JP2008512745A - デジタルデータに対して局所的作業を行う方法およびシステム - Google Patents

Abstract

デジタルデータに対して局所的作業を行うシステムは、インタフェイスコンポーネントと作業コンポーネントを含む。インタフェイスコンポーネントは、ソースデジタルデータに関するマーカ位置を受け取るようになっている。作業コンポーネントは、作業パラメタに基づいて、パラメタ制御された作業をソースデジタルデータに対して自動的に行うようになっている。作業コンポーネントはさらに、マーカ位置と部分選択パラメタとに基づいてソースデジタルデータの選択部分のパラメタ制御された選択を自動的に実行し、パラメタ制御された作業の効果を、ソースデジタルデータの選択部分に局所化するようになっている。
【選択図】図６

Description

本発明は、一般的にはデータ処理の技術分野に関わり、典型的な一実施形態においてはデジタルデータに対して局所的作業を行う方法およびシステムに関わる。

デジタルデータについての作業（例えば、調整、修正、編集など）の実行は、多くの既存の編集ツールのおかげで容易となっている。例えば、ユーザが画像編集アプリケーションを利用してデジタル画像を修正する処理を考えてみる。ユーザは、典型的には大域的な画像調整を行い（例えば、大域的画像の全体的な明暗およびカラーバランスを修正し）、その後、デジタル画像の局所的領域を修正するかもしれない。大域的な調整がなされた後で、画像のうちの一つのオブジェクト（または特徴）が暗すぎて、明るくする必要があるかもしれない。デジタル画像に現れる人物の顔は彩度が高すぎるかもしれないし、あるいはユーザは花の色相を例えば赤から桃色または紫色に変更したいかもしれない。そのような局所的な調整を行うには典型的には２段階の処理が必要である。まずユーザは、選択ツールを少なくとも利用して、関連するオブジェクトを選択し、そして、デジタル画像の選択した領域に画像調整を適用する。結果の画像が、ユーザが望むものではない場合、ユーザはその効果を取り消し、選択をやり直す必要がある。これが、やや時間がかかり退屈な処理であろうということは分かるであろう。さらに、領域選択処理（例えば、選択された領域を塗ること）は、時間がかかって不正確なことがある。

画像編集アプリケーションの一例は、カリフォルニア州サンノゼのアドビシステム社により開発されたアドビ（登録商標）フォトショップ（登録商標）（ADOBE(R) PHOTOSHOP(R)）画像編集アプリケーションである。アドビ（登録商標）フォトショップ（登録商標）アプリケーションは、色の置き換えブラシ（カラー・リプレイスメント・ブラシ）と呼ばれる特徴を備えており、それによりユーザは、大きさ、形状、傾き、間隔、散布、ジッターなどを含む正確な設定とともに、不変の「ブラシ」を作成および保存することができる。しかし、一旦ある画像領域にブラシがかけられると、画像の修正が固定されてしまい、その修正を作成したのに関わったパラメタは、ブラシストロークを取り消してやり直さない限り変更することができない。アドビ（登録商標）フォトショップ（登録商標）アプリケーションはさらに色の置き換え調整（リプレイス・カラー・アジャストメント）という特徴を備える。しかし、この特徴は大域的な色域選択に限られている。

アドビ（登録商標）フォトショップ（登録商標）アプリケーションはさらに、いわゆる「調整レイヤ（Adjustment Layers）」を備えており、これにより画像の局所的な調整を可能としている。しかし、調整レイヤは、ユーザが手作業で選択マスクを作成する必要があり、このマスクの更新は数段階の処理である。

他の画像編集アプリケーションには、オレゴン州ポートランドのエクステンシス社により開発されたマスクプロ３（MASK PRO 3）アプリケーションがある。このアプリケーションは、選択マスクを作るために、前景と背景の蛍光ペンとともに「ドロップ・アンド・キープ（drop and keep）」色の一式を備えている。

一つの態様によれば、デジタルデータに対して局所的作業を行うシステムが提供される。インタフェイスコンポーネントが、ソースデジタルデータに関するマーカ位置を受け取る。作業コンポーネントが、作業パラメタに基づいて、パラメタ制御された作業を前記ソースデジタルデータに対して自動的に実行する。前記作業コンポーネントは、前記マーカ位置と部分選択パラメタとに基づいて前記ソースデジタルデータの選択部分のパラメタ制御された選択を実行するものであるとともに、パラメタ制御された前記作業の効果を、前記ソースデジタルデータの前記選択部分に局所化するものである。

前記作業コンポーネントは、前記インタフェイスコンポーネントによる前記マーカ位置の前記受け取りに反応して、パラメタ制御された前記選択とパラメタ制御された前記作業を自動的に実行してもよい。

一実施形態において、インタフェイスコンポーネントは、パラメタ制御された前記作業の前記実行の後で、前記マーカ位置が保持されている間に、前記作業パラメタと前記部分選択パラメタのうち少なくとも一つをユーザが修正して、パラメタ制御された前記作業の局所化された前記効果を修正することを可能にするものである。前記マーカ位置の前記保持は、パラメタ制御された前記作業の前記実行の後に、前記マーカ位置におけるグラフィカルなマーカアイコンの表示を保持することを含んでもよい。

前記ソースデジタルデータはソース画像データでもよく、パラメタ制御された前記作業は、前記ソース画像データの視覚表現を調整するためのパラメタ制御された調整作業を含んでもよい。さらに、パラメタ制御された前記作業は、前記ソース画像データ内の画像特徴特性を特定する感知作業を含んでもよく、前記作業コンポーネントは、特定された前記画像特徴特性に基づいて、パラメタ制御された前記調整作業を開始するものである。

一実施形態において、ソース画像データはソース動画データであり、パラメタ制御された前記作業は、前記ソース動画データ内の画像特徴を追跡する、パラメタ制御された追跡作業を含む。前記ソース動画データは少なくとも第一と第二のフレームを含んでもよく、パラメタ制御された前記作業は、前記ソース動画データ内の前記第一と前記第二のフレーム間における前記画像特徴に関する変化を感知する感知作業と、感知された前記変化に基づく応答動作を実行する応答作業とを含んでもよい。前記応答作業は、前記画像特徴に関するパラメタ制御された調整作業であってもよく、感知された前記変化についての通知を生成することを含んでもよい。前記応答作業は、さらなる画像特徴に関するさらなるマーカ位置を作成することをさらに含んでもよい。

他の実施形態では、前記ソースデジタルデータはソース音声データであり、パラメタ制御された前記作業は、前記ソース音声データの音声表現を調整するものである。前記部分選択パラメタは、時間範囲パラメタ、周波数範囲パラメタ、振幅パターンパラメタ、および周波数パターンパラメタを含むパラメタ群のうち少なくとも一つのパラメタであってもよい。

さらに別の実施形態では、前記ソースデジタルデータはソース文書データであり、パラメタ制御された前記作業は、前記ソース文書データの視覚表現を調整するものである。
前記作業コンポーネントは、前記ソースデジタルデータを利用して、パラメタ制御された前記調整を実行して調整済みデジタルデータを生成してもよく、パラメタ制御された前記調整作業の効果を、前記調整済みデジタルデータに関して局所化して、目的デジタルデータを生成してもよい。

前記作業コンポーネントは、典型的一実施形態において、パラメタ制御された前記作業を前記ソースデジタルデータに対して実行し、その後、パラメタ制御された前記作業の前記効果を前記ソースデジタルデータの前記選択部分に局所化するものである。さらに別の典型的実施形態では、前記作業コンポーネントは、前記選択部分のパラメタ制御された前記選択を実行し、その後、パラメタ制御された前記作業の前記効果を前記ソースデジタルデータの前記選択部分に対して局所化するものである。

前記インタフェイスコンポーネントは、前記ソースデジタルデータに関する前記マーカ位置に、マーカの視覚表現を提供してもよく、前記マーカの前記視覚表現を前記ソースデジタルデータに関してユーザ制御により配置することを可能としてもよい。一実施形態において前記インタフェイスコンポーネントは、前記マーカの前記視覚表現を前記ソースデジタルデータに関してユーザ制御により再配置することを可能とすることにより、さらなる選択部分のパラメタ制御されたさらなる選択の基礎となる前記ソースデジタルデータに対して、さらなるマーカ位置を特定するものである。

さらに別の典型的実施形態では、前記インタフェイスコンポーネントは、前記作業パラメタが保持されている間、前記部分選択パラメタの修正を可能として、前記ソースデジタルデータのさらなる選択部分のパラメタ制御された選択を容易にするものである。

前記インタフェイスコンポーネントはまた、前記ソースデジタルデータの前記選択部分の前記選択が保持されている間、前記作業パラメタの修正を可能とすることにより、前記ソースデジタルデータに対する、パラメタ制御されたさらなる作業を容易とするものであってもよい。

前記インタフェイスコンポーネントは、一実施形態において、複数のマーカ位置を受け取るものである。さらに、前記作業コンポーネントは、前記複数のマーカ位置に基づいて、前記ソースデジタルデータに対して、パラメタ制御された複数の選択および作業を実行してもよい。例えば、前記作業コンポーネントは、前記複数のマーカ位置に基づいて、前記ソースデジタルデータに対して、パラメタ制御された単一の選択および作業を実行してもよい。前記作業コンポーネントは、前記複数のマーカ位置およびそれぞれに関連づけられた部分選択パラメタの各々に基づいて、前記ソースデジタルデータに対する選択マスクを定義してもよい。一実施形態においては、前記複数のマーカ位置のうちの第一のマーカ位置が、該第一のマーカ位置に関連づけられた極性パラメタを有し、前記極性パラメタは、前記第一のマーカ位置に基づいて定義された前記選択マスクの少なくとも一部に対して、パラメタ制御された前記作業の局所化された前記効果が負、中立、および正のうち少なくとも一つの極性で適用されるものであるか否かを決定するために前記作業コンポーネントによって使われるものである。

典型的一実施形態において、作業コンポーネントは、前記作業パラメタに基づき前記デジタルソースデータに対して非破壊的な作業を実行するものである。前記作業コンポーネントはさらに、前記デジタルソースデータの表現を修正する、前記デジタルソースデータとは異なる作業レイヤの作成を可能としてもよく、前記調整レイヤに対してパラメタ制御された前記選択および前記作業を実行することにより前記非破壊的な作業を実行してもよい。一実施形態において、前記作業コンポーネントは、複数の作業レイヤの作成を可能とするものであり、前記複数の作業レイヤの各々に対して、パラメタ制御されたそれぞれの選択および作業を実行するものである。前記作業コンポーネントは、さらに、前記複数の作業レイヤそれぞれの選択的活性化および非活性化を可能とすることによって前記デジタルソースデータの表現を修正してもよい。

前記部分選択メカニズムは、前記システムで利用可能な複数の部分選択メカニズムのうちの一つであってもよく、前記インタフェイスコンポーネントは、前記部分選択メカニズムの選択をさらに受け付けるものであってもよい。典型的一実施形態において、前記複数の部分選択メカニズムのそれぞれは、幾何学的選択メカニズム、色に基づく選択メカニズム、および輪郭に基づく選択メカニズムのうち少なくとも一つを含む群の中から選択された、デジタル画像領域選択メカニズムである。

前記作業コンポーネントは、前記作業パラメタを受け取る作業メカニズムを含み、前記作業パラメタを用いて前記作業を実行するものである。前記作業メカニズムは複数の作業メカニズムのうちの一つでもよく、前記インタフェイスコンポーネントは、前記複数の作業メカニズムの中からの前記作業メカニズムの選択をさらに受け付けるものであってもよい。

一実施形態において、前記複数の作業メカニズムのそれぞれは、色、明るさ、影、ハイライト、およびフィルタの各調整メカニズムのうち少なくとも一つを含む群から選択された、デジタル画像調整メカニズムである。

前記インタフェイスコンポーネントはさらに、ユーザ選択用の所定の作業メカニズムと前記デジタルソースデータに対する適用を提示してもよく、前記所定の作業メカニズムは前記作業パラメタ用のデフォルト作業値を使ってもよい。前記所定の作業メカニズムは、所定の部分選択メカニズムと関連づけられていてもよく、前記所定の部分選択メカニズムは、前記部分選択パラメタ用のデフォルト値を使ってもよい。

一実施形態において、前記インタフェイスコンポーネントは、少なくとも一つのマーカ位置と、該少なくとも一つのマーカ位置の近傍内の位置を特定する付加的入力とを受け取るものである。前記作業コンポーネントは、前記少なくとも一つのマーカ位置と前記付加的入力とに基づいて、パラメタ制御された単一の選択および作業を前記ソースデジタルデータに対して実行してもよい。前記作業コンポーネントはまた、前記少なくとも一つのマーカ位置と前記付加的入力とに基づいて、前記ソースデジタルデータに対して選択マスクを定義してもよい。

本発明のさらに別の態様によれば、デジタルデータに対して局所的作業を行う今日の方法が提供され、該方法は、
ソースデジタルデータに関するマーカ位置を受け取り、
作業パラメタに基づいて、パラメタ制御された作業を前記ソースデジタルデータに対して自動的に実行し、
前記マーカ位置と部分選択パラメタとに基づいて前記ソースデジタルデータの選択部分のパラメタ制御された選択を自動的に実行し、
パラメタ制御された前記作業の効果を、前記ソースデジタルデータの前記選択部分に、自動的に局所化する、
ことを含む。

本発明のさらに別の態様によれば、
デジタルデータに関する位置を特定するマーカ位置データと、
パラメタ制御された方法で前記デジタルデータに対して実行されるべき作業を特定し、少なくとも一つの、前記作業を制御する作業パラメタを含む、作業コントロールデータと、
前記デジタルデータの選択部分に対して前記作業を局所化するためにパラメタ制御された方法で前記デジタルデータに対して実行されるべき選択方法を特定し、少なくとも一つの、前記選択方法を制御する選択パラメタを含む、選択コントロールデータと、
を含むデータ構造が提供される。

本発明のさらに別の態様はデータ構造を定義する方法を含み、該方法は、
ユーザから、デジタルデータに関する位置を特定するマーカ位置データを受け取り、
パラメタ制御された方法で前記デジタルデータに対して実行されるべき作業を特定し、少なくとも一つの、前記作業を制御する作業パラメタを含む、作業コントロールデータを作成し、
前記デジタルデータの選択部分に対して前記作業を局所化するためにパラメタ制御された方法で前記デジタルデータに対して実行されるべき選択方法を特定し、少なくとも一つの、前記選択方法を制御する選択パラメタを含む、選択コントロールデータを作成する、
ことを含む。

本発明の別の態様は、デジタル画像に対する調整を実行するシステムを提供し、該システムは、
前記デジタル画像に関する位置を特定するマーカ位置データと、パラメタ制御された画像調整作業を特定するとともに、少なくとも一つの、パラメタ制御された前記画像調整作業を制御する作業パラメタを含む、作業コントロールデータと、選択方法を特定するとともに、少なくとも一つの、前記選択方法を制御する選択パラメタを含む、選択コントロールデータと、を含むデータ構造と、
ソースデジタル画像に対してユーザがマーカアイコンを配置するのを可能とするとともに、前記マーカアイコンの前記ユーザによる前記配置に反応して前記ソースデジタル画像に対する前記マーカ位置データを受け取るインタフェイスコンポーネントと、
前記少なくとも一つの作業パラメタに基づいて、前記ソースデジタル画像に対するパラメタ制御された前記画像調整作業を自動的に実行する画像調整コンポーネントと、
を含み、
前記画像調整コンポーネントは、前記マーカ位置および前記少なくとも一つの部分選択パラメタに基づいて、前記選択方法を使って、前記ソースデジタル画像の選択部分のパラメタ制御された選択を実行するものであるとともに、パラメタ制御された前記作業の効果を前記ソースデジタル画像の前記選択部分に局所化するものである、ことを特徴とする。

本発明の他の態様は、マシンにより実行されると、デジタルデータに対して局所的作業を行う方法を前記マシンに実行させる命令一式を格納したマシン可読媒体に関する。
本発明の他の特徴は、添付図面および下記の詳細な説明から明らかであろう。

本発明は、限定ではなく例として、添付図面の図に示されており、添付図面では同様の参照番号により類似の要素を示す。
デジタルデータに対する局所的作業を行う方法およびシステムについて説明する。以下の説明では、説明の目的で、本発明を十分に理解してもらうために多くの具体的詳細が述べられる。しかし、それらの具体的詳細なしで本発明を実施してもよいことは、当業者には明らかであろう。

典型的な実施形態は、ソースデジタルデータ（例えば、ベクトルベースまたは非ベクトルベースのグラフィックまたはアート）に関する多数の作業（例えば、画像の調整）をユーザが行えるようにするシステムおよび方法を提供しようとするものであり、そのシステムおよび方法においてユーザは、作業とその作業が適用されるソースデジタルデータの部分との双方をパラメトリックに制御する（パラメタ制御する）。さらに、典型的な一実施形態は、パラメタ制御された作業の結果に関して、リアルタイムに近いフィードバック（例えば、視覚的フィードバック）を行おうとする。換言すれば、作業の効果は、リアルタイムに近い仕方で、ユーザに伝えられてもよく、ユーザが観察可能なようになってもよい。さらに、一実施形態は、作業および／または選択に関連づけられたパラメタをユーザがインタラクティブに修正することを可能とし、作業または選択のパラメタに対するそのような修正の効果を示して、リアルタイムに近い時間でユーザへの出力を与えるようにする。

そのために、一実施形態においては、ソースデジタルデータに対してユーザがアイコン（例えば、作業ピン）を配置することが可能なグラフィカルユーザインタフェイスを使って、ユーザが当該ソースデジタルデータに関して位置データを指定することが可能である。作業ピンは、当該作業ピンに関連づけられた少なくとも２組のコントロールを有してもよい。１組目のコントロールは、選択された作業タイプ（例えば、画像調整タイプ）と、その選択された作業タイプ用の関連する作業パラメタ一式を提供する。２組目のコントロールは、ソースデジタルデータの一部分の、パラメタ制御された選択を提供し、その選択と関連づけられた一つ以上の部分選択パラメタを有する。

上記の通り、本発明の一実施形態は、ソースデジタルデータに対する多数の局所的作業の実行を可能にしようとする。したがって、位置データ（例えば、一つ以上の作業マーカまたはピンに関連づけられている）によって、様々な作業（例えば、選択的な調整）が適用されることになるソースデジタルデータに関する多数の位置をユーザが指定することができるようにしてもよい。さらに、作業マーカは、作業タイプを指定するとともに、選択された作業の結果生じる効果の程度（または範囲）をパラメタ制御してもよい。例えば、デジタル画像データに関しては、座標空間と色空間の双方において作業の程度（または範囲）が局所性について制御されてもよい。

さらに、一実施形態では、リアルタイムに近いフィードバック（例えば、視覚的またはその他のフィードバック）をユーザに与えるために、特定の作業マーカ（例えば、作業ピン）に関連づけられたコントロールと、ソースデジタルデータのパラメタ制御された部分とをユーザが修正することを可能にしている。

一実施形態において、マーカはさらに、当該マーカに関連づけられた「極性」を有していてもよく、正から負へ、またはその逆に、ユーザが極性を切り替えることができるようにしてもよい。一実施形態において、選択マスクの定義に対して正に寄与する部分を「正」のマーカが特定してもよく、一方、「負」のマーカは選択マスクに対して負に寄与（つまり選択マスクから減算）してもよい。つまり、一実施形態において、正と負のマーカの組み合わせは、精密な合成選択マスクを作成するのに使われてもよく、作業が適用されるデジタルデータの部分を絞り込んで精密にするのに使われてもよい。

作業マーカは、関連する一群の選択コントロールを使って、部分（例えば、領域）の選択を行うメカニズムを提供し、そのメカニズムは一実施形態では作業マーカの位置データに対する近さに基づいている。ユーザは、ソースデジタルデータに対して複数の作業マーカを配置することによって、そのソースデジタルデータに対して行うべき作業の集積を指定することができ、そのとき、作業マーカのそれぞれに関連づけられた適切な選択コントロールにしたがってこれらの作業のそれぞれはパラメトリックに局所化されている。

さらに、典型的な一実施形態では、作業レイヤが提供され（例えば、デジタルデータ作業アプリケーションの一部として）、その作業レイヤはソースデジタルデータと異なり、ソースデジタルデータの表現を修正するのに有効に働く。作業レイヤはソースデジタルデータとは異なるので、作業レイヤによって、デジタルデータ作業アプリケーションは、非破壊的な仕方でソースデジタルデータの表現を修正することができる。さらに、一実施形態では、ソースデジタルデータのパラメトリックに選択された部分の集積、および／またはソースデジタルデータに関するパラメタ制御された作業の集積を作るように「重ねる」ことができる多数の作業レイヤを、デジタルデータ作業アプリケーションによってユーザが作れるようにしてもよい。

ある種の作業マーカは、典型的な一実施形態において、当該作業マーカに関連づけられた位置（例えば、ユーザがそのマーカを置いたデジタル画像データ上の位置）におけるソースデジタルデータのある種の特性を、当該作業マーカが特定することができるように、感知論理を備えていてもよい。感知論理は、所定の特性の検出に応答して、作業マーカに関連づけられた、ソースデジタルデータのパラメタ制御された部分に関する、ある所定の作業を自動的に呼び出してもよい。例えば、ソースデジタルデータがデジタル画像データであるという典型的な実施形態において、作業マーカは自動的に、そのデジタル画像データ内のマーカに関連づけられた位置が、影になっているのかハイライトになっているのかを決定してもよい。この決定に基づいて、デジタル画像データの選択部分に対するパラメタ制御された調整が行われてもよい。

さらに、一実施形態では、デジタルデータ作業アプリケーションに即して、所定の（またはデフォルトの）作業マーカ一式がさらに提供されてもよく、その所定の作業マーカが、ある作業を行うように予め設定された、選択コントロールと作業コントロール、および関連するパラメタを含んでもよい。再度、ソースデジタルデータがデジタル画像データである例を考えると、空を表現するデジタル画像データの部分に置かれると空の青色を自動的に強調するように、「より青い空」マーカを定義してもよい。同様に、デジタル画像調整アプリケーションによって、「より緑色の木」マーカが提供されてもよい。デジタル画像調整アプリケーションは、選択コントロールと作業コントロールに関連づけられたパラメタをユーザが修正することができるようにしてもよい。

図１は、ソースデジタルデータ１４に対する一つ以上の局所的作業の実行のための、各典型的実施形態による、自動プロセス１０および１２を説明するブロック図である。第一の実施形態では、ソースデジタルデータ１４とマーカ１６が自動作業プロセス１０への入力を与える。マーカ１６は、ソースデータ１４内の位置を特定する位置データ１８と、作業タイプおよび関連する作業パラメタを指定する作業コントロール２０と、選択タイプおよび関連する選択パラメタを指定する選択コントロール２２とを含む。作業プロセス１０は、作業コントロール２０にしたがって、ソースデータ１４に対する作業プロセス２４（例えば、画像調整）を行って調整済みデータ２６を生成するように図示されている。その後、選択マスクを定義するための選択プロセス２８が実行される。そして、目的データ３０を生成するための選択マスクを使って、作業プロセス２４の効果が局所化される。具体的には、作業プロセス２４の効果は、選択マスクによって、目的データ３０の選択部分３２に局所化される。そして、ユーザあるいは自動作業プロセス１０のさらなる繰り返しを呼び出す自動プロセスにより、マーカ１６は随意に修正されてもよい（例えば、位置データ１８、作業コントロール２０、または選択コントロール２２のいずれが修正されてもよい）。

第二の典型的な自動作業プロセス１２は、選択プロセス２８が作業プロセス２４よりも先であるという点で、作業プロセス１０と異なる。したがって、選択プロセス２８は、選択部分３６を特定する選択マスクを生成するように図示されている。そして、選択部分３６に対して作業プロセス２４が適用され、それによって目的データ３０が生成されるが、作業プロセス２４の効果は、目的データ３０において、選択部分３２に局所化されている。この場合も、自動作業プロセス１２のさらなる繰り返しを呼び出すように、マーカ１６が修正されてもよい。

図２は、デジタルデータに対する局所的作業を実行する典型的なシステムを、デジタルデータ作業アプリケーション４０の形で説明するブロック図である。作業アプリケーション４０は、（１）インタフェイスコンポーネント４２と、（２）データ作業コンポーネント４４とを含む。インタフェイスコンポーネント４２は、作業アプリケーション４０のユーザおよび／または他のシステムやアプリケーションから入力を受け取り、それらに出力を与えるように動作する。そのため、インタフェイスコンポーネント４２は、ソースデジタルデータ１４を装置またはシステム（例えば、音声入力装置、デジタルカメラ、ビデオカメラ、ディスクドライブなど）から受け取るための一つ以上の入力モジュール４６を含む。入力モジュール４６は、ユーザインタフェイスを介してユーザから作業アプリケーション４０が入力を受け取ることも可能にする。例えば、入力モジュール４６により、ユーザが位置データ１８を入力し、ソースデジタルデータ１４に関する位置を指定することが可能となる。

インタフェイスコンポーネント４２は、一つ以上の外部装置またはシステム（例えば、表示装置、音声再生装置、あるいはディスクドライブ）に出力を与えるための一つ以上の出力モジュール４８も含む。

データ作業コンポーネント４４は、データ部分選択メカニズム５０という典型的な形で選択論理を含むとともに、複数の作業論理のインスタンスを含むように図示されている。典型的な実施形態では、作業論理は、データ調整メカニズム５２、データ追跡メカニズム５４、データ感知メカニズム５６、データ応答メカニズム５８、およびデータ相互作用メカニズム６０を含んでいてもよく、これらのメカニズム５２〜６０の各々はソースデジタルデータ１４に関する特定の作業を実行するよう動作する。これらの作業の効果はデータ部分選択メカニズム５０を使って局所化されるが、データ部分選択メカニズム５０は選択マスクを作成し、その選択マスクに関して作業の効果が局所化されてもよい。データ調整メカニズム５２は高水準で、一つ以上の調整（または修正）をソースデジタルデータ１４の選択部分に対して実行してもよい。様々な典型的なメカニズム５２〜６０についてより詳細に論ずる前に、作業アプリケーション４０への入力を構成し、作業アプリケーション４０による出力として生成されるアプリケーションデータ６２について考えるのは有用である。具体的には、アプリケーションデータ６２は、ソースデジタルデータ１４、調整済みデータ２６（作業アプリケーション４０の中間出力を構成する）、および目的データ３０（作業アプリケーション４０の出力を構成する）を含むように図示されている。一群のマーカ１６がソースデジタルデータ１４の各インスタンスに関連づけられており、それぞれのマーカ１６は、位置データ１８とコントロールデータ６４を含む。位置データ１８は、ソースデジタルデータ１４に関する位置（例えば、２次元または３次元の画像座標）を特定する。コントロールデータ６４は一つ以上のデータ部分選択メカニズム５０を特定するとともに、作業論理（例えば、メカニズム５２〜６０）から選択された一つ以上のメカニズムを特定する。一実施形態において、各マーカ１６とソースデジタルデータ１４との間の関連性は、インタフェイスコンポーネント４２を介してユーザから受け取った入力の結果として、ユーザにより作成されたものである。しかし、ある種のマーカ１６は、データ感知メカニズム５６および／またはデータ応答メカニズム５８が実行した作業の結果として、自動的にインスタンス化されてソースデータ１４と関連づけられてもよい。

後述するように、マーカ１６の部分集合はさらに作業レイヤ６６と関連づけられていてもよい。
作業論理に戻ると、データ調整メカニズム５２は、マーカのコントロールデータ６４によって特定可能で、ソースデジタルデータ１４に対する調整操作を実行する、一群のメカニズムを含んでもよい。作業アプリケーション４０が作業を実行するようになっている対象のデジタルデータのタイプに、調整のタイプが依存してもよい。例えば、作業アプリケーション４０が画像編集アプリケーションである場合、データ調整メカニズム５２は多くの画像調整操作を指定してもよい。作業アプリケーション４０が音声または動画の編集アプリケーションである場合、調整メカニズム５２は同様にこれらのデータイプを調整するのに合わせられているだろう。

データ追跡メカニズム５４は、これもまたコントロールデータ６４を介してマーカ１６と関連づけられていてもよいのだが、特定のマーカ１６に関連づけられた特性および様々な選択や調整の特性を、有効に追跡してもよい。例えば、ソースデジタルデータ１４がデジタル動画データを含む実施形態では、自動的に動画データに応じて（例えば、動画データ内で画像の内容が動くのにしたがって）追跡メカニズム５４によりマーカ１６を再配置することを可能とすることができる。一実施形態では、データ追跡メカニズム５４は、マーカ１６の位置データ１８を有効に修正してもよい。したがって、マーカ１６が特定の画像特徴またはオブジェクト上に配置されると、一連の動画フレームを通してその特徴またはオブジェクトが動いてもその画像特徴またはオブジェクトと関連づけられたままでいる機能を、データ追跡メカニズム５４はマーカ１６に与える。

追跡能力を実現するために、追跡メカニズム５４は初期状態情報（例えば、固定位置を示す位置データ１８）を使ってもよい。データ追跡メカニズム５４と関連づけられたコントロールデータ６４は、当該マーカ１６がソースデジタルデータ１４に関する特定の位置に固定されるべきか（例えば、画像座標（ｘ，ｙ）の場所に固定されるべきか）否かを示してもよい。その状態は、最初の動画フレームに対しては「固定」と設定されるが、後続の動画フレームに対しては「非固定」と設定される。「非固定」とは、最初の固定フレームあるいは以前の画像フレームから、内在する画像、オブジェクト、あるいは特徴を追跡するために、マーカ１６が再配置可能であることを示す。

データ追跡メカニズム５４は、既刊文献に記載された多くの追跡アルゴリズムのいずれを利用してもよい。例えば、一実施形態において、探索ウィンドウ領域が、位置データ１８により特定される場所の周りに定義されてもよい。より大きな探索ウィンドウ領域内部に配置された、より小さな追跡ウィンドウの多数の位置のそれぞれに対し、「類似度」が計算される。類似度は、当該追跡ウィンドウが、最初のフレームまたは以前のフレームのいずれかにおいて位置データ１８により特定される位置にある同サイズの追跡ウィンドウとどれほど類似しているかを定量化する。そのような「類似度」の一つは、すべての色成分にわたり平均された、画素値の差の二乗平均の符号を反転させた値である。多数の探索点に対して、最も類似している点（例えば、最大の「類似度」の点）が当該動画フレームに対する新たな「追跡位置」として選ばれる。それに応じて次に、位置データ１８を、その新たな追跡位置に等しくなるよう修正してもよい。それに応じて、マーカ１６は新たな「追跡位置」に動かされる。

追跡の他の方法ではヒストグラムの比較を使い、その例は次の文献にさらに十分に説明されている。
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 25, NO. 5, MAY 2003 Kernel-Based Object Tracking. Dorin Comaniciu, Senior Member, IEEE, Visvanathan Ramesh, Member, IEEE, and Peter Meer, Senior Member, IEEE
もし、ソース動画データの各フレーム内の画像がまず勾配強度（gradient magnitude）画像に変換されれば、上記の追跡メカニズムは画像中の輪郭に対してより感度がよくなるだろう。勾配強度は、横のソーベルフォトと縦のソーベルフィルタを適用した結果の二乗平均平方根でもよい。典型的なソーベルフィルタは、次の文献にさらに十分に説明されている。

R. Gonzalez and R. Woods, Digital Image Processing, Addison Wesley, 1992
マーカ１６のコントロールデータ６４は、さらに一つ以上のデータ感知メカニズム５６を参照してもよい。一実施形態においては、データ感知メカニズム５６によりマーカ１６が局所的環境を「感知」することができるようにしてもよい。例えば、ソースデジタルデータが動画または画像データを含む場合、関連づけられたマーカ１６が目のところに置かれると、データ感知メカニズム５６により、マーカ１６が、目の特徴の存在を検出してそれに応答することができるようにしてもよい。その応答は、マーカ１６が目のところに配置されていて、（例えば、赤目を補正する、角膜を白くする、虹彩の彩度を上げる、などの）目の補正調整がおそらく適用されるべきである、という作業アプリケーション４０のユーザに対する警告でもよい。あるいは、そのような調整が自動的になされてもよい。そのために、データ感知メカニズム５６は、データ調整メカニズム５２と通信するように組み合わされて、図示されている。例えば目が検出された場合には、データ感知メカニズム５６が、画像調整をするために自動的方法により、適切な画像調整メカニズム５２を呼び出してもよい。

さらなるデータ感知メカニズム５６によって、内在する画像、特徴、あるいはオブジェクトがいつ変化するかをマーカ１６が感知することができるようにしてもよい。例えば、データ感知メカニズム５６は、位置データ１８により特定される位置の周りのウィンドウから記憶した画像データを、保持していてもよい。すると、データ感知メカニズム５６は、例えば、選択された動画フレームに対するこのウィンドウを、マーカ１６が配置された現在の動画フレームからの対応するウィンドウ画像データと比較してもよい。感知は、次の式による差の二乗平均を計測することからなっていてもよい。

ｓｅｎｓａｔｉｏｎ＝〈［Ｉ１（ｒ）−Ｉ２（ｒ）］^２〉 （０）
ここで、Ｉ１（ｒ）は、一つの動画フレームの、位置ｒにおける画像強度または色データであり、Ｉ２（ｒ）は他のフレームの同じ相対位置におけるデータであり、〈…〉はウィンドウ内に位置するすべての画素にわたってとられた平均値を示す。二乗した画像強度（例えば色を含む）の値における差の平均をとるのに加えて、平均が、二乗した勾配値における差を組み込んでいてもよい。これは、強度差を置換してもよく、関連する重みを強度差に補足してもよい。

マーカ１６のコントロールデータ６４はまた、一つ以上のデータ応答メカニズム５８を特定のマーカ１６に関連づけてもよい。データ応答メカニズム５８は、図２に示すごとく、データ感知メカニズム５６と通信するように組み合わされ、データ感知メカニズム５６からの入力を受け取ってもよい。上記のとおり、ソース動画データに対しては、データ感知メカニズム５６が画像変化（例えば所定の閾値より大きい）を検出した場合、データ感知メカニズム５６は、マーカ１６による応答を呼び出してもよい。そのような応答は一実施形態において、一つ以上のデータ応答メカニズム５８によりもたらされる。例えば、データ応答メカニズム５８が発する応答はユーザへの警告でもよい。あるいは、その応答は、画像修正同士を協調させるために作業アプリケーション４０に送られる信号でもよい。あるいは、メッセージ（例えば、電子メール、携帯電話メール、電話メッセージ、あるいは他の種類の電子的メッセージ）として、他のコンピュータプログラムまたは装置へと応答信号が送られてもよい。データ応答メカニズム５８は、対象ソースデジタルデータ１４と関連づけられた他のマーカ１６のコンポーネント、あるいは異なるソースデジタルデータ１４（例えば、異なるタイプのソースデジタルデータ）と関連づけられたマーカ１６に、さらにメッセージを送ってもよい。

マーカ１６のコントロールデータ６４はさらに、一つ以上のデータ相互作用メカニズム６０を、関連するマーカ１６と関連づけてもよい。一実施形態において、データ相互作用メカニズム６０により、共通のソースデジタルデータ１４または異なるソースデジタルデータ１４に関連づけられた複数のマーカ１６の相互作用を可能としてもよい。例えば、指定された空間的配置を維持するためにマーカ１６同士が相互作用してもよい。ソースデータ１４が動画データであり、家を監視する動画クリップを含む例を考えられたい。そして、マーカ１６はその動画クリップに関して配置されている。適切なデータ感知メカニズム５６を利用して、データ応答メカニズム５８により命令された所定の仕方で応答するために、マーカ１６は、指定された位置の近傍の画像データ（または他の文書データ）を解析する。感知動作は、マーカ１６が人間の顔に位置しているか否かを決定するものであってもよく、マーカ１６が人間の顔に位置している場合は、適切な肌の階調補正をするようにマーカ１６がデータ調整メカニズム５２を設定（または選択）してもよい。同様に、もしマーカ１６が空に位置していたら、マーカ１６が適切な「青空」調整メカニズム５２を選択してもよい。

監視の例において、マーカ１６のデータ感知メカニズム５６が局所的なシーンの内容の変化を感知した（例えば、ドアが開けられたと気がついた）場合、その画像に関連づけられた他のマーカ１６あるいは異なる動画クリップに関連づけられたマーカ１６にメッセージを送るために、関連するデータ応答メカニズム５８が呼び出されてもよい。例えば、ドアが開けられたと特定のマーカ１６が一旦検出すると、金庫室または宝石箱の近くに配置されたマーカ１６がインスタンス化されて、および／または活性化されて、感知動作を開始し、データ感知メカニズム５６を利用して近傍の顔（例えば、黒い目出し帽）を検出または解析し、適切な通知（例えば、家の所有者への電子メールメッセージ）を生成するか、警報を作動させる。

上記では主に動画データに関連してメカニズム５２〜６０を説明したが、これらのメカニズムを他のタイプのデジタルデータにも同様に適用してよいことは、すぐに理解されるであろう。例えば、ソースデジタルデータ１４は音声データでもよい。この場合、一つ以上のデータ追跡メカニズム５４が、音声データ内の特定の音声的特徴またはオブジェクト（例えば、特定の声、楽器、周波数、音色など）を追跡してもよい。同様に、追跡を可能とするために、内在する音声データの特定の特性を感知するように、データ感知メカニズム５６が動作してもよい。そして、音声トラックに内在する、感知した（そしておそらくは追跡した）音声的特徴またはオブジェクトを調整するために、データ感知メカニズム５６は一つ以上の調整メカニズム５２を呼び出してもよい。同様に、検出した条件に応じて、データ応答メカニズム５８は警告を与えてもよく、あるいは他の何らかの動作を実行してもよい。例えば、音声データが監視情報を含む例では、感知メカニズム５６が特定の個人の声を検出するよう構成されていてもよい。そのような声の検出に応じて、データ感知メカニズム５６は、（例えば、感知した声を強調することによって）音声データを調整するためにデータ調整メカニズム５２を呼び出してもよく、また、関連性のある声が検出されたと示す警告をユーザに与えるためにデータ応答メカニズム５８を呼び出してもよい。

静止画像データに関して本発明の典型的実施形態をどのように利用することができるかについて、図５〜１１を参照して、以下で、より詳細に論ずる。
図３は、本発明の典型的な実施形態によって、マーカ１６の構造に関するさらなる詳細を示すブロック図である。図２を参照して上述したごとく、ユーザまたは自動プロセスのいずれかによって（例えば、データ感知メカニズム５６によって）マーカ１６が関連づけられているソースデジタルデータ１４内の位置を特定する位置データ１８を、マーカ１６が含んでもよい。マーカ１６はコントロールデータ６４も含むように図示されており、コントロールデータ６４は一つ以上のコントロールを含む。図１６における典型的なマーカは、（１）選択メカニズム選択肢７２（例えば、作業アプリケーション４０によりサポートされる多数のデータ部分選択メカニズム５０のうちの一つのＩＤ）を含む、部分（またはマスク）選択コントロール７０、および（２）選択メカニズム選択肢７２と関連づけられた一つ以上のパラメタ７４を含む。一つ以上の作業の効果が局所化されるべき、ソースデジタルデータ１４の一部分を、パラメタ制御により選択するために、選択メカニズム選択肢７２により特定されたデータ部分選択メカニズム５０は、選択パラメタ７４を利用する。コントロールデータ６４は、多数の作業コントロール７６〜８４を含むように図示されており、これらの作業コントロールのそれぞれは適切なメカニズム選択肢および関連するパラメタを含む。典型的な実施形態において、コントロール７６〜８４が、図２を参照して上記で述べた様々な作業メカニズム５２〜６０に対応するということは、注目されよう。それに対応して、メカニズム選択肢のそれぞれは、作業アプリケーション４０によりサポートされているメカニズム５２〜６０の中から一つ以上のメカニズムを特定する。関連づけられたパラメタは、選択されたメカニズムが、それぞれの作業を実行するために利用する。

図４は、典型的な実施形態による、デジタルデータに関する局所的作業を実行する方法９０を説明するフローチャートである。一実施形態において、方法９０は、上記で図２を参照して論じたように、上記で論じたアプリケーションデータ６２を利用して作業アプリケーション４０により実行されてもよい。方法９０はブロック９２と９４で始まる。具体的には、ブロック９２において、作業アプリケーション４０は、インタフェイスコンポーネント４２の入力モジュール４６を介して、一つ以上のマーカ１６のユーザ定義を受け取ってもよい。そのため、ユーザはマーカ１６に関連づけられるようにコントロールデータ６４を定義してもよい。対象ソースデータ１４上の特定の位置にマーカ１６が関連づけられると、位置データ１８が後で与えられる。コントロールデータ６４は、一つ以上の作業メカニズム５２〜６０のＩＤおよび関連するコントロールパラメタだけではなく、特定のデータ部分選択メカニズム５０および関連するパラメタ７４のユーザ選択を含んでもよい。画像データに関するそのようなデータ部分選択メカニズム、作業メカニズム、および関連するコントロールパラメタの例は、図６を参照して後述する。

ブロック９４において、作業アプリケーション４０は所定の（つまり事前に設定された）一群のマーカ１６もロードしてよい。ここで、所定のマーカ１６の各々は、所定のデータ部分選択メカニズム５０、一つ以上の所定のメカニズム５２〜６０、および関連するコントロールパラメタを有する。例えば、そのような所定のマーカ１６は、図２を参照しながら論じた典型的な「青空」マーカ１６でもよい。

ブロック９６において、ソースデータ１４がデジタルデータ作業アプリケーション４０に受け入れられる。例えば、アプリケーション４０は、そのアプリケーション４０が実行されているコンピュータシステムに関連するディスクドライブから、ソースデータ１４を受け取ってもよい。あるいは、アプリケーション４０は、外部装置（例えば、デジタルカメラ、ビデオカメラ、マイクなど）からデータを受け取ってもよい。

ブロック９８において、アプリケーション４０はユーザにマーカ（例えば、ユーザ定義されたマーカ１６と所定のマーカ１６）の選択を提示する。具体的には、一群のマーカ１６と関連するマーカアイコンを表示するメニューをインタフェイスコンポーネント４２が提示して、ユーザがこれらのマーカ１６のうち一つ以上を選択することができるようにしてもよい。一実施形態では、提示されるマーカアイコンは、選択に応じて、および／または、基礎をなすマーカ１６と関連する作業メカニズムに応じて、互いに異なっていてもよい。

ブロック１００において、アプリケーション４０は、インタフェイスコンポーネント４２を介して、具体的なマーカ１６のユーザ選択を受け付けるとともに、ソースデータ１４に関する位置を示す位置データ１８も受け取る。マーカ１６を表現するマーカアイコンをユーザが配置することができる対象の、ソースデータ１４の表現を表示するユーザインタフェイスを生成することによって、位置データ１８を受け取ってもよい。例えば、ユーザインタフェイスを介して、ユーザがマーカアイコンを表示されたデジタル画像上のある位置まで「ドラッグアンドドロップ」することができるようにしてもよい。一実施形態では、ユーザがマーカアイコンをドロップした位置の近くの、表示されたデジタル画像データの特徴を特定し、続いて、特定された特徴へとマーカアイコンを動かす、「スナップ（snap to）」特徴をインタフェイスコンポーネント４２が提供してもよい。他の音声的実施形態において、ユーザは、音声または動画データのトラック表現上に適切なマーカアイコンをドラッグアンドドロップすることができてもよい。さらに別の実施形態において、作業アプリケーション４０がワープロアプリケーションである場合に、文書内に表示された特定のテキストまたは他のオブジェクト上にユーザがマーカアイコンをドラッグアンドドロップすることができるようにしてもよい。ユーザがマーカアイコンを置いた位置を感知することによって、作業アプリケーション４０は位置データ１８を決定して受け取ることができる。

ブロック１０２において、アプリケーション４０は、例えばマーカ１６の中に位置データ１８を格納することによって、位置データ１８を適切なマーカ１６に関連づける。
ブロック１００と１０２については、ソースデータ１４の表現に対して複数のマーカ１６をユーザが選択して配置することができてもよい。ここで、マーカ１６の各々は、異なる型であって異なる特性を有する可能性がある。

ブロック１０４において、選択されたマーカ１６の各々の、部分選択メカニズム５０および関連する選択パラメタ７４を使って、ソースデータ１４に対する選択マスクをアプリケーション４０が定義する。複数のマーカ１６がユーザにより選択された場合には、多くの組み合わせ技法のいずれかにより、ブロック１０４において、合成マスク選択が定義される。そのような典型的な方法に関する議論は、図９を参照して後述する。

ブロック１０６において、マーカ１６の各々について、選択メカニズム選択肢および関連するコントロールパラメタにしたがって、アプリケーション４０は、パラメタ制御された作業（例えば、調整、追跡動作、感知動作、応答動作、または統合動作）をソースデータ１４に対して行い、それにより、調整済みデータ２６を生成する。具体的には、一実施形態において、パラメタ制御された作業は、調整済みデータ２６を生成するために、ソースデータ１４に対して大域的に実行されてもよい。

ブロック１０６で実行された、パラメタ制御された一つ以上の作業の効果を局所化するために、ブロック１０８においてアプリケーション４０は、ブロック１０４で定義された選択マスクを調整済みデータ２６に適用する。この動作の出力は目的データ３０であり、目的データ３０の中では、パラメタ制御された作業の効果が、選択部分３２に局所化されている。

ブロック１１０において、アプリケーション４０は、ユーザが選択したマーカ１６および関連する位置データを保持しつつ、インタフェイスコンポーネント４２の出力モジュール４８を介して、目的データ３０をユーザ（あるいは、さらに外部のコンピュータシステム）に対して出力する（例えば、表示する、音声表現を作り出す、など）。ブロック１０６で実行されたパラメタ制御された作業、ブロック１０８での選択マスクの適用、およびブロック１１０での目的データ３０の出力の後、ユーザが選択したマーカ１６および関連する位置データは存続する（つまり保持されている）。

判断ブロック１１２では、インタフェイスコンポーネント４２を介してマーカ１６のいずれか一つ以上をユーザが修正したか否かが、アプリケーション４０により判断される。別の実施形態では、自動プロセス（例えば、さらなるマーカ１６あるいは外部アプリケーション）もまた、マーカ１６を修正してもよい。一つ以上のマーカ１６に対する修正は、ソースデータ１４に対するマーカアイコンの再配置を含んでもよい。例えば、ユーザは適切なインタフェイスを用いて、ソースデータ１４の表現に関するさらに別の位置へと、マーカアイコンを初期の位置から動かしてもよい。あるいは、コントロールデータ６４が修正されたのでもよい。例えば、選択メカニズム選択肢７２は部分選択コントロール７０と関連づけられているが、これが修正されたのでもよい。あるいは、選択コントロール７０の一つ以上の選択パラメタ７４が修正されたのでもよい。さらに、作業コントロールが修正されたのでもよい。例えば、作業メカニズム選択肢、または一つ以上の関連するパラメタが修正されたのでもよい。

インタフェイスコンポーネント４２により生成されるユーザインタフェイスによって、ユーザは適切なマーカアイコンを（例えば「ダブルクリック」のマウス操作によって）選択することができ、それに応じて、修正メニューが表示される。修正メニューのおかげでユーザは、異なる選択メカニズム選択肢７２を指定する、および／または、異なる選択パラメタ７４を入力することによって、便利に他の選択を入力することができる。ダイアログボックスも、適切なマーカアイコンのユーザ選択に応じて生成されて表示されるが、ダイアログボックスによって、多くの作業コントロールのうちいずれかに関して別のメカニズム選択肢をユーザが作ることができるようにしてもよく、適切なメカニズムに関連するコントロールパラメタをユーザが修正あるいは置換することができるようにしてもよい。

一つ以上のマーカ１６が修正されたと判断ブロック１１２で判断されたら、方法９０は、マーカ１６に関してなされた修正に応じて、ブロック１０２、１０４、または１０６のいずれかに戻る。例えば、位置データ１８が修正された場合、この方法はブロック１０２に戻る。選択メカニズム選択肢７２および／または選択パラメタ７４が修正された場合、この方法はブロック１０４に戻る。作業メカニズム選択肢および／または関連するコントロールパラメタが修正された場合、方法９０はブロック１０６に戻ってもよい。

ソースデータ１４（例えば、デジタル画像）に対して実行された作業の修正（例えば、修正について更新すること）に関して、方法９０は、「ライブの」つまりリアルタイムに近い機能をユーザに対して使用可能としている。ブロック１０４〜１１０で実行された動作の後、位置データ１８とコントロールデータ６４が保持されるとともに、このデータの部分集合（あるいは全部でもよい）をユーザが選択的に修正することができるので、ユーザは、メカニズム選択肢またはコントロールパラメタの修正の効果を、他のメカニズムやコントロールパラメタが維持されたままの状態で、便利に認識することができる。したがって、局所的な調整は、「ライブ」であるように見えるだろうし、目的データ３０の表現に関する（視覚的あるいはその他の）素早いフィードバックとともに、いかなる順序においてでも実行されうる。

さらに、ソースデータ１４に関して大域的規模の、一つ以上のパラメタ制御された作業をブロック１０６において実行し、続いてそのような作業の効果を局所化する選択マスクを適用するものとして、上記では方法９０を説明した。しかし、別の実施形態では、パラメタ制御された作業の実行に先立ってソースデータ１４に選択マスクが適用され、その後で、パラメタ制御された作業の効果が、選択マスクによって定義されたソースデータ１４の部分へと局所化されてもよい。

図５は作業アプリケーション４０の典型的実施形態を、デジタル画像調整アプリケーション１２０の形で説明するブロック図である。調整アプリケーション１２０により、ユーザは、デジタル画像についての様々な編集と修正の操作を実行することができる。そのようなアプリケーションの一例は、アドビ（登録商標）フォトショップ（登録商標）アプリケーションである。

調整アプリケーション１２０は、インタフェイスコンポーネント１２２と画像調整コンポーネント１２４を含むように図示されている。そして画像調整コンポーネント１２４は、多くのメカニズム、すなわち、画像領域選択メカニズム１２６の一群と、画像調整メカニズム１３４の一群と、画像フィルタツール１４４の一群と、画像レイヤツール１５２の一群とを内蔵している。画像領域選択メカニズム１２６は、画像調整メカニズム１３６または画像フィルタツール１４４のうちのいずれか一つ以上を適用すべきデジタル画像の領域をユーザが選択することを補助する。典型的な領域選択メカニズム１２６は、幾何学的選択ツール１２８，色に基づく選択ツール１３０、および輪郭に基づく選択ツール１３２を含む。一実施形態において、選択メカニズム１２８〜１３２のうちのいずれか一つ以上が、マーカ１６と関連づけられていてもよい。例えば、位置データ１８によって特定されるマーカ位置について、そのマーカ位置に関する、空間的広がりの範囲やさらに別の量、色域、ぼやけ（fuzziness）、および輪郭検出感度の尺度を用いて、デジタル画像の領域のパラメタ制御された選択をマーカ１６３が行うことを、選択メカニズム１２８〜１３２によって可能としてもよい。

典型的な画像調整メカニズム１３４は、色、明るさ、影／ハイライト、および曲線のメカニズム１３６、１３８、１４０、１４２を含むように図示されている。ここでも、メカニズム１３６〜１４２の各々は、ソースデータ１４に対して適用されるであろう作業メカニズムの例を示している。

典型的な画像フィルタツール１４４は、シャープ化、ぼかし、およびテクスチャのツール１４６、１４８、１５０を含む。これらも、ソースデータ１４に対して適用されるであろう作業メカニズムの例を示している。

画像レイヤツール１５２は「新規レイヤ」機能１５４と、レイヤプロパティ機能１５６を含む。上記のとおり、基礎となるソースデータ１４の表現に対して非破壊的な方法で適用されるべき作業を可能とするために、ソースデータ１４に対して適用されるだろう作業レイヤの例を、画像レイヤは示している。一実施形態において画像レイヤツール１５２は、基礎となる画像データに適用されるべき一つ以上のマーカ１６３を提供するように特に構成されたレイヤ（例えばマーカレイヤ）の作成を、可能としてもよい。マーカ１６３一式およびそれらに関連するパラメタを用いて、選択マスクをマーカレイヤと関連づけて構築してもよい。ユーザはさらに、多くのマーカレイヤを作成することもでき、各マーカレイヤは、ある種の共通の特性を有するマーカ１６３を提供する。したがって、多くの異なる画像レイヤの各々に対して、それに特有のマーカ１６３一式が関連づけられてもよい。この特徴によりユーザは、特定のレイヤと関連するそのようなマーカ１６３群を、当該画像調整レイヤの活性化や非活性化により、都合よく活性化したり非活性化したりすることができる。

画像調整アプリケーション１２０はまた、例えば上記の図２を参照して述べた方法によりソース画像データ１６２内の画像特徴またはオブジェクトの所定の特性を感知するよう構成された感知論理を、一つ以上の感知ツール１５８という典型的な形で含んでもよい。

アプリケーションデータ１６０は、とりわけ、ソース画像データ１６２を含み、ソース画像データ１６２には一つ以上のマーカ１６３が関連づけられるように図示されている。アプリケーションデータ１６０はレイヤデータ１６４も含み、レイヤデータ１６４はマーカ１６３の部分集合と画像調整レイヤとの関連づけを記憶していてもよい。

図６は、典型的な実施形態による、ソース画像データ１６２への複数の画像調整レイヤ１６５の適用の概念的な表現を示すブロック図である。図示したように、画像調整レイヤ１６５はいくつでも、ソース画像データ１６２の表現を修正するためにその表現の上に重ねてよい。図６は、一番上の画像調整レイヤ１６５をマーカレイヤとして図示しており、一つ以上のマーカがそこに「含まれて」いるか、当該マーカレイヤとの関連において存在している。マーカ１６３は、位置データ１７０（例えば、ソース画像データ１６２に関する２次元または３次元の座標）および関連するコントロールデータ１７２を含むように図示されている。そして、各々が調整メカニズム選択肢１７６（例えば、明るさ、影／光、レベル、フィルタなど）を示している一つ以上の画像調整型コントロール１７４と、各々の調整メカニズム選択肢に関連する一つ以上の調整パラメタ１７８とを、コントロールデータ１７２が含む。例えば、調整メカニズム選択肢１７６が明るさを示す場合、関連する調整パラメタ１７８は、この調整ツールが負あるいは正のいずれに適用されるべきであるかを示すとともに、このツールが正あるいは負に適用されるべき範囲を示す、数値であってもよい。

コントロールデータ１７２は領域（またはマスク）選択コントロール１８０も含み、領域（またはマスク）選択コントロール１８０は、一つ以上の選択型選択肢１８２と、そのような選択型選択肢１８２の各々に関連する一つ以上の選択パラメタ１８４とを含む。例えば、ある特定の選択型選択肢１８２は、空間的広がりの範囲、ぼかし（feather）、色域ぼやけ、あるいは輪郭検出感度の選択型などを示してもよい。選択型選択肢１８２の各々は、パラメタ制御された選択型選択肢１８２の適用を可能とするようにその選択型選択肢１８２に関連づけられた、関連する選択パラメタ１８４を有する。

一実施形態において、適切な作業メカニズムおよび／または選択メカニズムをユーザが選択的に活性化したり非活性化したりすることを可能とするために、各マーカ１６３は、そのマーカ１６３に関連づけられた一つ以上の「トグル」つまりスイッチパラメタをさらに有していてもよい。この場合、基礎となるマーカ１６３に関連する作業および／または選択メカニズムをユーザが活性化または非活性化することを可能とする一つ以上の「トグル」スイッチの視覚表現を、ある特定のマーカ１６３用のマーカアイコンが備えてもよい。さらに別の実施形態では、作業または選択メカニズムが正に適用されること、負に適用されること、あるいは中立的に適用されることを、マーカ１６３に関連づけられたスイッチパラメタによって可能としてもよい。

図７は、典型的実施形態による画像エディタユーザインタフェイス１９０を説明するユーザインタフェイス図であり、画像エディタユーザインタフェイス１９０はデジタル画像調整アプリケーション１２０のインタフェイスコンポーネント１２２によって生成されてもよい。画像の調整（または修正）操作をデジタル画像データ１６２に対してユーザが行うことができるようにする様々なメニュー（不図示）を、画像エディタユーザインタフェイス１９０は提示してもよく、デジタル画像データ１６２の表現１９２はインタフェイス１９０内に表示されている。画像エディタユーザインタフェイス１９０はユーザに対してさらに画像調整マーカアイコン２００の一揃えを提示し、マーカアイコン２００は、例示したインタフェイスにおいて、ピンの集まりのメニュー１９４内で便宜的に「ピン」と呼ばれている。マーカアイコン２００の一揃えは、ユーザ定義されたマーカ１９８とともに内蔵の予め定義されているマーカ１９６も表す。

メニュー１９４は、適切な記述子情報２０２とともにマーカアイコン２００を提示する。マーカアイコン２００は図７では一様な見かけで示されているが、他の実施形態では、基礎となるマーカ１６３に関連する、パラメタ制御された選択作業および／またはパラメタ制御された画像調整作業に応じて、マーカアイコン２００が異なってもよい。さらに、上記のごとくマーカアイコン２００の各々は、基礎となるマーカに関連する作業および／または選択メカニズムを、正、負、または中立に適用することを可能とする、グラフィカルな「スイッチ」を含んでもよい。

画像エディタインタフェイス１９０は、便利なように、メニュー１９４内から画像表現１９２内の位置へユーザがマーカアイコン２００を「ドラッグアンドドロップする」のを可能とするとともに、このやり方で、基礎となるマーカ１６３のインスタンス化に関連づけられるべき位置データ１７０をユーザが画像調整アプリケーション１２０に入力するのを可能とする。具体的には、典型的実施形態において、ユーザが特定のマーカを配置した、表現内での位置の（ｘ，ｙ）座標が、アプリケーション１２０によって位置データ１７０として認識され、格納されるだろう。

表現１９２内の適切なマーカアイコン２００の位置に対して、図４のブロック１０２〜１１０に関して上記で説明した動作が自動的に順次行われる。換言すれば、位置データ１７０のユーザ入力が、基礎となるマーカ１６３に関連する画像調整と領域選択（例えばマスキング）の作業を呼び出す。例えば、画像特徴またはオブジェクトの例として、太陽の画像特徴２０４が表現１９２内において明るすぎる、とユーザが見なすかもしれない。それに応じて、ユーザは、「どんよりした太陽」マーカアイコン２００をドラッグアンドドロップして、太陽の画像特徴２０４内のどこかの位置を特定してもよい。この「ドラッグアンドドロップ」イベントに反応して、画像調整アプリケーション１２０は、太陽の画像特徴２０４内の位置の（ｘ，ｙ）座標を入力として受け取るだろう。基礎となる「どんよりした太陽」マーカ１６３との関連づけの結果として、画像調整メカニズム（例えば明るさメカニズム１３８）が、自動的に呼び出されて、関連する選択パラメタ１８４を参照してデジタル画像データ１６２全体にわたって大域的にハイライトを削減するだろう。

画像調整アプリケーション１２０は、次に、選択メカニズム（例えば、色に基づく選択ツール１３０）にしたがって選択マスクを定義するだろう。次に、明るさメカニズム１３８のハイライト削減効果を太陽の画像特徴２０４に局所化するために、定義された選択マスク（例えば、太陽の画像特徴２０４の輪郭を特定する）が適用されるだろう。

類似の方法で、ユーザは雲の画像特徴２０６内のどこかの位置に「白い雲」マーカアイコン２００を配置して、効果がパラメトリックに雲の画像特徴２０６に局所化される、パラメタ制御された調整を同様に実行してもよい。

上記の方法により何らかの最初の画像調整動作が実行された後、ユーザは、太陽の画像特徴２０４に関する局所化された効果が適当ではないと思うかもしれない。例えば、太陽の画像特徴２０４が、ユーザの好みからするとまだ明るすぎるかもしれない。よって、ここでユーザには、太陽の画像特徴２０４上に配置されたマーカ１６３に関連づけられたコントロールパラメタを修正する機会が与えられる。画像エディタユーザインタフェイス１９０によりユーザは、既に表現１９２内に配置されているマーカアイコン２００を、例えば当該マーカアイコン２００をダブルクリックすることによって、選択することができる。それに反応して、画像エディタユーザインタフェイス１９０はパラメタ修正ダイアログボックス２１０を呼び出す。そのようなダイアログボックス２１０の例を図８に示した。このダイアログボックス２１０は、画像エディタユーザインタフェイス１９０によって提供される他のメニュー（不図示）からも呼び出されてもよい。図示したように、パラメタ修正ダイアログボックス２１０は領域選択インタフェイス２１２を含み、ユーザは、領域選択インタフェイス２１２を使って、選択メカニズム選択肢１８２を修正してもよく、選択メカニズム選択肢１８２に関連づけられた多数の選択パラメタ１８４のうちのいずれかを修正してもよい。領域選択インタフェイス２１２は、便利なように、一群の選択パラメタ１８４を変更するためにユーザが使えるスライダを備える。領域選択インタフェイス２１２はさらに、表現１９２に関して選択メカニズム選択肢１８２が適用されるだろう極性を、ユーザが極性ラジオボタン２１４を使って指定することを可能としている。

ダイアログボックス２１０はさらに調整選択インタフェイス２１６を含み、ユーザは、調整選択インタフェイス２１６を使って、調整メカニズム選択肢１７６を指定してもよく、その選択肢に関連づけられた調整パラメタ１７８を入力してもよい。ここでも、便利なように選択インタフェイス２１６内にスライダが設けられて、調整パラメタ１７８の入力を容易にしている。

ビュー選択インタフェイス２１８は、ユーザがビューを定義することを可能とする。ビューの選択肢は、ソースデータがユーザに提示される形式を決定する。画像データについては、ビュー選択肢は次のものを含んでもよい。
（１）調整済み画像データ
（２）（例えば黒と白で）画像として表示される選択マスクのみ
（３）調整済み画像データが、選択マスクの強度にしたがって、一定のルビー色（またはユーザが選択した他の色）と混合されているルビーリス（ruby lith）
（４）調整済み画像が、選択マスクの強度にしたがって透明矩形（transparency square）と混合されている透明モード
（５）（４）と似ているが、選択マスクの相補物（２５５−マスク）を使う不透明モード
ダイアログボックス２１０を使ったコントロールデータ１７２の修正に反応して、動的に、かつリアルタイムに近い時間で、ダイアログボックス２１０を介して与えられたユーザ入力の効果を反映するように表現１９２が更新されるだろうということは、注目されるべきである。例えば、選択型選択肢１８２または関連する選択パラメタ１８４が修正された場合、それによって定義された選択マスクが動的に修正され、その修正の結果は動的かつ自動的に画像エディタユーザインタフェイス１９０内に描画されるだろう。同様に、調整メカニズム選択肢１７６または関連するパラメタ１７８が変更された場合、これらの修正の効果は、画像エディタユーザインタフェイス１９０により表示されるので、動的に、デジタル画像データ１６２の表現１９２に反映されるだろう。よって、ユーザは、特定の調整の局所化された効果に満足するまで、ダイアログボックス２１０を使ってコントロールデータ１７２を修正することができる。

コントロールデータ１７２を修正するのに加えて、例えばダイアログボックス２１０を使って、ユーザは位置データ１７０を修正することができる。例えば、ユーザはマーカアイコン２００を表現１９２に即して再配置してもよい。この再配置に反応して、パラメトリックに局所化され、パラメタ制御された調整の効果が、再配置されたマーカアイコン２００によって特定される新しい位置に対して、自動的に適用される。ここでも、これらの効果は再配置イベントに反応してリアルタイムに近い時間で起こるだろう。

図４のブロック１０４と１０８を参照して上記で説明したような、選択マスク定義と選択マスク適用動作の具体的で典型的な実施のさらなる詳細について、これから述べる。これらの典型的な実施は、パラメタ制御された作業に関して、画像調整作業の形で説明される。それでもなお、他の種類のソースデジタルデータ１４に関して実行される、パラメタ制御された他の作業に対して、これらの典型的実施を適用してもよいことが理解されるであろう。

上記のとおり、ソースデジタルデータ１４の選択部分についてのパラメタ制御された選択は、ソースデジタルデータ１４に関するマーカ位置を使って実行される。一実施形態において、その選択はさらに、選択メカニズム選択肢７２により特定される選択メカニズムに関連づけられた連続的または離散的な選択パラメタ７４の組によって決定される。画像データに関して提供されている選択メカニズムの例は、アドビ（登録商標）フォトショップ（登録商標）アプリケーションに設けられている、「マジックワンド」ツール、色域ツール（関連するぼやけパラメタをともなう）、およびマーキー選択ツール（関連するぼかしパラメタをともなう）を含んでもよい。ぼかし選択強度、ぼかし量、拡大・収縮量などの選択パラメタ７４は、一般的に多くの選択メカニズムに適用することができるが、他の選択パラメタは関連する選択メカニズムに特有であってもよい。

図９は、典型的実施形態による、特定のマーカ（ａ）用の選択マスク（Ｓ０）を作り出すための方法２２０を説明している。方法２２０はブロック２２２で、マーカ特有の選択マスク（Ｓ０）の次の定義とともに始まる。

Ｓ０（ｒ；ｒａ，ｐａ） （１）
ここで、
Ｓ０はマーカ特有の選択マスク、
ｒは空間的位置、
ｒａは「ピン」（つまりマーカ）の位置、
ｐａは選択コントロールパラメタ
である。Ｓ０は、ｒａとは独立でもよく、その場合には大域的選択マスクと呼ばれる。そのような例の一つは色域選択マスクであり、その場合にＳ０（ｒ；ｐ）は、位置ｒにおける色が、指定された色ｃ０に類似しているとき大きく（１に近く）、より異なった色に対してはより小さい。一例は、
Ｓ０（ｒ；ｐ）＝ｅｘｐ（−ｋ［ｃ（ｒ）−ｃ０］＾２）
であり、ここでｋは色ぼやけを制御するパラメタである。

浮動小数点マスクに対しては、上記の式は、完全に選択された領域に対して１なる値となり、非選択領域に対して０なる値となる。値が０と１の間となる空間的位置ｒは、部分的に選択される（例えば、８ビットのマスクなら範囲は０から２５５であり、１６ビットのマスクなら範囲は０から６５５３５である）。選択を制御するパラメタは、上記のように、ｐａにより指定される。さらに、選択マスク（Ｓ０）は「ピン」の位置ｒａに依存してもよい。ｒ＝（ｘ，ｙ）は２次元の画像座標であることに注意されたい。３次元画像が調整される実施形態においては、画像座標は３次元的であってもよい（例えば、ｘ，ｙ，ｚ）。

図９に戻ると、ブロック２２４において、空間的に制限された選択マスクＳ（ｒ；ｒａ；ｐｓ）が定義される。この選択マスクは、ソースデジタルデータ１４の選択部分の選択を、マーカ（例えばピン）位置の近傍の領域に局所化しようとする。これは、何通りかの方法で行うことができる。一つのやり方は、マーカ位置において単位元（unity）に等しく、マーカ位置から離れるにしたがって低下する関数による、大域的な選択を調節することである。たとえば、ｇ（ｒ，ｒａ）はそのような関数の一つである、この関数は、空間的位置ｒがマーカ位置ｒａに等しいとき単位元の値となる。換言すれば、
ｇ（ｒａ，ｒａ）＝１ （２）
である。マーカ位置からの距離｜ｒ−ｒａ｜が増加するにつれ、この関数は減少する。

そのような典型的な関数は、
ｇ１（ｒ，ｒａ）＝ｅｘｐ（−ｋ（ｒ−ｒａ）＾２） （３）
であり、ここで、
ｋ＝１．０／（２ｓｉｇｍａＲ＾２）、
ｓｉｇｍａＲはマーカの選択の空間的広がりの尺度である。

マーカの影響の範囲を制御するように、ｓｉｇｍａＲがユーザにより調整されてもよい。一つの実施では、０から１の値をとるスライダをユーザが制御してもよく、その値が０ならｓｉｇｍａＲが０に設定され、その値が１ならｓｉｇｍａＲは画像データの幅または高さに（あるいはその二つの大きい方に）設定される。この例について、スライダの値ｖｒが０から１の範囲をとるとする。画像の高さと幅のうち大きい方はａである。すると、
ｓｉｇｍａＲ＝ａ ｖｒ
である。

他の関連する関数
ｇ２（ｒ，ｒａ）＝ｅｘｐ（−ｋ（ｒ−ｒａ）＾２） ：
ａ＜１／２のとき （４）
＝２ａ−１＋（２−２ａ）ｅｘｐ（−ｋ（ｒ−ｒａ）＾２） ：
ａ≧１／２のとき （５）
は、ａが１に近づくにつれて単位元という定数値に近づく。これにより、ａが１のときの完全に大域的選択と、より小さな値のａに対するより局所化された選択とが規定される。

さらに別の例は、
ｇ３（ｒ，ｒａ）＝ｓｉｇｍｏｉｄ（（Ｒ−｜ｒ−ｒａ｜）／ｓｉｇｍａＲ）
（６）
であり、ここで、
ｓｉｇｍｏｉｄ（ｘ）＝１／（１＋ｅｘｐ（−ｘ））
である。この関数は、影響の範囲Ｒと、減衰の険しさｓｉｇｍａＲ（ぼかし量）との独立な制御を可能とする。

上記の関数ｇ１、ｇ２、およびｇ３の各々は、マーカ位置に対して円柱状に対称だという性質がある。しかし、この性質は必須ではない。例えば、線形の勾配により空間的プロファイルを調節することも有益であろう。

ｇ４（ｒ，ｒａ）＝ｇ３（ｒ，ｒａ）（１＋ｓ.（ｒ−ｒａ）） （７）
ここで、
ｓは勾配の方向を指す２次元ベクトルであり、
ｓ．（ｒ−ｒａ）＝ｓｘ（ｘ−ｘａ）＋ｓｙ（ｙ−ｙａ） （８）
である。大域的選択マスクＳ０と空間制限関数ｇが与えられると、空間的に制限された選択マスクを、
Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐｓ）＝ｇ（ｒ，ｒａ）Ｓ０（ｒ；ｒａ，ｐａ） （９）
と定義することができる。

再び図９の方法２２０に戻ると、ブロック２２６において次に、複数のマーカに関連づけられた、マーカ特有の空間的に制限された選択マスクが合成されて、合成選択マスクＳ（ｒ）が生成される。ここで、複数のマーカ１６３の効果を累積することが考えられる。

各マーカ１６３が選択マスク
Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ） （１０）
を作り出すと考える。ここで、
ａはピンの番号ａ＝１，２，……Ｎであり、
Ｎはピンの総数である。

ここで、ｒａはａ番目のマーカ１６の位置であり、ｐａは当該マーカ１６用の選択パラメタ１８４一式である。マーカ１６３の各々に関連づけられた、個々の選択マスクの各々の貢献を合成することにより、次のようにして合成選択マスクＳ（ｒ）が形成されてもよい。

Ｓ（ｒ）＝Ｃｏｍｂｉｎｅ（ａ＝１…Ｎ）［Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ）］ （１１）
一実施形態において、結果のマスク値が単位元を超えないことを保証する、端点における最後の閾値を用いながら、すべての貢献を単に加算することにより、この合成が実現されてもよい。

Ｓｕｍ＝Ｓｕｍ（ａ＝１…Ｎ）［Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ）］ （１２）
＝Ｓ（ｒ；ｒ１，ｐ１）＋Ｓ（ｒ；ｒ２，ｐ２）＋…＋Ｓ（ｒ；ｒＮ，ｐＮ）
（１３）
Ｓ（ｒ）は、ｓｕｍ＜１のときｓｕｍであり、その他の場合は１である。
関数ｌｉｍｉｔ（ｘ）を、０≦ｘ≦１のときｘであり、ｘ＜０のとき０であり、ｘ＞１のとき１であると定義する。すると、
Ｓ（ｒ）＝ｌｉｍｉｔ（Ｓｕｍ（ａ＝１…Ｎ）［Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ）］）
（１４）
である。

あるいは、合成は一度に一つのマーカ１６３の効果を含んで、合成が対で（pairwise）実現されてもよい。そのような対の合成を実行する典型的コードを以下に述べる。
／／ マジックピン選択を加算
すべての場所においてＳ（ｒ）を０に初期化する；
Ｆｏｒ （ａ＝１；ａ＜＝Ｎ；＋＋ａ）
Ｓ（ｒ）＝ｌｉｍｉｔ（Ｓ（ｒ）＋Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ））
結果として得られる選択マスクＳ（ｒ）が常に非負のとき、上記の二つの合成の仕方は等価である。もう一つの典型的合成技法ではファジー排他的論理和操作を使ってもよく、この合成オプションを実現する典型的コードを以下に示す。

／／ ファジー排他的論理和を使ってマジックピン選択を合成する
すべての場所においてＳ（ｒ）を０に初期化する；
Ｆｏｒ （ａ＝１；ａ＜＝Ｎ；＋＋ａ）
Ｓ（ｒ）＝Ｓ（ｒ）＋Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ）−Ｓ（ｒ）Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ）
本発明の実施形態は、極性パラメタをマーカ１６３に関連づけることも提示する。極性パラメタｅａを各マーカ１６３に割り当ててもよい。この極性の値は、典型的実施形態において、二つの値、すなわち＋１と−１のうちの一つをとることができる。正の値がマーカの貢献の加算を引き起こすのに対し、負の値はマーカの貢献の減算を可能とする。負と正のマーカ１６３の双方が、選択マスクを形づくるのに使われてもよい。

一実施形態において、「極性のある」マーカ１６３を合成するために、マーカ１６３の極性が負（例えばｅａ＝−１）のときの減算を含むように、上記の合成手続きを一般化することができる。

／／ 極性のあるマジックピン選択を合成する。
Ｓ（ｒ）＝ｌｉｍｉｔ（Ｓｕｍ（ａ＝１…Ｎ）［ｅａ Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ）］）
または
すべての場所においてＳ（ｒ）を０に初期化する；
Ｆｏｒ （ａ＝１；ａ＜＝Ｎ；＋＋ａ）
Ｓ（ｒ）＝ｌｉｍｉｔ（Ｓ（ｒ）＋ｅａ Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ））
後者の手続きは、最初のものと等価ではなく、マーカ１６３の組の順序に依存する。

図１０は、図４のブロック１０６と１０８を参照して上述したように、ソースデジタルデータ１４に対するパラメタ制御された作業（例えば画像調整）を実行し、調整済みデータに選択マスクを適用して目的データを生成する典型的実施形態による方法２３０を説明するフローチャートである。方法２３０を論ずるために、ソース画像データをＩ０（ｒ）と表す。カラー画像については、Ｉ０は標準的にはいくつかの色成分あるいはチャネルからなり、例えば、ＲＧＢまたはＬＡＢ色空間の場合は三つ、ＣＭＹＫ色空間の場合は四つ、となるだろう。典型的実施形態において、マーカ１６３の効果は新しい画像、すなわち目的画像Ｉ２（ｒ）を作り出すものである。したがって、方法２３０はブロック２３２において始まり、そこではインタフェイスコンポーネント１２２を介してデジタル画像調整アプリケーション１２０がソース画像データＩ０（ｒ）を受け取るが、ソース画像データは、アプリケーション１２２に関連づけられたアプリケーションデータ１６０として受け取られる。

ブロック２３４において、調整パラメタのパラメタ化された集合ｑが、ソース画像データＩ０に対して作用し、調整済み画像データＩ１を作り出す。特に、典型的実施形態において、選択マスクＳ（ｒ）により調節されて、画像調整の適用により目的画像が作り出されることを考えられたい。画像調整Ａは、調整パラメタの集合ｑによりパラメタ化されており、以下のようにソース画像データＩ０に作用して調整済み画像データＩ１を作りだす。

Ｉ１（ｒ，ｑ）＝Ａ（ｑ）Ｉ０（ｒ） （１５）
画像調整は、様々な実施形態において、線形または非線形の動作であってもよい。線形の調整の例は、それぞれの色チャネルがソース色チャネルの線形結合として導出されるチャネルミキサである。非線形動作の例はガンマまたはコントラストの調整であり、その調整では各色チャネルが指数法則の適用により非線形に修正される。例えば、８ビットＲＧＢ色空間で、Ｉ１がシンボル（ｒｅｄ１，ｇｒｅｅｎ１，ｂｌｕｅ１）と等価な例では、
ｒｅｄ１＝２５５×ｐｏｗｅｒ（ｒｅｄ０／２５５．０，ｇａｍｍａ）
ｇｒｅｅｎ１＝２５５×ｐｏｗｅｒ（ｇｒｅｅｎ０／２５５．０，ｇａｍｍａ）
ｂｌｕｅ１＝２５５×ｐｏｗｅｒ（ｂｌｕｅ０／２５５．０，ｇａｍｍａ）
ｑ＝ｇａｍｍａ
である。

方法２３０に戻ると、ブロック２３６において、調整済み画像Ｉ１（ｒ；ｑ）を与えられると、選択マスクＳ（ｒ）との混合を用いて、目的画像データＩ２が次の式によって得られる。

Ｉ２（ｒ；ｑ）＝Ｉ１（ｒ；ｑ）Ｓ（ｒ）＋Ｉ０（ｒ）（１−Ｓ（ｒ）） （１６）
Ｓが０に等しい位置では、目的画像データはソース画像データと同じである。Ｓが１に等しい位置では、目的画像データは調整済み画像データＩ１である。中間の選択強度に対しては、目的画像データは、ソース画像データと調整済み画像データとの混合物である。なお、式の表現の簡単化のため、値が０から１の範囲に選択マスクが正規化されているものと仮定してきた。

結果として得られる画像Ｉ２は、関連づけられたａ番マーカ１６３（ａは１…Ｎに等しい）のすべてに対して、調整パラメタｑと選択パラメタｑａ、および、選択位置ｒａの双方に関してパラメタ化されている。

上記の定式化では、すべてのマーカ１６３が共通の調整タイプとパラメタ設定を有することを仮定している。したがって、このことによって、単一の合成された選択マスクＳ（ｒ）を使うことが正当化される。しかし上記のとおり、一群のマーカ１６３が、特定の調整レイヤ１６５に関連づけられてもよい。それぞれの調整レイヤ１６５が異なる調整を適用する可能性をもちつつ、複数の調整レイヤ１６５が互いの上に「積まれて」いてもよい。この場合、デジタル画像調整アプリケーション１２０に含まれる調整レイヤ技術が、調整レイヤ１６５の各々の効果を一緒に混合するのに使われてもよい。

図７に関して、画像の上に（つまり上に重ねて）マーカアイコン２００が置かれたものとして、ユーザインタフェイス１９０を説明してきた。多くのマーカ１６３のそれぞれは、調整の性質および当該マーカ１６３が存在する調整レイヤ１６５に応じて、関連づけられたマーカアイコン２００が異なっていてもよい。例えば、空間的な曲線の形のマーカアイコン２００によって「曲線」調整を実現するマーカ１６３を表現する一方、異なるマーカアイコン２００で明るさ調整を表現してもよい。さらに、ある特定の（例えば第一の）調整レイヤ１６５にあるマーカ１６３のそれぞれを共通色（例えば赤）に色づける一方で、他のレイヤにあるマーカ１６３はすべて別の共通色に色づけてもよい。インタフェイス１９０を使ってユーザが特定の調整レイヤ１６５を選択するとき、選択されていない調整レイヤ１６５のマーカ１６３に関連づけられたマーカアイコン２００を隠す一方で、選択された調整レイヤ１６５に関連づけられたマーカ１６３を表すマーカアイコン２００を可視的としても（あるいは、例えばハイライト強調によって視覚的に区別しても）よい。さらに、ユーザが画像表現１９２上の特定のマーカアイコン２００を選択するとき、関連する調整レイヤ１６５が自動的にハイライトで強調されて選択されてもよい。

図１１は、別の典型的実施形態による、ソース画像データを調整する方法２４０を説明している。上述の方法２３０は調整レイヤモデルに即して実行されるが、方法２４０では、いわゆる「複数の調整」モデルを仮定している。具体的には、別の実施形態において、マーカ１６３の各々は、関連づけられた任意の調整タイプとパラメタ値を有していてもよい。これは、概念的には、調整レイヤ１６５ごとに一つのマーカ１６３だけが許されるが、調整レイヤ１６５のそれぞれの合成が明示的に説明される、という方法と等価である。図７を参照して上述したごとく、典型的な画像インタフェイス１９０は、画像表現１９２に対して複数のマーカ１６３が配置されることを可能としている。また、図７を参照して上述したように、特定のマーカアイコン２００が選択されたとき、例えばパラメタ修正ディスプレイを使って、関連する選択パラメタと調整パラメタを表示してもよい。一実施形態では、これらの選択パラメタと調整パラメタは、単に、選択されたマーカアイコン２００に隣接する「ポップアップ」ボックスに表示されるのでもよい。あるいは、関連づけられた選択パラメタと調整パラメタは、選択パラメタと調整パラメタの修正を可能とする上述のパラメタ修正ダイアログボックス２１０に即して表示されてもよい。「複数の調整」モデルでは、すべての選択パラメタと調整パラメタがマーカ１６３ごとに異なっていてもよく、そのようなパラメタの一様性に関する要件はない。方法２４０のブロック２４２に戻ると、「複数の調整」モデル内のピンを混合する一つの方法は、調整済み画像データと、「正の極性」のマーカ１６３によってのみ定義される選択マスクとの混合を行うことであり、それによって第二の、つまり中間の、調整済み画像データを生成することである。具体的に、マーカ１６３を混合する方法を以下に述べる。

／／ それぞれのマジックピン用の画像調整を、その極性が正であれば混合する
すべての場所においてＩ（ｒ）をソース画像Ｉ０（ｒ）に初期化する
Ｆｏｒ （ａ＝１；ａ＜＝Ｎ；＋＋ａ）
Ｉｆ （ｅａ＝＋１）
｛
Ｉ（ｒ）＝Ａ（ｑａ）Ｉ（ｒ）Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ）＋
Ｉ（ｒ）（１−Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ））
｝
／／ 最後に、結果として得られた画像を合成された選択マスクと混合する
Ｉ２（ｒ）＝Ｉ（ｒ）Ｓ（ｒ）＋Ｉ０（ｒ）（１−Ｓ（ｒ））
ブロック２４４において、次に、混合された第二の調整済み画像データが、「負の極性」のマーカの効果を内蔵する合成選択マスクと混合され、それによってある種の画像調整を遮断する。

別の実施形態では、すべての「正の極性」のマーカ１６３の効果がまず調整済み画像データと混合され、その後、結果として生じた第二の、つまり「中間の」調整済み画像データが、「負の極性」のマーカ１６３により定義されたマスクを使って、ソース画像データと混合されるような方法を採用してもよい。

／／ 負のピンを最後に適用して、それぞれのマジックピンに対する画像調整を混合
すべての場所においてＩ（ｒ）をソース画像Ｉ０（ｒ）に初期化する
Ｆｏｒ （ａ＝１；ａ＜＝Ｎ；＋＋ａ）
Ｉｆ （ｅａ＝＋１）
｛
Ｉ（ｒ）＝Ａ（ｑａ）Ｉ（ｒ）Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ）＋
Ｉ（ｒ）（１−Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ））
｝
Ｆｏｒ （ａ＝１；ａ＜＝Ｎ；＋＋ａ）
Ｉｆ （ｅａ＝−１）
｛
Ｉ（ｒ）＝Ｉ０（ｒ）Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ）＋
Ｉ（ｒ）（１−Ｓ（ｒ；ｒａ，ｐａ））
｝
Ｉ２（ｒ）＝Ｉ（ｒ）
上記でも述べたように、それぞれのマーカ１６３により引き起こされる選択は、関連づけられた選択パラメタにも依存し、位置データ１８により特定されるマーカ位置の画像データにも依存する。マーカ位置の画像データは、画像の色と画素位置を含んでもよい。さらに、マーカ位置の画像データは、局所的近隣画素からの画像データなど、その画素位置の近傍からの画像データ、あるいは勾配情報を組み込んであってもよい。マーカ１６３に関連づけられた選択は、典型的一実施形態において、特定のマーカ１６３に関連づけられて位置データ１８に含まれるべき複数のマーカ位置をユーザが特定することを可能とすることにより、さらに精密化されてもよい。これは、一実施形態において、例えば図７で述べたようなマーカアイコン２００をユーザが選択することを可能とするとともに、最初のマーカ位置の近傍における付加的な情報を供給するために、例えばマウスを使ってマーカアイコン２００またはカーソルを前景画素の領域の上でユーザが「ごしごしこする」（例えば、ユーザが目標とした領域内を動かす）ことを可能とすることによって、達成してもよい。任意的に、例えば修飾子キーを押下することにより、あるいはユーザインタフェイス内の適当なチェックボックスをチェックすることにより、ユーザが背景領域を指定することができるようにしてもよい。その後、ユーザが背景領域の上でマーカアイコン２００を「ごしごしこする」ことを可能としてもよい。

最終結果は、デジタル画像調整アプリケーション１２０が前景の点の集合ｒｆと背景の点の集合ｒｂを積算することを、ユーザが可能としたことである。これらの「マーカ位置」は次に、マーカ１６３と関連づけられて、ユーザの意図をよりよく反映するより正確な選択マスクを与えるために、適当な選択メカニズムによって使われてもよい。一実施形態において、一つのマーカ位置が登録されるが、ユーザはそのマーカ位置の近傍をごしごしこすることによって付加的情報を与える。他の実施形態では、マーカ位置の集合を特定するために、ごしごしこすることを利用してもよい。一実施形態において、画素位置に加えて、これらの複数のマーカ位置における色が使われてもよい。さらに、これらのマーカ位置の各々の近傍から、色の近隣が収集されてもよい。

ユーザ前景・背景のマーカ位置（あるいは「点」）の例を続けると、アプリケーション１２０は、一実施形態において、それぞれの色軸を独立に調べて、ＬＡＢ色空間における２点間の「色距離」を考慮してもよい。選択により非ゼロにマスクされるための、許される値の差の下限と上限が、それぞれの軸に沿って存在する。前景の点を使って最小値と最大値が、それぞれの色軸成分に対して計算され、次にこれらの値が（例えば、色に基づく選択ツール１３０の色選択メカニズムの）色選択アルゴリズムで使われてもよい。さらに背景の点からの値の範囲が任意で使われて、この範囲から差し引かれてもよい。たとえば、輝度チャネルに対して前景の点がＬＦｍｉｎからＬＦｍａｘまでの範囲をとり、背景の点がＬＢｍｉｎからＬＢｍａｘまでの範囲をとるならば、
Ｉｆ （ＬＦｍｉｎ＜ＬＢｍｉｎ＜ＬＦｍａｘ） （１７）
｛Ｌｍｉｎ＝ＬＦｍｉｎ；Ｌｍａｘ＝ＬＢｍｉｎ；｝
Ｅｌｓｅ
Ｉｆ （ＬＦｍｉｎ＜ＬＢｍａｘ＜ＬＦｍａｘ）
｛Ｌｍｉｎ＝ＬＢｍａｘ；Ｌｍａｘ＝ＬＦｍａｘ；｝
Ｅｌｓｅ
｛Ｌｍｉｎ＝ＬＦｍｉｎ；Ｌｍａｘ＝ＬＦｍａｘ；｝
とすることが可能である。

この方法で、前景の点は選択基準の基礎範囲を決定し、背景の点は、この選択範囲において劣化する。
他の実施形態では、前景の点は色空間におけるガウス分布によってモデル化され、背景の点は他のガウス分布によりモデル化される。前景の点は、前景色相関行列Ｍｆを計算するのに使うことができる。Ｍｆの成分は、
Ｍｆｉｊ＝〈（ｃ−〈ｃ〉）ｉ（ｃ−〈ｃ〉）ｊ〉ｆ （１８）
であり、ここで〈…〉ｆは、前景の点すべてにわたる平均を示す。
同様に、背景の点に対しては、
Ｍｂｉｊ＝〈（ｃ−〈ｃ〉）ｉ（ｃ−〈ｃ〉）ｊ〉ｂ （１９）
であり、ここで〈…〉ｂは背景の点すべてにわたる平均を示す。
すると、選択マスクを、
Ｓ（ｒ）＝１／（１＋ｋ ｒａｔｉｏ） （２０）
と定義することができ、ここで
ｒａｔｉｏ＝ｅｘｐ［（ｃ（ｒ）−〈ｃ〉ｆ）Ｎｆ（ｃ（ｒ）−〈ｃ〉ｆ）−
（ｃ（ｒ）−〈ｃ〉ｂ）Ｎｂ（ｃ（ｒ）−〈ｃ〉ｂ）］
かつ
Ｎｆ＝１／２ Ｍｆ ｉｎｖｅｒｓｅ
Ｎｂ＝１／２ Ｍｂ ｉｎｖｅｒｓｅ
ｋは０から１０００の間を変化することができる定数
である。もし背景の点が利用可能でなければ、Ｎｂ＝０としてもよい。

図５〜１１を参照して述べたように、デジタルデータ作業アプリケーション４０の典型的実施形態の議論は、デジタル画像データに対して調整作業を行う典型的なデジタル画像調整アプリケーション１２０に焦点を当ててきたが、本発明の実施形態は、他のタイプのデジタルデータに対して作業（例えば、追跡、感知、応答、および相互作用の作業）を行うアプリケーションを見出してもよい。図１２は、典型的な音声・動画エディタユーザインタフェイス２５０を説明するユーザインタフェイス図であり、これは音声・動画エディタアプリケーションという典型的な形式の作業アプリケーションによって生成されてもよい。例えば、インタフェイス２５０は音声トラックインタフェイス２５２と動画トラックインタフェイス２５３を含む。まず音声トラックインタフェイス２５２から扱うと、視覚表現２５４〜２５８が三つの音声トラックのそれぞれに対して設けられている。マーカアイコン２６０が音声トラックのそれぞれに対して配置されるように図示されており、上記のとおり、表現された音声トラックのそれぞれに対してパラメトリックに局所化されてパラメタ制御された作業を可能とするように、マーカアイコン２６０は動作してもよい。例えば、基礎となるマーカ１６は、特定のマーカアイコン２６０と関連づけられて、時間または周波数範囲に基づく局所化された方法で、特定の音声トラックの音量や音色などを調整してもよい。

動画トラックインタフェイス２５３に移ると、三つの動画トラックそれぞれの表現２６２〜２６６が動画トラックインタフェイス２５３内に表示されており、マーカアイコンが、基礎となるマーカ１６と関連づけられて、表現２６２〜２６６に対して同様に配置されている。ここでも、マーカ１６は、表現された動画トラックのそれぞれに対してパラメトリックに局所化されてパラメタ制御された作業を行ってもよい。関連するマーカ１６によって動画トラックのそれぞれに対して実行されうる典型的な作業の議論は、図３を参照して既に述べた。

例えば、マーカアイコン２６８により表現され、動画トラック内のシーン変化を自動的に検出するマーカが、第一のビデオトラック表現２６２に対して配置されるように図示されている。マーカアイコン２７０により表現され、フレームの連続を通しての、画像オブジェクトまたは特徴の動きを追跡し、追跡した画像特徴に対して画像調整を適用するマーカが、第二の動画トラック表現２６４に適用されるように図示されている。第三の動画トラック表現２６６に関しては、マーカアイコン２７２に関連づけられたマーカ１６がドア特徴に対して感知操作を実行する。そして、ドアが開けられたことを感知メカニズムが検出したとき、このマーカ１６が応答メカニズムを呼び出してもよい。すると、マーカ１６は、自動的に、かつユーザの介在なしに、その開いたドアから建物に入ってきた人物を表現する画像特徴を監視する、関連する感知メカニズムと追跡メカニズムを有し、マーカアイコン２７４により表現される第二のマーカ１６を、インスタンス化する。

ここで、音声トラックインタフェイス２５２に関連する音声データをソースデータ１４が含む典型的実施形態についてより詳細に扱うと、音声トラックの一部分を選択するため、そして同時にその一部分に対して修正を行うために、当該音声トラックの表現の上にマーカアイコン２６０を配置することができることが注目されるだろう。特に、マーカアイコン２６０は、トラック上の特定の時点に配置されてもよく、当該トラックのみに影響する作業を行ってもよい。別の実施形態において、複数のトラックが単一のトラックを作り出すように結合されている場合などでは、マーカアイコン２６０が、単一のトラック上に配置されてもよく、さらに別の音声トラックを自動的に選択および修正する、関連づけられたメカニズムを呼び出してもよい。音声データの例では、マーカ１６は選択属性として、例えば、時間局所化、周波数範囲、および、振幅もしくは周波数のパターンを含んでもよい。

時間局所化は、マーカアイコン２６０が置かれた時刻ｔ０に中心がある、時間の関数によって組み込まれてもよく、その関数は、この値から時刻が離れるにつれて単調減少する。そのような典型的な関数は、
ｓ（ｔ）＝ｅｘｐ（−（ｔ−ｔ０）^２） （２１）
である。

周波数範囲の選択は、一実施形態において、時間ステップを中心として小さなウィンドウを時間上に取り、フーリエ変換（例えば、離散高速フーリエ変換）を行うことによって、達成してもよい。この方法で、各時点に対して、基礎となる音声データを、周波数ビンの組における強度に分解してもよい。そして、選択された周波数成分ｆ０に中心があり、異なる成分に対しては減少する強度で、周波数ｆを選択プロセスが選択してもよい。そのような関数の例は、
ｓ（ｆ）＝ｅｘｐ（−（ｆ−ｆ０）^２） （２２）
である。

上記のように、さらに別の実施形態では、選択は、周波数または音声振幅のパターンに焦点を当ててもよい。特定のプロトタイプ音部分の周波数分布をｐｆと表すと、これは周波数ビンｆ内にある音サンプルの一部（例えば、ｄｆを周波数ビンの幅として、周波数ｆと周波数ｆ＋ｄｆの間にある周波数）を指定し、選択関数は次のように定義されてもよい。

Ｓ（ｆ）＝Ｓｕｍ_ａ｛ｐｆ_ａ ｅｘｐ（−（ｆ−ｆ_ａ）^２）｝ （２３）
個々の周波数選択のこの重み付け和は、プロトタイプパターンに類似する音声信号の選択を実現する。

典型的実施形態において、音声データ内の位置とのマーカ１６の関連づけに応じてなされるであろう調整は、多くのタイプのうちの一つであってもよい。例えば、一般的な調整は、振幅信号またはフーリエ変換された周波数信号のいずれかで行われるフィルタリング動作である。そのようなフィルタリング動作の一例は、次の刊行物に記載されている。

IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 45, NO. 6, PP. 1415{1427, JUNE 1997. On Fast FIR Filters Implemented as Tail-Canceling IIR Filters, Avery Wang, Julius O. Smith III
フィルタリングは、様々な周波数成分を増幅および／または抑制してもよい。あるいは、フィルタリングは、時間上の音声信号を伸長し、あるいは同期させてもよい。フィルタリングはまた、他の実施形態では、音の「有声音化（voicing）」または音色を変えてもよい。あるいは、作業は、マーカ１６が音の一部分を他の部分に代入する代入作業であってもよい。

本発明のさらに別の典型的実施形態では、デジタル画像調整アプリケーション１２０は、文書編集アプリケーション（例えば、ワシントン州レドモンドのマイクロソフト社により開発されたＭＳ ＷＯＲＤ）でもよい。そのために、図１３は、二つのテキスト部分２８２と２８４を含むテキスト文書２８０の形で、典型的なソースデータ１４を図示している。マーカアイコン２８６と２８８は、それぞれの基礎となるマーカ１６におのおの関連づけられており、テキスト部分２８２と２８４に対して配置されたように図示されている。マーカアイコン２８６に関連づけられたマーカ１６は、典型的実施形態において、段落選択をするようにマーカを構成する、選択メカニズムと適切な選択パラメタとを含む。

ユーザは、テキスト要素の選択のために、その特定のテキスト要素（例えば、単語、文、または段落）に直接マーカアイコン２８６を配置する必要はない。実際、マーカアイコン２８６の基礎となるマーカに関連づけられた選択メカニズムは、マーカ位置の近傍にあるテキスト要素を検出するよう動作してもよい。すると、実行されたテキスト要素選択を示すために、選択されたテキスト要素が自動的に、ハイライト強調され、あるいは視覚的に差別化される。この視覚的差別化が、選択されたテキスト要素に関するユーザへのフィードバックを与える。選択メカニズムは、多くのテキスト要素タイプ(例えば、単語、文、または段落)のうちのいずれかを選択するよう構成されていてもよい。それにともない、作業が実行されるだろう対象のテキスト要素の選択のための、素早く効率的なメカニズムを、マーカが備えている。

さらに、作業メカニズムおよび関連するコントロールパラメタは、テキスト編集アプリケーションに、選択された段落のフォントサイズを所定のサイズへと拡大させる。
同様に、マーカアイコン２８８の基礎となるマーカ１６は、適切な選択メカニズムとコントロールパラメタによって、マーカアイコン２８８のところかその近くにある一つの単語を選択して、その単語に対して形式変換を実行する（例えば、所定の（または動的に決定された）リソース位置を特定するハイパーテキストリンクに、その単語を変換する）ようになされている。この例では「ｈｏｌｄ」という単語が、ハイパーテキストリンクとして書式が再設定され、例えばインターネット上にある辞書アプリケーションを指すＵＲＬと関連づけられるように、図示されている。

他の文書タイプについて考慮すると、表示されたウェブページは日ごとに内容を変化させるかもしれない。ニューヨークタイムズのウェブサイトを例に取り、ウェブサイト上でいつ新しい旅行記事が公表されるかを判定することにユーザが興味を持っていると仮定する。この場合、例えばブラウザアプリケーションが、基礎となる追跡マーカ１６を表現するマーカアイコンをユーザに提示してもよい。そのマーカアイコンは、ニューヨークタイムズのウェブサイトから出されたウェブサイト上の特定の位置に現れる特定の単語（例えば「旅行」）上にユーザが配置することができる。その典型的なマーカ１６は、適切な感知メカニズムと追跡メカニズムを使って、この単語を追跡するよう（例えば、配置の変化を考慮に入れるために、マーカ位置の近傍でこの単語を探索するよう）、指示される。マーカ１６はまた、適切な応答メカニズムおよび関連するコントロールパラメタによって、当該単語の支配下にあるテキストが変化したとき応答するよう、指示される。したがって、表示されたテキストに依存する知的エージェントとしてマーカ１６を見なすこともできる。例えば、この例では、マーカ１６は、表示されたウェブページの他の部分に現れるかもしれない「旅行」なる単語を無視するだろう。

図１４は、コンピュータシステム３００の典型的な形でマシンの図式表現を示している。コンピュータシステム３００内では、本明細書で論じた方法論のうちいずれか一つ以上をマシンに行わせるための命令一式が、実行されてもよい。様々な実施形態において、マシンはスタンドアロン装置として動作してもよく、他のマシンに接続されて（例えば、ネットワーク接続されて）もよい。ネットワーク接続された配置で、マシンは、サーバ・クライアント・ネットワーク環境におけるサーバまたはクライアントマシンとして動作してもよく、あるいはピアツーピア（または分散）ネットワーク環境におけるピアマシンとして動作してもよい。マシンは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、Personal Digital Assistant（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチもしくはブリッジ、埋め込みシステムでもよく、または、当該マシンにより取られるべき動作を指定する（逐次的かそれ以外の）命令一式を実行することができるマシンなら何でもよい。さらに、一つのマシンのみが図示されているが、本明細書で論じた一つ以上の方法論のいずれかを実行するために、個々に、あるいは連帯して、命令一式（またはその複数組）を実行する一群のマシンなら何でも、「マシン」という語に含まれる、とも受け取られるべきである。

典型的なコンピュータシステム３００は、プロセッサ３０２（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、あるいはその双方）、主記憶装置３０４とスタティックメモリ３０６を含み、これらはバス３０８を介して互いに通信する。コンピュータシステム３００はさらにビデオディスプレイ部３１０（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または陰極線管（ＣＲＴ））を含んでもよい。コンピュータシステム３００はまた、文字・数字入力装置３１２（例えばキーボード）、カーソル制御装置３１４（例えばマウス）、ディスク駆動部３１６、信号発生装置３１８（例えばスピーカ）、およびネットワークインタフェイス装置３２０を含む。

本明細書で説明した方法論または機能のいずれか一つ以上を実現する、一組以上の命令一式（例えばソフトウェア３２４）を記憶したマシン可読媒体３２２を、ディスク駆動部３１６が含む。主記憶装置３０４とプロセッサ３０２もマシン可読媒体を構成しているので、コンピュータシステム３００によるソフトウェア３２４の実行中は、ソフトウェア３２４が、完全に、または少なくとも部分的に、主記憶装置３０４内および／またはプロセッサ３０２内に存在してもよい。

ソフトウェア３２４は、さらに、ネットワークインタフェイス装置３２０により、ネットワーク３２６を介して送受信されてもよい。
典型的実施形態ではマシン可読媒体３２２が単一の媒体であるように図示されているが、「マシン可読媒体」なる語は、一組以上の命令一式を格納する、単一の媒体も複数の媒体も含む（例えば、集中型あるいは分散型のデータベース、および／または関連づけられたキャッシュとサーバ）と受け取られるべきである。「マシン可読媒体」なる語はまた、マシンによる実行のための命令一式を格納し、符号化し、あるいは伝送することができて、本発明の方法論のいずれか一つ以上をマシンに実行させる、どのような媒体でも含む、と受け取られるべきである。したがって、「マシン可読媒体」なる語は、固体記憶装置、光学的媒体または磁気的媒体、および搬送波信号を含み、しかしこれらに限定はされない、と受け取られるべきである。

以上、デジタルデータに対して局所的作業を行う方法およびシステムについて説明した。特定の典型的実施形態を参照しながら本発明を説明したが、これらの実施形態に対して、本発明の広い精神と範囲から逸脱することなく、様々な改良と変更を行ってもよいことは明らかであろう。よって、明細書と図面は、制限的な意味ではなく例示的なものであると見なされるべきである。

図１はフロー図であり、二つの典型的な実施形態により、目的データを生成するために、局所化された方法でソースデータに対して、調整という典型的な形で作業を実行することを示している。 図２は、本発明の典型的実施形態による、デジタルデータ作業アプリケーションのアーキテクチャと、関連するアプリケーションデータとを示すブロック図である。 図３は、本発明の典型的実施形態による、位置データとそれに関連づけられたコントロールデータとを有するマーカの構造を示すブロック図であり、コントロールデータは、選択コントロールと様々な作業コントロールとを有する。 図４は、本発明の典型的実施形態による、デジタルデータに対する局所的作業を実行する方法を示すフローチャートである。 図５は、本発明の一実施形態により、デジタル画像調整アプリケーションという具体的で典型的な形で、デジタルデータ作業アプリケーションのアーキテクチャを示すブロック図である。 図６は、本発明の典型的実施形態における、一つ以上の画像調整レイヤと関連づけられるような画像調整マーカの構造を示すブロック図である。 図７は、本発明の典型的実施形態における、デジタルデータ作業アプリケーションのインタフェイスコンポーネントによって生成されるだろう、典型的なユーザインタフェイスを示すユーザインタフェイス図であり、ユーザインタフェイスに照らして、「ピン」という典型的な形でマーカの配置および表示を示している。 図８は、本発明の典型的実施形態において、マーカに関連づけられたパラメタ（例えば選択パラメタおよび作業パラメタ）をユーザが修正することができるように、デジタルデータ作業アプリケーションのインタフェイスコンポーネントによって与えられるだろう修正ダイアログボックスを示すユーザインタフェイス図である。 図９は、本発明の典型的一実施形態において、空間的に制限された多くの選択マスクの組み合わせによって選択マスクを生成し、合成選択マスクを生成する方法を示すフローチャートである。 図１０は、本発明の典型的実施形態において、パラメタ制御された調整をソース画像データに対して行い、選択マスクを適用して目的画像データを生成する方法を示すフローチャートである。 図１１は、本発明の典型的実施形態において、多くの選択マスクを用いて画像調整作業を行う方法を示すフローチャートであり、選択マスクの中には、当該選択マスクに関連づけられた負の極性を有するものもある。 図１２は、音声と動画の編集ユーザインタフェイスを示すユーザインタフェイス図であり、どのように本発明の典型的実施形態を利用し、音声／動画データのパラメトリックに選択された部分に対して局所化された方法で作業を行うことができるかを示している。 図１３は、テキスト文書の図式的表現であり、どのように本発明の典型的実施形態を利用し、テキスト文書のパラメトリックに選択された部分に対して局所化された方法で書式設定をする作業を行うことができるかを示している。 図１４は、本明細書に記載の典型的方法論のいずれか一つをマシンに実行させるための命令一式を実行するマシンを、コンピュータシステムの典型的な形で示すブロック図である。

Claims (94)

1. デジタルデータに対して局所的作業を行うシステムであって、
   ソースデジタルデータに関するマーカ位置を受け取るインタフェイスコンポーネントと、
   作業パラメタに基づいて、パラメタ制御された作業を前記ソースデジタルデータに対して自動的に実行する作業コンポーネントとを備え、
   前記作業コンポーネントは、前記マーカ位置と部分選択パラメタとに基づいて前記ソースデジタルデータの選択部分のパラメタ制御された選択を実行するものであるとともに、パラメタ制御された前記作業の効果を、前記ソースデジタルデータの前記選択部分に局所化するものである、
   ことを特徴とするシステム。
2. 作業コンポーネントは、前記インタフェイスコンポーネントによる前記マーカ位置の前記受け取りに反応して、パラメタ制御された前記選択とパラメタ制御された前記作業を自動的に実行するものであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記インタフェイスコンポーネントは、パラメタ制御された前記作業の前記実行の後で、前記マーカ位置が保持されている間に、前記作業パラメタと前記部分選択パラメタのうち少なくとも一つをユーザが修正して、パラメタ制御された前記作業の局所化された前記効果を修正することを可能にするものであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記マーカ位置の前記保持は、パラメタ制御された前記作業の前記実行の後に、前記マーカ位置におけるグラフィカルなマーカアイコンの表示を保持することを含むことを特徴とする請求項３に記載のシステム。
5. 前記ソースデジタルデータはソース画像データであり、
   パラメタ制御された前記作業は、前記ソース画像データの視覚表現を調整するためのパラメタ制御された調整作業を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
6. パラメタ制御された前記作業は、前記ソース画像データ内の画像特徴特性を特定する感知作業を含み、
   前記作業コンポーネントは、特定された前記画像特徴特性に基づいて、パラメタ制御された前記調整作業を開始するものである、
   ことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
7. 前記ソース画像データはソース動画データであり、
   パラメタ制御された前記作業は、前記ソース動画データ内の画像特徴を追跡する、パラメタ制御された追跡作業を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
8. 前記ソース動画データは少なくとも第一と第二のフレームを含み、
   パラメタ制御された前記作業は、前記ソース動画データ内の前記第一と前記第二のフレーム間における前記画像特徴に関する変化を感知する感知作業と、感知された前記変化に基づく応答動作を実行する応答作業とを含む、
   ことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
9. 前記応答作業は、前記画像特徴に関するパラメタ制御された調整作業であることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
10. 前記応答作業は、感知された前記変化についての通知を生成することを含むことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
11. 前記応答作業は、さらなる画像特徴に関するさらなるマーカ位置を作成することを含むことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
12. 前記ソースデジタルデータはソース音声データであり、
    パラメタ制御された前記作業は、前記ソース音声データの音声表現を調整するものである、
    ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
13. 前記部分選択パラメタは、時間範囲パラメタ、周波数範囲パラメタ、振幅パターンパラメタ、および周波数パターンパラメタを含むパラメタ群のうち少なくとも一つのパラメタであることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
14. 前記ソースデジタルデータはソース文書データであり、
    パラメタ制御された前記作業は、前記ソース文書データの視覚表現を調整するものである、
    ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
15. 前記作業コンポーネントが、前記ソースデジタルデータを利用して、パラメタ制御された前記調整を実行して調整済みデジタルデータを生成するものであるとともに、パラメタ制御された前記調整作業の効果を、前記調整済みデジタルデータに関して局所化して、目的デジタルデータを生成するものであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
16. 前記作業コンポーネントが、パラメタ制御された前記作業を前記ソースデジタルデータに対して実行し、その後、パラメタ制御された前記作業の前記効果を前記ソースデジタルデータの前記選択部分に局所化するものであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
17. 前記作業コンポーネントが、前記選択部分のパラメタ制御された前記選択を実行し、その後、パラメタ制御された前記作業の前記効果を前記ソースデジタルデータの前記選択部分に対して局所化するものであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
18. 前記インタフェイスコンポーネントが、前記ソースデジタルデータに関する前記マーカ位置に、マーカの視覚表現を提供するものであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
19. 前記インタフェイスコンポーネントが、前記マーカの前記視覚表現を前記ソースデジタルデータに関してユーザ制御により配置することを可能とするものであることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
20. 前記インタフェイスコンポーネントが、前記マーカの前記視覚表現を前記ソースデジタルデータに関してユーザ制御により再配置することを可能とすることにより、さらなる選択部分のパラメタ制御されたさらなる選択の基礎となる前記ソースデジタルデータに対して、さらなるマーカ位置を特定するものであることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
21. 前記インタフェイスコンポーネントが、前記作業パラメタが保持されている間、前記部分選択パラメタの修正を可能として、前記ソースデジタルデータのさらなる選択部分のパラメタ制御された選択を容易にするものであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
22. 前記インタフェイスコンポーネントが、前記ソースデジタルデータの前記選択部分の前記選択が保持されている間、前記作業パラメタの修正を可能とすることにより、前記ソースデジタルデータに対する、パラメタ制御されたさらなる作業を容易とするものであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
23. 前記インタフェイスコンポーネントが複数のマーカ位置を受け取るものであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
24. 前記作業コンポーネントが、前記複数のマーカ位置に基づいて、前記ソースデジタルデータに対して、パラメタ制御された複数の選択および作業を実行するものであることを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
25. 前記作業コンポーネントが、前記複数のマーカ位置に基づいて、前記ソースデジタルデータに対して、パラメタ制御された単一の選択および作業を実行するものであることを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
26. 前記作業コンポーネントが、前記複数のマーカ位置およびそれぞれに関連づけられた部分選択パラメタの各々に基づいて、前記ソースデジタルデータに対する選択マスクを定義するものであることを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
27. 前記複数のマーカ位置のうちの第一のマーカ位置が、該第一のマーカ位置に関連づけられた極性パラメタを有し、
    前記極性パラメタは、前記第一のマーカ位置に基づいて定義された前記選択マスクの少なくとも一部に対して、パラメタ制御された前記作業の局所化された前記効果が負、中立、および正のうち少なくとも一つの極性で適用されるものであるか否かを決定するために前記作業コンポーネントによって使われるものである、
    ことを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
28. 前記作業コンポーネントが、前記作業パラメタに基づき前記デジタルソースデータに対して非破壊的な作業を実行するものであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
29. 前記作業コンポーネントが、前記デジタルソースデータの表現を修正する、前記デジタルソースデータとは異なる作業レイヤの作成を可能とするものであるとともに、前記調整レイヤに対してパラメタ制御された前記選択および前記作業を実行することにより前記非破壊的な作業を実行するものであることを特徴とする請求項２８に記載のシステム。
30. 前記作業コンポーネントが、
    複数の作業レイヤの作成を可能とするものであり、
    前記複数の作業レイヤの各々に対して、パラメタ制御されたそれぞれの選択および作業を実行するものである、
    ことを特徴とする請求項２９に記載のシステム。
31. 前記作業コンポーネントが、前記複数の作業レイヤそれぞれの選択的活性化および非活性化を可能とすることによって前記デジタルソースデータの表現を修正するものであることを特徴とする請求項２９に記載のシステム。
32. 前記部分選択メカニズムが、前記システムで利用可能な複数の部分選択メカニズムのうちの一つであり、
    前記インタフェイスコンポーネントが、前記部分選択メカニズムの選択をさらに受け付けるものである、
    ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
33. 前記複数の部分選択メカニズムのそれぞれが、幾何学的選択メカニズム、色に基づく選択メカニズム、および輪郭に基づく選択メカニズムのうち少なくとも一つを含む群の中から選択された、デジタル画像領域選択メカニズムであることを特徴とする請求項３２に記載のシステム。
34. 前記作業コンポーネントが、
    前記作業パラメタを受け取る作業メカニズムを含み、
    前記作業パラメタを使って前記作業を実行するものである、
    ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
35. 前記作業メカニズムが複数の作業メカニズムのうちの一つであり、
    前記インタフェイスコンポーネントが、前記複数の作業メカニズムの中からの前記作業メカニズムの選択をさらに受け付けるものである、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
36. 前記複数の作業メカニズムのそれぞれが、色、明るさ、影、ハイライト、およびフィルタの各調整メカニズムのうち少なくとも一つを含む群から選択された、デジタル画像調整メカニズムであることを特徴とする請求項３５に記載のシステム。
37. 前記インタフェイスコンポーネントが、ユーザ選択用の所定の作業メカニズムと前記デジタルソースデータに対する適用を提示するものであり、
    前記所定の作業メカニズムは前記作業パラメタ用のデフォルト作業値を使う、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
38. 前記所定の作業メカニズムは、所定の部分選択メカニズムと関連づけられており、
    前記所定の部分選択メカニズムは、前記部分選択パラメタ用のデフォルト値を使う、
    ことを特徴とする請求項３７に記載のシステム。
39. 前記インタフェイスコンポーネントは、少なくとも一つのマーカ位置と、該少なくとも一つのマーカ位置の近傍内の位置を特定する付加的入力とを受け取るものであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
40. 前記作業コンポーネントが、前記少なくとも一つのマーカ位置と前記付加的入力とに基づいて、パラメタ制御された単一の選択および作業を前記ソースデジタルデータに対して実行するものであることを特徴とする請求項３９に記載のシステム。
41. 前記作業コンポーネントが、前記少なくとも一つのマーカ位置と前記付加的入力とに基づいて、前記ソースデジタルデータに対して選択マスクを定義するものであることを特徴とする請求項３９に記載のシステム。
42. デジタルデータに対して局所的作業を行う方法であって、
    ソースデジタルデータに関するマーカ位置を受け取り、
    作業パラメタに基づいて、パラメタ制御された作業を前記ソースデジタルデータに対して自動的に実行し、
    前記マーカ位置と部分選択パラメタとに基づいて前記ソースデジタルデータの選択部分のパラメタ制御された選択を自動的に実行し、
    パラメタ制御された前記作業の効果を、前記ソースデジタルデータの前記選択部分に、自動的に局所化する、
    ことを含む方法。
43. 前記マーカ位置の前記受け取りに反応して、パラメタ制御された前記選択とパラメタ制御された前記作業とを自動的に実行することを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
44. パラメタ制御された前記作業の前記実行の後で、前記マーカ位置が保持されている間に、前記作業パラメタと前記部分選択パラメタのうち少なくとも一つのユーザ修正を可能とし、
    該ユーザ修正に基づいて、パラメタ制御された前記作業の局所化された前記効果を自動的に修正する、
    ことを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
45. 前記マーカ位置の前記保持は、パラメタ制御された前記作業の前記実行の後に、前記マーカ位置におけるグラフィカルなマーカアイコンの表示を保持することを含むことを特徴とする請求項４４に記載の方法。
46. 前記ソースデジタルデータはソース画像データであり、
    パラメタ制御された前記作業は、前記ソース画像データの視覚表現を調整するためのパラメタ制御された調整作業を含む、
    ことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
47. パラメタ制御された前記作業は、前記ソース画像データ内の画像特徴を特定する感知作業を含み、
    前記方法は、特定された前記画像特徴に基づいて、パラメタ制御された前記調整作業を開始することを含む、
    ことを特徴とする請求項４６に記載の方法。
48. 前記ソース画像データはソース動画データであり、
    パラメタ制御された前記作業は、前記ソース動画データ内の画像特徴を追跡する、パラメタ制御された追跡作業を含む、
    ことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
49. 前記ソース動画データは少なくとも第一と第二のフレームを含み、
    パラメタ制御された前記作業は、前記ソース動画データ内の前記第一と前記第二のフレーム間における前記画像特徴に関する変化を感知する感知作業と、感知された前記変化に基づく応答動作を実行する応答作業とを含む、
    ことを特徴とする請求項４８に記載の方法。
50. 前記応答作業は、前記画像特徴に関するパラメタ制御された調整作業であることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
51. 前記応答作業は、感知された前記変化についての通知を生成することを含むことを特徴とする請求項４９に記載の方法。
52. 前記応答作業は、さらなる画像特徴に関するさらなるマーカ位置を自動的にインスタンス化することを含むことを特徴とする請求項４９に記載の方法。
53. 前記ソースデジタルデータはソース音声データであり、
    パラメタ制御された前記作業は、前記ソース音声データの音声表現を調整するものである、
    ことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
54. 前記部分選択パラメタは、時間範囲パラメタ、周波数範囲パラメタ、振幅パターンパラメタ、および周波数パターンパラメタを含む群のうちの少なくとも一つであることを特徴とする請求項４４に記載の方法。
55. 前記ソースデジタルデータはソース文書データであり、
    パラメタ制御された前記作業は、前記ソース文書データの視覚表現を調整するものである、
    ことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
56. 前記ソースデジタルデータを利用して、パラメタ制御された前記調整を実行して調整済みデジタルデータを生成し、
    パラメタ制御された前記調整作業の効果を、前記調整済みデジタルデータに関して局所化して、目的デジタルデータを生成する、
    ことを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
57. パラメタ制御された前記作業を前記ソースデジタルデータに対して実行し、
    その後で、パラメタ制御された前記作業の前記効果を前記ソースデジタルデータの前記選択部分に局所化する、
    ことを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
58. 前記選択部分のパラメタ制御された前記選択を実行し、
    その後で、パラメタ制御された前記作業の前記効果を前記ソースデジタルデータの前記選択部分に対して局所化する、
    ことを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
59. 前記ソースデジタルデータに関する前記マーカ位置に、マーカの視覚表現を提供することを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
60. 前記マーカ位置の受け取りが、前記ソースデジタルデータに関する前記マーカの前記視覚表現の、ユーザ制御された配置を検出することを含むことを特徴とする請求項５９に記載の方法。
61. 前記ソースデジタルデータに関する、前記マーカの前記視覚表現のユーザ制御された再配置を検出することにより、さらなる選択部分のパラメタ制御されたさらなる選択の基礎となる前記ソースデジタルデータに対して、さらなるマーカ位置を特定することを含むことを特徴とする請求項６０に記載の方法。
62. 前記作業パラメタが保持されている間、前記部分選択パラメタの修正を検出し、
    前記部分選択パラメタの前記修正の前記検出に反応して、前記ソースデジタルデータのさらなる選択部分のパラメタ制御された選択を実行する、
    ことを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
63. 前記ソースデジタルデータの前記選択部分の前記選択が保持されている間、前記作業パラメタの修正を検出し、
    前記作業パラメタの前記修正の前記検出に反応して、前記ソースデジタルデータに対して、パラメタ制御されたさらなる作業を実行する、
    ことを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
64. 複数のマーカ位置を受け取ることを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
65. 前記複数のマーカ位置に基づいて、前記ソースデジタルデータに対して、パラメタ制御された複数の選択および作業を実行することを含むことを特徴とする請求項６４に記載の方法。
66. 前記複数のマーカ位置に基づいて、前記ソースデジタルデータに対して、パラメタ制御された単一の選択および作業を実行することを含むことを特徴とする請求項６４に記載の方法。
67. 前記複数のマーカ位置およびそれぞれに関連づけられた部分選択パラメタの各々に基づいて、前記ソースデジタルデータに対する選択マスクを定義することを含むことを特徴とする請求項６４に記載の方法。
68. 前記複数のマーカ位置のうちの第一のマーカ位置が、該第一のマーカ位置に関連づけられた極性パラメタを有し、
    前記第一のマーカ位置に基づいて定義された前記選択マスクの少なくとも一部に対して、パラメタ制御された前記作業の局所化された前記効果が、負または正のいずれに適用されるものであるかを決定するために前記極性パラメタを使うことを、前記方法が含む、
    ことを特徴とする請求項６４に記載の方法。
69. 前記作業パラメタに基づき前記デジタルソースデータに対して非破壊的な作業を実行することを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
70. 前記デジタルソースデータの表現を修正する、前記デジタルソースデータとは異なる作業レイヤの作成を検出し、
    前記調整レイヤに対してパラメタ制御された前記選択および前記作業を自動的に実行することにより前記非破壊的な作業を実行する、
    ことを含むことを特徴とする請求項６９に記載の方法。
71. 複数の作業レイヤの作成を検出し、
    前記複数の作業レイヤの各々に対して、パラメタ制御されたそれぞれの選択および作業を自動的に実行する、
    ことを含むことを特徴とする請求項７０に記載の方法。
72. 前記複数の作業レイヤそれぞれの活性化および非活性化を検出することによって前記デジタルソースデータの表現を修正することを含むことを特徴とする請求項６７に記載の方法。
73. 前記部分選択メカニズムが、複数の部分選択メカニズムのうちの一つであり、
    前記複数の部分選択メカニズムの中からの前記部分選択メカニズムの選択を受け付けることを前記方法が含む、
    ことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
74. 前記複数の部分選択メカニズムのそれぞれが、幾何学的選択メカニズム、色に基づく選択メカニズム、および輪郭に基づく選択メカニズムのうち少なくとも一つを含む群の中から選択された、デジタル画像領域選択メカニズムであることを特徴とする請求項７３に記載の方法。
75. 前記作業パラメタを受け取り、
    該作業パラメタを作業メカニズムに関連づけ、
    前記作業パラメタとともに該作業メカニズムを使って、自動的に前記作業を実行する、
    ことを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
76. 前記作業メカニズムが、複数の作業メカニズムのうちの一つであり、
    前記複数の作業メカニズムの中からの前記作業メカニズムの選択を受け付けることを前記方法が含む、
    ことを特徴とする請求項７５に記載の方法。
77. 前記複数の作業メカニズムのそれぞれが、色、明るさ、影、ハイライト、およびフィルタの各調整メカニズムのうち少なくとも一つを含む群から選択された、デジタル画像調整メカニズムであることを特徴とする請求項７６に記載の方法。
78. ユーザ選択用の所定の作業メカニズムと前記デジタルソースデータに対する適用を提示することを含み、
    前記所定の作業メカニズムは前記作業パラメタ用のデフォルト作業値を使う、
    ことを特徴とする請求項７５に記載の方法。
79. 前記所定の作業メカニズムは、所定の部分選択メカニズムと関連づけられており、
    前記所定の部分選択メカニズムは、前記部分選択パラメタ用のデフォルト値を使う、
    ことを特徴とする請求項７８に記載の方法。
80. 少なくとも一つのマーカ位置と、該少なくとも一つのマーカ位置の近傍内の位置を特定する付加的入力とを受け取ることを含むことを特徴とする請求項４２に記載の方法。
81. 前記少なくとも一つのマーカ位置と前記付加的入力とに基づいて、パラメタ制御された単一の選択および作業を前記ソースデジタルデータに対して実行することを含むことを特徴とする請求項８０に記載の方法。
82. 前記少なくとも一つのマーカ位置と前記付加的入力とに基づいて、前記ソースデジタルデータに対して選択マスクを定義することを含むことを特徴とする請求項８０に記載の方法。
83. デジタルデータに関する位置を特定するマーカ位置データと、
    パラメタ制御された方法で前記デジタルデータに対して実行されるべき作業を特定し、少なくとも一つの、前記作業を制御する作業パラメタを含む、作業コントロールデータと、
    前記デジタルデータの選択部分に対して前記作業を局所化するためにパラメタ制御された方法で前記デジタルデータに対して実行されるべき選択方法を特定し、少なくとも一つの、前記選択方法を制御する選択パラメタを含む、選択コントロールデータと、
    を含むデータ構造。
84. 前記選択コントロールデータは選択マスクを定義するために使われるものであって、
    該選択マスクにしたがって前記デジタルデータの前記選択部分に対して前記作業が局所化される、
    ことを特徴とする請求項８３に記載のデータ構造。
85. 前記作業コントロールデータは、一群の前記作業のうちの少なくとも一つを特定するものであり、
    該一群の作業は、データ調整作業、データ追跡作業、データ感知作業、データ応答作業、およびデータ相互作用作業を含む、
    ことを特徴とする請求項８３に記載のデータ構造。
86. 前記選択コントロール作業は、一群の選択方法のうちの少なくとも一つを特定するものであり、
    該一群の選択方法は、幾何学的選択方法、色に基づく選択方法、および輪郭に基づく選択方法を含む、
    ことを特徴とする請求項８３に記載のデータ構造。
87. 前記マーカ位置データは、前記デジタルデータに関する複数の位置を特定し、
    前記作業コントロールデータは、該複数の位置を使ってそれぞれ適用されるべき複数の作業を特定し、
    前記選択コントロールデータは、前記複数の位置を使ってそれぞれ適用されるべき複数の選択方法を特定する、
    ことを特徴とする請求項８３に記載のデータ構造。
88. データ構造を定義する方法であって、
    ユーザから、デジタルデータに関する位置を特定するマーカ位置データを受け取り、
    パラメタ制御された方法で前記デジタルデータに対して実行されるべき作業を特定し、少なくとも一つの、前記作業を制御する作業パラメタを含む、作業コントロールデータを作成し、
    前記デジタルデータの選択部分に対して前記作業を局所化するためにパラメタ制御された方法で前記デジタルデータに対して実行されるべき選択方法を特定し、少なくとも一つの、前記選択方法を制御する選択パラメタを含む、選択コントロールデータを作成する、
    ことを含む方法。
89. 前記選択コントロールデータは選択マスクを定義するために使われるものであって、
    該選択マスクにしたがって前記デジタルデータの前記選択部分に対して前記作業が局所化される、
    ことを特徴とする請求項８８に記載の方法。
90. 前記作業コントロールデータは、一群の前記作業のうちの少なくとも一つを特定するものであり、
    該一群の作業は、データ調整作業、データ追跡作業、データ感知作業、データ応答作業、およびデータ相互作用作業を含む、
    ことを特徴とする請求項８８に記載の方法。
91. 前記選択コントロール作業は、一群の選択方法のうちの少なくとも一つを特定するものであり、
    該一群の選択方法は、幾何学的選択方法、色に基づく選択方法、および輪郭に基づく選択方法を含む、
    ことを特徴とする請求項８８に記載の方法。
92. 前記マーカ位置データは、前記デジタルデータに関する複数の位置を特定し、
    前記作業コントロールデータは、該複数の位置を使ってそれぞれ適用されるべき複数の作業を特定し、
    前記選択コントロールデータは、前記複数の位置を使ってそれぞれ適用されるべき複数の選択方法を特定する、
    ことを特徴とする請求項８８に記載の方法。
93. デジタル画像に対する調整を実行するシステムであって、
    前記デジタル画像に関する位置を特定するマーカ位置データと、
    パラメタ制御された画像調整作業を特定するとともに、少なくとも一つの、パラメタ制御された前記画像調整作業を制御する作業パラメタを含む、作業コントロールデータと、
    選択方法を特定するとともに、少なくとも一つの、前記選択方法を制御する選択パラメタを含む、選択コントロールデータと、
    を含むデータ構造と、
    ソースデジタル画像に対してユーザがマーカアイコンを配置するのを可能とするとともに、前記マーカアイコンの前記ユーザによる前記配置に反応して前記ソースデジタル画像に対する前記マーカ位置データを受け取るインタフェイスコンポーネントと、
    前記少なくとも一つの作業パラメタに基づいて、前記ソースデジタル画像に対するパラメタ制御された前記画像調整作業を自動的に実行する画像調整コンポーネントと、
    を含み、
    前記画像調整コンポーネントは、前記マーカ位置および前記少なくとも一つの部分選択パラメタに基づいて、前記選択方法を使って、前記ソースデジタル画像の選択部分のパラメタ制御された選択を実行するものであるとともに、パラメタ制御された前記作業の効果を前記ソースデジタル画像の前記選択部分に局所化するものである、
    ことを特徴とするシステム。
94. マシンにより実行されると、デジタルデータに対して局所的作業を行う方法を前記マシンに実行させる命令一式を格納したマシン可読媒体であって、前記方法が、
    ソースデジタルデータに関するマーカ位置を受け取り、
    作業パラメタに基づいて、パラメタ制御された作業を前記ソースデジタルデータに対して自動的に実行し、
    前記マーカ位置と部分選択パラメタとに基づいて前記ソースデジタルデータの選択部分のパラメタ制御された選択を自動的に実行し、
    パラメタ制御された前記作業の効果を、前記ソースデジタルデータの前記選択部分に、自動的に局所化する、
    ことを含むことを特徴とするマシン可読媒体。

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