JP2003256429A

JP2003256429A - 模様検索装置及びその方法

Info

Publication number: JP2003256429A
Application number: JP2002055743A
Authority: JP
Inventors: Masahiro Tada; 昌裕多田; Emi Yano; 絵美矢野; Isao Shinohara; 勲篠原; Shunichi Kato; 俊一加藤
Original assignee: Kyodo Printing Co Ltd
Current assignee: Kyodo Printing Co Ltd
Priority date: 2002-03-01
Filing date: 2002-03-01
Publication date: 2003-09-12

Abstract

(57)【要約】【課題】提示された模様の読み取り時の撮影パラメー
タが変動していても、提示された模様に類似する模様を
模様データベースから精度良く検索することを可能とす
る模様検索装置を提供する。【解決手段】各サンプル模様の相互に異なる複数の解
像度の画像の特徴量を格納する手段と、提示された模様
の特徴量を計算する手段と、各サンプル模様の各解像度
の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の
特徴量距離を測定する手段と、を備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、提示された模様に
類似する模様を予め用意された複数の模様の中から検索
する模様検索装置及びその方法に関し、特に、カメラに
より入力された模様に類似する模様を予め用意された複
数の模様の中から検索する模様検索装置及びその方法に
関する。

【０００２】

【従来の技術】模様検索装置は、例えば、デザイナ、店
員、購買者等が提示した素材（壁紙、床、布生地等）の
模様に最も類似する模様を有する素材を予め用意された
膨大な数の模様を蓄積する模様データベースから検索す
るために用いられる。

【０００３】以下、図面を参照して、従来例による模様
検索装置が行う模様検索方法を説明する。なお、この従
来例による模様検索方法は、「テクスチャ画像検索シス
テム〜大分類と例示検索〜」（多田昌裕他、中央大学理
工学部経営システム工学科、情報処理学会研究報告２０
０１−ＤＢＳ−１２４、第４１〜４８頁、２００１年５
月２１日）において開示されたものである。

【０００４】従来例による模様検索方法では、全域的特
徴量、２点間局所的特徴量及び３点間局所的特徴量が評
価量として用いられるので、これらについてまず説明す
る。

【０００５】全域的特徴量とは、赤の強度の全画面に亘
る平均値及び標準偏差、緑の強度の全画面に亘る平均値
及び標準偏差、青の強度の全画面に亘る平均値及び標準
偏差並びに輝度の全画面に亘る平均値及び標準偏差の組
である。従って、全域的特徴量の次元は８（＝４×２）
である。ここで、輝度Ｖは、Ｖ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３ここで、Ｒ：赤の強度、Ｇ：緑の強度、Ｂ：青の強度と定義されている。

【０００６】２点間局所的特徴量とは、色差Ｒ−Ｇの２
点間コントラストの全画面に亘る平均値及び標準偏差、
色差Ｂ−Ｙの２点間コントラストの全画面に亘る平均値
及び標準偏差並びに輝度の２点間コントラストの全画面
に亘る平均値と標準偏差の組である。なお、Ｙとは、黄
色の強度であり、Ｙ＝（Ｒ＋Ｇ）／２と表される。２点間コントラストＣ２は、Ｃ２＝（ｘ−ａ）／（ａｂｓ（ｘ）−ａｂｓ（ａ））ここで、ｘ：対象画素のレベル、ａ：隣接画素のレベルと定義され、ａｂｓ（・）は、「・」の絶対値を表す。

【０００７】１画素についての２点間コントラストは、
図１に示す４つのパターンについて取られる。従って、
２点間局所的特徴量の次元は、２４（＝４×３×２）で
ある。

【０００８】３点間局所的特徴量とは、色差Ｒ−Ｇの３
点間コントラストの全画面に亘る平均値及び標準偏差、
色差Ｂ−Ｙの３点間コントラストの全画面に亘る平均値
及び標準偏差並びに輝度の３点間コントラストの全画面
に亘る平均値と標準偏差の組である。ここで、３点間コ
ントラストＣ３は、Ｃ３＝｛（ａ−ｘ）＋（ｂ−ｘ）｝／（ａｂｓ（ａ）＋
ａｂｓ（ｂ）＋２ａｂｓ（ｘ））ここで、ｘ：対象画素のレベル、ａ：第１の隣接画素のレベル、
ｂ：第２の隣接画素のレベルと定義され、ａｂｓ（・）は、「・」の絶対値を表す。

【０００９】１画素についての３点間コントラストは、
図２に示す３つのパターンを含め２８（＝₈Ｃ₂）通りあ
る。従って、２点間局所的特徴量の次元は、１６８（＝
２８×３×２）である。

【００１０】従来例による模様検索方法は、大きく分け
て２つのステップより構成される。第１のステップで
は、提示された模様がどのグループに属するのかが判断
され、第２のステップでは、提示された模様がそれが属
すると判断されたグループの模様のうちのどの模様に類
似するかが判断される。

【００１１】次に、第１のステップについて説明する。

【００１２】模様データベース中の模様は複数のグルー
プに分類される。グループは、例えば、メタルのグルー
プ、大理石のグループ、木目のグループ、和紙のグルー
プ、壁のグループ、スパイスのグループ等である。

【００１３】次に、提示された模様がどのグループに属
するのかを判別分析により判断する。判別分析として
は、例として、２グループ間の判別の組み合わせが用い
られる。２グループ間の判別とは、提示された模様が２
つのグループのうちのどちらのグループに属する確率が
高いか否かを判断する方法である。２グループ間の判別
においては、各グループの合成特徴量の重心と提示され
た模様の合成特徴量の間のマハラノビスの汎距離が比較
される。ここでの合成特徴量とは、全域的特徴量、２点
間局所的特徴量及び３点間局所的特徴量が張るベクトル
量であり、この合成特徴量の次元は、２００（＝８＋２
４＋１６８）となる。２グループ間の判別においては、
提示された模様は、マハラノビスの汎距離が短い方のグ
ループに属すると判断される。

【００１４】次に、第２のステップについて説明する。

【００１５】第１のステップで、提示された模様が属す
ると判断されたグループに属する各模様（番号＝ｊ）と
提示された模様との間で、式（１）で与えられる距離Ｄ
_jを計算する。

【００１６】

【数１】ここで、ｒ_i（ｊ）：番号ｊの模様の合成特徴量の第ｉ成分、ｒ
_0i：提示された模様の合成特徴量の第ｉ成分従って、式（１）におけるＮの値は、合成特徴量の次元
と一致し、２００である。

【００１７】提示された模様が属すると判断されたグル
ープに属する模様は、距離Ｄｊが短い順に提示された模
様に類似していると判断される。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】上記の従来例において
は、模様データベースに用意された模様も提示される模
様もイメージスキャナにより同一の撮影パラメータ（解
像度、コントラスト等）で読み取られているので、ある
程度の検索の精度を維持できた。

【００１９】ところで、近年、携帯が容易なデジタルカ
メラ、カメラ付きの携帯電話、カメラ付きのＰＤＡ(Per
sonal Digital Assistant)等の普及に伴い、これらのカ
メラにより屋外や様々な現場で模様を撮影し、その模様
に類似する模様を有する素材を検索することに対する要
求が発生すると考えられる。このような方法を用いれ
ば、類似模様の検索を必要とする者は、わざわざイメー
ジスキャナを購買し、イメージスキャナで模様を読み取
る必要が無くなり、経済面、労力面で有利であるからで
ある。また、このような方法を用いれば、入手が不可能
又は困難である素材のサンプルを入手しなくても素材を
カメラで撮影するのみで検索を行えるようになるからで
ある。カメラにより屋外や様々な現場で模様を撮影する
場合には、模様とカメラとの間の距離、ズームの程度、
カメラの画素数、環境光等が変動要因となり、撮影パラ
メータを一定に保つことは困難である。

【００２０】しかしながら、従来例による模様検索装置
は、データベースに蓄積された模様も提示された模様も
イメージスキャナを用いて同一の撮影パラメータで読み
取られることを前提としているので、カメラを用いて異
なった撮影パラメータで読み取られた模様に類似する模
様を有する素材を模様データベースから検索する場合に
は、検索の精度が下がってしまう。

【００２１】本発明は、上記の問題点に鑑みてなされた
ものであり、提示された模様の読み取り時の撮影パラメ
ータが変動していても、提示された模様に類似する模様
を模様データベースから精度良く検索することを可能と
する模様検索装置及びその方法を提供することを目的と
する。

【００２２】また、本発明は、データベースに登録する
模様の読み取り時の撮影パラメータが変動してもその模
様の登録が可能となり、従来より効率よく模様の登録を
することを可能とする模様検索装置及びその方法を提供
することを目的とする。

【００２３】

【課題を解決するための手段】本発明の第１の観点によ
れば、各サンプル模様の相互に異なる複数の解像度の画
像の特徴量を格納する手段と、提示された模様の特徴量
を計算する手段と、各サンプル模様の各解像度の画像の
特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴量距
離を測定する手段と、を備えることを特徴とする模様検
索装置が提供される。

【００２４】本発明の第２の観点によれば、各サンプル
模様の画像の特徴量を格納する手段と、提示された模様
の相互に異なる複数の解像度の画像の特徴量を計算する
手段と、各サンプル模様の画像の特徴量と前記提示され
た模様の各解像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を
測定する手段と、を備えることを特徴とする模様検索装
置が提供される。

【００２５】本発明の第３の観点によれば、各サンプル
模様の画像の特徴量を格納する手段と、提示された模様
の特徴量を計算する手段と、各サンプル模様の特徴量と
前記提示された模様の特徴量との間の特徴量距離を測定
する手段と、を備えることを特徴とする模様検索装置に
おいて、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグルー
プに分類する手段と、提示された模様が何れのグループ
に属するかを上位の階層から順に判断する手段と、を更
に備え、その特徴量と前記提示された模様の特徴量との
間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提示さ
れた模様が属すると判断されたグループに属するサンプ
ル模様に限ることを特徴とする模様検索装置が提供され
る。

【００２６】前記特徴量は、３点間局所的特徴量を含ん
でいてもよい。

【００２７】第１乃至第３の観点による模様検索装置
は、前記特徴量距離が短い画像に係るサンプル模様を前
記提示された模様に近似するサンプル模様であると判断
する手段を更に備えていてもよい。

【００２８】第１の観点による模様検索装置は、各サン
プル模様の各解像度の画像の各領域の代表色を格納する
手段と、前記提示された模様の各領域の代表色を計算す
る手段と、各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の
代表色と前記提示された模様の各領域の代表色を基に、
各サンプルの各解像度の画像と前記提示された模様の間
の色距離を計算する手段と、前記特徴量距離と前記色距
離とを加重加算し、その和を混合距離とする手段と、前
記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示さ
れた模様に近似するサンプル模様であると判断する手段
を更に備えていてもよい。

【００２９】第２の観点による模様検索装置は、各サン
プル模様の画像の各領域の代表色を格納する手段と、前
記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色を
計算する手段と、各サンプル模様の画像の各領域の代表
色と前記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代
表色を基に、各サンプルの画像と前記提示された模様の
各解像度の画像の間の色距離を計算する手段と、前記特
徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を混合距
離とする手段と、前記混合距離が短い画像に係るサンプ
ル模様を前記提示された模様に近似するサンプル模様で
あると判断する手段を更に備えていてもよい。

【００３０】第３の観点による模様検索装置は、各サン
プル模様の画像の各領域の代表色を格納する手段と、前
記提示された模様の画像の各領域の代表色を計算する手
段と、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提
示された模様の画像の各領域の代表色を基に、各サンプ
ルの画像と前記提示された模様の画像の間の色距離を計
算する手段と、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加
算し、その和を混合距離とする手段と、前記混合距離が
短い画像に係るサンプル模様を前記提示された模様に近
似するサンプル模様であると判断する手段を更に備えて
いてもよい。

【００３１】第１の観点による模様検索装置は、全ての
サンプル模様を複数のグループに分類する手段と、提示
された模様が何れのグループに属するかを判断する手段
と、を更に備え、各解像度の画像の特徴量と前記提示さ
れた模様の特徴量との間の特徴量距離を測定するサンプ
ル模様を、前記提示された模様が属すると判断されたグ
ループに属するサンプル模様に限ってもよい。

【００３２】第２の観点による模様検索装置は、全ての
サンプル模様を複数のグループに分類する手段と、提示
された模様が何れのグループに属するかを判断する手段
と、を更に備え、その特徴量と前記提示された模様の特
徴量との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前
記提示された模様が属すると判断されたグループに属す
るサンプル模様に限ってもよい。

【００３３】第１の観点による模様検索装置は、全ての
サンプル模様を階層構造の複数のグループに分類する手
段と、提示された模様が何れのグループに属するかを上
位の階層から順に判断する手段と、を更に備え、各解像
度の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量との間
の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提示され
た模様が属すると判断されたグループに属するサンプル
模様に限ってもよい。

【００３４】第２の観点による模様検索装置は、全ての
サンプル模様を階層構造の複数のグループに分類する手
段と、提示された模様が何れのグループに属するかを上
位の階層から順に判断する手段と、を更に備え、その特
徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴量距離
を測定するサンプル模様を、前記提示された模様が属す
ると判断されたグループに属するサンプル模様に限って
もよい。

【００３５】第１乃至第３の観点による模様検索装置
は、前記提示された模様に前処理としてフィルタをかけ
る手段を更に備えていてもよい。

【００３６】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態について詳細に説明する。

【００３７】［実施形態１］図３は、本発明の実施形態
による模様検索装置及びそれとの間で電子メールの送受
信を行う携帯電話を示す。

【００３８】図３を参照すると、本発明の実施形態によ
る模様検索装置は、メールサーバ１０２、メール内容抽
出部１０３、フィルタ部１０４、色変換部１０５、特徴
量計算部１０６、グループ判別部１０７、グループ内模
様検索部１０８、ホームページ生成部１０９、メール生
成部１１０、模様データベース１１１及びＷＷＷ(World
Wide Web)サーバ１１２を備える。

【００３９】メールサーバ１０２は、携帯電話１０１と
の間で電子メールの送受信を行う。メール内容抽出部１
０３は、メールサーバ１０２が受信した電子メールから
送信元電子メールアドレス、検索パラメータ（後述）及
び添付ファイルの形態となっている撮影模様（携帯電話
１０１が内蔵又は外付けのカメラ等で撮影した模様）を
抽出する。フィルタ部１０４は、メール内容抽出部１０
３が抽出した撮影模様にフィルタをかける。色変換部１
０５は、フィルタ部１０４によりフィルタがかけられた
撮影模様の色変換を行う。特徴量計算部１０６は、撮影
模様の合成特徴量を計算する。模様データベース１１１
は、多数のサンプル模様のそれぞれについての相互に異
なった複数の解像度の画像、各画像についての合成特徴
量、各画像の各分割領域の代表（後述）色、サンプル模
様のグループ毎の合成特徴量重心を格納する。グループ
判別部１０７は、特徴量計算部１０６により計算された
合成特徴量及び模様データベース１１１から検索された
グループ毎の合成特徴量重心を基に、撮影模様が属する
グループを判別する。グループ内模様検索部１０８は、
グループ判別部１０７により判別されたグループに属す
る各サンプル画像の各解像度の合成特徴量及び代表色を
検索し、色変換部１０５により色変換された撮影模様、
特徴量計算部１０６により計算された合成特徴量及び模
様データベース１１１から検索された各合成特徴量及び
各代表色を基に、撮影模様に近似する順に並べた場合の
上位の１乃至数個のサンプル模様の識別子（上位模様識
別子）を出力する。ホームページ生成部１０９は、上位
模様識別子を基に撮影模様に近似するサンプル模様の各
解像度の画像を模様データベースから検索し、検索され
た画像を含むホームページ及びこれらのホームページを
ハイパーリンクにより辿るためのホームページを生成
し、生成されたホームページをＷＷＷサーバ１１２に格
納し、生成されたホームページのうちの入り口となるホ
ームページのＵＲＬ(Uniform Resource Locator)を出力
する。メール生成部１１０は、メール内容抽出部１０３
が抽出した送信元電子メールアドレスを送信先電子メー
ルアドレスとし、本文にホームページ生成部１０９が出
力したＵＲＬを含む電子メールアドレスを携帯電話１０
１に送信する。

【００４０】次に、携帯電話１０１及び模様検索装置の
各部の動作について、より詳細に説明する。

【００４１】携帯電話１０１の利用者は、携帯電話１０
１に内蔵されたカメラ又は携帯電話１０１に接続された
カメラで検索を希望する模様を撮影し、又は携帯電話１
０１と別個のカメラで撮影した模様を記憶する記録媒体
からその模様を読み込んで、撮影模様を添付ファイルと
した電子メールをメールサーバ１０２に送信する。ま
た、この電子メールの本文には、模様の類似度と色の類
似度のそれぞれにどれだけの重みを付けるかを示す検索
パラメータを記入してもよい。検索パラメータの値は利
用者が直接本文に入力しても良いが、携帯電話１０１上
で動作するプログラムが利用者に問い合わせをして、そ
れに対する回答を基に本文に入力しても良い。

【００４２】図４に携帯電話１０１がメールサーバ１０
２に送信する電子メールの例を示す。図４を参照する
と、送信元電子メールアドレスは、「taro@△△△.or.j
p」であり、送信先電子メールアドレスは、「mail@△△
△△.or.jp」であり、本文には、「検索パラメータ模
様：色＝７０：３０」が記入され、電子メールには添付
ファイルとして撮影模様が付加されている。

【００４３】メールサーバ１０２は携帯電話１０１から
電子メールを受信すると、その電子メールをメール内容
抽出部１０３に出力する。

【００４４】メール内容抽出部１０３は、メールサーバ
１０２から入力した電子メールから送信元電子メールア
ドレス、検索パラメータ及び撮影画像を抽出し、送信元
電子メールアドレスをメール生成部１１０に出力し、検
索パラメータをグループ内模様検索部１０８に出力し、
撮影模様をフィルタ部１０４に出力する。

【００４５】フィルタ部１０４は、メール内容抽出部１
０３から入力した撮影模様にフィルタをかけ、フィルタ
をかけた撮影模様を色変換部１０５及び特徴量計算部１
０６に出力する。フィルタリングに関しては、具体的に
は、フィルタ部１０４は、撮影模様のノイズを低減する
ためにメディアンフィルタ等を撮影模様にかけ、撮影模
様のコントラストを改善するために入力レベル分布頻度
均一化フィルタ等を撮影模様にかけ、撮影模様のエッジ
を強調するためにシャープネスフィルタ等をかける。

【００４６】メディアンフィルタとは、対象画素を中心
としたｍ×ｎ画素の領域に含まれる画素のレベルのうち
の真ん中の順位にあるレベルを対象画素のレベルとする
フィルタである。

【００４７】入力レベル分布頻度均一化フィルタとは、
対象画素のレベルを他のレベルに変換する非線形フィル
タであり、空間周波数特性は有しない。例えば、撮影条
件により白レベルにレベルの分布が偏っている場合に
は、図５に示すような特性を有する入力レベル分布頻度
均一化フィルタを適用する。レベルの分布により入力レ
ベル分布頻度均一化フィルタの特性を切り替えるため
に、フィルタ部１０４はレベル分布を計測する。

【００４８】シャープネスフィルタとは、例えば、微分
特性を有する２次元空間フィルタである。

【００４９】色変換部１０５は、フィルタ部１０４によ
りフィルタのかけられた撮影画像のＲＧＢ信号を基に、
輝度信号Ｖ並びに色差信号Ｒ−Ｇ及びＢ−Ｙを生成し
て、これらを特徴量計算部１０６及びグループ内模様検
索部１０８に出力する。

【００５０】特徴量計算部１０６は、フィルタ部１０４
から入力した撮影模様のＲＧＢ信号を基に撮影模様の全
域的特徴量を計算し、色変換部１０５から入力した撮影
模様の輝度信号Ｖ並びに色差信号Ｒ−Ｇ及びＢ−Ｙを基
に撮影模様の２点間局所的特徴量及び３点間局所的特徴
量を計算し、計算した全体的特徴量、２点間局所的特徴
量及び３点間局所的特徴量を基に合成特徴量を合成す
る。なお、特徴量計算部１０６は、全体的特徴量及び３
点間局所的特徴量のみを基に合成特徴量を合成しても良
い。

【００５１】図６を参照すると、グループ判別部１０７
は、グループ特徴量重心検索部１０７−１、マハラノビ
スの汎距離計算部１０７−２、２グループ判別部１０７
−３及び全グループ判別部１０７−４を備える。

【００５２】グループ特徴量重心検索部１０７−１は、
模様データベース１１０から各グループの合成特徴量の
重心を検索する。マハラノビスの汎距離計算部１０７−
２は、特徴量計算部１０６から入力した撮影模様の合成
特徴量とグループ特徴量重心検索部１０７−１から入力
した各グループの合成特徴量の重心との間のマハラノビ
スの汎距離を計算する。２グループ判別部１０７−３
は、全てのグループから２つのグループを選択する全て
の組み合わせにおいて、選ばれた２つのグループについ
てのマハラノビスの汎距離を比較し、マハラノビスの汎
距離が短い方のグループに撮影模様が属している確率が
高いと判断する。全グループ判別部１０７−４は、２グ
ループ判別部１０７−３による判断の内容を基に、撮影
模様が属している確率が最も高いグループを判別し、そ
のグループの識別子をグループ内模様検索部１０８に出
力する。

【００５３】ここで、グループ内模様検索部１０８の各
部の説明をする前に、グループ内模様検索部１０８によ
り行われる「拡大縮小を併用した模様距離計算」につい
て図７を参照して模式的に説明する。

【００５４】屋外や現場等で携帯電話に内蔵されたカメ
ラ等で実在模様２０１を撮影すると、カメラと実在模様
との間の距離、ズーム、カメラの画素数等が変動要因と
なり、画素数換算で様々な大きさの撮影画像が得られ
る。これに応じて、各サンプル模様について相互に異な
る複数の解像度の画像を画像処理により予め生成して模
様データベース１１０に格納しておく。また、各模様の
各解像度の画像の合成特徴量を予め計算して、模様デー
タベース１１０に各合成特徴量を各画像に対応付けて格
納しておく。

【００５５】図７の例では、サンプル模様Ａ、Ｂ、Ｃ及
びＤのそれぞれについて、解像度を５０％にした画像、
解像度を１００％にした画像、解像度を１５０％にした
画像及び解像度を２００％にした画像並びに各解像度の
画像の合成特徴量を予め生成して、これらを対応付けて
模様データベース１１０に格納している。サンプル模様
Ａファミリには、サンプル模様Ａの解像度を５０％、１
００％、１５０％及び２００％にした画像及びこれらの
画像の合成特徴量が含まれる。サンプル模様Ｂファミ
リ、サンプル模様Ｃファミリ及びサンプル模様ファミリ
Ｃについても同様である。

【００５６】拡大縮小を併用した模様距離計算において
は、グループ判別部１０７で判別されたグループに属す
る全てのサンプル画像の全ての解像度の画像の合成特徴
量と撮影模様の合成特徴量との間の式（１）で与えられ
る距離Ｄを計算する。なお、式（１）で与えられる距離
の代わりに、

【００５７】

【数２】で定義される距離に類似した尺度を用いても良い。

【００５８】また、式（１）又は式（２）等で与えられ
る合成特徴量の距離の代わりに、グループ判別部１０７
で判別されたグループに属する全てのサンプル画像の全
ての解像度の画像の３点間局所的特徴量と撮影模様の３
点間局所的特徴量との間の式（１）又は式（２）と同様
の式で与えられる距離を用いても良好な結果が得られ
る。

【００５９】図７に示す例では、この計算の結果、距離
Ｄが最も短い３つの画像としてサンプル模様Ａの解像度
を１００％にした画像、サンプルＢの解像度を１５０％
にした画像及びサンプル模様Ｃの解像度を２００％にし
た画像が得られる。図７の例では、サンプル模様Ｄのい
ずれの解像度の画像も距離Ｄが短くない。

【００６０】利用者は、サンプル模様Ａ、Ｂ及びＣの種
々の解像度の画像を調べることにより、実在模様と最も
類似したサンプル模様Ｃの解像度を１００％にした画像
を探し出すことができる。

【００６１】なお、複数の異なる解像度の画像をサンプ
ル画像側に用意し、撮影模様の複数の異なる解像度の画
像を生成しないこととしたのは、撮影模様の大きな解像
度の画像を得ることはできるが、画枠からはみ出た領域
の画像（無い画像）を必要とするために、撮影模様の小
さな解像度の画像を得ることができないからである。

【００６２】次に、グループ内模様検索部１０８により
行われる「色距離計算」について図８を参照して模式的
に説明する。

【００６３】各サンプル画像の各解像度の画像は、図８
に示すようにＮ×Ｎの領域に分割され、各領域の各画素
の色差信号Ｂ−Ｙ及びＲ−Ｇのレベルより成る２次元ベ
クトルが図８に示すようにプロットされる。ベクトルが
密集している３つの領域を抽出し、それぞれの密集領域
の重心が各領域の代表色として算出される。各領域の３
つの代表色は、各サンプル画像の各解像度の画像と関連
付けられて模様データベース１１１に格納されている。

【００６４】撮影模様についても同様に各領域の３つの
代表色が計算される。

【００６５】撮影模様の各領域の各代表色と、判別され
たグループに属する各サンプル模様の各解像度の画像の
対応する領域の３つの代表色との間で距離を計算し、撮
影模様の各領域の各代表色についてのこの３つの距離の
うちの最も短い距離の撮影模様の各領域の３つの代表色
についての和がとられ、更にその和の撮影模様のＮ×Ｎ
個の領域についての総和がとられ、この最終的な総和が
判別されたグループに属する各サンプル画像の各解像度
の画像と撮影模様との間の色距離とされる。

【００６６】図９を参照すると、グループ内模様検索部
１０８は、グループ内サンプル模様検索部１０８−１、
模様距離計算部１０８−２、色距離計算部１０８−３、
掛算器１０８−５及び１０８−６、加算器１０８−７並
びに比較部１０８−８を備える。

【００６７】グループ内サンプル模様検索部１０８−１
は、グループ判別部１０７から入力するグループ識別子
により示されるグループに属する各サンプル模様の識別
子、そのグループに属する各サンプル模様の各解像度の
画像及び合成特徴量並びにそのグループに属する各サン
プル模様の各解像度の画像の各領域の３つの代表色を模
様データベース１１０から検索し、検索された各合成特
徴量を模様距離計算部１０８−２に出力し、検索された
各代表色を色距離計算部１０８−３に出力し、検索され
た識別子（検索模様識別子）を比較部１０８−８に出力
する。

【００６８】模様距離計算部１０８−２は、特徴量計算
部１０６から入力した合成特徴量とグループ内サンプル
模様検索部１０８−１から入力した各サンプル模様の各
解像度の画像の合成特徴量を基に、上記の「拡大縮小を
併用した模様距離計算」を行い、計算結果である模様距
離を掛算器１０８−５に出力する。

【００６９】色距離計算部１０８−３は、色変換部１０
５から入力した撮影模様の色差信号Ｒ−Ｇ及びＢ−Ｙを
基に撮影模様の各領域の３つの代表色を計算する。そし
て、色距離計算部１０８−３は、撮影模様の各領域の３
つの代表色とグループ内サンプル模様検索部１０８−１
から入力した各サンプル模様の各解像度の画像の各領域
の３つの代表色を基に撮影模様と各サンプル模様の各解
像度の画像との間の色距離を計算し、その色距離を掛算
器１０８−６に出力する。

【００７０】乗数計算部１０８−４は、メール内容抽出
部１０３から入力する検索パラメータを基に乗算器１０
８−５及び１０８−６に供給する乗数を計算する。例え
ば、検索パラメータが「模様：色＝７０：３０」であれ
ば、乗算器１０８−５に供給する乗数を０．７とし、乗
算器１０８−６に供給する乗数を０．３とする。

【００７１】乗算器１０８−５及び１０８−６並びに加
算器１０８−７により模様距離と色距離についての加重
加算が行われ、その結果が混合距離として比較部１０８
−８に供給される。

【００７２】比較部１０８−８は、判別されたグループ
内に属する各サンプル模様の各解像度の画像と撮影模様
との間の混合距離を比較することにより、混合距離の短
い順序で画像が順位付けされた場合の１乃至数個の上位
の画像を判別し、その画像に対応したサンプル模様の識
別子を上位模様識別子としてホームページ生成部１０９
に出力する。

【００７３】ホームページ生成部１０９は、グループ内
模様検索部１０８から入力した上位模様識別子を基に模
様データベース１１１から上位模様識別子により示され
るサンプル模様の各解像度の画像を検索し、それらの画
像を表示するホームページ（例えば、図１０の符号２０
５〜２１６で示されるホームページ）を生成する。そし
て、ホームページ生成部１０９は、それらのホームペー
ジに辿り着くためのホームページ（例えば、図１０の符
号２０１〜２０４で示されるホームページ）を生成す
る。更に、ホームページ生成部１０９は、生成されたホ
ームページをＷＷＷサーバ１１２に格納する。更に、ホ
ームページ生成部１０９は、生成されたホームぺージの
うちの入り口のホームページ（例えば、図１０の符号２
０１で示されるホームページ）のＵＲＬをメール生成部
１１０に出力する。

【００７４】メール生成部１１０は、メール内容抽出部
１０３から入力した送信元メールアドレスとホームペー
ジ生成部１０９から入力したＵＲＬを基に、例えば、図
１０の符号２１７で示すような電子メールを生成する。

【００７５】メールサーバ１０２は、メール生成部１１
０により生成された電子メールを携帯電話１０１に宛て
て送信する。

【００７６】携帯電話１０１はＷＷＷブラウザ機能を有
しており、携帯電話１０１が電子メールを受信したなら
ば、携帯電話の利用者が、電子メールの本文に記述され
ているＵＲＬをクリックすると、携帯電話１０１は符号
２０１で示すホームページをＷＷＷサーバ１１２からア
クセスし、表示する。以下、図１０に示すように、表示
されたホームページで下層のホームページにハイパーリ
ンクされている文字をクリックすることにより、各画像
を表示することができる。

【００７７】上記の実施形態では、グループ判別部１０
７を設け、グループ判別を行ってから、判別されたグル
ープ内に属するサンプル模様から撮影模様に近似するサ
ンプル模様を検索するようにした。これは、撮影模様が
あるグループに属することが明白であるにもかかわら
ず、検索結果にそのグループに属しないサンプル模様が
含まれてしまう事態を防止するためである。従って、こ
のような事態を許容するならば、グループ判別部１０７
を設ける必要はない。この場合、グループ内模様検索部
１０８のグループ内サンプル模様検索部１０８−１の代
わりに、模様データベース１１０に格納されている全て
のサンプル模様についてのデータを検索するサンプル模
様検索部を設ければよい。

【００７８】なお、図３に示す模様検索装置のメール内
容抽出部１０３、フィルタ部１０４、色変換部１０５、
特徴量計算部１０６、グループ判別部１０７、グループ
内模様検索部１０８、ホームページ生成部１０９及びメ
ール生成部１１０は、コンピュータをこれらの部分とし
て機能させるためのプログラムをコンピュータが記録媒
体から読み込んで実行することにより実現することもで
きる。また、図３に示す模様検索装置のメール内容抽出
部１０３、フィルタ部１０４、色変換部１０５、特徴量
計算部１０６、グループ判別部１０７、グループ内模様
検索部１０８、ホームページ生成部１０９及びメール生
成部１１０は、コンピュータをこれらの部分として機能
させるためのプログラムをコンピュータがネットワーク
から受信して実行することによっても実現することもで
きる。

【００７９】［実施形態２］上記の実施形態において
は、全てのグループから２つのグループを選択する全て
の組み合わせにおいて、選ばれた２つのグループについ
てのマハラノビスの汎距離を比較し、マハラノビスの汎
距離が短い方のグループに撮影模様が属している確率が
高いと判断する２グループ判別部１０７−３を用いた
が、図１１に示すように２グループ判別部１０７−３を
１グループ判別部１０７−５に置き換えても良い。

【００８０】１グループ判別部１０７−５は、各グルー
プについて、そのグループの合成特徴量の重心と撮影模
様の合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離とそのグ
ループを除いた全てのグループの合成特徴量の重心と撮
影模様の合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離を比
較し、前者の汎距離が後者の汎距離よりも短いときに、
撮影模様がそのグループに属している確率が高いと判断
する。

【００８１】これに応じて、グループ特徴量重心検索部
１０７−１は、各グループの合成特徴量の重心及びその
グループを除いた全てのグループの合成特徴量の重心を
模様データベース１１０から検索し、マハラノビス汎距
離計算部１０７−２は、各グループの合成特徴量の重心
と撮影模様の合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離
及びそのグループを除いた全てのグループの合成特徴量
の重心と撮影模様の合成特徴量との間のマハラノビスの
汎距離を計算する。

【００８２】全グループ判別部１０７−４は、１グルー
プ判別部１０７−５の判断結果を基に撮影模様が属する
グループを判断して、判断されたグループの識別子を出
力する。ある１つのグループのみについて、そのグルー
プが他のグループよりも合成特徴量の重心と撮影模様の
合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離が近いと判断
された場合には、撮影模様はそのグループに属している
と判断する。複数のグループについて、そのグループが
他のグループよりも合成特徴量の重心と撮影模様の合成
特徴量との間のマハラノビスの汎距離が近いと判断され
た場合には、それらの複数のグループの間で、合成特徴
量の重心と撮影模様の合成特徴量との間のマハラノビス
の汎距離を比較し、撮影模様はその距離が短いグループ
に属していると判断する。

【００８３】［実施形態３］また、サンプル模様を大グ
ループ、中グループ及び小グループより成る階層構造の
複数のグループに分類してもよい。

【００８４】階層構造においては、サンプル模様は、ま
ず複数の大グループに分けられる。次に、各大グループ
のサンプル模様は複数の中グループに分けられる。そし
て、各中グループのサンプル模様は複数の小グループに
分けられる。

【００８５】大グループは、例えば、金属のような模様
の大グループと石のような模様の大グループである。中
グループは、例えば、火成岩のような模様の中グループ
と堆積岩のような模様の中グループである。そして、小
グループは、例えば、花崗岩のような模様の小グループ
と玄武岩のような模様の小グループである。

【００８６】階層構造に対応したグループ判別部１０７
の構成を図１２に示す。図１２を参照すると、グループ
判別部１０７は、大グループ部１０７Ａ、中グループ部
１０７Ｂ及び小グループ部１０７Ｃを備える。大グルー
プ部１０７Ａは、大グループ特徴量重心検索部１０７−
１Ａ、マハラノビスの汎距離計算部１０７−２Ａ、１つ
の大グループ判別部１０７−５Ａ及び全ての大グループ
判別部１０７−４Ａを備える。中グループ部１０７Ｂ
は、中グループ特徴量重心検索部１０７−１Ｂ、マハラ
ノビスの汎距離計算部１０７−２Ｂ、１つの中グループ
判別部１０７−５Ｂ及び全ての中グループ判別部１０７
−４Ｂを備える。小グループ部１０７Ｃは、小グループ
特徴量重心検索部１０７−１Ｃ、マハラノビスの汎距離
計算部１０７−２Ｃ、１つの小グループ判別部１０７−
５Ｃ及び全ての小グループ判別部１０７−４Ｃを備え
る。

【００８７】大グループ特徴量重心検索部１０７−１
Ａ、１０７−１Ｂ及び１０７−１Ｃは、実施形態２の大
グループ特徴量重心検索部１０７−１と同様なものであ
る。マハラノビスの汎距離計算部１０７−２Ａ、１０７
−２Ｂ及び１０７−２Ｃは、実施形態２のマハラノビス
の汎距離計算部１０７−２と同様なものである。１つの
大グループ判別部１０７−５Ａ、１つの中グループ判別
部１０７−５Ｂ及び１つの小グループ判別部１０７−５
Ｃは、実施形態２の１グループ判別部１０７−５と同様
なものである。全ての大グループ判別部１０７−４Ａ、
全ての中グループ判別部１０７−４Ｂ及び全ての小グル
ープ判別部１０７−４Ｃは、実施形態２の全グループ判
別部１０７−４と同様なものである。

【００８８】大グループ部１０７Ａは、撮影模様が属す
る大グループを判別し、判別された大グループの識別子
を中グループ部１０７Ｂに出力する。中グループ部１０
７Ｂは、大グループ識別子により示される大グループの
うちから撮影模様が属する中グループを判別し、判別さ
れた中グループの識別子を小グループ部１０７Ｃに出力
する。小グループ部１０７Ｃは、中グループ識別子によ
り示され中グループのうちから撮影模様が属する小グル
ープを判別し、判別された小グループの識別子をグルー
プ内模様検索部１０７に出力する。

【００８９】各層におけるグループ分類で、判別係数の
有意度が上位にある検索パラメータのみを用いる。ここ
で、判別係数とは、判別分析の技術用語であり、判別分
析を行う時には必ず判別係数を求める。判別係数は、撮
影画像から求めたパラメータ（説明変数）が、画像がど
のカテゴリーに属しているのかという情報（目的変数）
にどの程度影響を与えているかを示し、絶対値及び正負
の符号より成る。そして、判別係数を絶対値が大きい順
に並べた時に上位の所定のパーセントに含まれる判別係
数の組を、各グループ分類における有意な検索パラメー
タを用いる。その結果、判別分析で用いる検索パラメー
タの数を削減することができ、従って、検索精度、検索
速度が向上する。

【００９０】図１３に階層構造を用いた判別分析の例を
示す。まず、提示された模様が石のような模様の大グル
ープに属するのか又は金属のような模様の大グループに
属するのかを判別する際に、色、２点間コントラスト、
輝度及び曲率のみを検索パラメータとする。提示された
模様が、石のような模様の大グループに属すると判別さ
れた後は、その提示された模様が火成岩のような模様の
中グループに属するのか又は堆積岩のような模様の中グ
ループに属するのかを判別する際に、色及び３点間コン
トラストのみを検索パラメータとする。その提示された
模様が火成岩のような模様の中グループに属すると判別
された後は、その提示された模様が花崗岩のような模様
の小グループに属するのか又は玄武岩のような模様の小
グループに属するのかを判別する際に、３点間コントラ
スト及び輝度のみを検索パラメータとする。一方、その
提示された模様が金属のような模様の大グループに属す
ると判別された後は、その提示された模様が光沢のある
模様の中グループに属するのか又は石のようなざらざら
模様の中グループに属するのかを判断する際に、輝度、
色及び２点間コントラストのみを検索パラメータとす
る。なお、２点間コントラストは、局所的な方向性を示
し、３点間コントラストは、局所的な曲率を示す。

【００９１】階層構造を用いた判別分析において、上記
のように判別の内容に応じて検索パラメータを変えるこ
とにより、例えば、撮影模様として金属光沢のある玄武
岩のような模様が与えられた場合、大グループ部１０７
Ａにより、その撮影模様が石のような模様の大グループ
に属することが正しく判別され、中グループ部１０７Ｂ
により、その撮影模様が火成岩のような模様の中グルー
プに属することが正しく判別され、小グループ部１０７
Ｃにより、その撮影模様が玄武岩のような模様の小グル
ープに属することが正しく判別される。

【００９２】一方、撮影模様として石のようなざらざら
感のある模様を持つ金属模様が与えられた場合、大グル
ープ部１０７Ａは、その撮影模様が金属のような模様の
大グループに属することが判別され、次いで、石のよう
なざらざら感のある模様の中グループに属することが判
別され、間違ってその撮影模様が石のような模様の大グ
ループに属することと判別されることはない。

【００９３】また、大グループから小グループまで順を
追って検索することにより、検索空間を逐次減らすこと
ができ、従って、検索適合率及び速度を上げることがで
きる。

【００９４】なお、階層構造を用いた判別分析におい
て、判別の内容に応じて検索パラメータを変えること
は、石のような模様と金属のような模様の判別のみに限
定して用いられるのではなく、一般的な画像の判別につ
いて用いることができる。

【００９５】［実施形態４］実施形態１では、サンプル
模様について相互に異なる複数の画像を用意したが、こ
の代わりに、提示された模様について相互に異なる複数
の画像を計算し、特徴量の計算、特徴量距離の測定、色
距離の測定等を行うようにしても良い。

【００９６】すなわち、実施形態１では、各サンプル模
様の相互に異なる複数の解像度の画像の特徴量を予め用
意しておき、各サンプル模様の各解像度の画像の特徴量
と提示された模様の特徴量との間の特徴量距離を測定す
るとしたが、この代わりに、各サンプル模様について１
つの解像度の画像の特徴量を予め用意し、提示された模
様の相互に異なる複数の解像度の画像の特徴量を求め、
各サンプル模様の画像の特徴量と提示された模様の各解
像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を測定するよう
にしても良い。

【００９７】そして、実施形態１では、各サンプル模様
の各解像度の画像の各領域の代表色を格納し、提示され
た模様の各領域の代表色を計算し、各サンプル模様の各
解像度の画像の各領域の代表色と提示された模様の各領
域の代表色を基に、各サンプルの各解像度の画像と提示
された模様の間の色距離を計算するようにしたが、この
代わりに、各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格
納し、提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表
色を計算し、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と
提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色を基
に、各サンプルの画像と提示された模様の各解像度の画
像の間の色距離を計算するようにしてもよい。

【００９８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
「拡大縮小を併用した模様距離計算」を行うので、提示
された模様の読み取り時の撮影パラメータが変動してい
ても、提示された模様に類似する模様を模様データベー
スから精度良く検索することが可能となる。従って、電
子メール及びホームページを併用していることと相俟っ
て、様々な現場でカメラで撮影した模様に類似したサン
プル模様をその場で知ることが可能となる。

【００９９】また、本発明によれば、模様距離と色距離
とを加重加算した混合距離を用いて模様の類似度を判断
するので、利用者の模様の類似度を重視するか又は色の
類似度を重視するかの要求があればその要求に応じて、
検索結果を適切なものとすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】２点間局所的特徴量を計算するときに選択され
る隣接画素の配置を示す図である。

【図２】３点間局所的特徴量を計算するときに選択され
る隣接画素の配置を示す図である。

【図３】本発明の実施形態１による模様検索装置及びそ
れと電子メールの送受信を行う携帯電話を示す図であ
る。

【図４】本発明の実施形態１による携帯電話が送信する
電子メールの内容を示す図である。

【図５】入力レベル分布頻度均一化フィルタの特性の例
を示す図である。

【図６】図３に示すグループ判別部の構成を示すブロッ
ク図である。

【図７】本発明の実施形態１による「拡大縮小を併用し
た模様距離計算」の方法を説明するための図である。

【図８】本発明の実施形態１による「色距離計算」の方
法を説明するための図である。

【図９】図３に示すグループ内模様検索部の構成を示す
ブロック図である。

【図１０】図３に示すホームページ生成部が生成するホ
ームページ及び図３に示すメール生成部が生成する電子
メールを示す図である。

【図１１】本発明の実施形態２によるグループ判別部の
構成を示すブロック図である。

【図１２】本発明の実施形態３によるグループ判別部の
構成を示すブロック図である。

【図１３】本発明の実施形態３によるグループ判別部に
よる判別方法を説明するための図である。

【符号の説明】

１０１携帯電話１０２メールサーバ１０３メール内容抽出部１０４フィルタ部１０５色変換部１０６特徴量計算部１０７グループ判別部１０８グループ内模様検索部１０９ホームページ生成部１１０メール生成部１１１模様データベース１１２ＷＷＷサーバ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者矢野絵美神奈川県川崎市多摩区登戸2061番地向ケ丘遊園パーク・ホームズ405 (72)発明者篠原勲東京都文京区小石川四丁目14番12号共同印刷株式会社内 (72)発明者加藤俊一茨城県つくば市東２丁目22番51号Ｆターム(参考） 5B057 CD05 CE06 DA11 DB02 DB06 DB09 DC06 DC16 DC22 DC25 DC33 DC36 DC38 5B075 ND08 ND22 ND34 NR02 NR12 PP28 PR06 QM08 UU40 5L096 AA02 AA06 CA02 EA03 EA12 FA06 FA60 FA66 GA02 GA40 GA55 HA08 JA03 JA11 JA14

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】各サンプル模様の相互に異なる複数の解
像度の画像の特徴量を格納する手段と、提示された模様の特徴量を計算する手段と、各サンプル模様の各解像度の画像の特徴量と前記提示さ
れた模様の特徴量との間の特徴量距離を測定する手段
と、を備えることを特徴とする模様検索装置。
【請求項２】各サンプル模様の画像の特徴量を格納す
る手段と、提示された模様の相互に異なる複数の解像度の画像の特
徴量を計算する手段と、各サンプル模様の画像の特徴量と前記提示された模様の
各解像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を測定する
手段と、を備えることを特徴とする模様検索装置。
【請求項３】各サンプル模様の画像の特徴量を格納す
る手段と、提示された模様の特徴量を計算する手段と、各サンプル模様の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定する手段と、を備えることを特徴とする模様検索装置において、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
する手段と、提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断する手段と、を更に備え、その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索装置。
【請求項４】請求項１乃至３のいずれか１項に記載の
模様検索装置において、前記特徴量は、３点間局所的特徴量を含むことを特徴と
する模様検索装置。
【請求項５】請求項４に記載の模様検索装置におい
て、前記特徴量距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提
示された模様に近似するサンプル模様であると判断する
手段を更に備えることを特徴とする模様検索装置。
【請求項６】請求項１に記載の模様検索装置におい
て、各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色を格
納する手段と、前記提示された模様の各領域の代表色を計算する手段
と、各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色と前
記提示された模様の各領域の代表色を基に、各サンプル
の各解像度の画像と前記提示された模様の間の色距離を
計算する手段と、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とする手段と、前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断する手
段を更に備えることを特徴とする模様検索装置。
【請求項７】請求項２に記載の模様検索装置におい
て、各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納する手段
と、前記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色
を計算する手段と、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の各解像度の画像の各領域の代表色を基に、各サ
ンプルの画像と前記提示された模様の各解像度の画像の
間の色距離を計算する手段と、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とする手段と、前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断する手
段を更に備えることを特徴とする模様検索装置。
【請求項８】請求項３に記載の模様検索装置におい
て、各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納する手段
と、前記提示された模様の画像の各領域の代表色を計算する
手段と、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の画像の各領域の代表色を基に、各サンプルの画
像と前記提示された模様の画像の間の色距離を計算する
手段と、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とする手段と、前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断する手
段を更に備えることを特徴とする模様検索装置。
【請求項９】請求項１に記載の模様検索装置におい
て、全てのサンプル模様を複数のグループに分類する手段
と、提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
手段と、を更に備え、各解像度の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提
示された模様が属すると判断されたグループに属するサ
ンプル模様に限ることを特徴とする模様検索装置。
【請求項１０】請求項２に記載の模様検索装置におい
て、全てのサンプル模様を複数のグループに分類する手段
と、提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
手段と、を更に備え、その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索装置。
【請求項１１】請求項１に記載の模様検索装置におい
て、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
する手段と、提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断する手段と、を更に備え、各解像度の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提
示された模様が属すると判断されたグループに属するサ
ンプル模様に限ることを特徴とする模様検索装置。
【請求項１２】請求項２に記載の模様検索装置におい
て、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
する手段と、提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断する手段と、を更に備え、その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索装置。
【請求項１３】請求項１乃至３のいずれか１項に記載
の模様検索装置において、前記提示された模様に前処理としてフィルタをかける手
段を更に備えることを特徴とする模様検索装置。
【請求項１４】各サンプル模様の相互に異なる複数の
解像度の画像の特徴量を格納するステップと、提示された模様の特徴量を計算するステップと、各サンプル模様の各解像度の画像の特徴量と前記提示さ
れた模様の特徴量との間の特徴量距離を測定するステッ
プと、を備えることを特徴とする模様検索方法。
【請求項１５】各サンプル模様の画像の特徴量を格納
するステップと、提示された模様の相互に異なる複数の解像度の画像の特
徴量を計算するステップと、各サンプル模様の画像の特徴量と前記提示された模様の
各解像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を測定する
ステップと、を備えることを特徴とする模様検索方法。
【請求項１６】各サンプル模様の画像の特徴量を格納
するステップと、提示された模様の特徴量を計算するステップと、各サンプル模様の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するステップと、を備えることを特徴とする模様検索方法において、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、を更に備え、その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索方法。
【請求項１７】請求項１４乃至１６のいずれか１項に
記載の模様検索方法において、前記特徴量は、３点間局所的特徴量を含むことを特徴と
する模様検索方法。
【請求項１８】請求項１７に記載の模様検索方法にお
いて、前記特徴量距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提
示された模様に近似するサンプル模様であると判断する
ステップを更に備えることを特徴とする模様検索方法。
【請求項１９】請求項１４に記載の模様検索方法にお
いて、各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色を格
納するステップと、前記提示された模様の各領域の代表色を計算するステッ
プと、各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色と前
記提示された模様の各領域の代表色を基に、各サンプル
の各解像度の画像と前記提示された模様の間の色距離を
計算するステップと、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とする模様検索方法。
【請求項２０】請求項１５に記載の模様検索方法にお
いて、各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納するステ
ップと、前記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色
を計算するステップと、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の各解像度の画像の各領域の代表色を基に、各サ
ンプルの画像と前記提示された模様の各解像度の画像の
間の色距離を計算するステップと、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とする模様検索方法。
【請求項２１】請求項１６に記載の模様検索方法にお
いて、各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納するステ
ップと、前記提示された模様の画像の各領域の代表色を計算する
ステップと、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の画像の各領域の代表色を基に、各サンプルの画
像と前記提示された模様の画像の間の色距離を計算する
ステップと、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とする模様検索方法。
【請求項２２】請求項１４に記載の模様検索方法にお
いて、全てのサンプル模様を複数のグループに分類するステッ
プと、提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
ステップと、を更に備え、各解像度の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提
示された模様が属すると判断されたグループに属するサ
ンプル模様に限ることを特徴とする模様検索方法。
【請求項２３】請求項１５に記載の模様検索方法にお
いて、全てのサンプル模様を複数のグループに分類するステッ
プと、提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
ステップと、を更に備え、その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索方法。
【請求項２４】請求項１４に記載の模様検索方法にお
いて、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、を更に備え、各解像度の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提
示された模様が属すると判断されたグループに属するサ
ンプル模様に限ることを特徴とする模様検索方法。
【請求項２５】請求項１５に記載の模様検索方法にお
いて、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、を更に備え、その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索方法。
【請求項２６】請求項１４乃至１６のいずれか１項に
記載の模様検索方法において、前記提示された模様に前処理としてフィルタをかけるス
テップを更に備えることを特徴とする模様検索方法。
【請求項２７】各サンプル模様の相互に異なる複数の
解像度の画像の特徴量を格納するステップと、提示された模様の特徴量を計算するステップと、各サンプル模様の各解像度の画像の特徴量と前記提示さ
れた模様の特徴量との間の特徴量距離を測定するステッ
プと、を備えることを特徴とする模様検索方法をコンピュータ
に実行させるためのプログラム。
【請求項２８】各サンプル模様の画像の特徴量を格納
するステップと、提示された模様の相互に異なる複数の解像度の画像の特
徴量を計算するステップと、各サンプル模様の画像の特徴量と前記提示された模様の
各解像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を測定する
ステップと、を備えることを特徴とする模様検索方法をコンピュータ
に実行させるためのプログラム。
【請求項２９】各サンプル模様の画像の特徴量を格納
するステップと、提示された模様の特徴量を計算するステップと、各サンプル模様の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するステップと、を備えることを特徴とする模様検索方法において、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、を更に備え、その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索方法をコンピュータに実
行させるためのプログラム。
【請求項３０】請求項２７乃至２９のいずれか１項に
記載のプログラムにおいて、前記特徴量は、３点間局所的特徴量を含むことを特徴と
するプログラム。
【請求項３１】請求項３０に記載のプログラムにおい
て、前記方法は、前記特徴量距離が短い画像に係るサンプル
模様を前記提示された模様に近似するサンプル模様であ
ると判断するステップを更に備えることを特徴とするプ
ログラム。
【請求項３２】請求項２７に記載のプログラムにおい
て、前記方法は、各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色を格
納するステップと、前記提示された模様の各領域の代表色を計算するステッ
プと、各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色と前
記提示された模様の各領域の代表色を基に、各サンプル
の各解像度の画像と前記提示された模様の間の色距離を
計算するステップと、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とするプログラム。
【請求項３３】請求項２８に記載のプログラムにおい
て、前記方法は、各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納するステ
ップと、前記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色
を計算するステップと、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の各解像度の画像の各領域の代表色を基に、各サ
ンプルの画像と前記提示された模様の各解像度の画像の
間の色距離を計算するステップと、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とするプログラム。
【請求項３４】請求項２９に記載のプログラムにおい
て、前記方法は、各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納するステ
ップと、前記提示された模様の画像の各領域の代表色を計算する
ステップと、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の画像の各領域の代表色を基に、各サンプルの画
像と前記提示された模様の画像の間の色距離を計算する
ステップと、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とするプログラム。
【請求項３５】請求項２７に記載のプログラムにおい
て、前記方法は、全てのサンプル模様を複数のグループに分類するステッ
プと、提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
ステップと、を更に備え、前記方法において、各解像度の画像の特徴量と前記提示
された模様の特徴量との間の特徴量距離を測定するサン
プル模様を、前記提示された模様が属すると判断された
グループに属するサンプル模様に限ることを特徴とする
プログラム。
【請求項３６】請求項２８に記載のプログラムにおい
て、前記方法は、全てのサンプル模様を複数のグループに分類するステッ
プと、提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
ステップと、を更に備え、前記方法において、その特徴量と前記提示された模様の
特徴量との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、
前記提示された模様が属すると判断されたグループに属
するサンプル模様に限ることを特徴とするプログラム。
【請求項３７】請求項２７に記載のプログラムにおい
て、前記方法は、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、を更に備え、前記方法において、各解像度の画像の特徴量と前記提示
された模様の特徴量との間の特徴量距離を測定するサン
プル模様を、前記提示された模様が属すると判断された
グループに属するサンプル模様に限ることを特徴とする
模様検索方法。
【請求項３８】請求項２８に記載のプログラムにおい
て、前記方法は、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、を更に備え、前記方法において、その特徴量と前記提示された模様の
特徴量との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、
前記提示された模様が属すると判断されたグループに属
するサンプル模様に限ることを特徴とするプログラム。
【請求項３９】請求項２７乃至２９のいずれか１項に
記載のプログラムにおいて、前記方法は、前記提示された模様に前処理としてフィル
タをかけるステップを更に備えることを特徴とするプロ
グラム。