ＭＴＳ法のカラー写真分野への適用
Application of the Mahalanobis-Taguchi-System to the Evaluation of Color Photographic Prints

原賀秀 昭＊Haraga, Hideaki

上澤邦

明＊

高Uezawa, Kuniaki

野博

明＊

Takano, Hiroaki

Mahalanobis distance is used in multi-dimensional analysis. The Mahalanobis-Taguchi-System (MTS) isa Taguchi method using Mahalanobis distance as a variable.
In our experiments, more than two hundred color photographic prints of various granularity,sharpness,color reproduction, tone, and color balance were evaluated using MTS.
It was found that MTS was an effective method of evaluating the subjective quality of color photographic prints and for weighting controlling factors, allowing the simplification of evaluation without lossof accuracy.

１

はじ め に

３

カラー写真プリント写の良し悪しは、粒状性、鮮鋭性、色再現性、階調再現性などのいわゆる画質要素をはじめ、

実験 内 容お よ び結 果

３．１ 実験の手順
実験手順を以下に示す。

カメラやプリンターの特性、写真の表面の光沢性、写真手順１．サンプルプリントを作成するの大きさや形状、さらには構図要因など数多くの因子が手順２．パネラーを選び、官能評価を実施する絡み合って判断される。そのために、写真画像の優劣を手順３．特性値項目を抽出する

決めるには多くの評価工数を要し、いわゆる「良い写真」

手順４．「良い写真」を抽出するを支配する要因の寄与解析は重要な課題と考えられる。

手順５．「良い写真」の空間（基準空間）を作成する

そこで、この因子解明にＭＴＳ法が有効に活用できるか

手順６．満足度の低い写真（信号データ）を抽出するどうかを明らかにすることを本研究の目的とした｡

手順７．信号データのマハラノビスの距離を計算する

本研究では、カラー写真分野へのＭＴＳ適用の手始め

手順８．SN比を計算し要因効果図を作成するとして既知の画質因子（粒状性・鮮鋭性・色再現性・階手順９．各特性値項目の寄与を考察し、取捨選択する調）および色バランスや濃度に項目を限定し、これらの３．２サンプルプリントの作成項目を変化させた写真プリントについて解析した。その本実験では、特性（階調・粒状性・鮮鋭性・色再現）

結果、写真プリントの良し悪しの判別と支配因子解明にの異なる市販の10種類のカラーネガフィルムを、プリンＭＴＳ法が有効であるという結果を得ることができたのト条件（濃度やカラーバランス）を変えてプリントするでこれを報告する。

ことで、市場において起こりうる様々な写真プリントの２色変動を再現した品質の異なる213枚のサンプルプリン

実験 の 目的ト（89×127mm）を作成した。

本実験は、画質、プリント濃度、階調などを変化させ３．３

官能評価

た写真プリントをＭＴＳ法を用いて解析することにより、全サンプルプリントについて「良い」、「悪い」の段階「写真プリントの良し悪し」を判別し、寄与の大きな因的な尺度での序列をつけるために官能評価を行った。官子（項目）を抽出し、評価の精度を低下させずに評価工能評価のパネラーは、評価の安定性を確保するために、数を削減する方法を見いだすことを目的とした。

写真プリント評価に精通した８名を選定した。
官能評価の具体的手順は以下の通りである。
手順１．パネラーには、全サンプルプリントに一通り目を通してもらい、評価基準をつかんでもらう。
手順２．１枚当たり３〜５秒程度のスピードで５段階で評価してもらう（５を最良、１を最悪とする）。
３.４

特性値の項目の抽出「良い写真」に寄与すると推定される撮影シーンの特＊ＣＩカンパニー ＣＭ事業部 ＣＭ開発センター

定部位（肌色など）のプリント反射濃度、及び使用した

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フィルムの基本特性値を合わせて２４項目を用いた。

以内で官能評価点の悪さ加減の異なるプリントを合計15３．５「良い写真」の抽出枚抽出した。

「良い写真」のマハラノビス空間（基準空間）を作成するために、官能評価結果に基づき満足度の高いカラープリントを抽出した。
良い写真の抽出は、213枚それぞれのカラープリントについての官能評価点（１から５点）ごとの度数を累計し、以下の条件を満たすカラープリントを「良い写真」の集団とした。
良い写真の抽出条件（下記のいずれかを満たす）

この写真の内容についてはお問い合わせ下さい

・少なくとも一人が評価点５をつけ、かつ、誰も評価点１をつけなかったプリント（なお評価点５の度数が２つ以上の場合は、その度数分を基準空間作成プリントとした）
・評価点５は無いが、評価点４の度数が２つ以上あるプ

Photo.１ 官能評価に用いた写真

リント
上記の抽出方法は、官能評価点の単純平均で行う方法と比較して、評価点５の度数をより重視していること、

Table２に、抽出した満足度の低いプリントのデータ低い評価点を含むプリントを排除し官能評価点が高い評を示す。

価点側に狭く分布するプリントのみを抽出していること

３．７ 良い写真と満足度の低い写真の判別に特徴がある。このように抽出した58枚の良い写真のデータの一部をTable１に示す。
３．６

良い写真（基準空間）の58個の個々のデータについて対象以外のデータ（残り57個）より求めた基準空間から満足度の低い写真（信号データ）の抽出およびマハラノビスの距離を算出した。さらに15個の満足度のマハラノビスの距離の計算低い写真（信号データ）についてもマハラノビスの距離満足度の低い写真（信号データ）を以下の考え方で抽を計算し、良い写真と満足度の低い写真のマハラノビス出した。の距離の分布比較をFig.１に示した。これにより、24項信号データ抽出の考え方目の因子を用いることで、今回の評価に用いた写真プリパネラー間の評価のバラツキの少ないデータを抽出すントの優劣の判別が可能であることがわかる。

るためにに、評価点の度数分布の幅が評価点で３ランクTable１ 基準空間の作成に用いた「良い写真」のデータTable２ 信号データとして用いた「満足度の低い写真」のデータ

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３．８

ＳＮ比の計算および要因効果図の作成

写真プリントの良し悪しに対して、どの特性値の寄与が高いかを明らかにするために、特性の使用の有無をＬ
32直交表に割り付けたSN比計算および要因効果図の作度、Ｄ:赤い花の濃度であるという従来の知見と概ね一致する結果が得られた。
３．９

特性項目の削減検討

次に、Fig.２で寄与が大きく、独立性の高い要因を14項目抽出（★印）して、24項目から14項目に評価項目を成を行った。
Ｌ32直交表のＡ〜Ｘ列には24種類の特性値項目を配置減らしても写真の優劣の判別が可能かを調べた。

し、直交表の中が１の場合にはその列の特性値を解析に

Fig.３、Fig.４に14の特性項目を用いた場合の、良い使用することを、２の場合にはその列の特性値を解析に写真と満足度の低い写真のマハラノビスの距離分布の比は使用しないことを意味する。

較と要因効果図を示す。

Fig.１ 24の特性値を用いた場合のマハラノビスの距離分布

Fig.３ 14の特性値を用いた場合のマハラノビスの距離分布

Ｌ32の各行(ｊ=１〜32）について、満足度の低い写真

Fig.３の結果は、24項目すべてをマハラノビス距離計（信号データ）の全て（ｋ＝１〜15）に対して、マハラ算に用いたFig.１とほぼ同様であり、またFig.２とFig.

ノビスの距離を計算し、各行毎のＳＮ比を望大特性の式４を比較すると、ＳＮ比も劣化していないことがわかる。

から求めた。

以上の結果より、特性項目を24項目から14項目に削減しても今回用いた写真プリントの優劣の判別が可能であることがわかる。

Fig.２ 24の特性値の要因効果図（Ｌ32）

Fig.２に上記から求めたＳＮ比の要因効果図を示す。

Fig.４ 14の特性値の要因効果図（Ｌ16）

Fig.２は、マハラノビスの距離の算出に各々の特性値を使用した場合と不使用の場合のＳＮ比の差異を示すも３．10

専門家の作成した基準空間の汎用性検証のであり、特性値有りの場合が無しの場合に対してSN

本研究ではカラー写真プリントの基準空間の作成のた比の値が高いほど、その特性値が基準空間から信号デーめに写真評価に精通したメンバーを用いたが、この基準タの距離のより遠くするのに有効な要因であることを意

空間がごく普通に写真を楽しむユーザーから見ても適切味する。以上の結果より、今回用いたシーンにおいて、なものでないと汎用性の高い評価尺度とは言えない。

写真の優劣に特に寄与度の大きな因子は、フィルムの基

そこで専門家が作成した基準空間に対してマハラノビ

本特性としてＡ:粒状性のグリーン成分、Ｂ:鮮鋭性のグスの距離の異なる10枚のカラー写真プリントを用いて、リーン成分、プリントの特性としてＣ:肌色のシアン濃

20歳から30歳代で年間フィルム使用本数が２〜10本程度

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の一般パネラー男女10名に順位法を使ってマハラノビスの距離との相関の程度を調べた。

５ 謝辞

Table３にパネラーごとのスピアマンの順位相関係数本研究を進めるにあたり、多くの有用な御助言、御指と危険率α＝0.05の場合の相関の優位性を、Fig.５には導をいただきました田口玄一先生に深く感謝いたします。

マハラノビス距離の順位ごとに一般パネラーの順位付け●参考文献

度数分布を示した。

１）田口玄一、品質工学、５、３ (1995)
２）鴨下隆志、田端和人、岡野春敏、矢野 宏、
品質工学、３、54 (1996)

Fig.５ 専門家と一般パネラーのプリント優劣順位の相関

Table３およびFig.５の結果から、ごく普通にカラー写真を撮影する一般ユーザーの優劣評価尺度と専門家の優劣評価尺度は類似の傾向にあることが確かめられた。
Table３ 専門家によるマハラノビスの順位と一般パネラーのプリント優劣順位の相関

４ まと め本研究を通して、同一構図の撮影であれば、14種の特性項目を用いることにより、カラー写真の優劣の判別が可能となる見通しが得られた。また、一般ユーザーの持つ写真の優劣評価尺度と専門家の優劣評価尺度は類似の傾向にあることが確認できた。
今回の研究では既知の写真特性を用いてＭＴＳ法が写真画像評価の分野で適用可能かどうかを検証することを主眼としたが、今後は撮影シーンと項目の拡張を試みて製品設計に応用していきたい。

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