JP4808579B2 - 画像評価装置および方法並びにプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像を評価する画像評価装置および方法並びに画像評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。

近年、デジタルカメラの普及と画像を記録しておくための記録媒体の容量が飛躍的に大きくなったことにより、ユーザは多くの画像を１つの記録媒体内に保持することが可能になってきている。その一方で、プリント注文等の処理をすべき画像を膨大な画像の中から選ぶという手間が生じており、効率的に画像を選択するために、最終的にユーザがプリントする画像として判断する前にある程度の条件で画像を絞り込む機能や、ユーザの嗜好に合わせてプリントに適した画像を選択する機能が求められている。

例えば、特許文献１には、複数の画像に対して、ピント、露光量、ブレ量、被写体の大きさおよびコントラスト等を用いて評価を行い、画像の順位を表示する手法が提案されている。また、特許文献２には、画像の明るさ、カメラに設けられた加速度センサの出力値、ＡＦ評価のいずれかの評価値を基準として、プリントに適した画像を自動的に選択する手法が開示されている。これらの手法によれば、画像の評価結果に基づいて、評価値が上位の画像をプリントに適した画像として選択することができるため、ユーザの負担を軽減することができる。
特開２０００−１３７７９１号公報 特開２００２−１０１７９号公報

しかしながら、画像の評価を行う場合、評価の対象となる画像をメディア等から読み出す処理、ピント、露光量、ブレ量、被写体の大きさおよびコントラスト等の画像の評価値を算出する処理、および算出した評価値を用いての総合的な評価値の算出処理を、評価の対象となるすべての画像に対して行う必要がある。ここで、画像の評価は、まず演算量を低減するために画像を縮小し、縮小した画像の明るさやブレ量等の特徴量を算出し、算出した特徴量を用いて画像の評価値を算出することにより行われるが、特徴量の算出は処理に長時間を要するため、複数の画像についての評価値を算出する場合、効率よく評価値を算出することができない。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、画像の評価を行う際に、処理時間を短縮して評価値の算出を効率よく行うことを目的とする。

本発明による画像評価装置は、処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出した、該処理対象の画像に含まれる複数種類の特徴量をそれぞれ算出し、該複数種類の特徴量に対応する複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する個別評価値算出手段と、
前記特徴量および／または前記個別評価値の算出の際に行われる処理についての処理結果を保存する結果保存手段と、
前記個別評価値算出手段が算出した前記複数種類の個別評価値に基づいて、前記処理対象の画像の総合的な評価値である総合評価値を算出する総合評価値算出手段とを備え、
前記個別評価値算出手段が、前記処理対象の画像についての前記処理結果が前記結果保存手段に保存されている場合、該結果保存手段に保存されている前記処理結果を用いて前記特徴量および前記個別評価値を算出する手段であることを特徴とするものである。

なお、本発明による画像評価装置においては、前記処理結果を、前記特徴量を算出する際に前記処理対象の画像に施される画像処理により得られる画像を含むものとし、
前記結果保存手段を、前記処理結果を一時的に保存するキャッシュ機能を有する手段としてもよい。

ここで、画像の明るさの評価値や顔の評価値を算出する際には、演算量を低減するために処理対象の画像を縮小するが、その際に得られる縮小画像は明るさの評価値や顔の評価値の算出に共通して利用できる。また、顔の評価値や顔の表情の評価値を算出する際には、処理対象の画像から顔領域を検出する必要があるが、その際に得られる顔領域についても顔の評価値および顔の表情の評価値の算出に共通して利用できる。したがって、「特徴量を算出する際に処理対象の画像に施される画像処理により得られる画像」としては、複数種類の特徴量および複数種類の個別評価値を算出する際に行われる、共通する画像処理により得られる画像を意味する。

この場合、結果保存手段は、容量は小さいが、ハードディスク等のデータの読み出し速度が低速な記憶手段と比較して高速読み出し可能な記憶手段を用いることができる。このような記憶手段を用いることにより、処理結果の読み出し速度が飛躍的に向上する。

また、本発明による画像評価装置においては、前記処理結果を、前記特徴量を算出する際に前記処理対象の画像に施される画像処理により得られる画像、および前記特徴量の算出処理および前記個別評価値の算出処理のステータスを表す情報を含むものとし、
前記結果保存手段を、前記複数の画像の前記処理結果をすべて保存する手段としてもよい。

具体的には、結果保存手段は、容量が大きい、例えばハードディスク等の記憶手段を用いることができる。

本発明による画像評価方法は、処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出した、該処理対象の画像に含まれる複数種類の特徴量をそれぞれ算出し、
該複数種類の特徴量に対応する複数種類の個別評価値をそれぞれ算出し、
前記特徴量および／または前記個別評価値の算出の際に行われる処理についての処理結果を保存し、
前記複数種類の個別評価値に基づいて、前記処理対象の画像の総合的な評価値である総合評価値を算出するに際し、
前記処理対象の画像についての前記処理結果が保存されている場合、該保存されている前記処理結果を用いて前記特徴量および前記個別評価値を算出することを特徴とするものである。

なお、本発明による画像評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。

本発明によれば、処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出された処理対象の画像に含まれる複数種類の特徴量がそれぞれ算出され、特徴量および／または個別評価値の算出の際に行われる処理についての処理結果が保存される。そして、複数種類の特徴量に対応する複数種類の個別評価値がそれぞれ算出され、算出された複数種類の個別評価値に基づいて、処理対象の画像の総合評価値が算出される。この際に、処理対象の画像についての処理結果が保存されている場合には、保存されている処理結果を用いて個別評価値の算出が行われる。このため、処理対象に指定された画像についての処理結果が保存されている場合には、その処理結果を得るための処理を行う必要がなくなり、これにより、評価値算出のための処理時間を短縮して効率よく評価値を算出することができる。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態による画像評価装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態による画像評価装置１は、画像データの記録制御および表示制御等の各種制御を行うとともに、装置１を構成する各部の制御を行うＣＰＵ１２と、ＣＰＵ１２を動作させるプログラム、画像を閲覧するためのビューアソフトおよび各種定数が記録されているＲＯＭおよびＣＰＵ１２が処理を実行する際の作業領域となるＲＡＭにより構成されるシステムメモリ１４と、各種表示を行う液晶モニタ等からなる表示部１６と、表示部１６を制御する表示制御部１８と、種々の指示および入力を装置１に対して行うためのキーボード、マウスおよびタッチパネル等からなる入力部２０と、入力部２０を制御する入力制御部２２とを備える。なお、システムメモリ１４は、ＲＡＭの一部の領域において、評価値算出の処理対象となる画像等を一時的に記憶するためのキャッシュ３０を構成する。

また、画像評価装置１は、画像を表す画像データを記録したメモリカード等のメディアから画像データを読み出したり画像データをメディアに記録したりするための画像読込部２４と、画像読込部２４を制御する画像読込制御部２６と、画像データを含む各種情報を保存するハードディスク２８とを備える。

なお、画像読込部２４が読み込んだ画像は、ハードディスク２８に保存される。そして、後述する評価値を算出する処理を行う際に、ハードディスク２８から処理対象の画像が読み出され、評価値算出の処理が施される。この際、必要に応じて読み出した画像をキャッシュ３０に一時的に記憶してもよい。

ここで、キャッシュ３０にはその容量に応じた数の画像が一時的に記憶される。例えば、画像のファイルサイズが１ＭＢ、キャッシュ３０の容量が３ＭＢである場合には、３つの画像がキャッシュ３０に一時的に記憶される。そして、新たな画像が読み出された場合には、その新たな画像が最も古い画像に代えてキャッシュ３０に記憶される。

また、画像評価装置１は、作業者が入力部２０を用いて指定した画像および評価項目についての処理対象の画像の評価値（個別評価値とする）を算出するための個別評価値算出部３２と、個別評価値算出部３２が算出した個別評価値に基づいて、処理対象の画像の総合評価値を算出する総合評価値算出部３４とを備える。

個別評価値算出部３２は、画像読込部２４が読み込んだ複数の画像をイベント毎の複数のグループに分類し、画像がいずれのグループに分類されたかを表す情報を特徴量の１つとして算出するイベント分類部４０と、イベント分類部４０が分類した複数のグループの重要度であるイベント重要度をそのグループに分類された画像の個別評価値の１つとして算出するイベント重要度算出部４２と、画像読込部２４が読み込んだ複数の画像同士の類似度を特徴量の１つとして算出する類似判定部４４と、類似判定部４４が算出した類似度に基づいて複数の画像を類似画像からなる複数のグループに分類し、画像がいずれのグループに分類されたかを表す情報を特徴量の１つとして算出する類似分類部４６と、類似分類部４６が分類した複数のグループの重要度である類似重要度をそのグループに分類された画像の個別評価値の１つとして算出する類似重要度算出部４８とを備える。

イベント分類部４０は、一連のひとかたまりの意図で撮影された画像の組であるイベント毎の複数のグループに複数の画像を分類する。具体的には、複数の画像を撮影日時順にソートし、撮影時間差が所定値以上となる２つの画像の間をイベントの区切り位置とする手法を用いて、複数の画像をイベント毎の複数のグループに分類する。なお、複数の画像をイベント毎の複数のグループに分類する手法はこの手法に限定されるものではなく、１つの撮影場所を１つのイベントと見なし、画像に付与された撮影場所の情報を用いて撮影場所毎の複数のグループに分類する等、種々の手法を用いることができる。

イベント重要度算出部４２は、例えば特開２００６−１７１９４２号公報に記載されたように、グループに含まれる画像数、および各グループに関連するグループの数等の情報に基づいてグループの重要度を算出する手法を用いて、イベント重要度を個別評価値の１つとして算出する。

類似重要度算出部４８は、例えば、類似する画像からなる各グループ内においてさらに類似する画像からなる類似画像グループを生成し、各グループにおける類似画像グループの数および／または類似画像グループに含まれる画像の数に応じて、各グループの重要度を設定する手法を用いて類似重要度を個別評価値の１つとして算出する。

また、個別評価値算出部３２は、処理の対象となる画像から顔を検出し、検出した顔のサイズ、顔の画像上における位置、顔の向き、顔の回転角度、および顔の検出スコアの少なくとも１つの情報を特徴量として算出する顔検出部５０と、顔検出部５０が算出した特徴量に基づく評価値を個別評価値の１つとして算出する顔評価部５２とを備える。なお、顔検出部５０は、演算時間を短縮するために、処理対象となる画像を縮小して縮小画像を作成し、縮小画像から顔を検出して、検出した顔のサイズ、顔の画像上における位置、顔の向き、顔の回転角度、および顔の検出スコアの少なくとも１つの情報を顔の特徴量として算出する。

また、個別評価値算出部３２は、処理対象の画像の明るさ（例えば画像の全画素の画素値の平均値）を特徴量の１つとして算出する明るさ判定部５４と、明るさ判定部５４が算出した画像の明るさに基づいて処理対象の画像の明るさに基づく評価値を個別評価値の１つとして算出する明るさ評価部５６とを備える。なお、明るさ判定部５４は、演算時間を短縮するために、処理対象となる画像を縮小して縮小画像を作成し、縮小画像の明るさを明るさの特徴量として算出する。

さらに、個別評価値算出部３２は、処理対象の画像のボケおよびブレの程度を表す情報を特徴量の１つとして算出するボケブレ判定部５８と、ボケブレ判定部５８が算出した特徴量に基づく評価値を個別評価値の１つとして算出するボケブレ評価部６０とを備える。なお、ボケおよびブレの情報については、高周波成分が少ないほど画像のボケおよびブレが多いことから、画像に含まれる高周波成分を検出し、高周波成分量に反比例する値をボケおよびブレの程度を表す特徴量として算出する手法を用いることができる。なお、ボケブレ判定部５８は、演算時間を短縮するために、処理対象となる画像を縮小して縮小画像を作成し、縮小画像からボケおよびブレの程度を表す情報をボケブレの特徴量として算出する。

なお、個別評価値算出部３２は、上述したイベント分類部４０、イベント重要度算出部４２、類似判定部４４、類似分類部４６、類似重要度算出部４８、顔検出部５０、顔評価部５２、明るさ判定部５４、明るさ評価部５６、ボケブレ判定部５８およびボケブレ評価部６０以外の、画像に含まれる他の特徴量を算出し、算出した他の特徴量に基づいて個別評価値を算出する手段を備えるようにしてもよい。例えば、顔の表情を特徴量の１つとして検出し、顔の表情に基づく評価値を個別評価値の１つとして算出する手段を備えるようにしてもよい。

また、個別評価値算出部３２は、イベント分類部４０、イベント重要度算出部４２、類似判定部４４、類似分類部４６、類似重要度算出部４８、顔検出部５０、顔評価部５２、明るさ判定部５４、明るさ評価部５６、ボケブレ判定部５８およびボケブレ評価部６０のすべてを備える必要はなく、例えば、顔検出部５０、顔評価部５２、明るさ判定部５４、および明るさ評価部５６というようにその一部のみを備えるものであってもよい。

また、個別評価値算出部３２は、上述したイベント分類部４０、イベント重要度算出部４２、類似判定部４４、類似分類部４６、類似重要度算出部４８、顔検出部５０、顔評価部５２、明るさ判定部５４、明るさ評価部５６、ボケブレ判定部５８およびボケブレ評価部６０を備えているため、処理対象の画像についてのイベント重要度、類似画像重要度、顔評価値、明るさ評価値およびボケブレ評価値を処理対象の画像の個別評価値として算出することができるが、作業者が入力部２０から指定した評価項目についての個別評価値のみを算出するようにしてもよい。例えば、作業者が入力部２０からイベント重要度、顔評価値および明るさ評価値に基づいて画像の評価を行う旨を評価項目として指示した場合には、個別評価値算出部３２は、イベント重要度、顔評価値および明るさ評価値のみを算出する。

また、個別評価値算出部３２は、上述した顔検出部５０、明るさ判定部５４およびボケブレ判定部５８のいずれかが特徴量を算出する際に作成した、処理対象となる画像の縮小画像を特徴量算出処理の処理結果としてキャッシュ３０に一時的に記憶して、顔検出部５０、明るさ判定部５４およびボケブレ判定部５８により特徴量を算出する。例えば、顔検出部５０が特徴量算出の処理を最初に行った場合には、個別評価値算出部３２は、顔検出部５０が作成した縮小画像を処理結果としてキャッシュ３０に記憶する。この場合、処理対象の画像のファイル名と、作成した縮小画像とが対応づけられてキャッシュ３０に記憶される。これにより、明るさ判定部５４およびボケブレ判定部５８が特徴量を算出する際には、キャッシュ３０に記憶された縮小画像を使用することにより、明るさ判定部５４およびボケブレ判定部５８においては縮小画像を改めて作成する必要がなくなる。また、過去に処理対象となる画像について評価値を算出したことがある場合において、その処理対象画像について再度評価値を算出する際に、過去の処理時に作成した縮小画像がキャッシュ３０に記憶されている場合には、顔検出部５０、明るさ判定部５４およびボケブレ判定部５８は、縮小画像を作成する必要がなくなる。

なお、キャッシュ３０は上述したように容量が限られているため、すべての画像についての縮小画像をすべて記憶することはできず、新たな縮小画像が作成された場合には、その新たな縮小画像が最も古い縮小画像に代えてキャッシュ３０に記憶される。

また、イベント重要度算出部４２、類似重要度算出部４８、顔評価部５２、明るさ評価部５６およびボケブレ評価部６０においては、評価する画像の用途（例えば、アルバム用の画像を選択したい、プレゼント用の画像を選択したい等）、評価する画像の利用者の年齢層（祖父母の基準で画像を選択したい、子供の基準で画像を選択したい）および評価する画像の利用者の好み等に応じた個別評価値を算出するようにしてもよい。この場合、画像の用途、利用者の年齢層および利用者の好み等（以下、評価目的とする）に応じて、特徴量を重み付けする評価パラメータを入力部２０から入力するまたはあらかじめ用意しておくことにより、評価目的に応じて特徴量を重み付けして個別評価値を算出できる。

例えば、顔評価部５２においては、顔検出部５０が検出した顔のサイズ、顔の画像上における位置、顔の向き、顔の回転角度、および顔の検出スコアの少なくとも１つの情報に基づく評価値を個別評価値として算出しているが、評価目的に応じて、これらの情報のいずれを重要視するかが異なるものである。したがって、評価目的に応じて、特徴量を重み付けする評価パラメータを用いてこれらの情報を重み付けて評価値を算出することにより、評価目的に応じた評価値を算出することができる。このため、本実施形態においては、１つの画像に対して評価目的に応じて、複数回の評価が行われる場合があり、同一の画像であっても評価目的に応じて個別評価値、ひいては総合評価値が異なるものとなる場合があるものである。

総合評価値算出部３４は、個別評価値算出部３２が算出した個別評価値を重み付け加算することにより総合評価値を算出する。なお、個別評価値の重み係数は、個別評価値を算出する場合と同様に、評価目的に応じて設定すればよい。

次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図２は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、本実施形態においては、画像読込部２４が読み込んだ画像は、ハードディスク２８に保存されているものとする。作業者が入力部２０から評価を行う複数の画像、評価項目および評価目的を指定することによりＣＰＵ１２が処理を開始し、まずＣＰＵ１２は、処理対象を最初の画像（例えば画像をファイル名順にソートした場合のファイル名が先頭の画像）に設定し（ステップＳＴ１）、個別評価値算出部３２がハードディスク２８から処理対象の画像を読み出してキャッシュ３０に記憶する（ステップＳＴ２）。なお、画像はＪＰＥＧ等の手法により圧縮されてハードディスク２８に保存されているため、解凍されてキャッシュ３０に記憶される。

なお、画像の指定は、画像のファイル名を入力したり、画像の一覧を表示部１６に表示し、そこから画像を選択することにより行えばよい。また、評価項目および評価目的の指定は、その種類を入力部２０から直接入力することにより行ってもよく、評価項目および評価目的に対応するあらかじめ定められた記号を入力することにより行ってもよく、表示部１６に表示した評価項目および評価目的の一覧から選択することにより行ってもよい。

次いで、個別評価値算出部３２が、キャッシュ３０に記憶されている処理対象の画像について過去に個別評価値算出部３２の顔検出部５０、明るさ判定部５４およびボケブレ判定部５８のいずれかが作成した縮小画像が、処理結果としてキャッシュ３０に記憶されているか否かを判定する（ステップＳＴ３）。

なお、処理対象の画像の縮小画像がキャッシュ３０に記憶されているか否かの判定は、処理対象の画像のファイル名に対応するファイル名と対応づけられた縮小画像がキャッシュ３０に記憶されているか否かを判定することにより行えばよい。そして本実施形態においては、過去に処理を行った画像から作成した縮小画像がキャッシュ３０に残っており、残っている縮小画像が対応づけられているファイル名が処理対象の画像のファイル名と一致したときに、ステップＳＴ３が肯定される。

ステップＳＴ３が否定されると、個別評価値算出部３２の顔検出部５０、明るさ判定部５４およびボケブレ判定部５８のいずれかが、処理対象の画像の縮小画像を作成し、作成した縮小画像を処理結果としてキャッシュ３０に記憶する（ステップＳＴ４）。

ステップＳＴ３が肯定された場合およびステップＳＴ４に続いて、個別評価値算出部３２は、キャッシュ３０に記憶されている縮小画像を用いて特徴量を算出し（ステップＳＴ５）、算出した特徴量に基づいて個別評価値を算出する（ステップＳＴ６）。

例えば指定された評価項目に対応する個別評価値が、顔の評価値、画像の明るさの評価値および画像のボケブレの評価値である場合には、顔検出部５０が縮小画像から顔の特徴を、明るさ判定部５４が縮小画像から画像の明るさを、ボケブレ判定部５８が縮小画像からボケブレの程度を特徴量として算出し、顔評価部５２、明るさ評価部５６およびボケブレ評価部６０が、顔の評価値、明るさの評価値およびボケブレの評価値をそれぞれ個別評価値として算出する。

そして、総合評価値算出部３４が個別評価値を重み付け加算することにより総合評価値を算出し（ステップＳＴ７）、作業者が指定したすべての画像についての処理が終了したか否かを判定する（ステップＳＴ８）。ステップＳＴ８が否定されると処理対象の画像を次の画像に設定し（ステップＳＴ９）、ステップＳＴ２に戻り、ステップＳＴ２以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ８が肯定されると、作業者が指定したすべての画像の一覧を、算出した総合評価値とともに評価結果として表示部１６に表示し（ステップＳＴ１０）、処理を終了する。

作業者は表示部１６に表示された画像の一覧および総合評価値に基づいて、評価の高い画像を選択して、選択した画像をプリントしたり、メディアに記録したりすることができる。

なお、評価値が大きい画像は、撮影がうまく行われた画像であるため、表示部１６への画像の一覧の表示時に、総合評価値が大きい所定数の画像をプリント等にお勧めの画像として拡大して表示するようにしてもよい。これにより、作業者はプリント等にお勧めの画像を容易に選択することが可能となる。

このように、本実施形態においては、処理対象の画像についての縮小画像がキャッシュ３０に記憶されている場合には、キャッシュ３０に記憶されている縮小画像を用いて顔の特徴量、明るさの特徴量およびボケブレの程度の特徴量を算出するようにしたため、処理対象の画像の縮小画像がキャッシュ３０に記憶されている場合には、縮小画像を改めて算出する必要がなくなり、これにより、評価値算出のための処理時間を短縮して効率よく評価値を算出することができる。

なお、上記実施形態においては、個別評価値算出部３２に顔の表情を特徴量の１つとして検出する手段および顔の表情に基づく評価値を個別評価値の１つとして算出する手段を備えるようにした場合、これらの手段においては、顔検出部５０が検出した顔を用いて特徴量および個別評価値を算出することができる。したがって、処理時に作業者が指定した評価項目の個別評価値が、顔の評価値および表情の評価値である場合には、顔検出部５０が検出した顔の画像上における領域の画像（顔領域画像）を処理結果としてキャッシュ３０に記憶しておけばよい。これにより、処理対象の画像の顔領域画像がキャッシュ３０に記憶されている場合には、顔領域画像を改めて算出する必要がなくなり、これにより、評価値算出のための処理時間を短縮して効率よく評価値を算出することができる。

次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態による画像評価装置は第１の実施形態による画像評価装置１と同一の構成を有するため、ここでは詳細な説明は省略する。上記第１の実施形態においては、特徴量算出の際に得られる縮小画像等の処理結果をキャッシュ３０に記憶しているが、第２の実施形態においては、ハードディスク２８に保存されているすべての画像についての、特徴量算出の際に得られる縮小画像等の処理結果、並びに特徴量および個別評価値の算出の処理のステータスを表すステータステーブルをハードディスク２８に保存するようにしたものである。

図３はステータステーブルを示す図である。図３に示すようにステータステーブルＴ１は、画像ＩＤ、処理種類ＩＤ、ステータスＩＤおよびステータス変更日時の情報を含む。画像ＩＤは、ハードディスク２８に保存されている画像を特定するためのものであり、C:\image\001.jpgというようにパスを含む画像のファイル名からなる。

処理種類ＩＤは、評価値を算出するために必要な処理を特定するためのものであり、10001 、10002等の番号からなる。処理種類ＩＤの内容は図４に示すように、処理種類ＩＤと処理内容とを登録した処理管理テーブルＴ２により管理されている。処理管理テーブルＴ２においては、例えば、処理種類ＩＤ＝10001は、ハードディスク２８から読み出した画像を解凍する処理であるＪＰＧデコードの処理内容が対応づけられている。

ステータスＩＤは、処理種類ＩＤにより特定される処理の実行状況を表すものであり、０，１等の番号からなる。ステータスＩＤの内容は図５に示すように、ステータスＩＤ、再処理フラグおよびステータス内容とを登録したステータス管理テーブルＴ３により管理されている。ステータス管理テーブルＴ３においては、例えばステータスＩＤ＝１は、処理が未処理であることと対応づけられている。なお、再処理フラグは対応するステータスＩＤが登録された処理種類ＩＤの処理内容を再度実行する必要がある場合に「１」が付与される。

なお、ステータスＩＤが「１」（すなわち正常処理）となった処理種類ＩＤにより得られる処理結果は、ハードディスク２８に保存される。すなわち、縮小処理により得られる縮小画像、明るさ判定処理により得られる画像の明るさの特徴量、および明るさ評価値等がハードディスク２８に保存される。

次いで、第２の実施形態において行われる処理について説明する。図６は第２の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、本実施形態においては、画像読込部２４が読み込んだ画像は、ハードディスク２８に保存されているものとする。作業者が入力部２０から評価を行う複数の画像、評価項目および評価目的を指定することによりＣＰＵ１２が処理を開始し、まずＣＰＵ１２は、処理対象を最初の画像（例えば画像をファイル名順にソートした場合のファイル名が先頭の画像）に設定し（ステップＳＴ２１）、個別評価値算出部３２がハードディスク２８から処理対象の画像を読み出してキャッシュ３０に記憶する（ステップＳＴ２２）。

次いで、個別評価値算出部３２が、キャッシュ３０に記憶されている処理対象の画像について、ステータステーブルＴ１を参照し、処理対象の画像がステータステーブルＴ１に登録されているか否かを判定する（ステップＳＴ２３）。ステップＳＴ２３が否定されると、処理対象の画像をステータステーブルＴ１に登録する（ステップＳＴ２４）。なお、処理対象の画像の登録直後は、すべての処理種類ＩＤのステータスＩＤは「０」（すなわち未処理）とされている。

次いで、個別評価値算出部３２が、キャッシュ３０に記憶されている画像に対して、指定された評価項目の個別評価値に対応する特徴量を算出し（ステップＳＴ２５）、算出した特徴量に基づいて個別評価値を算出する（ステップＳＴ２６）。

さらに、個別評価値算出部３２は、処理対象の画像についてステータステーブルＴ１のステータスＩＤを更新することによりステータステーブルＴ１を更新する（ステップＳＴ２７）。これにより、処理対象の画像のすべての処理種類ＩＤのステータスＩＤは「１」（すなわち正常処理）とされる。また、ステータスＩＤが「１」となった処理種類ＩＤに対応する処理の処理結果をハードディスク２８に保存する（ステップＳＴ２８）。なお、更新時に処理中であった処理はステータスＩＤは「２」とされる。また、ステータスＩＤが「−１」の場合には、再処理フラグが１とされているため、正常に処理が終了するまで特徴量の算出および個別評価値の算出の処理が行われる。

一方、ステップＳＴ２３が肯定されると、個別評価値算出部３２は、ステータステーブルＴ１を参照し、処理対象の画像についてのステータスに応じて、ハードディスク２８に保存されている処理結果を用いて特徴量および／または個別評価値を算出する（ステップＳＴ２９）。すなわち、処理種類ＩＤのステータスが「１」の処理については、処理結果がハードディスク２８に保存されているため、それを使用して特徴量および／または個別評価値を算出する。具体的には、縮小処理のステータスＩＤが「１」であれば、ハードディスク２８に保存されている縮小画像を用いて特徴量を算出し、明るさ判定処理のステータスＩＤが「１」であれば、ハードディスク２８に保存されている明るさの特徴量を用いて明るさについての個別評価値を算出する。なお、処理種類ＩＤのステータスが「１」以外の場合には、その処理種類ＩＤに対応する処理を行うことにより改めて処理結果を取得し、取得した処理結果を用いて特徴量および／または個別評価値を算出する。

そして、個別評価値算出部３２は、ステータステーブルＴ１を更新し（ステップＳＴ２７）、算出した処理結果をハードディスク２８に保存する（ステップＳＴ２８）。続いて、総合評価値算出部３４が個別評価値を重み付け加算することにより総合評価値を算出し（ステップＳＴ３０）、作業者が指定したすべての画像についての処理が終了したか否かを判定する（ステップＳＴ３１）。ステップＳＴ３１が否定されると処理対象の画像を次の画像に設定し（ステップＳＴ３２）、ステップＳＴ２２に戻り、ステップＳＴ２２以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ３１が肯定されると、作業者が指定したすべての画像の一覧を、算出した総合評価値とともに評価結果として表示部１６に表示し（ステップＳＴ３３）、処理を終了する。

このように、第２の実施形態においては、ステータステーブルＴ１を参照して処理対象の画像についての処理結果がハードディスク２８に保存されている場合には、ハードディスク２８に保存されている処理結果を用いて特徴量および／または個別評価値を算出するようにしたため、処理対象の画像の処理結果がハードディスク２８に保存されている場合には、その処理を改めて行う必要がなくなり、これにより、評価値算出のための処理時間を短縮して効率よく評価値を算出することができる。

なお、上記第１および第２の実施形態において、評価項目として類似重要度が指定された場合には、顔の評価値や明るさの評価値とは並列に、すべての画像についての類似判定部４４、類似分類部４６および類似重要度算出部４８における処理が行われ、類似重要度が個別評価値として算出される。そして、総合評価値算出部３４が、類似重要度に基づく個別評価値および他の個別評価値を重み付け加算して総合評価値を算出する。

また、上記第１および第２の実施形態においてはシステムメモリ１４の一部の領域をキャッシュ３０としているが、ＣＰＵ１２がキャッシュ３０を備えていてもよく、ハードディスク２８がキャッシュ３０を備えていてもよい。

以上、本発明の実施形態に係る装置１について説明したが、コンピュータを、上記の個別評価値算出部３２および総合評価値算出部３４に対応する手段として機能させ、図２，６に示すような処理を行わせるプログラムも、本発明の実施形態の１つである。また、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も、本発明の実施形態の１つである。

本発明の実施形態による画像評価装置の構成を示す概略ブロック図 第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート ステータステーブルを示す図 処理管理テーブルを示す図 ステータス管理テーブルを示す図 第２の実施形態において行われる処理を示すフローチャート

符号の説明

１ 画像評価装置
１２ ＣＰＵ
１４ システムメモリ
１６ 表示部
１８ 表示制御部
２０ 入力部
２２ 入力制御部
２４ 画像読込部
２６ 画像読込制御部
２８ ハードディスク
３０ キャッシュ
３２ 個別評価値算出部
３４ 総合評価値算出部

Claims (10)

1. 処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出した該処理対象の画像から複数種類の特徴量をそれぞれ算出し、該複数種類の特徴量に対応する複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する個別評価値算出手段と、
   前記複数種類の特徴量を算出する際に前記処理対象の画像に対して共通に施される画像処理により得られる画像を処理結果として保存すると共に、前記特徴量の算出処理、前記個別評価値の算出処理および前記画像処理のそれぞれのステータスを表す情報を保存する結果保存手段と、
   前記個別評価値算出手段が算出した前記複数種類の個別評価値に基づいて、前記処理対象の画像の総合的な評価値である総合評価値を算出する総合評価値算出手段とを備え、
   前記個別評価値算出手段が、前記画像処理のステータスを表す情報に基づいて前記処理対象の画像についての前記処理結果が前記結果保存手段に保存されているか否かを判定し、保存されていると判定した場合、前記結果保存手段に保存されている前記処理結果を用いて前記特徴量および前記個別評価値を算出する手段であることを特徴とする画像評価装置。
2. 前記処理結果として保存される画像が縮小画像であることを特徴とする請求項１記載の画像評価装置。
3. 前記処理結果として保存される画像が顔領域画像であることを特徴とする請求項１記載の画像評価装置。
4. 前記結果保存手段が、前記処理結果を一時的に保存するキャッシュ機能を有する手段であることを特徴とする請求項１記載の画像評価装置。
5. 前記結果保存手段が、前記処理対象の画像のファイル名と前記処理結果として保存される画像とを対応付けて保存するものであることを特徴とする請求項１〜４いずれか１項記載の画像評価装置。
6. 前記個別評価値算出手段が、評価目的に応じて特徴量に対して重み付けをして前記個別評価値を算出するものであることを特徴とする請求項１〜５いずれか１項記載の画像評価装置。
7. 前記総合評価値算出手段が、評価目的に応じて前記個別評価値に対して重み付けをして前記総合評価値を算出するものであることを特徴とする請求項１〜６いずれか１項記載の画像評価装置。
8. 前記個別評価値算出手段が、前記画像処理のステータスを表す情報に基づいて前記処理対象の画像についての前記処理結果が前記結果保存手段に保存されていないと判定した場合、前記処理結果が保存されていない処理の算出処理を行い、該算出処理の処理結果を前記結果保存手段に記憶すると共に、前記画像処理のステータスを表す情報を更新することを特徴とする請求項１〜７いずれか１項記載の画像評価装置。
9. 処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出した該処理対象の画像から複数種類の特徴量をそれぞれ算出し、
   該複数種類の特徴量に対応する複数種類の個別評価値をそれぞれ算出し、
   前記複数種類の特徴量を算出する際に前記処理対象の画像に対して共通に施される画像処理により得られる画像を処理結果として保存すると共に、前記特徴量の算出処理、前記個別評価値の算出処理および前記画像処理のそれぞれのステータスを表す情報を保存し、
   前記複数種類の個別評価値に基づいて、前記処理対象の画像の総合的な評価値である総合評価値を算出するに際し、
   前記画像処理のステータスを表す情報に基づいて前記処理対象の画像についての前記処理結果が保存されているか否かを判定し、保存されていると判定した場合、該保存されている前記処理結果を用いて前記特徴量および前記個別評価値を算出することを特徴とする画像評価方法。
10. 処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出した該処理対象の画像から複数種類の特徴量をそれぞれ算出する手順と、
    該複数種類の特徴量に対応する複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する手順と、
    前記複数種類の特徴量を算出する際に前記処理対象の画像に対して共通に施される画像処理により得られる画像を処理結果として保存すると共に、前記特徴量の算出処理、前記個別評価値の算出処理および前記画像処理のそれぞれのステータスを表す情報を保存する手順と、
    前記複数種類の個別評価値に基づいて、前記処理対象の画像の総合的な評価値である総合評価値を算出する手順と、
    前記画像処理のステータスを表す情報に基づいて前記処理対象の画像についての前記処理結果が保存されているか否かを判定し、保存されていると判定した場合、該保存されている前記処理結果を用いて前記特徴量および前記個別評価値を算出する手順とをコンピュータに実行させるための画像評価プログラム。

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