(57)【要約】【課題】複数の画像が表すテーマに沿った画像の割合となるように複数の画像から画像を抽出する画像抽出システム，画像抽出方法およびそのプログラムを提供する。【解決手段】画像が保存されている場所が指定され(ステップ21)，指定された保存場所に保存されている複数の画像のそれぞれについて，画像内に存在するオブジェクトが決定される(ステップ22)。オブジェクトの種類ごとに，複数の画像における，オブジェクトの存在の割合が算出され(ステップ23)，抽出後の画像内に存在するオブジェクトが，算出された存在の割合となるように，複数の画像から画像が抽出される(ステップ24)。抽出された画像を用いてアルバムが生成される(ステップ25)。【選択図】図２
2018045582.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像のそれぞれについて画像内に存在するオブジェクトを決定するオブジェクト決定手段，
上記オブジェクトの種類ごとに，上記複数の画像における，上記オブジェクト決定手段によって決定したオブジェクトの存在の割合を算出する割合算出手段，および
抽出後の画像内に存在するオブジェクトが，上記割合算出手段によって算出された存在の割合となるように，上記複数の画像から画像を抽出する画像抽出手段，
を備えた画像抽出システム。
【請求項２】
上記オブジェクト決定手段は，
画像に複数のオブジェクトが含まれる場合に複数のオブジェクトのうち重要オブジェクトを決定する重要オブジェクト決定手段をさらに備え，
上記重要オブジェクト決定手段によって決定した重要オブジェクトにもとづいて上記複数の画像のそれぞれについて画像に含まれるオブジェクトを決定する，
請求項１に記載の画像抽出システム。
【請求項３】
上記画像抽出手段によって抽出される画像を利用するテーマを決定するテーマ決定手段と，
上記テーマに関連付けられたオブジェクトの種類を記憶するオブジェクト種類記憶手段と，をさらに備え，
上記オブジェクト決定手段は，
上記テーマ決定手段によって決定されたテーマに関連付けられて上記オブジェクト種類記憶手段に記憶されている種類のオブジェクトについて，少なくともオブジェクトの決定を行う，
請求項１に記載の画像抽出システム。
【請求項４】
上記オブジェクト決定手段は，
一つの画像において存在するオブジェクトを１または複数決定でき，
決定した１または複数のオブジェクトのそれぞれのオブジェクトらしさを表すオブジェクト評価値を，上記複数の画像のそれぞれについて算出するオブジェクト評価値算出手段，および
上記オブジェクト評価値算出手段によって算出されたオブジェクト評価値を，オブジェクトの種類ごとに加算するオブジェクト評価値加算手段をさらに備え，
上記割合算出手段は，
上記オブジェクト評価値加算手段によって得られるオブジェクトの種類ごとの加算値の割合を，上記オブジェクト決定手段によって決定したオブジェクトの存在の割合とする，
請求項１に記載の画像抽出システム。
【請求項５】
上記オブジェクト決定手段は，
一つの画像において存在するオブジェクトを１または複数決定でき，
決定した１または複数のオブジェクトのそれぞれのオブジェクトらしさを表すオブジェクト評価値を，上記複数の画像のそれぞれについて算出するオブジェクト評価値算出手段，および
上記オブジェクト評価値算出手段によって算出されたオブジェクト評価値のうち，最大のオブジェクト評価値を，オブジェクトの種類ごとに加算するオブジェクト評価値加算手段をさらに備え，
上記割合算出手段は，
上記オブジェクト評価値加算手段によって得られるオブジェクトの種類ごとの加算値の割合を，上記オブジェクト決定手段によって決定したオブジェクトの存在の割合とする，
請求項１に記載の画像抽出システム。
【請求項６】
上記複数の画像のうち類似画像を検出する類似画像検出手段をさらに備え，
上記オブジェクト評価値算出手段は，
上記類似画像検出手段によって検出された類似画像において存在するオブジェクトのオブジェクト評価値を相対的に高く算出する，
請求項４または５に記載の画像抽出システム。
【請求項７】
上記複数の画像のうち類似画像を検出する類似画像検出手段をさらに備え，
上記割合算出手段は，
上記記類似画像検出手段によって検出された類似画像について，上記類似画像のうち，１枚の画像のみについて，上記オブジェクト決定手段によって決定したオブジェクトの存在の割合を算出する，
請求項１に記載の画像抽出システム。
【請求項８】
上記類似画像検出手段は，
上記オブジェクト決定手段によって決定されたオブジェクトが同一の画像ごとに類似画像を検出する，
請求項７に記載の画像抽出システム。
【請求項９】
上記画像抽出手段によって抽出された画像を用いてアルバムを生成するアルバム生成手段，
をさらに備えた請求項１から８のうち，いずれか一項に記載の画像抽出システム。
【請求項１０】
上記アルバム生成手段は，
上記割合算出手段によって算出された割合に応じた大きさとなるように，上記画像抽出手段によって抽出された画像を上記アルバムに貼り付けてアルバムを生成する，
請求項９に記載の画像抽出システム。
【請求項１１】
上記アルバムの見開きページの中において，上記アルバム生成手段は，上記割合算出手段によって算出された割合に応じた大きさとなるように，上記画像抽出手段によって抽出された画像を上記アルバムに貼り付けてアルバムを生成する，
請求項９に記載の画像抽出システム。
【請求項１２】
上記アルバムの全体の中において，上記アルバム生成手段は，上記割合算出手段によって算出された上記オブジェクトの種類ごとのオブジェクトの存在の割合に応じた面積比となるように，上記画像抽出手段によって抽出された画像を上記アルバムに貼り付けてアルバムを生成する，
請求項９に記載の画像抽出システム。
【請求項１３】
上記アルバム生成手段は，
上記オブジェクトの種類ごとの上記割合算出手段によって算出された割合に応じた優先順位によって，上記画像抽出手段によって抽出された画像を上記アルバムに貼り付けて上記アルバムを生成する，
請求項９に記載の画像抽出システム。
【請求項１４】
上記アルバム生成手段は，
画像の撮影順序にしたがって，上記画像抽出手段によって抽出された画像を用いてアルバムを生成する，
請求項９に記載の画像抽出システム。
【請求項１５】
オブジェクト決定手段が，複数の画像のそれぞれについて画像内に存在するオブジェクトを決定し，
割合算出手段が，上記オブジェクトの種類ごとに，上記複数の画像における，上記オブジェクト決定手段によって決定したオブジェクトの存在の割合を算出し，
画像抽出手段が，抽出後の画像内に存在するオブジェクトが，上記割合算出手段によって算出された存在の割合となるように，上記複数の画像から画像を抽出する，
を備えた画像抽出方法。
【請求項１６】
画像抽出システムのコンピュータが読み取り可能なプログラムであって，
複数の画像のそれぞれについて画像内に存在するオブジェクトを決定させ，
上記オブジェクトの種類ごとに，上記複数の画像における，決定したオブジェクトの存在の割合を算出させ，
抽出後の画像内に存在するオブジェクトが，算出された存在の割合となるように，上記複数の画像から画像を抽出させる画像抽出システムのプログラム。
【請求項１７】
請求項16に記載のプログラムを格納した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，画像抽出システム，画像抽出方法および画像抽出システムのコンピュータを制御するプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ディジタル・カメラ，スマートフォンなどの普及により気軽に撮影できるようになったことから，ユーザは多数の画像を所有していることが多い。多数の画像の中からユーザが画像を抽出し，アルバムを作成することは非常に困難なために，自動で画像を抽出してアルバムを作成するものがある。
【０００３】
自動でアルバムを作成する場合，特定の個人が撮影されている写真画像が極端に多くなったり少なくなったりすると不公平感が生じることから，各人物の登場回数をカウントし，登場回数に極端な偏りがないようにするものがある(特許文献１)。また，各被写体の選択頻度にしたがって画像の重要度を特定し，アルバムのレイアウトを決定するものもある(特許文献２)。さらに，アルバムの総数にもとづいて，適切な枚数，レイアウトとなるようにアルバムを作成するもの(特許文献３)，アイドルグループの写真集フォトブックを作成する場合にグループを構成するメンバーの出現頻度を決めるもの(特許文献４)などもある。   
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2010-57073号公報
【特許文献２】特開2009-223764号公報
【特許文献３】特開2006-74590号公報
【特許文献４】特許5838752号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら，アルバムを作成する場合に，そのアルバムのテーマに応じてアルバムに含まれる画像を抽出しなければ，ユーザの意図に沿ったアルバムを作成することはできない。たとえば，子育てがテーマのアルバムであれば子供の画像を多くし，旅行がテーマのアルバムであれば旅先の風景などの画像を多くし，結婚式がテーマのアルバムであれば結婚式を思い出すような画像を多くすることがユーザの意図に沿うアルバムの作成となる。ところが，特許文献１では特定の個人の登場回数を調整するものであり，特許文献２，３ではアルバムのレイアウトを決定するものであり，特許文献４ではメンバーの出現頻度を決定するものにすぎない。いずれにおいても，複数の画像が表すテーマに沿った画像の割合が適切となるように，複数の画像から画像を抽出することは考えられていない。
【０００６】
この発明は，複数の画像が表すテーマに沿った画像の割合が適切となるように，複数の画像から画像を抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明による画像抽出システムは，複数の画像のそれぞれについて画像内に存在するオブジェクトを決定するオブジェクト決定手段，オブジェクトの種類ごとに，複数の画像における，オブジェクト決定手段によって決定したオブジェクトの存在の割合を算出する割合算出手段，および抽出後の画像内に存在するオブジェクトが，割合算出手段によって算出された存在の割合となるように，複数の画像から画像を抽出する画像抽出手段を備えていることを特徴とする。
【０００８】
この発明は，画像抽出システムに適した画像抽出方法も提供している。すなわち，この方法は，オブジェクト決定手段が，複数の画像のそれぞれについて画像内に存在するオブジェクトを決定し，割合算出手段が，オブジェクトの種類ごとに，複数の画像における，オブジェクト決定手段によって決定したオブジェクトの存在の割合を算出し，画像抽出手段が，抽出後の画像内に存在するオブジェクトが，割合算出手段によって算出された存在の割合となるように，複数の画像から画像を抽出するものである。
【０００９】
この発明は，画像抽出システムを制御するコンピュータが読み取り可能なプログラムおよびそのプログラムを格納した記録媒体も提供している。
【００１０】
オブジェクト決定手段は，画像に複数のオブジェクトが含まれる場合に複数のオブジェクトのうち重要オブジェクトを決定する重要オブジェクト決定手段をさらに備えてもよい。この場合，重要オブジェクト決定手段によって決定した重要オブジェクトにもとづいて複数の画像のそれぞれについて画像に含まれるオブジェクトを決定することが好ましい。
【００１１】
画像抽出手段によって抽出される画像を利用するテーマを決定するテーマ決定手段と，テーマに関連付けられたオブジェクトの種類を記憶するオブジェクト種類記憶手段と，をさらに備えてもよい。この場合，オブジェクト決定手段は，たとえば，テーマ決定手段によって決定されたテーマに関連付けられてオブジェクト種類記憶手段に記憶されている種類のオブジェクトについて，少なくともオブジェクトの決定を行う。
【００１２】
オブジェクト決定手段は，一つの画像において存在するオブジェクトを１または複数決定でき，決定した１または複数のオブジェクトのそれぞれのオブジェクトらしさを表すオブジェクト評価値を，複数の画像のそれぞれについて算出するオブジェクト評価値算出手段，およびオブジェクト評価値算出手段によって算出されたオブジェクト評価値を，オブジェクトの種類ごとに加算するオブジェクト評価値加算手段をさらに備えてもよい。この場合，割合算出手段は，たとえば，オブジェクト評価値加算算出手段によって得られるオブジェクトの種類ごとの加算値の割合を，オブジェクト決定手段によって決定したオブジェクトの存在の割合とする。
【００１３】
オブジェクト決定手段は，一つの画像において存在するオブジェクトを１または複数決定でき，決定した１または複数のオブジェクトのそれぞれのオブジェクトらしさを表すオブジェクト評価値を，複数の画像のそれぞれについて算出するオブジェクト評価値算出手段，およびオブジェクト評価値算出手段によって算出されたオブジェクト評価値のうち，最大のオブジェクト評価値を，オブジェクトの種類ごとに加算するオブジェクト評価値加算手段をさらに備えてもよい。この場合，割合算出手段は，たとえば，オブジェクト評価値加算手段によって得られるオブジェクトの種類ごとの加算値の割合を，オブジェクト決定手段によって決定したオブジェクトの存在の割合とする。
【００１４】
複数の画像のうち類似画像を検出する類似画像検出手段をさらに備えてもよい。この場合，オブジェクト評価値算出手段は，たとえば，類似画像検出手段によって検出された類似画像において存在するオブジェクトのオブジェクト評価値を相対的に高く算出する。
【００１５】
複数の画像のうち類似画像を検出する類似画像検出手段をさらに備えた場合，割合算出手段は，たとえば，記類似画像検出手段によって検出された類似画像について，類似画像のうち，１枚の画像のみについて，オブジェクト決定手段によって決定したオブジェクトの存在の割合を算出する。
【００１６】
類似画像検出手段は，たとえば，オブジェクト決定手段によって決定されたオブジェクトが同一の画像ごとに類似画像を検出する。
【００１７】
画像抽出手段によって抽出された画像を用いてアルバムを生成するアルバム生成手段をさらに備えてもよい。
【００１８】
アルバム生成手段は，たとえば，割合算出手段によって算出された割合に応じた大きさとなるように，画像抽出手段によって抽出された画像を上記アルバムに貼り付けてアルバムを生成する。
【００１９】
アルバムの見開きページの中において，アルバム生成手段は，割合算出手段によって算出された割合に応じた大きさとなるように，画像抽出手段によって抽出された画像を上記アルバムに貼り付けてアルバムを生成してもよい。
【００２０】
アルバムの全体の中において，アルバム生成手段は，たとえば，割合算出手段によって算出されたオブジェクトの種類ごとのオブジェクトの存在の割合に応じた面積比となるように，画像抽出手段によって抽出された画像をアルバムに貼り付けてアルバムを生成する。
【００２１】
アルバム生成手段は，たとえば，割合算出手段によって算出されたオブジェクトの種類ごとのオブジェクトの存在の割合に応じた優先順位によって，画像抽出手段によって抽出された画像をアルバムに貼り付けて上記アルバムを生成する。
【００２２】
アルバム生成手段は，たとえば，画像の撮影順序にしたがって，画像抽出手段によって抽出された画像を用いてアルバムを生成する。
【発明の効果】
【００２３】
この発明によると，複数の画像のそれぞれについて，画像内に存在するオブジェクトが決定される。決定したオブジェクトの種類ごとに，複数の画像におけるオブジェクトの存在の割合が算出され，抽出後の画像内に存在するオブジェクトが，算出された存在の割合となるように，複数の画像から画像が抽出される。このようにして画像が抽出されることにより，複数の画像が表すテーマに沿った画像の割合が適切となる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】画像抽出システムの電気的構成を示すブロック図である。
【図２】画像抽出システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図３】メモリ・カードに保存されている画像を示している。
【図４】画像の一例である。
【図５】画像の一例である。
【図６】画像の一例である。
【図７】画像の一例である。
【図８】オブジェクト・テーブルの一例である。
【図９】アルバムを構成する見開きページの一例である。
【図１０】オブジェクト決定処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】オブジェクト・テーブルの一例である。
【図１２】オブジェクト決定処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】オブジェクト種類記憶テーブルの一例である。
【図１４】オブジェクトの存在の割合の算出処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】オブジェクト・テーブルの一例である。
【図１６】オブジェクト評価値の算出処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】オブジェクトの存在の割合の算出処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】アルバムを構成する見開きページの一例である。
【図１９】アルバムを構成する見開きページの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
［実施例１］
図１は，この発明の実施例を示すもので，画像抽出システム１の電気的構成を示すブロック図である。
【００２６】
画像抽出システム１の全体の動作は，ＣＰＵ(Central Processing Unit)２によって統括される。
【００２７】
画像抽出システム１には，画像抽出システム１にコマンド等を与えるための入力装置としてキーボード３およびマウス４が含まれている。これらのキーボード３およびマウス４からのコマンド等は，入力制御装置５を介してＣＰＵ２に与えられる。また，画像抽出システム１には，データ等を一時的に記憶するメモリ８，ハードディスク７およびハードディスク７にアクセスするためのハードディスク・ドライブ６ならびに表示装置10および表示装置10を制御するための表示制御装置９が含まれている。
【００２８】
画像抽出システム１には，さらに，メモリ・カード12にアクセスするためのメモリ・カード・リーダ・ライタ11，CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)にアクセスするためのCD-ROMドライブ13およびインターネットなどのネットワークと接続するための通信装置15が含まれている。
【００２９】
後述する動作を制御するプログラムが格納されているCD-ROM14(記録媒体)がCD-ROMドライブ13によって読み取られ，その読み取られたプログラムが画像抽出システム１にインストールされる。そのようなプログラムは，CD-ROM14以外のメモリ・カード12のような可搬型記録媒体に格納されていてもよいし，画像抽出システム１にあらかじめインストールされていてもよい。また，インターネットなどのネットワークを介して通信装置15によってプログラムが受信され，受信されたプログラムが画像抽出システム１にインストールされるようにしてもよい。
【００３０】
図２は，画像抽出システム１の処理手順を示すフローチャートである。
【００３１】
図２に示す処理手順は，指定された保存場所に保存されている複数の画像から画像を抽出し，抽出された画像を用いてアルバムを生成するものである。
【００３２】
表示装置10の表示画面には，複数の画像が保存されている保存場所を指定するための保存場所指定画像が表示される。保存場所指定画像を用いて，ハードディスク７，CD-ROM14，メモリ・カード12，ネットワーク上の保存領域などの保存場所をユーザは指定することができる。画像抽出システム１にUSB(Universal Serial Bus)メモリ(図示略)を接続できる場合には，保存場所としてUSBメモリの指定もできる。ユーザは，キーボード３またはマウス４を用いて，アルバムの生成に用いる画像の保存場所を指定する(ステップ21)。この実施例では，画像の保存場所としてメモリ・カード12がユーザによって指定されたものとする。
【００３３】
図３は，画像の保存場所として指定されたメモリ・カード12に保存されている画像を表している。
【００３４】
メモリ・カード12には，IMG001からIMG500までの画像ファイル名によって表される500個の画像ファイルが保存されているものとする。もっとも，画像ファイル名は連続している必要は無い。たとえば，ユーザは，メモリ・カード12を持参して旅行に行き，旅行先において撮影することにより500個の画像ファイルがメモリ・カード12に格納される。
【００３５】
図４から図７は，メモリ・カード12に保存されている500個の画像ファイルのうち，一部の画像ファイルによって表される画像31から34を示している。
【００３６】
図４は，画像ファイル名IMG001によって表される画像31の一例である。画像31は，山と川と太陽とが含まれている画像の一例である。
【００３７】
図５は，画像ファイル名IMG002によって表される画像32の一例である。画像32は，花と雲とが含まれている画像の一例である。
【００３８】
図６は，画像ファイル名IMG003によって表される画像33の一例である。画像33は，人物と山と雲と花とが含まれている画像の一例である。
【００３９】
図７は，画像ファイル名IMG004によって表される画像34の一例である。画像34は，料理と花とが含まれている画像の一例である。
【００４０】
図２に戻って，ユーザによって指定された保存場所(この実施例ではメモリ・カード12)に保存されている複数の画像のそれぞれについて，画像内に存在するオブジェクトがＣＰＵ２(オブジェクト決定手段)によって決定される(ステップ22)。撮影期間を指定し，保存場所に保存されている画像のうち，撮影期間に撮影された画像内に存在するオブジェクトオブジェクトがＣＰＵ２によって決定されてもよい。決定されるオブジェクトの種類は，あらかじめ決められており(あらかじめ決められていなくてもよい)，この実施例では，風景，花，人物および料理がオブジェクトとしてあらかじめ決められている。画像ファイルに含まれているヘッダに画像内に存在するオブジェクトが記録されている場合には，その記録されているオブジェクトが画像内に存在するオブジェクトと決定されてもよい。
【００４１】
この実施例においては，画像に含まれているオブジェクト(被写体)が検出され，その検出されたオブジェクトから画像内に存在するオブジェクト(画像が表す対象)がＣＰＵ２によって決定される。図４に示す画像31であれば，画像31内から山と川と太陽とのオブジェクトが検出され，検出された山と川と太陽とのオブジェクトから，画像31内に存在するオブジェクトは「風景」であると決定される。検出されたオブジェクト(山，川，太陽)自体が画像内に存在するオブジェクトとして決定してもよい。同様に，図５に示す画像32であれば，画像32内から花と雲とのオブジェクトが検出され，検出された花と雲とのオブジェクトから，画像32内に存在するオブジェクトは「花」と「風景」であると決定される。図６に示す画像33であれば，画像33内から人物と山と雲と花とのオブジェクトが検出され，検出された人物と山と雲と花とのオブジェクトから，画像33内に存在するオブジェクトは「人物」と「風景」と「花」であると決定される。さらに，図７に示す画像34であれば，画像34内から料理と飲み物と花とのオブジェクトが検出され，検出された料理と飲み物と花とのオブジェクトから，画像34に存在するオブジェクトは「料理」と「花」であると決定される。画像ファイル名IMG001からIMG004以外の画像ファイル名IMG005からIMG500の画像についても同様に画像に存在するオブジェクトが決定される。
【００４２】
図８は，オブジェクト・テーブルの一例である。
【００４３】
図８に示すオブジェクト・テーブルには，IMG001からIMG500までの画像ファイル名に対応して，その画像ファイル名によって表される画像内に存在するオブジェクトとして決定されたオブジェクトが格納されている。
【００４４】
図２に戻って，画像内に存在するオブジェクトが決定されると，決定されたオブジェクトの種類ごとに，複数の画像における，オブジェクトの存在の割合がＣＰＵ２(割合算出手段)によって算出される(ステップ23)。たとえば，500枚の画像のうち，「風景」の種類のオブジェクトが250枚，「花」の種類のオブジェクトが150枚，「人物」の種類のオブジェクトが50枚，「料理」の種類のオブジェクトが50枚であったとすると，「風景」の種類のオブジェクト，「花」の種類のオブジェクト，「人物」の種類のオブジェクト，「料理」の種類のオブジェクトの存在の割合は，５：３：１：１となる。
【００４５】
複数の画像における，オブジェクトの存在の割合が算出されると，抽出後の画像内に存在するオブジェクトが，算出された存在の割合となるようにＣＰＵ２(画像抽出手段)によって複数の画像から画像が抽出される(ステップ24)。抽出される画像の枚数は，ユーザが決定してもよいし，あらかじめ定められていてもよい。抽出される画像の枚数が100枚の場合には，決定されたオブジェクトが「風景」の画像が50枚，決定されたオブジェクトが「花」の画像が30枚，決定されたオブジェクトが「人物」の画像が10枚，決定されたオブジェクトが「料理」の画像が10枚，メモリ・カード12に保存されている画像ファイルによって表される500枚の画像から抽出される。抽出される画像の枚数が100枚以外の場合でも，抽出後の画像内に存在するオブジェクトが，算出された存在の割合となるようにＣＰＵ２によって，メモリ・カード12に保存されている画像ファイルによって表される500枚の画像から抽出される。
【００４６】
図８のオブジェクト・テーブルに格納されている画像ファイル名IMG002に対応するオブジェクト「花」および「風景」のように，画像内に存在するオブジェクトが複数種類の場合には，抽出される画像が重複しなければ，複数種類のオブジェクトのうちいずれかのオブジェクトが，その画像のオブジェクトと決定すればよい。また，画像内に存在するオブジェクトのオブジェクトらしさを表すオブジェクト評価値をＣＰＵ２(オブジェクト評価値算出手段)によって算出し，オブジェクト評価値の高いものから画像を抽出するようにしてもよいし，抽出される画像の撮影日時の間隔が均等になるように画像を抽出するようにしてもよいし，画像自体が良好かどうかを示す画像評価値(画像の明るさ，合焦の程度などが適切かどうかを示す)を算出し，画像評価値の高いものから画像を抽出するようにしてもよいし，単にランダムで画像を抽出するようにしてもよい。
【００４７】
抽出された画像を用いてＣＰＵ２(アルバム生成手段)によってアルバム(電子アルバム)が生成される(ステップ25)。
【００４８】
図９は，生成されたアルバムを構成する見開きページの一例である。
【００４９】
画像31-36などが抽出され，抽出された画像31，32および34がアルバムを構成する見開きページの左側ページ41に貼付され，抽出された画像33，35および36がアルバムを構成する見開きページの右側ページ42に貼付されている。アルバムに貼付される画像の大きさ，位置は，どのようにして決定されてもよい。
【００５０】
実施例１によると，複数の画像におけるオブジェクトの存在の割合が算出され，抽出後の画像内に存在するオブジェクトが，算出されたオブジェクトの存在の割合となるように，複数の画像から画像が抽出されるから，複数の画像における複数の種類のオブジェクトの存在の割合が表すテーマを反映した画像の抽出が可能となる。
【００５１】
［実施例２］
図10および図11は，実施例２を示している。
【００５２】
図10は，オブジェクト決定処理手順(図２ステップ22の処理手順)を示すフローチャートである。
【００５３】
画像に含まれるオブジェクト(山，川，花，人物，料理など)がＣＰＵ２によって検出され(ステップ51)，画像に複数のオブジェクトが含まれているかどうかがＣＰＵ２によって判断される(ステップ52)。画像ファイルに含まれるヘッダに画像に含まれるオブジェクトが記録されている場合には，そのオブジェクトを読み出してもよい。画像に複数のオブジェクトが含まれている場合には(ステップ52でＹＥＳ)，それらの複数のオブジェクトの中から重要オブジェクトがＣＰＵ２(重要オブジェクト決定手段)によって決定される(ステップ53)。重要オブジェクトかどうかは，画像における位置(たとえば，画像の中央に近いほど重要オブジェクトと判断する)，オブジェクト評価値(オブジェクト評価値が高いほど重要オブジェクトと判断する)，明るさ，合焦の程度など画像としての評価（画像としての評価が高いオブジェクトほどが重要オブジェクトと判断する），特定のテーマ(たとえば，旅行，結婚式など)に合致したオブジェクト(たとえば，旅行なら，山，川など，結婚式なら，ドレス，指輪，ブーケなど)かどうか，などにもとづいて決定することができる。画像に複数のオブジェクトが含まれていない場合には(ステップ52でＮＯ)，ステップ53の処理はスキップされる。
【００５４】
画像に複数のオブジェクトが含まれている場合には，重要オブジェクトにもとづいて画像内に存在するオブジェクトが決定され，画像に複数のオブジェクトが含まれていない場合には，検出されたオブジェクトにもとづいて画像内に存在するオブジェクトと決定される(ステップ54)。
【００５５】
図11は，図10の処理手順により得られるオブジェクト・テーブルの一例である。
【００５６】
図８に示すオブジェクト・テーブルでは，画像ファイル名IMG002からIMG004に対応して複数のオブジェクトが規定されているが，図10に示すオブジェクト・テーブルでは，画像ファイル名IMG002からIMG004に対応するオブジェクトは一つのオブジェクト(重要オブジェクトにもとづいて決定するオブジェクト)に決定されている。画像内に存在するオブジェクトが一つに決定すると，その決定したオブジェクトを利用して，上述のようにオブジェクトの種類ごとに，複数の画像におけるオブジェクトの存在の割合がＣＰＵ２によって決定される(図２ステップ23)。
【００５７】
画像内に存在するオブジェクトが画像ごとに一つに決定されるので，その後の画像抽出処理が比較的容易となる。
【００５８】
実施例２によると，重要オブジェクトを決定しているから，複数の画像における重要オブジェクトに着目した際の，重要オブジェクトの存在の割合が表すテーマを反映した，より自然な画像の抽出が可能となる。
【００５９】
［実施例３］
図12および図13は，実施例３を示している。
【００６０】
図12は，オブジェクト決定処理手順(図２ステップ22の処理手順)の一例を示すフローチャートである。
【００６１】
この実施例では，抽出される画像のテーマがＣＰＵ２(テーマ決定手段)によって決定される(ステップ61)。指定された画像の保存場所に保存されている複数の画像を解析することにより，それらの複数の画像によって表されるテーマが決定されてもよいし，いくつかのテーマが表示装置10の表示画面に表示され，マウス４(テーマ決定手段)を用いてテーマが決定されてもよいし，キーボード３(テーマ決定手段)を用いてユーザによってテーマが決定されてもよい。
【００６２】
図13は，オブジェクト種類記憶テーブルの一例である。
【００６３】
図13に示すオブジェクト種類記憶テーブルには，テーマに対応して複数のオブジェクトの種類が格納されている。テーマには，旅行，結婚式，入学式などがある。旅行のテーマには，風景，花，料理などのオブジェクトの種類が格納されている。結婚式のテーマには，ドレス，指輪，ブーケ，料理などのオブジェクトの種類が格納されている。入学式のテーマには，ランドセル，校門などのオブジェクトの種類が格納されている。その他のテーマについても同様に，テーマに対応したオブジェクトの種類が格納されている。このようなオブジェクト種類記憶テーブルは，あらかじめメモリ８(オブジェクト種類記憶手段)に記憶されている。
【００６４】
図12に戻って，テーマが決定すると，図13に示すように，その決定されたテーマに関連付けられているオブジェクトの種類が，画像内に存在するオブジェクトとして少なくとも決定される(ステップ62)。たとえば，テーマとして「旅行」が決定されると，旅行に対応して格納されている「風景」，「花」，「料理」などが上述のように，画像内に存在するオブジェクトとして，複数の画像のそれぞれにおいて決定されるようになる。このようにして決定されたオブジェクトが図８または図11に示すオブジェクト・テーブルに格納される。
【００６５】
実施例３によると，決定されたテーマに関連づけられて記憶されている種類のオブジェクトについてオブジェクトの決定を行うから，記憶されている種類のオブジェクトに着目した際のオブジェクトの存在の割合が表すテーマを反映した，より自然な画像の抽出が可能となる。
【００６６】
［実施例４］
図14および図15は，実施例４を示している。
【００６７】
図14は，オブジェクトの種類ごとに，複数の画像における，オブジェクトの存在の割合を算出する処理手順(図２ステップ23の処理手順)を示すフローチャートである。図15は，図８に対応するもので，オブジェクト・テーブルの一例である。
【００６８】
図２ステップ22に示したように，画像内に存在するオブジェクトが決定すると，図15に示すように，画像を表す画像ファイル名に対応してオブジェクト・テーブルにオブジェクトが格納される。
【００６９】
この実施例においては，決定されたオブジェクトごとにオブジェクトらしさを表すオブジェクト評価値がＣＰＵ２(オブジェクト評価値算出手段)によって算出される(ステップ71)。オブジェクトと判断される一般的な素材の形状，色などを表すデータがメモリ８に多数記憶されており，そのデータとの一致の程度を算出することにより，オブジェクト評価値が算出される。たとえば，「風景」のオブジェクトであれば，山，川，高原，湖，海，雲，太陽，空，それらの配置などを表すデータが多数記憶されており，それらのデータとの一致度により「風景」のオブジェクトらしさを表すオブジェクト評価値がＣＰＵ２(オブジェクト評価値算出手段)によって算出される。画像に存在するオブジェクトについてオブジェクト評価値が算出されると，算出されたオブジェクト評価値が，ＣＰＵ２によって図15に示すオブジェクト・テーブルに格納される。オブジェクト評価値は100以下の値とされるが，必ずしもそのような値としなくてもよい。
【００７０】
図15を参照して，画像ファイル名IMG001によって表される画像31(図４参照)に存在するオブジェクトは，「風景」と決定され，そのオブジェクト評価値は「100」と算出されている。画像ファイル名IMG002によって表される画像32(図５参照)に存在するオブジェクトは，「花」と「風景」と決定され，「花」のオブジェクト評価値は「90」と算出され，「風景」のオブジェクト評価値は「20」と算出されている。同様に，画像ファイル名IMG003によって表される画像33(図６参照)に存在するオブジェクトは，「人物」，「風景」および「花」と決定され，「人物」のオブジェクト評価値は「80」と算出され，「風景」のオブジェクト評価値は「70」と算出され，「花」のオブジェクト評価値は「25」と算出されている。画像ファイル名IMG004によって表される画像34(図７参照)に存在するオブジェクトは，「料理」および「花」と決定され，「料理」のオブジェクト評価値は「100」と算出され，「花」のオブジェクト評価値は「30」と算出される。
【００７１】
図14に戻って，オブジェクト評価値が算出されると，オブジェクトの種類ごとにオブジェクト評価値がＣＰＵ２(オブジェクト評価値加算手段)によって加算される(ステップ72)。たとえば，「風景」のオブジェクトであれば，算出された「風景」のオブジェクト評価値がすべて加算され，「風景」のオブジェクト評価値の加算値が得られる。同様に，「花」のオブジェクト評価値の加算値，「人物」のオブジェクト評価値の加算値および「料理」のオブジェクト評価値の加算値が得られる。
【００７２】
このようにして得られたオブジェクトの種類ごとのオブジェクト評価値の加算値の割合がオブジェクトの存在の割合とされる(ステップ73)。たとえば，「風景」のオブジェクト評価値の加算値がＮ１，「花」のオブジェクト評価値の加算値がＮ２，「人物」のオブジェクト評価値の加算値がＮ３，「料理」のオブジェクト評価値の加算値がＮ４とすると，保存場所に保存されている複数の画像に存在するオブジェクトの存在の割合は，「風景」：「花」：「人物」：「料理」＝Ｎ１：Ｎ２：Ｎ３：Ｎ４となる。
【００７３】
複数の画像に存在するオブジェクトの存在の割合が決定されると，図２ステップ24に示すように，抽出後の画像に存在するオブジェクトが，算出された存在の割合となるように，保存場所に保存された複数の画像から画像が抽出される。
【００７４】
上述の実施例では，オブジェクト評価値をオブジェクトの種類ごとに加算してオブジェクト評価値の加算値を算出しているが，画像に存在すると決定されたオブジェクトについてのオブジェクト評価値のうち最大のオブジェクト評価値をオブジェクトの種類ごとにＣＰＵ２(オブジェクト評価値算出手段)によって算出するようにしてもよい。
【００７５】
たとえば，画像ファイル名IMG001によって表される画像31(図４参照)に存在するオブジェクトは，「風景」のみであるから，最大のオブジェクト評価値は，その「風景」の「100」となる。画像ファイル名IMG002によって表される画像32(図５参照)に存在するオブジェクトは，「花」と「風景」であり，「花」のオブジェクト評価値は「90」と算出され，「風景」のオブジェクト評価値は「20」と算出されている。最大のオブジェクト評価値は，「花」のオブジェクト評価値の「90」となる。同様に，画像ファイル名IMG003によって表される画像33(図６参照)に存在するオブジェクトは，「人物」，「風景」および「花」であり，「人物」のオブジェクト評価値は「80」と算出され，「風景」のオブジェクト評価値は「70」と算出され，「花」のオブジェクト評価値は「25」と算出されている。最大のオブジェクト評価値は，「人物」のオブジェクト評価値の「80」となる。画像ファイル名IMG004によって表される画像34(図７参照)に存在するオブジェクトは，「料理」および「花」であり，「料理」のオブジェクト評価値は「100」と算出され，「花」のオブジェクト評価値は「30」と算出されている。最大のオブジェクト評価値は，「料理」の「100」となる。
【００７６】
このようにして，画像ごとに算出されたオブジェクト評価値のうち，最大のオブジェクト評価値がオブジェクト評価値の種類ごとにＣＰＵ２によって加算され(オブジェクト評価値加算手段)，オブジェクトの種類ごとの加算値が得られる。最大のオブジェクト評価値以外のオブジェクト評価値は加算の対象とはならない。たとえば，画像ファイル名IMG002によって表される画像32(図５参照)に存在するオブジェクトは，「料理」および「花」であり，「料理」のオブジェクト評価値は「100」と算出され，「花」のオブジェクト評価値は「30」と算出されているが，これらのオブジェクト評価値のうち，最大のオブジェクト評価値である「料理」のオブジェクト評価値「100」が，オブジェクト種類ごとにオブジェクト評価値の加算対象となり，「花」のオブジェクト評価値「30」は加算対象とならない。
【００７７】
このようにして得られたオブジェクトの種類ごとのオブジェクト評価値の加算値の割合がオブジェクトの存在の割合とされる(ステップ73)のは上述したのと同様である。
【００７８】
実施例４によると，オブジェクトの種類ごとの加算値の割合を，オブジェクトの存在の割合としているから，複数の画像における，オブジェクト評価値が最大である種類のオブジェクトおよびその種類のオブジェクト評価値の双方に着目した際のオブジェクトの存在の割合が表すテーマを反映した，より自然な画像の抽出が可能となる。
【００７９】
［実施例５］
図16は，実施例５を示すもので，オブジェクト評価値の算出処理手順(図14ステップ71の処理手順)を示すフローチャートである。
【００８０】
この実施例では，ユーザによって指定された保存場所に保存されている複数の画像のうち，類似画像がＣＰＵ２(類似画像検出手段)によって検出される(ステップ81)。類似画像の検出は，画像同士のマッチング処理による一致度にもとづいて行われるが，他の方法により行われてもよい。
【００８１】
類似画像がある場合には，その類似画像に存在するオブジェクトは，ユーザが重要と考えていると捉えることができる。そのために，類似画像が検出されると，類似画像に存在するオブジェクトとして決定されたオブジェクトのオブジェクト評価値が相対的に高くなるようにＣＰＵ２によってオブジェクト評価値が算出される(ステップ82)。オブジェクト評価値が相対的に高くなるので，そのオブジェクトを含む画像が抽出される割合が多くなる。算出されたオブジェクト評価値に，１より大きな係数を乗じてオブジェクト評価値が高くなるようにしてもよい。
【００８２】
このようにオブジェクト評価値が相対的に高くなるようなオブジェクト評価値の算出は，上述のように，最大のオブジェクト評価値を加算して加算値を得る場合だけでなく，算出されたオブジェクト評価値をオブジェクトの種類ごとに加算して加算値を得る場合のいずれにおいても行われるようにしてもよい。また，図10ステップ53において重要オブジェクトを決定する場合にオブジェクト評価値が算出される場合には，そのオブジェクト評価値の算出において類似画像に存在するオブジェクトのオブジェクト評価値を相対的に高くしてもよい。
【００８３】
実施例５によると，オブジェクトの種類ごとの加算値の割合を，オブジェクトの存在の割合としているから，複数の画像における，複数の種類のオブジェクトの存在の割合および類似画像をより多く採用したいという意思の双方に着目した際のオブジェクトの存在の割合が表すテーマを反映した，より自然な画像の抽出が可能となる。
【００８４】
［実施例６］
図17は，実施例６を示すもので，オブジェクトの存在の割合の算出処理手順(図２ステップ23の処理手順)を示すフローチャートである。
【００８５】
この実施例においても，ユーザによって指定された保存場所に保存されている複数の画像のうち，類似画像がＣＰＵ２(類似画像検出手段)によって検出される(ステップ91)。
【００８６】
類似画像がある場合には，図16を参照して説明したように，その類似画像に存在するオブジェクトは，ユーザが重要と考えていると捉えることもできるが，その逆に，重要とは考えていないこともある。このために，類似画像については，類似画像のうち，１枚の画像について，オブジェクトの種類ごとに複数の画像におけるオブジェクトの存在の割合がＣＰＵ２によって算出される(ステップ92)。たとえば，図４に示す画像31と図６に示す画像33とが類似画像と判断された場合には，画像31または画像33のいずれか１枚の画像について，オブジェクトの種類ごとに，複数の画像におけるオブジェクトの存在の割合が算出される(ステップ92)。これにより，複数の類似画像がある場合でも，複数の類似画像の影響を受けることなく画像を抽出できる。
【００８７】
実施例６によると，類似画像については，１枚の画像のみについてオブジェクトの存在の割合が算出されるから，複数の画像における，複数の種類のオブジェクトの存在および類似画像は１枚の画像のみを重視したいという意思の双方に着目した際のオブジェクトの存在の割合が表すテーマを反映した，より自然な画像の抽出が可能となる。
【００８８】
［実施例７］
図18は，実施例７を示すもので，アルバムを構成する見開きページの一例であり，図９に対応している。
【００８９】
左側ページ101には画像31および画像32が貼付されており，右側ページ102には画像33から画像36が貼付されている。アルバムは表示装置10の表示画面に表示するような電子アルバムでもよいし，紙製のアルバムでもよい。
【００９０】
図18に示すアルバムの見開きページに貼付されている画像は，アルバムの見開きページにおいて，上述のようにして算出された割合に応じた大きさとされている。たとえば，複数の画像におけるオブジェクトの存在の割合が，「風景」：「花」：「人物」：「料理」＝５：３：１：１であったと仮定すると，「風景」がオブジェクトとして存在する画像31および画像35の大きさを５とした場合に，「花」がオブジェクトとして存在する画像32および36の大きさを３とし，「人物」がオブジェクトとして存在する画像33および「料理」がオブジェクトとして存在する画像36の大きさを１として，画像31から画像36までがアルバムの見開きページに貼付されている。
【００９１】
図18に示す例では，アルバムを構成する見開きページにおいて画像の大きさを調整しているが，アルバムを構成する見開きページではなく，アルバム全体において画像の大きさが調整されるようにしてもよい。アルバム全体において画像の大きさが調整される場合には，抽出された画像を，その画像に存在するオブジェクトごとに分け，オブジェクトごとに分けられたすべての画像の総面積の割合が，上述のようにして算出された割合に応じた大きさとされる。たとえば，複数の画像におけるオブジェクトの存在の割合が，「風景」：「花」：「人物」：「料理」＝５：３：１：１であったと仮定すると，抽出された画像の総枚数を40枚とし，この40枚の画像から１つのアルバムが生成されるとすると，「風景」がオブジェクトとして存在する画像は20枚となり，「花」がオブジェクトとして存在する画像は12枚となり，「人物」がオブジェクトとして存在する画像は４枚となり，「料理」がオブジェクトとして存在する画像は４枚となる。そして，「風景」がオブジェクトとして存在する20枚の画像の総面積と，「花」がオブジェクトとして存在する12枚の画像の総面積と，「人物」がオブジェクトとして存在する４枚の画像の総面積と，「料理」がオブジェクトとして存在する４枚の画像の総面積と，の比率が，複数の画像におけるオブジェクトの存在の割合と同じように，５：３：１：１となるように，抽出された40枚の画像がアルバムに貼付される。
【００９２】
このような画像の大きさの調整は，ＣＰＵ２(画像大きさ調整手段)によって行われてアルバムが生成される。紙のアルバムが生成される場合には，プリンタがＣＰＵ２によって制御されるのはいうまでもない。
【００９３】
上述のように，算出されたオブジェクトの存在の割合に応じた大きさとなるように，抽出された画像をアルバムに貼り付けてアルバムを生成するようにしてもよい。
【００９４】
実施例７によると，算出された割合に応じた大きさとなるように画像がアルバムに貼付されるから，複数の画像における，複数の種類のオブジェクトの存在の割合に着目した際のオブジェクトの存在の割合を，アルバムにおける大きさに反映することにより，より自然にアルバムを生成できる。
【００９５】
［実施例８］
図19は，実施例８を示すもので，アルバムを構成する見開きページの一例であり，図９および図19に対応している。
【００９６】
図19に示す見開きページにおいては，左側ページ111に画像31および画像35が貼付され，右側ページ112に画像37から画像39が貼付されている。
【００９７】
図19に示す例においては，上述のようにして算出されたオブジェクトの存在の割合に応じた優先順位によって，抽出された画像がアルバムに貼付されている。たとえば，複数の画像におけるオブジェクトの存在の割合が，「風景」：「花」：「人物」：「料理」＝５：３：１：１であったと仮定すると，これらの割合に応じた優先順位として，抽出された画像のうち，「風景」のオブジェクトが存在する画像を連続してアルバムに貼付し，その後に「花」のオブジェクトが存在する画像を連続してアルバムに貼付し，その後に「人物」のオブジェクトが存在する画像を連続してアルバムに貼付し，その後に「料理」のオブジェクトが存在する画像を連続してアルバムに貼付する。また，「風景」のオブジェクトが存在する画像を５枚連続してアルバムに貼付し，その後に「花」のオブジェクトが存在する画像を３枚連続してアルバムに貼付し，その後に「人物」のオブジェクトが存在する画像を１枚アルバムに貼付し，さらにその後に「料理」のオブジェクトが存在する画像を１枚アルバムに貼付し，その後は，同様に画像の貼付を繰り返すようにしてもよい。
【００９８】
本実施例では，ある見開きページに画像を貼付する際，オブジェクトの存在の割合を示す数値の和より，その見開きページに貼付する画像の数が少ない場合には，オブジェクトの存在の割合が大きいオブジェクトが存在する画像を優先して貼付する。
【００９９】
例えば，図19に示す例の場合には，オブジェクトの存在の割合をすべて足した際に10になるように存在の割合を示す数値を調整した結果，「風景」のオブジェクトが存在する画像を５枚連続してアルバムに貼付し，その後に「花」のオブジェクトが存在する画像を３枚連続してアルバムに貼付し，その後に「人物」のオブジェクトが存在する画像を１枚アルバムに貼付し，さらにその後に「料理」のオブジェクトが存在する画像を１枚アルバムに貼付するという優先順位が生成される。
【０１００】
そして，図19に示す例の見開きページには，５枚の画像を添付することとなっているため，「風景」のオブジェクトが存在する画像を５枚連続してアルバムに貼付し，それ以外のオブジェクトが存在する画像は貼付されないという結果となる。  
【０１０１】
さらに，アルバムを構成する見開きページにおいて，算出されたオブジェクトの存在の割合に応じた優先順位によって，抽出された画像が貼付されてもよい。たとえば，複数の画像におけるオブジェクトの存在の割合が，「風景」：「花」：「人物」：「料理」＝５：３：１：１であったと仮定すると，左側ページ111と右側ページ112とから構成される見開きページにおいて，「風景」のオブジェクトが存在する５枚の画像を見開きページに貼付し，「花」のオブジェクトが存在する３枚の画像を見開きページに貼付し，「人物」のオブジェクトが存在する１枚の画像を見開きページに貼付し，「料理」のオブジェクトが存在する１枚の画像を見開きページに貼付してもよい。他の見開きページにおいても同様に画像を貼付してもよいし，他の見開きページにおいては，異なる構成により，抽出された画像を貼付するようにしてもよい。また，見開きページ内における貼付順序も，複数の画像におけるオブジェクトの存在の割合にしたがってもよい。
【０１０２】
また，抽出された画像を，画像の撮影順序にしたがってアルバムに貼付するようにしてもよい。アルバム全体において，画像の撮影順序にしたがって画像を貼付するようにしてもよいし，アルバムを構成する見開きページにおいて，画像の撮影順序にしたがって画像を貼付するようにしてもよい。
【０１０３】
上述した実施例においては，画像内に存在するオブジェクトとして，「人物」を区別していないが，指定された保存場所に保存されている複数の画像のうち，「人物」が含まれているような人物画像と，「人物」が含まれていない非人物画像と，に分け，非人物画像について，図２ステップ22以降の処理を行い，複数の非人物画像から画像を抽出するようにしてもよい。さらに，指定された保存場所に保存されている複数の画像を，撮像順序に応じて複数の画像群に分割し，分割された画像群内に含まれる複数の画像について，上述した図２ステップ22以降の処理が行われるようにしてもよい。
【０１０４】
実施例８によると，算出された割合に応じた優先順位によって，抽出された画像がアルバムに貼り付けられるので，アルバムの貼付領域に限りがある場合でも，優先順位の高いオブジェクトを含む画像を優先的にアルバムに貼り付けられる。
【符号の説明】
【０１０５】
１  画像抽出システム，２  ＣＰＵ，３  キーボード，４  マウス，５  入力制御装置，６  ハードディスク・ドライブ，７  ハードディスク，８  メモリ，９  表示制御装置，10  表示装置，11  メモリ・カード・リーダ・ライタ，12  メモリ・カード，13  CD-ROMドライブ，14  CD-ROM，15  通信装置，31-39  画像，41  左側ページ，42  右側ページ，101  左側ページ，102  右側ページ，111  左側ページ，112  右側ページ，IMG001-IMG005  画像ファイル名
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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