JP2001282846A - 画像検索方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
画像検索を行うにあたり、ユーザの意図をより的確に反
映した検索を行うことを可能とする。 【解決手段】外部記憶装置には、複数枚の画像と、該複
数毎の画像の各々の特徴量を画像とが関連づけて記憶さ
れる。この外部記憶装置に蓄積された複数枚の画像から
所望の画像を検索するにおいて、まず、描画された検索
元画像の画像特徴量を算出する(S161、S16
2)。外部記憶装置に格納された画像特徴量のそれぞれ
を所定範囲で変化させることで1つの画像について複数
の画像特徴量を取得し、取得した画像特徴量と検索元画
像の画像特徴量とに基づいて、外部記憶装置に格納され
た複数枚の画像の各々と前記検索元画像との類似度を算
出することにより、曖昧な画像検索を行う(S16
3)。この曖昧な画像検索で得られた画像を一覧表示す
る(S164)。
Description
望の画像を検索するための、画像検索方法および装置に
関するものである。
スから、所望の画像を検索するための検索方法が種々提
案されている。これらは、・キーワードや撮影日時等の
非画像情報を画像に関連付け、それを基に検索を行なう
方法と、・画像自体の特徴量(輝度・色差情報、画像周
波数、ヒストグラムなど)を基に検索を行なう方法の2
つに大別される。
画像を提示し、その画像の特徴量を検索キーとして画像
を検索する方法を特に類似画検索と呼ぶ。これは、画像
処理について特別な知識を持たないユーザに対し、直惑
的に分かりやすい検索インターフェースを提供できると
いう利点がある。
て検索を行なう場合、現実の画像と記憶の中の画像とが
正確に一致することはまれである。従って、「このよう
な画像」といった具合に画像を提示することにより検索
できることが望ましい。しかしながら、一般的な類似画
検索の方式では、画像の明るさや色調を正確に再現しな
ければ所望の画像が得られないという問題があった。
のであり、ユーザの記憶に基づいた提示画像を用いて類
似画像検索を行うにあたり、ユーザの意図をより的確に
反映した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装置は例えば以下の構成を備え
る。すなわち、蓄積された複数枚の画像から所望の画像
を検索する画像検索装置であって、前記複数枚の画像
と、該複数毎の画像の各々の特徴量を画像と関連づけて
記憶する記憶手段と、検索元画像の画像特徴量を算出す
る特徴量算出手段と、前記記憶手段に格納された画像特
徴量のそれぞれを所定範囲で変化させることで1つの画
像について複数の画像特徴量を取得する取得手段と、前
記取得手段で取得した画像特徴量と前記特徴量算出手段
で算出された画像特徴量とに基づいて、前記複数枚の画
像の各々と前記検索元画像との類似度を算出して画像検
索を行う検索手段とを備える。
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、複数枚の画像と該複数毎の画像の各々の特徴量を
画像と関連づけて記憶する記憶手段から所望の画像を検
索する画像検索方法であって、検索元画像の画像特徴量
を算出する特徴量算出工程と、前記記憶手段に格納され
た画像特徴量のそれぞれを所定範囲で変化させることで
1つの画像について複数の画像特徴量を取得する取得工
程と、前記取得工程で取得した画像特徴量と前記特徴量
算出工程で算出された画像特徴量とに基づいて、前記複
数枚の画像の各々と前記検索元画像との類似度を算出し
て画像検索を行う検索工程とを備える。
発明の好適な実施形態を説明する。
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。図1において、101
はCPUで、システム全体の制御を行なっている。10
2はキーボードで、102aのマウスとともにシステム
に入力するために使用される。103は表示装置で、C
RTや液晶等で構成されている。104はROM、10
5はRAMで、システムの記憶装置を構成し、CPU1
01が実行するプログラムやCPU101によって利用
され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(登録商標)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。
理の概要を示すフローチャートである。図9において、
ステップS161で、ユーザが表示装置103上に、所
望のイラスト(以下、単に画像という)を描画する。ス
テップS162で、上記描画された画像の特徴量を計算
する。ステップS163で、上記特徴量に基づき類似画
像を曖昧検索する。ステップS164で、上記検索によ
り得られた類似画像を表示装置103に表示する。ステ
ップS165で検索作業を終了するかどうかの判断を行
ない、続ける場合はステップS161に戻り、終了する
場合は本検索処理を終了する。
の各々について詳細に説明する。
61では、まず図2に示す如く検索操作画面を表示部1
03に表示する。図2において、描画領域21はユーザ
が描画ツール22を操作する(描画ツール22は例えば
マウスにより操作される)ことにより所望の画像を描画
する領域である。23は色指定スクロールバーであり、
赤(R)、緑(G)、青(B)のそれぞの輝度を指定す
ることにより所望の色を設定する。24はクリアボタン
であり、描画領域21をクリアする(例えば、白く塗り
つぶす)。25は検索ボタンであり、類似画像の検索の
開始を指示する。26a〜26hは検索画像表示領域で
あり、後述する類似画像検索の結果得られた画像を、類
似度の高い順に表示する。27は次ページボタンであ
り、更に下位の検索結果を検索画像表示領域26a〜2
6hに表示させる場合に用いる。28は終了ボタンであ
り、本画像検索処理の終了を指示するのに用いられる。
作により描画領域21にイラストを描きこみ、適当なタ
イミングで次のステップS162へ進む。この処理を図
3に示すフローチャートを用いて説明する。
画処理の詳細を説明するフローチャートである。なお、
x0、y0は、直前のマウスポインタの位置を記憶してお
く変数、x1,y1は、マウスポインタの現在位置が格納
されている変数である。
102aが動かされたかどうかの判断を行なう。ただ
し、ここでは、マウス102aの操作により、マウスポ
インタ(描画領域21内にあるときは描画ツール22と
なる)が動いたか否かを判定する。動いていなければS
31に戻る。すなわち、マウス102aの動きを監視す
るループを形成している。マウス102aが動けばステ
ップS32に進む。
スボタンが押下されているか否かの判断を行なう。押下
されていなければ、ステップS34に進み、現在のマウ
スポインタの位置(x1,y1)を(x0,y0)に代入し
て、ステップS31に戻る。この結果、描画は行なわれ
ず、単にマウスポインタが移動することになる。
下されている、すなわちドラッグ中であると判断される
と、処理はステップS33に進む。ステップS33で
は、直前のマウスポインタ位置(x0,y0)と、現在の
マウスポインタ位置(x1,y1)の間に、色指定スクロ
ールバー23により決まる色で、直線を描画する。
インタ位置(x1,y1)を(x0,y0)に代入して図3
の処理を終える。そして、この時点で、ステップS16
1を終了し、処理はステップS162に進む。このよう
に、新たな直線の描画が行われる毎に処理がステップS
162以降へ進むので、ユーザから見ると、イラストに少
し描画を加えるたびに、検索が自動的に実行されるよう
にみえる。
うと処理速度が追従しなくなり、かえって使いにくくな
る可能性があるので、ステップS162への移行を、所
定量以上の直線が描画される毎に行うようにしてもよ
い。
62では、描画領域21に描画された画像の画像特徴量
を計算する。
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。
割状態を示す図である。図4に示すように、描画領域2
1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。
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=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。
63では、上記画像特徴量に基づき、類似画検索を行な
う。
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。画像データは周知のJPEG,Fl
ashPixなどの標準的なファイル形式で格納してあ
ってもよいし、所謂RDBMS(リレーショナルデータ
ベースマネジメントシステム)に独自の形式で格納して
あってもよい。
もつ2次元配列D(n,i)(ただし0≦n<N,0≦
i<18)に格納されているものとする。
画像間距離S(n)を以下の式1で定義する。
度は高いと判定する。ここで、αは曖昧度を反映するた
めの係数であり、適当な範囲の値をとる。α=1.0の
みで類似度を計算すれば、曖昧度のない厳密な比較にな
る。一方、例えばα=0.8とすると、DB中の各画像
の輝度を全体的に2割減にした、暗い画像と比較してい
ることになる。以下のルーチンでは、アルファの値を変
化させてそれぞのαにおける類似度を算出し、最も小さ
い類似度を採用するので、最適なαの算出を含めた画像
間距離の算出が行われていることになる。
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)を選び出すことを行なう。以
下、図7により類似度S(n)の計算方法を説明し、図
8によりM個の画像の選出手順を説明する。
像間距離算出の方法を説明する。図7は第1の実施形態
による画像間距離(類似度)の算出手順を説明するフロ
ーチャートである。なお、配列α()は3つの要素をも
ち、本例では、α(0)=0.8,α(1)=1.0,
α(2)=1.2とする。この場合、±20%の曖昧度
をもたせた検索が行われることになる。
初期化し、ステップS72で、変数jを値0で、S
(n)を十分大きな値で初期化し、ステップS73で、
変数iを値0で、Sを値0で初期化する。
とd(i)の差分の二乗をS(n)に加算する。ステッ
プS75で変数iを値1だけ増加させる。ステップS7
6で変数iと値18を比較し、等しければステップS7
7へ進み、そうでなければステップS74へ戻って上述
の処理を繰り返す。
スに登録された画像との間の、α(j)における18個
の特徴量の差分値が累積されて、Sに格納される。
し、S(n)が小さければS78へ、そうでなければS
79へ進む。ステップS78で、S(n)にsを代入す
る。ステップS79で、変数jを値1だけ増加させる。
ステップS7Aで、変数jと値3を比較し、等しければ
S7Bへ、そうでなければS73へ進む。以上の処理に
より、S(n)には、α(0)〜α(2)を用いた画像
間距離のうちで、最も小さい値が格納されることにな
る。
加させる。ステップS7Cで変数nとNを比較し、等し
ければ本処理を完了する。そうでなければステップS7
2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。ま
た、各々の画像間距離は曖昧度を反映しており、直接比
較したときと、±20%画像全体を明るく(或いは暗
く)してから比較したときの3つの画像間距離の中で最
小のものが格納されている。
・色差の分布を重視し、画像全体が明るい(暗い)場合
は単に照明等の条件が異なるだけであるので無視でき
る。ステップS74で計算されるSが最小になるαを採
用する上記アルゴリズムにより、より人間の感覚に近い
類似画検索を行える。
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。
期化し、ステップS82で変数iを値0で初期化する。
また、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。
距離S(i)とLを比較し、S(i)<Lならステップ
S85へ、そうでなければステップS86へ進む。ステ
ップS85では、変数minに値iを代入し、LにS
(i)を代入する。ステップS86では、iを値1だけ
増加させる。
ればステップS88へ、そうでなければステップS83
へ戻る。ステップS88では、T(j)に値minを代
入する。ステップS89でS(min)に十分大きな値
を代入する。ステップS8Aでjを値1だけ増加させ
る。ステップS8BでjとMを比較し、等しければ処理
を完了する。そうでなければステップS82へ戻る。
<M−1)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。
面に従って、処理内容を説明する。
た類似画像を縮小表示する。26a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、26bには
T(1)に対応する画像…と表示し、26hには、この
中で最も類似度の低い画像を表示する。
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
合は、アイコンデータを表示しても良い。
102aを用いて「選択」できるようにしておく。
(8)〜T(15)に対応する画像を26a〜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。
65では、処理完了ボタン28が押されたか否かの判断
を行ない、押された場合は処理を完了する。押されなけ
れば、ステップS161に戻り、イラスト描画を継続す
る。
Bに対し等しい値を適用しているので、これは輝度成分
を変化させていることに相当する。しかしながら、曖昧
度を作用させる成分はこれに限られるものではなく、例
えば色差成分を変化させるようにしてもよい。この場合
には、特徴量をRGBでなくYUVで表現し、Y・U・
Vを別々に変化させればよい。
になる係数αを選択しているが、これに限らない。上記
実施形態では、3つのαについて等しく画像間距離を計
算するので計算量が増えてしまうが、例えば処理を軽減
したいときは3つの候補を全て計算して最小のものを選
ぶ代わりに、全部のタイルについて各々ランダムにαを
選ぶようにしてもよい。各タイルについてランダムにα
を選ぶことにより、αを1に固定して処理するよりも選
択肢を増やすことができ、上記実施形態と同様の効果を
得ることができる。
%にしているが、画像の特性や操作者の好みにより増減
してもよい。或いは、操作者により任意に設定できるよ
うにしてもよい。
させているが、単にαの候補数を増やすだけでより細か
く曖昧度を反映することもできる。これは処理負荷との
トレードオフであるので、操作者により設定できるよう
にしてもよい。
ズムの一例を示しただけであり、他のアルゴリズムを用
いてもよい。例えば上記ではαを数段階に変化させて距
離最小のものを選んだのであるが、無段階に変化させた
ときの最適値を採用するようにしてもよい。すなわち、
αを変化させていく中で最適なαを決定し、画像間距離
を得るようにすればよい。
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。
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。
ユーザの記憶に基づいた提示画像を用いて類似画像検索
を行うにあたり、ユーザの意図をより的確に反映した検
索を行うことが可能となる。
コンピュータシステムの構成を示すブロック図である。
である。
を説明するフローチャートである。
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。
算出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。
すフローチャートである。
Claims (15)
- 【請求項1】 蓄積された複数枚の画像から所望の画像
を検索する画像検索装置であって、 前記複数枚の画像と、該複数毎の画像の各々の特徴量を
画像と関連づけて記憶する記憶手段と、 検索元画像の画像特徴量を算出する特徴量算出手段と、 前記記憶手段に格納された画像特徴量のそれぞれを所定
範囲で変化させることで1つの画像について複数の画像
特徴量を取得する取得手段と、 前記取得手段で取得した画像特徴量と前記特徴量算出手
段で算出された画像特徴量とに基づいて、前記複数枚の
画像の各々と前記検索元画像との類似度を算出して画像
検索を行う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2】 前記取得手段は、各画像特徴量につい
て、輝度成分をN段階に変化させることを特徴とする請
求項1に記載の画像検索装置。 - 【請求項3】 前記取得手段は、各画像特徴量につい
て、色差成分をN段階に変化させることを特徴とする請
求項1に記載の画像検索装置。 - 【請求項4】 前記検索手段は、前記記憶手段に記憶さ
れている各画像について、前記取得手段で取得された複
数の画像特徴量を用いて前記検索元画像との類似度を算
出し、最大の類似度を当該画像と該検索元画像との類似
度とすることを特徴とする請求項1に記載の画像検索装
置。 - 【請求項5】 前記取得手段は、画像特徴量の輝度成分
を無段階に変化させることを特徴とする請求項1に記載
の画像検索装置。 - 【請求項6】 前記取得手段は、画像特徴量の色差成分
を無段階に変化させることを特徴とする請求項1に記載
の画像検索装置。 - 【請求項7】 前記取得手段において、画像特徴量を変
化させる段階数及びその変化幅を操作者が指定する指定
手段を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の画
像検索装置。 - 【請求項8】 複数枚の画像と該複数毎の画像の各々の
特徴量を画像と関連づけて記憶する記憶手段から所望の
画像を検索する画像検索方法であって、 検索元画像の画像特徴量を算出する特徴量算出工程と、 前記記憶手段に格納された画像特徴量のそれぞれを所定
範囲で変化させることで1つの画像について複数の画像
特徴量を取得する取得工程と、 前記取得工程で取得した画像特徴量と前記特徴量算出工
程で算出された画像特徴量とに基づいて、前記複数枚の
画像の各々と前記検索元画像との類似度を算出して画像
検索を行う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】 前記取得工程は、各画像特徴量につい
て、輝度成分をN段階に変化させ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】 前記取得工程は、各画像特徴量につい
て、色差成分をN段階に変化させ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11】 前記検索工程は、前記記憶手段に記憶
されている各画像について、前記取得工程で取得された
複数の画像特徴量を用いて前記検索元画像との類似度を
算出し、最大の類似度を当該画像と該検索元画像との類
似度と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12】 前記取得工程は、画像特徴量の輝度成
分を無段階に変化させ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13】 前記取得工程は、画像特徴量の色差成
分を無段階に変化させ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14】 前記取得工程において、画像特徴量を
変化させる段階数及びその変化幅を操作者が指定する指
定工程を更に備え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15】 複数枚の画像と該複数毎の画像の各々
の特徴量を画像と関連づけて記憶する記憶手段から所望
の画像を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、 検索元画像の画像特徴量を算出する特徴量算出工程のコ
ードと、 前記記憶手段に格納された画像特徴量のそれぞれを所定
範囲で変化させることで1つの画像について複数の画像
特徴量を取得する取得工程のコードと、 前記取得工程で取得した画像特徴量と前記特徴量算出工
程で算出された画像特徴量とに基づいて、前記複数枚の
画像の各々と前記検索元画像との類似度を算出して画像
検索を行う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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