JP2022086519A - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本実施形態では、画像処理装置において、アルバム作成のためのアプリケーション(以下、「アプリ」ともいう)を動作させ、自動レイアウトを生成する方法を例に挙げて説明する。なお、以下の説明において、「画像」とは、特に断りが無い限り、静止画、動画、及び動画中から抜き出されたフレーム画像を含む。また、ここでの画像は、ネットワーク上のサービス及びネットワーク上のストレージ等のネットワーク上に保持され、ネットワーク経由で取得可能な、静止画、動画、及び動画中のフレーム画像をも含みうる。
図3は、アルバム作成アプリケーションが提供するアプリ起動画面301の一例を示す図である。アプリ起動画面301は、ディスプレイ105に表示される。ユーザはアプリ起動画面301を介して後述するアルバムの作成条件を設定し、アルバム作成条件指定部201は、このUI画面を通じてユーザからの設定内容を取得する。
図5は、アルバム作成アプリケーションの自動レイアウト処理部218の処理を示すフローチャートである。図5に示すフローチャートは、例えば、CPU101がHDD104に記憶されたプログラムをRAM103に読み出して実行することにより実現される。図5の説明では、CPU101が上記アルバム作成アプリケーションを実行することで機能する、図2に示す各構成要素が処理を実行するものとして説明する。図5を参照しながら、自動レイアウト処理を説明する。尚、各処理の説明における記号「S」は、当該フローチャートにおけるステップであることを意味する(以下、本明細書において同様である)。
Sji=(50-10×|μi―fji|/σi)/σi・・・(1)
ここで、jは注目画像のインデックスを、iは特徴量のインデックスを、fjiは注目画像の特徴量を、Sjiは特徴量fjiに対応する得点を、μiとσiはそれぞれユーザ画像群の特徴量ごとの平均値と標準偏差を示している。つまり、図7(b)のような、ユーザ画像群の標準偏差705が小さい密な分布となっているような特徴量では、平均値に近い注目画像の特徴量の得点が、平均値から離れた特徴量に比べて高く算出される。一方、図7(c)のような、ユーザ画像群の標準偏差707が大きい疎な分布となっているような特徴量では、平均値に近い注目画像の特徴量の得点は、平均値から離れた特徴量に比べて、図7(b)のケースほど、差が生じない。
Pj=Σi(Sji)/Ni・・・(2)
ここで、Pjは各注目画像の得点を、Niは特徴量の項目数を示している。つまり、各注目画像の得点は、各特徴量の得点の平均として算出される。このように、S804において得点基準決定部206は、これらの式(1)および式(2)を得点基準として決定する。その後のS505において、画像得点部207は、上述したように式(1)および式(2)を適用して、各注目画像の得点化を行う。
Pj=Σi(wi×Sji)/Ni・・・(3)
ここで、wiは各特徴量に対する重み係数である。これにより、各特徴量が注目画像の得点に与える影響度(寄与率)を変えることができる。例えば、図7において、個人ID1に対する類似性に対する寄与率を上げ、撮影日時に対する重み寄与率を下げることで、より個人ID1に対する類似性を重視した得点付けが可能となる。
Sji=Σk(50-10×|fki―fji|/σi)/(σi×Nk)・・・(4)
ここで、kはユーザ画像のインデックスを、fkiはユーザ画像の特徴量を、Nkはユーザ画像群に含まれる画像枚数を示している。このようにして、注目画像の特徴量と各ユーザ画像の特徴量とを比較をすることで、より正確に注目画像とユーザ画像群の特徴量の差分を評価できる。
写真枚数=[見開き数×(基本写真枚数+調整量)]・・・(5)
ここで、[・]は小数部分を切り捨てる床関数を示し、基本写真枚数は調整しない場合の見開きに配置する画像枚数を示している。
本実施形態においては、基本写真枚数はレイアウト時の見栄えを考慮して6枚とし、アルバム作成アプリケーションのプログラムに予め組み込んでおく。
第2実施形態では、第1実施形態で説明したS504の得点基準決定処理において、第1実施形態で説明した得点基準とは異なる得点基準を決定する処理を説明する。具体的には、ユーザ画像群において疎となる分布を持つ特徴量に高得点が付与される得点基準を用いる。また、そのような分布の特徴量において、ユーザ画像群と近い特徴を持つ画像を選択するような得点基準を用いたり、逆に、敢えて選択しないような得点基準を用いたりする例を説明する。尚、自動レイアウト処理の基本的な処理は、第1実施形態で説明した例と同様であり、以下では、異なる点を中心に説明することにする。
Sji=σi×(50-10×MINk(|fki―fji|)/σi)/Nk・・・(6)
Sji=σi×Σk(50-10×σi/MINk(|fki―fji|))/Nk・・・(7)
第3実施形態では、第1実施形態および第2実施形態におけるS504の得点基準決定処理を異ならせる例を説明する。具体的には、第1実施形態で説明した得点基準と第2実施形態で説明した得点基準とを自動で切り替えるような処理を行う例を説明する。
尚、第3実施形態では、第1実施形態で説明した得点基準と第2実施形態で説明した得点基準とを自動で切り替えるような処理を行う例を説明したが、ユーザが、第一の得点基準または第二の得点基準を選べるように構成されていてもよい。例えば、バリエーションを重視するモードを選ぶか否かを示すようなチェックボックスを設けた不図示のUI画面をユーザに提示してもよい。そして、このチェックボックスにチェックが入っている場合には、第2実施形態または第3実施形態で説明した処理を行うとしてもよく、チェックが入っていない場合に第1実施形態で説明した処理を行ってもよい。また、チェックボックスではなく、ユーザがモードを選択可能となるようにUI画面が構成されていてもよい。
201 アルバム作成条件指定部
202 ユーザ画像指定部
205 画像解析部
206 得点基準決定部
207 画像得点部
211 画像選択部
Claims (22)
- コンピュータを、
第1の画像群を指定する第1の指定手段と、
第2の画像群を指定する第2の指定手段と、
前記第1の画像群および前記第2の画像群に含まれる各画像を解析する解析手段と、
前記第2の画像群の解析結果に基づいて基準を決定する決定手段と、
前記基準と前記第1の画像群の解析結果とに基づいて前記第1の画像群から画像を選択する選択手段と、
として機能させるためのプログラム。 - 前記決定手段は、前記基準として、画像に得点を付与する得点基準を決定し、
前記コンピュータを、
前記得点基準と前記第1の画像群の解析結果とに基づいて前記第1の画像群の得点化を実施する得点化手段としてさらに機能させ、
前記選択手段は、前記得点化によって求められた得点に基づいて前記第1の画像群から画像を選択する、
ことを特徴とする請求項1に記載のプログラム。 - 前記決定手段は、前記第2の画像群の解析結果の平均値および中央値のうち、少なくとも1つを用いた前記得点基準を決定することを特徴とする請求項2に記載のプログラム。
- 前記決定手段は、前記第2の画像群の解析結果の標準偏差、四分位偏差、分布形状のうち、少なくとも1つを用いた前記得点基準を決定することを特徴とする請求項2または3に記載のプログラム。
- 前記決定手段は、前記第2の画像群の解析結果と前記得点化手段により得点化される画像の解析結果との差分を用いた前記得点基準を決定することを特徴とする請求項2乃至4のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記決定手段は、前記第2の画像群の解析結果の傾向と前記選択手段により選択される画像の解析結果の傾向とが近くなるような前記得点基準を決定することを特徴とする請求項2乃至5のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記決定手段は、前記選択手段により選択される画像の解析結果の分布が密となるような前記得点基準を決定することを特徴とする請求項2乃至6のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記決定手段は、前記選択手段により選択される画像の解析結果の分布が疎となるような前記得点基準を決定することを特徴とする請求項2乃至6のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記決定手段は、前記第2の画像群の解析結果の傾向と前記選択手段により選択される画像の解析結果の傾向とが異なるような前記得点基準を決定することを特徴とする請求項2乃至6のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記決定手段は、複数の得点基準を有し、解析結果の種類ごとに前記得点基準を切り替えることを特徴とする請求項2乃至9のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記決定手段は、前記第2の画像群の解析結果が所定値未満か否かに応じて、前記解析結果の種類ごとの前記得点基準を切り替えることを特徴とする請求項10に記載のプログラム。
- 前記決定手段は、解析結果の種類ごとに一意に決められた前記得点基準を決定することを特徴とする請求項10に記載のプログラム。
- 前記得点化手段は、前記解析結果の種類ごとに求められた得点の平均値を各画像の得点として付与し、
前記選択手段は、前記得点が高い画像から画像を選択することを特徴とする請求項2乃至12のいずれか一項に記載のプログラム。 - 前記得点化手段は、前記解析結果の種類ごとに求められた得点のうち、最も高い得点を各画像の得点として付与し、
前記選択手段は、前記得点が高い画像から画像を選択することを特徴とする請求項2乃至12のいずれか一項に記載のプログラム。 - 前記解析手段は、各画像に付与されているメタ情報を解析結果として出力することを特徴とする請求項1乃至14のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記メタ情報には、撮影日時の情報が含まれることを特徴とする請求項15に記載のプログラム。
- 前記解析手段は、各画像から解析して得られる画像特徴であるピントの合焦度合い、顔検出の結果、およびオブジェクトを判別の結果のうち、少なくとも1つの画像特徴を解析結果として出力することを特徴とする請求項1乃至16のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記選択手段は、前記第2の画像群から少なくとも1枚の画像を選択することを特徴とする請求項1乃至17のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記第2の画像群は、前記第1の画像群に含まれることを特徴とする請求項1乃至18のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記コンピュータを、
前記選択手段により選択された画像を用いてレイアウトを実行し、画像データを作成する作成手段としてさらに機能させることを特徴とする請求項1乃至19のいずれか一項に記載のプログラム。 - 第1の画像群を指定する第1の指定手段と、
第2の画像群を指定する第2の指定手段と、
前記第1の画像群および前記第2の画像群に含まれる各画像を解析する解析手段と、
前記第2の画像群の解析結果に基づいて基準を決定する決定手段と、
前記基準と前記第1の画像群の解析結果とに基づいて前記第1の画像群から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。 - 第1の画像群を指定する第1の指定工程と、
第2の画像群を指定する第2の指定工程と、
前記第1の画像群および前記第2の画像群に含まれる各画像を解析する解析工程と、
前記第2の画像群の解析結果に基づいて基準を決定する決定工程と、
前記基準と前記第1の画像群の解析結果とに基づいて前記第1の画像群から画像を選択する選択工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
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