JP5081922B2 - フォトリアルな画像サムネイルを生成する装置及び方法 - Google Patents
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Description
以下で詳細に説明される実施形態は、対応するオリジナル画像の品質を有する改善された表現を提供するフォトリアルな画像サムネイルを生成することができる。このように、これらの実施形態によって、ユーザは、オリジナル画像の品質を正確に確認することが可能になる。この情報は、たとえば、コレクション内のどの画像を写真アルバムに組み込むのか、ハードコピーとして印刷するのか、電子メールによって他者へ送信するのか、及びコレクションから削除するのかを選択するのに使用することができる。
図1は、データベース14を含む一例示の適用環境12における入力画像処理システム10の一実施形態を示している。この入力画像処理システム10は、視覚的特徴解析モジュール16、解像度低減モジュール18、及びサムネイル画像生成モジュール20を含む。作動中、入力画像処理システム10は、入力画像22を処理して、サムネイル画像24を生成する。サムネイル画像24は、出力される(たとえば、不揮発性コンピュータ可読媒体上のデータベース14に記憶されるか、揮発性コンピュータ可読媒体上に記憶されるか、ディスプレイ上にレンダリングされるか、又は用紙等の印刷媒体上にレンダリングされる)。
視覚的特徴解析モジュール16によって解析される局所入力画像領域の視覚的特徴は、入力画像22の1つ又は複数の視覚的特性又は視覚的属性に対応する。いくつかの実施形態では、入力画像処理システム10は、単一の処理パイプラインを通じて入力画像22を処理する。この単一の処理パイプラインは、入力画像22の複数の視覚的特性又は視覚的属性を同時に解析し、それら視覚的特性又は視覚的属性を解析した結果から局所入力画像領域の低減された解像度の視覚表現を導出する。他の実施形態では、入力画像処理システム10は、各視覚的特性又は各視覚的属性について別々の処理パイプラインを通じて入力画像22を処理する。
上記で説明したように、入力画像処理システム10の実施形態は、入力画像22の局所領域の1つ又は複数の視覚的特性又は視覚的属性に対応する視覚的特徴をモデル化する低減された解像度の視覚表現からサムネイル画像24を生成することができる。入力画像処理システム10によってモデル化される例示の視覚的特性又は視覚的属性には、ブラー、雑音、テクスチャ、彩度、及びスペキュラハイライトが含まれるが、これらに限定されるものではない。
図5は、入力画像処理システム10が入力画像22の局所領域のブラーをモデル化する方法の一実施形態を示している。
図9は、入力画像処理システム10が入力画像22の局所領域の雑音をモデル化する方法の一実施形態を示している。図10は、この雑音モデル化方法のさまざまな段階において生成される情報のフロー図を示している。
入力画像は、時に、高い空間解像度のテクスチャを含む。それらの高い空間周波数のために、それよりも低い解像度のサムネイルにおいてテクスチャの構造を正確に反映することは不可能である。他方、テクスチャ局所エネルギーの変動等、テクスチャのいくつかの特定の態様は、それよりも低い解像度のサムネイルに反映させることができる。
図11は、入力画像処理システム10が入力画像22の局所領域の彩度をモデル化する方法の一実施形態を示している。図12は、この彩度モデル化方法のさまざまな段階において生成される情報のフロー図を示している。
図13は、入力画像処理システム10が入力画像22の局所領域のスペキュラハイライトをモデル化する方法の一実施形態を示している。図14は、このスペキュラハイライトモデル化方法のさまざまな段階において生成される情報のフロー図を示している。
[1.概観]
一般に、入力画像処理システム10は、入力画像22の品質及びコンテンツについての手掛かりを提供するために、入力画像の任意のタイプの視覚的特徴をモデル化し、モデル化された視覚的特徴の低減された解像度の視覚表現を組み込んだ画像サムネイル24を生成することができる。
図16は、入力画像処理システム10が入力画像22の局所領域の赤目をモデル化する方法の一実施形態を示している。図17は、この赤目モデル化方法のさまざまな段階において生成される情報のフロー図を示している。
[1.概観]
いくつかの実施形態では、入力画像処理システム10は、入力画像22の1つ又は複数の対象となる領域を識別し、識別された対象となる領域のフォトリアルなサムネイルバージョンを生成して、入力画像22のサブ領域の品質及びコンテンツについての手掛かりを提供するように動作可能である。
一般に、視覚的特徴解析モジュール16は、入力画像22に各顔の存在を判断し、各顔のロケーションを求める任意のタイプの顔検出プロセスを使用することができる。例示の顔検出方法には、ラベル付けされた顔サンプルの集まりに対してマシンシステムをトレーニングする特徴ベース顔検出方法、テンプレートマッチング顔検出方法、ニューラルネットワークベース顔検出方法、及び画像ベース顔検出方法が含まれるが、これらに限定されるものではない。一例示の特徴ベース顔検出手法は、Viola及びJones著「Robust Real-Time Object Detection」(Second International Workshop of Statistical and Computation theories of Vision − Modeling, Learning, Computing, and Sampling, Vancouver, Canada (July 13, 2001))に説明されている。この文献は、参照により本明細書に援用される。一例示のニューラルネットワークベース顔検出方法は、Rowley他著「Neural Network-Based Face Detection」(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 20, No. 1 (January 1998))に説明されている。この文献は、参照により本明細書に援用される。
本明細書で説明した実施形態は、対応するオリジナル画像の品質を有する改善された表現を提供するフォトリアルな画像サムネイルを生成することができる。このように、これらの実施形態によって、ユーザは、オリジナル画像の品質を正確に確認することが可能になる。この情報は、たとえば、コレクション内のどの画像を写真アルバムに組み込むのか、ハードコピーとして印刷するのか、電子メールによって他者へ送信するのか、及びコレクションから削除するのかを選択するのに使用することができる。
Claims (5)
- 結果を生成するために、第1のピクセル解像度を有する入力画像の複数の局所入力画像領域の各視覚的特徴を解析し、当該解析することにおいて、前記複数の局所入力画像領域のそれぞれについて、第1のブラーパラメータ値を求め、
前記視覚的特徴を解析することの前記結果に基づいて、前記入力画像から、前記複数の局所入力画像領域の対応する各々の低減された解像度の視覚表現を導出するために、前記複数の局所入力画像領域のそれぞれについて、それぞれ異なる第2のブラーパラメータ値を有する複数の低減された解像度のブラーモデルを決定し、前記複数の局所入力画像領域の各々について、それぞれの局所入力画像領域についての前記第1のブラーパラメータ値と、該それぞれの局所入力画像領域について決定された前記複数のブラーモデルに対応する前記複数の第2のブラーパラメータ値とに基づいて、該複数のブラーモデルの一つを該それぞれの局所入力画像領域の前記低減された解像度の視覚表現として選択し、
前記複数の局所入力画像領域に対応する前記複数の低減された解像度の視覚表現から、前記第1のピクセル解像度よりも低い第2のピクセル解像度を有する、前記入力画像の配置、割合、及び局所的な細部を反映したサムネイル画像を生成し、
該サムネイル画像を出力することを含むことを特徴とする方法。 - 前記導出することは、フィルタリングされた画像を生成するために、前記入力画像を低域通過フィルタリングし、低減された解像度のベース画像を生成するために、前記フィルタリングされた画像をサブサンプリングし、前記ベース画像から前記低減された解像度の視覚表現を導出することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 第1のピクセル解像度を有する入力画像の複数の局所入力画像領域の各視覚的特徴を解析して結果を生成し、当該解析することにおいて、該複数の局所入力画像領域のそれぞれについて、第1のブラーパラメータ値を求めるように動作可能な視覚的特徴解析データ処理コンポーネントと、
前記視覚的特徴を解析することの前記結果に基づいて、前記入力画像から、前記複数の局所入力画像領域のうちの対応する各々の低減された解像度の視覚表現を導出するために、前記複数の局所入力画像領域のそれぞれについて、それぞれ異なる第2のブラーパラメータ値を有する複数の低減された解像度のブラーモデルを決定し、前記複数の局所入力画像領域の各々について、それぞれの局所入力画像領域についての前記第1のブラーパラメータ値と、該それぞれの局所入力画像領域について決定された前記複数のブラーモデルに対応する前記複数の第2のブラーパラメータ値とに基づいて、該複数のブラーモデルの一つを該それぞれの局所入力画像領域の前記低減された解像度の視覚表現として選択するように動作可能な解像度低減データ処理コンポーネントと、
前記複数の局所入力画像領域に対応する前記複数の低減された解像度の視覚表現から、前記第1のピクセル解像度よりも低い第2のピクセル解像度を有する、前記入力画像の配置、割合、及び局所的な細部を反映したサムネイル画像を生成し、該サムネイル画像を出力するように動作可能なサムネイル画像生成データ処理コンポーネントと、
を備えることを特徴とするシステム。 - 前記解像度低減データ処理コンポーネントは、前記入力画像を低域通過フィルタリングしてフィルタリングされた画像を生成し、該フィルタリングされた画像をサブサンプリングして低減された解像度のベース画像を生成し、該ベース画像から前記低減された解像度の視覚表現を導出するように動作可能であることを特徴とする請求項3に記載のシステム。
- マシン可読命令を記憶するマシン可読媒体であって、前記マシン可読命令が、
結果を生成するために、第1のピクセル解像度を有する入力画像の複数の局所入力画像領域の各視覚的特徴を解析し、当該解析することにおいて、前記複数の局所入力画像領域のそれぞれについて、第1のブラーパラメータ値を求め、
前記視覚的特徴を解析することの前記結果に基づいて、前記入力画像から、前記複数の局所入力画像領域のうちの対応する各々の低減された解像度の視覚表現を導出するために、前記複数の局所入力画像領域のそれぞれについて、それぞれ異なる第2のブラーパラメータ値を有する複数の低減された解像度のブラーモデルを決定し、前記複数の局所入力画像領域の各々について、それぞれの局所入力画像領域についての前記第1のブラーパラメータ値と、該それぞれの局所入力画像領域について決定された前記複数のブラーモデルに対応する前記複数の第2のブラーパラメータ値とに基づいて、該複数のブラーモデルの一つを該それぞれの局所入力画像領域の前記低減された解像度の視覚表現として選択し、
前記複数の局所入力画像領域に対応する前記複数の低減された解像度の視覚表現から、前記第1のピクセル解像度よりも低い第2のピクセル解像度を有する、前記入力画像の配置、割合、及び局所的な細部を反映したサムネイル画像を生成し、
該サムネイル画像を出力することを含む動作をマシンに遂行させることを特徴とするマシン可読媒体。
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