(57)【要約】【課題】それぞれ異なる言語によって表された文書画像の品質を、その言語に応じた評価基準で評価するための仕組みを提供することにある。【解決手段】重み係数決定部１０４は、入力部１０３に入力された評価対象の内容に従い、エッジのぎざつき量に対して線角度毎に決められた量乃至割合の重み付け量を決定する。評価値算出部１０２は、このような重み係数を重み係数決定部１０４から受け取り、各々の線角度毎の重み係数と、エッジぎざつき算出部１０１が算出した線角度毎のエッジぎざつき量とを乗じることで評価値を算出する。つまり、各々の言語において線画像の線角度毎の出現頻度が異なることに着目し、出現頻度の高い線角度の線画像を重点的に評価すべきであると考えて、評価用画像の特徴量を言語や書体のサンプル画像から算出した重み係数で補正する。これにより、評価言語乃至書体に応じた画像の品質を定量的に評価することが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
記録シートから読み取った画像を構成する線画像の法線方向又は接線方向と所定の基準方向とが成す角度毎に、当該線画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段によって算出された角度毎の線画像の特徴量に対して、各々の前記角度に対して決められた量の重み付けを行う重み付け手段と、
前記重み付け手段によって重み付けがなされた前記角度毎の線画像の特徴量を、画像の評価値として出力する評価値出力手段と
を備えることを特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記線画像の特徴量は、前記線画像のエッジのぎざつき量、前記線画像の幅、前記線画像の濃度又は前記線画像におけるエッジの幅のうち、少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１記載の評価装置。
【請求項３】
前記重み付け手段は、前記特徴量算出手段によって算出された角度毎の線画像の特徴量に対して、各々の言語の文字で表された画像のウィナースペクトルに基づいて前記角度毎に予め決められた重み係数を乗ずることで、前記重み付けを行うことを特徴とする請求項１記載の評価装置。
【請求項４】
前記重み付け手段は、評価の対象となる評価対象画像に対してフーリエ変換を施してウィナースペクトルを算出し、前記角度毎に集計することで、各々の前記角度に対する重み付けの量を決定することを特徴とする請求項１記載の評価装置。
【請求項５】
記録シートから読み取った画像を構成する線画像は、曲線を表す画像であって、当該画像においてその曲線の曲率、濃度、線幅のうち少なくとも一つが変化している画像であることを特徴とする請求項１の評価装置。
【請求項６】
コンピュータに、
記録シートから読み取った画像を構成する線画像の法線方向又は接線方向と所定の基準方向とが成す角度毎に、当該線画像の特徴量を算出する機能と、
算出された角度毎の線画像の特徴量に対して、各々の前記角度に対して決められた量の重み付けを行う機能と、
重み付けがなされた前記角度毎の線画像の特徴量を、画像の評価値として出力する機能と
を実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像形成装置によって記録シートに形成された文字画像の品質を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
プリンタ装置などの画像形成装置によって記録シートに形成された画像の品質を評価する方法は、人間が視覚的に評価する「主観評価」と、測定機器などで測定した値から定量的な評価値を算出する「客観評価」の二種類に分類できる。従来は主観評価が採用されることが多かったが、評価者によって評価内容のばらつきがあるとか、評価基準が曖昧であるとか、評価に要する工数が増大するといった問題から、客観評価に対する期待が大きくなっている。
【０００３】
そこで、特許文献１には、次のような画像品質の評価方法が提案されている。まず、評価者は、画像を見て主観的に総合画質スコアを決定する。このとき、評価装置は評価者の視線を追跡して、評価者が注目している画像部分の位置を特定する。そして、評価装置は、特定した画像部分の特徴量を抽出して画質評価値を算出するとともに、評価者によって決定された総合画質スコアと、自身が算出した画質評価値との関係を学習しておく。評価装置はこのような学習を積み重ねることによって、評価装置自身が評価者の視覚的評価に近い評価を行うことが可能となる。しかし、主観評価をいったん行った上で、その主観評価を基準として機械学習を行うという方法であるため、評価者による一定量以上の作業が必須となり、評価工数の削減には限界がある。
【０００４】
また、特許文献２では、記録用紙及び画像の反射率に基づいて、線画像のエッジの幅の平均値を求め、この平均値を印字品質の評価基準として用いる方法を提案している。この方法は、要するに画像の輪郭部分がどの程度ボケているかによって印字の品質を評価するというものであるが、そのような輪郭部分のボケのみによって品質を求めるやり方では、品質の評価としては不十分である。
【特許文献１】特開平１０−０６３８５９号公報
【特許文献２】特開昭６３−０１９０８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本願の発明者らは、以上の従来技術を踏まえ、例えば文字や図形などの特定のオブジェクトを含む画像の品質を評価する方法について考察した。
図７は、日本語、英語、中国語、韓国語、タイ語の各言後で記述されたサンプル文書画像について空間周波数解析を施した結果（ウィナースペクトル）を表したものである。同図において、縦軸はサンプル文書画像における縦方向の空間周波数であり、横軸はサンプル文書画像における横方向の空間周波数である。これらのウィナースペクトルの分布から解るように、言語によってウィナースペクトルの分布が異なっている。これは、サンプル文書画像において各々の方向に延びる線画像の出現頻度が言語毎に異なっていることを意味している。例えば、中国語は漢字を使用するために垂直方向に延びる線画像の出現頻度と水平方向に延びる線画像の出現頻度が多いという特徴を有しているの対し、英語では斜め方向に延びる線画像の出現頻度が比較的多いから、中国語と英語ではウィナースペクトルの分布が異なる結果となるのである。画像形成装置によって文書画像を記録シートに形成する場合には、出現頻度が多い線画像の品質を重視すべきであるから、その画像形成装置が主にどのような言語の文書画像を処理対象にするかによって、画像の品質を評価する基準は異なってくる。
【０００６】
本発明は、以上のような考察の下になされたものであり、その目的は、文字や図形などの特定のオブジェクトを含む画像の品質を、その画像の特徴に応じた評価基準で評価するための仕組みを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、記録シートから読み取った画像を構成する線画像の法線方向又は接線方向と所定の基準方向とが成す角度毎に、当該線画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段によって算出された角度毎の線画像の特徴量に対して、各々の前記角度に対して決められた量の重み付けを行う重み付け手段と、前記重み付け手段によって重み付けがなされた前記角度毎の線画像の特徴量を、画像の評価値として出力する評価値出力手段とを備えることを特徴とする評価装置を提供する。前記線画像の特徴量は、前記線画像のエッジのぎざつき量、前記線画像の幅、前記線画像の濃度又は前記線画像におけるエッジの幅のうち、少なくとも一つを含む。
【０００８】
また、本発明は、コンピュータに、記録シートから読み取った画像を構成する線画像の法線方向又は接線方向と所定の基準方向とが成す角度毎に、当該線画像の特徴量を算出する機能と、算出された角度毎の線画像の特徴量に対して、各々の前記角度に対して決められた量の重み付けを行う機能と、重み付けがなされた前記角度毎の線画像の特徴量を、画像の評価値として出力する機能とを実現させるプログラムを提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
（１）第１実施形態
図１は、本発明の第１実施形態に係るシステム全体を構成を表すブロック図である。
画像形成装置１０は、例えばプリンタ装置、複写機或いは複合機であり、所定の評価用画像Ｄを出力する。画像読取装置２０は、記録シートに形成された画像を光学的に読み取り多階調画像データとして出力する装置であり、例えばエリアセンサやラインセンサなどからなるスキャナ装置である。評価装置１００は、画像読取装置２０に接続されたコンピュータ装置であり、ＣＰＵが記憶部に記憶されたコンピュータプログラムを実行することで、画像読取装置２０が読み取った評価用画像Ｄの品質、つまり画像形成装置１０の印字品質を定量的に評価する。
【００１０】
評価用画像Ｄはあらゆる方向に延びる線画像、具体的には曲線の線画像であることが望ましい。ここでは、線幅約３００umの線画像で構成された半径８cmの円画像を評価用画像Ｄとして用いている。画像形成装置１０による評価用画像Ｄを出力する方法は、コンピュータによって一般的な画像作成アプリケーションを実行して作成した画像データを画像形成装置１０に出力して、記録シートに画像を形成させる流方法であってもよいし、シアン、イエロー、マゼンダ、ブラックのＣＭＹＫデータをコンピュータから画像形成装置１０に出力して記録シートに画像を形成させる方法であってもよい。画像形成装置の印字品質に加えて画像作成アプリケーションの画像品質をも評価したい場合は前者の方法を用い、画像形成装置１０単体の印字品質を評価したい場合は後者の方法を用いればよい。
【００１１】
画像読取装置２０によって読み取られた評価用画像Ｄを表す画像データは、レッド、グリーン、ブルーのＲＧＢデータとして、評価装置１００のエッジぎざつき算出部１０１に供給される。エッジぎざつき算出部１０１は、評価用画像Ｄの線角度毎にその画像の特徴量（ここではエッジのぎざつき量）を算出する。ここで線角度とは、図２に示すように、評価用画像Ｄを構成する線画像の法線方向ｇと、所定の基準方向（本実施形態では記録シートの垂直方向ｖ）とが成す角度θのことである。なお、微視的に見ると、線画像のエッジは相当にぎざついているので、エッジぎざつき算出部１０１は、その線画像の近似曲線ｐを算出し、その近似曲線ｐの接線に垂直な線を法線ｇとすることが望ましい。そして、エッジぎざつき算出部１０１は、線角度毎にエッジのぎざつき量を算出する。具体的には図３に示すように、エッジぎざつき算出部１０１は、近似曲線ｐから評価用画像Ｄ（線画像）のエッジ位置ｅまでの距離を求め、各々の線角度単位（例えば線角度１０度単位）でその距離の平均を算出し、その平均値をエッジのぎざつき量とする。エッジ位置は、ＩＳＯ１３６６０に準拠した場合には反射率６０％の点であるが、これに限らず、例えば反射率５０％の点をエッジ位置としてもよい。このような処理を経て、線角度毎にエッジのぎざつき量が算出されるので、評価値算出部１０２は、図４に示すようなテーブル形式でこれを記憶する。
【００１２】
入力部１０３は、キーボードやマウス或いはタッチパネルなどの操作装置であり、ユーザによって入力された内容を重み係数決定部１０４に供給する。ユーザは、この入力部１０３を用いてキー入力やラジオボックスのチェック、タッチパネルのボタン操作などを行うことで、評価対象となる言語乃至書体の選択を行う。評価対象となる言語乃至書体には、日本語、英語、中国語、韓国語、タイ語の各言語や、アルファベットや数字或いはフォントの別なども含まれる。
【００１３】
重み係数決定部１０４は、入力部１０３に入力された評価対象の内容に従い、エッジのぎざつき量に対して線角度毎に決められた量乃至割合の重み付け量を決定する。即ち、重み係数決定部１０４は、評価対象となるであろう複数の言語乃至書体に対する重み付け量をあらかじめ記憶しており、入力部１０３において指定された言語乃至書体に応じた重み付け量を読み出して、評価値算出部１０２に供給する。具体的には、評価対象の候補となる言語や書体で記述された文献・文書（例えば新聞など）の画像に対して空間周波数解析を施してウィナースペクトルを求めておき、さらに、そのウィナースペクトルを解析して線角度毎の出現頻度を集計する。その集計結果が例えば線角度０度〜１０度の線画像の出現頻度が２０％、線角度１０度〜２０度の線画像の出現頻度が１５％、線角度２０度〜３０度の線画像の出現頻度が５％、・・・といった場合には、重み付け量は、線角度０度〜１０度で１．２倍、線角度１０度〜２０度で１．１５倍、線角度２０度〜３０度で１．０５倍・・・といった具合となる。このような重み付け量が重み係数決定部１０４に言語単位で記憶されている。
【００１４】
評価値算出部１０２は、重み係数を重み係数決定部１０４から受け取り、これを図４に示すようにテーブル形式で保存する。そして、評価値算出部１０２は、各々の線角度毎の重み係数と、エッジぎざつき算出部１０１が算出した線角度毎のエッジぎざつき量とを乗じることで評価値を算出し、これを図４に示すようにしてテーブルに記憶する。つまり、評価値（Raggedness）=Σ  a( r ) * raggedness ( r )という計算式によって評価値を算出することになる。ただし、ｒ:角度、a( r )：重み係数、raggedness ( r )：エッジのぎざつき量である。
【００１５】
出力部１０５は、このようにして算出された線角度毎の評価値を、印字したり表示したり所定の装置に送信したりすることで出力する。図４を見ると解るように、エッジのぎざつき量そのものは、線角度の数値によらず、おおよそ３２um〜３８umという比較的狭い範囲内に納まっている。そして、これに重み付けを施すと、２６．４um〜４５．６umというように、エッジの重み付きぎざつき量（特徴量）が広い範囲にばらつく。エッジの重み付きぎざつき量が比較的大きい線角度は、画像の品質を評価する上で重視すべき部分である。そこで、エッジの重み付きぎざつき量が比較的大きい線角度（例えば線角度−２０度〜０度〜２０度）については、画像形成装置１０の処理パラメータを変更するなどして、エッジのぎざつき量をよりいっそう抑えるようにすればよい。
【００１６】
以上の第１実施形態によれば、各々の言語において線画像の線角度毎の出現頻度が異なることに着目し、出現頻度の高い線角度の線画像を重点的に評価すべきであると考えて、評価用画像の特徴量（エッジのぎざつき量）を言語や書体のサンプル画像から算出した重み係数で補正することで、評価言語乃至書体に応じた画像の品質を定量的に評価することが可能となる。
【００１７】
（２）第２実施形態
次に、本発明の第２実施形態について説明する。図５は第２実施形態に係るシステム全体の構成を示すブロック図である。第１実施形態では、画像形成装置１０が評価用画像Ｄを出力し、画像読取装置２０がこの評価用画像を読み取って評価装置１００が画像の品質を評価していた。これに対し、第２実施形態では、画像形成装置１０が評価対象となる言語そのもので記述された文書画像を出力し、画像読取装置２０がこの文書画像を読み取って評価装置１００が画像の品質の評価を行う。
【００１８】
図５に示した構成が図１の構成と異なる点は、評価装置１００aがフーリエ変換部１０６を備えている点と、重み係数決定部１０４ａがそのフーリエ変換部１０６によって算出されたウィナースペクトルに基づいて重み係数を決定する点である。より具体的には、画像読取装置２０によって、上述した評価用画像Ｄが読み取られるほか、文書画像を表す評価対象画像Ｅも読み取られる。画像読取装置２０によって読み取られた評価用画像Ｄを表す画像データは、評価装置１００のエッジぎざつき算出部１０１に供給され、第１実施形態と同様の処理がなされる。一方、評価対象画像Ｅを表す評価対象画像データはフーリエ変換部１０６に供給される。フーリエ変換部１０６は、その評価対象画像データに対して二次元フーリエ変換を施して、ウィナースペクトルを算出する。なお、フーリエ変換部１０６に供給される評価対象画像データは前述したように、評価用画像Ｄと同様、画像形成装置１０によって記録シートに出力し画像入力装置２０で読み取る形式であってもよいが、記録シートへの出力と読み取りを経ない画像データの形式であってもよい。そして、重み係数決定部１０４ａは、フーリエ変換部１０６によって算出されたウィナースペクトルを線角度毎に集計し、その集計結果と比例するような重み係数を線角度毎に算出する。評価値算出部１０２は、第１実施形態と同様に、重み係数決定部１０４が算出した線角度毎の重み係数と、エッジぎざつき算出部１０１が算出した線角度毎のエッジぎざつき量とを乗じることで評価値を算出し、これを記憶する。出力部１０５は、これらの評価値を出力する。
【００１９】
この第２実施形態によれば、評価対象となる文書画像に対して二次元フーリエ変換を施してウィナースペクトルを算出して重み係数を線角度毎に求めるから、第１実施形態のように、評価対象となるであろう複数の言語乃至書体に対する重み付け量をあらかじめ記憶しておかなくても済む。さらに、重み係数決定部１０４ａが、算出した重み係数を記憶するようにしておけば、いったん重み係数が算出された文書画像と類似の文書画像についての品質評価を行う場合には、既に記憶している重み係数を用いることによって、フーリエ変換部１０６によるフーリエ変換を行うことなく品質の評価を行うことが可能となる。
【００２０】
（３）変形例
上記実施形態は次のように変形してもよい。
線画像の特徴量は、線画像のエッジのぎざつき量以外にも、例えば線画像の幅や、線画像の濃度や、線画像におけるエッジの幅などであってもよい。ここでエッジの幅とは、エッジがぎざついている領域の幅のことであり、反射率が１００％からエッジ位置の６０％に至るまでの距離である。これらのうち少なくとも一つを特徴量として利用することが可能である。また、実施形態では、重み係数をウィナースペクトルのみに基づいて決定していたが、さらに主観評価による重み係数を加えるようにしてもよい。
【００２１】
評価対象となる言語乃至書体に加えて、画像の品質を評価する目的をユーザが指定してもよい。この評価目的には、例えば「文字画像の評価」、「図形画像の評価」、「高精細の画像（例えば地図画像）の評価」等がある。例えば評価目的が「文字画像の評価」の場合には、上述したような線角度毎の出現頻度に応じた重み付けを行う。評価目的が「図形画像の評価」の場合には、線角度が０度及び９０度の線画像に対して大きな重み係数を設定する。一般に線角度が０度及び９０度の線画像が図形によく用いられるからである。また、評価目的が「高精細な画像の評価」の場合には、線角度によらず全体的に評価値が小さくなるような重み係数を設定する。画像の品質を全体的に向上させるべきだからである。
【００２２】
また、評価言語乃至書体や評価目的に応じて評価用画像Ｄの曲線の曲率、濃度又は線幅などを変更してもよい。例えば、評価目的が「高精細な画像の評価」の場合には、評価用画像Ｄの線幅を細くしたり、評価目的が「小さな文字画像の評価」の場合には、評価用画像Ｄの曲率を小さくしたり、評価目的が「濃度が薄い画像の評価」の場合には、評価用画像Ｄの濃度を薄くしたりしたりする。例えば図６に示すように、曲線の曲率、濃度、線幅のうち少なくとも一つが変化している図形画像を評価用画像Ｄ’、Ｄ”として用いてもよい。そして、評価目的や評価言語乃至書体に応じて評価に利用する画像部分を変更してもよい。例えば、「高精細な画像の評価」の場合には、図６の評価用画像Ｄ’、Ｄ”の線幅が細い画像部分の特徴量を算出したり、評価目的が「小さな文字画像の評価」の場合には、評価用画像Ｄ’、Ｄ”の曲率が小さい画像部分の特徴量を算出したり、評価目的が「濃度が薄い画像の評価」の場合には、図６の上側の濃度が薄い評価用画像Ｄ’の特徴量を算出すればよい。なお、図６の曲線画像＝ｈ(濃度)＊COS(PI()*(f(x)*f(x)+g(y)*g(y)))である。ここで、ＰＩ：円周率であり、ｈ(濃度)、f(x)、g(y)は評価目的などに応じて変更することが望ましい。
【００２３】
実施形態では、線角度として、評価用画像Ｄを構成する線画像（近似曲線）の法線方向ｇと、記録シートの垂直方向ｖとが成す角度θを用いた。これに限らず、線角度を特定するために、近似曲線の法線ではなくて近似曲線の接線を用いてもよいし、また、所定の基準方向は一定の方向であればどの方向であってもよい。また、重み付けの方法は、線画像の特徴量に対して各々の線角度に対して決められた量又は割合で重み付けを行う方法であれば、どのようなものであってもよい。なお、評価装置１００のＣＰＵが実行するプログラムは、コンピュータによって読み取り可能な磁気記録媒体、光記録媒体あるいはＲＯＭなどの記録媒体に記録して評価装置１００に提供することができる。また、インターネットのようなネットワーク経由で評価装置１００にダウンロードさせることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の第１実施形態に係るシステム全体の構成を示すブロック図である。
【図２】エッジぎざつき量の算出方法を説明する図である。
【図３】エッジぎざつき量の算出方法を説明する図である。
【図４】評価値算出部が記憶しているテーブルの内容を表す図である。
【図５】本発明の第２実施形態に係るシステム全体の構成を示すブロック図である。
【図６】評価用画像の一例を示す図である。
【図７】各言語におけるウィナースペクトルの例を示す図である。
【符号の説明】
【００２５】
１０…画像形成装置、Ｄ…評価用画像、２０…画像読取装置、１００…評価装置、１０１…エッジぎざつき算出部、１０２…評価値算出部、１０４…重み係数決定部。
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図１】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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