JP3729222B2 - 画像デザイン支援装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、パンフレットなどのドキュメントに必要な画像をデザインすることを支援する装置、特に画像デザイナーが画像データベースを利用して複数の画像から概念を形成し、仕様を決定する概念設計を効果的に支援し、デザインした画像の評価をすることを効果的に支援する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＤＴＰ（デスクトップパブリッシング）の普及は目覚しく、小さなオフィスや個人でも利用できるようになって、パンフレット、カタログ、雑誌などもＤＴＰで作成されるようになってきたが、これらのドキュメントでは、読み手に効果的に意図を伝えるために、画像のデザインが重要である。
【０００３】
また、最近は、デジタルカメラなどで撮影した画像を簡単にコンピュータ上に入力し、Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐなどの画像編集ソフトを利用してトリミングやトーン補正などを行ったり、Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｏｒなどを利用してイラストを作成することによって、ソフトウェア上で簡単に画像デザインが行えるようになってきた。
【０００４】
しかし、一般の画像作成者にとっては、選択可能な処理が多数あるため、それぞれの処理の効果を十分理解できず、各種技法を効果的に利用できないという問題がある。すなわち、一般の画像作成者は、自分がデザインし、撮影し、収集した画像が読み手にどのような印象を与えるかを十分理解できないため、ソフトウェア上で行った処理によって自分の意図があいまいになったり、作成した画像が結果的に文字部分と反対の印象を与えてしまう場合が往々にして生じる。
【０００５】
そのため、特開平５−２５０４５２号には、マテリアルライブラリファイルやテクスチャーライブラリファイルを用意して、画像の色、透明度、反射特性などの数値データを変更したり、テクスチャーの柄を変更して質感を変えたりすることが示されている。
【０００６】
また、特開平８−３０６７４号には、複数のイメージ画像データを蓄積した画像データベースと、それぞれの画像に対する属性データを蓄積したデザインファイルとを備え、それぞれの画像を、あらかじめ指定された「モダン」「トラディショナル」などで表される印象と、画像のモチーフなどのキーワードとによって分類し、その印象またはキーワードの類似性から２〜４個の画像を同時に提示させて、好みの画像を選択しながらデザイン仕様を決定できるようにしたものが示されている。
【０００７】
そのほか、特開平４―２６６１６５号には、固有の製品に対する専門家知識のデータベースを用意して、画像作成者が希望イメージを形容詞としての評価用語で入力すると、その評価用語に一番近いデザイン要素を推論して画面上に表示することや、画像作成者が推論結果を希望イメージと違うと感じて修正評価用語を入力すると、その修正評価用語との関係が強いデザイン要素だけを推論して抽出し、その部分だけを修正可能にすることが示されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
画像をデザインする場合、デザイナは自分のイメージを確立するために画像を検索して、自分のイメージに近い画像を選択・収集したり、逆に反対のイメージを有する画像を選択・収集することがある。すなわち、このプロセスではデザイナは、画像を選択・収集することによって、意図を表現するために自分の感性を画像上にどう表現するか、検討している。
【０００９】
そして、画像上に感性を表現する手法としては、モチーフとなる画像オブジェクトで表現するほか、画像全体の色調や構図、面や線などの構成要素の特徴（明るさのバランス、線の方向性、色の対比など）を利用するなど、様々なものがある。
【００１０】
しかしながら、上記の特開平５−２５０４５２号、特開平８−３０６７４号または特開平４―２６６１６５号に示された方法ないし装置では、画像モチーフとなる具象面に関して、テクスチャーなどの画像特徴やそれに対応する感性を言葉として表現し、画像オブジェクトに対して処理を施すことは可能であるが、画像全体の色調や構図または構成要素の特徴を利用して画像をデザインすることはできない。
【００１１】
そのため、デザイン知識を持たない一般の画像デザイナが画像をデザインする場合には、画像全体の色調や構図につき適切な表現をとれず、部分的に質感やテクスチャーを変化させても意図を効果的に伝える印象を持つように画像全体をデザインできずに、ドキュメント中で画像が意味を持たなくなったり、ドキュメント全体の意図が不明確となってしまう。
【００１２】
そこで、この発明は、ドキュメントに必要な画像をデザインすることを支援する装置において、一般の画像デザイナが意図を効果的に伝える印象を持つように画像全体をデザインすることができるようにしたものである。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
第１の発明の画像デザイン支援装置は、
電子的な画像を蓄積した画像データベースと、
感性用語辞書と、
感性用語と視覚特徴ベクトルの関係を知識表現した専門家知識を蓄積した専門家知識データベースと、
画像デザイナがデザインしようとする画像の印象と一致する感性用語を入力する感性用語入力手段と、
その入力感性用語と上記感性用語辞書から、その入力感性用語に対する同義語を抽出する同義語抽出手段と、
その抽出された同義語と上記専門家知識データベースから、同義語についての視覚特徴ベクトル条件を抽出する専門家知識抽出手段と、
その抽出された、同義語についての視覚特徴ベクトル条件が適応可能な画像を、類似印象画像群に属する画像として、上記画像データベースから選択する画像検索手段と、
その類似印象画像群に属する画像を、それぞれ複数の領域に分割する画像分割手段と、
上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量を算出して、上記類似印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルを計算する画像解析手段と、
上記類似印象画像群を、その視覚特徴ベクトルの属性によってコラージュとして、上記抽出された同義語とともに、表示するコラージュ作成手段と、
上記類似印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルの属性と値を、上記抽出された、同義語についての視覚特徴ベクトル条件が記述されている専門家知識とともに、表示手段に提示する解析結果提示手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１９】
第２の発明の画像デザイン支援装置は、
電子的な画像を蓄積した画像データベースと、
感性用語辞書と、
感性用語と視覚特徴ベクトルの関係を知識表現した専門家知識を蓄積した専門家知識データベースと、
画像デザイナがデザインしようとする画像の印象と一致する感性用語を入力する感性用語入力手段と、
その入力感性用語と上記感性用語辞書から、その入力感性用語に対する同義語および反対語を抽出する同義語反対語抽出手段と、
その抽出された同義語および反対語と上記専門家知識データベースから、それぞれ同義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件を抽出する専門家知識抽出手段と、
その抽出された、それぞれ同義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件が適応可能な画像を、それぞれ類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像として、上記画像データベースから選択する画像検索手段と、
その類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像を、それぞれ複数の領域に分割する画像分割手段と、
上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量を算出して、上記類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルを計算する画像解析手段と、
上記類似印象画像群および対比印象画像群を、それぞれの視覚特徴ベクトルの属性によってコラージュとして、上記抽出された同義語および反対語とともに、表示するコラージュ作成手段と、
上記類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルの属性と値を、上記抽出された、同義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件が記述されている専門家知識とともに、表示手段に提示する解析結果提示手段と、
を備えることを特徴とする。
【００２５】
【作用】
上記の構成の第１または第２の発明の画像デザイン支援装置においては、画像デザイナがデザインしようとする画像の印象を言葉で入力することによって、その入力された言葉に対する同義語、または同義語および反対語が、感性用語辞書から抽出され、それに対応する類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群が、画像データベースから選択され、その選択された類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群が、コラージュとして、抽出された同義語、または同義語および反対語とともに、表示される。
【００２６】
したがって、美術的センスの乏しい画像デザイナでも簡単に、画像をデザインする際の指針が得られる。また、デザイナが表示されたコラージュを検討することによって、自分の感性と専門家の感性との差を把握することができ、プロのデザイナでも自分のオリジナリティの確認が可能となる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
〔実施例１〕
図１は、この発明の画像デザイン支援装置の第１の例のシステム構成を示し、その画像デザイン支援装置は、入力部１０、表示部２０、画像解析部３０、コラージュ画像作成部４０および画像データベース５０によって構成される。
【００２８】
入力部１０は、画像デザイナが画像データベース５０から、自分がデザインしようとする画像と類似した印象を有する画像、または自分がデザインしようとする画像と反対の印象を有する画像を、選択・収集するための装置で、キーボード、マウスまたはタッチパネルなどの入力手段と、ＣＲＴディスプレイなどの表示手段によって構成される。
【００２９】
表示部２０は、文字や図形、またはメッセージなどを表示するための装置で、ＣＲＴディスプレイなどの表示手段、またはプリンタなどの印字手段によって構成される。
【００３０】
画像解析部３０は、デザイナが選択・収集した画像の属性を解析して、画像の視覚的特徴を計算するものであり、コラージュ画像作成部４０は、その視覚的特徴からコラージュの要素となる画像の位置関係を計算して記憶するものである。
【００３１】
画像データベース５０は、電子的な各種の画像を蓄積したデータベースで、素材を撮影して得られた画像や過去にデザインした画像などが蓄積される。画像データベース５０に蓄積される画像は、ＣＩＥ・Ｌ＊ａ＊ｂ＊やＲＧＢなどの色空間で表現されたフルカラー画像とする。
【００３２】
図４は、この実施例１の画像デザイン支援装置の、より具体的な構成例を示し、図中の矢印は処理の流れを示す。
【００３３】
まず、画像デザイナは、画像入力手段１１によって、画像データベース５０に蓄積された画像を入力部１０の表示手段に表示させて、自分がデザインしようとする画像と類似した印象を有する画像を選択・収集する。以下では、その選択・収集された、デザイナがデザインしようとする画像と類似した印象を有する複数の画像を、類似印象画像群と称する。図８（Ａ）の画像番号Ａ１〜Ａ７で示す画像群は、その類似印象画像群の一例である。
【００３４】
この類似印象画像群に属する画像は、画像分割手段３１で、Ｋ平均アルゴリズムなどによって、それぞれ複数の領域に分割され、その複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量が算出されて、画像特徴テーブルに記憶される。算出・記憶される画像特徴量は、領域ごとの平均明度、平均彩度、平均色度、領域の重心、画素数、その領域に隣接する領域である。ただし、ここでの隣接領域は、ある指定方向から時計回り方向に隣接する領域をベクトルとして表現したものである。
【００３５】
次に、画像解析手段３３で、画像特徴テーブルから画像の視覚的な特徴量が算出されて、視覚特徴ベクトルに記憶される。算出・記憶される視覚特徴量は、明度平均、明るさのまとまり、明暗の対比、明暗のバランス、色度平均、色のまとまり、寒色暖色の対比、寒色暖色のバランス、彩度平均、彩度のまとまりである。視覚特徴ベクトルの各属性は、以下のように記号および内容を定義し、以下のように計算する。
【００３６】
Ｎ：全領域数、Ｎｎ：領域ｎに含まれる画素数、
Ｖｎ，Ｈｎ，Ｃｎ（０≦Ｖｎ，Ｈｎ，Ｃｎ＜１）：領域ｎの明度平均、色度平均、彩度平均、
ｘ：画像の縦方向における画素数の１／２、ｙ：画像の横方向における画素数の１／２、
（Ｘｎ，Ｙｎ）：画像中心を原点とする領域ｎの重心座標を、それぞれ上記ｘ，ｙで除して、その商から１を引いたもの。なお、Σは、１からｎまでについての総和を示す。
【００３７】
まず、明度平均、明るさのまとまり、明暗の対比、および明暗のバランスを定義する。
【００３８】
明度平均Ｌｐ＝ΣＶｎ×Ｎｎ／Ｎ …（１）
明るさのまとまりＬｔ
＝１−（Σ｛（Ｖｎ−Ｌｐ）２×Ｎｎ｝／Ｎ）１／２ …（２）
暗さ強さＬｈ＝Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｖｎ×Ｎｎ） …（３）
暗さ中心（Ｘｈ，Ｙｈ）
＝（Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ），
Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（４）
明るさ強さＬｌ＝Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ） …（６）
明るさ中心（Ｘｌ，Ｙｌ）
＝（Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ），
Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（７）
明るさ中心と暗さ中心の距離Ｄｌｈ
＝（（Ｘｌ−Ｘｈ）２＋（Ｙｌ−Ｙｈ）２）１／２ …（９）
暗さ中心から明るさ中心の方向θｌｈ
＝π／２−ｔａｎ−１（（Ｙｌ−Ｙｈ）／（Ｘｌ−Ｘｈ）） …（10）
明暗の対比Ｌｃｏ＝（Ｌｌ−Ｌｈ）／Ｎ …（11）
明暗のバランスＬｂ
＝ｋ１×Ｄｌｈ＋（１−ｋ１）／π×２×θｌｈ …（12）
暗さ中心から明るさ中心へのベクトルが画像上で下から上に向き、ベクトル距離が大きいほど、バランスがよいと判断できる。そのため、明暗のバランスを（１２）式で定義した。なお、ｋ１は０から１までの間の適当な定数とする。
【００３９】
次に、色度平均、色のまとまり、寒色暖色の対比、および寒色暖色のバランスを定義する。
【００４０】
色度平均Ｈｐ＝ΣＨｎ×Ｎｎ／Ｎ …（13）
色のまとまりＨｔ
＝１−（Σ｛（Ｈｎ−Ｈｐ）２×Ｎｎ｝／Ｎ）１／２ …（14）
寒色強さＨｃ＝Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ） …（15）
寒色中心（Ｘｃ，Ｙｃ）
＝（Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ），
Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（16）
暖色強さＨｗ＝Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ） …（17）
暖色中心（Ｘｗ，Ｙｗ）
＝（Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ），
Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（18）
寒色中心と暖色中心の距離Ｄｗｃ
＝（（Ｘｗ−Ｘｃ）２＋（Ｙｗ−Ｙｃ）２）１／２ …（19）
寒色中心から暖色中心の方向θｗｃ
＝π／２−ｔａｎ−１（（Ｙｗ−Ｙｃ）／（Ｘｗ−Ｘｃ）） …（20）
寒色暖色の対比Ｈｃｏ＝（Ｈｗ−Ｈｃ）／Ｎ …（21）
寒色暖色のバランスＨｂ
＝ｋ２×Ｄｗｃ＋（１−ｋ２）／π×２×θｗｃ …（22）
寒色中心から暖色中心へのベクトルが画像上で下から上に向き、ベクトル距離が大きいほど、バランスがよいと判断できる。そのため、寒色暖色のバランスを（２２）式で定義した。なお、ｋ２は０から１までの間の適当な定数とする。
【００４１】
最後に、彩度平均、および彩度のまとまりを、
彩度平均Ｃｐ＝ΣＣｎ×Ｎｎ／Ｎ …（23）
彩度のまとまりＣｔ
＝１−（Σ｛（Ｃｎ−Ｃｐ）２×Ｎｎ｝／Ｎ）１／２ …（24）
と定義する。
【００４２】
これらの視覚特徴量をベクトル化したものが、視覚特徴ベクトルとなる。図８（Ａ）に示した類似印象画像群の視覚特徴ベクトルを表で示すと、図９（Ａ）に示すようになる。
【００４３】
図４に示した実施例１では、次に、コラージュ作成手段４１で、類似印象画像群の視覚特徴ベクトルを比較して、分散の少ない順に視覚的特徴をリストアップする。そして、分散の少ない視覚的特徴を２つ選択し、類似印象画像群のそれぞれの画像を、２次元のグラフとして表示部２０に出力する。すなわち、表示部２０において、図１０に示すように、選択した２つの視覚的特徴をＸＹ座標軸として、類似印象画像群のそれぞれの画像を、ＸＹ平面上に配置・表示する。
【００４４】
この場合、必要に応じて、座標軸上に目盛りを付してデザイナに類似関係を理解しやすくしたり、画像が重なった場合に表示画面を拡大表示するようにしてもよい。
【００４５】
さらに、解析結果提示手段４３で、類似印象画像群のコラージュ解析結果として、類似印象画像群の視覚特徴量の平均値と分散を、テーブルとして表示部２０に出力する。図９（Ｂ）は、図８（Ａ）に示した類似印象画像群のコラージュ解析結果の表示例を示す。ただし、分かりやすくするために、それぞれの視覚特徴量を％で表示した場合である。
【００４６】
上記の例は、類似印象画像群のコラージュを２次元のグラフとして表示する場合であるが、分散の少ない３つの視覚的特徴を選択して、３次元のグラフとして表示し、または表示後にデザイナが選択した１〜３個の視覚的特徴によって新たに１〜３次元の座標軸を作成して、その座標軸上に画像を配置・表示するようにしてもよい。
【００４７】
また、コラージュ表示後、再びデザイナが、デザインしようとする画像と類似した印象を有する画像を、画像データベース５０から選択・収集することによって、その選択・収集された類似印象画像群につき、画像分割、画像解析、コラージュ作成および解析結果提示のプロセスが繰り返されるようにしてもよい。
【００４８】
上述した実施例１によれば、画像デザイナがデザインしようとする画像と類似した印象を有する画像群が、コラージュというグラフィックにより表示部２０に表示されるとともに、その画像群に属する画像の視覚的特徴が、解析結果表により数値として表示部２０に提示されるので、デザイン知識を持たない一般の画像デザイナに対して、画像をデザインする際の明確かつ詳細な指針が与えられる。したがって、一般の画像デザイナが意図を効果的に伝える印象を持つように画像全体をデザインすることができる。
【００４９】
〔実施例２〕
この発明の画像デザイン支援装置の第２の例は、システム構成としては、図１に示すように実施例１と同じであり、処理の流れも、図４に示すように実施例１と同じである。
【００５０】
ただし、実施例２では、まず、画像デザイナは、画像入力手段１１によって、画像データベース５０に蓄積された画像を入力部１０の表示手段に表示させて、自分がデザインしようとする画像と類似した印象を有する画像、および自分がデザインしようとする画像と反対の印象を有する画像を選択・収集する。
【００５１】
以下では、その選択・収集された、デザイナがデザインしようとする画像と類似した印象を有する複数の画像を、上記のように類似印象画像群と称するとともに、デザイナがデザインしようとする画像と反対の印象を有する複数の画像を、対比印象画像群と称する。図８（Ａ）の画像番号Ａ１〜Ａ７で示す画像群は、その類似印象画像群の一例であり、同図（Ｂ）の画像番号Ｂ１〜Ｂ４で示す画像群は、その対比印象画像群の一例である。
【００５２】
この類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像は、画像分割手段３１で、Ｋ平均アルゴリズムなどによって、それぞれ複数の領域に分割され、その複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量が算出されて、類似印象画像群と対比印象画像群のいずれに属するかの情報とともに、画像特徴テーブルに記憶される。算出・記憶される画像特徴量は、実施例１と同じである。
【００５３】
次に、画像解析手段３３で、画像特徴テーブルから画像の視覚的な特徴量が算出されて、類似印象画像群と対比印象画像群のいずれに属するかの情報とともに、視覚特徴ベクトルに記憶される。算出・記憶される視覚特徴量は、実施例１と同じである。
【００５４】
図１１（Ａ）および（Ｂ）は、それぞれ図８（Ａ）に示した類似印象画像群および同図（Ｂ）に示した対比印象画像群の視覚特徴ベクトルを表で示したものである。
【００５５】
次に、コラージュ作成手段４１で、類似印象画像群と対比印象画像群の視覚特徴ベクトルを比較して、類似印象画像群と対比印象画像群の視覚特徴量の平均値の差が大きい順に視覚的特徴をリストアップする。そして、平均値の差が大きい視覚的特徴を２つ選択し、類似印象画像群および対比印象画像群のそれぞれの画像を、２次元のグラフとして表示部２０に出力する。すなわち、表示部２０において、図１３に示すように、選択した２つの視覚的特徴をＸＹ座標軸として、類似印象画像群および対比印象画像群のそれぞれの画像を、ＸＹ平面上に配置・表示する。
【００５６】
この場合、必要に応じて、座標軸上に目盛りを付してデザイナに類似関係を理解しやすくしたり、画像が重なった場合に類似印象画像群または対比印象画像群のみをクローズアップするために部分的に表示画面を拡大表示するようにしてもよい。
【００５７】
さらに、解析結果提示手段４３で、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュ解析結果として、類似印象画像群および対比印象画像群の視覚特徴量の平均値と分散を、テーブルとして表示部２０に出力する。図１２（Ａ）および（Ｂ）は、図８（Ａ）に示した類似印象画像群および同図（Ｂ）に示した対比印象画像群のコラージュ解析結果の表示例を示し、図１４は、視覚特徴量の平均値と分散の表示例を示す。
【００５８】
上記の例は、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュを２次元のグラフとして表示する場合であるが、平均値の差が大きい３つの視覚的特徴を選択して、３次元のグラフとして表示し、または表示後にデザイナが選択した１〜３個の視覚的特徴によって新たに１〜３次元の座標軸を作成して、その座標軸上に画像を配置・表示するようにしてもよい。
【００５９】
また、コラージュ表示後、再びデザイナが、デザインしようとする画像と類似した印象を有する画像、およびデザインしようとする画像と反対の印象を有する画像を、画像データベース５０から選択・収集することによって、その選択・収集された類似印象画像群および対比印象画像群につき、画像分割、画像解析、コラージュ作成および解析結果提示のプロセスが繰り返されるようにしてもよい。
【００６０】
上述した実施例２によれば、実施例１の類似印象画像群に加えて、画像デザイナがデザインしようとする画像と反対の印象を有する画像群が、コラージュというグラフィックにより表示部２０に表示されるとともに、その画像群に属する画像の視覚的特徴が、解析結果表により数値として表示部２０に提示されるので、デザイン知識を持たない一般の画像デザイナに対して、画像をデザインする際のより明確かつ詳細な指針が与えられる。
【００６１】
〔実施例３〕
この発明の画像デザイン支援装置の第３の例は、システム構成としては、図１に示すように実施例１，２と同じであり、より具体的な構成ないし処理の流れは、図５に示すようにされる。
【００６２】
すなわち、実施例３では、まず、画像デザイナが画像入力手段１１によって、実施例１と同様に上記のような類似印象画像群、または実施例２と同様に上記のような類似印象画像群および対比印象画像群を選択・収集することにより、画像分割手段３１、画像解析手段３３およびコラージュ作成手段４１での処理によって、実施例１と同様に類似印象画像群のコラージュ、または実施例２と同様に類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュが作成され、表示部２０に表示される。
【００６３】
次に、画像デザイナは、自分がデザインした画像を、デザイン画像入力手段１３によって、スキャナやＤＴＰソフトウェアを利用して入力する。デザイナによってデザインされた画像は、ＣＩＥ・Ｌ＊ａ＊ｂ＊やＲＧＢなどの色空間で表現されたフルカラー画像とする。図１５にデザイン画像の例を示す。
【００６４】
入力されたデザイン画像は、類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群のそれぞれの画像と同様に、画像分割手段３１で画像分割され、画像解析手段３３で画像解析されて、デザイン画像の視覚特徴ベクトルが求められる。そして、類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュが表示されているグラフ上にデザイン画像が表示される。図１７に、その例を示す。
【００６５】
さらに、解析結果提示手段４３によって、デザイン画像の視覚特徴ベクトルが、コラージュを構成する各画像の視覚特徴ベクトルとともに、テーブルとして表示部２０に表示される。図１６に、その表示例を示す。
【００６６】
したがって、画像デザイナは、コラージュとの比較結果をもとに、デザイン画像を修正し、同じプロセスをたどることによって、最終的に満足の行く画像をデザインすることができる。
【００６７】
なお、類似印象画像群の選択、対比印象画像群の選択、およびデザイン画像のデザインと入力の、順序は問わない。
【００６８】
上述した実施例３によれば、類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群に加えて、画像デザイナがデザインした画像が、グラフィックにより表示部２０に表示されるとともに、そのデザイン画像の視覚的特徴が、類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像の視覚的特徴とともに、解析結果表により数値として表示部２０に提示されるので、画像デザイナは、自分がデザインした画像を容易かつ正確に評価することができるとともに、修正点を簡単かつ確実に見つけ出すことができる。
【００６９】
〔実施例４〕
図２は、この発明の画像デザイン支援装置の第４の例のシステム構成を示し、図１に示した実施例１，２，３のそれに対して専門家知識データベース６０を付加したものである。
【００７０】
専門家知識データベース６０は、専門家が持つ画像に対する印象と画像の視覚的特徴との関係を、プロダクションルール、決定木、フレームなどの何らかの知識表現形式で表して、格納したものである。具体的には、画像の視覚的特徴を視覚特徴ベクトルの属性の数値で示し、画像の印象を「みずみずしい」などの感性用語で表す。プロダクションルールで表現された専門家知識の例を、図１８に示す。図中のｍ，ｓ，ｗは、０から１までの間の適当な数値である。
【００７１】
図６は、この実施例４の画像デザイン支援装置の、より具体的な構成例を示し、図中の矢印は処理の流れを示す。
【００７２】
実施例４では、まず、画像デザイナが画像入力手段１１によって、実施例２と同様に上記のような類似印象画像群および対比印象画像群を選択・収集することにより、画像分割手段３１、画像解析手段３３、コラージュ作成手段４１および解析結果提示手段４３での処理によって、実施例２と同様に類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュが作成され、コラージュ解析結果表が作成される。
【００７３】
次に、専門家感性同定手段６１で、専門家知識データベース６０から、類似印象画像群のうちの指定割合以上の画像に発火可能な知識が検索されて、その発火した知識に記述されている感性用語が同定されるとともに、対比印象画像群のうちの指定割合以上の画像に発火可能な知識が検索されて、その発火した知識に記述されている感性用語が同定される。
【００７４】
そして、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュ、およびその解析結果表とともに、その同定された感性用語、および発火した知識が、表示部２０に表示される。この場合、表示部２０において、同定された感性用語、および発火した知識が、コラージュが表示されるＸＹ平面上に表示されるようにしてもよいし、表として別途表示されるようにしてもよい。
【００７５】
コラージュ、同定された感性用語、および発火した知識の表示例を、図１９に示す。解析結果表は、図１２に示したものと同じである。
【００７６】
上述した実施例４によれば、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュの印象が言葉として表現される。したがって、画像デザイナは、自分がデザインしようとする画像、またはデザインした画像が、受け手にどのような印象を与えるかを簡単かつ確実に判断することができる。
【００７７】
〔実施例５〕
図３は、この発明の画像デザイン支援装置の第５の例のシステム構成を示し、図２に示した実施例４のそれに対して感性用語辞書７０を付加したものである。
【００７８】
感性用語辞書７０は、同義語および反対語が蓄積されたもので、その同義語および反対語は、例えば（（柔らかい、柔和な、ソフトな）（固い、ハードな））などのような２項リストとして表現される。（柔らかい、柔和な、ソフトな）、（固い、ハードな）という、それぞれのリスト内の感性用語は同義語として処理され、「固い」と「ソフトな」など、同じリストに属しない感性用語は反対語として処理される。
【００７９】
図７は、この実施例５の画像デザイン支援装置の、より具体的な構成例を示し、図中の矢印は処理の流れを示す。
【００８０】
実施例５では、まず、画像デザイナは、感性用語入力手段１５によって、自分がデザインしようとする画像の印象と一致する感性用語を入力する。デザイナにより感性用語が入力されると、同義語反対語抽出手段３５で、感性用語辞書７０から、デザイナにより入力された感性用語に対する同義語および反対語が検索・抽出される。
【００８１】
次に、専門家知識抽出手段３７で、専門家知識データベース６０から、その抽出された同義語および反対語が記述されている知識が検索・抽出され、その発火した知識に記述されている視覚特徴ベクトル条件が同定される。
【００８２】
次に、画像検索手段３９で、画像データベース５０から、その同定された、それぞれ同義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件が適応可能な画像が、それぞれ類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像として、すべて検索・抽出される。
【００８３】
そして、画像分割手段３１、画像解析手段３３およびコラージュ作成手段４１での処理によって、実施例２と同様に、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュが作成され、表示部２０に表示される。
【００８４】
さらに、解析結果提示手段４３によって、デザイナにより入力された感性用語、これに対する同義語および反対語、発火した知識の発火ルール群、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュ解析結果表が、表示部２０に表示される。
【００８５】
コラージュ、入力感性用語、同義語・反対語、および発火ルール群の表示例を、図２０に示す。解析結果表は、図１２に示したものと同じである。
【００８６】
上述した実施例５によれば、画像デザイナがデザインしようとする画像の印象を言葉で入力することによって、美術的センスの乏しい画像デザイナでも簡単に、画像をデザインする際の指針が得られる。また、デザイナが表示されたコラージュを検討することによって、自分の感性と専門家の感性との差を把握することができ、プロのデザイナでも自分のオリジナリティの確認が可能となる。
【００８７】
〔他の実施例〕
実施例１〜５で画像データベース５０を画像の種類ごとにネットワーク上に分散させ、または実施例４，５で専門家知識データベース６０を専門家知識の種類ごとにネットワーク上に分散させることによって、複数の画像デザイン支援装置で画像データベース５０または専門家知識データベース６０を共有できるようにしてもよい。
【００８８】
【発明の効果】
この発明によれば、美術的センスの乏しい画像デザイナでも簡単に、画像をデザインする際の指針が得られる。また、デザイナが表示されたコラージュを検討することによって、自分の感性と専門家の感性との差を把握することができ、プロのデザイナでも自分のオリジナリティの確認が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例１，２，３の画像デザイン支援装置のシステム構成を示す図である。
【図２】実施例４の画像デザイン支援装置のシステム構成を示す図である。
【図３】実施例５の画像デザイン支援装置のシステム構成を示す図である。
【図４】実施例１，２の画像デザイン支援装置のより具体的な構成例を示す図である。
【図５】実施例３の画像デザイン支援装置のより具体的な構成例を示す図である。
【図６】実施例４の画像デザイン支援装置のより具体的な構成例を示す図である。
【図７】実施例５の画像デザイン支援装置のより具体的な構成例を示す図である。
【図８】類似印象画像群および対比印象画像群の例を示す図である。
【図９】実施例１における類似印象画像群の視覚特徴ベクトルおよびコラージュ解析結果の例を示す図である。
【図１０】実施例１におけるコラージュ表示例を示す図である。
【図１１】実施例２における類似印象画像群および対比印象画像群の視覚特徴ベクトルの例を示す図である。
【図１２】実施例２におけるコラージュ解析結果の例を示す図である。
【図１３】実施例２におけるコラージュ表示例を示す図である。
【図１４】実施例２におけるコラージュ解析結果の例を示す図である。
【図１５】デザイン画像の例を示す図である。
【図１６】実施例３におけるコラージュ解析結果の例を示す図である。
【図１７】実施例３におけるコラージュおよびデザイン画像の表示例を示す図である。
【図１８】専門家知識の例を示す図である。
【図１９】実施例４におけるコラージュ、感性用語および発火知識の表示例を示す図である。
【図２０】実施例５におけるコラージュ、入力感性用語、同義語・反対語および発火知識の表示例を示す図である。
【符号の説明】
１０ 入力部
１１ 画像入力手段
１３ デザイン画像入力手段
１５ 感性用語入力手段
２０ 表示部
３０ 画像解析部
３１ 画像分割手段
３３ 画像解析手段
３５ 同義語反対語抽出手段
３７ 専門家知識抽出手段
３９ 画像検索手段
４０ コラージュ画像作成部
４１ コラージュ作成手段
４３ 解析結果提示手段
５０ 画像データベース
６０ 専門家知識データベース
６１ 専門家感性同定手段
７０ 感性用語辞書
【発明の属する技術分野】
この発明は、パンフレットなどのドキュメントに必要な画像をデザインすることを支援する装置、特に画像デザイナーが画像データベースを利用して複数の画像から概念を形成し、仕様を決定する概念設計を効果的に支援し、デザインした画像の評価をすることを効果的に支援する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＤＴＰ（デスクトップパブリッシング）の普及は目覚しく、小さなオフィスや個人でも利用できるようになって、パンフレット、カタログ、雑誌などもＤＴＰで作成されるようになってきたが、これらのドキュメントでは、読み手に効果的に意図を伝えるために、画像のデザインが重要である。
【０００３】
また、最近は、デジタルカメラなどで撮影した画像を簡単にコンピュータ上に入力し、Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐなどの画像編集ソフトを利用してトリミングやトーン補正などを行ったり、Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｏｒなどを利用してイラストを作成することによって、ソフトウェア上で簡単に画像デザインが行えるようになってきた。
【０００４】
しかし、一般の画像作成者にとっては、選択可能な処理が多数あるため、それぞれの処理の効果を十分理解できず、各種技法を効果的に利用できないという問題がある。すなわち、一般の画像作成者は、自分がデザインし、撮影し、収集した画像が読み手にどのような印象を与えるかを十分理解できないため、ソフトウェア上で行った処理によって自分の意図があいまいになったり、作成した画像が結果的に文字部分と反対の印象を与えてしまう場合が往々にして生じる。
【０００５】
そのため、特開平５−２５０４５２号には、マテリアルライブラリファイルやテクスチャーライブラリファイルを用意して、画像の色、透明度、反射特性などの数値データを変更したり、テクスチャーの柄を変更して質感を変えたりすることが示されている。
【０００６】
また、特開平８−３０６７４号には、複数のイメージ画像データを蓄積した画像データベースと、それぞれの画像に対する属性データを蓄積したデザインファイルとを備え、それぞれの画像を、あらかじめ指定された「モダン」「トラディショナル」などで表される印象と、画像のモチーフなどのキーワードとによって分類し、その印象またはキーワードの類似性から２〜４個の画像を同時に提示させて、好みの画像を選択しながらデザイン仕様を決定できるようにしたものが示されている。
【０００７】
そのほか、特開平４―２６６１６５号には、固有の製品に対する専門家知識のデータベースを用意して、画像作成者が希望イメージを形容詞としての評価用語で入力すると、その評価用語に一番近いデザイン要素を推論して画面上に表示することや、画像作成者が推論結果を希望イメージと違うと感じて修正評価用語を入力すると、その修正評価用語との関係が強いデザイン要素だけを推論して抽出し、その部分だけを修正可能にすることが示されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
画像をデザインする場合、デザイナは自分のイメージを確立するために画像を検索して、自分のイメージに近い画像を選択・収集したり、逆に反対のイメージを有する画像を選択・収集することがある。すなわち、このプロセスではデザイナは、画像を選択・収集することによって、意図を表現するために自分の感性を画像上にどう表現するか、検討している。
【０００９】
そして、画像上に感性を表現する手法としては、モチーフとなる画像オブジェクトで表現するほか、画像全体の色調や構図、面や線などの構成要素の特徴（明るさのバランス、線の方向性、色の対比など）を利用するなど、様々なものがある。
【００１０】
しかしながら、上記の特開平５−２５０４５２号、特開平８−３０６７４号または特開平４―２６６１６５号に示された方法ないし装置では、画像モチーフとなる具象面に関して、テクスチャーなどの画像特徴やそれに対応する感性を言葉として表現し、画像オブジェクトに対して処理を施すことは可能であるが、画像全体の色調や構図または構成要素の特徴を利用して画像をデザインすることはできない。
【００１１】
そのため、デザイン知識を持たない一般の画像デザイナが画像をデザインする場合には、画像全体の色調や構図につき適切な表現をとれず、部分的に質感やテクスチャーを変化させても意図を効果的に伝える印象を持つように画像全体をデザインできずに、ドキュメント中で画像が意味を持たなくなったり、ドキュメント全体の意図が不明確となってしまう。
【００１２】
そこで、この発明は、ドキュメントに必要な画像をデザインすることを支援する装置において、一般の画像デザイナが意図を効果的に伝える印象を持つように画像全体をデザインすることができるようにしたものである。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
第１の発明の画像デザイン支援装置は、
電子的な画像を蓄積した画像データベースと、
感性用語辞書と、
感性用語と視覚特徴ベクトルの関係を知識表現した専門家知識を蓄積した専門家知識データベースと、
画像デザイナがデザインしようとする画像の印象と一致する感性用語を入力する感性用語入力手段と、
その入力感性用語と上記感性用語辞書から、その入力感性用語に対する同義語を抽出する同義語抽出手段と、
その抽出された同義語と上記専門家知識データベースから、同義語についての視覚特徴ベクトル条件を抽出する専門家知識抽出手段と、
その抽出された、同義語についての視覚特徴ベクトル条件が適応可能な画像を、類似印象画像群に属する画像として、上記画像データベースから選択する画像検索手段と、
その類似印象画像群に属する画像を、それぞれ複数の領域に分割する画像分割手段と、
上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量を算出して、上記類似印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルを計算する画像解析手段と、
上記類似印象画像群を、その視覚特徴ベクトルの属性によってコラージュとして、上記抽出された同義語とともに、表示するコラージュ作成手段と、
上記類似印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルの属性と値を、上記抽出された、同義語についての視覚特徴ベクトル条件が記述されている専門家知識とともに、表示手段に提示する解析結果提示手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１９】
第２の発明の画像デザイン支援装置は、
電子的な画像を蓄積した画像データベースと、
感性用語辞書と、
感性用語と視覚特徴ベクトルの関係を知識表現した専門家知識を蓄積した専門家知識データベースと、
画像デザイナがデザインしようとする画像の印象と一致する感性用語を入力する感性用語入力手段と、
その入力感性用語と上記感性用語辞書から、その入力感性用語に対する同義語および反対語を抽出する同義語反対語抽出手段と、
その抽出された同義語および反対語と上記専門家知識データベースから、それぞれ同義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件を抽出する専門家知識抽出手段と、
その抽出された、それぞれ同義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件が適応可能な画像を、それぞれ類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像として、上記画像データベースから選択する画像検索手段と、
その類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像を、それぞれ複数の領域に分割する画像分割手段と、
上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量を算出して、上記類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルを計算する画像解析手段と、
上記類似印象画像群および対比印象画像群を、それぞれの視覚特徴ベクトルの属性によってコラージュとして、上記抽出された同義語および反対語とともに、表示するコラージュ作成手段と、
上記類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルの属性と値を、上記抽出された、同義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件が記述されている専門家知識とともに、表示手段に提示する解析結果提示手段と、
を備えることを特徴とする。
【００２５】
【作用】
上記の構成の第１または第２の発明の画像デザイン支援装置においては、画像デザイナがデザインしようとする画像の印象を言葉で入力することによって、その入力された言葉に対する同義語、または同義語および反対語が、感性用語辞書から抽出され、それに対応する類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群が、画像データベースから選択され、その選択された類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群が、コラージュとして、抽出された同義語、または同義語および反対語とともに、表示される。
【００２６】
したがって、美術的センスの乏しい画像デザイナでも簡単に、画像をデザインする際の指針が得られる。また、デザイナが表示されたコラージュを検討することによって、自分の感性と専門家の感性との差を把握することができ、プロのデザイナでも自分のオリジナリティの確認が可能となる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
〔実施例１〕
図１は、この発明の画像デザイン支援装置の第１の例のシステム構成を示し、その画像デザイン支援装置は、入力部１０、表示部２０、画像解析部３０、コラージュ画像作成部４０および画像データベース５０によって構成される。
【００２８】
入力部１０は、画像デザイナが画像データベース５０から、自分がデザインしようとする画像と類似した印象を有する画像、または自分がデザインしようとする画像と反対の印象を有する画像を、選択・収集するための装置で、キーボード、マウスまたはタッチパネルなどの入力手段と、ＣＲＴディスプレイなどの表示手段によって構成される。
【００２９】
表示部２０は、文字や図形、またはメッセージなどを表示するための装置で、ＣＲＴディスプレイなどの表示手段、またはプリンタなどの印字手段によって構成される。
【００３０】
画像解析部３０は、デザイナが選択・収集した画像の属性を解析して、画像の視覚的特徴を計算するものであり、コラージュ画像作成部４０は、その視覚的特徴からコラージュの要素となる画像の位置関係を計算して記憶するものである。
【００３１】
画像データベース５０は、電子的な各種の画像を蓄積したデータベースで、素材を撮影して得られた画像や過去にデザインした画像などが蓄積される。画像データベース５０に蓄積される画像は、ＣＩＥ・Ｌ＊ａ＊ｂ＊やＲＧＢなどの色空間で表現されたフルカラー画像とする。
【００３２】
図４は、この実施例１の画像デザイン支援装置の、より具体的な構成例を示し、図中の矢印は処理の流れを示す。
【００３３】
まず、画像デザイナは、画像入力手段１１によって、画像データベース５０に蓄積された画像を入力部１０の表示手段に表示させて、自分がデザインしようとする画像と類似した印象を有する画像を選択・収集する。以下では、その選択・収集された、デザイナがデザインしようとする画像と類似した印象を有する複数の画像を、類似印象画像群と称する。図８（Ａ）の画像番号Ａ１〜Ａ７で示す画像群は、その類似印象画像群の一例である。
【００３４】
この類似印象画像群に属する画像は、画像分割手段３１で、Ｋ平均アルゴリズムなどによって、それぞれ複数の領域に分割され、その複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量が算出されて、画像特徴テーブルに記憶される。算出・記憶される画像特徴量は、領域ごとの平均明度、平均彩度、平均色度、領域の重心、画素数、その領域に隣接する領域である。ただし、ここでの隣接領域は、ある指定方向から時計回り方向に隣接する領域をベクトルとして表現したものである。
【００３５】
次に、画像解析手段３３で、画像特徴テーブルから画像の視覚的な特徴量が算出されて、視覚特徴ベクトルに記憶される。算出・記憶される視覚特徴量は、明度平均、明るさのまとまり、明暗の対比、明暗のバランス、色度平均、色のまとまり、寒色暖色の対比、寒色暖色のバランス、彩度平均、彩度のまとまりである。視覚特徴ベクトルの各属性は、以下のように記号および内容を定義し、以下のように計算する。
【００３６】
Ｎ：全領域数、Ｎｎ：領域ｎに含まれる画素数、
Ｖｎ，Ｈｎ，Ｃｎ（０≦Ｖｎ，Ｈｎ，Ｃｎ＜１）：領域ｎの明度平均、色度平均、彩度平均、
ｘ：画像の縦方向における画素数の１／２、ｙ：画像の横方向における画素数の１／２、
（Ｘｎ，Ｙｎ）：画像中心を原点とする領域ｎの重心座標を、それぞれ上記ｘ，ｙで除して、その商から１を引いたもの。なお、Σは、１からｎまでについての総和を示す。
【００３７】
まず、明度平均、明るさのまとまり、明暗の対比、および明暗のバランスを定義する。
【００３８】
明度平均Ｌｐ＝ΣＶｎ×Ｎｎ／Ｎ …（１）
明るさのまとまりＬｔ
＝１−（Σ｛（Ｖｎ−Ｌｐ）２×Ｎｎ｝／Ｎ）１／２ …（２）
暗さ強さＬｈ＝Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｖｎ×Ｎｎ） …（３）
暗さ中心（Ｘｈ，Ｙｈ）
＝（Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ），
Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（４）
明るさ中心（Ｘｌ，Ｙｌ）
＝（Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ），
Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（７）
＝（（Ｘｌ−Ｘｈ）２＋（Ｙｌ−Ｙｈ）２）１／２ …（９）
暗さ中心から明るさ中心の方向θｌｈ
＝π／２−ｔａｎ−１（（Ｙｌ−Ｙｈ）／（Ｘｌ−Ｘｈ）） …（10）
明暗の対比Ｌｃｏ＝（Ｌｌ−Ｌｈ）／Ｎ …（11）
明暗のバランスＬｂ
＝ｋ１×Ｄｌｈ＋（１−ｋ１）／π×２×θｌｈ …（12）
暗さ中心から明るさ中心へのベクトルが画像上で下から上に向き、ベクトル距離が大きいほど、バランスがよいと判断できる。そのため、明暗のバランスを（１２）式で定義した。なお、ｋ１は０から１までの間の適当な定数とする。
【００３９】
次に、色度平均、色のまとまり、寒色暖色の対比、および寒色暖色のバランスを定義する。
【００４０】
色度平均Ｈｐ＝ΣＨｎ×Ｎｎ／Ｎ …（13）
色のまとまりＨｔ
＝１−（Σ｛（Ｈｎ−Ｈｐ）２×Ｎｎ｝／Ｎ）１／２ …（14）
寒色強さＨｃ＝Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ） …（15）
寒色中心（Ｘｃ，Ｙｃ）
＝（Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ），
Σ（ｆ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｆ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（16）
暖色強さＨｗ＝Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ） …（17）
暖色中心（Ｘｗ，Ｙｗ）
＝（Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｘｎ）／Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ），
Σ（ｇ（Ｈｎ）×Ｎｎ×Ｙｎ）／Σ（ｇ（Ｖｎ）×Ｎｎ））…（18）
寒色中心と暖色中心の距離Ｄｗｃ
＝（（Ｘｗ−Ｘｃ）２＋（Ｙｗ−Ｙｃ）２）１／２ …（19）
寒色中心から暖色中心の方向θｗｃ
＝π／２−ｔａｎ−１（（Ｙｗ−Ｙｃ）／（Ｘｗ−Ｘｃ）） …（20）
寒色暖色の対比Ｈｃｏ＝（Ｈｗ−Ｈｃ）／Ｎ …（21）
寒色暖色のバランスＨｂ
＝ｋ２×Ｄｗｃ＋（１−ｋ２）／π×２×θｗｃ …（22）
寒色中心から暖色中心へのベクトルが画像上で下から上に向き、ベクトル距離が大きいほど、バランスがよいと判断できる。そのため、寒色暖色のバランスを（２２）式で定義した。なお、ｋ２は０から１までの間の適当な定数とする。
【００４１】
最後に、彩度平均、および彩度のまとまりを、
彩度平均Ｃｐ＝ΣＣｎ×Ｎｎ／Ｎ …（23）
彩度のまとまりＣｔ
＝１−（Σ｛（Ｃｎ−Ｃｐ）２×Ｎｎ｝／Ｎ）１／２ …（24）
と定義する。
【００４２】
これらの視覚特徴量をベクトル化したものが、視覚特徴ベクトルとなる。図８（Ａ）に示した類似印象画像群の視覚特徴ベクトルを表で示すと、図９（Ａ）に示すようになる。
【００４３】
図４に示した実施例１では、次に、コラージュ作成手段４１で、類似印象画像群の視覚特徴ベクトルを比較して、分散の少ない順に視覚的特徴をリストアップする。そして、分散の少ない視覚的特徴を２つ選択し、類似印象画像群のそれぞれの画像を、２次元のグラフとして表示部２０に出力する。すなわち、表示部２０において、図１０に示すように、選択した２つの視覚的特徴をＸＹ座標軸として、類似印象画像群のそれぞれの画像を、ＸＹ平面上に配置・表示する。
【００４４】
この場合、必要に応じて、座標軸上に目盛りを付してデザイナに類似関係を理解しやすくしたり、画像が重なった場合に表示画面を拡大表示するようにしてもよい。
【００４５】
さらに、解析結果提示手段４３で、類似印象画像群のコラージュ解析結果として、類似印象画像群の視覚特徴量の平均値と分散を、テーブルとして表示部２０に出力する。図９（Ｂ）は、図８（Ａ）に示した類似印象画像群のコラージュ解析結果の表示例を示す。ただし、分かりやすくするために、それぞれの視覚特徴量を％で表示した場合である。
【００４６】
上記の例は、類似印象画像群のコラージュを２次元のグラフとして表示する場合であるが、分散の少ない３つの視覚的特徴を選択して、３次元のグラフとして表示し、または表示後にデザイナが選択した１〜３個の視覚的特徴によって新たに１〜３次元の座標軸を作成して、その座標軸上に画像を配置・表示するようにしてもよい。
【００４７】
また、コラージュ表示後、再びデザイナが、デザインしようとする画像と類似した印象を有する画像を、画像データベース５０から選択・収集することによって、その選択・収集された類似印象画像群につき、画像分割、画像解析、コラージュ作成および解析結果提示のプロセスが繰り返されるようにしてもよい。
【００４８】
上述した実施例１によれば、画像デザイナがデザインしようとする画像と類似した印象を有する画像群が、コラージュというグラフィックにより表示部２０に表示されるとともに、その画像群に属する画像の視覚的特徴が、解析結果表により数値として表示部２０に提示されるので、デザイン知識を持たない一般の画像デザイナに対して、画像をデザインする際の明確かつ詳細な指針が与えられる。したがって、一般の画像デザイナが意図を効果的に伝える印象を持つように画像全体をデザインすることができる。
【００４９】
〔実施例２〕
この発明の画像デザイン支援装置の第２の例は、システム構成としては、図１に示すように実施例１と同じであり、処理の流れも、図４に示すように実施例１と同じである。
【００５０】
ただし、実施例２では、まず、画像デザイナは、画像入力手段１１によって、画像データベース５０に蓄積された画像を入力部１０の表示手段に表示させて、自分がデザインしようとする画像と類似した印象を有する画像、および自分がデザインしようとする画像と反対の印象を有する画像を選択・収集する。
【００５１】
以下では、その選択・収集された、デザイナがデザインしようとする画像と類似した印象を有する複数の画像を、上記のように類似印象画像群と称するとともに、デザイナがデザインしようとする画像と反対の印象を有する複数の画像を、対比印象画像群と称する。図８（Ａ）の画像番号Ａ１〜Ａ７で示す画像群は、その類似印象画像群の一例であり、同図（Ｂ）の画像番号Ｂ１〜Ｂ４で示す画像群は、その対比印象画像群の一例である。
【００５２】
この類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像は、画像分割手段３１で、Ｋ平均アルゴリズムなどによって、それぞれ複数の領域に分割され、その複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量が算出されて、類似印象画像群と対比印象画像群のいずれに属するかの情報とともに、画像特徴テーブルに記憶される。算出・記憶される画像特徴量は、実施例１と同じである。
【００５３】
次に、画像解析手段３３で、画像特徴テーブルから画像の視覚的な特徴量が算出されて、類似印象画像群と対比印象画像群のいずれに属するかの情報とともに、視覚特徴ベクトルに記憶される。算出・記憶される視覚特徴量は、実施例１と同じである。
【００５４】
図１１（Ａ）および（Ｂ）は、それぞれ図８（Ａ）に示した類似印象画像群および同図（Ｂ）に示した対比印象画像群の視覚特徴ベクトルを表で示したものである。
【００５５】
次に、コラージュ作成手段４１で、類似印象画像群と対比印象画像群の視覚特徴ベクトルを比較して、類似印象画像群と対比印象画像群の視覚特徴量の平均値の差が大きい順に視覚的特徴をリストアップする。そして、平均値の差が大きい視覚的特徴を２つ選択し、類似印象画像群および対比印象画像群のそれぞれの画像を、２次元のグラフとして表示部２０に出力する。すなわち、表示部２０において、図１３に示すように、選択した２つの視覚的特徴をＸＹ座標軸として、類似印象画像群および対比印象画像群のそれぞれの画像を、ＸＹ平面上に配置・表示する。
【００５６】
この場合、必要に応じて、座標軸上に目盛りを付してデザイナに類似関係を理解しやすくしたり、画像が重なった場合に類似印象画像群または対比印象画像群のみをクローズアップするために部分的に表示画面を拡大表示するようにしてもよい。
【００５７】
さらに、解析結果提示手段４３で、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュ解析結果として、類似印象画像群および対比印象画像群の視覚特徴量の平均値と分散を、テーブルとして表示部２０に出力する。図１２（Ａ）および（Ｂ）は、図８（Ａ）に示した類似印象画像群および同図（Ｂ）に示した対比印象画像群のコラージュ解析結果の表示例を示し、図１４は、視覚特徴量の平均値と分散の表示例を示す。
【００５８】
上記の例は、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュを２次元のグラフとして表示する場合であるが、平均値の差が大きい３つの視覚的特徴を選択して、３次元のグラフとして表示し、または表示後にデザイナが選択した１〜３個の視覚的特徴によって新たに１〜３次元の座標軸を作成して、その座標軸上に画像を配置・表示するようにしてもよい。
【００５９】
また、コラージュ表示後、再びデザイナが、デザインしようとする画像と類似した印象を有する画像、およびデザインしようとする画像と反対の印象を有する画像を、画像データベース５０から選択・収集することによって、その選択・収集された類似印象画像群および対比印象画像群につき、画像分割、画像解析、コラージュ作成および解析結果提示のプロセスが繰り返されるようにしてもよい。
【００６０】
上述した実施例２によれば、実施例１の類似印象画像群に加えて、画像デザイナがデザインしようとする画像と反対の印象を有する画像群が、コラージュというグラフィックにより表示部２０に表示されるとともに、その画像群に属する画像の視覚的特徴が、解析結果表により数値として表示部２０に提示されるので、デザイン知識を持たない一般の画像デザイナに対して、画像をデザインする際のより明確かつ詳細な指針が与えられる。
【００６１】
〔実施例３〕
この発明の画像デザイン支援装置の第３の例は、システム構成としては、図１に示すように実施例１，２と同じであり、より具体的な構成ないし処理の流れは、図５に示すようにされる。
【００６２】
すなわち、実施例３では、まず、画像デザイナが画像入力手段１１によって、実施例１と同様に上記のような類似印象画像群、または実施例２と同様に上記のような類似印象画像群および対比印象画像群を選択・収集することにより、画像分割手段３１、画像解析手段３３およびコラージュ作成手段４１での処理によって、実施例１と同様に類似印象画像群のコラージュ、または実施例２と同様に類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュが作成され、表示部２０に表示される。
【００６３】
次に、画像デザイナは、自分がデザインした画像を、デザイン画像入力手段１３によって、スキャナやＤＴＰソフトウェアを利用して入力する。デザイナによってデザインされた画像は、ＣＩＥ・Ｌ＊ａ＊ｂ＊やＲＧＢなどの色空間で表現されたフルカラー画像とする。図１５にデザイン画像の例を示す。
【００６４】
入力されたデザイン画像は、類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群のそれぞれの画像と同様に、画像分割手段３１で画像分割され、画像解析手段３３で画像解析されて、デザイン画像の視覚特徴ベクトルが求められる。そして、類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュが表示されているグラフ上にデザイン画像が表示される。図１７に、その例を示す。
【００６５】
さらに、解析結果提示手段４３によって、デザイン画像の視覚特徴ベクトルが、コラージュを構成する各画像の視覚特徴ベクトルとともに、テーブルとして表示部２０に表示される。図１６に、その表示例を示す。
【００６６】
したがって、画像デザイナは、コラージュとの比較結果をもとに、デザイン画像を修正し、同じプロセスをたどることによって、最終的に満足の行く画像をデザインすることができる。
【００６７】
なお、類似印象画像群の選択、対比印象画像群の選択、およびデザイン画像のデザインと入力の、順序は問わない。
【００６８】
上述した実施例３によれば、類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群に加えて、画像デザイナがデザインした画像が、グラフィックにより表示部２０に表示されるとともに、そのデザイン画像の視覚的特徴が、類似印象画像群、または類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像の視覚的特徴とともに、解析結果表により数値として表示部２０に提示されるので、画像デザイナは、自分がデザインした画像を容易かつ正確に評価することができるとともに、修正点を簡単かつ確実に見つけ出すことができる。
【００６９】
〔実施例４〕
図２は、この発明の画像デザイン支援装置の第４の例のシステム構成を示し、図１に示した実施例１，２，３のそれに対して専門家知識データベース６０を付加したものである。
【００７０】
専門家知識データベース６０は、専門家が持つ画像に対する印象と画像の視覚的特徴との関係を、プロダクションルール、決定木、フレームなどの何らかの知識表現形式で表して、格納したものである。具体的には、画像の視覚的特徴を視覚特徴ベクトルの属性の数値で示し、画像の印象を「みずみずしい」などの感性用語で表す。プロダクションルールで表現された専門家知識の例を、図１８に示す。図中のｍ，ｓ，ｗは、０から１までの間の適当な数値である。
【００７１】
図６は、この実施例４の画像デザイン支援装置の、より具体的な構成例を示し、図中の矢印は処理の流れを示す。
【００７２】
実施例４では、まず、画像デザイナが画像入力手段１１によって、実施例２と同様に上記のような類似印象画像群および対比印象画像群を選択・収集することにより、画像分割手段３１、画像解析手段３３、コラージュ作成手段４１および解析結果提示手段４３での処理によって、実施例２と同様に類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュが作成され、コラージュ解析結果表が作成される。
【００７３】
次に、専門家感性同定手段６１で、専門家知識データベース６０から、類似印象画像群のうちの指定割合以上の画像に発火可能な知識が検索されて、その発火した知識に記述されている感性用語が同定されるとともに、対比印象画像群のうちの指定割合以上の画像に発火可能な知識が検索されて、その発火した知識に記述されている感性用語が同定される。
【００７４】
そして、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュ、およびその解析結果表とともに、その同定された感性用語、および発火した知識が、表示部２０に表示される。この場合、表示部２０において、同定された感性用語、および発火した知識が、コラージュが表示されるＸＹ平面上に表示されるようにしてもよいし、表として別途表示されるようにしてもよい。
【００７５】
コラージュ、同定された感性用語、および発火した知識の表示例を、図１９に示す。解析結果表は、図１２に示したものと同じである。
【００７６】
上述した実施例４によれば、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュの印象が言葉として表現される。したがって、画像デザイナは、自分がデザインしようとする画像、またはデザインした画像が、受け手にどのような印象を与えるかを簡単かつ確実に判断することができる。
【００７７】
〔実施例５〕
図３は、この発明の画像デザイン支援装置の第５の例のシステム構成を示し、図２に示した実施例４のそれに対して感性用語辞書７０を付加したものである。
【００７８】
感性用語辞書７０は、同義語および反対語が蓄積されたもので、その同義語および反対語は、例えば（（柔らかい、柔和な、ソフトな）（固い、ハードな））などのような２項リストとして表現される。（柔らかい、柔和な、ソフトな）、（固い、ハードな）という、それぞれのリスト内の感性用語は同義語として処理され、「固い」と「ソフトな」など、同じリストに属しない感性用語は反対語として処理される。
【００７９】
図７は、この実施例５の画像デザイン支援装置の、より具体的な構成例を示し、図中の矢印は処理の流れを示す。
【００８０】
実施例５では、まず、画像デザイナは、感性用語入力手段１５によって、自分がデザインしようとする画像の印象と一致する感性用語を入力する。デザイナにより感性用語が入力されると、同義語反対語抽出手段３５で、感性用語辞書７０から、デザイナにより入力された感性用語に対する同義語および反対語が検索・抽出される。
【００８１】
次に、専門家知識抽出手段３７で、専門家知識データベース６０から、その抽出された同義語および反対語が記述されている知識が検索・抽出され、その発火した知識に記述されている視覚特徴ベクトル条件が同定される。
【００８２】
次に、画像検索手段３９で、画像データベース５０から、その同定された、それぞれ同義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件が適応可能な画像が、それぞれ類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像として、すべて検索・抽出される。
【００８３】
そして、画像分割手段３１、画像解析手段３３およびコラージュ作成手段４１での処理によって、実施例２と同様に、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュが作成され、表示部２０に表示される。
【００８４】
さらに、解析結果提示手段４３によって、デザイナにより入力された感性用語、これに対する同義語および反対語、発火した知識の発火ルール群、類似印象画像群および対比印象画像群のコラージュ解析結果表が、表示部２０に表示される。
【００８５】
コラージュ、入力感性用語、同義語・反対語、および発火ルール群の表示例を、図２０に示す。解析結果表は、図１２に示したものと同じである。
【００８６】
上述した実施例５によれば、画像デザイナがデザインしようとする画像の印象を言葉で入力することによって、美術的センスの乏しい画像デザイナでも簡単に、画像をデザインする際の指針が得られる。また、デザイナが表示されたコラージュを検討することによって、自分の感性と専門家の感性との差を把握することができ、プロのデザイナでも自分のオリジナリティの確認が可能となる。
【００８７】
〔他の実施例〕
実施例１〜５で画像データベース５０を画像の種類ごとにネットワーク上に分散させ、または実施例４，５で専門家知識データベース６０を専門家知識の種類ごとにネットワーク上に分散させることによって、複数の画像デザイン支援装置で画像データベース５０または専門家知識データベース６０を共有できるようにしてもよい。
【００８８】
【発明の効果】
この発明によれば、美術的センスの乏しい画像デザイナでも簡単に、画像をデザインする際の指針が得られる。また、デザイナが表示されたコラージュを検討することによって、自分の感性と専門家の感性との差を把握することができ、プロのデザイナでも自分のオリジナリティの確認が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例１，２，３の画像デザイン支援装置のシステム構成を示す図である。
【図２】実施例４の画像デザイン支援装置のシステム構成を示す図である。
【図３】実施例５の画像デザイン支援装置のシステム構成を示す図である。
【図４】実施例１，２の画像デザイン支援装置のより具体的な構成例を示す図である。
【図５】実施例３の画像デザイン支援装置のより具体的な構成例を示す図である。
【図６】実施例４の画像デザイン支援装置のより具体的な構成例を示す図である。
【図７】実施例５の画像デザイン支援装置のより具体的な構成例を示す図である。
【図８】類似印象画像群および対比印象画像群の例を示す図である。
【図９】実施例１における類似印象画像群の視覚特徴ベクトルおよびコラージュ解析結果の例を示す図である。
【図１０】実施例１におけるコラージュ表示例を示す図である。
【図１１】実施例２における類似印象画像群および対比印象画像群の視覚特徴ベクトルの例を示す図である。
【図１２】実施例２におけるコラージュ解析結果の例を示す図である。
【図１３】実施例２におけるコラージュ表示例を示す図である。
【図１４】実施例２におけるコラージュ解析結果の例を示す図である。
【図１５】デザイン画像の例を示す図である。
【図１６】実施例３におけるコラージュ解析結果の例を示す図である。
【図１７】実施例３におけるコラージュおよびデザイン画像の表示例を示す図である。
【図１８】専門家知識の例を示す図である。
【図１９】実施例４におけるコラージュ、感性用語および発火知識の表示例を示す図である。
【図２０】実施例５におけるコラージュ、入力感性用語、同義語・反対語および発火知識の表示例を示す図である。
【符号の説明】
１０ 入力部
１１ 画像入力手段
１３ デザイン画像入力手段
１５ 感性用語入力手段
２０ 表示部
３０ 画像解析部
３１ 画像分割手段
３３ 画像解析手段
３５ 同義語反対語抽出手段
３７ 専門家知識抽出手段
３９ 画像検索手段
４０ コラージュ画像作成部
４１ コラージュ作成手段
４３ 解析結果提示手段
５０ 画像データベース
６０ 専門家知識データベース
６１ 専門家感性同定手段
７０ 感性用語辞書
Claims (2)
- 電子的な画像を蓄積した画像データベースと、
感性用語辞書と、
感性用語と視覚特徴ベクトルの関係を知識表現した専門家知識を蓄積した専門家知識データベースと、
画像デザイナがデザインしようとする画像の印象と一致する感性用語を入力する感性用語入力手段と、
その入力感性用語と上記感性用語辞書から、その入力感性用語に対する同義語を抽出する同義語抽出手段と、
その抽出された同義語と上記専門家知識データベースから、同義語についての視覚特徴ベクトル条件を抽出する専門家知識抽出手段と、
その抽出された、同義語についての視覚特徴ベクトル条件が適応可能な画像を、類似印象画像群に属する画像として、上記画像データベースから選択する画像検索手段と、
その類似印象画像群に属する画像を、それぞれ複数の領域に分割する画像分割手段と、
上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量を算出して、上記類似印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルを計算する画像解析手段と、
上記類似印象画像群を、その視覚特徴ベクトルの属性によってコラージュとして、上記抽出された同義語とともに、表示するコラージュ作成手段と、
上記類似印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルの属性と値を、上記抽出された、同義語についての視覚特徴ベクトル条件が記述されている専門家知識とともに、表示手段に提示する解析結果提示手段と、
を備えることを特徴とする画像デザイン支援装置。 - 電子的な画像を蓄積した画像データベースと、
感性用語辞書と、
感性用語と視覚特徴ベクトルの関係を知識表現した専門家知識を蓄積した専門家知識データベースと、
画像デザイナがデザインしようとする画像の印象と一致する感性用語を入力する感性用語入力手段と、
その入力感性用語と上記感性用語辞書から、その入力感性用語に対する同義語および反対語を抽出する同義語反対語抽出手段と、
その抽出された同義語および反対語と上記専門家知識データベースから、それぞれ同義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件を抽出する専門家知識抽出手段と、
その抽出された、それぞれ同義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件が適応可能な画像を、それぞれ類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像として、上記画像データベースから選択する画像検索手段と、
その類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像を、それぞれ複数の領域に分割する画像分割手段と、
上記複数の領域のそれぞれについて物理的な特徴量を算出して、上記類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルを計算する画像解析手段と、
上記類似印象画像群および対比印象画像群を、それぞれの視覚特徴ベクトルの属性によってコラージュとして、上記抽出された同義語および反対語とともに、表示するコラージュ作成手段と、
上記類似印象画像群および対比印象画像群に属する画像の視覚特徴ベクトルの属性と値を、上記抽出された、同義語および反対語についての視覚特徴ベクトル条件が記述されている専門家知識とともに、表示手段に提示する解析結果提示手段と、
を備えることを特徴とする画像デザイン支援装置。
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