(57)【要約】【課題】様々な場面を撮影した撮影画像を評価する。【解決手段】オブジェクトを撮影した画像及び該画像に付加された情報からなる複数の画像データから該オブジェクトを評価するための所定の観点に従って抽出した複数の観点データと、該複数の画像データの各々に撮影された該オブジェクトを該所定の観点で評価した複数の評価結果データと、を該複数の画像別に対応させた対応関係を表わす評価情報を記憶する評価情報記憶手段と、一のオブジェクトを撮影した撮影画像とメタデータとを取得する画像取得手段と、前記撮影画像又は前記メタデータから前記所定の観点に従った評価データを抽出する画像情報抽出手段と、前記評価データに実質的に一致する一以上の観点データに対応する一以上の評価結果データから、前記撮影画像に撮影された前記一のオブジェクトを前記所定の観点で評価した評価点を算出する評価点算出手段と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各観点データが、オブジェクトを撮影した画像及び該画像に付加された情報からなる複数の画像データから該オブジェクトを評価するための所定の観点に従って抽出され、該画像データに撮影された該オブジェクトの該所定の観点に従った特徴を示す複数の観点データと、各評価結果データが、該複数の画像データの各々に撮影された該オブジェクトを該所定の観点で評価した結果を数値で表す複数の評価結果データと、を該複数の画像別に対応させた対応関係を表わす評価情報を記憶する評価情報記憶手段と、
一のオブジェクトを撮影した撮影画像と該撮影画像に付加された情報であるメタデータとを取得する画像取得手段と、
前記撮影画像又は前記メタデータから前記所定の観点に従った情報である評価データを抽出する画像情報抽出手段と、
前記複数の観点データのうち前記評価データに実質的に一致する一以上の観点データに対応する前記複数の評価結果データのうちの一以上の評価結果データから、前記撮影画像に撮影された前記一のオブジェクトを前記所定の観点で評価した結果を数値化した評価点を算出する評価点算出手段と、を有することを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像評価装置であって、
前記画像評価情報記憶手段は、前記所定の観点として前記オブジェクトの種類を用い、前記複数の画像データの各々から抽出した前記オブジェクトのオブジェクト名を前記複数の観点データとし、
前記画像情報抽出手段は、前記撮影画像の特徴に基づいて前記一のオブジェクトの前記オブジェクト名を認識し、前記一のオブジェクトの前記オブジェクト名を前記評価データとして抽出することを特徴とする画像評価装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像評価装置であって、
前記画像評価情報記憶手段は、前記所定の観点として前記画像の構図の種類を示す構図種別を用い、前記複数の画像データの各々から抽出した前記画像の前記構図種別を前記複数の観点データとし、
前記画像情報抽出手段は、前記撮影画像の特徴に基づいて認識した前記一のオブジェクトのエッジから前記撮影画像の前記構図種別を算出し、前記撮影画像の前記構図種別を前記評価データとして抽出することを特徴とする画像評価装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像評価装置であって、
前記画像評価情報記憶手段は、前記所定の観点として前記画像に撮影されている前記オブジェクトにあたっている太陽の光の向きを示す光源方向を用い、前記複数の画像データの各々から抽出した前記画像の前記光源方向を前記複数の観点データとし、
画像取得手段は、前記撮影画像と、前記撮影画像の向き及び前記撮影画像が撮影された場所と時刻のデータが含まれている前記メタデータとを取得し、
前記画像情報抽出手段は、前記メタデータに格納された前記撮影画像の向き及び撮影された場所と時刻から前記光源方向を算出し、前記撮影画像の前記光源方向を前記評価データとすることを特徴とする画像評価装置。
【請求項５】
請求項１に記載の画像評価装置であって、
前記画像評価情報記憶手段は、前記所定の観点として前記オブジェクトの種類を含む情報であるオブジェクト別情報を用い、前記複数の画像データの各々から抽出した前記画像の前記オブジェクト別情報を前記複数の観点データとし、
前記画像情報抽出手段は、前記撮影画像又は前記一のオブジェクトから前記オブジェクト別情報を前記評価データとして抽出することを特徴とする画像評価装置。
【請求項６】
各観点データが、オブジェクトを撮影した画像及び該画像に付加された情報からなる複数の画像データから該オブジェクトを評価するための所定の観点に従って抽出され、該画像データに撮影された該オブジェクトの該所定の観点に従った特徴を示す複数の観点データと、各評価結果データが、該複数の画像データの各々に撮影された該オブジェクトを該所定の観点で評価した結果を数値で表す複数の評価結果データと、を該複数の画像別に対応させた対応関係を表わす評価情報を記憶する評価情報記憶工程と、
一のオブジェクトを撮影した撮影画像と該撮影画像に付加された情報であるメタデータとを取得する画像取得工程と、
前記撮影画像又は前記メタデータから前記所定の観点に従った情報である評価データを抽出する画像情報抽出工程と、
前記複数の観点データのうち前記評価データに実質的に一致する一以上の観点データに対応する前記複数の評価結果データのうちの一以上の評価結果データから、前記撮影画像に撮影された前記一のオブジェクトを前記所定の観点で評価した結果を数値化した評価点を算出する評価点算出工程と、を有することを特徴とする画像評価方法。
【請求項７】
各観点データが、オブジェクトを撮影した画像及び該画像に付加された情報からなる複数の画像データから該オブジェクトを評価するための所定の観点に従って抽出され、該画像データに撮影された該オブジェクトの該所定の観点に従った特徴を示す複数の観点データと、各評価結果データが、該複数の画像データの各々に撮影された該オブジェクトを該所定の観点で評価した結果を数値で表す複数の評価結果データと、を該複数の画像別に対応させた対応関係を表わす評価情報を記憶する評価情報記憶機能と、
一のオブジェクトを撮影した撮影画像と該撮影画像に付加された情報であるメタデータとを取得する画像取得機能と、
前記撮影画像又は前記メタデータから前記所定の観点に従った情報である評価データを抽出する画像情報抽出機能と、
前記複数の観点データのうち前記評価データに実質的に一致する一以上の観点データに対応する前記複数の評価結果データのうちの一以上の評価結果データから、前記撮影画像に撮影された前記一のオブジェクトを前記所定の観点で評価した結果を数値化した評価点を算出する評価点算出機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする画像評価プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の画像評価プログラムをコンピュータに読み取り可能に記録した記録媒体。
【請求項９】
請求項１に記載の画像評価装置と、
前記撮影画像の撮影条件又は前記一のオブジェクトの情報を前記メタデータとして作成するメタデータ作成手段と、
前記撮影画像と前記メタデータとを通信網を介して前記画像評価装置に送信する手段と、を有する画像サーバシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影画像を評価する画像評価装置、画像評価方法、画像評価プログラム、記録媒体、及び画像評価装置を有する画像サーバシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、デジタルスチルカメラなどで撮影した撮影画像をサーバに登録して、他人の利用に供することができるシステムが提案されている。例えば、特許文献１には、観察者が撮影した種々なオブジェクト、例えば昆虫、植物、動物、建物等を撮影した撮影画像とその撮影条件等の補足データ（メタデータ）とからなる図鑑データを作成してサーバに登録し、他人がネットワークを介して、登録された図鑑データを参照することができるシステムが開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−３２２４３５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来のシステムでは、上記した図鑑データは、実際に撮影した撮影画像とその撮影年月日や撮影条件等の補足データだけからなることから、システムの利用者は、撮影されたオブジェクトの写り具合、オブジェクトの珍しさ、オブジェクトを撮影した場所等の特徴から撮影画像を評価しようとすると、数多くの図鑑データをひとつずつ肉眼で観て評価しなければならないという問題があった。
【０００５】
本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、様々なオブジェクトを撮影した画像を評価することができる画像評価装置、画像評価方法、画像評価プログラム、記録媒体、及び画像評価装置を有する画像サーバシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る画像評価装置は、上記課題を解決すべく、基本的に、各観点データが、オブジェクトを撮影した画像及び該画像に付加された情報からなる複数の画像データから該オブジェクトを評価するための所定の観点に従って抽出され、該画像データに撮影された該オブジェクトの該所定の観点に従った特徴を示す複数の観点データと、各評価結果データが、該複数の画像データの各々に撮影された該オブジェクトを該所定の観点で評価した結果を数値で表す複数の評価結果データと、を該複数の画像別に対応させた対応関係を表わす評価情報を記憶する評価情報記憶手段と、一のオブジェクトを撮影した撮影画像と該撮影画像に付加された情報であるメタデータとを取得する画像取得手段と、前記撮影画像又は前記メタデータから前記所定の観点に従った情報である評価データを抽出する画像情報抽出手段と、前記複数の観点データのうち前記評価データに実質的に一致する一以上の観点データに対応する前記複数の評価結果データのうちの一以上の評価結果データから、前記撮影画像に撮影された前記一のオブジェクトを前記所定の観点で評価した結果を数値化した評価点を算出する評価点算出手段と、を有することを要旨とする。
【０００７】
本発明に係る画像評価装置によれば、評価点算出手段は、評価情報記憶手段が記憶した複数の画像データから所定の観点に従って抽出した複数の観点データと複数の評価結果データとを複数の画像別に対応させた対応関係を表わす評価情報と、画像情報抽出手段が所定の観点に従って画像取得手段が取得した撮影画像又はメタデータから抽出した評価データとから、撮影画像に撮影されたオブジェクトを所定の観点で評価した結果である評価点を算出する。
【０００８】
撮影画像又はメタデータから所定の観点に従って抽出した評価データと予め用意してある評価情報とを照合するだけで、撮影画像に撮影されているオブジェクトを所定の観点で評価した結果を出すことができる。そのため、撮影画像に撮影されたオブジェクトの評価を人手を使わずに簡単に実施できる。
【０００９】
また、上記発明に係る画像評価装置では、前記画像評価情報記憶手段は、前記所定の観点として前記オブジェクトの種類を用い、前記複数の画像データの各々から抽出した前記オブジェクトのオブジェクト名を前記複数の観点データとし、前記画像情報抽出手段は、前記撮影画像の特徴に基づいて前記一のオブジェクトの前記オブジェクト名を認識し、前記一のオブジェクトの前記オブジェクト名を前記評価データとして抽出する。
【００１０】
こうすれば、評価点算出手段は、画像情報抽出手段が認識したオブジェクト名と実質的に一致する画像評価情報記憶手段が記憶した複数のオブジェクト名に対応する一以上の評価結果データから、評価点を算出することができる。そのため、撮影画像に撮影されておるオブジェクトの種類に従った評価点を算出することができる。そのため、オブジェクトの種類による特徴、例えば、オブジェクトの希少性や撮影困難度等を重視した評価ができる。また、オブジェクト名は、画像情報抽出手段により撮影画像から認識されるので、メタデータにオブジェクト名を含める必要がない。
【００１１】
また、上記発明に係る画像評価装置では、前記画像評価情報記憶手段は、前記所定の観点として前記画像の構図の種類を示す構図種別を用い、前記複数の画像データの各々から抽出した前記画像の前記構図種別を前記複数の観点データとし、前記画像情報抽出手段は、前記撮影画像の特徴に基づいて認識した前記一のオブジェクトのエッジから前記撮影画像の前記構図種別を算出し、前記撮影画像の前記構図種別を前記評価データとして抽出する。
【００１２】
こうすれば、評価点算出手段は、画像情報抽出手段が認識した構図種別と実質的に一致する画像評価情報記憶手段が記憶した複数の構図種別に対応する一以上の評価結果データから、評価点を算出することができる。そのため、撮影画像の構図種別に従った評価点を算出することができるので、撮影画像の見易さ、美しさ等など構図から判断できるポイントで評価ができる。また、構図種別は、画像情報抽出手段により撮影画像から認識されるので、メタデータに構図種別を含める必要がない。
【００１３】
また、上記発明に係る画像評価装置では、前記画像評価情報記憶手段は、前記所定の観点として前記画像に撮影されている前記オブジェクトにあたっている太陽の光の向きを示す光源方向を用い、前記複数の画像データの各々から抽出した前記画像の前記光源方向を前記複数の観点データとし、画像取得手段は、前記撮影画像と、前記撮影画像の向き及び前記撮影画像が撮影された場所と時刻のデータが含まれている前記メタデータとを取得し、前記画像情報抽出手段は、前記メタデータに格納された前記撮影画像の向き及び撮影された場所と時刻から前記光源方向を算出し、前記撮影画像の前記光源方向を前記評価データとする。
【００１４】
こうすれば、評価点算出手段は、画像情報抽出手段が算出した光源方向と実質的に一致する画像評価情報記憶手段が記憶した複数の光源方向に対応する一以上の評価結果データから、評価点を算出することができる。そのため、撮影画像に撮影されておる光源方向に従った評価点を算出することができるので、撮影画像に撮影されたオブジェクトの見易さなどが評価ができる。
【００１５】
また、上記発明に係る画像評価装置では、前記画像評価情報記憶手段は、前記所定の観点として前記オブジェクトの種類を含む情報であるオブジェクト別情報を用い、前記複数の画像データの各々から抽出した前記画像の前記オブジェクト別情報を前記複数の観点データとし、前記画像情報抽出手段は、前記撮影画像又は前記一のオブジェクトから前記オブジェクト別情報を前記評価データとして抽出する。
【００１６】
こうすれば、評価点算出手段は、画像情報抽出手段が算出したオブジェクトの種類を含む情報であるオブジェクト別情報と実質的に一致する画像評価情報記憶手段が記憶した複数のオブジェクト別情報に対応する一以上の評価結果データから、評価点を算出することができる。複数のオブジェクト別情報と対応する複数の評価結果データは、実質的にオブジェクト別に用意された所定の観点による複数の観点データと複数の評価結果データと同じである。すわなち、オブジェクト別に用意した所定の観点で、撮影画像に撮影されたオブジェクトを評価することになるので、よりオブジェクトの特徴を考慮した評価をすることができる。
【００１７】
また、本発明の画像評価装置に対応する画像評価方法、画像評価プログラム、及び記録媒体は、各観点データが、オブジェクトを撮影した画像及び該画像に付加された情報からなる複数の画像データから該オブジェクトを評価するための所定の観点に従って抽出され、該画像データに撮影された該オブジェクトの該所定の観点に従った特徴を示す複数の観点データと、各評価結果データが、該複数の画像データの各々に撮影された該オブジェクトを該所定の観点で評価した結果を数値で表す複数の評価結果データと、を該複数の画像別に対応させた対応関係を表わす評価情報を記憶し、一のオブジェクトを撮影した撮影画像と該撮影画像に付加された情報であるメタデータとを取得し、前記撮影画像又は前記メタデータから前記所定の観点に従った情報である評価データを抽出し、前記複数の観点データのうち前記評価データに実質的に一致する一以上の観点データに対応する前記複数の評価結果データのうちの一以上の評価結果データから、前記撮影画像に撮影された前記オブジェクトを前記所定の観点で評価した結果を数値化した評価点を算出することを要旨とする。
【００１８】
この構成によれば、本発明の画像評価装置と同等の効果が得られる。
【００１９】
また、本発明に係る画像サーバシステムは、上記課題を解決すべく、基本的に、本発明の画像評価装置と、前記撮影画像の撮影条件又は前記一のオブジェクトの情報を前記メタデータとして作成するメタデータ作成手段と、前記撮影画像と前記メタデータとを通信網を介して前記画像評価装置に送信する手段と、を有する画像サーバシステム。
【００２０】
こうすれば、撮影条件又はオブジェクトの情報をメタデータとして撮影画像に付加し、通信網を介して画像評価装置に送信し、画像評価装置で評価することができる。画像評価装置が離れたところにあっても、通信網を介して撮影画像とメタデータを送信してオブジェクトを評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明を具体化した実施例について図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００２２】
図１は、実施例１の画像評価装置の構成概略を説明する説明図である。
【００２３】
画像評価装置１００は、撮影画像２１０に撮影された昆虫、動物、植物、建物などのオブジェクトを所定の観点で評価した結果を示す評価点を算出する。実施例１では、６つの観点を用い、観点毎に６つの評価点を算出し、これらの６つの評価点をまとめた撮影画像２１０全体を評価した結果を示す撮影画像２１０の得点を出力する。以下に、実施例１で用いる６つの観点を説明する。
【００２４】
（１）統計量
オブジェクトが存在する数を評価することで、オブジェクトの希少性を評価する。例えば、天然記念物などの非常に生存数の少ない動植物は、希少性が高いと評価し、高い評価点を与える。
（２）場所
撮影された場所におけるオブジェクトの希少性を評価する。例えば、生存数が少ないはずの場所で撮影されたオブジェクトは、高い評価点を与える。
（３）時間帯
撮影された時間帯におけるオブジェクトの希少性を評価する。例えば、普通、早朝や深夜しか撮影できないオブジェクトを、早朝や深夜以外の時間帯で撮影したときは、高い評価点を与える。
（４）オブジェクトの状況
撮影されたときのオブジェクトの状況によって、撮影されたオブジェクトの希少性を評価する。例えば、セミが殻を割った瞬間などは希少性が高いと判断し高い評価点を与える。
（５）光源
順光、逆光、斜光など撮影画像２１０に撮影されたオブジェクトへの光のあたり方で、撮影されたオブジェクトの美しさを評価する。
（６）構図
撮影画像２１０内のオブジェクトの配置を示す構図で撮影されたオブジェクトの美しさを評価する。
【００２５】
次に、画像評価装置１００の構成について説明する。画像評価装置１００は、オブジェクトを評価するために使用する評価情報１６０を記憶する評価情報記憶手段１７０、オブジェクトを撮影した撮影画像２１０及びメタデータ２２０からなる画像データ２００を取得する画像取得手段１１０、画像データ２００から評価データを抽出する画像情報抽出手段１２０、評価情報１６０を用いて評価データからオブジェクトを評価した評価点及び撮影画像２１０の得点を算出する評価点算出手段１３０を備える。
【００２６】
評価情報記憶手段１７０は、オブジェクトを評価するための評価情報１６０を記憶する。評価情報１６０には、上記した６つの観点毎にオブジェクトを評価するための情報を格納した６つのデータベース（統計量  ＤＢ、場所  ＤＢ、時間帯  ＤＢ、オブジェクトの状況  ＤＢ、光源  ＤＢ、構図  ＤＢ）がある。実施例１では、それぞれのデータベースの名称が対応する観点を示している。
【００２７】
これらのデータベースは、様々な状況の様々なオブジェクトを撮影した複数の撮影画像を用意し、これらの複数の撮影画像を６つの観点毎に評価したときの、観点に従ったオブジェクトの特徴を示す観点データと、評価した結果を示す評価結果データから作成される。また、これらの複数の撮影画像は実際に用意したものでなく、評価を行う者が想像した仮想的な撮影画像でも良い。
【００２８】
また、６つの観点のそれぞれに従ったオブジェクトの特徴を示す観点データの種類は、次のようになる。
（１）統計量に従った観点データの種類  ：  オブジェクト名
（２）場所に従った観点データの種類  ：  撮影された場所（東経、北緯）
（３）時間帯に従った観点データの種類  ：  撮影された時間
（４）オブジェクトの状況に従った観点データの種類  ：  撮影されたときのオブジェクトの状況（セミが殻を割ったなど）
（５）光源に従った観点データの種類  ：  順光、逆光、斜光など撮影画像２１０に撮影されたオブジェクトへの光のあたり方
（６）構図に従った観点データの種類  ：  撮影画像２１０内のオブジェクトの配置を示す構図の種別
【００２９】
図２の（Ａ）統計量  ＤＢ、（Ｂ）場所  ＤＢ、（Ｃ）時間帯  ＤＢ、図３の（Ａ）オブジェクトの状況  ＤＢ、（Ｂ）光源  ＤＢ、（Ｃ）構図  ＤＢが６つのデータベースの具体的な例である。この例から明らかなように、６つのデータベースは、それぞれ対応する観点に従った観点データと評価結果データがペアになったデータから構成される。また、場所  ＤＢや時間帯  ＤＢのように観点データを範囲で示すことができるものは、範囲を示す観点データを使用する。
【００３０】
画像取得手段１１０は、デジタルスチルカメラなどの撮影機器でオブジェクトを撮影したＪＰＥＧ形式のデータである撮影画像２１０と、撮影した時の撮影情報のデータであるメタデータ２２０を、デジタルカメラなどの一般的に用いられるＥｘｉｆ（Exchangeable  Image File Format）形式でまとめた画像データ２００を取得する。
【００３１】
Ｅｘｉｆ形式は、ＪＰＥＧ画像のデータ形式をベースに、画像データ２００を撮影した際の撮影情報、サムネイルなどを、Ｅｘｉｆ規約に準拠した形式で付加した画像ファイル形式である。撮影情報には、撮影日時、露出時間、レンズ絞り値、シャッタースピード、ＩＳＯ感度、レンズの焦点距離、被写体距離、デジタルスチルカメラのメーカ名、機種名、画像幅、画像高さ、ＣＣＤの画素密度、ＧＰＳ（Global Positioning Systems）を用いた撮影位置情報、撮影したオブジェクトの状況など様々な情報がある。これらの撮影情報は、撮影機器によって自動的に作成されるか又は画像評価装置の利用者により手動で入力することで作成される。
【００３２】
実施例１では、Ｅｘｉｆ形式の画像データ２００を使用しているが、撮影画像２１０とメタデータ２２０を別のデータ形式に格納しても良い。また、撮影画像２１０はＪＰＥＧ形式ではなく、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のビットマップ形式など他の画像データの形式を用いてもよい。
【００３３】
画像情報抽出手段１２０は、撮影画像２１０とメタデータ２２０から、上記の６つの観点に従った情報である評価データを抽出する。１番目の観点  統計量に従った情報であるオブジェクト名は、撮影画像２１０の特徴量と特徴量とオブジェクト名を対応づけるオブジェクトＤＢ１４０から求める。２〜４番目の観点である場所、時間帯、オブジェクトの状況に従った情報である撮影した場所、撮影した日時、オブジェクトの状況は、メタデータ２２０から抽出する。５番目の観点である光源に従った情報であるオブジェクトへの光のあたり方は、撮影した場所、撮影した日時から算出した太陽の位置と、メタデータ２２０の撮影位置情報から求められる。６番目の観点である構図は、撮影画像２１０の特徴から得られたエッジから求められる。
【００３４】
評価点算出手段１３０は、画像情報抽出手段１２０が抽出した６つの評価データ毎に評価情報１６０の６つのデータベースから評価データに一致する値を持つ観点データから探し、その観点データに対応する評価結果データを対応する観点の評価点として算出する。
【００３５】
６つの観点に対応する評価点が求まったら、この６つの評価点を合計し、撮影画像２１０の得点として出力する。また、得点は６つの評価点の合計でなく、観点ごとに重みを付けて合計する方法でも良い。
【００３６】
以上の構成の画像評価装置１００は、上記の各部における処理をソフトウェアプログラムで実現し、その処理プログラムをインストールしたコンピュータにより構成される。このコンピュータ（図示なし）は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，ハードディスク等を備え、キーボード、ディスプレイ等と接続された一般的な計算機であり、複数の撮影画像を備えたデジタルスチルカメラと接続されている。こうしたコンピュータのＲＯＭに、処理プログラムが記憶され、ハードディスクの一時記憶領域に、上記の各データベースが記憶されている。以下に、このコンピュータでＣＰＵにより実行される上記各部の処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００３７】
処理を開始すると画像取得手段１１０は、ステップＳ１００にて、撮影画像２１０とメタデータ２２０をＥｘｉｆ形式でまとめた画像データ２００を取得する。次に、画像情報抽出手段１２０は、ステップＳ１１０〜ステップＳ１５０にて、６つの観点データに従った６つの評価データを抽出する。
【００３８】
まず、ステップＳ１１０にて、撮影画像２１０を解析し、オブジェクトの形状とオブジェクトで使用されている色の割合を認識する。具体的には、撮影画像２１０の輝度値が急激に変化する場所を物体の境界線であるとして、境界線を抽出するエッジ検出を実行し、検出されたエッジを連結して輪郭線を抽出する。こうして検出した輪郭線から撮影画像２１０に撮影されたオブジェクトの形状を撮影画像２１０の特徴量として取得する。そして、オブジェクトの形状から、オブジェクトの中で使われている色の割合も撮影画像２１０の特徴量として取得する。
【００３９】
次に、ステップＳ１２０にて、オブジェクトの形状及びオブジェクトの色の割合とオブジェクト名を対応させたオブジェクトＤＢ１４０を用いて、オブジェクトの形状と色の割合からオブジェクト名を取得する。こうして取得したオブジェクト名が、１番目の観点である統計量に従った評価データとなる。
【００４０】
ステップＳ１３０にて、ステップＳ１１０で取得したエッジ、及びエッジから得られる輪郭線、オブジェクトの形状から撮影画像２１０の構図を認識する。構図の認識は、三分割法、黄金比、シンメトリー、三角配置、曲線、対角線などに分類して行う。こうして認識した構図が、６番目の観点である構図に従った評価データとなる。
【００４１】
次に、ステップＳ１４０にて、２〜４番目の観点である場所、時間帯、オブジェクトの状況に従った評価データを、メタデータ２２０から抽出する。図４は、メタデータ２２０に含まれる情報のうち、実施例１の画像評価装置１００で使用する情報を抜き出した例である。図４の緯度、経度、オリジナル撮影日時、オブジェクトの状況が、それぞれ、場所、時間帯、オブジェクトの状況の観点に従う評価データとして抽出される。
【００４２】
次に、ステップＳ１５０にて、メタデータ２２０から抽出した緯度、経度、オリジナル撮影日時から、撮影時の太陽の位置を算出する。算出した太陽の位置とメタデータ２２０の撮影した画像の方向から、撮影画像２１０に撮影されたオブジェクトにあたっている太陽の光の方向を算出して、順光、逆光、斜光など撮影画像２１０に撮影されたオブジェクトへの太陽の光のあたり方を算出する。このオブジェクトへの太陽の光のあたり方が、５番目の観点に従った評価データとして抽出される。
【００４３】
ステップＳ１６０にて、評価点算出手段１３０は、ステップＳ１１０〜ステップＳ１５０で抽出された６つの評価データ（オブジェクト名、構図、場所、時間帯、オブジェクトの状況、光源位置）から６つの観点毎の評価点を算出する。
【００４４】
例として、トンボを撮影した撮影画像２１０と図４のメタデータ２２０の場合について説明する。この場合、評価データとして、オブジェクト名＝トンボ、構図＝三角配置、場所＝東経１３７度北緯３６度、時間帯＝２００５年９月８日９時３分４０秒、オブジェクトの状況＝なし、光源位置＝斜光が、画像情報抽出手段１２０により抽出される。これらの評価データから評価点の算出した例が図６の表である。図６の表では、左側の列から観点、評価データ、データベース、評価データに一致する観点データ、及び評価結果データを示す。
【００４５】
評価データ＝トンボに対応する観点である統計量で使用するデータベースは統計量ＤＢである。評価データ＝トンボを統計量ＤＢで調べると、一致する観点データ＝トンボ、一致する観点データに対応する評価結果データ＝１０が得られる。他の観点、場所、時間帯、オブジェクトの状況、光源、構図に対しても同様にデータベースを調べることで、一致した観点に対応する評価結果データが得られる。
【００４６】
次に、評価点算出手段１３０は、観点毎に求めた評価データと一致する観点データと評価結果データをそれぞれの評価データに対応する評価点として算出する。すなわち、図６の表では、統計量、場所、時間帯、オブジェクトの状況、光源、構図に対する評価点は、１０，０，０，０，２，３となる。
【００４７】
ステップＳ１７０にて、ステップＳ１６０で求めた６つの評価点を合計して撮影画像２１０全体の得点を求める。図６の例では、撮影画像２１０の得点は１５となる。
【００４８】
以下、実施例１の効果を記載する。
【００４９】
予め評価情報１６０に観点に従った観点データと評価結果データを格納しておき、画像データ２００から観点に従った情報を抽出するだけで、撮影画像２１０に撮影されたオブジェクトの評価をすることができるので、オブジェクトの評価を自動的に実行することが可能になる。また、オブジェクトの種類に関連する統計量の観点にするのでオブジェクトの希少性や撮影困難度等を重視した評価ができる。また、三分割法、黄金比、シンメトリー、三角配置、曲線、対角線などの構図の種類と、順光、逆光、斜光などオブジェクトへの太陽の光のあたり方を観点にするので、撮影画像２１０に撮影されたオブジェクトの美しさも評価することができる。また、構図及びオブジェクトへの太陽の光のあたり方は、撮影画像２１０とメタデータ２２０から算出するので、人手で撮影画像２１０を観なくても評価することができる。
【００５０】
以下、実施例１の画像評価装置に関する変形例を記載する。
（変形例１）
撮影画像２１０に撮影されたオブジェクトを評価するための観点として実施例１の場所と時間帯に代えて、トンボを撮影した場所、自転車を撮影した場所、トンボを撮影した時間帯、自転車を撮影した時間帯のようにオブジェクトの種類ごとの場所と時間帯の観点を用いる。また、評価情報１６０の場所  ＤＢ、時間帯  ＤＢもオブジェクトの種類ごとに用意する。こうすれば、オブジェクトごとの撮影困難な場所や時間帯を配慮した、より細かな評価をすることができる。
【００５１】
（変形例２）
図７は、実施例１の画像評価装置を使用した画像サーバシステムの構成概略を説明するための説明図である。画像サーバシステムは、メタデータ２２０を作成するメタデータ作成手段３００と、撮影画像２１０とメタデータ２２０をネットワークなどの通信網を介して画像評価装置１００に送信するデータ送信手段３１０を有する。メタデータ作成手段３００は、撮影画像２１０を撮影した撮影機器で自動的に作成されないオブジェクトの状況などの撮影情報を作成しメタデータ２２０に追加する。データ送信手段３１０は、撮影画像２１０とメタデータ２２０がＥｘｉｆ形式などの１つのデータにまとめてネットワークを介して画像評価装置１００に送信する。
【００５２】
こうすれば、画像評価装置が離れたところにあっても、ネットワークを介して撮影画像２１０とメタデータを送信してオブジェクトを評価することができ、また、数多くのメタデータ作成手段３００とデータ送信手段３１０をネットワークを介して画像評価装置１００に接続することができるので、大勢のユーザが画像評価装置を使用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】画像評価装置の構成概略を説明する説明図。
【図２】評価情報のデータベースの具体的な例。
【図３】評価情報のデータベースの具体的な例。
【図４】メタデータに含まれる情報を説明する説明図。
【図５】画像評価装置の処理手順を説明するフローチャート。
【図６】画像評価装置の処理結果を説明するための図。
【図７】変形例２の画像評価装置の構成概略を説明する説明図。
【符号の説明】
【００５４】
１００…画像評価装置、１１０…画像取得手段、１２０…画像情報抽出手段、１３０…評価点算出手段、１４０…オブジェクトＤＢ、１５０…評価情報、１７０…評価情報記憶手段、２００…画像データ、２１０…撮影画像、２２０…メタデータ。
【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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