(57)【要約】【課題】  その目的は、解像度の異なる画像情報を空間周波数特性情報に変換した際に、評価対象画像情報の解像度の違いを考慮することなく比較可能にすることである。【解決手段】  解像度の異なる画像情報を空間周波数特性情報に変換した際に、評価対象画像情報の解像度の違いを考慮することなく比較可能にすることを目的とする。入力工程より評価対象となる画像情報を入力し、周波数変換工程にて画像情報を空間周波数分布情報に変換する。変換された周波数分布情報に対し、重み付け工程で周波数分布情報に重み付けを行い、表示工程で前記重み付け工程で作成された周波数分布情報を表示することを特徴とする。  また、本発明の画像処理装置では、評価対象画像の空間周波数特性情報に対し、前記重み付け工程で、評価対象画像の解像度の自乗での除算を行うことにより空間周波数特性情報の正規化を行うことを特徴とする。【選択図】  図１
2007164522.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象となる画像情報を入力する入力工程と、評価対象となる画像情報を空間周波数分布情報に変換する周波数変換工程と、当該画像情報の周波数分布情報に対する重み付けを行う重み付け工程と、重み付け後の当該画像情報の空間周波数特性情報の表示工程を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記重み付け手段は、評価対象となる画像情報の解像度情報を基に、当該画像情報に対し除算を行うことで当該画像情報の重み付けを行うものであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関し、特に、解像度の異なる画像情報を正規化し、表示する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、画像の品質を評価する方法として、評価者が視覚に感じる程度を主観的に数量化する心理評価と、画像構造の性質を客観的に測定した量で評価する物理評価とが知られている。また、画像の品質に関する重要な要素の一つとして、例えば「画像ノイズ（粒状）」が挙げられる。そして、粒状を物理敵意表現する尺度として、濃度変化の標準偏差を用いるＲＭＳ（Ｒｏｏｔ−Ｍｅａｎｓ−Ｓｑｕａｒｅ）粒状度や、濃度の変化分をフーリエ変換して求められるウイナー（Ｗｉｅｎｅｒ）スペクトル等があげられる。
【０００３】
また、心理評価と物理評価とを結合した評価方法も存在する。その例として、心理粒状性（ｇｒａｉｎｉｎｅｓｓ）をパワースペクトルと平均濃度の測定値に基づいて予測するショーとドゥーリー（Ｓｈａｗ＆Ｄｏｏｌｅｙ）のアルゴリズムが知られている。
【０００４】
さらに、画像情報に係る領域の周縁部のデータ値が略均等化するように重み付けを行い、重み付け後の画像情報を空間周波数分布に変換して、当該画像の画像ノイズを評価する方法も提案されている（特許文献１）。
【特許文献１】特開２００２−３１２７８５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、上記に述べた従来技術のアルゴリズムのうち、特に画像情報を空間周波数分布に変換する評価方法の場合、評価対象の画像情報同士がほぼ同一の解像度で統一されている必要がある。比較対象となる評価画像同士の解像度が大きく異なる場合、画像情報を空間周波数特性情報に変換する際に、評価対象画像情報の離散量の違いから、解像度の異なる同一画像でも異なる評価値を算出することになる。
【０００６】
本発明は上記の問題を鑑みてなされ、その目的は、解像度の異なる画像情報を空間周波数特性情報に変換した際に、評価対象画像情報の解像度の違いを考慮することなく比較可能にすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、入力工程より評価対象となる画像情報を入力し、周波数変換工程にて画像情報を空間周波数分布情報に変換する。変換された周波数分布情報に対し、重み付け工程で周波数分布情報に重み付けを行い、表示工程で前記重み付け工程で作成された周波数分布情報を表示することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の画像処理装置では、評価対象画像の空間周波数特性情報に対し、前記重み付け工程で、評価対象画像の解像度の自乗での除算を行うことにより空間周波数特性情報の正規化を行うことを特徴とする。
【０００９】
以上より、評価対象画像情報の離散量の違いを考慮した、空間周波数特性情報の評価を行うことを可能にする。
【発明の効果】
【００１０】
以上のように、本発明に係る画像処理装置によれば、解像度の異なる画像の空間周波数特性データの評価において、画像情報の離散量の違いを考慮せずともよくなるので、１次元化によるパワースペクトル補正後の形状比較表示が可能となる。このため、解像度の異なる画像同士のスペクトルの比較が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
（実施例１）
以下、図面を用いて本実施の形態について説明する。
【００１２】
図１は本実施の形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００１３】
図１において、１００は入力部で、キーボード・マウス等の入力手段を備え、各種データを入力するのに使用される。
【００１４】
１０１はＣＰＵで、プログラムメモリ１０２に記憶された制御プログラムを実行して、この装置の動作を制御する。
【００１５】
１０３はＲＡＭで、半導体メモリや磁気ディスク等の記憶装置からなるもので、ＣＰＵ１０１による評価値演算処理の実行時、各種データを格納するためのワークエリアとして使用されるとともに、出力データを格納するのにも使用される。
【００１６】
１０４は出力部で、ＣＲＴ等の出力手段を備え、入力部１００から入力されたデータや、出力画像などを表示するのに使用される。これら各部は、バス１０５によって接続されている。
【００１７】
図２は、本実施の形態に係る画像処理装置における処理を示すフローチャートである。この処理を実行するプログラムはプログラムメモリ１０２に記憶されており、本実施の形態の特徴を最も良く表す図である。
【００１８】
ステップＳ１０は、入力部１００から評価対象画像の画像情報の入力を行う。このとき、入力された評価対象画像の画素値データ、及び評価対象画像の解像度をＲＡＭ１０３に格納する。
【００１９】
ステップＳ２０は、ＲＡＭ１０３に格納された評価対象画像の画素値データを基に、評価対象画像のパワースペクトルを計算する。計算には高速フーリエ変換を用いて、評価対象画像の２次元パワースペクトルデータを作成する。
【００２０】
ステップＳ３０は、前記ステップＳ２０にて作成された評価対象画像の２次元パワースペクトルデータを１次元化し、1次元空間周波数特性データへの空間変換を行う。２次元パワースペクトルデータの１次元化は、図３に示す様に、評価対象画像の２次元パワースペクトルデータを同心円状に区分し、その円周積分の平均化をすることにより求める。図３中のu,vは２次元周波数空間における垂直成分と水平成分の空間周波数を示す。
【００２１】
ステップＳ４０は、前記ステップＳ３０で作成された評価対象画像の１次元空間周波数特性データに対し、ＲＡＭ１０３に格納された評価対象画像の画像解像度を用いて、評価対象画像の１次元空間周波数特性データの重み付けを行う。評価対象画像は、元来2次元情報であることから、解像度による入力画像のサンプリング離散量の違いを正規化するために、評価対象画像の解像度を自乗した値により正規化を行う。ステップＳ３０で作成された1次元空間周波数特性データの各周波数帯域データに対し、上記解像度の自乗の値で除算を行い、評価値を算出する。
【００２２】
なお、上記評価対象画像の１次元空間周波数特性データの重み付けは、上記評価対象画像の解像度の二乗した値のみでなく、この値と合わせて、人間の視覚特性を表す関数（ＶＴＦ）等を用いて、複数の関数により重み付けを行っても構わない。
【００２３】
ステップＳ５０は、ステップＳ４０で行われる重み付け処理が評価対象画像の全ての周波数帯域において実行されたかを判定する。実行されていればステップＳ６０へ、されていなければステップＳ４０へ移動する。
【００２４】
ステップＳ６０は、ステップＳ２０〜Ｓ５０にて作成された評価対象画像の評価値をスペクトル図等に可視化して、出力部１０４へ出力する。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本実施の形態における、画像シミュレーション装置の模式図である。
【図２】本実施の形態における、解像度の異なる画像の評価方法を示すフローチャート図である。
【図３】本実施の形態における、２次元パワースペクトルデータを１次元化方法を示す模式図である。
【符号の説明】
【００２６】
１００  入力部
１０１  ＣＰＵ
１０２  プログラムメモリ
１０３  ＲＡＭ
１０４  出力部
１０５  バス
Ｓ１０  評価画像入力部
Ｓ２０  パワースペクトル算出部
Ｓ３０  空間変換部
Ｓ４０  重み付け部
Ｓ５０  重み付け完了判定部
Ｓ６０  評価値出力部
【図１】
2007164522.tif 000003
【図２】
2007164522.tif 000004
【図３】
2007164522.tif 000005