特許ウォッチ

公開番号2025089118
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-12
出願番号2023204127
出願日2023-12-01
発明の名称画像処理装置、画像処理方法
出願人キヤノン株式会社
代理人弁理士法人大塚国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250605BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像に対する主観評価と相関の高い客観評価を実現するための技術を提供すること。
【解決手段】ノイズ低減を行う画像生成器からの第1画像に画像処理を行って得られる画像、第1画像のノイズ低減の評価の基準となる第2画像に該画像処理を行って得られる画像、で対応する画像領域ごとに第1評価値を取得する。第1画像と第2画像で対応する画像領域ごとに、ユーザ操作に応じて入力された第2評価値を取得し、第2評価値と相関する第1評価値を算出するためのパラメータを第1、2評価値に基づいて取得する。ノイズ低減を行う画像生成器からの第3画像に画像処理を行って得られる画像、第3画像のノイズ低減の評価の基準となる第4画像に該画像処理を行って得られる画像、に基づいて第3評価値を取得し、第3評価値とパラメータに基づいて第3画像の評価値を取得する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ノイズ低減を行う画像生成器により出力された第１画像に対して画像処理を行うことで得られる第１画像処理済み画像と、前記第１画像のノイズ低減の評価の基準となる第２画像に対して該画像処理を行うことで得られる第２画像処理済み画像と、で対応する画像領域ごとに演算による第１評価値を取得する第１取得手段と、
前記第１画像と前記第２画像とで対応する画像領域ごとに、ユーザ操作に応じて入力された第２評価値を取得する第２取得手段と、
前記第２評価値と相関する前記第１評価値を算出するためのパラメータを、前記第１評価値および前記第２評価値に基づいて取得する第３取得手段と、
ノイズ低減を行う画像生成器により出力された第３画像に対して画像処理を行うことで得られる第３画像処理済み画像と、前記第３画像のノイズ低減の評価の基準となる第４画像に対して該画像処理を行うことで得られる第４画像処理済み画像と、に基づいて演算による第３評価値を取得する第４取得手段と、
前記第３評価値および前記パラメータに基づいて、前記第３画像に対する評価値を取得する第５取得手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
続きを表示（約 790 文字）【請求項２】
前記第１取得手段は、第１画像処理済み画像と第２画像処理済み画像とで対応する画像領域の差分に基づいて前記第１評価値を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１取得手段は、画像処理ごとに前記第１評価値を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２取得手段は、前記画像領域を表示し、該画像領域についてユーザ操作に応じて入力された第２評価値を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第３取得手段は、前記第１評価値を説明変数、前記第２評価値を目的変数、として用いて重回帰分析を行うことで前記パラメータを算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第４取得手段は、前記第３画像処理済み画像と前記第４画像処理済み画像との差分に基づいて前記第３評価値を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第４取得手段は、画像処理ごとに前記第３評価値を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第５取得手段は、前記第３画像に対する評価値を出力することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第５取得手段は、画像生成器ごとの前記第３画像に対する評価値を出力することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記第１画像は、ノイズ低減を行う画像生成器により出力された画像、前記第２画像は、該画像に対応し且つ基準となる同一シーンの画像、であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に係る評価技術に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
ノイズ除去や超解像などの画像生成技術において、何らかのチューニングをした画像生成器の良し悪しを評価するために、生成・出力された画像の質を評価することがある。画像の質、つまり画質の評価には大きく分けて２種類あり、人間の眼で画像を確認し、劣化や欠陥が見られないかを評価する主観評価と、画像を数理的に解析し、定量的な評価を行う客観評価と、が存在する。
【０００３】
主観評価では、画像内の各部分に対して直接人間が観察し、細かく評価をすることができるが、評価に時間が掛かり、また、評価者によって異なる評価がされてしまうこともある。
【０００４】
客観評価には、ＰＳＮＲ（ＰｅａｋＳｉｇｎａｌ－ｔｏ－ＮｏｉｓｅＲａｔｉｏ）やＳＳＩＭ（ＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＳｉｍｉｌａｒｉｔｙＩｎｄｅｘＭｅａｓｕｒｅ）などの評価方法が存在し、計算機を使用すれば短時間での評価が可能である。また、数理的な計算で求めるため、評価の再現性もある。しかし、客観評価の結果と主観評価の結果とに乖離が存在することがあり、客観評価の値が良いのに評価画像の見た目が悪い場合や客観評価の値が悪いのに評価画像の見た目が良い場合が散見される。
【０００５】
特許文献１には、主観的画質評価と相関性の高い客観的画質評価手法が開示されている。同一シーンの２枚の画像を比較する際、明るさに基づいた人間の視覚による画質劣化の許容上限値を利用し、画素ごとの差分を評価することで、主観的画質評価に近い客観的画質評価を行うことが可能となっている。また、画像をブロック（画素の集まり）に分割し、ブロックごとに算出した評価値に適宜重みを付与することによって、柔軟に評価値を調整することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２００６－２０１９８３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に開示の技術では、同一シーンの画像の比較・評価をする際、画素の明るさによって閾値を設定し、比較差分値と閾値を使って評価値を算出している。また、その評価値に対し、ブロック毎に付与する重みを調整することで、主観評価に近づく客観評価を実現しようとしている。しかし、特許文献１に開示の技術では、主観評価に寄与する画像内特徴や要素に注目した評価を行っていない。また、特許文献１には、適切な重みの調整方法に関しての詳細は述べられていない。本発明では、画像に対する主観評価と相関の高い客観評価を実現するための技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一様態は、ノイズ低減を行う画像生成器により出力された第１画像に対して画像処理を行うことで得られる第１画像処理済み画像と、前記第１画像のノイズ低減の評価の基準となる第２画像に対して該画像処理を行うことで得られる第２画像処理済み画像と、で対応する画像領域ごとに演算による第１評価値を取得する第１取得手段と、前記第１画像と前記第２画像とで対応する画像領域ごとに、ユーザ操作に応じて入力された第２評価値を取得する第２取得手段と、前記第２評価値と相関する前記第１評価値を算出するためのパラメータを、前記第１評価値および前記第２評価値に基づいて取得する第３取得手段と、ノイズ低減を行う画像生成器により出力された第３画像に対して画像処理を行うことで得られる第３画像処理済み画像と、前記第３画像のノイズ低減の評価の基準となる第４画像に対して該画像処理を行うことで得られる第４画像処理済み画像と、に基づいて演算による第３評価値を取得する第４取得手段と、前記第３評価値および前記パラメータに基づいて、前記第３画像に対する評価値を取得する第５取得手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、画像に対する主観評価と相関の高い客観評価を実現するための技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
システムの機能構成例を示すブロック図。
作成部１１０によるパラメータの算出処理のフローチャート。
算出部１２０による客観評価のフローチャート。
システムの機能構成例を示すブロック図。
作成部１１０によるパラメータの算出処理のフローチャート。
算出部１２０による客観評価のフローチャート。
画像評価装置１００に適用可能なコンピュータ装置のハードウェア構成例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許