JPH0793543A - 画像誤差評価方法 - Google Patents
画像誤差評価方法Info
- Publication number
- JPH0793543A JPH0793543A JP5234515A JP23451593A JPH0793543A JP H0793543 A JPH0793543 A JP H0793543A JP 5234515 A JP5234515 A JP 5234515A JP 23451593 A JP23451593 A JP 23451593A JP H0793543 A JPH0793543 A JP H0793543A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- error
- image
- value
- flat
- region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像がその平坦領域と非平坦領域で異なる大
きさのノイズを含んでいる場合でも、主観評価とよく対
応した客観的な画像誤差評価値を出力する。 【構成】 原画像とその劣化画像の差分画像を、ブロッ
ク判別回路１０８、平坦領域平均誤差算出回路１０９お
よび非平領域平均誤差算出回路１１０によって原画像か
ら判別した平坦領域と非平坦領域に分けて抽出し領域別
の誤差値（ＭＳＥの平方根）を得、それらの誤差値に平
坦領域面積比補正回路１１１および非平坦領域面積比補
正回路１１２で算出した各領域の補正面積比を乗じ、そ
れらの乗じた値を誤差重み付け回路１１５でそれぞれ重
み付けして和をとることによって、主観評価とよく対応
した画像誤差評価値を出力する。
きさのノイズを含んでいる場合でも、主観評価とよく対
応した客観的な画像誤差評価値を出力する。 【構成】 原画像とその劣化画像の差分画像を、ブロッ
ク判別回路１０８、平坦領域平均誤差算出回路１０９お
よび非平領域平均誤差算出回路１１０によって原画像か
ら判別した平坦領域と非平坦領域に分けて抽出し領域別
の誤差値（ＭＳＥの平方根）を得、それらの誤差値に平
坦領域面積比補正回路１１１および非平坦領域面積比補
正回路１１２で算出した各領域の補正面積比を乗じ、そ
れらの乗じた値を誤差重み付け回路１１５でそれぞれ重
み付けして和をとることによって、主観評価とよく対応
した画像誤差評価値を出力する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像の品質に関して、
人間による主観的評価とよく対応した評価結果を演算処
理により出力する画像誤差評価方法に関するものであ
る。
人間による主観的評価とよく対応した評価結果を演算処
理により出力する画像誤差評価方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】近年、画像を圧縮符号化して伝送あるい
は記録することが増大している。この場合、人間にとっ
て望ましい画像の品質で効率的に伝達することが必要で
あり、そのためには、圧縮符号化の技術だけでなく画像
の優劣を短時間で判定でき、しかも主観評価と対応のよ
い客観評価の技術が重要となる。
は記録することが増大している。この場合、人間にとっ
て望ましい画像の品質で効率的に伝達することが必要で
あり、そのためには、圧縮符号化の技術だけでなく画像
の優劣を短時間で判定でき、しかも主観評価と対応のよ
い客観評価の技術が重要となる。
【０００３】従来、画像の誤差を評価する方法として
は、原画像と前記原画像に劣化を生じた劣化画像との平
均自乗誤差（以下、ＭＳＥと称する）を用いたＳＮ比
（以下、ＳＮＲと称する）が多用されている。
は、原画像と前記原画像に劣化を生じた劣化画像との平
均自乗誤差（以下、ＭＳＥと称する）を用いたＳＮ比
（以下、ＳＮＲと称する）が多用されている。
【０００４】以下、前記ＳＮＲについて図２を用いて説
明する。図２において、２０１、２０２は画像メモリ、
２０３は差分算出回路、２０４はＭＳＥ演算回路、２０
５はＳＮＲ演算回路である。
明する。図２において、２０１、２０２は画像メモリ、
２０３は差分算出回路、２０４はＭＳＥ演算回路、２０
５はＳＮＲ演算回路である。
【０００５】以上のように構成された、ＳＮＲによる画
像誤差評価方法について、以下その動作について説明す
る。まず、原画像の信号Ｉo（ｘ，ｙ）は画像メモリ２
０１に蓄積され、また劣化画像の信号Ｉd（ｘ，ｙ）は
画像メモリ２０２に蓄積される。蓄積された原画像の信
号Ｉo（ｘ，ｙ）および、劣化画像の信号Ｉd（ｘ，ｙ）
は差分算出回路２０３に供給される。差分算出回路２０
３は供給された原画像の信号Ｉo（ｘ，ｙ）と劣化画像
の信号Ｉd（ｘ，ｙ）との差分信号Ｄ（ｘ，ｙ）を（数
１）によって算出する。
像誤差評価方法について、以下その動作について説明す
る。まず、原画像の信号Ｉo（ｘ，ｙ）は画像メモリ２
０１に蓄積され、また劣化画像の信号Ｉd（ｘ，ｙ）は
画像メモリ２０２に蓄積される。蓄積された原画像の信
号Ｉo（ｘ，ｙ）および、劣化画像の信号Ｉd（ｘ，ｙ）
は差分算出回路２０３に供給される。差分算出回路２０
３は供給された原画像の信号Ｉo（ｘ，ｙ）と劣化画像
の信号Ｉd（ｘ，ｙ）との差分信号Ｄ（ｘ，ｙ）を（数
１）によって算出する。
【０００６】
【数１】
【０００７】差分信号Ｄ（ｘ，ｙ）はＭＳＥ演算回路２
０４に供給される。ＭＳＥ演算回路２０４は、供給され
た差分信号Ｄ（ｘ，ｙ）からＭＳＥを（数２）によって
算出する。
０４に供給される。ＭＳＥ演算回路２０４は、供給され
た差分信号Ｄ（ｘ，ｙ）からＭＳＥを（数２）によって
算出する。
【０００８】
【数２】
【０００９】算出されたＭＳＥはＳＮＲ演算回路２０５
に供給される。ＳＮＲ演算回路２０５は、供給されたＭ
ＳＥを雑音量とし、入力信号レベルのピークピーク値の
自乗値、通常８ビットの輝度信号の場合は２５５の自乗
値、を信号量として（数３）よってＳＮＲを算出し、こ
のＳＮＲによって画像誤差の評価を行なっている。
に供給される。ＳＮＲ演算回路２０５は、供給されたＭ
ＳＥを雑音量とし、入力信号レベルのピークピーク値の
自乗値、通常８ビットの輝度信号の場合は２５５の自乗
値、を信号量として（数３）よってＳＮＲを算出し、こ
のＳＮＲによって画像誤差の評価を行なっている。
【００１０】
【数３】
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】前記ＳＮＲは画像全体
に対する１画素あたりの平均的な信号対雑音の比を算出
するものである。したがって、画面全体にわたって同じ
ようなノイズがほぼ等しい大きさで含まれている画像の
場合は主観評価との対応もよい。しかしながら、画像を
ブロックに分割し、離散コサイン変換、量子化などを用
いてブロック単位で圧縮符号化した場合、その再生画像
は、背景などの平坦な画像領域（以下、単に画像領域と
称する）と輪郭などの非平坦な画像領域（以下、単に非
平坦領域と称する）とでは異なるノイズが発生しやす
く、しかもそれら画像領域間のノイズの大きさはかなり
異なるために主観評価との対応が悪いという問題点を有
していた。
に対する１画素あたりの平均的な信号対雑音の比を算出
するものである。したがって、画面全体にわたって同じ
ようなノイズがほぼ等しい大きさで含まれている画像の
場合は主観評価との対応もよい。しかしながら、画像を
ブロックに分割し、離散コサイン変換、量子化などを用
いてブロック単位で圧縮符号化した場合、その再生画像
は、背景などの平坦な画像領域（以下、単に画像領域と
称する）と輪郭などの非平坦な画像領域（以下、単に非
平坦領域と称する）とでは異なるノイズが発生しやす
く、しかもそれら画像領域間のノイズの大きさはかなり
異なるために主観評価との対応が悪いという問題点を有
していた。
【００１２】本発明は上記従来の問題点を解決するもの
で、平坦な画像領域と非平坦な画像領域とで異なるノイ
ズの大きさを有する画像に対しても、主観評価とよく対
応した評価結果が得られる画像誤差評価方法を提供する
ことを目的とする。
で、平坦な画像領域と非平坦な画像領域とで異なるノイ
ズの大きさを有する画像に対しても、主観評価とよく対
応した評価結果が得られる画像誤差評価方法を提供する
ことを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に本発明の画像誤差評価方法は、複数の画素データより
なる原画像と前記原画像に劣化を生じたもので複数の画
素データよりなる劣化画像との画質の差を画像誤差評価
値として出力する画像誤差評価方法であって、前記原画
像と前記劣化画像との対応する位置の画素データ間の差
分値をとり差分画像を算出する差分算出ステップと、前
記原画像を平坦画像領域と非平坦画像領域に分割する領
域分割ステップと、前記平坦画像領域に対応する前記差
分画像の領域を第１の誤差領域として抽出する第１の誤
差領域抽出ステップと、前記非平坦画像領域に対応する
前記差分画像の領域を第２の誤差領域として抽出する第
２の誤差領域抽出ステップと、前記第１の誤差領域の平
均自乗誤差の平方根である第１の平均誤差値を得る第１
の平均誤差算出ステップと、前記第２の誤差領域の平均
自乗誤差の平方根である第２の平均誤差値を得る第２の
平均誤差出力ステップと、前記第１の誤差領域の前記差
分画像の全領域に対する面積比を算出し、所定の補正を
行って第１の補正面積比を得る第１の面積比補正ステッ
プと、前記第２の誤差領域の前記差分画像の全領域に対
する面積比を算出し、所定の補正を行って第２の補正面
積比を得る第２の面積比補正ステップと、前記第１の平
均誤差値に前記第１の補正面積比を乗じて第１の誤差値
を得る第１の誤差算出ステップと、前記第２の平均誤差
値に前記第２の補正面積比を乗じて第２の誤差値を得る
第２の誤差算出ステップと、前記第１の誤差値と前記第
２の誤差値に対してそれぞれ所定の重み付け係数を乗じ
たものの和をとって画像誤差評価値を得る評価値算出ス
テップとを備えたことを特徴とするものである。
に本発明の画像誤差評価方法は、複数の画素データより
なる原画像と前記原画像に劣化を生じたもので複数の画
素データよりなる劣化画像との画質の差を画像誤差評価
値として出力する画像誤差評価方法であって、前記原画
像と前記劣化画像との対応する位置の画素データ間の差
分値をとり差分画像を算出する差分算出ステップと、前
記原画像を平坦画像領域と非平坦画像領域に分割する領
域分割ステップと、前記平坦画像領域に対応する前記差
分画像の領域を第１の誤差領域として抽出する第１の誤
差領域抽出ステップと、前記非平坦画像領域に対応する
前記差分画像の領域を第２の誤差領域として抽出する第
２の誤差領域抽出ステップと、前記第１の誤差領域の平
均自乗誤差の平方根である第１の平均誤差値を得る第１
の平均誤差算出ステップと、前記第２の誤差領域の平均
自乗誤差の平方根である第２の平均誤差値を得る第２の
平均誤差出力ステップと、前記第１の誤差領域の前記差
分画像の全領域に対する面積比を算出し、所定の補正を
行って第１の補正面積比を得る第１の面積比補正ステッ
プと、前記第２の誤差領域の前記差分画像の全領域に対
する面積比を算出し、所定の補正を行って第２の補正面
積比を得る第２の面積比補正ステップと、前記第１の平
均誤差値に前記第１の補正面積比を乗じて第１の誤差値
を得る第１の誤差算出ステップと、前記第２の平均誤差
値に前記第２の補正面積比を乗じて第２の誤差値を得る
第２の誤差算出ステップと、前記第１の誤差値と前記第
２の誤差値に対してそれぞれ所定の重み付け係数を乗じ
たものの和をとって画像誤差評価値を得る評価値算出ス
テップとを備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
【作用】本発明は、画像を平坦領域と非平坦領域に分
け、前記２つの領域別の平均誤差と補正面積比の積から
それぞれ領域別の誤差値を算出し、前記誤差値に対して
それぞれ重み付けしたものの和をとることにより、前記
領域間で異なる大きさのノイズを有する画像に対しても
それらの重み付け総和した誤差評価値を得るため、人間
の総合的な主観評価とよく対応した客観的な画像誤差評
価値を出力することとなる。
け、前記２つの領域別の平均誤差と補正面積比の積から
それぞれ領域別の誤差値を算出し、前記誤差値に対して
それぞれ重み付けしたものの和をとることにより、前記
領域間で異なる大きさのノイズを有する画像に対しても
それらの重み付け総和した誤差評価値を得るため、人間
の総合的な主観評価とよく対応した客観的な画像誤差評
価値を出力することとなる。
【００１５】
【実施例】以下、本発明の画像誤差評価方法の実施例に
ついて、図面を参照しながら説明する。
ついて、図面を参照しながら説明する。
【００１６】図１は本発明の画像誤差評価方法を適用し
うる装置の一実施例におけるブロック図である。１０１
および１０２は入力端子、１０３および１０４は画像メ
モリ、１０５は差分算出回路、１０６および１０７はブ
ロック分割回路、１０８はブロック判別回路、１０９は
平坦領域平均誤差算出回路、１１０は非平坦領域平均誤
差算出回路、１１１は平坦領域面積比補正回路、１１２
は非平坦領域面積比補正回路、１１３および１１４は乗
算回路、１１５は誤差重み付け回路、１１６は出力端子
である。
うる装置の一実施例におけるブロック図である。１０１
および１０２は入力端子、１０３および１０４は画像メ
モリ、１０５は差分算出回路、１０６および１０７はブ
ロック分割回路、１０８はブロック判別回路、１０９は
平坦領域平均誤差算出回路、１１０は非平坦領域平均誤
差算出回路、１１１は平坦領域面積比補正回路、１１２
は非平坦領域面積比補正回路、１１３および１１４は乗
算回路、１１５は誤差重み付け回路、１１６は出力端子
である。
【００１７】以上のように構成された装置を用いた画像
誤差評価方法について、図１を用いてその動作を説明す
る。複数の画素データよりなる原画像の輝度信号（以
下、原画像信号と称する）は入力端子１０１に入力さ
れ、原画像に劣化を生じた複数の画素データよりなる劣
化画像の輝度信号（以下、劣化画像信号と称する）は入
力端子１０２に入力される。入力端子１０１から入力さ
れた原画像信号は画像メモリ１０３に供給され、入力端
子１０２から入力された劣化画像信号は画像メモリ１０
４に供給される。
誤差評価方法について、図１を用いてその動作を説明す
る。複数の画素データよりなる原画像の輝度信号（以
下、原画像信号と称する）は入力端子１０１に入力さ
れ、原画像に劣化を生じた複数の画素データよりなる劣
化画像の輝度信号（以下、劣化画像信号と称する）は入
力端子１０２に入力される。入力端子１０１から入力さ
れた原画像信号は画像メモリ１０３に供給され、入力端
子１０２から入力された劣化画像信号は画像メモリ１０
４に供給される。
【００１８】画像メモリ１０３は供給された原画像信号
を蓄積し、この蓄積された原画像信号は差分算出回路１
０５およびブロック分割回路１０６に供給される。一
方、画像メモリ１０４は供給された劣化画像信号を蓄積
し、この蓄積された劣化画像信号は差分算出回路１０５
に供給される。
を蓄積し、この蓄積された原画像信号は差分算出回路１
０５およびブロック分割回路１０６に供給される。一
方、画像メモリ１０４は供給された劣化画像信号を蓄積
し、この蓄積された劣化画像信号は差分算出回路１０５
に供給される。
【００１９】差分算出回路１０５は、供給された原画像
信号と劣化画像信号との対応する画素位置での差分信号
を算出する。この差分差分信号はブロック分割回路１０
７に供給される。また、ブロック分割回路１０６は、画
像メモリ１０３から供給された原画像信号を、水平方向
８画素、垂直方向８画素の８×８画素を１ブロックとし
て、ブロック毎に分割して読み込む。前記ブロック毎に
読み込まれた原画像信号はブロック判別回路１０８に供
給される。一方、ブロック分割回路１０７は、差分算出
回路１０５から供給された差分信号を、ブロック分割回
路１０６と同じブロックで分割して読み込む。前記ブロ
ックで分割して読み込まれた差分信号は、平坦領域平均
誤差算出回路１０９および非平坦領域平均誤差算出回路
１１０に供給される。
信号と劣化画像信号との対応する画素位置での差分信号
を算出する。この差分差分信号はブロック分割回路１０
７に供給される。また、ブロック分割回路１０６は、画
像メモリ１０３から供給された原画像信号を、水平方向
８画素、垂直方向８画素の８×８画素を１ブロックとし
て、ブロック毎に分割して読み込む。前記ブロック毎に
読み込まれた原画像信号はブロック判別回路１０８に供
給される。一方、ブロック分割回路１０７は、差分算出
回路１０５から供給された差分信号を、ブロック分割回
路１０６と同じブロックで分割して読み込む。前記ブロ
ックで分割して読み込まれた差分信号は、平坦領域平均
誤差算出回路１０９および非平坦領域平均誤差算出回路
１１０に供給される。
【００２０】ブロック判別回路１０８は、ブロック毎に
供給された原画像信号が背景などの平坦な画像のブロッ
ク、または輪郭などの非平坦な画像のブロックのいずれ
に相当するかを判別し、この判別結果に応じて平坦ブロ
ック信号または非平坦ブロック信号のいずれかの制御信
号を出力する。この制御信号は平坦領域平均誤差算出回
路１０９、非平坦領域平均誤差算出回路１１０、平坦領
域面積比補正回路１１１および非平坦領域面積比補正回
路１１２に供給される。
供給された原画像信号が背景などの平坦な画像のブロッ
ク、または輪郭などの非平坦な画像のブロックのいずれ
に相当するかを判別し、この判別結果に応じて平坦ブロ
ック信号または非平坦ブロック信号のいずれかの制御信
号を出力する。この制御信号は平坦領域平均誤差算出回
路１０９、非平坦領域平均誤差算出回路１１０、平坦領
域面積比補正回路１１１および非平坦領域面積比補正回
路１１２に供給される。
【００２１】平坦領域平均誤差算出回路１０９は、供給
された前記制御信号と前記差分信号から、前記制御信号
が前記平坦ブロック信号である時のブロックすべての差
分信号を抽出し、画像の平坦領域のＭＳＥ（従来例で述
べたもの）の平方根である平坦領域平均誤差値を算出す
る。前記平坦領域平均誤差値は乗算回路１１３に供給さ
れる。他方、非平坦領域平均誤差算出回路１１０は、供
給された前記制御信号と前記差分信号から、前記制御信
号が前記非平坦ブロック信号である時のブロックすべて
の差分信号を抽出し、画像の非平坦領域のＭＳＥ（従来
例で述べたもの）の平方根である非平坦領域平均誤差値
を算出する。前記非平坦領域平均誤差値は乗算回路１１
４に供給される。
された前記制御信号と前記差分信号から、前記制御信号
が前記平坦ブロック信号である時のブロックすべての差
分信号を抽出し、画像の平坦領域のＭＳＥ（従来例で述
べたもの）の平方根である平坦領域平均誤差値を算出す
る。前記平坦領域平均誤差値は乗算回路１１３に供給さ
れる。他方、非平坦領域平均誤差算出回路１１０は、供
給された前記制御信号と前記差分信号から、前記制御信
号が前記非平坦ブロック信号である時のブロックすべて
の差分信号を抽出し、画像の非平坦領域のＭＳＥ（従来
例で述べたもの）の平方根である非平坦領域平均誤差値
を算出する。前記非平坦領域平均誤差値は乗算回路１１
４に供給される。
【００２２】平坦領域面積比補正回路１１１は、供給さ
れた前記制御信号から前記制御信号の数、すなわち全ブ
ロック数、と前記平坦ブロック信号の数、すなわち平坦
ブロック数、をカウントし、全ブロック数に対する平坦
ブロック数の比、すなわち平坦領域の面積比Ｒ、を算出
し、それを（数４）によって補正して平坦領域補正面積
比としてのＲ’を算出し、この平坦領域補正面積比は乗
算回路１１３に供給される。
れた前記制御信号から前記制御信号の数、すなわち全ブ
ロック数、と前記平坦ブロック信号の数、すなわち平坦
ブロック数、をカウントし、全ブロック数に対する平坦
ブロック数の比、すなわち平坦領域の面積比Ｒ、を算出
し、それを（数４）によって補正して平坦領域補正面積
比としてのＲ’を算出し、この平坦領域補正面積比は乗
算回路１１３に供給される。
【００２３】他方、非平坦領域面積比補正回路１１２
は、供給された前記制御信号から前記制御信号の数、す
なわち全ブロック数、と前記非平坦ブロック信号の数、
すなわち非平坦ブロック数、をカウントし、全ブロック
数に対する非平坦ブロック数の比、すなわち非平坦領域
の面積比Ｒ、を算出し、それを（数４）によって補正し
て非平坦領域補正面積比としてのＲ’を算出し、この非
平坦領域補正面積比は乗算回路１１４に供給される。
は、供給された前記制御信号から前記制御信号の数、す
なわち全ブロック数、と前記非平坦ブロック信号の数、
すなわち非平坦ブロック数、をカウントし、全ブロック
数に対する非平坦ブロック数の比、すなわち非平坦領域
の面積比Ｒ、を算出し、それを（数４）によって補正し
て非平坦領域補正面積比としてのＲ’を算出し、この非
平坦領域補正面積比は乗算回路１１４に供給される。
【００２４】
【数４】
【００２５】（数４）は図５に示す曲線の近似式として
導かれた計算式である。図５の曲線は、部分領域の全領
域に対する面積比の変化とともに、その領域が図（対
象）として出現して見える比率、いわゆる目立ち易さ、
を調べた心理実験の結果を表したものであり、領域の面
積比が小さいほど目立ちやすいことを示している。
導かれた計算式である。図５の曲線は、部分領域の全領
域に対する面積比の変化とともに、その領域が図（対
象）として出現して見える比率、いわゆる目立ち易さ、
を調べた心理実験の結果を表したものであり、領域の面
積比が小さいほど目立ちやすいことを示している。
【００２６】乗算回路１１３は、平坦領域平均誤差算出
回路１０９から供給された前記平坦領域平均誤差値に、
平坦領域面積比補正回路１１１から供給された前記平坦
領域補正面積比を乗じて平坦領域誤差値を算出する。前
記平坦領域誤差値は誤差重み付け回路１１５に供給され
る。
回路１０９から供給された前記平坦領域平均誤差値に、
平坦領域面積比補正回路１１１から供給された前記平坦
領域補正面積比を乗じて平坦領域誤差値を算出する。前
記平坦領域誤差値は誤差重み付け回路１１５に供給され
る。
【００２７】乗算回路１１４は非平坦領域平均誤差算出
回路１１０から供給された前記非平坦領域平均誤差値
に、非平坦領域面積比補正回路１１２から供給された前
記非平坦領域補正面積比を乗じて非平坦領域誤差値を算
出する。前記非平坦領域誤差値は誤差重み付け回路１１
５に供給される。
回路１１０から供給された前記非平坦領域平均誤差値
に、非平坦領域面積比補正回路１１２から供給された前
記非平坦領域補正面積比を乗じて非平坦領域誤差値を算
出する。前記非平坦領域誤差値は誤差重み付け回路１１
５に供給される。
【００２８】誤差重み付け回路１１５は、供給された前
記平坦領域誤差値と前記非平坦領域誤差値に対して、そ
れぞれ所定の重み係数を乗じたものの和である画像誤差
評価値を算出する。前記画像誤差評価値は出力端子１１
６から出力される。
記平坦領域誤差値と前記非平坦領域誤差値に対して、そ
れぞれ所定の重み係数を乗じたものの和である画像誤差
評価値を算出する。前記画像誤差評価値は出力端子１１
６から出力される。
【００２９】以下、図１に示したブロック判別回路１０
８の内部構成、およびその動作を図３を用いてさらに詳
細に説明する。３０１はばらつき値算出回路、３０２は
度数分布算出回路、３０３は判別分析回路である。
８の内部構成、およびその動作を図３を用いてさらに詳
細に説明する。３０１はばらつき値算出回路、３０２は
度数分布算出回路、３０３は判別分析回路である。
【００３０】ばらつき値算出回路３０１は、ブロック分
割回路１０６から供給されたブロックに分割された原画
像信号のブロック内画素データ値の標準偏差値であるば
らつき値を算出する。前記ばらつき値は度数分布算出回
路３０２に供給される。度数分布算出回路３０２は前記
ばらつき値を同じくするブロックを累積して、前記ばら
つき値を階級としたブロック度数分布を算出する。前記
ブロック度数分布は判別分析回路３０３に供給される。
判別分析回路３０３は、前記ブロック度数分布を２つの
分布に分ける、前記ばらつき値の階級である判別階級値
を得て（判別階級値の算出の演算方法としては、例え
ば、大津の判別基準法、信学論（Ｄ），vol.J63-D，pp.
349-356，1980年）、前記判別階級値を上限とするばら
つき値を有するブロックを平坦ブロックとし、前記判別
階級値を下限とするばらつき値を有するブロックを非平
坦ブロックとし、平坦ブロックを示す平坦ブロック信
号、または非平坦ブロックを示す非平坦ブロック信号の
いずれかの制御信号を出力する。
割回路１０６から供給されたブロックに分割された原画
像信号のブロック内画素データ値の標準偏差値であるば
らつき値を算出する。前記ばらつき値は度数分布算出回
路３０２に供給される。度数分布算出回路３０２は前記
ばらつき値を同じくするブロックを累積して、前記ばら
つき値を階級としたブロック度数分布を算出する。前記
ブロック度数分布は判別分析回路３０３に供給される。
判別分析回路３０３は、前記ブロック度数分布を２つの
分布に分ける、前記ばらつき値の階級である判別階級値
を得て（判別階級値の算出の演算方法としては、例え
ば、大津の判別基準法、信学論（Ｄ），vol.J63-D，pp.
349-356，1980年）、前記判別階級値を上限とするばら
つき値を有するブロックを平坦ブロックとし、前記判別
階級値を下限とするばらつき値を有するブロックを非平
坦ブロックとし、平坦ブロックを示す平坦ブロック信
号、または非平坦ブロックを示す非平坦ブロック信号の
いずれかの制御信号を出力する。
【００３１】以下、図１に示した平坦領域平均誤差算出
回路１０９の内部構成、およびその動作を図４を用いて
さらに詳細に説明する。４０１は領域差分信号抽出回
路、４０２は領域差分平方和算出回路、４０３は領域画
素数加算回路、４０４は領域平均誤差算出回路である。
回路１０９の内部構成、およびその動作を図４を用いて
さらに詳細に説明する。４０１は領域差分信号抽出回
路、４０２は領域差分平方和算出回路、４０３は領域画
素数加算回路、４０４は領域平均誤差算出回路である。
【００３２】領域差分信号抽出回路４０１は、ブロック
分割回路１０７から供給されたブロックに分割された差
分信号と、ブロック判別回路１０８から供給された制御
信号とによって、前記制御信号が前記平坦ブロック信号
である時のブロックすべての前記差分信号、すなわち平
坦領域差分信号、を抽出する。前記平坦領域差分信号
は、領域差分平方和算出回路４０２および領域画素数加
算回路４０３に供給される。領域差分平方和算出回路４
０２は、供給された前記平坦領域差分信号の各値を自乗
したものの総和である平坦領域差分平方和を算出し、前
記平坦領域差分平方和は領域平均誤差算出回路４０４に
供給される。領域画素数加算回路４０３は、領域差分信
号抽出回路４０１から供給された前記平坦領域差分信号
の信号数をカウントし平坦領域画素数を算出する。前記
平坦領域画素数は領域平均誤差算出回路４０４に供給さ
れる。領域平均誤差算出回路４０４は、領域差分平方和
算出回路４０２から供給された前記平坦領域差分平方和
を、領域画素数加算回路４０３から供給された平坦領域
画素数で除した平坦領域ＭＳＥを得、前記平坦領域ＭＳ
Ｅの平方根である平坦領域平均誤差値を算出する。
分割回路１０７から供給されたブロックに分割された差
分信号と、ブロック判別回路１０８から供給された制御
信号とによって、前記制御信号が前記平坦ブロック信号
である時のブロックすべての前記差分信号、すなわち平
坦領域差分信号、を抽出する。前記平坦領域差分信号
は、領域差分平方和算出回路４０２および領域画素数加
算回路４０３に供給される。領域差分平方和算出回路４
０２は、供給された前記平坦領域差分信号の各値を自乗
したものの総和である平坦領域差分平方和を算出し、前
記平坦領域差分平方和は領域平均誤差算出回路４０４に
供給される。領域画素数加算回路４０３は、領域差分信
号抽出回路４０１から供給された前記平坦領域差分信号
の信号数をカウントし平坦領域画素数を算出する。前記
平坦領域画素数は領域平均誤差算出回路４０４に供給さ
れる。領域平均誤差算出回路４０４は、領域差分平方和
算出回路４０２から供給された前記平坦領域差分平方和
を、領域画素数加算回路４０３から供給された平坦領域
画素数で除した平坦領域ＭＳＥを得、前記平坦領域ＭＳ
Ｅの平方根である平坦領域平均誤差値を算出する。
【００３３】非平坦領域平均誤差算出回路１１０の内部
構成およびその動作については、前記制御信号が前記非
平坦ブロック信号である時のブロックすべての前記差分
信号を抽出する以外は、平坦領域平均誤差算出回路１０
９と同様の内部構成で同様に動作する。また、非平坦領
域平均誤差算出回路１１０は非平坦領域ＭＳＥの平方根
である非平坦領域平均誤差値を算出する。
構成およびその動作については、前記制御信号が前記非
平坦ブロック信号である時のブロックすべての前記差分
信号を抽出する以外は、平坦領域平均誤差算出回路１０
９と同様の内部構成で同様に動作する。また、非平坦領
域平均誤差算出回路１１０は非平坦領域ＭＳＥの平方根
である非平坦領域平均誤差値を算出する。
【００３４】以上のように、本実施例によれば以下のよ
うな効果が得られる。まず第１に、ブロック判別回路１
０８、平坦領域平均誤差算出回路１０９および非平坦領
域平均誤差算出回路１１０を設けることによって、画像
内容により画像の平坦領域と非平坦領域の大きさおよび
それら領域内のノイズの大きさが異なっても、領域別に
平均誤差値を分けて算出することができるため、画像の
内容が異なっても適応的に領域別の誤差を算出できる。
うな効果が得られる。まず第１に、ブロック判別回路１
０８、平坦領域平均誤差算出回路１０９および非平坦領
域平均誤差算出回路１１０を設けることによって、画像
内容により画像の平坦領域と非平坦領域の大きさおよび
それら領域内のノイズの大きさが異なっても、領域別に
平均誤差値を分けて算出することができるため、画像の
内容が異なっても適応的に領域別の誤差を算出できる。
【００３５】第２に、面積比補正回路１１１および面積
比補正回路１１２を設けることで、画像の平坦領域と非
平坦領域の視覚的な目立ち易さをそれらの領域の面積比
から予測できるため、人間が画像を観視する場合に注目
する画像領域間の頻度の差に近似させることができる。
比補正回路１１２を設けることで、画像の平坦領域と非
平坦領域の視覚的な目立ち易さをそれらの領域の面積比
から予測できるため、人間が画像を観視する場合に注目
する画像領域間の頻度の差に近似させることができる。
【００３６】第３に、乗算回路１１３および乗算回路１
１４によって、画像の平坦領域と非平坦領域において、
各領域の面積の大きさによる目立ち易さを考慮した誤差
値を算出し、誤差重み付け回路１１３によって、前記２
つの領域の誤差値をそれぞれ重み付けして和をとること
によって、総合的な画質評価をするであろう人間の主観
評価プロセスに似せることができるなお、上記実施例で
は、原画像を分割するブロックの大きさを８×８画素と
したが、画像内容によってブロックの大きさを変えてよ
いことは言うまでもない。また、ブロック判別回路１０
８の内部構成たるばらつき値算出回路３０１において、
ばらつき値として標準偏差値を使用したが、分散値ある
いは平均偏差値などを使用してもよい。また、画像を平
坦領域と非平坦領域に判別するのに原画像そのものを用
いたが、原画像を視覚系の空間周波数特性で補正したも
のを用いてもよいし、原画像の輝度信号の変化率のみを
抽出した処理画像を用いてもよい。さらに、上記実施例
は各処理を行なう専用の回路のハード構成として説明し
たが、画像データをコンピュータに入力して本実施例と
同様の機能・動作をソフトウエアで実現することも可能
である。
１４によって、画像の平坦領域と非平坦領域において、
各領域の面積の大きさによる目立ち易さを考慮した誤差
値を算出し、誤差重み付け回路１１３によって、前記２
つの領域の誤差値をそれぞれ重み付けして和をとること
によって、総合的な画質評価をするであろう人間の主観
評価プロセスに似せることができるなお、上記実施例で
は、原画像を分割するブロックの大きさを８×８画素と
したが、画像内容によってブロックの大きさを変えてよ
いことは言うまでもない。また、ブロック判別回路１０
８の内部構成たるばらつき値算出回路３０１において、
ばらつき値として標準偏差値を使用したが、分散値ある
いは平均偏差値などを使用してもよい。また、画像を平
坦領域と非平坦領域に判別するのに原画像そのものを用
いたが、原画像を視覚系の空間周波数特性で補正したも
のを用いてもよいし、原画像の輝度信号の変化率のみを
抽出した処理画像を用いてもよい。さらに、上記実施例
は各処理を行なう専用の回路のハード構成として説明し
たが、画像データをコンピュータに入力して本実施例と
同様の機能・動作をソフトウエアで実現することも可能
である。
【００３７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の画像誤差
評価方法は、画像を平坦領域と非平坦領域に分けて誤差
値を算出し、それら誤差値をそれぞれ重み付けして和を
とることにより、画像が平坦領域と非平坦領域とで異な
る大きさのノイズを含んでいる場合においても、人間の
主観評価とよく対応した画像誤差評価値を出力すること
が可能となり、その実用的価値は大きいものがある。
評価方法は、画像を平坦領域と非平坦領域に分けて誤差
値を算出し、それら誤差値をそれぞれ重み付けして和を
とることにより、画像が平坦領域と非平坦領域とで異な
る大きさのノイズを含んでいる場合においても、人間の
主観評価とよく対応した画像誤差評価値を出力すること
が可能となり、その実用的価値は大きいものがある。
【図１】本発明による画像誤差評価方法を実現するため
の装置に係る一実施例の構成図
の装置に係る一実施例の構成図
【図２】２つの画像の差分値からＳＮＲを求める例を示
した説明図
した説明図
【図３】図１に示したブロック判別回路１０８の一実施
例を示す構成図
例を示す構成図
【図４】図１に示した平坦領域平均誤差算出回路１０９
の一実施例を示す構成図
の一実施例を示す構成図
【図５】部分領域の全領域に対する面積比の変化ととも
に、その領域が対象として出現して見える比率を調べた
心理実験の結果を表した図
に、その領域が対象として出現して見える比率を調べた
心理実験の結果を表した図
１０１、１０２ 入力端子 １０３、１０４ 画像メモリ １０５ 差分算出回路 １０６、１０７ ブロック分割回路 １０８ ブロック判別回路 １０９ 平坦領域平均誤差算出回路 １１０ 非平坦領域平均誤差算出回路 １１１、１１２ 面積比補正回路 １１３、１１４ 乗算回路 １１５ 誤差重み付け回路 １１６ 出力端子 ２０１、２０２ 画像メモリ ２０３ 差分算出回路 ２０４ ＭＳＥ演算回路 ２０５ ＳＮＲ演算回路 ３０１ ばらつき値算出回路 ３０２ 度数分布算出回路 ３０３ 判別分析回路 ４０１ 領域差分信号抽出回路 ４０２ 領域差分平方和算出回路 ４０３ 領域画素数加算回路 ４０４ 領域平均誤差算出回路
Claims (2)
- 【請求項１】複数の画素データよりなる原画像と前記原
画像に劣化を生じたもので複数の画素データよりなる劣
化画像との画質の差を画像誤差評価値として出力する画
像誤差評価方法であって、 前記原画像と前記劣化画像との対応する位置の画素デー
タ間の差分値をとり差分画像を算出する差分算出ステッ
プと、 前記原画像を平坦画像領域と非平坦画像領域に分割する
領域分割ステップと、 前記平坦画像領域に対応する前記差分画像の領域を第１
の誤差領域として抽出する第１の誤差領域抽出ステップ
と、 前記非平坦画像領域に対応する前記差分画像の領域を第
２の誤差領域として抽出する第２の誤差領域抽出ステッ
プと、 前記第１の誤差領域の平均自乗誤差の平方根である第１
の平均誤差値を得る第１の平均誤差算出ステップと、 前記第２の誤差領域の平均自乗誤差の平方根である第２
の平均誤差値を得る第２の平均誤差出力ステップと、 前記第１の誤差領域の前記差分画像の全領域に対する面
積比を算出し、所定の補正を行って第１の補正面積比を
得る第１の面積比補正ステップと、 前記第２の誤差領域の前記差分画像の全領域に対する面
積比を算出し、所定の補正を行って第２の補正面積比を
得る第２の面積比補正ステップと、 前記第１の平均誤差値に前記第１の補正面積比を乗じて
第１の誤差値を得る第１の誤差算出ステップと、 前記第２の平均誤差値に前記第２の補正面積比を乗じて
第２の誤差値を得る第２の誤差算出ステップと、 前記第１の誤差値と前記第２の誤差値に対してそれぞれ
所定の重み付け係数を乗じたものの和をとって画像誤差
評価値を得る評価値算出ステップとを備えたことを特徴
とする画像誤差評価方法。 - 【請求項２】前記領域分割ステップが、 原画像を所定の画素数からなるブロックに分割するブロ
ック分割ステップと、 前記ブロック内の画素データのばらつき値を偏差を用い
て算出するばらつき値算出ステップと、 前記ばらつき値を階級とした前記ブロックの度数分布を
算出する度数分布算出ステップと、 前記度数分布を２つの分布に分ける前記ばらつき値の階
級値である判別階級値を算出する判別値算出ステップ
と、 前記判別階級値を上限とする前記ばらつき値の前記ブロ
ックの領域を平坦画像領域として判別する第１の判別ス
テップと、 前記判別階級値を下限とする前記ばらつき値の前記ブロ
ックの領域を非平坦画像領域として判別する第２の判別
ステップとを備えたことを特徴とする請求項１に記載の
画像誤差評価方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5234515A JPH0793543A (ja) | 1993-09-21 | 1993-09-21 | 画像誤差評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5234515A JPH0793543A (ja) | 1993-09-21 | 1993-09-21 | 画像誤差評価方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0793543A true JPH0793543A (ja) | 1995-04-07 |
Family
ID=16972239
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5234515A Pending JPH0793543A (ja) | 1993-09-21 | 1993-09-21 | 画像誤差評価方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0793543A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100390433B1 (ko) * | 2001-02-28 | 2003-07-07 | 엘지전자 주식회사 | 디지털 ｔｖ 수신기의 에러 추적 장치 |
| US8644642B2 (en) | 2008-04-30 | 2014-02-04 | Nec Corporation | Image quality evaluation method, system, and program based on an alternating-current component differential value |
| US8792140B2 (en) | 2009-12-01 | 2014-07-29 | Ricoh Company, Ltd. | Image information processing method, image information processing apparatus, image processing apparatus, and recording medium |
-
1993
- 1993-09-21 JP JP5234515A patent/JPH0793543A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100390433B1 (ko) * | 2001-02-28 | 2003-07-07 | 엘지전자 주식회사 | 디지털 ｔｖ 수신기의 에러 추적 장치 |
| US8644642B2 (en) | 2008-04-30 | 2014-02-04 | Nec Corporation | Image quality evaluation method, system, and program based on an alternating-current component differential value |
| JP5605570B2 (ja) * | 2008-04-30 | 2014-10-15 | 日本電気株式会社 | 画質評価方法、画質評価システムおよびプログラム |
| US9280705B2 (en) | 2008-04-30 | 2016-03-08 | Nec Corporation | Image quality evaluation method, system, and computer readable storage medium based on an alternating current component differential value |
| US8792140B2 (en) | 2009-12-01 | 2014-07-29 | Ricoh Company, Ltd. | Image information processing method, image information processing apparatus, image processing apparatus, and recording medium |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8254677B2 (en) | Detection apparatus, detection method, and computer program | |
| US6678424B1 (en) | Real time human vision system behavioral modeling | |
| US7305136B2 (en) | Image processing apparatus | |
| US5329379A (en) | System and method of measuring fidelity of decompressed video signals and images | |
| EP0977446B1 (en) | Picture quality assessment using spatial location with or without subsampling | |
| US20040012675A1 (en) | Method and apparatus for measuring the quality of video data | |
| US5909516A (en) | Method and apparatus for decomposing an image stream into units of local contrast | |
| US6690839B1 (en) | Efficient predictor of subjective video quality rating measures | |
| Le Callet et al. | No reference and reduced reference video quality metrics for end to end QoS monitoring | |
| US5526295A (en) | Efficient block comparisons for motion estimation | |
| JP3566546B2 (ja) | 画像の品質異常検出方法および装置 | |
| JPH0793543A (ja) | 画像誤差評価方法 | |
| Moore et al. | Detectability and annoyance value of MPEG-2 artifacts inserted in uncompressed video sequences | |
| EP0869686B1 (en) | Picture quality assessment using spatially variable assessment threshold values | |
| JPH06334786A (ja) | 画像誤差評価方法 | |
| JP2581136B2 (ja) | 画質評価装置 | |
| JPH06178277A (ja) | 画像情報変換装置 | |
| CN117522781A (zh) | 一种图像质量评估方法、装置、可读存储介质及终端设备 | |
| KR100195123B1 (ko) | 저역 필터링된 신호의 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로 | |
| KR100574595B1 (ko) | 두개의 신호 시퀀스들 사이의 가시성 차이들을 평가하기 위한 방법 및 장치 | |
| JPH07203444A (ja) | 画像歪み領域抽出方法 | |
| Ouni et al. | A new spatial colour metric for perceptual comparison | |
| Nahid et al. | A new image psychovisual coding quality measurement based region of interest | |
| JPH10117351A (ja) | 信号圧縮方法および信号圧縮装置 | |
| KR100195122B1 (ko) | 저역 필터링된 신호의 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로 |