(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と背景の各輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記背景の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちの値を高くする評価をする目立ち評価部と、
前記目立ち評価部の評価結果に基づいて、前記撮像画像に前記目立ちの値を反映した目立ち画像を生成する画像生成部とを備え、
前記目立ち評価部は、
前記撮像画像の輝度分布画像の各画素とその周辺画素までの距離をレベル１〜Ｎ（Ｎ≧２）までＮ段階に変えた範囲に所定のフィルタ関数を適用し、前記輝度分布画像の全画素について各レベルの輝度対比の量を求め、当該各レベルの輝度対比の量に基づき前記輝度分布画像の全画素について前記目立ちの値を求めることで、前記評価対象の大きさに応じた前記評価対象の目立ちを評価する
ことを特徴とする目立ち画像生成装置。
【請求項２】
前記目立ち評価部は、
前記背景に対する前記評価対象の色相の異なり度合いに応じて前記評価対象の目立ちを評価することを特徴とする請求項１に記載の目立ち画像生成装置。
【請求項３】
前記目立ち評価部は、
前記評価対象と前記背景の輝度対比が正対比の場合、及び、逆対比の場合のそれぞれを区別して前記目立ちを評価し、
前記画像生成部は、前記正対比の場合の目立ち、及び、前記逆対比の場合の目立ちのそれぞれを識別可能に示した画像を生成する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の目立ち画像生成装置。
【請求項４】
コンピュータを、
評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と背景の各輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記背景の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちの値を高くする評価をする目立ち評価手段、及び、
前記目立ち評価部の評価結果に基づいて、前記撮像画像に前記目立ちを反映した目立ち画像を生成する画像生成手段として機能させ、かつ、
前記目立ち評価手段は、
前記撮像画像の輝度分布画像の各画素とその周辺画素までの距離をレベル１〜Ｎ（Ｎ≧２）までＮ段階に変えた範囲に所定のフィルタ関数を適用し、前記輝度分布画像の全画素について各レベルの輝度対比の量を求め、当該各レベルの輝度対比の量に基づき前記輝度分布画像の全画素について前記目立ちの値を求めることで、前記評価対象の大きさに応じた前記評価対象の目立ちを評価する
ように機能させることを特徴とする目立ち画像生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の目立ちの度合いを評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、照明や自然光によって作り出される光環境をシミュレーションする技術が知られている。
このシミュレーション技術としては、シミュレーションの対象とする光環境を撮像した撮像画像に基づいて輝度分布を示した輝度分布画像を生成し、この輝度分布画像を参照して光環境を評価可能にした技術が知られている。
さらに、近年では、光環境について、人間が感じる明るさ感（「明るさ知覚」とも呼ばれる）の分布を定量的に示した明るさ画像を、撮像分布画像から生成し、明るさ感に基づいて光環境を評価可能にした技術も知られている。この明るさ感を評価する技術においては、予め定めた輝度と明るさ感との関係に基づいて、撮像分布画像の評価対象の輝度を明るさ感に変換することで、評価対象の明るさ感が定量的に求められている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】国際公開２００６／１３２０１４号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、光環境において、評価対象が人間に知覚され易いかどうか、すなわち、光環境内で評価対象が目立っているかどうかは、評価対象の明るさ感だけでは判別することができない。
例えば、評価対象の輝度が高く、明るさ感が高い場合でも、この評価対象の周辺の輝度が高い場合には当該評価対象は知覚され難く目立ちは低い。これとは逆に、評価対象の輝度が低く明るさ感が低い場合であっても、この評価対象の周辺の輝度が高い場合には、当該評価対象は知覚され易く目立ちは高くなる。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、評価対象の目立ちを定量的に評価することができる目立ち画像生成装置、及び目立ち画像生成プログラム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】
【０００４】
上記目的を達成するために、本発明は、評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と背景の各輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記背景の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちの値を高くする評価をする目立ち評価部と、前記目立ち評価部の評価結果に基づいて、前記撮像画像に前記目立ちの値を反映した目立ち画像を生成する画像生成部とを備え、前記目立ち評価部は、前記撮像画像の輝度分布画像の各画素とその周辺画素までの距離をレベル１〜Ｎ（Ｎ≧２）までＮ段階に変えた範囲に所定のフィルタ関数を適用し、前記輝度分布画像の全画素について各レベルの輝度対比の量を求め、当該各レベルの輝度対比の量に基づき前記輝度分布画像の全画素について前記目立ちの値を求めることで、前記評価対象の大きさに応じた前記評価対象の目立ちを評価することを特徴とする目立ち画像生成装置を提供する。
【０００６】
また本発明は、上記目立ち画像生成装置において、前記目立ち評価部は、前記背景に対する前記評価対象の色相の異なり度合いに応じて前記評価対象の目立ちを評価することを特徴とする。
【０００７】
また本発明は、上記目立ち画像生成装置において、前記目立ち評価部は、前記評価対象と前記背景の輝度対比が正対比の場合、及び、逆対比の場合のそれぞれを区別して前記目立ちを評価し、前記画像生成部は、前記正対比の場合の目立ち、及び、前記逆対比の場合の目立ちのそれぞれを識別可能に示した画像を生成することを特徴とする。
【０００８】
また上記目的を達成するために、本発明は、コンピュータを、評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と背景の各輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記背景の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちの値を高くする評価をする目立ち評価手段、及び、前記目立ち評価部の評価結果に基づいて、前記撮像画像に前記目立ちを反映した目立ち画像を生成する画像生成手段として機能させ、かつ、前記目立ち評価手段は、前記撮像画像の輝度分布画像の各画素とその周辺画素までの距離をレベル１〜Ｎ（Ｎ≧２）までＮ段階に変えた範囲に所定のフィルタ関数を適用し、前記輝度分布画像の全画素について各レベルの輝度対比の量を求め、当該各レベルの輝度対比の量に基づき前記輝度分布画像の全画素について前記目立ちの値を求めることで、前記評価対象の大きさに応じた前記評価対象の目立ちを評価するように機能させることを特徴とする目立ち画像生成プログラムを提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と背景の各輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記背景の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちを高く評価し、この評価結果に基づいて、撮像画像から目立ちを反映した目立ち画像を生成する構成としたため、評価対象が背景に対して、どの程度目立っているかを目立ち画像から定量的に把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
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。
［第１実施形態］
図１は、本実施形態に係る目立ち評価システム１の構成を概略的に示す図である。
目立ち評価システム１は、カメラ７と、目立ち画像生成装置１１と、表示装置１３とを備えている。
カメラ７は、目立ちの評価対象を含む光環境３を撮像し、撮像画像を生成する撮像手段である。撮像画像は、カメラ７によりデジタルデータ化され、或いは、別途のスキャナ装置などを用いてデジタルデータ化されて撮像画像データ５として目立ち画像生成装置１１に入力される。
【００１１】
目立ち画像生成装置１１は、撮像画像データ５に基づいて目立ち画像データ９を生成し、表示装置１３に出力する。目立ち画像データ９は、光環境３に含まれる評価対象の目立ちを定量化して示す目立ち画像のデータである。
表示装置１３は、目立ち画像データ９の出力手段として用いられ、目立ち画像データ９に基づいて、目立ち画像を表示する。この表示装置１３の表示により、光環境３の評価対象の目立ちが定量的に評価可能になる。
なお、出力手段としては、表示装置１３の代わりに、プリンタ装置などを用いても良い。
【００１２】
図２は、目立ち画像生成装置１１の機能的構成を示すブロック図である。
目立ち画像生成装置１１は、例えば、ＣＰＵやＲＡＭ、ＲＯＭを備えたコンピュータを用いて構成され、図２に示すように、撮像画像データ５が入力される画像入力部２１と、撮像画像データ５に基づいて、光環境の輝度分布を示す輝度分布画像を生成する輝度分布画像生成部２７と、この輝度分布画像に基づいて評価対象の目立ちを評価する目立ち評価部２３と、この目立ち評価部２３の評価結果に基づいて、撮像画像に目立ちを反映した画像データである目立ち画像データ９を生成する画像生成部３３と、この目立ち画像データ９を上記表示装置１３等の出力装置に出力する画像出力部２５とを備え、これらの各機能ブロックは、目立ち画像生成プログラム１５（図１）をコンピュータが実行することで実現される。
【００１３】
上記輝度分布画像生成部２７による輝度分布画像の生成としては、例えば写真測光法（photographic photometry）を用いることができる。すなわち、輝度分布画像生成部２７は、露出条件を異ならせて光環境を撮像した複数の撮像画像データ５を、それぞれ画像の階調値を輝度値に変換して輝度データを生成し、各撮像画像データ５の輝度データを合成して輝度分布画像４１（図５）を生成する。
目立ち評価部２３は、撮像画像について、評価対象と背景の各輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、評価対象と背景の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて評価対象の目立ちを高く評価するものであり、フィルタ処理部２９と、目立ち係数処理部３１とを備えている。
【００１４】
フィルタ処理部２９は、上記輝度分布画像の各画素について周辺画素との輝度対比量Ｌを求めるものである。輝度対比量Ｌの算出においては、図３に示すように、画素Ｏから周辺画素Ｐまでの距離Ｒをレベル１〜Ｎ（本実施形態ではＮ＝９）まで多段階に順次大きくし、距離Ｒの円で囲まれた範囲にフィルタ関数を適用することで、各レベルでの輝度対比量Ｌ１〜ＬＮを算出し、かかる輝度対比量Ｌ１〜ＬＮの算出が輝度分布画像の各画素ごとに行われる。各画素においては、当該画素を評価対象（同一輝度の集合）の一部としてみたときに、輝度分布画像に写っている評価対象の大きさに近いレベルで高い値の輝度対比量Ｌが得られる。換言すれば、上記「レベル」は、目立ちを評価する対象などの大きさ（二次元的な広がり）の度合いを示するものと言える。
【００１５】
目立ち係数処理部３１は、各レベルの輝度対比量Ｌ１〜Ｌｎのそれぞれを、目立ちを定量化した目立ち値Ｍ１〜Ｍｎに変換するものである。本実施形態では、各レベルの輝度対比量Ｌ１〜Ｌｎごとに、輝度対比量Ｌを説明変数とし目立ち値Ｍを目的変数として重回帰分析により重み付け係数ａが予め求められており、目立ち係数処理部３１は、この重み付け係数を用いて、各レベルの輝度対比量Ｌ１〜Ｌｎに、対応する重み係数ａ１〜ａｎを乗じて、レベルごとの目立ち値Ｍ１〜Ｍｎを求めている。
画像生成部３３は、輝度分布画像の各画素について目立ち値Ｍ１〜Ｍｎを加算して、その画素の目立ち値Ｍを求めることで、上記目立ち評価部２３の評価を反映した目立ち画像を生成する。
【００１６】
次いで、目立ち画像の生成処理を図４に示すフローチャートを参照して説明する。
この図に示すように、目立ち画像生成装置１１は、画像入力部２１を介して複数の撮像画像データ５が入力されると、上記輝度分布画像生成部２７が写真測光法に基づいて輝度分布画像４１を生成する（ステップＳ１）。
【００１７】
次に、輝度分布画像４１に対して目立ちの評価を行うべく、上記フィルタ処理部２９によって、輝度分布画像４１の各画素での上記輝度対比量Ｌｎ（ｎ＝１〜Ｎ）が求められる（ステップＳ２）。
本実施形態では、この輝度対比量Ｌｎの算出に、ウェーブレット分解を用いることとし、フィルタ処理部２９は、輝度分布画像４１をレベル１〜Ｎまでウェーブレット分解し、輝度分布画像４１の全画素について、各レベルのウェーブレット分解から上記輝度対比量Ｌｎ（ｎ＝１〜Ｎ）を求める。
【００１８】
このウェーブレット分解には、例えばｓｙｍｌｅｔ６などの略対称な形状の関数が直交系のウェーブレットとして用いられ、輝度分布画像４１に対し、レベルを１つずつ上げながらレベルＮ（本実施形態ではＮ＝９）までウェーブレット分解が行われる。
例えばレベル１のウェーブレット分解では、図５に示すように、輝度分布画像４１が、ＬＬ（Ｌｖ１）（Ｌ：Low-pass components）、ＨＬ（Ｌｖ１）（Ｈ：High-pass components）、ＬＨ（Ｌｖ１）、ＨＨ（Ｌｖ１）の４つのサブバンド画像４３ＬＬ、４３ＨＬ、４３ＬＨ、及び４３ＨＨに分解される。
ＬＬ（Ｌｖ１）のサブバンド画像４３ＬＬは、輝度分布画像４１における輝度変化の低周波数成分を抽出したものであり、輝度分布画像４１の画像サイズを１／４倍に縮小したような粗い画像に相当する。
また、ＨＬ（Ｌｖ１）、ＬＨ（Ｌｖ１）、ＨＨ（Ｌｖ１）のサブバンド画像４３ＨＬ、４３ＬＨ、４３ＨＨは、それぞれ輝度分布画像４１における輝度変化のうち、垂直方向の高周波成分、水平方向の高周波成分、斜め方向の高周波成分を抽出したものである。これらのサブバンド画像４３ＨＬ、４３ＬＨ、４３ＨＨは、それぞれの画素の値が、輝度分布画像４１の各画素についての垂直方向、水平方向、及び斜め方向のレベル１における輝度対比量Ｌを与えている。
このとき、ｓｙｍｌｅｔ６のような、いわゆるメキシカンハットに近い形状（ガウス分布を２次微分して得られる形状）の関数をウェーブレットに用いるため、画素の輝度が周辺画素の輝度よりも高い場合（正対比）には輝度対比量Ｌが正の値となり、これとは逆に、低い場合（逆対比）には輝度対比量Ｌが負の値となる。
【００１９】
次のレベル２のウェーブレット分解では、図５に示すように、ＬＬ（Ｌｖ１）のサブバンド画像４３ＬＬに関してウェーブレット分解が施され、ＬＬ（Ｌｖ２）、ＨＬ（Ｌｖ２）、ＬＨ（Ｌｖ２）、及びＨＨ（Ｌｖ２）の４つのサブバンド画像４３ＬＬ、４３ＨＬ、４３ＬＨ、及び４３ＨＨに分解される。
以降同様にして、レベル１からレベルを１つずつ上げながらレベルＮに達するまで、次々とＬＬ（Ｌｖｎ（ｎ＝１〜Ｎ））のサブバンド画像４３ＬＬのみにウェーブレット分解が施され、これにより、各レベルについてサブバンド画像４３ＬＬ、４３ＨＬ、４３ＬＨ、及び４３ＨＨが生成される。
【００２０】
このとき、ＬＬ（Ｌｖｎ（ｎ＝１〜Ｎ））のサブバンド画像４３ＬＬに対してウェーブレット分解が繰り返されることで、ウェーブレット分解のたびに、輝度分布画像４１を順次１／４倍に縮小したような粗いサブバンド画像４３ＬＬが生成される。この結果、ウェーブレット分解のレベルが上がるほど、ウェーブレットの関数に対して画像が相対的に小さくなる（つまり画像に対してウェーブレットの関数が相対的に大きくなる）ことから、輝度分布画像４１の各画素について、より広い範囲での輝度対比が求められる。
【００２１】
前掲図４に戻り、ステップＳ２において、Ｎレベルまでのウェーブレット分解が行われると、目立ち係数処理部３１は、輝度分布画像４１の全画素について各レベルの水平方向、垂直方向、及び斜め方向の輝度対比Ｌｎと、そのレベルに対応した目立ち係数ａｎ（ｎ＝１〜Ｎ）に基づいて、輝度分布画像４１の全画素について、各レベルの目立ち値Ｍ１〜Ｍｎを求める（ステップＳ３）。
【００２２】
例えば、レベル３のウェーブレット分解で得られたサブバンド画像４３ＬＬ、４３ＨＬ、４３ＬＨ、及び４３ＨＨを対象とした場合、図６に示すように、ＬＬ（Ｌｖ３）のサブバンド画像４３ＬＬの全画素値が「０」とされ、また、斜線で示したＨＬ（Ｌｖ３）、ＬＨ（Ｌｖ３）及びＨＨ（Ｌｖ３）の全画素に対し、それぞれレベル３に対応する目立ち係数ａ３が乗じられる。
そして、レベル３の各サブバンド画像４３ＬＬ、４３ＨＬ、４３ＬＨ、及び４３ＨＨが、ウェーブレット分解に用いられた直交ウェーブレット（例えばｓｙｍｌｅｔ６）によりウェーブレット合成される。
以降、ウェーブレット合成を原画像レベル（０レベル）まで１つずつレベルを下げながらウェーブレット合成が繰り返されるが、このとき、各レベルにおけるサブバンド画像４３ＨＬ、４３ＬＨ、及び４３ＨＨの全画素の値を「０」として合成が繰り返される。
この結果、輝度分布画像４１の全画素に、レベル３相当の目立ち値が格納されたレベル３相当の目立ち画像４５が得られる。
これと同様にして、１〜Ｎレベルについて、各レベル相当の目立ち画像４５を生成し、それぞれのレベル相当の目立ち画像４５を合成することで（各目立ち画像４５の対応する画素の値を加算することで）、輝度分布画像４１の全画素に上記目立ち値Ｍが格納された目立ち画像が生成される（ステップＳ４）。
【００２３】
図７は、表示装置１３に表示される目立ち画像の具体例を、写真（撮像画像）と対比して示す図である。
本実施形態では、評価対象を含む光環境３の撮像画像の各画素の画素値を、「−１３」〜「＋１３」までの２７段階の目立ち値Ｍで表して目立ち画像を構成しており、目立ち画像の表示においては、図７に示すように、各画素値の値に応じた階調色で各画素が色分けされて表示され、目立ち画像内の各箇所の目立ちが定量的に把握されるようになっている。
目立ち値Ｍは、絶対値が大きいほど、その箇所（画素）が目立っている事を示す。
詳述すると、画素の輝度が周辺の画素の輝度と等しい場合には目立ち値が「０」となり、目立っていない事を示す。また、画素の輝度が周辺の画素の輝度よりも高い場合（正対比）には目立ち値Ｍが正の値となり、その絶対値が大きいほど、正対比により目立っている事を示している。これとは逆に、画素の輝度が周辺の画素の輝度よりも低い場合（逆対比）には目立ち値Ｍが負の値となり、その絶対値が大きいほど、逆対比により目立っている事を示している。
【００２４】
図８は、「目立ち」と「明るさ」を対比して示す図である。
この図に示すように、評価対象５０の輝度が大きいほど明るいと知覚され、逆に輝度が小さいほど暗いと知覚される。このとき、評価対象５０が暗いと知覚されるからといって、必ずしも評価対象５０が目立たない訳ではない。すなわち、同図に示すように、背景５２の輝度が高ければ輝度対比の逆対比が大きくなり、評価対象５０が非常によく目立つと知覚されるようになる。これと同様に、輝度対比の正対比が大きくなるほど、背景５２に対して評価対象５０が目立つと知覚される。
すなわち、目立ちの評価においては、評価対象５０と背景５２の各輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、評価対象５０と背景５２の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて評価対象５０の目立ちが高く評価される。
【００２５】
また、目立ちは、図９に示すように、評価対象５０の大きさ（サイズ）によっても変化し、評価対象５０が大きいほど目立つと知覚される。ただし、単純に評価対象５０が大きければ目立つという訳でもなく、例えば図１０に示すように、評価対象５０のサイズがある程度大きくなると、視野の中で評価対象５０が支配的となり、寧ろ評価対象５０が目立たなくなる傾向がある。かかる傾向が、輝度対比量Ｌ１〜ＬＮごとの重み付け係数ａ１〜ａＮ、特に、評価対象５０のサイズがある程度大きくなり目立たなくなった場合に相当するレベルの重み付け係数ａに予め反映されており、これにより、目立ち画像においては、サイズが大き過ぎる評価対象５０については目立ちが低いと評価される。
【００２６】
このような重み付け係数ａは、多数の視覚正常者を被験者とした実験により求められる。具体的には、図１１に示すように、暗室６０内に、被験者６２の正面に向かって３００ｍｍ離れた位置に透過スクリーン６４を配置し、この透過スクリーン６４に、適宜に減光フィルタを装着したプロジェクタ６６を用いて試験画像を投影することで、被験者に試験画像を提示し、この試験画像を被験者６２がどの程度目立つかを１３段階で評価する。
このときの試験画像は、所定の大きさ［視角９０（ｄｅｇ）×９０（ｄｅｇ）の方形］を背景とし、その中心に円形の評価対象５０を描いたものであり、図８に示したように、評価対象５０と背景との輝度対比が異なり、また、図９に示したように、輝度対比が同一でも評価対象５０の大きさが異なるものが用いられる。
そして、評価対象５０の大きさごとの輝度対比について、被験者が評価した目立ちの評価値（評価値「１」〜「１３」）の統計をとり、評価対象５０の大きさごとの輝度対比を説明変数とし目立ちの評価値を目的変数として重回帰分析により、評価対象５０の大きさごとの重み付け係数ａが求められる。
このようにして求められた重み付け係数ａは、上記フィルタ処理部２９によって得られた１〜Ｎレベルの輝度対比量Ｌ１〜ＬＮをレベルごとの目立ち値Ｍ１〜ＭＮに変換する重み付け係数として用いられ、これにより、人間の目立ちの知覚を反映した定量的な数値が得られることとなる。
【００２７】
以上説明したように、本実施形態によれば、評価対象５０を撮像した撮像画像に対し、評価対象５０と背景５２の各輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、評価対象５０と背景５２の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて評価対象５０の目立ちを高く評価し、この評価に基づいて、撮像画像から目立ち画像を生成する構成とした。
この構成により、評価対象５０と背景５２との輝度対比に基づいた目立ちを、目立ち画像から定量的に評価することができる。
【００２８】
さらに本実施形態によれば、評価対象５０が大きいほど評価対象５０の目立ちを高く評価する構成とした。
この構成により、評価対象５０の大きさを加味した目立ちを定量的に評価することができる。
このとき、評価対象５０の大きさが所定値（本実施形態では、評価対象５０が視角３０（ｄｅｇ）の場合）を目立ちが最大し、評価対象５０の大きさがそれを超えた場合には、目立ちを低く評価しているため、評価対象５０の大き過ぎによる目だたなさを加味した評価が可能となる。
【００２９】
また本実施形態によれば、評価対象５０と背景５２との輝度対比が正対比の場合、及び、逆対比の場合のそれぞれを区別して目立ちを評価したため、評価対象５０を目立たせたい、或いは、目立たせたくない場合に、評価対象５０の輝度を高めれば良いのか低めれば良いのかを容易に把握することができる。
【００３０】
［第２実施形態］
図１２は、本実施形態に係る目立ち画像生成装置１１０の機能的構成を示すブロック図である。なお、同図において、図２と共通する部分には、同一の符号を付し、その説明を省略する。
本実施形態の目立ち画像生成装置１１０は、同図に示すように、画像入力部２１と画像生成部３３との間に色相分解部７０を備えている。
色相分解部７０は、画像入力部２１から入力された撮像画像データ５を、例えばＲ（赤），Ｇ（緑）及びＢ（青）の３色などに色相分解した後、各色相ごとの撮像画像データ５に対して、第１実施形態と同様に、色相ごとの目立ち画像を各色相ごとに生成し、それらの目立ち画像を単純に、或いは、各色相成分ごとに異なる係数を乗じて合成する。
【００３１】
かかる構成により、評価対象５０と背景５２が同一の輝度であっても、色相が異なる場合には、評価対象５０と背景５２の色相が異なるほど、色相分解部７０による色相分解後の画像に色相の異なりによる輝度差が生じることから、この色相の目立ち画像においては評価対象５０の目立ちが高く評価される。これにより、色相の異なりを加味した目立ちの評価が可能になる。
【００３２】
なお、上述した各実施形態は、あくまでも本発明の一態様を示すものであり、本発明の範囲内で任意に変形および応用が可能である。
例えば、上述した各実施形態では、フィルタ処理部２９がウェーブレット変換を用いて、輝度分布画像４１の各画素について輝度対比量Ｌを求める場合を例示したが、これに限らず、例えば、輝度分布画像４１に対する大きさ（フィルタの適用範囲（画素数））を各レベルに応じて異ならせた複数のＮフィルタを用いてもレベルごとの輝度対比量Ｌを求める事ができる。
【００３３】
また例えば、本発明の目立ち評価システム１を用いることで、広告や看板、道路交通標識、視線誘導灯などの周囲に対して目立たせる事が望まれる対象物が、その設置環境で目立っているかを評価する事が可能になる。特に、日中と夜間との両方で目立ちを評価することで、周囲の明るさなどの異なる状態での目立ちを定量的に評価することが可能となる。また、この評価を参考にして、より目立たせるための照明環境を設計、提案などすることができる。
これとは逆に、例えばスポーツ施設のナイター照明用の投光器を近隣住居からみたときの目立ちを評価することで、この投光器が近隣住居に対して光害となるかどうかを評価することも可能である。
【００３４】
また例えば、上述した目立ち画像生成プログラム１５を、例えばＣＤやＤＶＤなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して実施しても良く、また、インターネットなどの電気通信回線を介して配布するなどの実施をすることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の第１実施形態に係る目立ち評価システムの構成を概略的に示す図。
【図２】目立ち画像生成装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】フィルタ処理を説明するための図である。
【図４】目立ち画像生成処理のフローチャートである。
【図５】ウェーブレット分解を説明するための図である。
【図６】ウェーブレット分解のレベルに応じた目立ち画像の生成を説明するための図である。
【図７】目立ち画像の具体例を、写真と対比して示す図である。
【図８】「目立ち」と「明るさ」を対比して示す図である。
【図９】評価対象の大きさの違いによる目立ちを説明するための図である。
【図１０】評価対象の大きさと目立ちの関係の一例を示す図である。
【図１１】目立ち係数を求める実験を説明するための図である。
【図１２】第２実施形態に係る目立ち画像生成装置の機能的構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００３６】
１  目立ち評価システム
５  撮像画像データ
７  カメラ
９  目立ち画像データ
１１、１１０  目立ち画像生成装置
１５  目立ち画像生成プログラム
２３  目立ち評価部
２７  輝度分布画像生成部
２９  フィルタ処理部
３１  目立ち係数処理部
３３  画像生成部
４１  輝度分布画像
４３  サブバンド画像
５０  評価対象
５２  背景
７０  色相分解部
ａ  係数
【図１】
0005083053.tif 000002
【図２】
0005083053.tif 000003
【図３】
0005083053.tif 000004
【図４】
0005083053.tif 000005
【図５】
0005083053.tif 000006
【図６】
0005083053.tif 000007
【図９】
0005083053.tif 000008
【図１０】
0005083053.tif 000009
【図１１】
0005083053.tif 000010
【図１２】
0005083053.tif 000011
【図７】
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【図８】
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