(57)【要約】【課題】人間の視覚心理特性と相関の高い幾何的因子と光学的因子とが含まれた評価指標により、画像の評価を行うことのできる画像評価装置を提供する。【解決手段】投影装置により投影された投影画像の画質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より、画質の幾何的因子及び画質の光学的因子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に基づく前記幾何的因子及び前記光学的因子と画質の評価値との関係の変換情報を用いて、前記抽出部により抽出された前記複数のパラメータより、前記投影画像の画質の評価値に変換する変換部と、を有することを特徴とする画像評価装置を提供することにより上記課題を解決する。【選択図】  図１１
2017034611.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画質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より、画質の幾何的因子及び画質の光学的因子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に基づく前記幾何的因子及び前記光学的因子と画質の評価値との関係の変換情報を用いて、前記抽出部により抽出された前記複数のパラメータより、前記投影画像の画質の評価値に変換する変換部と、
を有することを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記投影画像には、複数の直線が交差した格子パターンの画像が含まれてい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】
前記幾何的因子として設定されたパラメータには、基準となる格子パターンの直線と前記投影画像として投影された格子パターンの直線とのなす角より得られた角度誤差を含むものであ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】
前記投影画像には、白、黒、ＲＧＢの原色、灰色、万線パターンを含んだ画像が含まれていることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記光学的因子として設定されたパラメータには、輝度、コントラスト比、色温度、解像度、粒状度のうちの２以上が含まれ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】
前記撮像部は、前記投影画像の投影面内における輝度や色度の分布を測定するものであることを特徴とする請求項４または５に記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記投影装置により投影される前記投影画像の画像データを前記投影装置へ送信する送信部を有していることを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の画像評価装置。
【請求項８】
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から７のいずれかに記載の画像評価装置。
【請求項９】
前記変換情報は、前記幾何的因子及び前記光学的因子と画質の評価値との関係の変換式であることを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載の画像評価装置。
【請求項１０】
前記変換式は、前記投影装置により投影された投影画像を官能評価し、
前記官能評価された投影画像と前記官能評価と関係を解析することにより生成されたものであることを特徴とする請求項９に記載の画像評価装置。
【請求項１１】
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または出力することを特徴とする請求項１から１０のいずれかに記載の画像評価装置。
【請求項１２】
投影装置により投影された投影画像の画質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より、画質の幾何的因子及び画質の光学的因子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に基づく前記幾何的因子及び前記光学的因子と画質の評価値との関係の変換情報を用いて、前記抽出部により抽出された前記複数のパラメータより、前記投影画像の画質の評価値に変換する変換部と、
を有する画像評価システム。
【請求項１３】
投影装置により投影された投影画像の画質を評価するための画像評価方法であって、
前記投影画像を撮像する工程と、
前記撮像された撮像画像より、画質の幾何的因子及び画質の光学的因子に関して設定された複数のパラメータを抽出する工程と、
人間の視覚心理特性に基づく前記幾何的因子及び前記光学的因子と画質の評価値との関係の変換情報を用いて、前記抽出された前記複数のパラメータより、前記投影画像の画質の評価値に変換する工程と、
を有することを特徴とする画像評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像評価装置、画像評価システム及び画像評価方法に関する。
【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が、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には、投影された画像が歪みやすい。
【０００３】
画像の歪みは、補正を行うことにより小さくすることや、あるいはなくすことができるが、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には、歪みの強さや程度の指標が必要となる。このため、画像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、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（例えば、特許文献１）。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。
【０００５】
また、他に画質を定量的に評価する方法としては、ＤＬＰ（Digital Light Processing）方式に特有の画像欠陥である「色割れ」に関するものが開示されている（例えば、特許文献２、非特許文献１）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、特許文献１に記載されている技術は、各特徴点における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。例えば、人間の視覚心理特性によれば、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。
【０００７】
また、実際に投影装置により投影される画像の画質からは、歪み以外にも、輝度やコントラスト、色温度、色再現範囲等の光学的因子も重要となる。従って、投影された画質の評価を行う際には、歪み等の幾何的因子のみならず、光学的因子も組み合わせて行った方が、より人間の視覚に対応した評価を行うことができる。
【０００８】
このため、人間の視覚心理特性と相関の高い幾何的因子と光学的因子とが含まれた評価指標により、画像の評価を行うことのできる画像評価装置が求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本実施の形態の一観点によれば、投影装置により投影された投影画像の画質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より、画質の幾何的因子及び画質の光学的因子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に基づく前記幾何的因子及び前記光学的因子と画質の評価値との関係の変換情報を用いて、前記抽出部により抽出された前記複数のパラメータより、前記投影画像の画質の評価値に変換する変換部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
開示の画像評価装置によれば、人間の視覚心理特性と相関の高い幾何的因子と光学的因子とが含まれた評価指標により、画像の評価を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】ＤＬＰ方式のプロジェクタの構成図
【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の説明図
【図３】角度誤差による歪みの説明図
【図４】角度誤差の説明図
【図５】官能評価の説明図
【図６】官能評価に用いられた画像の一例を示す図
【図７】官能評価により得られた輝度とＭＯＳ値との相関図
【図８】第１の実施の形態における画像評価装置を含む投影システムの構成図
【図９】第１の実施の形態における画像評価装置の構成図
【図１０】第１の実施の形態における画像評価方法のフローチャート（１）
【図１１】第１の実施の形態における画像評価方法のフローチャート（２）
【図１２】各種評価パターンを例示した図（１）
【図１３】色再現範囲の説明図
【図１４】第１の実施の形態における画像評価方法のフローチャート（３）
【図１５】各種評価パターンを例示した図（２）
【図１６】第２の実施の形態における画像評価方法のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明を実施するための形態について、以下に説明する。尚、同じ部材等については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００１３】
〔第１の実施の形態〕
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とな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色ごとの光に分光し、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。
【００１４】
また、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、投射位置のずれδが大きくなる。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。このプロジェクタは、至近距離から投影することによる省スペース化が大きなメリットとして挙げられるが、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、投影面となるスクリーン２１の微妙な凹凸の影響を受け、スクリーン２１に投影された画像は局所的に歪みが大きくなりやすい。また、生じる歪み方についてもプロジェクタ間における個体差が大きい。このため、短焦点プロジェクタにおいては、投影された画像における歪みの程度が、どの程度画質に影響を及ぼすかを指標化することが極めて重要となる。
【００１５】
また、このような投影画像においては、歪みだけではなく、輝度やコントラスト、色温度、色再現範囲等を含めた画質の総合的な評価も求められている。具体的には、現状においては、輝度と色再現範囲では、どちらがどの程度、画質を強く支配するのか、輝度と色温度では、どちらがどの程度、画質を強く支配するのか等については定量化されてはいない。一般的には、輝度は高い方がよいとか、色温度が高い方が好ましいと思われている程度である。複数の光学的因子から画質を評価することにより、画質の向上に効果的なアプローチ、例えば、輝度を向上させるのがよいか色再現範囲を向上させるのがよいかを定量的に行うことができる。これにより、効率的、かつ、効果的に画質を向上させることができる。また、歪みのような幾何的因子と輝度等の光学的因子とを含めて画質を総合的に評価する評価指標は、現在のところ存在してはいない。従って、このような評価指標があれば、例えば、歪みと輝度では、どちらがどの程度、画質を支配するか等が定量的に解るため好ましい。更には、液晶プロジェクタとＤＬＰプロジェクタでは、投影原理が大きく異なるため、双方の画質の差を定量的に知ることもできる。
【００１６】
ところで、幾何的因子においては、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。角度誤差は、格子パターンを投影した際、歪みのない理想的な格子（正方形や長方形）に対して、どのくらいの角度で格子が歪んだかを示すものであり、角度誤差が大きいほど、投影歪みが大きいことが一意に示される。
【００１７】
図３は、この角度誤差による投影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あり、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。尚、破線と実線とのなす角αが角度誤差である。
【００１８】
歪みの指標としては、角度誤差の他、歪みの空間的な周期や投影面内の個数、さらには歪みが連続的に分布するか離散的に分布するかといった指標もあるが、角度誤差が最も画質に与える影響が強いため、ここでは角度誤差に絞って説明する。
【００１９】
角度誤差は、角度誤差が大きいほど、局所的な歪みが大きいことを示す。角度誤差は、図４に示すように、図４（ａ）、図４（ｂ）、図４（ｃ）の順で大きくなる。
【００２０】
次に、投影画像の画質の光学的因子の指標となる輝度、コントラスト比、色温度、色再現範囲等について説明する。
【００２１】
輝度は、White（白）を表示した際の明るさで、主にcd/m2が単位として用いられる。
【００２２】
コントラスト比は、White（白）とBlack（黒）の輝度の比で、(Whiteの輝度)／(Blackの輝度)となる。
【００２３】
色温度は、Whiteを表示した際のある温度（高熱）の黒体から放射される光の色と対応させ、その時の黒体の温度（K）としたものであり、色温度が高いほど青みが強く、色温度が低いほど赤みが強くなる。
【００２４】
色再現範囲は、プロジェクタで表現できる色の全範囲を示し、ｘｙ色度の２次元範囲で表される場合もあれば、ＣＩＥＬＡＢ色空間の３次元範囲で表される場合もある。
【００２５】
本実施の形態においては、上述したパラメータから画質の評価値を得るための近似式を用いるが、この近似式を生成する際に官能評価を行い、官能評価における評価結果とパラメータとを結びつけることにより、人間の視覚心理特性との相関を高めている。
【００２６】
画像の官能評価にはいくつかの評価方法があるが、本実施の形態に適した評価方法を図５に基づき説明する。図５（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、歪み等のない理想的な画像であり、画像Ａ、画像Ｂは、上記の各種のパラメータを付与し、歪み等が含まれている画像である。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みや光学的因子に変化を加えたシミュレーション画像を用いることが好ましい。図５（ａ）に示すように、１評価単位において、基準画像を投影した後、画像Ａを投影し、画像Ａにおける評価を行い、次の１評価単位において、基準画像を投影した後、画像Ｂを投影し、画像Ｂにおける評価を行う。
【００２７】
評価結果は、基準画像に対して評価対象となる画像Ａ、画像Ｂがどの程度歪んでいるかや光学的因子における良し悪しの程度を図５（ｂ）に示す評定語を用いて評価する。評定語は、各段階を表す語であり、各評定語には、評価値としてＭＯＳ値が対応している。図５（ｂ）に示される場合では、７段階で評価しているが、これに限定されるものではなく、２段階〜６段階、８段階以上であってもよい。
【００２８】
尚、基準画像は、例えば標準的な液晶プロジェクタの画質とし、評価画像となる画像Ａ、画像Ｂは、ＤＬＰプロジェクタにより投影された画像としてもよい。これにより、液晶プロジェクタに対するＤＬＰプロジェクタの相対的な画質も知ることができる。
【００２９】
評価画像に与える幾何的因子となる歪みや光学的因子における範囲等は、例えば、以下の範囲とすることができる。尚、解像度や粒状性等については便宜上省略する。
歪みについては、角度誤差０〜６．０度、面内１００ヶ所以内
輝度については、２００〜１０００ｃｄ／ｍ２
コントラスト比については、上記輝度に準ずる。
色温度については、５０００〜１００００Ｋ
色再現範囲については、ｓＲＧＢ比８０〜１２０％
尚、上記の範囲は一例であり、上記の範囲と異なる範囲であってもよい。
【００３０】
同時に評価する光学的因子については、１つでは単調な傾向しか解らないため、少なくとも２つ以上用いるのが好ましい。例えば、光学的因子として、輝度と色温度を用いることにより、輝度と色温度では、どちらがどの程度、画質に強い影響を与えるかを定量的に知ることができる。また、各々の光学的因子は、お互いに相互作用のない独立した因子であるため、２つ以上用いることで、後述する評価値を算出する式の精度を高めることができる。また、官能評価の評価画像は、各種パラメータにおいて振られる値をすべて３段階以上にすることが好ましいが、２段階にしてサンプル数を多少減らすことも可能である。また、必ずしもすべての光学的因子について評価を行う必要はない。
【００３１】
この評価対象となる画像が基準画像とどの程度の画質差があるかを、図５（ｂ）に示した評定語を用いて評価する。評価画像が文書の場合には、図６に示されるような直線を多く含むコンテンツが歪みを評価するためには好ましく、自然画やアニメの場合には、標準画像等の複数の平均値を用いることが好ましい。
【００３２】
また、官能評価の被験者は２０人以上、少なくとも１０人以上が好ましく、各種パラメータと評価値を重回帰分析等によって解析し、下記の数１及び数２に示される評価値を算出する近似式を得る。尚、直線の多い文書は局所的な歪みが強く知覚されるが、自然画やアニメの場合は局所的な歪みが知覚されにくいため、数１に示される文書における近似式と数２に示される自然画やアニメにおける近似式とに分けて導き出すことが好ましい。
【００３３】
図７は、一例として、１つのパラメータ（輝度）と評価値（ＭＯＳ値）の回帰分析の結果を示すものである。各プロットは各実験条件の被験者の評価値であり、これらの分布を直線で近似したものである。本実施の形態においては、パラメータが複数になるため、図７を複数のパラメータに拡張させ、重回帰分析を行い、下記の数１及び数２に示される近似式を得る。尚、下記の数１及び数２におけるａ〜ｆ、ｇ〜ｋの各係数は、重回帰分析等によって得られた値であり、ａ、ｇは切片、ｂ〜ｆ、ｈ〜ｋは重回帰係数である。この近似式を後述する本実施の形態における画像評価装置に組み込むことにより、投影されている画像を撮像し、撮像された画像の幾何的因子及び光学的因子より、自動で画像の総合的な評価値を得ることができる。本願においては、下記の数１及び数２に示される近似式は、画質の評価値の変換式と記載する場合がある。
【００３４】
【数１】
2017034611.tif 000003
【００３５】
【数２】
2017034611.tif 000004
（画像評価装置及び画像評価システム）
以上の内容に基づき、本実施の形態における画像評価装置及び画像評価システムについて説明する。本実施の形態における画像評価装置及び画像評価システムは、幾何的因子及び光学的因子のパラメータより、上記の数１及び数２に示される近似式に基づき、画質の評価値を得ることができるものである。
【００３６】
図８は、本実施の形態における画像評価装置を含む投影システムを示し、図９は、本実施の形態における画像評価装置を示す。本実施の形態における投影システムは、画像評価装置３０、投影装置３１、スクリーン３２等を有している。投影装置３１は、投写距離が０．１〜１．５ｍ程度の短焦点プロジェクタである。
【００３７】
また、本実施の形態における画像評価装置３０は、撮像部５１、抽出部５２、変換部５３、出力部５４、記憶部５５、送信部５６等を有している。
【００３８】
撮像部５１は、投影装置３１がスクリーン３２に投影された投影画像を撮像する。投影装置３１により投影される投影画像は、格子パターン、白べた、黒べた、カラーバー等の画像であり、撮像部５１は、これらの投影画像を撮像する。
【００３９】
抽出部５２は、撮像部５１において撮像された撮像画像から角度誤差や光学的因子等に関して設定された各々のパラメータを抽出する。例えば、格子パターンから角度誤差を抽出し、白べた画像から輝度と色温度を抽出し、白べた画像と黒べた画像よりコントラスト比を抽出し、カラーバーから色再現範囲を抽出する。
【００４０】
角度誤差の抽出は図３に示されるように、格子パターン画像における理想状態と投影装置３１により投影された投影画像との差異より抽出し、投影面内に角度誤差が複数ある場合には、ピーク値を用いる。あるいは、閾値（例えば３度とする）以上の複数の角度誤差の平均値としてもよい。輝度は、投影された白べた画像の投影面内の平均輝度より抽出する。色温度は、投影された白べた画像の投影面内の色温度を測定することにより抽出する。コントラスト比は、投影された白べた画像の平均輝度を投影された黒べた画像の平均輝度で割って抽出する。色再現範囲の抽出は、投影されたＲＧＢの原色を含むカラーバーの画像からＲ、Ｇ、Ｂのｘｙ色度を計測し、各々のｘ値とｙ値により形成される三角形の面積より抽出する。
【００４１】
尚、評価のために投影される画像は、必ずしも白べた、黒べた、カラーバー等の画像でなくともよく、上述した光学的因子を検出することのできる画像であればよい。例えば、ＲＧＢの原色を含むカラーバーの画像に代えて、Ｒ、Ｇ、Ｂの各々のべたの画像を用いてもよい。また、格子パターンは、投影装置３１の解像度を１２８０×８００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本程度とすれば、直線間の間隔が２０画素となり、適度な幅の歪みを検出することができる。
【００４２】
尚、後述するように、画像の解像度を抽出する場合には、縦横の万線パターンを用い、画像の粒状性を抽出する場合には、灰色べた画像を用いることが好ましい。
【００４３】
解像度（鮮鋭度）は、解像度が高いほどシャープな画質となり、ppi（pixel per inch）で表されることが多い。解像度は、万線パターンの白ラインと黒ラインからなるコントラスト比から抽出することができ、コントラスト比が高いほど解像度が高く、コントラストが低いほど解像度が低いことを示す。万線パターンには縦方向と横方向があり、各々の方向における解像度の検出が可能であり、双方の万線パターンを用いることが好ましいが、どちらか一方であってもよい。
【００４４】
粒状性は、投影面内の輝度や色味のムラであり、均一を理想とする灰色がどの程度のムラを有しているかを示す尺度である。粒状性は、投影面内の灰色の輝度の分散（σ2）を用いたＲＭＳ粒状度（Root Mean Square granularity）等が一般的に知られており、ＲＭＳ粒状度の場合、平均輝度からの偏差の２乗平均平方根で表す。
【００４５】
変換部５３は、上記の数１及び数２に示される近似式が記憶されており、抽出部５２において抽出されたパラメータを上記の数１及び数２に示される近似式に代入し、視覚心理特性と相関の高い画質の評価値に変換する。
【００４６】
変換部５３において得られる評価値は、上記の数１及び数２に示される近似式により得られる場合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。変換部５３において得られた評価値は、出力部５４に送られ、出力部５４において、評価値またはその評価値に対応する評定語を表示等して出力する。本願においては、上記の数１及び数２に示される近似式や上述したテーブル等が変換情報となる。出力部５４は、表示以外に、音声出力や印刷して出力するものであってもよい。記憶部５５には、画像評価のための画像データ、具体的には、格子パターン、白べた、黒べた、カラーバー等の画像データが記憶されている。
【００４７】
尚、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は、撮像部５１における解像度は、投影装置３１における解像度よりも高い方が好ましい。また、撮像部５１において撮像される画像は、撮像部５１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してもよい。
【００４８】
撮像部５１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コンバータ等を有している。また、撮像部５１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。出力部５４は、液晶ディスプレイ等を用いることができる。
【００４９】
送信部５６は、投影装置３１よりスクリーン３２に投影させる投影画像、即ち、評価対象の画像等の画像データを投影装置３１に送信する。
【００５０】
（画像評価方法）
次に、本実施の形態における画像評価方法について、図１０及び図１１に基づき説明する。本実施の形態における画像評価方法は、上述した本実施の形態における画像評価装置３０を含む画像評価システムを用いて行われる。本実施の形態における画像評価方法は、図１０に示される上記の数１及び数２に示される近似式を得る工程と、図１１に示される得られた上記の数１及び数２に示される近似式に基づき、評価対象となる画像より評価値を得て出力する工程とにより行われる。まず、図１０に示される上記の数１及び数２に示される近似式を得る方法について説明する。
【００５１】
最初に、ステップ１０２（Ｓ１０２）に示すように、上記の数１及び数２に示される近似式を得るための画像を投影装置３１よりスクリーン３２に投影する。具体的には、画像評価装置３０より、近似式を得るための画像データは送信部５６を介し投影装置３１に送信され、投影装置３１は、この画像データに基づき近似式を得るための画像をスクリーン３２に投影する。この際投影される画像は、例えば、図６に示される画像である。
【００５２】
次に、ステップ１０４（Ｓ１０４）に示すように、スクリーン３２に投影された投影画像の官能評価を行う。具体的には、スクリーン３２に投影された各々の画像について、人により、図５（ｂ）に示される標語に対応する評定語に対応する評点による評価を行う。
【００５３】
次に、ステップ１０６（Ｓ１０６）に示すように、投影画像の官能評価が所定の回数行われたか否かが判断される。投影画像の官能評価が所定の回数行われた場合には、ステップ１０８に移行し、投影画像の官能評価が所定の回数に満たない場合には、ステップ１０２に移行する。従って、ステップ１０２及びステップ１０４は複数回繰り返される。例えば、図５（ａ）に示されるような、スクリーン３２への画像の投影、人による評価が、人等を変えて複数回繰り返される。
【００５４】
次に、ステップ１０８（Ｓ１０８）に示すように、スクリーン３２に投影された画像とその画像の評点より、重回帰分析等により、上記の数１及び数２に示される近似式を算出する。
【００５５】
以上により、上記の数１及び数２に示される近似式を得ることができる。得られた近似式は、図９に示される画像評価装置３０の変換部５３または記憶部５５に記憶される。
【００５６】
次に、図１１に示される評価対象となる画像より評価値を得て出力する方法について説明する。
【００５７】
最初、ステップ２０２（Ｓ２０２）に示すように、投影装置３１よりスクリーン３２に、図１２（ａ）に示されるような格子パターンの画像を投影し、画像評価装置３０の撮像部５１において撮像する。この格子パターンの画像データは、画像評価装置３０の記憶部５５に記憶されており、記憶部５５より、送信部５６を介し投影装置３１に送信され、投影装置３１よりスクリーン３２に投影される。投影された格子パターンの画像は、撮像部５１において撮像される。
【００５８】
次に、ステップ２０４（Ｓ２０４）に示すように、画像評価装置３０の抽出部５２において、撮像部５１において撮像された格子パターンの画像に基づき角度誤差を抽出する。
【００５９】
次に、ステップ２１２（Ｓ２１２）に示すように、投影装置３１よりスクリーン３２に図１２（ｂ）に示されるような白べたの画像を投影し、画像評価装置３０の撮像部５１において撮像する。この白べたの画像データは、画像評価装置３０の記憶部５５に記憶されており、記憶部５５より、送信部５６を介し投影装置３１に送信され、投影装置３１よりスクリーン３２に投影される。投影された白べたの画像は、撮像部５１において撮像される。
【００６０】
次に、ステップ２１４（Ｓ２１４）に示すように、画像評価装置３０の抽出部５２において、撮像部５１において撮像された白べたの画像に基づき輝度及び色温度を抽出する。
【００６１】
次に、ステップ２１６（Ｓ２１６）に示すように、投影装置３１よりスクリーン３２に図１２（ｃ）に示されるような黒べたの画像を投影し、画像評価装置３０の撮像部５１において撮像する。この黒べたの画像データは、画像評価装置３０の記憶部５５に記憶されており、記憶部５５より、送信部５６を介し投影装置３１に送信され、投影装置３１よりスクリーン３２に投影される。投影された黒べたの画像は、撮像部５１において撮像される。
【００６２】
次に、ステップ２１８（Ｓ２１８）に示すように、画像評価装置３０の抽出部５２において、撮像部５１において撮像された黒べたの画像とステップ２１４において撮像された白べたの画像に基づきコントラストを抽出する。
【００６３】
次に、ステップ２２２（Ｓ２２２）に示すように、投影装置３１よりスクリーン３２に図１２（ｄ）に示されるようなカラーバーの画像を投影し、画像評価装置３０の撮像部５１において撮像する。尚、カラーバーの画像は、本来はカラー画像であるが、図１２（ｄ）においては、便宜上、白黒で示している。このカラーバーの画像データは、画像評価装置３０の記憶部５５に記憶されており、記憶部５５より、送信部５６を介し投影装置３１に送信され、投影装置３１よりスクリーン３２に投影される。投影されたカラーバーの画像は、撮像部５１において撮像される。
【００６４】
次に、ステップ２２４（Ｓ２２４）に示すように、画像評価装置３０の抽出部５２において、撮像部５１において撮像されたカラーバーの画像に基づき図１３に示すような色再現範囲を抽出する。尚、図１３に示される画像は、本来はカラー画像であるが、便宜上、白黒で示している。
【００６５】
次に、ステップ２４２（Ｓ２４２）に示すように、変換部５３において、抽出された角度誤差、輝度、色温度、コントラスト、色再現範囲より、評価値を得る。具体的には、ステップ２０４において抽出された角度誤差、ステップ２１４において抽出された輝度及び色温度、ステップ２１８において抽出されたコントラスト、ステップ２２４において抽出された色再現範囲より、評価値の変換式となる近似式から評価値を得る。この近似式が、上記の数１または数２に示される近似式となる。
【００６６】
次に、ステップ２４４（Ｓ２４４）に示すように、ステップ２４２において得られた評価値を出力部５４より出力する。
【００６７】
以上の工程により、本実施の形態における画像評価方法における画像評価を行うことができる。尚、上記において、投影装置３１により投影される画像の順番は、入れ替えてもよい。
【００６８】
次に、本実施の形態における評価方法において、便宜上、図６に示される評価画像を対象とし、評価項目をＤＬＰプロジェクタの歪みと輝度、色温度に絞って評価した場合について説明する。基準画像は液晶プロジェクタとし、歪みを示す角度誤差は０(°)、輝度は５２０(cd/m2)、色温度は６５００(K)とする。
【００６９】
官能評価の結果、評価値となるＭＯＳ値との間には、下記の数３に示される重回帰式を得ることができ、ＭＯＳ値と各種特性の相関係数は０．８以上となり、高い相関が認められた。
【００７０】
【数３】
2017034611.tif 000005
例えば、輝度が３００(cd/m2)、色温度が８０００(K)、角度誤差の平均値が４．５(°)である場合には、評価値となるＭＯＳ値は−１．５となり、基準画像よりも画質が劣ることを意味する。一方、輝度が４００(cd/m2)、色温度が９３００(K)、角度誤差の平均値が３．０(°)である場合には、ＭＯＳ値は０．３８となり、基準画像よりも画質がやや勝ることを意味する。以上は歪みと輝度、色温度に絞っての例示であるが、更に他のパラメータを加えてもよい。
【００７１】
また、本実施の形態においては、上記の数１及または数２に示される近似式に、更に解像度や粒状性に関する項を加えて評価値を得るものであってもよい。この場合における画像評価方法のフローチャートを図１４に示す。図１４に示される画像評価方法のフローチャートは、図１１に示す画像評価方法のフローチャートに、万線パターンや灰色べたの画像を投影するステップと、投影された万線パターンや灰色べたの画像を撮像するステップが含まれている。
【００７２】
具体的には、ステップ２５２（Ｓ２５２）に示すように、投影装置３１よりスクリーン３２に図１５（ａ）に示される万線パターンの画像を投影し、画像評価装置の撮像部５１において撮像してもよい。この万線パターンの画像データは、画像評価装置３０の記憶部５５に記憶されており、記憶部５５より、送信部５６を介し投影装置３１に送信され、投影装置３１よりスクリーン３２に投影される。投影された画像は、撮像部５１において撮像される。
【００７３】
次に、ステップ２５４（Ｓ２５４）に示すように、画像評価装置３０の抽出部５２において、撮像部５１において撮像された画像に基づき解像度を抽出してもよい。
【００７４】
次に、ステップ２５６（Ｓ２５６）に示すように、投影装置３１よりスクリーン３２に図１５（ｂ）に示される灰色べたの画像を投影し、画像評価装置の撮像部５１において撮像してもよい。この灰色べたの画像データは、画像評価装置３０の記憶部５５に記憶されており、記憶部５５より、送信部５６を介し投影装置３１に送信され、投影装置３１よりスクリーン３２に投影される。投影された画像は、撮像部５１において撮像される。
【００７５】
次に、ステップ２５８（Ｓ２５８）に示すように、画像評価装置３０の抽出部５２において、撮像部５１において撮像された画像に基づき粒状性を抽出してもよい。
【００７６】
次に、ステップ２４２（Ｓ２４２）では、変換部５３において、抽出された角度誤差、輝度、色温度、コントラスト、色再現範囲、解像度、粒状性等より評価値を得る。評価値の変換式となる近似式は、上記の数１または数２に示される近似式に、解像度や粒状性に関する項を加えた近似式となる。
【００７７】
次に、ステップ２４４（Ｓ２４４）に示すように、ステップ２４２において得られた評価値を出力部５４より出力する。
【００７８】
以上のように、本実施の形態における画像評価装置、画像評価システム、画像評価方法により、人間の視覚心理特性と相関の高い画像の評価値を導出することができる。これにより、画像における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、画像の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。
【００７９】
また、本実施の形態における画像評価方法をプロジェクタの検査工程に用いることにより、人間の視覚心理特性に近いプロジェクタの個体差を簡易に知ることができる。
【００８０】
〔第２の実施の形態〕
次に、第２の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態における画像評価方法に、更に、コンテンツ毎の評価値を出力する工程を加えたものである。コンテンツ毎の評価値とすることで、例えば画像Ｄ１、画像Ｄ２、画像Ｄ３とすると、画像Ｄ１〜Ｄ３ごとの評価値が出力される。コンテンツによって異なる特性として、平均輝度、平均彩度等が考えられる。平均輝度が低いコンテンツほど輝度の影響度が小さくなり、平均彩度が低いコンテンツほど色再現範囲の影響度が小さくなる。
【００８１】
平均輝度や平均彩度の算出には、例えばL*a*b*表色計を用いてもよく、平均輝度はコンテンツの各画素のL*の平均値、平均彩度はコンテンツの各画素のC*=(a2+b2)1/2の平均値を用いればよい。そのため、最高輝度（白べた）と最高彩度（カラーバー）を各々１とし、コンテンツの平均輝度（０〜１）と平均彩度（０〜１）を規格化する。この後、上記の数１及び数２に示される近似式における輝度の係数（ｃ、ｈ）に係数（ｓ、ｔ）を乗算し、色再現範囲の係数（ｆ、ｋ）に（ｕ、ｙ）を乗算する。このように得られた近似式を下記の数４及び数５に示す。尚、下記の数４及び数５に示される近似式は、画質の評価値の変換式と記載する場合がある。
【００８２】
【数４】
2017034611.tif 000006
【００８３】
【数５】
2017034611.tif 000007
本実施の形態における画像評価方法について、図１６に基づき説明する。本実施の形態における評価方法は、第１の実施の形態における画像評価方法に、更に、コンテンツ毎の平均輝度、平均彩度を算出する工程を加えたものである。
【００８４】
具体的には、ステップ３６２（Ｓ３６２）に示すように、投影装置３１よりスクリーン３２に評価コンテンツとなる画像を投影し、画像評価装置の撮像部５１において撮像する。この評価コンテンツとなる画像データは、画像評価装置の記憶部５５に記憶されており、記憶部５５より、送信部５６を介し投影装置３１に送信され、投影装置３１よりスクリーン３２に投影される。投影された評価コンテンツとなる画像は、撮像部５１において撮像される。
【００８５】
次に、ステップ３６４（Ｓ３６４）に示すように、画像評価装置３０の抽出部５２において、撮像部５１において撮像された評価コンテンツとなる画像に基づき平均輝度を算出する。
【００８６】
次に、ステップ３６６（Ｓ３６６）に示すように、画像評価装置３０の抽出部５２において、撮像部５１において撮像された評価コンテンツとなる画像に基づき平均彩度を算出する。
【００８７】
次に、ステップ２４２（Ｓ２４２）に示すように、変換部５３において、抽出された角度誤差、輝度、色温度、コントラスト、色再現範囲等より、評価値の変換式となる近似式から評価値を得る。評価値の変換式となる近似式が、上記の数４または数５に示される近似式となる。
【００８８】
次に、ステップ２４４（Ｓ２４４）に示すように、ステップ２４２において得られた評価値を出力部５４より出力する。
【００８９】
以上、実施の形態について詳述したが、特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。従って、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。
【符号の説明】
【００９０】
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
３０        画像評価装置
３１        投影装置
３２        スクリーン
５１        撮像部
５２        抽出部
５３        変換部
５４        出力部
５５        記憶部
５６        送信部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００９１】
【特許文献１】特開２０１０−０２８４１１号公報
【特許文献２】特許第３７１９９４４号公報
【特許文献３】特開２００６−０４２３７６号公報
【非特許文献】
【００９２】
【非特許文献１】Y Y. Huang et al., "Human Vision Model for Color Break-Up(CBU) and A CBU-less 5.6"Field Sequential Color Display", ASID'07 (2007).
【図１】
2017034611.tif 000008
【図３】
2017034611.tif 000009
【図４】
2017034611.tif 000010
【図５】
2017034611.tif 000011
【図７】
2017034611.tif 000012
【図８】
2017034611.tif 000013
【図９】
2017034611.tif 000014
【図１０】
2017034611.tif 000015
【図１１】
2017034611.tif 000016
【図１４】
2017034611.tif 000017
【図１６】
2017034611.tif 000018
【図２】
2017034611.tif 000019
【図６】
2017034611.tif 000020
【図１２】
2017034611.tif 000021
【図１３】
2017034611.tif 000022
【図１５】
2017034611.tif 000023