JP2003006643A - 画像処理装置及びその方法、プログラム - Google Patents
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Abstract
た回転すると類似する画像や鏡面変換すると類似する画
像を、類似画像として判定することができる画像処理装
置及びその方法、プログラムを提供する。 【解決手段】 初期類似度候補算出部903は、少なく
とも量子化DCT係数で表現される第1及び第2画像そ
れぞれの第1及び第2画像特徴量に基づいて、該第1及
び第2画像間の類似度を算出する。係数変換処理部91
0は、第1及び第2画像特徴量の少なくとも一方に対し
て、係数変換処理を施す。その得られる画像特徴量に基
づいて、類似度算出部911は、第1及び第2画像間の
類似度を算出する。そして、算出された類似度群から第
1及び第2画像間の類似度を決定する。
Description
算出する画像処理装置及びその方法、プログラムに関す
るものである。
して公知の離散コサイン変換(DCT)処理と量子化処
理を行い、その結果、得られたDCT係数のうち低周波
成分側から幾つかのDCT係数を取り出し、取り出した
DCT係数を原画像の画像特徴量とし、これを、例え
ば、画像検索に用いるデータとする方式が知られている
(ISO/IEC JTC1/SC29/WG11/N3522 "MPEG-7 Visual Work
ing Draft 4.0"(以下、[VWD4.0])、あるいはISO/IEC
JTC1/SC29/WG11/N3522 "MPEG-7 Visual part of eXperi
mentation Model Version 7.0" ([VXM7.0]))。
れている「Color Layout descriptor」における画像特
徴量抽出処理について、図11〜図15を用いて説明す
る。
されている「Color Layout descriptor」における画像
特徴量抽出処理を説明するための図である。また、図1
2はその画像特徴量処理を示すフローチャートである。
8画素の画像に変倍する画像変倍処理を行う(ステップ
S10401)。次に、生成した各色成分毎の8×8画
素の画像10011、10012、10013の各画素
をYCbCr色空間の各色成分データ10021、10
022、10023に変換する色変換処理を行う(ステ
ップS10402)。次に、YCbCr色空間の各色成
分データ10021、10022、10023に対して
DCT処理を行い、各色成分のDCT係数10031、
10032、10033を取得する(ステップS104
03)。
理は、公知のものでよい。
2、10033に対して量子化処理を行う(ステップS
10404)。
ば、以下のプログラムコード10000〜10003に
示すような処理で実現することができる。プログラムコ
ード10000〜10003は、公知のC言語を用いて
記述されている。[VWD4.0]によれば、量子化処理は、Y
成分とCb/Cr成分それぞれについて、DC成分とA
C成分で異なる処理を施すので、量子化処理として、4
通りの処理を実現するプログラムコード10000〜1
0003が用意されている。
C成分に対する量子化処理
分に対する量子化処理
る量子化処理
分に対する量子化処理
処理の結果、YもしくはCb/Cr成分の量子化された
DCT係数(以下、量子化DCT係数)は、0〜63の
値になる。また、プログラムコード10002、100
03による量子化処理の結果、YもしくはCb/Cr成
分の量子化DCT係数は、0〜31の値となる。従っ
て、量子化DCT係数のDC成分は符号無し6bit、
AC成分は符号無し5bitで表現することができる。
た量子化DCT係数10041、10042、1004
3の内、低周波数成分側から幾つかの係数を選択する係
数選択処理を行う(ステップS10405)。
化DCT係数に関しては6個、Cb/Cr成分の量子化
DCT係数に関しては3個ずつ選択している例である。
係数選択処理は、実際は、図13に示すようなジグザグ
スキャン処理によって、8×8と二次元に配置された量
子化DCT係数を一次元に並び替え、その先頭から幾つ
かを選択することによって実現される。図13の101
01は、ジグザグスキャンを表す図であり、8×8ブロ
ックの各ブロックに記述されている1から64の数字
は、一次元に並びかえられた後にその量子化DCT係数
が先頭から何番目に配置されるかを示す数字である。
波成分側から幾つかの量子化DCT係数を取得する。[V
WD4.0]によれば、ここで取得する量子化DCT係数の数
は、1、3、6、10、15、21、28、64のいず
れかである。また、量子化DCT係数の数は、Cb成分
の量子化DCT係数とCr成分の量子化DCT係数に関
しては同数であるが、Y成分の量子化DCT係数の数と
Cb/Cr成分の量子化DCT係数の数には別々の数を
設定可能である。また、デフォルトではY成分の量子化
DCT係数に関して6個、Cb/Cr成分の量子化DC
T係数に関しては3個を選択する。図11では、例とし
て、このデフォルト時の係数選択である、Y成分の量子
化DCT係数に関して6個(10051)、Cb/Cr
成分の量子化DCT係数に関しては3個(10052、
10053)を選択している。
1、10052、10053を、原画像10001の画
像特徴量、即ち、Color Layout descriptorとする。
ut descriptorは、図14や図15に示すようなバイナ
リ構造で格納される。図14の10201や図15の1
0301において、各ブロックは1bitを表現してい
る。また、10201や10301では、便宜上、フィ
ールド毎に区切っているが、実際は、同図の破線矢印で
示しているような順序で連続して格納されている。
ォルトの場合、即ち、Y成分の量子化DCT係数6個、
Cb/Cr成分の量子化DCT係数が各3個の場合のバ
イナリ構造を表す図である。この場合、先頭の拡張フラ
グには「0」が格納されている。さらに、それに後続し
て、Y成分の量子化DCT係数が6個、Cb成分の量子
化DCT係数が3個、Cr成分の量子化DCT係数が3
個の順に格納されている。量子化DCT係数は、DC成
分については符号無し6bit、AC成分については符
号無し5bitで表現できるので、DC成分については
6bit、AC成分については5bitの領域に格納さ
れる。
がデフォルトでない場合のバイナリ構造を表す図であ
る。この場合、先頭の拡張フラグには「1」が格納され
ている。それに後続して、3bitのフィールドが2つ
後続する。この3bitのフィールドは、それぞれY成
分の量子化DCT係数の数、Cb/Cr成分の量子化D
CT係数の数を表すのに用いられる係数指定フィールド
である。例えば、その数を示すビットパターンと量子化
DCT係数の数との対応を示すと、以下のような表にな
る。
ィールドに、後続してY、Cb、Cr成分の順に量子化
DCT係数が格納される。Y、Cb、Cr成分の係数の
数は、係数指定フィールドで指定した係数の数である。
図15の10301では、例として、Y成分の量子化D
CT係数が6個、Cb/Cr成分の量子化DCT係数が
それぞれ6個の場合を示している。
化DCT係数による画像間の類似度については、[VXM7.
0]によれば、以下の類似度算出式により算出される。例
えば、2つのColor Layout descriptor、CLD1(YCoe
ff, CbCoeff, CrCoeff)とCLD2(YCoeff', CbCoef
f', CrCoeff')の間の類似度Dは、以下の類似度算出式
で算出される。
T係数に関する重み付けであり、[VXM7.0]には、以下の
表に示すような重み付け値が示されている。尚、表の空
欄部分の重み付け値は1である。
持つ量子化DCT係数の数が異なる場合には、少ない量
子化DCT係数に合わせて類似度算出式を適用するか、
あるいは不足している量子化DCT係数は16をその値
として補い、多い量子化DCT係数に合わせて類似度算
出式を適用するということが示されている。
0]による画像類似度算出式だけでは、 ・画像の回転 ・画像の鏡面変換 のいずれかもしくは両方を施したものを同一視すること
ができないという問題がある。
画像と別の画像が、左右が逆であるが似ている、あるい
は90度回転したら似ている、というような判断を容易
に行えるのに対し、[VXM7.0]に示されているColor Layo
ut descriptorの類似度算出式では、同様の判断を行う
ことが困難であった。
れたものであり、従来、類似画像と判定することができ
なかった回転すると類似する画像や鏡面変換すると類似
する画像を、類似画像として判定することができる画像
処理装置及びその方法、プログラムを提供することを目
的とする。
めの本発明による画像処理装置は以下の構成を備える。
即ち、また、好ましくは、画像間の類似度を算出する画
像処理装置であって、少なくとも量子化DCT係数で表
現される第1及び第2画像それぞれの第1及び第2画像
特徴量に基づいて、該第1及び第2画像間の類似度を算
出する第1算出手段と、前記第1及び第2画像特徴量の
少なくとも一方に対して、係数変換処理を施す係数変換
手段と、前記係数変換手段によって得られる画像特徴量
に基づいて、前記第1及び第2画像間の類似度を算出す
る第2算出手段と、前記第1及び第2算出手段で算出さ
れた類似度群から前記第1及び第2画像間の類似度を決
定する決定手段とを備える。
前記画像特徴量に含まれる量子化DCT係数に対して、
該量子化DCT係数をU−V座標系に配置した場合のU
=Vに対する対称変換処理及び該量子化DCT係数の一
部に対する正負反転変換処理の内の少なくとも1つを含
む。
第1及び第2算出手段で算出された類似度群の内、所定
値に一番近い値の類似度を前記第1及び第2画像間の類
似度として決定する。
は、対応する第1及び第2原画像それぞれを8×8画素
の画像に変倍した画像である。
画像処理方法は以下の構成を備える。即ち、画像間の類
似度を算出する画像処理方法であって、少なくとも量子
化DCT係数で表現される第1及び第2画像それぞれの
第1及び第2画像特徴量に基づいて、該第1及び第2画
像間の類似度を算出する第1算出工程と、前記第1及び
第2画像特徴量の少なくとも一方に対して、係数変換処
理を施す係数変換工程と、前記係数変換工程によって得
られる画像特徴量に基づいて、前記第1及び第2画像間
の類似度を算出する第2算出工程と、前記第1及び第2
算出工程で算出された類似度群から前記第1及び第2画
像間の類似度を決定する決定工程とを備える。
プログラムは以下の構成を備える。即ち、画像間の類似
度を算出する画像処理をコンピュータに機能させるため
のプログラムであって、少なくとも量子化DCT係数で
表現される第1及び第2画像それぞれの第1及び第2画
像特徴量に基づいて、該第1及び第2画像間の類似度を
算出する第1算出工程のプログラムコードと、前記第1
及び第2画像特徴量の少なくとも一方に対して、係数変
換処理を施す係数変換工程のプログラムコードと、前記
係数変換工程によって得られる画像特徴量に基づいて、
前記第1及び第2画像間の類似度を算出する第2算出工
程のプログラムコードと、前記第1及び第2算出工程で
算出された類似度群から前記第1及び第2画像間の類似
度を決定する決定工程のプログラムコードとを備える。
適な実施形態について詳細に説明する。
構成を示すブロック図である。
ータと動画像データの両方を入出力可能な画像入力装置
である。具体的には、スチル撮影可能なデジタルビデオ
装置がある。また、メモリーカード、PCカード等の外
部記憶装置からUSB等の通信インタフェースを介し
て、画像データを読み込むことも可能である。更に、C
D−ROM装置やフロッピー(登録商標)ディスク装置
等の記憶媒体を着脱可能な記憶装置から画像データを入
力する構成であってもよい。加えて、イーサネット(登
録商標)カードやモデム、無線通信等の通信路制御装置
によるネットワーク接続等の通信路を介して画像データ
を入力する構成であってもよい。一方、データ入出力部
10500は、画像データを、例えば、メモリーカード
へ書き込むことも行う。
データを入力する装置であり、キーボードやポインティ
ング装置を含む。尚、ポインティング装置としては、マ
ウス、トラックボール、トラックパッド、タブレット等
が挙げられる。
る画像特徴量抽出処理によって得られる画像特徴量デー
タを蓄積する装置であり、通常は、ハードディスク等の
大容量記憶媒体が用いられるが、この他でも、例えば、
CD−ROM、CD−R/RW等の光/光磁気ディスク
であってもよい。さらには、メモリーカード、PCカー
ド等の記憶媒体であってもよい。概念上、蓄積部105
02とデータ入出力部10500を区別して説明してい
るが、実際の装置においてはこれらが同一のものであっ
ても構わない。
クユーザインタフェース)等の画像を表示する装置であ
り、一般的には、CRTや液晶ディスプレイ等が用いら
れる。
制御する。ROM10505とRAM10506は、C
PU10504が実行する処理に必要な制御プログラ
ム、データ、作業領域等をCPU10504に提供す
る。また、後述する各実施形態で説明するフローチャー
トで示される画像特徴抽出処理を実現する制御プログラ
ムは、例えば、蓄積部10502に格納されていても、
ROM10505に記憶されていても良い。特に、RO
M10505に格納されている場合は、一旦、RAM1
0506上に、その制御プログラムを読み込んでから実
行される。
詳述する画像類似度算出処理を含む各種画像処理を実行
する。
互に接続する。
フローチャートの各処理は、CPU10504によって
制御される画像処理部10507で実現されるものとす
るが、後述する画像処理部10507の各機能を実現す
る専用プログラムによって実現されても良い。更には、
各処理のすべて/一部を専用ハードウェアと専用プログ
ラムの任意の組み合わせによって実現しても良い。
る前に、一般的なDCT係数の変換処理と、その原画像
の画素の関係について説明する。
成分の量子化DCT係数がそれぞれx、y、z個である
Color Layout descriptorを、便宜上、x/y/z desc
riptorと略する。また、本実施形態では、図14及び図
15で説明した[VWD4.0]もしくは[VXM7.0]に記載されて
いるColor Layout descriptorのデータ格納方式のデー
タを例に挙げて説明しているが、本発明は、これにに限
定されるものではなく、量子化DCT係数の幾つかを保
持して、これを画像特徴量とするデータ格納方式であれ
ば適用することができる。
像(f(x,y))に対して、二次元DCT変換を施すこと
により、DCT係数(F(U,V))が得られる。U、Vは
それぞれ原画像のx方向、y方向の変化と対応する。二
次元DCT変換は次式で与えられる。
換の基底波形を示す図である。
0であるときの、U=0〜7の9つの基底波形を二次元
平面に投射した図に相当する。Vについても同様であ
り、一般的なDCT係数F(a, b)は、原画像における、
U=a、V=bの基底波形を二次元的に合成した空間波
形成分の大きさを表している。
底波形は左右対称であり、Uが奇数の場合の基底波形は
点対称、即ち、180度回転することで元の波形と重な
りあう波形をしている。このことは、Vについても同様
であり、Vが偶数の場合は左右対称、Vが奇数の場合は
点対称である。
替処理と原画像の関係を説明する図である。
=Vに対して線対称となるように入れ替えた場合、入れ
替え後のDCT係数に逆DCT変換を施して得られた画
像は、原画像302をx=yに対して線対称に入れ替え
たものと同じものになる。これは、原画像に対して左9
0度回転処理を施して、さらに垂直方向に鏡面処理を施
したものと同じなので、以下、図4による変換処理を左
90度回転垂直鏡面変換と呼ぶこととする。
が奇数である場合の符号反転処理と原画像の関係を説明
する図である。
ッチング部分はVが奇数であるDCT係数である。この
DCT係数の符号を反転したDCT係数に逆DCT変換
を施して得られた画像は、原画像402を垂直方向に鏡
面処理を施したものと同じになる。以下、図5による変
換処理を垂直鏡面変換と呼ぶこととする。
が奇数である場合の符号反転処理と原画像の関係を説明
する図である。
灰色で示される部分はUが奇数であるDCT係数であ
る。このDCT係数の符号を反転したDCT係数に逆D
CT変換を施して得られた画像は、原画像502を水平
方向に鏡面処理を施したものと同じになる。以下、図6
による変換処理を水平鏡面変換と呼ぶこととする。
対して回転変換もしくは鏡面変換を施した画像の一覧を
示す図である。
は、DCT係数に図4〜図6を用いて説明した左90度
回転垂直鏡面変換、垂直鏡面変換、水平鏡面変換の組み
合わせを施すことによりDCT係数上で変換することが
可能である。例えば、図7の602〜806に相当する
DCT係数は、原画像のDCT係数に対してそれぞれ 602:水平鏡面変換 603:左90度回転垂直鏡面変換+垂直鏡面変換 604:左90度回転垂直鏡面変換+垂直鏡面変換+水
平鏡面変換 605:垂直鏡面変換+水平鏡面変換 606:垂直鏡面変換 607:左90度回転垂直鏡面変換+水平鏡面変換 608:左90度回転垂直鏡面変換 といった変換パターンに従う変換処理を施すことによっ
て実現される。ここで示した処理手順は、602〜60
8を表すDCT係数を得るための手順の例であって、図
4〜図6で示した3つの処理によって、602〜608
に対応するDCT係数が得られることを示している。従
って、他の組み合わせ、処理順序によって602〜60
8に対応するDCT係数を得るのであってもよい。
術で説明したように、量子化DCT係数を図13で示し
たジグザグスキャン順に並び替え、先頭の低周波成分側
から幾つかの量子化DCT係数を選択して取り出して格
納する。従って、図4〜図6で説明したような係数変換
処理を行う場合に、必ずしも64個全ての量子化DCT
係数に対して係数変換処理を施すのではなく、Color La
yout descriptorが有する量子化DCT係数部分にのみ
処理を施すことになる。
criptorにおける係数変換処理の例を示す図である。
ut descriptorでは、DCTのAC成分は、げたばき表
現によって5bit符号なし整数で表現されている。従
って、Color Layout descriptorに対する符号反転処理
では、量子化前のDCT係数が0であることと対応す
る、16に対する反転表現となる。即ち、元の量子化さ
れたAC係数がaであった場合、反転後の値a’は、 a’=16−(a−16)=32−a 式(2) で得られる。尚、式(2)では、aの値が0であった場
合、a'の値は32となるが、その場合は31に丸める
等すればよい。
ついて、図9を用いて説明する。
細構成を示す図である。
出対象の2つのColor Layout descriptorデータ、CL
Dq及びCLDtである。実施形態2では、CLDq(9
00)のみを係数変換処理部910に入力しているが、
CLDt(901)の両方を係数変換処理部910に入
力し、双方に対して係数変換処理を実行する構成であっ
てもよい。また、その際に、係数変換処理部を複数設け
て実現してもよい。
Dq(900)に、上述の図4〜図6で説明した変換処
理を施す。尚、この変換処理は、無変換を含む変換処理
である。
(900)とCLDt(901)の類似度を算出し、こ
れをCLDq(900)とCLDt(901)間の類似度
候補データとして類似度候補記憶部913に記憶する。
この類似度算出で用いる類似度算出式は任意のものであ
ってよいが、ここでは、例えば、従来技術で説明した類
似度算出式を用いるとする。
出力とCLDt(901)との間の類似度を算出する。
この類似度算出で用いる類似度算出式は、初期類似度候
補算出部903で用いたものと同一である。
は、類似度比較部912によって類似度候補記憶部91
3に保持されている類似度候補データと比較する。類似
度比較部912は、これら2つの類似度値から、より類
似していると判断される類似度値を選択し、その類似度
値を類似度候補記憶部913が保持する類似度候補デー
タとして更新する。本実施形態では、類似度算出式とし
て、従来技術で説明した類似度算出式を用いているの
で、類似度値が小さいものを類似度候補記憶部913に
保持する。尚、類似度候補記憶部913が保持する類似
度候補データは、従来技術で説明した類似度算出式を用
いたCLDq(900)とCLDt(901)間の類似度
としたが、処理の開始時に適当な値、あるいは十分に大
きな値などで初期化するようにしても良い。これは、本
実施形態では、類似度算出式として、従来技術で説明し
た類似度算出式を用いているので、類似度算出式の数値
が小さいほど類似していると判断されるためである。
補記憶部913が保持する類似度候補データの処理は、
必要回数繰り返され、また、その度に係数変換処理部9
10は異なった変換、つまり、図7の601〜608の
変換パターンの内、必要なものに相当する係数変換処理
を行う。
が終わった時点で類似度候補記憶部913が保持する類
似度候補データを最終的なCLDq(900)とCLDt
(901)間の類似度902として出力し、処理を終了
する。
た係数変換処理を係数変換処理部910で繰り返すこと
に各変換パターンによる係数変換処理を実現している
が、これに限定されない。例えば、個々の変換パターン
による係数変換処理を実現する係数変換処理部を必要数
配置し、それらにそれぞれCLDq(900)を入力
し、各係数変換処理部から得られるDCT係数に基づく
類似度同士を比較して、最も適切な類似度を選択する構
成であってもよい。この場合、類似度候補記憶部913
は省略することが可能である。
によって実行される画像類似度算出処理について、図1
0を用いて説明する。
出処理を示すフローチャートである。
descriptor, CLDqとCLDtの間の類似度判定処理
を行うものとする。また、図7で示した原画像と7つの
変換パターン全てについて類似度判定を行うものとす
る。但し、これは本発明の適用先の要求に応じて、例え
ば、回転のみを行い鏡面については考慮に入れない、と
いうことにするのであってもよい。
処理は、画像処理部10507でハードウェア的に実現
されるが、専用プログラムによってその処理の全部/一
部がソフトウェア的に実現されても良い。
補算出部903は、CLDqとCLDtの間の類似度を算
出し、最小類似度候補Dmin(類似度候補データ)に代
入して、Dminの初期化を行い、類似度候補記憶部91
3に記憶する。尚、ここでの類似度算出は、上述したよ
うに、従来技術で説明した類似度算出式を用いる。ま
た、この類似度算出式による類度値は、類似度は正の値
で、0に近いほど類似している度合が高いと判定され
る。
部910は、CLDqに対して変換処理を施し、CLDq
[1]〜CLDq[7]の7通りの変換パターンを生成する。
ここで、7通りとなっているのは、上述の図7の7つの
変換パターンを用いるという前提から生じるものであ
る。
04〜ステップS808の繰り返し処理の制御のための
変数iの初期化として、係数変換処理部910は、i=
1に設定する。
0は、その繰り返し判定の終了判定処理を行う。具体的
には、変数iが7以下であるか否かを判定する。変数i
が7より大きい場合(ステップS804でNO)、類似
度候補記憶部913に記憶されている最小類似度候補D
minを最終的なCLDq[i]とCLDt間の類似度として出
力し、処理を終了する。一方、変数iが7以下である場
合(ステップS804でYES)、ステップS805に
進む。
は、CLDq[i]とCLDt間の類似度Dの算出を行う。
この類似度算出は、ステップS801で用いた類似度算
出式を用いる。
は、類似度候補記憶部913に記憶されている最小類似
度候補Dminと算出した類似度Dの比較を行う。具体的
には、DminがD以上であるか否かを判定する。Dminが
D未満である場合(ステップS801でNO)、ステッ
プS806に進む。一方、DminがD以上である場合
(ステップS801でYES)、ステップS807に進
み、最小類似度候補Dminを類似度Dとして更新する。
理部910は、変数iを1インクリメントする。
きは、類似度算出式では、類似度は正の値で0に近いほ
ど類似していると判定されることによる。従って、仮
に、類似度算出式の値が大きいほど類似していると判定
される場合には、この不等号の向きは逆になる。
は、類似度の最小値は0である。従って、このような場
合には、ステップS801における初期類似度候補算出
部903で算出された類似度候補である最小類似度候補
Dminが理論最小値(この場合は「0」)であるかどう
かの判断処理を、ステップS801の後に設けて、理論
最小値である場合にはステップS802〜ステップS8
08の処理を全て省略し、理論最小値でない場合には、
ステップS802以下の処理を行う構成であっても良
い。この場合、特に、理論最小値である場合には、処理
の効率化が図れる。
比較で、ループを用いて逐次的に処理を行ったが、例え
ば、これを並列処理して実現するようにしても良い。
ば、画像間の類似度算出において、画像の回転や鏡面変
換を考慮した類似度を算出し、これを画像間の類似判定
に用いることで、従来、類似画像と判定することができ
なかった回転すると類似する画像や鏡面変換すると類似
する画像を、類似画像として判定することができる。
コンピュータ、インタフェース機器、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。
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。
体としては、例えば、フロッピディスク、ハードディス
ク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD
−R/RW、DVD−ROM/RAM、磁気テープ、不
揮発性のメモリカード、ROMなどを用いることができ
る。
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OS(オペレ
ーティングシステム)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。
コードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードや
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、その機能拡張ボ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。
の記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応す
るプログラムコードが格納されることになる。
従来、類似画像と判定することができなかった回転する
と類似する画像や鏡面変換すると類似する画像を、類似
画像として判定することができる画像処理装置及びその
方法、プログラムを提供できる。
ブロック図である。
るための図である。
形を示す図である。
画像の関係を説明する図である。
る場合の符号反転処理と原画像の関係を説明する図であ
る。
る場合の符号反転処理と原画像の関係を説明する図であ
る。
変換もしくは鏡面変換を施した画像の一覧を示す図であ
る。
おける係数変換処理の例を示す図である。
す図である。
すフローチャートである。
「Color Layout descriptor」における画像特徴量抽出
処理を説明するための図である。
出処理を示すフローチャートである。
ある。
Color Layout descriptorのバイナリ構造を示す図であ
る。
Color Layout descriptorのバイナリ構造を示す図であ
る。
Claims (9)
- 【請求項1】 画像間の類似度を算出する画像処理装置
であって、 少なくとも量子化DCT係数で表現される第1及び第2
画像それぞれの第1及び第2画像特徴量に基づいて、該
第1及び第2画像間の類似度を算出する第1算出手段
と、 前記第1及び第2画像特徴量の少なくとも一方に対し
て、係数変換処理を施す係数変換手段と、 前記係数変換手段によって得られる画像特徴量に基づい
て、前記第1及び第2画像間の類似度を算出する第2算
出手段と、 前記第1及び第2算出手段で算出された類似度群から前
記第1及び第2画像間の類似度を決定する決定手段とを
備えることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項2】 前記係数変換処理は、前記画像特徴量に
含まれる量子化DCT係数に対して、該量子化DCT係
数をU−V座標系に配置した場合のU=Vに対する対称
変換処理及び該量子化DCT係数の一部に対する正負反
転変換処理の内の少なくとも1つを含むことを特徴とす
る請求項1に記載の画像処理装置。 - 【請求項3】 前記決定手段は、前記第1及び第2算出
手段で算出された類似度群の内、所定値に一番近い値の
類似度を前記第1及び第2画像間の類似度として決定す
ることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 【請求項4】 前記第1及び第2画像は、対応する第1
及び第2原画像それぞれを8×8画素の画像に変倍した
画像であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理
装置。 - 【請求項5】 画像間の類似度を算出する画像処理方法
であって、 少なくとも量子化DCT係数で表現される第1及び第2
画像それぞれの第1及び第2画像特徴量に基づいて、該
第1及び第2画像間の類似度を算出する第1算出工程
と、 前記第1及び第2画像特徴量の少なくとも一方に対し
て、係数変換処理を施す係数変換工程と、 前記係数変換工程によって得られる画像特徴量に基づい
て、前記第1及び第2画像間の類似度を算出する第2算
出工程と、 前記第1及び第2算出工程で算出された類似度群から前
記第1及び第2画像間の類似度を決定する決定工程とを
備えることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項6】 前記係数変換処理は、前記画像特徴量に
含まれる量子化DCT係数に対して、該量子化DCT係
数をU−V座標系に配置した場合のU=Vに対する対称
変換処理及び該量子化DCT係数の一部に対する正負反
転変換処理の内の少なくとも1つを含むことを特徴とす
る請求項5に記載の画像処理方法。 - 【請求項7】 前記決定工程は、前記第1及び第2算出
工程で算出された類似度群の内、所定値に一番近い値の
類似度を前記第1及び第2画像間の類似度として決定す
ることを特徴とする請求項5に記載の画像処理方法。 - 【請求項8】 前記第1及び第2画像は、対応する第1
及び第2原画像それぞれを8×8画素の画像に変倍した
画像であることを特徴とする請求項5に記載の画像処理
方法。 - 【請求項9】 画像間の類似度を算出する画像処理をコ
ンピュータに機能させるためのプログラムであって、 少なくとも量子化DCT係数で表現される第1及び第2
画像それぞれの第1及び第2画像特徴量に基づいて、該
第1及び第2画像間の類似度を算出する第1算出工程の
プログラムコードと、 前記第1及び第2画像特徴量の少なくとも一方に対し
て、係数変換処理を施す係数変換工程のプログラムコー
ドと、 前記係数変換工程によって得られる画像特徴量に基づい
て、前記第1及び第2画像間の類似度を算出する第2算
出工程のプログラムコードと、 前記第1及び第2算出工程で算出された類似度群から前
記第1及び第2画像間の類似度を決定する決定工程のプ
ログラムコードとを備えることを特徴とするプログラ
ム。
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