画像評価方法、画像評価装置、及び印刷装置
【課題】画像情報の評価を、より適切に行うことができる画像評価方法を実現する。
【解決手段】
取得された画像情報について、複数の項目から選択された１つの項目を所定項目として個別に評価し、個別評価を求めるステップと、他の１つの項目を他の所定項目として個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、これらの個別評価と他の個別評価とに基づき、ガウス関数を用いて総合評価を求めるステップと、個別評価、他の個別評価、及び総合評価を、取得された画像情報に付加する評価付加ステップとを行う。
【解決手段】
取得された画像情報について、複数の項目から選択された１つの項目を所定項目として個別に評価し、個別評価を求めるステップと、他の１つの項目を他の所定項目として個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、これらの個別評価と他の個別評価とに基づき、ガウス関数を用いて総合評価を求めるステップと、個別評価、他の個別評価、及び総合評価を、取得された画像情報に付加する評価付加ステップとを行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルカメラ等の撮影装置によって生成された画像情報の品質を評価する画像評価方法及び画像評価装置、並びに、印刷対象となる画像情報の品質を評価する印刷装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮影装置等によって生成された画像情報を評価する方法は、種々提案されている。例えば、手ぶれを評価する方法（例えば、非特許文献１を参照。）やＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）圧縮にて生じた画像のノイズを評価する方法（例えば、非特許文献２を参照。）が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】「Identification of Blur Parameters from Motion Blurred Image」，Y.Yizhaky and N.S.Kopeika，GRAPHICAL MODELS AND IMAGE PROCESSING Vol.59, No.5, September, pp. 310-320, 1997
【非特許文献２】「A Generalized Block-Edge Impairment Metric for Video Coding」, H.R.Wu and M.Yuen, IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, VOL.4, NO.11, NOVEMBER 1997
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、前述した各方法は、評価項目を個別に評価するものであった。このため、得られた項目だけでは、適切な評価を行い難いという問題があった。
本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像情報の評価を、より適切に行うことができる画像評価方法及び画像評価装置、並びに、印刷装置を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記目的を達成するための主たる発明は、
評価対象となる画像情報を取得するステップと、
取得された前記画像情報について所定項目を個別に評価し、個別評価を求めるステップと、
取得された前記画像情報について他の所定項目を個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、
前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、総合評価を求めるステップと、
を有する画像評価方法である。
【０００６】
本発明の他の特徴は、本明細書、及び添付図面の記載により、明らかにする。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】プリンタ１、及び、このプリンタ１に接続されるＣＤ−Ｒ装置１００の外観を説明する図である。
【図２】プリンタ１の電気的構成を説明するためのブロック図である。
【図３】プリンタ１のメイン処理を説明するフローチャートである。
【図４】メイン処理におけるバックアップ処理（Ｓ３１）を説明するフローチャートである。
【図５】バックアップ処理における画像評価処理（Ｓ１２０）を説明する図である。
【図６】図６Ａは、所定数のブロックＢＫに分割された画像情報を説明するための概念図である。図６Ｂは、隣り合う画素同士の輝度差を説明するための概念図である。図６Ｃは、最もエッジが多いブロックＢＫを含む評価範囲ＥＶを示す概念図である。
【図７】図７Ａは、エッジ画像の生成に使用されるＸ方向のソーベルフィルタを説明する図である。図７Ｂは、エッジ画像の生成に使用されるＹ方向のソーベルフィルタを説明する図である。図７Ｃは、或る画素Ｐ（ｉ，ｊ）を中心とする３×３画素の範囲、及び、この範囲内の画素Ｐの輝度Ｙを説明する図である。
【図８】図８Ａは、ソーベルフィルタの適用を模式的に説明する図である。図８Ｂは、勾配の大きさａを模式的に説明する図である。
【図９】図９Ａは、シャープなエッジの画像を説明する模式図である。図９Ｂは、図９Ａのエッジに対応する輝度Ｙのグラフである。図９Ｃは、ぼやけたエッジの画像を説明する模式図である。図９Ｄは、図９Ｃのエッジに対応する輝度Ｙのグラフである。
【図１０】分類されたブロックＢＫ２を模式的に示す図である。
【図１１】オブジェクト分割処理にてブロックＢＫ２が再分類される様子を段階的に示す模式図である。
【図１２】エッジ強度の方向（θｍａｘ）と、手ぶれ方向（θｍａｘ＋π／２）の関係を説明する模式図である。
【図１３】或る方向に連続する画素Ｐと、各画素Ｐに対応する輝度Ｙから得られる関数ｆ（ｎ）を説明する図である。
【図１４】自己相関関数を説明するための模式図である。
【図１５】輝度Ｙと、輝度Ｙの強度差と、輝度Ｙの変化の滑らかさの一例を示す説明図である。
【図１６】判定因子と総合評価値の相関関係を示す図であって、重み付けの違いを示す概念図である。
【図１７】ピンぼけ評価値と手ぶれ評価値とに基づき定められた場合の総合評価値を示す概念図である。
【図１８】バックアップされる画像情報の確認処理を説明するためのフローチャートである。
【図１９】バックアップされた画像情報の表示例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
＝＝＝開示の概要＝＝＝
本明細書の記載、及び添付図面の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。
【０００９】
すなわち、評価対象となる画像情報を取得するステップと、取得された前記画像情報について所定項目を個別に評価し、個別評価を求めるステップと、取得された前記画像情報について他の所定項目を個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、総合評価を求めるステップと、を有する画像評価方法が実現できること。
このような画像評価方法によれば、求められた総合評価は、個別評価と他の個別評価とが反映されるので、より適切な評価を示すものとなる。
【００１０】
かかる画像評価方法であって、前記総合評価を求めるステップでは、それぞれに重みが付された前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、前記総合評価を求めること。
このような画像評価方法によれば、個別評価と他の個別評価のそれぞれに重みが付されるので、求められた総合評価は、より適切な評価を示すものとなる。
【００１１】
かかる画像評価方法であって、前記総合評価を求めるステップでは、画像の品質に与える影響が大きいほど大きな重みが付された前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、前記総合評価を求めること。
このような画像評価方法によれば、画像の品質の観点から重みが付されるので、求められた総合評価は、より適切な評価を示すものとなる。
【００１２】
かかる画像評価方法であって、前記総合評価を求めるステップでは、ガウス関数を用いて前記総合評価を求めること。
このような画像評価方法によれば、総合評価を求めるにあたってガウス関数が用いられるので、総合評価の精度をより高めることができる。
【００１３】
かかる画像評価方法であって、前記個別評価を求めるステップでは、ピンぼけの度合いを示す項目、手ぶれの度合いを示す項目、及び、圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目から選択された１つの項目を、前記所定項目として評価し、前記他の個別評価を求めるステップでは、前記ピンぼけの度合いを示す項目、前記手ぶれの度合いを示す項目、及び、前記圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目の内、前記所定項目として選択された項目以外の項目から選択された１つの項目を、前記他の所定項目として評価すること。
このような画像評価方法によれば、画像に影響を与えるピンぼけの度合いを示す項目、手ぶれの度合いを示す項目、及び、圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目から、所定項目及び他の所定項目が選択されるので、総合評価の精度をより高めることができる。
【００１４】
かかる画像評価方法であって、前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、取得された前記画像情報に付加する評価付加ステップを、さらに有すること。
このような画像評価方法によれば、求められた個別評価、他の個別評価、及び総合評価が、評価対象の画像情報に付加されるので、事後の処理、例えば、レタッチソフト等のコンピュータプログラムやプリンタ等の印刷装置による処理で、評価内容を反映させることができる。
【００１５】
かかる画像評価方法であって、取得された前記画像情報について、前記総合評価の対象外となる対象外項目を個別に評価し、総合評価対象外の個別評価を求めるステップを、さらに有すること。
このような画像評価方法によれば、対象外項目についても個別に評価され、総合評価対象外の個別評価が求められるので、より詳細な評価を提供することができる。
【００１６】
かかる画像評価方法であって、前記総合評価対象外の個別評価を求めるステップでは、撮影意図とは異なる領域にピントが合っている度合いを示す項目を、前記対象外項目として評価すること。
このような画像評価方法によれば、より詳細な評価を提供することができる。
【００１７】
かかる画像評価方法であって、前記総合評価対象外の個別評価を、取得された前記画像情報に付加する他の評価付加ステップを、さらに有する画像評価方法。
このような画像評価方法によれば、総合評価対象外の個別評価が、評価対象の画像情報に付加されるので、事後の処理、例えば、レタッチソフト等のコンピュータプログラムやプリンタ等の印刷装置による処理で、評価内容を反映させることができる。
【００１８】
また、評価対象となる画像情報を取得するステップと、取得された前記画像情報について、ピンぼけの度合いを示す項目、手ぶれの度合いを示す項目、及び、圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目から選択された１つの項目を、所定項目として個別に評価し、個別評価を求めるステップと、取得された前記画像情報について、前記ピンぼけの度合いを示す項目、前記手ぶれの度合いを示す項目、及び、前記圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目の内、前記所定項目として選択された項目以外の項目から選択された１つの項目を、前記他の所定項目として個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、画像の品質に与える影響が大きいほど大きな重みがそれぞれに付された、前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、ガウス関数を用いて総合評価を求めるステップと、前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、取得された前記画像情報に付加する評価付加ステップと、取得された前記画像情報について、撮影意図とは異なる領域にピントが合っている度合いを示す項目を、前記総合評価の対象外となる対象外項目として個別に評価し、総合評価対象外の個別評価を求めるステップと、前記総合評価対象外の個別評価を、取得された前記画像情報に付加する他の評価付加ステップと、を有する画像評価方法を実現することもできる。
このような画像評価方法によれば、既述のほぼ全ての効果を奏するので、本発明の目的が最も有効に達成される。
【００１９】
また、評価対象の画像情報を記憶するメモリと、前記メモリに記憶された前記評価対象の画像情報について、所定項目を個別に評価して個別評価を求め、他の所定項目を個別に評価して他の個別評価を求め、前記個別評価と前記他の個別評価とに基づいて総合評価を求める、コントローラと、を有する画像評価装置を実現することもできる。
【００２０】
また、第１の記憶媒体に記憶された印刷対象となる画像情報を、評価対象の画像情報として記憶するメモリと、前記メモリに記憶された前記評価対象の画像情報について、所定項目を個別に評価して個別評価を求め、他の所定項目を個別に評価して他の個別評価を求め、前記個別評価と前記他の個別評価とに基づいて総合評価を求め、前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、前記評価対象の画像情報に付加して、第２の記憶媒体に記憶させるための記憶用画像情報を生成する、コントローラと、を有する印刷装置を実現することもできる。
【００２１】
＝＝＝説明の対象＝＝＝
＜画像評価方法が適用される装置について＞
評価対象となる画像情報を取得し、取得した画像情報に対する評価を行って評価結果を求める画像評価方法は、種々の装置に適用することができる。例えば、この方法は、画像評価用のコンピュータプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータに、適用することができる。また、この方法は、画像情報を扱う種々の装置にも適用することができる。例えば、被写体の光学画像を画像情報に変換する撮影装置や、画像情報に基づいて媒体に画像を印刷する印刷装置にも、適用することができる。本明細書では、印刷装置の一種であるインクジェットプリンタ（以下、単にプリンタという。）を例に挙げて説明を行う。すなわち、メモリカード等（第１の記憶媒体に相当する。）に記憶された印刷対象となる画像情報を評価し、画像情報と対応する評価結果とをＣＤ−Ｒ等（recordable compact disc，第２の記憶媒体に相当する。）に記憶させることのできるプリンタについて説明する。
【００２２】
＝＝＝プリンタ＝＝＝
＜プリンタ１の構成について＞
まず、プリンタ１の構成について説明する。ここで、図１は、プリンタ１、及び、このプリンタ１に接続されるＣＤ−Ｒ装置１００の外観を説明する図である。図２は、プリンタ１の電気的構成を説明するためのブロック図である。
【００２３】
図１に示すように、プリンタ１の前面部には、操作パネル２、液晶表示部３、及び排紙部４が設けられている。操作パネル２には、各種の操作ボタン５やカードスロット６が設けられている。操作ボタン５はプリンタ１に対する指令を行う際に操作される。また、カードスロット６はメモリカード１１０（カード型のフラッシュメモリ，図２を参照。）が装着される部分である。このメモリカード１１０には、例えば、デジタルカメラ１２０で撮影された画像の画像情報が記憶される。なお、このメモリカード１１０には、いくつもの種類があるので、各メモリカード１１０が装着できるように、カードスロット６も複数用意されている。液晶表示部３は、各種の情報を表示する部分である。この液晶表示部３は、メニューを表示させたり、印刷対象となる画像を表示させたりする部分である。本実施形態では、この液晶表示部３を操作ボタン５の上方に配置している。排紙部４には、開閉可能な排紙トレーが設けられている。排紙トレーは、上部を前方に倒すことができるように取り付けられている。そして、この排紙トレーは、印刷時において、印刷済みの用紙（媒体の一種に相当する。）が載せられる台として機能する。一方、プリンタ１の背面部には、給紙部７と各種のコネクタ（図示せず。）とが設けられている。給紙部７は、印刷に用紙を重ねて保持可能な部分である。また、コネクタは、ＣＤ−Ｒ装置１００やデジタルカメラ１２０等の外部装置と接続するための部分である。
【００２４】
図１の例において、ＣＤ−Ｒ装置１００はケーブル１０２を介してプリンタ１に接続されている。なお、プリンタ１への接続は、ケーブル１０２に限らず無線であってもよい。このＣＤ−Ｒ装置１００は、メモリカード１１０に記憶された画像情報を、ＣＤ−Ｒ１０４にバックアップする際に用いられる。また、このＣＤ−Ｒ装置１００をプリンタ１に接続することにより、ＣＤ（compact disc，図示せず。）やＣＤ−Ｒ１０４に記憶された画像情報を印刷することもできる。
【００２５】
次に、プリンタ１の電気的構成について説明する。図２に示すように、プリンタ１は、ヘッドユニット２０、用紙搬送機構３０、キャリッジ移動機構４０、検出器群５０、プリンタ側コントローラ６０、液晶表示部３、操作ボタン５、及びカードスロット６を有する。また、これらの他に、プリンタ１は、ホストコンピュータ１３０と接続するための第１のインタフェース（Ｉ／Ｆ）１２と、デジタルカメラ１２０やＣＤ−Ｒ装置１００と接続するための第２のインタフェース１４とを有している。
【００２６】
ヘッドユニット２０は、インクを用紙に向けて吐出させるためのものであり、インクを吐出するヘッド２２と、ヘッド２２を制御するヘッド制御部２４とを有する。このヘッドユニット２０は、キャリッジ（図示せず）に取り付けられており、キャリッジ移動機構４０によって、キャリッジ移動方向（用紙の搬送方向と直行する方向，所定方向に相当する。）に移動される。用紙搬送機構３０は、媒体を搬送させる媒体搬送部に相当する。この用紙搬送機構３０は、媒体としての用紙を、印刷可能な位置に送り込んだり、この用紙を搬送方向に所定の搬送量で搬送させたりするものである。そして、この用紙搬送機構３０は、例えば、給紙ローラ、搬送ローラ及び搬送モータ等（いずれも図示せず。）によって構成されている。キャリッジ移動機構４０は、ヘッドユニット２０が取り付けられたキャリッジを、キャリッジ移動方向に移動させるものである。このキャリッジ移動機構４０は、例えば、キャリッジモータ、タイミングベルト、及びプーリー等（いずれも図示せず。）によって構成されている。検出器群５０は、プリンタ１の状態を検出するためのものであり、例えば、キャリッジの位置を検出するためのリニア式エンコーダ、搬送ローラ等の回転量を検出するためのロータリー式エンコーダ、及び用紙の有無を検出するための紙検出器（いずれも図示せず。）が含まれる。
【００２７】
プリンタ側コントローラ６０は、プリンタ１の制御を行うものである。このプリンタ側コントローラ６０は、ＣＰＵ６２と、メモリ６４と、駆動信号生成回路６６と、制御ユニット６８とを有する。ＣＰＵ６２は、プリンタ１の全体的な制御を行うための演算処理装置である。そして、このＣＰＵ６２は、メモリカード１１０等に記憶された画像情報をＣＤ−Ｒ１０４に記憶させる際において、対象となる画像情報について評価を行い、得られた評価を画像情報に付加して記憶用画像情報を生成するためのコントローラに相当する。なお、画像情報の評価や記憶については、後で詳しく説明する。メモリ６４は、ＣＰＵ６２のプログラムを格納する領域や作業領域等を確保するためのものであり、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ等の記憶素子によって構成される。そして、画像情報の評価時において、メモリ６４には評価対象の画像情報が格納される。駆動信号生成回路６６は、共通に使用される駆動信号を生成するものである。この駆動信号生成回路６６で生成された駆動信号は、ヘッド２２が有するピエゾ素子（図示せず。）に印加される。そして、ヘッド制御部２４は、ＣＰＵ６２から送られてくるヘッド制御信号に基づき、駆動信号のピエゾ素子への印加を制御する。制御ユニット６８は、制御対象となる各部とＣＰＵ６２との間に配置され、ＣＰＵ６２からのコマンドに基づいてモータ用の駆動信号を生成したり、各部から送られてくる信号を、ＣＰＵ６２が解釈できる形態にして出力したりする。
【００２８】
＜プリンタ１の動作について＞
次に、このプリンタ１の動作について説明する。このプリンタ１は、画像情報のバックアップ機能に特徴を有している。このため、以下の説明は、画像情報のバックアップに関する部分について詳細に行うこととし、他の部分については簡単に行う。ここで、図３は、プリンタ１のメイン処理を説明するフローチャートである。なお、これらの処理は、メモリ６４に格納されたプログラムに基づき、ＣＰＵ６２によって行われる。このため、ＣＰＵ６２を動作させるコンピュータプログラムは、これらの処理を実現させるためのコードを有する。
【００２９】
まず、メイン処理について説明する。このメイン処理では、最初に、メニュー操作の有無が判断される（Ｓ１０）。この処理では、例えば、操作ボタン５に対する操作の有無に関する判断が行われる。そして、操作ボタン５に対する操作がない場合には、ホストコンピュータ１３０からの印刷データについて、受信の有無が判断される（Ｓ１１）。ここで、印刷データを受信した場合には、受信した印刷データに基づく印刷が実行される（Ｓ１２）。すなわち、ヘッド２２から吐出させたインクを、用紙に着弾させて画像を形成する。また、印刷データを受信しなかった場合、及び、印刷データに基づく印刷が終了した場合には、ステップＳ１０に戻って、メニュー操作の有無が判断される。
【００３０】
また、ステップＳ１０にてメニュー操作があったと判断された場合には、その操作の内容に応じた処理が行われる。この場合、まず、操作の内容が、外部デバイスに格納された画像情報の印刷を指示するものか否かが判断される（Ｓ２０）。ここで、外部デバイスとは、プリンタ１とは別個の記憶媒体であって、印刷対象となる画像情報が記憶されたものを意味する。例えば、デジタルカメラ１２０やカードスロット６に装着されたメモリカード１１０が該当する。また、ＣＤ−Ｒ装置１００に装着されたＣＤやＣＤ−Ｒ１０４も該当する。なお、デジタルカメラ１２０で撮影された画像情報は、縦横８ピクセルを１つのブロックとして圧縮するＪＰＥＧ形式のものが一般的である。そして、操作の内容が、外部デバイスに格納された画像情報の印刷を指示する場合には、この画像情報に基づく印刷が実行される（Ｓ２１）。
【００３１】
また、操作の内容が、外部デバイスに格納された画像情報の印刷ではなかった場合には、画像情報のバックアップを指示するものか否かが判断される（Ｓ３０）。そして、操作の内容が、画像情報のバックアップを指示する場合には、メモリカード１１０（第１の記憶媒体に相当する。）に記憶された画像情報を、ＣＤ−Ｒ１０４（第２の記憶媒体に相当する。）に記憶させるための処理が行われる（Ｓ３１）。なお、本実施形態では、このバックアップ処理において、画像情報の評価も行われる。そして、バックアップ処理、及び、画像情報の評価処理については、後で詳しく説明する。また、操作の内容が、その他の処理を指示する場合には、その指示内容に応じた処理が行われる（Ｓ４０）。
【００３２】
＝＝＝画像情報の評価・バックアップ＝＝＝
＜バックアップ処理の概略について＞
次に、画像情報の評価処理、及び、バックアップ処理について説明する。ここで、図４は、メイン処理におけるバックアップ処理（Ｓ３１）を説明するフローチャートであって、処理の概略を説明するものである。
【００３３】
この処理では、まず、評価画像情報の取得が行われる（Ｓ１１０）。ここで、評価画像情報とは、評価の対象となる画像情報のことである。この処理では、バックアップ対象となる画像情報の中から評価画像情報が１つ定められ、この評価画像情報がメモリ６４に記憶される。従って、バックアップ対象となる画像情報が複数ある場合には、その中の１つが評価画像情報として取得される。また、バックアップ対象となる画像情報が１つである場合には、その画像情報が評価画像情報として取得される。評価画像情報が取得されたならば、画像評価処理が行われる（Ｓ１２０）。この画像評価処理では、評価画像情報に関し、定められた複数の項目のそれぞれについて評価が行われる。そして、複数の評価結果から総合評価が求められる。なお、この画像評価処理については、後で説明する。
【００３４】
評価画像情報に関する評価を行ったならば、全ての画像情報について評価が行われたか否かが判断される（Ｓ１３０）。ここで、未評価の画像情報がある場合には、ステップＳ１１０に戻って前述した処理が行われる。一方、全ての画像情報について評価が行われた場合には、バックアップされる画像情報を確認する処理が行われる（Ｓ１４０）。この処理では、画像評価処理（Ｓ１２０）での評価結果に基づき、基準を満たさない画像情報に関してバックアップの対象とするか否かを、操作者に確認することが行われる。そして、この確認処理を経ることで、バックアップされる画像情報が確定される。なお、この確認処理についても後で説明する。そして、バックアップされる画像情報が確定されたならば、確定された画像情報をＣＤ−Ｒ１０４に書き込む（Ｓ１５０）。この書き込み処理では、ステップＳ１２０で求められた評価結果（評価の内容）を、評価対象の画像情報と共に記憶させる。例えば、Ｅｘｉｆ（exchangeable image file format）における付属情報として、評価結果が記憶される。
【００３５】
＝＝＝画像評価処理について＝＝＝
次に、取得された評価画像に対する画像評価処理（Ｓ１２０）について詳細に説明する。ここで、図５は、画像評価処理を説明するためのフローチャートである。
【００３６】
本実施形態のプリンタ１は、この画像評価処理に特徴を有している。すなわち、評価画像情報について、まず、所定項目を個別に評価して個別評価を求めている。次に、他の所定項目を個別に評価して他の個別評価を求めている。さらに、求められた個別評価と、他の個別評価に基づいて総合評価を求めている。要するに、複数の評価項目を個別に評価し、各個別評価結果から総合評価を求めている点に特徴を有している。具体的には、この画像評価処理において、評価範囲の設定（Ｓ２１０）、ピンぼけ評価（Ｓ２２０）、ミスフォーカス評価（Ｓ２３０）、手ぶれ評価（Ｓ２４０）、ブロックノイズ評価（Ｓ２５０）、総合評価（Ｓ２６０）、及び評価結果の記憶（Ｓ２７０）の処理が行われる。そして、ピンぼけ評価（Ｓ２２０）、手ぶれ評価（Ｓ２４０）、及び、ブロックノイズ評価（Ｓ２５０）の内の１つの処理が、前述した個別評価に相当し、残りの２つの処理が、他の個別評価に相当する。なお、ミスフォーカス評価（Ｓ２３０）は、総合評価対象外の個別評価に相当する（後述する。）。
【００３７】
以下、各処理について説明する。なお、以下の説明では、画像中の水平方向をＸ方向とし、垂直方向をＹ方向とする。また、画素Ｐ（図６Ｂ等を参照。）は、水平方向の位置を符号ｉで，垂直方向の位置を符号ｊで説明することが慣用的に行われている。このため、画素Ｐについては、これらの符号ｉ，ｊを用いて説明することにする。
【００３８】
＜評価範囲の設定（Ｓ２１０）について＞
まず、評価範囲の設定処理について説明する。ここで、図６Ａは、所定数のブロックＢＫに分割された画像情報を説明するための概念図である。図６Ｂは、隣り合う画素同士の輝度差を説明するための概念図である。図６Ｃは、最もエッジが多いブロックＢＫを含む評価範囲ＥＶを示す概念図である。なお、評価範囲ＥＶとは、ピンぼけ評価（Ｓ２２０）及び手ぶれ評価（Ｓ２４０）が行われる範囲である。本実施形態では、画像情報に対応する全体範囲の一部分が、評価範囲ＥＶとして定められる。すなわち、最もエッジが多いブロックＢＫに基づき、評価範囲ＥＶが定められる。
【００３９】
評価範囲ＥＶを設定するにあたり、ＣＰＵ６２は、評価画像情報から輝度画像情報を生成する。ここで、輝度画像は、色の情報を含まない輝度Ｙ（明るさを示す情報）で構成された画像であり、輝度画像情報は、この輝度画像の基となる情報である。本実施形態において、ＣＰＵ６２は、ＲＧＢの階調値で示される評価画像情報を、ＹＩＱの色空間で表現される画像情報に変換する。これにより、輝度Ｙを示すＹチャネルの情報が取得される。そして、得られたＹチャネルの情報が輝度画像情報となり、輝度画像情報に基づいて表示等される画像が輝度画像となる。
【００４０】
次に、ＣＰＵ６２は、輝度画像情報の全体を複数の矩形状ブロックＢＫに分割する。本実施形態では、図６Ａに示すように、縦方向に１６等分、横方向に１６等分された２５６個のブロックＢＫに分割する。なお、図示の都合上、図６Ａには、全体範囲の一部分について、ブロックＢＫを示している。ブロックＢＫに分割したならば、ＣＰＵ６２は、輝度画像における水平方向に隣り合う画素同士について輝度差を算出する。そして、輝度差の絶対値をブロックＢＫ毎に合計する。
【００４１】
仮に、１つのブロックＢＫが、図６Ｂに示すように、左上端の画素Ｐ（ｉ，ｊ）から右下端の画素Ｐ（ｉ＋３，ｊ＋２）の１２画素で構成されているとする。この場合、ＣＰＵ６２は、画素Ｐ（ｉ＋１，ｊ）の輝度Ｙ（ｉ＋１，ｊ）から画素Ｐ（ｉ，ｊ）の輝度Ｙ（ｉ，ｊ）を減算することで、これらの画素同士の輝度差を得る。同様に、ＣＰＵ６２は、画素Ｐ（ｉ＋２，ｊ）の輝度Ｙ（ｉ＋２，ｊ）から画素Ｐ（ｉ＋１，ｊ）の輝度（ｉ＋１，ｊ）を減算することで、これらの画素同士の輝度差を得る。このような演算を、画素Ｐ（ｉ＋３，ｊ＋２）と画素Ｐ（ｉ＋２，ｊ＋２）の組まで順に行う。そして、輝度差の絶対値を合計することで、そのブロックＢＫにおける水平方向の輝度差の合計を得る。
【００４２】
水平方向の輝度差についてブロックＢＫ毎の合計を算出したならば、ＣＰＵ６２は、輝度画像における垂直方向について同様の処理を行う。すなわち、垂直方向に隣り合う画素同士について輝度差を算出し、輝度差の絶対値をブロックＢＫ毎に合計する。図６Ｂの例で説明すると、画素Ｐ（ｉ，ｊ＋１）と画素Ｐ（ｉ，ｊ）の組から画素Ｐ（ｉ＋３，ｊ＋２）と画素Ｐ（ｉ＋３，ｊ＋１）の組まで、順次画素同士の輝度差を算出し、輝度差の絶対値を合計する。
【００４３】
そして、全てのブロックＢＫについて水平方向と垂直方向の輝度差（絶対値）の合計が得られたならば、ブロックＢＫ毎に、水平方向の輝度差の合計と垂直方向の輝度差の合計とを加算し、そのブロックＢＫにおける輝度差の総合計を得る。そして、得られた輝度差の総合計を各ブロックＢＫで比較し、総合計の最も大きいブロックＢＫを特定する。ここで、水平方向と垂直方向における輝度差の合計は絶対値であるため、輝度差の総合計が最も大きいブロックＢＫとは、水平方向に隣り合う画素同士と垂直方向に隣り合う画素同士とを総合的に判断して輝度差が最も大きいブロックＢＫに相当する。すなわち、エッジの数が最も多いブロックＢＫと考えられる。例えば、図６Ａの画像情報では、人物の顔の部分が最も輝度差が多くなると考えられる。このため、人物の顔の部分に対応するブロックＢＫが、輝度差の総合計の最も大きいブロックＢＫ（ｍａｘ）と特定される。
【００４４】
輝度差の総合計が最も大きいブロックＢＫ（ｍａｘ）が特定されたならば、ＣＰＵ６２は、評価範囲ＥＶを設定する。この評価範囲ＥＶは、輝度差の総合計の最も大きいブロックＢＫ（ｍａｘ）が中央部分に配置される位置に定められ、且つ、画像情報に対応するサイズを所定比率で縮小したサイズに定められる。例えば、図６Ｃに示すように、０．２５の比率（画像情報に対応するサイズを、１６等分したサイズ）に定められる。
【００４５】
＜ピンぼけ評価（Ｓ２２０）について＞
次に、ピンぼけ評価について説明する。ここで、図７Ａは、エッジ画像の生成に使用されるＸ方向のソーベルフィルタを説明する図である。図７Ｂは、エッジ画像の生成に使用されるＹ方向のソーベルフィルタを説明する図である。図７Ｃは、或る画素Ｐ（ｉ，ｊ）を中心とする３×３画素の範囲、及び、この範囲内の画素Ｐの輝度Ｙを説明する模式図である。図８Ａは、ソーベルフィルタの適用を模式的に説明する図である。図８Ｂは、勾配の大きさａ（後述する。）を模式的に説明する図である。図９Ａは、シャープなエッジの画像を説明する模式図である。図９Ｂは、図９Ａのエッジに対応する輝度Ｙのグラフである。図９Ｃは、ぼやけたエッジの画像を説明する模式図である。図９Ｄは、図９Ｃのエッジに対応する輝度Ｙのグラフである。
【００４６】
ピンぼけ評価値は、ピンぼけの度合いを示している。そして、ピンぼけ評価は、エッジの幅（以下、エッジ幅ＷＥともいう。）に基づいて行われる。すなわち、エッジの可能性の高い画素Ｐについてエッジ幅ＷＥを取得した後、取得されたエッジ幅ＷＥの平均値（平均エッジ幅ＷＥａｖ）を求める。そして、求められた平均エッジ幅ＷＥａｖを正規化してピンぼけ評価値とする。ここで、ピンぼけ評価値は、個別評価値の一種であり、総合評価値を求める際に用いられる。従って、項目としてのピンぼけ評価は、総合評価の対象となる個別評価に相当する。本実施形態において、ピンぼけ評価値は０〜１０の整数によって構成される。例えば、ピントがシャープである程「０」に近い値となり、ピンぼけの度合いが大きい程「１０」に近い値となる。
【００４７】
このピンぼけ評価は、前述した評価範囲ＥＶの画像情報に対して行われる。このため、ＣＰＵ６２は、まず評価画像情報（ＲＧＢの階調値）をＹＩＱの画像情報に変換する。そして、ＣＰＵ６２は、輝度Ｙを示すＹチャネルの情報に対して評価範囲ＥＶを定め、この評価範囲ＥＶの輝度画像情報を生成する。評価範囲ＥＶの輝度画像情報が得られたならば、この輝度画像情報に対して水平方向（Ｘ方向）のソーベルフィルタ（図７Ａ）、及び、垂直方向（Ｙ方向）のソーベルフィルタ（図７Ｂ）を適用する。ソーベルフィルタは３×３の９要素からなる行列である。このようなソーベルフィルタを適用することにより、エッジ勾配ｄｘ，ｄｙ（水平方向のエッジ勾配ｄｘ，垂直方向のエッジ勾配ｄｙ）が得られる。言い換えると、水平方向について輝度Ｙの変化の大きい画素Ｐを示す画像と、垂直方向について輝度Ｙの変化の大きい画素Ｐを示す画像とが得られる。要するに、水平方向のエッジ勾配画像と、垂直方向のエッジ勾配画像とが得られる。
【００４８】
ここで、ソーベルフィルタの適用について簡単に説明する。例えば、図７Ｃに示す画素Ｐ（ｉ，ｊ）にソーベルフィルタを適用するということは、その画素Ｐの近傍に存在する３×３画素Ｐの輝度Ｙ（ｉ−１，ｊ−１）〜（ｉ＋１，ｊ＋１）に対して、ソーベルフィルタの対応する要素との積を算出し、得られた９個の積について和を求めるということである。画素Ｐ（ｉ，ｊ）に対してＸ方向のソーベルフィルタを適用した場合、適用結果としてのエッジ勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）は、次の式（１）によって表すことができる。
【数１】
【００４９】
Ｘ方向のソーベルフィルタ、及び、Ｙ方向のソーベルフィルタを適用した結果、図８Ａに斜線で示すように、或る画素Ｐ（ｉ，ｊ）と、この画素Ｐ（ｉ，ｊ）を囲む８個の画素Ｐとから、この画素Ｐ（ｉ，ｊ）についての水平方向のエッジ勾配ｄｘと垂直方向のエッジ勾配ｄｙとが求められる。エッジ勾配ｄｘ，ｄｙが得られたならば、ＣＰＵ６２は、勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）とエッジ方向θ（ｉ，ｊ）を、評価範囲ＥＶ内の各画素Ｐについて求める。ここで、勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）は、エッジであることを示す度合いに相当する。この勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）は、図８Ｂに示すベクトルの大きさとして表され、例えば次の式（２）に基づいて算出される。また、エッジ方向θ（ｉ，ｊ）は、水平方向のエッジ勾配ｄｘと垂直方向のエッジ勾配ｄｙの比によって定められる方向である。すなわち、図８Ｂに示すように、エッジ方向θ（ｉ，ｊ）は、エッジ勾配ｄｘのベクトルとエッジ勾配ｄｙのベクトルの和の方向であり、隣接する複数のエッジで構成される線に対して略直交する方向となる。
【数２】
【００５０】
勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）とエッジ方向θ（ｉ，ｊ）を求めたならば、ＣＰＵ６２は、エッジ方向θに基づき、各画素Ｐを水平方向のエッジと垂直方向のエッジに分類する。そして、分類された方向におけるエッジ幅ＷＥを算出する。本実施形態では、エッジ方向θが水平方向に近ければ、その画素Ｐのエッジは水平方向に分類し、エッジ方向θが垂直方向に近ければ、その画素Ｐのエッジは垂直方向に分類するようにしている。具体的には、エッジ方向θが４５°未満のときには水平方向に分類し、エッジ方向θが４５°〜９０°のときには垂直方向に分類するようにしている。そして、ＣＰＵ６２は、分類された方向について、エッジ幅ＷＥ（ｉ，ｊ）を求める。ここで、エッジ幅ＷＥ（ｉ，ｊ）は、対象となる画素Ｐ（ｉ，ｊ）を含む範囲に定められ、この範囲において輝度Ｙが極大値となる最初の画素Ｐから輝度Ｙが極小値となる最初の画素Ｐまでの距離（すなわち画素数）である。例えば、図９Ａの画像はエッジがシャープであるため、エッジ幅ＷＥ１は十分に小さい値として求められる。一方、図９Ｃの画像はエッジがぼやけているため、エッジ幅ＷＥ２は、エッジ幅ＷＥ１よりも大きな値として求められる。
【００５１】
このようにして、評価範囲ＥＶの各画素Ｐについてエッジ幅ＷＥを求めたならば、ＣＰＵ６２は、求めたエッジ幅ＷＥを合計して総エッジ幅ＷＥａ（＝ΣＷＥ）を算出する。そして、この総エッジ幅ＷＥａを総エッジ数Ｎｅで除算することにより、エッジ１つあたりの平均エッジ幅ＷＥａｖ（＝ＷＥａ／Ｎｅ）を求める。そして、求められた平均エッジ幅ＷＥａｖに基づき、「０」〜「１０」のピンぼけ評価値を取得する。例えば、平均エッジ幅ＷＥａｖに関して想定し得る最大値と最小値とを定め、最小値から最大値までの範囲を等分することで、平均エッジ幅ＷＥａｖとピンぼけ評価値の相関テーブルを作成する。この相関テーブルを例えばメモリ６４に記憶しておき、得られた平均エッジ幅ＷＥａｖを相関テーブルにあてはめることで、ピンぼけ評価値を取得する。
【００５２】
＜ミスフォーカス評価（Ｓ２３０）について＞
次に、ミスフォーカス評価について説明する。ここで、図１０は、分類されたブロックＢＫ２を模式的に示す図である。また、図１１は、オブジェクト分割処理にてブロックＢＫ２が再分類される様子を段階的に示す模式図である。
【００５３】
このミスフォーカス評価では、総合ミスフォーカス評価値ＭＳが求められる。この総合ミスフォーカス評価値ＭＳは、評価画像がミスフォーカスである度合いを示すものである。ここで、ミスフォーカスとは、撮影意図とは異なる領域にピントが合っている状態を示す。従って、総合ミスフォーカス評価値ＭＳは、撮影意図とは異なる領域にピントが合っている度合いを示すものである。なお、この総合ミスフォーカス評価値ＭＳは、総合評価（Ｓ２６０）において用いられない。これは、ミスフォーカスであるか否かは、撮影者の主観によるところが大きいからである。このため、評価項目としてのミスフォーカスは、総合評価の対象外となる対象外項目に相当する。
【００５４】
ミスフォーカス評価は、評価画像情報の全体に対して行われる。このため、ＣＰＵ６２は、評価画像情報を変換して得られたＹＩＱの画像情報から輝度画像情報を得る。輝度画像情報が得られたならば、ＣＰＵ６２は、この輝度画像情報に対して水平方向のソーベルフィルタ（図７Ａ）、及び、垂直方向のソーベルフィルタ（図７Ｂ）を適用し、水平方向のエッジ勾配画像と垂直方向のエッジ勾配画像とを得る。これらのエッジ勾配画像が得られたならば、エッジ勾配ｄｘ，ｄｙに基づき、エッジ勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）とエッジ方向θ（ｉ，ｊ）を求める。次に、ＣＰＵ６２は、求めたエッジ方向θに基づき、各画素Ｐを水平方向のエッジと垂直方向のエッジに分類する。そして、分類された方向におけるエッジ幅ＷＥを算出する。なお、これらの処理は、前述した処理と同様であるので、説明は省略する。
【００５５】
次に、エッジ勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）やエッジ幅ＷＥ（ｉ，ｊ）に基づき、各画素Ｐにおけるミスフォーカスの度合い示す画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）を求める。この画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）は、次式（３）で示されるように、エッジ幅ＷＥ（ｉ，ｊ）とエッジ勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）の比によって定められる。このため、画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）は、エッジ勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）が大きいほど小さな値となり、エッジ幅ＷＥ（ｉ，ｊ）が小さいほど小さな値となる。このことから、はっきりとしたエッジである程、画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）は小さな値を示すことが判る。
【数３】
【００５６】
なお、本実施形態において、エッジ勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）の値がほぼ「０」の場合、画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）には、評価不能を示す値（例えば、アスタリスク）を設定するようにした。評価不能となる場合としては、例えば、輝度Ｙの変化が少ない部分が想定される。具体的には、空や海等の画素Ｐが該当する。
【００５７】
各画素Ｐについて画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）を演算したならば、ＣＰＵ６２は、輝度画像情報をｍ個×ｎ個のブロックＢＫ２に分割する。ここで、ｍ個及びｎ個は、任意の整数である。そして、この処理におけるブロックＢＫ２は、評価範囲ＥＶの設定処理（Ｓ２１０）におけるブロックＢＫと揃えてもよく、別個に定めてもよい。ブロックＢＫ２に分割したならば、ＣＰＵ６２は、ブロック単位のミスフォーカス評価値（便宜上、ブロックミスフォーカス評価値Ｍ２ともいう。）を取得する。このブロックミスフォーカス評価値Ｍ２（ｍ，ｎ）は、ブロックＢＫ２内の各画素Ｐにおける画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）の中から最大値を抽出することで取得される。
【００５８】
次に、ＣＰＵ６２は、各ブロックＢＫ２を、ピントが外れているミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）、或いは、ピントが合っているインフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）に分類する。この分類は、ブロックミスフォーカス評価値Ｍ２（ｍ，ｎ）を、ブロック分類用の閾値と比較することによってなされる。具体的に説明すると、ＣＰＵ６２は、ブロックミスフォーカス評価値Ｍ２（ｍ，ｎ）とブロック分類用の閾値とをメモリ６４から読み出し、ブロックミスフォーカス評価値Ｍ２（ｍ，ｎ）がブロック分類用の閾値よりも大きい場合には、そのブロックＢＫ２をミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）に分類する。一方、ブロック分類用の閾値よりも小さい場合には、そのブロックＢＫ２をインフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）に分類する。この分類により、ブロック分類（ｍ，ｎ）が得られる。例えば、図１０に示すように、得られたブロック分類（ｍ，ｎ）は、ミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）と、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）と、評価不能ブロックＢＫ２（Ｏ）とを有する。なお、評価不能ブロックＢＫ２（Ｏ）は、そのブロックＢＫ２に属する全ての画素Ｐについて、画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）が評価不能を示したブロックＢＫ２を意味する。
【００５９】
次に、ＣＰＵ６２は、オブジェクト分割処理を実行する。このオブジェクト分割処理は、散在するインフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）やミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）を周辺のブロックに埋没させ、同種のブロックを連続して配置するための処理である。本実施形態において、このオブジェクト分割処理は、ベイズの定理に基づいて行われる。簡単に説明すると、ＣＰＵ６２は、近接するブロックＢＫ２の分類を考慮して、各ブロックＢＫ２がミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）である場合の事後確率と、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）である場合の事後確率とを演算する。次に、ＣＰＵ６２は、演算した事後確率が高い方の分類で、ブロック分類を更新する。そして、図１１に示すように、事後確率の演算処理とブロック分類の更新処理とを繰り返し行うことで、全てのブロックＢＫ２を、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）か、ミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）の何れかに分類するようにしている。
【００６０】
オブジェクト分割処理を実行したならば、ＣＰＵ６２は、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）とミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）とに基づいて、評価画像情報についてのミスフォーカス評価値（便宜上、総合ミスフォーカス評価値ＭＳともいう。）を求める。この総合ミスフォーカス評価値ＭＳは、例えば０〜１０の整数によって構成される。例えば、評価画像について、ミスフォーカスの可能性が低い程「０」に近い値とされ、ミスフォーカスの可能性が高い程「１０」に近い値とされる。そして、この総合ミスフォーカス評価値ＭＳは、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）及びミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）の数、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）とミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）の比率、及び、ミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）の評価画像情報における位置などに基づき判断される。この判断基準は、種々選択することができる。例えば、ミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）について、評価画像情報に対する割合が大きい程、総合ミスフォーカス評価値ＭＳを高くしている。また、評価画像情報における上下左右の四辺に対し、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）が接している辺の数が少ない程、総合ミスフォーカス評価値ＭＳを高くしている。なお、この判断は一例であり、その他の判断基準であっても採用することができる。
【００６１】
＜手ぶれ評価（Ｓ２４０）について＞
次に、手ぶれ評価について説明する。ここで、図１２は、エッジ強度の方向（θｍａｘ）と、手ぶれ方向（θｍａｘ＋π／２）の関係を説明する模式図である。図１３は、或る方向に連続する画素Ｐと、各画素Ｐに対応する輝度Ｙから得られる関数ｆ（ｎ）を説明する図である。図１４は、自己相関関数を説明するための模式図である。
【００６２】
この手ぶれ評価では、手ぶれ評価値が求められる。この手ぶれ評価値は、評価画像における手ぶれの度合いを示すものであり、総合評価を求める際に用いられる。このため、評価項目としての手ぶれ評価は、総合評価の対象となる個別項目に相当する。
【００６３】
まず、手ぶれ評価の概略について説明する。手ぶれは、露光時におけるカメラの動きによって生じ、カメラの動く方向に被写体が流される現象をいう。このため、本実施形態の手ぶれの評価では、被写体が流された度合いを示すようにしている。まず、手ぶれ方向（θｍａｘ＋π／２）を求め、求めた手ぶれ方向に沿って、画素Ｐと輝度Ｙの関数ｆ（ｎ）を求める。そして、求めた関数ｆ（ｎ）について、次の式（４）に示される自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）を求め、この自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）が最も低い値となる変位τを手ぶれ量としている。
【数４】
【００６４】
すなわち、手ぶれが生じた場合には、被写体における或る点は、手ぶれ量に相当する範囲に亘って線として撮される。そして、この線は、被写体における同じ点であるため、色に関して高い相関性がある。このため、手ぶれ方向について画素Ｐと輝度Ｙの関数ｆ（ｎ）を求め、求めた関数ｆ（ｎ）について手ぶれ方向に画素Ｐをずらしながら自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）を算出することで、手ぶれ量を取得することができる。要するに、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）が最も低くなる変位τが、手ぶれ量であると考えられる。そして、ＣＰＵ６２は、取得した手ぶれ量から手ぶれ評価値を求める。この手ぶれ評価値は、手ぶれ量を正規化したものである。すなわち、手ぶれ量を正規化して手ぶれ評価値を得る。ここで、手ぶれ評価値も、ピンぼけ評価値と同様に、０〜１０の整数によって構成される。例えば、手ぶれ量が小さい程「０」に近い値となり、手ぶれ量が大きい程「１０」に近い値となる。
【００６５】
以下、手ぶれ評価について具体的に説明する。この手ぶれ評価も、前述した評価範囲ＥＶにおける輝度Ｙに基づいて行われる。このため、ＣＰＵ６２は、評価画像情報に基づくＹＩＱの画像情報から評価範囲ＥＶの輝度画像情報を得る。次に、ＣＰＵ６２は、輝度画像情報に対して水平方向のソーベルフィルタ（図７Ａ）、及び、垂直方向のソーベルフィルタ（図７Ｂ）を適用し、水平方向のエッジ勾配画像ｄｘと垂直方向のエッジ勾配画像ｄｙを得る。エッジ勾配画像ｄｘ，ｄｙが得られたならば、評価範囲ＥＶにおいて、最もエッジが明確に現れている角度を判断する。ここで、図１２に示すように、ＣＰＵ６２は、１／２円について判定角度θｎ（ｎ：１〜３２）毎に、エッジ強度Ｅ（ｎ）を次の式（５）に基づいて算出する。この式（５）より、エッジ強度Ｅ（ｎ）は、ｃｏｓθ・ｄｘ＋ｓｉｎθ・ｄｙの絶対値（ＡＢＳ）の和で示され、判定角度θｎの方向に対するエッジ勾配の総和であることが判る。
【数５】
【００６６】
そして、得られたエッジ強度Ｅ（ｎ）に基づき、最もエッジ強度の強い角度θｍａｘを取得する。この角度θｍａｘは、最も多くエッジが現れている方向ということができる。仮に、露光時に手ぶれが生じていたとすると、手ぶれと同じ方向のエッジは、手ぶれと同じ方向に流されてぼやけてしまう。しかし、手ぶれ方向と垂直な方向のエッジは、手ぶれと同じ方向に流されたとしてもエッジとして残り易い。これらのことから、最もエッジ強度の強い角度θｍａｘとは、手ぶれ方向と垂直な方向であるということができる。従って、この角度θｍａｘに対して垂直な角度θｍａｘ＋π／２は、手ぶれ方向と同じ角度であるということができる。
【００６７】
このようにして手ぶれ方向を取得したならば、図１３に示すように、ＣＰＵ６２は、手ぶれ方向に沿う画素群を定め、これらの画素群から輝度Ｙについての関数ｆ（ｎ）を定める。次に、ＣＰＵ６２は、前述した式（４）に基づき、この関数ｆ（ｎ）と、変位τだけシフトした関数ｆ（ｎ＋τ）とについて、自己相関関数ＡＣＦｆ（τ）を求める。
【００６８】
すなわち、ＣＰＵ６２は、自己相関関数ＡＣＦｆ（τ）が最低になる変位τを手ぶれ量として求める。式（４）から判るように、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）は、元となる関数ｆ（ｎ）と、この関数を変位τだけシフトさせた関数ｆ（ｎ＋τ）との積を、Ｎ個の画素（つまり、ｎ＝０〜Ｎ−１の画素）のそれぞれについて算出し、その平均値（１／Ｎ）として得られる。ここで、変位τが０であるとすると、関数ｆ（ｎ）の各画素と関数ｆ（ｎ＋τ）の各画素とが一致しているため、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）が最も高くなる。そして、変位τが１，２…と増えていく毎に、関数ｆ（ｎ＋τ）が関数ｆ（ｎ）からずれていく。これにより、関数ｆ（ｎ）の各画素と関数ｆ（ｎ＋τ）の各画素との一致度合いが低くなる。その結果、変位τが増える毎に、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）も低くなる。そして、手ぶれ量に相当する変位τが設定されると、図１３に点線で示すように、関数ｆ（ｎ＋τ）が関数ｆ（ｎ）と重ならなくなるので、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）が最低値を示す。さらに変位τを増やすと、関数ｆ（ｎ）と関数ｆ（ｎ＋τ）との相関はなくなるので、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）は、前述した最低値よりは高い値を示すが、定まらない値となる。
【００６９】
例えば、図１４に示すように、水平方向に３画素分の手ぶれが生じた場合には、その画素の輝度Ｙは、或る画素Ｐ（ｉ，ｊ）から３画素隣の画素Ｐ（ｉ＋３，ｊ）に亘って、同じような値を示す。この場合、変位τが４（画素）になると、関数ｆ（ｎ）のぶれ部分と関数ｆ（ｎ＋τ）のぶれ部分とが重ならなくなるので、自己相関関数ＡＣＦｆ（τ）が最低値を示す。このように、自己相関関数ＡＣＦｆ（τ）において、最低値を示す変位τは、手ぶれ量を示すといえる。
【００７０】
なお、手ぶれ量の検出精度を上げるために、複数のサンプルラインを定め、各サンプルラインで求められた自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）に基づいて、手ぶれ量を取得してもよい。このようにすると、円弧軌跡に沿って手ぶれが生じた場合等において、手ぶれ量を精度良く取得することができる。
【００７１】
このようにして、手ぶれ量を求めたならば、ＣＰＵ６２は、求めた手ぶれ量に基づき、「０」〜「１０」の手ぶれ評価値を取得する。例えば、手ぶれ量に関して想定し得る最大値と最小値とを定め、最小値から最大値までの範囲を等分することで、手ぶれ量と手ぶれ評価値の相関テーブルを作成する。この相関テーブルを例えばメモリ６４に記憶しておき、得られた手ぶれ量を、相関テーブルにあてはめることで、手ぶれ評価値を取得する。
【００７２】
＜ブロックノイズ評価（Ｓ２５０）について＞
次に、ブロックノイズ評価について説明する。ここで、図１５は、輝度Ｙと、輝度Ｙの強度差と、輝度Ｙの変化の滑らかさの一例を示す説明図である。
【００７３】
まず、ブロックノイズについて説明する。ブロックノイズとは、ＪＰＥＧ圧縮に伴ってブロック境界に生じ得る輝度Ｙの差を意味する。なお、ここでのブロックは、ＪＰＥＧ圧縮の１単位となるブロックを意味する。そして、ブロックノイズ評価では、ブロックノイズ評価値が求められる。このブロックノイズ評価値は、ブロック境界に生じるノイズの度合い、つまり、圧縮時に生じるノイズの度合いを示すものであり、例えば０〜１０の整数によって構成される。例えば、評価画像情報について、ブロックノイズの度合いが低い程「０」に近い値とされ、度合いが高い程「１０」に近い値とされる。このブロックノイズ評価値も、総合評価を求める際に用いられる。このため、評価項目としてのブロックノイズは、総合評価の対象となる個別項目に相当する。
【００７４】
ブロックノイズ評価は、評価画像情報の全体に対して行われる。このため、ＣＰＵ６２は、評価画像情報に基づくＹＩＱの画像情報から輝度画像情報を得る。輝度画像情報が得られたならば、ＣＰＵ６２は、この輝度画像情報から水平方向と垂直方向における各画素間の輝度差を計算する。この輝度差の計算方法は、評価範囲の設定（Ｓ２１０）で説明したものと同様であるので、説明は省略する。輝度差が得られたならば、水平方向の輝度差ｄｄｘ，垂直方向の輝度差ｄｄｙに基づき、水平方向の各画素Ｐにおける輝度Ｙの変化の滑らかさと、垂直方向の各画素Ｐにおける輝度Ｙの変化の滑らかさとを計算する。ここで、水平方向の画素Ｐにおける輝度Ｙの変化の滑らかさを、水平方向の滑らかさｓｘ（ｉ，ｊ）で示し、垂直方向の画素Ｐにおける輝度Ｙの変化の滑らかさを、垂直方向の滑らかさｓｙ（ｉ，ｊ）で示すことにする。
【００７５】
水平方向の滑らかさｓｘ（ｉ，ｊ）は次式（６）で示され、垂直方向の滑らかさｓｙ（ｉ，ｊ）は次式（７）で示される。これらの式（６），式（７）から判るように、滑らかさｓｘ，ｓｙは、連続する３つの画素Ｐについて、１番目の画素Ｐの輝度差から２番目の画素Ｐの輝度差を減算した値の絶対値と、２番目の画素Ｐの輝度差から３番目の画素Ｐの輝度差を減算した値の絶対値との和で表される。滑らかさｓｘ，ｓｙを計算したならば、ＣＰＵ６２は、ＪＰＥＧ圧縮に用いられたブロックの境界に位置する画素Ｐ（以下、境界画素ともいう。）について、水平方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｘ）、及び、垂直方向滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｙ）を計算する。また、ＣＰＵ６２は、境界画素以外の画素Ｐ（以下、内側画素ともいう。）について、水平方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｘ）、及び、垂直方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｙ）を計算する。
【数６】
【００７６】
例えば、ＣＰＵ６２は、水平方向の境界画素における滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｘ）の計算を、ｘが８の倍数のｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることで行う。また、ＣＰＵ６２は、垂直方向の境界画素における滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｙ）の計算を、ｙが８の倍数のｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることで行う。さらに、ＣＰＵ６２は、内側画素についても同様な計算を行う。例えば、ＣＰＵ６２は、内側画素における輝度Ｙの変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｘ）の計算を、ｘが８の倍数ではないｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることで行う。また、ＣＰＵ６２は、垂直方向の内側画素における輝度Ｙの変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｙ）を、ｙが８の倍数ではないｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることで行う。
【００７７】
そして、水平方向のブロックノイズ評価値Ｂｈは、内側画素における水平方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｘ）に対する、境界画素における水平方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｘ）の比［ａｖｅ（ｐｓｘ）／ａｖｅ（ｎｓｘ）］によって計算される。同様に、垂直方向のブロックノイズ評価値Ｂｖは、内側画素における垂直方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｙ）に対する、境界画素における垂直方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｙ）の比［ａｖｅ（ｐｓｙ）／ａｖｅ（ｎｓｙ）］によって計算される。さらに、評価画像情報におけるブロックノイズ評価値Ｂは、水平方向のブロックノイズ評価値Ｂｈと垂直方向のブロックノイズ評価値Ｂｖの平均として求められる。本実施形態では、得られた値を０〜１０の範囲で正規化してブロックノイズ評価値Ｂとしている。すなわち、ブロックノイズが全くない画像では値０となり、想定される最大レベルのブロックノイズが生じている画像では値１０となる。
【００７８】
＜総合評価（Ｓ２６０）について＞
次に、総合評価について説明する。ここで、図１６は、判定因子と総合評価値の相関関係を示す図であって、重み付けの違いを示す概念図である。図１７は、ピンぼけ評価値と手ぶれ評価値とに基づき定められた場合の総合評価値を示す概念図である。
【００７９】
総合評価とは、画像情報についての評価であって、２以上の項目に対する評価に基づく複合的な評価のことである。この総合評価では、項目毎に重み付けがなされている。すなわち、重みが大きい項目は、重みが小さい項目よりも総合評価に与える影響が大きくなっている。本実施形態では、重み付けをガウス関数によって行っている。このガウス関数は、次の式（８）で示されるものであり、一般には正規分布を表す。
【数７】
【００８０】
この式（８）において、ｑｎは判定因子であり、ピンぼけ評価因子ｑ１と、手ぶれ評価因子ｑ２と、ブロックノイズ評価因子のｑ３とが相当する。ここで、判定因子ｑｎは、「０」から「１」の範囲で正規化されており、「０」に近い程画質が悪いことを示し、「１」に近い程画質が良いことを示す。従って、ピンぼけ評価因子ｑ１に関しては、「０」に近い程ピントがずれていることを示し、「１」に近いほどピントがあっていることを示している。また、手ぶれ評価因子ｑ２に関しては、「０」に近い程手ぶれが大きいことを示し、「１」に近い程手ぶれが小さいことを示している。さらに、ブロックノイズ評価因子ｑ３に関しては、「０」に近い程ブロックノイズが大きいことを示し、「１」に近い程ブロックノイズが小さいことを示している。そして、前述したピンぼけ評価値、手ぶれ評価値、及びブロックノイズ評価値から、ピンぼけ評価因子ｑ１と、手ぶれ評価因子ｑ２と、ブロックノイズ評価因子ｑ３を求めるにあたり、式（９）〜式（１１）の変換処理を行っている。これらの式（９）〜式（１１）に基づき、式（８）は、式（１２）のように表現することができる。
【００８１】
式（８）において、Ｖｎは重み係数である。そして、式（１２）に示すように、この重み係数Ｖｎは、ピンぼけ評価に対する重み係数Ｖ１と、手ぶれ評価に対する重み係数Ｖ２と、ブロックノイズ評価に対する重み係数Ｖ３が相当し、それぞれの項目に応じた値に定められる。本実施形態では、ピンぼけ評価に対する重み係数Ｖ１が０．５であり、手ぶれ評価に対する重み係数Ｖ２が０．３であり、ブロックノイズ評価に対する重み係数Ｖ３が０．４である。この重み係数Ｖｎの２乗は、正規分布における分散σ２に相当する。従って、図１６に実線で示すように、重み係数Ｖｎが大きい程、立ち上がりが緩やかになる。また、点線で示すように、重み係数Ｖｎが小さい程、立ち上がりが急峻になる。このことは、重み係数Ｖｎが大きいほど、総合評価に与える影響が大きいことを意味する。例えば、ピンぼけ評価因子ｑ１と手ぶれ評価因子ｑ２の２つの因子とで考えた場合、図１７に示すように、それぞれの重みに応じて総合評価値ｑｏｖが定められる。
【００８２】
本実施形態では、同様な考えに基づき、３つの因子から総合評価値ｑｏｖが定められる。ここで、ピンぼけ評価に対する重み係数Ｖ１が最も大きく、ブロックノイズ評価に対する重み係数Ｖ３が２番目に大きい。また、手ぶれ評価に対する重み係数Ｖ２が最も小さい。これは、一般的に、ピンぼけが画質に与える影響の方が、ブロックノイズが画質に与える影響よりも大きいことによる。また、ブロックノイズが画質に与える影響の方が、手ぶれが画質に与える影響よりも大きいことによる。そして、ＣＰＵ６２は、式（１２）の演算を行うことにより、総合評価値を算出する。すなわち、ピンぼけ評価因子ｑ１と、手ぶれ評価因子ｑ２と、ブロックノイズ評価因子ｑ３とから総合評価値ｑｏｖを求める。
【００８３】
このようにして求められた総合評価値ｑｏｖによれば、評価画像を適切に評価することができる。これは、次の理由による。第１に、複数の評価項目から総合評価を求める際に、項目毎に重みを定めているからである。これにより、適切な評価を得ることができる。第２に、各項目の重み付けを、画像の品質に与える影響に基づいて行ってからである。すなわち、画像の品質に与える影響が大きい項目ほど、大きな重みを付しているので、より適切な評価を示す総合評価値を求めることができる。第３に、ガウス関数を用いて総合評価値ｑｏｖを求めているからである。すなわち、ガウス関数を用いて総合評価値を求めているため、各項目の評価値、及び、各項目に付された重みに基づき、総合評価値を精度良く算出することができる。
【００８４】
また、本実施形態では、総合評価値ｑｏｖを求める際に用いられない項目（対象外項目）、具体的にはミスフォーカスについても評価を行っている。このように、総合評価値の算出に用いられない項目についても評価を行っているので、操作者に対して詳細な評価を提供することができる。
【００８５】
＜評価結果の記憶（Ｓ２７０）について＞
次に、ＣＰＵ６２は、得られた評価結果を、評価画像情報に関連付けてメモリ６４に記憶する。ここで、ＣＰＵ６２は、ピンぼけ評価値、総合ミスフォーカス評価値ＭＳ、手ぶれ評価値、ブロックノイズ評価値、及び総合評価値に、評価画像情報に対応付けるための情報を付して、メモリ６４に記憶する。例えば、評価画像情報のファイル名を示す情報を付して記憶する。そして、評価結果を記憶させたならば、ＣＰＵ６２は、バックアップ対象となる全ての画像について評価されるまで、前述した処理を繰り替えし行う（Ｓ１３０）。
【００８６】
＝＝＝バックアップ情報の確認について＝＝＝
次に、バックアップされる画像情報の確認処理（Ｓ１４０）について説明する。ここで、図１８は、この確認処理を説明するためのフローチャートである。
【００８７】
この確認処理は、画像評価処理（Ｓ１２０）の後になされる。そして、この確認処理では、求められた総合評価値が判断基準値以下の画像情報について、バックアップするか否かを操作者に確認する。ここで、バックアップする旨の確認がとれた画像情報は、総合評価値が判断基準値を越えている画像情報とともに、ＣＤ−Ｒ１０４等の記憶媒体に記憶される（Ｓ１５０）。
【００８８】
このような確認を行うため、確認処理では、まず、判断基準値以下の画像情報を抽出する処理が行われる（Ｓ３１０）。この処理でＣＰＵ６２は、メモリ６４に記憶された評価結果を参照し、参照した評価結果を判断基準値と比較する。そして、判断基準値以下の画像情報を抽出する。本実施形態において、ＣＰＵ６２は、各画像情報における総合評価値を参照する。そして、この総合評価値が例えば「６」以下であった場合には、その画像情報は、判断基準値以下のものとして抽出される。なお、抽出結果は、例えばファイル名の情報であり、メモリ６４に記憶される。
【００８９】
次に、判断基準値以下の画像情報の表示が行われる（Ｓ３２０）。ここで、判断基準値以下の画像情報が複数ある場合、本実施形態では１つの画像情報を表示するようにしている。これは、プリンタ１に設けられる液晶表示部３には大きさに制限があり、サムネイル表示させてしまうと、画像の確認が困難になってしまうからである。この場合において、表示される順番は任意に定めることができる。本実施形態では、ファイル名順に表示させるようにしている。一般に、デジタルカメラ１２０で撮影された画像情報は、連番のファイル名が付されている。このため、ファイル名順に表示させると、操作者にとって判りやすいという利点がある。
【００９０】
画像情報の表示が行われたならば、操作者からの確認を待つ（Ｓ３３０）。ここで、ＣＰＵ６２は、操作部からの信号を監視しており、この信号に基づいて確認操作の有無を判断する。また、ＣＰＵ６２は、操作部からの信号に基づき、その画像情報をバックアップ対象とするか否かを認識する。言い換えれば、バックアップ対象とするか否かを示す確認情報を取得する。そして、確認情報が得られたならば、この確認情報に基づき、ＣＰＵ６２は、バックアップ対象とされる画像情報のリストを更新する。そして、未確認の画像情報の有無を確認し（Ｓ３４０）、未確認の画像情報があればステップＳ３２０の処理に戻り、次の画像情報について同様の処理を行う。また、抽出された全ての画像情報について確認がなされたならば、バックアップされる画像情報を確定する（Ｓ３５０）。
【００９１】
バックアップされる画像情報が確定されたならば、確定された画像情報がＣＤ−Ｒ１０４に書き込まれる（Ｓ１５０）。このとき、ＣＰＵ６２は、バックアップ対象となる画像情報に、画像評価処理で得られた各評価値の情報を付加し、書き込み用の画像情報（記憶用画像情報に相当する。）を生成する。本実施形態では、画像情報に、総合評価値、及び、それを求めるために用いられたピンぼけ評価値、手ぶれ評価値、及びブロックノイズ評価値を付加している。加えて、総合評価値を求める際に使用されなかった総合ミスフォーカス評価値ＭＳも付加している。例えば、画像情報がＥｘｉｆに対応しているならば、これらの情報をＥｘｉｆの付属情報として記憶させる。また、Ｅｘｉｆに対応していない場合には、これらの情報を、画像情報の付属ファイルとして記憶させる。そして、生成された書き込み用の画像情報は、ケーブル１０２を経由する等してＣＤ−Ｒ装置１００に転送され、ＣＤ−Ｒ１０４に記憶される。そして、このような処理が行われるステップＳ１５０は、評価付加ステップ及び他の評価付加ステップに相当する。
【００９２】
＝＝＝バックアップされた画像情報の使用について＝＝＝
次に、ＣＤ−Ｒ１０４にバックアップされた画像情報の使用について説明する。ここで、図１９は、バックアップされた画像情報の表示例を説明する図である。この表示例は、パーソナルコンピュータで動作する画像表示ソフトのものである。図１９に示した表示例では、画像情報用の表示領域の下方に、評価項目用の表示領域が設けられている。そして、評価項目用の表示領域は左右に分かれており、左側領域には各個別評価が表示され、右側領域には総合評価とコメントが表示されている。このように、各個別評価や総合評価を表示させることにより、画像表示ソフトの使用者は、この画像の客観的な評価を知ることができる。そして、この評価は、印刷や修正等を判断するにあたり、補助的な情報として使用できる。また、画像情報をサムネイル画像で表示させた場合には、マウスカーソル等がサムネイル画像上に位置付けられた際に、評価項目用の表示画像をポップアップ表示させる構成が好ましい。この様な表示態様を採ることにより、サムネイル画像のような、画質の目視による確認が難しい画像であっても、拡大表示等をすることなく評価を認識できるので好ましい。この場合において、パーソナルコンピュータのＣＰＵは、マウスカーソル等の指示位置を示す指示位置情報に基づき、対応する画像情報に付加された評価結果をポップアップ表示させるコントローラとして機能する。
【００９３】
また、画像情報に評価結果が付加されているので、この評価結果を印刷装置に参照させることにより、画像情報を補正した状態で印刷ができる。これにより、特別な操作なしで印刷品質の向上が図れる。
【００９４】
＝＝＝その他の実施の形態＝＝＝
上記の実施形態は、印刷装置としてのプリンタ１について記載されているが、この実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることはいうまでもない。特に、以下に述べる実施形態であっても、本発明に含まれるものである。
【００９５】
まず、前述した実施形態において、バックアップ対象となる画像情報を記憶する記憶媒体（第１の記憶媒体に相当する。）は、メモリカード１１０に限られない。例えば、ホストコンピュータ１３０が有するハードディスク装置や、このホストコンピュータ１３０に装着されるフレキシブルディスクであってもよい。同様に、画像情報がバックアップされる記憶媒体（第１の記憶媒体に相当する。）は、ＣＤ−Ｒ１０４に限定されない。例えば、光磁気ディスクであってもよい。この場合、プリンタ１には光磁気ディスク装置（図示せず）が接続される。また、画像評価を行う装置は、プリンタ１に限られない。例えば、レタッチソフト（画像加工ソフト）が動作するパーソナルコンピュータであってもよい。また、デジタルカメラ１２０であってもよい。
【００９６】
また、画像評価の手順に関し、前述した実施形態では、バックアップ対象となる全ての画像情報について評価を行い、その後バックアップ対象となる画像情報を確定している。そして、確定された画像情報についてバックアップを行っている。この点に関し、バックアップ対象となる画像情報毎に、評価と、バックアップの確認と、バックアップとをセットにして行うようにしてもよい。また、評価項目は、説明された各項目に限定されない。また、総合評価を求める基となる項目の数も複数であればよい。すなわち、２つであってもよいし、４つ以上であってもよい。
【符号の説明】
【００９７】
１ プリンタ，２ 操作パネル，３ 液晶表示部，４ 排紙部，５ 操作ボタン，
６ カードスロット，７ 給紙部，１２ 第１のインタフェース，
１４ 第２のインタフェース，２０ ヘッドユニット，２２ ヘッド，
２４ ヘッド制御部，３０ 用紙搬送機構，４０ キャリッジ移動機構，
５０ 検出器群，６０ プリンタ側コントローラ，１００ ＣＤ−Ｒ装置，
１０２ ケーブル，１０４ ＣＤ−Ｒ，１１０ メモリカード，
１２０ デジタルカメラ，１３０ ホストコンピュータ，ＥＶ 評価範囲，Ｐ 画素，
Ｙ 輝度，ＷＥ エッジ幅，ＷＥａｖ 平均エッジ幅，ｄｘ 水平方向のエッジ勾配，
ｄｙ 垂直方向のエッジ勾配，Ｍ 画素ミスフォーカス評価値，
Ｍ２ ブロックミスフォーカス評価値，ＭＳ 総合ミスフォーカス評価値，
ＢＫ ブロック，ＢＫ２ ブロック，ＢＫ２（Ｍ） ミスフォーカスブロック，
ＢＫ２（Ｉ） インフォーカスブロック，ＢＫ２（Ｏ） 評価不能ブロック，
Ｂｈ 水平方向のブロックノイズ評価値，Ｂｖ 垂直方向のブロックノイズ評価値
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルカメラ等の撮影装置によって生成された画像情報の品質を評価する画像評価方法及び画像評価装置、並びに、印刷対象となる画像情報の品質を評価する印刷装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮影装置等によって生成された画像情報を評価する方法は、種々提案されている。例えば、手ぶれを評価する方法（例えば、非特許文献１を参照。）やＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）圧縮にて生じた画像のノイズを評価する方法（例えば、非特許文献２を参照。）が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】「Identification of Blur Parameters from Motion Blurred Image」，Y.Yizhaky and N.S.Kopeika，GRAPHICAL MODELS AND IMAGE PROCESSING Vol.59, No.5, September, pp. 310-320, 1997
【非特許文献２】「A Generalized Block-Edge Impairment Metric for Video Coding」, H.R.Wu and M.Yuen, IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, VOL.4, NO.11, NOVEMBER 1997
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、前述した各方法は、評価項目を個別に評価するものであった。このため、得られた項目だけでは、適切な評価を行い難いという問題があった。
本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像情報の評価を、より適切に行うことができる画像評価方法及び画像評価装置、並びに、印刷装置を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記目的を達成するための主たる発明は、
評価対象となる画像情報を取得するステップと、
取得された前記画像情報について所定項目を個別に評価し、個別評価を求めるステップと、
取得された前記画像情報について他の所定項目を個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、
前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、総合評価を求めるステップと、
を有する画像評価方法である。
【０００６】
本発明の他の特徴は、本明細書、及び添付図面の記載により、明らかにする。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】プリンタ１、及び、このプリンタ１に接続されるＣＤ−Ｒ装置１００の外観を説明する図である。
【図２】プリンタ１の電気的構成を説明するためのブロック図である。
【図３】プリンタ１のメイン処理を説明するフローチャートである。
【図４】メイン処理におけるバックアップ処理（Ｓ３１）を説明するフローチャートである。
【図５】バックアップ処理における画像評価処理（Ｓ１２０）を説明する図である。
【図６】図６Ａは、所定数のブロックＢＫに分割された画像情報を説明するための概念図である。図６Ｂは、隣り合う画素同士の輝度差を説明するための概念図である。図６Ｃは、最もエッジが多いブロックＢＫを含む評価範囲ＥＶを示す概念図である。
【図７】図７Ａは、エッジ画像の生成に使用されるＸ方向のソーベルフィルタを説明する図である。図７Ｂは、エッジ画像の生成に使用されるＹ方向のソーベルフィルタを説明する図である。図７Ｃは、或る画素Ｐ（ｉ，ｊ）を中心とする３×３画素の範囲、及び、この範囲内の画素Ｐの輝度Ｙを説明する図である。
【図８】図８Ａは、ソーベルフィルタの適用を模式的に説明する図である。図８Ｂは、勾配の大きさａを模式的に説明する図である。
【図９】図９Ａは、シャープなエッジの画像を説明する模式図である。図９Ｂは、図９Ａのエッジに対応する輝度Ｙのグラフである。図９Ｃは、ぼやけたエッジの画像を説明する模式図である。図９Ｄは、図９Ｃのエッジに対応する輝度Ｙのグラフである。
【図１０】分類されたブロックＢＫ２を模式的に示す図である。
【図１１】オブジェクト分割処理にてブロックＢＫ２が再分類される様子を段階的に示す模式図である。
【図１２】エッジ強度の方向（θｍａｘ）と、手ぶれ方向（θｍａｘ＋π／２）の関係を説明する模式図である。
【図１３】或る方向に連続する画素Ｐと、各画素Ｐに対応する輝度Ｙから得られる関数ｆ（ｎ）を説明する図である。
【図１４】自己相関関数を説明するための模式図である。
【図１５】輝度Ｙと、輝度Ｙの強度差と、輝度Ｙの変化の滑らかさの一例を示す説明図である。
【図１６】判定因子と総合評価値の相関関係を示す図であって、重み付けの違いを示す概念図である。
【図１７】ピンぼけ評価値と手ぶれ評価値とに基づき定められた場合の総合評価値を示す概念図である。
【図１８】バックアップされる画像情報の確認処理を説明するためのフローチャートである。
【図１９】バックアップされた画像情報の表示例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
＝＝＝開示の概要＝＝＝
本明細書の記載、及び添付図面の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。
【０００９】
すなわち、評価対象となる画像情報を取得するステップと、取得された前記画像情報について所定項目を個別に評価し、個別評価を求めるステップと、取得された前記画像情報について他の所定項目を個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、総合評価を求めるステップと、を有する画像評価方法が実現できること。
このような画像評価方法によれば、求められた総合評価は、個別評価と他の個別評価とが反映されるので、より適切な評価を示すものとなる。
【００１０】
かかる画像評価方法であって、前記総合評価を求めるステップでは、それぞれに重みが付された前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、前記総合評価を求めること。
このような画像評価方法によれば、個別評価と他の個別評価のそれぞれに重みが付されるので、求められた総合評価は、より適切な評価を示すものとなる。
【００１１】
かかる画像評価方法であって、前記総合評価を求めるステップでは、画像の品質に与える影響が大きいほど大きな重みが付された前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、前記総合評価を求めること。
このような画像評価方法によれば、画像の品質の観点から重みが付されるので、求められた総合評価は、より適切な評価を示すものとなる。
【００１２】
かかる画像評価方法であって、前記総合評価を求めるステップでは、ガウス関数を用いて前記総合評価を求めること。
このような画像評価方法によれば、総合評価を求めるにあたってガウス関数が用いられるので、総合評価の精度をより高めることができる。
【００１３】
かかる画像評価方法であって、前記個別評価を求めるステップでは、ピンぼけの度合いを示す項目、手ぶれの度合いを示す項目、及び、圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目から選択された１つの項目を、前記所定項目として評価し、前記他の個別評価を求めるステップでは、前記ピンぼけの度合いを示す項目、前記手ぶれの度合いを示す項目、及び、前記圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目の内、前記所定項目として選択された項目以外の項目から選択された１つの項目を、前記他の所定項目として評価すること。
このような画像評価方法によれば、画像に影響を与えるピンぼけの度合いを示す項目、手ぶれの度合いを示す項目、及び、圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目から、所定項目及び他の所定項目が選択されるので、総合評価の精度をより高めることができる。
【００１４】
かかる画像評価方法であって、前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、取得された前記画像情報に付加する評価付加ステップを、さらに有すること。
このような画像評価方法によれば、求められた個別評価、他の個別評価、及び総合評価が、評価対象の画像情報に付加されるので、事後の処理、例えば、レタッチソフト等のコンピュータプログラムやプリンタ等の印刷装置による処理で、評価内容を反映させることができる。
【００１５】
かかる画像評価方法であって、取得された前記画像情報について、前記総合評価の対象外となる対象外項目を個別に評価し、総合評価対象外の個別評価を求めるステップを、さらに有すること。
このような画像評価方法によれば、対象外項目についても個別に評価され、総合評価対象外の個別評価が求められるので、より詳細な評価を提供することができる。
【００１６】
かかる画像評価方法であって、前記総合評価対象外の個別評価を求めるステップでは、撮影意図とは異なる領域にピントが合っている度合いを示す項目を、前記対象外項目として評価すること。
このような画像評価方法によれば、より詳細な評価を提供することができる。
【００１７】
かかる画像評価方法であって、前記総合評価対象外の個別評価を、取得された前記画像情報に付加する他の評価付加ステップを、さらに有する画像評価方法。
このような画像評価方法によれば、総合評価対象外の個別評価が、評価対象の画像情報に付加されるので、事後の処理、例えば、レタッチソフト等のコンピュータプログラムやプリンタ等の印刷装置による処理で、評価内容を反映させることができる。
【００１８】
また、評価対象となる画像情報を取得するステップと、取得された前記画像情報について、ピンぼけの度合いを示す項目、手ぶれの度合いを示す項目、及び、圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目から選択された１つの項目を、所定項目として個別に評価し、個別評価を求めるステップと、取得された前記画像情報について、前記ピンぼけの度合いを示す項目、前記手ぶれの度合いを示す項目、及び、前記圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目の内、前記所定項目として選択された項目以外の項目から選択された１つの項目を、前記他の所定項目として個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、画像の品質に与える影響が大きいほど大きな重みがそれぞれに付された、前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、ガウス関数を用いて総合評価を求めるステップと、前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、取得された前記画像情報に付加する評価付加ステップと、取得された前記画像情報について、撮影意図とは異なる領域にピントが合っている度合いを示す項目を、前記総合評価の対象外となる対象外項目として個別に評価し、総合評価対象外の個別評価を求めるステップと、前記総合評価対象外の個別評価を、取得された前記画像情報に付加する他の評価付加ステップと、を有する画像評価方法を実現することもできる。
このような画像評価方法によれば、既述のほぼ全ての効果を奏するので、本発明の目的が最も有効に達成される。
【００１９】
また、評価対象の画像情報を記憶するメモリと、前記メモリに記憶された前記評価対象の画像情報について、所定項目を個別に評価して個別評価を求め、他の所定項目を個別に評価して他の個別評価を求め、前記個別評価と前記他の個別評価とに基づいて総合評価を求める、コントローラと、を有する画像評価装置を実現することもできる。
【００２０】
また、第１の記憶媒体に記憶された印刷対象となる画像情報を、評価対象の画像情報として記憶するメモリと、前記メモリに記憶された前記評価対象の画像情報について、所定項目を個別に評価して個別評価を求め、他の所定項目を個別に評価して他の個別評価を求め、前記個別評価と前記他の個別評価とに基づいて総合評価を求め、前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、前記評価対象の画像情報に付加して、第２の記憶媒体に記憶させるための記憶用画像情報を生成する、コントローラと、を有する印刷装置を実現することもできる。
【００２１】
＝＝＝説明の対象＝＝＝
＜画像評価方法が適用される装置について＞
評価対象となる画像情報を取得し、取得した画像情報に対する評価を行って評価結果を求める画像評価方法は、種々の装置に適用することができる。例えば、この方法は、画像評価用のコンピュータプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータに、適用することができる。また、この方法は、画像情報を扱う種々の装置にも適用することができる。例えば、被写体の光学画像を画像情報に変換する撮影装置や、画像情報に基づいて媒体に画像を印刷する印刷装置にも、適用することができる。本明細書では、印刷装置の一種であるインクジェットプリンタ（以下、単にプリンタという。）を例に挙げて説明を行う。すなわち、メモリカード等（第１の記憶媒体に相当する。）に記憶された印刷対象となる画像情報を評価し、画像情報と対応する評価結果とをＣＤ−Ｒ等（recordable compact disc，第２の記憶媒体に相当する。）に記憶させることのできるプリンタについて説明する。
【００２２】
＝＝＝プリンタ＝＝＝
＜プリンタ１の構成について＞
まず、プリンタ１の構成について説明する。ここで、図１は、プリンタ１、及び、このプリンタ１に接続されるＣＤ−Ｒ装置１００の外観を説明する図である。図２は、プリンタ１の電気的構成を説明するためのブロック図である。
【００２３】
図１に示すように、プリンタ１の前面部には、操作パネル２、液晶表示部３、及び排紙部４が設けられている。操作パネル２には、各種の操作ボタン５やカードスロット６が設けられている。操作ボタン５はプリンタ１に対する指令を行う際に操作される。また、カードスロット６はメモリカード１１０（カード型のフラッシュメモリ，図２を参照。）が装着される部分である。このメモリカード１１０には、例えば、デジタルカメラ１２０で撮影された画像の画像情報が記憶される。なお、このメモリカード１１０には、いくつもの種類があるので、各メモリカード１１０が装着できるように、カードスロット６も複数用意されている。液晶表示部３は、各種の情報を表示する部分である。この液晶表示部３は、メニューを表示させたり、印刷対象となる画像を表示させたりする部分である。本実施形態では、この液晶表示部３を操作ボタン５の上方に配置している。排紙部４には、開閉可能な排紙トレーが設けられている。排紙トレーは、上部を前方に倒すことができるように取り付けられている。そして、この排紙トレーは、印刷時において、印刷済みの用紙（媒体の一種に相当する。）が載せられる台として機能する。一方、プリンタ１の背面部には、給紙部７と各種のコネクタ（図示せず。）とが設けられている。給紙部７は、印刷に用紙を重ねて保持可能な部分である。また、コネクタは、ＣＤ−Ｒ装置１００やデジタルカメラ１２０等の外部装置と接続するための部分である。
【００２４】
図１の例において、ＣＤ−Ｒ装置１００はケーブル１０２を介してプリンタ１に接続されている。なお、プリンタ１への接続は、ケーブル１０２に限らず無線であってもよい。このＣＤ−Ｒ装置１００は、メモリカード１１０に記憶された画像情報を、ＣＤ−Ｒ１０４にバックアップする際に用いられる。また、このＣＤ−Ｒ装置１００をプリンタ１に接続することにより、ＣＤ（compact disc，図示せず。）やＣＤ−Ｒ１０４に記憶された画像情報を印刷することもできる。
【００２５】
次に、プリンタ１の電気的構成について説明する。図２に示すように、プリンタ１は、ヘッドユニット２０、用紙搬送機構３０、キャリッジ移動機構４０、検出器群５０、プリンタ側コントローラ６０、液晶表示部３、操作ボタン５、及びカードスロット６を有する。また、これらの他に、プリンタ１は、ホストコンピュータ１３０と接続するための第１のインタフェース（Ｉ／Ｆ）１２と、デジタルカメラ１２０やＣＤ−Ｒ装置１００と接続するための第２のインタフェース１４とを有している。
【００２６】
ヘッドユニット２０は、インクを用紙に向けて吐出させるためのものであり、インクを吐出するヘッド２２と、ヘッド２２を制御するヘッド制御部２４とを有する。このヘッドユニット２０は、キャリッジ（図示せず）に取り付けられており、キャリッジ移動機構４０によって、キャリッジ移動方向（用紙の搬送方向と直行する方向，所定方向に相当する。）に移動される。用紙搬送機構３０は、媒体を搬送させる媒体搬送部に相当する。この用紙搬送機構３０は、媒体としての用紙を、印刷可能な位置に送り込んだり、この用紙を搬送方向に所定の搬送量で搬送させたりするものである。そして、この用紙搬送機構３０は、例えば、給紙ローラ、搬送ローラ及び搬送モータ等（いずれも図示せず。）によって構成されている。キャリッジ移動機構４０は、ヘッドユニット２０が取り付けられたキャリッジを、キャリッジ移動方向に移動させるものである。このキャリッジ移動機構４０は、例えば、キャリッジモータ、タイミングベルト、及びプーリー等（いずれも図示せず。）によって構成されている。検出器群５０は、プリンタ１の状態を検出するためのものであり、例えば、キャリッジの位置を検出するためのリニア式エンコーダ、搬送ローラ等の回転量を検出するためのロータリー式エンコーダ、及び用紙の有無を検出するための紙検出器（いずれも図示せず。）が含まれる。
【００２７】
プリンタ側コントローラ６０は、プリンタ１の制御を行うものである。このプリンタ側コントローラ６０は、ＣＰＵ６２と、メモリ６４と、駆動信号生成回路６６と、制御ユニット６８とを有する。ＣＰＵ６２は、プリンタ１の全体的な制御を行うための演算処理装置である。そして、このＣＰＵ６２は、メモリカード１１０等に記憶された画像情報をＣＤ−Ｒ１０４に記憶させる際において、対象となる画像情報について評価を行い、得られた評価を画像情報に付加して記憶用画像情報を生成するためのコントローラに相当する。なお、画像情報の評価や記憶については、後で詳しく説明する。メモリ６４は、ＣＰＵ６２のプログラムを格納する領域や作業領域等を確保するためのものであり、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ等の記憶素子によって構成される。そして、画像情報の評価時において、メモリ６４には評価対象の画像情報が格納される。駆動信号生成回路６６は、共通に使用される駆動信号を生成するものである。この駆動信号生成回路６６で生成された駆動信号は、ヘッド２２が有するピエゾ素子（図示せず。）に印加される。そして、ヘッド制御部２４は、ＣＰＵ６２から送られてくるヘッド制御信号に基づき、駆動信号のピエゾ素子への印加を制御する。制御ユニット６８は、制御対象となる各部とＣＰＵ６２との間に配置され、ＣＰＵ６２からのコマンドに基づいてモータ用の駆動信号を生成したり、各部から送られてくる信号を、ＣＰＵ６２が解釈できる形態にして出力したりする。
【００２８】
＜プリンタ１の動作について＞
次に、このプリンタ１の動作について説明する。このプリンタ１は、画像情報のバックアップ機能に特徴を有している。このため、以下の説明は、画像情報のバックアップに関する部分について詳細に行うこととし、他の部分については簡単に行う。ここで、図３は、プリンタ１のメイン処理を説明するフローチャートである。なお、これらの処理は、メモリ６４に格納されたプログラムに基づき、ＣＰＵ６２によって行われる。このため、ＣＰＵ６２を動作させるコンピュータプログラムは、これらの処理を実現させるためのコードを有する。
【００２９】
まず、メイン処理について説明する。このメイン処理では、最初に、メニュー操作の有無が判断される（Ｓ１０）。この処理では、例えば、操作ボタン５に対する操作の有無に関する判断が行われる。そして、操作ボタン５に対する操作がない場合には、ホストコンピュータ１３０からの印刷データについて、受信の有無が判断される（Ｓ１１）。ここで、印刷データを受信した場合には、受信した印刷データに基づく印刷が実行される（Ｓ１２）。すなわち、ヘッド２２から吐出させたインクを、用紙に着弾させて画像を形成する。また、印刷データを受信しなかった場合、及び、印刷データに基づく印刷が終了した場合には、ステップＳ１０に戻って、メニュー操作の有無が判断される。
【００３０】
また、ステップＳ１０にてメニュー操作があったと判断された場合には、その操作の内容に応じた処理が行われる。この場合、まず、操作の内容が、外部デバイスに格納された画像情報の印刷を指示するものか否かが判断される（Ｓ２０）。ここで、外部デバイスとは、プリンタ１とは別個の記憶媒体であって、印刷対象となる画像情報が記憶されたものを意味する。例えば、デジタルカメラ１２０やカードスロット６に装着されたメモリカード１１０が該当する。また、ＣＤ−Ｒ装置１００に装着されたＣＤやＣＤ−Ｒ１０４も該当する。なお、デジタルカメラ１２０で撮影された画像情報は、縦横８ピクセルを１つのブロックとして圧縮するＪＰＥＧ形式のものが一般的である。そして、操作の内容が、外部デバイスに格納された画像情報の印刷を指示する場合には、この画像情報に基づく印刷が実行される（Ｓ２１）。
【００３１】
また、操作の内容が、外部デバイスに格納された画像情報の印刷ではなかった場合には、画像情報のバックアップを指示するものか否かが判断される（Ｓ３０）。そして、操作の内容が、画像情報のバックアップを指示する場合には、メモリカード１１０（第１の記憶媒体に相当する。）に記憶された画像情報を、ＣＤ−Ｒ１０４（第２の記憶媒体に相当する。）に記憶させるための処理が行われる（Ｓ３１）。なお、本実施形態では、このバックアップ処理において、画像情報の評価も行われる。そして、バックアップ処理、及び、画像情報の評価処理については、後で詳しく説明する。また、操作の内容が、その他の処理を指示する場合には、その指示内容に応じた処理が行われる（Ｓ４０）。
【００３２】
＝＝＝画像情報の評価・バックアップ＝＝＝
＜バックアップ処理の概略について＞
次に、画像情報の評価処理、及び、バックアップ処理について説明する。ここで、図４は、メイン処理におけるバックアップ処理（Ｓ３１）を説明するフローチャートであって、処理の概略を説明するものである。
【００３３】
この処理では、まず、評価画像情報の取得が行われる（Ｓ１１０）。ここで、評価画像情報とは、評価の対象となる画像情報のことである。この処理では、バックアップ対象となる画像情報の中から評価画像情報が１つ定められ、この評価画像情報がメモリ６４に記憶される。従って、バックアップ対象となる画像情報が複数ある場合には、その中の１つが評価画像情報として取得される。また、バックアップ対象となる画像情報が１つである場合には、その画像情報が評価画像情報として取得される。評価画像情報が取得されたならば、画像評価処理が行われる（Ｓ１２０）。この画像評価処理では、評価画像情報に関し、定められた複数の項目のそれぞれについて評価が行われる。そして、複数の評価結果から総合評価が求められる。なお、この画像評価処理については、後で説明する。
【００３４】
評価画像情報に関する評価を行ったならば、全ての画像情報について評価が行われたか否かが判断される（Ｓ１３０）。ここで、未評価の画像情報がある場合には、ステップＳ１１０に戻って前述した処理が行われる。一方、全ての画像情報について評価が行われた場合には、バックアップされる画像情報を確認する処理が行われる（Ｓ１４０）。この処理では、画像評価処理（Ｓ１２０）での評価結果に基づき、基準を満たさない画像情報に関してバックアップの対象とするか否かを、操作者に確認することが行われる。そして、この確認処理を経ることで、バックアップされる画像情報が確定される。なお、この確認処理についても後で説明する。そして、バックアップされる画像情報が確定されたならば、確定された画像情報をＣＤ−Ｒ１０４に書き込む（Ｓ１５０）。この書き込み処理では、ステップＳ１２０で求められた評価結果（評価の内容）を、評価対象の画像情報と共に記憶させる。例えば、Ｅｘｉｆ（exchangeable image file format）における付属情報として、評価結果が記憶される。
【００３５】
＝＝＝画像評価処理について＝＝＝
次に、取得された評価画像に対する画像評価処理（Ｓ１２０）について詳細に説明する。ここで、図５は、画像評価処理を説明するためのフローチャートである。
【００３６】
本実施形態のプリンタ１は、この画像評価処理に特徴を有している。すなわち、評価画像情報について、まず、所定項目を個別に評価して個別評価を求めている。次に、他の所定項目を個別に評価して他の個別評価を求めている。さらに、求められた個別評価と、他の個別評価に基づいて総合評価を求めている。要するに、複数の評価項目を個別に評価し、各個別評価結果から総合評価を求めている点に特徴を有している。具体的には、この画像評価処理において、評価範囲の設定（Ｓ２１０）、ピンぼけ評価（Ｓ２２０）、ミスフォーカス評価（Ｓ２３０）、手ぶれ評価（Ｓ２４０）、ブロックノイズ評価（Ｓ２５０）、総合評価（Ｓ２６０）、及び評価結果の記憶（Ｓ２７０）の処理が行われる。そして、ピンぼけ評価（Ｓ２２０）、手ぶれ評価（Ｓ２４０）、及び、ブロックノイズ評価（Ｓ２５０）の内の１つの処理が、前述した個別評価に相当し、残りの２つの処理が、他の個別評価に相当する。なお、ミスフォーカス評価（Ｓ２３０）は、総合評価対象外の個別評価に相当する（後述する。）。
【００３７】
以下、各処理について説明する。なお、以下の説明では、画像中の水平方向をＸ方向とし、垂直方向をＹ方向とする。また、画素Ｐ（図６Ｂ等を参照。）は、水平方向の位置を符号ｉで，垂直方向の位置を符号ｊで説明することが慣用的に行われている。このため、画素Ｐについては、これらの符号ｉ，ｊを用いて説明することにする。
【００３８】
＜評価範囲の設定（Ｓ２１０）について＞
まず、評価範囲の設定処理について説明する。ここで、図６Ａは、所定数のブロックＢＫに分割された画像情報を説明するための概念図である。図６Ｂは、隣り合う画素同士の輝度差を説明するための概念図である。図６Ｃは、最もエッジが多いブロックＢＫを含む評価範囲ＥＶを示す概念図である。なお、評価範囲ＥＶとは、ピンぼけ評価（Ｓ２２０）及び手ぶれ評価（Ｓ２４０）が行われる範囲である。本実施形態では、画像情報に対応する全体範囲の一部分が、評価範囲ＥＶとして定められる。すなわち、最もエッジが多いブロックＢＫに基づき、評価範囲ＥＶが定められる。
【００３９】
評価範囲ＥＶを設定するにあたり、ＣＰＵ６２は、評価画像情報から輝度画像情報を生成する。ここで、輝度画像は、色の情報を含まない輝度Ｙ（明るさを示す情報）で構成された画像であり、輝度画像情報は、この輝度画像の基となる情報である。本実施形態において、ＣＰＵ６２は、ＲＧＢの階調値で示される評価画像情報を、ＹＩＱの色空間で表現される画像情報に変換する。これにより、輝度Ｙを示すＹチャネルの情報が取得される。そして、得られたＹチャネルの情報が輝度画像情報となり、輝度画像情報に基づいて表示等される画像が輝度画像となる。
【００４０】
次に、ＣＰＵ６２は、輝度画像情報の全体を複数の矩形状ブロックＢＫに分割する。本実施形態では、図６Ａに示すように、縦方向に１６等分、横方向に１６等分された２５６個のブロックＢＫに分割する。なお、図示の都合上、図６Ａには、全体範囲の一部分について、ブロックＢＫを示している。ブロックＢＫに分割したならば、ＣＰＵ６２は、輝度画像における水平方向に隣り合う画素同士について輝度差を算出する。そして、輝度差の絶対値をブロックＢＫ毎に合計する。
【００４１】
仮に、１つのブロックＢＫが、図６Ｂに示すように、左上端の画素Ｐ（ｉ，ｊ）から右下端の画素Ｐ（ｉ＋３，ｊ＋２）の１２画素で構成されているとする。この場合、ＣＰＵ６２は、画素Ｐ（ｉ＋１，ｊ）の輝度Ｙ（ｉ＋１，ｊ）から画素Ｐ（ｉ，ｊ）の輝度Ｙ（ｉ，ｊ）を減算することで、これらの画素同士の輝度差を得る。同様に、ＣＰＵ６２は、画素Ｐ（ｉ＋２，ｊ）の輝度Ｙ（ｉ＋２，ｊ）から画素Ｐ（ｉ＋１，ｊ）の輝度（ｉ＋１，ｊ）を減算することで、これらの画素同士の輝度差を得る。このような演算を、画素Ｐ（ｉ＋３，ｊ＋２）と画素Ｐ（ｉ＋２，ｊ＋２）の組まで順に行う。そして、輝度差の絶対値を合計することで、そのブロックＢＫにおける水平方向の輝度差の合計を得る。
【００４２】
水平方向の輝度差についてブロックＢＫ毎の合計を算出したならば、ＣＰＵ６２は、輝度画像における垂直方向について同様の処理を行う。すなわち、垂直方向に隣り合う画素同士について輝度差を算出し、輝度差の絶対値をブロックＢＫ毎に合計する。図６Ｂの例で説明すると、画素Ｐ（ｉ，ｊ＋１）と画素Ｐ（ｉ，ｊ）の組から画素Ｐ（ｉ＋３，ｊ＋２）と画素Ｐ（ｉ＋３，ｊ＋１）の組まで、順次画素同士の輝度差を算出し、輝度差の絶対値を合計する。
【００４３】
そして、全てのブロックＢＫについて水平方向と垂直方向の輝度差（絶対値）の合計が得られたならば、ブロックＢＫ毎に、水平方向の輝度差の合計と垂直方向の輝度差の合計とを加算し、そのブロックＢＫにおける輝度差の総合計を得る。そして、得られた輝度差の総合計を各ブロックＢＫで比較し、総合計の最も大きいブロックＢＫを特定する。ここで、水平方向と垂直方向における輝度差の合計は絶対値であるため、輝度差の総合計が最も大きいブロックＢＫとは、水平方向に隣り合う画素同士と垂直方向に隣り合う画素同士とを総合的に判断して輝度差が最も大きいブロックＢＫに相当する。すなわち、エッジの数が最も多いブロックＢＫと考えられる。例えば、図６Ａの画像情報では、人物の顔の部分が最も輝度差が多くなると考えられる。このため、人物の顔の部分に対応するブロックＢＫが、輝度差の総合計の最も大きいブロックＢＫ（ｍａｘ）と特定される。
【００４４】
輝度差の総合計が最も大きいブロックＢＫ（ｍａｘ）が特定されたならば、ＣＰＵ６２は、評価範囲ＥＶを設定する。この評価範囲ＥＶは、輝度差の総合計の最も大きいブロックＢＫ（ｍａｘ）が中央部分に配置される位置に定められ、且つ、画像情報に対応するサイズを所定比率で縮小したサイズに定められる。例えば、図６Ｃに示すように、０．２５の比率（画像情報に対応するサイズを、１６等分したサイズ）に定められる。
【００４５】
＜ピンぼけ評価（Ｓ２２０）について＞
次に、ピンぼけ評価について説明する。ここで、図７Ａは、エッジ画像の生成に使用されるＸ方向のソーベルフィルタを説明する図である。図７Ｂは、エッジ画像の生成に使用されるＹ方向のソーベルフィルタを説明する図である。図７Ｃは、或る画素Ｐ（ｉ，ｊ）を中心とする３×３画素の範囲、及び、この範囲内の画素Ｐの輝度Ｙを説明する模式図である。図８Ａは、ソーベルフィルタの適用を模式的に説明する図である。図８Ｂは、勾配の大きさａ（後述する。）を模式的に説明する図である。図９Ａは、シャープなエッジの画像を説明する模式図である。図９Ｂは、図９Ａのエッジに対応する輝度Ｙのグラフである。図９Ｃは、ぼやけたエッジの画像を説明する模式図である。図９Ｄは、図９Ｃのエッジに対応する輝度Ｙのグラフである。
【００４６】
ピンぼけ評価値は、ピンぼけの度合いを示している。そして、ピンぼけ評価は、エッジの幅（以下、エッジ幅ＷＥともいう。）に基づいて行われる。すなわち、エッジの可能性の高い画素Ｐについてエッジ幅ＷＥを取得した後、取得されたエッジ幅ＷＥの平均値（平均エッジ幅ＷＥａｖ）を求める。そして、求められた平均エッジ幅ＷＥａｖを正規化してピンぼけ評価値とする。ここで、ピンぼけ評価値は、個別評価値の一種であり、総合評価値を求める際に用いられる。従って、項目としてのピンぼけ評価は、総合評価の対象となる個別評価に相当する。本実施形態において、ピンぼけ評価値は０〜１０の整数によって構成される。例えば、ピントがシャープである程「０」に近い値となり、ピンぼけの度合いが大きい程「１０」に近い値となる。
【００４７】
このピンぼけ評価は、前述した評価範囲ＥＶの画像情報に対して行われる。このため、ＣＰＵ６２は、まず評価画像情報（ＲＧＢの階調値）をＹＩＱの画像情報に変換する。そして、ＣＰＵ６２は、輝度Ｙを示すＹチャネルの情報に対して評価範囲ＥＶを定め、この評価範囲ＥＶの輝度画像情報を生成する。評価範囲ＥＶの輝度画像情報が得られたならば、この輝度画像情報に対して水平方向（Ｘ方向）のソーベルフィルタ（図７Ａ）、及び、垂直方向（Ｙ方向）のソーベルフィルタ（図７Ｂ）を適用する。ソーベルフィルタは３×３の９要素からなる行列である。このようなソーベルフィルタを適用することにより、エッジ勾配ｄｘ，ｄｙ（水平方向のエッジ勾配ｄｘ，垂直方向のエッジ勾配ｄｙ）が得られる。言い換えると、水平方向について輝度Ｙの変化の大きい画素Ｐを示す画像と、垂直方向について輝度Ｙの変化の大きい画素Ｐを示す画像とが得られる。要するに、水平方向のエッジ勾配画像と、垂直方向のエッジ勾配画像とが得られる。
【００４８】
ここで、ソーベルフィルタの適用について簡単に説明する。例えば、図７Ｃに示す画素Ｐ（ｉ，ｊ）にソーベルフィルタを適用するということは、その画素Ｐの近傍に存在する３×３画素Ｐの輝度Ｙ（ｉ−１，ｊ−１）〜（ｉ＋１，ｊ＋１）に対して、ソーベルフィルタの対応する要素との積を算出し、得られた９個の積について和を求めるということである。画素Ｐ（ｉ，ｊ）に対してＸ方向のソーベルフィルタを適用した場合、適用結果としてのエッジ勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）は、次の式（１）によって表すことができる。
【数１】
【００４９】
Ｘ方向のソーベルフィルタ、及び、Ｙ方向のソーベルフィルタを適用した結果、図８Ａに斜線で示すように、或る画素Ｐ（ｉ，ｊ）と、この画素Ｐ（ｉ，ｊ）を囲む８個の画素Ｐとから、この画素Ｐ（ｉ，ｊ）についての水平方向のエッジ勾配ｄｘと垂直方向のエッジ勾配ｄｙとが求められる。エッジ勾配ｄｘ，ｄｙが得られたならば、ＣＰＵ６２は、勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）とエッジ方向θ（ｉ，ｊ）を、評価範囲ＥＶ内の各画素Ｐについて求める。ここで、勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）は、エッジであることを示す度合いに相当する。この勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）は、図８Ｂに示すベクトルの大きさとして表され、例えば次の式（２）に基づいて算出される。また、エッジ方向θ（ｉ，ｊ）は、水平方向のエッジ勾配ｄｘと垂直方向のエッジ勾配ｄｙの比によって定められる方向である。すなわち、図８Ｂに示すように、エッジ方向θ（ｉ，ｊ）は、エッジ勾配ｄｘのベクトルとエッジ勾配ｄｙのベクトルの和の方向であり、隣接する複数のエッジで構成される線に対して略直交する方向となる。
【数２】
【００５０】
勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）とエッジ方向θ（ｉ，ｊ）を求めたならば、ＣＰＵ６２は、エッジ方向θに基づき、各画素Ｐを水平方向のエッジと垂直方向のエッジに分類する。そして、分類された方向におけるエッジ幅ＷＥを算出する。本実施形態では、エッジ方向θが水平方向に近ければ、その画素Ｐのエッジは水平方向に分類し、エッジ方向θが垂直方向に近ければ、その画素Ｐのエッジは垂直方向に分類するようにしている。具体的には、エッジ方向θが４５°未満のときには水平方向に分類し、エッジ方向θが４５°〜９０°のときには垂直方向に分類するようにしている。そして、ＣＰＵ６２は、分類された方向について、エッジ幅ＷＥ（ｉ，ｊ）を求める。ここで、エッジ幅ＷＥ（ｉ，ｊ）は、対象となる画素Ｐ（ｉ，ｊ）を含む範囲に定められ、この範囲において輝度Ｙが極大値となる最初の画素Ｐから輝度Ｙが極小値となる最初の画素Ｐまでの距離（すなわち画素数）である。例えば、図９Ａの画像はエッジがシャープであるため、エッジ幅ＷＥ１は十分に小さい値として求められる。一方、図９Ｃの画像はエッジがぼやけているため、エッジ幅ＷＥ２は、エッジ幅ＷＥ１よりも大きな値として求められる。
【００５１】
このようにして、評価範囲ＥＶの各画素Ｐについてエッジ幅ＷＥを求めたならば、ＣＰＵ６２は、求めたエッジ幅ＷＥを合計して総エッジ幅ＷＥａ（＝ΣＷＥ）を算出する。そして、この総エッジ幅ＷＥａを総エッジ数Ｎｅで除算することにより、エッジ１つあたりの平均エッジ幅ＷＥａｖ（＝ＷＥａ／Ｎｅ）を求める。そして、求められた平均エッジ幅ＷＥａｖに基づき、「０」〜「１０」のピンぼけ評価値を取得する。例えば、平均エッジ幅ＷＥａｖに関して想定し得る最大値と最小値とを定め、最小値から最大値までの範囲を等分することで、平均エッジ幅ＷＥａｖとピンぼけ評価値の相関テーブルを作成する。この相関テーブルを例えばメモリ６４に記憶しておき、得られた平均エッジ幅ＷＥａｖを相関テーブルにあてはめることで、ピンぼけ評価値を取得する。
【００５２】
＜ミスフォーカス評価（Ｓ２３０）について＞
次に、ミスフォーカス評価について説明する。ここで、図１０は、分類されたブロックＢＫ２を模式的に示す図である。また、図１１は、オブジェクト分割処理にてブロックＢＫ２が再分類される様子を段階的に示す模式図である。
【００５３】
このミスフォーカス評価では、総合ミスフォーカス評価値ＭＳが求められる。この総合ミスフォーカス評価値ＭＳは、評価画像がミスフォーカスである度合いを示すものである。ここで、ミスフォーカスとは、撮影意図とは異なる領域にピントが合っている状態を示す。従って、総合ミスフォーカス評価値ＭＳは、撮影意図とは異なる領域にピントが合っている度合いを示すものである。なお、この総合ミスフォーカス評価値ＭＳは、総合評価（Ｓ２６０）において用いられない。これは、ミスフォーカスであるか否かは、撮影者の主観によるところが大きいからである。このため、評価項目としてのミスフォーカスは、総合評価の対象外となる対象外項目に相当する。
【００５４】
ミスフォーカス評価は、評価画像情報の全体に対して行われる。このため、ＣＰＵ６２は、評価画像情報を変換して得られたＹＩＱの画像情報から輝度画像情報を得る。輝度画像情報が得られたならば、ＣＰＵ６２は、この輝度画像情報に対して水平方向のソーベルフィルタ（図７Ａ）、及び、垂直方向のソーベルフィルタ（図７Ｂ）を適用し、水平方向のエッジ勾配画像と垂直方向のエッジ勾配画像とを得る。これらのエッジ勾配画像が得られたならば、エッジ勾配ｄｘ，ｄｙに基づき、エッジ勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）とエッジ方向θ（ｉ，ｊ）を求める。次に、ＣＰＵ６２は、求めたエッジ方向θに基づき、各画素Ｐを水平方向のエッジと垂直方向のエッジに分類する。そして、分類された方向におけるエッジ幅ＷＥを算出する。なお、これらの処理は、前述した処理と同様であるので、説明は省略する。
【００５５】
次に、エッジ勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）やエッジ幅ＷＥ（ｉ，ｊ）に基づき、各画素Ｐにおけるミスフォーカスの度合い示す画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）を求める。この画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）は、次式（３）で示されるように、エッジ幅ＷＥ（ｉ，ｊ）とエッジ勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）の比によって定められる。このため、画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）は、エッジ勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）が大きいほど小さな値となり、エッジ幅ＷＥ（ｉ，ｊ）が小さいほど小さな値となる。このことから、はっきりとしたエッジである程、画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）は小さな値を示すことが判る。
【数３】
【００５６】
なお、本実施形態において、エッジ勾配の大きさａ（ｉ，ｊ）の値がほぼ「０」の場合、画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）には、評価不能を示す値（例えば、アスタリスク）を設定するようにした。評価不能となる場合としては、例えば、輝度Ｙの変化が少ない部分が想定される。具体的には、空や海等の画素Ｐが該当する。
【００５７】
各画素Ｐについて画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）を演算したならば、ＣＰＵ６２は、輝度画像情報をｍ個×ｎ個のブロックＢＫ２に分割する。ここで、ｍ個及びｎ個は、任意の整数である。そして、この処理におけるブロックＢＫ２は、評価範囲ＥＶの設定処理（Ｓ２１０）におけるブロックＢＫと揃えてもよく、別個に定めてもよい。ブロックＢＫ２に分割したならば、ＣＰＵ６２は、ブロック単位のミスフォーカス評価値（便宜上、ブロックミスフォーカス評価値Ｍ２ともいう。）を取得する。このブロックミスフォーカス評価値Ｍ２（ｍ，ｎ）は、ブロックＢＫ２内の各画素Ｐにおける画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）の中から最大値を抽出することで取得される。
【００５８】
次に、ＣＰＵ６２は、各ブロックＢＫ２を、ピントが外れているミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）、或いは、ピントが合っているインフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）に分類する。この分類は、ブロックミスフォーカス評価値Ｍ２（ｍ，ｎ）を、ブロック分類用の閾値と比較することによってなされる。具体的に説明すると、ＣＰＵ６２は、ブロックミスフォーカス評価値Ｍ２（ｍ，ｎ）とブロック分類用の閾値とをメモリ６４から読み出し、ブロックミスフォーカス評価値Ｍ２（ｍ，ｎ）がブロック分類用の閾値よりも大きい場合には、そのブロックＢＫ２をミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）に分類する。一方、ブロック分類用の閾値よりも小さい場合には、そのブロックＢＫ２をインフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）に分類する。この分類により、ブロック分類（ｍ，ｎ）が得られる。例えば、図１０に示すように、得られたブロック分類（ｍ，ｎ）は、ミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）と、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）と、評価不能ブロックＢＫ２（Ｏ）とを有する。なお、評価不能ブロックＢＫ２（Ｏ）は、そのブロックＢＫ２に属する全ての画素Ｐについて、画素ミスフォーカス評価値Ｍ（ｉ，ｊ）が評価不能を示したブロックＢＫ２を意味する。
【００５９】
次に、ＣＰＵ６２は、オブジェクト分割処理を実行する。このオブジェクト分割処理は、散在するインフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）やミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）を周辺のブロックに埋没させ、同種のブロックを連続して配置するための処理である。本実施形態において、このオブジェクト分割処理は、ベイズの定理に基づいて行われる。簡単に説明すると、ＣＰＵ６２は、近接するブロックＢＫ２の分類を考慮して、各ブロックＢＫ２がミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）である場合の事後確率と、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）である場合の事後確率とを演算する。次に、ＣＰＵ６２は、演算した事後確率が高い方の分類で、ブロック分類を更新する。そして、図１１に示すように、事後確率の演算処理とブロック分類の更新処理とを繰り返し行うことで、全てのブロックＢＫ２を、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）か、ミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）の何れかに分類するようにしている。
【００６０】
オブジェクト分割処理を実行したならば、ＣＰＵ６２は、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）とミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）とに基づいて、評価画像情報についてのミスフォーカス評価値（便宜上、総合ミスフォーカス評価値ＭＳともいう。）を求める。この総合ミスフォーカス評価値ＭＳは、例えば０〜１０の整数によって構成される。例えば、評価画像について、ミスフォーカスの可能性が低い程「０」に近い値とされ、ミスフォーカスの可能性が高い程「１０」に近い値とされる。そして、この総合ミスフォーカス評価値ＭＳは、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）及びミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）の数、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）とミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）の比率、及び、ミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）の評価画像情報における位置などに基づき判断される。この判断基準は、種々選択することができる。例えば、ミスフォーカスブロックＢＫ２（Ｍ）について、評価画像情報に対する割合が大きい程、総合ミスフォーカス評価値ＭＳを高くしている。また、評価画像情報における上下左右の四辺に対し、インフォーカスブロックＢＫ２（Ｉ）が接している辺の数が少ない程、総合ミスフォーカス評価値ＭＳを高くしている。なお、この判断は一例であり、その他の判断基準であっても採用することができる。
【００６１】
＜手ぶれ評価（Ｓ２４０）について＞
次に、手ぶれ評価について説明する。ここで、図１２は、エッジ強度の方向（θｍａｘ）と、手ぶれ方向（θｍａｘ＋π／２）の関係を説明する模式図である。図１３は、或る方向に連続する画素Ｐと、各画素Ｐに対応する輝度Ｙから得られる関数ｆ（ｎ）を説明する図である。図１４は、自己相関関数を説明するための模式図である。
【００６２】
この手ぶれ評価では、手ぶれ評価値が求められる。この手ぶれ評価値は、評価画像における手ぶれの度合いを示すものであり、総合評価を求める際に用いられる。このため、評価項目としての手ぶれ評価は、総合評価の対象となる個別項目に相当する。
【００６３】
まず、手ぶれ評価の概略について説明する。手ぶれは、露光時におけるカメラの動きによって生じ、カメラの動く方向に被写体が流される現象をいう。このため、本実施形態の手ぶれの評価では、被写体が流された度合いを示すようにしている。まず、手ぶれ方向（θｍａｘ＋π／２）を求め、求めた手ぶれ方向に沿って、画素Ｐと輝度Ｙの関数ｆ（ｎ）を求める。そして、求めた関数ｆ（ｎ）について、次の式（４）に示される自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）を求め、この自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）が最も低い値となる変位τを手ぶれ量としている。
【数４】
【００６４】
すなわち、手ぶれが生じた場合には、被写体における或る点は、手ぶれ量に相当する範囲に亘って線として撮される。そして、この線は、被写体における同じ点であるため、色に関して高い相関性がある。このため、手ぶれ方向について画素Ｐと輝度Ｙの関数ｆ（ｎ）を求め、求めた関数ｆ（ｎ）について手ぶれ方向に画素Ｐをずらしながら自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）を算出することで、手ぶれ量を取得することができる。要するに、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）が最も低くなる変位τが、手ぶれ量であると考えられる。そして、ＣＰＵ６２は、取得した手ぶれ量から手ぶれ評価値を求める。この手ぶれ評価値は、手ぶれ量を正規化したものである。すなわち、手ぶれ量を正規化して手ぶれ評価値を得る。ここで、手ぶれ評価値も、ピンぼけ評価値と同様に、０〜１０の整数によって構成される。例えば、手ぶれ量が小さい程「０」に近い値となり、手ぶれ量が大きい程「１０」に近い値となる。
【００６５】
以下、手ぶれ評価について具体的に説明する。この手ぶれ評価も、前述した評価範囲ＥＶにおける輝度Ｙに基づいて行われる。このため、ＣＰＵ６２は、評価画像情報に基づくＹＩＱの画像情報から評価範囲ＥＶの輝度画像情報を得る。次に、ＣＰＵ６２は、輝度画像情報に対して水平方向のソーベルフィルタ（図７Ａ）、及び、垂直方向のソーベルフィルタ（図７Ｂ）を適用し、水平方向のエッジ勾配画像ｄｘと垂直方向のエッジ勾配画像ｄｙを得る。エッジ勾配画像ｄｘ，ｄｙが得られたならば、評価範囲ＥＶにおいて、最もエッジが明確に現れている角度を判断する。ここで、図１２に示すように、ＣＰＵ６２は、１／２円について判定角度θｎ（ｎ：１〜３２）毎に、エッジ強度Ｅ（ｎ）を次の式（５）に基づいて算出する。この式（５）より、エッジ強度Ｅ（ｎ）は、ｃｏｓθ・ｄｘ＋ｓｉｎθ・ｄｙの絶対値（ＡＢＳ）の和で示され、判定角度θｎの方向に対するエッジ勾配の総和であることが判る。
【数５】
【００６６】
そして、得られたエッジ強度Ｅ（ｎ）に基づき、最もエッジ強度の強い角度θｍａｘを取得する。この角度θｍａｘは、最も多くエッジが現れている方向ということができる。仮に、露光時に手ぶれが生じていたとすると、手ぶれと同じ方向のエッジは、手ぶれと同じ方向に流されてぼやけてしまう。しかし、手ぶれ方向と垂直な方向のエッジは、手ぶれと同じ方向に流されたとしてもエッジとして残り易い。これらのことから、最もエッジ強度の強い角度θｍａｘとは、手ぶれ方向と垂直な方向であるということができる。従って、この角度θｍａｘに対して垂直な角度θｍａｘ＋π／２は、手ぶれ方向と同じ角度であるということができる。
【００６７】
このようにして手ぶれ方向を取得したならば、図１３に示すように、ＣＰＵ６２は、手ぶれ方向に沿う画素群を定め、これらの画素群から輝度Ｙについての関数ｆ（ｎ）を定める。次に、ＣＰＵ６２は、前述した式（４）に基づき、この関数ｆ（ｎ）と、変位τだけシフトした関数ｆ（ｎ＋τ）とについて、自己相関関数ＡＣＦｆ（τ）を求める。
【００６８】
すなわち、ＣＰＵ６２は、自己相関関数ＡＣＦｆ（τ）が最低になる変位τを手ぶれ量として求める。式（４）から判るように、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）は、元となる関数ｆ（ｎ）と、この関数を変位τだけシフトさせた関数ｆ（ｎ＋τ）との積を、Ｎ個の画素（つまり、ｎ＝０〜Ｎ−１の画素）のそれぞれについて算出し、その平均値（１／Ｎ）として得られる。ここで、変位τが０であるとすると、関数ｆ（ｎ）の各画素と関数ｆ（ｎ＋τ）の各画素とが一致しているため、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）が最も高くなる。そして、変位τが１，２…と増えていく毎に、関数ｆ（ｎ＋τ）が関数ｆ（ｎ）からずれていく。これにより、関数ｆ（ｎ）の各画素と関数ｆ（ｎ＋τ）の各画素との一致度合いが低くなる。その結果、変位τが増える毎に、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）も低くなる。そして、手ぶれ量に相当する変位τが設定されると、図１３に点線で示すように、関数ｆ（ｎ＋τ）が関数ｆ（ｎ）と重ならなくなるので、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）が最低値を示す。さらに変位τを増やすと、関数ｆ（ｎ）と関数ｆ（ｎ＋τ）との相関はなくなるので、自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）は、前述した最低値よりは高い値を示すが、定まらない値となる。
【００６９】
例えば、図１４に示すように、水平方向に３画素分の手ぶれが生じた場合には、その画素の輝度Ｙは、或る画素Ｐ（ｉ，ｊ）から３画素隣の画素Ｐ（ｉ＋３，ｊ）に亘って、同じような値を示す。この場合、変位τが４（画素）になると、関数ｆ（ｎ）のぶれ部分と関数ｆ（ｎ＋τ）のぶれ部分とが重ならなくなるので、自己相関関数ＡＣＦｆ（τ）が最低値を示す。このように、自己相関関数ＡＣＦｆ（τ）において、最低値を示す変位τは、手ぶれ量を示すといえる。
【００７０】
なお、手ぶれ量の検出精度を上げるために、複数のサンプルラインを定め、各サンプルラインで求められた自己相関関数ＡＣＦｋ（τ）に基づいて、手ぶれ量を取得してもよい。このようにすると、円弧軌跡に沿って手ぶれが生じた場合等において、手ぶれ量を精度良く取得することができる。
【００７１】
このようにして、手ぶれ量を求めたならば、ＣＰＵ６２は、求めた手ぶれ量に基づき、「０」〜「１０」の手ぶれ評価値を取得する。例えば、手ぶれ量に関して想定し得る最大値と最小値とを定め、最小値から最大値までの範囲を等分することで、手ぶれ量と手ぶれ評価値の相関テーブルを作成する。この相関テーブルを例えばメモリ６４に記憶しておき、得られた手ぶれ量を、相関テーブルにあてはめることで、手ぶれ評価値を取得する。
【００７２】
＜ブロックノイズ評価（Ｓ２５０）について＞
次に、ブロックノイズ評価について説明する。ここで、図１５は、輝度Ｙと、輝度Ｙの強度差と、輝度Ｙの変化の滑らかさの一例を示す説明図である。
【００７３】
まず、ブロックノイズについて説明する。ブロックノイズとは、ＪＰＥＧ圧縮に伴ってブロック境界に生じ得る輝度Ｙの差を意味する。なお、ここでのブロックは、ＪＰＥＧ圧縮の１単位となるブロックを意味する。そして、ブロックノイズ評価では、ブロックノイズ評価値が求められる。このブロックノイズ評価値は、ブロック境界に生じるノイズの度合い、つまり、圧縮時に生じるノイズの度合いを示すものであり、例えば０〜１０の整数によって構成される。例えば、評価画像情報について、ブロックノイズの度合いが低い程「０」に近い値とされ、度合いが高い程「１０」に近い値とされる。このブロックノイズ評価値も、総合評価を求める際に用いられる。このため、評価項目としてのブロックノイズは、総合評価の対象となる個別項目に相当する。
【００７４】
ブロックノイズ評価は、評価画像情報の全体に対して行われる。このため、ＣＰＵ６２は、評価画像情報に基づくＹＩＱの画像情報から輝度画像情報を得る。輝度画像情報が得られたならば、ＣＰＵ６２は、この輝度画像情報から水平方向と垂直方向における各画素間の輝度差を計算する。この輝度差の計算方法は、評価範囲の設定（Ｓ２１０）で説明したものと同様であるので、説明は省略する。輝度差が得られたならば、水平方向の輝度差ｄｄｘ，垂直方向の輝度差ｄｄｙに基づき、水平方向の各画素Ｐにおける輝度Ｙの変化の滑らかさと、垂直方向の各画素Ｐにおける輝度Ｙの変化の滑らかさとを計算する。ここで、水平方向の画素Ｐにおける輝度Ｙの変化の滑らかさを、水平方向の滑らかさｓｘ（ｉ，ｊ）で示し、垂直方向の画素Ｐにおける輝度Ｙの変化の滑らかさを、垂直方向の滑らかさｓｙ（ｉ，ｊ）で示すことにする。
【００７５】
水平方向の滑らかさｓｘ（ｉ，ｊ）は次式（６）で示され、垂直方向の滑らかさｓｙ（ｉ，ｊ）は次式（７）で示される。これらの式（６），式（７）から判るように、滑らかさｓｘ，ｓｙは、連続する３つの画素Ｐについて、１番目の画素Ｐの輝度差から２番目の画素Ｐの輝度差を減算した値の絶対値と、２番目の画素Ｐの輝度差から３番目の画素Ｐの輝度差を減算した値の絶対値との和で表される。滑らかさｓｘ，ｓｙを計算したならば、ＣＰＵ６２は、ＪＰＥＧ圧縮に用いられたブロックの境界に位置する画素Ｐ（以下、境界画素ともいう。）について、水平方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｘ）、及び、垂直方向滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｙ）を計算する。また、ＣＰＵ６２は、境界画素以外の画素Ｐ（以下、内側画素ともいう。）について、水平方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｘ）、及び、垂直方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｙ）を計算する。
【数６】
【００７６】
例えば、ＣＰＵ６２は、水平方向の境界画素における滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｘ）の計算を、ｘが８の倍数のｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることで行う。また、ＣＰＵ６２は、垂直方向の境界画素における滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｙ）の計算を、ｙが８の倍数のｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることで行う。さらに、ＣＰＵ６２は、内側画素についても同様な計算を行う。例えば、ＣＰＵ６２は、内側画素における輝度Ｙの変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｘ）の計算を、ｘが８の倍数ではないｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることで行う。また、ＣＰＵ６２は、垂直方向の内側画素における輝度Ｙの変化の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｙ）を、ｙが８の倍数ではないｓｘ（ｘ，ｙ）の総和をその個数で割ることで行う。
【００７７】
そして、水平方向のブロックノイズ評価値Ｂｈは、内側画素における水平方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｘ）に対する、境界画素における水平方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｘ）の比［ａｖｅ（ｐｓｘ）／ａｖｅ（ｎｓｘ）］によって計算される。同様に、垂直方向のブロックノイズ評価値Ｂｖは、内側画素における垂直方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｎｓｙ）に対する、境界画素における垂直方向の滑らかさの平均ａｖｅ（ｐｓｙ）の比［ａｖｅ（ｐｓｙ）／ａｖｅ（ｎｓｙ）］によって計算される。さらに、評価画像情報におけるブロックノイズ評価値Ｂは、水平方向のブロックノイズ評価値Ｂｈと垂直方向のブロックノイズ評価値Ｂｖの平均として求められる。本実施形態では、得られた値を０〜１０の範囲で正規化してブロックノイズ評価値Ｂとしている。すなわち、ブロックノイズが全くない画像では値０となり、想定される最大レベルのブロックノイズが生じている画像では値１０となる。
【００７８】
＜総合評価（Ｓ２６０）について＞
次に、総合評価について説明する。ここで、図１６は、判定因子と総合評価値の相関関係を示す図であって、重み付けの違いを示す概念図である。図１７は、ピンぼけ評価値と手ぶれ評価値とに基づき定められた場合の総合評価値を示す概念図である。
【００７９】
総合評価とは、画像情報についての評価であって、２以上の項目に対する評価に基づく複合的な評価のことである。この総合評価では、項目毎に重み付けがなされている。すなわち、重みが大きい項目は、重みが小さい項目よりも総合評価に与える影響が大きくなっている。本実施形態では、重み付けをガウス関数によって行っている。このガウス関数は、次の式（８）で示されるものであり、一般には正規分布を表す。
【数７】
【００８０】
この式（８）において、ｑｎは判定因子であり、ピンぼけ評価因子ｑ１と、手ぶれ評価因子ｑ２と、ブロックノイズ評価因子のｑ３とが相当する。ここで、判定因子ｑｎは、「０」から「１」の範囲で正規化されており、「０」に近い程画質が悪いことを示し、「１」に近い程画質が良いことを示す。従って、ピンぼけ評価因子ｑ１に関しては、「０」に近い程ピントがずれていることを示し、「１」に近いほどピントがあっていることを示している。また、手ぶれ評価因子ｑ２に関しては、「０」に近い程手ぶれが大きいことを示し、「１」に近い程手ぶれが小さいことを示している。さらに、ブロックノイズ評価因子ｑ３に関しては、「０」に近い程ブロックノイズが大きいことを示し、「１」に近い程ブロックノイズが小さいことを示している。そして、前述したピンぼけ評価値、手ぶれ評価値、及びブロックノイズ評価値から、ピンぼけ評価因子ｑ１と、手ぶれ評価因子ｑ２と、ブロックノイズ評価因子ｑ３を求めるにあたり、式（９）〜式（１１）の変換処理を行っている。これらの式（９）〜式（１１）に基づき、式（８）は、式（１２）のように表現することができる。
【００８１】
式（８）において、Ｖｎは重み係数である。そして、式（１２）に示すように、この重み係数Ｖｎは、ピンぼけ評価に対する重み係数Ｖ１と、手ぶれ評価に対する重み係数Ｖ２と、ブロックノイズ評価に対する重み係数Ｖ３が相当し、それぞれの項目に応じた値に定められる。本実施形態では、ピンぼけ評価に対する重み係数Ｖ１が０．５であり、手ぶれ評価に対する重み係数Ｖ２が０．３であり、ブロックノイズ評価に対する重み係数Ｖ３が０．４である。この重み係数Ｖｎの２乗は、正規分布における分散σ２に相当する。従って、図１６に実線で示すように、重み係数Ｖｎが大きい程、立ち上がりが緩やかになる。また、点線で示すように、重み係数Ｖｎが小さい程、立ち上がりが急峻になる。このことは、重み係数Ｖｎが大きいほど、総合評価に与える影響が大きいことを意味する。例えば、ピンぼけ評価因子ｑ１と手ぶれ評価因子ｑ２の２つの因子とで考えた場合、図１７に示すように、それぞれの重みに応じて総合評価値ｑｏｖが定められる。
【００８２】
本実施形態では、同様な考えに基づき、３つの因子から総合評価値ｑｏｖが定められる。ここで、ピンぼけ評価に対する重み係数Ｖ１が最も大きく、ブロックノイズ評価に対する重み係数Ｖ３が２番目に大きい。また、手ぶれ評価に対する重み係数Ｖ２が最も小さい。これは、一般的に、ピンぼけが画質に与える影響の方が、ブロックノイズが画質に与える影響よりも大きいことによる。また、ブロックノイズが画質に与える影響の方が、手ぶれが画質に与える影響よりも大きいことによる。そして、ＣＰＵ６２は、式（１２）の演算を行うことにより、総合評価値を算出する。すなわち、ピンぼけ評価因子ｑ１と、手ぶれ評価因子ｑ２と、ブロックノイズ評価因子ｑ３とから総合評価値ｑｏｖを求める。
【００８３】
このようにして求められた総合評価値ｑｏｖによれば、評価画像を適切に評価することができる。これは、次の理由による。第１に、複数の評価項目から総合評価を求める際に、項目毎に重みを定めているからである。これにより、適切な評価を得ることができる。第２に、各項目の重み付けを、画像の品質に与える影響に基づいて行ってからである。すなわち、画像の品質に与える影響が大きい項目ほど、大きな重みを付しているので、より適切な評価を示す総合評価値を求めることができる。第３に、ガウス関数を用いて総合評価値ｑｏｖを求めているからである。すなわち、ガウス関数を用いて総合評価値を求めているため、各項目の評価値、及び、各項目に付された重みに基づき、総合評価値を精度良く算出することができる。
【００８４】
また、本実施形態では、総合評価値ｑｏｖを求める際に用いられない項目（対象外項目）、具体的にはミスフォーカスについても評価を行っている。このように、総合評価値の算出に用いられない項目についても評価を行っているので、操作者に対して詳細な評価を提供することができる。
【００８５】
＜評価結果の記憶（Ｓ２７０）について＞
次に、ＣＰＵ６２は、得られた評価結果を、評価画像情報に関連付けてメモリ６４に記憶する。ここで、ＣＰＵ６２は、ピンぼけ評価値、総合ミスフォーカス評価値ＭＳ、手ぶれ評価値、ブロックノイズ評価値、及び総合評価値に、評価画像情報に対応付けるための情報を付して、メモリ６４に記憶する。例えば、評価画像情報のファイル名を示す情報を付して記憶する。そして、評価結果を記憶させたならば、ＣＰＵ６２は、バックアップ対象となる全ての画像について評価されるまで、前述した処理を繰り替えし行う（Ｓ１３０）。
【００８６】
＝＝＝バックアップ情報の確認について＝＝＝
次に、バックアップされる画像情報の確認処理（Ｓ１４０）について説明する。ここで、図１８は、この確認処理を説明するためのフローチャートである。
【００８７】
この確認処理は、画像評価処理（Ｓ１２０）の後になされる。そして、この確認処理では、求められた総合評価値が判断基準値以下の画像情報について、バックアップするか否かを操作者に確認する。ここで、バックアップする旨の確認がとれた画像情報は、総合評価値が判断基準値を越えている画像情報とともに、ＣＤ−Ｒ１０４等の記憶媒体に記憶される（Ｓ１５０）。
【００８８】
このような確認を行うため、確認処理では、まず、判断基準値以下の画像情報を抽出する処理が行われる（Ｓ３１０）。この処理でＣＰＵ６２は、メモリ６４に記憶された評価結果を参照し、参照した評価結果を判断基準値と比較する。そして、判断基準値以下の画像情報を抽出する。本実施形態において、ＣＰＵ６２は、各画像情報における総合評価値を参照する。そして、この総合評価値が例えば「６」以下であった場合には、その画像情報は、判断基準値以下のものとして抽出される。なお、抽出結果は、例えばファイル名の情報であり、メモリ６４に記憶される。
【００８９】
次に、判断基準値以下の画像情報の表示が行われる（Ｓ３２０）。ここで、判断基準値以下の画像情報が複数ある場合、本実施形態では１つの画像情報を表示するようにしている。これは、プリンタ１に設けられる液晶表示部３には大きさに制限があり、サムネイル表示させてしまうと、画像の確認が困難になってしまうからである。この場合において、表示される順番は任意に定めることができる。本実施形態では、ファイル名順に表示させるようにしている。一般に、デジタルカメラ１２０で撮影された画像情報は、連番のファイル名が付されている。このため、ファイル名順に表示させると、操作者にとって判りやすいという利点がある。
【００９０】
画像情報の表示が行われたならば、操作者からの確認を待つ（Ｓ３３０）。ここで、ＣＰＵ６２は、操作部からの信号を監視しており、この信号に基づいて確認操作の有無を判断する。また、ＣＰＵ６２は、操作部からの信号に基づき、その画像情報をバックアップ対象とするか否かを認識する。言い換えれば、バックアップ対象とするか否かを示す確認情報を取得する。そして、確認情報が得られたならば、この確認情報に基づき、ＣＰＵ６２は、バックアップ対象とされる画像情報のリストを更新する。そして、未確認の画像情報の有無を確認し（Ｓ３４０）、未確認の画像情報があればステップＳ３２０の処理に戻り、次の画像情報について同様の処理を行う。また、抽出された全ての画像情報について確認がなされたならば、バックアップされる画像情報を確定する（Ｓ３５０）。
【００９１】
バックアップされる画像情報が確定されたならば、確定された画像情報がＣＤ−Ｒ１０４に書き込まれる（Ｓ１５０）。このとき、ＣＰＵ６２は、バックアップ対象となる画像情報に、画像評価処理で得られた各評価値の情報を付加し、書き込み用の画像情報（記憶用画像情報に相当する。）を生成する。本実施形態では、画像情報に、総合評価値、及び、それを求めるために用いられたピンぼけ評価値、手ぶれ評価値、及びブロックノイズ評価値を付加している。加えて、総合評価値を求める際に使用されなかった総合ミスフォーカス評価値ＭＳも付加している。例えば、画像情報がＥｘｉｆに対応しているならば、これらの情報をＥｘｉｆの付属情報として記憶させる。また、Ｅｘｉｆに対応していない場合には、これらの情報を、画像情報の付属ファイルとして記憶させる。そして、生成された書き込み用の画像情報は、ケーブル１０２を経由する等してＣＤ−Ｒ装置１００に転送され、ＣＤ−Ｒ１０４に記憶される。そして、このような処理が行われるステップＳ１５０は、評価付加ステップ及び他の評価付加ステップに相当する。
【００９２】
＝＝＝バックアップされた画像情報の使用について＝＝＝
次に、ＣＤ−Ｒ１０４にバックアップされた画像情報の使用について説明する。ここで、図１９は、バックアップされた画像情報の表示例を説明する図である。この表示例は、パーソナルコンピュータで動作する画像表示ソフトのものである。図１９に示した表示例では、画像情報用の表示領域の下方に、評価項目用の表示領域が設けられている。そして、評価項目用の表示領域は左右に分かれており、左側領域には各個別評価が表示され、右側領域には総合評価とコメントが表示されている。このように、各個別評価や総合評価を表示させることにより、画像表示ソフトの使用者は、この画像の客観的な評価を知ることができる。そして、この評価は、印刷や修正等を判断するにあたり、補助的な情報として使用できる。また、画像情報をサムネイル画像で表示させた場合には、マウスカーソル等がサムネイル画像上に位置付けられた際に、評価項目用の表示画像をポップアップ表示させる構成が好ましい。この様な表示態様を採ることにより、サムネイル画像のような、画質の目視による確認が難しい画像であっても、拡大表示等をすることなく評価を認識できるので好ましい。この場合において、パーソナルコンピュータのＣＰＵは、マウスカーソル等の指示位置を示す指示位置情報に基づき、対応する画像情報に付加された評価結果をポップアップ表示させるコントローラとして機能する。
【００９３】
また、画像情報に評価結果が付加されているので、この評価結果を印刷装置に参照させることにより、画像情報を補正した状態で印刷ができる。これにより、特別な操作なしで印刷品質の向上が図れる。
【００９４】
＝＝＝その他の実施の形態＝＝＝
上記の実施形態は、印刷装置としてのプリンタ１について記載されているが、この実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることはいうまでもない。特に、以下に述べる実施形態であっても、本発明に含まれるものである。
【００９５】
まず、前述した実施形態において、バックアップ対象となる画像情報を記憶する記憶媒体（第１の記憶媒体に相当する。）は、メモリカード１１０に限られない。例えば、ホストコンピュータ１３０が有するハードディスク装置や、このホストコンピュータ１３０に装着されるフレキシブルディスクであってもよい。同様に、画像情報がバックアップされる記憶媒体（第１の記憶媒体に相当する。）は、ＣＤ−Ｒ１０４に限定されない。例えば、光磁気ディスクであってもよい。この場合、プリンタ１には光磁気ディスク装置（図示せず）が接続される。また、画像評価を行う装置は、プリンタ１に限られない。例えば、レタッチソフト（画像加工ソフト）が動作するパーソナルコンピュータであってもよい。また、デジタルカメラ１２０であってもよい。
【００９６】
また、画像評価の手順に関し、前述した実施形態では、バックアップ対象となる全ての画像情報について評価を行い、その後バックアップ対象となる画像情報を確定している。そして、確定された画像情報についてバックアップを行っている。この点に関し、バックアップ対象となる画像情報毎に、評価と、バックアップの確認と、バックアップとをセットにして行うようにしてもよい。また、評価項目は、説明された各項目に限定されない。また、総合評価を求める基となる項目の数も複数であればよい。すなわち、２つであってもよいし、４つ以上であってもよい。
【符号の説明】
【００９７】
１ プリンタ，２ 操作パネル，３ 液晶表示部，４ 排紙部，５ 操作ボタン，
６ カードスロット，７ 給紙部，１２ 第１のインタフェース，
１４ 第２のインタフェース，２０ ヘッドユニット，２２ ヘッド，
２４ ヘッド制御部，３０ 用紙搬送機構，４０ キャリッジ移動機構，
５０ 検出器群，６０ プリンタ側コントローラ，１００ ＣＤ−Ｒ装置，
１０２ ケーブル，１０４ ＣＤ−Ｒ，１１０ メモリカード，
１２０ デジタルカメラ，１３０ ホストコンピュータ，ＥＶ 評価範囲，Ｐ 画素，
Ｙ 輝度，ＷＥ エッジ幅，ＷＥａｖ 平均エッジ幅，ｄｘ 水平方向のエッジ勾配，
ｄｙ 垂直方向のエッジ勾配，Ｍ 画素ミスフォーカス評価値，
Ｍ２ ブロックミスフォーカス評価値，ＭＳ 総合ミスフォーカス評価値，
ＢＫ ブロック，ＢＫ２ ブロック，ＢＫ２（Ｍ） ミスフォーカスブロック，
ＢＫ２（Ｉ） インフォーカスブロック，ＢＫ２（Ｏ） 評価不能ブロック，
Ｂｈ 水平方向のブロックノイズ評価値，Ｂｖ 垂直方向のブロックノイズ評価値
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象となる画像情報を取得するステップと、
取得された前記画像情報について所定項目を個別に評価し、個別評価を求めるステップと、
取得された前記画像情報について他の所定項目を個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、
前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、総合評価を求めるステップと、
を有する画像評価方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像評価方法であって、
前記総合評価を求めるステップでは、
それぞれに重みが付された前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、前記総合評価を求める、画像評価方法。
【請求項３】
請求項２に記載の画像評価方法であって、
前記総合評価を求めるステップでは、
画像の品質に与える影響が大きいほど大きな重みが付された前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、前記総合評価を求める、画像評価方法。
【請求項４】
請求項２又は請求項３に記載の画像評価方法であって、
前記総合評価を求めるステップでは、
ガウス関数を用いて前記総合評価を求める、画像評価方法。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像評価方法であって、
前記個別評価を求めるステップでは、
ピンぼけの度合いを示す項目、手ぶれの度合いを示す項目、及び、圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目から選択された１つの項目を、前記所定項目として評価し、
前記他の個別評価を求めるステップでは、
前記ピンぼけの度合いを示す項目、前記手ぶれの度合いを示す項目、及び、前記圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目の内、前記所定項目として選択された項目以外の項目から選択された１つの項目を、前記他の所定項目として評価する、画像評価方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像評価方法であって、
前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、取得された前記画像情報に付加する評価付加ステップを、さらに有する画像評価方法。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれかに記載の画像評価方法であって、
取得された前記画像情報について、前記総合評価の対象外となる対象外項目を個別に評価し、総合評価対象外の個別評価を求めるステップを、さらに有する画像評価方法。
【請求項８】
請求項７に記載の画像評価方法であって、
前記総合評価対象外の個別評価を求めるステップでは、
撮影意図とは異なる領域にピントが合っている度合いを示す項目を、前記対象外項目として評価する、画像評価方法。
【請求項９】
請求項７又は請求項８に記載の画像評価方法であって、
前記総合評価対象外の個別評価を、取得された前記画像情報に付加する他の評価付加ステップを、さらに有する画像評価方法。
【請求項１０】
評価対象となる画像情報を取得するステップと、
取得された前記画像情報について、ピンぼけの度合いを示す項目、手ぶれの度合いを示す項目、及び、圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目から選択された１つの項目を、所定項目として個別に評価し、個別評価を求めるステップと、
取得された前記画像情報について、前記ピンぼけの度合いを示す項目、前記手ぶれの度合いを示す項目、及び、前記圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目の内、前記所定項目として選択された項目以外の項目から選択された１つの項目を、前記他の所定項目として個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、
画像の品質に与える影響が大きいほど大きな重みがそれぞれに付された、前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、ガウス関数を用いて総合評価を求めるステップと、
前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、取得された前記画像情報に付加する評価付加ステップと、
取得された前記画像情報について、撮影意図とは異なる領域にピントが合っている度合いを示す項目を、前記総合評価の対象外となる対象外項目として個別に評価し、総合評価対象外の個別評価を求めるステップと、
前記総合評価対象外の個別評価を、取得された前記画像情報に付加する他の評価付加ステップと、
を有する画像評価方法。
【請求項１１】
（Ａ）評価対象の画像情報を記憶するメモリと、
（Ｂ１）前記メモリに記憶された前記評価対象の画像情報について、
（Ｂ２）所定項目を個別に評価して個別評価を求め、
（Ｂ３）他の所定項目を個別に評価して他の個別評価を求め、
（Ｂ４）前記個別評価と前記他の個別評価とに基づいて総合評価を求める、コントローラと、
を有する画像評価装置。
【請求項１２】
（ａ）第１の記憶媒体に記憶された印刷対象となる画像情報を、評価対象の画像情報として記憶するメモリと、
（ｂ１）前記メモリに記憶された前記評価対象の画像情報について、
（ｂ２）所定項目を個別に評価して個別評価を求め、
（ｂ３）他の所定項目を個別に評価して他の個別評価を求め、
（ｂ４）前記個別評価と前記他の個別評価とに基づいて総合評価を求め、
（ｂ５）前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、前記評価対象の画像情報に付加して、第２の記憶媒体に記憶させるための記憶用画像情報を生成する、コントローラと、
を有する印刷装置。
【請求項１】
評価対象となる画像情報を取得するステップと、
取得された前記画像情報について所定項目を個別に評価し、個別評価を求めるステップと、
取得された前記画像情報について他の所定項目を個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、
前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、総合評価を求めるステップと、
を有する画像評価方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像評価方法であって、
前記総合評価を求めるステップでは、
それぞれに重みが付された前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、前記総合評価を求める、画像評価方法。
【請求項３】
請求項２に記載の画像評価方法であって、
前記総合評価を求めるステップでは、
画像の品質に与える影響が大きいほど大きな重みが付された前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、前記総合評価を求める、画像評価方法。
【請求項４】
請求項２又は請求項３に記載の画像評価方法であって、
前記総合評価を求めるステップでは、
ガウス関数を用いて前記総合評価を求める、画像評価方法。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像評価方法であって、
前記個別評価を求めるステップでは、
ピンぼけの度合いを示す項目、手ぶれの度合いを示す項目、及び、圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目から選択された１つの項目を、前記所定項目として評価し、
前記他の個別評価を求めるステップでは、
前記ピンぼけの度合いを示す項目、前記手ぶれの度合いを示す項目、及び、前記圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目の内、前記所定項目として選択された項目以外の項目から選択された１つの項目を、前記他の所定項目として評価する、画像評価方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像評価方法であって、
前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、取得された前記画像情報に付加する評価付加ステップを、さらに有する画像評価方法。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれかに記載の画像評価方法であって、
取得された前記画像情報について、前記総合評価の対象外となる対象外項目を個別に評価し、総合評価対象外の個別評価を求めるステップを、さらに有する画像評価方法。
【請求項８】
請求項７に記載の画像評価方法であって、
前記総合評価対象外の個別評価を求めるステップでは、
撮影意図とは異なる領域にピントが合っている度合いを示す項目を、前記対象外項目として評価する、画像評価方法。
【請求項９】
請求項７又は請求項８に記載の画像評価方法であって、
前記総合評価対象外の個別評価を、取得された前記画像情報に付加する他の評価付加ステップを、さらに有する画像評価方法。
【請求項１０】
評価対象となる画像情報を取得するステップと、
取得された前記画像情報について、ピンぼけの度合いを示す項目、手ぶれの度合いを示す項目、及び、圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目から選択された１つの項目を、所定項目として個別に評価し、個別評価を求めるステップと、
取得された前記画像情報について、前記ピンぼけの度合いを示す項目、前記手ぶれの度合いを示す項目、及び、前記圧縮時に生じるノイズの度合いを示す項目の内、前記所定項目として選択された項目以外の項目から選択された１つの項目を、前記他の所定項目として個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、
画像の品質に与える影響が大きいほど大きな重みがそれぞれに付された、前記個別評価と前記他の個別評価とに基づき、ガウス関数を用いて総合評価を求めるステップと、
前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、取得された前記画像情報に付加する評価付加ステップと、
取得された前記画像情報について、撮影意図とは異なる領域にピントが合っている度合いを示す項目を、前記総合評価の対象外となる対象外項目として個別に評価し、総合評価対象外の個別評価を求めるステップと、
前記総合評価対象外の個別評価を、取得された前記画像情報に付加する他の評価付加ステップと、
を有する画像評価方法。
【請求項１１】
（Ａ）評価対象の画像情報を記憶するメモリと、
（Ｂ１）前記メモリに記憶された前記評価対象の画像情報について、
（Ｂ２）所定項目を個別に評価して個別評価を求め、
（Ｂ３）他の所定項目を個別に評価して他の個別評価を求め、
（Ｂ４）前記個別評価と前記他の個別評価とに基づいて総合評価を求める、コントローラと、
を有する画像評価装置。
【請求項１２】
（ａ）第１の記憶媒体に記憶された印刷対象となる画像情報を、評価対象の画像情報として記憶するメモリと、
（ｂ１）前記メモリに記憶された前記評価対象の画像情報について、
（ｂ２）所定項目を個別に評価して個別評価を求め、
（ｂ３）他の所定項目を個別に評価して他の個別評価を求め、
（ｂ４）前記個別評価と前記他の個別評価とに基づいて総合評価を求め、
（ｂ５）前記個別評価、前記他の個別評価、及び前記総合評価を、前記評価対象の画像情報に付加して、第２の記憶媒体に記憶させるための記憶用画像情報を生成する、コントローラと、
を有する印刷装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１０−１６５３６０（Ｐ２０１０−１６５３６０Ａ）
【公開日】平成２２年７月２９日（２０１０．７．２９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２５５５５（Ｐ２０１０−２５５５５）
【出願日】平成２２年２月８日（２０１０．２．８）
【分割の表示】特願２００５−５７４５０（Ｐ２００５−５７４５０）の分割
【原出願日】平成１７年３月２日（２００５．３．２）
【出願人】（０００００２３６９）セイコーエプソン株式会社 (51,324)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年７月２９日（２０１０．７．２９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年２月８日（２０１０．２．８）
【分割の表示】特願２００５−５７４５０（Ｐ２００５−５７４５０）の分割
【原出願日】平成１７年３月２日（２００５．３．２）
【出願人】（０００００２３６９）セイコーエプソン株式会社 (51,324)
【Ｆターム（参考）】
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