(57)【要約】【課題】装置の小型化および低コスト化を図ることができるとともに、適切なアイフローを確実に求めることができる視線誘導度算出システムを提供する。【解決手段】レイアウト装置１００は、まず、ベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の各頂点を誘導基準点として検出する。そして、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向を視線誘導方向として算出する。また、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の重心Ｇから誘導基準点までの距離を視線誘導強度として算出する。  これにより、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ適切に算出することができる。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる誘導基準点を検出する誘導基準点検出手段と、前記誘導基準点検出手段で検出した誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備えることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項２】
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる複数の誘導基準点を検出する誘導基準点検出手段と、前記誘導基準点検出手段で検出した各誘導基準点ごとに当該誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段と、前記視線誘導度算出手段で算出した視線誘導度に基づいて前記画像を代表する代表視線誘導度を算出する代表視線誘導度算出手段とを備えることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項３】
請求項１および２のいずれかにおいて、
前記誘導基準点検出手段は、前記画像データに基づいて、前記画像から突出部の頂点またはその近傍を前記誘導基準点として検出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかにおいて、
前記視線誘導度算出手段は、前記誘導基準点検出手段で検出した誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記誘導基準点検出手段で検出した誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有することを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項５】
請求項４において、
前記視線誘導方向算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向に基づいて前記視線誘導方向を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項６】
請求項４および５のいずれかにおいて、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項７】
請求項４ないし６のいずれかにおいて、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点となる画像の頂点または前記誘導基準点近傍にある画像の頂点を含んで形成される画像オブジェクトにおける、前記誘導基準点となる前記頂点以外または前記誘導基準点近傍にある前記頂点以外の頂点を通過する補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線上の１点から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項８】
請求項４ないし６のいずれかにおいて、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項９】
請求項４ないし６および８のいずれかにおいて、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項１０】
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる誘導基準点を検出する誘導基準点検出ステップと、前記誘導基準点検出ステップで検出した誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする視線誘導度算出プログラム。
【請求項１１】
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる複数の誘導基準点を検出する誘導基準点検出ステップと、前記誘導基準点検出ステップで検出した各誘導基準点ごとに当該誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップと、前記視線誘導度算出ステップで算出した視線誘導度に基づいて前記画像を代表する代表視線誘導度を算出する代表視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする視線誘導度算出プログラム。
【請求項１２】
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる誘導基準点を検出する誘導基準点検出ステップと、前記誘導基準点検出ステップで検出した誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含むことを特徴とする視線誘導度算出方法。
【請求項１３】
画像を構成する画像データに基づいて当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる複数の誘導基準点を検出する誘導基準点検出ステップと、前記誘導基準点検出ステップで検出した各誘導基準点ごとに当該誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップと、前記視線誘導度算出ステップで算出した視線誘導度に基づいて前記画像を代表する代表視線誘導度を算出する代表視線誘導度算出ステップとを含むことを特徴とする視線誘導度算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像が視線を誘導する度合いを算出するシステムおよびプログラム、並びに方法に係り、特に、装置の小型化および低コスト化を図ることができるとともに、適切なアイフローを確実に求めることができる視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
商品のカタログ等のように、レイアウト要素（例えば、タイトル、画像、テキスト）が見やすくレイアウトされたデザイン性の高い文書をビジュアルドキュメントという。ビジュアルドキュメントの作成には、多くのデザインノウハウが要求されるため、一般のビジネスマンが作成するのは難しい。そのため、ビジュアルドキュメントの作成は、デザインの専門的な知識を有するデザイナに委託して行うことが多い。
【０００３】
デザイナがビジュアルドキュメントを作成する際には、読み手の視線が流れる方向（以下、アイフローという。）に意味的に連続するレイアウト要素を配置することにより、読みやすいレイアウトを実現している。例えば、１つの記事がタイトル、画像およびテキストで構成されているとしたら、アイフローがその順となるように、タイトル、画像およびテキストを配置するのが好ましい。したがって、デザイナは、レイアウト要素を配置しては、アイフローを予測して読みやすくなるように再配置し、試行錯誤を繰り返しながらレイアウトを行う。アイフローは、デザイナが直感や経験に基づいて予測しているため、定量的に検出するのが困難であった。
【０００４】
従来、アイフローを検出する技術およびこれに関連する技術としては、例えば、特許文献１に開示されているドキュメントデザイン評価システム、特許文献２に開示されている視線情報解析装置、および特許文献３に開示されている画像認識装置があった。
特許文献１記載の発明は、ウェブページのデザインを評価するシステムであって、評価対象のウェブページのデータを受信するウェブデータ受信部と、ウェブページを見るユーザの視線情報を受信する視線情報受信部と、ウェブデータ受信部によって受信されたウェブデータと、視線情報受信部によって受信された視線情報とに基づいてウェブページのデザインを評価するデザイン評価部とで構成されている。
【０００５】
特許文献２記載の発明は、眼球運動検出装置によって眼球の運動を検出し、解析装置によって検出された眼球の時系列変化を周波数領域で解析し、画像入力部から入力された表示される画像の内容を表示内容解析装置で解析し、両者を統合解析部で統合処理することにより、被験者の心理的な観察状態、画像に対する客観的な評価について信頼性の高いデータを得る。
【０００６】
特許文献３記載の発明は、方向認識の対象原稿が高濃度な背景画像に文字が白抜きで表現されているような原稿Ｄ２であった場合には、作成したヒストグラムＨ３、Ｈ４を反転させ、ヒストグラムＨ１、Ｈ２とし、反転後のヒストグラムに基づいて、原稿方向の認識を行う。
【特許文献１】特開２００２−１７５２９０号公報
【特許文献２】特開平６−１６２号公報
【特許文献３】特開２０００−５００５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１および２記載の発明にあっては、アイカメラ等の機器を利用してアイフローを検出する構成となっているため、装置が大規模になるとともに、多大なコストを要するという問題があった。また、特許文献１および２記載の発明を利用してデザイナが自己のアイフローを検出しながらレイアウトを行う場合は、似たようなレイアウト結果を繰り返し見ることで目が慣れたり、自己が期待するアイフローを意識したりしてしまい、第三者が初めてそのレイアウト結果を見たときのアイフローと、実際に検出される自己のアイフローとが一致しない可能性がある。デザイナが目的とするのは、レイアウト結果を初めて手にする読み手にとって読みやすいレイアウトを実現することであるため、デザイナが必要とするのは、レイアウト結果を初めてみた人のアイフローである。したがって、デザイナが自己のアイフローを検出しながらレイアウトを行っても、適切なアイフローを得ることが難しく、読みやすいレイアウトを実現するのが困難であるという問題があった。
【０００８】
また、特許文献２記載の発明は、ビジュアルドキュメントの画像から抽出した画像特徴量と、その画像を被験者に見せたときに、計測機器を使って計測した視線の動きの視線特徴量との対応を学習する。そして、学習結果が蓄積された後は、画像特徴量さえ与えれば、与えられた画像特徴量および学習結果に基づいて視線特徴量を推測することができる。
しかしながら、学習という方法を採用しているため、与えられた画像特徴量が学習済みのものであれば適切なアイフローが得られるが、学習済みのものでなければ適切なアイフローを得ることができない。そのため、数多くの学習を経なければ十分な信頼性が得られないという問題があった。
【０００９】
また、特許文献３記載の発明にあっては、画像が縦方向であるか横方向であるかを判定するだけであり、アイフローを検出するまでには及ばない。
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、装置の小型化および低コスト化を図ることができるとともに、適切なアイフローを確実に求めることができる視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
アイフローをレイアウトに応用するには、まず、１つのレイアウト要素に注目したときにそのレイアウト要素が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的に求めることが必要である。
本発明者等は、鋭意検討を重ねた結果、突出部を有する画像オブジェクトを観察した場合、人間の感覚には、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて視線が誘導されやすいという特性（方向特性）、および突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど視線が誘導されやすいという特性（強度特性）があることを見出した。したがって、突出部の頂点付近の点を基準として所定の方向に所定の大きさで視線が誘導されるという特性に基づいて視線を誘導する度合いを求めれば、レイアウト要素が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的に求めることができるという結論に達した。
【００１１】
また、複数のレイアウト要素を配置してレイアウトを行う場合に、１つのレイアウト要素のなかで視線を誘導する方向が複数存在すると、それらを考慮しながらレイアウトしなければならないため、レイアウト作業が複雑となることが予想される。そのため、レイアウト要素全体として視線をどの方向に誘導しやすいかを求めることが望ましい。
【００１２】
〔発明１〕  上記目的を達成するために、発明１の視線誘導度算出システムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる誘導基準点を検出する誘導基準点検出手段と、前記誘導基準点検出手段で検出した誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
このような構成であれば、誘導基準点検出手段により、画像データに基づいて、画像から誘導基準点が検出され、視線誘導度算出手段により、検出された誘導基準点について視線誘導度が算出される。
これにより、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができるという効果が得られる。また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができるという効果も得られる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができるという効果も得られる。
【００１４】
ここで、本システムは、単一の装置、端末その他の機器として実現するようにしてもよいし、複数の装置、端末その他の機器を通信可能に接続したネットワークシステムとして実現するようにしてもよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能に接続されていれば、複数の機器等のうちいずれに属していてもよい。以下、発明１０の視線誘導度算出プログラムにおいて同じである。
【００１５】
〔発明２〕  上記目的を達成するために、発明２の視線誘導度算出システムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出するシステムであって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる複数の誘導基準点を検出する誘導基準点検出手段と、前記誘導基準点検出手段で検出した各誘導基準点ごとに当該誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段と、前記視線誘導度算出手段で算出した視線誘導度に基づいて前記画像を代表する代表視線誘導度を算出する代表視線誘導度算出手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
このような構成であれば、誘導基準点検出手段により、画像データに基づいて、画像のなかから複数の誘導基準点が検出され、視線誘導度算出手段により、検出された各誘導基準点ごとにその誘導基準点について視線誘導度が算出される。そして、代表視線誘導度算出手段により、算出された視線誘導度に基づいて代表視線誘導度が算出される。
これにより、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができるという効果が得られる。また、画像を代表する代表視線誘導度を算出することができるので、複数のレイアウト要素を配置してレイアウトを行う場合にレイアウト作業を比較的簡単に行うことができるという効果も得られる。さらに、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができるという効果も得られる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができるという効果も得られる。
【００１７】
ここで、代表視線誘導度算出手段は、視線誘導度算出手段で算出した視線誘導度に基づいて代表視線誘導度を算出するようになっていればどのような構成であってもよく、例えば、視線誘導度算出手段で算出した視線誘導度が方向および大きさを有している場合は、各誘導基準点の視線誘導度をベクトル合成することにより代表視線誘導度を算出することができる。以下、発明１１の視線誘導度算出プログラムにおいて同じである。
【００１８】
また、本システムは、単一の装置、端末その他の機器として実現するようにしてもよいし、複数の装置、端末その他の機器を通信可能に接続したネットワークシステムとして実現するようにしてもよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能に接続されていれば、複数の機器等のうちいずれに属していてもよい。以下、発明１１の視線誘導度算出プログラムにおいて同じである。
【００１９】
〔発明３〕  さらに、発明３の視線誘導度算出システムは、発明１および２のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記誘導基準点検出手段は、前記画像データに基づいて、前記画像から突出部の頂点またはその近傍を前記誘導基準点として検出するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、誘導基準点検出手段により、画像データに基づいて、画像のなかから突出部の頂点またはその近傍が誘導基準点として検出される。
【００２０】
突出部を有する画像オブジェクトが画像に含まれる場合、視線は、画像オブジェクトの内部から突出部に向けて誘導されやすい。したがって、突出部の頂点を誘導基準点として検出することにより、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、誘導基準点検出手段は、画像から突出部の頂点またはその近傍を誘導基準点として検出するようになっている。適切なアイフローを求める観点からは、突出部の頂点を誘導基準点として検出するのが好ましいが、突出部の頂点が特定しにくい場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、突出部の頂点の近傍を誘導基準点として検出してもよい。
【００２１】
また、突出部の頂点の近傍とは、緩い許容範囲としては「辺の半分未満」を近傍の範囲に含むものとする。辺の半分未満としたのは、辺の半分を超えてしまうと、隣の頂点とどちらに関係する基準点かわからなくなってしまうからである。より好ましい許容範囲としては、矢印等の向きや長さを有する図形を、誘導度の向きと大きさを表わすのに用いた場合、当該矢印等の図形に依存して、例えば、矢印であれば、頂点に対する矢印の線幅の範囲を近傍とし、三角形などで方向を示す場合は、その三角形の、基準点に対応した頂点側にくる辺の幅の範囲を近傍とする。このような範囲であれば、実際に表示したときに知覚し易いからである。
【００２２】
〔発明４〕  さらに、発明４の視線誘導度算出システムは、発明１ないし３のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導度算出手段は、前記誘導基準点検出手段で検出した誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記誘導基準点検出手段で検出した誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有することを特徴とする。
【００２３】
このような構成であれば、視線誘導方向算出手段により、検出された誘導基準点について視線誘導方向が算出され、視線誘導強度算出手段により、検出された誘導基準点について視線誘導強度が算出される。これにより、視線誘導方向および視線誘導強度が視線誘導度として算出することが可能となる。
突出部を有する画像オブジェクトが画像に含まれる場合、視線は、突出部の頂点付近の点を基準として所定の方向に所定の大きさで誘導されやすい。したがって、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することにより、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
【００２４】
〔発明５〕  さらに、発明５の視線誘導度算出システムは、発明４の視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導方向算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向に基づいて前記視線誘導方向を算出するようになっていることを特徴とする。
【００２５】
このような構成であれば、視線誘導方向算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向に基づいて視線誘導方向を算出することが可能である。
これにより、画像オブジェクトの内部から突出部の頂点に向かう方向を視線誘導方向として算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
【００２６】
ここで、視線誘導方向算出手段は、画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するようになっている。適切なアイフローを求める観点からは、画像のエッジに沿って誘導基準点を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出するのが好ましいが、誘導基準点を交差する仮想補助線を形成することが計算上困難な場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、画像のエッジに沿って誘導基準点の近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導方向を算出してもよい。
【００２７】
〔発明６〕  さらに、発明６の視線誘導度算出システムは、発明４および５のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする。
【００２８】
このような構成であれば、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から誘導基準点までの距離に基づいて視線誘導強度を算出することが可能である。
画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど、視線が誘導されやすくなる。また、その鋭利度合いが大きいほど、画像オブジェクトの重心から誘導基準点までの距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いの大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
ここで、画像オブジェクトとは、画像のなかで外郭を有する領域をいい、この領域は、閉領域または開領域であってもよい。以下、発明７および８の視線誘導度算出システムにおいて同じである。
【００２９】
〔発明７〕  さらに、発明７の視線誘導度算出システムは、発明４ないし６のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点となる画像の頂点または前記誘導基準点近傍にある画像の頂点を含んで形成される画像オブジェクトにおける、前記誘導基準点となる前記頂点以外または前記誘導基準点近傍にある前記頂点以外の頂点を通過する補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線上の１点から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする。
【００３０】
このような構成であれば、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点となる画像の頂点または誘導基準点近傍にある画像の頂点を含んで形成される画像オブジェクトにおける、誘導基準点となる前記頂点以外または誘導基準点近傍にある前記頂点以外の頂点を通過する補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線上の１点から誘導基準点までの距離に基づいて視線誘導強度が算出される。
【００３１】
画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど、視線が誘導されやすくなる。また、その鋭利度合いが大きいほど、仮想補助線上の１点から誘導基準点までの距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いの大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
【００３２】
ここで、誘導基準点に対応した頂点以外の頂点を通る仮想補助線は、頂点同士を結ぶ直線（例えば、画像のエッジ）から、画像オブジェクトの外接円を考えたときの頂点を通る円弧などが考えられる。
【００３３】
〔発明８〕  さらに、発明８の視線誘導度算出システムは、発明４ないし６のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする。
【００３４】
このような構成であれば、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトのその外郭線と交差する点から誘導基準点までの距離に基づいて視線誘導強度を算出することが可能である。
【００３５】
画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど、視線が誘導されやすくなる。また、その鋭利度合いが大きいほど、仮想補助線がなす角ののうち鋭角２等分線が画像オブジェクトの外郭線と交差する点から誘導基準点までの距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いの大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
【００３６】
ここで、視線誘導強度算出手段は、画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導強度を算出するようになっている。適切なアイフローを求める観点からは、画像のエッジに沿って誘導基準点を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導強度を算出するのが好ましいが、誘導基準点を交差する仮想補助線を形成することが計算上困難な場合や、計算量の低減等の観点から低い精度でアイフローを求める場合は、不適切なアイフローとならない範囲において、画像のエッジに沿って誘導基準点の近傍を交差する仮想補助線を形成したことを想定し、視線誘導強度を算出してもよい。以下、発明９の視線誘導度算出システムにおいて同じである。
【００３７】
〔発明９〕  さらに、発明９の視線誘導度算出システムは、発明４ないし６および８のいずれかの視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導強度算出手段は、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする。
【００３８】
このような構成であれば、視線誘導強度算出手段により、誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、仮想補助線がなす角度に基づいて視線誘導強度を算出することが可能である。
画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いが大きければ大きいほど、視線が誘導されやすくなる。また、その鋭利度合いが大きいほど、仮想補助線がなす角度が小さくなる。したがって、画像オブジェクトの突出部の鋭利度合いの大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
【００３９】
〔発明１０〕  一方、上記目的を達成するために、発明１０の視線誘導度算出プログラムは、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる誘導基準点を検出する誘導基準点検出ステップと、前記誘導基準点検出ステップで検出した誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする。
【００４０】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００４１】
〔発明１１〕  一方、上記目的を達成するために、発明１１の視線誘導度算出プログラムは、
画像を構成する画像データに基づいて当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる複数の誘導基準点を検出する誘導基準点検出ステップと、前記誘導基準点検出ステップで検出した各誘導基準点ごとに当該誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップと、前記視線誘導度算出ステップで算出した視線誘導度に基づいて前記画像を代表する代表視線誘導度を算出する代表視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする。
【００４２】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明２の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００４３】
〔発明１２〕  さらに、発明１２の視線誘導度算出プログラムは、発明１０および１１のいずれかの視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記誘導基準点検出ステップにおいては、前記画像データに基づいて、前記画像から突出部の頂点またはその近傍を前記誘導基準点として検出するようになっていることを特徴とする。
【００４４】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明３の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００４５】
〔発明１３〕  さらに、発明１３の視線誘導度算出プログラムは、発明１０ないし１２のいずれかの視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導度算出ステップは、前記誘導基準点検出ステップで検出した誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記誘導基準点検出ステップで検出した誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含むことを特徴とする。
【００４６】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明４の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００４７】
〔発明１４〕  さらに、発明１４の視線誘導度算出プログラムは、発明１３の視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導方向算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を算出するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明５の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００４８】
〔発明１５〕  さらに、発明１５の視線誘導度算出プログラムは、発明１３および１４のいずれかの視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明６の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００４９】
〔発明１６〕  さらに、発明１６の視線誘導度算出プログラムは、発明１３ないし１５のいずれかの視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点となる画像の頂点または前記誘導基準点近傍にある画像の頂点を含んで形成される画像オブジェクトにおける、前記誘導基準点となる前記頂点以外または前記誘導基準点近傍にある前記頂点以外の頂点を通過する補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線上の１点から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明７の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５０】
〔発明１７〕  さらに、発明１７の視線誘導度算出プログラムは、発明１３ないし１５のいずれかの視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする。
【００５１】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明８の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５２】
〔発明１８〕  さらに、発明１８の視線誘導度算出プログラムは、発明１３ないし１５および１７のいずれかの視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする。
【００５３】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明９の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５４】
〔発明１９〕  一方、上記目的を達成するために、発明１９の視線誘導度算出方法は、
画像を構成する画像データに基づいて、当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる誘導基準点を検出する誘導基準点検出ステップと、前記誘導基準点検出ステップで検出した誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含むことを特徴とする。
これにより、発明１の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００５５】
〔発明２０〕  一方、上記目的を達成するために、発明２０の視線誘導度算出方法は、
画像を構成する画像データに基づいて当該画像によって視線が誘導される度合いを算出する方法であって、
前記画像データに基づいて前記画像から視線を誘導する基準となる複数の誘導基準点を検出する誘導基準点検出ステップと、前記誘導基準点検出ステップで検出した各誘導基準点ごとに当該誘導基準点について視線を誘導する度合いを示す視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップと、前記視線誘導度算出ステップで算出した視線誘導度に基づいて前記画像を代表する代表視線誘導度を算出する代表視線誘導度算出ステップとを含むことを特徴とする。
これにより、発明２の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００５６】
ここで、代表視線誘導度算出ステップは、視線誘導度算出ステップで算出した視線誘導度に基づいて代表視線誘導度を算出すればどのような方法であってもよく、例えば、視線誘導度算出ステップで算出した視線誘導度が方向および大きさを有している場合は、各誘導基準点の視線誘導度をベクトル合成することにより代表視線誘導度を算出することができる。
【００５７】
〔発明２１〕  さらに、発明２１の視線誘導度算出方法は、発明１９および２０のいずれかの視線誘導度算出方法において、
前記誘導基準点検出ステップにおいては、前記画像データに基づいて、前記画像から突出部の頂点またはその近傍を前記誘導基準点として検出することを特徴とする。
これにより、発明３の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００５８】
〔発明２２〕  さらに、発明２２の視線誘導度算出方法は、発明１９ないし２１のいずれかの視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導度算出ステップは、前記誘導基準点検出ステップで検出した誘導基準点について視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記誘導基準点検出ステップで検出した誘導基準点について視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含むことを特徴とする。
これにより、発明４の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００５９】
〔発明２３〕  さらに、発明２３の視線誘導度算出方法は、発明２２の視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導方向算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鈍角の中心方向を算出することを特徴とする。
これにより、発明５の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００６０】
〔発明２４〕  さらに、発明２４の視線誘導度算出方法は、発明２２および２３のいずれかの視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの重心から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出することを特徴とする。
これにより、発明６の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００６１】
〔発明２５〕  さらに、発明２５の視線誘導度算出方法は、発明２２ないし２４のいずれかの視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点となる画像の頂点または前記誘導基準点近傍にある画像の頂点を含んで形成される画像オブジェクトにおける、前記誘導基準点となる前記頂点以外または前記誘導基準点近傍にある前記頂点以外の頂点を通過する補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線上の１点から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出することを特徴とする。
これにより、発明７の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００６２】
〔発明２６〕  さらに、発明２６の視線誘導度算出方法は、発明２２ないし２４のいずれかの視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角のうち鋭角の２等分線が、前記エッジを含んで外郭が形成される画像オブジェクトの当該外郭線と交差する点から前記誘導基準点までの距離に基づいて前記視線誘導強度を算出することを特徴とする。
これにより、発明８の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００６３】
〔発明２７〕  さらに、発明２７の視線誘導度算出方法は、発明２２ないし２４および２６のいずれかの視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導強度算出ステップにおいては、前記誘導基準点またはその近傍を通過する画像のエッジに沿って前記誘導基準点またはその近傍を交差する２本の補助線を形成したことを想定した場合に、前記仮想補助線がなす角度に基づいて前記視線誘導強度を算出することを特徴とする。
これにより、発明９の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６４】
〔第１の実施の形態〕
以下、本発明の第１の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１ないし図１５は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の第１の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものである。
【００６５】
まず、本発明を適用するレイアウト装置１００の構成を図１を参照しながら説明する。
図１は、レイアウト装置１００の構成を示すブロック図である。
レイアウト装置１００は、図１に示すように、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ３０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ３０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ３２と、ＲＯＭ３２等から読み出したデータやＣＰＵ３０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ３４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ３８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス３９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
【００６６】
Ｉ／Ｆ３８には、外部装置として、ヒューマンインターフェースとしてデータの入力が可能なキーボードやマウス等からなる入力装置４０と、データやテーブル等をファイルとして格納する記憶装置４２と、画像信号に基づいて画面を表示する表示装置４４とが接続されている。
ＣＰＵ３０は、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）等からなり、ＲＯＭ３２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図２のフローチャートに示す視線誘導度算出処理を実行するようになっている。
【００６７】
図２は、視線誘導度算出処理を示すフローチャートである。
視線誘導度算出処理は、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図２に示すように、まず、ステップＳ１００に移行するようになっている。
ステップＳ１００では、画像データを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ１０２に移行して、読み出した画像データに基づいて、画像オブジェクトのなかから視線を誘導する基準となる誘導基準点を検出し、ステップＳ１０４に移行する。
【００６８】
ステップＳ１０４では、検出した誘導基準点について視線を誘導する方向を示す視線誘導方向を算出し、ステップＳ１０６に移行して、検出した誘導基準点について視線を誘導する強さを示す視線誘導強度を算出し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
次に、ステップＳ１００の画像データ入力処理を図３ないし図５を参照しながら詳細に説明する。
【００６９】
図３は、画像オブジェクト１０を含むベクタ画像を示す図である。
ステップＳ１００では、図３に示すように、画像オブジェクト１０を含むベクタ画像の画像データを記憶装置４２から読み出す。図３の例では、画像オブジェクト１０は、直角三角形となっている。
図４は、ベクタ画像データのデータ構造を示す図である。
【００７０】
ベクタ画像データは、図４に示すように、画像オブジェクト１０の形状や大きさを数値で表現したデータ構造を有し、ＳＶＧ等の代表的なデータフォーマットで構成することができる。図４の例では、多角形を描画することを示すタグ（＜polygon points＞）内に画像オブジェクト１０の各頂点の座標を指定している。これは、隣接する指定座標間を直線で描画することにより画像オブジェクト１０を形成することを示している。
【００７１】
図５は、ベクタ画像を２次元座標空間上に配置した図である。
ベクタ画像は、図５に示すように、２次元座標空間上に配置することができる。図５の例では、ベクタ画像の左上を原点としてベクタ画像を２次元座標空間上に配置している。
次に、ステップＳ１０２の誘導基準点検出処理を図６を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１０２では、読み出したベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の各頂点Ａ〜Ｃを誘導基準点として検出する。図４に示すように、各頂点Ａ〜Ｃの座標がベクタ画像データに含まれている場合は、各頂点Ａ〜Ｃの座標をベクタ画像データから取得することにより誘導基準点を検出することができる。
【００７２】
なお、各頂点Ａ〜Ｃの座標がベクタ画像データに含まれていない場合は、画像オブジェクト１０の外郭線の方程式を解くことにより求めることができる。
図６は、誘導基準点を求める計算例を示す図である。
図６の例では、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ａ，Ｂを結ぶ直線（以下、直線ＡＢという。）の方程式がＸ＝２（１≦Ｙ≦５）、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ｂ，Ｃを結ぶ直線（以下、直線ＢＣという。）の方程式がＹ＝５（２≦Ｘ≦７）、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ｃ，Ａを結ぶ直線（以下、直線ＣＡという。）の方程式がＹ＝２Ｘ−３（２≦Ｘ≦７）で表されるので、各頂点Ａ〜Ｃの座標は、それら直線の方程式を解くことにより算出することができる。その結果、各頂点Ａ〜Ｃの座標は、Ａ（２，１）、Ｂ（２，５）、Ｃ（５，７）として算出することができる。
【００７３】
次に、ステップＳ１０４の視線誘導方向算出処理を図７ないし図１０を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１０４では、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向を視線誘導方向として算出する。
【００７４】
図７は、誘導基準点における視線誘導方向を示す図である。
図７に示すように、誘導基準点Ａ〜Ｃにおける視線誘導方向をそれぞれａ〜ｃとし、誘導基準点Ａの仮想補助線を直線ＡＢおよび直線ＣＡとし、誘導基準点Ｂの仮想補助線を直線ＡＢおよび直線ＢＣとし、誘導基準点Ｃの仮想補助線を直線ＣＡおよび直線ＢＣとすると、視線誘導方向ａ〜ｃは、下式（１）〜（３）により、（−２．５，−４）、（−２．５，２）および（５，２）として算出することができる。
【００７５】
【数１】
2005158029.tif 000003
【００７６】
【数２】
2005158029.tif 000004
【００７７】
【数３】
2005158029.tif 000005
【００７８】
さらに、それぞれ大きさ「１」のベクトルに正規化すると、視線誘導方向ａ〜ｃは、下式（４）〜（６）により、（−０．５３，−０．８５）、（−０．７８，０．６２）および（０．９３，０．３７）として算出することができる。
【００７９】
【数４】
2005158029.tif 000006
【００８０】
【数５】
2005158029.tif 000007
【００８１】
【数６】
2005158029.tif 000008
【００８２】
図８は、視線誘導方向ａを求めるベクトル合成図である。
また、３時の方向を０°として視線誘導方向の角度を求めると、視線誘導方向ａについては、図８に示すように、下式（７）により「１２２°」として算出することができる。
【００８３】
【数７】
2005158029.tif 000009
【００８４】
図９は、視線誘導方向ｂを求めるベクトル合成図である。
同様に、視線誘導方向ｂについては、図９に示すように、下式（８）により「２１９°」として算出することができる。
【００８５】
【数８】
2005158029.tif 000010
【００８６】
図１０は、視線誘導方向ｃを求めるベクトル合成図である。
同様に、視線誘導方向ｃについては、図１０に示すように、下式（９）により「３３８°」として算出することができる。
【００８７】
【数９】
2005158029.tif 000011
【００８８】
次に、ステップＳ１０６の視線誘導強度算出処理を図１１を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１０６では、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の重心Ｇから誘導基準点までの距離（以下、重心距離という。）を視線誘導強度として算出する。
【００８９】
図１１は、誘導基準点からの重心距離を示す図である。
画像オブジェクト１０の重心Ｇの座標は、図１１に示すように、下式（１０）により（３．６７，３．６７）として算出することができる。
【００９０】
【数１０】
2005158029.tif 000012
【００９１】
したがって、各誘導基準点Ａ〜Ｃからの重心距離は、下式（１１）〜（１３）により、「３．１４」、「２．１３」および「３．５９」として算出することができる。
【００９２】
【数１１】
2005158029.tif 000013
【００９３】
【数１２】
2005158029.tif 000014
【００９４】
【数１３】
2005158029.tif 000015
【００９５】
図１２は、各誘導基準点の視線誘導方向および視線誘導強度を示す表である。
以上により、誘導基準点Ａにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、図１２に示すように、（−０．５３，−０．８５）および「３．１４」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ａを基準として（−０．５３，−０．８５）の方向に「３．１４」の大きさで視線が誘導されることを示している。
【００９６】
誘導基準点Ｂにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（−０．７８，０．６２）および「２．１３」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｂを基準として（−０．７８，０．６２）の方向に「２．１３」の大きさで視線が誘導されることを示している。
誘導基準点Ｃにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（０．９３，０．３７）および「３．５９」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｃを基準として（０．９３，０．３７）の方向に「３．５９」の大きさで視線が誘導されることを示している。
【００９７】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１００，Ｓ１０２を経て、ベクタ画像データが読み出され、読み出されたベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の各頂点が誘導基準点として検出される。
そして、ステップＳ１０４を経て、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向が視線誘導方向として算出される。また、ステップＳ１０６を経て、各誘導基準点ごとに重心距離が視線誘導強度として算
出される。
【００９８】
このように、画像オブジェクト１０について視線誘導方向および視線誘導強度が算出されると、視線誘導方向および視線誘導強度に基づいて、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的に把握することができる。
視線誘導方向および視線誘導強度は、レイアウトに応用することができる。
図１３は、レイアウトテンプレートを用いて誌面をレイアウトする場合を示す図である。
【００９９】
図１３に示すように、タイトル情報を格納するためのタイトル情報格納枠３６２と、文字情報を格納するための文字情報格納枠３６４と、画像情報を格納するための画像情報格納枠３６６とをレイアウト領域３６０に配置したレイアウトテンプレートを用いて誌面をレイアウトする場合において、タイトル情報格納枠３６２に記事のタイトル情報を、文字情報格納枠３６４に記事の文字情報を格納し、さらに、右図のような画像オブジェクト１２ａ〜１２ｄを画像情報格納枠３６６に格納することを考える。画像オブジェクト１２ａは、例えば、ロゴなどのマークである。また、画像オブジェクト１２ｂ〜１２ｄは、例えば、事業領域などのアピールポイントであり、オブジェクト内の番号はアピールしたい優先順位を示している。
【０１００】
図１４は、視線誘導案内情報１４を表示した場合を示す図である。
編集者は、画像オブジェクト１２ａに対して画像オブジェクト１２ｂ〜１２ｄをどのように配置していいか迷うことが多い。そこで、図１４に示すように、画像オブジェクト１２ａの各誘導基準点に対応させて視線誘導案内情報１４を表示し、画像オブジェクト１２ａのアイフローを編集者に通知する。
【０１０１】
図１５は、視線誘導案内情報１４を参考にして画像オブジェクト１２ａ〜１２ｄを配置した場合を示す図である。
編集者は、視線誘導案内情報１４を参照しながら、図１５に示すように、視線誘導方向に沿って視線誘導強度が最も大きい位置に画像オブジェクト１２ｂを配置し、同様に、視線誘導方向に沿って視線誘導強度が２番目、３番目に大きい位置に画像オブジェクト１２ｃ，１２ｄを配置すればよい。このように画像オブジェクト１２ｂ〜１２ｄを配置すれば、読み手が画像オブジェクト１２ａを見たときに画像オブジェクト１２ｂ〜１２ｄの順で視線が流れやすくなり、編集者が期待する優先順位のアピールの効果が得られる。
【０１０２】
このようにして、本実施の形態では、ベクタ画像データに基づいて画像オブジェクト１０のなかから誘導基準点を検出し、検出した誘導基準点について視線誘導方向および視線誘導強度を算出するようになっている。
これにより、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができる。また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができる。
【０１０３】
さらに、本実施の形態では、ベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の頂点を誘導基準点として検出するようになっている。
視線は、画像オブジェクト１０の内部から頂点に向けて誘導されやすい。したがって、画像オブジェクト１０の頂点を誘導基準点として検出することにより、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
【０１０４】
さらに、本実施の形態では、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向を視線誘導方向として算出するようになっている。
これにより、画像オブジェクト１０の内部から頂点に向かう方向を視線誘導方向として算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
【０１０５】
さらに、本実施の形態では、誘導基準点からの重心距離を視線誘導強度として算出するようになっている。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。また、その頂点角が鋭利になるほど、重心距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクト１０の頂点角の大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
【０１０６】
上記第１の実施の形態において、ステップＳ１０２は、発明１若しくは４の誘導基準点検出手段、または発明１０、１３、１９若しくは２２の誘導基準点検出ステップに対応し、ステップＳ１０４，Ｓ１０６は、発明１若しくは４の視線誘導度算出手段、または発明１０、１３、１９若しくは２２の視線誘導度算出ステップに対応している。また、ステップＳ１０４は、発明４または５の視線誘導方向算出手段、または発明１３、１４、２２若しくは２４の視線誘導方向算出ステップに対応し、ステップＳ１０６は、発明１２、１７、２２または２６の視線誘導強度算出ステップに対応している。
【０１０７】
〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１６ないし図１９は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の第２の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクト１０が視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものであり、上記第１の実施の形態と異なるのは、画像オブジェクト１０の外郭線のうち誘導基準点と対向する辺（以下、対向辺という。）から誘導基準点までの距離を視線誘導強度として算出する点にある。以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第１の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【０１０８】
ステップＳ１０６の視線誘導強度算出処理を図１６ないし図１９を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１０６では、各誘導基準点ごとに、誘導基準点を視線誘導方向に通過する補助線を仮想的に形成し、仮想補助線が対向辺と交差する点から誘導基準点までの距離（以下、懐距離という。）を視線誘導強度として算出する。
【０１０９】
図１６は、誘導基準点からの懐距離を示す図である。
図１７は、仮想補助線が対向辺と交差する点の座標を求める計算例を示す表である。
懐距離を求めるには、まず、仮想補助線が対向辺と交差する点の座標を求める。誘導基準点Ａについては、図１６および図１７に示すように、仮想補助線の方程式がｙ＝１．６ｘ−２．２、対向辺の方程式がｙ＝５で表されるので、２直線の交点Ａ'の座標は、それら直線の方程式を解くことにより算出することができる。その結果、交点Ａ'の座標は、（４．５，５）として算出することができる。
【０１１０】
誘導基準点Ｂについては、仮想補助線の方程式がｙ＝−０．８ｘ＋６．６、対向辺の方程式がｙ＝０．８ｘ−０．６で表されるので、２直線の交点Ｂ'の座標は、それら直線の方程式を解き、（４．５，３）として算出することができる。
誘導基準点Ｃについては、仮想補助線の方程式がｙ＝０．４ｘ＋２．２、対向辺の方程式がｘ＝２で表されるので、２直線の交点Ｃ'の座標は、それら直線の方程式を解き、（２，３）として算出することができる。
【０１１１】
図１８は、懐距離を求める計算例を示す表である。
次に、各誘導基準点Ａ〜Ｃからの懐距離を交点Ａ'〜Ｃ'の座標に基づいて算出する。誘導基準点Ａからの懐距離は、交点Ａ'から誘導基準点Ａまでの距離となるので、図１８に示すように、「４．７２」として算出することができる。
誘導基準点Ｂからの懐距離は、交点Ｂ'から誘導基準点Ｂまでの距離となるので、「３．２０」として算出することができる。
【０１１２】
誘導基準点Ｃからの懐距離は、交点Ｃ'から誘導基準点Ｃまでの距離となるので、「５．３８」として算出することができる。
図１９は、各誘導基準点の視線誘導方向および視線誘導強度を示す表である。
以上により、誘導基準点Ａにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、図１９に示すように、（−０．５３，−０．８５）および「４．７２」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ａを基準として（−０．５３，−０．８５）の方向に「４．７２」の大きさで視線が誘導されることを示している。
【０１１３】
誘導基準点Ｂにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（−０．７８，０．６２）および「３．２０」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｂを基準として（−０．７８，０．６２）の方向に「３．２０」の大きさで視線が誘導されることを示している。
誘導基準点Ｃにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（０．９３，０．３７）および「５．３８」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｃを基準として（０．９３，０．３７）の方向に「５．３８」の大きさで視線が誘導されることを示している。
【０１１４】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１００，Ｓ１０２を経て、ベクタ画像データが読み出され、読み出されたベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の各頂点が誘導基準点として検出される。
そして、ステップＳ１０４を経て、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向が視線誘導方向として算出される。また、ステップＳ１０６を経て、各誘導基準点ごとに懐距離が視線誘導強度として算出される。
【０１１５】
このようにして、本実施の形態では、誘導基準点からの懐距離を視線誘導強度として算出するようになっている。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。また、その頂点角が鋭利になるほど、懐距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクト１０の頂点角の大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを比較的適切に算出することができる。
【０１１６】
上記第２の実施の形態において、ステップＳ１０２は、発明１若４の誘導基準点検出手段、または発明１０、１３、１９若しくは２２の誘導基準点検出ステップに対応し、ステップＳ１０４，Ｓ１０６は、発明１若しくは４の視線誘導度算出手段、または発明１０、１３、１９若しくは２２の視線誘導度算出ステップに対応している。また、ステップＳ１０４は、発明４若しくは５の視線誘導方向算出手段、または発明１３、１４、２２若しくは２３の視線誘導方向算出ステップに対応し、ステップＳ１０６は、発明５若しくは８の視線誘導強度算出手段、または発明１４、１７、２３若しくは２６の視線誘導強度算出ステップに対応している。
【０１１７】
〔第３の実施の形態〕
次に、本発明の第３の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図２０ないし図２８は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の第３の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクト１０が視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものであり、上記第１および第２の実施の形態と異なるのは、画像オブジェクト１０を含むラスタ画像から視線誘導方向および視線誘導強度を算出する点にある。以下、上記第１および第２の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第１および第２の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【０１１８】
ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ３２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図２のフローチャートに示す視線誘導度算出処理に代えて、図２０のフローチャートに示す視線誘導度算出処理を実行するようになっている。
図２０は、視線誘導度算出処理を示すフローチャートである。
視線誘導度算出処理は、ＣＰＵ３０において実行されると、図２０に示すように、まず、ステップＳ２００に移行する。
【０１１９】
ステップＳ２００では、ラスタ画像データを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ２０２に移行して、読み出したラスタ画像データをベクタ変換し、ステップＳ２０４に移行する。
ステップＳ２０４からＳ２０８までは、図２のフローチャートにおけるステップＳ１０２からＳ１０６までの処理に相当する処理を実行し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
【０１２０】
次に、ステップＳ２０２のベクタ変換処理を図２１ないし図２８を参照しながら詳細に説明する。
図２１は、画像オブジェクト１０を含むラスタ画像を示す図である。
ステップＳ２０２では、図２１に示すように、読み出したラスタ画像データに基づいてラスタ画像をベクタ画像に変換する。図２１の例では、画像オブジェクト１０は、直角三角形となっている。
【０１２１】
ベクタ変換は、例えば、Pewittと呼ばれる空間フィルタを利用した手法により行うことができる。
図２２は、空間フィルタのフィルタ係数を示す図である。
空間フィルタは、ラスタ画像のエッジ（正確には濃淡の勾配）がどのような方向を向いているかを検出するためのものであり、図２２に示すように、画像の方向と対応付けられた８種類のフィルタ２１〜２８が用意されている。各空間フィルタ２１〜２８は、上方向、下方向、左方向、右方向、左上方向、右下方向、左下方向および右上方向の８方向にそれぞれ対応付けられている。
【０１２２】
図２３は、ラスタ画像を３×３の９画素単位で走査する場合を示す図である。
まず、ラスタ画像の全領域を３×３の９画素単位に区分する。そして、図２３に示すように、ラスタ画像の左上を原点として区分領域単位で右方向に走査する。各区分領域の方向は、その区分領域の画素値を８種類の空間フィルタでそれぞれ行列演算し、演算結果が最も大きい空間フィルタに対応する方向とする。走査領域が右端に達したときは、下方向に１区分領域分だけ移動し、再び区分領域単位で右方向に走査する。これを走査領域が最下段に達するまで繰り返し行う。
【０１２３】
図２４は、エッジが縦方向の区分領域の方向を検出する場合を示す図である。
まず、空間フィルタ２１〜２８を利用してエッジが縦方向の区分領域の方向を検出する場合を説明する。区分領域の画素値は、図２４に示すように、第１行目が（１００，１００，０）、第２行目が（０，１００，０）、第３行目が（０，１００，０）である。ここで、画素値として「１００」は白色を示し、「０」は黒色を示す。
【０１２４】
このような区分領域の画素値を空間フィルタ２１〜２８でそれぞれ行列演算すると、空間フィルタ２１〜２８の演算結果は、それぞれ「−１００」、「−３００」、「１００」、「−１００」、「−１００」、「−３００」、「−１００」および「−１００」となり、空間フィルタ２３の演算結果が最も大きい値となる。そして、空間フィルタ２３は、左方向と対応付けられているので、区分領域の方向は左方向として検出される。
【０１２５】
図２５は、エッジが斜め方向の区分領域の方向を検出する場合を示す図である。
次に、空間フィルタ２１〜２８を利用してエッジが斜め方向の区分領域の方向を検出する場合を説明する。区分領域の画素値は、図２５に示すように、第１行目が（１００，０，０）、第２行目が（１００，１００，０）、第３行目が（１００，１００，１００）である。
【０１２６】
このような区分領域の画素値を空間フィルタ２１〜２８でそれぞれ行列演算すると、空間フィルタ２１〜２８の演算結果は、それぞれ「−３００」、「１００」、「１００」、「−３００」、「−１００」、「−１００」、「３００」および「−３００」となり、空間フィルタ２７の演算結果が最も大きい値となる。そして、空間フィルタ２７は、左下方向と対応付けられているので、区分領域の方向は左下方向として検出される。
【０１２７】
図２６は、区分領域の方向を特定することができない場合を示す図である。
次に、図２６に示すように、画素値として、第１行目が（０，１００，０）、第２行目が（１００，１００，１００）、第３行目が（０，１００，０）となる区分領域の方向を検出する場合を説明する。
このような区分領域の画素値を空間フィルタ２１〜２８でそれぞれ行列演算すると、空間フィルタ２１〜２８の演算結果は、それぞれ「０」、「０」、「０」、「０」、「−２００」、「−２００」、「−２００」および「−２００」となり、演算結果が最も大きな値となる空間フィルタ２３が複数存在してしまう。この場合は、区分領域の方向を特定することができない。このように、区分領域の方向を特定できない画像があっても、線分でつないだとき、周辺からの補間処理で補うことができるので、無視することができる。
【０１２８】
図２７は、空間フィルタ２１〜２８を利用して画像オブジェクト１０の各区分領域の方向を検出した結果を示す図である。
空間フィルタ２１〜２８を利用して画像オブジェクト１０の各区分領域の方向を検出すると、図２７に示すように、画像オブジェクト１０の外郭線をなぞる点の集合と、各点におけるエッジの方向および強さを求めることができる。図２７の例では、直線ＡＢ上の点の方向が右方向として、直線ＢＣ上の点の方向が下方向として、直線ＣＡ上の点の方向が右上方向としてそれぞれ検出されている。
【０１２９】
図２８は、画像オブジェクト１０の外郭線を求める場合を示す図である。
図２７の状態から画像オブジェクト１０の外郭線を求めるには、エッジの方向および強度を用いなくても、図２８に示すように、方向が同一で連続している点の集合から回帰分析によって近似直線（線分の数式）を求めればよい。これにより、ラスタ画像をベクタ画像に変換することができる。
【０１３０】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ２００，Ｓ２０２を経て、ラスタ画像データが読み出され、読み出されたラスタ画像データに基づいてラスタ画像がベクタ画像に変換される。次いで、ステップＳ２０４を経て、変換により得られたベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の各頂点が誘導基準点として検出される。
【０１３１】
そして、ステップＳ２０６を経て、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向が視線誘導方向として算出される。また、ステップＳ２０８を経て、各誘導基準点ごとに重心距離または懐距離が視線誘導強度として算出される。
【０１３２】
このようにして、本実施の形態では、ラスタ画像データに基づいてラスタ画像をベクタ画像に変換し、変換により得られたベクタ画像データに基づいて画像オブジェクト１０のなかから誘導基準点を検出し、検出した誘導基準点について視線誘導方向および視線誘導強度を算出するようになっている。
これにより、ラスタ画像データであっても、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができる。
【０１３３】
上記第３の実施の形態において、ステップＳ２０４は、発明１若しくは４の誘導基準点検出手段、または発明１０、１３、１９若しくは２２の誘導基準点検出ステップに対応し、ステップＳ２０６，Ｓ２０８は、発明１若しくは４の視線誘導度算出手段、または発明１０、１３、１９若しくは２２の視線誘導度算出ステップに対応している。また、ステップＳ２０６は、発明４若しくは５の視線誘導方向算出手段、または発明１３、１４、２２若しくは２３の視線誘導方向算出ステップに対応し、ステップＳ２０８は、発明４、６若しくは８の視線誘導強度算出手段、または発明１３、１５、１７、２２、２４若しくは２６の視線誘導強度算出ステップに対応している。
【０１３４】
〔第４の実施の形態〕
以下、本発明の第４の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図２９ないし図３３は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の第４の実施の形態を示す図である。更に、本実施の形態においては、上記第１の実施の形態と共通の図面である図１並びに図３ないし図１２を説明に用いる。
【０１３５】
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものである。
まず、本発明を適用するレイアウト装置１００の構成を図１を参照しながら説明する。
レイアウト装置１００は、図１に示すように、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ３０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ３０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ３２と、ＲＯＭ３２等から読み出したデータやＣＰＵ３０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ３４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ３８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス３９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
【０１３６】
Ｉ／Ｆ３８には、外部装置として、ヒューマンインターフェースとしてデータの入力が可能なキーボードやマウス等からなる入力装置４０と、データやテーブル等をファイルとして格納する記憶装置４２と、画像信号に基づいて画面を表示する表示装置４４とが接続されている。
ＣＰＵ３０は、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）等からなり、ＲＯＭ３２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図２９のフローチャートに示す視線誘導度算出処理を実行するようになっている。
【０１３７】
図２９は、視線誘導度算出処理を示すフローチャートである。
視線誘導度算出処理は、画像オブジェクトが視線を誘導する方向および強さを算出する処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図２９に示すように、まず、ステップＳ３００に移行するようになっている。
ステップＳ３００では、画像データを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ３０２に移行して、読み出した画像データに基づいて、画像オブジェクトのなかから視線を誘導する基準となる複数の誘導基準点を検出し、ステップＳ３０４に移行する。
【０１３８】
ステップＳ３０４では、検出した各誘導基準点ごとにその誘導基準点について視線を誘導する方向を示す視線誘導方向を算出し、ステップＳ３０６に移行して、検出した各誘導基準点ごとにその誘導基準点について視線を誘導する強さを示す視線誘導強度を算出し、ステップＳ３０８に移行する。
ステップＳ３０８では、算出した視線誘導方向および視線誘導強度に基づいて、画像オブジェクトを代表する代表視線誘導度を算出し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
【０１３９】
次に、ステップＳ３００の画像データ入力処理を図３ないし図５を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ３００では、図３に示すように、画像オブジェクト１０を含むベクタ画像の画像データを記憶装置４２から読み出す。図３の例では、画像オブジェクト１０は、直角三角形となっている。
【０１４０】
ベクタ画像データは、図４に示すように、画像オブジェクト１０の形状や大きさを数値で表現したデータ構造を有し、ＳＶＧ等の代表的なデータフォーマットで構成することができる。図４の例では、多角形を描画することを示すタグ（＜polygon points＞）内に画像オブジェクト１０の各頂点の座標を指定している。これは、隣接する指定座標間を直線で描画することにより画像オブジェクト１０を形成することを示している。
【０１４１】
ベクタ画像は、図５に示すように、２次元座標空間上に配置することができる。図５の例では、ベクタ画像の左上を原点としてベクタ画像を２次元座標空間上に配置している。
次に、ステップＳ３０２の誘導基準点検出処理を図６を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ３０２では、読み出したベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の各頂点Ａ〜Ｃを誘導基準点として検出する。図４に示すように、各頂点Ａ〜Ｃの座標がベクタ画像データに含まれている場合は、各頂点Ａ〜Ｃの座標をベクタ画像データから取得することにより誘導基準点を検出することができる。
【０１４２】
なお、各頂点Ａ〜Ｃの座標がベクタ画像データに含まれていない場合は、画像オブジェクト１０の外郭線の方程式を解くことにより求めることができる。
図６の例では、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ａ，Ｂを結ぶ直線（以下、直線ＡＢという。）の方程式がＸ＝２（１≦Ｙ≦５）、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ｂ，Ｃを結ぶ直線（以下、直線ＢＣという。）の方程式がＹ＝５（２≦Ｘ≦７）、画像オブジェクト１０の外郭線のうち頂点Ｃ，Ａを結ぶ直線（以下、直線ＣＡという。）の方程式がＹ＝２Ｘ−３（２≦Ｘ≦７）で表されるので、各頂点Ａ〜Ｃの座標は、それら直線の方程式を解くことにより算出することができる。その結果、各頂点Ａ〜Ｃの座標は、Ａ（２，１）、Ｂ（２，５）、Ｃ（５，７）として算出することができる。
【０１４３】
次に、ステップＳ３０４の視線誘導方向算出処理を図７ないし図１０を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ３０４では、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向を視線誘導方向として算出する。
【０１４４】
図７に示すように、誘導基準点Ａ〜Ｃにおける視線誘導方向をそれぞれａ〜ｃとし、誘導基準点Ａの仮想補助線を直線ＡＢおよび直線ＣＡとし、誘導基準点Ｂの仮想補助線を直線ＡＢおよび直線ＢＣとし、誘導基準点Ｃの仮想補助線を直線ＣＡおよび直線ＢＣとすると、視線誘導方向ａ〜ｃは、上式（１）〜（３）により、（−２．５，−４）、（−２．５，２）および（５，２）として算出することができる。
【０１４５】
さらに、それぞれ大きさ「１」のベクトルに正規化すると、視線誘導方向ａ〜ｃは、上式（４）〜（６）により、（−０．５３，−０．８５）、（−０．７８，０．６２）および（０．９３，０．３７）として算出することができる。
また、３時の方向を０°として視線誘導方向の角度を求めると、視線誘導方向ａについては、図８に示すように、上式（７）により「１２２°」として算出することができる。
【０１４６】
同様に、視線誘導方向ｂについては、図９に示すように、上式（８）により「２１９°」として算出することができる。
同様に、視線誘導方向ｃについては、図１０に示すように、上式（９）により「３３８°」として算出することができる。
次に、ステップＳ３０６の視線誘導強度算出処理を図１１を参照しながら詳細に説明する。
【０１４７】
ステップＳ３０６では、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の重心Ｇから誘導基準点までの距離（以下、重心距離という。）を視線誘導強度として算出する。
図１１は、誘導基準点からの重心距離を示す図である。
画像オブジェクト１０の重心Ｇの座標は、図１１に示すように、上式（１０）により（３．６７，３．６７）として算出することができる。
【０１４８】
したがって、各誘導基準点Ａ〜Ｃからの重心距離は、上式（１１）〜（１３）により、「３．１４」、「２．１３」および「３．５９」として算出することができる。
以上により、誘導基準点Ａにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、図１２に示すように、（−０．５３，−０．８５）および「３．１４」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ａを基準として（−０．５３，−０．８５）の方向に「３．１４」の大きさで視線が誘導されることを示している。
【０１４９】
誘導基準点Ｂにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（−０．７８，０．６２）および「２．１３」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｂを基準として（−０．７８，０．６２）の方向に「２．１３」の大きさで視線が誘導されることを示している。
誘導基準点Ｃにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（０．９３，０．３７）および「３．５９」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｃを基準として（０．９３，０．３７）の方向に「３．５９」の大きさで視線が誘導されることを示している。
【０１５０】
次に、ステップＳ３０８の代表視線誘導度算出処理を図３０および図３１を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ３０８では、各誘導基準点ごとに、算出した視線誘導方向および視線誘導強度をベクトル合成して代表視線誘導度を算出する。
図３０は、各誘導基準点の視線誘導方向および視線誘導強度をベクトル合成する場合を示す図である。
【０１５１】
図３１は、各誘導基準点の視線誘導ベクトルを示す表である。
代表視線誘導度を求めるには、まず、各誘導基準点の視線誘導ベクトルを求める。誘導基準点Ａ〜Ｃにおける視線誘導ベクトルをそれぞれａｘ〜ｃｘとすると、視線誘導ベクトルａｘは、図３０および図３１に示すように、誘導基準点Ａにおける視線誘導強度を視線誘導方向ａに乗算することにより算出することができる。その結果、視線誘導ベクトルａｘは、（−１．６６４２，−２．６６９）として算出することができる。
【０１５２】
視線誘導ベクトルｂｘは、誘導基準点Ｂにおける視線誘導強度を視線誘導方向ｂに乗算することにより、（−１．６６１５，−１．３２０６）として算出することができる。
視線誘導ベクトルｃｘは、誘導基準点Ｃにおける視線誘導強度を視線誘導方向ｃに乗算することにより、（３．３３８７，１．３２８３）として算出することができる。
そして、代表視線誘導度は、視線誘導ベクトルａｘ〜ｃｘをベクトル合成することにより、（０．０１３，−０．０２０）として算出することができる。
【０１５３】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ３００，Ｓ３０２を経て、ベクタ画像データが読み出され、読み出されたベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の各頂点が誘導基準点として検出される。
次いで、ステップＳ３０４を経て、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向が視線誘導方向として算出される。また、ステップＳ３０６を経て、各誘導基準点ごとに重心距離が視線誘導強度として算出される。
【０１５４】
そして、ステップＳ３０８を経て、各誘導基準点ごとに、算出された視線誘導方向および視線誘導強度がベクトル合成されて代表視線誘導度が算出される。
代表視線誘導度は、複数のレイアウト要素を配置してレイアウトを行う場合に応用することができる。
図３２は、レイアウトテンプレートを用いて誌面をレイアウトする場合を示す図である。
【０１５５】
図３２に示すように、タイトル情報を格納するためのタイトル情報格納枠３６２をレイアウト領域３６０に配置したレイアウトテンプレートを用いて誌面をレイアウトする場合において、タイトル情報格納枠３６２に記事のタイトル情報を格納し、それ以外の空き領域に３つの画像オブジェクト１０ａ〜１０ｃを配置することを考える。
図３３は、代表視線誘導度を表示した場合を示す図である。
【０１５６】
編集者は、画像オブジェクト１０ａ〜１０ｃをどの位置に配置していいか迷うことが多い。そこで、図３３に示すように、画像オブジェクト１０ａ〜１０ｃの代表視線誘導度をそれぞれ算出して表示する。図３３の例では、画像オブジェクト１０ａの代表視線誘導度は、右下方向に所定の大きさを有し、画像オブジェクト１０ｂの代表視線誘導度は、上方向に所定の大きさを有している。これに対して、画像オブジェクト１０ｃの代表視線誘導度は、方向および大きさを有していない。
【０１５７】
図３４は、代表視線誘導度を参考にして画像オブジェクト１０ａ〜１０ｃを配置した場合を示す図である。
読みやすいレイアウトを実現する観点からは、アイフローが断続したり交差したりすることなく、画像オブジェクト１０ａ〜１０ｃを配置することが望ましい。したがって、図３４に示すように、レイアウト領域３６０の左中央に画像オブジェクト１０ａを配置し、画像オブジェクト１０ａの右下に画像オブジェクト１０ｂを配置し、画像オブジェクト１０ｂの上に画像オブジェクト１０ｃを配置すれば、アイフローは、レイアウト領域３６０の左中央、右下、右中央の順に連続することとなる。
【０１５８】
このようにして、本実施の形態では、ベクタ画像データに基づいて画像オブジェクト１０のなかから複数の誘導基準点を検出し、検出した各誘導基準点ごとにその誘導基準点について視線誘導方向および視線誘導強度を算出し、算出した視線誘導方向および視線誘導強度に基づいて代表視線誘導度を算出するようになっている。
これにより、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的かつ比較的適切に算出することができるので、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができる。また、画像オブジェクト１０を代表する代表視線誘導度を算出することができるので、複数のレイアウト要素を配置してレイアウトを行う場合にレイアウト作業を比較的簡単に行うことができる。さらに、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができる。さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができる。
【０１５９】
さらに、本実施の形態では、ベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の頂点を誘導基準点として検出するようになっている。
視線は、画像オブジェクト１０の内部から頂点に向けて誘導されやすい。したがって、画像オブジェクト１０の頂点を誘導基準点として検出することにより、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
【０１６０】
さらに、本実施の形態では、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向を視線誘導方向として算出するようになっている。
これにより、画像オブジェクト１０の内部から頂点に向かう方向を視線誘導方向として算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
【０１６１】
さらに、本実施の形態では、誘導基準点からの重心距離を視線誘導強度として算出するようになっている。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。また、その頂点角が鋭利になるほど、重心距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクト１０の頂点角の大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかをさらに適切に算出することができる。
【０１６２】
上記第４の実施の形態において、ステップＳ３０２は、発明２ないし４の誘導基準点検出手段、または発明１１ないし１３若しくは発明２０ないし２２の誘導基準点検出ステップに対応し、ステップＳ３０４，Ｓ３０６は、発明２若しくは４の視線誘導度算出手段、または発明１１、１３、２０若しくは２２の視線誘導度算出ステップに対応している。また、ステップＳ３０４は、発明４または５の視線誘導方向算出手段、または発明１３、１４、２２若しくは２４の視線誘導方向算出ステップに対応し、ステップＳ３０６は、発明４若しくは６の視線誘導強度算出手段、または発明１３、１５、２２若しくは２４の視線誘導強度算出ステップに対応し、ステップＳ３０８は、発明２の代表視線誘導度算出手段、または発明１１若しくは２０の代表視線誘導度算出ステップに対応している。
【０１６３】
〔第５の実施の形態〕
次に、上記第２の実施の形態と共通の図面である図１６ないし図１９を参照しながら、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の本発明の第５の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクト１０が視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものであり、上記第４の実施の形態と異なるのは、画像オブジェクト１０の外郭線のうち誘導基準点と対向する辺（以下、対向辺という。）から誘導基準点までの距離を視線誘導強度として算出する点にある。以下、上記第４の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第４の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【０１６４】
ステップＳ３０６の視線誘導強度算出処理を図１６ないし図１９を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ３０６では、各誘導基準点ごとに、誘導基準点を視線誘導方向に通過する補助線を仮想的に形成し、仮想補助線が対向辺と交差する点から誘導基準点までの距離（以下、懐距離という。）を視線誘導強度として算出する。
【０１６５】
懐距離を求めるには、まず、仮想補助線が対向辺と交差する点の座標を求める。誘導基準点Ａについては、図１６および図１７に示すように、仮想補助線の方程式がｙ＝１．６ｘ−２．２、対向辺の方程式がｙ＝５で表されるので、２直線の交点Ａ'の座標は、それら直線の方程式を解くことにより算出することができる。その結果、交点Ａ'の座標は、 （４．５，５）として算出することができる。
【０１６６】
誘導基準点Ｂについては、仮想補助線の方程式がｙ＝−０．８ｘ＋６．６、対向辺の方程式がｙ＝０．８ｘ−０．６で表されるので、２直線の交点Ｂ'の座標は、それら直線の方程式を解き、（４．５，３）として算出することができる。
誘導基準点Ｃについては、仮想補助線の方程式がｙ＝０．４ｘ＋２．２、対向辺の方程式がｘ＝２で表されるので、２直線の交点Ｃ'の座標は、それら直線の方程式を解き、（２，３）として算出することができる。
【０１６７】
次に、各誘導基準点Ａ〜Ｃからの懐距離を交点Ａ'〜Ｃ'の座標に基づいて算出する。誘導基準点Ａからの懐距離は、交点Ａ'から誘導基準点Ａまでの距離となるので、図１８に示すように、「４．７２」として算出することができる。
誘導基準点Ｂからの懐距離は、交点Ｂ'から誘導基準点Ｂまでの距離となるので、「３．２０」として算出することができる。
【０１６８】
誘導基準点Ｃからの懐距離は、交点Ｃ'から誘導基準点Ｃまでの距離となるので、「５．３８」として算出することができる。
以上により、誘導基準点Ａにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、図１９に示すように、（−０．５３，−０．８５）および「４．７２」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ａを基準として（−０．５３，−０．８５）の方向に「４．７２」の大きさで視線が誘導されることを示している。
【０１６９】
誘導基準点Ｂにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（−０．７８，０．６２）および「３．２０」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｂを基準として（−０．７８，０．６２）の方向に「３．２０」の大きさで視線が誘導されることを示している。
誘導基準点Ｃにおける視線誘導方向および視線誘導強度は、（０．９３，０．３７）および「５．３８」として算出することができる。これは、画像オブジェクト１０の頂点Ｃを基準として（０．９３，０．３７）の方向に「５．３８」の大きさで視線が誘導されることを示している。
【０１７０】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ３００，Ｓ３０２を経て、ベクタ画像データが読み出され、読み出されたベクタ画像データに基づいて、画像オブジェクト１０の各頂点が誘導基準点として検出される。
次いで、ステップＳ３０４を経て、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクト１０の外郭に沿って誘導基準点を交差する２本の補助線を仮想的に形成し、仮想補助線がなす角のうち鈍角の２等分線が誘導基準点から外向きに伸びる方向が視線誘導方向として算出される。また、ステップＳ３０６を経て、各誘導基準点ごとに懐距離が視線誘導強度として算出される。
【０１７１】
そして、ステップＳ３０８を経て、各誘導基準点ごとに、算出された視線誘導方向および視線誘導強度がベクトル合成されて代表視線誘導度が算出される。
このようにして、本実施の形態では、誘導基準点からの懐距離を視線誘導強度として算出するようになっている。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。また、その頂点角が鋭利になるほど、懐距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクト１０の頂点角の大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを比較的適切に算出することができる。
【０１７２】
上記第５の実施の形態において、ステップＳ３０２は、発明２ないし４の誘導基準点検出手段、または発明１１ないし１３若しくは発明２０ないし２２の誘導基準点検出ステップに対応し、ステップＳ３０４，Ｓ３０６は、発明２若しくは４の視線誘導度算出手段、または発明１１、１３、２０若しくは２２の視線誘導度算出ステップに対応している。また、ステップＳ３０４は、発明４または５の視線誘導方向算出手段、または発明１３、１４、２２若しくは２３の視線誘導方向算出ステップに対応し、ステップＳ３０６は、発明４または８の視線誘導強度算出手段、または発明１３、１７、２２若しくは２６の視線誘導強度算出ステップに対応し、ステップＳ３０８は、発明２の代表視線誘導度算出手段、または発明１１若しくは２０の代表視線誘導度算出ステップに対応している。
【０１７３】
〔第６の実施の形態〕
次に、本発明の第６の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図３５および図３６は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法の第６の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクト１０が視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したものであり、上記第４及び第５の実施の形態と異なるのは、画像オブジェクトの誘導基準点以外の頂点を通る経路上の１点から誘導基準点までの距離を視線誘導強度として算出する点にある。以下、上記第４及び第５の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第４及び第５の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【０１７４】
ステップＳ３０６の視線誘導強度算出処理を図３５を参照しながら詳細に説明する。
図３５（ａ）〜（ｃ）は、画像のエッジに沿った仮想補助線を形成した場合の誘導基準点からの懐距離を示す図である。
ステップＳ３０６では、各画像オブジェクトの誘導基準点ごとに、画像オブジェクトにおける誘導基準点となる頂点以外の頂点を通過する線を仮想的に形成し、視線誘導強度を求めるための仮想補助線上の１点の座標を決定し、当該決定した１点から誘導基準点までの距離（以下、懐距離という。）を視線誘導強度として算出する。
【０１７５】
懐距離を求めるには、まず、仮想補助線を形成する。
図３５（ａ）に示す三角形の画像オブジェクトについては、誘導基準点が頂点Ａであるので、当該頂点Ａ以外の頂点である頂点Ｂ及び頂点Ｃを通る線分ＢＣが仮想補助線となる。
また、図３５（ｂ）に示す四角形の画像オブジェクトについては、誘導基準点が頂点Ｅであるので、当該頂点Ｅ以外の頂点である頂点Ｆ〜頂点Ｈを通る線分ＦＧＨが仮想補助線となる。
【０１７６】
また、図３５（ｃ）に示す楔形の画像オブジェクトについては、誘導基準点が頂点Ｉであるので、当該頂点Ｉ以外の頂点である頂点Ｊ〜頂点Ｌを通る線分ＪＫＬが仮想補助線となる。
次に、視線誘導強度を求めるために仮想補助線上の１点の座標を決定する。
図３５（ａ）に示す三角形の画像オブジェクトについては、頂点Ｂ及び頂点Ｃを含む線分ＢＣ上の点Ｄに決定する。更に、仮想補助線上の１点から誘導基準点に伸びる方向が視線誘導方向として算出される。
【０１７７】
また、図３５（ｂ）に示す四角形の画像オブジェクトについては、頂点Ｆ〜頂点Ｈの３つの頂点を含む線分ＦＧＨ上の点Ｍに決定する。更に、仮想補助線上の１点から誘導基準点に伸びる方向が視線誘導方向として算出される。
また、図３５（ｃ）に示す楔形の画像オブジェクトについては、頂点Ｊ〜頂点Ｌの３つの頂点を含む線分ＪＫＬ上の点Ｎに決定する。更に、仮想補助線上の１点から誘導基準点に伸びる方向が視線誘導方向として算出される。
【０１７８】
上記決定した１点の座標は、上記第５の実施の形態の説明に用いた図１６に示すように、２次元の座標空間を画像オブジェクトに対応付けることで求める。
更に、誘導基準点の座標と上記決定した仮想補助線上の１点の座標とから懐距離を算出する。
図３５（ａ）に示す三角形の画像オブジェクトについては、誘導基準点Ａの座標と、線分ＢＣ上の点Ｄの座標とから図中実線で示す線分ＤＡの距離を算出する。
【０１７９】
また、図３５（ｂ）に示す四角形の画像オブジェクトについては、誘導基準点Ｅの座標と、線分ＦＧＨ上の点Ｍの座標とから図中実線で示す線分ＭＥの距離を算出する。
また、図３５（ｃ）に示す楔形の画像オブジェクトについては、誘導基準点Ｉの座標と、線分ＪＫＬ上の点Ｎの座標とから図中実線で示す線分ＮＩの距離を算出する。
以上、図３５（ａ）〜（ｃ）に示す画像オブジェクトに対する、視線誘導方向と、視線誘導強度がそれぞれ求まる。
【０１８０】
上記図３５の例では、画像のエッジに沿った仮想補助線を形成した場合を例に説明したが、これに限らず、図３６に示すように外接図形のエッジに沿った仮想補助線を形成しても良い。
以下、ステップＳ３０６の視線誘導強度算出処理を図３６を参照しながら詳細に説明する。
【０１８１】
図３６（ａ）〜（ｃ）は、外接図形のエッジに沿った仮想補助線を形成した場合の誘導基準点からの懐距離を示す図である。
懐距離を求めるには、まず、仮想補助線を形成する。
図３６（ａ）に示す三角形の画像オブジェクトについては、その頂点Ａ〜Ｃを通る外接円を想定する。誘導基準点は頂点Ａであるので、これ以外の頂点Ｂ及びＣを通る外接円の円弧ＢＣが仮想補助線となる。
【０１８２】
また、図３６（ｂ）に示す四角形の画像オブジェクトについては、その頂点Ｅ〜Ｈを通る外接円を想定する。誘導基準点は頂点Ｅであるので、これ以外の頂点Ｆ〜Ｈを通る外接円の円弧ＦＧＨが仮想補助線となる。
また、図３５（ｃ）に示す楔形の画像オブジェクトについては、その頂点Ｉ、Ｊ、Ｌを通る外接円を想定する。誘導基準点は頂点Ｉであるので、これ以外の頂点Ｊ及びＬを通る外接円の円弧ＪＬが仮想補助線となる。楔形のように、誘導基準点以外の突出部の一部が内側にくぼむ画像オブジェクトにおいてはその部分の頂点を含まずに仮想補助線を形成する場合もある。
【０１８３】
次に、視線誘導強度を求めるために仮想補助線上の１点の座標を決定する。
図３６（ａ）に示す三角形の画像オブジェクトについては、頂点Ｂ及び頂点Ｃを含む円弧ＢＣ上の点Ｄに決定する。更に、仮想補助線上の１点から誘導基準点に伸びる方向が視線誘導方向として算出される。
また、図３６（ｂ）に示す四角形の画像オブジェクトについては、頂点Ｆ〜頂点Ｈの３つの頂点を含む円弧ＦＧＨ上の点Ｍに決定する。更に、仮想補助線上の１点から誘導基準点に伸びる方向が視線誘導方向として算出される。
【０１８４】
また、図３６（ｃ）に示す楔形の画像オブジェクトについては、頂点Ｊ及び頂点Ｌの２つの頂点を含む円弧ＪＬ上の点Ｎに決定する。更に、仮想補助線上の１点から誘導基準点に伸びる方向が視線誘導方向として算出される。
更に、誘導基準点の座標と上記決定した仮想補助線上の１点の座標とから懐距離を算出する。
【０１８５】
図３６（ａ）に示す三角形の画像オブジェクトについては、誘導基準点Ａの座標と、円弧ＢＣ上の点Ｄの座標とから図中実線で示す線分ＤＡの距離を算出する。
また、図３６（ｂ）に示す四角形の画像オブジェクトについては、誘導基準点Ｅの座標と、円弧ＦＧＨ上の点Ｍの座標とから図中実線で示す線分ＭＥの距離を算出する。
また、図３６（ｃ）に示す楔形の画像オブジェクトについては、誘導基準点Ｉの座標と、円弧ＪＬ上の点Ｎの座標とから図中実線で示す線分ＮＩの距離を算出する。
【０１８６】
以上、図３６（ａ）〜（ｃ）に示す画像オブジェクトに対する、視線誘導方向と、視線誘導強度がそれぞれ求まる。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ３００，Ｓ３０２を経て、ベクタ画像データが読み出され、読み出されたベクタ画像データに基づいて、各画像オブジェクトの頂点が誘導基準点として検出される。
【０１８７】
次いで、ステップＳ３０４を経て、各誘導基準点ごとに、画像オブジェクトの誘導基準点以外の頂点を通る補助線を仮想的に形成し、仮想補助線上の１点から誘導基準点に伸びる方向が視線誘導方向として算出される。また、ステップＳ３０６を経て、各誘導基準点ごとに懐距離が視線誘導強度として算出される。
そして、ステップＳ３０８を経て、各誘導基準点ごとに、算出された視線誘導方向および視線誘導強度がベクトル合成されて代表視線誘導度が算出される。
【０１８８】
このようにして、本実施の形態では、誘導基準点からの懐距離を視線誘導強度として算出するようになっている。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。また、その頂点角が鋭利になるほど、懐距離が大きくなる。したがって、画像オブジェクト１０の頂点角の大きさに応じた視線誘導強度を算出することができるので、画像オブジェク
ト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを比較的適切に算出することができる。
【０１８９】
上記第６の実施の形態において、ステップＳ３０２は、発明２ないし４の誘導基準点検出手段、または発明１１ないし１３若しくは発明２０ないし２２の誘導基準点検出ステップに対応し、ステップＳ３０４，Ｓ３０６は、発明２若しくは４の視線誘導度算出手段、または発明１１、１３、２０若しくは２２の視線誘導度算出ステップに対応している。また、ステップＳ３０４は、発明４または５の視線誘導方向算出手段、または発明１３、１４、２２若しくは２３の視線誘導方向算出ステップに対応し、ステップＳ３０６は、発明４または７の視線誘導強度算出手段、または発明１３、１６、２２若しくは２５の視線誘導強度算出ステップに対応し、ステップＳ３０８は、発明２の代表視線誘導度算出手段、または発明１１若しくは２０の代表視線誘導度算出ステップに対応している。
【０１９０】
なお、上記第１または第２の実施の形態においては、誘導基準点からの重心距離または懐距離を視線誘導強度として算出するように構成したが、これに限らず、画像オブジェクト１０の頂点角を視線誘導強度として算出するように構成することもできる。
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。したがって、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを比較的適切に算出することができる。
【０１９１】
さらに、誘導基準点からの重心距離、懐距離または頂点角に所定の重み付けを行い、それらを加算したものを視線誘導強度として算出するように構成することもできる。
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、画像オブジェクト１０が直角三角形である場合を例にとって説明したが、これに限らず、画像オブジェクト１０が他の三角形形状、４角形以上の多角形形状その他の幾何学形状であっても、上記第１ないし第３の実施の形態と同じ要領で視線誘導方向および視線誘導強度を算出することができる。
【０１９２】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、画像オブジェクト１０の視線誘導方向および視線誘導強度を算出するように構成したが、これに限らず、文字その他の記号であっても、それら１つ１つをまたはそれらの集合を画像として見立てれば、上記第１ないし第３の実施の形態と同じ要領で視線誘導方向および視線誘導強度を算出することができる。
【０１９３】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクト１０が視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。
また、上記第４ないし第６の実施の形態においては、誘導基準点からの重心距離または懐距離を視線誘導強度として算出するように構成したが、これに限らず、画像オブジェクト１０の頂点角を視線誘導強度として算出するように構成することもできる。
【０１９４】
画像オブジェクト１０の頂点角が鋭利になればなるほど、視線が誘導されやすい。したがって、画像オブジェクト１０が視線をどの方向に誘導しやすいかを比較的適切に算出することができる。
さらに、誘導基準点からの重心距離、懐距離または頂点角に所定の重み付けを行い、それらを加算したものを視線誘導強度として算出するように構成することもできる。
【０１９５】
また、上記第４および第５の実施の形態においては、画像オブジェクト１０が直角三角形である場合を例にとって説明したが、これに限らず、画像オブジェクト１０が他の三角形形状、４角形以上の多角形形状その他の幾何学形状であっても、上記第４および第５の実施の形態と同じ要領で視線誘導方向および視線誘導強度を算出することができる。
また、上記第４ないし第６の実施の形態においては、画像オブジェクト１０の視線誘導方向および視線誘導強度を算出するように構成したが、これに限らず、文字その他の記号であっても、それら１つ１つをまたはそれらの集合を画像として見立てれば、上記第１および第２の実施の形態と同じ要領で視線誘導方向および視線誘導強度を算出することができる。
【０１９６】
また、上記第４ないし第６の実施の形態において、誘導基準点を画像オブジェクトの頂点に設定しているが、これに限らず、図３７に示すように、画像オブジェクトの頂点の近傍に誘導基準点を設定しても良い。
図３７（ａ）、（ｂ）は、誘導基準点を画像オブジェクトの頂点近傍に設定する例を示す図である。
【０１９７】
図３７（ａ）に示すように、視線誘導強度が矢印の長さ、太さ、向きで表わされている場合は、頂点に接した矢印の線幅の範囲内において誘導基準点を設定しても良い、また、図３７（ｂ）に示すように、視線誘導強度が三角形の長さ、太さ、鋭角の頂点の向きで表わされている場合は、誘導基準点に対応した画像オブジェクトの頂点と接する視線誘導強度を表わす三角形の辺の幅の範囲内において誘導基準点を設定しても良い。
【０１９８】
また、上記第１ないし第３の実施の形態において、図２および図２０のフローチャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、ＲＯＭ３２にあらかじめ格納されている制御プログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ３４に読み込んで実行するようにしてもよい。
【０１９９】
また、上記第４ないし第６の実施の形態において、図２９のフローチャートに示す処理を実行するにあたっては、ＲＯＭ３２にあらかじめ格納されている制御プログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ３４に読み込んで実行するようにしてもよい。
【０２００】
ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。図３８は、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体Ｒの１つであるＣＤ−ＲＯＭを示したものであり、このＣＤ−ＲＯＭからなる記憶媒体Ｒには、本発明をコンピュータシステムを用いて実現するための制御プログラムＰが記録されていることを示している。
【０２０１】
また、上記第４ないし第６の実施の形態においては、本発明に係る視線誘導度算出システムおよび視線誘導度算出プログラム、並びに視線誘導度算出方法を、画像オブジェクト１０が視線を誘導する方向および強さを算出する場合について適用したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２０２】
【図１】レイアウト装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】視線誘導度算出処理を示すフローチャートである。
【図３】画像オブジェクト１０を含むベクタ画像を示す図である。
【図４】ベクタ画像データのデータ構造を示す図である。
【図５】ベクタ画像を２次元座標空間上に配置した図である。
【図６】誘導基準点を求める計算例を示す図である。
【図７】誘導基準点における視線誘導方向を示す図である。
【図８】視線誘導方向ａを求めるベクトル合成図である。
【図９】視線誘導方向ｂを求めるベクトル合成図である。
【図１０】視線誘導方向ｃを求めるベクトル合成図である。
【図１１】誘導基準点からの重心距離を示す図である。
【図１２】各誘導基準点の視線誘導方向および視線誘導強度を示す表である。
【図１３】レイアウトテンプレートを用いて誌面をレイアウトする場合を示す図である。
【図１４】視線誘導案内情報１４を表示した場合を示す図である。
【図１５】視線誘導案内情報１４を参考にして画像オブジェクト１２ａ〜１２ｄを配置した場合を示す図である。
【図１６】誘導基準点からの懐距離を示す図である。
【図１７】仮想補助線が対向辺と交差する点の座標を求める計算例を示す表である。
【図１８】懐距離を求める計算例を示す表である。
【図１９】各誘導基準点の視線誘導方向および視線誘導強度を示す表である。
【図２０】視線誘導度算出処理を示すフローチャートである。
【図２１】画像オブジェクト１０を含むラスタ画像を示す図である。
【図２２】空間フィルタのフィルタ係数を示す図である。
【図２３】ラスタ画像を３×３の９画素単位で走査する場合を示す図である。
【図２４】エッジが縦方向の区分領域の方向を検出する場合を示す図である。
【図２５】エッジが斜め方向の区分領域の方向を検出する場合を示す図である。
【図２６】区分領域の方向を特定することができない場合を示す図である。
【図２７】空間フィルタ２１〜２８を利用して画像オブジェクト１０の各区分領域の方向を検出した結果を示す図である。
【図２８】画像オブジェクト１０の外郭線を求める場合を示す図である。
【図２９】視線誘導度算出処理を示すフローチャートである。
【図３０】各誘導基準点の視線誘導方向および視線誘導強度をベクトル合成する場合を示す図である。
【図３１】各誘導基準点の視線誘導ベクトルを示す表である。
【図３２】レイアウトテンプレートを用いて誌面をレイアウトする場合を示す図である。
【図３３】代表視線誘導度を表示した場合を示す図である。
【図３４】代表視線誘導度を参考にして画像オブジェクト１０ａ〜１０ｃを配置した場合を示す図である。
【図３５】（ａ）〜（ｃ）は、画像のエッジに沿った仮想補助線を形成した場合の誘導基準点からの懐距離を示す図である。
【図３６】（ａ）〜（ｃ）は、外接図形のエッジに沿った仮想補助線を形成した場合の誘導基準点からの懐距離を示す図である。
【図３７】（ａ）、（ｂ）は、誘導基準点を画像オブジェクトの頂点近傍に設定する例を示す図である。
【図３８】制御プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体の一例を示す概念図である。
【符号の説明】
【０２０３】
１００…レイアウト装置，  １０，１０ａ〜１０ｃ，１２ａ〜１２ｄ…画像オブジェクト，  １４…視線誘導案内情報，  ２１〜２８…空間フィルタ，  ３０…ＣＰＵ，  ３２…ＲＯＭ，  ３４…ＲＡＭ，  ３８…Ｉ／Ｆ，  ３９…バス，  ４０…入力装置，  ４２…記憶装置，  ４４…表示装置，  ３６０…レイアウト領域，  ３６２…タイトル情報格納枠，  ３６４…文字情報格納枠，  ３６６…画像情報格納枠
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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