(57)【要約】【課題】指定領域の切り出し行なう際に、分離精度を高めても処理時間が過大になりにくい画像処理装置等を提供する。【解決手段】画像の中からユーザが特定の画像領域として指定した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得するユーザ指示受付部１２と、画像を構成する画素を頂点とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺および隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重みからなるグラフを設定するグラフ設定部１３と、設定されたグラフの頂点を予め定められた規則に従い縮約する縮約部１４と、縮約した頂点に対応する画素の位置を基に指定領域を検出する領域検出部１５と、を備えることを特徴とする画像処理装置１０。【選択図】図２
2016004309.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の中からユーザが特定の画像領域として指定した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記画像を構成する画素を頂点とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺および当該隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重みからなるグラフを設定するグラフ設定部と、
設定された前記グラフの前記頂点を予め定められた規則に従い縮約する縮約部と、
縮約した前記頂点に対応する前記画素の位置を基に前記指定領域を検出する領域検出部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記縮約部は、前記代表位置内に属する画素について、当該画素に対応する頂点を縮約する第１の縮約部と、当該代表位置外に属する画素について、前記重みに応じて当該画素に対応する頂点を縮約する第２の縮約部と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】
前記領域検出部は、前記頂点を最大隣接順序で並べたときに、最後の２つの頂点を縮約する処理、および／または前記頂点の中から選択される一の頂点と当該一の頂点の前に並べられた全ての頂点を切り離すのに必要な重みの和が予め定められた値以上であるときに当該一の頂点を当該一の頂点の１つ前に並べられた頂点に縮約する処理を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記領域検出部は、縮約した頂点に対応する画素について同じ指定領域に属するものとして、前記指定領域を検出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
画像の画像情報を取得し、
前記画像の中からユーザが特定の画像領域として指定した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得し、
前記画像を構成する画素を頂点とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺および当該隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重みからなるグラフを設定し、
設定された前記グラフの前記頂点を予め定められた規則に従い縮約し、
縮約した前記頂点に対応する前記画素の位置を基に前記指定領域を検出することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
画像を表示する表示装置と、
前記表示装置に表示される前記画像の画像情報に対し画像処理を行なう画像処理装置と、
ユーザが前記画像処理装置に対し画像処理を行なうための指示を入力する入力装置と、
を備え、
前記画像処理装置は、
前記画像の中からユーザが特定の画像領域として指定した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記画像を構成する画素を頂点とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺および当該隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重みからなるグラフを設定するグラフ設定部と、
設定された前記グラフの前記頂点を予め定められた規則に従い縮約する縮約部と、
縮約した前記頂点に対応する前記画素の位置を基に前記指定領域を検出する領域検出部と、
を備えることを特徴とする画像処理システム。
【請求項７】
コンピュータに、
画像の画像情報を取得する画像情報取得機能と、
前記画像の中からユーザが特定の画像領域として指定した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得機能と、
前記画像を構成する画素を頂点とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺および当該隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重みからなるグラフを設定するグラフ設定機能と、
設定された前記グラフの前記頂点を予め定められた規則に従い縮約する縮約機能と、
縮約した前記頂点に対応する前記画素の位置を基に前記指定領域を検出する領域検出機能と、
を実現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、画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、画像内のエッジ情報に基づいて、画像を、各々が複数の画素を含む複数の小領域に分割する領域分割部と、複数の小領域の各々が、検出対象である特定領域に帰属する確率である帰属確率を推定する帰属確率推定部と、互いに隣接する小領域が、特定領域及び非特定領域の内、同じ領域に属する度合いを定量的に表す連結強度を算出する隣接間連結強度算出部と、帰属確率及び連結強度に基づいて、上記画像から特定領域を検出する病変部検出部とを備える画像処理装置が開示されている。
また特許文献２には、画像に対して設定される複数の基準領域のうち、所定の条件を満たす基準領域を該当領域として検出する検出手段と、複数の基準領域のうち、該当領域を除いた基準領域における隣接状態を特定する特定手段と、特定手段により特定された該当領域を除いた基準領域における隣接状態に基づいて、画像に含まれる構成要素毎に領域分割する領域分割手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−２３８０４１号公報
【特許文献２】特開２０１２−９４１２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ユーザが画像処理を行なう際には、ユーザが画像処理を行なう領域として指定する指定領域を切り出す処理が必要となる。
しかしながら指定領域の切り出しを行なう際に、分離精度を高めると処理時間が過大になることがある。
本発明は、指定領域の切り出し行なう際に、分離精度を高めても処理時間が過大になりにくい画像処理装置等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】
【０００５】
請求項１に記載の発明は、画像の中からユーザが特定の画像領域として指定した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部と、前記画像を構成する画素を頂点とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺および当該隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重みからなるグラフを設定するグラフ設定部と、設定された前記グラフの前記頂点を予め定められた規則に従い縮約する縮約部と、縮約した前記頂点に対応する前記画素の位置を基に前記指定領域を検出する領域検出部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記縮約部は、前記代表位置内に属する画素について、当該画素に対応する頂点を縮約する第１の縮約部と、当該代表位置外に属する画素について、前記重みに応じて当該画素に対応する頂点を縮約する第２の縮約部と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である。
請求項３に記載の発明は、前記領域検出部は、前記頂点を最大隣接順序で並べたときに、最後の２つの頂点を縮約する処理、および／または前記頂点の中から選択される一の頂点と当該一の頂点の前に並べられた全ての頂点を切り離すのに必要な重みの和が予め定められた値以上であるときに当該一の頂点を当該一の頂点の１つ前に並べられた頂点に縮約する処理を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記領域検出部は、縮約した頂点に対応する画素について同じ指定領域に属するものとして、前記指定領域を検出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置である。
請求項５に記載の発明は、画像の画像情報を取得し、前記画像の中からユーザが特定の画像領域として指定した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得し、前記画像を構成する画素を頂点とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺および当該隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重みからなるグラフを設定し、設定された前記グラフの前記頂点を予め定められた規則に従い縮約し、縮約した前記頂点に対応する前記画素の位置を基に前記指定領域を検出することを特徴とする画像処理方法である。
請求項６に記載の発明は、画像を表示する表示装置と、前記表示装置に表示される前記画像の画像情報に対し画像処理を行なう画像処理装置と、ユーザが前記画像処理装置に対し画像処理を行なうための指示を入力する入力装置と、を備え、前記画像処理装置は、前記画像の中からユーザが特定の画像領域として指定した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部と、前記画像を構成する画素を頂点とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺および当該隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重みからなるグラフを設定するグラフ設定部と、設定された前記グラフの前記頂点を予め定められた規則に従い縮約する縮約部と、縮約した前記頂点に対応する前記画素の位置を基に前記指定領域を検出する領域検出部と、を備えることを特徴とする画像処理システムである。
請求項７に記載の発明は、コンピュータに、画像の画像情報を取得する画像情報取得機能と、前記画像の中からユーザが特定の画像領域として指定した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得機能と、前記画像を構成する画素を頂点とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺および当該隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重みからなるグラフを設定するグラフ設定機能と、設定された前記グラフの前記頂点を予め定められた規則に従い縮約する縮約機能と、縮約した前記頂点に対応する前記画素の位置を基に前記指定領域を検出する領域検出機能と、を実現させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【０００６】
請求項１の発明によれば、指定領域の切り出し行なう際に、分離精度を高めても処理時間が過大になりにくい画像処理装置が提供できる。
請求項２の発明によれば、処理速度のさらなる向上を図ることができる。
請求項３の発明によれば、グラフ理論に基づき領域の検出を行なうことができる。
請求項４の発明によれば、指定領域の切り出しがより容易になる。
請求項５の発明によれば、指定領域の切り出し行なう際に、分離精度を高めても処理時間が過大になりにくい画像処理方法が提供できる。
請求項６の発明によれば、画像処理をより容易に行える画像処理システムが提供できる。
請求項７の発明によれば、指定領域の切り出し行なう際に、分離精度を高めても処理時間が過大になりにくい機能をコンピュータにより実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施の形態における画像処理システムの構成例を示す図である。
【図２】本実施の形態における画像処理装置の機能構成例を表すブロック図である。
【図３】指定領域を指定する作業をユーザインタラクティブに行う方法の例を示した図である。
【図４】本実施の形態で設定されるグラフについて説明した図である。
【図５】（ａ）〜（ｃ）は、ノードの縮約について説明した図である。
【図６】第１の縮約部によりノードを縮約した場合を示した概念図である。
【図７】第２の縮約部によりノードを縮約した場合を示した概念図である。
【図８】（ａ）〜（ｂ）は、縮約部の動作を実際の画像に対応付けたときの概念図である。
【図９】（ａ）〜（ｅ）は、領域拡張方法を使用し、シード１’およびシード２’から、画像が２つの領域に分けられる様子を示した図である。
【図１０】図３で示した画像について、指定領域が切り出された場合を示している。
【図１１】（ａ）〜（ｂ）は、ユーザが指定領域の選択を行なうときに、表示装置の表示画面に表示される画面の例を示している。
【図１２】画像処理を行なう際に、表示装置の表示画面に表示される画面の例を示している。
【図１３】（ａ）〜（ｆ）は、最大隣接順序を利用した縮約について説明した第１の例である。
【図１４】最大隣接順序を利用した縮約を利用することで、グラフを２つの領域に分けることができる例を示した図である。
【図１５】（ａ）〜（ｆ）は、最大隣接順序を利用した縮約について説明した第２の例である。
【図１６】最大隣接順序を利用した縮約を利用することで、グラフを２つの領域に分けることができる例を示した図である。
【図１７】（ａ）〜（ｃ）は、最大隣接順序を利用した縮約について説明した第３の例である。
【図１８】（ａ）〜（ｄ）は、最大隣接順序を利用して縮約を行なった場合を示した概念図である。
【図１９】（ａ）〜（ｃ）は、図１８で示したノードを実際の画像に対応付けたときの概念図である。
【図２０】画像処理装置の動作について説明したフローチャートである。
【図２１】（ａ）〜（ｃ）は、指定領域が３つの場合に縮約が行なわれる様子を示した図である。
【図２２】画像処理装置のハードウェア構成を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【０００９】
＜発明の背景＞
例えば、カラーの画像の画質調整を行なうときには、カラーの画像全体に対し行なう場合とカラーの画像中において領域別に行なう場合がある。カラーの画像を表現する要素は、一般にＲＧＢ等の色成分、Ｌ＊ａ＊ｂ＊等の輝度と色度、またはＨＳＶなどの輝度と色相と彩度により表すことができる。また画質を制御する代表例としては、色成分のヒストグラム制御、輝度のコントラスト制御、輝度のヒストグラム制御、輝度の帯域制御、色相制御、彩度制御などが挙げられる。また近年では、Retinex等のように視認性を表す画質についての制御も重要視されている。色や輝度の帯域に基づく画質を制御する場合、特に特定の領域に対してのみ画質調整を行うときは、この領域を切り出す処理が必要となる。
【００１０】
一方、近年のＩＣＴ（Information and Communication Technology）機器の増加に伴って、画像処理の幅が広がったことから、上記のように画像加工・画像編集も様々なアプローチが考えられる。この場合、タブレット端末等に代表されるＩＣＴ機器の利点は、タッチパネル等による直観性であり、ユーザインタラクティブ性が高まった中での画像加工・画像編集が行えることが特徴である。
【００１１】
以上の状況を踏まえ、本実施の形態では、以下のような画像処理システム１を用いて、特定の領域の切り出しや画質調整を行なう。
【００１２】
＜画像処理システム全体の説明＞
図１は、本実施の形態における画像処理システム１の構成例を示す図である。
図示するように本実施の形態の画像処理システム１は、表示装置２０に表示される画像の画像情報に対し画像処理を行なう画像処理装置１０と、画像処理装置１０により作成された画像情報が入力され、この画像情報に基づき画像を表示する表示装置２０と、画像処理装置１０に対しユーザが種々の情報を入力するための入力装置３０とを備える。
【００１３】
画像処理装置１０は、例えば、所謂汎用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）である。そして、画像処理装置１０は、ＯＳ（Operating System）による管理下において、各種アプリケーションソフトウェアを動作させることで、画像情報の作成等が行われるようになっている。
【００１４】
表示装置２０は、表示画面２１に画像を表示する。表示装置２０は、例えばＰＣ用の液晶ディスプレイ、液晶テレビあるいはプロジェクタなど、加法混色にて画像を表示する機能を備えたもので構成される。したがって、表示装置２０における表示方式は、液晶方式に限定されるものではない。なお、図１に示す例では、表示装置２０内に表示画面２１が設けられているが、表示装置２０として例えばプロジェクタを用いる場合、表示画面２１は、表示装置２０の外部に設けられたスクリーン等となる。
【００１５】
入力装置３０は、キーボードやマウス等で構成される。入力装置３０は、画像処理を行なうためのアプリケーションソフトウェアの起動、終了や、詳しくは後述するが、画像処理を行なう際に、ユーザが画像処理装置１０に対し画像処理を行なうための指示を入力するのに使用する。
【００１６】
画像処理装置１０および表示装置２０は、ＤＶＩ（Digital Visual Interface）を介して接続されている。なお、ＤＶＩに代えて、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）やDisplayPort等を介して接続するようにしてもかまわない。
また画像処理装置１０と入力装置３０とは、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）を介して接続されている。なお、ＵＳＢに代えて、ＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等を介して接続されていてもよい。
【００１７】
このような画像処理システム１において、表示装置２０には、まず最初に画像処理を行なう前の画像である原画像が表示される。そしてユーザが入力装置３０を使用して、画像処理装置１０に対し画像処理を行なうための指示を入力すると、画像処理装置１０により原画像の画像情報に対し画像処理がなされる。この画像処理の結果は、表示装置２０に表示される画像に反映され、画像処理後の画像が再描画されて表示装置２０に表示されることになる。この場合、ユーザは、表示装置２０を見ながらインタラクティブに画像処理を行なうことができ、より直感的に、またより容易に画像処理の作業を行える。
【００１８】
なお本実施の形態における画像処理システム１は、図１の形態に限られるものではない。例えば、画像処理システム１としてタブレット端末を例示することができる。この場合、タブレット端末は、タッチパネルを備え、このタッチパネルにより画像の表示を行なうとともにユーザの指示が入力される。即ち、タッチパネルが、表示装置２０および入力装置３０として機能する。また同様に表示装置２０および入力装置３０を統合した装置として、タッチモニタを用いることもできる。これは、上記表示装置２０の表示画面２１としてタッチパネルを使用したものである。この場合、画像処理装置１０により画像情報が作成され、この画像情報に基づきタッチモニタに画像が表示される。そしてユーザは、このタッチモニタをタッチ等することで画像処理を行なうための指示を入力する。
【００１９】
＜画像処理装置の説明＞
［第１の実施の形態］
次に画像処理装置１０の第１の実施の形態について説明を行なう。
図２は、本発明の第１の実施の形態における画像処理装置１０の機能構成例を表すブロック図である。なお図２では、画像処理装置１０が有する種々の機能のうち本実施の形態に関係するものを選択して図示している。
図示するように本実施の形態の画像処理装置１０は、画像情報取得部１１と、ユーザ指示受付部１２と、グラフ設定部１３と、縮約部１４と、領域検出部１５と、領域切替部１６と、画像処理部１７と、画像情報出力部１８とを備える。
なお詳しくは後述するが、縮約部１４は、第１の縮約部１４Ａと第２の縮約部１４Ｂとを備える。
【００２０】
画像情報取得部１１は、画像処理を行なう画像の画像情報を取得する。即ち、画像情報取得部１１は、画像処理を行なう前の原画像の画像情報を取得する。この画像情報は、表示装置２０で表示を行なうための、例えば、ＲＧＢ(Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ)のビデオデータ(ＲＧＢデータ)である。
【００２１】
ユーザ指示受付部１２は、位置情報取得部の一例であり、入力装置３０により入力された画像処理に関するユーザによる指示を受け付ける。
具体的には、ユーザ指示受付部１２は、表示装置２０で表示している画像の中から、ユーザが特定の画像領域として指定した指定領域を指定する指示をユーザ指示情報として受け付ける。この特定の画像領域は、この場合、ユーザが画像処理を行なう画像領域である。実際には、本実施の形態では、ユーザ指示受付部１２は、ユーザ指示情報として、ユーザが入力した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する。
また詳しくは後述するが、ユーザ指示受付部１２は、ユーザが、この指定領域の中から実際に画像処理を行なうものを選択する指示をユーザ指示情報として受け付ける。さらにユーザ指示受付部１２は、選択された指定領域に対し、ユーザが画像処理を行う処理項目や処理量等に関する指示をユーザ指示情報として受け付ける。これらの内容に関するさらに詳しい説明については後述する。
【００２２】
本実施の形態では、指定領域を指定する作業を下記に説明するユーザインタラクティブに行う方法を採用する。
図３は、指定領域を指定する作業をユーザインタラクティブに行う方法の例を示した図である。
図３では、表示装置２０の表示画面２１で表示している画像が、前景として写る人物と、人物の背後に写る背景とからなる写真の画像Ｇである場合を示している。そしてユーザが、前景である人物の顔の部分、および顔以外の部分をそれぞれ指定領域として選択する場合を示している。即ち、この場合指定領域は２つある。以後、顔の部分の指定領域を「第１の指定領域」、顔以外の部分の指定領域を「第２の指定領域」と言うことがある。
【００２３】
そしてユーザは、指定領域のそれぞれに対し代表となる軌跡をそれぞれ与える。この軌跡は、入力装置３０により入力することができる。具体的には、入力装置３０がマウスであった場合は、マウスを操作して表示装置２０の表示画面２１で表示している画像Ｇをドラッグし軌跡を描く。また入力装置３０がタッチパネルであった場合は、ユーザの指やタッチペン等により画像Ｇをなぞりスワイプすることで同様に軌跡を描く。なお軌跡ではなく、点として与えてもよい。即ち、ユーザは、頭髪の部分などのそれぞれの指定領域に対し代表となる位置を示す情報を与えればよい。これは指定領域の代表位置を表す位置情報をユーザが入力する、と言い換えることもできる。なお以後、この軌跡や点等を「シード」と言うことがある。
【００２４】
図３の例では、顔の部分と顔以外の部分にそれぞれシードが描かれている（以後、これらのシードをそれぞれ「シード１」、「シード２」と言うことがある）。
【００２５】
グラフ設定部１３は、画像を構成する画素を頂点とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺および隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重みからなるグラフを設定する。
ここで、「頂点」および「辺」は、グラフ理論における頂点（ノード）および辺（エッジ）のことを意味する。この場合、それぞれの画素をノードと見立て、この画素間を結ぶエッジを考える。そしてこれらノードとエッジにより無向グラフが構成されるとする。
【００２６】
図４は、本実施の形態で設定されるグラフについて説明した図である。
図示するように、本実施の形態では、まず画素に対応するノードＮを考え、さらにノードＮの間を格子状に結ぶエッジＥを有するグラフを考える。
また本実施の形態では、さらに指定領域の数と同数の仮想ノードを設定し、この仮想ノードから全ノードを結ぶエッジを考える。図４では、この指定領域が、図３の例で示したように２つである場合を示しており、仮想ノードも２つ設定される。図４では、これを仮想ノードＮ１、仮想ノードＮ２で示している。さらに仮想ノードＮ１と各ノードとを結ぶエッジをＥ１、仮想ノードＮ２と各ノードとを結ぶエッジをＥ２で図示している。これら仮想ノードＮ１と仮想ノードＮ２は、それぞれ対応する指定領域が設定される。ここでは、仮想ノードＮ１には、図３の「第１の指定領域」が対応し、仮想ノードＮ２には、図３の「第２の指定領域」が対応するものとする。
【００２７】
また「重み」についても、グラフ理論における重みのことを意味し、エッジに付される重みのことである。よって本実施の形態で設定されるグラフは、重み付きグラフである。
この重みは、ノードＮ間については、隣り合う画素同士の色度の近さに応じて設定される。
具体的には、重みは、例えば、以下の数１式により定義することができる。
【００２８】
【数１】
2016004309.tif 000003
【００２９】
数１式において、ｗは、隣接する二画素の重みを、またｄは、隣接する二画素の色度のユークリッド距離を表す。またｋ１およびｋ２は重みｗを算出するためのパラメータである。
【００３０】
ユークリッド距離ｄは、例えば、以下の数２式により求めることができる。
【００３１】
【数２】
2016004309.tif 000004
【００３２】
数２式は、画素の色データがＲＧＢデータであって、隣接する二画素の色データが、（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）と（Ｒｊ、Ｇｊ、Ｂｊ）であったときに、ユークリッド距離ｄを求める数式である。
【００３３】
数１式によれば、隣接する二画素の色度のユークリッド距離ｄが大きくなるほど、重みｗは、小さくなる。一方、隣接する二画素の色度のユークリッド距離ｄが小さくなるほど、重みｗは、大きくなる。
この重みｗは、隣接する二画素間の結合の度合いを表すものと考えることができる。つまりユークリッド距離ｄが小さく、隣接する二画素の色度がより近い場合は、この二画素は、同じ指定領域に属する可能性がより高い。よって画素間の結合の度合いも大きく、重みｗも大きいと考える。一方、ユークリッド距離ｄが大きく、隣接する二画素の色度がより遠い場合は、この二画素は、同じ指定領域に属する可能性がより低くなる。よって画素間の結合の度合いも小さく、重みｗも小さいと考える。つまり同じ指定領域内に属する画素同士間の重みｗは、より大きく、異なる指定領域間に属する画素同士間の重みｗは、より小さくなる。
よってこの重みｗを、以後、隣接する二画素間の結合の度合いを表す結合係数ｗと言い換えて使用することがある。
【００３４】
なお上述した結合係数ｗは、画素に対応するノードＮ間に設定されるものであったが、仮想ノードＮ１、Ｎ２と各ノードＮ間にも、結合係数（重み）ｗが設定される。
そして結合係数ｗは、仮想ノードに対応する指定領域に属する画素に対応するノードに対しては、予め定められた固定値が設定される。また他の画素に対応するノードに対しては、例えば、０が設定される。
【００３５】
つまり仮想ノードＮ１に対応する「第１の指定領域」に属する画素に対応するノードに対しては、仮想ノードＮ１とそのノードとを結ぶエッジの結合係数ｗは、固定値である。対して、「第２の指定領域」に属する画素に対応するノードに対しては、仮想ノードＮ１とそのノードとを結ぶエッジの結合係数ｗは、０である。
【００３６】
同様に仮想ノードＮ２に対応する「第２の指定領域」に属する画素に対応するノードに対しては、仮想ノードＮ２とそのノードとを結ぶエッジの結合係数ｗは、固定値である。対して、「第１の指定領域」に属する画素に対応するノードに対しては、仮想ノードＮ２とそのノードとを結ぶエッジの結合係数ｗは、０である。
【００３７】
なお結合係数ｗが０の場合、それに対応するエッジは、ないものと考えることもできる。図４および以後の図では、これに基づき図示を行なっている。
【００３８】
縮約部１４は、グラフ設定部１３で設定されたグラフのノードを予め定められた規則に従い縮約する。
「縮約」は、グラフ理論における縮約のことを意味する。この場合、ノードを縮約することでグラフの簡略化を行なう。なお縮約を行なっても、実際の画像が縮小するなどの影響を受けることはなく、縮約部１４は、グラフ設定部１３で考えたノード、エッジ、結合係数ｗにより構成されるグラフを、あくまで数学的に処理する。
【００３９】
図５（ａ）〜（ｃ）は、ノードの縮約について説明した図である。
図５（ａ）は、ノードの縮約を行なう前のグラフを示した図である。図示するグラフは、８個のノードと、それぞれのノードを結ぶ１４本のエッジから構成される。またエッジ中央付近に隣接して示した数字は、結合係数ｗを表す。
【００４０】
ここでｕで示したノード（ノードｕ）とｖで示したノード（ノードｖ）を縮約する場合を考える。
ノードｕとノードｖとを縮約した場合、図５（ｂ）に示すように、ノードは、ｕｖで示した１つのノード（ノードｕｖ）にまとめられる。
また図５（ｃ）に示すように、ノードｕとノードｖとを結んでいたエッジは、消滅し、ノードｕやノードｖと他のノードとを結ぶエッジは、まとめられる。また同様に結合係数ｗについてもまとめられ、結合係数ｗは、まとめられるエッジが有していた結合係数ｗの和となる。図５（ｃ）の例では、結合係数ｗが７のエッジと１のエッジがまとめられるため、まとめられた後のエッジの結合係数ｗは７＋１＝８となる。同様に結合係数ｗが２のエッジと５のエッジがまとめられるため、まとめられた後のエッジの結合係数ｗは２＋５＝７となる。
【００４１】
本実施の形態では、縮約部１４は、図２に示したように第１の縮約部１４Ａと第２の縮約部１４Ｂとを備える。
第１の縮約部１４Ａは、代表位置内に属する画素について、画素に対応するノードを縮約する。即ち、第１の縮約部１４Ａは、シードに属する画素に対応するノードの縮約を行なう。これはそれぞれのシード毎に行なわれるため、例えば、図３に示すようにシードが描かれた場合は、シード１とシード２のそれぞれについてノードの縮約が行なわれる。
これは代表位置内に属する画素については、同じ指定領域内に属することは明らかであるため、これらの画素に対応するノードを縮約する。第１の縮約部１４Ａで行なわれるノードの縮約は、いわば単純な縮約であると言うことができる。
【００４２】
図６は、第１の縮約部１４Ａによりノードを縮約した場合を示した概念図である。
図示する例は、図４で示したグラフを第１の縮約部１４Ａでノードの縮約をした後のグラフを示している。
図示するようにノードＮの数が減少し、グラフが簡略化される。
【００４３】
第２の縮約部１４Ｂは、代表位置外に属する画素について、結合係数ｗに応じて画素に対応するノードを縮約する。
この場合、引例１に示すように、グラフ全体をＧとしてこのグラフＧを最小で切断する値をλ（Ｇ）とする（グラフ構造を最小の結合係数ｗの和でカットできる値）。
【００４４】
引例１：茨木俊秀、永持仁、石井利昌、「グラフ理論-連結構造とその応用」、朝倉書店
【００４５】
初期値として、λ’≧λ（Ｇ）となるλ’を選び、
ｄ（ｕ、ｖ；Ｇ）≧λ’    …（１）
のときに、ノードｕとノードｖを縮約するとする。ここで、ｄ（ｕ、ｖ；Ｇ）はノードｕとノードｖとを切り離すときの結合係数ｗである。
【００４６】
初期値のλ’は、例えば、λ’＝ｍｉｎ｛ｄ（ｖ；Ｇ）｝であるものを設定することができる。ここでｄ（ｖ；Ｇ）は、グラフからノードｖを切り離すときの重みの総和（ノードｕから出る結合係数ｗの総和）である。
【００４７】
また、以下の場合もノードｕとノードｖとを縮約することが可能である。
２ｄ（ｕ、ｖ；Ｇ）≧ｍｉｎ｛ｄ（ｕ；Ｇ）、ｄ（ｖ；Ｇ）｝    …（２）
【００４８】
ここでｄ（ｕ；Ｇ）は、グラフからノードｕを切り離すときの重みの総和（ノードｖから出る結合係数ｗの総和）である。
このように第２の縮約部１４Ｂは、ある一定の条件を満たすときに、ノードｕとノードｖとを縮約する。
第２の縮約部１４Ｂで行なわれるノードの縮約は、このように条件付縮約である。
【００４９】
図７は、第２の縮約部１４Ｂによりノードを縮約した場合を示した概念図である。
図示する例は、図６で示したグラフを第２の縮約部１４Ｂでノードの縮約をした後のグラフを示している。
図示するように図６よりもノードＮの数がさらに減少し、グラフがさらに簡略化される。
【００５０】
縮約部１４で縮約されたノードは、これを元の画素に対応付けたときには、同じ指定領域に属するものと考えられ、指定領域毎に画素のクラスタを構成すると考えることもできる。
【００５１】
図８（ａ）〜（ｂ）は、縮約部１４の動作を実際の画像に対応付けたときの概念図である。
図８（ａ）は、図３の画像に対し、第１の縮約部１４Ａによりノードを縮約したときに、縮約されたノードに対応する画像を示している。
第１の縮約部１４Ａは、上述したように代表位置内に属する画素について、画素に対応するノードを縮約する。そのため縮約したノードに対応する画素を考えた場合、それは、代表位置であるシード内の画素に限られる。よって図示するように、図３の画像と比較して、シード（この場合、シード１とシード２）の位置、形状、大きさ等の変更はない。
【００５２】
図８（ｂ）は、第２の縮約部１４Ｂによりノードを縮約したときに、縮約されたノードに対応する画像を示している。
第２の縮約部１４Ｂでは、代表位置であるシードの周辺の画素に対応するノードについても条件付で縮約を行なう。よって縮約したノードに対応する画素を考えた場合、その画素の範囲は、シードの位置からはみ出すことになり、元のシード（この場合、シード１とシード２）に比較して、その大きさはこれらのシードをそれぞれ含みつつ大きくなり、形状も変化する。図８（ｂ）では、この範囲をシード１’およびシード２’として図示している。
【００５３】
そしてシード１’およびシード２’の属する画素は、それぞれ同じ指定領域に属するものとして扱うことができる。そのため上述したように画素をノードとみなし、ノードの縮約を行なう処理は、シード１とシード２の範囲を拡張する処理とみなせる。
【００５４】
領域検出部１５は、縮約したノードに対応する画素の位置を基に指定領域を検出する。このとき領域検出部１５は、縮約したノードに対応する画素について同じ指定領域に属するものとして、指定領域を検出する。具体的には、上述した例では、領域検出部１５は、シード１’およびシード２’に属する画素の位置を基に、指定領域を切り出す処理を行う。
【００５５】
領域検出部１５が指定領域の切り出しを行うには、ノードを縮約した後のグラフに対し、最大流量最小カットの原理を適用した方法が使用できる。
この原理は、図７に示した縮約後のグラフに対し、仮想ノードＮ１を始点、仮想ノードをＮ２終点として設定し、そして始点から水を流した場合、最大流せる量はいくらかを計算する。各画素から始点や終点へ結ぶエッジの結合係数ｗを水道管のパイプの太さと考えて、ボトルネックになっている（流れにくい）箇所のカットの総和が最大流量であるという原理である。つまりは、ボトルネックとなるエッジをカットすることが、指定領域を分離し、切り出すことになる（グラフカット）。
【００５６】
また領域検出部１５は、シードが描かれた画素と周辺の画素との間で画素値の近さ（ＲＧＢ値のユークリッド距離など）を基に、近ければ連結し、遠ければ連結しない作業を繰り返し、領域を拡張していく領域拡張方法により、指定領域を切り出していってもよい。
【００５７】
図９（ａ）〜（ｅ）は、領域拡張方法を使用し、シード１’およびシード２’から、画像が２つの領域に分けられる様子を示した図である。
図９（ａ）は、指定領域の切り出しが行なわれる原画像を示したものである。図示するように原画像は、全体が縦９画素、横７画素の９×７＝６３画素の領域からなり、図示するように画像領域Ｒ１と画像領域Ｒ２が含まれる。この画像領域Ｒ１に含まれる画素のそれぞれの画素値、また画像領域Ｒ２に含まれる画素のそれぞれの画素値は近い値を採る。そしてこの画像領域Ｒ１を指定領域として切り出すものとする。
【００５８】
また説明を簡単にするため、図９（ｂ）で示すように、シード１’およびシード２’は、画像領域Ｒ１と画像領域Ｒ２のそれぞれに設定された２箇所で、それぞれ１画素からなるものとする。
【００５９】
そして各々のシードを基点に領域を拡張していく。この場合、上述したように原画像における周辺画素の画素値との近さ等に応じて領域を拡張していくことができる。このとき図９（ｃ）に示すように領域同士のせめぎ合いがある場合は、再判定の対象画素となり、再判定の対象画素の画素値と近傍の画素値との関係でどちらの領域に属するかを決めればよい。このとき、下記文献に記載されている方法を使うことができる。
【００６０】
V.Vezhnevets and V.Konouchine: "Grow-Cut" -Interactive Multi-label N-D Image Segmentation", Proc.Graphicon.pp 150-156(2005)
【００６１】
図９（ｄ）の例では、再判定の対象画素は、最終的にはシード２の領域として判定され、図９（ｅ）に示すように２つのシードを基に、２つの領域に切り分けられて収束する。
【００６２】
図１０は、図３で示した画像Ｇについて、指定領域が切り出された場合を示している。
図示するように、指定領域として２つの指定領域である「第１の指定領域（Ｓ１）」、「第２の指定領域（Ｓ２）」が切り出される。
【００６３】
以上のような方法を採用することで、指定領域が複雑な形状であっても、ユーザは、より直感的に、またより容易に指定領域が切り出せる。
【００６４】
図２に戻り、領域切替部１６は、複数の指定領域を切り替える。即ち、指定領域が複数存在した場合、ユーザが画像調整を行ないたい指定領域の選択を行ない、これに従い、領域切替部１６が指定領域を切り替える。
【００６５】
図１１（ａ）〜（ｂ）は、ユーザが指定領域の選択を行なうときに、表示装置２０の表示画面２１に表示される画面の例を示している。
図１１（ａ）〜（ｂ）に示した例では、表示画面２１の左側に指定領域が選択された状態の画像Ｇが表示され、表示画面２１の右側に「領域１」、「領域２」の何れかを選択するラジオボタン２１２ａ、２１２ｂが表示される。この場合、「領域１」は、「第１の指定領域（Ｓ１）」に、「領域２」は、「第２の指定領域（Ｓ２）」に対応する。そしてユーザが入力装置３０を使用して、このラジオボタン２１２ａ、２１２ｂを選択すると、指定領域が切り替わる。
【００６６】
図１１（ａ）は、ラジオボタン２１２ａが選択されている状態であり、指定領域として、顔の部分の画像領域である「第１の指定領域（Ｓ１）」が選択されている。そしてユーザがラジオボタン２１２ｂを選択すると、図１１（ｂ）に示すように指定領域として、顔以外の部分の画像領域である「第２の指定領域（Ｓ２）」に切り替わる。
【００６７】
実際には、図１１で説明を行なった操作の結果は、ユーザ指示情報としてユーザ指示受付部１２により取得され、さらに領域切替部１６により指定領域の切り替えが行なわれる。
【００６８】
画像処理部１７は、選択された指定領域に対し実際に画像処理を行なう。
図１２は、画像処理を行なう際に、表示装置２０の表示画面２１に表示される画面の例を示している。
ここでは、選択された指定領域に対し、色相、彩度、輝度の調整を行なう例を示している。この例では、表示画面２１の左上側に指定領域が選択された状態の画像Ｇが表示され、表示画面２１の右上側に「領域１」、「領域２」の何れかを選択するラジオボタン２１２ａ、２１２ｂが表示される。ここでは、ラジオボタンのうち２１２ａが選択されており、指定領域として、顔の部分の画像領域である「第１の指定領域（Ｓ１）」が選択されている。なおラジオボタン２１２ａ、２１２ｂを操作することで、指定領域の切り替えが可能であることは、図１１の場合と同様である。
【００６９】
また表示画面２１の下側には、「色相」、「彩度」、「輝度」の調整を行なうためのスライドバー２１３ａと、スライダ２１３ｂが表示される。スライダ２１３ｂは、入力装置３０の操作によりスライドバー２１３ａ上において図中左右に移動し、スライドが可能である。スライダ２１３ｂは、初期状態ではスライドバー２１３ａの中央に位置し、この位置において「色相」、「彩度」、「輝度」の調整前の状態を表す。
【００７０】
そしてユーザが、入力装置３０を使用して、「色相」、「彩度」、「輝度」の何れかのスライダ２１３ｂをスライドバー２１３ａ上で図中左右にスライドさせると、選択された指定領域に対し画像処理がなされ、表示画面２１で表示される画像Ｇもそれに対応して変化する。この場合、図中右方向にスライダ２１３ｂをスライドさせると、対応する「色相」、「彩度」、「輝度」の何れかを増加させる画像処理がなされる。対して図中左方向にスライダ２１３ｂをスライドさせると、対応する「色相」、「彩度」、「輝度」の何れかを減少させる画像処理がなされる。
【００７１】
再び図２に戻り、画像情報出力部１８は、以上のように画像処理がなされた後の画像情報を出力する。画像処理がなされた後の画像情報は、表示装置２０に送られる。そして表示装置２０にてこの画像情報に基づき画像が表示される。
【００７２】
＜領域検出部の他の形態＞
上述した例では、領域検出部１５は、グラフカット法や領域拡張法を使用して、指定領域の切り出しを行なっていたが、これに限られるものではなく、他の方法を使用することもできる。
【００７３】
ここでは、グラフ理論における最大隣接順序を利用し、さらに縮約を行なうことで領域拡張を行なう方法について説明を行なう。
最大隣接順序とは、引例２に示すように、グラフ中におけるあるノードを始点として、そのノードに対する重み（この場合、結合係数ｗ）の和が最も大きいノードを次のノードとして選択し、さらに既に選ばれたノードに対する重みの和が大きいノードをまだ選択されていないノードからまた選択する、という手順を繰り返すことでノードの番号付けを行なうことである。
以下、引例２に基づきこの手順について説明を行なう。
【００７４】
引例２：Mechthild Stoer and Frank Wagner, “A Simple Min-Cut Algorithm”, Journal of the ACM, Vol. 44, No. 4, July 1997, pp. 585-591.
【００７５】
図１３（ａ）〜（ｆ）は、最大隣接順序を利用した縮約について説明した第１の例である。
図１３（ａ）で示したグラフは、縮約を行なう前のグラフである。図示するように１〜８の数字で示した８つのノード（ノード１〜８）があり、それぞれが１２本のエッジにより結ばれている。そしてエッジの中央付近に隣接して示した数字は、重み（結合係数ｗ）である。
【００７６】
このとき以下の方法により番号付けを行ない、最大隣接順序を決定する。
（Ｓｔｅｐ１）  まずノード２を始点とする。
【００７７】
（Ｓｔｅｐ２）  ノード２にエッジを介して連結するノードの中で、ノード２への結合係数ｗが最も大きいものを選択する。この場合、ノード２にエッジを介し連結するノードは、ノード１、ノード５、ノード６、ノード３であり、ノード２への結合係数ｗは、それぞれ２、２、２、３である。よってここではノード３が選択される。
【００７８】
（Ｓｔｅｐ３）  ノード２およびノード３にエッジを介して連結するノードの中で、ノード２およびノード３への最も結合係数ｗが最も大きいものを選択する。この場合、ノード２およびノード３にエッジを介し連結するノードは、ノード１、ノード５、ノード６、ノード７、ノード４であり、ノード２およびノード３への結合係数ｗは、それぞれ２、２、２、２、４である。よってここではノード４が選択される。
【００７９】
（Ｓｔｅｐ４）  ノード２〜ノード４にエッジを介して連結するノードの中で、ノード２〜ノード４への結合係数ｗが最も大きいものを選択する。この場合、ノード２〜ノード４にエッジを介し連結するノードは、ノード１、ノード５、ノード６、ノード７、ノード８であり、ノード２〜ノード４への結合係数ｗは、それぞれ２、２、２、４、２である。ここでノード７について４となるのは、ノード３への結合係数ｗが２であり、ノード４への結合係数ｗが２であるため、ノード２〜ノード４への結合係数ｗは、結局２＋２＝４となるためである。よってここではノード７が選択される。
以下、ノードの選択を最後のノードが選択されるまで繰り返す。図１３（ａ）の場合、選択されるノードの順序は、ノード２→ノード３→ノード４→ノード７→ノード８→ノード６→ノード５→ノード１となる。図１３（ａ）では、この順をａ→ｂ→ｃ→ｄ→ｅ→ｆ→ｓ→ｔの順として図示している。これが最大隣接順序となる。
【００８０】
（Ｓｔｅｐ５）  最後に選択されたノード１につながるエッジに対応する結合係数ｗは、２＋３＝５である。この値は、図１３（ａ）で示したグラフについての「最小カット」を表し、その値をカット値として保存する。この最小カットは、このグラフからノード１を切り離す（カットする）ときに要するコストであると考えることもできる。
【００８１】
（Ｓｔｅｐ６）  グラフ理論によれば、ノードを最大隣接順序で並べたときに、最後の２つのノードは、縮約できることが知られている。よってこの場合、ノード１とノード５を縮約する。その結果、図１３（ｂ）に示すグラフとなる。これによりノード１とノード５は、ノード１、５となり、ノード１、５とノード２とを結ぶエッジの結合係数ｗは、２＋２＝４となる。
【００８２】
以上のＳｔｅｐ１〜Ｓｔｅｐ６では、グラフ中のノードを最大隣接順序で並べ、そして最後の２つのノードを縮約することを行なっている。そしてこのＳｔｅｐ１〜Ｓｔｅｐ６の処理をさらに繰り返す
【００８３】
つまり図１３（ｂ）の状態のグラフに対し、再度ノード２を始点として、ノードを最大隣接順序で並べる。その結果、図１３（ｂ）に示すように、最大隣接順序は、ノード２→ノード１、５→ノード６→ノード３→ノード４→ノード７→ノード８となる。図１３（ｂ）では、この順をａ→ｂ→ｃ→ｄ→ｅ→ｓ→ｔの順として図示している。またこの場合のカット値は、２＋３＝５である。
そして最後の２つのノードを縮約する。この場合、ノード７とノード８を縮約する。その結果、図１３（ｃ）に示すグラフとなる。またノード７とノード８は、ノード７、８となり、ノード７、８とノード４とを結ぶエッジの結合係数ｗは、２＋２＝４となる。
【００８４】
図１３（ｃ）では、最大隣接順序は、ノード２→ノード１、５→ノード６→ノード３→ノード４→ノード７、８の順となり、ａ→ｂ→ｃ→ｄ→ｓ→ｔで図示した順となる。またこの場合のカット値は、１＋２＋４＝７である。
そして最後の２つのノードであるノード７、８とノード４を縮約する。
【００８５】
さらに以後これを繰り返すと、グラフは、図１３（ｄ）、図１３（ｅ）のように変遷し、最終的に図１３（ｆ）のようになる。
なお図１３（ｄ）の最大隣接順序は、ノード２→ノード１、５→ノード６→ノード３、４、７、８の順となり、ａ→ｂ→ｓ→ｔで図示した順となる。この場合、カット値は、３＋１＝４である。
また図１３（ｅ）の最大隣接順序は、ノード２→ノード３、４、６、７、８→ノード１、５の順となり、ａ→ｓ→ｔで図示した順となる。カット値は、４＋３＝７である。
さらに図１３（ｆ）の最大隣接順序は、ノード２→ノードＶ／２（ノード２以外のノードが縮約されたもの）の順となり、ｓ→ｔで図示した順となる。この場合、カット値は、９である。
【００８６】
そして図１３（ａ）〜図１３（ｆ）のカット値を比較し、最も小さいものを見つける。この場合、図１３（ｄ）で示したカット値４が最小となる。そして図１３（ｄ）で示すようにカットした場合に、グラフを２分割するときに要するコストが最小であることを意味する。このカットを、元のグラフである図１３（ａ）に当てはめると、図１４のようになる。つまりノード２とノード３との間のエッジ、およびノード６とノード７との間のエッジの２つのエッジをカットして２つの領域に分けることができる。このように最大隣接順序を利用した縮約を利用することで、グラフを２つの領域に分けることができる。
【００８７】
なお上述した例では、各Ｓｔｅｐで始点はノード２としていたが、どのノードを始点にしても結果は、同じとなる。
【００８８】
図１５（ａ）〜（ｆ）は、最大隣接順序を利用した縮約について説明した第２の例である。
図１３で示した例では、シードが設定されていなかったが、実際にはシードが設定されている。よってシードが設定されていた場合にどのようになるかの説明を行なう。
図１５（ａ）で示したグラフは、縮約を行なう前のグラフである。図示するようにグラフの構成は、図１３（ａ）と同様である。ただし図１５（ａ）では、ノード２にシード１’が設定され、ノード５にシード２’が設定されている。つまりノード２とノード５との間で領域分けが行なわれることは予めわかっている。
ここでは仮にノード１とノード５の間のエッジ、ノード２とノード５との間のエッジ、およびノード５とノード６との間のエッジの３つのエッジをカットして領域分けが行なわれるとする。この場合、カット値は、３＋２＋３＝８となる。
【００８９】
そして図１３の場合と同様に、最大隣接順序を決定しつつ、縮約を行なう。最大隣接順序および縮約については、図１３と同様となるため、図１５（ｂ）〜（ｆ）に示したノードが縮約する様子は、図１３（ｂ）〜（ｆ）と同様となる。
ただしカット値については、ノード２とノード５との間で領域分けが行なわれる制約があるため、異なる値となり、図１５（ｂ）〜（ｆ）では、カット値は、それぞれ７、７、７、７、９となる。
【００９０】
そして図１４の場合と同様に、図１５（ａ）〜図１５（ｆ）のカット値を比較し、最も小さいものを見つける。この場合、図１５（ｂ）〜（ｅ）で示したカット値７が最小となる。そして図１５（ｂ）〜（ｅ）で示すようにカットした場合に、グラフを２分割するときに要するコストが最小であることを意味する。このカットを、元のグラフである図１５（ａ）に当てはめると、図１６のようになる。つまりノード１とノード２との間のエッジ、ノード２とノード５との間のエッジ、およびノード５とノード６との間のエッジの２つのエッジをカットして２つの領域に分けることができる。
【００９１】
図１７（ａ）〜（ｃ）は、最大隣接順序を利用した縮約について説明した第３の例である。
図１７（ａ）で示したグラフは、縮約を行なう前のグラフである。図示するように９つのノードＮがあり、それぞれが１６本のエッジにより結ばれている。そしてエッジの中央付近に隣接して示した数字は、重み（結合係数ｗ）である。
この図１７（ａ）のグラフに対し、上記Ｓｔｅｐ１〜Ｓｔｅｐ４の処理を行い、これらのノードを最大隣接順序で並べた場合、図１７（ａ）で示すようにｖ１→ｖ２→ｖ３→ｖ４→ｖ５→ｖ６→ｖ７→ｖ８→ｖ９で示した順序で並ぶ。
【００９２】
そしてここでは、縮約を行なうのに、（１）式のように、λ’を選び、ノードの中から選択される一のノードと、そのノードの前に並べられた全てのノードを切り離すのに必要な結合係数ｗの和がλ’以上であるときにそのノードを１つ前に並べられたノードに縮約することができるとする。
【００９３】
λ’は、暫定的になんでもよいが、例えば、４．４とする。
そして例えば、ｖ３のノードに対して、ｖ３より前のすべてのノードであるｖ２とｖ１のノードを切り離す場合は、ｖ３のノードにつながっている結合係数ｗは、ｖ３のノードとｖ２のノードとを結ぶエッジの結合係数ｗである４．４であることがわかる。 これはλ’以上であるので、このエッジは縮約できることがわかる。
【００９４】
また、ｖ４で示したノードからｖ４より前のすべてのノードであるｖ３、ｖ２、ｖ１のノードを切り離す場合は、ｖ４のノードにつながっている結合係数ｗは、ｖ４のノードとｖ３のノードとを結ぶエッジ、ｖ４のノードとｖ２のノードとを結ぶエッジ、およびｖ４のノードとｖ１のノードとを結ぶエッジの結合係数ｗの和であり、１．８＋１．７＋１＝４．５である。これもλ’以上であるので、このｖ４のノードとｖ３のノードとを結ぶエッジは縮約できる。
【００９５】
同様にして、ｖ７のノードとｖ６のノードとを結ぶエッジ、およびｖ８のノードとｖ７のノードとを結ぶエッジについても縮約できる。
図１７（ｂ）では、縮約可能なこれらのエッジを点線で示している。
そしてエッジを縮約した結果、図１７（ｃ）で示したグラフとなる。図１７（ｃ）で示すようにｖ２、ｖ３、ｖ４のノードが１つに縮約されるとともに、ｖ６、ｖ７、ｖ８のノードが１つに縮約される。また結合係数ｗもこれに応じて変更される。
【００９６】
図１８（ａ）〜（ｄ）は、最大隣接順序を利用して縮約を行なった場合を示した概念図である。
このうち図１８（ａ）は、図７と同様の図であり、第２の縮約部１４Ｂによりノードを縮約したときを示している。
図１８（ａ）の状態から、最大隣接順序を利用して縮約を行なっていくと、図１８（ｂ）に示すようにノードＮの数がさらに減少し、グラフが簡略化される。そしてさらにこの方法で縮約を繰り返すと、図１８（ｃ）の状態を経て、最終的には図１８（ｄ）の状態となる。
図１８（ｄ）の状態は、ノードＮが完全に２つに分かれた状態となっていることを意味する。つまりノードを実際の画像に対応付けたときは、２つの指定領域に分かれることを意味する。
【００９７】
図１９（ａ）〜（ｃ）は、図１８で示したノードを実際の画像に対応付けたときの概念図である。
図１９（ａ）は、図８（ｂ）と同様の図であり、第２の縮約部１４Ｂによりノードを縮約したときに、縮約されたノードに対応する画像を示している。つまり図１８（ａ）で示したノードを実際の画像に対応付けたときの概念図である。
上述したように第２の縮約部１４Ｂにより、元のシード（この場合、シード１とシード２）の領域は拡張され、シード１’およびシード２’となっている。
【００９８】
図１９（ｂ）は、図１８（ｂ）または図１８（ｃ）で示したノードを実際の画像に対応付けたときの概念図である。
図１９（ｂ）では、図１９（ａ）の状態よりさらにシードの領域が拡張され、図では、シード１”およびシード２”として図示している。
【００９９】
そして図１９（ｃ）は、図１８（ｄ）で示したノードを実際の画像に対応付けたときの概念図である。
図示するように最終的に指定領域（Ｓ１）と指定領域（Ｓ２）に分かれることがわかる。
【０１００】
＜画像処理装置の動作の説明＞
次に画像処理装置１０の動作について説明を行なう。
図２０は、画像処理装置１０の動作について説明したフローチャートである。
以下、図２および図２０を使用して画像処理装置１０の動作を説明する。
【０１０１】
まず画像情報取得部１１が、画像処理を行なう画像の画像情報としてＲＧＢデータを取得する（ステップ１０１）。このＲＧＢデータは、表示装置２０に送られ、画像処理を行う前の画像が表示される。
【０１０２】
そしてユーザが、例えば、図３で説明した方法で、指定領域を、入力装置３０を使用して軌跡等のシードを入力することで指定する。この指定領域の位置情報は、ユーザ指示受付部１２が受け付ける（ステップ１０２）。
【０１０３】
次にグラフ設定部１３が、図４で例示したようなグラフを設定する（ステップ１０３）。
そして縮約部１４が、設定されたグラフのノードを予め定められた規則に従い縮約する（ステップ１０４）。これは図５〜図８で説明した方法で行なうことができる。
【０１０４】
さらに領域検出部１５が、グラフカット法や領域拡張方法により、指定領域を切り出す処理を行う（ステップ１０５）。また領域検出部１５は、図１３〜図１９で説明した最大隣接順序を利用した縮約を行なってもよい。
【０１０５】
次にユーザが、指定領域の選択を入力装置３０を使用して入力する。これは、例えば、図１１で説明した操作により入力することができる。
このユーザによる指定領域の選択の指示は、ユーザ指示受付部１２が受け付ける（ステップ１０６）。
そして領域切替部１６により指定領域の切り替えが行なわれる（ステップ１０７）。
【０１０６】
またユーザは、選択された指定領域について行なう画像処理の指示を入力装置３０を使用して入力する。これは、例えば、図１２で説明したスライダ等を使用して入力することができる。
ユーザによる画像処理の指示は、ユーザ指示受付部１２が受け付ける（ステップ１０８）。
【０１０７】
次に画像処理部１７が、ユーザの指示に基づき、選択された指定領域の画像処理を行なう（ステップ１０９）。
そして画像情報出力部１８が、画像処理がなされた後の画像情報を出力する（ステップ１１０）。この画像情報は、ＲＧＢデータであり、このＲＧＢデータは、表示装置２０に送られ、表示画面２１に画像処理後の画像が表示される。
【０１０８】
以上詳述した形態によれば、縮約したノードに対応する画素について同じ指定領域に属するものとして扱う。この場合、シードに属する画素が拡張することになり、指定領域の切り出しを行なう際に、判定を行なう必要がある画素の数が減少する。よって指定領域の切り出し行なう際に、分離精度を高めても処理時間が過大になりにくい。
【０１０９】
なお上述した例では、指定領域は２つであったが、３つ以上でも適用可能である。
図２１は、（ａ）〜（ｃ）は、指定領域が３つの場合に縮約が行なわれる様子を示した図である。
このうち図２１（ａ）は、指定領域が３つになったときのグラフの構成を示している。図２１（ａ）は、図４に対応しており、指定領域が２つであった図４の場合に対し、指定領域が３つになった場合のグラフを示している。
図４では、仮想ノードが、仮想ノードＮ１、Ｎ２の２つであったのに対し、図２１（ａ）では、仮想ノードは、仮想ノードＮ１、Ｎ２、Ｎ３の３つとなる。
【０１１０】
そして第１の縮約部１４Ａによりノードを縮約した場合は、図２１（ｂ）のようにノードＮの数が減少し、グラフが簡略化される。これは、指定領域が２つの場合について示した図６について、指定領域３つにした場合に相当する。
【０１１１】
さらに第２の縮約部１４Ｂによりノードを縮約した場合は、図２１（ｃ）のようにノードＮの数がさらに減少し、グラフがさらに簡略化される。これは、指定領域が２つの場合について示した図７について、指定領域３つにした場合に相当する。
【０１１２】
なお以上説明した領域検出部１５で行われる処理は、画像の画像情報を取得し、画像の中からユーザが特定の画像領域として指定した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得し、画像を構成する画素を頂点（ノード）とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺（エッジ）および隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重み（結合係数ｗ）からなるグラフを設定し、設定されたグラフの頂点（ノード）を予め定められた規則に従い縮約し、縮約した頂点（ノード）に対応する画素の位置を基に指定領域を検出することを特徴とする画像処理方法として捉えることもできる。
【０１１３】
＜画像処理装置のハードウェア構成例＞
次に、画像処理装置１０のハードウェア構成について説明する。
図２２は、画像処理装置１０のハードウェア構成を示した図である。
画像処理装置１０は、上述したようにパーソナルコンピュータ等により実現される。そして図示するように、画像処理装置１０は、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）９１と、記憶手段であるメインメモリ９２、およびＨＤＤ（Hard Disk Drive）９３とを備える。ここで、ＣＰＵ９１は、ＯＳやアプリケーションソフトウェア等の各種プログラムを実行する。また、メインメモリ９２は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、ＨＤＤ９３は、各種プログラムに対する入力データや各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。
さらに、画像処理装置１０は、外部との通信を行うための通信インターフェース（以下、「通信Ｉ／Ｆ」と表記する）９４を備える。
【０１１４】
＜プログラムの説明＞
ここで以上説明を行った本実施の形態における画像処理装置１０が行なう処理は、例えば、アプリケーションソフトウェア等のプログラムとして用意される。
【０１１５】
よって本実施の形態で、画像処理装置１０が行なう処理は、コンピュータに、画像の画像情報を取得する画像情報取得機能と、画像の中からユーザが特定の画像領域として指定した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得機能と、画像を構成する画素を頂点（ノード）とみなすとともに、隣り合う画素を結ぶ辺（エッジ）および隣り合う画素同士の色度の近さに応じて決定される重み（結合係数ｗ）からなるグラフを設定するグラフ設定機能と、設定されたグラフの頂点（ノード）を予め定められた規則に従い縮約する縮約機能と、縮約した頂点（ノード）に対応する画素の位置を基に指定領域を検出する領域検出機能と、を実現させることを特徴とするプログラムとして捉えることもできる。
【０１１６】
なお、本実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。
【０１１７】
以上、本実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、種々の変更または改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【符号の説明】
【０１１８】
１…画像処理システム、１０…画像処理装置、１１…画像情報取得部、１２…ユーザ指示受付部、１３…グラフ設定部、１４…縮約部、１４Ａ…第１の縮約部、１４Ｂ…第２の縮約部、１５…領域検出部、１６…領域切替部、１７…画像処理部、１８…画像情報出力部、２０…表示装置、３０…入力装置
【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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