DE69535098T2

DE69535098T2 - Verfahren und -vorrichtung zur Suche von Bildern in einer Datenbank

Info

Publication number: DE69535098T2
Application number: DE69535098T
Authority: DE
Inventors: c/o Canon K.K. Hiroaki Sato; c/o Canon K.K. Yuichi Bannai; c/o Canon K.K. Hiroshi Okazaki; c/o Canon K.K. Akihiro Yoshitani; c/o Canon K.K. Kazuko Tsujimura
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1994-11-15
Filing date: 1995-11-14
Publication date: 2007-04-19
Anticipated expiration: 2015-11-15
Also published as: EP0713186B1; DE69535098D1; US6246804B1; US6181818B1; EP0713186A1

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein auf dem Inhalt basierendes Bildsuchverfahren und eine Vorrichtung zum Bestimmen eines Bildes oder einer Darstellung und auf das Suchen von Bilddaten in z.B. einer Bilddatenbank oder einem Bilddateisystem, die dem bestimmten Bild oder der Darstellung ähnlich sind.
Als Bildsuchverfahren beim Durchsuchen einer Vielzahl von in einem Bilddateiformat gespeicherten Bildern, um ein gewünschtes Bild zu finden, werden herkömmlicherweise nachstehende Verfahren benutzt.

(1) Beim sogenannten Schablonenverfahren wird, wenn ein bestimmtes Bild als Suchschablone oder Suchschlüssel eingegeben wird, das bestimmte Bild sequentiell auf Bilddaten gelegt, die in einer zu durchsuchenden Bilddatei gespeichert sind, eine Gesamtsumme an Unterschieden zwischen den Pixeln des bestimmten Bildes und denen jedes Bilddatums in der Bilddatei wird berechnet und ein Minimalwert der Gesamtsummen wird als ein Unterschied zwischen dem bestimmten Bild und den Bilddaten in der Bilddatei festgelegt, somit Bilddaten ausgewählt, deren Unterschied zu ähnlichen Bildern gleich oder kleiner ist als ein vorbestimmter Wert.
(2) Bei einem weiteren Verfahren werden in einer Bilddatei gespeicherte Bilddaten in Regionen mit gleichen Pixelwerten segmentiert, die Übereinstimmung zwischen Daten, die die Bildbereiche beschreiben und einem bestimmten Bild oder einer Darstellung werden unter Verwendung von Eigenschaften wie Bereich, Sekundärmoment oder dergleichen berechnet und Bilddaten mit der grössten Ähnlichkeit werden als ähnliches Bild ausgewählt.

Beim herkömmlichen Verfahren (1) muss das bestimmte Bild unter Berücksichtigung der zu durchsuchenden Bilddaten bewegt werden und bei jeder Bewegung ein Unterschied in der Anzahl der übereinstimmenden Pixel berechnet werden. Deshalb erfordert der Suchvorgang viel Zeit. Bei der Suche ist eine sehr lange Berechnungszeit erforderlich, da ein genaues Suchergebnis nicht erzielt werden kann, bevor das bestimmte Bild nicht verglichen ist, während es in Einheiten ausreichend kleiner Entfernungen in einer zweidimensionalem Region von Bilddaten bewegt wird.
Beim herkömmlichen Verfahren (2) wird ein normaler Suchvorgang gestört, wenn eine Region von Bilddaten in der zu durchsuchenden Bilddatei keine eins-zu-eins Übereinstimmung mit einer Region eines als Suchschlüssel bestimmten Bildes aufweist, d.h., wenn ein Bild in der Bilddatei in kleinere Regionen, als die entsprechenden Regionen in einem bestimmten Bild segmentiert ist.
In einer sogenannnten Segmentiertechnik zum automatischen Segmeantieren von Bilddaten in eine Vielzahl von Regionen stellt, da ein Zielbereich, der von einer Person als eine Region angesehen wird, häufig durch Teilung als eine Vielzahl von Teilen extrahiert wird, eine solche Begrenzung ein ernstes Problem bei der Anwendung dar.
Wird ein Bildsuchvorgang durchgeführt, sind Berechnungen zum Überprüfen von Übereinstimmungen zwischen einem bestimmten zu suchendenn Bild oder einer Darstellung (im weiteren als bestimmtes Bild bezeichnet) und jeder Region aller im Bilddateisystem gespeicherten Bilder erforderlich. Gibt es eine grosse Anzahl gespeicherter Bilder, wird die Berechnungsmenge gross und auch die Zeit zum Suchen des Bildes sehr lang. Um dieses Problem zu lösen, wurde bereits ein Verfahren zum Verringern der Anzahl der Bilder, die den Vergleichsberechnungen unterworfen sind durch Begrenzen der gespeicherten Bilder unter Verwendung ihrer Farbinformation und der des bestimmten Bildes vorgeschlagen, um Suchverarbeitung mit hoher Geschwindigkeit zu erzielen.
Beim vorstehend beschriebenen Suchverfahren zum Beispiel ist, wenn ein gespeichertes Bild eine grosse Anzahl von feinen Regionen mit verschiedenen Farben enthält, eine der Farbe gleiche Farbe einer in sich geschlossenen durch das bestimmte Bild bestimmten Darstellung im gespeicherten Bild mit hoher Wahrscheinlichkeit enthalten, unabhängig von einem als dem bestimmten Bild bestimmten Bild. Als Ergebnis davon werden auch wenn ein Bild mit einer solchen Region nicht wirklick die zu suchenden Daten darstellt, diese unerwünschterweise als Daten ausgewählt, für die Entfernungsberechnungen durchgeführt werden müssen und die Auswirkung der Verarbeitungseinsparung kann nicht erwartet werden.
Ein Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, ein Bildsuchverfahren und eine Vorrichtung zur Verfügung zustellen, die wirkungsvoll ein Bild unter Verkürzung der für Ähnlichkeitsberechnungen von Bildern erforderlichen Zeit suchen können.
Ein weiteres Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, ein Bildsuchverfahren und eine Vorrichtung zur Verfügung zustellen, die wirkungsvoll ein Bild durch Erzielen von beweglichen Regionen suchen können, bei denen jede Region eines zu suchenden Bildes und ein bestimmtes Bild eine spezifische Phasenbeziehung untereinander haben und durch Ausschluss der An/Abwesenheit einer Überschneidungsregion der beweglichen Regionen.
Ein weiteres Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, ein Bildsuchverfahren und eine Vorrichtung zur Verfügung zustellen, die Bildsuchverarbeitung mit hoher Geschwindigkeit verwirklichen können, unter Verwendung von Information bezüglich des Bereiches einer in sich geschlossenen Region eines bestimmten Bildes nach dem gesucht wird.
Ein weiteres Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, ein Bildsuchverfahren und eine Vorrichtung zur Verfügung zustellen, die Bildsuchverarbeitung mit hoher Geschwindigkeit verwirklichen können, unter Begrenzung der zu überprüfenden Bilder und danach unter Erfassung nur der Ähnlichkeiten der unter die Begrenzung fallenden Bilder.
Ein Artikel mit dem Titel NEC Research and Development Oktober 1994, Japan, Band 35 Nr, 4 von Hirata K et al. offenbart ein Bildsuchsystem, in dem sowohl ein Originalbild als auch ein gesuchtes Bild in Regionen aufgeteilt werden, ein Umriss des Originalbildes als Bildindex extrahiert wird und die Regionen des gesuchten Bildes und der Bildindex verglichen und wenn sie passen, miteinander verschmolzen werden. Die Ähnlichkeit der Form zwischen gesuchtem Bild und Bildindex wird auf Grundlage der Anzahl sich überlappender Pixel in den passenden Regionen berechnet, so dass ein Zielbild, basierend auf seiner Ähnlichkeit mit dem gesuchten Bild gefunden werden kann. Ein weiterer Artikel von Hirata K et al. in Band 34 Nr.2, April 1993, von NEC Research and Development, mit dem Titel "Rough Skatched-based Image Information Retrieval" offenbart ein Suchsystem, bei dem ein bestimmtes Bild (rough Sketch) in lokale Blöcke aufgeteilt wird und jeder lokale Block in zweidimensionaler Richtung verschoben wird, um seine beste Passposition zu finden. So teilt Hirata (1993) ein abstraktes Bild und eine Skizze in 8 × 8 lokale Blöcke, die einen lokalen Beziehungswert zwischen dem lokalen Block und der Skizze und eine umfassende Beziehung zwischen dem abstrakten Bild und der Skizze als Summe der lokalen Beziehungswerte berechnen und basierend auf der umfassenden Beziehung wird das am besten passende Bild gefunden.
Gemäss eines Aspekt des vorliegenden Erfindung wird eine Vorrichtung zum Finden eines Bildes wie in Anspruch 1 zur Verfügung gestellt.
Gemäss des zweiten Aspekts der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren zum Finden eines Bildes wie in Anspruch 7 zur Verfügung gestellt.
Weitere Eigenheiten und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden ersichtlich aus der nachstehenden Beschreibung in Zusammenhang mit den Begleitzeichnungen, in denen gleiche Bezugszeichen dieselben oder ähnliche Teile in allen Darstellungen bezeichnen.
Die Begleitzeichnungen, enthalten in der Spezifikation und einen Teil davon bildend, stellen Ausführungsbeispiele der Erfindung dar und dienen zusammen mit der Beschreibung dazu, das Prinzip der Erfindung durch Beispiele zu erklären.
1 ist ein Blockdiagramm, das die Hardwareanordnung einer Bildsuchvorrichtung nach einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung zeigt;
2 ist ein funktioneller Blockdiagramm, das die funktionelle Anordnung der Bildsuchvorrichtung gemäss dem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung zeigt.
3 ist eine Ansicht, die ein Beispiel der Bildsuchvorrichtung des in 1 gezeigten Ausführungsbeispiels zeigt;
4 ist ein funktionelles Blockdiagramm, das die Anordnung einer Verarbeitungseinheit für eine Einzelregion im ersten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung zeigt;
5 ist eine Ansicht, die ein Beispiel eines bestimmten Bildes im ersten Ausführungsbeispiel zeigt;
6 ist eine Ansicht, die ein Beispiel des Ergebnisses des Segmentierens von zu testenden Bilddaten zeigt;
7 ist ein Flussdiagramm, das die Grenzlinienfestlegungsverarbeitung in einem Abschnitt zur Berechnung einer beweglichen Region im ersten Ausführungsbeispiel zeigt;
8 ist eine Ansicht zum Erklären der in der Grenzlinienfestlegungsverarbeitung, gezeigt in 7, gefundenen Grenzlinie;
9 ist eine Ansicht zum Erklären eines Beispiels einer beweglichen Region als Einzelregion in einem geometrischen Parameterraum;
10 ist ein Flussdiagramm, das die Festlegungsverarbeitung der beweglichen Region in einem Festlegungsabschnitt für Regioninformation im ersten Ausführungsbeispiel zeigt;
11 ist ein Flussdiagramm, das die Verarbeitung zum Festlegen der An/Abwesenheit eines internen Überschneidungspunktes in der in 10 gezeigten Festlegungsverarbeitung der beweglichen Region zeigt;
12 ist eine Ansicht, die eine in einem Einzelregionspeicher eingefügte Mischregion zeigt;
13 ist ein Flussdiagramm, das den Ablauf der Erzeugung und Verarbeitung einer Mischregion in einer Verarbeitungseinheit für die Mischregion zeigt;
14 ist ein funktionelles Blockdiagramm, das die Anordnung des Regionsinformations-Festlegungsabschnitts für einzelne Mischregionen in der Mischregionsverarbeitungseinheit des ersten Ausführungsbeispiel zeigt;
15 ist eine Ansicht, die ein Beispiel einer Mischregion im ersten Ausführungsbeispiel zeigt;
16 ist eine Ansicht, die die Grenzlinie einer bei der Grenzlinienerfassungsverarbeitung erfassten Region zeigt;
17 ist eine Ansicht, die ein Beispiel einer beweglichen Region als Einzelregion im geometrischen Parameterraum zeigt;
18 ist eine Ansicht, die ein Beispiel einer beweglichen Region als Mischregion im geometrischen Parameterraum zeigt;
19 ist eine Ansicht, die ein Beispiel einer im ersten Ausführungsbeispiel erzielten Mischregion zeigt;
20 ist ein Flussdiagramm, das die Verarbeitung bei der Festlegung der An/Abwesenheit eines internen Überschneidungspunktes im zweiten Ausführungsbeispiel zeigt;
21 ist ein funktionelles Blockdiagramm, das die funktionelle Anordnung einer Einzelregionverarbeitungseinheit im dritten Ausführungsbeispiel zeigt.
Die bevorzugten Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden nachstehend im Detail unter Bezug auf die Begleitzeichnungen beschrieben.
[Erstes Ausführungsbeispiel]
1 ist ein Blockdiagramm, das die Anordnung einer interaktiven Bildverarbeitungsvorrichtung mit Bildsuchfunktion als typisches Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung zeigt.
Die Bildverarbeitungsvorrichtung enthält eine CPU 1 zum Ausführen der Bildsuchverarbeitung, ein ROM 2 zum Speichern eine Steuerprogramms und eines Verarbeitungsprogramms, die von der CPU 1 ausgeführt werden sollen, ein RAM 3 als Arbeitsbereich des Steuerprogramms und des Verarbeitungsprogramms, ein Dateiensystem 4 mit Magnetdisk, magnetisch-optischer Disk oder dergleichen, die Bilddateien 109 zum Speichern von zu suchenden Bilddaten speichern und Bilddateien 110 zum Beschreiben der Eigenheiten von Bilddaten in den Bilddateien 109, die getestet werden sollen, einen Suchverarbeitungsspeicher 5 als RAM, verwendet für Suchverarbeitung (nachstehend beschrieben), ein Display (DP) 111 zum Anzeigen von gesuchten Bildern oder für die Suchverarbeitung nötigen Meldungen, eine Tastatur (KB) 7 zum Eingeben verschiedener Befehle für einen Suchvorgang, eine Maus 8 als Hilfseingabegerät für den Suchvorgang, einen Drucker 9 zum Ausgeben von Suchergebnissen, einen Ähnlichkeitsberechnungsprozessor 10 zum Berechnen der Ähnlichkeit zwischen einem eingegebenen Bildmuster und Bilddaten, eine Disksteuerung 6 zum Steuern einer Diskantriebseinheit 12 und einen CPU Bus 11 zum Verbinden der jeweiligen Bestandteile. Zu beachten ist, dass das von der CPU 1 auszuführende Steuerprogramm z.B. auf einer Festplatte 13 oder einer Floppydisk (FD) 14 gespeichert werden und in das RAM 3 geladen werden kann, wenn es ausgeführt wird.
Der Suchverarbeitungsspeicher 5 enthält einen bestimmten Bildspeicher 101 zum zeitweiligen Speichern eines bestimmten Bildes, das als bei der nachstehend beschriebenen Suchverarbeitung als nötiger Suchschlüssel dient, einen Beschreibungsdateipuffer 24 zum zeitweiligen Speichern des Inhalts der Beschreibungsdateien 110, einen Einzelregionspeicher 103, einen Mischregionspeicher 105 und einen Sucharbeitsbereich 32 (der im Detail nachstehend beschrieben wird). Zu beachten ist, dass der Suchverarbeitungsspeicher 5 als Ersatz für das RAM 3 eingesetzt werden kann, das Dateiensystem 4 auf die Festplatte 13 oder die Floppydisk 14 verlegt werden kann und der Ähnlichkeitsberechnungsprozessor 10 als Ersatz für die CPU 1 eingesetzt werden kann.
2 ist ein Blockdiagramm, das funktionell den Ablauf der Verarbeitung in der Bildsuchvorrichtung gemäss dem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung zeigt.
In 2 bezeichnet Bezugszeichen 100 ein Bild (im Weiteren als bestimmtes Bild bezeichnet) zur Bestimmung eines Bildes als Suchziel aus den Bilddateien 109. Das bestimmte Bild 100 wird im Speicher für bestimmte Bilder 101 gespeichert. Eine Einzelregionverarbeitungseinheit 102 nimmt Rückgriff auf die Beschreibungsdateien 110, die den Inhalt aller Bilddaten in den Bilddateien 109 unter Verwendung der Eigenheiten der Bilddaten beschreiben, um festzulegen, ob eine Region in den für ein gespeichertes Bild enthaltenen Bilddaten im bestimmten Bild 100 enthalten ist. Ist im Bild 100 eine Region enthalten, fügt die Einheit 102 die Beschreibungsinformation der Region der Bilddaten und die Information einer beweglichen Region des bestimmten Bildes 100 dem Einzelregionspeicher 103 hinzu. Bezugszeichen 104 bezeichnet eine Mischregionverarbeitungseinheit zum Festlegen, ob eine Bedingung erfüllt ist, dass das bestimmte Bild 100 gleichzeitig alle Regionen von Bilddaten enthält, die eine Mischregion bilden. Enthält das Bild 100 gleichzeitig alle Regionen, fügt die Einheit 104 die Beschreiebungsinformation der Regionen und Information einer beweglichen Region des bestimmten Bildes 100 dem Mischregionenspeicher 105 hinzu.
Bezugszeichen 106 bezeichnet eine Höchstwertwahleinheit zum Berechnen der Ähnlichkeiten zwischen den von der Mischregionverarbeitungseinheit 104 im Mischregionspeicher 105 gespeicherten Mischregionen und dem bestimmten Bild 100 und zum Wählen eines Höchstwertes der berechneten Ähnlichkeitswerte als eine Ähnlichkeit für jedes Bilddatum. Bezugszeichen 107 bezeichnet eine Sortiereinheit zum Empfangen der Ähnlichkeiten des bestimmten Bildes 100 unter Berücksichtigung der jeweiligen Bilddaten und zum Wählen von K Bilddaten in absteigender Reihenfolge vom grössten Ähnlichkeitswert ausgehend (höchste Ähnlichkeit). Bezugszeichen 108 bezeichnet eine Bilddatenzugriffseinheit für den Zugriff auf die Bilddateien 109, um von der Sortiereinheit 107 gewählte K Bilddaten herauszulesen und die herausgelesenen Bilddaten auf dem Display 111 anzuzeigen.
Die Einzelregionverarbeitungseinheit 102 bezieht sich auf den bestimmten Bildspeicher 101, der das von einem Benutzer als Suchendem eingegebene bestimmte Bild 100 (oder eine Darstellung) speichert, und auf die Bildbeschreibungsdateien 110, die Bereiche beschreiben, Grenzpunktkoordinatenketten der einzelnen Regionen von in den Bilddateien 109 gespeicherten Bilddaten und berechnet eine bewegliche Region, als Region, in der das bestimmte Bild 100 unter der Bedingung beweglich ist, dass jede in der Bildbeschreibungsdatei 110 beschriebene Region im bestimmten Bild 100 enthalten ist, wodurch festgelegt wird, ob eine Bedingung, dass die Region im bestimmten Bild enthalten ist, erfüllt wird. Ist die Region im bestimmten Bild 100 enthalten, fügt die Einheit 102 Information, die die bewegliche Region des bestimmten Bildes 100 anzeigt dem Einzelregionspeicher 103 hinzu.
Die Mischregionverarbeitungseinheit 104 empfängt den Inhalt (das bestimmte Bild) des bestimmten Bildspeichers 101, die Regionsinformation im Einzelregionspeicher 103 und die Mischregioninformation im Mischregionspeicher 105 und erzeugt eine Mischregion als Kombination jeder Einzelregion und eine Mischregion als Kombination einer Mischregion und einer Einzelregion. Einheit 104 legt fest, ob eine Bedingung, dass jede der Mischregionen im bestimmten Bild 100 enthalten ist erfüllt wird. Ist die Region im bestimmten Bild 100 enthalten, fügt Einheit 104 die Beschreibungsinformation der Mischregion und Information, die eine bewegliche Region des bestimmten Bildes 100 in der Mischregion anzeigt, dem Mischregionspeicher 105 hinzu.
Die Höchstwertwahleinheit 106 berechnet die Ähnlichkeiten zwischen bestimmtem Bild 100 und Mischregionen im Mischregionspeicher 105, die von der Mischregionverarbeitungseinheit 104 gewählt wurden, weil die die Bedingung erfüllen, dass die Mischregion im bestimmten Bild 100 enthalten ist. Dann wählt Einheit 106 einen Höchstwert der Ähnlichkeiten aller in einem Bilddatum enthaltenen Regionen und gibt den Höchstwert als die Ähnlichkeit der Bilddaten aus.
Sortiereinheit 107 empfängt die Ähnlichkeitswerte der von der Höchstwertwahleinheit 106 erzielten Bilddaten und sortiert und wählt K Bilddaten in absteigender Ordnung vom grössten Ähnlichkeitswert ausgehend. Die Bilddatenzugriffseinheit 108 liest eine Vielzahl von entsprechenden Bilddaten aus den Bilddateien 100 in absteigender Ordnung vom grössten Ähnlichkeitswert ausgehend unter Verwendung sortierter Ähnlichkeitsinformation von in einem internen Speicher der Sortiereinheit 107 gespeicherten Bilddaten heraus und zeigt die herausgelesenen Bilddaten auf dem Display 111 an.
3 ist eine Ansicht, die ein Displaybeispiel auf dem Bildschirm der Bildsuchvorrichtung dieses Ausführungsbeispiels zeigt.
In 3 bezeichnet Bezugszeichen 201 ein Darstellungseingabefenster, in das ein Benutzer ein zu findendes Bild (bestimmtes Bild 100) schreibt. Bezugszeichen 202 bezeichnet ein Bedingungseingabefenster, auf dem der Benutzer zum Bei spiel die Art des Zielbildes beschreibt. Bezugszeichen 203 bezeichnet ein Suchergebnisanzeigefenster zum Anzeigen von Bilder als Suchergebnisse in der Ordnung von z.B. Ähnlichkeitswerten. Bezugszeichen 204 bezeichnet eine Farbpalette, die vom Benutzer verwendet wird, um Farbinformation auszuwählen, die dem bestimmten Bild zugeordnet werden soll. Bezugszeichen 205 bezeichnet ein zusätzliches Informationsdisplayfenster zum Anzeigen zusätzlicher Information, die Bildern als Finderresultat hinzugefügt wurde.
In der vorstehend beschriebenen Anordnung bestimmt und gibt der Benutzer im Bedingungseingabefenster 202 z.B. die Art von Bilddaten die gesucht werden sollen ein, gibt im Darstellungseingabefenster 201 eine Darstellung ein, die ungefähr ein in den Bilddaten vorhandenes Teilbild darstellt und bestimmt unter Verwendung der Farbpalette 204 die Farbe der Darstellung.
Als Ergebnis des Suchens von Bilddaten auf Grundlage der Suchbedingungen nach dem bestimmten Bild werden auf dem Suchergebnisdisplayfenster 203 den Suchergebnissen entsprechende Bilddaten in Abstufung höherer Ähnlichkeiten angezeigt und jedem Bild als Suchergebnis hinzugefügte Information wird auf dem zusätzlichen Informationsdisplayfenster 205 angezeigt.
4 ist eine Ansicht zum Erklären der Bildsuchverarbeitung gemäss des ersten Ausführungsbeispiels der vorliegenden Erfindung, d.h., ein funktionelles Blockdiagramm, das die Verarbeitung zum Verwirklichen der in 2 gezeigten Einzelregionverarbeitungseinheit 102 zeigt.
5 ist eine Ansicht, die ein Beispiel des bestimmten Bildes 100 zeigt. Das bestimmte Bild 100 in 5 ist eine poligone Darstellung und die Information über das bestimmte Bild besteht aus z.B. Vertexpositionen, vertikalen und horizontalen Dimensionen, Bereich, Farbinformation und dergleichen der bestimmten Darstellung. Eine Einheitsregion der Regionsbeschreibungsinformation wird erzielt durch Anwenden der Bildsegmentierungstechnik, die den mit der Technik Vertrauten bekannt ist, auf in den Bilddateien 109 gespeicherte Bilddaten.
6 ist eine Ansicht, die ein Beispiel der Bildsegmentierungsergebnisse von zu testenden Bilddaten zeigt. Zu beachten ist, dass die Regionsbeschreibungsinformation Eckpunktpositionen, Startpunkt, vertikale und horizontale Dimensionen, Bereich, Durchschnittsfarbinformation und dergleichen jeder Region beinhaltet.
In 4 bezeichnet Bezugszeichen 301 eine Farbinformationsfestlegungssektion; 302 eine Grösseninformationsfestlegungssektion; 303 eine Berechnungssektion der beweglichen Region; und 304 eine Regionsinformationsfestlegungssektion.
Die Farbinformationsfestlegungssektion 301 berechnet den Farbinformationsunterschied auf Grundlage des eingegebenen bestimmten Bildes 100 und der Regionsbeschreibungsinformation von zu suchenden Bilddaten. Ist der Unterschied grösser als ein vorbestimmter Schwellenwert, beschliesst die Sektion 301 ein Nichtübereinstimmen (d.h. die Region wird kein Teil des bestimmten Bildes) und schliesst die Region aus den zu vergleichenden aus. Der Farbinformationsunterschied kann mit der nachstehenden Gleichung berechnet werden: D = |R – r| + |G – g| + |B – b|wobei (R, G, B) die Farbe des bestimmten Bildes 100 ist und (r, g, b) die Farbe einer Region von Bilddaten.
Die Grösseninformationsfestlegungssektion 302 vergleicht die horizontalen und vertikalen Dimensionen des bestimmten Bildes 100 mit denen der Regionen von Bilddaten. Ist zum Beispiel die vertikale oder horizontale Dimension einer der in 6 gezeigten geteilten Regionen grösser als die vertikale oder horizontale Dimension des bestimmten Bildes 100, beschliesst die Sektion 302 ein Nichtübereinstimmen (d.h. die Region wird kein Teil des bestimmten Bildes) und schliesst die Region aus den zu vergleichenden aus.
Beschliessen Farbinformationssektion 301 und Grösseninformationssektion 302 kein Nichtübereinstimmen, berechnet die Berechnungssektion der beweglichen Region 303 eine bewegliche Region, die einen im bestimmten Bild 100 enthaltenen beweglichen Bereich darstellt, wenn das bestimmte Bild 100 übertragen wird für jede Region der Regionsbeschreibungsinformation von zu vergleichenden Bildern. Die Regionsinformationsfestlegungssektion 304 legt fest, ob die berechnete bewegliche Region eine leere Region ist. Ist das der Fall, beschliesst die Sektion 304 ein Nichtübereinstimmen und schliesst die entsprechende Region aus den zu suchenden aus. So werden nur Regionen, die in das bestimmte Bild 100 eingeschlossen werden können, als zu vergleichende Kandidatenregionen ausgewählt.
7 ist ein Flussdiagramm, das die Bestimmungsverarbeitung einer Grenzlinie als Grenze einer beweglichen Region in der in 4 gezeigten Berechnungssektion der beweglichen Region 303 zeigt.
Bei Schritt S1 wird der Höchstwert auf "-9999999" gesetzt und die Gleichung für ein Liniensegment F wird auf F = aj·x + bj·y gesetzt. Der Ablauf geht dann weiter zu Schritt S2 und aus einer Vertexposition Qj (j ist ein Index, der jedem Vertex entspricht) des bestimmten Bildes 100 wird eine Formel aj·x + bj·y + cj = 0 einer Kantenlinie Ej erzielt, die die benachbarten Vertexpunkt – Koordinatenpositionen Qj und Qj + 1 verbindet. Dann wird F = aj·Xi + bj·Yi berechnet unter Verwendung der Koeffizienten (aj, bj) der Formel der Kantenlinie Ej und die Koordinten (Xi, Yi) eines Grenzpunktes Pi für eine Grenzpunkt kette Pi (i ist ein Index, der jedem Punkt entspricht) für jede Region von in 6 gezeigten Bilddaten (Schritt S3). Der Ablauf geht weiter zu Schritt S4 zum Berechnen eines Höchstwertes FMAX(j) von F für die Grenzpunktkette einer Region (da die Vertexkette des bestimmten Bildes 100 im Uhrzeigersinn geordnet sein muss, ist sie gegen den Uhrzeigersinn angeordnet, wird sie zuvor revers neugeordnet). Ist dieser Höchstwert grösser als der bis dahin berechnete Wert, wird bei Schritt S5 der Höchstwert aktualisiert. Bei Schritt S6 wird überprüft, ob die Verarbeitung aller Grenzpunkte Pi erfolgt ist. Bei NEIN in Schritt S6 geht der Ablauf weiter zu Schritt S7, wo der Index i um 1 erhöht wird und der Ablauf dann zu Schritt S2 zurückkehrt.
So wird, wenn FMAX(j) der die Grenzlinie aj·x + bj·y – FMAX(j) = 0, einschliesslich aller Punkte der Regionsgrenzpunktkette definiert, Pi erzielt, FMAX wird bei Schritt S8 registriert und bei Schritt S9 wird geprüft, ob die vorstehende Verarbeitung für alle Kantenlinien Ej, gebildet durch die Vertexkette des bestimmten Bildes 100 ausgeführt ist. Bei NEIN in Schritt S9 wird der Index j bei Schritt S10 um 1 erhöht und der Ablauf kehrt zu Schritt S1 zurück, wodurch alle Grenzlinien erzielt werden.
8 ist eine Ansicht zum Erklären des Verarbeitungsergebnisses im in 7 gezeigten Flussdiagramm. In 8 ist ein Grenzbereich, in dem eine zentrale Region 700 in 8 im bestimmten Bild 100 enthalten ist (5) bei der Übertragung des bestimmten Bildes 100 durch Pfeile angezeigt. Die Formel für jede der durch diese Pfeile angezeigte Linie ist aj·x + bj·y – FMAX(j) = 0.
Die Grenzpunkt kette Pi = (Xi, Yi) der Region 700 genügt aj·Xi + bj·Yi ≤ FMAX(j) für die Region 700 im in 8 gezeigten Bild. Angenommen der geometrische Parameterraum mit Übertragungsmengen (dx, dy) in den X- und Y-Richtungen als Achsen von aj·(x – dx) + bj·(y – dy) + cj = 0, ist die Formel, die jeder Kantenlinie entspricht aj·Xi + bj·Yi – FMAX(j) ≤ aj·(Xi – dx) + bj·(Yi – dy) + cj und die Übertragungsmengen (dx, dy) müssen folgender Bedingung genügen: aj·dx + bj·dy – (cj + FMAX(j)) ≤ 0.
Aus dieser Bedingung wird durch Zeichnen der Grenzlinien aj·dx + bj·dy – (cj + FMAX(j) = 0 im (dx, dy) Raum der gegen wärtige Bereich (dx, dy), der die Bedingungen für alle Kantenlinien des bestimmten Bildes 100 erfüllt erzielt, wie z.B. in 9 gezeigt. Sind Punkte (dx, dy), die die Bedingungen für alle Kantenlinien des bestimmten Bildes 100 erfüllen nicht in einer gegebenen Region von Bilddaten beinhaltet, d.h., ist die Region leer, wird festgestellt, dass die zu suchende Bilddatenregion nicht in das bestimmte Bild 100 fällt.
10 ist ein Flussdiagramm, das die Verarbeitung des Festlegens in der Regionsinformationsfestlegungssektion 304 in 4 zeigt, wenn eine bewegliche Region eine leere Region ist.
Bei Schritt S21 werden die Positionen der Kreuzungspunkte zwischen den Grenzlinien im (dx, dyx) Raum berechnet. Bei Schritt S22 wird geprüft, ob die Kreuzungspunkte einen internen Kreuzungspunkt enthalten, der alle Bedingungen für die Kantenlinien des bestimmten Bildes 100 erfüllt. Wenn einer der Kreuzungspunkte zwischen den Grenzlinien die Bedingungen für alle Kantenlinien des bestimmten Bildes 100 erfüllt, wird festgestellt, dass die bewegliche Region nicht leer ist. Zu beachten ist, das die Positionen aller Kreuzungspunkte zwischen den Grenzlinien berechnet wird durch Anwenden der Lösungen gleichzeitiger Gleichungen auf die Formeln von zwei Grenzlinien.
11 ist ein Flussdiagramm, das den Ablauf der Verarbeitung zum Festlegen der An/Abwesenheit eines internen Kreuzungspunktes bei Schritt S22 in 10 zeigt.
Bei Schritt S31 wird ein Kreuzungspunkt Pi = (Xi, Yi) zwischen Grenzlinien gesetzt. Im Gegenzug wird für alle Grenzlinien geprüft, ob der gesetzte Kreuzungspunkt Pi eine Bedingung aj·Xi + bj·Yi ≤ cj + FMAX(j) für eine Grenzlinie Bj: aj·dx + bj·dy – (cj + FMAX(j)) = 0 erfüllt (Schritt S33).
Dann wird bei Schritt S34 geprüft, ob die Verarbeitung für alle Grenzlinien vollständig ist. Erfüllt der Kreuzungspunkt die Bedingungen für alle Grenzlinien, wird bei Schritt S38 festgestellt, dass ein interner Kreuzungspunkt vorhanden ist und so endet die Verarbeitung. Gibt es eine Bedingung, die nicht erfüllt wird, so wird die vorstehend beschriebene Feststellung für den nächsten Kreuzungspunkt wiederholt.
Bei Schritt S36 wird geprüft, ob die Feststellungsverarbeitung für alle Kreuzungspunkte vollständig ist. Wird nachdem die Feststellungsverarbeitung für alle Kreuzungspunkte vollständig ist bestimt, dass kein interner Kereuzungspunkt vorhanden ist, geht der Ablauf weiter zu Schritt S39 zur Bestimmung, dass kein interner Kreuzungspunkt vorhanden ist und die Verarbeitung endet.
Als Ergebnis der vorstehenden Festlegung werden wie z.B. in 12 gezeigt, einige Regionen in den Einzelregionspeicher 103 abgelegt.
13 ist ein Flussdiagramm, das den Ablauf bei Erzeugung und Verarbeitung einer Mischregion in der in 2 gezeigten Mischregionverarbeitungseinheit 104 zeigt. Bei dieser Verarbeitung wird eine Mischregion als Kombination aus manchen Stücken von Regionsinformation im Einzelregionspeicher 103 erzeugt und im Mischregionspeicher 105 abgelegt.
Das System setzt bei Schritt S41 alle Regionen im Einezlregionspeicher 103 als eine Mischregion in den Mischregionspeicher 105. Der Ablauf geht weiter zu Schritt S42 und im Gegenzug wird eine Einzelregion i im Einzelregionspeicher 103 gewählt. Bei Schritt S43 wird ein zeitweiliger Speicher im Sucharbeitsbereich 32 gelöscht, der zeitweilig eine als Kombination aus der gewählten Einzelregion i und der im Mischregionspeicher 105 gespeicherten Mischregion (einschliesslich einer kopierten Einzelregion) erzeugte Mischregion speichert.
Der Ablauf geht weiter zu Schritt S44 und nun wird eine Mischregion j (einschliesslich einer kopierten Einzelregion) im Mischregionspeicher 105 gewählt. Bei Schritt S45 wird geprüft, ob die Einzelregionen, die die gewählte Mischregion bilden, die gewählte Einzelregion i enthalten. Wenn NEIN bei Schritt S45 geht der Ablauf weiter zu Schritt S46 zum Erzeugen einer Mischregion k alks Kombination aus diesen Einzelregionen. Dann geht der Ablauf weiter zu Schritt S47 zur Prüfung, ob die Mischregion k im bestimmten Bild 100 enthalten ist. Wenn JA bei Schritt S47 geht der Ablauf weiter zu Schritt S48 und die Mischregion k wird dem zeitweiligen Speicher hinzugefügt. Die vorstehende Verarbeitung wird wiederholt, während der Index j erhöht wird, bis bei Schritt S49 festgestellt wird, dass die Verarbeitung für alle Mischregionen im Mischregionspeicher 105 vollständig ist.
Wird bei Schritt S49 festgestellt, das die Verarbeitung für alle Mischregionen vollständig ist, geht der Ablauf weiter zu Schritt S51 und die Mischregion im zeitweiligen Speicher wird dem Mischregionspeicher 105 hinzugefügt. Danach wird während der Wiederholung des Index i bei Schritt S53 die vorstehende Verarbeitung wiederholt, bis bei Schritt S52 festgelegt wird, dass die Verarbeitung für alle Regionen im Einzelregionspeicher 103 vollständig ist.
14 ist ein funktionelles Blockdiagramm, das die funtionelle Anordnung der Mischregionverarbeitungseinrichtung 104 zum Feststellen zeigt, ob jede Mischregion k im bestimmten Bild 100 enthalten ist.
Zuerst stellt eine Grösseninformationsfeststellungssektion 1301 die Grösseninformation der Mischregion fest. Der Bereich der Mischregion k entspricht der Summe der Bereiche der Einzelregion i und der Mischregion j und Startpunkt und vertikale und horizontale Dimensionen der Mischregion k werden so bestimmt, dass der Minimalwert der Startpunkte der jeweiligen Regionen und die Endpunkte, berechnet auf Grundlage der Startpunkte und der vertikalen und horizontalen Dimensionen als der Startpunkt bestimmt wird und die vertikalen und horizontalen Dimensionen als Differenz zum Maximalwert berechnet werden.
Ist der berechnete Bereich der Mischregion k grösser als das bestimmte Bild 100 oder die vertikale oder horizontale Dimension der Mischregion k grösser als das bestimmte Bild 100, wird festgelegt, dass die Mischregion k nicht im bestimmten Bild 100 enthalten ist und die Mischregion k wird ausgeschlossen. Dann berechnet, um festzustellen, ob die Einzelregion i und die Mischregion j, die die Mischregion k bilden, gleichzeitig im bestimmten Bild 100 vorhanden sind, eine Kreuzungsregionberechnungssektion 1302 eine Kreuzungsregion beweglicher Regionen im geometrischen Parameterraum mit Übertragungsmengen (dx, dy) der Einzelregion i und der Mischregion k als Achsen und eine Regionsinformationsfeststellungssektion 1303 stellt fest, ob die berechnete Kreuzungsregion leer ist.
Wie vorstehend beschrieben wird die bewegliche Region im (dx, dy) Raum unter nachfolgender Bedingung erzielz: aj·dx + bj·dy – (cj + FMAX(j)) ≤ 0.
Deshalb ist die Kreuzungsregion definiert durch Wahl eines kleineren der Werte FMAX(j) für die Grenzlinien der jeweiligen Regionen, die einer identischen Kantenlinie entspricht.
Ob eine Keuzungsregion leer ist, wird auf die gleiche Weise festgestellt wie in einer beweglichen Region für eine Einzelregion, d.h. im Feststellungsvorgang für die bewegliche Region und im internen Vorgang zum Feststellen der An/Abwesenheit eines Kreuzungspunktes, wie in 10 und 11 gezeigt.
15 zeigt ein Beispiel der Mischregion. 16 zeigt die Grenzlinien einer weiteren Region, zusammen mit 8 und 17 zeigt zusammen mit 9 die bewegliche Region im (dx, dy) Raum.
Mit dem vorstehend beschriebenen Ablauf der Mischregionerzeugungsverarbeitung, gezeigt in 13 und 14 wird 18 als eine Region erzielt, in der die in 15 gezeigte Mischregion zur Gänze im in 15 gezeigten bestimmten Bild 100 vorhanden ist. Als Ergebnis weiterer Feststellung von Mischregionen kann auch eine in 19 gezeigte Mischregion erzielt werden.
Die in 2 gezeigte Maximalwertwahleinheit 106 berechnet die Ähnlichkeitswerte aller von der vorstehend beschriebenen Mischregionverarbeitungseinheit 104 erfassten Mischregionen aus einem Bild und erzielt den Maxiumalwert der berechneten Ähnlichkeitswerte.
Die Ähnlichkeit wird folgendermassen berechnet. Ähnlichkeit = 1 – |Mischregionbereich – Bereich des bestimmten Bildes|/Bereich des bestimmten Bildes
Die Maximalwertwahleinheit 106 gibt den erzielten Maximalwert als die Ähnlichkeit des entsprechenden Bildes an die Sortiereinheit 107. Die Sortiereinheit 107 emnpfängt die Ähnlichkeitswerte für die jeweiligen Bilder, erzielt von der Maximalwertwahleinheit 106 und sortiert und wählt K Daten in absteigender Reihenfolge vom grössten Ähnlichkeitswert ausgehend.
Die Bilddatenzugriffseinheit 108 liest eine Vielzahl von Bilddaten in absteigender Reihenfolge vom grössten Ähnlichkeitswert ausgehend aus den Bilddateien 109 unter Verwendung der sortierten Bildähnlichkeitsinformation, die im internen Speicher der Sortiereinheit 107 gespeichert ist und zeigt die herausgelesenen Bilddaten auf dem Display 111 an.
[Zweites Ausführungsbeispiel]
Das zweite Ausführungsbeispiel befasst sich mit einem Fall, bei dem die Grösse des bestimmten Bildes verändert werden kann. Nachstehend wird das Prinzip des zweiten Ausführungsbeispiels erklärt.
Wenn im zweiten Ausführungsbeispiel ein bestimmtes Bild vergrössert wird, um seinen Ursprung als Zentrum auf einer Vergrösserungsfaktor "Skala" zu haben (Verkleinerung wenn Skala < 1) bewegen sich alle Punkte P(x, y) auf den Grenzlinien des bestimmten Bildes zu den Punkten Q(Skala·x, Skala·y). Ist die Formel für eine gerade Linie, die durch zwei Punkte PO und P auf einer Grenzlinie läuft vor der Vergrösserung: aj·x + bj·y + cj = 0 für aj = y0 – y bj = x – x0 cj = x0·y – x·y0
Dann ist die Formel für eine gerade Linie, die durch zwei Punkte Q0 und Q auf einer Grenzlinie des bestimmten Bildes läuft nach der Vergrösserung: ak·x + bk·y + ck = 0 für ak = Skala·aj bk = Skala·bj ck = Skala·Skala·cj
Diese gerade Linie ist parallel zu einer vor der Vergrösserung. Deshalb bleibt ein Punkt der den Maxumalwert FMAX für eine Grenzpunkt kette einer identischen Region liefert derselbe. Das heisst, FMAX(k) = ak·X + bk·Y = Skala·(aj·X + bj·Y) = Skala·FMAX(j)Teilung der Formel: ak·dx + bj·dy – (Skala·cj + FMAX) ≤ 0zum Geben einer Einschlussbedingung mit "Skalen"-ausbeute: aj·dx + bj·dy – (Skala·cj + FMAX) ≤ 0
Dies bildet bei Annahme eines (dx, dy, Skala) Raumes eine Seite einer Ebene.
Genauso sind andere Kantenlinien vor der Vergrösserung parallel zu denen nach der Vergrösserung und eine Parameterregion die existieren kann wird ein Polyhedron, das in diesen Ebenen enthalten ist (praktisch ist eine Seite unendlich)
Deshalb kann durch Erzielen der Kreuzungsregionen des Polyhedrons festgestellt werden, ob bei einem identischen Vergrösserungsfaktor eine Vielzahl von Regionen gleichzeitig im bestimmten Bild vorhanden sein können.
20 ist ein Flussdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel der Mischregionverarbeitungseinheit 104 zeigt, die das vorstehende Prinzip verwirklichen kann.
Zuerst wird ein Kreuzungspunkt P(dxi, dyi) gesetzt (S61), und aj, bj und cj werden wie vorstehend beschrieben für alle Kantenlinien j des bestimmten Bildes im (dx, dy) Raum so berechnet, dass sie genügen: aj·dx + bj·dy – (Skala·cj + FMAX) ≤ 0
Dann wird FMAX durch den in 7 gezeigten Vorgang erzielt. So wird die Formel für die Grenzlinie erzielt (S62): aj·x + bj·y – Skala·cj = FMAX
Als Nächstes werden alle Kreuzungspunkte P = (dxi, dyi) berechnet als Kreuzungspunkte dreier nicht-paraller Grenzebenen und es wird geprüft, ob jeder der berechneten Punkte die jeweiligen Bedingungsformeln erfüllt. Der Kreuzungspunkt der drei Grenzebenen wird berechnet durch Lösen der nachstehenden gleichzeitigen Gleichungen mit einer bekannten Lösung gleichzeitiger Gleichungen: ai·dx + bi·dy – (Skala·ci + FMAX(i)) = 0 aj·dx + bj·dy – (Skala·cj + FMAX(j)) = 0 ak·dx + bk·dy – (Skala·ck + FMAX(k)) = 0wobei (i, j, k) drei verschiedene ganze Zahlen sind, die kleiner sind als die Anzahl der Kantenlinien des bestimmten Bildes.
Ob die Bedingungsformeln erfüllt werden, kann unter Verwendung folgender Formeln festgestellt werden: (aj·dx + bj·dy – FMAX)/cj ≤ Skala wenn cj > 0 (aj·dx + bj·dy – FMAX)/cj ≥ Skala wenn cj < 0
Wenn "Skala" unendlich vergrössert werden kann, kann eine Region mit beliebiger Form eingeschlossen sein. So wird in der Praxis der variable Bereich von "Skala" auf gleich oder kleiner als ein bestimmter Wert gesetzt, z.B. "1,2" und es wird geprüft, ob ein interner Kereuzungpunkt innerhalb dieses Bereichs liegt. Das heisst, (aj·dx + bj·dy – FMAX)/cj ≤ 1,2 wenn cj > 0 (aj·dx + bj·dy – FMAX)/cj ≥ 1,2 wenn cj < 0
Mit dieser Verarbeitung kann eine geeignete Übereinstimmung erzielt werden, auch wenn die Grösse des bestimmten Bildes sich ändert.
So geht wie in 11, wenn die Bedingungen für alle Grenzlinien erfüllt sind, der Ablauf weiter von Schritt S66 zu Schritt S67 zum Feststellen des Vorhandenseins eines internen Kreuzungspunktes. Sonst geht der Ablauf weiter von Schritt S68 zu Schritt S69 zum Feststellen des Nichtvorhandenseins eines internen Kreuzungspunktes.
[Drittes Ausführungsbeispiel]
Das dritte Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung befasst sich mit einem Fall, bei dem ein bestimmtes Bild aus einer Vielzahl von Regionen mit verschiedenen Farben besteht.
Jede der Regionen, die ein bestimmtes Bild bilden enthält folgende Informationen: die Vertexkette des bestimmten Bildes und die vertikalen und horizontalen Dimensionen, Bereich, und Farbinformation der Region. In diesem Fall wird die Arbeit der in 4 gezeigten Einzelregionverarbeitungseinheit 102 modifiziert wie nachstehend beschrieben.
21 ist ein Blockdiagramm, das die Anordnung der Einzelregionverarbeitungseinrichtung 102 im dritten Ausführungsbeispiel zeigt.
Die der 4 entsprechende Verarbeitungsabfolge wird angewendet auf eine Kombination von Regionsinformation für jede der Regionen im eingegebenen bestimmten Bild und derjenigen Regionen im Bild die verglichen werden sollen, und wenn alle Bedingungen erfüllt sind, werden Beschreibungsinformation der Region und Information der beweglichen Region des bestimmten Bildes dem Einzelregionspeicher 103 hinzugefügt. Danach werden die bereits erwähnte Mischregionverarbeitungseinheit und die nachfolgenden Einheiten gebildet, womit die Suchverarbeitung, basierend auf dem bestimmten Bild unter Verwendung einer Vielzahl von Regionen verwirklicht wird.
In 21 werden Farbinformationsfeststellung 301, Grösseninformationsfeststellung 302, Berechnung der beweglichen Region 303 und Regionsinformationsfeststellung 304 in Mustereinheiten des bestimmten Bildes ausgeführt, wie in 4 gezeigt und so Einzelregioninformation erzielt.
Wird ein Teil eines Bildes als ein bestimmtes Bild eingegeben, wird das bestimmte Bild in eine Vielzahl von Regionen unterteilt, eine Vielzahl von Regionen mit unterschiedlichen Farben (eine einzelne Farbe in jeder Region) wird durch polygonale Näherung der Grenzlinien der Regionen erzeugt und damit eine Vielzahl von Bildern (Darstellungen). Als Ergebnis davon können, wenn ein Teil eines Bildes als ein bestimmtes Bild eingegeben wird Bilddaten, die das bestimmte Bild beinhalten unter Verwendung dieser Bildteile gesucht werden.
Wie vorstehend beschrieben, kann gemäss dieses Ausführungsbeispiels, da die Verarbeitung für eine Mischregion als einer Kombination aus einer Vielzahl von Regionen zusammen mit der Verarbeitung für eine Einzelregion durchgeführt wird, ein zu suchendes Bild, das durch Teilung als eine Vielzahl von Regionen extrahiert wird, korrekt verglichen werden.
Zusätzlich wird eine bewegliche Region, in der jede Region eine spezifische Phasenbeziehung mit dem bestimmten Bild hat berechnet und An/Abwesenheit einer Kreuzungsregion der beweglichen Regionen wird festgestellt und erlaubt so effiziente Feststellung.

Claims

Bildsuchvorrichtung zur Suche von Bildern in einer Datenbank, mit: Einrichtung (8) zum Eingeben von Daten, die ein bestimmtes Bild darstellen; Einrichtung (110) zum Speichern einer Vielzahl von Bildbeschreibungsdateien, von denen jede Bilddaten enthält, die Gebiete und Grenzpunktkoordinatenfolgen darstellen, die sich auf ein bestimmtes Bild in der Datenbank beziehen; Einzelbereichverarbeitungseinrichtung (102, 103) zum Bestimmen aus den Bildbeschreibungsdateien, ob irgendein Bereich eines durch seine Bildbeschreibungsdatei beschriebenen Bildes in dem bestimmten Bild enthalten ist; Verbindungsbereichverarbeitungseinrichtung (104) zum Bestimmen, ob das bezeichnete Bild gleichzeitig innerhalb seiner Dimensionen auch eine Vielzahl von durch die Einzelbereichverarbeitungseinrichtung bestimmten Einzelbereiche enthält, in Hinblick auf mindestens ein Bild in der Datenbank, wobei die Verbindungsbereichverarbeitungseinrichtung (104) in der Lage ist, jeden von der Einzelbereichverarbeitungseinrichtung bestimmten Einzelbereich als einen Verbindungsbereich zu setzen, dem gesetzten Verbindungsbereich weitere von der Einzelbereichverarbeitungseinrichtung bestimmte Einzelbereiche hinzuzufügen, bis das Hinzufügen eines Einzelbereichs zu einem Verbindungsbereich verursacht, dass dieser Verbindungsbereich eine Zusammensetzung hat, die nicht im bezeichneten Bild enthalten ist und diesen oder jeden so erzielten Verbindungsbereich für die Verwendung durch die Ähnlichkeits- und Sucheinrichtung aufzufinden; Einrichtung (104, 105) zum Speichern von Daten, die jeden zurückgehaltenen Verbindungsbereich darstellen, wie er von der Verbindungsbereichverarbeitungseinrichtung bestimmt wurde; Ähnlichkeitserfassungseinrichtung (106) zum Berechnen von Ähnlichkeitswerten, die den Grad von Ähnlichkeit zwischen dem oder jedem zurückgehaltenen und gespeicherten Verbindungsbereich und dem bezeichneten Bild darstellen, und Sucheinrichtung (107, 108) zum Suchen von Bildern aus der Datenbank, die in Übereinstimmung mit den berechneten Ähnlichkeitswerten dem bezeichneten Bild ähnlich sind.
Vorrichtung nach Anspruch 1 mit Einrichtung (204), die dem bezeichneten Bild eine Farbe zuordnet.
Vorrichtung nach Anspruch 2 gekennzeichnet dadurch, dass die Bildbeschreibungsdateien Farbinformation enthalten und dadurch, dass die Einzelbereichverarbeitungseinrichtung in der Lage ist, zu bestimmen, ob auf Grundlage der zugeordneten Farbe und der in der jeweiligen Bildbeschreibungsdatei und in Übereinstimmung mit den Gebietsdaten und Grenzpunktkoordinatenfolgen in den jeweiligen Bildbeschreibungsdateien ein Bereich im bezeichneten Bild enthalten ist.
Vorrichtung nach Anspruch 1 gekennzeichnet dadurch, dass die Verbindungsbereichverarbeitungseinrichtung in der Lage ist, auf Grundlage eines Überschneidungsbereiches geometrischer Parameterbereiche einen Verbindungsbereich zu erzielen, der eine Reichweite anzeigt, in der jeder der Vielzahl der erfassten Bereiche eine relative positionelle Beziehung zu anderen Einzelbereichen hat, die von der Einzelbereichverarbeitungseinrichtung bestimmt wurden.
Vorrichtung nach jedem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Einzelbereichverarbeitungseinrichtung in der Lage ist, unter Verwendung von in der Bildbeschreibungsdatei enthaltenen Scheitelpunkten und/oder Grenzliniensegmentdaten zu bestimmen, ob jeder aus der Vielzahl von Bereichen in einer Bildbeschreibungsdatei im bezeichneten Bild enthalten ist.
Suchverfahren zum Suchen von Bildern in einer Datenbank (110) in Reaktion auf ein eingegebenes bestimmtes Bild, wobei in der Datenbank eine Vielzahl von Bildbeschreibungsdateien gespeichert ist, von denen jede Bilddaten enthält, die Gebiete und Grenzpunktkoordinatenfolgen darstellen, die sich auf ein bestimmtes Bild in der Datenbank beziehen; Einzelbereichverarbeitungsschritt des Bestimmens aus den Bildbeschreibungsdateien, ob irgend ein Einzelbereich eines durch seine Bildbeschreibungsdatei in der Datenbank beschriebenen Bildes in dem eingegebenen bestimmten Bild enthalten ist; Verbindungsbereichverarbeitungsschritt des Bestimmens, ob das bezeichnete Bild gleichzeitig innerhalb seiner Dimensionen auch eine Vielzahl von durch den Einzelbereichverarbeitungsschritt bestimmten Einzelbereichen enthält, in Hinblick auf mindestens ein Bild in der Datenbank, wobei der Verbindungsbereichverarbeitungsschritt jeden vom Einzelbereichverarbeitungsschritt bestimmten Einzelbereich als Verbindungsbereich setzt und dem gesetzten Verbindungsbereich weitere vom Einzelbereichverarbeitungsschritt bestimmte Einzelbereiche hinzufügt, bis das Hinzufügen eines Einzelbereichs zu einem Verbindungsbereich verursacht, dass dieser Verbindungsbereich eine Zusammensetzung hat, die nicht im bezeichneten Bild enthalten ist und diesen oder jeden so erzielten Verbindungsbereich zurückhält; Schritt des Speicherns von Daten, die jeden zurückgehaltenen Verbindungsbereich darstellen, wie er vom Verbindungsbereichverarbeitungsschritt bestimmt wurde; und Schritt des Berechnens von Ähnlichkeitswerten, die den Grad von Ähnlichkeit zwischen dem oder jedem zurückgehaltenen und gespeicherten Verbindungsbereich und dem bezeichneten Bild darstellen, und Schritt des Suchens von Bildern aus der Datenbank, die in Übereinstimmung mit den berechneten Ähnlichkeitswerten dem bezeichneten Bild ähnlich sind.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei dem bezeichneten Bild eine Farbe zugeordnet wird.
Verfahren nach Anspruch 7, gekennzeichnet dadurch, dass die Bildbeschreibungsdateien Farbinformation enthalten und dadurch, dass der Einzelbereichverarbeitungsschritt auf Grundlage der zugeordneten Farbe und der in der jeweiligen Bildbeschreibungsdatei und in Übereinstimmung mit den Gebietsdaten und Grenzpunktkoordinatenfolgen in den jeweiligen Bildbeschreibungsdateien Einzelbereiche bestimmt.
Verfahren nach Anspruch 7 oder 8 gekennzeichnet dadurch, dass der Verbindungsbereichverarbeitungsschritt auf Grundlage von Überschneidungsbereichen geometrischer Parameterbereiche einen Verbindungsbereich erzielt, der eine Reichweite anzeigt, in der jede der Vielzahl der Einezlbereiche eine relative positionelle Beziehung zu anderen Einzelbereichen hat.
Verfahren nach jedem der Ansprüche 6 bis 9, wobei der Einzelbereichverarbeitungsschritt unter Verwendung von in der Bildbeschreibungsdatei enthaltenen Scheitelpunkten und/oder Grenzliniensegmentdaten bestimmt, ob ein Einzelbereich im bezeichneten Bild enthalten ist.
Speichermedium zum Speichern von prozessorimplementierbaren Befehlen zur Steuerung eines elektronischen Prozessors, der all die Schritte der Ansprüche 6 bis 10 ausführt.