JP2001052011A - 画像検索装置およびその方法 - Google Patents
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- General Physics & Mathematics (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】画像中の不要な部分を除いた特徴量の計算を容
易に実行可能とし、より効果的な類似画像検索を可能と
する。 【解決手段】検索対象画像に類似する画像を複数の画像
から検索するにおいて、ステップＳ２１で検索対象画像
が指定されると、ステップＳ２２で画像特徴量が計算さ
れる。このとき、指定された検索対象画像より不要領域
を除去して特徴量を算出し、ステップＳ２３では、この
算出された特徴量を用いて類似画像の検索が行われる。
易に実行可能とし、より効果的な類似画像検索を可能と
する。 【解決手段】検索対象画像に類似する画像を複数の画像
から検索するにおいて、ステップＳ２１で検索対象画像
が指定されると、ステップＳ２２で画像特徴量が計算さ
れる。このとき、指定された検索対象画像より不要領域
を除去して特徴量を算出し、ステップＳ２３では、この
算出された特徴量を用いて類似画像の検索が行われる。
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、例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、例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。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。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】つまり、周辺に黒枠や白枠などといった本
来不必要な部分をもった画像に類似した画像を検索する
場合、その不要な枠の部分についても特徴量を計算して
しまう。このため、同じような枠を持つ画像の特徴量が
非常に近いものになり、周辺の枠以外は本来それほど類
似していない画像であっても類似画像として検索されて
しまう、という問題点がある。
来不必要な部分をもった画像に類似した画像を検索する
場合、その不要な枠の部分についても特徴量を計算して
しまう。このため、同じような枠を持つ画像の特徴量が
非常に近いものになり、周辺の枠以外は本来それほど類
似していない画像であっても類似画像として検索されて
しまう、という問題点がある。
【０００５】また、画像データベースに画像を登録する
場合も同様に、本来不必要な部分も含めた特徴量を計算
して、画像データベースに登録してしまうことにより、
実際に類似している画像が検索されなくなってしまうと
いう問題点もある。
場合も同様に、本来不必要な部分も含めた特徴量を計算
して、画像データベースに登録してしまうことにより、
実際に類似している画像が検索されなくなってしまうと
いう問題点もある。
【０００６】上記のような問題が生じないように、はじ
めから特徴量の抽出に不必要な枠を取り除いた画像を新
たに作成し、この新たに作成された画像から特徴量を計
算するという方法も考えられる。しかしながら、実際に
得られた画像を加工する手間がかかる上に、オリジナル
の画像を別に保存しておかならず、処置が非常に煩わし
くなるという問題が生じる。
めから特徴量の抽出に不必要な枠を取り除いた画像を新
たに作成し、この新たに作成された画像から特徴量を計
算するという方法も考えられる。しかしながら、実際に
得られた画像を加工する手間がかかる上に、オリジナル
の画像を別に保存しておかならず、処置が非常に煩わし
くなるという問題が生じる。
【０００７】本発明は上記の問題点に鑑みてなされたも
のであり、画像中の不要な部分を除いた特徴量の計算を
容易に実行可能とし、より効果的な類似画像検索を可能
とすることを目的とする。
のであり、画像中の不要な部分を除いた特徴量の計算を
容易に実行可能とし、より効果的な類似画像検索を可能
とすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの本発明の画像検索方法は例えば以下の工程を備え
る。すなわち、指定画像に類似する画像を複数の画像か
ら検索する画像検索方法であって、前記指定画像より、
不要領域を除去し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、前記複数の画像
から類似する画像を検索する検索工程とを備える。
めの本発明の画像検索方法は例えば以下の工程を備え
る。すなわち、指定画像に類似する画像を複数の画像か
ら検索する画像検索方法であって、前記指定画像より、
不要領域を除去し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、前記複数の画像
から類似する画像を検索する検索工程とを備える。
【０００９】また、上記の目的を達成するための本発明
のが像検索装置は例えば以下の構成を備える。すなわ
ち、指定画像に類似する画像を複数の画像から検索する
画像検索装置であって、前記指定画像より、不要領域を
除去し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、前記複数の画像から類似す
る画像を検索する検索手段とを備える。
のが像検索装置は例えば以下の構成を備える。すなわ
ち、指定画像に類似する画像を複数の画像から検索する
画像検索装置であって、前記指定画像より、不要領域を
除去し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、前記複数の画像から類似す
る画像を検索する検索手段とを備える。
【００１０】
【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。
【００１１】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。
【００１２】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。
【００１３】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。
【００１４】＜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。
【００１５】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。
【００１６】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。
【００１７】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。
【００１８】＜ステップＳ２２の説明＞ステップＳ２２
では、上記検索したい画像から不要な部分を除いて特徴
量を算出する。図４は不要な枠部分を除去する様子を示
す図である。
では、上記検索したい画像から不要な部分を除いて特徴
量を算出する。図４は不要な枠部分を除去する様子を示
す図である。
【００１９】図４に示すように、画像表示領域の大きさ
は水平方向にＷORG個の画素、垂直方向にＨORG個の画素
である。検索したい画像の上下左右に不要な部分がある
場合、これら不要な部分を除いて画像の特徴量を計算す
る。すなわち、図４に示されるように、検索したい画像
の上部の不要な部分ＨU画素、下部の不要な部分ＨD画
素、左の不要な部分ＷL画素、右の不要な部分ＷR画素に
ついては、特徴量計算の対象としない。
は水平方向にＷORG個の画素、垂直方向にＨORG個の画素
である。検索したい画像の上下左右に不要な部分がある
場合、これら不要な部分を除いて画像の特徴量を計算す
る。すなわち、図４に示されるように、検索したい画像
の上部の不要な部分ＨU画素、下部の不要な部分ＨD画
素、左の不要な部分ＷL画素、右の不要な部分ＷR画素に
ついては、特徴量計算の対象としない。
【００２０】なお、ＨU，ＨD，ＷR，ＷLは例えば次のよ
うにして決定する。まず複数の画像のうちの一枚を取り
出し、その画像の上下左右方向から、輝度変化が所定の
閾値より小さい部分を決定する。そして、決定された上
下左右のそれぞれの端からの画素数をＨU，ＨD，ＷR，
ＷLとする。
うにして決定する。まず複数の画像のうちの一枚を取り
出し、その画像の上下左右方向から、輝度変化が所定の
閾値より小さい部分を決定する。そして、決定された上
下左右のそれぞれの端からの画素数をＨU，ＨD，ＷR，
ＷLとする。
【００２１】尚、このとき、ＨU，ＨD，ＷR，ＷLはそれ
ぞれ同じ大きさでも、別々の大きさでもかまわない。す
なわち、上述した如き不要部分の決定を各画像毎に行っ
てもよい。また、最初に取り出した一枚の画像から求ま
る不要部分をもとに、全ての画像について同一の不要部
分を適用するによしてもよい。
ぞれ同じ大きさでも、別々の大きさでもかまわない。す
なわち、上述した如き不要部分の決定を各画像毎に行っ
てもよい。また、最初に取り出した一枚の画像から求ま
る不要部分をもとに、全ての画像について同一の不要部
分を適用するによしてもよい。
【００２２】以上のように不要部分を特定することによ
り、検索したい画像より不要な画素を除いた後の大きさ
は、水平方向にＷ画素（Ｗ＝ＷORG−ＷL−ＷR）、垂直
方向にＨ画素（Ｈ＝ＨORG−ＨU−ＨD）である。
り、検索したい画像より不要な画素を除いた後の大きさ
は、水平方向にＷ画素（Ｗ＝ＷORG−ＷL−ＷR）、垂直
方向にＨ画素（Ｈ＝ＨORG−ＨU−ＨD）である。
【００２３】本実施形態では、このＷ×Ｈ画素の領域
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。そして、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。
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。そして、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。
【００２４】以上の様な特徴量算出処理の流れを、図５
のフローチャートを用いて更に説明する。図５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５に示されるように、まずステップＳ５０にお
いて、上述のように不要部分を決定する。本実施形態で
は、例えば画像表示領域３４（図３）中に、ユーザ操作
によって左右方向、上下方向に移動可能な縦線、横線を
表示し、図４に示すＨ U、ＨD、ＷL、ＷRを設定する。
のフローチャートを用いて更に説明する。図５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５に示されるように、まずステップＳ５０にお
いて、上述のように不要部分を決定する。本実施形態で
は、例えば画像表示領域３４（図３）中に、ユーザ操作
によって左右方向、上下方向に移動可能な縦線、横線を
表示し、図４に示すＨ U、ＨD、ＷL、ＷRを設定する。
【００２５】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。
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。
【００２６】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６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６のフローチャー
トを用いて後述する。
【００２７】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。
【００２８】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。
【００２９】尚、上記の例では特徴量算出のため、図４
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。
【００３０】また、本実施形態では、図４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。
【００３１】図６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。
【００３２】尚、図５のステップＳ５４における領域
（ｉ，ｊ）に相当する領域は、 Ｘ0＝ＷL＋Ｗ×ｉ／３， Ｘ1＝ＷL＋Ｗ×（ｉ＋１）／３ Ｙ0＝ＨU＋Ｈ×ｊ／２， Ｙ1＝ＨU＋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６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＝ＷL＋Ｗ×ｉ／３， Ｘ1＝ＷL＋Ｗ×（ｉ＋１）／３ Ｙ0＝ＨU＋Ｈ×ｊ／２， Ｙ1＝ＨU＋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６に示すフローチャートを実行す
る。
【００３３】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。
【００３４】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。
【００３５】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。
【００３６】＜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、不必要な部分は取り除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、不必要な部分は取り除いて特徴量を計算する。
【００３７】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。
【００３８】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。
【００３９】
【数１】
【００４０】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７、
Ｍ個の画像選出手順を図８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７、
Ｍ個の画像選出手順を図８のフローチャートを用いて説
明する。
【００４１】図７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７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７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。
【００４２】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。
【００４３】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８を用い
て説明する。図８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８を用い
て説明する。図８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。
【００４４】図８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。
【００４５】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。
【００４６】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。
【００４７】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。
【００４８】＜ステップＳ２４の説明＞図９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。
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。
【００４９】図９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。
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。
【００５０】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。
【００５１】以上説明したように、本実施形態によれ
ば、画像中の不必要な部分を除去して画像の特徴量を計
算し、こうして得られた特徴量を用いることにより、よ
り効果的な画像検索が実現される。
ば、画像中の不必要な部分を除去して画像の特徴量を計
算し、こうして得られた特徴量を用いることにより、よ
り効果的な画像検索が実現される。
【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、画
像中の不要な部分を除いた特徴量の計算が容易に実行可
能となり、より効果的な類似画像検索をおこなうことが
できる。
像中の不要な部分を除いた特徴量の計算が容易に実行可
能となり、より効果的な類似画像検索をおこなうことが
できる。
【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】不要な枠部分を除去する様子を示す図である。
【図５】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６】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７】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８】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９】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。
される操作画面例を示す図である。
───────────────────────────────────────────────────── 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 NK31 NK37 QM08
Claims (23)
- 【請求項１】 指定画像に類似する画像を複数の画像か
ら検索する画像検索方法であって、 前記指定画像より、不要領域を除去して特徴量を算出す
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、前記複数の
画像から類似する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】 前記不要領域は、前記指定画像の周辺部
分であ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】 前記不要領域の位置、大きさは予め設定
されてい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４】 前記不要領域をユーザ操作によって設定
する設定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５】 前記算出工程は、前記指定画像より前記
不要領域を除去した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６】 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５に記載の画像検索方法。 - 【請求項７】 前記複数の画像データと各画像データの
特徴量を対応づけて格納する格納手段を更に備え、 前記格納手段に格納される特徴量が不要領域を除去した
画像についてさんしゅつされたものであることを特徴と
する請求項１に記載の画像検索方法。 - 【請求項８】 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７に記載の
画像検索方法。 - 【請求項９】 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８に記載の画像検索方法。 - 【請求項１０】 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１１】 前記不要領域を画像データに基づいて
決定する決定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１２】 指定画像に類似する画像を複数の画像
から検索する画像検索装置であって、 前記指定画像より、不要領域を除去して特徴量を算出す
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、前記複数の
画像から類似する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１３】 前記不要領域は、前記指定画像の周辺
部分であることを特徴とする請求項１２に記載の画像検
索装置。 - 【請求項１４】 前記不要領域の位置、大きさは予め設
定されていることを特徴とする請求項１２に記載の画像
検索装置。 - 【請求項１５】 前記不要領域をユーザ操作によって設
定する設定手段を更に備えることを特徴とする請求項１
２に記載の画像検索装置。 - 【請求項１６】 前記算出手段は、前記指定画像より前
記不要領域を除去した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１２に記載の画像検索
装置。 - 【請求項１７】 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１６に記載の画像検索装置。 - 【請求項１８】 前記複数の画像データと各画像データ
の特徴量を対応づけて格納する格納手段を更に備え、 前記格納手段に格納される特徴量が不要領域を除去した
画像についてさんしゅつされたものであることを特徴と
する請求項１２に記載の画像検索装置。 - 【請求項１９】 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１８に記
載の画像検索装置。 - 【請求項２０】 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１９に記載の画像検索装置。 - 【請求項２１】 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１２に記載の画像検索装置。 - 【請求項２２】 前記不要領域を画像データに基づいて
決定する決定手段を更に備えることを特徴とする請求項
１２に記載の画像検索装置。 - 【請求項２３】 指定画像に類似する画像を複数の画像
から検索する画像検索処理をコンピュータに実行させる
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、 前記指定画像より、不要領域を除去して特徴量を算出す
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、前記複数の
画像から類似する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 (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11224240A JP2001052011A (ja) | 1999-08-06 | 1999-08-06 | 画像検索装置およびその方法 |
| EP00306498A EP1074953A3 (en) | 1999-08-06 | 2000-07-31 | Image retrieval apparatus and method |
| US09/633,153 US6816633B1 (en) | 1999-08-06 | 2000-08-04 | Image retrieval apparatus and method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11224240A JP2001052011A (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 |
|---|---|
| JP2001052011A true JP2001052011A (ja) | 2001-02-23 |
| JP2001052011A5 JP2001052011A5 (ja) | 2005-04-14 |
Family
ID=16810698
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11224240A Pending JP2001052011A (ja) | 1999-08-06 | 1999-08-06 | 画像検索装置およびその方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6816633B1 (ja) |
| EP (1) | EP1074953A3 (ja) |
| JP (1) | JP2001052011A (ja) |
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| JP2005352780A (ja) * | 2004-06-10 | 2005-12-22 | Canon Inc | 画像記録装置及びその制御方法 |
| JP2010066959A (ja) * | 2008-09-10 | 2010-03-25 | Denso It Laboratory Inc | 画像検索装置、画像検索システム、画像検索方法およびプログラム |
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| CN106815314A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-06-09 | 辽宁师范大学 | 基于幅值相位混合建模的图像检索方法 |
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- 1999-08-06 JP JP11224240A patent/JP2001052011A/ja active Pending
-
2000
- 2000-07-31 EP EP00306498A patent/EP1074953A3/en not_active Ceased
- 2000-08-04 US US09/633,153 patent/US6816633B1/en not_active Expired - Fee Related
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP1074953A3 (en) | 2003-12-03 |
| EP1074953A2 (en) | 2001-02-07 |
| US6816633B1 (en) | 2004-11-09 |
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