(57)【要約】【課題】注目領域を高精度に且つ高速に抽出することが可能な画像処理装置および画像処理プログラムを提供する。【解決手段】画像処理装置は、入力画像の注目度の分布を示すマップを作成するマップ作成部と、入力画像のエッジ情報に基づき、注目領域の外形を示すマスクを作成するマスク作成部と、マップ作成部により作成されたマップと、マスク作成部により作成されたマスクとに基づいて、入力画像から注目領域を抽出する抽出部と、を備える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の注目度の分布を示すマップを作成するマップ作成部と、
前記入力画像のエッジ情報に基づき、注目領域の外形を示すマスクを作成するマスク作成部と、
前記マップ作成部により作成された前記マップと、前記マスク作成部により作成された前記マスクとに基づいて、前記入力画像から前記注目領域を抽出する抽出部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記抽出部は、前記マップ作成部により作成された前記マップと前記マスク作成部により作成された前記マスクとの乗算処理を行うことによりマスク処理済マップを作成し、作成した前記マスク処理済マップと前記入力画像との乗算処理を行うことにより前記入力画像から前記注目領域を抽出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の画像処理装置において、
前記マップ作成部は、前記入力画像を平滑化した平滑化画像と、前記入力画像との差の絶対値を演算することにより、前記マップを作成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記マスク作成部は、前記入力画像のエッジ情報から複数の局所特徴点を検出し、前記複数の局所特徴点の最外周を包括する形状を前記注目領域の外形と推定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記マスク作成部は、前記入力画像のエッジ情報から複数の局所特徴点を検出し、前記複数の局所特徴点の各々の位置に所定形状の図形を配置した形状を前記注目領域の外形と推定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
入力画像の注目度の分布を示すマップを作成するマップ作成ステップと、
前記入力画像のエッジ情報に基づき、注目領域の外形を示すマスクを作成するマスク作成ステップと、
前記マップ作成ステップにより作成された前記マップと、前記マスク作成ステップにより作成された前記マスクとに基づいて、前記入力画像から前記注目領域を抽出する抽出ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像から主要被写体の存在する領域、すなわち注目領域を抽出する技術が知られている。例えば非特許文献１には、画像の色情報からサリエンシーマップを作成すると共に画像に対して色情報に基づくクラスタリングを行って画像を複数の領域に分割し、それら複数の領域の中からサリエンシー（注目度）の高い領域だけを抜き出すことにより、注目領域を抽出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】R. Achanta, S. Hemami, F. Estrada and S. Susstrunk, Frequency-tuned Salient Region Detection, IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2009), pp. 1597 - 1604, 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術には、色情報に基づくクラスタリングの計算量が大きく処理時間を要してしまうという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載の画像処理装置は、入力画像の注目度の分布を示すマップを作成するマップ作成部と、前記入力画像のエッジ情報に基づき、注目領域の外形を示すマスクを作成するマスク作成部と、前記マップ作成部により作成された前記マップと、前記マスク作成部により作成された前記マスクとに基づいて、前記入力画像から前記注目領域を抽出する抽出部と、を備えることを特徴とする。
請求項６に記載の画像処理プログラムは、入力画像の注目度の分布を示すマップを作成するマップ作成ステップと、前記入力画像のエッジ情報に基づき、注目領域の外形を示すマスクを作成するマスク作成ステップと、前記マップ作成ステップにより作成された前記マップと、前記マスク作成ステップにより作成された前記マスクとに基づいて、前記入力画像から前記注目領域を抽出する抽出ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、注目領域を高精度に且つ高速に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理システムの構成の模式図である。
【図２】画像処理装置３の構成を模式的に示す図である。
【図３】画像処理装置３の要部構成を例示する図である。
【図４】注目領域画像作成部１２の要部構成を例示する図である。
【図５】マップ作成部２１の説明図である。
【図６】マスク作成部２２の説明図である。
【図７】マスク処理部２３および抽出部２４の説明図である。
【図８】注目領域画像作成部１２が実行する注目領域画像作成処理のフローチャートである。
【図９】変形例１の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る画像処理システムの構成の模式図である。画像処理システム１は、カメラ２と、画像処理装置３と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４とを有する。カメラ２は、いわゆるデジタルスチルカメラであり、被写体を撮影して所定の記憶媒体に撮影画像データ（以下、単に画像と称する）を記憶する。
【０００９】
画像処理装置３は、カメラ２により撮影された画像を管理する装置である。画像処理装置３は、カメラ２により撮影された画像を、例えばカメラ２との間で有線や無線等によるデータ通信を行い、カメラ２から画像を取得する。画像処理装置３は、カメラ２から取得した画像を大容量の記憶媒体であるＨＤＤ４に記憶し、管理する。画像処理装置３は、ＨＤＤ４に記憶されている画像を、例えばサムネイル形式で一覧表示したり、撮影日や撮影パラメータ等に基づき検索したり、不図示の表示装置に表示（再生）したり、不図示のプリンタを用いて印刷したりすることができる。
【００１０】
特に画像処理装置３は、カメラ２により撮影された複数の画像から、類似画像の組を自動的に検出して、それら類似画像の組を一塊の単位として管理することができる。例えば、いわゆる連写機能（連続撮影機能）や露出オートブラケット機能を用いて被写体を撮影した場合、各画像の内容は極めて類似したものになる。また、そのような特別な機能を用いずとも、利用者が画角等を固定して撮影を繰り返し行えば、やはり画像は極めて類似した内容になる。画像処理装置３は、後述する処理によって画像の主要被写体を特定し、その主要被写体がある程度一致する画像同士を１つのグループにまとめる（分類する）ことにより、利用者による操作を容易にする。利用者による操作とは、例えば削除や表示、印刷等である。つまり画像処理装置３は利用者に対して、画像の削除、表示、印刷等を、そのグループ単位でまとめて行う機能を提供する。
【００１１】
図２は、画像処理装置３の構成を模式的に示す図である。本実施形態は、例えば、画像を記憶・分類する画像処理プログラムを図１に示すコンピュータ装置に実行させることにより、画像を記憶・分類する画像処理装置３を提供する。プログラムをパーソナルコンピュータ１００に取込む場合には、パーソナルコンピュータ１００のデータストレージ装置にプログラムをローディングした上で当該プログラムを実行させることにより、画像を記憶・分類する画像処理装置３として使用する。
【００１２】
プログラムのローディングは、プログラムを格納したＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体１０４をパーソナルコンピュータ１００にセットして行ってもよいし、ネットワークなどの通信回線１０１を経由する方法でパーソナルコンピュータ１００へローディングしてもよい。通信回線１０１を経由する場合は、通信回線１０１に接続されたサーバコンピュータ１０２のハードディスク装置１０３などにプログラムを格納しておく。このように、プログラムは記録媒体１０４や通信回線１０１を介する提供などの種々の形態のコンピュータプログラム製品として供給される。
【００１３】
なお、この画像処理装置３は、パーソナルコンピュータの機能として実現されることに限られず、例えば、タブレットコンピュータ、フォトビューワ、またはカメラ等の機能として実現されてもよい。また、ネットワークに接続されたサーバーの機能として実現されてもよい。
【００１４】
図３は、パーソナルコンピュータ１００（図２）の機能として実現された画像処理装置３の要部構成を例示する図である。画像処理装置３は、画像分類部１１と、注目領域画像作成部１２と、を含む。画像分類部１１は、カメラ２から入力された画像を注目領域画像作成部１２に入力する。注目領域画像作成部１２は、この入力画像から注目領域画像を作成して画像分類部１１に出力する。注目領域画像とは、入力画像から注目領域を抽出した画像である。注目領域とは、画像全体のうち、主要被写体が存在する領域を指す。つまり注目領域画像とは、入力画像に写り込んでいる背景等、主要被写体ではない領域を除去した画像である。注目領域画像作成部１２の動作については後に詳述する。
【００１５】
画像分類部１１は、カメラ２から入力された画像と、注目領域画像作成部１２により作成された注目領域画像とを関連付けてＨＤＤ４に記憶する。この記憶に際し、画像分類部１１は、この注目領域画像に類似した注目領域画像をＨＤＤ４から検索する。そして、そのような注目領域画像が見つかった場合、現に記憶しようとしている画像と、その見つかった注目領域画像に関連付けられている画像と、を同一のグループに分類する。つまり、ＨＤＤ４において、互いに類似する注目領域画像を有する複数の画像は、一つのグループに分類される。
【００１６】
図４は、注目領域画像作成部１２の要部構成を例示する図である。注目領域画像作成部１２は、マップ作成部２１と、マスク作成部２２と、マスク処理部２３と、抽出部２４と、を含む。以下、これらの各部の働きについて順に説明する。
【００１７】
（マップ作成部２１の説明）
マップ作成部２１は、入力画像の色情報に基づいて、入力画像のサリエンシーマップ（以下、単にマップと呼ぶ）を作成する。このマップは、入力画像の各画素について、その画素の注目度、すなわちその画素が注目領域に属する可能性（注目領域らしさ）を算出してその画素の位置に割り当てたマップである。つまり、このマップは、各画素位置における注目度の分布を表すマップである。本実施形態のマップ作成部２１は、まず入力画像に所定の平滑化フィルタ（例えばガウシアンフィルタ）を適用したフィルタ画像を作成する。その後、入力画像とフィルタ画像とを用いて次式（１）に示す演算を行うことにより、マップを作成する。
【数１】
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【００１８】
ここでＳ（ｘ，ｙ）はマップにおける座標（ｘ，ｙ）の値（注目度）、Ｉμは入力画像の平均特徴量ベクトル、Ｉωｈｃ（ｘ，ｙ）はフィルタ画像の座標（ｘ，ｙ）の画素の画素値ベクトルである。上式（１）は、平滑化フィルタを適用したことによる座標（ｘ，ｙ）の画素値の変化の絶対値を、座標（ｘ，ｙ）のマップの値とすることを意味する。例えば入力画像において、空など、色の変化に乏しい（周波数の低い）領域は、平滑化フィルタを適用してもあまり変化しない。従って、マップにおいて、そのような領域は注目度が低くなる。他方、主要被写体には細かなテクスチャが存在する（周波数が高い）と考えられるので、そのような領域は平滑化フィルタを適用すると入力画像から大きく変化する。従って、マップにおいて、そのような領域は注目度が高くなる。つまり本実施形態におけるマップは、入力画像の周波数マップとも言うべき特性を有している。なお、以下の説明において、マップにおける注目度は、０〜１の範囲の数値に正規化されているものとする。数値が大きいほど、注目度が大きい。すなわち、数値が大きいほど、その位置が注目領域内である可能性が高い。
【００１９】
なお、以上に説明するマップの作成方法は、非特許文献１に記載されているサリエンシーマップの作成方法と同一である。しかしながら、マップ作成部２１によるマップ（サリエンシーマップ）の作成方法は、これとは異なっていてもよい。例えば、色情報ではなく輝度情報を用いてマップを作成してもよい。また、いわゆる位相差方式の焦点検出法により、撮影画面内の各部分についていわゆるデフォーカス量を演算し、それらのデフォーカス量を撮影画面に分布させたものをマップとすることも可能である。この場合、デフォーカス量が小さいほど注目度が大きいことになる。このように、マップは画像内における注目度の分布を表すものであれば、どのような方法により作成したものであってもよい。
【００２０】
図５（ａ）に入力画像の例を示す。入力画像４０には、主要被写体として人物４１が写っている。また、主要被写体以外の部分（背景部分）として、空４２、山４３、地面４４が写っている。この入力画像４０から作成されたマップの例を図５（ｂ）に示す。図５（ｂ）では、色（ハッチング）の濃淡で注目度を表しており、薄いほど注目度が高い領域であり、濃いほど注目度が低い領域である。遠景の空の部分４２はマップ５０の中で注目度が最も低くなっている。遠景の山の部分４３は、空の部分４２よりも注目度が高いが、マップ５０の全体から見ると注目度は低い。地面の部分４４は、山の部分４３よりも注目度が高いが、やはりマップ５０の全体から見ると注目度は低い。これに対して、主要被写体である人物の部分４１ａ、４１ｂ、４１ｃ、４１ｄはいずれも主要被写体以外の部分よりも高い注目度を有している。具体的には、人物の鼻の部分４１ａは、マップ５０全体で最も高い注目度を有している。また、人物の顔の部分４１ｂと、人物の胴体の部分４１ｃは、その次に高い注目度を有している。これに対して、人物の首回りの部分４１ｄは、やや低めの注目度を有しているが、主要被写体以外の部分に比べて注目度は高い。
【００２１】
（マスク作成部２２の説明）
マスク作成部２２は、入力画像４０の輝度情報に基づいて、注目領域の外形を推定する。そして、その推定した外形を表すマスクを作成する。マスク作成部２２は、入力画像４０をグレースケール化してエッジ情報を検出する。そして、そのエッジ情報から入力画像４０の局所特徴点を検出する。このような局所特徴点の検出方法としては、ＳＩＦＴ（Scale Invariant Feature Transform）、ＳＵＲＦ（Speed Up Robust Features）、ＯＲＢ（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等が知られている。マスク作成部２２は、そのような周知の方法により、入力画像４０の局所特徴点を検出する。図６（ａ）に、入力画像４０に多数の局所特徴点６０を重畳した例を示す。また、図６（ｂ）には、入力画像４０を取り除き、局所特徴点６０のみを示す。なお、図６（ａ）および図６（ｂ）では、作図の便宜上、多数の局所特徴点６０の一部にのみ符号を付している。
【００２２】
マスク作成部２２は、このようにして検出された局所特徴点６０の最外周を包括する領域７１を特定する。そして、その領域７１に「１」、それ以外の領域７２に「０」を割り当てたマスクを作成する。図６（ｂ）から作成されたマスクの例を図６（ｃ）に示す。仮に局所特徴点６０が主要被写体（注目領域内）にのみ存在するのであれば、ここで作成されるマスク７０は、主要被写体（注目領域）の外形と完全に一致するはずである。つまり、このマスク７０を入力画像４０に適用すれば、主要被写体（注目領域）を入力画像４０から抜き出すことができるはずである。実際には、図６（ｂ）の局所特徴点６０ａのように、主要被写体（注目領域）以外の位置からも、局所特徴点６０が検出されてしまう。従って、ここで作成されるマスク７０も、主要被写体（注目領域）以外の部分を含む、不完全なものとなる。つまり、マスク７０は、主要被写体（注目領域）の外形を推定したものである。
【００２３】
（マスク処理部２３の説明）
マスク処理部２３は、マップ作成部２１により作成されたマップ５０と、マスク作成部２２により作成されたマスク７０とに基づいて、処理済マップ８０を作成する。図７に、処理済マップ８０の作成方法を模式的に示す。図７中に（Ａ）で示すように、マップ作成部２１が入力画像４０からマップ５０を作成する。図７中に（Ｂ）で示すように、マスク作成部２２が入力画像４０からマスク７０を作成する。マスク処理部２３は、図７中に（Ｃ）で示すように、マップ５０と、マスク７０とを乗算することにより、処理済マップ８０を作成する。前述の通り、マスク７０の主要被写体（注目領域）と推定された部分については「１」、それ以外の部分については「０」が割り当てられている。従って、マップ５０と乗算した処理済マップ８０は、主要被写体（注目領域）と推定された部分については基となるマップ５０内の注目度の値がそのまま含まれ、それ以外の部分については「０」が割り当てられることになる。つまり処理済マップ８０においては、主要被写体（注目領域）以外の部分の注目度が０になる。
【００２４】
（抽出部２４の説明）
抽出部２４は、処理済マップ８０に基づいて、入力画像４０から主要被写体（注目領域）を抽出した注目領域画像を作成する。図７中に（Ｄ）で示すように、抽出部２４は、入力画像４０と、処理済マップ８０とを乗算することにより、注目領域画像９０を作成する。前述の通り、処理済マップ８０の主要被写体（注目領域）以外の部分の注目度は０であるため、注目領域画像９０において、そのような部分の画素値は０になる。他方、主要被写体（注目領域）の部分の画素値は、入力画像４０の画素値が、０〜１の注目度に応じた量だけ減衰する（暗くなる）。具体的には、注目度が低い画素位置ほど、入力画像４０の画素値から暗くなる。
【００２５】
例えば図５（ｂ）において、主要被写体である人物の部分４１ａ〜４１ｄはいずれも高い注目度を有している。従って、図７に示すように、注目領域画像９０において、それらの部分の画素値は、入力画像４０からそれほど変化していない（暗くなっていない）。他方、図５（ｂ）において、地面の部分４４には、低い注目度が割り当てられている。従って、図７に示すように、注目領域画像９０において、その部分の画素値は、入力画像４０から大きく下がり、黒に近い状態となっている。
【００２６】
つまり、注目領域画像９０において、主要被写体（注目領域）の部分はほぼ入力画像４０そのままの状態になり（輝度は若干低下する可能性がある）、それ以外の部分はほぼ黒の状態になる。注目領域でない部分は完全に黒になるわけではないが、注目領域に比べて、きわめて目立たない状態になる。このような注目領域画像９０は、画像分類部１１による類似画像の検索には十分なものである。
【００２７】
なお、注目領域画像９０に対してレベル補正を行い、一定未満の輝度値しか有していない領域（注目度が一定未満である領域）が完全な黒になるようにしてもよい。また、注目領域画像９０に対して周知のエッジ検出処理を行えば、注目領域の外形を特定することができる。ここで特定される外形は、マスク作成部２２により推定される外形よりも精緻なものとなる。更に、マップ５０における注目度のヒストグラムを作成し、ピーク値未満の注目度しか有していない領域を注目領域画像９０から除外する（その領域の輝度値を０にする）こともできる。
【００２８】
図８は、注目領域画像作成部１２が実行する注目領域画像作成処理のフローチャートである。まずステップＳ１０において、注目領域画像作成部１２が入力画像４０の入力を受け付ける。ステップＳ２０でマップ作成部２１が、入力画像４０に基づいてマップ５０を作成する。ステップＳ３０でマスク作成部２２が、入力画像４０から局所特徴点６０を検出する。ステップＳ４０でマスク作成部２２が、検出した局所特徴点６０に基づきマスク７０を作成する。ステップＳ５０でマスク処理部２３が、マップ５０とマスク７０とから処理済マップ８０を作成する。ステップＳ６０で抽出部２４が、入力画像４０と処理済マップ８０とから注目領域画像９０を作成する。
【００２９】
上述した第１の実施の形態による画像処理システムによれば、次の作用効果が得られる。
（１）マップ作成部２１は、入力画像４０の注目度の分布を示すマップ５０を作成する。マスク作成部２２は、入力画像４０のエッジ情報に基づき、注目領域の外形を示すマスク７０を作成する。抽出部２４は、マップ作成部２１により作成されたマップ５０と、マスク作成部２２により作成されたマスク７０とに基づいて、入力画像４０から注目領域を抽出する。このようにしたので、注目領域を高精度に且つ高速に抽出することができる。特に、非特許文献１に記載された従来技術に比べて、色情報に基づくクラスタリングという膨大な計算量が必要になる処理を行う必要がないので、注目領域を高速に抽出することができる。
【００３０】
（２）マスク処理部２３は、マップ作成部２１により作成されたマップ５０とマスク作成部２２により作成されたマスク７０との乗算処理を行うことにより処理済マップ８０（マスク処理済マップ）を作成する。抽出部２４は、マスク処理部２３により作成した処理済マップ８０と入力画像４０との乗算処理を行うことにより入力画像４０から注目領域を抽出する。このようにしたので、注目領域を高精度に且つ高速に抽出することができる。
【００３１】
（３）マップ作成部２１は、入力画像４０を平滑化した平滑化画像と、入力画像４０との差の絶対値を演算することにより、マップ５０を作成する。このようにしたので、入力画像４０における注目度の分布を精度よく演算することができる。
【００３２】
（４）マスク作成部２２は、入力画像４０のエッジ情報から複数の局所特徴点６０を検出し、複数の局所特徴点６０の最外周を包括する形状を注目領域の外形と推定する。このようにしたので、注目領域の外形を精度よく容易に推定することができる。
【００３３】
次のような変形も本発明の範囲内であり、変形例の一つ、もしくは複数を上述の実施形態と組み合わせることも可能である。
【００３４】
（変形例１）
上述した実施形態において、マスク作成部２２は局所特徴点６０の最外周を包括することにより注目領域の外形を推定していたが、これ以外の方法によりマスク７０を作成してもよい。例えば図９（ａ）および図９（ｂ）に示すように、各々の局所特徴点６０の位置に、その位置を中心とする所定の大きさの正方形を配置したものをマスク７０としてもよい。この場合、図９（ｂ）に示すように、人物の部分の内部に、「０」が割り当てられた領域（領域７１、７２等）が生じてしまうが、多数の局所特徴点６０の最外周を調べるために必要な計算量を削減することが可能になる。なお、正方形以外の図形（例えば菱形等）を配置してもよい。
【００３５】
なお、上記の領域７１、７２等は、当該領域内に局所特徴点６０が存在しないために生じてしまうものである。しかしながら、その領域内に局所特徴点６０が存在しないということは、すなわち入力画像４０のその領域内にテクスチャが存在しない（エッジが存在しない）ということである。従って、それらの領域７１、７２等の色は、その周囲の色と略同一であると推定することができる。そこで、最終的に作成された注目領域画像９０において、それらの領域７１、７２をその周囲の色により塗りつぶせば、領域７１、７２等のように、注目領域内に生じるマスクされてしまう部分を補間することができる。
【００３６】
（変形例２）
例えば、マスク７０により表される注目領域の外形が非常に小さい場合を考える。このとき、その注目領域内に非常に高い注目度を有する部分があると、注目領域画像９０において、注目領域内のそれ以外の部分が非常に暗くなってしまう。このように、マスク作成部２２により推定された注目領域の外形の大きさに応じて、注目度の領域画像９０への影響の大きさが変化する。そこで、マスク処理部２３が、処理済マップ８０を作成するに際し、注目領域の外形に応じてマップ５０に重み付けを行うようにしてもよい。具体的には、次式（２）、（３）によって、注目度Ｓ（ｘ，ｙ）から重み付け後の注目度Ｓ’（ｘ，ｙ）を演算する。
Ｓ’（ｘ，ｙ）＝Ｓ（ｘ，ｙ）α    ・・・（２）
α＝（Ａｓ／Ａｉ）×Ｃ    ・・・（３）
ここでＡｓはマスク７０により表される注目領域の外形の面積、Ａｉは入力画像４０の全体の面積、Ｃは定数である。この例のように、マスク７０により表される注目領域の外形の面積が小さいほど、注目度の注目領域画像９０への影響を小さくすることで、注目領域の外形の大小が注目領域画像９０の鮮明さに与える影響を小さくすることができる。
【００３７】
（変形例３）
マップ５０の作成に当たって、必ずしも入力画像４０の１画素ごとに１つの注目度を割り当てる必要はない。例えば、入力画像４０を４画素×４画素の領域に碁盤目状に分割し、その各々の領域に対して１つの注目度を割り当ててもよい。また、これ以外の方法で入力画像４０をいくつかの領域に分割してもよい。マスク７０についても同様である。
【００３８】
（変形例４）
上述した実施形態では、注目領域画像９０を類似画像の分類に利用する例について説明したが、本発明により作成された注目領域画像９０は、これ以外の用途に利用することも可能である。例えば、注目領域画像９０同士を合成することで、多数の主要被写体が集合した画像を作成することもできる。また、ある画像から抽出された注目領域画像９０を風景画像と合成して、その注目領域画像９０により表される主要被写体があたかもその風景の中に存在するかのような画像を作成することもできる。
【００３９】
本発明の特徴を損なわない限り、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。
【符号の説明】
【００４０】
１…画像処理システム、２…カメラ、３…画像処理装置、４…ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、１１…画像分類部、１２…注目領域画像作成部、２１…マップ作成部、２２…マスク作成部、２３…マスク処理部、２４…抽出部
【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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