(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像から、前記入力画像の各ピクセルの顕著スコアを算出する物体顕著性マップ算出装置における物体顕著性マップ算出方法であって、
物体候補領域抽出部が、前記入力画像から物体らしい部分を捉えた複数の物体候補領域を抽出するステップと、
空間重複度算出部が、前記抽出された物体候補領域毎に、前記物体候補領域と、他の物体候補領域の各々とのペアの各々についての空間的な重複度を算出するステップと、
物体候補領域ランキング部が、前記物体候補領域毎に算出された前記ペアの各々についての前記重複度を要素とする行列Ａと、前記複数の物体候補領域の各々についての、他の物体候補領域の各々との前記重複度の和を対角成分とする次数行列Ｄとに基づいて、予め定めた条件を満たすまで、前回のランキングが上位の物体候補領域と広い領域で重複している物体候補領域ほど上位となるように、前記複数の物体候補領域の各々のランキングスコアを更新することを繰り返して、前記複数の物体候補領域をランキングするステップと、
顕著スコア算出部が、前記物体候補領域ランキング部によって得られたランキング上位の物体候補領域を１つ以上用いて、前記入力画像の各ピクセルの顕著スコアを算出するステップと、
を含む物体顕著性マップ算出方法。
【請求項２】
前記物体候補領域ランキング部がランキングするステップは、前記物体候補領域の各々のうち、全ての他の物体候補領域と重ならない前記物体候補領域についてのランキングスコアをゼロとして、前記予め定めた条件を満たすまで、前記複数の物体候補領域の各々のランキングスコアを更新することを繰り返して、前記複数の物体候補領域をランキングする請求項１に記載の物体顕著性マップ算出方法。
【請求項３】
入力画像から、前記入力画像の各ピクセルの顕著スコアを算出する物体顕著性マップ算出装置であって、
前記入力画像から物体らしい部分を捉えた複数の物体候補領域を抽出する物体候補領域抽出部と、
前記抽出された物体候補領域毎に、前記物体候補領域と、他の物体候補領域の各々とのペアの各々についての空間的な重複度を算出する空間重複度算出部と、
前記物体候補領域毎に算出された前記ペアの各々についての前記重複度を要素とする行列Ａと、前記複数の物体候補領域の各々についての、他の物体候補領域の各々との前記重複度の和を対角成分とする次数行列Ｄとに基づいて、予め定めた条件を満たすまで、前回のランキングが上位の物体候補領域と広い領域で重複している物体候補領域ほど上位となるように、前記複数の物体候補領域の各々のランキングスコアを更新することを繰り返して、前記複数の物体候補領域をランキングする物体候補領域ランキング部と、
前記物体候補領域ランキング部によって得られたランキング上位の物体候補領域を１つ以上用いて、前記入力画像の各ピクセルの顕著スコアを算出する顕著スコア算出部と、
を含む物体顕著性マップ算出装置。
【請求項４】
コンピュータに、請求項１又は請求項２に記載の物体顕著性マップ算出方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体顕著性マップ算出装置、方法、及びプログラムに係り、特に、画像から物体顕著性マップを算出するための物体顕著性マップ算出装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
物体顕著性マップは、画像中のどの領域に主要物体が写り込んでいそうかを定量的に示したものであり、画像を構成する各ピクセルに対し、そのピクセルが主要物体に含まれる尤もらしさ（顕著性スコア）が定義される。物体顕著性マップは、物体認識(物体セグメンテーションや物体検出)や画像編集（リサイズやフィルタリング）の構成要素としてごく一般的に用いられており、その産業上の利用価値は極めて高い。
【０００３】
物体顕著性マップを算出する代表的な方法の１つは、画像中の局所的なコントラスト変化の検出に基づくものである。例えば非特許文献１では、ピクセルのUniqueness（空間的に近いピクセルとのコントラストが高いほど顕著）とDistribution（見た目の類似したピクセルが画像中で局所的に集中しているほど顕著）とから物体顕著性を算出する方法が開示されている。
【０００４】
物体顕著性マップを算出する方法として、画像中の物体らしい領域（物体候補領域）の抽出に基づく方法も代表的である。例えば非特許文献２では、画像から物体候補領域を複数抽出し、各ピクセルの物体顕著性を、そのピクセルを含む全ての物体候補領域の物体らしさスコアの和として算出する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】F. Perazzi et al., Saliency Filters: Contrast Based Filtering for Salient Region Detection, in CVPR, 2012.
【非特許文献２】J. C. Rubio et al., Unsupervised Co-segmentation through Region Matching, in CVPR, 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１のような局所的なコントラスト変化検出に基づく方法では、基本的には周辺とのコントラストが高い小さな領域ほどより顕著性が高く算出されるため、主要物体のアピアランスが複雑な場合、主要物体の一部分の顕著性のみが極端に高く検出され、得られる物体顕著性マップから主要物体の全貌が正確に捉えられないという問題がある。例えば図５（Ａ）のような画像を入力としたとき、非特許文献１で開示されている方法を用いると図５（Ｂ）のような物体顕著性マップが得られる。図５（Ｂ）では主要物体（イラストが書かれた板)の一部（ビニールボートおよびその上のキャラクター）の顕著性のみが極端に高く検出されており、主要物体の全貌を明確に捉えることができていない。
【０００７】
しかし、非特許文献２のような物体顕著性マップ算出方法が礎としている物体候補領域は、色やエッジといったごく基本的な画像特徴量から特定されるため、抽出される各物体候補領域が画像中の主要物体を正しく捉えているとは限らず、したがって算出される物体顕著性マップも主要物体の全貌を正しく捉えているとは限らないという問題がある。図５（Ｃ）は、非特許文献２で開示されている手法で算出された物体顕著性マップである。図５から明らかなように、図５（Ｂ）に比して主要物体のより広い範囲の顕著性が高く評価されてはいるものの、それは主要物体の一部であり、主要物体全貌が図５（Ｃ）で捉えられているとは言えない。
【０００８】
このように、物体顕著性マップを算出する公知の技術では、算出される物体顕著性マップで主要物体を正しく捉えることができないという問題があった。
【０００９】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、画像中の主要物体をより正しく捉えた物体顕著性マップを算出できる物体顕著性マップ算出装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る物体顕著性マップ算出装置は、画像を入力として、前記画像の物体顕著性マップを算出する物体顕著性マップ算出装置における物体顕著性マップ算出方法であって、物体候補領域抽出部が、入力画像から物体らしい部分を捉えた複数の物体候補領域を抽出するステップと、空間重複度算出部が、前記抽出された物体候補領域毎に、前記物体候補領域と、他の物体候補領域の各々とのペアの各々についての空間的な重複度を算出するステップと、物体候補領域ランキング部が、前記物体候補領域毎に算出された前記ペアの各々についての前記重複度に基づいて、前記複数の物体候補領域をランキングするステップと、顕著スコア算出部が、前記物体候補領域ランキング部によって得られたランキング上位の物体候補領域を１つ以上用いて、前記入力画像の各ピクセルの顕著スコアを算出するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１１】
また、第１の発明に係る物体顕著性マップ算出方法において、前記物体候補領域ランキング部がランキングするステップは、前記物体候補領域毎に算出された前記ペアの各々についての前記重複度に基づいて、主要物体らしさが高い他の物体候補領域と広い領域で重複している物体候補領域ほど上位となるように、前記複数の物体候補領域をランキングするようにしてもよい。
【００１２】
また、第１の発明に係る物体顕著性マップ算出方法において、前記物体候補領域ランキング部がランキングするステップは、前記物体候補領域毎に算出された前記ペアの各々についての前記重複度を要素とする行列Ａと、前記複数の物体候補領域の各々についての、他の物体候補領域の各々との前記重複度の和を対角成分とする次数行列Ｄとに基づいて、予め定めた条件を満たすまで、前回のランキングが上位の物体候補領域と広い領域で重複している物体候補領域ほど上位となるように、前記複数の物体候補領域の各々のランキングスコアを更新することを繰り返して、前記複数の物体候補領域をランキングするようにしてもよい。
【００１３】
また、第１の発明に係る物体顕著性マップ算出方法において、前記物体候補領域ランキング部がランキングするステップは、前記物体候補領域の各々のうち、全ての他の物体候補領域と重ならない前記物体候補領域についてのランキングスコアをゼロとして、前記予め定めた条件を満たすまで、前記複数の物体候補領域の各々のランキングスコアを更新することを繰り返して、前記複数の物体候補領域をランキングするようにしてもよい。
【００１４】
第２の発明に係る物体顕著性マップ算出装置は、画像を入力として、前記画像の物体顕著性マップを算出する物体顕著性マップ算出装置であって、入力画像から物体らしい部分を捉えた複数の物体候補領域を抽出する物体候補領域抽出部と、前記抽出された物体候補領域毎に、前記物体候補領域と、他の物体候補領域の各々とのペアの各々についての空間的な重複度を算出する空間重複度算出部と、前記物体候補領域毎に算出された前記ペアの各々についての前記重複度に基づいて、前記複数の物体候補領域をランキングする物体候補領域ランキング部と、前記物体候補領域ランキング部によって得られたランキング上位の物体候補領域を１つ以上用いて、前記入力画像の各ピクセルの顕著スコアを算出する顕著スコア算出部と、を含んで構成されている。
【００１５】
また、第２の発明に係る物体顕著性マップ算出装置において、前記物体候補領域ランキング部は、前記物体候補領域毎に算出された前記ペアの各々についての前記重複度に基づいて、主要物体らしさが高い他の物体候補領域と広い領域で重複している物体候補領域ほど上位となるように、前記複数の物体候補領域をランキングするようにしてもよい。
【００１６】
また、第２の発明に係る物体顕著性マップ算出装置において、前記物体候補領域ランキング部は、前記物体候補領域毎に算出された前記ペアの各々についての前記重複度を要素とする行列Ａと、前記複数の物体候補領域の各々についての、他の物体候補領域の各々との前記重複度の和を対角成分とする次数行列Ｄとに基づいて、予め定めた条件を満たすまで、前回のランキングが上位の物体候補領域と広い領域で重複している物体候補領域ほど上位となるように、前記複数の物体候補領域の各々のランキングスコアを更新することを繰り返して、前記複数の物体候補領域をランキングするようにしてもよい。
【００１７】
第３の発明に係るプログラムは、コンピュータに、第１の発明に係る物体顕著性マップ算出方法の各ステップを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の物体顕著性マップ算出装置、方法、及びプログラムによれば、入力画像から物体らしい部分を捉えた複数の物体候補領域を抽出し、抽出された物体候補領域毎に、物体候補領域と、他の物体候補領域の各々とのペアの各々についての空間的な重複度を算出し、物体候補領域毎に算出されたペアの各々についての重複度に基づいて、複数の物体候補領域をランキングし、ランキング上位の物体候補領域を１つ以上用いて、入力画像の各ピクセルの顕著スコアを算出することにより、画像中の主要物体をより正しく捉えた物体顕著性マップを算出できる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態に係る物体顕著性マップ算出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】物体候補領域の抽出の一例を示す図である。
【図３】空間重複度の算出の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る物体顕著性マップ算出装置における物体顕著性マップ算出処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】従来技術及び本発明の手法による物体顕著性マップの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
＜本発明の実施の形態に係る概要＞
【００２２】
まず、本発明の実施の形態における概要を説明する。
【００２３】
本発明の実施の形態に係る手法は上記の課題を鑑みてなされたものである。公知の技術のうち、特に物体候補領域の抽出に基づく方法では、抽出される候補領域が主要物体を必ずしも捉えてはいないことが原因で、得られる物体顕著性マップもまた主要物体を必ずしも正しく捉えることができていなかった。この問題を解決すべく、任意の物体候補領域抽出処理で得られる１つ以上の物体候補領域間の空間的な重複度に基づき物体候補領域をランキングし、ランキング上位の物体候補領域を用いて物体顕著性マップを算出することで、画像中の主要物体をより正しく捉えた物体顕著性マップを算出する。物体候補領域間の空間的な重複度に基づくランキングは、仮に物体候補領域が、主要物体を正しく捉えている度合で理想的にランキングされていると仮定すると、主要物体を正しく捉えた物体候補領域は、主要物体を正しく捉えている度合の高い他の物体候補領域とより広い領域を共有しているであろうという考察に基づいている。他の多くの物体候補領域とより重複している物体候補領域ほど上位にくるよう物体候補領域をランキングすることで、主要物体をより正しく捉えた物体候補領域を選択することが可能となり、得られた物体候補領域を用いることで、図５（Ｄ）が示すように、画像中の主要物体をより正しく捉えた物体顕著性マップを算出することが可能となる。
【００２４】
＜本発明の実施の形態に係る物体顕著性マップ算出装置の構成＞
【００２５】
次に、本発明の実施の形態に係る物体顕著性マップ算出装置の構成について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る物体顕著性マップ算出装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する物体顕著性マップ算出処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この物体顕著性マップ算出装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部５０とを備えている。
【００２６】
入力部１０は、入力画像を受け付ける。
【００２７】
演算部２０は、物体候補領域抽出部３０と、空間重複度算出部３２と、物体候補領域ランキング部３４と、顕著スコア算出部３６とを含んで構成されている。
【００２８】
物体候補領域抽出部３０は、以下に説明するように、入力画像から物体らしい部分を捉えた複数の物体候補領域を抽出する。
【００２９】
物体候補領域抽出部３０は、具体的には、入力画像から、Ｎ１個の物体候補領域集合
【００３０】
【数１】
0006517652.tif 000002
【００３１】
を抽出する。Ｎ１は正の整数の値をとるパラメータであり、例えば３００などとすればよい。物体候補領域集合＾Ｒを抽出する方法としては、例えば参考文献１や参考文献２で開示されているような、画像中の任意の矩形部分領域の物体らしさを評価する手法を用いて、特に物体らしさの高い上位Ｎ１領域を選択すればよい。なお、ベクトル、行列、又は集合を表す場合には、記号の前に「＾」を付して表現する。
【００３２】
［参考文献１］B. Alexe et al., Measuring the Objectness of Image Windows, TPAMI, 2012.
【００３３】
［参考文献２］M. M. Cheng et al., BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps, in CVPR, 2014.
【００３４】
あるいは、参考文献３や参考文献４で開示されているような、見た目に一貫性のある任意の形状の部分領域を複数抽出し、その物体らしさを評価する方法を用いて、特に物体らしさの高い上位Ｎ１領域を物体候補領域集合＾Ｒとして選択してもよい。物体矩形候補領域集合Ｂは、各物体候補領域ｒｉ∈Ｒを囲う最小の矩形領域の集合として一意に定義できる。
【００３５】
［参考文献３］J. Carreira et al., CPMC: Automatic Object Segmentation Using Constrained Parametric Min-Cuts, TPAMI, 2012.
【００３６】
［参考文献４］P. Arbelaez et al., Multiscale Combinatorial Grouping, in CVPR, 2014.
【００３７】
更には、参考文献５や参考文献６に開示されているような、見た目に一貫性のある任意の形の部分領域を複数抽出するのみの方法を用いてもよい。この場合、各部分領域の物体らしさは与えられないため、部分領域からランダムにＮ１領域を選択したり、あるいは得られた全ての部分領域を物体候補領域として選択してもよい(この場合、抽出された部分領域の数をＮ１と設定する)。
【００３８】
［参考文献５］J.R.R. Uijlings et al., Selective Search for Object Recognition, IJCV, 2013.
【００３９】
［参考文献６］P. Krahenbuhl et al., Geodesic Object Proposal, in ECCV, 2014.
【００４０】
なお、参考文献３、参考文献４、参考文献５、参考文献６で開示されている方法で直接得られる物体候補領域は任意の形状を取りうるが、図２に示すように、任意の形状を参考文献１、参考文献２で得られるような矩形の物体候補領域に変換して以降の処理で用いてもよい。任意の形状の物体候補領域は、例えば物体候補領域を囲う最小の矩形領域を定義することで、矩形の物体候補領域へと変換することができる。
【００４１】
空間重複度算出部３２は、物体候補領域抽出部３０により抽出された物体候補領域毎に、以下に説明するように、当該物体候補領域と、他の物体候補領域の各々とのペア（以下、物体候補領域ペアと称する）の各々についての空間的な重複度を算出する。
【００４２】
空間重複度算出部３２において、物体候補領域ペアの空間重複度は、物体候補領域ｒに対応するバイナリマスク＾ｂに基づいて算出される。ここでバイナリマスク＾ｂは、入力画像と同サイズであり、物体候補領域ｒに含まれるピクセルに１、含まれないピクセルに０が割り当てられたデータとして定義される。ここで、物体候補領域ｒｉと物体候補領域ｒｊ（１≦ｉ，ｊ≦Ｎ１，ｉ≠ｊ）とのペアの空間重複度ａｉｊを算出することを考える。空間重複度ａｉｊは、例えば以下の（１）式で定義されるＪａｃｃａｒｄ類似度を用いて計算することができる。
【００４３】
【数２】
0006517652.tif 000003
【００４４】
Ｊａｃｃａｒｄ類似度は、直感的には図３に示すように、物体候補領域ペアの共通領域の面積を物体候補領域ペアの和集合領域の面積で割ることで算出される。一般に物体矩形領域が任意の形状を取る場合、Ｊａｃｃａｒｄ類似度の算出には高次元特徴の比較が必要となるが、物体候補領域抽出部３０で得られる物体候補領域が矩形の場合、図３の下部に示すように物体候補領域ペアの共通領域の面積もまた矩形となることを利用すれば、Ｊａｃｃａｒｄ類似度は数回の演算（矩形の面積演算など）で高速に算出することができるため好適である。
【００４５】
物体候補領域ランキング部３４は、以下に説明するように、空間重複度算出部３２により物体候補領域毎に算出された物体候補領域ペアの各々についての重複度に基づいて、主要物体らしさが高い他の物体候補領域と広い領域で重複している物体候補領域ほど上位となるように、複数の物体候補領域をランキングする。
【００４６】
より詳細には、空間重複度算出部３２により物体候補領域毎に算出された物体候補領域ペアの各々についての前記重複度を要素とする行列＾Ａと、複数の物体候補領域の各々についての、他の物体候補領域の各々との重複度の和を対角成分とする次数行列＾Ｄとに基づいて、予め定めた収束条件を満たすまで、前回のランキングが上位の物体候補領域と広い領域で重複している物体候補領域ほど上位となるように、複数の物体候補領域の各々のランキングスコアを更新することを繰り返して、複数の物体候補領域をランキングする。
【００４７】
ここで物体候補領域は、ランキング上位の物体候補領域とより重複している物体候補領域ほど上位となるようランキングされるものとする。本実施の形態では、収束条件は予め定めた回数とする。
【００４８】
物体候補領域ランキング部３４は、具体的には、物体候補領域をランキング上位の物体候補領域とより広い領域で重複している物体候補領域ほど上位となるようランキングするため、例えば以下の方法を用いる。
【００４９】
まず、各物体候補領域ｒｉのランキングスコアｐｉ＞０を要素とするベクトル
【００５０】
【数３】
0006517652.tif 000004
【００５１】
を考え、以下の（２）式を満たすベクトル＾ｐを算出する。
【００５２】
【数４】
0006517652.tif 000005
【００５３】
ただし、
【００５４】
【数５】
0006517652.tif 000006
【００５５】
とする。
【００５６】
ここで行列
【００５７】
【数６】
0006517652.tif 000007
【００５８】
は、空間重複度算出部３２で得られた空間重複度ａｉｊを要素としている。ただし、ａｉｉ＝０である。また、行列
【００５９】
【数７】
0006517652.tif 000008
【００６０】
は行列＾Ａの次数行列である。具体的には、行列＾Ｄは対角成分のみ値を持ち、他の物体候補領域の各々との重複度の和を対角成分とする。すなわち、対角成分の値は、
【００６１】
【数８】
0006517652.tif 000009
【００６２】
である。上記（２）式は、
【００６３】
【数９】
0006517652.tif 000010
【００６４】
かつ行列＾Ｄの全対角成分が非ゼロである場合ベクトル＾ｐの解を一意に与える。（２）式を解く方法として、本実施の形態では、ベクトル＾ｐの初期値ｐ０を
【００６５】
【数１０】
0006517652.tif 000011
【００６６】
と与え、収束するまで以下の（３）式に従ってベクトル＾ｐを更新する。
【００６７】
【数１１】
0006517652.tif 000012
【００６８】
ただし、ｔは繰り返し回数を表すインデクスである。収束した回数をＴと表すとし、以降＾ｐ＝＾ｐＴとする。得られたベクトル＾ｐのランキングスコアが高い順に物体候補領域をランキングすることで、物体候補領域を、ランキング上位の物体候補領域とより重複している物体候補領域ほど上位となるようランキングすることができる。
【００６９】
また、物体候補領域ランキング部３４では、物体候補領域の各々のうち、全ての他の物体候補領域と重ならない物体候補領域についてのランキングスコアをゼロとしたベクトル＾ｐを用いて、上記（３）式に従ってベクトル＾ｐを更新することを繰り返す。
【００７０】
これは、抽出された物体候補領域の中に、他とは空間的に完全に孤立した物体候補領域、すなわち、他の候補領域と一切空間的重複が無いようなものが存在する場合、Ｎ１の物体候補領域全てを用いて上記（１）式を計算しようとすると、計算される行列＾Ｄの対角成分にゼロ要素が混在するために解ベクトル＾ｐが算出できないという問題があるためである。これは、例えば以下のように解決することができる。まず、空間的に孤立した物体候補領域をすべて除外することで得られるＮ１’物体候補領域を対象として（３）式からベクトル＾ｐ’を算出する。次に、除外した孤立物体候補領域のランキングスコアをゼロとしてベクトル＾ｐ’の対応する位置に挿入し、解ベクトル＾ｐを算出すればよい。孤立物体候補領域のランキングスコアをゼロとするのは、本発明の実施の形態における原理、すなわち主要物体を正しく捉えた物体候補領域は、主要物体を正しく捉えている度合の高い他の物体候補領域と多くの領域を共有しているという観点に基づけば、重複する物体候補領域が存在しない物体候補領域は主要物体を捉えてはいないと考えられるためである。
【００７１】
顕著スコア算出部３６は、物体候補領域ランキング部３４によって得られたランキング上位の物体候補領域を１つ以上用いて、入力画像の各ピクセルの顕著スコアを算出し、出力部５０に出力する。
【００７２】
顕著スコア算出部３６は、具体的には、物体候補領域ランキング手段で得られたランキング上位Ｎ２（≦Ｎ１）物体候補領域を用いて、画像中の各ピクセルｘの顕著スコアｓ（ｘ）を算出する。Ｎ２はパラメータであり、例えばＮ１＝３００のとき、Ｎ２＝３０などと設定すればよい。画像中ピクセルｘの顕著スコアｓ（ｘ）は、物体候補領域ｒｉ∈＾Ｒ’に対応するバイナリマスクｂｉと、スコアベクトル＾ｐとを用いて、以下の（４）式で計算することができる。ここで＾Ｒ’は、ランキング上位Ｎ２の物体候補領域の集合である。
【００７３】
【数１２】
0006517652.tif 000013
【００７４】
＜本発明の実施の形態に係る物体顕著性マップ算出装置の作用＞
【００７５】
次に、本発明の実施の形態に係る物体顕著性マップ算出装置１００の作用について説明する。入力部１０において入力画像を受け付けると、物体顕著性マップ算出装置１００は、図４に示す物体顕著性マップ算出処理ルーチンを実行する。
【００７６】
まず、ステップＳ１００では、入力部１０において受け付けた入力画像から物体らしい部分を捉えた複数の物体候補領域を抽出する。
【００７７】
次に、ステップＳ１０２では、ステップＳ１００で抽出した物体候補領域毎に、上記（１）式に従って、当該物体候補領域と、他の物体候補領域の各々とのペアの各々についての空間的な重複度を算出する。
【００７８】
ステップＳ１０４では、上記（３）式に従って、行列＾Ａと、次数行列＾Ｄとに基づいて、前回のランキングが上位の物体候補領域と広い領域で重複している物体候補領域ほど上位となるように、複数の物体候補領域の各々のランキングスコアからなるベクトル＾ｐを更新する。
【００７９】
ステップＳ１０６では、収束条件を満たすかを判定し、収束条件を満たしていればステップＳ１０８へ移行し、収束条件を満たしていなければステップＳ１０４に戻って更新を繰り返す。
【００８０】
ステップＳ１０８では、ステップＳ１０４により更新されたベクトル＾ｐに基づいて、複数の物体候補領域をランキングする。
【００８１】
ステップＳ１１０では、ステップＳ１０８で得られたランキング上位Ｎ２の物体候補領域を用いて、上記（４）式に従って、入力画像の各ピクセルの顕著スコアを算出し、出力部５０に出力して処理を終了する。
【００８２】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る物体顕著性マップ算出装置によれば、入力画像から物体らしい部分を捉えた複数の物体候補領域を抽出し、抽出された物体候補領域毎に、物体候補領域と、他の物体候補領域の各々とのペアの各々についての空間的な重複度を算出し、物体候補領域毎に算出されたペアの各々についての重複度に基づいて、複数の物体候補領域をランキングし、ランキング上位の物体候補領域を１つ以上用いて、入力画像の各ピクセルの顕著スコアを算出することにより、画像中の主要物体をより正しく捉えた物体顕著性マップを算出できる。
【００８３】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【符号の説明】
【００８４】
１０   入力部
２０   演算部
３０   物体候補領域抽出部
３２   空間重複度算出部
３４   物体候補領域ランキング部
３６   顕著スコア算出部
５０   出力部
１００ 物体顕著性マップ算出装置
【図１】
0006517652.tif 000014
【図２】
0006517652.tif 000015
【図３】
0006517652.tif 000016
【図４】
0006517652.tif 000017
【図５】
0006517652.tif 000018