(57)【要約】【課題】閲覧者がテキストを読み易いように画像中にテキストを合成する。【解決手段】画像処理装置は、画像データを入力する画像入力部と、画像入力部により入力された画像データにおけるエッジを検出するエッジ検出部と、テキストデータを入力するテキスト入力部と、エッジ検出部により検出されたエッジに基づいて、画像データにおけるテキストデータの合成領域を決定する領域決定部と、領域決定部により決定された合成領域に前記テキストデータを合成する合成部とを備える。【選択図】図１
2013141199.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データ、及び、テキストデータを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記画像データのエッジを検出する検出部と、
前記検出部により検出されたエッジに基づいて、前記画像データにおける前記テキストデータが配置される領域を決定する領域決定部と、
前記領域決定部により決定された領域に前記テキストデータを配置した画像を生成する画像生成部と、
を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載された画像処理装置であって、
前記領域決定部は、前記画像データにおいてエッジの少ない領域を前記テキストデータが配置される領域として決定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
画像データを入力する画像入力部と、
前記画像入力部により入力された画像データにおけるエッジを検出するエッジ検出部と、
テキストデータを入力するテキスト入力部と、
前記エッジ検出部により検出されたエッジに基づいて、前記画像データにおける前記テキストデータの合成領域を決定する領域決定部と、
前記領域決定部により決定された合成領域に前記テキストデータを合成する合成部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置において、
前記領域決定部は、前記画像データにおいてエッジの少ない領域を前記合成領域として決定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の画像処理装置において、
前記画像データの各位置における重要度を表すコストを、前記エッジ検出部により検出されたエッジのある位置のコストが高くなるように算出するコスト算出部を備え、
前記領域決定部は、前記コスト算出部により算出されたコストに基づいて、前記合成領域に対応するコストが小さい領域を前記合成領域として決定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置において、
前記画像データにおける第１の位置を入力する第１の位置入力部を備え、
前記コスト算出部は、前記第１の位置入力部により入力された前記第１の位置から近い位置ほどコストを高くし、前記第１の位置から遠い位置ほどコストを低くする
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の画像処理装置において、
前記画像データから人物の顔を検出する顔検出部を備え、
前記コスト算出部は、前記顔検出部により検出された顔のある領域のコストを高くする
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項５から７のうちいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記テキストデータを合成する第２の位置を入力する第２の位置入力部を備え、
前記コスト算出部は、前記第２の位置入力部により入力された前記第２の位置のコストを低くする
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項３から８のうちいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記画像データの画像領域内に前記テキストデータのテキストの全てを含めて合成できるように、前記テキストデータの文字の大きさを決定する文字サイズ決定部を備える
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項３から９のうちいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記画像入力部は、動画の画像データを入力し、
前記領域決定部は、前記動画の画像データに含まれる複数のフレーム画像に基づいて前記テキストデータの前記合成領域を決定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
画像データを入力するステップと、
テキストデータを入力するステップと、
前記入力された画像データにおけるエッジを検出するステップと、
前記検出したエッジに基づいて、前記画像データにおける前記テキストデータの合成領域を決定するステップと、
前記決定した合成領域に前記テキストデータを合成するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
画像処理装置が、画像データを入力するステップと、
前記画像処理装置が、テキストデータを入力するステップと、
前記画像処理装置が、前記入力された画像データにおけるエッジを検出するステップと、
前記画像処理装置が、前記検出したエッジに基づいて、前記画像データにおける前記テキストデータの合成領域を決定するステップと、
前記画像処理装置が、前記決定した合成領域に前記テキストデータを合成するステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
請求項３から１０のうちいずれか１項に記載の画像処理装置
を備えることを特徴とする撮像装置。
【請求項１４】
画像データのエッジを検出する検出部と、
前記検出部により検出された前記エッジの位置に基づいて、前記画像データにおける文字が配置される配置領域を決定する領域決定部と、
前記領域決定部により決定された前記配置領域に前記文字を配置した画像を生成する画像生成部と、
を含むことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、プログラム、画像処理方法及び撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、撮像画像に関連したテキストを、撮像画像に重畳させる技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載された技術では、撮像画像において、相対的に重要な被写体が写っている重要領域以外の非重要領域にテキストを重畳させて合成画像を生成する。具体的には、人物が写っている領域を重要領域に分類し、画像の中央を含まない非重要領域中にテキストを重畳させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−９６８１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、テキストを画像に重畳したときの可読性については考慮されていない。このため、例えば、複雑なテクスチャが存在する領域にテキストを重畳すると、テキスト表示に使われるフォントのアウトラインとテクスチャのエッジが重なりテキストの可読性が低下することがある。すなわち、テキストが読み辛くなることがある。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、閲覧者がテキストを読み易いように画像中にテキストを合成することができる画像処理装置、プログラム、画像処理方法及び撮像装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、画像データ、及び、テキストデータを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記画像データのエッジを検出する検出部と、前記検出部により検出されたエッジに基づいて、前記画像データにおける前記テキストデータが配置される領域を決定する領域決定部と、前記領域決定部により決定された領域に前記テキストデータを配置した画像を生成する画像生成部と、を含むことを特徴とする画像処理装置である。
【０００７】
また、本発明の一態様は、画像データを入力する画像入力部と、前記画像入力部により入力された画像データにおけるエッジを検出するエッジ検出部と、テキストデータを入力するテキスト入力部と、前記エッジ検出部により検出されたエッジに基づいて、前記画像データにおける前記テキストデータの合成領域を決定する領域決定部と、前記領域決定部により決定された合成領域に前記テキストデータを合成する合成部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【０００８】
また、本発明の一態様は、画像データを入力するステップと、テキストデータを入力するステップと、前記入力された画像データにおけるエッジを検出するステップと、前記検出したエッジに基づいて、前記画像データにおける前記テキストデータの合成領域を決定するステップと、前記決定した合成領域に前記テキストデータを合成するステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【０００９】
また、本発明の一態様は、画像処理装置が、画像データを入力するステップと、前記画像処理装置が、テキストデータを入力するステップと、前記画像処理装置が、前記入力された画像データにおけるエッジを検出するステップと、前記画像処理装置が、前記検出したエッジに基づいて、前記画像データにおける前記テキストデータの合成領域を決定するステップと、前記画像処理装置が、前記決定した合成領域に前記テキストデータを合成するステップと、を有することを特徴とする画像処理方法である。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上述した画像処理装置を備えることを特徴とする撮像装置である。
【００１１】
また、本発明の一態様の画像処理装置は、画像データのエッジを検出する検出部と、前記検出部により検出された前記エッジの位置に基づいて、前記画像データにおける文字が配置される配置領域を決定する領域決定部と、前記領域決定部により決定された前記配置領域に前記文字を配置した画像を生成する画像生成部と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、閲覧者がテキストを読み易いように画像中にテキストを合成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施形態による撮像装置の機能ブロック図の一例である。
【図２】第１の実施形態による画像処理部の機能構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態による入力画像とコスト画像と合成画像との一例を示すイメージ図である。
【図４】第１の実施形態による静止画の合成処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】第１の実施形態による動画の合成処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施形態による本実施形態による画像処理部の機能構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態による合成処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】第３の実施形態による画像処理部の機能構成を示すブロック図である。
【図９】第３の実施形態による合成処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】テキスト矩形領域内のコストの総和の算出方法を示すイメージ図である。
【図１１】撮像画像の特徴量を抽出するプロセスの一例を模式的に示す図である。
【図１２】撮像画像の特徴量を抽出するプロセスの別の一例を模式的に示す図である。
【図１３】笑顔レベルの判定方法を模式的に示すフローチャートである。
【図１４Ａ】画像処理装置からの出力画像の一例を示す図である。
【図１４Ｂ】画像処理装置からの出力画像の別の例を示す図である。
【図１５】撮像装置の画像処理部の内部構成を表す概略ブロック図である。
【図１６】代表色の決定の流れを示すフローチャートである。
【図１７】画像処理部における処理の一例を示す概念図である。
【図１８】画像処理部における処理の一例を示す概念図である。
【図１９】図１８に示す主要領域に対して実施されたクラスタリングの結果を示す概念図である。
【図２０】文章付加部によって文章を付加された画像の一例である。
【図２１】文章付加部によって文章を付加された画像の別の一例である。
【図２２】色と単語との対応テーブルの一例を示す図である。
【図２３】遠景画像（第２シーン画像）用の対応テーブルの一例を示す図である。
【図２４】その他の画像（第３シーン画像）用の対応テーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態による撮像装置１００の機能ブロック図の一例である。
撮像装置１００は、図１に示すように、撮像部１１０、バッファメモリ部１３０、画像処理部１４０、表示部１５０、記憶部１６０、通信部１７０、操作部１８０及びＣＰＵ（Central processing unit）１９０を備える。
【００１５】
撮像部１１０は、光学系１１１、撮像素子１１９及びＡ/Ｄ変換部１２０を備える。光学系１１１は、１又は２以上のレンズを備える。
【００１６】
撮像素子１１９は、例えば、受光面に結像した光学像を電気信号に変換して、Ａ/Ｄ変換部１２０に出力する。
【００１７】
また、撮像素子１１９は、操作部１８０を介して静止画撮像指示を受け付けた際に得られる画像データを、撮像された静止画の撮像画像データとして、Ａ/Ｄ変換部１２０や画像処理部１４０を介して、記憶媒体２００に記憶させる。また、撮像素子１１９は、操作部１８０を介して動画撮像指示を受け付けた際に得られる、所定の間隔で連続的に撮像した動画の画像データを、撮像された動画の撮像画像データとして、Ａ/Ｄ変換部１２０や画像処理部１４０を介して、記憶媒体２００に記憶させる。また、撮像素子１１９は、例えば、操作部１８０を介して撮像指示を受け付けていない状態において、連続的に得られる画像データをスルー画データ（撮像画像）として、Ａ/Ｄ変換部１２０や画像処理部１４０を介して、表示部１５０に連続的に出力する。
【００１８】
なお、光学系１１１は、撮像装置１００に取り付けられて一体とされていてもよいし、撮像装置１００に着脱可能に取り付けられてもよい。
【００１９】
Ａ/Ｄ変換部１２０は、撮像素子１１９によって変換された電子信号をアナログ／デジタル変換し、この変換したデジタル信号である撮像画像データ（撮像画像）を出力する。
【００２０】
即ち、撮像部１１０は、設定された撮像条件（例えば絞り値、露出値等）に基づいてＣＰＵ１９０により制御され、光学系１１１を介した光学像を撮像素子１１９に結像させ、Ａ/Ｄ変換部１２０によりデジタル信号に変換された当該光学像に基づく撮像画像を生成する。
【００２１】
操作部１８０は、例えば、電源スイッチ、シャッターボタン、十字キー、確定ボタン、および、その他の操作キーを含み、ユーザによって操作されることでユーザの操作入力を受け付け、ＣＰＵ１９０に出力する。
【００２２】
画像処理部１４０は、記憶部１６０に記憶されている画像処理条件に基づいて、バッファメモリ部１３０に記憶されている画像データに対して画像処理を実行する。画像処理部１４０の詳細については後述する。なお、バッファメモリ部１３０に記憶されている画像データとは、画像処理部１４０に入力される画像データのことであり、例えば、上述した撮像画像データ、スルー画データ、または、記憶媒体２００から読み出された撮像画像データのことである。
【００２３】
表示部１５０は、例えば液晶ディスプレイであって、画像データ、操作画面などを表示する。例えば、表示部１５０は、画像処理部１４０によって文章が付加された撮像画像を表示する。
【００２４】
記憶部１６０は、種々の情報を記憶する。
バッファメモリ部１３０は、撮像部１１０によって撮像された画像データを、一時的に記憶する。通信部１７０は、カードメモリ等の取り外しが可能な記憶媒体２００と接続され、この記憶媒体２００への撮影画像データの書込み、読み出し、または消去を行う。
【００２５】
記憶媒体２００は、撮像装置１００に対して着脱可能に接続される記憶部であり、例えば、撮像部１１０によって生成された撮影画像データを記憶する。ＣＰＵ１９０は、撮像装置１００が備える各構成を制御する。バス３００は、撮像部１１０と、ＣＰＵ１９０と、操作部１８０と、画像処理部１４０と、表示部１５０と、記憶部１６０と、バッファメモリ部１３０と、通信部１７０とに接続され、各部から出力された画像データや制御信号等を転送する。
【００２６】
図２は、本実施形態による画像処理部１４０の機能構成を示すブロック図である。
画像処理部（画像処理装置）１４０は、画像入力部１１と、テキスト入力部１２と、第１の位置入力部１３と、エッジ検出部１４と、顔検出部１５と、文字サイズ決定部１６と、コスト算出部１７と、領域決定部１８と、合成部１９とを含んで構成される。
【００２７】
画像入力部１１は、静止画の画像データ又は動画の画像データを入力する。画像入力部１１は、入力された画像データをエッジ検出部１４及び文字サイズ決定部１６に出力する。なお、画像入力部１１は、例えば、ネットワーク又は記憶媒体を介して、画像データを入力してもよい。以下、画像入力部１１に入力された画像データが示す画像を入力画像とする。また、入力画像における四角形の画像フォーマットの幅方向をＸ軸方向とし、Ｘ軸方向に対し直交する方向（高さ方向）をＹ軸方向としてＸＹ座標系を定める。
【００２８】
テキスト入力部１２は、入力画像に対応するテキストデータを入力する。入力画像に対応するテキストデータとは、入力画像に重畳するテキストに関するデータであり、テキスト、初期文字サイズ、改行位置、行数及び列数等を含む。初期文字サイズは、テキストの文字の大きさの初期値であり、ユーザにより指定された文字の大きさである。テキスト入力部１２は、入力されたテキストデータを文字サイズ決定部１６に出力する。
【００２９】
第１の位置入力部１３は、入力画像における重要な位置（以下、重要位置（第１の位置）とする）の入力を受け付ける。例えば、第１の位置入力部１３は、入力画像を表示部１５０に表示し、表示部１５０に設置されたタッチパネルにおいてユーザから指定された位置を重要位置とする。或いは、第１の位置入力部１３は、直接重要位置の座標値（ｘ０，ｙ０）の入力を受け付けてもよい。第１の位置入力部１３は、重要位置の座標値（ｘ０，ｙ０）をコスト算出部１７に出力する。なお、第１の位置入力部１３は、ユーザから重要位置の入力がなかった場合には、予め設定された所定位置（例えば、入力画像の中央）を重要位置とする。
【００３０】
エッジ検出部１４は、例えば、Ｃａｎｎｙアルゴリズムを用いて、画像入力部１１から入力された画像データにおけるエッジを検出する。そして、エッジ検出部１４は、画像データと、当該画像データから検出したエッジの位置を示すデータとをコスト算出部１７に出力する。なお、本実施形態では、Ｃａｎｎｙアルゴリズムを用いてエッジを検出しているが、例えば、微分フィルタを用いたエッジ検出方法や、２次元フーリエ変換した結果のうちの高周波成分に基づいてエッジを検出する方法等を用いてもよい。
顔検出部１５は、パターンマッチング等により、画像入力部１１から入力された画像データにおける人物の顔を検出する。そして、顔検出部１５は、画像データと、当該画像データから検出した人物の顔の位置を示すデータとをコスト算出部１７に出力する。
【００３１】
文字サイズ決定部１６は、画像入力部１１から入力された画像データの画像サイズ（幅及び高さ）と、テキスト入力部１２から入力されたテキストデータの行数及び列数とに基づいて、テキストデータの文字サイズを決定する。具体的には、文字サイズ決定部１６は、テキストデータにおける全てのテキストを画像データに合成できるように、次の式（１）を満たすｆを文字サイズとする。
【００３２】
【数１】
2013141199.tif 000003
【００３３】
ただし、ｍはテキストデータの列数であり、ｌはテキストデータの行数である。また、Ｌ（≧０）は文字の大きさに対する行間の割合を示すパラメータである。また、ｗは画像データにおける画像領域の幅であり、ｈは画像データにおける画像領域の高さである。式（１）は、テキストの幅が画像データにおける画像領域の幅より小さく、かつ、テキストの高さが画像データにおける画像領域の高さより小さいことを表す。
【００３４】
例えば、文字サイズ決定部１６は、テキストデータに含まれる初期文字サイズが式（１）を満たさない場合には、式（１）を満たすまで文字サイズを徐々に小さくする。一方、文字サイズ決定部１６は、テキストデータに含まれる初期文字サイズが式（１）を満たす場合には、テキストデータに含まれる初期文字サイズをテキストデータの文字サイズとする。そして、文字サイズ決定部１６は、テキストデータと、当該テキストデータの文字サイズとを領域決定部１８に出力する。
【００３５】
コスト算出部１７は、画像データにおけるエッジの位置と、人物の顔の位置と、重要位置とに基づいて、画像データにおける各座標位置（ｘ，ｙ）のコストを算出する。コストは、画像データにおける重要度を表す。例えば、コスト算出部１７は、エッジ検出部１４により検出されたエッジのある位置のコストが高くなるように各位置のコストを算出する。また、コスト算出部１７は、重要位置から近いほどコストを高くし、重要位置から遠いほどコストを低くする。また、コスト算出部１７は、人物の顔のある領域のコストを高くする。
【００３６】
具体的には、まず、コスト算出部１７は、例えば、次の式（２）に示すガウス関数により、重要位置（ｘ０，ｙ０）に基づくコストを示すグローバルコスト画像ｃｇ（ｘ，ｙ）を生成する。
【００３７】
【数２】
2013141199.tif 000004
【００３８】
ただし、ｘ０は重要位置のＸ座標値であり、ｙ０は重要位置のＹ座標値である。また、Ｓ１（＞０）は幅方向（Ｘ軸方向）におけるコストの広がり方を決めるパラメータであり、Ｓ２（＞０）は高さ方向（Ｙ軸方向）におけるコストの広がり方を決めるパラメータである。パラメータＳ１及びパラメータＳ２は、例えば設定画面等によりユーザが設定可能である。パラメータＳ１及びパラメータＳ２を変更することより、グローバルコスト画像における分布の形を調整することができる。なお、本実施形態では、ガウス関数によりグローバルコスト画像を生成しているが、例えば、余弦関数（（ｃｏｓ（πｘ）＋１）／２、但し−１≦ｘ≦１）や、原点ｘ＝０で最大値をとる三角形型（山型）の直線で表される関数や、ローレンツ型の関数（１／（ａｘ２＋１）、ａは定数）など、中心に近いほど値が大きくなる分布の関数を用いてグローバルコスト画像を生成してもよい。
【００３９】
次に、コスト算出部１７は、次の式（３）及び（４）により、人物の顔の位置に基づくコストを示す顔コスト画像ｃｆ（ｘ，ｙ）を生成する。
【００４０】
【数３】
2013141199.tif 000005
【００４１】
【数４】
2013141199.tif 000006
【００４２】
ただし、（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））は検出したｎ個の顔のうちｉ（１≦ｉ≦ｎ）番目の顔の中心位置であり、ｓ（ｉ）は当該ｉ番目の顔の大きさである。すなわち、コスト算出部１７は、人物の顔の領域における画素値を「１」とし、顔意外の領域における画素値を「０」とする顔コスト画像を生成する。
【００４３】
次に、コスト算出部１７は、次の式（５）により、エッジに基づくコストを示すエッジコスト画像ｃｅ（ｘ，ｙ）を生成する。
【００４４】
【数５】
2013141199.tif 000007
【００４５】
すなわち、コスト算出部１７は、エッジ部分の画素値を「１」とし、エッジ以外の領域の画素値を「０」とするエッジコスト画像を生成する。なお、エッジ部分は、エッジのある位置でもよいし、エッジのある位置とその周辺を含む領域であってもよい。
【００４６】
そして、コスト算出部１７は、次の式（６）により、グローバルコスト画像と、顔コスト画像と、エッジコスト画像とに基づく最終コスト画像ｃ（ｘ，ｙ）を生成する。
【００４７】
【数６】
2013141199.tif 000008
【００４８】
ただし、Ｃｇ（≧０）はグローバルコスト画像の重み付け係数のパラメータであり、Ｃｆ（≧０）は顔コスト画像の重み付け係数のパラメータであり、Ｃｅ（≧０）はエッジコスト画像の重み付け係数のパラメータである。パラメータＣｇ，パラメータＣｅ及びパラメータＣｆの比は設定画面等によりユーザが設定変更可能である。また、式（６）に示す最終コスト画像ｃ（ｘ，ｙ）は、０≦ｃ（ｘ，ｙ）≦１となるよう正規化されている。コスト算出部１７は、画像データと、当該画像データの最終コスト画像とを領域決定部１８に出力する。なお、パラメータＣｇ，パラメータＣｅ及びパラメータＣｆは、１以下であってもよい。
【００４９】
なお、画像処理部１４０は、入力画像に応じてパラメータＣｇ，パラメータＣｅ及びパラメータＣｆの比を自動的に変更するようにしてもよい。例えば、入力画像が風景画像である場合には、パラメータＣｇを他のパラメータより大きくする。また、入力画像がポートレート（人物画像）である場合には、パラメータＣｆを他のパラメータより大きくする。また、入力画像がビル等の建物の多い建物画像である場合には、パラメータＣｅを他のパラメータより大きくする。具体的には、コスト算出部１７は、顔検出部１５により人物の顔が検出された場合に、入力画像をポートレートと判定し、パラメータＣｆを他のパラメータより大きくする。一方、コスト算出部１７は、顔検出部１５により人物の顔が検出されなかった場合には、入力画像を風景画像と判定し、パラメータＣｇを他のパラメータより大きくする。また、コスト算出部１７は、エッジ検出部１４により検出されたエッジが所定値より大きい場合は、入力画像を建物画像であると判定し、パラメータＣｅを他のパラメータより大きくする。
或いは、画像処理部１４０は、風景画像のモード、ポートレートのモード、及び建物画像のモードを有し、現在画像処理部１４０に設定されているモードに応じてパラメータＣｇ，パラメータＣｅ及びパラメータＣｆの比を変更してもよい。
【００５０】
また、コスト算出部１７は、画像データが動画である場合には、動画の画像データに含まれる複数のフレーム画像のコストの平均値を座標位置毎に算出する。具体的には、コスト算出部１７は、所定時間（例えば、３秒）間隔で動画のフレーム画像を取得し、取得したフレーム画像毎に最終コスト画像を生成する。そして、コスト算出部１７は、各フレーム画像の最終コスト画像を平均した平均最終コスト画像を生成する。平均最終コスト画像における各位置の画素値は、各最終コスト画像における各位置の画素値の平均値である。
なお、本実施形態では複数のフレーム画像のコストの平均値を算出しているが、例えば、合計値を算出してもよい。
【００５１】
領域決定部１８は、コスト算出部１７により入力された最終コスト画像と、文字サイズ決定部１６により入力されたテキストデータの文字サイズとに基づいて、画像データにおけるテキストを合成する合成領域を決定する。具体的には、まず、領域決定部１８は、テキストデータの行数及び列数と文字サイズとに基づいて、テキストを表示する矩形領域であるテキスト矩形領域の幅ｗｔｅｘｔと高さｈｔｅｘｔとを算出する。テキスト矩形領域は、合成領域に対応する領域である。続いて、領域決定部１８は、次の式（７）により、各座標位置（ｘ，ｙ）における、テキスト矩形領域内のコストの総和ｃ＊ｔｅｘｔ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００５２】
【数７】
2013141199.tif 000009
【００５３】
そして、領域決定部１８は、テキスト矩形領域内のコストの総和ｃ＊ｔｅｘｔ（ｘ，ｙ）が最小となる座標位置（ｘ，ｙ）をテキストの合成位置とする。すなわち、領域決定部１８は、テキスト矩形領域内のコストの総和ｃ＊ｔｅｘｔ（ｘ，ｙ）が最小となる座標位置（ｘ，ｙ）を左上の頂点とするテキスト矩形領域をテキストの合成領域とする。領域決定部１８は、画像データと、テキストデータと、テキストの合成領域を示すデータとを合成部１９に出力する。なお、本実施形態では、領域決定部１８は、テキスト矩形領域内のコストの総和（合計値）に基づいて合成領域を決定しているが、例えば、テキスト矩形領域内のコストの平均値が最も小さい領域を合成領域としてもよい。或いは、領域決定部１８は、テキスト矩形領域の中心の重みを重くしたコストの重み付け平均値が最も小さい領域を合成領域としてもよい。
【００５４】
合成部１９は、画像データと、テキストデータと、テキストの合成領域を示すデータとを入力とする。合成部１９は、画像データの合成領域にテキストデータのテキストを重畳して合成した合成画像の画像データを生成して出力する。
【００５５】
図３は、本実施形態による入力画像とコスト画像と合成画像との一例を示すイメージ図である。
図３（ａ）は、入力画像を示す。図３（ｂ）は、グローバルコスト画像を示す。図３（ｂ）に示す例では、入力画像の中心が重要位置である。図３（ｂ）に示すように、グローバルコスト画像の画素値は、中心に近いほど「１」に近く、中心から遠いほど「０」に近い。図３（ｃ）は、顔コスト画像を示す。図３（ｃ）に示すように、顔コスト画像の画素値は、人の顔の領域が「１」であり、人の顔以外の領域が「０」である。図３（ｄ）は、エッジコスト画像を示す。図３（ｄ）に示すように、エッジコスト画像の画素値は、エッジ部分が「１」であり、エッジ部分以外の領域が「０」である。
【００５６】
図３（ｅ）は、グローバルコスト画像と顔コスト画像とエッジコスト画像とを組合わせた最終コスト画像を示す。図３（ｆ）は、入力画像にテキストを重畳して合成した合成画像を示す。図３（ｆ）に示すように、テキストデータのテキストは、最終コスト画像におけるコストの総和が小さい領域に重畳される。
【００５７】
次に、図４を参照して、画像処理部１４０による静止画の合成処理について説明する。
図４は、本実施形態による静止画の合成処理の手順を示すフローチャートである。
はじめに、ステップＳ１０１において、画像入力部１１が、静止画の画像データ（以下、静止画データとする）の入力を受け付ける。
次に、ステップＳ１０２において、テキスト入力部１２が、入力された静止画データに対応するテキストデータの入力を受け付ける。
次に、ステップＳ１０３において、第１の位置入力部１３が、入力された静止画データにおける重要位置の入力を受け付ける。
【００５８】
続いて、ステップＳ１０４において、文字サイズ決定部１６が、入力された静止画データのサイズと、入力されたテキストデータの行数及び列数とに基づいて、テキストデータの文字サイズを決定する。
次に、ステップＳ１０５において、顔検出部１５が、入力された静止画データにおける人物の顔の位置を検出する。
次に、ステップＳ１０６において、エッジ検出部１４が、入力された静止画データにおけるエッジの位置を検出する。
【００５９】
続いて、ステップＳ１０７において、コスト算出部１７が、指定された重要位置に基づいてグローバルコスト画像を生成する。すなわち、コスト算出部１７は、重要位置に近いほどコストが高く、重要位置から遠いほどコストが低いグローバルコスト画像を生成する。
次に、ステップＳ１０８において、コスト算出部１７が、検出された人物の顔の位置に基づいて、顔コスト画像を生成する。すなわち、コスト算出部１７は、人物の顔の領域のコストが高く、人物の顔以外の領域のコストが低い顔コスト画像を生成する。
次に、ステップＳ１０９において、コスト算出部１７が、検出されたエッジの位置に基づいて、エッジコスト画像を生成する。すなわち、コスト算出部１７は、エッジ部分のコストが高く、エッジ以外の領域のコストが低いエッジコスト画像を生成する。
【００６０】
続いて、ステップＳ１１０において、コスト算出部１７は、生成されたグローバルコスト画像と、顔コスト画像と、エッジコスト画像とを組合わせて、最終コスト画像を生成する。
次に、ステップＳ１１１において、領域決定部１８が、生成した最終コスト画像と、決定されたテキストデータの文字サイズとに基づいて、静止画データにおけるテキストの合成領域を決定する。
最後に、ステップＳ１１２において、合成部１９が、決定された合成領域にテキストデータのテキストを重畳して、静止画データとテキストデータとを合成する。
【００６１】
次に、図５を参照して、画像処理部１４０による動画の合成処理について説明する。図５は、本実施形態による動画の合成処理の手順を示すフローチャートである。
はじめに、ステップＳ２０１において、画像入力部１１が、動画の画像データ（以下、動画データとする）の入力を受け付ける。
次に、ステップＳ２０２において、テキスト入力部１２が、入力された動画データに対応するテキストデータの入力を受け付ける。
次に、ステップＳ２０３において、第１の位置入力部１３が、入力された動画データにおける重要位置の指定を受け付ける。
【００６２】
続いて、ステップＳ２０４において、文字サイズ決定部１６が、動画データのサイズと、テキストデータの行数及び列数とに基づいて、テキストデータの文字サイズを決定する。
次に、ステップＳ２０５において、コスト算出部１７が、動画データから最初のフレーム画像を取得する。
【００６３】
続いて、ステップＳ２０６において、顔検出部１５が、取得したフレーム画像における人物の顔の位置を検出する。
次に、ステップＳ２０７において、エッジ検出部１４が、取得したフレーム画像におけるエッジの位置を検出する。
【００６４】
続いて、ステップＳ２０８において、コスト算出部１７が、入力された重要位置に基づいてグローバルコスト画像を生成する。
次に、ステップＳ２０９において、コスト算出部１７が、検出された人物の顔の位置に基づいて、顔コスト画像を生成する。
次に、ステップＳ２１０において、コスト算出部１７が、検出されたエッジの位置に基づいて、エッジコスト画像を生成する。
【００６５】
続いて、ステップＳ２１１において、コスト算出部１７は、生成されたグローバルコスト画像と、顔コスト画像と、エッジコスト画像とを組合わせて、最終コスト画像を生成する。
次に、ステップＳ２１２において、コスト算出部１７は、現在のフレーム画像が動画像データにおける最後のフレーム画像であるか否かを判定する。
現在のフレーム画像が最後のフレーム画像でない場合（ステップＳ２１２：Ｎｏ）、ステップＳ２１３において、コスト算出部１７は、現在のフレーム画像から所定時間ｔ秒（例えば３秒）後のフレーム画像を動画像データから取得し、ステップＳ２０６へ戻る。
【００６６】
一方、現在のフレーム画像が動画像データにおける最後のフレームである場合（ステップＳ２１２：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１４において、コスト算出部１７は、各フレーム画像の最終コスト画像を平均した平均最終コスト画像を生成する。平均最終コスト画像における各座標位置の画素値は、各フレーム画像の最終コスト画像における各座標位置の画素値の平均値である。
【００６７】
次に、ステップＳ２１５において、領域決定部１８が、生成された平均最終コスト画像と、決定されたテキストデータの文字サイズとに基づいて、動画データにおけるテキストの合成領域を決定する。
最後に、ステップＳ２１６において、合成部１９が、決定された合成領域にテキストデータのテキストを重畳して、動画データとテキストデータとを合成する。
【００６８】
なお、本実施形態では、平均最終コスト画像に基づいて動画データ全体における合成領域を決定しているが、動画データの所定時間毎に合成領域を決定してもよい。例えば、画像処理部１４０は、最初のフレーム画像に基づく合成領域ｒ１を０秒からｔ−１秒までのフレーム画像の合成領域とし、ｔ秒のフレーム画像に基づく合成領域ｒ２をｔ秒から２ｔ−１秒までのフレーム画像の合成領域とし、以下同様に各フレーム画像の合成領域を決定する。これにより、動画データにおける被写体の動きに応じて、最適な位置にテキストを合成することができる。
【００６９】
このように、本実施形態によれば、画像処理部１４０は、画像データにおけるエッジに関するコストを示すエッジコスト画像に基づいて、テキストを合成する合成領域を決定する。このため、エッジの少ない領域（すなわち、複雑なテクスチャの存在しない領域）にテキストを合成することができる。これにより、テキスト表示に使われるフォントのアウトラインとテクスチャのエッジが重なるのを防ぐことができるため、閲覧者がテキストを読み易いように入力画像中にテキストを合成することができる。
【００７０】
また、テキストを表示する位置を固定している場合、入力画像の内容やテキストの分量によっては被写体や注目する人物、物体、背景等にテキストが重なり、入力画像本来の印象を悪くする恐れがある。本実施形態による画像処理部１４０は、画像データにおける人物の顔に関するコストを示す顔コスト画像に基づいて、テキストを合成する合成領域を決定しているため、人物の顔以外の領域にテキストを合成することができる。また、画像処理部１４０は、画像データにおける重要位置に関するコストを示すグローバルコスト画像に基づいて、テキストを合成する合成領域を決定しているため、重要位置から離れた領域にテキストを合成することができる。例えば、多くの画像では、中央部分に被写体があるため、中央部分を重要位置とすることにより、被写体以外の領域にテキストを合成することができる。また、本実施形態による画像処理部１４０では、重要位置をユーザが指定可能なため、例えば入力画像Ａでは中央部分を重要位置とし、入力画像Ｂでは端部分を重要位置とする等、入力画像毎に重要位置を変更することができる。
【００７１】
また、本実施形態によれば、画像処理部１４０は、グローバルコスト画像と、顔コスト画像と、エッジコスト画像とを組合わせた最終コスト画像に基づいて、テキストを合成する合成領域を決定しているため、総合的に最適な位置にテキストを合成することができる。
【００７２】
ところで、文字サイズを固定している場合、入力画像の画像サイズによって画像データに対するテキストの相対的な大きさが極端に変化して閲覧者にとってふさわしくないテキスト表示となる場合がある。例えば、入力画像に対してテキストデータの文字サイズが相対的に大きい場合、入力画像内に全てのテキストが納まらず文章が読み取れない。本実施形態によれば、画像処理部１４０は、入力画像の画像サイズに応じてテキストデータの文字サイズを変更するため、テキスト全体を入力画像内に収めることができる。
【００７３】
また、本実施形態によれば、画像処理部１４０は、動画の画像データにもテキストを合成することができる。これにより、例えば、動画を放送やインターネット等により配信して再生中に、ユーザから寄せられたコメントを動的に画像中に表示するサービス等に応用することができる。また、画像処理部１４０は、複数のフレーム画像の平均最終コスト画像を用いて合成領域を決定しているため、動画像全体における被写体の動きを考慮した総合的に最適な領域にテキストを合成することができる。
【００７４】
［第２の実施形態］
次に、この発明の第２の実施形態による画像処理部（画像処理装置）１４０ａについて説明する。
図６は、本実施形態による画像処理部１４０ａの機能構成を示すブロック図である。本図において、図２に示す画像処理部１４０と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。画像処理部１４０ａは、図２に示す画像処理部１４０の構成に加えて第２の位置入力部２１を備える。
第２の位置入力部２１は、画像データにおいてテキストを合成する位置（以下、テキスト位置（第２の位置）とする）の入力を受け付ける。例えば、第２の位置入力部２１は、画像入力部１１に入力された画像データを表示部１５０に表示し、表示部１５０に設置されたタッチパネルにおいてユーザから指定された位置をテキスト位置とする。或いは、第２の位置入力部２１は、直接テキスト位置の座標値（ｘ１，ｙ１）の入力を受け付けてもよい。第２の位置入力部２１は、テキスト位置の座標値（ｘ１，ｙ１）をコスト算出部１７ａに出力する。
【００７５】
コスト算出部１７ａは、第２の位置入力部２１により入力されたテキスト位置（ｘ１，ｙ１）と、画像データにおけるエッジの位置と、人物の顔の位置と、重要位置とに基づいて、画像データにおける各座標位置（ｘ，ｙ）のコストを算出する。具体的には、コスト算出部１７ａは、テキスト位置（ｘ１，ｙ１）に基づくコストを示すテキスト位置コスト画像と、グローバルコスト画像と、顔コスト画像と、エッジコスト画像とを組合わせて最終コスト画像を生成する。グローバルコスト画像、顔コスト画像及びエッジコスト画像の生成方法は第１の実施形態と同様である。
【００７６】
コスト算出部１７ａは、次の式（８）により、テキスト位置コスト画像ｃｔ（ｘ，ｙ）を生成する。
【００７７】
【数８】
2013141199.tif 000010
【００７８】
ただし、Ｓ３（＞０）は幅方向（Ｘ軸方向）におけるコストの広がり方を決めるパラメータであり、Ｓ４（＞０）は高さ方向（Ｙ軸方向）におけるコストの広がり方を決めるパラメータである。テキスト位置コスト画像は、テキスト位置（ｘ１，ｙ１）に近いほどコストが低く、テキスト位置から遠いほどコストが高い画像である。
【００７９】
そして、コスト算出部１７ａは、次の式（９）により、最終コスト画像ｃ（ｘ，ｙ）を生成する。
【００８０】
【数９】
2013141199.tif 000011
【００８１】
ただし、Ｃｔ（≧０）はテキスト位置コスト画像の重み付け係数のパラメータである。
式（９）は、式（６）の分母にＣｔを加算し、分子にＣｔｃｔ（ｘ，ｙ）を加算した式である。なお、コスト算出部１７ａは、第２の位置入力部２１によりテキスト位置が指定されなかった場合には、テキスト位置コスト画像を生成せずに上述した式（６）により最終コスト画像を生成する。または、コスト算出部１７ａは、第２の位置入力部２１によりテキスト位置が指定されなかった場合には、パラメータＣｔ＝０とする。
【００８２】
また、コスト算出部１７ａは、画像データが動画である場合には、動画の画像データに含まれる複数のフレーム画像のコストの平均値を座標位置毎に算出する。具体的には、コスト算出部１７ａは、所定時間（例えば、３秒）間隔で動画のフレーム画像を取得し、取得したフレーム画像毎に最終コスト画像を生成する。そして、コスト算出部１７ａは、各フレーム画像の最終コスト画像を平均した平均最終コスト画像を生成する。
【００８３】
次に、図７を参照して、画像処理部１４０ａによる合成処理について説明する。図７は、本実施形態による合成処理の手順を示すフローチャートである。
ステップＳ３０１からＳ３０３に示す処理は、上述したステップＳ１０１からＳ１０３に示す処理と同様である。
ステップＳ３０３に続いて、ステップＳ３０４において、第２の位置入力部２１は、入力された画像データにおけるテキスト位置の指定を受け付ける。
ステップＳ３０５からＳ３０７に示す処理は、上述したステップＳ１０４からＳ１０６に示す処理と同様である。
【００８４】
ステップＳ３０７に続いて、ステップＳ３０８において、コスト算出部１７ａは、指定されたテキスト位置に基づいてテキスト位置コスト画像を生成する。
ステップＳ３０９からＳ３１１に示す処理は、上述したステップＳ１０７からＳ１０９に示す処理と同様である。
【００８５】
ステップＳ３１１に続いて、ステップＳ３１２において、コスト算出部１７ａは、テキスト位置コスト画像と、グローバルコスト画像と、顔コスト画像と、エッジコスト画像とを組み合わせて、最終コスト画像を生成する。
次に、ステップＳ３１３において、領域決定部１８が、生成された最終コスト画像と、決定されたテキストデータの文字サイズとに基づいて、画像データにおけるテキストの合成領域を決定する。
最後に、ステップＳ３１４において、合成部１９が、決定した合成領域にテキストデータのテキストを重畳して、画像データとテキストデータとを合成する。
【００８６】
なお、本実施形態では、第２の位置入力部２１においてテキスト位置を指定しているが、例えば、テキストを合成したい領域を指定してもよい。この場合、コスト算出部１７ａは、指定された領域の画素値を「０」とし、それ以外の領域の画素値を「１」とするテキスト位置コスト画像を生成する。すなわち、コスト算出部１７ａは、指定された領域のコストを低くする。
【００８７】
このように、本実施形態によれば、ユーザは、テキストを合成する位置を指定可能であり、画像処理部１４０ａは、指定されたテキスト位置のコストを低くして合成領域を決定する。これにより、第１の実施形態と同様の効果のみならず、更に、ユーザが指定した位置を優先的にテキストデータの合成領域として選択することができる。
【００８８】
［第３の実施形態］
次に、この発明の第３の実施形態による画像処理部（画像処理装置）１４０ｂについて説明する。
図８は、本実施形態による画像処理部１４０ｂの機能構成を示すブロック図である。本図において、図２に示す画像処理部１４０と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。画像処理部１４０ｂは、図２に示す画像処理部１４０の構成に加えて第２の位置入力部３１を備える。
第２の位置入力部３１は、Ｘ軸方向（幅方向）又はＹ軸方向（高さ方向）いずれかにおけるテキスト位置（第２の位置）の入力を受け付ける。テキスト位置とは、画像データにおいてテキストを合成する位置である。例えば、第２の位置入力部３１は、画像入力部１１に入力された画像データを表示部１５０に表示し、表示部１５０に設置されたタッチパネルにおいてユーザから指定された位置をテキスト位置とする。或いは、第２の位置入力部３１は、直接テキスト位置のＸ座標値ｘ２又はＹ座標値ｙ２の入力を受け付けてもよい。第２の位置入力部３１は、テキスト位置のＸ座標値ｘ２又はＹ座標値ｙ２を領域決定部１８ｂに出力する。
【００８９】
領域決定部１８ｂは、第２の位置入力部３１により幅方向の位置ｘ２が指定された場合、上述した式（７）においてＸ座標値をｘ２に固定させてｃ＊ｔｅｘｔ（ｘ２，ｙ）が最小となるＹ座標値ｙｍｉｎを求める。そして、領域決定部１８ｂは、位置（ｘ２，ｙｍｉｎ）を合成位置とする。
【００９０】
また、領域決定部１８ｂは、第２の位置入力部３１により高さ方向の位置ｙ２が指定された場合、上述した式（７）においてＹ座標値をｙ２に固定させてｃ＊ｔｅｘｔ（ｘ，ｙ２）が最小となるｘｍｉｎを求める。そして、領域決定部１８ｂは、位置（ｘｍｉｎ，ｙ２）を合成位置とする。
【００９１】
次に、図９を参照して、画像処理部１４０ｂによる合成処理について説明する。図９は、本実施形態による合成処理の手順を示すフローチャートである。
ステップＳ４０１からＳ４０３までの処理は、上述したステップＳ１０１からＳ１０３までの処理と同様である。
ステップＳ４０３に続いて、ステップＳ４０４において、第２の位置入力部３１は、テキスト位置のＸ座標値ｘ２又はＹ座標値ｙ２の入力を受け付ける。
ステップＳ４０５からＳ４１１までの処理は、上述したステップＳ１０４からＳ１１０までの処理と同様である。
【００９２】
ステップＳ４１１に続いて、ステップＳ４１２において、領域決定部１８ｂが、指定されたテキスト位置のＸ座標値ｘ２又はＹ座標値ｙ２と、テキストデータの文字サイズと、最終コスト画像とに基づいて、画像データにおけるテキストの合成領域を決定する。
最後に、ステップＳ４１３において、合成部１９が、決定された合成領域にテキストデータのテキストを重畳して、画像データとテキストデータとを合成する。
【００９３】
このように、本実施形態によれば、テキストを合成する位置の幅方向又は高さ方向の座標を指定することができる。画像処理部１４０ｂは、指定された幅方向又は高さ方向の位置のうち最終コスト画像基づく最適な領域を合成領域とする。これにより、ユーザの所望する領域であって、最適な領域（例えば、テキストの可読性の高い領域、人の顔のない領域、或いは、重要位置以外の領域）にテキストを重畳することができる。
【００９４】
また、図４，図５，図７又は図９に示す各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、画像データとテキストデータとを合成する処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００９５】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００９６】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、上述した実施形態では、撮像装置１００が画像処理部１４０，１４０ａ，１４０ｂを備えているが、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレットＰＣ（Personal Computer）、デジタルカメラや携帯電話機等の端末装置が、画像処理装置である画像処理部１４０，１４０ａ，１４０ｂを備えてもよい。
【００９７】
また、上述した実施形態では、画像データにおける全ての領域を合成領域の候補としたが、画像データの余白を考慮し、余白以外の領域を合成領域の候補としてもよい。この場合、文字サイズ決定部１６は、以下の式（１０）を満たすｆを文字サイズとする。
【００９８】
【数１０】
2013141199.tif 000012
【００９９】
ただし、Ｍ１は幅方向の余白の大きさを示すパラメータであり、Ｍ２は高さ方向の余白の大きさを示すパラメータである。なお、パラメータＭ１とパラメータＭ２とは同じ値（Ｍ１＝Ｍ２＝Ｍ）でもよい。コスト算出部１７，１７ａは、画像データにおいて余白を除く領域の最終コスト画像を生成する。また、領域決定部１８，１８ｂは、余白を除く領域（Ｍ１＜ｘ＜ｗ−Ｍ１，Ｍ２＜ｙ＜ｈ−Ｍ２）から合成領域を選択する。
【０１００】
また、本実施形態では、第１の位置入力部１３により重要位置を入力しているが、予め設定された所定位置（例えば、画像データの中央）を重要位置としてグローバルコスト画像を生成してもよい。例えば、画像データの中央を重要位置とする場合、コスト算出部１７，１７ａは、次の式（１１）によりグローバルコスト画像を生成する。
【０１０１】
【数１１】
2013141199.tif 000013
【０１０２】
ただし、Ｓ（＞０）はコストの広がり方を決めるパラメータである。
【０１０３】
また、重要位置が予め決っている場合、グローバルコスト画像は画像サイズによって決るため、画像サイズ毎に予めグローバルコスト画像を用意して記憶部１６０に記憶しておいてもよい。コスト算出部１７，１７ａは、入力画像の画像サイズに応じたグローバルコスト画像を記憶部１６０から読み出して最終コスト画像を生成する。これにより、テキストデータを画像データに合成する処理毎にグローバルコスト画像を生成する必要がなくなるため、全体の処理時間が短縮される。
【０１０４】
また、上述した実施形態では、人物の顔の領域に基づく顔コスト画像を生成しているが、任意の特徴量（例えば、物体や動物等）に基づくコスト画像を生成してもよい。この場合、コスト算出部１７，１７ａは、特徴量の領域のコストが高い特徴量コスト画像を生成する。例えば、コスト算出部１７，１７ａは、物体認識等により検出した特徴量の領域の画素値を「１」とし、その他の領域の画素値を「０」とする特徴量コスト画像を生成する。そして、コスト算出部１７は、特徴量コスト画像に基づいて最終コスト画像を生成する。
【０１０５】
また、領域決定部１８，１８ｂは、テキスト矩形領域内のコストの総和ｃ＊ｔｅｘｔ（ｘ，ｙ）を算出する前に、次の式（１２）により、予め全ての座標位置（ｘ，ｙ）に対して微分画像を生成しておいてもよい。
【０１０６】
【数１２】
2013141199.tif 000014
【０１０７】
この場合、領域決定部１８，１８ｂは、テキスト矩形領域内のコストの総和ｃ＊ｔｅｘｔ（ｘ，ｙ）を次の式（１３）により算出する。
【０１０８】
【数１３】
2013141199.tif 000015
【０１０９】
図１０は、テキスト矩形領域内のコストの総和の算出方法を示すイメージ図である。
本図に示すように、式（１３）を用いると、４回の演算でテキスト矩形領域内のコストの総和ｃ＊ｔｅｘｔ（ｘ，ｙ）を算出することができる。これにより、上述した式（７）によりテキスト矩形領域内のコストの総和ｃ＊ｔｅｘｔ（ｘ，ｙ）を算出する場合と比べて処理時間を短縮することができる。
【０１１０】
図１１は、画像上に配置される文章を決定するために用いられる撮像画像の特徴量を抽出するプロセスの一例を模式的に示す図である。図１１の例において、画像処理装置の判定部は、撮像画像のシーンを人物画像又は風景画像に分類する。次に、画像処理装置は、そのシーンに応じて、撮像画像の特徴量を抽出する。特徴量は、人物画像の場合には、顔の数（被写体の人数）及び平均色（配色パターン）とすることができ、風景画像の場合には、平均色（配色パターン）とすることができる。これらの特徴量を基に、人物画像用テンプレート又は風景画像用テンプレートに挿入される単語（形容詞等）が決定される。
【０１１１】
ここで、図１１の例では、配色パターンは、撮像画像を構成する代表的な複数の色の組み合わせで構成されている。したがって、配色パターンは、撮像画像の平均的な色（平均色）を表すことができる。一例において、配色パターンとして、「第１色」、「第２色」、「第３色」を規定し、これら３種類の色の組み合わせ、すなわち３種類の平均的な色に基づいて、人物画像用、又は風景画像用の文章テンプレートに挿入される単語（形容詞）を決定することができる。
【０１１２】
図１１の例において、撮像画像のシーンは２種類（人物画像及び風景画像）に分類される。他の例において、撮像画像のシーンは、３種類以上（３、４、５、６、７、８、９、又は１０種類以上）に分類することができる。
【０１１３】
図１２は、画像上に配置される文章を決定するために用いられる撮像画像の特徴量を抽出するプロセスの別の一例を模式的に示す図である。図１２の例において、撮像画像のシーンを３種類以上に分類することができる。
【０１１４】
図１２の例において、画像処理装置の判定部は、撮像画像が人物画像（第１モード画像）、遠景画像（第２モード画像）、又はその他の画像（第３モード画像）いずれであるかを判定する。まず、判定部は、図１１の例と同様に、撮像画像が人物画像であるか、人物画像とは異なる画像であるかを判定する。
【０１１５】
次に、撮像画像が人物画像とは異なる画像である場合、判定部は、撮像画像が遠景画像（第２モード画像）又はその他の画像（第３モード画像）のうちいずれであるか、を判定する。この判定は、例えば、撮像画像に付与された画像識別情報の一部を用いて行うことができる。
【０１１６】
具体的には、撮像画像が遠景画像かどうかを判定するために、画像識別情報の一部である焦点距離を用いることができる。判定部は、焦点距離が、あらかじめ設定された基準距離以上である場合、撮像画像を遠景画像と判定し、焦点距離が基準距離未満である場合、撮像画像をその他の画像と判定する。以上により、撮像画像が、人物画像（第１モード画像）、遠景画像（第２モード画像）、又はその他の画像（第３モード画像）の３種類にシーン分類される。なお、遠景画像（第２モード画像）の例は、海や山などの風景画像等を含み、その他の画像（第３モード画像）の例は、花及びペット等を含む。
【０１１７】
図１２の例においても、撮像画像のシーンが分類された後、画像処理装置は、そのシーンに応じて、撮像画像の特徴量を抽出する。
【０１１８】
図１２の例において、撮像画像が人物画像（第１シーン画像）の場合、画像上に配置される文章を決定するために用いられる撮像画像の特徴量として、顔の数（被写体の人数）及び／又は笑顔レベルを用いることができる。すなわち、撮像画像が人物画像の場合、顔の数（被写体の人数）の判定結果に加え、又は代えて笑顔レベルの判定結果に基づいて、人物画像用テンプレートに挿入される単語を決定することができる。以下、笑顔レベルの判定方法の一例について、図１３を用いて説明する。
【０１１９】
図１３の例において、画像処理装置の判定部は、人物画像に対して、顔認識などの方法により顔領域を検出する（ステップＳ５００１）。一例において、口角部分の上り具合を数値化することにより、人物画像の笑顔度が算出される。なお、笑顔度の算出には例えば、顔認識にかかる公知の様々な技術を用いることができる。
【０１２０】
次に、判定部は、あらかじめ設定された第１の笑顔閾値αと、笑顔度を比較する（ステップＳ５００２）。笑顔度がα以上と判定された場合、判定部は、この人物画像の笑顔レベルは、「笑顔：大」であると判定する。
【０１２１】
一方、笑顔度がα未満と判定された場合、判定部は、あらかじめ設定された第２の笑顔閾値βと笑顔度を比較する（ステップＳ５００３）。笑顔度がβ以上と判定された場合、判定部は、この人物画像の笑顔レベルは、「笑顔：中」であると判定する。さらに、笑顔度がβ未満と判定された場合、判定部は、この人物画像の笑顔レベルは、「笑顔：小」であると判定する。
【０１２２】
人物画像の笑顔レベルの判定結果に基づき、人物画像用テンプレートに挿入される単語が決定される。ここで、「笑顔：大」の笑顔レベルに対応する単語の例としては、「喜びいっぱいの」、「とてもいい」等が挙げられる。「笑顔：中」の笑顔レベルに対応する単語の例としては、「嬉しそうな」、「いい穏やかな」等が挙げられる。「笑顔：小」の笑顔レベルに対応する単語の例としては、「真剣そうな」、「クールな」等が挙げられる。
【０１２３】
なお、上記では、人物画像用テンプレートに挿入される単語が、連体形である場合について説明したが、これに限ることはなく、例えば終止形であってもよい。この場合、「笑顔：大」の笑顔レベルに対応する単語の例としては、「笑顔が素敵」、「すごくいい笑顔だね」等が挙げられる。「笑顔：中」の笑顔レベルに対応する単語の例としては、「にこやかだね」、「いい表情」等が挙げられる。「笑顔：小」の笑顔レベルに対応する単語の例としては、「真剣そうです」、「真面目そうです」等が挙げられる。
【０１２４】
図１４Ａは、画像処理装置の動作結果を示す出力画像の一例であり、この出力画像は、図１１の例に基づいて決定された文章を有する。図１４Ａの例において、撮像画像は人物画像であると判定され、特徴量としては被写体の人数、及び配色パターン（平均色）が抽出されている。また、配色パターンに応じて、人物画像用テンプレートに挿入される単語が、「重厚な」と決定されている。その結果、図１４Ａに示す出力結果が得られている。すなわち、図１４Ａの例では、撮像画像の平均色に基づいて、「重厚な」の単語（形容詞、連体形）が決定されている。
【０１２５】
図１４Ｂは、画像処理装置の動作結果を示す出力画像の別一例であり、この出力画像は、図１２の例に基づいて決定された文章を有する。図１４Ｂの例において、撮像画像は人物画像であると判定され、特徴量としては被写体の人数、及び笑顔レベルが抽出されている。また、笑顔レベルに応じて、人物画像用テンプレートに挿入される単語が、「いい表情」と決定されている。その結果、図１４Ｂに示す出力結果が得られている。すなわち、図１４Ｂの例では、撮像画像における人物の笑顔レベルに基づいて、「いい表情」の単語（終止形）が決定されている。図１４Ｂの出力結果のように、人物画像に対して笑顔レベルを用いた単語出力を用いることで、画像から受ける印象に比較的近い文字情報を添付することができる。
【０１２６】
図１２に戻り、撮像画像が風景画像（第２シーン画像）又はその他の画像（第３シーン画像）の場合、画像上に配置される文章を決定するために用いられる撮像画像の特徴量として、平均色に代えて、代表色を用いることができる。代表色としては、配色パターンにおける「第１色」、すなわち撮像画像において最も頻度の多い色を用いることができる。あるいは、代表色は、以下に説明するように、クラスタリングを用いて決定することができる。
【０１２７】
図１５は、撮像装置に含まれる画像処理部の内部構成を表す概略ブロック図である。図１５の例において、画像処理装置の画像処理部５０４０は、画像データ入力部５０４２と、解析部５０４４と、文章作成部５０５２と、文章付加部５０５４とを有する。画像処理部５０４０は、撮像部等で生成された画像データについて、各種の解析処理を行うことにより、画像データの内容に関する各種の情報を取得し、画像データの内容と整合性の高いテキストを作成し、画像データにテキストを付加することができる。
【０１２８】
解析部５０４４は、色情報抽出部５０４６、領域抽出部５０４８、クラスタリング部５０５０を有しており、画像データに対して解析処理を行う。色情報抽出部５０４６は、画像データから、画像データに含まれる各画素の色情報に関する第１情報を抽出する。典型的には、第１情報は、画像データに含まれる全ての画素のＨＳＶ値を、集計したものである。ただし、第１情報は、類似性が関連づけられた（例えば所定の色空間に関連付けされた）所定の色について、この所定の色が画像中に表れる頻度（画素単位での頻度、面積割合等）を示す情報であればよく、色の解像度や、色空間の種類は限定されない。
【０１２９】
例えば、第１情報は、ＨＳＶ空間ベクトル（ＨＳＶ値）やＲＧＢ値で表されるそれぞれの色について、それぞれの色の画素が、画像データに幾つずつ含まれるか、を表す情報であっても良い。ただし、第１情報における色解像度は、演算処理の負担等を考慮して適宜変更すれば良く、また、色空間の種類もＨＳＶやＲＧＢに限られず、ＣＭＹ、ＣＭＹＫ等であっても良い。
【０１３０】
図１６は、解析部５０４４において行われる代表色の決定の流れを表すフローチャートである。図１６のステップＳ５１０１では、画像処理装置が、具体的な画像データ５０６０（撮像画像、図１７参照）の代表色の算出を開始する。
【０１３１】
ステップＳ５１０２では、画像処理装置の画像データ入力部５０４２が、画像データを解析部５０４４に出力する。次に、解析部５０４４の色情報抽出部５０４６は、画像データに含まれる各画素の色情報に関する第１情報５０６２を算出する（図１７参照）。
【０１３２】
図１７は、ステップＳ５１０２において色情報抽出部５０４６が実施する第１情報５０６２の算出処理を表す概念図である。色情報抽出部５０４６は、画像データ５０６０に含まれる色情報を、各色毎（例えば２５６階調の各階調毎）に集計し、第１情報５０６２を得る。図１７の下図に示すヒストグラムは、色情報抽出部５０４６によって算出された第１情報５０６２のイメージを表している。図１７のヒストグラムの横軸は色であり、縦軸は、画像データ５０６０中に、所定の色の画素がいくつ含まれるかを表している。
【０１３３】
図１６のステップＳ５１０３では、解析部５０４４の領域抽出部５０４８が、画像データ５０６０における主要領域を抽出する。例えば、領域抽出部５０４８は、図１７に示す画像データ５０６０の中からピントが合っている領域を抽出し、画像データ５０６０の中央部分を主要領域であると認定する（図１８における主要領域５０６４参照）。
【０１３４】
図１６のステップＳ５１０４では、解析部５０４４の領域抽出部５０４８が、ステップＳ５１０５で実施されるクラスタリングの対象領域を決定する。例えば、領域抽出部５０４８は、図１８の上部に示すように、ステップＳ５１０３において画像データ５０６０の一部を主要領域５０６４であると認識し、主要領域５０６４を抽出した場合、クラスタリングの対象を、主要領域５０６４に対応する第１情報５０６２（主要第１情報５０６６）とする。図１８の下図に示すヒストグラムは、主要第１情報５０６６のイメージを表している。
【０１３５】
一方、領域抽出部５０４８が、ステップS５１０３において画像データ５０６０における主要領域５０６４を抽出しなかった場合、領域抽出部５０４８は、図１７に示すように、画像データ５０６０の全領域に対応する第１情報５０６２を、クラスタリングの対象に決定する。なお、クラスタリングの対象領域が異なることを除き、主要領域５０６４が抽出された場合と抽出されなかった場合とで、その後の処理に違いはないため、以下では、主要領域が抽出された場合を例に説明を行う。
【０１３６】
図１６のステップＳ５１０５では、解析部５０４４のクラスタリング部５０５０が、ステップＳ５１０４で決定された領域の第１情報５０６２である主要第１情報５０６６に対して、クラスタリングを実施する。図１９は、図１８に示す主要領域５０６４の主要第１情報５０６６について、クラスタリング部５０５０が実施したクラスタリングの結果を表す概念図である。
【０１３７】
クラスタリング部５０５０は、例えば、２５６階調の主要第１情報５０６６（図１８参照）を、ｋ−ｍｅａｎｓ法によって複数のクラスタに分類する。なお、クラスタリングは、ｋ−ｍｅａｎｓ法（ｋ平均法）に限定されない。他の例において、最短距離法等の他の方法を用いることができる。
【０１３８】
図１９の上部は、各画素がどのクラスタに分類されたかを表しており、図１９の下部に示すヒストグラムは、各クラスタに属する画素の数を示したものである。クラスタリング部５０５０によるクラスタリングによって、２５６階調の主要第１情報５０６６（図１８）は、２５６より少ない（図１９に示す例では３つの）クラスタに分類されている。クラスタリングの結果は、各クラスタの大きさに関する情報と、各クラスタの色（クラスタの色空間上の位置）に関する情報とを含むことができる。
【０１３９】
ステップＳ５１０６は、解析部５０４４のクラスタリング部５０５０が、クラスタリングの結果に基づき、画像データ５０６０の代表色を決定する。一例において、クラスタリング部５０５０は、図１７に示すようなクラスタリング結果を得た場合、算出された複数のクラスタのうち最も多くの画素を含む最大クラスタ５０７４に属する色を、画像データ５０６０の代表色とする。
【０１４０】
代表色の算出が終了すると、文章作成部５０５２は、代表色に関する情報を用いてテキストを作成し、画像データ５０６０に付与する。
【０１４１】
文章作成部５０５２は、例えば風景画像用の文章テンプレートを読み出し、文章テンプレートの｛日時｝に、画像データ５０６０の生成日時に対応する単語（例えば「２０１２／０３／１０」）を適用する。この場合、解析部５０４４は、画像データ５０６０の生成日時に関する情報を記憶媒体等から検索し、文章作成部５０５２に出力することができる。
【０１４２】
また、文章作成部５０５２は、文章テンプレートの｛形容詞｝に、画像データ５０６０の代表色に対応する単語を適用する。文章作成部５０５２は、記憶部５０２８から対応情報を読み出して、文章テンプレートに適用する。一例において、記憶部５０２８には、シーン毎に色と単語とが関連付けられたテーブルが保存されている。文章作成部５０５２は、そのテーブルから読み出した単語を用いて文章（例えば「とてもきれいなものを見つけた」）を作成することができる。
【０１４３】
図２０は、上述した一連の処理によってテキストを付与された画像データ５０８０を表示したものである。
【０１４４】
図２１は、シーンが遠景画像の場合に、上述と同様の一連の処理によってテキストを付与された画像データの例を示したものである。この場合、シーンが遠景画像に分類され、かつ代表色は青と判定されている。例えば、シーン毎に色と単語とが関連付けられたテーブルにおいて、代表色の「青」に対して単語「爽やかな」等が対応付けられている。
【０１４５】
図２２は、色と単語との対応情報を有するテーブルの一例を示す図である。図２２のテーブルにおいて、人物画像（第１シーン画像）、遠景画像（第２シーン画像）、及びその他の画像（第３シーン画像）、のシーンごとに、色と単語とが関連付けられている。一例において、画像データの代表色が「青」であり、シーンがその他の画像（第３シーン画像）であるとき、文章作成部５０５２は、テーブルの対応情報から、代表色に対応する単語（例えば「上品な」）を選択し、文章テンプレートの｛形容詞｝に適用する。
【０１４６】
色と単語との対応テーブルは、例えば、ＰＣＣＳ表色系、ＣＩＣＣ表色系、又はＮＣＳ表色系などのカラーチャートに基づき設定することができる。
【０１４７】
図２３は、ＣＣＩＣ表示系のカラーチャートを用いた、遠景画像（第２シーン画像）用の対応テーブルの一例を示す。図２４は、ＣＣＩＣ表示系のカラーチャートを用いた、その他の画像（第３シーン画像）用の対応テーブルの一例を示す。
【０１４８】
図２３において、横軸は、代表色の色相に、縦軸は代表色のトーンに対応している。単語の決定に図２３のテーブルを用いることにより、代表色の色相の情報だけでなく、代表色のトーンの情報も併せて単語を決定し、人間が生じる感性に比較的近いテキストを付与することが可能となる。以下、図２３のテーブルを用いた、遠景画像（第２シーン画像）の場合の具体的なテキストの設定例を説明する。なお、その他の画像（第３シーン画像）の場合、図２４のテーブルを用いて同様に設定することができる。
【０１４９】
図２３において、代表色が領域Ａ５００１と判定された場合、その代表色の呼称（赤、橙、黄、青など）がそのままテキスト中の単語に適用される。例えば、代表色の色相が「赤（Ｒ）」、トーンが「ビビッド・トーン（Ｖ）」の場合、その色を表す形容詞「真っ赤な」等が選択される。
【０１５０】
また、代表色が領域Ａ５００２、Ａ５００３、Ａ５００４又はＡ５００５の色と判定された場合、その色から連想する形容詞が、テキスト中の単語に適用される。例えば、代表色が領域Ａ５００３の色（緑）と判定された場合、緑から連想する形容詞である「心地良い」、「さわやかな」等が適用される。
【０１５１】
なお、代表色が領域Ａ５００１〜Ａ５００５の色と判定され、且つそのトーンがビビッド・トーン（Ｖ）、ストロング・トーン（Ｓ）、ブライト・トーン（Ｂ）、又はペール・トーン（ＬＴ）の場合には、形容詞の前に程度を表す副詞（例：とても、かなり等）が適用される。
【０１５２】
代表色が領域Ａ５００６、すなわち「ホワイト・トーン（白）」と判定された場合、白から連想される単語である「清らかな」、「澄んだ」等が選択される。また、代表色が領域Ａ５００７、すなわちグレー系の色（ライト・グレイ・トーン：ｌｔＧＹ、ミディアム・グレイ・トーン：ｍＧＹ、又はダーク・グレイ・トーン：ｄｋＧＹ）と判定された場合、無難な形容詞である「きれいな」、「すてきな」等が選択される。白、又はグレー系の色、すなわち無彩色が代表色となる画像においては、さまざまな色が画像全体に含まれる場合が多い。したがって、色とは関連性の少ない単語を用いることで、的外れな意味のテキストが付与されるのを防止し、画像から受けるイメージに比較的近いテキストを付与することができる。
【０１５３】
また、代表色が領域Ａ５００１〜Ａ５００７のいずれの領域にも属さない場合、すなわち代表色が低トーン（ダーク・グレイッシュ・トーン）、又は黒（ブラック・トーン）である場合、所定の意味を有する文字（単語、又は文章）をテキストとして選択することができる。所定の意味を有する文字は、例えば、「ここはどこ」、「あっ」等を含む。これらの単語や文章は、「つぶやき辞書」として画像処理装置の記憶部に保存しておくことができる。
【０１５４】
すなわち、代表色が低トーン、又は黒と判定されたとき、画像全体の色相の判定が困難なことがあるが、このような場合においても上記のように色とは関連性の少ない文字を用いることで、的外れな意味のテキストが付与されるのを防止し、画像から受けるイメージに近いテキストを付与することができる。
【０１５５】
また、上記の例では、シーンと代表色に応じて文章と単語が一義的に決定される場合について説明したが、これに限らず、文章と単語の選択において、時々、例外処理を行うこともできる。例えば、複数回に１回（例えば１０回に１回）は、上記の「つぶやき辞書」からテキストを抽出してもよい。これにより、テキストの表示内容が必ずしもパターン化されることがないので、ユーザが表示内容に飽きるのを防止することができる。
【０１５６】
なお、上記の例において、文章付加部は、文章作成部によって生成されたテキストを画像の上部、又は下部に配置する場合について説明したが、これに限らず、例えばテキストを画像の外（枠外）に配置することもできる。
【０１５７】
また、上記の例において、テキストの位置が画像内で固定されている場合について説明したが、これに限らず、例えば画像処理装置の表示部において、テキストを流れるように表示させることができる。これにより、入力画像がテキストにより影響を受けにくい、又はテキストの視認性が向上される。
【０１５８】
なお、上記の例において、テキストが画像に必ず貼り付けられる場合について説明したが、これに限らず、例えば人物画像の場合には、テキストは貼り付けず、遠景画像又はその他の画像の場合にはテキストを貼り付けるようにしてもよい。
【０１５９】
また、上記の例において、文章付加部は、文章作成部によって生成されたテキストの表示方法（フォント、色、表示位置など）を所定の方法で決定する場合について説明したが、これに限らず、テキストの表示方法は、多種多様に決定することができる。以下、これらの方法について、いくつかの例を示す。
【０１６０】
一例においては、ユーザが画像処理装置の操作部介して、テキストの表示方法（フォント、色、表示位置）を修正することができる。或いは、ユーザは、テキストの内容（単語）を変更、又は削除することができる。また、ユーザは、テキスト全体を表示させないように設定する、すなわちテキストの表示／非表示を選択することができる。
【０１６１】
また、一例においては、入力画像のシーンに応じてテキストの大きさを変更することができる。例えば、入力画像のシーンが人物画像の場合、テキストを小さくし、入力画像のシーンが遠景画像又はその他の画像の場合、テキストを大きくすることができる。
【０１６２】
また、一例においては、テキストを強調表示して画像データに合成することもできる。例えば、入力画像が人物画像の場合、人物に吹き出しを付与し、その吹き出し中にテキストを配置することができる。
【０１６３】
また、一例においては、テキストの表示色は、入力画像の代表色を基準として設定することできる。具体的には、入力画像の代表色と色相は同じであり、且つトーンが異なる色を、テキストの表示色として用いることができる。これにより、テキストが過度に主張されることなく、入力画像とほどよく調和したテキストを付与することができる。
【０１６４】
また、特に、入力画像の代表色が白の場合、テキストの表示色の決定において、例外処理を行ってもよい。ここで、例外処理では例えば、テキストの色を白とし、そのテキストの周辺部を黒に設定することができる。
【符号の説明】
【０１６５】
１１…画像入力部  １２…テキスト入力部  １３…第１の位置入力部  １４…エッジ検出部  １５…顔検出部  １６…文字サイズ決定部  １７，１７ａ…コスト算出部  １８，１８ｂ…領域決定部  １９…合成部  ２１，３１…第２の位置入力部  １００…撮像装置  １１０…撮像部  １４０，１４０ａ，１４０ｂ…画像処理部  １６０…記憶部
【図１】
2013141199.tif 000016
【図２】
2013141199.tif 000017
【図３】
2013141199.tif 000018
【図４】
2013141199.tif 000019
【図５】
2013141199.tif 000020
【図６】
2013141199.tif 000021
【図７】
2013141199.tif 000022
【図８】
2013141199.tif 000023
【図９】
2013141199.tif 000024
【図１０】
2013141199.tif 000025
【図１１】
2013141199.tif 000026
【図１２】
2013141199.tif 000027
【図１３】
2013141199.tif 000028
【図１４Ａ】
2013141199.tif 000029
【図１４Ｂ】
2013141199.tif 000030
【図１５】
2013141199.tif 000031
【図１６】
2013141199.tif 000032
【図１７】
2013141199.tif 000033
【図１８】
2013141199.tif 000034
【図１９】
2013141199.tif 000035
【図２０】
2013141199.tif 000036
【図２１】
2013141199.tif 000037
【図２２】
2013141199.tif 000038
【図２３】
2013141199.tif 000039
【図２４】
2013141199.tif 000040