JP5807489B2 - 画像処理装置及び画像処理方法、並びにプログラム - Google Patents
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Description
例えば、上述の目的を達成すべく、顔を被写体として含む原画像のデータについて、エッジ検出することで、当該原画像のデータを、芸術性の高い画像の一種である水墨画のような画像(以下、「水墨画調画像」と呼ぶ)のデータに変換をする画像処理が、特許文献1に開示されている。
原画像のデータを取得する原画像取得手段と、
前記原画像取得手段により取得された原画像のデータから、水墨画調画像のデータに変換する第1変換手段と、
前記原画像取得手段により取得された原画像のデータから、当該原画像の特徴領域を検出する特徴領域検出手段と、
前記原画像取得手段により取得された原画像のデータから、当該原画像の重要度の情報を算出する重要度情報算出手段と、
前記第1変換手段による変換後の前記水墨画調画像のデータをさらに変換する画像処理として、前記重要度情報算出手段により算出された重要度の情報に基づき前記特徴領域検出手段により検出された前記特徴領域をぼかすぼかし処理と、前記水墨画調画像に対して余白領域の付加を設定する余白設定処理とを実行する第2変換手段と、
を備えたことを特徴とする。
以下、本発明の第1実施形態について、図面を用いて説明する。
出力部18は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部19は、ハードディスク或いはDRAM(Dynamic Random Access Memory)等で構成され、各種画像のデータを記憶する。
通信部20は、インターネットを含むネットワークを介して他の装置(図示せず)との間で行う通信を制御する。
ここで、水墨画調画像生成処理とは、画像処理の対象として入力された原画像のデータから、水墨画調画像のデータを生成するまでの一連の処理をいう。
全体ぼかし処理とは、当該原画像のデータから算出された重要度の情報に基づいて、当該水墨画調画像内の特徴領域をぼかすまでの一連の処理をいう。
また、余白領域設定処理とは、当該重要度の情報に基づいて、当該水墨画調画像に対して付加する余白領域を設定するまでの一連の処理をいう。
また、CPU11の制御に基づいて余白領域設定処理が実行される場合には、画像処理部14において、重要度情報算出部43と、変換部45と、が機能する。
また、記憶部19の一領域として、筆運びパターン記憶部(図示せず)が設けられる。
図3において、原画像100を構成する複数の各画素101のうち、グレーの領域が重要度領域102である。そして、重要度領域102に基づいて算出された重要度重心111が重要度領域102の略中心部分に示されている。
mx=1/(n+sumw)×Σ(x×w(x,y))・・・(1)
mx=1/(n+sumw)×Σ(y×w(x,y))・・・(2)
(nは、重要度が閾値以上の画素の数、sumwは、重要度の合計、w(x,y)はx,yにおける重要度を示す)。
重要度情報算出部43により算出された重要度重心の情報は、変換部45に供給される。
本実施形態の水墨画変換処理として、書道用の筆の筆跡を模したテクスチャを原画像に貼り付ける画像処理が採用されている。この「書道用の筆の筆跡を模したテクスチャ」のパターンを、本明細書では、「筆運びパターン」と呼称している。
図4は、筆運びパターンの一例を示す図である。
図4(A)は、筆の「命毛」の部分(筆の先端部分)で書いた際の筆跡を模した筆運びパターンを示している。なお、以下、図4(A)に示すような筆運びパターンを、「直筆パターン」と呼ぶ。
図4(B)は、筆の「のど」から「腹」又は「腰」までの側部分(「穂」の一部分)で書いた際の筆跡を模した筆運びパターンを示している。なお、以下、図4(B)に示すような筆運びパターンを、「側筆パターン」と呼ぶ。
図4(A)と図4(B)とを比較すると容易にわかるが、直筆パターンは、長手方向と直交する方向の長さ(以下、「幅」と呼ぶ)が狭く、その分だけ濃淡の差が小さいという特徴を有している。これに対して、側筆パターンは、幅が広く、その分だけ濃淡の差が大きいという特徴を有している。
本実施形態では、このような直筆パターン及び側筆パターンの各データは、筆運びパターン記憶部(図示せず)に記憶されている。
なお、筆運びパターンのデータの生成手法は、特に限定されず、例えばCG(Computer Graphics)を利用して生成する手法を採用してもよい。ただし、本実施形態では、実際に、墨を付けた筆により紙媒体に書かれた筆跡を、スキャナやデジタルカメラ等によって画像のデータ化したものを、筆運びパターンのデータとするという手法が採用されている。
図5において、黒くて細い領域がエッジ領域である。
例えば、エッジ領域E1は山の輪郭を示しており、エッジ領域E2は雲の輪郭を示しており、エッジ領域E3は家の輪郭を示している。
山の輪郭を示すエッジ領域E1に直筆パターンD1が貼り付けられ、当該エッジ領域E1の右側の周囲領域に側筆パターンS1が貼り付けられている。
また、雲の輪郭を示すエッジ領域E2は閉領域を形成しているため、当該エッジ領域E2に直筆パターンD2が貼り付けられ、当該閉領域の内部には側筆パターンS2が塗りつぶされるように貼り付けられている。
同様に、家の輪郭を示すエッジ領域E3は閉領域を形成しているため、当該エッジ領域E3に直筆パターンD3が貼り付けられ、当該閉領域の内部には側筆パターンS3が塗りつぶされるように貼り付けられている。
即ち、本実施形態では、水墨画変換部44は、特徴領域であるエッジ領域に対して使用される筆運びパターンとして、直筆パターンを決定する。また、水墨画変換部44は、特徴領域であるエッジ領域の周囲領域、又は閉曲線を形成しているエッジ領域の当該閉曲線内部の領域に対して使用される筆運びパターンとして、側筆パターンを決定する。
具体的には、水墨画変換部44は、エッジ領域に直筆パターンを貼り付けるように、当該エッジ領域のデータを直筆パターンのデータに変換する。同様に、水墨画変換部44は、エッジ領域の周囲領域に側筆パターンを貼り付けるように、当該エッジ領域の周囲領域のデータを側筆パターンのデータに変換する。また、エッジ領域が閉領域を形成する場合には、水墨画変換部44は、閉領域の内部に側筆パターンを貼り付けて塗りつぶすように、当該閉領域の内部のデータを側筆パターンのデータに変換する。
具体的には、重要度マップは、上述したように、画素毎の重要度の空間方向の分布を示している。一方で、濃淡は、複数の画素群からなる領域を占有する筆運びパターン毎に決定される。
そこで、水墨画変換部44は、調整対象の筆運びパターンが占有する領域に含まれる複数の画素群の各々の重要度を重要度マップから抽出し、抽出した複数の重要度に基づいて、当該領域全体の統合的な重要度を演算する。
なお、領域全体の統合的な重要度の求め方は、当該領域を構成する複数の画素の重要度を用いる手法であれば特に限定されず、例えば二乗平均や中間値を取る手法を採用することが可能である。ただし、本実施形態では、少ない演算量及び演算時間で容易に求めるべく、複数の画素の重要度の単純な平均を取る手法が採用されている。
水墨画変換部44は、領域全体の総合的な重要度が高いほど、当該領域を占める筆運びパターンが濃く(黒色に近く)なるように、逆に、領域全体の総合的な重要度が低いほど、当該領域を占める筆運びパターンが薄く(白色に近く)なるように、濃淡を調整する。
ぼかし処理におけるぼかし量(幅)は、処理対象の領域の濃淡の度合いにより決定される。即ち、上述したように処理対象の領域の濃淡は重要度マップに基づいて調整されるため、当該処理対象の領域のぼかし量もまた重要度マップに基づいて決定される。この場合、重要度が高いほど濃くなる(黒色に近づく)ので、ぼかし量は小さくなり、逆に、重要度が低いほど薄くなる(白色に近づく)ので、ぼかし量は大きくなる。
また、画素毎のぼかし方は、処理対象の領域(筆運びパターン)の端からの距離xに依存する手法であれば足り、特に限定されないが、本実施形態では、距離xが大きくなるほど薄くなる手法が採用されている。より具体的には、本実施形態では、画像の階調(濃淡を示す輝度の範囲)は256階調として、次の式(3)に従って処理対象の画素のぼかす色(濃淡を示す輝度)を演算する手法が採用されている。
B=(255−L)×(1−exp(−x×x/f(D+n)))+L・・・(3)
式(3)において、Bは、処理対象の画素のぼかす色(濃淡を示す輝度)を示している。Lは、処理対象の画素に貼り付けられた筆運びパターンの色(処理対象の領域全体についての濃淡を示す輝度)を示している。f(D+n)は、入力パラメータ(D+n)に従って出力値が大きくなる任意の関数を示している。Dは、処理対象の画素に貼り付けられた筆運びパターン(処理対象の領域)のぼかし量を示している。nは、任意の整数を示している。
B=(255−L)×(1−exp(−x×x/f(D+n)))+L・・・(4)
本実施形態においては、画像の階調は256階調とし、関数fは、D+nの値に従って大きくなるような任意の関数を示す。また、nは任意の整数を示す。
ぼかし部61は、画素毎に算出したぼかし量に基づいて、水墨画調画像の画像全体に対するぼかし処理を行う。
(X/Y)=α(A/B)・・・(5)
(x/X=y/Y)・・・(6)
(a/A=b/B)・・・(7)
((a,b)は、白背景画像130の重心131の座標(a,b)を示す)
図8は、水墨画調画像処理の流れの一例を示すフローチャートである。
原画像取得部41により原画像のデータが取得されると、水墨画調画像処理が開始され、次のような一連の処理が実行される。
ステップS15において、水墨画変換部44は、後述の図10を参照して説明する水墨画調画像生成処理を実行することで、エッジ画像のデータを水墨画調画像のデータに変換する。
なお、ここで、水墨画調画像に対して余白領域が付加された画像のサイズ、即ち解像度は、原画像と同一にしてもよいし、原画像と異なるようにしてもよい。ただし、原画像と同一のサイズにする場合には、画像処理部14は、水墨画調画像に対して余白領域が付加された画像のデータに対して、そのサイズを原画像と一致させるように縮小処理を施す。
これにより、水墨画調画像処理は終了となる。
次に、図9を参照して、図8の水墨画調画像処理のうち、ステップ13の重要度領域算出処理の詳細な流れについて説明する。
図9は、重要度領域算出処理について説明するフローチャートである。
ステップS32において、重要度重心算出部53は、算出された各画素の重要度から原画像の重要度重心を算出する。例えば図3の例では、各画素101の重要度から原画像100の重要度重心11が算出される。
ステップ33において、重要度領域算出部52は、閾値以上の重要度を有する画素から、原画像の重要度領域を算出する。例えば図3の例では、画素101から原画像100の重要度領域102が算出される。
これにより、重要度領域算出処理は終了となり、即ち図8のステップS13の処理が終了し、処理はステップS14に進む。
次に、図10を参照して、図8の水墨画調画像処理のうち、ステップS15の水墨画調画像生成処理の詳細な流れについて説明する。
図10は、水墨画調画像生成処理について説明するフローチャートである。
ステップS52において、特徴領域検出部42は、ステップS51の処理結果に基づいて、エッジが存在するか否かを判定する。
エッジが存在する場合には、ステップS53において、特徴領域検出部42は、当該エッジを追跡する。
即ち、水墨画変換部44は、ステップS53の処理で追跡されたエッジ領域に対して使用される筆運びパターンとして、直筆パターンを決定する。また、水墨画変換部44は、当該エッジ領域の周囲領域に対して使用される筆運びパターンとして、側筆パターンを決定する。さらに、水墨画変換部44は、当該エッジ領域が閉曲線の領域である場合には、当該閉曲線の内部に使用される筆運びパターンとして、側筆パターンを決定する。
具体的には、ステップS53の処理で追跡されたエッジ領域の長さ(長手方向の曲線の長さ)はその都度異なるため、水墨画変換部44は、筆運びパターン記憶部(図示せず)から読み出した直筆パターンのデータを、エッジ領域の長さに応じて拡大又は縮小する。そして、水墨画変換部44は、当該エッジ領域の始点のデータから、拡大又は縮小された直筆パターンのデータに変換(貼り付け)していく。
エッジ領域が閉曲線の領域でない場合、即ち始点と終点とがある領域である場合、ステップS61においてNOであると判定されて、処理はステップS51に戻され別のエッジが探索されて、ステップS52以降の処理が繰り返される。
これに対して、エッジ領域が閉曲線の領域でない場合、即ち始点と終点とがある領域である場合、ステップS61においてYESであると判定されて、処理はステップS62に進む。
このようにして、エッジ画像に含まれるエッジ領域毎に、上述したステップS51乃至S64のループ処理が繰り返し実行される。そして、最後のエッジ領域についての処理が終了すると、次のステップS51の処理でエッジの探索ができないので、その次のステップS52においてNOであると判定されて、水墨画調画像生成処理は終了となる。即ち、図8のステップ15の処理が終了する。
次に、図11を参照して、図8の水墨画調画像処理のうち、ステップS16の全体ぼかし処理の詳細な流れについて説明する。
図11は、全体ぼかし処理について説明するフローチャートである。
ステップS82において、ぼかし部61は、重要度領域算出部52により算出された重要度領域の情報を取得する。
ステップS84において、ぼかし部61は、当該注目画素における重要度と、ステップS81において取得した重要度重心から各画素までの距離に基づいて、ぼかし量を算出する。
次に、図12を参照して、図8の水墨画調画像処理のうち、ステップS17の余白領域設定処理の詳細な流れについて説明する。
図12は、余白領域設定処理について説明するフローチャートである。
ステップS103において、余白領域設定部62は、白背景画像のサイズを設定する。例えば図7の例では、白背景画像130のサイズが設定される。
原画像取得部41は、原画像100のデータを取得する。
水墨画変換部44は、原画像取得部41により取得された原画像100のデータから、水墨画調画像120のデータに変換する。
特徴領域検出部42は、原画像取得部41により取得された原画像100のデータから、当該原画像100の特徴領域(本実施形態ではエッジ領域)を検出する。
重要度情報算出部43は、原画像取得部41により取得された原画像100のデータから、当該原画像100の重要度の情報を算出する。
変換部45は、水墨画変換部44による変換後の水墨画調画像のデータをさらに変換する画像処理として、重要度情報算出部43により算出された重要度の情報に基づいて、特徴領域検出部42により検出された特徴領域をぼかすぼかし処理と、水墨画調画像に対して余白領域140の付加を設定する余白設定処理とを実行する。
このように、原画像100における重要度の情報に基づいて水墨画調画像120のぼかし処理を行うことで、水墨画の自然な筆の描画を忠実に表現することができる。その結果、実際の水墨画により近い画像を得ることができる。
同様に、原画像100における重要度の情報に基づいて水墨画調画像120に対する余白領域140の付加を設定する余白設定処理を行うことで、水墨画の自然な構図を忠実に表現することができる。その結果、実際の水墨画により近い画像を得ることができる。
重要度算出部51は、原画像100を構成する各画素101毎に重要度を算出する。
重要度重心算出部53は、重要度算出部51により算出された各画素101の重要度に基づいて、原画像100の重要度重心111を算出する。そして、変換部45は、重要度重心算出部53により算出された重要度重心に基づいて水墨画調画像120のデータの変換を行う。
このように重要度重心に基づいて水墨画調画像120のデータの変換を行うことで、水墨画に描画されているオブジェクトを水墨画特有の描画方法に基づき表現することが可能となる。その結果、さらに一段と、実際の水墨画により近い画像を得ることができる。
ぼかし部61は、特徴領域検出部42により検出された特徴領域及び当該特徴領域内の1以上の領域内のオブジェクトを処理対象として、重要度重心算出部53により算出された重要度重心に基づいてぼかし処理を実行する。
このように重要度重心に基づいてぼかし処理を行うことで、水墨画として描画されるオブジェクトを水墨画特有の描画方法に基づき表現することが可能となる。その結果、さらに一段と、実際の水墨画により近い画像を得ることができる。
重要度重心位置比率算出部71は、重要度重心算出部53により算出された重要度重心の位置比率を算出する。
背景画像位置比率算出部72は、重要度重心位置比率算出部により算出された重要度重心の位置比率に基づいて、白背景画像130の重心位置比率を算出する。
変換部45は、重要度重心位置比率算出部71により算出された重要度重心の位置比率と、背景画像位置比率算出部72により算出された白背景画像130の重心の位置比率と、に基づいて、白背景画像130のデータに対して水墨画調画像120のデータを合成することで、水墨画調画像120に対して余白領域140の付加を設定する。
このように重要度重心の位置比率に基づいて水墨画調画像120の余白領域140を設定することで、水墨画の自然な構図を忠実に表現することができる。その結果、実際の水墨画により近い画像を得ることができる。
重要度領域算出部52は、重要度算出部51により画素101毎に算出された重要度に基づいて重要度領域102を算出する。
そして、ぼかし部61は、重要度領域算出部52により算出された重要度領域102内における各画素101の重要度と、各画素101と重要度重心算出部53により算出された重要度重心111との距離と、に基づいて各画素101におけるぼかし量を算出する。
このように各画素101における重要度と、重要度重心との距離と、に応じてぼかし処理を実行することで、水墨画特有の墨のにじみを適切に表現することが可能になる。その結果、さらに一段と、実際の水墨画により近い画像を得ることができる。
次に、本発明の第2実施形態に係る画像処理装置1について説明する。
本発明の第2実施形態に係る画像処理装置1は、第1実施形態に係る画像処理装置1と基本的に同様のハードウェア構成及び機能的構成を取ることができる。
従って、図1は、第2実施形態に係る画像処理装置1のハードウェアの構成を示すブロック図でもある。
さらに、第2実施形態に係る画像処理装置1が実行する水墨画調画像処理、重要度領域算出処理、水墨画調画像生成処理は、第1実施形態に係る各処理と基本的に同様の流れとなる。従って、図8、図9、図10は、第2実施形態に係る水墨画調画像処理、重要度領域算出処理、水墨画調画像生成処理の流れを説明するフローチャートでもある。
これに対し、第2実施形態の画像処理装置1のぼかし部61は、重要度領域が複数ある場合には、複数の重要度領域を統合重要度領域として統合し、重要度領域内においては、第1実施形態と同様の処理に基づきぼかし量を算出する。そして、第2実施形態の画像処理装置1のぼかし部61は、重要度領域外においては、統合重要度領域内における各画素の重要度と、各画素と重要度重心との距離と、重要度重心と統合重要度領域の縁の方向と、に基づいて各画素におけるぼかし量を算出する。
第2実施形態に係る全体ぼかし処理とは、重要度領域が単数である場合には、第1実施形態と同様の処理に基づきぼかし処理を行う。そして、ぼかし部61は、重要度領域が複数である場合には、複数の重要度領域を統合重要度領域として統合し、統合重要度領域内における各画素の重要度と、各画素と重要度重心との距離と、重要度重心と統合重要度領域の縁の方向と、に基づいて各画素におけるぼかし量を算出する。そしてぼかし部61は、算出されたぼかし量に基づいて水墨画調画像の全体に対しぼかし処理を行う。
重要度領域統合部81は、重要度領域算出部52により算出された重要度領域が複数ある場合には、重要度領域算出部52により算出された複数の重要度領域を統合重要度領域として統合する。
第2実施形態のぼかし部61は、統合重要度領域のうち、重要度領域内においては、重要度領域内における各画素の重要度と、各画素と重要度重心算出部により算出された重要度重心との距離と、に基づいて各画素におけるぼかし量を算出し、重要度領域外においては、統合重要度領域内における各画素の重要度と、各画素と重要度重心算出部により算出された重要度重心との距離と、重要度重心と統合重要度領域の縁の方向と、に基づいて各画素におけるぼかし量を算出する。
図14において、原画像100を構成する複数の各画素101のうち、グレーの領域が複数の重要度領域102A,102Bである。そして、複数の重要度領域102A,102Bに基づいて統合された統合重要度領域202が黒枠により示されている。また、統合重要度領域202に基づいて算出された重要度重心211が統合重要度領域202の略中心部分に示されている。
ステップS122において、ぼかし部61は、重要度領域算出部52により算出された重要度領域の情報を取得する。
ステップS125において、ぼかし部61は、図14の原画像100の統合重要度領域202内の1の画素101を注目画素に設定する。
重要度領域統合部81は、重要度領域算出部52により算出された重要度領域が複数ある場合には、重要度領域算出部52により算出された図14の複数の重要度領域102A,102Bを統合重要度領域202として統合する。
ぼかし部61は、統合重要度領域202のうち、重要度領域102A,102B内においては、重要度領域102A,102B内における各画素101の重要度と、各画素101と重要度重心算出部53により算出された重要度重心211との距離と、に基づいて各画素101におけるぼかし量を算出し、重要度領域102A,102B外においては、統合重要度領域202内における各画素101の重要度と、各画素101と重要度重心算出部53により算出された重要度重心211との距離と、重要度重心211と統合重要度領域202の縁の方向と、に基づいて各画素101におけるぼかし量を算出する。原画像100内において、重要だが重要度重心からの距離がある画素101は、重要であるにも関わらず、それほど重要でないと判断される場合がある。これに対し本実施形態においては、ぼかし部61は、重要度領域102A,102Bが複数ある場合には、統合重要度領域202として複数の重要度領域102A,102Bを統合する。これにより、複数の重要度領域に基づいて各画素101における重要度を勘案してぼかし量を算出することで、水墨画として描画されるオブジェクトを水墨画特有の描画方法に基づき表現することが可能となる。その結果、さらに一段と、実際の水墨画により近い画像を得ることができる。
換言すると、図2の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が画像処理装置1に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図2の例に限定されない。
また、1つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
[付記1]
原画像のデータを取得する原画像取得手段と、
前記原画像取得手段により取得された原画像のデータから、水墨画調画像のデータに変換する第1変換手段と、
前記原画像取得手段により取得された原画像のデータから、当該原画像の特徴領域を検出する特徴領域検出手段と、
前記原画像取得手段により取得された原画像のデータから、当該原画像の重要度の情報を算出する重要度情報算出手段と、
前記第1変換手段による変換後の前記水墨画調画像のデータをさらに変換する画像処理として、前記重要度情報算出手段により算出された重要度の情報に基づいて、前記特徴領域検出手段により検出された前記特徴領域をぼかすぼかし処理と、前記水墨画調画像に対して余白領域の付加を設定する余白設定処理とを実行する第2変換手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
[付記2]
前記重要度情報算出手段は、
前記原画像を構成する画素毎に重要度を算出する重要度算出手段と、
前記重要度算出手段により算出された前記各画素の重要度に基づいて、前記原画像の重要度重心を算出する重要度重心算出手段と、
を有し、
前記第2変換手段は、前記重要度重心算出手段により算出された前記重要度重心に基づいて前記水墨画調画像のデータを変換する前記画像処理を実行する、
ことを特徴とする付記1に記載の画像処理装置。
[付記3]
前記第2変換手段は、
前記特徴領域検出手段により検出された前記特徴領域及び当該特徴領域内の1以上の領域内のオブジェクトを処理対象として、前記重要度重心算出手段により算出された前記重要度重心に基づいて前記ぼかし処理を実行するぼかし手段を有する、
ことを特徴とする付記2に記載の画像処理装置。
[付記4]
前記第2変換手段は、
前記重要度重心算出手段により算出された前記重要度重心の位置比率を算出する重要度重心位置比率算出手段と、
前記重要度重心位置比率算出手段により算出された前記重要度重心の位置比率に基づいて、背景画像の重心位置比率を算出する背景画像位置比率算出手段と、
を備え、
前記重要度重心位置比率算出手段により算出された前記重要度重心の位置比率と、前記背景画像位置比率算出手段により算出された前記背景画像の重心の位置比率と、に基づいて、前記背景画像のデータに対して前記水墨画調画像のデータを合成することで、前記水墨画調画像に対して前記余白領域の付加を設定する、
ことを特徴とする付記2に記載の画像処理装置。
[付記5]
前記重要度情報算出手段は、
前記重要度算出手段により画素毎に算出された前記重要度に基づいて重要度領域を算出する重要度領域算出手段をさらに備え、
前記ぼかし手段は、
前記重要度領域算出手段により算出された重要度領域内における各画素の重要度と、前記各画素と前記重要度重心算出手段により算出された重要度重心との距離と、に基づいて各画素におけるぼかし量を算出することを特徴とする付記2乃至4のうち何れか1つに記載の画像処理装置。
[付記6]
前記ぼかし手段は、
前記重要度領域算出手段により算出された重要度領域が複数ある場合には、前記重要度領域算出手段により算出された複数の重要度領域を統合重要度領域として統合する重要度領域統合手段をさらに備え、
前記統合重要度領域のうち、
前記重要度領域内においては、重要度領域内における各画素の重要度と、前記各画素と前記重要度重心算出手段により算出された重要度重心との距離と、に基づいて各画素におけるぼかし量を算出し、
前記重要度領域外においては、統合重要度領域内における各画素の重要度と、前記各画素と前記重要度重心算出手段により算出された重要度重心との距離と、前記重要度重心と前記統合重要度領域の縁の方向と、に基づいて各画素におけるぼかし量を算出することを特徴とする付記5に記載の画像処理装置。
[付記7]
前記第2変換手段は、
前記水墨画調画像のデータを複数の領域に分割する画像領域分割手段をさらに備え、
前記画像領域分割手段により分割された領域のうち、前記重要度算出手段により算出された重要度が高い画素を含む領域が前記水墨画調画像の端に接している場合には、当該領域の端には余白領域の付加を行わないことを特徴とする付記4に記載の画像処理装置。
[付記8]
水墨画調画像のデータを変換する画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
原画像のデータを取得する原画像取得ステップと、
前記原画像取得ステップにより取得された原画像のデータから、水墨画調画像のデータに変換する第1変換ステップと、
前記原画像取得ステップにより取得された原画像のデータから、当該原画像の特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
前記原画像取得ステップにより取得された原画像のデータから、当該原画像の重要度の情報を算出する重要度情報算出ステップと、
前記第1変換ステップによる変換後の前記水墨画調画像のデータをさらに変換する画像処理として、前記重要度情報算出ステップにより算出された重要度の情報に基づいて、前記特徴領域検出ステップにより検出された前記特徴領域をぼかすぼかし処理と、前記水墨画調画像に対して余白領域の付加を設定する余白設定処理とを実行する第2変換ステップと、
を含む画像処理方法。
[付記9]
水墨画調画像のデータを変換する画像処理装置を制御するコンピュータに、
原画像のデータを取得する原画像取得機能、
前記原画像取得機能により取得された原画像のデータから、水墨画調画像のデータに変換する第1変換機能、
前記原画像取得機能により取得された原画像のデータから、当該原画像の特徴領域を検出する特徴領域検出機能、
前記原画像取得機能により取得された原画像のデータから、当該原画像の重要度の情報を算出する重要度情報算出機能、
前記第1変換機能による変換後の前記水墨画調画像のデータをさらに変換する画像処理として、前記重要度情報算出機能により算出された重要度の情報に基づいて、前記特徴領域検出機能により検出された前記特徴領域をぼかすぼかし処理と、前記水墨画調画像に対して余白領域の付加を設定する余白設定処理とを実行する第2変換機能、
を含む画像処理を実行させるプログラム。
Claims (9)
- 原画像のデータを取得する原画像取得手段と、
前記原画像取得手段により取得された原画像のデータから、水墨画調画像のデータに変換する第1変換手段と、
前記原画像取得手段により取得された原画像のデータから、当該原画像の特徴領域を検出する特徴領域検出手段と、
前記原画像取得手段により取得された原画像のデータから、当該原画像の重要度の情報を算出する重要度情報算出手段と、
前記第1変換手段による変換後の前記水墨画調画像のデータをさらに変換する画像処理として、前記重要度情報算出手段により算出された重要度の情報に基づき前記特徴領域検出手段により検出された前記特徴領域をぼかすぼかし処理と、前記水墨画調画像に対して余白領域の付加を設定する余白設定処理とを実行する第2変換手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 前記重要度情報算出手段は、
前記原画像を構成する画素毎に重要度を算出する重要度算出手段と、
前記重要度算出手段により算出された前記各画素の重要度に基づいて、前記原画像の重要度重心を算出する重要度重心算出手段と、
を有し、
前記第2変換手段は、前記重要度重心算出手段により算出された前記重要度重心に基づいて前記水墨画調画像のデータを変換する前記画像処理を実行する、
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記第2変換手段は、
前記特徴領域検出手段により検出された前記特徴領域及び当該特徴領域内の1以上の領域内のオブジェクトを処理対象として、前記重要度重心算出手段により算出された前記重要度重心に基づいて前記ぼかし処理を実行するぼかし手段を有する、
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記第2変換手段は、
前記重要度重心算出手段により算出された前記重要度重心の位置比率を算出する重要度重心位置比率算出手段と、
前記重要度重心位置比率算出手段により算出された前記重要度重心の位置比率に基づいて、背景画像の重心位置比率を算出する背景画像位置比率算出手段と、
を備え、
前記重要度重心位置比率算出手段により算出された前記重要度重心の位置比率と、前記背景画像位置比率算出手段により算出された前記背景画像の重心の位置比率と、に基づいて、前記背景画像のデータに対して前記水墨画調画像のデータを合成することで、前記水墨画調画像に対して前記余白領域の付加を設定する、
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記重要度情報算出手段は、
前記重要度算出手段により画素毎に算出された前記重要度に基づいて重要度領域を算出する重要度領域算出手段をさらに備え、
前記ぼかし手段は、
前記重要度領域算出手段により算出された重要度領域内における各画素の重要度と、前記各画素と前記重要度重心算出手段により算出された重要度重心との距離と、に基づいて各画素におけるぼかし量を算出することを特徴とする請求項2乃至4のうちいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記ぼかし手段は、
前記重要度領域算出手段により算出された重要度領域が複数ある場合には、前記重要度領域算出手段により算出された複数の重要度領域を統合重要度領域として統合する重要度領域統合手段をさらに備え、
前記統合重要度領域のうち、
前記重要度領域内においては、重要度領域内における各画素の重要度と、前記各画素と前記重要度重心算出手段により算出された重要度重心との距離と、に基づいて各画素におけるぼかし量を算出し、
前記重要度領域外においては、統合重要度領域内における各画素の重要度と、前記各画素と前記重要度重心算出手段により算出された重要度重心との距離と、前記重要度重心と前記統合重要度領域の縁の方向と、に基づいて各画素におけるぼかし量を算出することを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。 - 前記第2変換手段は、
前記水墨画調画像のデータを複数の領域に分割する画像領域分割手段をさらに備え、
前記画像領域分割手段により分割された領域のうち、前記重要度算出手段により算出された重要度が高い画素を含む領域が前記水墨画調画像の端に接している場合には、当該領域の端には余白領域の付加を行わないことを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。 - 水墨画調画像のデータを変換する画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
原画像のデータを取得する原画像取得ステップと、
前記原画像取得ステップにより取得された原画像のデータから、水墨画調画像のデータに変換する第1変換ステップと、
前記原画像取得ステップにより取得された原画像のデータから、当該原画像の特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
前記原画像取得ステップにより取得された原画像のデータから、当該原画像の重要度の情報を算出する重要度情報算出ステップと、
前記第1変換ステップによる変換後の前記水墨画調画像のデータをさらに変換する画像処理として、前記重要度情報算出ステップにより算出された重要度の情報に基づき前記特徴領域検出ステップにより検出された前記特徴領域をぼかすぼかし処理と、前記水墨画調画像に対して余白領域の付加を設定する余白設定処理とを実行する第2変換ステップと、
を含む画像処理方法。 - 水墨画調画像のデータを変換する画像処理装置を制御するコンピュータに、
原画像のデータを取得する原画像取得機能、
前記原画像取得機能により取得された原画像のデータから、水墨画調画像のデータに変換する第1変換機能、
前記原画像取得機能により取得された原画像のデータから、当該原画像の特徴領域を検出する特徴領域検出機能、
前記原画像取得機能により取得された原画像のデータから、当該原画像の重要度の情報を算出する重要度情報算出機能、
前記第1変換機能による変換後の前記水墨画調画像のデータをさらに変換する画像処理として、前記重要度情報算出機能により算出された重要度の情報に基づき前記特徴領域検出機能により検出された前記特徴領域をぼかすぼかし処理と、前記水墨画調画像に対して余白領域の付加を設定する余白設定処理とを実行する第2変換機能、
を含む画像処理を実行させるプログラム。
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