(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる複数の空間周波数成分を抽出するウェーブレット分解を行う分解工程と、
抽出した前記複数の空間周波数成分各々の各画素における前記空間周波数成分の変化率を示す１次微分量を算出する演算工程と、
前記複数の空間周波数成分各々の前記１次微分量を用いてウェーブレット合成を行うことにより人の目による見え方の評価を示す視認性評価画像を生成する生成工程と、
を備えることを特徴とする画像変換方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像変換方法において、
前記演算工程は、
前記各画素における前記複数の空間周波数成分各々の値に応じた前記１次微分量の重み付けを行う工程をさらに備えることを特徴とする画像変換方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像変換方法において、
前記演算工程の前または後に、前記複数の空間周波数成分各々の前記１次微分量のデータの大きさを前記画像の大きさに揃える工程をさらに備えることを特徴とする画像変換方法。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像変換方法において、
前記ウェーブレット分解および前記ウェーブレット合成には、直交系のウェーブレットが用いられることを特徴とする画像変換方法。
【請求項５】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像変換方法において、
前記ウェーブレット分解および前記ウェーブレット合成には、双直交系のウェーブレットが用いられることを特徴とする画像変換方法。
【請求項６】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像変換方法において、
前記ウェーブレット分解および前記ウェーブレット合成には、連続ウェーブレットが用いられることを特徴とする画像変換方法。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の画像変換方法において、
前記画像は、輝度画像または色度画像であることを特徴とする画像変換方法。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の画像変換方法の各工程をコンピュータで実現するための画像変換プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の目による見え方の評価等に適用される画像変換方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人が持つ輝度の空間的な変化に対する感度は、コントラスト感度として、例えば、新聞の文字やモニタに表示された文字等の対象物における視認性の評価基準として、これまでに数多く測定評価されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
非特許文献２は、ウェーブレット変換を用いて輝度画像における局所的な輝度変化特性を抽出し、それを人の視覚特性を組み込むことにより人の視認性を評価する方法を開示している。
【非特許文献１】F.L. Van Ness and M.A. Bouman, 'Spatial modulation transfer in the human eye', Journal of the Optical Society of America, A1, pp443-450, 1967
【非特許文献２】島崎航、中尾里沙、中村芳樹、「輝度画像を用いた視認性評価法」、平成１９年度照明学会第４０回全国大会、pp178
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来のコントラスト感度による人の視認性評価は、新聞の文字やモニタに表示された文字等の対象毎に行われ、各対象間の視認性の関係について評価することが困難である。
【０００５】
非特許文献２の評価方法は、画像中のぼやけた構造に対する視認性評価を正確に行えないという問題がある。
【０００６】
上記従来技術の持つ問題に鑑み、本発明は、あらゆる評価対象の視認性について統一的に且つ正確に評価できる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の発明の画像変換方法は、画像に含まれる複数の空間周波数成分を抽出するウェーブレット分解を行う分解工程と、抽出した複数の空間周波数成分各々の各画素における空間周波数成分の変化率を示す１次微分量を算出する演算工程と、複数の空間周波数成分各々の１次微分量を用いてウェーブレット合成を行うことにより人の目による見え方の評価を示す視認性評価画像を生成する生成工程とを備えることを特徴とする。
【０００８】
第２の発明は、第１の発明において、演算工程は、各画素における複数の空間周波数成分各々の値に応じた１次微分量の重み付けを行う工程をさらに備えることを特徴とする。
【０００９】
第３の発明は、第１の発明または第２の発明において、演算工程の前または後に、複数の空間周波数成分各々の１次微分量のデータの大きさを画像の大きさに揃える工程をさらに備えることを特徴とする。
【００１０】
第４の発明は、第１の発明ないし第３の発明のいずれかにおいて、ウェーブレット分解およびウェーブレット合成には、直交系のウェーブレットが用いられることを特徴とする。
【００１１】
第５の発明は、第１の発明ないし第３の発明のいずれかにおいて、ウェーブレット分解およびウェーブレット合成には、双直交系のウェーブレットが用いられることを特徴とする。
【００１２】
第６の発明は、第１の発明ないし第３の発明のいずれかにおいて、ウェーブレット分解およびウェーブレット合成には、連続ウェーブレットが用いられることを特徴とする。
【００１３】
第７の発明は、第１の発明ないし第６の発明のいずれかにおいて、画像は、輝度画像または色度画像であることを特徴とする。
【００１４】
第８の発明の画像変換プログラムは、第１の発明ないし第７の発明のいずれかの画像変換方法の各工程をコンピュータで実現することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、あらゆる評価対象の視認性について統一的に且つ正確に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】
【００１６】
≪一の実施形態の説明≫
図１は、本発明の一の実施形態に係る画像変換装置１００の構成図である。
【００１７】
図１に示すとおり、画像変換装置１００は、画像変換プログラムがインストールされたコンピュータであり、ＣＰＵ１０、メモリ１１、記憶部１２および入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）１４から構成される。ＣＰＵ１０、メモリ１１、記憶部１２および入出力Ｉ／Ｆ１４は、バス１３を介して情報伝達可能に接続されている。さらに、入出力Ｉ／Ｆ１４には、ユーザからの入力を受け付ける入力装置１５と画像処理の途中経過や処理結果を表示する出力装置１６とが接続される。
【００１８】
ＣＰＵ１０は、入出力Ｉ／Ｆ１４を経由して受け付けるユーザからの入力に応じて、画像変換装置１００を制御する。即ち、ＣＰＵ１０は、入力装置１５を介してユーザからの指示を受け付けると、記憶部１２から画像変換プログラムを読み込んで起動する。ＣＰＵ１０は、画像の視認性評価を行うとともに、その結果を記憶部１２に保存したり、出力装置１６にその結果を表示したり等を行う。なお、ＣＰＵ１０には、一般的な中央演算装置を用いることができる。また、入力装置１５としてはキーボードやマウス等を、出力装置１６としてはモニタやプリンタ等をそれぞれ適宜選択して使用することができる。
【００１９】
メモリ１１は、処理対象である画像データや処理結果を一時的に記憶する。メモリ１１には、不揮発性メモリ等の半導体メモリを適宜選択して用いることができる。
【００２０】
記憶部１２は、ＣＰＵ１０が制御する画像変換装置１００の画像変換プログラム、視認性評価対象の画像または予め画像変換処理で用いるために求めた重み係数等のデータを保持する。記憶部１２に保持されるそれらプログラムやデータは、バス１３を介して、ＣＰＵ１０から適宜参照することができる。記憶部１２には、一般的なハードディスク装置、光磁気ディスク装置または脱着可能なメモリカード等の記憶装置を選択して用いることができる。
【００２１】
次に、本実施形態に係る画像変換装置１００について、図２のフローチャートを参照しながら処理の手順について説明する。
【００２２】
ユーザが、入力装置１５を使って画像変換プログラムのコマンドを入力、または画像変換プログラムのアイコンをダブルクリックすることにより処理の開始命令を出す。ＣＰＵ１０は、その命令を入出力Ｉ／Ｆ１４を通じて受け付け、記憶部１２に格納されている画像変換プログラムを実行する。その結果、図２のステップＳ１０１からステップＳ１０６の処理が行われる。
【００２３】
ステップＳ１０１：ＣＰＵ１０は、視認性評価対象である画像Ｉ（０）を記憶部１２から読み込み、画素値の対数をとる。ＣＰＵ１０は、その画像Ｉ（０）をメモリ１１に保持する。本実施形態では、この画像Ｉ（０）は輝度を示す画像でウェーバー・フェヒナーの法則に基づいて取られたものである。また、画像Ｉ（０）の解像度は０．０１２５度／ピクセルである。
【００２４】
ステップＳ１０２：ＣＰＵ１０は、ステップＳ１０１において対数をとった画像Ｉ（０）を所定の分解レベルの画像が得られるまでウェーブレット分解を行う。本実施形態では、図３に示すように、所定の分解レベルは１０とする。即ち、ＣＰＵ１０は、画像Ｉ（０）を画像サイズが半分である空間周波数の低周波成分からなる画像ＩＬ（１）と、高周波成分からなる画像ＩＨ（１）とにウェーブレット分解する。高周波成分からなる画像ＩＨ（１）を分解レベル１の画像とする。さらに、ＣＰＵ１０は、画像ＩＬ（１）を画像サイズが半分である画像ＩＬ（２）と画像ＩＨ（２）とにウェーブレット分解し、画像ＩＨ（２）を分解レベル２の画像とする。以下同様の手順によって、ＣＰＵ１０は、分解レベル１〜１０の画像を求め、それらの画像をメモリ１１に保持する。なお、ＣＰＵ１０は、ＩＬ（１０）を近似画像としてメモリ１１に保持する。図４は、分解レベル１〜１０および近似画像各々の画像から抽出される空間周波数を示す。
【００２５】
なお、本実施形態のウェーブレット分解におけるマザーウェーブレットとして、ほぼ対称（略対称）である直交ウェーブレットの一種のｓｙｍｌｅｔ６を用いて行う。もちろん、このｓｙｍｌｅｔ６以外の他の直交系のウェーブレットや双直交系のウェーブレットまたは連続ウェーブレットを用いることができる。
【００２６】
ステップＳ１０３：ＣＰＵ１０は、分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々の画素における輝度の変化率である１次微分量を求める。
【００２７】
ここで、本実施形態における１次微分量の求め方について簡単に説明する。基本的には、従来より知られている画像データに対する１次微分の様々な手法を適宜選択して用いることができる。本実施形態では、ＣＰＵ１０は、分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々の画素に対して、図５に示すような４つの１次微分フィルタを用いて、４方向の１次微分量を求める。４方向とは、本実施形態では、水平走査（Ｘ軸）方向、垂直走査（Ｙ軸）方向、Ｘ軸方向から角度４５度および１３５度の斜め方向である。ＣＰＵ１０は、その４つの１次微分量のうち最大となる値を、その画素での１次微分量とする。この処理は、分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々におけるエッジ抽出と同じである。ＣＰＵ１０は、分解レベル１〜１０の画像および近似画像においてそれぞれ求めた１次微分量のデータをメモリ１１に保持する。
【００２８】
ステップＳ１０４：ＣＰＵ１０は、ステップＳ１０３で分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々から求めた１次微分量のデータの大きさを、元の画像Ｉ（０）の大きさにアップサンプリングする単一再構成の処理を行う。即ち、分解レベル１〜１０の画像および近似画像の各々は、元の画像Ｉ（０）に比べてそれぞれ１／２ｎ（ｎ＝１、２、…、１０（近似画像はｎ＝１０））小さいので、分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々の１次微分量のデータをそれぞれ２ｎ倍する。
【００２９】
ステップＳ１０５：ＣＰＵ１０は、記憶部１２から分解レベル１〜１０および近似画像各々における輝度値に応じた重み係数を読み込む。ＣＰＵ１０は、ステップＳ１０４で単一再構成された分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々の画素の輝度値に応じて重み係数を選択し、選択した重み係数とその画素の１次微分量との積をとる。
【００３０】
ここで、本実施形態における重み係数の決定方法を簡単に説明する。本実施形態で用いる重み係数は、実測データに基づいて重回帰分析によって決定されたものであり、画像変換装置１００による処理を行う前に予め用意される。図６は、本実施形態で用いた重み係数を求めるために実験によって求められた、５つの平均輝度（２５５、４５、４．５、０．４５および０．０４５ｃｄ／ｍ２）における空間周波数とコントラスト感度との関係を示す実測データである。このコントラスト感度関数を用い、ＣＰＵ１０は、輝度が一の空間周波数のサインカーブで空間的に変化する縞模様の輝度データを作製する（図７）。ＣＰＵ１０は、このような輝度データを平均輝度毎に複数の空間周波数について作製し記憶部１２に記憶する。なお、これらの輝度データは、画像Ｉ（０）と同じ解像度０．０１２５ｄｅｇｒｅｅ／ｐｉｘｅｌを持つデータである。
【００３１】
ＣＰＵ１０は、上記画像Ｉ（０）に対して行う処理と同様に、一の平均輝度の全ての空間周波数についての輝度データに対してステップＳ１０１からステップＳ１０３と同様の処理を行う。ＣＰＵ１０は、その一の平均輝度における各空間周波数の輝度データの分解レベル１〜１０および近似画像各々の１次微分量のデータから、分解レベル１〜１０および近似画像各々における１次微分量の最大値を求める。ＣＰＵ１０は、各空間周波数の輝度データの分解レベル１〜１０および近似画像各々の１次微分量の最大値を説明変数とし、視認性（＝１）を従属変数とする重回帰分析を行う。これにより求められた分解レベル１〜１０および近似画像各々の回帰係数をその一の平均輝度における重み係数として、ＣＰＵ１０は記憶部１２に記憶する。ＣＰＵ１０は、このような処理を全ての平均輝度の輝度データに対して行い、各平均輝度における分解レベル１〜１０および近似画像各々の重み係数を求める（図８）。
【００３２】
ステップＳ１０６：ＣＰＵ１０は、ステップＳ１０５において求めた重み係数が掛けられた分解レベル１〜１０および近似画像の１次微分量のデータを画素毎に全ての和をとる。これにより、ウェーブレット合成による最終的な視認性評価画像が算出される。ＣＰＵ１０は、算出された視認性評価画像を記憶部１２に記憶させるとともに、入出力Ｉ／Ｆ１４を介して、出力装置１６に表示させて一連の作業を終了する。
【００３３】
このように本実施形態は、視認性評価対象の画像をウェーブレット分解して得られる分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々から１次微分量を求めることにより、大きくぼやけた構造が存在しても正確に視認性を評価することができる。
【００３４】
さらに、本実施形態では、重み係数を実測によるコントラスト感度に基づいて、評価対象の画像Ｉ（０）から視認性評価画像を求めることから、新聞やモニタの文字だけでなく、街頭の中のサインや標識、あるいは暗闇の中の障害物の形の認識等あらゆる対象の視認性について統一的に一括して評価可能となる。
【００３５】
また、弱視者、高齢者または色覚異常者等のコントラスト感度が得られれば、そうした方々にとっても十分な視認性があるか否かの判定が可能となり、安全で快適な視環境を設計するにおいて有効である。
≪実施形態の補足事項≫
本実施形態では、画像Ｉ（０）として輝度画像を用いたが、本発明はこれに限定されず、色度やＲＧＢまたはＸＹＺ等の画像に対しても適用することができる。その場合、色度やＲＧＢ等のコントラスト感度を用いることが必要である。
【００３６】
なお、本実施形態では、画像Ｉ（０）に対する画像変換処理を行うにあたり、画素値の対数計算を行ったが、本発明はこれに限定されない。例えば、対数の代わりに、画像Ｉ（０）の画素値の絶対値や１／３乗等の計算を行っても良い。
【００３７】
なお、本実施形態では、ウェーブレット分解及びウェーブレット合成のマザーウェーブレットにｓｙｍｌｅｔ６を用いたが、本発明はこれに限定されることなく、他の直交系ウェーブレット、双直交系ウェーブレットまたは連続ウェーブレットを使用しても良い。
【００３８】
なお、本実施形態では、画像Ｉ（０）のウェーブレット分解による最終分解レベルを「１０」としたが、本発明はこれに限定されない。最終分解レベルは、画像の分解能、要求する視認性評価の精度またはコンピュータの処理能力等に基づいて決めるのが好適である。
【００３９】
なお、本実施形態では、画像Ｉ（０）をウェーブレット分解した後に、分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々の画素における１次微分量を求めたが、本発明はこれに限定されず、先に単一再構成の処理を行ってから分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々の画素における１次微分量を求めても良い。
【００４０】
なお、本実施形態では、ステップＳ１０３において分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々の画素での１次微分量を求めるにあたり、４方向の１次微分量を求めそのうち最大の値を選択したが、本発明はこれに限定されない。例えば、ＣＰＵ１０は、各方向の１次微分量について絶対値を計算し全て足し合わせたもの等を、分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々の画素での１次微分量としても良い。または、ＣＰＵ１０は、分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々について４方向の１次微分量のデータを求め、４方向各々の分解レベル１〜１０および近似画像の１次微分量のデータについて、ステップＳ１０４からステップＳ１０６までの処理を独立して行う。最後に、ＣＰＵ１０は、４方向の各々について合成された４つ画像を用い、各画素において最大の値となる１次微分量のものを選択して視認性評価画像を生成しても良い。この場合の重み係数は、各方向毎に同じ値のものを用いても良いし、異なるものを用いても良い。
【００４１】
なお、本実施形態では、ステップＳ１０３において分解レベル１〜１０の画像および近似画像各々の画素での４方向の１次微分量を求めるにあたり、図５に示す１次微分フィルタを用いたが、本発明はこれに限定されない。一般的に知られている他の１次微分を行う手法を適宜選択して用いても良いし、または２次微分フィルタを用いても良い。
【００４２】
なお、本実施形態では、ステップＳ１０５において用いは重み係数は、分解レベル１〜１０および近似画像各々における輝度の値に対応させるために、実測による空間周波数とコントラスト感度との関係に基づいて重回帰分析によって決めたが、本発明はこれに限定されない。例えば、分解レベル１〜１０および近似画像各々の平均輝度に対応した単一の係数を重み係数としても良い。
【００４３】
なお、本実施形態では、ステップＳ１０６のウェーブレット合成では、ステップＳ１０４で分解レベル１〜１０および近似画像各々の１次微分量のデータを単一再構成処理した後に足し合わせたが、本発明はこれに限定されない。例えば、図９に示すように、ＣＰＵ１０は、近似画像と分解レベル１０との１次微分量のデータでウェーブレット合成を行い、画像ＩＬ’（９）を生成する。さらに、ＣＰＵ１０は、画像ＩＬ’（９）と分解レベル９の１次微分量のデータとでウェーブレット合成を行い、画像ＩＬ’（８）を生成する。以下同様の手順によって、ＣＰＵ１０は、画像Ｉ’（０）を生成し、この画像Ｉ’（０）を視認性評価画像としても良い。この場合、ウェーブレット分解とウェーブレット合成とにおいて、同じマザーウェーブレットを用いても良いし、異なるマザーウェーブレットを用いても良い。
【００４４】
なお、本実施形態では、画像変換プログラムがインストールされたコンピュータを画像変換装置１００としたが、画像変換装置１００を専用のハードウェア（ＬＳＩ）によりチップ化してもよい。チップ化することにより、上述した変換処理を高速に行うことが容易となる。
【００４５】
なお、本発明に係る画像変換方法における各工程を実現するためのコンピュータプログラムを記憶する記録媒体に対しても適用可能である。
【００４６】
なお、本発明は、その精神またはその主要な特徴から逸脱することなく他の様々な形で実施することができる。そのため、上述した実施形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。本発明は、特許請求の範囲によって示されるものであって、本発明は明細書本文にはなんら拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本発明の範囲内である。  
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の一の実施形態に係る画像変換装置１００の構成例を示す模式図
【図２】本発明の一の実施形態に係る画像変換装置１００の動作手順を示すフローチャート
【図３】ウェーブレット分解を説明する図
【図４】分解レベル１〜１０および近似画像と空間周波数との関係を示す図
【図５】本発明の一の実施形態に係る画像変換装置１００が用いる４方向の１次微分フィルタを示す図
【図６】本発明の一の実施形態に係る画像変換装置１００が用いる重み係数を決定する際に用いた空間周波数とコントラスト感度との関係を示す図
【図７】輝度データを説明する図
【図８】本発明の一の実施形態に係る画像変換装置１００は用いる重み係数を示す図
【図９】ウェーブレット合成を説明する図
【符号の説明】
【００４８】
１０  ＣＰＵ、１１  メモリ、１２  記憶部、１３  バス、１４  入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）、１５  入力装置、１６  出力装置、１００  画像変換装置
【図１】
0004972004.tif 000002
【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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【図９】
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