JP2009086762A

JP2009086762A - 類似度算出装置及び類似度表示装置

Info

Publication number: JP2009086762A
Application number: JP2007252617A
Authority: JP
Inventors: Yuko Aoyanagi; 優子青柳; Takashi Miyamoto; 隆司宮本
Original assignee: Fujifilm Corp
Current assignee: Fujifilm Corp
Priority date: 2007-09-27
Filing date: 2007-09-27
Publication date: 2009-04-23

Abstract

【課題】２つのカラー画像の類似度の算出時間を短縮することができる類似度算出装置及び類似度表示装置を得る。
【解決手段】受付部２２によって、各々画像情報により示される２つのカラー画像の類似度を算出するにあたり、２つのカラー画像を各カラー画像間で共通の予め定められた複数の領域に分割した各分割領域における、前記類似度の算出の際に用いられる分割領域で、かつ分割領域数よりも少ない数の分割領域の指定が受け付け、２つのカラー画像の、受け付けた分割領域における原色毎の特徴量を導出し、受け付けた同一の分割領域間における、導出した原色毎の特徴量の差に基づく値の、受付部２２によって受け付けられた全ての分割領域の総和を、２つのカラー画像の類似度として算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、各々画像情報により示される２つのカラー画像の類似度を算出する類似度算出装置及び、当該類似度に関する情報を表示する類似度表示装置に関する。

近年、記憶装置の記憶容量の増大化に伴い、多数の画像情報が記憶装置に蓄積されるようになってきた。そのため、多数の画像情報から所望の画像を示す画像情報を検索するために、画像情報に対して、例えば、キーワード、撮影場所、コメントなどの文字列を付加したり、画像情報により示される画像間の類似度を算出する場合がある。

多数の画像情報から所望の画像を示す画像情報を検索することに適用できる技術として、特許文献１には、画像情報を入力とし、当該画像情報が表示されたときに持つ感性的な表現内容を示す特徴量を出力する技術が開示されている。

また、特許文献２には、検索対象画像と問い合わせ画像との類似度を、それらの画像より取得されたレイアウトに関する特徴量（レイアウト特徴量）及びレイアウト以外の性質に関する特徴量（画像特徴量）を用いて算出し、この類似度の算出においてレイアウト特徴量に画像特徴量より大きな重みを持たせ、算出された類似度の高い順に検索対象画像を順位付けする技術が開示されている。

また、特許文献３には、画像を複数のブロックに分割して各ブロックの特徴量を算出し、当該特徴量に応じて各ブロックにラベルを付与し、これを所定の順序で並べてラベル行列を生成し、ラベル行列の類似度を演算する技術が開示されている。

さらに、特許文献４には、画像を複数のブロックに分割して各ブロックの特徴量を算出し、当該特徴量に応じて各ブロックにラベルを付与し、付与されたラベルのヒストグラムを表すラベルヒストグラム情報を生成し、検索元画像のラベルヒストグラム情報に基づいて、検索条件とすべき検索対照ラベルとその含有数範囲を設定し、設定された検索条件に合う画像を抽出する技術が開示されている。
特開２００２−９２６１０号公報特開２００７−１６４６４８号公報特開平１０−２６０９８３号公報特開平１１−３１６８１９号公報

しかしながら、上記特許文献１、２に開示されている技術では、画像全体を対象とした特徴量を出力しているため、当該特徴量に基づいて画像の類似度を算出するのに時間がかかる、という問題点があった。さらに、特許文献３、４に開示されている技術においても、画像を複数のブロックに分割し、全てのブロックについて特徴量を算出して画像の類似度を算出しているため、画像の類似度を算出するのに時間がかかる、という問題点があった。

本発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、２つのカラー画像の類似度の算出時間を短縮することができる類似度算出装置及び類似度表示装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１の類似度算出装置は、各々画像情報により示される２つのカラー画像の類似度を算出するにあたり、前記２つのカラー画像を各カラー画像間で共通の予め定められた複数の領域に分割した各分割領域における、前記類似度の算出の際に用いられる分割領域で、かつ分割領域数よりも少ない数の分割領域の指定を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた分割領域における原色毎の特徴量を導出する導出手段と、前記２つのカラー画像の前記受付手段によって受け付けられた同一の分割領域間における前記原色毎の特徴量の差に基づく値の、前記受付手段によって受け付けられた全ての分割領域の総和を、前記類似度として算出する算出手段と、を備えている。

請求項１に記載の類似度算出装置によれば、受付手段により、各々画像情報により示される２つのカラー画像の類似度を算出するにあたり、２つのカラー画像を各カラー画像間で共通の予め定められた複数の領域に分割した各分割領域における、類似度の算出の際に用いられる分割領域で、かつ分割領域数よりも少ない数の分割領域の指定が受け付けられ、導出手段により、受付手段によって受け付けられた分割領域における原色毎の特徴量が導出される。

ここで、本発明では、算出手段によって、２つのカラー画像の受付手段によって受け付けられた同一の分割領域間における、導出手段によって導出された原色毎の特徴量の差に基づく値の総和が、２つのカラー画像の類似度として算出される。

このように、請求項１に記載の類似度算出装置によれば、２つのカラー画像の類似度を算出するにあたり、当該２つのカラー画像を複数の領域に分割し、類似度の算出に用いる分割領域を全ての分割領域数よりも少ない数としているので、２つのカラー画像の類似度の算出時間を短縮することができる。

なお、請求項１に記載の発明は、請求項２に記載の発明のように、前記受付手段が、当該受付手段によって受け付けた前記分割領域に対する重みを示す分割領域重み量の入力を更に受け付け、前記算出手段が、前記２つのカラー画像の前記受付手段によって受け付けられた同一の分割領域間における前記原色毎の特徴量の差に基づく値に、前記受付手段によって受け付けられた対応する前記分割領域重み量を乗算して得られた値の前記総和を、前記類似度として算出するものとしてもよい。これにより、分割領域に対してユーザが感じる重要度を反映した類似度を、算出することができる。

また、請求項１又は請求項２に記載の発明は、請求項３に記載の発明のように、前記受付手段が、当該受付手段によって受け付けた分割領域に対する原色毎の重みを示す原色重み量の入力を更に受け付け、前記導出手段が、前記原色毎の特徴量を、前記受付手段によって受け付けられた前記原色重み量で原色毎に重み付けして導出するとしてもよい。これにより、原色に対してユーザが感じる重要度を反映した類似度を、算出することができる。

一方、上記目的を達成するために、請求項４に記載の類似度表示装置は、請求項１〜３の何れか１項記載の類似度算出装置と、前記類似度算出装置に対して１つのカラー画像に対する複数のカラー画像の前記類似度を算出させ、これによって得られた複数の前記類似度が高い順に、対応するカラー画像を特定する情報を並べて表示する表示手段と、を備えているので、２つのカラー画像の類似度の算出時間を短縮することができる。

なお、表示手段による表示には、ディスプレイ装置による可視表示の他、プリンタ等による永久可視表示や、音声合成装置等による可聴表示が含まれる。

以上説明した如く、本発明によれば、２つのカラー画像の類似度の算出時間を短縮することができる、という優れた効果を有する。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、ここでは、本発明を、汎用のパーソナル・コンピュータ（以下、「パソコン」という。）に適用した場合について説明する。

まず、図１を参照して、本実施の形態に係るパソコン１０の電気系の要部構成を説明する。

同図に示すように、本発明に係るパソコン１０は、パソコン１０全体の制御を司るＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）１２と、各種制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）１４と、ＣＰＵ１２による各種処理プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）１６と、記憶手段として機能し、各種情報を記憶するために用いられるＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）１８と、各種情報を表示するために用いられる表示部２０と、キーボードやマウス等の各種情報を入力するために用いられる受付部２２とを含んで構成されており、これら各部はシステムバス２４によって電気的に相互に接続されている。

従って、ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、及びＨＤＤ１８に対するアクセス、表示部２０に対する各種情報の表示、及び受付部２２を介した各種入力情報の取得を各々行うことができる。

図２に、本実施の形態に係るパソコン１０の機能的な構成を示す機能ブロック図を示す。

同図に示されるように、パソコン１０は、原色特徴量導出部４０と、類似度算出部４２とを備えている。

本実施の形態に係る受付部２２は、各々画像情報により示される２つのカラー画像の類似度を算出するにあたり、２つのカラー画像を各カラー画像間で共通の予め定められた複数の領域に分割した各分割領域における、類似度の算出の際に用いられる分割領域で、かつ分割領域数よりも少ない数の分割領域の指定を受け付ける。

また、受付部２２は、当該受付部２２によって受け付けた分割領域に対する原色毎の重みを示す原色重み量の入力、及び当該受付部２２によって受け付けた分割領域に対する重みを示す分割領域重み量の入力を受け付ける。

これに対し、本実施の形態に係る原色特徴量導出部４０は、ＨＤＤ１８に記憶されているカラー画像情報に対し、受付部２２によって受け付けられた分割領域における、受付部２２によって受け付けられた原色重み量に基づく原色毎の特徴量を導出する。

一方、本実施の形態に係る類似度算出部４２は、２つのカラー画像の受付部２２によって受け付けられた同一の分割領域間における、原色毎の特徴量の差に基づく値に、受付部２２によって受け付けられた対応する分割領域重み量を乗算して得られた値の、受付部２２によって受け付けられた全ての分割領域の総和を、２つのカラー画像の類似度として算出する。このように、本実施の形態に係る類似度は、上記分割領域重み量を加味した上記原色毎の特徴量の差に基づく値の総和としているので、類似度の値が小さくなるほど２つの画像の類似の度合いは高くなるとされている。

ところで、以上のように構成されたパソコン１０の各構成要素（原色特徴量導出部４０、及び類似度算出部４２）による処理は、プログラムを実行することにより、コンピュータを利用してソフトウェア構成により実現することができる。但し、ソフトウェア構成による実現に限られるものではなく、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成の組み合わせによって実現することもできることは言うまでもない。

以下では、本実施の形態に係るパソコン１０が、後述する類似度算出プログラムを実行することにより、上記各構成要素による処理を実現するものとされている場合について説明する。この場合、当該類似度算出プログラムをＲＯＭ１４やＨＤＤ１８に予めインストールしておく形態や、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された状態で提供される形態、有線又は無線による通信手段を介して配信される形態等を適用することができる。

次に、図３を参照して、本実施の形態に係るパソコン１０の作用を説明する。なお、図３は、１つのカラー画像に対する複数のカラー画像の類似度を算出させる類似度算出モードの実行指示が入力された場合に、ＣＰＵ１２により実行される類似度算出プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。また、ここでは、上記１つのカラー画像をカラー画像αとし、上記複数のカラー画像をカラー画像ａ、ｂ、ｃ・・・とし、これらカラー画像は所定数に分割されるとして説明する。

まず、ステップ１００で、表示部２０に、カラー画像αとカラー画像ａ、ｂ、ｃ・・・との類似度を算出するにあたり用いる分割領域の指定、分割領域重み量及び原色重み量の入力を促す所定の画像を表示し、次のステップ１０２では、上記分割領域、分割領域重み量及び原色重み量が受付部２２を介して入力されるまで待機する。

なお、本実施の形態に係るパソコン１０では、一例として図４の上図に示されるように、カラー画像αを３×３の９つの領域に分割した状態で、表示部２０により表示し、ユーザによる受付部２２を介して、類似度の算出に用いる分割領域の指定入力を受け付けることにより、カラー画像αとカラー画像ａ、ｂ、ｃ・・・との類似度を算出するにあたり用いる分割領域を入力する。なお、受付部２２によってユーザから指定された分割領域を、以下では「指定分割領域」という。

次に、一例として図５に示されるような画像を表示部２０に表示し、ユーザによる受付部２２を介して、指定分割領域毎の分割領域重み量の値及び、原色であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）毎に原色重み量の値の入力を受け付ける。

なお、ユーザは、カラー画像αにおいてより重要度が高いと感じる分割領域ほど、より小さい値を分割領域重み量として入力する一方、カラー画像αにおいてより重要度が高いと感じられる原色ほど、より大きい値を原色重み量として入力する。また、本実施の形態に係る上記原色重み量として、何れの分割領域においても同一の値を適用するが、これに限らず、分割領域毎に異なる原色重み量を受け付けるとしてもよい。

次のステップ１０４では、カラー画像αにおける指定分割領域毎に、原色毎の特徴量を導出する。

ここで、本実施の形態に係るパソコン１０における、上記原色毎の特徴量の導出手法を説明する。

まず、指定分割領域における原色毎の面積比を求める。当該面積比は、指定分割領域毎の各原色の画素数の比を求めることにより求めることができる。

そして、求めた原色毎の面積比に、対応する色の原色重み量を乗算することにより、カラー画像αの指定分割領域毎に、原色毎の特徴量を導出する。

次のステップ１０６では、カラー画像ａにおける指定分割領域毎に、原色毎の特徴量を導出する。なお、この際の導出手法はステップ１０４の導出手法と同様である。

なお、表１に、この手法により得られた原色毎の特徴量の一例を、同様に導出されるカラー画像ｂ、ｃ、・・・における指定分割領域毎の原色毎の特徴量と共に示す。

次のステップ１０８では、カラー画像αとカラー画像ａとの類似度を算出する。

ここで、本実施の形態に係る類似度の算出手法を、図４を参照して説明する。なお、図４では指定分割領域が、分割領域１と分割領域２である場合について示している。

この場合、まず、カラー画像αの分割領域１とカラー画像ａの分割領域１との間の原色毎の特徴量の距離を算出する。

本実施の形態では、カラー画像αの分割領域１の原色Ｒの特徴量をＣＲ_α１とし、カラー画像αの分割領域１の原色Ｇの特徴量をＣＧ_α１とし、カラー画像αの分割領域１の原色Ｂの特徴量をＣＢ_α１とし、カラー画像ａの原色Ｒの特徴量をＣＲ_ａ１とし、カラー画像ａの分割領域１の原色Ｇの特徴量をＣＧ_ａ１とし、カラー画像ａの分割領域１の原色Ｂの特徴量をＣＢ_ａ１として次の（１）式に代入することにより、上記距離Ｌ_α１ａ１を算出する。すなわち、本実施の形態に係るパソコン１０では、距離Ｌ_α１ａ１としてユークリッド距離を適用している。

そして、同様にしてカラー画像αの分割領域２とカラー画像ａの分割領域２との間の原色毎の特徴量の距離Ｌ_α２ａ２を算出する。

次に、分割領域１の分割領域重み量をＸ_１とし、分割領域２の分割領域重み量をＸ_２として次の（２）式に代入することにより、カラー画像αとカラー画像ａの類似度Ｚ_αａを算出する。

次のステップ１１０では、カラー画像αとすべてのカラー画像ａ、ｂ、ｃ・・・の類似度の算出が終了したか否かを判定し、否定判定となった場合はステップ１０６へ移行する一方、肯定判定となった場合はステップ１１２へ移行する。

なお、上記ステップ１０６〜１１０の処理を実行する際には、それまでの処理対象としなかったカラー画像ａ、ｂ、ｃ・・・の何れかのカラー画像を処理対象とする。ここで、カラー画像αとカラー画像ｂ、カラー画像αとカラー画像ｃ、・・・の類似度Ｚ_αｂ、Ｚ_αｃ、・・・の算出手法は上記カラー画像αに対する手法と同様である。

次のステップ１１２では、ステップ１０８の処理によって算出した類似度を用いて予め定められた処理を実行した後、本類似度算出プログラムを終了する。

なお、本実施の形態に係るパソコン１０では、上記ステップ１１２の予め定められた処理として、一例として、図６に示されるように、ステップ１０８の処理によって得られた複数の類似度が高い順に、対応するカラー画像ａ、ｂ、ｃ・・・を特定する情報としてサムネイル画像を類似度と共に、並べて表示する処理を適用しているが、これに限らず、例えば、パソコン１０にプリンタを接続し、当該プリンタを用いて記録用紙に、対応するカラー画像ａ、ｂ、ｃ・・・を特定する情報としてサムネイル画像を類似度と共に、並べて形成する処理や、複数の類似度を対応するカラー画像ａ、ｂ、ｃ・・・を特定する情報に関連付けて、ＨＤＤ１８等の記憶手段に記憶する処理等を適用してもよい。

以上詳細に説明したように、本実施の形態では、受付手段（ここでは、受付部２２）によって、各々画像情報により示される２つのカラー画像の類似度を算出するにあたり、２つのカラー画像を各カラー画像間で共通の予め定められた複数の領域に分割した各分割領域における、前記類似度の算出の際に用いられる分割領域で、かつ分割領域数よりも少ない数の分割領域の指定を受け付け、受け付けた分割領域における原色毎の特徴量を導出し、受け付けた同一の分割領域間における、導出した原色毎の特徴量の差に基づく値の、受付手段によって受け付けられた全ての分割領域の総和を、２つのカラー画像の類似度として算出するので、２つのカラー画像の類似度の算出時間を短縮することができる。

また、本実施の形態では、受付手段が、当該受付手段によって受け付けた分割領域に対する重みを示す分割領域重み量の入力を更に受け付け、２つのカラー画像の受付手段によって受け付けられた同一の分割領域間における原色毎の特徴量の差に基づく値に、受付手段によって受け付けられた対応する分割領域重み量を乗算して得られた値の総和を、類似度として算出するので、分割領域に対してユーザが感じる重要度を反映した類似度を、算出することができる。

また、本実施の形態では、受付手段が、当該受付手段によって受け付けた分割領域に対する原色毎の重みを示す原色重み量の入力を更に受け付け、原色毎の特徴量を、受付手段によって受け付けられた原色重み量で原色毎に重み付けして導出するので、原色に対してユーザが感じる重要度を反映した類似度を、算出することができる。

また、本実施の形態では、表示手段（ここでは、表示部２０）によって、１つのカラー画像に対する複数のカラー画像の類似度を算出させ、これによって得られた複数の類似度が高い順に、対応するカラー画像を特定する情報を並べて表示するので、２つのカラー画像の類似度の算出時間を短縮することができる。

以上、本発明を上記実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができ、当該変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。

また、上記実施の形態は、クレーム（請求項）にかかる発明を限定するものではなく、また実施の形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施の形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における組み合わせにより種々の発明を抽出できる。上記実施の形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。

例えば、上記実施の形態では、表示部２０により、算出した複数の類似度に対応するカラー画像を特定する情報を表示する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、予め定められた閾値以下の類似度のカラー画像を特定する情報を表示する形態とすることもできる。この場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる
また、上記実施の形態では、カラー画像を示す画像情報がＨＤＤ１８に記憶されている場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、上記画像情報が、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ（ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙＥｒａｓａｂｌｅａｎｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、フラッシュＥＥＰＲＯＭ（ＦｌａｓｈＥＥＰＲＯＭ）等の半導体記憶素子、ＣＤ（ＣｏｍｐａｃｔＤｉｓｋ）、ＤＶＤ（ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｋ）等の光ディスク、ＭＯ（ＭａｇｎｅｔＯｐｔｉｃａｌｄｉｓｋ）等の光磁気ディスク、フレキシブルディスク等の可搬記録媒体、或いはネットワークに接続されたサーバ・コンピュータ等に設けられた外部記憶装置等に記憶されている形態とすることもできる。この場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。

また、上記実施の形態では、２つのカラー画像の同一の指定分割領域間における原色毎の特徴量の差をユークリッド距離として算出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、上記ユークリッド距離に替えてハミング距離、マハラノビス距離等の他の距離を適用してもよい。この場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。

なお、上記実施の形態では、２つのカラー画像の同一の指定分割領域間における原色毎の特徴量の差をＲ、Ｇ、Ｂ毎の各特徴量について算出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂ毎の特徴量のうちの何れか２色や、１色について算出する形態としてもよい。この場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。

また、上記実施の形態では、指定分割領域間における原色毎の特徴量を、Ｒ、Ｇ、Ｂ毎に導出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）毎に導出する形態としてもよい。この場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。

また、上記実施の形態では、類似度として、値が小さくなるほど類似の度合いが高くなる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、値が大きくなるほど類似の度合いが高くなる形態としてもよい。この場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。

その他、上記実施の形態で説明したパソコン１０の構成（図１参照。）は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において不要な部分を削除したり、新たな部分を追加したりすることができることは言うまでもない。

また、上記実施の形態で説明した類似度算出プログラムの処理の流れ（図３参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりすることができることは言うまでもない。

また、上記実施の形態の応用例として、１つのカラー画像内の各分割領域間での類似する領域を特定するために、同一のカラー画像内における異なる分割領域間の類似度を原色の特徴量の差から算出するとしてもよい。この場合は、同一のカラー画像における異なる指定分割領域の類似度を算出することができる。

実施の形態に係るパソコンの電気系の要部構成を示すブロック図である。実施の形態に係るパソコンの機能的な構成を示すブロック図である。実施の形態に係る類似度算出プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。実施の形態に係る類似度の算出手法の説明に供する図である。実施の形態に係る表示部に表示される、分割領域重み量及び原色重み量の入力を受け付ける画像の一例を示す概略図である。実施の形態に係る表示部に表示される、複数の類似度を算出した結果を示す画像の一例を示す概略図である。

符号の説明

１０パソコン
１２ＣＰＵ
２０表示部（表示手段）
２２受付部（受付手段）
４０原色特徴量導出部（導出手段）
４２類似度算出部（算出手段）

Claims

各々画像情報により示される２つのカラー画像の類似度を算出するにあたり、前記２つのカラー画像を各カラー画像間で共通の予め定められた複数の領域に分割した各分割領域における、前記類似度の算出の際に用いられる分割領域で、かつ分割領域数よりも少ない数の分割領域の指定を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた分割領域における原色毎の特徴量を導出する導出手段と、
前記２つのカラー画像の前記受付手段によって受け付けられた同一の分割領域間における前記原色毎の特徴量の差に基づく値の、前記受付手段によって受け付けられた全ての分割領域の総和を、前記類似度として算出する算出手段と、
を備えた類似度算出装置。
前記受付手段は、当該受付手段によって受け付けた前記分割領域に対する重みを示す分割領域重み量の入力を更に受け付け、
前記算出手段は、前記２つのカラー画像の前記受付手段によって受け付けられた同一の分割領域間における前記原色毎の特徴量の差に基づく値に、前記受付手段によって受け付けられた対応する前記分割領域重み量を乗算して得られた値の前記総和を、前記類似度として算出することを特徴とする請求項１記載の類似度算出装置。
前記受付手段は、当該受付手段によって受け付けた分割領域に対する原色毎の重みを示す原色重み量の入力を更に受け付け、
前記導出手段は、前記原色毎の特徴量を、前記受付手段によって受け付けられた前記原色重み量で原色毎に重み付けして導出することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の類似度算出装置。
請求項１〜３の何れか１項記載の類似度算出装置と、
前記類似度算出装置に対して１つのカラー画像に対する複数のカラー画像の前記類似度を算出させ、これによって得られた複数の前記類似度が高い順に、対応するカラー画像を特定する情報を並べて表示する表示手段と、
を備えた類似度表示装置。