JP3284528B2 - Image search method and apparatus - Google Patents
Image search method and apparatusInfo
- Publication number
- JP3284528B2 JP3284528B2 JP05593595A JP5593595A JP3284528B2 JP 3284528 B2 JP3284528 B2 JP 3284528B2 JP 05593595 A JP05593595 A JP 05593595A JP 5593595 A JP5593595 A JP 5593595A JP 3284528 B2 JP3284528 B2 JP 3284528B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- feature
- value
- input
- characteristic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、予め用意された多数
の画像の中からユーザーの嗜好に合った画像を例示画に
基づいて検索する例示画入力方式の画像検索装置に係
り、特に例示画として最適なものが得難い場合にも、効
率よく所望の画像を検索できるようにした画像検索装置
に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an example image input type image search apparatus for searching an image matching a user's preference from a large number of images prepared in advance based on an example image. The present invention relates to an image search device capable of efficiently searching for a desired image even when it is difficult to obtain an optimum image.
【0002】[0002]
【従来の技術】例えば、服地、カーテン地、壁紙、刺繍
等々のデザインにあたっては、既存の図柄見本の中から
所望のデザインコンセプトに近いものを選び出し、それ
に適宜の改変を加えることにより、新たな図柄を創作す
ることがしばしばデザイナの間で行われている。このよ
うなデザイン作業の効率化のためには、出来る限り速や
かに所望のデザインコンセプトに近い図柄を図柄見本か
ら探し出さねばならない。しかし、図柄見本の数が膨大
なものとなるにつれて、このような図柄見本検索作業を
人手に頼ることには自ずと限界があった。2. Description of the Related Art For example, when designing clothes, curtains, wallpaper, embroidery, etc., a new design is selected by selecting an existing design sample that is close to a desired design concept and appropriately modifying it. It is often done among designers. In order to increase the efficiency of such a design work, it is necessary to find a design similar to a desired design concept from a design sample as quickly as possible. However, as the number of symbol samples has become enormous, there has been a limit to relying on humans for such symbol sample retrieval work.
【0003】そこで、従来、このような図柄見本検索作
業を機械化するために、コンピュータ技術を利用した画
像検索装置が種々提案されている。かかる画像検索装置
にあっては、上述の図柄見本のそれぞれは、イメージス
キャナ等を介して画像データに変換されて、CD−RO
M等の大容量記憶媒体に格納される。同時に、各画像デ
ータに対しては、濃度値の変換、雑音の消去、ぼけの復
元、輪郭の検出強調、連結部分の抽出等の様々な画像処
理が加えられた後、その画像処理結果に基づいて種々の
特徴抽出演算が行われ、境界線画素数、ホール数、曲線
度、色数、色分布、コントラスト、境界線画素分布、色
分布等と言った様々な画像特徴量(以下、これを後述す
る「感性的特徴量」との対比の為に「物理的特徴量」と
称する)が求められる。今仮に、k枚の画像をy1,
y2,y3,…yk、n種類の物理的特徴量をx1,x2,
x3,…xnとおけば、各画像はn次元のベクトル
(x11,x21,x31,…xn1),(x12,x22,x32,
…xn2),…(x1k,x2k,x3k,…xn1)として表さ
れる。従って、所望のデザインコンセプトに合致する画
像ypを上述の物理的特徴量を用いてベクトル(x1p,
x2p,x3p,…xnp)の如く表し、これと上述した各画
像y1,y2,y3,…ykに対応する特徴ベクトルとのユ
ークリッド距離を求め、それらの中で最も距離の近いも
のを選択すれば、所望の画像に最も類似する画像を機械
的に検索することができる。In order to mechanize such a design sample search operation, various image search devices using computer technology have been proposed. In such an image search device, each of the above-mentioned symbol samples is converted into image data via an image scanner or the like, and is converted into a CD-RO.
M and the like are stored in a large-capacity storage medium. At the same time, each image data is subjected to various image processing such as density value conversion, noise elimination, blur restoration, contour detection emphasis, and connection portion extraction, and then, based on the image processing results. Various feature extraction operations are performed, and various image feature amounts (hereinafter, referred to as the number of boundary pixels, the number of holes, the degree of curve, the number of colors, the color distribution, the contrast, the boundary pixel distribution, the color distribution, etc.) (Referred to as “physical feature value” for comparison with “sensual feature value”). Suppose now that k images are y 1 ,
y 2, y 3, ... y k, n kinds of physical feature quantities x 1, x 2,
x 3, ... if put as x n, each image n-dimensional vector (x 11, x 21, x 31, ... x n1), (x 12, x 22, x 32,
.. Xn2 ),... ( X1k , x2k , x3k ,... Xn1 ). Therefore, the image y p that matches the desired design concept using physical characteristics of above vector (x 1p,
x 2p, x 3p, ... x np) represents As, which each image y 1 described above, y 2, y 3, ... obtains the Euclidean distance between the feature vector corresponding to y k, whose distance among them By selecting an image that is close to, an image most similar to the desired image can be mechanically searched.
【0004】この種の画像検索装置の改良に関する技術
文献としては、特開平5−6437号公報(発明の名
称:「画像特徴抽出装置、画像特徴照合装置および画像
検索装置」)、或いは、情報CG・CAD研究会199
4年8月,Vol.94,No.72,p.43〜48
(論文の名称:「デザイン画の感性特徴と画像特徴」)
が知られている。これらの文献においては、画像検索を
人間の感性的な表現を利用して行うことを可能としてい
る。すなわち、上述の画像検索装置で利用されている物
理的特徴量は、与えられた画像データを画像処理した結
果に対して所定の特徴抽出演算を適用することにより機
械的かつ一義的に抽出される利点を有する反面、その表
現は、例えば、境界線画素数、ホール数、曲線度、色
数、色分布、コントラスト、境界線画素分布、色分布等
の如く、任意のデザインコンセプトを表現するには必ず
しも適切さに欠ける。そこで、この改良された画像検索
装置にあっては、暖かい/冷たい、男性的/女性的、安
定さ/不安定さ、対称的/非対称的、単純さ/複雑さ等
々のように、人間(デザイナー)が任意の画像の印象を
特定するのに用いる感性的特徴量に着目し、これらの感
性的特徴量と前述した物理的特徴量との相関関係を統計
的な手法を用いて求め、この相関関係を用いた感性的特
徴量による画像検索を可能とした。概念的に説明すれ
ば、任意の画像の感性的特徴量をw1,w2,w3,…
wm,その物理的特徴量をx1,x2,x3,…xnと定義
すると、各感性的特徴量w1,w2,w3,…wmは、それ
ぞれn次元のベクトル(a11・x1,a12・x2,a13・
x3,…a1n・xn),(a21・x1,a22・x2,a23・
x3,…a2n・xn),(a31・x1,a32・x2,a33・
x3,…a3n・xn),…(am1・x1,am2・x2,am3
・x3,…amn・xn)と表される。従って、物理的特徴
量から感性的特徴量へ変換する際の重み付け値群
(a11,a12,a13,…a1n),(a21,a22,a23,
…a2n),(a31,a32,a33,…a3n),…(am1,
am2,am3,…amn)をデザイナーに対するアンケート
調査等を通じた統計的手法で予め求めておけば、任意の
画像データからその感性的特徴量を機械的に抽出するこ
とができる。その為、画像検索処理に際しては、入力画
像の感性的特徴量と登録画像の感性的特徴量との距離を
求めることにより、物理的特徴量を利用した場合に比
べ、デザイナーの感性をより加味した画像検索が可能と
なる。As a technical document relating to the improvement of this type of image retrieval apparatus, Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-6437 (Title of Invention: "Image Feature Extraction Apparatus, Image Feature Collation Apparatus and Image Retrieval Apparatus"), or information CG・ CAD Study Group 199
Vol. 94, no. 72, p. 43-48
(Paper title: "Kansei and image features of design images")
It has been known. In these documents, it is possible to perform an image search using a human emotional expression. That is, the physical feature amount used in the above-described image search device is mechanically and uniquely extracted by applying a predetermined feature extraction operation to the result of image processing of given image data. On the other hand, although it has advantages, its expression is not always necessary to express any design concept, such as boundary pixel number, hole number, curve degree, color number, color distribution, contrast, boundary pixel distribution, color distribution, etc. Lack of properness. Therefore, in this improved image retrieval device, human (designer) such as warm / cold, masculine / feminine, stability / instability, symmetric / asymmetric, simplicity / complexity, etc. ) Focuses on the kansei features used to identify the impression of an arbitrary image, and calculates the correlation between these kansei features and the physical features described above using a statistical method. Image retrieval based on emotional features using relationships was enabled. To explain conceptually, the emotional features of an arbitrary image are represented by w 1 , w 2 , w 3 ,.
w m, the physical feature quantities x 1, x 2, x 3 , ... when defined as x n, each sensitive feature amount w 1, w 2, w 3 , ... w m are each n-dimensional vector ( a 11 · x 1, a 12 · x 2, a 13 ·
x 3, ... a 1n · x n), (a 21 · x 1, a 22 · x 2, a 23 ·
x 3, ... a 2n · x n), (a 31 · x 1, a 32 · x 2, a 33 ·
x 3, ... a 3n · x n), ... (a m1 · x 1, a m2 · x 2, a m3
· X 3 , ..., a mn · x n ). Therefore, the weighting value groups (a 11 , a 12 , a 13 ,... A 1n ), (a 21 , a 22 , a 23 ,
... a 2n), (a 31 , a 32, a 33, ... a 3n), ... (a m1,
If a m2 , a m3 ,... a mn ) are obtained in advance by a statistical method through a questionnaire survey or the like to the designer, it is possible to mechanically extract the sensible feature amount from arbitrary image data. Therefore, in the image search process, the distance between the sensible feature of the input image and the kansei feature of the registered image is obtained, so that the sensibility of the designer is added in comparison with the case where the physical feature is used. Image search becomes possible.
【0005】[0005]
【発明が解決しようとする課題】ところで、この種の画
像検索装置において、所望の画像の検索を行わせるため
には、検索したい画像の特徴を何らかの方法で装置側に
提示する必要がある。この画像特徴提示を、例えば、直
線度[0.9]、シャープ/ソフト度[0.8]等々の
如くに全ての物理的特徴量或いは感性的特徴量を数値入
力して行うとすれば繁雑に絶えない。By the way, in this type of image search apparatus, in order to search for a desired image, it is necessary to present the characteristics of the image to be searched to the apparatus side by some method. This image feature presentation is complicated if all physical or sensual feature values are input as numerical values such as linearity [0.9], sharpness / softness [0.8], etc. Incessantly.
【0006】そこで、従来、この種の画像検索装置にあ
っては、検索を希望する画像の特徴を図画を用いて例示
的に表現してなる例示画を用いることがしばしば行われ
ている。すなわち、入力された例示画は、前述の画像処
理過程を経て、物理的特徴量、及び/又は、感性的特徴
量に機械的に変換され、それらの特徴量と各登録画像の
特徴量との距離が比較されて、入力画像に類似する1若
しくは2以上の画像が最終的に検索されるのである。[0006] Conventionally, in this type of image retrieval apparatus, it is often practiced to use an example image in which the features of an image desired to be retrieved are exemplarily expressed using drawings. That is, the input example image is mechanically converted into a physical feature amount and / or a kansei feature amount through the above-described image processing process, and the feature amount and the feature amount of each registered image are compared. The distances are compared and one or more images similar to the input image are finally retrieved.
【0007】しかしながら、このような従来の例示画入
力方式の画像検索装置にあっては、画像特徴提示に際し
て繁雑な数値入力操作が不要である反面、検索を希望す
る画像の特徴とぴったり合致する例示画が得られない場
合には、所望の特徴を有する画像をなかなか探し出すこ
とができず、かえって使い勝手が悪い。また、当初は、
基本コンセプトのみを表した例示画により画像特徴を提
示し、その後、その例示画に対して着色変更、模様変更
等の軽微なバリエーションを加えつつ、デザインコンセ
プトを膨らませて対応する画像を逐次検索するような場
合には、その都度、例示画に対して着色変更や模様変更
を実際に加えねばならず、甚だ使い勝手が悪い、等の問
題点があった。However, in such a conventional example image input type image retrieval apparatus, complicated numerical value input operation is not required when presenting image characteristics, but on the other hand, an example which exactly matches the characteristic of the image desired to be retrieved. If an image cannot be obtained, it is difficult to find an image having desired characteristics, which is rather inconvenient. Also, initially,
The image feature is presented by an illustration showing only the basic concept, and then the design concept is expanded while adding slight variations such as coloring change and pattern change to the example image, and the corresponding images are sequentially searched. In such a case, a color change or a pattern change must be actually made to the example image each time, and there is a problem that the usability is extremely low.
【0008】この発明は、上述の問題点に鑑みてなされ
たものであり、その目的とするところは、検索を希望す
る画像の特徴とぴったり合致する例示画が得られない場
合や、或いは基本コンセプトのみを表した例示画により
画像特徴を提示し、その後、その例示画に対して軽微な
バリエーションを加えつつ、デザインコンセプトを膨ら
ませて対応する画像を逐次検索するような場合にも、こ
れらの検索作業を効率よく実施させることが可能な画像
検索方法及び装置を提供することにある。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and has as its object to provide a case where an example image which exactly matches the characteristics of an image desired to be searched cannot be obtained, or a basic concept. In the case where the image features are presented by an example image representing only the image, and then the corresponding image is sequentially searched by expanding the design concept while adding a slight variation to the example image, these search operations are also performed. Is to provide an image search method and apparatus capable of efficiently performing the image search.
【0009】[0009]
【課題を解決するための手段】上記問題を解決するため
に、本願の第1発明は、複数の画像を記憶して登録画像
とする登録画像記憶ステップと、前記登録画像のうちか
ら選択した複数のサンプル画像に対する感性的特徴を入
力することにより得られる感性的特徴量と前記サンプル
画像を画像処理して得られる物理的特徴量との相関関係
を規定するマッピングルールを作成するマッピングルー
ル作成ステップと、作成された前記マッピングルールに
基づいて物理的特徴量を元に前記登録画像に感性的特徴
量を関連付けする特徴量関連付けステップと、検索を希
望する画像の特徴を図画を用いて例示的に表現してなる
例示画を入力するための例示画入力ステップと、前記入
力された例示画の特徴量を感性的特徴量スケールと物理
的特徴量スケールとから任意に選ばれた使用スケールに
て修正するための例示画特徴量手動修正ステップと、前
記修正後の例示画の特徴量に基づいて、前記登録画像記
憶ステップにて記憶された画像の中から、当該例示画に
類似する登録画像を前記マッピングルールを用いて関連
付けられた特徴量に基づいて抽出する類似登録画抽出ス
テップと、前記類似登録画抽出ステップにて抽出された
登録画像を可視的に出力する登録画像出力ステップと、
検索続行を条件として、前記登録画像出力ステップにて
可視的に出力された1もしくは2以上の画像の1つを検
索続行のための新たな例示画として入力し、前記例示画
特徴量手動修正ステップへと処理を移行させる画像再例
示ステップとを具備し、それにより、例示画特徴量手動
修正ステップと、類似登録画抽出ステップと、登録画像
出力ステップとを、随時任意の特徴量を選択しつつ繰り
返し、希望する画像を抽出し得るようにしたものであ
る。According to a first aspect of the present invention, there is provided a registered image storing step of storing a plurality of images to be a registered image, and a plurality of images selected from the registered images. A mapping rule creating step of creating a mapping rule that defines a correlation between a kansei feature obtained by inputting a kansei feature for the sample image and a physical feature obtained by image processing the sample image. A feature amount associating step of associating a sensual feature amount with the registered image based on a physical feature amount based on the created mapping rule; and exemplarily expressing a feature of an image desired to be searched using a drawing. An example image inputting step of inputting an example image, and converting the feature amount of the input example image into a kansei feature amount scale and a physical feature amount scale. An example image feature amount manual correction step for correcting at an arbitrarily selected use scale, and from the images stored in the registered image storage step based on the corrected example image feature amount. A similar registered image extracting step of extracting a registered image similar to the example image based on the feature amount associated with the mapping rule, and visually displaying the registered image extracted in the similar registered image extracting step. A registered image output step to output;
On condition that the search is continued, one of the one or more images visually output in the registered image output step is input as a new example image for continuing the search, and the example image feature amount manual correction step is performed. The image re-executing step of shifting the process to the step S. Thus, the example image feature amount manual correction step, the similar registered image extracting step, and the registered image output step can be performed while selecting an arbitrary feature amount at any time. The desired image can be repeatedly extracted.
【0010】『特徴量』としては、例えば、物理的特徴
量、感性的特徴量等が挙げられる。The "feature value" includes, for example, a physical feature value, a sensitivity feature value, and the like.
【0011】『例示画入力ステップ』は、例えば、ビデ
オインタフェース、イメージスキャナー、タブレット等
を用いて、任意の例示画を外部から入力する外部入力ス
テップを含むようにすることもできる。或いは、予め用
意された例示画メニューの中に含まれる複数の例示画の
中から1の例示画を選択して入力するプリセット入力ス
テップを含むようにすることもできる。無論これらの併
用も可能である。The "exemplary image inputting step" may include an external inputting step of inputting an arbitrary exemplary image from the outside using, for example, a video interface, an image scanner, a tablet, or the like. Alternatively, a preset input step of selecting and inputting one example image from a plurality of example images included in a previously prepared example image menu may be included. Of course, a combination of these is also possible.
【0012】第1発明においては、更に、『画像出力ス
テップ』にて出力される1若しくは2以上の画像の一つ
を、検索続行のために新たな例示画として入力するため
の検索続行用例示画入力ステップを具備するようにする
こともできる。[0012] In the first invention, further, a search continuation example for inputting one of one or more images output in the “image output step” as a new example image for continuation of the search. An image input step may be provided.
【0013】本願の第2発明は、上記第1発明における
例示画特徴手動修正ステップは、入力された例示画の各
特徴についての固有特徴量を表示する固有特徴量表示ス
テップと、所定の修正操作で入力される入力値を該当す
る特徴についての希望の特徴量絶対値として認識し、当
該特徴についての固有特徴量を前記入力値に修正する特
徴量修正ステップと、前記修正後の特徴量を表示する修
正後特徴量表示ステップと、を具備してなるものであ
る。According to a second aspect of the present invention, the example image feature manual correction step in the first aspect is characterized in that a unique feature amount display step of displaying a unique feature amount for each feature of the input example image, and a predetermined correction operation A feature value correcting step of recognizing an input value input in step 2 as a desired feature value absolute value of the corresponding feature and correcting a unique feature value of the feature to the input value, and displaying the corrected feature value And displaying a corrected feature amount.
【0014】本願の第3発明は、上記第1発明における
例示画特徴手動修正ステップは、入力された例示画の各
特徴についての固有特徴量の所定調整範囲を表示する調
整範囲表示ステップと、所定の修正操作で入力される入
力値を該当する特徴についての固有特徴量に対する希望
のオフセット値として認識し、該入力値を前記固有特徴
量に加算することにより当該固有特徴量の値を修正する
特徴量修正ステップと、前記修正後の特徴量の前記固有
特徴量に対するオフセット値を前記所定調整範囲と関連
付けて表示する修正後特徴量表示ステップと、を具備し
てなるものである。According to a third aspect of the present invention, the example image feature manual correction step in the first aspect is an adjustment range display step of displaying a predetermined adjustment range of a unique feature amount for each feature of the input example image, A feature that recognizes an input value input by the correction operation as a desired offset value with respect to a unique feature amount of a corresponding feature, and corrects the value of the unique feature amount by adding the input value to the unique feature amount. The method further comprises a quantity correction step, and a corrected feature quantity display step of displaying an offset value of the corrected feature quantity with respect to the unique feature quantity in association with the predetermined adjustment range.
【0015】上述の第1発明は、第4発明として実現す
ることもできる。すなわち、本願の第4発明は、複数の
画像を記憶して登録画像とする登録画像記憶手段と、前
記登録画像のうちから選択した複数のサンプル画像に対
する感性的特徴を入力することにより得られる感性的特
徴量と前記サンプル画像を画像処理して得られる物理的
特徴量との相関関係を規定するマッピングルールを作成
するマッピングルール作成手段と、作成された前記マッ
ピングルールに基づいて物理的特徴量を元に前記登録画
像に感性的特徴量を関連付けする特徴量関連付け手段
と、検索を希望する画像の特徴を図画を用いて例示的に
表現してなる例示画を入力するための例示画入力手段
と、前記入力された例示画の特徴量を感性的特徴量スケ
ールと物理的特徴量スケールとから任意に選ばれた使用
スケールにて修正するための例示画特徴量手動修正手段
と、前記修正後の例示画の特徴量に基づいて、前記登録
画像記憶手段にて記憶された画像の中から、当該例示画
に類似する登録画像を前記マッピングルールを用いて関
連付けられた特徴量に基づいて抽出する類似登録画抽出
手段と、前記類似登録画抽出手段にて抽出された登録画
像を可視的に出力する登録画像出力手段と、検索続行を
条件として、前記登録画像出力手段にて可視的に出力さ
れた1もしくは2以上の画像の1つを検索続行のための
新たな例示画として入力し、前記例示画特徴量手動修正
手段へと処理を移行させる画像再例示手段とを具備し、
それにより、例示画特徴量手動修正手段と、類似登録画
抽出手段と、登録画像出力手段とを、随時任意の特徴量
を選択しつつ繰り返し、希望する画像を抽出し得るよう
にしたものである。The above-mentioned first invention can be realized as a fourth invention. That is, the fourth invention of the present application is a registered image storage unit that stores a plurality of images to be a registered image, and a feeling obtained by inputting a feeling characteristic for a plurality of sample images selected from the registered images. Rule creation means for creating a mapping rule that defines a correlation between a physical feature and a physical feature obtained by performing image processing on the sample image; and a physical feature based on the created mapping rule. A feature amount associating unit for associating a sensual feature amount with the registered image, and an example image inputting unit for inputting an example image obtained by exemplifying a feature of an image desired to be searched using drawings. , An example image feature for correcting the input example image feature at a use scale arbitrarily selected from a kansei feature amount scale and a physical feature amount scale Based on the characteristic amount of the example image after the correction, the registered image similar to the example image is associated with the manual correction unit from the images stored in the registered image storage unit using the mapping rule. Similar registered image extracting means for extracting based on the feature amount obtained, registered image output means for visually outputting the registered image extracted by the similar registered image extracting means, and outputting the registered image on condition that search continues. Image re-executing means for inputting one of the one or more images visually output by the means as a new example image for continuing the search, and shifting the processing to the example image feature amount manual correction means With
Thereby, the example image feature amount manual correction unit, the similar registered image extraction unit, and the registered image output unit can be repeated while selecting an arbitrary feature amount at any time to extract a desired image. .
【0016】『特徴量』としては、例えば、物理的特徴
量、感性的特徴量等が挙げられる。The "feature value" includes, for example, a physical feature value, a sentiment feature value, and the like.
【0017】『例示画入力手段』の一例としては、例え
ば、ビデオインタフェース、イメージスキャナー、タブ
レット等の任意の、例示画を外部から入力可能な外部入
力装置が挙げられる。他の一例としては、予め用意され
た例示画メニューの中に含まれる複数の例示画の中から
一の例示画を選択して入力可能なプリセット入力装置が
挙げられる。無論これらの併用も可能である。As an example of the "exemplary image input means", there is an external input device such as a video interface, an image scanner, a tablet, or the like, which is capable of externally inputting an exemplary image. As another example, there is a preset input device capable of selecting and inputting one example image from a plurality of example images included in a previously prepared example image menu. Of course, a combination of these is also possible.
【0018】第4発明においては、更に、『画像出力手
段』にて出力される1若しくは2以上の画像の一つを検
索続行のために新たな例示画として入力するための検索
続行用例示画入力手段を具備するようにすることもでき
る。[0018] In the fourth invention, further, an example image for search continuation for inputting one of one or more images output by the "image output means" as a new example image for continuation of the search. Input means may be provided.
【0019】上述の第2発明は、第5発明として実現す
ることもできる。すなわち、本願の第5発明は、第4発
明における例示画特徴手動修正手段は、入力された例示
画の各特徴についての固有特徴量を表示する固有特徴量
表示手段と、所定の修正操作で入力される入力値を該当
する特徴についての希望の特徴量絶対値として認識し、
当該特徴についての固有特徴量を前記入力値に修正する
特徴量修正手段と、前記修正後の特徴量を表示する修正
後特徴量表示手段と、を具備してなるものである。The above-described second invention can be realized as a fifth invention. That is, in the fifth invention of the present application, the example image feature manual correction means in the fourth invention is characterized in that the characteristic image amount display means for displaying the characteristic amount of each characteristic of the input example image, and an input by a predetermined correction operation. Input value is recognized as a desired feature absolute value of the corresponding feature,
The apparatus comprises: a characteristic amount correcting unit that corrects a characteristic amount of the characteristic into the input value; and a corrected characteristic amount displaying unit that displays the corrected characteristic amount.
【0020】上述の第3発明は、第6発明として実現す
ることもできる。すなわち、本願の第6発明は、第4発
明における例示画特徴手動修正手段は、入力された例示
画の各特徴についての固有特徴量の所定調整範囲を表示
する調整範囲表示手段と、所定の修正操作で入力される
入力値を該当する特徴についての固有特徴量に対する希
望のオフセット値として認識し、該入力値を前記固有特
徴量に加算することにより当該固有特徴量の値を修正す
る特徴量修正手段と、前記修正後の特徴量の前記固有特
徴量に対するオフセット値を前記所定調整範囲と関連付
けて表示する修正後特徴量表示手段と、を具備してなる
ものである。The above-described third invention can be realized as a sixth invention. That is, in the sixth invention of the present application, the example image feature manual correction means in the fourth invention is characterized in that an adjustment range display means for displaying a predetermined adjustment range of the characteristic feature amount of each characteristic of the input example image; A feature amount correction that recognizes an input value input by an operation as a desired offset value with respect to a unique feature amount of a corresponding feature, and adds the input value to the unique feature amount to correct the value of the unique feature amount. Means, and an after-correction feature amount display means for displaying an offset value of the after-correction feature amount with respect to the unique feature amount in association with the predetermined adjustment range.
【0021】[0021]
【作用】この出願の第1発明によれば、複数の画像が登
録画像として記憶され、前記登録画像のうちから選択し
た複数のサンプル画像に対する感性的特徴を入力するこ
とにより得られる感性的特徴量と前記サンプル画像を画
像処理して得られる物理的特徴量との相関関係を規定す
るマッピングルールが作成され、作成された前記マッピ
ングルールに基づいて物理的特徴量を元に前記登録画像
に感性的特徴量が関連付けされ、検索を希望する登録画
像の特徴を図画を用いて例示的に表現してなる例示画が
入力され、前記入力された例示画の特徴量を感性的特徴
量スケールと物理的特徴量スケールとから任意に選ばれ
た使用スケールにて修正され、前記修正後の例示画の特
徴量に基づいて、前記記憶された登録画像の中から、当
該例示画に類似する登録画像が前記マッピングルールを
用いて関連付けられた特徴量に基づいて抽出され、前記
抽出された登録画像が可視的に出力され、検索続行を条
件として、前記登録画像出力ステップにて可視的に出力
された1もしくは2以上の画像の1つを検索続行のため
の新たな例示画として入力することにより、前記例示画
特徴量手動修正ステップへと処理を移行され、それによ
り、例示画特徴量手動修正と、類似登録画抽出と、登録
画像出力とを、随時任意の特徴量を選択しつつ繰り返
し、希望する画像を抽出し得る。According to the first aspect of the present invention, a plurality of images are stored as registered images, and a sentiment characteristic amount obtained by inputting a sentiment characteristic for a plurality of sample images selected from the registered images. And a mapping rule that defines a correlation between the sample image and a physical feature obtained by performing image processing is created. Based on the created mapping rule, a sentiment is applied to the registered image based on the physical feature. A feature amount is associated with the input image, and an example image which exemplarily expresses the feature of the registered image desired to be searched for using a drawing is input, and the feature amount of the input example image is converted into a kansei feature amount scale and a physical The image is modified on a use scale arbitrarily selected from the feature amount scale, and is similar to the example image from the stored registered images based on the feature amount of the example image after the modification. A registered image is extracted based on the feature amount associated using the mapping rule, the extracted registered image is visually output, and is visually output in the registered image output step on condition that search is continued. By inputting one of the obtained one or more images as a new example image for continuing the search, the processing is shifted to the above-described example image feature amount manual correction step. The correction, the extraction of the similar registered image, and the output of the registered image can be repeated while selecting an arbitrary feature amount as needed, and a desired image can be extracted.
【0022】この出願の第2発明によれば、入力された
例示画の各特徴についての固有特徴量が表示され、所定
の修正操作で入力される入力値が該当する特徴について
の希望の特徴量絶対値として認識され、当該特徴につい
ての固有特徴量が前記入力値に修正され、前記修正後の
特徴量が表示される。According to the second aspect of the present invention, the characteristic amount of each characteristic of the input example image is displayed, and the desired characteristic amount of the characteristic corresponding to the input value input by the predetermined correction operation is displayed. The feature value is recognized as an absolute value, the unique feature value of the feature is corrected to the input value, and the corrected feature value is displayed.
【0023】この出願の第3発明によれば、入力された
例示画の各特徴についての固有特徴量の所定調整範囲が
表示され、所定の修正操作で入力される入力値が該当す
る特徴についての固有特徴量に対する希望のオフセット
値として認識され、該入力値を前記固有特徴量に加算す
ることにより当該固有特徴量の値が修正され、前記修正
後の特徴量の前記固有特徴量に対するオフセット値が前
記所定調整範囲と関連付けて表示される。According to the third invention of this application, a predetermined adjustment range of the characteristic amount of each characteristic of the input example image is displayed, and an input value input by a predetermined correction operation is applied to a characteristic corresponding to the input value. The input value is recognized as a desired offset value with respect to the unique feature value, the value of the unique feature value is corrected by adding the input value to the unique feature value, and the offset value of the corrected feature value with respect to the unique feature value is calculated. It is displayed in association with the predetermined adjustment range.
【0024】この出願の第4発明によれば、複数の画像
が登録画像として記憶され、前記登録画像のうちから選
択した複数のサンプル画像に対する感性的特徴を入力す
ることにより得られる感性的特徴量と前記サンプル画像
を画像処理して得られる物理的特徴量との相関関係を規
定するマッピングルールが作成され、作成された前記マ
ッピングルールに基づいて物理的特徴量を元に前記登録
画像に感性的特徴量が関連付けされ、検索を希望する登
録画像の特徴を図画を用いて例示的に表現してなる例示
画が入力され、前記入力された例示画の特徴量を感性的
特徴量スケールと物理的特徴量スケールとから任意に選
ばれた使用スケールにて修正され、前記修正後の例示画
の特徴量に基づいて、前記記憶された登録画像の中か
ら、当該例示画に類似する登録画像が前記マッピングル
ールを用いて関連付けられた特徴量に基づいて抽出さ
れ、前記抽出された登録画像が可視的に出力され、検索
続行を条件として、前記登録画像出力手段にて可視的に
出力された1もしくは2以上の画像の1つを検索続行の
ための新たな例示画として入力することにより、前記例
示画特徴量手動修正手段へと処理を移行され、それによ
り、例示画特徴量手動修正と、類似登録画抽出と、登録
画像出力とを、随時任意の特徴量を選択しつつ繰り返
し、希望する画像を抽出し得る。According to the fourth aspect of the present invention, a plurality of images are stored as registered images, and a sentiment characteristic amount obtained by inputting a sentiment characteristic for a plurality of sample images selected from the registered images. And a mapping rule that defines a correlation between the sample image and a physical feature obtained by performing image processing is created. Based on the created mapping rule, a sentiment is applied to the registered image based on the physical feature. A feature amount is associated with the input image, and an example image which exemplarily expresses the feature of the registered image desired to be searched for using a drawing is input, and the feature amount of the input example image is converted into a kansei feature amount scale and a physical The image is modified at a use scale arbitrarily selected from the characteristic amount scale, and based on the characteristic amount of the example image after the modification, the stored registered image is classified into the example image. The registered image to be extracted is extracted based on the feature amount associated using the mapping rule, and the extracted registered image is visually output. By inputting one of the output one or more images as a new example image for continuing the search, the processing is shifted to the example image feature amount manual correction unit, and thereby, the example image feature amount is corrected. The manual correction, the extraction of the similar registered image, and the output of the registered image can be repeated while selecting an arbitrary feature amount as needed, and a desired image can be extracted.
【0025】この出願の第5発明によれば、入力された
例示画の各特徴についての固有特徴量が表示され、所定
の修正操作で入力される入力値が該当する特徴について
の希望の特徴量絶対値として認識され、当該特徴につい
ての固有特徴量が前記入力値に修正され、前記修正後の
特徴量が表示される。According to the fifth aspect of the present invention, the characteristic amount of each characteristic of the input example image is displayed, and the desired characteristic amount of the characteristic corresponding to the input value inputted by the predetermined correction operation is displayed. The feature value is recognized as an absolute value, the unique feature value of the feature is corrected to the input value, and the corrected feature value is displayed.
【0026】この出願の第6発明によれば、入力された
例示画の各特徴についての固有特徴量の所定調整範囲が
表示され、所定の修正操作で入力される入力値が該当す
る特徴についての固有特徴量に対する希望のオフセット
値として認識され、該入力値を前記固有特徴量に加算す
ることにより当該固有特徴量の値が修正され、前記修正
後の特徴量の前記固有特徴量に対するオフセット値が前
記所定調整範囲と関連付けて表示される。According to the sixth invention of this application, a predetermined adjustment range of the characteristic amount of each characteristic of the input example image is displayed, and an input value input by a predetermined correction operation is applied to a characteristic corresponding to the input value. The input value is recognized as a desired offset value with respect to the unique feature value, the value of the unique feature value is corrected by adding the input value to the unique feature value, and the offset value of the corrected feature value with respect to the unique feature value is calculated. It is displayed in association with the predetermined adjustment range.
【0027】[0027]
【実施例】以下に、この発明の好適な一実施例を添付図
面を参照して詳細に説明する。まず、本発明の1実施例
である画像検索装置のハードウェア構成を図1に示す。
同図に示されるように、この画像検索装置のハードウェ
アは、中央処理装置1、表示部2、操作部3、プリンタ
4、画像記憶部5、ビデオインタフェース6、タブレッ
ト7及びイメージスキャナ8を備えたパーソナルコンピ
ュータシステムとして構成されている。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A preferred embodiment of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. First, FIG. 1 shows a hardware configuration of an image search device according to one embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, the hardware of the image search device includes a central processing unit 1, a display unit 2, an operation unit 3, a printer 4, an image storage unit 5, a video interface 6, a tablet 7, and an image scanner 8. It is configured as a personal computer system.
【0028】中央処理装置1は、良く知られているよう
に、MPU,RAM,ROM等を主体として構成されて
おり、システムバス9を介して上述のシステム要素2〜
8を統括制御するものである。As is well known, the central processing unit 1 is mainly composed of an MPU, a RAM, a ROM, and the like.
8 is generally controlled.
【0029】表示部2は、CRT表示器、LCD等で構
成されており、この表示部2の表示画面上には、後に詳
細に説明するように、入力された例示画、その物理的特
徴量、或いは感性的特徴量、検索結果として抽出された
1もしくは2以上の画像等がカラー表示されるようにな
されている。The display unit 2 is composed of a CRT display, an LCD, and the like. On the display screen of the display unit 2, as will be described in detail later, an input example image and its physical characteristic amount Alternatively, one or two or more images extracted as a result of a search, a sentiment feature, or a search result are displayed in color.
【0030】操作部3は、キーボード、マウスなどで構
成されており、本装置に対する各種の指示入力は、この
操作部3を用いて行われる。The operation unit 3 is composed of a keyboard, a mouse, and the like. Various instruction inputs to the apparatus are performed using the operation unit 3.
【0031】プリンタ4は、レーザカラープリンタ等の
高精度プリンタで構成されており、検索された画像のハ
ードコピーを得るため等に用いられる。The printer 4 is composed of a high-precision printer such as a laser color printer, and is used for obtaining a hard copy of a searched image.
【0032】画像記憶部5は、追記型光ディスク、書き
替え型光ディスク等の大容量記憶装置で構成されてお
り、この画像記憶部5には、後述するように、検索対象
となる多数の画像が、その物理的特徴量、及び/また
は、感性的特徴量を付されて記憶される。The image storage unit 5 is composed of a large-capacity storage device such as a write-once optical disk or a rewritable optical disk. As will be described later, the image storage unit 5 stores a large number of images to be searched. , And its physical feature amount and / or sensibility feature amount.
【0033】ビデオインタフェース6は、例示画をビデ
オ信号の形で外部から取り込むためのものであり、この
ビデオインターフィス6には、VCR,TV等が必要に
応じて接続される。The video interface 6 is for taking in an example picture from the outside in the form of a video signal. The video interface 6 is connected to a VCR, a TV and the like as necessary.
【0034】タブレット7は、表示部2の画面上におい
て、任意の図形を手書きにより描くためのものであり、
このタブレット7は、手書きされた図形を例示画として
入力するため等に使用される。The tablet 7 is for drawing an arbitrary figure by hand on the screen of the display unit 2.
The tablet 7 is used to input a handwritten figure as an example image.
【0035】イメージスキャナ8は、カラー表示された
任意の図柄見本10を画像データに変換するためのもの
であり、このイメージスキャナ8は、後述するように、
画像登録処理のために、あるいは図柄見本10を例示画
として入力するため等に使用される。The image scanner 8 is for converting an arbitrary symbol sample 10 displayed in color to image data.
It is used for image registration processing or for inputting the design sample 10 as an example image.
【0036】なお、以上のパーソナルコンピュータシス
テムを実現するためには、各種のオペレーティングシス
テム、描画用アプリケーションソフト等が必要であるこ
とは、当業者であれば容易に理解されるであろう。It should be understood by those skilled in the art that various operating systems, drawing application software, and the like are required to realize the above-described personal computer system.
【0037】次に、図2〜図5は、本発明装置のソフト
ウェア構成を示す制御フローチャートであり、以下これ
らのフローチャート及び図6〜図10の説明図を参照し
ながら、本発明装置の動作を系統的に説明する。FIGS. 2 to 5 are control flowcharts showing the software configuration of the apparatus of the present invention. The operation of the apparatus of the present invention will be described below with reference to these flowcharts and the explanatory diagrams of FIGS. It will be described systematically.
【0038】まず最初に、画像登録処理について説明す
る。図10に示されるように、今仮に登録すべき画像が
1000枚存在すると想定する。このような場合、本発
明では、まずその内の50枚をサンプル分析画像として
確保し、このサンプル分析画像に対して、感性的特徴量
の抽出及び物理的特徴量の抽出を行う。感性的特徴量の
抽出は、適当な人数(例えば100名)のデザイナー或
いは一般需要者に対するアンケート調査を実施すること
により行なわれる。その結果、サンプル分析画像を構成
する各画像の感性的特徴量は、例えばシャープ・ソフト
度は0.8、シンプル・デコラテブ度は0.7、動的・
静的度は0.6、モダン・クラッシック度は0.3、抽
象的・写実的度は0.9等のように定量化される。な
お、この例では、各特徴量の値は、0.0〜1.0を1
0段階に分割してなる各数値により表されている。一
方、物理的特徴量の抽出はコンピュータ処理により機械
的に行われる。すなわち、50枚のサンプル分析画像を
構成する各画像に対しては、まず濃度値の変換、雑音の
除去、ぼけの復元、輪郭の検出強調、連結部分の抽出等
の様々な画像処理が施され、次いでその画像処理結果に
に基づいて種々の特徴抽出演算が行われ、最終的に、例
えば直線度は0.9、コントラスト度は0.8、複雑度
は0.1等のように、各物理的特徴量が定量化される。First, the image registration processing will be described. As shown in FIG. 10, it is assumed that there are 1000 images to be temporarily registered. In such a case, according to the present invention, first, 50 of them are secured as a sample analysis image, and a kansei feature amount and a physical feature amount are extracted from the sample analysis image. The extraction of the emotional feature is performed by conducting a questionnaire survey on an appropriate number of designers (for example, 100) or general consumers. As a result, the sensual feature amount of each image constituting the sample analysis image is, for example, 0.8 for sharp softness, 0.7 for simple decorative, and 0.7 for dynamic
The static degree is quantified as 0.6, the modern classic degree is 0.3, and the abstract / realistic degree is quantified as 0.9. In this example, the value of each feature amount is 0.0 to 1.0
It is represented by each numerical value divided into 0 stages. On the other hand, the extraction of the physical feature is mechanically performed by computer processing. That is, each image constituting the 50 sample analysis images is first subjected to various image processing such as conversion of density values, removal of noise, restoration of blur, detection and enhancement of contours, and extraction of connected portions. Then, various feature extraction calculations are performed based on the image processing result, and finally, for example, the linearity is 0.9, the contrast is 0.8, the complexity is 0.1, and so on. Physical features are quantified.
【0039】このようにして、サンプル分析画像を構成
する各画像に対し、感性的特徴量及び物理的特徴量の抽
出が行われたならば、次いで両特徴量の相関関係を規定
するマッピングルールfが、統計的手法により作成され
る。その結果、例えば、シャープ/ソフト度=0.9・
直線度−0.2・複雑度の如く、マッピングルールfが
求められる。After the sensual feature and the physical feature have been extracted from each of the images constituting the sample analysis image in this manner, the mapping rule f defining the correlation between the two features is then obtained. Is created by a statistical method. As a result, for example, sharpness / softness = 0.9 ·
A mapping rule f is obtained such as linearity−0.2 · complexity.
【0040】以後、上で求められたマッピングルールf
を用いることにより、登録対象である1000枚の画像
から感性的特徴量が機械的に求められ、こうして得られ
た物理的特徴量及び感性的特徴量は該当する画像とそれ
ぞれ関連付けられてデータベースが構成され、このデー
タベースは最終的に画像記憶部5に記憶される。Hereinafter, the mapping rule f obtained above
, The emotional feature is mechanically obtained from the 1000 images to be registered, and the obtained physical and emotional features are respectively associated with the corresponding images to form a database. This database is finally stored in the image storage unit 5.
【0041】次に、本発明の要部である画像検索処理に
ついて説明する。図2に示されるように、本発明に係る
画像検索処理は、検索を希望する画像の特徴を図画を用
いて例示的に表現してなる例示画を入力するための例示
画入力処理(ステップ201)、前記入力された例示画
の物理的特徴、及び/または、感性的特徴を手動にて修
正するための例示画特徴修正処理(ステップ202)、
前紀修正後の例示画の物理的特徴、及び/または、感性
的特徴に基づいて、前記画像記憶手段である画像記憶部
5に記憶された多数の画像の中から、当該例示画特徴に
類似する画像を抽出するための類似画像抽出処理(ステ
ップ203)、前記抽出された画像を表示部2へと出力
する検索画像表示処理(ステップ204)、及び検索続
行を条件として(ステップ205YES)、検索出力さ
れた1もしくは2以上の画像の1つを検索続行のために
新たな例示画として入力するための画像再例示処理(ス
テップ206)とから概略構成されている。Next, an image search process which is a main part of the present invention will be described. As shown in FIG. 2, the image search processing according to the present invention includes an example image input processing (step 201) for inputting an example image that exemplifies the features of an image desired to be searched using drawings. ), An example image feature correction process (Step 202) for manually correcting the physical characteristics and / or sensibility characteristics of the input example image;
Based on the physical characteristics and / or sensibility characteristics of the example image after the correction of the previous period, the image image similar to the example image feature is selected from among a large number of images stored in the image storage unit 5 as the image storage unit. Image extraction processing for extracting an image to be extracted (step 203), search image display processing for outputting the extracted image to the display unit 2 (step 204), and continuation of the search (step 205 YES). And an image re-executing process (step 206) for inputting one of the output one or more images as a new example image for continuing the search.
【0042】例示画入力処理(ステップ201)の詳細
を図3に示す。同図において、処理が開始されると、例
示モードの指定を待機する状態となる(ステップ30
1)。この状態において、操作部3のマウスの所定操作
により、外部画像入力モードが選択されると、続いて画
像入力処理(ステップ302)が実行され、ビデオイン
タフェース6、タブレット7、イメージスキャナ8のい
ずれかから、外部画像を例示画として入力することが可
能となる。次いで、入力された例示画は画像処理された
後、その物理的特徴量(直線度、コントラスト、複雑度
等)の抽出・記憶が行われ(ステップ303)、その後
前述のマッピングルールfを用いて、感性的特徴量への
変換・記憶処理が行なわれる(ステップ304)。FIG. 3 shows details of the example image input process (step 201). In the figure, when the process is started, the process enters a state of waiting for designation of an example mode (step 30).
1). In this state, when the external image input mode is selected by a predetermined operation of the mouse of the operation unit 3, image input processing (step 302) is subsequently executed, and any one of the video interface 6, the tablet 7, and the image scanner 8 is executed. Thus, an external image can be input as an example image. Next, after the input example image is subjected to image processing, its physical feature amounts (linearity, contrast, complexity, etc.) are extracted and stored (step 303), and thereafter, using the aforementioned mapping rule f. Then, the conversion and storage processing to the emotional feature amount is performed (step 304).
【0043】例示画外部入力時の表示画面の一例を図6
に示す。この例では、CRT表示装置等の画面11の左
上部に正方形状のウィンドウ12が設定され、このウィ
ンドウ12内にはビデオインタフェース6,タブレット
7、イメージスキャナ8等を用いて外部から入力された
例示画13が表示されている。また、画面11の左下部
には、ソフトさ、暖かさ、明るさ等の如く感性的特徴項
目14が表示され、それぞれその右側には、直線状イン
ジケータ15と指針16とを用いて、各特徴項目14に
対応する特徴量が表示されている。なお、後述するよう
に、この実施例においては、特徴量の修正を必要に応じ
て絶対値とオフセット値のいずれかで行うことができ、
この例ではオフセット値の場合が示されている。いずれ
の場合にもインジケータ15上に表示された指針16は
マウス17の操作により、左右に移動可能になされてい
る。FIG. 6 shows an example of the display screen at the time of external input of the example image.
Shown in In this example, a square window 12 is set at the upper left of a screen 11 such as a CRT display device, and in this window 12, a video interface 6, a tablet 7, an image scanner 8 and the like are used to input externally. Image 13 is displayed. In the lower left part of the screen 11, sensible characteristic items 14 such as softness, warmth, brightness, etc. are displayed, and on the right side thereof, a linear indicator 15 and a pointer 16 are used. The feature amount corresponding to item 14 is displayed. As will be described later, in this embodiment, the correction of the feature amount can be performed by using either the absolute value or the offset value as needed.
In this example, the case of an offset value is shown. In either case, the pointer 16 displayed on the indicator 15 can be moved left and right by operating the mouse 17.
【0044】図3のフローチャートに戻って、例示モー
ドとしてプリセット画像入力モードが選択されると、例
示画像メニュー表示を行った後(ステップ305)、い
ずれかの例示画の選択操作を待機する状態となる(ステ
ップ306)。この状態において、所定の選択操作が行
われれば(ステップ306YES)、前述の外部画像入
力モードの場合と同様にして、入力された例示画に関し
て物理的特徴量及び感性的特徴量が求められる(ステッ
プ307,308)。もっとも、この例示画像メニュー
を用いた場合には、これらの特徴量は例示画登録時に既
に図10に示された方法により求められているから、外
部画像入力の場合のように、その都度特徴抽出演算を行
う必要はない。Returning to the flowchart of FIG. 3, when the preset image input mode is selected as an example mode, an example image menu is displayed (step 305), and then a state of waiting for a selection operation of any example image. (Step 306). In this state, if a predetermined selection operation is performed (YES in step 306), the physical feature amount and the sensual feature amount are obtained for the input example image in the same manner as in the case of the above-described external image input mode (step 306). 307, 308). However, when this example image menu is used, these feature amounts have already been obtained by the method shown in FIG. 10 at the time of registration of the example image. No calculations need to be performed.
【0045】例示画プリセット入力時の表示画面の一例
を図7に示す。この例では、画面11の略左側半分の部
分には正方形状のウィンドウ18が設定されており、こ
のウィンド18内には9枚の画像G1〜G9からなる例
示画像メニューが表示されており、また画面11の右側
部分にはウィンド20が設定されており、このウィンド
20内には、シャープ、ソフト、シンプル、デコラテ
ィ、静的、動的、モダン、クラッシック、抽象的等の如
く、感性的特徴量に対応した特徴項目21が表示されて
いる。さらに、画面11の右下には、直線状インジケー
タ22と指針23とを用いて、任意の特徴量がその絶対
値又はオフセット値により表示可能になされており、マ
ウス17を用いて前述の特徴項目21の一つを選択し、
その後インジケータ22上において指針23を左右に移
動させることにより、該当項目の特徴量の値を任意に修
正可能になされている。FIG. 7 shows an example of the display screen at the time of inputting the example image preset. In this example, a square window 18 is set in a substantially left half of the screen 11, and an example image menu including nine images G1 to G9 is displayed in the window 18. A window 20 is set on the right side of the screen 11, and within this window 20, sensible feature amounts such as sharp, soft, simple, decorative, static, dynamic, modern, classical, abstract, etc. Are displayed. Further, at the lower right of the screen 11, an arbitrary feature amount can be displayed by its absolute value or offset value using a linear indicator 22 and a pointer 23. Select one of the 21
Thereafter, by moving the pointer 23 left and right on the indicator 22, the value of the feature amount of the corresponding item can be arbitrarily corrected.
【0046】次に、例示画特徴修正処理(ステップ20
2)の詳細を図4に示す。同図において、処理が開始さ
れると、修正処理にて使用されるスケールの設定を待機
する状態となる(ステップ401)。この状態におい
て、使用スケールとして感性的特徴量が選択されると
(ステップ401)、感性的特徴項目についてのメニュ
ー表示が行われた後(ステップ402)、修正すべき特
徴項目の選択を待機する状態となる(ステップ40
3)。すなわち、前述した図6の例で説明すれば、画面
11の左下部にはソフトさ、暖かさ、明るさの如く特徴
項目14が表示され、マウス17による選択を待機する
状態となる。同様にして、図7の例で説明すれば、画面
11の右側に設定されたウィンドウ20内には、シャー
プ、ソフト、シンプル、デコラティ、静的、動的、モダ
ン、クラッシック、抽象的の如く特徴項目21が表示さ
れ、マウス17によりそれらの一つが選択されるのを待
機する状態となる。なお、図7の例では、特徴項目21
の中の「シャープ」が選択された状態を示している。Next, the example image feature correcting process (step 20)
The details of 2) are shown in FIG. In the figure, when the process is started, the process enters a state of waiting for setting of a scale used in the correction process (step 401). In this state, when the emotional feature amount is selected as the usage scale (step 401), a menu for the emotional feature item is displayed (step 402), and then a state of waiting for the selection of the feature item to be corrected is provided. (Step 40
3). That is, in the example of FIG. 6 described above, the characteristic items 14 such as softness, warmth, and brightness are displayed in the lower left portion of the screen 11, and a state in which the selection by the mouse 17 is awaited. Similarly, in the example of FIG. 7, the window 20 set on the right side of the screen 11 has features such as sharp, soft, simple, decorative, static, dynamic, modern, classic, and abstract. Item 21 is displayed, and it is in a state of waiting for one of them to be selected by the mouse 17. Note that, in the example of FIG.
Indicates a state in which "sharp" is selected.
【0047】この状態において、何等かの特徴項目が選
択されると(ステップ403YES)続いて修正値とし
て絶対値を用いるかオフセット値を用いるかを設定待機
する状態となる(ステップ404)。この状態におい
て、修正値としてオフセット値が選択されると、該当特
徴量項目のオフセット値を表示させつつ(ステップ40
5)、マウスを用いた修正操作で入力されるオフセット
値を読み込み(ステップ406)、所定の修正完了操作
を待機する状態となる(ステップ407NO)。この状
態において、設定完了が確認されると(ステップ407
YES)、修正操作とともに読み込まれたオフセット値
はその時点の特徴量絶対値(すなわち、当該例示画が有
する固有特徴量)と加算されて新たな特徴量が求めら
れ、当該特徴項目についての特徴量が希望の値に修正さ
れる(ステップ408)。以上の操作が、必要な特徴項
目についての修正が全て完了するまで繰り返される(ス
テップ413YES)。In this state, when any characteristic item is selected (YES in step 403), a state of waiting for setting whether to use an absolute value or an offset value as a correction value is set (step 404). In this state, when an offset value is selected as a correction value, the offset value of the corresponding feature amount item is displayed (step 40).
5) The offset value input by the correction operation using the mouse is read (step 406), and a state of waiting for a predetermined correction completion operation is set (step 407 NO). In this state, if the setting completion is confirmed (step 407)
YES), the offset value read together with the correction operation is added to the feature value absolute value at that time (that is, the unique feature value of the example image) to obtain a new feature value, and the feature value of the feature item is obtained. Is modified to the desired value (step 408). The above operation is repeated until all the necessary feature item corrections are completed (step 413 YES).
【0048】オフセット値を用いた特徴量修正処理に好
適な表示態様の具体的な一例(画面の一部)を図9
(a)に拡大して示す。この例では、特徴項目24とし
て「シンプルさ」が表示されるとともに、その右側には
オフセット値インジケータ28と指針27,27´を用
いてオフセット値が表示されている。このオフセット値
インジケータ28では、オフセット値0を中心として、
±0.05の範囲で、0.01刻みでオフセット値の修
正を可能としている。修正当初においては、指針27は
オフセット値0に位置しており、マウスを用いてインジ
ケータ28上で所望の位置を指定すると、指針27´に
示されるように、当該指定された位置へと指針27は移
動する。このような表示態様を用いれば、当該特徴項目
の絶対値をなんら意識すること無く、「もう少しシンプ
ルに」或いは「もう少し複雑に」といった通常のデサイ
ナーの感覚を持って、当該例示画の各特徴項目の特徴量
の値を小刻みに修正することができる。FIG. 9 shows a specific example (part of the screen) of a display mode suitable for the feature amount correction processing using the offset value.
FIG. In this example, "simplicity" is displayed as the feature item 24, and an offset value is displayed on the right side thereof using the offset value indicator 28 and the hands 27 and 27 '. In this offset value indicator 28, with the offset value 0 as the center,
The offset value can be corrected in increments of 0.01 in the range of ± 0.05. At the beginning of the correction, the pointer 27 is located at the offset value 0. When a desired position is designated on the indicator 28 using a mouse, the pointer 27 is moved to the designated position as indicated by the pointer 27 '. Moves. If such a display mode is used, each feature item of the example image can be sensed without a sense of absolute value of the feature item at all and with a feeling of a normal designer such as "slightly simpler" or "slightly more complicated". Can be corrected in small increments.
【0049】図4のフローチャートに戻って、修正値と
して絶対値が選択された場合には(ステップ404)、
該当項目の絶対表示を行った後(ステップ409)、所
定の修正操作で入力される絶対値を読み込み(ステップ
410)、所定の設定完了操作を待機する状態となる
(ステップ411NO)。この状態において、所定の設
定完了操作が確認されると(ステップ411YES)、
所定の修正操作で入力された入力値は、そのまま希望の
特徴量絶対値として当該時点の固有特徴量と置き換えら
れ、これにより絶対値を用いた例示画特徴量の修正操作
が行われる(ステップ412)。Returning to the flowchart of FIG. 4, when an absolute value is selected as the correction value (step 404),
After the corresponding item is absolutely displayed (step 409), an absolute value input by a predetermined correction operation is read (step 410), and a state of waiting for a predetermined setting completion operation is entered (step 411NO). In this state, if a predetermined setting completion operation is confirmed (step 411 YES),
The input value input by the predetermined correction operation is replaced as it is with the unique characteristic amount at that time as a desired characteristic amount absolute value, whereby the example image characteristic amount correction operation using the absolute value is performed (step 412). ).
【0050】絶対値を用いた特徴量修正操作に好適な表
示態様の具体的な一例を図9(b)に示す。この例で
は、特徴項目24として「シンプルさ」が表示され、そ
の右側には絶対値インジケータ25と指針26とを用い
て、当該特徴項目24についての特徴量の絶対値が表示
されている。この絶対値インジケータ25には、0.0
〜1.0の範囲で、0.1刻みに絶対値目盛りが付され
ており、この絶対値インジケータ25上には指針26を
用いて当該項目の特徴量が絶対値にて表示される。修正
操作の当初においては、指針26は当該特徴項目の固有
特徴量(当該例示画が本来有する特徴量)に位置されて
おり、図示しないカーソルにて指針26を絶対値インジ
ケータ25上において任意の位置に移動可能になされて
いる。この例によれば、修正開始当初においては、指針
26によって当該例示画の固有特徴量を確認することが
できる。この固有特徴量は、特に感性的特徴を用いた場
合、多数のデザイナー或いは一般需要者の感性に照らし
て統計的に得られたものであるから、流行性を配慮した
デザイン活動には極めて有効である。すなわち、入力さ
れた例示画に関し一般人の感性を知ることができるか
ら、一般人の感性にのっとって、「よりシンプル」に或
いは「より複雑に」といったデザイン活動を容易に実施
することができる。FIG. 9B shows a specific example of a display mode suitable for a feature value correction operation using an absolute value. In this example, “simplicity” is displayed as the feature item 24, and the absolute value of the feature amount of the feature item 24 is displayed on the right side thereof using the absolute value indicator 25 and the pointer 26. The absolute value indicator 25 has 0.0
Absolute value scales are provided in increments of 0.1 in the range of 1.0 to 1.0, and the feature value of the item is displayed on the absolute value indicator 25 by using a pointer 26 as an absolute value. At the beginning of the correction operation, the pointer 26 is located at the unique characteristic amount of the characteristic item (the characteristic amount inherent in the illustrated image), and the pointer 26 is moved to an arbitrary position on the absolute value indicator 25 by a cursor (not shown). It has been made movable. According to this example, at the beginning of the correction, the characteristic feature amount of the example image can be confirmed by the pointer 26. This characteristic feature is statistically obtained in light of the sensitivity of many designers or general consumers, especially when using kansei features. is there. That is, since the general public's sensibility can be known with respect to the input example image, design activities such as "simpler" or "more complex" can be easily performed according to the general sensibility.
【0051】なお、この実施例の特徴量修正処理は、物
理的特徴量についても行い得ることは言うまでもないこ
とであり、その場合には図6および図7における特徴項
目は、物理的特徴である直線度、コントラスト、複雑度
などにより表現される(ステップ414)。すなわち、
物理的特徴修正処理(ステップ414)はその内容を省
略して示されているが、以上説明した一連の処理(ステ
ップ402〜412)が物理的特徴量に関して実行され
るわけである。その結果、物理的特徴項目のメニューか
ら所望の項目を選択した後、オフセット値又は絶対値を
用いて、特徴量の修正を行うことができる。It is needless to say that the feature amount correction processing of this embodiment can be performed also on physical feature amounts, in which case the feature items in FIGS. 6 and 7 are physical features. It is represented by linearity, contrast, complexity, etc. (step 414). That is,
Although the physical feature correction process (step 414) is not shown, the series of processes described above (steps 402 to 412) are executed for the physical feature amount. As a result, after selecting a desired item from the physical feature item menu, the feature amount can be corrected using the offset value or the absolute value.
【0052】図2に戻って、このようにして必要な特徴
量修正操作が完了すると、次いで修正された物理的特徴
量、及び/又は、感性的特徴量に基づき、それに合致ま
たは近い特徴を有する類似画像の抽出が行われ(ステッ
プ203)、抽出された画像は画像表示装置の画面上に
表示される(ステップ204)。このようにして行われ
た初回の検索結果に対応する表示画面の一例を図8に示
す。この例は、図7の表示画面11において、円形リン
グ状の選択マーク19で示されるように、例示画G1を
選択した結果を示している。同図から明らかなように、
例示画G1は縦のストライプの図柄で構成されており、
この例示画G1を基礎として、これに修正を加えシャー
プ度をやや弱めた結果、図8に示されるように、そのよ
うに修正された例示画特徴に類似する画像として、9枚
の画像G11〜G19が選択されている。これら選択さ
れた画像G11〜G19の中に目的となる画像が存在す
れば、検索処理は一応完了するが(ステップ205N
O)、9枚の画像G11〜G19が得られたにも拘ら
ず、尚も好みの画像が存在しない場合には(ステップ2
05YES)、画像再例示処理(ステップ206)が実
行される。Returning to FIG. 2, when the necessary feature quantity correction operation is completed in this way, the physical feature quantity and / or the kansei feature quantity which have been corrected or have similar features are obtained based on the modified physical feature quantity and / or kansei feature quantity. A similar image is extracted (step 203), and the extracted image is displayed on the screen of the image display device (step 204). FIG. 8 shows an example of a display screen corresponding to the result of the first search performed in this manner. This example shows the result of selecting the example image G1 on the display screen 11 of FIG. 7 as indicated by the circular ring-shaped selection mark 19. As is clear from the figure,
The example image G1 is composed of a vertical stripe pattern,
Based on the example image G1, the image is modified and slightly reduced in sharpness. As a result, as shown in FIG. 8, nine images G11 to G11 are similar to the example image feature thus modified. G19 is selected. If the target image is present in these selected images G11 to G19, the search process is completed for the time being (step 205N).
O) If nine images G11 to G19 are obtained, but there is still no favorite image (step 2)
05YES), an image re-exemplification process (step 206) is executed.
【0053】画像再例示処理の詳細を図5に示す。この
画像再例示処理では、先の処理で検索された9枚の画像
G11〜G19を表示した状態のままで、マウスからの
画像選択操作を待機する状態となる(ステップ502N
O)。この状態において、9枚の画像G11〜G19の
いずれか1つが選択されると(ステップ502YE
S)、選択された画像の物理的特徴量及び感性的特徴量
の読み出し・記憶が行われた後(ステップ503,50
4)、再び前述した例示画特徴修正処理(ステップ20
2)、類似画像抽出処理(ステップ203)及び検索画
像表示処理(ステップ204)が実行され、検索画像の
一層の絞り込みが可能となる。FIG. 5 shows the details of the image re-exemplification process. In the image re-exemplification process, the image selection operation from the mouse is awaited while the nine images G11 to G19 searched in the previous process are displayed (step 502N).
O). In this state, when any one of the nine images G11 to G19 is selected (step 502YE).
S) After reading out and storing the physical feature amount and the emotional feature amount of the selected image (steps 503 and 50).
4), the above-described example image feature correction processing (step 20)
2), similar image extraction processing (step 203) and search image display processing (step 204) are executed, and the search images can be further narrowed down.
【0054】このように、本実施例装置によれば、外部
画像入力モードとプリセット画像入力モードとのいずれ
かを選択して任意の例示画を入力した後、使用スケール
として感性的特徴量と物理的特徴量とのいずれかを必要
に応じて選択し、さらに修正値としてオフセット値と絶
対値とのいずれれかを選択することによって、デザイン
コンセプトにおおよそ合致する画像から始めて、これに
徐々に修正を加えつつ、画像検索処理を繰り返し、最終
的に求める画像を効率よく検索することができる訳であ
る。As described above, according to the present embodiment, after selecting one of the external image input mode and the preset image input mode and inputting an arbitrary example image, the sensuous feature amount and the physical By selecting one of the objective features as needed, and then selecting either the offset value or the absolute value as the correction value, start with an image that roughly matches the design concept and gradually correct it Thus, the image search process is repeated while adding the image, and the image finally obtained can be efficiently searched.
【0055】[0055]
【発明の効果】この出願の第1若しくは第4の発明によ
れば、複数の画像が登録画像として記憶され、前記登録
画像のうちから選択した複数のサンプル画像に対する感
性的特徴を入力することにより得られる感性的特徴量と
前記サンプル画像を画像処理して得られる物理的特徴量
との相関関係を規定するマッピングルールが作成され、
作成された前記マッピングルールに基づいて物理的特徴
量を元に前記登録画像に感性的特徴量が関連付けされ、
検索を希望する登録画像の特徴を図画を用いて例示的に
表現してなる例示画が入力され、前記入力された例示画
の感性的特徴量もしくは物理的特徴量が手動にて修正さ
れ、前記修正後の例示画の特徴量に基づいて、前記記憶
された登録画像の中から、当該例示画に類似する登録画
像が前記マッピングルールを用いて関連付けられた特徴
量に基づいて抽出され、前記抽出された登録画像が可視
的に出力される。従って、検索を希望する画像の特徴と
ぴったり合致する例示画が入手できない場合であって
も、画像特徴がおおよそ一致する程度の例示画を先ず入
力した後、これに必要な特徴修正を加えることにより、
所望特徴に合致する画像を効率よく検索することができ
る。また、基本コンセプトのみを表した例示画により画
像特徴を提示し、その後、その例示画に対して軽微なバ
リエーションを加えつつ、デザインコンセプトを膨らま
せて対応する画像を逐次検索するような場合にも、軽微
なバリエーション部分についてはそれに相当する特徴項
目を手動で修正することにより、実際の例示画に修正を
加えずとも、これらの検索作業を効率よく実施させるこ
とができる。According to the first or fourth aspect of the present invention, a plurality of images are stored as registered images, and by inputting sensuous characteristics for a plurality of sample images selected from the registered images. A mapping rule that defines a correlation between the obtained kansei feature and the physical feature obtained by performing image processing on the sample image is created,
Sensitive feature amounts are associated with the registered image based on physical feature amounts based on the created mapping rule,
An example image, which exemplarily expresses the feature of the registered image desired to be searched using a drawing, is input, and the kansei feature amount or the physical feature amount of the input example image is manually corrected, Based on the feature amount of the modified example image, a registered image similar to the example image is extracted from the stored registered images based on the associated feature amount using the mapping rule. The registered image is output visually. Therefore, even when an example image that exactly matches the feature of the image desired to be searched is not available, first input an example image whose image feature roughly matches, and then add necessary feature correction to this. ,
An image matching the desired feature can be efficiently searched. Also, in the case of presenting image features by an example image representing only the basic concept, and then adding a slight variation to the example image, expanding the design concept and sequentially searching for corresponding images, By manually correcting a feature item corresponding to a slight variation portion, these search operations can be efficiently performed without making a correction to an actual example image.
【0056】第1若しくは第4の発明において、ビデオ
インタフェース、イメージスキャナー、タブレット等を
用いて任意の例示画を外部から入力できるようにすれ
ば、例えば、テレビ画像、映画、パンフレット、手書き
図形等のように例示画選択の範囲を広げることができ
る。In the first or fourth aspect of the present invention, if an arbitrary example image can be input from the outside using a video interface, an image scanner, a tablet, or the like, for example, a television image, a movie, a pamphlet, a handwritten figure, etc. Thus, the range of selection of the example image can be expanded.
【0057】第1若しくは第4の発明において、予め用
意された例示画メニューの中に含まれる複数の例示画の
中から1の例示画が選択されて入力されるようにすれ
ば、オペレータ側で別途例示画を用意せずとも、例示画
メニューの中から任意の画像を選択することで所望の画
像を検索することができる。殊に、この発明において
は、例示画特徴を手動にて修正可能であることから、例
示画メニューに含まれる例示画数としては各デザインコ
ンセプトをそれぞれ代表する必要最小限で済み、格別の
コストアップを来すことがない。In the first or fourth aspect of the present invention, if one example image is selected from a plurality of example images included in the example image menu prepared in advance and is input, the operator can select one of the example images. Even if an example image is not separately prepared, a desired image can be searched by selecting an arbitrary image from the example image menu. In particular, in the present invention, since the illustration features can be manually modified, the number of illustrations included in the illustration menu can be minimized as necessary to represent each design concept. Never come.
【0058】第1若しくは第4の発明において、出力さ
れる1若しくは2以上の画像の一つが検索続行のために
新たな例示画として入力されるようにすれば、例示画入
力、例示画修正、画像抽出、画像出力を繰り返しつつ、
デザイナーのコンセプトに合致する画像を一層効率よく
絞り込むことができる。また、特徴量として、物理的特
徴量、及び/又は、感性的特徴量を使用すれば、特徴量
の種別をデザインコンセプトに合わせて適切に選択する
ことができる。In the first or fourth aspect of the present invention, if one or more of the output images is input as a new example image for continuing the search, the example image input, the example image correction, While repeating image extraction and image output,
Images that match the designer's concept can be narrowed down more efficiently. Further, if a physical feature and / or a kansei feature is used as the feature, the type of the feature can be appropriately selected according to the design concept.
【0059】この出願の第2若しくは第5の発明によれ
ば、入力された例示画の各特徴についての固有特徴量が
表示され、所定の修正操作で入力される入力値が該当す
る特徴についての希望の特徴量絶対値として認識され、
当該特徴についての固有特徴量が前記入力値に修正さ
れ、前記修正後の特徴量が表示されるため、この固有特
徴量に基づいて、当該例示画の本来持っている特徴量を
容易に確認することができる。すなわち、例えば、特徴
量として物理的特徴量を利用すれば、当該例示画の本来
持っている物理的特徴量を確認することができる。同様
に、例えば、特徴量として感性的特徴量を利用すれば、
統計的に一般人から見た感性的特徴量を確認することが
できる。殊に、この種の感性的特徴量は看者によりばら
つきが比較的大きいため、この固有特徴量表示により例
示画に対する一般人の感性を知り得ることは、デザイナ
ーにとって創作活動の助けとなる。また、第2若しくは
第5の発明によれば、例示画を必要な特徴量項目につい
てのみ、指定の特徴量に修正することができる。According to the second or fifth aspect of the present invention, the unique feature amount of each feature of the input example image is displayed, and the input value input by a predetermined correction operation corresponds to the corresponding feature. Recognized as the desired feature absolute value,
Since the unique feature amount of the feature is corrected to the input value and the corrected feature amount is displayed, the original feature amount of the example image is easily confirmed based on the unique feature amount. be able to. That is, for example, if a physical feature amount is used as the feature amount, it is possible to confirm the physical feature amount originally possessed by the example image. Similarly, for example, if a kansei feature is used as a feature,
It is possible to statistically confirm the emotional feature amount viewed from the general public. In particular, since this kind of sensible feature amount has a relatively large variation depending on the viewer, it is possible for the designer to know the sensibility of the general public with respect to the example image by the display of the unique feature amount, which assists the designer in his creative activities. Further, according to the second or fifth aspect, it is possible to correct the example image to the designated feature amount only for the necessary feature amount item.
【0060】この出願の第3若しくは第6発明によれ
ば、入力された例示画の各特徴についての固有特徴量の
所定調整範囲が表示され、所定の修正操作で入力される
入力値が該当する特徴についての固有特徴量に対する希
望のオフセット値として認識され、該入力値を前記固有
特徴量に加算することにより当該固有特徴量の値が修正
され、前記修正後の特徴量の前記固有特徴量に対するオ
フセット値が前記所定調整範囲と関連付けて表示され
る。このため、必要な特徴量項目についてのみ、所定の
調整範囲内において、例えば、感性的特徴量として「よ
りシャープに」、「よりシンプルに」と言ったような相
対的な微調整指示値を以て修正操作を行うこともでき
る。According to the third or sixth aspect of the present invention, a predetermined adjustment range of the characteristic amount of each characteristic of the input example image is displayed, and an input value input by a predetermined correction operation is applicable. It is recognized as a desired offset value for the characteristic amount of the characteristic, and the value of the characteristic amount is corrected by adding the input value to the characteristic amount. The offset value is displayed in association with the predetermined adjustment range. For this reason, only the necessary feature value items are corrected within a predetermined adjustment range, for example, with relative fine adjustment instruction values such as "sharper" and "simpler" as the emotional feature values. Operations can also be performed.
【図1】本発明装置のハードウェア構成を示すブロック
図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a hardware configuration of a device of the present invention.
【図2】本発明に係る画像検索処理を概略的に示すゼネ
ラルフローチャートである。FIG. 2 is a general flowchart schematically showing an image search process according to the present invention.
【図3】本発明に係る例示画入力処理を示すフローチャ
ートである。FIG. 3 is a flowchart illustrating an exemplary image input process according to the present invention.
【図4】本発明に係る特徴修正処理を示すフローチャー
トである。FIG. 4 is a flowchart illustrating a feature correction process according to the present invention.
【図5】本発明に係る画像再例示処理を示すフローチャ
ートである。FIG. 5 is a flowchart illustrating an image re-exemplification process according to the present invention.
【図6】例示画外部入力時の表示画面の一例を示す説明
図である。FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an example of a display screen when an example image is externally input;
【図7】例示画プリセット入力痔の表示画面の一例を示
す説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an example of a display screen of an example image preset input hemorrhoid.
【図8】初回の検索結果の表示画面の一例を示す説明図
である。FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of a display screen of a first search result.
【図9】絶対値修正の場合とオフセット値修正の場合と
について、特徴量表示態様の具体的な一例を示す説明図
である。FIG. 9 is an explanatory diagram showing a specific example of a feature amount display mode in the case of absolute value correction and the case of offset value correction.
【図10】登録画像、感性的特徴、物理的特徴、及びマ
ッピングルールの相互関係を示す説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram showing the interrelationship between a registered image, a sentiment feature, a physical feature, and a mapping rule.
1 中央処理装置 2 表示部 3 操作部 4 プリンタ 5 画像記憶部 6 ビデオインタフェース 7 タブレット 8 イメージスキャナ 9 システムバス 10 図柄見本 11 画面 12 ウィンドウ 13 例示画 14 特徴項目 15 インジケータ 16 指針 17 マウス 18 ウィンドウ 19 選択マーク 20 ウィンドウ 21 特徴項目 22 インジケータ 23 指針 G1〜G9 例示画メニュー G11〜G19 検索された画像 24 特徴項目 25 絶対値インジケータ 26 指針 27 指針 28 オフセット値インジケータ DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Central processing unit 2 Display part 3 Operation part 4 Printer 5 Image storage part 6 Video interface 7 Tablet 8 Image scanner 9 System bus 10 Symbol sample 11 Screen 12 Window 13 Illustrative image 14 Feature item 15 Indicator 16 Pointer 17 Mouse 18 Window 19 Selection Mark 20 window 21 characteristic item 22 indicator 23 pointer G1 to G9 example image menu G11 to G19 searched image 24 characteristic item 25 absolute value indicator 26 pointer 27 pointer 27 offset value indicator
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平8−249352(JP,A) 特開 平8−87520(JP,A) 特開 平4−348474(JP,A) 特開 平4−326472(JP,A) 特開 平4−246771(JP,A) 特開 平4−241674(JP,A) 特開 平1−239631(JP,A) 特開 平1−209528(JP,A) 特開 平1−189722(JP,A) 特開 平1−189721(JP,A) 特開 平1−188935(JP,A) 特開 昭63−226769(JP,A) 宇津野直木、猪原徹ほか「デザイン画 の感性特徴と画像特徴」,情報処理学会 研究報告vol.94,no.7 堀越力,浜野輝夫,石井健一郎,「立 体形状検索システム」,情報管理Vo l.34,No.7(平成3年10 Fusako HIRABAYASH I et al. ”Informat ion Retrieval U (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06F 17/30 Continuation of the front page (56) References JP-A-8-249352 (JP, A) JP-A-8-87520 (JP, A) JP-A-4-348474 (JP, A) JP-A-4-326472 (JP) JP-A-4-246771 (JP, A) JP-A-4-241674 (JP, A) JP-A 1-239631 (JP, A) JP-A-1-209528 (JP, A) 1-189722 (JP, A) JP-A-1-189721 (JP, A) JP-A-1-188935 (JP, A) JP-A-62-226769 (JP, A) Naoki Utsuno, Toru Inohara et al. Sensitivity and Image Features ", Information Processing Society of Japan, Vol. 94, no. 7 Riki Horikoshi, Teruo Hamano, Kenichiro Ishii, "Structural Shape Retrieval System", Information Management Vol. 34, no. 7 (1991 Fusako HIRABAYASH I et al. "Information Retrieval U (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G06F 17/30
Claims (6)
録画像記憶ステップと、 前記登録画像のうちから選択した複数のサンプル画像に
対する感性的特徴を入力することにより得られる感性的
特徴量と前記サンプル画像を画像処理して得られる物理
的特徴量との相関関係を規定するマッピングルールを作
成するマッピングルール作成ステップと、 作成された前記マッピングルールに基づいて物理的特徴
量を元に前記登録画像に感性的特徴量を関連付けする特
徴量関連付けステップと、 検索を希望する画像の特徴を図画を用いて例示的に表現
してなる例示画を入力するための例示画入力ステップ
と、 前記入力された例示画の特徴量を感性的特徴量スケール
と物理的特徴量スケールとから任意に選ばれた使用スケ
ールにて修正するための例示画特徴量手動修正ステップ
と、 前記修正後の例示画の特徴量に基づいて、前記登録画像
記憶ステップにて記憶された画像の中から、当該例示画
に類似する登録画像を前記マッピングルールを用いて関
連付けられた特徴量に基づいて抽出する類似登録画抽出
ステップと、 前記類似登録画抽出ステップにて抽出された登録画像を
可視的に出力する登録画像出力ステップと、検索続行を条件として、前記登録画像出力ステップにて
可視的に出力された1もしくは2以上の画像の1つを検
索続行のための新たな例示画として入力し、前記例示画
特徴量手動修正ステップへと処理を移行させる画像再例
示ステップとを具備し、 それにより、例示画特徴量手動修正ステップと、類似登
録画抽出ステップと、登録画像出力ステップとを、随時
任意の特徴量を選択しつつ繰り返し、希望する画像を抽
出し得るようにしたことを特徴とする画像検索方法。 A registered image storing step of storing a plurality of images as a registered image; and a sentiment characteristic amount obtained by inputting a sentiment characteristic for a plurality of sample images selected from the registered images. A mapping rule creating step for creating a mapping rule that defines a correlation with a physical feature amount obtained by performing image processing on the sample image; and the registration based on a physical feature amount based on the created mapping rule. A feature value associating step of associating a sensual feature value with the image; an example image inputting step of inputting an example image that exemplarily expresses a feature of the image desired to be searched using a drawing; Kansei feature quantity scale characteristic of exemplary image was
Use scale arbitrarily selected from and the physical feature scale
And exemplary image feature quantity manual correction step for correcting at Lumpur, based on the feature amount of the exemplary image after the correction, from the stored image in the registration image storing step, similar to the illustrative image A similar registered image extracting step of extracting a registered image to be extracted based on the feature amount associated using the mapping rule, and a registered image outputting step of visually outputting the registered image extracted in the similar registered image extracting step In the registered image output step, on condition that the search is continued.
Search for one of one or more visually output images
Enter as a new illustration to continue searching
Image re-transfer processing to the feature amount manual correction step
And a step of manually correcting the example image feature quantity and a similar registration step.
The recording extraction step and the registered image output step
Repeat while selecting an arbitrary feature amount to extract the desired image
An image search method characterized in that it can be output.
する固有特徴量表示ステップと、 所定の修正操作で入力される入力値を該当する特徴につ
いての希望の特徴量絶対値として認識し、当該特徴につ
いての固有特徴量を前記入力値に修正する特徴量修正ス
テップと、 前記修正後の特徴量を表示する修正後特徴量表示ステッ
プと、 を具備することを特徴とする請求項1に記載の画像検索
方法。2. The image feature manual correction step includes a unique feature amount display step of displaying a unique feature amount of each feature of the input example image, and an input value input by a predetermined correction operation. A feature value correcting step of recognizing a desired feature value absolute value of the feature and correcting a unique feature value of the feature to the input value; a corrected feature value displaying step of displaying the corrected feature value; The image retrieval method according to claim 1, comprising:
調整範囲を表示する調整範囲表示ステップと、 所定の修正操作で入力される入力値を該当する特徴につ
いての固有特徴量に対する希望のオフセット値として認
識し、該入力値を前記固有特徴量に加算することにより
当該固有特徴量の値を修正する特徴量修正ステップと、 前記修正後の特徴量の前記固有特徴量に対するオフセッ
ト値を前記所定調整範囲と関連付けて表示する修正後特
徴量表示ステップと、 を具備することを特徴とする請求項1に記載の画像検索
方法。3. The example image feature manual correction step includes: an adjustment range display step of displaying a predetermined adjustment range of a unique feature amount of each of the input example image features; and an input value input by a predetermined correction operation. A characteristic value correction step of recognizing the characteristic value as a desired offset value with respect to the characteristic characteristic amount of the corresponding characteristic, and correcting the value of the characteristic characteristic amount by adding the input value to the characteristic characteristic amount. 2. The image search method according to claim 1, further comprising: displaying a corrected feature value displaying an offset value of the feature value with respect to the unique feature value in association with the predetermined adjustment range.
録画像記憶手段と、 前記登録画像のうちから選択した複数のサンプル画像に
対する感性的特徴を入力することにより得られる感性的
特徴量と前記サンプル画像を画像処理して得られる物理
的特徴量との相関関係を規定するマッピングルールを作
成するマッピングルール作成手段と、 作成された前記マッピングルールに基づいて物理的特徴
量を元に前記登録画像に感性的特徴量を関連付けする特
徴量関連付け手段と、 検索を希望する画像の特徴を図画を用いて例示的に表現
してなる例示画を入力するための例示画入力手段と、 前記入力された例示画の特徴量を感性的特徴量スケール
と物理的特徴量スケールとから任意に選ばれた使用スケ
ールにて修正するための例示画特徴量手動修正手段と、 前記修正後の例示画の特徴量に基づいて、前記登録画像
記憶手段にて記憶された画像の中から、当該例示画に類
似する登録画像を前記マッピングルールを用いて関連付
けられた特徴量に基づいて抽出する類似登録画抽出手段
と、 前記類似登録画抽出手段にて抽出された登録画像を可視
的に出力する登録画像出力手段と、検索続行を条件として、前記登録画像出力手段にて可視
的に出力された1もしくは2以上の画像の1つを検索続
行のための新たな例示画として入力し、前記例示画特徴
量手動修正手段へと処理を移行させる画像再例示手段と
を具備し、 それにより、例示画特徴量手動修正手段と、類似登録画
抽出手段と、登録画像出力手段とを、随時任意の特徴量
を選択しつつ繰り返し、希望する画像を抽出し得るよう
にしたことを特徴とする画像検索装置。 4. A registered image storing means for storing a plurality of images to be a registered image, and a sentiment characteristic amount obtained by inputting a sentiment characteristic for a plurality of sample images selected from the registered images. Mapping rule creating means for creating a mapping rule that defines a correlation with a physical feature amount obtained by performing image processing on the sample image; and the registration based on a physical feature amount based on the created mapping rule. A feature amount associating unit for associating a sensual feature amount with the image; an example image inputting unit for inputting an example image formed by exemplifying a feature of the image desired to be searched using a drawing; Kansei feature quantity scale characteristic of exemplary image was
Use scale arbitrarily selected from and the physical feature scale
And exemplary image feature quantity manual correction means for correcting at Lumpur, based on the feature amount of the exemplary image after the correction, from the stored image in the registration image storage means, similar to the illustrative image Registered image extraction means for extracting a registered image to be extracted based on the feature amount associated using the mapping rule, and registered image output means for visually outputting the registered image extracted by the similar registered image extraction means Visible on the registered image output means, provided that the search is continued.
Continue searching for one of the one or more images output
Enter as a new example picture for the line
Image re-exemplification means for shifting the process to the amount manual correction means;
The image feature amount manual correction means and the similar registration image
The extraction means and the registered image output means may be connected to any feature
Repeatedly to select the desired image.
An image search device, characterized in that:
する固有特徴量表示手段と、 所定の修正操作で入力される入力値を該当する特徴につ
いての希望の特徴量絶対値として認識し、当該特徴につ
いての固有特徴量を前記入力値に修正する特徴量修正手
段と、 前記修正後の特徴量を表示する修正後特徴量表示手段
と、 を具備することを特徴とする請求項4に記載の画像検索
装置。5. An example image feature manual correction unit, comprising: a unique feature amount display unit for displaying a unique feature amount of each feature of an input example image; and an input value input by a predetermined correction operation. A feature value correcting unit that recognizes a desired feature value absolute value of the feature and corrects a unique feature value of the feature to the input value; a corrected feature value display unit that displays the corrected feature value; The image search device according to claim 4, comprising:
調整範囲を表示する調整範囲表示手段と、 所定の修正操作で入力される入力値を該当する特徴につ
いての固有特徴量に対する希望のオフセット値として認
識し、該入力値を前記固有特徴量に加算することにより
当該固有特徴量の値を修正する特徴量修正手段と、 前記修正後の特徴量の前記固有特徴量に対するオフセッ
ト値を前記所定調整範囲と関連付けて表示する修正後特
徴量表示手段と、 を具備することを特徴とする請求項4に記載の画像検索
装置。6. An example image feature manual correction unit includes: an adjustment range display unit that displays a predetermined adjustment range of a unique feature amount of each of the input example image features; and an input value input by a predetermined correction operation. Characteristic amount correcting means for recognizing the characteristic value as a desired offset value with respect to the characteristic amount of the corresponding feature, and correcting the value of the characteristic amount by adding the input value to the characteristic amount; The image search apparatus according to claim 4, further comprising: a corrected feature amount display unit configured to display an offset value of the feature amount with respect to the unique feature amount in association with the predetermined adjustment range.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP05593595A JP3284528B2 (en) | 1995-03-15 | 1995-03-15 | Image search method and apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP05593595A JP3284528B2 (en) | 1995-03-15 | 1995-03-15 | Image search method and apparatus |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH08249351A JPH08249351A (en) | 1996-09-27 |
JP3284528B2 true JP3284528B2 (en) | 2002-05-20 |
Family
ID=13012942
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP05593595A Expired - Fee Related JP3284528B2 (en) | 1995-03-15 | 1995-03-15 | Image search method and apparatus |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3284528B2 (en) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4340367B2 (en) * | 1999-01-27 | 2009-10-07 | 株式会社リコー | Image classification apparatus and computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to function as the apparatus |
WO2000045341A1 (en) * | 1999-01-29 | 2000-08-03 | Lg Electronics Inc. | Method of searching or browsing multimedia data and data structure |
US7016916B1 (en) * | 1999-02-01 | 2006-03-21 | Lg Electronics Inc. | Method of searching multimedia data |
JP5009577B2 (en) | 2005-09-30 | 2012-08-22 | 富士フイルム株式会社 | Image search apparatus and method, and program |
US8145545B2 (en) * | 2006-02-23 | 2012-03-27 | Nainesh B Rathod | Method of enabling a user to draw a component part as input for searching component parts in a database |
RU2475833C2 (en) * | 2006-11-29 | 2013-02-20 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Sample-based filter |
JP5285523B2 (en) * | 2009-07-16 | 2013-09-11 | 株式会社Aivick | Kansei search system |
CN104951522B (en) * | 2015-06-10 | 2020-02-28 | 小米科技有限责任公司 | Method and device for searching |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2735187B2 (en) * | 1987-03-17 | 1998-04-02 | 株式会社東芝 | Information search method |
JPH01188935A (en) * | 1988-01-22 | 1989-07-28 | Nec Corp | Information retrieving system |
JPH0612552B2 (en) * | 1988-01-25 | 1994-02-16 | 日本電気株式会社 | Electronic document retrieval device |
JPH0612553B2 (en) * | 1988-01-25 | 1994-02-16 | 日本電気株式会社 | Electronic document retrieval device |
JP2518000B2 (en) * | 1988-02-16 | 1996-07-24 | 日本電気株式会社 | Electronic document retrieval device |
JPH01239631A (en) * | 1988-03-18 | 1989-09-25 | Nec Corp | Electronically prepared document retriever |
JPH04348474A (en) * | 1990-12-28 | 1992-12-03 | Kawasaki Steel Corp | Control and retrieving device of image data base |
JPH04241674A (en) * | 1991-01-16 | 1992-08-28 | Nec Corp | Picture retrieving device |
JPH04246771A (en) * | 1991-02-01 | 1992-09-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Image retrieving system |
JPH04326472A (en) * | 1991-04-26 | 1992-11-16 | Nec Corp | Method and device for selecting attribute item of picture |
JP3314117B2 (en) * | 1994-09-19 | 2002-08-12 | シャープ株式会社 | Optimal Document File Extraction Mechanism for Kansei Input |
JPH08249352A (en) * | 1995-03-15 | 1996-09-27 | Omron Corp | Method and device for image retrieval |
-
1995
- 1995-03-15 JP JP05593595A patent/JP3284528B2/en not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Fusako HIRABAYASHI et al. "Information Retrieval U |
堀越力,浜野輝夫,石井健一郎,「立体形状検索システム」,情報管理Vol.34,No.7(平成3年10 |
宇津野直木、猪原徹ほか「デザイン画の感性特徴と画像特徴」,情報処理学会研究報告vol.94,no.7 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH08249351A (en) | 1996-09-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US6665686B1 (en) | Data processing method and apparatus for supporting analysis/judgement | |
US20100057722A1 (en) | Image processing apparatus, method, and computer program product | |
JP4165160B2 (en) | Design production support system and design production support program | |
JPH096802A (en) | Sensitivity input device and retrieval device | |
JP3284528B2 (en) | Image search method and apparatus | |
JPH08249352A (en) | Method and device for image retrieval | |
JPH09114853A (en) | Image retrieval method and image retrieval device | |
US5027420A (en) | Method and apparatus for generating patterns with a user preference learning function | |
JP5413143B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, program, and recording medium | |
JP2003085207A (en) | Video information recommend system, method and device, video recommend program, and recording medium with its program recorded | |
KR101804679B1 (en) | Apparatus and method of developing multimedia contents based on story | |
JP7445730B2 (en) | Learning device, machine learning model and learning method | |
JP3314117B2 (en) | Optimal Document File Extraction Mechanism for Kansei Input | |
JP4984606B2 (en) | Design production support device and design production support program | |
JP4802825B2 (en) | Design production support device and design production support program | |
JP4754986B2 (en) | Image browser system | |
JP4710766B2 (en) | Design production support device and design production support program | |
JPH01152527A (en) | Retrieval data input method for data retrieving device | |
US20070233619A1 (en) | Computer readable recording medium having design creation supporting program stored thereon, design creation supporting apparatus and computer data signal for supporting design creation | |
CN105677696A (en) | Retrieval apparatus and retrieval method | |
JP5061870B2 (en) | Content search system, content search method, and content search program | |
JPH11238077A (en) | Image retrieval device and method and medium recording image retrieval program | |
JPH10340272A (en) | Simular picture retrieval device/method | |
JPH10124550A (en) | Part chart preparation processor | |
CN117932161B (en) | Visual search method and system for multi-source multi-mode data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |