(57)【要約】ラインの行列内に配置されたピクセルにより表されるビデオ情報における自然及び合成コンテンツの領域を区別する方法が開示される。前記行列の各ラインに対するピクセル値の輝度ヒストグラム（hist(L)）が作成される。各ラインに対する前記ヒストグラム値の各々の間の距離（d）が、次いで決定される。ラインは、もし前記距離（d）の大部分が所定値以下であれば自然コンテンツとして分類される。自然コンテンツを含む隣接ラインは、次いで自然コンテンツのグループを作るために一緒にグループ化される。この過程は、この場合、自然コンテンツを持つ領域をより正確に定義するために所定の回数繰り返されることができる。
2004530992.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオ情報における自然及び合成コンテンツの領域を区別する方法であって、
前記ビデオ情報を解析するステップと、
前記解析中に見つけられた同様な特徴を含む前記ビデオ情報の隣接セクションを一緒にグループ化するステップと、
第１の特徴を持つ隣接セクションのグループを自然コンテンツであると示し、その他残りのグループを合成コンテンツであると示すステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記隣接セクションが、同様な特徴を持つ前記ビデオ情報の行及び列の交差するセクションである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記解析するステップが、
それぞれ行及び列におけるピクセルの輝度ヒストグラム値を決定するステップと、
ヒストグラム内の非零ヒストグラム値の間の距離を決定するステップと、
を有し、
前記第1の特徴が、前記距離の大部分が所定の閾値以下であることである、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記所定の閾値が２に等しい、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
おそらく自然コンテンツを含むグループを、前記グループの境界をより明確に定義するために所定の回数再解析するステップ、
を更に有する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記グループの境界が、行及び列座標により定義される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記所定の回数が３に等しい、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記情報が、行及び列のラインの行列におけるピクセルにより表され、前記解析するステップが、
ａ）  前記行列の各ラインに対するピクセル輝度値の輝度ヒストグラムを作成するステップと、
ｂ）  各ラインに対する連続した輝度ヒストグラム値の間の距離を決定するステップと、
ｃ）  前記決定された距離から各ラインに対する距離確率関数を計算するステップと、
を有し、
前記第１の特徴が、前記距離確率が所定の距離値以下の最大を持つことである、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
分類ルールが、
FOR LINE i（ラインiに対して）
IF{k | DPFi(k)≧ DPFi(j),
∀j≠k  k,j∈[1,255]}=1（もし{k | DPFi(k)≧ DPFi(j), ∀j≠k  k,j∈[1,255]}=1ならば）
THEN LINE i → NATURAL（この場合、ラインi→自然）
ELSE LINE i → SYNTHETIC（それ以外の場合、ラインi→合成）
である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ビデオ情報における自然及び合成コンテンツの領域を区別するデバイスであって、
前記ビデオ情報を解析する手段と、
前記解析中に見つけられた同様な特徴を含む前記ビデオ情報の隣接セクションを一緒にグループ化する手段と、
第１の特徴を持つ隣接セクションのグループを自然コンテンツであると示し、その他残りのグループを合成コンテンツであると示す手段と、
を有するデバイス。
【請求項１１】
ラインの行列内に配置されたピクセルにより表されるビデオ情報における自然及び合成コンテンツを区別する装置であって、
前記行列の各ラインに対するピクセル値の輝度ヒストグラムを作成する手段と、
各ラインに対する前記ヒストグラム値の各々の間の距離を決定する手段と、
前記決定された距離から各ラインに対する距離確率関数を計算する手段と、
ラインを、もし前記距離確率関数が所定の距離値以下の最大を持つならば、自然コンテンツを含むと分類する手段と、
自然コンテンツのクラスタを作成するために自然コンテンツを含む隣接ラインを一緒にグループ化する手段と、
を有する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビデオ情報における自然及び合成コンテンツの領域を区別する方法、デバイス及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＲＴモニタは、一方ではテレビ画面より高い解像度により、及び他方ではより低い輝度により特徴付けられる。これは、初めからコンピュータモニタ上に表示されるコンテンツは、排他的に合成であって、特にこれはテキストにより表されるという事実のためである。この種のコンテンツは、ユーザにとって楽しめるためには明らかに高い解像度を必要とするが、これは、輝度における減少を起こす。
【０００３】
今日では状況が大きく変化している。インターネットと、ＤＶＤ並びに画像記憶及び送信のようなマルチメディア技術とが、モニタアプリケーションにおける自然のテレビのようなコンテンツの量における増加を引き起こした。この新しい状況は、モニタが初めからこのようなコンテンツに対して設計されていないので、前記モニタに対する一連の問題を引き起こした。
【０００４】
新しい構想のＣＲＴモニタの基本概念は、モニタは特定の瞬間において表示されている画像のコンテンツに対して適応可能であるべきだということである。１つの例は、前記モニタ上に表示される自然画像の画質を大幅な改良を得るために、ビデオ・エンハンスメント・アルゴリズムを自然コンテンツに適用することである。しかしながら、もしこれらのビデオ・エンハンスメント・アルゴリズムが純粋なテキスト又はグラフィックスに適用されるならば、全体的な結果は、画質における大幅な損失である。この視点から、自然及び合成コンテンツを区別する能力が重要になる。
【０００５】
向上解決法は、既知であり、これは、もし自然コンテンツが存在する画面の特定の領域に適用されれば視覚的能力を大幅に改良することができる。ユーザによる窓ベース（アプリケーションベース）の手動選択は、単純だが、全体の窓のコンテンツが自然コンテンツの場合に適応されることができるこれらの領域を識別する退屈な方法である。不幸にも、上述されたように、前記ビデオ・エンハンスメント・アルゴリズムの純粋なテキスト又はグラフィックスに対する適用は、知覚された視覚的画質における大幅な損失を引き起こすので、このアプローチは、ウェブページの典型のように複合的なコンテンツが同じ窓内にある場合には使用されることができない。このように、前記コンテンツがモニタ上に表示される前に自然及び合成コンテンツを区別する方法、デバイス及び装置に対する必要性がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、画像の生画面データのみを使用して自然コンテンツを合成コンテンツから自動的に区別する方法、デバイス及び装置を提供することにより、上述の不足を克服することである。本発明は独立請求項により定義される。従属請求項は、有利な実施例を定義する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施例によると、自然画像コンテンツは、画像から幾つかの特徴を抽出し、次いで前記特徴の賢明な解釈を実行することを目的とする統計解析によって合成画像コンテンツから区別される。この方法の利点の１つは、前記画像の解析の代わりに前記抽出された特徴の解析に全ての“知能”を配置することにより達成された極度に低い計算の複雑さである。
【０００８】
ビデオ情報の場合には、前記ビデオ情報は、各々が独立に処理される一連の画像として取り扱われる。前記方法の第１ステップにおいて、前記ビデオ情報が解析される。次のステップとして、前記解析中に見つかった類似した特徴を含む前記ビデオ情報の隣接セクションが、この場合、一緒にグループ化される。セクションは、前記画像の行又は列のラインであることができるが、またラインの一部であることもできる。最後に、第１の特徴を持つグループが、自然コンテンツであるとして示され、その他残りのグループは合成コンテンツであるとして示される。
【０００９】
もし前記行列の各ラインに対するピクセル値の輝度ヒストグラムが作成されれば、これは有利である。この場合、各ラインに対する非零ヒストグラム値の各々の間の距離が、決定される。ラインは、もし前記距離の大部分が所定値以下であれば自然コンテンツを含むと分類される。自然コンテンツを含む隣接ラインは、この場合、自然コンテンツを持つラインのグループを作成するために一緒にグループ化される。
【００１０】
本発明のこれら及び他の態様は、以下に記述される実施例を参照して明らかになり、説明されるだろう。
【００１１】
本発明は、添付図面を参照して例によりここに記述されるだろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明は、分割及び認識の混合として見なされることができる。信号認識の多数の問題は、文献、次いで応用において提示され、解決されてきたが、ほとんどは、１次元信号に言及した。これらの提案された解決法は非常に異なるが、もし一般的な解析がこれらの全てに行われるならば、幾つかの類似点は、指摘されることができる。事実、これらの提案された解決法のほとんどは、図１(a)に図示される類似した一般的な構造を提示する。第一に、いわゆる“特徴抽出”を実行する特徴抽出ブロック100が提示され、いわゆる“特徴解析”を実行する特徴解析ブロック102が後に続く。明らかに、この記述は、用語“特徴”が多数の異なる対象を意味することができるので、非常に一般的な抽象概念を表す。しかしながら、本発明の鍵となるアイデアは、アルゴリズムの“知能”が、元データ上では動作しないが、むしろ前記元データのフィルタリングされた（圧縮された）バージョン上で動作する特徴解析ブロック102において提案されなければならないことである。元データは、ノイズ又は有用でない若しくは認識に対して危険な余分な情報により汚され得る。代わりに特徴は、必須の情報のみを含むフィルタリングされたバージョンのデータ（一般的な感覚において）として見なされる。
【００１３】
これらの考察から、幾つかの所見が引き出されることができる。第一に、前記アルゴリズムの知能が特徴解析ブロック102に集中される。第二に、以前の所見に反して、最もリソースを消費する部分は、通常、一般的に元データが、例えば前記データを記憶するためには抽出された特徴より大きなメモリが必要になるので、特徴抽出ブロック100である。最後に、特徴抽出は最も決定的な段階である。事実、前記特徴解析に対して必要とされる情報を実際に含む抽出された特徴を見つけることは決定的である。
【００１４】
図１(b)は、本発明の１つの実施例を実施するシステムを図示する。前記システムは、輝度変換ユニット120と、コントローラ122と、ヒストグラム評価器124と、解析器1108及びルールアプリケーションユニット1110を有する分類ユニット126と、座標抽出器128とを有する。前記システムの動作は下に記述される。
【００１５】
前記画像におけるピクセルの行列の輝度値L(x,y)が利用可能ではないが、赤、緑及び青成分の値が利用可能な場合、輝度変換ユニット120は、下に説明されるような要求される変換を提供する。
【００１６】
輝度が、形状についての情報の最も大きな部分を含むことは、非常によく知られているので、処理のためにこのパラメータを使用することは重要である。文献において、輝度は、以下の方程式により規定される。
【００１７】
L(x,y)=(0.2989*R(x,y)+0.5870*G(x,y)+0.1140*B(x,y))ここでL、R、G、Bは、[0,1]の中である。R、G、Bは、座標x、yを持つ配列におけるピクセルの赤、緑及び青成分である。
【００１８】
浮動小数点演算を避ける単純化されたバージョン（L、R、G及びBが、本実施例のさらなる説明において仮定されるように値域[0,255]内にある場合）は、
L(x,y)=(77R(x,y)+150G(x,y)+29B(x,y))/256  （整数除算）
である。
【００１９】
輝度値L(x,y)のヒストグラムは、下に記述されるようにヒストグラム評価器124において評価される。鍵となるアイデアは、前記画像の全ての行の輝度値L(x,y)の１次元ヒストグラムを別々に評価することである。同種の仕上げが、列に対してもヒストグラムの追加セットを得るために繰り返される。
【００２０】
本発明の実施例の重要な仮定は、認識されるべき領域が形状において長方形であることである。このアプローチが、暗に前記開示された方法におけるこの幾何学的仮定を含むことは注意されなければならない。事実、行及び列を別々に解析することは、前記画像が水平及び垂直方向のみにおいて解析される結果となるが、本発明はそれに制限されない。
【００２１】
計算の視点から、輝度値L(x,y)の処理は、最もリソースを消費する。画像全体をピクセルごとに走査する必要がある。しかしながら、上述したように、目標は、前記画像全体の前記輝度値より少ない特徴のセットを得るために前記画像全体を解析することである。
【００２２】
分類ユニット126の背後の鍵となるアイデアは、もし対応するヒストグラムが自然画像に特有であれば、自然画像としてライン（行又は列である）を分類することである。実験から、自然画像に関するヒストグラムは、合成画像に関するヒストグラムと比べて異なる特徴を持つことが、指摘されている。これらの特徴は、輝度ヒストグラムL(x,y)の連続した非零要素間に生じる距離dから成る。
【００２３】
自然コンテンツを表す距離ヒストグラムhist(d)と、合成コンテンツを表すものとの間のはっきりした分離は、以下のルールを使用して得られる。
分類ルール：
IF arg{max(hist(d))}=1（もしarg{max(hist(d))}=1ならば）
THEN NATURAL（その場合、自然）
ELSE SYNTHETIC.（その他の場合、合成。）
【００２４】
前述されたように、輝度値の値域[0,255]があることが仮定され、この故に可能な距離が、１から２５５までの範囲にわたる。関数arg{max(hist(d))}は、括弧内の条件を満たす距離（又は複数の距離）を抽出する。この場合、前記関数は、hist(d)の絶対最大値（又はもし２つ以上の等しい大きさの最大があれば複数の最大値）に対応する距離（又は複数の距離）を抽出する。
【００２５】
前記条件を満たす２つ以上の見つけられた距離dがあるときはいつでも、最も小さな距離dが、前記分類に使用される。
【００２６】
もし距離１が、前記ラインにおいて最も頻度の高い距離であれば（従ってd=1においてhist(d)の最大値を生じる）、前記ラインは、かなりの量の自然画像に属するピクセルを含んでいると見なされ、従って、前記ラインは自然（NATURAL）として分類され、他の場合には合成（SYNTHETIC）として分類される。この仕方において、１と等しい距離は、自然コンテンツを持つラインを表すと見なされ、他の全ての距離は、合成コンテンツを持つラインと見なされる。本発明が、この１つのルールだけに制限されず、自然コンテンツと合成コンテンツとの間を線引きする距離が、１以外の値を持つことができることは、理解されるだろう。例えば、曖昧なアプローチが、他の小さな値を考慮に入れるため、及び例えば、 “おそらく合成”、“おそらく自然”、“非常に有望な自然”のようなより多くの部類を使用するために使用されることができる。
【００２７】
一度全てのライン（行及び列）が分類されると、自然として分類された隣接ラインは、一緒にグループ化される。ラインのこのグループ化は、好ましい実施例において、もし３つより少ない連続した合成ラインが自然ライン間に存在すれば、これらの合成ラインは、前記自然として分類された隣接ラインのグループに含まれることをルールとして使用する。代わりに、前記ルールは、前述した３つより多い又は少ないラインを使用してもよい。更に、前記ルールは、所定数より少ない自然ラインを有するグループを放棄する。この所定数は、１であることもできるが、より大きな数も可能である。
【００２８】
次のステップとして、行ラインのグループ及び列ラインのグループの交差するセクションにより形成される領域が、決定される。これらの領域は、前記画像の有望な自然領域である。座標抽出器128は、これらの領域の角の座標を決定する。これらの座標は、コントローラ122にフィードバックされる。次いで、コントローラ122は、前記自然領域を決定する過程が特定の領域に対して繰り返されるべきであるか決定する。もし繰り返されるべきであれば、図１(b)のブロック124、126、128、122により示されるステップが、前記画像のこれら特定の自然領域に対して繰り返される。この繰り返しは、好ましくは、この、より大きな領域が、前記画像の実際の自然領域を囲むことを確実にするために僅かにより大きな領域において行われる。
【００２９】
結果として前記自然領域のより正確な決定となる複数のサイクルの後、コントローラ122は、前記自然領域の角の座標の最終値を出す。
【００３０】
図２，３、及び４において、ちょうど記述されたアルゴリズムが、３つの異なる（及び単純化された）場合において評価される。図２(a)ないし(c)は、極端に合成の場合を図示し、ここで図２(a)において、一様なライン（１００の値を持つ２つのピクセルを用いてシミュレートされる）が、一定の背景（２５５の値を持つピクセルを用いてシミュレートされる）の上にプロットされる。図２(b)において輝度ヒストグラムhist(L)を用いて図示されるように、前記ラインに存在するピクセルの輝度値の間の距離dは、１５５である。この場合において指摘されることができるように、１と等しい距離dは、距離ヒストグラムhist(d)には存在せず、距離は、コンテンツが合成であるラインに対して予想されるように大きな値を持つ傾向がある。
【００３１】
図４(a)ないし(c)は、“自然”の場合を図示する。ここで、解析されている図４(a)のラインは、自然画像の典型である穏やかにされた値を含む。この例において、前記ピクセル値は、１２２ないし１２６でグループ化され、前記距離は、図４(b)のヒストグラムhist(L)に示されるように、それぞれ２、１、１に等しい。結果として、小さな距離が、他のものより多数であり、従って前記分類ルールの結果、自然としてラインを分類する。図３(a)ないし(c)は、中間の場合を図示し、はっきりした値及び穏やかにされた値の両方が存在する。この例において、前記ピクセル値の幾つかは、１００前後にグループ化される一方で、他のピクセル値は、図３(a)に示されるように１５５及び２５５と等しい。結果として生じる距離は、図３(b)のヒストグラムhist(L)に示されるように、それぞれ１、５４、１００と等しい。この場合において、１と等しい及び１と異なる距離dの両方が存在するが、図３(c)のhist(d)に示されるように、１と異なる距離dは、１と等しい距離dより多数ではないので、前記ラインは、自然として分類される。
【００３２】
図５に示されるように、ツリーが、見つけられた座標に関する情報を記憶するデータ構造として使用され、分類器126は、以前のサイクルにおいて抽出された前記画像に対して使用される。第一に、分類器126は、画像の存在がより可能性の高い領域に関する４×ｍ座標のリストを抽出して画像全体に対して使用される（ここでｍは目標領域の数）。この場合、前記分類器は、図６に図示されるように、画像が存在することができる複数の部分領域を抽出して、これらの目標領域の各々に対して再始動される。この循環的な過程は、複数回繰り返される。３回前記過程を繰り返すことが、良い結果を出すことが実験的に得られる。サイクルの数は、例えば、１サイクルの終わりに前記サイクル中に評価された領域内の自然領域を持たない又は１つしか持たない場合のように、反復を止めるルールに依存することがあり得る。
【００３３】
図７ないし１０は、本発明の説明用の例を記述するために使用されるであろうスクリーンショットを図示する。図７は、この説明用の例のヒストグラム評価器124及び分類ユニット126を図示する。前記スクリーン700の前記行及び列に対する前記ヒストグラムが、各行（行バー710において記号的に示されるように）及び列（列バー720において記号的に示されるように）に対して別々に評価される。ヒストグラム値と零でない最も近い値との間の最もありそうな距離が見つけられる。もし見つけられた最もありそうな距離が１と等しければ、その行（又は列）701は、幾らかの自然コンテンツを含むと見なされる。結果として、これは、自然コンテンツを持つ有望な行（又は列）として分類される。このステップの終わりに、以前解析した前記行又は列の分類を含む２つのベクトルがある。
【００３４】
次のステップにおいて、前記ベクトルに含まれる行及び列の分類の“組織化”が、図８に図示されるように実行される。用語“組織化”を用いて、自然コンテンツとして分類された行及び列の集合が意味される。所定の閾値以下の互いの間の距離を持つ行（又は列）が、同じ自然画像の情報を有すると見なされ、ブロック802により図示されるように一緒に集合される。換言すると、自然コンテンツとしての前記行及び列は、それらの“密度”により一緒に集合する。
【００３５】
この段階において、自然画像コンテンツを持つ領域902の位置は、図９において示されるように前記集合された行及び列の交差するセクションとして識別される。これらの領域902の位置は、前記２つのベクトルから既知である。しかしながら、この位置は、正確には知られていない。従って、次のステップとして前記画像の各領域が、別々に評価される。より大きな領域904は、以前行われた検出がかなり粗いことを考慮して、このステップにおいて、以前のステップにより検出された領域を丁寧に検討される。これらのより大きな領域904に対して、ヒストグラム評価124、分類126及び組織化の全過程が、循環的に適用される。利点は、前記ヒストグラムがより特定の領域において評価され、従って統計的なコンテンツがより同質であることである。前記循環ステップの終わりに、“自然コンテンツ”に対する条件を満たさない行及び列を持つ領域904は、放棄される。結果として生じる自然コンテンツを持つ領域1002は、図１０において図示される。
【００３６】
分類ユニット126を記述する他の方法が、下に与えられる。距離確率関数（ＤＰＦ）が、図１１におけるヒストグラム評価器124の出力を使用して決定されることができる。前記“距離確率関数”（ＤＰＦ）は、解析器1108において計算される。このラインの輝度ヒストグラムhist(L)が与えられ、ＤＰＦ P[d=k]は、kと等しい２つの連続した非零要素間の距離dを見つける頻度である。前記ＤＰＦは、各ラインiに対して以下のように計算される。ラインiのヒストグラムから開始し、０と異なる全ての要素のインデックスが、ベクトルρiに記憶され、
ρi={j | hi(j)≠0,0≦j≦255}
ここで、hi(j)は、ラインiに対する前記ヒストグラムのj番目の値である。この値は、jと等しい輝度を持つラインiにおけるピクセルの数を表す。１つのラインにおいてただ１つの輝度しかないときはいつでも、前記ラインは、合成として分類され、前記ラインに対する残りのステップは飛ばされる。他に、前記ヒストグラムの非零要素間のグレイレベルによって距離δiを表す連続した非零値の各対の間の差が、（前記非零値のインデックスjNを用いて）計算され、
δi(jN)= ρi(jN+1)-ρi(jN), 0≦jN≦(length(ρi)-2)
距離δiに基づいて、距離ヒストグラムhδiが計算され、前記ＤＰＦが、ラインiに対して以下のように得られる。
【数１】
2004530992.tif 000003
鍵となるアイデアは、このラインiが自然画像の一部を含む場合に、ベクトルδiにおける小さな距離が、大きな距離より可能性が高いことである。結果として、このアプローチを単純化すると、もしDPFi(k)がk=1に対して最大であるならば、そのラインは、自然として分類され、それ以外は、分類ユニット126において合成として分類される。合成において、前記分類ルールは以下のものである。
分類ルール：
FOR LINE i（ラインiに対して）
IF{k | DPFi(k)≧ DPFi(j),
∀j≠k  k,j∈[1,255]}=1（もし{k | DPFi(k)≧ DPFi(j), ∀j≠k  k,j∈[1,255]}=1ならば）
THEN LINE i → NATURAL（この場合、ラインi→自然）
ELSE LINE i → SYNTHETIC（それ以外の場合、ラインi→合成。）
【００３７】
実際的な応用において、両方のＤＰＦ関数の等しい分母
【数２】
2004530992.tif 000004
は、DPFi(k)及びDPFi(j)を比較する場合に消去されることができる。同様にベクトルδiの別々の計算が、hiから直接hδiを導出することにより消去されることができる。より精巧な他の分類ルールが、前記ＤＰＦ関数に含まれる全ての情報を、最大のみを調べる代わりに使用してこの目的のために使用されることができることが理解されるだろう。
【００３８】
本発明の異なる実施例は、幾つかのステップの順序は本発明の全体的な操作に影響することなく交換されることが可能なので、上述のステップの正確な順序に制限されないことが理解されるだろう。
【００３９】
上述の実施例が、本発明を制限するのではなく説明し、当業者が、添付された請求項の範囲から外れることなく多くの代替実施例を設計することができるであろうことは、注目されるべきである。前記請求項において、括弧の間に配置されたどの参照符号も前記請求項を制限するように解釈されるべきでない。単語“有する”は、請求項に列挙された要素又はステップ以外の要素又はステップの存在を除外しない。要素の前にある単語“１つの”は、複数のこのような要素の存在を除外しない。本発明は、幾つかの明確な要素を有するハードウェアによって、及び適切にプログラムされたコンピュータによって実施されることができる。幾つかの手段を列挙する装置請求項において、これらの手段の幾つかは、ハードウェアの全く同一の項目により実施されることができる。特定の基準が相互に異なる従属請求項において列挙されるという単なる事実は、これらの基準の組み合わせが有利に使用されることができないことを示さない。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１（ａ）】一般的なアルゴリズム原理のブロック図を図示する。
【図１（ｂ）】本発明によるアルゴリズムのブロック図を図示する。
【図２（ａ）】本発明の実施例による合成の場合の輝度ヒストグラム解析を図示する。
【図２（ｂ）】本発明の実施例による合成の場合の輝度ヒストグラム解析を図示する。
【図２（ｃ）】本発明の実施例による合成の場合の輝度ヒストグラム解析を図示する。
【図３（ａ）】本発明の実施例による中間の合成の場合の輝度ヒストグラムを図示する。
【図３（ｂ）】本発明の実施例による中間の合成の場合の輝度ヒストグラムを図示する。
【図３（ｃ）】本発明の実施例による中間の合成の場合の輝度ヒストグラムを図示する。
【図４（ａ）】本発明の実施例による自然の場合の輝度ヒストグラムを図示する。
【図４（ｂ）】本発明の実施例による自然の場合の輝度ヒストグラムを図示する。
【図４（ｃ）】本発明の実施例による自然の場合の輝度ヒストグラムを図示する。
【図５】本発明の実施例による目標領域の座標に関する情報を記憶するデータツリーを図示する。
【図６】本発明の実施例による前記目標領域から抽出された複数の部分領域の表現である。
【図７】本発明の説明用の例を記述するのに使用されるスクリーンショットを図示する。
【図８】本発明の説明用の例を記述するのに使用されるスクリーンショットを図示する。
【図９】本発明の説明用の例を記述するのに使用されるスクリーンショットを図示する。
【図１０】本発明の説明用の例を記述するのに使用されるスクリーンショットを図示する。
【国際公開パンフレット】
2004530992.tif 000005
2004530992.tif 000006
2004530992.tif 000007
2004530992.tif 000008
2004530992.tif 000009
2004530992.tif 000010
2004530992.tif 000011
2004530992.tif 000012
2004530992.tif 000013
2004530992.tif 000014
2004530992.tif 000015
2004530992.tif 000016
2004530992.tif 000017
2004530992.tif 000018
2004530992.tif 000019
2004530992.tif 000020
2004530992.tif 000021
2004530992.tif 000022
2004530992.tif 000023
2004530992.tif 000024
2004530992.tif 000025
2004530992.tif 000026
2004530992.tif 000027
2004530992.tif 000028
【国際調査報告】
2004530992.tif 000029
2004530992.tif 000030
2004530992.tif 000031