(57)【要約】【課題】画像データの少なくとも１つの領域をマスクするために用いるマスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することにある。【解決手段】画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得する入力マスクデータ取得部２３（参照マスクデータ取得部２５）と、マスクデータに係る形状データに基づいてマスクデータに対して、１つの分類データを付与するマスクデータ分類設定部２９と、を備える。【選択図】図２
2016091100.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得するマスクデータ取得手段と、
前記マスクデータに係る形状データに基づいて前記マスクデータに対して、１つの分類データを付与するマスクデータ分類データ付与手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記マスクデータに係る形状データについての特徴量データを認識する形状認識処理手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記マスクデータ分類データ付与手段は、前記特徴量データを用いて前記マスクデータを分類することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記マスクデータ分類データ付与手段は、前記特徴量データ、前記特徴量データのうちの代表的な特徴量データを複数組み合わせて分類することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
基準画像の形状に係る特徴量データを有するテンプレートデータと、当該テンプレートデータに固有の分類データとを１対１に対応させて記憶する形状データベースを備え、
前記マスクデータ分類データ付与手段は、前記形状認識処理手段により認識された特徴量データに対して、前記形状データベースから取得したある形状の特徴量データとマッチングさせて、当該マッチングに係る一致度が一定値以上である場合に、前記固有の分類データを前記マスクデータに設定することを特徴とする請求項２乃至４の何れか１つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
基準画像の形状に係る特徴量データを有するテンプレートデータと、当該テンプレートデータに固有の分類データとを１対１に対応させて記憶する形状データベースと、
画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得するマスクデータ取得手段と、
前記マスクデータに係る形状データについての特徴量データを認識する形状認識処理手段と、
前記特徴量データに基づいて前記マスクデータに対して、１つの分類データを付与するマスクデータ分類データ付与手段と、を備え、
前記マスクデータ分類データ付与手段は、前記形状認識処理手段により認識された特徴量データに対して、前記形状データベースから取得したある形状の特徴量データとマッチングさせて、当該マッチングに係る一致度が一定値以上である場合に、前記固有の分類データを前記マスクデータに設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記画像データは、色彩転写処理に用いる色彩データの参照対象となる参照画像データ、又は／及び、前記色彩データの転写対象となる入力画像データ、であることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１つに記載の画像処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか１つに記載の画像処理装置による画像処理方法であって、
画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得するマスクデータ取得ステップと、
前記マスクデータに係る形状データに基づいて前記マスクデータに対して、１つの分類データを付与するマスクデータ分類データ付与ステップと、を実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の各ステップをプロセッサに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像データに参照画像データの色データを転写する際に用いるマスクデータの管理に好適な画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像処理に係る分野にあっては、色彩転写処理が知られている。
例えば、赤色の車両が写っている写真がユーザの写真アルバムに保存されていることとする。この写真上に写った車両の色が、くすんだ濃い目の赤色である場合に、例えばトマトのような鮮やかな赤色に修整して欲しいというユーザの要望がある。
このような要望に応える１つの方法として、入力画像データに参照画像データの色データを転写する色彩転写処理が知られている。
従来の色彩転写処理にあっては、不要な画像領域をマスクすると伴に、必要な画像領域を指定するためのマスクデータを用いて、必要な画像領域に細かな指定を行う方法が知られている。
このような色彩転写処理の方法では、色彩転写の対象となる入力画像データと、入力画像データの色彩転写を行う部分を表す入力マスクデータ、色彩転写の参照元として用いる色彩データとなる参照画像データ、参照画像データの色彩値を有する部分を表す参照マスクデータを組み合わせることで色彩転写を行う必要がある。
【０００３】
ここで、図９〜図１１を参照して、色彩転写処理の概要について説明する。図９（ａ）は色彩転写処理の対象となる入力画像データであり、（ｂ）は色彩転写結果である出力画像データであり、（ｃ）はマスクデータであり、（ｄ）は色彩転写処理に用いる色彩データの参照対象となる参照画像データである。
詳しくは、図９（ｂ）は、複数のマスクデータ（ｃ）を用いて参照画像データから抽出した夫々の色彩データを、入力画像データ（ａ）に対して色彩転写処理（ｄ）を行ったときの結果画像である。この場合、複数の部位を示すマスクデータ（ｃ）から順次選択した１枚を用いて色彩転写処理を行った結果、複数の部分の色彩が変化した例となっている。
一方、図１０（ｂ）は、複数のマスクデータ（ｃ）から選択した１枚のみを用いて色彩転写処理（ｄ）を行ったときの結果画像である。この場合、「ア）顔肌」部を示すマスクデータを用いて色彩転写処理を行った結果、顔肌部分だけ色彩が変化した例となっている。
【０００４】
次に、図１１を参照して、従来の色彩転写処理について説明する。
入力画像データとして、画像データとマスクデータが収納されているファイルを読み出す（Ｓ１００１）。入力画像データには、画像データと、画像中のオブジェクト形状に夫々に対応した複数のマスクデータを有しているが、これらのマスクデータは分類化されていない状態である。
なお、従来の色彩転写処理では、マスクデータがあらかじめ収納されている画像データファイル（例：Ａｄｏｂｅ  Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ（登録商標）で用いているＰＳＤファイルなど）を用いる構成となっている。
次に、参照画像データとして、画像データとマスクデータが収納されているファイルを読み出す（Ｓ１００２）。参照画像データには、画像データと、マスクデータを複数枚有している。この参照画像データのマスクデータは、あらかじめ顔部、髪部、口部…などの部位に分類されているデータである。
次に、色彩転写処理の対象となる、入力画像データの任意のマスクデータを手動で選択する（Ｓ１００３）。例えば、顔肌に対して色彩転写を行う場合には、顔肌の形状を有するマスクデータに対して、「顔肌データ」という分類を入力画像データのマスクデータに対して設定する。そして、参照画像データには、入力画像データで設定された分類に一致する、マスクデータが選ばれる。同時に、マスクデータに対応する画像データも取得される。
こうして選択された入力画像データと参照画像データ（いずれもマスクデータを含む）を用いて、色彩転写処理を行う（Ｓ１００４）。色彩転写処理の結果として得られた画像データを出力（Ｓ１００５）して終了となる。
【０００５】
特許文献１には、デジタルカメラで画像を撮影した時に、属性情報を付与するものではなく、ＰＣ等を用いて、画像データを他のマルチメディア情報と関連付けて、編集を容易にする目的で、（ａ）画像表示手段に表示された画像の一部を選択する画像領域選択手段と、（ｂ）画像領域選択手段により選択された領域に含まれる記号を認識する記号認識手段と、（ｃ）記号認識手段により認識された記号を画像と関連づけて、画像と共に記憶する画像データ記憶手段とを備えた構成が開示されている。
【０００６】
特許文献２には、半導体製造装置の検査精度を向上する目的で、（ａ）マスクパターンの画像を取得する工程と、（ｂ）マスクパターン画像から任意のパターン部分を切り出す工程と、（ｃ）該パターン部と同じ位置の設計データ、又は正常なマスクパターンから正常なパターン部分の画像を取得する工程と、（ｄ）正常なパターン部分画像の輪郭を抽出する工程と、（ｅ）輪郭線からベクトルデータを生成する工程と、（ｆ）ベクトルデータからパターン信号への変換を行う工程と、（ｇ）パターン信号からパターン形状の種類を決定するパターン形状認識をする工程と、（ｈ）パターン形状認識によって決定した形状の種類毎にパターン部分の形状特性値を計測する工程と、からなる各工程を実行することによりマスクパターン画像の所望のパターン部分について自動分類及び形状特性値の自動計測を行うという構成が開示されている。
【０００７】
特許文献３には、人物姿勢に対応した画像処理を行う目的で、入力画像データに対して、人物領域を検出する人物領域検出手段と、前記人物領域検出手段により検出された人物領域内の人物の姿勢を認識する人物姿勢認識手段と、前記記憶手段に記憶されているデータベースを参照して、前記人物姿勢認識手段により認識された姿勢に適合する前記特定姿勢データを求めるマッチング手段と、前記マッチング手段により求められた前記特定姿勢データに対応付けられている前記演出加工データに基づいて、前記画像に対する加工を施す加工手段の構成が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ここで、図１２、図１３を参照して、従来の問題点について説明する。
図１２は、特定の箇所に対して、色彩転写処理を行う場合に、入力画像データ（ａ）と、入力画像データに対して、色彩転写の対象部位を表す複数のマスクデータ（ｂ）と、事例画像データ（図示しない）と、事例画像データの夫々の部位に対応するマスクデータを用いて、色彩転写処理を行う例を示している。図１３は、複数のマスクデータを示している。
色彩転写処理を行う際の対象箇所が１つ或いは少数である場合、入力マスクデータと参照マスクデータを用いて１箇所ずつ色彩転写処理を行うという場合もあるが、ユーザに作業の手間を掛ることになる。
このため、１箇所ずつ色彩転写処理を行うとうい手法を、多数の対象箇所がある場合に採用すると、ユーザの作業の手間も増大するといった問題があった。
従来の色彩転写処理にあっては、分類されていない複数のマスクデータを有する参照画像データを用いて、参照画像データの色彩を入力画像データに色彩転写処理を行うため、色彩転写処理の前段階において、特定のマスクデータを手作業で選択する必要があり、マスクデータの選択作業に手間を要するといった問題があった。
そこで、色彩転写処理の実施に先立って、あらかじめ複数のマスクデータに対して、顔部、髪部、口部などを分類しておき、色彩転写処理に伴う作業効率を向上させたいという要望があった。
【０００９】
特許文献１には、画像データに対して各種情報を付与する点が開示されている。しかし、特許文献１にあっては、認識処理の前に領域を設定する必要があり、領域を設定するための作業が必要（自動で領域を認識することができない）であるというという問題は解消できていない。また、ネットワーク接続を前提とした構成となっており、スタンドアロン運用（装置単体での運用）が困難であるというといった問題は解消できていない。
特許文献２には、形状パターンを認識して自動分類する点が開示されている。しかし、特許文献２にあっては、半導体や電気回路など、ある程度決まった形状のパターンを対象としており、人物像などをはじめとする決まった形状が少ないものに対して、パターン認識を行うには十分ではない（誤検出する）可能性があるといった問題は解消できていない。
特許文献３には、色形状を検出して、この形状に対応した画像処理を行う点が開示されている。しかし、特許文献３にあっては、人物姿勢を中心としており、顔、髪、口、体など人物像の各部位に対して形状を検出することができないといった問題は解消できていない。
【００１０】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的は、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするために用いるマスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
請求項１記載の発明は、上記課題を解決するため、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得するマスクデータ取得手段と、前記マスクデータに係る形状データに基づいて前記マスクデータに対して、１つの分類データを付与するマスクデータ分類データ付与手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするために用いるマスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係わる画像処理装置のハードウエアのブロック構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係わる画像処理装置に適用可能な機能ブロックを示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係わる画像処理装置の動作を表すフローチャートである。
【図４】（ａ）（ｂ）は、画像データと、画像データのうち無効な部分をマスクするためのマスクデータを示す図である。
【図５】（ａ）〜（ｃ）は、十字形状の画像データとその特徴点、楕円形状の画像データとその特徴点、特徴点の詳細な画素データを示す図である。
【図６】局所特徴量から特徴量を抽出する処理（学習フェーズ）のフローチャートである。
【図７】局所特徴量から特徴量を抽出する処理（運用フェーズ）のフローチャートである。
【図８】（ａ）（ｂ）は、未分類の状態にあるマスクデータの形状を示す図、マスクデータを分類した結果を示す図である。
【図９】（ａ）〜（ｄ）は、複数のマスクデータを用いて色彩転写処理を行う手順を説明するための図である。
【図１０】（ａ）〜（ｄ）は、複数のマスクデータのうちの１つを用いて色彩転写処理を行う手順を説明するための図である。
【図１１】従来の色彩転写処理について説明するためのフローチャートである。
【図１２】（ａ）（ｂ）は、入力画像データと、入力画像データに対して色彩転写をしたい部位で囲んだ複数のマスクデータとを示す図である。
【図１３】複数のマスクデータが分類されてない状態にあることを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１を参照して、本発明の実施形態に係わる画像処理装置１のハードウエアのブロック構成について説明する。
画像処理装置１は、ＣＰＵ１０、スキャナ部１１、外部記憶部１２、画像メモリ部１３、表示部１４、操作部１５、画像処理部１６、カメラ部１７、通信制御部１８、ネットワークＮを備えている。
ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ（図示しない）又はハードディスクからプログラムを読み出してＲＡＭに記憶し、ＲＡＭから順次にプログラムを読み出して装置全体の制御を実行する。
本実施形態では、本発明に係る画像処理をソフトウェア（もしくはプログラムをＲＯＭなどのハードウェアチップで収納されたもの）を用いて実現する構成である。
スキャナ部１１は、原稿台上に置かれた例えば記録媒体（例えば、紙体）となる原稿に対してラインセンサを走査することで原稿から画像データを取得する。
外部記憶部１２は、カメラ部１７で被写体を撮影したことにより取得されたカメラ画像や処理結果の情報をハードディスクやＣＤ／ＤＶＤ／メモリカードなどの記憶媒体に記憶する。記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ／Ｒ／ＲＷ／ＲＡＭ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃのようなディスク１９、またはハードディスクＨＤＤ、ＳＤやＵＳＢメモリカード等のフラッシュメモリカードのような記憶装置２０でもよい。
記憶装置２０は、画像の形状を有するテンプレートデータと、当該テンプレートデータの固有の分類データとを１個のレコードとしておき、異なる複数のテンプレートデータについての形状データベース２０ａをあらかじめ記憶している。すなわち、形状データベース２０ａは、基準画像の形状に係る特徴量データを有するテンプレートデータと、当該テンプレートデータに固有の分類データとを１対１に対応させて記憶する。
【００１５】
画像メモリ部１３は、スキャナ部１１、外部記憶部１２、カメラ部１７から取得した画像データを一時的に記憶（保管）する。
表示部１４は、入力画像をモニタの表示画面上に表示する。
操作部１５は、表示部１４の表示画面の表層に配置されたタッチパネルに対する利用者によるクリック操作やタップ操作やドラッグ操作等を入力するとともに、該操作時の座標データを入力する。操作部１５は、画像データの取得や画像処理の制御等に関する操作を行う。
画像処理部１６は、入力画像をＶＲＡＭ上に記憶しておき、ＶＲＡＭ上の画像データに対して位置合わせ処理、拡大縮小処理、回転処理、ノイズ付与・除去処理、スキュー補正処理などの画像処理を行う。
カメラ部１７は、被写体を撮影して画像データを取得する。
通信制御部１８は、インターネット、クラウドなどのネットワーク網Ｎを介して外部から入力画像を受信する一方、処理結果の情報をネットワークＮを介して外部に配信する。
なお、本実施形態では、画像処理装置１は、デジタルカメラとコンピュータを接続した構成を想定しており、コンピュータは、パソコン、ノートＰＣ、スマートフォン端末、タブレット端末、多機能周辺装置ＭＦＰ、専用装置などであり、特定の環境に依存しない構成であることを想定している。
【００１６】
図２は本発明の実施形態に係る画像処理装置１に適用可能な機能ブロックを示す図である。
画像処理装置１は、機能ブロックとして、入力画像データ取得部２２、入力マスクデータ取得部２３、参照画像データ取得部２４、参照マスクデータ取得部２５、特徴量抽出処理部２６、マスクデータ分類設定部２９、データ出力部３０、データ入力部３１を備えている。
入力画像データ取得部２２は、スキャナ部１１、外部記憶部１２、表示部１４、操作部１５、カメラ部１７、通信制御部１８、ネットワークＮにより構成されている。
入力画像データ取得部２２は、操作部１５を介して入力されたユーザ操作に基づいて、スキャナ部１１、又はカメラ部１７を用いて撮影した大量の画像データを画像メモリ部１３に取得する。また入力画像データ取得部２２は、操作部１５を介して入力されたユーザ操作に基づいて、外部記憶部１２、ディスク１９、記憶装置２０、ネットワークＮ（クラウドシステム）などを用いて大量の画像データを画像メモリ部１３に取得する。
入力マスクデータ取得部２３は、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得する。
なお、入力マスクデータ取得部２３、参照画像データ取得部２４、及び参照マスクデータ取得部２５は、夫々に入力画像データ取得部２２と同様に構成されているので、その説明を省略する。
【００１７】
特徴量抽出処理部２６は、ＣＰＵ１０、画像メモリ部１３、表示部１４、操作部１５、画像処理部１６により構成され、入力画像データ取得部２２、入力マスクデータ取得部２３、参照画像データ取得部２４、参照マスクデータ取得部２５によって取得された入力画像データ、入力マスクデータ、参照画像データ、及び参照マスクデータに対して、夫々に固有な形状の特徴量を抽出して数値化する。
マスクデータ分類設定部２９は、ＣＰＵ１０、画像メモリ部１３、表示部１４、操作部１５、画像処理部１６により構成され、特徴量抽出処理部２６によって抽出された特徴量データに基づいて、マスクデータの分類データをカテゴリとして設定する。
マスクデータ分類設定部２９は、マスクデータに係る形状データに基づいてマスクデータに対して、１つの分類データを付与する。マスクデータ分類設定部２９は、特徴量データを用いてマスクデータを分類する。特徴量データ、特徴量データのうちの代表的な特徴量データを複数組み合わせて分類する。
【００１８】
マスクデータ分類設定部２９は、形状認識処理部２７により認識された特徴量データに対して、形状データベース２０ａから取得したある形状の特徴量データとマッチングさせて、当該マッチングに係る一致度が一定値以上である場合に、固有の分類データをマスクデータに設定する。
データ出力部３０は、スキャナ部１１、外部記憶部１２、表示部１４、操作部１５、カメラ部１７、通信制御部１８、ネットワークＮにより構成され、マスクデータ分類設定部２９によって設定されたカテゴリと、画像又は／及びマスクデータを出力する。
データ入力部３１は、外部記憶部１２、記憶装置２０により構成され、学習フェーズで作成したｋ個の代表局所特徴量を外部記憶部１２から読み込む。
【００１９】
なお、特徴量抽出処理部２６は、形状認識処理部２７を有している。形状認識処理部２７は、マスクデータに基づいて形状の特徴量を数値化することで、マスクデータに係る形状データについての特徴量データを認識する。
形状認識処理部２７は、特徴ベクトル化部２８を有する。
特徴ベクトル化部２８は、画像データから該画像データの検出対象となる領域の特徴となる１つの特徴ベクトルを算出する。詳しくは、特徴ベクトル化部２８は、局所特徴量算出部２８ａ、代表局所特徴量作成部２８ｂ、最近傍代表局所特徴量選択部２８ｃ、差分ベクトル和算出部２８ｄ、差分ベクトル正規化部２８ｅを備えている。
局所特徴量算出部２８ａは、一般的によく知られているＳＵＲＦ法（ＳＵＲＦ： Speeded-Up Robust Features）やＳＩＦＴ法（ＳＩＦＴ：Scale Invariant Feature Transformation）などを用いて、画像データから代表される局所特徴量を算出する。
【００２０】
ここでは、スケール不変特徴変換（ＳＩＦＴ：Scale Invariant Feature Transformation）法を用いて特徴点抽出及び特徴量抽出を行なう際の方法について説明する。
この特徴点抽出処理においては、まず、画像データに含まれるノイズを取り除き、安定した特徴点を得るために、画像データにガウスフィルタを適用して平均化処理を行う。そして、ある周波数以上の成分をカットする処理を行う。また、ガウスフィルタを適用した画像の二次微分を算出し、その極値を特徴点候補とする。さらに、ノイズに由来する特徴点を取り除くために、極値の絶対値が所定の閾値以上の点のみを特徴点として採用する。なお、特徴点候補を得るために二次微分を算出しているのは、均一な領域ではなく、変化があるエッジ部を画像から抽出するためである。また、撮影において斜めから光源照射がなされたときにおいて、一定の傾きで変化する領域が画像に生ずることがあるが、このような領域を特徴点候補としないためである。二次微分の算出は、具体的には、静脈画像とガウス導関数の畳み込み積分により行われる。また、これにより特徴点の位置座標が取得される。
【００２１】
代表局所特徴量作成部２８ｂは、算出された局所特徴量からｋ個の代表局所特徴量を作成する部分であり、作成方法としては、例えば、局所特徴量からＫ−ｍｅａｎｓ法で作成してもよいし、より計算量を減らすためにランダムにｋ個選択するという方法でもよい。
最近傍代表局所特徴量選択部２８ｃは、処理対象となる１個の局所特徴量に最も近い代表局所特徴量を選択するものである。
差分ベクトル和算出部２８ｄは、選択された代表局所特徴量と局所特徴量との差分ベクトルを求め、その差分ベクトルの代表局所特徴量毎の和として差分ベクトル和を求める。
差分ベクトル正規化部２８ｅは、差分ベクトル和を当該差分ベクトル和の長さで割って正規化し、正規化差分ベクトル和を出力する。
【００２２】
次に、図３を参照して、本発明の実施形態に係わる画像処理装置１における全体の処理について説明する。図３は本発明の実施形態に係わる画像処理装置１の動作を表すフローチャートである。
まず、ＣＰＵ１０は、入力画像データ取得部２２、入力マスクデータ取得部２３、参照画像データ取得部２４、及び参照マスクデータ取得部２５は、夫々に入力画像データ、入力マスクデータ、参照画像データ、参照マスタデータを取得する（Ｓ１０）。
ここで、画像データは、色彩転写処理に用いる色彩データの参照対象となる参照画像データ、又は／及び、色彩データの転写対象となる入力画像データ、であることで、参照画像データ又は／及び、入力画像データの少なくとも１つの領域をマスクするために用いるマスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
ただし、入力画像データのマスクデータに対して、後述する学習フェーズにおいてあらかじめ分類データが形状データベース２０ａに設定されているものとする。
本実施形態では、マスクデータを有していない、純粋な画像データファイル（ＢＭＰ，ＪＰＥＧなど）を用いてファイルから画像メモリ部１３にロードし、マスクデータを作成する。
また、本実施形態では、マスクデータとして、ビットマップデータにおいて白ビットがＯＮ、黒ビットがＯＦＦの白黒二値化画像、もしくはビットマップデータにおいて値２５５が全透過、値０が不透過の８ｂｉｔ２５６階調グレースケール画像データの何れかを用いることとする。
このため、本実施形態では、図４（ｂ）に示すマスクデータは、マスクデータの画素が値２５５（白）である場合に全透過、値０（黒）である場合に不透過となる。
【００２３】
ここで、図４を参照して、入力画像データと入力マスクデータとの関連性について説明する。
図４（ａ）に示すように、入力画像データが人物像である場合に、図４（ａ）に示すように、人物像の顔部分だけ切り取るためのマスクデータ、人物像の髪部分だけ切り取るためのマスクデータ、その他、人物像の目部分、口部分、体肌部分、服部分、背景部分を切り取るためのマスクデータ等を有しており、画像メモリ部１３に記憶されたこととする。
なお、ステップＳ１０の段階では、分類データは収納されていないものとする。
これらのマスクデータは自動／手動、どちらかの方法で作成したものでもよいが、誤検出が全くなく、きれいに切り出し処理を行ってあるものとする。また、マスクデータは、必ずしも人物像に限定せず、物体など無機質にも適用するものとする。
【００２４】
本実施形態に用いるマスク画像データは、画像を切り出すために用いる切り出し画像データとし、誤検出が存在しない切り出し画像データである（切り出し処理では誤検出が常に付きまとうものである）。よって、最初（多値画像データ）から二値化／多値マスクデータ（例えば、８ｂｉｔ  ２５６階調グレースケール）して切り出し画像データを取得するステップは不要である。また、手動で作成したマスクデータの場合、顔肌部分のつもりが背景部分を切ったものになっていたりするなど、異常なマスクデータになることはない。すなわち、マスクデータだけでみたとき、マスク部分の精度が担保されているものとみなせるため、後述する特徴量抽出処理（Ｓ２０）でもある程度精度が高まることの要因となる（期待がある）。このようなマスクデータから直接的に特徴量抽出処理を行う。なお、マスクデータの形状を特定するために、特徴量抽出処理（Ｓ２０）を行う。
【００２５】
ここで、特徴量抽出処理部２６において、マスクデータ（切り出し画像データ）に対して特徴量抽出処理（Ｓ２０）を行う。
非特許文献１に示す「一般物体認識における機械学習の利用」「画像認識と機械学習」にあっては、まず、図５に示すようにマスクデータが有する特徴点部分の周辺パターンをベクトル化（特徴点記述という）する。
【００２６】
ここで、図５を参照して、特徴量抽出処理（Ｓ２０）について概略的に説明する。
図５（ａ）は十字形状の画像データとその特徴点を示し、（ｂ）は楕円形状の画像データとその特徴点を示し、（ｃ）は特徴点の詳細な画素データを示す図である。
図５（ａ）（ｂ）には、対象点Ｐａ１〜Ｐａ１２、Ｐｂ１〜Ｐｂ１２に明度が変化する箇所を表すエッジ部が存在する。このような対象点付近から延びるエッジが２本以上あり、その２つのエッジで表す２本の直線が同一直線上にない場合に、このような部分がある対象点Ｐを特徴点とする。本実施形態では、図５（ｃ）に示すように、白画素〜黒画素までの中間値も当然あるため、中間値による影響を考慮している。
【００２７】
なお、ベクトル化については、周知のＢＯＦ（bag of features）という手法を用いてベクトル化する。こうして得られたベクトルデータ（これを特徴量とする）は、非特許文献１の６１ページに示すような数値の集合（や行列）で表すことができる。数値の集合体の傾向で形状を把握することができる。
これとは別の方法として、マスクデータに対してエッジ強調を行うことで線データを抽出する方法がある。非特許文献２の１０ページ目に示す図がエッジに関する概念図である。
【００２８】
非特許文献２に示す「デジタル画像と定量化」のように、形状の特徴をＭｅａｎ  Ｓｈｉｆｔ法によって数値化する。その数値の集合体の傾向で形状を把握することができる。数値データについては非特許文献２の３ページ目以降に数値例が示されている。Ｍｅａｎ  Ｓｈｉｆｔ法とは、画素の座標値プラス色やその他の特徴を組み合わせた特徴空間で（ガウス関数等の）重み付平均を繰り返し適用し、（特徴空間の）同じ場所に集まってきた（収束した）画素を同じ領域とする方法である。
【００２９】
非特許文献３に示す「Ｃ言語で学ぶ実践画像処理」のように、テンプレートマッチングという方法を用いて特徴量を抽出する方法がある。テンプレートとのマッチングを調査する。テンプレートはマスクパターンとして用意し、これらのマスクと実際の画像を一致の度合を計算しながら比較する。この計算値がエッジの強度である。このエッジの強度の傾向で形状を把握することができる。
なお、特徴量抽出処理については、これらの方法に限定されず、画像データを入力して、マスクデータの形状の特徴量を出力する方法であれば適用できることとする。
【００３０】
以下、図６、図７を参照して、画像のマスクデータに対応した画像部分のデータから特徴量を抽出するための限定的な範囲、そして特徴量を抽出するための詳細について説明する。
まず、図６を参照して、本発明の実施例１の局所特徴量から特徴量を抽出する処理（学習フェーズ）の流れについて説明する。図６は、局所特徴量から特徴量を抽出する処理（学習フェーズ）のフローチャートである。
この学習フェーズは、色彩転写処理の実施に先立って、色彩転写処理に用いるマスクデータに係わる形状データベース２０ａを作成するためにある。
まず、局所特徴量算出部２８ａは、すべての訓練画像データについて画像ごとに複数の局所領域における局所特徴量を算出する（Ｓ１０１）。なお、ここの訓練画像データは、画像のマスクデータに対応した画像部分のデータを指している。局所特徴量としては、例えばＳＵＲＦやＳＩＦＴ等が利用できる。
【００３１】
次いで、代表局所特徴量作成部２８ｂは、算出された局所特徴量からｋ個の代表局所特徴量を作成する（Ｓ１０２）。なお、代表局所特徴量作成部２８ｂにおける代表局所特徴量の作成方法としては、例えば、局所特徴量からＫ−ｍｅａｎｓ法で作成してもよいし、より計算量を減らすためにランダムにｋ個選択するという方法でもよい。
次いで、各訓練画像に対して、以下の処理を行う。差分ベクトル和算出部２８ｄは、代表局所特徴量毎の差分ベクトル和を０に初期化しておく（Ｓ１０３）。
処理対象の１枚の画像に含まれる各局所特徴量について以下の処理を行う（Ｓ１０４）。
【００３２】
最近傍代表局所特徴量選択部２８ｃは、処理対象となる１個の局所特徴量に最も近い代表局所特徴量を選択する（Ｓ１０５）。
差分ベクトル和算出部２８ｄは、選択された代表局所特徴量と局所特徴量と差分ベクトルを求める（ステップＳ１０６）。
差分ベクトル和算出部２８ｄは、差分ベクトルを代表局所特徴量毎の和に加える（Ｓ１０７）。
処理対象画像に含まれる全ての局所特徴量について処理が完了したかを判定し、まだ処理すべき局所特徴量が残っていればステップＳ１０４に戻って処理を続行し、完了していればステップＳ１０９に進む（Ｓ１０８）。
差分ベクトル正規化部２８ｅは、差分ベクトル和をその長さで割って正規化する（Ｓ１０９）。
特徴ベクトル化部２８は、各代表局所特徴量に対する正規化された差分ベクトル和を並べて対象画像の１個の特徴ベクトルとする（Ｓ１１０）。
全ての訓練画像について処理が完了したかを判定し、まだ処理すべき画像が残っていればステップＳ１０３に戻って処理を続行し、完了していれば特徴ベクトル化の処理を終了する（Ｓ１１１）。
【００３３】
なお、特徴ベクトル化部２８は、学習フェーズで作成したｋ個の代表局所特徴量を１まとまりのファイルとして外部記憶部１２を介して記憶装置２０（又はディスク１９）に記憶しておくこととする。
この結果、表１に示すように、学習フェーズで作成したｋ個の代表局所特徴量を１まとまりのファイルが形状データベース２０ａとして生成され、記憶装置２０に記憶される。このように、形状データベース２０ａには、形状特徴量として、特徴量データ、特徴量データのうちの代表的な特徴量データが分類データに１対１で対応して記憶される。
【００３４】
【表１】
2016091100.tif 000003
【００３５】
次に、図７を参照して、本発明の実施例１の局所特徴量から特徴量を抽出する処理（運用フェーズ）の流れについて説明する。図７は、局所特徴量から特徴量を抽出する処理（運用フェーズ）のフローチャートである。
この運用フェーズは、色彩転写処理の実施に先立って、入力された入力マスクデータ又は参照マスクデータから形状的な特徴量を抽出するためにある。
局所特徴量算出部２８ａは、すべての入力画像データ（マスクデータ）について画像ごとに複数の局所領域における局所特徴量を算出する（Ｓ２０１）。なお、この入力画像データは、修正対象画像のマスクデータに対応した画像部分のデータのことを指している。局所特徴量としては、例えばＳＵＲＦやＳＩＦＴ等が利用できる。
データ入力部３１は、学習フェーズで作成したｋ個の代表局所特徴量を外部記憶部１２から読み込む（Ｓ２０２）。
次いで、差分ベクトル和算出部２８ｄは、代表局所特徴量毎の差分ベクトル和を０に初期化しておく（ステップＳ２０３）。
次いで、処理対象の１枚の画像に含まれる各局所特徴量について以下の処理を行う（ステップＳ２０４）。
【００３６】
次いで、最近傍代表局所特徴量選択部２８ｃは、処理対象となる１個の局所特徴量に最も近い代表局所特徴量を選択する（ステップＳ２０５）。
次いで、差分ベクトル和算出部２８ｄは、選択された代表局所特徴量と局所特徴量と差分ベクトルを求める（ステップＳ２０６）。
次いで、差分ベクトル和算出部２８ｄは、差分ベクトルを代表局所特徴量毎の和に加算することで差分ベクトル和を求める（ステップＳ２０７）。
次いで、処理対象画像に含まれる全ての局所特徴量について処理が完了したか否かを判定し、まだ処理すべき局所特徴量が残っていればステップＳ２０４に戻って処理を続行し、完了していればステップＳ３９に進む（ステップＳ２０８）。
次いで、差分ベクトル正規化部２８ｅは、差分ベクトル和を当該差分ベクトル和の長さで除算して正規化し、正規化差分ベクトル和を出力する（ステップＳ２０９）。
次いで、特徴ベクトル化部２８は、各代表局所特徴量に対する正規化差分ベクトル和を並べて対象画像の１個の特徴ベクトルとする（ステップＳ２１０）。
次いで、全ての訓練画像について処理が完了したか否かを判定し、まだ処理すべき画像が残っていればステップＳ２０３に戻って処理を続行し、完了していれば特徴ベクトル化の処理を終了する（ステップＳ２１１）。
【００３７】
次に、図３に示す分類設定処理（Ｓ３０）では、上述した特徴量抽出処理（Ｓ２０）によって得られた特徴量に対応した分類データを代入する処理を行う。すなわち、マスクデータ分類設定部２９は、参照マスクデータは分類化されていないため、参照マスクデータに対して分類設定処理を行う（Ｓ３０）。
ここで、特徴量から分類値を設定するための分類設定処理（Ｓ３０）について説明する。
テンプレートデータ（特定の形状を数値化したデータ）と比較対象画像（ここでは特徴量を数値化したマスクデータ）を重ね合わせ、テンプレートデータと比較対象画像（マスクデータ）との差異を算出して、その差異値の範囲に基づいて、分類データ値を設定するという手法を採用する。
すなわち、マスクデータ分類設定部２９は、形状認識処理部２７により形状特徴量を数値化された形状特徴量データと、記憶装置２０に記憶され形状データベース２０ａから読み出した形状特徴量とをマッチングさせて、一致度（％）が一定値以上であるかどうかの判定を行い、当該一致度（％）が一定値以上である場合に参照に用いたテンプレートデータの分類データを設定する。
なお、マスクデータ分類設定部２９は、特徴量データ、特徴量データのうちの代表的な特徴量データを複数組み合わせて分類してもよい。
この結果、マスクデータ分類設定部２９は、入力マスクデータと分類データとの１対１の対応関係を表す入力マスクデータ−分類データ対応テーブルをＲＡＭ（図示しない）上に記憶する。表２は入力マスクデータ−分類データ対応テーブルのデータ構造を示す表である。
【００３８】
【表２】
2016091100.tif 000004
【００３９】
また、マスクデータ分類設定部２９は、参照マスクデータと分類データとの１対１の対応関係を表す参照マスクデータ−分類データ対応テーブルをＲＡＭ（図示しない）上に記憶する。表３は参照マスクデータ−分類データ対応テーブルのデータ構造を示す表である。
【００４０】
【表３】
2016091100.tif 000005
【００４１】
このように、基準画像の形状に係る特徴量データを有するテンプレートデータと、当該テンプレートデータに固有の分類データとを１対１に対応させて記憶する形状データベース２０ａを備え、認識された特徴量データに対して、形状データベース２０ａから取得したある形状の特徴量データとマッチングさせて、当該マッチングに係る一致度が一定値以上である場合に、固有の分類データをマスクデータに設定することで、マスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
また、特徴量データ、特徴量データのうちの代表的な特徴量データを複数組み合わせて分類することで、マスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
また、基準画像の形状に係る特徴量データを有するテンプレートデータと、当該テンプレートデータに固有の分類データとを１対１に対応させて形状データベース２０ａに記憶しておき、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得し、マスクデータに係る形状データについての特徴量データを認識し、認識された特徴量データに対して、形状データベース２０ａから取得したある形状の特徴量データとマッチングさせて、当該マッチングに係る一致度が一定値以上である場合に、固有の分類データをマスクデータに設定することで、マスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
【００４２】
ここで、図８（ａ）（ｂ）を参照して、マスクデータ分類設定部２９がマスクデータを分類した結果について説明する。図８（ａ）は未分類の状態にあるマスクデータの形状を示す図であり、（ｂ）はマスクデータを分類した結果について説明するための模式図である。なお、図８（ｂ）に示す模式図からマスクデータと分類データとの対応関係のみを表すと、表２に示す入力マスクデータ−分類データ対応テーブル、表３に示す参照マスクデータ−分類データ対応テーブルとなる。
ステップＳ２０においてマスクデータの形状特徴量を数値化しておき、ステップＳ３０において、記憶装置２０に記憶されている形状データベース２０ａから読み出したある形状特徴量とマッチングさせて、一致度が高い形状特徴量に対応する分類データを採用する。
この結果、図８（ｂ）に示すように、顔を示す（円形状、長円形状を示す）形状特徴量であれば、顔肌マスクとし、その分類データを＃Ｃ１とする。髪を示す形状特徴量であれば、髪マスクとし、その分類データを＃Ｃ２とする。以下同様に、口、目、肌、服の各部分についての形状特徴量であれば、夫々に口マスク、目マスク、肌マスク、服マスクとし、その分類データを＃Ｃ３、＃Ｃ４、＃Ｃ５、＃Ｃ６とする。なお、以上の条件を満たさない箇所は、背景マスクとし、その分類データを＃Ｃ１０００とする。
なお、図８（ａ）（ｂ）は、ステップＳ３０における分類設定処理における処理過程を説明するために用いた模式図であり、本発明はこのような具体例に限定されるものではない。
【００４３】
次に、画像メモリ部１３に記憶された入力画像データ、マスクデータ、参照画像データ、マスクデータ、及び分類データを用いて、色彩転写処理を行う（Ｓ４０）。
表４は、色彩転写処理を行う部分を指定した色彩転写処理と分類データとの対応関係を表す処理テーブルであり、操作部１５を介してユーザが選択して設定できるように構成されている。この表４では、ユーザの選択により分類データ＃Ｃ１〜＃Ｃ６までを用いて色彩転写処理を行うという設定がなされ、背景には色彩転写処理を行わないこととする。
【００４４】
【表４】
2016091100.tif 000006
【００４５】
色彩転写処理（Ｓ４０）では、まず、表４に示す処理テーブルから「色彩転写処理を行う」対象として分類データ＃Ｃ１が設定されているので、表２に示す入力マスクデータ−分類データ対応テーブルから分類データ＃Ｃ１に対応する入力マスクデータＩｍｄ１を画像メモリ部１３に取得する。次いで、表３に示す参照マスクデータ−分類データ対応テーブルから分類データ＃Ｃ１に対応する参照マスクデータＳｍｄ１を画像メモリ部１３に取得する。
次いで、画像メモリ部１３に既に取得されている入力画像データに対して入力マスクデータＩｍｄ１（顔肌）を用いてマスクしておき、さらに、画像メモリ部１３に既に取得されている参照画像データに対して参照マスクデータＳｍｄ１（顔肌）を用いてマスクしておき、有効状態にある参照画像データを入力画像データに転写する。この結果、参照画像データの顔肌部分のみが入力画像データの顔肌部分に転写された画像データが画像メモリ部１３上に生成される。
同様に、表４に示す処理テーブルから「色彩転写処理を行う」対象として分類データ＃Ｃ２〜＃Ｃ６までに対応する色彩転写処理を行う。
なお、表４に示す処理テーブルには「色彩転写処理を行う」対象として分類データ＃Ｃ１０００（背景）が設定されていないので、背景部分には色彩転写処理を行わずに色彩転写処理（Ｓ４０）を終了する。
次に、色彩転写処理により得られた結果の画像データを出力（Ｓ５０）して終了する。
【００４６】
このように、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得し、マスクデータに係る形状データに基づいてマスクデータに対して、１つの分類データを付与することで、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするために用いるマスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
【００４７】
なお、本実施形態では、説明の簡単化のため１枚の入力画像データと１枚の参照画像データと複数枚の入力マスクデータと複数枚の参照マスクデータを１組として色彩転写処理について説明したが、本発明はこのような１組の画像データ群に限定されるものではない。すなわち、複数組の画像データ群についても、１組毎に色彩転写処理を行えばよい。
また、１枚の入力画像データと複数枚の参照画像データと複数枚の入力マスクデータと複数枚の参照マスクデータを１組として色彩転写処理を行うように構成してもよい。
【００４８】
＜本発明の実施態様例の構成、作用、効果＞
＜第１態様＞
本態様の画像処理装置１は、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得する入力マスクデータ取得部２３（参照マスクデータ取得部２５）（マスクデータ取得手段）と、マスクデータに係る形状データに基づいてマスクデータに対して、１つの分類データを付与するマスクデータ分類設定部２９（マスクデータ分類データ付与手段）と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
本態様によれば、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得し、マスクデータに係る形状データに基づいてマスクデータに対して、１つの分類データを付与することで、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするために用いるマスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
【００４９】
＜第２態様＞
本態様の画像処理装置１は、マスクデータに係る形状データについての特徴量データを認識する形状認識処理部２７を備えることを特徴とする。
本態様によれば、マスクデータに係る形状データについての特徴量データを認識することで、マスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
【００５０】
＜第３態様＞
本態様のマスクデータ分類設定部２９は、特徴量データを用いてマスクデータを分類することを特徴とする。
本態様によれば、特徴量データを用いてマスクデータを分類することで、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするために用いるマスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
【００５１】
＜第４態様＞
本態様のマスクデータ分類設定部２９は、特徴量データ、特徴量データのうちの代表的な特徴量データを複数組み合わせて分類することを特徴とする。
本態様によれば、特徴量データ、特徴量データのうちの代表的な特徴量データを複数組み合わせて分類することで、マスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
【００５２】
＜第５態様＞
本態様の画像処理装置１は、基準画像の形状に係る特徴量データを有するテンプレートデータと、当該テンプレートデータに固有の分類データとを１対１に対応させて記憶する形状データベース２０ａを備え、マスクデータ分類設定部２９は、形状認識処理部２７により認識された特徴量データに対して、形状データベース２０ａから取得したある形状の特徴量データとマッチングさせて、当該マッチングに係る一致度が一定値以上である場合に、固有の分類データをマスクデータに設定することを特徴とする。
本態様によれば、基準画像の形状に係る特徴量データを有するテンプレートデータと、当該テンプレートデータに固有の分類データとを１対１に対応させて記憶する形状データベースを備え、認識された特徴量データに対して、形状データベースから取得したある形状の特徴量データとマッチングさせて、当該マッチングに係る一致度が一定値以上である場合に、固有の分類データをマスクデータに設定することで、マスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
【００５３】
＜第６態様＞
本態様の画像処理装置１は、基準画像の形状に係る特徴量データを有するテンプレートデータと、当該テンプレートデータに固有の分類データとを１対１に対応させて記憶する形状データベース２０ａと、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得する入力マスクデータ取得部２３（参照マスクデータ取得部２５）（マスクデータ取得手段）と、マスクデータに係る形状データについての特徴量データを認識する形状認識処理部２７と、特徴量データに基づいてマスクデータに対して、１つの分類データを付与するマスクデータ分類設定部２９（マスクデータ分類データ付与手段）と、を備え、マスクデータ分類データ付与手段は、形状認識処理部２７により認識された特徴量データに対して、形状データベースから取得したある形状の特徴量データとマッチングさせて、当該マッチングに係る一致度が一定値以上である場合に、固有の分類データをマスクデータに設定することを特徴とする。
本態様によれば、基準画像の形状に係る特徴量データを有するテンプレートデータと、当該テンプレートデータに固有の分類データとを１対１に対応させて形状データベース２０ａに記憶しておき、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得し、マスクデータに係る形状データについての特徴量データを認識し、認識された特徴量データに対して、形状データベースから取得したある形状の特徴量データとマッチングさせて、当該マッチングに係る一致度が一定値以上である場合に、固有の分類データをマスクデータに設定することで、マスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
【００５４】
＜第７態様＞
本態様の画像データは、色彩転写処理に用いる色彩データの参照対象となる参照画像データ、又は／及び、色彩データの転写対象となる入力画像データ、であることを特徴とする。
本態様によれば、画像データは、色彩転写処理に用いる色彩データの参照対象となる参照画像データ、又は／及び、色彩データの転写対象となる入力画像データ、であることで、参照画像データ又は／及び、入力画像データの少なくとも１つの領域をマスクするために用いるマスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
【００５５】
＜第８態様＞
本態様の画像処理方法は、第１態様乃至７の何れか１つに記載の画像処理装置による画像処理方法であって、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得するマスクデータ取得ステップ（Ｓ１０）と、マスクデータに係る形状データに基づいてマスクデータに対して、１つの分類データを付与するマスクデータ分類データ付与ステップ（Ｓ３０）と、を実行することを特徴とする。
本態様によれば、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするための形状データを含むマスクデータを取得し、マスクデータに係る形状データに基づいてマスクデータに対して、１つの分類データを付与することで、画像データの少なくとも１つの領域をマスクするために用いるマスクデータの形状に応じて、分類データを付与する際の操作負荷を軽減することができる。
【００５６】
＜第９態様＞
本態様のプログラムは、第８態様に記載の各ステップをプロセッサに実行させることを特徴とする。
本態様によれば、各ステップをプロセッサに実行させることができる。
【符号の説明】
【００５７】
１…画像処理装置、１０…ＣＰＵ、１１…スキャナ部、１２…外部記憶部、１３…画像メモリ部、１４…表示部、１５…操作部、１６…画像処理部、１７…カメラ部、１８…通信制御部、１９…ディスク、２０…記憶装置、２０ａ…形状データベース、２２…入力画像データ取得部、２３…入力マスクデータ取得部、２４…参照画像データ取得部、２５…参照マスクデータ取得部、２６…特徴量抽出処理部、２７…形状認識処理部、２８…特徴ベクトル化部、２９…マスクデータ分類設定部、３０…データ出力部、３１…データ入力部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００５８】
【特許文献１】特開２００５−２３６４３２号公報
【特許文献２】特開２００３−０４３６６３号公報
【特許文献３】特開２０１１−１０３５６１号公報
【非特許文献】
【００５９】
【非特許文献１】一般物体認識における機械学習の利用ｈｔｔｐ：／／ｉｍｇ．ｃｓ．ｕｅｃ．ａｃ．ｊｐ／ｐｕｂ／ｃｏｎｆ１０／１００６１５ｙａｎａｉ＿７＿ｐｐｔ．ｐｄｆ
【非特許文献２】デジタル画像と定量化ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｉｋｅｎ．ｊｐ／ｂｒｉｃｔ／Ｙｏｓｈｉｚａｗａ／Ｌｅｃｔｕｒｅｓ／Ｋｙｕｕｓｙｕ／Ｌｅｃｔｕｒｅｓ２０１１＿０５．ｐｄｆ
【非特許文献３】Ｃ言語で学ぶ実践画像処理、書誌、オーム社刊行
【図１】
2016091100.tif 000007
【図２】
2016091100.tif 000008
【図３】
2016091100.tif 000009
【図４】
2016091100.tif 000010
【図５】
2016091100.tif 000011
【図６】
2016091100.tif 000012
【図７】
2016091100.tif 000013
【図８】
2016091100.tif 000014
【図９】
2016091100.tif 000015
【図１０】
2016091100.tif 000016
【図１１】
2016091100.tif 000017
【図１２】
2016091100.tif 000018
【図１３】
2016091100.tif 000019