(57)【要約】【課題】視覚の誘導場に基づいて画像評価を行う際、より人間の見た目に近い適切な画像評価を可能とする。【解決手段】評価対象となる画像１０に対して視覚の誘導場を計算する視覚の誘導場計算手段１１と、この視覚の誘導場計算手段で求められた視覚の誘導場に基づいて当該画像を評価する画像評価手段１２とを有し、視覚の誘導場計算手段１１が行う視覚の誘導場計算は、評価対象となる画像の外郭を構成する点を含めてその外郭より内側に存在する内点の電荷数、色、背景などの情報を考慮して行う。そして、画像評価手段１２はこのようにして求められた視覚の誘導場を用いて、等ポテンシャル線やポテンシャル値を求め、これらから画像のレイアウトの良し悪しや画像に印象の強さを評価する。【選択図】        図１６
2004171115.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象となる画像に対して視覚の誘導場を計算し、求められた視覚の誘導場に基づいて当該画像の評価を行う画像評価方法であって、
前記視覚の誘導場の計算は、評価対象となる画像の外郭を構成する点を含めてその外郭より内側に存在する点（内点）の情報を考慮して行うことを特徴とする画像評価方法。
【請求項２】
前記誘導場の計算が、画像の外郭に存在する点列ｉのみを考慮する場合、当該画像からある距離だけ離れた位置の点Ｐから当該画像を走査してたときに得られる外郭上の点の数をｎ、その点までの距離をｒｉ、その点の電荷を＋１としたとき、点Ｐにおける誘導場の強さＭｐが
【数１】
2004171115.tif 000012
で表されるとき、前記内点の情報が内点の数に応じた電荷数である場合、その誘導場の強さは、外郭のある点ｉの延長上で外郭点から内部方向に存在する内点の個数ｊ（ｊ＝０，１，２，・・・）に応じた電荷をＱｉで表せば、前記（１）式は
【数２】
2004171115.tif 000013
で表されることを特徴とする請求項１記載の画像評価方法。
【請求項３】
前記電荷Ｑｉは、内点の個数ｊの関数Ｑｉ（ｊ）であり、ｊ＝０である場合、すなわち、外郭である場合にはＱｉ＝１、ｊ＞１である場合はＱｉ＞１の条件を満たすことを特徴とする請求項２記載の画像評価方法。
【請求項４】
前記Ｑｉ（ｊ）は、前記内点の個数ｊがｉ＝０に近い位置、すなわち、外郭に近い位置での変化は少なく、外郭から少し内部に入った位置で急激に増加し、その急激な増加後には緩やかな増加となって、その後、前記ｊがある値に達すると飽和する曲線で表される関数であることを特徴とする請求項３記載の画像評価方法。
【請求項５】
前記関数Ｑｉ（ｊ）は、直線近似することを特徴とする請求項４記載の画像評価方法。
【請求項６】
誘導場の計算を行う際に用いる内点を外郭からどの内点までとするかを決定する制限を設け、その制限は、前記Ｑｉ（ｊ）が飽和する周辺のｊの位置までとすることを特徴とする請求項２から５のいずれか１項に記載の画像評価方法。
【請求項７】
前記Ｑｉ（ｊ）が飽和する周辺のｊの位置は、Ｑｉ（ｊ）が曲線で表される場合には、Ｑｉが飽和して平坦となる位置であって、Ｑｉ（ｊ）が近似的な直線で表される場合には、Ｑｉの直線的な増加の終端であることを特徴とする請求項６記載の画像評価方法。
【請求項８】
誘導場の計算を行う際に用いる内点を外郭からどの内点までとするかの制限を設け、その制限は、前記誘導場を求める点Ｐと誘導場の計算対象画像の重心との距離を求め、その距離を半径とする円弧を前記点Ｐを中心として描き、当該画像上の前記円弧までの位置であることを特徴とする請求項２から５のいずれか１項に記載の画像評価方法。
【請求項９】
前記画像の外郭より内側に存在する内点の情報は色であって、その誘導場の強さは、内点の個数をｊ、その内点の色情報をＲＧＢで表したとき、前記（２）式のＱｉに、
【数３】
2004171115.tif 000014
を代入して表されることを特徴とする請求項２記載の画像評価方法。
【請求項１０】
前記電荷Ｑｉは内点の個数ｊとＲＧＢの関数であって、Ｑｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、α、β、γを定数としたとき、ＲＧＢ独立の関数の線形結合として、
Ｑｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝αＱｉＲ（ｊ，Ｒ）＋βＱｉＧ（ｊ，Ｇ）＋γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）
で表されることを特徴とする請求項９記載の画像評価方法。
【請求項１１】
前記ＲＧＢの表す色情報はそれぞれの色の階調の度合いを表す値であることを特徴とする請求項９または１０記載の画像評価方法。
【請求項１２】
前記αＱｉＲ（Ｊ，Ｒ），βＱｉＧ（Ｊ，Ｇ），γＱｉＢ（Ｊ，Ｂ）は、ＲＧＢの値を一定としたときは、内点の個数ｊがｉ＝０に近い位置、すなわち、外郭に近い位置での変化は少なく、外郭から少し内部に入った位置で急激に増加し、その急激な増加後には緩やかな増加となって、その後、前記ｊがある値に達すると飽和する曲線で表される関数であることを特徴とする請求項１０または１１記載の画像評価方法。
【請求項１３】
前記曲線で表されるαＱｉＲ（ｊ，Ｒ），βＱｉＧ（ｊ，Ｇ），γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）は、直線近似することを特徴とする請求項１２記載の画像評価方法。
【請求項１４】
評価対象となる画像に対して視覚の誘導場を計算し、求められた視覚の誘導場に基づいて当該画像の評価を行う画像評価方法であって、
前記視覚の誘導場の計算は、評価対象となる画像と背景との輝度差で決まる関数によって重み付けして行うことを特徴とする画像評価方法。
【請求項１５】
前記ある点Ｐの誘導場を求めるとき、点Ｐから走査して得られた点ｎ個すべてについて誘導場を計算し、このとき、点Ｐからｎ個までのそれぞれの距離をｒｉとしたとき、ｎ個の点のそれぞれの距離ｒｉごとに背景との輝度差Ｌごとの重み付けを行い、その重み付けは、輝度差Ｌのときの誘導場の強さをＭ、ある基準となる輝度差をＬ０における誘導場の強さをＭ０としたとき、
Ｈ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）＝Ｍ（Ｌ、ｒｉ）／Ｍ（Ｌ０、ｒｉ）
で表され、このＨ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）を前記（１）式の１／ｒ１、（２）式のＱｉ／ｒｉの項（ただし、Ｑｉが（３）式で表される場合を含む）の分子に乗算することを特徴とする請求項１４記載の画像評価方法。
【請求項１６】
前記画像の内部の輝度を考慮する場合は、計算対象となる内点と背景輝度との平均の輝度差を用いることを特徴とする請求項１６記載の画像評価方法。
【請求項１７】
評価対象となる画像に対して視覚の誘導場を計算する視覚の誘導場計算手段と、この視覚の誘導場計算手段で求められた視覚の誘導場に基づいて当該画像を評価する画像評価手段とを有し、
前記視覚の誘導場計算手段が行う視覚の誘導場計算は、評価対象となる画像の外郭を構成する点を含めてその外郭より内側に存在する点の情報を考慮して行うことを特徴とする画像評価装置。
【請求項１８】
前記誘導場の計算が、画像の外郭に存在する点列ｉのみを考慮する場合、当該画像からある距離だけ離れた位置の点Ｐから当該画像を走査してたときに得られる外郭上の点の数をｎ、その点までの距離をｒｉ、その点の電荷を＋１としたとき、点Ｐにおける誘導場の強さＭｐが、
【数４】
2004171115.tif 000015
で表されるとき、前記画像の外郭より内側に存在する内点の情報が内点の数に応じた電荷数である場合、その誘導場の強さは、外郭のある点ｉの延長上で外郭点から内部方向に存在する内点の個数ｊ（ｊ＝０，１，２，・・・）に応じた電荷をＱｉで表せば、前記（１）式は、
【数５】
2004171115.tif 000016
で表されることを特徴とする請求項１７記載の画像評価装置。
【請求項１９】
前記電荷Ｑｉは内点の個数ｊの関数Ｑｉ（ｊ）であり、ｊ＝０である場合、すなわち、外郭である場合にはＱｉ＝１、ｊ＞１である場合はＱｉ＞１の条件を満たすことを特徴とする請求項１８記載の画像評価装置。
【請求項２０】
前記Ｑｉ（ｊ）は、前記内点の個数ｊがｉ＝０に近い位置、すなわち、外郭に近い位置での変化は少なく、外郭から少し内部に入った位置で急激に増加し、その急激な増加後には緩やかな増加となって、その後、前記ｊがある値に達すると飽和する曲線で表される関数であることを特徴とする請求項１９記載の画像評価装置。
【請求項２１】
前記関数Ｑｉ（ｊ）は、直線近似することを特徴とする請求項２０記載の画像評価装置。
【請求項２２】
誘導場の計算を行う際に用いる内点を外郭からどの内点までとするかの制限を設け、その制限は、前記Ｑｉ（ｊ）が飽和する周辺のｊの位置までとすることを特徴とする請求項１８から２１のいずれか１項に記載の画像評価装置。
【請求項２３】
前記Ｑｉ（ｊ）が飽和する周辺のｊの位置は、Ｑｉ（ｊ）が曲線で表される場合には、Ｑｉが飽和して平坦となる位置であって、Ｑｉ（ｊ）が近似的な直線で表される場合には、Ｑｉの直線的な増加の終端であることを特徴とする請求項２２記載の画像評価装置。
【請求項２４】
誘導場の計算を行う際に用いる内点を外郭からどの内点までとするかの制限を設け、その制限は、前記誘導場を求める点Ｐと誘導場の計算対象画像の重心との距離を求め、その距離を半径とする円弧を前記点Ｐを中心として描き、当該画像上の前記円弧までの位置であることを特徴とする請求項１８から１９のいずれか１項に記載の画像評価装置。
【請求項２５】
前記画像の外郭より内側に存在する内点の情報は色であって、その誘導場の強さは、内点の個数をｊ、その内点の色情報をＲＧＢで表したとき、前記（２）式のＱｉに、
【数６】
2004171115.tif 000017
を代入して表されることを特徴とする請求項１７記載の画像評価装置。
【請求項２６】
前記電荷Ｑｉは内点の個数ｊとＲＧＢの関数であって、Ｑｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、α、β、γを定数としたとき、ＲＧＢ独立の関数の線形結合として、
Ｑｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝αＱｉＲ（ｊ，Ｒ）＋βＱｉＧ（ｊ，Ｇ）＋γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）
で表されることを特徴とする請求項２５記載の画像評価装置。
【請求項２７】
前記ＲＧＢの表す色情報はそれぞれの色の階調の度合いを表す値であることを特徴とする請求項２５または２６記載の画像評価装置。
【請求項２８】
前記αＱｉＲ（ｊ，Ｒ），βＱｉＧ（ｊ，Ｇ），γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）は、ＲＧＢの値を一定としたときは、内点の個数ｊがｉ＝０に近い位置、すなわち、外郭に近い位置での変化は少なく、外郭から少し内部に入った位置で急激に増加し、その急激な増加後には緩やかな増加となって、その後、前記ｊがある値に達すると飽和する曲線で表される関数であることを特徴とする請求項２６または２７記載の画像評価装置。
【請求項２９】
前記曲線で表されるαＱｉＲ（ｊ，Ｒ），βＱｉＧ（ｊ，Ｇ），γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）は、直線近似することを特徴とする請求項２８記載の画像評価装置。
【請求項３０】
評価対象となる画像に対して視覚の誘導場を計算する視覚の誘導場計算手段と、この視覚の誘導場計算手段で求められた視覚の誘導場に基づいて当該画像を評価する画像評価手段とを有し、
前記視覚の誘導場計算手段が行う視覚の誘導場計算は、評価対象となる画像と背景との輝度差で決まる関数によって重み付けして行うことを特徴とする画像評価装置。
【請求項３１】
前記ある点Ｐの誘導場を求めるとき、点Ｐから走査して得られた点ｎ個すべてについて誘導場を計算し、このとき、点Ｐからｎ個までのそれぞれの距離をｒｉとしたとき、ｎ個の点のそれぞれの距離ｒｉごとに背景との輝度差Ｌごとの重み付けを行いし、その重み付けは、輝度差Ｌのときの誘導場の強さをＭ、ある基準となる輝度差をＬ０における誘導場の強さをＭ０としたとき、
Ｈ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）＝Ｍ（Ｌ、ｒｉ）／Ｍ（Ｌ０、ｒｉ）
で表され、このＨ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）を前記（１）式の１／ｒｉ、（２）式のＱｉ／ｒｉの項（ただし、Ｑｉが（３）式で表される場合を含む）の分子に乗算することを特徴とする請求項３１記載の画像評価装置。
【請求項３２】
前記画像の内部の輝度を考慮する場合は、計算対象となる内点と背景輝度との平均の輝度差を用いることを特徴とする請求項３１記載の画像評価装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は視覚の誘導場を用いた画像評価方法および画像評価装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文字や写真、絵、図形など（これら文字や写真、絵、図形などをまとめて画像という）の良し悪しの評価、これら画像を組み合わせてなる情報媒体（新聞やポスタなど）のレイアウトの評価、画像そのものの印象の強さあるいはレイアウト全体の印象の強さの評価は、ある特定の人間（デザイナなど）が目で見て良し悪しを決める主観的評価が一般的である。
【０００３】
しかし、最近では、多くの画像が電子的に扱えるようになってきているため、機械的に定量化して評価することが望まれてきている。
【０００４】
このように、画像そのものの良し悪しの評価、レイアウトの評価、印象の強さの評価を機械的に定量評価する公知の技術としては、たとえば、特開２００１−１２６０７０号公報（特許文献１）に記載された「注目領域抽出装置およびそれを用いた自動構図決定装置」や特開２０００−２００３５４号公報（特許文献２）に記載された「構図情報抽出装置、被写体採光性装置および画像処理システム」などがある。
【０００５】
これら特許文献１に記載された技術や特許文献２に記載された技術を含む従来の画像を定量評価する技術は、専門家のノウハウを模倣したエキスパート的な方法が多い。これらの技術は、特定の分野の狭い範囲では有効となる場合が多いが、試行錯誤的に決めている部分が多く、たとえば、対象が少しでも変わるとよい評価結果が得られないなど問題も多い。
【０００６】
たとえば、レイアウトについて考えると、情報機器の表示画面や看板、ポスタ、新聞など限られた表示範囲内に文字や写真、絵、図形などの画像を表示する場合、多くの人に読みやすく、また、その内容を理解し易くレイアウトすることは重要であり、従来、これらのレイアウトは、専門のデザイナによってなされることが多い。
【０００７】
一方、たとえば、文字列については、印刷の組み版などの仕様（たとえば、ＪＩＳ規格のＸ４０５１の規定）があり、全面的に機械的とは言えないまでも、かなり自動化が進んでおり、それなりのレイアウトとすることは可能であった。
【０００８】
しかし、文字だけでなく写真、絵、図形を含む画像一般について、機械的にレイアウトを決めることは難しく、人間の直感などに頼らざるを得ないのが実情であり、デザイナなど専門的な目で決めないと、読みやすく、その内容を理解し易いレイアウトとならない場合が多い。
【０００９】
これに対処するために、電子化されたデータを用いて、たとえば、新聞紙面などを自動的に作成するシステムなども運用されつつある。
【００１０】
しかし、このシステムは予めデザイナがレイアウトした雛形（テンプレート）に、文章や写真などの電子データを当てはめて行く方式であり、規定外のデータを無理矢理入れようとすると、レイアウトが破綻する場合があるため、適応できる範囲が限られている。また、このシステムは、新聞なら新聞用、雑誌なら雑誌用というように、用途別にテンプレートを用意しておかなければならないという問題もある。
【００１１】
また、このようなテンプレートはあくまでデザイナなどが作成するものであるため、デザイナ個人の嗜好の影響が現れたものとなりがちで、そのテンプレートによって作成されたレイアウトが万人向けのレイアウトになるとは限らない。
【００１２】
また、印象の強さについて考えると、文書、看板、ポスタなどに用いられる文字、写真、絵、図形を含む画像の印象を的確に判断し、最適な印象を与えることのできるような画像となるように画像を決定している。たとえば、ポスタであれば、タイトルとなる文字部分には印象の強いゴシック体を用いるとか、絵や写真も印象の強いものを用いたりすることによって、作品の存在感をアピールすることが行われている。
【００１３】
しかし、このような画像の印象というものは、人間の感性に根ざしたものであるため、これまでコンピュータなどで機械的に扱うのは非常に困難であった。これは、使う電子データの感性的な属性が定量的に規定しにくいのがその理由の１つであると考えられる。
【００１４】
たとえば、文字フォントは非常にたくさん存在し、使用する場面や用途によって使い分けられているが、それを機械的に使い分けするのは困難である。それは、ある文字において、同じゴシック体であっても、微妙に異なった字体が存在し、それぞれの印象の強さの度合いは微妙に異なるためであり、その微妙な違いはデザイナなど人間の目では判断できるが、それを機械的に行うのは難しい。
【００１５】
勿論、各フォントごとに、印象の強さの度合いを属性として持たせることで、ある程度は機械的に使用する場面に応じて使い分けをすることも可能であると考えられるが、フォントや文字種が膨大であるため、現実的でないことは確かである。
【００１６】
このことは、文字だけでなく、文字以外の絵や写真、図形などでも同様であり、絵や写真、図形などに対する印象の強さの度合いを計る適切な尺度がないため、文字以上に印象の強さの度合いを定量的に判断することは困難である。
【００１７】
そこで、これらレイアウトや印象の強さを定量評価する技術の開発が提案されている。たとえば、本出願人が出願した「画像レイアウト評価方法および画像レイアウト評価システムならびに画像レイアウト評価処理プログラムを記録した記録媒体」の発明（特願２００１−２１３４２４）や、同じく、本出願人が出願した「画像評価方法および画像評価システムならびに画像評価処理プログラムを記録した記録媒体」の発明（特願２００１−２１３４２５）が挙げられる。
【００１８】
特願２００１−２１３４２４の発明（以下、「第１の技術」という）は、画像のレイアウトの評価を定量的に行い、それによって、見易く内容の理解のし易いレイアウトを可能とするもので、レイアウト対象となるひとまとまりの画像に対して、視覚の誘導場を計算し、求められた視覚の誘導場から等ポテンシャル線を得て、その等ポテンシャル線の形状からそのレイアウトの良し悪しを評価するようにしている。これによって、レイアウト評価を定量的に行うことができ、それを利用することによって、人間の直感や手作業にたよっていた情報のレイアウトを自動的に最適化することが可能となる。
【００１９】
また、特願２００１−２１３４２５の発明（以下、「第２の技術」という）は、画像の印象の強さなど感性的な評価を定量的に可能とするもので、第１の技術と同様、評価対象となるひとまとまりの画像に対して、視覚の誘導場を計算し、求められた視覚の誘導場から得られるポテンシャル値の大きさに基づいて、画像の感性的評価を行うようにしている。
【００２０】
これによって、感性的な評価の指標となる画像の印象の強さを定量的に表すことができ、これまで人間の直感や手作業で行っていた文字のフォントデザインや図形や絵などのデザインを最適化する作業、あるいは、画像処理（たとえば、外郭強調やガンマ補正など）を行ったあとの画像品質の評価など幅広い分野の画像評価に応用することができる。
【００２１】
また、ポテンシャル値に基づいて誘導場のエネルギを求め、その誘導場のエネルギの大きさから当該評価対象画像を感性的評価するようにしているので、感性的な評価の指標としての画像の印象の強さの度合いを適切に表すことができる。
【００２２】
ここで、視覚の誘導場について簡単に説明する。この視覚の誘導場は、たとえば、文字列上に存在する個々の文字の読み易さなどの評価を行うことで、その文字列全体の読み易さの指標などとして用いられている。
【００２３】
最初に、生理学および心理学的な知見に基づいた文字画像の視覚の誘導場の推定を行う例として、電子化によって得られた文字のディジタル画像から視覚の誘導場を推定する方法について説明する。
【００２４】
なお、文字列内の個々の文字が読み易い状態とは、個々の文字を囲む視覚の誘導場が、できるだけ干渉し合わないような間隔で配置されていることであるとされている。具体的には、個々の文字を囲む視覚の誘導場の閉曲線を考えたとき、その閉曲線のポテンシャル値が高いと他の文字との分離が難しく、読みにくいということである。このことから、視覚の誘導場の広がりを基準に、文字列内の個々の文字の読み易さを定量的に評価できると考えられる。なお、視覚の誘導場については、「横瀬善正著“形の心理学”名古屋大学出版会（１９８６）」（非特許文献１）に記載されている
非特許文献１に示された視覚の誘導場（以下では特別な場合の除き単に誘導場と表記する）とは、図形の周囲に波及する「場」を考えることにより、視覚現象を説明するものである。この文献においては、直線・円弧で構成された図形を対象としているため、任意のディジタル画像の誘導場は求められない。ここでは、最初に白黒２値のディジタル画像における誘導場の計算方法を示す。
【００２５】
誘導場は基本的にクーロンポテンシャルと解釈できることから、パターンの外郭を構成する画素を点電荷と仮定し、それらが作るクーロンポテンシャルの集積から、ディジタル画像における誘導場の分布を計算する。
【００２６】
図１７はディジタル画像の画素配列を示す図である。この図１７に示すように、ｎ個の点列から構成される曲線ｆ（ｓ）によって、任意の点Ｐに誘導場が形成されるとする。この曲線ｆ（ｓ）は線図形の線分や画図形の外郭線に当たる。そして、曲線ｆ（ｓ）を構成する各点Ｐ１，Ｐ２，・・・，Ｐｉ，・・・，Ｐｎを正の点電荷（＋１）と仮定し、点Ｐから曲線ｆ（ｓ）上を走査して、曲線ｆ（ｓ）を構成するｎ個の点Ｐ１，Ｐ２，・・・，Ｐｉ，・・・，Ｐｎが見つかり、走査して見つかった曲線ｆ（ｓ）上の各点までの距離をｒｉとすると、点Ｐにおける誘導場の強さＭｐは前述の（１）式のように定義される。
【００２７】
この（１）式を用いることにより、任意のディジタル画像の誘導場を求めることができる。また、曲線が複数ある場合、点Ｐにおける誘導場の強さは個々の曲線が点Ｐにつくる誘導場の和になる。なお、（１）式は点Ｐから発した光が直接当たる部分のみ和をとるという制約条件がつく。たとえば、点Ｐに対して、曲線ｆ１（ｓ），ｆ２（ｓ），ｆ３（ｓ）が図１８に示すように存在しているとすると、点Ｐから見えない部分、つまり、この場合、曲線ｆ１（ｓ）に遮蔽されて点Ｐから見えない範囲Ｚに存在する部分の和はとらない。この図１８の例では、曲線ｆ３（ｓ）のすべてと曲線ｆ２（ｓ）の一部の和はとらないことになる。これを、ここでは遮蔽条件という。
【００２８】
図１９（ａ）は「Ａ」という文字について、前述の（１）式で計算した誘導場の例を示すものである。図１９（ａ）の文字「Ａ」周辺に地図の等高線状に分布している細い線Ｗが誘導場の等ポテンシャル線であり、中央から外に行くほど誘導場の強さは弱くなりやがて０に近づく。
【００２９】
図１９（ａ）の誘導場の分布の形状・強さにおける特徴、特に「Ａ」の頂点付近の分布が他より鋭角な特徴は、前述した論文１による四角形や三角形など、図形の角付近に関する誘導場の分布の心理実験結果と一致する。
【００３０】
また、図１９（ｂ）は、前述した遮蔽条件（任意の点Ｐから見えない範囲Ｚに存在する部分の和はとらない）がなく、画素全てを正の点電荷（＋１）と仮定した誘導場の例であるが、誘導場の分布は全体的に丸くなり、前述の参考論文による心理実験結果と異なったものとなる。このように、遮蔽条件は誘導場を特徴づける上で重要なものとなる。
【００３１】
このようにして、ある文字についての誘導場を得ることができる。なお、このような視覚の誘導場を用いた技術の例としては、たとえば、「長石道博：“視覚の誘導場を用いた読みやすい和文プロポーショナル表示”、映像メディア学会誌、Ｖｏｌ．５２，Ｎｏ．１２，ｐｐ．１８６５−１８７２（１９９８）」（非特許文献２）や、「三好正純、下塩義文、古賀広昭、井手口健：“視覚の誘導場理論を用いた感性にもとづく文字配置の設計”、電子情報通信学会論文誌、８２−Ａ，９，１４６５−１４７３（１９９９）」（非特許文献３）がある。
【００３２】
上述の第１の技術は、このような視覚の誘導場を利用して、文字や写真、絵、図形などからなるひとまとまりの画像を、ある限られた所定の表示範囲内に表示する際、そのレイアウトが最適なレイアウトとなるようにレイアウト評価を行い、それによって、これまで人間の直感や手作業に頼っていたレイアウトを自動的に最適化しようとするものである。
【００３３】
また、上述の第２の技術は、視覚の誘導場を利用して、文字や写真、絵、図形などの画像の印象の強さを定量的に表すことで画像の感性的な評価を行い、それによって、用途に応じてどのような画像（たとえば、文字であればどのようなフォントの文字）を用いたら最適であるかを、人手によらず機械的に決めることができるようにしたり、画像の品質の感性的な評価を同じく人手によらず機械的に可能とするものである。
【００３４】
このような画像の感性的評価を行う際、評価対象となる画像を１つの誘導場計算対象とみなして、その誘導場を計算し、得られたポテンシャル値をもとにその誘導場のエネルギの大きさを計算する。そして、その誘導場のエネルギの大きさを、評価対象となる画像の印象の強さの度合いとし、それによって画像の感性的な評価を行う。
【００３５】
なお、誘導場を文字の美しさなど画像の感性的な評価に用いることの可能性を示唆したものは従来から幾つかある。幾つか例を挙げると、「押木、“汎用性と合理性という視点から見た書写教育の基礎についての試論”、書写書道教育研究、１４号（２０００．３）」あるいは「押木・岡本、“左右の部分形からなる漢字の字形に関する研究（１）−縦方向の大きさに関する感覚と要素”、書写書道教育研究、１０号（１９９６．３）」などがあるが、これらは文字のバランスなど文字としての品質について主に論じている。
【００３６】
【特許文献１】
特開２００１−１２６０７０号公報
【特許文献２】
特開２０００−２００３５４号公報
【非特許文献１】
横瀬善正著“形の心理学”名古屋大学出版会（１９８６）
【非特許文献２】
長石道博：“視覚の誘導場を用いた読みやすい和文プロポーショナル表示”、映像メディア学会誌、Ｖｏｌ．５２，Ｎｏ．１２，ｐｐ．１８６５−１８７２（１９９８）
【非特許文献３】
三好正純、下塩義文、古賀広昭、井手口健：“視覚の誘導場理論を用いた感性にもとづく文字配置の設計”、電子情報通信学会論文誌、８２−Ａ，９，１４６５−１４７３（１９９９）
【００３７】
【発明が解決しようとする課題】
上述した第１の技術と第２の技術は、いずれも視覚の誘導場理論を用いてレイアウトの良し悪しの評価や印象の強さの評価を定量的に行うものであり、従来では困難であった画像の定量的評価を可能とし、人間の見た目の評価に近い評価を可能とする技術であるといえる。
【００３８】
これら第１の技術や第２の技術に用いられる視覚の誘導場理論は、白黒２値画像の外郭のみで、しかも、背景が白（画素以外は存在しない）の場合について考えている。
【００３９】
一般に、画像の良し悪しや印象の強さなどは画像の外郭が影響を与えていると考えられているので、第１の技術や第２の技術で述べられている手法でのレイアウトの良し悪しの評価や印象の強さの評価であっても、信頼性の高い評価結果が得られることは確かである。
【００４０】
しかし、画像の外郭だけでなく、画像の内部（外郭の内部）の情報も考慮して視覚の誘導場を求めて、それを評価に用いた方がより適正な評価ができると考えられる。
【００４１】
たとえば、太いフォントを持つ文字において、単にその外郭形状だけでなく、その文字を形成する線の内部にまで黒い部分が多く存在すれば、それだけ、印象の強さが増大すると考えられる。したがって、視覚の誘導場を画像の評価に用いる際は、個々の画像の内部に存在する点までを考慮した視覚の誘導場を計算して、その結果を用いた方がより適正な評価ができることは確かである。
【００４２】
たとえば、図２０に示すように、同じ「あ」という文字であっても、文字を構成する線の内部が黒で塗りつぶされた同図（ａ）に示す「あ」と内部が空白となっている同図（ｂ）に示す「あ」とでは、見た目の印象は異なるが従来の視覚の誘導場計算による評価方法では、両者を区別することができなかった。
【００４３】
また、同様に、画像の色によっても見た目の評価は異なるのが普通であるので、視覚の誘導場を画像の評価に用いる際は、個々の画像の色までを考慮した視覚の誘導場を計算して、その結果を用いた方がより適正な評価ができることは確かである。
【００４４】
たとえば、同じ「あ」という文字であっても、文字を構成する線が黒で書かれた「あ」と赤で書かれた「あ」とでは、見た目の印象は異なるが従来の視覚の誘導場計算による評価方法では、両者を区別することができなかった。
【００４５】
また、画像の背景がどのようになっているかによっても、レイアウトや印象の評価は異なってくる。たとえば、プレゼンテーションでは背景の違いによって与える印象が非常に異なることはよく経験されるところである。
【００４６】
そこで本発明は、視覚の誘導場を求める対象となる画像の内点（外郭線から内面に存在する点）、色、背景を考慮して視覚の誘導場を計算して、その結果を画像の評価に用いることによって、より適正な定量評価を可能とすることを目的としている。
【００４７】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するために本発明の画像評価方法は、評価対象となる画像に対して視覚の誘導場を計算し、求められた視覚の誘導場に基づいて当該画像の評価を行う画像評価方法であって、前記視覚の誘導場の計算は、評価対象となる画像の外郭を構成する点を含めてその外郭より内側に存在する点（内点）の情報を考慮して行うようにしている。
【００４８】
このような画像評価方法において、前記誘導場の計算が、画像の外郭に存在する点列ｉのみを考慮する場合、当該画像からある距離だけ離れた位置の点Ｐから当該画像を走査してたときに得られる外郭上の点の数をｎ、その点までの距離をｒｉ、その点の電荷を＋１としたとき、点Ｐにおける誘導場の強さＭｐが
【００４９】
【数７】
2004171115.tif 000003
【００５０】
式で表されるとき、前記内点の情報が内点の数に応じた電荷数である場合、その誘導場の強さは、外郭のある点ｉの延長上で外郭点から内部方向に存在する内点の個数ｊ（ｊ＝０，１，２，・・・）に応じた電荷をＱｉで表せば、前記（１）式は
【００５１】
【数８】
2004171115.tif 000004
【００５２】
式で表される。
【００５３】
また、この画像評価方法において、前記電荷Ｑｉは、内点の個数ｊの関数Ｑｉ（ｊ）であり、ｊ＝０である場合、すなわち、外郭である場合にはＱｉ＝１、ｊ＞１である場合はＱｉ＞１の条件を満たす。
【００５４】
また、前記Ｑｉ（ｊ）は、前記内点の個数ｊがｉ＝０に近い位置、すなわち、外郭に近い位置での変化は少なく、外郭から少し内部に入った位置で急激に増加し、その急激な増加後には緩やかな増加となって、その後、前記ｊがある値に達すると飽和する曲線で表される関数としている。
【００５５】
また、前記関数Ｑｉ（ｊ）は、直線近似することも可能である。
【００５６】
また、誘導場の計算を行う際に用いる内点を外郭からどの内点までとするかを決定する制限を設け、その制限は、前記Ｑｉ（ｊ）が飽和する周辺のｊの位置までとすることが好ましい。
【００５７】
また、前記Ｑｉ（ｊ）が飽和する周辺のｊの位置は、Ｑｉ（ｊ）が曲線で表される場合には、Ｑｉが飽和して平坦となる位置であって、Ｑｉ（ｊ）が近似的な直線で表される場合には、Ｑｉの直線的な増加の終端であることが好ましい。
【００５８】
また、誘導場の計算を行う際に用いる内点を外郭からどの内点までとするかの制限を設け、その制限は、前記誘導場を求める点Ｐと誘導場の計算対象画像の重心との距離を求め、その距離を半径とする円弧を前記点Ｐを中心として描き、当該画像上の前記円弧までの位置としてもよい。
【００５９】
また、この画像評価方法において、前記画像の外郭より内側に存在する内点の情報は色であって、その誘導場の強さは、内点の個数をｊ、その内点の色情報をＲＧＢで表したとき、前記（２）式のＱｉに、
【００６０】
【数９】
2004171115.tif 000005
【００６１】
式を代入して表される。
【００６２】
この画像評価方法において、前記電荷Ｑｉは内点の個数ｊとＲＧＢの関数であって、Ｑｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、α、β、γを定数としたとき、ＲＧＢ独立の関数の線形結合として、Ｑｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝αＱｉＲ（ｊ，Ｒ）＋βＱｉＧ（ｊ，Ｇ）＋γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）で表される。
【００６３】
また、前記ＲＧＢの表す色情報はそれぞれの色の階調の度合いを表す値としている。
【００６４】
また、前記αＱｉＲ（Ｊ，Ｒ），βＱｉＧ（Ｊ，Ｇ），γＱｉＢ（Ｊ，Ｂ）は、ＲＧＢの値を一定としたときは、内点の個数ｊがｉ＝０に近い位置、すなわち、外郭に近い位置での変化は少なく、外郭から少し内部に入った位置で急激に増加し、その急激な増加後には緩やかな増加となって、その後、前記ｊがある値に達すると飽和する曲線で表される関数である。
【００６５】
前記曲線で表されるαＱｉＲ（ｊ，Ｒ），βＱｉＧ（ｊ，Ｇ），γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）は、直線近似することも可能である。
【００６６】
また、本発明の画像評価方法の他の発明は、評価対象となる画像に対して視覚の誘導場を計算し、求められた視覚の誘導場に基づいて当該画像の評価を行う画像評価方法であって、前記視覚の誘導場の計算は、評価対象となる画像と背景との輝度差で決まる関数によって重み付けして行う。
【００６７】
このような画像評価方法において、前記ある点Ｐの誘導場を求めるとき、点Ｐから走査して得られた点ｎ個すべてについて誘導場を計算し、このとき、点Ｐからｎ個までのそれぞれの距離をｒｉとしたとき、ｎ個の点のそれぞれの距離ｒｉごとに背景との輝度差Ｌごとの重み付けを行い、その重み付けは、輝度差Ｌのときの誘導場の強さをＭ、ある基準となる輝度差をＬ０における誘導場の強さをＭ０としたとき、Ｈ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）＝Ｍ（Ｌ、ｒｉ）／Ｍ（Ｌ０、ｒｉ）で表され、このＨ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）を前記（１）式の１／ｒ１、（２）式のＱｉ／ｒｉの項（ただし、Ｑｉが（３）式で表される場合を含む）の分子に乗算する。
【００６８】
また、前記画像の内部の輝度を考慮する場合は、計算対象となる内点と背景輝度との平均の輝度差を用いることが可能である。
【００６９】
また、本発明の画像評価装置は、評価対象となる画像に対して視覚の誘導場を計算する視覚の誘導場計算手段と、この視覚の誘導場計算手段で求められた視覚の誘導場に基づいて当該画像を評価する画像評価手段とを有し、前記視覚の誘導場計算手段が行う視覚の誘導場計算は、評価対象となる画像の外郭を構成する点を含めてその外郭より内側に存在する点の情報を考慮して行うようにしている。
【００７０】
このような画像評価装置において、前記誘導場の計算が、画像の外郭に存在する点列ｉのみを考慮する場合、当該画像からある距離だけ離れた位置の点Ｐから当該画像を走査してたときに得られる外郭上の点の数をｎ、その点までの距離をｒｉ、その点の電荷を＋１としたとき、点Ｐにおける誘導場の強さＭｐが前記（１）式で表されるとき、前記内点の情報が内点の数に応じた電荷数である場合、その誘導場の強さは、外郭のある点ｉの延長上で外郭点から内部方向に存在する内点の個数ｊ（ｊ＝０，１，２，・・・）に応じた電荷をＱｉで表せば、前記（１）式は前記（２）式で表される。
【００７１】
また、この画像評価装置において、前記電荷Ｑｉは、内点の個数ｊの関数Ｑｉ（ｊ）であり、ｊ＝０である場合、すなわち、外郭である場合にはＱｉ＝１、ｊ＞１である場合はＱｉ＞１の条件を満たす。
【００７２】
また、前記Ｑｉ（ｊ）は、前記内点の個数ｊがｉ＝０に近い位置、すなわち、外郭に近い位置での変化は少なく、外郭から少し内部に入った位置で急激に増加し、その急激な増加後には緩やかな増加となって、その後、前記ｊがある値に達すると飽和する曲線で表される関数としている。
【００７３】
また、前記関数Ｑｉ（ｊ）は、直線近似することも可能である。
【００７４】
また、誘導場の計算を行う際に用いる内点を外郭からどの内点までとするかを決定する制限を設け、その制限は、前記Ｑｉ（ｊ）が飽和する周辺のｊの位置までとすることが好ましい。
【００７５】
また、前記Ｑｉ（ｊ）が飽和する周辺のｊの位置は、Ｑｉ（ｊ）が曲線で表される場合には、Ｑｉが飽和して平坦となる位置であって、Ｑｉ（ｊ）が近似的な直線で表される場合には、Ｑｉの直線的な増加の終端であることが好ましい。
【００７６】
また、誘導場の計算を行う際に用いる内点を外郭からどの内点までとするかの制限を設け、その制限は、前記誘導場を求める点Ｐと誘導場の計算対象画像の重心との距離を求め、その距離を半径とする円弧を前記点Ｐを中心として描き、当該画像上の前記円弧までの位置としてもよい。
【００７７】
また、この画像評価装置において、前記画像の外郭より内側に存在する内点の情報は色であって、その誘導場の強さは、内点の個数をｊ、その内点の色情報をＲＧＢで表したとき、前記（２）式のＱｉに、（３）式を代入して表される。
【００７８】
この画像評価方法において、前記電荷Ｑｉは内点の個数ｊとＲＧＢの関数であって、Ｑｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、α、β、γを定数としたとき、ＲＧＢ独立の関数の線形結合として、Ｑｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝αＱｉＲ（ｊ，Ｒ）＋βＱｉＧ（ｊ，Ｇ）＋γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）で表される。
【００７９】
また、前記ＲＧＢの表す色情報はそれぞれの色の階調の度合いを表す値としている。
【００８０】
また、前記αＱｉＲ（Ｊ，Ｒ），βＱｉＧ（Ｊ，Ｇ），γＱｉＢ（Ｊ，Ｂ）は、ＲＧＢの値を一定としたときは、内点の個数ｊがｉ＝０に近い位置、すなわち、外郭に近い位置での変化は少なく、外郭から少し内部に入った位置で急激に増加し、その急激な増加後には緩やかな増加となって、その後、前記ｊがある値に達すると飽和する曲線で表される関数である。
【００８１】
前記曲線で表されるαＱｉＲ（ｊ，Ｒ），βＱｉＧ（ｊ，Ｇ），γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）は、直線近似することも可能である。
【００８２】
また、本発明の画像評価装置の他の発明は、評価対象となる画像に対して視覚の誘導場を計算し、求められた視覚の誘導場に基づいて当該画像の評価を行う画像評価方法であって、前記視覚の誘導場の計算は、評価対象となる画像と背景との輝度差で決まる関数によって重み付けして行う。
【００８３】
このような画像評価装置において、前記ある点Ｐの誘導場を求めるとき、点Ｐから走査して得られた点ｎ個すべてについて誘導場を計算し、このとき、点Ｐからｎ個までのそれぞれの距離をｒｉとしたとき、ｎ個の点のそれぞれの距離ｒｉごとに背景との輝度差Ｌごとの重み付けを行い、その重み付けは、輝度差Ｌのときの誘導場の強さをＭ、ある基準となる輝度差をＬ０における誘導場の強さをＭ０としたとき、Ｈ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）＝Ｍ（Ｌ、ｒｉ）／Ｍ（Ｌ０、ｒｉ）で表され、このＨ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）を前記（１）式の１／ｒ１、（２）式のＱｉ／ｒｉの項（ただし、Ｑｉが（３）式で表される場合を含む）の分子に乗算する。
【００８４】
また、前記画像の内部の輝度を考慮する場合は、計算対象となる内点と背景輝度との平均の輝度差を用いることが可能である。
【００８５】
このように本発明においては、視覚の誘導場の計算は、評価対象となる画像の外郭を構成する点を含めてその外郭より内側に存在する点の情報を考慮して行うようにしている。このように、画像の内部の情報が反映された誘導場を得ることができ、その誘導場を用いて画像評価を行うようにしているので、人間の見た目の評価に近いより適正な評価が可能となる。
【００８６】
この内部の情報をも考慮して求められた誘導場を用いて画像評価を行う発明（これを第１の発明という）において、前記画像の外郭より内側に存在する点（内点）の情報が内点の数に応じた電荷数である場合は、誘導場は前述の（２）式で表される。この（２）式はこれまでの外郭のみを考慮した誘導場の計算式（（１）式参照）の１／ｒｉの項にＱｉを乗算するだけの式である。ここで、電荷Ｑｉは内点の個数ｊの関数Ｑｉ（ｊ）であり、ｊ＝０である場合（外郭である場合）にはＱｉ＝１、ｊ＞１である場合（内点である場合）はＱｉ＞１であるので、両者の計算式の間で互換性を持たせることができる。
【００８７】
また、前記Ｑｉ（ｊ）は、ｊが外郭に近い位置での変化は殆どなく、外郭から少し内部に入った点で急激に増大し、ある点まで内部に入ると飽和する曲線で表される関数であり、この関数を用いて誘導場を計算し、その誘導場を用いて画像評価を行うようにしているので、人間の見た目に近い適正な評価が可能となる。
【００８８】
このとき、この曲線で表される関数Ｑｉ（ｊ）は、直線近似することで、誘導場計算が簡単になり、処理の高速化を実現できる。
【００８９】
そして、誘導場の計算に用いる前記内点の位置に制限（走査制限）を設けることによって、誘導場に与える影響の小さい内点に対する誘導場の計算を省略することができ、計算量の削減が図れ、それによって処理速度の高速化が可能となる。
【００９０】
その走査制限は、具体的には、Ｑｉ（ｊ）が曲線で表される場合には、Ｑｉが飽和して平坦となる部分を前記誘導場の計算に用いる前記内点の位置の制限とし、Ｑｉ（ｊ）が近似的な直線で表される場合には、Ｑｉの直線的な増加の終端部分を前記誘導場の計算に用いる前記内点の位置とすることによって、誘導場に与える影響度を的確に判断することができ、内点を適正に考慮した誘導場を得ることができる。
【００９１】
誘導場の計算に用いる前記内点の位置に制限（走査制限）を設ける他の方法としては、前記誘導場を求める点Ｐと誘導場の計算対象画像の重心との距離を求め、その距離を半径とする円を前記点Ｐを中心として描き、当該画像上の前記円弧までの位置を走査制限位置とすることも可能であり、これによっても、誘導場に与える影響の小さい内点に対する計算を省略することができ、計算量の削減が図れ、それによって処理速度の高速化が可能となる。
【００９２】
また、この第１の発明において、前記画像の外郭より内側に存在する内点の情報として色を考慮することも可能である。この場合、その誘導場の強さは、内点の色情報をＲＧＢで表せば、前記（２）式のＱｉは、（３）式で与えられ、また、このとき、電荷Ｑｉは内点の個数ｊとＲＧＢの関数であって、Ｑｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、ＲＧＢ独立の関数の線形結合として、α、β、γを定数とすれば、
Ｑｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝αＱｉＲ（ｊ，Ｒ）＋βＱｉＧ（ｊ，Ｇ）＋γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）で表される。これによって、画像の色情報が反映された誘導場を得ることができ、その誘導場を用いて画像評価を行うようにしているので、色による印象の強さなどの反映された適正な評価が可能となる。
【００９３】
なお、前記ＲＧＢがあらわす色情報はそれぞれの色の階調の度合い（濃度）を表す値としているので、それぞれの色の濃さに応じた誘導場を得ることができ、それによって適正な画像評価が可能となる。
【００９４】
また、前記αＱｉＲ（ｊ，Ｒ），βＱｉＧ（ｊ，Ｇ），γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）は、ＲＧＢの値を一定としたときは、ｊが外郭に近い位置での変化は殆どなく、外郭から少し内部に入った点で急激に増大し、ある点まで内部に入ると飽和する曲線で表される関数であり、ｊを一定としたときは、ＲＧＢの値が小さい間の変化は殆どなく、ＲＧＢの値がある値となると急激に増大し、その増大後のＲＧＢのある値になると飽和する曲線で表される関数であって、この関数を用いて誘導場を計算し、その誘導場を用いて画像評価を行うようにしているので、人間の見た目に近い適正な評価が可能となる。
【００９５】
このとき、この曲線で表される関数αＱｉＲ（ｊ，Ｒ），βＱｉＧ（ｊ，Ｇ），γＱｉＢ（ｊ，Ｂ）は、直線近似することで、誘導場計算が簡単になり、処理の高速化を実現できる。
【００９６】
また、本発明の画像評価方法のもう１つの発明として、評価対象となる画像と背景との輝度差で重み付けして視覚の誘導場の計算を行なうものである。このように、評価対象となる画像と背景との輝度差を考慮した誘導場を求めることによって、背景と画像との輝度差が反映された誘導場を得ることができ、その誘導場を用いて画像評価を行うようにしているので、背景の違いによる印象の強さなどの反映された適正な評価が可能となる。
【００９７】
また、前記ある点Ｐの誘導場を求めるとき、その点Ｐから見た点ｎ個について、Ｐからｎ個までのそれぞれの距離をｒｉとしたとき、背景との輝度差Ｌごとの重み付けし、その重み付けは、輝度差Ｌのときの誘導場の強さをＭ、ある基準となる輝度差をＬ０における誘導場の強さをＭ０としたとき、Ｈ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）＝Ｍ（Ｌ、ｒｉ）／Ｍ０（Ｌ０、ｒｉ）で表され、このＨ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）を、前記（１）式の１／ｒｉ、（２）式のＱｉ／ｒｉの項（ただし、Ｑｉが（３）式で表される場合を含む）の分子に乗算することによって、背景との輝度差による補正がなされるので、背景との輝度差をより一層適切に反映した誘導場を求めることができる。
【００９８】
また、前記画像の内部の輝度を考慮する場合は、計算対象となる内点と背景輝度との平均の輝度差を用いることによって、内点と背景との輝度差を反映した誘導場を少ない計算量で求めることができる。
【００９９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。まず、視覚の誘導場を用いて画像評価を行う例として前述の第１の技術と第２の技術についてその概要を説明する。
【０１００】
第１の技術は、視覚の誘導場を利用して、文字や写真、絵、図形などからなるひとまとまりの画像を、ある限られた所定の表示範囲内に表示する際、そのレイアウトが最適なレイアウトとなるようにレイアウト評価を行い、それによって、これまで人間の直感や手作業に頼っていたレイアウトを自動的に最適化しようとするものである。
【０１０１】
本発明では、レイアウトの良し悪しを評価する際、レイアウト対象となるひとまとまりの画像を１つの誘導場計算対象とみなして、その誘導場を計算し、それによって求められた等ポテンシャル線の形状に基づいてレイアウトの良し悪しを評価する。以下にその概要を説明する。
【０１０２】
今、レイアウト対象となるひとまとまりの画像が図１に示されるように、文字列と写真からなる画像であるとする。この図１に示される画像は、新聞記事の一部を示すもので、文字列部分Ｃと写真Ｄ１，Ｄ２からなり、この図１に示されるレイアウトはある専門のデザイナによってなされたものであり、多くの人が見やすく内容の理解がし易いとされるレイアウトであるとする。
【０１０３】
この図１に示すように、ある限られた表示範囲にレイアウトされるひとまとまりの画像全体について、上述の（１）式を用いて誘導場を計算すると、求められた誘導場によって、図２のような等ポテンシャル線Ｗが描かれる。なお、このようなレイアウト対象となる情報全体について誘導場を計算する際、図１で示した文字列部分Ｃは図２に示すように、それぞれの文字列を単純な線で表し、写真Ｂ１，Ｂ２はその外形を矩形枠で表して誘導場を計算する。
【０１０４】
これは、レイアウトは各要素の位置関係や大きさで決まるため、各要素を単純化して表現することができるからであり、このように、各要素を単純化して表現した状態で誘導場を計算し、求められた誘導場から等ポテンシャル線を描けば、その等ポテンシャル線はそのレイアウト全体の等ポテンシャル線を表すことができる。
【０１０５】
なお、図１に示すレイアウトはある専門のデザイナによってデザインされた見やすく内容の理解がし易いとされるレイアウトであり、このようにレイアウトされた画像全体から得られた等ポテンシャル線Ｗは全体に凹凸が少なく丸みを帯びたものとなる。
【０１０６】
このことから、レイアウト対象となるひとまとまりの画像全体について誘導場を計算し、それによって得られた等ポテンシャル線の形状から、その画像のレイアウトの良し悪しを判断することができる。つまり、得られた等ポテンシャル線の凹凸の度合いがわかれば、それによって当該画像のレイアウトが良いレイアウトであるかどうかの評価を行うことができる。
【０１０７】
そこで、この等ポテンシャル線の凹凸の度合いを等ポテンシャル線の複雑度として求め、その複雑度を当該画像のレイアウトの良し悪しを評価する指標として用いる。つまり、等ポテンシャル線が、凹凸が少なく丸みを帯びていればいるほど複雑度は小さくなり、等ポテンシャル線の凹凸が激しいほど複雑度は大きくなる。この複雑度は、ｉ番目の等ポテンシャル線の複雑度をＣｉで表せば、
Ｃｉ＝Ｋｉ２／Ｓｉ                              （４）
で求めることができる。なお、（４）式において、Ｋｉはｉ番目の等ポテンシャル線の長さ、Ｓｉはｉ番目の等ポテンシャル線で囲まれた面の面積を表している。なお、ｉ番目の等ポテンシャル線の長さＫｉはそのポテンシャル線を構成するドット数と考えることができ、ｉ番目の等ポテンシャル線で囲まれた面の面積Ｓｉは、ｉ番目の等ポテンシャル線で囲まれた面に存在するドット数と考えることができる。
【０１０８】
この（４）式によれば、レイアウト対象となるひとまとまりの画像について計算された誘導場によって描かれた等ポテンシャル線の長さが長いほど（凹凸が激しいほど）複雑度Ｃｉの値は大きくなるといえる。逆に言えば、等ポテンシャル線に凹凸が少なく円に近いほど複雑度Ｃｉは小さな値となる。
【０１０９】
このように、レイアウトの良さと複雑度には相関があることがわかる。したがって、この複雑度を用いることで、レイアウトの良し悪しを定量的に評価できると考えられる。
【０１１０】
一方、第２の技術は、視覚の誘導場を利用して、文字や写真、絵、図形などの画像の印象の強さを定量的に表すことで画像の感性的な評価を行い、それによって、用途に応じてどのような画像（たとえば、文字であればどのようなフォントの文字）を用いたら最適であるかを、人手によらず機械的に決めることができるようにしたり、画像の品質の感性的な評価を同じく人手によらず機械的に可能とするものである。
【０１１１】
このような画像の感性的評価を行う際、評価対象となる画像を１つの誘導場計算対象とみなして、その誘導場を計算し、得られたポテンシャル値をもとにその誘導場のエネルギの大きさを計算する。そして、その誘導場のエネルギの大きさを、評価対象となる画像の印象の強さの度合いとし、それによって画像の感性的な評価を行う。以下その概要について説明する。
【０１１２】
まず、ある文字についてその文字のフォントを色々変えた場合、それぞれのフォントに対する印象の度合いを定量的に判断する例について説明する。
【０１１３】
図３は「あ」という文字についてフォントを色々変化させた例を示すもので、フォントの大きさはこの例では６２ポイント（７２ＤＰＩ）で統一し、フォントの種類のみを変化させ、ここではフォントの種類を１２種類とした例について示し、左からフォントＦ１，Ｆ２，・・・，Ｆ１２と表すものとする。これら「あ」という文字に対するそれぞれのフォントごとに誘導場のエネルギを求める。
【０１１４】
ここで、誘導場のエネルギの大きさをＥで表せば、Ｅは次式で求めることができる。
【０１１５】
【数１０】
2004171115.tif 000006
【０１１６】
この（５）式において、ｉは（１）式で計算された誘導場から得られたｉ番目の等ポテンシャル線であり、Ｓｉはｉ番目の等ポテンシャル線で囲まれる面の面積、Ｐｉはｉ番目の等ポテンシャル線におけるポテンシャル値を示している。この（２）式は誘導場を３次元的に考えたとき、その誘導場の体積を求めるのに相当し、その体積の大きさがエネルギの大きさといえる。
【０１１７】
この（５）式を用いて、図３に示すぞれぞれの「あ」に対し、１つ１つの「あ」をそれぞれの画像として、それぞれの「あ」ついての誘導場のエネルギを求めたものが図４である。この図４において、横軸には「あ」という文字に対する１２種類のフォントＦ１，Ｆ２，・・・，Ｆ１２をとり、縦軸にはそれぞれのフォントＦ１，Ｆ２，・・・，Ｆ１２に対する誘導場のエネルギの大きさをとって示すものである。
【０１１８】
この図４からもわかるように、細い線で表された視覚的に繊細な印象を受ける「あ」は誘導場のエネルギが小さく、太い線で表された視覚的に強い印象を受ける「あ」は誘導場のエネルギが大きい。特に、フォントＦ１やフォントＦ２の「あ」のように、明朝体でしかも細い線で表された「あ」は誘導場のエネルギが小さく、フォントＦ１１やフォントＦ１２のように、ゴシック体のなかでもポスタの見出しなどでよく用いられる太い線で表された「あ」は誘導場のエネルギが大きいことがわかる。
【０１１９】
このことから、誘導場のエネルギの大きさは、文字のフォントの印象の強さの度合いを表す指標として用いることができる。言い換えれば、フォントの印象の強さを誘導場のエネルギの大きさで定量的に示すことができると考えられる。
【０１２０】
上述したように、文字のフォントの種類に対する誘導場のエネルギの大きさと、それぞれのフォントに対する印象の強さの度合いとの関係について考えたが、文字のフォントだけでなく、一般的な画像についても同様に考えることができる。
【０１２１】
上述したように、画像のレイアウトの良し悪しの評価や画像の印象の強さの評価などの画像評価を行う際、誘導場を計算して、求められた誘導場から得られる等ポテンシャル線の形状やポテンシャル値に基づいて定量的な評価が可能となる。したがって、誘導場の大きさを適切に求めることが、より適正な評価につながると考えられる。以下に、誘導場を求める方法について３つの方法を例にとって説明する。
【０１２２】
まず、第１番目の方法について説明する。
【０１２３】
この第１番目の方法は、画像の外郭だけでなく、画像の内部（外郭の内部）の情報も考慮して視覚の誘導場を求めて、それを評価に用いる例について説明する。まず、この画像の内部（外郭の内部）の情報も考慮して視覚の誘導場を求める基本原理について説明する。
【０１２４】
まず、従来の誘導場の計算方法は、前述したように、画像の外郭のみを考慮して誘導場を計算している。たとえば、図５（ａ）に示すような画像１について考えると、この画像１の外郭を構成する点列（・・・，ｉ−１，ｉ、ｉ＋１，・・・）に対して、点Ｐから見たときの誘導場の強さＭｐを求めると、この誘導場の強さＭｐは前述の（１）式のように求められる。
【０１２５】
この第１番目の方法では、図５（ｂ）に示すように、点Ｐから見たとき外郭を構成する点列（・・・，ｉ−１，ｉ、ｉ＋１，・・・）を突き抜けて反対側の外郭に達するまでのそれぞれの点（これを内点と呼ぶことにする）について誘導場を計算する。
【０１２６】
ここで、点Ｐから見たとき外郭を構成するある点ｉを通ってその点ｉの延長上に存在する内点の個数をｊで表し、外郭から内部に向かって反対側の外郭に達するまでの内点をｊ＝０，ｊ＝１，ｊ＝２，・・・で表すものとする。ただし、ｊ＝０は外郭を構成する点列ｉに一致し、ｊ＝１，２，・・というように数値が増えるほど内部への深度が深くなる。
【０１２７】
このとき、外郭点だけの場合は、電荷は＋１であるが、内点の位置によって、すなわち、ｊによって電荷が変化する。一般に、ｊが大きくなると（内部に行くほど）電荷が増す。このことは、内点の存在が誘導場の形成に影響を与えることを示している。
【０１２８】
このように、内点を考慮した誘導場の強さＭｐは、前述の（２）式で与えられる。この（２）式において、電荷Ｑｉは、
Ｑｉ＝Ｑｉ（ｊ）                                        （６）
で表され、Ｑは内点の個数ｊの関数である。ここで、外郭を構成する点列ｉの延長上のｊにおけるＱをＱｉ（ｊ）で表せば、Ｑｉは次の条件を満たす。
【０１２９】
Ｑｉ（ｊ＝０）＝１                                      （７）
Ｑｉ（ｊ≧１）＞１                                      （８）
すなわち、外郭のみを考慮する場合は、ｊ＝０であるので、（２）式におけるＱｉはＱｉ＝１となり、内点を考慮する場合は、ｊ≧１であるので、Ｑｉ＞１となる。
【０１３０】
ここで、外郭からの内点の個数ｊの関数Ｑｉは、内点の個数ｊ（ｊ＝０，１，２，・・・）によって変化し、図６に示すようなグラフで与えられるものとする。
【０１３１】
この図６のグラフによれば、Ｑｉ（ｊ）は外郭に近い部分、すなわち、ｊ＝０に近い部分（図６の例では、ｊ＝１，２など）ではほとんど変化せず電荷はほぼ＋１であるが、それ以上、内部に行くと急激にその値が大きくなり、その後、ｊがある値に達すると飽和するような曲線を描く。
【０１３２】
このＱｉ（ｊ）の曲線形状は、画像の良さや印象を主観評価で決めた結果と、Ｑｉが図６のグラフのような曲線を描くものと仮定して暫定的な数値を設定した上で（２）式から誘導場を計算して、前述の第１の技術や第２の技術に述べられている方法で評価を行った結果を比べ、両者の違いが最も少なくなる状態から求める。このような暫定的な近似計算としてニュートン法などの逐次計算が知られている。
【０１３３】
このようにして、Ｑｉのｊに対する変化曲線が得られれば、それを用いてｊに対応したＱｉを求めることができ、求められたＱｉを用いて（２）式から誘導場を計算することができる。
【０１３４】
この図６に示すグラフはｊに対するＱｉの変化がやや複雑でこれをそのまま用いると、積和計算が多く計算速度が落ちることも考えられる。また、予め、ｊの変化に対するＱｉの値を求めておいて、それをテーブル化しておき、そのテーブルを参照することによってｊに対するＱｉを求めることも考えられるが、テーブルの作成に多くの時間を要するとともに、作成されたテーブルを参照する際の参照用要素数も多くなる。
【０１３５】
そこで、図６のグラフを直線近似した図７のようなグラフを用いると都合がよい。
この図７に示すグラフは、ｊがｊ＝０からある値（ｎ１とする）まではＱｉ（ｊ）＝１で一定とし、ｎ１＜ｊ≦ｎ２においては、ｊの変化に伴ってＱｉ（ｊ）直線的に変化し、ｊ＞ｎ２においてはｊの値に関係なく、Ｑｉ（ｊ）が一定となるような関数としている。
【０１３６】
この図７に示すようなグラフを用いることによって、ｊがｊ≦ｎ１であれば、Ｑｉ＝１で一定となり、ｎ１＜ｊ≦ｎ２であれば、ある傾きをもった直線的な変化であるので１次関数によって簡単にＱｉを求めることができ、また、ｊ＞ｎ２であれば、Ｑｉを１よりも大きいある一定値と求めることができる。
【０１３７】
このような近似関数によるグラフを用いることによって、簡単な計算でｊに対するＱｉを求めることができる。したがって、精度を優先する場合は、図６で示すような曲線で表される関数を用いて計算し、処理速度の高速性を優先する場合は、図７で示すようなステップ的な変化となる関数を用いて計算すればよい。なお、前述したように、誘導場の形成は外郭の影響を大きく受け、内点の影響度はそれほど大きくないので、図７に示すような直線近似されたグラフを用いても実用的には十分な結果が得られる。
【０１３８】
ところで、点Ｐから見たとき外郭を構成するある点ｉを突き抜けて反対側の外郭に達するまでのそれぞれの内点について誘導場を計算するとしているが、図６や図７のグラフからもわかるように、ｊがある程度以上となると、Ｑｉの大きさはほぼ一定（図７のグラフでは一定）となる、すなわち、飽和することから、精度を高めるため全ての走査を行う必要がなければ、Ｑｉが飽和するｊの値以上の走査は不要となる。
【０１３９】
たとえば、図６のグラフの場合は、飽和したあとも少しずつ増加しているが、その増加の度合いが鈍ってほぼ横ばい状態となる点を飽和点とし、その飽和点を走査中止点（ｎｅで表す）とする。これを図８（ａ）に示す。一方、図７のグラフの場合は、飽和すると以降は水平となるので、その直線的な増加の終端を飽和点とし、その飽和点を走査中止点（ｎｅで表す）とする。これを図８（ｂ）に示す。
【０１４０】
また、このような走査に制限を設ける他の例として、図９に示すように、画像の重心Ｇと点Ｐとの距離Ｒを求めて、そのＲを半径とする円を描き、当該画像上の前記円弧までの位置を走査制限位置とする方法もある。この場合は、半径Ｒの円と画像の重なり合う部分（図９において斜線を施した部分）の内点のみを用いる。
【０１４１】
実際の計算では、点Ｐから走査を行い外郭線を見つけ、点Ｐから外郭線までの距離が上述のＲ以上である場合は内点考慮は行わず、点Ｐから外郭線までの距離が上述のＲ未満である場合は内点考慮するが、その場合、内点は重心Ｇまで、つまり、点Ｐからの距離がＲに達する点とする。
【０１４２】
ただし、内点を考慮する場合、上述の図８（ａ），（ｂ）で説明した走査の制限を加えるようにしてもよい。すなわち、点Ｐからの距離がＲに達する点（内点）までを走査する場合であっても、Ｐからの距離がＲに達する前に、図８（ａ），（ｂ）で説明した走査の中止点ｎｅが存在すれば、その時点で走査を中止する。
【０１４３】
上述した図８（ａ），（ｂ）や図９で説明したような各種の走査制限を設けることによって、処理速度を大幅に向上させることができる。また、誘導場を計算する上での影響度の大きい内点までの走査を行うので、精度的にも一定の精度を維持することができ、精度と処理速度のバランスをとったものとなる。
【０１４４】
以上説明したように、この第１番目の方法を用いることによって、画像の内点までをも考慮した誘導場を得ることができ、その誘導場から求められた等ポテンシャル線の形状に基づいて複雑度を求め、その複雑度の大きさからレイアウトの良し悪しを評価することができる。また、画像の内点までをも考慮して計算された誘導場から得られたポテンシャル値に基づいてその誘導場のエネルギの大きさを求め、その誘導場のエネルギの大きさから評価対象となる画像の印象の強さの度合いつまり、画像の感性的な評価を行うことができる。
【０１４５】
これによって、レイアウトの良し悪しや画像の印象の強さなどの画像評価を適切に行うことができ、その評価結果はより人間の見た目に近い評価となる。
【０１４６】
次に第２番の方法について説明する。前述の第１番目の方法で説明した（２）式は白黒２値画像の場合の誘導場の計算式であるが、この第２番目の方法では、誘導場の計算対象となる画像の色を考慮して誘導場を計算する例である。
【０１４７】
一般にディジタル機器は基本的な色としてＲ（赤）・Ｇ（緑）・Ｂ（青）を採用しているものが多いので、色はこれのＲＧＢの組み合わせで表現されるものとする。なお、ＲＧＢはそれぞれが０から２５５まで変化するものとし、これらの組み合わせで色を表現するものとする。ちなみに、黒はＲ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５の組み合わせ、白はＲ＝Ｇ＝Ｂ＝０の組み合わせであり、それらの中間の値を有するＲ＝Ｇ＝Ｂの組み合わせは無彩色（グレー）である。このように、ＲＧＢにより色だけではなく階調も表現できる。
【０１４８】
ここで、前述した（２）式のＱｉは、色を考慮する場合は、内点の個数ｊの他さらにＲＧＢの関数となり、前述の（３）式で与えられる。
【０１４９】
この（３）式において、ｊは前述の（２）式同様、外郭を構成するある点ｉからの深さ（内点の個数）であり、また、Ｒ，Ｇ，Ｂは色の３原色（赤、緑、青）におけるそれぞれの階調（たとえば０から２５５）を示すがここではこれを濃度という。ここで、（３）式に従来の白黒２値画像の場合を当てはめて考えると、
Ｑｉ（ｊ＝０，Ｒ＝０、Ｇ＝０，Ｂ＝０）＝１            （９）
となる。それ以外の場合は、一般にＱｉは１よりも大（Ｑｉ＞１）となる。
【０１５０】
ちなみに、前述の第１の実施の形態では、白黒２値画像の場合であるから、Ｑｉはｊの関数であった。この第２の実施の形態で、そこにさらに色を考慮しているので、外郭からある深さ（ｊ＝０，１，２，・・・）を有する内点がそれぞれ色成分と濃度を持っている。
【０１５１】
そこで、点Ｐから走査したときのある内点ごとに、Ｑｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ，）を計算し、その走査線上のすべての内点の誘導場に対する寄与を積分で求め、その値を（２）式のＱｉに代入して誘導場の強さを計算する。
【０１５２】
ここで、（３）式におけるＱｉ（ｊ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、ＲＧＢそれぞれの独立の関数の線形結合として下記のように表現できる。
【０１５３】
2004171115.tif 000007
ここで、ＱｉＲ（ｊ，Ｒ）、ＱｉＧ（ｊ，Ｇ）、ＱｉＢ（ｊ，Ｂ）は、深さとＲＧＢそれぞれの濃度の関数であって、ＲＧＢにより変化の仕方が異なる。また、α、β、γは定数であり、ここでは簡単のために全て１とする。
【０１５４】
ＱｉＲ（ｊ，Ｒ）、ＱｉＧ（ｊ，Ｇ）、ＱｉＢ（ｊ，Ｂ）は、ＲＧＢそれぞれの濃度が一定である場合、深さ（ｊ＝０，１，２，・・・）に対して図１０で示すような関数をとる。
【０１５５】
また、ＱｉＲ（ｊ，Ｒ）、ＱｉＧ（ｊ，Ｇ）、ＱｉＢ（ｊ，Ｂ）は、深さｊが一定である場合は、ＲＧＢそれぞれの濃度（０から２５５）に対して図１１に示すような関数をとる。
【０１５６】
この図１０や図１１で示されるグラフは、どちらも図６と同様にＳ字カーブを描く曲線となり、図１０の場合はｊが大きくなって、ある値に達すると飽和し、図１１の場合は濃度が大きくなって、ある値に達すると飽和する。また、この図１０と図１１の場合はＲＧＢによってＱｉの変化に違いがあり、ｊの変化や濃度の変化に対してＲ（赤）がもっとも敏感であり、続いてＢ（青）、Ｇ（緑）の順である。
【０１５７】
これは、たとえば、交通標識などにおいては注意を促す表示を行う際、色としては赤、青の順で用いられ、緑はあまり用いられないことが多いことと一致している。このような注意を促す度合いの大きさは誘導場の強さやエネルギであると考えられるが、それを根拠にすると、図１０や図１１のグラフの色によるＱｉの変化の違いは、上述の交通標識の事例と一致している。したがって、この第２の実施の形態で用いられるＱｉを得るための関数は心理実験などによって決定することができる。
【０１５８】
そして、この図１０や図１１に示すようなグラフを得ることによってＱｉを得ることができ、求められたＱｉを用いて（２）式から誘導場を計算することができる。
【０１５９】
なお、この図１０や図１１に示すグラフは、Ｑｉの変化曲線がやや複雑でこれをそのまま用いると、積和計算が多く計算速度が落ちることも考えられる。また、予め、ｊの変化に対する各色対応のＱｉの値あるいは各色の濃度に対するＱｉを求めておいて、それをテーブル化しておき、そのテーブルを参照することによってＱｉを求めることも考えられるが、テーブルの作成に多くの時間を要するとともに、作成されたテーブルを参照する際の参照用要素数も多くなる。
【０１６０】
そこで、図１０や図１１のグラフを直線近似したグラフを用いると都合がよい。図１２は図１０におけるＧ（緑）を直線近似したグラフである。この図１２に示すグラフは、ｊがｊ＝０からある値（ｎ１とする）まではＱｉ（ｊ）＝１で一定とし、ｎ１＜ｊ≦ｎ２においては、ｊの変化に伴ってＱｉ（ｊ）直線的に変化し、ｊ＞ｎ２においてはｊの値に関係なく、Ｑｉ（ｊ）が一定となるような関数としている。
【０１６１】
なお、ここでは、図１０におけるＧ（緑）を直線近似したグラフのみついて説明するが、図１０における他の色についても同様であり、また、図１１についても同様に直線近似したグラフとすることができる。
【０１６２】
この図１２に示すようなグラフを用いることによって、ｊがｊ≦ｎ１であれば、Ｑｉ＝１となり、ｎ１＜ｊ≦ｎ２であれば、直線的な変化であるので１次関数によって簡単にＱｉを求めることができ、また、ｊ＞２であれば、Ｑｉを１よりも大きいある一定値として求めることができる。
【０１６３】
このような近似関数によるグラフを用いることによって、簡単な計算でｊに対するＱｉを求めることができる。したがって、精度を優先する場合は、図１０や図１１で示すような曲線となる関数を用いて計算し、処理速度の高速性を優先する場合は、図１２で示すようなステップ的な変化となる関数を用いて計算すればよい。なお、前述したように、誘導場の形成は外郭の影響を大きく受け、内点の影響度はそれほど大きくないので、図１２に示すような直線近似されたグラフを用いても実用的には十分な結果が得られる。
【０１６４】
ところで、点Ｐから見たとき外郭を構成するある点ｉを突き抜けて反対側の外郭に達するまでのそれぞれの内点について誘導場を計算するとしているが、図１０のグラフからもわかるように、ｊがある値になるとＱｉの大きさは飽和することがわかる。したがって、この第２の実施の形態においても前述の第１の実施の形態同様、精度を高めるため全ての走査を行う必要がなければ、Ｑｉが飽和するｊの値以上の走査は不要となる。
【０１６５】
たとえば、図１０におけるＧ（緑）に着目して考えると、飽和したあとも少しずつ増加しているが、その増加の度合いが鈍ってほぼ横ばい状態となる点を飽和点とし、その飽和点を走査の中止点（ｎｅで表す）とする。これを図１３（ａ）に示す。一方、それを直線近似した図１２のグラフの場合は、飽和すると以降は水平となるので、直線的な増加の終端を飽和点とし、その飽和点を走査の中止点（ｎｅで表す）とする。これを図１３（ｂ）に示す。これは、他の色についても同様に考えることができることはいうまでもない。
【０１６６】
また、このような走査に制限を設ける他の例として、第１の実施の形態で説明したように、画像の重心Ｇと点Ｐとの距離Ｒを求めて、そのＲを半径とする円を描き、その円と画像の重なり合う部分の内点のみを考慮するという方法もこの第２の実施の形態においても適用できることはもちろんである。
【０１６７】
上述した走査制限を設けることによって、処理速度を大幅に向上させることができる。また、影響度の大きい内点までの走査を行うので、精度的にも一定の精度を維持することができ、精度と処理速度のバランスがとれたものとなる。
【０１６８】
以上説明したように、この第２番目の方法を用いることによって、画像の色までをも考慮した誘導場を得ることができ、その誘導場から求められた等ポテンシャル線の形状に基づいて複雑度を求め、その複雑度の大きさからレイアウトの良し悪しを評価することができる。また、画像の内点までをも考慮した誘導場をから得られたポテンシャル値に基づいてその誘導場のエネルギの大きさを計算し、その誘導場のエネルギの大きさから評価対象となる画像の印象の強さの評価を行うことができる。
【０１６９】
次の第３番目の方法について説明する。この第３番目の方法では、背景（背景輝度）を考慮して誘導場を計算する場合である。
【０１７０】
まず、その基本原理として、背景は輝度だけ（無彩色すなわちＲ＝Ｇ＝Ｂの状態）で、色は無く場所により輝度の違いは無いと仮定する。この状態における誘導場の計算方法について説明する。
【０１７１】
まず、対象となる画像に対し、前述の第１番目の方法または第２番目の方法で説明した手法によって誘導場の強さ（（２）式参照、ただし、（２）式のＱｉとして（３）式を用いる場合を含む）を求める。次に、求められた誘導場の強さに対し、当該画像の背景の輝度で決まる関数で重み付けを行う。
【０１７２】
ここで、誘導場の強さをＭｐ、背景内における画像（画像の外郭）からの距離をｒとすると、背景の輝度により誘導場の強さＭｐは、図１４に示すグラフのようになる。なお、ここでの輝度とは、画像と背景との輝度差と仮定しそれを単に輝度Ｌと呼ぶことにする。
【０１７３】
図１４のグラフにおいて、Ａは輝度Ｌが非常に大きいとき、すなわち、背景が殆ど白であるときであり、Ｂはそれよりも輝度Ｌが小さいとき、Ｃはさらに輝度Ｌが小さいときである。この図１４からもわかるように、輝度が大きいほど飽和しやすくなる。この図１２で示す関係は次式で表すことができる。
【０１７４】
Ｍｐ（Ｌ，ｒ）＝ｂ―ａ（Ｌ）＊ｌｏｇ（ｒ）                （１１）
この（１１）式において、＊は掛け算を表し、ａ（Ｌ）は輝度Ｌで決まる定数である。この定数ａは図１５に示すように輝度Ｌが大きくなると減少する。また、ｂは正規化定数であり、一般に、Ｌ＝１００（最大値）でＭｐが１．０の漸近線に近づくように設定する。
【０１７５】
この図１５において、輝度の低い状態（Ｌ０とする）が通常の誘導場が求められている状態であるとする。そこで、輝度Ｌ０のときの誘導場の強さ（Ｍ０とする）を基準に、実際の背景の輝度Ｌにおける誘導場の強さをＭとすると、計算で求められた誘導場の強さをＭ／Ｍ０で重み付けする。なお、輝度Ｌ０は実験的に求めて決定する。
【０１７６】
次に具体的な計算方法について説明する。まず、単純な白黒２値の場合について説明する。ある点Ｐの誘導葉の強さＭｐを求めるとき、走査して見つかったｎ個の点の全てについて誘導場を計算する。このとき、ｎ個の点のそれぞれの距離ｒｉごとに背景の輝度Ｌごとの補正を加える。この補正は次式で表すことができる。
【０１７７】
Ｈ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）＝Ｍ（Ｌ、ｒｉ）／Ｍ（Ｌ０、ｒｉ）        （１２）
これによって、（１）式は次のようになる。
【０１７８】
【数１１】
2004171115.tif 000008
【０１７９】
この（１３）式からもわかるように、１／ｒｉの項に、Ｈ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）の補正がかかることとなる。同様に、（２）式は、
【０１８０】
【数１２】
2004171115.tif 000009
【０１８１】
となる。ここで、Ｑｉは（３）式、（６）式、（７）式、（８）式で表すことができることは前述した通りである。
【０１８２】
このように、誘導場を計算する式としての（１）式や（２）式に（１２）式に示すＨ（Ｌ，Ｌ０，ｒｉ）の補正を加えることで、背景の輝度の影響を考慮した誘導場を求めることができる。ただし、（２）式において、Ｑｉを（３）式として場合も同様である。
【０１８３】
ところで、上述の計算では、輝度Ｌは画像と背景の輝度差であることはすでに述べた。また、背景の輝度は均一であると仮定しており、（１３）式、（１４）式は画像の輝度も均一であるとの仮定での計算式である。しかし、画像は輝度が均一でない場合も多い。その場合の輝度差（輝度Ｌ）の求め方について説明する。
【０１８４】
まず、白黒２値画像の外郭のみを考慮する場合は、誘導場計算は外郭のみを考えればよいので、外郭を構成する点の輝度だけを考慮すればよい。したがって、今、ある点Ｐにおける誘導場を求める場合は、計算対象である走査による見つかった点の輝度をｌｉとすると、点Ｐにおける誘導場Ｍｐは、
【０１８５】
【数１３】
2004171115.tif 000010
【０１８６】
で求めることができる。
【０１８７】
また、内点を考慮する場合は、外郭を構成するある点ｉからさらに内部に走査して、見つかった点（内点）の輝度をｌｉｊとし（ｊ＝０，１，２，・・・）、その個数をｍｉとすると、平均のｌｉを次式によって求める。
【０１８８】
【数１４】
2004171115.tif 000011
【０１８９】
このとき、どの位置までの内点を用いるかなどは前述の制限を適用することが可能である。
【０１９０】
このように、画像の輝度が一様でない場合には、誘導場を計算する際に計算対象となる点の輝度を用いて背景の影響を計算する。特に、内点を考慮する場合は、外郭線近傍の点の情報も利用する。
【０１９１】
なお、画像の輝度が一様でなくても誘導場を計算する際に計算対象となる画素（点）の輝度の差が小さい場合には、対象となる画素の平均（（１６）式で求められる）を（１３）式、（１４）式のＬと置き換えて計算しても差し支えない。これによっても、厳密に個々の画素ごとに計算したとき、つまり、（１５）式を用いた場合とそれほど精度が劣ることなく、計算速度を高速化できると考えられる。
【０１９２】
以上説明したように、この第３番目の方法を用いることによって、画像の背景の輝度までをも考慮した誘導場を得ることができ、その誘導場から求められた等ポテンシャル線の形状に基づいて複雑度を求め、その複雑度の大きさからレイアウトの良し悪しを評価することができる。また、画像の背景の輝度までをも考慮した誘導場をから得られたポテンシャル値に基づいてその誘導場のエネルギの大きさを計算し、その誘導場のエネルギの大きさから評価対象となる画像の印象の強さの度合いつまり、画像の感性的な評価を行うことができる。
【０１９３】
以上、誘導場の求め方として第１番目の方法、第２番目の方法、第３番目の方法について説明した。このように、誘導場計算対象となる画像の外郭だけではなく、その内点情報、すなわち、内点の電荷を考慮した誘導場、内点の色を考慮した誘導場、さらには、当該画像の背景の輝度を考慮した誘導場を求め、これらの誘導場から得られる等ポテンシャル線に基づく複雑度やポテンシャル値に基づくエレルギの大きさを得て、それによって、画像評価を行うことによって、より適正な評価を行うことができる。
【０１９４】
なお、これら第１番目の方法、第２番目の方法、第３番目の方法は、それぞれを単独で用いることもできるが、２つまたはすべてを組み合わせることもできる。
【０１９５】
図１６は以上説明した誘導場の計算方法を用いた画像評価装置の構成を示す図であり、上述した誘導場を計算し、計算された誘導場から等ポテンシャル線を得て、その等ポテンシャル線の形状に基づいてレイアウトの良し悪しを定量的に評価することが可能であるとともに、計算された誘導場からポテンシャル値を得て、そのポテンシャル値の大きさに基づいて画像の印象の強さを定量的に評価する装置である。
【０１９６】
この画像評価装置は、評価対象となる電子化された画像１０に対して視覚の誘導場を計算する誘導場計算手段１１と、この誘導場計算手段１１で計算された誘導場から等ポテンシャル線を得てその等ポテンシャル線に基づいてレイアウトの良し悪しを評価するとともに、誘導場計算手段１１で計算された誘導場からポテンシャル値を求めそのポテンシャル値に基づいて画像の印象の強さを評価する画像評価手段３と、その画像評価手段３での処理の状況を表示可能な表示手段４とを有している。
【０１９７】
画像評価手段３は、視覚の誘導場計算手段１１で求められた等ポテンシャル線の凹凸の状況に基づいてレイアウトの良し悪しを評価することを可能とするとともに、誘導場計算手段１１で計算された誘導場からポテンシャル値を求めそのポテンシャル値に基づいて画像の印象の強さを評価することを可能としているが、レイアウト評価を行う際は、前述したように当ポテンシャル線から複雑度を求めて、その複雑度の大きさからレイアウト評価を行う。また、画像の印象の強さの評価を行う際は、前述したように、ポテンシャル値から誘導場のエネルギを求め、そのエネルギの大きさから画像の印象の強の評価を行う。
【０１９８】
したがって、画像評価手段３は、複雑度計算手段３１と誘導場のエネルギ計算手段３２を備えており、視覚の誘導場計算手段２で求められた等ポテンシャル線から上述の（４）式によって複雑度を求めることを可能とし、また、ポテンシャル値から上述の（５）式によって誘導場のエネルギを求めることを可能としている。
【０１９９】
なお、本発明は上述の実施の形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形実施可能となるものである。前述の実施の形態では、誘導場を画像のレイアウトの良し悪しを評価したり、画像の印象の強さを評価したりする際に用いる例について説明したが、これに限られるものではなく、誘導場を計算して求められた誘導場を用いて何らかの処理を行う技術として、たとえば、特公平７−１１７９８６号公報に記載の「文字認識装置」、特許２５９２７５６号「文字切り出し装置及びこれを用いた文字認識装置」、特開平１１−２１２５３８号公報「文字列表示方法及び文字列表示装置ならびに文字列表示処理プログラムを記録した記録媒体」、特開２００１−１３４７１４号公報「文字品質評価方法及び文字品質評価装置ならびに文字品質評価プログラムを記録した記録媒体」などにも適用することができる。
【０２００】
すなわち、これらの技術はどれも誘導場を計算してその計算された誘導場を用いてそれぞれの処理をなすものであるので、誘導場を求める際には、前述した第１番目から第３番目の方法を用いることによって、より適切な誘導場が得られる。それによって、これら各技術においてより好結果が得られる。
【０２０１】
また、本発明が評価対象とする画像の種類は問わず、一般の自然画についても評価対象とすることができる。
【０２０２】
また、本発明は以上説明した本発明を実現するための処理手順が記述された処理プログラムを作成し、その処理プログラムをフロッピィディスク、光ディスク、ハードディスクなどの記録媒体に記録させておくこともでき、本発明は、その処理プログラムの記録された記録媒体をも含むものである。また、ネットワークから当該処理プログラムを得るようにしてもよい。
【０２０３】
以上説明したように本発明によれば、視覚の誘導場の計算は、評価対象となる画像の外郭を構成する点を含めてその外郭より内側に存在する点の情報や背景の情報を考慮して行うようにしているので、画像の内部の情報が反映された誘導場や、背景との輝度差が反映された誘導場を求めることができる。このようにして求められた誘導場は従来の外郭点の情報のみを用いて求められたものに比べて高精度なものとなる。したがって、このようにして求められた誘導場を用いて画像評価を行うことによって、より適正な評価が可能となる。すなわち、外郭の形状だけではなく、内部の画素分布や色、背景の違いが適切に考慮された画像評価を行うことができる。
【０２０４】
また、本発明で用いられる内点の情報や背景を考慮した誘導場計算はその計算式からもわかるように、従来の外郭だけの情報による誘導場計算と互換性があることも特徴の１つである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態で用いられる画像評価対象（レイアウト評価対象）となる画像例を示す図である。
【図２】図１に示す画像に対して誘導場を計算し、計算された誘導場から得られた等ポテンシャル線を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態で用いられる画像評価対象（印象の強さの評価対象）となる画像例としての「あ」の文字について、フォントを色々変化させて示す図である。
【図４】図４で示すそれぞれのフォントに対して求められた誘導場のエネルギを示す図である。
【図５】ある画像について外郭のみを考慮して誘導場を計算する例と、外郭を含むその内点までをも考慮して誘導場を計算する例を説明する図である。
【図６】外郭を含むその内点までをも考慮して誘導場を計算する場合、内点の個数ｊ（ｊ＝０，１，２，・・・）に対するＱｉ（ｊ）の変化を示す図である。
【図７】図６を直線で近似して示す図である。
【図８】どの内点までを走査するか、すなわち、走査中止点をどこにするかの設定を行う例を説明する図であり、（ａ）は図６に対する走査中止点の設定例、（ｂ）は図７に対する走査中止点の設定例を説明する図である。
【図９】どの内点までを走査するか、すなわち、走査中止点をどこにするかの設定を行う他の例を説明する図である。
【図１０】外郭を含むその内点の色までをも考慮して誘導場を計算する際、ＲＧＢそれぞれの濃度が一定である場合、内点の個数ｊ（ｊ＝０，１，２，・・・）に対するＱｉ（ｊ）の変化を示す図である。
【図１１】外郭を含むその内点の色までをも考慮して誘導場を計算する際、内点の個数が一定である場合、ＲＧＢの濃度（０から２５５）に対するＱｉ（ｊ）の変化を示す図である。
【図１２】図１１または図１２を直線近似して示す図であり、たとえば、図１０におけるＧ（緑）を直線近似した図である。
【図１３】外郭を含むその内点の色までをも考慮して誘導場を計算する際、どの内点までを走査するか、すなわち、走査中止点をどこにするかの設定を行う例を説明する図であり、（ａ）は図１０のＧ（緑）に対する走査中止点の設定例、（ｂ）は図１１に対する走査中止点の設定例を説明する図である。
【図１４】誘導場の強さをＭｐ、背景内における画像（画像の外郭）からの距離をｒとしたとき、背景とのの輝度差による誘導場の強さＭｐの変化を示す図である。
【図１５】（１１）式における輝度Ｌで決まる定数ａの輝度Ｌに対する変化を示す図である。
【図１６】本発明の画像評価装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】従来から行われている視覚の誘導場計算について説明するためのディジタル画像の画素配列を示す図である。
【図１８】図１６で示す視覚の誘導場計算を行う際の遮蔽条件を説明する図である。
【図１９】文字「Ａ」の視覚の誘導場の例であり、同図（ａ）は遮蔽条件を考慮して視覚の誘導場を求めた場合、同図（ｂ）は遮蔽条件を考慮しないで視覚の誘導場を求めた場合を示す図である。
【図２０】従来の外郭のみを用いて計算された誘導場を用いた画像評価の問題点を説明する図である。
【符号の説明】
１１…誘導場計算手段
１２…画像評価手段
１３…表示手段
Ｐ…誘導場を求める点
【図１】
2004171115.tif 000018
【図２】
2004171115.tif 000019
【図３】
2004171115.tif 000020
【図４】
2004171115.tif 000021
【図５】
2004171115.tif 000022
【図６】
2004171115.tif 000023
【図７】
2004171115.tif 000024
【図８】
2004171115.tif 000025
【図９】
2004171115.tif 000026
【図１０】
2004171115.tif 000027
【図１１】
2004171115.tif 000028
【図１２】
2004171115.tif 000029
【図１３】
2004171115.tif 000030
【図１４】
2004171115.tif 000031
【図１５】
2004171115.tif 000032
【図１６】
2004171115.tif 000033
【図１７】
2004171115.tif 000034
【図１８】
2004171115.tif 000035
【図１９】
2004171115.tif 000036
【図２０】
2004171115.tif 000037