[发明专利]图像处理装置、图像处理方法、程序以及记录介质

说明书

技术领域

本发明涉及输出图像中的显著度的图像处理装置以及图像处理方法。

背景技术

以往，在图像处理的领域中，已知将作为设想在图像中人们关注的图像区域或者应关注的图像区域的显著区域从该图像中检测（提取）的图像处理装置。此外，也通过使用这样的显著区域检测的技术而计算图像中的各像素的显著度(saliency measure)，从而制作表示该图像的各像素的显著度的显著图。

这样的显著区域检测的技术例如为了从图像检测被摄体而使用。

那么，作为用于上述显著区域检测的算法，存在基于学习的算法。例如，在专利文献1中，记载了如下技术：基于成为学习对象的多个图像数据，事先学习而决定特征的种类，基于所决定的特征的种类和成为显著度的计算对象的对象图像数据，提取该对象图像数据中的各部分的特征。根据该技术，通过将学习效果虚构为人的经验或记忆的程度，能够进行更接近于人的感觉的显著度的判断。

另外，在上述基于学习的算法中，作为对于对象图像数据的事前知识（previous knowledge），需要预先准备成为学习对象的多个图像数据。因此，在不具有这样的事前知识的情况下，不能评价显著度。

另一方面，在专利文献2中，记载了如下技术：不需要事前知识，使用构成影像的各帧之间的信息而检测显著区域。

【现有技术文献】

【专利文献】

【专利文献1】（日本）特开2001-236508号公报（2001年8月31日公开）

【专利文献2】（日本）特开2010-258914号公报（2010年11月11日公开）

但是，虽然专利文献2的技术不需要事前知识，但只将由多个帧构成的活动图像作为对象，不能应用于对于静止图像的显著度的评价。

发明内容

本发明是为了解决上述课题而完成的，其目的在于，提供一种不需要事前知识且即使对一张静止图像也能够高精度地评价显著度的图像处理装置以及图像处理方法。

本发明的图像处理装置的特征在于，包括：相似度计算部，将图像中的像素或者由被连接的多个像素构成的区域作为单位结构，对各个上述单位结构求出与位于图像中的端部区域的单位结构的第1相似度；前景区域确定部，确定由上述相似度计算部计算出的第1相似度表示与规定阈值相比不相似的单位结构的区域，作为前景区域；以及显著度输出部，对上述图像的各单位结构，求出与由前景区域确定部确定的前景区域的第2相似度，并输出该第2相似度作为该单位结构的显著度。

此外，本发明的图像处理方法的特征在于，包括：相似度计算步骤，将图像中的像素或者由被连接的多个像素构成的区域作为单位结构，对各个上述单位结构求出与位于图像中的端部区域的单位结构的第1相似度；前景区域确定步骤，确定上述第1相似度表示与规定阈值相比不相似的单位结构的区域，作为前景区域；以及显著度输出步骤，对上述图像的各单位结构，求出与上述前景区域的第2相似度，并输出该第2相似度作为该单位结构的显著度。

在拍摄图像时，人们一般使得应关注的物体尽可能不超出图像的端部（框）。因此，在图像的端部，主要存在背景区域。根据上述的结构，由于由与位于图像中的端部区域的单位结构的相似度表示与判定阈值相比不相似的单位结构的区域被确定为前景区域，所以在图像中人们应关注的关注物体被确定为前景区域的概率提高。

并且，对图像的各单位结构，求出与被确定的前景区域的第2相似度，作为显著度。如上所述，由于在图像中人们应关注的关注物体被确定为前景区域，所以与前景区域的第2相似度表示单位结构中的显著度。

由此，根据上述结构，能够实现即使是一张静止图像，也不需要事前知识，能够高精度地评价显著度的图像处理装置以及图像处理方法。

此外，优选地，本发明的图像处理装置包括：分割处理部，将上述图像分割为由亮度值和/或色度相似的互相相邻的像素构成的像素小区域，并将该像素小区域作为上述单位结构。

根据上述结构，与将像素作为单位结构的情况相比，求出第1相似度以及第2相似度时的运算处理数减少，能够提高计算速度。

此外，优选地，在本发明的图像处理装置中，上述相似度计算部对各个上述单位结构，求出与位于矩形的上述图像的上端部区域的单位结构的相似度即上端用相似度、与位于上述图像的下端部区域的单位结构的相似度即下端用相似度、与位于上述图像的左端部区域的单位结构的相似度即左端用相似度、与位于上述图像的右端部区域的单位结构的相似度即右端用相似度，并通过将上端用相似度、下端用相似度、左端用相似度以及右端用相似度相乘而求出上述第1相似度。