JP4285367B2 - 視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法 - Google Patents
視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法 Download PDFInfo
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Description
本発明は、画像が視線を誘導する度合いを算出するシステムおよびプログラム、並びに方法に係り、特に、装置の小型化および低コスト化を図ることができるとともに、適切なアイフローを確実に求めることができる視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法に関する。
商品のカタログ等のように、レイアウト要素（例えば、タイトル、画像、テキスト）が見やすくレイアウトされたデザイン性の高い文書をビジュアルドキュメントという。ビジュアルドキュメントの作成には、多くのデザインノウハウが要求されるため、一般のビジネスマンが作成するのは難しい。そのため、ビジュアルドキュメントの作成は、デザインの専門的な知識を有するデザイナに委託して行うことが多い。
デザイナがビジュアルドキュメントを作成する際には、読み手の視線が流れる方向（以下、アイフローという。）に意味的に連続するレイアウト要素を配置することにより、読みやすいレイアウトを実現している。例えば、１つの記事がタイトル、画像およびテキストで構成されているとしたら、アイフローがその順となるように、タイトル、画像およびテキストを配置するのが好ましい。したがって、デザイナは、レイアウト要素を配置しては、アイフローを予測して読みやすくなるように再配置し、試行錯誤を繰り返しながらレイアウトを行う。アイフローは、デザイナが直感や経験に基づいて予測しているため、定量的に検出するのが困難であった。
従来、アイフローを検出する技術およびこれに関連する技術としては、例えば、特許文献１に開示されているドキュメントデザイン評価システム、特許文献２に開示されている視線情報解析装置、および特許文献３に開示されている画像認識装置があった。
特許文献１記載の発明は、ウェブページのデザインを評価するシステムであって、評価対象のウェブページのデータを受信するウェブデータ受信部と、ウェブページを見るユーザの視線情報を受信する視線情報受信部と、ウェブデータ受信部によって受信されたウェブデータと、視線情報受信部によって受信された視線情報とに基づいてウェブページのデザインを評価するデザイン評価部とで構成されている。
特許文献１記載の発明は、ウェブページのデザインを評価するシステムであって、評価対象のウェブページのデータを受信するウェブデータ受信部と、ウェブページを見るユーザの視線情報を受信する視線情報受信部と、ウェブデータ受信部によって受信されたウェブデータと、視線情報受信部によって受信された視線情報とに基づいてウェブページのデザインを評価するデザイン評価部とで構成されている。
特許文献２記載の発明は、眼球運動検出装置によって眼球の運動を検出し、解析装置によって検出された眼球の時系列変化を周波数領域で解析し、画像入力部から入力された表示される画像の内容を表示内容解析装置で解析し、両者を統合解析部で統合処理することにより、被験者の心理的な観察状態、画像に対する客観的な評価について信頼性の高いデータを得る。
特許文献３記載の発明は、方向認識の対象原稿が高濃度な背景画像に文字が白抜きで表現されているような原稿Ｄ２であった場合には、作成したヒストグラムＨ３、Ｈ４を反転させ、ヒストグラムＨ１、Ｈ２とし、反転後のヒストグラムに基づいて、原稿方向の認識を行う。
特開２００２−１７５２９０号公報
特開平６−１６２号公報
特開２０００−５００５１号公報
しかしながら、特許文献１および２記載の発明にあっては、アイカメラ等の機器を利用してアイフローを検出する構成となっているため、装置が大規模になるとともに、多大なコストを要するという問題があった。また、特許文献１および２記載の発明を利用してデザイナが自己のアイフローを検出しながらレイアウトを行う場合は、似たようなレイアウト結果を繰り返し見ることで目が慣れたり、自己が期待するアイフローを意識したりしてしまい、第三者が初めてそのレイアウト結果を見たときのアイフローと、実際に検出される自己のアイフローとが一致しない可能性がある。デザイナが目的とするのは、レイアウト結果を初めて手にする読み手にとって読みやすいレイアウトを実現することであるため、デザイナが必要とするのは、レイアウト結果を初めてみた人のアイフローである。したがって、デザイナが自己のアイフローを検出しながらレイアウトを行っても、適切なアイフローを得ることが難しく、読みやすいレイアウトを実現するのが困難であるという問題があった。
また、特許文献２記載の発明は、ビジュアルドキュメントの画像から抽出した画像特徴量と、その画像を被験者に見せたときに、計測機器を使って計測した視線の動きの視線特徴量との対応を学習する。そして、学習結果が蓄積された後は、画像特徴量さえ与えれば、与えられた画像特徴量および学習結果に基づいて視線特徴量を推測することができる。
しかしながら、学習という方法を採用しているため、与えられた画像特徴量が学習済みのものであれば適切なアイフローが得られるが、学習済みのものでなければ適切なアイフローを得ることができない。そのため、数多くの学習を経なければ十分な信頼性が得られないという問題があった。
しかしながら、学習という方法を採用しているため、与えられた画像特徴量が学習済みのものであれば適切なアイフローが得られるが、学習済みのものでなければ適切なアイフローを得ることができない。そのため、数多くの学習を経なければ十分な信頼性が得られないという問題があった。
また、特許文献３記載の発明にあっては、画像が縦方向であるか横方向であるかを判定するだけであり、アイフローを検出するまでには及ばない。
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、装置の小型化および低コスト化を図ることができるとともに、適切なアイフローを確実に求めることができる視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を提供することを目的としている。
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、装置の小型化および低コスト化を図ることができるとともに、適切なアイフローを確実に求めることができる視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を提供することを目的としている。
アイフローをレイアウトに応用するには、まず、１つのレイアウト要素に注目したときにそのレイアウト要素が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的に求めることが必要である。
本発明者等は、鋭意検討を重ねた結果、突出部を有する画像オブジェクトを観察した場合、人間の感覚には、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて視線が誘導されやすいという特性（方向特性）、および突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど視線が誘導されやすいという特性（強度特性）があることを見出した。したがって、突出部の頂点付近の点を基準として所定の方向に所定の大きさで視線が誘導されるという特性に基づいて視線を誘導する度合いを求めれば、レイアウト要素が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的に求めることができるという結論に達した。
本発明者等は、鋭意検討を重ねた結果、突出部を有する画像オブジェクトを観察した場合、人間の感覚には、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて視線が誘導されやすいという特性（方向特性）、および突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど視線が誘導されやすいという特性（強度特性）があることを見出した。したがって、突出部の頂点付近の点を基準として所定の方向に所定の大きさで視線が誘導されるという特性に基づいて視線を誘導する度合いを求めれば、レイアウト要素が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的に求めることができるという結論に達した。
また、突出部を有する画像オブジェクトが画像に含まれる場合は、上記特性に基づいて画像の視線誘導度を求めることができる。しかしながら、画像オブジェクトが明確な突出部を有しない場合や、画像オブジェクトの外郭が複雑な場合は、画像の視線誘導度を簡単には求められない。この場合、画像オブジェクトの屈曲部を突出部に近似してから画像の視線誘導度を求めることが望ましい。
〔発明１〕 上記目的を達成するために、発明１の視線誘導度算出システムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似手段と、前記突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有し、
前記視線誘導方向算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、画像データに基づいて、画像に含まれる屈曲部が突出部に近似され、視線誘導度算出手段により、突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線誘導度が算出される。
視線は、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて誘導されやすい。したがって、屈曲部を突出部に近似し当該突出部に含まれる頂点を誘導基準点とすることにより、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができるという効果が得られる。また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができるという効果も得られる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができるという効果も得られる。
ここで、本システムは、単一の装置、端末その他の機器として実現するようにしてもよいし、複数の装置、端末その他の機器を通信可能に接続したネットワークシステムとして実現するようにしてもよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能に接続されていれば、複数の機器等のうちいずれに属していてもよい。以下、発明２および３の視線誘導度算出システムにおいて同じである。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点について視線誘導方向が算出され、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点について視線誘導強度が算出される。つまり、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することが可能である。
突出部を有する画像オブジェクトが画像に含まれる場合、視線は、突出部の頂点付近の点を基準として所定の方向に所定の大きさで誘導されやすい。したがって、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することにより、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向が視線誘導方向として算出される。
これにより、画像オブジェクトの内部から突出部の頂点に向かう方向を視線誘導方向として算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、視線誘導方向算出手段は、画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するようになっている。適切なアイフローを求める観点からは、画像のエッジに沿って誘導基準点を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するのが好ましいが、誘導基準点を交差する仮想補助線を形成することが計算上困難な場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、画像のエッジに沿って誘導基準点の近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出してもよい。
更に、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から誘導基準点までの距離が視線誘導強度として算出される。
画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど、視線が誘導されやすくなる。また、その鋭利度合いが大きいほど、画像オブジェクトの重心から誘導基準点までの距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いの大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、画像オブジェクトとは、画像のなかで外郭を有する領域をいい、この領域は、閉領域または開領域であってもよい。以下、発明２および３の視線誘導度算出システムにおいて同じである。
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似手段と、前記突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有し、
前記視線誘導方向算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、画像データに基づいて、画像に含まれる屈曲部が突出部に近似され、視線誘導度算出手段により、突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線誘導度が算出される。
視線は、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて誘導されやすい。したがって、屈曲部を突出部に近似し当該突出部に含まれる頂点を誘導基準点とすることにより、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができるという効果が得られる。また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができるという効果も得られる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができるという効果も得られる。
ここで、本システムは、単一の装置、端末その他の機器として実現するようにしてもよいし、複数の装置、端末その他の機器を通信可能に接続したネットワークシステムとして実現するようにしてもよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能に接続されていれば、複数の機器等のうちいずれに属していてもよい。以下、発明２および３の視線誘導度算出システムにおいて同じである。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点について視線誘導方向が算出され、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点について視線誘導強度が算出される。つまり、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することが可能である。
突出部を有する画像オブジェクトが画像に含まれる場合、視線は、突出部の頂点付近の点を基準として所定の方向に所定の大きさで誘導されやすい。したがって、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することにより、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向が視線誘導方向として算出される。
これにより、画像オブジェクトの内部から突出部の頂点に向かう方向を視線誘導方向として算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、視線誘導方向算出手段は、画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するようになっている。適切なアイフローを求める観点からは、画像のエッジに沿って誘導基準点を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するのが好ましいが、誘導基準点を交差する仮想補助線を形成することが計算上困難な場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、画像のエッジに沿って誘導基準点の近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出してもよい。
更に、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から誘導基準点までの距離が視線誘導強度として算出される。
画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど、視線が誘導されやすくなる。また、その鋭利度合いが大きいほど、画像オブジェクトの重心から誘導基準点までの距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いの大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、画像オブジェクトとは、画像のなかで外郭を有する領域をいい、この領域は、閉領域または開領域であってもよい。以下、発明２および３の視線誘導度算出システムにおいて同じである。
〔発明２〕 また、上記目的を達成するために、発明２の視線誘導度算出システムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似手段と、前記突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有し、
前記視線誘導方向算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、画像データに基づいて、画像に含まれる屈曲部が突出部に近似され、視線誘導度算出手段により、突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線誘導度が算出される。
視線は、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて誘導されやすい。したがって、屈曲部を突出部に近似し当該突出部に含まれる頂点を誘導基準点とすることにより、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができるという効果が得られる。また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができるという効果も得られる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができるという効果も得られる。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点について視線誘導方向が算出され、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点について視線誘導強度が算出される。つまり、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することが可能である。
突出部を有する画像オブジェクトが画像に含まれる場合、視線は、突出部の頂点付近の点を基準として所定の方向に所定の大きさで誘導されやすい。したがって、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することにより、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向が視線誘導方向として算出される。
これにより、画像オブジェクトの内部から突出部の頂点に向かう方向を視線誘導方向として算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、視線誘導方向算出手段は、画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するようになっている。適切なアイフローを求める観点からは、画像のエッジに沿って誘導基準点を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するのが好ましいが、誘導基準点を交差する仮想補助線を形成することが計算上困難な場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、画像のエッジに沿って誘導基準点の近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出してもよい。
更に、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトのその外郭線と交差する点から誘導基準点までの距離が視線誘導強度として算出される。
画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど、視線が誘導されやすくなる。また、その鋭利度合いが大きいほど、仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が画像オブジェクトの外郭線と交差する点から誘導基準点までの距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いの大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、視線誘導強度算出手段は、画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導強度を算出するようになっている。適切なアイフローを求める観点からは、画像のエッジに沿って誘導基準点を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導強度を算出するのが好ましいが、誘導基準点を交差する仮想補助線を形成することが計算上困難な場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、画像のエッジに沿って誘導基準点の近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導強度を算出してもよい。以下、発明３の視線誘導度算出システムにおいて同じである。
〔発明３〕 また、上記目的を達成するために、発明３の視線誘導度算出システムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似手段と、前記突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有し、
前記視線誘導方向算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、画像データに基づいて、画像に含まれる屈曲部が突出部に近似され、視線誘導度算出手段により、突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線誘導度が算出される。
視線は、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて誘導されやすい。したがって、屈曲部を突出部に近似し当該突出部に含まれる頂点を誘導基準点とすることにより、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができるという効果が得られる。また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができるという効果も得られる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができるという効果も得られる。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点について視線誘導方向が算出され、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点について視線誘導強度が算出される。つまり、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することが可能である。
突出部を有する画像オブジェクトが画像に含まれる場合、視線は、突出部の頂点付近の点を基準として所定の方向に所定の大きさで誘導されやすい。したがって、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することにより、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向が視線誘導方向として算出される。
これにより、画像オブジェクトの内部から突出部の頂点に向かう方向を視線誘導方向として算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、視線誘導方向算出手段は、画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するようになっている。適切なアイフローを求める観点からは、画像のエッジに沿って誘導基準点を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するのが好ましいが、誘導基準点を交差する仮想補助線を形成することが計算上困難な場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、画像のエッジに沿って誘導基準点の近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出してもよい。
更に、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角度が視線誘導強度として算出される。
画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど、視線が誘導されやすくなる。また、その鋭利度合いが大きいほど、仮想補助線がなす角度が小さくなる。したがって、画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いの大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
〔発明４〕 さらに、発明４の視線誘導度算出システムは、発明１ないし３のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記突出部近似手段は、前記屈曲部を多角形近似するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、屈曲部が多角形近似される。
これにより、屈曲部を比較的似通った形の突出部に近似することができるので、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似手段と、前記突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有し、
前記視線誘導方向算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、画像データに基づいて、画像に含まれる屈曲部が突出部に近似され、視線誘導度算出手段により、突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線誘導度が算出される。
視線は、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて誘導されやすい。したがって、屈曲部を突出部に近似し当該突出部に含まれる頂点を誘導基準点とすることにより、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができるという効果が得られる。また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができるという効果も得られる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができるという効果も得られる。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点について視線誘導方向が算出され、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点について視線誘導強度が算出される。つまり、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することが可能である。
突出部を有する画像オブジェクトが画像に含まれる場合、視線は、突出部の頂点付近の点を基準として所定の方向に所定の大きさで誘導されやすい。したがって、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することにより、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向が視線誘導方向として算出される。
これにより、画像オブジェクトの内部から突出部の頂点に向かう方向を視線誘導方向として算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、視線誘導方向算出手段は、画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するようになっている。適切なアイフローを求める観点からは、画像のエッジに沿って誘導基準点を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するのが好ましいが、誘導基準点を交差する仮想補助線を形成することが計算上困難な場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、画像のエッジに沿って誘導基準点の近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出してもよい。
更に、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトのその外郭線と交差する点から誘導基準点までの距離が視線誘導強度として算出される。
画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど、視線が誘導されやすくなる。また、その鋭利度合いが大きいほど、仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が画像オブジェクトの外郭線と交差する点から誘導基準点までの距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いの大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、視線誘導強度算出手段は、画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導強度を算出するようになっている。適切なアイフローを求める観点からは、画像のエッジに沿って誘導基準点を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導強度を算出するのが好ましいが、誘導基準点を交差する仮想補助線を形成することが計算上困難な場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、画像のエッジに沿って誘導基準点の近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導強度を算出してもよい。以下、発明３の視線誘導度算出システムにおいて同じである。
〔発明３〕 また、上記目的を達成するために、発明３の視線誘導度算出システムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似手段と、前記突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有し、
前記視線誘導方向算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、画像データに基づいて、画像に含まれる屈曲部が突出部に近似され、視線誘導度算出手段により、突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線誘導度が算出される。
視線は、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて誘導されやすい。したがって、屈曲部を突出部に近似し当該突出部に含まれる頂点を誘導基準点とすることにより、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができるという効果が得られる。また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができるという効果も得られる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができるという効果も得られる。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点について視線誘導方向が算出され、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点について視線誘導強度が算出される。つまり、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することが可能である。
突出部を有する画像オブジェクトが画像に含まれる場合、視線は、突出部の頂点付近の点を基準として所定の方向に所定の大きさで誘導されやすい。したがって、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することにより、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
更に、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向が視線誘導方向として算出される。
これにより、画像オブジェクトの内部から突出部の頂点に向かう方向を視線誘導方向として算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、視線誘導方向算出手段は、画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するようになっている。適切なアイフローを求める観点からは、画像のエッジに沿って誘導基準点を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するのが好ましいが、誘導基準点を交差する仮想補助線を形成することが計算上困難な場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、画像のエッジに沿って誘導基準点の近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出してもよい。
更に、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角度が視線誘導強度として算出される。
画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど、視線が誘導されやすくなる。また、その鋭利度合いが大きいほど、仮想補助線がなす角度が小さくなる。したがって、画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いの大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
〔発明４〕 さらに、発明４の視線誘導度算出システムは、発明１ないし３のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記突出部近似手段は、前記屈曲部を多角形近似するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、屈曲部が多角形近似される。
これにより、屈曲部を比較的似通った形の突出部に近似することができるので、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
〔発明５〕 さらに、発明５の視線誘導度算出システムは、発明１ないし４のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記突出部近似手段は、前記屈曲部の両端点の間でかつ前記屈曲部のエッジ上に１または複数の補助点を設定し、前記屈曲部の両端点および前記補助点のうち前記エッジ上で隣接するもの同士を線で結んでなる形状を前記突出部として近似するようになっていることを特徴とする。
前記突出部近似手段は、前記屈曲部の両端点の間でかつ前記屈曲部のエッジ上に１または複数の補助点を設定し、前記屈曲部の両端点および前記補助点のうち前記エッジ上で隣接するもの同士を線で結んでなる形状を前記突出部として近似するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、屈曲部の両端点の間でかつ屈曲部のエッジ上に１または複数の補助点が設定され、屈曲部の両端点および補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を線で結んでなる形状が突出部として近似される。
これにより、屈曲部を比較的似通った形の突出部に近似することができるので、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
これにより、屈曲部を比較的似通った形の突出部に近似することができるので、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
〔発明６〕 さらに、発明６の視線誘導度算出システムは、発明４および５のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記突出部近似手段は、前記屈曲部の両端点を結ぶ直線から前記エッジまでの距離が最も大きくなる位置に前記補助点を設定する第１補助点設定手段と、前記屈曲部の両端点および前記補助点のうち前記エッジ上で隣接するもの同士を結んだ直線から前記エッジまでの距離が最も大きくなる位置に前記補助点を設定する第２補助点設定手段とを有し、前記屈曲部の両端点および前記補助点のうち前記エッジ上で隣接するもの同士を直線で結んでなる多角形を前記突出部として近似するようになっていることを特徴とする。
前記突出部近似手段は、前記屈曲部の両端点を結ぶ直線から前記エッジまでの距離が最も大きくなる位置に前記補助点を設定する第１補助点設定手段と、前記屈曲部の両端点および前記補助点のうち前記エッジ上で隣接するもの同士を結んだ直線から前記エッジまでの距離が最も大きくなる位置に前記補助点を設定する第２補助点設定手段とを有し、前記屈曲部の両端点および前記補助点のうち前記エッジ上で隣接するもの同士を直線で結んでなる多角形を前記突出部として近似するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、第１補助点設定手段により、屈曲部の両端点を結ぶ直線からエッジまでの距離が最も大きくなる位置に補助点が設定される。また、第２補助点設定手段により、屈曲部の両端点および補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を結んだ直線からエッジまでの距離が最も大きくなる位置に補助点が設定される。このように補助点が設定されると、突出部近似手段により、屈曲部の両端点および補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を直線で結んでなる多角形が突出部として近似される。
これにより、屈曲部を比較的似通った形の突出部に近似するとともに、視線誘導度を求めやすい多角形として近似することができるので、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
これにより、屈曲部を比較的似通った形の突出部に近似するとともに、視線誘導度を求めやすい多角形として近似することができるので、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
〔発明７〕 さらに、発明７の視線誘導度算出システムは、発明６の視線誘導度算出システムにおいて、
前記突出部近似手段は、前記屈曲部と前記多角形との距離が所定以下となるまで前記第２補助点設定手段による設定を繰り返し行うようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、屈曲部と多角形との距離が所定以下となるまで第２補助点設定手段による設定が繰り返し行われ、屈曲部の両端点および補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を直線で結んでなる多角形が突出部として近似される。
前記突出部近似手段は、前記屈曲部と前記多角形との距離が所定以下となるまで前記第２補助点設定手段による設定を繰り返し行うようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、屈曲部と多角形との距離が所定以下となるまで第２補助点設定手段による設定が繰り返し行われ、屈曲部の両端点および補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を直線で結んでなる多角形が突出部として近似される。
これにより、屈曲部をさらに似通った形の突出部に近似することができるので、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、距離とは、屈曲部の両端点および補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を結んだ直線から、エッジまでの距離が最も大きくなる位置に設定した補助点までの距離をいう。
ここで、距離とは、屈曲部の両端点および補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を結んだ直線から、エッジまでの距離が最も大きくなる位置に設定した補助点までの距離をいう。
〔発明８〕 さらに、発明８の視線誘導度算出システムは、発明１ないし７のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導度算出手段は、前記突出部近似手段で近似した突出部の頂点またはその近傍を誘導基準点としてその誘導基準点について前記視線誘導度を算出するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段で近似した突出部の頂点またはその近傍を誘導基準点としてその誘導基準点について前記視線誘導度が算出される。
前記視線誘導度算出手段は、前記突出部近似手段で近似した突出部の頂点またはその近傍を誘導基準点としてその誘導基準点について前記視線誘導度を算出するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段で近似した突出部の頂点またはその近傍を誘導基準点としてその誘導基準点について前記視線誘導度が算出される。
突出部を有する画像オブジェクトが画像に含まれる場合、視線は、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて誘導されやすい。したがって、突出部の頂点およびその近傍を誘導基準点とすることにより、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
適切なアイフローを求める観点からは、突出部の頂点を誘導基準点とするのが好ましいが、突出部の頂点が特定しにくい場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、突出部の頂点の近傍を誘導基準点としてもよい。
適切なアイフローを求める観点からは、突出部の頂点を誘導基準点とするのが好ましいが、突出部の頂点が特定しにくい場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、突出部の頂点の近傍を誘導基準点としてもよい。
〔発明９〕 一方、上記目的を達成するために、発明９の視線誘導度算出プログラムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するプログラムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
〔発明１０〕 また、上記目的を達成するために、発明１０の視線誘導度算出プログラムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するプログラムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明２の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
〔発明１１〕 また、上記目的を達成するために、発明１１の視線誘導度算出プログラムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するプログラムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明３の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するプログラムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
〔発明１０〕 また、上記目的を達成するために、発明１０の視線誘導度算出プログラムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するプログラムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明２の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
〔発明１１〕 また、上記目的を達成するために、発明１１の視線誘導度算出プログラムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するプログラムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明３の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
〔発明１２〕 一方、上記目的を達成するために、発明１２の視線誘導度算出方法は、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
突出部近似手段が、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、視線誘導度算出手段が、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、視線誘導方向算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、視線誘導強度算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
これにより、発明１の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
〔発明１３〕 また、上記目的を達成するために、発明１３の視線誘導度算出方法は、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
突出部近似手段が、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、視線誘導度算出手段が、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、視線誘導方向算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、視線誘導強度算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
これにより、発明２の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
〔発明１４〕 また、上記目的を達成するために、発明１４の視線誘導度算出方法は、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
突出部近似手段が、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、視線誘導度算出手段が、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、視線誘導方向算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、視線誘導強度算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
これにより、発明３の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
突出部近似手段が、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、視線誘導度算出手段が、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、視線誘導方向算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、視線誘導強度算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
これにより、発明１の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
〔発明１３〕 また、上記目的を達成するために、発明１３の視線誘導度算出方法は、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
突出部近似手段が、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、視線誘導度算出手段が、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、視線誘導方向算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、視線誘導強度算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
これにより、発明２の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
〔発明１４〕 また、上記目的を達成するために、発明１４の視線誘導度算出方法は、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
突出部近似手段が、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、視線誘導度算出手段が、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、視線誘導方向算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、視線誘導強度算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする。
これにより、発明３の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
〔発明１５〕 さらに、上記目的を達成するために、発明１５の視線誘導度算出システムは、発明１ないし８のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記突出部近似手段は、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる複数の頂点を含む屈折部を当該屈折部より少ない頂点を含む突出部に近似することを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、画像データに基づいて、画像に含まれる複数の頂点を含む屈折部がこれより少ない頂点を含む突出部に近似され、視線誘導度算出手段により、突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線誘導度が算出される。
前記突出部近似手段は、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる複数の頂点を含む屈折部を当該屈折部より少ない頂点を含む突出部に近似することを特徴とする。
このような構成であれば、突出部近似手段により、画像データに基づいて、画像に含まれる複数の頂点を含む屈折部がこれより少ない頂点を含む突出部に近似され、視線誘導度算出手段により、突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線誘導度が算出される。
視線は、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて誘導されやすい。したがって、屈曲部を突出部に近似し当該突出部に含まれる頂点を誘導基準点とすることにより、明確な突出部を含まない画像であっても、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができるという効果が得られる。また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができるという効果も得られる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができるという効果も得られる。
ここで、複数の頂点を含む屈折部には、リアス式海岸のような形状が含まれる。
〔第１の実施の形態〕
以下、本発明の第１の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１ないし図２２は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の第１の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものである。
以下、本発明の第１の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１ないし図２２は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の第１の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものである。
まず、本発明を適用するレイアウト装置１００の構成を図１を参照しながら説明する。
図１は、レイアウト装置１００の構成を示すブロック図である。
レイアウト装置１００は、図１に示すように、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ３０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ３０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ３２と、ＲＯＭ３２等から読み出したデータやＣＰＵ３０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ３４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ３８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス３９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
図１は、レイアウト装置１００の構成を示すブロック図である。
レイアウト装置１００は、図１に示すように、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ３０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ３０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ３２と、ＲＯＭ３２等から読み出したデータやＣＰＵ３０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ３４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ３８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス３９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
Ｉ／Ｆ３８には、外部装置として、ヒューマンインターフェースとしてデータの入力が可能なキーボードやマウス等からなる入力装置４０と、データやテーブル等をファイルとして格納する記憶装置４２と、画像信号に基づいて画面を表示する表示装置４４とが接続されている。
ＣＰＵ３０は、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）等からなり、ＲＯＭ３２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図２のフローチャートに示す視線誘導度算出処理を実行するようになっている。
ＣＰＵ３０は、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）等からなり、ＲＯＭ３２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図２のフローチャートに示す視線誘導度算出処理を実行するようになっている。
図２は、視線誘導度算出処理を示すフローチャートである。
視線誘導度算出処理は、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図２に示すように、まず、ステップＳ１００に移行するようになっている。
ステップＳ１００では、画像データを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ１０２に移行して、読み出した画像データに基づいて、曲線部を有する画像オブジェクトを多角形に近似し、ステップＳ１０４に移行して、多角形に近似した画像オブジェクトに対して視線を誘導する基準となる誘導基準点を設定し、ステップＳ１０６に移行する。
ステップＳ１０６では、設定した誘導基準点について視線を誘導する方向を示す視線誘導方向を算出し、ステップＳ１０８に移行して、設定した誘導基準点について視線を誘導する強さを示す視線誘導強度を算出し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
視線誘導度算出処理は、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図２に示すように、まず、ステップＳ１００に移行するようになっている。
ステップＳ１００では、画像データを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ１０２に移行して、読み出した画像データに基づいて、曲線部を有する画像オブジェクトを多角形に近似し、ステップＳ１０４に移行して、多角形に近似した画像オブジェクトに対して視線を誘導する基準となる誘導基準点を設定し、ステップＳ１０６に移行する。
ステップＳ１０６では、設定した誘導基準点について視線を誘導する方向を示す視線誘導方向を算出し、ステップＳ１０８に移行して、設定した誘導基準点について視線を誘導する強さを示す視線誘導強度を算出し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
次に、ステップＳ１００の画像データ入力処理を図３ないし図５を参照しながら詳細に説明する。
図３は、画像オブジェクト１０を含むベクタ画像を示す図である。
ステップＳ１００では、図３に示すように、画像オブジェクト１０を含むベクタ画像の画像データを記憶装置４２から読み出す。図３の例では、画像オブジェクト１０は、直角三角形となっている。
図３は、画像オブジェクト１０を含むベクタ画像を示す図である。
ステップＳ１００では、図３に示すように、画像オブジェクト１０を含むベクタ画像の画像データを記憶装置４２から読み出す。図３の例では、画像オブジェクト１０は、直角三角形となっている。
図４は、ベクタ画像データのデータ構造を示す図である。
ベクタ画像データは、図４に示すように、画像オブジェクト１０の形状や大きさを数値で表現したデータ構造を有し、ＳＶＧ等の代表的なデータフォーマットで構成することができる。図４の例では、多角形を描画することを示すタグ（＜polygon points＞）内に画像オブジェクト１０の各頂点の座標を指定している。これは、隣接する指定座標間を直線で描画することにより画像オブジェクト１０を形成することを示している。
図５は、ベクタ画像を２次元座標空間上に配置した図である。
ベクタ画像は、図５に示すように、２次元座標空間上に配置することができる。図５の例では、ベクタ画像の左上を原点としてベクタ画像を２次元座標空間上に配置している。
ベクタ画像データは、図４に示すように、画像オブジェクト１０の形状や大きさを数値で表現したデータ構造を有し、ＳＶＧ等の代表的なデータフォーマットで構成することができる。図４の例では、多角形を描画することを示すタグ（＜polygon points＞）内に画像オブジェクト１０の各頂点の座標を指定している。これは、隣接する指定座標間を直線で描画することにより画像オブジェクト１０を形成することを示している。
図５は、ベクタ画像を２次元座標空間上に配置した図である。
ベクタ画像は、図５に示すように、２次元座標空間上に配置することができる。図５の例では、ベクタ画像の左上を原点としてベクタ画像を２次元座標空間上に配置している。
次に、ステップＳ１０２の多角形近似処理を図６ないし図１２を参照しながら詳細に説明する。
図６は、多角形近似処理を示すフローチャートである。
多角形近似処理は、曲線部を有する画像オブジェクト１０を多角形に近似する処理であって、ステップＳ１０２において実行されると、図６に示すように、まず、ステップＳ２００に移行するようになっている。
ステップＳ２００では、許容距離を入力装置４０から入力し、ステップＳ２０２に移行して、読み出したベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の曲線部の両端点を取得し、ステップＳ２０４に移行する。
図６は、多角形近似処理を示すフローチャートである。
多角形近似処理は、曲線部を有する画像オブジェクト１０を多角形に近似する処理であって、ステップＳ１０２において実行されると、図６に示すように、まず、ステップＳ２００に移行するようになっている。
ステップＳ２００では、許容距離を入力装置４０から入力し、ステップＳ２０２に移行して、読み出したベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の曲線部の両端点を取得し、ステップＳ２０４に移行する。
ステップＳ２０４では、曲線部のエッジ上であって、曲線部の両端点を結んだ直線からエッジまでの距離が最も大きくなる位置に補助点を設定し、ステップＳ２０６に移行して、曲線部の両端点およびこれまで設定した各補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を直線で結び多角形を構成し、ステップＳ２０８に移行する。
ステップＳ２０８では、画像オブジェクト１０と、ステップＳ２０６で構成した多角形との距離を算出する。例えば、画像オブジェクト１０の曲線部の両端点および補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を結んだ直線から、エッジまでの距離が最も大きくなる位置に設置した補助点までの距離を算出する。
ステップＳ２０８では、画像オブジェクト１０と、ステップＳ２０６で構成した多角形との距離を算出する。例えば、画像オブジェクト１０の曲線部の両端点および補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を結んだ直線から、エッジまでの距離が最も大きくなる位置に設置した補助点までの距離を算出する。
ステップＳ２１０では、ステップＳ２０８で算出した距離が、入力した許容距離以下であるか否かを判定し、算出した距離が許容距離以下であると判定したとき(Yes)は、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
一方、ステップＳ２１０において、ステップｓ２０８で算出した距離が許容距離よりも大きいと判定したとき(No)は、ステップＳ２１２に移行して、曲線部のエッジ上であって、曲線部の両端点およびこれまで設定した各補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を結んだ直線からエッジまでの距離が最も大きくなる位置に補助点を設定し、ステップＳ２０６に移行する。
一方、ステップＳ２１０において、ステップｓ２０８で算出した距離が許容距離よりも大きいと判定したとき(No)は、ステップＳ２１２に移行して、曲線部のエッジ上であって、曲線部の両端点およびこれまで設定した各補助点のうちエッジ上で隣接するもの同士を結んだ直線からエッジまでの距離が最も大きくなる位置に補助点を設定し、ステップＳ２０６に移行する。
図７は、曲線部を有する画像オブジェクト１０を示す図である。
図７に示すように、曲線部を有する画像オブジェクト１０がベクタ画像に含まれる場合、誘導基準点を簡単には設定することができない。そのため、このような画像オブジェクト１０を多角形に近似する必要がある。
図８は、画像オブジェクト１０を三角形に近似する場合を示す図である。
図７に示すように、曲線部を有する画像オブジェクト１０がベクタ画像に含まれる場合、誘導基準点を簡単には設定することができない。そのため、このような画像オブジェクト１０を多角形に近似する必要がある。
図８は、画像オブジェクト１０を三角形に近似する場合を示す図である。
図７の画像オブジェクト１０を三角形に近似する場合は、図８に示すように、まず、ベクタ画像データに基づいて曲線部の両端点Ｐ０，Ｐ１を取得する。次いで、両端点Ｐ０，Ｐ１を結ぶ直線Ｌ０１からエッジ１０ａまでの距離が最も大きくなる位置に補助点Ｐ２を設定する。そして、両端点Ｐ０，Ｐ１および補助点Ｐ２のうちエッジ１０ａ上で隣接するもの同士を直線で結び三角形を構成する。ここで、距離が許容距離以下であれば、多角形近似処理が終了し、図７の画像オブジェクト１０は、両端点Ｐ０，Ｐ１および補助点Ｐ２で構成される三角形に近似される。
図９は、画像オブジェクト１０を四角形に近似する場合を示す図である。
図８の場合において距離が許容距離よりも大きければ、図９に示すように、さらに、端点Ｐ０および補助点Ｐ２を結ぶ直線Ｌ０２からエッジ１０ａまでの距離が最も大きくなる位置に補助点Ｐ３を設定する。ここで、補助点Ｐ３を最遠点として設定したが、具体的には、これまで形成した直線Ｌ０１，Ｌ０２からエッジ１０ａまでの距離が最も大きくなる位置を最遠点として設定し、その結果、補助点Ｐ３がこれに該当した。以下、図１０ないし図１２において同じである。そして、両端点Ｐ０，Ｐ１および補助点Ｐ２，Ｐ３のうちエッジ１０ａ上で隣接するもの同士を直線で結び四角形を構成する。ここで、距離が許容距離以下であれば、多角形近似処理が終了し、図７の画像オブジェクト１０は、両端点Ｐ０，Ｐ１および補助点Ｐ２，Ｐ３で構成される四角形に近似される。
図８の場合において距離が許容距離よりも大きければ、図９に示すように、さらに、端点Ｐ０および補助点Ｐ２を結ぶ直線Ｌ０２からエッジ１０ａまでの距離が最も大きくなる位置に補助点Ｐ３を設定する。ここで、補助点Ｐ３を最遠点として設定したが、具体的には、これまで形成した直線Ｌ０１，Ｌ０２からエッジ１０ａまでの距離が最も大きくなる位置を最遠点として設定し、その結果、補助点Ｐ３がこれに該当した。以下、図１０ないし図１２において同じである。そして、両端点Ｐ０，Ｐ１および補助点Ｐ２，Ｐ３のうちエッジ１０ａ上で隣接するもの同士を直線で結び四角形を構成する。ここで、距離が許容距離以下であれば、多角形近似処理が終了し、図７の画像オブジェクト１０は、両端点Ｐ０，Ｐ１および補助点Ｐ２，Ｐ３で構成される四角形に近似される。
図１０は、画像オブジェクト１０を５角形に近似する場合を示す図である。
図９の場合において距離が許容距離よりも大きければ、図１０に示すように、さらに、端点Ｐ１および補助点Ｐ２を結ぶ直線Ｌ１２からエッジ１０ａまでの距離が最も大きくなる位置に補助点Ｐ４を設定する。そして、両端点Ｐ０，Ｐ１および補助点Ｐ２〜Ｐ４のうちエッジ１０ａ上で隣接するもの同士を直線で結び５角形を構成する。ここで、距離が許容距離以下であれば、多角形近似処理が終了し、図７の画像オブジェクト１０は、両端点Ｐ０，Ｐ１および補助点Ｐ２〜Ｐ４で構成される５角形に近似される。
また、画像オブジェクト１０が多角形で構成されている場合は、その角数を低減した多角形に近似することもできる。
図９の場合において距離が許容距離よりも大きければ、図１０に示すように、さらに、端点Ｐ１および補助点Ｐ２を結ぶ直線Ｌ１２からエッジ１０ａまでの距離が最も大きくなる位置に補助点Ｐ４を設定する。そして、両端点Ｐ０，Ｐ１および補助点Ｐ２〜Ｐ４のうちエッジ１０ａ上で隣接するもの同士を直線で結び５角形を構成する。ここで、距離が許容距離以下であれば、多角形近似処理が終了し、図７の画像オブジェクト１０は、両端点Ｐ０，Ｐ１および補助点Ｐ２〜Ｐ４で構成される５角形に近似される。
また、画像オブジェクト１０が多角形で構成されている場合は、その角数を低減した多角形に近似することもできる。
図１１は、リアス式海岸のような形状をした８角形の画像オブジェクト１０を四角形に近似する場合を示す図である。
８角形の画像オブジェクト１０を四角形に近似する場合は、図１１に示すように、まず、画像オブジェクト１０の頂点のうちいずれかを基準点Ｐ１０とし、基準点Ｐ１０からの距離が最も大きくなる他の頂点を基準点Ｐ１１として設定する。次いで、基準点Ｐ１０，Ｐ１１の間にある他の頂点のうち基準点Ｐ１０，Ｐ１１を結ぶ直線Ｌ１１０からの距離が最も大きくなるものを基準点Ｐ１２として設定する。そして、基準点Ｐ１０，Ｐ１２を直線で結び、基準点Ｐ１２，Ｐ１１を直線で結び四角形を構成する。ここで、誤差が許容誤差以下であれば、多角形近似処理が終了し、８角形の画像オブジェクト１０は、基準点Ｐ１０〜Ｐ１２を含んで構成される四角形に近似される。
８角形の画像オブジェクト１０を四角形に近似する場合は、図１１に示すように、まず、画像オブジェクト１０の頂点のうちいずれかを基準点Ｐ１０とし、基準点Ｐ１０からの距離が最も大きくなる他の頂点を基準点Ｐ１１として設定する。次いで、基準点Ｐ１０，Ｐ１１の間にある他の頂点のうち基準点Ｐ１０，Ｐ１１を結ぶ直線Ｌ１１０からの距離が最も大きくなるものを基準点Ｐ１２として設定する。そして、基準点Ｐ１０，Ｐ１２を直線で結び、基準点Ｐ１２，Ｐ１１を直線で結び四角形を構成する。ここで、誤差が許容誤差以下であれば、多角形近似処理が終了し、８角形の画像オブジェクト１０は、基準点Ｐ１０〜Ｐ１２を含んで構成される四角形に近似される。
なお、複雑な境界を単純化する場合の２点の選び方は，必ずしも選んだ１点から距離の最も遠い点を選ぶ必要はない。単純化したい部分の両端２点を自由に選ぶことが可能である。また、画像オブジェクト１０を角数を低減した多角形に近似するか否かは、基準点Ｐ１０，Ｐ１１について言えば、例えば、何らかの指標で基準点Ｐ１０，Ｐ１１の間が複雑であると判定することにより行う。この判定は、手動で行ってもよいし、自動で行ってもよい。
図１２は、８角形の画像オブジェクト１０を５角形に近似する場合を示す図である。
図１１の場合において距離が許容距離よりも大きければ、図１２に示すように、さらに、基準点Ｐ１０，Ｐ１２の間にある他の頂点のうち基準点Ｐ１０，Ｐ１２を結ぶ直線Ｌ１１２からの距離が最も大きくなるものを基準点Ｐ１３として設定する。そして、基準点Ｐ１０，Ｐ１３を直線で結び、基準点Ｐ１３，Ｐ１２を直線で結び、基準点Ｐ１２，Ｐ１１を直線で結び５角形を構成する。ここで、距離が許容距離以下であれば、多角形近似処理が終了し、８角形の画像オブジェクト１０は、基準点Ｐ１０〜Ｐ１３を含んで構成される５角形に近似される。
図１１の場合において距離が許容距離よりも大きければ、図１２に示すように、さらに、基準点Ｐ１０，Ｐ１２の間にある他の頂点のうち基準点Ｐ１０，Ｐ１２を結ぶ直線Ｌ１１２からの距離が最も大きくなるものを基準点Ｐ１３として設定する。そして、基準点Ｐ１０，Ｐ１３を直線で結び、基準点Ｐ１３，Ｐ１２を直線で結び、基準点Ｐ１２，Ｐ１１を直線で結び５角形を構成する。ここで、距離が許容距離以下であれば、多角形近似処理が終了し、８角形の画像オブジェクト１０は、基準点Ｐ１０〜Ｐ１３を含んで構成される５角形に近似される。
次に、ステップＳ１０４の誘導基準点設定処理を図１３を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１０４では、多角形に近似した画像オブジェクト１０の各頂点を誘導基準点として設定する。以下、説明の単純化を図るため、図４の画像オブジェクト１０（直角三角形）を例にとって説明する。図４に示すように、画像オブジェクト１０の各頂点Ａ〜Ｃの座標がベクタ画像データに含まれている場合は、各頂点Ａ〜Ｃの座標をベクタ画像データから取得することにより誘導基準点を設定することができる。
なお、各頂点Ａ〜Ｃの座標がベクタ画像データに含まれていない場合は、画像オブジェクト１０の外郭線の方程式を解くことにより求めることができる。
ステップＳ１０４では、多角形に近似した画像オブジェクト１０の各頂点を誘導基準点として設定する。以下、説明の単純化を図るため、図４の画像オブジェクト１０（直角三角形）を例にとって説明する。図４に示すように、画像オブジェクト１０の各頂点Ａ〜Ｃの座標がベクタ画像データに含まれている場合は、各頂点Ａ〜Ｃの座標をベクタ画像データから取得することにより誘導基準点を設定することができる。
なお、各頂点Ａ〜Ｃの座標がベクタ画像データに含まれていない場合は、画像オブジェクト１０の外郭線の方程式を解くことにより求めることができる。
図１３は、誘導基準点を求める計算例を示す図である。
図１３の例では、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ａ，Ｂを結ぶ直線（以下、直線ＡＢという。）の方程式がＸ＝２（１≦Ｙ≦５）、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ｂ，Ｃを結ぶ直線（以下、直線ＢＣという。）の方程式がＹ＝５（２≦Ｘ≦７）、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ｃ，Ａを結ぶ直線（以下、直線ＣＡという。）の方程式がＹ＝２Ｘ−３（２≦Ｘ≦７）で表されるので、各頂点Ａ〜Ｃの座標は、それら直線の方程式を解くことにより算出することができる。その結果、各頂点Ａ〜Ｃの座標は、Ａ（２，１）、Ｂ（２，５）、Ｃ（５，７）として算出することができる。
図１３の例では、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ａ，Ｂを結ぶ直線（以下、直線ＡＢという。）の方程式がＸ＝２（１≦Ｙ≦５）、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ｂ，Ｃを結ぶ直線（以下、直線ＢＣという。）の方程式がＹ＝５（２≦Ｘ≦７）、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ｃ，Ａを結ぶ直線（以下、直線ＣＡという。）の方程式がＹ＝２Ｘ−３（２≦Ｘ≦７）で表されるので、各頂点Ａ〜Ｃの座標は、それら直線の方程式を解くことにより算出することができる。その結果、各頂点Ａ〜Ｃの座標は、Ａ（２，１）、Ｂ（２，５）、Ｃ（５，７）として算出することができる。
次に、ステップＳ１０６の視線誘導方向算出処理を図１４ないし図１７を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１０６では、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向を視線誘導方向として算出する。
ステップＳ１０６では、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向を視線誘導方向として算出する。
図１４は、誘導基準点における視線誘導方向を示す図である。
図１４に示すように、誘導基準点Ａ〜Ｃにおける視線誘導方向をそれぞれａ〜ｃとし、誘導基準点Ａの仮想補助線を直線ＡＢおよび直線ＣＡとし、誘導基準点Ｂの仮想補助線を直線ＡＢおよび直線ＢＣとし、誘導基準点Ｃの仮想補助線を直線ＣＡおよび直線ＢＣとすると、視線誘導方向ａ〜ｃは、下式（１）〜（３）により、（−２．５，−４）、（−２．５，２）および（５，２）として算出することができる。
図１４に示すように、誘導基準点Ａ〜Ｃにおける視線誘導方向をそれぞれａ〜ｃとし、誘導基準点Ａの仮想補助線を直線ＡＢおよび直線ＣＡとし、誘導基準点Ｂの仮想補助線を直線ＡＢおよび直線ＢＣとし、誘導基準点Ｃの仮想補助線を直線ＣＡおよび直線ＢＣとすると、視線誘導方向ａ〜ｃは、下式（１）〜（３）により、（−２．５，−４）、（−２．５，２）および（５，２）として算出することができる。
さらに、それぞれ大きさ「１」のベクトルに正規化すると、視線誘導方向ａ〜ｃは、下式（４）〜（６）により、（−０．５３，−０．８５）、（−０．７８，０．６２）および（０．９３，０．３７）として算出することができる。
図１５は、視線誘導方向ａを求めるベクトル合成図である。
また、３時の方向を０°として視線誘導方向の角度を求めると、視線誘導方向ａについては、図１５に示すように、下式（７）により「１２２°」として算出することができる。
また、３時の方向を０°として視線誘導方向の角度を求めると、視線誘導方向ａについては、図１５に示すように、下式（７）により「１２２°」として算出することができる。
図１６は、視線誘導方向ｂを求めるベクトル合成図である。
同様に、視線誘導方向ｂについては、図１６に示すように、下式（８）により「２１９°」として算出することができる。
同様に、視線誘導方向ｂについては、図１６に示すように、下式（８）により「２１９°」として算出することができる。
図１７は、視線誘導方向ｃを求めるベクトル合成図である。
同様に、視線誘導方向ｃについては、図１７に示すように、下式（９）により「３３８°」として算出することができる。
同様に、視線誘導方向ｃについては、図１７に示すように、下式（９）により「３３８°」として算出することができる。
次に、ステップＳ１０８の視線誘導強度算出処理を図１８を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１０８では、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の重心Ｇから誘導基準点までの距離（以下、重心距離という。）を視線誘導強度として算出する。
図１８は、誘導基準点からの重心距離を示す図である。
画像オブジェクト１０の重心Ｇの座標は、図１８に示すように、下式（１０）により（３．６７，３．６７）として算出することができる。
ステップＳ１０８では、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の重心Ｇから誘導基準点までの距離（以下、重心距離という。）を視線誘導強度として算出する。
図１８は、誘導基準点からの重心距離を示す図である。
画像オブジェクト１０の重心Ｇの座標は、図１８に示すように、下式（１０）により（３．６７，３．６７）として算出することができる。
したがって、各誘導基準点Ａ〜Ｃからの重心距離は、下式（１１）〜（１３）により、「３．１４」、「２．１３」および「３．５９」として算出することができる。
図１９は、各誘導基準点の視線誘導方向および視線誘導強度を示す表である。
以上により、誘導基準点Ａにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、図１９に示すように、（−０．５３，−０．８５）および「３．１４」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ａを基準として（−０．５３，−０．８５）の方向に「３．１４」の大きさで視線が誘導されることを示している。
以上により、誘導基準点Ａにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、図１９に示すように、（−０．５３，−０．８５）および「３．１４」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ａを基準として（−０．５３，−０．８５）の方向に「３．１４」の大きさで視線が誘導されることを示している。
誘導基準点Ｂにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（−０．７８，０．６２）および「２．１３」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｂを基準として（−０．７８，０．６２）の方向に「２．１３」の大きさで視線が誘導されることを示している。
誘導基準点Ｃにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（０．９３，０．３７）および「３．５９」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｃを基準として（０．９３，０．３７）の方向に「３．５９」の大きさで視線が誘導されることを示している。
誘導基準点Ｃにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（０．９３，０．３７）および「３．５９」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｃを基準として（０．９３，０．３７）の方向に「３．５９」の大きさで視線が誘導されることを示している。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１００を経て、ベクタ画像データが読み出される。このとき、曲線部を有する画像オブジェクト１０がベクタ画像に含まれる場合は、ステップＳ１０２，Ｓ１０４を経て、読み出されたベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０が多角形に近似され、近似された画像オブジェクト１０の各頂点が誘導基準点として設定される。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１００を経て、ベクタ画像データが読み出される。このとき、曲線部を有する画像オブジェクト１０がベクタ画像に含まれる場合は、ステップＳ１０２，Ｓ１０４を経て、読み出されたベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０が多角形に近似され、近似された画像オブジェクト１０の各頂点が誘導基準点として設定される。
そして、ステップＳ１０６を経て、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向が視線誘導方向として算出される。また、ステップＳ１０８を経て、各誘導基準点ごとに重心距離が視線誘導強度として算出される。
このように、画像オブジェクト１０について視線誘導方向および視線誘導強度が算出されると、視線誘導方向および視線誘導強度に基づいて、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的に把握することができる。
視線誘導方向および視線誘導強度は、レイアウトに応用することができる。
図２０は、レイアウトテンプレートを用いて誌面をレイアウトする場合を示す図である。
視線誘導方向および視線誘導強度は、レイアウトに応用することができる。
図２０は、レイアウトテンプレートを用いて誌面をレイアウトする場合を示す図である。
図２０に示すように、タイトル情報を格納するためのタイトル情報格納枠３６２と、文字情報を格納するための文字情報格納枠３６４と、画像情報を格納するための画像情報格納枠３６６とをレイアウト領域３６０に配置したレイアウトテンプレートを用いて誌面をレイアウトする場合において、タイトル情報格納枠３６２に記事のタイトル情報を、文字情報格納枠３６４に記事の文字情報を格納し、さらに、右図のような画像オブジェクト１２ａ〜１２ｄを画像情報格納枠３６６に格納することを考える。画像オブジェクト１２ａは、例えば、ロゴなどのマークである。また、画像オブジェクト１２ｂ〜１２ｄは、例えば、事業領域などのアピールポイントであり、オブジェクト内の番号はアピールしたい優先順位を示している。
図２１は、視線誘導案内情報１４を表示した場合を示す図である。
編集者は、画像オブジェクト１２ａに対して画像オブジェクト１２ｂ〜１２ｄをどのように配置していいか迷うことが多い。そこで、図２１に示すように、画像オブジェクト１２ａの各誘導基準点に対応させて視線誘導案内情報１４を表示し、画像オブジェクト１２ａのアイフローを編集者に通知する。
編集者は、画像オブジェクト１２ａに対して画像オブジェクト１２ｂ〜１２ｄをどのように配置していいか迷うことが多い。そこで、図２１に示すように、画像オブジェクト１２ａの各誘導基準点に対応させて視線誘導案内情報１４を表示し、画像オブジェクト１２ａのアイフローを編集者に通知する。
図２２は、視線誘導案内情報１４を参考にして画像オブジェクト１２ａ〜１２ｄを配置した場合を示す図である。
編集者は、視線誘導案内情報１４を参照しながら、図２２に示すように、視線誘導方向に沿って視線誘導強度が最も大きい位置に画像オブジェクト１２ｂを配置し、同様に、視線誘導方向に沿って視線誘導強度が２番目、３番目に大きい位置に画像オブジェクト１２ｃ，１２ｄを配置すればよい。このように画像オブジェクト１２ｂ〜１２ｄを配置すれば、読み手が画像オブジェクト１２ａを見たときに画像オブジェクト１２ｂ〜１２ｄの順で視線が流れやすくなり、編集者が期待する優先順位のアピールの効果が得られる。
編集者は、視線誘導案内情報１４を参照しながら、図２２に示すように、視線誘導方向に沿って視線誘導強度が最も大きい位置に画像オブジェクト１２ｂを配置し、同様に、視線誘導方向に沿って視線誘導強度が２番目、３番目に大きい位置に画像オブジェクト１２ｃ，１２ｄを配置すればよい。このように画像オブジェクト１２ｂ〜１２ｄを配置すれば、読み手が画像オブジェクト１２ａを見たときに画像オブジェクト１２ｂ〜１２ｄの順で視線が流れやすくなり、編集者が期待する優先順位のアピールの効果が得られる。
このようにして、本実施の形態では、ベクタ画像データに基づいて画像オブジェクト１０を多角形に近似し、近似した画像オブジェクト１０のなかから誘導基準点を設定し、当該設定した誘導基準点について視線誘導方向および視線誘導強度を算出するようになっている。
視線は、画像オブジェクト１０の内部から頂点に向けて誘導されやすい。したがって、画像オブジェクト１０を多角形に近似してから誘導基準点を設定することにより、明確な突出部を含まない画像オブジェクト１０であっても、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができる。また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができる。
視線は、画像オブジェクト１０の内部から頂点に向けて誘導されやすい。したがって、画像オブジェクト１０を多角形に近似してから誘導基準点を設定することにより、明確な突出部を含まない画像オブジェクト１０であっても、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができる。また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができる。
さらに、本実施の形態では、曲線部の両端点Ｐ０，Ｐ１を結ぶ直線からエッジ１０ａまでの距離が最も大きくなる位置に補助点を設定し、両端点Ｐ０，Ｐ１およびこれまで設定した各補助点のうちエッジ１０ａ上で隣接するもの同士を結んだ直線からエッジ１０ａまでの距離が最も大きくなる位置に補助点を設定し、両端点Ｐ０，Ｐ１およびこれまで設定した各補助点のうちエッジ１０ａ上で隣接するもの同士を直線で結んで多角形を構成するようになっている。
これにより、曲線部を比較的似通った形の多角形に近似するとともに、誘導基準点を設定しやすい多角形として近似することができるので、明確な突出部を含まない画像オブジェクト１０であっても、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
さらに、本実施の形態では、画像オブジェクト１０と多角形との距離が所定以下となるまで補助点の設定を繰り返し行うようになっている。
さらに、本実施の形態では、画像オブジェクト１０と多角形との距離が所定以下となるまで補助点の設定を繰り返し行うようになっている。
これにより、曲線部をさらに似通った形の多角形に近似することができるので、明確な突出部を含まない画像オブジェクト１０であっても、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
さらに、本実施の形態では、多角形に近似した画像オブジェクト１０の頂点を誘導基準点として設定するようになっている。
視線は、画像オブジェクト１０の内部から頂点に向けて誘導されやすい。したがって、画像オブジェクト１０の頂点を誘導基準点として設定することにより、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
さらに、本実施の形態では、多角形に近似した画像オブジェクト１０の頂点を誘導基準点として設定するようになっている。
視線は、画像オブジェクト１０の内部から頂点に向けて誘導されやすい。したがって、画像オブジェクト１０の頂点を誘導基準点として設定することにより、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
さらに、本実施の形態では、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向を視線誘導方向として算出するようになっている。
これにより、画像オブジェクト１０の内部から頂点に向かう方向を視線誘導方向として算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
さらに、本実施の形態では、誘導基準点からの重心距離を視線誘導強度として算出するようになっている。
これにより、画像オブジェクト１０の内部から頂点に向かう方向を視線誘導方向として算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
さらに、本実施の形態では、誘導基準点からの重心距離を視線誘導強度として算出するようになっている。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。また、その頂点角が鋭利になるほど、重心距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクト１０の頂点角の大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
上記第１の実施の形態において、ステップＳ１０２は、発明１、３、４ないし８、１２、１４若しくは１５の突出部近似手段、または発明９若しくは１１の突出部近似ステップに対応し、ステップＳ１０４〜Ｓ１０８は、発明１、３、８、１２若しくは１４の視線誘導度算出手段、または発明９若しくは１１の視線誘導度算出ステップに対応している。また、ステップＳ２０４は、発明６の第１補助点設定手段に対応し、ステップＳ２１２は、発明７の第２補助点設定手段に対応している。
〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図２３ないし図２６は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の第２の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクト１０が視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものであり、上記第１の実施の形態と異なるのは、画像オブジェクト１０の外郭線のうち誘導基準点と対向する辺（以下、対向辺という。）から誘導基準点までの距離を視線誘導強度として算出する点にある。以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第１の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図２３ないし図２６は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の第２の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクト１０が視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものであり、上記第１の実施の形態と異なるのは、画像オブジェクト１０の外郭線のうち誘導基準点と対向する辺（以下、対向辺という。）から誘導基準点までの距離を視線誘導強度として算出する点にある。以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第１の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
ステップＳ１０８の視線誘導強度算出処理を図２３ないし図２６を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１０８では、各誘導基準点ごとに、誘導基準点を視線誘導方向に通過する補助線を仮想的に形成し、仮想補助線が対向辺と交差する点から誘導基準点までの距離（以下、懐距離という。）を視線誘導強度として算出する。
ステップＳ１０８では、各誘導基準点ごとに、誘導基準点を視線誘導方向に通過する補助線を仮想的に形成し、仮想補助線が対向辺と交差する点から誘導基準点までの距離（以下、懐距離という。）を視線誘導強度として算出する。
図２３は、誘導基準点からの懐距離を示す図である。
図２４は、仮想補助線が対向辺と交差する点の座標を求める計算例を示す表である。
懐距離を求めるには、まず、仮想補助線が対向辺と交差する点の座標を求める。誘導基準点Ａについては、図２３および図２４に示すように、仮想補助線の方程式がｙ＝１．６ｘ−２．２、対向辺の方程式がｙ＝５で表されるので、２直線の交点Ａ'の座標は、それら直線の方程式を解くことにより算出することができる。その結果、交点Ａ'の座標は、（４．５，５）として算出することができる。
図２４は、仮想補助線が対向辺と交差する点の座標を求める計算例を示す表である。
懐距離を求めるには、まず、仮想補助線が対向辺と交差する点の座標を求める。誘導基準点Ａについては、図２３および図２４に示すように、仮想補助線の方程式がｙ＝１．６ｘ−２．２、対向辺の方程式がｙ＝５で表されるので、２直線の交点Ａ'の座標は、それら直線の方程式を解くことにより算出することができる。その結果、交点Ａ'の座標は、（４．５，５）として算出することができる。
誘導基準点Ｂについては、仮想補助線の方程式がｙ＝−０．８ｘ＋６．６、対向辺の方程式がｙ＝０．８ｘ−０．６で表されるので、２直線の交点Ｂ'の座標は、それら直線の方程式を解き、（４．５，３）として算出することができる。
誘導基準点Ｃについては、仮想補助線の方程式がｙ＝０．４ｘ＋２．２、対向辺の方程式がｘ＝２で表されるので、２直線の交点Ｃ'の座標は、それら直線の方程式を解き、（２，３）として算出することができる。
図２５は、懐距離を求める計算例を示す表である。
誘導基準点Ｃについては、仮想補助線の方程式がｙ＝０．４ｘ＋２．２、対向辺の方程式がｘ＝２で表されるので、２直線の交点Ｃ'の座標は、それら直線の方程式を解き、（２，３）として算出することができる。
図２５は、懐距離を求める計算例を示す表である。
次に、各誘導基準点Ａ〜Ｃからの懐距離を交点Ａ'〜Ｃ'の座標に基づいて算出する。誘導基準点Ａからの懐距離は、交点Ａ'から誘導基準点Ａまでの距離となるので、図２５に示すように、「４．７２」として算出することができる。
誘導基準点Ｂからの懐距離は、交点Ｂ'から誘導基準点Ｂまでの距離となるので、「３．２０」として算出することができる。
誘導基準点Ｃからの懐距離は、交点Ｃ'から誘導基準点Ｃまでの距離となるので、「５．３８」として算出することができる。
誘導基準点Ｂからの懐距離は、交点Ｂ'から誘導基準点Ｂまでの距離となるので、「３．２０」として算出することができる。
誘導基準点Ｃからの懐距離は、交点Ｃ'から誘導基準点Ｃまでの距離となるので、「５．３８」として算出することができる。
図２６は、各誘導基準点の視線誘導方向および視線誘導強度を示す表である。
以上により、誘導基準点Ａにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、図２６に示すように、（−０．５３，−０．８５）および「４．７２」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ａを基準として（−０．５３，−０．８５）の方向に「４．７２」の大きさで視線が誘導されることを示している。
以上により、誘導基準点Ａにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、図２６に示すように、（−０．５３，−０．８５）および「４．７２」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ａを基準として（−０．５３，−０．８５）の方向に「４．７２」の大きさで視線が誘導されることを示している。
誘導基準点Ｂにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（−０．７８，０．６２）および「３．２０」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｂを基準として（−０．７８，０．６２）の方向に「３．２０」の大きさで視線が誘導されることを示している。
誘導基準点Ｃにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（０．９３，０．３７）および「５．３８」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｃを基準として（０．９３，０．３７）の方向に「５．３８」の大きさで視線が誘導されることを示している。
誘導基準点Ｃにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（０．９３，０．３７）および「５．３８」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｃを基準として（０．９３，０．３７）の方向に「５．３８」の大きさで視線が誘導されることを示している。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１００を経て、ベクタ画像データが読み出される。このとき、曲線部を有する画像オブジェクト１０がベクタ画像に含まれる場合は、ステップＳ１０２，Ｓ１０４を経て、読み出されたベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０が多角形に近似され、近似された画像オブジェクト１０の各頂点が誘導基準点として設定される。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１００を経て、ベクタ画像データが読み出される。このとき、曲線部を有する画像オブジェクト１０がベクタ画像に含まれる場合は、ステップＳ１０２，Ｓ１０４を経て、読み出されたベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０が多角形に近似され、近似された画像オブジェクト１０の各頂点が誘導基準点として設定される。
そして、ステップＳ１０６を経て、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向が視線誘導方向として算出される。また、ステップＳ１０８を経て、各誘導基準点ごとに懐距離が視線誘導強度として算出される。
このようにして、本実施の形態では、誘導基準点からの懐距離を視線誘導強度として算出するようになっている。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。また、その頂点角が鋭利になるほど、懐距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクト１０の頂点角の大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを比較的適切に算出することができる。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。また、その頂点角が鋭利になるほど、懐距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクト１０の頂点角の大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを比較的適切に算出することができる。
上記第２の実施の形態において、ステップＳ１０２は、発明２、４ないし８、１３若しくは１５の突出部近似手段、または発明１０の突出部近似ステップに対応し、ステップＳ１０４〜Ｓ１０８は、発明２、８若しくは１３の視線誘導度算出手段、または発明１０の視線誘導度算出ステップに対応している。また、ステップＳ２０４は、発明６の第１補助点設定手段に対応し、ステップＳ２１２は、発明７の第２補助点設定手段に対応している。
〔第３の実施の形態〕
以下、本発明の第３の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図２７ないし図３０は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の第３の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものである。上記第１の実施の形態と異なるのは、エッジ抽出後の画像オブジェクトの点数に基づいて、近似処理を行うか否かの判定処理を行う点にある。以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第１の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
以下、本発明の第３の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図２７ないし図３０は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の第３の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものである。上記第１の実施の形態と異なるのは、エッジ抽出後の画像オブジェクトの点数に基づいて、近似処理を行うか否かの判定処理を行う点にある。以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第１の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
本実施の形態においては、図２７に示すように、上記第１の実施の形態における図２に示すフローチャートのステップＳ１００と、ステップＳ１０２との間に画像データ解析処理及びこの処理結果に基づき多角形近似処理を行うか否かを判定する処理が新たに挿入されることになる。
つまり、上記ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ３２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図２７のフローチャートに示す視線誘導度算出処理を実行するようになっている。
つまり、上記ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ３２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図２７のフローチャートに示す視線誘導度算出処理を実行するようになっている。
図２７は、第３の実施の形態における視線誘導度算出処理を示すフローチャートである。
視線誘導度算出処理は、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図２７に示すように、まず、ステップＳ３００に移行するようになっている。
ステップＳ３００では、画像データを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ３０２に移行して、読み出した画像データに基づいて当該画像データの解析処理を行い、ステップＳ３０４に移行して、解析処理の結果に基づいて多角形近似処理を行うか否かを判定し、行うと判定した場合(Yes)は、ステップＳ３０６に移行する。ここで、ステップＳ３０４において、解析処理を行わないと判定された場合（No)は、その画像データは多角形近似処理を行う必要がないと判断される。
視線誘導度算出処理は、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図２７に示すように、まず、ステップＳ３００に移行するようになっている。
ステップＳ３００では、画像データを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ３０２に移行して、読み出した画像データに基づいて当該画像データの解析処理を行い、ステップＳ３０４に移行して、解析処理の結果に基づいて多角形近似処理を行うか否かを判定し、行うと判定した場合(Yes)は、ステップＳ３０６に移行する。ここで、ステップＳ３０４において、解析処理を行わないと判定された場合（No)は、その画像データは多角形近似処理を行う必要がないと判断される。
ステップＳ３０６では、画像オブジェクトを多角形に近似し、ステップＳ３０８に移行して、多角形に近似した画像オブジェクトに対して視線を誘導する基準となる誘導基準点を設定し、ステップＳ３１０に移行する。
ステップＳ３１０では、設定した誘導基準点について視線を誘導する方向を示す視線誘導方向を算出し、ステップＳ３１２に移行して、設定した誘導基準点について視線を誘導する強さを示す視線誘導強度を算出し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
ここで、ステップＳ３００、ステップＳ３０６〜ステップＳ３１２の処理は、上記第１の実施の形態におけるステップＳ１００、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０８の処理と同じ処理となるので、本実施の形態においては、ステップＳ３０２及びステップＳ３０４の処理を説明する。
ステップＳ３１０では、設定した誘導基準点について視線を誘導する方向を示す視線誘導方向を算出し、ステップＳ３１２に移行して、設定した誘導基準点について視線を誘導する強さを示す視線誘導強度を算出し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
ここで、ステップＳ３００、ステップＳ３０６〜ステップＳ３１２の処理は、上記第１の実施の形態におけるステップＳ１００、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０８の処理と同じ処理となるので、本実施の形態においては、ステップＳ３０２及びステップＳ３０４の処理を説明する。
以下、ステップＳ３０２の画像データ解析処理及びステップＳ３０４の近似判定処理を図２８ないし図３０を参照しながら詳細に説明する。
図２８は、エッジ抽出後の曲線部を含む画像オブジェクト１０を示す図である。
ステップＳ３０２においては、ステップＳ３００において取得された図２８の画像オブジェクト１０に対し、まず、この画像オブジェクト１０のエッジを抽出する。抽出されたエッジは、図２８に示すように画像オブジェクトの形状に沿った点列によって示される。また、このような画像オブジェクト１０のＳＶＧ形式のベクタ画像データは、図２９に示すように表現される。
図２８は、エッジ抽出後の曲線部を含む画像オブジェクト１０を示す図である。
ステップＳ３０２においては、ステップＳ３００において取得された図２８の画像オブジェクト１０に対し、まず、この画像オブジェクト１０のエッジを抽出する。抽出されたエッジは、図２８に示すように画像オブジェクトの形状に沿った点列によって示される。また、このような画像オブジェクト１０のＳＶＧ形式のベクタ画像データは、図２９に示すように表現される。
図２９は、曲線部を有する画像オブジェクト１０のベクタ画像データの構造を示す図である。
画像データ解析処理においては、ベクタ画像データ中における、多角形を描画することを示すタグ（＜polyline points＞）内の構成を解析する。この解析により、図２９の（１）における、タグ（＜polyline points＞）内には、図２８の画像オブジェクト１０の直線部分（１）の両端点の座標が含まれていることが解り、図２９の（２）におけるタグ（＜polyline points＞）内には、図２８の画像オブジェクト１０の曲線部分（２）の各点の座標（全部で２７点）が含まれていることが解る。
画像データ解析処理においては、ベクタ画像データ中における、多角形を描画することを示すタグ（＜polyline points＞）内の構成を解析する。この解析により、図２９の（１）における、タグ（＜polyline points＞）内には、図２８の画像オブジェクト１０の直線部分（１）の両端点の座標が含まれていることが解り、図２９の（２）におけるタグ（＜polyline points＞）内には、図２８の画像オブジェクト１０の曲線部分（２）の各点の座標（全部で２７点）が含まれていることが解る。
一般に、ＳＶＧ形式のベクタ画像データにおいて、図２８における直線部分（１）及び曲線部分（２）は、多角形として表現される。ＳＶＧ形式において、この座標点は、通常、直線であれば、点数が２つ、三角形であれば点数が４つ、四角形であれば点数が５つといったように、多角形の角数に応じて増えていく。また、三角形、四角形等の単純な形状の多角形であれば、図４の三角形のベクタ画像データに示すように、４つの座標点のうち、最初の座標点と最後の座標点とが同じ座標となり、これら各点を直線でつなぐことで、当該直線により閉じた図形が形成される。
つまり、本実施の形態において、ステップＳ３０２の画像データ解析処理においては、ＳＶＧ形式のベクタ画像データの上記特徴を踏まえ、ベクタ画像データに含まれるタグ（＜polyline points＞）内の構成を解析することで、画像オブジェクト１０を構成する各図形部分の座標点数及び図形が閉じているか否かを示す情報を取得する。
一方、ステップＳ３０４では、画像データ解析処理の解析結果に基づき、多角形近似処理を行うか否かを判定する。この判定処理は、記憶装置４２に記憶された判定処理用の情報に基づいて行われる。この判定処理用の情報には、多角形近似処理を行うか否かを判定するための条件情報が含まれている。本実施の形態において、判定処理用の条件情報は、上記解析により取得した情報における、座標点の数が６以上で、且つこれら座標点を直線で結んだ結果が閉じた図形となっていない場合に多角形近似処理を行うと判定するという内容ものであるとする。
一方、ステップＳ３０４では、画像データ解析処理の解析結果に基づき、多角形近似処理を行うか否かを判定する。この判定処理は、記憶装置４２に記憶された判定処理用の情報に基づいて行われる。この判定処理用の情報には、多角形近似処理を行うか否かを判定するための条件情報が含まれている。本実施の形態において、判定処理用の条件情報は、上記解析により取得した情報における、座標点の数が６以上で、且つこれら座標点を直線で結んだ結果が閉じた図形となっていない場合に多角形近似処理を行うと判定するという内容ものであるとする。
次に、上記図２９のベクタ画像データを例に本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１００を経て、図２８に示す、曲線部を含む画像オブジェクト１０のベクタ画像データが読み出される。ステップＳ３０２では、図２９に示すベクタ画像データにおける（１）のタグ（＜polyline points＞）を解析することにより、座標点数が、（１２９６，１２９６）、（７８９６，５６９６）の２個で、始点の座標と終点の座標とが異なることから図形が閉じていないことを示す情報が取得され、一方、図２９における（２）のタグ（＜polyline points＞）を解析することにより、座標点数が、（１２９６，１２９６）、、（１００４，２１２５）、・・・中略・・・、（７８５４，５７０９）、（７８９６，５６９６）の２７個で、始点の座標と終点の座標とが異なることから図形が閉じていないことを示す情報が取得される。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１００を経て、図２８に示す、曲線部を含む画像オブジェクト１０のベクタ画像データが読み出される。ステップＳ３０２では、図２９に示すベクタ画像データにおける（１）のタグ（＜polyline points＞）を解析することにより、座標点数が、（１２９６，１２９６）、（７８９６，５６９６）の２個で、始点の座標と終点の座標とが異なることから図形が閉じていないことを示す情報が取得され、一方、図２９における（２）のタグ（＜polyline points＞）を解析することにより、座標点数が、（１２９６，１２９６）、、（１００４，２１２５）、・・・中略・・・、（７８５４，５７０９）、（７８９６，５６９６）の２７個で、始点の座標と終点の座標とが異なることから図形が閉じていないことを示す情報が取得される。
従って、ステップＳ３０４では、ステップＳ３０２の解析結果及び記憶装置４２から読み出した条件情報に基づき、まず、図２９の（１）の解析結果を条件情報と照らし合わせる。図２９の（１）の解析結果から、座標点数が２個であるので、条件情報の座標点の数が６以上という条件を満たしていないため、この（１）に対応する図２８の直線部分（１）に対しては、多角形近似処理を行わないと判定する。次に、図２９の（２）の解析結果を条件情報と照らし合わせる。図２９（２）の解析結果から、座標点数は２７個と、条件情報の座標点の数が６以上という条件を満たしており、更に、図形が閉じていないことを示す情報から、条件情報の閉じた図形となっていないという条件も満たす。これにより、図２９の（２）に対応する図２８の（２）の曲線部分に対しては、多角形近似処理を行うと判定する。ステップＳ３０４において多角形近似処理を行うと判定されると、ステップＳ３０６に移行し、図３０に示すように、該当する図形部分（図３０（ａ）の（２））が、多角形近似処理によって、図３０（ｂ）に示すように多角形近似される。そして、ステップＳ３０８を経て、近似された画像オブジェクト１０の各頂点が誘導基準点として設定される。
図３０（ａ）は、曲線部を含む画像オブジェクト１０を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）における（２）の部分を多角形近似した図である。
更に、ステップＳ３１０を経て、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向が視線誘導方向として算出される。また、ステップＳ３１２を経て、各誘導基準点ごとに懐距離が視線誘導強度として算出される。
更に、ステップＳ３１０を経て、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向が視線誘導方向として算出される。また、ステップＳ３１２を経て、各誘導基準点ごとに懐距離が視線誘導強度として算出される。
このようにして、本実施の形態では、誘導基準点からの懐距離を視線誘導強度として算出するようになっている。
なお、上記ステップＳ３０２及びステップＳ３０４の処理は、第１の実施の形態における図１１及び図１２に示す、リアス式海岸のような形状をした画像オブジェクトに対して、多角形近似をするか否かを判定するのにも有効である。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。また、その頂点角が鋭利になるほど、重心距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクト１０の頂点角の大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
なお、上記ステップＳ３０２及びステップＳ３０４の処理は、第１の実施の形態における図１１及び図１２に示す、リアス式海岸のような形状をした画像オブジェクトに対して、多角形近似をするか否かを判定するのにも有効である。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。また、その頂点角が鋭利になるほど、重心距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクト１０の頂点角の大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
なお、上記第１ないし第３の実施の形態においては、誘導基準点からの重心距離または懐距離を視線誘導強度として算出するように構成したが、これに限らず、画像オブジェクト１０の頂点角を視線誘導強度として算出するように構成することもできる。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。したがって、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを比較的適切に算出することができる。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。したがって、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを比較的適切に算出することができる。
さらに、誘導基準点からの重心距離、懐距離または頂点角に所定の重み付けを行い、それらを加算したものを視線誘導強度として算出するように構成することもできる。
また、上記第１および第２の実施の形態においては、画像オブジェクト１０が直角三角形である場合を例にとって説明したが、これに限らず、画像オブジェクト１０が他の三角形形状、４角形以上の多角形形状その他の幾何学形状であっても、上記第１および第２の実施の形態と同じ要領で視線誘導方向および視線誘導強度を算出することができる。
また、上記第１および第２の実施の形態においては、画像オブジェクト１０が直角三角形である場合を例にとって説明したが、これに限らず、画像オブジェクト１０が他の三角形形状、４角形以上の多角形形状その他の幾何学形状であっても、上記第１および第２の実施の形態と同じ要領で視線誘導方向および視線誘導強度を算出することができる。
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、画像オブジェクト１０の視線誘導方向および視線誘導強度を算出するように構成したが、これに限らず、文字その他の記号であっても、それら１つ１つをまたはそれらの集合を画像として見立てれば、上記第１ないし第３の実施の形態と同じ要領で視線誘導方向および視線誘導強度を算出することができる。
また、上記第１ないし第３の実施の形態において、図２、図６及び図２７のフローチャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、ＲＯＭ３２にあらかじめ格納されている制御プログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ３４に読み込んで実行するようにしてもよい。
ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。図３１は、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体Ｒの１つであるＣＤ−ＲＯＭを示したものであり、このＣＤ−ＲＯＭからなる記憶媒体Ｒには、本発明をコンピュータシステムを用いて実現するための制御プログラムＰが記録されていることを示している。
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクト１０が視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。
１００…レイアウト装置， １０，１２ａ〜１２ｄ…画像オブジェクト， １０ａ…エッジ， Ｐ０，Ｐ１…端点， Ｐ２〜Ｐ４…補助点， Ｐ１０〜Ｐ１３…基準点， Ｌ０１，Ｌ０２，Ｌ１２，Ｌ１１０，Ｌ１１２…直線， １４…視線誘導案内情報， ２１〜２８…空間フィルタ， ３０…ＣＰＵ， ３２…ＲＯＭ， ３４…ＲＡＭ， ３８…Ｉ／Ｆ， ３９…バス， ４０…入力装置， ４２…記憶装置， ４４…表示装置， ３６０…レイアウト領域， ３６２…タイトル情報格納枠， ３６４…文字情報格納枠， ３６６…画像情報格納枠
Claims (15)
- 画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似手段と、前記突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有し、
前記視線誘導方向算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする視線誘導度算出システム。 - 画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似手段と、前記突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有し、
前記視線誘導方向算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする視線誘導度算出システム。 - 画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似手段と、前記突出部近似手段で近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有し、
前記視線誘導方向算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする視線誘導度算出システム。 - 請求項１ないし３のいずれかにおいて、
前記突出部近似手段は、前記屈曲部を多角形近似するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。 - 請求項１ないし４のいずれかにおいて、
前記突出部近似手段は、前記屈曲部の両端点の間でかつ前記屈曲部のエッジ上に１または複数の補助点を設定し、前記屈曲部の両端点および前記補助点のうち前記エッジ上で隣接するもの同士を線で結んでなる形状を前記突出部として近似するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。 - 請求項４および５のいずれかにおいて、
前記突出部近似手段は、前記屈曲部の両端点を結ぶ直線から前記エッジまでの距離が最も大きくなる位置に前記補助点を設定する第１補助点設定手段と、前記屈曲部の両端点および前記補助点のうち前記エッジ上で隣接するもの同士を結んだ直線から前記エッジまでの距離が最も大きくなる位置に前記補助点を設定する第２補助点設定手段とを有し、前記屈曲部の両端点および前記補助点のうち前記エッジ上で隣接するもの同士を直線で結んでなる多角形を前記突出部として近似するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。 - 請求項６において、
前記突出部近似手段は、前記屈曲部と前記多角形との距離が所定以下となるまで前記第２補助点設定手段による設定を繰り返し行うようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。 - 請求項１ないし７のいずれかにおいて、
前記視線誘導度算出手段は、前記突出部近似手段で近似した突出部の頂点またはその近傍を誘導基準点としてその誘導基準点について前記視線誘導度を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。 - 画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するプログラムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする視線誘導度算出プログラム。 - 画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するプログラムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする視線誘導度算出プログラム。 - 画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するプログラムであって、
前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする視線誘導度算出プログラム。 - 画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
突出部近似手段が、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、視線誘導度算出手段が、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、視線誘導方向算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、視線誘導強度算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする視線誘導度算出方法。 - 画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
突出部近似手段が、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、視線誘導度算出手段が、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、視線誘導方向算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、視線誘導強度算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする視線誘導度算出方法。 - 画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
突出部近似手段が、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる曲線を含む屈曲部を頂点を含む突出部に近似する突出部近似ステップと、視線誘導度算出手段が、前記突出部近似ステップで近似した突出部に含まれる頂点を誘導基準点としてその誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、視線誘導方向算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、視線誘導強度算出手段が、前記誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、
前記視線誘導方向算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を前記視線誘導方向として算出し、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度を前記視線誘導強度として算出し、
前記視線誘導度は、前記視線誘導方向と、前記視線誘導強度との組み合わせからなることを特徴とする視線誘導度算出方法。 - 請求項１ないし８のいずれかにおいて、
前記突出部近似手段は、前記画像データに基づいて、前記画像に含まれる複数の頂点を含む屈折部を当該屈折部より少ない頂点を含む突出部に近似することを特徴とする視線誘導度算出システム。
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