本發(fā)明涉及一種圖像處理裝置以及圖像處理方法，更具體地，涉及一種用于創(chuàng)建相冊(album)的圖像處理裝置以及圖像處理方法。

背景技術(shù)：

近年來，由于智能設(shè)備的廣泛使用和智能設(shè)備的照相機性能的改進，以及數(shù)字照相機的廣泛使用，用戶拍攝的照片的數(shù)量已迅速增加。智能設(shè)備便攜性優(yōu)異，因此，增加了用戶拍攝不常利用數(shù)字照相機拍攝的休閑日常照片的次數(shù)。

已知利用由數(shù)字照相機拍攝的照片并進行相冊的自動布局的方法。在日本特開2015-114920號公報中，建議了如下的方法：為了分析大量照片以實現(xiàn)自動選擇，基于照片的攝像日期和時間，將照片劃分成組，并且根據(jù)各個組中包括的照片的數(shù)量，確定圖像評價目標(biāo)。

然而，在日本特開2015-114920號公報中建議的技術(shù)中，只有屬于拍攝大量照片時的攝影日期和時間的組的照片，被用作用于評價的目標(biāo)，而屬于拍攝少量照片時的攝影日期和時間的組的照片不被評價。因此，在拍攝少量照片時的攝影日期和時間拍攝的照片不被布局在相冊中。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

根據(jù)本發(fā)明的一方面的圖像處理裝置包括：

設(shè)置單元，其被構(gòu)造為設(shè)置要從多個圖像數(shù)據(jù)組中選擇的圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量，

獲取單元，其被構(gòu)造為獲取包括多個圖像數(shù)據(jù)的圖像數(shù)據(jù)組，

識別單元，其被構(gòu)造為基于由所述獲取單元獲取的圖像數(shù)據(jù)組的各個圖像數(shù)據(jù)的攝影日期和時間，識別所獲取的圖像數(shù)據(jù)組的攝影時段，

分割單元，其被構(gòu)造為將由所述識別單元識別的攝影時段分割成多個攝影區(qū)間，

選擇單元，其被構(gòu)造為基于預(yù)定準(zhǔn)則，從與目標(biāo)攝影區(qū)間相對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)組中選擇圖像數(shù)據(jù)，以及

生成單元，其被構(gòu)造為通過對基于由所述選擇單元選擇的圖像數(shù)據(jù)的圖像進行布置，生成布局圖像，

其中，所述選擇單元通過將未被選擇的攝影區(qū)間設(shè)置為下一目標(biāo)攝影區(qū)間，來重復(fù)圖像數(shù)據(jù)的選擇，以從由所述獲取單元獲取的圖像數(shù)據(jù)組中選擇與由所述設(shè)置單元設(shè)置的數(shù)量相對應(yīng)的數(shù)量的圖像數(shù)據(jù)，并且

其中，根據(jù)由所述設(shè)置單元設(shè)置的數(shù)量，確定攝影區(qū)間的數(shù)量。

通過以下參照附圖對示例性實施例的描述，本發(fā)明的其他特征將變得清楚。

附圖說明

圖1是可以執(zhí)行根據(jù)實施例的應(yīng)用的硬件的框圖。

圖2是根據(jù)實施例的應(yīng)用的軟件的框圖。

圖3是由根據(jù)實施例的應(yīng)用顯示的顯示畫面的圖。

圖4A和圖4B是根據(jù)實施例的自動布局的處理的流程圖。

圖5是用于說明根據(jù)實施例的圖像分析信息的圖。

圖6A至圖6C是用于說明根據(jù)實施例的圖像組分割的圖。

圖7是用于說明根據(jù)實施例的場景分類的圖。

圖8A和圖8B是用于說明根據(jù)實施例的圖像評分的圖。

圖9A至圖9I是用于說明根據(jù)實施例的圖像選擇的圖。

圖10是用于說明根據(jù)實施例的圖像布局的圖。

圖11是用于說明根據(jù)實施例的詳細(xì)圖像選擇的圖。

圖12是根據(jù)實施例的圖像選擇的詳細(xì)流程圖。

圖13是用于說明根據(jù)實施例的詳細(xì)圖像選擇的圖。

圖14是根據(jù)實施例的圖像選擇的詳細(xì)流程圖。

具體實施方式

(第一實施例)

在下文中，將參照附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例。

在第一實施例中，將通過示例的方式，來描述在圖像處理裝置中使用的方法，在該圖像處理裝置中操作用于創(chuàng)建相冊的應(yīng)用以便生成自動布局。

圖1是用于說明根據(jù)本發(fā)明的實施例的圖像處理裝置的硬件構(gòu)造的框圖。圖像處理裝置可以是例如個人計算機(PC)或智能電話。在第一實施例中，PC被用作圖像處理裝置。

參照圖1，圖像處理裝置100包括中央處理單元/處理器(CPU)101、只讀存儲器(ROM)102、隨機存取存儲器(RAM)103、硬盤(HDD)104、顯示器105、鍵盤106、鼠標(biāo)107以及數(shù)據(jù)通信設(shè)備108。上述部件通過數(shù)據(jù)總線109彼此連接。

CPU 101是系統(tǒng)控制器，并且控制整個圖像處理裝置100。此外，CPU101根據(jù)程序，執(zhí)行將在第一實施例中描述的圖像處理方法。在圖1中，僅提供了一個CPU 101。然而，本發(fā)明并不限于此?？梢蕴峁┒鄠€CPU101。

在ROM 102中，存儲要由CPU 101執(zhí)行的程序。在由CPU 101執(zhí)行程序時，RAM 103提供用于臨時存儲各種類型的信息的存儲器。HDD104是用于存儲數(shù)據(jù)庫的存儲介質(zhì)，該數(shù)據(jù)庫保持圖像文件和圖像分析的處理結(jié)果等。在第一實施例中，HDD 104存儲稍后將描述的、用于創(chuàng)建相冊的應(yīng)用程序。

顯示器105是向用戶呈現(xiàn)第一實施例中的用戶界面(UI)以及圖像的布局結(jié)果的設(shè)備。顯示器105可以具有觸摸傳感器功能。鍵盤106是輸入設(shè)備的示例，并且用于例如在顯示器105上顯示的UI上輸入預(yù)定的信息。在第一實施例中，經(jīng)由鍵盤106輸入相冊的跨頁(double-page spread)的數(shù)量。鼠標(biāo)107是輸入設(shè)備的示例，并且用于例如點擊在顯示器105上顯示的UI上的按鈕。

數(shù)據(jù)通信設(shè)備108是用于與諸如打印機或服務(wù)器等的外部裝置進行通信的設(shè)備。例如，經(jīng)由數(shù)據(jù)通信設(shè)備108將自動布局的數(shù)據(jù)發(fā)送到與PC連接的打印機或服務(wù)器。

數(shù)據(jù)總線109使上述部件102至108與CPU 101之間能夠連接。

圖2是根據(jù)本發(fā)明的實施例的相冊創(chuàng)建應(yīng)用的軟件框圖。在第一實施例中，當(dāng)由用戶利用鼠標(biāo)107雙擊在顯示器105上顯示的應(yīng)用的圖標(biāo)時，啟動存儲在HDD 104中的相冊創(chuàng)建應(yīng)用。相冊創(chuàng)建應(yīng)用具有各種功能。在第一實施例中，特別地，將描述由自動布局處理單元216提供的自動布局功能。如圖2中所示，應(yīng)用包括相冊創(chuàng)建條件指定單元201和自動布局處理單元216。自動布局功能是用于通過基于照片的詳情和屬性來分類或選擇所拍攝的照片，并且生成要在顯示器105上顯示的相冊圖像，從而布局照片的功能。

相冊創(chuàng)建條件指定單元201根據(jù)使用鼠標(biāo)107的UI操作，對自動布局處理單元216指定相冊創(chuàng)建條件。在第一實施例中，作為相冊創(chuàng)建條件，相冊創(chuàng)建條件指定單元201指定主要人物、跨頁的數(shù)量、模板的類型以及是否進行圖像校正。圖像的指定可以基于諸如攝影日期和時間等的、單獨的圖像數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)信息和屬性信息，還可以基于包括諸如設(shè)備或目錄的指定等的圖像數(shù)據(jù)的文件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)?？珥搶?yīng)于例如用于顯示的一個顯示窗口，并且對應(yīng)于被打印在用于打印的不同片材上的一對鄰接頁。

圖像獲取單元202從HDD 104中獲取由相冊創(chuàng)建條件指定單元201指定的圖像組(圖像數(shù)據(jù)組)。上述圖像組表示當(dāng)創(chuàng)建一個相冊時要布局的候選圖像組。例如，在由相冊創(chuàng)建條件指定單元201指定了“從20XX年1月1日至20XX年12月31日”的情況下，在從20XX年1月1日至20XX年12月31日的時段期間拍攝的所有圖像，對應(yīng)于指定的圖像組。

靜止圖像和從運動圖像裁剪的裁剪圖像是存儲在HDD 104中的圖像的示例。從諸如數(shù)字照相機或智能設(shè)備等的攝像設(shè)備獲取靜止圖像和裁剪圖像。攝像設(shè)備可以被配設(shè)在圖像處理裝置100中，或者可以被配設(shè)在外部裝置中。在攝像設(shè)備被配設(shè)在外部裝置中的情況下，經(jīng)由數(shù)據(jù)通信設(shè)備108獲取圖像。此外，可以經(jīng)由數(shù)據(jù)通信設(shè)備108從網(wǎng)絡(luò)或服務(wù)器獲取靜止圖像和裁剪圖像。社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)圖像(在下文中，被稱為“SNS圖像”)是從網(wǎng)絡(luò)或服務(wù)器獲取的圖像的示例。由CPU 101執(zhí)行的程序分析與各個圖像相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，并且確定數(shù)據(jù)要被存儲到的地點。關(guān)于SNS圖像，通過經(jīng)由應(yīng)用從SNS獲取圖像，可以在應(yīng)用內(nèi)管理圖像的獲取源。圖像不限于上述的圖像。可以獲取其他類型的圖像。

圖像轉(zhuǎn)換單元203對像素的數(shù)量和圖像數(shù)據(jù)的顏色信息進行轉(zhuǎn)換。在第一實施例中，圖像數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換成在短邊上具有420個像素并且具有sRGB的顏色信息的圖像數(shù)據(jù)。

圖像分析單元204針對圖像數(shù)據(jù)進行分析處理。在第一實施例中，圖像分析單元204針對已被圖像轉(zhuǎn)換單元203轉(zhuǎn)換的圖像數(shù)據(jù)，進行分析處理。具體而言，圖像分析單元204從圖像數(shù)據(jù)獲取特征量，并且進行在圖像數(shù)據(jù)中對臉部的檢測、對檢測到的臉部的表情的識別以及檢測到的臉部的個人識別。此外，圖像分析單元204從與從HDD 104獲取的圖像相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)(例如，Exif信息)，獲取攝影日期和時間。

圖像分類單元205將所獲取的圖像組(即由相冊創(chuàng)建條件指定單元201指定的圖像組)分割成場景?；跀z影日期和時間信息、圖像數(shù)量信息以及檢測到的臉部信息，進行場景分割。場景表示諸如旅行、日常生活或結(jié)婚典禮等的攝影場景。場景可以被表達為針對特定時段的攝影時機、為特定攝影目標(biāo)拍攝的一組圖像。

主要人物信息輸入單元206向圖像評分單元207輸入由相冊創(chuàng)建條件指定單元201指定的主要人物的ID(識別信息)。

圖像評分單元207對各個圖像進行評分。在第一實施例中，圖像評分單元207以適合于布局的圖像具有高的得分的方式，對各個圖像進行評分。為了進行評分使得適合于布局的圖像具有高的得分，使用由圖像分析單元204獲取的信息和由圖像分類單元205獲取的信息。此外，其他類型的信息可以另外地使用或用來代替上述信息。在第一實施例中，圖像評分單元207以使包括由主要人物信息輸入單元206輸入的主要人物ID的圖像具有高的得分的方式，對各個圖像進行評分。

跨頁數(shù)量輸入單元208向跨頁分配單元209輸入由相冊創(chuàng)建條件指定單元201指定的相冊的跨頁的數(shù)量。

跨頁分配單元209對圖像組進行分割，并將分割的區(qū)間分配給跨頁。上面提到的跨頁表示例如在創(chuàng)建相冊時的雙聯(lián)頁。雖然將提供針對跨頁的說明，但是也可以使用單頁?？珥摲峙鋯卧?09根據(jù)輸入的跨頁的數(shù)量對圖像組進行分割，并將圖像組中的一些分配給單獨的跨頁。例如，在跨頁的數(shù)量為5的情況下，通過將所獲取的圖像組分割成5個區(qū)間來生成小圖像組，并且將單個的小圖像組分配給各個跨頁。

圖像選擇單元210基于由圖像評分單元207提供的得分，從被跨頁分配單元209分配給各個跨頁的圖像組中選擇圖像。

模板輸入單元211向圖像布局單元212輸入對應(yīng)于由相冊創(chuàng)建條件指定單元201指定的模板信息的多個模板。

圖像布局單元212確定圖像的布局。具體而言，圖像布局單元212從由模板輸入單元211輸入的多個模板當(dāng)中，選擇適合于由圖像選擇單元210選擇的圖像的模板，并且確定各個圖像的布局(布置位置)。

布局信息輸出單元215基于由圖像布局單元212確定的圖像布局，輸出用于在顯示器105上顯示的布局信息。布局信息是例如將所選擇的圖像以所選擇的模板來布局(布置)的位圖數(shù)據(jù)。

圖像校正單元214進行勻光處理(dodging processing)、紅眼校正以及對比度校正。圖像校正條件輸入單元213向圖像校正單元214輸入用于由相冊創(chuàng)建條件指定單元201指定的圖像校正的開/關(guān)(ON/OFF)條件。可以針對各個類型的校正指定圖像校正的開/關(guān)，或者可以以集體的方式針對所有類型的校正指定圖像校正的開/關(guān)。在圖像校正條件表示開的情況下，圖像校正單元214針對圖像進行校正。在圖像校正條件表示關(guān)的情況下，圖像校正單元214不進行校正。要從圖像轉(zhuǎn)換單元203輸入到圖像校正單元214的圖像的像素的數(shù)量，可以根據(jù)由圖像布局單元212確定的布局圖像的大小而變化。在第一實施例中，在生成布局圖像之后，針對各個圖像進行圖像校正。然而，本發(fā)明并不限于此。可以在針對跨頁完成布局(布置)之前，進行各個圖像的校正。

以例如圖3中例示的格式，在顯示器105上顯示從布局信息輸出單元215輸出的圖像數(shù)據(jù)。

當(dāng)根據(jù)第一實施例的相冊創(chuàng)建應(yīng)用被安裝在圖像處理裝置100上時，在運行在圖像處理裝置100上的操作系統(tǒng)(OS)的頂層畫面(桌面)上顯示相冊創(chuàng)建應(yīng)用的啟動圖標(biāo)。當(dāng)用戶利用鼠標(biāo)107雙擊在顯示器105上顯示的桌面上的啟動圖標(biāo)時，存儲在HDD 104中的相冊創(chuàng)建應(yīng)用的程序被加載到RAM 103。然后，由CPU 101執(zhí)行RAM 103中的程序，啟動相冊創(chuàng)建應(yīng)用。

圖3例示了由啟動的相冊創(chuàng)建應(yīng)用提供的顯示畫面301。顯示畫面301被顯示在顯示器105上。用戶可以經(jīng)由顯示畫面301設(shè)置相冊創(chuàng)建條件。用戶可以使用作為顯示畫面的UI配置畫面301，來設(shè)置將在后面描述的相冊創(chuàng)建條件。作為用于指定圖像組的單元，顯示畫面301包括路徑框302和文件夾選擇按鈕303。顯示畫面301的路徑框302表示存儲作為用于相冊創(chuàng)建的目標(biāo)的圖像組的、在HDD 104中的存儲位置(路徑)。文件夾選擇按鈕303是用于從顯示的樹結(jié)構(gòu)中選擇文件夾的按鈕，所述文件夾包括作為用于相冊創(chuàng)建的目標(biāo)的圖像組。當(dāng)用戶利用鼠標(biāo)107點擊文件夾選擇按鈕303，以從顯示的樹結(jié)構(gòu)中選擇包括作為用于相冊創(chuàng)建的目標(biāo)的圖像組的文件夾時，在路徑框302中顯示包括所選擇的圖像組的文件夾路徑。

在主要人物指定單元304中，多個人臉圖像被顯示為圖標(biāo)。當(dāng)選擇了圖標(biāo)時，即指定了主要人物。針對各個人在主要人物指定單元304中顯示臉部圖像。換言之，在主要人物指定單元304中，針對各個人顯示單個臉部圖像，并且將各個臉部圖像與個人ID相關(guān)聯(lián)。主要人物指定單元304用于從分析目標(biāo)圖像中(即照片中)的人當(dāng)中，識別作為核心人的主要人物。例如從圖像中預(yù)先檢測臉部圖像，并且將臉部圖像與個人ID相關(guān)聯(lián)地登記在臉部數(shù)據(jù)庫中。在主要人物指定單元304中顯示的圖標(biāo)是，例如來自在臉部數(shù)據(jù)庫中登記的人的臉部圖像當(dāng)中的、由用戶選擇的人的臉部圖像或以稍后描述的方法確定的人的臉部圖像。不同人的臉部圖像的多個圖標(biāo)被布置在主要人物指定單元304中，并且可以通過利用鼠標(biāo)107點擊來選擇圖標(biāo)。可以根據(jù)圖4中所示的過程來自動設(shè)置主要人物。然而，用戶可以通過使用主要人物指定單元304的指定，來手動設(shè)置主要人物。與由用戶從主要人物指定單元304中顯示的圖標(biāo)當(dāng)中選擇的圖標(biāo)相對應(yīng)的人，被指定為主要人物。

跨頁數(shù)量框305是用于指定相冊中的跨頁的數(shù)量的框。用戶可以利用鍵盤106向跨頁數(shù)量框305直接輸入數(shù)字，或可以利用鼠標(biāo)107從列表向跨頁數(shù)量框305輸入數(shù)字。

在模板指定單元306中，表示模板的風(fēng)格(流行、時尚以及其他風(fēng)格)的多個例示圖像被顯示為圖標(biāo)，并且可以指定模板。在第一實施例中，模板包括布置有圖像的圖像布置幀(間隙(slot))。在模板指定單元306中，布置有模板的多個圖標(biāo)，并且可以通過利用鼠標(biāo)107點擊來選擇模板。

利用復(fù)選框307，可以指定圖像校正的開/關(guān)。當(dāng)復(fù)選框307被打勾時，上述圖像校正被開啟。當(dāng)復(fù)選框307未被打勾時，圖像校正被關(guān)閉。在第一實施例中，所有類型的圖像校正由單個按鈕來開啟和關(guān)閉。然而，本發(fā)明并不限于此?？梢詾楦鱾€類型的圖像校正提供復(fù)選框。

確定(OK)按鈕308是用于將在顯示畫面301上選擇的條件設(shè)置為相冊創(chuàng)建條件的按鈕。當(dāng)用戶利用鼠標(biāo)107點擊(選擇)確定按鈕308時，相冊創(chuàng)建條件被確認(rèn)，并且相冊創(chuàng)建條件經(jīng)由相冊創(chuàng)建條件指定單元201被發(fā)送到自動布局處理單元216。具體而言，輸入到路徑框302的路徑被發(fā)送到圖像獲取單元202。由主要人物指定單元304選擇的主要人物的個人ID被發(fā)送到主要人物信息輸入單元206。輸入到跨頁數(shù)量框305的跨頁的數(shù)量被發(fā)送到跨頁數(shù)量輸入單元208。由模板指定單元306選擇的圖標(biāo)的模板信息被發(fā)送到模板輸入單元211。圖像校正復(fù)選框的圖像校正的開/關(guān)被發(fā)送到圖像校正條件輸入單元213。

復(fù)位按鈕309是用于復(fù)位顯示畫面上的各個類型的設(shè)置信息的按鈕。

圖4是根據(jù)第一實施例的由相冊創(chuàng)建應(yīng)用的自動布局處理單元216進行的處理的流程圖。例如，當(dāng)CPU 101將存儲在HDD 104中的程序讀取到ROM 102或RAM 103并執(zhí)行所讀取的程序時，實現(xiàn)圖4中所示的流程圖。下面將參照圖4描述自動布局的處理。如下所述，在第一實施例中，為了創(chuàng)建相冊，根據(jù)攝影時間，將用于創(chuàng)建相冊的圖像組分割成子圖像組(在下文中，可以被稱為“區(qū)間”)，并且從子圖像組中選擇要布置在頁中的圖像。

在步驟S01中，將指定的圖像組中包括的圖像順次設(shè)置為目標(biāo)圖像，并且由圖像轉(zhuǎn)換單元203生成分析圖像。將從HDD 104獲取的并且由相冊創(chuàng)建條件指定單元201指定的圖像組中的各個圖像，轉(zhuǎn)換成具有預(yù)定的像素數(shù)量和顏色信息的圖像數(shù)據(jù)。要通過轉(zhuǎn)換而獲得的像素數(shù)量和顏色信息被預(yù)先確定，并被存儲在程序中或由該程序使用的參數(shù)文件中。在第一實施例中，輸入的圖像數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換成在短邊上具有420個像素的大小并且具有sRGB的顏色信息的分析圖像數(shù)據(jù)。

在步驟S02中，圖像分析單元204獲取圖像數(shù)據(jù)的圖像特征量。從與從HDD 104獲取的圖像組中包括的各個圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的信息，獲取攝影日期和時間。在第一實施例中，從與各個圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的Exif信息，獲取攝影日期和時間。此外，從在步驟S01中生成的分析圖像數(shù)據(jù)，獲取圖像質(zhì)量的特征量。圖像質(zhì)量的特征量例如可以是聚焦?？梢允褂霉乃髫悹?Sobel)濾鏡，作為邊緣檢測方法。使用Sobel濾鏡來檢測圖像的邊緣，并且通過將邊緣的起始點與終點之間的亮度差除以起始點與終點之間的距離，來計算邊緣的傾斜，即亮度(brightness)梯度。可以確定，圖像邊緣的平均傾斜大的圖像比平均傾斜小的圖像更為合焦。在第一實施例中，設(shè)置了多個傾斜閾值，并且通過確定平均傾斜是否等于或大于任何的傾斜閾值，來確定焦點量是否是允許的。在第一實施例中，設(shè)置了兩個不同的傾斜閾值，并且以如下的三個階段進行對焦點量的確定：合適的、可接受的以及不可接受的。在圖像中的邊緣的平均傾斜等于或大于第一閾值的情況下，焦點梯度被確定為是合適的。在平均傾斜等于或大于比第一閾值小的第二閾值的情況下，焦點梯度被確定為是可接受的。在平均傾斜小于第二閾值的情況下，焦點梯度被確定為是不可接受的。

在步驟S03中，圖像分析單元204在各個圖像數(shù)據(jù)中檢測臉部。從在步驟S01中生成的圖像數(shù)據(jù)中檢測臉部?？梢允褂霉椒▉磉M行臉部檢測。例如，用于由多個弱鑒別器來創(chuàng)建強鑒別器的Adaboost可以被用作公知方法。在第一實施例中，利用由Adaboost創(chuàng)建的強鑒別器，來檢測人(物體)的臉部。在步驟S03中，連同臉部圖像的檢測(提取)一起，獲取在圖像中檢測到的臉部圖像的位置處的左上坐標(biāo)值和右下坐標(biāo)值。上面提到的“圖像”表示由在步驟S01中生成的圖像數(shù)據(jù)所表示的圖像。通過識別這兩種類型的坐標(biāo)，可以識別人的臉部的位置和臉部的大小。雖然在該示例中描述了檢測人的臉部的情況的說明，但是不是必須檢測人臉?？梢酝ㄟ^使用諸如狗或貓等的動物，諸如花卉、食物、建筑物或裝飾物等的物體等等作為檢測目標(biāo)來代替人臉，由Adaboost來創(chuàng)建強鑒別器。即，可以檢測與臉部不同的物體。

在步驟S04中，圖像分析單元204進行個人識別。首先，確定在步驟S03中提取的臉部圖像與針對各個個人ID存儲在臉部字典數(shù)據(jù)庫中的代表性臉部圖像之間的相似度。然后，相似度等于或大于閾值并且相似度最大的個人ID，被確定為是所提取的臉部圖像的ID。即，對應(yīng)于相似度等于或大于閾值并且相似度最大的ID的人，被識別為所提取的臉部圖像的人。在相似度小于閾值的情況下，將新的個人ID分配給所提取的臉部圖像作為新的人，并將新的個人ID登記到臉部字典數(shù)據(jù)庫。

如圖5中所示，針對用于識別圖像的各個ID，將在步驟S02至步驟S04的處理中獲取的各個圖像數(shù)據(jù)的圖像分析信息進行分類，并存儲在HDD 104中。在步驟S02中獲取的攝影日期和時間信息以及聚焦確定結(jié)果、和在步驟S03中檢測到的臉部的數(shù)量和位置信息，被存儲為各個圖像數(shù)據(jù)的圖像分析信息?；趩蝹€圖像數(shù)據(jù)的圖像可以包括多個臉部圖像。在這種情況下，針對在步驟S04中獲取的各個個人ID，分類并存儲臉部的位置信息。在圖像數(shù)據(jù)中未檢測到臉部的情況下，存儲在步驟S02中獲取的攝影日期和時間信息以及聚焦確定結(jié)果。

在步驟S05中，確定是否已針對由相冊創(chuàng)建條件指定單元201指定的HDD 104中的圖像組中的所有圖像，完成了步驟S01至步驟S04的處理。在未針對所有圖像完成處理的情況下(在步驟S05中為否)，處理返回到步驟S01。在已針對所有圖像完成處理的情況下(在步驟S05中為是)，處理前進到步驟S06。

在步驟S06中，圖像分類單元205進行場景分割。場景分割表示根據(jù)場景將所獲取的圖像組分割成多個子圖像組。具體而言，根據(jù)在步驟S02中獲取的攝影日期和時間信息，基于圖像之間的時間差，將圖像組分割成多個子圖像組。下面描述用于分割的準(zhǔn)則的示例。例如，首先，將圖像組中的、具有最早的(或最新的)攝影日期和時間的圖像設(shè)置為目標(biāo)圖像，然后，參照與第二最早的(最新的)圖像的時間差。隨后，將目標(biāo)圖像逐個移位到下一個最早的(最新的)圖像，進行對是否滿足任何的下述條件的確定。在下面提供的說明中，分割表示根據(jù)兩個圖像之間的界限，將圖像組分割成具有新的攝影日期和時間的圖像，以及具有早的攝影日期和時間的圖像。在圖像的攝影日期不連續(xù)的情況下，即，在圖像之間存在未拍攝照片的日期的情況下，進行分割。接下來，將說明攝影日期連續(xù)的情況。在第一實施例中，在圖像之間的攝影時間的差等于或大于16小時的情況下，進行分割。在圖像之間的攝影時間的差小于16小時的情況下，如果在連續(xù)的單獨日期中的第一攝影與最后攝影之間的時間差小于4小時，則進行分割。在第一實施例中，在時間差等于或大于4小時的情況下，如果在連續(xù)的各個日期中拍攝的照片的數(shù)量少于50，則進行分割，而如果在各個連續(xù)日期中拍攝的照片的數(shù)量等于或多于50，則不進行分割。針對時間差的閾值以及針對用于分割的照片的數(shù)量的閾值不限于上述。圖6A例示了在上述的場景分割方法中進行的分割的結(jié)果。

在步驟S07中，圖像分類單元205對場景進行分類。在第一實施例中，通過示例的方式描述了子圖像組(場景)被分類成旅行、日常生活以及典禮這三者的情況。然而，分類并不限于此。首先，獲取被預(yù)先確定是否要分類成旅行、日常生活或典禮的多個子圖像組。針對各個圖像組獲取攝影的特征量。在第一實施例中，要獲取的特征量包括例如攝影時段、拍攝的照片的數(shù)量以及被攝影的人的數(shù)量。攝影時段表示圖像組的第一攝影與最后攝影之間的時間差。拍攝的照片的數(shù)量表示在子圖像組中包括的圖像的數(shù)量(照片數(shù))。被攝影的人的數(shù)量表示包括臉部的圖像中的臉部的數(shù)量。即，被攝影的人的數(shù)量表示圖像中包括的臉部的數(shù)量。然后，針對多個子圖像組，獲取攝影時段的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差、拍攝的照片的數(shù)量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差以及每個圖像的人的數(shù)量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差。在第一實施例中，假設(shè)每個圖像的臉部的數(shù)量對應(yīng)于每個圖像的人的數(shù)量。圖7例示了攝影時段(小時)、拍攝的照片的數(shù)量(照片數(shù))以及被攝影的人的數(shù)量(人數(shù))中的各個的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差的示例。所獲得的值被預(yù)先并入到相冊創(chuàng)建應(yīng)用的程序中。即，使用在設(shè)計階段預(yù)先收集的圖像，通過學(xué)習(xí)來創(chuàng)建參數(shù)，并將所創(chuàng)建的參數(shù)并入到程序中。在啟動相冊創(chuàng)建應(yīng)用之后，針對在步驟S06中獲得的各個子圖像組，計算攝影時段、拍攝的照片的數(shù)量以及被攝影的人的數(shù)量中的各個的平均值。然后，基于平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差，根據(jù)等式(1)和(2)，針對各個場景，進行針對各個子圖像組的攝影時段、拍攝的照片的數(shù)量以及被攝影的人的數(shù)量中的各個的特征量的評分。

針對各個場景和特征量的得分＝50-|10×(針對各個場景和特征量的平均值-針對各個子圖像組的特征量)/針對各個場景和特征量的標(biāo)準(zhǔn)偏差|…(1)

針對各個場景的平均得分＝(針對各個場景的攝影時段的得分+針對各個場景的拍攝的照片的數(shù)量的得分+針對各個場景的人數(shù)的得分)/特征量的項目的數(shù)量…(2)

基于等式(1)和等式(2)，獲得針對目標(biāo)子圖像組的各個場景和各個特征量的得分。例如，獲得針對旅行場景的攝影時段、拍攝的照片的數(shù)量以及被攝影的人的數(shù)量中的各個的得分。通過基于等式(2)獲得得分的平均值，來獲得針對場景類別的得分。以類似的方式，針對諸如日常生活和典禮等的其他場景類別來獲得得分。如上所述，針對旅行、日常生活和典禮中的各個場景類別獲得平均得分。具有針對各個子圖像組的最高得分的場景，被分類為子圖像組的場景。在兩個或更多個場景具有相同得分的情況下，根據(jù)優(yōu)先場景進行場景分類。例如，在第一實施例中，以日常生活、典禮和旅行的順序預(yù)先確定對日常生活、典禮和旅行賦予的優(yōu)先級，并且對日常生活賦予最高優(yōu)先級。優(yōu)先級的順序不限于上述。用戶可以設(shè)置優(yōu)先級的順序。

關(guān)于在場景分割之后獲得的、圖6A中的子圖像組(5)，攝影時段為36小時，拍攝的照片的數(shù)量為300，并且被攝影的人的數(shù)量為1.7。針對旅行的平均得分為45.32，針對日常生活的平均得分為18.38，而針對典禮的平均得分為-29.92。因此，針對該子圖像組的場景被分類為旅行。與場景ID相關(guān)聯(lián)地管理子圖像組，使得可以進行場景識別。

在步驟S08中，確定是否已針對由步驟S06獲得的所有子圖像組完成了步驟S07的場景分類。在未針對所有子圖像組完成場景分類的情況下(在步驟S08中為否)，處理返回到步驟S07。在已針對所有子圖像組完成場景分類的情況下(在步驟S08中為是)，處理前進到步驟S09。

在步驟S09中，圖像評分單元207進行主要人物設(shè)置。針對由用戶指定的圖像組進行主要人物設(shè)置，并且主要人物設(shè)置包括兩種類型的設(shè)置：自動設(shè)置和手動設(shè)置。在自動設(shè)置主要人物的情況下，基于步驟S04中的個人識別的結(jié)果以及步驟S06中的場景分割的結(jié)果，來進行設(shè)置?；谠诓襟ES04中獲得的結(jié)果，來識別各個個人ID出現(xiàn)在子圖像組中的次數(shù)、各個個人ID出現(xiàn)在各個場景中的次數(shù)、以及出現(xiàn)了各個個人ID的場景的次數(shù)等，并且根據(jù)上述信息自動設(shè)置主要人物。在第一實施例中，在子圖像組包括多個場景的情況下，出現(xiàn)在多個場景中的個人ID被設(shè)置為主要人物ID，而在子圖像組包括單個場景的情況下，多次出現(xiàn)在該單個場景中的個人ID被設(shè)置為主要人物ID。在用戶在主要人物指定單元304指定了特定圖標(biāo)的情況下，對應(yīng)于所選擇的圖標(biāo)的個人ID經(jīng)由主要人物信息輸入單元206被發(fā)送到圖像評分單元207。在存在由用戶指定的個人ID的情況下，忽略通過上述的自動設(shè)置而設(shè)置的主要人物ID，并且將由用戶指定的個人ID設(shè)置為主要人物ID。如上所述，基于由主要人物指定單元304進行的指定的設(shè)置，被定義為手動設(shè)置。

在步驟S10中，圖像評分單元207進行評分。評分表示根據(jù)由后述的視點做出的評價而對各個圖像數(shù)據(jù)提供得分，并且得分是當(dāng)進行將在后面描述的圖像選擇時要參照的值。下面將參照圖8A和圖8B以及圖10描述評分方法。

圖10例示了當(dāng)布局3個圖像時使用的模板組。圖10的(1-1)中所示的模板1001是一個模板，并且包括主間隙1002、子間隙1003和子間隙1004。主間隙1002是作為模板1001中的主間隙的間隙(布局有圖像的幀)，并且具有比子間隙1003或子間隙1004大的尺寸。即，主間隙是各個模板中的最大間隙。此外，子間隙是與各個模板中的主間隙不同的間隙。針對主間隙的得分和針對子間隙的得分二者都被添加到各個圖像數(shù)據(jù)。

圖8A中例示了用于圖像數(shù)據(jù)的評分的準(zhǔn)則。更具體地，圖8A例示了如下的表，在該表中針對旅行、日常生活以及典禮的場景中的各個提供具有高得分的圖像的特征。如圖8A中所示，提供高得分的特征根據(jù)間隙的類型而變化。例如，在子圖像組的場景類別是旅行的情況下，包括人和風(fēng)景的遠景圖像具有作為主間隙的高得分，而特寫或側(cè)面臉部的圖像具有作為子間隙的高得分。例如，在子圖像組的場景類別是日常生活的情況下，特寫或側(cè)面臉部的圖像具有作為主間隙的高得分，而包括人和風(fēng)景的遠景圖像具有作為子間隙的高得分。例如，在子圖像組的場景類別是典禮的情況下，兩個靠近臉部的圖像具有作為主間隙的高得分，而包括許多人的圖像具有作為子間隙的高得分。如上所述，提供了高得分的特征(即評價準(zhǔn)則)根據(jù)場景和間隙的類型而變化。在第一實施例中，提供了與場景和間隙的類型相關(guān)聯(lián)的高得分的特征被預(yù)先設(shè)置在應(yīng)用中并包括在程序中。提供了高得分的特征不限于上述?；趫D8A中所示的各個場景的主間隙和子間隙的特征，對各個子圖像組中包括的各個圖像數(shù)據(jù)提供得分。獲取各個圖像中的臉部的數(shù)量、各個圖像中的臉部的位置以及各個圖像中的臉部的大小，并且針對各個場景和各個間隙類型(主間隙和子間隙)獲得平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差，并將平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差存儲在相冊創(chuàng)建應(yīng)用的程序中。從步驟S07中的場景分類的結(jié)果中，識別由用戶指定的圖像組的各個圖像數(shù)據(jù)表示的圖像所屬的(被分類)的場景。然后，基于與目標(biāo)圖像的場景相關(guān)聯(lián)的預(yù)先獲得的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差，以及目標(biāo)圖像中的主要人物ID的臉部的數(shù)量、臉部的位置和臉部的大小的特征量中的各個，使用下面提供的等式獲得得分和平均得分。在下面提供的等式中，針對各個場景類別、針對各個間隙類型并且針對各個特征量獲得得分、平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差。

得分＝50-|10×(平均值-特征量)/標(biāo)準(zhǔn)偏差|

平均得分＝(臉部的數(shù)量的得分+臉部位置的得分+臉部大小的得分)/特征量項目的數(shù)量

針對主間隙和子間隙二者進行評分。此外，對于要用于相冊的圖像，可以將得分添加到具有圖5中的、焦點的特征量為合適的圖像ID的圖像。因此，在焦(in-focus)圖像可以具有高得分。圖8B例示了各個圖像的評分結(jié)果的示例。對各個圖像ID提供針對主間隙和子間隙的得分。

在步驟S11中，確定圖像評分單元207是否已針對由用戶指定的圖像組的所有圖像完成了步驟S10中的圖像評分。在未針對所有圖像完成圖像評分的情況下(在步驟S11中為否)，處理返回到步驟S10。在已針對所有圖像完成圖像評分的情況下(在步驟S11中為是)，處理前進到步驟S12。

在步驟S12中，跨頁分配單元209確定通過圖像分類單元205的場景分割獲得的場景的數(shù)量(子圖像組的數(shù)量)，是否等于由跨頁數(shù)量輸入單元208輸入的跨頁的數(shù)量。在場景的數(shù)量不等于輸入的跨頁的數(shù)量的情況下(在步驟S12中為否)，處理前進到步驟S13。在場景的數(shù)量等于輸入的跨頁的數(shù)量的情況下(在步驟S12中為是)，處理前進到步驟S16。例如，在圖6A中分割的場景的數(shù)量為8，并且由跨頁數(shù)量輸入單元208輸入的數(shù)量為8的情況下，處理前進到步驟S16。

在步驟S13中，跨頁分配單元209確定通過圖像分類單元205的場景分割獲得的場景的數(shù)量是否小于由跨頁數(shù)量輸入單元208輸入的跨頁的數(shù)量。在場景的數(shù)量不小于跨頁的數(shù)量的情況下(在步驟S13中為否)，處理前進到步驟S15。在場景的數(shù)量小于跨頁的數(shù)量的情況下(在步驟S13中為是)，處理前進到步驟S14。例如，在圖6A中分割的場景的數(shù)量為8，并且由跨頁數(shù)量輸入單元208輸入的數(shù)量為10的情況下，場景的數(shù)量小于跨頁的數(shù)量，因此處理前進到步驟S14。

在步驟S14中，跨頁分配單元209進行子場景分割。子場景分割表示在分割的場景的數(shù)量小于跨頁的數(shù)量的情況下，將分割的場景進一步分割成子場景。將通過示例的方式描述圖6A中分割的場景的數(shù)量為8并且指定的跨頁的數(shù)量為10的情況。在圖6B中，例示了通過針對圖6A中所示的情況進行子場景分割而獲得的結(jié)果。通過在由虛線箭頭表示的位置處進一步分割子圖像組，則分割的子場景的數(shù)量變?yōu)?0?；趫D像的數(shù)量以及攝影日期和時間，進行子場景分割。在圖6A的分割的子圖像組當(dāng)中，識別具有大的圖像數(shù)量的子圖像組。在這種情況下，為了使場景的數(shù)量從8至10增加2，識別具有大的圖像數(shù)量的2個子圖像組。即，以從包括最大的圖像數(shù)量的場景起的順序，指定要再次分割的場景的數(shù)量。對于包括相同的圖像數(shù)量的場景，選擇在圖像之間具有更大的攝影日期和時間的差的最大值的場景。如果仍然不能確定，則可以以適當(dāng)?shù)姆绞絹磉x擇要分割的場景。例如，優(yōu)選劃分在時間上較早的場景。具有大的圖像數(shù)量的子圖像組為子圖像組5(其包括最大的圖像數(shù)量)，以及子圖像組1和子圖像組2(其包括第二最大的圖像數(shù)量)。在第一實施例中，在子圖像組中包括的圖像數(shù)量相同的情況下，對在子圖像組中包括的第一圖像與最后圖像之間具有更大的時間差的子圖像組進行分割。子圖像組1和子圖像組2包括相同的圖像數(shù)量。然而，子圖像組2在第一圖像與最后圖像之間具有更大的時間差，因此，子圖像組2被定義為分割目標(biāo)。即，在圖6A和圖6B中，子圖像組5和子圖像組2中的各個被進一步分割。首先，將說明用于分割子圖像組2的方法。子圖像組2具有圖像數(shù)量的兩個峰，這兩個峰表示不同的攝影日期。在這種情況下，在作為不同的攝影日期之間的界限的點(由圖6B中的虛線箭頭指示的點)處進行分割。接下來，將說明子圖像組5的分割。子圖像組5具有圖像數(shù)量的三個峰，并且這三個峰表示不同的攝影日期。在這種情況下，在作為不同的攝影日期之間的界限的點處進行分割。存在各自作為不同的攝影日期之間的界限的兩個點，并且以在分割后的圖像組之間的圖像數(shù)量的差變得盡可能小的方式，進行分割。在圖6B中，對于子圖像組5，在第二天與第三天之間的界限處進行分割之后的圖像組之間的圖像數(shù)量的差，小于在第一天與第二天之間的界限處進行分割之后的圖像組之間的圖像數(shù)量的差，因此，在第二天與第三天之間的界限處進行分割。即，在由圖6B中的虛線箭頭指示的點處進行分割。因此，分割的場景的數(shù)量從8改變?yōu)?0。在該示例中，在不同的攝影日期之間的點處進行分割。然而，在同一天拍攝了包括大的圖像數(shù)量的子圖像組的情況下，在時間差最大的單個天的點處進行分割。

在步驟S15中，跨頁分配單元209進行場景集成。場景集成表示在場景的數(shù)量大于跨頁的數(shù)量的情況下將分割的場景(子圖像組)集成。具體而言，進行場景集成，使得場景的數(shù)量變得等于跨頁的數(shù)量。圖6C例示了針對圖6A中所示的情況的場景集成的結(jié)果，并且場景的數(shù)量變?yōu)?。通過在由虛線指示的點處的集成，即，通過不在由虛線指示的點處進行分割，場景的數(shù)量(子圖像組的數(shù)量)變?yōu)?。在場景集成中，識別具有小的圖像數(shù)量的子圖像組。在本示例中，為了將分割的子圖像組的數(shù)量從8至6減少2，識別包括小的圖像數(shù)量的子圖像組。包括小的圖像數(shù)量的子圖像組是子圖像組8(其包括最小的圖像數(shù)量)，以及子圖像組3和子圖像組7(其包括第二最小的圖像數(shù)量)。因此，首先，將子圖像組8定義為集成目標(biāo)。接下來，子圖像組3和子圖像組7包括相同的圖像數(shù)量。然而，由于與子圖像組7鄰接的子圖像組8是集成目標(biāo)，因此子圖像組3被定義為集成目標(biāo)。接下來，確定作為集成目標(biāo)的子圖像組是要與具有較早的攝影日期和時間的子圖像組集成，還是要與具有較晚的攝影日期和時間的子圖像組集成。首先，將描述子圖像組3的集成。當(dāng)將子圖像組3與緊接在子圖像組3之前的子圖像組2之間的時間差，和子圖像組3與緊接在子圖像組3之后的子圖像組4之間的時間差進行比較時，子圖像組3的最后圖像與子圖像組4的第一圖像之間的攝影時間的差，小于子圖像組3的第一圖像與子圖像組2的最后圖像之間的攝影時間的差。因此，確定子圖像組3要與子圖像組4集成。即，在由圖6C中的虛線指示的點處進行集成。接下來，將描述子圖像組8的集成。由于子圖像組8沒有后續(xù)子圖像組，因此將子圖像組8與緊接在子圖像組8之前的子圖像組7集成。即，在由圖6C中的虛線指示的點處進行集成。在第一實施例中，雖然具有較小的攝影時間差的子圖像組被集成在一起。然而，本發(fā)明并不限于此。例如，可以將作為集成目標(biāo)的子圖像組與包括較小的拍攝照片的數(shù)量的子圖像組集成。

在步驟S16中，跨頁分配單元209進行跨頁分配。通過步驟S12至S15的處理，使得子圖像組的數(shù)量等于指定的跨頁的數(shù)量。在第一實施例中，從具有最早的攝影日期和時間的子圖像組起，開始對各個跨頁的分配。即，以攝影日期和時間的順序，將子圖像組分配給相冊的跨頁。因此，可以創(chuàng)建以攝影日期和時間的順序布置子圖像組的相冊。如后所述，圖像不必以攝影日期和時間的順序布置在跨頁內(nèi)。

在步驟S17中，圖像選擇單元210從各個子圖像組中選擇預(yù)定數(shù)量的圖像。將參照圖9A至圖9I，通過示例的方式說明從被分配給跨頁的子圖像組中選擇4個圖像的情況。跨頁表示兩頁，第一跨頁和最后跨頁中的各個表示一頁。圖9A例示了被分配給跨頁的子圖像組中包括的第一圖像與最后圖像之間的攝影日期和時間的時間差，即，子圖像組的攝影時段。將參照圖9B描述用于選擇要選擇的4個圖像中的第一圖像的方法。模板包括主間隙1002。對于第一圖像，選擇針對主間隙的圖像。在圖9B中所示的子圖像組的攝影時段期間拍攝的所有圖像當(dāng)中，選擇具有在步驟S10中提供的、針對主間隙的最高得分的圖像。然后，對于第二圖像和后面的圖像，選擇針對子間隙的圖像。在第一實施例中，通過分割子圖像組的攝影時段以選擇圖像，避免了在子圖像組的一部分?jǐn)z影時段的集中。首先，如圖9C中所示，子圖像組的攝影時段被分割成兩個攝影區(qū)間(時段)。即，子分割的攝影時段被相等地分割(分組)成兩個攝影區(qū)間。接下來，如圖9D中所示，從未從中選擇第一圖像的攝影區(qū)間(由實線指示的區(qū)間)中，選擇具有針對子間隙的最高得分的圖像，作為第二圖像。接下來，如圖9E中所示，圖9D中的各個攝影區(qū)間被相等地分割為二。從在圖9F中的實線攝影區(qū)間中拍攝的圖像當(dāng)中，即，未從中選擇第一圖像或第二圖像的兩個攝影區(qū)間(與兩個攝影區(qū)間相對應(yīng)的圖像)，選擇具有針對子間隙的最高得分的圖像，作為第三圖像。接下來，將通過對第四圖像的選擇進行舉例的方式，來說明如下的示例，即，在要從中選擇圖像的攝影區(qū)間內(nèi)不存在圖像，從而無法進行圖像選擇。在第一實施例中，根據(jù)時間來分割攝影時段，而不管圖像的數(shù)量。因此，可能在通過分割而獲得的攝影區(qū)間內(nèi)不存在圖像。例如，如圖9G中所示，假設(shè)雖然用戶想要從還未從中選擇圖像的攝影區(qū)間(由斜線指示的攝影區(qū)間)中選擇第四圖像，但是在由斜線指示的該攝影區(qū)間內(nèi)不存在圖像。在這種情況下，如圖9H中所示，已從中選擇圖像的攝影區(qū)間中的各個被分割為二。接下來，如圖9I中所示，從在未從中選擇第一圖像、第二圖像或第三圖像的攝影區(qū)間中拍攝的圖像當(dāng)中，選擇具有針對子間隙的最高得分的圖像，作為第四圖像。圖11是用于更詳細(xì)地說明圖2中所示的圖像選擇單元210的圖。圖像選擇單元210從被分配給跨頁的子圖像組中選擇圖像。

圖像數(shù)量設(shè)置單元1101設(shè)置要從被分配給作為處理對象的跨頁的子圖像組中選擇的圖像的總數(shù)。換言之，圖像數(shù)量設(shè)置單元1101設(shè)置要布置在跨頁的布局圖像中的圖像的數(shù)量。

圖像組獲取單元1102從由圖像獲取單元202獲取的圖像組當(dāng)中，獲取被分配給跨頁的子圖像組。為了獲取圖像組，獲取各個圖像的攝影日期和時間信息、針對主間隙的得分以及針對子間隙的得分。

循環(huán)計數(shù)器1103管理進行用于選擇圖像的處理的次數(shù)。根據(jù)參照圖9A至圖9I描述的方法，進行用于選擇圖像的處理。管理的次數(shù)被用于確定要使用的評分軸，并且被用于設(shè)置被分配給作為處理對象的跨頁的子圖像組的攝影區(qū)間要被分割成多少攝影區(qū)間。

評分軸設(shè)置單元1104根據(jù)由循環(huán)計數(shù)器1103計數(shù)的處理次數(shù)，設(shè)置要使用的評分軸?！霸O(shè)置要使用的評分軸”表示“設(shè)置針對圖像的評價準(zhǔn)則”。在該示例中，設(shè)置在步驟S10中計算出的主間隙評分軸(主間隙評價準(zhǔn)則)或子間隙評分軸(子間隙評價準(zhǔn)則)。在第一實施例中，通過在主間隙評分軸與子間隙評分軸之間進行切換，來進行設(shè)置。如上所述，針對各個間隙設(shè)置評價準(zhǔn)則。例如，針對第一次設(shè)置主間隙評分軸，使得可以執(zhí)行用于選擇主圖像的處理，并且針對隨后的次數(shù)設(shè)置子間隙評分軸，使得可以執(zhí)行用于選擇子圖像的處理。在第一實施例中，描述了主間隙評分軸或子間隙評分軸被用作要使用的評分軸的示例。然而，可以使用其他的評分軸。例如，除了主間隙評分軸和子間隙評分軸之外，還可以使用人相關(guān)率評分軸。作為人相關(guān)率，例如，可以基于人出現(xiàn)的次數(shù)以及人被攝影在一起的次數(shù)，進行評分。具體而言，在人出現(xiàn)的次數(shù)很大的情況下，可以確定相關(guān)率高，并且在人被攝影在一起的次數(shù)很大的情況下，可以確定相關(guān)率高。此外，雖然描述了在評分軸之間進行切換的情況，但是可以使用集成的評分軸，集成的評分軸是主間隙評分軸、子間隙評分軸以及人相關(guān)率評分軸等的集成。在這種情況下，可以向用于計算集成的得分的評分軸，提供不同的權(quán)重。此外，可以根據(jù)進行處理的次數(shù)隨機變化要使用的評分軸，或者可以通過參照預(yù)先準(zhǔn)備的表來進行評分軸之間的切換。

分割單元1105將攝影時段分割成預(yù)定數(shù)量的區(qū)間。首先，基于由圖像組獲取單元1102獲取的子圖像組的攝影時間，識別被分配給作為處理目標(biāo)的跨頁的子圖像組的攝影開始時間和攝影結(jié)束時間，并且計算攝影時段。即，識別在子圖像組中包括的圖像當(dāng)中的、在最早時間拍攝的圖像的攝影時間以及在最晚時間拍攝的圖像的攝影時間，并且計算攝影時段。接下來，基于由循環(huán)計數(shù)器1103計數(shù)的處理次數(shù)，將計算出的攝影時段相等地分割成攝影區(qū)間。根據(jù)基于計數(shù)的2次方，來設(shè)置分割的攝影區(qū)間的數(shù)量。在第一實施例中，描述了通過基于計數(shù)的2次方來相等地分割攝影時段的方法。然而，本發(fā)明并不限于此?？梢杂捎嫈?shù)的數(shù)量來相等地分割攝影時段。此外，分割單元1105輸出各個分割區(qū)間的開始時間以及攝影結(jié)束時間。

區(qū)間信息設(shè)置單元1106將由圖像組獲取單元1102獲取的子圖像組中包括的圖像，分割成針對由分割單元1105獲得的單獨區(qū)間的組，并且存儲圖像的攝影信息以及諸如圖像的得分等的單獨區(qū)間的信息。

圖像選擇單元1108基于由評分軸設(shè)置單元1104設(shè)置的評分軸以及由區(qū)間信息設(shè)置單元1106設(shè)置的圖像的得分，從各個區(qū)間中選擇具有高得分的圖像。如上面參照圖9A至圖9I所描述的，未從不包括圖像的區(qū)間中選擇圖像。在第一實施例中，從各個區(qū)間中選擇一個圖像。然而，可以從各個區(qū)間中選擇多個圖像。

相似度確定單元1109針對各個區(qū)間，進行對所選擇的圖像與通過先前的計數(shù)器選擇的圖像之間的相似度的確定。在相似度等于或大于確定閾值的情況下，確定圖像彼此相似。在相似度小于確定閾值的情況下，確定圖像彼此不相似。在確定圖像彼此不相似的情況下，存儲從區(qū)間中選擇的圖像。在確定圖像彼此相似的情況下，在區(qū)間中的選擇的圖像被丟棄?？梢酝ㄟ^基于圖案匹配的確定、使用SHIFT(移位)方法的確定等，來進行相似度確定。用于相似度確定的確定閾值根據(jù)比較圖像之間的攝影時間差而改變。例如，在相似度確定結(jié)果被輸出在從0至100的范圍內(nèi)的情況下，隨著值變得越接近100，相似度變得越高。在相似度確定結(jié)果等于或大于確定閾值的情況下，確定圖像彼此相似。在相似度確定結(jié)果小于確定閾值的情況下，確定圖像彼此不相似。在攝影時間差由于快速拍攝等(例如，在15秒內(nèi))而很小的情況下，設(shè)置低的確定閾值(例如，60)。在其他情況下，將確定閾值設(shè)置為80。通過設(shè)置低的確定閾值，圖像易于被確定為彼此相似。即使在圖像之間的相似度低的情況下，圖像仍被確定為彼此相似。因此，所選擇的圖像被取消。在第一實施例中，確定準(zhǔn)則根據(jù)攝影時間差而改變。

集成單元1112從由相似度確定單元1109確定了非相似度的單獨區(qū)間的圖像當(dāng)中，選擇要最終剩下的圖像。在從多個區(qū)間中選擇圖像的情況下，確定要從哪個區(qū)間選擇圖像。為了圖像的確定，使用與用于圖像選擇單元1108的確定的得分相同的得分，并且選擇具有高得分的圖像。在第一實施例中，選擇具有高得分的圖像。然而，本發(fā)明并不限于此。例如，可以從不具有已從中選擇圖像的鄰接區(qū)間的區(qū)間中，選擇圖像。

圖像管理單元1113添加由集成單元1112選擇的圖像作為所選擇的圖像，并且確定是否未超過由圖像數(shù)量設(shè)置單元1101設(shè)置的圖像的必要數(shù)量。在達到圖像的必要數(shù)量的情況下，圖像選擇處理結(jié)束。在未達到圖像的必要數(shù)量的情況下，進行循環(huán)計數(shù)器1103的向上計數(shù)，并且再次進行上述的圖像選擇處理。

圖12是圖11中所示的圖像選擇處理的流程圖。將描述用于從被分配給作為處理目標(biāo)的跨頁的子圖像組中選擇圖像的詳細(xì)流程。

在步驟S1201中，圖像數(shù)量設(shè)置單元1101設(shè)置要從被分配給作為處理目標(biāo)的跨頁的子圖像組中選擇的圖像的總數(shù)。即，圖像數(shù)量設(shè)置單元1101設(shè)置要針對作為處理目標(biāo)的跨頁而選擇的圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量。

在步驟S1202中，圖像組獲取單元1102從由圖像獲取單元202獲取的圖像數(shù)據(jù)組的圖像數(shù)據(jù)中，獲取對應(yīng)于被分配給作為處理目標(biāo)的跨頁的子圖像組(子圖像數(shù)據(jù)組)的圖像數(shù)據(jù)。

在步驟S1203中，循環(huán)計數(shù)器1103對進行用于選擇圖像的處理的次數(shù)進行計數(shù)。在初始狀態(tài)下，尚未進行用于選擇圖像的處理。因此，設(shè)置0。

在步驟S1204中，評分軸設(shè)置單元1104設(shè)置要使用的評分軸。在第一實施例中，根據(jù)由循環(huán)計數(shù)器管理的、圖像選擇處理的次數(shù)，設(shè)置要使用的評分軸。

在步驟S1205中，分割單元1105由被分配給作為處理目標(biāo)的跨頁的子圖像組中包括的圖像的攝影開始時間和攝影結(jié)束時間，計算子圖像組的攝影時段。攝影開始時間表示被分配給作為處理目標(biāo)的跨頁的子圖像組中包括的圖像當(dāng)中的、最早的圖像的攝影時間，而攝影結(jié)束時間表示該子圖像組中包括的圖像當(dāng)中的、最新的圖像的攝影時間。然后，基于由循環(huán)計數(shù)器1103計數(shù)的處理次數(shù)，將子圖像組的攝影時段相等地分割成區(qū)間。在第一循環(huán)中，尚未進行處理，因此，不進行分割。

在步驟S1206中，區(qū)間信息設(shè)置單元1106將所獲取的子圖像組的圖像數(shù)據(jù)分割成針對單獨的分割的區(qū)間的組，并且針對各個區(qū)間，獲取各個圖像的攝影信息以及各個圖像的得分。在步驟S1207中，確定由分割單元1105獲得的目標(biāo)區(qū)間的圖像是否已被選擇。在目標(biāo)區(qū)間是已被選擇的區(qū)間的情況下，處理前進到步驟S1211。在目標(biāo)區(qū)間是尚未被選擇的區(qū)間的情況下，處理前進到步驟S1208。在第一循環(huán)中，尚未進行分割成區(qū)間，因此，僅存在一個目標(biāo)區(qū)間。

在步驟S1208中，圖像選擇單元1108從目標(biāo)區(qū)間中選擇一個圖像。

在步驟S1209中，相似度確定單元1109針對各個區(qū)間，進行對目標(biāo)區(qū)間的圖像與通過先前的計數(shù)器選擇的圖像之間的相似度的確定。在確定圖像彼此不相似的情況下，存儲從區(qū)間中選擇的圖像，并且處理前進到步驟S1211。在確定圖像彼此相似的情況下，區(qū)間中的所選擇的圖像被取消(S1210)，并且處理前進到步驟S1211。

在步驟S1211中，確定是否已針對在步驟S1205中獲得的所有區(qū)間完成了用于圖像選擇的處理。在已針對所有區(qū)間進行了處理的情況下，處理前進到步驟S1212。在未針對所有區(qū)間完成處理的情況下，處理返回到步驟S1206，并且針對對于圖像選擇而言尚未被選擇的區(qū)間，進行圖像選擇。

在步驟S1212中，集成單元1112從由相似度確定單元1109確定了非相似度的單獨區(qū)間的圖像中，執(zhí)行要最終剩下的圖像的選擇。即，在步驟S1207至S1211的處理中剩余兩個或更多個圖像的情況下，選擇要剩下的圖像。

在步驟S1213中，圖像管理單元1113將選擇的圖像添加到已被選擇的圖像，并且對選擇的圖像的總數(shù)進行管理。

在步驟S1214中，確定由圖像管理單元1113管理的所選擇的圖像的總數(shù)是否等于由圖像數(shù)量設(shè)置單元1101設(shè)置的圖像的必要數(shù)量。在所選擇的圖像的總數(shù)等于圖像的必要數(shù)量的情況下，圖像選擇處理結(jié)束。在所選擇的圖像的總數(shù)小于圖像的必要數(shù)量的情況下，處理返回到步驟S1203，并且繼續(xù)進行圖像選擇處理。此時，由循環(huán)計數(shù)器1103管理的計數(shù)器遞增1。結(jié)果，由與循環(huán)計數(shù)器1103鏈接的分割單元1105，設(shè)置到2倍于先前分割中的區(qū)間數(shù)量的區(qū)間數(shù)量的分割。通過到更大的區(qū)間數(shù)量的分割，來改變區(qū)間內(nèi)的圖像的得分的排序。因此，選擇未在先前的處理中選擇過的圖像。

返回參照圖4，在步驟S18中，圖像布局單元212確定針對作為處理目標(biāo)的跨頁的圖像布局。將通過示例的方式說明模板輸入單元211根據(jù)指定的模板信息向跨頁輸入圖10中的模板(1-1)至(4-4)的情況。輸入的模板的間隙的數(shù)量為3。假設(shè)如圖10的(A)中所示，所選擇的3個圖像的方位(即，縱向方向或橫向方向)以攝影日期和時間的順序布置。在本示例中，針對主間隙選擇圖像1005，針對子間隙選擇圖像1006和圖像1007。在第一實施例中，具有較早的攝影日期和時間的圖像被布局在模板的左上角，而具有較新的攝影日期和時間的圖像被布局在模板的右下角。圖像1005具有最新的攝影日期和時間，并且是針對主間隙，模板(4-1)至(4-4)被設(shè)置為候選。針對子間隙的、為較早的攝影日期和時間的圖像1006(即要布置在左上角的圖像)，是縱向圖像，而為較新的攝影日期和時間的圖像1007是橫向圖像。因此，模板(4-2)被確定為是針對所選擇的圖像的最合適的模板，并確定使用模板(4-2)的布局。如上所述，在步驟S18中，確定要用于布局的模板，以及能夠識別要布局在模板的各個間隙中的圖像的信息。

在步驟S19中，圖像校正單元214進行圖像校正。在圖像校正條件輸入單元213輸入開的情況下，進行圖像校正。在第一實施例中，勻光處理、紅眼校正以及對比度校正作為圖像校正而自動進行。在圖像校正條件輸入單元213輸入關(guān)的情況下，不進行圖像校正。要校正的圖像在短邊上具有1200個像素，并且針對被轉(zhuǎn)換成sRGB的顏色空間的圖像進行圖像校正的開/關(guān)。

在步驟S20中，布局信息輸出單元215創(chuàng)建布局信息。根據(jù)在步驟S18中做出的確定來布局各個圖像。此時，根據(jù)模板中包括的各個間隙的大小信息，來放大并布局要布局的圖像。在該處理中使用的圖像是在步驟S01中生成的分析圖像，并且與在步驟S02至S18的處理中使用的圖像不同。然后，生成圖像被布局在模板中的位圖數(shù)據(jù)。

在步驟S21中，確定是否已針對所有跨頁完成了步驟S17至S20的處理。在尚未針對所有跨頁完成處理的情況下(在步驟S21中為否)，處理返回到步驟S17。在已針對所有跨頁完成了處理的情況下(在步驟S21中為是)，自動布局處理結(jié)束。

在第一實施例中，為了布局所需的圖像的數(shù)量，針對被分配給各個跨頁的子圖像組，進行用于將攝影時段分割成區(qū)間并選擇圖像的處理。因此，可以以均勻的方式從子圖像組的單獨時段中選擇圖像。因此，可以從包括小的圖像數(shù)量的攝影時段中選擇圖像(照片)。因此，為了創(chuàng)建相冊，不僅可以布局在諸如旅行或結(jié)婚典禮等的特殊事件中拍攝的照片，還可以布局具有小的拍攝照片數(shù)量的場景(例如，休閑日常場景)的圖像。即，在第一實施例中，為了創(chuàng)建相冊，可以以均勻的方式選擇單獨攝影次數(shù)的圖像，而不管拍攝的照片的數(shù)量，可以自動生成布局圖像。

(第二實施例)

在第二實施例中，為了選擇圖像，根據(jù)圖像的類型改變圖像選擇方法。將省略與第一實施例相同的說明。此外，將利用相同的附圖標(biāo)記來表示與第一實施例中相同的部分。圖像的類型包括靜止圖像、來自運動圖像的裁剪圖像以及SNS圖像等。

圖13是根據(jù)第二實施例的圖像選擇單元210的詳細(xì)說明圖。利用與圖11中相同的符號表示的部分與第一實施例中的類似。因此，將省略針對類似部分的說明。

圖像類型設(shè)置單元1301根據(jù)由循環(huán)計數(shù)器1103設(shè)置的處理次數(shù)，設(shè)置要由圖像選擇單元1108選擇的圖像的類型。在第二實施例中，在循環(huán)計數(shù)為1的情況下，即，在第一處理次數(shù)中，選擇SNS圖像。在循環(huán)計數(shù)為2的情況下，即，在第二處理次數(shù)中，選擇來自運動圖像的裁剪圖像。在循環(huán)計數(shù)為3或更多的情況下，即，在第三或之后的處理次數(shù)中，選擇靜止圖像。在循環(huán)計數(shù)為1并且在由圖像組獲取單元1302獲取的子圖像組中不存在SNS圖像的情況下，選擇不同類型的圖像。以類似的方式，在循環(huán)計數(shù)為2并且在由圖像組獲取單元1302獲取的子圖像組中不存在來自運動圖像的裁剪圖像的情況下，選擇不同類型的圖像。在第二實施例中，在循環(huán)計數(shù)為1并且不存在SNS圖像的情況下，或者在循環(huán)計數(shù)為2并且不存在來自運動圖像的裁剪圖像的情況下，選擇靜止圖像。圖像組獲取單元1302獲取被分配給作為處理目標(biāo)的跨頁的子圖像組。為了獲取子圖像組，獲取各個圖像的攝影日期和時間信息、圖像的類型、針對主間隙的得分以及針對子間隙的得分。在第二實施例中，圖像的類型被分類成三種：靜止圖像、來自運動圖像的裁剪圖像以及SNS圖像。然而，本發(fā)明并不限于此?？梢允褂闷渌愋偷膱D像，還可以將靜止圖像進一步劃分成利用數(shù)字照相機拍攝的靜止圖像以及利用智能設(shè)備拍攝的靜止圖像。

區(qū)間信息設(shè)置單元1306將由圖像組獲取單元1302獲取的子圖像組中包括的圖像，分割成針對由分割單元1105獲得的單獨區(qū)間的組。選擇由圖像類型設(shè)置單元1301設(shè)置的圖像類型的圖像，并且針對各個區(qū)間，存儲關(guān)于目標(biāo)圖像類型的圖像的攝影信息以及各個圖像的得分。

圖14是根據(jù)圖像的類型的圖像選擇處理的詳細(xì)流程圖。

在步驟S1201中，圖像數(shù)量設(shè)置單元1101設(shè)置要從被分配給作為處理目標(biāo)的跨頁的子圖像組中選擇的圖像的總數(shù)。

在步驟S1401中，圖像組獲取單元1302獲取被分配給作為處理目標(biāo)的跨頁的子圖像組中包括的各個圖像的攝影日期和時間信息、圖像類型以及圖像得分。

在步驟S1203中，循環(huán)計數(shù)器1103對已進行用于圖像選擇的處理的次數(shù)進行計數(shù)。循環(huán)計數(shù)器1103對圖像選擇的次數(shù)進行計數(shù)，而不管所選擇的圖像的類型。

在步驟S1204中，評分軸設(shè)置單元1104設(shè)置要使用的評分軸。在第二個實施例中，根據(jù)由循環(huán)計數(shù)器管理的圖像選擇處理的次數(shù)，來設(shè)置要使用的評分軸。

在步驟S1402中，圖像類型設(shè)置單元1301設(shè)置要由圖像選擇單元1108從子圖像組中選擇的圖像的類型。在循環(huán)計數(shù)為1的情況下，即，在第一處理次數(shù)中，在第二實施例中，進行設(shè)置使得SNS圖像被選擇。在循環(huán)計數(shù)為2的情況下，即，在第二處理次數(shù)中，進行設(shè)置使得來自運動圖像的裁剪圖像被選擇。在循環(huán)計數(shù)為3或更多的情況下，即，在第三或之后的處理次數(shù)中，進行設(shè)置使得靜止圖像被選擇。

在步驟S1205中，分割單元1105由被分配給作為處理目標(biāo)的跨頁的子圖像組的攝影開始時間和攝影結(jié)束時間，計算攝影時段，并且基于由循環(huán)計數(shù)器1103計數(shù)的處理次數(shù)，將攝影時段相等地分割成區(qū)間。

在步驟S1403中，區(qū)間信息設(shè)置單元1306選擇與針對各個區(qū)間設(shè)置的圖像的類型匹配的圖像，并且存儲各個圖像的攝影信息以及各個圖像的得分。即，在SNS圖像被設(shè)置為針對特定區(qū)間(第一區(qū)間)的圖像類型的情況下，存儲來自第一區(qū)間的SNS圖像(在存在兩個或更多個SNS圖像的情況下的單獨圖像)的攝影信息以及SNS圖像的得分。在來自運動圖像的裁剪圖像被設(shè)置為針對特定區(qū)間(第二區(qū)間)的圖像類型的情況下，存儲來自第二區(qū)間的來自運動圖像的裁剪圖像(在存在兩個或更多個來自運動圖像的裁剪圖像的情況下的單獨圖像)的攝影信息以及來自運動圖像的裁剪圖像的得分。在靜止圖像被設(shè)置為針對特定區(qū)間(第三區(qū)間)的圖像類型的情況下，存儲來自第三區(qū)間的靜止圖像(在存在兩個或更多個靜止圖像的情況下的單獨圖像)的攝影信息以及靜止圖像的得分。步驟S1207至S1214的處理類似于第一實施例中的。因此，將省略針對步驟S1207至S1214的處理的說明。

在第二實施例中，在步驟S1402中設(shè)置圖像的類型。因此，在步驟S1403中，區(qū)間信息設(shè)置單元1306選擇預(yù)先指定的類型的圖像。因此，在步驟S1408中選擇的圖像是與指定的圖像類型相同的類型。具體而言，在第二實施例中，通過執(zhí)行圖14中所示的流程圖的處理，以SNS圖像、來自運動圖像的裁剪圖像以及靜止圖像的順序進行圖像選擇。如上所述，在第二實施例中，不從已從中選擇圖像的區(qū)間，進行圖像的選擇。因此，從未從中選擇SNS圖像或來自運動圖像的裁剪圖像的區(qū)間中，選擇靜止圖像，并從未從中選擇SNS圖像的區(qū)間中，選擇來自運動圖像的裁剪圖像。

在被分配給作為處理目標(biāo)的跨頁的子圖像組中既不存在SNS圖像也不存在來自運動圖像的裁剪圖像的情況下，選擇靜止圖像。具體而言，進行步驟S1203至S1212的處理，并且在步驟S1213中不遞增所選擇的圖像的總數(shù)。然后，由于所選擇的圖像的總數(shù)不等于步驟S1214中的圖像的必要數(shù)量，所以處理返回到步驟S1203，并且進行循環(huán)計數(shù)器1103的向上計數(shù)。因此，從子圖像組中選擇靜止圖像。在第二實施例中，如在第一實施例中，為了布局所需的圖像的數(shù)量，針對被分配給各個跨頁的子圖像組，進行用于將攝影時段分割成區(qū)間并且選擇圖像的處理。因此，可以以均勻的方式從子圖像組的單獨時段中選擇圖像。因此，可以從包括小的圖像數(shù)量的攝影時段中選擇圖像(照片)。因此，為了創(chuàng)建相冊，不僅可以布局在諸如旅行或結(jié)婚典禮等的特殊事件中拍攝的照片，還可以布局包括小的拍攝照片數(shù)量的場景(例如，休閑日常場景)的圖像。即，在第二實施例中，為了創(chuàng)建相冊，可以以均勻的方式選擇單獨攝影次數(shù)的圖像，而不管拍攝的照片的數(shù)量，還可以自動生成布局圖像。

此外，根據(jù)第二實施例，通過設(shè)置要選擇的圖像的類型，可以自動生成相冊。具體而言，在循環(huán)計數(shù)為1的情況下，SNS圖像被設(shè)置為圖像的類型，而在循環(huán)計數(shù)為2的情況下，來自運動圖像的裁剪圖像被設(shè)置為圖像的類型。即，依次對SNS圖像、來自運動圖像的裁剪圖像和靜止圖像賦予圖像選擇的優(yōu)先級。因此，在子圖像組中存在SNS圖像的情況下，以比其他類型的圖像更高的優(yōu)先級來選擇SNS圖像，并且以比靜止圖像更高的優(yōu)先級來選擇來自運動圖像的裁剪圖像。因此，通過根據(jù)在步驟S18中確定的圖像布局而對圖像的布局，可以在步驟S20中生成包括SNS圖像、來自運動圖像的裁剪圖像以及靜止圖像的跨頁。SNS圖像極有可能是用戶喜愛的圖像。因此，通過對SNS圖像提供高的優(yōu)先級，可以在步驟S20中創(chuàng)建包括SNS圖像的跨頁，并且極有可能能夠創(chuàng)建布置有用戶喜愛的圖像的相冊。此外，在存在由用戶拍攝的運動圖像的情況下，極有可能攝影了用戶非常感興趣的場景。因此，通過對來自運動圖像的裁剪圖像提供高的優(yōu)先級，可以創(chuàng)建包括來自運動圖像的裁剪圖像的跨頁，并且極有可能能夠創(chuàng)建布置有用戶非常感興趣的場景的圖像的相冊。即，在第二實施例中，極有可能能夠創(chuàng)建布置有用戶期望的圖像的相冊。

根據(jù)第二實施例，也可以選擇在拍攝的照片的數(shù)量小的攝影日期和時間中的圖像。

(其他實施例)

本發(fā)明并不旨在被限定于前述實施例。例如，在前述實施例中，已通過示例的方式說明了相冊創(chuàng)建應(yīng)用。然而，可以提供包括自動選擇推薦的圖像的圖像選擇處理的應(yīng)用或圖像處理裝置。

此外，雖然已通過示例的方式說明了被假設(shè)為在本地環(huán)境下使用的圖像處理裝置，但是圖像處理裝置并不限于此。例如，可以使用服務(wù)器上的圖像處理裝置。在這種情況下，可以使用或上傳存儲在服務(wù)器中的圖像。

在前述實施例中，如圖9A至圖9I中所示，圖像被選擇，并且然后被分割成區(qū)間。然而，本發(fā)明并不限于此。例如，根據(jù)要選擇的圖像的數(shù)量，可以預(yù)先設(shè)置與所選擇的圖像的數(shù)量相對應(yīng)的區(qū)間的數(shù)量。下面將參照圖9A至圖9I說明在這種情況下的選擇方法。將說明用戶想要選擇4個圖像的情況。首先，如圖9E中所示，將攝影時段相等地分割成四個區(qū)間。然后，從任意區(qū)間中選擇第一圖像。接下來，從未從中選擇第一圖像的3個區(qū)間中的一個中選擇第二圖像。接下來，從未從中選擇第一圖像或第二圖像的兩個區(qū)間中的一個中選擇第三圖像。從未從中選擇第一圖像、第二圖像和第三圖像的區(qū)間中選擇第四圖像。在在一個區(qū)間中不存在圖像的情況下，如在圖9H中，從中獲取第一圖像的區(qū)間、從中獲取第二圖像的區(qū)間以及從中獲取第三圖像的區(qū)間被分割成多個區(qū)間，并且可以從所獲得的多個區(qū)間的一個中選擇圖像。

在前述實施例中，圖像表示照片，并且根據(jù)攝影日期和時間將圖像分割成組。然而，可以根據(jù)創(chuàng)建圖像時的日期和時間將圖像分割成組。

在前述的實施例中，已說明了從通過分割而獲得的一個攝影區(qū)間中選擇一個圖像的方法。然而，可以從通過分割而獲得的一個攝影區(qū)間中選擇多個圖像。此時，盡可能地避免了生成未從中選擇圖像的攝影區(qū)間。此外，例如，僅在圖像的類型不同的情況下，才可以從同一攝影區(qū)間中選擇多個圖像。即，例如，雖然從一個攝影區(qū)間中僅選擇了一個靜止圖像，但是可以從一個攝影區(qū)間中選擇SNS圖像和靜止圖像、或來自運動圖像的裁剪圖像和靜止圖像。

在第二實施例中，在循環(huán)計數(shù)為3或更多的情況下，進行設(shè)置使得靜止圖像被選擇。然而，本發(fā)明并不限于此。在循環(huán)計數(shù)為3或更多的情況下，可以進行設(shè)置使得任意類型的圖像被選擇。因此，對于第三或之后的圖像，可以選擇來自所有圖像類型(SNS圖像、來自運動圖像的裁剪圖像以及靜止圖像)當(dāng)中的、具有高得分的圖像。

此外，在第二實施例中，一個SNS圖像和一個來自運動圖像的裁剪圖像被選擇。然而，本發(fā)明并不限于此。可以選擇多個SNS圖像，或者可以選擇多個來自運動圖像的裁剪圖像。此時，所選擇的SNS圖像的數(shù)量可以與所選擇的來自運動圖像的裁剪圖像的數(shù)量不同。在這種情況下，當(dāng)用戶希望優(yōu)先選擇SNS圖像或來自運動圖像的裁剪圖像時，可以在循環(huán)計數(shù)為3或更多的情況下，針對各個循環(huán)計數(shù)，將一種類型的圖像設(shè)置為要選擇的類型。

在第二實施例中，以SNS圖像、來自運動圖像的裁剪圖像和靜止圖像的順序來從子圖像組中選擇圖像。然而，本發(fā)明并不限于此?？梢砸圆煌捻樞騺磉x擇圖像。

此外，在第二實施例中，SNS圖像和來自運動圖像的裁剪圖像二者被選擇。然而，本發(fā)明并不限于此。可以選擇SNS圖像和來自運動圖像的裁剪圖像中的至少一者。在這種情況下，在循環(huán)計數(shù)為1的情況下，SNS圖像或來自運動圖像的裁剪圖像可以被設(shè)置為步驟S1402中的圖像類型，并且在循環(huán)計數(shù)為2或更多的情況下，靜止圖像可以被設(shè)置為步驟S1402中的圖像類型。

還可以通過讀出并執(zhí)行記錄在存儲介質(zhì)(也可更完整地稱為“非暫時性計算機可讀存儲介質(zhì)”)上的計算機可執(zhí)行指令(例如，一個或更多個程序)以執(zhí)行上述實施例中的一個或更多個的功能、并且/或者包括用于執(zhí)行上述實施例中的一個或更多個的功能的一個或更多個電路(例如，專用集成電路(ASIC))的系統(tǒng)或裝置的計算機，來實現(xiàn)本發(fā)明的實施例，并且，可以利用通過由系統(tǒng)或裝置的計算機例如讀出并執(zhí)行來自存儲介質(zhì)的計算機可執(zhí)行指令以執(zhí)行上述實施例中的一個或更多個的功能、并且/或者控制一個或更多個電路以執(zhí)行上述實施例中的一個或更多個的功能的方法，來實現(xiàn)本發(fā)明的實施例。計算機可以包括一個或更多個處理器(例如，中央處理單元(CPU)，微處理單元(MPU))，并且可以包括分開的計算機或分開的處理器的網(wǎng)絡(luò)，以讀出并執(zhí)行計算機可執(zhí)行指令。計算機可執(zhí)行指令可以例如從網(wǎng)絡(luò)或存儲介質(zhì)被提供給計算機。存儲介質(zhì)可以包括例如硬盤、隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、分布式計算系統(tǒng)的存儲器、光盤(諸如壓縮光盤(CD)、數(shù)字通用光盤(DVD)或藍光光盤(BD)^TM)、閃存裝置以及存儲卡等中的一者或更多。

本發(fā)明的實施例還可以通過如下的方法來實現(xiàn)，即，通過網(wǎng)絡(luò)或者各種存儲介質(zhì)將執(zhí)行上述實施例的功能的軟件(程序)提供給系統(tǒng)或裝置，該系統(tǒng)或裝置的計算機或是中央處理單元(CPU)、微處理單元(MPU)讀出并執(zhí)行程序的方法。

雖然參照示例性實施例對本發(fā)明進行了描述，但是應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明不限于所公開的示例性實施例。應(yīng)當(dāng)對所附權(quán)利要求的范圍給予最寬的解釋，以使其涵蓋所有這些變型例以及等同的結(jié)構(gòu)和功能。