JP4778158B2 - 画像選出支援装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムに係り、特に、複数枚の画像から写りの良い人物画像を選りすぐることを支援する画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタルカメラ等を用いて撮影したデジタル画像が、パーソナルコンピュータに、次々と蓄積されて、その整理が面倒な状況になりつつある。
【０００３】
その一方で、これらの蓄積されている画像の中から、写りの良い画像をピックアップし、年賀状に貼り付けたり、テーマごとにアルバムを作ったりしたいというニーズがある。
【０００４】
その場合、市販されているソフトウェアを用いて、最終的な作品を作り上げることも可能であるが、その中でも大量の画像から写りの良い画像を選りすぐる作業が、特に、大変である。
【０００５】
この作業は、画像閲覧用の表示ソフトを用いてなされるが、その表示形態として二通りのものが提供されている。
【０００６】
一つの表示方法は、図１０の（ａ）に示すようなサムネイル（縮小）表示による方法であって、複数枚の画像を一度に見ることができるメリットがある。
【０００７】
二つめの表示方法は、このようなサムネイル画像をマウスで選んでクリックすることにより、図１０の（ｂ）に示すような大きな画像として表示する方法である。
【０００８】
この２種類の画像を用いて、画像の選別作業を実施していくことになる。
【０００９】
また、いずれの表示方法でも、縦撮りした写真が、横転（９０回転）した画像となって表示されてしまう。
【００１０】
もちろん、画像を、逆に、９０度回転させて正立像にするための手段は備わっているが、一つ一つの画像に対して実施しなければならない。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したようなサムネイル画像では、画像のおおまかな構図等がわかるものの、解像度が粗いために、人物などのオブジェクトを仔細に観察することができない。
【００１２】
そこで、オブジェクトの様子を詳細に観察するため、縮小画像を拡大して大きな画像にする必要がある。
【００１３】
この作業は、一枚づつ順番に行わねばならない。
【００１４】
特に、正立した全身像等の場合には、顔の領域が小さいため、画面一杯に全身像を拡大して、顔の領域を観察することになるが、複数枚の画像を画面中に開くと、画像が重なってしまうため作業効率が悪くなる。
【００１５】
さらには、この過程において、何枚かの似たような画像の中から写りの良い画像だけに絞り込もうとした場合、複数の似たような画像を大きな画像で表示し、画面中で前後させて比較しなければならない。
【００１６】
また、現在のどの画像の閲覧用ソフトウェアでも、人物の顔の表情等を観察する際に、縦撮りの画像が横転（９０度回転）した画像となって表示されてしまう欠点がある。
【００１７】
もちろん、そのような画像に対して縦横変換を行うことができるようになっているが、一枚一枚に対して行うのは効率的でない。
【００１８】
これを解決するために、特開平１０−１７３９８４号公報では、デジタルカメラに天地検出センサーを付けることによって取得される天地情報に基づいて、縦横変換を施し、正立画像として表示することが提案されている。
【００１９】
しかし、これは、天地情報付きでないデジタルカメラで撮影された場合には対処することができない。
【００２０】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、大量の画像中から、特に、人物像の写りの良い画像を効率的に選りすぐることを支援する画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムを提供することを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
本発明によると、上記課題を解決するために、
（１） 画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部によって入力された画像中の特定領域を含む領域を決定する特定領域包含領域決定部と、
前記特定領域包含領域決定部によって決定された前記特定領域を含む領域を拡大して複数表示する画像表示部と、
前記画像表示部によって複数表示された前記特定領域を含む領域の中からユーザーが所望する画像を選択する画像選択部と、
画像を意味のあるまとまりに分割する領域分割部と、
前記領域分割部によって分割された各領域の物理的な特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量と他の画像の特徴量との類似性を判定する類似性判定部と、
前記類似性判定部によって類似していると判定された画像同士を近くに表示するように表示順位を決定してメモリに格納する画像の表示順位決定格納部と、
を具備し、
前記画像表示部は、さらに、前記表示順位決定格納部によってメモリに格納されている画像の表示順位を読み出す画像表示順位読み出し部を具備することを特徴とする画像選出支援装置が提供される。
【００２２】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（２） 前記画像入力部によって入力された画像中の固有の特徴を有する領域を抽出する特徴領域抽出部と、
前記特徴領域抽出部によって抽出された領域が特定領域であるか否かを判定する特定領域特徴照合判定部と、
をさらに具備し、
前記特定領域包含領域決定部は、前記特定領域特徴照合判定部による判定の結果を参照して、前記特定領域を含む領域を決定することを特徴とする（１）に記載の画像選出支援装置が提供される。
【００２３】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（３） 前記特徴領域抽出部は、前記固有の特徴を有する領域として肌色領域を抽出し、
前記特定領域特徴照合判定部は、前記特徴領域抽出部によって抽出された肌色領域が顔の領域であるか否かを判定することで前記肌色領域が特定領域であるか否かを判定することを特徴とする（２）に記載の画像選出支援装置が提供される。
【００２４】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（４） 前記画像表示部は、前記特定領域を含む領域を拡大して複数表示すると共に、前記画像入力部によって入力された画像のうち前記特定領域を含む領域に対応する画像を縮小して複数表示することを特徴とする（１）乃至（３）のいずれかに記載の画像選出支援装置が提供される。
【００２５】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（５） 前記画像選択部によって選択された画像をメモリに格納する選択画像格納部をさらに具備することを特徴とする（１）乃至（４）のいずれかに記載の画像選出支援装置が提供される。
【００２６】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（６） 画像の天地の向きを判定する向き判定部をさらに具備し、
前記画像表示部は、前記向き判定部の出力に基いて、画像を右または左に９０度回転させる画像回転変換部を具備することを特徴とする（１）に記載の画像選出支援装置が提供される。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００２８】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【００２９】
まず、本発明の第１の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を図１に従って説明する。
【００３０】
図１において、参照符号１Ａは、画像中に顔（特定画像）があるか否かを判定し、顔があると判定した場合には顔の位置と大きさをメモリに書き込む画像登録解析部である。
【００３１】
この画像登録解析部１Ａは、次の参照符号１０１乃至１０４で示した部分からなる。
【００３２】
すなわち、参照符号１０１は、デジタルカメラ等で撮影した画像を装置に取り込む画像入力部であり、参照符号１０２は、画像入力部１０１で取り込んだ画像から肌色領域（固有の特徴を有する領域）を抽出する肌色領域抽出部（特徴領域抽出部）であり、参照符号１０３は、肌色領域抽出部１０２によって抽出された肌色領域を予め用意した顔特徴と照合し、顔領域（特定領域）であるか否かを判定する顔特徴照合判定部（特定領域特徴照合判定部）であり、参照符号１０４は、顔を含む矩形領域を決定し、その頂点の位置をメモリに格納する顔包含領域決定・格納部（特定領域包含領域決定・格納部）である。
【００３３】
また、図１において、参照符号１Ｂは、画像表示部であり、これは、参照符号１０５乃至１０８で示した部分からなる。
【００３４】
すなわち、参照符号１０５は、顔包含領域の読み出し部であり、参照符号１０６は、顔包含領域の拡大表示部であり、参照符号１０７は、サムネイル表示部であり、参照符号１０８は、オリジナル画像表示部である。
【００３５】
また、図１において、参照符号１０９は、ユーザーが好みの画像を選択するユーザーによる画像選択部であり、参照符号１１０は、画像選択部１０９で選択された画像をメモリに格納する選出画像格納部である。
【００３６】
次に、動作について説明する。
【００３７】
図２は、この発明の第１の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【００３８】
最初に、全体の流れについて、簡単に説明する。
【００３９】
まず、新規画像登録か否かをユーザーが選択する（ステップＳＴ１０１）。
【００４０】
もし、新規画像登録でなければ、顔領域を含む頂点座標の読み出し処理に移る（ステップＳＴ１０７）。
【００４１】
新規画像登録であれば、画像入力部１０１において、ＲＧＢカラー画像データを入力する（ステップＳＴ１０２）。
【００４２】
次に、肌色領域抽出部１０２において、例えば、各画素のＲＧＢ値を色相、彩度、明度からなる均等色空間へ変換する。
【００４３】
この３次元ベクトルを基に、予め肌色データを学習済みのＫｏｈｏｎｅｎ型学習ベクトル量子化ニューラルネットを用いて肌色画素を抽出するとともに、隣接する肌色画素に同一ラベルを付ける連結領域を行う（ステップＳＴ１０３）。
【００４４】
続いて、顔特徴照合判定部１０３において、抽出した肌色領域を楕円近似し、目、口等の顔の特徴が、楕円内の所定の位置付近に検出できるか否かを調べ、検出できれば、その肌色領域は顔であると判定する（ステップＳＴ１０４）。
【００４５】
さらに、顔包含領域決定・格納部１０４において、検出された顔を含む、例えば、矩形領域の４つの頂点座標を算出し、メモリにその値を格納する（ステップＳＴ１０５）。
【００４６】
そして、画像登録をまだ続けるのであれば、画像の入力処理（ステップＳＴ１０２）に戻り、これまでの処理を繰り返す。
【００４７】
また、画像登録を終了するのであれば、顔領域の拡大表示に移る（ステップＳＴ１０６）。
【００４８】
まず、顔包含領域決定・格納部１０４のメモリから顔領域を含む頂点座標を読み出す（ステップＳＴ１０７）。
【００４９】
次に、例えば、撮影日時順に並べられた画像に対し、拡大表示部１０６によって顔領域を含む矩形を複数拡大表示する（ステップＳＴ１０８）。
【００５０】
この状況を示したのが、図９の（Ａ）である。
【００５１】
このとき、図９の（Ｂ）に示すように、顔の拡大画像と元のオリジナル画像と関係がわかるようにその間を、例えば、吹き出しの記号で結んでも良い。
【００５２】
次に、このようにして表示された複数の顔画像からユーザーが好みの顔画像をユーザーによる画像選択部１０９によって選択する（ステップＳＴ１０９）。
【００５３】
最後に、選出された顔画像の元画像を選出画像格納部１１０の選出ホルダーに格納する（ステップＳＴ１１０）。
【００５４】
こうして、一連の処理が完了する。
【００５５】
（第２の実施形態）
前述した第１の実施形態では、画像中の顔領域を認識し、その領域を（複数）拡大表示するものであり、表示の順番は、例えば、画像のヘッダー部に記録されている情報を利用して撮影日時順に並べるものを対象としている。
【００５６】
この第２の実施形態では、似たような内容の画像が近くに並ぶように配置して表示する点が、前述した第１の実施形態と異なる。
【００５７】
図３は、本発明の第２の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【００５８】
次に、この第２の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を図３に従って説明する。
【００５９】
すなわち、図３に示すように、画像登録解析部２Ａの中に、画像入力部２０１、肌色領域抽出部２０２、顔特徴照合判定部２０３、および顔包含領域決定・格納部２０４がある構成と、画像表示部２Ｂの中に、顔包含領域の読み出し部２０９、顔包含領域の拡大表示部２１０、サムネイル表示部２１２、オリジナル画像表示部２１３がある構成と、ユーザーが好みの画像を選択するユーザーによる画像選択部２１４と、この画像選択部２１４で選択された画像をメモリに格納する選出画像格納部２１５とがある構成については、前述した第１の実施形態による画像選出支援装置の場合と同様である。
【００６０】
そして、画像登録解析部２Ａの中に、領域分割部２０５、特徴量抽出部２０６、類似性判定部２０７、および画像表示順位決定・格納部２０８が存在する点、ならびに、画像表示部２Ｂの中に、画像表示順位読み出し部２１１が存在する点が、前述した第１の実施形態とのそれと異なっている。
【００６１】
次に、本発明の第２の実施形態の処理の流れを図４に従って説明する。
【００６２】
図４は、この発明の第２の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【００６３】
すなわち、図４に示すように、画像の入力（ステップＳＴ２０１）から解析まで（ステップＳＴ２０１乃至ＳＴ２０５）は、前述した第１の実施形態の画像入力のステップＳＴ１０１から解析までのステップＳＴ１０１乃至ＳＴ１０５と同様である。
【００６４】
そして、この第２の実施形態では、例えば、各画素のＲＧＢ値を色相、彩度、明度からなる均等色空間へ変換後、この３次元ベクトルを基に、Ｋｏｈｏｎｅｎ自己組織化ニューラルネットを用いて、領域分割部２０５において、領域を色によって分割する（ステップＳＴ２０６）。
【００６５】
次に、分割された各領域に対し、特徴量抽出部２０６において、例えば、色ヒストグラム、領域の円形度等の特徴量を抽出する（ステップＳＴ２０７）。
【００６６】
そして、類似性判定部２０７において、抽出された特徴量を他の画像の特徴量と比較し、互いに特徴量の値が近いものを類似しているとして判定する（ステップＳＴ２０８）。
【００６７】
この場合、類似している画像が近くに並ぶように順位づけし、その順位を画像表示順位決定・格納部２０８のメモリに格納する（ステップＳＴ２０９）。
【００６８】
そして、画像登録をまだ続けるのであれば、画像の入力処理（ステップＳＴ２０２）に戻り、これまでの処理を繰り返す。
【００６９】
また、画像登録を終了するのであれば、顔領域の拡大表示に移る（ステップＳＴ２１１）。
【００７０】
まず、顔包含領域決定・格納部２０４のメモリから顔領域を含む頂点座標を読み出す（ステップＳＴ２１１）。
【００７１】
次に、画像表示順位決定・格納部２０８のメモリから画像の類似性によって順位付けされた画像の表示順位を読み出す（ステップＳＴ２１２）。
【００７２】
次に、顔包含領域の拡大表示部２１０において、この表示順位の順番で、顔領域を含む矩形を複数拡大表示する（ステップＳＴ２１３）。
【００７３】
そして、ユーザーによる画像選択部２１４において、表示された複数の顔画像からユーザーが好みの顔画像を選択する（ステップＳＴ２１４）。
【００７４】
最後に、選出画像格納部２１５において、選出された顔画像の元画像を選出ホルダーに格納する（ステップＳＴ２１５）。
【００７５】
これによって、処理が完了する。
【００７６】
（第３の実施形態）
前述した第２の実施形態では、似たような内容の画像が近くに並ぶように配置して顔の拡大画像を表示するようにしている。
【００７７】
この第３の実施形態では、写真の写りの良し悪しを評価して、写りの良い順番に並べて表示する装置としている。
【００７８】
図５は、本発明の第３の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【００７９】
この装置の構成は、図５に示すように、前述した第２実施形態の類似性判定部２０７を画像写り具合評価部３０７に置き換えた構成になっている。
【００８０】
図６は、この発明の第３の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【００８１】
すなわち、図６に示すように、処理の流れも、前述した第２の実施形態の処理フローにおいて、ステップＳＴ２０８の類似性判定の代わりに、画像の写り具合評価ステップＳＴ３０８に置き換えた流れになる。
【００８２】
そして、画像写り具合評価部３０７における写り具合の評価尺度としては、例えば、画像に対する顔の占める割合、目の開き具合、顔の向き、ピント、ぶれ、明るさ等が採用される。
【００８３】
ところで、上記の評価尺度に採用される各項目は、特徴量として特徴量抽出部３０６において抽出されたものである。
【００８４】
なお、これらを単独で用いて評価することもできるし、あるいは、複数の尺度を組合せて評価することもでき、評価の良い順番に並べて表示する。
【００８５】
個々の評価尺度の適用方法について、以下少し詳しく説明する。
【００８６】
まず、画像に対する顔の占める割合であるが、複数の人物がいる場合であっても、単純に顔の面積の合計値を画像全体の面積で割った値を評価値にするようにしても良いし、面積最大の顔の面積値を画像全体の面積で割った値を評価値にするようにしても良い。
【００８７】
また、目の開き具合の評価尺度としては、例えば、黒目の円形度を用いるようにすると良い。
【００８８】
これは、目が閉じている場合でも、黒の横長の線として検出することができるので有効である。
【００８９】
そして、顔の向きについては、目と口の検出位置の関係を用いれば良い。
【００９０】
また、ピントについては、例えば、エッジの輝度変化が急峻になる中心点をピントがあった点とし、これが顔領域中にあるか否かを調べれば良い。
【００９１】
ぶれについては、例えば、エッジに垂直方向のなまり具合を調べ、全画像中で一様であれば手ぶれとする。
【００９２】
明るさに関しては、画像の輝度平均を用いれば良い。
【００９３】
なお、評価尺度は、ここに挙げた例に限ったものではない。
【００９４】
（第４の実施形態）
第４の実施形態は、縦撮りした画像が横向きに表示されてしまう不都合を人物画像に対して自動的に正立画像表示する方法を提供する。
【００９５】
これによって、ユーザーが写りの良し悪しを簡単に比較できるようになる。
【００９６】
図７は、本発明の第４の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【００９７】
すなわち、図７に示すように、この第４の実施形態による画像選出支援装置の構成は、前述した第１の実施形態の構成に加えて、向き判定部４０５と画像回転部４０６とが付加された構成となっている。
【００９８】
図８は、この発明の第４の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【００９９】
本発明の第４の実施形態の流れを、前述した第１の実施形態の流れにない部分について簡単に説明する。
【０１００】
前述した第１の実施形態にあるのと同様の顔特徴照合判定部４０３において、肌色領域を楕円近似し、目、口等の顔の特徴が、楕円内の所定の位置付近に検出できるか否かを調べている。
【０１０１】
このとき、楕円と目、口の配置関係から、頭から顎への向き（顔の上下の向き）を検出することができる。
【０１０２】
この向きが、画像の長い方の辺とほぼ平行であれば、その写真は、縦撮りで撮影されたと判定する（ステップＳＴ４０６）。
【０１０３】
そして、頭から顎への向きが下向きになるように画像を９０度回転させ、表示する（ステップＳＴ４０８）。
【０１０４】
あとは、第１の実施形態の流れと同様な処理フローが実行される。
【０１０５】
以上説明したように、本発明においては、画像中から顔領域を抽出し、顔領域だけを複数個同時に拡大表示したり、目の開き具合の順番に並べて表示したりすることができるので、ユーザーが写りの良い画像を選出する際の作業負担を軽減することができる。
【０１０６】
そして、この発明の第１の構成例によれば、縮小画像では確認できないような顔の仔細な表情を顔領域だけ拡大して表示するようにしているので、１画面で複数の顔の表情を同時に観察可能になっており、ユーザーが写りの良い画像を選出する際の作業負担を軽減することができる。
【０１０７】
また、この発明の第２の構成例によれば、似たような内容の画像が近くに並ぶように配置し、しかも、顔の領域を複数個並べて拡大して表示できるので、ユーザーが似たようなシーンを比較して、その中から数枚を選出する際の作業負担を軽減することができる。
【０１０８】
また、この発明の第３の構成例によれば、本装置が写真の写りの良し悪しを評価して、評価値の高い順番に並べて表示するので、ユーザーが写りの良い写真を選出する作業の負担を軽減することができる。
【０１０９】
また、この発明の第４の構成例によれば、縦撮りした画像が横向きに表示されてしまう不都合を人物画像に対して自動的に正立画像として表示するようにしているので、ユーザーが写りの良し悪しを容易に比較することができる。
【０１１０】
そして、上述したような実施の形態で示した本明細書には、特許請求の範囲に示した請求項１乃至６以外にも、以下に付記１乃至６として示すような発明が含まれている。
【０１１１】
（付記１） 前記画像登録解析ステップは、さらに、画像を意味のあるまとまりに分割する領域分割ステップと、
前記領域分割部によって分割された各領域の物理的な特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップによって抽出された特徴量と他の画像の特徴量との類似性を判定する類似性判定ステップと、
前記類似性判定ステップによって類似していると判定された画像同士を近くに表示するように表示順位を決定してメモリに格納する画像の表示順位決定格納ステップと、
を具備し、
前記画像表示ステップは、さらに、前記表示順位決定格納ステップによってメモリに格納されている画像の表示順位を読み出す画像表示順位読み出しステップを具備することを特徴とする請求項５に記載の画像選出支援方法。
【０１１２】
（付記２） 前記画像登録解析ステップは、さらに、画像を意味のあるまとまりに分割する領域分割ステップと、
前記領域分割ステップによって分割された各領域の写りの良し悪しを判定する画像の写り具合評価ステップと、
前記画像の写り具合評価ステップによって評価された各領域の写りの良し悪しに応じて表示するように表示順位を決定してメモリに格納する画像の表示順位決定格納ステップと、
を具備し、
前記画像表示ステップは、さらに、前記表示順位決定格納ステップによってメモリに格納されている画像の表示順位を読み出す画像表示順位読み出しステップを具備することを特徴とする請求項５に記載の画像選出支援方法。
【０１１３】
（付記３） 前記画像登録解析ステップは、画像の天地の向きを判定する向き判定ステップを具備し、
前記画像表示ステップは、前記向き判定ステップの出力に基いて、画像を右または左に９０度回転させる画像回転変換ステップを具備することを特徴とする請求項５に記載の画像選出支援方法。
【０１１４】
（付記４） 前記画像登録解析ステップは、さらに、画像を意味のあるまとまりに分割する領域分割ステップと、
前記領域分割部によって分割された各領域の物理的な特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップによって抽出された特徴量と他の画像の特徴量との類似性を判定する類似性判定ステップと、
前記類似性判定ステップによって類似していると判定された画像同士を近くに表示するように表示順位を決定してメモリに格納する画像の表示順位決定格納ステップと、
を具備し、
前記画像表示ステップは、さらに、前記表示順位決定格納ステップによってメモリに格納されている画像の表示順位を読み出す画像表示順位読み出しステップを具備することを特徴とする請求項６に記載の画像選出支援プログラム。
【０１１５】
（付記５） 前記画像登録解析ステップは、さらに、画像を意味のあるまとまりに分割する領域分割ステップと、
前記領域分割ステップによって分割された各領域の写りの良し悪しを判定する画像の写り具合評価ステップと、
前記画像の写り具合評価ステップによって評価された各領域の写りの良し悪しに応じて表示するように表示順位を決定してメモリに格納する画像の表示順位決定格納ステップと、
を具備し、
前記画像表示ステップは、さらに、前記表示順位決定格納ステップによってメモリに格納されている画像の表示順位を読み出す画像表示順位読み出しステップを具備することを特徴とする請求項６に記載の画像選出支援プログラム。
【０１１６】
（付記６） 前記画像登録解析ステップは、画像の天地の向きを判定する向き判定ステップを具備し、
前記画像表示ステップは、前記向き判定ステップの出力に基いて、画像を右または左に９０度回転させる画像回転変換ステップを具備することを特徴とする請求項６に記載の画像選出支援プログラム。
【０１１７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、大量の画像中から、特に、人物像の写りの良い画像を効率的に選りすぐることを支援する画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、この発明の第１の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の第２の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、この発明の第２の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の第３の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、この発明の第３の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【図７】図７は、本発明の第４の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、この発明の第４の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【図９】図９の（Ａ）は、本発明の第１の実施形態による画像選出支援装置における拡大表示部１０６によって、撮影日時順に並べられた画像に対し、顔領域を含む矩形を複数拡大表示する場合を示す図であり、図９の（Ｂ）は、図９の（Ａ）に示している顔の拡大画像と元のオリジナル画像と関係がわかるようにその間を、例えば、吹き出しの記号で結んだ場合を示す図である。
【図１０】図１０の（ａ）は、従来技術による一つの表示方法としてサムネイル（縮小）表示を示す図であり、図１０の（ｂ）は、従来技術による二つめの表示方法として図１０の（ａ）のサムネイル画像をマウスで選んでクリックした全画面表示を示す図である。
【符号の説明】
１Ａ、２Ａ、３Ａ、４Ａ…画像登録解析部、
１０１、２０１、３０１、４０１…画像入力部、
１０２、２０２、３０２、４０２…肌色領域抽出部（特徴領域抽出部）、
１０３、２０３、３０３、４０３…顔特徴照合判定部（特定領域特徴照合判定部
）１０４、２０４、３０４、４０４…顔包含領域決定・格納部（特定領域包含領域決定・格納部）、
１Ｂ、２Ｂ、３Ｂ、４Ｂ…画像表示部、
１０５、２０９、３０９、４０７…顔包含領域の読み出し部、
１０６、２１０、３１０、４０８…顔包含領域の拡大表示部、
１０７、２１２、３１２、４０９…サムネイル表示部、
１０８、２１３、３１３、４１０…オリジナル画像表示部、
１０９、２１４、３１４、４１１…ユーザーによる画像選択部、
１１０、２１５、３１５、４１２…選出画像格納部、
２０５、３０５、…領域分割部、
２０６、３０６…特徴量抽出部、
２０７…類似性判定部、
２０８、３０８…画像表示順位決定・格納部、
２１１、３１１…画像表示順位読み出し部、
３０７…画像写り具合評価部、
４０５…向き判定部、
４０６…画像回転部。
【発明の属する技術分野】
本発明は画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムに係り、特に、複数枚の画像から写りの良い人物画像を選りすぐることを支援する画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタルカメラ等を用いて撮影したデジタル画像が、パーソナルコンピュータに、次々と蓄積されて、その整理が面倒な状況になりつつある。
【０００３】
その一方で、これらの蓄積されている画像の中から、写りの良い画像をピックアップし、年賀状に貼り付けたり、テーマごとにアルバムを作ったりしたいというニーズがある。
【０００４】
その場合、市販されているソフトウェアを用いて、最終的な作品を作り上げることも可能であるが、その中でも大量の画像から写りの良い画像を選りすぐる作業が、特に、大変である。
【０００５】
この作業は、画像閲覧用の表示ソフトを用いてなされるが、その表示形態として二通りのものが提供されている。
【０００６】
一つの表示方法は、図１０の（ａ）に示すようなサムネイル（縮小）表示による方法であって、複数枚の画像を一度に見ることができるメリットがある。
【０００７】
二つめの表示方法は、このようなサムネイル画像をマウスで選んでクリックすることにより、図１０の（ｂ）に示すような大きな画像として表示する方法である。
【０００８】
この２種類の画像を用いて、画像の選別作業を実施していくことになる。
【０００９】
また、いずれの表示方法でも、縦撮りした写真が、横転（９０回転）した画像となって表示されてしまう。
【００１０】
もちろん、画像を、逆に、９０度回転させて正立像にするための手段は備わっているが、一つ一つの画像に対して実施しなければならない。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したようなサムネイル画像では、画像のおおまかな構図等がわかるものの、解像度が粗いために、人物などのオブジェクトを仔細に観察することができない。
【００１２】
そこで、オブジェクトの様子を詳細に観察するため、縮小画像を拡大して大きな画像にする必要がある。
【００１３】
この作業は、一枚づつ順番に行わねばならない。
【００１４】
特に、正立した全身像等の場合には、顔の領域が小さいため、画面一杯に全身像を拡大して、顔の領域を観察することになるが、複数枚の画像を画面中に開くと、画像が重なってしまうため作業効率が悪くなる。
【００１５】
さらには、この過程において、何枚かの似たような画像の中から写りの良い画像だけに絞り込もうとした場合、複数の似たような画像を大きな画像で表示し、画面中で前後させて比較しなければならない。
【００１６】
また、現在のどの画像の閲覧用ソフトウェアでも、人物の顔の表情等を観察する際に、縦撮りの画像が横転（９０度回転）した画像となって表示されてしまう欠点がある。
【００１７】
もちろん、そのような画像に対して縦横変換を行うことができるようになっているが、一枚一枚に対して行うのは効率的でない。
【００１８】
これを解決するために、特開平１０−１７３９８４号公報では、デジタルカメラに天地検出センサーを付けることによって取得される天地情報に基づいて、縦横変換を施し、正立画像として表示することが提案されている。
【００１９】
しかし、これは、天地情報付きでないデジタルカメラで撮影された場合には対処することができない。
【００２０】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、大量の画像中から、特に、人物像の写りの良い画像を効率的に選りすぐることを支援する画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムを提供することを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
本発明によると、上記課題を解決するために、
（１） 画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部によって入力された画像中の特定領域を含む領域を決定する特定領域包含領域決定部と、
前記特定領域包含領域決定部によって決定された前記特定領域を含む領域を拡大して複数表示する画像表示部と、
前記画像表示部によって複数表示された前記特定領域を含む領域の中からユーザーが所望する画像を選択する画像選択部と、
画像を意味のあるまとまりに分割する領域分割部と、
前記領域分割部によって分割された各領域の物理的な特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量と他の画像の特徴量との類似性を判定する類似性判定部と、
前記類似性判定部によって類似していると判定された画像同士を近くに表示するように表示順位を決定してメモリに格納する画像の表示順位決定格納部と、
を具備し、
前記画像表示部は、さらに、前記表示順位決定格納部によってメモリに格納されている画像の表示順位を読み出す画像表示順位読み出し部を具備することを特徴とする画像選出支援装置が提供される。
【００２２】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（２） 前記画像入力部によって入力された画像中の固有の特徴を有する領域を抽出する特徴領域抽出部と、
前記特徴領域抽出部によって抽出された領域が特定領域であるか否かを判定する特定領域特徴照合判定部と、
をさらに具備し、
前記特定領域包含領域決定部は、前記特定領域特徴照合判定部による判定の結果を参照して、前記特定領域を含む領域を決定することを特徴とする（１）に記載の画像選出支援装置が提供される。
【００２３】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（３） 前記特徴領域抽出部は、前記固有の特徴を有する領域として肌色領域を抽出し、
前記特定領域特徴照合判定部は、前記特徴領域抽出部によって抽出された肌色領域が顔の領域であるか否かを判定することで前記肌色領域が特定領域であるか否かを判定することを特徴とする（２）に記載の画像選出支援装置が提供される。
【００２４】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（４） 前記画像表示部は、前記特定領域を含む領域を拡大して複数表示すると共に、前記画像入力部によって入力された画像のうち前記特定領域を含む領域に対応する画像を縮小して複数表示することを特徴とする（１）乃至（３）のいずれかに記載の画像選出支援装置が提供される。
【００２５】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（５） 前記画像選択部によって選択された画像をメモリに格納する選択画像格納部をさらに具備することを特徴とする（１）乃至（４）のいずれかに記載の画像選出支援装置が提供される。
【００２６】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（６） 画像の天地の向きを判定する向き判定部をさらに具備し、
前記画像表示部は、前記向き判定部の出力に基いて、画像を右または左に９０度回転させる画像回転変換部を具備することを特徴とする（１）に記載の画像選出支援装置が提供される。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００２８】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【００２９】
まず、本発明の第１の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を図１に従って説明する。
【００３０】
図１において、参照符号１Ａは、画像中に顔（特定画像）があるか否かを判定し、顔があると判定した場合には顔の位置と大きさをメモリに書き込む画像登録解析部である。
【００３１】
この画像登録解析部１Ａは、次の参照符号１０１乃至１０４で示した部分からなる。
【００３２】
すなわち、参照符号１０１は、デジタルカメラ等で撮影した画像を装置に取り込む画像入力部であり、参照符号１０２は、画像入力部１０１で取り込んだ画像から肌色領域（固有の特徴を有する領域）を抽出する肌色領域抽出部（特徴領域抽出部）であり、参照符号１０３は、肌色領域抽出部１０２によって抽出された肌色領域を予め用意した顔特徴と照合し、顔領域（特定領域）であるか否かを判定する顔特徴照合判定部（特定領域特徴照合判定部）であり、参照符号１０４は、顔を含む矩形領域を決定し、その頂点の位置をメモリに格納する顔包含領域決定・格納部（特定領域包含領域決定・格納部）である。
【００３３】
また、図１において、参照符号１Ｂは、画像表示部であり、これは、参照符号１０５乃至１０８で示した部分からなる。
【００３４】
すなわち、参照符号１０５は、顔包含領域の読み出し部であり、参照符号１０６は、顔包含領域の拡大表示部であり、参照符号１０７は、サムネイル表示部であり、参照符号１０８は、オリジナル画像表示部である。
【００３５】
また、図１において、参照符号１０９は、ユーザーが好みの画像を選択するユーザーによる画像選択部であり、参照符号１１０は、画像選択部１０９で選択された画像をメモリに格納する選出画像格納部である。
【００３６】
次に、動作について説明する。
【００３７】
図２は、この発明の第１の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【００３８】
最初に、全体の流れについて、簡単に説明する。
【００３９】
まず、新規画像登録か否かをユーザーが選択する（ステップＳＴ１０１）。
【００４０】
もし、新規画像登録でなければ、顔領域を含む頂点座標の読み出し処理に移る（ステップＳＴ１０７）。
【００４１】
新規画像登録であれば、画像入力部１０１において、ＲＧＢカラー画像データを入力する（ステップＳＴ１０２）。
【００４２】
次に、肌色領域抽出部１０２において、例えば、各画素のＲＧＢ値を色相、彩度、明度からなる均等色空間へ変換する。
【００４３】
この３次元ベクトルを基に、予め肌色データを学習済みのＫｏｈｏｎｅｎ型学習ベクトル量子化ニューラルネットを用いて肌色画素を抽出するとともに、隣接する肌色画素に同一ラベルを付ける連結領域を行う（ステップＳＴ１０３）。
【００４４】
続いて、顔特徴照合判定部１０３において、抽出した肌色領域を楕円近似し、目、口等の顔の特徴が、楕円内の所定の位置付近に検出できるか否かを調べ、検出できれば、その肌色領域は顔であると判定する（ステップＳＴ１０４）。
【００４５】
さらに、顔包含領域決定・格納部１０４において、検出された顔を含む、例えば、矩形領域の４つの頂点座標を算出し、メモリにその値を格納する（ステップＳＴ１０５）。
【００４６】
そして、画像登録をまだ続けるのであれば、画像の入力処理（ステップＳＴ１０２）に戻り、これまでの処理を繰り返す。
【００４７】
また、画像登録を終了するのであれば、顔領域の拡大表示に移る（ステップＳＴ１０６）。
【００４８】
まず、顔包含領域決定・格納部１０４のメモリから顔領域を含む頂点座標を読み出す（ステップＳＴ１０７）。
【００４９】
次に、例えば、撮影日時順に並べられた画像に対し、拡大表示部１０６によって顔領域を含む矩形を複数拡大表示する（ステップＳＴ１０８）。
【００５０】
この状況を示したのが、図９の（Ａ）である。
【００５１】
このとき、図９の（Ｂ）に示すように、顔の拡大画像と元のオリジナル画像と関係がわかるようにその間を、例えば、吹き出しの記号で結んでも良い。
【００５２】
次に、このようにして表示された複数の顔画像からユーザーが好みの顔画像をユーザーによる画像選択部１０９によって選択する（ステップＳＴ１０９）。
【００５３】
最後に、選出された顔画像の元画像を選出画像格納部１１０の選出ホルダーに格納する（ステップＳＴ１１０）。
【００５４】
こうして、一連の処理が完了する。
【００５５】
（第２の実施形態）
前述した第１の実施形態では、画像中の顔領域を認識し、その領域を（複数）拡大表示するものであり、表示の順番は、例えば、画像のヘッダー部に記録されている情報を利用して撮影日時順に並べるものを対象としている。
【００５６】
この第２の実施形態では、似たような内容の画像が近くに並ぶように配置して表示する点が、前述した第１の実施形態と異なる。
【００５７】
図３は、本発明の第２の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【００５８】
次に、この第２の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を図３に従って説明する。
【００５９】
すなわち、図３に示すように、画像登録解析部２Ａの中に、画像入力部２０１、肌色領域抽出部２０２、顔特徴照合判定部２０３、および顔包含領域決定・格納部２０４がある構成と、画像表示部２Ｂの中に、顔包含領域の読み出し部２０９、顔包含領域の拡大表示部２１０、サムネイル表示部２１２、オリジナル画像表示部２１３がある構成と、ユーザーが好みの画像を選択するユーザーによる画像選択部２１４と、この画像選択部２１４で選択された画像をメモリに格納する選出画像格納部２１５とがある構成については、前述した第１の実施形態による画像選出支援装置の場合と同様である。
【００６０】
そして、画像登録解析部２Ａの中に、領域分割部２０５、特徴量抽出部２０６、類似性判定部２０７、および画像表示順位決定・格納部２０８が存在する点、ならびに、画像表示部２Ｂの中に、画像表示順位読み出し部２１１が存在する点が、前述した第１の実施形態とのそれと異なっている。
【００６１】
次に、本発明の第２の実施形態の処理の流れを図４に従って説明する。
【００６２】
図４は、この発明の第２の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【００６３】
すなわち、図４に示すように、画像の入力（ステップＳＴ２０１）から解析まで（ステップＳＴ２０１乃至ＳＴ２０５）は、前述した第１の実施形態の画像入力のステップＳＴ１０１から解析までのステップＳＴ１０１乃至ＳＴ１０５と同様である。
【００６４】
そして、この第２の実施形態では、例えば、各画素のＲＧＢ値を色相、彩度、明度からなる均等色空間へ変換後、この３次元ベクトルを基に、Ｋｏｈｏｎｅｎ自己組織化ニューラルネットを用いて、領域分割部２０５において、領域を色によって分割する（ステップＳＴ２０６）。
【００６５】
次に、分割された各領域に対し、特徴量抽出部２０６において、例えば、色ヒストグラム、領域の円形度等の特徴量を抽出する（ステップＳＴ２０７）。
【００６６】
そして、類似性判定部２０７において、抽出された特徴量を他の画像の特徴量と比較し、互いに特徴量の値が近いものを類似しているとして判定する（ステップＳＴ２０８）。
【００６７】
この場合、類似している画像が近くに並ぶように順位づけし、その順位を画像表示順位決定・格納部２０８のメモリに格納する（ステップＳＴ２０９）。
【００６８】
そして、画像登録をまだ続けるのであれば、画像の入力処理（ステップＳＴ２０２）に戻り、これまでの処理を繰り返す。
【００６９】
また、画像登録を終了するのであれば、顔領域の拡大表示に移る（ステップＳＴ２１１）。
【００７０】
まず、顔包含領域決定・格納部２０４のメモリから顔領域を含む頂点座標を読み出す（ステップＳＴ２１１）。
【００７１】
次に、画像表示順位決定・格納部２０８のメモリから画像の類似性によって順位付けされた画像の表示順位を読み出す（ステップＳＴ２１２）。
【００７２】
次に、顔包含領域の拡大表示部２１０において、この表示順位の順番で、顔領域を含む矩形を複数拡大表示する（ステップＳＴ２１３）。
【００７３】
そして、ユーザーによる画像選択部２１４において、表示された複数の顔画像からユーザーが好みの顔画像を選択する（ステップＳＴ２１４）。
【００７４】
最後に、選出画像格納部２１５において、選出された顔画像の元画像を選出ホルダーに格納する（ステップＳＴ２１５）。
【００７５】
これによって、処理が完了する。
【００７６】
（第３の実施形態）
前述した第２の実施形態では、似たような内容の画像が近くに並ぶように配置して顔の拡大画像を表示するようにしている。
【００７７】
この第３の実施形態では、写真の写りの良し悪しを評価して、写りの良い順番に並べて表示する装置としている。
【００７８】
図５は、本発明の第３の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【００７９】
この装置の構成は、図５に示すように、前述した第２実施形態の類似性判定部２０７を画像写り具合評価部３０７に置き換えた構成になっている。
【００８０】
図６は、この発明の第３の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【００８１】
すなわち、図６に示すように、処理の流れも、前述した第２の実施形態の処理フローにおいて、ステップＳＴ２０８の類似性判定の代わりに、画像の写り具合評価ステップＳＴ３０８に置き換えた流れになる。
【００８２】
そして、画像写り具合評価部３０７における写り具合の評価尺度としては、例えば、画像に対する顔の占める割合、目の開き具合、顔の向き、ピント、ぶれ、明るさ等が採用される。
【００８３】
ところで、上記の評価尺度に採用される各項目は、特徴量として特徴量抽出部３０６において抽出されたものである。
【００８４】
なお、これらを単独で用いて評価することもできるし、あるいは、複数の尺度を組合せて評価することもでき、評価の良い順番に並べて表示する。
【００８５】
個々の評価尺度の適用方法について、以下少し詳しく説明する。
【００８６】
まず、画像に対する顔の占める割合であるが、複数の人物がいる場合であっても、単純に顔の面積の合計値を画像全体の面積で割った値を評価値にするようにしても良いし、面積最大の顔の面積値を画像全体の面積で割った値を評価値にするようにしても良い。
【００８７】
また、目の開き具合の評価尺度としては、例えば、黒目の円形度を用いるようにすると良い。
【００８８】
これは、目が閉じている場合でも、黒の横長の線として検出することができるので有効である。
【００８９】
そして、顔の向きについては、目と口の検出位置の関係を用いれば良い。
【００９０】
また、ピントについては、例えば、エッジの輝度変化が急峻になる中心点をピントがあった点とし、これが顔領域中にあるか否かを調べれば良い。
【００９１】
ぶれについては、例えば、エッジに垂直方向のなまり具合を調べ、全画像中で一様であれば手ぶれとする。
【００９２】
明るさに関しては、画像の輝度平均を用いれば良い。
【００９３】
なお、評価尺度は、ここに挙げた例に限ったものではない。
【００９４】
（第４の実施形態）
第４の実施形態は、縦撮りした画像が横向きに表示されてしまう不都合を人物画像に対して自動的に正立画像表示する方法を提供する。
【００９５】
これによって、ユーザーが写りの良し悪しを簡単に比較できるようになる。
【００９６】
図７は、本発明の第４の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【００９７】
すなわち、図７に示すように、この第４の実施形態による画像選出支援装置の構成は、前述した第１の実施形態の構成に加えて、向き判定部４０５と画像回転部４０６とが付加された構成となっている。
【００９８】
図８は、この発明の第４の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【００９９】
本発明の第４の実施形態の流れを、前述した第１の実施形態の流れにない部分について簡単に説明する。
【０１００】
前述した第１の実施形態にあるのと同様の顔特徴照合判定部４０３において、肌色領域を楕円近似し、目、口等の顔の特徴が、楕円内の所定の位置付近に検出できるか否かを調べている。
【０１０１】
このとき、楕円と目、口の配置関係から、頭から顎への向き（顔の上下の向き）を検出することができる。
【０１０２】
この向きが、画像の長い方の辺とほぼ平行であれば、その写真は、縦撮りで撮影されたと判定する（ステップＳＴ４０６）。
【０１０３】
そして、頭から顎への向きが下向きになるように画像を９０度回転させ、表示する（ステップＳＴ４０８）。
【０１０４】
あとは、第１の実施形態の流れと同様な処理フローが実行される。
【０１０５】
以上説明したように、本発明においては、画像中から顔領域を抽出し、顔領域だけを複数個同時に拡大表示したり、目の開き具合の順番に並べて表示したりすることができるので、ユーザーが写りの良い画像を選出する際の作業負担を軽減することができる。
【０１０６】
そして、この発明の第１の構成例によれば、縮小画像では確認できないような顔の仔細な表情を顔領域だけ拡大して表示するようにしているので、１画面で複数の顔の表情を同時に観察可能になっており、ユーザーが写りの良い画像を選出する際の作業負担を軽減することができる。
【０１０７】
また、この発明の第２の構成例によれば、似たような内容の画像が近くに並ぶように配置し、しかも、顔の領域を複数個並べて拡大して表示できるので、ユーザーが似たようなシーンを比較して、その中から数枚を選出する際の作業負担を軽減することができる。
【０１０８】
また、この発明の第３の構成例によれば、本装置が写真の写りの良し悪しを評価して、評価値の高い順番に並べて表示するので、ユーザーが写りの良い写真を選出する作業の負担を軽減することができる。
【０１０９】
また、この発明の第４の構成例によれば、縦撮りした画像が横向きに表示されてしまう不都合を人物画像に対して自動的に正立画像として表示するようにしているので、ユーザーが写りの良し悪しを容易に比較することができる。
【０１１０】
そして、上述したような実施の形態で示した本明細書には、特許請求の範囲に示した請求項１乃至６以外にも、以下に付記１乃至６として示すような発明が含まれている。
【０１１１】
（付記１） 前記画像登録解析ステップは、さらに、画像を意味のあるまとまりに分割する領域分割ステップと、
前記領域分割部によって分割された各領域の物理的な特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップによって抽出された特徴量と他の画像の特徴量との類似性を判定する類似性判定ステップと、
前記類似性判定ステップによって類似していると判定された画像同士を近くに表示するように表示順位を決定してメモリに格納する画像の表示順位決定格納ステップと、
を具備し、
前記画像表示ステップは、さらに、前記表示順位決定格納ステップによってメモリに格納されている画像の表示順位を読み出す画像表示順位読み出しステップを具備することを特徴とする請求項５に記載の画像選出支援方法。
【０１１２】
（付記２） 前記画像登録解析ステップは、さらに、画像を意味のあるまとまりに分割する領域分割ステップと、
前記領域分割ステップによって分割された各領域の写りの良し悪しを判定する画像の写り具合評価ステップと、
前記画像の写り具合評価ステップによって評価された各領域の写りの良し悪しに応じて表示するように表示順位を決定してメモリに格納する画像の表示順位決定格納ステップと、
を具備し、
前記画像表示ステップは、さらに、前記表示順位決定格納ステップによってメモリに格納されている画像の表示順位を読み出す画像表示順位読み出しステップを具備することを特徴とする請求項５に記載の画像選出支援方法。
【０１１３】
（付記３） 前記画像登録解析ステップは、画像の天地の向きを判定する向き判定ステップを具備し、
前記画像表示ステップは、前記向き判定ステップの出力に基いて、画像を右または左に９０度回転させる画像回転変換ステップを具備することを特徴とする請求項５に記載の画像選出支援方法。
【０１１４】
（付記４） 前記画像登録解析ステップは、さらに、画像を意味のあるまとまりに分割する領域分割ステップと、
前記領域分割部によって分割された各領域の物理的な特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップによって抽出された特徴量と他の画像の特徴量との類似性を判定する類似性判定ステップと、
前記類似性判定ステップによって類似していると判定された画像同士を近くに表示するように表示順位を決定してメモリに格納する画像の表示順位決定格納ステップと、
を具備し、
前記画像表示ステップは、さらに、前記表示順位決定格納ステップによってメモリに格納されている画像の表示順位を読み出す画像表示順位読み出しステップを具備することを特徴とする請求項６に記載の画像選出支援プログラム。
【０１１５】
（付記５） 前記画像登録解析ステップは、さらに、画像を意味のあるまとまりに分割する領域分割ステップと、
前記領域分割ステップによって分割された各領域の写りの良し悪しを判定する画像の写り具合評価ステップと、
前記画像の写り具合評価ステップによって評価された各領域の写りの良し悪しに応じて表示するように表示順位を決定してメモリに格納する画像の表示順位決定格納ステップと、
を具備し、
前記画像表示ステップは、さらに、前記表示順位決定格納ステップによってメモリに格納されている画像の表示順位を読み出す画像表示順位読み出しステップを具備することを特徴とする請求項６に記載の画像選出支援プログラム。
【０１１６】
（付記６） 前記画像登録解析ステップは、画像の天地の向きを判定する向き判定ステップを具備し、
前記画像表示ステップは、前記向き判定ステップの出力に基いて、画像を右または左に９０度回転させる画像回転変換ステップを具備することを特徴とする請求項６に記載の画像選出支援プログラム。
【０１１７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、大量の画像中から、特に、人物像の写りの良い画像を効率的に選りすぐることを支援する画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、この発明の第１の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の第２の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、この発明の第２の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の第３の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、この発明の第３の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【図７】図７は、本発明の第４の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、この発明の第４の実施形態による画像選出支援装置および画像選出支援方法ならびに画像選出支援プログラムの動作を示すフローチャートである。
【図９】図９の（Ａ）は、本発明の第１の実施形態による画像選出支援装置における拡大表示部１０６によって、撮影日時順に並べられた画像に対し、顔領域を含む矩形を複数拡大表示する場合を示す図であり、図９の（Ｂ）は、図９の（Ａ）に示している顔の拡大画像と元のオリジナル画像と関係がわかるようにその間を、例えば、吹き出しの記号で結んだ場合を示す図である。
【図１０】図１０の（ａ）は、従来技術による一つの表示方法としてサムネイル（縮小）表示を示す図であり、図１０の（ｂ）は、従来技術による二つめの表示方法として図１０の（ａ）のサムネイル画像をマウスで選んでクリックした全画面表示を示す図である。
【符号の説明】
１Ａ、２Ａ、３Ａ、４Ａ…画像登録解析部、
１０１、２０１、３０１、４０１…画像入力部、
１０２、２０２、３０２、４０２…肌色領域抽出部（特徴領域抽出部）、
１０３、２０３、３０３、４０３…顔特徴照合判定部（特定領域特徴照合判定部
）１０４、２０４、３０４、４０４…顔包含領域決定・格納部（特定領域包含領域決定・格納部）、
１Ｂ、２Ｂ、３Ｂ、４Ｂ…画像表示部、
１０５、２０９、３０９、４０７…顔包含領域の読み出し部、
１０６、２１０、３１０、４０８…顔包含領域の拡大表示部、
１０７、２１２、３１２、４０９…サムネイル表示部、
１０８、２１３、３１３、４１０…オリジナル画像表示部、
１０９、２１４、３１４、４１１…ユーザーによる画像選択部、
１１０、２１５、３１５、４１２…選出画像格納部、
２０５、３０５、…領域分割部、
２０６、３０６…特徴量抽出部、
２０７…類似性判定部、
２０８、３０８…画像表示順位決定・格納部、
２１１、３１１…画像表示順位読み出し部、
３０７…画像写り具合評価部、
４０５…向き判定部、
４０６…画像回転部。
Claims (6)
- 画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部によって入力された画像中の特定領域を含む領域を決定する特定領域包含領域決定部と、
前記特定領域包含領域決定部によって決定された前記特定領域を含む領域を拡大して複数表示する画像表示部と、
前記画像表示部によって複数表示された前記特定領域を含む領域の中からユーザーが所望する画像を選択する画像選択部と、
画像を意味のあるまとまりに分割する領域分割部と、
前記領域分割部によって分割された各領域の物理的な特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量と他の画像の特徴量との類似性を判定する類似性判定部と、
前記類似性判定部によって類似していると判定された画像同士を近くに表示するように表示順位を決定してメモリに格納する画像の表示順位決定格納部と、
を具備し、
前記画像表示部は、さらに、前記表示順位決定格納部によってメモリに格納されている画像の表示順位を読み出す画像表示順位読み出し部を具備することを特徴とする画像選出支援装置。 - 前記画像入力部によって入力された画像中の固有の特徴を有する領域を抽出する特徴領域抽出部と、
前記特徴領域抽出部によって抽出された領域が特定領域であるか否かを判定する特定領域特徴照合判定部と、
をさらに具備し、
前記特定領域包含領域決定部は、前記特定領域特徴照合判定部による判定の結果を参照して、前記特定領域を含む領域を決定することを特徴とする請求項１に記載の画像選出支援装置。 - 前記特徴領域抽出部は、前記固有の特徴を有する領域として肌色領域を抽出し、
前記特定領域特徴照合判定部は、前記特徴領域抽出部によって抽出された肌色領域が顔の領域であるか否かを判定することで前記肌色領域が特定領域であるか否かを判定することを特徴とする請求項２に記載の画像選出支援装置。 - 前記画像表示部は、前記特定領域を含む領域を拡大して複数表示すると共に、前記画像入力部によって入力された画像のうち前記特定領域を含む領域に対応する画像を縮小して複数表示することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像選出支援装置。
- 前記画像選択部によって選択された画像をメモリに格納する選択画像格納部をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像選出支援装置。
- 画像の天地の向きを判定する向き判定部をさらに具備し、
前記画像表示部は、前記向き判定部の出力に基いて、画像を右または左に９０度回転させる画像回転変換部を具備することを特徴とする請求項１に記載の画像選出支援装置。
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