专利名称：视线诱导度算出系统、程序及方法
技术领域：
本发明涉及算出图像诱导视线的程度的系统和程序以及方法，具体涉及可实现装置的小型化和低成本化，并能可靠地求出合适的视线流向的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法。
背景技术：
特开2002-175290号公报[专利文献2]特开平6-162号公报[专利文献3]特开2000-50051号公报把商品目录等那样的将排版要素(例如，标题，图像，文本)排版成易于观看的设计性高的文件称为可视文件。由于制作可视文件要求许多设计专门知识，因而一般的业务人员很难制作。因此，可视文件的制作大多委托给具有设计专门知识的设计者进行。
设计者在制作可视文件时，通过沿读者的视线流动的方向(以下称为视线流向)有意义地配置连续的排版要素，实现易读的排版。例如，假设1篇报导由标题、图像和文本构成，则优选的是，把标题、图像和文本配置成使视线沿该顺序流向的状态。因此，设计者在每次配置排版要素时，预测视线流向进行再配置使其易读，边试边改地进行排版。由于视线流向是设计者根据直感和经验来预测的，因而很难进行定量检测。
以往，作为检测视线流向的技术和与其相关联的技术，例如有在专利文献1中揭示的文件设计评价系统，在专利文献2中揭示的视线信息分析装置，以及在专利文献3中揭示的图像识别装置。
专利文献1记载的发明是评价万维网页面的设计的系统，由以下部分构成万维网数据接收部，接收评价对象的万维网页面的数据；视线信息接收部，接收观看万维网页面的用户的视线信息；以及设计评价部，根据万维网数据接收部所接收的万维网数据和视线信息接收部所接收的视线信息来评价万维网页面的设计。
专利文献2记载的发明使用眼球运动检测装置检测眼球运动，把分析装置所检测的眼球的时间序列变化在频率区域内进行分析，把从图像输入部输入的所显示的图像内容在显示内容分析装置进行分析，并将两者在综合分析部进行综合处理，从而获得关于被检者的心理观察状态、对图像的客观评价的可靠性高的数据。
专利文献3记载的发明是在方向识别的对象原稿是在高浓度的背景图像上用空白表现文字的原稿D2的情况下，使所制作的直方图H3、H4反转，作为直方图H1、H2，根据反转后的直方图，进行原稿方向的识别。
然而，在专利文献1和2记载的发明中，由于采用利用眼睛照相机等设备来检测视线流向的构成，因而具有装置规模大并需要很大成本的问题。并且，在设计者利用专利文献1和2记载的发明，一面检测自己的视线流向，一面进行排版的情况下，由于反复观看类似的排版结果，眼睛习惯了，或者意识到自己期待的视线流向，因而存在第三者初次观看该排版结果时的视线流向与实际检测的自己的视线流向不一致的可能性。由于设计者的目的是实现对于初次取得排版结果的读者来说易读的排版，因而设计者需要的是初次观看到排版结果的人的视线流向。因此，存在的问题是，即使设计者一面检测自己的视线流向，一面进行排版，也很难获得合适的视线流向，很难实现易读的排版。
并且，专利文献2记载的发明，学习从可视文件的图像中抽出的图像特征量与使被检者观看该图像时，使用计测设备来计测的视线移动的视线特征量的对应关系。然后，在存储了学习结果之后，只要提供图像特征量，就能根据所提供的图像特征量和学习结果来推测视线特征量。
然而，由于采用学习的方法，因而，如果所提供的图像特征量是学习过的图像特征量，则能获得合适的视线流向，然而如果不是学习过的图像特征量，则不能获得合适的视线流向。因此，存在不经过许多学习就不能获得充分可靠性的问题。
并且，在专利文献3记载的发明中，只是判定图像是纵方向还是横方向，还不能检测视线流向。
发明内容
因此，本发明是着眼于这种以往技术存在的未解决的课题而提出的，本发明的目的是提供可实现装置的小型化和低成本化，并能可靠地求出合适的视线流向的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法。
为了把视线流向应用于排版，首先，在注目于1个排版要素时，有必要定量地求出该排版要素容易向哪个方向诱导视线。
本发明人等反复进行了专心探讨，结果发现，在观察具有突出部的图像对象的情况下，人的感觉具有以下特性视线容易被从图像对象的内部向突出部诱导的特性(方向特性)；以及突出部的尖锐程度越大，越容易诱导视线的特性(强度特性)。因此，得出结论是，如果根据以突出部的顶点附近的点为基准以规定大小向规定方向诱导视线的特性来求出诱导视线的程度，则可定量地求出排版要素容易向哪个方向诱导视线。
并且，在配置多个排版要素进行排版的情况下，可以预想到，如果在1个排版要素中存在多个诱导视线的方向，则必须考虑这些方向进行排版，因而排版作业变得复杂。因此，希望求出排版要素整体容易向哪个方向诱导视线。
为了达到上述目的，发明1的视线诱导度算出系统，根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，具有诱导基准点检测单元，其根据前述图像数据从前述图像中检测成为诱导视线的基准的诱导基准点；以及视线诱导度算出单元，其对在前述诱导基准点检测单元检测出的诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度。
根据该结构，使用诱导基准点检测单元，根据图像数据，从图像中检测诱导基准点，并使用视线诱导度算出单元，对检测出的诱导基准点算出视线诱导度。
这样，由于可定量且比较合适地算出图像容易向哪个方向诱导视线，因而与以往相比，可获得能定量地求出比较合适的视线流向的效果。并且，由于没有必要另行设置眼睛照相机等设备，因而装置不会规模变大，也不会发生很大成本，与以往相比，可获得能实现装置的小型化和低成本化的效果。而且，由于不使用学习的方法算出视线诱导度，因而可获得能比较可靠地求出合适的视线流向的效果。
此处，本系统可以作为单一装置、终端及其他设备来实现，也可以作为使多个装置、终端及其他设备可通信地连接的网络系统来实现。在后者的情况下，各构成要素如果分别可通信地连接，则可以属于多个设备等中的任何一方。以下，在发明10的视线诱导度算出程序中是相同的。
为了达到上述目的，发明2的视线诱导度算出系统，根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，具有诱导基准点检测单元，其根据前述图像数据，从前述图像中检测成为诱导视线的基准的多个诱导基准点；视线诱导度算出单元，其针对前述诱导基准点检测单元检测出的每个诱导基准点，对该诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度；以及代表视线诱导度算出单元，其根据前述视线诱导度算出单元算出的视线诱导度，算出代表前述图像的代表视线诱导度。
根据该结构，使用诱导基准点检测单元，根据图像数据，从图像中检测多个诱导基准点，并使用视线诱导度算出单元，针对检测出的每个诱导基准点，对该诱导基准点算出视线诱导度。并且，使用代表视线诱导度算出单元，根据所算出的视线诱导度来算出代表视线诱导度。
这样，由于可定量且比较合适地算出图像容易向哪个方向诱导视线，因而与以往相比，可获得能定量地求出比较合适的视线流向的效果。并且，由于可算出代表图像的代表视线诱导度，因而在配置多个排版要素进行排版的情况下，可获得能比较简单地进行排版作业的效果。而且，由于没有必要另行设置眼睛照相机等设备，因而装置不会规模变大，也不会发生很大成本，与以往相比，可获得能实现装置的小型化和低成本化的效果。而且，由于不使用学习的方法算出视线诱导度，因而可获得能比较可靠地求出合适的视线流向的效果。
此处，代表视线诱导度算出单元只要能根据视线诱导度算出单元算出的视线诱导度来算出代表视线诱导度，哪种结构都可以，例如，当视线诱导度算出单元算出的视线诱导度具有方向和大小时，通过将各诱导基准点的视线诱导度进行矢量合成，可算出代表视线诱导度。以下，在发明11的视线诱导度算出程序中是相同的。
并且，本系统可以作为单一装置、终端及其他设备来实现，也可以作为使多个装置、终端及其他设备可通信地连接的网络系统来实现。在后者的情况下，各构成要素如果分别可通信地连接，则可以属于多个设备等中的任何一方。以下，在发明11的视线诱导度算出程序中是相同的。
而且，发明3的视线诱导度算出系统是，在发明1和2中的任意一项的视线诱导度算出系统中，其特征在于，前述诱导基准点检测单元根据前述图像数据，从前述图像中把突出部的顶点或其附近作为前述诱导基准点来检测。
根据该结构，使用诱导基准点检测单元，根据图像数据，从图像中把突出部的顶点或其附近作为诱导基准点来检测。
在具有突出部的图像对象包含在图像内的情况下，视线容易被从图像对象的内部向突出部诱导。因此，通过把突出部的顶点作为诱导基准点来检测，可获得能更合适地算出图像容易向哪个方向诱导视线的效果。
此处，诱导基准点检测单元从图像中把突出部的顶点或其附近作为诱导基准点来检测。从求出合适的视线流向的观点看，优选的是把突出部的顶点作为诱导基准点来检测，然而在突出部的顶点难以确定的情况下，以及从计算量减少等的观点看，在以低精度求出视线流向的情况下，在不形成不合适的视线流向的范围内，可以把突出部的顶点附近作为诱导基准点来检测。
并且，突出部的顶点附近是指，作为宽松的容许范围，把“小于边的一半”包含在附近的范围内。设定为小于边的一半是因为，如果超过边的一半，则不知道与相邻的顶点哪一个有关系。作为更优选的容许范围，在把具有箭头等的方向和长度的图形用于表示诱导度的方向和大小的情况下，依赖于该箭头等的图形，例如，如果是箭头，则把箭头对顶点的线宽范围视为附近，在用三角形等表示方向的情况下，把在与基准点对应的顶点侧出现的边的宽度范围视为附近。这是因为，如果是这种范围，则在实际显示时容易察觉。
而且，发明4的视线诱导度算出系统是，在发明1至3中的任意一项的视线诱导度算出系统中，其特征在于，前述视线诱导度算出单元具有视线诱导方向算出单元，其对前述诱导基准点检测单元检测出的诱导基准点算出作为诱导视线的方向的视线诱导方向；以及视线诱导强度算出单元，其对前述诱导基准点检测单元检测出的诱导基准点算出作为诱导视线的强度的视线诱导强度。
根据该结构，使用视线诱导方向算出单元，对检测出的诱导基准点算出视线诱导方向，并使用视线诱导强度算出单元，对检测出的诱导基准点算出视线诱导强度。这样，可将视线诱导方向和视线诱导强度作为视线诱导度来算出。
在具有突出部的图像对象包含在图像内的情况下，视线容易被以突出部的顶点附近的点为基准以规定大小向规定方向诱导。因此，通过把视线诱导方向和视线诱导强度作为视线诱导度来算出，可获得能更合适地算出图像容易向哪个方向诱导视线的效果。
而且，发明5的视线诱导度算出系统是，在发明4的视线诱导度算出系统中，其特征在于，前述视线诱导方向算出单元在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据前述假设辅助线形成的角中钝角的中心方向来算出前述视线诱导方向。
根据该结构，使用视线诱导方向算出单元，在假设沿着通过诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，可根据假设辅助线形成的角中钝角的中心方向来算出视线诱导方向。
这样，由于可把从图像对象的内部朝向突出部的顶点的方向作为视线诱导方向来算出，因而可获得能更合适地算出图像容易向哪个方向诱导视线的效果。
此处，视线诱导方向算出单元假设沿着图像边缘形成了在诱导基准点或其附近交叉的假设辅助线，来算出视线诱导方向。从求出合适的视线流向的观点看，优选的是，假设沿着图像边缘形成了在诱导基准点交叉的假设辅助线，来算出视线诱导方向，然而在形成在诱导基准点交叉的假设辅助线在计算上比较困难的情况下、以及从计算量减少等的观点看，以低精度求出视线流向的情况下，在不形成不合适的视线流向的范围内，可以设想沿着图像边缘形成了在诱导基准点的附近交叉的假设辅助线，来算出视线诱导方向。
而且，发明6的视线诱导度算出系统是，在发明4和5中的任意一项的视线诱导度算出系统中，其特征在于，前述视线诱导强度算出单元根据从图像对象的重心到前述诱导基准点的距离来算出前述视线诱导强度，其中图像对象形成了包含通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘的外部轮廓。
根据该结构，使用视线诱导强度算出单元，根据从形成了包含通过诱导基准点或其附近的图像边缘的外部轮廓的图像对象的重心到诱导基准点的距离来算出视线诱导强度。
图像对象的突出部的尖锐程度越大，就越容易诱导视线。并且，该尖锐程度越大，从图像对象的重心到诱导基准点的距离就越大。因此，由于可算出与图像对象的突出部的尖锐程度的大小对应的视线诱导强度，因而可获得能更合适地算出图像容易向哪个方向诱导视线的效果。
此处，图像对象是指在图像中具有外部轮廓的区域，该区域可以是闭区域或开区域。以下，在发明7和8的视线诱导度算出系统中是相同的。
而且，发明7的视线诱导度算出系统是，在发明4至6中的任意一项的视线诱导度算出系统中，其特征在于，前述视线诱导强度算出单元在假设形成了通过包含成为前述诱导基准点的图像顶点或前述诱导基准点附近的图像顶点而形成的图像对象中的、成为前述诱导基准点的前述顶点以外或在前述诱导基准点附近的前述顶点以外的顶点的辅助线的情况下，根据从前述假设辅助线上的1点到前述诱导基准点的距离来算出前述视线诱导强度。
根据该结构，使用视线诱导强度算出单元，在假设形成了通过包含成为诱导基准点的图像顶点或诱导基准点附近的图像顶点而形成的图像对象中的、通过成为诱导基准点的前述顶点以外或诱导基准点附近的前述顶点以外的顶点的辅助线的情况下，根据从假设辅助线上的1点到诱导基准点的距离来算出视线诱导强度。
图像对象的突出部的尖锐程度越大，就越容易诱导视线。并且，该尖锐程度越大，从假设辅助线上的1点到诱导基准点的距离就越大。因此，由于可算出与图像对象的突出部的尖锐程度的大小对应的视线诱导强度，因而可获得能更合适地算出图像容易向哪个方向诱导视线的效果。
此处，通过与诱导基准点对应的顶点以外的顶点的假设辅助线，可以考虑通过根据连接这些顶点的直线(例如，图像边缘)考虑图像对象的外接圆时的顶点的圆弧等。
而且，发明8的视线诱导度算出系统是，在发明4至6中的任意一项的视线诱导度算出系统中，其特征在于，前述视线诱导强度算出单元在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据从前述假设辅助线形成的角中钝角的2等分线与形成了包含前述边缘的外部轮廓的图像对象的该外部轮廓线交叉的点到前述诱导基准点的距离，来算出前述视线诱导强度。
根据该结构，使用视线诱导强度算出单元，在假设沿着通过诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，可根据从假设辅助线形成的角中钝角的2等分线与形成了包含边缘的外部轮廓的图像对象的该外部轮廓线交叉的点到诱导基准点的距离，来算出视线诱导强度。
图像对象的突出部的尖锐程度越大，就越容易诱导视线。并且，该尖锐程度越大，从假设辅助线形成的角中钝角的2等分线与图像对象的外部轮廓线交叉的点到诱导基准点的距离就越大。因此，由于可算出与图像对象的突出部的尖锐程度的大小对应的视线诱导强度，因而可获得能更合适地算出图像容易向哪个方向诱导视线的效果。
此处，视线诱导强度算出单元假设沿着图像边缘形成了在诱导基准点或其附近交叉的假设辅助线，来算出视线诱导强度。从求出合适的视线流向的观点看，优选的是，假设沿着图像边缘形成了在诱导基准点交叉的假设辅助线，来算出视线诱导强度，然而在形成在诱导基准点交叉的假设辅助线在计算上比较困难的情况下、以及从计算量减少等的观点看，以低精度求出视线流向的情况下，在不形成不合适的视线流向的范围内，可以设想沿着图像边缘形成在诱导基准点的附近交叉的假设辅助线，来算出视线诱导强度。以下，在发明9的视线诱导度算出系统中是相同的。
而且，发明9的视线诱导度算出系统是，在发明4至6和8中的任意一项的视线诱导度算出系统中，其特征在于，前述视线诱导强度算出单元在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据前述假设辅助线形成的角度来算出前述视线诱导强度。
根据该结构，使用视线诱导强度算出单元，在假设沿着通过诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据假设辅助线形成的角度来算出视线诱导强度。
图像对象的突出部的尖锐程度越大，就越容易诱导视线。并且，该尖锐程度越大，假设辅助线形成的角度就越小。因此，由于可算出与图像对象的突出部的尖锐程度的大小对应的视线诱导强度，因而可获得能更合适地算出图像容易向哪个方向诱导视线的效果。
另一方面，为了达到上述目的，发明10的视线诱导度算出程序，根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，包含用于使计算机执行由以下步骤构成的处理的程序诱导基准点检测步骤，根据前述图像数据，从前述图像中检测成为诱导视线的基准的诱导基准点；以及视线诱导度算出步骤，对在前述诱导基准点检测步骤检测出的诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度。
根据该结构，当计算机读取程序，并且计算机根据所读取的程序执行处理时，可获得与发明1的视线诱导度算出系统同等的作用和效果。
另一方面，为了达到上述目的，发明11的视线诱导度算出程序，根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，包含用于使计算机执行由以下步骤构成的处理的程序诱导基准点检测步骤，根据前述图像数据，从前述图像中检测成为诱导视线的基准的多个诱导基准点；视线诱导度算出步骤，针对在前述诱导基准点检测步骤检测出的每个诱导基准点，对该诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度；以及代表视线诱导度算出步骤，根据在前述视线诱导度算出步骤算出的视线诱导度来算出代表前述图像的代表视线诱导度。
根据该结构，当计算机读取程序，并且计算机根据所读取的程序执行处理时，可获得与发明2的视线诱导度算出系统同等的作用和效果。
而且，发明12的视线诱导度算出程序是，在发明10和11中的任意一项的视线诱导度算出程序中，其特征在于，在前述诱导基准点检测步骤重，根据前述图像数据，从前述图像中把突出部的顶点或其附近作为前述诱导基准点来检测。
根据该结构，当计算机读取程序，并且计算机根据所读取的程序执行处理时，可获得与发明3的视线诱导度算出系统同等的作用和效果。
而且，发明13的视线诱导度算出程序是，在发明10至12中的任意一项的视线诱导度算出程序，其特征在于，前述视线诱导度算出步骤包含视线诱导方向算出步骤，对在前述诱导基准点检测步骤检测出的诱导基准点算出作为诱导视线的方向的视线诱导方向；以及视线诱导强度算出步骤，对在前述诱导基准点检测步骤检测出的诱导基准点算出作为诱导视线的强度的视线诱导强度。
根据该结构，当计算机读取程序，并且计算机根据所读取的程序执行处理时，可获得与发明4的视线诱导度算出系统同等的作用和效果。
而且，发明14的视线诱导度算出程序是，在发明13的视线诱导度算出程序中，其特征在于，在前述视线诱导方向算出步骤中，在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据前述假设辅助线形成的角中钝角的中心方向来算出前述视线诱导方向。
根据该结构，当计算机读取程序，并且计算机根据所读取的程序执行处理时，可获得与发明5的视线诱导度算出系统同等的作用和效果。
而且，发明15的视线诱导度算出程序是，在发明13和14中的任意一项的视线诱导度算出程序中，其特征在于，在前述视线诱导强度算出步骤，根据从形成了包含通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘的外部轮廓的图像对象的重心到前述诱导基准点的距离来算出前述视线诱导强度。
根据该结构，当计算机读取程序，并且计算机根据所读取的程序执行处理时，可获得与发明6的视线诱导度算出系统同等的作用和效果。
而且，发明16的视线诱导度算出程序是，在发明13至15中的任意一项的视线诱导度算出程序中，其特征在于，在前述视线诱导强度算出步骤中，在假设通过包含成为前述诱导基准点的图像顶点或在前述诱导基准点附近的图像顶点而形成的图像对象中的、成为前述诱导基准点的前述顶点以外或在前述诱导基准点附近的前述顶点以外的顶点的辅助线的情况下，根据从前述假设辅助线上的1点到前述诱导基准点的距离来算出前述视线诱导强度。
根据该结构，当计算机读取程序，并且计算机根据所读取的程序执行处理时，可获得与发明7的视线诱导度算出系统同等的作用和效果。
而且，发明17的视线诱导度算出程序是，在发明13至15中的任意一项的视线诱导度算出程序中，其特征在于，在前述视线诱导强度算出步骤中，在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据从前述假设辅助线形成的角中钝角的2等分线与形成了包含前述边缘的外部轮廓的图像对象的该外部轮廓线交叉的点到前述诱导基准点的距离来算出前述视线诱导强度。
根据该结构，当程序由计算机读取，并且计算机根据所读取的程序执行处理时，可获得与发明8的视线诱导度算出系统同等的作用和效果。
而且，发明18的视线诱导度算出程序是，在发明13至15和17中的任意一项的视线诱导度算出程序中，其特征在于，在前述视线诱导强度算出步骤中，在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据前述假设辅助线形成的角度来算出前述视线诱导强度。
根据该结构，当计算机读取程序，并且计算机根据所读取的程序执行处理时，可获得与发明9的视线诱导度算出系统同等的作用和效果。
另一方面，为了达到上述目的，发明19的视线诱导度算出方法，根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，包含诱导基准点检测步骤，根据前述图像数据，从前述图像中检测成为诱导视线的基准的诱导基准点；以及视线诱导度算出步骤，对在前述诱导基准点检测步骤检测出的诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度。
这样，可获得与发明1的视线诱导度算出系统同等的效果。
另一方面，为了达到上述目的，发明20的视线诱导度算出方法，根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，包含诱导基准点检测步骤，根据前述图像数据，从前述图像中检测成为诱导视线的基准的多个诱导基准点；视线诱导度算出步骤，针对在前述诱导基准点检测步骤检测出的每个诱导基准点，对该诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度；以及代表视线诱导度算出步骤，根据在前述视线诱导度算出步骤算出的视线诱导度来算出代表前述图像的代表视线诱导度。
这样，可获得与发明2的视线诱导度算出系统同等的效果。
此处，代表视线诱导度算出步骤只要根据在视线诱导度算出步骤算出的视线诱导度来算出代表视线诱导度，哪种方法都可以，例如，当在视线诱导度算出步骤中算出的视线诱导度具有方向和大小时，通过将各诱导基准点的视线诱导度进行矢量合成，可算出代表视线诱导度。
而且，发明21的视线诱导度算出方法是，在发明19和20中的任意一项的视线诱导度算出方法中，其特征在于，在前述诱导基准点检测步骤重，根据前述图像数据，从前述图像中把突出部的顶点或其附近作为前述诱导基准点来检测。
这样，可获得与发明3的视线诱导度算出系统同等的效果。
而且，发明22的视线诱导度算出方法是，在发明19至21中的任意一项的视线诱导度算出方法中，其特征在于，前述视线诱导度算出步骤包含视线诱导方向算出步骤，对在前述诱导基准点检测步骤检测出的诱导基准点算出作为诱导视线的方向的视线诱导方向；以及视线诱导强度算出步骤，对在前述诱导基准点检测步骤检测的诱导基准点算出作为诱导视线的强度的视线诱导强度。
这样，可获得与发明4的视线诱导度算出系统同等的效果。
而且，发明23的视线诱导度算出方法是，在发明22的视线诱导度算出方法中，其特征在于，在前述视线诱导方向算出步骤中，在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据前述假设辅助线形成的角中钝角的中心方向来算出前述视线诱导方向。
这样，可获得与发明5的视线诱导度算出系统同等的效果。
而且，发明24的视线诱导度算出方法是，在发明22和23中的任意一项的视线诱导度算出方法中，其特征在于，在前述视线诱导强度算出步骤中，根据从形成了包含通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘的外部轮廓的图像对象的重心到前述诱导基准点的距离来算出前述视线诱导强度。
这样，可获得与发明6的视线诱导度算出系统同等的效果。
而且，发明25的视线诱导度算出方法是，在发明22至24中的任意一项的视线诱导度算出方法中，其特征在于，在前述视线诱导强度算出步骤中，在假设形成了通过包含成为前述诱导基准点的图像顶点或在前述诱导基准点附近的图像顶点而形成的图像对象中的、成为前述诱导基准点的前述顶点以外或在前述诱导基准点附近的前述顶点以外的顶点的辅助线的情况下，根据从前述假设辅助线上的1点到前述诱导基准点的距离来算出前述视线诱导强度。
这样，可获得与发明7的视线诱导度算出系统同等的效果。
而且，发明26的视线诱导度算出方法是，在发明22至24中的任意一项的视线诱导度算出方法中，其特征在于，在前述视线诱导强度算出步骤中，在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据从前述假设辅助线形成的角中的钝角的2等分线与形成了包含前述边缘的外部轮廓的图像对象的该外部轮廓线交叉的点到前述诱导基准点的距离来算出前述视线诱导强度。
这样，可获得与发明8的视线诱导度算出系统同等的效果。
而且，发明27的视线诱导度算出方法是，在发明22至24和26中的任意一项的视线诱导度算出方法中，其特征在于，在前述视线诱导强度算出步骤中，在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据前述假设辅助线形成的角度来算出前述视线诱导强度。
这样，可获得与发明9的视线诱导度算出系统同等的效果。
图1是示出排版装置100的结构的方框图。
图2是示出视线诱导度算出处理的流程图。
图3是示出包含图像对象10的矢量图像的图。
图4是示出矢量图像数据的数据结构的图。
图5是把矢量图像配置在二维坐标空间上的图。
图6是示出求出诱导基准点的计算例的图。
图7是示出诱导基准点的视线诱导方向的图。
图8是求出视线诱导方向a的矢量合成图。
图9是求出视线诱导方向b的矢量合成图。
图10是求出视线诱导方向c的矢量合成图。
图11是示出离诱导基准点的重心距离的图。
图12是示出各诱导基准点的视线诱导方向和视线诱导强度的表。
图13是示出使用排版模板对版面进行排版的情况的图。
图14是示出显示视线诱导引导信息14的情况的图。
图15是示出以视线诱导引导信息14为参考来配置图像对象12a～12d的情况的图。
图16是示出离诱导基准点的内距离(懐距離)的图。
图17是示出求出假想辅助线与相对边交叉的点的坐标的计算例的表。
图18是示出求出内距离的计算例的表。
图19是示出各诱导基准点的视线诱导方向和视线诱导强度的表。
图20是示出视线诱导度算出处理的流程图。
图21是示出包含图像对象10的光栅图像的图。
图22是示出空间滤波器的滤波系数的图。
图23是示出将光栅图像以3×3的9像素为单位进行扫描的情况的图。
图24是示出检测边缘是纵方向的划分区域的方向的情况的图。
图25是示出检测边缘是斜方向的划分区域的方向的情况的图。
图26是示出不能确定划分区域的方向的情况的图。
图27是示出利用空间滤波器21～28来检测图像对象10的各划分区域的方向的结果的图。
图28是示出求出图像对象10的外部轮廓线的情况的图。
图29是示出视线诱导度算出处理的流程图。
图30是示出将各诱导基准点的视线诱导方向和视线诱导强度进行矢量合成的情况的图。
图31是示出各诱导基准点的视线诱导矢量的表。
图32是示出使用排版模板对版面进行排版的情况的图。
图33是示出显示代表视线诱导度的情况的图。
图34是示出以代表视线诱导度为参考来配置图像对象10a～10c的情况的图。
图35(a)～(c)是示出形成沿着图像边缘的假想辅助线的情况的离诱导基准点的内距离的图。
图36(a)～(c)是示出形成沿着外接图形边缘的假想辅助线的情况的离诱导基准点的内距离的图。
图37(a)和(b)是示出把诱导基准点设定在图像对象的顶点附近的例的图。
图38是示出记录有控制程序的计算机可读取的记录介质的一例的概念图。
符号说明100…排版装置；10，10a～10c，12a～12d…图像对象；14…视线诱导引导信息；21～28…空间滤波器；30…CPU；32…ROM；34…RAM；38…I/F；39…总线；40…输入装置；42…存储装置；44…显示装置；360…排版区域；362…标题信息存放框；364…文字信息存放框；366…图像信息存放框具体实施方式
[第1实施方式]以下，参照附图对本发明的第1实施方式进行说明。图1至图15是示出根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法的第1实施方式的图。
本实施方式将根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法应用于算出图像对象诱导视线的方向和强度的情况。
首先，参照图1对采用本发明的排版装置100的构成进行说明。
图1是示出排版装置100的结构的方框图。
排版装置100，如图1所示，由以下部分构成根据控制程序来控制运算和系统整体的CPU30；在规定区域内预先存储CPU30的控制程序等的ROM32；用于存储从ROM32等中读出的数据和在CPU30的运算过程中必要的运算结果的RAM34；以及作为对外部装置输入输出数据的中介的I/F38，这些部分使用作为用于传送数据的信号线的总线39可交换数据地相互连接。
I/F38，作为外部装置与以下装置连接，即作为人机界面可进行数据输入的由键盘和鼠标等构成的输入装置40；将数据和表等作为文件来存储的存储装置42；以及根据图像信号来显示画面的显示装置44。
CPU30由微处理单元(MPU)等构成，使存储在ROM32的规定区域内的规定程序起动，根据该程序，执行图2的流程图所示的视线诱导度算出处理。
图2是示出视线诱导度算出处理的流程图。
视线诱导度算出处理是算出图像对象诱导视线的方向和强度的处理，当在CPU30中执行时，如图2所示，首先，转到步骤S100。
在步骤S100，从存储装置42中读出图像数据，转到步骤S102，根据所读出的图像数据，从图像对象中检测成为诱导视线的基准的诱导基准点，转到步骤S104。
在步骤S104，对所检测的诱导基准点算出表示诱导视线的方向的视线诱导方向，转到步骤S106，对所检测的诱导基准点算出表示诱导视线的强度的视线诱导强度，结束一系列处理，返回到原来的处理。
下面，参照图3至图5对步骤S100的图像数据输入处理进行详细说明。
图3是示出包含图像对象10的矢量图像的图。
在步骤S100，如图3所示，从存储装置42中读出包含图像对象10的矢量图像的图像数据。在图3的例中，图像对象10为直角三角形。
图4是示出矢量图像数据的数据结构的图。
矢量图像数据，如图4所示，具有将图像对象10的形状和大小用数值来表现的数据结构，可使用SVG等的代表性的数据格式构成。在图4的例中，在表示描绘多角形的Tag(<polygon points>＝内指定图像对象10的各顶点的坐标。这表示通过用直线在相邻的指定坐标间描绘来形成图像对象10。
图5是把矢量图像配置在二维坐标空间上的图。
矢量图像，如图5所示，可配置在二维坐标空间上。在图5的例中，以矢量图像的左上为原点把矢量图像配置在二维坐标空间上。
下面，参照图6对步骤S102的诱导基准点检测处理进行详细说明。
在步骤S102，根据所读出的矢量图像数据，将图像对象10的各顶点A～C作为诱导基准点来检测。如图4所示，在各顶点A～C的坐标包含在矢量图像数据内的情况下，可通过从矢量图像数据中取得各顶点A～C的坐标来检测诱导基准点。
另外，在各顶点A～C的坐标不包含在矢量图像数据内的情况下，可通过求解图像对象10的外部轮廓线的方程式来求出。
图6是示出求出诱导基准点的计算例的图。
在图6的例中，由于连接图像对象10的外部轮廓线中的顶点A和B的直线(以下称为直线AB)的方程式由X＝2(1≤Y≤5)来表示，连接图像对象10的外部轮廓线中的顶点B和C连结的直线(以下称为直线BC)的方程式由Y＝5(2≤X≤7)来表示，连接图像对象10的外部轮廓线中的顶点C和A连结的直线(以下称为直线CA)的方程式由Y＝2X-3(2≤X≤7)来表示，因而各顶点A～C的坐标可通过求解这些直线的方程式来算出。结果，可算出各顶点A～C的坐标为A(2，1)、B(2，5)、C(5，7)。
下面，参照图7至图10对步骤S104的视线诱导方向算出处理进行详细说明。
在步骤S104，针对每个诱导基准点，假设沿着图像对象10的外部轮廓形成在诱导基准点交叉的2条辅助线，把假想辅助线形成的角中钝角的2等分线从诱导基准点向外延伸的方向作为视线诱导方向来算出。
图7是示出诱导基准点的视线诱导方向的图。
如图7所示，把诱导基准点A～C处的视线诱导方向分别设定为a～c，把诱导基准点A的假想辅助线设定为直线AB和直线CA，把诱导基准点B的假想辅助线设定为直线AB和直线BC，把诱导基准点C的假想辅助线设定为直线CA和直线BC，则使用下式(1)～(3)，可算出视线诱导方向a～c为(-2.5，-4)、(-2.5，2)和(5，2)。
a→=BA→+CA→2=(0,4)+(-5,-4)2=(-5,-8)2=(-2.5,-4)...(1)]]>[式2]b→=AB→+CB→2(0,4)+(-5,0)2=(-5,4)2=(-2.5,2)...(2)]]>[式3]c→=AC→+BC→2=(5,4)+(5,0)2=(10,4)2=(5,2)...(3)]]>而且，当分别标准化成大小为“1”的矢量时，使用下式(4)～(6)，可算出视线诱导方向a～c为(-0.53，-0.85)、(-0.78，0.62)和(0.93，0.37)。
[式5] [式6] 图8是求出视线诱导方向a的矢量合成图。
并且，当以3时的方向为0°来求出视线诱导方向的角度时，对于视线诱导方向a，如图8所示，使用下式(7)可算出为“122°”。 的方向(度)＝122 …(7)图9是求出视线诱导方向b的矢量合成图。
同样，对于视线诱导方向b，如图9所示，可使用下式(8)算出为“219°”。
的方向(度)＝219 …(8)图10是求出视线诱导方向c的矢量合成图。
同样，对于视线诱导方向c，如图10所示，可使用下式(9)算出为“338°”。 的方向(度)＝338 …(9)下面，参照图11对步骤S106的视线诱导强度算出处理进行详细说明。
在步骤S106，针对每个诱导基准点，把从图像对象10的重心G到诱导基准点的距离(以下称为重心距离)作为视线诱导强度来算出。
图11是示出离诱导基准点的重心距离的图。
图像对象10的重心G的坐标，如图11所示，可使用下式(10)算出为(3.67，3.67)。
OG→=OA→+OB→+OC→2]]>=(113,113)]]> 因此，到各诱导基准点A～C的重心距离可使用下式(11)～(13)算出为“3.14”、“2.13”和“3.59”。
|GA→|=|OA→-OG→|]]>=(2-113)2-(1-113)2]]> [式12]
|GB→|=|OB→-OG→|]]>=(2-113)2-(5-113)2]]> [式13]|GC→|=|OC→-OC→|]]>=(7-113)2-(5-113)2]]> 图12是示出各诱导基准点的视线诱导方向和视线诱导强度的表。
通过以上计算，如图12所示，可算出诱导基准点A的视线诱导方向和视线诱导强度为(-0.53，-0.85)和“3.14”。这表示以图像对象10的顶点A为基准向(-0.53，-0.85)的方向以“3.14”的大小诱导视线。
可算出诱导基准点B的视线诱导方向和视线诱导强度为(-0.78，0.62)和“2.13”。这表示以图像对象10的顶点B为基准向(-0.78，0.62)的方向以“2.13”的大小诱导视线。
可算出诱导基准点C的视线诱导方向和视线诱导强度为(0.93，0.37)和“3.59”。这表示以图像对象10的顶点C为基准向(0.93，0.37)的方向以“3.59”的大小诱导视线。
下面，对本实施方式的动作进行说明。
在排版装置100中，经过步骤S100和S102，读出矢量图像数据，根据所读出的矢量图像数据，把图像对象10的各顶点作为诱导基准点来检测。
然后，经过步骤S104，针对每个诱导基准点，假想沿着图像对象10的外部轮廓形成在诱导基准点交叉的2条辅助线，把假想辅助线形成的角中的钝角的2等分线从诱导基准点向外延伸的方向作为视线诱导方向来算出。并且，经过步骤S106，针对每个诱导基准点，把重心距离作为视线诱导强度来算出。
这样，当对图像对象10算出视线诱导方向和视线诱导强度时，根据视线诱导方向和视线诱导强度，可定量地把握图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
视线诱导方向和视线诱导强度可应用于排版。
图13是示出使用排版模板对版面进行排版的情况的图。
如图13所示，在使用把用于存放标题信息的标题信息存放框362、用于存放文字信息的文字信息存放框364以及用于存放图像信息的图像信息存放框366配置在排版区域360内的排版模板，对版面进行排版的情况下，可以考虑在标题信息存放框362内存放报导的标题信息；在文字信息存放框364内存放报导的文字信息，以及在图像信息存放框366内存放右图所示的图像对象12a～12d。图像对象12a例如是标识(Logo)等标记。并且，图像对象12b～12d例如是企业区域等的展示区，对象内的编号表示想展示的优先顺序。
图14是示出显示视线诱导引导信息14的情况的图。
编辑者大多对如何可以相对图像对象12a来配置图像对象12b～12d感到迷惑。因此，如图14所示，与图像对象12a的各诱导基准点对应来显示视线诱导引导信息14，并把图像对象12a的视线流向通知给编辑者。
图15是示出以视线诱导引导信息14为参考来配置图像对象12a～12d的情况的图。
编辑者在参照视线诱导引导信息14的同时，如图15所示，沿着视线诱导方向在视线诱导强度为最大的位置配置图像对象12b，同样，可以沿着视线诱导方向在视线诱导强度为第2大和第3大的位置配置图像对象12c和12d。如果这样配置图像对象12b～12d，则当读者观看图像对象12a时，视线容易按图像对象12b～12d的顺序流动，可取得编辑者期待的优先顺序的展示效果。
这样，在本实施方式中，根据矢量图像数据从图像对象10中检测诱导基准点，对检测出的诱导基准点算出视线诱导方向和视线诱导强度。
这样，由于可定量且比较合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线，因而与以往相比，可定量地求出比较合适的视线流向。并且，由于没有必要另行设置眼睛照相机等设备，因而装置不会规模变大，也不会发生很大成本，与以往相比，可实现装置的小型化和低成本化。而且，由于不使用学习的方法算出视线诱导度，因而能比较可靠地求出合适的视线流向。
而且，在本实施方式中，根据矢量图像数据，把图像对象10的顶点作为诱导基准点来检测。
容易将视线从图像对象10的内部向顶点诱导。因此，通过把图像对象10的顶点作为诱导基准点来检测，可更合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
而且，在本实施方式中，假想沿着图像对象10的外部轮廓形成在诱导基准点交叉的2条辅助线，把假想辅助线形成的角中的钝角的2等分线从诱导基准点向外延伸的方向作为视线诱导方向来算出。
这样，由于可把从图像对象10的内部朝向顶点的方向作为视线诱导方向来算出，因而可更合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
而且，在本实施方式中，把离诱导基准点的重心距离作为视线诱导强度来算出。
图像对象10的顶点角越尖锐，就越容易诱导视线。并且，该顶点角越尖锐，重心距离就越大。因此，由于可算出与图像对象10的顶点角的大小对应的视线诱导强度，因而可更合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
在上述第1实施方式中，步骤S102与发明1或4的诱导基准点检测单元、或者发明10、13、19或22的诱导基准点检测步骤对应，步骤S104和S106与发明1或4的视线诱导度算出单元、或者发明10、13、19或22的视线诱导度算出步骤对应。并且，步骤S104与发明4或5的视线诱导方向算出单元、或者发明13、14、22或24的视线诱导方向算出步骤对应，步骤S106与发明12、17、22或26的视线诱导强度算出步骤对应。
下面，参照附图对本发明的第2实施方式进行说明。图16至图19是示出根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法的第2实施方式的图。
本实施方式将根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法应用于算出图像对象10诱导视线的方向和强度的情况，与上述第1实施方式的不同点是，把从图像对象10的外部轮廓线中与诱导基准点相对的边(以下称为相对边)到诱导基准点的距离作为视线诱导强度来算出。以下，仅对与上述第1实施方式不同的部分进行说明，对与上述第1实施方式重复的部分标注相同符号并省略说明。
参照图16至图19对步骤S106的视线诱导强度算出处理进行详细说明。
在步骤S106，针对每个诱导基准点，假想形成在视线诱导方向通过诱导基准点的辅助线，把从假想辅助线与相对边交叉的点到诱导基准点的距离(以下称为内距离)作为视线诱导强度来算出。
图16是示出离诱导基准点的内距离的图。
图17是示出求出假想辅助线与相对边交叉的点的坐标的计算例的表。
为了求出内距离，首先，求出假想辅助线与相对边交叉的点的坐标。对于诱导基准点A，如图16和图17所示，由于假想辅助线的方程式由y＝1.6x-2.2来表示，相对边的方程式由y＝5来表示，因而2直线的交点A’的坐标可通过求解这些直线的方程式来算出。其结果，可算出交点A’的坐标为(4.5，5)。
对于诱导基准点B，由于假想辅助线的方程式由y＝-0.8x+6.6来表示，相对边的方程式由y＝0.8x-0.6来表示，因而2直线的交点B’的坐标可通过求解这些直线的方程式来算出为(4.5，3)。
对于诱导基准点C，由于假想辅助线的方程式由y＝0.4x+2.2来表示，相对边的方程式由x＝2来表示，因而2直线的交点C’的坐标可通过求解这些直线的方程式来算出为(2，3)。
图18是示出求出内距离的计算例的表。
然后，根据交点A’～C’的坐标来算出到各诱导基准点A～C的内距离。由于离诱导基准点A的内距离是从交点A’到诱导基准点A的距离，因而如图18所示，可算出为“4.72”。
由于离诱导基准点B的内距离是从交点B’到诱导基准点B的距离，因而可算出为“3.20”。
由于离诱导基准点C的内距离是从交点C’到诱导基准点C的距离，因而可算出为“5.38”。
图19是示出各诱导基准点的视线诱导方向和视线诱导强度的表。
通过以上计算，如图19所示，可算出诱导基准点A的视线诱导方向和视线诱导强度为(-0.53，-0.85)和“4.72”。这表示以图像对象10的顶点A为基准向(-0.53，-0.85)的方向以“4.72”的大小诱导视线。
可算出诱导基准点B的视线诱导方向和视线诱导强度为(-0.78，0.62)和“3.20”。这表示以图像对象10的顶点B为基准向(-0.78，0.62)的方向以“3.20”的大小诱导视线。
可算出诱导基准点C的视线诱导方向和视线诱导强度为(0.93，0.37)和“5.38”。这表示以图像对象10的顶点C为基准向(0.93，0.37)的方向以“5.38”的大小诱导视线。
下面，对本实施方式的动作进行说明。
在排版装置100中，经过步骤S100和S102，读出矢量图像数据，根据所读出的矢量图像数据，把图像对象10的各顶点作为诱导基准点来检测。
然后，经过步骤S104，针对每个诱导基准点，假想沿着图像对象10的外部轮廓形成在诱导基准点交叉的2条辅助线，把假想辅助线形成的角中的钝角的2等分线从诱导基准点向外延伸的方向作为视线诱导方向来算出。并且，经过步骤S106，针对每个诱导基准点，把内距离作为视线诱导强度来算出。
这样，在本实施方式中，把离诱导基准点的内距离作为视线诱导强度来算出。
图像对象10的顶点角越尖锐，就越容易诱导视线。并且，该顶点角越尖锐，内距离就越大。因此，由于可算出与图像对象10的顶点角的大小对应的视线诱导强度，因而可比较合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
在上述第2实施方式中，步骤S102与发明1或4的诱导基准点检测单元、或者发明10、13、19或22的诱导基准点检测步骤对应，步骤S104和S106与发明1或4的视线诱导度算出单元、或者发明10、13、19或22的视线诱导度算出步骤对应。并且，步骤S104与发明4或5的视线诱导方向算出单元、或者发明13、14、22或23的视线诱导方向算出步骤对应，步骤S106与发明5或8的视线诱导强度算出单元、或者发明14、17、23或26的视线诱导强度算出步骤对应。
下面，参照附图对本发明的第3实施方式进行说明。图20至图28是示出根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法的第3实施方式的图。
本实施方式将根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法应用于算出图像对象10诱导视线的方向和强度的情况，与上述第1和第2实施方式的不同点是，从包含图像对象10的光栅图像中算出视线诱导方向和视线诱导强度。以下，仅对与上述第1和第2实施方式不同的部分进行说明，对与上述第1和第2实施方式重复的部分标注相同符号并省略说明。
CPU30使存储在ROM32的规定区域内的规定程序起动，根据该程序，执行图20的流程图所示的视线诱导度算出处理，来取代图2的流程图所示的视线诱导度算出处理。
图20是示出视线诱导度算出处理的流程图。
在CPU30执行视线诱导度算出处理时，如图20所示，首先，转到步骤S200。
在步骤S200，从存储装置42中读出光栅图像数据，转到步骤S202，把所读出的光栅图像数据进行矢量变换，转到步骤S204。
从步骤S204到S208，执行与图2的流程图中的从步骤S102到S106的处理相当的处理，结束一系列处理，返回到原来的处理。
下面，参照图21至图28对步骤S202的矢量变换处理进行详细说明。
图21是示出包含图像对象10的光栅图像的图。
在步骤S202，如图21所示，根据所读出的光栅图像数据，把光栅图像变换成矢量图像。在图21的例中，图像对象10为直角三角形。
矢量变换例如可采用利用被称为Pewitt的空间滤波器的方法来进行。
图22是示出空间滤波器的滤波系数的图。
空间滤波器用于检测光栅图像的边缘(准确地是浓淡梯度)面向哪个方向，如图22所示，准备了与图像方向对应的8种滤波器21～28。各空间滤波器21～28分别与上方向、下方向、左方向、右方向、左上方向、右下方向、左下方向和右上方向的8个方向对应。
图23是示出将光栅图像以3×3的9像素为单位进行扫描的情况的图。
首先，把光栅图像的全部区域按3×3的9像素为单位来划分。然后，如图23所示，以光栅图像的左上为原点以划分区域为单位向右方向扫描。各划分区域的方向是将该划分区域的像素值用8种空间滤波器分别进行矩阵运算、与运算结果为最大的空间滤波器对应的方向。当扫描区域到达右端时，向下方向移动1个划分区域部分，再次以划分区域为单位向右方向扫描。重复进行该动作，直到扫描区域到达最下段。
图24是示出检测边缘是纵方向的划分区域的方向的情况的图。
首先，对利用空间滤波器21～28来检测边缘是纵方向的划分区域的方向的情况进行说明。划分区域的像素值，如图24所示，第1行是(100，100，0)，第2行是(0，100，0)，第3行是(0，100，0)。此处，作为像素值，“100”表示白色，“0”表示黑色。
当把这种划分区域的像素值用空间滤波器21～28分别进行矩阵运算时，空间滤波器21～28的运算结果分别为“-100”、“-300”、“100”、“-100”、“-100”、“-300”、“-100”和“-100”，空间滤波器23的运算结果为最大值。而且，由于空间滤波器23与左方向对应，因而划分区域的方向被检测为左方向。
图25是示出检测边缘是斜方向的划分区域的方向的情况的图。
下面，对利用空间滤波器21～28来检测边缘是斜方向的划分区域的方向的情况进行说明。划分区域的像素值，如图25所示，第1行是(100，0，0)，第2行是(100，100，0)，第3行是(100，100，100)。
当把这种划分区域的像素值用空间滤波器21～28分别进行矩阵运算时，空间滤波器21～28的运算结果分别为“-300”、“100”、“100”、“-300”、“-100”、“-100”、“300”和“-300”，空间滤波器27的运算结果为最大值。而且，由于空间滤波器27与左下方向对应，因而划分区域的方向被检测为左下方向。
图26是示出不能确定划分区域的方向的情况的图。
下面，如图26所示，对作为像素值，检测第1行是(0，100，0)、第2行是(100，100，100)、第3行是(0，100，0)的划分区域的方向的情况进行说明。
当把这种划分区域的像素值用空间滤波器21～28分别进行矩阵运算时，空间滤波器21～28的运算结果分别为“0”、“0”、“0”、“0”、“-200”、“-200”、“-200”和“-200”，运算结果为最大值的空间滤波器23存在多个。在此情况下，不能确定划分区域的方向。这样，即使有不能确定划分区域的方向的图像，由于当用线段连接时，可用根据周边的插值处理进行补充，因而可忽视。
图27是示出利用空间滤波器21～28来检测图像对象10的各划分区域的方向的结果的图。
当利用空间滤波器21～28来检测图像对象10的各划分区域的方向时，如图27所示，可求出描绘图像对象10的外部轮廓线的点的集合、以及各点的边缘的方向和强度。在图27的例中，分别检测出直线AB上的点的方向为右方向、直线BC上的点的方向为下方向、直线CA上的点的方向为右上方向。
图28是示出求出图像对象10的外部轮廓线的图。
为了从图27的状态求出图像对象10的外部轮廓线，即使不使用边缘的方向和强度，如图28所示，也能通过回归分析，从方向相同且连续的点的集合求出近似直线(线段的表达式)。这样，可把光栅图像变换成矢量图像。
下面，对本实施方式的动作进行说明。
在排版装置100中，经过步骤S200和S202，读出光栅图像数据，根据所读出的光栅图像数据，把光栅图像变换成矢量图像。然后，经过步骤S204，根据由变换获得的矢量图像数据，把图像对象10的各顶点作为诱导基准点来检测。
然后，经过步骤S206，针对每个诱导基准点，假想沿着图像对象10的外部轮廓形成在诱导基准点交叉的2条辅助线，把假想辅助线形成的角中的钝角的2等分线从诱导基准点向外延伸的方向作为视线诱导方向来算出。并且，经过步骤S208，针对每个诱导基准点，把重心距离或内距离作为视线诱导强度来算出。
这样，在本实施方式中，根据光栅图像数据把光栅图像变换成矢量图像，根据由变换获得的矢量图像数据从图像对象10中检测出诱导基准点，对检测出的诱导基准点算出视线诱导方向和视线诱导强度。
这样，即使是光栅图像数据，由于可定量且比较合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线，因而与以往相比，可定量地求出比较合适的视线流向。
在上述第3实施方式中，步骤S204与发明1或4的诱导基准点检测单元、或者发明10、13、19或22的诱导基准点检测步骤对应，步骤S206和S208与发明1或4的视线诱导度算出单元、或者发明10、13、19或22的视线诱导度算出步骤对应。并且，步骤S206与发明4或5的视线诱导方向算出单元、或者发明13、14、22或23的视线诱导方向算出步骤对应，步骤S208与发明4、6或8的视线诱导强度算出单元、或者与发明13、15、17、22、24或26的视线诱导强度算出步骤对应。
以下，参照附图对本发明的第4实施方式进行说明。图29至图33是示出根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法的第4实施方式的图。并且，在本实施方式中，在说明中使用作为与上述第1实施方式共用的图的图1以及图3至图12。
本实施方式将根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法应用于算出图像对象诱导视线的方向和强度的情况。
首先，参照图1对采用本发明的排版装置100的结构进行说明。
排版装置100，如图1所示，由以下部分构成根据控制程序来控制运算和系统整体的CPU30；在规定区域内预先存储CPU30的控制程序等的ROM32；用于存储从ROM32等中读出的数据和在CPU30的运算过程中必要的运算结果的RAM34；以及作为对外部装置输入输出数据的中介的I/F38，这些部分通过作为用于传送数据的信号线的总线39可交换数据地相互连接。
I/F38，作为外部装置与以下装置连接，即作为人机界面可进行数据输入的由键盘和鼠标等构成的输入装置40；将数据和表等作为文件来存储的存储装置42；以及根据图像信号来显示画面的显示装置44。
CPU30由微处理单元(MPU)等构成，使存储在ROM32的规定区域内的规定程序起动，根据该程序，执行图29的流程图所示的视线诱导度算出处理。
图29是示出视线诱导度算出处理的流程图。
视线诱导度算出处理是算出图像对象诱导视线的方向和强度的处理，当在CPU30中执行时，如图29所示，首先，转到步骤S300。
在步骤S300，从存储装置42中读出图像数据，转到步骤S302，根据所读出的图像数据，从图像对象中检测出成为诱导视线的基准的诱导基准点，转到步骤S304。
在步骤S304，按照检测出的每个诱导基准点，对该诱导基准点算出表示诱导视线的方向的视线诱导方向，转到步骤S306，针对检测出的每个诱导基准点，对该诱导基准点算出表示诱导视线的强度的视线诱导强度，转到步骤S308。
在步骤S308，根据所算出的视线诱导方向和视线诱导强度，算出代表图像对象的代表视线诱导度，结束一系列处理，返回到原来的处理。
下面，参照图3至图5对步骤S300的图像数据输入处理进行详细说明。
在步骤S300，如图3所示，从存储装置42中读出包含图像对象10的矢量图像的图像数据。在图3的例中，图像对象10为直角三角形。
矢量图像数据，如图4所示，具有将图像对象10的形状和大小用数值来表现的数据结构，可使用SVG等的代表性的数据格式来构成。在图4的例中，在表示描绘多角形的Tag(<polygon points>＝内指定图像对象10的各顶点的坐标。这表示通过用直线在相邻的指定坐标间描绘来形成图像对象10。
矢量图像，如图5所示，可配置在二维坐标空间上。在图5的例中，以矢量图像的左上为原点把矢量图像配置在二维坐标空间上。
下面，参照图6对步骤S302的诱导基准点检测处理进行详细说明。
在步骤S302，根据所读出的矢量图像数据，把图像对象10的各顶点A～C作为诱导基准点来检测。如图4所示，在各顶点A～C的坐标包含在矢量图像数据内的情况下，可通过从矢量图像数据中取得各顶点A～C的坐标来检测诱导基准点。
另外，在各顶点A～C的坐标不包含在矢量图像数据内的情况下，可通过求解图像对象10的外部轮廓线的方程式来求出。
在图6的例中，由于连接图像对象10的外部轮廓线中的顶点A和B的直线(以下称为直线AB)的方程式由X＝2(1≤Y≤5)来表示，连接图像对象10的外部轮廓线中的顶点B和C的直线(以下称为直线BC)的方程式由Y＝5(2≤X≤7)来表示，连接图像对象10的外部轮廓线中的顶点C和A的直线(以下称为直线CA)的方程式由Y＝2X-3(2≤X≤7)来表示，因而各顶点A～C的坐标可通过求解这些直线的方程式来算出。结果，可算出各顶点A～C的坐标为A(2，1)、B(2，5)、C(5，7)。
下面，参照图7至图10对步骤S304的视线诱导方向算出处理进行详细说明。
在步骤S304，针对每个诱导基准点，假想沿着图像对象10的外部轮廓形成在诱导基准点交叉的2条辅助线，把假想辅助线形成的角中的钝角的2等分线从诱导基准点向外延伸的方向作为视线诱导方向来算出。
如图7所示，把诱导基准点A～C的视线诱导方向分别设定为a～c，把诱导基准点A的假想辅助线设定为直线AB和直线CA，把诱导基准点B的假想辅助线设定为直线AB和直线BC，把诱导基准点C的假想辅助线设定为直线CA和直线BC，则使用上式(1)～(3)，可算出视线诱导方向a～c为(-2.5，-4)、(-2.5，2)和(5，2)。
而且，当分别标准化成大小为“1”的矢量时，使用上式(4)～(6)，可算出视线诱导方向a～c为(-0.53，-0.85)、(-0.78，0.62)和(0.93，0.37)。
并且，当以3时的方向为0°来求出视线诱导方向的角度时，对于视线诱导方向a，如图8所示，可使用上式(7)算出为“122°”。
同样，对于视线诱导方向b，如图9所示，可使用上式(8)算出为“219°”。
同样，对于视线诱导方向c，如图10所示，可使用上式(9)算出为“338°”。
下面，参照图11对步骤S306的视线诱导强度算出处理进行详细说明。
在步骤S306，针对每个诱导基准点，把从图像对象10的重心G到诱导基准点的距离(以下称为重心距离)作为视线诱导强度来算出。
图11是示出离诱导基准点的重心距离的图。
图像对象10的重心G的坐标，如图11所示，可使用上式(10)算出为(3.67，3.67)。
因此，到各诱导基准点A～C的重心距离可使用上式(11)～(13)算出为“3.14”、“2.13”和“3.59”。
通过以上计算，如图12所示，可算出诱导基准点A的视线诱导方向和视线诱导强度为(-0.53，-0.85)和“3.14”。这表示以图像对象10的顶点A为基准向(-0.53，-0.85)的方向以“3.14”的大小诱导视线。
可算出诱导基准点B的视线诱导方向和视线诱导强度为(-0.78，0.62)和“2.13”。这表示以图像对象10的顶点B为基准向(-0.78，0.62)的方向以“2.13”的大小诱导视线。
可算出诱导基准点C的视线诱导方向和视线诱导强度为(0.93，0.37)和“3.59”。这表示以图像对象10的顶点C为基准向(0.93，0.37)的方向以“3.59”的大小诱导视线。
下面，参照图30至图31对步骤S308的代表视线诱导度算出处理进行详细说明。
在步骤S308，针对每个诱导基准点，将所算出的视线诱导方向和视线诱导强度进行矢量合成来算出代表视线诱导度。
图30是示出将各诱导基准点的视线诱导方向和视线诱导强度进行矢量合成的情况的图。
图31是示出各诱导基准点的视线诱导矢量的表。
为了求出代表视线诱导度，首先，求出各诱导基准点的视线诱导矢量。当把诱导基准点A～C的视线诱导矢量分别设定为ax～cx时，视线诱导矢量ax，如图30和图31所示，可通过将诱导基准点A的视线诱导强度乘以视线诱导方向a来算出。其结果，可算出视线诱导矢量ax为(-1.6642，-2.669)。
通过将诱导基准点B的视线诱导强度乘以视线诱导方向b，可算出视线诱导矢量bx为(-1.6615，-1.3206)。
通过将诱导基准点C的视线诱导强度乘以视线诱导方向c，可算出视线诱导矢量cx为(3.3387，1.3283)。
然后，通过将视线诱导矢量ax～cx进行矢量合成，可算出代表视线诱导度为(0.013，-0.020)。
下面，对本实施方式的动作进行说明。
在排版装置100中，经过步骤S300和S302，读出矢量图像数据，根据所读出的矢量图像数据，把图像对象10的各顶点作为诱导基准点来检测。
然后，经过步骤S304，针对每个诱导基准点，假想沿着图像对象10的外部轮廓形成在诱导基准点交叉的2条辅助线，把假想辅助线形成的角中的钝角的2等分线从诱导基准点向外延伸的方向作为视线诱导方向来算出。并且，经过步骤S306，针对每个诱导基准点，把重心距离作为视线诱导强度来算出。
然后，经过步骤S308，针对每个诱导基准点，将所算出的视线诱导方向和视线诱导强度进行矢量合成来算出代表视线诱导度。
代表视线诱导度可应用于配置多个排版要素进行排版的情况。
图32是示出使用排版模板对版面进行排版的情况的图。
如图32所示，在使用把用于存放标题信息的标题信息存放框362配置在排版区域360内的排版模板对版面进行排版的情况下，考虑在标题信息存放框362内存放报导的标题信息，在除此以外的空区域内配置3个图像对象10a～10c。
图33是示出显示代表视线诱导度的情况的图。
编辑者大多对将图像对象10a～10c配置在哪个位置上感到迷惑。因此，如图33所示，分别算出图像对象10a～10c的代表视线诱导度进行显示。在图33的例中，图像对象10a的代表视线诱导度在右下方向具有规定大小，图像对象10b的代表视线诱导度在上方向具有规定大小。而图像对象10c的代表视线诱导度不具有方向和大小。
图34是示出以代表视线诱导度为参考来配置图像对象10a～10c的情况的图。
从实现容易阅读的排版的观点看，希望不使视线流向断续或交叉地配置图像对象10a～10c。因此，如图34所示，如果把图像对象10a配置在排版区域360的左中央，把图像对象10b配置在图像对象10a的右下，把图像对象10c配置在图像对象10b上，则视线流向按照排版区域360的左中央、右下、右中央的顺序连续。
这样，在本实施方式中，根据矢量图像数据从图像对象10中检测出多个诱导基准点，针对每个检测出的诱导基准点，对该诱导基准点算出视线诱导方向和视线诱导强度，根据所算出的视线诱导方向和视线诱导强度来算出代表视线诱导度。
这样，由于可定量且比较合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线，因而与以往相比，可定量地求出比较合适的视线流向。并且，由于可算出代表图像对象10的代表视线诱导度，因而在配置多个排版要素进行排版的情况下，可比较简单地进行排版作业。而且，由于没有必要另行设置眼睛照相机等设备，因而装置不会规模变大，也不会发生很大成本，与以往相比，可实现装置的小型化和低成本化。而且，由于不使用学习的方法算出视线诱导度，因而能比较可靠地求出合适的视线流向。
而且，在本实施方式中，根据矢量图像数据，把图像对象10的顶点作为诱导基准点来检测。
容易将视线从图像对象10的内部向顶点诱导。因此，通过把图像对象10的顶点作为诱导基准点来检测，可更合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
而且，在本实施方式中，假想沿着图像对象10的外部轮廓形成在诱导基准点交叉的2条辅助线，把假想辅助线形成的角中的钝角的2等分线从诱导基准点向外延伸的方向作为视线诱导方向来算出。
这样，由于可把从图像对象10的内部朝向顶点的方向作为视线诱导方向来算出，因而可更合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
而且，在本实施方式中，把离诱导基准点的重心距离作为视线诱导强度来算出。
图像对象10的顶点角越尖锐，就越容易诱导视线。并且，该顶点角越尖锐，重心距离就越大。因此，由于可算出与图像对象10的顶点角的大小对应的视线诱导强度，因而可更合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
在上述第4实施方式中，步骤S302与发明2至4的诱导基准点检测单元、或者发明11至13或发明20至22的诱导基准点检测步骤对应，步骤S304和S306与发明2或4的视线诱导度算出单元、或者发明11、13、20或22的视线诱导度算出步骤对应。并且，步骤S304与发明4或5的视线诱导方向算出单元、或者发明13、14、22或24的视线诱导方向算出步骤对应，步骤S306与发明4或6的视线诱导强度算出单元、或者发明13、15、22或24的视线诱导强度算出步骤对应，步骤S308与发明2的代表视线诱导度算出单元、或者发明11或20的代表视线诱导度算出步骤对应。
下面，参照作为与上述第2实施方式共用的图的图16至图19，对根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法的本发明的第5实施方式进行说明。
本实施方式将根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法应用于算出图像对象10诱导视线的方向和强度的情况，与上述第4实施方式的不同点是，把从图像对象10的外部轮廓线中与诱导基准点相对的边(以下称为相对边)到诱导基准点的距离作为视线诱导强度来算出。以下，仅对与上述第4实施方式不同的部分进行说明，对与上述第4实施方式重复的部分标注相同符号并省略说明。
参照图16至图19对步骤S306的视线诱导强度算出处理进行详细说明。
在步骤S306，针对每个诱导基准点，假想形成在视线诱导方向通过诱导基准点的辅助线，把从假想辅助线与相对边交叉的点到诱导基准点的距离(以下称为内距离)作为视线诱导强度来算出。
为了求出内距离，首先，求出假想辅助线与相对边交叉的点的坐标。对于诱导基准点A，如图16和图17所示，由于假想辅助线的方程式由y＝1.6x-2.2来表示，相对边的方程式由y＝5来表示，因而2直线的交点A’的坐标可通过求解这些直线的方程式来算出。其结果，可算出交点A’的坐标为(4.5，5)。
对于诱导基准点B，由于假想辅助线的方程式由y＝-0.8x+6.6来表示，相对边的方程式由y＝0.8x-0.6来表示，因而，通过求解这些直线的方程式，可算出2直线的交点B’的坐标为(4.5，3)。
对于诱导基准点C，由于假想辅助线的方程式由y＝0.4x+2.2来表示，相对边的方程式由x＝2来表示，因而，通过求解这些直线的方程式，可算出2直线的交点C’的坐标为(2，3)。
然后，根据交点A’～C’的坐标来算出到各诱导基准点A～C的内距离。由于离诱导基准点A的内距离是从交点A’到诱导基准点A的距离，因而如图18所示，可算出为“4.72”。
由于离诱导基准点B的内距离是从交点B’到诱导基准点B的距离，因而可算出为“3.20”。
由于离诱导基准点C的内距离是从交点C’到诱导基准点C的距离，因而可算出为“5.38”。
通过以上计算，如图19所示，可算出诱导基准点A的视线诱导方向和视线诱导强度为(-0.53，-0.85)和“4.72”。这表示以图像对象10的顶点A为基准向(-0.53，-0.85)的方向以“4.72”的大小诱导视线。
可算出诱导基准点B的视线诱导方向和视线诱导强度为(-0.78，0.62)和“3.20”。这表示以图像对象10的顶点B为基准向(-0.78，0.62)的方向以“3.20”的大小诱导视线。
可算出诱导基准点C的视线诱导方向和视线诱导强度为(0.93，0.37)和“5.38”。这表示以图像对象10的顶点C为基准向(0.93，0.37)的方向以“5.38”的大小诱导视线。
下面，对本实施方式的动作进行说明。
在排版装置100中，经过步骤S300和S302，读出矢量图像数据，根据所读出的矢量图像数据，把图像对象10的各顶点作为诱导基准点来检测。
然后，经过步骤S304，针对每个诱导基准点，假想沿着图像对象10的外部轮廓形成在诱导基准点交叉的2条辅助线，把假想辅助线形成的角中的钝角的2等分线从诱导基准点向外延伸的方向作为视线诱导方向来算出。并且，经过步骤S306，针对每个诱导基准点，把内距离作为视线诱导强度来算出。
然后，在步骤S308，针对每个诱导基准点，将所算出的视线诱导方向和视线诱导强度进行矢量合成来算出代表视线诱导度。
这样，在本实施方式中，把离诱导基准点的内距离作为视线诱导强度来算出。
图像对象10的顶点角越尖锐，就越容易诱导视线。并且，该顶点角越尖锐，内距离就越大。因此，由于可算出与图像对象10的顶点角的大小对应的视线诱导强度，因而可比较合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
在上述第5实施方式中，步骤S302与发明2至4的诱导基准点检测单元、或者发明11至13或发明20至22的诱导基准点检测步骤对应，步骤S304和S306与发明2或4的视线诱导度算出单元、或者发明11、13、20或22的视线诱导度算出步骤对应。并且，步骤S304与发明4或5的视线诱导方向算出单元、或者发明13、14、22或23的视线诱导方向算出步骤对应，步骤S306与发明4或8的视线诱导强度算出单元、或者发明13、17、22或26的视线诱导强度算出步骤对应，步骤S308与发明2的代表视线诱导度算出单元、或者发明11或20的代表视线诱导度算出步骤对应。
下面，参照附图对本发明的第6实施方式进行说明。图35和图36是示出根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法的第6实施方式的图。
本实施方式将根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法应用于算出图像对象10诱导视线的方向和强度的情况，与上述第4和第5实施方式的不同点是，把从通过图像对象的诱导基准点以外的顶点的路径上的1点到诱导基准点的距离作为视线诱导强度来算出。以下，仅对与上述第4和第5实施方式不同的部分进行说明，对与上述第4和第5实施方式重复的部分标注相同符号并省略说明。
参照图35对步骤S306的视线诱导强度算出处理进行详细说明。
图35(a)～(c)是示出形成沿着图像边缘的假想辅助线的情况的离诱导基准点的内距离的图。
在步骤S306，针对各图像对象的每个诱导基准点，假想形成通过图像对象中的成为诱导基准点的顶点以外的顶点的线，决定用于求出视线诱导强度的假想辅助线上的1点的坐标，把从该所决定的1点到诱导基准点的距离(以下称为内距离)作为视线诱导强度来算出。
为了求出内距离，首先，形成假想辅助线。
对于图35(a)所示的三角形的图像对象，由于诱导基准点是顶点A，因而通过作为该顶点A以外的顶点的顶点B和顶点C的线段BC为假想辅助线。
并且，对于图35(b)所示的四边形的图像对象，由于诱导基准点是顶点E，因而通过作为该顶点E以外的顶点的顶点F～顶点H的线段FGH为假想辅助线。
并且，对于图35(c)所示的楔形的图像对象，由于诱导基准点是顶点I，因而通过作为该顶点I以外的顶点的顶点J～顶点L的线段JKL为假想辅助线。
然后，为了求出视线诱导强度，决定假想辅助线上的1点的坐标。
对于图35(a)所示的三角形的图像对象，决定出包含顶点B和顶点C的线段BC上的点D。并且，把从假想辅助线上的1点向诱导基准点延伸的方向作为视线诱导方向来算出。
并且，对于图35(b)所示的四边形的图像对象，决定出包含顶点F～顶点H的3个顶点的线段FGH上的点M。并且，把从假想辅助线上的1点向诱导基准点延伸的方向作为视线诱导方向来算出。
并且，对于图35(c)所示的楔形的图像对象，决定出包含顶点J～顶点L的3个顶点的线段JKL上的点N。并且，把从假想辅助线上的1点向诱导基准点延伸的方向作为视线诱导方向来算出。
上述所决定的1点的坐标，如在上述第5实施方式的说明中使用的图16所示，通过使二维坐标空间与图像对象对应来求出。
并且，根据诱导基准点的坐标和上述所决定的假想辅助线上的1点的坐标来算出内距离。
对于图35(a)所示的三角形的图像对象，根据诱导基准点A的坐标和线段BC上的点D的坐标来算出图中实线所示的线段DA的距离。
并且，对于图35(b)所示的四边形的图像对象，根据诱导基准点E的坐标和线段FGH上的点M的坐标来算出图中实线所示的线段ME的距离。
并且，对于图35(c)所示的楔形的图像对象，根据诱导基准点I的坐标和线段JKL上的点N的坐标来算出图中实线所示的线段NI的距离。
以上，分别对图35(a)～(c)所示的图像对象，求出了视线诱导方向和视线诱导强度。
在上述图35的例中，以形成沿着图像边缘的假想辅助线的情况为例作了说明，然而不限于此，如图36所示，可以形成沿着外接图形的边缘的假想辅助线。
以下，参照图36对步骤S306的视线诱导强度算出处理进行详细说明。
图36(a)～(c)是示出形成沿着外接图形的边缘的假想辅助线的情况的离诱导基准点的内距离的图。
为了求出内距离，首先，形成假想辅助线。
对于图36(a)所示的三角形的图像对象，设想通过其顶点A～C的外接圆。由于诱导基准点是顶点A，因而通过除此以外的顶点B和C的外接圆的圆弧BC为假想辅助线。
并且，对于图36(b)所示的四边形的图像对象，设想通过其顶点E～H的外接圆。由于诱导基准点是顶点E，因而通过除此以外的顶点F～H的外接圆的圆弧FGH为假想辅助线。
并且，对于图35(c)所示的楔形的图像对象，设想通过其顶点I、J、L的外接圆。由于诱导基准点是顶点I，因而通过除此以外的顶点J和L的外接圆的圆弧JL为假想辅助线。在楔形那样的、诱导基准点以外的突出部的一部分向内侧凹进的图像对象中，有时不包含该部分的顶点而形成假想辅助线。
然后，为了求出视线诱导强度，决定假想辅助线上的1点的坐标。
对于图36(a)所示的三角形的图像对象，决定出包含顶点B和顶点C的圆弧BC上的点D。并且，把从假想辅助线上的1点向诱导基准点延伸的方向作为视线诱导方向来算出。
并且，对于图36(b)所示的四边形的图像对象，决定出包含顶点F～顶点H的3个顶点的圆弧FGH上的点M。并且，把从假想辅助线上的1点向诱导基准点延伸的方向作为视线诱导方向来算出。
并且，对于图36(c)所示的楔形的图像对象，决定出包含顶点J和顶点L的2个顶点的圆弧JL上的点N。并且，把从假想辅助线上的1点向诱导基准点延伸的方向作为视线诱导方向来算出。
并且，根据诱导基准点的坐标和上述所决定的假想辅助线上的1点的坐标来算出内距离。
对于图36(a)所示的三角形的图像对象，根据诱导基准点A的坐标和圆弧BC上的点D的坐标来算出图中实线所示的线段DA的距离。
并且，对于图36(b)所示的四边形的图像对象，根据诱导基准点E的坐标和圆弧FGH上的点M的坐标来算出图中实线所示的线段ME的距离。
并且，对于图36(c)所示的楔形的图像对象，根据诱导基准点I的坐标和圆弧JL上的点N的坐标来算出图中实线所示的线段NI的距离。
以上，对图36(a)～(c)所示的图像对象分别求出了视线诱导方向和视线诱导强度。
下面，对本实施方式的动作进行说明。
在排版装置100中，经过步骤S300和S302，读出矢量图像数据，根据所读出的矢量图像数据，把各图像对象的顶点作为诱导基准点来检测。
然后，经过步骤S304，针对每个诱导基准点，假想形成通过图像对象的诱导基准点以外的顶点的辅助线，把从假想辅助线上的1点向诱导基准点延伸的方向作为视线诱导方向来算出。并且，经过步骤S306，针对每个诱导基准点把内距离作为视线诱导强度来算出。
然后，经过步骤S308，针对每个诱导基准点，将所算出的视线诱导方向和视线诱导强度进行矢量合成来算出代表视线诱导度。
这样，在本实施方式中，把离诱导基准点的内距离作为视线诱导强度来算出。
图像对象10的顶点角越尖锐，就越容易诱导视线。并且，该顶点角越尖锐，内距离就越大。因此，由于可算出与图像对象10的顶点角的大小对应的视线诱导强度，因而可比较合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
在上述第6实施方式中，步骤S302与发明2至4的诱导基准点检测单元、或者发明11至13或发明20至22的诱导基准点检测步骤对应，步骤S304和S306与发明2或4的视线诱导度算出单元、或者发明11、13、20或22的视线诱导度算出步骤对应。并且，步骤S304与发明4或5的视线诱导方向算出单元、或者发明13、14、22或23的视线诱导方向算出步骤对应，步骤S306与发明4或7的视线诱导强度算出单元、或者发明13、16、22或25的视线诱导强度算出步骤对应，步骤S308与发明2的代表视线诱导度算出单元、或者发明11或20的代表视线诱导度算出步骤对应。
另外，在上述第1或第2实施方式中，把离诱导基准点的重心距离或内距离作为视线诱导强度来算出，然而不限于此，也可把图像对象10的顶点角作为视线诱导强度来算出。
图像对象10的顶点角越尖锐，就越容易诱导视线。因此，可比较合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
而且，也可以对离诱导基准点的重心距离、内距离或者顶点角进行规定加权，把它们的求和结果作为视线诱导强度来算出。
并且，在上述第1至第3实施方式中，以图像对象10是直角三角形的情况为例作了说明，然而不限于此，即使图像对象10是其他的三角形形状、或4边形以上(包括4边形)的多角形形状及其他几何形状，也可使用与上述第1至第3实施方式相同的要领来算出视线诱导方向和视线诱导强度。
并且，在上述第1至第3实施方式中，算出图像对象10的视线诱导方向和视线诱导强度，然而不限于此，即使是文字及其他符号，只要把它们逐一或者它们的集合视为图像，就能使用与上述第1至第3实施方式相同的要领来算出视线诱导方向和视线诱导强度。
并且，在上述第1至第3实施方式中，把根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法应用于图像对象10诱导视线的方向和强度的情况，然而不限于此，在不背离本发明主旨的范围内也能应用于其他情况。
并且，在上述第4至第6实施方式中，把离诱导基准点的重心距离或内距离作为视线诱导强度来算出，然而不限于此，也可以把图像对象10的顶点角作为视线诱导强度来算出。
图像对象10的顶点角越尖锐，就越容易诱导视线。因此，可比较合适地算出图像对象10容易向哪个方向诱导视线。
而且，也可以对离诱导基准点的重心距离、内距离或者顶点角进行规定加权，把它们的求和结果作为视线诱导强度来算出。
并且，在上述第4和第5实施方式中，以图像对象10是直角三角形的情况为例作了说明，然而不限于此，即使图像对象10是其他的三角形形状、四边形以上(包括四边形)的多角形形状及其他几何形状，也可使用与上述第4和第5实施方式相同的要领来算出视线诱导方向和视线诱导强度。
并且，在上述第4至第6实施方式中，算出图像对象10的视线诱导方向和视线诱导强度，然而不限于此，即使是文字及其他符号，只要把它们逐一或者它们的集合视定为图像，就能使用与上述第1和第2实施方式相同的要领来算出视线诱导方向和视线诱导强度。
并且，在上述第4至第6实施方式中，把诱导基准点设定成图像对象的顶点，然而不限于此，如图37所示，也可以把诱导基准点设定在图像对象的顶点附近。
图37(a)和(b)是示出把诱导基准点设定在图像对象的顶点附近的例子的图。
如图37(a)所示，在视线诱导强度由箭头的长度、粗度、方向来表示的情况下，可以在与顶点接触的箭头的线宽范围内设定诱导基准点，并且，如图37(b)所示，在视线诱导强度由三角形的长度、粗度、锐角的顶点方向来表示的情况下，可以在与跟诱导基准点对应的图像对象的顶点接触的表示视线诱导强度的三角形的边的宽度范围内，设定诱导基准点。
并且，在上述第1至第3实施方式中，对在执行图2和图20的流程图所示的处理时都要执行预先存储在ROM32内的控制程序的情况作了说明，然而不限于此，也可以从存储有表示这些步骤的程序的存储介质，把该程序读入到RAM34内来执行。
并且，在上述第4至第6实施方式中，对在执行图29的流程图所示的处理时，执行预先存储在ROM32内的控制程序的情况作了说明，然而不限于此，也可以从存储有表示这些步骤的程序的存储介质，把该程序读入到RAM34内来执行。
此处，存储介质是指RAM、ROM等半导体存储介质；FD、HD等磁存储型存储介质；CD、CDV、LD、DVD等光学读取方式存储介质；MO等磁存储型/光学读取方式存储介质，无论是电子、磁、光学等中的哪种读取方式都没有关系，只要是计算机可读取的存储介质，包含所有的存储介质。图38是示出计算机可读取的记录介质R之一的CD-ROM的图，表示在由该CD-ROM构成的存储介质R内记录有用于使用计算机系统来实现本发明的控制程序P。
并且，在上述第4至第6实施方式中，将根据本发明的视线诱导度算出系统和视线诱导度算出程序以及视线诱导度算出方法应用于算出图像对象10诱导视线的方向和强度的情况，然而不限于此，在不背离本发明主旨的范围内也能应用于其他情况。
权利要求
1.一种视线诱导度算出系统，该系统根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，具有诱导基准点检测单元，其根据前述图像数据，从前述图像中检测成为诱导视线的基准的诱导基准点；以及视线诱导度算出单元，其对前述诱导基准点检测单元检测出的诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度。
2.一种视线诱导度算出系统，该系统根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，具有诱导基准点检测单元，其根据前述图像数据，从前述图像中检测成为诱导视线的基准的多个诱导基准点；视线诱导度算出单元，其针对前述诱导基准点检测单元检测出的每个诱导基准点，对该诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度；以及代表视线诱导度算出单元，其根据前述视线诱导度算出单元算出的视线诱导度，算出代表前述图像的代表视线诱导度。
3.根据权利要求1和2中的任意一项所述的视线诱导度算出系统，其特征在于，前述诱导基准点检测单元根据前述图像数据，从前述图像中把突出部的顶点或其附近作为前述诱导基准点来检测。
4.根据权利要求1至3中的任意一项所述的视线诱导度算出系统，其特征在于，前述视线诱导度算出单元具有视线诱导方向算出单元，其对前述诱导基准点检测单元检测出的诱导基准点算出作为诱导视线的方向的视线诱导方向；以及视线诱导强度算出单元，其对前述诱导基准点检测单元检测出的诱导基准点算出作为诱导视线的强度的视线诱导强度。
5.根据权利要求4所述的视线诱导度算出系统，其特征在于，前述视线诱导方向算出单元在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据前述假设辅助线所成的角中的钝角的中心方向来算出前述视线诱导方向。
6.根据权利要求4和5中的任意一项所述的视线诱导度算出系统，其特征在于，前述视线诱导强度算出单元根据从图像对象的重心到前述诱导基准点的距离来算出前述视线诱导强度，其中该图像对象形成了包含通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘的外部轮廓。
7.根据权利要求4至6中的任意一项所述的视线诱导度算出系统，其特征在于，前述视线诱导强度算出单元在假设形成了通过包含成为前述诱导基准点的图像顶点或前述诱导基准点附近的图像顶点而形成的图像对象中的、成为前述诱导基准点的前述顶点以外或在前述诱导基准点附近的前述顶点以外的顶点的辅助线的情况下，根据从前述假设辅助线上的1点到前述诱导基准点的距离来算出前述视线诱导强度。
8.根据权利要求4至6中的任意一项所述的视线诱导度算出系统，其特征在于，前述视线诱导强度算出单元在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据从前述假设辅助线所成的角中的钝角的2等分线与形成了包含前述边缘的外部轮廓的图像对象的该外部轮廓线交叉的点到前述诱导基准点的距离，来算出前述视线诱导强度。
9.根据权利要求4至6和8中的任意一项所述的视线诱导度算出系统，其特征在于，前述视线诱导强度算出单元在假设沿着通过前述诱导基准点或其附近的图像边缘形成了在前述诱导基准点或其附近交叉的2条辅助线的情况下，根据前述假设辅助线所成的角度来算出前述视线诱导强度。
10.一种视线诱导度算出程序，该程序根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，包含用于使计算机执行由以下步骤构成的处理的程序诱导基准点检测步骤，根据前述图像数据，从前述图像中检测成为诱导视线的基准的诱导基准点；以及视线诱导度算出步骤，对在前述诱导基准点检测步骤检测出的诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度。
11.一种视线诱导度算出程序，该程序根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，包含用于使计算机执行由以下步骤构成的处理的程序诱导基准点检测步骤，根据前述图像数据，从前述图像中检测成为诱导视线的基准的多个诱导基准点；视线诱导度算出步骤，针对在前述诱导基准点检测步骤检测出的每个诱导基准点，对该诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度；以及代表视线诱导度算出步骤，根据在前述视线诱导度算出步骤算出的视线诱导度来算出代表前述图像的代表视线诱导度。
12.一种视线诱导度算出方法，该方法根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，包含诱导基准点检测步骤，根据前述图像数据，从前述图像中检测成为诱导视线的基准的诱导基准点；以及视线诱导度算出步骤，对在前述诱导基准点检测步骤检测出的诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度。
13.一种视线诱导度算出方法，该方法根据构成图像的图像数据，算出该图像诱导视线的程度，其特征在于，包含诱导基准点检测步骤，根据前述图像数据，从前述图像中检测成为诱导视线的基准的多个诱导基准点；视线诱导度算出步骤，针对在前述诱导基准点检测步骤检测出的每个诱导基准点，对该诱导基准点算出表示诱导视线的程度的视线诱导度；以及代表视线诱导度算出步骤，根据在前述视线诱导度算出步骤算出的视线诱导度来算出代表前述图像的代表视线诱导度。
全文摘要
本发明提供一种可实现装置的小型化和低成本化并能可靠地求出合适的视线流向的视线诱导度算出系统、程序及方法。排版装置(100)首先根据矢量图像数据，把图像对象(10)的各顶点作为诱导基准点来检测。然后，针对每个诱导基准点，假想沿着图像对象(10)的外部轮廓形成在诱导基准点交叉的2条辅助线，把假想辅助线形成的角中的钝角的2等分线从诱导基准点向外延伸的方向作为视线诱导方向来算出。并且，针对每个诱导基准点，把从图像对象(10)的重心(G)到诱导基准点的距离作为视线诱导强度来算出。这样，可定量且合适地算出图像对象(10)容易向哪个方向诱导视线。
文档编号G06F17/00GK1612132SQ20041008589
公开日2005年5月4日 申请日期2004年10月29日 优先权日2003年10月29日
发明者萱原直树, 永原敦示 申请人:精工爱普生株式会社