(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定画像を取得することと、
前記特定画像の複数の画素のエッジ特性値を計算することと、
エッジ特性値が局所最大値である画素を前記画素の勾配方向に沿って見つけ出すことと、
前記見つけ出された画素の前記エッジ特性値がプリセット特性値の閾値より大きい場合、エッジ特性値が前記局所最大値である前記画素をプリセット色で充填することと、
前記特定画像を走査することと、
色が前記特定画像の走査線で前記プリセット色である画素量を計数することと、
色が前記プリセット色である前記画素量がプリセット数の閾値より大きい場合、前記走査線が位置する線を前記特定画像のフレームのエッジ線として決定することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記特定画像は、ウェブサイトの種類に従って前記ウェブサイトのアプリケーション要件を満たす画像である、請求項１に記載の前記方法。
【請求項３】
前記走査線が位置する前記線を前記特定画像の前記フレームの前記エッジ線として前記決定することは、
前記走査線が前記特定画像のエッジまでのプリセット距離内であると決定することと、
前記走査線が位置する前記線が前記特定画像の前記フレームの前記エッジ線であると決定することと、を含む、請求項１に記載の前記方法。
【請求項４】
複数のエッジ線の中で最も内側のエッジ線を前記フレームの内側境界として決定することと、
前記複数のエッジ線の中で最も外側のエッジ線を前記フレームの外側境界として決定することと、
前記内側境界と前記外側境界との間の距離を前記フレームの幅として決定することと、
前記フレームの前記幅をプリセット距離長で割ることと、
前記割った結果に従って前記フレームの辺の重みを割り当てることと、
前記フレームの重みが第１のプリセット重み閾値より大きい場合、前記特定画像が適格であると決定することと、をさらに含む、請求項１に記載の前記方法。
【請求項５】
前記フレームの前記重みは、前記フレームの４辺の重みの和である、請求項４に記載の前記方法。
【請求項６】
前記特定画像の主要コンテンツ領域を検出することをさらに含む、請求項４に記載の前記方法。
【請求項７】
前記特定画像の前記主要コンテンツ領域を前記検出することは、
前記特定画像を少なくとも２つの色を含むグレースケール画像に変換することと、
前記グレースケール画像内の各色の連結領域に印を付けることと、
前記特定画像の全領域のプリセット比率より大きい連結領域を取得することと、
前記特定画像のエッジまでのプリセット距離内である各連結領域内の画素量を計数することと、
前記画素量が前記連結領域内の全画素量のプリセット部分より大きくない場合、前記連結領域を前記特定画像の前記主要コンテンツ領域として決定することと、を含む、請求項６に記載の前記方法。
【請求項８】
前記特定画像の前記主要コンテンツ領域と前記特定画像の全領域との間のサイズ関係に従って、第１の重みを割り当てることと、
前記主要コンテンツ領域が前記特定画像の前記全領域のプリセット比例部分に入る位置に従って、第２の重みを割り当てることと、
前記特定画像の前記主要コンテンツ領域によって含まれた連結領域の量に従って、第３の重みを割り当てることと、
前記第１の重み、前記第２の重み、及び前記第３の重みの和を前記主要コンテンツ領域の重みとして使用することと、
前記主要コンテンツ領域の前記重みが第２のプリセット重み閾値より大きい場合、前記特定画像が適格であると決定することと、をさらに含む、請求項７に記載の前記方法。
【請求項９】
前記特定画像の前記エッジまでの前記プリセット距離内である別の連結領域内の前記画素量が前記連結領域内の前記全画素量の前記プリセット部分より大きい場合、前記別の連結領域を前記特定画像の背景領域として決定することと、
前記特定画像の前記背景領域と前記特定画像の前記全領域との間のサイズ関係に従って、前記背景領域の重みを割り当てることと、
前記背景領域の前記重みが第３のプリセット重み閾値より大きい場合、前記特定画像が適格であると決定することと、をさらに含む、請求項８に記載の前記方法。
【請求項１０】
前記フレームの前記重み、前記主要コンテンツ領域の前記重み、及び前記背景領域の前記重みをそれぞれ比例係数に乗じることと、
前記乗じた結果が第４のプリセット重み閾値より大きい場合、前記特定画像が適格であると決定することと、をさらに含む、請求項９に記載の前記方法。
【請求項１１】
フレーム存在検出ユニットであって、
特定画像を取得する特定画像取得サブユニットと、
前記特定画像の複数の画素のエッジ特性値を計算し、前記画素の勾配方向に沿ってエッジ特性値が局所最大値である画素を見つけ出し、かつ前記見つけ出された画素の前記エッジ特性値がプリセット特性値の閾値より大きい場合、エッジ特性値が前記局所最大値である前記画素をプリセット色で充填する、色充填サブユニットと、
前記特定画像を走査し、色が前記特定画像の走査線で前記プリセット色である画素量を計数する、画素量統計サブユニットと、
色が前記プリセット色である前記画素量がプリセット数の閾値より大きい場合、前記走査線が位置する線を前記特定画像のフレームのエッジ線として決定する、フレーム存在決定サブユニットと、を含む、フレーム存在検出ユニットを備える、装置。
【請求項１２】
前記特定画像は、ウェブサイトの種類に従って前記ウェブサイトのアプリケーション要件を満たす画像である、請求項１１に記載の前記装置。
【請求項１３】
前記フレーム存在決定サブユニットはさらに、前記走査線が前記特定画像のエッジまでのプリセット距離内であると決定する、請求項１１に記載の前記装置。
【請求項１４】
前記フレーム存在決定サブユニットはさらに、
複数のエッジ線の中で最も内側のエッジ線を前記フレームの内側境界として決定し、
前記複数のエッジ線の中で最も外側のエッジ線を前記フレームの外側境界として決定し、
前記内側境界と前記外側境界との間の距離を前記フレームの幅として決定し、
前記フレームの前記幅をプリセット距離長で割り、
前記割った結果に従って前記フレームの辺の重みを割り当て、
前記フレームの重みが第１のプリセット重み閾値より大きい場合、前記特定画像が適格であると決定する、請求項１３に記載の前記装置。
【請求項１５】
前記フレームの前記重みは、前記フレームの４辺の重みの和である、請求項１４に記載の前記装置。
【請求項１６】
主要コンテンツ領域決定ユニットをさらに備え、前記主要コンテンツ領域決定ユニットは、
前記特定画像を少なくとも２つの色を含むグレースケール画像に変換する、グレースケール画像変換サブユニットと、
前記グレースケール画像内の各色の連結領域に印を付ける、連結領域マーキングサブユニットと、
前記特定画像の全領域のプリセット比率より大きい連結領域を取得する、連結領域取得サブユニットと、
前記特定画像のエッジまでのプリセット距離内である各連結領域内の画素量を計数する、画素統計サブユニットと、
前記画素量が前記連結領域内の全画素量のプリセット部分より大きくない場合、前記連結領域を前記特定画像の前記主要コンテンツ領域として決定する、主要コンテンツ領域決定サブユニットと、を含む、請求項１４に記載の前記装置。
【請求項１７】
前記主要コンテンツ領域決定ユニットは、
前記特定画像の前記主要コンテンツ領域と前記特定画像の前記全領域との間のサイズ関係に従って、第１の重みを割り当て、
前記主要コンテンツ領域が前記特定画像の前記全領域のプリセット比例部分に入る位置に従って、第２の重みを割り当て、
前記特定画像の前記主要コンテンツ領域によって含まれた連結領域の量に従って、第３の重みを割り当て、
前記第１の重み、前記第２の重み、及び前記第３の重みの和を前記主要コンテンツ領域の重みとして使用する、重み割り当てサブユニットと、
前記主要コンテンツ領域の前記重みが第２のプリセット重み閾値より大きい場合、前記特定画像が適格であると決定する、前記主要コンテンツ領域決定サブユニットと、をさらに含む、請求項１６に記載の前記装置。
【請求項１８】
前記特定画像の前記エッジまでの前記プリセット距離内である別の連結領域内の前記画素量が前記連結領域内の前記全画素量の前記プリセット部分より大きい場合、前記別の連結領域を前記特定画像の背景領域として決定し、
前記特定画像の前記背景領域と前記特定画像の前記全領域との間のサイズ関係に従って、前記背景領域の重みを割り当て、
前記背景領域の前記重みが第３のプリセット重み閾値より大きい場合、前記特定画像が適格であると決定する、背景領域決定ユニットをさらに備える、請求項１７に記載の前記装置。
【請求項１９】
前記フレームの前記重み、前記主要コンテンツ領域の前記重み、及び前記背景領域の前記重みをそれぞれ比例係数に乗じ、
前記乗じた結果が第４のプリセット重み閾値より大きい場合、前記特定画像が適格であると決定する、比例係数計算ユニットをさらに備える、請求項１８に記載の前記装置。
【請求項２０】
１つ以上のコンピュータ記憶媒体であって、
特定画像を取得することと、
前記特定画像の複数の画素のエッジ特性値を計算することと、
前記画素の勾配方向に沿ってエッジ特性値が局所最大値である画素を見つけ出すことと、
前記見つけ出された画素の前記エッジ特性値がプリセット特性値の閾値より大きい場合、エッジ特性値が前記局所最大値である前記画素をプリセット色で充填することと、
前記特定画像を走査することと、
色が前記特定画像の走査線で前記プリセット色である画素量を計数することと、
色が前記プリセット色である前記画素量がプリセット数の閾値より大きい場合、前記走査線が位置する線を前記特定画像のフレームのエッジ線として決定することと、を含む演算を実施する１つ以上のプロセッサによって実行可能なコンピュータ実行可能な命令をその上に記憶した、前記１つ以上のコンピュータ記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｍａｇｅ  Ａｐｐｌｉｃａｂｌｅ  ａｔ  Ｗｅｂｓｉｔｅ」と題された、２０１３年６月２４日に出願された中国特許出願第２０１３１０２５４２３２．５号の外国優先権を主張するものであり、これはその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、グラフ及び画像情報処理の分野に関し、より具体的には、ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
グラフ及び画像情報技術の発達につれて、画像または写真を通じてウェブサイトで情報を提供することがますます一般的であり、これは、直感的かつ簡便であるのと同様に人気があり、大量の情報を提供する。従来のテキストと比較すると、ウェブサイトでグラフ及び画像を提示するための技術はより困難である。ウェブサイトの専門性及びその業種により、任意の形式もしくは任意の属性を有するすべての画像（または不特定画像）がウェブサイトの適用可能な要件に適合するとは限らない。したがって、画像がウェブサイトで適用される前後に、その画像は、適格な画像であることを確実にするために検出することが必要であることが多い。
【０００４】
従来の技術は主に、ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出する２つの方法を使用している。１つの方法は、特定画像の基本情報を対象にする自動検出方法である。他の方法は、特定画像の複雑な情報に対する手動検出方法である。例えば、前者の方法は、画像の高さ及び幅などの情報を画像データベースから読み取り、高さ対幅の比率などの他の基本情報を計算する。ウェブサイトのアプリケーションがますます複雑かつ多様であるため、基本情報のための単純な自動検出方法は、効率の要件を満たすが、複雑な情報を検出する要件を満たすことができない。後者の方法は、画像をデータベースで分析した後、画像のフレームの存在、主要コンテンツの領域、及び背景の領域などの複雑な情報を取得する。しかしながら、ウェブサイトで適用可能な膨大な量の画像があるとき、手動検出方法は、このような要件を満たすことができない。したがって、従来の技術は、ウェブサイトで特定画像を適用する要件を満たすことができない。
【発明の概要】
【０００５】
本概要は、詳細の説明で以下にさらに記載される単純化した形態で概念の選択を紹介するために提供される。本概要は、特許請求された主題のすべての重要な特徴または本質的な特徴を特定することを意図せず、また特許請求された主題の範囲を決定することの補助として単独で使用されることも意図しない。用語「技術」は、例えば、上記の文脈でかつ本開示の全体にわたって認められる様に、装置（複数可）、システム（複数可）、方法（複数可）及び／またはコンピュータ可読命令を指すことができる。本技術は、方向技術における結果の多様性を改善する。
【０００６】
本開示は、ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出するための例示的な方法及び装置を提供する。本技術は、複雑な情報を検出し、かつ効率を検出する要件を満たす。
【０００７】
ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出するための例示的な方法は、特定画像の基本情報を検出することを含む。ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出するための例示的な方法はまた、特定画像のフレームの存在を検出することを含むことができ、これは、以下の操作を含み得る。
【０００８】
ウェブサイトで適用可能な特定画像が取得される。例えば、特定画像は、ウェブサイトの種類に従ってウェブサイトのアプリケーション要件を満たす画像である。
【０００９】
画像の各画素のエッジ特性値が計算される。エッジ特性値が局所最大値である画素は、各画素のエッジ特性値によって決定された勾配方向に沿って見つけ出される。見つけ出された画素のエッジ特性値がプリセット特性値の閾値より大きい場合、プリセット色は、エッジ特性値が局所最大値である画素を充填するために使用される。
【００１０】
特定画像が走査される。色が前記特定画像の走査線でプリセット色である画素量が計数される。例えば、走査線でのこのような画素量がプリセット数の閾値より大きい場合、走査線が位置する線は、フレームのエッジ線として決定される。
【００１１】
例えば、走査線でのこのような画素量がプリセット数の閾値より大きく、走査線が特定画像のエッジまでのプリセット長さによって決定された領域内に位置する場合、走査線が位置する線は、フレームのエッジ線として決定される。
【００１２】
別の実施例では、特定画像のフレームが四辺形であり、フレームがある特定の幅を有する場合、フレームの存在を検出するための方法は、以下の操作をさらに含み得る。決定された複数のエッジ線の中で最も内側のエッジ線は、内側境界として決定される。決定された複数のエッジ線の中で最も外側のエッジ線は、外側境界として決定される。内側境界と外側境界との間の距離は、フレームの幅として決定される。フレームの幅は、プリセット距離長で割られる。この割った結果に従って、重みＡが割り当てられる。四辺形の４辺の重みの和が第１のプリセット重み閾値より大きい場合、特定画像は、ウェブサイトでの適用に適格であると決定される。
【００１３】
別の実施例では、例示的な方法はまた、特定画像の主要コンテンツ領域を検出することを含み得る。特定画像の主要コンテンツ領域の検出は、以下の演算を含み得る。特定画像は、少なくとも２つの色を含むグレースケール画像に変換される。各色の連結領域は、グレースケール画像で印を付けられる。特定画像の全領域のプリセット比率より大きい連結領域が取得される。特定画像のエッジまでのプリセット距離内である各連結領域内の画素量が計数される。画素量が連結領域内の全画素量のある特定の部分より大きくない場合、連結領域は、特定画像の主要コンテンツ領域として決定される。
【００１４】
例示的実施形態では、特定画像の主要コンテンツ領域と特定画像の全領域との間のサイズ関係に従って、重みαが割り当てられる。主要コンテンツ領域が特定画像の全領域のプリセット比例部分に入る位置に従って、重みβが割り当てられる。したがって、特定画像の主要コンテンツ領域に含まれる連結領域の量、重みγが割り当てられる。α、β、及びγの和は、主要コンテンツ領域の重みＢとして使用される。重みＢが第２のプリセット閾値より大きい場合、特定画像は、ウェブサイトでの適用に適格であると決定される。
【００１５】
例示的実施形態では、特定画像のエッジまでのプリセット距離内である連結領域内の画素量が連結領域内の全画素量のある特定の部分より大きい場合、連結領域は、特定画像の背景領域として決定される。特定画像の背景領域と特定画像の全領域との間のサイズ関係に従って、重みＣが割り当てられる。重みＣが第３のプリセット閾値より大きい場合、特定画像は、ウェブサイトでの適用に適格であると決定される。
【００１６】
別の例示的実施形態では、特定画像のフレームの重みＡ、主要コンテンツ領域の重みＢ、及び背景領域の重みＣは、それぞれ比例係数を乗じる。本技術は次に、その乗じた結果が第４のプリセット閾値より大きいかを決定する。乗じた結果が第４のプリセット閾値より大きい場合、特定画像は、ウェブサイトでの適用に適格であると決定される。
【００１７】
本開示はまた、ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出するための例示的な装置を提供する。装置は、特定画像の基本情報を検出する基本情報検出ユニットと、特定画像のフレームの存在を検出するフレーム存在検出ユニットとを含み得る。フレーム存在検出ユニットは、特定画像取得サブユニットと、色充填サブユニットと、画素量統計サブユニットと、フレーム存在決定サブユニットとを含み得る。
【００１８】
特定画像取得サブユニットは、ウェブサイトで適用可能である特定画像を取得する。特定画像は、ウェブサイトの種類に従ってウェブサイトのアプリケーション要件を満たす画像である。
【００１９】
色充填サブユニットは、特定画像の各画素のエッジ特性値を計算し、エッジ特性値が局所最大値である画素を、各画素のエッジ特性値によって決定された勾配方向に沿って見つけ出し、見つけ出された画素のエッジ特性値がプリセット特性値の閾値より大きい場合、エッジ特性値が局所最大値である画素をプリセット色で充填する。
【００２０】
画素量統計サブユニットは、特定画像を走査し、色が特定画像の各走査線でプリセット色である画素量を計数する。
【００２１】
フレーム存在決定サブユニットは、走査線でのこのような画素量がプリセット数の閾値より大きい場合、走査線が位置する線をフレームのエッジ線として決定する。
【００２２】
例えば、フレーム存在決定サブユニットが走査線でのこのような画素量がプリセット数の閾値より大きく、走査線が特定画像のエッジまでのプリセット長さによって決定された領域内に位置する場合、走査線が位置する線は、フレームのエッジ線として決定される。
【００２３】
別の実施例では、特定画像のフレームが四辺形であり、フレームがある特定の幅を有する場合、フレーム存在決定サブユニットは、決定された複数のエッジ線の中で最も内側のエッジ線を内側境界として、かつ決定された複数のエッジ線の中で最も外側のエッジ線を外側境界として決定する。内側境界と外側境界との間の距離は、フレームの幅として決定される。フレームの幅は、プリセット距離長で割られる。重みＡは、その割った結果に従って割り当てられる。四辺形の４辺の重みの和が第１のプリセット重み閾値より大きい場合、特定画像は、ウェブサイトでの適用に適格であると決定される。
【００２４】
装置はまた、特定画像の主要コンテンツ領域を検出する主要コンテンツ領域検出ユニットを含み得る。主要コンテンツ領域検出ユニットは、グレースケール画像変換サブユニットと、連結領域マーキングサブユニットと、連結領域取得サブユニットと、画素統計サブユニットと、主要コンテンツ領域決定サブユニットとを含み得る。
【００２５】
グレースケール画像変換サブユニットは、特定画像を少なくとも２つの色を含むグレースケール画像に変換する。連結領域マーキングサブユニットは、グレースケール画像内の各色の連結領域に印を付ける。連結領域取得サブユニットは、特定画像の全領域のプリセット比率より大きい連結領域を取得する。画素統計サブユニットは、特定画像のエッジまでのプリセット距離内である各連結領域内の画素量を計数する。主要コンテンツ領域決定ユニットは、画素量が連結領域内の全画素量のある特定の部分より大きくない場合、連結領域を特定画像の主要コンテンツ領域として決定する。
【００２６】
別の実施例では、主要コンテンツ領域検出ユニットはまた、重み割り当てサブユニットを含み得る。重み割り当てサブユニットは、特定画像の主要コンテンツ領域と特定画像の全領域との間のサイズ関係に従って、重みαを割り当てる。重み割り当てサブユニットは、主要コンテンツ領域が特定画像の全領域のプリセット比例部分に入る位置に従って、重みβを割り当てる。重み割り当てサブユニットは、特定画像の主要コンテンツ領域に含まれる連結領域の量に従って、重みγを割り当てる。α、β、及びγの和は、主要コンテンツ領域の重みＢとして使用される。重みＢが第２のプリセット閾値より大きい場合、主要コンテンツ領域決定サブユニットは、特定画像がウェブサイトでの適用に適格であると決定する。
【００２７】
別の実施例では、装置はまた、背景領域決定サブユニットを含み得る。特定画像のエッジまでのプリセット距離内である連結領域内の画素量が連結領域内の全画素量のある特定の部分より大きい場合、背景領域決定ユニットは、連結領域を特定画像の背景領域として決定する。特定画像の背景領域と特定画像の全領域との間のサイズ関係に従って、背景領域決定ユニットは、重みＣを割り当てる。重みＣが第３のプリセット閾値より大きい場合、特定画像は、ウェブサイトでの適用に適格であると決定される。
【００２８】
別の実施例では、装置はまた、特定画像のフレームの重みＡ、主要コンテンツ領域の重みＢ、及び背景領域の重みＣにそれぞれ比例係数を乗じる比例係数計算ユニットを含み得る。この乗じた結果が第４のプリセット閾値より大きい場合、装置は、特定画像がウェブサイトでの適用に適格であると決定する。
【００２９】
本技術は、ウェブサイトで適用可能である特定画像を取得した後、特定画像のフレームの存在を検出する。従来の技術と比較すると、本技術は、従来の技術に従って特定画像の基本情報を検出するだけではなく、例えば、特定画像のフレームの存在及び特定画像の主要コンテンツ領域などの複雑な情報も検出する。検出プロセスは、コンピュータプログラムを膨大な量の画像に適用し、それにより画像の効率を検出することを改善する自動プロセスである。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
本開示の図は、本技術をより良く図解するように以下に簡潔に記載される。明らかに、図は、単に本開示のいくつかの例示的実施形態である。当業者であれば、創意工夫を用いることなく以下の図に基づいて他の図面を得ることができる。
【００３１】
【図１】ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出するための例示的な方法を図解するフローチャートである。
【図２（ａ）】特定画像の例示的なフレームの図である。
【図２（ｂ）】色充填後の例示的な特定画像の図である。
【図３】ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出するための別の例示的な方法を図解するフローチャートである。
【図４】ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出するための例示的な装置を図解する図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下の説明は、本技術を図解するために添付の図及び例示的実施形態を参照して本開示を説明する。記載された例示的実施形態は、本開示のすべての実施形態ではなく、単に実施形態の一部分である。本開示の例示的実施形態に基づいて、当業者であれば、創意工夫を用いることなく他の実施形態を得ることができ、これらはまた、本開示の保護範囲下である。
【００３３】
図１は、ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出するための例示的な方法を図解するフローチャートである。例示的な方法は、特定画像の存在を検出する。例示的なアプリケーションプロセスでは、フレームは、１つの線または複数の線を含み得る。換言すれば、フレームは、ある特定の幅を有し得る。幅は、最も内側のエッジ線（内側境界）と最も外側のエッジ線（外側境界）との間の距離によって測定され得る。フレームが１つの線または複数の線によって表されるかどうかにかかわらず、フレームの存在を検出するとき、フレームは、少なくとも１つのエッジ線が検出される限り存在する。
【００３４】
例示的なプロセスは、以下の操作を含む。１０２では、ウェブサイトで適用可能である特定画像が取得される。特定画像は、ウェブサイトの種類に従ってウェブサイトのアプリケーション要件を満たす画像である。
【００３５】
ウェブサイトで適用可能である特定画像は、例えば、表示及び処理など、媒体としてウェブサイトでの操作のための電子画像である。このような画像は、複数の条件を満たす必要があり（例えば、サイズ、色、画素などが条件を満たす必要があり）、様々な種類のウェブサイトは、様々な特定条件を有し得る。例えば、色に対する需要が高い衣類のウェブサイトは、画像の高い鮮明性を必要とし得るが、形状の要件が高い家具のウェブサイトは、画像がはっきりした形状を有することを必要とし得る。したがって、本開示は、このような画像を特定画像と称する。特定画像は、ウェブサイトの種類に従ってウェブサイトのアプリケーション要件を満たす画像である。例えば、衣類のウェブサイトに関して、それに提示された画像は、服、帽子、靴または靴下の画像であり得る。飲食店のウェブサイトに関して、それに提示された画像は、食品の画像であり得る。
【００３６】
一部の画像提供者は、ウェブサイトで適用可能である画像に特殊な処理を実施することができ、それによりこのような画像は、他の提供者によって提供された別の画像と区別できる。例えば、一般的な処理方法は、図２（ａ）に示されるような画像の周囲にフレームを追加する。図２（ａ）に示されるような例示的な特定画像では、フレームは、３つの層を含む。第１の層のフレーム２１は、最も外側のエッジ線から色が変化する第１の線に延在する。第２の層のフレーム２２は、第１の線から、色が変化しようとしなかろうと、色が変化する第２の線に延在する。第３の層のフレーム２３は、色が変化する第２の線から色が変化する第３の線に延在する。第３の線の内側の部分は、特定画像の主要コンテンツ部分である。時に、ウェブサイトは、追加されたフレームを有する画像、またはフレームがない画像を同時に含み得る。これらの２つの種類の画像を区別するために、画像のフレームの存在のための検出が実装される。
【００３７】
１０４では、画像の各画素のエッジ特性値が計算される。エッジ特性値が局所最大値である画素は、各画素のエッジ特性値によって決定された勾配方向に沿って見つけ出される。見つけ出された画素のエッジ特性値がプリセット特性値の閾値より大きい場合、プリセット色は、エッジ特性値が局所最大値である画素を充填するために使用される。
【００３８】
エッジ特性値は、画素のエッジ特性を表現するベクトルである。ベクトルのモジュラス値は、画素がエッジ上の画素である可能性を表す。モジュラス値が大きければ大きいほど、画素はエッジ上にある可能性が大きい。ベクトルの方向は、エッジの法線方向、すなわち、エッジの接線に垂直な方向を表す。エッジ特性値が計算された後、モジュラス値の局所最大値は、エッジベクトルの方向に沿って見つけ出される。プリセット閾値は、最終エッジ画素をフィルタリングするために使用される。次に、エッジ画素は、プリセット色で充填される。例示的な操作は次の通りである。特定画像が取得された後、特定画像の各画素に対して、画素のエッジ特性値が計算される。最初に、ｘ方向及びｙ方向への成分、Ｔｘ及びＴｙが計算される。Ｔｘを計算するために、［−１  ０  １；−１  ０  １；−１  ０  １］を用いた矩形フィルタは、画素の特性値成分を計算するために使用され得る。Ｔｙを計算するために、［−１  −１  −１；０  ０  ０；１  １  １］を用いた矩形フィルタは、画素の特性値成分を計算するために使用され得る。ユークリッド空間式Ｔ＝ｓｑｒｔ（Ｔｘ＾２＋Ｔｙ＾２）でのベクトルモジュールは、ベクトルのモジュラス値を計算するために使用される。α＝ａｒｃｔａｎ（Ｔｙ／Ｔｘ）は、ベクトルの方向角を計算するために使用される。画像のすべての画素のエッジベクトルの係数及び方向が取得された後、エッジ特性値が局所最大値である画素はベクトルの方向に沿って、すべての画素の中で見つけ出される。例示的な実装方法は、ベクトルの方向に沿ってそれぞれの画素のエッジ特性値をそれぞれの画素に隣接した２つの画素のエッジ特性値と比較することである。それぞれの画素のエッジ特性値が２つの隣接した画素のエッジ特性値より大きい場合、それぞれの画素のエッジ特性値は、局所最大値である。そうでなければ、それは、局所最大値ではない。次に、それぞれの画素のエッジ特性値は、プリセット特性閾値と比較される。前者がプリセット特性閾値より大きい場合、それぞれの画素は、エッジでの点であり、プリセット色で充填される。図２（ｂ）は、上記の演算に従って処理された後の例示的な画像を図解する。
【００３９】
エッジでの点を決定するプロセスの間、いくつかの追加の操作は、より良い技術的効果を実現するためにいくつかの例示的実施形態で行われ得る。例えば、エッジ特性値が計算される前に、グレースケール処理及びガウシアン平滑化処理が特定画像に適用される。グレースケール処理の目的は、グレースケール画像を形成することである。グレースケール画像は、単一チャネル画像であるが、カラー画像は、少なくとも３チャネル画像である。グレースケール処理後、以下の演算の速度は増加する。例えば、グレースケール処理は、重みを付けられた平均演算を画像の各チャネルのサンプル値に適用することができる。例えば、ＲＧＢ形式を有するカラー画像に関して、２つの例示的なグレースケール方法がある。１つは、直接重み付けられた平均値、すなわち、Ｇｒａｙ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３である。他の方法は、人間の眼の特性を考慮してＲ、Ｇ及びＢの色成分の各々に適切な重みを割り当てる。例えば、Ｇｒａｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ。別の形式を有するカラー画像は、対応する変換関係に従ってＲＧＢ形式に変換されてもよく、その後グレースケール処理が適用される。ガウシアン平滑化処理の目的は、以下の演算を妨げ得る画像のノイズを低減することである。例えば、２つの１次ガウスカーネルが、２つの重み付けられた演算をそれぞれ実施するために使用されてもよい。あるいは、１つの２次カーネルが１つの畳み込み演算を実施するために使用されてもよい。
【００４０】
例えば、局所最大値を有する画素が画素のエッジ特性ベクトルの方向に沿って決定されるとき、ベクトルの方向は、特定画像の既存の画素を通過しない可能性が高い。次に、最隣接の２つの点とベクトルとの間の連結線の交点が考慮される。交点での画素のエッジ特性ベクトルのモジュールは、線形補間、フィルタリングなどによって取得される。
【００４１】
別の実施例では、エッジ特性値の局所最大値を有する画素が見つけ出された後、かつ局所最大値が特性閾値と比較されるとき、２つのレベル比較モードが使用され得る。すなわち、１つの特性閾値が他のものより大きい２つの特性閾値が設定される。より大きい特性閾値より大きい局所最大値は、予備エッジ点として決定される。決定された予備エッジ点から始めると、それらの点と連結され、かつより小さい特性閾値より大きいエッジ点は、最終エッジ点として決定される。２つの閾値に対して、例えば、統計分布での３０％及び７０％の閾値が使用され得る。換言すれば、３０％のサンプルがより大きい閾値より大きいが、７０％のサンプルがより小さい閾値より大きい。
【００４２】
１０６では、特定画像が走査される。色が特定画像の各走査線でプリセット色である画素量が、計数される。
【００４３】
特定画像が上記の演算に従って色によって印が付けられた後、特定画像が走査される。色がプリセット色である画素量が各走査線で計数される。例えば、プリセット色が白色であると仮定すると、プリセット色を有する画素は、コンピュータで「１」と印が付けられる。検出されたフレームが正方形である場合、「１」の量は走査され、列または行に従って統計を実施し得る。
【００４４】
集計または統計演算の間、統計の方向は、検出されるフレームの形状に依存する。例えば、フレームが正方形であるとき、２つのモードがあり得る。１つのモードは、外側から内側までである。すなわち、特定画像のエッジから特定画像の中心軸への方向に沿って、集計演算は、１列ずつまたは１行ずつ走査線に適用される。他のモードは、内側から外側までである。すなわち、特定画像の中心軸からエッジへの方向に沿って、集計演算は、１列ずつまたは１行ずつ走査線に適用される。特定画像の中心が内側から外側までのモードに従って決定されるときにいくつかの列または行が欠けているため、本技術は、例えば、外側から内側までの走査モードに従って統計または集計を行うことができる。別の実施例では、フレームが円形であるとき、走査方向は、外側から円（中心）の中心まで、または中心から外側までであり得る。別の実施例では、フレームが二等辺三角形であるとき、走査方向は、外側から重心まで、または重心から外側までであり得る。
【００４５】
集計演算が適用される対象は、走査線である。走査線は、検出されるフレームの形状によって異なり得る。例えば、フレームが正方形であるとき、走査線は、線、列、または直線である。フレームが円形であるとき、走査線は、円の中心として特定画像の中心を用いることによる円形走査線である。
【００４６】
集計演算が適用される領域に対して、２つのモードがあり得る。１つのモードは、全域型である。特定画像の全域は走査され、集計演算は全域に適用され、これは、比較的小さい主要コンテンツ領域を有するいくつかの画像に好適であるが、全域は大きい。他のモードは、周辺局所領域型である。すなわち、特定画像のいくつかの領域は、走査のために選択される。周辺局所領域型のモードは、特定画像に追加されたフレームが通常、規則的特性（例えば、矩形、円形など）を有し、特定画像の周辺部分に位置することにより選択されてもよく、画像の全域を走査し、その統計を行うことはリソースの浪費である。したがって、例示的な実践的実装では、本技術は概して、画像のエッジから画像の中心部分まで走査し、統計または集計演算を行うように設定され得る。例えば、矩形フレームに対して、水平方向では、画像のエッジから画像の幅の１５％の点までの領域は、線に従って走査及び統計のための領域として設定され得る。領域の外側の部分（すなわち、水平方向で、左エッジが０％の点であり、右エッジが１００％の点である場合、１５％の点〜８５％の点の領域がプリセット走査領域の外側の部分である）は、走査及び統計が必要ではない。円形フレームに対して、中心点として画像の中心、及び半径としてＲを使用する円の外側の領域は、走査及び統計の領域として設定される。
【００４７】
上記の１５％及び半径としてのＲは、例えば、処理ユニットの計算能力、多くの画像のフレーム位置から生じる統計学習、フレームへのウェブサイトの要件などの複数の要因に基づいて実際の状況に従って選択され得ることに留意されたい。加えて、統計のための上記方向及び領域の１つ以上の方法は、実際のアプリケーション要求を満たすために組み合わせられてもよい。
【００４８】
１０８では、走査線でのプリセット色を有する画素量がプリセット数の閾値より大きい場合、走査線が位置する線は、フレームのエッジ線として決定される。
【００４９】
上記の統計または集計の後、本技術は、走査線が統計または集計結果によるフレームであるかを決定する。例えば、走査線でのプリセット色を有する画素量がプリセット数の閾値より大きい場合、走査線が位置する曲線または線は、フレームのエッジ線に属する。そうでなければ、このような走査線は、エッジ線ではない。したがって、特定画像のフレームの存在の検出が実現される。例示的なアプリケーション実装では、決定条件としてプリセット色を有する計数された画素量とプリセット数の閾値との間のサイズ関係に加えて、本技術はまた、決定する精度及び効率を改善するためにいくつかの他の条件を追加することができる。
【００５０】
例えば、正方形フレームの検出が必要であるとき、例示的な方法は、強化する条件として走査線／行の位置を使用することである。すなわち、特定の線または行でプリセット色を有する画素量がプリセット数の閾値より大きいかどうかを決定することに加えて、本技術はまた、特定の線または行の位置がプリセット領域内であるかどうかを決定することができる。例えば、プリセット領域は、画像のエッジから中心まで中心軸のある特定の割合で、特定画像のエッジから境界まで設定されてもよい。特定の線または行でのプリセット色を有する画素量がプリセット数の閾値より大きく、特定の線または行がプリセット領域内に位置する場合、特定の線または行は、フレームとして決定される。
【００５１】
第１のプリセット閾値は、フレームの形状と対応する関係を有し得ることに留意されたい。例えば、正方形フレームを有する画像が膨大な量の画像から検出される必要がある場合、プリセット閾値は、水平方向から各線／行を走査することに関して、垂直方向からのものと同じに設定され得る。あるいは、プリセット閾値は、水平方向から、かつ垂直方向から各線／行を走査することに関して異なり得る。別の実施例では、二等辺三角形などの別の形状のフレームを有する画像が検出される必要があるとき、様々な閾値は、様々な方向からフレームの存在を決定するために、二等辺三角形の等しい２辺及び第３の辺それぞれに設定され得る。
【００５２】
本技術は、ウェブサイトで適用可能である特定画像を取得した後、特定画像のフレームの存在を検出する。従来の技術と比較すると、本技術は、従来の技術に従って特定画像の基本情報を検出するだけではなく、例えば、特定画像のフレームの存在などの複雑な情報も検出する。検出プロセスは、コンピュータプログラムを膨大な量の画像に適用し、それにより検出効率を改善する自動プロセスである。
【００５３】
上記の例示的実施形態は、本技術を適用するときに対応する技術的効果を実現する一般的な例示的実施形態である。実際の実装では、一般的な例示的実施形態は、ある特定の特殊な要件を満たす要求に基づいて様々な修正または変更を有し得る。例えば、ほとんどの状況では、フレームは、ある特定の幅を有する。フレームの幅が考慮に入れられるとき、フレームの幅は、最初に決定される必要がある。例えば、複数のエッジ線の中で最も内側のエッジ線は、フレームの内側境界として決定される。複数のエッジ線の中で最も外側のエッジ線は、フレームの外側境界として決定される。内側境界と外側境界との間の距離は、フレームの幅として決定される。
【００５４】
フレームが決定された後、フレームの様々な辺またはフレームの様々な幅には、様々な重みが割り当てられ得る。例えば、ウェブサイトが矩形フレームの上辺を強調する場合、フレームの上辺には、より大きい重みが割り当てられる。そうでなければ、フレームの上辺には、より小さい重みが割り当てられる。いくつかの実施例では、フレームの辺の重み及びフレームの幅の重みの両方が考慮に入れられるとき、この幅は、さらに処理され得る。例えば、フレームの幅は、特定画像の高さもしくは幅、または特定画像の高さもしくは幅の一定の割合で割られてもよい。この割った結果には、重みが割り当てられる。フレームの４辺の幅重みは、全体の重みを取得するように追加される。全体の重みは、フレームが適格である特定画像を選択するようにプリセット重み値と比較される。
【００５５】
上記の例示的実施形態は、本開示に従ってフレームの存在を検出するプロセスを説明する。このような検出は、ウェブサイトで適用可能な特定画像の要件を検出することを表す。実際の実装プロセスでは、ウェブサイトで適用可能な特定画像の検出プロセスは、基本情報検出及び複雑な検出を含み得る。複雑な検出は、フレームの存在の検出だけではなく、特定画像の主要コンテンツ領域の検出も含む。
【００５６】
図３は、ウェブサイトで適用可能な特定画像の主要コンテンツ領域を検出するための例示的な方法を図解するフローチャートである。特定画像の主要コンテンツ領域は、主要情報を表す特定画像の一部分である。例えば、服の種類の画像に関して、その提供者が送信することを望む画像の情報は、画像内の服である。その時点で、服は、特定画像の主要コンテンツである。服が特定画像内に位置する領域は、特定画像の主要コンテンツ領域（または主要領域）である。特定画像の主要領域を検出する処理は、以下の操作を含み得る。
【００５７】
３０２では、特定画像は、プリセットの色の量を含むグレースケール画像に変換される。
【００５８】
グレースケール画像は、カラー画像と相対的である。カラー画像は通常、３つ以上の色を有する。グレースケール画像は、２つの色のみ、すなわち、黒色及び白色がある、共通の２つの値のグレースケール画像などの限られた数の色を有する。
【００５９】
３０４では、各色の連結領域は、グレースケール画像で印が付けられる。
【００６０】
各プリセット色の連続領域に印を付けるために、グレースケール画像内の画素は数値化され得る。例えば、画素は、「０」または「１」で表され得る。０〜２５５のグレースケール系では、白色画素に対するプリセット閾値が２４０であると仮定すると、グレースケールが２４０より大きい画素は、白色画素として決定され、「１」で印が付けられる。グレースケールが２４０よりも低い画素は、黒色画素として決定され、「０」で印が付けられる。印が付けられた０〜１の画像内のランダム点から、隣接した画素がすべて「０」または「１」である画素は、グレースケール画像内のすべての画素がある特定の連結領域に属するまで、連結領域として決定される。
【００６１】
３０６では、特定画像の全領域のプリセット比率より大きい連結領域が取得される。
【００６２】
複数の連結領域は、上記の演算に従って決定される。決定された連結領域のすべてが主要コンテンツ領域ではない。例えば、特定画像の全領域のある特定の割合（例えば、５％）を表す連結領域のみが主要コンテンツ領域であってもよい。したがって、各連結領域は、特定画像の全領域のプリセット部分と比較される。特定の連結領域が特定画像の全領域のプリセット部分より大きい場合、特定の連結領域は、以下の操作のために主要コンテンツ領域の候補として抽出される。特定の連結領域が特定画像の全領域のプリセット部分より小さい場合、このような連結領域は放棄され、候補として考慮されない。
【００６３】
例えば、実際の実装プロセスでは、主要コンテンツ領域を検出する精度及び効率を改善するために、連結領域をフィルタリングするための条件がより限定され得る。例えば、連結領域の候補が特定画像のプリセット部分より大きいことを必要とすることに加えて、本技術はまた、連結領域の候補がすべての連結領域の中である特定の最高の位置にランク付けすることを必要とし得る。連結領域は、連結領域の候補として扱われるこれら２つの条件を満たす必要がある。実際の実装では、すべての連結領域は、大きいものから小さいものへ（または小さいものから大きいものへ）ランク付けされ得る。領域のサイズがすべての連結領域のトップ１０リストにある連結領域が選択される。これら１０個の連結領域はさらに、それらの各々が特定画像の全領域の５％を上回るかどうかを決定される。２つの条件を満たす連結領域が取得される。他の連結領域は、主要コンテンツ領域とは見なされない。
【００６４】
３０８では、特定画像のエッジまでのプリセット距離内である取得された連結領域内の画素量が計数される。画素量が連結領域内の全画素量のプリセット部分より大きくない場合、連結領域は、特定画像の主要コンテンツ領域として決定される。
【００６５】
特定画像の主要コンテンツ領域が上記の演算によって選択された後、連結領域の可能な位置がさらに決定される。一般に、主要コンテンツ領域は、特定画像の中心位置に位置されるべきである。特定の連結領域が特定画像のエッジの近くに位置する場合、このような連結領域は、主要コンテンツ領域でありそうではなく、恐らく背景領域である。したがって、特定画像のエッジまでのプリセット距離内の画素量が計数され（例えば、特定画像のエッジまでの幅の１５％以内）、特定画像のエッジまでのプリセット距離の外側の画素量が計数される。特定画像のエッジまでのプリセット距離内（またはその外側）の画素量が連結領域内の全画素量のある特定の割合（例えば、３０％）を表さない（または表す）場合、連結領域は主に、特定画像の中心位置に位置し、主要コンテンツ領域として決定される。そうでなければ、連結領域は、主要コンテンツ領域ではなく、恐らく背景領域である。
【００６６】
主要コンテンツ領域が上記の演算によって決定された後、主要情報部分は、特定画像内の背景部分とは別個である。特定画像によって表される主要コンテンツ情報（例えば、製品）、例えば、領域のサイズ（複数の主要コンテンツ領域の和）、位置（主要コンテンツ領域の位置）、量（主要コンテンツ領域として決定される連結領域の量）がさらに取得される。これらの情報が取得された後、各情報には、重みが割り当てられ得る。この情報は、特定画像が、適格があるかを決定するように重み付けられ得る。例えば、特定画像の主要コンテンツ領域と特定画像の全領域との間のサイズ関係に従って、重みαが割り当てられる。主要コンテンツ領域が特定画像の全領域のプリセット比例部分に入る位置に従って、重みβが割り当てられる。（例えば、幅方向のみ考慮されるとき、主要コンテンツ領域のすべてが幅方向に沿って特定画像の中間６０％に入る場合、重みが割り当てられるが、主要コンテンツ領域の一部分が特定画像の中間６０％に入る場合、別の重みが割り当てられる）。特定画像の主要コンテンツ領域によって含まれた連結領域の量に従って、重みγが割り当てられる。α、β、及びγの和は、主要コンテンツ領域の重みＢとして使用される。重みＢがプリセット閾値より大きい場合、特定画像は、ウェブサイトでの適用に適格であると決定される。
【００６７】
別の実施例では、特定画像の背景領域と特定画像の全領域との間のサイズ関係に従って、重みＣが割り当てられる。重みＣがプリセット閾値より大きい場合、特定画像は、ウェブサイトでの適用に適格であると決定される。
【００６８】
別の例示的な実際のアプリケーションプロセスでは、特定画像のフレームの重みＡ、主要コンテンツ領域の重みＢ、及び背景領域の重みＣは、特定画像が適格であるかを決定するために総合的に考慮され得る。３つの重みが総合的に重み付けされるとき、様々な比例係数が割り当てられる。３つの重みは、様々な比例係数を乗じて、乗じた結果がプリセット閾値より大きいかを決定する。乗じた結果がプリセット閾値より大きい場合、特定画像は、ウェブサイトでの適用に適格であると決定される。
【００６９】
上記の例示的な実施形態は、ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出するための例示的な方法を説明している。それに対応して、本開示はまた、ウェブサイトで適用可能な特定画像を検出するための例示的な装置４００を提供する。装置４００は、図４に示されるように、１つ以上のプロセッサ（複数可）４０２またはデータ処理ユニット（複数可）及びメモリ４０４を含み得る。メモリ４０４は、コンピュータ可読媒体の一実施例である。本明細書で使用されるとき、「コンピュータ可読媒体」は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含む。コンピュータ記憶媒体としては、コンピュータ実行命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報の記憶のために任意の方法または技術で実装された揮発性及び不揮発性、取り外し可能かつ取り外し可能ではない媒体が挙げられる。それに対して、通信媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または搬送波等の変調されたデータ信号での他のデータを具体化することができる。本明細書に定義されるとき、コンピュータ記憶媒体は、通信媒体を含まない。メモリ４０４はその中に、特定画像のフレームの存在を検出するフレーム存在検出ユニット４０６を含む複数のモジュールを格納することができる。図４は、フレーム存在検出ユニット４０６の構成要素の図を図解する。図４の実施例では、フレーム存在検出ユニット４０６は、特定画像取得サブユニット４０６１と、色充填サブユニット４０６２と、画素量統計サブユニット４０６３と、フレーム存在決定サブユニット４０６４とを含み得る。
【００７０】
特定画像取得サブユニット４０６１は、ウェブサイトで適用可能である特定画像を取得する。特定画像は、ウェブサイトの種類に従ってウェブサイトのアプリケーション要件を満たす画像である。
【００７１】
色充填サブユニット４０６２は、特定画像の各画素のエッジ特性値を計算する。エッジ特性値は、ある画素とその隣接した画素との間の水平及び垂直座標での座標差分である。色充填サブユニット４０６２は、各画素の水平座標差分及び垂直座標差分によって決定された勾配方向に沿って、エッジ特性値が局所最大値である画素を見つけ出し、見つけ出された画素のエッジ特性値がプリセット特性値の閾値より大きい場合、エッジ特性値が局所最大値である画素をプリセット色で充填する。
【００７２】
画素量統計サブユニット４０６３は、特定画像を走査し、色が特定画像の各走査線でプリセット色である画素量を計数する。
【００７３】
フレーム存在決定サブユニット４０６４は、色がプリセット色である画素量が走査線でプリセット数の閾値より大きい場合、走査線が位置する線をフレームのエッジ線として決定する。
【００７４】
フレームの存在を決定するための例示的なプロセスは次の通りである。特定画像取得サブユニット４０６１は、ウェブサイトで適用可能である特定画像を取得する。色充填サブユニット４０６２は、特定画像の各画素のエッジ特性値を計算し、各画素の水平座標差分及び垂直座標差分によって決定された勾配方向に沿って、エッジ特性値が局所最大値である画素を見つけ出し、見つけ出された画素のエッジ特性値がプリセット特性値の閾値より大きい場合、エッジ特性値が局所最大値である画素をプリセット色で充填する。画素量統計サブユニット４０６３は、特定画像を走査し、色が特定画像の各走査線でプリセット色である画素量を計数する。フレーム存在決定サブユニット４０６４は、色がプリセット色である画素量が走査線でプリセット数の閾値より大きい場合、走査線が位置する線をフレームのエッジ線として決定する。
【００７５】
本技術は、ウェブサイトで適用可能である特定画像を取得した後、特定画像のフレームの存在を検出する。従来の技術と比較すると、本技術は、従来の技術に従って特定画像の基本情報を検出するだけではなく、例えば、特定画像のフレームの存在などの複雑な情報も検出する。検出プロセスは、コンピュータプログラムを実施し、多くの画像に自動的に適用され、それにより画像の検出効率を改善することができる自動プロセスである。
【００７６】
上記の例示的な装置は、より良い技術的効果を実現するために要求に応じて改善され得る。例えば、フレームを検出するとき、本技術は、色が走査線でプリセット色である画素量だけではなく走査線の位置も考慮することができる。一般に、特定画像の中間位置にある線は、色がプリセット色であるその画素量がプリセット数の閾値を満たすが、フレームでなくてもよい。したがって、色がプリセット色である画素量がプリセット数の閾値より大きいと決定した後、走査線が特定画像のエッジまでのプリセット距離内である場合、この走査が位置する線は、フレームのエッジ線として決定される。本技術は、フレームを決定する２つの条件を使用し、それによりフレームをより正確に決定することができる。
【００７７】
別の実施例では、いくつかの状況では、フレームが検出されるが、特定画像の方向にフレームの複数のエッジ線があり得る。実際に、フレームは、ある特定の幅を有するフレームである。さらに、フレームの幅は、特定画像が適格であるかを決定するために使用されてもよい。例えば、特定画像のフレームが四辺形であり、フレームがある特定の幅を有する場合、フレーム存在決定サブユニット４０６４は、決定された複数のエッジ線の中で最も内側のエッジ線を内側境界として、かつ決定された複数のエッジ線の中で最も外側のエッジ線を外側境界として決定する。内側境界と外側境界との間の距離は、フレームの幅として決定される。フレームの幅は、プリセット距離長で割られる。重みＡは、割った結果に従って割り当てられる。四辺形の４辺の重みの和がプリセット重み閾値より大きい場合、特定画像は、ウェブサイトでの適用に適格であると決定される。
【００７８】
別の実施例では、装置４００はまた、フレームの存在を検出することに加えて、特定画像の主要コンテンツ領域を検出することができる。フレーム及び主要コンテンツ領域の両方の存在は、特定画像の複雑な情報を検出するためのカテゴリに属する。主要コンテンツ領域を検出するとき、装置は、主要コンテンツ領域検出ユニット４０８をさらに含み得る。例えば、メモリ４０４に記憶された複数のモジュールは、主要コンテンツ領域検出ユニット４０８をさらに含む。主要コンテンツ領域検出ユニット４０８は、グレースケール画像変換サブユニット４０８１と、連結領域マーキングサブユニット４０８２と、連結領域取得サブユニット４０８３と、画素統計サブユニット４０８４と、主要コンテンツ領域決定サブユニット４０８５とを含み得る。
【００７９】
グレースケール画像変換サブユニット４０８１は、特定画像を少なくとも２つの色を含むグレースケール画像に変換する。連結領域マーキングサブユニット４０８２は、グレースケール画像内の各色の連結領域に印を付ける。連結領域取得サブユニット４０８３は、特定画像の全領域のプリセット比率より大きい連結領域を取得する。画素統計サブユニット４０８４は、特定画像のエッジまでのプリセット距離内である各連結領域内の画素量を計数する。主要コンテンツ領域決定ユニット４０８５は、画素量が連結領域内の全画素量のある特定の部分より大きくない場合、特定画像の主要コンテンツ領域として連結領域を決定する。
【００８０】
主要コンテンツ領域を決定するための主要コンテンツ領域検出ユニット４０８の例示的なプロセスは次の通りである。グレースケール画像変換サブユニット４０８１は、特定画像をプリセット量の色を有するグレースケール画像に変換する。連結領域マーキングサブユニット４０８２は、グレースケール画像内の各色の連結領域に印を付ける。連結領域取得サブユニット４０８３は、特定画像の全領域のプリセット比率より大きい連結領域を取得する。画素統計サブユニット４０８４は、特定画像のエッジまでのプリセット距離内である各連結領域内の画素量を計数する。主要コンテンツ領域決定ユニット４０８５は、画素量が連結領域内の全画素量のある特定の部分より大きくない場合、特定画像の主要コンテンツ領域として連結領域を決定する。
【００８１】
主要コンテンツ領域を検出するための上記の例示的な装置は、より良い技術的効果を実現するために要求に応じて改善され得る。別の実施例では、主要コンテンツ領域検出ユニット４０８は、重み割り当てサブユニット４０８６をさらに含み得る。重み割り当てサブユニット４０８６は、特定画像の主要コンテンツ領域と特定画像の全領域との間のサイズ関係に従って、重みαを割り当てる。重み割り当てサブユニット４０８６は、主要コンテンツ領域が特定画像の全領域のプリセット比例部分に入る位置に従って、重みβを割り当てる。重み割り当てサブユニット４０８６は、特定画像の主要コンテンツ領域によって含まれた連結領域の量に従って、重みγを割り当てる。α、β、及びγの和は、主要コンテンツ領域の重みＢとして使用される。重みＢが第２のプリセット閾値より大きい場合、主要コンテンツ領域決定ユニットは、特定画像がウェブサイトでの適用に適格であると決定する。重み割り当てサブユニット４０８６を追加することによって、主要コンテンツ領域に関する属性は総合的に考慮される。総合的に考慮された結果は、特定画像が適格であるかを決定するために使用される。
【００８２】
別の実施例では、主要コンテンツ領域が連結領域内の要件を満たす画素量に従って決定された後、画素量は、背景領域を決定するために使用され得る。装置４００は、背景領域決定サブユニット４１０をさらに含み得る。例えば、メモリ４０４に記憶された複数のモジュールは、背景領域決定サブユニット４１０をさらに含む。背景領域決定サブユニット４１０は、特定画像のエッジまでのプリセット距離内である連結領域内の画素量が連結領域内の全画素量のある特定の部分より大きい場合、特定画像の背景領域として連結領域を決定し、特定画像の背景領域と特定画像の全領域との間のサイズ関係に従って、重みＣを割り当てる。重みＣが第３のプリセット閾値より大きい場合、特定画像は、ウェブサイトでの適用に適格であると決定される。
【００８３】
別の実施例では、特定画像のフレームの重みＡ、主要コンテンツ領域の重みＢ、及び背景領域の重みＣは、実際のアプリケーションシナリオで総合的に考慮され得る。装置４００は、比例係数計算ユニット４１２をさらに含み得る。例えば、メモリ４０４に記憶された複数のモジュールは、比例係数計算ユニット４１２をさらに含む。比例係数計算ユニット４１２は、特定画像のフレームの重みＡ、主要コンテンツ領域の重みＢ、及び背景領域の重みＣにそれぞれ比例係数を乗じる。重み付けられた結果は、特定画像がウェブサイトでの適用に適格であるかを決定するために使用される。
【００８４】
簡潔さのために、例示的実施形態及びそれらの様々な変更は、他の実施形態及びそれらの変更との違いを強調することに留意されるべきである。様々な実施形態の間の同じまたは類似の部分は、互いに参照される。特に、例示的な装置の実施形態及びそれらの変更に関して、それらが例示的な方法の実施形態と類似であるとき、それらは簡潔に記載される。関連部分は、例示的な方法の実施形態に参照されてもよい。例示的な方法の実施形態のユニットは、物理的に別個であり、同じ場所に位置し、または複数のネットワーク環境の間で分散してもよく、またはしていなくてもよい。実際の実装では、いくつかまたはすべてのユニットは、実際の要求に従って本開示の目的を実装するために選択されてもよい。当業者であれば、創意工夫を用いることなく理解及び実装することができる。
【００８５】
上記の説明は、単に本開示のいくつかの例示的実施形態を説明する。当業者であれば、本開示の範囲及び趣旨から逸脱することなく多くの変更及び修正を行い得ることに留意されるべきである。このような変更及び修正は、本開示の保護下と見なされるものとする。
【図１】
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【図２（ａ）】
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【図２（ｂ）】
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【図３】
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【図４】
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