JPH10188023A - 画像デザイン支援装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 デザイン知識を持たない一般の画像デザイナ
に対して、画像をデザインする際の明確かつ詳細な指針
が与えられ、一般の画像デザイナが意図を効果的に伝え
る印象を持つように画像全体をデザインすることができ
るようにする。 【解決手段】 画像デザイナは、画像データベースか
ら、類似印象画像群（自分がデザインしようとする画像
と類似した印象を有する画像）および対比印象画像群
（自分がデザインしようとする画像と反対の印象を有す
る画像）を選択する。これによって、装置の画像解析部
で、各画像の明度平均、明暗のバランス、色度平均、寒
色暖色のバランス、彩度平均などの視覚特徴量を算出す
る。さらに、装置のコラージュ画像作成部で、類似印象
画像群と対比印象画像群の視覚特徴量の平均値の差が大
きい視覚的特徴を２つ選択し、類似印象画像群および対
比印象画像群のそれぞれの画像を、２次元のグラフとし
て表示部に表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、パンフレットな
どのドキュメントに必要な画像をデザインすることを支
援する装置、特に画像デザイナーが画像データベースを
利用して複数の画像から概念を形成し、仕様を決定する
概念設計を効果的に支援し、デザインした画像の評価を
することを効果的に支援する装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＤＴＰ（デスクトップパブリッシング）
の普及は目覚しく、小さなオフィスや個人でも利用でき
るようになって、パンフレット、カタログ、雑誌なども
ＤＴＰで作成されるようになってきたが、これらのドキ
ュメントでは、読み手に効果的に意図を伝えるために、
画像のデザインが重要である。

【０００３】また、最近は、デジタルカメラなどで撮影
した画像を簡単にコンピュータ上に入力し、Ｐｈｏｔｏ
ｓｈｏｐなどの画像編集ソフトを利用してトリミングや
トーン補正などを行ったり、Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｏｒな
どを利用してイラストを作成することによって、ソフト
ウェア上で簡単に画像デザインが行えるようになってき
た。

【０００４】しかし、一般の画像作成者にとっては、選
択可能な処理が多数あるため、それぞれの処理の効果を
十分理解できず、各種技法を効果的に利用できないとい
う問題がある。すなわち、一般の画像作成者は、自分が
デザインし、撮影し、収集した画像が読み手にどのよう
な印象を与えるかを十分理解できないため、ソフトウェ
ア上で行った処理によって自分の意図があいまいになっ
たり、作成した画像が結果的に文字部分と反対の印象を
与えてしまう場合が往々にして生じる。

【０００５】そのため、特開平５−２５０４５２号に
は、マテリアルライブラリファイルやテクスチャーライ
ブラリファイルを用意して、画像の色、透明度、反射特
性などの数値データを変更したり、テクスチャーの柄を
変更して質感を変えたりすることが示されている。

【０００６】また、特開平８−３０６７４号には、複数
のイメージ画像データを蓄積した画像データベースと、
それぞれの画像に対する属性データを蓄積したデザイン
ファイルとを備え、それぞれの画像を、あらかじめ指定
された「モダン」「トラディショナル」などで表される
印象と、画像のモチーフなどのキーワードとによって分
類し、その印象またはキーワードの類似性から２〜４個
の画像を同時に提示させて、好みの画像を選択しながら
デザイン仕様を決定できるようにしたものが示されてい
る。

【０００７】そのほか、特開平４―２６６１６５号に
は、固有の製品に対する専門家知識のデータベースを用
意して、画像作成者が希望イメージを形容詞としての評
価用語で入力すると、その評価用語に一番近いデザイン
要素を推論して画面上に表示することや、画像作成者が
推論結果を希望イメージと違うと感じて修正評価用語を
入力すると、その修正評価用語との関係が強いデザイン
要素だけを推論して抽出し、その部分だけを修正可能に
することが示されている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】画像をデザインする場
合、デザイナは自分のイメージを確立するために画像を
検索して、自分のイメージに近い画像を選択・収集した
り、逆に反対のイメージを有する画像を選択・収集する
ことがある。すなわち、このプロセスではデザイナは、
画像を選択・収集することによって、意図を表現するた
めに自分の感性を画像上にどう表現するか、検討してい
る。

【０００９】そして、画像上に感性を表現する手法とし
ては、モチーフとなる画像オブジェクトで表現するほ
か、画像全体の色調や構図、面や線などの構成要素の特
徴（明るさのバランス、線の方向性、色の対比など）を
利用するなど、様々なものがある。

【００１０】しかしながら、上記の特開平５−２５０４
５２号、特開平８−３０６７４号または特開平４―２６
６１６５号に示された方法ないし装置では、画像モチー
フとなる具象面に関して、テクスチャーなどの画像特徴
やそれに対応する感性を言葉として表現し、画像オブジ
ェクトに対して処理を施すことは可能であるが、画像全
体の色調や構図または構成要素の特徴を利用して画像を
デザインすることはできない。

【００１１】そのため、デザイン知識を持たない一般の
画像デザイナが画像をデザインする場合には、画像全体
の色調や構図につき適切な表現をとれず、部分的に質感
やテクスチャーを変化させても意図を効果的に伝える印
象を持つように画像全体をデザインできずに、ドキュメ
ント中で画像が意味を持たなくなったり、ドキュメント
全体の意図が不明確となってしまう。

【００１２】そこで、この発明は、ドキュメントに必要
な画像をデザインすることを支援する装置において、一
般の画像デザイナが意図を効果的に伝える印象を持つよ
うに画像全体をデザインすることができるようにしたも
のである。

【００１３】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明では、画
像デザイン支援装置として、電子的な画像を蓄積した画
像データベースと、この画像データベースから、画像デ
ザイナがデザインしようとする画像と類似した印象を有
する画像を複数選択して類似印象画像群を形成する画像
入力手段と、その類似印象画像群に属する画像を、それ
ぞれ複数の領域に分割する画像分割手段と、上記複数の
領域のそれぞれについて物理的な特徴量を算出して、上
記類似印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルを計
算する画像解析手段と、上記類似印象画像群を、その視
覚特徴ベクトルの属性によってコラージュとして表示す
るコラージュ作成手段と、上記類似印象画像群に属する
画像の視覚特徴ベクトルの属性と値を表示手段に提示す
る解析結果提示手段と、を設ける。

【００１４】請求項２の発明では、画像デザイン支援装
置として、電子的な画像を蓄積した画像データベース
と、この画像データベースから、画像デザイナがデザイ
ンしようとする画像と類似した印象を有する画像を複数
選択して類似印象画像群を形成するとともに、画像デザ
イナがデザインしようとする画像と反対の印象を有する
画像を複数選択して対比印象画像群を形成する画像入力
手段と、その類似印象画像群および対比印象画像群に属
する画像を、それぞれ複数の領域に分割する画像分割手
段と、上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴
量を算出して、上記類似印象画像群および対比印象画像
群に属する画像の視覚特徴ベクトルを計算する画像解析
手段と、上記類似印象画像群および対比印象画像群を、
それぞれの視覚特徴ベクトルの属性によってコラージュ
として同時に表示するコラージュ作成手段と、上記類似
印象画像群および対比印象画像群に属する画像の視覚特
徴ベクトルの属性と値を、対比させて表示手段に提示す
る解析結果提示手段と、を設ける。

【００１５】請求項３の発明では、請求項１または２の
画像デザイン支援装置において、画像デザイナがデザイ
ンした画像を入力し、そのデザイン画像を複数の領域に
分割し、その複数の領域のそれぞれについて物理的な特
徴量を算出して、上記デザイン画像の視覚特徴ベクトル
を計算する画像処理手段を設け、上記コラージュ作成手
段は、上記コラージュ上に上記デザイン画像を同時に表
示するものとし、上記解析結果提示手段は、上記デザイ
ン画像の視覚特徴ベクトルの属性と値を、上記類似印象
画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルの属性と値に追
加して上記表示手段に提示するものとする。

【００１６】請求項４の発明では、請求項１の画像デザ
イン支援装置において、感性用語と視覚特徴ベクトルの
関係を知識表現した専門家知識を蓄積した専門家知識デ
ータベースと、この専門家知識データベースと上記類似
印象画像群の視覚特徴ベクトルから、上記類似印象画像
群に適合する感性用語を抽出する専門家感性同定手段と
を設け、上記コラージュ作成手段は、上記コラージュ上
に上記抽出された感性用語を同時に表示するものとし、
上記解析結果提示手段は、上記感性用語が抽出される際
に利用された専門家知識を、上記類似印象画像群に属す
る画像の視覚特徴ベクトルの属性と値に追加して上記表
示手段に提示するものとする。

【００１７】請求項５の発明では、請求項２の画像デザ
イン支援装置において、感性用語と視覚特徴ベクトルの
関係を知識表現した専門家知識を蓄積した専門家知識デ
ータベースと、この専門家知識データベースと上記類似
印象画像群および対比印象画像群の視覚特徴ベクトルか
ら、上記類似印象画像群および対比印象画像群に適合す
る感性用語を抽出する専門家感性同定手段とを設け、上
記コラージュ作成手段は、上記コラージュ上に上記抽出
された感性用語を同時に表示するものとし、上記解析結
果提示手段は、上記感性用語が抽出される際に利用され
た専門家知識を、上記類似印象画像群および対比印象画
像群に属する画像の視覚特徴ベクトルの属性と値に追加
して上記表示手段に提示するものとする。

【００１８】請求項６の発明では、画像デザイン支援装
置として、電子的な画像を蓄積した画像データベース
と、感性用語辞書と、感性用語と視覚特徴ベクトルの関
係を知識表現した専門家知識を蓄積した専門家知識デー
タベースと、画像デザイナがデザインしようとする画像
の印象と一致する感性用語を入力する感性用語入力手段
と、その入力感性用語と上記感性用語辞書から、その入
力感性用語に対する同義語を抽出する同義語抽出手段
と、その抽出された同義語と上記専門家知識データベー
スから、同義語についての視覚特徴ベクトル条件を抽出
する専門家知識抽出手段と、その抽出された、同義語に
ついての視覚特徴ベクトル条件が適応可能な画像を、類
似印象画像群に属する画像として、上記画像データベー
スから選択する画像検索手段と、その類似印象画像群に
属する画像を、それぞれ複数の領域に分割する画像分割
手段と、上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特
徴量を算出して、上記類似印象画像群に属する画像の視
覚特徴ベクトルを計算する画像解析手段と、上記類似印
象画像群を、その視覚特徴ベクトルの属性によってコラ
ージュとして、上記抽出された同義語とともに、表示す
るコラージュ作成手段と、上記類似印象画像群に属する
画像の視覚特徴ベクトルの属性と値を、上記抽出され
た、同義語についての視覚特徴ベクトル条件が記述され
ている専門家知識とともに、表示手段に提示する解析結
果提示手段と、を設ける。

【００１９】請求項７の発明では、画像デザイン支援装
置として、電子的な画像を蓄積した画像データベース
と、感性用語辞書と、感性用語と視覚特徴ベクトルの関
係を知識表現した専門家知識を蓄積した専門家知識デー
タベースと、画像デザイナがデザインしようとする画像
の印象と一致する感性用語を入力する感性用語入力手段
と、その入力感性用語と上記感性用語辞書から、その入
力感性用語に対する同義語および反対語を抽出する同義
語反対語抽出手段と、その抽出された同義語および反対
語と上記専門家知識データベースから、それぞれ同義語
および反対語についての視覚特徴ベクトル条件を抽出す
る専門家知識抽出手段と、その抽出された、それぞれ同
義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件が適
応可能な画像を、それぞれ類似印象画像群および対比印
象画像群に属する画像として、上記画像データベースか
ら選択する画像検索手段と、その類似印象画像群および
対比印象画像群に属する画像を、それぞれ複数の領域に
分割する画像分割手段と、上記複数の領域のそれぞれに
ついて物理的な特徴量を算出して、上記類似印象画像郡
および対比印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトル
を計算する画像解析手段と、上記類似印象画像群および
対比印象画像群を、それぞれの視覚特徴ベクトルの属性
によってコラージュとして、上記抽出された同義語およ
び反対語とともに、表示するコラージュ作成手段と、上
記類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像の
視覚特徴ベクトルの属性と値を、上記抽出された、同義
語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件が記述
されている専門家知識とともに、表示手段に提示する解
析結果提示手段と、を設ける。

【００２０】

【作用】上記のように構成した請求項１の発明の画像デ
ザイン支援装置においては、画像デザイナがデザインし
ようとする画像と類似した印象を有する画像群が、コラ
ージュというグラフィックによりディスプレイ上などに
表示されるとともに、その画像群に属する画像の視覚的
特徴が、解析結果表により数値としてディスプレイ上な
どに提示され、デザイン知識を持たない一般の画像デザ
イナに対して、画像をデザインする際の明確かつ詳細な
指針が与えられる。

【００２１】したがって、一般の画像デザイナが意図を
効果的に伝える印象を持つように画像全体をデザインす
ることができる。

【００２２】請求項２の発明の画像デザイン支援装置に
おいては、類似印象画像群に加えて、画像デザイナがデ
ザインしようとする画像と反対の印象を有する画像群
が、コラージュというグラフィックにより表示されると
ともに、その画像群に属する画像の視覚的特徴が、解析
結果表により数値として提示され、画像デザイナに対し
て、画像をデザインする際のより明確かつ詳細な指針が
与えられる。

【００２３】請求項３の発明の画像デザイン支援装置に
おいては、類似印象画像群、または類似印象画像群およ
び対比印象画像群に加えて、画像デザイナがデザインし
た画像が、グラフィックにより表示されるとともに、そ
のデザイン画像の視覚的特徴が、解析結果表により数値
として提示される。したがって、画像デザイナは、自分
がデザインした画像を容易かつ正確に評価することがで
きるとともに、修正点を簡単かつ確実に見つけ出すこと
ができる。

【００２４】請求項４または５の発明の画像デザイン支
援装置においては、さらに類似印象画像群、または類似
印象画像群および対比印象画像群のコラージュの印象が
言葉として表現される。したがって、画像デザイナは、
自分がデザインしようとする画像、またはデザインした
画像が、受け手にどのような印象を与えるかを簡単かつ
確実に判断することができる。

【００２５】請求項６または７の発明の画像デザイン支
援装置においては、画像デザイナがデザインしようとす
る画像の印象を言葉で入力することによって、その入力
された言葉に対する同義語、または同義語および反対語
が、感性用語辞書から抽出され、それに対応する類似印
象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群
が、画像データベースから選択され、その選択された類
似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画
像群が、コラージュとして、抽出された同義語、または
同義語および反対語とともに、表示される。

【００２６】したがって、美術的センスの乏しい画像デ
ザイナでも簡単に、画像をデザインする際の指針が得ら
れる。また、デザイナが表示されたコラージュを検討す
ることによって、自分の感性と専門家の感性との差を把
握することができ、プロのデザイナでも自分のオリジナ
リティの確認が可能となる。

【００２７】

【発明の実施の形態】

〔実施例１〕図１は、この発明の画像デザイン支援装置
の第１の例のシステム構成を示し、その画像デザイン支
援装置は、入力部１０、表示部２０、画像解析部３０、
コラージュ画像作成部４０および画像データベース５０
によって構成される。

【００２８】入力部１０は、画像デザイナが画像データ
ベース５０から、自分がデザインしようとする画像と類
似した印象を有する画像、または自分がデザインしよう
とする画像と反対の印象を有する画像を、選択・収集す
るための装置で、キーボード、マウスまたはタッチパネ
ルなどの入力手段と、ＣＲＴディスプレイなどの表示手
段によって構成される。

【００２９】表示部２０は、文字や図形、またはメッセ
ージなどを表示するための装置で、ＣＲＴディスプレイ
などの表示手段、またはプリンタなどの印字手段によっ
て構成される。

【００３０】画像解析部３０は、デザイナが選択・収集
した画像の属性を解析して、画像の視覚的特徴を計算す
るものであり、コラージュ画像作成部４０は、その視覚
的特徴からコラージュの要素となる画像の位置関係を計
算して記憶するものである。

【００３１】画像データベース５０は、電子的な各種の
画像を蓄積したデータベースで、素材を撮影して得られ
た画像や過去にデザインした画像などが蓄積される。画
像データベース５０に蓄積される画像は、ＣＩＥ・Ｌ^＊
ａ^＊ｂ^＊やＲＧＢなどの色空間で表現されたフルカラー
画像とする。

【００３２】図４は、この実施例１の画像デザイン支援
装置の、より具体的な構成例を示し、図中の矢印は処理
の流れを示す。

【００３３】まず、画像デザイナは、画像入力手段１１
によって、画像データベース５０に蓄積された画像を入
力部１０の表示手段に表示させて、自分がデザインしよ
うとする画像と類似した印象を有する画像を選択・収集
する。以下では、その選択・収集された、デザイナがデ
ザインしようとする画像と類似した印象を有する複数の
画像を、類似印象画像群と称する。図８（Ａ）の画像番
号Ａ１〜Ａ７で示す画像群は、その類似印象画像群の一
例である。

【００３４】この類似印象画像群に属する画像は、画像
分割手段３１で、Ｋ平均アルゴリズムなどによって、そ
れぞれ複数の領域に分割され、その複数の領域のそれぞ
れについて物理的な特徴量が算出されて、画像特徴テー
ブルに記憶される。算出・記憶される画像特徴量は、領
域ごとの平均明度、平均彩度、平均色度、領域の重心、
画素数、その領域に隣接する領域である。ただし、ここ
での隣接領域は、ある指定方向から時計回り方向に隣接
する領域をベクトルとして表現したものである。

【００３５】次に、画像解析手段３３で、画像特徴テー
ブルから画像の視覚的な特徴量が算出されて、視覚特徴
ベクトルに記憶される。算出・記憶される視覚特徴量
は、明度平均、明るさのまとまり、明暗の対比、明暗の
バランス、色度平均、色のまとまり、寒色暖色の対比、
寒色暖色のバランス、彩度平均、彩度のまとまりであ
る。視覚特徴ベクトルの各属性は、以下のように記号お
よび内容を定義し、以下のように計算する。

【００３６】Ｎ：全領域数、Ｎｎ：領域ｎに含まれる画
素数、 Ｖｎ，Ｈｎ，Ｃｎ（０≦Ｖｎ，Ｈｎ，Ｃｎ＜１）：領域
ｎの明度平均、色度平均、彩度平均、 ｘ：画像の縦方向における画素数の１／２、ｙ：画像の
横方向における画素数の１／２、 （Ｘｎ，Ｙｎ）：画像中心を原点とする領域ｎの重心座
標を、それぞれ上記ｘ，ｙで除して、その商から１を引
いたもの。なお、Σは、１からｎまでについての総和を
示す。

【００３７】まず、明度平均、明るさのまとまり、明暗
の対比、および明暗のバランスを定義する。

【００３８】 明度平均Ｌｐ＝ΣＶｎ×Ｎｎ／Ｎ …（１） 明るさのまとまりＬｔ ＝１−（Σ｛（Ｖｎ−Ｌｐ）^２×Ｎｎ｝／Ｎ）^１／２ …（２） 暗さ強さＬｈ＝Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｖｎ×Ｎｎ） …（３） 暗さ中心（Ｘｈ，Ｙｈ） ＝（Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ）， Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（４） ただし、ｆ（ｚ）＝ｚ（ｉｆ ｚ≦１／３） ＝０（ｉｆ ｚ＞１／３） …（５） 明るさ強さＬｌ＝Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ） …（６） 明るさ中心（Ｘｌ，Ｙｌ） ＝（Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ）， Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（７） ただし、ｇ（ｚ）＝ｚ（ｉｆ ｚ≧２／３） ＝０（ｉｆ ｚ＜２／３） …（８） 明るさ中心と暗さ中心の距離Ｄｌｈ ＝（（Ｘｌ−Ｘｈ）^２＋（Ｙｌ−Ｙｈ）^２）^１／２ …（９） 暗さ中心から明るさ中心の方向θｌｈ ＝π／２−ｔａｎ^−１（（Ｙｌ−Ｙｈ）／（Ｘｌ−Ｘｈ）） …（10） 明暗の対比Ｌｃｏ＝（Ｌｌ−Ｌｈ）／Ｎ …（11） 明暗のバランスＬｂ ＝ｋ１×Ｄｌｈ＋（１−ｋ１）／π×２×θｌｈ …（12） 暗さ中心から明るさ中心へのベクトルが画像上で下から
上に向き、ベクトル距離が大きいほど、バランスがよい
と判断できる。そのため、明暗のバランスを（１２）式
で定義した。なお、ｋ１は０から１までの間の適当な定
数とする。

【００３９】次に、色度平均、色のまとまり、寒色暖色
の対比、および寒色暖色のバランスを定義する。

【００４０】 色度平均Ｈｐ＝ΣＨｎ×Ｎｎ／Ｎ …（13） 色のまとまりＨｔ ＝１−（Σ｛（Ｈｎ−Ｈｐ）^２×Ｎｎ｝／Ｎ）^１／２ …（14） 寒色強さＨｃ＝Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ） …（15） 寒色中心（Ｘｃ，Ｙｃ） ＝（Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ）， Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（16） 暖色強さＨｗ＝Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ） …（17） 暖色中心（Ｘｗ，Ｙｗ） ＝（Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ）， Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（18） 寒色中心と暖色中心の距離Ｄｗｃ ＝（（Ｘｗ−Ｘｃ）^２＋（Ｙｗ−Ｙｃ）^２）^１／２ …（19） 寒色中心から暖色中心の方向θｗｃ ＝π／２−ｔａｎ^−１（（Ｙｗ−Ｙｃ）／（Ｘｗ−Ｘｃ）） …（20） 寒色暖色の対比Ｈｃｏ＝（Ｈｗ−Ｈｃ）／Ｎ …（21） 寒色暖色のバランスＨｂ ＝ｋ２×Ｄｗｃ＋（１−ｋ２）／π×２×θｗｃ …（22） 寒色中心から暖色中心へのベクトルが画像上で下から上
に向き、ベクトル距離が大きいほど、バランスがよいと
判断できる。そのため、寒色暖色のバランスを（２２）
式で定義した。なお、ｋ２は０から１までの間の適当な
定数とする。

【００４１】最後に、彩度平均、および彩度のまとまり
を、 彩度平均Ｃｐ＝ΣＣｎ×Ｎｎ／Ｎ …（23） 彩度のまとまりＣｔ ＝１−（Σ｛（Ｃｎ−Ｃｐ）^２×Ｎｎ｝／Ｎ）^１／２ …（24） と定義する。

【００４２】これらの視覚特徴量をベクトル化したもの
が、視覚特徴ベクトルとなる。図８（Ａ）に示した類似
印象画像群の視覚特徴ベクトルを表で示すと、図９
（Ａ）に示すようになる。

【００４３】図４に示した実施例１では、次に、コラー
ジュ作成手段４１で、類似印象画像群の視覚特徴ベクト
ルを比較して、分散の少ない順に視覚的特徴をリストア
ップする。そして、分散の少ない視覚的特徴を２つ選択
し、類似印象画像群のそれぞれの画像を、２次元のグラ
フとして表示部２０に出力する。すなわち、表示部２０
において、図１０に示すように、選択した２つの視覚的
特徴をＸＹ座標軸として、類似印象画像群のそれぞれの
画像を、ＸＹ平面上に配置・表示する。

【００４４】この場合、必要に応じて、座標軸上に目盛
りを付してデザイナに類似関係を理解しやすくしたり、
画像が重なった場合に表示画面を拡大表示するようにし
てもよい。

【００４５】さらに、解析結果提示手段４３で、類似印
象画像群のコラージュ解析結果として、類似印象画像群
の視覚特徴量の平均値と分散を、テーブルとして表示部
２０に出力する。図９（Ｂ）は、図８（Ａ）に示した類
似印象画像群のコラージュ解析結果の表示例を示す。た
だし、分かりやすくするために、それぞれの視覚特徴量
を％で表示した場合である。

【００４６】上記の例は、類似印象画像群のコラージュ
を２次元のグラフとして表示する場合であるが、分散の
少ない３つの視覚的特徴を選択して、３次元のグラフと
して表示し、または表示後にデザイナが選択した１〜３
個の視覚的特徴によって新たに１〜３次元の座標軸を作
成して、その座標軸上に画像を配置・表示するようにし
てもよい。

【００４７】また、コラージュ表示後、再びデザイナ
が、デザインしようとする画像と類似した印象を有する
画像を、画像データベース５０から選択・収集すること
によって、その選択・収集された類似印象画像群につ
き、画像分割、画像解析、コラージュ作成および解析結
果提示のプロセスが繰り返されるようにしてもよい。

【００４８】上述した実施例１によれば、画像デザイナ
がデザインしようとする画像と類似した印象を有する画
像群が、コラージュというグラフィックにより表示部２
０に表示されるとともに、その画像群に属する画像の視
覚的特徴が、解析結果表により数値として表示部２０に
提示されるので、デザイン知識を持たない一般の画像デ
ザイナに対して、画像をデザインする際の明確かつ詳細
な指針が与えられる。したがって、一般の画像デザイナ
が意図を効果的に伝える印象を持つように画像全体をデ
ザインすることができる。

【００４９】〔実施例２〕この発明の画像デザイン支援
装置の第２の例は、システム構成としては、図１に示す
ように実施例１と同じであり、処理の流れも、図４に示
すように実施例１と同じである。

【００５０】ただし、実施例２では、まず、画像デザイ
ナは、画像入力手段１１によって、画像データベース５
０に蓄積された画像を入力部１０の表示手段に表示させ
て、自分がデザインしようとする画像と類似した印象を
有する画像、および自分がデザインしようとする画像と
反対の印象を有する画像を選択・収集する。

【００５１】以下では、その選択・収集された、デザイ
ナがデザインしようとする画像と類似した印象を有する
複数の画像を、上記のように類似印象画像群と称すると
ともに、デザイナがデザインしようとする画像と反対の
印象を有する複数の画像を、対比印象画像群と称する。
図８（Ａ）の画像番号Ａ１〜Ａ７で示す画像群は、その
類似印象画像群の一例であり、同図（Ｂ）の画像番号Ｂ
１〜Ｂ４で示す画像群は、その対比印象画像群の一例で
ある。

【００５２】この類似印象画像群および対比印象画像群
に属する画像は、画像分割手段３１で、Ｋ平均アルゴリ
ズムなどによって、それぞれ複数の領域に分割され、そ
の複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量が算出
されて、類似印象画像群と対比印象画像群のいずれに属
するかの情報とともに、画像特徴テーブルに記憶され
る。算出・記憶される画像特徴量は、実施例１と同じで
ある。

【００５３】次に、画像解析手段３３で、画像特徴テー
ブルから画像の視覚的な特徴量が算出されて、類似印象
画像群と対比印象画像群のいずれに属するかの情報とと
もに、視覚特徴ベクトルに記憶される。算出・記憶され
る視覚特徴量は、実施例１と同じである。

【００５４】図１１（Ａ）および（Ｂ）は、それぞれ図
８（Ａ）に示した類似印象画像群および同図（Ｂ）に示
した対比印象画像群の視覚特徴ベクトルを表で示したも
のである。

【００５５】次に、コラージュ作成手段４１で、類似印
象画像群と対比印象画像群の視覚特徴ベクトルを比較し
て、類似印象画像群と対比印象画像群の視覚特徴量の平
均値の差が大きい順に視覚的特徴をリストアップする。
そして、平均値の差が大きい視覚的特徴を２つ選択し、
類似印象画像群および対比印象画像群のそれぞれの画像
を、２次元のグラフとして表示部２０に出力する。すな
わち、表示部２０において、図１３に示すように、選択
した２つの視覚的特徴をＸＹ座標軸として、類似印象画
像群および対比印象画像群のそれぞれの画像を、ＸＹ平
面上に配置・表示する。

【００５６】この場合、必要に応じて、座標軸上に目盛
りを付してデザイナに類似関係を理解しやすくしたり、
画像が重なった場合に類似印象画像群または対比印象画
像群のみをクローズアップするために部分的に表示画面
を拡大表示するようにしてもよい。

【００５７】さらに、解析結果提示手段４３で、類似印
象画像群および対比印象画像群のコラージュ解析結果と
して、類似印象画像群および対比印象画像群の視覚特徴
量の平均値と分散を、テーブルとして表示部２０に出力
する。図１２（Ａ）および（Ｂ）は、図８（Ａ）に示し
た類似印象画像群および同図（Ｂ）に示した対比印象画
像群のコラージュ解析結果の表示例を示し、図１４は、
視覚特徴量の平均値と分散の表示例を示す。

【００５８】上記の例は、類似印象画像群および対比印
象画像群のコラージュを２次元のグラフとして表示する
場合であるが、平均値の差が大きい３つの視覚的特徴を
選択して、３次元のグラフとして表示し、または表示後
にデザイナが選択した１〜３個の視覚的特徴によって新
たに１〜３次元の座標軸を作成して、その座標軸上に画
像を配置・表示するようにしてもよい。

【００５９】また、コラージュ表示後、再びデザイナ
が、デザインしようとする画像と類似した印象を有する
画像、およびデザインしようとする画像と反対の印象を
有する画像を、画像データベース５０から選択・収集す
ることによって、その選択・収集された類似印象画像群
および対比印象画像群につき、画像分割、画像解析、コ
ラージュ作成および解析結果提示のプロセスが繰り返さ
れるようにしてもよい。

【００６０】上述した実施例２によれば、実施例１の類
似印象画像群に加えて、画像デザイナがデザインしよう
とする画像と反対の印象を有する画像群が、コラージュ
というグラフィックにより表示部２０に表示されるとと
もに、その画像群に属する画像の視覚的特徴が、解析結
果表により数値として表示部２０に提示されるので、デ
ザイン知識を持たない一般の画像デザイナに対して、画
像をデザインする際のより明確かつ詳細な指針が与えら
れる。

【００６１】〔実施例３〕この発明の画像デザイン支援
装置の第３の例は、システム構成としては、図１に示す
ように実施例１，２と同じであり、より具体的な構成な
いし処理の流れは、図５に示すようにされる。

【００６２】すなわち、実施例３では、まず、画像デザ
イナが画像入力手段１１によって、実施例１と同様に上
記のような類似印象画像群、または実施例２と同様に上
記のような類似印象画像群および対比印象画像群を選択
・収集することにより、画像分割手段３１、画像解析手
段３３およびコラージュ作成手段４１での処理によっ
て、実施例１と同様に類似印象画像群のコラージュ、ま
たは実施例２と同様に類似印象画像群および対比印象画
像群のコラージュが作成され、表示部２０に表示され
る。

【００６３】次に、画像デザイナは、自分がデザインし
た画像を、デザイン画像入力手段１３によって、スキャ
ナやＤＴＰソフトウェアを利用して入力する。デザイナ
によってデザインされた画像は、ＣＩＥ・Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊
やＲＧＢなどの色空間で表現されたフルカラー画像とす
る。図１５にデザイン画像の例を示す。

【００６４】入力されたデザイン画像は、類似印象画像
群、または類似印象画像群および対比印象画像群のそれ
ぞれの画像と同様に、画像分割手段３１で画像分割さ
れ、画像解析手段３３で画像解析されて、デザイン画像
の視覚特徴ベクトルが求められる。そして、類似印象画
像群、または類似印象画像群および対比印象画像群のコ
ラージュが表示されているグラフ上にデザイン画像が表
示される。図１７に、その例を示す。

【００６５】さらに、解析結果提示手段４３によって、
デザイン画像の視覚特徴ベクトルが、コラージュを構成
する各画像の視覚特徴ベクトルとともに、テーブルとし
て表示部２０に表示される。図１６に、その表示例を示
す。

【００６６】したがって、画像デザイナは、コラージュ
との比較結果をもとに、デザイン画像を修正し、同じプ
ロセスをたどることによって、最終的に満足の行く画像
をデザインすることができる。

【００６７】なお、類似印象画像群の選択、対比印象画
像群の選択、およびデザイン画像のデザインと入力の、
順序は問わない。

【００６８】上述した実施例３によれば、類似印象画像
群、または類似印象画像群および対比印象画像群に加え
て、画像デザイナがデザインした画像が、グラフィック
により表示部２０に表示されるとともに、そのデザイン
画像の視覚的特徴が、類似印象画像群、または類似印象
画像群および対比印象画像群に属する画像の視覚的特徴
とともに、解析結果表により数値として表示部２０に提
示されるので、画像デザイナは、自分がデザインした画
像を容易かつ正確に評価することができるとともに、修
正点を簡単かつ確実に見つけ出すことができる。

【００６９】〔実施例４〕図２は、この発明の画像デザ
イン支援装置の第４の例のシステム構成を示し、図１に
示した実施例１，２，３のそれに対して専門家知識デー
タベース６０を付加したものである。

【００７０】専門家知識データベース６０は、専門家が
持つ画像に対する印象と画像の視覚的特徴との関係を、
プロダクションルール、決定木、フレームなどの何らか
の知識表現形式で表して、格納したものである。具体的
には、画像の視覚的特徴を視覚特徴ベクトルの属性の数
値で示し、画像の印象を「みずみずしい」などの感性用
語で表す。プロダクションルールで表現された専門家知
識の例を、図１８に示す。図中のｍ，ｓ，ｗは、０から
１までの間の適当な数値である。

【００７１】図６は、この実施例４の画像デザイン支援
装置の、より具体的な構成例を示し、図中の矢印は処理
の流れを示す。

【００７２】実施例４では、まず、画像デザイナが画像
入力手段１１によって、実施例２と同様に上記のような
類似印象画像群および対比印象画像群を選択・収集する
ことにより、画像分割手段３１、画像解析手段３３、コ
ラージュ作成手段４１および解析結果提示手段４３での
処理によって、実施例２と同様に類似印象画像群および
対比印象画像群のコラージュが作成され、コラージュ解
析結果表が作成される。

【００７３】次に、専門家感性同定手段６１で、専門家
知識データベース６０から、類似印象画像群のうちの指
定割合以上の画像に発火可能な知識が検索されて、その
発火した知識に記述されている感性用語が同定されると
ともに、対比印象画像群のうちの指定割合以上の画像に
発火可能な知識が検索されて、その発火した知識に記述
されている感性用語が同定される。

【００７４】そして、類似印象画像群および対比印象画
像群のコラージュ、およびその解析結果表とともに、そ
の同定された感性用語、および発火した知識が、表示部
２０に表示される。この場合、表示部２０において、同
定された感性用語、および発火した知識が、コラージュ
が表示されるＸＹ平面上に表示されるようにしてもよい
し、表として別途表示されるようにしてもよい。

【００７５】コラージュ、同定された感性用語、および
発火した知識の表示例を、図１９に示す。解析結果表
は、図１２に示したものと同じである。

【００７６】上述した実施例４によれば、類似印象画像
群および対比印象画像群のコラージュの印象が言葉とし
て表現される。したがって、画像デザイナは、自分がデ
ザインしようとする画像、またはデザインした画像が、
受け手にどのような印象を与えるかを簡単かつ確実に判
断することができる。

【００７７】〔実施例５〕図３は、この発明の画像デザ
イン支援装置の第５の例のシステム構成を示し、図２に
示した実施例４のそれに対して感性用語辞書７０を付加
したものである。

【００７８】感性用語辞書７０は、同義語および反対語
が蓄積されたもので、その同義語および反対語は、例え
ば（（柔らかい、柔和な、ソフトな）（固い、ハード
な））などのような２項リストとして表現される。（柔
らかい、柔和な、ソフトな）、（固い、ハードな）とい
う、それぞれのリスト内の感性用語は同義語として処理
され、「固い」と「ソフトな」など、同じリストに属し
ない感性用語は反対語として処理される。

【００７９】図７は、この実施例５の画像デザイン支援
装置の、より具体的な構成例を示し、図中の矢印は処理
の流れを示す。

【００８０】実施例５では、まず、画像デザイナは、感
性用語入力手段１５によって、自分がデザインしようと
する画像の印象と一致する感性用語を入力する。デザイ
ナにより感性用語が入力されると、同義語反対語抽出手
段３５で、感性用語辞書７０から、デザイナにより入力
された感性用語に対する同義語および反対語が検索・抽
出される。

【００８１】次に、専門家知識抽出手段３７で、専門家
知識データベース６０から、その抽出された同義語およ
び反対語が記述されている知識が検索・抽出され、その
発火した知識に記述されている視覚特徴ベクトル条件が
同定される。

【００８２】次に、画像検索手段３９で、画像データベ
ース５０から、その同定された、それぞれ同義語および
反対語についての視覚特徴ベクトル条件が適応可能な画
像が、それぞれ類似印象画像群および対比印象画像群に
属する画像として、すべて検索・抽出される。

【００８３】そして、画像分割手段３１、画像解析手段
３３およびコラージュ作成手段４１での処理によって、
実施例２と同様に、類似印象画像群および対比印象画像
群のコラージュが作成され、表示部２０に表示される。

【００８４】さらに、解析結果提示手段４３によって、
デザイナにより入力された感性用語、これに対する同義
語および反対語、発火した知識の発火ルール群、類似印
象画像群および対比印象画像群のコラージュ解析結果表
が、表示部２０に表示される。

【００８５】コラージュ、入力感性用語、同義語・反対
語、および発火ルール群の表示例を、図２０に示す。解
析結果表は、図１２に示したものと同じである。

【００８６】上述した実施例５によれば、画像デザイナ
がデザインしようとする画像の印象を言葉で入力するこ
とによって、美術的センスの乏しい画像デザイナでも簡
単に、画像をデザインする際の指針が得られる。また、
デザイナが表示されたコラージュを検討することによっ
て、自分の感性と専門家の感性との差を把握することが
でき、プロのデザイナでも自分のオリジナリティの確認
が可能となる。

【００８７】〔他の実施例〕実施例１〜５で画像データ
ベース５０を画像の種類ごとにネットワーク上に分散さ
せ、または実施例４，５で専門家知識データベース６０
を専門家知識の種類ごとにネットワーク上に分散させる
ことによって、複数の画像デザイン支援装置で画像デー
タベース５０または専門家知識データベース６０を共有
できるようにしてもよい。

【００８８】

【発明の効果】請求項１の発明によれば、デザイン知識
を持たない一般の画像デザイナに対して、画像をデザイ
ンする際の明確かつ詳細な指針が与えられ、一般の画像
デザイナが意図を効果的に伝える印象を持つように画像
全体をデザインすることができる。

【００８９】請求項２の発明によれば、画像デザイナに
対して、画像をデザインする際のより明確かつ詳細な指
針が与えられる。

【００９０】請求項３の発明によれば、画像デザイナ
は、自分がデザインした画像を容易かつ正確に評価する
ことができるとともに、修正点を簡単かつ確実に見つけ
出すことができる。

【００９１】請求項４または５の発明によれば、画像デ
ザイナは、自分がデザインしようとする画像、またはデ
ザインした画像が、受け手にどのような印象を与えるか
を簡単かつ確実に判断することができる。

【００９２】請求項６または７の発明によれば、美術的
センスの乏しい画像デザイナでも簡単に、画像をデザイ
ンする際の指針が得られる。また、デザイナが表示され
たコラージュを検討することによって、自分の感性と専
門家の感性との差を把握することができ、プロのデザイ
ナでも自分のオリジナリティの確認が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例１，２，３の画像デザイン支援装置のシ
ステム構成を示す図である。

【図２】実施例４の画像デザイン支援装置のシステム構
成を示す図である。

【図３】実施例５の画像デザイン支援装置のシステム構
成を示す図である。

【図４】実施例１，２の画像デザイン支援装置のより具
体的な構成例を示す図である。

【図５】実施例３の画像デザイン支援装置のより具体的
な構成例を示す図である。

【図６】実施例４の画像デザイン支援装置のより具体的
な構成例を示す図である。

【図７】実施例５の画像デザイン支援装置のより具体的
な構成例を示す図である。

【図８】類似印象画像群および対比印象画像群の例を示
す図である。

【図９】実施例１における類似印象画像群の視覚特徴ベ
クトルおよびコラージュ解析結果の例を示す図である。

【図１０】実施例１におけるコラージュ表示例を示す図
である。

【図１１】実施例２における類似印象画像群および対比
印象画像群の視覚特徴ベクトルの例を示す図である。

【図１２】実施例２におけるコラージュ解析結果の例を
示す図である。

【図１３】実施例２におけるコラージュ表示例を示す図
である。

【図１４】実施例２におけるコラージュ解析結果の例を
示す図である。

【図１５】デザイン画像の例を示す図である。

【図１６】実施例３におけるコラージュ解析結果の例を
示す図である。

【図１７】実施例３におけるコラージュおよびデザイン
画像の表示例を示す図である。

【図１８】専門家知識の例を示す図である。

【図１９】実施例４におけるコラージュ、感性用語およ
び発火知識の表示例を示す図である。

【図２０】実施例５におけるコラージュ、入力感性用
語、同義語・反対語および発火知識の表示例を示す図で
ある。

【符号の説明】

１０ 入力部 １１ 画像入力手段 １３ デザイン画像入力手段 １５ 感性用語入力手段 ２０ 表示部 ３０ 画像解析部 ３１ 画像分割手段 ３３ 画像解析手段 ３５ 同義語反対語抽出手段 ３７ 専門家知識抽出手段 ３９ 画像検索手段 ４０ コラージュ画像作成部 ４１ コラージュ作成手段 ４３ 解析結果提示手段 ５０ 画像データベース ６０ 専門家知識データベース ６１ 専門家感性同定手段 ７０ 感性用語辞書

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】電子的な画像を蓄積した画像データベース
   と、 この画像データベースから、画像デザイナがデザインし
   ようとする画像と類似した印象を有する画像を複数選択
   して類似印象画像群を形成する画像入力手段と、 その類似印象画像群に属する画像を、それぞれ複数の領
   域に分割する画像分割手段と、 上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量を算
   出して、上記類似印象画像群に属する画像の視覚特徴ベ
   クトルを計算する画像解析手段と、 上記類似印象画像群を、その視覚特徴ベクトルの属性に
   よってコラージュとして表示するコラージュ作成手段
   と、 上記類似印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルの
   属性と値を表示手段に提示する解析結果提示手段と、 を備えることを特徴とする画像デザイン支援装置。
2. 【請求項２】電子的な画像を蓄積した画像データベース
   と、 この画像データベースから、画像デザイナがデザインし
   ようとする画像と類似した印象を有する画像を複数選択
   して類似印象画像群を形成するとともに、画像デザイナ
   がデザインしようとする画像と反対の印象を有する画像
   を複数選択して対比印象画像群を形成する画像入力手段
   と、 その類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像
   を、それぞれ複数の領域に分割する画像分割手段と、 上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量を算
   出して、上記類似印象画像群および対比印象画像群に属
   する画像の視覚特徴ベクトルを計算する画像解析手段
   と、 上記類似印象画像群および対比印象画像群を、それぞれ
   の視覚特徴ベクトルの属性によってコラージュとして同
   時に表示するコラージュ作成手段と、 上記類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像
   の視覚特徴ベクトルの属性と値を、対比させて表示手段
   に提示する解析結果提示手段と、 を備えることを特徴とする画像デザイン支援装置。
3. 【請求項３】請求項１または２の画像デザイン支援装置
   において、 画像デザイナがデザインした画像を入力し、そのデザイ
   ン画像を複数の領域に分割し、その複数の領域のそれぞ
   れについて物理的な特徴量を算出して、上記デザイン画
   像の視覚特徴ベクトルを計算する画像処理手段を備え、 上記コラージュ作成手段は、上記コラージュ上に上記デ
   ザイン画像を同時に表示し、 上記解析結果提示手段は、上記デザイン画像の視覚特徴
   ベクトルの属性と値を、上記類似印象画像群に属する画
   像の視覚特徴ベクトルの属性と値に追加して上記表示手
   段に提示する、 ことを特徴とする画像デザイン支援装置。
4. 【請求項４】請求項１の画像デザイン支援装置におい
   て、 感性用語と視覚特徴ベクトルの関係を知識表現した専門
   家知識を蓄積した専門家知識データベースと、 この専門家知識データベースと上記類似印象画像群の視
   覚特徴ベクトルから、上記類似印象画像群に適合する感
   性用語を抽出する専門家感性同定手段とを備え、 上記コラージュ作成手段は、上記コラージュ上に上記抽
   出された感性用語を同時に表示し、 上記解析結果提示手段は、上記感性用語が抽出される際
   に利用された専門家知識を、上記類似印象画像群に属す
   る画像の視覚特徴ベクトルの属性と値に追加して上記表
   示手段に提示する、 ことを特徴とする画像デザイン支援装置。
5. 【請求項５】請求項２の画像デザイン支援装置におい
   て、 感性用語と視覚特徴ベクトルの関係を知識表現した専門
   家知識を蓄積した専門家知識データベースと、 この専門家知識データベースと上記類似印象画像群およ
   び対比印象画像群の視覚特徴ベクトルから、上記類似印
   象画像群および対比印象画像群に適合する感性用語を抽
   出する専門家感性同定手段とを備え、 上記コラージュ作成手段は、上記コラージュ上に上記抽
   出された感性用語を同時に表示し、 上記解析結果提示手段は、上記感性用語が抽出される際
   に利用された専門家知識を、上記類似印象画像群および
   対比印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルの属性
   と値に追加して上記表示手段に提示する、 ことを特徴とする画像デザイン支援装置。
6. 【請求項６】電子的な画像を蓄積した画像データベース
   と、 感性用語辞書と、 感性用語と視覚特徴ベクトルの関係を知識表現した専門
   家知識を蓄積した専門家知識データベースと、 画像デザイナがデザインしようとする画像の印象と一致
   する感性用語を入力する感性用語入力手段と、 その入力感性用語と上記感性用語辞書から、その入力感
   性用語に対する同義語を抽出する同義語抽出手段と、 その抽出された同義語と上記専門家知識データベースか
   ら、同義語についての視覚特徴ベクトル条件を抽出する
   専門家知識抽出手段と、 その抽出された、同義語についての視覚特徴ベクトル条
   件が適応可能な画像を、類似印象画像群に属する画像と
   して、上記画像データベースから選択する画像検索手段
   と、 その類似印象画像群に属する画像を、それぞれ複数の領
   域に分割する画像分割手段と、 上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量を算
   出して、上記類似印象画像群に属する画像の視覚特徴ベ
   クトルを計算する画像解析手段と、 上記類似印象画像群を、その視覚特徴ベクトルの属性に
   よってコラージュとして、上記抽出された同義語ととも
   に、表示するコラージュ作成手段と、 上記類似印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルの
   属性と値を、上記抽出された、同義語についての視覚特
   徴ベクトル条件が記述されている専門家知識とともに、
   表示手段に提示する解析結果提示手段と、 を備えることを特徴とする画像デザイン支援装置。
7. 【請求項７】電子的な画像を蓄積した画像データベース
   と、 感性用語辞書と、 感性用語と視覚特徴ベクトルの関係を知識表現した専門
   家知識を蓄積した専門家知識データベースと、 画像デザイナがデザインしようとする画像の印象と一致
   する感性用語を入力する感性用語入力手段と、 その入力感性用語と上記感性用語辞書から、その入力感
   性用語に対する同義語および反対語を抽出する同義語反
   対語抽出手段と、 その抽出された同義語および反対語と上記専門家知識デ
   ータベースから、それぞれ同義語および反対語について
   の視覚特徴ベクトル条件を抽出する専門家知識抽出手段
   と、 その抽出された、それぞれ同義語および反対語について
   の視覚特徴ベクトル条件が適応可能な画像を、それぞれ
   類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像とし
   て、上記画像データベースから選択する画像検索手段
   と、 その類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像
   を、それぞれ複数の領域に分割する画像分割手段と、 上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量を算
   出して、上記類似印象画像群および対比印象画像群に属
   する画像の視覚特徴ベクトルを計算する画像解析手段
   と、 上記類似印象画像群および対比印象画像群を、それぞれ
   の視覚特徴ベクトルの属性によってコラージュとして、
   上記抽出された同義語および反対語とともに、表示する
   コラージュ作成手段と、 上記類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像
   の視覚特徴ベクトルの属性と値を、上記抽出された、同
   義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件が記
   述されている専門家知識とともに、表示手段に提示する
   解析結果提示手段と、 を備えることを特徴とする画像デザイン支援装置。