(57)【要約】【課題】画像ノイズの評価において無視すべき周波数成分を除去し、適正な画像ノイズの評価を行うことができる画像ノイズ評価用情報を算出する。【解決手段】画像の品質を低下させる要因の一種である画像ノイズを人間の視覚特性に基づいて評価するために、画像ノイズ評価用情報算出装置１を、当該画像ノイズに係る濃度情報を抽出する濃度情報抽出手段２０と、濃度情報抽出手段２０で抽出した濃度情報に基づき画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出手段３０と、濃度勾配算出手段３０で算出された濃度変化の勾配を補正する濃度勾配補正手段４０と、濃度勾配補正手段４０により補正された勾配を有する濃度情報を空間周波数成分に変換する変換手段５０と、変換手段５０で変換された空間周波数成分を人間が知覚する知覚量に変換し、当該知覚量に基づき画像ノイズ指標値を算出する画像ノイズ指標値算出手段６０とを備えた構成とした。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出手段と、
前記濃度情報抽出手段で抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出手段と、
前記濃度勾配算出手段で算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正手段と、を備えることを特徴とする濃度勾配補正装置。
【請求項２】
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出手段と、
前記濃度情報抽出手段で抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出手段と、
前記濃度勾配算出手段で算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正手段と、
前記濃度勾配補正手段で前記勾配の補正された前記画像データを空間周波数成分に変換する変換手段と、
前記変換手段で変換された空間周波数成分に基づき、画像ノイズの程度を示す画像ノイズ指標値を算出する画像ノイズ指標値算出手段と、を備えたことを特徴とする画像ノイズ評価用情報算出装置。
【請求項３】
前記画像データを取得する画像データ取得手段を備えたことを特徴とする請求項２に記載の画像ノイズ評価用情報算出装置。
【請求項４】
前記濃度情報は、前記画像におけるバンディングの発生方向及び当該バンディングの発生方向と直行する方向の少なくとも一方の濃度の統計値を含むことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の画像ノイズ評価用情報算出装置。
【請求項５】
前記濃度の統計値は、前記画像のライン毎の、輝度平均値、濃度平均値及び明度平均値のいずれか１であることを特徴とする請求項４記載の画像ノイズ評価用情報算出装置。
【請求項６】
前記濃度勾配算出手段は、前記濃度情報に対して最小二乗法により求めた回帰直線の傾きを用いて勾配を算出することを特徴とする請求項２乃至請求項５のいずれか１項に記載の画像ノイズ評価用情報算出装置。
【請求項７】
前記濃度勾配補正手段は、前記画像の濃度変化の１軸方向の勾配に基づき前記画像データを補正する手段であることを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の画像ノイズ評価用情報算出装置。
【請求項８】
前記濃度勾配補正手段は、前記画像の濃度変化の２軸以上の方向の勾配における各勾配に基づき、１軸ずつ前記画像データを補正する手段であることを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の画像ノイズ評価用情報算出装置。
【請求項９】
前記画像の濃度変化における、当該画像の、中心画素に対応する座標と注目画素に対応する座標とにおける、前記勾配を形成する座標要素間の距離が０となるように、前記注目画素の補正量を算出する補正量算出手段を備え、
前記濃度勾配補正手段は、前記補正量算出手段で算出した補正量を用いて、前記画像データにおける前記注目画素の画素値を補正することで、前記勾配を補正することを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の画像ノイズ評価用情報算出装置。
【請求項１０】
前記画像ノイズ指標値算出手段は、前記空間周波数成分を、人間が知覚する画像ノイズの知覚量に変換する手段であることを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の画像ノイズ評価用情報算出装置。
【請求項１１】
前記画像ノイズ指標値算出手段は、前記空間周波数成分を、人間の視覚特性を示すＶＴＦ関数（visual transfer function）で重み付けをして、前記画像ノイズの知覚量を算出する手段であることを特徴とする請求項１０に記載の画像ノイズ評価用情報算出装置。
【請求項１２】
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出ステップと、
前記濃度情報抽出ステップで抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出ステップと、
前記濃度勾配算出ステップで算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正ステップと、を含むことを特徴とする濃度勾配補正方法。
【請求項１３】
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出ステップと、
前記濃度情報抽出ステップで抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出ステップと、
前記濃度勾配算出ステップで算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正ステップと、を有する処理をコンピュータに実行させるのに使用するプログラムを含むことを特徴とする濃度勾配補正プログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の濃度勾配補正プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【請求項１５】
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出ステップと、
前記濃度情報抽出ステップで抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出ステップと、
前記濃度勾配算出ステップで算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正ステップと、
前記濃度勾配補正ステップで前記勾配の補正された前記画像データを空間周波数成分に変換する変換ステップと、
前記変換ステップで変換された空間周波数成分に基づき、画像ノイズの程度を示す画像ノイズ指標値を算出する画像ノイズ指標値算出ステップと、を含むことを特徴とする画像ノイズ評価用情報算出方法。
【請求項１６】
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出ステップと、
前記濃度情報抽出ステップで抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出ステップと、
前記濃度勾配算出ステップで算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正ステップと、
前記濃度勾配補正ステップで前記勾配の補正された前記画像データを空間周波数成分に変換する変換ステップと、
前記変換ステップで変換された空間周波数成分に基づき、画像ノイズの程度を示す画像ノイズ指標値を算出する画像ノイズ指標値算出ステップと、を有する処理をコンピュータに実行させるのに使用するプログラムを含むことを特徴とする画像ノイズ評価用情報算出プログラム。
【請求項１７】
請求項１６に記載の画像ノイズ評価用情報算出プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の濃度情報を空間周波数成分に変換して画像ノイズの評価用の情報を算出する装置に係り、特に、画像の濃度情報から、画像ノイズの評価において無視すべき空間周波数成分を除去することが可能な濃度勾配補正装置、濃度勾配補正方法、濃度勾配補正プログラムおよび前記プログラムを記録した記録媒体、ならびに画像ノイズ評価用情報算出装置、画像ノイズ評価用情報算出方法、画像ノイズ評価用情報算出プログラム、および前記プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像品質を低下させる要因の一種である粒状ノイズやバンディングといった画像ノイズを人間が観察する際に知覚する心理量を、被評価画像の物理特性量に基づいて予測する際において、再現された画像の品質を決める要因には、物理特性量に基づく物理的要因と心理量に基づく心理的要因とがある。前者の物理的要因は、情報源変換系から表示装置に至るシステムの持つ性能に基づくものであり、後者の心理的要因は、視覚の持つ性質と観察者の主観に依存する。物理的要因となる歪みやノイズは、定量的に測定して客観的に評価することができる。しかし、画像が美しく再現されているか否か、あるいは鮮鋭さ、立体感、臨場感、迫力感といった心理的な要因については、視覚系を経た主観的な評価が必要である。
【０００３】
そこで、現状の、画像ノイズを評価するための情報の生成においては、人間の視覚特性を考慮するために、空間周波数感度特性を用いるのが一般的である。
例えば、特許文献１に記載のバンディング知覚予測方法は、画像品質を低下させる要因の一種であるバンディングを人間が観察する際に、知覚する心理量を、被評価画像の物理特性量を基に予測するもので、被評価画像の物理特性量を空間周波数に変換し、予め設定されている物理特性量と、この物理特性量に対応する空間周波数感度特性を表す関数であるバンディング知覚特性関数から得られた関数を、空間周波数に関して積分することにより、複数の空間周波数成分を含む場合のバンディング知覚予測値を算出する方法である。この方法においては、物理特性量を空間周波数に変換する際、フーリエ変換を用いている。特許文献１においては、空間周波数特性をＶＴＦ等の重み付で積分し、この積分値をバンディング知覚予測値とし、バンディングと直行方向の空間周波数特性を使って、人間のコントラストに対する知覚閾値を越える領域に対しても、より高精度のバンディング知覚予測値を算出している。
【０００４】
ここで、図１２〜１５に基づき、特許文献１で用いられているフーリエ変換について説明する。図１２〜１５は、画像の濃度変化を示す信号の波形図であり、各波形図における縦軸は振幅、横軸は時間を示す。
フーリエ変換においては、一般に、切り取った信号データの信号が無限に続くことを前提として計算が行われる。従って、切り取った信号データの信号が、図１２に示すような信号である場合は、その信号が繰り返されるような信号、例えば、図１３に示すような信号であるものとして計算される。また、切り取った信号データの信号が、図１４に示すような信号である場合は、その信号が繰り返されるような信号、例えば、図１５に示すような信号であるものとして計算される。
【特許文献１】特開２０００−４３１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１の従来技術においては、フーリエ変換を行う際に、切り取った信号データの信号が、図１６に示す信号のように、個々の波形における開始点と終了点との差が大きい信号である場合は、この信号を連続した場合の各信号の境界点の位置（各波形の１つ前の波形の終了点の位置と、各波形の開始点の位置）が著しく異なるため、前記連続した信号は、図１７に示すように、本来は存在しないノコギリ波のような周期の信号として扱われる。つまり、画質の評価にフーリエ変換を適用するには好ましくない状況が発生する。
【０００６】
従って、このような状況が発生した場合に、特許文献１に開示されている手法では、フーリエ変換の結果と画像ノイズの知覚量との間に齟齬が生じ、正しく画質を評価することができなくなる。
本発明は、上述した事情を鑑みてなされたものであって、画像の濃度情報から、画像ノイズの評価において無視すべき周波数成分を除去し、適正な画像ノイズの評価を行うことができる濃度勾配補正装置、濃度勾配補正方法、および濃度勾配補正プログラム、画像ノイズ評価用情報算出装置、画像ノイズ評価用情報算出方法、および画像ノイズ評価用情報算出プログラム、ならびに前記プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
〔形態１〕上記課題を解決するために、形態１の濃度勾配補正装置は、
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出手段と、
前記濃度情報抽出手段で抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出手段と、
前記濃度勾配算出手段で算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
この構成によれば、濃度情報抽出手段によって、画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出することが可能であり、濃度勾配算出手段によって、前記濃度情報抽出手段で抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出することが可能であり、濃度勾配補正手段によって、前記濃度勾配算出手段で算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正することが可能である。
【０００９】
従って、濃度情報から、画像ノイズの評価において無視すべき周期の波を取り除くことができる。例えば、本形態を画像ノイズの評価用情報を算出する装置に適用することで、適正な画像ノイズの評価を行うことができる画像ノイズ評価用情報を算出することができるという効果が得られる。
なお、上記「画像データ」は、画像ノイズの評価用情報を算出するという観点からは、例えば、印刷装置によって印刷した検査画像（均一濃度の画像）などの濃度を、スキャナ等の濃度測定可能な装置によって読み取って生成される画像データや、前記検査画像をデジタルカメラ等で撮像した画像データなどが該当する。従って、濃度測定をする装置の読み取り特性や、デジタルカメラのレンズ特性等の影響を受けた画像データとなる。また、画像データは、印刷装置の特性が印刷した検査画像に反映されるため、その影響をも含むデータとなる。例えば、レーザプリンタで印刷した場合は、レーザー出力の不安定さが原因の濃度むらがベタ画像に発生するため、その影響が画像データにも現われる。以下、濃度勾配補正方法に関する形態、濃度勾配補正プログラムに関する形態、画像ノイズ評価用情報算出装置に関する形態、画像ノイズ評価用情報算出方法に関する形態、画像ノイズ評価用情報算出プログラムに関する形態、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する形態、発明を実施するための最良の形態の欄などにおいて同じである。
【００１０】
また、上記「濃度情報」とは、例えば、前述した、濃度測定可能な装置で生成した画像データやデジタルカメラで撮像した画像データなどに基づき抽出される情報であって、画像に発生している画像ノイズの強弱等が濃度変化として表される情報である。例えば、濃度の表現に輝度値を用いた場合は、画像のラインごとの平均輝度値などとなる。一般的に、画像ノイズは（色味の変化ではなく）明るさの変化のムラに対して知覚されるものとされているので、濃度の表現には、輝度値に限らず、同じ明るさを示す尺度であれば、濃度値（ＯＤ値）、明度値（ＬａｂのＬ値）などを用いても良い。以下、濃度勾配補正方法に関する形態、濃度勾配補正プログラムに関する形態、画像ノイズ評価用情報算出装置に関する形態、画像ノイズ評価用情報算出方法に関する形態、画像ノイズ評価用情報算出プログラムに関する形態、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する形態、発明を実施するための最良の形態の欄などにおいて同じである。
【００１１】
また、上記「画像ノイズ」には、例えば、印刷装置において、ドット形成位置が理想の形成位置からずれているノズルによる、いわゆる「飛行曲がり現象」が原因で、印刷結果に「白スジ」と共に「濃いスジ」が同時に発生するノイズ、ノズルのインク不吐出、ノズルのインク吐出量が通常より多い又は少ないなどのインクの吐出不良が原因で、印刷結果に「白スジ」や「濃いスジ」が発生するノイズ、印刷画像における、複数のドットが重なって形成される画像部位や、ドットにより被覆されない画像部位などが明暗の起伏となって発生するノイズなどが含まれる。
【００１２】
また、上記「飛行曲がり現象」とは、単なる一部のノズルの不吐出現象とは異なり、インクは吐出するものの、その一部のノズルの吐出方向が傾くなどしてドットが理想位置よりずれて形成されてしまう現象をいう。以下、濃度勾配補正方法に関する形態、濃度勾配補正プログラムに関する形態、画像ノイズ評価用情報算出装置に関する形態、画像ノイズ評価用情報算出方法に関する形態、画像ノイズ評価用情報算出プログラムに関する形態、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する形態、発明を実施するための最良の形態の欄などにおいて同じである。
【００１３】
また、上記「白スジ」とは、「飛行曲がり現象」によって隣接ドット間の距離が所定の距離よりも広くなる現象が連続的に発生して印刷媒体の下地の色がスジ状に目立ってしまう部分（領域）をいい、また、上記「濃いスジ」とは、同じく「飛行曲がり現象」によって隣接ドット間の距離が所定の距離よりも短くなる現象が連続的に発生して印刷媒体の下地の色が見えなくなったり、あるいはドット間の距離が短くなることによって相対的に濃く見えたり、さらにはずれて形成されたドットの一部が正常なドットと重なり合ってその重なり合った部分が濃いスジ状に目立ってしまう部分（領域）をいうものとする。また、白スジはインク量が少ないノズルが原因で発生する場合があり、一方、濃いスジはインク量が多いノズルが原因で発生する場合がある。以下、濃度勾配補正方法に関する形態、濃度勾配補正プログラムに関する形態、画像ノイズ評価用情報算出装置に関する形態、画像ノイズ評価用情報算出方法に関する形態、画像ノイズ評価用情報算出プログラムに関する形態、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する形態、発明を実施するための最良の形態の欄などにおいて同じである。
【００１４】
〔形態２〕更に、形態２の濃度勾配補正装置は、形態１の濃度勾配補正装置において、
前記画像データを取得する画像データ取得手段を備えたことを特徴とする。
この構成によれば、自己において画像データを取得できる構成になるので、別途、スキャナ、カメラ等の画像データを取得する装置が不要となり、使い勝手の良い濃度勾配補正装置を提供することができるという効果が得られる。
また、「画像データ取得手段」は、スキャナ手段などの光学的読み取り手段などから入力された画像データを取得したり、ＬＡＮやＷＡＮ等のネットワークを介して外部装置に記憶された画像データを受動的又は能動的に取得したり、自装置に搭載されたＣＤドライブ、ＤＶＤドライブなどの駆動装置を介してＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体から画像データを取得したり、自装置に搭載されたＨＤＤなどの記録装置に記録された画像データを取得したりなどする。つまり、前記取得には、少なくとも入力、獲得、受信および読出が含まれる。
【００１５】
〔形態３〕更に、形態３の濃度勾配補正装置は、形態１又は２の濃度勾配補正装置において、
前記濃度情報は、前記画像におけるバンディングの発生方向及び当該バンディングの発生方向と直行する方向の少なくとも一方の濃度の統計値を含むことを特徴とする。
この構成によれば、バンディングの発生方向及びその直行方向に発生する勾配を的確に捉えることが可能となるので、画像の濃度変化の勾配（濃度勾配）から、無視すべき勾配分を適切に取り除くことが可能となる。特に、バンディングの発生方向及びその直行方向の濃度情報を両方とも用いることで、勾配を２次元的（平面的）に捉えることできるので、より適切に不要な勾配分を取り除くことが可能となる。
【００１６】
従って、例えば、本形態を画像ノイズの評価用情報を算出する装置に適用することで、画像ノイズを客観的に鮮明に把握することができ、より適正な評価を行うことができる画像ノイズの評価用情報を算出できるという効果が得られる。
【００１７】
〔形態４〕更に、形態４の濃度勾配補正装置は、形態３の濃度勾配補正装置において、
前記濃度の統計値は、前記画像のライン毎の、輝度平均値、濃度平均値及び明度平均値のいずれか１であることを特徴とする。
この構成によれば、画像の輝度値の変化、濃度値の変化、及び明度値の変化のいずれか１を用いて画像の濃度変化を表すことが可能となるので、濃度変化の勾配（濃度勾配）を視覚的に判別し易くなる。例えば、境界点の位置が著しく異なる（境界条件不良となる）大きな濃度勾配や、濃度勾配の発生方向などが容易に分かる。従って、適正な濃度勾配の補正を行うことができるという効果が得られる。
【００１８】
〔形態５〕更に、形態５の濃度勾配補正装置は、形態１乃至４のいずれか１の濃度勾配補正装置において、
前記濃度勾配算出手段は、前記濃度情報に対して最小二乗法により求めた回帰直線の傾きを用いて勾配を算出する手段であることを特徴とする。
この構成によれば、濃度情報に対して最小二乗法により求めた回帰直線の傾きを用いて勾配を算出するので、濃度勾配を簡易に除去することができるという効果が得られる。
【００１９】
〔形態６〕更に、形態６の濃度勾配補正装置は、形態１乃至５のいずれか１の濃度勾配補正装置において、
前記濃度勾配補正手段は、前記画像の濃度変化の１軸方向の勾配に基づき前記画像データを補正する手段であることを特徴とする。
この構成によれば、画像の濃度変化における１軸方向の濃度勾配を補正するようにしたので、濃度勾配を簡単な方法で除去できるという効果が得られる。
【００２０】
〔形態７〕更に、形態７の濃度勾配補正装置は、形態１乃至６のいずれか１の濃度勾配補正装置において、
前記濃度勾配補正手段は、前記画像の濃度変化の２軸以上の方向の勾配における各勾配に基づき、１軸ずつ前記画像データを補正する手段であることを特徴とする。
この構成によれば、例えば、２次元の信号列の、縦方向及び横方向（２軸方向）の濃度勾配を１軸ずつ別々に補正することが可能となるので、２次曲線の勾配となる濃度勾配を簡単な方法で除去できるという効果が得られる。
例えば、２次曲線の勾配を除去するためには、２次の多項式近似を求めればよく、その他、指数関数、対数関数など簡単な方法で濃度勾配を除去することができる。
【００２１】
〔形態８〕更に、形態８の濃度勾配補正装置は、形態１乃至７のいずれか１の濃度勾配補正装置において、
前記画像の濃度変化における、当該画像の、中心画素に対応する座標と注目画素に対応する座標との距離における、前記勾配を形成する座標要素間の距離が０となるように、前記注目画素の補正量を算出する補正量算出手段を備え、
前記濃度勾配補正手段は、前記補正量算出手段で算出した補正量を用いて、前記画像データにおける前記注目画素の画素値を補正することで、前記勾配を補正する手段であることを特徴とする。
この構成によれば、補正量算出手段によって、前記画像の濃度変化における、当該画像の、中心画素に対応する座標と注目画素に対応する座標との距離における、前記勾配を形成する座標要素間の距離が０となるように、前記注目画素の補正量を算出することが可能であり、前記濃度勾配補正手段は、前記補正量算出手段で算出した補正量を用いて、前記画像データにおける前記注目画素の画素値を補正することで、前記勾配を補正することが可能である。
【００２２】
従って、画像の濃度変化における、中心の座標と、注目画素に対応する座標とから、注目画素に対応する座標と、中心画素に対応する座標（中心座標）との距離が解るので、簡易に、注目画素に対応する座標と中心座標との傾きが０となるような補正量を決定することができる。
これにより、無視すべき濃度勾配を、簡易に０又は略０とする補正を行うことができるという効果が得られる。
【００２３】
ここで、上記「座標要素」とは、例えば、Ｘ軸とＹ軸とを設け、これらＸ軸及びＹ軸上の位置をそれぞれＸ座標、Ｙ座標とすると、座標（Ｘ，Ｙ）によって、２次元平面上の点の位置を表現することができる。つまり、点の位置を示す座標（Ｘ，Ｙ）における、Ｘ座標、Ｙ座標が座標要素となる。更に、Ｘ軸とＹ軸とに加えＺ軸を設けることで、Ｘ座標、Ｙ座標、Ｚ座標によって、３次元空間上の点を表現することができる。以下、濃度勾配補正方法に関する形態、濃度勾配補正プログラムに関する形態、画像ノイズ評価用情報算出装置に関する形態、画像ノイズ評価用情報算出方法に関する形態、画像ノイズ評価用情報算出プログラムに関する形態、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する形態、発明を実施するための最良の形態の欄などにおいて同じである。
【００２４】
〔形態９〕一方、上記課題を解決するために、形態９の濃度勾配補正方法は、
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出ステップと、
前記濃度情報抽出ステップで抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出ステップと、
前記濃度勾配算出ステップで算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正ステップと、を含むことを特徴とする。
これにより、形態１の濃度勾配補正装置と同等の効果が得られる。
【００２５】
〔形態１０〕更に、形態１０の濃度勾配補正方法は、形態９の濃度勾配補正方法において、
前記画像データを取得する画像データ取得ステップを含むことを特徴とする。
これにより、形態２の濃度勾配補正装置と同等の効果が得られる。
【００２６】
〔形態１１〕更に、形態１１の濃度勾配補正方法は、形態９又は１０の濃度勾配補正方法において、
前記濃度情報は、前記画像におけるバンディングの発生方向及び当該バンディングの発生方向と直行する方向の少なくとも一方の濃度の統計値を含むことを特徴とする。
これにより、形態３の濃度勾配補正装置と同等の効果が得られる。
【００２７】
〔形態１２〕更に、形態１２の濃度勾配補正方法は、形態９乃至１１のいずれか１の濃度勾配補正方法において、
前記濃度の統計値は、前記画像のライン毎の、輝度平均値、濃度平均値及び明度平均値のいずれか１であることを特徴とする。
これにより、形態４の濃度勾配補正装置と同等の効果が得られる。
【００２８】
〔形態１３〕更に、形態１３の濃度勾配補正方法は、形態９乃至１２のいずれか１の濃度勾配補正方法において、
前記濃度勾配算出ステップは、前記濃度情報に対して最小二乗法により求めた回帰直線の傾きを用いて勾配を算出することを特徴とする。
これにより、形態５の濃度勾配補正装置と同等の効果が得られる。
【００２９】
〔形態１４〕更に、形態１４の濃度勾配補正方法は、形態９乃至１３のいずれか１の濃度勾配補正方法において、
前記濃度勾配補正ステップは、前記画像の濃度変化の１軸方向の勾配に基づき前記画像データを補正することを特徴とする。
これにより、形態６の濃度勾配補正装置と同等の効果が得られる。
【００３０】
〔形態１５〕更に、形態１５の濃度勾配補正方法は、形態９乃至１３のいずれか１の濃度勾配補正方法において、
前記濃度勾配補正ステップは、前記画像の濃度変化の２軸以上の方向の勾配における各勾配に基づき、１軸ずつ前記画像データを補正することを特徴とする。
これにより、形態７の濃度勾配補正装置と同等の効果が得られる。
【００３１】
〔形態１６〕更に、形態１６の濃度勾配補正方法は、形態９乃至１４のいずれか１の濃度勾配補正方法において、
前記画像の濃度変化における、当該画像の、中心画素に対応する座標と注目画素に対応する座標との距離における、前記勾配を形成する座標要素間の距離が０となるように、前記注目画素の補正量を算出する補正量算出ステップを含み、
前記濃度勾配補正ステップは、前記補正量算出ステップで算出した補正量を用いて、前記画像データにおける前記注目画素の画素値を補正することで、前記勾配を補正することを特徴とする。
これにより、形態８の濃度勾配補正装置と同等の効果が得られる。
【００３２】
〔形態１７〕一方、上記課題を解決するために、形態１７の濃度勾配補正プログラムは、
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出ステップと、
前記濃度情報抽出ステップで抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出ステップと、
前記濃度勾配算出ステップで算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正ステップと、を有する処理をコンピュータに実行させるのに使用するプログラムを含むことを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態１の濃度勾配補正装置と同等の作用および効果が得られる。
【００３３】
〔形態１８〕更に、形態１８の濃度勾配補正プログラムは、形態１７の濃度勾配補正プログラムにおいて、
前記画像データを取得する画像データ取得ステップをコンピュータに実行させるのに使用するプログラムを含むことを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態２の濃度勾配補正装置と同等の作用および効果が得られる。
【００３４】
〔形態１９〕更に、形態１９の濃度勾配補正プログラムは、形態１７又は１８の濃度勾配補正プログラムにおいて、
前記濃度情報は、前記画像におけるバンディングの発生方向及び当該バンディングの発生方向と直行する方向の少なくとも一方の濃度の統計値を含むことを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態３の濃度勾配補正装置と同等の作用および効果が得られる。
【００３５】
〔形態２０〕更に、形態２０の濃度勾配補正プログラムは、形態１７乃至１９のいずれか１の濃度勾配補正プログラムにおいて、
前記濃度の統計値は、前記画像のライン毎の、輝度平均値、濃度平均値及び明度平均値のいずれか１であることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態４の濃度勾配補正装置と同等の作用および効果が得られる。
【００３６】
〔形態２１〕更に、形態２１の濃度勾配補正プログラムは、形態１７乃至２０のいずれか１の濃度勾配補正プログラムにおいて、
前記濃度勾配算出ステップは、前記濃度情報に対して最小二乗法により求めた回帰直線の傾きを用いて勾配を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態５の濃度勾配補正装置と同等の作用および効果が得られる。
【００３７】
〔形態２２〕更に、形態２２の濃度勾配補正プログラムは、形態１７乃至２１のいずれか１の濃度勾配補正プログラムにおいて、
前記濃度勾配補正ステップは、前記画像の濃度変化の１軸方向の勾配に基づき前記画像データを補正することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態６の濃度勾配補正装置と同等の作用および効果が得られる。
【００３８】
〔形態２３〕更に、形態２３の濃度勾配補正プログラムは、形態１７乃至２１のいずれか１の濃度勾配補正プログラムにおいて、
前記濃度勾配補正ステップは、前記画像の濃度変化の２軸以上の方向の勾配における各勾配に基づき、１軸ずつ前記画像データを補正することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態７の濃度勾配補正装置と同等の作用および効果が得られる。
【００３９】
〔形態２４〕更に、形態２４の濃度勾配補正プログラムは、形態１７乃至２３のいずれか１の濃度勾配補正プログラムにおいて、
前記画像の濃度変化における、当該画像の、中心画素に対応する座標と注目画素に対応する座標との距離における、前記勾配を形成する座標要素間の距離が０となるように、前記注目画素の補正量を算出する補正量算出ステップをコンピュータに実行させるのに使用するプログラムを含み、
前記濃度勾配補正ステップは、前記補正量算出ステップで算出した補正量を用いて、前記画像データにおける前記注目画素の画素値を補正することで、前記勾配を補正することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態８の濃度勾配補正装置と同等の作用および効果が得られる。
【００４０】
〔形態２５〕また、上記課題を解決するために、形態２５の記録媒体は、
形態１７乃至２４のいずれか１の濃度勾配補正プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
これにより、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、ＦＤ、半導体チップなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を介して前記形態１７乃至２４のいずれか１の濃度勾配補正プログラムをユーザなどの需用者に対して容易かつ確実に提供することができる。
【００４１】
〔形態２６〕一方、上記課題を解決するために、形態２６の画像ノイズ評価用情報算出装置は、
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出手段と、
前記濃度情報抽出手段で抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出手段と、
前記濃度勾配算出手段で算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正手段と、
前記濃度勾配補正手段で前記勾配の補正された前記画像データを空間周波数成分に変換する変換手段と、
前記変換手段で変換された空間周波数成分に基づき、画像ノイズの程度を示す画像ノイズ指標値を算出する画像ノイズ指標値算出手段と、を備えたことを特徴とする。
【００４２】
この構成によれば、濃度情報抽出手段によって、画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出することが可能であり、濃度勾配算出手段によって、前記濃度情報抽出手段で抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出することが可能であり、濃度勾配補正手段によって、前記濃度勾配算出手段で算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正することが可能である。
【００４３】
また、変換手段によって、前記濃度勾配補正手段で前記勾配の補正された前記画像データを空間周波数成分に変換することが可能であり、画像ノイズ指標値算出手段によって、前記変換手段で変換された空間周波数成分に基づき、画像ノイズの程度を示す画像ノイズ指標値を算出することが可能である。
従って、濃度情報から、画像ノイズの評価において無視すべき周期の波（周波数成分）を取り除くことができるので、適正な画像ノイズの評価を行うことができる画像ノイズ評価用情報を算出することができるという効果が得られる。
【００４４】
〔形態２７〕更に、形態２７の画像ノイズ評価用情報算出装置は、形態２６の画像ノイズ評価用情報算出装置において、
前記画像データを取得する画像データ取得手段を備えたことを特徴とする。
この構成によれば、自己において画像データを取得できる構成になるので、別途、スキャナ、カメラ等の画像データを取得する装置が不要となり、使い勝手の良い画像ノイズ用情報算出装置を提供することができるという効果が得られる。
【００４５】
〔形態２８〕更に、形態２８の画像ノイズ評価用情報算出装置は、形態２６又は２７の画像ノイズ評価用情報算出装置において、
前記濃度情報は、前記画像におけるバンディングの発生方向及び当該バンディングの発生方向と直行する方向の少なくとも一方の濃度の統計値を含むことを特徴とする。
この構成によれば、画像に、縦スジのバンディングが発生している場合や、横スジのバンディングが発生している場合において、これらを濃度変化として的確に捉えることが可能となるので、画像の濃度変化の勾配（濃度勾配）から、無視すべき勾配分を適切に取り除くことが可能となる。
従って、画像ノイズを客観的に鮮明に把握することができ、より適正な評価を行うことができる画像ノイズ評価用情報を算出できるという効果が得られる。
【００４６】
〔形態２９〕更に、形態２９の画像ノイズ評価用情報算出装置は、形態２６乃至２８のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出装置において、
前記濃度の統計値は、前記画像のライン毎の、輝度平均値、濃度平均値及び明度平均値のいずれか１であることを特徴とする。
この構成によれば、画像の輝度値の変化、濃度値の変化、及び明度値の変化のいずれか１を用いて画像の濃度変化を表すことが可能となるので、濃度変化の勾配（濃度勾配）を視覚的に判別し易くなる。例えば、境界点の位置が著しく異なる（境界条件不良となる）大きな濃度勾配や、濃度勾配の発生方向などが容易に分かる。
従って、適正な濃度勾配の補正を行うことができるので、より適正な評価を行うことができる画像ノイズ評価用情報を算出できるという効果が得られる。
【００４７】
〔形態３０〕更に、形態３０の画像ノイズ評価用情報算出装置は、形態２６乃至２９のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出装置において、
前記濃度勾配算出手段は、前記濃度情報に対して最小二乗法により求めた回帰直線の傾きを用いて勾配を算出する手段であることを特徴とする。
この構成によれば、濃度情報に対して最小二乗法により求めた回帰直線の傾きを用いて勾配を算出するので、濃度勾配を簡易に除去することができるという効果が得られる。
【００４８】
〔形態３１〕更に、形態３１の画像ノイズ評価用情報算出装置は、形態２６乃至３０のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出装置において、
前記濃度勾配補正手段は、前記画像の濃度変化の１軸方向の勾配に基づき前記画像データを補正する手段であることを特徴とする。
この構成によれば、画像の濃度変化における１軸方向の濃度勾配を補正するようにしたので、濃度勾配を簡単な方法で除去できるという効果が得られる。
【００４９】
〔形態３２〕更に、形態３２の画像ノイズ評価用情報算出装置は、形態２６乃至３０のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出装置において、
前記濃度勾配補正手段は、前記画像の濃度変化の２軸以上の方向の勾配における各勾配に基づき、１軸ずつ前記画像データを補正する手段であることを特徴とする。
この構成によれば、例えば、２次元の信号列の、縦方向及び横方向（２軸方向）の濃度勾配を１軸ずつ別々に補正することが可能となるので、２次曲線の勾配となる濃度勾配を簡単な方法で除去できるという効果が得られる。
例えば、２次曲線の勾配を除去するためには、２次の多項式近似を求めればよく、その他、指数関数、対数関数など簡単な方法で濃度勾配を除去することができる。
【００５０】
〔形態３３〕更に、形態３３の画像ノイズ評価用情報算出装置は、形態２６乃至３２のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出装置において、
前記画像の濃度変化における、当該画像の、中心画素に対応する座標と注目画素に対応する座標との距離における、前記勾配を形成する座標要素間の距離が０となるように、前記注目画素の補正量を算出する補正量算出手段を備え、
前記濃度勾配補正手段は、前記補正量算出手段で算出した補正量を用いて、前記画像データにおける前記注目画素の画素値を補正することで、前記勾配を補正する手段であることを特徴とする。
この構成によれば、補正量算出手段によって、前記画像の濃度変化における、当該画像の、中心画素に対応する座標と注目画素に対応する座標との距離における、前記勾配を形成する座標要素間の距離が０となるように、前記注目画素の補正量を算出することが可能であり、前記濃度勾配補正手段は、前記補正量算出手段で算出した補正量を用いて、前記画像データにおける前記注目画素の画素値を補正することで、前記勾配を補正することが可能である。
【００５１】
従って、画像の濃度変化における、中心の座標と、注目画素に対応する座標とから、注目画素に対応する濃度と、中心座標のある軸線上との距離が解るので、簡易に注目画素に対応する濃度が軸線上にのるように補正量を決定することができる。
これにより、無視すべき濃度勾配を、簡易に０又は略０とする補正を行うことができるので、より適正な評価を行うことができる画像ノイズ評価用情報を算出できるという効果が得られる。
【００５２】
〔形態３４〕更に、形態３４の画像ノイズ評価用情報算出装置は、形態２６乃至３３のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出装置において、
前記画像ノイズ指標値算出手段は、前記空間周波数成分を、人間が知覚する画像ノイズの知覚量に変換する手段であることを特徴とする。
この構成によれば、空間周波数成分を人間が知覚する画像ノイズの知覚量に変換することが可能となるので、人間が観察する際に知覚する心理的要因を含ませた主観的な評価を行うことができる画像ノイズ評価用情報を算出することができるという効果が得られる。
【００５３】
〔形態３５〕更に、形態３５の画像ノイズ評価用情報算出装置は、形態３４の画像ノイズ評価用情報算出装置において、
前記画像ノイズ指標値算出手段は、前記空間周波数成分を、人間の視覚特性を示すＶＴＦ関数（visual transfer function）で重み付けをして、前記画像ノイズの知覚量を算出する手段であることを特徴とする。
この構成によれば、空間周波数成分を、人間の視覚特性を示すＶＴＦ関数で重み付けをして画像ノイズの知覚量を算出することが可能となるので、より適正な主観的評価を行うことができる画像ノイズ評価用情報を算出することができるという効果が得られる。
【００５４】
〔形態３６〕一方、上記課題を解決するために、形態３６の画像ノイズ評価用情報算出方法は、
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出ステップと、
前記濃度情報抽出ステップで抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出ステップと、
前記濃度勾配算出ステップで算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正ステップと、
前記濃度勾配補正ステップで前記勾配の補正された前記画像データを空間周波数成分に変換する変換ステップと、
前記変換ステップで変換された空間周波数成分に基づき、画像ノイズの程度を示す画像ノイズ指標値を算出する画像ノイズ指標値算出ステップと、を含むことを特徴とする。
これにより、形態２６の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の効果が得られる。
【００５５】
〔形態３７〕更に、形態３７の画像ノイズ評価用情報算出方法は、形態３６の画像ノイズ評価用情報算出方法において、
前記画像データを取得する画像データ取得ステップを含むことを特徴とする。
これにより、形態２７の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の効果が得られる。
【００５６】
〔形態３８〕更に、形態３８の画像ノイズ評価用情報算出方法は、形態３６又は３７の画像ノイズ評価用情報算出方法において、
前記濃度情報は、前記画像におけるバンディングの発生方向及び当該バンディングの発生方向と直行する方向の少なくとも一方の濃度の統計値を含むことを特徴とする。
これにより、形態２８の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の効果が得られる。
【００５７】
〔形態３９〕更に、形態３９の画像ノイズ評価用情報算出方法は、形態３６乃至３８のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出方法において、
前記濃度の統計値は、前記画像のライン毎の、輝度平均値、濃度平均値及び明度平均値のいずれか１であることを特徴とする。
これにより、形態２９の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の効果が得られる。
【００５８】
〔形態４０〕更に、形態４０の画像ノイズ評価用情報算出方法は、形態３６乃至３９のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出方法において、
前記濃度勾配算出ステップは、前記濃度情報に対して最小二乗法により求めた回帰直線の傾きを用いて勾配を算出することを特徴とする。
これにより、形態３０の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の効果が得られる。
【００５９】
〔形態４１〕更に、形態４１の画像ノイズ評価用情報算出方法は、形態３６乃至４０のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出方法において、
前記濃度勾配補正ステップは、前記画像の濃度変化の１軸方向の勾配に基づき前記画像データを補正することを特徴とする。
これにより、形態３１の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の効果が得られる。
【００６０】
〔形態４２〕更に、形態４２の画像ノイズ評価用情報算出方法は、形態３６乃至４０のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出方法において、
前記濃度勾配補正ステップは、前記画像の濃度変化の２軸以上の方向の勾配における各勾配に基づき、１軸ずつ前記画像データを補正することを特徴とする。
これにより、形態３２の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の効果が得られる。
【００６１】
〔形態４３〕更に、形態４３の画像ノイズ評価用情報算出方法は、形態３６乃至４２のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出方法において、
前記画像の濃度変化における、当該画像の、中心画素に対応する座標と注目画素に対応する座標との距離における、前記勾配を形成する座標要素間の距離が０となるように、前記注目画素の補正量を算出する補正量算出ステップを含み、
前記濃度勾配補正ステップは、前記補正量算出ステップで算出した補正量を用いて、前記画像データにおける前記注目画素の画素値を補正することで、前記勾配を補正することを特徴とする。
これにより、形態３３の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の効果が得られる。
【００６２】
〔形態４４〕更に、形態４４の画像ノイズ評価用情報算出方法は、形態３６乃至４３のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出方法において、
前記画像ノイズ指標値算出ステップは、前記空間周波数成分を、人間が知覚する画像ノイズの知覚量に変換することを特徴とする。
これにより、形態３４の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の効果が得られる。
【００６３】
〔形態４５〕更に、形態４５の画像ノイズ評価用情報算出方法は、形態４４の画像ノイズ評価用情報算出方法において、
前記画像ノイズ指標値算出手段は、前記空間周波数成分を、人間の視覚特性を示すＶＴＦ関数（visual transfer function）で重み付けをして、前記画像ノイズの知覚量を算出する手段であることを特徴とする。
これにより、形態３５の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の効果が得られる。
【００６４】
〔形態４６〕一方、上記課題を解決するために、形態４６の画像ノイズ評価用情報算出プログラムは、
画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する濃度情報抽出ステップと、
前記濃度情報抽出ステップで抽出した濃度情報に基づき、前記画像の濃度変化の勾配を算出する濃度勾配算出ステップと、
前記濃度勾配算出ステップで算出された前記濃度変化の勾配に基づき前記画像データを補正する濃度勾配補正ステップと、
前記濃度勾配補正ステップで前記勾配の補正された前記画像データを空間周波数成分に変換する変換ステップと、
前記変換ステップで変換された空間周波数成分に基づき、画像ノイズの程度を示す画像ノイズ指標値を算出する画像ノイズ指標値算出ステップと、を有する処理をコンピュータに実行させるのに使用するプログラムを含むことを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態２６の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の作用および効果が得られる。
【００６５】
〔形態４７〕更に、形態４７の画像ノイズ評価用情報算出プログラムは、形態４６の画像ノイズ評価用情報算出プログラムにおいて、
前記画像データを取得する画像データ取得ステップをコンピュータに実行させるのに使用するプログラムを含むことを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態２７の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の作用および効果が得られる。
【００６６】
〔形態４８〕更に、形態４８の画像ノイズ評価用情報算出プログラムは、形態４６又は４７の画像ノイズ評価用情報算出プログラムにおいて、
前記濃度情報は、前記画像におけるバンディングの発生方向及び当該バンディングの発生方向と直行する方向の少なくとも一方の濃度の統計値を含むことを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態２８の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の作用および効果が得られる。
【００６７】
〔形態４９〕更に、形態４９の画像ノイズ評価用情報算出プログラムは、形態４６乃至４８のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出プログラムにおいて、
前記濃度の統計値は、前記画像のライン毎の、輝度平均値、濃度平均値及び明度平均値のいずれか１であることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態２９の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の作用および効果が得られる。
【００６８】
〔形態５０〕更に、形態５０の画像ノイズ評価用情報算出プログラムは、形態４６乃至４９のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出プログラムにおいて、
前記濃度勾配算出ステップは、前記濃度情報に対して最小二乗法により求めた回帰直線の傾きを用いて勾配を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態３０の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の作用および効果が得られる。
【００６９】
〔形態５１〕更に、形態５１の画像ノイズ評価用情報算出プログラムは、形態４６乃至５０のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出プログラムにおいて、
前記濃度勾配補正ステップは、前記画像の濃度変化の１軸方向の勾配に基づき前記画像データを補正することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態３１の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の作用および効果が得られる。
【００７０】
〔形態５２〕更に、形態５２の画像ノイズ評価用情報算出プログラムは、形態４６乃至５０のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出プログラムにおいて、
前記濃度勾配補正ステップは、前記画像の濃度変化の２軸以上の方向の勾配における各勾配に基づき、１軸ずつ前記画像データを補正することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態３２の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の作用および効果が得られる。
【００７１】
〔形態５３〕更に、形態５３の画像ノイズ評価用情報算出プログラムは、形態４６乃至５２のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出プログラムにおいて、
前記画像の濃度変化における、当該画像の、中心画素に対応する座標と注目画素に対応する座標との距離における、前記勾配を形成する座標要素間の距離が０となるように、前記注目画素の補正量を算出する補正量算出ステップをコンピュータに実行させるのに使用するプログラムを含み、
前記濃度勾配補正ステップは、前記補正量算出ステップで算出した補正量を用いて、前記画像データにおける前記注目画素の画素値を補正することで、前記勾配を補正することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態３３の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の作用および効果が得られる。
【００７２】
〔形態５４〕更に、形態５４の画像ノイズ評価用情報算出プログラムは、形態４６乃至５３のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出プログラムにおいて、
前記画像ノイズ指標値算出ステップは、前記空間周波数成分を、人間が知覚する画像ノイズの知覚量に変換することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態３４の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の作用および効果が得られる。
【００７３】
〔形態５５〕更に、形態５５の画像ノイズ評価用情報算出プログラムは、形態５４の画像ノイズ評価用情報算出プログラムにおいて、
前記画像ノイズ指標値算出手段は、前記空間周波数成分を、人間の視覚特性を示すＶＴＦ関数（visual transfer function）で重み付けをして、前記画像ノイズの知覚量を算出する手段であることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態３５の画像ノイズ評価用情報算出装置と同等の作用および効果が得られる。
【００７４】
〔形態５６〕また、上記課題を解決するために、形態５６の記録媒体は、
形態４６乃至５５のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
これにより、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、ＦＤ、半導体チップなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を介して前記形態４６乃至５５のいずれか１の画像ノイズ評価用情報算出プログラムをユーザなどの需用者に対して容易かつ確実に提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００７５】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る画像ノイズ評価用情報算出装置について説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る画像ノイズ評価用情報算出装置１の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、この画像ノイズ評価用情報算出装置１は、画像データ取得手段１０と、濃度情報抽出手段２０と、濃度勾配算出手段３０と、濃度勾配補正手段４０と、変換手段５０と、画像ノイズ指標値算出手段６０とで構成されている。
【００７６】
画像データ取得手段１０は、画像データを装置外部又は装置内部から取得する。
濃度情報抽出手段２０は、画像の品質を低下させる要因の一種である画像ノイズを人間の視覚特性に基づいて評価するために、画像データに基づき、画像の濃度情報を抽出する。
濃度勾配算出手段３０は、濃度情報抽出手段２０で抽出された濃度情報に基づき、画像の濃度変化の勾配を算出する。
【００７７】
濃度勾配補正手段４０は、濃度勾配算出手段３０で算出された画像の濃度変化の勾配を補正するための補正量を算出する補正量算出手段を有し、補正量算出手段で算出した補正量を用いて画像データを補正することで、画像の濃度変化の勾配を補正する。
変換手段５０は、公知のフーリエ変換によって、濃度勾配補正手段４０により勾配が補正された画像データを空間周波数成分に変換する。
【００７８】
画像ノイズ指標値算出手段６０は、変換手段５０で変換後の空間周波数成分に基づき、画像ノイズの程度を示す画像ノイズ指標値を算出する。
ここで、一般に、図５に示すような境界条件不良が生じるときに、その境界条件の違いによる影響を緩和する方法として、窓関数（ハニング窓、ハミング窓など）を用いた方法がある。窓関数は、概念的には、図１８に示すように、中心部の信号を拾い、開始点または終了点である境界に近づくほど信号を０にマスクするような仕組みを入れ、境界条件の著しい違いによる本来ならば存在しない波の発生を防ぐようにしている。
【００７９】
しかしながら、印刷状態の画質評価時には、主にスキャナで取り込んだ画像の画像データを用いることが多く、その場合、種々の問題が生じる。例えば、図１９に示すような図の検査用パッチの部分を取り込んだとしても、図２０に示すように、周囲がぼやける光学的ゲインの発生という問題があり、かつ、十分広い領域の検査用パッチを取れない状況では、光学的ゲインで周囲が使えない上に、窓関数という一般的な方法を採用することにより、さらに周辺部の信号は減衰させられ、画質評価できる領域が非常に狭くなってしまうという問題が生じる。したがって、窓関数という一般的な方法を用いたくない場合が多々存在する。
【００８０】
具体的に説明すると、例えば、１インチのインクジェットヘッド単独で画像ノイズを評価したい場合は、光学的ゲインで両端０．５[ｍｍ]程度ずつが使えなくなり、窓関数を用いると、両端にさらに正確に評価できない部分が増え、結果的に１インチのインクジェットヘッドの評価ではなく、１インチのインクジェットヘッドの中心部分の画像ノイズの評価にしかならない。
【００８１】
また例えば、特定の印刷方法、例えば開発中のレーザープリンタなどでは、レーザーの走査方向にレーザー出力が安定しない状況があり、巨視的に見て本来フラットであるべき検査用パッチの濃度情報が、レーザーの走査方向に前述した図１６に示すように傾く状況が存在する。この場合、レーザー出力が安定しないという問題は、原因が特定されており、開発が進めば改善される見込みがあるので、その問題を仮想的に除いて、本来注目すべき画像ノイズの評価を行いたい場合がある。
【００８２】
本形態の画像ノイズ評価用情報算出装置１は、前述した光学的ゲインや、レーザ出力が安定しないことが要因で発生する、画像ノイズの評価においては無視すべき空間周波数成分を、画像の濃度情報から取り除き、しかる後に、画像ノイズ指標値を算出することで、本来注目すべき画像ノイズの評価を行うことができる画像ノイズ指標値を算出することが可能である。
【００８３】
ここで、本実施形態において、画像ノイズ評価用情報算出装置１は、図示しないプロセッサと、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、専用のプログラムの記憶された記録媒体と、を備えており、プロセッサにより専用のプログラムを実行することによって上記各手段の機能を実現する。
また、記録媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記録媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記録型記録媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記録媒体、ＭＯ等の磁気記録型／光学的読取方式記録媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記録媒体であれば、あらゆる記録媒体を含むものである。
【００８４】
以下、上記各手段の詳細な機能について図面を参照して説明する。
［画像データ取得手段１０］
図２〜図５は、本発明の画像データ取得手段１０で取得した画像データの画像を示す図である。
図２および図３は、画像データ取得手段１０により取得した画像データの実画像を示す図である。
【００８５】
これらの画像は、本発明の評価対象である印刷画像の例を示したものである。印刷画像は印刷用紙上においてインクドットによって表現される二次元画像であり、インクを吐出するノズルと印刷用紙とを互いに相対移動させることにより形成することができる。一般的なインクジェットプリンタにおいては、各色のインクカートリッジを収容するキャリッジの下面に備えられた印刷ヘッドにインクが吐出可能なノズルが形成され、同キャリッジを一定方向に往復移動させることにより、同方向にシフトした複数のインクドットを形成することが可能となっている。印刷ヘッドと印刷用紙との間には所定距離のクリアランスが形成されており、同クリアランスを吐出されたインク粒が飛翔し、着弾した位置にインクドットが形成される。なお、上記のキャリッジの動作を主走査といい、その移動方向を主走査方向というものとする。
【００８６】
一方、プリンタには印刷用紙を移動させる紙送り機構が備えられており、キャリッジが所定回数主走査を行う毎に、印刷用紙を一定方向に送り出すことが可能となっている。なお、上記の印刷用紙の動作を副走査といい、その移動方向を副走査方向というものとする。主走査方向と副走査方向は一般に直交する関係となっており、これらを組み合わせることにより印刷用紙上における任意の位置にインクドットを形成することができる。従って、印刷用紙上に二次元画像を再現することが可能となっている。また、印刷ヘッドが主走査を行う間は、紙送り機構は副走査を行わない。
【００８７】
かかる構成によれば、印刷用紙上の主走査方向には同一のノズルにより形成されたインクドットが並ぶこととなる。従って、ブラック（Ｋ）インクのインク粒の飛翔方向にずれを生じさせる不良ノズルがある場合、Ｋインクのみのドットにより印刷画像を形成すると、ずれた位置に形成されたインクドットが連続し、主走査方向に沿う筋状のノイズ（バンディング）が形成されることとなる。
【００８８】
画像データ取得手段１０は、装置外部または装置内部（スキャナなど）から画像データを取得する。例えば、画像ノイズの一種であるバンディングは縦方向に現れ、取得した画像データの画像は、縦方向のスジの多少または濃淡を考慮してバンディングの評価がされる。
図２に示す例は、縦方向の濃淡にほとんど差がないので、境界条件が良好状態の入力画像の実サンプルであり、図３に示す例は、縦方向の濃淡をみると、下側が明るくなっているので、境界条件が不良状態の入力画像の実サンプルである。ここで、「境界条件が不良状態」とは、フーリエ変換の性質上、画像をつなぎ合わせることによって起こる境界部分の急激な濃度変化のことをいう。
【００８９】
図４および図５は、画像の模式図である。図４に示す例は、境界条件が良好状態の画像の模式図であり、図２に対応する模式図である。図５に示す例は、境界条件が不良状態の画像の模式図であり、図３に対応する模式図である。図４および図５の模式図は、画像の特徴をより鮮明にした画像であり、極端な例で示すと、図５の境界条件不良の場合の画像の模式図は、縦方向に段差が生じ、下側が明るくなっていることが分かる。「下側が明るくなっている」等の境界条件不良があると、「切り取った部分画像が、縦にも横にも無限に続く」というフーリエ変換の性質上、実際の画像には存在しないが、境界条件不良による空間周波数成分が混入し、正確な画像ノイズの評価ができないという問題が生じる。
【００９０】
また、印刷画像の画質を低下させる画像ノイズには、先述したバンディング（筋状のノイズ）と粒状ノイズとがあり、これら画像ノイズを評価するためには、画像ノイズの状態が解る濃度情報を抽出する必要がある。例えば、ずれた位置に形成されたインクドットが主走査方向に並ぶことにより、主走査方向に連続する余白領域が形成され、これがバンディングの発生原因となる。なお、実際の印刷においては単一のインクのみを使用して印刷を行うことは希であり、バンディングが厳密な意味で主走査方向に連続することは少ない。しかし、ずれたインクドットが周期的に形成されるため、全体として印刷画像を眺めたときに筋状のバンディングが感じられてしまう。このようなバンディングは印刷画像の画質を低下させる要因となり、ノズル等の調整を行う必要がある。
【００９１】
一方、印刷画像は複数のインクドットで形成されているため、適正にインクドットを配置させてもインクドットの粒状ノイズが発生する。例えば、複数のインクドットが重なって形成される部位では明度が低くなるし、インクドットにより被覆されない部位は明度が高くなるように、明暗の起伏として粒状ノイズを把握することができる。ただし、粒状ノイズはバンディングと異なり印刷画像全体に均一に分布され、方向性も有していない。
【００９２】
以上説明したように、印刷画像には、画像ノイズとして、それぞれ性質の異なる粒状ノイズとバンディングとが混在している。
［濃度情報抽出手段２０］
図６および図７は、濃度情報抽出手段２０で画像ノイズの状態が解る濃度情報を抽出して形成したグラフである。
【００９３】
図６は、実際の画像、すなわち、図２，図３で前述した画像を、機種Ａおよび機種Ｂの２種類について濃度情報抽出手段２０によって物理量抽出を行った結果を示す。
図６は、横軸をＸ軸、縦軸をＹ軸とし、Ｘ軸に０、８９、１７８、２６７．・・・２５８１とライン番号をとり、Ｙ軸に１２０〜１６０の範囲の輝度値をとり、図２および図３の画像の縦方向にライン毎の平均輝度値を求め、この平均輝度値の変化を示したグラフである。線Ａが機種Ａすなわち図２の画像について、線Ｂが機種Ｂすなわち図３の画像についての結果を示している。
【００９４】
この結果、線Ａで示す機種Ａについては横方向の濃度勾配は少なく、ライン番号０〜ライン番号２５８１の間にそれほどの差異が見られなかったが、線Ｂで示す機種Ｂについては横方向の濃度勾配が、ライン番号０〜２５８１の間に輝度値１５５〜１３５と、横方向の濃度勾配が激しいことが分かる。このように、実際の画像は、前述した図２または図３に示すような画像であるが、画像の縦方向にラインごとの平均輝度値を求めた結果、横方向の濃度勾配が発生し、機種Ｂに境界条件不良となる大きな濃度勾配のあることが、視覚的にも分かる。
【００９５】
ここでは濃度を表現する物理量として輝度値を用いたが、一般的に、画像ノイズは（色味の変化ではなく）、明るさの変化のムラに対して知覚されるものとされており、同じ明るさを示す尺度であれば、濃度値（ＯＤ値）、明度値（ＬａｂのＬ値）などを用いても良い。現実的に、これらを用いて表現された濃度変化を示す信号列から画像ノイズの評価に使いたい周期の波は、数ライン単位で輝度が上下している高周波の波である。機種Ｂにおいても高周波の波は信号として抽出されているが、現状では境界条件不良の影響が大きく、正確な画像ノイズの評価はできない。しかし、境界条件不良の原因だけを取り除き、高周波の波だけを残すことができれば、十分に他と対等に画像ノイズを評価できるだけの信号は残っている。
【００９６】
図７は、図６と同様に、実際の画像、すなわち、図２，図３で前述した画像の画像データから、機種Ａおよび機種Ｂの２種類について濃度情報抽出手段２０によって濃度情報の抽出を行った結果を示す。
図７は、横軸をＸ軸、縦軸をＹ軸とし、Ｘ軸に０、６、１２、１８．・・・１５６とライン番号をとり、Ｙ軸に１００〜１６０の範囲の輝度値をとり、図２および図３の画像の横方向にライン毎の平均輝度値を求め、この平均輝度値の変化を信号列として用いたグラフである。線Ａが機種Ａすなわち図２の画像について、線Ｂが機種Ｂすなわち図３の画像についての結果を示している。
【００９７】
この結果、機種Ａについては縦方向の濃度勾配は少なく、ライン番号０〜ライン番号１５６の間にそれほどの差が見られなかったが、機種Ｂについては縦方向の濃度勾配が、ライン番号０〜１５６の間に輝度値１４５〜１４０という結果になった。このように、実際の画像は、前述した図２または図３に示すような画像であるが、画像の横方向にラインごとの平均輝度値を求めた結果、縦方向に濃度勾配が発生していることが分かる。図６と同様に、機種Ｂに境界条件不良となる大きな濃度勾配のあることが、視覚的にも分かる。
［濃度勾配算出手段３０］
濃度勾配算出手段３０による濃度勾配の算出には、それぞれの信号列に対して最小二乗法により求めた回帰直線の傾きを用いる。最小二乗法は公知の手法なので、ここでは説明を省略する。
【００９８】
図６および図７を参照して、それぞれの信号について、濃度勾配を算出すると以下のようになる。
機種Ａの横方向の濃度勾配＝−０．０００７
機種Ｂの横方向の濃度勾配＝−０．００７６
機種Ａの縦方向の濃度勾配＝−０．００６０
機種Ｂの縦方向の濃度勾配＝−０．０２８３
以上の結果、横方向の濃度勾配については、｜−０．０００７｜＜｜−０．００７６｜、縦方向の濃度勾配については、｜−０．００６０｜＜｜−０．０２８３｜となり、全体的に機種Ａよりも機種Ｂの濃度勾配の状況が悪いという結果になった。また、Ｘ軸の範囲が異なるため、濃度勾配は、数値的には、縦方向の方が機種Ａ／Ｂ共に１桁悪い状況であるが、絶対値としての繋ぎ合わせによる濃度の落差としては、縦方向の方が比較的良好であると言える。
［濃度勾配補正手段４０］
図８は、濃度勾配補正処理の一例を示すフローチャートである。
【００９９】
このフローチャートを参照して、濃度勾配補正処理の方法について説明する。
まず、ステップＳ１０１において開始後、ステップＳ１０２において、濃度勾配補正手段４０は、濃度勾配算出手段３０にて算出された画像の濃度変化の勾配を、Ｘ軸方向の傾きおよびＹ軸方向の傾きとして取得する。次に、ステップＳ１０３において、濃度勾配補正手段４０に内蔵された、不図示の補正量算出手段は、画像の濃度変化における、当該画像の中心画素を含む画素に対応する座標（以下、中心座標と称す）を求める。次に、ステップＳ１０４において、補正量算出手段は、画像の濃度変化における、注目画素に対応するＸ座標、Ｙ座標を求める。次に、ステップＳ１０５において、補正量算出手段は、注目画素に対応する座標と中心座標との距離に基づいて、注目画素に対応する座標の中心座標に対する傾きが０になるような注目画素の補正量を算出する。次に、ステップＳ１０６において、濃度勾配補正手段４０は、ステップＳ１０５で算出した補正量を用いて注目画素の輝度値を補正する。次に、ステップＳ１０７において、濃度勾配補正手段４０は、全ての注目画素について補正したか否かを判断し、全ての画素について補正を行っていない場合には、ステップＳ１０４に戻り、次の注目画素について同様の処理を行う。一方、全ての注目画素について補正処理が終了すると、ステップＳ１０８において、濃度勾配補正処理を終了する。
【０１００】
図９は、濃度勾配補正の概念を示すグラフである。この図は、図８のフローチャートにおいて、画像の濃度変化における、中心座標を基点にして、図６および図７で求めた濃度勾配を有する直線を仮定し、その直線を水平に戻すような補正処理を行うが、その際の概念を示した図である。
図９のＡが中心座標（濃度勾配直線上の点）、Ｂが傾きを０にするための移動方向を示している。具体的に、Ｘ軸方向の傾きを補正する場合は、中心座標におけるＹ座標と、注目画素に対応する座標におけるＹ座標との距離が０となるような（注目画素のＹ座標が、図９中のＢ方向にＸ軸上まで移動するような）注目画素の補正量を決定し、当該決定した補正量を用いて注目画素の画素値（ここでは輝度値）を補正する。
【０１０１】
なお、本実施形態における注目画素は、輝度平均値の算出に用いた各画像ラインを構成する画素となる。例えば、１ラインの画素数が５１２個であれば、この５１２個の画素が全て注目画素に該当する。また、補正処理は、画像の全画像ライン（全注目画素）に対して行う。
また、図１０および図１１は、補正後のラインごとの輝度変化を示す図であり、図１０は、図６に示した縦方向ライン毎の平均輝度値（横方向の濃度勾配）についての補正後の縦方向ライン毎の平均輝度値の変化を示し、図１１は、図７に示した横方向ライン毎の平均輝度値（縦方向の濃度勾配）についての補正後の横方向ライン毎の平均輝度値の変化を示すグラフである。
【０１０２】
図１０および図１１に示すように、補正後のライン毎の輝度変化は、境界条件不良となる濃度勾配だけが除去できていることがわかる。また、数値的にも、補正後の濃度勾配は以下のようになり、境界条件不良となる濃度勾配だけが除去されていることが分かる。
まず、図１０に示す縦方向ライン毎の平均輝度値の補正後の変化、すなわち横方向の濃度勾配の図を参照すると、機種Ａの横方向の濃度勾配＝0.0000、機種Ｂの横方向の濃度勾配＝0.0000、となった。また、図１１に示す横方向ライン毎の平均輝度値の補正後の変化、すなわち縦方向の濃度勾配の図を参照すると、機種Ａの縦方向の濃度勾配＝-0.0002、機種Ｂの縦方向の濃度勾配＝0.0000となった。
［変換手段５０］
変換手段５０は、濃度勾配補正手段４０で補正した画像データに対してフーリエ変換を行う。信号列は、画像に対する画素値列（本実施形態では輝度平均値列）である。その後の処理は公知の手法である。上述のとおり、印刷画像には、画像ノイズとして、バンディングと粒状ノイズとが混在しており、画像ノイズを解析するためには画像ノイズの成分のみを抽出しておく必要がある。ここで、画像から得られる物理特性をフーリエ変換を利用して空間周波数で表されるスペクトルに変換することによって各ノイズの特徴を的確に捉えることができる。従って、印刷画像のノイズ解析にフーリエ変換を利用することが一般的に行われている。本発明においても、フーリエ変換を利用して、画像ノイズを解析する。以下、その詳細について説明する。
【０１０３】
ここで、上記物理特性は粒状ノイズとバンディングとを物理的に把握することができるものであれば良く、例えば上記印刷画像の明度、彩度、色相、反射率等を適用することができる。また、二次元の物理特性（画像データ）を取得する上記画像データ取得手段１０としては、スキャナやカメラや測色機等を使用することができる。また、上記変換手段５０としてフーリエ変換を用いることができる。また、フーリエ変換により得られたスペクトルを直接解析するものに限られず、例えば同スペクトルを二乗してパワースペクトルを算出し、これを解析するようにしても良い。また、種々の空間周波数特性に基づいて重み付けを行ってから解析を行うようにしても良い。
［画像ノイズ指標値算出手段６０］
画像ノイズ指標値算出手段６０は、変換手段５０で変換された空間周波数成分（この時点ではまだ物理的な量）を、人間が知覚する量に変換する。簡単な例としては、人間の視覚特性を示すＶＴＦ関数で、人間が敏感に知覚する周波数ほど重みを大きくして空間周波数成分を取り出す処理をする。
【０１０４】
例えば、具体的には、以下のようにして、空間周波数成分を変換する。
まず、ウィーナースペクトルＷＳ（ｆx、ｆy）に対し、不図示のＶＴＦ重み付け部が視覚感度関数ＶＴＦ（ｆx、ｆy）を二乗したものを乗算する。下記式はこのときの計算式である。
ＡＳ（ｆx、ｆy）＝（ＶＴＦ（ｆx、ｆy））2×ＷＳ（ｆx、ｆy）
このようにすることにより、低周波領域のスペクトルを重視した重み付けを行うことができ、人間の視覚感度特性に適合した補正スペクトルＡＳ（ｆx、ｆy）を得ることができる。なお、視覚感度関数ＶＴＦ（ｆx、ｆy）はＨＤＤに記憶され、ＶＴＦ重み付け部を設けて適宜読み出して使用することもできる。
［画像ノイズ指標値］
そして、全空間周波数が有するパワー成分の総和を求めることにより、上記画像ノイズの程度の指標値を上記画像ノイズ指標値として算出し、この画像ノイズ指標値に基づいて画像ノイズの評価を行うことができる。すなわち、上記画像ノイズ指標値と上記画像ノイズ物理量（濃度情報（画像ラインの平均輝度値等））との対応関係を規定する変換式により、上記画像ノイズ指標値に基づいて上記画像ノイズの物理量を予測することができる。
［結論］
本発明の画像ノイズ評価用情報算出装置１を適用して画像ノイズの評価を行ったところ、適用しなかった場合に比べて、主観的な評価との相関が大きくなった。従って、従来の窓関数等の方法を用いることなく、画像ノイズの評価において無視すべき周波数成分を除去し、適正な画像ノイズの評価を行うことができた。
【０１０５】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、この実施形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱することなく、種々の変更が可能である。
例えば、前述した実施形態では、最小二乗法で一次の濃度勾配を除去したが、除去したい濃度勾配は常に一次であるとは限らない。例えば、レンズの特性は中央部と周辺部では異なり、その場合、二次のカーブ（濃度勾配）が発生するが、画像ノイズの評価においては無視すべきカーブとなるので、画像ノイズの評価に含める必要がない。
【０１０６】
また、二次のカーブを除去するには、２次の多項式近似を用いれば良い。その他、指数関数、対数関数など近似式の求め方がわかっていて、それが想定の範囲内の濃度勾配であるならば、同様に、その濃度勾配を除去することで、同様の効果が得られる。
また、濃度勾配補正に関して、上述した実施形態では、最小二乗法を用いて１濃度勾配を除去したが、これに限定されず、種々の方法を用いて濃度勾配を除去することができる。
【０１０７】
また、上述した実施形態では、変換手段により得られた補正された物理量の勾配を空間周波数成分に変換し、そのスペクトルを直接解析する方法を説明したが、これに限定されず、例えば同スペクトルを二乗してパワースペクトルを算出し、これを解析する等、種々の方法が考えられる。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】本発明の実施形態に係る画像ノイズ評価用情報算出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】境界条件が良好の場合の取得画像を示す実サンプルである。
【図３】境界条件が不良の場合の取得画像を示す実サンプルである。
【図４】境界条件が良好の場合の取得画像を示す模式図である。
【図５】境界条件が不良の場合の取得画像を示す模式図である。
【図６】縦方向ラインごとの平均輝度の変動を示すグラフである。
【図７】横方向ラインごとの平均輝度の変動を示すグラフである。
【図８】濃度勾配補正処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】濃度勾配補正の概念図である。
【図１０】縦方向ラインごとの平均輝度値の補正後の変動を示す図である。
【図１１】横方向ラインごとの平均輝度値の補正後の変動を示す図である。
【図１２】単位長さの信号を示す波形図である。
【図１３】図１２の信号を繰り返して形成された信号を示す波形図である。
【図１４】単位長さの信号を示す波形図である。
【図１５】図１４の信号を繰り返して形成された波形図である。
【図１６】単位長さの信号を示す波形図である。
【図１７】図１６の信号を繰り返して形成された波形図である。
【図１８】境界条件の違いによる影響を緩和した波形図である。
【図１９】検査用パッチを取り込んだ状態を示す画像である。
【図２０】検査用パッチが傾いた状態を示す画像である。
【符号の説明】
【０１０９】
１…画像ノイズ評価用情報算出装置、１０…画像データ取得手段、２０…濃度情報抽出手段、３０…濃度勾配算出手段、４０…濃度勾配補正手段、５０…変換手段、６０…画像ノイズ指標値算出手段
【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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【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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