比較することによって人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出し、抽出された階調飛びについて人間が実際に知覚する階調とび量を求める評価値算出手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像の品質を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、プリンタ、複写機等の画像形成装置において、階調再現性は、階調画像の出力および解析を通じて評価されることが多い。ここで、階調画像とは、明度、彩度、色相といった色彩情報のうちの少なくとも１つが連続的に変化している画像のことをいう。本来、このような階調画像を理想的なプリンタに出力させた場合、その出力結果は、階調が滑らかに再現されるはずである。ところが実際のプリンタでは、階調飛びや筋状のムラ等が発生するといったように階調が乱れた画像が出力されることがある。この乱れは、通常の画像を出力したときにも同様に発生し、プリンタの性能を著しく低下させる要因となってしまう。そのため、階調画像の乱れを定量的に評価することは、画像形成装置の描画性能を評価する上で非常に重要である。これはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の画像表示装置においても全く同様である。
【０００３】
階調画像を解析、評価する手法としては、例えば、人間による視比較評価が広く行われている。この手法は、いわゆる主観的評価と呼ばれるもので、階調画像の良否や損傷の度合い等を人間の視覚を通した主観的な判断によって評価するものである。しかし、このような主観的評価には、評価者による評価結果のばらつきや、手間がかかるという問題がある。
【０００４】
このような問題を解決することを目的として、近年、画像形成装置等で出力された階調画像に対し、人間の主観的な判断に依存しない、客観的評価を行うための技術が提案されている（例えば、特許文献１〜５）。
特許文献１に記載の技術では、出力されたパッチ画像の明度あるいは濃度のうち少なくとも１つを用いて、隣接する階調レベル間の光学情報の差分を算出し、算出された差分と人間が知覚できる階調飛びの閾値とを比較することによって階調画像の評価を行っている。また、面内ばらつきによる誤差を低減するために、隣接した階調レベルのパッチを空間的にも隣接させて配置したパッチ画像を用いている。
【０００５】
特許文献２に記載の技術では、パッチ画像の濃度、明度、色度のうち少なくとも１つの光学情報を用いて、隣接する階調レベル間の光学情報の差を算出する。
特許文献３に記載の技術では、階調画像を小領域毎に読み取り、隣接した小領域間の色差が人間の知覚できる閾値以下であれば両者を同一階調の領域とみなし、色差が閾値を越えていれば異なる階調の領域とみなす。そして、隣接する階調の領域間の色差の分散値および平均値を用いて評価値を算出する。
【０００６】
また、特許文献４および５では、階調画像を測定して得られた光学情報（例えば明度）の変化を表す曲線をスムージングし（近似あるいは補間によって求めてもよい）、スムージングされた曲線と元の曲線との差分を求めることによって階調画像の評価を行っている。
【特許文献１】特開平１１−２５２７４号公報
【特許文献２】特開平１１−３９４８６号公報
【特許文献３】特開２００１−１２８０１７号公報
【特許文献４】特開２００２−８６７０５号公報
【特許文献５】特開２００３−１６４４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述の特許文献に記載の技術では、以下の理由により、階調画像を正しく評価することが困難である。
カラー画像の場合、色が異なるにも関わらず明度（濃度）が同等である場合がある。このような場合に色の違いを評価するためには、彩度あるいは色相を用いて評価することが必要になる。特許文献１に記載の技術では、明度あるいは濃度のいずれかを用いて評価を行っているため、カラー画像の適切な評価が困難である。また、被評価画像としてパッチ画像を用いているが、各パッチは均一な色が出力されており、連続的な階調変化を有するものではない。従って、階調飛びや階調ムラといった階調画像特有の画質劣化が現れないため、階調画像の評価には適さない。
特許文献２でもパッチ画像を使用しているため、上記と同様の問題を有している。
【０００８】
特許文献３に記載の技術では、閾値を越える幅の分散値で比較しているが、この分散値は実際の評価値と異なるものである。例えばプリンタの場合、入力に対して色補正を行っているため、プリンタはそれぞれ固有の階調曲線を有している。例えば、人間の目はハイライトから中間調の変化に敏感であるため、この階調曲線はハイライト部と中間部の色域圧縮を少なくするように調整されている。このため、人間にとって階調画像が自然に見える場合であっても、分散値が大きくなることがある。さらに網点の面積率で階調を表現している場合には、スクリーンの影響により、測定された階調の変動が大きくなり、閾値を超えてしまうことがある。また、スクリーンの影響が出にくくするために読み取り範囲を大きくすると、階調飛びを評価することができなくなる。
【０００９】
特許文献４および５に記載の技術では、スムージングされた曲線によって評価結果が左右されるという問題がある。また、差分の１次微分で評価しているが、たとえ差分が微小な場合でも１次微分の絶対値が大きくなる場合がある。これにより、評価値に大きなノイズが発生することがある。また、差分がルーフエッジ状である場合、目視による評価では目立たないが、１次微分の絶対値が大きくなる部分が増加するため、主観的評価と一致する評価結果が得られにくい。また、上記の方法では２次元の階調画像を評価することは困難である。
【００１０】
本発明は、上述した背景の下になされたものであり、階調画像の品質評価において、人間の視覚特性を考慮した評価を行うことができる技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述の課題を解決するために、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を明度、彩度、色相、濃度、輝度、色度、強度のいずれかを表す色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を人間の視覚の空間周波数特性によって補正する空間周波数情報変換手段と、前記空間周波数情報変換手段により補正された色彩情報の隣接画素間の差分を求める画像特徴量算出手段と、前記画像特徴量算出手段により求められた差分と人間が知覚できる階調飛び量の閾値とを比較することによって人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出し、抽出された階調飛びについて人間が実際に知覚する階調とび量を求める評価値算出手段とを有する画像評価装置を提供する。
【００１２】
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を明度、彩度、色相、濃度、輝度、色度、強度のうちの複数種の色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報の各々を人間の視覚の空間周波数特性によって補正する空間周波数情報変換手段と、前記空間周波数情報変換手段により補正された色彩情報の隣接画素間の差分を求める画像特徴量算出手段と、前記画像特徴量算出手段により求められた差分と人間が知覚できる階調飛び量の閾値とを比較することによって人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出し、抽出された階調飛びについて人間が実際に知覚する階調とび量を求める評価値算出手段と、前記評価値算出手段により求められた階調飛び量の各々に人間の知覚に対する寄与の割合に基づいて重み付けを行って合算する総合評価値算出手段とを有する画像評価装置を提供する。
【００１３】
また、本発明は、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力ステップと、前記画素値を明度、彩度、色相、濃度、輝度、色度、強度のいずれかを表す色彩情報に変換する色彩情報変換ステップと、前記色彩情報を人間の視覚の空間周波数特性によって補正する空間周波数情報変換ステップと、前記空間周波数情報変換手段により補正された色彩情報の隣接画素間の差分を求める画像特徴量算出ステップと、前記画像特徴量算出手段により求められた差分と人間が知覚できる階調飛び量の閾値とを比較することによって人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出し、抽出された階調飛びについて人間が実際に知覚する階調とび量を求める評価値算出ステップとを有する画像評価方法を提供する。
【００１４】
また、本発明は、コンピュータ装置を、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する画像入力手段と、前記画素値を明度、彩度、色相、濃度、輝度、色度、強度のいずれかを表す色彩情報に変換する色彩情報変換手段と、前記色彩情報を人間の視覚の空間周波数特性によって補正する空間周波数情報変換手段と、前記空間周波数情報変換手段により補正された色彩情報の隣接画素間の差分を求める画像特徴量算出手段と、前記画像特徴量算出手段により求められた差分と人間が知覚できる階調飛び量の閾値とを比較することによって人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出し、抽出された階調飛びについて人間が実際に知覚する階調とび量を求める評価値算出手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【００１５】
本発明によれば、画像入力手段が、被評価画像を読み取って、該被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する。色彩情報変換手段が、前記画素値を明度、彩度、色相、濃度、輝度、色度、強度のいずれかを表す色彩情報に変換する。空間周波数情報変換手段が、前記色彩情報を人間の視覚の空間周波数特性によって補正する。画像特徴量算出手段が、前記空間周波数情報変換手段により補正された色彩情報の隣接画素間の差分を求める。評価値算出手段が、前記画像特徴量算出手段により求められた差分と人間が知覚できる階調飛び量の閾値とを比較することによって人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出し、抽出された階調飛びについて人間が実際に知覚する階調とび量を求める。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、階調画像の品質評価において、人間の視覚特性を考慮した評価を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
［第１実施形態］
［構成］
画像評価装置１０は、プリンタや複写機等の画像形成装置によって出力された階調画像、または、ＣＲＴ等の画像表示装置によって出力された階調画像の解析を行い、その解析結果を用いて階調画像の評価値を求め、これによって画像形成装置または画像表示装置が有する描画性能を評価するためのものである。
【００１８】
図１は、画像評価装置１０のハードウェア構成を示す図である。画像評価装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、不揮発性メモリ１３および通信ＩＦ（インターフェイス）１４を備えている。
不揮発性メモリ１３には、プログラム１３１が書き込まれている。ＣＰＵ１１は、画像評価装置１０に電源（図示省略）が投入されると、不揮発性メモリ１３に書き込まれているプログラム１３１を読み出し、ＲＡＭ１２をワークエリアとして実行する。ＣＰＵ１１がプログラム１３１を実行することによって、画像評価装置１０には、図２に示すモジュール群が仮想的に形成される。なお、これらのモジュール群をハードウェアに実装し、ＣＰＵ１１がハードウェアを制御することによって各モジュールを機能させるようにしてもよい。また、プログラム１３１を外部の装置に記憶させておき、通信網を介してプログラム１３１をダウンロードして不揮発性メモリ１３に記憶させることとしてもよい。
【００１９】
画像評価装置１０の通信ＩＦ１４には、評価対象である階調画像（被評価画像）を入力するための画像入力装置２０が接続されている。ここで画像入力装置２０は、例えば、１次元走査型スキャナ（フラットベッドスキャナ）である。なお、画像入力装置２０はこれに限られるものではなく、ＸＹＺ表色系における等色関数と同等の分光感度を有する他の装置、すなわち、マイクロデンシトメータ、カラースキャナ、モノクロスキャナ、ドラムスキャナ、濃度計、測色計、フィルムスキャナ等でもよい。また、デジタルカメラ等、ＲＧＢ信号を出力する汎用の画像入力装置２０を用いてもよい。また、被評価画像がＣＲＴ等の画像表示装置の画面上に表示された画像である場合には、輝度計を用いて画像データを取得してもよい。
被評価画像は、連続的に階調が変化する階調画像であり、プリンタや複写機等の画像形成装置によって出力された階調画像、または、ＣＲＴ等の画像表示装置によって出力された階調画像である。また、被評価画像は、反射物体、透過物体、発光物体のいずれかである。
【００２０】
次に、ＣＰＵ１１がプログラムを実行することによって画像評価装置１０に仮想的に形成されるモジュール群について説明する。
画像入力手段１０１は、評価対象であるカラー階調画像（被評価画像）を光学的に読み取って、被評価画像の画素値および画素の位置を表す画像データを入力する手段である。具体的には、画像入力手段１０１は、画像入力装置２０に被評価画像を読み取らせ、被評価画像を表す画像データを生成させる。そして、生成された画像データを画像入力装置２０から受信し、受信した画像データを不揮発性メモリ１３に記憶させる。この画像データはラスタデータであり、各画素の平面上の位置を表す位置情報が保持されている。
【００２１】
色彩情報変換手段１０２は、画素値を色彩情報に変換する手段である。色彩情報とは、色の三属性を構成する明度、彩度および色相である。色彩情報変換手段１０２は、画像入力手段１０１によって生成された画像データに含まれる画素値をＣＩＥ（Commission Internationale de I'Eclariage）で定められたＬ＊ａ＊ｂ＊色空間あるいはＬ＊ｕ＊ｖ＊色空間における各成分に変換し、色彩情報を求める。この変換は、ＩＣＣ（International Color Consortium）プロファイル、重回帰式あるいはルックアップテーブルを用いて行う。なお、色彩情報は、濃度、輝度、色度、強度のいずれかであってもよい。ここで、強度とは、画像入力装置により入力された画像信号の強度である。これ以降、色彩情報のうち、明度を用いた例について説明を行う。
【００２２】
空間周波数情報変換手段１０３は、色彩情報変換手段１０２によって求められた色彩情報を人間の視覚の空間周波数特性によって補正する手段である。具体的には、空間周波数情報変換手段１０３は、まず、実空間における明度分布を周波数空間における空間周波数分布に変換する。この変換には、ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform），ＦＦＴ（Fast Fourier Transform），ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）など、実空間における分布を空間周波数分布に変換できるものであればどのような手法を用いてもよい。さらに空間周波数情報変換手段１０３は、空間周波数分布を人間の視覚の空間周波数特性を表す関数ＶＴＦ（Visual Transfer Function）と乗算し、乗算して求められた空間周波数分布を逆変換して明度分布を得る。このようにして、人間の視覚の空間周波数特性で補正された明度が得られる。
なお、空間周波数情報変換手段１０３では、周波数空間を介した演算ではなく、実空間上でコンボルーションフィルタリングを行う方法を用いてもよい。
【００２３】
画像特徴量算出手段１０４は、空間周波数情報変換手段１０３により補正された色彩情報の隣接画素間の差分を求める手段である。具体的には、人間の視覚の空間周波数特性で補正された明度分布の２次微分を算出する。２次微分の算出には、明度分布に対してラプラシアンフィルタを用いてフィルタ処理を行う。図３(a)、図３(b)にラプラシアンフィルタのオペレータの例を示す。
なお、画像入力手段１０１で発生したノイズが存在する場合、このノイズが強調されすぎてしまうことがある。このノイズが強調されすぎることを抑えるためには、図４(a)、図４(b)に示すように、ｎ×ｎ（ｎは整数）の領域内で平均した明度分布に対してオペレータを掛け合わせることが好ましい。一例として、反射原稿を４０ｃｍ程度の明視距離で観察する場合、１ｃｙｃｌｅ／ｍｍ程度で視覚特性の感度が高くなるため、２次元の明度分布の３×３ｍｍの領域を局所積和演算するオペレータを用いる。
【００２４】
評価値算出手段１０５は、画像特徴量算出手段１０４により求められた差分と人間が知覚できる階調飛び量の閾値とを比較することによって人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出し、抽出された階調飛びについて人間が実際に知覚する階調とび量を求める手段である。まず、評価値算出手段１０５は、閾値算出手段１０６を用いて人間が知覚できる階調飛び量の閾値を色彩情報を用いて求める。そして、画像特徴量算出手段１０４によって求められた差分とこの閾値とを比較することによって、人間が知覚できる階調飛び量を有する階調飛びを抽出する。抽出された階調飛びについて、さらに、減算手段１０７、第１の補正手段１０８および第２の補正手段１０９を用いて、人間が実際に知覚する階調飛び量を求める。
【００２５】
閾値算出手段１０６による閾値の算出について説明する。一例として、白から黒へと連続的に変化する階調画像において人間が知覚できる階調飛びの閾値Ｌｄの算出式を数１に示す。これによれば閾値は明度（Ｌ＊）に依存している。また、当然のことながら、色が異なれば閾値の式も異なる。
【数１】
2005174133.tif 000003
【００２６】
減算手段１０７は、上記の閾値を用いて抽出された階調飛びの階調飛び量から閾値相当分を差し引く手段である。階調飛び量が閾値以下である場合には、階調飛びとみなさない。
第１の補正手段１０８は、減算手段１０７により閾値相当分を差し引かれた階調飛び量を、色彩情報を用いて補正する手段である。第１の補正手段１０８による補正について、以下に説明する。
階調跳びが人間に知覚された場合に実際に人間が感じる階調飛び量は、階調飛びが発生した明度により異なる。すなわち、人間が感じる階調飛び量Ｇ1を求めるためには、階調飛び量Ｇ0を階調飛びが発生した明度Ｌ＊を用いて補正する必要がある。明度によって補正された階調飛び量Ｇ1の算出式の例を数２に示す。
【数２】
2005174133.tif 000004
【００２７】
第２の補正手段１０９は、第１の補正手段１０８によって補正された階調飛び量を、人間の知覚と等歩度となるように補正する手段である。第２の補正手段１０９による補正について、以下に説明する。
第１の補正手段１０８によって補正された階調飛び量Ｇ１も人間の視覚と等歩度ではない。すなわち、階調飛び量Ｇ1による補正が必要となる。階調飛び量Ｇ1によって補正された階調飛び量Ｇ2の算出式の例を数３に示す。
【数３】
2005174133.tif 000005
【００２８】
そして、評価値算出手段１０５は、上述のようにして補正された階調飛び量を積算して、その積算値を階調性の評価値ＳＬ＊とする。評価値ＳＬ＊の計算式を数４に示す。
【数４】
2005174133.tif 000006
【００２９】
［動作］
上記の構成による画像評価装置１０の動作について説明する。ただし、画像評価装置１０は、ハードウェアがソフトウェアを用いることによって動作する装置であるから、以降の説明においては、動作の主体を、仮想的に形成されるモジュールではなく、ハードウェアとする。図５は、ＣＰＵ１１がプログラム１３１を実行することによって行われる処理のフローを示す図である。ここでは、画像評価装置１０および画像入力装置２０には電源が投入されており、画像評価装置１０においてプログラムが実行されているものとする。
【００３０】
まず、操作者が画像入力装置２０に被評価画像が印刷された紙を載置し、被評価画像の読み取を開始することの指示を画像評価装置１０に入力する。すると、画像入力装置２０は被評価画像を読み取り、得られたＲＧＢ信号と画素の位置情報とからなる画像データを生成する。この画像データは画像評価装置１０に送信される（ステップＳ０１）。
画像評価装置１０は、画像入力装置２０から送信された画像データを受信し、不揮発性メモリ１３に記憶させる。
【００３１】
次に、ＣＰＵ１１は、不揮発性メモリ１３に記憶された画像データを読み出し、画像データに含まれているＲＧＢ値をＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における測色値Ｌ＊，ａ＊、ｂ＊に変換する（ステップＳ０２）。これ以降、明度（Ｌ＊）を例として説明する。
次に、ＣＰＵ１１は、明度分布に対して人間の視覚の空間周波数特性を用いて補正する（ステップＳ０３）。具体的には、まず、フーリエ変換によって、明度分布を空間周波数分布に変換する。明度分布を変換して得られた空間周波数分布に人間の視覚の空間周波数特性を表す関数を掛け合わせ、逆フーリエ変換によって実空間における明度分布に変換する。これによって、人間の視覚の空間周波数特性で補正した明度分布が得られる。こうして求められた明度分布は、画素の位置情報と対応付けられて、不揮発性メモリ１３に記憶される。
【００３２】
次に、ＣＰＵ１１は、上記により補正された明度分布に対してラプラシアンフィルタを用いたフィルタ処理を行い、明度分布の２次微分を求める（ステップＳ０４）。これによって、被評価画像の階調飛び量が求められる。
次に、ＣＰＵ１１は、被評価画像の階調飛び量の評価値を求める（ステップＳ０５）。まず、ＣＰＵ１１は、人間の空間周波数特性で補正された明度分布を不揮発性メモリ１３から読み出し、各画素の明度に応じた閾値を数１を用いて求める。そして、ＣＰＵ１１は、各画素について、明度分布の２次微分から閾値相当分を差し引く。閾値相当分を差し引いた後の値が、人間が知覚できる階調飛びである。ただし、２次微分が閾値以下である場合は、差し引きの値を０とする。
【００３３】
上記のようにして求められた階調飛びに対して、さらに、数２および数３を用いて補正を行う。これによって、実際に人間が知覚する階調飛び量が求められる。
そして、数２および数３を用いて補正された階調飛び量を数４により積算して、その積算値を評価値とする。
【００３４】
以上により、階調画像の評価において、人間の視覚特性を考慮した評価を行うことができるようになる。
本発明によれば、明度、彩度、色相、濃度、輝度、色度、強度のうち少なくとも１つを用いて評価を行うから、カラー画像で明度差が少ない場合であっても、彩度、色相等を用いることによって階調性の評価を行うことができる。
また、人間が知覚できる階調飛び量の閾値を色彩情報を用いて求めるから、色彩情報の値に依存した閾値の設定を行うことができる。
【００３５】
また、階調飛び量から閾値相当分を差し引くから、人間が知覚できる階調飛び量のみを抽出することができる。
さらに、閾値相当分を差し引いた階調飛び量を色彩情報を用いて補正するから、実際に人間が知覚する階調飛び量を求めることができる。
さらに、このようにして求められた階調飛び量を人間の視覚と等歩度となるように補正するから、実際に人間が知覚する階調飛び量を求めることができる。
【００３６】
［第２実施形態］
第２実施形態における画像評価装置１０の構成は、いかに説明する総合評価値算出手段１１０を有する以外は、第１実施形態と同様である。
図６は、第２実施形態における処理の手順を示すフロー図である。第２実施形態では、入力された画像データをＬ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬ＊、ａ＊、ｂ＊に変換し、各々について第１実施形態で説明した手順に従って評価値を求める。各々の評価値を求めるまでの手順は第１実施形態と同様である（ステップＳ０１〜Ｓ０５）。そして、総合評価値算出手段１１０が、各測色値の人間の視覚への寄与の割合によって重み付けを行って、総合評価値Ｓ２を算出する（ステップＳ０６）。総合評価値Ｓ２の算出式の例を数５に示す。
【数５】
2005174133.tif 000007
ここで、ＳＬ＊：Ｌ＊の評価値、Ｓａ＊：ａ＊の評価値、Ｓｂ＊：ｂ＊の評価値である。
【００３７】
なお、数５はＬ＊ａ＊ｂ＊色空間における測色値Ｌ＊、ａ＊およびｂ＊を用いた場合の式であり、色空間が異なれば総合評価値の算出式も異なる。また、均等色空間における測色値以外の色彩情報に重み付けをして総合評価値を求めてもよい。
これによって、カラー階調画像の評価において、人間の視覚特性を考慮し、さらに、各測色値の人間の視覚への寄与の割合を考慮した評価を行うことができる。
【００３８】
［変形例］
以上説明した形態に限らず、本発明は種々の形態で実施可能である。例えば、上述の実施形態を以下のように変形した形態でも実施可能である。
画像特徴量算出手段１０４は、明度分布を人間の視覚の空間周波数特性で補正する代わりに、正規分布関数を用いて補正を行ってもよい。この場合、明度分布に対し、正規分布関数のラプラシアンを用いる。また、正規分布関数を重み係数行列に変換して用いてもよいし、正規分布関数の代わりに平滑化フィルタ処理を行ってもよい。また、ローパスフィルタを用いてもよい。
【００３９】
画像特徴量算出手段１０４において、被評価画像の階調飛び量を算出する際、明度分布の１次微分から算出してもよい。
被評価画像は，階調画像に限るものではなく、均一な画像であってもよい。
【００４０】
第１実施形態においては、画像入力手段１０１で発生したノイズが存在する場合、このノイズが強調されすぎることを抑えるために、ｎ×ｎ（ｎは整数）の領域内で平均した明度分布に対してオペレータを掛け合わせることとしたが、画像サイズを縮小してからオペレータを掛け合わせてもよい。例えば、一般的な反射原稿では４０ｃｍ程度の明視距離で１ｃｙｃェ／ｍｍ程度で人間の視覚の感度が高いから、撮像最小単位を１ｍｍとなるように画像サイズを縮小すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】画像評価装置１０の構成を示す図である。
【図２】画像評価装置１０に仮想的に形成されるモジュール群を示す図である。
【図３】ラプラシアンオペレータの例を示す図である。
【図４】ラプラシアンオペレータの例を示す図である。
【図５】第１実施形態における処理のフローを示す図である。
【図６】第２実施形態における処理のフローを示す図である。
【符号の説明】
【００４２】
１０…画像評価装置、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…不揮発性メモリ、１４…通信ＩＦ、２０…画像入力装置、１０１…画像入力手段、１０２…色彩情報変換手段、１０３…空間周波数情報変換手段、１０４…画像特徴量算出手段、１０５…評価値算出手段、１０６…閾値算出手段、１０７…減算手段、１０８…第１の補正手段、１０９…第２の補正手段、１１０…総合評価値算出手段。
【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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