(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を複数の画像領域に分割する画像分割部と、
前記画像領域の少なくとも色成分に基づく情報を含む特徴量を取得する特徴量取得部と、
前記特徴量に基づいて前記画像を特徴付ける画像領域を複数抽出する領域抽出部と、
抽出された前記画像領域の特徴量に基づいて、前記画像を評価する評価値を算出する評価部と、
を備え、
前記特徴量取得部はさらに前記画像を特徴付ける画像領域全体から前記特徴量を取得し、
前記評価部は、前記画像を特徴付ける画像領域の各々から取得された複数の特徴量に基づく第１の評価値と、前記画像領域を特徴付ける画像領域全体から取得された複数の特徴量に基づく第２の評価値とを用いて前記画像を評価する
ことを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像評価装置において、
算出された前記評価値を表示する表示部を備えることを特徴とする画像評価装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像評価装置において、
前記複数の特徴量は、前記画像領域の精細の度合いを示すエッジ度の情報を含み、
前記領域抽出部は、前記エッジ度が所定値以上である画像領域を、前記画像を特徴付ける画像領域として抽出する
ことを特徴とする画像評価装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像評価装置において、
前記複数の特徴量は、色調の情報を含み、
前記領域抽出部は、前記画像が有する色成分に応じた所定値以上の前記色調を有する画像領域を、前記画像を特徴付ける画像領域として抽出する
ことを特徴とする画像評価装置。
【請求項５】
画像を読み込む入力手順、
前記画像を複数の画像領域に分割する画像分割手順、
前記画像領域の少なくとも色成分に基づく情報を含む特徴量を取得する第１の特徴量取得手順、
前記特徴量に基づいて前記画像を特徴付ける画像領域を複数抽出する領域抽出手順、
前記画像を特徴付ける画像領域全体から前記特徴量を取得する第２の特徴量取得手順、
前記画像を特徴付ける画像領域の各々から取得された複数の特徴量に基づいて算出される第１の評価値と、前記画像領域を特徴付ける画像領域全体から取得された複数の特徴量に基づいて算出される第２の評価値とを用いて前記画像を評価する評価手順、
をコンピュータに実行させること特徴とする画像評価プログラム。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像評価装置および画像評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像の印象を評価する様々な技術が開発されている。
【０００３】
例えば、ウェブページという画像において、タイトル部、リンクボタン部、イメージ画像部およびテキスト部などの画像領域それぞれの色平均を算出し、各画像領域の面積とともに、画像全体、背景領域あるいは隣接する画像領域の色平均との差分に基づいて、ウェブページの印象を評価する技術がある（特許文献１など参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１８５６４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、デジタルカメラなどで撮像された画像において、例えば、山などの背景に対して人物が小さく写っている場合でも、その人物における画質が画像全体の印象に大きな影響を与える。すなわち、従来技術のように、面積と色差とに基づいた画像に対する印象の評価では、人物など特徴的な画像領域の面積が小さい場合、画像全体の印象に対する貢献も過小評価されてしまい、評価結果と実際の画像の印象とが異なってしまう場合がある。
【０００６】
従来技術が有する問題に鑑み、本発明の目的は、画像を確度高く評価することができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明を例示する画像評価装置の一態様は、画像を複数の画像領域に分割する画像分割部と、画像領域の少なくとも色成分に基づく情報を含む特徴量を取得する特徴量取得部と、特徴量に基づいて画像を特徴付ける画像領域を複数抽出する領域抽出部と、抽出された画像領域の特徴量に基づいて、画像を評価する評価値を算出する評価部と、を備え、特徴量取得部はさらに画像を特徴付ける画像領域全体から特徴量を取得し、評価部は、画像を特徴付ける画像領域の各々から取得された複数の特徴量に基づく第１の評価値と、画像領域を特徴付ける画像領域全体から取得された複数の特徴量に基づく第２の評価値とを用いて画像を評価する。
【００１１】
本発明を例示する画像評価プログラムの一態様は、画像を読み込む入力手順、画像を複数の画像領域に分割する画像分割手順、画像領域の少なくとも色成分に基づく情報を含む特徴量を取得する第１の特徴量取得手順、特徴量に基づいて画像を特徴付ける画像領域を複数抽出する領域抽出手順、画像を特徴付ける画像領域全体から特徴量を取得する第２の特徴量取得手順、画像を特徴付ける画像領域の各々から取得された複数の特徴量に基づいて算出される第１の評価値と、画像領域を特徴付ける画像領域全体から取得された複数の特徴量に基づいて算出される第２の評価値とを用いて画像を評価する評価手順、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、画像を確度高く評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一の実施形態に係るコンピュータの構成を示すブロック図
【図２】一の実施形態に係るコンピュータによる画像評価処理を示すフローチャート
【図３】評価対象の画像の一例を示す図
【図４】Ｓｏｂｅｌフィルタの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１は、本発明の一の実施形態に係る画像評価装置として動作するコンピュータ１００の構成を示す。
【００１５】
本実施形態のコンピュータ１００は、図１（ａ）に示すように、ＣＰＵ１０、記憶部２０、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）３０、バス４０から構成され、ＣＰＵ１０、記憶部２０、入出力Ｉ／Ｆ３０は、バス４０を介して情報伝達可能に接続される。また、コンピュータ１００には、入出力Ｉ／Ｆ３０を介して、画像処理の途中経過や処理結果を表示する出力装置５０（表示部）、ユーザからの入力を受け付ける入力装置６０がそれぞれ接続される。出力装置５０には、一般的な液晶モニタやプリンタなどを、入力装置６０には、キーボードやマウスなどをそれぞれ適宜選択して使用することができる。
【００１６】
ＣＰＵ１０は、記憶部２０に記憶されている制御プログラムを実行し、コンピュータ１００の各部を制御するマイクロプロセッサである。また、ＣＰＵ１０は、入力装置６０を介して受け付けたユーザからの指示に基づいて、記憶部２０に記憶されている画像評価プログラムを実行することにより、図１（ｂ）に示すように、画像分割部１１、特徴量取得部１２、領域抽出部１３、評価部１４として動作する。ＣＰＵ１０は、画像の評価結果を出力装置５０に表示する。なお、画像分割部１１、特徴量取得部１２、領域抽出部１３、評価部１４の動作については後ほど説明する。
【００１７】
記憶部２０は、制御プログラムおよび画像評価プログラムとともに、評価対象の画像および後述する日本工業規格（ＪＩＳ）の色に関するデータなどを記憶する。記憶部２０に記憶されるプログラムや各種データは、バス４０を介して、ＣＰＵ１０から適宜参照することができる。記憶部２０には、一般的なハードディスク装置、光磁気ディスク装置などの記憶装置を選択して用いることができる。
【００１８】
次に、コンピュータ１００による画像評価処理について、図２のフローチャートを参照しつつ説明する。なお、コンピュータ１００が評価対象とする画像は、図３（ａ）に示すような山を背景にして人物８０が小さく撮像された画像７０であるとし、記憶部２０に予め記憶されているとする。また、評価対象の画像７０は、静止画像であっても動画像であってもよい。
【００１９】
ユーザが、入力装置６０を用いて、画像評価プログラムのコマンドを入力、またはそのプログラムのアイコンをダブルクリックすることにより、プログラムの起動命令を出す。ＣＰＵ１０は、その命令を入出力Ｉ／Ｆ３０を通じて受け付け、記憶部２０に記憶されている画像評価プログラムを実行する。ＣＰＵ１０は、ステップＳ１０１からの処理を開始する。
【００２０】
ステップＳ１０１：ＣＰＵ１０は、記憶部２０に記憶されている画像７０を読み込む。
【００２１】
ステップＳ１０２：ＣＰＵ１０の画像分割部１１は、読み込んだ画像７０を公知の手法を用いて複数の画像領域に分割する。本実施形態では、公知の手法として、分割・統合（Split & Marge）法およびウォーターシェッド法を組み合わせて用いる。また、本実施形態の画像分割部１１は、画像のエッジ量や色調などの特徴量に基づいて画像７０を分割するものとする。ＣＰＵ１０は、画像分割部１１による分割結果を出力装置５０に出力し表示させる。図３（ｂ）は、画像分割部１１による画像７０の分割結果の一例を示す。本実施形態の画像分割部１１は、図３（ｂ）に示すように、分割・統合法およびウォーターシェッド法を組み合わせて用いることにより、分割された各画像領域は矩形ではなく、被写体の形状に応じた形状となる。なお、画像領域９０は人物８０、画像領域９１は背景の空、画像領域９２は背景の山、画像領域９３は道、画像領域９４、９５は木の画像領域であることを示す。
【００２２】
ステップＳ１０３：ＣＰＵ１０の特徴量取得部１２は、画像分割部１１により分割された画像領域９０〜９５ごとに、例えば、（１）エッジ度、（２）色成分ごとの画素値の平均値、（３）マンセル表色系における色彩値、（４）系統色名、（５）光沢度の特徴量を取得する。ここで、特徴量取得部１２が取得する各特徴量の求め方について簡単に説明する。
（１）エッジ度
特徴量取得部１２は、例えば、図４に示すＳｏｂｅｌフィルタを用いて、各画像領域９０〜９５の画素位置（ｉ，ｊ）における水平走査方向および垂直走査方向のエッジ量Ｈ（ｉ，ｊ）およびＶ（ｉ，ｊ）を算出する。なお、図４（ａ）および（ｂ）は、水平走査方向および垂直走査方向のエッジ量を抽出するＳｏｂｅｌフィルタを示す。
【００２３】
特徴量取得部１２は、エッジ量Ｈ（ｉ，ｊ）およびＶ（ｉ，ｊ）から画素位置（ｉ，ｊ）におけるエッジ量Ｒを、次式（１）を用いて算出する。
【００２４】
Ｒ（ｉ，ｊ）＝（Ｈ（ｉ，ｊ）２＋Ｖ（ｉ，ｊ）２）１／２  ・・・（１）
特徴量取得部１２は、エッジ量Ｒを用いて、各画像領域におけるぼやけ具合や精細の度合いを示す、エッジ量の標準偏差Ｐｅｄｇｅをエッジ度として、次式（２）を用いて算出し取得する。
【００２５】
【数１】
0005903292.tif 000002
ここで、Ｎは各画像領域における画素の総数を示し、Ｓは画像領域９０〜９５それぞれの領域を示す。
（２）色成分ごとの画素値の平均値
特徴量取得部１２は、各画像領域における画素値の平均値をＲＧＢの色成分ごとに求め取得する。
（３）マンセル表色系における色彩値
特徴量取得部１２は、例えば、次式（３）を用いて、上記ＲＧＢの平均値からＸＹＺ表色系の三刺激値に変換する。
【００２６】
【数２】
0005903292.tif 000003
そして、特徴量取得部１２は、それらのＸＹＺ表色系の三刺激値をさらに次式（４）に適用してｘｙＹ表色系に変換し、記憶部２０に記憶されたＪＩＳＺ ８７２１「色の表示方法―三属性による表示」の付表１、２のデータに基づいて、画像領域９０〜９５それぞれにおけるマンセル表色系の色彩値（色相Ｈ、明度Ｃ、彩度Ｖ）を算出し取得する。
ｘ＝Ｘ／（Ｘ＋Ｙ＋Ｚ）  ・・・（４）
ｙ＝Ｙ／（Ｘ＋Ｙ＋Ｚ）
（４）系統色名
特徴量取得部１２は、例えば、上記マンセル表色系の色彩値と記憶部２０に記憶されたＪＩＳＺ ８１０２「物体色の色名」の付図１〜２５のデータとに基づいて、各画像領域９０〜９５の系統色名を取得する。
（５）光沢度
特徴量取得部１２は、画像の光沢感と輝度ヒストグラムの歪度との間には相関関係があることから、画像領域の画素位置（ｉ，ｊ）における輝度成分をｆＹ（ｉ，ｊ）とした場合、画像領域の光沢度Ｐｇｌｏｓｓｙを次式（５）のように定義して算出し取得する。
【００２７】
【数３】
0005903292.tif 000004
そして、ＣＰＵ１０は、特徴量取得部１２による各画像領域における（１）〜（５）の特徴量の算出結果を出力装置５０に出力し表示する。
【００２８】
ステップＳ１０４：ＣＰＵ１０の領域抽出部１３は、ステップＳ１０３において取得した特徴量を用いて、画像領域９０〜９５のうち画像７０を特徴付ける画像領域を特定し抽出する。領域抽出部１３は、例えば、画像領域のうち、エッジ度が閾値αより大きい、あるいは所定の系統色を有するなどとして、画像７０を特徴付ける画像領域を特定し抽出する。ここで、閾値αは、画像に撮像された被写体やシーンなどに応じて決定されることが好ましい。また、所定の系統色とは、例えば、色成分に応じた彩度が所定値以上である、「鮮やかな（ｖｖ）」、「明るい（ｌｔ）」、「強い（ｓｔ）」、「濃い（ｄｐ）」の色調の色彩を指す。なお、領域抽出部１３により抽出される特徴的な画像領域は、１つだけでなく２以上の画像領域が抽出されてもよい。
【００２９】
ステップＳ１０５：ＣＰＵ１０の評価部１４は、ステップＳ１０４において抽出された画像７０を特徴付ける画像領域全ての画素値を用いて、再度（１）〜（５）の特徴量を算出し、その算出結果を画像７０の評価値として出力装置５０に出力し表示する。ＣＰＵ１０は、一連の画像評価処理を終了する。なお、評価対象が動画像の場合、各フレームに対してステップＳ１０１〜ステップＳ１０５の処理を行う。
【００３０】
このように、本実施形態では、ステップＳ１０３で取得された（１）〜（５）の特徴量、特に、エッジ度とともに所定の系統色名を用いることにより、たとえ画像７０に占める面積が小さくても、画像７０を特徴付ける画像領域を確度高く特定し抽出することができる。
【００３１】
また、ステップＳ１０５において、画像７０を特徴付ける画像領域の画素値を用いて、再度（１）〜（５）の特徴量を算出し評価値として取得することにより、画像７０が「はっきり写っている画像」、「ぼけている画像」、あるいは「光沢感がある画像」などと、実際の画像７０の画質、ひいては実際に画像７０から受ける印象として確度高く画像を評価することができる。
《実施形態の補足事項》
・上記実施形態では、評価対象の画像７０を記憶部２０に予め記憶されていたが、本発明はこれに限定されず、例えば、入出力Ｉ／Ｆ３０を介して、コンピュータ１００とデジタルカメラやデジタルビデオカメラなどとをＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブルなどで接続して、静止画像や動画像を直接読み込んでもよい。
【００３２】
・上記実施形態では、画像分割部１１は、分割・統合法およびウォーターシェッド法を組み合わせて画像７０の画像分割を行ったが、本発明はこれに限定されず、他の手法を用いて画像７０を画像分割してもよい。
【００３３】
・上記実施形態では、特徴量取得部１２は（１）〜（５）の特徴量を算出したが、本発明はこれに限定されない。例えば、特徴量取得部１２は、画像領域９０〜９５のうち、面積の大きな３つ程度の画像領域を選択し、（４）の取得した系統色名に基づいた色彩の調和の度合いを、画像７０の特徴量として算出し取得してもよい。
【００３４】
以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図する。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物によることも可能である。
【符号の説明】
【００３５】
１０…ＣＰＵ、２０…記憶部、３０…入出力Ｉ／Ｆ、４０…バス、５０…出力装置、６０…入力装置、１００…コンピュータ
【図１】
0005903292.tif 000005
【図２】
0005903292.tif 000006
【図３】
0005903292.tif 000007
【図４】
0005903292.tif 000008