JP2010102501A - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】
原画像と原画像を縮小した縮小画像とを有する画像群から複数の特徴点と各特徴点の局所特徴量とを抽出し、第1の画像群が有する第1の画像と第2の画像群が有する第2の画像とを比較して、前記第1の画像のオブジェクトと前記第2の画像のオブジェクトとの大きさが近くなる第1の画像と第2の画像との関係を判定し、判定した関係に近い画像から抽出した特徴点ほど優先度を高くして、前記第1の画像群と前記第2の画像群との類似度を算出する。
【選択図】 図2
Description
第1の画像群が有する第1の画像と第2の画像群が有する第2の画像とを比較して、前記第1の画像のオブジェクトと前記第2の画像のオブジェクトとの大きさが近くなる第1の画像と第2の画像との関係を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定した関係に近い画像から抽出した特徴点ほど優先度を高くして、前記第1の画像群と前記第2の画像群との類似度を算出する算出手段とを有することを特徴とする。
図1は本発明の一実施形態である画像処理装置の概略構成を示す図である。CPU101は画像処理装置における各種制御を実行する。その制御内容は、後述するROM102やRAM103のプログラムに記述されている。また、CPU自身の機能や、計算機プログラムの機構により、複数の計算機プログラムを並列に動作させることもできる。
図3は、画像の特徴点・局所特徴量抽出処理の手順を表すフローチャートである。ステップ301で処理を開始する。
局所特徴量としては、特徴点近傍の模様を数値化するLocal Jet及びそれらの導関数の組み合わせを用いる。
局所特徴量を用いて画像同士の類似度を算出する際には、異なる画像において対応する特徴点の組み合わせを決定し対応点リストとする。但し、局所特徴量同士の類似度を算出し、類似度が最大となる特徴点の組み合わせをリストに登録する方式では誤対応が生じることが多い。
図8は、本実施形態における対応点リストの算出手順を示すフローチャートである。ステップS801は開始点である。
次に、本実施形態での類似度算出方法を説明する。幾何変換行列を用いた算出方法においては、まず、クエリ画像中の特徴点(クエリ特徴点)とこの特徴点に対応するサンプル画像中の特徴点(サンプル特徴点)との組み合わせ(対応点)リストを作成する。通常、対応点はクエリ特徴点での局所特徴量とサンプル特徴点での局所特徴量との特徴量間距離が最短距離かつあらかじめ定めたしきい値以上になる組み合わせを抽出する。次に、対応点リストから対応点を順に数組選び当該対応点のサンプル画像中の特徴点の座標をクエリ画像中の特徴点の座標にうまく変換できる変換行列を見つける。
ステップS605は終了判定であって、反復カウント数Countが予め定められた最大反復処理回数Rnを超えていないことを判定する。ここで、超えている場合はステップへ進み、最終投票数VoteMaxを出力して、さらに、ステップS620へ進み、この処理を終了する。また、ステップS605で、反復カウント数Countが最大反復処理回数Rnを超えていない場合はステップS606へ進み、投票数を表す変数Voteを0に初期化する。
本実施形態は、実施形態1で示した画像比較の考え方を利用した画像検索を行う場合の例である。画像検索をするための処理は、大きく2つの処理に分けられる。1つは検索対象としたい画像を登録する処理で、もう一つが、登録された画像に対して、利用者などが検索条件として入力する画像(以降、クエリ画像)に類似する画像の検索を行い、検索結果を取得する処理である。クエリ画像に類似する画像とは、クエリ画像が有するオブジェクトに類似するオブジェクトを有する画像でもよい。この登録処理と検索処理はそれぞれ別の装置を用意して、システムとして実現してもよい。
図9は、本実施形態における画像処理装置(以降、画像検索装置1000)の構成例を示すブロック図である。なおここで、実施形態1と同一機能を有する構成や工程には同一符号を付すとともに、構成的、機能的にかわらないものについてはその説明を省略する。図9に示すように、画像検索装置1000は、変換部202、抽出部203、判定部204、算出部205および画像特徴データベース1001を有する。登録用に入力される入力画像201は図1のNCU108を介して通信可能に接続されたネットワークスキャナ、デジタルスチルカメラ、画像データを保持した外部記憶装置等、スキャナ109によって入力される。そして、読み込んだ画像はRAM103や外部記憶装置106などに一時的に保持される。
検索を行う場合、まず検索条件としての入力画像201(以降、クエリ画像)が画像検索装置1000に与えられる。クエリ画像201は、図1のNCT108によって通信可能に接続されたネットワークスキャナ、デジタルスチルカメラ、外部記憶装置等や、スキャナ109から入力される。そして、クエリ画像に対しても、変換部202と抽出部203は登録処理と同様の処理によって特徴点、局所特徴量および縮小回数差などの情報を収集する。
Claims (7)
- 原画像と原画像を縮小した縮小画像とを有する画像群から複数の特徴点と各特徴点の局所特徴量とを抽出する抽出手段と、
第1の画像群が有する第1の画像と第2の画像群が有する第2の画像とを比較して、前記第1の画像のオブジェクトと前記第2の画像のオブジェクトとの大きさが近くなる第1の画像と第2の画像との関係を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定した関係に近い画像から抽出した特徴点ほど優先度を高くして、前記第1の画像群と前記第2の画像群との類似度を算出する算出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記判定手段が各特徴点の局所特徴量の類似度に基づいて、前記第1の画像群の各特徴点と類似する局所特徴量を有する前記第2の画像群の特徴点を対応する特徴点とし、更に当該対応する特徴点が頻出する前記第1の画像の縮小率と前記第2の画像の縮小率との関係を、前記第1の画像のオブジェクトと前記第2の画像のオブジェクトの大きさが近くなる場合の関係として判定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記算出手段が、前記判定手段の判定した関係に近い画像から抽出した特徴点の組み合わせほど高い重みをつけて前記第1の画像群と前記第2の画像群との類似度を算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。
- 前記抽出手段が夫々の特徴点の位置を抽出し、前記算出手段は各特徴点の位置関係に基づいて変換行列を生成し、当該変換行列の尤もらしさ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乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記第1の画像のオブジェクトに類似するオブジェクトを有する第2の画像に関する情報を検索結果として出力する出力手段を更に有することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 原画像と原画像を縮小した縮小画像とを有する画像群から複数の特徴点と各特徴点の局所特徴量とを抽出する工程と、
第1の画像群が有する第1の画像と第2の画像群が有する第2の画像とを比較して、前記第1の画像のオブジェクトと前記第2の画像のオブジェクトとの大きさが近くなる場合の第1の画像と第2の画像との関係を判定する判定工程と、
前記判定工程で判定した関係に近い画像から抽出した特徴点ほど優先度を高くして、前記第1の画像群と前記第2の画像群との類似度を算出する算出工程とを有することを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータに、
原画像と原画像を縮小した縮小画像とを有する画像群から複数の特徴点と各特徴点の局所特徴量とを抽出する工程と、
第1の画像群が有する第1の画像と第2の画像群が有する第2の画像とを比較して、前記第1の画像のオブジェクトと前記第2の画像のオブジェクトとの大きさが近くなる場合の第1の画像と第2の画像との関係を判定する判定工程と、
前記判定工程で判定した関係に近い画像から抽出した特徴点ほど優先度を高くして、前記第1の画像群と前記第2の画像群との類似度を算出する算出工程とを
実行させることを特徴とするプログラム。
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