JP2005135371A5 - - Google Patents

Claims (32)

1. 特徴クラスのセットにより表される２つ以上の画像を処理するための方法であって、
   前記２つ以上の画像のそれぞれを特徴クラスデータのセットと関連付けることと、
   各特徴クラスに対して処理重みを独立に割り当てることと、
   前記独立に割り当てられた処理重みに従って前記特徴クラスデータのセットを処理してブレンドされた画像を生成することと、
   前記ブレンドされた画像を表示することと
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記特徴クラスデータのセットは、カラークラスデータに対応することを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記カラークラスデータは、ＣＩＥラボのカラーモデルデータに対応することを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記異なる特徴クラスデータのセットは、テクスチャクラスデータに対応することを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記テクスチャクラスデータは、エッジデータに対応することを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 各特徴クラスに対する前記処理重みは、ゼロおよび１の間の範囲の数として指定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 各特徴クラスに対する前記処理重みは、ブール値として指定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 請求項１に記載の方法を行うためのコンピュータ実行可能命令を有することを特徴とするコンピュータ読み取り可能媒体。
9. 請求項１に記載の方法を行うことを特徴とするコンピュータシステム。
10. 前景画像および背景画像をブレンドするための方法であって、前記前景画像および背景画像が特徴クラスのセットにより表され、前記方法は、
    各特徴クラスに対して処理重みを独立に割り当てることと、
    前記独立に割り当てられた処理重みに従って前記前景画像および背景画像に対する前記特徴クラスデータのセットを処理してブレンドされた画像を生成することと、
    前記ブレンドされた画像を表示することと
    を備えることを特徴とする方法。
11. 前記特徴クラスデータのセットは、カラークラスデータに対応することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記カラークラスデータは、ＣＩＥラボのカラーモデルデータに対応することを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記特徴クラスデータのセットは、テクスチャクラスデータに対応することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
14. 各特徴クラスに対する前記処理重みは、ゼロおよび１の間の範囲の数として指定されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
15. 各特徴クラスに対する前記処理重みは、ブール値として指定されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
16. 前記ブレンドされた画像を調整することは、前記背景画像をぼかすことを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
17. 前記ブレンドされた画像を調整することは、
    前記前景画像の少なくとも一部に対する使用データを得ることと、
    前記使用データに従って前記ブレンドされた画像を調整することと
    を含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
18. 前記ブレンドされた画像を調整することは、前記使用データに基づいて前記前景画像の一部の不透明度を減じることを含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
19. 前記ブレンドされた画像を調整することは、前記前景画像の前記特徴クラスデータのセットから異なる特徴クラスデータのセットへ値をマップすることを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
20. 請求項１０に記載の方法を行うためのコンピュータ実行可能命令を有することを特徴とするコンピュータ読み取り可能媒体。
21. 請求項１０に記載の方法を行うことを特徴とするコンピュータシステム。
22. 特徴クラスのセットにより表される２つ以上の画像を処理するための方法であって、
    前記２つ以上の画像のそれぞれを特徴クラスデータのセットと関連付けることと、
    各特徴クラスに対する処理重みを独立に割り当てることと、
    前記独立に割り当てられた処理重みに従って前記特徴クラスデータのセットを処理してブレンドされた画像を生成することと、
    前記ブレンドされた画像を表示することと
    を備えることを特徴とする方法。
23. 特徴クラスデータの前記セットは、カラークラスデータに対応することを特徴とする請求項２２に記載の方法。
24. 前記カラークラスデータは、ＣＩＥラボのカラーモデルデータに対応することを特徴とする請求項２３に記載の方法。
25. 各特徴クラスに対する前記処理重みは、ゼロおよび１の間の範囲の数として指定されることを特徴とする請求項２２に記載の方法。
26. 各特徴クラスに対する前記処理重みは、ブール値として指定されることを特徴とする請求項２２に記載の方法。
27. 前記ブレンドされた画像を調整することは、前記２つ以上の画像の少なくとも１つをぼかすことを含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
28. 前記ブレンドされた画像を調整することは、
    前記２つ以上の画像の１つの少なくとも一部に対する使用データを得ることと、
    前記使用データに従って前記ブレンドされた画像を調整することと
    を含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
29. 前記ブレンドされた画像を調整することは、前記使用データに基づいて前記２つ以上の画像の前記１つの部分の不透明度を減じることを含むことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
30. 前記ブレンドされた画像を調整することは、前記前景画像の前記特徴クラスデータのセットから異なる特徴クラスデータのセットへ値をマップすることを含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
31. 請求項２２に記載の方法を行うためのコンピュータ実行可能命令を有することを特徴とするコンピュータ読み取り可能媒体。
32. 請求項２２に記載の方法を行うことを特徴とするコンピュータシステム。