AI画像を整えて、文字と線を鮮明に。

読み込み後、原寸で平坦なパッチを選び、輝度残差の標準偏差を計算します。輪郭エッジと文字の鮮明度はそれぞれ独立して解析します。

σ の単位は 8-bit の輝度階調（0～255）です。0～100 の品質評価ではありません。小さいほど選択領域の細かな輝度変動が少ないことを示しますが、画像全体の品質を表すものではありません。

意図的な質感をノイズと誤認する場合があります。色だけのノイズや大きな色むらは対象外です。有効なパッチが不足すると数値は表示しません。

原寸で画像の安定した輪郭の 10–90% 遷移幅を測定します。単位は px です。

輪郭の局所的な明暗差が10%から90%へ変わる距離をピクセルで測ります。小さいほど変化が急ですが、線自体の太さ、0～100 の品質点、テストチャートの MTF ではありません。画像全体の輪郭が対象で、文字を含む場合があります。文字の鮮明度は文字候補だけを測定します。

両側が安定した高コントラストのエッジを使用し、透明領域に触れるプロファイルは除外します。最低32本が必要です。前後で位置・方向・両端の範囲を固定し、それぞれの明暗から10%／90%の値を計算します。1本でも対応しなくなれば比較不可とし、サンプルの選び直しは行いません。

エッジの遷移幅調整は単独で使え、初期設定はオン・70%です。先行処理でプロファイルが対応しなくなると、理由を表示して調整を省略します。単独の効果を見るには、文字の鮮鋭化と全体の細部強調をオフにしてください。

解像度、角度、サンプリング、鮮鋭化のハローが値に影響します。狭いほどジャギー、線切れ、ハローが少ないとは限りません。画像も確認してください。

原寸の完全に不透明な近傍で Sobel 勾配エネルギーを測定します。

Tenengrad 勾配エネルギーが高いほど、輝度の変化が強いことを示します。0～100 の品質点ではなく、同一画像・同一サイズの前後比較に使います。ノイズ、コントラスト、質感でも値は上がり、ノイズ除去後の低下がぼけを意味するとは限りません。他の指標と画像も併せて確認してください。

画像全体の細部強調は、ノイズ除去の後、文字の鮮鋭化の前に行います。保護するのは検出済みの文字候補だけで、見逃した文字は処理される場合があります。時間がかかるため、必要に応じてオフにできます。

最外周と、透明・半透明ピクセルに触れる3×3近傍を除きます。有効位置が16未満、または内部面積の1%未満では数値を表示しません。単色画像のゼロは有効な値で、輝度勾配がないことを示します。

濃い文字候補から筆画コアを分離し、各組の原画像の主な字色を基準に CIEDE2000 色差の RMS と P90 を計算します。

小さいほど、採用したコア画素が各組の基準色に近いことを示します。前後でコアの位置と目標色を固定し、アンチエイリアスの境界は含めません。文字の正確さや一般的な清潔度の評価ではありません。サンプルが不足すると数値は表示しません。

明るい背景にある、ほぼ単色の濃い横書き文字に対応します。色付きや濃淡差の大きい領域は除外しますが、図形の誤検出や細字の見逃しは起こり得ます。100%では処理可能なコアを各組の原画像の主な字色にそろえます。筆画エッジに影響すると元に戻します。境界はそのままなので、すべての色むらを除けるとは限りません。