JP2003233800A - 画像検索システム、画像検索方法及び画像検索用コンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像ファイルのイメージ自体の類似性に基づ
き、記憶装置内に蓄積された大量の画像ファイルの中か
ら特定の画像を抽出できる技術の提供。 【解決手段】 画像データベース32と、検索元画像及び
検索対象画像のRGB値を算出する画像処理部26と、検索
元画像のRGB値と、検索対象画像のRGB値とを比較し、所
定以上の類似度を備えた画像画像データベース32から抽
出する検索処理部28とを備えた第１の画像検索システム
10であって、画像処理部26は、各画像データを複数の領
域28に区分する処理と、各領域28におけるＲ成分、Ｇ成
分、Ｂ成分毎の濃度値を算出してRGB値を求める処理を
実行し、検索処理部28は、検索元画像データの少なくと
も一部の領域におけるRGB値と、検索対象画像データの
少なくとも一部の領域におけるRGB値に基づいて類似度
を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【００１】

【発明の属する技術分野】この発明は画像検索技術に係
り、特に、静止画や動画のイメージ自体の類似性に基づ
いて検索可能な技術に関する。

【００２】

【従来の技術】大量の画像ファイルを大容量の記憶装置
内に蓄積しておき、必要に応じて特定の画像ファイルを
取り出すためには、画像の検索システムが不可欠とな
る。このため、従来は画像ファイルを記憶装置内に格納
する際に、キーワードやカテゴリといったインデックス
情報を予め付加しておき、後でこれらのインデックス情
報を手掛かりに目的の画像ファイルを抽出することが行
われてきた。

【００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしがなら、上記の
検索システムにあっては、イメージ自体の類似性に基づ
いた検索ができないため、必ずしも検索者の意図する画
像を抽出できないという問題があった。例えば、富士山
に関する画像を検索する場合、キーワードとして「富士
山」を入力することにより、「富士山」を撮影もしくは
描写した画像をピックアップすることはできるとして
も、「夕日で赤く染まった富士山」の画像を中心に抽出
することは一般に困難である。もちろん、「赤富士」と
いうカテゴリを予め設定しておけば可能であるとして
も、個々の画像に対してあまり細かいインデックスを付
与しておくことは非効率的であり、大量の画像ファイル
を扱う場合には現実的とはいえない。また、光ファイバ
ー網やADSL網、CATV網に基づくブロードバンドの普及に
より、今後は動画ファイルに対する検索の要請が高まる
ことが予想されるが、従来のインデックスによる検索シ
ステムでは、長時間の動画ファイル中から１コマの静止
画像を検索することは到底不可能である。

【００４】この発明は、従来の検索システムが抱える上
記問題を解決するために案出されたものであり、画像フ
ァイルのイメージ自体の類似性に基づき、コンピュータ
の記憶装置内に蓄積された大量の画像ファイルの中から
特定の画像（イメージ）を抽出することを可能とする技
術の提供を目的としている。

【００５】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、請求項１に記載の画像検索システムは、検索対象と
なる複数の画像データを格納しておく画像データベース
と、検索元となる画像データ及び検索対象となる画像デ
ータのRGB値を算出する画像処理手段と、検索元となる
画像データのRGB値と、検索対象となる各画像データのR
GB値とを比較し、所定以上の類似度を備えた画像データ
を上記画像データベースから抽出する検索手段とを備え
た画像検索システムであって、上記画像処理手段は、各
画像データを複数の領域に区分する処理と、各領域にお
けるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算出して上記
RGB値を求める処理を実行し、上記検索処理手段は、検
索元となる画像データの少なくとも一部の領域における
RGB値と、検索対象となる画像データの少なくとも一部
の領域におけるRGB値に基づいて類似度を判定する処理
を実行することを特徴としている。

【００６】このように、画像データを構成する各領域の
RGB値に基づいて検索元画像と検索対象画像を比較する
ことにより、画像データの有するイメージ自体の類似性
に基づいて検索を行うことが可能となる。このため、検
索対象画像のインデックス情報に頼ることなく、目的の
画像を抽出することが可能となる。また、カテゴリやジ
ャンルを越えて、イメージの類似した画像を漠然とリス
トアップすることも可能となる。検索元画像と検索対象
画像を比較する場合、両者の対応領域（同一座標領域）
同士を逐一比較していくことも当然可能であるが、検索
元画像の中に特徴的な部分がある場合には、検索対象画
像の中でこの特徴部分に属する各領域のRGB値と近似し
たRGB値の分布を備えた部分を抽出し、これら部分同士
の類似度を比較した方がより柔軟かつ実効的な検索処理
が可能となる。

【００７】請求項２に記載の画像検索システムは、検索
対象となる画像データが動画データである場合に、上記
画像処理手段は当該動画データに含まれる各フレーム毎
に、複数の領域に区分する処理と、各領域におけるＲ成
分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算出して上記RGB値を
求める処理を実行し、上記検索処理手段は検索対象とな
る動画データに含まれる各フレーム毎に、検索元となる
画像データの少なくとも一部の領域におけるRGB値と、
当該フレームの少なくとも一部の領域におけるRGB値と
を比較し、所定以上の類似度を備えたフレームを含む動
画データを上記画像データベースから抽出することを特
徴としている。動画データといえども、フレーム（静止
画データ）の集合物に過ぎないため、上記と同様の要領
で各フレームと検索元画像とのイメージの類似性を判定
することにより、目的の動画データを抽出することが可
能となる。

【００８】請求項３に記載の画像検索システムは、イン
ターネット上に設置されたWebサーバを巡回し、少なく
とも画像データを自動的に収集するWeb情報収集手段
と、該Web情報収集手段から出力された画像データを上
記画像データベースに登録する画像情報登録手段とを備
えたことを特徴としている。この結果、画像データベー
ス内にはWeb上に存在する膨大な画像データが自動的に
蓄積されることとなる。

【００９】請求項４に記載の画像検索方法は、検索元と
なる画像データを複数の領域に区分するステップと、各
領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算出
してRGB値を求めるステップと、検索対象となる画像デ
ータを複数の領域に区分するステップと、各領域におけ
るＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算出してRGB値
を求めるステップと、検索元となる画像データの少なく
とも一部の領域におけるRGB値と、検索対象となる画像
データの少なくとも一部の領域におけるRGB値とを比較
し、所定以上の類似度を備えた画像データを抽出するス
テップとを備えたことを特徴としている。

【００１０】請求項５に記載の画像検索方法は、検索対
象となる画像データが動画データである場合に、当該動
画データに含まれる各フレーム毎に複数の領域に区分す
るステップと、各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分
毎の濃度値を算出してRGB値を求めるステップと、検索
対象となる画像データを複数の領域に区分するステップ
と、各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値
を算出してRGB値を求めるステップと、検索対象となる
動画データに含まれる各フレーム毎に、検索元となる画
像データの少なくとも一部の領域におけるRGB値と、当
該フレームの少なくとも一部の領域におけるRGB値とを
比較し、所定以上の類似度を備えたフレームを含む動画
データを抽出するステップとを備えたことを特徴として
いる。

【００１１】請求項６に記載の画像検索用コンピュータ
プログラムは、コンピュータを、検索元となる画像デー
タを複数の領域に区分する手段、各領域におけるＲ成
分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算出してRGB値を求め
る手段、検索対象となる画像データを複数の領域に区分
する手段、各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の
濃度値を算出してRGB値を求める手段、検索元となる画
像データの少なくとも一部の領域におけるRGB値と、検
索対象となる画像データの少なくとも一部の領域におけ
るRGB値とを比較し、所定以上の類似度を備えた画像デ
ータを抽出する手段として機能させることを特徴として
いる。

【００１２】請求項７に記載の画像検索用コンピュータ
プログラムは、コンピュータを、検索対象となる画像デ
ータが動画データである場合に、当該動画データに含ま
れる各フレーム毎に複数の領域に区分する手段、各領域
におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算出して
RGB値を求める手段、検索対象となる画像データを複数
の領域に区分する手段、各領域におけるＲ成分、Ｇ成
分、Ｂ成分毎の濃度値を算出してRGB値を求める手段、
検索対象となる動画データに含まれる各フレーム毎に、
検索元となる画像データの少なくとも一部の領域におけ
るRGB値と、当該フレームの少なくとも一部の領域にお
けるRGB値とを比較し、所定以上の類似度を備えたフレ
ームを含む動画データを抽出する手段として機能させる
ことを特徴としている。

【００１３】

【発明の実施の形態】図１は、この発明に係る第１の画
像検索システム10の構成例を示すものであり、この検索
システム10の運用者が管理する検索サーバ12と、世界中
に配置された無数のWebサーバ14と、この検索システム1
0のユーザが管理する多数のパソコン16と、複数の画像
サーバ18とを備えている。

【００１４】上記検索サーバ12は、WWW（World Wide We
b）サーバ機能、メールサーバ機能、アプリケーション
サーバ機能、データベースサーバ機能等を備えている。
複数のワークステーションやパソコンをネットワーク接
続することによって、センターサーバ12を構成してもよ
い。

【００１５】上記パソコン16は、インターネット接続機
能やLAN接続機能を備えており、これらのネットワーク
を介して検索サーバ12に接続される。また、図示は省略
したが、インターネット接続機能やLAN接続機能を備え
たPDA（携帯情報端末）をユーザ側の端末として利用す
ることも可能である。

【００１６】上記画像サーバ18は、各地の電子図書館や
電子博物館、電子美術館など、大量の動画ファイルや静
止画ファイルを蓄積したいわゆるディジタル・アーカイ
ブズの管理するコンピュータシステムが該当する。これ
らの画像サーバは、インターネット20や専用回線を介し
て検索サーバ12とネットワーク接続されている。

【００１７】図２は、この第１の画像検索システム10の
主要な機能構成を示すブロック図であり、検索サーバ12
は、Web情報収集部22と、画像情報登録部24と、画像処
理部26、検索処理部28と、ユーザ処理部30と、画像デー
タベース32とを備えている。上記Web情報収集部22、画
像情報登録部24、画像処理部26、検索処理部28、及びユ
ーザ処理部30は、検索サーバ12を構成するコンピュータ
のＣＰＵが、ＯＳ及び専用のアプリケーションプログラ
ムに従って必要な処理を実行することによって実現され
る。また、画像データベース32は、同コンピュータのハ
ードディスク内に格納されている。

【００１８】画像データベース32内には、Web情報収集
部22及び画像情報登録部24を介して、Webサーバ14内に
蓄積された画像ファイルが蓄積される。すなわち、Web
情報収集部22は定期的に各Webサーバ14にアクセスし、
所定の条件を満たす画像ファイルをダウンロードすると
共に、当該画像ファイルが掲載されたWebページに関す
る必要情報を取り込む。画像ファイルと共に取り込まれ
る必要情報としては、当該画像ファイルが掲載されたWe
bページのURL、メタ（META）情報、タイトル、当該画像
ファイルのURLの他、当該画像ファイルの周囲に記述さ
れた一定範囲のテキストデータが含まれる。

【００１９】Web情報収集部22が各Webサーバ14から取り
込んだデータは、画像情報登録部24によって必要な整形
処理が施された後、画像データベース32内に格納され
る。図３は画像データベース32内に設定されるデータ項
目の一例を示しており、画像IDを筆頭にWebページUrl、
タイトル、画像Url、ファイル名、関連テキスト、キー
ワード、カテゴリ、サブカテゴリ、格納ディレクトリ、
RGB値、登録年月日等の項目が用意されている。

【００２０】これらのデータ項目の中、画像ID、Webペ
ージUrl、タイトル、画像Url、ファイル名、関連テキス
ト、格納ディレクトリ、登録年月日については、Web情
報収集部22経由で取り込まれたデータの中から画像情報
登録部24によって必要部分が抽出され、自動的に記述さ
れる。また、RGB値については、画像処理部26が画像デ
ータベース32内に登録された画像ファイルに対して所定
の演算処理を施すことによって算出され、画像データベ
ース32に記述される。このRGB値算出の具体的なプロセ
スについては、後に詳述する。

【００２１】これに対し、キーワード、カテゴリ、サブ
カテゴリの各項目については、オペレータが操作する端
末34を通じて手動で記述される。すなわち、オペレータ
は端末34のディスプレイ上に各画像や関連Webページを
表示させ、内容を検討した上で適切なキーワード、カテ
ゴリ、サブカテゴリを入力していく。例えば、当該画像
が犬と戯れる女児を撮影した写真である場合には、
「犬」「子供」、「女の子」のキーワードが入力され
る。また、カテゴリとして「動物」及び「人間」が、サ
ブカテゴリとして「犬」及び「子供」がそれぞれ入力さ
れる。この「キーワード」、「カテゴリ」、「サブカテ
ゴリ」の入力は検索を効率化するために有益であるが、
この発明に係る画像検索システム10にとって必須条件で
はなく、省略することも可能である。

【００２２】画像情報登録部24は、画像サーバ18から送
信された画像ファイル及び関連情報を画像データベース
32内に格納することもできる。また、端末34を介してオ
ペレータが手動で各種画像ファイルを画像データベース
32内に登録することも可能である。

【００２３】以下、図４のフローチャートに従い、ユー
ザがこの画像検索システム10を利用する場合の処理手順
について説明する。まずユーザは、パソコン16からイン
ターネット20やLAN経由で検索サーバ12のWebサイトにア
クセスし、検索サービスの利用をリクエストする。これ
を受けた検索サーバ12のユーザ処理部30は（S10）、ユ
ーザのパソコン16に検索用のWebページを送信し（S1
2）、検索条件や検索元となる画像の特定を促す。

【００２４】図５は、ユーザのパソコン画面に表示され
た検索用Webページの一例を示すものである。ここでユ
ーザは、「イメージ選択」欄に検索対象となる画像ファ
イルを入力する。具体的には、「▼」ボタンをクリック
してパソコンのハードディスク内に格納された特定の画
像ファイルを選択する。また、検索時に特定のキーワー
ドが設定された画像ファイルに限定したい場合には、
「キーワード」欄にタイプ入力する。さらに、カテゴ
リ、サブカテゴリを限定したい場合には、これらを「カ
テゴリ」欄及び「サブカテゴリ」欄において選択入力す
る。つぎに、ユーザが「検索」ボタンをクリックする
と、ユーザが選択・入力した検索条件や画像ファイルが
インターネット経由で検索サーバ12に送信される。

【００２５】これを受けたユーザ処理部30は（S14）、
検索条件や画像ファイルを検索処理部28に出力する。検
索処理部28は、まず送信された画像ファイル（以下「検
索元画像」）を画像処理部26に出力し、RGB値の算出を
指令する。画像処理26は、所定のアルゴリズムに従って
検索元画像のRGB値を算出し（S16）、検索処理部28に返
す。これを受けた検索処理部28は、当該RGB値やキーワ
ード、カテゴリ、サブカテゴリに基づいて検索処理を実
行し、画像データベース32内から類似の画像ファイルを
一定範囲内で抽出する（S18）。抽出された各画像ファ
イルは、ユーザ処理部30において所定のフォームに従っ
てリスト化され、ユーザのパソコン16に送信される（S2
0）。

【００２６】この結果、図６に示すように、ユーザのパ
ソコン画面には抽出された各画像ファイルの縮小イメー
ジ36と共に、ページURL、画像URL、タイトル、キーワー
ド、類似度、カテゴリが表示される。この際、抽出され
た各画像ファイルは、類似度の高い順に整列配置され
る。これに対しユーザは、画像の縮小イメージ36をクリ
ックして画像のダウンロードをリクエストする。これを
受けた検索処理部28は（S22）、当該画像ファイルを画
像データベース32から読み出し（S24）、ユーザ処理部3
0を通じてユーザのパソコン16に送信する（S26）。この
結果、ユーザのパソコン16上では当該画像ファイルに関
連付けられた表示プログラムが起動し、目的の画像が表
示される。もちろん、WebページURLや画像URLをクリッ
クすることにより、当該画像ファイルが掲載されたWeb
ページをブラウザ上に表示させることもできる。なお、
リスト表示される縮小イメージ36の数や類似度を、予め
ユーザが指定できるように運用することもできる。

【００２７】つぎに、図７のフローチャートに従い、こ
の画像検索システム10における類似画像抽出の処理手順
について説明する。まず、画像処理部26は、図８に示す
ように、与えられた画像（検索元画像）を複数の領域に
均等に区分する（S30）。ここでは説明の便宜上「縦
横：５×５」の矩形領域38に区分した例が図示されてい
るが、実際には「縦横：600×800」や「768×1024」な
どに細分化される。つぎに、各領域毎にＲ（赤）成分、
Ｇ（緑）成分、Ｂ（青）成分の濃度値、すなわちRGB値
が算出される（S32）。例えば、各成分ごとに階調数256
で量子化を行った場合、各領域38はＲ、Ｇ、Ｂの各成分
毎に0〜255の値を有することとなる。つぎに、比較対照
となる画像（検索対象画像）についても、上記と同様の
処理を行い、各領域38毎に平均のRGB値を算出する（S3
4、S36）。最後に、各画像間の対応領域（同一座標領
域）におけるRGB値を比較し（S38）、類似度を導く（S4
0）。

【００２８】以下に、具体的な事例を挙げて説明する。 元画像のある領域のＲＧＢ値：Ｒ＝100、Ｇ＝50、Ｂ＝7
0 検索対照１の対応領域のＲＧＢ値：Ｒ＝110、Ｇ＝60、
Ｂ＝80 検索対照２の対応領域のＲＧＢ値：Ｒ＝95、Ｇ＝60、Ｂ
＝70 検索対照３の対応領域のＲＧＢ値：Ｒ＝200、Ｇ＝100、
Ｂ＝00 （比較結果） 元画像と検索対照１との差：Ｒ＝110、Ｇ＝60、Ｂ＝8
0、計30 元画像と検索対照２との差：Ｒ＝5、 Ｇ＝10、Ｂ＝0、
計15 元画像と検索対照３との差：Ｒ＝100、Ｇ＝50、Ｂ＝7
0、計220 以上の結果、検索対照２が元画像との差が最も小さいこ
ととなり、一番の類似領域となる。実際には上記の計算
を各領域毎に行い、平均の一致度（類似度）が算出され
る。

【００２９】このように、この検索システム10にあって
は、画像ファイルのイメージを比較して類似度を導くこ
とができるため、例えタイトルやキーワード、カテゴ
リ、サブカテゴリ等のインデックスが付加されていない
場合であっても、画像自体の類似性に基づいて画像ファ
イルを検索可能となる。また、検索元画像と同一の画像
ファイルを画像データベース32から抽出するという目的
に限られず、イメージ的に類似した画像を広く抽出する
といった目的にも利用可能となる。

【００３０】因みに、ユーザが検索リクエスト時に検索
元画像の他にキーワードを特定した場合、検索処理部28
は画像データベース32内の「キーワード」項目及び「関
連テキスト」項目を参照し、一致する語句が記述されて
いる画像ファイルに検索対象を絞り込んだ後、RGB値の
類似度に基づく画像ファイルの抽出を実行する。また、
ユーザがカテゴリやサブカテゴリを指定した場合も、検
索処理部28は画像データベース32内に格納された画像フ
ァイルの中から、該当のカテゴリ及びサブカテゴリが設
定されている画像ファイルに検索対象を絞り込んだ後、
RGB値の類似度に基づく画像ファイルの抽出を実行す
る。

【００３１】画像ファイル間の類似性を判定する際に、
上記のように当該画像を構成する全ての対応領域同士を
比較する必要はなく、ユーザが選択した特定範囲内の領
域におけるRGB値に基づいて類似性を比較することも可
能である。例えば、図９に示すように、「縦横：20×2
0」の領域38に区分された検索元画像の中で、ユーザが
特に椰子の葉の部分に着目し、これと類似した画像の検
索を希望する場合には、マウス等の入力デバイスを操作
し、ディスプレイに表示された椰子の葉の部分にターゲ
ット枠40を設定する。これを受けた画像処理部26は、当
該ターゲット枠40に含まれる各領域38のRGB値を算出す
る。つぎに、このターゲット枠40に含まれる各領域38の
RGB値の分布を基に検索処理部28が検索処理を実行し、
類似するRGB値の分布を含む画像ファイルを画像データ
ベース32から抽出する。

【００３２】このように、一つの画像中の一部分に焦点
を当てた検索を実行することにより、ユーザの意図する
イメージにより近い画像ファイルを効果的に検索するこ
とが可能となる。例えば、大勢の人間が撮影された写真
の中で、特定人物の顔の部分にターゲット枠40を設定す
ることにより、当該人物の顔に類似するイメージが描写
された画像を抽出することが可能となる。

【００３３】上記にあっては、画像データベース32内に
蓄積された画像について予め各領域38のRGB値を算出し
ておく例を説明したが、この発明はこれに限定されるも
のではない。すなわち、検索リクエストを受け付けた時
点で、画像処理部26が画像データベース32内に蓄積され
た各図形ファイルのRGB値を算出し、これに基づいて検
索処理部28が比較処理を実行するように運用することも
できる。

【００３４】また、上記にあっては、予め画像データベ
ース32内に蓄積された画像を検索対象とする例を説明し
たが、この発明はこれに限定されるものではない。例え
ば、ユーザが特定の画像サーバ18を検索対象サーバとし
て選択した場合に、画像処理部26がその場で当該画像サ
ーバ18内に蓄積されている各画像ファイルのRGB値を算
出すると同時に、検索処理部28による検索処理を実行す
るよう運用することもできる。

【００３５】画像のイメージ同士を比較するという特性
を活かすことにより、この検索システム10を動画ファイ
ルの検索に適用することもできる。すなわち、図１０に
示すように、ユーザが特定の画像（検索元画像）が含ま
れる動画ファイルの検索をリクエストした場合、検索処
理部28は画像データベース32または画像サーバ18内に蓄
積された各動画ファイルの全フレームについて上記と同
様の検索処理を実行する。この結果、特定の動画ファイ
ル42中に目的のフレーム44が含まれていることが検出さ
れた場合、検索処理部28は当該動画ファイル42を画像デ
ータベース32や画像サーバ18から抽出し、ユーザのパソ
コン16に送信する。ユーザのパソコン16上では、当該動
画ファイル専用の再生プログラムが起動し、検出された
フレーム44が表示される。ここで再生ボタンをクリック
すれば、当該動画ファイル42の再生が開始される。

【００３６】上記にあっては、検索システムをインター
ネット20を介在させたグローバルネットワーク上で実現
した例を説明したが、企業や病院、官庁、学校内に構築
されたローカルネットワーク上で実現することもでき
る。

【００３７】また、この発明をスタンドアロンの環境下
で実現することも当然に可能である。図１１はその一例
を示すものであり、１台のパソコン16を中心に構成され
た第２の画像検索システム50を示すものである。この第
２の画像検索システム50は、画像情報登録部51と、画像
処理部52と、検索処理部54と、画像データベース56とを
備えている。上記画像情報登録部51、画像処理部52及び
検索処理部54は、パソコン16のＣＰＵがＯＳ及び専用の
アプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行
することによって実現される。上記画像データベース56
は、同パソコン16のハードディスク内に格納されてい
る。

【００３８】この画像データベース56内には、ユーザ自
身が作成したＣＡＤデータや、デジタルカメラ58やスキ
ャナ60を通じて入力された画像ファイルが格納されてい
る。もちろん、インターネット経由でダウンロードした
画像ファイル62等も含まれる。画像データベース56内に
画像情報登録部51を介して画像ファイルが格納される際
には、上記と同様の手順に従い、画像処理部52によって
Ｒ、Ｇ、Ｂの各チャンネルに属する各領域毎のRGB値
（濃淡度）が算出され、当該画像ファイルに関連付けら
れる。あるいは、画像データベース56内に各画像ファイ
ルを一旦保存した後、画像処理部52によるRGB値の算出
処理及び算出結果の登録処理を実行させることもでき
る。

【００３９】ユーザがこの第２の画像検索システム50を
用いて画像の検索を行う場合、図５に示したのと同様の
画面上において、検索対象となる画像ファイルを選択し
た後、検索ボタンをクリックして検索のリクエストを発
する。これを受けた画像処理部52は、ユーザが選択した
画像ファイル（検索元画像）のRGB値を算出し、検索処
理部54に出力する。検索処理部54は、ユーザが選択した
画像のRGB値に近似するRGB値を備えた画像ファイルを画
像データベース56内から抽出する。この検索結果は、図
６に示したのと同様のリスト形式でパソコン16のディス
プレイ64上に表示される。このリストに掲げられた縮小
イメージをクリックすると、該当の画像ファイルが検索
処理部54を通じて画像データベース56から抽出され、デ
ィスプレイ64に表示されることとなる。

【００４０】この第２の画像検索システム50の場合に
も、画像ファイルのイメージ自体の類似性に基づいて検
索が可能であるため、キーワードやカテゴリといったイ
ンデックス情報が十分に付加されていない場合であって
も目的の画像ファイルを抽出することが可能となる。こ
の第２の画像検索システム50の利用分野として、例えば
病院におけるレントゲン写真の検索システム、動画ファ
イルの頭出しシステム等が考えられる。

【００４１】

【発明の効果】この発明に係る画像検索システム、画像
検索方法及び画像検索用コンピュータプログラムにあっ
ては、画像データを構成する各領域のRGB値に基づいて
検索元画像と検索対象画像を比較することにより、画像
データの有するイメージ自体の類似性に基づいて検索を
行うことが可能となる。このため、検索対象画像のイン
デックス情報に頼ることなく、目的の画像を抽出するこ
とが可能となる。

【００４２】また、検索対象画像が動画データの場合で
も、検索元画像のRGB値と当該動画データに含まれる各
フレームのRGB値と比較することにより、目的の動画デ
ータを確実に抽出することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明に係る第１の画像検索システムの構成
例を示す模式図である。

【図２】第１の画像検索システムの主要な機能構成を示
すブロック図である。

【図３】画像データベース内に設定されるデータ項目の
一例を示す説明図である。

【図４】ユーザが第１の画像検索システムを利用する際
の処理手順を示すフローチャートである。

【図５】ユーザのパソコン画面に表示された検索用Web
ページの一例を示すレイアウト図である。

【図６】ユーザのパソコン画面に表示された検索結果表
示用Webページの一例を示すレイアウト図である。

【図７】第１の画像検索システムにおける類似画像抽出
の処理手順を示すフローチャートである。

【図８】検索元画像と検索対象画像との比較方法を示す
模式図である。

【図９】検索元画像と検索対象画像との他の比較方法を
示す模式図である。

【図１０】検索元画像と類似のフレームを含む動画ファ
イルを検索する様子を示す模式図である。

【図１１】第２の画像検索システムの主要な機能構成を
示すブロック図である。

【符号の説明】

10 第１の画像検索システム 12 検索サーバ 14 Webサーバ 16 パソコン 18 画像サーバ 20 インターネット 22 Web情報収集部 24 画像情報登録部 26 画像処理部 28 検索処理部 30 ユーザ処理部 32 画像データベース 34 端末 36 縮小イメージ 38 領域 40 ターゲット枠 42 動画ファイル 44 フレーム 50 第２の画像検索システム 51 画像情報登録部 52 画像処理部 54 検索処理部 56 画像データベース 58 デジタルカメラ 60 スキャナ 62 画像ファイル 64 ディスプレイ

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】検索対象となる複数の画像データを格納し
   ておく画像データベースと、 検索元となる画像データ及び検索対象となる画像データ
   のRGB値を算出する画像処理手段と、 検索元となる画像データのRGB値と、検索対象となる各
   画像データのRGB値とを比較し、所定以上の類似度を備
   えた画像データを上記画像データベースから抽出する検
   索手段とを備えた画像検索システムであって、 上記画像処理手段は、各画像データを複数の領域に区分
   する処理と、各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎
   の濃度値を算出して上記RGB値を求める処理を実行し、 上記検索処理手段は、検索元となる画像データの少なく
   とも一部の領域におけるRGB値と、検索対象となる画像
   データの少なくとも一部の領域におけるRGB値に基づい
   て類似度を判定する処理を実行することを特徴とする画
   像検索システム。
2. 【請求項２】検索対象となる画像データが動画データで
   ある場合に、上記画像処理手段は、当該動画データに含
   まれる各フレーム毎に、複数の領域 に区分する処理と、各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ
   成分毎の濃度値を算出して上記RGB値を求める処理を実
   行し、 上記検索処理手段は、検索対象となる動画データに含ま
   れる各フレーム毎に、検索元となる画像データの少なく
   とも一部の領域におけるRGB値と、当該フレームの少な
   くとも一部の領域におけるRGB値とを比較し、所定以上
   の類似度を備えたフレームを含む動画データを上記画像
   データベースから抽出することを特徴とする請求項１に
   記載の画像検索システム。
3. 【請求項３】インターネット上に設置されたWebサーバ
   を巡回し、少なくとも画像データを自動的に収集するWe
   b情報収集手段と、 該Web情報収集手段から出力された画像データを上記画
   像データベースに登録する画像情報登録手段とを備えた
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像検索シ
   ステム。
4. 【請求項４】検索元となる画像データを複数の領域に区
   分するステップと、 各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算
   出してRGB値を求めるステップと、 検索対象となる画像データを複数の領域に区分するステ
   ップと、 各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算
   出してRGB値を求めるステップと、 検索元となる画像データの少なくとも一部の領域におけ
   るRGB値と、検索対象となる画像データの少なくとも一
   部の領域におけるRGB値とを比較し、所定以上の類似度
   を備えた画像データを抽出するステップと、 を備えたことを特徴とする画像検索方法。
5. 【請求項５】検索対象となる画像データが動画データで
   ある場合に、 当該動画データに含まれる各フレーム毎に複数の領域に
   区分するステップと、 各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算
   出してRGB値を求めるステップと、 検索対象となる画像データを複数の領域に区分するステ
   ップと、 各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算
   出してRGB値を求めるステップと、 検索対象となる動画データに含まれる各フレーム毎に、
   検索元となる画像データの少なくとも一部の領域におけ
   るRGB値と、当該フレームの少なくとも一部の領域にお
   けるRGB値とを比較し、所定以上の類似度を備えたフレ
   ームを含む動画データを抽出するステップと、 を備えたことを特徴とする画像検索方法。
6. 【請求項６】コンピュータを、 検索元となる画像データを複数の領域に区分する手段、 各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算
   出してRGB値を求める手段、 検索対象となる画像データを複数の領域に区分する手
   段、 各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算
   出してRGB値を求める手段、 検索元となる画像データの少なくとも一部の領域におけ
   るRGB値と、検索対象となる画像データの少なくとも一
   部の領域におけるRGB値とを比較し、所定以上の類似度
   を備えた画像データを抽出する手段、 として機能させることを特徴とする画像検索用コンピュ
   ータプログラム。
7. 【請求項７】コンピュータを、 検索対象となる画像データが動画データである場合に、
   当該動画データに含まれる各フレーム毎に複数の領域に
   区分する手段、 各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算
   出してRGB値を求める手段、 検索対象となる画像データを複数の領域に区分する手
   段、 各領域におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎の濃度値を算
   出してRGB値を求める手段、 検索対象となる動画データに含まれる各フレーム毎に、
   検索元となる画像データの少なくとも一部の領域におけ
   るRGB値と、当該フレームの少なくとも一部の領域にお
   けるRGB値とを比較し、所定以上の類似度を備えたフレ
   ームを含む動画データを抽出する手段、 として機能させることを特徴とする画像検索用コンピュ
   ータプログラム。