(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノイズが混在する１次元矩形波パターンのコントラストを検出する方法であって、
前記矩形波パターンに混在する、上に凸となるノイズの山および下に凸となるノイズの谷を、該矩形波パターンの各位置のデータの前進差分、後退差分およびこれらの積に基づいてすべて検出し、
該山および谷のすべてのデータの平均値を前記矩形波パターンの平均値として算出し、
前記矩形波パターンを前記平均値よりも波形が高い側および該平均値よりも波形が低い側に分割し、
前記矩形波パターンの波形が高い側に存在する山および谷のすべてのデータの平均値を高平均値として算出するとともに、前記矩形波パターンの波形が低い側に存在する山および谷のすべてのデータの平均値を低平均値として算出し、
前記高平均値と前記低平均値との差を前記矩形波パターンのコントラストとして算出することを特徴とする矩形波パターンのコントラスト検出方法。
【請求項２】
前記矩形波パターンの波形が高い側における山のデータの平均値、谷のデータの平均値および前記高平均値に基づいて、該矩形波パターンの波形が高い側における高標準偏差を算出し、
前記矩形波パターンの波形が低い側における山のデータの平均値、谷のデータの平均値および前記低平均値に基づいて、該矩形波パターンの波形が低い側における低標準偏差を算出し、
前記高標準偏差および前記低標準偏差に基づいて、前記山および谷のデータから異常データを判定するとともに、該異常データを除去し、
該異常データを除去した前記山および谷のデータに基づいて、前記高平均値および前記低平均値を算出することを特徴とする請求項１記載の矩形波パターンのコントラスト検出方法。
【請求項３】
ノイズが混在する１次元矩形波パターンのコントラストを検出する装置であって、
前記矩形波パターンに混在する、上に凸となるノイズの山および下に凸となるノイズの谷を、該矩形波パターンの各位置のデータの前進差分、後退差分およびこれらの積に基づいてすべて検出する山・谷検出手段と、
該山および谷のすべてのデータの平均値を前記矩形波パターンの平均値として算出する平均値算出手段と、
前記矩形波パターンを前記平均値よりも波形が高い側および該平均値よりも波形が低い側に分割する分割手段と、
前記矩形波パターンの波形が高い側に存在する山および谷のすべてのデータの平均値を高平均値として算出するとともに、前記矩形波パターンの波形が低い側に存在する山および谷のすべてのデータの平均値を低平均値として算出する高低平均値算出手段と、
前記高平均値と前記低平均値との差を前記矩形波パターンのコントラストとして算出するコントラスト算出手段とを備えたことを特徴とする矩形波パターンのコントラスト検出装置。
【請求項４】
前記矩形波パターンの波形が高い側における山のデータの平均値、谷のデータの平均値および前記高平均値に基づいて、該矩形波パターンの波形が高い側における高標準偏差を算出し、かつ前記矩形波パターンの波形が低い側における山のデータの平均値、谷のデータの平均値および前記低平均値に基づいて、該矩形波パターンの波形が低い側における低標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、
前記高標準偏差および前記低標準偏差に基づいて、前記山および谷のデータから異常データを判定するとともに、該異常データを除去する異常データ除去手段とをさらに備え、
前記高低平均値算出手段は、該異常データを除去した前記山および谷のデータに基づいて、前記高平均値および前記低平均値を算出する手段であることを特徴とする請求項３記載の矩形波パターンのコントラスト検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ノイズが混在する矩形波パターンのコントラスト検出方法および装置並びにノイズが混在する信号波形の平均値算出方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
写真、カラーハードコピーなどの画像システムにおける周波数応答特性を測定および解析するために矩形波チャートを用いた方法が知られている。この方法は、画像システムを用いて写真あるいはハードコピーとして記録された種々の周波数の矩形波チャートの濃度プロファイル（矩形波パターン）をマイクロデンシトメータなどにより測定し、この測定結果に基づいて矩形波パターンの波形の高い側および低い側の濃度値を求め、これらの濃度値の差から求めたコントラストに基づいて画像システムの周波数応答特性を測定および解析するものである。
【０００３】
このように測定された矩形波パターンの濃度プロファイルを図８に示す。図８に示すように、矩形波パターンにはノイズや粒状（写真の場合）が含まれており、矩形波パターンの高い側および低い側においてこれらのノイズなどに起因するゆらぎが見られる。画像システムの周波数応答特性を求めるためには、このゆらぎの影響を除去するため、矩形波パターン波形の高い側の高平均値および低い側の低平均値を求め、これらの平均値の差を算出することにより矩形波チャートのコントラストを求めるようにしている。
【０００４】
この平均値を求める方法として、従来は測定者が矩形波パターン波形を観察し、平均値と思われるところに線を引き（図８参照）、この線上の値を平均値として求める（手法１）か、あるいは矩形波パターンの波形の位置を検出し、波形の高い側および低い側のデータを切出して、この切出したデータから平均値を求める（手法２）ようにしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した手法１では、測定者により判断に差があることから、求めた平均値が異なるため、誤差が大きく正確にコントラストを求めることができなかった。また、手法２では、自動で平均値を求めることができるものの、画像システムにおいて使用する記録媒体に応じて矩形波パターンが記録される位置が異なるため、データを切出す位置がずれ易く平均値に誤差が入り易いものである。また、高周波の矩形波パターンの場合、周期が細かくなるため、データの切出しが困難になる。さらに、矩形波パターンが記録された記録媒体の特性により、とくに鮮鋭度と粒状とが異なることから、矩形波パターンの高い側と低い側の濃度プロファイルの形状が異なり、その結果、データの切出し位置をその都度変更しないと適切なデータを切出すことができなくなってしまう。また、データの切出し位置をその都度変更しようとすると、処理が複雑なものとなり、演算に長時間を要するものとなってしまう。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑み、精度よく簡易に矩形波パターンのコントラストを検出できる矩形波パターンのコントラスト検出方法および装置並びに信号波形の平均値算出方法および装置を提供することを目的とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明による矩形波パターンのコントラスト検出方法は、ノイズが混在する１次元矩形波パターンのコントラストを検出する方法であって、
前記矩形波パターンに混在するノイズの山および谷を、該矩形波パターンのデータの前進差分、後退差分およびこれらの積に基づいて検出し、
該山および谷のデータに基づいて前記矩形波パターンの平均値を算出し、
該平均値に基づいて、前記山および谷のデータを該矩形波パターンの波形が高い側および波形が低い側に分割し、
該山および谷のデータに基づいて前記矩形波パターンの波形が高い側の高平均値および波形が低い側の低平均値を算出し、
前記高平均値と前記低平均値との差を前記矩形波パターンのコントラストとして算出することを特徴とするものである。
【０００８】
なお、本発明における「ノイズ」とは単に信号としてのノイズのみならず、銀塩写真フイルムに記録された矩形波パターンのようにフイルムの粒状による信号値の変動をも含むものである。
【０００９】
なお、本発明による矩形波パターンのコントラスト検出方法においては、前記矩形波パターンの波形が高い側における山のデータの平均値、谷のデータの平均値および前記高平均値に基づいて、該矩形波パターンの波形が高い側における高標準偏差を算出し、
前記矩形波パターンの波形が低い側における山のデータの平均値、谷のデータの平均値および前記低平均値に基づいて、該矩形波パターンの波形が低い側における低標準偏差を算出し、
前記高標準偏差および前記低標準偏差に基づいて、前記山および谷のデータから異常データを判定するとともに、該異常データを除去し、
該異常データを除去した前記山および谷のデータに基づいて、前記高平均値および前記低平均値を算出することが好ましい。
【００１０】
本発明による矩形波パターンのコントラスト検出装置は、ノイズが混在する１次元矩形波パターンのコントラストを検出する装置であって、
前記矩形波パターンに混在するノイズの山および谷を、該矩形波パターンのデータの前進差分、後退差分およびこれらの積に基づいて算出する山・谷検出手段と、
該山および谷のデータに基づいて前記矩形波パターンの平均値を算出する平均値算出手段と、
該平均値に基づいて、前記山および谷のデータを該矩形波パターンの波形が高い側および波形が低い側に分割する分割手段と、
該山および谷のデータに基づいて前記矩形波パターンの波形が高い側の高平均値および波形が低い側の低平均値を算出する高低平均値算出手段と、
前記高平均値と前記低平均値との差を前記矩形波パターンのコントラストとして算出するコントラスト算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明による矩形波パターンのコントラスト検出装置においては、前記矩形波パターンの波形が高い側における山のデータの平均値、谷のデータの平均値および前記高平均値に基づいて、該矩形波パターンの波形が高い側における高標準偏差を算出し、かつ前記矩形波パターンの波形が低い側における山のデータの平均値、谷のデータの平均値および前記低平均値に基づいて、該矩形波パターンの波形が低い側における低標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、
前記高標準偏差および前記低標準偏差に基づいて、前記山および谷のデータから異常データを判定するとともに、該異常データを除去する異常データ除去手段とをさらに備え、
前記高低平均値算出手段が、該異常データを除去した前記山および谷のデータに基づいて、前記高平均値および前記低平均値を算出する手段であることが好ましい。
【００１２】
本発明による信号波形の平均値算出方法は、ノイズが混在する信号波形の平均値を算出する方法であって、
前記ノイズの山および谷を、該信号波形のデータの前進差分、後退差分およびこれらの積に基づいて検出し、
該山および谷のデータに基づいて前記信号波形の平均値を算出することを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明による信号波形の平均値算出方法においては、前記信号波形の山のデータの平均値、谷のデータの平均値および前記平均値に基づいて、前記信号波形の標準偏差を算出し、
該標準偏差に基づいて、前記山および谷のデータから異常データを判定するとともに、該異常データを除去し、
該異常データを除去した前記山および谷のデータに基づいて、前記平均値を算出することが好ましい。
【００１４】
本発明による信号波形の平均値算出装置は、ノイズが混在する信号波形の平均値を算出する装置であって、
前記ノイズの山および谷を、該信号波形のデータの前進差分、後退差分およびこれらの積に基づいて検出する山・谷検出手段と、
該山および谷のデータに基づいて前記信号波形の平均値を算出する平均値算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１５】
また、本発明による信号波形の平均値算出装置においては、前記信号波形の山のデータの平均値、谷のデータの平均値および前記平均値に基づいて、前記信号波形の標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、
該標準偏差に基づいて、前記山および谷のデータから異常データを判定するとともに、該異常データを除去する異常データ除去手段とをさらに備え、
前記平均値算出手段は、該異常データを除去した前記山および谷のデータに基づいて、前記平均値を算出する手段であることが好ましい。
【００１６】
【発明の効果】
本発明の矩形波パターンのコントラスト検出方法および装置によれば、まず矩形波パターンに混在するノイズの山および谷を、前進差分、後退差分およびこれらの積に基づいて算出する。ここで、あるデータ値に着目した場合、前進差分が負かつ後退差分が正となる上に凸のデータの場合および前進差分が正かつ後退差分が負となる下に凸のデータの場合はこれらの積が負となり、それ以外の場合は積は正となる。したがって、前進差分と後退差分との積の正負を検出し、負の場合にはそのデータ値は山あるいは谷であり、それ以外の場合は山および谷のいずれでもないと判断することができる。さらに、前進差分と後退差分との積が負の場合に、前進差分あるいは後退差分の正負を判断することにより、前進差分が負の場合はそのデータは上に凸となる山であり、前進差分が正の場合はそのデータは下に凸となる谷であると判断することができる。このように、矩形波パターンの山および谷の値が求められると、これらの値から矩形波パターンの平均値を算出し、この平均値に基づいて山および谷のデータが矩形波パターンの波形が高い側および波形が低い側に分割される。さらに、矩形波パターンの波形が高い側の高平均値および波形が低い側の低平均値が求められる。そしてこれらの高平均値および低平均値が矩形波パターンの高い側の値および低い側の値をそれぞれ表すものとなる。したがって、この高平均値と低平均値との差を求めることにより、矩形波パターンのコントラストを簡易かつ精度よく求めることができる。
【００１７】
また、矩形波パターンの波形が高い側における山の値の平均値、谷の値の平均値および高平均値に基づいて高標準偏差を求め、同様に矩形波パターンの波形が低い側における低標準偏差を求め、この高標準偏差および低標準偏差に基づいて、これらの標準偏差から外れた山および谷のデータを異常データと判定して除去し、異常データを除去した山および谷のデータから高平均値および低平均値を求めることにより、より精度よく矩形波パターンのコントラストを検出することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【００１９】
図１は本発明の実施形態による矩形波パターンのコントラスト検出装置の構成を示す図である。図１に示すように本実施形態による矩形波パターンのコントラスト検出装置は、写真フイルムなどに記録された矩形波チャート像をマイクロデンシトメータにより読み取ることにより得られた１次元の矩形波パターンＤｉのコントラストを検出するためのものであり、矩形波パターンＤｉに混在するノイズの山および谷を検出する山・谷検出手段１と、山・谷検出手段１において検出された山および谷の全データの平均値Ｄｍを算出して、矩形波パターンＤを波形が高い側（以下高濃度側とする）および低い側（以下低濃度側とする）に分割する平均値算出手段２と、高濃度側における山および谷のデータの平均値（暫定値）Ｄ1P′，Ｄ1V′および低濃度側における山および谷のデータの平均値（暫定値）Ｄ2P′，Ｄ2V′を算出する山・谷平均値算出手段３と、これらの平均値Ｄ1P′，Ｄ1V′，Ｄ2P′，Ｄ2V′に基づいて、矩形波パターンＤの高濃度側および低濃度側における標準偏差σ１，σ２を算出する標準偏差算出手段４と、標準偏差算出手段４に基づいて高濃度側および低濃度側における山および谷のデータの異常データを除去する異常データ除去手段５と、異常データが除去された山および谷のデータに基づいて、高濃度側における山および谷のデータの平均値Ｄ1P，Ｄ1Vおよび低濃度側における山および谷のデータの平均値Ｄ2P，Ｄ2Vを算出するとともに、高平均値Ｄ１および低平均値Ｄ２を算出する高低平均値算出手段６と、高平均値Ｄ１および低平均値Ｄ２に基づいて矩形波パターンＤのコントラストを算出するコントラスト算出手段７とからなる。
【００２０】
次いで、本実施形態の動作について説明する。
【００２１】
山・谷平均値検出手段１は、測定された矩形波パターンＤのプロファイルから図２に示すように粒状やノイズにより変動しているゆらぎの山（図２における記号▽）および谷（図２における記号△）のデータ点を全て検出する。具体的には、まず矩形波パターンＤのデータ値から下記の式（１），（２）に示す前進差分ΔＤ（ｉ＋１）および後退差分ΔＤ（ｉ）を算出する。
【００２２】
ΔＤ（ｉ＋１）＝Ｄ（ｉ＋１）−Ｄ（ｉ）              （１）
ΔＤ（ｉ）＝Ｄ（ｉ）−Ｄ（ｉ−１）                  （２）
但し、ｉは前進差分および後退差分を求めようとしているデータ点
すなわち、前進差分ΔＤ（ｉ＋１）はデータ点ｉのデータ値Ｄ（ｉ）と１つ先のデータ点ｉ＋１のデータ値Ｄ（ｉ＋１）との差であり、後退差分ΔＤ（ｉ）はデータ点ｉのデータ値Ｄ（ｉ）と１つ前のデータ点ｉ−１のデータ値Ｄ（ｉ−１）との差である。
【００２３】
そして、このようにして求められた前進差分ΔＤ（ｉ＋１）および後退差分ΔＤ（ｉ）との積Ｓを下記の式（３）により求める。
【００２４】
Ｓ＝ΔＤ（ｉ＋１）×ΔＤ（ｉ）                  （３）
ここで、あるデータ値Ｄ（ｉ）に着目した場合、前進差分ΔＤ（ｉ＋１）が負かつ後退差分ΔＤ（ｉ）が正となる上に凸のデータの場合および前進差分ΔＤ（ｉ＋１）が正かつ後退差分ΔＤ（ｉ）が負となる下に凸のデータの場合はこれらの積Ｓが負となり、それ以外の場合は積Ｓは正となる。したがって、前進差分ΔＤ（ｉ＋１）と後退差分ΔＤ（ｉ）との積Ｓの正負を検出することにより、負の場合にはそのデータ値Ｄ（ｉ）は山あるいは谷であり、それ以外の場合は山および谷のいずれでもないと判断することができる。さらに、前進差分ΔＤ（ｉ＋１）と後退差分ΔＤ（ｉ）との積Ｓが負の場合に、前進差分ΔＤ（ｉ＋１）あるいは後退差分ΔＤ（ｉ）の正負を判断することにより、前進差分ΔＤ（ｉ＋１）が負の場合はそのデータ点ｉは上に凸となる山であり、前進差分ΔＤ（ｉ＋１）が正の場合はそのデータ点ｉは下に凸となる谷であると判断することができる。したがって、下記の式（４）によりデータ点ｉが山であるか谷であるかを判断することができる。
【００２５】
Ｓ＜０：ΔＤ（ｉ＋１）＜０    山
ΔＤ（ｉ＋１）＞０    谷                          （４）
Ｓ≧０：                      連続勾配もしくは平坦
但し、ΔＤ（ｉ＋１）＝０の時はΔＤ（ｉ＋１）＝ΔＤ（ｉ）として、次のデータ点の判定に進む。
【００２６】
平均値算出手段２は、山・谷検出手段１において検出された山および谷の全データの平均値Ｄｍを算出する。そして、平均値Ｄｍよりもデータが大きい側を矩形波パターンＤの高濃度側、小さい側を低濃度側とする。
【００２７】
山・谷平均値算出手段３においては、高濃度側における山および谷のデータの平均値（暫定値）Ｄ1P′，Ｄ1V′および低濃度側における山および谷のデータの平均値（暫定値）Ｄ2P′，Ｄ2V′が算出され、さらに高濃度側における山および谷のデータの平均値（暫定値）Ｄ１′および低濃度側における山および谷のデータの平均値（暫定値）Ｄ２′を求める。
【００２８】
標準偏差算出手段４は、高濃度側および低濃度側における山および谷データの平均値Ｄ１′，Ｄ２′からの濃度差（変動分）を算出し、下記の式（５），（６）を用いてその標準偏差σ１，σ２を求める。なお、山および谷のデータの頻度分布は図２に示すように略正規分布となる。
【００２９】
【数１】
0003891318.tif 000002
【００３０】
但し、Ｄpv1，Ｄpv2：高濃度側および低濃度側における山および谷のデータ点
Ｎ１，Ｎ２：山および谷のデータ点数
異常データ除去手段５は、標準偏差σ１，σ２に基づいて、平均値Ｄ１′，Ｄ２′からｋσ（ｋ＝２〜４程度、本実施形態においては２）以上に変動している山および谷データを異常データと見なしてこれらのデータを除去する。これにより、例えば図２に示すＰ１点が山および谷データから除去される。
【００３１】
高低平均値算出手段６は、異常データが除去された山および谷のデータに基づいて、高濃度側における山および谷のデータの平均値Ｄ1P，Ｄ1Vおよび低濃度側における山および谷のデータの平均値Ｄ2P，Ｄ2Vを算出し、さらに平均値Ｄ1P，Ｄ1Vから高濃度側の高平均値Ｄ１を、平均値Ｄ2P，Ｄ2Vから低濃度側の平均値Ｄ２を下記の式（７），（８）に基づいて求める。
【００３２】
Ｄ１＝（Ｄ1P＋Ｄ1V）／２                            （７）
Ｄ２＝（Ｄ2P＋Ｄ2V）／２                            （８）
コントラスト算出手段７は、高低平均値算出手段６において求められた高平均値Ｄ１および低平均値Ｄ２に基づいて、下記の式（９）により高低平均値Ｄ１，Ｄ２の差ΔＤを求め、これを矩形波パターンＤのコントラストとして算出する。
【００３３】
ΔＤ＝Ｄ１−Ｄ２                                    （９）
これにより、矩形波パターンＤのコントラストを簡易かつ精度よく求めることができる。
【００３４】
図３は、種々の周波数を有する矩形波パターンを測定することにより得られたレスポンス関数を示す図である。図３においては種々の周波数を有する矩形波パターンＤについて本発明による検出方法により３回測定して得られたレスポンス（□、○、×）および上述した従来技術の視覚判定による手法１により測定者が３回測定して得られたレスポンス（実線、破線、一点鎖線）を示している。図３に示すように、視覚判定による場合にはレスポンスにばらつきが見られるが、本発明による方法の場合はほとんどばらつきがないことが分かる。
【００３５】
なお、上記実施形態においては図２に示すように比較的低周波の矩形波パターンのコントラストを求めているが、高周波の矩形波パターンにおいては図４に示すようにサンプリングデータ間隔に対して波形の周期が短いため、矩形波パターンＤの高濃度側は山のみとなり、低濃度側は谷のみとなる。このような場合も上述した式（１）〜（９）をそのまま用いることができ、高濃度側においては山のみの平均値から上記高平均値Ｄ１が求められ、低濃度側においては谷のみの平均値から上記低平均値Ｄ２が求められ、上記式（９）に基づいて矩形波パターンのコントラストを求めることができる。なお、この場合、高濃度側の標準偏差σ１は山のデータの平均値（暫定値）を基準としたものとなり、低濃度側の標準偏差σ２は谷のデータの平均値（暫定値）を基準としたものとなる。
【００３６】
また、上記実施形態においては、高濃度側および低濃度側のデータの標準偏差σ１，σ２を算出して異常データを除去しているが、異常データを除去することなく、暫定平均値をそのまま用いてコントラストを求めるようにしてもよい。しかしながら、異常データを除去することにより、例えば図５の矩形波パターンＤにおける点Ｐ２あるいは図６の矩形波パターンＤにおける点Ｐ３のように、コントラストの算出に影響を与えるデータを除去することができるため、コントラストの算出を精度よく行うことができる。
【００３７】
さらに、上記実施形態においては、矩形波パターンのコントラストを求めているが、例えば図７に示すようにノイズが混在する一定値のデータの平均値を求める場合にも上記実施形態の手法と同様の手法を適用することができる。すなわち、図６に示すデータの前進差分および後退差分を求めて、データの山と谷を検出し、山および谷データの平均値を求めることにより、このデータの平均値を求めることができる。また、データの標準偏差を求めて異常データを除去することにより、データの平均値をより精度よく求めることができる。さらに、このようにノイズが混在する信号波形の平均値を求めることにより、ノイズが多いデータを平滑化することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態による矩形波パターンのコントラスト検出装置の構成を示すブロック図
【図２】本実施形態によりコントラストが求められる矩形波パターンを示す図
【図３】矩形波レスポンスを示す図
【図４】高周波の矩形波パターンを示す図
【図５】異常データが除去される矩形波パターンを示す図
【図６】異常データが除去される矩形波パターンを示す図
【図７】一定値の信号波形を示す図
【図８】矩形波パターンを示す図
【符号の説明】
１    山・谷検出手段
２    平均値算出手段
３    山・谷平均値算出手段
４    標準偏差算出手段
５    異常データ除去手段
６    高低平均値算出手段
７    コントラスト算出手段
【図１】
0003891318.tif 000003
【図２】
0003891318.tif 000004
【図３】
0003891318.tif 000005
【図４】
0003891318.tif 000006
【図５】
0003891318.tif 000007
【図６】
0003891318.tif 000008
【図７】
0003891318.tif 000009
【図８】
0003891318.tif 000010