JP2005063043A - 画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像群の中から所望の画像の特定を迅速かつ容易に行うこと。
【解決手段】複数の画像が格納された各画像群Ｐ１〜Ｐｎの中から所望の画像を特定し表示できる画像表示装置１０において、画像の属性と属性値とをもとに前記所望の画像の抽出条件を入力する入力部１と、前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する代表画像抽出部４と、代表画像抽出部４によって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、各画像群Ｐ１〜Ｐｎの各代表表示画像として表示出力するサムネイル画像生成部５と、を備える。
【選択図】 図１

Description

この発明は、複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラムに関し、特に所望の画像を視覚的に容易に検索することができる画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラムに関するものである。

従来の画像表示装置は、記憶装置が保存している大量の画像の中から、ユーザが希望する条件の画像を見出す場合、膨大な画像を閲覧する必要があった。ここで、従来から画像検索時に、画像を縮小して表示するサムネイル表示が知られている。このサムネイル表示を用いると、ユーザは保存されている複数の画像の縮小画像をみることにより、この画像群の内容を視覚的に把握することができる。

特開平５−１２８１６６号公報

しかしながら、上述した従来の画像表示装置では、画像群内の各画像に対してサムネイル表示の画像処理を実行し、閲覧する必要があったため、所望の画像を特定するまでに時間と労力とがかかるという問題点があった。特に、所望の画像が複数の画像群のいずれかに保存されている場合、所望の画像を特定するまでに多大な時間と労力とがかかっていたという問題点があった。

この発明は、上記に鑑みてなされたものであって、画像群の中から所望の画像の特定を迅速かつ容易に行うことができる画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、この発明にかかる画像表示装置は、複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示装置において、画像の属性と属性値とをもとに前記所望の画像の抽出条件を入力する入力手段と、前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出手段と、前記画像抽出手段によって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成手段と、を備えたことを特徴とする。

また、この発明にかかる画像表示装置は、複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示装置において、画像の特徴抽出方法を含む前記所望の画像の抽出条件として入力する入力手段と、前記特徴抽出方法に対応する画像処理を施し、該画像処理結果を画像毎に数値化する特徴数値化手段と、前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出手段と、前記画像抽出手段によって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成手段と、を備えたことを特徴とする。

また、この発明にかかる画像表示装置は、上述した発明において、前記画像抽出手段は、複数の画像群毎に前記抽出条件に最も合致した画像を抽出することを特徴とする。

また、この発明にかかる画像表示装置は、上記の発明において、前記画像抽出手段は、各画像群毎後に抽出された画像に対し、前記抽出条件をもとにソートし、前記画像生成手段は、前記ソートした順序でサムネイル画像を表示出力することを特徴とする。

また、この発明にかかる画像表示装置は、上記の発明において、各画像を当該画像表示装置に取り込む際、各画像取得時に得られた属性および属性値を各画像に対応付けて格納する属性取得手段をさらに備えたことを特徴とする。

また、この発明にかかる画像表示装置は、上記の発明において、各画像の属性および／または属性値を追加あるいは更新する追加更新手段をさらに備えたことを特徴とする。

また、この発明にかかる画像表示装置は、上記の発明において、前記画像群は、単一の動画であり、各画像は、前記動画を構成する複数の静止画像であることを特徴とする。

また、この発明にかかる画像表示装置は、上記の発明において、前記画像群は、複数の動画であることを特徴とする。

また、この発明にかかる画像表示方法は、複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示方法において、画像の属性と属性値とをもとに前記所望の画像の抽出条件を入力する入力ステップと、前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出ステップと、前記画像抽出ステップによって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成ステップと、を含むことを特徴とする。

また、この発明にかかる画像表示方法は、複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示方法において、画像の特徴抽出方法を含む前記所望の画像の抽出条件として入力する入力ステップと、前記特徴抽出方法に対応する画像処理を施し、該画像処理結果を画像毎に数値化する特徴数値化ステップと、前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出ステップと、前記画像抽出ステップによって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成ステップと、を含むことを特徴とする。

また、この発明にかかる画像表示プログラムは、複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示プログラムにおいて、画像の属性と属性値とをもとに前記所望の画像の抽出条件を入力する入力手順と、前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出手順と、前記画像抽出手順によって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、この発明にかかる画像表示プログラムは、複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示プログラムにおいて、画像の特徴抽出方法を含む前記所望の画像の抽出条件として入力する入力手順と、前記特徴抽出方法に対応する画像処理を施し、該画像処理結果を画像毎に数値化する特徴数値化手順と、前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出手順と、前記画像抽出手順によって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

この発明は、画像群の中から検索条件に従って代表画像を抽出し、この抽出した代表画像をサムネイル画像として表示するようにしているので、視覚的に容易かつ迅速に所望の画像を特定することができるという効果を奏する。また、検索条件を画像処理方法とすることによって、属性や属性値をもたない画像であっても確実に代表画像を抽出し、サムネイル画像として表示できるようにしているので、特に柔軟に所望の画像を特定することができるという効果を奏する。

以下に、図面を参照してこの発明にかかる画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラムの実施の形態について説明する。

（実施の形態１）
図１は、この発明の実施の形態１である画像表示装置の構成を示すブロック図である。図１において、この画像表示装置１０は、入力部１、表示部２、制御部Ｃおよび記憶部３を有する。入力部１は、キーボードやマウスなどのポインティングデバイスなどによって実現され、検索条件の指示入力や検索条件の追加・変更の指示入力を行う。表示部２は、液晶ディスプレイやＣＲＴなどによって実現され、画像群の中から検索条件に従って特定された画像のサムネイル画像や上述した入力手段の指示依頼あるいは指示結果などを表示出力する。記憶部３は、たとえばハードディスク装置などによって実現され、カメラなど撮像装置である画像取得装置１１によって取得された画像が保持され、特に複数の画像からなる画像群Ｐ１〜ＰｎがそれぞれフォルダＦ１〜Ｆｎとして格納される。

制御部Ｃは、代表画像抽出部４、サムネイル画像生成部５、属性取得部６および属性追加・更新部７を有する。代表画像抽出部４は、フォルダＦ１〜Ｆｎ毎に、入力部１から入力された抽出条件に最も合致する画像を抽出する。サムネイル画像生成部５は、代表画像抽出部４が抽出した画像に対するサムネイル画像を生成し、表示部２に出力する。属性取得部６は、画像取得装置１１から画像が入力される際にこの画像の属性とその属性値を画像に対応させて記憶させる。属性追加・更新部７は、すでに記憶されている画像の属性とその属性値の追加あるいは更新を行う。

ここで、図２に示すフローチャートを参照して制御部Ｃによる代表画像抽出表示処理手順について説明する。なお、図３は、表示部２の表示画面の一例を示す図であり、図４および図５は、表示部２の表示画面上に表示されるメニューの一例を示す図である。図２において、代表画像抽出部４は、入力部１からの抽出条件を受け付ける（ステップＳ１０１）。この抽出条件は、入力部１によって指示され、入力部１は、属性と検索方法とが含まれる。属性とは、図５に示したメニュー２３内の「項目」の内容である。また、検索方法とは、図４に示す「一致」、「降順」、「昇順」のいずれかである。

代表画像抽出部４は、その後記憶部３内の未処理の画像群Ｐ１〜Ｐｎを選択し（ステップＳ１０２）、さらにこの選択された画像群Ｐ１〜Ｐｎの中から未処理の画像を選択する（ステップＳ１０３）。この選択された画像の属性値（項目値）を取り出し、この画像の項目値が、仮の代表画像の項目値よりも抽出条件に合致しているか否かを判断する（ステップＳ１０４）。現在の画像の項目値が仮の代表画像の項目値よりも抽出条件に対して合致している場合（ステップＳ１０４，ＹＥＳ）、この現在の画像を仮の代表画像に更新設定する（ステップＳ１０５）。なお、仮の代表画像が存在しない場合には、そのまま、選択された現在の画像を仮の代表画像に設定する。

現在の画像の項目値が仮の代表画像の項目値よりも抽出条件に対して合致していない場合（ステップＳ１０４，ＮＯ）あるいは仮の代表画像を更新した場合（ステップＳ１０５）、選択された画像群内の全ての画像に対する処理が終了したか否かを判断し（ステップＳ１０６）、処理が終了した場合（ステップＳ１０６，ＹＥＳ）には、さらに全ての画像群Ｐ１〜Ｐｎに対して、すなわち全てのフォルダＦ１〜Ｆｎに対する処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ１０７）。全ての画像に対する処理が終了しない場合（ステップＳ１０６，ＮＯ）あるいは全ての画像群に対する処理が終了しない場合（ステップＳ１０７，ＮＯ）には、それぞれステップＳ１０３あるいはステップＳ１０２に移行し、上述した処理を繰り返す。

一方、全ての画像群に対する処理が終了した場合（ステップＳ１０７，ＹＥＳ）、サムネイル画像生成部５は、現在、仮の代表画像に設定されている各画像群の画像を代表画像としてそれぞれのサムネイル画像を生成し、生成したサムネイル画像を画像群に対応づけて表示部２に表示出力させ（ステップＳ１０８）、本処理を終了する。

ここで、図３〜図５を参照して具体的な操作および処理について説明する。図３は、上述したように表示部２の表示画面の内容を示し、ウィンドウＷとして表示される。ウィンドウＷは、大きくは、操作メニュー領域Ｅ１、ツリー表示領域Ｅ２、および画像表示領域Ｅ３を有する。操作メニュー領域Ｅ１には、通常のウィンドウ操作に用いる「ファイル」、「編集」、「表示」、「ヘルプ」の操作項目に加えて、「抽出方法」がある。この「抽出方法」を選択すると、図４に示すメニュー２１が新たに表示出力され、「一致」、「降順」、「昇順」の選択項目が示される。ユーザは、このいずれかを選択することによって画像抽出の検索方法を指定することになる。図４の場合、「降順」とする検索方法が指定されたことになる。なお、「一致」とは、選択項目の値が完全一致することを意味する。

ツリー表示領域Ｅ２には、記憶部３内に格納されているファイルなどがツリー状のデータ構造として表示される。ここで、画像フォルダ１１には、「画像群１」〜「画像群４」の４つのフォルダ１２と、「画像１」〜「画像５」の５つの画像とが下位に含まれることを示している。フォルダ１２は、フォルダＦ１〜Ｆｎに対応し、それぞれには複数の画像（画像群Ｐ１〜Ｐｎ）が含まれる。画像表示領域Ｅ３には、上述した代表画像のサムネイル画像などが表示される。なお、「画像１」〜「画像５」などの単体の画像に対しては、画像表示領域Ｅ３に表示される範囲内でそのままサムネイル表示される。

ユーザは、所望の画像を視覚的に検索するため、画像フォルダ１１を選択するが、この際、画像フォルダ１１の表示画面上において、入力部１のマウスの右クリックを行うと、図５に示すメニュー２２が表示出力される。メニュー２２には、「画像情報表示」の選択項目２２ａと、「画像情報追加」の選択項目２２ｂとを有する。「画像情報表示」を左クリックすることによって選択すると、画像情報のメニュー２３が新たに表示される。このメニュー２３内には、属性としての項目３１と、属性値としての値３２とがそれぞれ対応付けて表示出力される。なお、画像フォルダ１１を選択した場合には、値３２内は空欄となって表示出力される。ここで、ユーザが項目のいずれかを選択指示することによって、上述した抽出条件の属性が指定され、検索方法によって指定された「降順」に従って各画像に対する値３２を比較し、最も大きな値３２を有する画像が代表画像として抽出されることになる。たとえば、項目３１として「重量」を選択し、選択方法として「降順」を選択すると、各「画像群１」〜「画像群４」のそれぞれに最も大きな「重量」の値をもつ画像が代表画像として抽出され、画像表示領域Ｅ３に、それぞれサムネイル画像ＰＳ１〜ＰＳ４が表示出力される。すなわち、各「画像群１」〜「画像群４」の代表画像として表示出力される。

なお、図５に示したメニュー２３に示した項目３１には、「画像グループ」、「画像名」、「画像サイズ（縦）」、「画像サイズ（横）」、「重量」、「撮影日」、「撮影場所」を一例として示したが、その他の項目３１を設けるようにしてもよい。たとえば、蛍光顕微鏡などで撮像された画像に対しては、使用した「蛍光試薬」や「細胞名」などを項目として用いるとよい。また、「撮影日」や「撮影場所」などの項目およびその値は、一般に画像取得時に属性として有しており、属性取得部６は、この項目およびその値を自動取り込みする。

一方、「画像情報追加」が選択された場合、メニュー２４が表示され、項目名の欄２４ａに追加すべき項目を書き込み、値の欄２４ｂにその値を書き込むことによって、新たな属性とその属性値とが対象画像に追加される。また、「画像情報表示」の選択によってメニュー２３を表示し、更新したい項目の値がある場合には、その項目をクリックし、新たな値を書き込むことによって値が更新される。これらの追加・更新の機能は、ＧＵＩとしての属性追加・更新部７によって行われる。

なお、上述した実施の形態では、サムネイル表示された各代表画像は、データ構造の順序、たとえば「画像群１」〜「画像群４」の順序で画像表示領域Ｅ３上に表示出力していたが、これに限らず、「画像群１」〜「画像群４」で抽出された代表画像間でさらに抽出条件をもとにソートし、このソートした順序で画像表示領域Ｅ３上に表示してもよい。

図６は、この場合における制御部Ｃによる代表画像抽出表示処理手順を示すフローチャートである。図６において、ステップＳ２０１〜Ｓ２０７までの処理は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０７までの処理と同じである。全ての画像群の代表画像の抽出が終了する（ステップＳ２０７，ＹＥＳ）と、各代表画像間を、既に指定された抽出条件によって比較し、最も抽出条件に合致する順序にソートし（ステップＳ２０８）、このソート順序で各代表画像をサムネイル表示し（ステップＳ２０９）、本処理を終了する。

この実施の形態１では、属性としての項目と検索方法とを指示することによって、複数の画像を有するフォルダＦ１〜Ｆｎなどの画像群の中から所望の代表画像を抽出し、サムネイル表示することができるので、ユーザは、所望の画像を視覚的に簡易かつ迅速に特定することができる。また、各画像群間を含めて最も抽出条件に合致する画像をソートすることによって、さらに迅速に所望の画像を特定することができる。

（実施の形態２）
つぎに、この発明の実施の形態２について説明する。上述した実施の形態１では、画像に対する属性とその属性値を有することが前提であったが、この実施の形態２では、属性とその属性値とは無関係に所望の画像を視覚的に容易かつ迅速に特定できるようにしている。

図７は、この発明の実施の形態２である画像表示装置の構成を示すブロック図である、図７において、この画像表示装置２０は、図１に示した画像表示装置１０の構成に加えて、特徴抽出数値化部８−１〜８−ｎを有する。特徴抽出数値化部８−１〜８−ｎは、図９に示すように、図３に示した抽出方法のクリックによって表示されるメニュー２５内の抽出方法が指定されると、これに対応した画像処理を行い、この画像処理結果を数値化する。言い換えれば、指示された画像処理が新たな属性であり、数値化された値が属性値であるとも言える。代表画像抽出部４は、この数値化された値をもとに、代表画像の抽出処理を行う。その他の構成は、実施の形態１と同じであり、同一構成部分には同一符号を付している。

ここで、図８に示すフローチャートを参照して、制御部Ｃによる代表画像抽出表示処理手順について説明する。図８において、代表画像抽出部４は、入力部１からの抽出条件を受け付ける（ステップＳ３０１）。この抽出条件は、図９に示したメニュー２５内に示される「輝度値」、「微分値」、「面積」などの画像処理方法であり、メニュー２５内には、実施の形態１と同様に、「一致」、「降順」、「昇順」などの検索方法も表示され、指定される。

代表画像抽出部４は、その後記憶部３内の未処理の画像群Ｐ１〜Ｐｎを選択し（ステップＳ３０２）、さらにこの選択された画像群Ｐ１〜Ｐｎの中から未処理の画像を選択する（ステップＳ３０３）。特徴抽出数値化部８−１〜８−ｎは、この選択された画像に対して抽出条件で指示された画像処理方法を行い、この結果を数値化する（ステップＳ３０４）。特徴抽出数値化部８−１〜８−ｎは、画像処理方法に対応した個数の処理部を有し、たとえば、図９に示した３つの画像処理方法が指定される場合には、これらに対応した３つの特徴抽出数値化部８−１〜８−３を有することになる。

その後、この数値化された値が、仮の代表画像の値よりも抽出条件に合致しているか否かを判断する（ステップＳ３０５）。現在の画像の値が仮の代表画像の値よりも抽出条件に対して合致している場合（ステップＳ３０５，ＹＥＳ）、この現在の画像を仮の代表画像に更新設定する（ステップＳ３０６）。なお、仮の代表画像が存在しない場合には、そのまま、選択された現在の画像を仮の代表画像に設定する。

現在の画像の値が仮の代表画像の値よりも抽出条件に対して合致していない場合（ステップＳ３０５，ＮＯ）あるいは仮の代表画像を更新した場合（ステップＳ３０６）、選択された画像群内の全ての画像に対する処理が終了したか否かを判断し（ステップＳ３０７）、処理が終了した場合（ステップＳ３０７，ＹＥＳ）には、さらに全ての画像群Ｐ１〜Ｐｎに対して、すなわち全てのフォルダＦ１〜Ｆｎに対する処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ３０８）。全ての画像に対する処理が終了しない場合（ステップＳ３０７，ＮＯ）あるいは全ての画像群に対する処理が終了しない場合（ステップＳ３０８，ＮＯ）には、それぞれステップＳ３０３あるいはステップＳ３０２に移行し、上述した処理を繰り返す。

一方、全ての画像群に対する処理が終了した場合（ステップＳ３０８，ＹＥＳ）、サムネイル画像生成部５は、現在、仮の代表画像に設定されている各画像群の画像を代表画像としてそれぞれのサムネイル画像を生成し、生成したサムネイル画像を画像群に対応づけて表示部２に表示出力させ（ステップＳ３０９）、本処理を終了する。

ここで、画像処理方法として指定される内容について説明する。メニュー２５に示された「輝度値」は、各画像の輝度値を演算するものであり、輝度値に対応する特徴抽出数値化部８−１〜８−ｎは、各画像の輝度値を演算し、この結果を数値化して各画像に対応付ける。たとえば、特徴抽出数値化部８−１〜８−ｎは、所定の輝度値を有するピクセル毎の平均輝度値を演算し、平均輝度値の高い順に大きな数値を対応付ける。ここで、「降順」が指定されると、代表画像抽出部４は、最も数値が大きい画像、すなわち最も輝度値の高い画像を代表画像として抽出する。

「微分値」が指定されると、これに対応する特徴抽出数値化部８−１〜８−ｎは、画像のエッジの傾きを演算し、その傾きの大きさによって、ピントズレの大小を数値化して画像に対応づける。ピントがずれた画像の場合、エッジの傾きは小さく、ピントがずれていない画像の場合、エッジの傾きは大きい。したがって、「微分値」の大きな画像に対して大きな数値を対応付けておくことによって、「降順」が指定された場合、代表画像抽出部４は、ピントずれがない最もシャープな画像を代表画像として抽出することになる。

「面積」が指定されると、これに対応する特徴抽出数値化部８−１〜８−ｎは、画像内において所定の色が示す面積を演算し、面積の大きい順序で大きな数値を対応付ける。なお、この色の指定は別個行うようにしてもよいし、予め設定しておいてもよい。また、色でなく、所定の輝度値を有する面積であってもよい。ここでいう面積は、たとえば、図１０−１，図１０−２に示すように、顕微鏡で撮像された画像の場合における細胞の占める面積であり、図１０−１に示す細胞の面積よりも、図１０−２に示す細胞の面積の方が大きく、特徴抽出数値化部８−１〜８−ｎは、この面積の大きな順に大きな数値を対応付ける。この結果、大きな細胞の画像が代表画像として抽出されることになる。換言すれば、倍率の大きな画像が代表画像として抽出されることになるが、この倍率を属性とその属性値として指定するのではなく、その都度面積を演算し、数値化することによって、属性とその属性値がない画像に対しても抽出条件を当てはめることができ、あらゆる画像に対しても抽出条件に最も合致した画像を代表画像として抽出することができる。

この実施の形態２では、各画像に対応付けた属性とその属性値とがない画像である場合であっても確実に所望の画像を代表画像として抽出し、サムネイル表示することができる。

なお、上述した実施の形態１，２では、静止画像を対象として説明したがこれに限らず、動画を構成するコマに対応した静止画像を抽出対象の画像としてもよい。この場合、一つの動画ファイルを一つの画像群として取り扱ってもよいし、予め動画の代表画像が特定されている場合に複数の動画ファイルを一つの画像群として取り扱ってもよい。動画を構成する静止画像とは、たとえばＭＰＥＧの動画である場合、単体で復号が可能なＩピクチャを抽出対象の画像とすると迅速な抽出を行うことができる。

また、上述した実施の形態１，２では、代表画像が抽出された段階で、そのサムネイル画像を生成するようにしていたが、既に各画像のサムネイル画像が生成されて保存されている場合には、この保存されたサムネイル画像をそのまま表示すればよい。

さらに、上述した実施の形態１，２では、常にサムネイル画像を表示するようにしていたが、これに限らず、抽出した代表画像のファイル名などを単に表示するだけにしてもよい。これによっても、ある程度、所望の画像を迅速に特定することができる。

なお、図１１は、上述した実施の形態１，２を用いたコンピュータシステムの構成を示すシステム構成図であり、図１２は、このコンピュータシステムにおける本体部の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、このコンピュータシステム１００は、本体部１０１と、本体部１０１からの指示によって表示画面１０２ａに画像などの情報を表示するためのディスプレイ１０２と、このコンピュータシステム１００に種々の情報を入力するためのキーボード１０３と、ディスプレイ１０２の表示画面１０２ａ上の任意の位置を指定するためのマウス１０４とを備える。

また、このコンピュータシステム１００における本体部１０１は、図１２に示すように、ＣＰＵ１２１と、ＲＡＭ１２２と、ＲＯＭ１２３と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１２４と、ＣＤ−ＲＯＭ１０９を受け入れるＣＤ−ＲＯＭドライブ１２５と、フレキシブルディスク（ＦＤ）１０８を受け入れるＦＤドライブ１２６と、ディスプレイ１０２、キーボード１０３並びにマウス１０４を接続するＩ／Ｏインタフェース１２７と、ローカルエリアネットワークまたは広域エリアネットワーク（ＬＡＮ／ＷＡＮ）１０６に接続するＬＡＮインタフェース１２８とを備える。

さらに、このコンピュータシステム１００には、インターネットなどの公衆回線１０７に接続するためのモデム１０５が接続されるとともに、ＬＡＮインターフェース１２８およびＬＡＮ／ＷＡＮ１０６を介して、他のコンピュータシステム（ＰＣ）１１１、サーバ１１２並びにプリンタ１１３などが接続される。

そして、このコンピュータシステム１００は、所定の記録媒体に記録された画像表示プログラムを読み出して実行することで画像表示装置（画像表示方法）を実現する。ここで、所定の記録媒体とは、フレキシブルディスク（ＦＤ）１０８、ＣＤ−ＲＯＭ１０９、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」の他に、コンピュータシステム１００の内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１２４や、ＲＡＭ１２２、ＲＯＭ１２３などの「固定用の物理媒体」、さらに、モデム１０５を介して接続される公衆回線１０７や、他のコンピュータシステム１１１並びにサーバ１１２が接続されるＬＡＮ／ＷＡＮ１０６などのように、プログラムの送信に際して短期にプログラムを保持する「通信媒体」など、コンピュータシステム１００によって読み取り可能なルータ制御プログラムを記録する、あらゆる記録媒体を含むものである。

すなわち、画像表示プログラムは、上記した「可搬用の物理媒体」、「固定用の物理媒体」、「通信媒体」などの記録媒体に、コンピュータ読み取り可能に記録されるものであり、コンピュータシステム１００は、このような記録媒体から画像表示プログラムを読み出して実行することで画像表示装置および画像表示方法を実現する。なお、画像表示プログラムは、コンピュータシステム１００によって実行されることに限定されるものではなく、他のコンピュータシステム１１１またはサーバ１１２がルータ制御プログラムを実行する場合や、これらが協働して画像表示プログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。

以上のように、この発明にかかる画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラムは、パーソナルコンピュータなどの汎用のコンピュータなどを用いた画像検索に有用であり、特に大量の画像を階層的に格納している画像表示装置に適している。

この発明の実施の形態１である画像表示装置の構成を示すブロック図である。 図１に示した画像表示装置による画像抽出表示処理手順を示すフローチャートである。 図１に示した画像表示装置の表示部の表示画面の内容を示す図である。 検索方法を指定するＧＵＩ画面を示す図である。 項目および項目値の設定に関するＧＵＩ画面を示す図である。 図１に示した画像表示装置の変形例による画像抽出表示処理手順を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態２である画像表示装置の構成を示すブロック図である。 図７に示した画像表示装置による画像抽出表示処理手順を示すフローチャートである。 検索の画像処理方法を指定するＧＵＩ画面を示す図である。 細胞の面積が小さい画像の一例を示す図である。 細胞の面積が大きい画像の一例を示す図である。 実施の形態１，２を用いたコンピュータシステムの構成を示すシステム構成図である。 図１１に示したコンピュータシステムにおける本体部の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１ 入力部
２ 表示部
３ 記憶部
４ 代表画像抽出部
５ サムネイル画像生成部
６ 属性取得部
７ 属性追加・更新部
８−１〜８−ｎ 特徴抽出数値化部
１０，２０ 画像表示装置
Ｃ 制御部
Ｆ１〜Ｆ３ フォルダ
Ｐ１〜Ｐ３ 画像群

Claims (12)

1. 複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示装置において、
   画像の属性と属性値とをもとに前記所望の画像の抽出条件を入力する入力手段と、
   前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出手段と、
   前記画像抽出手段によって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成手段と、
   を備えたことを特徴とする画像表示装置。
2. 複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示装置において、
   画像の特徴抽出方法を含む前記所望の画像の抽出条件として入力する入力手段と、
   前記特徴抽出方法に対応する画像処理を施し、該画像処理結果を画像毎に数値化する特徴数値化手段と、
   前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出手段と、
   前記画像抽出手段によって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成手段と、
   を備えたことを特徴とする画像表示装置。
3. 前記画像抽出手段は、複数の画像群毎に前記抽出条件に最も合致した画像を抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像表示装置。
4. 前記画像抽出手段は、各画像群毎後に抽出された画像に対し、前記抽出条件をもとにソートし、
   前記画像生成手段は、前記ソートした順序でサムネイル画像を表示出力することを特徴とする請求項３に記載の画像表示装置。
5. 各画像を当該画像表示装置に取り込む際、各画像取得時に得られた属性および属性値を各画像に対応付けて格納する属性取得手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１、３または４に記載の画像表示装置。
6. 各画像の属性および／または属性値を追加あるいは更新する追加更新手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１、３〜５のいずれか一つに記載の画像表示装置。
7. 前記画像群は、単一の動画であり、各画像は、前記動画を構成する複数の静止画像であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の画像表示装置。
8. 前記画像群は、複数の動画であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の画像表示装置。
9. 複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示方法において、
   画像の属性と属性値とをもとに前記所望の画像の抽出条件を入力する入力ステップと、
   前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出ステップと、
   前記画像抽出ステップによって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成ステップと、
   を含むことを特徴とする画像表示方法。
10. 複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示方法において、
    画像の特徴抽出方法を含む前記所望の画像の抽出条件として入力する入力ステップと、
    前記特徴抽出方法に対応する画像処理を施し、該画像処理結果を画像毎に数値化する特徴数値化ステップと、
    前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出ステップと、
    前記画像抽出ステップによって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成ステップと、
    を含むことを特徴とする画像表示方法。
11. 複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示プログラムにおいて、
    画像の属性と属性値とをもとに前記所望の画像の抽出条件を入力する入力手順と、
    前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出手順と、
    前記画像抽出手順によって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成手順と、
    をコンピュータに実行させる画像表示プログラム。
12. 複数の画像が格納された画像群の中から所望の画像を特定し表示できる画像表示プログラムにおいて、
    画像の特徴抽出方法を含む前記所望の画像の抽出条件として入力する入力手順と、
    前記特徴抽出方法に対応する画像処理を施し、該画像処理結果を画像毎に数値化する特徴数値化手順と、
    前記抽出条件に最も合致した画像を抽出する画像抽出手順と、
    前記画像抽出手順によって抽出された画像のサムネイル画像を生成し、前記画像群の代表表示画像として表示出力する画像生成手順と、
    をコンピュータに実行させる画像表示プログラム。

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