JPWO2019239826A1 - 画像処理装置，画像処理方法および画像処理プログラムならびに画像処理プログラムを格納した記録媒体 - Google Patents

Abstract

類似する画像がどのようにまとめられているかが比較的わかる画像処理装置，画像処理方法および画像処理プログラムならびに画像処理プログラムを格納した記録媒体を提供する。第１の分類用ウインドウ（80）に，分類する画像（ＩＰ）がドラッグ・アンド・ドロップされ，指定分類ボタン（Ｂ１）または自動分類ボタン（Ｂ２）が押される。指定分類ボタン（Ｂ１）が押されると，グループ数入力ウインドウ（73）に入力されたグループ数のグループに画像が分類され，自動分類ボタン（Ｂ２）が押されると，自動で決定されるグループ数のグループに画像が分類される。グループごとに代表画像が決定され，決定された代表画像が表示される。代表画像が選択されると，選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像が表示される。

Description

この発明は，画像処理装置，画像処理方法および画像処理プログラムならびに画像処理プログラムを格納した記録媒体に関する。

多数の画像が撮影されている場合にユーザが１枚１枚画像を選択して同じ主要被写体の画像をまとめるのでは非常に時間がかかるために，自動で画像を分類することが考えられている。たとえば，１フォルダ50枚程度となるように分類したり(特許文献１)，所望画像と部分的に類似した画像の検索精度を向上させたりするものがある(特許文献２)。また，人物画像を人物ごとに分類した場合に，分類した人物画像の代表サムネイル画像を表示するもの(特許文献３)，画像を複数のクラスに分け，クラスの代表画像を表示するもの(特許文献４)，グループに含まれる画像の中から選択された画像を代表画像とするもの(特許文献５)などもある。

特開2005-49968号公報 特開2000-163576号公報 特開2015-69598号公報 特許第6132996号 国際公開WO2014/162659

しかしながら，特許文献１および特許文献３に記載のものの場合，代表画像が代表する画像の内容が分かりにくいし，特許文献２に記載のものの場合，そもそも代表画像について考えられていない。また，特許文献４および特許文献５に記載のものの場合，代表画像を選択することは考えられていないので代表画像が代表する画像の内容が分かりにくい。

この発明は，複数の画像を，類似する画像ごとにまとめて表示する場合に，どのような画像ごとにまとめられているかが比較的簡単にわかるようにすることを目的とする。

この発明による画像処理装置は，分類指令に応じて，複数の画像を，互いに類似する画像ごとに複数のグループに分類する画像分類手段，画像分類手段において分類されたグループごとに，グループを代表する画像を，表示装置の表示画面に表示させる代表画像表示制御手段，代表画像表示制御手段の制御のもとに表示された代表画像の中から少なくとも１つの代表画像を選択する代表画像選択手段，および代表画像選択手段により選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像を表示装置の表示画面に表示させる類似画像表示制御手段を備えていることを特徴とする。

この発明は，画像処理装置に適した方法も提供している。すなわち，この方法は，画像分類手段が，分類指令に応じて，複数の画像を，互いに類似する画像ごとに複数のグループに分類し，代表画像表示制御手段が，画像分類手段において分類されたグループごとに，グループを代表する画像を，表示装置の表示画面に表示させ，代表画像選択手段が，代表画像表示制御手段の制御のもとに表示された代表画像の中から少なくとも１つの代表画像を選択し，類似画像表示制御手段が，代表画像選択手段により選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像を表示装置の表示画面に表示させることを特徴とする。

画像処理装置がプロセッサを備え，そのプロセッサが，分類指令に応じて，複数の画像を，互いに類似する画像ごとに複数のグループに分類し，分類されたグループごとに，グループを代表する画像を，表示装置の表示画面に表示させ，表示された代表画像の中から少なくとも１つの代表画像を選択し，選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像を表示装置の表示画面に表示させるようにしてもよい。

この発明は，画像処理装置のコンピュータが読み取り可能であり，画像処理装置のコンピュータを制御するプログラムおよびそのプログラムを格納した記録媒体も提供している。

画像分類手段は，たとえば，分類指令に応じて，類似画像表示制御手段により表示される画像を，より類似する画像ごとに複数のグループにさらに分類する。

画像分類手段において分類されるグループ数を入力するグループ数入力手段をさらに備えてもよい。この場合，画像分類手段は，たとえば，分類指令に応じて，複数の画像を，互いに類似する画像ごとに複数のグループに分類する第１段階の分類を行い，第１段階の分類により得られたグループの数が，グループ数入力手段から入力されたグループ数より多い場合に，グループ数入力手段から入力されたグループ数となるように，第１段階の分類により得られたグループのうちグループに含まれる画像が類似しているグループ同士をまとめる第２段階の分類を行う。

画像分類手段は，第１段階の分類により得られたグループの数が，グループ数入力手段から入力されたグループ数より少ない場合に，グループ数入力手段から入力されたグループ数となるように，第１段階の分類により得られたグループ内の画像を分割する第２段階の分類を行うようにしてもよい。

グループの自動分類指令を入力する自動分類指令入力手段，および画像が類似するかどうかを示す類似度のしきい値を入力するしきい値入力手段をさらに備えてもよい。この場合，画像分類手段は，たとえば，自動分類指令に応じて，複数の画像を，類似する画像ごとに複数のグループに分類する第１段階の分類を行い，第１段階の分類において得られた複数のグループのうち，第１のグループに含まれる画像と第２のグループに含まれる画像とが類似するかどうか(第１のグループに含まれる画像全体と第２のグループに含まれる画像全体とが類似するかどうかを含む)再度シャッフルプリント用の画像合成が行われるかを示す類似度がしきい値入力手段から入力されたしきい値以内の場合に第１のグループと第２のグループとをまとめる第２段階の分類を行う。

一覧表示指令を入力する一覧表示指令入力手段，および一覧表示指令入力手段から一覧表示指令が入力したことに応じて，代表画像選択手段において選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像を，表示装置の表示画面に表示される一覧表示ウインドウの中に一覧表示させる一覧表示制御手段をさらに備えてもよい。

代表画像選択手段において選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像のうち，一覧表示ウインドウの中に表示される画像の割合または枚数を指定する第１の指定手段をさらに備えてもよい。この場合，一覧表示制御手段は，たとえば，第１の指定手段により指定した割合または枚数にもとづいて，一覧表示ウインドウの中に画像を一覧表示させる。

一覧表示ウインドウの中に一覧表示される画像のうち，より類似する画像を含ませる割合または枚数を指定する第２の指定手段をさらに備えてもよい。この場合，一覧表示制御手段は，たとえば，第２の指定手段により指定された割合または枚数にもとづいて，一覧表示ウインドウの中に画像を一覧表示させるとよい。

第２の指定手段により指定した割合または枚数の画像のうち，一覧表示ウインドウの中に表示される画像の割合または枚数を指定する第３の指定手段をさらに備えてもよい。この場合，一覧表示制御手段は，たとえば，第３の指定手段により指定した割合または枚数にもとづいて，一覧表示ウインドウの中に画像を一覧表示させる。

一覧表示ウインドウ内に表示される画像の表示形態を設定する表示形態設定手段をさらに備えてもよい。この場合，一覧表示制御手段は，表示形態設定手段において設定された表示形態によって，一覧表示ウインドウの中に画像を表示するとよい。

表示形態設定手段において設定される表示形態は，たとえば，画像のアスペクト比，画像間の余白の大きさ，画像間の余白の色および大きな画像の割合のうちの少なくとも１つである。

一覧表示ウインドウ内に表示される画像の色にもとづいて，一覧表示ウインドウ内に表示される画像間の余白の色を決定する余白色決定手段をさらに備えてもよい。

一覧表示制御手段は，たとえば，代表画像選択手段において選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像を，一覧表示ウインドウの中の一枚の用紙へのプリント用表示枠内に詰めて表示させる。

画像の内容に基づいて画像の評価値を算出する評価値算出手段を備えてもよい。この場合，一覧表示制御手段は，代表画像選択手段において選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像の各々に対して評価値算出手段により評価値を求め，評価値の高い画像を，他の画像と比べて大きく表示する。

画像表示制御手段の制御により表示される画像のうち指定された画像について，ゲーム開始指令が与えられたことに応じて，指定された画像について複数に分割された画像部分を並び替えて表示し，並び替えられた画像部分についてユーザによる移動を受け付ける画像部分並び替え手段をさらに備えてもよい。

この発明によると，代表画像が選択されると，その代表画像が代表するグループに含まれる画像が表示画面に表示されるから，表示される画像を見ることにより，どのような画像ごとにまとめられているかが比較的簡単にわかる。

画像処理装置の電気的構成を示すブロック図である。 画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 第１の分類用ウインドウの一例である。 第１の分類用ウインドウの一例である。 画像がグループ分けされた様子を示している。 画像がグループ分けされた様子を示している。 画像がグループ分けされた様子を示している。 画像がグループ分けされた様子を示している。 分類結果表示ウインドウの一例である。 第２の分類用ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 シャッフルプリント・ウインドウの一例である。 パズルゲーム・ウインドウの一例である。 ランキング表示ウインドウの一例である。 クーポン・ウインドウの一例である。

図１は，この発明の実施例を示すもので，画像処理装置１の電気的構成を示すブロック図である。

画像処理装置１の全体の動作は，ＣＰＵ(Central Processing Unit)２によって統括される。

画像処理装置１には，画像その他の情報を表示画面に表示する表示装置３およびインターネットその他のネットワークに接続して画像処理装置１以外の装置等と通信する通信装置４が含まれている。また，画像処理装置１には，ハードディスク５，ハードディスク５にアクセスするハードディスク・ドライブ６，データ等を記憶するメモリ７，コマンド等を入力するキーボード８およびマウス９も含まれている。さらに，画像処理装置１には，コンパクト・ディスク11にアクセスするコンパクト・ディスク・ドライブ10ならびにメモリ・カード13へのデータの書き込みおよびメモリ・カード13に記録されているデータの読み取りを行うメモリ・カード・リーダ・ライタ12も含まれている。

後述する画像処理装置１の動作プログラムは，インターネットを介して通信装置４において受信される。受信された動作プログラムが画像処理装置１にインストールされる。動作プログラムはインターネットなどのようなネットワークを介して画像処理装置１に受信されて画像処理装置１にインストールされずに，コンパクト・ディスク11などの可搬型記録媒体に記録され，その可搬型記録媒体から読み取られてもよい。その場合には，可搬型記録媒体から読み取られた動作プログラムが画像処理装置１にインストールされる。動作プログラムは，画像処理装置１のコンピュータ(ＣＰＵ２)が読み取り可能であることは言うまでもない。

メモリ７に，後述の分類対象となる多数の画像を表す画像データが格納されているものとする。

図２から図９は，画像処理装置１の処理手順を示すフローチャートである。

この実施例による画像処理装置１においては，類似する画像ごとに画像がグループに分類され，グループごとに代表画像が決定される。決定された代表画像が表示され，表示された代表画像の中から代表画像が選択されると，選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像が一覧で表示される。一覧で表示された画像をさらにグループ分けすることもできる。また，様々な基準にもとづいて選択された複数の画像を１枚の用紙にプリントするシャッフルプリント用の画像の生成，パズルゲームの実施も行われる。

［画像分類処理の実施例］
図10を参照して，表示装置３の表示画面には第１の分類用ウインドウ70が表示される。第１の分類用ウインドウ70には，左上に「分類精度」の文字列72が表示されている。「分類精度」の文字列72がクリックされると，分類精度メニューが現われる。分類精度メニューには，「粗い」，「やや粗い」，「普通」，「やや細かい」および「細かい」の分類精度の指定文字列が含まれ，分類精度メニューにより後述する自動分類に利用されるしきい値がマウス９（しきい値入力手段）によって設定されることとなる。

また，第１の分類用ウインドウ70の「分類精度」の文字列72の下には「グループ数」の文字列が表示され，その「グループ数」の文字列の右側にグループ数入力ウインドウ73が形成されている。グループ数入力ウインドウ73を，マウス９を用いて選択し，キーボード８(グループ数入力手段)を用いてグループ数が入力される。グループ数入力ウインドウ73の右側には「指定分類」の文字列が形成されている第１の指定分類ボタンＢ１および「自動分類」の文字列が形成されている第１の自動分類ボタンＢ２（自動分類指令入力手段）が形成されている。第１の指定分類ボタンＢ１が押されると，グループ数入力ウインドウ73に入力されたグループ数のグループに画像が分類される。第１の自動分類ボタンＢ２が押されると，所定の画像分類プログラムにもとづいて決定するグループ数のグループに画像が分類される。

ユーザは，分類する複数の画像が格納されている画像フォルダ77を第１の分類用ウインドウ70の表示領域76にドラッグ・アンド・ドロップする（図２ステップ21）。画像フォルダ77を第１の分類用ウインドウ70にドラッグ・アンド・ドロップせずに，分類する複数の画像を第１の分類用ウインドウ70にドラッグ・アンド・ドロップしてもよい。画像フォルダ77が第１の分類用ウインドウ70にドラッグ・アンド・ドロップされると，表示領域76には，画像フォルダ77に格納されている画像(サムネイル画像)が一覧で表示される（図２ステップ22）。

図11は，表示領域76に画像が一覧で表示されている第１の分類用ウインドウ70の一例である。

第１の分類用ウインドウ70の表示領域76に画像フォルダ77に格納されている画像(サムネイル画像)ＩＰが一覧で表示されている。画像フォルダ77に格納されている画像の数が多く，それらの画像のすべてが表示領域76に表示できない場合には，第１の分類用ウインドウ70の右端に上下に移動自在なノブ78が形成される。ノブ78が上下動させられることにより，表示領域76に表示されていない画像が表示領域76に表示される。

さらに，図11に示す第１の分類用ウインドウ70においては右上の部分にページ移動用の左ボタン79Ａおよび右ボタン79Ｂならびにページ数が現われている。これらの左ボタン79Ａおよび右ボタン79Ｂならびにページ数は，表示領域76に表示する画像の数が多い場合にノブ78を上下させて表示領域76に表示する画像を変えるだけでなく，表示領域76をページと想定してページを切り替えることにより表示領域76に表示される画像を切り替える場合に利用される。たとえば，画像フォルダ77に含まれている複数の画像のうち前半の画像(たとえば，ファイル番号順，撮影順で前半の画像)が，最初に表示領域76に表示され，右ボタン79Ｂが押されることにより，画像フォルダ77に含まれている複数の画像のうち後半の画像(たとえば，ファイル番号順，撮影順で後半の画像)が，表示領域76に表示される。後半の画像が表示領域76に表示されている場合に左ボタン79Ａが押されることにより，前半の画像が表示領域76に表示される。

第１の分類用ウインドウ70の表示領域76に表示される分類対象となる画像の特徴量がＣＰＵ２によって抽出される（図２ステップ23）。特徴量は，画像の解像度，データ量，ピンボケの程度，主要被写体の種類，主要被写体の画像に対する相対的な大きさ，主要被写体の位置，色味などであってよい。また，特徴量は，上記の複数を組み合わせて生成されるものであってもよい。さらには，特徴量は，教師あり学習または教師なし学習により予め学習された学習済みモデルが，画像の入力を受けて出力する，複数のパラメタから構成されるものであってもよい。ここで，学習済みモデルから出力される特徴量は人間には意味解釈できない場合もあるが，少なくとも，１の画像を入力したときに一意に出力されるような数値群であれば，本発明の特徴量として用いることができる。特徴量は，アルバムに使用する画像(複数の画像から抽出する画像)として適するか，アルバムの配置位置などを決定するために必要な情報である。抽出される特徴量は複数種類が好ましいが一つの特徴量でもよい。抽出された特徴量は画像を識別するＩＤに対応付けられてメモリ７に一時的に記憶される（図２ステップ24）。

ユーザ自身でグループ数を決定し，その決定したグループ数のグループに，第１の分類用ウインドウ70の表示領域76に表示される画像(画像フォルダ77に格納されている画像)を分類する場合には，ユーザは，グループ数入力ウインドウ73に所望のグループ数を入力し，第１の指定分類ボタンＢ１を押す（クリックする）。ユーザがグループ数を入力せずに，第１の分類用ウインドウ70の表示領域76に表示される画像(画像フォルダ77に格納されている画像)を自動で分類する場合には，ユーザは，第１の自動分類ボタンＢ２を押す。

第１の指定分類ボタンＢ１が押されると（図３ステップ25でＹＥＳ），分類対象の画像を，互いに類似する画像ごとに複数のグループに分類する第１段階の分類がＣＰＵ２(画像分類手段)によって行われる（図３ステップ26）。

図12は，２つの特徴量座標軸によって表わされた特徴量空間を示し，第１段階の分類によって複数のグループに分類された様子を示している。

図12においては，横軸が第１の特徴量であり，縦軸が第２の特徴量を示し，２つの特徴量によって複数の画像がグループに分類されている様子を示している。特徴量は２つでなく，３つ以上用いてもよいのはいうまでもない。図12においては，グループＧ１からグループＧ10までの10個のグループに分類対象の複数の画像がＣＰＵ２によって分けられている。このグループ分けは，たとえば，k-means法を利用することにより実現できる。グループＧ１からグループＧ10のそれぞれのグループの中に特徴量に応じて画像が分類されていることとなる。グループ数入力ウインドウ73に入力したグループ数が10であったとすると，図12に示す場合，分類されたグループ数が，入力されたグループ数と同じとなるから（図３ステップ27でＹＥＳ），ユーザの所望のグループ数に画像が分類されたこととなる。このために，グループごとの重心を算出し，図５に示す処理から開始される代表画像を決定する処理に移行する。

図13も特徴量空間を示し，第１段階の分類によって複数のグループに分けられた様子を示している。

図13においては，グループ数入力ウインドウ73に入力したグループ数が10であったにも関わらず，第１段階の分類によってグループＧ11からグループＧ21までの11個のグループに分けられたものとする。分類されたグループ数が，入力されたグループ数と同じとならずに（図３ステップ27でＮＯ），分類されたグループ数が，入力されたグループ数よりも多くなるから（図３ステップ28でＹＥＳ），入力されたグループ数となるように，第１段階の分類により得られたグループのうちグループに含まれる画像が類似しているグループ同士をまとめる第２段階の処理がＣＰＵ２によって行われる（図３ステップ29）。このように，第１段階の分類によって得られたグループ数が，グループ数入力ウインドウ73から入力されたグループ数よりも多い場合には，入力されたグループ数と同じとなるようにグループ同士をまとめる第２段階の分類がＣＰＵ２によって行われる。

図13に示す特徴量空間において，グループに含まれる画像の重心をグループごとに算出し，算出された重心同士が最も近いグループ同士が，グループに含まれる画像が類似しているグループ同士としてまとめることができる。たとえば，グループＧ14の重心がＣ14であり，グループＧ15の重心がＣ15であり，それらの重心Ｃ14と重心Ｃ15との距離Δが他の重心同士の距離よりも近かった場合は，重心Ｃ14をもつグループＧ14と重心Ｃ15をもつグループＧ15とがまとめられ，たとえば，新たな重心Ｃ22をもつ新たなグループＧ22となる。グループの数は入力されたグループの数と同じとなるので，図５に示す処理から開始される代表画像を決定する処理に移行する。

図14も特徴量空間を示し，第１段階の分類によって複数のグループに分けられた様子を示している。

図14においては，グループ数入力ウインドウ73に入力したグループ数が10であったにも関わらず，第１段階の分類によってグループＧ31からグループＧ38までの８個のグループに分けられたものとする。分類されたグループ数が，入力されたグループ数と同じとならずに（図３ステップ27でＮＯ），かつ分類されたグループ数が，入力されたグループ数よりも少なくなるから（図３ステップ28でＮＯ），入力されたグループ数となるように，第１段階の分類により得られたグループ内の画像を分割して新たなグループを作成する第２段階の処理がＣＰＵ２によって行われる（図３ステップ30）。このように，第１段階の分類によって得られたグループ数が，グループ数入力ウインドウ73から入力されたグループ数よりも少ない場合には，入力されたグループ数と同じとなるようにグループを分割する第２段階の分類がＣＰＵ２によって行われる。

図14に示す特徴量空間系において，画像の数が多いグループ，画像の分布の範囲が広いグループなどを分割するグループとすることができる。たとえば，グループＧ31がグループＧ41とグループＧ42とに分割され，グループＧ32がグループＧ43とグループＧ44とに分割される。これにより，入力されたグループ数と同じ10個のグループＧ33−Ｇ38，Ｇ41−Ｇ44が生成される。一つのグループを２つに分割するのではなく，３つ以上に分割してもよい。グループの数は入力されたグループの数と同じとなるので，図５に示す処理から開始される代表画像を決定する処理に移行する。

第１の指定分類ボタンＢ１が押されずに（図３ステップ25でＮＯ），第１の自動分類ボタンＢ２が押されると（図３ステップ31でＹＥＳ），自動分類指令が発生し，分類精度の文字列72をクリックして現われる分類精度メニューを利用して選択されたしきい値が読み取られる（図４ステップ32）。つづいて，分類対象の複数の画像が類似する画像ごとに複数のグループに分類する第１の分類が，ＣＰＵ２によって行われる（図４ステップ33）。

図15は，複数のグループに分類された様子を示している。

図15に示す実施例では，第１段階の分類において，たとえば，k-means法を利用して，画像がグループＧ101からグループＧ200までの100のグループに分類されている。グループＧ101からグループＧ200までの100のグループのそれぞれのグループに，類似する画像が含まれている。第１の自動分類ボタンＢ２が押された場合には，第１段階の分類において，比較的多くの数のグループに分類される。

つづいて，グループ同士の類似度が読み取られたしきい値以内かどうかがＣＰＵ２によって判断され（図４ステップ34），しきい値以内のグループについてグループ同士をまとめる第２段階の分類がＣＰＵ２によって行われる（図４ステップ35）。たとえば，グループＧ101とグループＧ102との類似度がしきい値以内であれば，それらのグループＧ101とグループＧ102とがまとめられて新たなグループＧ201が生成される。同様に，グループＧ103とグループＧ104との類似度がしきい値以内であれば，それらのグループＧ103とグループＧ104とがまとめられて新たなグループＧ202が生成される。同様にして，グループＧ197とグループＧ198とがまとめられて新たなグループＧ249が生成され，グループＧ199とグループＧ200とがまとめられて新たなグループＧ250が生成される。新たに生成されたグループについてもグループ同士の類似度がしきい値以内であれば，まとめられる。たとえば，グループＧ201とグループＧ249とがまとめられ，新たなグループＧ301が生成される。分類精度メニューにおける設定が「粗い」，「やや粗い」，「普通」，「やや細かい」，「細かい」の順に，しきい値が小さくなる。生成されるグループ数は，「粗い」，が設定された場合が最も少なく，「やや粗い」，「普通」，「やや細かい」，「細かい」の順に多くなる。

グループ同士の類似度がしきい値以内のものが無くなると（図４ステップ34でＹＥＳ），第２段階の分類が終了し，図５に示す処理から開始される代表画像を決定する処理に移行する。

図５を参照して，代表画像を決定する処理においては，上述のようにして決定したグループごとに特徴量空間における重心が算出される（図５ステップ36）。

たとえば，図12に示すように，分類対象の複数の画像が類似する画像ごとに，ユーザによって指定されたグループ数のグループＧ１からグループＧ10の10個のグループに分類されたものとする。すると，グループＧ１からグループＧ10の10個のグループのそれぞれのグループにおいて，それぞれのグループに含まれる画像の重心（特徴量空間における画像の重心）がＣＰＵ２によって算出される。グループＧ１からグループＧ10のそれぞれの重心Ｃ１からＣ10が得られる。図13に示す場合においても，グループＧ11からグループＧ13，グループＧ16からグループＧ21およびグループＧ22のそれぞれの重心Ｃ11から重心Ｃ13，重心Ｃ16から重心Ｃ21および重心Ｃ22がＣＰＵ２によって算出される。図14に示す場合においても同様に，グループＧ33からグループＧ38およびグループＧ41からグループＧ44のそれぞれの重心Ｃ33から重心Ｃ38および重心Ｃ41から重心Ｃ44がＣＰＵ２によって算出される。さらに，図15に示すように自動分類によりグループが分類された場合においても，それぞれのグループごとに重心がＣＰＵ２によって算出される。

重心が決定すると，その決定した重心に最も近い画像（最も近い位置に分布している画像）が，その重心をもつグループの代表画像としてＣＰＵ２によって決定される（図５ステップ37）。代表画像が決定されると，決定した代表画像を用いて画像の分類結果が分類結果ウインドウに表示される（図５ステップ38）。この分類結果ウインドウは，表示装置３の表示画面に表示される。

図16は，分類結果表示ウインドウ80の一例である。

分類結果表示ウインドウ80には，10個のグループに分類されたそれぞれのグループの代表画像ＩＲ１からＩＲ10が，ＣＰＵ２(代表画像表示制御手段)の制御のもとに表示されている。たとえば，代表画像ＩＲ１から代表画像ＩＲ10のそれぞれは，図12に示すグループＧ１からグループＧ10のそれぞれを代表する画像である。これらの代表画像ＩＲ１から代表画像ＩＲ10のそれぞれが，図12に示すグループＧ１からグループＧ10のそれぞれの重心Ｃ１から重心Ｃ10のそれぞれに最も近い画像ということになる。

代表画像ＩＲ１から代表画像ＩＲ10のそれぞれの下部には，代表画像が代表するグループに含まれる画像の数が表示されている。代表画像が代表するグループに含まれる画像は，図12等に示す特徴量空間において画像同士が互いに近似した特徴量を有する画像となる。

分類結果表示ウインドウ80に表示されている代表画像ＩＲ１から代表画像ＩＲ10のうちのいずれかの代表画像がマウス９(代表画像選択手段)によって(マウス９でなくともタッチパネルディスプレイへのタッチ等画像を選択できる手段であればいかなるものであってもよい)ダブル・クリックされると（図５ステップ39でＹＥＳ），ダブル・クリックされた代表画像が選択される。選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像(互いに類似する画像)が第２の分類用ウインドウ70Ａに一覧で表示される（図５ステップ40）。

図17は，分類結果表示ウインドウ80に表示されている代表画像ＩＲ１から代表画像ＩＲ１０のうち，代表画像ＩＲ１０（マンホールの蓋の画像）を選択した際の，第２の分類用ウインドウ70Ａの一例である。

第２の分類用ウインドウ70Ａも，表示装置３の表示画面に表示される。第２の分類用ウインドウ70Ａにおいて，第１の分類用ウインドウ70と同一物については同一符号を付して説明を省略する。第２の分類用ウインドウ70Ａにおいては第１の分類用ウインドウ70と異なり，左上部に「さらに指定分類」の文字列が表示されている第２の指定分類ボタンＢ11，「さらに自動分類」の文字列が表示されている第２の自動分類ボタンＢ12が形成されている。また，第２の分類用ウインドウ70Ａの右上部に「シャッフルプリント」の文字列が表示されているシャッフルプリント・ボタンＢ３および「パズルゲーム」の文字列が表示されているパズルゲーム・ボタンＢ４が形成されている。

この実施例では，図16に示す分類結果表示ウインドウ80に表示されている代表画像ＩＲ１から代表画像ＩＲ10のうち代表画像ＩＲ10がユーザによってダブル・クリック（選択）されたものとする。すると，第２の分類用ウインドウ70Ａには，代表画像ＩＲ10が代表するグループに含まれる画像がＣＰＵ２(類似画像表示制御手段)一覧で表示される（図５ステップ40）。第２の分類用ウインドウ70Ａに表示される画像は同一グループに分類される画像であるから，互いに類似する画像となる。ユーザは，代表画像ＩＲ10をダブル・クリックすることにより，その代表画像ＩＲ10に類似する画像を見ることができる。どのような画像ごとにまとめられているかが比較的簡単に分かる。代表画像ＩＲ10以外の代表画像がダブル・クリックされた場合も同様に，ダブル・クリックされた代表画像に類似する画像を見ることができ，どのような画像ごとにまとめられているかが分かる。ユーザは表示されている画像のうち，同一のグループに含めるべきでないと思う画像がある場合には，その画像を削除する。削除された画像を表わす画像データに対応する画像ヘッダに削除されたことを示すデータが記録され，次の分類には他のグループに分類される。

第２の指定分類ボタンＢ11が押されると（図５ステップ41でＹＥＳ），分類指令が発生してＣＰＵ２に入力する。第２の分類用ウインドウ70Ａに表示される画像が新たな分類対象の画像となり，類似する画像ごとに複数のグループに分類する第１段階の分類がＣＰＵ２(画像分類手段)によって行われる（図３ステップ26）。第２の分類用ウインドウ70Ａに表示された類似する画像が，より類似する画像ごとに，グループ数入力ウインドウ73に入力されたグループ数のグループにさらに分類されることとなる。ユーザの所望のグループ数がユーザによってグループ数入力ウインドウ73に入力されているのはいうまでもない。もっとも，グループ数入力ウインドウ73にはデフォルトのグループ数が入力されており，ユーザからグループ数の入力が無かった場合には，そのデフォルトのグループ数のグループに分類される。

第２の自動分類ボタンＢ12が押されると（図５ステップ41でＮＯ，図５ステップ42でＹＥＳ），分類指令が発生してＣＰＵ２に入力する。第２の分類用ウインドウ70Ａに表示される画像が新たな分類対象の画像となり，類似度のしきい値が入力され（図４ステップ32），類似する画像ごとに複数のグループに分類する第１段階の分類がＣＰＵ２(画像分類手段)によって行われる（図４ステップ33）。第２の分類用ウインドウ70Ａに表示された類似する画像が，より類似する画像ごとに，さらにグループに自動で分類されることとなる。

［シャッフル処理の実施例］
シャッフルプリント・ボタンＢ３(一覧表示指令入力手段)が押されると（図５ステップ42でＮＯ，図６ステップ43でＹＥＳ），シャッフルプリント指令(一覧表示指令)が発生し，第２の分類用ウインドウ70Ａに表示される類似する画像の評価値がＣＰＵ２(評価値算出手段)によって算出される（図６ステップ44）。シャッフルプリント・ボタンＢ３が押される前に画像の評価値が算出されていてもよい。画像評価値は，たとえば，画像の先鋭度，画像に対する主要被写体の位置，大きさ，明るさなどを数値化したものである。

第２の分類用ウインドウ70Ａに表示される類似する画像がシャッフルプリント用にＣＰＵ２によって画像合成される（図６ステップ45）。この画像合成において，評価値の高い画像は，その他の画像に比べて大きくなるようにＣＰＵ２によって合成画像が生成される。

図18は，シャッフルプリント用の合成画像を表示するシャッフルプリント・ウインドウ90の一例である。

シャッフルプリント・ウインドウ90（一覧表示ウインドウ）には，プリント用表示枠101が形成されており，ＣＰＵ２（一覧表示制御手段）の制御のもとに，このプリント用表示枠101に合成画像が表示される。プリント用表示枠101に詰めて表示される合成画像が一枚の用紙にプリントされる。プリント用表示枠101に表示されている合成画像の中には相対的に大きな画像ＩＢと相対的に小さい画像ＩＳとが含まれている。相対的に大きな画像ＩＢが，評価値が高い画像である。

シャッフルプリント用合成画像の左下部に，シャッフルプリント用合成画像に重ねて「プリント注文」の文字列が表示されているプリント注文ボタン102および「再シャッフル」の文字列が表示されている再シャッフル・ボタン103が形成されている。

シャッフルプリント・ウインドウ90の左上部には，「アスペクト比」の文字列91，「余白」の文字列92，「色」の文字列93および「大きい画像の割合」の文字列94が表示されている。これらの文字列91，92，93および94のそれぞれがクリックされると，クリックされた文字列に対応するアスペクト比設定メニュー，余白設定メニュー，色設定メニューおよび割合設定メニューが現われる。これらのアスペクト比設定メニュー，余白設定メニュー，色設定メニューおよび割合設定メニューをマウス９（表示形態設定手段）によって，設定することによりプリント用表示枠101に表示される合成画像の表示形態が設定される。

また，シャッフルプリント・ウインドウ90の上部には，横方向に伸びた第１のスライダ95(第２の指定手段)が形成されている。第１のスライダ95の右側には第１のスライダ95の位置に応じた画像の枚数97が表示されている。第１のスライダ95上を第１のノブ96が左右に移動自在である。第１のスライダ95は，シャッフルプリント用合成画像に含まれる画像において，より類似する画像を含ませる枚数(割合でもよい)をユーザが指定するものである。第１のノブ96が右側に位置決めされるほど，より類似する画像の枚数(割合)が多くなり，第１のノブ96が左側に位置決めされるほど，より類似する画像の枚数(割合)が少なくなる。

さらに，第１のスライダ95の下には第２のスライダ98(第１の指定手段)が形成されている。第２のスライダ98上を第２のノブ99が左右に移動自在である。第２のスライダ98は，第１のスライダ95によって指定された画像の枚数のうち，シャッフルプリント用に指定する画像の枚数(割合でもよい)を指定するものである。第２のスライダ98の右側には，その割合及び枚数100が表示されている。第２のノブ99が右側に位置決めされるほど，使用される画像の枚数(割合)が多くなり，第２のノブ99が左側に位置決めされるほど，使用される画像の枚数(割合)が少なくなる。

図18に示すシャッフルプリント・ウインドウ90においては，第２のスライダ98は，第１のスライダ95によって指定された画像の枚数のうち，シャッフルプリント用に指定する画像の枚数(割合でもよい)を指定するものであるが，第１のスライダ95を設けずに第２のスライダ98（第３の指定手段）を設けてもよい。シャッフルプリント・ウインドウ90に第２のスライダ98のみが設けられる場合には，指定された代表画像に含まれる画像のうち，シャッフルプリント用の合成画像に使用する画像の数(割合)を指定するものとなる。第１のスライダ95および第２のスライダ98も表示形態を設定するものとなる（表示形態設定手段）。

プリント注文ボタン102が押されると（図６ステップ47でＹＥＳ），画像処理装置１からプリント受注サーバにシャッフルプリントの注文指令の送信などのプリント注文処理が行われる（図６ステップ49）。シャッフルプリント・ウインドウ90に表示されている合成画像がプリントされ，プリントされた合成画像がユーザに届く。

再シャッフル・ボタン103が押されると（図６ステップ48でＹＥＳ），プリント用表示枠101に表示されている画像のうち少なくとも一部の画像が変えられる，大きい画像の割合が変えられる，あるいは大きい画像の配置位置が変えられることにより，新たなシャッフルプリント用の合成画像が生成される（図６ステップ45）。新たに生成された合成画像がプリント用表示枠101に表示される（図６ステップ46）。

プリント注文ボタン102も押されずに（図６ステップ47でＮＯ），かつ再シャッフル・ボタン103も押されずに（図６ステップ48でＮＯ），アスペクト比の文字列91がクリックされると，図19に示すようにアスペクト比設定メニュー91Ａが現われる。

アスペクト比設定メニュー91Ａは，シャッフルプリント用の合成画像に含まれる画像のアスペクト比を設定するメニューである。アスペクト比設定メニュー91Ａには，１対１，３対２，４対３，２対３，３対４のアスペクト比を表す数値が表示されており，いずれかの数値の左側をチェックすることにより，チェックした数値に対応するアスペクト比をユーザが指定できる。

図19は，１対１のアスペクト比が指定された場合の合成画像の一例を示している。合成画像に含まれる画像ＩＳおよびＩＢのアスペクト比は，いずれも１対１となっている。

図20は，３対２のアスペクト比が指定された場合の合成画像の一例を示している。合成画像に含まれる画像ＩＳおよびＩＢのアスペクト比は，いずれも３対２となっている。横方向の長さが３に対し，縦方向の長さが２であり，横長の画像により合成画像が生成されている。

ユーザによってアスペクト比が変えられると（図７ステップ51でＹＥＳ），変えられたアスペクト比の画像によって合成画像が生成されるようになる（図６ステップ45）。

余白の文字列92がクリックされると，図21に示すように余白設定メニュー92Ａが現われる。

余白設定メニュー92Ａは，シャッフルプリント用の合成画像に含まれる画像間の余白および画像と縁との間の余白を設定するメニューである。余白設定メニュー92Ａには，０[mm]，２[mm]，５[mm]および10[mm]の余白を表す数値が表示されており，いずれかの数値の左側をチェックすることにより，チェックした数値に対応する余白をユーザが指定できる。

図21は，０[mm]の余白が指定された場合の合成画像の一例を示している。合成画像に含まれる画像間の余白および画像と縁との間の余白が０である。

図22は，余白ＭＡが５[mm]に指定された場合の合成画像の一例を示している。合成画像に含まれる画像ＩＳおよび画像ＩＢの画像間および画像ＩＳまたは画像ＩＢと縁との余白ＭＡは５[mm]となる。但し，余白ＭＡはシャッフルプリント用の画像が実際にプリントされた場合の余白ＭＡであり，表示画面上では実際にプリントされた場合の合成画像の大きさと表示される画像の大きさが異なっていれば余白ＭＡも実際の大きさとは異なる。

ユーザによって余白ＭＡの幅が変えられると（図７ステップ52でＹＥＳ），変えられた余白ＭＡをもつように合成画像が生成されるようになる（図６ステップ45）。

色の文字列93がクリックされると，図23に示すように色設定メニュー93Ａが現われる。

色設定メニュー93Ａは，シャッフルプリント用の合成画像に含まれる画像間の余白ＭＡおよび画像と縁との間の余白ＭＡの色を設定するメニューである。色設定メニュー93Ａには，「枠線の色」および「台紙の色」が表示されており，いずれかの文字列の左側をチェックすることにより，チェックした文字列に対応する余白ＭＡの色にユーザが指定できる。

図24は，余白ＭＡの色として台紙の色が指定された場合の合成画像の一例を示している。合成画像に含まれる画像間の余白ＭＡおよび画像と縁との間の余白ＭＡの色が台紙の色となる。台紙の色は合成画像を生成する画像の支配的な色の補色が使用されるが，カラー・パレットなどを表示させユーザが指定できるようにしてもよい。余白ＭＡの色として枠線ＦＢの色が指定されると，余白ＭＡの色は，あらかじめ決められている枠線ＦＢの色(合成画像の枠の色)としてもよいし，カラー・パレットによりユーザが指定できるようにしてもよい。

ユーザによって余白ＭＡの色が変えられると（図７ステップ53でＹＥＳ），変えられた余白ＭＡをもつように合成画像が生成されるようになる（図６ステップ45）。

「大きい画像の割合」の文字列94がクリックされると，図25に示すように大きい画像の割合設定メニュー94Ａが現われる。

割合設定メニュー94Ａは，シャッフルプリント用の合成画像に含まれる相対的に大きさの大きい画像ＩＢの割合を設定するメニューである。割合設定メニュー94Ａには，「なし」，「少なめ」，「普通」および「多め」の文字列が表示されており，いずれかの文字列の左側をチェックすることにより，チェックした文字列に対応する相対的に大きな画像の割合をユーザが指定できる。

図25は，「多め」が指定された場合の合成画像の一例を示している。合成画像に含まれる相対的に大きい画像ＩＢの割合が多くなる。

図26は，「なし」が指定された場合の合成画像の一例を示している。相対的に大きい画像ＩＢは合成画像に含まれなくなる。

ユーザによって大きな画像の割合が変えられると（図７ステップ54でＹＥＳ），変えられた割合をもつように合成画像が生成されるようになる（図６ステップ45）。

第１のスライダ95上を第１のノブ96が動かされると（図７ステップ55でＹＥＳ），動かされた第１のノブ96の位置に応じて，シャッフルプリント用の合成画像に使用される画像のうち類似する画像(より類似する画像)の枚数が決定される。その決定された枚数の画像を用いて合成画像が生成される（図６ステップ45）。

また，第２のスライダ98上を第２のノブ99が動かされると（図７ステップ56でＹＥＳ），動かされた第２のノブ99の位置に応じて，第１のノブ96の位置に応じて決定された枚数の画像の中からシャッフルプリント用の合成画像に使用される画像の枚数が決定される。その決定された枚数の画像を用いて合成画像が生成される（図６ステップ45）。

このように，第１のノブ96を利用して，類似する画像の使用枚数(使用割合)を指定でき，第２のノブ99を利用して，指定された類似する画像の使用枚数のうち，実際に使用する画像の枚数(割合)を指定できる。

図27は，分類結果表示ウインドウ80に表示されている代表画像ＩＲ１から代表画像ＩＲ１０のうち，代表画像ＩＲ５（飛行機の画像）を選択して類似画像が表示され，さらにシャッフルプリント・ボタンＢ３を押した際において，第１のノブ96が第１のスライダ95の右端に位置決めされ，第２のノブ99が第２のスライダ98の比較的左側に位置決めされた場合の，合成画像の一例である。

この場合には，第１のノブ96の位置で指定されるように，より類似する画像の割合は多いが，合成画像に含まれる画像ＩＢおよびＩＳの全体の枚数は比較的少なくなる。

図28は，第１のノブ96が第１のスライダ95の比較的左側に位置決めされ，第２のノブ99が第２のスライダ98の比較的右側に位置決めされた場合の合成画像の一例である。

この場合には，第１のノブ96の位置で指定されるように，より類似する画像の割合が少ない状態で，合成画像に含まれる画像ＩＢおよびＩＳの全体の枚数も比較的少なくなる。

図29は，第１のノブ96が第１のスライダ95の右端に位置決めされ，第２のノブ99が第２のスライダ98の比較的右側に位置決めされた場合の合成画像の一例である。

この場合には，第１のノブ96の位置で指定されるように，より類似する画像の割合が多く，合成画像に含まれる画像ＩＢおよびＩＳの全体の枚数も多くなる。

図30は，第１のノブ96が第１のスライダ95の右端に位置決めされ，第２のノブ99が第２のスライダ98の比較的左側に位置決めされた場合の合成画像の一例である。

この場合には，第１のノブ96の位置で指定されるように，より類似する画像の割合が多いが，合成画像に含まれる画像ＩＢおよびＩＳの全体の枚数が比較的少なくなる。

このように，第１のノブ96および第２のノブ99を動かすことにより，合成画像に含まれる画像の類似の度合い，画像の枚数を調整できるようになる。

［パズルゲームの実施例］
図17に示すように第２の分類用ウインドウ70Ａに表示されている画像のうち，いずれかの画像がユーザによって選択され（図６ステップ50でＹＥＳ），パズルゲーム・ボタンＢ４が押されると（図８ステップ57でＹＥＳ），ゲーム開始指令が発生する。選択された画像が複数のピース(画像部分)に分割されて，並び替えられたうえでパズル用ウインドウ120に表示される（図８ステップ58）。

図31は，パズル用ウインドウ120の一例である。

パズル用ウインドウ120には，ピースＰＩが並び替えられた画像が表示されている。

パズル用ウインドウ120の左上部には，「難易度」の文字列121が表示されている。

「難易度」の文字列121が選択されるとパズルゲームの難易度を設定するメニューが現われ，ユーザは難易度を選択できる。たとえば，５×５ブロック，４×４ブロックなどピースＰＩの数を選択でき，選択された難易度に応じてピースＰＩの数が変わる。

パズルゲームにおける時間の計測が開始され（図８ステップ59），ユーザはマウス９を用いてピースＰＩの移動指令を与え（図８ステップ60），この移動指令に応じてＣＰＵ２（画像部分並び替え手段）はピースＰＩを移動し，元の画像を完成させる。完成すると（図８ステップ61でＹＥＳ），時間の計測が終了する（図８ステップ62）。

完成までの時間を表すデータがパズルゲーム・サーバ(図示略)に送信され，パズルゲーム・サーバにおいてユーザが完成までに要した時間からユーザのランキングが算出される。算出されたランキングを表すデータを画像処理装置１において受信される(ランキングのチェック)（図９ステップ63）。その後，ユーザのランキングが表示される（図９ステップ64）。

図32は，ランキング表示ウインドウ130の一例である。

ランキング表示ウインドウ130も表示装置３の表示画面に表示される。ランキング表示ウインドウ130に，ユーザによるパズルの完成までの時間およびランキングが表示される。ランキング表示ウインドウ130の右下には「ＯＫ」の文字列が表示されているＯＫボタン131が形成されている。ＯＫボタン131が押されるとランキング表示ウインドウ130は表示画面から消える。

ユーザのランキングが上位であると（図９ステップ65でＹＥＳ），表示装置３の表示画面には，図33に示すクーポン・ウインドウ140が表示される（図９ステップ66）。

クーポン・ウインドウ140には，クーポンが与えられた旨およびクーポンの有効期限が表示される。クーポン・ウインドウ140の右下には「ＯＫ」の文字列が表示されているＯＫボタン141が形成されている。ＯＫボタン141が押されるとクーポン・ウインドウ140が表示装置３の表示画面から消え，クーポンとして利用できるＩＤが現われる。シャッフルプリント注文時に，そのＩＤを入力することにより，シャッフルプリントの利用料金が安くなるようにできる。

また，パズルゲームに使用した画像については，その評価値が上げられる（図９ステップ67）。パズルゲームに使用した画像が大きくなるようにシャッフルプリントが作成される。

上述した画像処理装置１は専用の装置として構成するだけでなく，パーソナル・
コンピュータ，タブレット端末，スマートフォンを利用して構成することもできる。

また，上述の実施例においては，画像処理装置１において処理が行われているが，画像処理装置１と通信可能なサーバとを利用して上述した処理を行うようにしてもよい。

たとえば，撮影した画像を表す画像データを撮影の都度または一定枚数ごとにサーバにアップロードしたり，上述したように画像を分類する際に分類対象の画像を表す画像データをサーバにアップロードしたりする。すると，サーバに接続されるデータベースに画像データが格納される。画像処理装置１からサーバに画像分類指令が与えられ，その画像分類指令に応じてサーバにおいて，上述した画像分類処理(上述した図３ステップ26から図５ステップ37の処理)が行われ，決定した代表画像を表すデータがサーバから画像処理装置１に送信される。

画像処理装置１の表示装置３の表示画面には図16に示す分類結果表示ウインドウ80が表示され，いずれかの代表画像がダブル・クリックされると，ダブル・クリックされた代表画像の識別データが画像処理装置１からサーバに送信される。サーバにおいて受信した識別データによって特定される代表画像が代表するグループに含まれる画像を表す画像データが見つけられ，サーバから画像処理装置１に送信される。すると，画像処理装置１の表示装置３の表示画面には，たとえば，図17に示す第２の分類用ウインドウ70Ａが表示される。

さらに，分類するのであれば，第２の指定分類ボタンＢ11または第２の自動分類ボタンＢ12が押され，分類指令がサーバに送信され，サーバにおいて画像の分類が行われる。

シャッフルプリント・ボタンＢ３が押されると，シャッフル指令が画像処理装置１からサーバに送信され，サーバにおいてシャッフルプリント用の画像合成が行われる。画像合成の結果を表す画像データがサーバから画像処理装置１に送信され，図18に示すシャッフルプリント・ウインドウ90が表示される。プリント注文ボタン102が押されると，プリント注文指令がサーバに送信され，再シャッフル・ボタン103が押されると，再シャッフル指令がサーバに送信され，再度シャッフルプリント用の画像合成が行われる。また，図21から図30を参照して説明したようにアスペクト比などの表示態様の変更指令が行われた場合には，それらの変更指令がサーバに送信され，サーバにおいて，その変更指令に応じて再度シャッフルプリント用の画像合成が行われる。

また，パズルゲーム・ボタンＢ４が押された場合は，画像処理装置１からサーバにパズルゲーム指令が送信され，サーバにおいて，ユーザが選択した画像が分割され，図31に示したように画像を複数の画像部分に分割したデータが画像処理装置１に送信される。ゲームが終了すると，終了データがサーバに送信され，サーバから画像処理装置１に図32に示すランキング表示ウインドウ130，図33に示すクーポン・ウインドウ140などが表示される。

上述の処理を実行する処理部には，ソフトウエアを実行して各種の処理部として機能するＣＰＵ２のほかに，FPGA（field-programmable gate array）などのように製造後に回路構成を変更可能なプログラマブル・ロジック・ディバイス，ASIC（application specific integrated circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。

１つの処理部は，これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし，同種または異種の２つ以上のプロセッサの組合せ（たとえば，複数のFPGA，ＣＰＵとFPGAの組合せ）で構成されてもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては，第１に，クライアント・コンピュータやサーバなどのコンピュータに代表されるように，１つ以上のＣＰＵとソフトウエアの組合せで１つのプロセッサを構成し，このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に，システム・オン・チップなどに代表されるように，複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（integrated circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように，各種の処理部は，ハードウエア的な構造として各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。

さらに，これらの各種のプロセッサのハードウエア的な構造は，より具体的には，半導体素子などの回路素子を組合せた電気回路である。

１：画像処理装置，２：ＣＰＵ，３：表示装置，４：通信装置，５：ハードディスク，６：ハードディスク・ドライブ，７：メモリ，８：キーボード，９：マウス，10：コンパクト・ディスク・ドライブ，11：コンパクト・ディスク，12：メモリ・カード・リーダ・ライタ，13：メモリ・カード，70：第１の分類用ウインドウ，70Ａ：第２の分類用ウインドウ，72：文字列，73：グループ数入力ウインドウ，76：表示領域，77：画像フォルダ，78：ノブ，79Ａ：左ボタン，79Ｂ：右ボタン，80：分類結果表示ウインドウ，90：シャフルプリント・ウインドウ，91：文字列，91Ａ：アスペクト比設定メニュー，92：文字列，92Ａ：余白設定メニュー，93：文字列，93Ａ：色設定メニュー，94：文字列，94Ａ：割合設定メニュー，95：第１のスライダ，96：第１のノブ，97：画像の枚数，98：第２のスライダ，99：第２のノブ，100：枚数，101：プリント用表示枠，102：プリント注文ボタン，
103：再シャッフル・ボタン，120：パズル用ウインドウ，121：文字列，130：ランキング表示ウインドウ，131：ＯＫボタン，140：クーポン・ウインドウ，141：ＯＫボタン，Ｂ１：第１の指定分類ボタン，Ｂ11：第２の指定分類ボタン，Ｂ12：第２の自動分類ボタン，Ｂ２：第１の自動分類ボタン，Ｂ３：シャフルプリント・ボタン，Ｂ４：パズルゲーム・ボタン，Ｃ１：重心，Ｃ10-Ｃ16：重心，Ｃ21：重心，Ｃ22：重心，Ｃ33：重心，Ｃ38：重心，Ｃ41：重心，Ｃ44：重心，ＦＢ：枠線，Ｇ１：グループ，Ｇ10：グループ，Ｇ11：グループ，Ｇ21：グループ，Ｇ22：グループ，Ｇ31-Ｇ33：グループ，Ｇ38：グループ，Ｇ41-Ｇ44：グループ，Ｇ102-Ｇ104：グループ，Ｇ13-Ｇ16：グループ，Ｇ197-Ｇ202：グループ，Ｇ249：グループ，Ｇ250：グループ，Ｇ301グループ，Ｇ31：グループ，ＩＢ：画像，ＩＲ１：代表画像，ＩＲ10：代表画像，ＩＳ：画像，ＭＡ：余白，ＰＩ：ピース

Claims (18)

1. 分類指令に応じて，複数の画像を，互いに類似する画像ごとに複数のグループに分類する画像分類手段，
   上記画像分類手段において分類されたグループごとに，グループを代表する画像を，表示装置の表示画面に表示させる代表画像表示制御手段，
   上記代表画像表示制御手段の制御のもとに表示された代表画像の中から少なくとも１つの代表画像を選択する代表画像選択手段，および
   上記代表画像選択手段により選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像を表示装置の表示画面に表示させる類似画像表示制御手段，
   を備えた画像処理装置。
2. 上記画像分類手段は，
   分類指令に応じて，上記類似画像表示制御手段により表示される画像を，より類似する画像ごとに複数のグループにさらに分類する，
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 上記画像分類手段において分類されるグループ数を入力するグループ数入力手段をさらに備え，
   上記画像分類手段は，
   分類指令に応じて，複数の画像を，互いに類似する画像ごとに複数のグループに分類する第１段階の分類を行い，
   上記第１段階の分類により得られたグループの数が，上記グループ数入力手段から入力されたグループ数より多い場合に，上記グループ数入力手段から入力されたグループ数となるように，上記第１段階の分類により得られたグループのうちグループに含まれる画像が類似しているグループ同士をまとめる第２段階の分類を行う，
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 上記画像分類手段は，
   上記第１段階の分類により得られたグループの数が，上記グループ数入力手段から入力されたグループ数より少ない場合に，上記グループ数入力手段から入力されたグループ数となるように，上記第１段階の分類により得られたグループ内の画像を分割する第２段階の分類を行う，
   請求項３に記載の画像処理装置。
5. グループの自動分類指令を入力する自動分類指令入力手段，および
   画像が類似するかどうかを示す類似度のしきい値を入力するしきい値入力手段をさらに備え，
   上記画像分類手段は，
   自動分類指令に応じて，複数の画像を，類似する画像ごとに複数のグループに分類する第１段階の分類を行い，
   上記第１段階の分類において得られた複数のグループのうち，第１のグループに含まれる画像と第２のグループに含まれる画像とが類似するかどうかを示す類似度が上記しきい値入力手段から入力されたしきい値以内の場合に第１のグループと第２のグループとをまとめる第２段階の分類を行う，
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
6. 一覧表示指令を入力する一覧表示指令入力手段，および
   上記一覧表示指令入力手段から一覧表示指令が入力したことに応じて，上記代表画像選択手段において選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像を，表示装置の表示画面に表示される一覧表示ウインドウの中に一覧表示させる一覧表示制御手段，
   をさらに備えた請求項１から５のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 上記代表画像選択手段において選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像のうち，一覧表示ウインドウの中に表示される画像の割合または枚数を指定する第１の指定手段をさらに備え，
   上記一覧表示制御手段は，
   上記第１の指定手段により指定した割合または枚数にもとづいて，上記一覧表示ウインドウの中に画像を一覧表示させる，
   請求項６に記載の画像処理装置。
8. 上記一覧表示ウインドウの中に一覧表示される画像のうち，より類似する画像を含ませる割合または枚数を指定する第２の指定手段をさらに備え，
   上記一覧表示制御手段は，
   上記第２の指定手段により指定された割合または枚数にもとづいて，上記一覧表示ウインドウの中に画像を一覧表示させる，
   請求項６に記載の画像処理装置。
9. 上記第２の指定手段により指定した割合または枚数の画像のうち，一覧表示ウインドウの中に表示される画像の割合または枚数を指定する第３の指定手段をさらに備え，
   上記一覧表示制御手段は，
   上記第３の指定手段により指定した割合または枚数にもとづいて，上記一覧表示ウインドウの中に画像を一覧表示させる，
   請求項８に記載の画像処理装置。
10. 一覧表示ウインドウ内に表示される画像の表示形態を設定する表示形態設定手段をさらに備え，
    上記一覧表示制御手段は，
    上記表示形態設定手段において設定された表示形態によって，上記一覧表示ウインドウの中に画像を一覧表示させる，
    請求項６から９のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
11. 上記表示形態設定手段において設定される表示形態は，画像のアスペクト比，画像間の余白の大きさ，画像間の余白の色および大きな画像の割合のうちの少なくとも１つである，
    請求項10に記載の画像処理装置。
12. 一覧表示ウインドウ内に表示される画像の色にもとづいて，一覧表示ウインドウ内に表示される画像間の余白の色を決定する余白色決定手段，
    をさらに備えた請求項６から11のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
13. 上記一覧表示制御手段は，
    上記代表画像選択手段において選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像を，一覧表示ウインドウの中の一枚の用紙へのプリント用表示枠内に詰めて表示させる，
    請求項６から12のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
14. 画像の内容に基づいて画像の評価値を算出する評価値算出手段を備え，
    上記一覧表示制御手段は，
    上記代表画像選択手段において選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像の各々に対して上記評価値算出手段により評価値を求め，
    上記評価値の高い画像を，他の画像と比べて大きく表示する，
    請求項６から13のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
15. 上記画像表示制御手段の制御により表示される画像のうち指定された画像について，ゲーム開始指令が与えられたことに応じて，指定された画像について複数に分割された画像部分を並び替えて表示し，並び替えられた画像部分についてユーザによる移動を受け付ける画像部分並び替え手段，
    をさらに備えた請求項１から14のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
16. 画像分類手段が，分類指令に応じて，複数の画像を，互いに類似する画像ごとに複数のグループに分類し，
    代表画像表示制御手段が，上記画像分類手段において分類されたグループごとに，グループを代表する画像を，表示装置の表示画面に表示させ，
    代表画像選択手段が，上記代表画像表示制御手段の制御のもとに表示された代表画像の中から少なくとも１つの代表画像を選択し，
    類似画像表示制御手段が，上記代表画像選択手段により選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像を表示装置の表示画面に表示させる，
    画像処理方法。
17. 画像処理装置のコンピュータを制御するコンピュータが読み取り可能なプログラムであって，
    分類指令に応じて，複数の画像を，互いに類似する画像ごとに複数のグループに分類させ，
    分類されたグループごとに，グループを代表する画像を，表示装置の表示画面に表示させ，
    表示された代表画像の中から少なくとも１つの代表画像を選択させ，
    選択された代表画像が代表するグループに含まれる画像を表示装置の表示画面に表示させるように画像処理装置のコンピュータを制御するプログラム。
18. 請求項17に記載のプログラムを格納した記録媒体。

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