JP2001052010A - 画像検索装置およびその方法 - Google Patents
画像検索装置およびその方法Info
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- JP2001052010A JP2001052010A JP11224239A JP22423999A JP2001052010A JP 2001052010 A JP2001052010 A JP 2001052010A JP 11224239 A JP11224239 A JP 11224239A JP 22423999 A JP22423999 A JP 22423999A JP 2001052010 A JP2001052010 A JP 2001052010A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】階層構造を有する画像データについて効率の良
い、効果的な検索処理を実行可能とする。 【解決手段】ステップＳ２１において検索対象画像が指
定されると、ステップＳ２２において、その階層構造か
ら最も低い解像度の画像データを取り出し、これを用い
て特徴量を算出する。ステップＳ２３では、ステップＳ
２２で算出された特徴量を用いて類似画像の検索を行
う。そして、ステップＳ２４において、検索された類似
画像を表示する。
い、効果的な検索処理を実行可能とする。 【解決手段】ステップＳ２１において検索対象画像が指
定されると、ステップＳ２２において、その階層構造か
ら最も低い解像度の画像データを取り出し、これを用い
て特徴量を算出する。ステップＳ２３では、ステップＳ
２２で算出された特徴量を用いて類似画像の検索を行
う。そして、ステップＳ２４において、検索された類似
画像を表示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像検索装置および
その方法に関し、たとえば類似画像検索装置およびその
方法に関する。
その方法に関し、たとえば類似画像検索装置およびその
方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、複数枚の画像を蓄積した画像デー
タベースを用いた類似画像検索方法では、まず多くの画
像を用意して、それらの画像の特徴量を計算した後に、
その画像と特徴量をあわせて画像データベースに登録す
る。そして、次に検索の対象となる検索画像を用意し、
検索画像の特徴量をデータベースに登録する際と同様の
手法で特徴量を計算し、計算された特徴量にもっとも近
い特徴量の画像を画像データベース中から検索し、その
画像を類似画像とする。
タベースを用いた類似画像検索方法では、まず多くの画
像を用意して、それらの画像の特徴量を計算した後に、
その画像と特徴量をあわせて画像データベースに登録す
る。そして、次に検索の対象となる検索画像を用意し、
検索画像の特徴量をデータベースに登録する際と同様の
手法で特徴量を計算し、計算された特徴量にもっとも近
い特徴量の画像を画像データベース中から検索し、その
画像を類似画像とする。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した技術
においては次のような問題点がある。
においては次のような問題点がある。
【０００４】すなわち、非常に高解像度で圧縮された画
像を指定し、その画像に類似した画像を画像データベー
スから検索する場合は、まず指定された高解像度の画像
データをデコードしてメモリ上に展開し、さらにその画
像データに対して計算した特徴量にもっとも類似してい
る画像を、画像データベースから検索しなければならな
い。
像を指定し、その画像に類似した画像を画像データベー
スから検索する場合は、まず指定された高解像度の画像
データをデコードしてメモリ上に展開し、さらにその画
像データに対して計算した特徴量にもっとも類似してい
る画像を、画像データベースから検索しなければならな
い。
【０００５】ここで、指定された画像の解像度が低い場
合には、デコード時間も十分短く、メモリ量も多くを必
要としないために大きな問題とはならない。しかしなが
ら、非常に高解像度の圧縮された画像データの場合、デ
コード時間に多くを費やし、高解像度のデータを展開す
るための大きなメモリ空間も必要とする。
合には、デコード時間も十分短く、メモリ量も多くを必
要としないために大きな問題とはならない。しかしなが
ら、非常に高解像度の圧縮された画像データの場合、デ
コード時間に多くを費やし、高解像度のデータを展開す
るための大きなメモリ空間も必要とする。
【０００６】さらに、その後にその高解像度のデータを
用いて特徴量の計算を行うため、高速に多くの計算を処
理するＣＰＵパワーも必要とする。
用いて特徴量の計算を行うため、高速に多くの計算を処
理するＣＰＵパワーも必要とする。
【０００７】最近、FlashPixに代表されるように、１つ
の画像について複数解像度の画像データを含ませた、階
層構造を有する画像フォーマットが実用化されている
が、このような階層構造を有した画像データの特性を有
効に用いて、効果的な検索処理を行うという提案はなさ
れていない。
の画像について複数解像度の画像データを含ませた、階
層構造を有する画像フォーマットが実用化されている
が、このような階層構造を有した画像データの特性を有
効に用いて、効果的な検索処理を行うという提案はなさ
れていない。
【０００８】本発明は上記の問題点に鑑みてなされたも
のであり、その目的とするところは、階層構造を有する
画像データについて効率良く、効果的な検索処理を実行
可能とすることにある。
のであり、その目的とするところは、階層構造を有する
画像データについて効率良く、効果的な検索処理を実行
可能とすることにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの本発明による画像検索方法は例えば以下の工程を備
える。すなわち、指定された画像に類似する画像を、格
納手段に格納された複数の画像から検索する画像検索方
法であって、前記指定された画像が複数の解像度に対応
する画像データを含んでなる階層構造を有した画像デー
タである場合に、該指定された画像の最も低い解像度の
画像データを用いて特徴量を算出する算出工程と、前記
算出工程で算出された特徴量を用いて、前記格納手段に
格納された複数の画像から類似画像を検索する検索工程
とを備える。
めの本発明による画像検索方法は例えば以下の工程を備
える。すなわち、指定された画像に類似する画像を、格
納手段に格納された複数の画像から検索する画像検索方
法であって、前記指定された画像が複数の解像度に対応
する画像データを含んでなる階層構造を有した画像デー
タである場合に、該指定された画像の最も低い解像度の
画像データを用いて特徴量を算出する算出工程と、前記
算出工程で算出された特徴量を用いて、前記格納手段に
格納された複数の画像から類似画像を検索する検索工程
とを備える。
【００１０】また、上記の目的を達成するための本発明
による画像検索装置は例えば以下の構成を備える。すな
わち、指定された画像に類似する画像を、格納手段に格
納された複数の画像から検索する画像検索装置であっ
て、前記指定された画像が複数の解像度に対応する画像
データを含んでなる階層構造を有した画像データである
場合に、該指定された画像の最も低い解像度の画像デー
タを用いて特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段
で算出された特徴量を用いて、前記格納手段に格納され
た複数の画像から類似画像を検索する検索手段とを備え
る。
による画像検索装置は例えば以下の構成を備える。すな
わち、指定された画像に類似する画像を、格納手段に格
納された複数の画像から検索する画像検索装置であっ
て、前記指定された画像が複数の解像度に対応する画像
データを含んでなる階層構造を有した画像データである
場合に、該指定された画像の最も低い解像度の画像デー
タを用いて特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段
で算出された特徴量を用いて、前記格納手段に格納され
た複数の画像から類似画像を検索する検索手段とを備え
る。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明にかかる一実施形態
の画像検索装置を添付の図面を参照して詳細に説明す
る。
の画像検索装置を添付の図面を参照して詳細に説明す
る。
【００１２】図１は本実施形態による画像検索処理を実
現するコンピュータシステム（画像検索装置）の構成を
示すブロック図である。
現するコンピュータシステム（画像検索装置）の構成を
示すブロック図である。
【００１３】図１において、１０１はＣＰＵであり、本
実施形態のシステム全体の制御を行う。１０２はキーボ
ードであり、１０２ａのマウスとともにシステムに対す
る操作指示の入力に使用される。１０３は表示装置で、
ＣＲＴや液晶などで構成され、ＣＰＵ１０１の制御下で
各種表示を行う。１０４はＲＯＭ、１０５はＲＡＭであ
り、当該システムにおける記憶装置を構成し、ＣＰＵ１
０１が実行する制御プログラムやシステムが利用するデ
ータを記憶する。１０６はハードディスク装置、１０７
はフロッピーディスク装置で、システムのファイルシス
テムに使用される外部記憶装置を構成している。１０８
はプリンタである。
実施形態のシステム全体の制御を行う。１０２はキーボ
ードであり、１０２ａのマウスとともにシステムに対す
る操作指示の入力に使用される。１０３は表示装置で、
ＣＲＴや液晶などで構成され、ＣＰＵ１０１の制御下で
各種表示を行う。１０４はＲＯＭ、１０５はＲＡＭであ
り、当該システムにおける記憶装置を構成し、ＣＰＵ１
０１が実行する制御プログラムやシステムが利用するデ
ータを記憶する。１０６はハードディスク装置、１０７
はフロッピーディスク装置で、システムのファイルシス
テムに使用される外部記憶装置を構成している。１０８
はプリンタである。
【００１４】図２は本実施形態による画像検索処理の大
まかな流れを示すフローチャートである。図２におい
て、まず、ステップＳ２１で、ユーザは検索対象となる
画像を指定する。次に、ステップＳ２２で、上記画像の
特徴量を計算する。次に、ステップＳ２３で、上記特徴
量に基づき類似画像を検索する。次に、ステップＳ２４
で、上記検索により選られた類似画像を表示装置１０３
に表示する。以下、これらのステップの各々について詳
細に説明する。
まかな流れを示すフローチャートである。図２におい
て、まず、ステップＳ２１で、ユーザは検索対象となる
画像を指定する。次に、ステップＳ２２で、上記画像の
特徴量を計算する。次に、ステップＳ２３で、上記特徴
量に基づき類似画像を検索する。次に、ステップＳ２４
で、上記検索により選られた類似画像を表示装置１０３
に表示する。以下、これらのステップの各々について詳
細に説明する。
【００１５】＜ステップＳ２１の説明＞図３はステップ
Ｓ２１において表示装置１０３に表示される操作画面例
を示す図である。図３において、３１はディレクトリ指
定部、３２はファイル指定部、３３はオープンボタン、
３４は画像表示領域、３５は検索実行ボタンである。
Ｓ２１において表示装置１０３に表示される操作画面例
を示す図である。図３において、３１はディレクトリ指
定部、３２はファイル指定部、３３はオープンボタン、
３４は画像表示領域、３５は検索実行ボタンである。
【００１６】検索画像指定時におけるソフトウェア動作
の概略は次の通りである。まず、ユーザはディレクトリ
指定部３１においてディレクトリを指定し、指定された
ディレクトリ内のファイルを、ファイル指定部３２にお
いて指定し、オープンボタン３３を押して（クリックし
て）画像を開く。すると、オープンされた画像が画像表
示領域３４に表示される。
の概略は次の通りである。まず、ユーザはディレクトリ
指定部３１においてディレクトリを指定し、指定された
ディレクトリ内のファイルを、ファイル指定部３２にお
いて指定し、オープンボタン３３を押して（クリックし
て）画像を開く。すると、オープンされた画像が画像表
示領域３４に表示される。
【００１７】続いて、画像表示領域３４に表示された画
像に類似した画像を検索したい場合には、検索実行ボタ
ン３５を押す。検索実行ボタン３５が押されると、ステ
ップＳ２１が終了し、処理はステップＳ２２に進む。
像に類似した画像を検索したい場合には、検索実行ボタ
ン３５を押す。検索実行ボタン３５が押されると、ステ
ップＳ２１が終了し、処理はステップＳ２２に進む。
【００１８】画像表示領域３４に表示された画像が所望
のものでなかった場合には、上記に示した動作と同様に
別のファイルを指定し、画像を表示させて、所望の画像
が現れるまでくりかえすことができる。
のものでなかった場合には、上記に示した動作と同様に
別のファイルを指定し、画像を表示させて、所望の画像
が現れるまでくりかえすことができる。
【００１９】＜ステップＳ２２の説明＞ステップＳ２２
では、上記検索したい画像の低解像度データを用いて特
徴量を計算する。
では、上記検索したい画像の低解像度データを用いて特
徴量を計算する。
【００２０】図４に示すように、検索したい画像がPhot
oCDやFlashPixといったような階層構造をもった画像デ
ータであった場合、一つの画像ファイル中に複数の解像
度の画像データが含まれている。このような階層構造を
もった画像データの場合、一般には高解像度のデータ４
Ａ１は低解像度のデータ４Ａ４と比較して、多くのデコ
ード時間を費やし、多くのメモリを必要とする。したが
って、特徴量を計算するために、デコード時間が短く、
少ないメモリ量で表示することが可能な低解像度のデー
タ４Ａ４を使用する。
oCDやFlashPixといったような階層構造をもった画像デ
ータであった場合、一つの画像ファイル中に複数の解像
度の画像データが含まれている。このような階層構造を
もった画像データの場合、一般には高解像度のデータ４
Ａ１は低解像度のデータ４Ａ４と比較して、多くのデコ
ード時間を費やし、多くのメモリを必要とする。したが
って、特徴量を計算するために、デコード時間が短く、
少ないメモリ量で表示することが可能な低解像度のデー
タ４Ａ４を使用する。
【００２１】本実施形態では、特徴量の算出にあたり、
画像を複数領域に分割し、各領域のＲ、Ｇ、Ｂ値の平均
値を求め、これを特徴量とする。以下、本実施形態によ
る特徴量の算出について詳細に説明する。
画像を複数領域に分割し、各領域のＲ、Ｇ、Ｂ値の平均
値を求め、これを特徴量とする。以下、本実施形態によ
る特徴量の算出について詳細に説明する。
【００２２】図５は、特徴量の算出のための、画像の分
割状態を示す図である。図５に示すように、低解像度の
画像データ４Ａ４を表示する画像表示領域の大きさは水
平方向にＷ画素、垂直方向にＨ画素であり、これを、水
平方向に３分割、垂直方向に２分割、計６分割し、左上
から順に領域（０，０）、領域（１，０）、…領域
（２，１）とする。これら各領域のＲ，Ｇ，Ｂ値の平均
値を算出し、計１８個の数値をもって、検索したい画像
の特徴量とする。
割状態を示す図である。図５に示すように、低解像度の
画像データ４Ａ４を表示する画像表示領域の大きさは水
平方向にＷ画素、垂直方向にＨ画素であり、これを、水
平方向に３分割、垂直方向に２分割、計６分割し、左上
から順に領域（０，０）、領域（１，０）、…領域
（２，１）とする。これら各領域のＲ，Ｇ，Ｂ値の平均
値を算出し、計１８個の数値をもって、検索したい画像
の特徴量とする。
【００２３】以上の様な特徴量算出処理の流れを、図６
のフローチャートを用いて更に説明する。図６は本実施
形態による特徴量算出処理を説明するフローチャートで
ある。図６に示されるように、まずステップＳ５０にお
いて指定された画像の最も低い解像度に対応した画像デ
ータを選択する。次に、ステップＳ５１で変数ｋを値０
で初期化し、ステップＳ５２で変数ｊを値０で初期化
し、ステップＳ５３で変数ｉを値０で初期化する。
のフローチャートを用いて更に説明する。図６は本実施
形態による特徴量算出処理を説明するフローチャートで
ある。図６に示されるように、まずステップＳ５０にお
いて指定された画像の最も低い解像度に対応した画像デ
ータを選択する。次に、ステップＳ５１で変数ｋを値０
で初期化し、ステップＳ５２で変数ｊを値０で初期化
し、ステップＳ５３で変数ｉを値０で初期化する。
【００２４】続いて、ステップＳ５４で配列ｄのｋ番目
の要素ｄ（ｋ）に、上記ステップＳ５０で選択した画像
データによって得られる画像の領域（ｉ，ｊ）のＲ値の
平均値を代入する。また、ｄ（ｋ＋１）にＧ値の平均
値、ｄ（ｋ＋２）にＢ値の平均値を代入する。なお、
Ｒ，Ｇ，Ｂ値の平均値の算出方法は図７のフローチャー
トを用いて後述する。
の要素ｄ（ｋ）に、上記ステップＳ５０で選択した画像
データによって得られる画像の領域（ｉ，ｊ）のＲ値の
平均値を代入する。また、ｄ（ｋ＋１）にＧ値の平均
値、ｄ（ｋ＋２）にＢ値の平均値を代入する。なお、
Ｒ，Ｇ，Ｂ値の平均値の算出方法は図７のフローチャー
トを用いて後述する。
【００２５】次に、ステップＳ５５で、ｋを値３だけ増
加させ、ステップＳ５６で、ｉを値１だけ増加させる。
ステップＳ５７で、ｉを値２と比較し、２より大きけれ
ばステップＳ５８へ進む。そうでなければＳ５４へ戻
る。ステップＳ５８では、ｊを値１だけ増加させ、ステ
ップＳ５９で、ｊを値１と比較し、１より大きければ処
理を完了する。そうでなければＳ５３へ戻る。
加させ、ステップＳ５６で、ｉを値１だけ増加させる。
ステップＳ５７で、ｉを値２と比較し、２より大きけれ
ばステップＳ５８へ進む。そうでなければＳ５４へ戻
る。ステップＳ５８では、ｊを値１だけ増加させ、ステ
ップＳ５９で、ｊを値１と比較し、１より大きければ処
理を完了する。そうでなければＳ５３へ戻る。
【００２６】上記処理を完了すると、１８個の要素を持
つ配列ｄ（）に、検索したい画像の特徴量が格納され
る。
つ配列ｄ（）に、検索したい画像の特徴量が格納され
る。
【００２７】尚、上記の例では特徴量算出のため、図５
に示すように画像を６個の領域に分割しているので、ス
テップＳ５７で変数ｉと値２を比較し、ステップＳ５９
で変数ｊと値１を比較しているが、画像の分割数が異な
れば上記の各値もそれに応じて変更されることは明らか
である。分割数を変更した場合は、特徴量の要素数は１
８個でなく、それに応じて増減する。
に示すように画像を６個の領域に分割しているので、ス
テップＳ５７で変数ｉと値２を比較し、ステップＳ５９
で変数ｊと値１を比較しているが、画像の分割数が異な
れば上記の各値もそれに応じて変更されることは明らか
である。分割数を変更した場合は、特徴量の要素数は１
８個でなく、それに応じて増減する。
【００２８】また、本実施形態では、図５に示すように
画像を６個の等面積の矩形領域に分割しているが、分割
は矩形に限らずより複雑な形状でもよい。
画像を６個の等面積の矩形領域に分割しているが、分割
は矩形に限らずより複雑な形状でもよい。
【００２９】図７は本実施形態による領域毎のＲ，Ｇ，
Ｂ値の平均値算出方法を説明するフローチャートであ
る。なお、ここで、画像データは、Ｒ（Ｘ，Ｙ）、Ｇ
（Ｘ，Ｙ）、Ｂ（Ｘ，Ｙ）の３つの配列に格納されてい
るものとする。但し、０≦Ｘ＜Ｗ、０≦Ｙ＜Ｈであり、
画像の左上隅を起点（０，０）とする。尚、以下のフロ
ーではＸ0≦Ｘ＜Ｘ１、Ｙ0≦Ｙ＜Ｙ１の部分領域の平均
濃度を算出し、変数ＤＲ，ＤＧ，ＤＢにそれぞれＲ，
Ｇ，Ｂの平均濃度を返す。
Ｂ値の平均値算出方法を説明するフローチャートであ
る。なお、ここで、画像データは、Ｒ（Ｘ，Ｙ）、Ｇ
（Ｘ，Ｙ）、Ｂ（Ｘ，Ｙ）の３つの配列に格納されてい
るものとする。但し、０≦Ｘ＜Ｗ、０≦Ｙ＜Ｈであり、
画像の左上隅を起点（０，０）とする。尚、以下のフロ
ーではＸ0≦Ｘ＜Ｘ１、Ｙ0≦Ｙ＜Ｙ１の部分領域の平均
濃度を算出し、変数ＤＲ，ＤＧ，ＤＢにそれぞれＲ，
Ｇ，Ｂの平均濃度を返す。
【００３０】尚、図６のステップＳ５４における領域
（ｉ，ｊ）に相当する領域は、 Ｘ0＝Ｗ＊ｉ／３，Ｘ１＝Ｗ＊（ｉ＋１）／３ Ｙ0＝Ｈ＊ｊ／２，Ｙ１＝Ｈ＊（ｊ＋１）／２ に対応するので、定数Ｘ0，Ｘ1，Ｙ0，Ｙ1を上記のよう
に初期化してから図７に示すフローチャートを実行す
る。
（ｉ，ｊ）に相当する領域は、 Ｘ0＝Ｗ＊ｉ／３，Ｘ１＝Ｗ＊（ｉ＋１）／３ Ｙ0＝Ｈ＊ｊ／２，Ｙ１＝Ｈ＊（ｊ＋１）／２ に対応するので、定数Ｘ0，Ｘ1，Ｙ0，Ｙ1を上記のよう
に初期化してから図７に示すフローチャートを実行す
る。
【００３１】まず、ステップＳ６１で変数ＤＲ，ＤＧ，
ＤＢを０で初期化し、ステップＳ６２で変数ＹをＹ0で
初期化し、ステップＳ６３で変数ＸをＸ0で初期化す
る。次に、ステップＳ６４で、ＤＲにＲ（Ｘ，Ｙ）を加
える。同様にＤＧにＧ（Ｘ，Ｙ）、ＤＢにＢ（Ｘ，Ｙ）
を加える。
ＤＢを０で初期化し、ステップＳ６２で変数ＹをＹ0で
初期化し、ステップＳ６３で変数ＸをＸ0で初期化す
る。次に、ステップＳ６４で、ＤＲにＲ（Ｘ，Ｙ）を加
える。同様にＤＧにＧ（Ｘ，Ｙ）、ＤＢにＢ（Ｘ，Ｙ）
を加える。
【００３２】ステップＳ６５で変数Ｘを値１だけ増加さ
せ、ステップＳ６６で変数ＸとＸ１を比較し、等しけれ
ばＳ６７へ、そうでなければＳ６４へ戻る。ステップＳ
６７で変数Ｙを値１だけ増加させ、ステップＳ６８で変
数ＹとＹ１を比較し、等しければＳ６９へ、そうでなけ
ればＳ６３へ戻る。こうして、領域（ｉ，ｊ）における
全画素の色成分毎の色値の和が得られる。
せ、ステップＳ６６で変数ＸとＸ１を比較し、等しけれ
ばＳ６７へ、そうでなければＳ６４へ戻る。ステップＳ
６７で変数Ｙを値１だけ増加させ、ステップＳ６８で変
数ＹとＹ１を比較し、等しければＳ６９へ、そうでなけ
ればＳ６３へ戻る。こうして、領域（ｉ，ｊ）における
全画素の色成分毎の色値の和が得られる。
【００３３】次に、ステップＳ６９で、変数ＤＲ，Ｄ
Ｇ，ＤＢをそれぞれ領域内の画素の数（すなわち、（Ｘ
1−Ｘ0）×（Ｙ1−Ｙ0））で除算する。この結果、Ｄ
Ｒ，ＤＧ，ＤＢは領域内の画素濃度を画素数で割った平
均濃度となる。
Ｇ，ＤＢをそれぞれ領域内の画素の数（すなわち、（Ｘ
1−Ｘ0）×（Ｙ1−Ｙ0））で除算する。この結果、Ｄ
Ｒ，ＤＧ，ＤＢは領域内の画素濃度を画素数で割った平
均濃度となる。
【００３４】＜ステップＳ２３の説明＞ステップＳ２３
では、上記画像特徴量に基づき、類似画像検索を行う。
なお、ハードディスク装置１０６にはＮ枚の画像データ
が蓄積されており、各々の画像の特徴量が、上で説明し
たのと同じ方法により事前に算出され、格納されている
ものとする。すなわち、画像をデータベースに登録する
際にも、低解像度の画像を用いて特徴量を計算する。
では、上記画像特徴量に基づき、類似画像検索を行う。
なお、ハードディスク装置１０６にはＮ枚の画像データ
が蓄積されており、各々の画像の特徴量が、上で説明し
たのと同じ方法により事前に算出され、格納されている
ものとする。すなわち、画像をデータベースに登録する
際にも、低解像度の画像を用いて特徴量を計算する。
【００３５】また、画像データは周知のＪＰＥＧ、ＢＭ
Ｐなどの標準的なファイル形式で格納してあっても良い
し、いわゆるＲＤＢＭＳ（リレーショナルデーベースマ
ネジメントシステム）に独自の形式で格納してあっても
良い。
Ｐなどの標準的なファイル形式で格納してあっても良い
し、いわゆるＲＤＢＭＳ（リレーショナルデーベースマ
ネジメントシステム）に独自の形式で格納してあっても
良い。
【００３６】画像特徴量はＮ×１８の大きさを持つ２次
元配列Ｄ（ｎ，ｉ）（ただし、０≦ｎ＜Ｎ，０≦ｉ＜１
８）に格納されているものとする。このとき提示画像と
第ｎ番目の画像との画像間距離Ｓ（ｎ）を以下の式で定
義する。
元配列Ｄ（ｎ，ｉ）（ただし、０≦ｎ＜Ｎ，０≦ｉ＜１
８）に格納されているものとする。このとき提示画像と
第ｎ番目の画像との画像間距離Ｓ（ｎ）を以下の式で定
義する。
【００３７】
【数１】
【００３８】この画像間距離Ｓ（ｎ）が小さいほど、画
像の類似度は高いと判定する。すなわち、本実施形態で
は、Ｎ枚全ての画像と提示画像の間の画像間距離Ｓ
（ｎ）（０≦ｎ＜Ｎ）を計算し、次にＳ（ｎ）の小さい
ものから順にＭ個（０＜Ｍ＜Ｎ）を選び出すことで、類
似画像検索を行う。以下、Ｓ（ｎ）の計算手順を図８、
Ｍ個の画像選出手順を図９のフローチャートを用いて説
明する。
像の類似度は高いと判定する。すなわち、本実施形態で
は、Ｎ枚全ての画像と提示画像の間の画像間距離Ｓ
（ｎ）（０≦ｎ＜Ｎ）を計算し、次にＳ（ｎ）の小さい
ものから順にＭ個（０＜Ｍ＜Ｎ）を選び出すことで、類
似画像検索を行う。以下、Ｓ（ｎ）の計算手順を図８、
Ｍ個の画像選出手順を図９のフローチャートを用いて説
明する。
【００３９】図８は、本実施形態による画像関距離の計
算手順を説明するフローチャートである。図８におい
て、ステップＳ７１で変数ｍｉｎ、ｎを値０で、Ｌを十
分大きな値で初期化し、ステップＳ７２で変数ｉ、Ｓ
（ｎ）を値０で初期化する。
算手順を説明するフローチャートである。図８におい
て、ステップＳ７１で変数ｍｉｎ、ｎを値０で、Ｌを十
分大きな値で初期化し、ステップＳ７２で変数ｉ、Ｓ
（ｎ）を値０で初期化する。
【００４０】次に、ステップＳ７３でＤ（ｎ，ｉ）とｄ
（ｉ）の差分の二乗をＳ（ｎ）に加算する。ステップＳ
７４で変数ｉを値１だけ増加させる。ステップＳ７５で
変数ｉと値１８を比較し、等しければＳ７６へ、そうで
なければＳ７３へ戻る。ステップＳ７６で変数ｎを値１
だけ増加させる。ステップＳ７７で変数ｎとＮを比較
し、等しければ処理を終了する。そうでなければＳ７２
へ戻る。
（ｉ）の差分の二乗をＳ（ｎ）に加算する。ステップＳ
７４で変数ｉを値１だけ増加させる。ステップＳ７５で
変数ｉと値１８を比較し、等しければＳ７６へ、そうで
なければＳ７３へ戻る。ステップＳ７６で変数ｎを値１
だけ増加させる。ステップＳ７７で変数ｎとＮを比較
し、等しければ処理を終了する。そうでなければＳ７２
へ戻る。
【００４１】以上の処理により、配列Ｓ（ｎ）に、提示
画像と全蓄積画像との間の画像間距離が格納される。続
いて、画像間距離の小さなものから順にＭ個を選出し、
その画像番号を配列Ｔ（）に格納する処理を図９を用い
て説明する。図９は本実施形態による類似画像の選択手
順を説明するフローチャートである。
画像と全蓄積画像との間の画像間距離が格納される。続
いて、画像間距離の小さなものから順にＭ個を選出し、
その画像番号を配列Ｔ（）に格納する処理を図９を用い
て説明する。図９は本実施形態による類似画像の選択手
順を説明するフローチャートである。
【００４２】図９において、ステップＳ８１で変数ｊを
値０で初期化し、ステップＳ８２で変数ｉを値０で初期
化し、ステップＳ８３で変数ｍｉｎを値０で、Ｌを十分
大きな値で初期化する。
値０で初期化し、ステップＳ８２で変数ｉを値０で初期
化し、ステップＳ８３で変数ｍｉｎを値０で、Ｌを十分
大きな値で初期化する。
【００４３】次いで、ステップＳ８４でＳ（ｉ）とＬを
比較し、Ｓ（ｉ）＜ＬならＳ８５へ、そうでなければＳ
８６へ進む。ステップＳ８５で変数ｍｉｎに値ｉを代
入、ＬにＳ（ｉ）を代入する。
比較し、Ｓ（ｉ）＜ＬならＳ８５へ、そうでなければＳ
８６へ進む。ステップＳ８５で変数ｍｉｎに値ｉを代
入、ＬにＳ（ｉ）を代入する。
【００４４】ステップＳ８６でｉを値１だけ増加させ、
ステップＳ８７でｉとＮを比較し、等しければＳ８８
へ、そうでなければＳ８３へ戻る。ステップＳ８８で
は、Ｔ（ｊ）に値ｍｉｎを代入し、ステップＳ８９でＳ
（ｍｉｎ）に十分大きな値を代入する。ステップＳ８１
０でｊを値１だけ増加させ、ステップＳ８１１でｊとＭ
を比較し、等しければ処理を完了する。そうでなければ
Ｓ８２へ戻る。
ステップＳ８７でｉとＮを比較し、等しければＳ８８
へ、そうでなければＳ８３へ戻る。ステップＳ８８で
は、Ｔ（ｊ）に値ｍｉｎを代入し、ステップＳ８９でＳ
（ｍｉｎ）に十分大きな値を代入する。ステップＳ８１
０でｊを値１だけ増加させ、ステップＳ８１１でｊとＭ
を比較し、等しければ処理を完了する。そうでなければ
Ｓ８２へ戻る。
【００４５】以上説明した処理によって、配列Ｔ（ｊ）
（０≦ｊ＜Ｍ）に、提示画像との類似度の高い順に画像
番号が格納される。
（０≦ｊ＜Ｍ）に、提示画像との類似度の高い順に画像
番号が格納される。
【００４６】＜ステップＳ２４の説明＞図１０はステッ
プＳ２４において表示装置１０３に表示される操作画面
例を示す図である。
プＳ２４において表示装置１０３に表示される操作画面
例を示す図である。
【００４７】図１０において、９１には提示された検索
したい画像を縮小表示する。９２ａ〜ｈには、上記処理
により検索された類似画像を縮小表示する、９２ａに
は、もっとも類似度の高い画像番号Ｔ（０）に対応する
画像、９２ｂにはＴ（１）に対応する画像、…と表示
し、９２ｈには、９２ａ〜ｈの中でもっとも類似度の低
い画像を表示する。
したい画像を縮小表示する。９２ａ〜ｈには、上記処理
により検索された類似画像を縮小表示する、９２ａに
は、もっとも類似度の高い画像番号Ｔ（０）に対応する
画像、９２ｂにはＴ（１）に対応する画像、…と表示
し、９２ｈには、９２ａ〜ｈの中でもっとも類似度の低
い画像を表示する。
【００４８】縮小表示９２ａ〜９２ｈには、格納された
画像データをデコードし、画面上に縮小して表示しても
良いし、標準的な画像フォーマットであるFlashPixのよ
うにアイコン用の低解像度のアイコンデータを持ってい
る場合には、アイコンデータを表示しても良い。ボタン
９３を押すと次候補、つまりＴ（８）〜Ｔ（１５）に対
応する画像を９２ａ〜ｈに縮小表示する。これをＴ（Ｍ
−１）に達するまで繰り返すことができる。ボタン９４
を押すとステップＳ２４を完了する。
画像データをデコードし、画面上に縮小して表示しても
良いし、標準的な画像フォーマットであるFlashPixのよ
うにアイコン用の低解像度のアイコンデータを持ってい
る場合には、アイコンデータを表示しても良い。ボタン
９３を押すと次候補、つまりＴ（８）〜Ｔ（１５）に対
応する画像を９２ａ〜ｈに縮小表示する。これをＴ（Ｍ
−１）に達するまで繰り返すことができる。ボタン９４
を押すとステップＳ２４を完了する。
【００４９】以上説明したように、本実施形態によれ
ば、画像が階層構造を持つフォーマットで保存されてい
た場合に、最低解像度の画像データを用いて特徴量の計
算を行い、この計算された特徴量を用いて画像の検索
や、画像データベースへの登録を行うので、画像検索を
効率的に行える画像検索装置が提供される。
ば、画像が階層構造を持つフォーマットで保存されてい
た場合に、最低解像度の画像データを用いて特徴量の計
算を行い、この計算された特徴量を用いて画像の検索
や、画像データベースへの登録を行うので、画像検索を
効率的に行える画像検索装置が提供される。
【００５０】なお、本実施形態において、ＣＰＵ１０１
が十分に高速であり、メモリ（ＲＡＭ）１０５も十分な
容量がある場合には、その能力に応じて、特徴量の計算
を行うのに用いる画像データの解像度を自動的に高解像
度の階層に設定するようにしてもよい。
が十分に高速であり、メモリ（ＲＡＭ）１０５も十分な
容量がある場合には、その能力に応じて、特徴量の計算
を行うのに用いる画像データの解像度を自動的に高解像
度の階層に設定するようにしてもよい。
【００５１】また、検索対象となる複数の画像同士が非
常に類似していた場合、ユーザが和の指定によって画像
の細部まで確認できるように、より高解像度の階層をユ
ーザがマニュアルで設定できるようにしてもよい。
常に類似していた場合、ユーザが和の指定によって画像
の細部まで確認できるように、より高解像度の階層をユ
ーザがマニュアルで設定できるようにしてもよい。
【００５２】なお、本発明は、複数の機器（例えばホス
トコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリン
タなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの
機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置
など）に適用してもよい。
トコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリン
タなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの
機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置
など）に適用してもよい。
【００５３】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるい
は装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュ
ータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納されたプログ
ラムコードを読み出し実行することによっても、達成さ
れることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読
み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の
機能を実現することになり、そのプログラムコードを記
憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、
コンピュータが読み出したプログラムコードを実行する
ことにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけ
でなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピ
ュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)
などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理に
よって前述した実施形態の機能が実現される場合も含ま
れることは言うまでもない。
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるい
は装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュ
ータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納されたプログ
ラムコードを読み出し実行することによっても、達成さ
れることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読
み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の
機能を実現することになり、そのプログラムコードを記
憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、
コンピュータが読み出したプログラムコードを実行する
ことにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけ
でなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピ
ュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)
などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理に
よって前述した実施形態の機能が実現される場合も含ま
れることは言うまでもない。
【００５４】さらに、記憶媒体から読み出されたプログ
ラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カー
ドやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わ
るメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示
に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備
わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。
ラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カー
ドやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わ
るメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示
に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備
わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。
【００５５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
階層構造を有する画像データについて効率良く、効果的
な検索処理が実行可能となる。
階層構造を有する画像データについて効率良く、効果的
な検索処理が実行可能となる。
【図１】本実施形態による画像検索処理を実現するコン
ピュータシステムの構成を示すブロック図である。
ピュータシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態による画像検索処理の大まかな流れ
を示すフローチャートである。
を示すフローチャートである。
【図３】ステップＳ２１において表示装置１０３に表示
される操作画面例を示す図である。
される操作画面例を示す図である。
【図４】複数解像度を有する階層構造の画像データを説
明する図である。
明する図である。
【図５】特徴量の算出のための、画像の分割状態を示す
図である。
図である。
【図６】本実施形態による特徴量算出処理を説明するフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図７】本実施形態による領域毎のＲ，Ｇ，Ｂ値の平均
値算出方法を説明するフローチャートである。
値算出方法を説明するフローチャートである。
【図８】本実施形態による画像関距離の計算手順を説明
するフローチャートである。
するフローチャートである。
【図９】本実施形態による類似画像の選択手順を説明す
るフローチャートである。
るフローチャートである。
【図１０】表示装置１０３に表示される操作画面例を示
す図である。
す図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山本 邦浩 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内 (72)発明者 榎田 幸 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内 Ｆターム(参考） 5B075 ND08 ND35 NK07 NK08 NK31 QM08
Claims (19)
- 【請求項１】 指定された画像に類似する画像を、格納
手段に格納された複数の画像から検索する画像検索方法
であって、 前記指定された画像が複数の解像度に対応する画像デー
タを含んでなる階層構造を有した画像データである場合
に、該指定された画像の最も低い解像度の画像データを
用いて特徴量を算出する算出工程と、 前記算出工程で算出された特徴量を用いて、前記格納手
段に格納された複数の画像から類似画像を検索する検索
工程とを備えることを特徴とする画像検索方法。 - 【請求項２】 前記算出工程は、前記指定された画像の
最も低い解像度の画像データに基づいて形成される画像
を複数のブロックに分割し、各ブロック毎の特徴量を算
出して当該画像データの特徴量を得ることを特徴とする
請求項１に記載の画像検索方法。 - 【請求項３】 前記算出工程は、前記各ブロック毎に、
色成分値の平均値を算出して特徴量を得ることを特徴と
する請求項２に記載の画像検索方法。 - 【請求項４】 前記格納手段には、複数の画像データと
当該画像データの特徴量を対応づけて格納されており、 前記検索工程は、前記算出工程で算出された特徴量と前
記格納手段に格納された特徴量に基づいて画像間距離を
求め、求められた画像関距離に基づいて類似画像を抽出
することを特徴とする請求項１に記載の画像検索方法。 - 【請求項５】 前記格納手段に格納される特徴量は、階
層構造を有する複数の画像データの各々の最低解像度の
画像データを用いて得たものであることを特徴とする請
求項４に記載の画像検索方法。 - 【請求項６】 前記検索工程は、前記画像関距離の近い
ものから順に所定個数の画像を類似画像として抽出する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像検索方法。 - 【請求項７】 前記検索工程で得られた画像データに基
づく表示を行う表示工程を更に備えることを特徴とする
請求項１に記載の画像検索方法。 - 【請求項８】 指定された画像に類似する画像を、格納
手段に格納された複数の画像から検索する画像検索方法
であって、 前記指定された画像が複数の解像度に対応する画像デー
タを含んでなる階層構造を有した画像データである場合
に、該複数の解像度のうちの一つを当該装置の処理能力
に基づいて選択する選択工程と、 前記指定された画像の、前記選択工程で選択された解像
度に対応した画像データを用いて特徴量を算出する算出
工程と、 前記算出工程で算出された特徴量を用いて、前記格納手
段に格納された複数の画像から類似画像を検索する検索
工程とを備えることを特徴とする画像検索方法。 - 【請求項９】 指定された画像に類似する画像を、格
納手段に格納された複数の画像から検索する画像検索方
法であって、 前記指定された画像が複数の解像度に対応する画像デー
タを含んでなる階層構造を有した画像データである場合
に、該複数の解像度のうちの一つを当該装置の処理能力
に基づいて選択する選択工程と、 前記指定された画像の、前記選択工程で選択された解像
度に対応した画像データを用いて特徴量を算出する算出
工程と、 前記算出工程で算出された特徴量を用いて、前記格納手
段に格納された複数の画像から類似画像を検索する検索
工程とを備えることを特徴とする画像検索方法。 - 【請求項１０】 指定された画像に類似する画像を、格
納手段に格納された複数の画像から検索する画像検索装
置であって、 前記指定された画像が複数の解像度に対応する画像デー
タを含んでなる階層構造を有した画像データである場合
に、該指定された画像の最も低い解像度の画像データを
用いて特徴量を算出する算出手段と、 前記算出手段で算出された特徴量を用いて、前記格納手
段に格納された複数の画像から類似画像を検索する検索
手段とを備えることを特徴とする画像検索装置。 - 【請求項１１】 前記算出手段は、前記指定された画像
の最も低い解像度の画像データに基づいて形成される画
像を複数のブロックに分割し、各ブロック毎の特徴量を
算出して当該画像データの特徴量を得ることを特徴とす
る請求項１０に記載の画像検索装置。 - 【請求項１２】 前記算出手段は、前記各ブロック毎
に、色成分値の平均値を算出して特徴量を得ることを特
徴とする請求項１１に記載の画像検索装置。 - 【請求項１３】 前記格納手段には、複数の画像データ
と当該画像データの特徴量を対応づけて格納されてお
り、 前記検索手段は、前記算出手段で算出された特徴量と前
記格納手段に格納された特徴量に基づいて画像間距離を
求め、求められた画像関距離に基づいて類似画像を抽出
することを特徴とする請求項１０に記載の画像検索装
置。 - 【請求項１４】 前記格納手段に格納される特徴量は、
階層構造を有する複数の画像データの各々の最低解像度
の画像データを用いて得たものであることを特徴とする
請求項１３に記載の画像検索装置。 - 【請求項１５】 前記検索手段は、前記画像関距離の近
いものから順に所定個数の画像を類似画像として抽出す
ることを特徴とする請求項１３に記載の画像検索装置。 - 【請求項１６】 前記検索手段で得られた画像データに
基づく表示を行う表示手段を更に備えることを特徴とす
る請求項１０に記載の画像検索装置。 - 【請求項１７】 指定された画像に類似する画像を、格
納手段に格納された複数の画像から検索する画像検索装
置であって、 前記指定された画像が複数の解像度に対応する画像デー
タを含んでなる階層構造を有した画像データである場合
に、該複数の解像度のうちの一つを当該装置の処理能力
に基づいて選択する選択手段と、 前記指定された画像の、前記選択手段で選択された解像
度に対応した画像データを用いて特徴量を算出する算出
手段と、 前記算出手段で算出された特徴量を用いて、前記格納手
段に格納された複数の画像から類似画像を検索する検索
手段とを備えることを特徴とする画像検索装置。 - 【請求項１８】 指定された画像に類似する画像を、
格納手段に格納された複数の画像から検索する画像検索
装置であって、 前記指定された画像が複数の解像度に対応する画像デー
タを含んでなる階層構造を有した画像データである場合
に、該複数の解像度のうちの一つを当該装置の処理能力
に基づいて選択する選択手段と、 前記指定された画像の、前記選択手段で選択された解像
度に対応した画像データを用いて特徴量を算出する算出
手段と、 前記算出手段で算出された特徴量を用いて、前記格納手
段に格納された複数の画像から類似画像を検索する検索
手段とを備えることを特徴とする画像検索装置。 - 【請求項１９】 コンピュータに、指定された画像に類
似する画像を、格納手段に格納された複数の画像から検
索する画像検索処理を実現させるための制御プログラム
を格納する記憶媒体であって、該制御プログラムが、 前記指定された画像が複数の解像度に対応する画像デー
タを含んでなる階層構造を有した画像データである場合
に、該指定された画像の最も低い解像度の画像データを
用いて特徴量を算出する算出工程のコードと、 前記算出工程で算出された特徴量を用いて、前記格納手
段に格納された複数の画像から類似画像を検索する検索
工程のコードとを備えることを特徴とする記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11224239A JP2001052010A (ja) | 1999-08-06 | 1999-08-06 | 画像検索装置およびその方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11224239A JP2001052010A (ja) | 1999-08-06 | 1999-08-06 | 画像検索装置およびその方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001052010A true JP2001052010A (ja) | 2001-02-23 |
| JP2001052010A5 JP2001052010A5 (ja) | 2005-07-07 |
Family
ID=16810682
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11224239A Pending JP2001052010A (ja) | 1999-08-06 | 1999-08-06 | 画像検索装置およびその方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001052010A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009111649A (ja) * | 2007-10-29 | 2009-05-21 | Sony Corp | 情報符号化装置および方法、情報検索装置および方法、情報検索システムおよび方法、並びにプログラム |
| US8131082B2 (en) | 2007-04-12 | 2012-03-06 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus configured to calculate a resolution suitable for the size of a region to be processed and method for controlling the same |
| CN116680434A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-09-01 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的图像检索方法、装置、设备及存储介质 |
-
1999
- 1999-08-06 JP JP11224239A patent/JP2001052010A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8131082B2 (en) | 2007-04-12 | 2012-03-06 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus configured to calculate a resolution suitable for the size of a region to be processed and method for controlling the same |
| JP2009111649A (ja) * | 2007-10-29 | 2009-05-21 | Sony Corp | 情報符号化装置および方法、情報検索装置および方法、情報検索システムおよび方法、並びにプログラム |
| US8284843B2 (en) | 2007-10-29 | 2012-10-09 | Sony Corporation | Information encoding apparatus and method, information searching apparatus and method, information searching system and method, and program therefor |
| CN116680434A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-09-01 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的图像检索方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116680434B (zh) * | 2023-07-28 | 2023-11-17 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的图像检索方法、装置、设备及存储介质 |
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|
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|
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|
| A521 | Written amendment |
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|
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| A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20080104 |