【手続補正書】
【提出日】平成20年10月17日(2008.10.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の構図を自動決定する画像処理装置であって、
入力画像を領域毎に分割する領域分割手段と、
領域分割された画像の中から注目度の高い注目領域を決定する注目領域決定手段と、
領域分割された画像の中から注目度の低い不要領域を決定する不要領域決定手段と、
入力画像から、前記注目領域を含むとともに前記不要領域が取り除かれる構図を決定する構図決定手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記注目領域決定手段は、入力画像を顔検出して顔認識された領域に基づいて注目領域を決定する、
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】
注目すべきオブジェクトに関する情報を保持する注目オブジェクト情報保持手段をさらに備え、
前記注目領域決定手段は、入力画像と注目オブジェクトに関する情報とのマッチングを行ない、マッチング度の高い領域を注目領域として決定する、
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４】
前記注目領域決定手段は、入力画像に含まれる各オブジェクトの色、形、面積（入力画像に閉める面積率）、テクスチャ、若しくはその他の物理的特徴から評価される誘目度の高い領域を注目領域として決定する、
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５】
各領域に対しフォーカスが合わせられている度合いを求め、前記注目領域決定手段及び不要領域決定手段は、フォーカスが合わせられている度合いに基づいて、注目領域及び不要領域をそれぞれ決定する、
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６】
入力画像の分割された各画像領域の縁部を抽出する縁部画像抽出手段と、
分割された各画像領域について、縁部画像の画素値の合計を求め、該画素値の合計を縁部長又は縁部の面積で正規化した縁部量をフォーカスが当てられている度合いを表す表示値として算出する縁部量算出手段と、
をさらに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７】
前記不要領域決定手段は、入力画像のうち周辺部に存在する縁部量の小さい領域を不要領域として判定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
入力画像並びに前記領域分割手段により領域毎に分割された画像を表示する画像表示手段と、表示画像をユーザが指示するためのユーザ入力手段をさらに備え、
領域分割後の前記ユーザ入力手段を介したユーザによる手動選択に応じて注目領域又は不要領域のうち少なくとも一方を決定する、
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９】
前記構図決定手段は、入力画像から、不要領域を含まず、且つ所定のアスペクト比を持つ最大の矩形領域を構図として決定する、
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１０】
前記領域分割手段は、画像領域間を互いに接する辺に相当するエッジに対し各画像領域が持つ属性値の比較結果に基づく重み因子を与え、重み値に基づいてエッジをソーティングし、ソーティングされた順に従ってエッジを挟む画像領域のペアを統合すべきか否かを統計的処理アルゴリズムに基づいて判断する、
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１１】
前記領域分割手段は、画像領域間のエッジに対し、各画像領域が持つ属性値の相違に基づく重み因子を与え、重み値の小さい順にエッジをソーティングする、
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記領域分割手段は、画像領域が持つ属性値として、画像領域の面積、色、又はその他の画素属性情報を用いる、
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記領域分割手段は、画像領域を構成する多角形の面積における集中不均衡から導き出される判断式に基づいて、エッジで結ばれる画像領域同士を統合すべきかどうかを判断する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
画像の構図を自動決定する画像処理方法であって、
入力画像を領域毎に分割する領域分割ステップと、
領域分割された画像の中から注目度の高い注目領域を決定する注目領域決定ステップと、
領域分割された画像の中から注目度の低い不要領域を決定する不要領域決定ステップと、
入力画像から、前記注目領域を含むとともに前記不要領域が取り除かれる構図を決定する構図決定ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
画像の構図を自動決定するための処理をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータを、
入力画像を領域毎に分割する領域分割手段、
領域分割された画像の中から注目度の高い注目領域を決定する注目領域決定手段、
領域分割された画像の中から注目度の低い不要領域を決定する不要領域決定手段、
入力画像から、前記注目領域を含むとともに前記不要領域が取り除かれる構図を決定する構図決定手段、
として機能させるためのコンピュータ・プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９３】
画像領域統合処理では、ソーティングされた順に従ってエッジを挟む画像領域のペアを取り出す（ステップＳ１４）。そして、これらの画像領域が統計的アルゴリズムに基づく判断式を満たすかどうかに基づいて統合処理を行なう（ステップＳ１５）。ここで用いる判断式は、画像領域を構成する多角形の面積において現れる現象である、統計的な集中不均衡から導き出されるものであり（前述）、ステップＳ１３で設定されたパラメータＱを用いる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
【図１】図１は、本発明に係る画像処理装置の機能を備えたデジタル・カメラ１００のハードウェア構成を模式的に示した図である。
【図２】図２は、本発明に係るオート・フレーミングを実現するための処理手順を示したフローチャートである。
【図３】図３は、オート・フレーミング処理に投入される撮影画像の例を示した図である。
【図４】図４は、図３に示した入力画像に対する領域分割後の画像を示した図である。
【図５】図５は、図３に示した入力画像に対するエッジ画像を示した図である。
【図６】図６は、図４に示した画像の領域毎にエッジ量を算出した結果を示した図である。
【図７】図７は、図６に示した領域画像において構図が設定されている様子を示した図である。
【図８】図８は、図７に示した構図に従って撮影画像から切り出されたフレームを示した図である。
【図９】図９は、最も単純な隣接グラフの例を示した図である。
【図１０】図１０は、少し複雑な隣接グラフの構成例を示した図である。
【図１１】図１１は、エッジの評価を行なう処理方法を説明するための図である。
【図１２】図１２は、映像情報の場合の隣接グラフの構成方法を示した図である。
【図１３】図１３は、メッシュ・セグメンテーション処理を行なうための処理手順の一例を示したフローチャートである。
【図１４】図１４は、自分より手前にいる人影で所望の被写体が遮られ菜撮影が行なわれた画像を液晶ファインダ上で確認する様子を示した図である。
【図１５】図１５は、人影のような不要領域を含まず、且つ所定のアスペクト比を持つ最大の矩形領域を構図として決定した様子を示した図である。