画像評価方法および画像評価装置並びにプログラム
【課題】空間周波数と関係した画質を評価する画像評価装置において、背景ノイズの影響を受けずに視感と対応の取れた評価値を算出できるようにする。
【解決手段】特徴量取得部２２は、前処理部２１０で処理された入力画像データに基づいて空間周波数と関わりを持つ特徴量Ｐの一例であるすじ特徴量Ｐｅを算出する。すじ空間周波数帯域分割部２８６は、前処理部２１０で処理された入力画像データを複数の空間周波数帯域の画像データに分割する。すじ補正量算出部２８８は、空間周波数帯域分割部２８６で周波数展開された複数の空間周波数帯域の画像データに基づいてすじ補正量Ｂｅを算出する。すじ評価値算出部２９０は、すじ特徴量算出部２７０により算出されたすじ特徴量Ｐｅおよびすじ補正量取得部２８０のすじ補正量算出部２８８により算出されたすじ補正量Ｂｅに基づいて、注目している空間周波数帯域のすじ欠陥の強さに関する評価値Ｑｅを算出する。
【解決手段】特徴量取得部２２は、前処理部２１０で処理された入力画像データに基づいて空間周波数と関わりを持つ特徴量Ｐの一例であるすじ特徴量Ｐｅを算出する。すじ空間周波数帯域分割部２８６は、前処理部２１０で処理された入力画像データを複数の空間周波数帯域の画像データに分割する。すじ補正量算出部２８８は、空間周波数帯域分割部２８６で周波数展開された複数の空間周波数帯域の画像データに基づいてすじ補正量Ｂｅを算出する。すじ評価値算出部２９０は、すじ特徴量算出部２７０により算出されたすじ特徴量Ｐｅおよびすじ補正量取得部２８０のすじ補正量算出部２８８により算出されたすじ補正量Ｂｅに基づいて、注目している空間周波数帯域のすじ欠陥の強さに関する評価値Ｑｅを算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラープリンタなどの画像出力装置（画像形成装置）より出力された画像の画像品質を評価する画像評価方法および画像評価装置、並びに画像評価処理を電子計算機（コンピュータ）を用いて実行するための画像評価プログラムに関する。より詳細には、粒状性や鮮鋭性やすじ欠陥などの空間周波数と関係した画質を評価するための評価値を求める仕組みに関する。
【背景技術】
【０００２】
カラープリンタや複写装置などの画像形成装置やカラーディスプレイ装置などの画像表示装置（画像形成装置と画像表示装置とを纏めて画像出力装置ともいう）により出力または表示される画像の画像品質を決定する要因については、階調再現性、色再現性、鮮鋭性、解像性、粒状性、光沢、画像欠陥などが知られている。
【０００３】
本来、均一な明度や色で出力または表示される均一色画像内に生じた一定方向に延びる明度や色の帯状のむら（縦すじや横すじといわれる、いわゆるすじ欠陥）は、装置固有の技術に依存して発生した画像欠陥の１つであり、品質管理を行う上での重要項目の１つとして用いられている。注目する画像要素についての粒状性や鮮鋭性やすじ欠陥に関する特徴量や評価値は、何れも空間周波数と関わりを持つものである。
【０００４】
画像出力装置より出力された画像におけるすじ欠陥などの画像品質を評価する方法としては、画像品質に対し人間の視覚を通して主観的な判断によって評価する主観的評価と、測定器を通して画像品質の特徴量を算出する客観的評価がある。主観的評価は、人による判断のため評価結果にばらつきが生じるなど、評価精度の問題があり、近年では客観的評価方法が数多く提案されている。
【０００５】
たとえば特許文献１〜３には、すじ欠陥についての画像品質を客観的に評価する方法が提案されている。
【０００６】
【特許文献１】特開平０９−０３７３１０号公報
【特許文献２】特開２０００−００４３１３号公報
【特許文献３】特開２００２−１３９４０４号公報
【０００７】
たとえば特許文献１に記載の技術では、カラーブラウン管の輝度むらを検査する方法として、発光面をテレビカメラで撮像し、撮像した画像の輝度値に対し、投影処理を行なって１次元データにした後、２次微分値を求めて、すじの強さを評価するようにしている。
【０００８】
また、特許文献２に記載の技術では、画像品質に関する欠陥の一種であるバンディングについて、人間が観察する際に知覚する心理量を予測する。具体的には、被評価画像の物理特性量を空間周波数に変換し、予め設定されている物理特性量とこの物理特性量に対応するバンディング知覚特性関数の関係から得られた関数を空間周波数に関して積分し、複数の空間周波数成分を含むバンディング知覚予測値を算出するようにしている。
【０００９】
また、特許文献３に記載の技術では、カラーディプレイ装置の輝度むらを評価する方法として、画像を空間周波数スペクトル画像に変換し、１次元化した輝度平均値に周波数の変化で増減する補正係数を乗算して補正された輝度平均値を算出し、補正された輝度平均値から抽出した特徴量と所定の基準とを比較することによって輝度むらを評価するようにしている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特許文献１〜３に記載の技術では、画像内の注目している空間周波数帯域のすじ欠陥を評価する場合、視感と対応の取れた評価値を算出することができない。具体的には、カラープリンタなどの画像出力装置により出力された画像のすじ欠陥を視感で評価する場合、注目しているすじ欠陥の位置以外に多くのノイズがあり、これら背景ノイズの影響、特に背景ノイズの空間周波数の影響を受けるため、この影響を考慮していない従来技術では、視感と対応の取れた評価値を算出することができない。
【００１１】
たとえば、特許文献１に記載の技術では、すじの強さのみに注目して評価値を算出しているため、すじ以外の背景ノイズの影響を考慮できず、視感と対応の取れたすじ評価値を算出することができない。
【００１２】
また、特許文献２に記載の技術では、複数の空間周波数成分を含む画像欠陥の総合的な評価値を算出しているため、注目している空間周波数帯域の画像欠陥と注目している画像欠陥以外の背景ノイズを分離できず、視感と対応の取れたすじ評価値を算出することができない。
【００１３】
また、特許文献３に記載の技術では、検査対象物の輝度分布から予め登録されている良品周波数パターンの輝度分布を減算して不良品周波数パターンの輝度分布を求め輝度むらを検査しているため、注目している空間周波数帯域の画像欠陥とそれ以外の背景ノイズを分離できるが、注目している画像欠陥の空間周波数帯域と背景ノイズの空間周波数帯域との関わりを考慮していないので、必ずしも、視感と対応の取れたすじ評価値を算出することができない。
【００１４】
なお、注目している画質要素の空間周波数帯域と背景ノイズの空間周波数帯域との関わりを考慮していないことに起因して視感と対応の取れた評価値を算出することができないという問題は、すじ欠陥に限らず、粒状性や鮮鋭性など、その他の空間周波数と関わりを持つ画質要素についても言えることである。
【００１５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、空間周波数と関わりを持つ画質をある空間周波数に注目して評価する場合であっても、背景ノイズの影響を受けずに、視感と対応の取れた評価値を算出することができる仕組み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】
【００１６】
本願発明者の実験によれば、空間周波数と関わりを持つ画質をある空間周波数に注目して評価する場合に、背景ノイズの空間周波数が注目している空間周波数に近いほど視感評価に与える影響が大きくなるということが分かった。この点においては、空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量（たとえば実空間上のデータに基づいて取得される特徴量）に対して背景ノイズの補正を加えるに当たり、注目している空間周波数の成分を考慮して補正に使用する背景ノイズの成分を取得することが肝要であるということになる。本願発明はこの点に着目してなされたものである。
【００１７】
すなわち、本発明に係る仕組みにおいては、入力画像データに基づいて注目する画像要素の空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量を取得し、入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開し、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて注目する画像要素に対しての背景成分を抽出し、特徴量と背景成分とに基づいて注目する画像要素の画質を評価するための評価値を客観的に求めるようにした。
【００１８】
要するに、空間周波数と関係した画質を評価する際に、評価値のベースとなる特徴量に対しての背景ノイズの補正に使用される成分に関して、背景成分を複数の帯域成分に周波数展開して、その解析結果に基づいて、より適正な補正量を求める点に特徴を有するのである。
【００１９】
周波数展開して求めた複数の帯域成分の解析結果に基づいて、より適正な補正量を求めるに当たっては、各帯域成分の内、注目する空間周波数を含む帯域の成分ほど補正量が強くなるように所定の重み付け演算を行なうのがよい。つまり、背景ノイズの補正に使用される補正成分を、注目する空間周波数に対する重み付けを考慮して取得する点に大きな特徴を有するのである。
【００２０】
また従属項に記載された発明は、本発明に係る画像評価の仕組みのさらなる有利な具体例を規定する。さらに、本発明に係るプログラムは、本発明に係る画像評価の仕組みを、電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェアで実現するために好適なものである。なお、プログラムは、コンピュータ読取り可能な記憶媒体に格納されて提供されてもよいし、有線あるいは無線による通信手段を介した配信により提供されてもよい。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、注目する画像要素の空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量に対しての背景ノイズの補正に使用される補正成分を、入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開し、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて抽出するようにしたので、注目する空間周波数に対する重み付けを考慮して補正成分を取得することができるようになり、注目している空間周波数の画質要因が背景ノイズの影響を受け難くい評価値、あるいは受けないような評価値を取得することができる。結果として、粒状性や鮮鋭性やすじ欠陥などの空間周波数と関係した画質を評価するための評価値を、視感と対応が取れるようにして求めることができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００２３】
＜システム構成；第１実施形態＞
図１は、本発明に係る画像評価装置の第１実施形態を備えた画像評価システム１の概略構成を示すブロック図である。ここでは、処理手順に従った機能ブロック図により示している。
【００２４】
図示するように、画像評価システム１は、被評価画像の画像品質を評価する画像評価装置１０と、被評価用画像Image を所定の記録媒体上に生成（形成）する画像出力装置（画像形成装置）５０と、画像出力装置５０が生成した被評価用画像Image を電子化した入力画像データＤ２０を画像評価装置１０に入力する画像入力装置７０とを備えている。
【００２５】
画像評価の対象となる被評価用画像Image を生成する画像出力装置５０としては、たとえばインクジェット方式や電子写真方式などの画像形成プロセスを用いたカラープリンタが使用される。たとえば、画像評価装置１０内に保存されている原画像データＤ１０をＲＧＢやＣＭＹＫなどのデバイス依存色空間の色信号に変換して紙などの出力媒体上に画像を形成する。もちろん、画像評価装置１０以外から原画像データＤ１０を取得して被評価用画像Image を生成してもよい。
【００２６】
また画像入力装置７０としては、原画像データＤ１０に対応する入力画像データＤ２０（電子化された画像情報）を生成して画像評価装置１０に入力することができればよく、たとえばフラットベッド方式のスキャナなど、画像出力装置５０で生成された被評価用画像Image の画素情報を電子化して出力する装置を使用する。たとえば、画像出力装置５０により生成された原画像データＤ１０の出力画像（被評価用画像Image ）を光学的に読み取り、読み取った入力画像データＤ２０を画像評価装置１０に供給する。
【００２７】
この場合、画像入力装置７０は、入力特性のキャリブレーション、ドライバの調整などがなされていて、粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性が、被写体によって変化しないことが望ましい。また、ＡＧＣやエッジ強調などの画像入力装置７０側で行なわれる自動的な処理はオフにされていることがさらに望ましい。
【００２８】
図示を割愛するが、画像評価装置１０は、装置内の各機能部を制御する制御部や、装置使用のためのガイダンス情報や所定の情報処理結果や管理情報などを画像情報として通知する表示部や、これらを音声情報として通知する本体内蔵もしくは外部設置の圧電体やスピーカなどで構成された音声通知部や、オペレータからの装置に対する種々の指示入力を受け付けるためのマウスやキーボードなどを有する指示入力部（操作部）を具備したユーザインタフェース部を備えている。
【００２９】
画像評価装置１０は、画像評価処理の実行に関わる各機能部として、先ず、画像データの受渡しをするインタフェース機能部としての出力インタフェース部１１out および入力インタフェース部１１inと、評価対象となる画像出力装置５０の評価を行なうために必要な原画像データＤ１０を記憶する原画像記憶部１２と、画像入力装置７０から供給された入力画像データＤ２０を記憶する入力画像記憶部１４とを備えている。なお、出力インタフェース部１１out と原画像記憶部１２とは、画像出力装置５０にて被評価用画像Image を生成するための原画像データＤ１０を画像出力装置５０に供給するためのものであり、当該画像評価装置１０にこれらを備えていることは必須ではない。
【００３０】
出力インタフェース部１１out は、原画像記憶部１２に保存してあるｓＲＧＢ（standard ＲＧＢ ），ＸＹＺ，Ｌａｂ（正しくはＬ*ａ*ｂ*），ＬＣｈ（正しくはＬ*Ｃ*ｈ°）などのデバイス非依存色空間の色信号で表わされた原画像データＤ１０を装置外の各種機器に出力する。また、入力インタフェース部１１inは、装置外の各種機器から入力画像データＤ２０を取り込んで入力画像記憶部１４に渡す。
【００３１】
ここで、ｓＲＧＢ色空間のデータとは、デジタルカメラ、プリンタ、モニタなど多くのパーソナルコンピュータ用周辺機器などの分野で広く用いられている、ＩＥＣ（International Electrotechnical Commission；国際電気標準会議 ）が定める色空間の国際規格に即した色データである。このｓＲＧＢに則った色調整を行なうことで、入力と出力時の色の差異を極力少なくすることができる。
【００３２】
原画像データＤ１０は、パッチ画像やグラデーション画像のようなパターン画像だけでなく、写真画像のような絵柄画像を用いることができ、本実施形態では画像全面が均一色である場合について説明する。
【００３３】
また、すじ欠陥に関する評価値の算出に当たり、たとえば、画像入力装置７０より出力する画像チャートとしては、画像全面が均一色である画像チャートを用いることとする。特に本実施形態では、ＣＭＹ５０％の画像チャートを画像入力装置７０より出力する場合について説明する。
【００３４】
また、画像評価装置１０は、デバイス依存色空間の画像データをデバイス非依存色空間の画像データに変換する色信号変換部１６と、画像入力装置７０から供給された入力画像データＤ２０（画像データ）に基づいて入力画像画質要素評価値Ｑ２０を算出する画質要素評価値算出部２０とを備えている。
【００３５】
色信号変換部１６は、入力画像データＤ２０を、デバイスに非依存の色空間である均等知覚色空間の色彩データや３刺激値ＸＹＺまたは３刺激値ＸＹＺに変換可能な色彩データ（纏めて入力画像データＤ２２）に変換する。
【００３６】
画質要素評価値算出部２０は、この色信号変換部１６の変換結果（入力画像データＤ２２）を用いて評価値を算出するのがよい。色信号変換部１６で色変換された均等知覚色空間の色彩データや３刺激値ＸＹＺまたは３刺激値ＸＹＺに変換可能なデバイス非依存の色信号（色彩データ；Ｄ２２）を用いることで、画像入力装置の入力色特性の影響を排除できる。たとえば、ある色（Ｌａｂ，ＬＣＨ）を入力しても画像入力装置の違いで様々な入力画像データのＲＧＢ値が得られるが、画像入力装置の入力特性プロファイル（色変換プロファイル）を用いるなどして、デバイス非依存のデータに変換することで、画像入力装置が異なっても同じＬａｂ，ＬＣｈが得られるようになる。
【００３７】
画質要素評価値算出部２０は、被評価用画像Image について、粒状性に関する評価値Ｑｇや鮮鋭性に関する評価値Ｑｓや階調特性に関する評価値Ｑｔや色再現性に関する評価値Ｑｃなどを求めることができるとともに、特に本実施形態の構成においては、被評価用画像Image に存在するすじ欠陥に関わるすじ評価値Ｑｅを求めることができるようになっている。注目する画像要素についての粒状性や鮮鋭性やすじ欠陥に関する特徴量や評価値は、何れも空間周波数と関わりを持つものである。
【００３８】
具体的には、画質要素評価値算出部２０は、入力画像データに基づいて注目する画像要素の空間周波数と関係した画質と関わりを持つ所定の特徴量Ｐを取得する特徴量取得部２２と、注目する画像要素についての空間周波数と関わりを持つ画質を評価するための評価値Ｑを取得する評価値取得部２６とを備えている。
【００３９】
本実施形態において、特徴量取得部２２は、実空間上の画像データに基づいて特徴量Ｐを取得する。補正量取得部２４は、実空間上の画像データを一旦周波数空間上の画像データに変換して所定の帯域処理（いわゆるフィルタリング処理）をし、さらに実空間上の画像データに戻してから補正量Ｂを取得する。
【００４０】
なお、特徴量取得部２２は、実空間上の画像データを周波数空間上の画像データに変換し、注目する空間周波数を含む帯域の成分に基づいて特徴量Ｐを取得するようにしてもよい。ただし、この場合、注目する位置の注目する画質要素のみの特徴量Ｐを取得することができるように前処理を工夫する必要がある。周波数空間上に画像データを変換すると、位置に拘わらず、同様の周波数成分のものは同じ周波数軸上の成分として現われるからである。この点では、実空間上の画像データから特徴量Ｐを取得する場合、位置を特定した処理を行なうのは簡単である。
【００４１】
また、画質要素評価値算出部２０は、本実施形態の特徴部分として、入力画像データを複数の空間周波数帯域の成分に分割して、すなわち１つの入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開して、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて注目する画像要素に対しての背景成分を抽出し、この抽出した背景成分を特徴量取得部２２が取得した特徴量Ｑに対する補正量Ｂとする補正量取得部２４を備えている。評価値取得部２６は、特徴量取得部２２により取得された特徴量Ｐおよび補正量取得部２４により取得された補正量Ｂに基づいて評価値Ｑを求める。
【００４２】
ここで、本実施形態における画像評価方法のアルゴリズムにおいては、カラープリンタなどの画像出力装置より出力された画像に存在する所定方向の明度むら（いわゆるすじ欠陥）に関わる画像品質を評価する場合について説明する。
【００４３】
このようなすじ欠陥に関わる画像品質を評価するべく、特徴量取得部２２は、入力画像データＤ２０もしくは入力画像データＤ２２に対して所定の前処理を施す前処理部２１０と、前処理部２１０にて処理された入力画像データに基づいて空間周波数と関わりを持つ特徴量Ｐの一例であるすじ特徴量Ｐｅｎを算出するすじ特徴量算出部２７０とを備えている。
【００４４】
前処理部２１０は、入力画像データＤ２０もしくは色信号変換部１６で処理されたデバイス非依存色空間の入力画像データＤ２２をすじ欠陥と平行する方向に平均化し１次元のプロファイルに変換する１次元化処理部２１２と、明度（Ｌ＊）プロファイルと明度プロファイルの平均線の差分を算出することで明度差分プロファイルを取得する平均線差分算出部２１４とを備えている。すじ特徴量算出部２７０は、平均線差分算出部２１４にて取得される差分プロファイルに基づいてすじ特徴量Ｐｅを求める。
【００４５】
また、本実施形態の特徴部分である補正量取得部２４は、前処理部２１０にて処理された入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開して、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて注目する画像要素の画質の一例であるすじ欠陥に対しての背景成分を抽出し、この抽出した背景成分をすじ特徴量算出部２７０が求めたすじ特徴量Ｐｅに対するすじ補正量Ｂｅとするすじ補正量取得部２８０を備えている。
【００４６】
すじ補正量取得部２８０は、前処理部２１０にて処理された入力画像データを複数の空間周波数帯域の画像データに分割する空間周波数帯域分割部２８６と、空間周波数帯域分割部２８６にて周波数展開された複数の空間周波数帯域の画像データに基づいてすじ補正量Ｂｅｎを算出するすじ補正量算出部２８８とを備えている。
【００４７】
空間周波数帯域分割部２８６は、平均線差分算出部２１４にて取得される差分プロファイルを複数の空間周波数帯域の差分プロファイルに分割（周波数展開）する。すじ補正量算出部２８８は、空間周波数帯域分割部２８６で周波数展開された複数の空間周波数帯域の明度差分プロファイルに基づいてすじ補正量Ｂｅを求める。
【００４８】
評価値取得部２６は、すじ特徴量算出部２７０により算出されたすじ特徴量Ｐｅおよびすじ補正量取得部２８０のすじ補正量算出部２８８により算出されたすじ補正量Ｂｅに基づいて、すじ欠陥の強さに関する評価値Ｑｅを算出するすじ評価値算出部２９０を備えている。特に、本実施形態のすじ評価値算出部２９０は、注目している空間周波数帯域のすじ評価値Ｑｅを算出する点に特徴を有する。
【００４９】
＜色信号変換部の構成＞
図２は、色信号変換部１６の概略構成を説明するブロック図である。ここでは、処理手順に従った機能ブロック図により示している。
【００５０】
図示するように、色信号変換部１６は、入力画像記憶部１４に保存されている入力画像データＤ２０を均等知覚色空間の色彩データ（たとえばＬａｂ値）あるいは３刺激値ＸＹＺまたは３刺激値ＸＹＺに変換可能な色彩データなどデバイス非依存の色信号に変換する入力画像データ色変換部１６４を備えている。
【００５１】
入力画像データ色変換部１６４は、一例として、入力画像記憶部１４から取り込んだＲＧＢ値で示された入力画像データＤ２０を、一旦、デバイス非依存色空間の色信号であるＸＹＺ３刺激値に変換した後に、均等色空間であるＬａｂ値もしくは色の３属性を構成するＬ（明度）Ｃ（彩度）ｈ（色相）値で示された入力画像データＤ２２に変換する。
【００５２】
均等知覚色空間では、色差が人の目で見た場合の色の差と線形に近い関係を持つので、感覚的に分かり易い評価値を算出することができる。たとえばＣＩＥの定める３刺激値ＸＹＺやＬａｂ値などの均等知覚色空間のデータは、画像入力装置などの装置特性に依存しない絶対的な色の値を表すことができる。
【００５３】
このような絶対的な色を表すＸＹＺ表色系またはこれに変換可能な表色系で入力画像データを作成しておくことにより、画像評価装置１０内部では、画像入力装置７０の入力色特性を全く考慮しなくても、人間の目の視覚感度に一致した色彩情報として比較が可能になり、視感と対応の取れた評価値を算出することができる。
【００５４】
たとえば、入力画像データＤ２０のＲＧＢ値はデバイス依存の色信号であるため、入力画像データ色変換部１６４は、画像入力装置７０の入力特性プロファイル（色変換プロファイル）を用いて、デバイス非依存の色信号であるＸＹＺ３刺激値またはＬａｂ，ＬＣｈに変換する。
【００５５】
また、入力画像データ色変換部１６４は、画像入力装置７０の入力特性を補正するべく、入力画像データＤ２０を、色特性や階調特性だけでなく、空間周波数（ＭＴＦ）特性についても、フィルタなどで補正しておく。この補正の後に、デバイス非依存の色信号であるＸＹＺ３刺激値またはＬａｂ値やＬＣｈ値に変換する。すなわち、本実施形態の構成においては、入力画像データ色変換部１６４が、入力画像から入力画像画質要素評価値を算出するに先立って、入力画像データを生成する入力画像データ生成手段（たとえば入力画像データＤ２０を生成する画像入力装置７０）の入力特性を補正する入力特性補正部として機能する。
【００５６】
＜すじ欠陥の一例＞
図３は、本実施形態で取り扱う被評価用画像Image に存在するすじ欠陥の一例を示す図である。図において、上端から下端の方向を垂直方向と呼び、左端から右端の方向を水平方向と呼ぶ。
【００５７】
図示するように、被評価用画像Image におけるには、様々な太さや強度（階調差）の縦すじのノイズが存在している。このような中で、本実施形態では、特に、図中の中央部の矢印で示した位置に存在する垂直方向に延在する縦すじのノイズに注目してこれをすじ欠陥として捉え、その他の領域に存在する縦すじのノイズに関しては、背景ノイズとして取り扱うこととする。なお、図示を割愛するが、水平方向に延在する横すじのノイズに注目することもできる。
【００５８】
＜１次元化処理部の機能説明＞
図４は、１次元化処理部２１２の機能を説明する図であって、特に、この１次元化処理部２１２で得られた明度プロファイルの一例を示している。なお、本実施形態では、１次元化処理部２１２以降の処理はデバイス非依存色空間の信号である明度Ｌの場合について説明するが、その他の色彩データａ，ｂ，Ｃ，ｈなど、デバイス非依存色空間の信号であれば全てに適用できる。
【００５９】
１次元化処理部２１２が取り扱うデバイス非依存色空間の画像データは、図３に示す２次元の被評価用画像Image を表わしたものであり、垂直方向における任意の１行分のデータを全列分含んでいるものである。また、縦すじのノイズ（すじ欠陥）は、水平方向の概ね同一の位置に存在することになる。
【００６０】
そこで、１次元化処理部１６は、２次元の被評価用画像Image を表わすデバイス非依存色空間の画像データ（全列分のデータ）を、すじ欠陥と略平行する方向（本例では水平方向）に平均化する、すなわち同一水平位置の全列分のデータを平均化することで、１次元のプロファイルデータ（本例では明度プロファイルデータ）に変換する。こうすることで、図４に示すような、プロファイルデータが得られる。なお、明度プロファイルデータなどのプロファイルデータは実空間上で表わされる画像データの一例である。
【００６１】
この図４に示すプロファイルデータにおいては、縦すじのノイズを表わす周期の小さな信号成分の他に、左端から右端に向かって漸次データ値が小さくなる大きな周期の成分、すなわち、すじ欠陥を表わすデータよりも大きい周期の、すじ欠陥の評価では影響が少ない明度変動成分が存在している。この大きい周期の明度変動は、後述するように、１次元化処理部２１２の後段に設けられた平均線差分算出部２１４で除去される。
【００６２】
１次元化処理部２１２における平均化処理において、すじ欠陥と平行でない傾いた方向で平均化すると、１次元のプロファイルのすじ部の値が本来の値よりも小さくなってしまうため、すじ欠陥と略平行する方向で平均化することが望ましい。
【００６３】
そのため、１次元化処理部２１２は、すじ欠陥の方向が読み取った入力画像データＤ２０（もしくはＤ２２）に対して垂直方向（または水平方向）になるように、画像入力装置７０で被評価用画像Image を読み取るようにすることが望ましい。あるいは、すじ欠陥の方向が読み取った入力画像データＤ２０などに対して垂直方向（または水平方向）からずれて傾いた場合は、１次元化処理部２１２は、入力画像データＤ２０などのすじ欠陥の方向を検出し、傾いた方向に平均化することで傾き補正を電子的に行なうのが望ましい。
【００６４】
＜平均線差分算出部の機能説明＞
図５は、平均線差分算出部２１４の機能を説明する図であって、特に、この平均線差分算出部２１４で得られた明度差分プロファイルの一例を示している。
【００６５】
平均線差分算出部２１４は先ず、１次元化処理部２１２により得られた明度プロファイルデータの概要（特徴）を示す特徴線プロファイルデータを求める。特徴線としては、すじ欠陥を表わすデータよりも大きい周期の、すじ欠陥の評価では影響が少ない明度変動成分を表わすものである限り、どのようなものであってもよい。
【００６６】
たとえば、この特徴線としては、典型的には平均線を用いるのがよい。平均線としては、たとえば、明度プロファイルデータを２次多項式で近似した曲線を用いるのがよい。以下、平均線で説明する。
【００６７】
次に平均線差分算出部２１４は、この平均線プロファイルデータと、１次元化処理部２１２により得られた明度プロファイルデータとの差分を算出する。この差分処理を行なうことで、図５に示すような、明度差分プロファイルデータが得られる。なお、明度差分プロファイルデータなどの差分プロファイルデータは実空間上で表わされる画像データの一例である。
【００６８】
図５において、平均線に相当するデータが縦軸の“０”の値に統一され、縦すじのノイズを表わす周期の小さな信号成分が、“０”を中心として正負に現われるようになる。これにより、明度差分プロファイルデータにおいては、すじ欠陥を表わすデータよりも大きい周期の、すじ欠陥の評価では影響が少ない明度変動成分が除去される。
【００６９】
＜すじ特徴量算出部の構成＞
図６は、すじ特徴量算出部２７０の概略構成を説明するブロック図である。すじ特徴量算出部２７０は、平均線差分算出部２１４にて取得される複数の空間周波数帯域の明度差分プロファイルに基づいてすじ特徴量Ｐｅｎを求める。
【００７０】
このため、具体的には、すじ特徴量算出部２７０は、明度差分プロファイルのすじ位置を検出するすじ位置検出部４１２と、すじ位置検出部４１２で得られたすじ位置情報と明度差分プロファイルとに基づいてすじ強度を算出するすじ強度算出部４１４とを有して構成されている。
【００７１】
すじ位置検出部４１２は、平均線差分算出部２１４により得られた明度差分プロファイルに基づいて、すじ欠陥の位置情報を検出する。具体的には、着目するすじ欠陥を表わすであろう大きい縦すじのノイズ成分を検出するべく、明度差分プロファイルデータにおける下限側の閾値Ｔｈ１から上限側の閾値Ｔｈ２までの範囲から外れる明度差分プロファイルを検出し、この領域をすじ位置と判断する。
【００７２】
ここで、２つの閾値Ｔｈ１，ＴＨ２は、着目するすじ欠陥の位置を適正に検知できるようにするためのものであるから、視感との関わりをもって規定するのがよい。たとえば、平均線（図５における“０”の値）からの差で正負方向に同じ量を設定し、人間が感じる最小の明度の差を用いることができる。こうすることで、下限側の閾値Ｔｈ１から上限側の閾値Ｔｈ２までの範囲内の信号成分を人間が感じない成分として排除し、それよりも大きな人間が感じる成分（本例の場合はすじ欠陥を表わす成分）に着目することができる。図５においては、閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を越えた領域は１箇所で、すじ欠陥が１つ存在し、それを適正に検知する状態となっている。
【００７３】
すじ強度算出部４１４は、すじ位置検出部４１２により検知されたすじ位置情報と平均線差分算出部２１４により求められた明度差分プロファイルとに基づいて、すじ欠陥の強度（すじ強度）を算出し、このすじ強度をすじ特徴量Ｐｅｎとする。
【００７４】
すじ強度（すじ欠陥の特徴を示すすじ特徴量Ｐｅｎ）としては、たとえば、明度差分プロファイルデータにおける閾値Ｔｈ１から閾値Ｔｈ２までの範囲から外れるより大きな明度差分プロファイルの最大値（ピーク強度）をすじ強度として用いるのがよい。なお、すじ強度は、着目するすじ欠陥の強さを表わすものであればよく、このような最大値に限らず、たとえば閾値Ｔｈ１から閾値Ｔｈ２までの範囲から外れるより大きな明度差分プロファイルの平均値や積分値などを用いることもできる。
【００７５】
＜空間周波数帯域分割部の構成＞
図７は、すじ補正量取得部２８０に内蔵されている空間周波数帯域分割部２８６の概略構成を説明するブロック図である。空間周波数帯域分割部２８６は、平均線差分算出部２１４にて取得される複数の空間周波数帯域の明度差分プロファイルを複数の空間周波数帯域の明度差分プロファイルに分割する。つまり、１つの明度差分プロファイルを周波数展開することで、それぞれ注目する周波数が異なる複数の明度差分プロファイルを生成する。
【００７６】
このため、具体的には、空間周波数帯域分割部２８６は、平均線差分算出部２１４にて取得される複数の空間周波数帯域の明度差分プロファイルに対して離散フーリエ変換を行なう離散フーリエ変換部４２２と、離散フーリエ変換部４２２により得られた空間周波数成分に帯域フィルタを乗算する帯域フィルタ乗算部４２４と、帯域フィルタ乗算部４２４にて帯域フィルタを乗算して得られた複数の帯域の空間周波数成分に対して逆離散フーリエ変換を行なう逆離散フーリエ変換部４２６とを有して構成されている。
【００７７】
離散フーリエ変換部４２２は、平均線差分算出部２１４により得られた明度差分プロファイルに対して離散フーリエ変換を行ない、明度差分プロファイルの空間周波数成分（明度差分スペクトル）を算出する。
【００７８】
帯域フィルタ乗算部４２４は、注目しているすじ欠陥の空間周波数成分を含む複数の帯域フィルタを乗算することで、帯域別明度差分スペクトルを求める。たとえば、注目しているすじ欠陥の空間周波数ｆ０が１．５cycle/mmの場合、４つの帯域フィルタ、ｆ１（０．２cycle/mm以下）、ｆ２（０．２〜１．０cycle/mm）、ｆ３（１．０〜５．０cycle/mm）、ｆ４（５．０cycle/mm以上）のフィルタを乗算する。
【００７９】
逆離散フーリエ変換部４２６は、帯域フィルタを乗算して得られた４つの帯域の空間周波数成分に対してそれぞれ逆離散フーリエ変換を行ない、４つの帯域別明度差分プロファイルデータＬ_f1，Ｌ_f2，Ｌ_f3，Ｌ_f4を算出する。
【００８０】
このように、本実施形態の空間周波数帯域分割部２８６は、実空間上の情報である処理対象の画像データをフーリエ変換して周波数空間上の情報に変換し、この周波数空間上の情報に対してフィルタリング処理を加えることで複数の空間周波数帯域成分に展開するとともに、各空間周波数帯域成分から不要なノイズを抑制し、このノイズが抑制された各空間周波数帯域成分を逆フーリエ変換することで、周波数空間上の複数の空間周波数帯域成分を実空間上の情報に戻す。フィルタリング処理に際しては、少なくとも、注目する画質の注目する空間周波数を含む帯域成分とそれ以外の帯域成分とを峻別するようにする。
【００８１】
こうすることで、注目する画質の特徴量（本例ではすじ特徴量Ｐｅｎ）に対しての背景成分を、注目する画質の注目する空間周波数を含む帯域成分と、それ以外の帯域成分とに適切に分離できるようになる。
【００８２】
図８および図＄ａ７は、周波数展開することで得られる、注目する周波数が異なる複数の明度差分プロファイル（帯域別明度差分プロファイル）の一例を示す図である。ここでは、図５に示した明度差分プロファイルに対して、空間周波数帯域分割部２８６にて周波数展開することで得られる、４つの帯域別明度差分プロファイルデータＬ_f1 ，Ｌ_f2 ，Ｌ_f3 ，Ｌ_f4 の一例を示している。
【００８３】
たとえば、図８（Ａ）は帯域ｆ１（０．２cycle/mm以下）に注目した明度差分プロファイルデータＬ_f1 であり、図８（Ｂ）は帯域ｆ２（０．２〜１．０cycle/mm）に注目した明度差分プロファイルデータＬ_f2 であり、図９（Ａ）は帯域ｆ３（１．０〜５．０cycle/mm）に注目した明度差分プロファイルデータＬ_f3 であり、図９（Ｂ）は帯域ｆ４（５．０cycle/mm以上）に注目した明度差分プロファイルデータＬ_f4 である。
【００８４】
このように、１つの明度差分プロファイルをそれぞれ異なる帯域に周波数展開することで、入力画像データの空間周波数成分の特徴を知ることができる。たとえば、注目しているすじ欠陥の空間周波数（すじ空間周波数）ｆ０成分を含まない明度差分プロファイルデータＬ_f1 ，Ｌ_f2 ，Ｌ_f4 については、周波数空間上でランダムなノイズが存在するが、注目しているすじ欠陥のすじ空間周波数ｆ０成分を含む明度差分プロファイルデータＬ_f3 では、注目しているすじ欠陥のすじ空間周波数ｆ０である１．５cycle/mmでのデータ値が大きくなり、それ以外の周波数ではランダムなノイズが存在する。
【００８５】
＜すじ補正量算出部の構成＞
図１０は、すじ補正量取得部２８０に内蔵されているすじ補正量算出部２８８の概略構成を説明するブロック図である。すじ補正量算出部２８８は、空間周波数帯域分割部２８６により得られたそれぞれ異なる複数の空間周波数帯域の明度プロファイルに基づいて、すじ補正量Ｂｅｎを算出する。
【００８６】
ここで、すじ補正量Ｂｅｎとは、注目しているすじ欠陥以外の背景ノイズの強さを表す特徴量であり、すじ欠陥の強さに関するすじ評価値Ｑｅを求める際に影響を及ぼす特徴量である。
【００８７】
すじ欠陥以外の背景ノイズの強さを適正に求めるに当たっては、各空間周波数帯域成分の特徴量から注目するすじ欠陥の強さの影響を排除する必要がある。このため、具体的には、すじ補正量算出部２８８は、空間周波数帯域分割部２８６で得られた複数の空間周波数帯域の明度プロファイルの標準偏差ＳＤを各空間周波数帯域成分の特徴量として算出する標準偏差算出部４３２と、注目しているすじ欠陥の空間周波数帯域ｆ０とそれ以外の空間周波数帯域とを峻別するすじ空間周波数帯域設定部４３４とを有して構成されている。
【００８８】
標準偏差算出部４３２は、各空間周波数帯域成分の特徴量を取得する帯域特徴量取得部の一例である。すじ空間周波数帯域設定部４３４は、特徴量取得部２２が取得した特徴量Ｐにおける注目する空間周波数帯域を設定する注目空間周波数帯域設定部の一例である。
【００８９】
また、すじ補正量算出部２８８は、すじ空間周波数帯域設定部４３４により峻別・設定されたすじ空間周波数帯域ｆに基づいて各空間周波数帯域成分の特徴量に対する重み係数ｋを設定する重み係数設定部４３６と、標準偏差算出部４３２により求められた複数の明度プロファイルの各標準偏差ＳＤに対して重み係数設定部４３６により設定された重み係数ｋを用いて重み付け演算を行なってすじ補正量Ｂｅｎを算出する重み付け演算部４３８とを有して構成されている。
【００９０】
帯域特徴量取得部の一例である標準偏差算出部４３２は、空間周波数帯域分割部２８６により得られた複数の空間周波数帯域の明度プロファイルデータＬ_f1 ，Ｌ_f2 ，Ｌ_f3 ，Ｌ_f4 のそれぞれについて、標準偏差ＳＤ_f1 ，ＳＤ_f2 ，ＳＤ_f3 ，ＳＤ_f4 を算出する。
【００９１】
標準偏差を求めることは、全体のばら付きを総合的に評価することを意味し、注目しているすじ欠陥のすじ空間周波数ｆ０成分を含む明度差分プロファイルデータ中に存在する注目しているすじ欠陥の強さの影響を排除できる利点がある。
【００９２】
図５に示す明度差分プロファイルデータの場合、すじ空間周波数ｆ０成分は１つであるのに対して、それを除くノイズ周波数成分はランダムに多数存在するからである。すなわち、標準偏差を求めると、すじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分を特異点として取り扱うことができ、予めすじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分を排除してデータ解析を行なわなくても、このすじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分の影響を受けない情報を取得できるのである。結果的に、各空間周波数帯域成分の特徴量から注目するすじ欠陥の強さの影響を排除することができる。
【００９３】
注目空間周波数帯域設定部の一例であるすじ空間周波数帯域設定部４３４は、注目しているすじ欠陥のすじ空間周波数ｆ０を含む帯域（すじ欠陥の空間周波数帯域）を設定する。すじ空間周波数帯域は、空間周波数帯域分割部２８６で周波数展開した空間周波数帯域（ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４）と同じものを用いる。すじ空間周波数帯域の設定はオペレータが手動で設定するものであってもよいし、すじ特徴量算出部２７０にて求められるすじ特徴量Ｐｅｎから推定するなどして自動で設定するものであってもよい。何れにしても、特徴量取得部２２が取得した特徴量Ｐにおける注目する空間周波数帯域を設定することができればよいのである。
【００９４】
重み係数設定部４３６は、すじ空間周波数帯域設定部４３４で峻別・設定したすじ空間周波数帯域（ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４の何れか）に応じて、標準偏差算出部４３２により得られた複数の標準偏差ＳＤ_f1 ，ＳＤ_f2 ，ＳＤ_f3 ，ＳＤ_f4 に乗算する各重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３，ｋ４を設定する。
【００９５】
ここで、重み係数設定部４３６は、すじ空間周波数帯域設定部４３４で峻別・設定されるすじ空間周波数帯域（ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４の何れか）に応じて異なる数値を各重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３，ｋ４に設定する。
【００９６】
このとき、重み係数設定部４３６は、すじ空間周波数帯域設定部４３４で設定されたすじ空間周波数帯域、つまりすじ空間周波数ｆ０を含む帯域に近いほど重付けが高くなるような重み係数ｋを設定する。たとえば、すじ空間周波数帯域設定部４３４でｆｎを設定した場合に対応する重み係数ｋｎが一番高くなるような数値を設定するのが肝要である。
【００９７】
これは、すじ特徴量算出部２７０により求められるすじ特徴量Ｐｅｎに対して、すじ欠陥の空間周波数帯域ｆ０と同一もしくは近傍周波数の成分の補正をより強く加えることで、すじ欠陥の強さに関するすじ評価値Ｑｅが視感とより対応するようにするためである。
【００９８】
たとえば、帯域ｆ１を設定した場合はｋ１＝１．０、ｋ２＝０．４、ｋ３＝０．２、ｋ４＝０．１、帯域ｆ２を設定した場合はｋ１＝０．３、ｋ２＝１．０、ｋ３＝０．３、ｋ４＝０．１、帯域ｆ３を設定した場合はｋ１＝０．１、ｋ２＝０．３、ｋ３＝１．０、ｋ４＝０．３、帯域ｆ４を設定した場合はｋ１＝０．１、ｋ２＝０．２、ｋ３＝０．４、ｋ４＝１．０、の数値を設定する。
【００９９】
重み付け演算部４３８は、標準偏差算出部４３２により求められた複数の明度プロファイルの各標準偏差ＳＤ_f1 ，ＳＤ_f2 ，ＳＤ_f3 ，ＳＤ_f4 に対して、重み係数設定部４３６により設定された各重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３，ｋ４を用いて重み付け演算を行なうことで、すじ補正量Ｂｅｎを算出する。
【０１００】
ここで、重み付け演算に当たっては、たとえば式（１）に示すように、重み係数設定部４３６により設定されたすじ空間周波数ｆ０に近いほど高くなるような重み係数ｋｎと標準偏差算出部４３２により取得された標準偏差ＳＤｎとを掛けて得られる各重付き周波数帯域成分ｋｎ＊ＳＤｎの線形和（重み付け線形和）を使用するのがよい。
【０１０１】
【数１】
【０１０２】
このような重み付け線形和を使用してすじ補正量Ｂｅｎを求めると、注目しているすじ欠陥の空間周波数帯域に応じて、その注目しているすじ欠陥の強さの影響を受けない適正なすじ補正量Ｂｅｎを算出することができる。
【０１０３】
なお、本実施形態では、各空間周波数帯域成分の特徴量として標準偏差ＳＤを算出することですじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分の影響を受けないようにし、すじ欠陥以外の背景ノイズの強さを適正に求める、つまり注目するすじ欠陥の強さの影響を排除したすじ補正量Ｂｅｎを求めるようにしていたが、注目するすじ欠陥の強さの影響を受けない背景ノイズの強さを表すものである限り、その他の取得手法を用いることもできる。
【０１０４】
たとえば、一般的なデータ解析と同様に、平均値や中央値（メジアン）やスパン（最大値と最小値の差）などを各空間周波数帯域成分の特徴量として用いることも考えられる。ただし、これらの場合には、単純な算出手法では、注目するすじ欠陥の強さの影響を受けないようにすることが難しい。
【０１０５】
たとえば、平均値の場合、単純に平均値を求めたのでは、注目するすじ欠陥の成分をもその算出に含んでしまう。また、中央値やスパンの場合には、注目するすじ欠陥の成分を最大値（もしくは最小値もしくはその両方）として使用して中央値やスパンを求めることになるので、注目するすじ欠陥の強さの影響を大きく受けてしまい、背景成分を適正に求めることが難しい。このため、予めすじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分を排除してから（事前の排除処理を行なってから）平均値などを求める必要がある。この点では、標準偏差を使用すれば、このような事前の排除処理を行なわなくても、すじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分の影響を受けない情報が得られる点で有利である。
【０１０６】
また、重み付け演算部４３８においては、式（１）に示すような重み付け線形和を使用することですじ補正量Ｂｅｎを算出していたが、注目空間周波数帯域設定部の一例であるすじ空間周波数帯域設定部４３４が設定した注目するすじ空間周波数を含む帯域成分ほど高い重付けがなされたすじ補正量Ｂｅｎを求めることができればよく、その限りにおいて、その他の取得手法を用いることもできる。ただし、特に式（１）に示すような重み付け線形和を使用すると、それ以外の手法に比べて、注目するすじ空間周波数を考慮した適正なすじ補正量Ｂｅｎを非常に簡単に求めることができる。
【０１０７】
＜すじ評価値算出部の構成＞
図１１は、すじ評価値算出部２９０の概略構成を説明するブロック図である。すじ評価値算出部２９０は、すじ特徴量算出部２７０により算出されたすじ特徴量Ｐｅｎとすじ補正量算出部２８８より算出されたすじ補正量Ｂｅｎとに基づいて、注目しているすじ欠陥が存在する位置以外のすじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分の影響を排除した、その注目しているすじ欠陥の空間周波数帯域のすじ評価値Ｑｅを求める。
【０１０８】
具体的には、すじ評価値算出部２９０は、検出したすじ欠陥ごとに、各すじ欠陥のすじ評価値に関する個別すじ評価値Ｑｅｎを算出する個別すじ評価値算出部４４２と、個別すじ評価値算出部４４２で得られた複数の個別すじ評価値Ｑｅｎに基づいてすじ欠陥に関する総合的な評価値である総合すじ評価値Ｑｅ_allを算出する総合すじ評価値算出部４４４とを有して構成されている。
【０１０９】
個別すじ評価値算出部４４２は、たとえば、すじ特徴量算出部２７０により得られた各すじ特徴量Ｐｅｎからすじ補正量算出部２８８により得られたすじ補正量Ｂｅｎを減算することですじ欠陥の強さに関する個別すじ評価値Ｑｅｎを算出する。
【０１１０】
なお個別すじ評価値Ｑｅｎは、検出したすじ欠陥ごとに、そのすじ欠陥の強さ（度合い）を示すものであればよく、すじ評価値Ｑｅは、このような差分処理により求めることに限らず、たとえば、すじ特徴量Ｐｅｎをすじ補正量Ｂｅｎで除算することにより求めてもよい。差分処理や除算処理の何れにおいても、背景ノイズに対しての注目しているすじ欠陥の強さを求めていることになる。
【０１１１】
総合すじ評価値算出部４４４は、個別すじ評価値算出部４４２により得られた複数の個別すじ評価値Ｑｅｎを積算することで、すじ欠陥に関する総合的な評価値である総合すじ評価値Ｑｅ_allを算出し、これをすじ評価値Ｑｅとする。
【０１１２】
なお、総合すじ評価値Ｑｅ_allは、すじ欠陥の総合的な強さを示すものであればよく、このような積算処理により求めることに限らず、たとえば、複数の個別すじ評価値Ｑｅｎを平均することで求めてもよい。あるいは、一般的なデータ解析と同様に、中央値（メジアン）やスパン（最大値と最小値の差）などを用いることも考えられる。
【０１１３】
図１２は、第１実施形態の画像評価装置１０により被評価用画像Image として２種類の画像Ａ，Ｂのすじ欠陥について、すじ評価値Ｑｅを算出した結果を説明する図である。ここで、図１２（Ａ）は被評価用画像Ａの明度差分プロファイルデータＬａであり、図１２（Ｂ）は被評価用画像Ｂの明度差分プロファイルデータＬｂであり、図１２（Ｃ）は、すじ評価値を算出した結果を示す図表である。なお、図１２（Ｃ）に示す図表においては、比較として、従来技術のすじ評価値も示している。
【０１１４】
２種類の被評価用画像Image （画像Ａと画像Ｂ）は、何れも電子写真方式のカラープリンタで出力した画像であり、それぞれの明度差分プロファイルは図１２（Ａ），（Ｂ）に示すようになっている。
【０１１５】
従来技術によるすじ評価値は、図１２（Ａ），（Ｂ）に示す明度差分プロファイルを持つ画像からすじ欠陥のピーク強度とすじ欠陥以外の背景の標準偏差を求め、“ピーク強度−背景の標準偏差”により評価値を算出したものである。
【０１１６】
一方、本実施形態のすじ評価値は、図１２（Ａ），（Ｂ）に示す明度差分プロファイルを持つ画像から図１に示した画像評価装置１０の構成に従って、すじ欠陥のすじ特徴量Ｐｅｎ（ピーク強度）とすじ補正量Ｂｅｎ（４つの空間周波数帯域の標準偏差の重み付け線形和）を求め、“すじ特徴量Ｐｅｎ−すじ補正量Ｂｅｎ”を個別すじ評価値Ｑｅｎとして算出したものである。
【０１１７】
本実施形態のすじ評価値の算出に当たっては、注目しているすじ欠陥の空間周波数が略１．５cycle/mmであるため、空間周波数帯域分割部２８６では４つの帯域、ｆ１（０．２cycle/mm以下）、ｆ２（０．２〜１．０cycle/mm）、ｆ３（１．０〜５．０cycle/mm）、ｆ４（５．０cycle/mm以上）に分割する。また、すじ補正量算出部２８８では、すじ空間周波数帯域設定部４３４で帯域ｆ３をすじ空間周波数ｆ０を含む空間周波数帯域に設定し重み係数設定部４３６で、重付け演算に用いられる各係数ｋ１〜ｋ４を、ｋ１＝０．１，ｋ２＝０．３，ｋ３＝１．０，ｋ４＝０．３に設定した。
【０１１８】
図１２（Ａ），（Ｂ）に示すように、画像Ａおよび画像Ｂは、すじ欠陥のピーク強度は同じですじ欠陥以外の背景ノイズ（標準偏差）の大きさは画像Ｂの方が画像Ａよりも若干大きく、また、背景ノイズの周波数特性が異なっている。たとえば、画像Ａでは、図１２（Ａ）に示す明度差分プロファイルから分かるように、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが大きく、すじ欠陥は目立ち難い。これに対して、画像Ｂでは、図１２（Ｂ）に示す明度差分プロファイルから分かるように、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが小さく、すじ欠陥は目立ち易い。
【０１１９】
実際に、視感の評価では、注目するすじ欠陥と同程度の空間周波数帯域の成分が背景ノイズとして周囲に存在すると、注目するすじ欠陥がそれに紛れてしまうので、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが大きい画像Ａよりも、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが小さい画像Ｂの方がすじ欠陥の強さが高くなる。
【０１２０】
従来技術において、“ピーク強度−背景の標準偏差”のようにしてすじ評価値を算出すると、背景の標準偏差は画像Ｂの方が画像Ａよりも若干大きいため、すじ欠陥の強さを示すすじ評価値Ｑｅは、画像Ｂの方が画像Ａより低く評価される。
【０１２１】
一方、本実施形態においては、すじ補正量算出部２８８は、すじ欠陥の空間周波数帯域ｆ０と同一もしくは近傍周波数の成分の補正量がより大きくなるように、すじ空間周波数帯域に対して高い重み付けを施してすじ補正量Ｂｅｎを求めている。このため、“すじ特徴量Ｐｅｎ−すじ補正量Ｂｅｎ”に従ってすじ評価値Ｑｅを算出することで背景ノイズの補正を加えると、すじ特徴量算出部２７０にて求められるすじ特徴量Ｐｅｎが同じ画像であっても、すじ欠陥の空間周波数帯域ｆ０と同一もしくは近傍周波数の成分が大きな画像ほど、すじ評価値算出部２９０にて求められるすじ評価値Ｑｅが小さくなり、視感の評価と対応の取れたすじ評価値Ｑｅとなる。
【０１２２】
画像Ａと画像Ｂとの比較で言えば、すじ欠陥のピーク強度が同じであっても、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが小さい画像Ｂの方が、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが大きい画像Ａよりも、すじ評価値Ｑｅが大きくなり、画像Ｂのすじ欠陥は画像Ａのすじ欠陥より高く評価されるので、視感と対応の取れたすじ評価値Ｑｅを算出できる。
【０１２３】
以上のように、本実施形態の画像評価装置１０におけるすじ欠陥に関する評価値（すじ評価値Ｑｅ）の取得手法によれば、すじ欠陥に関する特徴量（すじ特徴量Ｐｅｎ）に含まれる背景成分の影響を抑制するための補正成分（すじ補正量Ｂｅｎ）を求めるに当たり、注目するすじ欠陥の空間周波数帯域と同一もしくは近傍周波数の成分のすじ特徴量に対する抑制量をより大きくすることができるようにしたので、注目している空間周波数帯域のすじ欠陥を評価する場合でも、注目しているすじ欠陥以外の背景ノイズの影響を受けず、視感と対応の取れたすじ評価値を算出することができる。
【０１２４】
従来の仕組みにおいて、画質を評価するための評価値を客観的に求めるに当たって、周波数解析を利用するものがある（たとえば特許文献３に記載の仕組み）。しかしながら、単純に周波数解析を利用して評価値を求めたのでは、背景ノイズの影響を受け、注目する画像要素の注目する周波数の注目する画質のみの評価値を適正に得ることが難しい。注目する画像要素が存在する位置以外（つまり注目部分の周囲）に、同一もしくは近傍の周波数の成分が存在すると、それを注目するものと峻別することができないからである。
【０１２５】
この点において、空間周波数と関係した画質を評価する際に、評価値のベースとなる特徴量に対しての背景ノイズの補正に使用される成分に関して、背景成分を複数の帯域成分に周波数展開して、その解析結果に基づいて補正量を求めるようにすれば、注目する空間周波数を含む帯域の成分ほど補正量が強くなるように所定の重み付け演算を行なうことができる。
【０１２６】
そして、このようにして求めた補正量を使って特徴量に対して補正を加えれば、評価値に対しての影響度合いの強い注目する空間周波数帯域成分ほど補正を強く加えることができるようになり、結果として、評価値に対しての影響度合いの強い注目する空間周波数帯域成分の影響を排除し得ることになり、視感と対応の取れた評価値を算出することができるようになる。
【０１２７】
従来の仕組みでは、空間周波数に対する重み付けを考慮した背景ノイズの補正が施されていないため、視感と対応の取れた評価値を算出することができないのと大きく異なるのである。
【０１２８】
＜システム構成；第２実施形態＞
図１３は、本発明に係る画像評価装置の第２実施形態を備えた画像評価システム１の概略構成を示すブロック図である。ここでは、処理手順に従った機能ブロック図により示している。第２実施形態の画像評価装置１０は、特徴量Ｐや補正量Ｂを求めるに当たって、予め入力画像データに対して視覚系の空間周波数特性に応じた補正を施し、この補正が施された画像データを使用して特徴量Ｐや補正量Ｂを取得するようにした点に特徴を有している。
【０１２９】
具体的には、第２実施形態の画像評価装置１０は、前処理部２１０内において、すじ特徴量算出部２７０や空間周波数帯域分割部２８６の前段に、入力画像データ（本例では平均線差分算出部２１４で求められた明度差分プロファイルデータ）に対し、視覚系の空間周波数特性に応じた補正を施す視覚空間周波数特性補正部２１６を備えている。視覚空間周波数特性補正部２１６は、平均線差分算出部２１４により得られた明度差分プロファイルデータに対して、人間の視覚特性に合わせる補正を行なう。
【０１３０】
＜視覚空間周波数特性補正部の構成＞
図１４は、視覚空間周波数特性補正部２１６の概略構成を説明するブロック図である。視覚空間周波数特性補正部２１６は、明度差分プロファイルデータに対して離散フーリエ変換を行ない、それに視覚系の空間周波数特性を表す関数を掛け合わせる、すなわち視覚特性フィルタを乗算することで視覚特性の補正を加え、この視覚特性の補正が加えられた空間周波数成分に対して逆離散フーリエ変換を行なうことによって、人間の視覚特性に合致した明度差分プロファイルデータを生成する。
【０１３１】
このため、具体的には、視覚空間周波数特性補正部２１６は、平均線差分算出部２１４により得られた明度差分プロファイルデータに対して離散フーリエ変換を行なう離散フーリエ変換部４０２と、離散フーリエ変換部４０２により得られた空間周波数成分に人間の視覚の空間周波数特性に対応した視覚伝達関数ＶＴＦ（ｆ）（ＶＴＦ：Visual Transfer Function）を乗算することで視覚特性フィルタ処理を行なう視覚特性フィルタ乗算部４０４と、視覚特性フィルタ乗算部４０４により視覚特性フィルタを乗算して得られた空間周波数成分に対して逆離散フーリエ変換を行う逆離散フーリエ変換部４０６とを有して構成されている。
【０１３２】
離散フーリエ変換部４０２は、平均線差分算出部２１４により得られた明度差分プロファイルデータに対して離散フーリエ変換を行ない、明度差分プロファイルの空間周波数成分（明度差分スペクトル）を算出する。
【０１３３】
視覚特性フィルタ乗算部４０４は、人間の視覚の空間周波数特性に対応した視覚伝達関数ＶＴＦ（ｆ）として、たとえば式（２）に示すＤｏｏｌｅｙの近似式を用いることで、視覚特性フィルタ処理を行ない、視感度補正済の明度差分スペクトルを取得する。ここでは、ｆは空間周波数［cycle/mm］を表す。
【０１３４】
【数２】
【０１３５】
逆離散フーリエ変換部４０６は、視覚特性フィルタ乗算部４０４により視覚特性フィルタを乗算して得られた空間周波数成分（視感度補正済の明度差分スペクトル）に対して逆離散フーリエ変換を行なうことで、人間の視覚特性に合致した視感度補正済の明度差分プロファイルデータＬ_vtfを算出する。
【０１３６】
視覚空間周波数特性補正部２１６の後段のすじ特徴量算出部２７０や空間周波数帯域分割部２８６は、このようにして視覚系の空間周波数特性に応じた補正が施された明度差分プロファイルデータＬ_vtfを使用してすじ特徴量Ｐｅｎやすじ補正量Ｂｅｎを求める。
【０１３７】
図１５は、第２実施形態の画像評価装置１０において、図５に示した明度差分プロファイルデータについて視覚空間周波数特性補正部２１６にて求めた人間の視覚特性に合致した明度差分プロファイルデータＬ_vtfの一例を示す図である。図５と図１５との比較から分かるように、視覚系の空間周波数特性に応じた補正を施すと、周波数が高く、視感度の低い成分が抑制されるようになる。
【０１３８】
この第２実施形態のように、人間の視覚の空間周波数特性に合わせる補正を行なってからすじ特徴量Ｐｅｎやすじ補正量Ｂｅｎを求めてすじ評価値Ｑｅを求めるようにすることで、より視感と対応の取れたすじ評価値Ｑｅを算出することができるようになる。
【０１３９】
＜電子計算機を利用した構成＞
なお、上述した一連の画像評価処理機能は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。すなわち、画像評価処理の実行に関わる各機能部は、それぞれハードウェアにより構成することに限らず、その機能を実現するプログラムコードに基づいて電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェア的に実現することも可能である。たとえば、一般的なＰＣ（パーソナルコンピュータ）本体の構成と同様に、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）などを備えて構成することができる。
【０１４０】
上述の画像評価処理の実行に際しては、このコンピュータ構成の画像評価装置に組み込まれたアプリケーションプログラムをＣＰＵが実行することによって実現することができる。よって、本発明に係る画像評価方法や装置を、電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェアで実現するために好適な画質評価プログラムあるいはこの画質評価プログラムを格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体を発明として抽出することもできる。
【０１４１】
もちろん、このようなコンピュータを用いた構成に限らず、それぞれの機能をなす専用のハードウェアの組合せにより構成することもできる。ソフトウェアにより処理を実行させる仕組みとすることで、ハードウェアの変更を伴うことなく、処理手順や処理条件などを容易に変更できる利点を享受できるようになる。逆に、ハードウェアで構成すれば、高速処理が実現できる。
【０１４２】
記録媒体は、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取装置に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気などのエネルギの状態変化を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取装置にプログラムの記述内容を伝達できるものである。
【０１４３】
たとえば、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory ）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini Disc ）を含む）、または半導体メモリなどよりなるパッケージメディア（可搬型の記憶媒体）により構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭやハードディスクなどで構成されてもよい。または、ソフトウェアを構成するプログラムが、有線あるいは無線などの通信網を介して提供されてもよい。
【０１４４】
一連の評価値算出処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ（組込みマイコンなど）、あるいは、ＣＰＵ、論理回路、記憶装置などの機能を１つのチップ上に搭載して所望のシステムを実現するＳＯＣ（System On a Chip：システムオンチップ）、または、各種のプログラムをインストールすることで各種の機能を実行することが可能な汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【０１４５】
たとえば、画像評価値算出処理機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、ハードウェアにて構成する場合と同様の効果は達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が画像評価値算出処理機能を実現する。
【０１４６】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することで、画像評価値算出処理を行なう機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム；基本ソフト）などが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって画像評価値算出処理を行なう機能が実現される場合であってもよい。
【０１４７】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって画像評価値算出処理を行なう機能が実現される場合であってもよい。
【０１４８】
このような電子計算機には、たとえば、複写アプリケーションやプリンタアプリケーション、ファクシミリ（ＦＡＸ）アプリケーション、あるいは他のアプリケーション用の処理プログラムなど、従来の画像形成装置（複合機）におけるものと同様のソフトウェアが組み込まれる。また、ネットワーク９を介して外部とのデータを送受信したりするための制御プログラムも組み込まれる。
【０１４９】
このとき、画像評価値算出処理を行なう機能を実現するプログラムコードを記述したファイルとしてプログラムが提供されるが、この場合、一括のプログラムファイルとして提供されることに限らず、コンピュータで構成されるシステムのハードウェア構成に応じて、個別のプログラムモジュールとして提供されてもよい。たとえば、既存の複写装置制御ソフトやプリンタ制御ソフト（プリンタドライバ）に組み込まれるアドインソフトとして提供されてもよい。
【０１５０】
図１６は、ＣＰＵやメモリを利用してソフトウェア的に画像評価装置１０を構成する、すなわちパーソナルコンピュータなどの電子計算機を利用して画像評価装置１０をソフトウェア的に実現する場合のハードウェア構成の一例を示した図である。
【０１５１】
画像評価装置１０を構成するコンピュータシステム９００は、コントローラー部９０１と、ハードディスク装置、フレキシブルディスク（ＦＤ）ドライブ、あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk ROM）ドライブ、半導体メモリコントローラなどの、所定の記憶媒体からデータを読み出したり記録したりするための記録・読取制御部９０２とを有する。特に、本実施形態においては、ハードディスク装置やその他の記憶媒体を原画像記憶部１２や入力画像記憶部１４として機能させ、原画像データＤ１０などを格納する。
【０１５２】
コントローラー部９０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）９１２、読出専用の記憶部であるＲＯＭ（Read Only Memory）９１３、随時書込みおよび読出しが可能であるとともに揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（Random Access Memory）９１５、および不揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（ＮＶＲＡＭと記述する）９１６を有している。
【０１５３】
上記において“揮発性の記憶部”とは、画像出力端末４の電源がオフされた場合には、記憶内容を消滅してしまう形態の記憶部を意味する。一方、“不揮発性の記憶部”とは、装置のメイン電源がオフされた場合でも、記憶内容を保持し続ける形態の記憶部を意味する。記憶内容を保持し続けることができるものであればよく、半導体製のメモリ素子自体が不揮発性を有するものに限らず、バックアップ電源を備えることで、揮発性のメモリ素子を“不揮発性”を呈するように構成するものであってもよい。また、半導体製のメモリ素子により構成することに限らず、磁気ディスクや光ディスクなどの媒体を利用して構成してもよい。
【０１５４】
また、コンピュータシステム９００は、ユーザインタフェースをなす機能部として、キーボードやマウスなどを有する指示入力部９０３と、操作時のガイダンス画面や処理結果などの所定の情報をユーザに提示する表示出力部９０４と、処理対象の画像を読み取る画像読取部（スキャナユニット）９０５と、画像評価装置１０における処理済みの画像を所定の出力媒体（たとえば印刷用紙）に出力する画像形成部９０６と、各機能部との間のインタフェース機能をなすインタフェース部９０９とを有する。
【０１５５】
インタフェース部９０９としては、処理データ（画像データを含む）や制御データの転送経路であるシステムバス９９１の他、たとえば、画像読取部９０５とのインタフェース機能をなすスキャナＩＦ部９９５、画像形成部９０６や他のプリンタとのインタフェース機能をなすプリンタＩＦ部９９６、およびインターネットなどのネットワーク９との間の通信データの受け渡しを仲介する通信ＩＦ部９９９を有している。スキャナＩＦ部９９５と通信ＩＦ部９９９とは入力インタフェース部１１inに対応し、プリンタＩＦ部９９６は出力インタフェース部１１out に対応する。なお、記録・読取制御部９０２も、所定の記憶媒体から画像データを取り込む入力インタフェース部１１inの機能を持つ。
【０１５６】
表示出力部９０４は、読み取った全体画像やガイダンス情報などの主要な情報を提示するための表示装置を有して構成されている。表示された情報を確認しながら所定の入力を行なう作業を効率的にできるように、表示装置は、指示入力部９０３の近傍に配置するのがよい。
【０１５７】
表示出力部９０４は、たとえば、表示制御部９４２とＣＲＴ（Cathode Ray Tube；陰極線管）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display；液晶）などでなるディスプレイ部９４４とを有する。たとえば、表示制御部９４２が、ディスプレイ部９４４上に、ガイダンス情報や画像読取部９０５が取り込んだ全体画像などを表示させる。なお、表示面上にタッチパネル９４５を有するディスプレイ部９４４とすることで、指先やペンなどで所定の情報を入力する指示入力部９０３を構成することもできる。
【０１５８】
コンピュータシステム９００には、画像読取部として、上記実施形態の画像入力装置７０に相当するものが接続される。この画像入力装置７０は、画像入力端末の機能を備えており、たとえばＣＣＤ固体撮像素子の全幅アレイを使用して、読取位置へ送られた原稿に光を照射することで、原稿上の画像を読み取り、この読み取った画像を表す赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂのアナログビデオ信号をデジタル信号へ変換する。特に、本実施形態においては、読み取った画像を、ハードディスク装置やその他の記憶媒体（ＲＡＭ９１５でもよい）に入力画像データＤ２０として格納する。
【０１５９】
また、コンピュータシステム９００には、画像形成部として、上記実施形態の画像出力装置５０に相当するものが接続される。この画像出力装置５０は、たとえば画像読取部（画像入力装置７０）にて得られた画像信号により表される画像を、電子写真式、感熱式、熱転写式、インクジェット式、あるいは同様な従来の画像形成処理を利用して、普通紙や感熱紙上に可視画像を形成する（印刷する）。
【０１６０】
このため、画像形成部（画像出力装置５０）は、たとえばイエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ，ブラックＫの２値化信号などの印刷出力用データを生成する画像処理部５２と、画像評価装置１０をデジタル印刷システムとして稼働させるためのラスタ出力スキャンベースのプリントエンジン５４を備える。
【０１６１】
このような構成において、ＣＰＵ９１２は、システムバス９９１を介してシステム全体の制御を行なう。ＲＯＭ９１３は、ＣＰＵ９１２の制御プログラムなどを格納する。ＲＡＭ９１５は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory ）などで構成され、プログラム制御変数や各種処理のためのデータなどを格納する。また、ＲＡＭ９１５は、所定のアプリケーションプログラムによって取得した電子ドキュメント（文字データのみに限らず画像データを含んでよい）や自装置に備えられている画像読取部（画像入力装置７０）で取得した画像データ、さらには外部から取得した電子データなどを一時的に格納する領域を含んでいる。
【０１６２】
そして、たとえば画像評価値算出処理をコンピュータに実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を通じて配布される。あるいは、このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭではなくＦＤに格納されてもよい。また、ＭＯドライブを設け、ＭＯに前記プログラムを格納してもよく、またフラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリカードなど、その他の記録媒体にプログラムを格納してもよい。さらに、他のサーバなどからインターネットなどのネットワーク９を経由してプログラムをダウンロードして取得したり、あるいは更新したりしてもよい。
【０１６３】
なお、プログラムを提供するための記録媒体としては、ＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどの他にも、ＤＶＤなどの光学記録媒体、ＭＤなどの磁気記録媒体、ＰＤなどの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、ＩＣカードやミニチュアカードなどの半導体メモリを用いることができる。記録媒体の一例としてのＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどには、画像評価装置１０における画像評価値算出処理機能の一部または全ての機能を格納することができる。
【０１６４】
また、ハードディスク装置は、制御プログラムによる各種処理のためのデータを格納したり、画像読取部（画像入力装置７０）で取得した画像データや外部から取得した印刷データなどを大量に一時的に格納したりする領域を含んでいる。また、ハードディスク装置、ＦＤドライブ、あるいはＣＤ−ＲＯＭドライブは、たとえば、ＣＰＵ９１２にコンテンツ取得やアドレス取得あるいはアドレス設定などの処理をソフトウェアにて実行させるためのプログラムデータを登録するなどのために利用される。
【０１６５】
なお、画像評価装置１０の画像評価値算出処理に関わる各機能部分の全ての処理をソフトウェアで行なうのではなく、これら機能部分の一部を専用のハードウェアにて行なう処理回路９０８を設けてもよい。この場合、図示するように、色信号変換部１６に相当する色信号変換部９８４や画質要素評価値算出部２０（その内部の各機能部の任意のもの）に相当する画質要素評価値算出部９８６などを個別に設けてもよい。
【０１６６】
ソフトウェアで行なう仕組みは、並列処理や連続処理に柔軟に対処し得るものの、その処理が複雑になるに連れ、処理時間が長くなるため、処理速度の低下が問題となる。これに対して、ハードウェア処理回路で行なうことで、高速化を図ったアクセラレータシステムを構築することができるようになる。アクセラレータシステムは、処理が複雑であっても、処理速度の低下を防ぐことができ、高いスループットを算出することができる。
【０１６７】
以上、本発明を実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１６８】
また、上記の実施形態は、クレーム（請求項）にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組合せの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜の組合せにより種々の発明を抽出できる。実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【０１６９】
たとえば、上記実施形態の具体的な仕組みとしては、画質要素として、すじ欠陥に注目して説明したが、これに限らず、粒状性や鮮鋭性など、その他の空間周波数と関わりを持つ画質要素についても、注目する画質と関わりを持つ特徴量に対しての背景ノイズの補正に使用される補正成分を、注目する空間周波数に対する重み付けを考慮して取得するという仕組みを同様に適用することができる。
【０１７０】
たとえば、粒状性に関して言えば、注目する粒状性と同程度の空間周波数帯域の成分が背景ノイズとして周囲に存在すると、注目する空間周波数の粒状性がそれに紛れてしまうので、同程度の空間周波数帯域の背景ノイズが大きい画像よりも、同程度の空間周波数帯域の背景ノイズが小さい画像の方が、視感度的には、注目する空間周波数の粒状性の強さが高くなる。
【０１７１】
また、鮮鋭性に関して言えば、注目する鮮鋭性と同程度の空間周波数帯域の成分が背景ノイズとして周囲に存在すると、注目する空間周波数の鮮鋭性がそれに紛れてしまうので、同程度の空間周波数帯域の背景ノイズが大きい画像よりも、同程度の空間周波数帯域の背景ノイズが小さい画像の方が、視感度的には、注目する空間周波数の鮮鋭性の強さが高くなる。
【０１７２】
こういった場合に、注目する空間周波数に対する重み付けを考慮して補正成分を求め、注目する画像要素の空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量に対して前記補正成分を使って補正を加えるようにすれば、注目している空間周波数の画質要因から背景ノイズの影響を的確に抑制でき、結果として、粒状性や鮮鋭性などの空間周波数と関係した画質を評価するための評価値を、視感と対応が取れるようにして求めることができるようになる。
【０１７３】
なお、すじ欠陥と、それ以外の空間周波数と関連した画質（粒状性や鮮鋭性）とを比べた場合、すじ欠陥は装置固有の技術に依存して発生した画像欠陥の１つであり、すじ欠陥と特定の固有技術の因果関係が比較的分かっているため、画像内の一部のすじに着目して評価することが多いので、特に、すじ欠陥の評価値を求めるに当たって、上記実施形態の仕組みを適用することで得られる効果が高い。
【０１７４】
また、上記実施形態ではカラープリンタなどの画像出力装置から出力された画像の評価方法を例に説明したが、カラープリンタだけではなく、ディスプレイ、電子ペーパー、プロジェクタなどのその他の画像出力装置より出力されたカラー画像の画質を評価する場合にも、表示面をテレビカメラで撮像するなどして画像データを取得するようにすることで、上記実施形態で述べた仕組みが同様に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１７５】
【図１】本発明に係る画像評価装置の第１実施形態を備えた画像評価システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】色信号変換部の概略構成を説明するブロック図である。
【図３】本実施形態で取り扱う被評価用画像に存在するすじ欠陥の一例を示す図である。
【図４】１次元化処理部で得られた明度プロファイルの一例を示す図である。
【図５】平均線差分算出部で得られた明度差分プロファイルの一例を示す図である。
【図６】すじ特徴量算出部の概略構成を説明するブロック図である。
【図７】空間周波数帯域分割部の概略構成を説明するブロック図である。
【図８】帯域別明度差分プロファイルの一例を示す図（その１）である。
【図９】帯域別明度差分プロファイルの一例を示す図（その２）である。
【図１０】すじ補正量算出部の概略構成を説明するブロック図である。
【図１１】すじ評価値算出部の概略構成を説明するブロック図である。
【図１２】第１実施形態の画像評価装置により２種類の画像Ａ，Ｂのすじ欠陥についてすじ評価値を算出した結果を説明する図である。
【図１３】本発明に係る画像評価装置の第２実施形態を備えた画像評価システムの概略構成を示すブロック図である。
【図１４】視覚空間周波数特性補正部の概略構成を説明するブロック図である。
【図１５】視覚空間周波数特性補正部にて求めた明度差分プロファイルデータの一例を示す図である。
【図１６】パーソナルコンピュータなどの電子計算機を利用して画像評価装置をソフトウェア的に実現する場合のハードウェア構成の一例を示した図である。
【符号の説明】
【０１７６】
１…画像評価システム、１０…画像評価装置、１１out …出力インタフェース部、１１in…入力インタフェース部、１２…原画像記憶部、１４…入力画像記憶部、１６…色信号変換部、２０…画質要素評価値算出部、２２…特徴量取得部、２４…補正量取得部、２６…評価値取得部、５０…画像出力装置、７０…画像入力装置、１６４…入力画像データ色変換部、２１０…前処理部、２１２…１次元化処理部、２１４…平均線差分算出部、２１６…視覚空間周波数特性補正部、２７０…すじ特徴量算出部、２８０…すじ補正量取得部、２８４…すじ特徴量算出部、２８６…空間周波数帯域分割部、２８８…すじ補正量算出部、２９０…すじ評価値算出部、４０２…離散フーリエ変換部、４０４…視覚特性フィルタ乗算部、４０６…逆離散フーリエ変換部、４１２…すじ位置検出部、４１４…すじ強度算出部、４２２…離散フーリエ変換部、４２４…帯域フィルタ乗算部、４２６…逆離散フーリエ変換部、４３２…標準偏差算出部、４３４…すじ空間周波数帯域設定部、４３６…重み係数設定部、４３８…重み付け演算部、４４２…個別すじ評価値算出部、４４４…総合すじ評価値算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラープリンタなどの画像出力装置（画像形成装置）より出力された画像の画像品質を評価する画像評価方法および画像評価装置、並びに画像評価処理を電子計算機（コンピュータ）を用いて実行するための画像評価プログラムに関する。より詳細には、粒状性や鮮鋭性やすじ欠陥などの空間周波数と関係した画質を評価するための評価値を求める仕組みに関する。
【背景技術】
【０００２】
カラープリンタや複写装置などの画像形成装置やカラーディスプレイ装置などの画像表示装置（画像形成装置と画像表示装置とを纏めて画像出力装置ともいう）により出力または表示される画像の画像品質を決定する要因については、階調再現性、色再現性、鮮鋭性、解像性、粒状性、光沢、画像欠陥などが知られている。
【０００３】
本来、均一な明度や色で出力または表示される均一色画像内に生じた一定方向に延びる明度や色の帯状のむら（縦すじや横すじといわれる、いわゆるすじ欠陥）は、装置固有の技術に依存して発生した画像欠陥の１つであり、品質管理を行う上での重要項目の１つとして用いられている。注目する画像要素についての粒状性や鮮鋭性やすじ欠陥に関する特徴量や評価値は、何れも空間周波数と関わりを持つものである。
【０００４】
画像出力装置より出力された画像におけるすじ欠陥などの画像品質を評価する方法としては、画像品質に対し人間の視覚を通して主観的な判断によって評価する主観的評価と、測定器を通して画像品質の特徴量を算出する客観的評価がある。主観的評価は、人による判断のため評価結果にばらつきが生じるなど、評価精度の問題があり、近年では客観的評価方法が数多く提案されている。
【０００５】
たとえば特許文献１〜３には、すじ欠陥についての画像品質を客観的に評価する方法が提案されている。
【０００６】
【特許文献１】特開平０９−０３７３１０号公報
【特許文献２】特開２０００−００４３１３号公報
【特許文献３】特開２００２−１３９４０４号公報
【０００７】
たとえば特許文献１に記載の技術では、カラーブラウン管の輝度むらを検査する方法として、発光面をテレビカメラで撮像し、撮像した画像の輝度値に対し、投影処理を行なって１次元データにした後、２次微分値を求めて、すじの強さを評価するようにしている。
【０００８】
また、特許文献２に記載の技術では、画像品質に関する欠陥の一種であるバンディングについて、人間が観察する際に知覚する心理量を予測する。具体的には、被評価画像の物理特性量を空間周波数に変換し、予め設定されている物理特性量とこの物理特性量に対応するバンディング知覚特性関数の関係から得られた関数を空間周波数に関して積分し、複数の空間周波数成分を含むバンディング知覚予測値を算出するようにしている。
【０００９】
また、特許文献３に記載の技術では、カラーディプレイ装置の輝度むらを評価する方法として、画像を空間周波数スペクトル画像に変換し、１次元化した輝度平均値に周波数の変化で増減する補正係数を乗算して補正された輝度平均値を算出し、補正された輝度平均値から抽出した特徴量と所定の基準とを比較することによって輝度むらを評価するようにしている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特許文献１〜３に記載の技術では、画像内の注目している空間周波数帯域のすじ欠陥を評価する場合、視感と対応の取れた評価値を算出することができない。具体的には、カラープリンタなどの画像出力装置により出力された画像のすじ欠陥を視感で評価する場合、注目しているすじ欠陥の位置以外に多くのノイズがあり、これら背景ノイズの影響、特に背景ノイズの空間周波数の影響を受けるため、この影響を考慮していない従来技術では、視感と対応の取れた評価値を算出することができない。
【００１１】
たとえば、特許文献１に記載の技術では、すじの強さのみに注目して評価値を算出しているため、すじ以外の背景ノイズの影響を考慮できず、視感と対応の取れたすじ評価値を算出することができない。
【００１２】
また、特許文献２に記載の技術では、複数の空間周波数成分を含む画像欠陥の総合的な評価値を算出しているため、注目している空間周波数帯域の画像欠陥と注目している画像欠陥以外の背景ノイズを分離できず、視感と対応の取れたすじ評価値を算出することができない。
【００１３】
また、特許文献３に記載の技術では、検査対象物の輝度分布から予め登録されている良品周波数パターンの輝度分布を減算して不良品周波数パターンの輝度分布を求め輝度むらを検査しているため、注目している空間周波数帯域の画像欠陥とそれ以外の背景ノイズを分離できるが、注目している画像欠陥の空間周波数帯域と背景ノイズの空間周波数帯域との関わりを考慮していないので、必ずしも、視感と対応の取れたすじ評価値を算出することができない。
【００１４】
なお、注目している画質要素の空間周波数帯域と背景ノイズの空間周波数帯域との関わりを考慮していないことに起因して視感と対応の取れた評価値を算出することができないという問題は、すじ欠陥に限らず、粒状性や鮮鋭性など、その他の空間周波数と関わりを持つ画質要素についても言えることである。
【００１５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、空間周波数と関わりを持つ画質をある空間周波数に注目して評価する場合であっても、背景ノイズの影響を受けずに、視感と対応の取れた評価値を算出することができる仕組み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】
【００１６】
本願発明者の実験によれば、空間周波数と関わりを持つ画質をある空間周波数に注目して評価する場合に、背景ノイズの空間周波数が注目している空間周波数に近いほど視感評価に与える影響が大きくなるということが分かった。この点においては、空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量（たとえば実空間上のデータに基づいて取得される特徴量）に対して背景ノイズの補正を加えるに当たり、注目している空間周波数の成分を考慮して補正に使用する背景ノイズの成分を取得することが肝要であるということになる。本願発明はこの点に着目してなされたものである。
【００１７】
すなわち、本発明に係る仕組みにおいては、入力画像データに基づいて注目する画像要素の空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量を取得し、入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開し、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて注目する画像要素に対しての背景成分を抽出し、特徴量と背景成分とに基づいて注目する画像要素の画質を評価するための評価値を客観的に求めるようにした。
【００１８】
要するに、空間周波数と関係した画質を評価する際に、評価値のベースとなる特徴量に対しての背景ノイズの補正に使用される成分に関して、背景成分を複数の帯域成分に周波数展開して、その解析結果に基づいて、より適正な補正量を求める点に特徴を有するのである。
【００１９】
周波数展開して求めた複数の帯域成分の解析結果に基づいて、より適正な補正量を求めるに当たっては、各帯域成分の内、注目する空間周波数を含む帯域の成分ほど補正量が強くなるように所定の重み付け演算を行なうのがよい。つまり、背景ノイズの補正に使用される補正成分を、注目する空間周波数に対する重み付けを考慮して取得する点に大きな特徴を有するのである。
【００２０】
また従属項に記載された発明は、本発明に係る画像評価の仕組みのさらなる有利な具体例を規定する。さらに、本発明に係るプログラムは、本発明に係る画像評価の仕組みを、電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェアで実現するために好適なものである。なお、プログラムは、コンピュータ読取り可能な記憶媒体に格納されて提供されてもよいし、有線あるいは無線による通信手段を介した配信により提供されてもよい。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、注目する画像要素の空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量に対しての背景ノイズの補正に使用される補正成分を、入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開し、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて抽出するようにしたので、注目する空間周波数に対する重み付けを考慮して補正成分を取得することができるようになり、注目している空間周波数の画質要因が背景ノイズの影響を受け難くい評価値、あるいは受けないような評価値を取得することができる。結果として、粒状性や鮮鋭性やすじ欠陥などの空間周波数と関係した画質を評価するための評価値を、視感と対応が取れるようにして求めることができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００２３】
＜システム構成；第１実施形態＞
図１は、本発明に係る画像評価装置の第１実施形態を備えた画像評価システム１の概略構成を示すブロック図である。ここでは、処理手順に従った機能ブロック図により示している。
【００２４】
図示するように、画像評価システム１は、被評価画像の画像品質を評価する画像評価装置１０と、被評価用画像Image を所定の記録媒体上に生成（形成）する画像出力装置（画像形成装置）５０と、画像出力装置５０が生成した被評価用画像Image を電子化した入力画像データＤ２０を画像評価装置１０に入力する画像入力装置７０とを備えている。
【００２５】
画像評価の対象となる被評価用画像Image を生成する画像出力装置５０としては、たとえばインクジェット方式や電子写真方式などの画像形成プロセスを用いたカラープリンタが使用される。たとえば、画像評価装置１０内に保存されている原画像データＤ１０をＲＧＢやＣＭＹＫなどのデバイス依存色空間の色信号に変換して紙などの出力媒体上に画像を形成する。もちろん、画像評価装置１０以外から原画像データＤ１０を取得して被評価用画像Image を生成してもよい。
【００２６】
また画像入力装置７０としては、原画像データＤ１０に対応する入力画像データＤ２０（電子化された画像情報）を生成して画像評価装置１０に入力することができればよく、たとえばフラットベッド方式のスキャナなど、画像出力装置５０で生成された被評価用画像Image の画素情報を電子化して出力する装置を使用する。たとえば、画像出力装置５０により生成された原画像データＤ１０の出力画像（被評価用画像Image ）を光学的に読み取り、読み取った入力画像データＤ２０を画像評価装置１０に供給する。
【００２７】
この場合、画像入力装置７０は、入力特性のキャリブレーション、ドライバの調整などがなされていて、粒状性、鮮鋭性、階調特性、および色再現性が、被写体によって変化しないことが望ましい。また、ＡＧＣやエッジ強調などの画像入力装置７０側で行なわれる自動的な処理はオフにされていることがさらに望ましい。
【００２８】
図示を割愛するが、画像評価装置１０は、装置内の各機能部を制御する制御部や、装置使用のためのガイダンス情報や所定の情報処理結果や管理情報などを画像情報として通知する表示部や、これらを音声情報として通知する本体内蔵もしくは外部設置の圧電体やスピーカなどで構成された音声通知部や、オペレータからの装置に対する種々の指示入力を受け付けるためのマウスやキーボードなどを有する指示入力部（操作部）を具備したユーザインタフェース部を備えている。
【００２９】
画像評価装置１０は、画像評価処理の実行に関わる各機能部として、先ず、画像データの受渡しをするインタフェース機能部としての出力インタフェース部１１out および入力インタフェース部１１inと、評価対象となる画像出力装置５０の評価を行なうために必要な原画像データＤ１０を記憶する原画像記憶部１２と、画像入力装置７０から供給された入力画像データＤ２０を記憶する入力画像記憶部１４とを備えている。なお、出力インタフェース部１１out と原画像記憶部１２とは、画像出力装置５０にて被評価用画像Image を生成するための原画像データＤ１０を画像出力装置５０に供給するためのものであり、当該画像評価装置１０にこれらを備えていることは必須ではない。
【００３０】
出力インタフェース部１１out は、原画像記憶部１２に保存してあるｓＲＧＢ（standard ＲＧＢ ），ＸＹＺ，Ｌａｂ（正しくはＬ*ａ*ｂ*），ＬＣｈ（正しくはＬ*Ｃ*ｈ°）などのデバイス非依存色空間の色信号で表わされた原画像データＤ１０を装置外の各種機器に出力する。また、入力インタフェース部１１inは、装置外の各種機器から入力画像データＤ２０を取り込んで入力画像記憶部１４に渡す。
【００３１】
ここで、ｓＲＧＢ色空間のデータとは、デジタルカメラ、プリンタ、モニタなど多くのパーソナルコンピュータ用周辺機器などの分野で広く用いられている、ＩＥＣ（International Electrotechnical Commission；国際電気標準会議 ）が定める色空間の国際規格に即した色データである。このｓＲＧＢに則った色調整を行なうことで、入力と出力時の色の差異を極力少なくすることができる。
【００３２】
原画像データＤ１０は、パッチ画像やグラデーション画像のようなパターン画像だけでなく、写真画像のような絵柄画像を用いることができ、本実施形態では画像全面が均一色である場合について説明する。
【００３３】
また、すじ欠陥に関する評価値の算出に当たり、たとえば、画像入力装置７０より出力する画像チャートとしては、画像全面が均一色である画像チャートを用いることとする。特に本実施形態では、ＣＭＹ５０％の画像チャートを画像入力装置７０より出力する場合について説明する。
【００３４】
また、画像評価装置１０は、デバイス依存色空間の画像データをデバイス非依存色空間の画像データに変換する色信号変換部１６と、画像入力装置７０から供給された入力画像データＤ２０（画像データ）に基づいて入力画像画質要素評価値Ｑ２０を算出する画質要素評価値算出部２０とを備えている。
【００３５】
色信号変換部１６は、入力画像データＤ２０を、デバイスに非依存の色空間である均等知覚色空間の色彩データや３刺激値ＸＹＺまたは３刺激値ＸＹＺに変換可能な色彩データ（纏めて入力画像データＤ２２）に変換する。
【００３６】
画質要素評価値算出部２０は、この色信号変換部１６の変換結果（入力画像データＤ２２）を用いて評価値を算出するのがよい。色信号変換部１６で色変換された均等知覚色空間の色彩データや３刺激値ＸＹＺまたは３刺激値ＸＹＺに変換可能なデバイス非依存の色信号（色彩データ；Ｄ２２）を用いることで、画像入力装置の入力色特性の影響を排除できる。たとえば、ある色（Ｌａｂ，ＬＣＨ）を入力しても画像入力装置の違いで様々な入力画像データのＲＧＢ値が得られるが、画像入力装置の入力特性プロファイル（色変換プロファイル）を用いるなどして、デバイス非依存のデータに変換することで、画像入力装置が異なっても同じＬａｂ，ＬＣｈが得られるようになる。
【００３７】
画質要素評価値算出部２０は、被評価用画像Image について、粒状性に関する評価値Ｑｇや鮮鋭性に関する評価値Ｑｓや階調特性に関する評価値Ｑｔや色再現性に関する評価値Ｑｃなどを求めることができるとともに、特に本実施形態の構成においては、被評価用画像Image に存在するすじ欠陥に関わるすじ評価値Ｑｅを求めることができるようになっている。注目する画像要素についての粒状性や鮮鋭性やすじ欠陥に関する特徴量や評価値は、何れも空間周波数と関わりを持つものである。
【００３８】
具体的には、画質要素評価値算出部２０は、入力画像データに基づいて注目する画像要素の空間周波数と関係した画質と関わりを持つ所定の特徴量Ｐを取得する特徴量取得部２２と、注目する画像要素についての空間周波数と関わりを持つ画質を評価するための評価値Ｑを取得する評価値取得部２６とを備えている。
【００３９】
本実施形態において、特徴量取得部２２は、実空間上の画像データに基づいて特徴量Ｐを取得する。補正量取得部２４は、実空間上の画像データを一旦周波数空間上の画像データに変換して所定の帯域処理（いわゆるフィルタリング処理）をし、さらに実空間上の画像データに戻してから補正量Ｂを取得する。
【００４０】
なお、特徴量取得部２２は、実空間上の画像データを周波数空間上の画像データに変換し、注目する空間周波数を含む帯域の成分に基づいて特徴量Ｐを取得するようにしてもよい。ただし、この場合、注目する位置の注目する画質要素のみの特徴量Ｐを取得することができるように前処理を工夫する必要がある。周波数空間上に画像データを変換すると、位置に拘わらず、同様の周波数成分のものは同じ周波数軸上の成分として現われるからである。この点では、実空間上の画像データから特徴量Ｐを取得する場合、位置を特定した処理を行なうのは簡単である。
【００４１】
また、画質要素評価値算出部２０は、本実施形態の特徴部分として、入力画像データを複数の空間周波数帯域の成分に分割して、すなわち１つの入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開して、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて注目する画像要素に対しての背景成分を抽出し、この抽出した背景成分を特徴量取得部２２が取得した特徴量Ｑに対する補正量Ｂとする補正量取得部２４を備えている。評価値取得部２６は、特徴量取得部２２により取得された特徴量Ｐおよび補正量取得部２４により取得された補正量Ｂに基づいて評価値Ｑを求める。
【００４２】
ここで、本実施形態における画像評価方法のアルゴリズムにおいては、カラープリンタなどの画像出力装置より出力された画像に存在する所定方向の明度むら（いわゆるすじ欠陥）に関わる画像品質を評価する場合について説明する。
【００４３】
このようなすじ欠陥に関わる画像品質を評価するべく、特徴量取得部２２は、入力画像データＤ２０もしくは入力画像データＤ２２に対して所定の前処理を施す前処理部２１０と、前処理部２１０にて処理された入力画像データに基づいて空間周波数と関わりを持つ特徴量Ｐの一例であるすじ特徴量Ｐｅｎを算出するすじ特徴量算出部２７０とを備えている。
【００４４】
前処理部２１０は、入力画像データＤ２０もしくは色信号変換部１６で処理されたデバイス非依存色空間の入力画像データＤ２２をすじ欠陥と平行する方向に平均化し１次元のプロファイルに変換する１次元化処理部２１２と、明度（Ｌ＊）プロファイルと明度プロファイルの平均線の差分を算出することで明度差分プロファイルを取得する平均線差分算出部２１４とを備えている。すじ特徴量算出部２７０は、平均線差分算出部２１４にて取得される差分プロファイルに基づいてすじ特徴量Ｐｅを求める。
【００４５】
また、本実施形態の特徴部分である補正量取得部２４は、前処理部２１０にて処理された入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開して、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて注目する画像要素の画質の一例であるすじ欠陥に対しての背景成分を抽出し、この抽出した背景成分をすじ特徴量算出部２７０が求めたすじ特徴量Ｐｅに対するすじ補正量Ｂｅとするすじ補正量取得部２８０を備えている。
【００４６】
すじ補正量取得部２８０は、前処理部２１０にて処理された入力画像データを複数の空間周波数帯域の画像データに分割する空間周波数帯域分割部２８６と、空間周波数帯域分割部２８６にて周波数展開された複数の空間周波数帯域の画像データに基づいてすじ補正量Ｂｅｎを算出するすじ補正量算出部２８８とを備えている。
【００４７】
空間周波数帯域分割部２８６は、平均線差分算出部２１４にて取得される差分プロファイルを複数の空間周波数帯域の差分プロファイルに分割（周波数展開）する。すじ補正量算出部２８８は、空間周波数帯域分割部２８６で周波数展開された複数の空間周波数帯域の明度差分プロファイルに基づいてすじ補正量Ｂｅを求める。
【００４８】
評価値取得部２６は、すじ特徴量算出部２７０により算出されたすじ特徴量Ｐｅおよびすじ補正量取得部２８０のすじ補正量算出部２８８により算出されたすじ補正量Ｂｅに基づいて、すじ欠陥の強さに関する評価値Ｑｅを算出するすじ評価値算出部２９０を備えている。特に、本実施形態のすじ評価値算出部２９０は、注目している空間周波数帯域のすじ評価値Ｑｅを算出する点に特徴を有する。
【００４９】
＜色信号変換部の構成＞
図２は、色信号変換部１６の概略構成を説明するブロック図である。ここでは、処理手順に従った機能ブロック図により示している。
【００５０】
図示するように、色信号変換部１６は、入力画像記憶部１４に保存されている入力画像データＤ２０を均等知覚色空間の色彩データ（たとえばＬａｂ値）あるいは３刺激値ＸＹＺまたは３刺激値ＸＹＺに変換可能な色彩データなどデバイス非依存の色信号に変換する入力画像データ色変換部１６４を備えている。
【００５１】
入力画像データ色変換部１６４は、一例として、入力画像記憶部１４から取り込んだＲＧＢ値で示された入力画像データＤ２０を、一旦、デバイス非依存色空間の色信号であるＸＹＺ３刺激値に変換した後に、均等色空間であるＬａｂ値もしくは色の３属性を構成するＬ（明度）Ｃ（彩度）ｈ（色相）値で示された入力画像データＤ２２に変換する。
【００５２】
均等知覚色空間では、色差が人の目で見た場合の色の差と線形に近い関係を持つので、感覚的に分かり易い評価値を算出することができる。たとえばＣＩＥの定める３刺激値ＸＹＺやＬａｂ値などの均等知覚色空間のデータは、画像入力装置などの装置特性に依存しない絶対的な色の値を表すことができる。
【００５３】
このような絶対的な色を表すＸＹＺ表色系またはこれに変換可能な表色系で入力画像データを作成しておくことにより、画像評価装置１０内部では、画像入力装置７０の入力色特性を全く考慮しなくても、人間の目の視覚感度に一致した色彩情報として比較が可能になり、視感と対応の取れた評価値を算出することができる。
【００５４】
たとえば、入力画像データＤ２０のＲＧＢ値はデバイス依存の色信号であるため、入力画像データ色変換部１６４は、画像入力装置７０の入力特性プロファイル（色変換プロファイル）を用いて、デバイス非依存の色信号であるＸＹＺ３刺激値またはＬａｂ，ＬＣｈに変換する。
【００５５】
また、入力画像データ色変換部１６４は、画像入力装置７０の入力特性を補正するべく、入力画像データＤ２０を、色特性や階調特性だけでなく、空間周波数（ＭＴＦ）特性についても、フィルタなどで補正しておく。この補正の後に、デバイス非依存の色信号であるＸＹＺ３刺激値またはＬａｂ値やＬＣｈ値に変換する。すなわち、本実施形態の構成においては、入力画像データ色変換部１６４が、入力画像から入力画像画質要素評価値を算出するに先立って、入力画像データを生成する入力画像データ生成手段（たとえば入力画像データＤ２０を生成する画像入力装置７０）の入力特性を補正する入力特性補正部として機能する。
【００５６】
＜すじ欠陥の一例＞
図３は、本実施形態で取り扱う被評価用画像Image に存在するすじ欠陥の一例を示す図である。図において、上端から下端の方向を垂直方向と呼び、左端から右端の方向を水平方向と呼ぶ。
【００５７】
図示するように、被評価用画像Image におけるには、様々な太さや強度（階調差）の縦すじのノイズが存在している。このような中で、本実施形態では、特に、図中の中央部の矢印で示した位置に存在する垂直方向に延在する縦すじのノイズに注目してこれをすじ欠陥として捉え、その他の領域に存在する縦すじのノイズに関しては、背景ノイズとして取り扱うこととする。なお、図示を割愛するが、水平方向に延在する横すじのノイズに注目することもできる。
【００５８】
＜１次元化処理部の機能説明＞
図４は、１次元化処理部２１２の機能を説明する図であって、特に、この１次元化処理部２１２で得られた明度プロファイルの一例を示している。なお、本実施形態では、１次元化処理部２１２以降の処理はデバイス非依存色空間の信号である明度Ｌの場合について説明するが、その他の色彩データａ，ｂ，Ｃ，ｈなど、デバイス非依存色空間の信号であれば全てに適用できる。
【００５９】
１次元化処理部２１２が取り扱うデバイス非依存色空間の画像データは、図３に示す２次元の被評価用画像Image を表わしたものであり、垂直方向における任意の１行分のデータを全列分含んでいるものである。また、縦すじのノイズ（すじ欠陥）は、水平方向の概ね同一の位置に存在することになる。
【００６０】
そこで、１次元化処理部１６は、２次元の被評価用画像Image を表わすデバイス非依存色空間の画像データ（全列分のデータ）を、すじ欠陥と略平行する方向（本例では水平方向）に平均化する、すなわち同一水平位置の全列分のデータを平均化することで、１次元のプロファイルデータ（本例では明度プロファイルデータ）に変換する。こうすることで、図４に示すような、プロファイルデータが得られる。なお、明度プロファイルデータなどのプロファイルデータは実空間上で表わされる画像データの一例である。
【００６１】
この図４に示すプロファイルデータにおいては、縦すじのノイズを表わす周期の小さな信号成分の他に、左端から右端に向かって漸次データ値が小さくなる大きな周期の成分、すなわち、すじ欠陥を表わすデータよりも大きい周期の、すじ欠陥の評価では影響が少ない明度変動成分が存在している。この大きい周期の明度変動は、後述するように、１次元化処理部２１２の後段に設けられた平均線差分算出部２１４で除去される。
【００６２】
１次元化処理部２１２における平均化処理において、すじ欠陥と平行でない傾いた方向で平均化すると、１次元のプロファイルのすじ部の値が本来の値よりも小さくなってしまうため、すじ欠陥と略平行する方向で平均化することが望ましい。
【００６３】
そのため、１次元化処理部２１２は、すじ欠陥の方向が読み取った入力画像データＤ２０（もしくはＤ２２）に対して垂直方向（または水平方向）になるように、画像入力装置７０で被評価用画像Image を読み取るようにすることが望ましい。あるいは、すじ欠陥の方向が読み取った入力画像データＤ２０などに対して垂直方向（または水平方向）からずれて傾いた場合は、１次元化処理部２１２は、入力画像データＤ２０などのすじ欠陥の方向を検出し、傾いた方向に平均化することで傾き補正を電子的に行なうのが望ましい。
【００６４】
＜平均線差分算出部の機能説明＞
図５は、平均線差分算出部２１４の機能を説明する図であって、特に、この平均線差分算出部２１４で得られた明度差分プロファイルの一例を示している。
【００６５】
平均線差分算出部２１４は先ず、１次元化処理部２１２により得られた明度プロファイルデータの概要（特徴）を示す特徴線プロファイルデータを求める。特徴線としては、すじ欠陥を表わすデータよりも大きい周期の、すじ欠陥の評価では影響が少ない明度変動成分を表わすものである限り、どのようなものであってもよい。
【００６６】
たとえば、この特徴線としては、典型的には平均線を用いるのがよい。平均線としては、たとえば、明度プロファイルデータを２次多項式で近似した曲線を用いるのがよい。以下、平均線で説明する。
【００６７】
次に平均線差分算出部２１４は、この平均線プロファイルデータと、１次元化処理部２１２により得られた明度プロファイルデータとの差分を算出する。この差分処理を行なうことで、図５に示すような、明度差分プロファイルデータが得られる。なお、明度差分プロファイルデータなどの差分プロファイルデータは実空間上で表わされる画像データの一例である。
【００６８】
図５において、平均線に相当するデータが縦軸の“０”の値に統一され、縦すじのノイズを表わす周期の小さな信号成分が、“０”を中心として正負に現われるようになる。これにより、明度差分プロファイルデータにおいては、すじ欠陥を表わすデータよりも大きい周期の、すじ欠陥の評価では影響が少ない明度変動成分が除去される。
【００６９】
＜すじ特徴量算出部の構成＞
図６は、すじ特徴量算出部２７０の概略構成を説明するブロック図である。すじ特徴量算出部２７０は、平均線差分算出部２１４にて取得される複数の空間周波数帯域の明度差分プロファイルに基づいてすじ特徴量Ｐｅｎを求める。
【００７０】
このため、具体的には、すじ特徴量算出部２７０は、明度差分プロファイルのすじ位置を検出するすじ位置検出部４１２と、すじ位置検出部４１２で得られたすじ位置情報と明度差分プロファイルとに基づいてすじ強度を算出するすじ強度算出部４１４とを有して構成されている。
【００７１】
すじ位置検出部４１２は、平均線差分算出部２１４により得られた明度差分プロファイルに基づいて、すじ欠陥の位置情報を検出する。具体的には、着目するすじ欠陥を表わすであろう大きい縦すじのノイズ成分を検出するべく、明度差分プロファイルデータにおける下限側の閾値Ｔｈ１から上限側の閾値Ｔｈ２までの範囲から外れる明度差分プロファイルを検出し、この領域をすじ位置と判断する。
【００７２】
ここで、２つの閾値Ｔｈ１，ＴＨ２は、着目するすじ欠陥の位置を適正に検知できるようにするためのものであるから、視感との関わりをもって規定するのがよい。たとえば、平均線（図５における“０”の値）からの差で正負方向に同じ量を設定し、人間が感じる最小の明度の差を用いることができる。こうすることで、下限側の閾値Ｔｈ１から上限側の閾値Ｔｈ２までの範囲内の信号成分を人間が感じない成分として排除し、それよりも大きな人間が感じる成分（本例の場合はすじ欠陥を表わす成分）に着目することができる。図５においては、閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を越えた領域は１箇所で、すじ欠陥が１つ存在し、それを適正に検知する状態となっている。
【００７３】
すじ強度算出部４１４は、すじ位置検出部４１２により検知されたすじ位置情報と平均線差分算出部２１４により求められた明度差分プロファイルとに基づいて、すじ欠陥の強度（すじ強度）を算出し、このすじ強度をすじ特徴量Ｐｅｎとする。
【００７４】
すじ強度（すじ欠陥の特徴を示すすじ特徴量Ｐｅｎ）としては、たとえば、明度差分プロファイルデータにおける閾値Ｔｈ１から閾値Ｔｈ２までの範囲から外れるより大きな明度差分プロファイルの最大値（ピーク強度）をすじ強度として用いるのがよい。なお、すじ強度は、着目するすじ欠陥の強さを表わすものであればよく、このような最大値に限らず、たとえば閾値Ｔｈ１から閾値Ｔｈ２までの範囲から外れるより大きな明度差分プロファイルの平均値や積分値などを用いることもできる。
【００７５】
＜空間周波数帯域分割部の構成＞
図７は、すじ補正量取得部２８０に内蔵されている空間周波数帯域分割部２８６の概略構成を説明するブロック図である。空間周波数帯域分割部２８６は、平均線差分算出部２１４にて取得される複数の空間周波数帯域の明度差分プロファイルを複数の空間周波数帯域の明度差分プロファイルに分割する。つまり、１つの明度差分プロファイルを周波数展開することで、それぞれ注目する周波数が異なる複数の明度差分プロファイルを生成する。
【００７６】
このため、具体的には、空間周波数帯域分割部２８６は、平均線差分算出部２１４にて取得される複数の空間周波数帯域の明度差分プロファイルに対して離散フーリエ変換を行なう離散フーリエ変換部４２２と、離散フーリエ変換部４２２により得られた空間周波数成分に帯域フィルタを乗算する帯域フィルタ乗算部４２４と、帯域フィルタ乗算部４２４にて帯域フィルタを乗算して得られた複数の帯域の空間周波数成分に対して逆離散フーリエ変換を行なう逆離散フーリエ変換部４２６とを有して構成されている。
【００７７】
離散フーリエ変換部４２２は、平均線差分算出部２１４により得られた明度差分プロファイルに対して離散フーリエ変換を行ない、明度差分プロファイルの空間周波数成分（明度差分スペクトル）を算出する。
【００７８】
帯域フィルタ乗算部４２４は、注目しているすじ欠陥の空間周波数成分を含む複数の帯域フィルタを乗算することで、帯域別明度差分スペクトルを求める。たとえば、注目しているすじ欠陥の空間周波数ｆ０が１．５cycle/mmの場合、４つの帯域フィルタ、ｆ１（０．２cycle/mm以下）、ｆ２（０．２〜１．０cycle/mm）、ｆ３（１．０〜５．０cycle/mm）、ｆ４（５．０cycle/mm以上）のフィルタを乗算する。
【００７９】
逆離散フーリエ変換部４２６は、帯域フィルタを乗算して得られた４つの帯域の空間周波数成分に対してそれぞれ逆離散フーリエ変換を行ない、４つの帯域別明度差分プロファイルデータＬ_f1，Ｌ_f2，Ｌ_f3，Ｌ_f4を算出する。
【００８０】
このように、本実施形態の空間周波数帯域分割部２８６は、実空間上の情報である処理対象の画像データをフーリエ変換して周波数空間上の情報に変換し、この周波数空間上の情報に対してフィルタリング処理を加えることで複数の空間周波数帯域成分に展開するとともに、各空間周波数帯域成分から不要なノイズを抑制し、このノイズが抑制された各空間周波数帯域成分を逆フーリエ変換することで、周波数空間上の複数の空間周波数帯域成分を実空間上の情報に戻す。フィルタリング処理に際しては、少なくとも、注目する画質の注目する空間周波数を含む帯域成分とそれ以外の帯域成分とを峻別するようにする。
【００８１】
こうすることで、注目する画質の特徴量（本例ではすじ特徴量Ｐｅｎ）に対しての背景成分を、注目する画質の注目する空間周波数を含む帯域成分と、それ以外の帯域成分とに適切に分離できるようになる。
【００８２】
図８および図＄ａ７は、周波数展開することで得られる、注目する周波数が異なる複数の明度差分プロファイル（帯域別明度差分プロファイル）の一例を示す図である。ここでは、図５に示した明度差分プロファイルに対して、空間周波数帯域分割部２８６にて周波数展開することで得られる、４つの帯域別明度差分プロファイルデータＬ_f1 ，Ｌ_f2 ，Ｌ_f3 ，Ｌ_f4 の一例を示している。
【００８３】
たとえば、図８（Ａ）は帯域ｆ１（０．２cycle/mm以下）に注目した明度差分プロファイルデータＬ_f1 であり、図８（Ｂ）は帯域ｆ２（０．２〜１．０cycle/mm）に注目した明度差分プロファイルデータＬ_f2 であり、図９（Ａ）は帯域ｆ３（１．０〜５．０cycle/mm）に注目した明度差分プロファイルデータＬ_f3 であり、図９（Ｂ）は帯域ｆ４（５．０cycle/mm以上）に注目した明度差分プロファイルデータＬ_f4 である。
【００８４】
このように、１つの明度差分プロファイルをそれぞれ異なる帯域に周波数展開することで、入力画像データの空間周波数成分の特徴を知ることができる。たとえば、注目しているすじ欠陥の空間周波数（すじ空間周波数）ｆ０成分を含まない明度差分プロファイルデータＬ_f1 ，Ｌ_f2 ，Ｌ_f4 については、周波数空間上でランダムなノイズが存在するが、注目しているすじ欠陥のすじ空間周波数ｆ０成分を含む明度差分プロファイルデータＬ_f3 では、注目しているすじ欠陥のすじ空間周波数ｆ０である１．５cycle/mmでのデータ値が大きくなり、それ以外の周波数ではランダムなノイズが存在する。
【００８５】
＜すじ補正量算出部の構成＞
図１０は、すじ補正量取得部２８０に内蔵されているすじ補正量算出部２８８の概略構成を説明するブロック図である。すじ補正量算出部２８８は、空間周波数帯域分割部２８６により得られたそれぞれ異なる複数の空間周波数帯域の明度プロファイルに基づいて、すじ補正量Ｂｅｎを算出する。
【００８６】
ここで、すじ補正量Ｂｅｎとは、注目しているすじ欠陥以外の背景ノイズの強さを表す特徴量であり、すじ欠陥の強さに関するすじ評価値Ｑｅを求める際に影響を及ぼす特徴量である。
【００８７】
すじ欠陥以外の背景ノイズの強さを適正に求めるに当たっては、各空間周波数帯域成分の特徴量から注目するすじ欠陥の強さの影響を排除する必要がある。このため、具体的には、すじ補正量算出部２８８は、空間周波数帯域分割部２８６で得られた複数の空間周波数帯域の明度プロファイルの標準偏差ＳＤを各空間周波数帯域成分の特徴量として算出する標準偏差算出部４３２と、注目しているすじ欠陥の空間周波数帯域ｆ０とそれ以外の空間周波数帯域とを峻別するすじ空間周波数帯域設定部４３４とを有して構成されている。
【００８８】
標準偏差算出部４３２は、各空間周波数帯域成分の特徴量を取得する帯域特徴量取得部の一例である。すじ空間周波数帯域設定部４３４は、特徴量取得部２２が取得した特徴量Ｐにおける注目する空間周波数帯域を設定する注目空間周波数帯域設定部の一例である。
【００８９】
また、すじ補正量算出部２８８は、すじ空間周波数帯域設定部４３４により峻別・設定されたすじ空間周波数帯域ｆに基づいて各空間周波数帯域成分の特徴量に対する重み係数ｋを設定する重み係数設定部４３６と、標準偏差算出部４３２により求められた複数の明度プロファイルの各標準偏差ＳＤに対して重み係数設定部４３６により設定された重み係数ｋを用いて重み付け演算を行なってすじ補正量Ｂｅｎを算出する重み付け演算部４３８とを有して構成されている。
【００９０】
帯域特徴量取得部の一例である標準偏差算出部４３２は、空間周波数帯域分割部２８６により得られた複数の空間周波数帯域の明度プロファイルデータＬ_f1 ，Ｌ_f2 ，Ｌ_f3 ，Ｌ_f4 のそれぞれについて、標準偏差ＳＤ_f1 ，ＳＤ_f2 ，ＳＤ_f3 ，ＳＤ_f4 を算出する。
【００９１】
標準偏差を求めることは、全体のばら付きを総合的に評価することを意味し、注目しているすじ欠陥のすじ空間周波数ｆ０成分を含む明度差分プロファイルデータ中に存在する注目しているすじ欠陥の強さの影響を排除できる利点がある。
【００９２】
図５に示す明度差分プロファイルデータの場合、すじ空間周波数ｆ０成分は１つであるのに対して、それを除くノイズ周波数成分はランダムに多数存在するからである。すなわち、標準偏差を求めると、すじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分を特異点として取り扱うことができ、予めすじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分を排除してデータ解析を行なわなくても、このすじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分の影響を受けない情報を取得できるのである。結果的に、各空間周波数帯域成分の特徴量から注目するすじ欠陥の強さの影響を排除することができる。
【００９３】
注目空間周波数帯域設定部の一例であるすじ空間周波数帯域設定部４３４は、注目しているすじ欠陥のすじ空間周波数ｆ０を含む帯域（すじ欠陥の空間周波数帯域）を設定する。すじ空間周波数帯域は、空間周波数帯域分割部２８６で周波数展開した空間周波数帯域（ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４）と同じものを用いる。すじ空間周波数帯域の設定はオペレータが手動で設定するものであってもよいし、すじ特徴量算出部２７０にて求められるすじ特徴量Ｐｅｎから推定するなどして自動で設定するものであってもよい。何れにしても、特徴量取得部２２が取得した特徴量Ｐにおける注目する空間周波数帯域を設定することができればよいのである。
【００９４】
重み係数設定部４３６は、すじ空間周波数帯域設定部４３４で峻別・設定したすじ空間周波数帯域（ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４の何れか）に応じて、標準偏差算出部４３２により得られた複数の標準偏差ＳＤ_f1 ，ＳＤ_f2 ，ＳＤ_f3 ，ＳＤ_f4 に乗算する各重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３，ｋ４を設定する。
【００９５】
ここで、重み係数設定部４３６は、すじ空間周波数帯域設定部４３４で峻別・設定されるすじ空間周波数帯域（ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４の何れか）に応じて異なる数値を各重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３，ｋ４に設定する。
【００９６】
このとき、重み係数設定部４３６は、すじ空間周波数帯域設定部４３４で設定されたすじ空間周波数帯域、つまりすじ空間周波数ｆ０を含む帯域に近いほど重付けが高くなるような重み係数ｋを設定する。たとえば、すじ空間周波数帯域設定部４３４でｆｎを設定した場合に対応する重み係数ｋｎが一番高くなるような数値を設定するのが肝要である。
【００９７】
これは、すじ特徴量算出部２７０により求められるすじ特徴量Ｐｅｎに対して、すじ欠陥の空間周波数帯域ｆ０と同一もしくは近傍周波数の成分の補正をより強く加えることで、すじ欠陥の強さに関するすじ評価値Ｑｅが視感とより対応するようにするためである。
【００９８】
たとえば、帯域ｆ１を設定した場合はｋ１＝１．０、ｋ２＝０．４、ｋ３＝０．２、ｋ４＝０．１、帯域ｆ２を設定した場合はｋ１＝０．３、ｋ２＝１．０、ｋ３＝０．３、ｋ４＝０．１、帯域ｆ３を設定した場合はｋ１＝０．１、ｋ２＝０．３、ｋ３＝１．０、ｋ４＝０．３、帯域ｆ４を設定した場合はｋ１＝０．１、ｋ２＝０．２、ｋ３＝０．４、ｋ４＝１．０、の数値を設定する。
【００９９】
重み付け演算部４３８は、標準偏差算出部４３２により求められた複数の明度プロファイルの各標準偏差ＳＤ_f1 ，ＳＤ_f2 ，ＳＤ_f3 ，ＳＤ_f4 に対して、重み係数設定部４３６により設定された各重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３，ｋ４を用いて重み付け演算を行なうことで、すじ補正量Ｂｅｎを算出する。
【０１００】
ここで、重み付け演算に当たっては、たとえば式（１）に示すように、重み係数設定部４３６により設定されたすじ空間周波数ｆ０に近いほど高くなるような重み係数ｋｎと標準偏差算出部４３２により取得された標準偏差ＳＤｎとを掛けて得られる各重付き周波数帯域成分ｋｎ＊ＳＤｎの線形和（重み付け線形和）を使用するのがよい。
【０１０１】
【数１】
【０１０２】
このような重み付け線形和を使用してすじ補正量Ｂｅｎを求めると、注目しているすじ欠陥の空間周波数帯域に応じて、その注目しているすじ欠陥の強さの影響を受けない適正なすじ補正量Ｂｅｎを算出することができる。
【０１０３】
なお、本実施形態では、各空間周波数帯域成分の特徴量として標準偏差ＳＤを算出することですじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分の影響を受けないようにし、すじ欠陥以外の背景ノイズの強さを適正に求める、つまり注目するすじ欠陥の強さの影響を排除したすじ補正量Ｂｅｎを求めるようにしていたが、注目するすじ欠陥の強さの影響を受けない背景ノイズの強さを表すものである限り、その他の取得手法を用いることもできる。
【０１０４】
たとえば、一般的なデータ解析と同様に、平均値や中央値（メジアン）やスパン（最大値と最小値の差）などを各空間周波数帯域成分の特徴量として用いることも考えられる。ただし、これらの場合には、単純な算出手法では、注目するすじ欠陥の強さの影響を受けないようにすることが難しい。
【０１０５】
たとえば、平均値の場合、単純に平均値を求めたのでは、注目するすじ欠陥の成分をもその算出に含んでしまう。また、中央値やスパンの場合には、注目するすじ欠陥の成分を最大値（もしくは最小値もしくはその両方）として使用して中央値やスパンを求めることになるので、注目するすじ欠陥の強さの影響を大きく受けてしまい、背景成分を適正に求めることが難しい。このため、予めすじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分を排除してから（事前の排除処理を行なってから）平均値などを求める必要がある。この点では、標準偏差を使用すれば、このような事前の排除処理を行なわなくても、すじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分の影響を受けない情報が得られる点で有利である。
【０１０６】
また、重み付け演算部４３８においては、式（１）に示すような重み付け線形和を使用することですじ補正量Ｂｅｎを算出していたが、注目空間周波数帯域設定部の一例であるすじ空間周波数帯域設定部４３４が設定した注目するすじ空間周波数を含む帯域成分ほど高い重付けがなされたすじ補正量Ｂｅｎを求めることができればよく、その限りにおいて、その他の取得手法を用いることもできる。ただし、特に式（１）に示すような重み付け線形和を使用すると、それ以外の手法に比べて、注目するすじ空間周波数を考慮した適正なすじ補正量Ｂｅｎを非常に簡単に求めることができる。
【０１０７】
＜すじ評価値算出部の構成＞
図１１は、すじ評価値算出部２９０の概略構成を説明するブロック図である。すじ評価値算出部２９０は、すじ特徴量算出部２７０により算出されたすじ特徴量Ｐｅｎとすじ補正量算出部２８８より算出されたすじ補正量Ｂｅｎとに基づいて、注目しているすじ欠陥が存在する位置以外のすじ空間周波数ｆ０やその近傍の周波数成分の影響を排除した、その注目しているすじ欠陥の空間周波数帯域のすじ評価値Ｑｅを求める。
【０１０８】
具体的には、すじ評価値算出部２９０は、検出したすじ欠陥ごとに、各すじ欠陥のすじ評価値に関する個別すじ評価値Ｑｅｎを算出する個別すじ評価値算出部４４２と、個別すじ評価値算出部４４２で得られた複数の個別すじ評価値Ｑｅｎに基づいてすじ欠陥に関する総合的な評価値である総合すじ評価値Ｑｅ_allを算出する総合すじ評価値算出部４４４とを有して構成されている。
【０１０９】
個別すじ評価値算出部４４２は、たとえば、すじ特徴量算出部２７０により得られた各すじ特徴量Ｐｅｎからすじ補正量算出部２８８により得られたすじ補正量Ｂｅｎを減算することですじ欠陥の強さに関する個別すじ評価値Ｑｅｎを算出する。
【０１１０】
なお個別すじ評価値Ｑｅｎは、検出したすじ欠陥ごとに、そのすじ欠陥の強さ（度合い）を示すものであればよく、すじ評価値Ｑｅは、このような差分処理により求めることに限らず、たとえば、すじ特徴量Ｐｅｎをすじ補正量Ｂｅｎで除算することにより求めてもよい。差分処理や除算処理の何れにおいても、背景ノイズに対しての注目しているすじ欠陥の強さを求めていることになる。
【０１１１】
総合すじ評価値算出部４４４は、個別すじ評価値算出部４４２により得られた複数の個別すじ評価値Ｑｅｎを積算することで、すじ欠陥に関する総合的な評価値である総合すじ評価値Ｑｅ_allを算出し、これをすじ評価値Ｑｅとする。
【０１１２】
なお、総合すじ評価値Ｑｅ_allは、すじ欠陥の総合的な強さを示すものであればよく、このような積算処理により求めることに限らず、たとえば、複数の個別すじ評価値Ｑｅｎを平均することで求めてもよい。あるいは、一般的なデータ解析と同様に、中央値（メジアン）やスパン（最大値と最小値の差）などを用いることも考えられる。
【０１１３】
図１２は、第１実施形態の画像評価装置１０により被評価用画像Image として２種類の画像Ａ，Ｂのすじ欠陥について、すじ評価値Ｑｅを算出した結果を説明する図である。ここで、図１２（Ａ）は被評価用画像Ａの明度差分プロファイルデータＬａであり、図１２（Ｂ）は被評価用画像Ｂの明度差分プロファイルデータＬｂであり、図１２（Ｃ）は、すじ評価値を算出した結果を示す図表である。なお、図１２（Ｃ）に示す図表においては、比較として、従来技術のすじ評価値も示している。
【０１１４】
２種類の被評価用画像Image （画像Ａと画像Ｂ）は、何れも電子写真方式のカラープリンタで出力した画像であり、それぞれの明度差分プロファイルは図１２（Ａ），（Ｂ）に示すようになっている。
【０１１５】
従来技術によるすじ評価値は、図１２（Ａ），（Ｂ）に示す明度差分プロファイルを持つ画像からすじ欠陥のピーク強度とすじ欠陥以外の背景の標準偏差を求め、“ピーク強度−背景の標準偏差”により評価値を算出したものである。
【０１１６】
一方、本実施形態のすじ評価値は、図１２（Ａ），（Ｂ）に示す明度差分プロファイルを持つ画像から図１に示した画像評価装置１０の構成に従って、すじ欠陥のすじ特徴量Ｐｅｎ（ピーク強度）とすじ補正量Ｂｅｎ（４つの空間周波数帯域の標準偏差の重み付け線形和）を求め、“すじ特徴量Ｐｅｎ−すじ補正量Ｂｅｎ”を個別すじ評価値Ｑｅｎとして算出したものである。
【０１１７】
本実施形態のすじ評価値の算出に当たっては、注目しているすじ欠陥の空間周波数が略１．５cycle/mmであるため、空間周波数帯域分割部２８６では４つの帯域、ｆ１（０．２cycle/mm以下）、ｆ２（０．２〜１．０cycle/mm）、ｆ３（１．０〜５．０cycle/mm）、ｆ４（５．０cycle/mm以上）に分割する。また、すじ補正量算出部２８８では、すじ空間周波数帯域設定部４３４で帯域ｆ３をすじ空間周波数ｆ０を含む空間周波数帯域に設定し重み係数設定部４３６で、重付け演算に用いられる各係数ｋ１〜ｋ４を、ｋ１＝０．１，ｋ２＝０．３，ｋ３＝１．０，ｋ４＝０．３に設定した。
【０１１８】
図１２（Ａ），（Ｂ）に示すように、画像Ａおよび画像Ｂは、すじ欠陥のピーク強度は同じですじ欠陥以外の背景ノイズ（標準偏差）の大きさは画像Ｂの方が画像Ａよりも若干大きく、また、背景ノイズの周波数特性が異なっている。たとえば、画像Ａでは、図１２（Ａ）に示す明度差分プロファイルから分かるように、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが大きく、すじ欠陥は目立ち難い。これに対して、画像Ｂでは、図１２（Ｂ）に示す明度差分プロファイルから分かるように、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが小さく、すじ欠陥は目立ち易い。
【０１１９】
実際に、視感の評価では、注目するすじ欠陥と同程度の空間周波数帯域の成分が背景ノイズとして周囲に存在すると、注目するすじ欠陥がそれに紛れてしまうので、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが大きい画像Ａよりも、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが小さい画像Ｂの方がすじ欠陥の強さが高くなる。
【０１２０】
従来技術において、“ピーク強度−背景の標準偏差”のようにしてすじ評価値を算出すると、背景の標準偏差は画像Ｂの方が画像Ａよりも若干大きいため、すじ欠陥の強さを示すすじ評価値Ｑｅは、画像Ｂの方が画像Ａより低く評価される。
【０１２１】
一方、本実施形態においては、すじ補正量算出部２８８は、すじ欠陥の空間周波数帯域ｆ０と同一もしくは近傍周波数の成分の補正量がより大きくなるように、すじ空間周波数帯域に対して高い重み付けを施してすじ補正量Ｂｅｎを求めている。このため、“すじ特徴量Ｐｅｎ−すじ補正量Ｂｅｎ”に従ってすじ評価値Ｑｅを算出することで背景ノイズの補正を加えると、すじ特徴量算出部２７０にて求められるすじ特徴量Ｐｅｎが同じ画像であっても、すじ欠陥の空間周波数帯域ｆ０と同一もしくは近傍周波数の成分が大きな画像ほど、すじ評価値算出部２９０にて求められるすじ評価値Ｑｅが小さくなり、視感の評価と対応の取れたすじ評価値Ｑｅとなる。
【０１２２】
画像Ａと画像Ｂとの比較で言えば、すじ欠陥のピーク強度が同じであっても、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが小さい画像Ｂの方が、すじ欠陥と同程度の空間周波数帯域ｆ３の背景ノイズが大きい画像Ａよりも、すじ評価値Ｑｅが大きくなり、画像Ｂのすじ欠陥は画像Ａのすじ欠陥より高く評価されるので、視感と対応の取れたすじ評価値Ｑｅを算出できる。
【０１２３】
以上のように、本実施形態の画像評価装置１０におけるすじ欠陥に関する評価値（すじ評価値Ｑｅ）の取得手法によれば、すじ欠陥に関する特徴量（すじ特徴量Ｐｅｎ）に含まれる背景成分の影響を抑制するための補正成分（すじ補正量Ｂｅｎ）を求めるに当たり、注目するすじ欠陥の空間周波数帯域と同一もしくは近傍周波数の成分のすじ特徴量に対する抑制量をより大きくすることができるようにしたので、注目している空間周波数帯域のすじ欠陥を評価する場合でも、注目しているすじ欠陥以外の背景ノイズの影響を受けず、視感と対応の取れたすじ評価値を算出することができる。
【０１２４】
従来の仕組みにおいて、画質を評価するための評価値を客観的に求めるに当たって、周波数解析を利用するものがある（たとえば特許文献３に記載の仕組み）。しかしながら、単純に周波数解析を利用して評価値を求めたのでは、背景ノイズの影響を受け、注目する画像要素の注目する周波数の注目する画質のみの評価値を適正に得ることが難しい。注目する画像要素が存在する位置以外（つまり注目部分の周囲）に、同一もしくは近傍の周波数の成分が存在すると、それを注目するものと峻別することができないからである。
【０１２５】
この点において、空間周波数と関係した画質を評価する際に、評価値のベースとなる特徴量に対しての背景ノイズの補正に使用される成分に関して、背景成分を複数の帯域成分に周波数展開して、その解析結果に基づいて補正量を求めるようにすれば、注目する空間周波数を含む帯域の成分ほど補正量が強くなるように所定の重み付け演算を行なうことができる。
【０１２６】
そして、このようにして求めた補正量を使って特徴量に対して補正を加えれば、評価値に対しての影響度合いの強い注目する空間周波数帯域成分ほど補正を強く加えることができるようになり、結果として、評価値に対しての影響度合いの強い注目する空間周波数帯域成分の影響を排除し得ることになり、視感と対応の取れた評価値を算出することができるようになる。
【０１２７】
従来の仕組みでは、空間周波数に対する重み付けを考慮した背景ノイズの補正が施されていないため、視感と対応の取れた評価値を算出することができないのと大きく異なるのである。
【０１２８】
＜システム構成；第２実施形態＞
図１３は、本発明に係る画像評価装置の第２実施形態を備えた画像評価システム１の概略構成を示すブロック図である。ここでは、処理手順に従った機能ブロック図により示している。第２実施形態の画像評価装置１０は、特徴量Ｐや補正量Ｂを求めるに当たって、予め入力画像データに対して視覚系の空間周波数特性に応じた補正を施し、この補正が施された画像データを使用して特徴量Ｐや補正量Ｂを取得するようにした点に特徴を有している。
【０１２９】
具体的には、第２実施形態の画像評価装置１０は、前処理部２１０内において、すじ特徴量算出部２７０や空間周波数帯域分割部２８６の前段に、入力画像データ（本例では平均線差分算出部２１４で求められた明度差分プロファイルデータ）に対し、視覚系の空間周波数特性に応じた補正を施す視覚空間周波数特性補正部２１６を備えている。視覚空間周波数特性補正部２１６は、平均線差分算出部２１４により得られた明度差分プロファイルデータに対して、人間の視覚特性に合わせる補正を行なう。
【０１３０】
＜視覚空間周波数特性補正部の構成＞
図１４は、視覚空間周波数特性補正部２１６の概略構成を説明するブロック図である。視覚空間周波数特性補正部２１６は、明度差分プロファイルデータに対して離散フーリエ変換を行ない、それに視覚系の空間周波数特性を表す関数を掛け合わせる、すなわち視覚特性フィルタを乗算することで視覚特性の補正を加え、この視覚特性の補正が加えられた空間周波数成分に対して逆離散フーリエ変換を行なうことによって、人間の視覚特性に合致した明度差分プロファイルデータを生成する。
【０１３１】
このため、具体的には、視覚空間周波数特性補正部２１６は、平均線差分算出部２１４により得られた明度差分プロファイルデータに対して離散フーリエ変換を行なう離散フーリエ変換部４０２と、離散フーリエ変換部４０２により得られた空間周波数成分に人間の視覚の空間周波数特性に対応した視覚伝達関数ＶＴＦ（ｆ）（ＶＴＦ：Visual Transfer Function）を乗算することで視覚特性フィルタ処理を行なう視覚特性フィルタ乗算部４０４と、視覚特性フィルタ乗算部４０４により視覚特性フィルタを乗算して得られた空間周波数成分に対して逆離散フーリエ変換を行う逆離散フーリエ変換部４０６とを有して構成されている。
【０１３２】
離散フーリエ変換部４０２は、平均線差分算出部２１４により得られた明度差分プロファイルデータに対して離散フーリエ変換を行ない、明度差分プロファイルの空間周波数成分（明度差分スペクトル）を算出する。
【０１３３】
視覚特性フィルタ乗算部４０４は、人間の視覚の空間周波数特性に対応した視覚伝達関数ＶＴＦ（ｆ）として、たとえば式（２）に示すＤｏｏｌｅｙの近似式を用いることで、視覚特性フィルタ処理を行ない、視感度補正済の明度差分スペクトルを取得する。ここでは、ｆは空間周波数［cycle/mm］を表す。
【０１３４】
【数２】
【０１３５】
逆離散フーリエ変換部４０６は、視覚特性フィルタ乗算部４０４により視覚特性フィルタを乗算して得られた空間周波数成分（視感度補正済の明度差分スペクトル）に対して逆離散フーリエ変換を行なうことで、人間の視覚特性に合致した視感度補正済の明度差分プロファイルデータＬ_vtfを算出する。
【０１３６】
視覚空間周波数特性補正部２１６の後段のすじ特徴量算出部２７０や空間周波数帯域分割部２８６は、このようにして視覚系の空間周波数特性に応じた補正が施された明度差分プロファイルデータＬ_vtfを使用してすじ特徴量Ｐｅｎやすじ補正量Ｂｅｎを求める。
【０１３７】
図１５は、第２実施形態の画像評価装置１０において、図５に示した明度差分プロファイルデータについて視覚空間周波数特性補正部２１６にて求めた人間の視覚特性に合致した明度差分プロファイルデータＬ_vtfの一例を示す図である。図５と図１５との比較から分かるように、視覚系の空間周波数特性に応じた補正を施すと、周波数が高く、視感度の低い成分が抑制されるようになる。
【０１３８】
この第２実施形態のように、人間の視覚の空間周波数特性に合わせる補正を行なってからすじ特徴量Ｐｅｎやすじ補正量Ｂｅｎを求めてすじ評価値Ｑｅを求めるようにすることで、より視感と対応の取れたすじ評価値Ｑｅを算出することができるようになる。
【０１３９】
＜電子計算機を利用した構成＞
なお、上述した一連の画像評価処理機能は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。すなわち、画像評価処理の実行に関わる各機能部は、それぞれハードウェアにより構成することに限らず、その機能を実現するプログラムコードに基づいて電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェア的に実現することも可能である。たとえば、一般的なＰＣ（パーソナルコンピュータ）本体の構成と同様に、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）などを備えて構成することができる。
【０１４０】
上述の画像評価処理の実行に際しては、このコンピュータ構成の画像評価装置に組み込まれたアプリケーションプログラムをＣＰＵが実行することによって実現することができる。よって、本発明に係る画像評価方法や装置を、電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェアで実現するために好適な画質評価プログラムあるいはこの画質評価プログラムを格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体を発明として抽出することもできる。
【０１４１】
もちろん、このようなコンピュータを用いた構成に限らず、それぞれの機能をなす専用のハードウェアの組合せにより構成することもできる。ソフトウェアにより処理を実行させる仕組みとすることで、ハードウェアの変更を伴うことなく、処理手順や処理条件などを容易に変更できる利点を享受できるようになる。逆に、ハードウェアで構成すれば、高速処理が実現できる。
【０１４２】
記録媒体は、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取装置に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気などのエネルギの状態変化を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取装置にプログラムの記述内容を伝達できるものである。
【０１４３】
たとえば、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory ）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini Disc ）を含む）、または半導体メモリなどよりなるパッケージメディア（可搬型の記憶媒体）により構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭやハードディスクなどで構成されてもよい。または、ソフトウェアを構成するプログラムが、有線あるいは無線などの通信網を介して提供されてもよい。
【０１４４】
一連の評価値算出処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ（組込みマイコンなど）、あるいは、ＣＰＵ、論理回路、記憶装置などの機能を１つのチップ上に搭載して所望のシステムを実現するＳＯＣ（System On a Chip：システムオンチップ）、または、各種のプログラムをインストールすることで各種の機能を実行することが可能な汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【０１４５】
たとえば、画像評価値算出処理機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、ハードウェアにて構成する場合と同様の効果は達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が画像評価値算出処理機能を実現する。
【０１４６】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することで、画像評価値算出処理を行なう機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム；基本ソフト）などが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって画像評価値算出処理を行なう機能が実現される場合であってもよい。
【０１４７】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって画像評価値算出処理を行なう機能が実現される場合であってもよい。
【０１４８】
このような電子計算機には、たとえば、複写アプリケーションやプリンタアプリケーション、ファクシミリ（ＦＡＸ）アプリケーション、あるいは他のアプリケーション用の処理プログラムなど、従来の画像形成装置（複合機）におけるものと同様のソフトウェアが組み込まれる。また、ネットワーク９を介して外部とのデータを送受信したりするための制御プログラムも組み込まれる。
【０１４９】
このとき、画像評価値算出処理を行なう機能を実現するプログラムコードを記述したファイルとしてプログラムが提供されるが、この場合、一括のプログラムファイルとして提供されることに限らず、コンピュータで構成されるシステムのハードウェア構成に応じて、個別のプログラムモジュールとして提供されてもよい。たとえば、既存の複写装置制御ソフトやプリンタ制御ソフト（プリンタドライバ）に組み込まれるアドインソフトとして提供されてもよい。
【０１５０】
図１６は、ＣＰＵやメモリを利用してソフトウェア的に画像評価装置１０を構成する、すなわちパーソナルコンピュータなどの電子計算機を利用して画像評価装置１０をソフトウェア的に実現する場合のハードウェア構成の一例を示した図である。
【０１５１】
画像評価装置１０を構成するコンピュータシステム９００は、コントローラー部９０１と、ハードディスク装置、フレキシブルディスク（ＦＤ）ドライブ、あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk ROM）ドライブ、半導体メモリコントローラなどの、所定の記憶媒体からデータを読み出したり記録したりするための記録・読取制御部９０２とを有する。特に、本実施形態においては、ハードディスク装置やその他の記憶媒体を原画像記憶部１２や入力画像記憶部１４として機能させ、原画像データＤ１０などを格納する。
【０１５２】
コントローラー部９０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）９１２、読出専用の記憶部であるＲＯＭ（Read Only Memory）９１３、随時書込みおよび読出しが可能であるとともに揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（Random Access Memory）９１５、および不揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（ＮＶＲＡＭと記述する）９１６を有している。
【０１５３】
上記において“揮発性の記憶部”とは、画像出力端末４の電源がオフされた場合には、記憶内容を消滅してしまう形態の記憶部を意味する。一方、“不揮発性の記憶部”とは、装置のメイン電源がオフされた場合でも、記憶内容を保持し続ける形態の記憶部を意味する。記憶内容を保持し続けることができるものであればよく、半導体製のメモリ素子自体が不揮発性を有するものに限らず、バックアップ電源を備えることで、揮発性のメモリ素子を“不揮発性”を呈するように構成するものであってもよい。また、半導体製のメモリ素子により構成することに限らず、磁気ディスクや光ディスクなどの媒体を利用して構成してもよい。
【０１５４】
また、コンピュータシステム９００は、ユーザインタフェースをなす機能部として、キーボードやマウスなどを有する指示入力部９０３と、操作時のガイダンス画面や処理結果などの所定の情報をユーザに提示する表示出力部９０４と、処理対象の画像を読み取る画像読取部（スキャナユニット）９０５と、画像評価装置１０における処理済みの画像を所定の出力媒体（たとえば印刷用紙）に出力する画像形成部９０６と、各機能部との間のインタフェース機能をなすインタフェース部９０９とを有する。
【０１５５】
インタフェース部９０９としては、処理データ（画像データを含む）や制御データの転送経路であるシステムバス９９１の他、たとえば、画像読取部９０５とのインタフェース機能をなすスキャナＩＦ部９９５、画像形成部９０６や他のプリンタとのインタフェース機能をなすプリンタＩＦ部９９６、およびインターネットなどのネットワーク９との間の通信データの受け渡しを仲介する通信ＩＦ部９９９を有している。スキャナＩＦ部９９５と通信ＩＦ部９９９とは入力インタフェース部１１inに対応し、プリンタＩＦ部９９６は出力インタフェース部１１out に対応する。なお、記録・読取制御部９０２も、所定の記憶媒体から画像データを取り込む入力インタフェース部１１inの機能を持つ。
【０１５６】
表示出力部９０４は、読み取った全体画像やガイダンス情報などの主要な情報を提示するための表示装置を有して構成されている。表示された情報を確認しながら所定の入力を行なう作業を効率的にできるように、表示装置は、指示入力部９０３の近傍に配置するのがよい。
【０１５７】
表示出力部９０４は、たとえば、表示制御部９４２とＣＲＴ（Cathode Ray Tube；陰極線管）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display；液晶）などでなるディスプレイ部９４４とを有する。たとえば、表示制御部９４２が、ディスプレイ部９４４上に、ガイダンス情報や画像読取部９０５が取り込んだ全体画像などを表示させる。なお、表示面上にタッチパネル９４５を有するディスプレイ部９４４とすることで、指先やペンなどで所定の情報を入力する指示入力部９０３を構成することもできる。
【０１５８】
コンピュータシステム９００には、画像読取部として、上記実施形態の画像入力装置７０に相当するものが接続される。この画像入力装置７０は、画像入力端末の機能を備えており、たとえばＣＣＤ固体撮像素子の全幅アレイを使用して、読取位置へ送られた原稿に光を照射することで、原稿上の画像を読み取り、この読み取った画像を表す赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂのアナログビデオ信号をデジタル信号へ変換する。特に、本実施形態においては、読み取った画像を、ハードディスク装置やその他の記憶媒体（ＲＡＭ９１５でもよい）に入力画像データＤ２０として格納する。
【０１５９】
また、コンピュータシステム９００には、画像形成部として、上記実施形態の画像出力装置５０に相当するものが接続される。この画像出力装置５０は、たとえば画像読取部（画像入力装置７０）にて得られた画像信号により表される画像を、電子写真式、感熱式、熱転写式、インクジェット式、あるいは同様な従来の画像形成処理を利用して、普通紙や感熱紙上に可視画像を形成する（印刷する）。
【０１６０】
このため、画像形成部（画像出力装置５０）は、たとえばイエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ，ブラックＫの２値化信号などの印刷出力用データを生成する画像処理部５２と、画像評価装置１０をデジタル印刷システムとして稼働させるためのラスタ出力スキャンベースのプリントエンジン５４を備える。
【０１６１】
このような構成において、ＣＰＵ９１２は、システムバス９９１を介してシステム全体の制御を行なう。ＲＯＭ９１３は、ＣＰＵ９１２の制御プログラムなどを格納する。ＲＡＭ９１５は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory ）などで構成され、プログラム制御変数や各種処理のためのデータなどを格納する。また、ＲＡＭ９１５は、所定のアプリケーションプログラムによって取得した電子ドキュメント（文字データのみに限らず画像データを含んでよい）や自装置に備えられている画像読取部（画像入力装置７０）で取得した画像データ、さらには外部から取得した電子データなどを一時的に格納する領域を含んでいる。
【０１６２】
そして、たとえば画像評価値算出処理をコンピュータに実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を通じて配布される。あるいは、このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭではなくＦＤに格納されてもよい。また、ＭＯドライブを設け、ＭＯに前記プログラムを格納してもよく、またフラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリカードなど、その他の記録媒体にプログラムを格納してもよい。さらに、他のサーバなどからインターネットなどのネットワーク９を経由してプログラムをダウンロードして取得したり、あるいは更新したりしてもよい。
【０１６３】
なお、プログラムを提供するための記録媒体としては、ＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどの他にも、ＤＶＤなどの光学記録媒体、ＭＤなどの磁気記録媒体、ＰＤなどの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、ＩＣカードやミニチュアカードなどの半導体メモリを用いることができる。記録媒体の一例としてのＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどには、画像評価装置１０における画像評価値算出処理機能の一部または全ての機能を格納することができる。
【０１６４】
また、ハードディスク装置は、制御プログラムによる各種処理のためのデータを格納したり、画像読取部（画像入力装置７０）で取得した画像データや外部から取得した印刷データなどを大量に一時的に格納したりする領域を含んでいる。また、ハードディスク装置、ＦＤドライブ、あるいはＣＤ−ＲＯＭドライブは、たとえば、ＣＰＵ９１２にコンテンツ取得やアドレス取得あるいはアドレス設定などの処理をソフトウェアにて実行させるためのプログラムデータを登録するなどのために利用される。
【０１６５】
なお、画像評価装置１０の画像評価値算出処理に関わる各機能部分の全ての処理をソフトウェアで行なうのではなく、これら機能部分の一部を専用のハードウェアにて行なう処理回路９０８を設けてもよい。この場合、図示するように、色信号変換部１６に相当する色信号変換部９８４や画質要素評価値算出部２０（その内部の各機能部の任意のもの）に相当する画質要素評価値算出部９８６などを個別に設けてもよい。
【０１６６】
ソフトウェアで行なう仕組みは、並列処理や連続処理に柔軟に対処し得るものの、その処理が複雑になるに連れ、処理時間が長くなるため、処理速度の低下が問題となる。これに対して、ハードウェア処理回路で行なうことで、高速化を図ったアクセラレータシステムを構築することができるようになる。アクセラレータシステムは、処理が複雑であっても、処理速度の低下を防ぐことができ、高いスループットを算出することができる。
【０１６７】
以上、本発明を実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１６８】
また、上記の実施形態は、クレーム（請求項）にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組合せの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜の組合せにより種々の発明を抽出できる。実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【０１６９】
たとえば、上記実施形態の具体的な仕組みとしては、画質要素として、すじ欠陥に注目して説明したが、これに限らず、粒状性や鮮鋭性など、その他の空間周波数と関わりを持つ画質要素についても、注目する画質と関わりを持つ特徴量に対しての背景ノイズの補正に使用される補正成分を、注目する空間周波数に対する重み付けを考慮して取得するという仕組みを同様に適用することができる。
【０１７０】
たとえば、粒状性に関して言えば、注目する粒状性と同程度の空間周波数帯域の成分が背景ノイズとして周囲に存在すると、注目する空間周波数の粒状性がそれに紛れてしまうので、同程度の空間周波数帯域の背景ノイズが大きい画像よりも、同程度の空間周波数帯域の背景ノイズが小さい画像の方が、視感度的には、注目する空間周波数の粒状性の強さが高くなる。
【０１７１】
また、鮮鋭性に関して言えば、注目する鮮鋭性と同程度の空間周波数帯域の成分が背景ノイズとして周囲に存在すると、注目する空間周波数の鮮鋭性がそれに紛れてしまうので、同程度の空間周波数帯域の背景ノイズが大きい画像よりも、同程度の空間周波数帯域の背景ノイズが小さい画像の方が、視感度的には、注目する空間周波数の鮮鋭性の強さが高くなる。
【０１７２】
こういった場合に、注目する空間周波数に対する重み付けを考慮して補正成分を求め、注目する画像要素の空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量に対して前記補正成分を使って補正を加えるようにすれば、注目している空間周波数の画質要因から背景ノイズの影響を的確に抑制でき、結果として、粒状性や鮮鋭性などの空間周波数と関係した画質を評価するための評価値を、視感と対応が取れるようにして求めることができるようになる。
【０１７３】
なお、すじ欠陥と、それ以外の空間周波数と関連した画質（粒状性や鮮鋭性）とを比べた場合、すじ欠陥は装置固有の技術に依存して発生した画像欠陥の１つであり、すじ欠陥と特定の固有技術の因果関係が比較的分かっているため、画像内の一部のすじに着目して評価することが多いので、特に、すじ欠陥の評価値を求めるに当たって、上記実施形態の仕組みを適用することで得られる効果が高い。
【０１７４】
また、上記実施形態ではカラープリンタなどの画像出力装置から出力された画像の評価方法を例に説明したが、カラープリンタだけではなく、ディスプレイ、電子ペーパー、プロジェクタなどのその他の画像出力装置より出力されたカラー画像の画質を評価する場合にも、表示面をテレビカメラで撮像するなどして画像データを取得するようにすることで、上記実施形態で述べた仕組みが同様に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１７５】
【図１】本発明に係る画像評価装置の第１実施形態を備えた画像評価システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】色信号変換部の概略構成を説明するブロック図である。
【図３】本実施形態で取り扱う被評価用画像に存在するすじ欠陥の一例を示す図である。
【図４】１次元化処理部で得られた明度プロファイルの一例を示す図である。
【図５】平均線差分算出部で得られた明度差分プロファイルの一例を示す図である。
【図６】すじ特徴量算出部の概略構成を説明するブロック図である。
【図７】空間周波数帯域分割部の概略構成を説明するブロック図である。
【図８】帯域別明度差分プロファイルの一例を示す図（その１）である。
【図９】帯域別明度差分プロファイルの一例を示す図（その２）である。
【図１０】すじ補正量算出部の概略構成を説明するブロック図である。
【図１１】すじ評価値算出部の概略構成を説明するブロック図である。
【図１２】第１実施形態の画像評価装置により２種類の画像Ａ，Ｂのすじ欠陥についてすじ評価値を算出した結果を説明する図である。
【図１３】本発明に係る画像評価装置の第２実施形態を備えた画像評価システムの概略構成を示すブロック図である。
【図１４】視覚空間周波数特性補正部の概略構成を説明するブロック図である。
【図１５】視覚空間周波数特性補正部にて求めた明度差分プロファイルデータの一例を示す図である。
【図１６】パーソナルコンピュータなどの電子計算機を利用して画像評価装置をソフトウェア的に実現する場合のハードウェア構成の一例を示した図である。
【符号の説明】
【０１７６】
１…画像評価システム、１０…画像評価装置、１１out …出力インタフェース部、１１in…入力インタフェース部、１２…原画像記憶部、１４…入力画像記憶部、１６…色信号変換部、２０…画質要素評価値算出部、２２…特徴量取得部、２４…補正量取得部、２６…評価値取得部、５０…画像出力装置、７０…画像入力装置、１６４…入力画像データ色変換部、２１０…前処理部、２１２…１次元化処理部、２１４…平均線差分算出部、２１６…視覚空間周波数特性補正部、２７０…すじ特徴量算出部、２８０…すじ補正量取得部、２８４…すじ特徴量算出部、２８６…空間周波数帯域分割部、２８８…すじ補正量算出部、２９０…すじ評価値算出部、４０２…離散フーリエ変換部、４０４…視覚特性フィルタ乗算部、４０６…逆離散フーリエ変換部、４１２…すじ位置検出部、４１４…すじ強度算出部、４２２…離散フーリエ変換部、４２４…帯域フィルタ乗算部、４２６…逆離散フーリエ変換部、４３２…標準偏差算出部、４３４…すじ空間周波数帯域設定部、４３６…重み係数設定部、４３８…重み付け演算部、４４２…個別すじ評価値算出部、４４４…総合すじ評価値算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像における空間周波数と関係した画質を評価する画像評価方法であって、
入力画像データに基づいて注目する画像要素の前記空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量を取得し、
入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開し、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて前記注目する画像要素に対しての背景成分を抽出し、
前記特徴量と前記背景成分とに基づいて前記注目する画像要素の画質を評価するための評価値を求める
ことを特徴とする画像評価方法。
【請求項２】
注目する空間周波数帯域成分ほど重付けが高くなるようにして前記背景成分を抽出する
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】
画像における空間周波数と関係した画質を評価する画像評価装置であって、
入力画像データに基づいて注目する画像要素の前記空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量を取得する特徴量取得部と、
入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開し、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて前記注目する画像要素に対しての背景成分を抽出し、この抽出した背景成分を前記特徴量取得部が取得した特徴量に対する補正量とする補正量取得部と、
前記特徴量取得部により取得された特徴量および前記補正量取得部により取得された補正量に基づいて、前記注目する画像要素の画質を評価するための評価値を取得する評価値取得部と
を備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項４】
前記特徴量取得部は、すじ欠陥の強さと関わりを持つすじ特徴量を算出するすじ特徴量算出部を有し、
前記評価値取得部は、前記すじ欠陥の強さに関するすじ評価値を算出するすじ評価値算出部を有する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記補正量取得部は、
入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に分割する空間周波数帯域分割部と、
前記空間周波数帯域分割部にて周波数展開された複数の空間周波数帯域成分に基づいて前記補正量を算出する補正量算出部と
ことを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項６】
前記空間周波数帯域分割部は、
画像に対して離散フーリエ変換を行なう離散フーリエ変換部と、
前記離散フーリエ変換部により得られた空間周波数成分に帯域フィルタを乗算する帯域フィルタ乗算部と、
前記帯域フィルタ乗算部にて帯域フィルタを乗算して得られた複数の帯域の空間周波数成分に対して逆離散フーリエ変換を行なう逆離散フーリエ変換部と
を有していることを特徴とする請求項５に記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記補正量算出部は、前記特徴量取得部が取得した特徴量における注目する空間周波数帯域を設定する注目空間周波数帯域設定部と、
前記特徴量取得部が取得する特徴量の強さの影響を排除しつつ、各空間周波数帯域成分の特徴量を取得する帯域特徴量取得部と、
前記注目空間周波数帯域設定部が設定した前記注目する空間周波数帯域に基づいて、前記帯域特徴量取得部により取得される各空間周波数帯域成分の特徴量に対する重み係数を設定する重み係数設定部と、
前記帯域特徴量取得部により取得される各空間周波数帯域成分に対して前記重み係数設定部により設定された重み係数を用いて重み付け演算を行なって前記補正量を算出する重み付け演算部と
を有していることを特徴とする請求項５に記載の画像評価装置。
【請求項８】
前記帯域特徴量取得部は、空間周波数帯域成分の標準偏差を前記空間周波数帯域成分の特徴量として取得する
ことを特徴とする請求項７に記載の画像評価装置。
【請求項９】
前記重み係数設定部は、前記注目空間周波数帯域設定部が設定した前記注目する空間周波数帯域の成分ほど重付けが高くなるように各重み係数を設定する
ことを特徴とする請求項７に記載の画像評価装置。
【請求項１０】
前記重み付け演算部は、前記帯域特徴量取得部により取得される各空間周波数帯域成分に対して前記重み係数設定部により設定された重み係数を掛けて得られる各重付き周波数帯域成分の線形和によって前記補正量を算出する
ことを特徴とする請求項７に記載の画像評価装置。
【請求項１１】
入力画像データに対して視覚系の空間周波数特性に応じた補正を施す視覚空間周波数特性補正部をさらに備え、
前記特徴量取得部は、前記視覚空間周波数特性補正部により前記補正が施された画像データを使用して前記特徴量を取得し、
前記補正量取得部は、前記視覚空間周波数特性補正部により前記補正が施された画像データを使用して前記補正量を取得する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項１２】
画像における空間周波数と関係した画質を評価する画像評価処理をコンピュータを用いて行なうためのプログラムであって、
入力画像データに基づいて注目する画像要素の前記空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量を取得する特徴量取得部と、
入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開し、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて前記注目する画像要素に対しての背景成分を抽出し、この抽出した背景成分を前記特徴量取得部が取得した特徴量に対する補正量とする補正量取得部と、
前記特徴量取得部により取得された特徴量および前記補正量取得部により取得された補正量に基づいて、前記注目する画像要素の画質を評価するための評価値を取得する評価値取得部と
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１】
画像における空間周波数と関係した画質を評価する画像評価方法であって、
入力画像データに基づいて注目する画像要素の前記空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量を取得し、
入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開し、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて前記注目する画像要素に対しての背景成分を抽出し、
前記特徴量と前記背景成分とに基づいて前記注目する画像要素の画質を評価するための評価値を求める
ことを特徴とする画像評価方法。
【請求項２】
注目する空間周波数帯域成分ほど重付けが高くなるようにして前記背景成分を抽出する
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】
画像における空間周波数と関係した画質を評価する画像評価装置であって、
入力画像データに基づいて注目する画像要素の前記空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量を取得する特徴量取得部と、
入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開し、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて前記注目する画像要素に対しての背景成分を抽出し、この抽出した背景成分を前記特徴量取得部が取得した特徴量に対する補正量とする補正量取得部と、
前記特徴量取得部により取得された特徴量および前記補正量取得部により取得された補正量に基づいて、前記注目する画像要素の画質を評価するための評価値を取得する評価値取得部と
を備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項４】
前記特徴量取得部は、すじ欠陥の強さと関わりを持つすじ特徴量を算出するすじ特徴量算出部を有し、
前記評価値取得部は、前記すじ欠陥の強さに関するすじ評価値を算出するすじ評価値算出部を有する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記補正量取得部は、
入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に分割する空間周波数帯域分割部と、
前記空間周波数帯域分割部にて周波数展開された複数の空間周波数帯域成分に基づいて前記補正量を算出する補正量算出部と
ことを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項６】
前記空間周波数帯域分割部は、
画像に対して離散フーリエ変換を行なう離散フーリエ変換部と、
前記離散フーリエ変換部により得られた空間周波数成分に帯域フィルタを乗算する帯域フィルタ乗算部と、
前記帯域フィルタ乗算部にて帯域フィルタを乗算して得られた複数の帯域の空間周波数成分に対して逆離散フーリエ変換を行なう逆離散フーリエ変換部と
を有していることを特徴とする請求項５に記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記補正量算出部は、前記特徴量取得部が取得した特徴量における注目する空間周波数帯域を設定する注目空間周波数帯域設定部と、
前記特徴量取得部が取得する特徴量の強さの影響を排除しつつ、各空間周波数帯域成分の特徴量を取得する帯域特徴量取得部と、
前記注目空間周波数帯域設定部が設定した前記注目する空間周波数帯域に基づいて、前記帯域特徴量取得部により取得される各空間周波数帯域成分の特徴量に対する重み係数を設定する重み係数設定部と、
前記帯域特徴量取得部により取得される各空間周波数帯域成分に対して前記重み係数設定部により設定された重み係数を用いて重み付け演算を行なって前記補正量を算出する重み付け演算部と
を有していることを特徴とする請求項５に記載の画像評価装置。
【請求項８】
前記帯域特徴量取得部は、空間周波数帯域成分の標準偏差を前記空間周波数帯域成分の特徴量として取得する
ことを特徴とする請求項７に記載の画像評価装置。
【請求項９】
前記重み係数設定部は、前記注目空間周波数帯域設定部が設定した前記注目する空間周波数帯域の成分ほど重付けが高くなるように各重み係数を設定する
ことを特徴とする請求項７に記載の画像評価装置。
【請求項１０】
前記重み付け演算部は、前記帯域特徴量取得部により取得される各空間周波数帯域成分に対して前記重み係数設定部により設定された重み係数を掛けて得られる各重付き周波数帯域成分の線形和によって前記補正量を算出する
ことを特徴とする請求項７に記載の画像評価装置。
【請求項１１】
入力画像データに対して視覚系の空間周波数特性に応じた補正を施す視覚空間周波数特性補正部をさらに備え、
前記特徴量取得部は、前記視覚空間周波数特性補正部により前記補正が施された画像データを使用して前記特徴量を取得し、
前記補正量取得部は、前記視覚空間周波数特性補正部により前記補正が施された画像データを使用して前記補正量を取得する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項１２】
画像における空間周波数と関係した画質を評価する画像評価処理をコンピュータを用いて行なうためのプログラムであって、
入力画像データに基づいて注目する画像要素の前記空間周波数と関係した画質と関わりを持つ特徴量を取得する特徴量取得部と、
入力画像データを複数の空間周波数帯域成分に周波数展開し、この周波数展開した各空間周波数帯域成分に基づいて前記注目する画像要素に対しての背景成分を抽出し、この抽出した背景成分を前記特徴量取得部が取得した特徴量に対する補正量とする補正量取得部と、
前記特徴量取得部により取得された特徴量および前記補正量取得部により取得された補正量に基づいて、前記注目する画像要素の画質を評価するための評価値を取得する評価値取得部と
として機能させることを特徴とするプログラム。
【図１】
【図２】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図３】
【図２】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図３】
【公開番号】特開２００７−３４６４８（Ｐ２００７−３４６４８Ａ）
【公開日】平成１９年２月８日（２００７．２．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−２１６６５５（Ｐ２００５−２１６６５５）
【出願日】平成１７年７月２７日（２００５．７．２７）
【出願人】（０００００５４９６）富士ゼロックス株式会社 (21,908)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年２月８日（２００７．２．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年７月２７日（２００５．７．２７）
【出願人】（０００００５４９６）富士ゼロックス株式会社 (21,908)
【Ｆターム（参考）】
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