JP2001236497A - 写真画像のクロッピングされズームされた変形を自動的に形成する方法 - Google Patents
写真画像のクロッピングされズームされた変形を自動的に形成する方法Info
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Abstract
中の主要被写体に基づいて写真を自動的にクロッピング
又はズームすることを目的とする。 【解決手段】 ディジタル画像をクロッピングするため
の方法及びコンピュータプログラム/システムでは、写
真画像の信念マップを入力し(信念マップ中の場所にお
ける信念値は写真画像中の同じ場所における写真被写体
の重要性を示す)、ズーム倍率及びクロッピングウィン
ドウを選択し、背景部分、副部分、主部分を識別するた
めに信念マップの領域をクラスタリングし、最も高い信
念値を有する主部分を中心とするようクロッピングウィ
ンドウを配置し、クロッピングウィンドウが画像内に完
全に含まれるようクロッピングウィンドウを動かし、信
念値の和が最大であるようクロッピングウィンドウを動
かし、クロッピングウィンドウに従って画像をクロッピ
ングする。
Description
理及びディジタル画像理解の分野に関し、更に特定的に
は写真画像のクロッピングされズームされた変形を自動
的に形成するための方法及びシステムに関する。
ステムは大量生産を促進するため消費者に提供される特
徴を制限してきた。従来では利用可能とされない特徴の
うち、ズーム及びクロッピングは、消費者及び写真仕上
げ業者の双方によって、仕上げされた写真の品質と、続
く写真の分配の経験を潜在的に改善させる非常に有用な
追加的な特徴とされてきた。ディジタルイメージングの
出現及び急速な進歩により、従来の写真技術に存在した
技術的な障壁はもはや克服できないものではなくなって
いる。
写真から望ましくない内容をクロッピングし、写真印画
全体を満たすよう所望の内容を拡大又はズームする機能
を与える。ズーム機能を有する幾つかの従来のカメラ
は、所望のシーン内容を構成するためのかなりの制御を
消費者に与えるが、撮影者は仕上げされた写真を後に見
たときに幾らかのクロッピング及びズームを行なうこと
を望みうることが調査によりわかっている。多くのポイ
ント・アンド・シュートカメラのビューファインダが精
密でないこと、及び、それらの初期構成を単に結果論的
に修正することは、ズーム及びクロッピングが所望とさ
れる要因である。更に、楕円形、ハート型、方形等の他
の規則的な境界を有するテンプレートを使用することが
所望であり得る。他のシナリオでは、一般的に「スクラ
ップブッカー」と称される人々は、スクラップブックを
作成するときに、例えば対象の境界に沿って切り取り、
より積極的に強くクロッピングを行なう傾向がある。
アルバム作成及びスクラップブック作成には、目的と挙
動にかなりの差があり、スクラップブック作成の方が理
解し要約するのが難しい。本発明は、写真印画を作成す
るための自動ズーム及びクロッピング方法を行なうもの
である。ある顧客フォーカスグループ研究は、消費者に
2組の印画、即ち通常の印画とズーム印画を与えること
が有利であることを示した。更に、クロッピング及びズ
ームは自動的に行なわれることが望ましい。殆どの顧客
は、クロッピング及びズームされた印画の内容及び品質
(例えば鮮鋭度)が許容可能であるかぎり、ズーム及び
クロッピングがどのようにして行われるかについて考え
ようとしない。
かかるタスクを実行するための明らかな困難性により、
あまり研究がされてこなかった。公知の従来の画像操作
ソフトウエアはいずれも、自動クロッピング量を決定す
るのにシーン内容を使用するものではない。例えば、米
国のUniversity of Pennsylvania(Department of Compu
ter and Information Science)のJohn Bradleyによって
開発されたフリーウエアパッケージであるプログラム
「XV」は、画像を操作するための「自動クロッピン
グ」機能を与え、以下のように動作する。
ち上、下、左、及び右の辺の画像の境界線を調べる。
べる。グレースケール画像では、線はクロッピングされ
るためには完全に均一でなくてはならない。カラー画像
では、線がクロッピングに対して適したものとされれ
ば、画素のわずかな割合を除き、空間的な相関及び分光
的な相関の両方が低くなくてはならない。換言すれば、
線は、かなりの量の変化がなければクロッピングされな
い。
場合、次に内側の線(行又は列)が調べられる。
クロッピングされた画像が決定される。
界の周りの比較的均質なマージンを除去しようとするも
のである。画像の全体の内容を調べるものではない。実
際は、XVプログラムは走査処理中の不正確な整列によ
って生じた暗い境界をクロッピングして除去するのに有
効である。しかしながら、シーンの理解が明らかに足り
ないことにより、しばしばひどい結果が生じうる。幾つ
かの極端な場合には、画像全体がクロッピングされる。
519号(ここに参照として組み入れられる)に記載さ
れる他の従来のシステムでは、画像中の異なる強度レベ
ルに基づいて画像をクロッピングする方法が提供され
る。このシステムでは、クロッピングされるべき画像は
グリッドへ縮小され、重なり合わないブロックへ分割さ
れる。各ブロックに対して、強度レベルの平均及び分散
が計算される。ブロック中の分散の分布に基づき、分散
についての閾値が選択される。閾値の分散よりも高い分
散を有する全てのブロックは、関心領域として選択され
る。関心領域は、包囲矩形へクロッピングされる。しか
しながら、かかるシステムは、クロッピングされていな
い画像が、強度レベルが均一な領域と、強度レベルがか
なり変化する他の領域とを含む場合にのみ有効である。
かかるシステムの有効性は、XVプログラムの有効性に
匹敵すると期待される。相違点は、XVプログラムが均
一の領域を識別するために画像を線毎に調べるのに対し
て、米国特許第5,978,519号は、均一な領域を
識別するために画像をブロック毎に調べるという点であ
る。概説するに、何れの技術も不均一な背景を有する画
像について扱うことができない。
は、画像中の主要被写体に基づき写真を自動的にクロッ
ピング又はズームするために、高価な手動技術を用いな
ければならないことである。
ップを入力し、ズーム倍率及びクロッピングウィンドウ
を選択し、背景部分、副部分、及び主要部分を識別する
ために信念マップの領域をクラスタリングし、最も高い
信念値を有する主要部分を中心としてその周りに配置さ
れるようクロッピングウィンドウを位置決めし、クロッ
ピングウィンドウが画像の中に完全に含まれるようクロ
ッピングウィンドウを移動させ、信念値の和が最大であ
るようクロッピングウィンドウを移動させ、クロッピン
グウィンドウに従って画像をクロッピングする、ディジ
タル画像をクロッピングするための方法及びコンピュー
タプログラムを含む。
高い信念値を有する全ての主領域を含む、及び/又は、
最も高い信念値を有する主領域の周りの緩衝領域(マー
ジン)を含むようクロッピングウィンドウを動かす。ク
ラスタリングは、背景部分をゼロの信念値へ設定するこ
とを含む。
置決めプロセス及び移動プロセスを繰り返し、回転され
た画像の信念の和がより高いかどうか判定する。同様
に、本発明は、第2のズーム倍数及び第2のクロッピン
グウィンドウを用いて方法を繰り返し、第2のズーム倍
数及び第2のクロッピングウィンドウが第1のズーム倍
数及び第1のクロッピングウィンドウの信念の和(及び
クロッピングウィンドウの外側の信念のより低い和)よ
りも高い信念の和を生じさせるかどうか判定する。
プを受信する入力と、クロッピングウィンドウを選択す
る選択部と、クロッピングウィンドウが最も高い信念値
を有する信念マップの部分を中心にその周りに位置決め
するウィンドウ移動部と、クロッピングウィンドウに従
って画像を変更するクロッピング部とを含む画像をクロ
ッピングするシステムである。
択器と、信念マップの領域を信念カテゴリへクラスタリ
ングする比較器とを含む。比較器は、最も低い信念値を
有する信念マップの部分をゼロの信念値へ設定する。
ドウが画像内に完全に含まれ、信念値の和が最大とな
り、クロッピングウィンドウが最も高い信念値を有する
領域全てを含み、又は、クロッピングウィンドウが最も
高い信念値を有する領域の周りの緩衝領域を含むよう、
クロッピングウィンドウを移動させる。また、ウィンド
ウ移動部は、回転された画像について移動プロセスを繰
り返し、回転された画像が信念のより高い和を生成する
かどうか判定し、又は、回転された画像について位置決
めプロセス及び移動プロセスを繰り返し、回転された画
像が信念のより高い和を生成するかどうか判定しうる。
同様に、選択部、ウィンドウ移動部、及びクロッピング
部は、第2のクロッピングウィンドウを用いてプロセス
を繰り返し、第2のクロッピングウィンドウがより高い
信念の和を生じさせるかどうか判定しうる。
については、添付の図面を参照して本発明の望ましい実
施例の以下の説明より明らかとなろう。本発明は、シー
ン中の主要被写体の解析に従ってディジタル画像を自動
的にズーム及びクロッピングする。従来は、第三者であ
る観察者の視点から消費者タイプの写真画像中の主な被
写体(例えば主要被写体検出、即ち「MSD」)が開発
され、これはJiebo Luo, Stephentz及びAmit Singhalに
よる「Method for Automatic Determination of Main S
ubjects in Photographic Images」なる名称のここに参
照として組み入れられる1998年12月31日出願の
米国特許出願第09/233,860号に記載されてい
る。主要被写体検出は、画像中の様々な被写体に関連付
けられる様々な領域に対する顕著さの度合い又は相対的
な重要性を与える。主要被写体検出は、自動クロッピン
グ及びズームを含む消費者写真画像に関連する多数のア
プリケーションのシーン内容の区別的な取り扱いを可能
とする。
ロッピングといったタスクをどのように実行するかを反
映するコンピュータ視覚の分野の従来の知識は、認識さ
れた対象の意味論的な意味に従った対象の認識及びシー
ン内容の決定を通じて問題を解決しようとする。しかし
ながら、包括的な対象認識は、学究的分野及び産業にお
ける数十年に亘る努力にもかかわらず殆ど解決されてい
ない。
論的な情報を統合させて殆どの低レベルの視覚特徴に基
づいて構築される。このMSDシステムは、領域のセグ
メント化、知覚的グループ化、特徴抽出、確率的及び意
味論的な理由付けを含む多数のサブタスクを有する。特
に、様々な視覚的に顕著な性質を表わすよう、画像中の
各セグメント化された領域に対して多数の特徴が抽出さ
れ、連続する値を含む信念マップを発生するよう同調可
能な拡張可能な確率のネットワークへ入力される。
域は画像中の背景クラッターから一般的に差別される。
このように、自動化されたズーム及びクロッピングが可
能となる。自動ズーム及びクロッピングは、或る量のシ
ーン理解なしには必ずしも均一な背景を含まない制約さ
れない画像については不可能であると考えられてきた非
自明な操作である。内容によって駆動されるクロッピン
グ走査がない場合、従来のシステムは端の固定のズーム
(拡大)倍率で中心についてのクロッピングを用いる
か、又は画像の境界に接する均一な背景を除去すること
に集中してきた。中心についてのクロッピングは、顧客
にとっては魅力がないことがわかっている。
は、包括的又は特定の適用のための潜在的な主要被写体
としての尤度(又は信念)の降順でランク付けしたセグ
メント化された領域のリストである。このリストは、領
域の明るさが領域の主要被写体信念に比例するマップへ
容易に変換されうる。従って、このマップは主要被写体
の「信念」マップと称される。この「信念」マップは、
所定の主要被写体の位置を示すだけの2値マップ以上の
ものである。関連付けられる尤度は、大きい値を有する
領域が主要被写体の部分であるという高い信念即ち信念
を有する領域に対応するよう各領域に付される。
SDといったタスクを実行する内在する不確かさを反映
し、それは様々な観察者は或る主要被写体については合
意しないが主要被写体に関して他の被写体事項について
は合意することがあるためである。しかしながら、2値
決定は、所望であれば、信念マップに対して適当な閾値
を用いることによって容易に獲得されうる。更に、信念
情報は、下流の適用については非常に有用でありうる。
例えば、クロッピングの量を決定するとき、様々な領域
(主題)に対して様々な重み係数を割り当てることがで
きる。
は、不可逆的な悪いクロッピング操作決定を行なうこと
を回避するために、マップの2値化された変形の代わり
に主要被写体の信念マップを使用する。更に、主要被写
体の信念の連続的な値を用いることは、クロッピング操
作で受ける制約下で様々な領域についてのトレードオフ
を助ける。一旦決定された後に、何を含み、何を含まな
いかについての2値決定は、トレードオフのために殆ど
余地を残さない。例えば、主要被写体領域がクロッピン
グウィンドウよりも小さければ、2値主要被写体マップ
が所与であれば、唯一の妥当な選択肢は、主要被写体領
域の周りに等しい量のマージンを残すことである。一
方、副次的な主要被写体は、主要被写体信念マップ中の
より低い信念値によって示され、一旦最も高い信念値の
主要被写体が含まれると、信念値の降順で含まれうる。
更に、何を含み、何を排除するかに関する望ましくない
2値決定がなされれば、間違いを修正することができな
い。従って、クロッピング操作の結果は2値決定を獲得
するのに使用される閾値に対して感度があるようにな
る。連続的な値を有する主要被写体信念マップでは、各
領域又は対象は、含まれるであろう尤度又は含まれるで
あろう信念に関連付けられる。
グの量の決定の自由度を減少させるため、本発明は1つ
の実施例では許容可能なズーム倍率(例えば1.5x,
2x,3x,4x等)の組を制限する。これは顧客フォ
ーカス研究の結果に基づくものである。それでも当業者
は、本発明が任意のズーム倍率で使用されうることを認
識するであろう。例えば、デフォルトのズーム倍率は
1.5Xに設定される。
それにより人間に理解可能な対象、属性又は条件に対し
て有用な意味を割り当てるためにディジタル式に処理
し、得られた結果をディジタル画像の更なる処理に用い
るディジタル画像理解技術に関連する。
ィジタル画像理解技術)を示すブロック図である。ま
ず、ディジタル画像10がディジタル式に処理される2
0。処理段階20から得られた結果30は、画像変更段
階40において元のディジタル画像10と共に用いら
れ、変更された画像50を生成する。
り特定的なブロック図を示す図であり、これについては
図5乃至11に関連して説明される。図5乃至11は、
図5に示される元の画像に対して本発明のプロセスが適
用されることを示す。
SDを用いて信念マップが作成される。本発明は、ボッ
クス201に示されるように、ズーム倍率(例えば1.
5X)及びクロッピングされたウィンドウ(例えば図6
の参照番号60)を選択する。このズーム倍率は、操作
者によって選択されるか、又は主要被写体信念マップ
(例えば主要被写体の寸法の推定)に直接基づく自動化
された方法によって選択されうる。クロッピングウィン
ドウは、典型的には或るアスペクト比の矩形のウィンド
ウである。
クラスタリングされ、所定の閾値を用いて、最も低い信
念のクラスタ(例えば背景信念)がゼロに設定される。
以下詳述するように、或る閾値を下回る信念値を有する
画像は、背景部分であると考えられる。ボックス202
では、この部分には本発明の実施例のためにゼロの信念
が与えられる。
の重心、又は質量中心が計算され、ボックス204で
は、図6に示されるようにクロッピングウィンドウの位
置は重心を中心とする。更に特定的には、信念マップ中
で最も高い信念を有する被写体は、女性とベビーカーで
ある。図6は、この被写体の重心が赤ん坊の頭の略真上
にあることを示す。信念マップの
素の座標を示し、bel(xi,yi)はこの画素位置における信
念値を表わす。
るようにクロッピングウィンドウ全体が元の画像の中に
あるよう動かされる(例えばボックス205)。ボック
ス207では、最も高い信念の被写体の全ての領域がク
ロッピングされたウィンドウの中に含まれ、図8に示さ
れるようにマージン81を形成するよう、再び動かされ
る。このプロセス(例えばステップ207)は、関心と
なる全ての被写体を捕捉する。従って、図8に示される
ように、女性の頭の一番上の部分はクロッピングされた
ウィンドウに含まれる。これを、図7に示されるように
女性の頭の一番上の部分がクロッピングされたウィンド
ウの外側にある場合と比較する。
つかったか、即ち少なくとも最も高い信念値の領域をク
ロッピングウィンドウの中に含むことが可能であるかど
うかを判定する。
10に示されるように、ウィンドウ内の信念の和を最大
化するため、ウィンドウは再び動かされる。これは図9
に示され、副対象(例えば花)がクロッピングウィンド
ウの中に含まれ、信念の和が増加されている。クロッピ
ングウィンドウについての信念の和は以下の式、
ンドウw中の所与の画素の位置(x,y)における信念
値を表わす。
く含まれるようクロッピングウィンドウを動かすことに
より、クロッピングウィンドウ中の信念値の和が増加さ
れる。主要被写体は最も高い信念値によって示され、副
被写体は主要被写体の信念値より低いが背景被写体の信
念値よりも高い信念値によって示される。目的は、信念
値の最も高い和を見つけるとともに、主要被写体がクロ
ッピングウィンドウ中に完全に含まれることを確実とす
ること、即ち、
能なクロッピングウィンドウの組(例えばクロッピング
されていないウィンドウの中に完全に含まれ、主要被写
体全体を包囲するもの)を示す。次に、ブロック212
において、画像は上述のように計算されたクロッピング
されたウィンドウによって実際にクロッピングされ、図
10に示されるクロッピングされた画像214を生成す
る。
が得られなければ、ボックス206に示されるように画
像は回転され(例えば90度)、処理はボックス205
へ戻る。決定ボックス209を通る2回目のより大きい
通過では、クロッピングされたウィンドウが既に回転さ
れており(決定ボックス208から)まだ許容可能な解
でなければ、ボックス211に示されるように、重心に
基づいてクロッピングされた窓についての信念の和は両
方の向き(例えば元の向きと90度回転された向き)に
ついて計算される。次に、ボックス213に示されるよ
うに、画像は2つの異なる向きのうちより高い信念の最
終位置に従ってクロッピングされ、ボックス215に示
されるようにクロッピングされた画像を生成する。
クス206において任意の数の可能な角度(例えば45
°、180°等)で回転されうる。更に決定ボックス2
09は、信念の最も高い和を有する向きを見つけるため
に、異なる回転角度でボックス205、207に記載さ
れるプロセスを多数回にわたって通ることを許しうる。
た画像の例は、本発明が図2に示されるプロセスを通る
につれて成す進歩を示す。最適解についての大局的な網
羅的な探索といった問題について考えることができる。
本発明に用いられる手順は、「貪欲な」探索アプローチ
であると考えられ、確実に従来のプロセスよりも効率的
である。
変形を示す図である。図3は、最初の(正しい必要はな
い)画像の向きに関わらず、風景クロッピングを肖像ク
ロッピングと比較する。図4の第2の変形は、人間であ
る操作者に対して表わすための一連のズーム倍率(例え
ば{1x,1.5x,2x,3x,4x})を用いた一
連の「リング・アラウンド」式のクロッピングされた変
形を形成する。
乃至303は、図2のブロック200乃至203に略等
しい。ブロック304では、クロッピングされたウィン
ドウは全く回転なしに重心を中心として配置される。同
時に、並列処理段階では、クロッピングされたウィンド
ウの位置は回転されて(例えば90度の回転)で重心を
中心とする。ブロック306及び307では、図2を参
照して上述されたように、最適なクロッピングされたウ
ィンドウが決定される。これは、クロッピングされた画
像308及び309を生成する。ブロック310では、
2つのクロッピングされた画像のうちの良い方(例えば
信念の和が高い方)が選択され、クロッピングされた画
像311として出力される。
にブロック300乃至307と略等しい。しかしなが
ら、図4に示されるプロセスでは、決定ボックス410
は、ボックス404乃至407における並列処理によっ
て生成されるクロッピングされた画像408、409を
観察し、許容可能なレベルが得られたかどうか判定す
る。ブロック410における処理において、異なるズー
ム倍率又は異なるクロッピングされたウィンドウが評価
されるべきであると判定されれば、処理はブロック40
1へ戻る。この処理は、許容可能な結果が生成され、ブ
ロック411で終了するまで繰り返される。
MSD信念の正しい閾値を決定するためにビルトイン
「k−平均」クラスタリング処理を用いる。本発明はま
た、以下説明するようにクロッピング処理を高めるため
にクラスタリングを用いる。1つの望ましい実施例で
は、MSD信念を量子化するために3つのレベル、即ち
「高」、「中」及び「低」を用いることで十分である。
当業者によって明らかであるように、本発明は単に3つ
のレベルの分類に限られるものではなく、信念マップの
(不必要な)ばらつきを減少させるためにかなりの数の
分類レベルを使用するものである。これらの3つのレベ
ルは、主要被写体(高)、背景(低)、及び、副被写
体、又は不確実性、又は背景の顕著な領域を捕捉するた
めの中間レベル(中)を可能とする。従って、本発明
は、信念を「量子化」するためにMSD信念マップ上で
k=3を用いてk−平均クラスタリングを実行しうる。
従って、各領域についての信念は、その領域におけるク
ラスタの平均深淵によって置き換えられる。k=2での
k−平均クラスタリングは本質的に、2つのクラスタ、
即ち「高」及び「低」を用いて2値マップを生成し、こ
れは上述のクロッピング処理には望ましくない。
とには2つの主な利点がある。まず、クラスタリングは
均一な低い信念(例えばゼロの信念)の背景領域を形成
するために低い信念の背景領域をグループ化することに
よって背景を分離するのに役立つ。第2に、クラスタリ
ングは、同様の信念レベルを同じグループとしてグルー
プ化することにより信念順序付けにおける雑音を除去す
るのに役立つ。重心に基づく操作は、かかる量子化を必
要としない(また、量子化によって影響を受けるべきで
ない)。ここで用いられる量子化の主な目的は、背景に
ついての閾値を与えることである。
対する多レベル閾値操作を有効に行なう。クラスタリン
グの後、2つの閾値は、以下の式、
は3つのクラスタに対する一組の重心(平均信念値)で
あり、thresholdlow及びthresholdhighは夫々、下限閾
値及び上限閾値である。
「背景」であると考えられ、上述のブロック202、3
02、及び402において信念値がゼロに設定される。
上限閾値を上回る信念値を有する領域は主要被写体の一
部であると考えられ、可能であれば全体として含まれる
必要がある。中間の信念値(例えば上限閾値以下、又は
下限閾値以上)は、「副被写体」の一部であると考えら
れ、クロッピングウィンドウによって保持される主要被
写体信念の和を最大化するために、可能であれば全体と
して又は部分的に含まれうる。3つのクラスタに対する
分散の統計的な分析は、クラスタのばらつきをより正確
に反映するために閾値を設定するために使用されうる。
最小値belminを見つけ、信念マップ中のアイテムについ
ての最大値及び最小値の平均値belaverageを計算し、こ
れらの3つの値における初期重心(0の上付き文字で示
す)、即ち、
る。他の初期化方法を提供しても良い。k−平均処理の
詳細については、Tou及びGonzalezによるPattern Recog
nition Principles, Reading MA: Addison Wesley, 197
4を参照のこと。典型的なMSD信念マップについて
は、k−平均プロセスは、通常は10回以下の繰り返し
で収束する。
形が所望である適用では、2つのシナリオについて考え
ねばならない。まず、ズーム変形は、元のデータの最も
高い解像度よりも高い空間解像度を実際に必要とする。
しかしながら、画像の鮮鋭度の可視の損失は、この状況
において問題となる可能性が高い。第2のズーム変形
は、元のデータの最も高い解像度よりも低い空間解像度
を実際に必要とする。いずれの場合も、本発明は画像詳
細の最大の量を保持するためにデータを再サンプリング
するために補間プロセスを使用する。一般的に、立方ス
プライン補間といった、エッジ又は商諫を補損する画像
補間プロセスは、元の画像の詳細及び鮮鋭度をより良く
保存するための望ましい。
された変形は、「家」(例えば図13乃至15)と「バ
レーボール」(図16乃至18)に示される。「家」の
写真では、Bradley及びBollman(米国特許第5,97
8,519号)の両方は、画像全体を維持し、クロッピ
ングされていない画像(図13)の下部の影と情報の境
界から延びる木のため、クロッピングされていない画像
を生成することができない。米国特許第5,978,5
19号によって所望であるように、この写真の画像境界
から延びる連続的な平坦な背景領域はない。同様に、図
16の木の上部は、米国特許第5,978,519号に
開示されるシステムではクロッピングされない。
ピングされた写真を与える。「バレーボール」の写真
(図16)について、アルゴリズムによって木の幾つか
の部分を含むことは、主要被写体(プレーヤー)をクロ
ッピングされた画像(図18)の中心に単に配置する場
合よりも興味深いクロッピングされた写真を与える。本
発明は、信念マップに基づいて木の重要性が副次的であ
ると示されているためこれを行なうことができる。米国
特許第5,978,519号でBradley及びBollmanによ
って教示される技術は、このようにうまくクロッピング
された画像を生成することが可能でないことが明らかで
ある。実際、Bradley及びBollmanの両方(米国特許第
5,978,519号)は、最も良い場合でも写真の下
方の芝生の部分を除去し、クロッピングされていない画
像の左上に木の枝を維持する(図18)。
したが、本発明は任意の数の異なるタイプのシステムに
おいて実施されえ、当業者によって明らかとなるよう任
意の異なる方法で実行されうる。例えば、図12に示さ
れるように、本発明による情報取り扱い/コンピュータ
システムの典型的なハードウエア形態は、少なくとも1
つのプロセッサ又は中央処理ユニット(CPU)120
0を有する。例えば、中央処理ユニット1200は、様
々な画像/テクスチャ処理ユニット、マッピングユニッ
ト、重み付けユニット、加算器、減算器、比較器、選択
器、ウィンドウ移動部、クロッピング部等を含みうる。
或いは、当業者によって明らかであるように、多数の専
用CPUの(又は他の同様の個々の機能ユニット)は、
同じ処理、マッピング、重み付け、加算、減算、比較等
を実行しうる。
を介して、ランダムアクセスメモリ(RAM)120
2、読み出し専用メモリ(ROM)1203、(ディス
クユニット1205及びテープドライブ1206といっ
た周辺機器をバス1201に接続するための)入力/出
力(I/O)アダプタ1204、(情報取り扱いシステ
ムをデータ処理ネットワークへ接続するための)通信ア
ダプタ1207、(キーボード、マウス、マイクロホ
ン、スピーカ、及び/又は他のユーザインタフェース装
置といった周辺機器1209、1010をバス1201
に接続するための)ユーザインタフェースアダプタ12
08、プリンタ1212、(バス1201をディスプレ
イ装置1214に接続するための)ディスプレイアダプ
タ1213に接続される。本発明は、本発明による方法
を記憶装置1205上に記憶されたコンピュータプログ
ラムに入れることにより図12に示される構造を用いて
実施されうる。かかるコンピュータプログラムは、イン
タフェースユニット1209、1210を通じて、又は
ネットワーク接続1207を通じて供給される情報に対
して作用する。システムは、プリンタ1212を通じて
又はネットワーク1207へ戻ってディスプレイ121
4上に最終的な所望の製品を自動的に生成する。
写真画像を自動的にクロッピング及びズームする可能性
にある。本発明によれば、画像の主要被写体が識別さ
れ、この主要被写体の周りでクロッピング及びズーム操
作が行われる。従って、本発明は、背景が均一であるか
否かにかかわらず、高質なズーム又はクロッピングされ
た画像を自動的に生成する。
ある。
ある。
ある。
ある。
について示す図である。
について示す図である。
について示す図である。
について示す図である。
について示す図である。
用について示す図である。
用について示す図である。
す図である。
す図である。
す図である。
す図である。
す図である。
す図である。
Claims (3)
- 【請求項1】 写真画像の複数の信念値を含む信念マッ
プであり、上記信念マップの各位置における各信念値が
該位置における写真被写体の重要さを示し、最も高い信
念値を有する写真被写体が主要被写体を構成する信念マ
ップを入力する段階と、 クロッピングウィンドウのサイズを決める形状及びズー
ム倍率を有するクロッピングウィンドウを選択する段階
と、 上記主要被写体の重心を中心とするよう上記クロッピン
グウィンドウを位置決めする段階と、 上記クロッピングウィンドウが完全に上記画像の中にあ
るよう上記クロッピングウィンドウを動かす段階と、 上記クロッピングウィンドウの信念の和が最大であるよ
う上記クロッピングウィンドウを動かす段階と、 上記画像を上記クロッピングウィンドウによってクロッ
ピングする段階と、 を含むディジタル画像をクロッピングする方法。 - 【請求項2】 少なくとも1つの主要被写体の全てを含
むよう上記クロッピングウィンドウを動かす段階を更に
有する、請求項1記載の方法。 - 【請求項3】 背景被写体及び副被写体を識別するため
に上記信念マップの領域をクラスタリングする段階を更
に含む、請求項1記載の方法。
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