(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像のそれぞれにおける注目領域および該注目領域そのものについての注目度である第１の注目度を算出する第１の注目度算出手段と、
前記複数の画像間において場所が略同一の前記注目領域間の類似度を算出し、該注目領域の場所毎に該類似度が大きいほど大きい値を有する第２の注目度を算出する第２の注目度算出手段と、
前記第１および前記第２の注目度に基づいて、前記注目領域についての総合注目度を算出する総合注目度算出手段とを備えたことを特徴とする注目度算出装置。
【請求項２】
前記注目領域を前記総合注目度が大きい順に並べた場合における上位所定数の前記注目領域を決定し、該決定された注目領域の画像を、該決定された注目領域を含む画像から切り出す画像切り出し手段と、
該注目領域の画像を予め定められたレイアウトによりレイアウトするレイアウト手段とをさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の注目度算出装置。
【請求項３】
前記第２の注目度算出手段は、前記複数の画像に含まれるすべての前記注目領域が存在する場所毎に、類似すると判定された前記注目領域の数の全注目領域数に対する割合を、前記第２の注目度として算出する手段であることを特徴とする請求項１または２記載の注目度算出装置
【請求項４】
複数の画像のそれぞれにおける注目領域および該注目領域そのものについての注目度である第１の注目度を算出し、
前記複数の画像間において対応する前記注目領域間の類似性に基づく第２の注目度を算出し、
前記複数の画像間において場所が略同一の前記注目領域間の類似度を算出し、該注目領域の場所毎に該類似度が大きいほど大きい値を有する第２の注目度を算出し、
前記第１および前記第２の注目度に基づいて、前記注目領域についての総合注目度を算出することを特徴とする注目度算出方法。
【請求項５】
複数の画像のそれぞれにおける注目領域および該注目領域そのものについての注目度である第１の注目度を算出する手順と、
前記複数の画像間において場所が略同一の前記注目領域間の類似度を算出し、該注目領域の場所毎に該類似度が大きいほど大きい値を有する第２の注目度を算出する手順と、
前記第１および前記第２の注目度に基づいて、前記注目領域についての総合注目度を算出する手順とを有することを特徴とする注目度算出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、複数の画像に含まれる注目領域についての注目度を算出する注目度算出装置および方法並びに注目度算出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】
デジタルカメラの普及および画像を記録するメディアの大容量化に伴い、多数の画像がメディアに保存されるようになってきている。このように保存された画像は、パソコンにおいてアルバムとして編集することができるが、その際に、画像の内容を確認するために、アルバム作成に使用する複数の画像から選択したいくつか画像を１つの画像となるようにレイアウトする場合がある。このような場合、１つの画像に含まれるいくつかの画像は、アルバム作成に使用する複数の画像を代表するような画像であることが好ましいが、そのような画像を、所望とする順序にてレイアウトする作業は非常に煩雑なものである。
【０００３】
このため、レイアウトすべく選択された画像について、注目度および注目領域を算出し、予め用意されたレイアウトの順序の情報を有するテンプレートを用いて、注目度の順序に基づいて画像をレイアウトする手法が提案されている（特許文献１参照）。また、動画像から指定された時間間隔により複数の静止画像を抽出し、抽出した静止画像について注目領域のパターンを算出し、注目領域のパターンに基づいて、抽出した静止画像からレイアウトに使用する静止画像を選択する手法も提案されている（特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００４−２３４５００号公報
【特許文献２】特開２００４−１９２５２７号公報
【発明の開示】
【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に記載された手法は、レイアウトに使用する画像をユーザが自ら選択する必要があるため、画像選択時におけるユーザの負担が大きい。一方、特許文献２に記載された手法は、抽出した静止画像からレイアウトに使用する静止画像を自動で選択することができるが、静止画像に含まれる注目領域そのものの注目度のみしか考慮していないため、効果的に静止画像を選択することができない。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、複数の画像からより効果的に画像を選択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】
【０００６】
本発明による注目度算出装置は、複数の画像のそれぞれにおける注目領域および該注目領域そのものについての注目度である第１の注目度を算出する第１の注目度算出手段と、
前記複数の画像間において対応する前記注目領域間の類似性に基づく第２の注目度を算出する第２の注目度算出手段と、
前記第１および前記第２の注目度に基づいて、前記注目領域についての総合注目度を算出する総合注目度算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００７】
なお、本発明による注目度算出装置においては、前記注目領域を前記総合注目度が大きい順に並べた場合における上位所定数の前記注目領域を決定し、該決定された注目領域の画像を、該決定された注目領域を含む画像から切り出す画像切り出し手段と、
該注目領域の画像を予め定められたレイアウトによりレイアウトするレイアウト手段とをさらに備えるものとしてもよい。
【０００８】
本発明による注目度算出方法は、複数の画像のそれぞれにおける注目領域および該注目領域そのものについての注目度である第１の注目度を算出し、
前記複数の画像間において対応する前記注目領域間の類似性に基づく第２の注目度を算出し、
前記第１および前記第２の注目度に基づいて、前記注目領域についての総合注目度を算出することを特徴とするものである。
【０００９】
なお、本発明による注目度算出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】
【００１０】
本発明によれば、複数の画像のそれぞれにおける注目領域および注目領域そのものについての注目度である第１の注目度が算出され、複数の画像間において対応する注目領域間の類似性に基づく第２の注目度が算出される。そして、第１および第２の注目度に基づいて、注目領域についての総合注目度が算出される。このように、本発明においては、注目領域そのものの注目度のみならず、複数の画像間において対応する注目領域間の類似性に基づく第２の注目度を用いて注目領域についての総合注目度を算出しているため、注目領域そのものの注目度のみを用いる場合と比較して、より効果的に複数の画像から画像を選択することができる。
【００１１】
また、注目領域を総合注目度が大きい順に並べた場合における上位所定数の注目領域を決定し、決定された注目領域の画像を、決定された注目領域を含む画像から切り出し、切り出した注目領域の画像を予め定められたレイアウトによりレイアウトすることにより、複数の画像を代表する画像をレイアウトしたレイアウト画像を容易に作成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
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注目度算出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注目度算出装置１は、複数の画像を代表する画像をレイアウトしたレイアウト画像を作成するためのものであり、処理の対象となる画像が記録されたメディア２からの画像の読み出しおよびメディア２への画像の記録を制御する記録制御部３と、第１の注目度算出部４と、第２の注目度算出部５と、総合注目度算出部６と、画像切り出し部７と、レイアウト部８と、画像を含む各種表示を行う液晶モニタ等の表示部９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１０と、各部の制御を行う制御部１１とを備え、各部がバス１２により接続されている。
【００１３】
第１の注目度算出部４は、複数の画像のそれぞれにおける注目領域を抽出し、注目領域そのものについての注目度である第１の注目度Ｃ１を算出する。
【００１４】
ここで、第１の注目度算出部４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、第１の注目度算出部４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算出し、これらの異なる度合いが大きいところを注目領域として抽出する。
【００１５】
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）。
【００１６】
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。
【００１７】
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）。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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）。
【００２１】
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】
0005095501.tif 000002
【００２２】
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】
0005095501.tif 000003
【００２３】
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】
0005095501.tif 000004
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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以上となる領域を注目領域として抽出する（Ｓｔｅｐ５）。なお、第１の注目度算出部４は、抽出した注目領域における注目度の代表値を、第１の注目度Ｃ１として算出する。ここで、代表値としては、平均値、最大値、および中間値等を用いることができる。
【００２７】
なお、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。
【００２８】
第２の注目度算出部５は、複数の画像間において対応する注目領域間の類似性に基づく第２の注目度Ｃ２を算出する。図３は第２の注目度Ｃ２の算出を説明するための図である。なお、ここでは説明を簡単にするために、３つの画像Ｓ１〜Ｓ３に含まれる注目領域についての第２の注目度Ｃ２の算出について説明する。
【００２９】
図３に示すように画像Ｓ１には２つの注目領域Ａ１，Ａ２が、画像Ｓ２には２つの注目領域Ａ３，Ａ４が、画像Ｓ３には３つの注目領域Ａ５，Ａ６，Ａ７がそれぞれ算出されているものとする。まず第２の注目度算出部５は、注目領域間の類似度を算出する。具体的には、各画像Ｓ１〜Ｓ３の注目領域およびその周辺の領域について、対応する画素間における第１の注目度Ｃ１の相関を注目領域間の類似度として算出する。なお、相関を評価するための相関評価値としては、対応する第１の注目度Ｃ１の差分絶対値和および差分２乗和の逆数等を用いることができる。この場合、相関評価値が小さいほど、類似度が大きいものとなる。
【００３０】
ここで、画像Ｓ１，Ｓ２の注目領域Ａ１，Ａ３について検討すると、画像Ｓ１の注目領域Ａ１と画像Ｓ２の注目領域Ａ３とは、略同一の位置にあり形状も似ている。このため、画像Ｓ１，Ｓ２間における注目領域Ａ１，Ａ３間の類似度は、比較的広い範囲において大きくなる。一方、画像Ｓ１，Ｓ３の注目領域Ａ１，Ａ５について検討すると、画像Ｓ１の注目領域Ａ１と画像Ｓ２の注目領域Ａ５とは、略同一の位置にあるが形状は似ていない。このため、画像Ｓ１，Ｓ３間における注目領域Ａ１，Ａ５間の類似度が大きくなる範囲は狭くなる。
【００３１】
したがって、第２の注目度算出部５は、各画像Ｓ１〜Ｓ３の注目領域間の類似度を算出し、類似度がしきい値Ｔｈ２以上となり、かつ類似度がしきい値Ｔｈ２以上となる領域のサイズがしきい値Ｔｈ３以上となる場合に、その注目領域同士は類似すると判定する。例えば、画像Ｓ１の注目領域Ａ１と画像Ｓ２の注目領域Ａ３とは類似すると判定されるが、画像Ｓ１の注目領域Ａ１と画像Ｓ３の注目領域Ａ５とは類似しないと判定される。また、画像Ｓ１の注目領域Ａ２と画像Ｓ２の注目領域Ａ４とは類似しないと判定されるが、画像Ｓ１の注目領域Ａ２と画像Ｓ３の注目領域Ａ６とは類似すると判定される。なお、画像Ｓ３の注目領域Ａ７については類似の対象はないものと判定される。
【００３２】
第２の注目度算出部５は、さらに、画像Ｓ１〜Ｓ３に含まれるすべての注目領域が存在する場所についてのマップを作成し、注目領域の場所毎に、類似すると判定された注目領域の数の全注目領域数に対する割合を、第２の注目度Ｃ２として算出する。
【００３３】
図４は注目領域の場所についてのマップを第２の注目度Ｃ２とともに示す図である。図４に示すように、画像Ｓ１の注目領域Ａ１、画像Ｓ２の注目領域Ａ３および画像Ｓ３の注目領域Ａ５に対応する位置における第２の注目度Ｃ２は２／３と算出される。また、画像Ｓ１の注目領域Ａ２、画像Ｓ２の注目領域Ａ４および画像Ｓ３の注目領域Ａ６に対応する位置における第２の注目度Ｃ２も２／３と算出される。なお、画像Ｓ３の注目領域Ａ７に対応する位置における第２の注目度Ｃ２は０／１と算出される。
【００３４】
総合注目度算出部６は、第１および第２の注目度Ｃ１，Ｃ２に基づいて、複数の画像に含まれるそれぞれの注目領域についての総合注目度Ｃ３を算出する。具体的には、第１および第２の注目度Ｃ１，Ｃ２を加算することにより総合注目度Ｃ３を算出する。例えば、図３に示す画像Ｓ１の注目領域Ａ１についての第１の注目度Ｃ１が０．７、注目領域Ａ２についての第１の注目度Ｃ１が０．８である場合、注目領域Ａ１，Ａ２の第２の注目度Ｃ２はそれぞれ２／３，２／３（＝０．６７）であることから、注目領域Ａ１の総合注目度Ｃ３は１．３７、注目領域Ａ２の総合注目度Ｃ３は１．４７と算出される。
【００３５】
画像切り出し部７は、注目領域を総合注目度Ｃ３が大きい順に並べ、上位所定数の注目領域を決定する。そして、決定された注目領域の画像を、決定された注目領域を含む画像から切り出す。例えば、画像Ｓ１の注目領域Ａ１が上位所定数に含まれるものとなった場合には、注目領域Ａ１を含む注目領域画像を切り出す。なお、所定数はレイアウトする画像の数に応じて決定される。また、注目領域画像の切り出し形状は、注目領域そのものの形状であってもよく、注目領域を含む矩形形状であってもよい。また、後述するテンプレートの画像挿入領域に応じた形状であってもよい。
【００３６】
レイアウト部８は、切り出された注目領域画像をテンプレートにレイアウトする。図５はテンプレートの例を示す図である。なお、図５に示すテンプレートは４つの注目領域画像をレイアウトするものであり、中央に総合注目度Ｃ３の順位が１位の注目領域画像をレイアウトし、以下図５に示すように、総合注目度Ｃ３の順位に応じて注目領域画像をレイアウトする位置が定められている。
【００３７】
そして、レイアウト部８は、切り出された注目領域画像の総合注目度Ｃ３の順位に応じて、テンプレートに注目領域画像をレイアウトしてレイアウト画像を作成する。
【００３８】
なお、テンプレートは、用途、画像の種類（結婚式、運動会、花見等）に応じて予め選択されているものであり、図５に示すテンプレートの他、図６に示すように画像の中心から外側に向かって反時計回りに、総合注目度Ｃ３の順位が低くなるように注目領域画像を配置するものであってもよい。なお、テンプレートは不図示のテンプレートデータベースに記憶されており、ユーザがレイアウト画像の生成時に、所望とするテンプレートを選択できるようになっている。
【００３９】
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図７は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。処理開始の指示が入力部１０から行われることにより制御部１１が処理を開始し、記録制御部３がメディア２から複数の画像を読み出す（ステップＳＴ１）。次いで、第１の注目度算出部４が、複数の画像のそれぞれについて注目領域を抽出するとともに第１の注目度Ｃ１を算出する（ステップＳＴ２）。さらに、第２の注目度算出部５が第２の注目度Ｃ２を算出し（ステップＳＴ３）、総合注目度算出部６が総合注目度Ｃ３を算出する（ステップＳＴ４）。
【００４０】
そして、画像切り出し部７が、注目領域を総合注目度Ｃ３が大きい順に並べ、上位所定数の注目領域を含む画像から注目領域画像を切り出す（ステップＳＴ５）。そして、レイアウト部８が、切り出された注目領域画像をテンプレートにレイアウトすることによりレイアウト画像を作成し（ステップＳＴ６）、処理を終了する。
【００４１】
このように、本実施形態においては、第１および第２の注目度Ｃ１，Ｃ２から総合注目度Ｃ３を算出し、注目領域を総合注目度Ｃ３が大きい順に並べた場合における上位所定数の注目領域を決定し、決定された注目領域の画像を、決定された注目領域を含む画像から切り出し、切り出した注目領域画像を予め定められたレイアウトによりレイアウトするようにしたものである。このため、上記特許文献２に示すように、注目領域そのものの注目度のみを用いる場合と比較して、より効果的に複数の画像からレイアウトに使用する画像を選択することができ、さらには、複数の画像を代表する画像をレイアウトしたレイアウト画像を容易に取得することができる。
【００４２】
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、上記の第１の注目度算出部４、第２の注目度算出部５、総合注目度算出部６、画像切り出し部７およびレイアウト部８に対応する手段として機能させ、図７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】
【００４３】
【図１】本発明の実施形態による注目度算出装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】注目領域の抽出および第１の注目度の算出を説明するための図
【図３】第２の注目度の算出を説明するための図
【図４】注目領域の場所についてのマップを第２の注目度とともに示す図
【図５】テンプレートの例を示す図（その１）
【図６】テンプレートの例を示す図（その１）
【図７】本実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【符号の説明】
【００４４】
１    注目度算出装置
２    メディア
３    記録制御部
４    第１の注目度算出部
５    第２の注目度算出部
６    総合注目度算出部
７    画像切り出し部
８    レイアウト部
９    表示部
１０    入力部
１１    制御部
１２    バス
【図１】
0005095501.tif 000005
【図２】
0005095501.tif 000006
【図３】
0005095501.tif 000007
【図４】
0005095501.tif 000008
【図５】
0005095501.tif 000009
【図６】
0005095501.tif 000010
【図７】
0005095501.tif 000011