【手続補正書】
【提出日】平成29年1月23日(2017.1.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一の画像群に含まれる画像から特徴点を検出し、各特徴点の近傍の画素を用いて前記特徴点の局所特徴量を算出する算出手段と、
前記第一の画像群に含まれる画像の組み合わせごとに、前記局所特徴量に基づき画像間の類似度を判定する比較手段と、
前記類似度が第一の閾値以上の前記組み合わせに対応する、前記第一の画像群に含まれる画像を、第二の画像群の画像として分離する分離手段と、
前記第二の画像群の画像の類似度に基づき、前記第二の画像群から基準画像を選択する選択手段と、
前記基準画像の特徴点ごとに、前記基準画像の特徴点に対応する特徴点を有する前記第二の画像群に含まれる画像の数を対応画像数として検出する検出手段と、
前記基準画像において、前記対応画像数が第二の閾値を超える特徴点の分布に基づき、オブジェクト領域を推定する推定手段とを有する画像処理装置。
【請求項２】
前記推定手段は、前記オブジェクト領域として、複数の画像に共通する被写体を推定する請求項１に記載された画像処理装置。
【請求項３】
前記算出手段は、前記特徴点について回転不変性かつ拡縮不変性を有する局所特徴量を算出する請求項１または請求項２に記載された画像処理装置。
【請求項４】
前記比較手段は、
前記画像の組み合わせごとに、前記局所特徴量の差分に基づき、第一の画像と第二の画像の間で対応する特徴点の組み合わせを示す対応点リストを作成し、
前記対応点リストに含まれる組み合わせを形成する対応する特徴点の間の距離を算出し、前記距離が第三の閾値以下である対応する特徴点の組み合わせの数を前記類似度として判定する請求項１から請求項３の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項５】
前記比較手段は、
前記対応点リストから二組の対応する特徴点を選択し、
前記二組の対応する特徴点の座標から変換行列を計算し、
前記対応点リストから、前記二組の対応する特徴点とは異なる、一組の対応する特徴点を選択し、
前記変換行列を用いて、前記一組の対応する特徴点のうち前記第二の画像の特徴点の座標を前記第一の画像上の座標に変換し、
前記一組の対応する特徴点のうち前記第一の画像の特徴点の座標と前記変換された特徴点の座標の距離を、前記対応する特徴点の間の距離として算出する請求項４に記載された画像処理装置。
【請求項６】
前記比較手段は、前記距離が前記第三の閾値以下である対応する特徴点の組み合わせを示す近接対応点リストを作成する請求項４に記載された画像処理装置。
【請求項７】
前記検出手段は、前記近接対応点リストに基づき前記対応画像数を検出する請求項６に記載された画像処理装置。
【請求項８】
前記選択手段は、前記第二の画像群において、他の画像との類似度を累積した値が最大の画像を前記基準画像として選択する請求項１から請求項７の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項９】
前記選択手段は、前記類似度の累積値を前記第二の画像群に含まれる画像の数で除算した値が第四の閾値未満の画像を前記第二の画像群から削除した第三の画像群を生成する請求項８に記載された画像処理装置。
【請求項１０】
前記推定手段は、前記第三の画像群に含まれる画像の数に所定の割合を乗算した値を前記第二の閾値として算出する請求項９に記載された画像処理装置。
【請求項１１】
前記推定手段は、前記対応画像数が前記第二の閾値を超える特徴点を包含する領域を前記オブジェクト領域と推定する請求項１から請求項１０の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項１２】
前記特徴点を包含する領域は、前記特徴点の最外接矩形または最外接多角形である請求項１１に記載された画像処理装置。
【請求項１３】
前記推定手段は、前記第二の画像群に含まれる画像の数を前記第一の画像群に含まれる画像の数で除算した値を前記オブジェクト領域に対応する被写体の重要度として算出する請求項１から請求項１２の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項１４】
前記推定手段は、前記第三の画像群に含まれる画像の数を前記第一の画像群に含まれる画像の数で除算した値を前記オブジェクト領域に対応する被写体の重要度として算出する請求項９に記載された画像処理装置。
【請求項１５】
前記選択手段は、前記第二の画像群の画像ごとに、前記第二の画像群の他の画像との類似度が第五の閾値を超える前記他の画像の数をカウントし、前記カウント数が最大の前記第二の画像群の画像を前記基準画像として選択する請求項１から請求項１４の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項１６】
前記選択手段は、前記カウント数を前記第二の画像群に含まれる画像の数で除算した値が第六の閾値未満の画像を前記第二の画像群から削除した第三の画像群を生成する請求項１５に記載された画像処理装置。
【請求項１７】
前記推定手段は、前記検出したオブジェクト領域が前記基準画像の許容位置にあるか否かの判定を行い、
前記許容位置の判定の結果に基づき、前記検出手段による前記検出および前記推定手段による前記推定が繰り返される請求項１から請求項１６の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項１８】
前記許容位置の判定は、前記オブジェクト領域の重心位置、および、前記オブジェクト領域から前記基準画像の画像端までの距離に基づき行われる請求項１７に記載された画像処理装置。
【請求項１９】
前記検出手段は、前記基準画像と前記第二の画像群の各画像の間のオブジェクトの回転角度を算出し、前記回転角度に基づく条件を満たさない前記特徴点の組み合わせを前記近接対応点リストから除外する請求項６に記載された画像処理装置。
【請求項２０】
前記基準画像から切り出された前記オブジェクト領域の画像は、前記第一の画像群の画像を格納するフォルダのアイコンに利用される請求項１から請求項１９の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項２１】
複数の画像を有する画像群における、第一の画像以外の複数の第二の画像ごとに、前記第二の画像の第二の特徴点を、その特徴量に基づき、前記第一の画像の第一の特徴点に対応付けた特徴点対を生成する生成手段と、
前記生成された特徴点対から、前記第二の特徴点の位置が所定領域にある特徴点対を検出する検出手段と、
前記特徴点対の検出数が所定の閾値を超える、前記第一の特徴点を包含する領域を抽出する抽出手段とを有する画像処理装置。
【請求項２２】
前記画像群は、互いに類似する画像の集合である請求項２１に記載された画像処理装置。
【請求項２３】
前記抽出手段は、前記領域を複数抽出した場合、領域のサイズに相当する重要度を各領域に設定する請求項２１または請求項２２に記載された画像処理装置。
【請求項２４】
前記抽出手段は、前記領域を複数抽出した場合、各領域に重要度を設定し、前記第一の画像の中心部を含む領域に設定される重要度は他の領域に設定される重要度よりも高い請求項２１から請求項２３の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項２５】
前記第一の画像は、前記類似する画像の集合から、他の画像との類似度に基づき選択された画像である請求項２２に記載された画像処理装置。
【請求項２６】
前記抽出手段が抽出した領域から前記第一の画像の画像端までの距離に基づき、前記領域を前記画像群に共通するオブジェクトとして採用するか否かを判断する請求項２１から請求項２５の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項２７】
前記抽出手段は、前記特徴点対の検出数が前記所定の閾値を超える、前記第一の特徴点を包含する外接矩形または外接多角形を前記領域として抽出する請求項２１から請求項２６の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項２８】
第一の画像群に含まれる画像から特徴点を検出し、各特徴点の近傍の画素を用いて前記特徴点の局所特徴量を算出し、
前記第一の画像群に含まれる画像の組み合わせごとに、前記局所特徴量に基づき画像間の類似度を判定し、
前記類似度が第一の閾値以上の前記組み合わせに対応する、前記第一の画像群に含まれる画像を、第二の画像群の画像として分離し、
前記第二の画像群の画像の類似度に基づき、前記第二の画像群から基準画像を選択し、前記基準画像の特徴点ごとに、前記基準画像の特徴点に対応する特徴点を有する前記第二の画像群に含まれる画像の数を対応画像数として検出し、
前記基準画像において、前記対応画像数が第二の閾値を超える特徴点の分布に基づき、オブジェクト領域を推定する画像処理方法。
【請求項２９】
複数の画像を有する画像群における、第一の画像以外の複数の第二の画像ごとに、前記第二の画像の第二の特徴点を、その特徴量に基づき、前記第一の画像の第一の特徴点に対応付けた特徴点対を生成し、
前記生成された特徴点対から、前記第二の特徴点の位置が所定領域にある特徴点対を検出し、
前記特徴点対の検出数が所定の閾値を超える、前記第一の特徴点を包含する領域を抽出する画像処理方法。
【請求項３０】
コンピュータを請求項１から請求項２７の何れか一項に記載された画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。