JP2006293859A - 画像比較方法、画像比較システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 異なる画像フォーマットの画像同士を、ある程度の精度で自動的に同一の画像であるかを判別することができる画像比較の技術を提供すること。
【解決手段】 第１の画像の領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、各ブロックの特徴量から所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、この平均特徴量を各成分とする第１の画像の領域のベクトルを求める。同様に、第２の画像の領域のベクトルを求める。第１の画像の領域のベクトルと第２の画像の領域のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断する。
【選択図】 図２

Description

本発明は画像比較方法、画像比較システム及びプログラムに関し、特に異なる画像フォーマットの二つの画像を比較し、それらの画像の同一性の判断を行なう画像比較方法、画像比較システム及びプログラムに関する。

近年の画像処理技術の向上により、ハイビジョンテレビ放送など高画質な画像が放映されるようになってきている。ここで、ハイビジョン放送にかかる画像信号は、テレビ局のマスター（主調整室）を介して、地上デジタル放送や、衛星放送等により受信側に伝送されることとなるが、受信側に正確に伝送されているか画像信号を監視する必要がある。従来は、伝送元と伝送先で画像信号を取り出し、それに基づき形成される画像をモニターで監視者が監視するという作業を行っていた。しかしながら、モニターを介して行う監視作業の問題点は、人間の特性として短時間で集中力がとぎれやすいということであり、これを機械化できないかといった要求が生じた。

ここで、画像信号はデータの一種であるので、データを機械的に監視する手法を用いることが出来、例えばチェックサムを用いたものがある。これは、あらかじめデータの合計の値を計算しておき、データの伝送のときに、データと合計の値を送り、受信側では受信データの合計を計算して、送信側で計算した合計値と比較するものである。伝送されたデータの値に誤りがあれば、合計の値は一致しないので、誤りを検出できる。

ところが、画像信号などの場合には、伝送ひずみ等により、伝送元と伝送先とで取り出した２つの信号のチェックサムが、互いに完全に一致することは確率的に低い。一方、画像信号のような場合、一瞬の画像にノイズが生じていても、全体から見れば無視しても良いというような場合がある。従って、上述のチェックサムの手法は、画像信号のチェックには適していなかった。

そこで、画像信号をある程度の精度を持って、ふたつの画像信号を効率よく比較する技術が提案されている（特許文献１）。

特許文献１に開示されている発明は、第１の画像信号Ｖ（ｘ、ｙ、ｚ、ｔ）の成分を抽出して分散を求めることによって得られた第１の値と、第２の画像信号Ｕ（ｘ、ｙ、ｚ、ｔ）の成分を抽出して分散を求めることによって得られた第２の値との差に対応する値ｄ（ｕ）を求める。そして、この値ｄ（ｕ）が閾値ＴＨを上回っている場合に、二つの画像が異なっているとの判断を行う。

閾値ＴＨを適切に定めることにより、第２の信号Ｕ（ｘ、ｙ、ｚ、ｔ）が、第１の信号Ｖ（ｘ、ｙ、ｚ、ｔ）に対して無視できない程度に劣化していないかを連続的に監視することが出来る。
特開２００３−２０４５６２号公報

しかしながら、上述の特許文献１に開示されている発明は、同一画像フォーマット同士の画像比較を前提としており、画素数等の異なる画像フォーマットの画像同士では比較することはできなかった。

一方、地上デジタル等の開始に伴い、複数のチャンネルや放送方式で、同じ時間に同じ番組を放送することが多くなっており、同一の番組内容であっても、異なる画像フォーマットの画像信号が複数伝送されることが多くなり、現在の技術では、異なる画像フォーマットの画像信号の比較・監視の自動化を図ることができなかった。

そこで、上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は異なる画像フォーマットの画像を、ある程度の精度、例えば、人間の目で見て同一の画像であると判断できる精度で自動的に判別することができる画像比較方法、画像比較システム及びプログラムを提供することにある。

また、本発明の他の目的は、例えば、放送業者のように、同一のコンテンツ内容で、異なる画像フォーマットの画像を複数送出するような場合、送出される画像をある程度の精度を持って自動的に比較・監視することができる画像比較方法、画像比較システム及びプログラムを提供することにある。

上記課題を解決する第１の発明は、画像比較方法であって、第１の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第１の画像のベクトルと、第２の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第２の画像のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断することを特徴とする。

上記課題を解決する第２の発明は、第１の画像と第２の画像とを比較する画像比較方法であって、第１の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第１の画像の所定領域のベクトルを求め、第２の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第２の画像の所定領域のベクトルを求め、前記第１の画像の所定領域のベクトルと前記第２の画像の所定領域のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断することを特徴とする。

上記課題を解決する第３の発明は、上記第１又は第２の発明において、前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散であることを特徴とする。

上記課題を解決する第４の発明は、上記第１又は第２の発明において、前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての平均であることを特徴とする。

上記課題を解決する第５の発明は、上記第１又は第２の発明において、前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散及び平均であることを特徴とする。

上記課題を解決する第６の発明は、上記第１から第２のいずれかの発明において、第１の画像と第２画像とを複数の領域に分割し、分割した各領域に対してベクトルを求め、各領域のベクトル毎に相関を求めて比較することを特徴とする。

上記課題を解決する第７の発明は、画像比較システムであって、第１の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第１の画像のベクトルを計算する手段と、第２の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第２の画像のベクトルを計算する手段と、前記第１の画像のベクトルと前記第２の画像のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断する手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第８発明は、第１の画像と第２の画像とを比較する画像比較システムであって、第１の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第１の画像の所定領域のベクトルを求める手段と、第２の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第２の画像の所定領域のベクトルを求める手段と、前記第１の画像の所定領域のベクトルと前記第２の画像の所定領域のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断する手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第９の発明は、上記第７又は第８の発明において、前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散であることを特徴とする。

上記課題を解決する第１０の発明は、上記第７又は第８の発明において、前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての平均であることを特徴とする。

上記課題を解決する第１１の発明は、上記第７又は第８の発明において、前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散及び平均であることを特徴とする。

上記課題を解決する第１２の発明は、上記第７から第１１のいずれかの発明において、第１の画像と第２画像とを複数の領域に分割し、分割した各領域に対してベクトルを求め、各領域のベクトル毎に相関を求めて比較することを特徴とする。

上記課題を解決する第１３の発明は、上記第７から第１２のいずれかの発明において、異なる画像と判断された場合、警告信号を出力する手段を更に有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１４の発明は、画像比較プログラムであって、前記画像比較プログラムは情報処理装置を、第１の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第１の画像のベクトルを計算する手段と、第２の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第２の画像のベクトルを計算する手段と、前記第１の画像のベクトルと前記第２の画像のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断する手段として機能させることを特徴とする。

上記課題を解決する第１５の発明は、画像比較プログラムであって、前記画像比較プログラムは情報処理装置を、第１の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第１の画像の所定領域のベクトルを求める手段と、第２の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第２の画像の所定領域のベクトルを求める手段と、前記第１の画像の所定領域のベクトルと前記第２の画像の所定領域のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断する手段として機能させることを特徴とする。

上記課題を解決する第１６の発明は、上記第１４又は第１５の発明において、前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散であることを特徴とする。

上記課題を解決する第１７の発明は、上記第１４又は第１５の発明において、前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての平均であることを特徴とする。

上記課題を解決する第１８の発明は、上記第１４又は第１５の発明において、前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散及び平均であることを特徴とする。

上記課題を解決する第１９の発明は、上記第１４から第１８のいずれかの発明において、第１の画像と第２画像とを複数の領域に分割し、分割した各領域に対してベクトルを求め、各領域のベクトル毎に相関を求めて比較することを特徴とする。

上記課題を解決する第２０の発明は、上記第１４から第１９いずれかの発明において、前記画像比較プログラムは情報処理装置を、異なる画像と判断された場合、警告を報知する手段として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、異なる画像フォーマットの画像同士を、ある程度の精度、例えば、人間の目で見て同一の画像であると判断できる精度で自動的に判別することができる。

また、本発明の画像比較の技術を用いれば、放送業者のように、同一のコンテンツ内容で異なる画像フォーマットの画像を複数送出するような場合、送出される画像をある程度の精度を持って自動的に比較・監視することができる。

本発明の実施の形態について説明する。

まず、本発明のコンテンツベクトルについて説明する。図１は本発明のコンテンツベクトルを説明する為の図である。

コンテンツベクトルはある領域の画像の特徴を示すものである。図１に示される画像１の領域２のコンテンツベクトルの算出は以下の通りである。

まず、画像１の領域２内の各ブロックの特徴量を算出する。尚、図１では領域２のブロック数がｍ個であり、各ブロックは８×８のブロックを示しているが、これに限ることはない。

画像１の領域２のブロック３の特徴量は、ブロック３内の画素成分に統計的処理を施すことにより算出される。本発明では、統計的処理として、平均及び分散を用い、ブロック３の輝度Ｙ、色差Ｃｂ、Ｃｒの各々について、平均及び分散の計算処理を行い、特徴量を算出する。尚、ブロック３の画素成分の分散から得られる特徴量をブロックアクティビティと称し、ブロック３の画素成分の平均から得られる特徴量をブロックアベレージと称する。ブロックアクティビティの計算式は数１、ブロックアベレージの計算式は数２となる。

このようにして、ブロック３の輝度Ｙ、色差Ｃｂ、Ｃｒのブロックアクティビティとブロックアベレージとが算出される。

次に、領域２内のブロックのブロックアクティビティ及びブロックアベレージの平均を、輝度Ｙ、色差Ｃｂ、Ｃｒ毎に求める。ここでは、領域２内のブロック数がｍ個であるので、ブロックアクティビティの平均は数３、ブロックアベレージの平均は数４となる。

コンテンツベクトルは、このように算出された輝度Ｙ、色差Ｃｂ、Ｃｒのブロックアクティビティの平均及びブロックアベレージの平均を、各成分とするものであり、数５で表せられる。

ここで、

は輝度Ｙのブロックアベレージの平均であり、

は色差Ｃｂのブロックアベレージの平均であり、

は色差Ｃｒのブロックアベレージの平均であり、

は輝度のブロックアクティビティの平均であり、

は色差Ｃｂのブロックアクティビティの平均であり、

は色差Ｃｒのブロックアクティビティの平均である。

数５で示されるコンテンツベクトルは、画像１の領域２の全体の画像の特徴を示している。

次に、画像の比較判定について説明する。

図２は画像の比較判定を説明する為の図である。図２では、HDTV画像２０とQVGA移動体画像２１とを比較する場合を示している。HDTV画像２０とQVGA移動体画像２１とは、同一のコンテンツ内容の画像であるが、画素数等の画像フォーマットが異なる。

比較対象としては、HDTV画像２０の領域２２と、QVGA移動体画像２１の領域２３（HDTV画像２０をQVGA移動体画像２１に縮小した場合、領域２２に相当する領域）とを比較する。

比較方法としては、HDTV画像２０の領域２２のコンテンツベクトルと、QVGA移動体画像２１の領域２３のコンテンツベクトルとの相関から判断する。

HDTV画像２０の領域２２のコンテンツベクトルをＶ_Ｈ、QVGA移動体画像２１の領域２３のコンテンツベクトルをＶ_Ｍとすると、コンテンツベクトルＶ_ＨとコンテンツベクトルＶ_Ｍとは、数６、数７で表される。

ここで、コンテンツベクトルＶ_Ｈの各成分はHDTV画像２０の領域２２から算出された輝度Ｙ、色差Ｃｂ、Ｃｒのブロックアクティビティの平均及びブロックアベレージの平均であり、コンテンツベクトルＶ_Ｍの各成分はQVGA移動体画像２１の領域２３から算出された輝度Ｙ、色差Ｃｂ、Ｃｒのブロックアクティビティの平均及びブロックアベレージの平均である。

コンテンツベクトルＶ_ＨとコンテンツベクトルＶ_Ｍとの特徴を時間でみると、図２に示される如く、時間ｔ_１では同じであるが、時間ｔ₂では異なる。このような場合、HDTV画像２０とQVGA移動体画像２１とは、時間ｔ_１では同一のコンテンツの画像であるが、時間ｔ_２では何らかの事情により、異なる画像の内容であることを示している。

異なる画像の程度であるが、厳密な意味でいえば、わずかなノイズが乗った画像でもオリジナルの画像と比較すれば異なっているといえる。しかしながら、異なる画像のフォーマットの画像を放送するサイマル放送などの場合、人間の目で同一の画像であると判断できる程度の画像で良い場合がある。

そこで、本発明では、コンテンツベクトル同士の相関を取り、人間の目で同一の画像であると判断できる程度の相関があれば同一画像であると判断する。判断の基準となる閾値であるが、いくつも画像の比較を本発明で行い、所定の閾値を設定する。そして、コンテンツベクトルＶ_ＨとコンテンツベクトルＶ_Ｍとの相関が設定された閾値よりも大きい場合には同じ画像と判断し、コンテンツベクトルＶ_ＨとコンテンツベクトルＶ_Ｍとの相関が設定された閾値よりも小さい場合には異なる画像と判断する。

上述のような比較・判断を実施する画像比較装置を、図３に示す。

画像比較装置１０は、比較対象となる領域を設定する領域設定部３１と、比較する第１の画像の１フレーム分をメモリするフレームメモリ３２と、比較する第２の画像を１フレーム分をメモリするフレームメモリ３３と、第１の画像のうち設定された領域の成分を抽出する領域内信号成分抽出部３４と、第２の画像のうち設定された領域の成分を抽出する領域内信号成分抽出部３５と、領域信号成分抽出部３４で抽出された成分より領域の第１のコンテンツベクトルを計算するベクトル計算部３６と、領域信号成分抽出部３５で抽出された成分より領域の第２のコンテンツベクトルを計算するベクトル計算部３７と、第１の画像のコンテンツベクトルと第２の画像のコンテンツベクトルとを比較・判定する比較部３８とから構成される。

このような構成の画像比較装置１０は以下のように動作する。

まず、比較する第１の画像と第２の画像とが入力され、フレームメモリ３２、３１により１フレーム分の画像データが蓄積され、領域設定部３１により設定された比較領域の画像データが領域信号成分抽出部３４、３５により抽出される。

ベクトル計算部３６、３７では、上述した計算方法により、第１の画像及び第２の画像のコンテンツベクトルを計算する。そして、比較部３８により、第１の画像コンテンツベクトルと第２の画像コンテンツベクトルとの相関が求められ、予め設定された閾値より、相関が大きい場合には、第１の画像における所定領域の画像と第２の画像における所定領域の画像とは同じ画像と判断される。一方、予め設定された閾値より、相関が小さい場合には、第１の画像における所定領域の画像と第２の画像における所定領域の画像とは異なる画像と判断される。

尚、比較する画像全体を複数の領域に分割し、上記画像比較装置１０における領域設定部３１、領域信号成分抽出部３４、３５、ベクトル計算部３６、３７及び比較部３８を分割数設けて構成し、画像全体の比較を行うように構成しても良い。

また、上述した実施の形態において、画像全体を一つの領域として考え、画像全体で一つのコンテンツベクトルを計算するようにしても良い。

本発明の実施例１を説明する。

上述した実施の形態においては、上述した説明からも明らかなように、画像比較装置をハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。そこで、実施例１では、比較装置をインプリメントした情報処理システムについて説明する。

図４は、本発明による画像比較装置をインプリメントした情報処理システムの一般的ブロック構成図である。

図４に示す情報処理システムは、プロセッサ４０、プログラムメモリ４１、及び記憶媒体４２からなる。記憶媒体４２は、別個の記憶媒体であってもよいし、同一の記憶媒体からなる記憶領域であってもよい。記憶媒体としては、ハードディスク等の磁気記憶媒体を用いることができる。

プログラムメモリ４１には、上述した領域設定部３１、領域信号成分抽出部３４、３５、ベクトル計算部３６、３７及び比較部３８と同様な動作をさせるプログラムが格納され、このプログラムによりプロセッサ４０は動作して、上述した実施の形態と同様な処理を行う。

本発明の実施例２を説明する。

実施例２では、本発明の画像比較装置を複数用いて、同一コンテンツの内容であるが、画像フォーマットの異なる画像を複数放送するサイマル放送の監視システムについて説明する。

図５は実施例２における監視システムのブロック図である。

本実施例の監視システムでは、同一コンテンツ内容の画像を、HD画像、SD画像及び移動体用画像の３種類の異なる画像フォーマットでサイマル放送する場合の監視システムであり、HD画像を基準として、他のSD画像及び移動体用画像がHD画像と同じ画像であるかを監視している。

送出されるHD画像は分岐されて、一つは画像比較装置１０_１に入力され、他方は画像比較装置１０_２に入力されている。また、送出されるSD画像は画像比較装置１０_１に入力されている。また、送出される移動体用画像は画像比較装置１０_２に入力されている。

画像比較装置１０_１及び画像比較装置１０_２は、上述した実施の形態と同様なものであるが、比較部３８の比較結果は自機の識別子と共に警報装置５０に出力される。

警報装置５０では、画像比較装置１０_１及び画像比較装置１０_２の比較結果を受け、画像同士が異なる場合には、共に出力されてくる画像比較装置の識別子より、いずれの画像比較装置でエラー（画像が異なる）が発生したかが、監視者に解るように警報を発生する。

このように構成することにより、サイマル放送のように同一のコンテンツの画像を複数放送するサイマル放送の監視のようなものであっても、人手に頼らず、自動監視を行うことができる。

図１は本発明のコンテンツベクトルを説明する為の図である。 図２は画像の比較判定を説明する為の図である。 図３は実施の形態における画像比較装置のブロック図である。 図４は本発明による画像比較装置をインプリメントした情報処理システムの一般的ブロック構成図である。 図５は実施例２における監視システムのブロック図である。

符号の説明

１０ 画像比較装置
３１ 領域設定部
３２，３３ フレームメモリ
３４，３５ 領域内信号成分抽出部
３６，３７ ベクトル計算部
３８ 比較部
５０ 警報装置

Claims (20)

1. 画像比較方法であって、
   第１の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第１の画像のベクトルと、第２の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第２の画像のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断することを特徴とする画像比較方法。
2. 第１の画像と第２の画像とを比較する画像比較方法であって、
   第１の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第１の画像の所定領域のベクトルを求め、
   第２の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第２の画像の所定領域のベクトルを求め、
   前記第１の画像の所定領域のベクトルと前記第２の画像の所定領域のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断することを特徴とする画像比較方法。
3. 前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像比較方法。
4. 前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての平均であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像比較方法。
5. 前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散及び平均であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像比較方法。
6. 第１の画像と第２画像とを複数の領域に分割し、分割した各領域に対してベクトルを求め、各領域のベクトル毎に相関を求めて比較することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像比較方法。
7. 画像比較システムであって、
   第１の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第１の画像のベクトルを計算する手段と、
   第２の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第２の画像のベクトルを計算する手段と、
   前記第１の画像のベクトルと前記第２の画像のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断する手段と
   を有することを特徴とする画像比較システム。
8. 第１の画像と第２の画像とを比較する画像比較システムであって、
   第１の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第１の画像の所定領域のベクトルを求める手段と、
   第２の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第２の画像の所定領域のベクトルを求める手段と、
   前記第１の画像の所定領域のベクトルと前記第２の画像の所定領域のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断する手段と
   を有することを特徴とする画像比較システム。
9. 前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散であることを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の画像比較システム。
10. 前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての平均であることを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の画像比較システム。
11. 前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散及び平均であることを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の画像比較システム。
12. 第１の画像と第２画像とを複数の領域に分割し、分割した各領域に対してベクトルを求め、各領域のベクトル毎に相関を求めて比較することを特徴とする請求項７から請求項１１のいずれかに記載の画像比較システム。
13. 異なる画像と判断された場合、警告信号を出力する手段を更に有することを特徴とする請求項７から請求項１２のいずれかに記載の画像比較システム。
14. 画像比較プログラムであって、
    前記画像比較プログラムは情報処理装置を、
    第１の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第１の画像のベクトルを計算する手段と、
    第２の画像の成分に統計的処理を施すことによって得られた値の平均値を各成分とする第２の画像のベクトルを計算する手段と、
    前記第１の画像のベクトルと前記第２の画像のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断する手段として機能させることを特徴とする画像比較プログラム。
15. 画像比較プログラムであって、
    前記画像比較プログラムは情報処理装置を、
    第１の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第１の画像の所定領域のベクトルを求める手段と、
    第２の画像の所定領域内の各ブロックにおける輝度成分及び色差成分に統計的処理を施すことによって、各ブロックの輝度成分及び色差成分の特徴量を求め、前記各ブロックの特徴量から前記所定領域の輝度成分及び色差成分の平均特徴量を求め、前記輝度成分及び色差成分の平均特徴量を各成分とする第２の画像の所定領域のベクトルを求める手段と、
    前記第１の画像の所定領域のベクトルと前記第２の画像の所定領域のベクトルとの相関を求め、この相関が一定以上である場合、第１の画像と第２の画像とは同一内容の画像であると判断し、前記相関が一定以下である場合、第１の画像と第２の画像とは異なる画像であると判断する手段と
    して機能させることを特徴とする画像比較プログラム。
16. 前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散であることを特徴とする請求項１４又は請求項１５に記載の画像比較プログラム。
17. 前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての平均であることを特徴とする請求項１４又は請求項１５に記載の画像比較プログラム。
18. 前記画像の成分に対する統計的処理は、画像の輝度及び色差成分についての分散及び平均であることを特徴とする請求項１４又は請求項１５に記載の画像比較プログラム。
19. 第１の画像と第２画像とを複数の領域に分割し、分割した各領域に対してベクトルを求め、各領域のベクトル毎に相関を求めて比較することを特徴とする請求項１４から請求項１７のいずれかに記載の画像比較プログラム。
20. 前記画像比較プログラムは情報処理装置を、異なる画像と判断された場合、警告を報知する手段として機能させることを特徴とする請求項１４から請求項１９のいずれかに記載の画像比較プログラム。

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