(57)【要約】【課題】  人間の視覚心理特性と相関の高い投影歪みの評価指標を導出することができる装置等を提供する。【解決手段】  この装置は、投影装置により投影された投影画像の歪みを評価する画像評価装置であり、投影画像を撮像する撮像部５１と、撮像部５１により撮像された撮像画像から、画像の歪みに関して設定された複数のパラメータを抽出する抽出部５２と、人間の視覚心理特性を考慮して定義された変換情報を用い、抽出部５２により抽出された複数のパラメータを、投影画像の歪みを評価するための評価値に変換する変換部５３とを含む。【選択図】  図１４
2016158015.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
投影装置により投影された投影画像の歪みを評価するための画像評価装置であって、
前記投影画像を撮像する撮像部と、
前記撮像部により撮像された撮像画像から、画像の歪みに関して設定された複数のパラメータを抽出する抽出部と、
人間の視覚心理特性を考慮して定義された変換情報を用い、前記抽出部により抽出された前記複数のパラメータを、前記投影画像の歪みを評価するための評価値に変換する変換部と
を含む、画像評価装置。
【請求項２】
前記投影装置が投影する前記投影画像の画像データを、該投影装置へ送信する送信部を含み、前記投影画像が、複数の直線が交差した格子パターンの画像であ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】
前記撮像部の解像度が前記投影装置の解像度より高いことを特徴とする、請求項１または２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記複数のパラメータは、複数の直線が直交した格子パターンを基準とした場合の歪み情報で、基準の格子パターンにおける直線と投影された格子パターンにおける直線とのなす角が閾値以上である角度誤差と、前記角度誤差を有する歪みの空間的周期または該角度誤差を有する歪みの個数の少なくとも１つとを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記複数のパラメータは、前記角度誤差を有する歪みが連続的であるか、離散的であるかの情報、前記角度誤差を有する歪みが分布する位置情報、前記投影画像に含まれる直線の量、該投影画像に含まれる低周波成分の情報の少なくとも１つをさらに含む、請求項４に記載の画像評価装置。
【請求項６】
前記変換情報は、変換式であり、前記変換部は、前記変換式に前記複数のパラメータを適用することにより前記評価値を算出する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記変換式は、前記複数のパラメータの各々に乗算される係数を含み、前記係数は、事前に官能評価を行い、該官能評価の解析結果に基づき生成されたものであることを特徴とする、請求項６に記載の画像評価装置。
【請求項８】
前記変換部により変換された前記評価値を出力する出力部をさらに含み、前記出力部は、前記評価値に対応する官能評価の評定語を表示、もしくは音声出力、または印刷して出力する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像評価装置。
【請求項９】
投影装置により投影された投影画像の歪みを評価するための画像評価システムであって、
前記投影画像を撮像する撮像部と、
前記撮像部により撮像された撮像画像から、画像の歪みに関して設定された複数のパラメータを抽出する抽出部と、
人間の視覚心理特性を考慮して定義された変換情報を用い、前記抽出部により抽出された前記複数のパラメータを、前記投影画像の歪みを評価するための評価値に変換する変換部と
を含む、画像評価システム。
【請求項１０】
投影装置により投影された投影画像の歪みを評価する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
撮像部により前記投影画像を撮像するステップと、
前記撮像部により撮像された撮像画像から、画像の歪みに関して設定された複数のパラメータを抽出するステップと、
人間の視覚心理特性を考慮して定義された変換情報を用い、抽出された前記複数のパラメータを、前記投影画像の歪みを評価するための評価値に変換するステップと
を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投影装置により投影された投影画像の歪みを評価するための装置、システムおよびその処理をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、投影装置として用いられるプロジェクタとして、至近距離から投影面に画像を投影する短焦点プロジェクタが開発され、普及してきている。この短焦点プロジェクタは、至近距離から画像を投影するため、省スペース化を実現できるという利点を有している。しかしながら、短焦点プロジェクタは、投影面の正面ではなく、角度が付いた位置からの投影になるため、投影面に凹凸がある場合、投影した画像が歪みやすいという欠点がある。
【０００３】
画像の歪みは、補正を行うことにより小さくし、あるいはなくすことができる。この補正を行うかどうか、あるいは補正した画像が適切であるかを判断する際など、歪みの強さや程度の指標が必要であり、その歪みの強さや程度を指標化することが重要となる。
【０００４】
従来においては、例えば歪み量算出用画像を投影面に投射し、それを撮像した撮像画像に基づき、歪み量算出用画像の各特徴点における歪みの大きさを複数段階の歪み量の大きさとして判定する技術が知られている（特許文献１参照）。この技術では、特徴点で歪みがあると、撮像装置系座標とプロジェクタ系座標とにずれが生じるため、そのずれの大きさで、複数段階の歪み量の大きさを判定している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の技術では、各特徴点でのずれの大きさで、歪み量の大きさを判定するのみで、人間の感覚で投影画像が歪んでいるかどうか、どの程度歪んでいるかという評価をすることはできない。人間の視覚心理特性では、例えば、実際の個々の歪みは非常に小さいが、歪んでいる箇所が多いため、歪みを強く感じる場合等があるからである。
【０００６】
このため、人間の視覚心理特性と相関の高い投影歪みの評価指標を導出することができる装置等の提供が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑み、投影装置により投影された投影画像の歪みを評価するための画像評価装置であって、投影画像を撮像する撮像部と、撮像部により撮像された撮像画像から、画像の歪みに関して設定された複数のパラメータを抽出する抽出部と、人間の視覚心理特性を考慮して定義された変換情報を用い、抽出部により抽出された複数のパラメータを、投影画像の歪みを評価するための評価値に変換する変換部とを含む、画像評価装置が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、人間の視覚心理特性と相関の高い投影歪みの評価指標を導出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】DPL方式のプロジェクタの構成を示した図。
【図２】短焦点プロジェクタで投影画像の歪みが発生する理由を説明する図。
【図３】角度誤差による歪みを説明する図。
【図４】格子パターンの歪みを例示した図。
【図５】全体的な歪みと局所的な歪みを例示した図。
【図６】複数のパラメータの１つである角度誤差について説明する図。
【図７】複数のパラメータの１つである歪み周期について説明する図。
【図８】複数のパラメータの１つである歪み個数について説明する図。
【図９】複数のパラメータの１つである壁特性について説明する図。
【図１０】評価手順と評価値について説明する図。
【図１１】１つのパラメータと評価値との関係を示した図。
【図１２】画像評価装置を含む投影システムの全体構成図。
【図１３】画像評価装置のハードウェア構成を例示した図。
【図１４】画像評価装置の機能ブロック図。
【図１５】画像評価装置が行う歪みプロファイル作成処理の流れを示したフローチャート。
【図１６】画像評価装置が行う作成した歪みプロファイルから評価値へ変換する１つの処理の流れを示したフローチャート。
【図１７】画像評価装置が行う作成した歪みプロファイルから評価値へ変換する別の処理の流れを示したフローチャート。
【図１８】歪み補正前後の投影画像を例示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
現在の主流である投影装置としてのプロジェクタは、液晶方式、DLP(Digital Light Processing)方式、LCOS(Liquid Crystal On Silicon)方式に大別することができる。液晶方式は、液晶パネルに光源からの光を透過させ、レンズで拡大して投影面であるスクリーン上に投影する方式である。LCOS方式は、液晶方式とは異なり、液晶パネルに光を反射させてスクリーン上に投影する方式である。DLP方式については、図１を参照して簡単に説明する。DLP方式のプロジェクタは、光源１０からの白色光を、高速回転するカラーホイール１１を透過させることにより着色し、その光を、画素数分の微細なミラーが並ぶDMD(Digital Micromirror Device)１２に照射する。DMD１２は、ON/OFF制御を行い、反射／非反射を選択し、反射した光を光学系１３へ入射し、光学系１３で拡大する等してスクリーンに画像を投影する。
【００１１】
冒頭で述べたように、プロジェクタには、至近距離から投影することが可能な短焦点プロジェクタがある。このプロジェクタは、図２（ａ）に示すように、画像を投影するための投影光２０のスクリーン２１への入射角θが大きいため、スクリーン２１に対して垂直に入射させた場合と比較して、投射位置にずれδが生じる。このずれδは、画像の歪みとなって現れ、例えば、図２（ｂ）に示すような歪みを有する画像となる。
【００１２】
この歪みを評価するための簡素な指標の１つとして、角度誤差という指標が用いられている。図３は、この角度誤差による歪みを説明する図である。図３では、複数の直線を交差させ、格子状に配置した格子パターンを投影した画像が示されている。破線で示す格子パターンは、直線同士が直交する、歪みのない理想的な格子パターンで、実線で示す格子パターンは、その理想的な格子パターンに対してどの程度の角度で歪んだかを示したものである。ちなみに、破線と実線とのなす角αが角度誤差である。
【００１３】
図４は、その角度誤差の大きさを変えた格子パターンを例示した図である。図４（ａ）から図４（ｆ）に向けて角度誤差が大きくなっているが、角度誤差が大きいほど、投影画像の歪みが大きいことが分かる。しかしながら、角度誤差という指標だけでは、人間の視覚心理特性との相関が充分ではない。その例を、図５を参照して説明する。
【００１４】
図５は、２通りの歪みがある画像を示した図である。図５（ａ）に示す画像は、小さな角度誤差を全域に含む画像で、図５（ｂ）に示す画像は、大きな角度誤差を局所的に含む画像である。従来の角度誤差を指標とする場合、その最大値を用いるが、そうすると、図５（ｂ）に示す画像の方が強く歪んでいるという結果になる。しかしながら、人間の視覚心理では、図５（ａ）に示す画像の方が強く歪んでいると認識される可能性が高い。したがって、従来の指標と視覚心理特性との間に矛盾が生じる。
【００１５】
短焦点プロジェクタで投影した投影画像の歪み方には、無限のバリエーションがあるため、従来の角度誤差のみでは説明することができず、新たな投影歪みの評価指標を導出する装置やシステム等が必要である。本発明では、そのような装置やシステム等を提供する。
【００１６】
この装置やシステムは、人間の視覚心理特性と相関の高い投影歪みを評価するための評価値を導出する装置やシステムである。図５に示す例で言えば、図５（ｂ）に示す画像より図５（ａ）に示す画像の方が、歪みが大きいという適切な評価値を導出することができる装置やシステムである。
【００１７】
視覚心理特性と相関の高い評価値を出力する上で、歪みの物理的なパラメータを複数設定する。これらのパラメータについて、図６〜図１０を参照して説明する。１つ目のパラメータは、先に説明した角度誤差である。角度誤差は大きいほど、局所的な歪みが大きいことを示す。角度誤差は、図６に示すように、図６（ａ）、図６（ｂ）、図６（ｃ）の順で大きくなっている。
【００１８】
２つ目のパラメータは、歪みの空間的周期である。角度誤差に閾値を設け、その閾値以上の角度誤差を有する歪みの形状を波として捉えた場合に、その周期が何画素にわたっているかを示すものである。図７には、例えば１周期が２０画素からなる高周期の歪みから、１周期が３２０画素からなる低周期の歪みまでが例示されている。角度誤差が大きい場合でも、低周期の歪みでは、歪みが緩やかであるため、人間の視覚心理では、歪みが小さいと認識され、角度誤差が小さくても、高周期の歪みでは、歪みが急峻であるため、人間の視覚心理では、歪みが大きいと認識される可能性が高いからである。
【００１９】
３つ目のパラメータは、歪みが分布する個数である。閾値以上の角度誤差を有する箇所が投影画像内にいくつあるかを示すものである。図８には、閾値以上の角度誤差を有する歪み２２を矩形で示し、図８（ｂ）は図８（ａ）の２倍、図８（ｃ）は図８（ａ）の３倍の歪み２２が存在している例を示している。角度誤差が大きくても、その個数が少ない場合は、人間の視覚心理では、歪みが小さいと認識され、角度誤差が小さくでも、その個数が多い場合には、歪みが大きいと認識される可能性が高いからである。
【００２０】
以上の角度誤差と、空間的周期および個数の少なくとも１つとを複数のパラメータとして設定することができるが、高精度の評価を行うためには、以下に説明するパラメータも設定することが望ましい。４つ目のパラメータは、閾値以上の角度誤差を有する歪みが連続的にあるか、離散的にあるかを区分するものである。その例を、図９を参照して説明する。
【００２１】
連続的な歪みとは、例えば図９（ａ）に示す柱２３を含む投影面２４に投影した場合に生じる歪みである。図９（ａ）では、一列に連続して突出する柱２３を含む投影面２４を例に挙げているが、これに限られるものではなく、一方向に連続した溝を含む投影面であってもよい。離散的な歪みとは、例えば図９（ｂ）に示すエンボス状の壁紙を投影面２４とした場合に生じる歪みである。突出部分や溝が不連続に存在する投影面２４に投影した場合にこのような歪みが発生する。なお、図９（ａ）、（ｂ）の左側の図は、投影面２４を示し、右側の図は、その投影面２４に画像を投影したときの歪みを表した図である。
【００２２】
連続的か、離散的かという壁特性は、閾値以上の角度誤差が任意に設定した上限値を超えている場合は連続的な歪みで、区分３とすることができる。また、任意に設定した下限値を下回っている場合は離散的な歪みで、区分１とし、その間は区分２とすることができる。これは一例であり、この区分に限定されるものではない。なお、閾値としては、例えば３度とすることができる。これは、角度誤差が３度よりも小さいと、歪みとして知覚しにくいということが事前の試験において明らかになったからである。
【００２３】
以上のようなパラメータを、投影画像の歪みを評価するための評価値へ変換する。事前に、人間の感覚を使用して対象物を評価する官能評価を行い、その解析結果とパラメータとを結び付けておき、その情報を、人間の視覚心理特性を考慮して定義された変換情報として保存しておく。この変換情報を用いて評価値へ変換することで、視覚心理との相関を高めることができる。
【００２４】
官能評価にはいくつかの評価方法があるが、図１０を参照してそのうちの１つの評価方法について説明する。図１０（ａ）には、基準画像、画像A、画像Bが示されているが、基準画像は、歪みのない理想的な画像で、画像A、画像Bは、上記の各種のパラメータを付与し、歪んでいる画像としている。画像A、画像Bは、各種のパラメータを正確に反映させるため、画像処理により人為的に歪ませたシミュレーション画像を用いるのが望ましい。図１０（ａ）に示すように、１評価単位において、基準画像と画像Aとを投影し、その評価を行い、次の１評価単位において、基準画像と画像Bとを投影し、その評価を行う。
【００２５】
評価結果は、基準画像に対して評価対象の画像A、Bがどの程度歪んでいるかを、図１０（ｂ）に示す評定語を用いて評価することができる。評定語は、各段階を表す語で、各評定語には、評価値としてMOS値が対応付けられている。図１０（ｂ）では、５段階で評価しているが、これに限られるものではなく、２段階〜４段階、６段階以上であってもよい。
【００２６】
評価対象の画像は、各種のパラメータを全て３段階に割り振った場合、パラメータが上記の４種類あるため、３４＝８１種類にもなる。評価対象の画像は、いずれか３種類を２種類以下に絞る等してサンプル数を減らしてもよい。
【００２７】
官能評価を行う被験者は２０人以上、少なくとも１０人以上であることが望ましい。歪みの各種パラメータと評価値を重回帰分析等によって解析すると、次の式１に示すような上記の変換情報の１つである近似式（変換式）を得ることができる。式１中、係数A〜Eは、重回帰分析等により得られ、各パラメータに乗算される係数である。
【００２８】
【数１】
2016158015.tif 000003
【００２９】
図１１は、１つのパラメータである角度誤差と、評価値（MOS値）との関係を示した図である。これらの関係は、回帰分析を行うことにより得ることができる。図１１中、各プロットは、各実験条件の被験者の評価値であり、直線は、これらの分布を近似したものである。図１１では、パラメータが１つの場合を例示したが、これを複数のパラメータに拡張させ、重回帰分析を行うことで、上記式１のような近似式を得ることができる。
【００３０】
被験者のバラツキを勘案すると、係数A〜Eは、以下に示す範囲が好適な範囲となる。なお、係数A〜Eに当たる物理量の単位は本例に限らず、異なる単位に相当した係数であってもよい。
A：４．８〜８．２
B：−０．９〜−０．１（度）
C：−０．０２〜０．１２（２０画素／cycleの周期を１とする）
D：−０．０３〜０（個／画面）
E：−０．７〜０．３（連続３、中間２、離散１）
【００３１】
例えば、係数A〜Eの値を中央値のA=６．５、B=−０．５、C=０．５、D=０．０１５、E=−０．２とし、閾値３度以上の箇所の角度誤差の平均値４．７度、歪み周期の平均値５．０、歪み個数５０個、区分３とする。すると、その評価値は、上記式１を用いて３．８７５と算出される。これは、図１０（ｂ）に示すMOS値が４を下回る結果となる。
【００３２】
なお、詳細な解析の結果、視覚心理に影響を与えるパラメータの順番は、角度誤差、周期、個数の順であり、高精度の評価値を算出する場合、全てのパラメータを含む上記式１を用いて算出することが望ましい。一方、簡易的に評価値を算出する場合は、上記式１の壁特性を省略した式を用いて算出することができる。
【００３３】
これまで、設定するパラメータ、評価値への変換方法について説明してきた。この評価値へ変換し、出力することができる画像評価装置を含む投影システムの構成について説明する。図１２は、投影システムの全体構成図である。投影システムは、画像評価装置３０と、投影装置３１と、スクリーン３２とを備える。投影装置３１は、投写距離が０．１〜１．５ｍといった短焦点プロジェクタである。
【００３４】
画像評価装置３０は、撮像部を備え、撮像部が、投影装置３１がスクリーン３２に投影した投影画像を撮像し、撮像して得られた撮像画像から角度誤差や空間的周期等の各種のパラメータを抽出する。そして、画像評価装置３０は、抽出されたパラメータを上記式１に代入し、視覚心理特性と相関の高い投影歪みの評価値へ変換し、その評価値に対応する評定語を表示する等して出力する。
【００３５】
撮像画像の解像度は、角度誤差、空間的周期等のパラメータを適切に抽出するために、投影装置３１の解像度よりも高いことが望ましい。また、撮像画像は、撮像部のレンズ歪み等の影響を補正する処理を行い、それらの要因を排除する。投影装置３１としての短焦点プロジェクタの解像度を１０２４×８００画素とした場合、垂直方向の直線を６４本、水平方向の直線を４０本とした格子パターンを画像として投影する。これだけの本数の直線があれば、この解像度では充分に評価値を導出することができるからである。この投影した格子パターンを撮像し、得られた撮像画像から各種のパラメータを抽出する。
【００３６】
図１３は、画像評価装置３０のハードウェア構成を例示した図である。画像評価装置３０は、PCやタブレット端末等を使用することができ、ハードウェアとして、CPU４０、ROM４１、RAM４２、HDD４３、通信I/F４４、入出力I/F４５、撮像装置４６、表示装置４７、入力装置４８を備える。CPU４０、ROM４１、RAM４２、HDD４３、通信I/F４４、入出力I/F４５は、バス４９に接続され、バス４９を介して互いにデータ等のやりとりを行う。
【００３７】
CPU４０は、画像評価装置３０全体の制御を行う。ROM４１は、画像評価装置３０を起動させるためのブートプログラム、撮像装置４６、表示装置４７、入力装置４８等の動作を制御するためのファームウェア等を格納する。RAM４２は、CPU４０が各種の処理を実行する際の作業領域を提供する。HDD４３は、上記の評価を行うためのプログラムやその他のプログラム、これらのプログラムを管理するOS、各種のデータを格納する。
【００３８】
通信I/F４４は、投影装置３１との通信を可能にするインタフェースである。投影装置３１との通信は、有線でもよいし、無線であってもよい。無線の場合、Wi-Fi等の無線LAN、Bluetooth（登録商標）、赤外線通信等を利用することができる。入出力I/F４５は、撮像装置４６、表示装置４７、入力装置４８を接続し、撮像指示、撮像された撮像画像の画像データの取得、情報の入力、評定語の表示等を可能にする。
【００３９】
撮像装置４６は、入射される光を電気信号に変換する撮像素子、撮像時にのみ撮像素子に外部からの光を入射させるシャッター、入射される光の量を調整する絞り、電気信号をデジタルデータへ変換するA/Dコンバータを備える。また、撮像装置４６は、レンズ歪みの補正、ガンマ補正やシェーディング補正等を行う画像処理回路を備える。表示装置４７は、CRT(Cathode Ray Tube)や液晶ディスプレイ等を用いることができ、入力装置４８は、マウスやキーボードを用いることができる。
【００４０】
画像評価装置３０は、そのほか、CD-ROMドライブやSDカードスロット等の外部記憶装置I/F、マイク等の音声入力装置、スピーカ等の音声出力装置等を備えていてもよい。HDD４３は、SSD(Solid State Drive)等であってもよい。また、画像評価装置３０は、印刷して出力するために、印刷装置が接続されていてもよい。なお、印刷装置は、ケーブルにより接続されるほか、無線LAN等により無線接続されていてもよい。
【００４１】
図１４は、画像評価装置３０の機能ブロック図である。画像評価装置３０は、上記の投影画像の撮像、複数のパラメータの抽出、評価値の算出といった処理を実行するために、送信部５０、撮像部５１、抽出部５２、変換部５３、出力部５４を備える。これらの機能部は、HDD４３に格納されたプログラムをCPU４０が実行することにより、また、通信I/F４４、撮像装置４６により実現することができる。
【００４２】
送信部５０は、投影装置３１に対して投影させる画像、すなわち評価対象の画像の画像データを送信し、その投影を要求する。撮像部５１は、投影装置３１がスクリーン３２に投影した投影画像を撮像する。撮像して得られた撮像画像は、撮像部５１においてレンズ歪み等の影響を補正する画像処理が行われる。
【００４３】
抽出部５２は、撮像画像を取得し、撮像画像から複数のパラメータを抽出する。複数のパラメータは、上記の角度誤差、空間的周期等である。変換部５３は、抽出された複数のパラメータを上記式１に適用する等して、評価値へ変換する。なお、評価値は、上記式１のような近似式に限定されるものではなく、テーブル等を使用して変換して求めることも可能である。出力部５４は、変換された評価値に対応する評定語を表示装置４７に表示する等して出力する。なお、出力部５４は、表示以外に、音声出力や印刷して出力することも可能である。
【００４４】
画像評価装置３０が行う処理について、図１５〜図１７を参照して詳細に説明する。図１５は、撮像画像から歪み情報を抽出し、プロファイル化する処理の流れを示したフローチャートである。プロファイルは、情報を列挙した１まとまりのデータの集合である。ステップ１５００からこの処理を開始し、ステップ１５１０では、撮像画像である格子パターンを走査する。この走査により、歪んでいる箇所を検出する。ステップ１５２０では、検出した箇所において、角度誤差を検出する。
【００４５】
ステップ１５３０では、検出した角度誤差が閾値以上であるかを判断する。閾値以上である場合は、ステップ１５４０へ進み、そうでない場合は、ステップ１５５０へ進む。ステップ１５４０では、検出した角度誤差、位置、方向等の情報をRAM４２やHDD４３等の記憶装置に保存し、歪みプロファイルを作成する。方向は、歪みの方向で、角度誤差から求めることができる。ステップ１５５０では、画像を全て走査したかを判断する。走査し終えた場合は、ステップ１５６０へ進み、この処理を終了する。これに対し、走査し終えていない場合は、ステップ１５１０へ戻り、走査を継続する。
【００４６】
図１６は、記憶装置に角度誤差、位置、方向を保存することにより作成された歪みプロファイルからMOS値への変換、出力を行う処理の流れを示したフローチャートである。ステップ１６００からこの処理を開始し、ステップ１６０５では、保存した歪みプロファイルを読み込む。ステップ１６１０では、読み込んだ歪みプロファイルから角度誤差の情報を抽出し、ステップ１６１５では、抽出した角度誤差の情報から角度誤差の平均値を算出する。この平均値は、閾値以上の角度誤差の平均値である。ステップ１６２０では、取得した角度誤差の情報から歪みの個数を算出する。これも、閾値以上の角度誤差を有する歪みの個数である。
【００４７】
ステップ１６２５では、読み込んだ歪みプロファイルから位置の情報を抽出し、ステップ１６３０では、その位置の情報から歪みが連続的か、離散的かを判定する。ステップ１６３５では、読み込んだ歪みプロファイルから方向の情報を抽出し、ステップ１６４０では、その方向の情報から変極点を抽出する。変極点は、角度誤差の変位を波として捉えた場合のその波の凸状態と凹状態の変わり目の点である。ステップ１６４５では、抽出した位置の情報と抽出した変極点の情報とから空間的周期を算出する。ステップ１６５０では、算出した空間的周期の平均値を算出する。
【００４８】
ステップ１６５５では、角度誤差の平均値、個数、連続的か離散的かの判定結果、空間的周期の平均値を複数のパラメータとし、それを上記式１に適用してMOS値へ変換する。ステップ１６６０では、変換したMOS値に対応する評定語を表示する等して出力し、ステップ１６６５でこの処理を終了する。
【００４９】
なお、この例では、角度誤差の平均値を算出し、次に個数を算出し、それから連続的か離散的かを判断し、最後に空間的周期の平均値を算出しているが、これに限られるものではなく、いずれを先に実行してもよい。また、これらを同時に並行して実行してもよい。なお、同時に並行して実行することが処理時間を短縮することができるので望ましい。
【００５０】
図１６に示す例では、最も歪みを知覚しやすい格子パターンのMOS値を算出し、出力することを意図している。鋭意検討の結果、MOS値と高い相関を有するパラメータとして、画像内の直線量や空間周波数の低周波成分も採用できることが明らかになった。つまり、格子パターンのように、直線量が多く、背景が平坦で、色の変化が少ない低周波成分の多い画像は、最も歪みを知覚しやすい。反対に、自然画像のような直線量が少なく、背景の濃淡が多い画像は、歪みを知覚しにくいことを意味する。
【００５１】
図１７は、記憶装置に角度誤差、位置、方向を保存することにより作成される歪みプロファイルからMOS値への変換、出力を行う別の処理の流れを示したフローチャートである。上記のことから、画像評価装置３０は、直線量、低周波成分をパラメータに含めることで、格子パターンに限らず、イラストや自然画像等を投影した際のMOS値への変換、出力を行うことができる。その際の処理について、図１７に示すフローチャートを参照して説明する。
【００５２】
ステップ１７００からこの処理を開始し、ステップ１７０５からステップ１７５０までの処理は、ステップ１６０５からステップ１６５０までの処理と同じである。したがって、ここではその説明を省略する。
【００５３】
ステップ１７５５では、撮像画像を読み込み、ステップ１７６０では、その撮像画像から直線がどれだけ含まれているかという直線量を抽出する。直線量は、特徴抽出法の１つであるハフ変換等のアルゴリズムを使用して抽出することができる。ステップ１７６５では、撮像画像から低周波成分を抽出する。低周波成分は、撮像画像を離散的フーリエ変換し、得られた空間周波数分布から低周波成分を抜き取ることにより抽出することができる。
【００５４】
ステップ１７７０では、このようにして算出した角度誤差の平均値、個数、連続的か離散的かの判定結果、空間的周期の平均値、抽出した直線量、低周波成分の情報を複数のパラメータとし、次に示す式２に適用してMOS値へ変換する。ステップ１７７５では、変換したMOS値に対応する評定語を表示する等して出力し、ステップ１７８０でこの処理を終了する。この例も同様、算出する順はこれに限られるものではなく、いずれを先に実行してもよく、これらを同時に並行して実行してもよい。なお、同時に並行して実行することが処理時間を短縮することができるので望ましい。
【００５５】
【数２】
2016158015.tif 000004
【００５６】
図１８は、歪み補正を行う前後の投影された格子パターンを例示した図である。図１８（ａ）が補正前の格子パターンを示し、図１８（ｂ）が補正後の格子パターンを示す。図１８（ａ）では、投影面上部の破線で囲まれた部分に比較的目立つ投影歪みがあったが、図１８（ｂ）では、その部分の投影歪みが目立たなくなった。ちなみに、この格子パターンを撮像し、MOS値へ変換すると、補正前では、上記の目立つ投影歪みがあることから３．８２３で、４（劣化が認められるが気にならない）を下回る結果であったが、補正後では４．２７２となり、評価値の通り、気にならないという結果になった。
【００５７】
投影画像の撮像から評定語の出力までの処理を画像評価装置３０が行うものとして説明してきたが、各機能部は１つの機器内に実装されていなくてもよく、２以上の機器に実装され、画像評価システムとして構成されてもよい。
【００５８】
このような画像評価装置や画像評価システムを提供することで、人間の視覚心理特性と相関の高い投影歪みの評価値を導出することができる。これにより、歪み補正が必要かどうかを人間の感覚に沿って適切に判断することができ、歪み補正を行う場合も人間の感覚に沿った適切な補正を行うことが可能となる。
【００５９】
これまで本発明を、画像評価装置、画像評価システムおよびプログラムとして上述した実施の形態をもって説明してきた。しかしながら、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではなく、他の実施の形態、追加、変更、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができるものである。また、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。
【００６０】
したがって、画像評価装置や画像評価システムが行う画像評価方法、上記プログラムが記録された記録媒体、上記プログラムを提供する外部機器、投影面や投影装置を含む投影システム等も提供することができるものである。
【符号の説明】
【００６１】
１０…光源、１１…カラーホイール、１２…DMD、１３…光学系、２０…投影光、２１…スクリーン、２２…歪み、２３…柱、２４…投影面、３０…画像評価装置、３１…投影装置、３２…スクリーン、４０…CPU、４１…ROM、４２…RAM、４３…HDD、４４…通信I/F、４５…入出力I/F、４６…撮像装置、４７…表示装置、４８…入力装置、４９…バス、５０…送信部、５１…撮像部、５２…抽出部、５３…変換部、５４…出力部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６２】
【特許文献１】特開２０１０−０２８４１１号公報
【図１】
2016158015.tif 000005
【図２】
2016158015.tif 000006
【図３】
2016158015.tif 000007
【図４】
2016158015.tif 000008
【図５】
2016158015.tif 000009
【図６】
2016158015.tif 000010
【図７】
2016158015.tif 000011
【図８】
2016158015.tif 000012
【図９】
2016158015.tif 000013
【図１０】
2016158015.tif 000014
【図１１】
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【図１２】
2016158015.tif 000016
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2016158015.tif 000019
【図１６】
2016158015.tif 000020
【図１７】
2016158015.tif 000021
【図１８】
2016158015.tif 000022