JPH06323814A - 画像評価方法 - Google Patents
画像評価方法Info
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- JPH06323814A JPH06323814A JP5137004A JP13700493A JPH06323814A JP H06323814 A JPH06323814 A JP H06323814A JP 5137004 A JP5137004 A JP 5137004A JP 13700493 A JP13700493 A JP 13700493A JP H06323814 A JPH06323814 A JP H06323814A
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- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 アナログ方式で作成された画像のみならず、
画像の濃淡を規則的な線や点の面積で表す万線や網点等
の画像構造で作成したディジタル方式による画像に対し
ても、人間の目視による画像評価と対応のとれた評価結
果を得る。 【構成】 画像入力装置により入力された画像のエッジ
部断面や線画像の断面の濃度分布に対して直交変換を施
し、直交変換された関数における周波数平面上での周波
数スペクトルの０次成分及び１次成分を算出し、前記周
波数スペクトルの０次成分と１次成分との比を取ること
により、前記画像のエッジ部の鮮鋭度を表す指標を算出
し、前記周波数スペクトルの１次成分が現れる周波数に
より、前記線画像の太さを表す指標を算出する。
画像の濃淡を規則的な線や点の面積で表す万線や網点等
の画像構造で作成したディジタル方式による画像に対し
ても、人間の目視による画像評価と対応のとれた評価結
果を得る。 【構成】 画像入力装置により入力された画像のエッジ
部断面や線画像の断面の濃度分布に対して直交変換を施
し、直交変換された関数における周波数平面上での周波
数スペクトルの０次成分及び１次成分を算出し、前記周
波数スペクトルの０次成分と１次成分との比を取ること
により、前記画像のエッジ部の鮮鋭度を表す指標を算出
し、前記周波数スペクトルの１次成分が現れる周波数に
より、前記線画像の太さを表す指標を算出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、電子写真等の画像形成
装置により紙上に描画された画像におけるエッジ部の鮮
鋭度や線画像の線幅を評価する場合の画像評価方法に関
する。
装置により紙上に描画された画像におけるエッジ部の鮮
鋭度や線画像の線幅を評価する場合の画像評価方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像形成装置により紙上に描画さ
れた線画像の客観的評価値として、線幅やエッジ幅を算
出することが行なわれている。線幅の測定法としては、
例えば、紙上に描画された線画像の反射率分布を濃度測
定計により測定し、各位置における反射率の分布が図６
に示すような分布曲線となった場合、中間反射率（最高
反射率と最低反射率との平均値）をとる各位置ａ，ｂ間
の幅を線画像の線幅と規定している。また、エッジ幅の
測定法としては、例えば、紙上に描画された線画像の濃
度分布を濃度測定計により測定し、各位置における濃度
の分布が図７に示すような分布曲線となった場合、中間
濃度（最高濃度と最低濃度との平均値）をとる各点ｃ，
ｄにおける接線が、それぞれ最高濃度，最低濃度と交差
する点ｅ，ｆ及び点ｇ，ｈでの幅ＷL，ＷRとし、（ＷL
＋ＷR）／２を線画像のエッジ幅と規定している。
れた線画像の客観的評価値として、線幅やエッジ幅を算
出することが行なわれている。線幅の測定法としては、
例えば、紙上に描画された線画像の反射率分布を濃度測
定計により測定し、各位置における反射率の分布が図６
に示すような分布曲線となった場合、中間反射率（最高
反射率と最低反射率との平均値）をとる各位置ａ，ｂ間
の幅を線画像の線幅と規定している。また、エッジ幅の
測定法としては、例えば、紙上に描画された線画像の濃
度分布を濃度測定計により測定し、各位置における濃度
の分布が図７に示すような分布曲線となった場合、中間
濃度（最高濃度と最低濃度との平均値）をとる各点ｃ，
ｄにおける接線が、それぞれ最高濃度，最低濃度と交差
する点ｅ，ｆ及び点ｇ，ｈでの幅ＷL，ＷRとし、（ＷL
＋ＷR）／２を線画像のエッジ幅と規定している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記した線幅やエッジ
幅の測定法による画像評価によれば、アナログ方式で作
成された画像に対しては人間が目視した画像評価と一致
する結果を示すが、ディジタル方式により作成した画
像、すなわち、画像の濃淡を規則的な線や点の面積で表
す万線や網点等の画像構造で作成した画像に対しては、
人間が目視した画像評価と一致しない場合がある。
幅の測定法による画像評価によれば、アナログ方式で作
成された画像に対しては人間が目視した画像評価と一致
する結果を示すが、ディジタル方式により作成した画
像、すなわち、画像の濃淡を規則的な線や点の面積で表
す万線や網点等の画像構造で作成した画像に対しては、
人間が目視した画像評価と一致しない場合がある。
【０００４】例えば、紙上に描画された画像が、図８
（ａ）に示すようなディジタル方式による線画像である
場合、この線画像を拡大すると図８（ｂ）に示すよう
に、万線の画像構造（複数の線から構成される画像構
造）となっている。万線の画像構造によると、線画像の
濃淡は、万線の線幅ｌを変化させることにより調節す
る。従って、濃度が低い線画像であるような場合、万線
同士の間隔が広くなっているので、上記した線幅の測定
法により線画像に対して濃度測定を行なうと、目視によ
ると１本の線である現画像（図８（ａ））が、濃度分布
（反射率分布）から複数の線画像（図８（ｃ））と評価
されてしまい、目視による画像評価と一致しないという
問題点があった。特に、アナログ方式で作成された画像
及びディジタル方式で作成された画像の両方を評価する
必要がある場合、従来の評価方法では対処できないとい
う問題点があった。
（ａ）に示すようなディジタル方式による線画像である
場合、この線画像を拡大すると図８（ｂ）に示すよう
に、万線の画像構造（複数の線から構成される画像構
造）となっている。万線の画像構造によると、線画像の
濃淡は、万線の線幅ｌを変化させることにより調節す
る。従って、濃度が低い線画像であるような場合、万線
同士の間隔が広くなっているので、上記した線幅の測定
法により線画像に対して濃度測定を行なうと、目視によ
ると１本の線である現画像（図８（ａ））が、濃度分布
（反射率分布）から複数の線画像（図８（ｃ））と評価
されてしまい、目視による画像評価と一致しないという
問題点があった。特に、アナログ方式で作成された画像
及びディジタル方式で作成された画像の両方を評価する
必要がある場合、従来の評価方法では対処できないとい
う問題点があった。
【０００５】本発明は上記実情に鑑みてなされたもの
で、アナログ方式で作成された画像のみならず、画像の
濃淡を規則的な線や点の面積で表す万線や網点等の画像
構造で作成したディジタル方式による画像に対しても、
人間の目視による画像評価と対応のとれた評価結果を得
ることができる画像評価方法を提供することを目的とし
ている。
で、アナログ方式で作成された画像のみならず、画像の
濃淡を規則的な線や点の面積で表す万線や網点等の画像
構造で作成したディジタル方式による画像に対しても、
人間の目視による画像評価と対応のとれた評価結果を得
ることができる画像評価方法を提供することを目的とし
ている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記従来例の問題点を解
消するため本発明による画像評価方法は、画像の濃度分
布に直交変換を施した場合、周波数平面上での周波数ス
ペクトルの各成分の強さや周波数が、画像の性質に起因
する点に着目し、前記成分から画像の評価を行なうもの
である。
消するため本発明による画像評価方法は、画像の濃度分
布に直交変換を施した場合、周波数平面上での周波数ス
ペクトルの各成分の強さや周波数が、画像の性質に起因
する点に着目し、前記成分から画像の評価を行なうもの
である。
【０００７】すなわち、請求項１の画像評価方法は、先
ず、画像入力装置により入力された画像のエッジ部断面
の濃度分布を測定する。次に、前記濃度分布に対して直
交変換を施し、直交変換された関数における周波数平面
上での周波数スペクトルの０次成分及び１次成分を算出
する。そして、前記周波数スペクトルの０次成分と１次
成分との比を取ることにより、前記画像のエッジ部の鮮
鋭度を表す指標を算出することを特徴としている。
ず、画像入力装置により入力された画像のエッジ部断面
の濃度分布を測定する。次に、前記濃度分布に対して直
交変換を施し、直交変換された関数における周波数平面
上での周波数スペクトルの０次成分及び１次成分を算出
する。そして、前記周波数スペクトルの０次成分と１次
成分との比を取ることにより、前記画像のエッジ部の鮮
鋭度を表す指標を算出することを特徴としている。
【０００８】また、請求項２の画像評価方法は、先ず、
画像入力装置により入力された線画像の断面の濃度分布
を測定する。次に、前記濃度分布に対して直交変換を施
し、直交変換された関数における周波数平面上での周波
数スペクトルの１次成分を算出する。そして、前記周波
数スペクトルの１次成分が現れる周波数により、前記線
画像の太さを表す指標を算出することを特徴としてい
る。
画像入力装置により入力された線画像の断面の濃度分布
を測定する。次に、前記濃度分布に対して直交変換を施
し、直交変換された関数における周波数平面上での周波
数スペクトルの１次成分を算出する。そして、前記周波
数スペクトルの１次成分が現れる周波数により、前記線
画像の太さを表す指標を算出することを特徴としてい
る。
【０００９】
【作用】請求項１の発明によれば、画像入力装置により
入力された画像のエッジ部の断面である一次元の濃度分
布に対して直交変換を施し、周波数平面上で前記画像の
スペクトルを算出すると、画像のスペクトルは、入力画
像全体の平均の濃淡を表す０次成分と、画像エッジ部の
濃度分布を表すとともに画像エッジ部の外形を表す１次
成分と、画像構造の周波数成分を表す高周波成分とから
構成される。前記０次周波数成分の強さは、画像濃度に
比例して現れる。また、前記１次周波数成分の強さは、
画像濃度が濃い程及び画像エッジ部が矩形波状に近い程
大きくなる性質を有している。従って、０次のスペクト
ルと１次のスペクトルとの強度の比を求めることによ
り、画像濃度に影響されることなく、画像エッジ部の鮮
鋭度を表す指標を算出することができる。
入力された画像のエッジ部の断面である一次元の濃度分
布に対して直交変換を施し、周波数平面上で前記画像の
スペクトルを算出すると、画像のスペクトルは、入力画
像全体の平均の濃淡を表す０次成分と、画像エッジ部の
濃度分布を表すとともに画像エッジ部の外形を表す１次
成分と、画像構造の周波数成分を表す高周波成分とから
構成される。前記０次周波数成分の強さは、画像濃度に
比例して現れる。また、前記１次周波数成分の強さは、
画像濃度が濃い程及び画像エッジ部が矩形波状に近い程
大きくなる性質を有している。従って、０次のスペクト
ルと１次のスペクトルとの強度の比を求めることによ
り、画像濃度に影響されることなく、画像エッジ部の鮮
鋭度を表す指標を算出することができる。
【００１０】請求項２の発明によれば、画像入力装置に
より入力された線画像の断面である一次元の濃度分布に
対して直交変換を施し、周波数平面上で前記画像のスペ
クトルを算出すると、画像のスペクトルは、入力画像全
体の平均の濃淡を表す０次成分と、線画像の濃度分布の
周波数成分を表す１次成分と、画像構造の周波数成分を
表す高周波成分とから構成される。前記１次周波数成分
は、線画像の太さに反比例した周波数に現れる。従っ
て、１次のスペクトルの周波数により、線画像の太さを
表す指標を算出することができる。
より入力された線画像の断面である一次元の濃度分布に
対して直交変換を施し、周波数平面上で前記画像のスペ
クトルを算出すると、画像のスペクトルは、入力画像全
体の平均の濃淡を表す０次成分と、線画像の濃度分布の
周波数成分を表す１次成分と、画像構造の周波数成分を
表す高周波成分とから構成される。前記１次周波数成分
は、線画像の太さに反比例した周波数に現れる。従っ
て、１次のスペクトルの周波数により、線画像の太さを
表す指標を算出することができる。
【００１１】
【実施例】本発明の一実施例について、図１及び図２を
参照しながら説明する。画像形成装置により紙上に描画
された画像や線画像を、走査型濃度計１１等の画像入力
装置により読み取り、走査型濃度計１１のデータを演算
装置１２に取り込んで後述する演算処理を行い、読み取
った画像の評価を行なう。紙上に描画された画像や線画
像は、アナログ方式又はディジタル方式により作成され
ている。画像入力装置として使用した走査型濃度計は、
画像エッジ部又は線画像に垂直な方向に走査して画像エ
ッジ部又は線画像の断面の濃度分布を測定するものであ
る。
参照しながら説明する。画像形成装置により紙上に描画
された画像や線画像を、走査型濃度計１１等の画像入力
装置により読み取り、走査型濃度計１１のデータを演算
装置１２に取り込んで後述する演算処理を行い、読み取
った画像の評価を行なう。紙上に描画された画像や線画
像は、アナログ方式又はディジタル方式により作成され
ている。画像入力装置として使用した走査型濃度計は、
画像エッジ部又は線画像に垂直な方向に走査して画像エ
ッジ部又は線画像の断面の濃度分布を測定するものであ
る。
【００１２】次に、画像評価方法の手順について説明す
る。先ず、画像形成装置により紙上に描画された画像や
線画像を、走査型濃度計を使用して画像入力を行なう
（ステップ１）。この測定により、走査型濃度計で入力
される位置ｘにおける濃度分布ｄ（ｘ）を求めることが
できる。
る。先ず、画像形成装置により紙上に描画された画像や
線画像を、走査型濃度計を使用して画像入力を行なう
（ステップ１）。この測定により、走査型濃度計で入力
される位置ｘにおける濃度分布ｄ（ｘ）を求めることが
できる。
【００１３】次に、走査型濃度計１１による濃度分布ｄ
（ｘ）のデータを演算装置１１に入力し、この演算装置
１２内において、濃度分布ｄ（ｘ）に対して直交変換を
施す（ステップ２）。続いて、周波数平面上で前記画像
のスペクトルを算出する（ステップ３）と、画像や線画
像のスペクトルは、入力画像全体の濃度の平均を表す０
次成分と、画像エッジ部の外形や画像の濃度分布の周波
数成分を表す１次成分と、画像構造の周波数成分を表す
高周波成分とに分離される。また、線画像のスペクトル
の１次周波数成分は、線画像の太さに反比例した周波数
に現れる。
（ｘ）のデータを演算装置１１に入力し、この演算装置
１２内において、濃度分布ｄ（ｘ）に対して直交変換を
施す（ステップ２）。続いて、周波数平面上で前記画像
のスペクトルを算出する（ステップ３）と、画像や線画
像のスペクトルは、入力画像全体の濃度の平均を表す０
次成分と、画像エッジ部の外形や画像の濃度分布の周波
数成分を表す１次成分と、画像構造の周波数成分を表す
高周波成分とに分離される。また、線画像のスペクトル
の１次周波数成分は、線画像の太さに反比例した周波数
に現れる。
【００１４】前記直交変換としてフーリエ変換を用い、
パワースペクトルを算出すると、このパワースペクトル
をＰ（ｗ）とすると、次式で表すことができる。 Ｐ（ω）＝｜Ｆｄ（ｘ）｜2 ＝｜∫ｄ（ｘ）ｅｘｐ（−２πωｘ）ｄｘ｜2 ここで、線画像の断面の濃度分布が理想的に矩形波で表
されるとすると、フーリエ変換された濃度分布は、図３
（ａ）に示すようなＳｉｎｃ関数となり、そのパワース
ペクトルは次式で表される。 Ｐ（ω）＝｜ｓｉｎｃ（２πω）｜2 ＝｜ｓｉｎ（２πω）／２πω｜2
パワースペクトルを算出すると、このパワースペクトル
をＰ（ｗ）とすると、次式で表すことができる。 Ｐ（ω）＝｜Ｆｄ（ｘ）｜2 ＝｜∫ｄ（ｘ）ｅｘｐ（−２πωｘ）ｄｘ｜2 ここで、線画像の断面の濃度分布が理想的に矩形波で表
されるとすると、フーリエ変換された濃度分布は、図３
（ａ）に示すようなＳｉｎｃ関数となり、そのパワース
ペクトルは次式で表される。 Ｐ（ω）＝｜ｓｉｎｃ（２πω）｜2 ＝｜ｓｉｎ（２πω）／２πω｜2
【００１５】実際の画像の画像エッジ部断面や線画像の
パワースペクトルは、図３（ｂ）に示すように、入力画
像全体の平均の濃淡を表す０次周波数成分と、画像エッ
ジ部や線画像の濃度分布を表すとともに画像エッジ部の
外形を表す１次周波数成分と、画像構造を表す高周波成
分とに分離される。０次成分の強さは、画像全体の平均
の濃度の濃さに比例する。１次周波数成分の強さは、入
力画像全体の平均濃度が濃くなる程、また、画像エッジ
部が矩形波形状に近い程大きくなる。２次周波数成分に
は、１次周波数成分に比例したスペクトルが表れる。ま
た、読み取った画像がディジタル方式の画像や線画像で
ある場合、アナログ方式で作成された画像の読み取りの
際には現れない高周波成分が現れる。
パワースペクトルは、図３（ｂ）に示すように、入力画
像全体の平均の濃淡を表す０次周波数成分と、画像エッ
ジ部や線画像の濃度分布を表すとともに画像エッジ部の
外形を表す１次周波数成分と、画像構造を表す高周波成
分とに分離される。０次成分の強さは、画像全体の平均
の濃度の濃さに比例する。１次周波数成分の強さは、入
力画像全体の平均濃度が濃くなる程、また、画像エッジ
部が矩形波形状に近い程大きくなる。２次周波数成分に
は、１次周波数成分に比例したスペクトルが表れる。ま
た、読み取った画像がディジタル方式の画像や線画像で
ある場合、アナログ方式で作成された画像の読み取りの
際には現れない高周波成分が現れる。
【００１６】従って、１次周波数成分が出現する付近で
パワースペクトルが極大となるときの周波数を１次周波
数ω1とし、画像エッジ部の鮮鋭度を表す画像エッジ部
評価値Ｅを次式で算出することができる（ステップ
４）。 Ｅ＝Ｐ（ω1）／｛（２／３π）2Ｐ（０）｝ 画像エッジ部評価値Ｅを求めるにあたって、０次成分の
パワースペクトルＰ（０）で除したのは、入力画像全体
の濃淡に差異があるような場合においても、濃淡の影響
を受けずに画像エッジ部の鮮鋭度の画像エッジ部評価値
Ｅを算出するためである。また、定数（２／３π）
2は、画像エッジ部が理想的な矩形波状である場合にお
いて、前記画像エッジ部評価値Ｅが１．０となるように
基準化するために設定されたものである。
パワースペクトルが極大となるときの周波数を１次周波
数ω1とし、画像エッジ部の鮮鋭度を表す画像エッジ部
評価値Ｅを次式で算出することができる（ステップ
４）。 Ｅ＝Ｐ（ω1）／｛（２／３π）2Ｐ（０）｝ 画像エッジ部評価値Ｅを求めるにあたって、０次成分の
パワースペクトルＰ（０）で除したのは、入力画像全体
の濃淡に差異があるような場合においても、濃淡の影響
を受けずに画像エッジ部の鮮鋭度の画像エッジ部評価値
Ｅを算出するためである。また、定数（２／３π）
2は、画像エッジ部が理想的な矩形波状である場合にお
いて、前記画像エッジ部評価値Ｅが１．０となるように
基準化するために設定されたものである。
【００１７】また、線画像を入力した場合において、濃
度分布ｄ（ｘ）に対して直交変換を施し、周波数平面上
で線画像のスペクトルを算出すると、１次周波数成分は
線画像の太さに反比例した周波数値に現れる。すなわ
ち、線幅が太いと高周波側にスペクトルが現れる。ま
た、１次周波数成分には、線画像の濃度分布が現れる。
線画像の場合、図６に示したように、線幅は濃度分布
（反射率分布）の波長λの１／２で表示されるので、１
次周波数における波長をλ1とすると、線幅評価値Ｗを
次式で算出することができる（ステップ５）。 Ｗ＝（１／２）λ1 ＝π／ω1 従って、１次のスペクトルの周波数ω1により、線画像
の太さを表す指標を算出することができる。
度分布ｄ（ｘ）に対して直交変換を施し、周波数平面上
で線画像のスペクトルを算出すると、１次周波数成分は
線画像の太さに反比例した周波数値に現れる。すなわ
ち、線幅が太いと高周波側にスペクトルが現れる。ま
た、１次周波数成分には、線画像の濃度分布が現れる。
線画像の場合、図６に示したように、線幅は濃度分布
（反射率分布）の波長λの１／２で表示されるので、１
次周波数における波長をλ1とすると、線幅評価値Ｗを
次式で算出することができる（ステップ５）。 Ｗ＝（１／２）λ1 ＝π／ω1 従って、１次のスペクトルの周波数ω1により、線画像
の太さを表す指標を算出することができる。
【００１８】次に、上記画像評価方法により画像のエッ
ジ部及び線画像の線幅を評価した場合と、人間の目視に
よる評価との比較を行なった。先ず、１００μ，３００
μ，５００μの線幅を有する１本の線画像が描写された
チャートを、アナログ電子写真方式、ディジタル電子写
真方式、印刷、印刷用校正機を用いて複写して複数のサ
ンプルを作成する。これらサンプルにおける線画像のエ
ッジ部の鮮鋭度を、１０人の被験者が５段階（エッジ部
が鮮鋭である程大きい値とする）のカテゴリー評価尺度
により評価した結果（主観評価結果）を横軸にとり、同
じサンプルの線画像のエッジ部の評価を本実施例の画像
評価方法による画像エッジ部評価値Ｅで行なった結果を
縦軸にとったグラフを図４に示す。図４より、主観評価
による各評価尺度における本実施例の画像エッジ部評価
値Ｅの最大値，最低値，中間値はそれぞれ右上がりとな
り、アナログ画像やディジタル画像にかかわらず目視に
よる画像エッジ部の評価と本実施例による画像エッジの
評価とが一致する結果を得た。
ジ部及び線画像の線幅を評価した場合と、人間の目視に
よる評価との比較を行なった。先ず、１００μ，３００
μ，５００μの線幅を有する１本の線画像が描写された
チャートを、アナログ電子写真方式、ディジタル電子写
真方式、印刷、印刷用校正機を用いて複写して複数のサ
ンプルを作成する。これらサンプルにおける線画像のエ
ッジ部の鮮鋭度を、１０人の被験者が５段階（エッジ部
が鮮鋭である程大きい値とする）のカテゴリー評価尺度
により評価した結果（主観評価結果）を横軸にとり、同
じサンプルの線画像のエッジ部の評価を本実施例の画像
評価方法による画像エッジ部評価値Ｅで行なった結果を
縦軸にとったグラフを図４に示す。図４より、主観評価
による各評価尺度における本実施例の画像エッジ部評価
値Ｅの最大値，最低値，中間値はそれぞれ右上がりとな
り、アナログ画像やディジタル画像にかかわらず目視に
よる画像エッジ部の評価と本実施例による画像エッジの
評価とが一致する結果を得た。
【００１９】また、前記した各サンプルを顕微鏡で拡大
し、線幅を測定した結果を横軸にとり（複写の際に線幅
のばらつきが生じる）、同じサンプルの線幅の評価を本
実施例の画像評価方法による線幅評価値Ｗで行なった結
果を縦軸にとったグラフを図５に示す。図５より、顕微
鏡による線幅の実測値（目視による評価に相当する）
と、本実施例の評価方法による線幅評価値Ｗとが、アナ
ログ画像やディジタル画像にかかわらず略一致し、目視
による線画像の線幅の評価と本実施例による線画像の線
幅の評価とが一致する結果を得た。
し、線幅を測定した結果を横軸にとり（複写の際に線幅
のばらつきが生じる）、同じサンプルの線幅の評価を本
実施例の画像評価方法による線幅評価値Ｗで行なった結
果を縦軸にとったグラフを図５に示す。図５より、顕微
鏡による線幅の実測値（目視による評価に相当する）
と、本実施例の評価方法による線幅評価値Ｗとが、アナ
ログ画像やディジタル画像にかかわらず略一致し、目視
による線画像の線幅の評価と本実施例による線画像の線
幅の評価とが一致する結果を得た。
【００２０】上述したように、本実施例による画像評価
方法によれば、画像の濃度分布に対して直交変換を施
し、周波数平面上で画像のスペクトルを算出し、このス
ペクトル成分を基に画像評価を行なうので、画像のエッ
ジ部の評価や線画像の線幅の評価の画像評価について、
アナログ方式により作成された画像のみならずディジタ
ル方式により作成された画像についても、目視による画
像評価と一致する画像評価を得ることができる。
方法によれば、画像の濃度分布に対して直交変換を施
し、周波数平面上で画像のスペクトルを算出し、このス
ペクトル成分を基に画像評価を行なうので、画像のエッ
ジ部の評価や線画像の線幅の評価の画像評価について、
アナログ方式により作成された画像のみならずディジタ
ル方式により作成された画像についても、目視による画
像評価と一致する画像評価を得ることができる。
【００２１】
【発明の効果】請求項１の発明によれば、画像入力装置
により入力された画像のエッジ部の断面である一次元の
濃度分布に対して直交変換を施し、周波数平面上で前記
画像のスペクトルを算出すると、入力画像全体の平均の
濃淡を表す０次成分と、画像エッジ部の濃度分布を表す
とともに画像エッジ部の外形を表す１次成分とに分離さ
れる。そして、０次のスペクトルと１次のスペクトルと
の強度の比を求めることにより、画像濃度に影響される
ことなく、画像エッジ部の鮮鋭度を表す指標を算出す
る。この方法によれば、スペクトルの１次成分を基に画
像エッジ部の評価を行なうので、ディジタル方式で作成
された画像についても目視と一致する画像エッジ部の評
価結果を得ることができる。
により入力された画像のエッジ部の断面である一次元の
濃度分布に対して直交変換を施し、周波数平面上で前記
画像のスペクトルを算出すると、入力画像全体の平均の
濃淡を表す０次成分と、画像エッジ部の濃度分布を表す
とともに画像エッジ部の外形を表す１次成分とに分離さ
れる。そして、０次のスペクトルと１次のスペクトルと
の強度の比を求めることにより、画像濃度に影響される
ことなく、画像エッジ部の鮮鋭度を表す指標を算出す
る。この方法によれば、スペクトルの１次成分を基に画
像エッジ部の評価を行なうので、ディジタル方式で作成
された画像についても目視と一致する画像エッジ部の評
価結果を得ることができる。
【００２２】請求項２の発明によれば、画像入力装置に
より入力された線画像の断面である一次元の濃度分布に
対して直交変換を施し、周波数平面上で前記画像のスペ
クトルを算出すると、１次成分は線画像の太さに反比例
した周波数に現れる。この１次成分は、線画像の濃度分
布に対応しているので、１次のスペクトルの周波数によ
り、線画像の太さを表す指標を算出することができる。
この方法によれば、スペクトルの１次成分を基に線画像
の線幅評価を行なうので、ディジタル方式で作成された
画像についても目視と一致する線幅評価結果を得ること
ができる。
より入力された線画像の断面である一次元の濃度分布に
対して直交変換を施し、周波数平面上で前記画像のスペ
クトルを算出すると、１次成分は線画像の太さに反比例
した周波数に現れる。この１次成分は、線画像の濃度分
布に対応しているので、１次のスペクトルの周波数によ
り、線画像の太さを表す指標を算出することができる。
この方法によれば、スペクトルの１次成分を基に線画像
の線幅評価を行なうので、ディジタル方式で作成された
画像についても目視と一致する線幅評価結果を得ること
ができる。
【図１】 本発明実施例の画像評価方法を示すフローチ
ャート図である。
ャート図である。
【図２】 本発明実施例の画像評価方法を実施するため
のブロック図である。
のブロック図である。
【図３】 （ａ）は線画像の断面の濃度分布が理想的に
矩形波である場合にフーリエ変換された濃度分布を示す
Ｓｉｎｃ関数、（ｂ）はディジタル方式で作成された実
際の画像の濃度分布（ｘ）をフーリエ変換した場合のパ
ワースペクトルである。
矩形波である場合にフーリエ変換された濃度分布を示す
Ｓｉｎｃ関数、（ｂ）はディジタル方式で作成された実
際の画像の濃度分布（ｘ）をフーリエ変換した場合のパ
ワースペクトルである。
【図４】 本実施例の画像評価方法を用いて画像のエッ
ジ部の鮮鋭度を評価した場合の評価結果と、主観評価結
果との比較を示すグラフ図である。
ジ部の鮮鋭度を評価した場合の評価結果と、主観評価結
果との比較を示すグラフ図である。
【図５】 本実施例の画像評価方法を用いて線画像の線
幅を評価した場合の評価結果と、主観評価結果との比較
を示すグラフ図である。
幅を評価した場合の評価結果と、主観評価結果との比較
を示すグラフ図である。
【図６】 濃度測定計による線画像の各位置における反
射率の分布を示す分布曲線図である。
射率の分布を示す分布曲線図である。
【図７】 濃度測定計による線画像の各位置における濃
度の分布を示す分布曲線図である。
度の分布を示す分布曲線図である。
【図８】 （ａ）は万線で作成された線画像、（ｂ）は
万線で作成された線画像の拡大図、（ｃ）は万線で作成
された線画像の濃度測定計による濃度分布を示す分布特
性図である。
万線で作成された線画像の拡大図、（ｃ）は万線で作成
された線画像の濃度測定計による濃度分布を示す分布特
性図である。
１１…走査型濃度計、 １２…演算装置
Claims (2)
- 【請求項１】 画像入力装置により入力された画像のエ
ッジ部断面の濃度分布に対して直交変換を施し、直交変
換された関数における周波数平面上での周波数スペクト
ルの０次成分及び１次成分を算出し、前記周波数スペク
トルの０次成分と１次成分との比を取ることにより、前
記画像のエッジ部の鮮鋭度を表す指標を算出することを
特徴とする画像評価方法。 - 【請求項２】 画像入力装置により入力された線画像の
断面の濃度分布に対して直交変換を施し、直交変換され
た関数における周波数平面上での周波数スペクトルの１
次成分を算出し、前記周波数スペクトルの１次成分が現
れる周波数により、前記線画像の太さを表す指標を算出
することを特徴とする画像評価方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5137004A JPH06323814A (ja) | 1993-05-17 | 1993-05-17 | 画像評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5137004A JPH06323814A (ja) | 1993-05-17 | 1993-05-17 | 画像評価方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06323814A true JPH06323814A (ja) | 1994-11-25 |
Family
ID=15188558
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5137004A Pending JPH06323814A (ja) | 1993-05-17 | 1993-05-17 | 画像評価方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06323814A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003101120A1 (en) * | 2002-05-24 | 2003-12-04 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | A method and system for estimating sharpness metrics based on local edge statistical distribution |
-
1993
- 1993-05-17 JP JP5137004A patent/JPH06323814A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003101120A1 (en) * | 2002-05-24 | 2003-12-04 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | A method and system for estimating sharpness metrics based on local edge statistical distribution |
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