特開 2022-76541 不動産居室画像の構図呈示方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022076541

(43)【公開日】2022-05-20

(54)【発明の名称】不動産居室画像の構図呈示方法

(51)【国際特許分類】

   H04N 5/232 20060101AFI20220513BHJP

   G03B 15/00 20210101ALI20220513BHJP

   G03B 17/18 20210101ALI20220513BHJP

【ＦＩ】

H04N5/232 220

H04N5/232 290

G03B15/00 U

G03B17/18 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020186936

(22)【出願日】2020-11-10

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り （１）令和１年１１月２８日に映像情報メディア学会冬季大会２０１９の予稿集にて発表。 （２）令和１年１２月１３日に映像情報メディア学会冬季大会２０１９の講演にて発表。 （３）令和２年２月２６日に映像メディア学会研究会申込システムにて講演論文詳細を発表。

(71)【出願人】

【識別番号】504133110

【氏名又は名称】国立大学法人電気通信大学

(71)【出願人】

【識別番号】518069003

【氏名又は名称】アヴァント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100167863

【弁理士】

【氏名又は名称】大久保 恵

(72)【発明者】

【氏名】高橋 裕樹

(72)【発明者】

【氏名】赤間 大樹

(72)【発明者】

【氏名】木村 久男

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 啓介

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 将親

(72)【発明者】

【氏名】浅田 良夫

【テーマコード（参考）】

2H102

5C122

【Ｆターム（参考）】

2H102AA41

2H102AA71

5C122DA04

5C122EA48

5C122FA01

5C122FK04

5C122FK37

5C122FK41

5C122HB01

5C122HB10

(57)【要約】

【課題】構図のみで構成される不動産居室画像の撮影支援を行うための不動産居室画像の構図呈示方法を提供する。
【解決手段】不動産居室の画像を撮影する際に、カメラに構図を呈示するための不動産居室画像の構図呈示方法であって、居室画像に対して、エッジ検出４２を行い、エッジ検出４２を行った居室画像に対して、直線検出４３を行い、直線検出４３によって得られた線分５１から構図特徴点１１の検出４４を行う。また、居室画像をＸ軸およびＹ軸を用いて４つの象限に分類し、４つの象限のそれぞれでコーナー１０を検出する。さらに、検出した構図特徴点１１とコーナー１０を通る延長した線分５１に基づいて、構図特徴線２０を推定した。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

不動産居室の画像を撮影する際に、カメラに構図を呈示するための不動産居室画像の構図呈示方法であって、
居室画像に対して、エッジ検出を行い、
前記エッジ検出を行った前記居室画像に対して、直線検出を行い、
前記直線検出によって得られた線分から構図特徴点を検出する
ことを特徴とする不動産居室画像の構図呈示方法。

【請求項2】

前記居室画像をＸ軸およびＹ軸を用いて４つの象限に分類し、４つの前記象限のそれぞれでコーナーを検出したことを特徴とする請求項１に記載の不動産居室画像の構図呈示方法。

【請求項3】

検出した前記構図特徴点と前記コーナーとを通る延長した線分に基づいて、構図特徴線を推定したことを特徴とする請求項２に記載の不動産居室画像の構図呈示方法。

【請求項4】

前記構図特徴点および前記構図特徴線に基づいて、３分割構図または４分割構図を選択することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１つに記載の不動産居室画像の構図呈示方法。

【請求項5】

推定した前記構図特徴線のアスペクト比を用いて、選択した前記３分割構図または前記４分割構図の補正を行うことを特徴とする請求項４に記載の不動産居室画像の構図呈示方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、不動産居室画像の撮影時に、カメラに構図を呈示するための不動産居室画像の構図呈示方法に関するものである。

【背景技術】

【0002】

近年、インターネットを用いて不動産物件や情報を探す住宅購入者が増えてきている。その際、不動産会社の選定のポイントとして不動産居室画像を挙げる方も多く、画像の見栄えが重要視されている。しかしながら、このような居室画像は、写真撮影の専門家ではない不動産会社の社員が撮影するため、画像の出来映え、品質にばらつきがある。そのため、このばらつきを少なく、品質の安定した居室画像が求められている。

【0003】

一方、特許文献１には、画像撮影の支援を行うために、撮影者の撮影操作を誘導して、被写体情報と撮影構図情報とを合致させる撮影装置に関する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１１－０９７１９４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

不動産居室画像は、一般的な写真とは異なり被写体は存在せず、構図（或いは、構図全体が被写体となる）のみで構成される。上述した特許文献１では、被写体と構図の関係を調整する技術について記載されているが、構図のみの構成で撮影支援を行う方法については開示されていない。

【0006】

本発明は、構図のみで構成される不動産居室画像の撮影支援を行うための不動産居室画像の構図呈示方法を提供することを目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記課題を解決するために、本発明は、不動産居室の画像を撮影する際に、カメラに構図を呈示するための不動産居室画像の構図呈示方法であって、居室画像に対して、エッジ検出を行い、前記エッジ検出を行った前記居室画像に対して、直線検出を行い、前記直線検出によって得られた線分から構図特徴点を検出することを特徴とする。

【0008】

また、前記居室画像をＸ軸およびＹ軸を用いて４つの象限に分類し、４つの前記象限のそれぞれでコーナーを検出してもよい。

【0009】

さらに、検出した前記構図特徴点と前記コーナーとを通る延長した線分に基づいて、構図特徴線を推定してもよい。

【0010】

また、前記構図特徴点および前記構図特徴線に基づいて、３分割構図または４分割構図を選択することができる。

【0011】

さらにまた、推定した前記構図特徴線のアスペクト比を用いて、選択した前記３分割構図または前記４分割構図の補正を行うようにしてもよい。

【発明の効果】

【0012】

本発明によれば、検出した構図特徴点に基づいて居室画像に最適な構図を選択・適用することができる。そのため、この構図によって居室画像のバランスを撮影者の感覚ではなく機械的に確認できるので、画像の出来映え、品質にばらつきが少なく、品質の安定した居室画像を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の実施の形態に係る不動産居室画像の構図呈示方法を用いて作成した居室画像であって、（Ａ）は１消失点画像、（Ｂ）は２消失点画像である。

【図2】１消失点画像の呈示構図であって、（Ａ）は３分割構図、（Ｂ）は４分割構図を示す。

【図3】２消失点画像の呈示構図であって、（Ａ）は３分割構図で構図特徴点を３：１、（Ｂ）は１：１、（Ｃ）は１：３の比率で配置したものである。

【図4】２消失点画像の呈示構図であって、（Ａ）は４分割構図で構図特徴点を３：１、（Ｂ）は１：１、（Ｃ）は１：３の比率で配置したものである。

【図5】処理概要を示すフローチャートである。

【図6】エッジ検出画像の例を示す概要図である。

【図7】１消失点画像の構図特徴点検出の概要を示すものであり、（Ａ）は線分検出結果、（Ｂ）は構図特徴点検出結果である。

【図8】構図特徴点を４つの象限に分類したものを示す概要図である。

【図9】構図特徴線の推定結果を示す概要図である。

【図10】３分割構図におけるアスペクト比の補正結果であって、（Ａ）は補正なし、（Ｂ）は水平補正をしたもの、（Ｃ）は鉛直補正をしたものを示す。

【図11】４分割構図におけるアスペクト比の補正結果であって、（Ａ）は補正なし、（Ｂ）は水平補正をしたもの、（Ｃ）は鉛直補正をしたものを示す。

【図12】２消失点画像であって、（Ａ）は線分検出結果、（Ｂ）は構図特徴点検出結果である。

【図13】図１２とは異なる他の２消失点画像であって、（Ａ）は線分検出結果、（Ｂ）は構図特徴点検出結果である。

【図14】２消失点画像の構図選択を示す概要図であって、（Ａ）は構図特徴点位置、（Ｂ）は分割構図選択を示すものである。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明の実施の形態に係る不動産居室画像の構図呈示方法について説明する。

【0015】

本明細書における構図特徴とは、図１（Ａ）および図１（Ｂ）に示すように、居室画像上に現れる構図特徴点１１および構図特徴線２０をいう。また、構図特徴点１１は、遠近法でいうところの消失点をいい、遠近法の種類によっては消失点が複数存在することになる。本発明では、１消失点または２消失点の画像（以下、１消失点画像、２消失点画像という）を対象にし、本明細書で居室画像という場合には、１消失点画像または２消失点画像をいうものとする。

【0016】

１消失点画像１は、図１（Ａ）で示すように、正面および左右の壁の３面が写る画像である。また、構図特徴線２０は、床と３面の壁の境界線、天井と３面の壁の境界線、および３面の壁と壁とのそれぞれの境界線となる。

【0017】

２消失点画像２は、図１（Ｂ）で示すように、２面の壁と床、天井が写る画像である。また、２消失点画像２における構図特徴線２０は、図１（Ｂ）で示すように、２面の壁の境界線、２面の壁と天井の境界線、２面の壁と床の境界線となる。

【0018】

図２～図４は、３分割構図３１と４分割構図３２の概要図である。

【0019】

１消失点画像１の構図は、撮影構図として一般的に用いられる３分割構図３１と４分割構図３２の２種類を用意する。また、建築における居室のパース画像（一定の図法にあてはめて撮影される画像）を作成する際に、消失点の位置はアイライン上に位置することから、撮影時はカメラを目線の高さに構えると仮定して、構図特徴点１１の位置が画像の中心に位置するようにする。

【0020】

２消失点画像２における２つの構図特徴点１１の位置は、図３（Ａ）～図３（Ｃ）および図４（Ａ）～図４（Ｃ）に示すように、画像の中央との距離の比が３：１、１：１、１：３のいずれかになるような３種類を用意する。これはパース画像における等角投影法、および２等角投影法を参考に、コーナー１０の位置が、直角２等辺３角形、および３０度、６０度、９０度の直角３角形となるように決めるためである。また、鉛直方向の位置は１消失点画像１と同様に、画像中央とする。

【0021】

また、構図特徴線（図２～図４において、鉛直および水平に描かれた線）の位置は、図３および図４に示すように、３分割構図３１と４分割構図３２の２種類を用いる。分割構図２種類と、構図特徴点の位置３種類の組み合わせで、計６種類の構図を用意する。

【0022】

図５は、１消失点画像１または２消失点画像２の処理概要を示すフローチャート図である。

【0023】

不動産物件の居室は、その特徴として向かい合う壁が平行であり、床と天井が平行になっている。これらの境界線は、構図特徴線２０とすることができる。また、床、天井や壁に境界線を用いることで、構図特徴点１１の検出が可能になる。そのため、上述した境界線を検出するために、エッジ検出４２を行なうのであるが、居室画像では壁と床の色が同系色であることや、白い壁が多いことからエッジ検出４２が困難な場合がある。そこで、前処理Ａとして画像のコントラスト調整４１を行った後にエッジ検出４２を行なうようにする。

【0024】

コントラスト調整４１の方法としては、ＣＬＡＨＥ（Ｃｏｎｔｒａｓｔ Ｌｉｍｉｔｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ ＨｉｓｔｏｇｒａｍＥｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）を用いる。ＣＬＡＨＥは、コントラストの制限を設けた適応的ヒストグラム平坦化である。画像を小領域に分割し、その領域ごとにヒストグラム平坦化を行う。しかし。小領域内に極端に明るい画素がある場合などには、コントラストの調整が適切に行えない。そこで、ヒストグラムに上限値を設け、上限値を超えたヒストグラムを小領域内に均等に分配してからヒストグラム平坦化を行う。ＣＬＡＨＥを用いることで、画像内に光源が写っている場合や、外の光が強いような部屋画像でもエッジを強調したコントラスト調整が可能である。本発明では、８×８ｐｉｘｅｌに画像を分割し、コントラストの上限値を４０としている。

【0025】

エッジ検出４２は、コントラスト調整を行った画像に対して、ｃａｎｎｙ法を用いて行う。まず、画像に５×５ｐｉｘｅｌのガウシアンフィルタをかけ、平滑化を行う。次に、ＲＧＢカラー画像をＲ，Ｇ，Ｂ各成分に分解し、それぞれに対してｃａｎｎｙ法を用いてエッジ検出４２を行う。その後、図６に示すように、各成分の出力値の最大値を用いて２値画像４８（エッジ検出画像）を生成する。

【0026】

次に、構図特徴検出段階Ｂとして、Ｈｏｕｇｈ変換を用いて直線検出４３を行い、得られた直線から構図特徴点検出４４を行う。また、構図特徴点１１を用いて構図特徴線を推定４５し、前述した３分割構図３１または４分割構図３２のいずれか適する構図を選択し、補正４６を行った後に呈示を行う。

【0027】

直線検出４３、構図特徴点検出４４、および構図特徴線の推定４５は、エッジ検出４２で得られた２値画像４８に対して、Ｈｏｕｇｈ変換を用いて線分と直線の検出を行う。図７（ａ）は、Ｈｏｕｇｈ変換で検出した線分を５１で、線分の端点を丸点５２で表している。検出した直線に角度に対して閾値を設け、鉛直・水平、およびカメラの光軸に平行な直線成分を検出する。

【0028】

また、図７（ｂ）では、鉛直成分と水平成分を２点鎖線５３、平行成分のうち傾きθが２０度＜θ＜７０度の直線を実線５４、１１０度＜θ＜１６０度の直線を点線５５で表している。また、点線５５と実線５４の直線の交点の座標の平均値を構図特徴点１１として検出している。黒丸は検出された構図特徴点１１を表している。

【0029】

Ｈｏｕｇｈ変換で得られた線分５１の２つの端点５２を用いて構図特徴線２０の推定４５を行う。図８に示すように、コーナー１０を原点として、４つの象限に分類を行う。その後、それぞれの４つの象限から端点５２を選択し、正面の壁の境界となる長方形を形成できる４つのコーナー候補５２ａを選択する。

【0030】

まず、第２象限の端点５２ａを一つ選択する。選択した端点５２ａと同じＹ座標の点を第１象限から探索する。端点５２ａが存在する場合、最初に選択した点と同じＸ座標の点を第３象限から探索する。端点５２ａが存在しない（検出されない）場合は、第２象限の次の端点５２ａを選択し、同様に第１象限の端点を探索する。第３象限の端点５２ａが存在した場合、第１象限の端点のＸ座標、第３象限の端点のＹ座標を持つ端点５２ａを第４象限で探索を行う。

【0031】

端点５２ａが存在する場合、これらの４点を用いて壁と天井、壁と床の境界線の推定を行う。第３象限または第４象限に探索した端点５２が存在しない場合は、次の第２象限の端点５２を選択する。このとき、探索する端点の座標は±３ｐｉｘｅｌの幅を有して探索する。長方形を形成する４つのコーナー候補５２ａを取り出した後、４つのコーナー候補５２ａへ構図特徴点１１から直線を伸ばす。その直線上にある端点５２の数をその４つのコーナー候補５２ａのスコアとしてカウントする。このとき、４つのコーナー候補５２ａの座標を（Ｃｘ，Ｃｙ）、構図特徴点を（ＶＰｘ，ＶＰｙ）、端点を（ｘ１，ｙ１）として、次の式を満たす端点５２ａが直線上にあるとする。

【数1】

【0032】

長方形を形成できる全ての４つのコーナー候補５２ａでスコアのカウントを行い、スコアが一番大きいものを繋ぐ線分を構図特徴線２０とする。図９に構図特徴線２０の推定結果を示す。

【0033】

推定した構図特徴線２０を基に、用意した構図の中から適切なものを決定し呈示する。その際、居室によって壁のアスペクト比は異なるため、分割構図をそのまま呈示しても、構図特徴線２０と一致しない。そのため、構図特徴線２０のアスペクト比を用いて用意した構図の補正４６を行う。３分割構図３１、４分割構図３２の分割線を検出した構図特徴線２０を基に、図１０（ａ）～図１０（ｃ）、図１１（ａ）～図１１（ｃ）のようにアスペクト比を鉛直方向、水平方向に補正を行う。

【0034】

得られた構図特徴線２０の長方形の各辺と、各構図の分割線との距離を計算し、距離の合計が一番短い構図を選択し呈示する。この画像の場合、鉛直方向に補正を行った４分割構図が選択される。

【0035】

上述した図７～図１１を用いた説明は、１消失点画像１における構図呈示方法を示しているが、２消失点画像２についても、同様に行うことができる。以下、図１２および図１３を用いて、２消失点画像２の場合について説明する。

【0036】

１消失点画像１と同様に、エッジ画像からＨｏｕｇｈ変換を用いて線分と直線の検出を行う。図１２（ａ）は、Ｈｏｕｇｈ変換で検出した線分を実線５１で、線分の端点を丸点５２で表している。検出した直線に角度に対して閾値を設けて分類し、水平成分と２つの構図特徴点１１へ収束する直線の検出を行う。

【0037】

図１２（Ｂ）では、鉛直成分を２点鎖線６１、左の構図特徴点１１へ収束する直線を点線６３、右の構図特徴点１１へ収束する直線を実線６２で表している。２つの構図特徴点１１は、点線６３の交点および実線６２の交点のそれぞれを平均値を用いて検出する。このとき、検出した構図特徴点１１から８０ｐｉｘｅｌ以上距離のあるノイズとなる交点を除外して残りの交点の平均値で再検出する。これを除外点がなくなるまで繰り返し、構図特徴点１１を決定する。

【0038】

実線５１の端点５２（丸点）を用いて構図特徴線２０の推定を行う。検出した端点５２を構図特徴点１１よりＹ座標が大きいものと小さいものに分類する。その後、上側の端点を順番に選択し、同じＸ座標の端点５２を下側の端点５２から探索する。下側の端点５２が存在する場合、２端点５２を用いて構図特徴線２０の推定を行う。２端点５２へ構図特徴点１１から直線を伸ばし、１消失点画像１と同様に、直線上にある端点５２の数をスコアとしてカウントする。

【0039】

下側の端点５２が存在しない場合は、再び上側の点を選択し、下側の端点５２の探索を行う。しかし、２消失点画像２の場合、居室のコーナー１０が奥にあることから、図１３（ａ）のＺ部に示すように、影の影響などにより線分検出でコーナー１０まで検出されない場合がある。そのため、検出した直線からコーナー候補５２ａの点を追加する。図１３（ｂ）は点線６３と実線６２の交点を４角点６４で表している。この４角点６４をコーナー候補５２ａの点として追加することで、部屋の奥にあるコーナー１０を検出することができる。

【0040】

同じＸ座標となるすべての２点でスコアのカウントを行い、スコアが一番大きいものを構図特徴線２０とする。また、２点を結んだ線分を壁と壁の境界線とする。

【0041】

推定した構図特徴線２０を基に、用意した構図の中から適切な構図を決定し呈示する。まず、構図特徴点１１の位置を決定する。検出した２つの構図特徴点１１の距離を測定し、その距離を４等分した距離をｄとする。図１４（ａ）に示すように、構図特徴点１１の位置が中心からの距離の比が１：３、１：１、３：１となる点１１ａ、１１ｂ、１１ｃを用意する。それぞれの点１１ａ、１１ｂ、１１ｃと構図特徴点１１の距離を測定し、一番近いものを選択する。

【0042】

次に、分割構図の決定を行う。検出された構図特徴線２０の中で、壁と壁の境界線を用いる。図１４（ｂ）のように、３分割構図３１の分割線３１ａと４分割構図３２の分割線３２ａをそれぞれ用意する。壁と壁の境界線と分割線３１ａ、３２ａとの距離を測定し、一番近い分割線３１ａ、３１ｂを選択する。呈示構図の選択後、分割線３１ａ、３１ｂの決定と同様に、構図特徴線２０の壁と壁の境界線を用いて補正を行う。この補正は、構図特徴線２０の距離を測定し、中心から同じ距離になる位置に構図の呈示位置を決定する。

【0043】

以上の方法によって、１消失点画像１および２消失点画像２についてそれぞれ構図呈示の検証を行った。１消失点画像１では、９枚の画像のうち、５枚に対して構図を呈示することができた。また、２消失点画像２では、２７枚の画像のうち、２２枚に対して構図を呈示することができた。

【0044】

本発明に係る不動産居室画像の構図呈示方法は、撮影者である不動産会社の社員が使用するカメラ付き携帯やスマートフォン（以下、携帯端末という）にアプリケーションとしてインストール（格納）することで使用することができる。例えば、本発明の方法によって携帯端末の画面上に構図を呈示し、撮影者の撮影動作の支援を行うようにする。この撮影支援は、例えば、画面上の画像と構図とを対比して、撮影者にカメラの向きを上下左右のいずれかの方向に動かす動作を指示したり、画面上に表示されている居室画像のバランスが良いこと或いは悪いことを示唆したりする。このような動作の指示或いは示唆は、携帯端末の画面上に文字或いは記号で表示することもできるし、音声によって撮影者に伝達することもできる。

【0045】

また、撮影者が携帯端末で撮影する際に、画面上の画像と呈示された構図とが一致したときに、自動的に画像を撮影する（データとして取り込む）ような自動撮影モードを設けることもできる。この自動撮影モードによれば、瞬間的なシャッターチャンスを逃すおそれがなくなり、写真撮影を容易に行えるようになる。また、撮影者がシャッターを手動で操作する手間を省くことで、撮影者の撮影操作を軽減することができる。さらには、自動撮影モードと手動撮影モードを選択可能なモード切り替え機能を設け、必要に応じて手動でシャッターを操作できるようにしてもよい。

【0046】

また、サーバーとして機能するパーソナルコンピュータと、このサーバーとインターネット回線を通じて連結されたカメラを使用し、このカメラの画面上にパーソナルコンピュータからの指令によって構図を呈示したり、撮影支援を行うようにする。

【0047】

さらに、画像処理機能を備えるパーソナルコンピュータに撮影した居室画像データを取り込み、撮影した居室画像に構図を呈示することで、全体的に撮影バランスの悪い画像の一部から、バランスのとれた構図の画像を抽出することができる。この場合、画像の中で不必要な領域をトリミングする機能なども付加することもできる。

【0048】

また、携帯端末やカメラを用いて動画を撮影し、この動画データに構図を呈示することで、動画中のバランスのとれたワンショット画像をスクリーンショットとして抜き出すようにすることもできる。このスクリーンショットは、自動或いは手動で行えるようにすることができる。この作業は、携帯端末やカメラにインストールされたアプリケーションによって自動的に行うようにしてもよく、動画データを取り込んだパーソナルコンピュータ上でソフトウェアを用いて行うようにしてもよい。

【0049】

上述したパーソナルコンピュータは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）、Ｉ／Ｆ（Interface）、バス、および、表示装置を有している。なお、ＨＤＤの代わりに、または、ＨＤＤに加えてＳＳＤ（Solid State Drive）を備えるようにしてもよい。ＨＤＤ或いはＳＳＤの内部には、本発明の不動産居室画像の構図呈示方法を実行するためのソフトウェア（プログラム）が格納されており、これらのハードウエア資源とソフトウェア資源とが協働して処理を行うようになっている。

【0050】

本発明の実施の形態に係る不動産居室画像の構図呈示方法では、居室画像に対して、ｃａｎｎｙ法を用いてエッジ検出４２を行い、エッジ検出４２を行った居室画像に対して、Ｈｏｕｇｈ変換を用いて直線検出４３を行い、直線検出４３によって得られた線分５１から構図特徴点１１を検出しているので、検出した構図特徴点１１に基づいて居室画像に最適な構図を選択・適用することができる。そのため、この構図によって居室画像のバランスを撮影者の感覚ではなく機械的に確認できるので、画像の出来映え、品質にばらつきが少なく、品質の安定した居室画像を提供することができる。

【0051】

また、居室画像をＸ軸およびＹ軸を用いて４つの象限に分類し、４つの象限のそれぞれでコーナー１０を検出しているので、画像の正面に四角く撮影される壁の４隅をコーナー１０として検出し易い。また、４つのコーナー１０から、消失点を容易に決定することができる。

【0052】

さらに、検出したコーナー１０を通る延長した線分５１に基づいて、構図特徴線２０を推定しているので、居室画像から壁、床、天井のそれぞれの境界線が把握し難い場合であっても、構図特徴線２０を推定するこができる。

【0053】

また、構図特徴点１１および構図特徴線２０に基づいて、３分割構図または４分割構図を選択しているので、居室画像を撮影する際に、複数のカメラのアングルが選択でき、選択したそれぞれでバランスのよい画像を撮影することができる。

【0054】

さらにまた、推定した構図特徴線２０のアスペクト比を用いて、選択した３分割構図または４分割構図の補正を行うので、居室によって壁のアスペクト比が異なっていても、用意した構図に適応させてバランスのよい画像を撮影することができる。

【0055】

以上、本発明の実施の形態に係る不動産居室画像の構図呈示方法について述べたが、本発明は既述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術思想に基づいて各種の変形および変更が可能である。
本発明の方法では、ｃａｎｎｙ法やＨｏｕｇｈ変換を用いて構図特徴を決定しているが、他の手法を用いることもできる。他の方法とは、例えば、ＬＳＤ(Line Segment Detector)である。このＬＳＤとは、画像上の局所的に直線の輪郭を検出することを目的とするものである。輪郭とは、グレーレベルが暗から明、またはその逆に十分に速く変化している画像のゾーンをいう。ＬＳＤの特徴としては、Ｈｏｕｇｈ変換よりも短い線分をたくさん検出する傾向があるため、ＬＳＤを用いる場合には、複数の線分を統合して処理する工程を追加する必要がある。

【0056】

また、将来的にｃａｎｎｙ法やＨｏｕｇｈ変換に代替する他の方式が開発された場合であっても、これらの方式と同等な性能を有し、本発明の思想に基づき代替して使用することができるものである場合には、これらの他の方式も権利範囲に含まれるものとする。

【符号の説明】

【0057】

１ 居室画像（１消失点画像）
２ 居室画像（２消失点画像）
１０ コーナー
１１ 構図特徴点
１１ａ 構図特徴点位置（１：３）
１１ｂ 構図特徴点位置（１：１）
１１ｃ 構図特徴点位置（３：１）
２０ 構図特徴線
３１ ３分割構図
３１ａ ３分割線
３２ ４分割構図
３２ａ ４分割線
４１ コントラスト調整
４２ エッジ検出
４３ 直線検出
４４ 構図特徴点検出
４５ 構図特徴線推定
４６ 撮影構図の補正・選択
４８ ２値画像
５１ 線分
５２ 端点
５２ａ コーナー候補
Ａ 前処理
Ｂ 構図特徴検出
Ｃ 構図呈示

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】