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公開番号2025095422
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-26
出願番号2023211414
出願日2023-12-14
発明の名称画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
出願人アットホームラボ株式会社
代理人弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
主分類G06T 19/00 20110101AFI20250619BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像で表される領域の形状を保持しつつ、この領域に新たな物体を配置した新たな画像を生成する。
【解決手段】実施形態に係る画像処理装置は、物体を配置する対象の画像であって、領域を表す配置対象画像における幾何学的特徴検出に基づいて、物体配置用の特徴検出画像を生成し、前記物体配置用の特徴検出画像に基づいて、前記配置対象画像に配置されていない物体を配置された領域を表す物体配置画像を生成する、配置処理部を備える。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
物体を配置する対象の画像であって、領域を表す配置対象画像における幾何学的特徴検出に基づいて、物体配置用の特徴検出画像を生成し、
前記物体配置用の特徴検出画像に基づいて、前記配置対象画像に配置されていない物体を配置された領域を表す物体配置画像を生成する、
配置処理部を備える画像処理装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記配置処理部は、前記物体配置用の特徴検出画像及びテキストデータに基づいて、前記物体配置画像を生成する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記配置処理部は、前記物体配置用の特徴検出画像及び物体を配置された領域を表す参考画像に基づいて、前記物体配置画像を生成する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記配置処理部は、
前記配置対象画像における物体検出に基づいて、前記配置対象画像において保持対象の物体を設定し、
前記物体配置用の特徴検出画像及び前記保持対象の物体の設定に基づいて、前記物体配置画像を生成し、
前記物体配置画像で表わされる領域は、前記保持対象の物体を配置された領域である、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記物体配置画像における物体検出に基づいて、前記物体配置画像において合成対象の物体を設定し、
前記配置対象画像及び前記合成対象の物体の設定に基づいて、前記配置対象画像に前記合成対象の物体を合成した合成画像を生成する、
合成処理部をさらに備える、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記合成処理部は、
前記合成画像におけるエッジ検出に基づいて、エッジ検出画像を生成し、
前記合成画像において合成された物体の外縁を設定し、
前記エッジ検出画像及び前記外縁の設定に基づいて、前記合成画像において前記外縁を馴染ませた画像を生成する、
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記配置処理部は、物体を配置された領域を表す複数の画像を含む学習データを機械学習することにより生成されたファインチューニング用の機械学習モデルが組み込まれた物体配置用の画像生成モデルを用いて、前記物体配置画像を生成する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記配置処理部は、入力された物体を配置されていない領域を表す画像に基づいて物体を配置された領域を表す画像を出力する制御用の機械学習モデルが組み込まれた物体配置用の画像生成モデルを用いて、前記物体配置画像を生成する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
物体を消去する対象の画像であって、物体を配置された領域を表す消去対象画像における物体検出に基づいて、前記消去対象画像において消去対象の物体を設定し、
前記消去対象画像及び前記消去対象の物体の設定に基づいて、前記消去対象画像から前記消去対象の物体を消去した物体消去画像を生成する、
消去処理部をさらに備え、
前記配置対象画像は、前記消去処理部により生成された物体消去画像である、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記消去処理部は、
生成された物体消去画像における幾何学的特徴検出に基づいて、物体消去用の特徴検出画像を生成し、
前記物体消去用の特徴検出画像及び前記物体消去用の特徴検出画像の生成元の物体消去画像に基づいて、新たな物体消去画像を生成する、
請求項９に記載の画像処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像を処理する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
物件紹介サイトでは、不動産会社が撮影した部屋画像を公開している。部屋画像が以下のような画像である場合、部屋画像は集客に効果がある。部屋に不要な家具のない部屋画像は、間取りが分かるため、集客に効果がある。インテリアコーディネートされた部屋画像は、住むイメージができるため、集客に効果がある。
【０００３】
居住中の物件の場合、部屋に不要な家具のない部屋画像を撮影するために家具を搬出することは、現実的ではない。インテリアコーディネートされた部屋画像を撮影するために実際の部屋に対してインテリアコーディネートを施すホームステージングを行うことは、家具を搬出した後に、掃除をしたり、家具を搬入したりする必要があるので、現実的ではない。
【０００４】
居住していない物件の場合、不要な家具のない部屋画像を撮影することは可能であるものの、インテリアコーディネートされた部屋画像を撮影するためにホームステージングを行うことは、家具を搬入する必要があるので、現実的ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２１－１４９６７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
不要な家具のない部屋画像については、上記のような事情から、家具を配置された画像に基づいて不要な家具のない部屋画像を取得することが効率的である。手作業での画像編集により不要な家具のない部屋画像を取得する場合、作業時間を要する。そのため、画像生成ＡＩといわれる画像生成モデルを用いて不要な家具のない部屋画像を生成することが検討されている。
【０００７】
画像生成モデルを用いて家具を配置された部屋画像に基づいて部屋に不要な家具のない部屋画像を生成する場合、部屋の間取りが保持されないといった課題がある。例えば、部屋の間取りは、幾何学的特徴で形成される領域の形状である。例えば、幾何学的特徴は、床、壁及び天井等をなす平面の画像内における境界線、並びに、扉及び窓等の画像内における図形である。
【０００８】
インテリアコーディネートされた部屋画像については、上記のような事情から、部屋画像に対してインテリアコーディネートを施すバーチャルホームステージングにより、不要な家具のない部屋画像に基づいてインテリアコーディネートされた部屋画像を取得することが効率的である。手作業の画像編集でのバーチャルホームステージングよりインテリアコーディネートされた部屋画像を取得する場合、作業時間を要するだけでなく、インテリアコーディネートのセンスが求められる。そのため、画像生成モデルを用いてインテリアコーディネートされた部屋画像を生成することが検討されている。
【０００９】
画像生成モデルを用いたバーチャルホームステージングにより不要な家具のない部屋画像に基づいてインテリアコーディネートされた部屋画像を生成する場合、部屋の間取りが保持されないといった課題がある。さらに、元の部屋画像における床、壁及び天井等の色及び模様、窓等の詳細な形状、並びに、その他消去すべきではない設備等が保持されないといった課題もある。
【００１０】
特許文献１には、対象領域に対応する仮想的な領域における所定の位置に、家具や設備などのＣＧオブジェクトを配置させた画像を生成することが開示されている。しかしながら、特許文献１は、入力された画像に基づいて画像生成モデルにより画像を生成するものではない。
（【００１１】以降は省略されています）

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