JPH11261740A - Picture evaluating method, its device and recording medium - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To stably and more precisely evaluate a picture by converting picture information of an original picture and a picture to be evaluated being a compressed/extended picture in a uniform color space and additionally correcting it in consideration of the spatial frequency characteristic of human vision so as to evaluate the quality of the picture through the use of a difference value after correction. SOLUTION: A compression means 12 executes the rounding-down and compressing processing of information to the original picture 11 without deterioration housed in a memory, etc. A compressed picture data stream is received by a storing means 13 and the received data stream is decoded by a decoding means 14 to prepare a processed picture 15 to be pre-viewed or displayed on the display of a processor. Next, the obtained picture 15 and an original picture 18 are converted in the uniform color space quantatively expressing the perceived difference of color by uniform color space converting means 16 and 19 and corrected corresponding to the spatial frequency characteristic of human vision by a vision correcting means 17 and 20. Finally, a color difference is obtained by a difference value calculating means 21 to make a difference value the evaluation value of the quality of the picture.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、原画像を圧縮した
後、伸長処理した画像を評価する画像評価方法、装置お
よび画像評価プログラムを記録した記録媒体に関する。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to an image evaluation method and apparatus for evaluating an image which has undergone expansion processing after compressing an original image, and a recording medium on which an image evaluation program is recorded.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来より画像データ圧縮技術は、伝送時
間の短縮やデータを格納する記憶媒体の容量の節約を目
的として離散コサイン変換を用いたＪＰＥＧ法などさま
ざまな方法が提案されてきた。2. Description of the Related Art Conventionally, various methods have been proposed as image data compression techniques, such as the JPEG method using discrete cosine transform, for the purpose of reducing transmission time and saving the capacity of a storage medium for storing data.

【０００３】しかし、画像データ、とりわけ医療画像な
ど画像の細部にわたってまで記憶しなくてはならないも
のはそのサイズが膨大になることから、画像データを符
号化（圧縮）、又は復号化（伸長）する時にやむを得ず
情報を切り捨てなくてはならないこともある。切り捨て
のレベルは受信処理装置や伝送経路のバンド幅、記憶及
びディスプレイ資源によって決まるためこれらの資源に
よって制限され、受信側では最も必要とされるデータだ
けを受け取る場合もある。However, the size of image data, especially medical images, which must be stored in detail, such as medical images, is enormous. Therefore, the image data is encoded (compressed) or decoded (decompressed). Sometimes information has to be truncated. The level of truncation is determined by the bandwidth of the receiving processor and transmission path, storage and display resources and is limited by these resources, and the receiving side may receive only the data that is most needed.

【０００４】従って、処理装置で復号化された画像は、
データを切り捨てる前の元の画像（以下、原画像）に対
し損失画像となる場合が多く、このような画像を処理装
置のディスプレイに表示またはプリンタで出力すると画
像品質は劣化することになる。Therefore, the image decoded by the processing device is
In many cases, the original image before the data is truncated (hereinafter, referred to as an original image) is a lost image. If such an image is displayed on a display of a processing device or output by a printer, image quality is degraded.

【０００５】画像品質を評価する方法としては、従来か
ら画像自体が持つ画像品質の劣化要因を測定する客観
（物理）評価と、画像品質に対して人間が感じる感覚を
数値化する主観（心理）評価とがある。Conventionally, methods for evaluating image quality include an objective (physical) evaluation for measuring a deterioration factor of the image quality of an image itself and a subjective (psychological) method for quantifying a human sense of image quality. There is evaluation.

【０００６】主観評価は、例えば評価用画像を原画像と
見比べることによって行われる評価方法であり、目視に
よる画質評価である。しかしこの様な評価方法では、検
査者が異なったり、検査者の疲労があったりすると検査
結果が異なってしまう欠点があり、定量的、かつ安定的
な評価結果は得られない。The subjective evaluation is, for example, an evaluation method performed by comparing an evaluation image with an original image, and is a visual image quality evaluation. However, such an evaluation method has a drawback that the test results are different when the examiners are different or the examiner is tired, and a quantitative and stable evaluation result cannot be obtained.

【０００７】ハードコピー分野やプリンタから出力され
た画像の分野においては、上記した主観評価値と相関の
良い客観評価値を得ようとする様々な試みが行われてき
た。例えば、特開平５−２８４２６０号公報に記載され
ている評価装置は、２次元的な位置情報と光学的情報を
含む被画像情報を色彩情報に変換し、その変換された２
次元情報を周波数解析により２次元空間周波数情報に変
換し、２次元空間周波数情報を１次元化した後、人間の
視覚の空間周波数特性に対応した補正を加えるものであ
り、濃度（明度）情報だけでなく色彩情報である彩度情
報、色相情報も検出し、出力された画像に含まれるノイ
ズ（明るさ、色変動）を評価している。In the field of hard copy and the field of images output from printers, various attempts have been made to obtain an objective evaluation value having a good correlation with the above-described subjective evaluation value. For example, an evaluation apparatus described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-284260 converts image information including two-dimensional position information and optical information into color information, and converts the converted color information.
It converts the dimensional information into two-dimensional spatial frequency information by frequency analysis, converts the two-dimensional spatial frequency information into one-dimensional data, and then performs correction corresponding to the spatial frequency characteristics of human vision. Only the density (brightness) information is used. Instead, it also detects color information such as saturation information and hue information, and evaluates noise (brightness and color fluctuation) included in the output image.

【０００８】また、特開平７−３２５９２２号公報に記
載されている画像評価方法は、被評価用画像の光学情報
より画像断面の濃淡分布成分を得て、濃淡分布成分を周
波数解析によって空間周波数情報に変換した後、人間の
目の感度特性をもつ帯域フィルタを通過させることによ
り、人間の視覚の周波数特性に対応した補正を加えるも
のであり、出力された画像のエッジの鋭さを評価してい
る。画像のエッジの鋭さは目視上、鮮鋭性と呼ばれる。In the image evaluation method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-325922, a gray-scale distribution component of an image section is obtained from optical information of an image to be evaluated. After that, the image is passed through a bandpass filter having the sensitivity characteristic of the human eye to make a correction corresponding to the frequency characteristic of human vision, and the sharpness of the edge of the output image is evaluated. . The sharpness of the edges of an image is visually called sharpness.

【０００９】一方、スキャナで取り込んだ画像やデジタ
ルカメラで撮影された画像に対する評価方法も提案され
ている。例えば、特開平９−２８４４２９号公報に記載
されている画像評価装置は、スキャナやデジタルカメラ
で取り込んだ画像情報に対して空間周波数成分を求め、
人の視覚特性に対応した補正を行った後に、均等色空間
に変換したときの値を用いることにより、主観評価値と
の整合のとれた正確な画像品質を評価する装置である。On the other hand, there has been proposed an evaluation method for an image captured by a scanner or an image captured by a digital camera. For example, an image evaluation apparatus described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-284429 determines a spatial frequency component for image information captured by a scanner or a digital camera,
This is an apparatus that evaluates accurate image quality matched with a subjective evaluation value by using a value converted into a uniform color space after performing a correction corresponding to a human visual characteristic.

【００１０】しかし、圧縮／伸長処理された画像データ
は、”処理画像を出力せずに、ディスプレイ上で”画像
品質を評価する場合が多い。なぜなら画像をプリンタな
どで出力すると、画像品質の劣化要因は出力機の特性に
負う所が大きいため、圧縮／伸長処理による画像の劣化
との区別がつかなくなるためである。However, the image quality of the compressed / decompressed image data is often evaluated “on a display without outputting a processed image”. This is because, when an image is output by a printer or the like, the cause of image quality deterioration largely depends on the characteristics of the output device, so that it is not possible to distinguish it from image deterioration due to compression / decompression processing.

【００１１】従って、前掲した特開平５−２８４２６０
号公報や特開平７−３２５９２２号公報で記載されてい
るような方法は、圧縮／伸長処理された画像データな
ど、いわゆる”信号の圧縮方式の特性”の評価には使用
出来ない。Accordingly, the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-284260 has
The method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-325922 or Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-325922 cannot be used to evaluate so-called "characteristics of a signal compression method" such as image data subjected to compression / expansion processing.

【００１２】また、特開平９−２８４４２９号公報に記
載されている方法は一見、圧縮／伸長処理された画像デ
ータの画像品質の評価に使えそうであるが、スキャナや
デジタルカメラで取り込んだデジタル画像情報そのもの
の画像品質を評価しており、ある意味ではスキャナやデ
ジタルカメラなどの”画像入力装置の特性”を評価して
いると言える。At a glance, the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-284429 may be used to evaluate the image quality of compressed / expanded image data, but the digital image captured by a scanner or digital camera may be used. It evaluates the image quality of the information itself, and in a sense, evaluates the "characteristics of an image input device" such as a scanner or a digital camera.

【００１３】[0013]

【発明が解決しようとする課題】ところで、圧縮方式の
特性を評価する方法として、符号化関連の研究開発分野
においては従来からＳＮＲ値が用いられてきた。ＳＮＲ
とは原画像と処理画像の一画素あたりの差分値の２乗和
で表わされ、評価はカラー画像の場合はＲＧＢ平面で行
われる。ＳＮＲは次のような式で表わされる。As a method of evaluating the characteristics of a compression system, an SNR value has conventionally been used in the field of coding-related research and development. SNR
Is represented by the sum of squares of the difference value per pixel of the original image and the processed image, and the evaluation is performed on the RGB plane in the case of a color image. The SNR is represented by the following equation.

【００１４】[0014]

【数１】 (Equation 1)

【００１５】式１で表されるように、ＳＮＲは単に原画
像と処理画像との差の２乗和であるため、原画像に対す
る処理画像の”忠実度”を判断するための指標と言え
る。As expressed by Equation 1, the SNR is simply the sum of squares of the difference between the original image and the processed image, and can be said to be an index for determining the “fidelity” of the processed image with respect to the original image.

【００１６】符号化関係の分野では、”いかに効率良く
画像を圧縮／伸長出来るか”が課題であるたためにＳＮ
Ｒのように忠実度を評価する方法が一般的であった。す
なわち、これらの分野では、圧縮後の画像データのサイ
ズを出来るだけ小さくしながら可能な限り忠実に画像を
再現出来る方式が追及されてきた。In the field of coding, the problem is "how efficiently images can be compressed / decompressed".
A method of evaluating the fidelity like R was common. That is, in these fields, a method has been sought in which an image can be reproduced as faithfully as possible while reducing the size of the compressed image data as much as possible.

【００１７】また、導出方法が比較的簡単で計算機上で
容易に行え、さらに定量的な値を得ることが出来ること
もＳＮＲが主に使われてきた理由の一つであると考えら
れる。Another reason why the SNR has been mainly used is that the derivation method is relatively simple, can be easily performed on a computer, and a quantitative value can be obtained.

【００１８】しかし、ＳＮＲは画像品質の善し悪しを判
断する指標にはなるが必ずしも主観を正確に反映してい
るとは限らない。同じＳＮＲを持った画像でも、画像を
何らかの出力機で出力する場合や観測条件によって見え
方は異なってくるため、そのような場合には新たに出力
機の特性を反映した判断基準を考えるべきである。However, although the SNR is an index for judging the quality of the image, it does not always accurately reflect the subjectivity. Even if the images have the same SNR, the appearance differs depending on the output condition of the image and the observation conditions depending on the output device. In such a case, it is necessary to consider a new criterion reflecting the characteristics of the output device. is there.

【００１９】また、処理された画像を見るのが人間であ
る限り人間の主観が反映されていない評価方法は必ずし
も優れた評価方法であるとは言えない。An evaluation method that does not reflect human subjectivity is not always an excellent evaluation method as long as a human looks at the processed image.

【００２０】例えば、特開平５−１７６１７９号公報に
記載されている評価装置は、圧縮／伸長画像を評価する
とき、原画像と処理画像の画像情報に対し空間周波数ス
ペクトルを求め、スペクトルの比較によって画像品質を
評価するもので、圧縮／伸長処理された画像に対して人
間の主観を反映させた評価方法である。つまり、原画像
と処理画像との光学情報を空間周波数情報に変換し、そ
れぞれから人間の視覚特性に影響のあるスペクトルを取
り出し、それらを比較することによって画像品質の劣化
要因、及び劣化程度を評価する方法である。For example, the evaluation apparatus described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-176179, when evaluating a compressed / decompressed image, obtains a spatial frequency spectrum for the image information of the original image and the processed image, and compares the spectrum with the spectrum. This is an evaluation method for evaluating image quality, which reflects human subjectivity on an image subjected to compression / expansion processing. In other words, the optical information of the original image and the processed image is converted into spatial frequency information, spectra that have an effect on human visual characteristics are extracted from each of them, and these are compared to evaluate the deterioration factors and the degree of deterioration of image quality. How to

【００２１】しかし、この方法では”人間の視覚特性に
影響のあるスペクトル”が空間周波数上のどの部分に存
在するのか正確に見定める必要がある。つまり、人間の
視覚の空間周波数特性は画像の観察条件によって変化す
るため、観測条件に対応した空間周波数とスペクトルの
形を把握する必要がある。However, in this method, it is necessary to accurately determine where in the spatial frequency the "spectrum affecting the human visual characteristics" exists. That is, since the spatial frequency characteristics of human vision change depending on the viewing conditions of an image, it is necessary to grasp the spatial frequency and the shape of the spectrum corresponding to the viewing conditions.

【００２２】本発明の目的は、原画像と圧縮／伸長され
た処理画像の画像情報に対し、色の知覚的な相違を定量
的に表わした均等色空間への変換を行い、均等色空間上
で観測条件に対応した人間の視覚特性で補正し、差分値
を求めることによって、安定的でより高精度な画像評価
を行う画像評価方法、装置および記録媒体を提供するこ
とにある。An object of the present invention is to convert image information of an original image and a compressed / decompressed processed image into a uniform color space that quantitatively expresses a perceptual difference in color, and convert the image information into a uniform color space. It is an object of the present invention to provide an image evaluation method, apparatus, and recording medium for performing stable and higher-precision image evaluation by correcting with a human visual characteristic corresponding to observation conditions and obtaining a difference value.

【００２３】[0023]

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、原画像（以下、第１の画
像）を圧縮した後、伸長処理した画像（以下、第２の画
像）の画質を評価する方法であって、前記第１、２の画
像を均等色空間成分に変換し、該変換されたそれぞれの
均等色空間成分に対して、人間の視覚特性に対応した補
正を行い、該補正後の値の差分値を評価値として画質を
評価することを特徴としている。In order to achieve the above object, according to the first aspect of the present invention, an original image (hereinafter, referred to as a first image) is compressed and then expanded (hereinafter, referred to as a second image). Image quality), wherein the first and second images are converted into uniform color space components, and each of the converted uniform color space components is corrected according to human visual characteristics. And evaluates the image quality using the difference value between the corrected values as the evaluation value.

【００２４】請求項２記載の発明では、前記補正は、前
記均等色空間成分を空間周波数成分に変換し、該変換さ
れた空間周波数成分に対して人間の視覚の空間周波数特
性関数を乗算し、該乗算後の空間周波数成分を均等色空
間成分に逆変換する補正であることを特徴としている。In the invention according to claim 2, the correction includes converting the uniform color space component into a spatial frequency component, and multiplying the converted spatial frequency component by a spatial frequency characteristic function of human vision. The correction is characterized in that the spatial frequency component after the multiplication is inversely converted into a uniform color space component.

【００２５】請求項３記載の発明では、前記評価値は、
前記均等色空間の明度成分と色度成分に対してそれぞれ
所定の重み付けした値から得ることを特徴としている。In the invention according to claim 3, the evaluation value is:
The brightness component and the chromaticity component of the uniform color space are obtained from predetermined weighted values.

【００２６】請求項４記載の発明では、前記評価値は、
前記均等色空間の明度成分から得ることを特徴としてい
る。In the invention according to claim 4, the evaluation value is:
It is obtained from the lightness component of the uniform color space.

【００２７】請求項５記載の発明では、原画像データを
圧縮した後、伸長処理する手段と、前記原画像データを
均等色空間上の画像データに変換する第１の手段と、前
記伸長処理された画像データを均等色空間上の画像デー
タに変換する第２の手段と、前記第１の手段の出力に対
して、人間の視覚特性に対応した補正を行う第３の手段
と、前記第２の手段の出力に対して、人間の視覚特性に
対応した補正を行う第４の手段と、前記第３の手段の出
力と前記第４の手段の出力との差分値を、前記伸長処理
された画像の品質を評価する評価値として出力する手段
とを備えたことを特徴としている。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a means for compressing and expanding the original image data, a first means for converting the original image data into image data in a uniform color space, Second means for converting the image data into image data on a uniform color space, third means for correcting the output of the first means in accordance with human visual characteristics, and A fourth means for correcting the output of the means according to human visual characteristics, and a difference value between the output of the third means and the output of the fourth means, Means for outputting an evaluation value for evaluating image quality.

【００２８】請求項６記載の発明では、原画像データを
圧縮した後、伸長処理する機能と、前記原画像データを
均等色空間上の画像データに変換する第１の変換機能
と、前記伸長処理された画像データを均等色空間上の画
像データに変換する第２の変換機能と、前記第１の変換
機能の出力に対して、人間の視覚特性に対応した補正を
行う第１の補正機能と、前記第２の変換機能の出力に対
して、人間の視覚特性に対応した補正を行う第２の補正
機能と、前記第１の補正機能の出力と前記第２の補正機
能の出力との差分値を、前記伸長処理された画像の品質
を評価する評価値として出力する機能をコンピュータに
実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読
み取り可能な記録媒体であることを特徴としている。According to the sixth aspect of the present invention, a function of compressing the original image data and then expanding the image data, a first conversion function of converting the original image data into image data in a uniform color space, A second conversion function of converting the converted image data into image data on a uniform color space, and a first correction function of correcting the output of the first conversion function in accordance with human visual characteristics. A second correction function for correcting the output of the second conversion function in accordance with human visual characteristics, and a difference between the output of the first correction function and the output of the second correction function. It is a computer-readable recording medium on which a program for causing a computer to realize a function of outputting a value as an evaluation value for evaluating the quality of the decompressed image is recorded.

【００２９】[0029]

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を
用いて具体的に説明する。 〈実施例１〉本発明の実施例１は、圧縮／伸長画像の画
質の評価方法において、原画像と圧縮／伸長された処理
画像の画像情報を均等色空間に変換し、人間の視覚特性
に対応するように重みづけを行った後算出する差分値を
用いて、人間の感覚と相関の良いかつ定量的な画像品質
の評価値を得る実施例である。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of the present invention will be specifically described below with reference to the drawings. <Embodiment 1> In Embodiment 1 of the present invention, in a method for evaluating the image quality of a compressed / decompressed image, the image information of the original image and the compressed / decompressed processed image are converted into a uniform color space, and the visual characteristics of humans are converted This is an example of obtaining a quantitative and high-quality image quality evaluation value that has a good correlation with human sensation by using a difference value calculated after performing weighting to correspond.

【００３０】図１は、本発明の実施例１の構成を示す。
また、図２は、実施例１の処理フローチャートである。
まず、図１を用いて圧縮／伸長された処理画像が得られ
るまでを説明する。図示しないメモリなどに格納された
劣化のない原画像１１に対して圧縮手段１２は、情報の
切り捨ておよび圧縮処理を行う（ステップ１０１、１０
２）。圧縮された画像データストリームは記憶手段１３
に受信される。受信された圧縮画像データストリーム
は、復号化手段１４によって復号化（伸長）され（ステ
ップ１０３）、処理画像１５が作成され（ステップ１０
４）、図示しない処理装置のディスプレイにプレビュー
又は、表示される。FIG. 1 shows the configuration of the first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a processing flowchart of the first embodiment.
First, a process until a compressed / decompressed processed image is obtained will be described with reference to FIG. The compression means 12 performs information truncation and compression processing on the undegraded original image 11 stored in a memory (not shown) or the like (steps 101 and 10).
2). The compressed image data stream is stored in the storage unit 13.
Is received. The received compressed image data stream is decoded (expanded) by the decoding means 14 (step 103), and a processed image 15 is created (step 10).
4) A preview or display is displayed on a display of a processing device (not shown).

【００３１】このとき、復号化（伸長）された画像（処
理画像）１５は基本的には損失画像である。損失のレベ
ルは、伝送路又は受信処理装置のバンド幅、記憶及びデ
ィスプレイ資源によって決まるため、場合によってはこ
れらの資源によって制限され、画像データの一部を切り
捨てて圧縮／伸長される場合もある。At this time, the decoded (decompressed) image (processed image) 15 is basically a lost image. Since the level of loss is determined by the bandwidth of the transmission path or reception processing device, storage and display resources, it is sometimes limited by these resources, and part of the image data may be truncated and compressed / decompressed.

【００３２】画像の圧縮方法としては離散コサイン変換
を利用したＪＰＥＧ方式などがある。ＪＰＥＧ方式は画
像圧縮の標準規格である。As a method of compressing an image, there is a JPEG method utilizing discrete cosine transform. The JPEG method is a standard for image compression.

【００３３】次に、ステップ１０４で得られた処理画像
１５、及び原画像１８を均等色空間変換手段１６、１９
によって色の知覚的な相違を定量的に表わす均等色空間
に変換する（ステップ１０５）。Next, the processed image 15 and the original image 18 obtained in step 104 are converted into uniform color space conversion means 16 and 19.
Is converted into a uniform color space that quantitatively represents the perceptual difference in color (step 105).

【００３４】このように変換された画像の差分画像は、
データ的には”差”があったとしても人間の眼には重要
でない場合もあるため、視覚特性補正手段１７，２０よ
って人間の視覚の空間周波数特性に対応した補正を行う
（ステップ１０６）。すなわち、上記の手順で導出され
たデータは、知覚的な色差画像でしかも、人間が見えな
いようなノイズは含んでいないことになる。最後に差分
値算出手段２７により色差を求め、差分値を画像品質の
評価値とする（ステップ１０７）。The difference image of the image converted in this way is
Even if there is a "difference" in data, there is a case where the difference is not important to the human eye. Therefore, correction corresponding to the spatial frequency characteristic of human vision is performed by the visual characteristic correction means 17 and 20 (step 106). That is, the data derived in the above procedure is a perceptual color difference image and does not include noise that cannot be seen by humans. Finally, the color difference is obtained by the difference value calculation means 27, and the difference value is used as the evaluation value of the image quality (step 107).

【００３５】ここで、具体的な例として、均等色空間変
換手段１６、１９において、被評価用画像の画像情報を
均等色空間に変換する方法について説明する。図３は、
均等色空間の画像情報を得るための構成例である。原画
像１８、及び圧縮／伸長された処理画像１５は、通常Ｒ
ＧＢ信号３１である。まず、ＲＧＢ信号３１をＸＹＺデ
ータ変換手段３２によってＸＹＺデータに変換する。Ｘ
ＹＺデータは、ＣＩＥ標準の光Ｄ６５（色温度がＤ６
５）と２度視野にもとづく三刺激値である（ＣＩＥ１９
３１表色系）。Here, as a specific example, a method of converting the image information of the image to be evaluated into a uniform color space in the uniform color space converting means 16 and 19 will be described. FIG.
5 is a configuration example for obtaining image information in a uniform color space. The original image 18 and the compressed / decompressed processed image 15 are
This is the GB signal 31. First, the RGB signal 31 is converted into XYZ data by the XYZ data conversion means 32. X
The YZ data is CIE standard light D65 (color temperature D6
5) and the tristimulus values based on the twice visual field (CIE19)
31 color system).

【００３６】例えば、画像データが”高精細ＸＹＺ・Ｃ
ＩＥＬＡＢ・ＲＡＢ標準画像（Ｓｔａｎｄａｒｄ ｉｇ
ｈ ｒｅｃｉｓｉｏｎ ｉｃｔｕｒｅ ａｔａ）（通称Ｓ
ＨＩＰＰ）”画像であった場合、色温度Ｄ６５に対する
ＸＹＺデータへの変換式は次のように表わされる。For example, if the image data is “high definition XYZ · C
IELAB / RAB standard image (Standard ig
h resolution picture data) (commonly known as S
HIPP) "image, the conversion formula to XYZ data for the color temperature D65 is expressed as follows.

【００３７】・Ｄｅｆｉｎｅｄ ＲＧＢｄａｔａ（ｉｎ
ｐｕｔ ｄａｔａ）；（Ｒ，Ｇ，Ｂ）· Defined RGBdata (in
put data); (R, G, B)

【００３８】[0038]

【数２】 (Equation 2)

【００３９】[0039]

【数３】 (Equation 3)

【００４０】但し、However,

【００４１】[0041]

【数４】 (Equation 4)

【００４２】次に、均等色空間変換手段３３によってＸ
ＹＺデータを例えばＬ＊ａ＊ｂ＊均等色空間などの均等
色空間に変換する。ここで、均等色空間とは、色の知覚
的な相違を定量的に表わした座標である。よって均等色
空間上に変換された画像データを用いて求められた色差
は知覚的な差に等しいと判断する。Next, the uniform color space conversion means 33
The YZ data is converted into a uniform color space such as an L * a * b * uniform color space. Here, the uniform color space is coordinates that quantitatively represent a perceptual difference in color. Therefore, it is determined that the color difference obtained by using the image data converted on the uniform color space is equal to the perceptual difference.

【００４３】Ｌ＊ａ＊ｂ＊均等色空間へ変換する場合、
変換式は次のように表わされる。When converting to the L * a * b * uniform color space,
The conversion equation is expressed as follows.

【００４４】・Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｄａｔａ（ＣＩＥ Ｉ９７
６ Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｄａｔａ）；人間の色知覚を反映して
いる色空間L * a * b * data (CIE I97
6 L * a * b * data); color space reflecting human color perception

【００４５】[0045]

【数５】 (Equation 5)

【００４６】但し、暗い色に対しては以下のような補正
式がある。However, there is the following correction formula for dark colors.

【００４７】[0047]

【数６】 (Equation 6)

【００４８】こうして、均等色空間上の画像データが得
られた。Thus, image data on a uniform color space was obtained.

【００４９】ＸＹＺデータについては、Ｄ６５光源の他
にも種々の光源が存在しているがそれらに対応した変換
式を用いても良い。また、均等色空間には例に挙げたＬ
＊ａ＊ｂ＊均等色空間の他にもＬｕｖ均等色空間など種
々の方法が提案されているがそれらを用いてもよい。For the XYZ data, there are various light sources other than the D65 light source, but a conversion formula corresponding to them may be used. In addition, in the uniform color space, L
Various methods such as a Luv uniform color space have been proposed in addition to the * a * b * uniform color space, but they may be used.

【００５０】次に、差分値算出手段２１によって差分値
を得るための一例を説明する。すなわち、均等色空間上
に変換され、後述するような方法によって人間の視覚特
性の補正が行われた原画像と処理画像の差分画像をと
る。Next, an example for obtaining a difference value by the difference value calculating means 21 will be described. That is, a difference image is obtained between the original image and the processed image that has been converted into a uniform color space and the human visual characteristics have been corrected by the method described below.

【００５１】画素位置［ｉ、ｊ］の輝度の差分値ΔＬ＊
［ｉ、ｊ］は次のように表わせる。ここで、ｉは画像の
幅方向の番号であり、ｊは画像の高さ方向の番号であ
る。The difference value ΔL * of the luminance at the pixel position [i, j]
[I, j] can be expressed as follows. Here, i is a number in the width direction of the image, and j is a number in the height direction of the image.

【００５２】[0052]

【数７】 (Equation 7)

【００５３】こうして得られた差分画像データから求め
られる差分値（色差）は知覚的な色の差に等しいといえ
る。色差式は例えば次のように表わされる。The difference value (color difference) obtained from the difference image data thus obtained can be said to be equal to the perceptual color difference. The color difference equation is represented, for example, as follows.

【００５４】[0054]

【数８】 (Equation 8)

【００５５】〈実施例２〉実施例２では、実施例１の視
覚特性に対応する重みづけとして、人間の視覚の空間周
波数特性関数を使用することよって、評価値の精度を向
上させている。Second Embodiment In the second embodiment, the accuracy of the evaluation value is improved by using a spatial frequency characteristic function of human vision as a weight corresponding to the visual characteristics in the first embodiment.

【００５６】実施例２の人間の視覚の空間周波数に対応
した画像データを得る方法を以下に説明する。図４は、
実施例２の構成を示す。The method of obtaining image data corresponding to the spatial frequency of human vision according to the second embodiment will be described below. FIG.
2 shows a configuration of a second embodiment.

【００５７】以下に述べるように、視覚特性補正手段１
７、２０によって人間の視覚の空間周波数特性に対応し
た補正を行い、その後に色差をとることによって評価値
の精度が向上する。つまり、たとえ処理画像が損失画像
であり、データ上で量子化（データの切り捨て）が行わ
れていたとしても、人間がその劣化に気付かなければ画
質の劣化は無いものと考える。As described below, the visual characteristic correcting means 1
By performing corrections corresponding to the spatial frequency characteristics of human vision by 7 and 20, and then taking the color difference, the accuracy of the evaluation value is improved. That is, even if the processed image is a lost image and quantization (data truncation) has been performed on the data, it is considered that there is no deterioration in image quality unless a human notices the deterioration.

【００５８】視覚の空間周波数特性関数について説明す
る。この例では、網膜の神経回路をモデル化した式に異
方特性を考慮し、視覚の空間周波数特性関数とする。ま
ず、網膜の神経回路をモデル化した空間周波数特性の式
は次のＳ（ｆ）のように表わせる。また、図５はＳ
（ｆ）関数である。The visual spatial frequency characteristic function will be described. In this example, a spatial frequency characteristic function of vision is used by considering anisotropic characteristics in a formula modeling a neural circuit of the retina. First, an expression of a spatial frequency characteristic modeling a retinal neural circuit can be expressed as S (f) below. FIG. 5 shows S
(F) Function.

【００５９】[0059]

【数９】 (Equation 9)

【００６０】次に視覚の異方性を考慮する。一般に人間
は垂直、水平方向のラダーパターンに比べて４５度傾い
たラダーパターンを見る時は視感度が約半分に落ちると
言われている。視覚の異方性はＨ（ｆ），Ｇ（ｆ）を用
いて次のＯ（θ，ｆ）のように表わせる。図６はＨ
（ｆ），Ｇ（ｆ）関数、図７はＯ（θ，ｆ）関数であ
る。Next, the visual anisotropy is considered. In general, it is said that when viewing a ladder pattern inclined at 45 degrees compared to the vertical and horizontal ladder patterns, the visibility is reduced to about half. Visual anisotropy can be expressed as the following O (θ, f) using H (f) and G (f). FIG. 6 shows H
(F) and G (f) functions, and FIG. 7 shows an O (θ, f) function.

【００６１】[0061]

【数１０】 (Equation 10)

【００６２】但し、定数ｆｃ及びβは観測距離がディス
プレイに表示された画像の高さの４倍である場合の値で
ある。視覚の空間周波数特性は観測距離に依存している
のでこのような定数には十分に注意する必要がある。Here, the constants fc and β are values when the observation distance is four times the height of the image displayed on the display. Since the spatial frequency characteristics of vision depend on the observation distance, it is necessary to pay close attention to such constants.

【００６３】異方性を有する視覚の空間周波数特性Ｒ
（ｕ，ｖ）はＳ（ｆ）とＯ（θ，ｆ）との積となり次の
式で表わされる。図８はＲ（ｕ，ｖ）関数である。Visual spatial frequency characteristic R having anisotropy
(U, v) is the product of S (f) and O (θ, f) and is expressed by the following equation. FIG. 8 shows the R (u, v) function.

【００６４】 Ｒ（ｕ，ｖ）＝Ｓ（ｆ）＊Ｏ（θ，ｆ） ・・・ 視覚の空間周波数特性を考慮した均等色空間の画像デー
タを得るためには、例えば、フーリエ変換を用いた空間
周波数成分変換手段４２によって、均等色空間上の画像
データ（図４の入力データ４１）を空間周波数成分に変
換し、乗算手段４３によって上記で求めた視覚の空間周
波数特性Ｒ（ｕ，ｖ）を乗算する。R (u, v) = S (f) * O (θ, f) In order to obtain image data in a uniform color space in consideration of visual spatial frequency characteristics, for example, Fourier transform is used. The image data on the uniform color space (the input data 41 in FIG. 4) is converted into a spatial frequency component by the spatial frequency component converting means 42, and the visual spatial frequency characteristic R (u, v) determined above by the multiplying means 43. ).

【００６５】最後に、空間周波数成分逆変換手段４４に
よって、均等色空間上の画像データ（図４の出力データ
４５）に戻す。このような方法で画像データを処理する
ことにより、 ・人間の眼には見えにくい高周波数成分のノイズなどを
取り除く ・人間の眼には見えにくい色の変化を考慮しない など、”データ上では劣化していても人間が気付かない
部分は考慮しない”データを作成することになる。Finally, the image data (the output data 45 in FIG. 4) on the uniform color space is returned by the spatial frequency component inverse conversion means 44. By processing image data in such a way, ・ Removal of high frequency component noise which is hard to see by human eyes ・ Do not consider color change hard to see by human eyes Do not consider the parts that humans do not notice even if they do, "the data will be created.

【００６６】視覚の空間周波数特性を求めるには種々の
方法が提案されているがそれらを用いてもよい。また、
空間周波数成分変換方法には上記した例に挙げたフーリ
エ変換の他にもウェーブレット変換など種々の方法が提
案されているがそれらを用いてもよい。Various methods have been proposed for obtaining visual spatial frequency characteristics, but these methods may be used. Also,
Various methods such as wavelet transform have been proposed as the spatial frequency component transforming method in addition to the Fourier transform described in the above-described example, and these may be used.

【００６７】〈実施例３〉実施例３は、実施例１、実施
例２で得られた均等色空間での差分値の明度成分と色度
成分に対し、各々に適当な定数で補正することによっ
て、評価値の精度を向上させる実施例である。Third Embodiment In a third embodiment, the lightness component and the chromaticity component of the difference value in the uniform color space obtained in the first and second embodiments are corrected with appropriate constants. This is an embodiment for improving the accuracy of the evaluation value.

【００６８】本実施例では、実施例１で導出された均等
色空間の３つの成分、例えばΔＬ＊［ｉ、ｊ］、Δａ＊
［ｉ、ｊ］、Δｂ＊［ｉ、ｊ］に対して各々適した係数
で補正した後に色差を導出する。In this embodiment, three components of the uniform color space derived in the first embodiment, for example, ΔL * [i, j], Δa *
After correcting with [i, j] and [Delta] b * [i, j] using appropriate coefficients, a color difference is derived.

【００６９】人間にとっては明度成分ΔＬ＊［ｉ、ｊ］
の情報が最も重要であるため、各成分に補正係数で重み
づけすることによって評価値の精度が向上する。補正さ
れた色差式は係数ε、ζ、ξを用いて例えば次のように
表わされる。For humans, the lightness component ΔL * [i, j]
Is the most important, the accuracy of the evaluation value is improved by weighting each component with a correction coefficient. The corrected color difference equation is expressed, for example, as follows using the coefficients ε, ζ, and ξ.

【００７０】[0070]

【数１１】 [Equation 11]

【００７１】〈実施例４〉本実施例は、実施例３の均等
色空間での差分値の明度成分と色度成分に対し、人間の
感覚が最も敏感である明度成分のみを評価に用いること
によって、より簡単に評価値を得る実施例である。<Embodiment 4> In this embodiment, only the lightness component, which is most sensitive to human sensation, is used for evaluation with respect to the lightness component and the chromaticity component of the difference value in the uniform color space of the third embodiment. Is an example in which an evaluation value is obtained more easily.

【００７２】実施例４では、実施例１で導出された均等
色空間の３つの成分、例えばΔＬ＊［ｉ、ｊ］、Δａ＊
［ｉ、ｊ］、Δｂ＊［ｉ、ｊ］のうち、人間にとって最
も重要な情報である明度成分ΔＬ＊［ｉ、ｊ］のみを用
いて評価値を導出する。このような方法によって計算を
容易にすることが出来る。In the fourth embodiment, three components of the uniform color space derived in the first embodiment, for example, ΔL * [i, j], Δa *
From [i, j] and [Delta] b * [i, j], an evaluation value is derived using only the lightness component [Delta] L * [i, j] which is the most important information for a human. Calculation can be facilitated by such a method.

【００７３】評価値は例えば次の式で表わされる。The evaluation value is represented by the following equation, for example.

【００７４】[0074]

【数１２】 (Equation 12)

【００７５】次に、本発明の方法によって得られる評価
値と主観評価値との関係を具体例を用いて説明する。評
価用画像は、”高精細ＸＹＺ・ＣＩＥＬＡＢ・ＲＡＢ標
準画像（Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｈｉｇｈ Ｐｒｅｃｉｓｉｏ
ｎ Ｐｉｃｔｕｒｅ ｄａｔａ）（通称ＳＨＩＰＰ）”の
なかからＢｒｉｄｅを使用した。Ｂｒｉｄｅはベールを
かぶった女性の画像である。Next, the relationship between the evaluation value obtained by the method of the present invention and the subjective evaluation value will be described using a specific example. The evaluation image is a “high-definition XYZ, CIELAB, RAB standard image (Standard High Precisio)
n Picture data (commonly known as SHIPP) "was used. The bride is an image of a veiled woman.

【００７６】光源はＸＹＺデータに変換する際に使用し
た色温度の条件に対応するように、Ｄ６５の光源を使用
した。また、人間の視覚の空間周波数特性を導出した時
の条件に対応するように、観測距離はディスプレイ上に
表示された画像の縦方向の長さの”４倍”をとった。As the light source, a light source of D65 was used so as to correspond to the condition of the color temperature used in the conversion into the XYZ data. In addition, the observation distance was set to "4 times" the length of the image displayed on the display in the vertical direction so as to correspond to the condition when the spatial frequency characteristics of human visual perception were derived.

【００７７】図９は本発明の方法で導出された客観評価
値（横軸）と、主観評価実験の結果求められたサンプル
画像（圧縮率を変化させた）の画質の評価点（縦軸）と
の相関関係を表わすグラフである。FIG. 9 shows the objective evaluation value (horizontal axis) derived by the method of the present invention and the evaluation point (vertical axis) of the image quality of the sample image (with the compression ratio changed) obtained as a result of the subjective evaluation experiment. 6 is a graph showing a correlation with.

【００７８】本発明で得られた客観評価値と実際の主観
評価値との寄与率は０．９３３であった。グラフはポイ
ントが傾き−１の直線上に並ぶほど、本発明で導出され
た評価値が主観評価値を良く表わしていることを示す。
ここで、寄与率とは相関係数の２乗である。The contribution ratio between the objective evaluation value obtained in the present invention and the actual subjective evaluation value was 0.933. The graph shows that the evaluation values derived in the present invention better represent the subjective evaluation values as the points are arranged on a straight line having a slope of -1.
Here, the contribution ratio is the square of the correlation coefficient.

【００７９】〈実施例５〉本発明は上記した実施例に限
定されず、ソフトウェアによっても実現することができ
る。本発明をソフトウェアによって実現する場合には、
図１０に示すように、ＣＰＵ、メモリ、表示装置、ハー
ドディスク、キーボード、ＣＤ‐ＲＯＭドライブ、マウ
スなどからなるコンピュータシステムを用意する。ＣＤ
−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に
は、本発明の画像評価処理機能や処理手順を実現するプ
ログラムなどが記録されている。また、原画像および圧
縮、伸長処理された画像は例えばハードディスクなどに
格納されている。そして、ＣＰＵは、記録媒体から上記
した処理機能、処理手順を実現するプログラムを読み出
し、ハードディスクなどから読み込まれた画像の評価処
理を実行し、その評価結果をディスプレイなどに表示出
力する。<Embodiment 5> The present invention is not limited to the above-described embodiment, but can be realized by software. When the present invention is realized by software,
As shown in FIG. 10, a computer system including a CPU, a memory, a display device, a hard disk, a keyboard, a CD-ROM drive, a mouse, and the like is prepared. CD
-A computer-readable recording medium such as a ROM stores a program for realizing the image evaluation processing function and the processing procedure of the present invention. The original image and the image that has been compressed and decompressed are stored in, for example, a hard disk. Then, the CPU reads a program for realizing the above-described processing functions and processing procedures from the recording medium, executes an evaluation process on the image read from the hard disk or the like, and outputs the evaluation result on a display or the like.

【００８０】[0080]

【発明の効果】以上、説明したように、請求項１、５、
６記載の発明によれば、原画像と圧縮／伸長画像である
被評価画像の画像情報を均等色空間に変換し、さらに人
間の視覚の空間周波数特性を考慮した補正を行い、補正
後の差分値を用いて画像の品質を評価しているので、人
間の感覚と相関が良く高精度な画像評価直を得ることが
出来る。As described above, claims 1 and 5,
According to the invention described in Item 6, the image information of the original image and the image to be evaluated, which are compressed / expanded images, are converted into a uniform color space, and further corrected in consideration of the spatial frequency characteristics of human vision, and the difference after correction is calculated. Since the quality of the image is evaluated using the values, it is possible to obtain a high-precision image evaluation having a good correlation with the human senses.

【００８１】請求項２記載の発明によれば、空間周波数
成分に対して、人間の視覚の空間周波数特性に応じた補
正を加えているので、人間の感覚と相関が良く高精度な
画像評価値を得ることが出来る。According to the second aspect of the present invention, since the spatial frequency component is corrected in accordance with the spatial frequency characteristics of human vision, the image evaluation value is highly correlated with human sensation and has high accuracy. Can be obtained.

【００８２】請求項３記載の発明によれば、明度成分と
色度成分に対し各々に適当な定数で補正を加えた後に算
出される差分値を評価値としているので、人間の感覚と
相関が良く高精度な画像評価値を得ることが出来る。According to the third aspect of the present invention, since the difference value calculated after correcting the lightness component and the chromaticity component with an appropriate constant is used as the evaluation value, the correlation with the human senses is not obtained. A good and accurate image evaluation value can be obtained.

【００８３】請求項４記載の発明によれば、明度成分か
ら算出される差分値を評価値として用いているので、簡
単な計算で人間の感覚と相関が良い画像評価値を得るこ
とが出来る。According to the fourth aspect of the present invention, since the difference value calculated from the lightness component is used as the evaluation value, an image evaluation value having a good correlation with the human sense can be obtained by a simple calculation.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明の実施例１の構成を示す。FIG. 1 shows a configuration of a first exemplary embodiment of the present invention.

【図２】本発明の実施例１の処理フローチャートであ
る。FIG. 2 is a processing flowchart according to the first embodiment of the present invention.

【図３】均等色空間の画像情報を得るための構成例であ
る。FIG. 3 is a configuration example for obtaining image information in a uniform color space.

【図４】本発明の実施例２の構成を示す。FIG. 4 shows a configuration of a second exemplary embodiment of the present invention.

【図５】網膜の神経回路をモデル化したときの空間周波
数特性の関数を示す。FIG. 5 shows a function of a spatial frequency characteristic when a retinal neural circuit is modeled.

【図６】Ｈ（ｆ），Ｇ（ｆ）関数を示す。FIG. 6 shows H (f) and G (f) functions.

【図７】視覚の異方性を表すＯ（θ，ｆ）関数を示す。FIG. 7 shows an O (θ, f) function representing visual anisotropy.

【図８】視覚の空間周波数特性関数を示す。FIG. 8 shows a visual spatial frequency characteristic function.

【図９】本発明によって得られた客観評価値と実験結果
から得られた主観評価値との相関関係を示す。FIG. 9 shows a correlation between objective evaluation values obtained by the present invention and subjective evaluation values obtained from experimental results.

【図１０】本発明をソフトウェアによって実現する場合
の構成例を示す。FIG. 10 shows a configuration example when the present invention is realized by software.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１１ 原画像 １２ 圧縮手段 １３ 記憶手段 １４ 復号化手段 １５ 被評価用画像（処理画像） １６、１９ 均等色空間変換手段 １７、２０ 視覚特性補正手段 １８ 被評価用画像（原画像） ２１ 差分値算出手段 Reference Signs List 11 original image 12 compression means 13 storage means 14 decoding means 15 image to be evaluated (processed image) 16, 19 uniform color space conversion means 17, 20 visual characteristic correction means 18 image to be evaluated (original image) 21 difference value calculation means

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｈ０４Ｎ 1/40 Ｄ 7/24 1/46 Ｚ 17/02 7/13 Ｚ Continued on the front page (51) Int.Cl. ⁶ Identification symbol FI H04N 1/46 H04N 1/40 D 7/24 1/46 Z 17/02 7/13 Z

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 原画像（以下、第１の画像）を圧縮した
後、伸長処理した画像（以下、第２の画像）の画質を評
価する方法であって、前記第１、２の画像を均等色空間
成分に変換し、該変換されたそれぞれの均等色空間成分
に対して、人間の視覚特性に対応した補正を行い、該補
正後の値の差分値を評価値として画質を評価することを
特徴とする画像評価方法。1. A method for evaluating an image quality of an image (hereinafter, a second image) obtained by compressing an original image (hereinafter, a first image), comprising: Converting to a uniform color space component, performing a correction corresponding to a human visual characteristic on each of the converted uniform color space components, and evaluating the image quality using a difference value between the corrected values as an evaluation value. An image evaluation method characterized by the following. 【請求項２】 前記補正は、前記均等色空間成分を空間
周波数成分に変換し、該変換された空間周波数成分に対
して人間の視覚の空間周波数特性関数を乗算し、該乗算
後の空間周波数成分を均等色空間成分に逆変換する補正
であることを特徴とする請求項１記載の画像評価方法。2. The correction includes converting the uniform color space component into a spatial frequency component, multiplying the converted spatial frequency component by a spatial frequency characteristic function of human vision, 2. The image evaluation method according to claim 1, wherein the correction is performed to reversely convert the components into uniform color space components. 【請求項３】 前記評価値は、前記均等色空間の明度成
分と色度成分に対してそれぞれ所定の重み付けした値か
ら得ることを特徴とする請求項１記載の画像評価方法。3. The image evaluation method according to claim 1, wherein the evaluation value is obtained from a value obtained by weighting a lightness component and a chromaticity component of the uniform color space with predetermined weights. 【請求項４】 前記評価値は、前記均等色空間の明度成
分から得ることを特徴とする請求項１記載の画像評価方
法。4. The image evaluation method according to claim 1, wherein the evaluation value is obtained from a lightness component of the uniform color space. 【請求項５】 原画像データを圧縮した後、伸長処理す
る手段と、前記原画像データを均等色空間上の画像デー
タに変換する第１の手段と、前記伸長処理された画像デ
ータを均等色空間上の画像データに変換する第２の手段
と、前記第１の手段の出力に対して、人間の視覚特性に
対応した補正を行う第３の手段と、前記第２の手段の出
力に対して、人間の視覚特性に対応した補正を行う第４
の手段と、前記第３の手段の出力と前記第４の手段の出
力との差分値を、前記伸長処理された画像の品質を評価
する評価値として出力する手段とを備えたことを特徴と
する画像評価装置。5. A means for compressing original image data and then expanding the image data, a first means for converting the original image data into image data on a uniform color space, and a method for converting the expanded image data to uniform color A second unit for converting the image data into spatial image data, a third unit for performing a correction corresponding to a human visual characteristic on an output of the first unit, and a second unit for correcting an output of the second unit. To perform correction corresponding to human visual characteristics.
Means, and means for outputting a difference value between the output of the third means and the output of the fourth means as an evaluation value for evaluating the quality of the decompressed image. Image evaluation device. 【請求項６】 原画像データを圧縮した後、伸長処理す
る機能と、前記原画像データを均等色空間上の画像デー
タに変換する第１の変換機能と、前記伸長処理された画
像データを均等色空間上の画像データに変換する第２の
変換機能と、前記第１の変換機能の出力に対して、人間
の視覚特性に対応した補正を行う第１の補正機能と、前
記第２の変換機能の出力に対して、人間の視覚特性に対
応した補正を行う第２の補正機能と、前記第１の補正機
能の出力と前記第２の補正機能の出力との差分値を、前
記伸長処理された画像の品質を評価する評価値として出
力する機能をコンピュータに実現させるためのプログラ
ムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。6. A function of compressing and expanding original image data, a first converting function of converting the original image data into image data on a uniform color space, and a function of uniformly converting the expanded image data. A second conversion function for converting into image data on a color space, a first correction function for performing a correction corresponding to human visual characteristics on an output of the first conversion function, and a second conversion function A second correction function for correcting the output of the function in accordance with human visual characteristics; and a difference value between the output of the first correction function and the output of the second correction function, A computer-readable recording medium on which a program for causing a computer to realize a function of outputting as an evaluation value for evaluating the quality of a received image is recorded.