(57)【要約】【課題】画像の品質を、画像が傾いていても短時間で精度よく評価する。【解決手段】画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力手段と、前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出手段と、前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像に対して、前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて前記所定の方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出手段と、前記プロファイル算出手段によって求められたプロファイルに対する前記傾きの影響を補正する補正手段と、前記補正手段によって補正されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値を求める評価値算出手段とを有する画像評価装置。【選択図】図１
2007280273.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出手段と、
前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像に対して、前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて前記所定の方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出手段と、
前記プロファイル算出手段によって求められたプロファイルに対する前記傾きの影響を補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値を求める評価値算出手段と
を有することを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記読取画像データで表される画像の傾き角度と、前記プロファイル算出手段によって求められたプロファイルに対する前記傾きの影響を補正するための補正係数とを対応付けて記憶した記憶手段を有し、
前記補正手段は、前記傾き算出手段によって求められた傾きに対応する補正係数を前記記憶手段の記憶内容に基づいて取得し、該補正係数を用いて前記傾きの影響を補正する
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】
前記記憶手段は、さらに、前記プロファイル算出手段における画素値の平均化の幅と、前記補正係数とを対応付けて記憶しており、
前記補正手段は、前記プロファイル算出手段における画素値の平均化の幅に対応する補正係数を前記記憶手段の記憶内容に基づいて取得し、該補正係数を用いて前記傾きの影響を補正する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記補正係数は、ある傾きを伴った画像のプロファイルの振幅を、傾きが生じていない場合の振幅で除した値の逆数であることを特徴とする請求項２または３に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記記憶手段は、前記補正係数に人間の視覚の空間周波数特性に対応した視覚伝達関数を乗じたものを補正係数として記憶していることを特徴とする請求項４に記載の画像評価装置。
【請求項６】
画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出手段と、
画像の傾きと該傾きに応じた平均化の幅の最適値との関係を記憶した記憶手段と、
前記傾き算出手段によって求められた傾きに対応する平均化の幅を前記記憶手段の記憶内容に基づいて算出する平均化幅算出手段と、
前記平均化幅算出手段によって算出された平均化の幅を用いて前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて該方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出手段と、
前記プロファイル算出手段によって算出されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値を求める評価値算出手段と
を有することを特徴とする画像評価装置。
【請求項７】
画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出ステップと、
前記画像入力ステップで入力された読取画像データで表される画像に対して、前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて前記所定の方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出ステップと、
前記プロファイル算出ステップで求められたプロファイルに対する前記傾きの影響を補正する補正ステップと、
前記補正ステップで補正されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値を求める評価値算出ステップと
を有することを特徴とする画像評価方法。
【請求項８】
画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出ステップと、
前記傾き算出手段によって求められた傾きに対応する平均化の幅を、画像の傾きと該傾きに応じた平均化の幅の最適値との関係を記憶した記憶内容に基づいて算出する平均化幅算出ステップと、
前記平均化幅算出ステップで算出された平均化の幅を用いて前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて前記所定の方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出ステップと、
前記プロファイル算出ステップで算出されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値を求める評価値算出ステップと
を有することを特徴とする画像評価方法。
【請求項９】
コンピュータを、
画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出手段と、
前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像に対して、前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて前記所定の方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出手段と、
前記プロファイル算出手段によって求められたプロファイルに対する前記傾きの影響を補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値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。
【請求項１０】
コンピュータを、
画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出手段と、
画像の傾きと該傾きに応じた平均化の幅の最適値との関係を記憶した記憶手段と、
前記傾き算出手段によって求められた傾きに対応する平均化の幅を前記記憶手段の記憶内容に基づいて算出する平均化幅算出手段と、
前記平均化幅算出手段によって算出された平均化の幅を用いて前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて該方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出手段と、
前記プロファイル算出手段によって算出されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値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、画像の品質を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
プリンタ等の画像形成装置やディスプレイ等の画像表示装置により出力される画像の品質を左右する要因として、面内均一性が挙げられる。面内均一性は、出力される画像がどれだけ均一に出力されているかを表す指標である。面内均一性の低下は、多くの場合、画像にすじが発生することによってもたらされる。また、周期性を有するすじはバンディングと呼ばれる。以下、すじおよびバンディングをすじ欠陥と総称する。
従来、上記のような画像欠陥を評価する方法としては、人間の視覚によって評価する主観的評価方法と、測定装置によって画像欠陥の特徴量を算出する客観的評価方法が。主観的評価は、人間の主観による判断のため、評価結果にばらつきが生じるという問題がある。また、一度に大量の評価を行うことができないという問題もある。そのため近年では、客観的評価方法が数多く提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１で開示された技術では、カラーブラウン管の輝度むらを検査する方法として、表示されている画像をテレビカメラで撮像し、撮像した画像の輝度値に対して投影処理を行い、１次元分布を作成する。そして、この１次元分布の２次微分を求めることによってすじ欠課の強さを評価するようにしている。
また、特許文献２で開示された技術では、バンディングについて人間が知覚する心理量を予測する。具体的には、被評価画像をスキャナ等の画像読取装置を用いて読み取り、バンディング発生方向に直交する方向に沿って１次元の特徴量（例えば、濃度分布）を求め、この特徴量を空間周波数に変換する。この特徴量に対応するバンディング知覚特性関数が予め求められており、この関数を空間周波数に関して積分し、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。
【０００４】
上記の従来技術においては、２次元の画像データから１次元の濃度や輝度の分布（以下、プロファイル）を求め、測定に用いている。
特許文献２の例では、ノイズ除去のために、バンディングが発生している方向と平行な方向に画素値を平均化して１次元プロファイルを算出する。図７は、画素値の平均化を表す図である。図中の破線で囲まれた矩形の領域が平均化を施す領域である。画素値の平均化によって、図７（ａ）に示すようなプロファイルが作成される。
【０００５】
しかし、画像形成装置で被評価画像を形成する場合、記録媒体に対して被評価画像が数分〜数度傾いて形成されることがある。また、その傾きは画像形成装置ごとに異なり、さらに同一の画像形成装置でも１ページごとに変動する。また、被評価画像を画像読取装置で読み取る場合にも、傾きが発生することがある。その結果、画像読取装置の主走査方向および副走査方向に対して画像が傾いてしまう。
図７（ｂ）は、画像が傾いている場合の平均化の結果を示す図である。このように、すじ欠陥の発生方向と平行でない方向で画素値を平均化すると、プロファイルの波形になまりが生じ、振幅が本来の値よりも小さくなってしまう。
【０００６】
この問題を回避するには画像の傾きを修正することが必要となる。公知の角度補正の方法として、座標変換によって画像を回転させる方法がある。しかし、画像データは離散的であるため、回転後の画像に隙間が生じてしまう。これを解決するためには、画素間で補間を行うという方法が考えられるが、このような処理は演算が複雑化するため、処理時間が増大するという問題がある。
【特許文献１】特開平０９−０３７３１０号公報
【特許文献２】特開２０００−００４３１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、上述した背景の下になされたものであり、画像の品質を、画像が傾いていても短時間で精度よく評価することの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】
【０００８】
上述の課題を解決するために、本発明は、画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力手段と、前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出手段と、前記読取画像データで表される画像に対して、前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて該方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出手段と、前記プロファイル算出手段によって求められたプロファイルに対する前記傾きの影響を補正する補正手段と、前記補正手段によって補正されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値を求める評価値算出手段とを有することを特徴とする画像評価装置を提供する。
【０００９】
また、本発明は、画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出ステップと、前記画像入力ステップで入力された読取画像データで表される画像に対して、前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて前記所定の方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出ステップと、前記プロファイル算出ステップで求められたプロファイルに対する前記傾きの影響を補正する補正ステップと、前記補正ステップで補正されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値を求める評価値算出ステップとを有することを特徴とする画像評価方法としても提供される。
【００１０】
また、本発明は、コンピュータを、画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力手段と、前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出手段と、前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像に対して、前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて前記所定の方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出手段と、前記プロファイル算出手段によって求められたプロファイルに対する前記傾きの影響を補正する補正手段と、前記補正手段によって補正されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値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としても提供される。
【００１１】
上記の画像評価装置、画像評価方法またはプログラムによれば、まず、画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データが入力され、読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きが求められる。次に、読取画像データで表される画像に対して、前記所定の方向に画素値の平均化が行われ、平均化された画素値を用いて前記所定の方向に垂直な方向のプロファイルが求められる。次に、求められたプロファイルに対する前記傾きの影響が補正される。そして、補正されたプロファイルに基づいて、読取画像データで表される画像の評価値が求められる。
【００１２】
また、本発明は、画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力手段と、前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出手段と、前記読取画像データで表される画像の傾きと、該傾きに応じた平均化の幅の最適値とを対応付けて記憶した記憶手段と、前記読取画像データで表される画像に対して、前記傾き算出手段によって求められた傾きに対応する最適値を前記記憶手段の記憶内容に基づいて決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された最適値を用いて前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて該方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出手段と、前記プロファイル算出手段によって算出されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値を求める評価値算出手段とを有することを特徴とする画像評価装置を提供する。
【００１３】
また、本発明は、画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出ステップと、前記傾き算出手段によって求められた傾きに対応する平均化の幅を、画像の傾きと該傾きに応じた平均化の幅の最適値との関係を記憶した記憶内容に基づいて算出する平均化幅算出ステップと、前記平均化幅算出ステップで算出された平均化の幅を用いて前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて前記所定の方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出ステップと、前記プロファイル算出ステップで算出されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値を求める評価値算出ステップとを有することを特徴とする画像評価方法としても提供される。
【００１４】
また、本発明は、コンピュータを、画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データを入力する画像入力手段と、前記画像入力手段によって入力された読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きを求める傾き算出手段と、画像の傾きと該傾きに応じた平均化の幅の最適値との関係を記憶した記憶手段と、前記傾き算出手段によって求められた傾きに対応する平均化の幅を前記記憶手段の記憶内容に基づいて算出する平均化幅算出手段と、前記平均化幅算出手段によって算出された平均化の幅を用いて前記所定の方向に画素値の平均化を行い、平均化された画素値を用いて該方向に垂直な方向のプロファイルを求めるプロファイル算出手段と、前記プロファイル算出手段によって算出されたプロファイルに基づいて、前記読取画像データで表される画像の評価値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としても提供される。
【００１５】
上記の画像評価装置、画像評価方法またはプログラムによれば、画素値が均一な画像を表す原画像データに基づいて記録媒体に形成された被評価画像を光学的に読み取ることによって得られた読取画像データが入力され、読取画像データで表される画像の所定の方向に対する傾きが求められる。次に、求められた傾きに対する平均化の幅の最適値が決定される。次に、この最適値を用いて、読取画像データで表される画像に対して、前記所定の方向に画素値の平均化が行われ、平均化された画素値を用いて前記所定の方向に垂直な方向のプロファイルが求められる。そして、求められたプロファイルに基づいて、読取画像データで表される画像の評価値が求められる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、画像の品質を、画像が傾いていても短時間で精度よく評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
＜第１実施形態＞
以下、図面を参照して、本発明の第１実施形態について説明する。
図１は、本発明に係る画像評価装置１０のハードウェア構成を示す図である。
記憶部４は、ハードディスク装置等の不揮発性メモリであり、ＯＳ（Operating System）等のプログラムを記憶している他、外部から入力されたデータを記憶するためにも使用される。ＣＰＵ（Central Processing Unit）１が記憶部４に記憶されているプログラムを実行することによって解像力評価装置１０各部の動作を制御する。ＲＯＭ（Read Only Memory）２にはＩＰＬ（Initial Program Loader）が記憶されている。ＲＡＭ（Random Access Memory）３は、ＣＰＵ１がプログラムを実行する際のワークエリアとして使用される。
【００１８】
通信インターフェイス（以下、通信Ｉ／Ｆ）５は、通信回線に接続されており、画像評価装置１０と外部の装置との通信を仲介する。本実施形態においては、画像評価装置１０は、画像形成装置３０、画像読取装置５０との間で通信可能となっている。
指示入力部６は、キーボードとポインティングデバイス（例えば、マウス）からなり、画像評価装置１０に対する指示をユーザが入力することができる。入力された指示はＣＰＵ１に送られ、ＣＰＵ１は送られてきた指示に従って画像評価装置１０を制御する。
表示部７は、例えば液晶パネルであり、画像データに基づいて画像を表示する。
【００１９】
図２は、本発明の全体構成、および画像評価装置１０の機能構成を概略的に示す図である。なお、画像評価装置１０の各機能ブロックの動作の主体はＣＰＵ１である。
画像形成装置３０は、本実施形態における画像評価の対象である。画像形成装置３０は、例えば電子写真方式のプリンタであり、画像評価装置１０から送信されてきた原画像データに基づいて、例えばシアン（Ｃ），マゼンタ（Ｍ），イエロー（Ｙ），ブラック（Ｋ）の４色の色材を用いて、記録媒体である用紙に被評価画像４０を形成する。なお、画像形成装置３０の画像形成方式は電子写真方式に限らず、いかなる方式でもよい。
画像形成装置３０は、画像評価に用いられる原画像を表す画像データ（以下、「原画像データ」と呼ぶ）を記憶している。図３は、原画像の例を示す図である。原画像は、その周囲に一定の幅の余白を設けた矩形の画像であり、この画像を構成する画素の画素値はすべて均一である。この画像は、例えば、Ｃ，Ｍ、Ｙの各色５０％にてＡ３サイズの用紙に形成される。なお、図３の例では、Ａ３のほぼ全面を均一な画像としているが、必ずしも全面を均一画像とする必要はなく、これを縮小して他の評価パタンと混在させるなどしてもよい。
【００２０】
画像読取装置５０は、例えばフラットベッドスキャナであり、プラテンガラス上に載置された原稿に対して光を照射し、反射光を受光し、電気信号に変換する。そして、電気信号を画像データ（以下、「読取画像データ」と呼ぶ）に変換し、画像評価装置１０に送信する。なお、画像読取装置５０は、読取特性のキャリブレーション、ドライバの調整等が行われた状態にある。また、エッジ強調等の処理機能はオフにされている。
この読取画像データで表される画像（以下、「読取画像」と呼ぶ）は、画像形成装置３０による画像形成時、および画像読取装置５０による読み取り時に生じた傾きを有している。
【００２１】
読取画像の傾きは種々の原因によって生じる。例えば、記録媒体である用紙は柔軟な素材であるから、用紙の搬送時の姿勢を完全に制御することは困難である。従って、用紙にトナー像を転写する転写部に用紙を供給する際に、用紙は転写部のニップへ多少の傾きを伴って進入することが多々ある。その結果、用紙に対して数分〜数度傾いて画像が形成される。この傾きは画像形成装置ごとに異なり、同一の画像形成装置でも１ページごとに変動する。
【００２２】
また、被評価画像を画像読取装置５０で読み取る場合にも、傾きは発生する。用紙をプラテンガラス上に完全に傾きのない状態で載置することは実際には困難だからである。
また、いかなる機械も機械的精度に多少の誤差を有している。従って、画像形成装置３０や画像読取装置５０の機械的精度の誤差に起因して読取画像に傾きが発生することもある。
これらの傾きが原因となって、画像読取装置５０の主走査方向に対して傾いた状態で被評価画像の読み取りが行われてしまう。その結果、１次元プロファイルが正確に求められなくなり、画像評価を精度よく行うことができなくなってしまう。画像評価の精度を高めるために読取画像の傾きを補正する点に本発明の特徴がある。
【００２３】
次に、画像評価装置１０の機能構成について説明する。
画像入力手段１３は、画像読取装置５０から送信されてきた読取画像データを入力する。具体的には、画像読取装置５０から送信されてきた読取画像データは、通信Ｉ／Ｆ５によって受信される。受信された読取画像データは、記憶部４に記憶される。
傾き算出手段１４は、読取画像データで表される画像（読取画像）の傾きを算出する。算出された傾きは、算出手段１５に送られる。
算出手段１５は、読取画像の画素値を所定の方向に平均化し、この方向と垂直な方向における画素値の１次元の分布を求める。この分布を１次元プロファイルという。そして、１次元プロファイルに基づいて、画像の評価値を算出する。算出手段１５は、評価値の算出に至る過程で、読取画像の傾きを補正する。
【００２４】
次に、傾き算出手段１４について詳細に説明する。
読取画像の傾き角度の算出においては、記録媒体である用紙端部ではなく、画像読取装置５０によって生成された読取画像データにおける矩形の画像（余白は含まない）の端部境界線の傾きを求める。以下、端部境界線の傾きを求める手順について説明する。
図７（ｂ）は、すじ欠陥の発生した読取画像の例を示す図である。ここでは、ｘ方向を主走査方向、ｙ方向を副走査方向とする。また、同図に示されるように、読取画像は傾きを有している。
【００２５】
まず、読取画像の端部を探索する。具体的には、余白の外縁からｘ方向に一画素ずつ画素を走査し、画素値を所定の閾値と比較する。ここで、画素値は、例えば濃度である。所定の閾値は、余白部分の画素値の最大値を上回る値に設定されている。画素値が閾値を超えた場合に、当該画素の位置を画像の端部とする。この処理を、ｙ方向に一定間隔（例えば、２０ｍｍ間隔）で繰り返すことによって、読取画像の端部の座標値を表す複数の端部位置データが得られる。ここで得られた複数の端部位置データに対して最小二乗法を用いて回帰直線を求める。求められた回帰直線が端部境界線を表す。
この端部境界線をｘ方向、ｙ方向について求め、それぞれの傾きａｘ、ａｙを求める。そして、ａｘ，ａｙからそれぞれの傾き角度θｘ、θｙを求め、θｘ、θｙの平均値を求める。本実施形態では、この平均値を読取画像の傾き角度θとする。すなわち、
【数１】
2007280273.tif 000003
となる。
【００２６】
なお、本実施形態では、読取画像端部の探索時の異常値を除去するために、回帰直線の相関係数が０．８以下となった場合に、回帰直線からの誤差が最大である端部位置データを除外して、再度、回帰直線を求める。
この方法によれば、公知のハフ変換による傾き算出よりも少ない計算量で読取画像の
傾きを算出することができる。
【００２７】
次に、算出手段１５の構成について詳細に説明する。図４は、算出手段１５の機能構成を示す図である。
画像読取装置５０から送られてきた読取画像データは、デバイス依存色空間における画像データである。色信号変換手段１０１は、読取画像データをデバイス非依存色空間における画像データに変換する。デバイス非依存色空間としては、例えば、ＣＩＥ（国際照明委員会）表色系におけるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間（ＣＩＥＬＡＢ色空間）、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊色空間（ＣＩＥＬＵＶ色空間）等を用いる。色信号変換手段１０１は、読取画像データをＬ＊、ａ＊、ｂ＊値もしくは色の３属性を構成するＬ＊（明度）、Ｃ＊（彩度）、ｈ（色相）値に変換する。ＣＩＥＬＡＢ色空間、ＣＩＥＬＵＶ色空間等の均等知覚色空間では、色差が人の目で見た場合の色の差と線形に近い関係を持つので、感覚的に分かりやすく、主観的評価とよく一致する評価値を算出することができる。
【００２８】
また、色信号変換手段１０１は、画像読取装置５０の入力特性を補正するために、読取画像データを、色、階調特性だけでなく、空間周波数特性についてもフィルタなどを用いて補正することができる。この補正を施した後、読取画像データをＬ＊、ａ＊、ｂ＊値もしくはＬ＊、Ｃ＊、ｈ値に変換する。
本実施形態では、これ以降、Ｌ＊を用いた処理について説明するが、ａ＊、ｂ＊、Ｃ＊、ｈなどに対して同様の処理を行ってもよい。
【００２９】
プロファイル算出手段１０２は、デバイス非依存色空間における画像データに変換された読取画像データを所定の幅Ｗの領域内で所定の方向に平均化し、１次元プロファイルを作成する。所定の領域とは、図７（ｂ）に示す破線で囲まれた矩形領域であり、所定の方向とは、図７（ｂ）のｘ方向である。ここで、矩形領域のｘ方向の幅をＷとする。図７（ｂ）の例では、読取画像が傾いているから、読取画像が傾いていない場合（図７（ａ）参照）と比べて、１次元プロファイルの波形になまりが生じており、ピーク値が低くなっている。
【００３０】
スペクトル算出手段１０３は、プロファイル算出手段１０２で求めた１次元プロファイルを離散フーリエ変換等の方法によって周波数空間に変換してスペクトルを求める。このスペクトルは、前述した画像の傾きによる影響を含んでいる。
【００３１】
傾き補正手段１０４は、傾き角度θと、１次元化プロファイル作成の際に平均化を施した矩形領域の幅Ｗをパラメータとした補正フィルタを作成する。以下、補正フィルタの作成手順について説明する。補正フィルタの作成手順は以下に示すように（１）から（３）の手順に大きく分けられる。
（１）スペクトルの周波数の補正を行う。補正前の周波数をｆ、補正後の周波数をｆ’、傾き角度をθとすると、
【数２】
2007280273.tif 000004
となる。
【００３２】
（２）スペクトルの振幅を補正するための補正計数のルックアップテーブル（以下、補正係数ＬＵＴ）を作成する。補正係数ＬＵＴの作成には図８に示すような被評価画像と同サイズのラダーパターンのサンプル画像を用いる。本実施形態では、ラダーのピッチＰを７段階とし、４０ｍｍ、２０ｍｍ、１０ｍｍ、５ｍｍ、２．５ｍｍ、１．２５ｍｍ、０．６２５ｍｍの７種類のサンプル画像を用いる。
【００３３】
これらのサンプル画像を画像読取装置５０に対して何通りかの傾き角度で傾かせて読み取りを行う。本実施形態では、サンプル画像を０度、８度、１６度、２４度、３２度、４０度、４８度の７通りの傾き角度で傾けてプラテンガラス上に載置し、読み取りを行う。画像読取装置５０によって生成された画像データに対して前述の傾き算出手段１４を用いて真の傾き角度θを算出する。さらに、前述した色信号変換手段１０１、プロファイル算出手段１０２、スペクトル算出手段１０３を用いて、サンプル画像の１次元プロファイルのスペクトルを求める。
【００３４】
すべての傾きのサンプル画像について、真の傾き角度θとスペクトルのピーク値を求める。そして、真の傾き角度θとスペクトルのピーク値との関係を表す２次の回帰式（回帰式１）を最小二乗法によって求める。
続いて、回帰式１の極大値Ｍを求める。これを傾き角度０度のときのピーク値と定義する。そして、傾き角度０度以外の各傾き角度におけるピーク値を先に求めた極大値Ｍで正規化し、これの逆数を求め、これを補正係数とする。そして、補正係数と傾き角度の関係を表す２次の回帰式（回帰式２）を最小二乗法によって求める。
回帰式２の算出にあたっては、予め、傾き角度の補正を行う。先に、回帰式１が極大となる点を傾き角度０度と定義したが、傾き算出手段１４で求めた真の傾き角度との間に誤差が生じるからである。そのため、回帰式１が極大となる点が傾き角度０度になるように０点補正を行ってから回帰式２を求める。
【００３５】
この回帰式２を平均化の幅Ｗを段階的に変化させて求める。本実施形態では、平均化の幅Ｗを７段階（Ｗ＝１ｍｍ，３０ｍｍ，６０ｍｍ，９０ｍｍ，２１０ｍｍ，１５０ｍｍ，１８０ｍｍ）として、それぞれについて回帰式２を求める。
上記のピッチＰ，真の傾き角度θ、平均化の幅Ｗの組み合わせによれば、７×７×７のサイズの補正係数ＬＵＴが作成される。
【００３６】
（３）作成した補正係数ＬＵＴを用いて、振幅の補正フィルタを作成する。補正フィルタは、１次元プロファイルのスペクトルのピッチに対する補正係数を補正係数ＬＵＴを参照して求めることによって補正フィルタを作成する。振幅のピッチＰ、傾き角度θ、平均化の幅Ｗの各パラメータが補正係数ＬＵＴの格子点上にない場合には、公知技術であるテトラヒドラ補間などを用いればよい。また、傾き角度が負の値となる場合には、傾き角度の絶対値を用いて補正係数を算出する。傾き角度が４５度以上の場合には、９０からの差を用いて補正係数を算出する。
【００３７】
以上のようにして作成された補正フィルタを１次元プロファイルのスペクトルに周波数空間で乗ずる。これによって、読取画像に傾きが生じている場合のスペクトルの振幅が、傾きが生じていない場合の振幅へと変換される。このようにして、読取画像の傾きの影響に対する補正が行われる。
視感感度補正手段１０５は、スペクトル算出手段１０３で求めたスペクトルに対して、人間の視覚の空間周波数特性に対応した視覚伝達関数ＶＴＦを乗算する。これによって、人間の視覚の空間周波数特性に応じた補正が行われる。
評価値算出手段１０６は、視感感度補正手段１０５によって補正されたスペクトルを全周波数領域で積分、もしくは所定の周波数帯ごとに積分することによって読取画像の評価値を算出する。
【００３８】
本発明によれば、２次元画像の回転処理といった計算負荷の大きい処理を施すことなく、読取画像の傾きの影響を補正して画像品質の評価を行うことができる。また、補正係数をルックアップテーブルを用いて算出するため、高速な処理が可能となる。また、ルックアップテーブルは画像読取装置の特性に依存しないため、画像評価を行う前に一度作成しておけばよく、画像読取装置を変更した場合でも同一条件での画像評価を行うことができる。
【００３９】
＜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。本実施形態は、読取画像の傾きによる影響を補正するために、傾き角度と、１次元プロファイル算出時の平均化の幅を変数として、人間の視覚の空間周波数特性に対応した視覚伝達関数ＶＴＦの特性を変更することを特徴とする。
【００４０】
図５は、本実施形態における評価値算出手段１５の機能構成を示す図である。本実施形態における色信号変換手段１０１、プロファイル算出手段１０２、スペクトル算出手段１０３、評価値算出手段１０６は、第１実施形態におけるものと同一であるから説明を省略する。以下、第１実施形態と異なる点について説明する。
本実施形成では、人間の視覚の空間周波数特性に対応した視覚伝達関数ＶＴＦは次に示すDooleyの近似式を用いる。
【数３】
2007280273.tif 000005
ただし、ｆは空間周波数（cycle/mm）である。
【００４１】
ＶＴＦルックアップテーブル（ＶＴＦＬＵＴ）の作成手順は以下のとおりである。まず、第１実施形態における補正係数ＬＵＴと同様の手順で補正係数の回帰式を作成する。ラダーパターンのピッチＰに対応したＶＴＦを求め、このＶＴＦを補正係数に乗算する。各格子点上の補正係数を上記の手順で求めることによって、ＶＴＦＬＵＴが作成される。
【００４２】
視感感度補正手段１０５は、スペクトル算出手段１０３で求めたスペクトルに対して、予め作成されているＶＴＦＬＵＴを参照して得られたＶＴＦを乗ずる。これによって、人間の視覚の空間周波数特性に応じた補正が行われるとともに、読取画像の傾きの影響に対する補正が行われる。
【００４３】
本発明によれば、２次元画像の回転処理といった計算負荷の大きい処理を施すことなく、読取画像の傾きの影響を補正して画像品質の評価を行うことができる。また、補正係数を１次元プロファイルのスペクトルに乗ずる処理が不要となるため、高速な処理が可能となる。また、補正係数をルックアップテーブルを用いて算出するため、高速な処理が可能となる。また、ルックアップテーブルは画像読取装置の特性に依存しないため、画像評価を行う前に一度作成しておけばよく、画像読取装置を変更した場合でも同一条件での画像評価を行うことができる。
【００４４】
＜第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態について説明する。本実施形態は、１次元プロファイル算出時の平均化の幅Ｗを評価画像の傾き角度に応じて最適の幅に変更することを特徴とする。
【００４５】
図６は、本実施形態における算出手段１５の機能構成を示す図である。本実施形態における色信号変換手段１０１、プロファイル算出手段１０２、スペクトル算出手段１０３、傾き補正手段１０４、視感感度補正手段１０５、評価値算出手段１０６は、第１実施形態におけるものと同一であるから説明を省略する。以下、第１実施形態と異なる点について説明する。
本実施形態では、ＶＴＦがピークとなる周波数において読取画像の傾きによる１次元プロファイルのスペクトルの振幅の低下が５％以内であることを最適な平均化の幅Ｗの定義とする。
【００４６】
傾き角度θに対する最適な平均化の幅Ｗは、以下に説明する手順によって算出する。
まず、ＶＴＦのピーク周波数と同じ周波数を持つラダーパターンのサンプル画像を用意し、第１実施形態と同じように、このサンプル画像を何通りかの傾き角度で画像読取装置５０に対して傾かせて読み取りを行う。得られた読取画像データに対して、平均化の幅ＷをＷ１（例えば、１ｍｍ）に設定し、傾き算出手段１４、色信号変換手段１０１、プロファイル算出手段１０２、スペクトル算出手段１０３を用いて、傾き角度と１次元プロファイルのスペクトルを求める。
次に、傾き角度θとスペクトルのピーク値との関係を表す２次の回帰式を最小二乗法によって求める。
【００４７】
続いて、この回帰式の極大値Ｍとそのときの傾き角度θ１を求める。次に、極大値Ｍの９５％となる点における傾き角度θ２を求め、傾き角度θ１と傾き角度θ２の差を求め、これを幅Ｗ１のときの限界傾き角度θＷ１とする。
続いて、平均化の幅Ｗを数段階に変化させて、各々について限界傾き角度を求める。本実施形態では、平均化の幅Ｗを、１ｍｍ、３０ｍｍ、６０ｍｍ、９０ｍｍ、１２０ｍｍ、１５０ｍｍ、１８０ｍｍと変化させた場合の限界傾き角度θＷを求める。
このようにして求められた平均化の幅Ｗと限界傾き角度θＷのデータを用いて、傾き角度θと最適な平均化の幅ＷＳとの関係を表す回帰式を求める。すなわち、
【数４】
2007280273.tif 000006
となる。
【００４８】
平均化幅算出手段１０７は、傾き検出手段１４によって算出された画像の傾き角度θをこの回帰式に入力し、傾き角度θに応じた最適な平均化の幅ＷＳを算出する。
このＷＳの幅を有する矩形領域において画素値の平均化を行い、１次元プロファイルを算出する。これによって、読取画像の傾きの影響を補正した評価値を算出することができるようになる。
【００４９】
＜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。
【００５０】
上述の実施形態では、画像形成装置と画像読取装置を別体としたが、これに限定するものではない。例えば、本発明を複写機に適用する場合、画像読取装置として複写機付属のスキャナを用いても同様の処理を行うことが可能である。
また、画像読取装置は、走査型濃度計、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラなどでもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明に係る画像評価装置１０のハードウェア構成を示す図である。
【図２】本発明の全体構成、および画像評価装置１０の機能構成を概略的に示す図である。
【図３】原画像の例を示す図である。
【図４】第１実施形態の算出手段１５の機能構成を示す図である。
【図５】第２実施形態の算出手段１５の機能構成を示す図である。
【図６】第実施形態の算出手段１５の機能構成を示す図である。
【図７】画素値の平均化を表す図である。
【図８】ラダーパターンのサンプル画像の例を示す図である。
【符号の説明】
【００５２】
１０…画像評価装置、１…ＣＰＵ、２…ＲＯＭ、３…ＲＡＭ、４…記憶部、５…通信インターフェイス、６…指示入力部、７…表示部、３０…画像形成装置、４０…被評価画像、５０…画像読取装置、１３…画像入力手段、１４…傾き算出手段、１５…算出手段、１０１…色信号変換手段、１０２…プロファイル算出手段、１０３…スペクトル算出手段、１０４…傾き補正手段、１０５…視感感度補正手段、１０６…評価値算出手段。
【図１】
2007280273.tif 000007
【図２】
2007280273.tif 000008
【図３】
2007280273.tif 000009
【図４】
2007280273.tif 000010
【図５】
2007280273.tif 000011
【図６】
2007280273.tif 000012
【図７】
2007280273.tif 000013
【図８】
2007280273.tif 000014