JP3417621B2 - 特定画像検出方法及び特定画像検出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、カラースキャナ等によ
り入力されたカラー画像中の特定の画像を検出する技術
に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像認識の分野に限らず、画像データベ
ース、カラーコピー機、カラープリンタといった画像を
扱う機器の分野においても、しばしば特定の画像を検出
する必要がある。

【０００３】従来、カラーの特定画像を検出する場合、
特開平４−２０７４６５号公報に示されているような、
色空間上での広がり（同公報の第４図及び第５図の斜線
部分）の一致度を用いる方法等が用いられている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記方法のよ
うに、検出に必要な色情報が存在するか否かのみを問題
とし、色の存在する位置の情報を全く考慮しない方法で
は、検出しようとしている特定画像と似た色合いの画像
が入力された場合に、これを特定画像として誤検出する
危険性が高い。

【０００５】また、上記方法では、特定画像の辞書が示
す色空間の広がりのみを特徴として検出処理を行なうた
め（色空間上での重なりがどの程度一致するかで、類似
度を定めている）、色空間中での広がりが同じ画像であ
ると、その内部での色の分布が特定画像と異なっても、
特定画像として誤検出してしまう。

【０００６】本発明の目的は、色空間中での広がりが重
なる画像と特定画像とを識別し、特定画像を精度よく検
出するための方法及び装置を提供することにある。

【０００７】本発明のもう一つの目的は、色空間中での
広がりが近い複数の特定画像をも精度よく検出する方法
及び装置を提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、入力画像を複
数の小領域に分割し、各小領域毎に、当該小領域内の画
素の色度の最大値と最小値の差（差分値）を算出し、前
記差分値を所定のしきい値と比較して、検出対象の特定
画像が含まれている可能性のある有効小領域であるか否
かを判定し、前記有効小領域と判定された小領域の色度
ヒストグラムを作成し、前記作成された色度ヒストグラ
ムと辞書の色度ヒストグラムとのマッチングにより特定
画像を検出することを特徴とするものである。

【０００９】また、本発明は、前記しきい値、及び、前
記差分値がしきい値以上あるいは以 下のいずれの場合に
有効小領域であると判定すべきかを指定する指示情報
を、色度ヒストグラムと関連づけて前記辞書に用意する
ことを特徴とする。

【００１０】具体的には、辞書に、前記しきい値及び指
示情報を、検出対象の各特定画像毎に用意することを特
徴とする。あるいは、類似する複数の特定画像に対して
は、共通のしきい値及び指示情報を用意することを特徴
とする。

【００１１】さらに本発明は、小領域毎に、検出対象の
特定画像中に含まれない色度の画素が存在するか否か確
認し、存在しない小領域を有効小領域と判定することを
特徴とする。

【００１２】

【作用】色の分布を用いて特定画像の検出を行なう場
合、特定画像でない部分の色情報（色度）は検出処理に
悪影響を及ぼす。

【００１３】本発明によれば、検出しようとする特定画
像である可能性のある領域の色度だけを抽出して、特定
画像の検出に利用する。すなわち本発明によれば、色情
報の存在する位置の情報をも考慮して抽出した色度を特
定画像の検出に利用する。したがって、上記の如き余分
な色情報による悪影響を排除し、特定画像と色合いの類
似した画像や、色空間上での広がりが類似していて内部
の色分布が特定画像とは異なる画像を、特定画像と峻別
し、精度よく特定画像を検出することができる。

【００１４】小領域内の色度の最大値と最小値の差の分
布は、後述の実施例において具体的に示すように、ベタ
部分の多い画像では小さい側に偏っており、逆に細かい
テクスチャの多い特定画像では大きい側に偏っていると
いうように、画像の性質によって相当に異なる。したが
って、検出しようとする特定画像の性質に応じて、色度
の最大値と最小値の差に関するしきい値と、その大小関
係による判定条件の指示情報を適切に設定することによ
って、特定画像が含まれている可能性の有る小領域を精
度よく判定することができ、結果として特定画像の検出
精度を上げることができる。

【００１５】特に、個々の特定画像毎に、上記しきい値
と指示情報を辞書に保有することにより、性質の異なる
様々な特定画像について、その領域を高精度に抽出し
て、各特定画像を精度よく検出できる。

【００１６】一方、特定画像の含まれている可能性のあ
る領域の抽出条件が類似した２つ以上の特定画像を１つ
のグループとし、その領域抽出条件（しきい値、指示情
報）の情報を共通化することによって、その情報を保存
するための辞書メモリ容量を削減し、また、その参照の
ための時間を減らし処理時間を短縮できる。

【００１７】また、小領域毎に、検出対象の特定画像中
に含まれない色度の画素が存在するか否かを確認し、存
在しない小領域を有効小領域とすることにより、１つの
特定画像、あるいは性質の似た複数の特定画像の場合
に、その検出精度を落とすことなく、特定画像の領域抽
出の制御のための情報を減らすことができるため、その
保存のためのメモリ容量の削減と処理の高速化を達成で
きる。

【００１８】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を用い詳
細に説明する。

【００１９】＜実施例１＞ 図１は、本実施例で用いる装置構成を示す。図１におい
て、カラー画像入力装置（カラースキャナ）１００によ
って、カラー画像がＲＧＢデータとして入力される。

【００２０】本実施例では、画像識別のための情報量と
して、Ｒの色度ヒストグラムを用いる。これは説明を簡
略にするためであって、複数次元の特徴量（例えばＲと
Ｇの色度ヒストグラム）を用いることもできる。

【００２１】Ｒ色度算出部１０２では、入力したＲＧＢ
データより、画素毎にＲの色度ｒを次式によって算出す
る。 ｒ＝２５６×Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ） したがって、Ｒの色度は０から２５６までの値をとるこ
とになる。算出されたＲ色度のデータは有効小領域抽出
部１０４及び有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部１
０６へ入力される。

【００２２】有効小領域抽出部１０４では、処理対象画
像つまり入力画像を複数の小領域、ここでは６４×６４
画素の小領域に分割し、各小領域毎に、特定画像が含ま
れている可能性のある領域（有効小領域）であるか否か
を判定し、判定結果を有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム
作成部１０６へ通知する。なお、有効小領域の判定方法
については後述する。

【００２３】有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部１
０６は、有効小領域と判定された小領域内のＲ色度デー
タより、有効小領域内Ｒ色度ヒストグラムを作成し、そ
のデータをマッチング部１０８へ出力する。マッチング
部１０８は、有効小領域内Ｒヒストグラムと特定画像用
辞書１０９とのマッチングを行なうことにより、特定画
像の検出判定を行なう。

【００２４】図２に、本実施例で処理対象とする画像の
一例を示す。この画像中には、検出すべき２つの特定画
像Ａ，Ｂが含まれている。

【００２５】図３に、本実施例で用いる特定画像用辞書
１０９の内容の一例を示す。ここに示す辞書は、５つの
フィールド１１０，１１２，１１４，１１６，１１８か
らなる。以下、各フィールドの内容を説明する。

【００２６】フィールド１１０（第１バイト）は、有効
小領域の判定のための有効小領域抽出部１０４で用いら
れる小領域内Ｒ色度差分しきい値が格納されている。本
例では、この値は１０に定められている。

【００２７】フィールド１１２には、小領域内Ｒ色度差
分（後述）がＲ色度差分しきい値に対してどのような大
小関係の場合に、有効小領域と判定するかを指定する指
示情報（フラグ）である小領域内Ｒ差分有効方向が格納
されている。本例では、このフラグは０に定められてい
るので、小領域内Ｒ色度差分が小領域内Ｒ色度差分しき
い値以下のときに、小領域は有効小領域と判定される。
もし当該フラグが１に設定された場合、小領域内Ｒ色度
差分が小領域内Ｒ色度差分しきい値以上のときに、有効
領域と判定される。

【００２８】一般的に、ベタ部分の多い特定画像を検出
する場合には、小領域内Ｒ色度差分有効方向を０に設定
したほうが、効率よく有効小領域を抽出できる。一方、
細かいテクスチャなどが多い特定画像を検出する場合に
は、小領域内Ｒ色度差分有効方向を１に設定するほう
が、有効小領域を効率よく抽出できる。

【００２９】フィールド１１６，１１８にはそれぞれ予
め求められた特定画像Ａ，ＢのＲ色度ヒストグラムが格
納されている。各ヒストグラムの例を、図４に示す。

【００３０】フィールド１４４には特定画像検出距離し
きい値が格納されている。マッチング部１０８は、フィ
ールド１１６または１１８内の特定画像ＡまたはＢのＲ
色度ヒストグラムに対する、処理対象画像から作成され
たＲ色度ヒストグラムの各値毎の頻度の不足（相違度）
が、この特定画像検出距離しきい値より小さいときに特
定画像ＡまたはＢを検出したと判定する。

【００３１】以下、処理内容をより具体的に説明する。
有効小領域抽出部１０４において、図６に示すように、
処理対象画像を６４×６４画素の小領域１３１に分割
し、各小領域毎に８画素おきに６４個の代表画素１３３
を選ぶ。この６４個の代表画素のＲ色度の最大値と最小
値の差を算出し、これを小領域内Ｒ色度差分値とする。
そして、この小領域内Ｒ色度差分値と特定画像用辞書１
０９のフィールド１１０中の小領域内Ｒ色度差分しきい
値との大小関係及びフィールド１１２中の小領域内Ｒ色
度差分有効方向によって、有効小領域であるか否かを判
定する。本実施例では、フィールド１１０の値は１０、
フィールド１１２の値は０であるので、小領域内Ｒ色度
差分値が１０以下であれば有効小領域と判定し、そうで
なければ無効小領域と判定することになる。

【００３２】図２の処理対象画像に対する有効小領域の
抽出結果を図７に示す。なお、色の付いている部分が有
効小領域、色のついていない部分が無効小領域を表わし
ている。画像の背景部分は、薄いテクスチャが付いてい
るため、小領域内Ｒ色度差分が１０以下にならないので
無効小領域になる。

【００３３】このようにして抽出された各有効小領域に
ついて、有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部１０６
において、当該領域内の各画素のＲ色度データを用いて
Ｒ色度ヒストグラムを作成してマッチング部１０８へ入
力する。

【００３４】マッチング部１０８では、入力された有効
小領域内Ｒ色度ヒストグラムの、特定画像Ａ，ＢのＲ色
度ヒストグラムに対する各次元の頻度の不足（相違度）
を計算する。数式的には、この計算は次式で表わされ
る。

【００３５】

【数１】

【００３６】 ただし、Ｄest ： 相違度 Ｓi ： 特定画像のＲ色度ヒストグラムのＲ色度ｉの
頻度（画素数） Ｉi ： 処理対象画像より作成されたＲ色度ヒストグ
ラムのＲ色度ｉの頻度（画素数） そして、特定画像ＡまたはＢに関して算出した相違度Ｄ
estが特定画像用辞書１０９のフィールド１１４中の特
定画像検出距離しきい値、ここでは６４より小さいとき
に、特定画像ＡまたはＢが検出されたと判定する。

【００３７】図８は、このマッチングの説明図である。
図８の上段に処理対象画像より作成された有効小領域内
Ｒ色度ヒストグラムの例を示している。中段及び下段
は、特定画像Ａ及びＢのＲ色度ヒストグラム（斜線部
分）と上段のヒストグラムとを重ね合わせて示してい
る。中段に示した説明文のように、特定画像Ａとの相違
度が３３（画素）であれば、これは６４より小さいの
で、特定画像Ａが検出されたと判定されることになる。
一方、下段に示した説明分のように、特定画像Ｂとの相
違度が５８であれば、これは６４より小さいので、特定
画像Ｂが検出されたと判定されることになる。

【００３８】以上のようにして、図２に示す画像を処理
した場合、図７に示すような特定画像の候補領域である
有効小領域が検出され、その領域内の色情報（色度）の
分布を用いて特定画像Ａ，Ｂが検出される。色の分布を
用いて特定画像を検出する場合、特定画像の領域であり
得ない部分についての余分な色情報は検出精度に悪影響
を及ぼす。本実施例によれば、そのような余分な色情報
を用いないので、その悪影響を排除し、精度よく特定画
像を検出できる。

【００３９】なお、小領域内Ｒ色度差分しきい値及び有
効小領域と判定するかどうかを指定する指示情報（フラ
グ）である小領域内Ｒ色度差分有効方向については前述
したが、その具体的な決定方法について図５を参照し説
明する。

【００４０】特定画像Ａ，Ｂそれぞれについて、有効小
領域抽出部１０４におけると同様の処理によって、６４
×６４画素の小領域に分割し、小領域内のＲ色度差分を
検出し、そのヒストグラムを作成する。このようにして
特定画像Ａ及びＢについて、図５の上段及び下段に示す
ような小領域内Ｒ色度差分ヒストグラムが得られたとす
る。

【００４１】各ヒストグラム中の網掛けされた領域は、
頻度が０以外の連続する領域でその内部の小領域数が一
番多い領域である。これを「最大連続領域（RSUBHIST）
と呼ぶ。そして、小領域内Ｒ色度差分しきい値ＲＴＨ及
び小領域内Ｒ色度差分有効方向ＲＤは、次のようにして
定めることができる。

【００４２】 （１）（２５６−max(RSUBHIST)）＜min(RSUBHIST)の条
件が成立する場合には、 ＲＴＨ＝min(RSUBHIST) ＲＤ＝１ （２） 上記条件が成立しない場合には、 ＲＴＨ＝max(RSUBHIST) ＲＤ＝０ 図５に示す例では、最大連続領域の最大のＲ色度差分ma
x（RSUBHIST）は１０、最小のＲ色度差分min（RSUBHIS
T）は０であるので、上記条件は成立しない。よって、
（２）によって、ＲＴＨ＝１０、ＲＤ＝０と設定される
ことになる。

【００４３】＜実施例２＞ 本実施例においても前記実施例１と同様に図１に示す装
置構成を用いるので、その説明を省略する。また、特定
画像検出のために用いる特徴量も前記実施例１と同様で
ある。前記実施例１との相違点は、各特定画像毎に別個
に、小領域内Ｒ色度差分しきい値及び小領域内Ｒ色度差
分有効方向（指示情報）を特定画像用辞書１０９に持っ
ていることである。

【００４４】図９に本実施例における特定画像用辞書１
０９の内容を例示する。図９において、２００は特定画
像検出距離しきい値が格納されるフィールドである。２
０２，２０４及び２０６は、特定画像Ａ（図２参照）用
の小領域内Ｒ色度差分しきい値、小領域内Ｒ色度差分有
効方向（指示情報）及びＲ色度ヒストグラムがそれぞれ
格納されるフィールドである。また、２０８，２１０及
び２１２は、特定画像Ｃ（図２参照）用の小領域内Ｒ色
度差分しきい値、小領域内Ｒ色度差分有効方向（指示情
報）及びＲ色度ヒストグラムがそれぞれ格納されるフィ
ールドである。

【００４５】図１０に、特定画像Ａ，Ｃそれぞれの小領
域内Ｒ色度差分のヒストグラムを示す。図１０の上段に
示す特定画像Ａのヒストグラムと、下段に示す特定画像
Ｃのヒストグラムとから分かるように、それぞれのヒス
トグラムの偏り具合が大きく異なる。すなわち、特定画
像Ａはベタの部分が多い画像であるので、そのＲ色度差
分ヒストグラムはＲ色度差分の小さい側に偏っている。
このことは、Ｒ色度差分の大きい小領域を無効小領域と
判断できるということである。一方、特定画像Ｃは細か
いテクスチャの部分が多い画像であるので、Ｒ色度差分
ヒストグラムはＲ色度差分の大きい側に偏っており、Ｒ
色度差分の小さい小領域を無効小領域と判断することが
できる。

【００４６】この場合、特定画像用辞書１０９の容量は
増加するが、本実施例のように、それぞれの特定画像毎
に、小領域内Ｒ色度差分しきい値及び小領域内Ｒ色度差
分有効方向（指示情報）を別個に定めて特定画像用辞書
１０９に保存したほうが、それらを共通化した場合に比
べ、精度よく特定画像を検出できる。

【００４７】さて、この例の場合、前記実施例１におい
て説明した方法にしたがって、特定画像Ａに関しては、
小領域内Ｒ色度差分しきい値が１０（図１０上段のヒス
トグラムの網掛けした最大連続領域の最大のＲ色度差
分）、小領域内Ｒ色度差分有効方向が０（小領域内Ｒ色
度差分が小領域内Ｒ色度差分しきい値以下のときに有効
小領域とする方向）に、それぞれ設定される。一方、特
定画像Ｃに関しては、小領域内Ｒ色度差分しきい値が２
００（図１０下段のヒストグラムの網掛けした最大連続
領域の最小のＲ色度差分）、小領域内Ｒ色度差分有効方
向が１（小領域内Ｒ色度差分が小領域内Ｒ色度差分しき
い値以上のときに有効小領域とする方向）に、それぞれ
設定される。

【００４８】特定画像検出処理は次のとおりである。有
効小領域抽出部１０４は、前記実施例１と同様に処理対
象画像（図２）を６４×６４画素の小領域に分割し、各
小領域毎に８画素おきに６４個の代表画素を選択し、こ
れら代表画素のＲ色度の最大値と最小値の差を小領域内
Ｒ色度差分として算出する。そして、特定画像用辞書１
０９のフィールド２０２の値が１０、フィールド２０４
の値が０であるので、小領域内Ｒ色度差分が１０以下の
小領域を特定画像Ａの有効小領域と判定する。また、特
定画像用辞書１０９のフィールド２０８の値が２００、
フィールド２１０の値が１であるので、小領域内Ｒ色度
差分が２００以上の小領域を特定画像Ｃの有効小領域と
判定する。

【００４９】図２の処理対象画像より抽出された特定画
像Ｃの有効小領域を図１１に示す。色のついた格子が有
効小領域、白の格子が無効小領域である。特定画像Ａの
有効小領域については、図７を参照されたい。

【００５０】有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部１
０６では、特定画像Ａ，Ｃそれぞれについて、その有効
小領域中の画素のＲ色度データ（Ｒ色度算出部１０２よ
り入力する）から小領域内のＲ色度ヒストグラムを作成
してマッチング部１０８へ与える。マッチング部１０８
では、特定画像ＡのＲ色度ヒストグラムと特定画像用辞
書１０９のフィールド２０６内のＲ色度ヒストグラムと
の相違度を求め、これが特定画像検出距離しきい値（こ
こでは６４）より小さいときに、特定画像Ａが検出され
たと判定する。また、特定画像のＲ色度ヒストグラムと
特定画像用辞書１０９のフィールド２１２内のＲ色度ヒ
ストグラムとの相違度を求め、これが特定画像検出距離
しきい値（ここでは６４）より小さいときに、特定画像
Ｃが検出されたと判定する。

【００５１】図１２は、このマッチングの説明図であ
る。図１２の上段に、処理対象画像より作成された特定
画像Ｃの有効小領域内のＲ色度ヒストグラムを示す。特
定画像Ａの有効小領域内Ｒ色度ヒストグラムは、図８上
段に示されているので、本図面には示されていない。中
段に、特定画像用辞書１０９に格納されている特定画像
Ａ用Ｒ色度ヒストグラム（斜線部分）を、作成された特
定画像Ａの有効小領域内のＲ色度ヒストグラムと重ね合
わせて示している。また、下段に、辞書の特定画像Ｃ用
Ｒ色度ヒストグラム（斜線部分）を、上段に示した特定
画像Ｃの有効小領域内Ｒ色度ヒストグラムと重ね合わせ
て示している。

【００５２】中段の説明文のように、特定画像Ａに関す
る相違度は３３（画素）で、これは特定画像検出距離し
きい値６４より小さいので、特定画像Ａが検出されたと
判断される。一方、下段の説明文のように、特定画像Ｃ
に関する相違度は０であり、これは６４より小さいた
め、特定画像Ｃも検出されたと判定される。

【００５３】＜実施例３＞ 本実施例においても前記実施例１と同様に図１に示す装
置構成を用いるので、その説明を省略する。特定画像検
出のために用いる特徴量も前記実施例１と同様である。

【００５４】本実施例では３種類の特定画像Ａ，Ｂ，Ｃ
（図２参照）を検出の対象とし、特定画像用辞書１０９
は図１３に示すような内容である。前記実施例１との辞
書内容の相違点は、小領域内Ｒ色度差分しきい値と小領
域内Ｒ色度差分有効方向（指示情報）を、小領域内Ｒ色
度差分の分布状況が似ている特定画像毎に持っている点
である。

【００５５】ここで、図１４により説明する。図１４に
は、特定画像Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれの小領域内Ｒ色度差分
のヒストグラムが示されている。網掛けされた領域は最
大連続領域である。

【００５６】図１４の上段に示した特定画像ＣのＲ色度
差分ヒストグラムと、中段に示した特定画像ＡのＲ色度
差分ヒストグラムとでは、その偏り具合が大きく異なっ
ていることが理解される。特定画像Ａはベタ部分が多い
画像であるので、そのＲ色度差分ヒストグラムはＲ色度
差分の小さい側に偏っており、したがって、Ｒ色度差分
の大きい小領域を無効小領域と判断できる。一方、特定
画像Ｃは細かいテクスチャの部分が多い画像であるの
で、Ｒ色度差分ヒストグラムはＲ色度差分の大きい側に
偏っており、したがって、Ｒ色度差分の小さい小領域を
無効小領域と判断することができる。

【００５７】このような特定画像の場合、辞書容量が増
大し処理時間も遅くなるが、それぞれの特定画素毎に、
小領域内Ｒ色度差分しきい値及び小領域内Ｒ色度差分有
効方向（指示情報）を別々に辞書に持つほうが、それら
の特定画像を精度よく検出できる。

【００５８】他方、特定画像Ａ，Ｂの場合、図１４の中
段及び下段にそれぞれ示したＲ色度差分ヒストグラムの
偏り具合が非常に類似しており、それぞの小領域内Ｒ色
度差分しきい値及び小領域内Ｒ色度差分有効方向は同じ
値になる。このような特定画像については、有効小領域
内のＲ色度ヒストグラムの作成では共通の処理を行なう
ことができるので、小領域内Ｒ色度差分しきい値及び小
領域内Ｒ色度差分有効方向（指示情報）を辞書中に共通
して持つほうが合理的であることが分かる。

【００５９】このような観点から特定画像用辞書１０９
の内容が構成されている。以下、図１３において、特定
画像用辞書１０９の内容について説明する。

【００６０】３００は特定画像検出距離しきい値のフィ
ールドで、その値は前記各実施例と同様に６４である。

【００６１】３０２〜３０８は特定画像Ｃに関連したフ
ィールドである。フィールド３０２には、共通の小領域
内Ｒ色度差分しきい値及び小領域内Ｒ色度差分有効方向
が適用される特定画像の個数が格納され、ここでは特定
画像Ｃだけが該当するので、１が格納される。フィール
ド３０４及びフィールド３０６には、特定画像Ｃに対す
る小領域内Ｒ色度差分しきい値及びＲ色度差分有効方向
（指示情報）が格納され、この例では図１４上段のヒス
トグラム及び前記各実施例の説明から理解されるよう
に、それぞれの値は２００と１である。フィールド３０
８には、特定画像Ｃの小領域内Ｒ色度ヒストグラムが格
納される。

【００６２】３１０〜３１７は特定画像Ａ，Ｂに関連し
たフィールドである。フィールド２６１には、共通の小
領域内Ｒ色度差分しきい値及び小領域内Ｒ色度差分有効
方向が適用される特定画像、ここでは特定画像Ａ，Ｂの
個数、つまり、２が格納される。フィールド３１２とフ
ィールド３１４には、特定画像Ａ，Ｂに共通に適用され
る小領域内Ｒ色度差分しきい値と小領域内Ｒ色度差分有
効方向（指示情報）が格納され、ここでは図１４の中段
及び下段に示したヒストグラムより理解されるように、
１０と０の値がそれぞれ格納される。そして、フィール
ド３１６には特定画像Ａの、フィールド３１８には特定
画像Ｂの、小領域内Ｒ色度ヒストグラムがそれぞれ格納
される。

【００６３】有効小領域抽出部１０４においては、前記
実施例１の場合と同様に、処理対象の画像を６４×６４
画素の小領域に分割し、各小領域毎に、８画素おきに６
４個の代表画素を選び、そのＲ色度の最大値と最小値の
差を小領域内Ｒ色度差分とする。そして、特定画像用辞
書１０９の内容に従って、特定画像Ｃについては、フィ
ールド３０４，３０６の値が２００と１であるので、小
領域内Ｒ色度差分が２００以上であると特定画像Ｃの有
効小領域と判定する。また、特定画像Ａ，Ｂについて
は、フィールド３１２，３１４の値が１０と０であるの
で、小領域内Ｒ色度差分が１０以下のときに、特定画像
Ａ，Ｂの有効小領域であると判定する。この有効小領域
の抽出結果は、特定画像Ｃについては図１１を、特定画
像Ａ，Ｂについては図７を参照されたい。

【００６４】そして、それぞれの特定画像の有効小領域
内のＲ色度ヒストグラムを有効小領域内Ｒ色度ヒストグ
ラム作成部１０６で作成し、それをマッチング部１０８
へ与える。マッチング部１０８では、与えられた特定画
像Ｃ及び特定画像Ａ，Ｃの有効小領域内のＲ色度ヒスト
グラムと、特定画像用辞書１０９の対応したフィールド
３０８及びフィールド３１６または３１８内のＲ色度ヒ
ストグラムに対する相違度をそれぞれ算出し、相違度が
フィールド３００の値より小さいときに、それぞれの特
定画像が検出されたと判定する。なお、相違度について
は図８及び図１２を参照されたい。

【００６５】＜実施例４＞ 本実施例においても前記実施例１と同様に図１に示す装
置構成を用いるので、その説明を省略する。特定画像検
出のために用いる特徴量も前記実施例１と同様である。

【００６６】本実施例では１種類の特定画像Ｃ（図２参
照）だけを検出の対象とし、特定画像用辞書１０９は図
１５に示すような内容である。前記実施例１との辞書内
容の相違点は、小領域内Ｒ色度差分しきい値と小領域内
Ｒ色度差分有効方向を持たない点である（本実施例では
不要である）。すなわち、特定画像検出距離しきい値
（ここでは６４）のフィールド４００と、特定画像Ｃの
小領域内Ｒ色度ヒストグラムのフィールド４０２だけか
ら構成される。検出対象としている特定画像Ｃの小領域
内Ｒ色度ヒストグラムを図１６に示す。

【００６７】特定画像検出処理は次のとおりである。有
効小領域抽出部１０４では、前記実施例１と同様に６４
×６４画素の小領域毎に６４個の代表点を選ぶ。そし
て、代表画素中に、図１６に示すヒストグラムの頻度
（画素数）が０であるＲ色度を持つものが１画素でも含
まれているときには、その小領域を無効小領域と判定
し、そのような代表画素が全く含まれていないときには
有効小領域と判定する。したがって、図２の処理対象画
像の場合、有効小領域抽出の結果は図１７に示すように
なる。図１７にかいて、白の格子は無効小領域である。

【００６８】有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部１
０６では、有効小領域と判定された小領域内の画素のＲ
色度データよりＲ色度ヒストグラムを作成する。マッチ
ング部１０８では、この作成されたＲ色度ヒストグラム
の特定画像用辞書１０９のフィールド４０２に格納され
ているヒストグラムに対する相違度を算出し、それがフ
ィールド４００の値つまり６４より小さい場合に、特定
画像Ｃが検出されたと判定する。

【００６９】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、次のような効果を得られる。

【００７０】検出しようとする特定画像である可能性の
ある領域（有効小領域）の色情報（色度）だけを抽出し
て、特定画像の検出に利用する。すなわち本発明によれ
ば、色情報の存在する位置の情報をも考慮して抽出した
色度を特定画像の検出に利用する。したがって、特定画
像以外の部分の余分な色情報による悪影響を排除し、特
定画像と色合いの類似した画像や、色空間上での広がり
が類似していて内部の色分布が特定画像とは異なる画像
を、特定画像と峻別し、精度よく特定画像を検出するこ
とができる。

【００７１】小領域内の色情報の最大値と最小値の差の
分布は、ベタ部分の多い画像では小さい側に偏ってお
り、逆に細かいテスクチャの多い特定画像では大きい側
に偏っているというように、画像の性質によって相当に
異なる。

【００７２】本発明によれば、検出しようとする特定画
像の性質に応じて、色度の最大値と最小値の差に関する
しきい値と、その大小関係による判定条件の指示情報を
適切に設定することによって、特定画像が含まれている
可能性の有る小領域を精度よく判定することができ、結
果として特定画像の検出精度を上げることができる。

【００７３】この場合、個々の特定画像毎に、上記しき
い値と指示情報を辞書に保有することにより、性質の異
なる様々な特定画像について、その領域を高精度に抽出
して、各特定画像を精度よく検出できる。また、特定画
像の含まれている可能性のある領域の抽出条件が類似し
た２つ以上の特定画像を１つのグループとし、その領域
抽出条件の情報（しきい値、指示情報）を共通化するこ
とによって、その情報を保存するためのメモリ容量を削
減し、また、その参照のための時間を減らし処理時間を
短縮できる。

【００７４】さらに、本発明によれば、小領域毎に、検
出対象の特定画像中に含まれない色 度の画素が存在する
か否かを確認し、存在しない小領域を有効小領域とする
ことにより、１つの特定画像、あるいは性質の似た複数
の特定画像の場合に、その検出精度を落とすことなく、
特定画像の領域抽出の制御のための情報を減らすことが
できるため、その保存のためのメモリ容量の削減と処理
の高速化を達成できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例１乃至実施例４に係る装置構成の一例を
示す。

【図２】実施例１乃至実施例４の処理対象となる入力画
像の一例を示す。

【図３】実施例１における特定画像用辞書の内容の一例
を示す。

【図４】実施例１の説明のための特定画像Ａ，ＢのＲ色
度ヒストグラムを示す。

【図５】実施例１の説明のための特定画像Ａ，Ｂの小領
域内Ｒ色度差分ヒストグラムを示す。

【図６】小領域の分割と小領域内の代表画素の説明図で
ある。

【図７】実施例１の説明のための特定画像Ａ，Ｂの有効
小領域の抽出結果を示す。

【図８】実施例１における小領域内Ｒ色度ヒストグラム
のマッチングの説明図である。

【図９】実施例２における特定画像用辞書の内容の一例
を示す。

【図１０】実施例２の説明のための特定画像Ａ，Ｃの小
領域内Ｒ色度差分ヒストグラムを示す。

【図１１】実施例２の説明のための特定画像Ｃの有効小
領域の抽出結果を示す。

【図１２】実施例２における小領域内Ｒ色度ヒストグラ
ムのマッチングの説明図である。

【図１３】実施例３の説明のための特定画像用辞書の内
容の一例を示す。

【図１４】実施例３の説明のための特定画像Ａ，Ｂ，Ｃ
の小領域内Ｒ色度差分ヒストグラムを示す。

【図１５】実施例４を説明するための特定画像用辞書の
内容の一例を示す。

【図１６】実施例４の説明のための特定画像Ｃの小領域
内Ｒ色度ヒストグラムを示す。

【図１７】実施例４の説明のための有効小領域の抽出結
果を示す。

【符号の説明】

１００ カラー画像入力装置（カラースキャナ） １０２ Ｒ色度算出部 １０４ 有効小領域抽出部 １０６ 有効小領域内Ｒ色度ヒストグラム作成部 １０８ マッチング部 １０９ 特定画像用辞書 １１０ 小領域内Ｒ色度差分しきい値のフィールド １１２ 小領域内Ｒ色度差分有効方向のフィールド １１４ 特定画像検出距離しきい値のフィールド １１６ 特定画像ＡのＲ色度ヒストグラムのフィールド １１８ 特定画像ＢのＲ色度ヒストグラムのフィールド １３１ 小領域 １３３ 小領域内の代表画素 ２００ 特定画像検出距離しきい値のフィールド ２０２ 特定画像Ａの小領域内Ｒ色度差分しきい値のフ
ィールド ２０４ 特定画像Ａの小領域内Ｒ色度差分有効方向のフ
ィールド ２０６ 特定画像ＡのＲ色度ヒストグラムのフィールド ２０８ 特定画像Ｃの小領域内Ｒ色度差分しきい値のフ
ィールド ２１０ 特定画像Ｃの小領域内Ｒ色度差分有効方向のフ
ィールド ２１２ 特定画像ＣのＲ色度ヒストグラムのフィールド ３００ 特定画像検出距離しきい値のフィールド ３０２，３１０ 同一Ｒ色度差分しきい値特定画像数の
フィールド ３０４ 特定画像Ｃの小領域内Ｒ色度差分しきい値のフ
ィールド ３０６ 特定画像Ｃの小領域内Ｒ色度差分有効方向のフ
ィールド ３０８ 特定画像ＣのＲ色度ヒストグラムのフィールド ３１２ 特定画像Ａ，Ｂの小領域内Ｒ色度差分しきい値
のフィールド ３１４ 特定画像Ａ，Ｂの小領域内Ｒ色度差分有効方向
のフィールド ３１６ 特定画像ＡのＲ色度ヒストグラムのフィールド ３１８ 特定画像ＢのＲ色度ヒストグラムのフィールド ４００ 特定画像検出距離しきい値のフィールド ４０２ 特定画像ＣのＲ色度ヒストグラムのフィールド

Claims (10)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像の色度を用いて入力画像中の特定画
   像を検出する方法であって、 入力画像を複数の小領域に分割し、各小領域毎に、当該
   小領域内の画素の色度の最大値と最小値の差（以下、差
   分値）を算出し、前記差分値を所定のしきい値と比較し
   て、検出対象の特定画像が含まれている可能性のある有
   効小領域であるか否かを判定し、 前記有効小領域と判定された小領域の色度ヒストグラム
   を作成し、前記作成された色度ヒストグラムと辞書の色
   度ヒストグラムとのマッチングにより特定画像を検出す
   ることを特徴とする特定画像検出方法。
2. 【請求項２】 前記しきい値、及び、前記差分値がしき
   い値以上あるいは以下のいずれの場合に有効小領域であ
   ると判定すべきかを指定する指示情報を、色度ヒストグ
   ラムと関連づけて前記辞書に用意することを特徴とする
   請求項１記載の特定画像検出方法。
3. 【請求項３】 前記辞書に、前記しきい値及び指示情報
   を、検出対象の各特定画像毎に用意することを特徴とす
   る請求項２記載の特定画像検出方法。
4. 【請求項４】 前記辞書に、前記しきい値及び指示情報
   を、類似する複数の特定画像に対しては、共通のしきい
   値及び指示情報を用意することを特徴とする請求項２記
   載の特定画像検出方法。
5. 【請求項５】 小領域毎に、検出対象の特定画像中に含
   まれない色度の画素が存在するか否か確認し、存在しな
   い小領域を有効小領域と判定することを特徴とする請求
   項１記載の特定画像検出方法。
6. 【請求項６】 画像の色度を用いて入力画像中の特定画
   像を検出する装置であって、 入力画像を複数の小領域に分割し、各小領域毎に、当該
   小領域内の画素の色度の最大値と最小値の差（差分値）
   を算出し、前記差分値を所定のしきい値と比較して、検
   出対象の特定画像が含まれている可能性のある有効小領
   域であるか否か を判定する手段と、 前記有効小領域と判定された小領域の色度ヒストグラム
   を作成する手段と、 前記作成された色度ヒストグラムと辞書の色度ヒストグ
   ラムとのマッチングにより特定画像を検出する手段と、
   を有することを特徴とする特定画像検出装置。
7. 【請求項７】 前記しきい値、及び、前記差分値がしき
   い値以上あるいは以下のいずれの場合に有効小領域であ
   ると判定すべきかを指定する指示情報を、色度ヒストグ
   ラムと関連づけて前記辞書に保持することを特徴とする
   請求項６記載の特定画像検出装置。
8. 【請求項８】 前記辞書に、前記しきい値及び指示情報
   を、検出対象の各特定画像毎に保持することを特徴とす
   る請求項７記載の特定画像検出装置。
9. 【請求項９】 前記辞書に、前記しきい値及び指示情報
   を、類似する複数の特定画像に対しては、共通のしきい
   値及び指示情報を格納することを特徴とする請求項７記
   載の特定画像検出装置。
10. 【請求項１０】 前記有効小領域を判定する手段は、小
    領域毎に、検出対象の特定画像中に含まれない色度の画
    素が存在するか否か確認し、存在しない小領域を有効小
    領域と判定することを特徴とする請求項６記載の特定画
    像検出装置。