JPH10105694A - 画像の自動クロッピング方法 - Google Patents

画像の自動クロッピング方法

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JPH10105694A
JPH10105694A JP9218010A JP21801097A JPH10105694A JP H10105694 A JPH10105694 A JP H10105694A JP 9218010 A JP9218010 A JP 9218010A JP 21801097 A JP21801097 A JP 21801097A JP H10105694 A JPH10105694 A JP H10105694A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像の自動クロッピング方法を提供する。 【解決手段】 該方法は、４つの辺を有するグリッドに
画像をスケールダウンするステップと、画像を複数の非
オーバーラップブロックに分割するステップと、ブロッ
クの各々の平均強度レベルを計算するステップと、ブロ
ックの各々の強度レベルの分散を計算するステップと、
ブロックの分散プロファイルを生成するステップと、分
散プロファイルに基づいてしきい値分散を計算するステ
ップと、しきい値分散よりも大きい分散を有するブロッ
クを対象領域として選択するステップと、対象領域を境
界矩形にクロッピングするステップと、を含む。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像の自動クロッ
ピング方法に関する。これは、テクスチャを全く含まな
いか又はテクスチャを比較的含まない画像に特に好適で
ある。
【０００２】
【従来の技術】典型的な画像は、強度レベル及びカラー
が均一であるいくつかの領域と、強度レベル及びカラー
が大幅に変化する他の領域とを含む。例えば、画像の
「背景」を均一にし、異なる「エッジ」によって「前
景」から背景を分離することができる。例えば、人物写
真は均一な背景布又は背景に対する主体セットを通常含
み、これによって鋭いエッジ又は境界が主体と背景との
間に存在する。
【０００３】画像の特定領域のみを選択し、選択領域を
複製することによって、不要又は余分な背景を除去して
より望ましい構成を画像に与えることがしばしば望まし
い。この選択プロセスは、クロッピング（cropping）と
呼ばれる。画像を前景にクロッピングし、背景の殆どを
放棄することがしばしばある。
【０００４】主体及びクロッピングの寸法を適切に選択
するために、クロッピングは通常手動で行われるか又は
オペレータの対話を必要とする。例えば、エイモスら
（Amoset al.) の米国特許第４，８０９，０６４号は、
写真ネガの選択部分を感光紙にプリントして拡大及びク
ロッピングした写真プリントを形成する装置を開示して
いる。しかし、この装置はクロップを決定するのに人間
の動作を必要とする。同様に、ハゴピアン（Hagopian)
の米国特許第５，１１５，２７１号は、中央ウィンドウ
を有するハウジングに位置する一対のマスクを含む可視
領域の複数の一定比率を維持する可変写真クロッピング
デバイスを開示している。この装置もオペレータを必要
とする。
【０００５】自動画像強調の分野では、自然風景画像の
コントラストを改良するか又は電子的に符号化された自
然風景画像を複製する際に鮮鋭度を変える方法が知られ
ている。このような方法は、例えばエッシュバッハら
（Eschbach et al.)の米国特許第５，４５０，５０２号
及び第５，３６３，２０９号に開示されており、これら
の開示内容は本明細書中に援用される。しかし、このよ
うな自動画像強調は自動画像クロッピングを開示してい
ない。
【０００６】高品質出版及びプリントでは、芸術的理由
のために手動クロッピングが好ましい場合がある。これ
らに限定されないが、パスポート用写真、卒業アルバ
ム、カタログ、イベント本、人物写真、均一な背景を有
する他の画像などを含む大量プリントでは、自動クロッ
ピングの使用のオプションを有してクロッピング処理の
生産性及び均一性を高めることが望ましい。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、画像の自動
クロッピング方法に関する。更に、本発明はテクスチャ
を全く含まないか又はテクスチャを比較的含まない画像
を対象領域に自動的にクロッピングする方法に関する。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明に従って、自動的
にクロッピングすべき画像をグリッドにスケールダウン
して非オーバーラップブロックに分割する。各ブロック
毎に強度レベルの平均値及び分散を計算する。ブロック
内の分散の分布に基づいて、分散のしきい値を選択す
る。しきい値分散よりも大きい分散を有する全てのブロ
ックを対象領域として選択する。対象領域を境界矩形に
クロッピングし、引き締まった自動クロッピング画像を
提供する。次に、これらに限定されないが、自動クロッ
ピングした画像のより大きな又は小さな寸法へのスケー
リング、画像強調、注釈付け、送信、ハーフトーン化な
どを含む画像後処理動作を自動クロッピングした画像に
行うことができる。
【０００９】本発明は、画像のエッジ強度分布分析を必
要に応じて含むことができる。エッジ強度のリストから
しきい値を選択し、著しい数のエッジピクセルを含み強
度分散分析後に選択されなかった全てのブロックを選択
する。
【００１０】本発明の請求項１の態様は、画像の自動ク
ロッピング方法であって、４つの辺を有するグリッドに
前記画像をスケールダウンするステップと、前記画像を
複数の非オーバーラップブロックに分割するステップ
と、前記ブロックの各々の平均強度レベルを計算するス
テップと、前記ブロックの各々の強度レベルの分散を計
算するステップと、前記ブロックの分散プロファイルを
生成するステップと、前記分散プロファイルに基づいて
しきい値分散を計算するステップと、前記しきい値分散
よりも大きい前記分散を有する前記ブロックを対象領域
として選択するステップと、前記対象領域を境界矩形に
クロッピングするステップと、を含む。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明は、画像の自動画像クロッ
ピング方法に関する。好ましくは、本発明は実施の形態
において、テクスチャーを全く含まないか又はテクスチ
ャーを比較的含まない画像の自動画像クロッピングに関
する。
【００１２】本発明の自動画像クロッピング方法は、画
像入力又は獲得方法に依存しない。コンピュータデータ
ファイルなどの電子又はデジタルデータに写真を変換す
るあらゆる画像獲得デバイスを本発明において使用でき
る。自動クロッピングすべき画像の獲得デバイスには、
デジタルスキャントゥープリント（scan-to-print)シス
テム、デジタルカメラ、デジタルスキャナー、フォトＣ
Ｄ又はレーザディスクなどが挙げられるが、これらに限
定されない。
【００１３】画像自体はピクセルによって画定される。
画像において、各ピクセルはホワイトレベルとブラック
レベルとの間で変化するデジタルグレー値を有する電気
又は電子信号である。８ビット又はそれより多くの情報
に対して計算が可能な本発明の望ましいシステムでは、
２５６のグレーレベルが使用可能である。ピクセルは位
置によっても識別される。ピクセルは画像内に固有な位
置ｍ、ｎを画定することができ、ライン（又はコラム
（行))中のｍ個目のピクセル位置と、ページ（又はロー
（列))中のｎ個目のピクセル位置によって識別される。
従って、カラーはレッド、ブルー及びグリーンのグレー
値によって表される。例えば、ＲＧＢ色空間では、単一
カラーのピクセルは３つの値、即ちレッドの値、ブルー
の値及びグリーンの値によって表される。特定のピクセ
ルのカラーは、レッド、ブルー及びグリーンカラーレベ
ルの組み合わせによって定義することができる。
【００１４】本発明の自動画像クロッピング方法は、出
力方法にも依存しない。本発明に従って自動クロッピン
グする画像の出力方法には、レーザプリンタ、インクジ
ェットインクプリンタ、ＬＣＤディスプレイ、ＣＲＴデ
ィスプレイ、磁気テープ又は他の媒体、染料昇華プリン
タ、写真プリンタなどが含まれるが、これらに限定され
ない。これらの出力デバイスは、多くの特徴を有するこ
とができる。しかし、これらは共通の要件としてグレー
又はカラーピクトリアル画像の表現を有する。
【００１５】本発明の実施の形態によると、画像はまず
レッド、グリーン及びブルー("ＲＧＢ")の色空間によっ
て定義される。ＲＧＢ色空間において定義された画像を
色空間コンバータに送り、輝度色空間に変換することが
好ましい。しかし、他の画像処理のためにＲＧＢ値を輝
度／色光度空間に変換することは一般的であるため、実
施の形態において画像は既に輝度色空間内にあることが
可能である。使用する空間に関わらず、空間は人間によ
る明るさ又は暗さの視覚認識に関連する成分をもたなけ
ればならない。
【００１６】実施の形態において、「ゼロックスカラー
符号化標準 (Xerox Color EncodingStandard) 」、ＸＮ
ＳＳ ２８９００５、１９８９のゼロックスＹＥＳ色空
間の輝度チャネルＹを使用して、ＲＧＢカラー空間内の
初期画像データを輝度色空間に変換することができる。
既知のテレビジョン符号化標準であるＹＩＱの輝度チャ
ネルＹを使用して、ＲＧＢ色空間を輝度色空間に変換す
ることもできる。本発明の実施の形態では、下記の一般
式によって輝度チャネルＹを計算する：Ｙ＝０．２５２
９３９×（レッドチャネル）＋０．６８４４５８×（グ
リーンチャネル）＋０．０６２６０３×（ブルーチャネ
ル）
【００１７】全ての統計分析及びカラー変換は、入力画
像のスケールダウンバージョンに対して行われることが
好ましい。これは自動画像クロッピング処理を速め、ノ
イズに対する一定程度の頑強性も提供する。
【００１８】本発明の実施の形態に従って、自動クロッ
ピングすべき画像を通常のグリッドにスケールダウンす
る。次に、グリッドをより小さなサイズの非オーバーラ
ップ矩形ブロックＮ×Ｎに分割する。これは４×４、８
×８、１６×１６、６４×６４個などのピクセルを含む
が、これらに限定されない。各ブロックの高さ及び幅は
Ｎ個のピクセルによって示される。本発明の実施の形態
では、グリッドサイズは２５６×２５６個のピクセルで
あり、ブロックサイズは４×４個のピクセルである。し
かし、本発明の目的を達成する限り、異なるグリッドサ
イズ及びブロックサイズを使用することができる。
【００１９】本発明によると、画像内の対象領域を選択
する手がかりはブロック内の強度レベルの輝度プロファ
イルである。あるいは、ブロック内の強度レベルのＲＧ
Ｂプロファイルを使用することができる。Ｎ×Ｎ個のピ
クセルからなる各ブロックの強度レベルの平均値及び分
散を計算する。
【００２０】各ブロック内の平均強度レベルμを下記の
式（１）に従って計算する：
【００２１】
【数１】
【００２２】式中、ｇi はブロック内のｉ番目のピクセ
ルの強度レベルであり、Ｎは各ブロックのピクセル単位
のサイズである。各ブロック内の分散δを下記の式
（２）に従って計算する：
【００２３】
【数２】
【００２４】図１は、画像の典型的な強度分散プロファ
イルを示している。画像内の殆どのブロックが非常に低
い分散を示していることが図１から明らかである。
【００２５】統計分析及びブロック内の分散の分布に基
づいて、しきい値分散を選択する。図１から、分散プロ
ファイル曲線の「ひざ（急激な変化が生じる箇所）」に
おいてほぼ最適なしきい値分散を選択する。本発明に従
って、最小分散と最大分散をつなげたラインから最も離
れた曲線上の一点としてしきい値分散を選択することが
好ましい。このしきい値分散よりも大きい分散を有する
すべてのブロックを対象領域（即ち、前景の要素）とし
て選択し、自動クロッピング画像に残す。しきい値より
も小さい分散を有する全てのブロックを対象外（即ち、
背景の要素）とみなし、自動クロッピング画像から除去
する。しきい値分散を調節してより大きく又はより小さ
くし、より多くのブロックを含むか又は除去することも
可能である。例えば、経験に基づいて決定した選択係数
によってしきい値分散値を減少させ、より多くの対象オ
ブジェクトを含むことができる。本発明の実施の形態で
は、しきい値分散を約４０％減少させてより多くのブロ
ックを対象領域として含む。
【００２６】次に、グリッドの４つの辺に沿った第１の
選択ブロックを見出すことにより、対象領域として選択
したブロックを境界矩形にクロッピングし、これによっ
て画像を引き締める。境界矩形内の全てのブロックは自
動クロッピング画像に含まれる。クロップの締まりはア
プリケーションに依存し、完全に調節可能である。
【００２７】クロッピングした画像をより大きな（又は
小さな）寸法にスケーリングし、スケーリングした自動
クロッピング画像のボーダーを選択することができる。
本発明の実施の形態では、画像の自動クロッピングはよ
り大きな寸法の約０．０１のボーダー（即ち、１％ボー
ダー）をデフォルトするように設定される。
【００２８】オプションであるクリーンアップ後処理パ
スを行い、更なる後処理画像動作のために選択領域内の
（即ち、通常オブジェクトの「内部」にある）未選択ブ
ロックをマーキングすることができる。本発明の実施の
形態はシードフィルアルゴリズムを使用してこの目的を
達成する。様々なシードフィルアルゴリズムが当該技術
において既知であり、これに限定しないが、ヘックバー
ト（Paul S. Heckbert) の A Seed Fill Algorithm、Gr
aphics Gems 、1990に引用される技術を含み、これは本
明細書中に援用される。対象物として維持するべきであ
る最も小さな前景画像効果の特定のパラメータよりも小
さな選択領域を除去する。本発明の実施の形態では、背
景の「ノイズ」に相当する細部をブロック及びピクセル
単位で調べる。これらの細部を自動クロッピング画像か
ら除去する。結果として、小さなグリッチ及び点を除去
するため、特に自動クロッピング画像のエッジにおいて
より優れた境界矩形を提供する。
【００２９】強度分散分析の後にエッジ強度情報を追加
の手がかりとして使用し、画像を必要に応じて更に分析
することができる。前景及び背景の境界において低コン
トラストエッジを示す画像がいくつかある。本明細書中
に記載の強度分散分析の結果は満足のゆくものである
が、エッジ強度分布を分析することによって一定の画像
の結果を改良することができる。
【００３０】分散分析と同様に、ブロックのエッジ強度
分布を分析して適切なしきい値を選択する。画像の典型
的なエッジ強度プロットを図２に示す。実施の形態で
は、開示内容が本明細書中に援用されるゴンサレス及び
ウッズ（Rafael C. Gonzalez &Richard E. Woods) の D
igital Image Processing 、100 、420 、453 (1992)に
引用されるようなデジタルラプラシアンオペレータを使
用してエッジ強度計算を行うことができる。ラプラシア
ンオペレータを使用して、エッジ強度分布からしきい値
を選択する。有意なエッジ情報（即ち、しきい値よりも
大きな特定のピクセル数）を有し、かつ分散分析から対
象領域として選択されない全てのブロックを「対象物」
としてマーキングする。
【００３１】本発明によると、自動画像クロッピング
は、実施のために経験に基づいて決定されたいくつかの
パラメータに依存する。下記のパラメータは、分析され
ている特定の画像セットに自動画像クロッピングをカス
タマイズするように調節することができるパラメータを
含むが、これらに限定されない。当業者は、自動クロッ
ピングすべき画像に関して先に入手可能な情報に基づい
て、これらのパラメータのうちのいずれか又は全てを変
更することが可能である。
【００３２】グリッドサイズは、入力画像のスケールダ
ウンバージョンがサンプリングされる矩形グリッドのサ
イズである。このグリッドのサイズを増大させると、プ
ログラムがノイズに対してより敏感になる。例えば、２
５６×２５６のサイズのグリッドでは小さすぎて取るに
足らない画像効果は、より大きなグリッドでは顕著にな
りうる。グリッドサイズが増大すると、計算時間も増大
する。例えば、全ての他のパラメータを変更しない場
合、５１２×５１２のサンプリンググリッドでは、２５
６×２５６のグリッドの時間の約４倍である。
【００３３】ブロックサイズは、分散分析が行われる局
所的な近傍のサイズである。ブロックサイズは非オーバ
ーラップブロックの高さ及び幅に相当し、通常はピクセ
ル単位で測定される。ブロックサイズが大きいと画像の
分析は粗くなるが、ブロックサイズが小さいと分析はよ
り緻密になる。ブロックサイズは、背景と前景との間の
エッジと共に含まれる局所的近傍のサイズを制御する。
ブロックサイズが大きい場合、前景の周りのマージンは
より大きくなる。
【００３４】ブラックオブジェクトサイズは、対象外効
果として維持される最も小さな背景画像効果のサイズで
ある。このサイズはブロック単位で測定される。選択し
たブロックサイズよりもサイズが小さい対象外領域は全
て、対象領域としてマーキングされる。通常、これらは
対象領域によって完全に覆われており、これらが前景効
果の内部であることを示す。
【００３５】ホワイトオブジェクトサイズは、対象効果
として維持される最も小さな前景画像効果のサイズであ
る。前景効果及び背景効果のデフォルトサイズは概して
同一ではないが、個々に選択できる。このパラメータの
値を増大させると、より大きな連結対象領域を除去する
効果を有し、この値を減少させるとこれと反対の効果を
有する。
【００３６】エッジ強度分布分析の追加パラメータは、
これらに限定されないが、下記を含む。
【００３７】フィルタ係数は、自動画像クロッピングの
任意のエッジ検出部分において使用するべきフィルタ係
数を含む。フィルタ係数は、（これらに限定されない
が、奇数のロー及びコラムを含む）スライディングウィ
ンドウ内で使用する重みであり、これは画像内の各ピク
セルの近傍のグレースケール値の重み付け平均値を計算
するのに使用される。この動作はあらゆるエッジ検出フ
ィルタによって達成することができ、ラプラシアンのよ
うなものに制限されない。この動作はデジタルコンボリ
ューションと呼ばれ、信号及び画像処理技術において、
例えば本明細書中に援用されるゴンサレス及びウッズの
Digital Image Processing 、(1992)及びキャニー (J.
Canny) のIEEE Transactions in Pattern Analysis an
d MachineIntelligence、第８巻、697-98頁 (1986) に
おいて既知である。
【００３８】エッジピクセルは、ブロックが対象領域と
して選択されるしきい値よりも大きなエッジ強度をもた
なければならないブロック内のピクセルの数である。こ
のパラメータは、ブロックサイズと比較して不均衡に大
きくてはいけない。このパラメータの値が小さすぎる
と、ノイズに過度に敏感になってしまう。反対に、パラ
メータの値が大きすぎると、エッジ分析段階は有用なも
のを追加しない。
【００３９】
【実施例】本発明の方法、即ち自動画像クロッピングに
従って自動クロッピングした２つの画像を図３〜図５に
示す。
【００４０】輝度強度データに基づいてこれらの画像を
自動クロッピングするのに使用したパラメータは、２５
６×２５６個のピクセルからなるグリッドサイズ；４×
４個のピクセルからなるブロックサイズ；１５ブロック
のブラックオブジェクトサイズ；及び４ブロックのホワ
イトオブジェクトサイズである。
【００４１】実施例Ｉ 図３及び図４は、本発明の自動画像クロッピング方法を
行った画像を示している。図３（Ａ）は、自動クロッピ
ングすべき元の写真を示している。図３（Ｂ）は、グリ
ッド（２５６×２５６個のピクセル）にサブサンプリン
グし、非オーバーラップブロック（ブロックあたり４×
４個のピクセルからなる６４×６４個のブロック）に分
割し、元の写真と適合するようにスケーリングした後の
写真を示している。しきい値分散よりも大きな輝度分散
を有する全てのブロックを対象領域として選択してい
る。図４（Ａ）は、後処理パスを行ってブロックのグル
ープを逆タイプのブロックの大きな領域内にトグルし、
背景のノイズを除去した自動クロッピング画像を示して
いる。また、自動クロッピング画像に締まりを与えるよ
うに計算される境界ボックス１も示されている。図４
（Ｂ）は、図４（Ａ）の境界ボックス内の画像である自
動クロッピング画像を示しており、これは元の写真と同
一の水平寸法にスケーリングされており、５％のボーダ
ーを有する。
【００４２】実施例ＩＩ 図５は、本発明の自動画像クロッピング方法を行った第
２の画像を示している。図５（Ａ）は、自動クロッピン
グすべき元の写真を示している。図５（Ｂ）は、グリッ
ド（２５６×２５６個のピクセル）にサブサンプリング
し、非オーバーラップブロック（ブロックあたり４×４
個のピクセルからなる６４×６４個のブロック）に分割
し、元の写真と適合するようにスケーリングした後の写
真を示している。しきい値分散よりも大きな輝度分散を
有する全てのブロックを対象領域として選択している。
図５（Ｃ）は、後処理パスを行ってブロックのグループ
を逆タイプのブロックの大きな領域内にトグルし、背景
のノイズを除去した自動クロッピング画像を示してい
る。また、自動クロッピング画像に締まりを与えるよう
に計算される境界ボックス２も示されている。図５
（Ｄ）は、図５（Ｃ）の境界ボックス内の画像である自
動クロッピング画像を示しており、これは元の写真と同
一の垂直寸法にスケーリングされており、側部ボーダー
及び底部ボーダーは元の写真に対応し、頂部に５％のボ
ーダーを有する。
【００４３】従って、本発明の自動画像クロッピング
は、テクスチャーを最も含まないか又はテクスチャーを
比較的含まない画像の殆どを予測可能及び生産的に処理
する。
【００４４】本発明は、上記の機能を達成するアプリケ
ーションソフトウェア、デジタルコンピュータ又はマイ
クロプロセッサの動作、及びハードウェア回路によって
達成可能であることが明らかに理解される。
【００４５】本発明は、特定の実施の形態を参照して説
明された。本明細書を読み、理解するにつれ、変更が可
能であることは当業者には明らかであろう。請求の範囲
内である限り、このような変更を全て含むことが意図さ
れる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像の典型的な強度分散プロファイルを示すグ
ラフである。
【図２】画像の典型的なエッジ強度プロファイルを示す
グラフである。
【図３】（Ａ）は、本発明の方法を使用して自動クロッ
ピングすべき写真である。（Ｂ）は、しきい値分散より
も大きい輝度分散を有するブロックを選択した後の中間
調画像を表す写真である。
【図４】（Ａ）は、後処理クリーンアップパスを行った
後の中間調画像を表す写真である。（Ｂ）は、ボーダー
を元の写真と同一の水平寸法にスケーリングした自動ク
ロッピング中間調画像を表す写真である。
【図５】（Ａ）は、本発明の方法を使用して自動クロッ
ピングすべき第２の写真である。（Ｂ）は、しきい値分
散よりも大きい輝度分散を有するブロックを選択した後
の中間調画像を表す写真である。（Ｃ）は、後処理クリ
ーンアップパスを行った後の中間調画像を表す写真であ
る。（Ｄ）は、ボーダーを元の写真と同一の垂直寸法に
スケーリングした自動クロッピング中間調画像を表す写
真である。
【符号の説明】
１、２ 境界ボックス
フロントページの続き (72)発明者 ラマナ エル．ラオ アメリカ合衆国 87544 ニューメキシコ 州 ロス アラモス トリニティー ドラ イブ 3000 ナンバー19 (72)発明者 デニス エル．ベナブル アメリカ合衆国 14505 ニューヨーク州 マリオン ドーメディー ヒル ロード 4353 (72)発明者 ライネル エシュバッハ アメリカ合衆国 14580 ニューヨーク州 ウェブスター ウェストウッド トレイ ル 812

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 画像の自動クロッピング方法であって、 ４つの辺を有するグリッドに前記画像をスケールダウン
    するステップと、 前記画像を複数の非オーバーラップブロックに分割する
    ステップと、 前記ブロックの各々の平均強度レベルを計算するステッ
    プと、 前記ブロックの各々の強度レベルの分散を計算するステ
    ップと、 前記ブロックの分散プロファイルを生成するステップ
    と、 前記分散プロファイルに基づいてしきい値分散を計算す
    るステップと、 前記しきい値分散よりも大きい前記分散を有する前記ブ
    ロックを対象領域として選択するステップと、 前記対象領域を境界矩形にクロッピングするステップ
    と、 を含む、画像の自動クロッピング方法。
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