JP2017037617A - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】レイアウト対象の候補である複数の画像のそれぞれについて特徴量を解析する。その解析された複数の画像の特徴量に基づいて、複数の画像が分類されるシーンの種類を決定する。評価対象の画像に対して、決定されたシーンの種類に対応する評価基準に従って、当該評価対象の画像の評価を行い、複数の画像それぞれに対する評価に基づいて、当該複数の画像からレイアウトする画像を選択する。
【選択図】図4
Description
本実施形態では、画像処理装置上で、アルバム作成アプリケーションを動作させ、自動レイアウト機能によりレイアウトを生成するまでの処理について説明する。
平均得点 = (撮影期間の得点+撮影枚数の得点+撮影人数の得点)/特徴量項目数・・・(2)
算出の結果、各分割分の画像データに対して、旅行、日常、セレモニーのシーン毎の平均得点が算出される。そして、画像分類部206は、各分割分の画像データを、上記のうち最高得点に対応するシーンに分類する。図7に示したシーンの複数種類のそれぞれに対応する各平均値と標準偏差が、シーンの複数種類のそれぞれに対応する画像を選択する際の選択基準(画像の評価基準である(式(1))に反映される。そのため、シーンの種類に対して適切な選択基準により画像を選択することができる。
平均得点 = (顔数の得点+顔位置の得点+顔サイズの得点)/特徴量項目数 ・・・(4)
画像の評価基準である式(3)では、図7に示したシーンの複数種類のそれぞれに対応する各平均値と標準偏差に従って、各画像に対応するシーンの種類に対して求められた平均値、標準偏差が適用される。そのため、シーンの種類に対して適切な選択基準(画像の評価基準)により画像を選択することができる。
図12は、画像得点化部207における、シーン分類後の得点化処理を示すフローチャートである。
S412では、見開き割当部209は、S406でのシーン分割の分割数が見開き数入力部208から入力されるアルバムの見開き数と同じであるか否かを判定する。同じでないと判定された場合、S413に進む。同じであると判定された場合、S416に進む。例えば、図6(A)に示すようにシーン分割数が8であり、見開き数入力部208の入力数が8である場合、S416に進む。
第2実施形態では、得点化時に得られた各得点化軸における得点を重み付けし、それらを統合した、複数の統合得点を算出する。以下、第1の実施形態と異なる点について説明する。
ここで、Dは統合得点取得部1402で取得される得点であり、Eは統合得点取得部1403で取得される得点であり、Fは統合得点取得部1404で取得される得点である。α、β、およびγは、重み付けであり、統合重み設定部1401により設定される。または、不図示のユーザインタフェース画面上での設定値を、アルバム作成条件設定部201を介して取得するようにしても良い。また、A、B、Cは、得点化部1108、1109、1110で得られる各得点に対応する。
第3実施形態では、得点化時に得られた各得点化軸における得点に対して乱数による加点を行う。以下、第1及び第2の実施形態と異なる点について説明する。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
Claims (15)
- 画像をレイアウトする画像処理装置であって、
レイアウト対象の候補である複数の画像のそれぞれについて特徴量を解析する解析手段と、
前記解析手段により解析された前記複数の画像の特徴量に基づいて、前記複数の画像が分類されるシーンの種類を決定する決定手段と、
前記決定手段により決定されたシーンの種類に対応する評価基準に従って、画像の評価を行う評価手段と、
前記評価手段による前記複数の画像それぞれに対する評価に基づいて、当該複数の画像からレイアウトする画像を選択する選択手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 複数種類のシーンのそれぞれにおいて、メインスロット用、もしくは、メインスロット用およびサブスロット用それぞれについて、シーンの画像特徴を示す前記評価基準を取得する取得手段、をさらに備え、
前記評価手段は、前記取得手段により取得された前記評価基準を用いることによって前記評価を行う、
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記評価手段は、前記取得手段により取得された前記評価基準と、前記解析手段により解析された前記特徴量との類似度に基づいて前記評価を行う、
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記取得手段は、複数のパラメータそれぞれについて、前記評価基準としての第1の特徴量を取得し、
前記解析手段は、前記複数のパラメータそれぞれについて、第2の特徴量を取得し、
前記評価手段は、前記複数のパラメータそれぞれについて、前記第1の特徴量と前記第2の特徴量との類似度を評価する、
ことを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記評価手段により前記複数のパラメータそれぞれについて行われた評価に対応する各得点に重み付けを設定する重み付け設定手段、をさらに備え、
前記評価手段は、前記重み付け設定手段により各得点に設定された前記重み付けに従って当該各得点を合算し、
前記選択手段は、当該合算された得点に基づいて、前記複数の画像からレイアウトする画像を選択する、
ことを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記複数のパラメータは、人物画像に関連するパラメータを含むことを特徴とする請求項4又は5に記載の画像処理装置。
- 前記人物画像に関連するパラメータは、顔の数、顔の位置、顔のサイズのうち、少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 前記複数のパラメータは、画像データに関連するパラメータを含むことを特徴とする請求項4乃至7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記画像データに関連するパラメータは、輝度、彩度、ピント情報のうち、少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。
- 前記評価手段による評価に対応する得点に乱数を反映する乱数設定手段、をさらに備え、
前記選択手段は、前記乱数設定手段により前記乱数が反映された得点に基づいて、前記複数の画像からレイアウトする画像を選択する、
ことを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記選択手段は、前記評価手段による評価に対応する得点の高い画像から、レイアウトする画像を選択することを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記選択手段により選択された画像をレイアウトするレイアウト手段、をさらに備えることを特徴とする請求項1乃至11のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記選択手段は、分類されたシーンの画像特徴を最も有すると判断された画像を、レイアウトされるメイン画像として選択し、
前記レイアウト手段は、当該選択された前記メイン画像を、他の画像より大きくレイアウトする、
ことを特徴とする請求項12に記載の画像処理装置。 - 画像をレイアウトする画像処理装置において実行される画像処理方法であって、
レイアウト対象の候補である複数の画像のそれぞれについて特徴量を解析する解析工程と、
前記解析工程において解析された前記複数の画像の特徴量に基づいて、前記複数の画像が分類されるシーンの種類を決定する決定工程と、
前記決定工程において決定されたシーンの種類に対応する評価基準に従って、画像の評価を行う評価工程と、
前記評価工程における前記複数の画像それぞれに対する評価に基づいて、当該複数の画像からレイアウトする画像を選択する選択工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 請求項1乃至13のいずれか1項に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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