JP2004030694A

JP2004030694A - デジタル映像テクスチャー分析方法

Info

Publication number: JP2004030694A
Application number: JP2003336448A
Authority: JP
Inventors: Hyun-Doo Shin; 申　鉉▲ドゥ▼; Ryorin Sai; 崔　良林; S Manjunath B; ビー・エス・マンジュナス
Original assignee: Samsung Electronics Co Ltd; University of California
Current assignee: Samsung Electronics Co Ltd; University of California
Priority date: 1999-10-01
Filing date: 2003-09-26
Publication date: 2004-01-29
Also published as: CN1331098C; KR100788642B1; EP1089232A3; KR20010039811A; CN1545066A; CN1173297C; CN1542696A; CN1298162A; CN1545065A; CN1324530C; EP1089232A2; CN1547159A; CN100334599C; CN1315100C; JP2001134768A

Abstract

【課題】映像のテクスチャー特性をより正確に分析し比較するデジタル映像テクスチャー分析方法を提供する。
【解決手段】（ａ）原映像の画素値の平均μ_０と、原映像の画素値の分散σ_０を求め、（ｂ）ｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによりｍ×ｎフィルタリングされた映像を求め、（ｃ）各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，…，μ_ｍｎと分散σ_１１，σ_２１，…，σ_ｍｎとを求め、（ｄ）前記（ａ）段階で求めた原映像の画素値の平均μ_０、原映像の画素値の分散σ_０と、前記（ｃ）段階で求めた各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，…，μ_ｍｎと分散σ_１１，σ_２１，…，σ_ｍｎとをテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子を求めることを特徴とする。
【選択図】図２

Description

　本発明はデジタル映像テクスチャー分析方法に係り、特にテクスチャー記述子を使用してデジタル映像のテクスチャーを分析するデジタル映像テクスチャー分析方法に関する。また、本発明は本願の出願人によって１９９９．１０．１．に出願された"METHOD FOR ANALYZING OF STILL IMAGE TEXTURE"という題目の米国特許仮出願第６０／１５７，０７７号を基にする。

　図１には、従来の技術のデジタル映像テクスチャー分析方法を説明するための図面を示した。図１を参照すれば、従来の技術のデジタル映像テクスチャー分析方法によれば、所定のフィルタリングを遂行させることによってフィルタリングされた映像を求め、フィルタリングされた映像の画素値の平均及び分散を映像のテクスチャー記述子として使用する。テクスチャー記述子は映像のテクスチャー分析結果を示す。

　しかし、前記のようなデジタル映像テクスチャー分析方法は、一映像のテクスチャー特徴が他の一映像のテクスチャー特徴と似ているにもかかわらず、一映像が他の一映像に対して回転されていたり拡大または縮小されている映像に対するテクスチャー特徴を分析すれば相異なるテクスチャー特性を有することと示される場合があるという問題点がある。

　本発明が解決しようとする技術的課題は、映像のテクスチャー特性をより正確に分析し比較するデジタル映像テクスチャー分析方法を提供することである。

　本発明が解決しようとする他の技術的課題は、前記デジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵するコンピュータ読取り可能記録媒体を提供することである。

　本発明が解決しようとするまた他の技術的課題は、前記デジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのデジタル映像テクスチャー分析装置を提供することである。

　本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、前記デジタル映像分析方法によってインデクシングされたテクスチャー記述子を使用して映像を検索するデジタル映像検索方法を提供することである。

　本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、二つの映像のテクスチャー特徴の類似度を正確に分析するデジタル映像分析方法を提供することである。

　本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、前記デジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵するコンピュータ読取り可能記録媒体を提供することである。

　本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、前記デジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのデジタル映像テクスチャー分析装置を提供することである。

　本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、一映像に対して他の一映像が相対的に回転されている場合にも二つの映像のテクスチャー特徴が似ていることと正確に分析するデジタル映像分析方法を提供することである。

　本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、一映像に対して他の一映像が相対的に拡大または縮小されている場合にも二つの映像のテクスチャー特徴が似ていることと正確に分析するデジタル映像テクスチャー分析方法を提供することである。

　本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、一映像に対して他の一映像が相対的に回転されていたり拡大または縮小されている場合にも二つの映像のテクスチャー特徴が似ていることと正確に分析するデジタル映像テクスチャー分析方法を提供することである。

　前記課題を達成するために本発明の一側面に係るデジタル映像テクスチャー分析方法は、原映像の画素値の平均をテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子を求める段階を含むことを特徴とする。

　また、前記テクスチャー特徴は、原映像の画素値の分散をさらに含むことが望ましい。

　前記課題を達成するために本発明の他側面に係るデジタル映像のテクスチャー分析方法は、原映像の画素値の分散をテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子を求める段階を含むことを特徴とする。

　前記課題を達成するために本発明の他側面に係るデジタル映像のテクスチャー分析方法は、（ａ）原映像の画素値の平均μ_０と、原映像の画素値の分散σ_０を求める段階と、（ｂ）ｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、（ｃ）各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎを求める段階と、（ｄ）前記（ａ）段階で求めた原映像の画素値の平均μ_０、原映像の画素値の分散σ_０と、前記（ｃ）段階で求めた各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎをテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子を求める段階とを含むことを特徴とする。

　前記他の課題を達成するために本発明に係るコンピュータ読取り可能記録媒体は、デジタル映像のテクスチャーを分析する方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵するコンピュータ読取り可能記録媒体において、（ａ）原映像の画素値の平均μ_０と、原映像の画素値の分散σ_０を求める段階と、（ｂ）ｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、（ｃ）各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎを求める段階と、（ｄ）前記（ａ）段階で求めた原映像の画素値の平均μ_０、原映像の画素値の分散σ_０と、前記（ｃ）段階で求めた各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎをテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子を求める段階とを含むデジタル映像のテクスチャーを分析する方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵することを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明に係るデジタル映像のテクスチャー分析装置は、原映像の画素値の平均及び分散を求める平均／分散計算部と、前記平均及び分散をテクスチャー記述子として設定するテクスチャー記述子設定部とを含むことを特徴とする。

　また、前記デジタル映像のテクスチャー分析装置は、ｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求めるフィルタリング部をさらに含み、前記平均／分散計算部は、原映像の画素値の平均μ_０、原映像の画素値の分散σ_０と、各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎを求め、前記テクスチャー記述子設定部は、原映像の画素値の平均μ_０、原映像の画素値の分散σ_０と、各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎをテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子を求めることが望ましい。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明に係るデジタル映像検索方法は、原映像の画素値の平均及び分散をテクスチャー特性として含むテクスチャー記述子を使用して、照会映像のテクスチャー記述子と類似したテクスチャー記述子を有する映像を検索する段階を含むことを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明の一側面に係るデジタル映像テクスチャー分析方法は、任意の二つのデジタル映像の画素値の平均の絶対差を含むマッチングメトリックを計算する段階を含むことを特徴とする。

　また、前記マッチングメトリックは、原映像の画素値の分散の絶対差をさらに含むことが望ましい。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明の他側面に係るデジタル映像テクスチャー分析方法は、任意の二つのデジタル映像の画素値の分散の絶対差を含むマッチングメトリックを計算する段階を含むことを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明の他側面に係るデジタル映像テクスチャー分析方法は、（ａ）任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、（ｂ）各映像の画素値の平均及び分散を各々μとσ、原映像の画素値の平均と分散を各々μ_０とσ_０とし、

とする時、原映像とｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階とを含むことを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明に係るコンピュータ読取り可能記録媒体は、任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵するコンピュータ読取り可能記録媒体において、（ａ）任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、（ｂ）各映像の画素値の平均及び分散を各々μとσ、原映像の画素値の平均と分散を各々μ_０とσ_０、

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階とを含むデジタル映像テクスチャー分析方法を行うプログラムコードを貯蔵することを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明に係るデジタル映像テクスチャー分析装置は、任意の二つの映像を入力してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求めるフィルタリング部と、原映像とｍ×ｎフィルタリングされた映像を入力して各映像の画素値の平均及び分散をμ及びσとし、

とする時、

として定義されるマッチングメトリックを計算するマッチングメトリック計算部を含むことを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明の一側面に係るデジタル映像テクスチャー分析方法は、任意の二つの映像に対して相異なる方向性係数の所定のフィルタを使用してフィルタリングされた映像を求める段階と、（ｂ）任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタの方向性係数と違う方向性係数のフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の平均の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階とを含むことを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明の他側面に係るデジタル映像テクスチャー分析方法は、（ａ）任意の二つの映像に対して相異なる方向性係数の所定のフィルタを使用してフィルタリングされた映像を求める段階と、（ｂ）任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタの方向性係数と違う方向性係数のフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の分散の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階とを含むことを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明に係るコンピュータ読取り可能記録媒体は、任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵するコンピュータ読取り可能記録媒体において、（ａ）任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、（ｂ）各映像の画素値の平均及び分散をμ及びσ、Ｋは所定の正の数として考慮しようとする方向性係数の数、○＋はモジュールでシフト関数を示すとする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階とを含むデジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵することを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明に係るデジタル映像テクスチャー分析装置は、任意の二つの映像を入力してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求めるフィルタリング部と、各映像の画素値の平均及び分散をμ及びσ、原映像の画素値の平均と分散を各々μ_０とσ_０、Ｋは所定の正の数として考慮しようとする方向性係数の数、

、○＋はモジュールでシフト関数を示すとする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算するマッチングメトリック計算部とを含むことを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明の一側面に係るデジタル映像テクスチャー分析方法は、（ａ）任意の二つの映像に対して相異なるスケール係数の所定のフィルタを使用してフィルタリングされた映像を求める段階と、（ｂ）任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタのスケール係数と違うスケール係数のフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の平均の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階とを含むことを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明の他側面に係るデジタル映像テクスチャー分析方法は、（ａ）任意の二つの映像に対して相異なるスケール係数の所定のフィルタを使用してフィルタリングされた映像を求める段階と、（ｂ）任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタのスケール係数と違うスケール係数のフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の分散の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階とを含むことを特徴とする。

　前記さらに他の課題を達成するために本発明に係るコンピュータ読取り可能記録媒体は、任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵するコンピュータ読取り可能記録媒体において、（ａ）任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、（ｂ）各映像の画素値の平均及び分散をμ及びσ、Ｓは所定の正の数として考慮しようとするスケール係数の数とする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

　前記さらに他の課題を達成するために本発明に係るデジタル映像テクスチャー分析装置は、任意の二つの映像を入力してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求めるフィルタリング部と、各映像の画素値の平均及び分散をμ及びσ、Ｓは所定の正の数として考慮しようとするスケール係数の数とする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

　前記さらに他の課題を達成するために本発明に係るデジタル映像テクスチャー分析方法は、（ａ）任意の二つの映像に対して相異なるスケール係数と相異なる方向性係数の所定のフィルタを使用してフィルタリングされた映像を求める段階と、（ｂ）任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタのスケール係数及び方向性係数と違うスケール係数及び方向性係数の所定のフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の分散及び平均の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階とを含むことを特徴とする。

　前述したように本発明に係るテクスチャー分析方法は、映像のテクスチャー特性をより正確に分析し比較する。また、本発明に係るデジタル映像テクスチャー分析方法は、一映像に対して他の一映像が相対的に回転されていたり拡大または縮小されている場合にも、二つの映像のテクスチャー特徴が似ていることと正確に分析できる。

　以下、添付した図面を参照して本発明の望ましい実施形態に対してより詳細に説明する。

　図２には、本発明の一実施形態に係るデジタル映像分析装置の構造をブロック図として示した。図３には、図２のデジタル映像分析装置内で行われる本発明の一実施形態に係るデジタル映像分析方法の主要段階をフローチャートとして示した。図３は以下で随時参照される。

　先ず、図２を参照すれば、本発明の一実施形態に係るデジタル映像分析装置は、第１平均／分散計算部２０２、フィルタリング部２０４、第２平均／分散計算部２０６、及びテクスチャー記述子設定部２０８を具備する。前記のような装置の動作を説明する。第１平均／分散計算部２０２は、原映像の画素値の平均μ_０と、原映像の画素値の分散σ_０を求める（段階３０２）。次に、フィルタリング部２０４はｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有するガーバーフィルタを使用してｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める（段階３０４）。次に、第２平均／分散計算部２０６は、各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎを求める（段階３０６）。

　テクスチャー記述子設定部２０８は、前記段階３０２で求めた原映像の画素値の平均μ_０、原映像の画素値の分散σ_０と、前記段階３０６で求めた各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎをテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子｛μ_０σ_０μ_１１σ_１１μ_２１σ_２１．．．μ_ｍｎσ_ｍｎ｝を求める（段階３０８）。

　このようなテクスチャー記述子は映像をインデクシングする時に使われる。インデクシングされた映像は映像データベースを構成する。映像データベースが構成されれば、インデクシングされた映像中で照会映像のテクスチャー記述子と類似したテクスチャー記述子を有する映像を検索できる。特に、前述した実施形態に係る分析方法によって原映像の画素値の平均及び分散をテクスチャー特性として含むテクスチャー記述子を使用して照会映像と類似した映像を検索するシミュレーションを実行した結果、検索効率が向上したことを見つけた。

　図４には、本発明の他実施形態に係るデジタル映像分析装置の構造をブロック図として示した。図５には、図４のデジタル映像分析装置内で遂行される本発明の他実施形態に係るデジタル映像分析方法の主要段階をフローチャートとして示した。図５は以下で随時参照される。

　図４を参照すれば、本発明の他実施形態に係るデジタル映像分析装置は、フィルタリング部４０２、及びマッチングメトリック計算部４０４を具備する。前記のような装置の動作を説明する。フィルタリング部４０２は任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有するガーバーフィルタを使用してｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める（段階５０２）。

　マッチングメトリック計算部４０４は、各映像の画素値の平均及び分散を各々μとσ、原映像の画素値の平均と分散を各々μ_０とσ_０とし、

として定義されるマッチングメトリックを計算する（段階５０４）。計算されたマッチングメトリックは二つの映像のテクスチャー特徴がどの程度の差があるかを示す。即ち、計算されたマッチングメトリックが小さいほど二つの映像のテクスチャー特徴は似ていることと決定される。このようなデジタル映像分析方法は、任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像の類似度を評価し、映像のテクスチャー特徴を使用して映像を検索するのに応用できる。

　図６には、図４のデジタル映像分析装置内で遂行される本発明の他実施形態に係るデジタル映像分析方法の主要段階をフローチャートとして示した。本実施形態で、フィルタリング部４０２は任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める（段階６０２）。

　次に、マッチングメトリック計算部４０４は、各映像の画素値の平均及び分散をμ及びσ、原映像の画素値の平均と分散を各々μ_０とσ_０、Ｋは所定の正の数として考慮しようとする方向性係数の数、

、○＋（以後、“○＋”は、○に＋を内接させた記号を表すものとする）はモジュールでシフト関数を示すとする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算する（段階６０４）。計算されたマッチングメトリックは二つの映像のテクスチャー特徴がどの程度の差を有するかを示す。即ち、計算されたマッチングメトリックが小さいほど二つの映像のテクスチャー特徴は似ていることと決定される。特に、二つの映像のテクスチャー特徴が類似しており、一映像に対して他の一映像が相対的に回転されている場合にも、前記のような方法によって計算されたマッチングメトリックは二つの映像のテクスチャー特徴が似ていることと正確に分析する。即ち、一映像に対して他の一映像が相対的に回転されている場合にも従来のテクスチャー分析方法ではテクスチャー特徴が異に示される問題点を解決する。このようなデジタル映像分析方法は、任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像の類似度を評価し、映像のテクスチャー特徴を使用して映像を検索するのに応用できる。

　前記実施形態では、任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタの方向性係数と違う方向性係数のガーバーフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の平均の絶対差和と、画素値の分散の絶対差和を各々求め、求めた絶対差和の和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求めることを実施形態として記述したが、任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタの方向性係数と違う方向性係数のガーバーフィルタによりフィルタリングされた映像に対して画素値の平均の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求めることもできる。また、代案的に、任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタの方向性係数と違う方向性係数のガーバーフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の分散の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める場合もある。

　図７には、図４のデジタル映像分析装置内で行われる本発明の他実施形態に係るデジタル映像分析方法の主要段階をフローチャートとして示した。本実施形態で、フィルタリング部４０２は、任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有するガーバーフィルタを使用してｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める（段階７０２）。

　次に、マッチングメトリック計算部４０４は、各映像の画素値の平均及び分散を各々μ及びσ、原映像の画素値の平均と分散を各々μ_０とσ_０、

とする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算する（段階７０４）。計算されたマッチングメトリックは二つの映像のテクスチャー特徴がどの程度の差があるかを示す。即ち、計算されたマッチングメトリックが小さいほど二つの映像のテクスチャー特徴は似ていることと決定される。特に、二つの映像のテクスチャー特徴が類似しており、一映像に対して他の一映像が相対的に拡大または縮小されている場合にも、前記のような方法によって計算されたマッチングメトリックは二つの映像のテクスチャー特徴が似ていることと正確に分析する。即ち、一映像に対して他の一映像が相対的に拡大または縮小されている場合にも、従来のテクスチャー分析方法ではテクスチャー特徴が異に示される問題点を解決する。このようなデジタル映像分析方法は、任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像の類似度を評価し、映像のテクスチャー特徴を使用して映像を検索するのに応用できる。

　前記実施形態では任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタのスケール係数と違うスケール係数のガーバーフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の平均の絶対差和と、画素値の分散の絶対差和を各々求め、求めた絶対差和の和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求めることを実施形態として記述したが、任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタのスケール係数と違うスケール係数のガーバーフィルタによりフィルタリングされた映像に対して画素値の平均の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求めることもできる。また、代案的に、任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタのスケール係数と違うスケール係数のガーバーフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の分散の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める場合もある。

　図６及び図７を参照して説明した実施形態に適用された技術は、当業者によって理解されるように適切に組み合わせて使用することが可能で、このようなデジタル映像テクスチャー分析方法によれば、一映像に対して他の一映像が相対的に回転されていたり拡大または縮小されている場合にも、二つの映像のテクスチャー特徴が似ていることと正確に分析できる。前記のように図６及び図７を参照して説明した実施形態に適用された技術を組み合わせた実施形態は本明細書で記述しない。

従来の技術のデジタル映像テクスチャー分析方法を説明するための図面である。本発明の一実施形態に係るデジタル映像分析装置の構造を示すブロック図である。図２のデジタル映像分析装置内で遂行される本発明の一実施形態に係るデジタル映像分析方法の主要段階を示すフローチャートである。本発明の他実施形態に係るデジタル映像分析装置の構造を示すブロック図である。図４のデジタル映像分析装置内で遂行される本発明の他実施形態に係るデジタル映像分析方法の主要段階を示すフローチャートである。図５と同様の図である。図５と同様の図である。

符号の説明

　２０２　第１平均／分散計算部
　２０４　フィルタリング部
　２０６　第２平均／分散計算部
　２０８　テクスチャー記述子設定部
　４０２　フィルタリング部
　４０４　マッチングメトリック計算部

Claims

　デジタル映像のテクスチャー特性を分析する方法において、
　原映像の画素値の平均と、前記原映像がフィルタリングされた映像の画素値の平均とをテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子を求める段階を含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記テクスチャー特徴は、原映像の画素値の分散と、前記原映像がフィルタリングされた映像の画素値の分散とをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　デジタル映像のテクスチャー特性を分析する方法において、
　原映像の画素値の分散と、前記原映像がフィルタリングされた映像の画素値の分散とをテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子を求める段階を含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析方法。
　デジタル映像のテクスチャー特性を分析する方法において、
　（ａ）原映像の画素値の平均μ_０と、原映像の画素値の分散σ_０を求める段階と、
　（ｂ）ｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、
　（ｃ）各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎを求める段階と、
　（ｄ）前記（ａ）段階で求めた原映像の画素値の平均μ_０、原映像の画素値の分散σ_０と、前記（ｃ）段階で求めた各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎをテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子を求める段階とを含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記所定のフィルタは、ガーバーフィルタであることを特徴とする請求項４に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　デジタル映像のテクスチャーを分析する方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵するコンピュータ読取り可能記録媒体において、
　（ａ）原映像の画素値の平均μ_０と、原映像の画素値の分散σ_０を求める段階と、
　（ｂ）ｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、
　（ｃ）各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎを求める段階と、
　（ｄ）前記（ａ）段階で求めた原映像の画素値の平均μ_０、原映像の画素値の分散σ_０と、前記（ｃ）段階で求めた各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎをテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子を求める段階とを含むデジタル映像のテクスチャーを分析する方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵することを特徴とするコンピュータ読取り可能記録媒体。
　前記所定のフィルタは、ガーバーフィルタであることを特徴とする請求項６に記載のコンピュータ読取り可能記録媒体。
　デジタル映像のテクスチャー特性を分析する装置において、
　原映像の画素値の平均及び分散を求める平均／分散計算部と、
　前記平均及び分散をテクスチャー記述子として設定するテクスチャー記述子設定部と、
　ｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求めるフィルタリング部と
を含み、
　前記平均／分散計算部は、原映像の画素値の平均μ_０、原映像の画素値の分散σ_０と、各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎを求め、
　前記テクスチャー記述子設定部は、
　原映像の画素値の平均μ_０、原映像の画素値の分散σ_０と、各フィルタリングされた映像の平均μ_１１，μ_２１，．．．，μ_ｍｎと各フィルタリングされた映像の分散σ_１１，σ_２１，．．．，σ_ｍｎをテクスチャー特徴として含むテクスチャー記述子を求めることを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析装置。
　原映像の画素値の平均及び分散と、前記原映像がフィルタリングされた映像の画素値の平均及び分散とをテクスチャー特性として含むテクスチャー記述子を使用して、照会映像のテクスチャー記述子と類似したテクスチャー記述子を有する映像を検索する段階を含むことを特徴とするデジタル映像検索方法。
　任意の二つのデジタル原映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法において、
　任意の二つのデジタル原映像の画素値の平均の絶対差と、前記二つの原映像がフィルタリングされた映像の画素値の平均の絶対差とを含むマッチングメトリックを計算する段階を含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記マッチングメトリックは、前記二つの原映像の画素値の分散の絶対差と、前記二つの原映像がフィルタリングされた映像の画素値の分散の絶対差とをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　任意の二つのデジタル原映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法において、
　任意の二つのデジタル原映像の画素値の分散の絶対差と、前記二つの原映像がフィルタリングされた映像の画素値の分散の絶対差とを含むマッチングメトリックを計算する段階を含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析方法。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法において、
　（ａ）任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、
　（ｂ）前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、原映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ₀ ⁽ⁱ⁾、σ₀ ⁽ⁱ⁾及びμ₀ ^(j)、σ₀ ^(j)とし、

とする時、原映像とｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階とを含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記所定のフィルタは、ガーバーフィルタであることを特徴とする請求項１３に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵するコンピュータ読取り可能記録媒体において、
　（ａ）任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、
　（ｂ）前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、原映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ₀ ⁽ⁱ⁾、σ₀ ⁽ⁱ⁾及びμ₀ ^(j)、σ₀ ^(j)とし、

とする時、原映像とｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階とを含むデジタル映像テクスチャー分析方法を行うプログラムコードを貯蔵することを特徴とするコンピュータ読取り可能記録媒体。
　前記所定のフィルタは、ガーバーフィルタであることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ読取り可能記録媒体。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析装置において、
　（ａ）任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求めるフィルタリング部と、
　原映像とｍ×ｎフィルタリングされた映像を入力して、前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、原映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ₀ ⁽ⁱ⁾、σ₀ ⁽ⁱ⁾及びμ₀ ^(j)、σ₀ ^(j)とし、

とする時、

として定義されるマッチングメトリックを計算するマッチングメトリック計算部を含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析装置。
　前記所定のフィルタは、ガーバーフィルタであることを特徴とする請求項１７に記載のデジタル映像テクスチャー分析装置。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法において、
　（ａ）任意の二つの映像に対して相異なる方向性係数の所定のフィルタを使用してフィルタリングされた映像を求める段階と、
　（ｂ）任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタの方向性係数と違う方向性係数のフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の平均の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階とを含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記所定のフィルタは、ガーバーフィルタであることを特徴とする請求項１９に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法において、
　（ａ）任意の二つの映像に対して相異なる方向性係数の所定のフィルタを使用してフィルタリングされた映像を求める段階と、
　（ｂ）任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタの方向性係数と違う方向性係数のフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の分散の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階とを含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記所定のフィルタは、ガーバーフィルタであることを特徴とする請求項２１に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記（ｂ）段階は、
　任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタの方向性係数と違う方向性係数のフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の平均の絶対差和と画素値の分散の絶対差和との和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階を含むことを特徴とする請求項２１に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記（ａ）段階は、
　（ａ’）任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階を含み、
　前記（ｂ）段階は、
　（ｂ’）前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、Ｋは所定の正の数として考慮しようとする方向性係数の数、○＋（以後、“○＋”は、○に＋を内接させた記号を表すものとする）はモジュールでシフト関数を示すとする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階を含むことを特徴とする請求項２１に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記（ｂ’）段階は、
　前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、原映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ₀ ⁽ⁱ⁾、σ₀ ⁽ⁱ⁾及びμ₀ ^(j)、σ₀ ^(j)、Ｋは所定の正の数として考慮しようとする方向性係数の数、

、○＋はモジュールでシフト関数を示すとする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階を含むことを特徴とする請求項２４に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵するコンピュータ読取り可能記録媒体において、
　（ａ）任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、
　（ｂ）前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、Ｋは所定の正の数として考慮しようとする方向性係数の数、○＋はモジュールでシフト関数を示すとする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階とを含むデジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵することを特徴とするコンピュータ読取り可能記録媒体。
　前記（ｂ）段階は、
　前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、原映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ₀ ⁽ⁱ⁾、σ₀ ⁽ⁱ⁾及びμ₀ ^(j)、σ₀ ^(j)、Ｋは所定の正の数として考慮しようとする方向性係数の数、

、○＋はモジュールでシフト関数を示すとする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階であることを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータ読取り可能記録媒体。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析装置において、
　任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求めるフィルタリング部と、
　前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、原映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ₀ ⁽ⁱ⁾、σ₀ ⁽ⁱ⁾及びμ₀ ^(j)、σ₀ ^(j)、Ｋは所定の正の数として考慮しようとする方向性係数の数、

、○＋はモジュールでシフト関数を示すとする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算するマッチングメトリック計算部とを含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析装置。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法において、
　（ａ）任意の二つの映像に対して相異なるスケール係数の所定のフィルタを使用してフィルタリングされた映像を求める段階と、
　（ｂ）任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタのスケール係数と違うスケール係数のフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の平均の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階とを含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記所定のフィルタは、ガーバーフィルタであることを特徴とする請求項２９に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法において、
　（ａ）任意の二つの映像に対して相異なるスケール係数の所定のフィルタを使用してフィルタリングされた映像を求める段階と、
　（ｂ）任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタのスケール係数と違うスケール係数のフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の分散の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階とを含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記所定のフィルタは、ガーバーフィルタであることを特徴とする請求項３１に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記（ｂ）段階は、
　任意のフィルタリングされた映像と、該映像をフィルタリングしたフィルタのスケール係数とは別のスケール係数のフィルタによってフィルタリングされた映像とについて画素値の平均の絶対差和と画素値の分散の絶対差和との和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階を含むことを特徴とする請求項３１に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記（ａ）段階は、
　任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階を含み、
　前記（ｂ）段階は、
　（ｂ’）前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、Ｓは所定の正の数として考慮しようとするスケール係数の数とする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階を含むことを特徴とする請求項３１に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　前記（ｂ’）段階は、
　前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、原映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ₀ ⁽ⁱ⁾、σ₀ ⁽ⁱ⁾及びμ₀ ^(j)、σ₀ ^(j)、

とする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階を含むことを特徴とする請求項３４に記載のデジタル映像テクスチャー分析方法。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法を行うプログラムコードを貯蔵するコンピュータ読取り可能記録媒体において、
　（ａ）任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求める段階と、
　（ｂ）前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、Ｓは所定の正の数として考慮しようとするスケール係数の数とする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階とを含むデジタル映像テクスチャー分析方法を遂行させるためのプログラムコードを貯蔵することを特徴とするコンピュータ読取り可能記録媒体。
　前記（ｂ）段階は、
　前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、原映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ₀ ⁽ⁱ⁾、σ₀ ⁽ⁱ⁾及びμ₀ ^(j)、σ₀ ^(j)、

とする時、原映像及びｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算する段階であることを特徴とする請求項３６に記載のコンピュータ読取り可能記録媒体。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析装置において、
　任意の二つの映像に対してｍとｎを所定の正の数とする時、ｍスケールとｎ方向性の組み合わせを有する所定のフィルタを使用して原映像をフィルタリングすることによってｍ×ｎフィルタリングされた映像を求めるフィルタリング部と、
　前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、Ｓは所定の正の数として考慮しようとするスケール係数の数とする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算するマッチングメトリック計算部とを含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析装置。
　前記所定のフィルタは、ガーバーフィルタであることを特徴とする請求項３８に記載のデジタル映像テクスチャー分析装置。
　前記マッチングメトリック計算部は、
　前記フィルタリングされた各映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ_m,n ⁽ⁱ⁾、σ_m,n ⁽ⁱ⁾及びμ_m,n ^(j)、σ_m,n ^(j)、原映像の画素値の平均と分散をそれぞれμ₀ ⁽ⁱ⁾、σ₀ ⁽ⁱ⁾及びμ₀ ^(j)、σ₀ ^(j)、

とする時、ｍ×ｎフィルタリングされた映像に対して、

として定義されるマッチングメトリックを計算することを特徴とする請求項３８に記載のデジタル映像テクスチャー分析装置。
　任意の二つのデジタル映像間のマッチングメトリックを求めることによって二つの映像のテクスチャーの類似度を評価するデジタル映像テクスチャー分析方法において、
　（ａ）任意の二つの映像に対して相異なるスケール係数と相異なる方向性係数の所定のフィルタを使用してフィルタリングされた映像を求める段階と、
　（ｂ）任意のフィルタリングされた映像と、前記映像をフィルタリングしたフィルタのスケール係数及び方向性係数と違うスケール係数及び方向性係数の所定のフィルタによってフィルタリングされた映像に対して画素値の分散及び平均の絶対差和の最小値を計算することによってマッチングメトリックを求める段階とを含むことを特徴とするデジタル映像テクスチャー分析方法。