JP2001052011A - 画像検索装置およびその方法 - Google Patents
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Abstract
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
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。
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。
においては次のような問題点がある。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
の画像検索装置を添付の図面を参照して詳細に説明す
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
つ配列d()に、検索したい画像の特徴量が格納され
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。
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。
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。
(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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。
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。
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。
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。
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。
(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
ピュータシステムの構成を示すブロック図である。
を示すフローチャートである。
される操作画面例を示す図である。
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。
するフローチャートである。
るフローチャートである。
される操作画面例を示す図である。
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。
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