(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元の乱数に基づいて第１の画像データを生成する２次元乱数画像生成ステップと、前記第１の画像データに対して周波数変換を行うフーリエ変換ステップと、周波数変換された前記第１の画像データのパワースペクトラムが空間周波数に対する減少関数になるようにパワー変調を行うパワー変調ステップと、パワー変調後のパワースペクトラムに対し逆フーリエ変換を行って第２の画像データを生成する逆フーリエ変換ステップと、前記第１の画像データと前記第２の画像データの周波数空間における位相角差を算出する位相角差算出ステップと、前記位相角差に対する減少関数で周波数空間における前記第２の画像データのパワーを重み付けする重み付けステップと、周波数空間において重み付けられた前記第２の画像データを周波数帯域毎に平均値を算出する平均値算出ステップと、前記平均値を空間周波数で積分する積分ステップと、を備えることを特徴とする画像データ生成方法。
【請求項２】
前記パワー変調ステップは、パワースペクトラムを空間周波数の逆数に略比例させる処理を行うことを特徴とする請求項１記載の画像データ生成方法。
【請求項３】
逆フーリエ変換を行った前記画像データに含まれる各画素の画素値を変換することにより画像データのヒストグラムを変調するヒストグラム変調ステップを備えることを特徴とする請求項１又は２記載の画像データ生成方法。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項に記載の画像データ生成方法によって生成された複数の画像からカラー画像データを生成することを特徴とする画像データ生成方法。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載の画像データ生成方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項７】
２次元の乱数に基づいて第１の画像データを生成する２次元乱数画像生成手段と、前記第１の画像データに対して周波数変換を行うフーリエ変換手段と、周波数変換された前記第１の画像データのパワースペクトラムが空間周波数に対する減少関数になるようにパワー変調を行うパワー変調手段と、パワー変調後のパワースペクトラムに対し逆フーリエ変換を行って第２の画像データを生成する逆フーリエ変換手段と、前記第１の画像データと前記第２の画像データの周波数空間における位相角差を算出する位相角差算出手段と、前記位相角差に対する減少関数で周波数空間における前記第２の画像データのパワーを重み付けする重み付け手段と、周波数空間において重み付けられた前記第２の画像データを周波数帯域毎に平均値を算出する平均値算出手段と、前記平均値を空間周波数で積分する積分手段と、を備えることを特徴とする画像データ生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理、画像出力機の画質、特に画像構造の再現性を評価し、画像処理、画像出力機の画質に関する最適化を行なうための画像データを生成する画像データ生成方法、コンピュータに画像データ生成方法を実施させるためのプログラム及びこれを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、デジタル画像の画像品質を評価する手法として、限度見本やランク見本を用いた主観評価が広く用いられている。しかし、このような主観的な判断に基づく手法は、評価結果がばらついたり、見本自身の正確さの保証がない等、数々の問題がある。
これらの欠点を補うため、画像を計算的に解析し評価値を算出するという物理的な計測に基づいた様々な客観的画質評価方法が提案され、実用化されている。例えば、特許文献１には、画像の線広がり関数（Line Spread Function：ＬＳＦ）に相当する量を測定し、画像の主観的な鮮鋭さを反映しようとする画質評価装置および方法が開示されている。
ここで、画像の鮮鋭さとは入力される画像あるいは自然界の被写体を構成するすべてのオブジェクトのエッジ、テクスチャ、濃淡などの画像構造が、画像入力、画像出力あるいは画像処理後の画像においていかに正確に再現されているかに関する心理的な感覚である。従って、画像の鮮鋭さを測る指標である鮮鋭度とは、画像入出力系の解像能力、すなわち画像入出力系が上述したような画像構造をいかに正確に再現できるかを測る指標であるべきである。
【０００３】
しかし、従来手法では、画像入出力系におけるパワースペクトラムのみを考慮しており、位相情報は全く考慮されていない。例えば、従来手法で鮮鋭であると評価される場合、すなわち出力画像のパワースペクトラムが大きい場合であっても、位相がずれていれば入力画像（信号）を正しく反映しているとは言えない。画像の位相が変化してもパワースペクトラムは変化しないため、パワースペクトラムから位相変化の有無は読みとれないのである。極端な場合、同じ周波数成分を有する画像再現に有害なノイズが含まれていたとしても、画像が鮮鋭であると評価されるケースは起こり得る。
また、上述したようなＬＳＦ測定に基づく手法は、光学系のＬＳＦ測定方法からのアナロジーによる手法であり、厳密には入出力のパワーが輝度値に対して線形な光学系のような入出力系においてしか成立し得ないアルゴリズムから構成されている。従って、位相ずれがない場合であっても、デジタル画像の入出力系および中間調処理等の画像処理系は非常に入出力前後の輝度（濃度）特性が非線形な系であるため、上述したような手法をデジタル画像の入出力系に応用することは基本的に誤りであり、非常に限定的な画像特性を反映するに過ぎない。
また、特許文献１に開示された方法では、１次元方向にランダムに濃淡が変化する画像パターンを用いているが、このパターンでは、１次元的に平均化された画像の特性しか評価することができず、任意の方向の特性を考慮して画像の鮮鋭度を評価することは非常に困難である。
【特許文献１】特開２００１−７４６０２公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本発明においては上記問題を解決すべく、デジタル画像入出力系において、ＬＳＦ測定を行なわずに方向に依存しない画像構造の再現性、すなわち、入力される画像あるいは自然界の被写体を構成するすべてのオブジェクトのエッジ、テクスチャ、濃淡などの画像構造が、画像入力、画像出力あるいは画像処理後の画像においていかに正確に再現されるかを評価するための画像データを生成する画像データ生成装置を提供することを目的とする。
また、一般的に取り扱われる画像においては画像のパワースペクトルは高周波になるに従って減少する傾向を有しているが、このような周波数特性を考慮した画像構造の再現性を評価するための画像データを生成する画像データ生成装置を提供することを目的とする。
また、画像の画素値のヒストグラムに応じて中間調処理や画像入出力のパラメータを変化させて、より良好な画像再現を行なう場合があるが、このような場合に利用可能な画素値のヒストグラムの特性に対応した画像構造の再現性を評価するための画像データを生成する画像データ生成装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、画像データ生成方法であって、２次元の乱数に基づいて第１の画像データを生成する２次元乱数画像生成ステップと、前記第１の画像データに対して周波数変換を行うフーリエ変換ステップと、周波数変換された前記第１の画像データのパワースペクトラムが空間周波数に対する減少関数になるようにパワー変調を行うパワー変調ステップと、パワー変調後のパワースペクトラムに対し逆フーリエ変換を行って第２の画像データを生成する逆フーリエ変換ステップと、前記第１の画像データと前記第２の画像データの周波数空間における位相角差を算出する位相角差算出ステップと、前記位相角差に対する減少関数で周波数空間における前記第２の画像データのパワーを重み付けする重み付けステップと、周波数空間において重み付けられた前記第２の画像データを周波数帯域毎に平均値を算出する平均値算出ステップと、前記平均値を空間周波数で積分する積分ステップと、を備えることを特徴とする。
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像データ生成方法において、前記パワー変調ステップは、パワースペクトラムを空間周波数の逆数に略比例させる処理を行うことを特徴とする。
また、請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像データ生成方法において、逆フーリエ変換を行った前記画像データに含まれる各画素の画素値を変換することにより画像データのヒストグラムを変調するヒストグラム変調ステップを備えることを特徴とする。
【０００６】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか一項に記載の画像データ生成方法によって生成された複数の画像からカラー画像データを生成することを特徴とする。
また、請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の方法をコンピュータに実施させるためのプログラムであることを特徴とする。
また、請求項６に記載の発明は、請求項５に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。
また、請求項７に記載の発明は、画像データ生成装置であって、２次元の乱数に基づいて第１の画像データを生成する２次元乱数画像生成手段と、前記第１の画像データに対して周波数変換を行うフーリエ変換手段と、周波数変換された前記第１の画像データのパワースペクトラムが空間周波数に対する減少関数になるようにパワー変調を行うパワー変調手段と、パワー変調後のパワースペクトラムに対し逆フーリエ変換を行って第２の画像データを生成する逆フーリエ変換手段と、前記第１の画像データと前記第２の画像データの周波数空間における位相角差を算出する位相角差算出手段と、前記位相角差に対する減少関数で周波数空間における前記第２の画像データのパワーを重み付けする重み付け手段と、周波数空間において重み付けられた前記第２の画像データを周波数帯域毎に平均値を算出する平均値算出手段と、前記平均値を空間周波数で積分する積分手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、画像の線広がり関数（ＬＳＦ）に相当する量の測定を行なわずに方向に依存しない画像構造、自然画像の周波数特性を考慮した画像構造、画素値のヒストグラムの特性に対応した画像構造の再現性を評価するための画像データを生成することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態を詳細に説明する。
まず、本発明の画像データ生成方法により生成する画像データと自然画像との関係について説明する。
図１にいくつかの代表的な自然画像のパワースペクトラムを１次元化して示す。縦軸は画像のパワースペクトラム、横軸は画像の空間周波数を表している。図１に見てとれるように、自然画像においてパワースペクトラムは空間周波数に対する減少関数となっており、さらに詳細に解析すればパワースペクトラムが空間周波数の逆数に略比例している。自然画像におけるこのような特性は一般的な特性であると考えられている（例えば、Fitting the Mind to the World: Adaptation and Aftereffects in High Level Vision: Advances in Visual Cognition Series, Volume 2, C. Clifford and G. Rhodes (Eds.) Oxford University Press.参照）。
従って、画像に何らかの変化を及ぼす画像処理系あるいは画像入出力系の画像構造に関する再現性を評価するためには、このような自然界の統計的な性質を考慮し、自然画像の有する特徴を持った画像を用いる必要がある。
さらに、画像種に依存せずに画像構造の再現性を評価しようとすれば、可能な限りランダムな空間構造を有することが望ましい。
本発明では、以上の点を考慮し、パワーが空間周波数の逆数に略比例し、可能な限りランダムな空間構造を有する画像を生成する。
【０００９】
［実施例１］
図２は本発明第１の実施例による画像データ生成方法のフローチャートである。
まず、２次元乱数画像生成手段は２次元の乱数を発生させ、この乱数を各画素の画素値とする画像データを生成する（Ｓ１）。この処理により、ランダムな空間構造を得る。次にこの２次元の乱数に基づいて生成された画像データに対してフーリエ変換手段がフーリエ変換（ＦＦＴ演算）を行う（Ｓ２）。フーリエ変換によって周波数変換された画像データに対し、パワースペクトラム変調手段は前述したようにパワーが空間周波数に対する減少関数になるように、あるいはパワーが空間周波数の逆数に略比例するようにパワー変調を行う（Ｓ３）。逆フーリエ変換手段はその結果を逆フーリエ変換（逆ＦＦＴ）して実空間の画像データを生成する（Ｓ４）。
図３は、本実施例により生成された画像データの一例である。図４は、図３の画像のパワースペクトラムを１次元化したものであり、空間周波数特性が空間周波数の逆数に略比例していることがわかる。また、図５は横軸が階調レベル、縦軸が度数を表す図３の画像のヒストグラムであるが、一般的に人間が着目する画像構造を再現する際に利用される階調レベルをより多く含み、階調レベル中央部を中心とする略正規分布をしている。このように、本例の画像は画像の知覚される構造再現性を評価するのに適した画像となっている。
【００１０】
以上の方法によれば、パワーが空間周波数の逆数に略比例するという自然画像と同様の特徴を持ち、かつランダムな空間構造を併せ持った画像データが生成される。このような特徴を有することにより、デジタル画像入出力系において、画像の空間周波数特性を考慮し、ＬＳＦ測定を行なわずに方向に依存しない画像構造の再現性を評価するための画像データを提供することが可能となる。
なお、このような画像の条件としては、人間の視覚系の感度が見込み角１度に対して最高でも６０サイクル（６０cpd：cycle per degree）程度までしかないとされていることから、生成される画像データを構成する最高周波数成分は最高でもこの程度であれば良く、観察距離として一般的な観察距離（明視の距離）とされる３００mmを仮定した場合に、これは約１１．５cpm（cycle per mm）に相当する。
【００１１】
［実施例２］
図６は、本発明第２の実施例による画像データ生成方法のフローチャートである。実施例１と同様の処理を施すステップについては、図２と同一符号を付し、その説明を省略する。
画像の画素値の平均レベルによって画像処理方法や画像入出力時のパラメータを切り替えることにより、画像の平均レベル毎に生成あるいは出力される画像の最適化を図りたい場合がある。このような場合には図６に示すように、Ｓ１〜Ｓ４の処理を行った後、画像の画素値のダイナミックレンジ変換をダイナミックレンジ変換手段によって行う（Ｓ５）。例えば、全画素値を低画素値側にシフトさせたり、高画素値側にシフトさせたりすることにより、必要なレベルの画像データを生成すればよい。ダイナミックレンジ変換は、各画素の画素値を例えば以下のような式で変換すれば良い。
Ｖij＝（ｖij−ｖmin）×（Ｖmax−Ｖmin）／（ｖmax−ｖmin）＋Ｖmin
ただし、Ｖij：変換後の座標（ｉ，ｊ）の画素値、ｖij：変換前の座標（ｉ，ｊ）の画素の画素値、ｖmax：変換前の最大画素値、ｖmin：変換前の最小画素値、Ｖmax：変換後の最大画素値、Ｖmin：変換後の最小画素値である。
【００１２】
図７は本実施例により生成された画像データの一例であり、図８はそのヒストグラムである。図７に示す画像は図３の画像と同様の空間周波数特性を有するが、Ｓ５のダイナミックレンジ変換によってヒストグラムが変調され、そのヒストグラムの分布の中心を低い階調レベル側にシフトしている。このようにヒストグラムの中心がシフトした画像を用いることにより、任意の階調レベル近傍に対する画像構造の再現性をより精緻に評価することが可能となる。
なお、本実施例では、逆フーリエ変換（Ｓ４）後にダイナミックレンジ変換（Ｓ５）を行なっているが、Ｓ１の処理時に、生成する乱数の範囲をダイナミックレンジ変換後に対応する画素範囲の画素値に制限した上で、２次元の乱数を生成し、画像データを生成しても、同様の結果を得ることができる。
【００１３】
［実施例３］
図９は、本発明第３の実施例による画像データ生成方法のフローチャートである。実施例１と同様の処理を施すステップについては、図２と同一符号を付し、その説明を省略する。
図２、図６に示した手順で生成された画像データ（図３、図７）は、その画素値のヒストグラムがガウス分布に略比例しているが、図９に示すようにこの画像データに対してＳ１〜Ｓ４の処理を行った後に、ヒストグラム平坦化手段を用いてヒストグラム平滑化処理（Ｓ６）を実施しても良い。ヒストグラム平滑化は、画像データの各画素の画素値を例えば以下のような式で変換することにより実現できる。
Ｖ＝｛ｈ（ｖ）−ｈmin｝×（Ｌ−１）／（１−ｈmin）
ただし、Ｖ：変換後の画素値、ｈ（ｖ）：変換前の画素値ｖに対する累積度数を全画素数で割った値、ｈmin：ｈ（ｖ）の最小値、Ｌ：階調数である。
図１０は本発明により生成された画像の一例であり、図１１はそのヒストグラムである。図１０に示す画像は図３に示した画像と同様の空間周波数特性を有するが、Ｓ６の処理によりヒストグラムが変調され、そのヒストグラムが図１１に示すように全画素値の範囲内において平滑化されているのが特徴である。このような特徴を有することにより、画像処理系あるいは画像入出力系が処理する可能性のあるすべての階調レベルにおいてその画像構造に関する再現性を評価することが可能となる。
【００１４】
［実施例４］
本実施例による画像データ生成方法では、高空間周波数であるほどパワースペクトラムが減少する空間周波数特性を有するカラー画像データを生成する。
図１２は、本実施例による画像データ生成方法のフローチャートである。実施例１と同様の処理を施すステップについては、図２と同一符号を付し、その説明を省略する。
本実施例では、Ｒ版、Ｇ版、Ｂ版に対応する三個の画像データを生成するため、まず、三個のシード値（ａ）、（ｂ）、（ｃ）をシード値設定手段により設定する（Ｓ０ａ、Ｓ０ｂ、Ｓ０ｃ）。ここで、シード値（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、計算機にて疑似乱数を生成する際の種となるシード値であり、本実施例ではＲ版、Ｇ版、Ｂ版で空間パターンの異なる画像データを生成するため、各々値を異ならせてある。
次に、各シード値に基づいて、シード値毎にＳ１〜Ｓ４の処理を行い、実空間の各々相異なる三個の画像データを生成する。これらをそれぞれカラー画像データのＲ版、Ｇ版、Ｂ版とすることにより高空間周波数であるほどパワースペクトラムが減少する空間周波数特性を有するカラー画像データを生成することが可能となる。
【００１５】
図１３、図１４、図１５は本発明により生成された画像の一例である。これらの画像は各々図３に示した画像と同様の空間周波数特性を有し、ヒストグラムも図３に示した画像のヒストグラムと同様の特徴を備えるが、その空間パターンが各々異なっている。これらの画像を例えばカラー画像のＲＧＢプレーンや、ＣＩＥＬａｂなどの反対色プレーンとしてとして用いることによりカラー画像の画像構造に関する再現性を評価することが可能となる。
なお、本実施例においても、実施例２、３と同様に、各画像データに対してダイナミックレンジ変換（Ｓ５）や、ヒストグラム平滑化処理（Ｓ６）を行っても良い。また、２次元乱数を生成する際（Ｓ１）に、ダイナミックレンジ変換後に対応する画素範囲の乱数を生成しても良い。
【００１６】
［実施例５］
本実施例による画像データ生成方法では、高空間周波数であるほどパワースペクトラムが減少する空間周波数特性を有し、Ｒ版、Ｇ版、Ｂ版の空間パターンが同一であるカラー画像データを生成する。
図１６は、本発明第５の実施例によるカラー画像データ生成方法のフローチャートである。実施例１と同様の処理を施すステップについては、図１３と同一符号を付し、その説明を省略する。
まず、実施例１と同様に、Ｓ１〜Ｓ４までの処理を行い、実空間の画像データを１つ生成する。その後、生成された画像データの複製を２個作成し、複製元の画像データとあわせてそれぞれカラー画像データのＲ版、Ｇ版、Ｂ版とすることにより高空間周波数であるほどパワースペクトラムが減少する空間周波数特性を有し、各色版の空間パターンが同一であるカラー画像データを生成することが可能となる。
【００１７】
または、複製を行なうことなく、生成された画像データの先頭のアドレスを三回参照し、これらをそれぞれカラー画像データのＲ版、Ｇ版、Ｂ版とすることにより高空間周波数であるほどパワースペクトラムが減少する空間周波数特性を有し、各色版の空間パターンが同一であるカラー画像データを生成することが可能となる。
これらの画像は各々図２に示した画像と同様の空間周波数特性を有し、ヒストグラムも図２に示した画像のヒストグラムと同様の特徴を備え、各色版の空間パターンが同一である。これらの画像を例えばカラー画像のＲＧＢプレーンや、ＣＩＥＬａｂなどの反対色プレーンとしてとして用いることによりカラー画像の画像構造に関する再現性を評価することが可能となる。
【００１８】
［実施例６］
これまで説明してきた実施例１〜５の方法は、各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムによっても、実現が可能である。
この場合、必要な手順は予め実行可能なプログラムとして図１７に示すＲＯＭ１または、ハードディスクやＣＤ−ＲＯＭ等コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、ＣＰＵ２がＲＡＭ３上にワークエリアを確保してプログラムを実行することにより本発明の画像データ生成方法が実施される。また、本実施例のような画像データ生成方法によって生成された画像データを予めＲＡＭ３、ＲＯＭ１、ハードディスクやＣＤ−ＲＯＭ等コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録しておいて、必要に応じてここから読み出して使用してもよい。
【００１９】
［実施例７］
これまで説明してきた実施例１〜５に記載の方法は、これらに記載された各ステップを行う手段を備えた装置に実現させてもよい。
例えば実施例１に記載の方法は、２次元の乱数を発生させ、この乱数を各画素の画素値とする画像データを生成する２次元乱数画像生成手段と、この２次元の乱数に基づいて生成された画像データに対してフーリエ変換（ＦＦＴ演算）を行うフーリエ変換手段と、フーリエ変換によって周波数変換された画像データに対しパワー変調を行うパワースペクトラム変調手段と、その結果を逆フーリエ変換（逆ＦＦＴ）して実空間の画像データを生成する逆フーリエ変換手段とを備えた装置によっても実現が可能である。
【００２０】
［実施例８］
本発明により生成された画像データを用いて、画像構造の再現性を評価する方法について、中間調処理による画像構造の再現性の評価を例に説明する。図１８は、画像構造の再現性の評価方法を示したフローチャートである。
本発明によって生成された画像データ（以下「基画像データ」と呼ぶ）を取得し（Ｓ１１）、基画像データに対して、性能を評価したい中間調処理方法によって中間調処理を行う（Ｓ１２）。中間調処理後の画像データ（以下「処理画像データ」と呼ぶ）をフーリエ変換し（Ｓ１３）、周波数空間における位相角（θ）とパワー（ｐ）を算出する（Ｓ１４）。
同様に基画像データをフーリエ変換し（Ｓ１５）、周波数空間における位相角（θ0）を算出する（Ｓ１６）。
ここで、処理前後の画像の周波数空間内の各点における位相角差を考えてみると、処理前後の位相差が小さいほど処理画像データは基画像データをより正確に再現しており、画像構造をより正確に再現しているということができる。すなわち、処理後の画像データのパワーが大きくても位相差が大きければその信号はノイズとして画像に重畳されるため画像構造の再現性はより劣化し、位相差が小さければパワーが大きいほどより画像構造を正確にはっきりと再現する。
【００２１】
従って次の手順として、処理画像データと基画像データの周波数空間内の各点における位相角差の絶対値（｜ｄθ｜）を算出し（Ｓ１７）、処理画像データの周波数空間内の各点のパワー（ｐ）を位相角差に対する減少関数（ｇ（｜ｄθ｜））で重み付けする（Ｐ＝ｐ・ｇ（｜ｄθ｜）の演算）（Ｓ１８）。ｇ（｜ｄθ｜）の例としては、｜ｄθ｜に対して傾きが負の線形関数
ｇ（｜ｄθ｜）＝ａ・｜ｄθ｜＋ｂ  （ａ，ｂは定数：ａ＜０，ｂ＞０）
や、上に凸のガウス関数
ｇ（｜ｄθ｜）＝ｅｘｐ｛−（｜ｄθ｜）2／（２σ）｝  （σは定数：σ＞０）
等が挙げられる。
このような関数で重みづけられた処理画像データの周波数空間内の各点のパワー（Ｐ）を周波数帯域毎に平均し（Ｓ１９）、この平均値を空間周波数で積分する（Ｓ２０）。より自然画像に近い特性を有する基画像データに対してこの例のような手順を実施することにより、デジタル画像入出力系において、画像の空間周波数特性を考慮し、ＬＳＦ測定を行なわずに方向に依存しない画像構造の再現性の評価が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】代表的な自然画像のパワースペクトラムを１次元化して示す図である。
【図２】本発明第１の実施例による画像データ生成方法のフローチャートである。
【図３】本発明第１の実施例により生成された画像の一例を示す図である。
【図４】図３の画像のパワースペクトラムを１次元化して示す図である。
【図５】図３の画像のヒストグラムである。
【図６】本発明第２の実施例による画像データ生成方法のフローチャートである。
【図７】本発明により生成された画像の一例を示す図である。
【図８】図７の画像のヒストグラムである。
【図９】本発明第３の実施例による画像データ生成方法のフローチャートである。
【図１０】本発明により生成された画像の一例を示す図である。
【図１１】図１０の画像のヒストグラムである。
【図１２】本発明第４の実施例による画像データ生成方法のフローチャートである。
【図１３】本発明により生成された画像の一例を示す図である。
【図１４】本発明により生成された画像の一例を示す図である。
【図１５】本発明により生成された画像の一例を示す図である。
【図１６】本発明第５の実施例によるカラー画像データ生成方法のフローチャートである。
【図１７】本発明の画像データ生成装置の構成を示す図である。
【図１８】画像構造の再現性の評価方法を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００２３】
１…ＲＯＭ、２…ＣＰＵ、３…ＲＡＭ、４…ＢＵＳ
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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