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発明の名称 視線検出を利用した画像誤差評価装置
発行国 日本国特許庁(JP)
公報種別 公開特許公報(A)
公開番号 特開平7−105380
公開日 平成7年(1995)4月21日
出願番号 特願平5−247894
出願日 平成5年(1993)10月4日
代理人 【弁理士】
【氏名又は名称】小鍜治 明 (外2名)
発明者 西郷 賀津雄
要約 目的
視線を検出し、注目画像部分とそうでない画像部分とで誤差の異なる重み付けをして、主観評価とよく対応した評価値の出力を可能とする。

構成
原画像と前記原画像に劣化を生じた劣化画像を記録するための画像メモリ11,12と、視線を検出し視線の停留位置と停留時間を抽出するための画像モニタ13、視線検出カメラ14、注視点情報抽出手段15と、前記原画像と前記劣化画像の差分をとった差分画像をブロック分割して各ブロックのブロック差分平方和を得るための差分画像算出手段16、ブロック分割手段17、ブロック誤差算出手段18と、前記視線の停留位置と停留時間に基づいて前記ブロック差分平方和をブロック毎に重み付けして誤差評価値を出力するための誤差重み付け手段19、誤差出力手段20とを有して構成される。
特許請求の範囲
【請求項1】画像入力記録部、注視点検出部、誤差検出部および誤差補正部を有し、前記画像入力記録部は、複数の画素データよりなる原画像が入力されそれを蓄積する第1の画像メモリと、前記原画像に劣化を生じた複数の画素データよりなる劣化画像が入力されそれを蓄積する第2の画像メモリとを含み、前記注視点検出部は、前記第2の画像メモリからの前記劣化画像を表示するための画像表示手段と、前記画像表示手段の表示画面上を動く観察者の視線の動きを検出するための視線検出手段と、前記視線検出手段により得られた視線情報と前記第2の画像メモリからの前記劣化画像とから、前記劣化画像の表示画像上の視線が停留した点の注視点情報を抽出するための注視点情報抽出手段とを含み、前記誤差検出部は、前記第1の画像メモリで記録された前記原画像と前記第2の画像メモリで記録された前記劣化画像との対応する位置の画素データの差分値をとり差分画像を得るための差分画像算出手段と、前記差分画像算出手段により得られた差分画像を複数のブロックに分割するブロック分割手段と、前記ブロック分割手段で分割された差分画像について各ブロックのブロック内の前記差分値の平方和であるブロック差分平方和を算出するためのブロック誤差算出手段とを含み、前記誤差補正部は、前記注視点情報抽出手段で抽出された視線停留点の前記注視点情報に基づいて、前記ブロック誤差算出手段により得られたブロック差分平方和をブロック毎に重み付けしてブロック重み付け差分平方和を得るための誤差重み付け手段と、前記誤差重み付け手段により得られた前記ブロック重み付け差分平方和の全ブロックの総和である全ブロック重み付け差分平方和を得、前記全ブロック重み付け差分平方和を前記差分画像の全画素数で除した値を画像誤差評価値として出力するための誤差出力手段とを含むことを特徴とする、視線検出を利用した画像誤差評価装置。
【請求項2】画像入力記録部、注視点検出部、誤差検出部および誤差補正部を有し、前記画像入力記録部は、複数の画素データよりなる原画像が入力されそれを蓄積する第1の画像メモリと、前記原画像に劣化を生じた複数の画素データよりなる劣化画像が入力されそれを蓄積する第2の画像メモリとを含み、前記注視点検出部は、前記第2の画像メモリからの前記劣化画像を表示し観察者が観視するための画像表示手段と、前記画像表示手段の表示画面上を動く観察者の視線の動きを検出するための視線検出手段と、前記視線検出手段により得られた視線情報と前記第2の画像メモリからの前記劣化画像とから、視線が停留した点の前記劣化画像上における停留位置および前記停留位置で視線が停留した停留時間を抽出するための注視点情報抽出手段とを含み、前記誤差検出部は、前記第1の画像メモリで記録された前記原画像と前記第2の画像メモリで記録された前記劣化画像との対応する位置の画素データの差分値をとり差分画像を得るための差分画像算出手段と、前記差分画像算出手段により得られた差分画像を水平方向n画素、垂直方向m画素のn×m画素からなるブロックに分割するブロック分割手段と、前記ブロック分割手段で分割された差分画像について各ブロックのブロック内の前記差分値の平方和であるブロック差分平方和を算出するためのブロック誤差算出手段とを含み、前記誤差補正部は、前記注視点情報抽出手段で抽出された視線停留点の前記停留位置と前記停留時間に基づいて前記ブロック誤差算出手段により得られたブロック差分平方和をブロック毎に重み付けしてブロック重み付け差分平方和を得るための誤差重み付け手段と、前記誤差重み付け手段により得られた前記ブロック重み付け差分平方和の全ブロックの総和である全ブロック重み付け差分平方和を得、前記全ブロック重み付け差分平方和を前記差分画像の全画素数で除した値を画像誤差評価値として出力するための誤差出力手段とを含むことを特徴とする、視線検出を利用した画像誤差評価装置。
【請求項3】前記誤差重み付け手段は、注視点情報抽出手段により得られた視線停留点の停留位置と前記停留位置での視線の停留時間を、それぞれブロック分割手段でブロック分割したものと同一のブロック分割を行って、視線が停留したブロックの位置である停留ブロック位置と前記停留ブロック位置で視線が停留した時間であるブロック停留時間を抽出するための注視ブロック情報抽出手段と、前記注視ブロック情報抽出手段により得られた前記停留ブロック位置について、前記停留ブロック位置を中心に中心ブロックから周囲ブロックへ重み付け係数を減じたブロック重み付け係数を与え、前記ブロック重み付け係数に前記注視ブロック情報抽出手段により得られた前記ブロック停留時間を掛けて各ブロックの停留ブロック別重み付け係数を得、前記停留ブロック位置のそれぞれについて各ブロックで得られた前記停留ブロック別重み付け係数の総和であるブロック累積重み付け係数を得るためのブロック重み付け手段と、前記ブロック重み付け手段により得られた前記ブロック累積重み付け係数の全ブロックの総和が1になるよう各ブロックの前記ブロック累積重み付け係数を正規化してブロック正規化重み付け係数を得るための重み付け正規化手段と、前記ブロック誤差算出手段により得られた前記ブロック差分平方差和と前記重み付け正規化手段により得られた前記ブロック正規化重み付け係数とを対応するブロックの位置で掛け合わせ、各ブロックの重み付け差分平方和であるブロック重み付け差分平方和を得るためのブロック誤差重み付け手段とを含むことを特徴とする請求項2記載の、視線検出を利用した画像誤差評価装置。
【請求項4】前記誤差重み付け手段は、注視点情報抽出手段により得られた視線停留点の停留位置と前記停留位置での視線の停留時間を、それぞれブロック分割手段でブロック分割したものと同一のブロック分割を行って、視線が停留したブロックの位置である停留ブロック位置と前記停留ブロック位置で視線が停留した時間であるブロック停留時間を抽出するための注視ブロック情報抽出手段と、前記注視ブロック情報抽出手段により得られた前記停留ブロック位置について、前記停留ブロック位置を中心に視力特性に近似した形で中心ブロックから同心円的に周囲ブロックへ重み付け係数を減じたブロック重み付け係数を与え、前記ブロック重み付け係数に前記注視ブロック情報抽出手段により得られた前記ブロック停留時間を掛けて各ブロックの停留ブロック別重み付け係数を得、前記停留ブロック位置のそれぞれについて各ブロックで得られた前記停留ブロック別重み付け係数の総和であるブロック累積重み付け係数を得るためのブロック重み付け手段と、前記ブロック重み付け手段により得られた前記ブロック累積重み付け係数の全ブロックの総和が1になるよう各ブロックの前記ブロック累積重み付け係数を正規化してブロック正規化重み付け係数を得るための重み付け正規化手段と、前記ブロック誤差算出手段により得られた前記ブロック差分平方差和と前記重み付け正規化手段により得られた前記ブロック正規化重み付け係数とを対応するブロックの位置で掛け合わせ各ブロックの重み付け差分平方和であるブロック重み付け差分平方和を得るためのブロック誤差重み付け手段とを含むことを特徴とする請求項2記載の、視線検出を利用した画像誤差評価装置。
発明の詳細な説明
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は画像誤差評価装置に関するものであり、特に視線検出を利用し人間の主観的評価値とよく対応した評価値を出力する客観的な画像誤差評価装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】近年、高能率符号化技術を利用して画像を圧縮し、伝送あるいは記録することが多用されている。この場合、人間にとって望ましい画像の品質で画像情報を効率的に伝達するために、画質を予測しておくことが必要であり、簡便な方法でしかも客観的に人間の主観評価値とよく近似した評価値を出力する画像誤差評価装置が望まれている。
【0003】従来、画像誤差を物理量で客観評価するものとして、原画像と前記原画像に劣化を生じた劣化画像との平均2乗誤差(MSE)を用いたSN比(SNR)が多用されている。以下、従来例である前記SNRを用いた画像誤差評価方法について図2を用いて説明する。
【0004】図2において、201は原画像を記憶する画像メモリ、202はその劣化画像を記憶する画像メモリ、203は差分算出回路、204はMSE演算回路、205はSNR演算回路である。
【0005】以上のように構成された装置による画像誤差評価方法について、以下説明する。まず、原画像信号Io(x,y)が画像メモリ201に入力され、その劣化画像信号Id(x,y)が画像メモリ202に入力される。画像メモリ201は、入力された原画像信号Io(x,y)を記録し、画像メモリ202は入力された劣化画像信号Id(x,y)を記録する。画像メモリ201は、記録された原画像信号Io(x,y)を、また画像メモリ202は記録された劣化画像信号Id(x,y)をそれぞれ差分算出回路203へ供給する。差分算出回路203は、供給された原画像信号Io(x,y)と劣化画像信号Id(x,y)との差分信号D(x,y)を(数1)によって算出する。
【0006】
【数1】

【0007】上記差分信号D(x,y)はMSE演算回路204へ供給され、MSE演算回路204は(数2)によって、供給された差分信号D(x,y)から平均2乗誤差(MSE)を算出する。
【0008】
【数2】

【0009】前記MSEはSNR演算回路205へ供給され、SNR演算回路205は供給された前記MSEを雑音量とし、入力信号レベルのピークピーク値の自乗値、通常は8ビットの輝度信号の場合255の自乗値、を信号量として(数3)によってSN比(SNR)を算出し、このSNRの値によって画像誤差を評価する。
【0010】
【数3】

【0011】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記のSNRは1画素あたりの平均の誤差を算出するものであるため、画面全体が一様な大きさのランダムノイズのような誤差を含む画像の場合は主観評価結果との相関も高いが、画面全体が不均一な大きさの誤差からなる画像や、画面の局所的部分に誤差が片寄っている画像の場合は主観評価結果との相関が低い。とりわけ、人の視線を引きつける画像部分に誤差が片寄っている場合、前記SNRと主観評価との結果に大きな相違を生じてしまうとうい欠点がある。また、人が画像を観察する場合は、画面全体を一様に見ているわけではなく、人にとって注意を引きつける画像部分や、意味のある画像の部分に視線を向けていることは日常経験からも理解できることであり、注目する画像部分を中心に誤差の重み付け補正をする必要がある。
【0012】本発明は、上記問題点に鑑み、人の視線を引きつける画像部分とそうでない画像部分とで、誤差の異なる重み付け補正を可能とする視線検出を利用した画像誤差評価装置を提供することを目的とする【0013】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するために本発明の視線検出を利用した画像誤差評価装置は、画像入力記録部、注視点検出部、誤差検出部および誤差補正部とからなり、画像入力記録部は、複数の画素データよりなる原画像が入力されそれを蓄積する第1の画像メモリと、前記原画像に劣化を生じた複数の画素データよりなる劣化画像が入力されそれを蓄積する第2の画像メモリとによって構成され、注視点検出部は、前記第2の画像メモリからの前記劣化画像を表示するための画像表示手段と、前記画像表示手段の表示画面上を動く観察者の視線の動きを検出するための視線検出手段と、前記視線検出手段により得られた視線情報と前記第2の画像メモリからの前記劣化画像とから、視線が停留した点の前記劣化画像上における注視点情報を抽出するための注視点情報抽出手段とによって構成され、誤差検出部は、前記第1の画像メモリで記録した前記原画像と前記第2の画像メモリで記録した前記劣化画像との対応する位置の画素データの差分値をとり差分画像を得るための差分画像算出手段と、前記差分画像算出手段により得られた差分画像を複数のブロックに分割するブロック分割手段と、前記ブロック分割手段で分割された差分画像について各ブロックの前記差分値の平方和であるブロック差分平方和を算出するためのブロック誤差算出手段とによって構成され、誤差補正部は、注視点情報抽出手段で抽出された視線停留点の前記注視点情報に基づいて、前記ブロック誤差算出手段により得られたブロック差分平方和をブロック毎に重み付けしてブロック重み付け差分平方和を得るための誤差重み付け手段と、前記誤差重み付け手段により得られた前記ブロック重み付け差分平方和の全ブロックの総和である全ブロック重み付け差分平方和を得、前記全ブロック重み付け差分平方和を前記差分画像の全画素数で除した値を画像誤差評価値として出力するための誤差出力手段とを含んで構成される。
【0014】
【作用】この構成により、原画像に劣化を生じた劣化画像を見ている観察者の視線の動きを検出して、視線が停留した点の注視点情報を抽出し、前記原画像と劣化画像の差分値をとった差分画像を複数の画素からなるブロックに分割して各ブロックの差分平方和を得、前記注視点情報に基づいて前記各ブロックの差分平方和をブロック毎に重み付けすることで、人の視線を引きつける画像部分とそうでない画像部分とで誤差の異なる重み付け補正を可能とし、人間の主観的評価値とよく対応した評価値を出力することができる。
【0015】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。
【0016】図1は本発明の一実施例における、視線検出を利用した画像誤差評価装置のブロック図である。図1において、11は原画像を記憶する画像メモリ、12はその劣化画像を記憶する画像メモリ、13は画像モニタ、14は視線検出カメラ、15は注視点情報抽出手段、16は差分画像算出回路、17はブロック分割手段、18はブロック誤差算出手段、19は誤差重み付け手段、20は誤差出力手段である。誤差重み付け手段19において、21は注視ブロック情報抽出手段、22は注視ブロック重み付け手段、23は重み付け正規化手段、24はブロック誤差重み付け手段である。なお、上記した構成要素と特許請求の範囲に記載した構成要件との対応は、画像メモリ11,12は画像入力記録部に、画像モニタ13,視線検出カメラ14,注視点情報抽出手段15は注視点検出部に、差分画像算出回路16,ブロック分割手段17,ブロック誤差算出手段18は誤差検出部に、誤差重み付け手段19,誤差出力手段20は誤差補正部に対応する。
【0017】以上のように構成された、視線検出を利用した画像誤差評価装置について、図1を用いて、その動作を上記対応づけた画像入力記録部、注視点検出部、誤差検出部そして誤差補正部に分けて説明する。
【0018】画像入力記録部の動作は次の通りである。複数の画素データよりなる原画像が画像メモリ11に入力され、原画像に劣化を生じた複数の画素データよりなる劣化画像が画像メモリ12に入力される。画像メモリ11は入力された原画像を記録し、画像メモリ12は劣化画像を記録する。画像メモリ11で記録された原画像は誤差検出部の差分画像算出手段16へ供給され、画像メモリ12で記録された劣化画像は、注視点検出注部の画像モニタ13と注視点情報抽出手段15、そして誤差検出部の差分画像算出手段16へ供給される。
【0019】注視点検出部の動作は次の通りである。画像モニタ13は画像メモリ12から供給された劣化画像を表示する。視線検出カメラ14は、画像モニタ13で表示された劣化画面上を動く観察者の視線の動きを検出し、視線情報を得る。前記視線情報は注視点情報抽出手段15へ供給される。注視点情報抽出手段15は、供給された前記視線情報と、画像メモリ12から供給された劣化画像とから、視線が停留した点の劣化画像上における停留位置と、前記停留位置での視線の停留時間を抽出する。前記視線の停留位置と停留時間の情報は、誤差補正部の誤差重み付け手段19へ供給される。
【0020】誤差検出部の動作は次の通りである。差分画像算出手段16は、画像メモリ11から供給された原画像と、画像メモリ12から供給された劣化画像との、対応する位置での画素データの差分値をとって差分画像を算出する。前記差分画像はブロック分割手段17へ供給され、ブロック分割手段17は、供給された前記差分画像を例えば水平方向32画素、垂直方向32画素の32×32画素からなるブロックに分割する。このブロックに分割されたブロック分割差分画像はブロック誤差算出手段18へ供給され、ブロック誤差算出手段18は供給された前記ブロック分割差分画像の各ブロックについて、ブロック内の前記差分値の平方和であるブロック差分平方和を算出する。このブロック差分平方和は、誤差補正部の誤差重み付け手段19へ供給される。
【0021】誤差補正部の動作は次の通りである。誤差重み付け手段19は、注視点情報抽出手段15から供給された、視線の停留位置と停留時間の情報に基づいて、ブロック誤差算出手段18から供給されたブロック差分平方和を、前記ブロックの単位でそれぞれ重み付けして補正ブロック差分平方和を得る。この補正ブロック差分平方和は誤差出力手段20へ供給され、誤差出力手段20は、供給された補正ブロック差分平方和の全ブロックの総和である全ブロック重み付け差分平方和を得、これを差分画像の全画素数で除した値を画像誤差評価値として出力する。なお、誤差重み付け手段19の内部構成の動作については以下で説明する。
【0022】誤差重み付け手段19の内部構成の動作を、注視ブロック情報抽出手段21、注視ブロック重み付け手段22、重み付け正規化手段23、そしてブロック誤差重み付け手段24に分けて説明する。
【0023】注視ブロック情報抽出手段21の動作は次の通りである。注視ブロック情報抽出手段21は、注視点情報抽出手段15から供給された視線停留点の停留位置、および停留位置での視線の停留時間を、それぞれ、ブロック分割手段17でブロック分割したものと同一のブロック分割を行って、視線が停留したブロックの位置である停留ブロック位置と、この停留ブロック位置で視線が停留した時間であるブロック停留時間を抽出する。この停留ブロック位置とブロック停留時間は注視ブロック重み付け手段22へ供給される。
【0024】注視ブロック重み付け手段22の動作は次の通りである。注視ブロック重み付け手段22は、供給された停留ブロック位置およびブロック停留時間から、各ブロックのブロック累積重み付け係数を算出する。図3は、網膜中心からの相対視力の分布を示した図であるが、視野中心から視角約1゜の範囲の中心視の部分で視力が最も高く、中心窩から2.5゜離れると視力は相対的に最高値の2分の1になり、10゜離れると5分の1に減少することがわかる。このため、停留ブロック位置について、停留ブロック位置を中心に、図4に示すように中心ブロックから同心円的に周囲ブロックへ重み付け係数を減じたブロック重み付け係数を与え、これら各ブロックのブロック重み付け係数に前記ブロック停留時間を掛けて各ブロックの停留ブロック別重み付け係数を得る。前記各ブロックの停留ブロック別重み付け係数をすべての停留ブロック位置について求め、各ブロックで得られた停留ブロック別重み付け係数の総和であるブロック累積重み付け係数を算出する。このブロック累積重み付け係数は重み付け正規化手段23へ供給される。
【0025】重み付け正規化手段23の動作は次の通りである。重み付け正規化手段23は、供給されたブロック累積重み付け係数の全ブロックの総和が1になるよう各ブロックのブロック累積重み付け係数を正規化し、ブロック正規化重み付け係数を算出する。このブロック正規化重み付け係数はブロック誤差重み付け手段24へ供給される。
【0026】ブロック誤差重み付け手段24の動作は次の通りである。ブロック誤差重み付け手段24は、ブロック誤差算出手段18から供給されたブロック差分平方和と、ブロックの重み付け正規化手段23から供給されたブロック正規化重み付け係数とを、対応するブロックの位置で掛け合わせて、各ブロックの重み付け差分平方和であるブロック重み付け差分平方和を算出する。
【0027】以上のように本実施例によれば、第1に、注視点検出部の画像モニタ13、視線検出カメラ14、そして注視点情報抽出手段15によって、観察者の視線の動きを検出し、視線が停留した点の停留位置とその停留位置での視線の停留時間を抽出することで、人が注目する画像部分を検出すことができる。
【0028】第2に、誤差検出部の差分画像算出手段16、ブロック分割手段17、そしてブロック誤差算出手段18によって、原画像と劣化画像との差分値(誤差値)をとった差分画像をブロックに分割し、各ブロック内の差分値の平方和であるブロック差分平方和を算出することができ、後の処理において、ブロック単位で注目画像部分とそうでない画像部分の誤差とを分けて補正できることを可能とする。
【0029】第3に、誤差補正部の誤差重み付け手段19の、注視ブロック情報抽出手段21、注視ブロック重み付け手段22、重み付け正規化手段23によって、抽出された視線停留点の停留位置と停留時間をブロック単位の停留ブロック位置とブロック停留時間として抽出し、前記停留ブロック位置を中心に視力分布の特性に近似する形で周囲ブロックへ重み付け係数を設定し、これら重み付け係数に前記ブロック停留時間を掛けて停留ブロック別重み付け係数を得、停留ブロック位置のそれぞれについて各ブロックで得られた停留ブロック別重み付け係数の総和を求め、それをさらに全ブロックのその総和から正規化することで、視線の注視点と視力特性を加味したブロック毎の重み付け係数が得られ、評価画像のブロック毎の注目度を得ることができる。
【0030】第4に、誤差補正部の誤差重み付け手段19のブロック誤差重み付け手段24と誤差出力手段20によって、ブロック毎に誤差を視線情報と視力特性に基づいた重み付け係数で補正し、それら各ブロックの補正した誤差の総和を求めそれを全画素数で除した値を出力することで、注目画像部分とそうでない画像部分とで誤差の異なる重み付け補正をすることができ、主観的評価値とよく対応した画像誤差評価値を出力できる。
【0031】なお、上記実施例では、差分画像を分割するブロックの大きさを32×32画素としたが、実施する際には、観察者から画像モニタまでの観視距離によってブロックの大きさを調整して、観視距離の増大に伴いブロックの大きさを広げ、1ブロックの大きさが常に視角一定になるようにすればよい。本実施例ではその視角を1.0゜としている。また、画像誤差評価値としては、誤差重み付け補正後の画面全体の平均差分平方和を出力したが、この平均差分平方和を上記従来例におけるMSEとし、(数3)によってSN比として出力してもよい。
【0032】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の視線検出を利用した画像誤差評価装置は、画像入力記録部において原画像と前記原画像に劣化を生じた劣化画像を入力して記録し、注視点検出部で前記劣化画像の画面上を動く観察者の視線の動きを検出して視線が停留した注視点情報を抽出し、誤差検出部で前記原画像と前記劣化画像の差分画像を算出しそれをブロック分割して各ブロックのブロック差分平方和を得、誤差補正部で前記視線の停留位置と前停留時間をブロック分割して視線の停留ブロック位置とブロック停留時間を抽出し、前記停留ブロック位置を中心に視力特性に近似させ周囲ブロックへ重み付け係数を設定し、これら係数に前記ブロック停留時間を掛けて停留ブロック別重み付け係数を得、前記停留ブロック位置のそれぞれについて各ブロックで得られた前記停留ブロック別重み付け係数の総和を求め、それをさらに全ブロックのその総和から正規化してブロック正規化重み付け係数を算出し、前記ブロック差分平方和に前記ブロック正規化重み付け係数を掛けてブロック重み付け差分平方和を求めそれらの総和を前記差分全画素数で除した値を出力することにより、注目画像部分とそうでない画像部分とで誤差の異なる重み付け補正をすることができ、主観的評価値とよく対応した画像誤差評価が可能となる。




 

 


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