(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象となる画像に対して感性的評価を行う画像評価方法であって、
前記評価対象となる画像に対して、位置Ｐにおける視覚の誘導場の強さを表すポテンシャル値ＭＰを、前記位置Ｐから前記評価対象となる画像上のｎ個（ｎは１以上の整数）の位置Ｐｉ（ｉは１≦ｉ≦ｎの整数）までの距離をｒｉとした場合に
0004147754.tif 000007
にて計算し、
前記計算されたポテンシャル値が等しい位置を結ぶ等ポテンシャル線ごとに前記等ポテンシャル線で囲まれる面の面積に該等ポテンシャル線のポテンシャル値を掛け算して第１の値を計算し、前記等ポテンシャル線ごとに計算された前記第１の値の総和を誘導場のエネルギとし、前記誘導場のエネルギの大きさに基づいて、前記評価対象となる画像の感性的評価を行うことを特徴とする画像評価方法。
【請求項２】
前記評価対象となる画像の感性的評価を行う処理は、当該評価対象となる画像に対し、前記誘導場のエネルギを求める処理を行って、求められた誘導場のエネルギとある基準となる誘導場のエネルギとを比較し、その比較結果から前記評価対象となる画像の感性的評価を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像評価方法。
【請求項３】
評価対象となる画像に対する感性的評価を行う画像評価システムであって、
前記評価対象となる画像に対して、位置Ｐにおける視覚の誘導場の強さを表すポテンシャル値ＭＰを、前記位置Ｐから前記評価対象となる画像上のｎ個（ｎは１以上の整数）の位置Ｐｉ（ｉは１≦ｉ≦ｎの整数）までの距離をｒｉとした場合に
0004147754.tif 000008
にて計算する視覚の誘導場計算手段と、
前記計算されたポテンシャル値が等しい位置を結ぶ等ポテンシャル線ごとに前記等ポテンシャル線で囲まれる面の面積に該等ポテンシャル線のポテンシャル値を掛け算して第１の値を計算し、前記等ポテンシャル線ごとに計算された第１の値の総和を誘導場のエネルギとし、前記誘導場のエネルギの大きさに基づいて、前記評価対象となる画像の感性的評価を行う画像の感性的評価手段と、
を有することを特徴とする画像評価システム。
【請求項４】
前記画像の感性的評価手段が行う評価対象となる画像の感性的評価を行う処理は、当該評価対象となる画像に対し、前記誘導場のエネルギを
求める処理を行って、求められた誘導場のエネルギとある基準となる誘導場のエネルギとを比較し、その比較結果から前記評価対象となる画像の感性的評価を行うことを特徴とする請求項３に記載の画像評価システム。
【請求項５】
評価対象となる画像に対する感性的評価を行う画像評価システムに、  前記評価対象となる画像に対して、位置Ｐにおける視覚の誘導場の強さを表すポテンシャル値ＭＰを、前記位置Ｐから前記評価対象となる画像上のｎ個（ｎは１以上の整数）の位置Ｐｉ（ｉは１≦ｉ≦ｎの整数）までの距離をｒｉとした場合に
0004147754.tif 000009
にて計算する視覚の誘導場計算手順と、
前記計算されたポテンシャル値が等しい位置を結ぶ等ポテンシャル線ごとに前記等ポテンシャル線で囲まれる面の面積に該等ポテンシャル線のポテンシャル値を掛け算して第１の値を計算し、前記等ポテンシャル線ごとに計算された第１の値の総和を誘導場のエネルギとし、前記誘導場のエネルギの大きさに基づいて、前記評価対象となる画像の感性的評価を行う感性的評価手順と、
を実行させるための画像評価処理プログラム。
【請求項６】
前記感性的評価手順は、当該評価対象となる画像に対し、前記誘導場のエネルギを求める処理を行って、求められた誘導場のエネルギとある基準となる誘導場のエネルギとを比較し、その比較結果から前記評価対象となる画像の感性的評価を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像評価処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は文字や写真、絵、図形など（これら文字や写真、絵、図形などをまとめて画像という）に対し、これらの画像の印象の強さなど感性的な評価を行う画像評価方法および画像評価システムならびに画像評価処理プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
情報機器の表示画面や看板、ポスタなど限られた表示範囲内に文字や写真、絵、図形などの画像を表示する場合、多くの人に読みやすく、また、その内容を理解し易いようなレイアウトで表示することは重要であるが、レイアウトだけでなく、見る人に如何に強い印象を与えることができるかといった人間の感性に与える影響の強さを考慮することは大変重要なことである。
【０００３】
この人間の感性に与える影響の強さ（以下、これをここでは印象の強さという）を高めるために、これまでも、新聞や雑誌などの記事においては、タイトル部分は太いゴシック体の文字を使用するとか、ポスタには印象の強い図形や絵を使用するというように、それぞれに応じた画像を選択することがなされている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来、見る人にインパクトのある表示内容を作成するには、この部分の文字はどのようなフォントの文字を使用するか、この部分の絵はどのようにするかといったことは、専門のデザイナによって決められることが多い。これは、印象の強さを定量的に判断することが難しく、コンピュータなどによる自動化は困難とされているからである。
【０００５】
たとえば、文字フォントは非常にたくさん存在し、使用する場面や用途によって使い分けられているが、それを機械的に使い分けするのは困難である。それは、ある文字において、同じゴシック体であっても、微妙に異なった字体が存在し、それぞれの印象の強さの度合いは微妙に異なるためであり、その微妙な違いはデザイナなど人間の目では判断できるが、それを機械的に行うのは難しい。
【０００６】
勿論、フォントごとに、印象の強さの度合いを属性として持たせることで、ある程度は機械的に使用する場面に応じて使い分けをすることも可能であると考えられるが、フォントや文字種が膨大であるため、現実的でないことは確かである。
【０００７】
このことは、文字だけでなく、文字以外の絵や写真、図形などでも同様であり、絵や写真、図形などに対する印象の強さの度合いを計る適切な尺度がないため、文字以上に印象の強さの度合いを定量的に判断することは困難である。
【０００８】
そこで本発明は、文字、写真、絵、図形などの画像の感性的な評価の指標となる画像の印象の強さの度合いを定量的に判断できるようにし、これまで、人間の直感や手作業にたよっていた画像の感性的な評価を自動的に行えるようすることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するために、本発明の画像評価方法は、評価対象となる画像に対して感性的評価を行う画像評価方法であって、前記評価対象となる画像に対して、位置Ｐにおける視覚の誘導場の強さを表すポテンシャル値ＭＰを、前記位置Ｐから前記評価対象となる画像上のｎ個（ｎは１以上の整数）の位置Ｐｉ（ｉは１≦ｉ≦ｎの整数）までの距離をｒｉとした場合に
0004147754.tif 000002
にて計算し、前記計算されたポテンシャル値が等しい位置を結ぶ等ポテンシャル線ごとに前記等ポテンシャル線で囲まれる面の面積に該等ポテンシャル線のポテンシャル値を掛け算して第１の値を計算し、前記等ポテンシャル線ごとに計算された前記第１の値の総和を誘導場のエネルギとし、前記誘導場のエネルギの大きさに基づいて、前記評価対象となる画像の感性的評価を行うようにしている。
【００１０】
この画像評価方法において、前記ポテンシャル値の大きさに基づいて感性的評価を行う処理は、ポテンシャル値に基づく誘導場のエネルギを求め、その誘導場のエネルギの大きさから前記評価対象となる画像の感性的評価を行うようにしている。
【００１１】
そして、前記ポテンシャル値に基づく誘導場のエネルギは、視覚の誘導場から得られる等ポテンシャル線で囲まれる面の面積にその等ポテンシャル線のポテンシャル値を掛け算し、それを複数の等ポテンシャル線ごとに計算して、それらの総和で求めるようにしている。
【００１２】
また、この画像評価方法において、前記評価対象となる画像の感性的評価を行う処理は、当該評価対象となる画像に対し、前記誘導場のエネルギを求める処理を行って、求められた誘導場のエネルギとある基準となる誘導場のエネルギとを比較し、その比較結果から前記画像の感性的評価を行うようにしている。
【００１３】
また、本発明の画像評価システムは、評価対象となる画像に対する感性的評価を行う画像評価システムであって、前記評価対象となる画像に対して、位置Ｐにおける視覚の誘導場の強さを表すポテンシャル値ＭＰを、前記位置Ｐから前記評価対象となる画像上のｎ個（ｎは１以上の整数）の位置Ｐｉ（ｉは１≦ｉ≦ｎの整数）までの距離をｒｉとした場合に
0004147754.tif 000003
にて計算する視覚の誘導場計算手段と、前記計算されたポテンシャル値が等しい位置を結ぶ等ポテンシャル線ごとに前記等ポテンシャル線で囲まれる面の面積に該等ポテンシャル線のポテンシャル値を掛け算して第１の値を計算し、前記等ポテンシャル線ごとに計算された第１の値の総和を誘導場のエネルギとし、前記誘導場のエネルギの大きさに基づいて、前記評価対象となる画像の感性的評価を行う画像の感性的評価手段とを有している。
【００１４】
この画像評価システムは、前記画像の感性的評価手段が行うポテンシャル値の大きさに基づいて感性的評価を行う処理は、ポテンシャル値に基づく誘導場のエネルギを求め、その誘導場のエネルギの大きさから前記評価対象となる画像の感性的評価を行うようにしている。
【００１５】
そして、前記ポテンシャル値に基づく誘導場のエネルギは、視覚の誘導場から得られる等ポテンシャル線で囲まれる面の面積にその等ポテンシャル線のポテンシャル値を掛け算し、それを複数の等ポテンシャル線ごとに計算して、それらの総和で求めるようにしている。
【００１６】
また、この画像評価システムにおいて、前記画像の感性的評価手段が行う前記評価対象となる画像の感性的評価を行う処理は、当該評価対象となる画像に対し、前記誘導場のエネルギを求める処理を行って、求められた誘導場のエネルギとある基準となる誘導場のエネルギとを比較し、その比較結果から前記評価対象となる画像の感性的評価を行うようにしている。
【００１７】
また、本発明の画像評価処理プログラムは、評価対象となる画像に対する感性的評価を行う画像評価システムに、前記評価対象となる画像に対して、位置Ｐにおける視覚の誘導場の強さを表すポテンシャル値ＭＰを、前記位置Ｐから前記評価対象となる画像上のｎ個（ｎは１以上の整数）の位置Ｐｉ（ｉは１≦ｉ≦ｎの整数）までの距離をｒｉとした場合に
0004147754.tif 000004
にて計算する視覚の誘導場計算手順と、前記計算されたポテンシャル値が等しい位置を結ぶ等ポテンシャル線ごとに前記等ポテンシャル線で囲まれる面の面積に該等ポテンシャル線のポテンシャル値を掛け算して第１の値を計算し、前記等ポテンシャル線ごとに計算された第１の値の総和を誘導場のエネルギとし、前記誘導場のエネルギの大きさに基づいて前記評価対象となる画像の感性的評価を行う感性的評価手順とを実行させるためのものである。
【００１８】
この画像評価処理プログラムにおいて、前記ポテンシャル値の大きさに基づいて感性的評価を行う処理は、ポテンシャル値に基づく誘導場のエネルギを求め、その誘導場のエネルギの大きさから前記評価対象となる画像の感性的評価を行うようにしている。
【００１９】
そして、前記ポテンシャル値に基づく誘導場のエネルギは、視覚の誘導場から得られる等ポテンシャル線で囲まれる面の面積にその等ポテンシャル線のポテンシャル値を掛け算し、それを複数の等ポテンシャル線ごとに計算して、それらの総和で求めるようにしている。
【００２０】
また、この画像評価処理プログラムは、前記評価対象となる画像の感性的評価を行う処理は、当該評価対象となる画像に対し、前記誘導場のエネルギを求める処理を行って、求められた誘導場のエネルギとある基準となる誘導場のエネルギとを比較し、その比較結果から前記評価対象となる画像の感性的評価を行うようにしている。
【００２１】
このように本発明は、評価対象となる画像に対して、視覚の誘導場を計算し、求められた視覚の誘導場から得られるポテンシャル値の大きさに基づいて、画像の感性的評価を行うようにしているので、感性的な評価の指標となる画像の印象の強さを定量的に表すことができる。これによって、これまで人間の直感や手作業で行っていた文字のフォントデザインや図形や絵などのデザインを最適化する作業、あるいは、画像処理（たとえば、輪郭強調やガンマ補正など）を行ったあとの画像品質の評価など幅広い分野の画像評価として利用することができる。
【００２２】
また、ポテンシャル値に基づいて誘導場のエネルギを求め、その誘導場のエネルギの大きさから当該評価対象画像を感性的評価するようにしているので、感性的な評価の指標としての画像の印象の強さの度合いを適切に表すことができる。
【００２３】
そして、前記ポテンシャル値に基づく誘導場のエネルギは、視覚の誘導場から得られる等ポテンシャル線で囲まれる面の面積にその等ポテンシャル線のポテンシャル値を掛け算し、それを複数の等ポテンシャル線ごとに計算して、それらの総和で求めるようにしているので、簡単な演算で誘導場のエネルギを算出することができる。
【００２４】
また、前記評価対象となる画像の感性的評価を行う処理は、評価対象となる画像に対し、前記誘導場のエネルギを求める処理を行って、求められた誘導場のエネルギとある基準となる誘導場のエネルギとを比較し、その比較結果から前記画像の感性的評価を行うようにしている。なお、ここでの基準となる誘導場のエネルギは、評価対象画像に対し、どのような処理を行うかによって任意に設定することができるものである。
【００２５】
これによって、評価対象画像をどのように用いるかに応じて、人間の直感や手作業によらず効率よく適正な感性的な評価を行うことができる。
【００２６】
たとえば、評価対象となる画像がポスタなど何らかの文書に用いられる文字であれば、それに応じた基準となる誘導場のエネルギ値を設定し、あるフォントの文字に対して計算された誘導場のエネルギ値とその基準となる誘導場のエネルギ値とを比較する処理を行う。なお、一度の処理で基準値に達しない場合には、フォントを変えたりして、再度同じ処理を繰り返すことで、その文書に適した最適なフォントの文字を決めることができる。また、上述したように、輪郭強調やガンマ補正などの画像処理を行った画像の評価を行う際は、それに応じた基準値を設定することで、画像処理された画像に対して計算された誘導場のエネルギ値と基準となる誘導場のエネルギ値とを比較することで、画像処理された画像の品質を適切に評価することができる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、この実施の形態で説明する内容は、本発明の画像評価方法、画像評価システムについての説明であるとともに、本発明の画像評価処理プログラムの具体的な処理内容をも含むものである。
【００２８】
本発明は「視覚の誘導場」という概念を画像（文字や絵、写真、図形など）の感性的な評価に用いるものである。まず、この視覚の誘導場について簡単に説明する。
【００２９】
この視覚の誘導場は、たとえば、文字列上に存在する個々の文字の読み易さなどの評価を行うことで、その文字列全体の読み易さの指標などとして用いられている。
【００３０】
最初に、生理学および心理学的な知見に基づいた文字画像の視覚の誘導場の推定を行う例として、電子化によって得られた文字のディジタル画像から視覚の誘導場を推定する方法について説明する。
【００３１】
なお、文字列内の個々の文字が読み易い状態とは、個々の文字を囲む視覚の誘導場が、できるだけ干渉し合わないような間隔で配置されていることであるとされている。具体的には、個々の文字を囲む視覚の誘導場の閉曲線を考えたとき、その閉曲線のポテンシャル値が高いと他の文字との分離が難しく、読みにくいということである。このことから、視覚の誘導場の広がりを基準に、文字列内の個々の文字の読み易さを定量的に評価できると考えられる。なお、視覚の誘導場については、横瀬善正著の“形の心理学”（名古屋大学出版会(1986)）に記載されている（以下、これを参考論文という）。
【００３２】
この参考論文に示された視覚の誘導場（以下では単に誘導場と表記する）とは、図形の周囲に波及する「場」を考えることにより、視覚現象を説明するものである。前記参考論文は、直線・円弧で構成された図形を対象としているため、任意のディジタル画像の誘導場は求められない。ここでは、最初に白黒２値のディジタル画像における誘導場の計算方法を示す。
【００３３】
誘導場は基本的にクーロンポテンシャルと解釈できることから、パターンの外郭を構成する画素を点電荷と仮定し、それらが作るクーロンポテンシャルの集積から、ディジタル画像における誘導場の分布を計算する。
【００３４】
図１はディジタル画像の画素配列を示す図である。図１に示すように、ｎ個の点列から構成される曲線ｆ(s)によって、任意の点Ｐに誘導場が形成されるとする。この曲線ｆ(s)は線図形の線分や画図形の輪郭線に当たる。そして、曲線ｆ(s)を構成する各点ｐ１，ｐ２，・・・，ｐｉ，・・・，ｐｎを正電荷１の点電荷と仮定し、点Ｐから曲線ｆ(s)上を走査して、曲線ｆ(s)を構成するｎ個の点ｐ１，ｐ２，・・・，ｐｉ，・・・，ｐｎが見つかり、走査して見つかった曲線ｆ(s)上の各点までの距離をｒｉとすると、点Ｐにおける誘導場の強さＭｐは次のように定義される。
【００３５】
【数１】
0004147754.tif 000005
この（１）式を用いることにより、任意のディジタル画像の誘導場を求めることができる。また、曲線が複数ある場合、点Ｐにおける誘導場の強さは個々の曲線が点Ｐにつくる誘導場の和になる。なお、（１）式は点Ｐから発した光が直接当たる部分のみ和をとるという制約条件がつく。たとえば、点Ｐに対して、曲線ｆ１(s)，ｆ２(s)，ｆ３(s)が図２に示すように存在しているとすると、点Ｐから見えない部分、つまり、この場合、曲線ｆ１(s)に遮蔽されて点Pから見えない範囲Ｚに存在する部分の和はとらない。この図２の例では、曲線ｆ３(s)のすべてと曲線ｆ２(s)の一部の和はとらないことになる。これを、ここでは遮蔽条件という。
【００３６】
図３（ａ）は「Ａ」という文字について、前述の（１）式で計算した誘導場の例を示すものである。図３（ａ）の文字「Ａ」周辺に地図の等高線状に分布している細い線Ｌが誘導場における等ポテンシャル値を結んで描かれる等ポテンシャル線であり、中央から外に行くほど誘導場の強さ（ポテンシャル値）は弱くなりやがて０に近づく。
【００３７】
図３（ａ）の誘導場の分布の形状・強さにおける特徴、特に「Ａ」の頂点付近の分布が他より鋭角な特徴は、前記参考論文による四角形や三角形など、図形の角付近に関する誘導場の分布の心理実験結果と一致する。
【００３８】
また、図３（ｂ）は、前述した遮蔽条件（任意の点Ｐから見えない範囲Ｚに存在する部分の和はとらない）がなく、画素全てを電荷１の点電荷と仮定した誘導場の例であるが、誘導場の分布は全体的に丸くなり、前述の参考論文による心理実験結果と異なったものとなる。このように、遮蔽条件は誘導場を特徴づける上で重要なものとなる。
【００３９】
このようにして、ある文字についての誘導場を得ることができる。なお、このような視覚の誘導場を用いた技術の例としては、たとえば、「長石道博：“視覚の誘導場を用いた読みやすい和文プロポーショナル表示”、映像メディア学会誌、Vol.52，No.12，pp.1865-1872(1998)」（以下、第１の論文という）や、「三好正純、下塩義文、古賀広昭、井手口健：“視覚の誘導場理論を用いた感性にもとづく文字配置の設計”、電子情報通信学会論文誌、82-A，9，1465-1473（1999)」（以下、第２の論文という）がある。ちなみに、上述の第１の論文の著者は本発明の発明者である。
【００４０】
本発明はこのような視覚の誘導場を利用して、文字や写真、絵、図形などの画像の印象の強さを定量的に表すことで画像の感性的な評価を行い、それによって、用途に応じてどのような画像（たとえば、文字であればどのようなフォントの文字）を用いたら最適であるかを、人手によらず機械的に決めることができるようにする、あるいは画像の品質の感性的な評価を同じく人手によらず機械的に可能とするものである。
【００４１】
このような画像の感性的評価を行う際、評価対象となる画像を１つの誘導場計算対象とみなして、その誘導場を計算し、得られたポテンシャル値をもとにその誘導場のエネルギの大きさを計算する。そして、その誘導場のエネルギの大きさを、評価対象となる画像の印象の強さの度合いとし、それによって画像の感性的な評価を行う。
【００４２】
なお、誘導場を文字の美しさなど画像の感性的な評価に用いることの可能性を示唆したものは従来から幾つかある。幾つか例を挙げると、「押木、“汎用性と合理性という視点から見た書写教育の基礎についての試論”、書写書道教育研究、１４号（2000.3）」あるいは「押木・岡本、“左右の部分形からなる漢字の字形に関する研究(1)−縦方向の大きさに関する感覚と要素”、書写書道教育研究、１０号（1996.3）」などがあるが、これらは文字のバランスなど文字としての品質について主に論じたものであり、本発明が実現しようとする技術、すなわち、誘導場のエネルギの大きさによって、当該評価対象となる画像の印象の強さの度合いを定量的に判断し、それによって、画像の感性的評価を行おうとする技術とは大きく異なるものである。以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００４３】
まず、ある文字についてその文字のフォントを色々変えた場合、それぞれのフォントに対する印象の度合いを定量的に判断する例について説明する。
【００４４】
図４は「あ」という文字についてフォントを色々変化させた例を示すもので、フォントの大きさはこの例では６２ポイント（７２ＤＰＩ）で統一し、フォントの種類のみを変化させ、ここではフォントの種類を１２種類とした例について示し、左からフォントＦ１，Ｆ２，・・・，Ｆ１２と表すものとする。これら「あ」という文字に対するそれぞれのフォントごとに誘導場のエネルギを求める。
【００４５】
ここで、誘導場のエネルギの大きさをＥで表せば、Ｅは次式で求めることができる。
【００４６】
【数２】
0004147754.tif 000006
この（２）式において、ｉは（１）式で求められたｉ番目の等ポテンシャル線であり、Ｓｉはｉ番目の等ポテンシャル線で囲まれる面の面積、Ｐｉはｉ番目の等ポテンシャル線におけるポテンシャル値を示している。この（２）式は誘導場を３次元的に考えたとき、その誘導場の体積を求めるのに相当し、その体積の大きさがエネルギの大きさといえる。
【００４７】
この（２）式を用いて、図４に示すぞれぞれの「あ」に対し、１つ１つの「あ」をそれぞれの画像として、それぞれの「あ」ついての誘導場のエネルギを求めたものが図５である。この図５において、横軸には「あ」という文字に対する１２種類のフォントＦ１，Ｆ２，・・・，Ｆ１２をとり、縦軸にはそれぞれのフォントＦ１，Ｆ２，・・・，Ｆ１２に対する誘導場のエネルギの大きさをとって示すものである。
【００４８】
この図５からもわかるように、細い線で表された視覚的に繊細な印象を受ける「あ」は誘導場のエネルギが小さく、太い線で表された視覚的に強い印象を受ける「あ」は誘導場のエネルギが大きい。特に、フォントＦ１やフォントＦ２の「あ」のように、明朝体でしかも細い線で表された「あ」は誘導場のエネルギが小さく、フォントＦ１１やフォントＦ１２のように、ゴシック体のなかでもポスタの見出しなどでよく用いられる太い線で表された「あ」は誘導場のエネルギが大きいことがわかる。また、同じ明朝体のＦ２，Ｆ３，Ｆ４などは、画像的には線の太さは大体同じで区別しにくいが、誘導場のエネルギにより視覚的な繊細さの違いを定量的に区別することができる。
【００４９】
このことから、誘導場のエネルギの大きさは、文字のフォントの印象の強さの度合いを表す指標として用いることができる。言い換えれば、フォントの印象の強さを誘導場のエネルギの大きさで定量的に示すことができると考えられる。
【００５０】
以上は文字のフォントの種類に対する誘導場のエネルギの大きさと、それぞれのフォントに対する印象の強さの度合いとの関係について考えたが、文字のフォントだけでなく、一般的な画像についても同様に考えることができる。
【００５１】
図６はある顔画像の画質を変化させたものを示す図であり、同図（ａ）は画質のよい基準となる顔画像（顔画像Ａ１という）で、同図（ｂ）〜（ｄ）はこの基準となる顔画像Ａ１の画素を徐々に欠損させたもので、（ｂ）の顔画像（顔画像Ａ２という）から（ｃ）の顔画像（顔画像Ａ３という）、さらに（ｄ）の顔画像（顔画像Ａ４という）に進むにつれて欠損が多くなり、顔画像としての画質が低下して印象の薄い画像となっている。
【００５２】
これら図６（ａ）〜（ｄ）のそれぞれの顔画像Ａ１〜Ａ４をそれぞれ評価対象画像として、（１）式により、それぞれ誘導場を計算し、それによって描かれた等ポテンシャル線から、（２）式を用いて、それぞれ誘導場のエネルギを計算すると、図７（ａ）〜（ｄ）のような結果が得られた。なお、これら顔画像Ａ１〜Ａ４から誘導場を計算する際は、顔画像の大きさを正規化して行う。
【００５３】
この図７は横軸にそれぞれの顔画像Ａ１〜Ａ４をとり、縦軸にそれぞれの顔画像Ａ１〜Ａ４において求められた誘導場のエネルギをとっている。この図７によれば、画質のよい基準となる顔画像Ａ１のエネルギが最も大きく、他の３つの顔画像Ａ２，Ａ３，Ａ４はいずれも、基準となる顔画像Ａ１に比べると画像の欠損が多く、印象の薄い画像であり、欠損が多く印象の薄い画像となるに従って、その誘導場のエネルギは小さな値となっていることがわかる。
【００５４】
以上のことから、文字、図形、絵、写真などの画像の印象の強さの度合いと誘導場のエネルギの大きさには相関があることがわかる。したがって、この誘導場のエネルギを用いることで、画像の印象の強さの度合い定量的に表すことができ、それによって、画像の感性的な評価を行うことができると考えられる。
【００５５】
また、評価対象となる画像は、文字、図形、絵、写真などその種類は問わない。また、１つの文字、１つの図形、絵、写真だけでなく、たとえば、幾つかの文字の組み合わせや図形や絵写真の組み合わせ、さらには、文字と図形、絵、写真の組み合わせをひとまとまりの画像として、このひとまとまりの画像について、ひとまとまりの画像ごとに誘導場を計算し、それによって（２）式から誘導場のエネルギを求めることもできる。
【００５６】
図８は本発明の画像評価システムの概略的な構成を示す図であり、上述した誘導場を計算し、計算された誘導場から誘導場のエネルギを計算して、画像の感性的な評価を可能とするシステムである。
【００５７】
この画像評価システムは、図８からわかるように、評価対象となる電子化された画像を入力する評価対象画像入力手段１と、この評価対象画像入力手段１に入力された画像のうち、評価対象となる画像に対して、上述の（１）式により視覚の誘導場を計算する視覚の誘導場計算手段２と、この視覚の誘導場計算手段２で求められた視覚の誘導場から得られるポテンシャル値の大きさに基づいて感性的評価を行う画像の感性的評価手段３と、表示手段４とを有している。
【００５８】
画像の感性的評価手段３は、視覚の誘導場計算手段２で求められた結果を用いて上述した（２）式により、誘導場のエネルギを計算する誘導場のエネルギ計算手段３１を備え、その（２）式によって誘導場のエネルギを計算し、その誘導場のエネルギに基づいて画像の感性的な評価を行う。
【００５９】
このような画像評価システムを用いた画像の感性的な評価処理の一例としては、評価対象となる画像に対し、前記誘導場のエネルギを求める処理を行って、求められた誘導場のエネルギとある基準となる誘導場のエネルギとを比較し、その比較結果から画像の感性的評価を行う。
【００６０】
たとえば、評価対象となる画像がポスタなど何らかの文書に用いられる文字であれば、それに応じた基準となる誘導場のエネルギ値を設定しておき、評価対象となる画像（あるフォントの文字）に対し、前記誘導場のエネルギを求める処理を行って、求められた誘導場のエネルギ値と基準となる誘導場のエネルギ値を比較する。
【００６１】
そして、求められた誘導場のエネルギ値が基準となる誘導場のエネルギ値よりも小さければ、そのフォントでは印象が弱く、その文書に使用する文字としてふさわしくないとし、より印象を高めることができるようなフォントを選択し、同様に誘導場を計算し、再度、基準となる誘導場のエネルギ値と比較するといった処理を行う。
【００６２】
これによって、これまでは、専門のデザイナなどによって決められる文字のフォントデザインや図形、絵などのデザインをコンピュータなどで自動的に決めることができる。
【００６３】
また、前述したように、輪郭強調やガンマ補正などの画像処理を施した画像に対する画質の評価を行う場合にも同様に画像の感性的な評価を行うことができる。
【００６４】
この場合は、それに応じた基準となる誘導場のエネルギ値を設定しておき、評価対象となる画像処理後の画像（文字や図形など）に対し、前記誘導場のエネルギを求める処理を行って、求められた誘導場のエネルギ値と基準となる誘導場のエネルギ値を比較する。
【００６５】
そして、求められた誘導場のエネルギ値が基準となる誘導場のエネルギ値よりも小さければ、その画像処理による画質の改善が十分でないと判断することができ、一方、画像処理された画像に対して求められた誘導場のエネルギ値が基準となる誘導場のエネルギ値よりも大きければ、その画像処理によって画質が適正に改善されたことが判断できる。
【００６６】
このように、本発明を用いることによって、それぞれの作業者の個性による画像評価結果のバラツキをなくすことができ、適正な画質の評価が可能となり、また、評価に要する時間も大幅に短縮することができる。
【００６７】
なお、本発明は以上説明した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形実施可能となるものである。たとえば、画像の感性的な評価例としては、前述の実施の形態では、文字フォントが適正であるか否かについての評価や画像処理後の改善の状態などの評価を行う例について示したが、それ以外にも、たとえば、情報機器などの表示画面に文字や図形などを表示する際、表示画面の大きさや解像度などによって、どのような画像としたら最適な表示が行えるかを決める場合の指標としても用いることができ、幅広い分野での利用が期待できる。
【００６８】
また、本発明は、以上説明した本発明を実現するための処理手順が記述された処理プログラムを作成し、その処理プログラムをフロッピィディスク、光ディスク、ハードディスクなどの記録媒体に記録させておくことができ、本発明はその処理プログラムが記録された記録媒体をも含むものである。また、ネットワークから当該処理プログラムを得るようにしてもよい。
【００６９】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、評価対象となるひとまとまりの画像に対して、視覚の誘導場を計算し、求められた視覚の誘導場から得られるポテンシャル値の大きさに基づいて、画像の感性的評価を行うようにしているので、感性的な評価の指標となる画像の印象の強さを定量的に表すことができ、これまで人間の直感や手作業で行っていた文字のフォントデザインや図形や絵などのデザインを最適化する作業、あるいは、画像処理（たとえば、輪郭強調やガンマ補正など）を行ったあとの画像品質の評価など幅広い分野の画像評価に応用することができる。
【００７０】
また、ポテンシャル値に基づいて誘導場のエネルギを求め、その誘導場のエネルギの大きさから当該評価対象画像を感性的評価するようにしているので、感性的な評価の指標としての画像の印象の強さの度合いを適切に表すことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明において用いられる視覚の誘導場について説明するためのディジタル画像の画素配列を示す図である。
【図２】視覚の誘導場の強さを求める際の遮蔽条件を説明する図である。
【図３】文字「Ａ」の視覚の誘導場の例であり、同図（ａ）は遮蔽条件を考慮して視覚の誘導場を求めた場合、同図（ｂ）は遮蔽条件を考慮しないで視覚の誘導場を求めた場合を示す図である。
【図４】「あ」の文字についてフォントを色々変化させた例を示す図である。
【図５】図４で示したそれぞれのフォントに対する誘導場のエネルギを示す図である。
【図６】ある基準となる顔画像とその基準となる顔画像に対し欠損度を徐々に高くした顔画像例を示す図である。
【図７】図６で示したそれぞれの顔画像に対する誘導場のエネルギを示す図である。
【図８】本発明の画像評価システムの実施の形態を説明する概略的な構成図である。
【符号の説明】
１  評価対象画像入力手段
２  視覚の誘導場計算手段
３  画像の感性的評価手段
４  表示手段
３１  誘導場のエネルギ計算手段
Ａ１〜Ａ４  顔画像
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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