(57)【要約】【課題】  複数の画像を色分類した結果に基づいて画像を表示する際に、ユーザの色に対する印象に合致する画像を優先的に表示する。【解決手段】  予め選定された選定色を用いて画像を分類する画像分類手段と、画像分類手段によって分類された画像に対して、分類における信頼度を算出する信頼度算出手段と、複数の画像を同時に表示することが可能な表示手段と、表示手段に複数の画像を同時に表示するときに、複数の画像において主となる画像を表示する第１表示領域と残りの画像を表示する第２表示領域とを設定するとともに、複数の画像のうち、信頼度が高い画像を優先的に第１表示領域に配置するように、表示手段の表示制御を行う表示制御手段と、を備えたことを特徴とする。【選択図】    図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め選定された選定色を用いて画像を分類する画像分類手段と、
前記画像分類手段によって分類された画像に対して、前記分類における信頼度を算出する信頼度算出手段と、
前記画像分類手段による画像の分類時に同一の分類結果となる画像から、前記信頼度の高い順に画像を複数選択するとともに、前記選択された複数の画像のうち前記信頼度が最も高い画像を主画像として選択する画像選択手段と、
前記画像選択手段により選択された複数の画像を、前記主画像と、該主画像を除いた画像からなる副画像とに分けて同時に表示することが可能な表示手段と、
を備えたことを特徴とする画像表示装置。
【請求項２】
予め選定された選定色を用いて画像を分類する画像分類手段と、
前記画像分類手段によって分類された画像に対して、前記分類における信頼度を算出する信頼度算出手段と、
前記画像分類手段により分類された画像のうち、同一の分類結果となる画像を分類結果毎にまとめた複数の画像群のそれぞれから、前記信頼度の高い画像を該信頼度の高い順に選択する画像選択手段と、
前記画像選択手段により分類結果毎に選択された画像を、同時に表示することが可能な表示手段と、
を備えたことを特徴とする画像表示装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の画像表示装置において、
前記画像分類手段は、少なくとも２種類以上の前記選定色を用いて画像を分類することを特徴とする画像表示装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像表示装置において、
前記信頼度算出手段は、前記選定色となる画素数が画像の全画素数に占める割合を求めることで、前記分類における信頼度を算出することを特徴とする画像表示装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像表示装置において、
色空間を複数の領域に分割し、かつ、分割された複数の領域のいずれかに前記選定色が対応付けられた色空間テーブルを備え、
前記画像分類手段は、前記選定色が対応付けられた前記領域に該当する画素数が画像の全画素数に占める割合を求め、該割合が所定の割合を超過するか否かによって画像を分類することを特徴とする画像表示装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像表示装置において、
前記画像分類手段は、画素数が画像の全画素数に占める割合が最も高い分割領域に対応付けられた選定色に基づいて、画像を分類することを特徴とする画像表示装置。
【請求項７】
予め選定された選定色を用いて画像を分類する画像分類工程と、
前記画像分類手段によって分類された画像に対して、前記分類における信頼度を算出する信頼度算出工程と、
前記画像分類手段による画像の分類時に同一の分類結果となる画像から、前記信頼度の高い順に画像を複数選択するとともに、前記選択された複数の画像のうち前記信頼度が最も高い画像を主画像として選択する画像選択工程と、
前記画像選択工程により選択された複数の画像を、前記主画像と、該主画像を除いた画像からなる副画像とに分けて同時に表示することが可能な表示工程と、
を備えたことを特徴とする画像表示方法。
【請求項８】
予め選定された選定色を用いて画像を分類する画像分類工程と、
前記画像分類工程によって分類された画像に対して、前記分類における信頼度を算出する信頼度算出工程と、
前記画像分類工程により分類された画像のうち、同一の分類結果となる画像を分類結果毎にまとめた複数の画像群のそれぞれから、前記信頼度の高い画像を該信頼度の高い順に選択する画像選択工程と、
前記画像選択工程により分類結果毎に選択された画像を、同時に表示することが可能な表示工程と、
を備えたことを特徴とする画像表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像等により取得された複数の画像データを表示する画像表示装置及び画像表示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像等により取得された複数の画像を、例えば赤色、青色、緑色など基準となる色相を用いて分類し、その分類結果に基づいて画像表示を行う画像表示装置や、画像表示方法が提案されている。また、画像から被写体の顔が含まれているか否かを判定し、被写体の顔が含まれている場合には、画像全体に対する被写体の顔の領域の割合を判定した結果を用いて、表示する画像を選択する画像表示装置も提案されている（特許文献１及び２参照）。
【特許文献１】特開２００６−２７７０３８号公報
【特許文献２】特開２００７−０４９３８７号公報
【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、基準となる色相を用いて分類した結果に基づいて画像を表示する場合、分類結果が必ずしもユーザの色に対する印象と合致する保証はない。特に複数の画像を順次表示する場合や、複数の画像のうちの特定の画像を強調して表示する場合には、最初に表示される画像や、強調して表示される画像がユーザの色に対する印象と異なる画像となることもあり、画像表示に対する興趣を損なうものとなりやすい。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、上述した課題を解決するために発明されたものであり、複数の画像を色分類した結果に基づいて画像を表示する際に、ユーザの色に対する印象に合致する画像を優先的に表示できるようにした画像表示装置及び画像表示方法を提供することを目的とする。
【０００５】
第１の発明の画像表示装置は、予め選定された選定色を用いて画像を分類する画像分類手段と、前記画像分類手段によって分類された画像に対して、前記分類における信頼度を算出する信頼度算出手段と、前記画像分類手段による画像の分類時に同一の分類結果となる画像から、前記信頼度の高い順に画像を複数選択するとともに、前記選択された複数の画像のうち前記信頼度が最も高い画像を主画像として選択する画像選択手段と、前記画像選択手段により選択された複数の画像を、前記主画像と、該主画像を除いた画像からなる副画像とに分けて同時に表示することが可能な表示手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００６】
また、第２の発明の画像表示装置は、予め選定された選定色を用いて画像を分類する画像分類手段と、前記画像分類手段によって分類された画像に対して、前記分類における信頼度を算出する信頼度算出手段と、前記画像分類手段により分類された画像のうち、同一の分類結果となる画像を分類結果毎にまとめた複数の画像群のそれぞれから、前記信頼度の高い画像を該信頼度の高い順に選択する画像選択手段と、前記画像選択手段により分類結果毎に選択された画像を、同時に表示することが可能な表示手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
第３の発明は、第１及び第２の発明において、前記画像分類手段は、少なくとも２種類以上の前記選定色を用いて、画像を前記選定色毎に分類することを特徴とする。
【０００８】
第４の発明は、第１〜第３の発明のいずれかにおいて、前記信頼度算出手段は、前記選定色となる画素数が画像の全画素数に占める割合を求めることで、前記分類における信頼度を算出することを特徴とする。
【０００９】
第５の発明は、第１〜第４の発明のいずれかにおいて、色空間を複数の領域に分割し、かつ、分割された複数の領域のいずれかに前記選定色が対応付けられた色空間テーブルを備え、前記画像分類手段は、前記選定色が対応付けられた前記領域に該当する画素数が画像の全画素数に占める割合を求め、該割合が所定の割合を超過するか否かによって画像を分類することを特徴とする。
【００１０】
第６の発明は、第１〜第５の発明のいずれかにおいて、前記画像分類手段は、画素数が画像の全画素数に占める割合が最も高い分割領域に対応付けられた選定色に基づいて、画像を分類することを特徴とする。
【００１１】
第７の発明の画像表示方法は、予め選定された選定色を用いて画像を分類する画像分類工程と、前記画像分類手段によって分類された画像に対して、前記分類における信頼度を算出する信頼度算出工程と、前記画像分類手段による画像の分類時に同一の分類結果となる画像から、前記信頼度の高い順に画像を複数選択するとともに、前記選択された複数の画像のうち前記信頼度が最も高い画像を主画像として選択する画像選択工程と、前記画像選択工程により選択された複数の画像を、前記主画像と、該主画像を除いた画像からなる副画像とに分けて同時に表示することが可能な表示工程と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
第８の発明の画像表示方法は、予め選定された選定色を用いて画像を分類する画像分類工程と、前記画像分類工程によって分類された画像に対して、前記分類における信頼度を算出する信頼度算出工程と、前記画像分類工程により分類された画像のうち、同一の分類結果となる画像を分類結果毎にまとめた複数の画像群のそれぞれから、前記信頼度の高い画像を該信頼度の高い順に選択する画像選択工程と、前記画像選択工程により分類結果毎に選択された画像を、同時に表示することが可能な表示工程と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、画像表示の際に画像を分類した結果を反映した画像表示を行う際に、ユーザにおける色の印象に合致した画像を優先的に表示させることができるので、画像表示における醍醐味を強く実感させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図１は、本発明を実施した画像表示装置の構成を示す機能ブロック図である。画像表示装置１０は、ＣＰＵ１５、ＲＯＭ１６、ＲＡＭ１７、データベース１８、画像分類部１９、キーボード２０、マウス２１及びディスプレイ２２から構成され、各部がバス２３を介して接続される。ＣＰＵ１５は、不図示の制御プログラムを実行することで、画像表示装置１０の各部を統括的に制御する。ＲＯＭ１６は、画像表示装置１０を作動制御するための各種プログラムや、これらプログラムによって使用されるデータを格納する。ＲＡＭ１７は、上述したプログラムを実行したときに生成される演算子などを一時記憶する。なお、キーボード２０やマウス２１は、入力操作を行う際に操作される。また、ディスプレイ２２は、入力操作を行う際の表示や、データベース１８の画像格納領域２５に格納された画像データを用いた画像の表示を行う。
【００１５】
データベース１８は、画像格納領域２５、分類結果格納領域２６、信頼度格納領域２７などの領域を備えている。画像格納領域２５には、この画像表示装置１０に入力される画像データが複数格納される。分類結果格納領域２６には、後述する画像分類部１９により画像を分類した結果を示すデータ（以下、分類情報）が格納される。信頼度格納領域２７は、画像分類部１９に画像を分類したときの、該分類に対する信頼度を示すデータ（以下、信頼度情報）が格納される。なお、分類情報は、選定色と、該選定色によって分類された画像データに付されたデータ名とが選定色毎に対応付けて、まとめられたデータからなり、信頼度情報は、選定色、該選定色によって分類された画像データに付されたデータ名及び分類時の信頼度が、選定色毎に対応付けてまとめられたデータからなる。
【００１６】
画像分類部１９は、データベース１８の画像格納領域２５に格納された複数の画像データを、予め選定された色相（以下、選定色）を用いて分類する。図２に示すように、画像分類部１９は、ヒストグラム生成部３１、代表色取得部３２、信頼度算出部３３及び画像振分け部３４から構成される。
【００１７】
ヒストグラム生成部３１は、画像内の各画素の色情報と、ＲＯＭ１６に記憶された色空間テーブル３５とからヒストグラムを画像データ毎に生成する。詳細には、画像データの各画素の色情報が色空間テーブル３５の複数の領域のいずれかに該当するか否かを全画素について判定し、この判定により画素毎の選定色及びその度数（画素数）を算出することで、最終的に、複数の領域に割り当てられた選定色と、その度数とからなるヒストグラムを生成する。
【００１８】
色空間テーブル３５は、ＹＣｂＣｒ座標を分割することで得られる複数の領域のそれぞれの領域における輝度及び色度の範囲と、各領域に割り当てられる選定色とが対応付けられたテーブルである。なお、画像データが有する各画素の色情報は、輝度値（Ｙ値）及び色度値（Ｃｂ値及びＣｒ値）となることから、色空間テーブル３５としてＹＣｂＣｒ座標を使用している。図３（ａ）は、ＹＣｂＣｒ座標におけるＹ・Ｃｂ面の一例を示し、図３（ｂ）は、Ｃｂ・Ｃｒ面の一例を示す。なお、図３においては、Ｙ、Ｃｂ、Ｃｒの各値の最小値を０、最大値を２５５として示しているが、Ｙ、Ｃｂ、Ｃｒの各値の最小値を−１２７、最大値を１２８としてもよい。
【００１９】
ＹＣｂＣｒ座標は、Ｙ方向が例えば分割数８で等分割され、Ｃｂ方向及びＣｒ方向のそれぞれの方向は、その中央部が密に、中央部から周縁部に向けて疎になるように８分割される。本実施形態においては、Ｃｂ方向及びＣｒ方向を、４：２：１：１：１：１：２：４の比率となるようにそれぞれ分割している。図示は省略するが、Ｃｂ・Ｃｒ面において、色相の変化（目視によって異なって見える具合）は中央部が大きく、その周縁部が小さいことから、上述した方法で分割することで、分割された領域に割り振られる選定色のずれを最小限にしている。また、Ｃｂ・Ｃｒ面を、その中央部を密に、周縁部に向けて疎となるように分割することで、Ｃｂ・Ｃｒ面を密となる分割幅で等分割した場合に比べて、分割される領域数を減らすことができるので、色空間テーブルのサイズを削減でき、ヒストグラムを作成する処理を短時間で行うことができる。なお、Ｃｂ方向及びＣｒ方向の分割数や、分割する際の比率は上記に限定される必要はなく、実験等により求めるなど適宜設定されるものである。
【００２０】
この色空間テーブル３５は、上述した複数の領域のそれぞれに対して選定色が割り当てられる。なお、本実施形態では、説明の煩雑さを解消するために、複数の領域のそれぞれに割り当てられる選定色として、三原色である「赤色」、「青色」及び「緑色」の他に、これら色に該当しない「その他の色」を用いて説明する。なお、選定色は、上述した色に限定されるものではなく、上述した三原色の他に、色相環で示される二次色や三次色を用いることも可能である。
【００２１】
図４は、Ｃｂ・Ｃｒ面の一例を示すものである。例えばＣｂ・Ｃｒ面におけるＹＣｂＣｒ色空間の領域として符号４０で示される領域が当て嵌る場合、符号４１で示されるハッチングの領域に対して「青色」が割り当てられ、符号４２で示されるハッチングの領域に対して「赤色」が割り当てられる。同様にして、符号４３で示されるハッチングの領域に対して「緑色」が割り当てられ、符号４４で示されるハッチングが施されていない領域に対して「その他の色」が割り当てられる。なお、複数の領域の全ての領域に、上述した選定色の何れかが割り当てられることから、色空間テーブル３５においては、複数の領域のうち、同一の選定色が割り当てられる領域が、選定色毎にグループ化される。
【００２２】
代表色取得部３２は、ヒストグラム生成部３１にて生成されたヒストグラムに基づいて画像における代表色を決定する。上述したように、色空間テーブル３５は、ＹＣｂＣｒ座標を複数の領域に分割し、それぞれの領域に対して「赤色」、「青色」、「緑色」、「その他の色」のいずれかの選定色が割り当てられていることから、生成されたヒストグラムは、上述した選定色と、その度数を示したものとなる。このヒストグラムにおいて、例えば「赤色」の度数が他の選定色の度数より高ければ、対象画像の代表色は「赤色」となる。なお、画像データの中には、「赤色」、「青色」、「緑色」及び「その他の色」の度数が略同一となるヒストグラムが生成されることがある。このような場合を解消するために、予め閾値を設けておき、度数が閾値を超過した場合に、その度数に対応する選定色を代表色として取得すればよい。なお、各選定色の度数のいずれもが閾値を超えない場合には、代表色を「その他の色」とすればよい。
【００２３】
信頼度算出部３３は、ヒストグラム生成部３１にて生成されたヒストグラムから、代表色となる選定色となる度数と、ヒストグラムの全度数とを求め、ヒストグラムの全度数に対する代表色となる選定色の度数の割合（以下、信頼度）を算出する。なお、代表色となる選定色の度数は選定色に含まれる色情報を備えた画素数であり、また、全度数は画像の全画素数であることから、この信頼度は、画像内において選定色が用いられる割合となる。つまり、この信頼度が高いほど、その選定色に含まれる色が画像内で多く用いられていることになり、信頼度が低いほど、その選定色に含まれる色が画像内で使用されていないことになる。信頼度算出部３３により算出された信頼度は、該信頼度を算出した画像データに付された画像データ名に対応付けられてＣＰＵ１５に出力される。ＣＰＵ１５は、データベース１８の信頼度格納領域２７を参照し、信頼度情報が格納されている場合には、該信頼度情報を読み出し、算出された信頼度、画像データ名及び選定色に基づいて、読み出した該信頼度情報に書き加える。これにより、データベース１８の信頼度格納領域２７に格納される信頼度情報が更新される。なお、データベース１８の信頼度格納領域２７に信頼度情報が格納されていないときには、ＣＰＵ１５は、算出された信頼度と画像データ名とから新たに信頼度情報を生成する。
【００２４】
画像振分け部３４は、代表色取得部３２によって取得された代表色に基づいて、画像を振り分ける。画像を振り分けた結果はＣＰＵ１５に出力され、ＣＰＵ１５により分類情報が生成される。なお、この生成された分類情報は、データベース１８の分類結果格納領域２６に格納される。なお、分類情報がデータベース１８の分類結果格納領域２６に格納されている場合には、ＣＰＵ１５は分類情報を読み出し、画像を振り分けた結果を分類情報に書き加えることで、分類情報を更新する。
【００２５】
以下、画像を選定色毎に分類する処理の流れについて図５のフローチャートに基づいて説明する。なお、画像の分類処理は、キーボード２０或いはマウス２１の操作により指示される。ステップＳ１０１は、データベース１８の分類結果格納領域２６を初期化する処理である。
【００２６】
ステップＳ１０２は、画像データの読み出しを行う処理である。画像データは、データベース１８の画像格納領域２５に格納されていることから、ＣＰＵ１５は、データベース１８の画像格納領域２５から全画像データを読み出して、画像分類部１９に出力する。
【００２７】
ステップＳ１０３は、ヒストグラム格納領域を初期化する処理である。なお、このヒストグラム格納領域については、詳細は説明していないが、ヒストグラム格納領域は、ステップＳ１０４において生成されたヒストグラムを格納する領域であり、このヒストグラム格納領域は、例えばＲＡＭ１７等に設けられている。
【００２８】
ステップＳ１０４は、ヒストグラムを生成する処理である。このステップＳ１０４の処理は、ヒストグラム生成部３１にて実行される。ヒストグラム生成部３１は、色空間テーブル３５を利用して、読み出された画像データにおける各画素のＹＣｂＣｒ値が、色空間テーブル３５に設定された複数の領域の何れかに該当するかを判定する。複数の領域のそれぞれの領域には、「赤色」、「青色」、「緑色」、「その他の選定色」の何れかが割り当てられている。ヒストグラム生成部３１は、この処理を全画素に対して行うことで、画素に対して割り当てられる選定色と、その度数とをまとめたヒストグラムを生成する。
【００２９】
なお、このステップＳ１０４において使用される色空間テーブル３５は、ＹＣｂＣｒ座標を、そのＹ方向を等分割し、またＣｒ方向及びＣｂ方向を、中央が密に、周縁に向けて疎となるように分割していることから、色空間テーブルのデータ量を減少させることができる。また、分割される複数の領域のうち、Ｃｂ・Ｃｒ面全体を密に分割せずに、色相の変化が大きい中央部を密に、また色相の変化が小さい周縁部を疎となるように分割することで、Ｃｂ・Ｃｒ面の分割数を削減できるので、ヒストグラムの作成時の処理時間を短縮させることができる。
【００３０】
ステップＳ１０５は、代表色を取得する処理である。このステップＳ１０５の処理は、代表色取得部３２にて実行される。代表色取得部３２は、ステップＳ１０４の処理により生成されたヒストグラムを参照して、「赤色」、「青色」、「緑色」、「その他の選定色」のうち、度数が最も高い選定色を代表色として取得する。この代表色の取得の際に、「赤色」、「青色」、「緑色」、「その他の選定色」のそれぞれの度数が、閾値を超えない場合には、代表色を「その他の選定色」としてもよい。
【００３１】
ステップＳ１０６は、信頼度を算出する処理である。このステップＳ１０６の処理は、信頼度算出部３３において実行される。信頼度算出部３３は、上述したヒストグラムを参照して、代表色として取得された選定色の度数と、ヒストグラムの全度数とを求める。信頼度算出部３３は、これら度数を用いて信頼度を算出する。算出された信頼度は、信頼度を求めた画像データに付された画像データ名とともにＣＰＵ１５に出力される。ＣＰＵ１５は、データベース１８の信頼度格納領域２７を参照し、信頼度情報が格納されている場合には、信頼度情報を読み出し、信頼度情報を更新する。一方、信頼度情報が格納されていない場合には、新たに信頼度情報を生成し、データベース１８の信頼度格納領域２７に格納する。
【００３２】
ステップＳ１０７は、代表色に基づいて画像を振り分ける処理である。このステップＳ１０７の処理は、画像振分け部３４において実行される。画像データにおける代表色が取得されていることから、この代表色に基づいて、選定色毎に画像データを振り分ける。この選定により、画像振分け部３４は、振り分けた画像データの選定色と、該画像データに付された画像データ名とをまとめた分類結果として、ＣＰＵ１５に出力する。ＣＰＵ１５は、データベース１８の分類結果格納領域２６を参照する。分類結果格納領域２６に分類情報が格納されている場合には、画像振分け部から出力された分類結果を用いて、分類情報を更新する。一方、分類情報が格納されていない場合には、分類結果を用いて、新たな分類情報を生成し、データベース１８の分類結果格納領域２６に格納する。
【００３３】
ステップＳ１０８は、全画像データを分類したか否かを判定するステップである。全画像データの分類が終了した場合（ステップＳ１０８でＹｅｓとなる場合）には、画像を分類する処理が終了する。一方、全画像データの分類が終了していない場合（ステップＳ１０８でＮｏとなる場合）には、ステップＳ１０２に戻る。このようにして、全画像データが選定色毎に分類される。
【００３４】
ステップＳ１０９は、画像を表示する処理である。なお、このステップＳ１０９の処理については、以下に示す。
【００３５】
［実施例１］
実施例１においては、同一の選定色として分類された複数の画像データを用いた画像表示を、選定色毎に順次行う場合について説明する。画像データを用いた画像表示を行う際にはテンプレート画像データが用いられる。以下では、ディスプレイに表示されるものを画像、画像の元になるデータを画像データとして説明する。図６に示すように、テンプレート画像Ｐｔは、画像が配置される領域（以下、レイアウト領域）Ｌ１〜Ｌ８が設けられ、これらレイアウト領域のうち、レイアウト領域Ｌ１は他のレイアウト領域Ｌ２〜Ｌ８よりも大きく設定される。このレイアウト領域Ｌ１には、主となる画像（以下、主画像）が配置され、残りのレイアウト領域Ｌ２〜Ｌ８には、他の画像（以下、副画像）が配置される。
【００３６】
図６に示すように、ＣＰＵ１５は、不図示の表示制御プログラムを実行することで、画像選択部５１、レイアウト決定部５２、及び画像合成部５３の機能を有する。なお、ＣＰＵ１５の他に、ディスプレイ２２の表示制御を行う表示制御部を備えている場合には、表示制御部に上述した機能が設けられる。
【００３７】
画像選択部５１は、データベース１８の信頼度格納領域２７に格納された信頼度情報及び分類結果格納領域２６に格納された分類情報を参照して、テンプレート画像Ｐｔの各レイアウト領域に配置する画像を選択する。つまり、レイアウト領域は複数有ることから、同一の分類結果となる画像データから、信頼度の高い順に複数選択する。また、画像データの選択の際に、選択された画像データのうち、最も信頼度の高い画像データを主画像データとして、残りの画像データを副画像データとする。なお、画像表示を行う選択色の順番は、例えば「赤色」→「緑色」→「青色」→「その他の色」→・・・の順番となるように予め設定されている。この設定に基づいて、画像選択部５１は、それぞれの選択色に分類された画像データから、表示させる画像データを順次選択色毎に選択していく。なお、画像表示を行う選択色の順番は、上記に限定される必要はない。
【００３８】
レイアウト決定部５２は、画像選択部５１によって選択された画像データを表示する際の配置を決定する。例えば、「赤色」に分類された画像Ｐｒ１〜Ｐｒ８が選択された場合には、信頼度情報を参照して、「赤色」に分類された画像Ｐｒ１〜Ｐｒ８のうち、信頼度の高い順に配置するレイアウト領域を決定する。なお、レイアウト領域に配置される画像については、予め信頼度に基づいて設定されていることから、この設定に基づいて各レイアウト領域に配置する画像が決定される。例えば選定色が「赤色」の画像Ｐｒ１〜Ｐｒ８を表示する場合、これら画像の中で、画像Ｐｒ１が分類における信頼度が最も高く、画像Ｐｒ８が分類における信頼度が最も低い場合には、画像Ｐｒ１をレイアウト領域Ｌ１に、画像Ｐｒ２〜Ｐｒ８をレイアウト領域Ｌ２〜Ｌ８にそれぞれ配置するように、各画像のレイアウトが決定される。
【００３９】
画像合成部５３は、テンプレート画像データと読み出された画像データとを合成する。なお、画像の大きさが配置されるレイアウト領域の大きさと一致していない場合には、レイアウト領域の大きさとなるように、画像をリサイズ処理する。これにより、ディスプレイ２２に画像表示する画像データが生成される。
【００４０】
以下、分類された画像データを用いてディスプレイ２２に表示する手順について説明する。ＣＰＵ１５は、データベース１８の分類結果格納領域２６に格納された分類情報、及び信頼度格納領域２７に格納された信頼度情報を読み出して、テンプレート画像データに合成する画像データを選択し、画像表示したときのテンプレート画像の各レイアウト領域にどの画像を配置するかを決定する。この決定に基づいて、画像データとテンプレート画像データとを合成し、表示用の画像データを生成する。なお、「青色」、「緑色」、「その他の色」に分類された画像を用いた場合も、上述した手順で表示用の画像データが生成される。なお、同一のテンプレート画像データを用いる場合には、使用する画像データを差し替えればよい。
【００４１】
表示用の画像データが生成されると、ＣＰＵ１５は、ディスプレイ２２に表示用の画像データを用いた画像表示を行う。図７に示すように、例えば「赤色」に分類された画像を同時に表示する場合、信頼度の最も高い画像Ｐｒ１が大きく、他の画像Ｐｒ２〜Ｐｒ８の画像が画像Ｐｒ１よりも小さくディスプレイ２２の表示画面２２ａに表示される。つまり、画像Ｐｒ１が主画像として、画像Ｐｒ２〜Ｐｒ８が副画像として、それぞれ表示される。なお、この主画像は、表示される画像のうち、信頼度の最も高い画像からなるので、ユーザが意図する色の印象に合致した画像が優先的に表示される。
【００４２】
「赤色」に分類された画像が同時に表示されてから一定時間経過すると、ＣＰＵ１５は、「緑色」に分類された画像データを用いた表示用の画像データを生成し、新たに生成された表示用の画像データを用いて画像表示を行う。これにより、「緑色」に分類された画像Ｐｇ１〜Ｐｇ８が同時に表示される（図８参照）。なお、この場合も、信頼度の高い画像Ｐｇ１が主画像として、画像Ｐｇ２〜Ｐｇ８が副画像として表示される。
【００４３】
「緑色」に分類された画像Ｐｇ１〜Ｐｇ８が同時に表示されてから一定時間が経過すると、「青色」に分類された画像データを用いた表示用の画像データが生成され、ディスプレイ２２に「青色」に分類された画像Ｐｂ１〜Ｐｂ８が同時に表示される（図９参照）。なお、この場合も、信頼度の高い画像Ｐｂ１が主画像として、画像Ｐｂ２〜Ｐｂ８が副画像として表示される。その後、さらに一定時間が経過すると、「その他の色」に分類された画像データを用いた表示用の画像データが生成され、「その他の色」に分類された画像Ｐｏ１〜Ｐｏ８が同時に表示される（図１０参照）。
【００４４】
つまり、ディスプレイ２２には、「赤色」→「緑色」→「青色」→「その他の色」→「赤色」→・・・・の順番で画像が表示されていく。なお、二巡目以降の表示については、表示していない画像データのうち、信頼度の高い画像データが用いられる。つまり、一巡目の画像表示においては、信頼度が最も高い画像データから信頼度が８番目に高い画像データが用いられることから、二巡目の画像表示においては、信頼度が９番目に高い画像データから信頼度が１６番目に高い画像データが用いられる。
【００４５】
このように、データベース１８に格納された画像データを全て用いて画像表示が行われる。なお、他の選定色において画像表示として用いられていない画像データがある場合であっても、選定色によっては、全ての画像データが用いられてしまう場合もあることから、そのような場合には、全ての画像データを用いた選定色における画像表示をスキップして、他の選定色における画像を表示すればよい。この実施例１の場合には、信頼度の高い画像データを用いていくことから、画像表示において、ユーザに違和感を与えずに済むことになる。
【００４６】
［実施例２］
実施例２においては、選定色毎に分類された画像データ群のそれぞれから画像データを読み出して、読み出された画像データを用いた画像表示をディスプレイにて行う場合について説明する。
【００４７】
図１１に示すように、ＣＰＵ１５は、不図示の表示制御プログラムを実行することで、画像選択部６１、トリミング処理部６２、及び画像合成部６３の機能を有する。なお、ＣＰＵ１５の他に、ディスプレイ２２の表示制御を行う表示制御部を備えている場合には、表示制御部にこれら機能が設けられる。
【００４８】
画像選択部６１は、データベース１８の分類結果格納領域２６に格納された分類情報と、信頼度格納領域２７に格納された信頼度情報を読み出して、画像表示に用いる画像データを選択する。この実施例２においては、各選択色となる画像データを用いた表示用の画像データを生成し、該表示用の画像データを用いてディスプレイに画像表示することから、「赤色」、「緑色」、「青色」に分類された画像データについては、１個の画像データが選択され、「その他の色」に分類された画像データについては、３個の画像データが選択される。また、選択される画像データは、分類された画像データのうち、分類における信頼度が高い画像データである。
【００４９】
トリミング処理部６２は、選択色毎に選択された画像データのそれぞれに対してトリミング処理を行い、切り台し画像データを生成する。例えば選定色毎の画像の一部を均等に表示（以下、６分割表示）させる場合には、ディスプレイ２２の表示画面２２ａを横方向に６分割した１つの領域にそれぞれの画像の一部が表示されるようにトリミング処理を施すことで切り出しデータを生成する。
【００５０】
また、複数の選定色のいずれかの選定色に分類された画像については画像全体を表示し、他の選定色に分類された画像については画像の一部を表示する場合には、ディスプレイ２２の表示画面２２ａに全体が表示される画像の領域を除いた領域を、横方向に５分割した領域のそれぞれに表示されるようにトリミング処理を施すことで切り出しデータを生成する。
【００５１】
画像合成部６３は、トリミング処理部６２にて生成された切り出しデータを用いて、表示用の画像データを生成する。
【００５２】
以下、ディスプレイ２２における表示方法について説明する。ＣＰＵ１５は、データベース１８の分類結果格納領域２６に格納された分類情報、及び信頼度格納領域２７に格納された信頼度情報を読み出して、「赤色」、「緑色」、「青色」に分類された画像データから、最も信頼度の高い画像データを選択する。また、「その他の色」となる画像データについては、信頼度の高い方から順に３個の画像データを選択する。選定色毎に用いる画像データが選択されると、選択された画像データを用いたトリミング処理が実行される。このトリミング処理により生成された切り出しデータを合成することで表示用の画像データが生成される。なお、この切り出しデータの合成の際には、各切り出しデータに対してリサイズ処理が行われる。この表示用画像データを表示すると、図１２に示すように、ディスプレイ２２の表示画面２２ａには、分類された画像の６分割表示が行われる。なお、この６分割表示においては、表示画面の左側から例えば「赤色」、「その他の色」、「緑色」、「その他の色」、「青色」、「その他の色」の順で配置される。なお、この配置は、上記に限定される必要はない。
【００５３】
上述した画像表示から一定時間経過すると、６分割表示から「赤色」に分類された画像Ｐｒ１については画像全体を表示し、他の選択色に分類された画像は、６分割表示よりも狭い幅で表示される。なお、画像の一部の表示から画像全体の表示に切り替わることを拡大表示と称し、画像の幅が６分割表示の際の画像の幅よりも狭くなる表示を縮小表示と称する。なお、６分割にて選定色毎との画像を表示したときに、「緑色」に分類された画像Ｐｇ１、「青色」に分類された画像Ｐｂ１、「その他の色」に分類された画像Ｐｏ１〜Ｐｏ３は、「赤色」に分類された画像よりも右方に配置されることから、「赤色」に分類された画像Ｐｒ１が拡大表示されると、残りの画像は、右端に寄った状態の縮小表示となる。
【００５４】
図１４に示すように、「赤色」に分類された画像Ｐｒ１を拡大表示してから一定時間経過すると、６分割表示に切り替わる。なお、このとき、「赤色」に分類された画像については拡大表示により画像全体を表示していることから、この６分割表示においては、信頼度が２番目に高い画像Ｐｒ２の一部が用いられる。
【００５５】
この表示から一定時間が経過すると、「緑色」に分類された画像Ｐｇ１が拡大表示され、他の選定色の画像が縮小表示される（図１５参照）。「赤色」に分類された画像Ｐｒ２と、「その他の色」に分類された画像Ｐｏ１は、「緑色」に分類された画像Ｐｇ１よりも左方に配置されることから、左端に寄った状態での縮小表示となる。
【００５６】
以下、６分割表示→「青色」に分類された画像Ｐｂ１の拡大表示→６分割表示→「その他」の画像の拡大表示の順で画像表示が実行されていき、分類された画像が全て拡大表示されるまで上述した画像表示が実行される。なお、拡大表示された画像は、その直後に行われる６分割表示の際に差し替えられる。つまり、拡大表示された画像から、画像表示に用いる画像として選択されていない画像のうち、最も信頼度の高い画像を選択し、拡大表示後の６分割表示の際に選択された画像に差し替える。なお、各選定色の拡大表示の間に、６分割表示を行っているが、６分割表示は必ずしも行われなくてもよい。
【００５７】
本実施形態では、画像表示装置としているが、これに限定される必要はなく、本実施形態における構成、又は機能を有するデジタルカメラであってもよい。また、この他に、本実施形態における機能をコンピュータ上で実施することが可能なプログラムや、このプログラムが記憶され、コンピュータにおいて読み取り可能な記憶媒体であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】画像表示装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】画像分類部の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】ＹＣｂＣｒ座標を複数の領域に分割した場合の一例を示す図である。
【図４】Ｃｂ・Ｃｒ面におけるＹＣｂＣｒ色空間の範囲、及びＹＣｂＣｒ色空間の範囲における色相の範囲の一例を示す図である。
【図５】画像を分類する処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】選定色毎に複数の画像を表示する場合についてのＣＰＵの構成を示す機能ブロック図である。
【図７】「赤色」に分類された画像を複数表示したときの一例を示す図である。
【図８】「緑色」に分類された画像を複数表示したときの一例を示す図である。
【図９】「青色」に分類された画像を複数表示したときの一例を示す図である。
【図１０】「その他の色」に分類された画像を複数表示したときの一例を示す図である。
【図１１】選定色毎に分類された画像を信頼度の高い画像から表示するときのＣＰＵの構成を示す機能ブロック図である。
【図１２】６分割表示の一例を示す図である。
【図１３】「赤色」に分類された画像の拡大表示の一例を示す図である。
【図１４】「赤色」に分類された画像のうち、信頼度が２番目に高い画像を用いた６分割表示の一例を示す図である。
【図１５】「緑色」に分類された画像の拡大表示の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５９】
１０…画像表示装置、１５…ＣＰＵ、１８…データベース、１９…画像分類部、２２…ディスプレイ、２５…画像格納領域、２６…分類結果格納領域、２７…信頼度格納領域、３１…ヒストグラム生成部、３２…代表色取得部、３３…信頼度算出部、３４…画像振分け部、３５…色空間テーブル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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