(57)【要約】【課題】従来技術が有する問題に鑑み、本発明の目的の１つは、個人各々の認識に即した画像の分類検索を容易にする技術を提供することである。本発明の他の目的は、個人各々の認識に即した画像の画像処理を容易にする技術も提供することである。【解決手段】上記課題を解決するために、請求項１に記載の画像処理方法は、複数の標本画像の特徴量を標本画像毎に求める工程と、前記標本画像の印象として示された印象語を評価することで得られる評価度数の入力を前記標本画像毎に受け付ける工程と、前記標本画像毎の前記特徴量と前記標本画像毎に入力された前記評価度数とを用いて、前記特徴量と前記印象語とを関係付ける画像印象関係データを統計的手法により求める工程とを備えることを特徴とする。【選択図】      図１
2009009402.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の標本画像の特徴量を標本画像毎に求める工程と、
前記標本画像の印象として示された印象語を評価することで得られる評価度数の入力を前記標本画像毎に受け付ける工程と、
前記標本画像毎の前記特徴量と前記標本画像毎に入力された前記評価度数とを用いて、前記特徴量と前記印象語とを関係付ける画像印象関係データを統計的手法により求める工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理方法において、
前記特徴量には、画像の色情報、画像の周波数成分情報、画像の構図に関する情報の少なくともいずれか１つを含む
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像処理方法において、
複数の前記印象語について前記画像印象関係データを各々求める工程と、
複数の前記画像印象関係データを用いて、一の前記印象語と他の前記印象語とを関係付ける印象語相関データを統計的手法によって求める工程と
をさらに備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像処理方法において、
入力画像を読み込む工程と、
前記入力画像から特徴量を求める工程と、
前記画像印象関係データまたは前記印象語相関データの少なくとも一方と前記入力画像の特徴量とから前記入力画像に相応する印象語を選び出す工程と、
前記選び出された印象語を示す付帯情報を前記入力画像に対応付けて生成する工程と
をさらに備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像処理方法において、
入力画像を読み込む工程と、
前記入力画像から特徴量を求める工程と、
前記画像印象関係データまたは印象語相関データの少なくとも一方と前記入力画像の特徴量とから前記入力画像毎に前記印象語との相互関係を示す相関度数を算出する工程とをさらに備え、
前記相関度数に基づいて前記入力画像に対して分類処理を行う
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
同一の基準画像に相異なる複数の画像処理を施して複数の標本画像を生成する工程と、
前記標本画像の印象として示された印象語を評価することで得られる評価度数の入力を前記標本画像毎に受け付ける工程と、
前記標本画像毎に対応する画像処理内容と前記標本画像毎に入力された前記評価度数とを用いて、前記画像処理内容と前記印象語とを関係付ける画像印象関係データを統計的手法により求める工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理方法において、
複数の前記印象語について前記画像印象関係データを各々求める工程と、
複数の前記画像印象関係データを用いて、一の前記印象語と他の前記印象語とを相互関係付ける印象語相関データを統計的手法によって求める工程と
をさらに備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項６または請求項７に記載の画像処理方法において、
入力画像を読み込む工程と、
前記印象語の指定を受け付ける工程と、
前記画像印象関係データまたは印象語相関データの少なくとも一方を用いて前記画像処理内容毎に前記指定された印象語との相互関係を示す相関度数を算出する工程と、
前記相関度数に基づいて指定される画像処理内容を前記入力画像に対して施す工程と
をさらに備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の画像処理方法の各工程を、コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
複数の標本画像の特徴量を記憶する特徴量記憶部と、
前記標本画像の印象として示された印象語を評価することで得られる評価度数の入力を前記標本画像毎に受け付ける評価入力部と、
前記標本画像毎に前記入力された評価度数を記憶する評価記憶部と、
前記標本画像毎の前記特徴量と前記評価度数とを用いて、前記特徴量と前記印象語とを関係付ける画像印象関係データを統計的手法により求める統計演算部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の画像処理装置において、
入力画像を読み込む画像読込部と、
前記入力画像から特徴量を求める特徴量抽出部と、
前記画像印象関係データと前記入力画像の特徴量とから前記入力画像に相応する印象語を選び出す印象選出部と、
前記選び出された印象語を示す付帯情報を前記入力画像に対応付けして生成する情報生成部と
をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
請求項１０に記載の画像処理装置において、
入力画像を読み込む画像読込部と、
前記入力画像の特徴量を求める特徴量抽出部と、
前記画像印象関係データと前記入力画像の特徴量とから各前記入力画像と前記印象語との相互関係を示す相関度数を算出する算出部とをさらに備え、
前記相関度数に基づいて前記入力画像に対する分類処理を行う
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
同一の基準画像に相異なる複数の画像処理を施して複数の標本画像を生成する標本生成部と、
前記標本画像の印象として示された印象語を評価することで得られる評価度数の入力を前記標本画像毎に受け付ける評価入力部と、
前記標本画像毎に前記入力された評価度数を記憶する評価記憶部と、
前記標本画像毎に対応する画像処理内容と前記評価度数とを用いて、前記画像処理内容と前記印象語とを関係付ける画像印象関係データを統計的手法により求める統計演算部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の画像処理装置において、
入力画像を読み込む画像読込部と、
前記印象語の指定を受け付ける印象入力部と、
前記画像印象関係データを用いて前記画像処理内容毎に前記指定された印象語との相互関係を示す相関度数を算出する算出部と、
前記相関度数に基づいて指定される画像処理内容を前記入力画像に対して施す画像演算部と
をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
被写体を撮像して画像データを生成する撮像部と、
請求項１０ないし請求項１４のいずれか１項に記載の画像処理装置のいずれか１つを備える
ことを特徴とする電子カメラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、各個人が持つ印象に即した画像処理を行う方法、プログラム、画像処理装置及び電子カメラに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラ及びデジタルカメラを搭載した携帯電話等の普及により、誰でも手軽に画像を撮影できるようになった。それに伴い個人が所有する画像の数が増え、画像の整理や検索等の作業には大変な労力が必要となっている。
【０００３】
そこで、画像の整理検索作業の労力を軽減するために、これまでに様々な技術が公開されている。その１つとして、「山」とか「海」といった画像の内容や、「かわいい」、「きれいな」といった画像に対する人の印象に基づいて、分類検索作業の自動化を図るものがある。一例として、特許文献１では、画像の内容や印象と画像の特徴量とを結びつけた検索装置が開示されている。
【特許文献１】特開２０００−１１２９５６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に係る検索装置は、画像の印象と内容との関係及び画像の印象や内容と画像の特徴量との関係等のデータを、あらかじめ検索装置側で用意したデータを使用する。そのため、処理の結果と一個人の認識や評価とのずれが生じてしまう問題がある。これは、「かわいい」、「きれいな」等の印象に対する認識や評価が、一人一人の個性に大きく依存し異なるからである。
【０００５】
上記従来技術が有する問題に鑑み、本発明の目的の１つは、個人各々の認識に即した画像の分類検索を容易にする技術を提供することである。本発明の他の目的は、個人各々の認識に即した画像の画像処理を容易にする技術も提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の画像処理方法は、複数の標本画像の特徴量を標本画像毎に求める工程と、前記標本画像の印象として示された印象語を評価することで得られる評価度数の入力を前記標本画像毎に受け付ける工程と、前記標本画像毎の前記特徴量と前記標本画像毎に入力された前記評価度数とを用いて、前記特徴量と前記印象語とを関係付ける画像印象関係データを統計的手法により求める工程とを備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項２に記載の画像処理方法は、請求項１に記載の画像処理方法において、前記特徴量には、画像の色情報、画像の周波数成分情報、画像の構図に関する情報の少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする。
【０００８】
請求項３に記載の画像処理方法は、請求項１または請求項２に記載の画像処理方法において、複数の前記印象語について前記画像印象関係データを各々求める工程と、複数の前記画像印象関係データを用いて、一の前記印象語と他の前記印象語とを関係付ける印象語相関データを統計的手法によって求める工程とをさらに備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項４に記載の画像処理方法は、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像処理方法において、入力画像を読み込む工程と、前記入力画像から特徴量を求める工程と、前記画像印象関係データまたは前記印象語相関データの少なくとも一方と前記入力画像の特徴量とから前記入力画像に相応する印象語を選び出す工程と、前記選び出された印象語を示す付帯情報を前記入力画像に対応付けて生成する工程とをさらに備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項５に記載の画像処理方法は、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像処理方法において、入力画像を読み込む工程と、前記入力画像から特徴量を求める工程と、前記画像印象関係データまたは印象語相関データの少なくとも一方と前記入力画像の特徴量とから前記入力画像毎に前記印象語との相互関係を示す相関度数を算出する工程とをさらに備え、前記相関度数に基づいて前記入力画像に対して分類処理を行うことを特徴とする。
【００１１】
請求項６の画像処理方法は、同一の基準画像に相異なる複数の画像処理を施して複数の標本画像を生成する工程と、前記標本画像の印象として示された印象語を評価することで得られる評価度数の入力を前記標本画像毎に受け付ける工程と、前記標本画像毎に対応する画像処理内容と前記標本画像毎に入力された前記評価度数とを用いて、前記画像処理内容と前記印象語とを関係付ける画像印象関係データを統計的手法により求める工程とを備えることを特徴とする。
【００１２】
請求項７に記載の画像処理方法は、請求項６に記載の画像処理方法において、複数の前記印象語について前記画像印象関係データを各々求める工程と、複数の前記画像印象関係データを用いて、一の前記印象語と他の前記印象語とを相互関係付ける印象語相関データを統計的手法によって求める工程とをさらに備えることを特徴とする。
【００１３】
請求項８に記載の画像処理方法は、請求項６または請求項７に記載の画像処理方法において、入力画像を読み込む工程と、前記印象語の指定を受け付ける工程と、前記画像印象関係データまたは印象語相関データの少なくとも一方を用いて前記画像処理内容毎に前記指定された印象語との相互関係を示す相関度数を算出する工程と、前記相関度数に基づいて指定される画像処理内容を前記入力画像に対して施す工程とをさらに備えることを特徴とする。
【００１４】
請求項９に記載のプログラムは、請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の画像処理方法の各工程を、コンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１５】
請求項１０に記載の画像処理装置は、複数の標本画像の特徴量を記憶する特徴量記憶部と、前記標本画像の印象として示された印象語を評価することで得られる評価度数の入力を前記標本画像毎に受け付ける評価入力部と、前記標本画像毎に前記入力された評価度数を記憶する評価記憶部と、前記標本画像毎の前記特徴量と前記評価度数とを用いて、前記特徴量と前記印象語とを関係付ける画像印象関係データを統計的手法により求める統計演算部とを備えることを特徴とする。
【００１６】
請求項１１に記載の画像処理装置は、請求項１０に記載の画像処理装置において、入力画像を読み込む画像読込部と、前記入力画像から特徴量を求める特徴量抽出部と、前記画像印象関係データと前記入力画像の特徴量とから前記入力画像に相応する印象語を選び出す印象選出部と、前記選び出された印象語を示す付帯情報を前記入力画像に対応付けして生成する情報生成部とをさらに備えることを特徴とする。
【００１７】
請求項１２に記載の画像処理装置は、請求項１０に記載の画像処理装置において、入力画像を読み込む画像読込部と、前記入力画像の特徴量を求める特徴量抽出部と、前記画像印象関係データと前記入力画像の特徴量とから各前記入力画像と前記印象語との相互関係を示す相関度数を算出する算出部とをさらに備え、前記相関度数に基づいて前記入力画像に対する分類処理を行うことを特徴とする。
【００１８】
請求項１３に記載の画像処理装置は、同一の基準画像に相異なる複数の画像処理を施して複数の標本画像を生成する標本生成部と、前記標本画像の印象として示された印象語を評価することで得られる評価度数の入力を前記標本画像毎に受け付ける評価入力部と、前記標本画像毎に前記入力された評価度数を記憶する評価記憶部と、前記標本画像毎に対応する画像処理内容と前記評価度数とを用いて、前記画像処理内容と前記印象語とを関係付ける画像印象関係データを統計的手法により求める統計演算部とを備えることを特徴とする。
【００１９】
請求項１４に記載の画像処理装置は、請求項１３に記載の画像処理装置において、入力画像を読み込む画像読込部と、前記印象語の指定を受け付ける印象入力部と、前記画像印象関係データを用いて前記画像処理内容毎に前記指定された印象語との相互関係を示す相関度数を算出する算出部と、前記相関度数に基づいて指定される画像処理内容を前記入力画像に対して施す画像演算部とをさらに備えることを特徴とする。
【００２０】
請求項１５に記載の電子カメラは、被写体を撮像して画像データを生成する撮像部と、請求項１０ないし請求項１４のいずれか１項に記載の画像処理装置のいずれか１つを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の一の形態によれば、各個人の画像に対する印象と画像の特徴量との関係付けるデータを最初に求め、当該データを用いることで、各個人の印象に合致した画像の分類検索が可能となる。また、本発明の他の形態によれば、各個人の画像に対する印象と画像の特徴量との関係付けるデータを最初に求め、当該データを用いることで、各個人の印象に合致した画像の処理も可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下に、本発明の実施形態について図を参照して詳細に説明する。
≪第１の実施形態≫
図１は、本発明の第１実施形態に係る画像処理装置を示す。第１実施形態に係る画像処理装置は、制御部１、メモリ２、記憶装置３、画像入力部４及び入出力インターフェース６から構成される。制御部１、メモリ２、記憶装置３、画像入力部４及び入出力インターフェース６はバス５を介して情報伝達可能に接続される。さらに、入出力インターフェース６を介して、入力装置７と出力装置８とが接続されている。
【００２３】
制御部１は、入力装置７からの開始命令と画像処理の初期設定を、入出力インターフェース６を経由して受け、メモリ２に保持されている画像処理プログラムを実行する。制御部１は、記憶装置３または画像入力部４に格納されている画像データを適宜読み込み、画像処理を行う。この画像処理の結果は、記憶装置３に保存され、同時に入出力インターフェース６を介して出力装置８に表示される。制御部１には、一般的なコンピュータのＣＰＵが使用できる。
【００２４】
メモリ２は、画像処理プログラムの保持、及び制御部１が行う画像処理に伴う途中の処理結果や各構成要素からの各種データの一時記憶に用いられる。メモリ２には、一般的な半導体メモリを用いることができる。
【００２５】
記憶装置３は、制御部１での処理の対象となる画像データを格納及び保持する。画像データは、ビットマップ形式、ｊｐｅｇ形式、ｔｉｆｆ形式等の様々な形式で保持される。記憶装置３に保持されたデータは、バス５を介して、制御部１から適宜参照することができる。記憶装置３には、一般的なハードディスク装置や光磁気ディスク装置、または脱着可能なメモリカード等の記憶装置を選択して用いることができる。
【００２６】
画像入力部４は、処理対象となる画像データの入力を行うときに使われる。画像入力部４には、ＵＳＢケーブル、メモリカード等の差し込み口が設けられている。そして、ＵＳＢケーブル等によって接続される機器（スキャナ、デジタルカメラやデジタルビデオ等）、または差し込み口に挿入されたメモリカード等から、画像処理装置への画像入力が行われる。画像入力部４から入力された画像データは、バス５を介して、大容量記憶装置３に転送及び保持されても良いし、制御部１によって直接読み出されても良い。
【００２７】
入出力インターフェース６は、入力装置７からの開始命令や画像処理の初期設定を制御部１に伝え、逆に制御部１からの処理結果を出力装置８へ送るために用いられる。
【００２８】
入力装置７は、ユーザによる画像処理プログラムの実行開始指示入力や画像処理の初期設定操作等に用いられる。入力装置７には、一般的なキーボード、マウス等を用いることができる。
【００２９】
出力装置８は、制御部１から送られてくる画像処理の途中経過やその結果を、ユーザが確認可能な情報として表示する。出力装置８には、モニタやプリンタ等を用いることができる。
【００３０】
以下に、第１実施形態に係る画像処理装置について、図２のフローチャートに示されたステップ番号に沿って説明する。
【００３１】
具体的には、ユーザが、入力装置７から画像処理の初期設定等と共に、画像処理プログラムのコマンドを入力し開始命令を出す。入出力インターフェース６を通じて、画像処理装置の制御部１がその命令を受け、メモリ２に格納されている画像処理プログラムを実行する。その結果、図２のステップＳ１０１からステップＳ１０８の処理が行われる。なお、以下の説明では、画像処理装置の記憶装置３に、複数の標本画像のデータが、あらかじめ記憶されていることを前提とする。
【００３２】
ステップＳ１０１では、制御部１が、１枚の標本画像を記憶装置３より読み込み、メモリ２に保持する。
【００３３】
ステップＳ１０２では、制御部１が、上記１枚目の標本画像の特徴量を求め、メモリ２に画像の識別番号と特徴量を保持する。ステップＳ１０２において画像１枚から求める特徴量は、画像の色成分、周波数成分及び構図に関して合計１５種類のパラメータを設定した。そのうち、色成分については６種類あり、人間の感性に近いと考えられているＬ＊ａ＊ｂ＊のパラメータに関するものである。具体的には、図３（１）に示すように、各パラメータについて、ヒストグラムの横軸を８つの領域に等分し、各パラメータのピーク値を含む領域の位置と平均値以上となる領域数とを特徴量として用いる。次に、周波数成分は４種類あり、画像全体のウエーブレット変換によって求まる縦、横、格子方向のピーク周波数及び３成分中で最大となる周波数成分を特徴量として用いる。最後の画像の構図に関しては、画像の５つの異なる部分領域について、各領域の周波数成分と上記画像全体の周波数成分との比を求め、その値を用いる。５つの領域は、図３（２）に示すように、写真撮影の技法の１つである３分割法に基づいた決めた５つの黒い四角の領域である。そして、それぞれの部分領域についてウエーブレット変換を行い、各領域の周波数成分を求める。この画像の構図情報により、どの領域に特徴的な構造が存在しているかが判定可能となる。
【００３４】
ステップＳ１０３では、制御部１が、図４の画像評価入力画面２０を出力装置８のモニタに表示させて、１枚目の標本画像の印象評価に関する入力を、入力装置７を介してユーザから受け付ける。具体的には、図４の画像評価入力画面２０には、左側に評価対象である標本画像２２が表示され、右側には、複数の印象語２３毎の７段階評価の評価度数の数値釦２４が表示される。７段階評価される印象語２３として、「好き／嫌い」、「ソフト／ハード」、「冷たい／暖かい」及び「グレイッシュ（灰色っぽい）／クリア」の印象語を用いる。ユーザが、画像評価入力画面２０のＳＴＡＲＴ釦２１を押すと、制御部１に評価開始命令が伝えられ、制御部１は１枚目の標本画像２２が表示する。ユーザは、標本画像２２についての印象を、示された各印象語に対する評価度数１点から７点で評価し、対応する数値釦２４をマウス等を用いて押す。ユーザによって全ての印象語の評価度数の入力がなされ、ＮＥＸＴ釦２５が押されると、制御部１は、１枚目の画像の識別番号と入力された各印象語の評価度数をメモリ２に保持し、１枚目の標本画像に対する作業は終了する。
【００３５】
なお、制御部１は、標本画像が複数ある場合には、ステップＳ１０１からステップＳ１０３の処理を、全ての標本画像に対して行う。最後に、制御部１は、全ての標本画像の１５個の特徴量を、識別番号とともに画像特徴量データとして記憶装置３に保存する。また、制御部１は、全ての標本画像毎の各印象語に対する評価度数を、識別番号とともに各印象語の印象評価度数データとして記憶装置３に保存する。
【００３６】
ステップＳ１０４では、制御部１が、記憶装置３からステップＳ１０２で求めた画像特徴量データ及びステップＳ１０３で求めた各印象語の印象評価度数データを読み込む。そして、制御部１は、ラフ集合という統計的手法を用いて、各印象語に対して影響を与える画像の特徴量の組み合わせを求める。
【００３７】
ここで、ラフ集合を用いて、どのように各印象語に対して影響を与える画像の特徴量の組み合わせを求めるかについて簡単に説明する。簡単な場合として、例えば、図５のような場合を想定する。図５は、３枚の標本画像を用い、それぞれの画像について５種類の特徴量を求め、「好き／嫌い」の印象語に対する２段階評価を行った結果を示す。各画像の５種類の特徴量は、ＡからＩの記号で示している。そこで、「好き」と評価された画像１の特徴量と、「嫌い」と評価された画像２または３の特徴量とを比較する。画像１には、画像２にはない特徴量ＡとＧとがあり、このことから、画像１が「好き」と評価されたのは、特徴量ＡもしくはＧの少なくとも１つがあるからと判断できる。同様に、画像１と画像３との場合には、画像１が、Ｅ、Ｇ、Ｉの少なくとも１つを特徴量としてを持っているからと判断できる。以上のことを基に、画像１が「好き」と評価されたことを、論理式で表すと次のようになる。
（Ａ  ｏｒ  Ｇ）ａｎｄ（Ｅ  ｏｒ  Ｇ  ｏｒ  Ｉ）
＝（Ａ＋Ｇ）×（Ｅ＋Ｇ＋Ｉ）
＝  ＡＥ＋ＡＩ＋Ｇ
したがって、図５の場合における「好き」という画像に対応する特徴量の組み合わせは、ＡＥ、ＡＩ及びＧの３つである。
【００３８】
次に、ラフ集合によって求まる画像特徴量の組み合わせに基づいて、ある印象語で評価される全標本画像数と、各特徴量の組み合わせに含まれる標本画像数とを求める。図５の場合では、「好き」と評価されたのは画像１のみである。したがって、「好き」と評価される全標本画像数は１である。また、「好き」と評価される特徴量の組み合わせＡＥ、ＡＩまたはＧに含まれる標本画像数も、それぞれ１である。そして、各組み合わせに含まれる標本画像数を全標本画像数で割った値（ＣＩ値）は、各特徴量の組み合わせが、どれだけ印象語に対して影響を与えているかという指標を表し、大きい値ほど影響がある。図５の場合では、各組み合わせのＣＩ値は全て１である。
【００３９】
したがって、第１実施形態におけるステップＳ１０４では、制御部１が、ステップＳ１０２で求めた標本画像の印象評価度数データ及びステップＳ１０３で求めた画像特徴量データを用いて、各印象語に含まれる特徴量の全組み合わせ全てについて、それぞれのＣＩ値を算出する。制御部１は、各印象語毎に、ＣＩ値の大きい順にＣＩ値と特徴量との組み合わせを並べた表を、画像印象関係辞書として記憶装置３に保存する。
【００４０】
ステップＳ１０５では、制御部１が、記憶装置３または画像入力部４から、評価対象画像を一枚読み込む。
【００４１】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０２の場合と同じく、制御部１が、読み込まれた評価対象画像の１５個の特徴量を求め、メモリ２に評価対象画像の識別番号と１５個の特徴量を保持する。
【００４２】
ステップＳ１０７では、制御部１が、ステップＳ１０４で作成した各印象語の画像印象関係辞書を記憶装置３から読み込み、メモリ２に保持する。制御部１は、各印象語毎に、評価対象画像の特徴量から求まる組み合わせ全てのＣＩ値を、画像印象関係辞書から求め積算し、積算ＣＩ値をメモリ２に保持する。
【００４３】
なお、制御部１は、ステップＳ１０５からステップＳ１０７の処理を、全ての評価対象画像に対して行い、ステップＳ１０８へ移行する。
【００４４】
ステップＳ１０８では、制御部１が、各印象語毎に、ステップＳ１０７で求めた積算ＣＩ値の大きい順に、評価対象画像を並べて出力装置８に表示する。
【００４５】
以下、実施例によって第１実施形態を詳細に説明する。実施例では、標本画像として、図４の標本画像２２のような、各種の花を様々な構図で撮影した６０枚の画像を用いた。制御部１は、６０枚の標本画像を一枚ずつ読み込み、各標本画像の１５種類の特徴量を求め、各印象語に対するユーザによる７段階の評価度数を取得する。最終的に、制御部１は、６０枚の標本画像それぞれの識別番号と特徴量とを画像特徴量データとして、また印象語毎に各標本画像の識別番号と評価度数とを印象評価度数データとして記憶装置３に保存する。
【００４６】
次に、制御部１は、上記画像特徴量データ及び各印象語の印象評価度数データを用いて、各印象語に含まれる特徴量の組み合わせ全てを求め、各組み合わせそれぞれのＣＩ値を算出する。制御部１は、各印象語毎に、ＣＩ値の大きい順にＣＩ値と特徴量の組み合わせを並べた表を作成し、画像印象関係辞書として記憶装置３に保存する。なお、実施例では、「好き」、「ソフト」、「冷たい」または「グレイッシュ」と評価されたの画像は、ユーザによって評価度数が１または２が付与された画像とする。一方、「嫌い」、「ハード」、「暖かい」または「クリア」と評価された画像は、ユーザによって評価度数６または７が付与された画像とする。その結果、あるユーザの場合、例えば、「好き」という印象語に対応する画像特徴量の組み合わせが２８２個あり、最も大きなＣＩ値を与える特徴量の組み合わせは、「左下に対象が存在」、「ｂ＊のピーク値が（２４〜５６）領域」及び「３２ピクセル周期の縦縞構造」となった。
【００４７】
次に、新たに４０枚の花の画像を評価対象画像として用い、画像処理装置で画像の分類処理を行った。制御部１は、４０枚の評価対象画像を１枚ずつ読み込み、各標本画像の１５種類の特徴量を求める。制御部１は、各印象語の画像印象関係辞書を用いて、各印象語毎に、各評価対象画像の特徴量から求まる組み合わせ全てのＣＩ値を抽出して積算する。最終的に、制御部１は、各印象語毎に、４０枚の評価対象画像を積算ＣＩ値の大きい順に並べて、出力装置８のモニタに表示する。その結果を、上記ユーザに確認してもらったところ、自身の印象と良く合っているという回答を得た。
【００４８】
一般的に、６００語から１０００語あると言われている印象語は、図６に示されるような階層構造をしており、人間の感性に近い基本的な印象を基礎として、より上位の印象が形成される。したがって、第１実施形態によると、標本画像の特徴量（最下位の形態要素及び認知に相当）と標本画像の印象を示された印象語でユーザが評価した評価度数とから、矢印３０及び３１で示した形態要素及び認知と、形態またはイメージの印象語との関係をラフ集合を使って求めることができ、各ユーザに特化した分類処理が可能となる。
≪第２の実施形態≫
図７は、本発明の画像処理装置の第２実施形態における処理のフローを示している。
【００４９】
第２実施形態に係る画像処理装置は、基本的に第１実施形態に係る画像処理装置（図１）と共通であり、各構成要素の動作に関する説明は省略する。第２実施形態が第１実施形態と異なる点は、画像処理装置のメモリ２に導入される画像処理プログラムにおいて、ステップＳ２０５の各印象語相互の相関関係（図６の矢印３２相当）を求める工程が新たに付け加えられている。
【００５０】
第２実施形態に係る画像処理装置について、図７のフローチャートに示されたステップ番号に沿って説明する。
【００５１】
ステップＳ２０１では、制御部１が、１枚目の標本画像を記憶装置３より読み込み、メモリ２に保持する。
【００５２】
ステップＳ２０２では、制御部１が、１枚目の標本画像の１５個の画像特徴量を求め、メモリ２に画像識別番号と特徴量を保持する。なお、当該ステップＳ２０２は、第１実施形態のステップＳ１０２と同じであり、詳しい説明は省略する。
【００５３】
ステップＳ２０３では、制御部１が、図４の画像評価入力画面２０を出力装置８のモニタに表示させて、１枚目の標本画像の印象評価に関する入力を、入力装置７を介してユーザから受け付ける。なお、当該ステップＳ２０３は、第１実施形態のステップＳ１０３と同じであり、詳しい説明は省略する。
【００５４】
制御部１は、標本画像が複数ある場合には、ステップＳ２０１からステップＳ２０３の処理を、全ての標本画像に対して行う。最後に、制御部１は、全ての標本画像の１５個の特徴量を、識別番号とともに画像特徴量データとして記憶装置３に保存し、また全ての標本画像毎の各印象語に対する評価度数を、識別番号とともに各印象語の印象評価度数データとして記憶装置３に保存する。
【００５５】
ステップＳ２０４では、制御部１が、記憶装置３からステップＳ２０２で求めた画像特徴量データ及びステップＳ２０３で求めた各印象語の印象評価度数データを読み込み、ラフ集合という統計的手法を用いて、各印象語に対して影響を与える画像の特徴量の組み合わせを求める。なお、当該ステップＳ２０４での処理は、第１の実施形態におけるステップＳ１０４と同じであり、詳細な説明は省略する。最終的に、制御部１は、各印象語における、ＣＩ値の大きい順にＣＩ値と特徴量の組み合わせを並べた表を作成し、各印象語の画像印象関係辞書として記憶装置３に保存する。
【００５６】
ステップＳ２０５では、制御部１が、ステップＳ２０３で求めた各印象語の印象評価度数データを読み込み、重回帰分析を用いて印象語相互の相関関係を求める。これは、第２実施形態において、図６にあるように、「好き／嫌い」という上位の印象語を、「ソフト／ハード」、「冷たい／暖かい」及び「グレイッシュ／クリア」という比較的人間の五感に近い中位の印象語で表すことで、よりユーザの感性に基づいた処理を行うためである。そこで、次式（１）で表される関係式を用いる。
Ｆ（好き／嫌い）＝ａ×Ｆ（ソフト／ハード）＋ｂ×Ｆ（冷たい／暖かい）＋
ｃ×Ｆ（グレイッシュ／クリア）        （１）
ここで、Ｆは感性を示す関数である。式（１）の各印象語の関数Ｆの値は、各印象語の画像印象関係辞書を用いて、各印象語毎に各標本画像の特徴量から求まる組み合わせ全てのＣＩ値を積算した積算値であり、ａ、ｂ及びｃは重回帰分析によって求まる係数である。
【００５７】
したがって、制御部１は、各標本画像毎にステップＳ２０３で求めた各印象語の印象評価度数データと式（１）とから、重回帰分析によって、式（１）の係数ａ、ｂ、ｃを求め、メモリ２に保存する。これにより、印象語相互の関係が明らかになる。
【００５８】
ステップＳ２０６では、制御部１が、記憶装置３または画像入力部４から、評価対象画像を一枚読み込む。
【００５９】
ステップＳ２０７では、制御部１が、読み込まれた評価対象画像の１５個の特徴量を求め、メモリ２に評価対象画像の識別番号と１５個の特徴量を保持する。
【００６０】
ステップＳ２０８では、制御部１が、ステップＳ２０４で作成した各印象語の画像印象関係辞書を記憶装置３から読み込み、メモリ２に保持する。制御部１は、各印象語毎に、各評価対象画像の１５個の特徴量から求まる組み合わせ全てのＣＩ値を、画像印象関係辞書から求め積算し、積算ＣＩ値をメモリ２に保持する。
【００６１】
なお、制御部１は、評価対象画像が複数ある場合には、ステップＳ２０６からステップＳ２０８の処理を、全ての評価対象画像に対して行う。
【００６２】
ステップＳ２０９では、制御部１が、ステップＳ２０５で求めた重回帰分析の結果及びステップＳ２０８で求めた印象語毎の各評価対象画像の積算ＣＩ値を用いて、各評価対象画像の図６の上位である形態の印象語における積算ＣＩ値を、複数の中位のイメージの印象語における積算ＣＩ値と式（１）右辺とから求める。制御部１は、求めたＣＩ値の大きい順に、評価対象画像を並べて出力装置８に表示する。
【００６３】
以下、実施例によって第２実施形態を詳細に説明する。実施例では、標本画像として、各種の花を様々な構図で撮影した６０枚の画像を用いた。制御部１は、第１実施形態と同様の処理を６０枚の標本画像に対して行い、６０枚の標本画像における画像特徴量データと印象語毎の印象評価度数データを生成する。
【００６４】
次に、制御部１は、上記画像特徴量データ及び上記各印象語の印象評価度数データを用いて、各印象語に含まれる特徴量の組み合わせ全てを求め、各組み合わせそれぞれのＣＩ値を算出する。制御部１は、各印象語毎に、ＣＩ値の大きい順にＣＩ値と特徴量の組み合わせを並べた画像印象関係辞書を作成する。
【００６５】
上記各印象語の画像印象関係辞書を用いて、制御部１は、重回帰分析を用いて印象語相互の相関関係を求める。つまり、図６にあるように、「好き／嫌い」という上位の印象語を、「ソフト／ハード」、「冷たい／暖かい」及び「グレイッシュ／クリア」という比較的人間の五感に近い中位の印象語で表すことで、よりユーザの感性に基づいた処理を行うためである。そこで、制御部１は、各印象語の画像印象関係辞書を用いて、各印象語毎に各標本画像の特徴量から求まる組み合わせ全てのＣＩ値を積算した積算ＣＩ値を求める。制御部１は、印象語毎の各標本画像の積算ＣＩ値と式（１）とから、重回帰分析によって、式（１）の係数ａ、ｂ、ｃを求め、メモリ２に保存する。結果の一例として、第１の実施形態にて示したユーザの場合、ａ＝０．２２、ｂ＝−０．２２８及びｃ＝−０．４６１となり、「好き」は「クリア」という印象と強く結びついている。
【００６６】
次に、実施例では、新たに４０枚の花の画像を評価対象画像として用い、画像処理装置で画像の分類処理を行った。制御部１は、４０枚の評価対象画像の１５の特徴量を求める。制御部１は、各印象語の画像印象関係辞書を用いて、各印象語毎に、各評価対象画像の特徴量から求まる組み合わせ全てのＣＩ値を抽出して積算する。制御部１は、求めた印象語毎の各評価対象画像の積算ＣＩ値と上記重回帰分析の結果とを用いて、各評価対象画像の図６の上位である形態の印象語における積算ＣＩ値を、複数の中位のイメージの印象語における積算ＣＩ値と式（１）右辺とから求める。制御部１は、求めたＣＩ値の大きい順に並べて、評価対象画像を出力装置８に表示する。その結果を、上記ユーザに確認してもらったところ、被験者の印象と良く合っているという回答を得た。
【００６７】
以上のように、第２実施形態によると、標本画像の特徴量（最下位の形態要素及び認知に相当）と標本画像の印象を示された印象語でユーザが評価した評価度数とから、ラフ集合と重回帰分析を用いることで、より人間の感性に近い印象の階層構造に基づいた印象語相互の相関関係が適切に求められ、各ユーザに特化した分類処理が可能となる。
≪第３の実施形態≫
図８は、本発明の画像処理装置の第３実施形態における処理のフローを示している。
【００６８】
第３実施形態は、入力された画像を、ユーザが希望する印象となるように画像を本発明に基づいて加工するための画像処理装置である。
【００６９】
第３実施形態が第１実施形態と異なる点は、画像処理装置のメモリ２に導入される画像処理プログラムにおいて、第１実施形態では複数の標本画像を読み込んでいた部分が、同一の画像に対して相異なる複数の画像処理を施し複数の標本画像を作成するように変更されている。
【００７０】
第３実施形態に係る画像処理装置について、図８のフローチャートに示されたステップ番号に沿って説明する。
【００７１】
ステップＳ３０１では、制御部１が、記憶装置３より基準画像を一枚読み込み、メモリ２に保持する。
【００７２】
ステップＳ３０２では、制御部１が、図４の画像評価入力画面２０を出力装置８のモニタに表示させて、１枚目の標本画像の印象評価に関する入力を、入力装置７を介してユーザから受け付ける。当該ステップＳ３０２は、第１実施形態のステップＳ１０３と同じであり、詳しい説明は省略する。また、当該ステップＳ３０２の処理は、適宜省略することも可能である。
【００７３】
ステップＳ３０３では、制御部１が、「明るさ（ＲＧＢ）」、「Ｒ、Ｇ及びＢの各色のレベル補正（階調補正）」、「ボカシ」、「シャープ」及び「ノイズ」の要素を用い、図９に示す品質工学Ｌ１８によって決まる１８通りの内容の画像処理のうち、１番目の処理を基準画像に対して行い、１枚目の標本画像を生成する。
【００７４】
ここで、「明るさ」は、Ｒ、Ｇ、Ｂ全てを同時に増減させ、図９の１を基準に、０．７（３０％減少）または１．３（３０％増加）と変化させる。一方「各色のレベル補正」はＲ、Ｇ、Ｂを互いに独立に増減させ、図９の１を基準に、０．８（２０％減少）または１．２（２０％増加）と変化させる。「ボカシ」は 空間フィルター（平滑化）を用いて行われ、「シャープ」はアンシャープマスク処理にて行われる。「ノイズ」は、各色の画素データに対して空間的にランダムで、ノイズレベルの分布がガウス分布となるノイズを与える。「ボカシ」、「シャープ」及び「ノイズ」の各処理については、０（処理無し）に始まり、パラメータの値が大きいほど強く処理されるようになっている。
【００７５】
ステップＳ３０４では、制御部１が、図４の画像評価入力画面２０を出力装置８のモニタに表示させて、１枚目の標本画像の印象評価に関する入力を、入力装置７を介してユーザから受け付ける。当該ステップＳ３０４は、第１実施形態のステップＳ１０３と同じであり、詳しい説明は省略する。
【００７６】
なお、制御部１は、ステップＳ３０３とステップＳ３０４の処理を、１８種類の画像処理によって生成された標本画像全てに対して行う。さらに、制御部１は、基準画像が複数ある場合には、ステップＳ３０２からステップＳ３０４の処理を、全ての基準画像に対して行う。最後に、制御部１は、全ての基準画像及び標本画像の識別番号と各印象語の評価度数とを、各印象語毎の画像評価度数データとして記憶装置３に保存する。
【００７７】
ステップＳ３０５では、制御部１が、記憶装置３からステップＳ３０３で用いた図９の画像処理表及びステップＳ３０４で求めた画像評価度数データを読み込み、メモリ２に保持する。制御部１は、画像処理表と画像評価度数データとを用いて、各印象語に含まれる各画像処理の要素の組み合わせ全てを求め、各組合わせそれぞれのＣＩ値を算出する。制御部１は、各印象語毎に、ＣＩ値の大きい順にＣＩ値と画像処理の要素の組み合わせとを並べた表を、画像処理印象関係辞書として記憶装置３に保存する。
【００７８】
ステップＳ３０６では、制御部１が、記憶装置３または画像入力部４から、処理対象画像を１枚読み込み、メモリ２に保持する。
【００７９】
ステップＳ３０７では、制御部１が、ユーザによって入力装置７を使って入力される印象語を受け付ける。
【００８０】
ステップＳ３０８では、制御部１が、記憶装置３からステップＳ３０４で作成した各印象語の画像処理印象関係辞書を読み込む。制御部１は、入力された印象語に対応する画像処理印象関係辞書から、最も大きいＣＩ値を与える画像処理の要素の組み合わせを選び出し、ステップＳ３０６で読み込んだ処理対象画像に対して画像処理を行う。制御部１は、入出力インターフェース６を介して、その処理結果を出力装置８に表示する。
【００８１】
以下、実施例によって第３実施形態を詳細に説明する。実施例では、基準画像として、招き猫、ウサギのぬいぐるみ及びガラス製の白鳥をそれぞれ撮影した３枚の画像を用いた。画像処理装置の制御部１は、各基準画像をそれぞれ読み込み、基準画像と図９の１８通りの画像処理によって生成される１８枚の画像との合計５７枚の標本画像について、表示される「好き／嫌い」、「ソフト／ハード」、「冷たい／暖かい」及び「グレイッシュ／クリア」の各印象語に対しユーザによる７段階評価の評価度数を受ける。制御部１は、メモリ２に保持された、５７枚の標本画像の識別番号と各印象語の評価度数とを、各印象語の画像評価度数データとして記憶装置３に保存する。
【００８２】
次に、制御部１は、図９の画像処理表と各印象語の画像評価度数データを用いて、各印象語に含まれる各画像処理の要素の組み合わせ全てを求め、各組合わせそれぞれのＣＩ値を算出する。制御部１は、各印象語毎に、ＣＩ値の大きい順にＣＩ値と画像処理の要素の組み合わせとを並べた表を、画像処理印象関係辞書として記憶装置３に保存する。第３実施形態においては、評価度数１または２が与えられた画像を、「好き」、「ソフト」、「冷たい」または「グレイッシュ」の画像であるとした。
【００８３】
一方、 評価度数６または７が与えられた画像を、「嫌い」、「ハード」、「暖かい」または「クリア」の画像であるとした。その結果、あるユーザの場合、「好き」という印象語に対応する画像処理として、「明るさ」を１．３かつ「シャープ」を１５０％にすれば良いことが分かった。
【００８４】
以上のように、第３実施形態によると、画像処理の組み合わせと標本画像の印象を示された印象語でユーザが評価した評価度数とから、画像処理と印象の関係をラフ集合を使って求めることができ、ユーザが希望する印象になるように画像を処理することができる。
≪第４の実施形態≫
図１０は、本発明の画像処理装置の第４実施形態における処理のフローを示している。
【００８５】
第４実施形態が第３実施形態と異なる点は、画像処理装置のメモリ２に導入される画像処理プログラムにおいて、ステップＳ４０５の印象語相互の相関関係（図６の矢印３２相当）を求める工程が新たに付け加えられている。
【００８６】
第４実施形態に係る画像処理装置について、図１０のフローチャートに示されたステップ番号に沿って説明する。
【００８７】
ステップＳ４０１では、制御部１が記憶装置３より基準画像を１枚読み込み、メモリ２に保持する。
【００８８】
ステップＳ４０２では、制御部１が、図４の画像評価入力画面２０を出力装置８のモニタに表示させて、１枚目の標本画像の印象評価に関する入力を、入力装置７を介してユーザから受け付ける。当該ステップＳ４０２は、第３実施形態のステップＳ３０２と同じであり、詳しい説明は省略する。また、当該ステップＳ４０２の処理は、適宜省略することも可能である。
【００８９】
ステップＳ４０３では、制御部１が、「明るさ（ＲＧＢ）」、「Ｒ、Ｇ及びＢの各色のレベル補正（階調補正）」、「ボカシ」、「シャープ」及び「ノイズ」の要素を用い、図９に示す品質工学Ｌ１８によって決まる１８通りの内容の画像処理のうち、１番目の処理を基準画像に対して行い、１枚目の標本画像を生成する。
【００９０】
ステップＳ４０４では、制御部１が、図４の画像評価入力画面２０を出力装置８のモニタに表示させて、１枚目の標本画像の印象評価に関する入力を、入力装置７を介してユーザから受け付ける。当該ステップＳ４０４は、第３実施形態のステップＳ３０４と同じであり、詳しい説明は省略する。
【００９１】
なお、制御部１は、ステップＳ４０３とステップＳ４０４の処理を、１８種類の画像処理によって生成された標本画像全てに対して行う。さらに、制御部１は、基準画像が複数ある場合には、ステップＳ４０２からステップＳ４０４の処理を、全ての基準画像に対して行う。最後に、制御部１は、全ての基準画像及び標本画像の識別番号と各印象語の評価度数とを、各印象語毎の画像評価度数データとして記憶装置３に保存する。
【００９２】
ステップＳ４０５では、制御部１が、記憶装置３からステップＳ４０３で用いた図９の画像処理表及びステップＳ４０４で求めた画像評価度数データを読み込み、メモリ２に保持する。制御部１は、画像処理表と画像評価度数データとを用いて、各印象語に含まれる各画像処理の要素の組み合わせ全てを求め、各組合わせそれぞれのＣＩ値を算出する。制御部１は、各印象語毎に、ＣＩ値の大きい順にＣＩ値と画像処理の要素の組み合わせとを並べた表を、画像処理印象関係辞書として記憶装置３に保存する。
【００９３】
ステップＳ４０６では、制御部１が、記憶装置３からステップＳ４０４にて作成された各印象語の画像処理印象関係辞書を読み込む。制御部１は、画像処理印象関係辞書を用いて求まる各印象語における各画像処理のＣＩ値と各印象語の印象評価度数データとから重回帰分析によって、式（１）の係数ａ、ｂ、ｃを求め、メモリ２に保存する。これにより、印象語相互の相関関係が明らかになる。
【００９４】
ステップＳ４０７では、制御部１が、記憶装置３または画像入力部４から処理対象画像を１枚読み込み、メモリ２に保持する。
【００９５】
ステップＳ４０８では、制御部１が、ユーザによって入力装置７を使って入力される上位の印象語を受け付ける。
【００９６】
ステップＳ４０９では、制御部１が、ステップＳ４０４で作成した画像処理印象関係辞書とステップＳ４０５で求めた重回帰分析の結果とを用いて、入力された印象語に対応する中位のイメージの印象語において最も大きなＣＩ値を与える画像処理を選び出し、ステップＳ４０６で読み込んだ画像に対して行う。制御部１は、入出力インターフェース６を介して、その処理結果を出力装置８に表示する。
【００９７】
以上のように、第４実施形態によると、画像処理の組み合わせと標本画像の印象を示された印象語でユーザが評価した評価度数とから、画像処理と印象の関係をラフ集合と重回帰分析とを使って求めることができ、ユーザが希望する印象になるように画像を処理することができる。
≪第５の実施形態≫
図１１は、第５実施形態に係る電子カメラの装置構成図である。図１１が示すように、第５実施形態の電子カメラは、レンズ１０１、撮像素子１０２、制御部１０３、メモリ１０４、信号処理部１０５、記憶装置１０６、出力装置１０８及び操作部１０９から構成される。レンズ１０１の駆動機構（不図示）と撮像素子１０２は、制御部１０３と接続され、撮像素子１０２は制御部１０３からの指令を受け被写体を撮像する。一方、制御部１０３、メモリ１０４、信号処理部１０５、記憶装置１０６、出力装置１０８及び操作部１０９は、バス１０７を介して情報伝達可能に接続される。
【００９８】
また、第５実施形態に係る電子カメラにおいて、画像処理プログラムがあらかじめメモリ１０４に保持されている。メモリ１０４には、第１実施形態から第４実施形態の画像処理プログラムのいずれか１つが保持されても良いし、全て保持されユーザが操作部１０９を通じて適宜選択できるようにしても良い。
【００９９】
制御部１０３は、メモリ１０４に保持されている画像処理プログラムを実行し、記憶装置１０６に格納されている画像データを適宜読み込み画像処理を行う。処理結果は、記憶装置１０６に保存されたり、出力装置１０８に出力される。制御部１０３には、一般的なコンピュータのＣＰＵが使用できる。
【０１００】
メモリ１０４は、画像処理プログラムの保持、及び制御部１０３が行う画像処理に伴う途中の処理結果や各構成要素からの各種データの一時記憶に用いられる。メモリ１０４には、一般的な半導体メモリを用いることができる。
【０１０１】
信号処理部１０５は、対物レンズ１０１で結像し撮像素子１０２で取得した画像を取り込む。取得された画像は、バス１０７を介して記憶装置１０６に保存される。
【０１０２】
記憶装置１０６は、撮像された画像データや制御部１０３によって画像処理された画像を格納及び保持する。画像データは、ビットマップ形式、ｊｐｅｇ形式、ｔｉｆｆ形式等の様々な形式で保持される。記憶装置１０６に保持されたデータは、バス１０７を介して、制御部１０３から適宜参照することができる。記憶装置１０６は、一般的なハードディスク装置や光磁気ディスク装置、または脱着可能なメモリカード等の記憶装置を選択して用いることができる。
【０１０３】
出力装置１０８は、撮影された画像や画像処理後の画像等を表示する。出力装置１０８には、液晶モニタ等を適宜選択して用いることができる。
【０１０４】
操作部１０９は、ユーザによる部材操作の内容に応じた操作信号を制御部１０３に送る。操作部１０９は、例えば、撮影モードや画像処理モード等のモード設定釦、ズーム設定釦、レリーズ釦等の操作部材を有している。
【０１０５】
具体的な電子カメラの動作は、例えば、被写体の撮影を行う場合、ユーザが操作部１０９のモード設定釦により撮影モードを選択しレリーズ釦を押すと、操作部１０９から制御部１０３に被写体の撮影命令が送られる。制御部１０３は、撮像素子１０２に指令を出し、被写体の撮影が実行される。撮られた画像は、信号処理部１０５を通じて記憶装置１０６に保存される。
【０１０６】
一方、例えば、画像処理を行う場合、ユーザが操作部１０９のモード設定釦を用い画像処理モードを選択し実行釦を押すと、操作部１０９から制御部１０３に画像合成の処理命令が送られる。制御部１０３は、メモリ１０４に保持されている第１実施形態から第４実施形態のいずれか１つの画像処理プログラムを実行し、画像処理を行う。画像処理の手順については、上記第１実施形態または第２実施形態にて説明しているので省略する。処理結果は、記憶装置１０６に保存されるとともに、出力装置１０８に出力される。
≪実施形態の補足事項≫
第１実施形態及び第２実施形態では、評価対象画像を、印象語に該当する画像の順番に並べて出力装置８に表示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、画像処理装置は、印象語に該当する順番に、画像ファイル名、画像識別番号、画像特徴量、積算ＣＩ値等を並べた表を作成し、記憶装置３に保存しても良いし、出力装置８に表示しても良い。
【０１０７】
なお、第１実施形態及び第２実施形態では、評価対象画像を、印象語に該当する画像の順番に並べて出力装置８に表示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、画像処理装置は、当該印象語に該当しない順番に、画像を出力装置８に表示しても良い。
【０１０８】
なお、第１実施形態及び第２実施形態では、評価対象画像を、印象語に該当する画像の順番に並べて出力装置８に表示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、画像処理装置は、当該印象語に該当する順番に、画像ファイルを仕分けし記憶装置３に保存しても良い。
【０１０９】
なお、第１実施形態及び第２実施形態では、画像の特徴量と印象語に対する評価度数との関係を求める為に、統計的手法としてラフ集合を用いたが、本発明はこれに限定されない。例えば、画像処理装置は、品質工学、多変量解析等の統計的手法を適宜選択し用いることができる。
【０１１０】
なお、第１実施形態及び第２実施形態では、複数の標本画像や評価対象画像を読み込む際、一枚ずつ読み込んだが、本発明はこれに限定されない。一度に全ての画像を読み込みバッチ処理を行っても良い。
【０１１１】
なお、第１実施形態及び第２実施形態では、標本画像及び評価対象画像として、花の画像を用いたが、本発明はこれに限定されない。画像処理装置は、風景画像、人物画像、記念写真等の画像を標本画像や評価対象画像として適宜用いることできる。
【０１１２】
なお、第１実施形態及び第２実施形態は、評価対象画像を印象語に該当する画像の順に並べ、出力装置８に表示したが、例えば、画像処理装置は、各印象語におけるＣＩ値または最も大きなＣＩ値を与える印象語に対するメタデータとして、画像に対応付けすることもできる。
【０１１３】
なお、第１実施形態から第４実施形態では、評価する印象語として、「好き／嫌い」、「ソフト／ハード」、「冷たい／暖かい」及び「グレイッシュ／クリア」を用いたが、本発明はこれに限定されない。例えば、画像処理装置は、「きれい／汚い」や「かわいい／怖い」等の印象語を適宜選択し用いることができる。
【０１１４】
第２実施形態及び第４実施形態では、一の印象語と他の複数の印象語との関係付けるために、重回帰分析という統計的手法を用いたが、本発明はこれに限定されない。例えば、画像処理装置は、主成分分析、判別分析等の統計的手法を適宜選択し用いることができる。
【０１１５】
第３実施形態及び第４実施形態では、画像処理の要素として、「明るさ（ＲＧＢ）」、「Ｒ、Ｇ及びＢの各色のレベル補正（階調補正）」、「ボカシ」、「シャープ」及び「ノイズ」を用いたが、本発明はそれに限定されない。画像処理装置は、ガンマ補正等の様々な効果を与える画像処理の要素を適宜選択し用いることができる。
【０１１６】
なお、第３実施形態及び第４実施形態では、品質工学のＬ１８によって求めた１８通りの画像処理の組み合わせを用いているが、本発明はそれに限定されない。例えば、画像処理装置は、同じ品質工学のＬ１２やＬ９等で求める１２通りや９通り等の画像処理の組み合わせを適宜選択し用いることができ、それにより標本画像の数が減らせ、メモリ容量の増大を防ぐことができる。
【０１１７】
なお、第３実施形態及び第４実施形態では、基準画像として、招き猫、ウサギのぬいぐるみ及びガラス製の白鳥の画像を用いたが、本発明はそれに限定されない。画像処理装置は、基準画像として、植物画像、風景画像または人物画像等を適宜選択し用いることができる。
【０１１８】
第１実施形態から第５実施形態では、本発明に係る画像処理装置を、コンピュータや電子カメラに適用した場合を示したが、本発明はそれに限定されない。例えば、電子カメラを搭載した携帯電話等や画像を記録表示する機能を備えた表示機器（ビューアー等）に適用可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１１９】
以上説明したように、本発明は、画像処理装置及び電子カメラ等に応用可能な技術である。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置の構成例を示す図
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャート
【図３】画像特徴量の色成分と構図について説明する図
【図４】標本画像の印象を、印象語を基に評価するための画像評価入力画面例を示す図
【図５】ラフ集合を用いて画像特徴量と印象語の評価度数との関係の求め方を説明する図
【図６】印象語の階層構造を説明する図
【図７】本発明の第２の実施の形態に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャート
【図８】本発明の第３の実施の形態に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャート
【図９】品質工学Ｌ１８に基づいて決めた画像処理表
【図１０】本発明の第４の実施の形態に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャート
【図１１】本発明に係る画像処理装置を搭載した電子カメラの構成例を示す図
【符号の説明】
【０１２１】
１  制御部、２  メモリ、３  記憶装置、  ４  信号入力部、５  バス、６  入出力インターフェース、７  制御装置、８  出力装置
【図１】
2009009402.tif 000003
【図２】
2009009402.tif 000004
【図３】
2009009402.tif 000005
【図４】
2009009402.tif 000006
【図５】
2009009402.tif 000007
【図６】
2009009402.tif 000008
【図７】
2009009402.tif 000009
【図８】
2009009402.tif 000010
【図９】
2009009402.tif 000011
【図１０】
2009009402.tif 000012
【図１１】
2009009402.tif 000013