画質欠陥検出装置、画質欠陥検出方法およびプログラム
【課題】画質欠陥を検出する際の時間を短縮化する。
【解決手段】検出対象となる画像上の各画素について、画素の濃度値と画像全体の濃度の平均値または画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出し、算出された各画素の差分の絶対値に基づき、画像上にて絶対値が所定値以上である画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出し、抽出された画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出する。
【解決手段】検出対象となる画像上の各画素について、画素の濃度値と画像全体の濃度の平均値または画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出し、算出された各画素の差分の絶対値に基づき、画像上にて絶対値が所定値以上である画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出し、抽出された画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画質欠陥検出装置、画質欠陥検出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プリンタ等の画像形成装置やディスプレイ等の表示装置等では、例えば製造工程で発生する何らかの不具合から、印刷された画像や表示される画像に装置固有の画質欠陥が生じる場合がある。このような画質欠陥を自動的に検出する方法としては、例えば印刷画像や表示画像をデジタル的に読み取り、読み取ったデジタル画像に対して画像処理を行って検出する方法が一般的である。
例えば特許文献１には、トップハットフィルタを用いて白点（低濃度部）を強調し、ウェルフィルタを用いて黒点（高濃度部）を強調して、設定された閾値処理で点形状や不定形状の画質欠陥を検出することが記載されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２９４２０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで一般に、画質欠陥には濃度の高い領域が欠陥となる場合と、濃度の低い領域が欠陥となる場合との双方があり、これらを検出するにはそれぞれを分離して抽出する２種類のフィルタを切り替えて使用する必要がある。そのため、画質欠陥を検出する際の時間が長くなっていた。
本発明は、画質欠陥を検出する際の時間を短縮化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に係る発明は、検出対象となる画像上の各画素について、当該画素の濃度値と当該画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出する算出部と、前記算出部にて算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出する画素群抽出部と、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出する検出部とを備えたことを特徴とする画質欠陥検出装置である。
【０００６】
請求項２に係る発明は、請求項１に係る画質欠陥検出装置にて、前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
請求項３に係る発明は、請求項１に係る画質欠陥検出装置にて、前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
請求項４に係る発明は、請求項３に係る画質欠陥検出装置にて、前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出されたすべての前記画素群の濃度値の平均値と当該画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値との間に前記閾値を設定することを特徴とする。
請求項５に係る発明は、請求項３に係る画質欠陥検出装置にて、前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素周辺の領域内の画素の濃度値の平均値と、当該画素群に含まれる当該画素の濃度値の最大値との間に前記閾値を設定することを特徴とする。
【０００７】
請求項６に係る発明は、請求項１に係る画質欠陥検出装置にて、前記画素群抽出部は、点形状または不定形状の前記画素群を抽出するフィルタを用いて当該画素群を抽出することを特徴とする。
請求項７に係る発明は、請求項１に係る画質欠陥検出装置にて、前記画素群抽出部は、２つのガウス関数の差で構成されるＤＯＧフィルタを用いて前記画素群を抽出することを特徴とする。
請求項８に係る発明は、請求項１に係る画質欠陥検出装置にて、前記検出部にて検出された前記画質欠陥部について解析し、当該画質欠陥部の位置、当該画質欠陥部の大きさ、当該画質欠陥部の深さ、当該画質欠陥部の形状、および当該画質欠陥部の発生規則の中のいずれか１つまたは複数を求める解析部をさらに備えたことを特徴とする。
【０００８】
請求項９に係る発明は、検出対象となる画像上の各画素について、当該画素の濃度値と当該画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出し、算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出し、抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出することを特徴とする画質欠陥検出方法である。
【０００９】
請求項１０に係る発明は、請求項９に係る画質欠陥検出方法にて、抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
請求項１１に係る発明は、請求項９に係る画質欠陥検出方法にて、抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
請求項１２に係る発明は、請求項９に係る画質欠陥検出方法にて、２つのガウス関数の差で構成されるＤＯＧフィルタを用いて前記画素群を抽出することを特徴とする。
【００１０】
請求項１３に係る発明は、コンピュータに、検出対象となる画像上の各画素の濃度値を取得する機能と、前記画素の濃度値と前記画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出する機能と、算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出する機能と、抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出する機能とを実現させることを特徴とするプログラムである。
請求項１４に係る発明は、請求項１３に係るプログラムにて、抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
請求項１５に係る発明は、請求項１３に係るプログラムにて、抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
【００１１】
なお、このプログラムは、例えば、ハードディスクやＤＶＤ−ＲＯＭ等の予約領域に格納されたプログラムを、ＲＡＭにロードして実行される場合がある。また、予めＲＯＭに格納された状態にて、ＣＰＵで実行される形態がある。さらに、ＥＥＰＲＯＭ等の書き換え可能なＲＯＭを備えている場合には、装置がアッセンブリされた後に、プログラムだけが提供されてＲＯＭにインストールされる場合がある。このプログラムの提供に際しては、インターネット等のネットワークを介して装置にプログラムが伝送され、装置の有するＲＯＭにインストールされる形態も考えられる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の請求項１によれば、本発明を採用しない場合に比べて、画質欠陥を検出する際の時間を短縮化できる。
本発明の請求項２によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度差の生じている領域を画質欠陥部として確実に検出できる。
本発明の請求項３によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度に関して相反する性質を有する画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出できる。
【００１３】
本発明の請求項４によれば、本発明を採用しない場合に比べて、画質欠陥が生じた領域全体の濃度に対応させて、濃度に関して相反する性質を有する画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出できる。
本発明の請求項５によれば、本発明を採用しない場合に比べて、画像の領域に応じて濃度の平均値が変化する原画像である場合にも、濃度に関して相反する性質を有する画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出できる。
本発明の請求項６によれば、画質欠陥が形成する一般的な形状を画質欠陥と見なして抽出することができる。
【００１４】
本発明の請求項７によれば、人間の視覚が画質欠陥と感じる感覚に近似した特性を有する画質欠陥を抽出することができる。
本発明の請求項８によれば、発生した画質欠陥が有する特性や傾向等を把握することができる。
【００１５】
本発明の請求項９によれば、本発明を採用しない場合に比べて、画質欠陥を検出する際の時間を短縮化できる。
本発明の請求項１０によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度差の生じている領域を画質欠陥部として確実に検出できる。
本発明の請求項１１によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度に関して相反する性質を有する画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出できる。
本発明の請求項１２によれば、人間の視覚が画質欠陥と感じる感覚に近似した特性を有する画質欠陥を抽出することができる。
【００１６】
本発明の請求項１３によれば、本発明を採用しない場合に比べて、画質欠陥を検出する際の時間を短縮化できる。
本発明の請求項１４によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度差の生じている領域を画質欠陥部として確実に検出できる。
本発明の請求項１５によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度に関して相反する性質を有する画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
[実施の形態１]
図１は、本実施の形態が適用される画質欠陥検出装置１の全体構成を示すブロック図である。図１に示す画質欠陥検出装置１は、濃度データ入力部１０、濃度正規化部２０、フィルタリング部３０、欠陥検出部４０を備えている。
例えばプリンタや複写機等の画像形成装置等において印刷された例えば一様な濃度の画像（原画像）は、光電変換素子であるＣＣＤ(Charge Coupled Device)イメージセンサ等を備えた濃度計測装置等により画素単位で濃度が計測される。濃度データ入力部１０は、かかる濃度計測装置等から原画像の画素毎の濃度を、濃度データとして取得する。そして、取得した原画像の画素毎の濃度データを濃度正規化部２０に送る。
ここでの濃度データは、例えば８ビット（２５６ステップ）のデータ値として生成され、それぞれの原画像上での画素位置を示す位置情報と関連図付けて構成されている。
なお、画質欠陥検出装置１では、図示しないＣＰＵが濃度データ入力部１０、濃度正規化部２０、フィルタリング部３０、欠陥検出部４０の各機能を実現するプログラムを主記憶部（不図示）から画質欠陥検出装置１内のＲＡＭ等に読み込んで各種処理を行う。
【００１８】
濃度正規化部２０は、濃度データ入力部１０から送られた原画像の画素毎の濃度データを正規化する。
図２は、原画像に生じた画質欠陥の一例を説明する図である。図２（ａ）は、一様な画像濃度に印刷された原画像を示し、図２（ｂ）は、原画像の部分領域Ａを拡大した図である。図２（ａ）の原画像には、図２(ｂ)に示したように、濃度が原画像全体の平均濃度よりも淡くなった画質欠陥（以下、「白点欠陥」と称す）が生じている。これは、例えば画像形成装置を例とすれば、画像形成装置内に配置された感光体の欠陥であったり、潜像を現像する現像器等が原因であったりと、画像形成装置を製造する工程において生じた何らかの不具合に起因して生じるものである。また、例えば液晶ディスプレイ等においても同様の画質欠陥が生じる場合がある。
図２では、濃度が淡くなった白点欠陥を一例として示したが、濃度が原画像全体の平均濃度よりも濃くなる画質欠陥（以下、「黒点欠陥」と称す）が発生する場合もある。これらの白点欠陥および黒点欠陥は、濃度に関して相反する性質を有するが同じ画質欠陥であり、同一画像上に白点欠陥および黒点欠陥となって発生する場合がある。そのため、従来は、濃度に関して相反する白点欠陥および黒点欠陥を検出するために、それぞれ白点用のフィルタと黒点用のフィルタとを別途用意して２回のフィルタリングを行い、白点欠陥および黒点欠陥をそれぞれ別工程で抽出していた。それにより、画質欠陥の抽出処理を行うに際しては、処理時間が長くなるという不都合があった。
【００１９】
そこで、本実施の形態の画質欠陥検出装置１では、その後の工程において１回のフィルタリングにより白点欠陥および黒点欠陥の双方を抽出するために、濃度正規化部２０により原画像の濃度データを正規化している。
具体的には、濃度正規化部２０は、算出部の一例であって、濃度データ入力部１０から送られた原画像の画素毎の濃度データ値（濃度値）から原画像全体の濃度の平均値を算出し（図３参照）、画素毎に濃度と平均値との差分を求める（図４参照）。そして、画素毎の濃度と平均値との差分を絶対値に変換する（図５参照）。ここで、図３は、画素毎の濃度と原画像全体の濃度の平均値との関係を示した図である。図４は、画素毎の濃度と平均値との差分を示した図である。図５は、画素毎の濃度と平均値との差分の絶対値を示した図である。
なお、図３、図４、図５を含め本明細書での説明に用いる図では、原画像の濃度等に関する理解を容易とするため、図２（ａ）に示したように、原画像の例えばＸＸ断面でのデータ値を示す。さらに、上記したように、濃度データはデジタル値であるが、便宜上アナログ的に連続したものとして表現する。
【００２０】
また、図３〜図４に示した例では、原画像全体の濃度の平均値を用いたが、画質欠陥を検出するに際して、画像上の領域に応じて濃度の平均値が変化する原画像を用いる場合もある（図６参照）。このような原画像を用いる場合には、画素の周囲に所定の面積を持った周辺領域を定め、この周辺領域内に含まれる画素の濃度の平均値を算出し（図７参照）、画素毎に濃度と周辺領域での濃度の平均値との差分を求めてもよい。ここで、図６は、画素毎の濃度と画像上の領域に応じて変化する濃度の平均値とを示した図である。図７は、画素毎の濃度と周辺領域での濃度の平均値とを示した図である。
このような周辺領域での濃度の平均値との差分を用いることで、画像の領域に応じて濃度の平均値が変化する原画像を用いる場合にも、周辺領域での濃度の平均値との差分を絶対値に変換することで、図５と同等のデータが得られる。
なお、上記の場合に、周辺領域の濃度の平均値は、逐次算出してもよいが、原画像を１度縮小することで各画素毎の濃度データを失わせ、その後縮小画像を再度拡大することで、画素の周辺領域での濃度データ値を平均化したことと等価になる画像を形成し、その画像の濃度データを用いる方法を採用してもよい。
【００２１】
フィルタリング部３０は、濃度正規化部２０により正規化された原画像の濃度データ、すなわち画素毎の濃度と濃度の平均値との差分の絶対値で構成された濃度データに対して、フィルタリング処理を行う。ここでのフィルタリング処理により、例えば図５に示した絶対値からなる濃度データから、絶対値が所定値以上である画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群（濃度領域）を抽出する。すなわち、フィルタリング部３０は、画素群抽出部として機能する。
例えばプリンタや複写機等の画像形成装置にて印刷された原画像に生じた濃度の濃淡部が、白点欠陥および黒点欠陥という画質欠陥に該当するか否かの境界は、人間の視覚による感じ方の程度に負うところが大きい。そのため、原画像から濃度の濃淡部を抽出するに際しては、人間の視覚が感じる「ぼかしすぎない」、かつ「抽出しすぎない」という感覚に近似した特性を有するフィルタを用いるのが好ましい。
そこで、本実施の形態のフィルタリング部３０では、人間の脳の情報処理の中で、視覚初期過程における受容野のモデルとして知られているＤＯＧフィルタを用いている。ここで図８は、ＤＯＧフィルタを説明する図であり、（ａ）はＤＯＧフィルタを生成するＤＯＧ関数を三次元で示した図であり、（ｂ）はＤＯＧフィルタの閾値分布を２次元で表した図である。
ＤＯＧフィルタを生成するための２次元の広がりをもつＤＯＧ関数は、２つのガウス関数の差として、以下の（１）式で表される。なお、式（１）は、[数１]に対応するものとする。
【００２２】
【数１】
【００２３】
（１）式でのσｅは興奮性の分散（抽出の強さを制御）を、σｉは抑制性の分散（抑制の強さを制御）を表し、Ａは興奮性と抑制性の相対的な強さを制御するパラメータである。分散σｅ、分散σｉ、パラメータＡは、どの程度の原画像上の濃度の濃淡部を画質欠陥と設定するかに応じて、適宜定められる。
なお、本実施の形態のフィルタリング部３０で使用されるフィルタとしては、ＤＯＧフィルタに限らず、絶対値からなる濃度データから所定の濃度領域を抽出するフィルタであれば、どのようなものを用いてもよい。
【００２４】
フィルタリング部３０によるフィルタリング処理を行うことで、例えば図５に示した絶対値からなる濃度データは、白点欠陥および黒点欠陥に対応する画素領域（画素群）が大きな濃度データ値を有する濃度データに変換される。ここで図９は、フィルタリング処理が行われた画像（フィルタリング画像）の濃度を示した図である。図９に示したように、フィルタリング部３０でのフィルタリング処理により、白点欠陥および黒点欠陥に対応する画素領域に大きな濃度データ値が存在する濃度データが生成される。
そして、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データは、欠陥検出部４０に送られる。
【００２５】
欠陥検出部４０は、検出部の一例であって、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データから、所定の閾値により画質欠陥が発生した領域を検出する。ここで図１０は、フィルタリング処理された画像の画素毎の濃度と閾値との関係を示した図である。図１０に示したように、欠陥検出部４０は、閾値よりも大きな濃度データ値を有する画素領域を画質欠陥が発生した領域と見なし、これを検出する。そして、画質欠陥が発生した領域の画素位置と個数等を、例えば不図示の液晶ディスプレイ等に出力し、画質欠陥を表す画像として表示等をさせる。
すなわち、画質欠陥を表す画像は、画質欠陥が発生した領域周辺をやや広めに設定しておき、閾値以上ならばデータ値“１”、閾値よりも小さければデータ値“０”とし、画質欠陥が発生した領域周辺以外の領域はデータ値“０”とする２値化を行って形成される。それにより、画質欠陥を表す画像は、例えば図１１に示したように表示される。
【００２６】
以上説明したように、本実施の形態の画質欠陥検出装置１では、１回のフィルタリング処理により、濃度に関して相反する白点欠陥および黒点欠陥を検出する。そのため、画質欠陥の検出処理時間を短縮化することができる。
【００２７】
[実施の形態２]
実施の形態１の画質欠陥検出装置１では、１回のフィルタリング処理により、濃度に関して相反する性質を有する白点欠陥および黒点欠陥の双方を検出する構成を示した。本実施の形態では、画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出するための構成をさらに備えた画質欠陥検出装置２について説明する。なお、実施の形態１と同様な構成については同様な符号を用い、ここではその詳細な説明を省略する。
【００２８】
図１２は、本実施の形態が適用される画質欠陥検出装置２の全体構成を示すブロック図である。図１２に示す画質欠陥検出装置２は、濃度データ入力部１０、濃度正規化部２０、フィルタリング部３０、欠陥検出部４０、適応的欠陥検出部５０、欠陥領域解析部６０をさらに備えている。
なお、画質欠陥検出装置２では、図示しないＣＰＵが濃度データ入力部１０、濃度正規化部２０、フィルタリング部３０、欠陥検出部４０、適応的欠陥検出部５０、欠陥領域解析部６０の各機能を実現するプログラムを主記憶部（不図示）から画質欠陥検出装置２内のＲＡＭ等に読み込んで各種処理を行う。
濃度データ入力部１０および濃度正規化部２０は、実施の形態１の場合と同様にして、原画像の画素毎の濃度データを正規化する。
【００２９】
フィルタリング部３０は、画素群抽出部の一例であって、濃度正規化部２０により正規化された原画像の濃度データ、すなわち画素毎の濃度と濃度の平均値との差分の絶対値で構成された濃度データに対して、例えば実施の形態１と同様のＤＯＧフィルタ（図８参照）を用いてフィルタリング処理を行う。
フィルタリング部３０でのフィルタリング処理では、図１３（フィルタリング処理が行われた画像の濃度を示した図）に示したように、原画像の画素毎の濃度データは、欠陥（白点欠陥または黒点欠陥）に対応する画素領域（画素群）に大きな濃度データ値が存在する濃度データに変換される。
そして、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データは、欠陥検出部４０に送られる。さらに、フィルタリング処理された画素毎の濃度データは、適応的欠陥検出部５０にも送られる。
【００３０】
欠陥検出部４０は、検出部の一例であって、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データから、所定の閾値により画質欠陥が発生した領域を検出する（図１２参照）。そして、本実施の形態の欠陥検出部４０は、閾値よりも大きな濃度値を有する画素領域（画素群）を画質欠陥が発生した領域と見なし、この領域の位置を検出する。
【００３１】
欠陥検出部４０では、固定された所定の閾値を用いて画質欠陥が発生した領域を検出する。そのため、例えば図１３の左側に生じている画質欠陥のように、設定された閾値よりも大きいものではあるが、しかし閾値との差はあまり大きくはない画質欠陥も存在する。このような画質欠陥は、検出された領域の大きさが例え１画素や２画素程度の広がりであっても、人間が実際の原画像を見た際には、広がりの大きい画質欠陥である場合がある。すなわち、抽出の強度と抑制の強度とを併せ持ったＤＯＧフィルタ（または、他の点検出フィルタ）に反応するということは、点形状の欠陥には反応しているということになる。したがって、人間の目には、一定の視覚的刺激として存在する画質欠陥である。
【００３２】
しかしながら、欠陥検出部４０での濃度データ値の大きさという観点だけでの検出、すなわち、固定された閾値よりも大きな濃度データ値を持った山の部分を画質欠陥が発生した領域として検出する方法では、人間の視覚が捉える画質欠陥の広がりとの乖離が生じて、人間の視覚が感じる広がりとは異なる広がりを持った領域を画質欠陥と見なす判定を行う場合も生じる。そのため、人間が実際に原画像を見たときに画質欠陥と判断する画質欠陥の広がりに近づけた検出を行うには、固定された閾値だけでは限界がある場合も発生する。
【００３３】
そこで、本実施の形態の画質欠陥検出装置２においては、検出部の一例としての適応的欠陥検出部５０を設けている。適応的欠陥検出部５０は、欠陥検出部４０により検出された画質欠陥の領域の位置における濃度データ値に応じて、フィルタリング部３０にてフィルタリング処理された画素毎の濃度データに関する閾値を再設定する。そして、再設定された閾値を用いて、画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出する。
ここで、図１４は、再設定された閾値（以下、これを「適応的閾値」を称する）を説明する図である。図１４に示したように、適応的欠陥検出部５０は、欠陥検出部４０にて検出された画質欠陥それぞれの位置において、濃度データ値“０”と、フィルタリング部３０にてフィルタリング処理された濃度データ値との間で適応的閾値を設定する。例えば図１４に示した例では、フィルタリング処理された濃度データの頂点（各欠陥の最大値）に対して、７割程度の濃度データ値を適応的閾値とした場合である。
このように、例えば、適応的閾値を設定する場合に、欠陥検出部４０により検出された画質欠陥の領域の位置における濃度データ値の最大値のα％（α：０よりも大きく１００よりも小さい整数）を適応的閾値として予め定めておく。それにより、本実施の形態の画質欠陥検出装置２では、固定された閾値ではなく、画質欠陥の領域の位置における濃度データ値に適応的に可変される閾値（適応的閾値）を用いて画質欠陥を検出する。そして、検出される画質欠陥の広がりを、人間が原画像を見て画質欠陥を判断するときの感覚に近づけている。
【００３４】
αの値を設定する場合に、例えば、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値を算出しておく。そして、適応的閾値がフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値と欠陥検出部４０により検出された画質欠陥の領域の位置における濃度データ値の最大値との間に設定されるように、適応的閾値を設定するαを定めてもよい。ここで図１５は、画素毎の濃度とフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値とから適応的閾値を設定した場合を示した図である。
また、例えば、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値から、画素の周囲に所定の面積を持った周辺領域を定め、この周辺領域内に含まれる画素の濃度データ値についての平均値を算出しておく。そして、適応的閾値が周辺領域での濃度データ値の平均値と欠陥検出部４０により検出された画質欠陥の領域の位置における濃度データ値の最大値との間に設定されるように、適応的閾値を設定するαを定めてもよい。ここで図１６は、画素毎の濃度と周辺領域でのフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値とから適応的閾値を設定した場合を示した図である。
【００３５】
上記のような画質欠陥の位置での濃度データ値に応じて可変される適応的閾値により、フィルタリング処理された画像を２値化することで、画質欠陥が発生した領域を表す適応的欠陥画像が生成される（図１１参照）。すなわち、適応的欠陥画像は、画質欠陥が発生した領域周辺をやや広めに設定しておき、適応的閾値以上ならばデータ値“１”、適応的閾値よりも小さければデータ値“０”とし、画質欠陥が発生した領域周辺以外の領域はデータ値“０”とする２値化を行って生成される。
そして、生成された適応的欠陥画像は、解析部の一例としての欠陥領域解析部６０に送られる。
【００３６】
欠陥領域解析部６０は、２値化された適応的欠陥検出画像を元に、画質欠陥の位置、大きさ、深さ、形状、発生規則等を算出する。画質欠陥の位置は、各画質欠陥の中心位置の位置情報により求められる。画質欠陥の大きさは、各画質欠陥毎に１となる画素の総画素数や縦横の大きさにより求められる。画質欠陥の深さは、原画像と照合し、画質欠陥領域の輝度平均や最大輝度により求められる。また、画質欠陥の発生規則は、各画質欠陥の中心位置がどのくらいの画素間隔で発生しているか等により求められる。
そして、欠陥領域解析部６０は、求めた画質欠陥の位置、大きさ、深さ、形状、発生規則等を例えば不図示の液晶ディスプレイ等に出力し、表示させる。
【００３７】
上記したように、本実施の形態の画質欠陥検出装置２においては、１回のフィルタリング処理により、濃度に関して相反する白点欠陥および黒点欠陥を検出する。そのため、画質欠陥の検出処理時間を短縮化する。さらには、画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出し、人間が原画像を見て画質欠陥と判断するときの感覚に近づけている。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】実施の形態１における画質欠陥検出装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】原画像に生じた画質欠陥の一例を説明する図である。
【図３】画素毎の濃度と原画像全体の濃度の平均値との関係を示した図である。
【図４】画素毎の濃度と平均値との差分を示した図である。
【図５】画素毎の濃度と平均値との差分の絶対値を示した図である。
【図６】画素毎の濃度と画像上の領域に応じて変化する濃度の平均値とを示した図である。
【図７】画素毎の濃度と周辺領域での濃度の平均値とを示した図である。
【図８】ＤＯＧフィルタを説明する図である。
【図９】フィルタリング処理が行われた画像の濃度を示した図である。
【図１０】フィルタリング処理された画像の画素毎の濃度と閾値との関係を示した図である。
【図１１】画質欠陥を表す画像の一例を示す図である。
【図１２】実施の形態２における画質欠陥検出装置の全体構成を示すブロック図である。
【図１３】フィルタリング処理が行われた画像の濃度を示した図である。
【図１４】再設定された閾値（適応的閾値）を説明する図である。
【図１５】画素毎の濃度とフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値とから適応的閾値を設定した場合を示した図である。
【図１６】画素毎の濃度と周辺領域でのフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値とから適応的閾値を設定した場合を示した図である。
【符号の説明】
【００３９】
１,２…画質欠陥検出装置、１０…濃度データ入力部、２０…濃度正規化部、３０…フィルタリング部、４０…欠陥検出部、５０…適応的欠陥検出部、６０…欠陥領域解析部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画質欠陥検出装置、画質欠陥検出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プリンタ等の画像形成装置やディスプレイ等の表示装置等では、例えば製造工程で発生する何らかの不具合から、印刷された画像や表示される画像に装置固有の画質欠陥が生じる場合がある。このような画質欠陥を自動的に検出する方法としては、例えば印刷画像や表示画像をデジタル的に読み取り、読み取ったデジタル画像に対して画像処理を行って検出する方法が一般的である。
例えば特許文献１には、トップハットフィルタを用いて白点（低濃度部）を強調し、ウェルフィルタを用いて黒点（高濃度部）を強調して、設定された閾値処理で点形状や不定形状の画質欠陥を検出することが記載されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２９４２０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで一般に、画質欠陥には濃度の高い領域が欠陥となる場合と、濃度の低い領域が欠陥となる場合との双方があり、これらを検出するにはそれぞれを分離して抽出する２種類のフィルタを切り替えて使用する必要がある。そのため、画質欠陥を検出する際の時間が長くなっていた。
本発明は、画質欠陥を検出する際の時間を短縮化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に係る発明は、検出対象となる画像上の各画素について、当該画素の濃度値と当該画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出する算出部と、前記算出部にて算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出する画素群抽出部と、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出する検出部とを備えたことを特徴とする画質欠陥検出装置である。
【０００６】
請求項２に係る発明は、請求項１に係る画質欠陥検出装置にて、前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
請求項３に係る発明は、請求項１に係る画質欠陥検出装置にて、前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
請求項４に係る発明は、請求項３に係る画質欠陥検出装置にて、前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出されたすべての前記画素群の濃度値の平均値と当該画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値との間に前記閾値を設定することを特徴とする。
請求項５に係る発明は、請求項３に係る画質欠陥検出装置にて、前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素周辺の領域内の画素の濃度値の平均値と、当該画素群に含まれる当該画素の濃度値の最大値との間に前記閾値を設定することを特徴とする。
【０００７】
請求項６に係る発明は、請求項１に係る画質欠陥検出装置にて、前記画素群抽出部は、点形状または不定形状の前記画素群を抽出するフィルタを用いて当該画素群を抽出することを特徴とする。
請求項７に係る発明は、請求項１に係る画質欠陥検出装置にて、前記画素群抽出部は、２つのガウス関数の差で構成されるＤＯＧフィルタを用いて前記画素群を抽出することを特徴とする。
請求項８に係る発明は、請求項１に係る画質欠陥検出装置にて、前記検出部にて検出された前記画質欠陥部について解析し、当該画質欠陥部の位置、当該画質欠陥部の大きさ、当該画質欠陥部の深さ、当該画質欠陥部の形状、および当該画質欠陥部の発生規則の中のいずれか１つまたは複数を求める解析部をさらに備えたことを特徴とする。
【０００８】
請求項９に係る発明は、検出対象となる画像上の各画素について、当該画素の濃度値と当該画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出し、算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出し、抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出することを特徴とする画質欠陥検出方法である。
【０００９】
請求項１０に係る発明は、請求項９に係る画質欠陥検出方法にて、抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
請求項１１に係る発明は、請求項９に係る画質欠陥検出方法にて、抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
請求項１２に係る発明は、請求項９に係る画質欠陥検出方法にて、２つのガウス関数の差で構成されるＤＯＧフィルタを用いて前記画素群を抽出することを特徴とする。
【００１０】
請求項１３に係る発明は、コンピュータに、検出対象となる画像上の各画素の濃度値を取得する機能と、前記画素の濃度値と前記画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出する機能と、算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出する機能と、抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出する機能とを実現させることを特徴とするプログラムである。
請求項１４に係る発明は、請求項１３に係るプログラムにて、抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
請求項１５に係る発明は、請求項１３に係るプログラムにて、抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする。
【００１１】
なお、このプログラムは、例えば、ハードディスクやＤＶＤ−ＲＯＭ等の予約領域に格納されたプログラムを、ＲＡＭにロードして実行される場合がある。また、予めＲＯＭに格納された状態にて、ＣＰＵで実行される形態がある。さらに、ＥＥＰＲＯＭ等の書き換え可能なＲＯＭを備えている場合には、装置がアッセンブリされた後に、プログラムだけが提供されてＲＯＭにインストールされる場合がある。このプログラムの提供に際しては、インターネット等のネットワークを介して装置にプログラムが伝送され、装置の有するＲＯＭにインストールされる形態も考えられる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の請求項１によれば、本発明を採用しない場合に比べて、画質欠陥を検出する際の時間を短縮化できる。
本発明の請求項２によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度差の生じている領域を画質欠陥部として確実に検出できる。
本発明の請求項３によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度に関して相反する性質を有する画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出できる。
【００１３】
本発明の請求項４によれば、本発明を採用しない場合に比べて、画質欠陥が生じた領域全体の濃度に対応させて、濃度に関して相反する性質を有する画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出できる。
本発明の請求項５によれば、本発明を採用しない場合に比べて、画像の領域に応じて濃度の平均値が変化する原画像である場合にも、濃度に関して相反する性質を有する画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出できる。
本発明の請求項６によれば、画質欠陥が形成する一般的な形状を画質欠陥と見なして抽出することができる。
【００１４】
本発明の請求項７によれば、人間の視覚が画質欠陥と感じる感覚に近似した特性を有する画質欠陥を抽出することができる。
本発明の請求項８によれば、発生した画質欠陥が有する特性や傾向等を把握することができる。
【００１５】
本発明の請求項９によれば、本発明を採用しない場合に比べて、画質欠陥を検出する際の時間を短縮化できる。
本発明の請求項１０によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度差の生じている領域を画質欠陥部として確実に検出できる。
本発明の請求項１１によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度に関して相反する性質を有する画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出できる。
本発明の請求項１２によれば、人間の視覚が画質欠陥と感じる感覚に近似した特性を有する画質欠陥を抽出することができる。
【００１６】
本発明の請求項１３によれば、本発明を採用しない場合に比べて、画質欠陥を検出する際の時間を短縮化できる。
本発明の請求項１４によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度差の生じている領域を画質欠陥部として確実に検出できる。
本発明の請求項１５によれば、本発明を採用しない場合に比べて、濃度に関して相反する性質を有する画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
[実施の形態１]
図１は、本実施の形態が適用される画質欠陥検出装置１の全体構成を示すブロック図である。図１に示す画質欠陥検出装置１は、濃度データ入力部１０、濃度正規化部２０、フィルタリング部３０、欠陥検出部４０を備えている。
例えばプリンタや複写機等の画像形成装置等において印刷された例えば一様な濃度の画像（原画像）は、光電変換素子であるＣＣＤ(Charge Coupled Device)イメージセンサ等を備えた濃度計測装置等により画素単位で濃度が計測される。濃度データ入力部１０は、かかる濃度計測装置等から原画像の画素毎の濃度を、濃度データとして取得する。そして、取得した原画像の画素毎の濃度データを濃度正規化部２０に送る。
ここでの濃度データは、例えば８ビット（２５６ステップ）のデータ値として生成され、それぞれの原画像上での画素位置を示す位置情報と関連図付けて構成されている。
なお、画質欠陥検出装置１では、図示しないＣＰＵが濃度データ入力部１０、濃度正規化部２０、フィルタリング部３０、欠陥検出部４０の各機能を実現するプログラムを主記憶部（不図示）から画質欠陥検出装置１内のＲＡＭ等に読み込んで各種処理を行う。
【００１８】
濃度正規化部２０は、濃度データ入力部１０から送られた原画像の画素毎の濃度データを正規化する。
図２は、原画像に生じた画質欠陥の一例を説明する図である。図２（ａ）は、一様な画像濃度に印刷された原画像を示し、図２（ｂ）は、原画像の部分領域Ａを拡大した図である。図２（ａ）の原画像には、図２(ｂ)に示したように、濃度が原画像全体の平均濃度よりも淡くなった画質欠陥（以下、「白点欠陥」と称す）が生じている。これは、例えば画像形成装置を例とすれば、画像形成装置内に配置された感光体の欠陥であったり、潜像を現像する現像器等が原因であったりと、画像形成装置を製造する工程において生じた何らかの不具合に起因して生じるものである。また、例えば液晶ディスプレイ等においても同様の画質欠陥が生じる場合がある。
図２では、濃度が淡くなった白点欠陥を一例として示したが、濃度が原画像全体の平均濃度よりも濃くなる画質欠陥（以下、「黒点欠陥」と称す）が発生する場合もある。これらの白点欠陥および黒点欠陥は、濃度に関して相反する性質を有するが同じ画質欠陥であり、同一画像上に白点欠陥および黒点欠陥となって発生する場合がある。そのため、従来は、濃度に関して相反する白点欠陥および黒点欠陥を検出するために、それぞれ白点用のフィルタと黒点用のフィルタとを別途用意して２回のフィルタリングを行い、白点欠陥および黒点欠陥をそれぞれ別工程で抽出していた。それにより、画質欠陥の抽出処理を行うに際しては、処理時間が長くなるという不都合があった。
【００１９】
そこで、本実施の形態の画質欠陥検出装置１では、その後の工程において１回のフィルタリングにより白点欠陥および黒点欠陥の双方を抽出するために、濃度正規化部２０により原画像の濃度データを正規化している。
具体的には、濃度正規化部２０は、算出部の一例であって、濃度データ入力部１０から送られた原画像の画素毎の濃度データ値（濃度値）から原画像全体の濃度の平均値を算出し（図３参照）、画素毎に濃度と平均値との差分を求める（図４参照）。そして、画素毎の濃度と平均値との差分を絶対値に変換する（図５参照）。ここで、図３は、画素毎の濃度と原画像全体の濃度の平均値との関係を示した図である。図４は、画素毎の濃度と平均値との差分を示した図である。図５は、画素毎の濃度と平均値との差分の絶対値を示した図である。
なお、図３、図４、図５を含め本明細書での説明に用いる図では、原画像の濃度等に関する理解を容易とするため、図２（ａ）に示したように、原画像の例えばＸＸ断面でのデータ値を示す。さらに、上記したように、濃度データはデジタル値であるが、便宜上アナログ的に連続したものとして表現する。
【００２０】
また、図３〜図４に示した例では、原画像全体の濃度の平均値を用いたが、画質欠陥を検出するに際して、画像上の領域に応じて濃度の平均値が変化する原画像を用いる場合もある（図６参照）。このような原画像を用いる場合には、画素の周囲に所定の面積を持った周辺領域を定め、この周辺領域内に含まれる画素の濃度の平均値を算出し（図７参照）、画素毎に濃度と周辺領域での濃度の平均値との差分を求めてもよい。ここで、図６は、画素毎の濃度と画像上の領域に応じて変化する濃度の平均値とを示した図である。図７は、画素毎の濃度と周辺領域での濃度の平均値とを示した図である。
このような周辺領域での濃度の平均値との差分を用いることで、画像の領域に応じて濃度の平均値が変化する原画像を用いる場合にも、周辺領域での濃度の平均値との差分を絶対値に変換することで、図５と同等のデータが得られる。
なお、上記の場合に、周辺領域の濃度の平均値は、逐次算出してもよいが、原画像を１度縮小することで各画素毎の濃度データを失わせ、その後縮小画像を再度拡大することで、画素の周辺領域での濃度データ値を平均化したことと等価になる画像を形成し、その画像の濃度データを用いる方法を採用してもよい。
【００２１】
フィルタリング部３０は、濃度正規化部２０により正規化された原画像の濃度データ、すなわち画素毎の濃度と濃度の平均値との差分の絶対値で構成された濃度データに対して、フィルタリング処理を行う。ここでのフィルタリング処理により、例えば図５に示した絶対値からなる濃度データから、絶対値が所定値以上である画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群（濃度領域）を抽出する。すなわち、フィルタリング部３０は、画素群抽出部として機能する。
例えばプリンタや複写機等の画像形成装置にて印刷された原画像に生じた濃度の濃淡部が、白点欠陥および黒点欠陥という画質欠陥に該当するか否かの境界は、人間の視覚による感じ方の程度に負うところが大きい。そのため、原画像から濃度の濃淡部を抽出するに際しては、人間の視覚が感じる「ぼかしすぎない」、かつ「抽出しすぎない」という感覚に近似した特性を有するフィルタを用いるのが好ましい。
そこで、本実施の形態のフィルタリング部３０では、人間の脳の情報処理の中で、視覚初期過程における受容野のモデルとして知られているＤＯＧフィルタを用いている。ここで図８は、ＤＯＧフィルタを説明する図であり、（ａ）はＤＯＧフィルタを生成するＤＯＧ関数を三次元で示した図であり、（ｂ）はＤＯＧフィルタの閾値分布を２次元で表した図である。
ＤＯＧフィルタを生成するための２次元の広がりをもつＤＯＧ関数は、２つのガウス関数の差として、以下の（１）式で表される。なお、式（１）は、[数１]に対応するものとする。
【００２２】
【数１】
【００２３】
（１）式でのσｅは興奮性の分散（抽出の強さを制御）を、σｉは抑制性の分散（抑制の強さを制御）を表し、Ａは興奮性と抑制性の相対的な強さを制御するパラメータである。分散σｅ、分散σｉ、パラメータＡは、どの程度の原画像上の濃度の濃淡部を画質欠陥と設定するかに応じて、適宜定められる。
なお、本実施の形態のフィルタリング部３０で使用されるフィルタとしては、ＤＯＧフィルタに限らず、絶対値からなる濃度データから所定の濃度領域を抽出するフィルタであれば、どのようなものを用いてもよい。
【００２４】
フィルタリング部３０によるフィルタリング処理を行うことで、例えば図５に示した絶対値からなる濃度データは、白点欠陥および黒点欠陥に対応する画素領域（画素群）が大きな濃度データ値を有する濃度データに変換される。ここで図９は、フィルタリング処理が行われた画像（フィルタリング画像）の濃度を示した図である。図９に示したように、フィルタリング部３０でのフィルタリング処理により、白点欠陥および黒点欠陥に対応する画素領域に大きな濃度データ値が存在する濃度データが生成される。
そして、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データは、欠陥検出部４０に送られる。
【００２５】
欠陥検出部４０は、検出部の一例であって、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データから、所定の閾値により画質欠陥が発生した領域を検出する。ここで図１０は、フィルタリング処理された画像の画素毎の濃度と閾値との関係を示した図である。図１０に示したように、欠陥検出部４０は、閾値よりも大きな濃度データ値を有する画素領域を画質欠陥が発生した領域と見なし、これを検出する。そして、画質欠陥が発生した領域の画素位置と個数等を、例えば不図示の液晶ディスプレイ等に出力し、画質欠陥を表す画像として表示等をさせる。
すなわち、画質欠陥を表す画像は、画質欠陥が発生した領域周辺をやや広めに設定しておき、閾値以上ならばデータ値“１”、閾値よりも小さければデータ値“０”とし、画質欠陥が発生した領域周辺以外の領域はデータ値“０”とする２値化を行って形成される。それにより、画質欠陥を表す画像は、例えば図１１に示したように表示される。
【００２６】
以上説明したように、本実施の形態の画質欠陥検出装置１では、１回のフィルタリング処理により、濃度に関して相反する白点欠陥および黒点欠陥を検出する。そのため、画質欠陥の検出処理時間を短縮化することができる。
【００２７】
[実施の形態２]
実施の形態１の画質欠陥検出装置１では、１回のフィルタリング処理により、濃度に関して相反する性質を有する白点欠陥および黒点欠陥の双方を検出する構成を示した。本実施の形態では、画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出するための構成をさらに備えた画質欠陥検出装置２について説明する。なお、実施の形態１と同様な構成については同様な符号を用い、ここではその詳細な説明を省略する。
【００２８】
図１２は、本実施の形態が適用される画質欠陥検出装置２の全体構成を示すブロック図である。図１２に示す画質欠陥検出装置２は、濃度データ入力部１０、濃度正規化部２０、フィルタリング部３０、欠陥検出部４０、適応的欠陥検出部５０、欠陥領域解析部６０をさらに備えている。
なお、画質欠陥検出装置２では、図示しないＣＰＵが濃度データ入力部１０、濃度正規化部２０、フィルタリング部３０、欠陥検出部４０、適応的欠陥検出部５０、欠陥領域解析部６０の各機能を実現するプログラムを主記憶部（不図示）から画質欠陥検出装置２内のＲＡＭ等に読み込んで各種処理を行う。
濃度データ入力部１０および濃度正規化部２０は、実施の形態１の場合と同様にして、原画像の画素毎の濃度データを正規化する。
【００２９】
フィルタリング部３０は、画素群抽出部の一例であって、濃度正規化部２０により正規化された原画像の濃度データ、すなわち画素毎の濃度と濃度の平均値との差分の絶対値で構成された濃度データに対して、例えば実施の形態１と同様のＤＯＧフィルタ（図８参照）を用いてフィルタリング処理を行う。
フィルタリング部３０でのフィルタリング処理では、図１３（フィルタリング処理が行われた画像の濃度を示した図）に示したように、原画像の画素毎の濃度データは、欠陥（白点欠陥または黒点欠陥）に対応する画素領域（画素群）に大きな濃度データ値が存在する濃度データに変換される。
そして、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データは、欠陥検出部４０に送られる。さらに、フィルタリング処理された画素毎の濃度データは、適応的欠陥検出部５０にも送られる。
【００３０】
欠陥検出部４０は、検出部の一例であって、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データから、所定の閾値により画質欠陥が発生した領域を検出する（図１２参照）。そして、本実施の形態の欠陥検出部４０は、閾値よりも大きな濃度値を有する画素領域（画素群）を画質欠陥が発生した領域と見なし、この領域の位置を検出する。
【００３１】
欠陥検出部４０では、固定された所定の閾値を用いて画質欠陥が発生した領域を検出する。そのため、例えば図１３の左側に生じている画質欠陥のように、設定された閾値よりも大きいものではあるが、しかし閾値との差はあまり大きくはない画質欠陥も存在する。このような画質欠陥は、検出された領域の大きさが例え１画素や２画素程度の広がりであっても、人間が実際の原画像を見た際には、広がりの大きい画質欠陥である場合がある。すなわち、抽出の強度と抑制の強度とを併せ持ったＤＯＧフィルタ（または、他の点検出フィルタ）に反応するということは、点形状の欠陥には反応しているということになる。したがって、人間の目には、一定の視覚的刺激として存在する画質欠陥である。
【００３２】
しかしながら、欠陥検出部４０での濃度データ値の大きさという観点だけでの検出、すなわち、固定された閾値よりも大きな濃度データ値を持った山の部分を画質欠陥が発生した領域として検出する方法では、人間の視覚が捉える画質欠陥の広がりとの乖離が生じて、人間の視覚が感じる広がりとは異なる広がりを持った領域を画質欠陥と見なす判定を行う場合も生じる。そのため、人間が実際に原画像を見たときに画質欠陥と判断する画質欠陥の広がりに近づけた検出を行うには、固定された閾値だけでは限界がある場合も発生する。
【００３３】
そこで、本実施の形態の画質欠陥検出装置２においては、検出部の一例としての適応的欠陥検出部５０を設けている。適応的欠陥検出部５０は、欠陥検出部４０により検出された画質欠陥の領域の位置における濃度データ値に応じて、フィルタリング部３０にてフィルタリング処理された画素毎の濃度データに関する閾値を再設定する。そして、再設定された閾値を用いて、画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出する。
ここで、図１４は、再設定された閾値（以下、これを「適応的閾値」を称する）を説明する図である。図１４に示したように、適応的欠陥検出部５０は、欠陥検出部４０にて検出された画質欠陥それぞれの位置において、濃度データ値“０”と、フィルタリング部３０にてフィルタリング処理された濃度データ値との間で適応的閾値を設定する。例えば図１４に示した例では、フィルタリング処理された濃度データの頂点（各欠陥の最大値）に対して、７割程度の濃度データ値を適応的閾値とした場合である。
このように、例えば、適応的閾値を設定する場合に、欠陥検出部４０により検出された画質欠陥の領域の位置における濃度データ値の最大値のα％（α：０よりも大きく１００よりも小さい整数）を適応的閾値として予め定めておく。それにより、本実施の形態の画質欠陥検出装置２では、固定された閾値ではなく、画質欠陥の領域の位置における濃度データ値に適応的に可変される閾値（適応的閾値）を用いて画質欠陥を検出する。そして、検出される画質欠陥の広がりを、人間が原画像を見て画質欠陥を判断するときの感覚に近づけている。
【００３４】
αの値を設定する場合に、例えば、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値を算出しておく。そして、適応的閾値がフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値と欠陥検出部４０により検出された画質欠陥の領域の位置における濃度データ値の最大値との間に設定されるように、適応的閾値を設定するαを定めてもよい。ここで図１５は、画素毎の濃度とフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値とから適応的閾値を設定した場合を示した図である。
また、例えば、フィルタリング部３０によってフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値から、画素の周囲に所定の面積を持った周辺領域を定め、この周辺領域内に含まれる画素の濃度データ値についての平均値を算出しておく。そして、適応的閾値が周辺領域での濃度データ値の平均値と欠陥検出部４０により検出された画質欠陥の領域の位置における濃度データ値の最大値との間に設定されるように、適応的閾値を設定するαを定めてもよい。ここで図１６は、画素毎の濃度と周辺領域でのフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値とから適応的閾値を設定した場合を示した図である。
【００３５】
上記のような画質欠陥の位置での濃度データ値に応じて可変される適応的閾値により、フィルタリング処理された画像を２値化することで、画質欠陥が発生した領域を表す適応的欠陥画像が生成される（図１１参照）。すなわち、適応的欠陥画像は、画質欠陥が発生した領域周辺をやや広めに設定しておき、適応的閾値以上ならばデータ値“１”、適応的閾値よりも小さければデータ値“０”とし、画質欠陥が発生した領域周辺以外の領域はデータ値“０”とする２値化を行って生成される。
そして、生成された適応的欠陥画像は、解析部の一例としての欠陥領域解析部６０に送られる。
【００３６】
欠陥領域解析部６０は、２値化された適応的欠陥検出画像を元に、画質欠陥の位置、大きさ、深さ、形状、発生規則等を算出する。画質欠陥の位置は、各画質欠陥の中心位置の位置情報により求められる。画質欠陥の大きさは、各画質欠陥毎に１となる画素の総画素数や縦横の大きさにより求められる。画質欠陥の深さは、原画像と照合し、画質欠陥領域の輝度平均や最大輝度により求められる。また、画質欠陥の発生規則は、各画質欠陥の中心位置がどのくらいの画素間隔で発生しているか等により求められる。
そして、欠陥領域解析部６０は、求めた画質欠陥の位置、大きさ、深さ、形状、発生規則等を例えば不図示の液晶ディスプレイ等に出力し、表示させる。
【００３７】
上記したように、本実施の形態の画質欠陥検出装置２においては、１回のフィルタリング処理により、濃度に関して相反する白点欠陥および黒点欠陥を検出する。そのため、画質欠陥の検出処理時間を短縮化する。さらには、画質欠陥を安定した大きさを持った領域として検出し、人間が原画像を見て画質欠陥と判断するときの感覚に近づけている。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】実施の形態１における画質欠陥検出装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】原画像に生じた画質欠陥の一例を説明する図である。
【図３】画素毎の濃度と原画像全体の濃度の平均値との関係を示した図である。
【図４】画素毎の濃度と平均値との差分を示した図である。
【図５】画素毎の濃度と平均値との差分の絶対値を示した図である。
【図６】画素毎の濃度と画像上の領域に応じて変化する濃度の平均値とを示した図である。
【図７】画素毎の濃度と周辺領域での濃度の平均値とを示した図である。
【図８】ＤＯＧフィルタを説明する図である。
【図９】フィルタリング処理が行われた画像の濃度を示した図である。
【図１０】フィルタリング処理された画像の画素毎の濃度と閾値との関係を示した図である。
【図１１】画質欠陥を表す画像の一例を示す図である。
【図１２】実施の形態２における画質欠陥検出装置の全体構成を示すブロック図である。
【図１３】フィルタリング処理が行われた画像の濃度を示した図である。
【図１４】再設定された閾値（適応的閾値）を説明する図である。
【図１５】画素毎の濃度とフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値とから適応的閾値を設定した場合を示した図である。
【図１６】画素毎の濃度と周辺領域でのフィルタリング処理された画素毎の濃度データ値の平均値とから適応的閾値を設定した場合を示した図である。
【符号の説明】
【００３９】
１,２…画質欠陥検出装置、１０…濃度データ入力部、２０…濃度正規化部、３０…フィルタリング部、４０…欠陥検出部、５０…適応的欠陥検出部、６０…欠陥領域解析部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象となる画像上の各画素について、当該画素の濃度値と当該画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出する算出部と、
前記算出部にて算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出する画素群抽出部と、
前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出する検出部と
を備えたことを特徴とする画質欠陥検出装置。
【請求項２】
前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項１記載の画質欠陥検出装置。
【請求項３】
前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項１記載の画質欠陥検出装置。
【請求項４】
前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出されたすべての前記画素群の濃度値の平均値と当該画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値との間に前記閾値を設定することを特徴とする請求項３記載の画質欠陥検出装置。
【請求項５】
前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素周辺の領域内の画素の濃度値の平均値と、当該画素群に含まれる当該画素の濃度値の最大値との間に前記閾値を設定することを特徴とする請求項３記載の画質欠陥検出装置。
【請求項６】
前記画素群抽出部は、点形状または不定形状の前記画素群を抽出するフィルタを用いて当該画素群を抽出することを特徴とする請求項１記載の画質欠陥検出装置。
【請求項７】
前記画素群抽出部は、２つのガウス関数の差で構成されるＤＯＧフィルタを用いて前記画素群を抽出することを特徴とする請求項１記載の画質欠陥検出装置。
【請求項８】
前記検出部にて検出された前記画質欠陥部について解析し、当該画質欠陥部の位置、当該画質欠陥部の大きさ、当該画質欠陥部の深さ、当該画質欠陥部の形状、および当該画質欠陥部の発生規則の中のいずれか１つまたは複数を求める解析部をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の画質欠陥検出装置。
【請求項９】
検出対象となる画像上の各画素について、当該画素の濃度値と当該画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出し、
算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出し、
抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出することを特徴とする画質欠陥検出方法。
【請求項１０】
抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項９記載の画質欠陥検出方法。
【請求項１１】
抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項９記載の画質欠陥検出方法。
【請求項１２】
２つのガウス関数の差で構成されるＤＯＧフィルタを用いて前記画素群を抽出することを特徴とする請求項９記載の画質欠陥検出方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
検出対象となる画像上の各画素の濃度値を取得する機能と、
前記画素の濃度値と前記画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出する機能と、
算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出する機能と、
抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出する機能と
を実現させることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項１３記載のプログラム。
【請求項１５】
抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項１３記載のプログラム。
【請求項１】
検出対象となる画像上の各画素について、当該画素の濃度値と当該画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出する算出部と、
前記算出部にて算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出する画素群抽出部と、
前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出する検出部と
を備えたことを特徴とする画質欠陥検出装置。
【請求項２】
前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項１記載の画質欠陥検出装置。
【請求項３】
前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項１記載の画質欠陥検出装置。
【請求項４】
前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出されたすべての前記画素群の濃度値の平均値と当該画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値との間に前記閾値を設定することを特徴とする請求項３記載の画質欠陥検出装置。
【請求項５】
前記検出部は、前記画素群抽出部にて抽出された前記画素群に含まれる前記画素周辺の領域内の画素の濃度値の平均値と、当該画素群に含まれる当該画素の濃度値の最大値との間に前記閾値を設定することを特徴とする請求項３記載の画質欠陥検出装置。
【請求項６】
前記画素群抽出部は、点形状または不定形状の前記画素群を抽出するフィルタを用いて当該画素群を抽出することを特徴とする請求項１記載の画質欠陥検出装置。
【請求項７】
前記画素群抽出部は、２つのガウス関数の差で構成されるＤＯＧフィルタを用いて前記画素群を抽出することを特徴とする請求項１記載の画質欠陥検出装置。
【請求項８】
前記検出部にて検出された前記画質欠陥部について解析し、当該画質欠陥部の位置、当該画質欠陥部の大きさ、当該画質欠陥部の深さ、当該画質欠陥部の形状、および当該画質欠陥部の発生規則の中のいずれか１つまたは複数を求める解析部をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の画質欠陥検出装置。
【請求項９】
検出対象となる画像上の各画素について、当該画素の濃度値と当該画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出し、
算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出し、
抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出することを特徴とする画質欠陥検出方法。
【請求項１０】
抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項９記載の画質欠陥検出方法。
【請求項１１】
抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項９記載の画質欠陥検出方法。
【請求項１２】
２つのガウス関数の差で構成されるＤＯＧフィルタを用いて前記画素群を抽出することを特徴とする請求項９記載の画質欠陥検出方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
検出対象となる画像上の各画素の濃度値を取得する機能と、
前記画素の濃度値と前記画像全体の濃度の平均値または当該画素周辺の所定の領域内での濃度の平均値との差分の絶対値を算出する機能と、
算出された前記各画素の前記差分の絶対値に基づき、前記画像上にて当該絶対値が所定値以上である前記画素が所定の面積以上の大きさを有する領域を形成する画素群を抽出する機能と、
抽出された前記画素群の中から所定の基準を満たす画素群を画質欠陥部として検出する機能と
を実現させることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値が所定の閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項１３記載のプログラム。
【請求項１５】
抽出された前記画素群に含まれる前記画素の濃度値の最大値に０よりも大きく１よりも小さな所定値を乗算した閾値を設定し、設定された当該閾値以上である当該画素群を前記画質欠陥部として検出することを特徴とする請求項１３記載のプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【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２】
【図３】
【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】
【公開番号】特開２００８−２９２２５６（Ｐ２００８−２９２２５６Ａ）
【公開日】平成２０年１２月４日（２００８．１２．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１３７１０８（Ｐ２００７−１３７１０８）
【出願日】平成１９年５月２３日（２００７．５．２３）
【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２０年１２月４日（２００８．１２．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年５月２３日（２００７．５．２３）
【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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