JP2000348179A - カラー画像を表現する方法およびカラー画像を探索する方法 - Google Patents
カラー画像を表現する方法およびカラー画像を探索する方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 正確で、記憶効率および計算効率が高く、か
つ、柔軟な画像の表現および検索方法および装置を提供
する。 【解決手段】 カラー画像を表現する方法は、画像の領
域を選択するステップと、該領域の代表色として１つま
たは複数の色を選択するステップと、複数の代表色を有
する領域に対し、各代表色について、その各々の代表色
に関して色分布に関連する少なくとも２つのパラメータ
を算出し、該パラメータを用いて画像領域のデスクリプ
タを導出するステップとを含む。
つ、柔軟な画像の表現および検索方法および装置を提供
する。 【解決手段】 カラー画像を表現する方法は、画像の領
域を選択するステップと、該領域の代表色として１つま
たは複数の色を選択するステップと、複数の代表色を有
する領域に対し、各代表色について、その各々の代表色
に関して色分布に関連する少なくとも２つのパラメータ
を算出し、該パラメータを用いて画像領域のデスクリプ
タを導出するステップとを含む。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、探索の目的でカ
ラー画像または画像の領域を表現する方法およびカラー
画像または画像領域を探索する方法に関する。
ラー画像または画像の領域を表現する方法およびカラー
画像または画像領域を探索する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像内容に基づいて、例えばマルチメデ
ィアデータベースから静止画像およびビデオを検索する
探索技術が知られている。かかる技術には、色、テクス
チャ、エッジ情報、形状および動きを含むあらゆる画像
特徴が用いられている。かかる技術の適用例には、イン
ターネットサーチエンジン、インタラクティブＴＶ、テ
レメディシンおよびテレショッピングがある。
ィアデータベースから静止画像およびビデオを検索する
探索技術が知られている。かかる技術には、色、テクス
チャ、エッジ情報、形状および動きを含むあらゆる画像
特徴が用いられている。かかる技術の適用例には、イン
ターネットサーチエンジン、インタラクティブＴＶ、テ
レメディシンおよびテレショッピングがある。
【０００３】画像データベースから画像を検索する目的
で、画像または画像の領域が、画像内の色に基づくデス
クリプタ等の、デスクリプタによって表現される。画像
領域の平均色、画像領域内の色の変化に基づく統計的モ
ーメント、画像領域の最大部分をカバーする色等の代表
色、およびカラーヒストグラム等、各種異なるタイプの
色に基づくデスクリプタが知られている。なお、ヒスト
グラムは、画像領域について、予め決められた色のセッ
トの各々の領域における画素の数をカウントすることに
よって導出される。
で、画像または画像の領域が、画像内の色に基づくデス
クリプタ等の、デスクリプタによって表現される。画像
領域の平均色、画像領域内の色の変化に基づく統計的モ
ーメント、画像領域の最大部分をカバーする色等の代表
色、およびカラーヒストグラム等、各種異なるタイプの
色に基づくデスクリプタが知られている。なお、ヒスト
グラムは、画像領域について、予め決められた色のセッ
トの各々の領域における画素の数をカウントすることに
よって導出される。
【０００４】周知の、内容に基づく画像検索システム
は、ＱＢＩＣ（query by image content（画像内容によ
るクエリー））である（米国特許第５５７９４７１号、
ＭＰＥＧ文書Ｍ４５８２／Ｐ１６５：ＩＢＭアルマデン
リサーチセンタ（Almaden Research Center）によるCol
our Descriptors for MPEG-7を参照）。このシステムの
動作のモードのうちの１つにおいて、データベースの各
画像がブロックに分割される。各ブロックは、同様の色
のサブセットにグループ化され、かかるサブセットの最
大のものが選択される。選択されたサブセットの平均色
が、各ブロックの代表色として選択される。画像の代表
色情報は、データベースに格納される。このデータベー
スのクエリーは、クエリー画像を選択することによって
作成することができる。クエリー画像の代表色情報は、
上述した方法と同じ方法で導出される。そして、クエリ
ー情報は、最も近似した一致を見つけるアルゴリズムを
用いて、データベースに格納された画像の情報と比較さ
れる。
は、ＱＢＩＣ（query by image content（画像内容によ
るクエリー））である（米国特許第５５７９４７１号、
ＭＰＥＧ文書Ｍ４５８２／Ｐ１６５：ＩＢＭアルマデン
リサーチセンタ（Almaden Research Center）によるCol
our Descriptors for MPEG-7を参照）。このシステムの
動作のモードのうちの１つにおいて、データベースの各
画像がブロックに分割される。各ブロックは、同様の色
のサブセットにグループ化され、かかるサブセットの最
大のものが選択される。選択されたサブセットの平均色
が、各ブロックの代表色として選択される。画像の代表
色情報は、データベースに格納される。このデータベー
スのクエリーは、クエリー画像を選択することによって
作成することができる。クエリー画像の代表色情報は、
上述した方法と同じ方法で導出される。そして、クエリ
ー情報は、最も近似した一致を見つけるアルゴリズムを
用いて、データベースに格納された画像の情報と比較さ
れる。
【０００５】ＭＰＥＧ文書Ｍ４５８２／Ｐ４３７および
米国特許第５５８６１９７号は、同様の方法を開示して
いるが、画像をブロックに分割する方法としてより柔軟
な方法を使用すると共に、画像を比較する方法として異
なる方法を使用している。別の変形例として、ＭＰＥＧ
文書Ｍ４５８２／Ｐ５７６： Colour representationfo
r visual objectsに述べられている例では、領域毎の２
つの代表色の各々について１つの値が使用される。
米国特許第５５８６１９７号は、同様の方法を開示して
いるが、画像をブロックに分割する方法としてより柔軟
な方法を使用すると共に、画像を比較する方法として異
なる方法を使用している。別の変形例として、ＭＰＥＧ
文書Ｍ４５８２／Ｐ５７６： Colour representationfo
r visual objectsに述べられている例では、領域毎の２
つの代表色の各々について１つの値が使用される。
【０００６】ＭＰＥＧ文書Ｍ４５８２／Ｐ７６：A colo
ur descriptor for MPEG-7:Variable-Bin colour histo
gram等、カラーヒストグラムに基づいて画像を表現する
いくつかの技術が開発されている。他の技術では、画像
領域の色分布の統計的記述を使用する。例えば、ＭＰＥ
Ｇ文書Ｍ４５８２／Ｐ５４９：Colour Descriptor byus
ing picture information measure of subregions in v
ideo sequencesは、画像が高エントロピ領域および低エ
ントロピ領域に分割され、各タイプの領域毎に色分布特
徴が計算される技術を開示している。ＭＰＥＧ文書Ｍ４
８５２／Ｐ３１９：MPEG-7 Colour Descriptor Proposa
lは、画像領域に対するデスクリプタとして平均値およ
び共分散値を用いることを述べている。
ur descriptor for MPEG-7:Variable-Bin colour histo
gram等、カラーヒストグラムに基づいて画像を表現する
いくつかの技術が開発されている。他の技術では、画像
領域の色分布の統計的記述を使用する。例えば、ＭＰＥ
Ｇ文書Ｍ４５８２／Ｐ５４９：Colour Descriptor byus
ing picture information measure of subregions in v
ideo sequencesは、画像が高エントロピ領域および低エ
ントロピ領域に分割され、各タイプの領域毎に色分布特
徴が計算される技術を開示している。ＭＰＥＧ文書Ｍ４
８５２／Ｐ３１９：MPEG-7 Colour Descriptor Proposa
lは、画像領域に対するデスクリプタとして平均値およ
び共分散値を用いることを述べている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上述した方法はすべ
て、重大な欠点を有する。それらのうちのいくつか、特
にカラーヒストグラム技術は、非常に正確ではあるが、
比較的大容量の記憶領域と処理時間とを必要とする。１
つまたは２つの代表色を用いる方法等、他の方法は、高
い記憶および計算効率を有するが、精度が十分ではな
い。統計的デスクリプタは、それら２つのタイプの技術
の折衷案であるが、特に画素の色が領域内で大きく変化
する場合に、柔軟性が不十分となる可能性がある。
て、重大な欠点を有する。それらのうちのいくつか、特
にカラーヒストグラム技術は、非常に正確ではあるが、
比較的大容量の記憶領域と処理時間とを必要とする。１
つまたは２つの代表色を用いる方法等、他の方法は、高
い記憶および計算効率を有するが、精度が十分ではな
い。統計的デスクリプタは、それら２つのタイプの技術
の折衷案であるが、特に画素の色が領域内で大きく変化
する場合に、柔軟性が不十分となる可能性がある。
【０００８】この発明は、上述した点に鑑みてなされた
もので、画像領域のデスクリプタを導出するために、各
々が画像領域の代表色に対応する幾つかの成分分布を用
いて、色分布を近似させることにより、カラー画像を表
現する方法を提供する。
もので、画像領域のデスクリプタを導出するために、各
々が画像領域の代表色に対応する幾つかの成分分布を用
いて、色分布を近似させることにより、カラー画像を表
現する方法を提供する。
【０００９】また、この発明は、かかるデスクリプタを
使用して画像を探索する方法を提供する。
使用して画像を探索する方法を提供する。
【００１０】
【課題を解決するための手段】この発明に係るカラー画
像を表現する方法は、画像の領域を選択するステップ
と、領域の代表色として１つまたは複数の色を選択する
ステップと、複数の代表色を有する領域に対し、各代表
色について、その各々の代表色に関して色分布に関連す
る少なくとも２つのパラメータを算出し、該パラメータ
を用いて画像領域に対するデスクリプタを導出するステ
ップとを含むものである。
像を表現する方法は、画像の領域を選択するステップ
と、領域の代表色として１つまたは複数の色を選択する
ステップと、複数の代表色を有する領域に対し、各代表
色について、その各々の代表色に関して色分布に関連す
る少なくとも２つのパラメータを算出し、該パラメータ
を用いて画像領域に対するデスクリプタを導出するステ
ップとを含むものである。
【００１１】また、前記パラメータは、その領域の各々
の代表色に関して色分布に関連する統計的な値であるも
のである。
の代表色に関して色分布に関連する統計的な値であるも
のである。
【００１２】また、前記デスクリプタをデータ格納手段
に格納することを含むものである。
に格納することを含むものである。
【００１３】また、前記代表色を選択するステップは、
その領域に対するカラーヒストグラムを導出することを
含むものである。
その領域に対するカラーヒストグラムを導出することを
含むものである。
【００１４】また、前記代表色を選択するステップは、
前記カラーヒストグラムの局所的なピークを識別し、代
表色としてその対応する色を選択することを含むもので
ある。
前記カラーヒストグラムの局所的なピークを識別し、代
表色としてその対応する色を選択することを含むもので
ある。
【００１５】また、前記局所的なピークを、その領域内
の色分布の平均値として処理し、前記統計的な値は、そ
の各分布の最初の２つの中心モーメントであるものであ
る。
の色分布の平均値として処理し、前記統計的な値は、そ
の各分布の最初の２つの中心モーメントであるものであ
る。
【００１６】また、前記画像領域は、その画像内容とは
無関係である。
無関係である。
【００１７】また、前記画像領域は、ポリゴンである。
【００１８】また、前記画像領域は、オブジェクトに対
応しているものである。
応しているものである。
【００１９】また、カラー画像を、該画像に対応する信
号を処理することによって表現する方法であって、前記
画像の領域を選択するステップと、領域の幾つかの代表
色を識別するステップと、複数の代表色を有する領域に
対し、各代表色に対応する色分布を近似させる関数を導
出し、該関数を用いて前記領域の色デスクリプタを定義
するステップとを含むものである。
号を処理することによって表現する方法であって、前記
画像の領域を選択するステップと、領域の幾つかの代表
色を識別するステップと、複数の代表色を有する領域に
対し、各代表色に対応する色分布を近似させる関数を導
出し、該関数を用いて前記領域の色デスクリプタを定義
するステップとを含むものである。
【００２０】また、カラー画像を、該画像に対応する信
号を処理することによって表現する方法であって、前記
画像の領域を選択するステップと、領域の幾つかの代表
色を識別するステップと、複数の代表色を有する領域に
対し、各代表色について、その代表色に関して色分布の
広がりの指示を導出し、前記指示を用いて前記画像領域
のデスクリプタを導出するステップとを含むものであ
る。
号を処理することによって表現する方法であって、前記
画像の領域を選択するステップと、領域の幾つかの代表
色を識別するステップと、複数の代表色を有する領域に
対し、各代表色について、その代表色に関して色分布の
広がりの指示を導出し、前記指示を用いて前記画像領域
のデスクリプタを導出するステップとを含むものであ
る。
【００２１】また、この発明に係るカラー画像を探索す
る方法は、データ格納手段に格納されたカラー画像を探
索する方法であって、画像の色に関するクエリーを入力
するステップと、マッチング関数を用いて、前記クエリ
ーを、請求項１ないし１１のいずれかに記載の方法に従
って導出されて格納された画像のデスクリプタと比較す
るステップと、前記マッチング関数が前記クエリーと前
記画像の少なくとも一部との間の近似した一致を示す、
その対象である少なくとも１つの画像を選択して表示す
るステップとを含むものである。
る方法は、データ格納手段に格納されたカラー画像を探
索する方法であって、画像の色に関するクエリーを入力
するステップと、マッチング関数を用いて、前記クエリ
ーを、請求項１ないし１１のいずれかに記載の方法に従
って導出されて格納された画像のデスクリプタと比較す
るステップと、前記マッチング関数が前記クエリーと前
記画像の少なくとも一部との間の近似した一致を示す、
その対象である少なくとも１つの画像を選択して表示す
るステップとを含むものである。
【００２２】また、クエリーを入力するステップは、ク
エリー画像領域を選択するステップと、請求項１ないし
１１のいずれかに記載の方法に従って前記画像領域のデ
スクリプタを取得するステップとを含み、前記マッチン
グ関数は、そのデスクリプタを、前記クエリーと前記格
納された画像とに対して使用するものである。
エリー画像領域を選択するステップと、請求項１ないし
１１のいずれかに記載の方法に従って前記画像領域のデ
スクリプタを取得するステップとを含み、前記マッチン
グ関数は、そのデスクリプタを、前記クエリーと前記格
納された画像とに対して使用するものである。
【００２３】また、前記マッチング関数は、
【数４】 ここで、ｑは、クエリーに対応する色ベクトルｍおよび
Ｃは、代表色の色分布の第１および第２の中心モーメン
トを表すデスクリプタ値に基づくものである。
Ｃは、代表色の色分布の第１および第２の中心モーメン
トを表すデスクリプタ値に基づくものである。
【００２４】また、前記マッチング関数は、
【数５】 ここで、
【数６】 ｍおよびＣは、代表色の色分布の第１および第２の中心
モーメントを表すデスクリプタ値に基づくものである。
モーメントを表すデスクリプタ値に基づくものである。
【００２５】また、表示手段に表示される複数の画像か
らクエリーを選択するものである。
らクエリーを選択するものである。
【００２６】また、クエリーを入力するステップは、単
一色値を選択することを含むものである。
一色値を選択することを含むものである。
【００２７】また、クエリーを入力するステップは、１
つまたは複数の成分分布を指定することを含むものであ
る。
つまたは複数の成分分布を指定することを含むものであ
る。
【００２８】さらに、前記色空間の成分のうちの一部の
みを用いてクエリーを入力するものである。
みを用いてクエリーを入力するものである。
【００２９】
【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態を、
添付図面を参照して説明する。この発明の実施の形態に
よるシステムを図１に示す。本システムは、本システム
の動作を制御するコンピュータ等の制御装置２と、画像
およびテキストを含む出力を表示する、制御装置２に接
続されたモニタ等の表示装置４と、制御装置２に命令を
入力するマウス等のポインティングデバイス６とを有し
ている。また、本システムは、複数の画像のデジタルバ
ージョンを格納する画像データベース８と、後に詳述す
る、画像データベース８に格納された画像の各々につい
てデスクリプタ情報を格納するデスクリプタデータベー
ス１０をも有している。画像データベース８およびデス
クリプタデータベース１０の各々は、制御装置２に接続
されている。また、本システムは、制御装置２によって
制御されるコンピュータプログラムであり、かつ、デス
クリプタデータベース１０に対して作用する、サーチエ
ンジン１２も有している。
添付図面を参照して説明する。この発明の実施の形態に
よるシステムを図１に示す。本システムは、本システム
の動作を制御するコンピュータ等の制御装置２と、画像
およびテキストを含む出力を表示する、制御装置２に接
続されたモニタ等の表示装置４と、制御装置２に命令を
入力するマウス等のポインティングデバイス６とを有し
ている。また、本システムは、複数の画像のデジタルバ
ージョンを格納する画像データベース８と、後に詳述す
る、画像データベース８に格納された画像の各々につい
てデスクリプタ情報を格納するデスクリプタデータベー
ス１０をも有している。画像データベース８およびデス
クリプタデータベース１０の各々は、制御装置２に接続
されている。また、本システムは、制御装置２によって
制御されるコンピュータプログラムであり、かつ、デス
クリプタデータベース１０に対して作用する、サーチエ
ンジン１２も有している。
【００３０】本実施の形態では、システムの要素は、画
像ライブラリ等の単一サイトに設けられており、そのシ
ステムの構成要素は、常にリンクされている。
像ライブラリ等の単一サイトに設けられており、そのシ
ステムの構成要素は、常にリンクされている。
【００３１】デスクリプタデータベース１０は、画像デ
ータベースに格納されたすべての画像のデスクリプタを
格納する。より詳細には、本実施の形態では、デスクリ
プタデータベース１０は、各画像の複数の領域の各々に
ついてのデスクリプタを有している。これらデスクリプ
タは、後述するようにして導出される。
ータベースに格納されたすべての画像のデスクリプタを
格納する。より詳細には、本実施の形態では、デスクリ
プタデータベース１０は、各画像の複数の領域の各々に
ついてのデスクリプタを有している。これらデスクリプ
タは、後述するようにして導出される。
【００３２】データベース８の各画像は、画素からなる
オーバラップしない多数の矩形ブロックに分割される。
そして、各ブロックについて、予め決められた数の色を
選択し、各色のブロックにおける画素の数をカウントす
ることにより、カラーヒストグラムが導出される。
オーバラップしない多数の矩形ブロックに分割される。
そして、各ブロックについて、予め決められた数の色を
選択し、各色のブロックにおける画素の数をカウントす
ることにより、カラーヒストグラムが導出される。
【００３３】そのようにして取得されたカラーヒストグ
ラムは、ブロック内の画素の色分布を示す。概して、領
域は、１つまたは複数の優勢色（ドミナントカラー）を
有し、ヒストグラムは、それら色に対応するピークを有
することとなる。
ラムは、ブロック内の画素の色分布を示す。概して、領
域は、１つまたは複数の優勢色（ドミナントカラー）を
有し、ヒストグラムは、それら色に対応するピークを有
することとなる。
【００３４】ブロックのデスクリプタは、ヒストグラム
から識別される優勢色に基づく。各ブロックのデスクリ
プタは、以下の要素を有する。すなわち、 （１）デスクリプタの度数（degree）と呼ばれる優勢色
の数ｎ（ｎ≧１）また、各優勢色について、 （２）（ａ）ブロックにおける各優勢色の相対的な重要
性を表す重みここで、重みは、関連した色のブロックに
おける画素の数の、ブロックにおける画素の総数に対す
る割合である。 （ｂ）平均値ｍ
から識別される優勢色に基づく。各ブロックのデスクリ
プタは、以下の要素を有する。すなわち、 （１）デスクリプタの度数（degree）と呼ばれる優勢色
の数ｎ（ｎ≧１）また、各優勢色について、 （２）（ａ）ブロックにおける各優勢色の相対的な重要
性を表す重みここで、重みは、関連した色のブロックに
おける画素の数の、ブロックにおける画素の総数に対す
る割合である。 （ｂ）平均値ｍ
【００３５】
【数７】
【００３６】なお、ｘ、ｙおよびｚは、色成分、例えば
ＲＧＢ色空間における色の赤、緑および青の色成分等を
指し示す。また、ここで、平均値は、各優勢色の色成分
に対応している。 （ｃ）共分散行列Ｃ
ＲＧＢ色空間における色の赤、緑および青の色成分等を
指し示す。また、ここで、平均値は、各優勢色の色成分
に対応している。 （ｃ）共分散行列Ｃ
【００３７】
【数８】
【００３８】なお、ｃiiは色成分ｉの分散を表し、ｃij
は成分ｉとｊとの間の共分散を表している。この共分散
行列は、対称的（ｃii＝ｃij）であるため、それを格納
するために必要なのは６つの数値のみである。
は成分ｉとｊとの間の共分散を表している。この共分散
行列は、対称的（ｃii＝ｃij）であるため、それを格納
するために必要なのは６つの数値のみである。
【００３９】上述したようにデスクリプタを取得する
際、色分布は、ｎ個の異なる部分分布（sub-distributi
on）として扱われる。ここで、ｎは、優勢色の数であ
り、各部分分布は、平均値として各々の優勢色に集中す
る。部分分布の範囲はオーバラップし、当業者には理解
されるように、適切なアルゴリズムを用いて、重み、平
均値および共分散行列を計算するための各分布の範囲が
決定される。デスクリプタ成分を推定する１つの方法
は、実際のヒストグラムのカウントとガウス関数の混合
から推定された値との差を最小化することにより、ヒス
トグラムのピークに集中するガウス関数をそのヒストグ
ラムに適合させるという方法である。
際、色分布は、ｎ個の異なる部分分布（sub-distributi
on）として扱われる。ここで、ｎは、優勢色の数であ
り、各部分分布は、平均値として各々の優勢色に集中す
る。部分分布の範囲はオーバラップし、当業者には理解
されるように、適切なアルゴリズムを用いて、重み、平
均値および共分散行列を計算するための各分布の範囲が
決定される。デスクリプタ成分を推定する１つの方法
は、実際のヒストグラムのカウントとガウス関数の混合
から推定された値との差を最小化することにより、ヒス
トグラムのピークに集中するガウス関数をそのヒストグ
ラムに適合させるという方法である。
【００４０】デスクリプタデータベース１０は、画像デ
ータベース８に格納された各画像の各ブロックについ
て、上述したようにデスクリプタを格納する。上述した
デスクリプタ構造を用いた各ブロック内の色分布の表現
は、大量の記述的情報を含むが、例えば完全なヒストグ
ラム情報よりは必要な記憶空間が少ない。
ータベース８に格納された各画像の各ブロックについ
て、上述したようにデスクリプタを格納する。上述した
デスクリプタ構造を用いた各ブロック内の色分布の表現
は、大量の記述的情報を含むが、例えば完全なヒストグ
ラム情報よりは必要な記憶空間が少ない。
【００４１】例として、特定のブロックのカラーヒスト
グラムは、３つの優勢色に対応する３つのピークを示
す。このヒストグラムの色分布は、３つの色の部分分布
として分析され、その結果、優勢色の数を示す数値３、
３つの重み、３つのピークの色ベクトルに対応する３つ
の平均ベクトルおよび３つの対応する共分散行列を含む
デスクリプタが得られる。
グラムは、３つの優勢色に対応する３つのピークを示
す。このヒストグラムの色分布は、３つの色の部分分布
として分析され、その結果、優勢色の数を示す数値３、
３つの重み、３つのピークの色ベクトルに対応する３つ
の平均ベクトルおよび３つの対応する共分散行列を含む
デスクリプタが得られる。
【００４２】本システムは、デスクリプタデータベース
に格納されたデスクリプタを用いて、画像データベース
の画像を探索するために使用される。本実施の形態で
は、２つの探索方法、すなわち単一カラーに基づく探索
と領域に基づく探索とを示す。
に格納されたデスクリプタを用いて、画像データベース
の画像を探索するために使用される。本実施の形態で
は、２つの探索方法、すなわち単一カラーに基づく探索
と領域に基づく探索とを示す。
【００４３】単一カラーに基づく探索について、図２に
示すフローチャートを参照して説明する。単一カラーに
基づく探索において、ユーザは、ポインティングデバイ
ス６および表示装置４に表示されるカラーホイールまた
はパレット等のメニューを使用して、探索する色を選択
することにより、クエリーを入力する（ステップ１０
２）。そして、制御装置２は、そのクエリー色について
対応する色ベクトルを取得する（ステップ１０４）。こ
の色ベクトルは、クエリー色の各色成分、すなわち、
赤、緑および青成分である成分を有している。
示すフローチャートを参照して説明する。単一カラーに
基づく探索において、ユーザは、ポインティングデバイ
ス６および表示装置４に表示されるカラーホイールまた
はパレット等のメニューを使用して、探索する色を選択
することにより、クエリーを入力する（ステップ１０
２）。そして、制御装置２は、そのクエリー色について
対応する色ベクトルを取得する（ステップ１０４）。こ
の色ベクトルは、クエリー色の各色成分、すなわち、
赤、緑および青成分である成分を有している。
【００４４】次に、制御装置２は、サーチエンジン１２
を使用して、画像データベース８内のクエリー色を含む
画像を探索する。サーチエンジン１２は、クエリー色ベ
クトルとデスクリプタデータベース１０内の画像ブロッ
クのデスクリプタとを用いて、マッチングプロシージャ
を実行する（ステップ１０６）。
を使用して、画像データベース８内のクエリー色を含む
画像を探索する。サーチエンジン１２は、クエリー色ベ
クトルとデスクリプタデータベース１０内の画像ブロッ
クのデスクリプタとを用いて、マッチングプロシージャ
を実行する（ステップ１０６）。
【００４５】このマッチングプロシージャは、マッチン
グ値Ｍを算出するための以下の式を用いて実行される。
グ値Ｍを算出するための以下の式を用いて実行される。
【００４６】
【数９】
【００４７】ここで、ｑはクエリー色ベクトルである。
マッチング値は、ブロックのデスクリプタのｍおよびＣ
の各値を用いて、各ブロックの各優勢色について計算さ
れる。このようにして、度数ｎのデスクリプタについ
て、ｎ個のマッチング値が取得される。
マッチング値は、ブロックのデスクリプタのｍおよびＣ
の各値を用いて、各ブロックの各優勢色について計算さ
れる。このようにして、度数ｎのデスクリプタについ
て、ｎ個のマッチング値が取得される。
【００４８】マッチング値は、ガウス関数として確率密
度関数をモデル化することにより、クエリー色値によっ
て定義される点における、ブロック内の各色の部分分布
に対応する確率密度関数の値とみなすことができる。
度関数をモデル化することにより、クエリー色値によっ
て定義される点における、ブロック内の各色の部分分布
に対応する確率密度関数の値とみなすことができる。
【００４９】所定のデスクリプタについて、マッチング
値Ｍが大きいほど、対応するブロックは選択された色と
近似して一致する。
値Ｍが大きいほど、対応するブロックは選択された色と
近似して一致する。
【００５０】デスクリプタデータベース１０の各デスク
リプタについてマッチング値が計算されると、サーチエ
ンジン１２は、度数が１より大きいすべてのデスクリプ
タに対しＭの最大値のみを考慮することにより、Ｍの最
大値から開始してＭのサイズにより上記結果を順序付け
る。
リプタについてマッチング値が計算されると、サーチエ
ンジン１２は、度数が１より大きいすべてのデスクリプ
タに対しＭの最大値のみを考慮することにより、Ｍの最
大値から開始してＭのサイズにより上記結果を順序付け
る。
【００５１】制御装置２は、サーチエンジン１２からマ
ッチングプロシージャの結果を取得し、画像データベー
スから、予め決められた数Ｋについて、ＭのうちのＫ個
の最大値に対応する最も近似して一致する画像であるＫ
個の画像を検索する。そして、それら画像は、表示装置
４に表示される（ステップ１１０）。制御装置２の設定
により、最も近似して一致したもののうちのいくつが表
示装置に表示されるかが決められている。その数は、ユ
ーザによって変更することができる。
ッチングプロシージャの結果を取得し、画像データベー
スから、予め決められた数Ｋについて、ＭのうちのＫ個
の最大値に対応する最も近似して一致する画像であるＫ
個の画像を検索する。そして、それら画像は、表示装置
４に表示される（ステップ１１０）。制御装置２の設定
により、最も近似して一致したもののうちのいくつが表
示装置に表示されるかが決められている。その数は、ユ
ーザによって変更することができる。
【００５２】上記説明から分るように、単一色に基づく
探索では、画像データベース８から、ユーザが最初に選
択した色と同じかまたはそれに近い優勢色を有するブロ
ックを含む画像が検索される。
探索では、画像データベース８から、ユーザが最初に選
択した色と同じかまたはそれに近い優勢色を有するブロ
ックを含む画像が検索される。
【００５３】領域に基づく探索について、図３に示すフ
ローチャートを参照して説明する。領域に基づく探索で
は、制御装置２は、画像データベース８からの画像であ
る予め決められた探索画像のセットを表示装置４に表示
するよう動作する（ステップ２０２）。この探索画像
は、制御装置の設定によってすべて決められていてもよ
く、あるいは、ユーザによって入力される他の要件によ
って決まるようにしてもよい。例えば、キーワードに基
づく探索をサポートする比較的大規模なシステムでは、
ユーザが「葉（leaves）」という単語を入力すると、そ
の結果、色に基づく探索の画像として示されている葉
（leaves）を示す予め決められた画像のセットが表示さ
れる。
ローチャートを参照して説明する。領域に基づく探索で
は、制御装置２は、画像データベース８からの画像であ
る予め決められた探索画像のセットを表示装置４に表示
するよう動作する（ステップ２０２）。この探索画像
は、制御装置の設定によってすべて決められていてもよ
く、あるいは、ユーザによって入力される他の要件によ
って決まるようにしてもよい。例えば、キーワードに基
づく探索をサポートする比較的大規模なシステムでは、
ユーザが「葉（leaves）」という単語を入力すると、そ
の結果、色に基づく探索の画像として示されている葉
（leaves）を示す予め決められた画像のセットが表示さ
れる。
【００５４】探索画像の各々は、デスクリプタが導出さ
れるブロックに対応して、画像をブロックに分割するグ
リッドと共に示される。そして、ユーザは、ポインティ
ングデバイス６を用いて、それら画像のうちの１つにあ
る、対象となる色分布を示すブロックを選択する（ステ
ップ２０４）。
れるブロックに対応して、画像をブロックに分割するグ
リッドと共に示される。そして、ユーザは、ポインティ
ングデバイス６を用いて、それら画像のうちの１つにあ
る、対象となる色分布を示すブロックを選択する（ステ
ップ２０４）。
【００５５】その後、制御装置２は、デスクリプタデー
タベース１０から選択された画像ブロックのデスクリプ
タを検索し、それをクエリーデスクリプタとして使用す
る（ステップ２０６）。探索画像が画像データベース８
から取出されているため、デスクリプタは既に入手可能
である。そして、サーチエンジンは、マッチング関数を
使用してクエリーデスクリプタをデスクリプタデータベ
ースに格納された他のデスクリプタと比較することによ
り、探索を実行する（ステップ２０８）。
タベース１０から選択された画像ブロックのデスクリプ
タを検索し、それをクエリーデスクリプタとして使用す
る（ステップ２０６）。探索画像が画像データベース８
から取出されているため、デスクリプタは既に入手可能
である。そして、サーチエンジンは、マッチング関数を
使用してクエリーデスクリプタをデスクリプタデータベ
ースに格納された他のデスクリプタと比較することによ
り、探索を実行する（ステップ２０８）。
【００５６】優勢色の１つについて平均値ｍaおよび共
分散行列Ｃaを有するクエリーデスクリプタと、優勢色
の１つについて平均値ｍbおよび共分散行列Ｃbを有する
別のデスクリプタと、について、マッチング関数は以下
のように定義される。
分散行列Ｃaを有するクエリーデスクリプタと、優勢色
の１つについて平均値ｍbおよび共分散行列Ｃbを有する
別のデスクリプタと、について、マッチング関数は以下
のように定義される。
【００５７】
【数１０】
【００５８】ここで、ｑは、色ベクトルに類似する３−
ｄベクトルであり、（０，０，０）から（２５５，２５
５，２５５）の範囲に亙って積分が計算される。なお、
２５５は、色成分の最大値である。他の実施の形態で
は、積分の範囲は、使用される色座標系および表現によ
って決まる。
ｄベクトルであり、（０，０，０）から（２５５，２５
５，２５５）の範囲に亙って積分が計算される。なお、
２５５は、色成分の最大値である。他の実施の形態で
は、積分の範囲は、使用される色座標系および表現によ
って決まる。
【００５９】これは、ガウス関数の形態で確率質量関数
として画像ブロックの対応する色部分分布をモデル化す
ること、および、それらがオーバラップする程度を決定
する、すなわち、換言すればそれらの間の類似度を決定
することと等価である。上記計算の結果が大きいほど、
対応する色分布は近似する。この場合、この関数によ
り、クエリー画像ブロックの色部分分布と格納された画
像の色部分分布とがオーバラップする程度が決定され
る。
として画像ブロックの対応する色部分分布をモデル化す
ること、および、それらがオーバラップする程度を決定
する、すなわち、換言すればそれらの間の類似度を決定
することと等価である。上記計算の結果が大きいほど、
対応する色分布は近似する。この場合、この関数によ
り、クエリー画像ブロックの色部分分布と格納された画
像の色部分分布とがオーバラップする程度が決定され
る。
【００６０】あるデスクリプタを他のデスクリプタとマ
ッチングさせる完全なマッチング関数は、以下のように
定義される。
ッチングさせる完全なマッチング関数は、以下のように
定義される。
【００６１】
【数１１】
【００６２】ここで、ｖおよびｗは、部分分布に対する
重みであり、合計は、両領域の全部分分布である。
重みであり、合計は、両領域の全部分分布である。
【００６３】このようにして、クエリー画像ブロックの
デスクリプタに記述されている各優勢色について、デス
クリプタデータベース１０からのデスクリプタにおける
各優勢色に関し、マッチング値が計算される。この結果
として得られるマッチング値は、重み付けされ、その後
合計されてｍfに対応する最終的なマッチング値が得ら
れる。
デスクリプタに記述されている各優勢色について、デス
クリプタデータベース１０からのデスクリプタにおける
各優勢色に関し、マッチング値が計算される。この結果
として得られるマッチング値は、重み付けされ、その後
合計されてｍfに対応する最終的なマッチング値が得ら
れる。
【００６４】クエリーデスクリプタに関して、データベ
ースのすべてのデスクリプタについて上述したように全
マッチング値が計算される。単一色に基づく探索の場合
と同様に、その結果は順序付けられ（ステップ２１
０）、最も近似した一致を示す最大マッチング値を有す
るＫ個の画像が、ユーザに対して表示装置に表示される
（ステップ２１２）。
ースのすべてのデスクリプタについて上述したように全
マッチング値が計算される。単一色に基づく探索の場合
と同様に、その結果は順序付けられ（ステップ２１
０）、最も近似した一致を示す最大マッチング値を有す
るＫ個の画像が、ユーザに対して表示装置に表示される
（ステップ２１２）。
【００６５】先の探索で見つけられた画像の画像領域を
選択することにより、更なる探索を繰返し実行すること
ができる。
選択することにより、更なる探索を繰返し実行すること
ができる。
【００６６】この発明によるシステムは、例えば、画像
ライブラリに設けることができる。あるいは、データベ
ースを本システムの制御装置から遠隔に設置し、電話線
等の一時的なリンクによるかまたはインターネット等の
ネットワークにより、制御装置に接続するようにしても
よい。画像データベースおよびデスクリプタデータベー
スは、例えば、永久記憶装置に、あるいは、ＣＤ−ＲＯ
ＭまたはＤＶＤ等のポータブルデータ記憶媒体に設ける
ようにしてもよい。
ライブラリに設けることができる。あるいは、データベ
ースを本システムの制御装置から遠隔に設置し、電話線
等の一時的なリンクによるかまたはインターネット等の
ネットワークにより、制御装置に接続するようにしても
よい。画像データベースおよびデスクリプタデータベー
スは、例えば、永久記憶装置に、あるいは、ＣＤ−ＲＯ
ＭまたはＤＶＤ等のポータブルデータ記憶媒体に設ける
ようにしてもよい。
【００６７】上記説明において、色表現は、赤、緑およ
び青の色成分に関して説明した。当然のことながら、色
相、彩度および輝度、ＹＵＶ座標系、あるいは、任意の
色空間の色成分のサブセット、例えばＨＳＩにおける色
相および彩度のみを用いる表現等、他の表現を使用する
こともできる。
び青の色成分に関して説明した。当然のことながら、色
相、彩度および輝度、ＹＵＶ座標系、あるいは、任意の
色空間の色成分のサブセット、例えばＨＳＩにおける色
相および彩度のみを用いる表現等、他の表現を使用する
こともできる。
【００６８】上述したこの発明の実施の形態では、画像
の矩形ブロックについて導出されるデスクリプタを使用
する。デスクリプタの基準として、画像の他の部分領域
を用いることも可能である。例えば、形状およびサイズ
の異なる領域を使用することもできる。あるいは、例え
ば車、家または人間等のオブジェクトに対応する画像の
領域について、デスクリプタを導出するようにしてもよ
い。いずれの場合も、デスクリプタを、画像の全体につ
いて導出してもよく、または画像の一部のみについて導
出してもよい。
の矩形ブロックについて導出されるデスクリプタを使用
する。デスクリプタの基準として、画像の他の部分領域
を用いることも可能である。例えば、形状およびサイズ
の異なる領域を使用することもできる。あるいは、例え
ば車、家または人間等のオブジェクトに対応する画像の
領域について、デスクリプタを導出するようにしてもよ
い。いずれの場合も、デスクリプタを、画像の全体につ
いて導出してもよく、または画像の一部のみについて導
出してもよい。
【００６９】探索プロシージャにおいて、単一色クエリ
ーを入力するかまたは画像ブロックを選択する代りに、
ユーザは、例えば、ポインティングデバイスを用いて、
画像の領域を記述することができる。それは、例えばそ
の領域を囲むことによって行い、それに対して制御装置
は、その領域のデスクリプタを導出し、それを上述した
方法と同様な方法で探索するために使用する。また、探
索を開始するために、画像データベースに既に格納され
ている画像を使用する代りに、例えば画像スキャナまた
はデジタルカメラを使用してシステムに画像を入力する
ことも可能である。かかる状況において探索を実行する
ために、本システムはまず、自動的に、あるいはユーザ
が決定するように、画像または画像の領域のデスクリプ
タを導出する。
ーを入力するかまたは画像ブロックを選択する代りに、
ユーザは、例えば、ポインティングデバイスを用いて、
画像の領域を記述することができる。それは、例えばそ
の領域を囲むことによって行い、それに対して制御装置
は、その領域のデスクリプタを導出し、それを上述した
方法と同様な方法で探索するために使用する。また、探
索を開始するために、画像データベースに既に格納され
ている画像を使用する代りに、例えば画像スキャナまた
はデジタルカメラを使用してシステムに画像を入力する
ことも可能である。かかる状況において探索を実行する
ために、本システムはまず、自動的に、あるいはユーザ
が決定するように、画像または画像の領域のデスクリプ
タを導出する。
【００７０】この発明の適当な態様は、ハードウェアま
たはソフトウェアを用いて実施することができる。上記
実施の形態において、各代表色の成分部分分布は、ガウ
ス関数を用いて近似されており、それら関数の平均およ
び共分散が、デスクリプタ値として使用されている。し
かしながら、成分分布を近似させるために、例えば、正
弦および余弦等の基底関数を用いる等、他の関数または
パラメータをそれら関数に基づくデスクリプタと共に使
用することも可能である。
たはソフトウェアを用いて実施することができる。上記
実施の形態において、各代表色の成分部分分布は、ガウ
ス関数を用いて近似されており、それら関数の平均およ
び共分散が、デスクリプタ値として使用されている。し
かしながら、成分分布を近似させるために、例えば、正
弦および余弦等の基底関数を用いる等、他の関数または
パラメータをそれら関数に基づくデスクリプタと共に使
用することも可能である。
【００７１】この発明は、下記の態様に従って実施でき
る。 １）上述したカラー画像を表現する方法及び探索する方
法を実施する装置。 ２）上述したカラー画像を表現する方法及び探索する方
法に従って動作するようプログラムされているコンピュ
ータシステム。 ３）上述したカラー画像を表現する方法及び探索する方
法を実施するコンピュータプログラム。 ４）上述したカラー画像を表現する方法及び探索する方
法を実施するコンピュータ実行可能処理ステップを格納
するコンピュータ読取り可能媒体。 ５）実質的に、添付図面を参照して本明細書で説明され
ているように、信号を処理することによってカラー画像
を探索する方法。 ６）実質的に、添付図面を参照して本明細書で説明され
ているようなコンピュータシステム。
る。 １）上述したカラー画像を表現する方法及び探索する方
法を実施する装置。 ２）上述したカラー画像を表現する方法及び探索する方
法に従って動作するようプログラムされているコンピュ
ータシステム。 ３）上述したカラー画像を表現する方法及び探索する方
法を実施するコンピュータプログラム。 ４）上述したカラー画像を表現する方法及び探索する方
法を実施するコンピュータ実行可能処理ステップを格納
するコンピュータ読取り可能媒体。 ５）実質的に、添付図面を参照して本明細書で説明され
ているように、信号を処理することによってカラー画像
を探索する方法。 ６）実質的に、添付図面を参照して本明細書で説明され
ているようなコンピュータシステム。
【００７２】なお、この発明は、上述したように、前記
方法を実施するコンピュータプログラムと、かかるコン
ピュータプログラムを格納するコンピュータ読取り可能
媒体とを提供することができるが、コンピュータ読取り
可能媒体は、フロッピ−（登録商標）ディスクまたはＣ
Ｄ−ＲＯＭ等の別個の媒体であっても、ＲＡＭ等のメモ
リであってもよい。
方法を実施するコンピュータプログラムと、かかるコン
ピュータプログラムを格納するコンピュータ読取り可能
媒体とを提供することができるが、コンピュータ読取り
可能媒体は、フロッピ−（登録商標）ディスクまたはＣ
Ｄ−ＲＯＭ等の別個の媒体であっても、ＲＡＭ等のメモ
リであってもよい。
【００７３】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、画像
領域のデスクリプタを導出するために、各々が画像領域
の代表色に対応する幾つかの成分分布を用いて、色分布
を近似させることにより、カラー画像を表現する方法を
提供することができる。また、かかるデスクリプタを使
用して画像を探索する方法を提供することができる。こ
れにより、正確で、記憶効率および計算効率が高く、か
つ、柔軟な画像の表現および検索する方法を提供するこ
とができる。
領域のデスクリプタを導出するために、各々が画像領域
の代表色に対応する幾つかの成分分布を用いて、色分布
を近似させることにより、カラー画像を表現する方法を
提供することができる。また、かかるデスクリプタを使
用して画像を探索する方法を提供することができる。こ
れにより、正確で、記憶効率および計算効率が高く、か
つ、柔軟な画像の表現および検索する方法を提供するこ
とができる。
【図１】 この発明の実施の形態によるシステムのブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】 第１の探索方法のフローチャートである。
【図３】 第２の探索方法のフローチャートである。
２ 制御装置、４ 表示装置、６ ポインティングデバ
イス、８ 画像データベース、１０ デスクリプタデー
タベース、１２ サーチエンジン。
イス、８ 画像データベース、１０ デスクリプタデー
タベース、１２ サーチエンジン。
Claims (19)
- 【請求項１】 カラー画像を表現する方法であって、 前記画像の領域を選択するステップと、 領域の代表色として１つまたは複数の色を選択するステ
ップと、 複数の代表色を有する領域に対し、各代表色について、
その各々の代表色に関して色分布に関連する少なくとも
２つのパラメータを算出し、該パラメータを用いて画像
領域に対するデスクリプタを導出するステップとを含む
カラー画像を表現する方法。 - 【請求項２】 前記パラメータは、その領域の各々の代
表色に関して色分布に関連する統計的な値である請求項
１に記載のカラー画像を表現する方法。 - 【請求項３】 前記デスクリプタをデータ格納手段に格
納することを含む請求項１または２に記載のカラー画像
を表現する方法。 - 【請求項４】 前記代表色を選択するステップは、その
領域に対するカラーヒストグラムを導出することを含む
請求項１ないし３のいずれかに記載のカラー画像を表現
する方法。 - 【請求項５】 前記代表色を選択するステップは、前記
カラーヒストグラムの局所的なピークを識別し、代表色
としてその対応する色を選択することを含む請求項４に
記載のカラー画像を表現する方法。 - 【請求項６】 前記局所的なピークを、その領域内の色
分布の平均値として処理し、前記統計的な値は、その各
分布の最初の２つの中心モーメントである請求項５に記
載のカラー画像を表現する方法。 - 【請求項７】 前記画像領域は、その画像内容とは無関
係である請求項１ないし６のいずれかに記載のカラー画
像を表現する方法。 - 【請求項８】 前記画像領域は、ポリゴンである請求項
７に記載のカラー画像を表現する方法。 - 【請求項９】 前記画像領域は、オブジェクトに対応し
ている請求項１ないし６のいずれかに記載のカラー画像
を表現する方法。 - 【請求項１０】 カラー画像を、該画像に対応する信号
を処理することによって表現する方法であって、 前記画像の領域を選択するステップと、 領域の幾つかの代表色を識別するステップと、 複数の代表色を有する領域に対し、各代表色に対応する
色分布を近似させる関数を導出し、該関数を用いて前記
領域の色デスクリプタを定義するステップとを含むカラ
ー画像を表現する方法。 - 【請求項１１】 カラー画像を、該画像に対応する信号
を処理することによって表現する方法であって、 前記画像の領域を選択するステップと、 領域の幾つかの代表色を識別するステップと、 複数の代表色を有する領域に対し、各代表色について、
その代表色に関して色分布の広がりの指示を導出し、前
記指示を用いて前記画像領域のデスクリプタを導出する
ステップとを含むカラー画像を表現する方法。 - 【請求項１２】 データ格納手段に格納されたカラー画
像を探索する方法であって、 画像の色に関するクエリーを入力するステップと、 マッチング関数を用いて、前記クエリーを、請求項１な
いし１１のいずれかに記載の方法に従って導出されて格
納された画像のデスクリプタと比較するステップと、 前記マッチング関数が前記クエリーと前記画像の少なく
とも一部との間の近似した一致を示す、その対象である
少なくとも１つの画像を選択して表示するステップとを
含むカラー画像を探索する方法。 - 【請求項１３】 クエリーを入力するステップは、クエ
リー画像領域を選択するステップと、請求項１ないし１
１のいずれかに記載の方法に従って前記画像領域のデス
クリプタを取得するステップとを含み、 前記マッチング関数は、そのデスクリプタを、前記クエ
リーと前記格納された画像とに対して使用する請求項１
２に記載のカラー画像を探索する方法。 - 【請求項１４】 前記マッチング関数は、 【数１】 ここで、ｑは、クエリーに対応する色ベクトルｍおよび
Ｃは、代表色の色分布の第１および第２の中心モーメン
トを表すデスクリプタ値に基づくものである請求項１２
に記載のカラー画像を探索する方法。 - 【請求項１５】 前記マッチング関数は、 【数２】 ここで、 【数３】 ｍおよびＣは、代表色の色分布の第１および第２の中心
モーメントを表すデスクリプタ値に基づくものである請
求項１２に記載のカラー画像を探索する方法。 - 【請求項１６】 表示手段に表示される複数の画像から
クエリーを選択する請求項１２ないし１５のいずれかに
記載のカラー画像を探索する方法。 - 【請求項１７】 クエリーを入力するステップは、単一
色値を選択することを含む請求項１２に記載のカラー画
像を探索する方法。 - 【請求項１８】 クエリーを入力するステップは、１つ
または複数の成分分布を指定することを含む請求項１２
に記載のカラー画像を探索する方法。 - 【請求項１９】 前記色空間の成分のうちの一部のみを
用いてクエリーを入力する請求項１２に記載のカラー画
像を探索する方法。
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