(57)【要約】      （修正有）【課題】テンプレートの雰囲気に良く似た状態に画像をレイアウトすることができる画像レイアウト方法を得る。【解決手段】レイアウトに使用する複数の元画像Ｐを画像記憶手段11に記憶させておき、１つまたは複数の配置領域にそれぞれ配置内容が配置されてなる１つのテンプレートＴから、例えば解析手段12により、前記配置領域および、該領域における配置内容を求める。そして、前記画像記憶手段11に記憶されている複数の元画像Ｐの中から、前記求められた配置領域および／または配置内容と類似する注目領域を抽出し、その注目領域を前記求められた配置領域にレイアウトする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
レイアウトに使用する複数の元画像を画像記憶手段に記憶させておき、
１つまたは複数の配置領域にそれぞれ配置内容が配置されてなる１つのテンプレートから、前記配置領域および、該領域における配置内容を求め、
前記画像記憶手段に記憶されている複数の元画像の中から、前記求められた配置領域および／または配置内容と類似する注目領域を抽出し、その注目領域を前記求められた配置領域にレイアウトすることを特徴とする画像レイアウト方法。
【請求項２】
前記テンプレートの配置領域および配置内容を、自動解析して求めることを特徴とする請求項１記載の画像レイアウト方法。
【請求項３】
複数種類のテンプレートをテンプレート記憶手段に記憶させておき、
その記憶手段から読み出した１つのテンプレートについて、前記配置領域および配置内容を求めることを特徴とする請求項１または２記載の画像レイアウト方法。
【請求項４】
レイアウトに使用する複数の元画像を記憶する画像記憶手段と、
１つまたは複数の配置領域にそれぞれ配置内容が配置されてなるテンプレートを記憶するテンプレート記憶手段と、
このテンプレート記憶手段から読み出された１つのテンプレートに関する前記配置領域および配置内容に基づいて、前記画像記憶手段に記憶されている複数の元画像の中から、前記配置領域および／または配置内容と類似する注目領域を抽出し、その注目領域を前記配置領域にレイアウトする手段とからなる画像レイアウト装置。
【請求項５】
前記テンプレートの配置領域および配置内容を自動解析して求めるテンプレート解析手段をさらに備えたことを特徴とする請求項４記載の画像レイアウト装置。
【請求項６】
前記テンプレート記憶手段が、複数種類のテンプレートを記憶するものであることを特徴とする請求項４または５記載の画像レイアウト装置。
【請求項７】
コンピュータを、
レイアウトに使用する複数の元画像を記憶する画像記憶手段と、
１つまたは複数の配置領域にそれぞれ配置内容が配置されてなるテンプレートを記憶するテンプレート記憶手段と、
このテンプレート記憶手段から読み出された１つのテンプレートに関する前記配置領域および配置内容に基づいて、前記画像記憶手段に記憶されている複数の元画像の中から、前記配置領域および／または配置内容と類似する注目領域を抽出し、その注目領域を前記配置領域にレイアウトする手段として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の元画像中に含まれている要素を抽出し、それらを集めて１つの画像としてレイアウトする方法、およびその方法を実施する画像レイアウト装置に関するものである。
【０００２】
また本発明は、コンピュータを、そのような画像レイアウト装置として機能させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００３】
従来、複数の元画像中に含まれている要素をいくつか抽出し、それらを集めて１つの画像としてレイアウトする技術が公知となっている。このような画像レイアウトは、例えば保存されている多くの写真画像の中からいくつかの要素を抽出して、写真アルバムを作成するような場合に適用されている。また最近では、例えば特許文献１に記載があるように、上記要素のレイアウトを、レイアウト状態を定義した所定のテンプレートに従って自動的に行うことも提案されている。
【特許文献１】特開2004-199248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、上述のようにテンプレートに従って画像レイアウトを行う従来技術においては、テンプレートの雰囲気に良く似た状態に画像をレイアウトするという点に関して、未だ改善の余地が残されている。
【０００５】
本発明は上記の事情に鑑みてなされたものであり、テンプレートの雰囲気に良く似た状態に画像をレイアウトすることができる画像レイアウト方法、およびその方法を実施可能な画像レイアウト装置を提供することを目的とする。
【０００６】
また本発明は、コンピュータを、上述のような画像レイアウト装置として機能させることができる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】
【０００７】
本発明による画像レイアウト方法は、
レイアウトに使用する複数の元画像を画像記憶手段に記憶させておき、
１つまたは複数の配置領域にそれぞれ配置内容が配置されてなる１つのテンプレートから、前記配置領域および、該領域における配置内容を求め、
前記画像記憶手段に記憶されている複数の元画像の中から、前記求められた配置領域および／または配置内容と類似する注目領域を抽出し、その注目領域を前記求められた配置領域にレイアウトすることを特徴とするものである。
【０００８】
なお上記テンプレートの配置領域および配置内容は、レイアウト処理に要する時間を短縮する上では、自動解析して求めることが望ましい。しかしそれに限らず、オペレータの手動操作によって上記配置領域および配置内容を求めるようにしても構わない。
【０００９】
また、本発明の画像レイアウト方法においては、複数種類のテンプレートをテンプレート記憶手段に記憶させておき、その記憶手段から読み出した１つのテンプレートについて、前記配置領域および配置内容を求めることが望ましい。
【００１０】
一方、本発明による画像レイアウト装置は、
レイアウトに使用する複数の元画像を記憶する画像記憶手段と、
１つまたは複数の配置領域にそれぞれ配置内容が配置されてなるテンプレートを記憶するテンプレート記憶手段と、
このテンプレート記憶手段から読み出された１つのテンプレートに関する前記配置領域および配置内容に基づいて、前記画像記憶手段に記憶されている複数の元画像の中から、前記配置領域および／または配置内容と類似する注目領域を抽出し、その注目領域を前記配置領域にレイアウトする手段とからなるものである。
【００１１】
なお、この本発明の画像レイアウト装置は、テンプレートの前記配置領域および配置内容を自動解析して求めるテンプレート解析手段をさらに備えていることが望ましい。
【００１２】
一方、テンプレート記憶手段は、複数種類のテンプレートを記憶するものであることが望ましい。
【００１３】
また、本発明によるプログラムは、コンピュータを、
レイアウトに使用する複数の元画像を記憶する画像記憶手段と、
１つまたは複数の配置領域にそれぞれ配置内容が配置されてなるテンプレートを記憶するテンプレート記憶手段と、
このテンプレート記憶手段から読み出された１つのテンプレートに関する前記配置領域および配置内容に基づいて、前記画像記憶手段に記憶されている複数の元画像の中から、前記配置領域および／または配置内容と類似する注目領域を抽出し、その注目領域を前記配置領域にレイアウトする手段として機能させるものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の画像レイアウト方法においては、上述した通り、画像記憶手段に記憶されている複数の元画像の中から、テンプレートの配置領域および／または配置内容と類似する注目領域を抽出し、その注目領域をテンプレートが示す配置領域にレイアウトするようにしたので、テンプレートの配置内容と雰囲気が良く似た要素を抽出してレイアウト可能となる。
【００１５】
なお、上記の注目領域およびそれの抽出については、後に実施形態に即して詳しく説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態による画像レイアウト装置１の概略構成を示すものである。この画像レイアウト装置１は、図示外の補助記憶装置に読み込まれたアプリケーションプログラムが、ワークステーション等のコンピュータ上で実行されることにより実現される。画像レイアウトの処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して配布されて、その記録媒体からコンピュータにインストールされてもよいし、あるいはインターネット等のネットワーク経由で接続されたサーバからダウンロードされた後にコンピュータにインストールされてもよい。
【００１８】
なお、コンピュータをこの画像レイアウト装置1として機能させるための操作は、通常のキーボードやマウス等のＩ／Ｏインターフェイスを用いてなされるが、それらについては図示を省略し、また特に必要の無い限り説明も省略する。
【００１９】
この画像レイアウト装置1は、１つまたは複数の配置領域にそれぞれ配置内容が配置されてなるテンプレートＴを複数、デジタルデータの形で記憶するテンプレート記憶手段10と、多数の元画像Ｐをデジタル画像データの形で記憶する画像記憶手段11と、テンプレート記憶手段10に記憶されているテンプレートＴを読み出してそれを解析する解析手段12と、元画像Ｐの色、明度、および、この元画像Ｐに現れた直線成分の方向に基づいて、元画像Ｐの中から注目領域を抽出する機能等を備えたレイアウト手段13と、このレイアウト手段13および上記解析手段12の動作を制御する制御手段14と、この制御手段14に接続された液晶表示装置やＣＲＴ表示装置等の表示手段15とを備えている。
【００２０】
テンプレート記憶手段10および画像記憶手段11としては、ハードディスクドライブなどの大容量記憶装置が好適に用いられる。画像記憶手段11には、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラによって撮影された画像、あるいは、画像作成用ソフトなど用いて作成したイラスト画像などが記憶される。こうして記憶される元画像Ｐは通常は静止画像であり、本明細書ではそれを前提として説明を行う。
【００２１】
次に、上記構成を有する画像レイアウト装置1の作用について説明する。まず、解析手段12が行う処理について、図２Ａを参照して説明する。テンプレート記憶手段10に記憶されている複数のテンプレートＴの中から、ユーザが所望する１つのテンプレートＴが、解析手段12を介した操作によって選定される（図２ＡのステップＳＴ1：以下同様に示す）。なおこのテンプレートＴの選定は、各テンプレートＴの特徴を示す情報やテンプレートそのものを表示手段15に表示させ、この表示内容からユーザが１つのテンプレートＴを指定する操作を行うことによりなされる。
【００２２】
次に、例えば解析手段12が備える作業用ファイルに設定されている、テンプレートの配置領域と、それと対応付けした関連タグのリストが初期化される（ステップＳＴ2）。この「配置領域」は、テンプレートＴの中である内容が配置されている領域のことであり、その領域のサイズや形状および位置などで定義される。一方「関連タグ」は、ある配置領域における例えば人物の顔、車、植物などといった配置内容を、その配置領域と対応付けて示すものである。
【００２３】
次に、選定されたテンプレートＴに存在している配置領域が全て取得される（ステップＳＴ3）。ここで取得される配置領域は一般に複数存在するので、まずそれらの中の１番目の配置領域に関して、その配置内容が解析され、解析された内容が上述の関連タグとして生成される（ステップＳＴ4）。なお、取得される配置領域の総数をＲとし、それらの順番を示す変数をrとする。
【００２４】
次に、この１番目（ｒ＝１）の配置領域を表す情報、つまり例えば配置領域のサイズ・形状・周辺背景などの情報が取得される（ステップＳＴ5）。なお上記ステップＳＴ3〜ＳＴ5の処理は、例えば特開2006-86732号公報等に開示されている公知のオブジェクト判別の手法などを適用して行うことができる。あるいは、これらの処理をオペレータが手操作によって行うようにしても構わない。次に、以上の通りにして求められた「配置領域」と「関連タグ」とが互いに対応付けられて、r＝１の配置領域に関するものとしてリストに加えられる（ステップＳＴ6）。
【００２５】
次に前記変数ｒが「１」だけ繰り上げられ（ステップＳＴ7）、次いでその値がＲ＋１に達したか否かが、つまり上記ステップＳＴ4〜ＳＴ6の処理がＲ個の配置領域の全てについて完了したか否かが判別される（ステップＳＴ8）。全配置領域について処理が完了していなければ、処理の流れはステップＳＴ4に戻り、そこからステップＳＴ8までの処理が繰り返される。
【００２６】
ステップＳＴ4〜ＳＴ6の処理がＲ個の配置領域の全てについて完了したことがステップＳＴ8で判別されると、次に、それらＲ個の「配置領域」と、それらに各々対応する「関連タグ」とのリストが解析手段12から出力される（ステップＳＴ９）。
【００２７】
次に、その後なされるレイアウト手段13による処理について、図２Ｂを参照して説明する。上記リストはレイアウト手段13に入力され（ステップＳＴ10）、レイアウト手段13ではこのリストに基づいて下記の処理がなされる。まず、画像記憶手段11に記憶されている全部の元画像Ｐが読み出され、それらの元画像Ｐから、全ての注目領域が自動抽出される（ステップＳＴ11）。なお、このような注目領域、およびその自動抽出については後に詳述する。
【００２８】
次に、上記リストに挙げられている関連タグが示す配置内容と、上記自動抽出された全注目領域とが例えばオブジェクト判別の手法によって比較され、各配置内容と類似している注目領域が選択される。こうして選択された注目領域は、類似しているとされた各配置内容と対応を取ってリスト化される（ステップＳＴ12）。このリストの例を図３に示す。ここでは、例えば「顔」、「車」、「飛行機」、「信号」・・・といった配置内容についてそれぞれ、類似した注目領域が選択されている。
【００２９】
上記の類似した注目領域は、１つの配置内容について１つだけ選択されるようにしてもよいが、本実施形態では、例えば配置内容に対して所定のしきい値以上の類似度を持つ注目領域が全て選択される。そこで、１つの配置内容に関して、類似した注目領域が複数選択されることもある。
【００３０】
次に、１つの配置内容について複数選択されている注目領域の中から、最も類似している注目領域が選択され、その注目領域がレイアウト画像において、当該配置内容と対応するテンプレート内配置領域と同じ位置に配置される（ステップＳＴ12）。図３には、この注目領域の配置を概略的に示してある。すなわち、例えば図中Ｔで示すテンプレートが、空、顔、植物を配置内容とする配置領域Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３を有するものである場合、レイアウト画像ＬＰにおいて、例えば顔として抽出された注目領域は、上記配置領域Ｆ２と同じ位置にレイアウトされるようになる。
【００３１】
以上のようにして、いくつかの注目領域がレイアウトされてなるレイアウト画像ＬＰが作成され、レイアウト手段13からはそのレイアウト画像ＬＰを示す画像データＤが出力される。したがって、この画像データＤを用いれば、レイアウト画像ＬＰを画像表示装置に表示させたり、あるいは画像記録装置において記録媒体に記録させたりすることが可能になる。
【００３２】
なお、上述のように、１つの配置内容について複数選択されている注目領域の中から、配置内容に最も類似している注目領域を選択するには、一例として、それら複数の注目領域と配置領域とを公知のパターンマッチング等の手法によって比較し、配置領域と最も形状が似ている１つの注目領域を選択すればよい。
【００３３】
また、上記のようにレイアウト画像ＬＰに注目領域をレイアウトするに当たっては、その注目領域の形状を、配置領域の形状により近くなるように変形してからレイアウトすることが望ましい。
【００３４】
さらに、注目領域を配置領域に対応する位置に配置するに当たっては、正確に配置領域に対応する位置に配置する他、例えば配置内容が風景写真における空である場合は、若干上方に補正して配置したり、配置内容が自動車のように地面に有るものである場合は、若干上方に補正して配置するような手法を採用してもよい。
【００３５】
以上説明した通り本実施形態においては、画像記憶手段11記憶されている複数の元画像Ｐの中から、テンプレートＴの配置領域および配置内容と類似する注目領域を抽出し、その注目領域をテンプレートＴが示す配置領域にレイアウトするようにしたので、テンプレートＴの配置内容と雰囲気が良く似た要素を抽出してレイアウト可能となる。
【００３６】
ここで、前述した注目領域および注目度について詳しく説明する。元画像Ｐを目視で確認したときに注目される部分が注目領域である。例えば、元画像Ｐ上の一部で色が周囲の色と異なる部分、元画像Ｐ上の一部で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などが画像を見たとき注目される領域となる。そこで、元画像Ｐの色、明度、および、元画像Ｐに現れた直線成分の方向に基づいて、元画像Ｐ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、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ことができる。
【００３７】
このように視覚的に注目される注目領域は、色、明度、画像中に現れた直線成分など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、元画像Ｐの色（Color）、元画像Ｐの明度（Intensity）、元画像Ｐ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が視覚的に注目される注目領域であると考えられる。具体的には、文献：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に記載されている手法を用いて、注目領域を自動的に抽出することができる。
【００３８】
以下、図４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。
【００３９】
まず、元画像Ｐにフィルタリング処理を施して、明度をあらわす画像と、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）。次に元画像Ｐ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。
【００４０】
次に、元画像Ｐ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。
【００４１】
次に、これらの画像I（σ）、Ｒ（σ）、Ｇ（σ）、Ｂ（σ）、Ｙ（σ）から、元画像Ｐ上の各部分の特徴がその周囲部分とどの程度異なるかを表す特徴量マップを生成する（Ｓｔｅｐ２）。
【００４２】
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）は下式（１）のように表される。
【数１】
2009245256.tif 000003
【００４３】
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式（２）（３）のように表される。
【数２】
2009245256.tif 000004
【００４４】
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フィルターなど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フィルターを用いて、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式（４）のように表される。
【数３】
2009245256.tif 000005
【００４５】
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。
【００４６】
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や抽出する情報の違いなどにより、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のが好ましい。
【００４７】
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、元画像Ｐ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閾値を越えた領域を注目領域として抽出する（Ｓｔｅｐ５）。
【００４８】
また、注目領域を抽出する際に、元画像Ｐの色、明度、元画像Ｐ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、元画像Ｐの色、明度、元画像Ｐ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ＲＯＩ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。
【００４９】
具体例で説明すると、例えば図５Ａに示すように、画像の中心付近に赤い道路標識が撮影されている画像では、周囲の山や道路は茶〜灰色の色が多くて道路標識の色が周囲と大きく異なるため、注目度マップＭＳ上の注目度が高く表れる。そこで、図５Ｂに示すように、所定の閾値以上の部分が注目領域ＲＯＩとして抽出される。あるいは、図６Ａに示すように、赤い矩形（細かいハッチングの部分）が１つと緑の矩形（粗いハッチングの部分）が多数とが、様々な方向を向いて並んでいる場合には、図６Ｂに示すように、赤い矩形の部分や、緑の矩形のうち傾きが他のものと比べて大きく傾いている部分の注目度が高くなるので、そのような部分が注目領域ＲＯＩとして抽出される。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の一実施形態による画像レイアウト装置を示す概略構成図
【図２Ａ】上記画像レイアウト装置における処理の流れを示すフローチャート
【図２Ｂ】上記画像レイアウト装置における処理の流れを示すフローチャート
【図３】上記実施形態における注目領域のレイアウトを説明する図
【図４】注目領域の抽出方法を説明する図
【図５Ａ】画像の一例を示す図
【図５Ｂ】図５Ａの画像に対応する注目度マップの例を示す図
【図６Ａ】画像の別の例を示す図
【図６Ｂ】図６Ａの画像に対応する注目度マップの例を示す図
【符号の説明】
【００５１】
1    画像レイアウト装置
10    テンプレート記憶手段
11    画像記憶手段
12    解析手段
13    レイアウト手段
14    制御手段
15    表示手段
Ｐ    元画像
Ｔ    テンプレート
【図１】
2009245256.tif 000006
【図２Ａ】
2009245256.tif 000007
【図２Ｂ】
2009245256.tif 000008
【図３】
2009245256.tif 000009
【図４】
2009245256.tif 000010
【図５Ａ】
2009245256.tif 000011
【図５Ｂ】
2009245256.tif 000012
【図６Ａ】
2009245256.tif 000013
【図６Ｂ】
2009245256.tif 000014