(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
含まれるオブジェクト毎にあらかじめ分類された画像を表示する表示手段と、
前記表示された画像に対するユーザによるトリミング領域の指定を受け付ける入力手段と、
複数の画像についての前記トリミング領域の構図に基づいて、ユーザ単位でオブジェクト毎に画像についてのトリミングルールを学習するに際し、前記トリミング領域に含まれるオブジェクトを抽出し、前記トリミング領域の構図に基づいて、前記トリミング前の原画像における前記オブジェクトの位置、前記トリミング領域における前記オブジェクトの位置、前記原画像に対する前記オブジェクトの面積比および前記トリミング領域に対する前記オブジェクトの面積比を構図情報として取得し、該構図情報を前記トリミングルールとして学習する学習手段とを備えたことを特徴とするトリミングルール学習装置。
【請求項２】
前記学習手段は、前記トリミング領域内の注目領域を前記オブジェクトとして抽出する手段であることを特徴とする請求項１記載のトリミングルール学習装置。
【請求項３】
含まれるオブジェクト毎にあらかじめ分類された画像を表示し、
前記表示された画像に対するユーザによるトリミング領域の指定を受け付け、
複数の画像についての前記トリミング領域の構図に基づいて、ユーザ単位でオブジェクト毎に画像についてのトリミングルールを学習するに際し、前記トリミング領域に含まれるオブジェクトを抽出し、
前記トリミング領域の構図に基づいて、前記トリミング前の原画像における前記オブジェクトの位置、前記トリミング領域における前記オブジェクトの位置、前記原画像に対する前記オブジェクトの面積比および前記トリミング領域に対する前記オブジェクトの面積比を構図情報として取得し、
該構図情報を前記トリミングルールとして学習することを特徴とするトリミングルール学習方法。
【請求項４】
含まれるオブジェクト毎にあらかじめ分類された画像を表示する手順と、
前記表示された画像に対するユーザによるトリミング領域の指定を受け付ける手順と、
複数の画像についての前記トリミング領域の構図に基づいて、ユーザ単位でオブジェクト毎に画像についてのトリミングルールを学習するに際し、前記トリミング領域に含まれるオブジェクトを抽出する手順と、
前記トリミング領域の構図に基づいて、前記トリミング前の原画像における前記オブジェクトの位置、前記トリミング領域における前記オブジェクトの位置、前記原画像に対する前記オブジェクトの面積比および前記トリミング領域に対する前記オブジェクトの面積比を構図情報として取得する手順と、
該構図情報を前記トリミングルールとして学習する手順とを有することを特徴とするトリミングルール学習方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像のトリミングを自動で行うに際し、トリミングのルールを学習するトリミングルール学習装置および方法並びにトリミングルール学習方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
撮影を行う場合には、好ましい構図となるようにカメラを構えて撮影を行うが、撮影時に構図を適切に定めることは熟練を要するため、撮影により取得された画像が必ずしも所望とする構図を有するものとはならない場合が多い。例えば、全く関係ない被写体が画像に含まれたり、画像に含まれてほしい被写体が画像の端に位置してしまう場合がある。このため、撮影により取得した画像の一部の領域を所望とする構図となるようにトリミングすることが行われている。
【０００３】
トリミングは、ユーザが画像を見ながら手動で所望とする領域を切り取ることにより行うことができるが、画像の枚数が多いとその作業が非常に煩わしいものとなる。
【０００４】
このため、自動で画像のトリミングを行う手法が種々提案されている（特許文献１，２参照）。特許文献１に記載された手法は、画像の注目領域の注目度およびあらかじめ定義したモデルを用いたオブジェクト指標を算出し、注目度、オブジェクト指標値およびあらかじめ定義したトリミングルールに基づいて、トリミング手法を決定して画像をトリミングするものである。
【０００５】
また、特許文献２に記載された手法は、ユーザ個人の感性を学習し、その学習結果を利用して画像からユーザの感性に応じたトリミングを行うものである。
【特許文献１】特開２００４−２２８９９５号公報
【特許文献２】特開２００６−１３４１５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１にはトリミングルールについてどのように学習するかについては開示がない。また、特許文献２に記載された手法は、ユーザの感性を学習してトリミングを行うものであるため、トリミング領域の構図が必ずしもユーザが所望とする構図とはならない場合がある。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、ユーザが所望とする構図となるようにトリミングを行うことができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明によるトリミングルール学習装置は、含まれるオブジェクト毎にあらかじめ分類された画像を表示する表示手段と、
前記表示された画像に対するユーザによるトリミング領域の指定を受け付ける入力手段と、
複数の画像についての前記トリミング領域の構図に基づいて、ユーザ単位でオブジェクト毎に画像についてのトリミングルールを学習する学習手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
なお、本発明によるトリミングルール学習装置においては、前記学習手段を、前記トリミング領域に含まれるオブジェクトを抽出し、前記トリミング領域の構図に基づいて、前記トリミング前の原画像における前記オブジェクトの位置、トリミング領域における前記オブジェクトの位置、前記原画像に対する前記オブジェクトの面積比および前記トリミング領域に対する前記オブジェクトの面積比を構図情報として取得し、該構図情報を前記トリミングルールとして学習する手段としてもよい。
【００１０】
この場合、前記学習手段を、前記トリミング領域内の注目領域を前記オブジェクトとして抽出する手段としてもよい。
【００１１】
本発明によるトリミングルール学習方法は、含まれるオブジェクト毎にあらかじめ分類された画像を表示し、
前記表示された画像に対するユーザによるトリミング領域の指定を受け付け、
複数の画像についての前記トリミング領域の構図に基づいて、ユーザ単位でオブジェクト毎に画像についてのトリミングルールを学習することを特徴とするものである。
【００１２】
なお、本発明によるトリミングルール学習方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、含まれるオブジェクト毎にあらかじめ分類された画像が表示され、表示された画像に対するユーザによるトリミング領域の指定が受け付けられる。そして、複数の画像についてのトリミング領域の構図に基づいて、ユーザ単位でオブジェクト毎に画像についてのトリミングルールが学習される。このため、トリミングルールの学習結果を用いて自動で画像のトリミングを行うことにより、画像に含まれるオブジェクトをユーザが所望とする構図となるようにトリミングすることができる。
【００１４】
また、トリミングされた領域内の注目領域をオブジェクトとして抽出することにより、オブジェクトの抽出を容易に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の実施形態によるトリミングルール学習装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように本実施形態によるトリミングルール学習装置１は、学習対象となる複数の画像を記録した画像記録部２と、画像を表示する液晶モニタ等の表示部３と、各種指示入力を行うためのキーボードおよびマウス等からなる入力部４と、トリミングルールを学習するための学習部５と、各部の制御を行う制御部６とを備え、各部がバス７により接続されている。
【００１６】
画像記録部２には、学習対象となる複数の画像が記録されているが、各画像は含まれるオブジェクト毎にあらかじめ分類されている。例えば、空、花、海、山、集合写真、正面顔ポートレート、斜め顔ポートレート、看板、標識、建物およびランドマーク等の含まれるオブジェクト毎に分類されている。なお、分類は画像を見ながらマニュアル操作により行ってもよく、オブジェクト認識を行って自動で行ってもよい。また、複数のオブジェクトを含む画像については、複数のグループに跨って分類されることとなる。
【００１７】
学習部５は、オブジェクト抽出部８と、学習結果であるトリミングルールを登録する学習結果データベースＤＢ１とを備える。
【００１８】
オブジェクト抽出部８は、後述するようにユーザにより指定されたトリミング領域内の注目領域をオブジェクトとして抽出する。ここで、オブジェクト抽出部８は、画像を目視で確認したときに注目される部分を注目領域すなわちオブジェクトとして抽出する。例えば、画像上の一部の色が周囲の色と異なる部分、画像上の一部が周囲に比べて非常に明るい部分、平坦な画面上に現れた直線部分等が画像を見たとき注目される領域となる。このため、オブジェクト抽出部８は、画像の色、明度、および画像に現れた直線成分の方向に基づいて、画像中の各部分の特徴がその部分の周囲に位置する部分の特徴と異なる度合いを求めて、これらの異なる度合いが大きいところを注目領域すなわちオブジェクトとして抽出する。
【００１９】
このように視覚的に注目される注目領域は、色、明度および画像中に現れた直線成分等の画像を構成する要素が周囲と異なる特徴を持っている。そこで、画像の色（Color）、画像の明度（Intensity）、画像に現れた直線成分の方向（Orientation）を用いて、画像中の各部分の特徴が、その部分の周囲に位置する部分の特徴と異なる度合いを求め、異なる度合いが大きい部分を視覚的に注目される注目領域として抽出することができる。具体的には、IttiやKoch達によって提案された手法を用いて、視覚的に注目される注目領域を自動的に抽出することができる（例えば、IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 20, NO. 11, NOVEMBER 1998  “A Model of Saliency-Based Visual Action for Rapid Scene Analysis”, Laurent Itti, Christof Koch and Emst Neiburを参照）。
【００２０】
図２に従って、この手法を用いて注目領域を抽出する処理の流れについて説明する。
【００２１】
まず、画像に線形フィルタリング処理を施して明度を表す画像と複数の色成分に分けた色成分の画像とをそれぞれ生成する（Ｓｔｅｐ１）。
【００２２】
具体的には、画像から明度の画像Ｉを生成して、さらに、明度の画像ＩのGaussian pyramidを生成する。このGaussian pyramidの各階層の画像をI（σ）（σは画素のスケールを表し、σ∈[0..8]とする）とする。
【００２３】
次に、画像を４つの色成分の画像Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青），Ｙ（黄）に分ける。さらに、これらの画像Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｙから４種類のGaussian pyramidを生成して、各階層の画像をＲ（σ）、Ｇ（σ）、Ｂ（σ）、Ｙ（σ）とする。
【００２４】
そこで、これらの画像I（σ）、Ｒ（σ）、Ｇ（σ）、Ｂ（σ）、Ｙ（σ）から画像上の各部分の特徴とその周囲の部分の特徴との違いを算出することにより、特徴量マップを生成する（Ｓｔｅｐ２）。
【００２５】
画面上のある部分の明度がその周囲の明度とは違うと感知される場所は、周囲が明るいところに暗い部分が存在する場所、あるいは、周囲が暗いところに明るい部分が存在する場所である。そこで、周囲の明度に比べて中心部分の明度がどの程度異なるかは、細かい画素で表された画像Ｉ（ｃ）と、荒い画素で表された画像Ｉ（ｓ）とを用いて求める。荒い画像Ｉ（ｓ）の画素１個の値は、細かい画像Ｉ（ｃ）の画素を複数個分の画素をまとめた値を表しているので、画像Ｉ（ｃ）の画素の値（中心部の明度）と、この画素に対応する位置にある画像Ｉ（ｓ）の画素の値（周囲の明度）の差を求める（center-surroundと呼ばれる）ことによって、画像上の各部分が周囲とどの程度異なるかを求めることができる。例えば、細かい画素で表された画像Ｉ（ｃ）のスケールをｃ∈｛２，３，４｝とし、荒い画素で表された画像Ｉ（ｓ）のスケールをｓ＝ｃ＋δ（δ∈｛３，４｝）として明度の特徴マップＭＩ（ｃ，ｓ）を求める。この明度の特徴マップＭＩ（ｃ，ｓ）は下記の式（１）のように表される。
【数１】
0005006839.tif 000002
【００２６】
各色成分についても同様に、Ｒ（σ）、Ｇ（σ）、Ｂ（σ）、Ｙ（σ）から特徴マップを生成する。画面上のある部分の色がその周囲の色と違うと感知される場所は、色相環で正反対に位置する色（反対色）の組み合わせから見つけることができる。例えば、赤／緑と緑／赤の組み合わせから特徴マップＭＲＧ（ｃ，ｓ）を取得し、青／黄と黄／青の組み合わせから特徴マップＭＢＹ（ｃ，ｓ）を取得する。この色の特徴マップは下記の式（２）、（３）のように表される。
【数２】
0005006839.tif 000003
【００２７】
さらに、画像上に表れた直線成分の方向について、各部分に現れた直線成分の方向とその周囲の直線成分との違いが感知される部分は、明度の画像Ｉから直線成分の方向を検出するGaborフィルタ等を利用して見つけることができる。Ｉ（σ）の各階層の画像に対してGaborフィルタを用いて、θ∈｛０°，４５°，９０°，１３５°｝の各方向の直線成分を検知して特徴マップＭＯ（ｃ，ｓ，θ）を取得する。この方向の特徴マップは下記の式（４）のように表される。
【数３】
0005006839.tif 000004
【００２８】
ｃ∈｛２，３，４｝とし、ｓ＝ｃ＋δ（δ∈｛３，４｝）とした場合には、明度の特徴マップは６個、色の特徴マップは１２個、方向に関する特徴マップは２４個得られ、これらのマップを総合的にみて、視覚的に注目される注目領域を抽出する。
【００２９】
これらの４２個の特徴マップＭＩ，ＭＲＧ，ＭＢＹ，ＭＯは、ダイナミックレンジの違いおよび抽出する情報の違い等により、各部分とその周囲の違いが大きく表れるものとあまり大きく表れないものがある。そのため、４２個の特徴マップＭＩ，ＭＲＧ，ＭＢＹ，ＭＯの値をそのまま用いて判定を行ったのでは、違いが大きい特徴マップに影響されて、違いが少ない特徴マップの情報が反映されない場合がある。そこで、これらの４２個の特徴マップＭＩ，ＭＲＧ，ＭＢＹ，ＭＯを規格化した後に組み合わせて、注目領域を抽出することが好ましい。
【００３０】
具体的には、例えば、明度の特徴マップＭＩ（ｃ，ｓ）の６個を規格化して組み合わせた明度の要素別注目度マップＭＣＩを取得し、色の特徴マップＭＲＧ（ｃ，ｓ）、ＭＢＹ（ｃ，ｓ）の１２個を規格化して組み合わせた色の要素別注目度マップＭＣＣを取得し、方向に関する特徴マップＭＯ（ｃ，ｓ，θ）の２４個を規格化して組み合わせた方向の要素別注目度マップＭＣＯを取得する（Ｓｔｅｐ３）。さらに、要素別注目度マップＭＣＩ、ＭＣＣ、ＭＣＯを線形結合して、画像の各部分の注目度の分布を表した注目度マップＭＳを取得する（Ｓｔｅｐ４）。この注目度が所定のしきい値Ｔｈ１を越えた領域を注目領域すなわちオブジェクトとして抽出する（Ｓｔｅｐ５）。
【００３１】
また、注目領域を抽出する際に、画像の色、明度、画像に現れた直線成分の傾きが周囲と異なる度合いの影響を変えるように、画像の色、明度、画像に現れた直線成分の傾きのそれぞれの度合いと、各度合いそれぞれに対して重み付けした重み付け度合いを変えることによって、抽出される注目領域を変えることができる。例えば、要素別注目度マップＭＣＩ、ＭＣＣ、ＭＣＯを線形結合するときの重みを変えることによって抽出される注目領域を変えることができる。あるいは、要素別注目度マップＭＣＩ、ＭＣＣ、ＭＣＯを取得するときに、各明度の特徴マップＭＩ（ｃ，ｓ）、色の特徴マップＭＲＧ（ｃ，ｓ）、ＭＢＹ（ｃ，ｓ）、方向に関する特徴マップＭＯ（ｃ，ｓ，θ）のそれぞれのマップの影響を変えるように、各特徴マップＭＩ（ｃ，ｓ）、ＭＲＧ（ｃ，ｓ）、ＭＢＹ（ｃ，ｓ）、ＭＯ（ｃ，ｓ，θ）に対する重みを変えるようしてもよい。
【００３２】
なお、注目領域すなわちオブジェクトの抽出の手法は、上記の手法に限定されるものではなく、公知の任意の手法を用いることができる。
【００３３】
制御部６は、ＣＰＵ、作業領域となるＲＡＭ、およびトリミングルール学習装置１を動作させるためのプログラム等を記憶したＲＯＭを備える。
【００３４】
なお、学習時に行われる処理については以下の本実施形態の動作において説明する。
【００３５】
図３は本実施形態において行われる学習時に行われる処理を示すフローチャートである。なお、学習はユーザ単位で行われるものであり、学習を行うユーザのユーザＩＤが入力部４からあらかじめトリミングルール学習装置１に入力されているものとする。ユーザによる学習開始の指示が入力部４から行われることにより制御部６が処理を開始し、表示部３に学習対象の画像を表示する（ステップＳＴ１）。なお、学習対象の画像を表示する順序は、分類されたオブジェクト単位であってもランダムであってもよい。次いで、制御部６はユーザによりトリミング領域の指定がなされたか否かの監視を開始する（ステップＳＴ２）。ステップＳＴ２が肯定されると、学習部５のオブジェクト抽出部８が、ユーザが指定したトリミング領域の注目領域を抽出する（ステップＳＴ３）。
【００３６】
図４はトリミングを説明するための図、図５はオブジェクトの抽出を説明するための図である。図４に示すようにトリミング前の画像（以下原画像とする）Ｓ０が花を含み、ユーザが指定したトリミング領域をＴ０とする。この場合、トリミング領域Ｔ０に含まれる被写体は、花および背景となる山の一部であるが、花が注目領域となる。このため、花の領域がオブジェクトとして抽出される。なお、花びらを含む輪郭形状（図５に破線で示す）に囲まれる領域Ａ０と比較すると、注目領域は花の中央部分にのみ相当する領域Ａ１となる。オブジェクト抽出部８は、花の中央部分に相当する注目領域Ａ１をオブジェクトＯ１として抽出する。
【００３７】
次いで、学習部５は、トリミング領域Ｔ０の構図に基づいて、原画像Ｓ０におけるオブジェクトの位置、トリミング領域Ｔ０におけるオブジェクトの位置、原画像Ｓ０に対するオブジェクトの面積比およびトリミング領域Ｔ０におけるオブジェクトの面積比を、トリミング領域Ｔ０の構図を表す構図情報として取得する（ステップＳＴ４）。
【００３８】
ここで、原画像Ｓ０におけるオブジェクトＯ１の位置とは、図６に示すようにオブジェクトＯ１の原画像Ｓ０の上右下左の４辺からの距離Ｌ１〜Ｌ４である。トリミング領域Ｔ０におけるオブジェクトＯ１の位置とは、図７に示すようにオブジェクトＯ１のトリミング領域Ｔ０の上右下左の４辺からの距離ＬＴ１〜ＬＴ４である。原画像Ｓ０に対するオブジェクトＯ１の面積比Ｈ１は、原画像Ｓ０の面積に対するオブジェクトＯ１の面積であり、例えば１０％というように百分率で表す。トリミング領域Ｔ０におけるオブジェクトの面積比Ｈ２は、トリミング領域Ｔ０の面積に対するオブジェクトＯ１の面積であり、例えば２０％というように百分率で表す。
【００３９】
そして学習部５は、学習結果であるトリミングルールを、取得した構図情報により更新することにより、トリミングルールを学習する（ステップＳＴ５）。なお、トリミングルールの更新とは、現在学習中のユーザについて、現時点までに学習結果データベースＤＢ１に登録された特定のオブジェクトについてのトリミングルールに含まれる構図情報と、新たに取得した構図情報との平均を算出することをいう。例えば、図８に示すように１つの構図情報のみにより得られた学習結果データベースＤＢ１に登録されたあるオブジェクトについてのトリミングルールがＲold、新たに取得した構図情報がＫ０である場合、トリミングルールＲoldの各構図情報の値と新たに取得した構図情報Ｋ０の値との平均値を算出することにより、更新されたトリミングルールＲnewが得られる。なお、平均を算出するのみならず、学習対象の画像について取得した構図情報をすべて記憶することによりトリミングルールＲを更新するようにしてもよい。
【００４０】
次いで、制御部６は画像記録部２に記録されているすべての画像について学習を行ったか否かを判定し（ステップＳＴ６）、ステップＳＴ６が否定されると、学習対象を次の画像に変更し（ステップＳＴ７）、ステップＳＴ１の処理に戻る。ステップＳＴ６が肯定されるとそのユーザについてのトリミングルールの学習を終了する。
【００４１】
図９はトリミングルールの学習結果データベースを示す図である。図９に示すように学習結果データベースＤＢ１には、複数のユーザのユーザＩＤ（００１，００２…）が登録されており、各ユーザＩＤには、空、花、海、山、集合写真、正面顔ポートレート、斜め顔ポートレート等のオブジェクトが登録されている。そして各オブジェクトには、学習により得られたトリミングルールが登録されている。
【００４２】
図１０は本実施形態によるトリミングルール学習装置１により学習されたトリミングルールを用いて画像のトリミングを行うトリミング装置の構成を示す概略ブロック図である。図１０に示すようにトリミング装置２０は、トリミングの対象となる画像が記録されたメディア２１からの画像の読み出しおよびメディア２１への画像の記録を制御する記録制御部２２と、上述したトリミングルール学習装置１により学習がなされたトリミングルールが登録された学習結果データベースＤＢ１と、トリミングを行うトリミング部２３と、各種表示を行う液晶モニタ等の表示部２４と、各種入力を行う入力部２５と、各部を制御する制御部２６とを備え、各部がバス２７により接続されている。
【００４３】
制御部２６は、ＣＰＵ、作業領域となるＲＡＭ、およびトリミングルール学習装置１を動作させるためのプログラム等を記憶したＲＯＭを備える。
【００４４】
以下このようなトリミング装置２０において行われる処理について説明する。図１１はトリミング装置２０が行うトリミング処理を示すフローチャートである。トリミングを開始する指示をユーザが入力部２５から行うことにより制御部２６が処理を開始し、入力部２５からのユーザＩＤおよびトリミングを行う画像の指定を受け付ける（ステップＳＴ１１）。そして、記録制御部２２が指定された処理対象の画像Ｓ１をメディア２１から読み出し（ステップＳＴ１２）、トリミング部２３が処理対象の画像Ｓ１に含まれるオブジェクトの認識を行う（ステップＳＴ１３）。なお、オブジェクトの認識を行うことなく、トリミングを行う画像に含まれるオブジェクトの種類をユーザが入力部２５から入力するようにしてもよい。
【００４５】
そして、トリミング部２３は、ユーザＩＤおよびオブジェクトの認識結果に基づいて、学習結果データベースＤＢ１を参照して、作業中のユーザおよびトリミングを行う画像に含まれるオブジェクトに応じたトリミングルールを取得する（ステップＳＴ１４）。なお、学習結果データベースＤＢ１が、学習対象の画像についてすべての構図情報を取得している場合には、ランダムに構図情報を選択し、選択した構図情報をトリミングルールとして取得する。そして、トリミング部２３は、取得したトリミングルールに基づいて処理対象の画像Ｓ１をトリミングし（ステップＳＴ１５）、トリミング結果を表示部２４に表示し（ステップＳＴ１６）、処理を終了する。
【００４６】
このように本実施形態においては、含まれるオブジェクト毎にあらかじめ分類された画像を表示し、表示された画像に対するユーザによるトリミング領域の指定を受け付け、複数の画像についてのトリミング領域の構図に基づいて、ユーザ単位でオブジェクト毎に画像についてのトリミングルールを学習するようにしたものである。このため、学習結果である学習結果データベースＤＢ１を用いて自動で画像のトリミングを行うことにより、画像に含まれるオブジェクトをユーザが所望とする構図となるようにトリミングすることができる。
【００４７】
以上、本発明の実施形態に係る装置１について説明したが、コンピュータを、上記の学習部５に対応する手段として機能させ、図３に示すような処理を行わせるプログラムも、本発明の実施形態の１つである。また、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も、本発明の実施形態の１つである。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施形態によるトリミングルール学習装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】注目領域すなわちオブジェクトの抽出方法を説明するための図
【図３】本実施形態において行われる学習時に行われる処理を示すフローチャート
【図４】トリミングを説明するための図
【図５】オブジェクトの抽出を説明するための図
【図６】原画像におけるオブジェクトの位置を説明するための図
【図７】トリミング領域におけるオブジェクトの位置を説明するための図
【図８】トリミングルールの学習を説明するための図
【図９】学習結果データベースＤＢ１を示す図
【図１０】本実施形態によるトリミングルール学習装置により学習されたトリミングルールを用いて画像のトリミングを行うトリミング装置の構成を示す概略ブロック図
【図１１】トリミング処理を示すフローチャート
【符号の説明】
【００４９】
１    トリミングルール学習装置
２    画像記録部
３    表示部
４    入力部
５    学習部
６    制御部
７    バス
８    オブジェクト抽出部
ＤＢ１    学習結果データベース
【図１】
0005006839.tif 000005
【図２】
0005006839.tif 000006
【図３】
0005006839.tif 000007
【図４】
0005006839.tif 000008
【図５】
0005006839.tif 000009
【図６】
0005006839.tif 000010
【図７】
0005006839.tif 000011
【図８】
0005006839.tif 000012
【図９】
0005006839.tif 000013
【図１０】
0005006839.tif 000014
【図１１】
0005006839.tif 000015