(57)【要約】【課題】  より適正にブロックノイズの程度を判定する。【解決手段】  ＲＧＢ画像をＹＩＱ色空間に変換し（Ｓ１００）、Ｙチャンネルの画像に対して隣接する画素間の輝度強度差を計算する（Ｓ１１０）。そして、隣接する画素の輝度強度差の絶対値の和としてその画素における輝度の変化の滑らかさを計算する（Ｓ１２０）。そして、ブロック境界に位置しない内部ピクセルの滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｘ），ａｖｅ（ｎｓｙ）に対するとブロック境界に位置する境界ピクセルの輝度の変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｘ），ａｖｅ（ｐｓｙ）の比としてブロックノイズ評価値Ｂを計算する（Ｓ１３０〜 Ｓ１７０）。このブロックノイズ評価値Ｂが値１に近いときにはブロックノイズが生じていないと判定し、値１０に近くなるほどブロックノイズの程度が大きいと判定する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を所定の画素数の縦横のブロックに分割して圧縮した圧縮画像における圧縮に伴ってブロック境界に生じ得るブロックノイズの程度を判定するブロックノイズ判定方法であって、
（ａ）前記圧縮画像における各画素に対して所定の方向に隣接する画素に対する輝度成分に基づいて各画素間の輝度強度差を演算し、
（ｂ）各画素間の輝度強度差の前記所定の方向における前後の差分に基づいて各画素における輝度の変化の滑らかさを演算し、
（ｃ）前記ブロックの境界に位置しない画素における輝度の変化の滑らかさの平均に対する前記ブロックの境界に位置する画素における輝度の変化の滑らかさの平均の比に基づいてブロックノイズ評価指数を演算し、
（ｄ）該演算したブロックノイズ評価指数に基づいてブロックノイズの程度を判定する
ブロックノイズ判定方法。
【請求項２】
前記所定の方向は、縦方向と横方向との二方向である請求項１記載のブロックノイズ判定方法。
【請求項３】
前記ステップ（ｃ）は、縦方向における前記比と横方向における前記比との平均に基づいてブロックノイズ評価指数を演算するステップである請求項２記載のブロックノイズ判定方法。
【請求項４】
前記所定の方向は、縦方向または横方向のうちのいずれか一方向である請求項１記載のブロックノイズ判定方法。
【請求項５】
前記ステップ（ａ）は、各画素に対して所定の方向に隣接する画素に対する輝度成分の差分を前記各画素の輝度強度差として演算するステップである請求項１ないし４いずれか記載のブロックノイズ判定方法。
【請求項６】
前記ステップ（ｂ）は、各画素間の輝度強度差の前記所定の方向における前後の差分の絶対値の和を前記各画素における輝度の変化の滑らかさとして演算するステップである請求項１ないし５いずれか記載のブロックノイズ判定方法。
【請求項７】
前記ステップ（ｃ）は、ブロックノイズの程度が大きくなるほど大きな値となるようブロックノイズ評価指数を演算するステップである請求項１ないし６いずれか記載のブロックノイズ判定方法。
【請求項８】
前記ステップ（ｃ）は、値１〜値１０の範囲の数値となるようブロックノイズ評価指数を演算するステップである請求項７記載のブロックノイズ判定方法。
【請求項９】
画像を所定の画素数の縦横のブロックに分割して圧縮した圧縮画像における圧縮に伴ってブロック境界に生じ得るブロックノイズの程度を判定するためのコンピュータ用のプログラムであって、
（ａ）前記圧縮画像における各画素に対して所定の方向に隣接する画素に対する輝度成分に基づいて各画素間の輝度強度差を演算するモジュールと、
（ｂ）各画素間の輝度強度差の前記所定の方向における前後の差分に基づいて各画素における輝度の変化の滑らかさを演算するモジュールと、
（ｃ）前記ブロックの境界に位置しない画素における輝度の変化の滑らかさの平均に対する前記ブロックの境界に位置する画素における輝度の変化の滑らかさ平均の比に基づいてブロックノイズ評価指数を演算するモジュールと、
を備えるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ブロックノイズ判定方法およびプログラムに関し、詳しくは、画像を所定の画素数の縦横のブロックに分割して圧縮した圧縮画像における圧縮に伴ってブロック境界に生じ得るブロックノイズの程度を判定するブロックノイズ判定方法および画像を所定の画素数の縦横のブロックに分割して圧縮した圧縮画像における圧縮に伴ってブロック境界に生じ得るブロックノイズの程度を判定するためのコンピュータ用のプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種のブロックノイズ判定方法としては、縦横８画素のブロック毎に圧縮するＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）圧縮された画像に対してブロック境界を横切る強さの相違に基づいて画像の質の評価を行なうものや、ＪＰＥＧ圧縮された画像に対してブロック境界における周波数の測定値を用いて画像の質の評価を行なうものが提案されている（例えば、非特許文献１および非特許文献２参照）。
【非特許文献１】「A Generalized Block-Edge Impairment Metric for Video Coding」, H.R.Wu and M.Yuen, IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, VOL.4, NO.11, NOVEMBER 1997
【非特許文献２】「NO-REFERENCE PERCEPTUAL QUALITY ASSESSMENT OF COMPRESSED IMAGES」, Zhou Wang, Hamid R. Sheikh and Alan C. Bovik,Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing, 22 - 25 September 2002,Volume 1, Pages 22 - 25.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述のブロックノイズ判定方法は、簡易に計算することができるため、効率的に評価することができるものの、その精度は低い場合が生じる。例えば、視覚的にはブロックノイズが生じているものの、評価としては高い場合が生じる。
【０００４】
本発明のブロックノイズ判定方法およびプログラムは、より適正にブロックノイズを判定することを目的の一つとする。また、本発明のブロックノイズ判定方法およびプログラムは、迅速にブロックノイズの程度を判定することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のブロックノイズ判定方法およびプログラムは、上述の目的の少なくとも一部を達成するために以下の手段を採った。
【０００６】
本発明のブロックノイズ判定方法は、
画像を所定の画素数の縦横のブロックに分割して圧縮した圧縮画像における圧縮に伴ってブロック境界に生じ得るブロックノイズの程度を判定するブロックノイズ判定方法であって、
（ａ）前記圧縮画像における各画素に対して所定の方向に隣接する画素に対する輝度成分に基づいて各画素間の輝度強度差を演算し、
（ｂ）各画素間の輝度強度差の前記所定の方向における前後の差分に基づいて各画素における輝度の変化の滑らかさを演算し、
（ｃ）前記ブロックの境界に位置しない画素における輝度の変化の滑らかさの平均に対する前記ブロックの境界に位置する画素における輝度の変化の滑らかさの平均の比に基づいてブロックノイズ評価指数を演算し、
（ｄ）該演算したブロックノイズ評価指数に基づいてブロックノイズの程度を判定する
ことを要旨とする。
【０００７】
この本発明のブロックノイズ判定方法では、圧縮画像における各画素に対して所定の方向に隣接する画素に対する輝度成分に基づいて各画素間の輝度強度差を演算すると共に各画素間の輝度強度差の所定の方向における前後の差分に基づいて各画素における輝度の変化の滑らかさを演算し、ブロックの境界に位置しない画素における輝度の変化の滑らかさの平均に対するブロックの境界に位置する画素における輝度の変化の滑らかさの平均の比に基づいて演算されたブロックノイズ評価指数によりブロックノイズの程度を判定する。即ち、ブロックの境界に位置する画素と隣接する画素とにおける輝度の変化の滑らかさに基づいてブロックノイズの程度を判定するから、より適正にブロックノイズの程度を判定することができる。また、規格的に演算するだけであるから、より迅速にブロックノイズの程度を判定することができる。
【０００８】
こうした本発明のブロックノイズ判定方法において、前記所定の方向は、縦方向と横方向との二方向であるものとすることもできる。この場合、前記ステップ（ｃ）は、縦方向における前記比と横方向における前記比との平均に基づいてブロックノイズ評価指数を演算するステップであるものとすることもできる。
【０００９】
また、本発明のブロックノイズ判定方法において、前記所定の方向は、縦方向または横方向のうちのいずれか一方向であるものとすることもできる。こうすれば、より迅速にブロックノイズの程度を判定することができる。
【００１０】
さらに、本発明のブロックノイズ判定方法において、前記ステップ（ａ）は、各画素に対して所定の方向に隣接する画素に対する輝度成分の差分を前記各画素の輝度強度差として演算するステップであるものとすることもできる。また、前記ステップ（ｂ）は、各画素間の輝度強度差の前記所定の方向における前後の差分の絶対値の和を前記各画素における輝度の変化の滑らかさとして演算するステップであるものとすることもできる。
【００１１】
あるいは、本発明のブロックノイズ判定方法において、前記ステップ（ｃ）は、ブロックノイズの程度が大きくなるほど大きな値となるようブロックノイズ評価指数を演算するステップであるものとすることもできる。この場合、前記ステップ（ｃ）は、値１〜値１０の範囲の数値となるようブロックノイズ評価指数を演算するステップであるものとすることもできる。こうすれば、ブロックノイズの程度を値１〜値１０の範囲で判定することができる。
【００１２】
本発明のプログラムは、
画像を所定の画素数の縦横のブロックに分割して圧縮した圧縮画像における圧縮に伴ってブロック境界に生じ得るブロックノイズの程度を判定するためのコンピュータ用のプログラムであって、
（ａ）前記圧縮画像における各画素に対して所定の方向に隣接する画素に対する輝度成分に基づいて各画素間の輝度強度差を演算するモジュールと、
（ｂ）各画素間の輝度強度差の前記所定の方向における前後の差分に基づいて各画素における輝度の変化の滑らかさを演算するモジュールと、
（ｃ）前記ブロックの境界に位置しない画素における輝度の変化の滑らかさの平均に対する前記ブロックの境界に位置する画素における輝度の変化の滑らかさ平均の比に基づいてブロックノイズ評価指数を演算するモジュールと、
を備えることを要旨とする。
【００１３】
この本発明のプログラムによれば、コンピュータにインストールして起動することにより、上述のブロックノイズ判定方法におけるブロックノイズ評価指数を演算することができる。したがって、圧縮画像における各画素に対して所定の方向に隣接する画素に対する輝度成分に基づいて各画素間の輝度強度差を演算すると共に各画素間の輝度強度差の所定の方向における前後の差分に基づいて各画素における輝度の変化の滑らかさを演算し、ブロックの境界に位置しない画素における輝度の変化の滑らかさの平均に対するブロックの境界に位置する画素における輝度の変化の滑らかさの平均の比に基づいてブロックノイズ評価指数を演算するから、即ち、ブロックの境界に位置する画素と隣接する画素とにおける輝度の変化の滑らかさに基づいてブロックノイズ評価指数を演算するから、このブロックノイズ評価指数により、より適正にブロックノイズの程度を判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
次に、本発明を実施するための最良の形態を実施例を用いて説明する。
【実施例】
【００１５】
実施例のブロックノイズ判定方法では、縦横８ピクセルをブロックとして圧縮するＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）圧縮された画像の圧縮に伴うブロック境界に生じ得るノイズ（以下、ブロックノイズという。）の程度を判定するものとして説明する。図１は、実施例のブロックノイズの判定手法の一例を示すフローチャートである。実施例のブロックノイズの判定では、まず、ＪＰＥＧ展開された対象となる赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）の表色系で表現された画像（ＲＧＢ画像）を次式（１）によりＹ（輝度），Ｉ（オレンジ−シアン），Ｑ（緑−マゼンダ）の三要素からなるＹＩＱ色空間に変換する（ステップＳ１００）。
【００１６】
【数１】
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続いて、ＹＩＱ色空間に変換した画像のＹチャンネルを用いて水平方向と垂直方向における各画素間の輝度強度差を計算する（ステップＳ１１０）。実施例では、輝度強度差は、水平方向の輝度強度差をｄｘ（ｘ，ｙ）とし、垂直方向の輝度強度差をｄｙ（ｘ，ｙ）とし、各画素の輝度をＹ（ｘ，ｙ）とすると、次式（２）および式（３）により計算される。この輝度強度差は、式（２）および式（３）から解るように、隣接する画素間の輝度の偏差を表わす。輝度強度差の計算を模式的に示す模式図を図２に示す。
【００１７】
dx(x,y)=Y(x+1,y)-Y(x,y)  (2)
dy(x,y)=Y(x,y+1)-Y(x,y)  (3)
次に、計算した輝度強度差から水平方向と垂直方向の各画素における輝度の変化の滑らかさを計算する（ステップＳ１２０）。実施例では、各画素における輝度の変化の滑らかさは、水平方向の画素における輝度の変化の滑らかさをｓｘ（ｘ，ｙ）とし、垂直方向の画素における輝度の変化の滑らかさをｓｙ（ｘ，ｙ）とすると、次式（４）および式（５）により計算される。この画素における輝度の変化の滑らかさは、式（４）および式（５）から解るように、隣接する画素間の輝度の偏差の絶対値の和の大きさを表わす。図３に一次元に模式化した画像の輝度と輝度強度差と輝度の変化の滑らかさの一例を示す。
【００１８】
sx(x,y)=|dx(x-1,y)-dx(x,y)|+|dx(x,y)-dx(x+1,y)|  (4)
sy(x,y)=|dy(x,y-1)-dy(x,y)|+|dy(x,y)-dy(x,y+1)|  (5)
こうして各画素の輝度の変化の滑らかさを計算すると、ＪＰＥＧ圧縮に用いたブロックの境界に位置する画素（以下、境界ピクセルという。）における水平方向および垂直方向の輝度の変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｘ），ａｖｅ（ｐｓｙ）を計算すると共に（ステップＳ１３０）、境界ピクセル以外の画素（以下、内部ピクセルという。）における水平方向および垂直方向の輝度の変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｘ），ａｖｅ（ｎｓｙ）を計算する（ステップＳ１４０）。具体的には、水平方向の境界ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｘ）についてｘが８の倍数のｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることにより計算し、垂直方向の境界ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｙ）についてｙが８の倍数のｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることにより計算し、水平方向の内部ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｘ）についてｘが８の倍数ではないｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることにより計算し、垂直方向の内部ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｙ）についてｙが８の倍数ではないｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることにより計算する。
【００１９】
そして、水平方向の内部ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｘ）に対する水平方向の境界ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｘ）の比｛ａｖｅ（ｐｓｘ）／ａｖｅ（ｎｓｘ）｝として水平方向のブロックノイズ評価値Ｂｈを計算すると共に（ステップＳ１５０）、垂直方向の内部ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｙ）に対する垂直方向の境界ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｙ）の比｛ａｖｅ（ｐｓｙ）／ａｖｅ（ｎｓｙ）｝として垂直方向のブロックノイズ評価値Ｂｖを計算し（ステップＳ１６０）、水平方向のブロックノイズ評価値Ｂｈと垂直方向のブロックノイズ評価値Ｂｖとの平均を画像におけるブロックノイズ評価値Ｂとして計算する（ステップＳ１７０）。水平方向のブロックノイズ評価値Ｂｈや垂直方向のブロックノイズ評価値Ｂｖは、内部ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均に対する境界ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの比であるから、ブロックノイズの程度が小さいときには値１に近い値となり、ブロックノイズの程度が大きいときには値１より大きな値となる。しかも、内部ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均が小さいとき、例えば滑らかに色調や明るさが変化するような画像では、境界ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均が際だつから、ブロックノイズ評価値として大きな値となり、内部ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均が大きいとき、例えば、色調や明るさが大きく変化する画像では、境界ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均が埋没するから、ブロックノイズ評価値として小さな値となる。したがって、より適切にブロックノイズの程度を表わすことができる。そして、ブロックノイズ評価値Ｂの値に基づいてブロックノイズの程度を判定する（ステップＳ１８０）。実施例では、ブロックノイズ評価値Ｂとして、ブロックノイズが全くないときには値１となり、ブロックノイズがひどいときには値１０に近くなるから、値１から値１０の範囲でブロックノイズの程度を判定することができる。
【００２０】
以上説明したブロックノイズの判定手法によれば、境界ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさに基づいてブロックノイズの程度を判定するから、より適正にブロックノイズの程度を判定することができる。しかも、ブロックノイズ評価値Ｂを内部ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均に対する境界ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの比として計算するから、滑らかに色調や明るさが変化するような画像では境界ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均を際だたせて大きな値としてブロックノイズ評価値Ｂを計算し、色調や明るさが大きく変化する画像では境界ピクセルにおける輝度の変化の滑らかさの平均を埋没させて小さな値としてブロックノイズ評価値Ｂを計算するから、ブロックノイズ評価値Ｂによる評価を目視の評価に対応させることができる。この結果、より適正にブロックノイズの程度を判定することができる。さらに、値１から値１０の範囲となるブロックノイズ評価値Ｂを用いるから、数値によってブロックノイズを判定することができる。
【００２１】
実施例のブロックノイズの判定手法では、図１のフローチャートにおけるステップＳ１１０の水平方向および垂直方向の輝度強度差を計算する処理が本発明のブロックノイズ判定方法におけるステップ（ａ）に相当し、図１のフローチャートにおけるステップＳ１２０の水平方向および垂直方向の画素における輝度の変化の滑らかさを計算する処理が本発明のブロックノイズ判定方法におけるステップ（ｂ）に相当し、図１のフローチャートにおけるステップＳ１３０ないしＳ１７０のブロックノイズ評価値Ｂを計算する処理が本発明のブロックノイズ判定方法におけるステップ（ｃ）に相当し、図１のフローチャートにおけるステップＳ１８０のブロックノイズ評価値Ｂに基づいてブロックノイズの程度を判定する処理が本発明のブロックノイズ判定方法におけるステップ（ｄ）に相当する。
【００２２】
実施例のブロックノイズの判定手法では、水平方向におけるブロックノイズ評価値Ｂｈと垂直方向におけるブロックノイズ評価値Ｂｖとの平均としてブロックノイズ評価値Ｂを計算するものとしたが、水平方向におけるブロックノイズ評価値Ｂｈだけを計算し、この計算したブロックノイズ評価値Ｂｈを画像のブロックノイズ評価値Ｂとして取り扱うものとしてもよいし、垂直方向におけるブロックノイズ評価値Ｂｖだけを計算し、この計算したブロックノイズ評価値Ｂｖを画像のブロックノイズ評価値Ｂとして取り扱うものとしてもよい。こうすれば、ブロックノイズ評価値Ｂを計算する演算量を少なくすることができる。
【００２３】
実施例のブロックノイズの判定手法では、値１〜値１０の範囲となるブロックノイズ評価値Ｂを用いたが、ブロックノイズ評価値Ｂが値１〜値１００の範囲などいかなる範囲となるよう調整するものとしてもよい。
【００２４】
実施例のブロックノイズの判定手法では、すべての画素（ピクセル）について画素における輝度の変化の滑らかさを計算するものとしたが、境界ピクセルについてはすべてのピクセルについて画素における輝度の変化の滑らかさを計算するが、内部ピクセルについては一部、例えばｘやｙについて８で除したときに１，４の余りが生じるピクセルや２，６の余りが生じるピクセルについてのみ画素における輝度の変化の滑らかさを計算するものとしてもよい。
【００２５】
実施例では、縦横８ピクセルをブロックとして圧縮するＪＰＥＧ圧縮された画像の圧縮に伴うブロック境界に生じ得るブロックノイズの程度を判定するものとして説明したが、圧縮に伴うブロック境界に生じ得るブロックノイズを判定するものであれば、縦横いかなるサイズのブロックとして圧縮する場合にも適用することができる。
【００２６】
実施例では、ブロックノイズの程度を判定する判定方法として説明したが、こうしたブロックノイズの判定方法をプログラムの形態として適用するものとしてもよい。このプログラムの形態とする場合、図１に示した各処理を各手順としてコンピュータに実行させるように適当なプログラミング言語を用いて記述すればよい。
【００２７】
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。
【産業上の利用可能性】
【００２８】
本発明は、画像の圧縮技術を用いる産業に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】実施例のブロックノイズの判定手法の一例を示すフローチャート。
【図２】輝度強度差を計算する際のイメージ図。
【図３】輝度と輝度強度差と輝度の変化の滑らかさの一例を示す説明図。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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