JP2001076138A

JP2001076138A - テクスチャ特徴量の抽出方法及び装置、並びに、テクスチャ特徴量の抽出プログラムを記録した記録媒体

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Publication number: JP2001076138A
Application number: JP25215799A
Authority: JP
Inventors: Nozomi Takahashi; 望高橋
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1999-09-06
Filing date: 1999-09-06
Publication date: 2001-03-23
Anticipated expiration: 2019-09-06
Also published as: JP3995844B2

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は、所望の粗さのテクスチャ特徴を抽
出することができるテクスチャ特徴量の抽出方法及び装
置の提供を目的とする。【解決手段】本発明によるデジタル階調画像から同時
生起行列を用いて画像のテクスチャ特徴を表すテクスチ
ャ特徴量を抽出する装置は、画像を格納する画像記憶手
段１０と、所望の画像サイズを記憶する画像サイズ記憶
手段２０と、画像のサイズを画像サイズ記憶手段に記憶
された所望の画像サイズに変換する画像サイズ変換手段
３０と、画像から同時生起行列を計算する同時生起行列
計算手段４０と、計算された同時生起行列からテクスチ
ャ特徴量を計算する特徴量演算手段５０とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、デジタル画像から
画像特徴を抽出する方法及び装置に係わり、特に、デジ
タル画像の階調度の同時生起行列を用いてテクスチャ特
徴量を抽出するテクスチャ特徴量抽出方法及び装置に関
する。本発明は、デジタル画像検索及びデジタル画像分
類の分野に適用される。

【０００２】

【従来の技術】デジタル画像から、画像の繰り返し模様
を表現するテクスチャ特徴を測定する方法として、画像
の階調度の同時生起行列を用いる方法が公知である。同
時生起行列については、例えば、高木幹雄、下田陽久
編：「テクスチャ特徴の抽出」、“画像解析ハンドブッ
ク”、東京大学出版会、ｐｐ．５１８−５２１に記載さ
れている。同時生起行列とは、例えば、図１１に示され
るように、画像の階調度ｉの画素から一定の変位δ＝
（ｒ，θ）（ｒは距離、θは角度）だけ離れた画素の階
調度がｊである確率Ｐδ（ｉ，ｊ）、（ｉ，ｊ＝０，
１，２，．．．，ｎ−１）を要素とする行列である。こ
の行列は同図の（ｂ）に示された式のように表すことが
できる。この同時生起行列から２時モーメント、コント
ラスト、相関、分散などの幾つかの統計量を計算しテク
スチャを表す特徴量、すなわち、テクスチャ特徴量とす
ることができる。画像は、このテクスチャ特徴量によっ
て特徴付けることができる。

【０００３】例えば、変位δについて、ｒ＝１、θ＝０
°、４５°、９０°、１３５°の場合に限定して表現さ
れたテクスチャ特徴量、すなわち、角度２次モーメント
ｆ₁及びコントラストｆ₂が知られている。ｆ₁＝ΣΣ｛Ｐδ（ｉ，ｊ）｝² ｆ₂＝ΣΣ（ｉ−ｊ）²Ｐδ（ｉ，ｊ）式中、２重のΣはｉ及びｊに関する和を表す。

【０００４】このように画素で構成されるデジタル画像
から同時生起行列を用いて抽出できるテクスチャ特徴量
は、ｒ＝１の場合には信頼できるが、ｒ＝１の場合に抽
出できるテクスチャ特徴量は画像全体に対して細かいテ
クスチャ特徴であり、粗いテクスチャ特徴は抽出できな
い。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】特徴抽出の対象となる
デジタル原画像から計算される同時生起行列は、変位δ
＝（ｒ，θ）によって一意に決まり、この同時生起行列
から抽出されるテクスチャ特徴量は、上記の２次モーメ
ント、コントラスト、相関、分散などの計算式によって
それぞれ一意に決まる。

【０００６】ｒ＝１の場合、デジタル原画像の細かいテ
クスチャ特徴の抽出は可能であるが、粗いテクスチャ特
徴を表す同時生起行列の要素値は細かいテクスチャ特徴
を表す要素値よりも明らかに小さくなり、粗いテクスチ
ャ特徴の抽出は実質的に不可能である。ｒ＞１の場合、
ｒ未満の距離にあるピクセルを飛び越して同時生起行列
を計算するためデジタル画像の細かいテクスチャ特徴の
抽出は不可能である。粗いテクスチャ特徴の抽出は可能
とも考えられるが、ｒの値が同じでもデジタル原画像が
異なると抽出できるテキスチャ特徴の組の粗さ、細かさ
が異なる。

【０００７】また、２点間の距離がｒであるとき、この
２点間で干渉が生じ、デジタル原画像には存在しないテ
クスチャ特徴の同時生起行列が計算される場合があるの
で、正しい結果が得られる保証はない。次に、同時生起
行列を用いたテクスチャ特徴量抽出の例を説明する。図
１２には、０、１、２の３階調で構成されるデジタル・
テクスチャ画像の一例が示されている。変位δ＝（１，
０°）、すなわち、ｒ＝１とすると、同時生起行列は、

【０００８】

【数１】

【０００９】によって表される。このとき、細かい網目
のテクスチャ特徴が同時生起行列に羽医されている。一
方、ｒ＝２とすると、同時生起行列は、

【００１０】

【数２】

【００１１】によって表される。このとき、粗い縦縞の
テクスチャ特徴が同時生起行列に反映されている。ま
た、ｒ＝４、６の場合、ｒ＝２の場合と同様に、粗い縦
縞のテクスチャが同時生起行列に反映される。図１３に
は、０、１、２の３階調で構成されるデジタル・テクス
チャ画像の別の例が示されている。この例では、ｒ＝
１、２のときに、細かいテクスチャが同時生起行列に反
映され、ｒ＝４のときに、粗いテクスチャ特徴が同時生
起行列に反映される。

【００１２】図１２及び図１３の例からわかるように、
異なるデジタル・テクスチャ画像に対し、同じｒの値を
用いて同時生起行列を求めると、図１２では粗いテクス
チャ特徴が抽出され、図Ｘでは細かいテクスチャ特徴が
抽出される。また、図１３において、ｒ＝３とすると、
干渉が発生し、原画像に存在しないテクスチャ特徴が同
時生起行列に反映される問題がある。

【００１３】このように、上記の従来の同時生起行列を
用いたデジタル画像からのテクスチャ特徴の抽出では、
抽出されるテクスチャ特徴は、対象画像自体の性質と選
択されたｒの値とに依存するので、同じｒの値を用いて
異なる画像の種々のテクスチャ特徴を抽出することが困
難であるという問題点がある。また、抽出される特徴は
画像とｒの値との組合せによって変わり得るので、異な
る画像間でのテクスチャ特徴量を巧く比較できないとい
う問題点がある。

【００１４】したがって、本発明は、上記従来技術の問
題点に鑑みて、ｒの値とは無関係に、所望の粗さのテク
スチャ特徴を抽出することができるテクスチャ特徴量の
抽出方法及び装置の提供を目的とする。また、テクスチ
ャ画像から同時生起行列を用いてテクスチャ特徴量を抽
出する場合、画像中のすべてのピクセルから同時生起行
列を計算するには時間がかかる。したがって、本発明の
更なる目的は、同時生起行列の計算時間が短縮化される
上記のタイプの方法及び装置の提供を目的とする。

【００１５】また、本発明は、テクスチャ画像自体の性
質や、同時生起行列のパラメータの設定値に関わりな
く、同時生起行列を用いて抽出されたテクスチャ特徴量
を異なる画像間で比較する方法及び装置の提供を目的と
する。

【００１６】

【課題を解決するための手段】上記本発明の目的を達成
するため、請求項１に係る発明は、各画素の階調度が与
えられたデジタル階調画像から同時生起行列を用いて画
像のテクスチャ特徴量を抽出する方法において、所望の
テクスチャ特徴の粗さに対応した画像サイズの変換を行
い、サイズが変換された画像から同時生起行列を求める
ことにより、目的の粗さに応じたテクスチャ特徴を抽出
することを可能にさせる。

【００１７】上記本発明の更なる目的を達成するため、
請求項２に係る発明は、画像から同時生起行列を計算す
る時間が短縮されるように、テクスチャ特徴の抽出に必
要な画像領域のサイズが予めわかっている場合に、デジ
タル画像の一部の画像領域を抽出し、抽出された一部の
画像領域だけに対し画像サイズの変換と同時生起行列の
計算とを行う。

【００１８】請求項３に係る発明は、画像から同時生起
行列を計算する時間が短縮されるように、テクスチャ特
徴の抽出に必要な画像領域のサイズが予めわかっている
場合に、デジタル画像のサイズを変更した後、サイズが
変更された画像の一部の画像領域を抽出し、抽出された
画像領域だけに対し同時生起行列の計算を行う。また、
本願発明では、特に、テクスチャ特徴の抽出に有効な画
像サイズ変換の方法が開示される。

【００１９】請求項４に係る発明は、デジタル階調画像
を所望のテキスチャ特徴の粗さに応じて定められた画像
サイズに対応した数の局所画像領域に分割し、分割され
た局所画像領域毎に代表階調度を選択することによっ
て、デジタル階調画像のサイズを変換する。請求項５乃
至７に係る発明は、有効な画像サイズ変換を実現するた
めの代表階調度の選択方法に関する。

【００２０】請求項５に係る発明は、局所画像領域での
サンプリングを利用するという考えに基づいて、局所画
像領域から特定の画素をサンプリングし、その画素の階
調度を代表階調度として選択する。請求項６に係る発明
は、局所画像領域の平均階調度を利用するという考えに
基づいて、この平均階調度を代表階調度として選択す
る。

【００２１】請求項７に係る発明は、局所画像領域の最
大頻度階調度を利用するという考えに基づいて、局所画
像領域内で最頻出する階調度又は頻出する階調度付近の
階調度を代表階調度として選択する。請求項８に係る発
明は、異なるデジタル階調画像間のテクスチャ特徴を比
較するため、請求項１乃至７に係る発明に従って、各画
像の所望の粗さに応じたテクスチャ特徴量を種々の画像
サイズに関して取得し、各テクスチャ特徴量毎にすべて
の画像サイズに関して画像間のテクスチャ特徴量を比較
することにより、粗さの異なるテクスチャ特徴同士の比
較を実現する。

【００２２】

【発明の実施の形態】図１は、デジタル階調画像から同
時生起行列を用いて画像のテクスチャ特徴を表すテクス
チャ特徴量を抽出する本発明の第１実施例によるテクス
チャ特徴量抽出装置の構成図である。テクスチャ特徴量
抽出装置２は、デジタル階調画像が供給され、供給され
た画像を格納する画像メモリ１０、所望の画像サイズを
記憶する画像サイズ記憶部２０と、画像メモリ１０に記
憶された画像のサイズを画像サイズ記憶部２０に記憶さ
れた所望の画像サイズに変換し、サイズ変換後の画像を
画像メモリ１０に格納する画像サイズ変換部３０を有す
る。また、テクスチャ特徴量抽出装置２は、サイズ変換
後の画像から同時生起行列を計算する同時生起行列計算
部４０と、計算された同時生起行列からテクスチャ特徴
量を計算する特徴量演算部５０とを有する。

【００２３】図２は、本発明の第１実施例によるテクス
チャ特徴量抽出装置２の動作フローチャートである。同
図に示すように、テクスチャ特徴量抽出装置２は、外部
機器或いは記憶媒体などから、それぞれに適合したイン
タフェース部（図示しない）を介して、画像メモリ１０
にデジタル階調画像を入力し（ステップ２）、例えば、
ユーザからキーボード、マウス、及び、ディスプレイ等
を備えたユーザ端末（図示しない）等を介して画像サイ
ズを画像サイズ記憶部２０に入力する（ステップ４）。
次に、画像サイズ変換部３０は、画像メモリ１０からデ
ジタル階調画像を読み出し、画像サイズ記憶部２０から
変換後の画像サイズを読み出し、例えば、局部領域毎に
代表階調度を選択することにより、デジタル階調画像の
サイズを指定された画像サイズに変換し、サイズ変換後
の画像を画像メモリ１０に再度格納する（ステップ
６）。次に、同時生起行列計算部４０は、画像メモリ１
０からサイズ変換後のデジタル階調画像を読み出し、一
般的に知られた計算法に基づいて同時生起行列を計算す
る（ステップ８）。計算された同時生起行列は、必要に
応じてメモリに記憶される。最後に、特徴量演算部５０
は、同時生起行列演算部４０で計算された同時生起行列
を利用して、例えば、２次モーメント、コントラスト、
相関、分散などの幾つかの統計量を計算し、テクスチャ
特徴を表すテクスチャ特徴量として後段の処理のため出
力し、或いは、必要に応じてメモリに記憶する（ステッ
プ１０）。以上の動作によって、本発明の第１実施例に
よるテクスチャ特徴量抽出装置２は、デジタル階調画像
から、目的の粗さに応じたテクスチャ特徴量を抽出す
る。

【００２４】図３は、本発明の第２実施例によるテクス
チャ特徴量抽出装置２の構成図である。第２実施例のテ
クスチャ特徴量抽出装置２は、第１実施例の装置と比較
するに、画像メモリ１０に記憶された画像から一部の画
像領域を取り出し、取り出された一部の画像を画像メモ
リ１０に記憶させる画像領域抽出部６０を更に有する。
このような構成により、本発明の第２実施例のテクスチ
ャ特徴量抽出装置２は、テクスチャ特徴の抽出に必要な
画像領域のサイズが予めわかっている場合に、デジタル
画像の一部の画像領域を抽出し、抽出された一部の画像
領域だけに対し画像サイズの変換と同時生起行列の計算
とを行うことにより、画像から同時生起行列を計算する
時間を高速化できるようになる。

【００２５】画像サイズ変換部３０は、デジタル階調画
像を指定された画像サイズに対応した数の局所画像領域
に分割する部分と、上記分割された各局所画像領域毎に
代表階調度を選択する部分とにより構成してもよい。図
４は、本発明の第３実施例によるテクスチャ特徴量抽出
装置２の構成図である。第３実施例の装置では、異なる
デジタル階調画像間のテクスチャ特徴を比較するため、
第１実施例又は第２実施例に記載されたように各画像の
所望の粗さに応じたテクスチャ特徴量を種々の画像サイ
ズに関して取得した後、各テクスチャ特徴量毎にすべて
の画像サイズに関して画像間のテクスチャ特徴量を比較
することにより、粗さの異なるテクスチャ特徴同士の比
較を行う。そのため、本発明の第３実施例によるテクス
チャ特徴量抽出装置２は、デジタル階調画像の識別する
情報、デジタル階調画像が変換された後の画像サイズ、
及び、画像サイズを変換された画像に基づいて計算され
たテクスチャ特徴量の組を関連付けて記憶する特徴量記
憶部７０と、指定されたデジタル階調画像の種別と、画
像サイズの種別と、テクスチャ特徴量の種別とについ
て、特徴量記憶部７０に記憶されたテクスチャ特徴量を
比較する特徴量比較部８０とを更に含む。

【００２６】次に、上記本発明の第１実施例乃至第３実
施例のより具体的な構成である第４実施例乃至第６実施
について説明する。図５は、第１実施例に対応した本発
明の第４実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置の構成
図である。このテクスチャ特徴量抽出装置は、画像及び
画像サイズを入力として入力部４に受け、テクスチャ特
徴量及び画像サイズを出力部５から出力とする。第４実
施例のテクスチャ特徴量抽出装置は、画像サイズ記憶部
８１、画像記憶部８２、画像サイズ変換部８３、画像記
憶部８４、同時生起行列演算部８５、同時生起行列記憶
部８６、及び、特徴量演算部８７とを有する。

【００２７】画像サイズ記憶部８１は、入力部４から変
換する画素サイズの値を表す信号１００を受け、格納す
る。変換する画像サイズの値は、ユーザが任意に設定で
きる。画像サイズを変換する際に拡大変換を行うと、デ
ジタル原画像のテクスチャとは異なるテクスチャを生成
するので好ましくない。縮小変換であれば、このような
異なるテクスチャの生成を回避することも可能であるの
で、以下では、縮小変換の場合について考える。また、
サイズ変換の際に、正方形などの形に画一的に画像サイ
ズを変換するよりも、画像の縦横比（アスペクト比）を
維持して保存する方がテクスチャの特徴を残すことがで
きる。デジタルカメラによって撮影されたデジタル画像
を対象とすると、そのサイズは一般に２４０ピクセル×
１８０ピクセル以上である。そこで、２００ピクセル×
２００ピクセルに収まる最大のサイズであり、かつ、縦
横比を維持したサイズ、１００ピクセル×１００ピクセ
ルに収まる最大のサイズであり、かつ、縦横比を維持し
たサイズ、５０ピクセル×５０ピクセルに収まる最大の
サイズであり、かつ、縦横比を維持したサイズ等の画像
からテクスチャ特徴を抽出する。

【００２８】画像記憶部８２は、入力部４からの画像信
号１０１を格納する。同時生起行列を用いたテクスチャ
特徴量は、各ピクセルの濃度又は階調度を必要とするの
で、カラー画像は、予め各色のプレーン毎にグレースケ
ール画像に変換する。画像サイズ変換部８３は、画像サ
イズ記憶部８１から信号１００を受け、画像記憶部８２
から信号１０１を読み込み、画像のサイズを変換して、
新たな画像信号１０２を出力する。画像のサイズ変換の
方法としては、デジタル階調画像を画像サイズに対応し
た数の局所画像領域に分割し、分割された各局所画像領
域毎に代表階調度を選択する方法を用いることができ
る。このとき、代表階調度として、例えば、局所画像領
域毎にサンプリングされた画素の階調度、局所画像領域
毎の平均階調度、又は、局所画像領域毎の最大頻度階調
度を利用することができる。勿論、これら以外の方法に
よって画像のサイズを変換しても構わない。

【００２９】画像の縮小変換は、一般的に、Ｗピクセル
×Ｈピクセルの画像を１ピクセル×１ピクセルに縮小す
る変換の繰り返しによって実現できる。図６は、画像サ
イズ変換の説明図である。同図の例では、８ピクセル×
８ピクセルの画像を２ピクセル×２ピクセルに縮小する
場合、原画像のグレーの部分をＷ＝４、Ｈ＝３と考える
と、４ピクセル×３ピクセルの画像を１ピクセル×１ピ
クセルに変換する操作を４回繰り返せばよい。

【００３０】代表階調度として所画像領域毎にサンプリ
ングされた画素の階調度を選択する場合には、Ｗピクセ
ル×Ｈピクセル中の一定の位置にある１ピクセルを選択
し、１ピクセル×１ピクセルに割り当てる。１サイズの
みで特徴を抽出する場合には、原画像のテクスチャ特徴
と同時にサイズ変換後の画像のテクスチャ特徴の抽出が
可能である。

【００３１】代表階調度として局所画像領域毎の平均階
調度を選択する場合、Ｗピクセル×Ｈピクセルの中の平
均濃度を求め、その濃度を１ピクセル×１ピクセルに割
り当てる。この方法は、上記の３通りのサイズの例の中
では、特に、５０ピクセル×５０ピクセルに収まるサイ
ズの場合のように、粗いテクスチャ特徴の抽出の際に有
効である。

【００３２】代表階調度として局所画像領域毎の最大頻
度階調度を選択する場合、Ｗピクセル×Ｈピクセル中の
最大頻度の濃度を１ピクセル×１ピクセルに割り当て
る。これは、上記の３通りのサイズの例の中では、特
に、２００ピクセル×２００ピクセルに収まるサイズの
場合のように、比較的細かいテクスチャ特徴の抽出時に
有効である。

【００３３】画像記憶部８４は、画像サイズ変換部８３
から出力された信号１０２を格納する。同時生起行列演
算部８５は、画像記憶部８４から信号１０２を読み込
み、同時生起行列を計算し、同時生起行列を信号１０３
として出力する。同時生起行列記憶部８６は、同時生起
行列演算部８５から出力された信号１０３を格納する。
特徴量演算部８７は、同時生起行列記憶部８６に格納さ
れた信号１０３を読み込み、特徴量を計算し、特徴量の
値を信号１０４として出力部に供給する。

【００３４】図７は、第２実施例に対応した本発明の第
５実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置の構成図であ
る。このテクスチャ特徴量抽出装置は、画像及び画像サ
イズを入力として入力部４に受け、テクスチャ特徴量及
び画像サイズを出力部５から出力とする。第４実施例の
テクスチャ特徴量抽出装置は、画像サイズ記憶部８１、
画像記憶部８２、画像領域抽出部８８、画像記憶部８
９、画像サイズ変換部８３、画像記憶部８４、同時生起
行列演算部８５、同時生起行列記憶部８６、及び、特徴
量演算部８７とを有する。

【００３５】画像サイズ記憶部８１は、入力部４から変
換する画素サイズの値を表す信号１００を受け、格納す
る。画像記憶部８２は、入力部４からの画像信号１０１
を格納する。画像領域抽出部８８は、画像サイズ記憶部
８１から信号１００を読み込み、画像記憶部８２から信
号１０１を読み込み、画像の一部分を抽出し、画像信号
を信号１０５として出力する。ここで、画像の一部分と
は、テクスチャ特徴を抽出するのに十分な画像領域であ
る。たとえば、画像領域中に、１０ピクセルを１周期と
するテクスチャが５周期あれば、同時生起行列からテク
スチャ特徴量を抽出できる場合を想定すると、必要な画
像領域のサイズは、５０ピクセル×５０ピクセルであ
る。図８は、本発明の第５実施例よる画像領域抽出の説
明図である。同時生起行列を用いたテクスチャ特徴量
は、各ピクセルの濃度又は階調度を必要とするので、カ
ラー画像は、予め各色のプレーン毎にグレースケール画
像に変換する。

【００３６】画像サイズ変換部８３は、画像サイズ記憶
部８１から信号１００を受け、画像記憶部８２から信号
１０１を読み込み、画像のサイズを変換して、新たな画
像信号１０２を出力する。画像のサイズ変換の方法とし
ては、デジタル階調画像を画像サイズに対応した数の局
所画像領域に分割し、分割された各局所画像領域毎に代
表階調度を選択する方法を用いることができる。このと
き、代表階調度として、例えば、局所画像領域毎にサン
プリングされた画素の階調度、局所画像領域毎の平均階
調度、又は、局所画像領域毎の最大頻度階調度を利用す
ることができる。勿論、これら以外の方法によって画像
のサイズを変換しても構わない。

【００３７】画像の縮小変換は、一般的に、Ｗピクセル
×Ｈピクセルの画像を１ピクセル×１ピクセルに縮小す
る変換の繰り返しによって実現できる。図６は、画像サ
イズ変換の説明図である。同図の例では、８ピクセル×
８ピクセルの画像を２ピクセル×２ピクセルに縮小する
場合、原画像のグレーの部分をＷ＝４、Ｈ＝３と考える
と、４ピクセル×３ピクセルの画像を１ピクセル×１ピ
クセルに変換する操作を４回繰り返せばよい。

【００３８】代表階調度として所画像領域毎にサンプリ
ングされた画素の階調度を選択する場合には、Ｗピクセ
ル×Ｈピクセル中の一定の位置にある１ピクセルを選択
し、１ピクセル×１ピクセルに割り当てる。１サイズの
みで特徴を抽出する場合には、原画像のテクスチャ特徴
と同時にサイズ変換後の画像のテクスチャ特徴の抽出が
可能である。

【００３９】代表階調度として局所画像領域毎の平均階
調度を選択する場合、Ｗピクセル×Ｈピクセルの中の平
均濃度を求め、その濃度を１ピクセル×１ピクセルに割
り当てる。この方法は、上記の３通りのサイズの例の中
では、特に、５０ピクセル×５０ピクセルに収まるサイ
ズの場合のように、粗いテクスチャ特徴の抽出の際に有
効である。

【００４０】代表階調度として局所画像領域毎の最大頻
度階調度を選択する場合、Ｗピクセル×Ｈピクセル中の
最大頻度の濃度を１ピクセル×１ピクセルに割り当て
る。これは、上記の３通りのサイズの例の中では、特
に、２００ピクセル×２００ピクセルに収まるサイズの
場合のように、比較的細かいテクスチャ特徴の抽出時に
有効である。

【００４１】画像記憶部８４は、画像サイズ変換部８３
から出力された信号１０２を格納する。同時生起行列演
算部８５は、画像記憶部８４から信号１０２を読み込
み、同時生起行列を計算し、同時生起行列を信号１０３
として出力する。同時生起行列記憶部８６は、同時生起
行列演算部８５から出力された信号１０３を格納する。
特徴量演算部８７は、同時生起行列記憶部８６に格納さ
れた信号１０３を読み込み、特徴量を計算し、特徴量の
値を信号１０４として出力部に供給する。

【００４２】図８は、第５実施例による画像領域抽出の
説明図である。同図によれば、１０００ピクセル×１０
００ピクセルの原画像（同図の（ａ））から、２００ピ
クセル×２００ピクセル（同図の（ｂ））に画像サイズ
を変更して、テクスチャ特徴を抽出しようとするとき、
１０００ピクセル×１０００ピクセルの原画像の中で特
徴抽出に必要な画像領域は２５０ピクセル×２５０ピク
セル（グレーの部分）である。

【００４３】画像記憶部８９は、画像領域抽出部８８か
ら出力された画像信号１０５を格納する。画像サイズ変
換部８３は、画像サイズ記憶部８１からの信号１００
と、画像記憶部８９からの信号１０５とを読み込み、画
像のサイズを変換し、変換後の画像の画像信号１０２を
出力する。画像記憶部８４は、画像サイズ変換部８３か
ら出力された信号１０２を格納する。これ以降の動作
は、第４実施例の場合と同様である。

【００４４】図９は、テクスチャ特徴量を入力として入
力部４に受け、２つのテクスチャ特徴間の距離を出力と
して出力部６から発生する本発明の第６実施例によるテ
キスチャ特徴量比較装置の構成図である。テクスチャ特
徴量抽出装置は、特徴量記憶部９０と、画像サイズ決定
部９１と、画像サイズ記憶部９２と、特徴量選択部９３
と、特徴量記憶部９４と、特徴量比較演算部９５とを含
む。

【００４５】特徴量記憶部９０は、入力部から出力され
たテクスチャ特徴量を表す信号１１０を格納する。ここ
で、信号１１０は、一つ、或いは、異なる画像サイズで
抽出された複数のテクスチャ特徴量を含むことが可能で
ある。すべてのテクスチャ特徴量は、その特徴量が抽出
されたときの画像サイズを識別できる。そのため、たと
えば、各特徴量毎に抽出されたときの画像サイズの値へ
のポインタをもつ。

【００４６】画像サイズ決定部９１は、比較するべき特
徴量が抽出されたときの画像サイズを決定し、画像サイ
ズの値として信号１１１を出力する。例えば、画像サイ
ズが５０ピクセル×５０ピクセルと、１００ピクセル×
１００ピクセルと、２００ピクセル×２００ピクセルの
３種類の画像から抽出した特徴量をデータとして保有す
るデータベースが存在するならば、二つの特徴量毎に３
通りのサイズがあるので、併せて３×３＝９通りのサイ
ズと特徴量の組合せについて総当たり的に比較が行われ
る。

【００４７】画像サイズ記憶部９２は、画像サイズ決定
部９１から出力された信号１１１を格納する。特徴量選
択部９３は、特徴量記憶部９０から出力された信号１１
０と、画像サイズ記憶部９２から出力された信号１１１
とを読み込み、信号１１１で表される画像サイズを用い
て抽出された特徴量を信号１１０から選択し、信号１１
２で表されるテクスチャ特徴量を出力する。信号１１１
で表された画像サイズに対応する特徴量が信号１１０に
存在しない場合には、存在しない旨を識別できる特徴量
として出力すればよい。例えば、特徴量がすべて正の数
であるならば、信号１１２として−１を出力することに
より、特徴量が存在しないことを表すことができる。特
徴量記憶部９４は、特徴量選択部９３から出力された信
号１１２を格納する。

【００４８】上記の動作は、例えば、別のサイズに対す
るテクスチャ特徴量信号１２０、画像サイズ信号１２１
及び選択された特徴量を表す信号１２２に対しても行わ
れる。最後に、特徴量比較部９５は、特徴量記憶部９４
から、信号１１２及び１２２を読み込み、その特徴量の
比較を行い、比較結果を信号１１３として出力部６へ送
出する。比較演算の例として、二つの特徴量の差の２乗
などが行われる。比較用の信号１１２或いは１２２に特
徴量が存在しない旨を示す値が設定されていた場合に
は、比較が行われなかったことを識別できる値、例え
ば、−１を出力部６に送出する。

【００４９】また、本発明によるテクスチャ特徴量抽出
装置の構成は、上記の実施例で説明された例に限定され
ることなく、テクスチャ特徴量抽出装置の各々の構成要
件をソフトウェア（プログラム）で構築し、ディスク装
置等に記録しておき、必要に応じてコンピュータにイン
ストールしてテクスチャ特徴量抽出を行うことも可能で
ある。さらに、構築されたプログラムをフロッピー（登
録商標）ディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記録媒体に格
納し、このようなテクスチャ特徴量抽出装置を用いる場
面で汎用的に使用することも可能である。

【００５０】図１０は本発明によるテクスチャ特徴量抽
出処理を実施するシステムの構成図である。テクスチャ
特徴量抽出処理の各ステップをコンピュータに実行させ
るプログラムは、例えば、記録媒体２０６からドライブ
２０５を用いて読み込まれ、バス２０９を介してメモリ
２０２に直接ロードされ、ＣＰＵ２０１で実行される。
或いは、プログラムは、補助記憶装置２０７に一旦記憶
され、必要に応じてメモリ２０２にロードされてＣＰＵ
２０１により実行される。テクスチャ特徴量抽出処理を
されるべき元のデジタル階調画像は、例えば、通信ポー
ト２０８を介して外部の画像処理装置から受信され、メ
モリ２０２に直接的に読み込まれて処理され、或いは、
補助記憶装置２０７に一旦保存された後、必要に応じて
メモリに読み込まれて処理される。テクスチャ特徴量抽
出処理によって得られた出力情報は、ディスプレイ装置
２０３又はプリンタ装置２０４によって出力され、或い
は、補助記憶装置２０７に記憶される。

【００５１】本発明は、上記の実施例に限定されること
なく、特許請求の範囲内で種々変更・応用が可能であ
る。

【００５２】

【発明の効果】本発明のテクスチャ特徴量抽出方法及び
装置によれば、同時生起行列を用いたデジタル画像から
のテクスチャ特徴の抽出において、画像サイズの変換を
行っているので、目的の粗さに応じたテクスチャ特徴を
抽出することができる。また、テクスチャ特徴量抽出に
必要な画像領域を抽出すること、又は、サイズ変換後に
テクスチャ特徴量抽出に必要となる画像領域を抽出する
ことにより、従来よりも高速にテクスチャ特徴量を抽出
できるようになる。

【００５３】また、局所画像領域でのサンプリングを利
用した画像サイズ変換を行うことにより、粗いテクスチ
ャ特徴量を抽出することができる。また、局所画像領域
の平均濃度を利用した画像サイズ変換を行うことによ
り、粗いテクスチャ特徴量を抽出することができる。ま
た、局所画像領域の最大頻度濃度を利用した画像サイズ
変換を行うことにより、比較的細かいテクスチャ特徴量
を抽出することができる。

【００５４】さらに、本発明に従って出力されたテクス
チャ特徴量を比較することによって、粗さの異なるテク
スチャの特徴同士を比較できるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例によるテクスチャ特徴量抽
出装置の構成図である。

【図２】本発明の第１実施例によるテクスチャ特徴量抽
出装置の動作フローチャートである。

【図３】本発明の第２実施例によるテクスチャ特徴量抽
出装置の構成図である。

【図４】本発明の第３実施例によるテクスチャ特徴量抽
出装置の構成図である。

【図５】本発明の第４実施例によるテクスチャ特徴量抽
出装置の構成図である。

【図６】画像サイズ変換の説明図である。

【図７】本発明の第５実施例によるテクスチャ特徴量抽
出装置の構成図である。

【図８】本発明の第５実施例による画像領域抽出の説明
図である。

【図９】本発明の第６実施例によるテクスチャ特徴量比
較装置の構成図である。

【図１０】テクスチャ特徴量抽出システムの構成図であ
る。

【図１１】同時生起行列の説明図である。

【図１２】３階調の濃度で構成されるテクスチャ画像の
例の説明図である。

【図１３】３階調の濃度で構成されるテクスチャ画像の
他の例の説明図である。

【符号の説明】

２テクスチャ特徴量抽出装置１０画像メモリ２０画像サイズ記憶部３０画像サイズ変換部４０同時生起行列計算部５０特徴量演算部６０画像領域抽出部７０特徴量記憶部８０特徴量比較部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】デジタル階調画像から同時生起行列を用
いて画像のテクスチャ特徴を表すテクスチャ特徴量を抽
出する方法において、上記デジタル階調画像を、所望のテクスチャ特徴の粗さ
に対応した画像サイズを有する画像に変換するサイズ変
換工程と、上記変換された画像から同時生起行列を計算する工程
と、上記同時生起行列から上記テクスチャ特徴量を計算する
工程とを有することを特徴とする方法。
【請求項２】上記サイズ変換工程で上記デジタル階調
画像の画像サイズを変換する前に、上記デジタル階調画
像の一部分を抽出する工程を更に有する請求項１記載の
方法。
【請求項３】上記サイズ変換工程で上記デジタル階調
画像の画像サイズを変換した後に、上記変換された画像
の一部分を抽出する工程を更に有する請求項１又は２記
載の方法。
【請求項４】上記サイズ変換工程は、上記デジタル階
調画像を上記画像サイズに対応した数の局所画像領域に
分割し、上記分割された各局所画像領域毎に代表階調度
を選択する、請求項１乃至３のうちいずれか一項記載の
方法。
【請求項５】上記代表階調度は上記局所画像領域毎に
サンプリングされた画素の階調度であることを特徴とす
る請求項４記載の方法。
【請求項６】上記代表階調度は上記局所画像領域毎の
平均階調度であることを特徴とする請求項４記載の方
法。
【請求項７】上記代表階調度は上記局所画像領域毎の
最大頻度階調度であることを特徴とする請求項４記載の
方法。
【請求項８】異なる画像サイズに基づいて計算された
上記テクスチャ特徴量を比較する工程を更に有する請求
項１乃至７のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項９】デジタル階調画像から同時生起行列を用
いて画像のテクスチャ特徴を表すテクスチャ特徴量を抽
出する装置において、画像を格納する画像記憶手段と、所望の画像サイズを記憶する画像サイズ記憶手段と、上記画像のサイズを上記画像サイズ記憶手段に記憶され
た上記所望の画像サイズに変換する画像サイズ変換手段
と、画像から同時生起行列を計算する同時生起行列計算手段
と、上記計算された同時生起行列から上記テクスチャ特徴量
を計算する特徴量演算手段とを有することを特徴とする
装置。
【請求項１０】上記画像メモリに記憶された画像から
一部の画像領域を取り出し、上記一部の画像を上記画像
メモリに記憶させる画像領域抽出手段を更に有する請求
項９記載の装置。
【請求項１１】上記画像サイズ変換手段は、上記デジ
タル階調画像を上記画像サイズに対応した数の局所画像
領域に分割する手段と、上記分割された各局所画像領域
毎に代表階調度を選択する手段とにより構成される請求
項９又は１０記載の装置。
【請求項１２】上記デジタル階調画像の識別する情
報、上記デジタル階調画像が変換された後の上記画像サ
イズ、及び、上記画像サイズを変換された画像に基づい
て計算されたテクスチャ特徴量の組を関連付けて記憶す
る特徴量記憶手段と、指定されたデジタル階調画像の種別と、画像サイズの種
別と、テクスチャ特徴量の種別とについて、上記特徴量
記憶手段に記憶されたテクスチャ特徴量を比較する手段
とを更に有し、これにより、種々の画像サイズについて得られたテクス
チャ特徴量を異なる画像間で比較し得ることを特徴とす
る請求項９乃至１１のうちいずれか一項記載の装置。
【請求項１３】デジタル階調画像から同時生起行列を
用いて画像のテクスチャ特徴を表すテクスチャ特徴量を
抽出するプログラムを記録したコンピュータが読み取り
可能な記録媒体であって、上記プログラムは、上記デジタル階調画像を、所望のテクスチャ特徴の粗さ
に対応した画像サイズを有する画像に変換させるコード
と、上記変換された画像から同時生起行列を計算させるコー
ドと、上記同時生起行列から上記テクスチャ特徴量を計算させ
るコードとを有することを特徴とする、コンピュータが
読み取り可能な記録媒体。