JPH11205616A - Image evaluating method and its device - Google Patents
Image evaluating method and its deviceInfo
- Publication number
- JPH11205616A JPH11205616A JP10002105A JP210598A JPH11205616A JP H11205616 A JPH11205616 A JP H11205616A JP 10002105 A JP10002105 A JP 10002105A JP 210598 A JP210598 A JP 210598A JP H11205616 A JPH11205616 A JP H11205616A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- information
- color
- lightness
- calculating
- 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
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、カラーハードコピーな
どのカラー画像を評価するための画像評価方法、および
その方法を実施するための画像評価装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image evaluation method for evaluating a color image such as a color hard copy, and an image evaluation apparatus for performing the method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】画像品質の重要な要素に画像ノイズがあ
る。この画像ノイズを客観的な物理量として表現する尺
度として、粒状性という画質項目が知られている。この
粒状性の測定アルゴリズムとしては、濃度変化の標準偏
差を用いるＲＭＳ粒状度や、濃度変化分をフーリエ変換
して求めるウィナースペクトルなどが挙げられる。2. Description of the Related Art An important factor in image quality is image noise. As a scale for expressing the image noise as an objective physical quantity, an image quality item called graininess is known. Examples of the algorithm for measuring the granularity include an RMS granularity using the standard deviation of the density change, and a Wiener spectrum obtained by Fourier-transforming the density change.
【０００３】後者では、さらに心理評価と物理評価を結
合させて心理的粒状性を算出するアナログ画像に有用な
アルゴリズムが有名である（R.P.DooleyandR.Shaw:"Noi
sePerceptioninElectro-photography",J.Appl.Photogr.
Eng.,5,pp.190-196(1979).）。また、このアルゴリズム
を改良したデジタル画像特有のパターンの影響を受けな
い評価アルゴリズムも多く提案されている。[0003] In the latter, an algorithm useful for analog images for calculating psychological granularity by further combining psychological evaluation and physical evaluation is famous (RPDooley and R. Shaw: "Noi
sePerceptioninElectro-photography ", J. Appl. Photogr.
Eng., 5, pp. 190-196 (1979)). In addition, there have been proposed many evaluation algorithms which are improved from the above and are not affected by a pattern peculiar to a digital image.
【０００４】さらに、画像の明度成分しか対象としない
これらのアルゴリズムを、色度成分や色彩成分にまで拡
張することにより、カラー画像に対してもその粒状性が
測定できるアルゴリズムも提案されている（特開平５−
２８４２５９）。Further, there has been proposed an algorithm capable of measuring the graininess of a color image by extending these algorithms for only the lightness component of an image to a chromaticity component and a chromatic component (FIG. 1). Japanese Patent Laid-Open No. 5-
284259).
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来技術
のアルゴリズムは、明度情報に対して有用なアルゴリズ
ムをほぼそのまま色度情報や色彩情報にも応用したに過
ぎず、一般的に明度情報に比較して色彩成分はガウス分
布を示す特性を有しているが、このように特性の異なる
色度情報や色彩情報に対しても同様に有用であるかは精
度の面で疑わしい。However, in the above-mentioned prior art algorithm, a useful algorithm for lightness information is applied to chromaticity information and color information almost as it is, and is generally compared with lightness information. The color component has a characteristic indicating a Gaussian distribution, but it is doubtful in terms of accuracy whether it is similarly useful for chromaticity information and color information having different characteristics.
【０００６】また、明度情報と同様に、色度情報や色彩
情報にも直交変換を施す場合、変換結果を格納するため
のメモリ量も大きくしなければいけないという問題があ
った。このことは、読み取った画像情報に対して２次元
の直交変換を行う場合や、被評価画像を読み取る際のサ
ンプリング周波数を高くし、読み取る画素数を多く設定
した場合など、特に顕著である。In addition, when orthogonal transform is performed on chromaticity information and color information as well as brightness information, there is a problem that the amount of memory for storing the conversion result must be increased. This is particularly remarkable when two-dimensional orthogonal transformation is performed on the read image information, or when the sampling frequency for reading the image to be evaluated is increased and the number of pixels to be read is set to be large.
【０００７】本発明の目的は、精度よく、かつ処理デー
タ量やメモリ量を低減することのできる画像評価方法、
及び、装置を提供することにある。An object of the present invention is to provide an image evaluation method capable of reducing the amount of processed data and memory with high accuracy,
And to provide a device.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】本発明の画像評価方法
は、被評価画像の情報を各色度を表す情報に変換し、そ
の変換後の色度情報に人間の視覚系の空間周波数特性に
対応するようなフィルタリング処理を施した後、さらに
その彩度及び色相を表す色彩情報に変換した後、その各
平均値、及び各標準偏差の値を算出し、それらの値から
色度平面上における色彩情報の分布面積を計算すること
により色彩成分の画像評価量を算出するものである。According to the image evaluation method of the present invention, information of an image to be evaluated is converted into information representing each chromaticity, and the converted chromaticity information corresponds to the spatial frequency characteristics of the human visual system. After performing a filtering process such as that described above, further converting the color information into color information representing the saturation and hue, calculating the average value and the standard deviation value, and calculating the color on the chromaticity plane from the values. The image evaluation amount of the color component is calculated by calculating the distribution area of the information.
【０００９】さらに詳細に説明すると、被評価画像はカ
ラー画像情報として入力され、入力されたカラー画像情
報は明度と色度を表わす画像情報に変換される。変換さ
れた画像情報のうち、明度を表わす画像情報は直交変換
を施し、そのスペクトルを算出することによって空間周
波数成分を表わす情報に変換される。この算出された入
力画像の明度の空間周波数成分は、明度の情報に対する
人間の視覚系の空間周波数特性を掛け合わせて補正され
る。この補正された空間周波数特性を積分することによ
り、明度の情報の画像評価量が算出される。一方、変換
された画像情報のうち色度を表わす画像情報は、各色度
の情報に対する人間の視覚系の空間周波数特性にそれぞ
れ対応するようなフィルタリング処理を行い補正され
る。さらに補正された色度を表わす画像情報は彩度及び
色相を表す色彩情報に変換された後、各平均値、及び各
標準偏差を算出し、それらの値から色度平面上における
色彩情報の分布面積を計算することにより画像評価量を
算出する。前記明度評価量算出手段と前記色彩評価量算
出手段の各出力に、それぞれの平均明度に対する人間の
視覚系の感度特性を補正してそれぞれ適当な重みをつけ
た演算処理を施すことにより総合的な画像評価値を算出
するものである。More specifically, an image to be evaluated is input as color image information, and the input color image information is converted into image information representing lightness and chromaticity. Of the converted image information, image information representing brightness is subjected to orthogonal transformation, and its spectrum is calculated to be converted into information representing spatial frequency components. The calculated spatial frequency component of the brightness of the input image is corrected by multiplying the brightness information by the spatial frequency characteristic of the human visual system. By integrating the corrected spatial frequency characteristics, the image evaluation amount of the brightness information is calculated. On the other hand, the image information representing the chromaticity of the converted image information is corrected by performing a filtering process on the information of each chromaticity so as to correspond to the spatial frequency characteristics of the human visual system. Further, after the image information representing the corrected chromaticity is converted into color information representing saturation and hue, each average value and each standard deviation are calculated, and the distribution of the color information on the chromaticity plane is calculated from the values. The image evaluation amount is calculated by calculating the area. The outputs of the brightness evaluation amount calculating means and the color evaluation amount calculating means are subjected to arithmetic processing in which the sensitivity characteristics of the human visual system with respect to the respective average brightness are corrected and appropriately weighted. This is for calculating an image evaluation value.
【００１０】さらに、本発明の画像評価装置は、カラー
画像入力装置で読み取ったカラー画像情報から、明度に
関する情報、及び色度に関する情報に変換し、明度の情
報に対しては直交変換を施し空間周波数成分に変換して
人間の視覚系の空間周波数特性を掛け合わせて各成分を
積分し、その平均明度に対する補正を行った値を明度成
分の画像評価値とする。各色度の情報に対しては、各色
度軸に対して人間の視覚系の空間周波数特性に対応する
ような、それぞれ異なる窓サイズのフィルタリング処理
を行い、処理後の各色度データから彩度、及び色相角に
関する色彩情報に変換し、各平均値、及び各標準偏差の
値から色彩成分の画像評価量を求め、さらにその平均明
度に対する補正を行った値を色彩成分の画像評価値とす
るものである。Further, the image evaluation device of the present invention converts the color image information read by the color image input device into lightness-related information and chromaticity-related information, and performs orthogonal transform on the lightness information to perform spatial transformation. Each component is integrated by converting it to a frequency component and multiplying by the spatial frequency characteristic of the human visual system, and the value obtained by correcting the average brightness is used as the image evaluation value of the brightness component. For the information of each chromaticity, the filtering process of each different window size is performed for each chromaticity axis so as to correspond to the spatial frequency characteristic of the human visual system, and the chroma, and It is converted into color information about the hue angle, the image evaluation amount of the color component is obtained from each average value and the value of each standard deviation, and the value obtained by correcting the average lightness is used as the image evaluation value of the color component. is there.
【００１１】[0011]
【作用】カラー画像入力装置で読み取ったカラー画像情
報は、例えば明度情報Ｌ*、及び色度情報ａ*、ｂ*に変
換される。明度情報に対しては、直交変換を施し空間周
波数成分に変換して人間の視覚系の空間周波数特性を掛
け合わせた後、各成分を積分し、さらにその積分値に対
してその平均明度に対する補正を行った値を明度成分の
画像評価値とする。色度情報に対しては、各色度軸に対
して人間の視覚系の空間周波数特性に対応するような、
それぞれ異なる窓サイズの平滑化処理を行い、処理後の
各色度データから彩度、及び色相角に関する色彩情報を
計算する。なぜならば、人間の色知覚システムでは、画
像をその明るさ（明度）、鮮やかさ（彩度）、色味（色
相）の三つの成分として最終的に認識する、と言われて
いるためで、彩度及び色相角の情報から色彩成分の画像
評価量を算出するのが、最も主観的な評価に近い評価を
行うことができるためである。従って、計算された彩度
及び色相角それぞれの平均値、及び標準偏差の値から、
色彩成分の分布範囲を特定し、その面積から画像評価量
を求め、その平均明度に対する補正を行った値を色彩成
分の画像評価値とする。そのため、従来の評価方法のよ
うに色彩情報に対しては直交変換を行わないため、処理
結果を一時格納するためのメモリを減らすことが可能と
なり、より少ないメモリ量で人間の視覚に一致したカラ
ー画像品質の評価を行うことができる。The color image information read by the color image input device is converted into, for example, lightness information L * and chromaticity information a *, b *. The brightness information is transformed into spatial frequency components by orthogonal transformation, multiplied by the spatial frequency characteristics of the human visual system, and then the components are integrated.The integrated value is then corrected for the average brightness Is used as the image evaluation value of the lightness component. For chromaticity information, such as corresponding to the spatial frequency characteristics of the human visual system for each chromaticity axis,
Smoothing processing is performed for each of different window sizes, and chroma information and hue angle-related color information are calculated from the processed chromaticity data. Because it is said that the human color perception system finally recognizes an image as three components: its brightness (brightness), vividness (saturation), and hue (hue). The reason why the image evaluation amount of the color component is calculated from the information on the saturation and the hue angle is that the evaluation can be performed as close to the most subjective evaluation as possible. Therefore, from the calculated average value of the saturation and the hue angle, and the value of the standard deviation,
The color component distribution range is specified, the image evaluation amount is obtained from the area, and the value obtained by correcting the average lightness is used as the color component image evaluation value. Therefore, unlike the conventional evaluation method, since the color information is not subjected to the orthogonal transformation, the memory for temporarily storing the processing result can be reduced, and the color matching with human vision can be reduced with a smaller memory amount. Image quality can be evaluated.
【００１２】[0012]
【実施例】図１は本発明の実施例によるカラー画像品質
評価装置の概略のハードウェア構成を示す図である。本
画像評価装置は、図１に示すように、ＣＰＵ（中央演算
処理装置）２０１が搭載されて画像評価装置全体の動作
を制御する制御装置１を中心として、ＣＲＴ（陰極線
管）２、キーボード３、マウス４、フロッピーディスク
ドライブ５、ハードディスク装置６、プリンタ７、スキ
ャナ８、及び、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９等によって構成
される。FIG. 1 is a diagram showing a schematic hardware configuration of a color image quality evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the image evaluation apparatus includes a CRT (cathode ray tube) 2, a keyboard 3, and a control device 1 having a CPU (central processing unit) 201 mounted thereon and controlling the operation of the entire image evaluation apparatus. , A mouse 4, a floppy disk drive 5, a hard disk device 6, a printer 7, a scanner 8, a CD-ROM drive 9, and the like.
【００１３】上記ＣＲＴ２には、評価する画像や、文字
情報等の操作に必要な各種情報が表示される。キーボー
ド３およびマウス４は、各種入力操作や指示操作の際に
使用される。フロッピーディスク５ａは、制御装置１の
フロッピーディスクドライブ５に装着されてデータが記
憶再生される。ハードディスク装置６は、画像データを
記憶する。プリンタ７は、画像データに基づく画像や画
像編成によって作成した図面等を用紙上に出力する。ス
キャナ８は、シート状の原稿上の画像を読み取って画像
データを出力する。ＣＤ−ＲＯＭ９ａは、画像データを
所定のフォーマット形式で格納しており、ＣＤ−ＲＯＭ
ドライブ９に装着されて画像データが再生される。ここ
で、スキャナ８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ９によって
読み取られた画像データはハードディスク装置６に記憶
される。The CRT 2 displays an image to be evaluated and various information necessary for operations such as character information. The keyboard 3 and the mouse 4 are used for various input operations and instruction operations. The floppy disk 5a is mounted on the floppy disk drive 5 of the control device 1 to store and reproduce data. The hard disk device 6 stores image data. The printer 7 outputs an image based on image data, a drawing created by image organization, and the like on a sheet. The scanner 8 reads an image on a sheet-shaped document and outputs image data. The CD-ROM 9a stores image data in a predetermined format.
The image data is reproduced by being mounted on the drive 9. Here, the image data read by the scanner 8 and the CD-ROM drive 9 is stored in the hard disk device 6.
【００１４】図２は、図１を上記制御装置１に搭載され
たＣＰＵを中心としたブロック図で表現している。上記
ＣＰＵ２０１としては、例えばインテル社製の品番ｉ８
０４８６ＤＸ等を用いる。そして、ＣＰＵ２０１には、
データバス２２０を介して、本検索装置を制御するプロ
グラムが格納されるＲＯＭ(リード・オンリ・メモリ)２０
３、各種データおよびプログラムが格納されるＲＡＭ
(ランダム・アクセス・メモリ)２０４、画像あるいは文字
等をＣＲＴ２に表示する表示制御回路２０５、キーボー
ド３からの入力を転送制御するキーボード制御回路２０
６、マウス４からの入力を転送制御するマウス制御回路
２０７、フロッピーディスクドライブ５を制御するフロ
ッピーディスクドライブ制御回路２０８、ハードディス
ク装置６を制御するハードディスク制御回路２０９、プ
リンタ７の出力動作を制御するプリンタ制御回路２１
０、スキャナ８の画像入力動作を制御するスキャナ制御
回路２１１、および、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９を制御す
るＣＤ−ＲＯＭドライブ制御回路２１２が接続される。FIG. 2 is a block diagram mainly showing the CPU mounted on the control device 1 of FIG. As the CPU 201, for example, an Intel product number i8
0486DX or the like is used. And, in the CPU 201,
A ROM (Read Only Memory) 20 in which a program for controlling the search device is stored via a data bus 220.
3. RAM for storing various data and programs
(Random access memory) 204, a display control circuit 205 for displaying images or characters on the CRT 2, a keyboard control circuit 20 for controlling input from the keyboard 3
6, a mouse control circuit 207 for controlling the transfer of input from the mouse 4, a floppy disk drive control circuit 208 for controlling the floppy disk drive 5, a hard disk control circuit 209 for controlling the hard disk device 6, and a printer for controlling the output operation of the printer 7. Control circuit 21
0, a scanner control circuit 211 for controlling the image input operation of the scanner 8 and a CD-ROM drive control circuit 212 for controlling the CD-ROM drive 9 are connected.
【００１５】図３は、本発明の実施例によるカラー画像
品質評価装置の概略の動作を示すブロック図である。本
発明においては、被評価画像は、画像情報入力手段１１
によってＲＧＢなどのカラー画像情報として入力され
る。ここで、前述のスキャナ８等で画像を読み取る場
合、画像入力装置の解像度は６００ｄｐｉ程度、１−ｃ
ｈあたりの階調数は１２ｂｉｔ程度あることが望まし
い。なぜならば、変換手段１３の中で非線型演算が行わ
れるため、いわゆるビット落ちの影響を最小限にしたい
からである。また、読み取りサイズは直交変換（ＦＦ
Ｔ）を行うため２のべき乗であることが望ましいため、
２５６×２５６画素とした。解像度６００ｄｐｉで読み
取った場合、実際の画像サイズは約１０．８×１０．８
ｍｍになる。入力されたカラー画像データＲＧＢは、画
像情報記憶手段１２に一時記憶される。記憶された画像
データは、変換手段１３によって三刺激値ＸＹＺを経て
ＣＩＥ１９７６均等色空間として知られているＬ*ａ*ｂ
*データに変換される。そのうちＬ*データは、スペクト
ル演算手段１４で直交変換（ＦＦＴ）が施され、空間周
波数の情報として一時画像情報記憶手段１２に記憶され
る。記憶された空間周波数の情報は、空間周波数補正手
段１５によってＶＴＦ（Visual Transfer Function）と
呼ばれる人間の視覚の空間周波数特性を掛けて補正され
る。明度評価量算出手段１６にて各周波数成分を積分し
て得られた値を明度評価量とする。またａ*、ｂ*の各デ
ータは、各色度情報の空間周波数特性を補正するため、
フィルタリング処理手段１７によって、それぞれ異なる
特性を示す平滑化フィルタが掛けられ、処理結果は再び
一時画像情報記憶手段１２に記憶される。記憶された処
理後の各色度データは、色彩評価量算出手段１８におい
て、さらに彩度、色相角の各色彩データに変換され、そ
れぞれの平均値、及び標準偏差の値を計算、それらの値
から色度平面上での分布範囲を特定し、その分布面積を
色彩評価量とする。明度評価量算出手段１６、及び色彩
評価量算出手段１８で計算された明度評価量と色彩評価
量は、感度補正手段１９によって平均明度に対するそれ
ぞれ異なる感度補正が行われる。そして、画像評価値算
出手段２０にて、それぞれ適当な重みがつけられた後、
総合的な画像評価値を算出する。FIG. 3 is a block diagram showing a schematic operation of the color image quality evaluation apparatus according to the embodiment of the present invention. In the present invention, the image to be evaluated is stored in the image information input unit 11.
Is input as color image information such as RGB. Here, when an image is read by the above-described scanner 8 or the like, the resolution of the image input device is about 600 dpi, and 1-c
It is desirable that the number of gradations per h is about 12 bits. This is because the non-linear operation is performed in the conversion means 13, so that the effect of the so-called dropped bits is to be minimized. In addition, the reading size is orthogonal transform (FF
T) is preferably a power of 2 to perform
The size was set to 256 × 256 pixels. When reading at a resolution of 600 dpi, the actual image size is about 10.8 × 10.8
mm. The input color image data RGB is temporarily stored in the image information storage unit 12. The stored image data is converted into L * a * b known as a CIE1976 uniform color space through the tristimulus values XYZ by the converting means 13.
* Converted to data. The L * data is subjected to orthogonal transform (FFT) by the spectrum calculation means 14 and stored in the temporary image information storage means 12 as spatial frequency information. The stored spatial frequency information is corrected by the spatial frequency correction means 15 by multiplying the spatial frequency characteristic of human vision called VTF (Visual Transfer Function). The value obtained by integrating each frequency component by the brightness evaluation amount calculation means 16 is defined as the brightness evaluation amount. Also, each data of a * and b * is used to correct the spatial frequency characteristics of each chromaticity information,
The filtering processing unit 17 applies smoothing filters having different characteristics, and the processing result is stored in the temporary image information storage unit 12 again. Each of the stored chromaticity data after the processing is further converted into each color data of the saturation and the hue angle by the color evaluation amount calculating means 18, and the respective average values and standard deviation values are calculated. A distribution range on the chromaticity plane is specified, and the distribution area is used as a color evaluation amount. The lightness evaluation amount and the color evaluation amount calculated by the lightness evaluation amount calculation means 16 and the color evaluation amount calculation means 18 are subjected to different sensitivity corrections to the average lightness by the sensitivity correction means 19. Then, after being appropriately weighted by the image evaluation value calculation means 20,
Calculate a comprehensive image evaluation value.
【００１６】すなわち、本実施の形態においては、後述
の画像情報入力手段１１はハードディスク装置６、スキ
ャナ８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ９で構成し、画像情
報記憶手段１２をフロッピーディスク５およびハードデ
ィスク装置６で構成し、変換手段１３、スペクトル演算
手段１４、空間周波数補正手段１５、明度評価量算出手
段１６、フィルタリング処理手段１７、色彩評価量算出
手段１８、感度補正手段１９、および、画像評価値算出
手段２０をＣＰＵ２０１で構成しているのである。That is, in the present embodiment, an image information input means 11 described later comprises a hard disk device 6, a scanner 8 and a CD-ROM drive 9, and an image information storage means 12 comprises a floppy disk 5 and a hard disk device 6. The conversion means 13, the spectrum calculation means 14, the spatial frequency correction means 15, the brightness evaluation amount calculation means 16, the filtering processing means 17, the color evaluation amount calculation means 18, the sensitivity correction means 19, and the image evaluation value calculation means 20 Is constituted by the CPU 201.
【００１７】本実施の形態においては、上述のように、
画像情報記憶手段１２をフロッピーディスクドライブ
５、フロッピーディスク５ａ、およびハードディスク装
置６で構成しているが、光磁気ディスク装置等の他の記
憶媒体を用いても差し支えない。また、画像情報入力手
段１１のうち画像データの入力部をハードディスク装置
６、スキャナ８、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９およびＣＤ−
ＲＯＭ９ａで構成しているが、スチルビデオカメラやデ
ィジタルカメラ等の他の入力装置を用いてもよい。ま
た、プリンタ７の代わりにディジタル複写機等の他の出
力装置を用いてもよい。In the present embodiment, as described above,
Although the image information storage means 12 is composed of the floppy disk drive 5, the floppy disk 5a, and the hard disk device 6, other storage media such as a magneto-optical disk device may be used. The image data input section of the image information input means 11 is connected to the hard disk drive 6, the scanner 8, the CD-ROM drive 9, and the CD-ROM drive.
Although constituted by the ROM 9a, other input devices such as a still video camera and a digital camera may be used. Further, instead of the printer 7, another output device such as a digital copying machine may be used.
【００１８】また、本画像評価装置では、画像評価処
理、評価値算出処理等のプログラムをＲＯＭ２０３に記
憶するようにしている。しかしながら、上記プログラム
の一部あるいは全部をフロッピーディスク５ａやハード
ディスク装置６等の外部記憶媒体に保管しておき、必要
に応じて上記プログラムをＲＡＭ２０４に読み込ませる
ようにしても差し支えない。Further, in the present image evaluation apparatus, programs such as an image evaluation process and an evaluation value calculation process are stored in the ROM 203. However, part or all of the program may be stored in an external storage medium such as the floppy disk 5a or the hard disk device 6, and the program may be read into the RAM 204 as needed.
【００１９】図４は、本発明において、カラー画像品質
の評価に明度、彩度、色相角の３成分を用いる理由を示
す概念図である。人間の視覚システムにおける知覚モデ
ルとして、眼の光学系、網膜（錐体）系、視神経系の各
レベルに分けられることが知られている。この知覚モデ
ルにおいては、画像はまず、眼の光学系を介して網膜上
の３種類の錐体ＬＭＳで受光される。次に、視神経にお
いて、反対色（white-black, red-green, yellow-blu
e）に変換され、各々の空間周波数特性によるフィルタ
が掛けられる。そして、最終的には明度、彩度、色相と
して認識されるシステムが仮定されている。従って、こ
の色知覚モデルにマッチした定量化を目的として、カラ
ー画像のノイズに寄与する因子を明度、彩度、色相角の
３成分とした。FIG. 4 is a conceptual diagram showing the reason why three components of lightness, saturation, and hue angle are used for evaluating color image quality in the present invention. It is known that a perceptual model in a human visual system can be divided into each level of an optical system of an eye, a retina (cone) system, and an optic nerve system. In this perceptual model, an image is first received by three types of cones LMS on the retina via the optical system of the eye. Next, in the optic nerve, the opposite colors (white-black, red-green, yellow-blu
e) and filtered by each spatial frequency characteristic. Then, a system that is finally recognized as lightness, saturation, and hue is assumed. Therefore, for the purpose of quantification that matches this color perception model, factors that contribute to the noise of the color image are defined as three components of lightness, saturation, and hue angle.
【００２０】次に、変換手段１３では、読み取ったＲＧ
Ｂデータは行列演算等によってＸＹＺデータに変換され
る。ここで用いる行列Ａは、画像情報入力手段１１に特
有なもので、例えば、入力用標準ターゲット（ＩＳＯ１
２６４１準拠）の読み取り特性から最小二乗法などの手
法を用いて求められる。Next, the converting means 13 reads the read RG
The B data is converted into XYZ data by a matrix operation or the like. The matrix A used here is specific to the image information input unit 11, and is, for example, a standard input target (ISO1).
2641), using a method such as the least squares method.
【００２１】[0021]
【数１】 (Equation 1)
【００２２】変換されたＸＹＺデータは、さらに次式を
用いてＣＩＥ１９７６のＬ*ａ*ｂ*データに変換され
る。 Ｌ*＝１１６（Ｙ／Ｙ0）1/3−１６ ａ*＝５００｛（Ｘ／Ｘ0）1/3−（Ｙ／Ｙ0）1/3｝ ｂ*＝２００｛（Ｙ／Ｙ0）1/3−（Ｚ／Ｚ0）1/3｝ （但し、Ｘ／Ｘ0，Ｙ／Ｙ0，Ｚ／Ｚ0＞０．００８８５
６の場合） ここで、Ｘ0、Ｙ0、Ｚ0は完全拡散反射面におけるＸＹ
Ｚ系における三刺激値である。Ｘ／Ｘ0，Ｙ／Ｙ0，Ｚ／
Ｚ0＜０．００８８５６の場合については特に省略す
る。The converted XYZ data is further converted to CIE1976 L * a * b * data using the following equation. L * = 116 (Y / Y 0 ) 1/3 −16 a * = 500 ｛(X / X 0 ) 1/3 − (Y / Y 0 ) 1/3 ｂb * = 200 ｛(Y / Y 0 ) 1/3 − (Z / Z 0 ) 1/3 ｝ (however, X / X 0 , Y / Y 0 , Z / Z 0 > 0.00885)
6) Here, X 0 , Y 0 , and Z 0 are XY on the perfect diffuse reflection surface.
These are tristimulus values in the Z system. X / X 0 , Y / Y 0 , Z /
The case where Z 0 <0.008856 is omitted.
【００２３】図５は、空間周波数補正手段１５、及びフ
ィルタリング処理手段１７によるＬ*ａ*ｂ*の各データ
に対する空間周波数特性を示す。Ｌ*データに対しては
スペクトル演算手段１４で空間周波数成分に変換される
ので、図５に示された空間周波数特性の関数（ＶＴＦ：
ｕ［cycles/mm］）が掛けられる。 ＶＴＦ＝５．０５ｅｘｐ（−０．１３８ｕ）｛１−ｅｘ
ｐ（−０．１ｕ）｝ 例えば、読み取った画像データが２次元の場合、原点を
中心としてドーナツ状の関数を掛ければよい。また、ａ
*ｂ*の各データは、フィルタリング処理手段１７で平滑
化フィルタが掛けられた結果を示している。平滑化フィ
ルタのサイズは、画像情報入力手段１１の読み取り解像
度に依存するが、解像度６００ｄｐｉの場合、ａ*デー
タに対しては７×７、ｂ*データに対しては１３×１３
程度が適当であった。FIG. 5 shows the spatial frequency characteristics of the L * a * b * data by the spatial frequency correction means 15 and the filtering processing means 17. Since the L * data is converted into a spatial frequency component by the spectrum calculation means 14, the function of the spatial frequency characteristic (VTF:
u [cycles / mm]). VTF = 5.05exp (−0.138u) ｛1-ex
p (−0.1u)｝ For example, when the read image data is two-dimensional, a donut-shaped function may be multiplied around the origin. Also, a
Each data of * b * indicates the result of being subjected to the smoothing filter by the filtering processing means 17. The size of the smoothing filter depends on the reading resolution of the image information input means 11, but when the resolution is 600 dpi, 7 * 7 for a * data and 13 * 13 for b * data.
The degree was appropriate.
【００２４】平滑化処理後のａ*ｂ*の各データは、次式
を用いてさらに彩度（Ｃ*）、及び色相角（Ｈ゜）の各
データに変換される。 Ｃ＝（ａ*2＋ｂ*2）1/2 Ｈ＝（１８０／π）ｔａｎ-1（ｂ*／ａ*） （但し、ａ*＝０の場合、ｂ*＞０でＨ＝９０、ｂ*＜０
でＨ＝２７０とする） 明度評価量算出手段１６では、次式で示すようにスペク
トル演算手段１４の出力であるウィナースペクトルＷＳ
の平方根に、空間周波数補正手段１５の空間周波数特性
ＶＴＦを掛け合わせた値を積算することで得られる。 明度評価値＝｛（ＷＳ）1/2ＶＴＦ｝ 図６は、色彩評価量算出手段１８における色彩評価量
（ＡＣＮ）の概念図を示す。フィルタリング処理手段１
７で平滑化されたａ*、ｂ*の各データから、さらに変換
されたＣ*、Ｈ゜に対して、各データの平均値Ｃavg，Ｈ
avg、標準偏差Ｃstd，Ｈstdを計算する。そして、ａ*ｂ
*色度平面上で、極座標表示で（Ｃavg，Ｈavg）となる
点を基準として、それぞれの標準偏差の±３倍の範囲が
色成分の変動範囲と考えることができる。なぜならば、
平滑化処理後のａ*ｂ*の各データの分布はほぼガウス分
布になることが確認でき、Ｃ*、Ｈ゜の各データの分布
もガウス分布になるためである。従って、各標準偏差の
±３倍の範囲内にほとんどの色彩成分が分布し、図示し
た面積が色彩成分の変動分と比例する。Each data of a * b * after the smoothing process is further converted into data of saturation (C *) and hue angle (H ゜) using the following equations. C = (a * 2 + b * 2 ) 1/2 H = (180 / π) tan −1 (b * / a *) (However, when a * = 0, b => 0 and H = 90, b * <0
In the lightness evaluation amount calculation means 16, the Wiener spectrum WS which is the output of the spectrum calculation means 14 is expressed by the following equation.
Is multiplied by the spatial frequency characteristic VTF of the spatial frequency correction means 15 to the square root of. Lightness evaluation value = {(WS) 1/2 VTF} FIG. 6 is a conceptual diagram of the color evaluation amount (ACN) in the color evaluation amount calculation means 18. Filtering processing means 1
7. From each of the data a * and b * smoothed in step 7, the average Cavg, H
avg and standard deviations Cstd and Hstd are calculated. And a * b
* On the chromaticity plane, a range of ± 3 times the standard deviation of each point on the basis of a point (Cavg, Havg) in polar coordinates can be considered as a variation range of the color component. because,
This is because the distribution of each data of a * b * after the smoothing process can be confirmed to be almost Gaussian distribution, and the distribution of each data of C * and H ゜ also becomes Gaussian distribution. Therefore, most of the color components are distributed within a range of ± 3 times each standard deviation, and the illustrated area is proportional to the variation of the color components.
【００２５】図７、図８は、感度補正手段１９の明度軸
に対する感度補正方法を示す。図７は、明度評価量の明
度軸に対する感度補正方法で、図８は、色彩評価量（Ａ
ＣＮ）の明度軸に対する感度補正方法である。FIGS. 7 and 8 show a sensitivity correction method for the brightness axis of the sensitivity correction means 19. FIG. 7 shows a sensitivity correction method for the lightness axis of the lightness evaluation amount, and FIG. 8 shows a color evaluation amount (A
This is a sensitivity correction method for the brightness axis of (CN).
【００２６】図７は、本発明者が、過去に学会発表した
感度補正方法（坂谷，廣田，伊藤："デジタルハーフト
ーン画像における粒状性評価方法"，Japan Hardcopy '9
6論文集,pp.185-188(1996)）を明度に置き換えたもの説
明するグラフである。デジタル画像などの周期構造もノ
イズの一種であると仮定しデジタルパターンにも適用可
能で、縦軸が明度評価量で、横軸は画像の平均明度を表
し、平均明度にして約７０ぐらいのところでピークを有
し、同じＶの字のライン上の明度評価量は等しい明度ノ
イズ値（ＬＮ）に補正される。他のエリアについても、
これらの二つの直線と横軸との接点を通る直線を考え、
同ピークで交わる二つの直線を考えればよい。この明度
補正によって、主観的に知覚される濃淡成分のノイズ量
と良く一致させることができる。FIG. 7 shows a sensitivity correction method presented by the inventor in the past at a conference (Sakatani, Hirota, Ito: "Graininess evaluation method for digital halftone images", Japan Hardcopy '9).
6 is a graph for explaining a case in which 6 papers, pp. 185-188 (1996)) are replaced with lightness. A periodic structure such as a digital image can also be applied to a digital pattern assuming that it is a type of noise. The vertical axis is the brightness evaluation amount, and the horizontal axis is the average brightness of the image. The lightness metrics on the same V-shaped line with peaks are corrected to equal lightness noise values (LN). For other areas,
Consider a straight line passing through the contact point between these two straight lines and the horizontal axis,
Consider two straight lines that intersect at the same peak. By this lightness correction, it is possible to make the brightness amount well match the subjectively perceived noise amount of the density component.
【００２７】図８は、縦軸が色彩評価量（ＡＣＮ）で、
横軸は画像の平均明度を示す。本実施例に用いた画像情
報入力手段１１の読み取り範囲の下限値８．４２、上限
値９７．３６の二つの値を用いて、次式で表される上に
凸な２次関数を考え、同じ曲線上の値は等しい色彩ノイ
ズ値（ＣＮ）に補正されるため、主観的に知覚される色
彩成分のノイズと良く一致する。 ＣＮＡＣＮ／｛（Ｌavg８．４２）（９７．３６
Ｌavg）｝ 画像評価値算出手段２０では、感度補正手段１９の出力
である明度ノイズ値（ＬＮ）、及び色彩ノイズ値（Ｃ
Ｎ）から総合ノイズ値（ＯＮ）を計算する。In FIG. 8, the vertical axis represents the color evaluation amount (ACN).
The horizontal axis indicates the average brightness of the image. Using a lower limit value of 8.42 and an upper limit value of 97.36 of the reading range of the image information input unit 11 used in the present embodiment, an upward convex quadratic function expressed by the following equation is considered. Since the values on the same curve are corrected to the same color noise value (CN), they match well with the subjectively perceived color component noise. CCNCN / ｛(L avg 8.42) (97.36
L avg )｝ The image evaluation value calculation means 20 outputs the brightness noise value (LN) and the color noise value (C
N) to calculate an overall noise value (ON).
【００２８】図９は、明度ノイズ値（ＬＮ）、及び色彩
ノイズ値（ＣＮ）の実際の測定例を示している。これら
二つの値はほぼ原点から放射状に分布していることがわ
かり、次式で示されるような、各々適当な係数α、βに
よる重み付けを行った後、２乗平均をとることで主観的
に知覚される総合的な画像ノイズと良く一致させること
ができる。 ＯＮ＝｛（ＬＮ）2（ＣＮ）2｝1/2 FIG. 9 shows an actual measurement example of the lightness noise value (LN) and the color noise value (CN). It can be seen that these two values are distributed almost radially from the origin, and are weighted by appropriate coefficients α and β, respectively, as shown in the following formulas, and then are subjected to a root-mean-square to obtain a subjective value. It can match well with the perceived overall image noise. ON = ｛(LN) 2 (CN) 2 ｝ 1/2
【００２９】[0029]
【発明の効果】本発明によれば、被評価画像の情報を各
色度を表す情報に変換し、その変換後の色度情報に人間
の視覚系の空間周波数特性に対応するようなフィルタリ
ング処理を施した後、さらにその彩度及び色相を表す色
彩情報に変換した後、その各平均値、及び各標準偏差の
値を算出し、それらの値から色度平面上における色彩情
報の分布面積を計算することにより色彩成分の画像評価
量を算出するため、色彩成分に対しては直交変換による
複雑な演算を行う必要がなく、少ない記憶容量で、主観
的に知覚される色彩成分のノイズ量を定量化することが
できる。According to the present invention, the information of the evaluated image is converted into information representing each chromaticity, and the converted chromaticity information is subjected to a filtering process corresponding to the spatial frequency characteristics of the human visual system. After applying, it is further converted to color information representing the saturation and hue, then the average value and standard deviation value are calculated, and the distribution area of the color information on the chromaticity plane is calculated from those values. Calculates the image evaluation amount of the color component by performing the calculation, so there is no need to perform a complicated operation by the orthogonal transformation on the color component, and the amount of noise of the color component that is subjectively perceived is reduced with a small storage capacity. Can be
【００３０】また、本発明の画像評価装置によれば、カ
ラー画像入力装置で読み取ったカラー画像情報から、明
度に関する情報、及び色度に関する情報に変換し、明度
の情報に対しては直交変換を施し空間周波数成分に変換
して人間の視覚系の空間周波数特性を掛け合わせて各成
分を積分し、その平均明度に対する補正を行った値を明
度成分の画像評価値とし、各色度の情報に対しては、各
色度軸に対して人間の視覚系の空間周波数特性に対応す
るような、それぞれ異なる窓サイズのフィルタリング処
理を行い、処理後の各色度データから彩度、及び色相角
に関する色彩情報に変換し、各平均値、及び各標準偏差
の値から色彩成分の画像評価量を求め、さらにその平均
明度に対する補正を行った値を色彩成分の画像評価値と
するため、これらの明度成分の画像評価値、及び色彩成
分の画像評価値から計算される総合的な画像評価値は主
観的に知覚される総合的な画像ノイズ量をよく表現する
ことができる。Further, according to the image evaluation apparatus of the present invention, the color image information read by the color image input device is converted into information relating to lightness and information relating to chromaticity, and the lightness information is subjected to an orthogonal transformation. To the spatial frequency component, multiply the spatial frequency characteristics of the human visual system, integrate each component, and correct the average brightness for the image evaluation value of the brightness component. For each chromaticity axis, a filtering process with a different window size is performed so as to correspond to the spatial frequency characteristics of the human visual system, and chroma information and color information about the hue angle are converted from each processed chromaticity data. To calculate the image evaluation amount of the color component from each average value and the value of each standard deviation, and to use the value corrected for the average lightness as the image evaluation value of the color component, Image evaluation value of lightness component, and overall image evaluation value calculated from the image evaluation value of the color components can be well represented overall image noise amount of subjectively perceived.
【図１】本発明において、主要なハードウエア構成を示
す概略図である。FIG. 1 is a schematic diagram showing a main hardware configuration in the present invention.
【図２】本発明において、主要な構成を示す概略ブロッ
ク図である。FIG. 2 is a schematic block diagram showing a main configuration in the present invention.
【図３】本発明において、主要な動作を示す概略ブロッ
ク図である。FIG. 3 is a schematic block diagram showing main operations in the present invention.
【図４】本発明において、カラー画像品質の評価に明
度、彩度、色相角を用いる説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram in which lightness, chroma, and hue angle are used for evaluating color image quality in the present invention.
【図５】本発明において、明度、及び色度に対して施さ
れる空間周波数特性を示すグラフである。FIG. 5 is a graph showing spatial frequency characteristics applied to lightness and chromaticity in the present invention.
【図６】本発明において、色彩評価量ＡＣＮを算出する
ための説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram for calculating a color evaluation amount ACN in the present invention.
【図７】本発明において、明度評価量の平均明度依存を
補正する感度補正方法を説明するグラフである。FIG. 7 is a graph illustrating a sensitivity correction method for correcting average lightness dependence of a lightness evaluation amount in the present invention.
【図８】本発明において、色彩評価量の平均明度依存を
補正する感度補正方法を説明するグラフである。FIG. 8 is a graph illustrating a sensitivity correction method for correcting the average lightness dependence of a color evaluation amount in the present invention.
【図９】本発明において、実際の明度ノイズ値ＬＮ、色
彩ノイズ値ＣＮの測定結果を示すグラフである。FIG. 9 is a graph showing measurement results of actual lightness noise value LN and color noise value CN in the present invention.
１ … 制御装置 ２ … ＣＲＴ（陰極線管） ５ … フロッピーディスクドライブ ６ … ハードディスク装置 ８ … スキャナ ９ … ＣＤ−ＲＯＭドライブ １１… 画像情報入力手段 １２… 画像情報記憶手段 １３… 変換手段 １４… スペクトル演算手段 １５… 空間周波数補正手段 １６… 明度評価量算出手段 １７… フィルタリング処理手段 １８… 色彩評価量算出手段 １９… 感度補正手段 ２０… 画像評価値算出手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Control device 2 ... CRT (cathode ray tube) 5 ... Floppy disk drive 6 ... Hard disk drive 8 ... Scanner 9 ... CD-ROM drive 11 ... Image information input means 12 ... Image information storage means 13 ... Conversion means 14 ... Spectrum calculation means 15 spatial frequency correction means 16 lightness evaluation amount calculation means 17 filtering processing means 18 color evaluation amount calculation means 19 sensitivity correction means 20 image evaluation value calculation means
Claims (12)
換し、その変換後の情報に人間の視覚系の空間周波数特
性に対応するようなフィルタリング処理を施した後、さ
らにその彩度、及び色相を表す色彩情報に変換した後、
その各平均値、及び各標準偏差の値を算出し、それらの
値から色度平面上における色彩情報の分布面積を計算す
ることにより色彩成分の画像評価値を算出することを特
徴とする画像評価方法。1. The information of an image to be evaluated is converted into information representing chromaticity, and the converted information is subjected to a filtering process corresponding to the spatial frequency characteristics of the human visual system. , And after converting to color information representing hue,
Calculating an image evaluation value of a color component by calculating a value of each average value and each standard deviation, and calculating a distribution area of color information on a chromaticity plane from the values; Method.
力する画像情報入力手段と、 前記画像情報入力手段により入力されたカラー画像情報
を明度、及び色度の情報からなる画像情報に変換し、さ
らに、前記色度を表わす画像情報を彩度及び色相を表す
色彩情報に変換する変換手段と、 前記明度を表わす画像情報の空間周波数成分を示す情報
を生成する空間周波数作成手段と、 前記空間周波数作成手段の出力を積分することにより、
明度の情報の画像評価量を算出する明度評価量算出手段
と、 前記色彩情報の各平均値、及び各標準偏差を算出し、そ
れらの値から色度平面上における色彩情報の分布面積を
計算することにより画像評価量を算出する色彩評価量算
出手段と、 前記明度評価量算出手段と前記色彩評価量算出手段の各
出力に基づいて総合的な画像評価値を算出する画像評価
値算出手段と、を有することを特徴とする画像評価装
置。2. An image information input means for inputting an image to be evaluated as color image information; and converting the color image information input by the image information input means into image information comprising lightness and chromaticity information; A conversion unit configured to convert the image information representing the chromaticity into color information representing saturation and hue; a spatial frequency generation unit configured to generate information indicating a spatial frequency component of the image information representing the lightness; By integrating the output of the creation means,
A lightness evaluation amount calculating means for calculating an image evaluation amount of lightness information; calculating each average value and each standard deviation of the color information; and calculating a distribution area of the color information on a chromaticity plane from the values. Color evaluation amount calculation means for calculating an image evaluation amount, and image evaluation value calculation means for calculating a comprehensive image evaluation value based on each output of the lightness evaluation amount calculation means and the color evaluation amount calculation means, An image evaluation device, comprising:
報の分布面積は、色度平面上でその動径、及び角度が色
彩情報の彩度、及び色相角の平均値である点を基準とし
て、それぞれの標準偏差の±実数倍の範囲の面積で定義
されることを特徴とする請求項２記載の画像評価装置。3. The distribution area of the color information in the color evaluation amount calculating means is based on a point on the chromaticity plane whose radius and angle are average values of the saturation of the color information and the hue angle. 3. The image evaluation apparatus according to claim 2, wherein the area is defined by an area in a range of ± real number times of each standard deviation.
明度の情報に対する人間の視覚系の空間周波数特性を掛
け合わせて明度の情報の空間周波数特性を補正する空間
周波数補正手段と、 前記各色度を表わす画像情報に対し、人間の視覚系の空
間周波数特性にそれぞれ対応するようなフィルタリング
処理を行い、各色度の情報の空間周波数特性を補正する
フィルタリング処理手段と、 前記明度評価量と前記色彩評価量のそれぞれの平均明度
に対する人間の視覚系の感度特性を補正する感度補正手
段と、をさらに有することを特徴とする請求項２に記載
の画像評価装置。4. An output of the spatial frequency generating means,
A spatial frequency correction means for correcting the spatial frequency characteristic of the lightness information by multiplying the spatial frequency characteristic of the human visual system with the lightness information; and a spatial frequency characteristic of the human visual system for the image information representing each chromaticity. Filtering processing means for performing a filtering process corresponding to each of the chromaticity information, to correct the spatial frequency characteristics of the information of each chromaticity, the sensitivity characteristics of the human visual system to the average brightness of each of the brightness evaluation amount and the color evaluation amount. The image evaluation apparatus according to claim 2, further comprising: a sensitivity correction unit configured to perform correction.
量算出手段の出力に対する感度補正は、横軸に被評価画
像の平均明度をとった場合、前記画像情報入力手段の明
度の情報の読み取り範囲の値から計算される上に凸な関
数を用いることを特徴とする請求項４記載の画像評価装
置。5. The sensitivity correction for the output of the color evaluation amount calculation means in the sensitivity correction means, when the average brightness of the evaluated image is taken on the horizontal axis, the brightness information reading range of the image information input means. The image evaluation device according to claim 4, wherein an upwardly convex function calculated from the value is used.
正手段の各出力にそれぞれ適当な重みを付けた後の各値
の２乗平均で定義されることを特徴とする請求項４記載
の画像評価装置。6. The apparatus according to claim 4, wherein said image evaluation value calculation means is defined by a root mean square of each value after each output of said sensitivity correction means is appropriately weighted. Image evaluation device.
重みをつけた演算処理を施すことを特徴とする請求項４
記載の画像評価装置。7. An arithmetic processing in which respective outputs of the sensitivity correction means are weighted appropriately.
An image evaluation device as described in the above.
力する入力ステップと、 前記入力されたカラー画像情報を明度、及び色度の情報
からなる画像情報に変換し、前記色度を表わす画像情報
を彩度、及び色相を表わす色彩情報に変換する画像情報
変換ステップと、 前記明度を表わす画像情報の空間周波数成分を積分する
ことにより、画像評価量を算出する明度評価量算出ステ
ップと、 前記色彩情報の各平均値、及び各標準偏差から色度平面
上における色彩情報の分布面積を計算することにより画
像評価量を算出する色彩評価量算出ステップと、 前記明度評価量と前記色彩評価量に基づいて総合的な画
像評価値を算出する画像評価値算出ステップと、からな
る画像評価方法。8. An inputting step of inputting an image to be evaluated as color image information, and converting the input color image information into image information comprising lightness and chromaticity information, and displaying image information representing the chromaticity. An image information converting step of converting color information into color information representing saturation and hue; a lightness evaluation amount calculating step of calculating an image evaluation amount by integrating a spatial frequency component of the image information representing the lightness; A color evaluation amount calculating step of calculating an image evaluation amount by calculating a distribution area of color information on a chromaticity plane from each average value of information and each standard deviation, based on the lightness evaluation amount and the color evaluation amount An image evaluation value calculating step of calculating a comprehensive image evaluation value by using the image evaluation method.
彩情報の分布面積は、色度平面上でその動径、及び角度
が色彩情報の彩度、及び色相角の平均値である点を基準
として、それぞれの標準偏差の±実数倍の範囲の面積で
定義される請求項８記載の画像評価方法。9. The distribution area of the color information in the color evaluation amount calculating step is based on a point on the chromaticity plane whose radial and angle are average values of the saturation of the color information and the hue angle. 9. The image evaluation method according to claim 8, wherein the area is defined by an area within a range of ± real number times of each standard deviation.
数成分に対し、明度に対する人間の視覚系の空間周波数
特性を掛け合わせて前記明度を表わす画像情報の空間周
波数特性を補正する空間周波数補正ステップと、 前記各色度を表わす画像情報に対し、色度に対する人間
の視覚系の空間周波数特性にそれぞれ対応するようなフ
ィルタリング処理を行い、各色度を表わす画像情報の空
間周波数特性を補正するフィルタリング処理ステップ
と、 前記明度評価量と前記色彩評価量のそれぞれの平均明度
に対する人間の視覚系の感度特性を補正する感度補正ス
テップと、からなるステップをさらに有する請求項８に
記載の画像評価方法。10. A spatial frequency correction step of multiplying a spatial frequency component of the image information representing the brightness by a spatial frequency characteristic of a human visual system with respect to the brightness to correct a spatial frequency characteristic of the image information representing the brightness. A filtering process step of performing filtering processing on the image information representing each chromaticity so as to respectively correspond to spatial frequency characteristics of the human visual system with respect to chromaticity, and correcting the spatial frequency characteristics of the image information representing each chromaticity; 9. The image evaluation method according to claim 8, further comprising: a sensitivity correction step of correcting a sensitivity characteristic of a human visual system with respect to each of the average brightness of the brightness evaluation amount and the color evaluation amount.
彩評価量に対する感度補正は、横軸に被評価画像の平均
明度をとった場合、前記入力ステップにおける明度の情
報の読み取り範囲の値から計算される上に凸な関数を用
いることを特徴とする請求項１０記載の画像評価装置。11. The sensitivity correction for the color evaluation amount in the sensitivity correction step is performed based on a value of a read range of the brightness information in the input step when an average brightness of the evaluated image is taken on a horizontal axis. The image evaluation device according to claim 10, wherein a function that is convex is used.
入力する入力ステップと、 前記入力されたカラー画像情報を明度、及び色度の情報
からなる画像情報に変換し、前記色度を表わす画像情報
を彩度、及び色相を表わす色彩情報に変換する画像情報
変換ステップと、 前記明度を表わす画像情報の空間周波数成分を積分する
ことにより、画像評価量を算出する明度評価量算出ステ
ップと、 前記色彩情報の各平均値、及び各標準偏差から色度平面
上における色彩情報の分布面積を計算することにより画
像評価量を算出する色彩評価量算出ステップと、 前記明度評価量と前記色彩評価量に基づいて総合的な画
像評価値を算出する画像評価値算出ステップと、からな
る画像評価プログラムを記録した記録媒体。12. An input step of inputting an image to be evaluated as color image information; and converting the input color image information into image information comprising lightness and chromaticity information, wherein the image information represents the chromaticity. An image information converting step of converting color information into color information representing saturation and hue; a lightness evaluation amount calculating step of calculating an image evaluation amount by integrating a spatial frequency component of the image information representing the lightness; A color evaluation amount calculating step of calculating an image evaluation amount by calculating a distribution area of color information on a chromaticity plane from each average value of information and each standard deviation, based on the lightness evaluation amount and the color evaluation amount And an image evaluation value calculating step of calculating a comprehensive image evaluation value.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10002105A JPH11205616A (en) | 1998-01-08 | 1998-01-08 | Image evaluating method and its device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10002105A JPH11205616A (en) | 1998-01-08 | 1998-01-08 | Image evaluating method and its device |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11205616A true JPH11205616A (en) | 1999-07-30 |
Family
ID=11520077
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10002105A Pending JPH11205616A (en) | 1998-01-08 | 1998-01-08 | Image evaluating method and its device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11205616A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002245446A (en) * | 2001-02-20 | 2002-08-30 | Nec Corp | Color image processor and its method |
| JP2008199136A (en) * | 2007-02-09 | 2008-08-28 | Sharp Corp | Similar video search apparatus and similar video search method |
| KR100944125B1 (en) | 2008-11-03 | 2010-02-24 | 한국전자통신연구원 | Apparatus of moving image quality evaluation and its method |
| CN105791817A (en) * | 2016-04-29 | 2016-07-20 | 北京牡丹视源电子有限责任公司 | Method of assessing video image color reduction degree and system thereof |
-
1998
- 1998-01-08 JP JP10002105A patent/JPH11205616A/en active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002245446A (en) * | 2001-02-20 | 2002-08-30 | Nec Corp | Color image processor and its method |
| JP4666274B2 (en) * | 2001-02-20 | 2011-04-06 | 日本電気株式会社 | Color image processing apparatus and method |
| JP2008199136A (en) * | 2007-02-09 | 2008-08-28 | Sharp Corp | Similar video search apparatus and similar video search method |
| KR100944125B1 (en) | 2008-11-03 | 2010-02-24 | 한국전자통신연구원 | Apparatus of moving image quality evaluation and its method |
| CN105791817A (en) * | 2016-04-29 | 2016-07-20 | 北京牡丹视源电子有限责任公司 | Method of assessing video image color reduction degree and system thereof |
| CN105791817B (en) * | 2016-04-29 | 2018-10-16 | 北京牡丹视源电子有限责任公司 | A kind of method and system of test and appraisal video image color rendition degree |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4804660B2 (en) | Noise reduction method using color information for digital image processing | |
| JP4870617B2 (en) | Image data automatic mapping method and image processing device | |
| US7072084B2 (en) | Color converting device emphasizing a contrast of output color data corresponding to a black character | |
| JP4870618B2 (en) | Image data automatic mapping method and image processing device | |
| US5652831A (en) | Variable point interpolation apparatus and method with scalable architecture for color correction | |
| JP4959760B2 (en) | Method for evaluating noise appearance in images | |
| JP2004030670A (en) | Enhancement method for color tone feature of digital image | |
| JP7417674B2 (en) | Image processing device, image processing method, and program | |
| JPH10145582A (en) | Image processing method and device therefor | |
| JP3539665B2 (en) | Face area correction method, face area correction apparatus, and recording medium storing face area correction program | |
| US8290262B2 (en) | Color processing apparatus and method thereof | |
| JP5562005B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| JP4146506B1 (en) | Mosaic image generating apparatus, method and program | |
| JPH11205616A (en) | Image evaluating method and its device | |
| JP3594052B2 (en) | Total color image quality score prediction method, total color image quality score prediction device, and total color image score control device | |
| JP3687193B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| JP2003051004A (en) | System and method for selecting image processing path by utilizing estimated appearance of noise | |
| JPH1063859A (en) | Method for evaluating picture quality and device therefor | |
| JP4120928B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program thereof | |
| MacDonald | Framework for an image sharpness management system | |
| JP2001078235A (en) | Method and system for image evaluation | |
| JP2004064687A (en) | Image evaluation apparatus and image evaluation method | |
| JPH09284429A (en) | Picture evaluation device | |
| CN109842735B (en) | Processing method and device for converting scanning image into high-definition image | |
| JP2004064689A (en) | Image evaluation apparatus and image evaluation method |