(57)【要約】【課題】写真画像を人間の感覚に違い表現で評価することができる画像評価装置を提供する。【解決手段】境界線抽出手段２０により複数の対象物を撮影したデジタル写真画像より対象物間の境である境界線を抽出して、画像領域抽出手段３０により境界線によって分けられる画像領域を抽出する。画像領域位置判定手段４０により、各画像領域が複数の区間のいずれの区間に含まれているかを判定し、画像領域特徴判定手段５０により、各画像領域の特徴を判定し、画像評価手段６０により、抽出された境界線、各画像領域の含まれる区間、および、前記各画像領域の特徴に基づいて、デジタル写真画像を評価する。【選択図】図１
2008077460.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象物を撮影したデジタル写真画像より対象物間の境である境界線を抽出する境界線抽出手段と、
前記デジタル写真画像を前記境界線によって分けられる画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、
前記デジタル写真画像を複数の区間に分割して、前記各画像領域が複数の区間のいずれの区間に含まれているかを判定する画像領域位置判定手段と、
前記各画像領域の色、テクスチャまたは形状のうちの少なくとも１つを分析して、各画像領域の特徴を判定する画像領域特徴判定手段と、
前記抽出された境界線、前記各画像領域が含まれる区間、および、前記各画像領域の特徴に基づいて、前記デジタル写真画像が広がりのある画像であるか否か、奥行きのある画像であるか否か、および、前記デジタル写真画像が２つ以上の部分に分けられる分割画像であるか否かを評価する画像評価手段とを備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記境界線抽出手段が、
デジタル写真画像よりエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記デジタル写真画像に存在する画素のうち色空間上で所定の距離内の色を持つ画素の色を、該所定の距離内の色のうちの１つの色に置き換えた減色画像を生成する減色画像生成手段と、
前記減色画像中の前記エッジを跨ぐ一定の範囲の領域に存在する画素を同じ色の画素に分けて、該領域内の存在する各色の分布の偏りを表す指標値を該領域内の全ての色に対して求め、求めた全ての色の偏りを表す指標値に基づいて、前記一定の範囲の領域のテクスチャの分布の偏りを表す指標値を求めるテクスチャ分布算出手段とを有し、
該テクスチャ分布算出手段により求めたテクスチャの分布の偏りを表す指標値に基づいて、前記エッジを境として分けられた２つの領域のテクスチャの分布が均一でないと判定される場合には、該エッジを境界線として抽出するものであることを特徴とする請求項１記載の画像評価装置。
【請求項３】
前記画像領域特徴判定手段が判定する画像領域の特徴が、空を撮影した領域の特徴、海を撮影した領域の特徴、植物の群生する領域の特徴、道路を撮影した領域の特徴のいずれかであることを特徴とする請求項１または２記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記画像評価手段が、前記画像領域特徴判定手段により判定された画像領域の特徴が空を撮影した領域の特徴または植物の群生する領域の特徴を持つ場合は、画像領域位置判定手段により判定された該画像領域が占める区間に応じて前記デジタル写真画像が広がりのある画像であるか否かを評価する広がり評価手段を備えることを特徴とする請求項１から３記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記画像評価手段が、前記境界線が複数抽出されたとき、複数の境界線のうちのいくつかの境界線が放射状に延びる場合には、前記デジタル写真画像が奥行きのある画像であると評価する奥行き評価手段を備えることを特徴とする請求項１から４記載の画像評価装置。
【請求項６】
コンピュータを、
複数の対象物を撮影したデジタル写真画像より対象物間の境である境界線を抽出する境界線抽出手段と、
前記デジタル写真画像を前記境界線によって分けられる画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、
前記デジタル写真画像を複数の区間に分割して、前記各画像領域が複数の区間のいずれの区間に含まれているかを判定する画像領域位置判定手段と、
前記各画像領域の色、テクスチャまたは形状のうちの少なくとも１つを分析して、各画像領域の特徴を判定する画像領域特徴判定手段と、
前記抽出された境界線、前記各画像領域が含まれる区間、および、前記各画像領域の特徴に基づいて、前記デジタル写真画像が広がりのある画像であるか否か、奥行きのある画像であるか否か、および、前記デジタル写真画像が２つ以上の部分に分けられる分割画像であるか否かを評価する画像評価手段として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル写真画像を評価する画像評価装置およびそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、オペレータがディスプレイなどデジタル写真画像を表示してマウスなどを用いて、撮影されている人物などの被写体を抽出して加工することが行われていた。しかし、ポインティングデバイスを用いてトレースをしながら加工行う場合、オペレータの作業負担が大きく、オペレータによってトレースの仕方が異なり均一な仕上がりとならなかった。
【０００３】
また、近年、デジタルスチールカメラが普及してきたことにより、デジタル画像に対して画像処理を施して望ましい仕上がりにしたいという要望があった。例えば、撮影されている被写体と背景を分けて異なる画像処理を施して主要部を際立たせるようにすることがあった。そこで、オペレータが主要部と背景との境界線を指定するような煩雑な作業を行うことなく、自動的に主要部と背景とを分離し、背景領域だけにぼかして主要部を強調することができるようにしたものがある。具体的には、画素間のデータの差がしきい値以下の隣り合う画素が同じ領域に含まれるように画像を領域分割し、各領域毎の特徴量を算出して、その特徴量に基づいて、分割された分割領域の中から背景領域又は主要部領域を推定する。推定された背景領域のみをぼかすか、主要部領域を除く領域のみぼかして主要部を強調している（例えば、特許文献１など）。
【０００４】
あるいは、主要対象物と背景との境界を表す輪郭線の抽出をするために、所定の閾値を超えるエッジ強度を有する画素を含むセルをエッジセルとして抽出して、このエッジセルが互いに連続した状態で集合した連続領域を作成し、その連続領域の外周に位置するセルを輪郭セルとして抽出する方法を提案したものがある（例えば、特許文献２など）。
【特許文献１】特開２００１−５７６３０公報
【特許文献２】特開２００２−２３６９２９公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１では、マスク（画像を中心とした円や楕円）の外にある領域を背景領域であるとし、内部にある領域に主要部が存在するものとして主要部の境界線を抽出しているので、多様な画像に対応することができない。
【０００６】
また、写真画像に撮影されている画像を人間が観察を行った場合には、被写体が着ている洋服であることが明らかであっても、洋服には様々なテクスチャが存在しているため、特許文献２のような手法で検出したエッジの中には、テクスチャによるエッジを含む可能性があり、正確な輪郭を抽出することができない。
【０００７】
そこで、本発明では、多様な写真画像から山と空の境界線や人物と背景画像との境界線などを正確に抽出して、写真画像を人間の感覚に近い表現で評価することができる画像評価装置、およびそのプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の画像評価装置は、複数の対象物を撮影したデジタル写真画像より対象物間の境である境界線を抽出する境界線抽出手段と、
前記デジタル写真画像を前記境界線によって分けられる画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、
前記デジタル写真画像を複数の区間に分割して、前記各画像領域が複数の区間のいずれの区間に含まれているかを判定する画像領域位置判定手段と、
前記各画像領域の色、テクスチャまたは形状のうちの少なくとも１つを分析して、各画像領域の特徴を判定する画像領域特徴判定手段と、
前記抽出された境界線、前記各画像領域が含まれる区間、および、前記各画像領域の特徴に基づいて、前記デジタル写真画像が広がりのある画像であるか否か、奥行きのある画像であるか否か、および、前記デジタル写真画像が２つ以上の部分に分けられる分割画像であるか否かを評価する画像評価手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
本願発明のプログラムは、コンピュータを、
複数の対象物を撮影したデジタル写真画像より対象物間の境である境界線を抽出する境界線抽出手段と、
前記デジタル写真画像を前記境界線によって分けられる画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、
前記デジタル写真画像を複数の区間に分割して、前記各画像領域が複数の区間のいずれの区間に含まれているかを判定する画像領域位置判定手段と、
前記各画像領域の色、テクスチャまたは形状のうちの少なくとも１つを分析して、各画像領域の特徴を判定する画像領域特徴判定手段と、
前記抽出された境界線、前記各画像領域が含まれる区間、および、前記各画像領域の特徴に基づいて、前記デジタル写真画像が広がりのある画像であるか否か、奥行きのある画像であるか否か、および、前記デジタル写真画像が２つ以上の部分に分けられる分割画像であるか否かを評価する画像評価手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１０】
「対象物」とは、撮影の対象となるものである。対象物は、人物などの被写体に限らず、海、山、草原、建物などの背景となるものも含む。
【００１１】
「境界線」とは、対象物と対象物の境となる線であって、例えば、海と空の境となる線、道路と草原の境となる線、建物と空の境となる線、人物と草原の境となる線などをいう。
【００１２】
「画像領域の特徴」とは、他の画像と違うその画像領域特有のものをいう。例えば、明度・彩度・輝度のような色の特徴を表すものや、画像に撮影されている物や画像の構造を表すものなど、その画像を特徴付けるものである。
【００１３】
「前記デジタル写真画像が２つ以上の部分に分けられる分割画像」は、例えば、色、明暗、人物などによって２つ以上の部分に画像が分けられると認識される画像である。
【００１４】
また、前記境界線抽出手段が、
デジタル写真画像よりエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記デジタル写真画像に存在する画素のうち色空間上で所定の距離内の色を持つ画素の色を、該所定の距離内の色のうちの１つの色に置き換えた減色画像を生成する減色画像生成手段と、
前記減色画像中の前記エッジを跨ぐ一定の範囲の領域に存在する画素を同じ色の画素に分けて、該領域内の存在する各色の分布の偏りを表す指標値を該領域内の全ての色に対して求め、求めた全ての色の偏りを表す指標値に基づいて、前記一定の範囲の領域のテクスチャの分布の偏りを表す指標値を求めるテクスチャ分布算出手段とを有すものであって、
このテクスチャ分布算出手段により求めたテクスチャの分布の偏りを表す指標値に基づいて、前記エッジを境として分けられた２つの領域のテクスチャの分布が均一でないと判定される場合には、該エッジを境界線として抽出するものが望ましい。
【００１５】
「テクスチャの分布の偏りを表す指標値」とは、テクスチャが均一でなく偏って分布することを表す指標となるものである。例えば、色分布などに基づいて検出することができる。
【００１６】
また、前記画像領域特徴判定手段が判定する画像領域の特徴が、空を撮影した領域の特徴、海を撮影した領域の特徴、植物の群生する領域の特徴、道路を撮影した領域の特徴のいずれかであってもよい。
【００１７】
また、前記画像評価手段は、前記画像領域特徴判定手段により判定された画像領域の特徴が空を撮影した領域の特徴または植物の群生する領域の特徴を持つ場合は、画像領域位置判定手段により判定された該画像領域が占める区間に応じて前記デジタル写真画像が広がりのある画像であるか否かを評価する広がり評価手段を備えるものであってもよい。
【００１８】
あるいは、前記画像評価手段は、前記境界線が複数抽出されたとき、複数の境界線のうちのいくつかの境界線が放射状に延びる場合には、前記デジタル写真画像が奥行きのある画像であると評価する奥行き評価手段を備えるものであってもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、デジタル写真画像より境界線を抽出して、境界線によって分けられる画像領域の位置と特徴にもとづいて、デジタル写真画像が広がりのある画像であるか否か、奥行きのある画像であるか否か、および、分割された画像であるか否かを評価することにより、人がデジタル写真画像を見たときの印象に近い状態で評価することができる。
【００２０】
また、デジタル写真画像よりエッジを抽出して、エッジを跨ぐ領域のテクスチャの分布が均一でないエッジを境界線として抽出することにより、海などの対象物に含まれるテクスチャに起因するエッジを除いて、海と空の境となるような境界線のみを抽出することができる。
【００２１】
また、各画像領域が空を撮影した領域の特徴、海を撮影した領域の特徴、植物の群生する領域の特徴、道路を撮影した領域の特徴を持っているかを判定することで、人の判断に近い評価を行うことができる。
【００２２】
また、写真画像上に空を撮影した画像領域または植物の群生する画像領域が占める区間が大きい場合には、人は広がりを感じることが多いので、空を撮影した画像領域または植物の群生する領域の特徴を持つ画像領域の大きさに応じて広がりを評価することによって、人の感覚に近い評価をすることができる。
【００２３】
あるいは、写真画像に表れた複数の境界線が放射状に延びる場合には、人は奥行きを感じることが多く、境界線が放射状に延びる写真画像を奥行きのある画像であると評価することによって、人の感覚に近い評価をすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１に示すように、本実施の形態の電子アルバム生成装置１は、補助記憶装置に読み込まれたアプリケーションプログラムがコンピュータ（例えば、パソコン等）上で実行されることにより実現される。電子アルバムのアプリケーションプログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶されて配布され、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体からコンピュータにインストールされる。あるいは、インターネット等のネットワークを介してプログラムが配布されて、コンピュータにインストールされる。
【００２５】
画像評価装置１は、図１に示すように、デジタル写真画像１００を入力する画像入力手段１０、デジタル写真画像１００より撮影されている対象物間の境である境界線を抽出する境界線抽出手段２０と、デジタル写真画像１００を境界線によって分けられる画像領域を抽出する画像領域抽出手段３０と、デジタル写真画像１００を複数の区間に分割して、各画像領域が複数の区間のいずれの区間に含まれているかを判定する画像領域位置判定手段と４０、前記各画像領域の色、テクスチャまたは形状のうちの少なくとも１つを分析して、各画像領域の特徴を判定する画像領域特徴判定手段５０と、抽出された境界線、各画像領域の含まれる区間、および、各画像領域の特徴に基づいて、前記デジタル写真画像が広がりのある画像であるか否か、奥行きのある画像であるか否か、および、分割された画像であるか否かを評価する画像評価手段６０とを備える。
【００２６】
画像入力手段１０は、ハードディスクなどの記憶装置や、ネットワークで接続されたサーバなどに記憶されているデジタル写真画像１００を画像評価装置１のワークエリアに入力する。
【００２７】
デジタル写真画像１００は、デジタルスチールカメラなどで撮影されたデジタル画像や、プリント印刷された画像やネガに撮影されている画像をスキャナーを用いて読み取ったデジタル画像などである。デジタル写真画像１００には、通常、空、草原、海、人物、建物、道路、木など様々な撮影対象となる対象物（以下、オブジェクトという）が複数撮影され、オブジェクトとオブジェクトの境に境界線が現れる。また、境界線には、人物の輪郭線、建・物道路線・海面などのオブジェクト間の境を表す長い線分、道路・沿岸線などのオブジェクトの輪郭の曲線など様々な境界線がある。
【００２８】
境界線抽出手段２０は、図２に示すように、デジタル写真画像１００に前処理を施す前処理手段２１と、デジタル写真画像１００よりエッジを抽出するエッジ抽出手段２２と、デジタル写真画像１００から減色画像１２０を生成する減色画像生成手段２３と、減色画像１２０からテクスチャの分布を算出するテクスチャ分布算出手段２４とを備え、検出したエッジの中から境界線を抽出する。
【００２９】
前処理手段２１は、元となるデジタル写真画像１００のサイズが予め定めたサイズより大きい場合には、高速化のため元のデジタル写真画像１００を予め定めたサイズに縮小した縮小画像に変換する。あるいは、画像の色空間をRGB色空間からXYZ色空間に変換する。
【００３０】
エッジ抽出手段２２は、前処理を施したデジタル写真画像１１０からエッジを抽出する。具体的には、各画素において勾配値を求めるマスクを用いて、30度ごとに6方向の画素値の勾配値を求める。求めた６方向の勾配値のうち最大となる勾配値が予め決めた閾値より大きい場合には、最大となる勾配値が得られた方向にエッジが存在する画素と判定する。全ての画素に対してこの判定を行ってエッジを抽出する。図５に、デジタル写真画像１００（同図（ａ））からエッジを抽出した画像（同図（ｂ））を示す。
【００３１】
減色画像生成手段２３は、前処理を行ったデジタル写真画像１１０の画素の持つ色が色空間において所定の距離内にあるものを１つの色に置き換えて減色画像１２０を生成する。写真画像上の画素の色を、色空間上で予め決められた距離より小さい距離の画素をグルーピングして１つの色で置き換える。
【００３２】
まず、近い色を持つ画素を適当にグルーピングして各グループの画素の色の重心を色空間上で求めて、これらの重心距離が予め決めた距離より小さければグループを合併して、新しいグループの画素の色の重心を求める。このように合併する必要のあるグループがなくなるまで繰り返して画素のグループを合併する。そして、グループ内の画素の色の重心となる色を用いてグループ内の画素の新しい色に置き換える。あるいは、同じグループ内の画素の色の中心となる色を新しい色として置き換えてもよい。
【００３３】
ところで、エッジ抽出手段２２で抽出したエッジには、境界線だけではなく、撮影されている人物の洋服の模様や木の葉や草原を撮影した画像の細かいテクスチャもエッジとして検出される。しかし、洋服の模様や木の葉や草原に現れたテクスチャによるエッジでは、エッジの両側には同じテクスチャが現れるが、草原と空の境にあるエッジでは、エッジの両側でテクスチャが異なる場合が多い。そこで、検出したエッジの周囲のテクスチャの分布を調べることによって境界線であるか否かの判定を行う。
【００３４】
テクスチャ分布算出手段２４は、減色画像１２０中の所定の画素から一定の範囲の領域に存在する画素を同じ色の画素に分けて、その領域内の存在する各色の分布の偏りを表す指標値を全ての色に対して求め、求めた全ての色の偏りを表す指標値に基づいて、前記１つの画素のテクスチャの分布の偏りを表す指標値を求める。
【００３５】
画像の各画素で、この画素の位置を中心として予め決めた距離以内にある判定領域の中に存在する画素を色でグループ分けして、色ごとに画素グループの重心の位置を求める。重心を求めた色が領域内に均等に分布している場合は、重心の位置は判定領域の中心の位置と重なるが、偏りがある場合には重心の位置は中心からずれたところになるので、重心の位置のずれが各色の偏りを表す指標値として用いることができる。判定領域内のテクスチャが一様に分布している場合には、全ての色の重心の位置が領域の中心の近傍に存在するが、テクスチャに偏りがある場合にはいずれかの色の分布に偏りが表れる。そこで、判定領域に含まれる画素グループの重心位置の平均偏差値を、テクスチャの分布の偏りを表す指標値として求める（以下、平均偏差値をテクスチャ分布値と言う）。例えば、図４に示すように、（ａ）の判定領域の中には、“＋”か“X”かのどちらの色を持つ画素が存在し、（ｂ）の判定領域の中には、“＋”か“X”か“○”かのいずれかの色を持つ画素が存在するものとする。この領域の中心の画素（太い○で囲まれた画素）に対して、上記に定義するようなテクスチャ分布値の計算を行うと、（ａ）に示す領域のテクスチャ分布値８となり、（ｂ）に示す領域のテクスチャ分布値０となる。ここでは、色の偏りをみてテクスチャの分布を求める方法について説明したが、他の公知の様々な手法を用いてテクスチャの分布を求めてもよい。
【００３６】
そこで、境界線抽出手段２０は、エッジ抽出手段２２で抽出したエッジ上の画素の位置で、テクスチャ分布算出手段２４を用いてテクスチャ分布値を算出して、分布値が大きい場合には、このエッジを境界線として抽出する。あるいは、エッジを跨ぐように設定された判定領域内のテクスチャの分布を見て、境界線を抽出するようにしてもよい。図５に、エッジ（同図（ｂ）参照）の中から境界線を抽出した画像（同図（ｃ））を示す。
【００３７】
画像領域抽出手段３０は、境界線抽出手段２０により抽出してきた境界線を用いて、１つのオブジェクトが撮影されていると思われる画像領域を抽出する。例えば、海と空の２つのオブジェクトが撮影されているデジタル写真画像１００には、海と空の境に境界線が存在し、その境界線を境に海が撮影されている画像領域と、空が撮影されている画像領域に分けられる。そこで、境界線と判定されたエッジ上の画素のみを残し、その他の画素を背景領域とすると、境界線により幾つの画像領域に分けられる。境界線で分けられた画像領域には、１つのオブジェクトが撮影されているものと推定される。そこで、このような境界線で分けられる画像領域をグラフィックス理論の連続領域を求める種々の方法（例えば、ラベリング処理など）を用いて連続する画像領域を抽出する。この連続する画像領域には、１つのオブジェクトが撮影されていると推定される。図５（ｄ）に示すように同じ色で塗り分けられた画像領域が、図５（ｃ）の境界線で分けられた画像領域を抽出したものである。
【００３８】
画像領域位置判定手段４０は、デジタル写真画像１００を複数の区間に分割して、前記各画像領域が複数の区間のいずれの区間に含まれているかによって画像領域の位置とその範囲を判定する。例えば、図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すように、縦軸を上、中、下の同じ大きさ区間に三つに分け、横軸を左、中、右の同じ大きさの区間に三つに分けた九つの枠をマスクしていき、画像領域抽出手段３０により抽出した画像領域が各枠内に存在するか否かを求める。また、各画像領域が存在する位置範囲を縦軸と横軸を表す指標（縦→上、中、下  横→左、中、右）を用いて、二次元上の位置と範囲を表現する。ある画像領域が複数の枠を占める場合は、各枠内にある画像領域がその枠内を領域を占める比率を求め、予め決めた比率より小さければ、その枠内には存在しないものとして扱う。
【００３９】
画像領域特徴判定手段５０は、各画像領域の色、テクスチャ、形状を分析して、各画像領域が空、海、植物、人工物などいずれの特徴を持っているかを判定する。画像領域抽出手段３０により抽出された画像領域の画像特徴を、画像領域内の色、画像領域の形状、画像領域内のテクスチャなどから判定する。例えば、空の青色、海の青色、草、森林の植物が撮影された特徴を現す緑色、道路の黒色、花の赤色、黄色などが色の特徴があらわれる。画像領域の形状の特徴としては、例えば、建物の輪郭を現す線分、道路の両端をあらわす長い線分（境界線）のペアがある。さらに、テクスチャに特徴が表れる場合には、花畑などのような植物が群生している領域では均一なテクスチャが表れる。これらの特徴を用いて各画像領域に撮影されているオブジェクトを推定することができる。
【００４０】
画像評価手段６０は、図３に示すように、境界線抽出手段２０、画像領域位置判定手段４０、画像領域特徴判定手段５０により得られた情報を用いて、デジタル写真画像１００の「広がり」を評価する広がり評価手段６１と、デジタル写真画像１００の「奥行き」を評価する奥行き評価手段６２と、デジタル写真画像１００が色、明暗、人物などによって分割された「分割画像」であるか否かの評価を行う分割画像評価手段６３とを備える。具体的に、以下の規則により画像を評価する。
【００４１】
広がり評価手段６１は、大きい領域の分布が縦方向で中部から上部、或は、中部から下部まで、また、画像領域の全体が、横方向の左、中、右のうち少なくとも２つ以上に区間に含まれ、画像領域の画像特徴が、空か、山や野原のような植物が生えている特徴が表れていると判定されれば地平線が撮影されているような画像であり、「広がり」がある画像と評価する。例えば、図６（ａ）は「広がり」がある画像と評価される。
【００４２】
奥行き評価手段６２は、直線の交わり方が放射状、或いは、横軸に平行に左右に広がる直線に他の直線が中部の位置で収束するように交われれば、「奥行き」がある画像として評価する。例えば、図６（ｂ）は直線が放射状に交わっていので、「奥行き」がある画像として評価する。
【００４３】
分割画像評価手段６３は、画像領域の中部と左右部の輝度の差が大きく、明るい特徴をもつ部分と暗い特徴を持つ部分で分かれるか、画像領域の数が少なく、複数の直線の交わり方や画像領域間の境界部分が多角形などの幾何の特徴があれば、デジタル写真画像１００が大きくいくつか（少なくと２以上）の部分に分けられる「分割画像」であると評価する。例えば、図６（ｃ）は、海と空と山の大きく３つの領域に分割される分割画像である。
【００４４】
以下、図７のフローチャートに従って、画像評価装置１を用いてデジタル写真画像１００を評価する方法について説明する。
【００４５】
まず、画像評価装置１に画像入力手段１０から評価するデジタル写真画像１００を入力する（S100）。入力されたデジタル写真画像１００に対して前処理手段２１を用いて前処理を施す（S101）。前処理が施されたデジタル写真画像１００から境界線抽出手段２０を用いて境界線を抽出する（S102）。
【００４６】
画像領域抽出手段３０で、デジタル写真画像１００を抽出された境界線で分けられる画像領域を求める（S103）。各画像領域には、１つのオブジェクトを含むように分けられ、例えば、図５は、山、空、草原、人物が撮影された画像領域に分けられる。画像領域位置判定手段４０で各画像領域が横方向を左・中・右、縦方向を上・中・下に分けた区間のどこに存在するかによって、各画像領域の位置と範囲を判定する（S104）。さらに、画像領域特徴判定手段５０で、各画像領域が空、海、植生、人工物などいずれの特徴を持っているのかを判定する（S105）。
【００４７】
評価手段６０では、広がり評価手段６１、奥行き評価手段６２、分割画像評価手段６３によって、境界線抽出手段２０、画像領域位置判定手段４０、画像領域特徴判定手段５０により得られた情報から、デジタル写真画像１００の「広がり」・「奥行き」・「分割画像」に関する評価を行い（S106）、得られた評価値をデジタル写真画像の評価として記録する。
【００４８】
以上詳細に説明したように、デジタル写真画像より境界線を抽出して、境界線によって分けられる画像領域の位置と特徴にもとづいて、デジタル写真画像が広がりのある画像であるか否か、奥行きのある画像であるか否か、および、分割された画像であるか否かを評価することにより、人がデジタル写真画像を見たときの印象に近い状態で評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】画像評価装置の構成図
【図２】境界線検出手段の構成図
【図３】評価手段の構成図
【図４】テクスチャの分布の偏りを説明するための図
【図５】境界線と画像領域の抽出方法を説明するための図
【図６】広がり・奥行き・分割画像を説明するための図
【図７】画像評価装置の処理の流れを説明するための図
【符号の説明】
【００５０】
１      画像評価装置
１０    画像入力手段
２０    境界線抽出手段
２１    前処理手段
２２    エッジ抽出手段
２３    減色画像生成手段
２４    テクスチャ分布算出手段
３０    画像領域抽出手段
４０    画像領域位置判定手段と
５０    画像領域特徴判定手段
６０    画像評価手段
６１    広がり評価手段
６２    奥行き評価手段
６３    分割画像評価手段
１００  デジタル写真画像
１１０  前処理を施したデジタル写真画像
１２０  減色画像
【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７】
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【図５】
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【図６】
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