CN113329134A - 图像处理装置、图像处理方法及记录介质 - Google Patents

图像处理装置、图像处理方法及记录介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供图像处理装置、图像处理方法及记录介质，它们在自动制作相册时能够实现减少用户的工作量。一种图像处理方法，其进行如下处理：获取多个候选图像(52)；从多个候选图像中获取与用户选择的用户选择图像有关的用户选择信息(54)；根据用户选择图像的分析结果对用户选择图像赋予属性(58)；根据由具有相同的属性的选择图像的数量相对于用户选择图像的总数的比率表示的用户选择比率，推测作为选择用户选择图像时的基准的用户选择基准(60)；根据用户选择基准，在候选图像中用户从未选择的未选择图像中选择自动选择图像(62)。

Description

图像处理装置、图像处理方法及记录介质
技术领域
本发明涉及一种图像处理装置、图像处理方法及记录介质。
背景技术
已知有一种使用用户所拥有的图像制作原始的相册的服务。例如，提供一种经由互联网将用户所拥有的多个图像发送至服务提供商，使用发来的多个图像制作用户所希望的布局的影集的服务。
专利文献1中记载了一种使用用户指定的图像来制作相册的相册制作系统。专利文献2中记载了一种电子相册制作装置，其获取用户指定的图像的属性信息，根据属性提取图像来制作相册。
专利文献3中记载了一种相册装置，该相册装置从显示画面中显示的图像中根据用户的指定设定重要图像，以包含重要图像的比例多于包含除重要图像以外的图像的比例的方式，制作按照用户的意图的电子相册。
相册的制作需要从大量的图像中选择放入相册的图像，将所选择的图像整齐地布局之类的耗费工作量的工序。对于制作相册的初学者，这样的耗费工作量的作业成为负担。考虑到这一点，提供了一种自动进行图像的选择及图像的布局的软件作为相册的订购软件及相册的制作辅助装置等。
专利文献4中记载了一种用于制作相册的图像材料的辅助装置。该文献中记载的装置在用户选择的第一图像材料的周围获取对第一材料的特征具有满足规定的选择条件的图像特征的第二图像材料，制作在第一图像材料的周围配置有第二图像材料的布局页面。
专利文献5中记载了一种图像搜索装置，该图像搜索装置计算表示图像的特征的特征量的值，根据特征量的值对图像进行分数化，显示分数高的规定数的图像作为搜索结果。在该文献中记载的装置中，用户选择的图像作为用户的喜好，以分数变高的方式提高特征量的加权系数。由此，布局用户喜好的图像。
专利文献1：日本特开2011-049870号公报
专利文献2：日本特开2014-063246号公报
专利文献3：日本特开2014-174787号公报
专利文献4：日本特开2016-081319号公报
专利文献5：日本特开2014-191701号公报
然而，图像的自动选择及图像的自动布局对用户的要求的精度不是100％，可能发生图像的重新选择及布局的修正等用户的新的工作量。
在进行相册的自动制作时，从用户所拥有的图像中自动选择相册中使用的图像。另一方面，在图像的自动选择中，可能发生用户想要选择的图像未被选择的情况及用户不想要选择的图像被选择的情况。此时，发生用户从用户所拥有的图像中重新选择图像的工作量。
并且，当仅由用户真正想要选择的图像制作相册时，需要从用户所拥有的大量的图像中仅手动选择用户真正想要的图像。这样的选择作业对于用户而言可能成为较大的负担。
发明内容
本发明是鉴于这样的情况而完成的，其目的在于提供一种自动制作相册时能够实现减少用户的工作量的图像处理装置、图像处理方法及程序。
为了实现上述目的，提供以下发明方式。
本发明所涉及的图像处理装置具备一个以上的处理器，处理器进行如下处理：获取多个候选图像；从获取的多个候选图像中获取与用户选择的用户选择图像有关的用户选择信息；根据用户选择图像的分析结果对用户选择图像赋予属性；根据由具有相同的属性的用户选择图像的数量相对于用户选择图像的总数的比率表示的用户选择比率，推测作为选择用户选择图像时的基准的用户选择基准；根据用户选择基准，在候选图像中从用户未选择的未选择图像中选择自动选择图像。
根据本发明所涉及的图像处理装置，根据用户从候选图像中选择的用户选择图像的属性来推测用户的选择基准，根据推测出的用户的选择基准来实施候选图像中用户未选择的未选择图像的自动选择。由此，选择反映用户的喜好等的图像，能够减少用户选择图像的工作量。
本发明所涉及的图像处理方法进行如下处理：获取多个候选图像；从获取的多个候选图像中获取与用户选择的用户选择图像有关的用户选择信息；根据用户选择图像的分析结果对用户选择图像赋予属性；根据由具有相同的属性的用户选择图像的数量相对于用户选择图像的总数的比率表示的用户选择比率，推测作为选择用户选择图像时的基准的用户选择基准；根据用户选择基准，在候选图像中从用户未选择的未选择图像中选择自动选择图像。
本发明所涉及的记录介质是通过计算机能够读取的非易失性的记录介质，在该记录介质中记录程序，该程序使计算机实现如下处理：获取多个候选图像的处理；从获取的多个候选图像中获取与用户选择的用户选择图像有关的用户选择信息的处理；根据用户选择图像的分析结果对用户选择图像赋予属性的处理；根据由具有相同的属性的用户选择图像的数量相对于用户选择图像的总数的比率表示的用户选择比率，推测作为选择用户选择图像时的基准的用户选择基准的处理；及根据用户选择基准，在候选图像中从用户未选择的未选择图像中选择自动选择图像的处理。
发明效果
根据本发明，根据用户从候选图像中选择的用户选择图像的属性来推测用户的选择基准，根据推测出的用户的选择基准来实施候选图像中用户未选择的未选择图像的自动选择。由此，选择反映用户的喜好等的图像，能够减少用户选择图像的工作量。
附图说明
图1是第一实施方式所涉及的图像处理装置的功能框图。
图2是图1所示的处理器的功能框图。
图3是表示第一实施方式所涉及的图像处理方法的步骤的流程图。
图4是表示选择画面的一例的选择画面的示意图。
图5是表示选择图像的分析结果的一例的分析结果的示意图。
图6是表示未选择图像的分析结果的一例的分析结果的示意图。
图7是调整分数的说明图。
图8是表示调整分数的另一例子的调整分数的说明图。
图9是适用于第二实施方式所涉及的图像处理装置的选择画面的示意图。
图10是表示选择图像的分析结果的一例的分析结果的示意图。
图11是表示未选择图像的分析结果的一例的分析结果的示意图。
图12是调整分数的说明图。
图13是调整分数的另一例子的说明图。
图14是适用于第三实施方式所涉及的图像处理装置的选择画面的示意图。
图15是根据显示未选择图像推测的用户的喜好等的说明图。
图16是表示基准分数的一例的基准分数的说明图。
图17是调整分数的说明图。
符号说明
10-图像处理装置，12-图像处理单元，14-显示器单元，16-输入单元，18-存储单元，20-处理器，22-存储器，24-图像存储器，26-信息存储器，28-程序存储器，30-通信接口，32-输入输出接口，40-显示驱动器，42-输入驱动器，44-存储驱动器，50-规格信息获取部，52-图像获取部，54-用户选择信息获取部，56-分析部，58-属性信息赋予部，60-基准推测部，62-自动选择部，64-布局部，66-订购信息发送部，100-选择画面，102-候选图像，102A-用户选择图像，104-选择符号，106-确定按钮，108-滚动条，200-选择画面，202-候选图像，202A-用户选择图像，202B-未选择图像，204-负选择符号，206-确定按钮，208-滚动条，300-选择画面，300A-非显示区域，302-候选图像，302A-用户选择图像，302B-显示未选择图像，302C-非显示候选图像，304-选择符号，306-确定按钮，308-滚动条，S10至S24-图像处理方法的各工序。
具体实施方式
以下，按照附图对本发明的优选的实施方式进行详细说明。在本说明书中，对相同的构成要件标注相同的参考符号，适当省略重复的说明。
[第一实施方式]
[图像处理装置的结构例]
图1是第一实施方式所涉及的图像处理装置的功能框图。该图所示的图像处理装置10执行相册的自动制作软件，并实施相册中使用的图像的自动选择，所选择的图像的自动布局及向相册制作业者的订购。
本说明书中的所谓制作的术语也可以称为生成及制造。并且，所谓装置的术语也可以称为系统。
图像处理装置10能够适用计算机及智能手机等移动终端装置。另外，本说明书中的所谓图像的术语有时被用作作为表示图像的电信号的图像数据的意思。并且，图像也可以称为相片。
图像处理装置10具备图像处理单元12、显示器单元14、输入单元16及存储单元18。图像处理单元12具备处理器20及存储器22。存储器22具备图像存储器24、信息存储器26及程序存储器28。
处理器20读出并执行存储于程序存储器28中的相册的自动制作软件，对从图像存储器24中读出的图像实施规定的处理。处理器20将所获取的各种信息存储到信息存储器26中。
图像处理单元12具备通信接口30及输入输出接口32。
通信接口30包含进行与网络的连接的通信端口。例如，图像处理单元12能够使用通信接口30实施经由网络的与外部设备的数据通信。通信接口30均能够适用于无线通信及有线通信。
输入输出接口32适用连接USB电缆等电信号线的端口及插入存储卡等器件的插槽等。另外，USB是Universal Serial Bus的缩写。
图像处理单元12具备显示驱动器40、输入驱动器42及存储驱动器44。
显示驱动器40实施显示器单元14的显示控制。显示驱动器40将表示显示在显示器单元14上的影像的影像信号发送至显示器单元14。显示器单元14显示与从显示驱动器40发送的影像信号相对应的影像。
输入驱动器42获取表示从输入单元16输入的信息的信号。输入驱动器42将从输入单元16发送的信号发送至处理器20。处理器20根据从输入单元16发送的信号来控制图像处理单元12。
输入单元16能够适用键盘及鼠标等。能够适用触摸面板作为输入单元16。在适用触摸面板方式的一方式中，输入单元16和显示器单元14构成为一体的单元。
存储驱动器44控制向存储单元18写入数据及从存储单元18读出数据。即，处理器20能够经由存储驱动器44获取存储于存储单元18中的用户所拥有的图像。
当适用移动终端装置作为图像处理装置10时，能够适用在相同的外壳中容纳图像处理单元12、显示器单元14、输入单元16及存储单元18的方式。
图2是图1所示的处理器的功能框图。该图所示的处理器20的各处理部与处理器20的各种功能对应。
处理器20具备规格信息获取部50。规格信息获取部50获取与相册的尺寸及页面数等相册的规格有关的规格信息。规格信息例如能够包含与相册中使用的图像数有关的信息。
与相册中使用的图像数有关的信息例如表示为了制作相册而最低限需要的最低图像数或为了制作相册而能够使用的最高图像数等。并且，与相册中使用的图像数有关的信息可以作为图像数设定，也可以作为页面数设定。
即，与相册中使用的图像数有关的信息能够由页面数及各页面中使用的图像数规定。并且，规格信息例如可以包含与相册中使用的图像的尺寸有关的信息。规格信息能够由用户使用输入单元16输入。
处理器20具备图像获取部52。图像获取部52获取候选图像，该候选图像是用户所拥有的多个图像，并且成为相册中使用的图像的候选。图像获取部52能够以文件夹单位获取候选图像。图像获取部52可以从经由通信接口30网络连接的外部设备等中获取候选图像，也可以从经由输入输出接口32连接的外部设备等中获取候选图像。另外，候选图像使用符号102在图4中图示。
处理器20具备用户选择信息获取部54。用户选择信息获取部54对于用户从候选图像中手动选择的用户选择图像获取用户选择信息。用户选择信息获取部54将用户选择信息存储于图1所示的信息存储器26中。用户选择信息能够适用用户选择图像的文件名等用户选择图像的识别信息。
关于用户选择图像，能够设定能够选择的候选图像的数量的上限值。能够选择的候选图像的数量的上限值能够根据与相册中使用的图像数有关的信息来规定。能够选择的候选图像的数量的上限值能够在从候选图像的总数的0％至100％的范围内任意规定。能够选择的候选图像的数量的上限值可以是预先确定的固定值，也可以是用户适当设定的变动值。
并且，关于用户选择图像，能够设定需要选择的候选图像的数量的下限值。例如，可以将下限值设为2，用户需要选择两个以上的候选图像。
处理器20具备分析部56。分析部56根据被摄体的种类、表示图像的模糊程度及抖动程度的对焦程度、亮度程度、色彩及人物的有无等规定的属性来分析用户选择图像。分析部56将用户选择图像的分析结果存储于信息存储器26中。另外，用户选择图像使用符号102A在图4中图示。
处理器20具备属性信息赋予部58。属性信息赋予部58对用户选择图像赋予适用于用户选择图像的分析的属性的每个种类的属性信息。属性信息赋予部58将每个用户选择图像及属性的每个种类的属性信息存储于信息存储器26中。另外，属性的种类及属性信息在图5等中图示。
处理器20具备基准推测部60。基准推测部60根据属性信息来推测与用户的喜好及意图等对应的用户选择基准。即，基准推测部60能够根据被摄体的判定结果推测与用户的喜好对应的用户选择想要选择的图像的用户选择基准。并且，基准推测部60能够推测选择在用户选择图像中包含特定的人物作为属性信息的图像的用户选择基准。
基准推测部60将被赋予了相同的属性信息的用户选择图像的数量除以用户选择图像的总数来计算用户选择比率，根据用户选择比率来推测用户选择基准。基准推测部60将推测出的用户选择基准存储于信息存储器26中。
基准推测部60能够根据用户选择比率与规定的阈值的比较结果来推测用户选择基准。规定的阈值可以是预先规定的固定值，也可以是用户等能够任意设定的变动值。
并且，规定的阈值也可以按每个属性具有不同的阈值。例如，关于被摄体的种类及人物的有无等容易进行相对比较的项目，也可以相对于对焦程度、亮度程度及色彩等不易进行相对比较的项目，将阈值设定得较低。
基准推测部60能够按每个用户选择图像及每个属性信息计算评价值，根据评价值来计算每个用户选择图像的基准分数，根据用户选择比率来计算校正值，使用校正值调整基准分数计算调整分数。调整分数作为与每个用户选择图像的用户的喜好等对应的数值指标发挥功能。
处理器20具备自动选择部62。自动选择部62适用使用基准推测部60推测的用户选择基准，从候选图像的未选择图像中选择自动选择图像作为相册中使用的图像。
自动选择部62能够按照使用基准推测部60计算出的调整分数的从高到低的顺序从未选择图像中选择规定数的自动选择图像。关于所选择的自动选择图像的张数，能够设定上限值及下限值中的至少任一个。例如，能够根据与相册的规格信息中包含的图像数有关的信息设定上述上限值及下限值中的至少任一个。
另外，未选择图像使用符号102B在图4中图示。自动选择部62将包含自动选择图像的文件名等识别信息的自动选择图像信息存储于信息存储器26中。
处理器20具备布局部64。布局部64根据使用规格信息获取部50获取的相册的规格，使用用户选择图像及自动选择图像，制作相册的自动布局。布局部64将进行自动布局的相册显示在显示器单元14上。
布局部64能够接收自动布局的编辑，实施编辑自动布局的手动编辑。作为手动编辑的例子，可举出对于显示在显示器单元14上的自动布局，用户使用输入单元16等手动输入编辑内容的方式。
处理器20具备订购信息发送部66。订购信息发送部66经由通信接口30向相册的制作业者发送相册的订购信息。订购信息包含相册的规格、相册中使用的图像及用户认可的相册的布局等。订购信息能够包含交货期限日及交货方法等信息。
另外，也可以图像处理装置10不具备布局部64及订购信息发送部66，在与图像处理装置10连接的外部装置等中，实施布局部64的功能及订购信息发送部66的功能。
[图像处理方法的步骤]
图3是表示第一实施方式所涉及的图像处理方法的步骤的流程图。在规格信息获取工序S10中，图2所示的规格信息获取部50获取相册的规格信息。规格信息获取部50将规格信息存储于图1所示的信息存储器26中。在规格信息获取工序S10之后进入候选图像获取工序S12。
另外，在图1所示的图像处理装置10中没有安装相册制作软件的情况下，在规格信息获取工序S10之前，实施从下载网站下载相册制作软件并进行安装的准备工序。
相册的规格信息例如是包含相册的尺寸及页面数的信息。作为相册的尺寸的例子，可举出A4、A5及A5四方形等。作为页面数的例子，可举出16页面、24页面、32页面、40页面及48页面等。根据尺寸及页面数的指定来确定制作相册所需的图像数。例如，当指定24页面时，图像的最低需要张数确定为100。
在候选图像获取工序S12中，图像获取部52获取用户所拥有的候选图像。
图像获取部52将所获取的候选图像存储于图像存储器24中。在候选图像获取工序S12之后进入用户选择信息获取工序S14。
候选图像能够根据属性等被分类并存储于多个文件夹中。在候选图像获取工序S12中，图像获取部52可以从多个文件夹中选择一个以上的文件夹，获取所选择的文件夹中包含的候选图像，也可以将存储于存储卡中的多个图像作为候选图像一次获取。并且，在候选图像获取工序S12中，图像获取部52可以搜索与用户建立对应关联的图像，将搜索到的图像作为候选图像自动地获取。
在用户选择信息获取工序S14中，用户选择信息获取部54对于用户选择图像获取用户选择信息。在用户选择信息获取工序S14之后进入用户选择图像分析工序S16。
在用户选择图像分析工序S16中，分析部56实施用户选择图像的分析。基准推测部60根据分析结果来推测与用户的喜好等相对应的用户选择基准。基准推测部60将推测出的用户选择基准存储于信息存储器26中。在用户选择图像分析工序S16之后进入自动选择工序S18。
在自动选择工序S18中，自动选择部62使用在用户选择图像分析工序S16中推测出的用户选择基准，从候选图像的未选择图像中选择自动选择图像。自动选择部62将自动选择图像的自动选择图像信息存储于信息存储器26中。在自动选择工序S18之后进入布局工序S20。
在布局工序S20中，布局部64使用用户选择图像及自动选择图像，根据在规格信息获取工序S10中获取的尺寸及页面数等规格信息来制作相册的自动布局。
在布局工序S20中，布局部64能够使用显示器单元14显示自动布局。布局部64将与自动布局有关的布局信息存储于信息存储器26中。在布局工序S20之后进入编辑工序S22。
在编辑工序S22中，布局部64接收对自动布局的用户的手动编辑，编辑自动布局。布局部64能够使用显示器单元14显示编辑后的布局。布局部64将编辑后的布局的布局编辑信息存储于信息存储器26中。另外，编辑工序S22能够省略。在编辑工序S22之后进入订购信息发送工序S24。
在订购信息发送工序S24中，订购信息发送部66将包含相册的规格信息、相册中使用的图像及相册的布局信息等的相册的订购信息发送至相册的制作业者。
在订购信息发送工序S24之后实施规定的结束处理，处理器20结束图像处理方法。接收到订购信息的相册的制作业者根据订购信息来制作相册。
另外，布局工序S20、编辑工序S22及订购信息发送工序S24也可以不使用图1等所示的图像处理装置10来实施，而使用与图像处理装置10连接的外部装置来实施。
[选择画面的结构例]
图4是表示选择画面的一例的选择画面的示意图。使用显示器单元14显示选择画面100。选择画面100显示候选图像102的至少一部分。图4所示的选择画面100中显示的候选图像102适用缩略图像。选择画面100也可以显示候选图像102的文件名等附带信息、候选图像的总数、用户选择图像的数量等。
用户从选择画面100中显示的多个候选图像102中选择两个以上的用户选择图像102A。图4所示的用户选择图像102A重叠显示表示用户的选择的选择符号104。
选择画面100中显示的确定按钮106是用户在确定用户的选择时操作的按钮。通过操作选择画面100中的滚动条108，用户能够在选择画面100上依次显示所有的候选图像102。
图4所示的符号102B表示候选图像102中的用户未选择的未选择图像。未选择图像102B未重叠显示标注于用户选择图像102A的选择符号104。另外，图4所示的用户选择图像102A是第一用户选择图像的一例。用户选择图像102A的用户选择信息是第一用户选择信息的一例。
[选择图像分析工序中的分析处理的具体例]
图4所示的用户选择图像102A的分析适用被摄体的判定结果、模糊程度及抖动程度、亮度程度、色彩、人物的脸部识别及人物的数量等一个以上的种类的属性，按每个属性被赋予属性信息。
图5是表示选择图像的分析结果的一例的分析结果的示意图。另外，图5所示的文件名记载有任意的字符串。图5中，作为属性的种类，例示被摄体的判定结果、模糊抖动程度、亮度程度、色彩以及人物。另外，图5所示的模糊抖动程度表示模糊程度及抖动程度，换言之，表示对焦程度。
被摄体的判定结果能够将被摄体分类为人物、风景及对象的种类等。图5中，作为对象的种类的例子，例示菜肴、风景及人物。被摄体的判定能够适用对图像的标记技术。
模糊抖动程度能够适用使用从0至100的范围的数值来表示的模糊抖动评价值。在模糊抖动评价值相对大的情况下，表示模糊抖动程度相对小的良好的图像。
图5所示的分析结果中，五个用户选择图像102A中的四个用户选择图像102A的模糊抖动评价值为80以上，能够推测用户选择模糊抖动评价值为80以上的图像的选择基准。换言之，在用户选择比率满足80％以上的情况下，模糊抖动评价值能够推测为用户选择基准。
亮度程度能够适用使用从0至100的范围的数值来表示的亮度评价值。在亮度评价值相对大的情况下，表示相对明亮的良好的图像。亮度程度能够适用孟塞尔颜色系统中的明度。
图5所示的分析结果中，五个用户选择图像102A中的三个用户选择图像102A的亮度评价值为80以上，能够推测用户选择亮度评价值为80以上的图像的用户选择基准。换言之，在用户选择比率满足60％以上的情况下，亮度评价值能够推测为用户选择基准。
色彩能够适用使用从0至100的范围的数值来表示的色彩评价值。在色彩评价值相对大的情况下，表示色度相对鲜艳的良好的图像。亮度能够适用孟塞尔颜色系统中的彩度。
图5所示的分析结果中，五个用户选择图像102A中的三个用户选择图像102A的色彩评价值为80以上，能够推测用户选择色彩评价值为80以上的图像的用户选择基准。换言之，在用户选择比率满足60％以上的情况下，色彩评价值能够推测为用户选择基准。
人物表示是否包含特定的人物。使用图5所示的文件名0002.xxx表示的用户选择图像102A表示包含人物A及人物B。使用文件名0004.xxx表示的用户选择图像102A表示包含人物A。
在图5所示的分析结果中，在五个用户选择图像102A中，具有文件名0001.xxx、文件名0003.xxx及文件名0005.xxx的三个用户选择图像102A被赋予菜肴作为属性信息。根据该分析结果，能够推测想要选择包含菜肴的图像的用户选择基准。换言之，在用户选择比率满足60％以上的情况下，被摄体判定结果能够推测为用户选择基准。
并且，在五个用户选择图像102A中，具有文件名0002.xxx及文件名0004.xxx的两个用户选择图像102A被赋予人物A作为属性信息。根据该分析结果，能够推测想要选择包含人物A的图像的用户选择基准。
换言之，在用户选择比率满足40％以上的情况下，人物判定结果中包含的人物信息能够推测为用户选择基准。并且，关于人物判定结果，也可以根据用户选择图像102A中的相对于包含人物的用户选择图像102A的总数的用户选择人物比率来推测用户选择基准。
例如，在图5所示的五个用户选择图像102A中，包含人物A的用户选择图像102A是具有文件名0002.xxx及文件名0004.xxx的用户选择图像102A。
由于人物A被赋予到具有文件名0002.xxx及文件名0004.xxx的用户选择图像102A这两者，因此关于人物A的用户选择人物比率为100％。例如，当推测用户选择基准的阈值为80％以上的情况下，能够推测想要选择包含人物A的图像的用户选择基准。
即，在用户选择图像102A的分析处理中，对每个用户选择图像102A赋予一个以上的种类的属性的属性信息，根据将具有相同的属性信息的用户选择图像102A的数量除以用户选择图像102A的总数的用户选择比率来推测与用户的喜好等相对应的用户选择基准。
在图5所示的例子中，例示了使用用户选择比率成为规定的阈值以上的属性信息来推测用户选择基准的方式，但相对于用户选择比率的阈值能够根据用户选择图像的数量等而任意地规定。相对于用户选择比率的阈值可以是预先规定的固定值，也可以是用户手动设定的设定值。
另外，图5所示的属性的种类是例示，适用于选择图像的属性的种类并不限定于图5的例子。并且，属性的种类的数量只要是一个以上即可。例如，使用图2所示的分析部56进行分析并赋予到未选择图像的属性只要是被摄体的种类、表示图像的模糊程度及抖动程度的对焦程度、亮度程度、色彩以及人物的有无等中的至少一个即可。
并且，基于图5所示的用户选择图像102A的用户选择比率是第一用户选择比率的一例。基于第一用户选择比率的用户选择基准是第一用户选择基准的一例。
[自动选择工序中的选择处理的具体例]
在图4所示的自动选择工序S18中，分析候选图像中的未选择图像102B，使用用户选择基准从未选择图像102B中选择自动选择图像。未选择图像102B的分析能够适用与选择图像分析工序中的用户选择图像102A的分析处理相同的处理。
图6是表示未选择图像的分析结果的一例的分析结果的示意图。在图6所示的未选择图像102B的分析结果中，关于与图5所示的用户选择图像102A的分析结果相同的属性的种类，对未选择图像102B赋予属性信息。
未选择图像102B使用被分别赋予的属性信息，计算每个未选择图像102B的基准分数。图6所示的基准分数通过将每一个人物的分数设为100，并将对人物的数量进行分数化而得的数值与模糊抖动评价值、亮度评价值及色彩评价值的加算值相加而计算。
接着，根据用户选择基准来计算调整了基准分数的调整分数。当推测出想要选择被摄体中包含菜肴的图像的用户选择基准时，对被摄体中包含菜肴的未选择图像102B赋予作为正权重的调整值来计算调整分数。按照调整分数的从高到低的顺序选择规定数的自动选择图像。
图7是调整分数的说明图。由于具有文件名0011.xxx的未选择图像102B获得了被摄体中包含菜肴的分析结果，因此将正调整值+300适用于图6所示的基准分数来计算调整分数。
并且，当推测出想要选择包含人物的图像的选择基准时，被摄体中包含人物的未选择图像102B被赋予作为正权重的正调整值，计算调整了图6所示的基准分数的调整分数。
图8是表示调整分数的另一例子的调整分数的说明图。由于具有文件名0010.xxx的未选择图像102B及具有文件名0013.xxx的未选择图像102B均获得被摄体中包含人物A的分析结果，因此正调整值+300适用于图6所示的基准分数而计算调整分数。
如此，使用调整值作为与用户选择基准对应的权重，计算调整了根据未选择图像102B的分析结果计算出的基准分数的调整分数，按照调整分数的从高到低的顺序选择自动选择图像。
另外，在本实施方式中，根据基于被摄体判定结果及人物等多个属性的用户判定基准调整的调整值设为相同，但并不限于此。也可以对每个属性设定不同的调整值。
例如，与使用基于被摄体判定结果或人物等的用户判定基准调整的调整值相比，使用基于模糊抖动程度、亮度程度及色彩等属性的用户判定基准调整的调整值可以降低调整值。
[自动布局的具体例]
在将从候选图像102中选择的多个图像作为相册中使用的图像布局到相册的各页面时，也可以相对于自动选择图像优先布局用户选择图像102A。
例如，在将用户选择图像102A及自动选择图像布局到相册的各页面时，可以将用户选择图像102A布局得比自动选择图像大，也可以将用户选择图像102A布局到页面编号比自动选择图像的页面编号小的页面。
[第一实施方式的作用效果]
根据第一实施方式所涉及的图像处理装置及图像处理方法，能够获得以下作用效果。
[1]
分析用户选择的用户选择图像102A，并推测用户选择基准。根据推测出的用户选择基准来实施未选择图像102B的自动选择。由此，能够使用用户选择图像及自动选择图像来实施相册的自动布局。
[2]
按每个未选择图像102B计算基于属性信息的基准分数。使用表示基于用户选择基准的权重的调整值来调整基准分数，按每个未选择图像102B计算调整分数。由此，能够按调整分数的从高到低的顺序选择相册中使用的自动选择图像。
[第二实施方式]
[图像处理装置的整体结构]
接着，对第二实施方式所涉及的图像处理装置进行说明。在以下的说明中，主要对与第一实施方式所涉及的图像处理装置10的区别进行说明。参考图2对第二实施方式所涉及的图像处理装置的整体结构进行说明。
在第二实施方式所涉及的图像处理装置中，用户手动选择不想放入相册中的用户选择图像，根据用户选择图像的分析结果来推测反映了不想放入相册中之类的用户的喜好等的用户选择基准，并且从自动选择图像中排除不想从未选择图像中放入相册中的图像。
换言之，在从未选择图像中选择自动选择图像时，排除被推测为用户不想放入相册中的未选择图像，选择相册中使用的自动选择图像。
用户选择信息获取部54以不想放入相册中的图像的观点，获取用户手动选择的用户选择图像的用户选择信息。分析部56分析用户选择图像，属性信息赋予部58对每个用户图像赋予属性的每个种类的属性信息。
基准推测部60根据具有相同的属性信息的用户选择图像相对于用户选择图像的总数的比率来推测用户不想放入相册中的图像的用户选择基准。换言之，基准推测部60推测用户选择基准作为负权重。
自动选择部62根据用户选择基准，从未选择图像中选择性地排除被推测为用户不想放入相册中的图像，选择除所排除的图像的未选择图像作为自动选择图像。
布局部64使用用户选择图像及自动选择图像来实施相册的自动布局。另外，候选图像使用符号202在图9中图示。用户选择图像使用符号202A在图9中图示。未选择图像使用符号202B在图9中图示。
[图像处理方法的步骤]
参考图3对第二实施方式所涉及的图像处理方法进行说明。在用户选择信息获取工序S14中，用户选择信息获取部54以不想放入相册中的图像的观点，获取用户手动选择的用户选择图像的用户选择信息。
在用户选择图像分析工序S16中，分析用户选择图像，根据具有相同的属性信息的用户选择图像相对于用户选择图像的总数的比率来推测用户不想放入相册中的图像的用户选择基准。
在自动选择工序S18中，根据用户选择基准，从未选择图像中选择性地排除被推测为用户不想放入相册中的图像，选择除所排除的图像的未选择图像作为自动选择图像。
在布局工序S20中，使用用户选择图像及自动选择图像来实施相册的自动布局。
[选择画面的结构例]
图9是适用于第二实施方式所涉及的图像处理装置的选择画面的示意图。在选择画面200中，用户选择图像202A重叠显示表示用户的选择的负选择符号204。
在用户操作了确定按钮206时，对于不想放入相册中的图像，确定用户的选择。即使在选择画面200中，也操作滚动条208，用户能够在选择画面200上依次显示所有的候选图像202。
另外，图9所示的用户选择图像202A是用户从候选图像中作为相册中不使用的图像而选择的第二用户选择图像的一例。与图9所示的用户选择图像202A对应的用户选择信息是第二用户选择信息的一例。基于图9所示的用户选择图像202A的用户选择比率是第二用户选择比率的一例。根据图9所示的用户选择图像202A推测的用户选择基准是第二用户选择基准的一例。
[选择图像分析工序中的分析处理的具体例]
图10是表示选择图像的分析结果的一例的分析结果的示意图。第二实施方式中的选择图像的分析结果与第一实施方式同样地，被摄体的判定、模糊抖动程度、亮度程度、色彩、人物的脸部识别及人物的数量适用于属性。
在图10所示的分析结果中，在五个用户选择图像202A中，选择了三个被摄体中包含风景的用户选择图像202A。由此，能够推测不想将被摄体中包含风景的图像放入相册中的用户选择基准。换言之，在用户选择比率满足60％以上的情况下，被摄体判定结果能够推测为用户选择基准。
并且，在五个用户选择图像202A中，选择了两个被摄体中包含人物C的用户选择图像202A。由此，能够推测不想将被摄体中包含人物C的图像放入相册中的用户选择基准。
换言之，在用户选择比率满足40％以上的情况下，人物判定结果能够推测为用户选择基准。并且，关于人物判定结果，与第一实施方式同样地，也可以根据用户选择图像202A中的相对于包含人物的用户选择图像202A的总数的用户选择人物比率来推测用户选择基准。
并且，不限于被摄体判定结果，也可以根据模糊抖动程度、亮度程度及色彩等属性信息，在相对于未选择图像的用户选择比率为规定的阈值以上的情况下，推测为用户选择基准。
[自动选择工序中的选择处理的具体例]
图11是表示未选择图像的分析结果的一例的分析结果的示意图。在未选择图像的分析中，与第一实施方式同样地，对于未选择图像202B，对与用户选择图像202A相同的属性的种类赋予属性信息。并且，与第一实施方式同样地，对于未选择图像202B的每一个，使用属性信息计算基准分数。另外，省略未选择图像202B的基准分数的图示。
在未选择图像202B的自动选择中，根据不想放入相册中的用户选择基准，计算负调整值作为负权重，使用负调整值调整基准分数，计算调整分数。能够按照调整分数的从高到低的顺序选择规定数的自动选择图像。
图12是调整分数的说明图。当推测出不想将被摄体中包含菜肴的图像放入相册中的用户选择基准时，具有文件名0011.xxx的未选择图像202B被赋予调整值-300作为负权重，计算调整分数。
图13是调整分数的另一例子的说明图。当推测出不想将被摄体中包含人物A的图像放入相册中的用户选择基准时，具有文件名0010.xxx的未选择图像202B及具有文件名0013.xxx的未选择图像202B被赋予调整值-300作为负权重，计算调整分数。
即，根据不想放入相册中的用户选择基准，对每个未选择图像202B的基准分数适用负权重来计算调整分数。按照这样计算出的每个未选择图像202B的调整分数的从高到低的顺序，能够从未选择图像202B中选择规定数的自动选择图像。
[第二实施方式的作用效果]
根据第二实施方式所涉及的图像处理装置及图像处理方法，能够获得以下作用效果。
[1]
分析作为用户不想放入相册中的图像手动选择的用户选择图像202A，推测用户不想放入相册中的图像的用户选择基准。根据推测出的用户选择基准推测出的图像从未选择图像202B中排除，从未选择图像202B中选择自动选择图像。由此，能够使用用户选择图像及自动选择图像来实施相册的自动布局。
[2]
未选择图像202B根据属性信息来计算基准分数。使用基于用户不想放入相册中的图像的用户选择基准的负权重来调整基准分数，计算调整分数。由此，能够按调整分数的从高到低的顺序自动选择相册中使用的图像。
[第三实施方式]
[图像处理装置的整体结构]
接着，对第三实施方式所涉及的图像处理装置进行说明。在以下的说明中，主要对与第一实施方式所涉及的图像处理装置10的区别进行说明。参考图2对第二实施方式所涉及的图像处理装置的整体结构进行说明。
在第三实施方式所涉及的图像处理装置中，在用户选择图像被选择时，保持作为用户设为未选择的未选择图像中在选择画面中显示的显示未选择图像的信息的显示未选择图像信息，使用显示未选择图像信息推测用户显示未选择基准，增强用户选择基准的推测。
图2所示的用户选择信息获取部54获取用户选择信息，且获取显示未选择图像信息。作为显示未选择图像信息的例子，可举出显示未选择图像的文件名、选择画面中的与用户选择图像的位置关系、在选择画面上显示的期间等。
基准推测部60根据显示未选择图像信息来推测表示用户设为未选择的意图的用户显示未选择基准。使用推测出的用户显示未选择基准，考虑用户将显示未选择图像设为未选择的意图，增强用户选择基准的推测。
[图像处理方法的步骤]
在图3所示的用户选择信息获取工序S14中，获取用户选择信息，且获取显示未选择图像信息。在用户选择图像分析工序S16中，获取与显示未选择图像有关的非显示选择信息，根据显示未选择图像的分析结果来推测表示用户设为未选择的意图的用户显示未选择基准，使用推测出的用户显示未选择基准，考虑用户将显示未选择图像设为未选择的意图，增强用户选择基准的推测。
[选择画面的结构例]
图14是适用于第三实施方式所涉及的图像处理装置的选择画面的示意图。非显示区域300A是配置未显示在选择画面300上的非显示候选图像302C的区域，表示在操作滚动条308时能够显示在选择画面300上的区域。在选择画面300上显示非显示候选图像302C的情况下，能够作为用户选择图像302A选择。另外，符号302表示候选图像。符号302B表示显示未选择图像。符号304表示选择符号。符号306表示确定按钮。
[根据显示未选择图像推测的用户的喜好等]
图15是根据显示未选择图像推测的用户的喜好等的说明图。图15中，作为未选择图像信息，例示在选择画面300上的显示期间、选择画面300中的与用户选择图像302A的位置关系及与用户选择图像302A的相似度。
选择画面300中的与用户选择图像302A的位置关系能够使用像素数等数值来适用两者的距离。与用户选择图像302A的相似度能够适用比率等数值。
并且，图15中示出将显示未选择图像302B设为未选择的用户的意图的推测结果。例如，对于在选择画面300上的显示期间相对短的显示未选择图像302B，能够推测为在用户搜索用户选择图像302A的过程中，在使选择画面300滚动时通过了用户的视觉辨认范围等，用户几乎不进行视觉辨认，没有不选择的意图。
另一方面，对于在选择画面300上的显示期间相对长，选择画面300中的与用户选择图像302A的位置关系相对近，且与用户选择图像302A的相似度相对高的显示未选择图像302B，能够推测为虽然被用户视觉辨认，但未被选择。即，能够推测为用户不想选择的图像。
对于在选择画面300上的显示期间相对长，选择画面300中的与用户选择图像302A的位置关系相对近，相似度相对高的显示未选择图像302B，能够推测为虽然被用户视觉辨认，但与用户选择图像302A相似，因此保留了选择。
如图15所示，能够对显示未选择图像302B中的用户的未选择的意图的推测结果赋予调整基准分数的负调整值，计算使用调整值调整了按每个显示未选择图像302B计算出的基准分数的调整分数。基于用户的未选择的意图的推测结果的负调整值是相对于基准分数的负权重。
当基于用户选择基准的权重为负权重时，基于用户显示未选择基准的权重成为正权重。即，当基于用户选择基准的权重为正权重或负权重中的任一个时，基于用户显示未选择基准的权重成为正权重或负权重中的另一个。
另外，在本实施方式中，对于显示未选择图像302B，根据显示期间、与选择图像的显示位置关系及相似度中的至少任一个，推测用户显示未选择基准，根据推测出的用户显示未选择基准设定了调整值，但并不限于此。
也可以将显示未选择图像判定为第二实施方式的用户选择图像202A(第二用户选择图像)，与第二实施方式同样地，将每个属性的显示未选择图像302B相对于显示未选择图像302B的总数的比率判定为用户选择比率(第二用户选择比率)，根据显示未选择图像302B的比率推测表示相册中不使用的用户选择基准(第二用户选择基准)。
而且，也可以在显示未选择图像302B中，仅将满足规定的条件的图像，例如在图15中判断为不想选择的图像判定为第二实施方式的用户选择图像(第二用户选择图像)，实施与第二实施方式相同的处理。
[自动选择工序中的选择处理的具体例]
图16是表示基准分数的一例的基准分数的说明图。该图所示的每个显示未选择图像302B的基准分数的计算与第一实施方式及第二实施方式相同。这里省略说明。
图17是调整分数的说明图。相对于图7所示的调整分数，考虑图15所示的调整值来计算图17所示的调整分数。具有文件名0011.xxx的显示未选择图像302B被赋予+300作为与想要选择被摄体中包含菜肴的图像的用户选择基准对应的调整值。
另一方面，具有文件名0011.xxx的显示未选择图像302B被赋予-300作为与用户的未选择的意图对应的调整值。使用调整值对基准分数进行调整来计算调整分数。
[第三实施方式的作用效果]
根据第三实施方式所涉及的图像处理装置及图像处理方法，能够获得以下作用效果。
[1]
根据显示在选择画面300上的用户设为未选择的显示未选择图像302B，推测用户的未选择的意图。由此，在从未选择图像中选择自动选择图像时，能够考虑每个未选择图像的用户的未选择的意图。
[2]
显示未选择图像302B被赋予调整值作为与用户的未选择的意图对应的负权重，计算使用调整值校正了基准分数的校正分数。由此，在按照校正分数的从高到低的顺序选择规定数的自动选择图像时，能够考虑每个显示未选择图像302B的用户的未选择的意图。
[关于实施方式的组合]
第一实施方式、第二实施方式及第三实施方式也可以分别适当组合。例如，能够将第二实施方式与第一实施方式组合。
即，在用户从图4所示的候选图像102中手动选择用户选择图像102A时，用户也可以手动选择图9所示的用户不想放入相册中的用户选择图像202A。
使用根据用户选择图像102A推测的用户选择基准和根据用户选择图像202A推测的用户选择基准，能够从候选图像中实施与用户的喜好等对应的自动选择图像的选择。
在针对未选择图像计算调整分数时，能够适用根据基于用户选择图像102A推测的用户选择基准计算的正权重，且能够适用根据基于用户选择图像202A推测的用户选择基准计算的负权重。
并且，能够将第三实施方式与第二实施方式组合。即，在第三实施方式中，根据用户从图14所示的候选图像302中作为相册中使用的图像而选择的用户选择图像302A推测用户选择基准，根据显示未选择图像302B推测表示用户不想在相册中使用的意图的用户显示未选择基准。
在第三实施方式中，也可以根据用户从候选图像302中作为相册中不使用的图像而选择的用户选择图像推测用户选择基准，根据显示未选择图像302B推测表示用户想要在相册中使用的意图的用户显示未选择基准。
换言之，在第二实施方式中，与第三实施方式同样地，根据显示未选择图像与用户选择图像的位置关系及显示未选择图像的显示期间等，从显示未选择图像推测用户显示未选择基准，能够适用根据基于图9所示的用户选择图像202A推测的用户选择基准计算的负权重，且能够适用根据基于用户显示未选择图像推测的用户显示未选择基准计算的正权重。
[各处理部及控制部的硬件结构]
执行在上述实施方式中说明的图像处理装置10及图像处理单元12的装置的处理的处理部的硬件结构是各种处理器。各种处理器包括CPU(Central Processing Unit：中央处理器)、PLD(Programmable Logic Device：可编程逻辑器件)及ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit：专用集成电路)等。
CPU是执行程序而作为各种处理部发挥功能的通用的处理器。PLD是在制造后能够变更电路结构的处理器。作为PLD的例子，可举出FPGA(Field Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)。ASIC是具有为了执行特定的处理而设计为专用的电路结构的专用电路。
一个处理部可以由这些各种处理器中的一个构成，也可以由同种或异种的两个以上的处理器构成。例如，一个处理部也可以使用多个FPGA等来构成。一个处理部也可以组合一个以上的FPGA及一个以上的CPU而构成。
并且，也可以使用一个处理器构成多个处理部。作为使用一个处理器构成多个处理部的例子，具有组合一个以上的CPU和软件来构成一个处理器，一个处理器作为多个处理部发挥功能的方式。该方式以客户终端装置及服务器装置等计算机为代表。
作为其他结构例，可举出使用利用一个IC芯片来实现包含多个处理部的系统整体的功能的处理器的方式。该方式以系统芯片(System On Chip)等为代表。另外，IC是Integrated Circuit的缩写。并且，系统芯片有时使用System On Chip的缩写记载为SoC。
如此，各种处理部作为硬件结构使用一个以上的上述各种处理器而构成。而且，更具体而言，各种处理器的硬件结构为将半导体元件等电路元件组合而成的电路(circuitry)。
[对程序的适用例]
能够构成使计算机实现本说明书中记载的图像处理装置的各种功能及图像处理方法的各工序的程序。例如，能够构成使计算机实现与图2所示的规格信息获取部50、图像获取部52、用户选择信息获取部54、分析部56、属性信息赋予部58、基准推测部60、自动选择部62、布局部64及订购信息发送部66对应的处理的程序。
[对网络系统的适用例]
图1所示的图像处理装置10能够使用多个独立的装置彼此连接而成的系统来构成。例如，图像处理装置10能够使用多个计算机经由网络彼此连接而成的网络系统来构成。多个计算机能够适用经由网络能够数据通信地连接的服务器装置及客户端装置。并且，上述系统能够适用云计算。
例如，图像处理装置10能够构成具备具有显示器单元14及输入单元16的终端装置、具有除存储器22以外的图像处理单元12的图像处理服务器装置及具有存储器22及存储单元18的存储服务器装置的系统整体。而且，图像处理装置10能够仅构成上述系统中的图像处理服务器。
例如，能够将上述图像处理装置搭载于服务器装置，从客户端装置上传用户所拥有的图像，使用服务器装置实施各种处理，从服务器装置向客户端装置发送处理结果。另外，服务器装置并不限定于一台。也可以使用多个服务器装置实施各种处理。
以上所说明的本发明的实施方式在不脱离本发明的宗旨的范围内，能够适当变更、追加、删除构成要件。本发明并不限定于以上所说明的实施方式，能够在本发明的技术思想内由具有该领域的通常知识的人进行很多变形。并且，实施方式、变形例及应用例也可以适当组合而实施。
[本发明的另一方式]
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器进行如下处理：关于未选择图像，根据所赋予的属性的评价值计算基准分数，使用与用户选择基准对应的权重，计算调整了基准分数的调整分数；按照调整分数的从高到低的顺序，从未选择图像中选择自动选择图像。
根据该方式，能够根据与用户选择基准对应的权重来实施未选择图像的自动选择。
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器进行如下处理：获取与用户从候选图像中作为相册中使用的图像而选择的第一用户选择图像有关的第一用户选择信息；根据第一用户选择图像的分析结果，推测与相册中使用的图像对应的第一用户选择基准作为用户选择基准；根据第一用户选择基准，从未选择图像中选择作为相册中使用的图像的自动选择图像。
根据该方式，能够根据基于用户想要在相册中使用的图像推测的第一用户选择基准，实施未选择图像的自动选择。
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器优先选择具有作为第一用户选择基准的依据的第一用户选择比率相对高的属性的未选择图像作为自动选择图像。
根据该方式，优先选择具有第一用户选择比率高的属性的未选择图像。
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器进行如下处理：关于未选择图像，根据所赋予的属性的评价值计算基准分数，使用与第一用户选择基准对应的正权重，计算调整了基准分数的调整分数；按照调整分数的从高到低的顺序，从未选择图像中选择自动选择图像。
根据该方式，能够根据与用户选择基准对应的权重来实施未选择图像的自动选择。并且，能够根据用户想要在相册中使用的图像，实施未选择图像的自动选择。
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器进行如下处理：获取与用户从候选图像中作为相册中不使用的图像而选择的第二用户选择图像有关的第二用户选择信息；根据第二用户选择图像的分析结果，推测与相册中不使用的图像对应的第二用户选择基准作为用户选择基准；根据第二用户选择基准，从未选择图像中排除相册中不使用的图像，从未选择图像中选择自动选择图像。
根据该方式，能够根据基于用户选择的相册中不使用的图像推测的第二用户选择基准，从未选择图像中排除相册中不使用的图像，实施未选择图像的自动选择。
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器优先排除具有作为第二用户选择基准的依据的第二用户选择比率相对高的属性的未选择图像作为自动选择图像。
根据该方式，优先排除具有第二用户选择比率高的属性的未选择图像。
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器进行如下处理：关于未选择图像，根据所赋予的属性的评价值计算基准分数，使用与第二用户选择基准对应的负权重计算调整了基准分数的调整分数；按照调整分数的从高到低的顺序，从未选择图像中选择自动选择图像。
根据该方式，能够根据用户选择的相册中不使用的图像，从未选择图像中排除对象图像，实施未选择图像的自动选择。
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器进行如下处理：将候选图像中的至少一部分作为显示候选图像显示在显示器单元上；获取显示候选图像中的与作为用户未选择的图像的显示未选择图像有关的非显示选择信息；根据显示未选择图像的分析结果，推测用户显示未选择基准；根据用户选择基准及用户显示未选择基准，在候选图像中用户从未选择的未选择图像中选择自动选择图像。
根据该方式，能够提高反映用户的喜好等的未选择图像的自动选择中的精度。
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器进行如下处理：关于未选择图像，根据所赋予的属性的评价值计算基准分数，使用与用户选择基准及用户显示未选择基准对应的权重，计算调整了基准分数的调整分数；按照调整分数的从高到低的顺序，从未选择图像中选择自动选择图像；当与用户选择基准对应的权重为正权重或负权重中的任一个时，与用户显示未选择基准对应的权重为正权重或负权重中的另一个。
根据该方式，能够实施与对应于显示未选择基准的权重相对应的未选择图像的自动选择。
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器将与用户选择图像的被摄体有关的信息、与用户选择图像的对焦程度有关的信息、与用户选择图像的亮度程度有关的信息及与用户选择图像的色彩有关的信息中的至少任一个作为属性，对用户选择图像赋予属性信息。
根据该方式，作为图像的属性信息，能够适用与选择图像的被摄体有关的信息、与选择图像的对焦程度有关的信息、与选择图像的亮度程度有关的信息及与选择图像的色度有关的信息中的至少任一个。
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器进行如下处理：获取与用户从候选图像中作为相册中使用的图像而选择的第一用户选择图像有关的第一用户选择信息和与用户从候选图像中作为相册中不使用的图像而选择的第二用户选择图像有关的第二用户选择信息；根据第一用户选择图像及第二用户选择图像的分析结果，作为用户选择基准，推测与相册中使用的图像对应的第一用户选择基准和与相册中不使用的图像对应的第二用户选择基准；根据第二用户选择基准，从未选择图像中排除相册中不使用的图像，根据第一用户选择基准，从未选择图像中选择作为相册中使用的图像的自动选择图像。
根据该方式，能够根据基于用户想要在相册中使用的图像推测的第一用户选择基准，实施未选择图像的自动选择。并且，能够根据基于用户选择的相册中不使用的图像推测的第二用户选择基准，从未选择图像中排除相册中不使用的图像，实施未选择图像的自动选择。
在另一方式所涉及的图像处理装置中，处理器进行如下处理：关于未选择图像，根据所赋予的属性的评价值计算基准分数，使用与第一用户选择基准对应的正权重和与第二用户选择基准对应的负权重计算调整了基准分数的调整分数；按照调整分数的从高到低的顺序，从未选择图像中选择自动选择图像。
根据该方式，能够根据与用户选择基准对应的权重来实施未选择图像的自动选择。

Claims (13)

1.一种图像处理装置，其具备一个以上的处理器，
所述处理器进行如下处理：
获取多个候选图像；
从所获取的多个所述候选图像中获取与用户选择的用户选择图像有关的用户选择信息；
根据所述用户选择图像的分析结果，对所述用户选择图像赋予属性；
根据由具有相同的属性的所述用户选择图像的数量相对于所述用户选择图像的总数的比率表示的用户选择比率，推测作为选择所述用户选择图像时的基准的用户选择基准；
根据所述用户选择基准，在所述候选图像中从用户未选择的未选择图像中选择自动选择图像。
2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，
所述处理器进行如下处理：
关于所述未选择图像，根据所赋予的属性的评价值而计算基准分数，使用与所述用户选择基准对应的权重，计算调整所述基准分数而得的调整分数；
按照所述调整分数从高到低的顺序，从所述未选择图像中选择所述自动选择图像。
3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，
所述处理器进行如下处理：
获取与用户从所述候选图像中作为相册中使用的图像而选择的第一用户选择图像有关的第一用户选择信息；
根据所述第一用户选择图像的分析结果，推测与相册中使用的图像对应的第一用户选择基准作为所述用户选择基准；
根据所述第一用户选择基准，从所述未选择图像中选择作为相册中使用的图像的自动选择图像。
4.根据权利要求3所述的图像处理装置，其中，
所述处理器优先选择具有作为所述第一用户选择基准的依据的第一用户选择比率相对高的属性的未选择图像作为所述自动选择图像。
5.根据权利要求3或4所述的图像处理装置，其中，
所述处理器进行如下处理：
关于所述未选择图像，根据所赋予的属性的评价值而计算基准分数，使用与所述第一用户选择基准对应的正的权重而计算调整所述基准分数而得的调整分数；
按照所述调整分数从高到低的顺序，从所述未选择图像中选择所述自动选择图像。
6.根据权利要求1、3或4所述的图像处理装置，其中，
所述处理器进行如下处理：
获取与用户从所述候选图像中作为相册中不使用的图像而选择的第二用户选择图像有关的第二用户选择信息；
根据所述第二用户选择图像的分析结果，推测与相册中不使用的图像对应的第二用户选择基准作为所述用户选择基准；
根据所述第二用户选择基准，从所述未选择图像中排除相册中不使用的图像，从所述未选择图像中选择所述自动选择图像。
7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其中，
所述处理器优先排除具有作为所述第二用户选择基准的依据的第二用户选择比率相对高的属性的未选择图像作为所述自动选择图像。
8.根据权利要求6或7所述的图像处理装置，其中，
所述处理器进行如下处理：
关于所述未选择图像，根据所赋予的属性的评价值而计算基准分数，使用与所述第二用户选择基准对应的负的权重而计算调整所述基准分数而得的调整分数；
按照所述调整分数从高到低的顺序，从所述未选择图像中选择所述自动选择图像。
9.根据权利要求1、3、4、6或7所述的图像处理装置，其中，
所述处理器进行如下处理：
将所述候选图像中的至少一部分作为显示候选图像显示在显示器单元上；
获取所述显示候选图像中的与作为用户未选择的图像的显示未选择图像有关的非显示选择信息；
根据所述显示未选择图像的分析结果，推测用户显示未选择基准；
根据所述用户选择基准以及所述用户显示未选择基准，在所述候选图像中从用户未选择的未选择图像中选择自动选择图像。
10.根据权利要求9所述的图像处理装置，其中，
所述处理器进行如下处理：
关于所述未选择图像，根据所赋予的属性的评价值而计算基准分数，使用与所述用户选择基准以及所述用户显示未选择基准对应的权重，计算调整所述基准分数而得的调整分数；
按照所述调整分数从高到低的顺序，从所述未选择图像中选择所述自动选择图像；以及
在与所述用户选择基准对应的权重为正的权重或负的权重中的任意一方的情况下，与所述用户显示未选择基准对应的权重为正的权重或负的权重中的另一方。
11.根据权利要求1至10中任意一项所述的图像处理装置，其中，
所述处理器将与所述用户选择图像的被摄体有关的信息、与所述用户选择图像的对焦程度有关的信息、与所述用户选择图像的亮度程度有关的信息以及与所述用户选择图像的色彩有关的信息中的至少任一个作为属性，对所述用户选择图像赋予属性信息。
12.一种图像处理方法，其进行如下处理：
获取多个候选图像；
从所获取的多个所述候选图像中获取与用户选择的用户选择图像有关的用户选择信息；
根据所述用户选择图像的分析结果，对所述用户选择图像赋予属性；
根据由具有相同的属性的所述用户选择图像的数量相对于所述用户选择图像的总数的比率表示的用户选择比率，推测作为选择所述用户选择图像时的基准的用户选择基准；
根据所述用户选择基准，在所述候选图像中从用户未选择的未选择图像中选择自动选择图像。
13.一种记录介质，其是通过计算机能够读取的非易失性的记录介质，在该记录介质中记录程序，该程序使计算机实现如下处理：
获取多个候选图像；
从所获取的多个所述候选图像中获取与用户选择的用户选择图像有关的用户选择信息；
根据所述用户选择图像的分析结果，对所述用户选择图像赋予属性；
根据由具有相同的属性的所述用户选择图像的数量相对于所述用户选择图像的总数的比率表示的用户选择比率，推测作为选择所述用户选择图像时的基准的用户选择基准；以及
根据所述用户选择基准，在所述候选图像中从用户未选择的未选择图像中选择自动选择图像。
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