JP3510980B2 - 直線による画像の検索装置，検索方法およびそのプログラム記録媒体 - Google Patents
直線による画像の検索装置，検索方法およびそのプログラム記録媒体Info
- Publication number
- JP3510980B2 JP3510980B2 JP02683099A JP2683099A JP3510980B2 JP 3510980 B2 JP3510980 B2 JP 3510980B2 JP 02683099 A JP02683099 A JP 02683099A JP 2683099 A JP2683099 A JP 2683099A JP 3510980 B2 JP3510980 B2 JP 3510980B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- straight line
- image
- feature vector
- straight
- information
- 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
- Image Generation (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は，マルチメディア
情報システムにおいて，類似する画像を検索する場合に
用いられる画像の検索技術に係わり，特に画像内の直線
を用いて画像を検索する直線による画像の検索装置，検
索方法およびそのプログラム記録媒体に関するものであ
る。
情報システムにおいて，類似する画像を検索する場合に
用いられる画像の検索技術に係わり，特に画像内の直線
を用いて画像を検索する直線による画像の検索装置，検
索方法およびそのプログラム記録媒体に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像検索システムの多くは，検索
キーとして画像そのものの入力，またはスケッチ入力を
前提としている。スケッチ入力の場合，例えばＩＢＭ社
のＱＢＩＣシステムやカリフォルニア大学のＶｉｓｕａ
ｌＳＥＥｋシステムでは，画像内にいくつかの矩形領域
とその領域色を指定することで，指定した色の矩形を含
むような画像を類似度の高い順に検索することが可能に
なっている。
キーとして画像そのものの入力，またはスケッチ入力を
前提としている。スケッチ入力の場合，例えばＩＢＭ社
のＱＢＩＣシステムやカリフォルニア大学のＶｉｓｕａ
ｌＳＥＥｋシステムでは，画像内にいくつかの矩形領域
とその領域色を指定することで，指定した色の矩形を含
むような画像を類似度の高い順に検索することが可能に
なっている。
【０００３】また，Ｉｎｆｏｒｍｉｘ(Illustra)社のＶ
ＩＲでは，スケッチ画を構成し，その全体色や色構成に
類似度の高い画像を検索することが可能になっている。
ＩＲでは，スケッチ画を構成し，その全体色や色構成に
類似度の高い画像を検索することが可能になっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし，従来の領域の
位置指定，領域の形の指定，領域の色の指定は，利用者
にとって必ずしも容易に指定できる画像の特徴量ではな
く，空（画面上部に青い四角の領域がある）のような風
景画や，一輪の花の画像（周辺が赤く，中央が黄色）等
の検索に用いる程度であった。これは，利用者自体が検
索キーとなる絵を描くことに抵抗があるという問題点
と，色の指定が非常に微妙で難しい（例えば，人の肌色
とその光具合をスケッチで再現するのは非常に難しい）
という問題点があるためである。
位置指定，領域の形の指定，領域の色の指定は，利用者
にとって必ずしも容易に指定できる画像の特徴量ではな
く，空（画面上部に青い四角の領域がある）のような風
景画や，一輪の花の画像（周辺が赤く，中央が黄色）等
の検索に用いる程度であった。これは，利用者自体が検
索キーとなる絵を描くことに抵抗があるという問題点
と，色の指定が非常に微妙で難しい（例えば，人の肌色
とその光具合をスケッチで再現するのは非常に難しい）
という問題点があるためである。
【０００５】本発明は，以上のような問題点を解決し，
より利用者の指定し易い画像特徴量での類似画像検索シ
ステムを実現することを目的とする。
より利用者の指定し易い画像特徴量での類似画像検索シ
ステムを実現することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】図１は，本発明の概要を
説明する図である。直線による画像の検索装置１におい
て，画像入力部１１は，検索対象となる格納画像群から
各画像を入力する。画像内直線の特徴ベクトル情報抽出
部１２は，各画像内の直線を検出し，その特徴ベクトル
情報を抽出する。特徴ベクトル格納管理部１３は，抽出
した直線の特徴ベクトルを検索時に検索キーとして参照
するためにデータベースに格納する。
説明する図である。直線による画像の検索装置１におい
て，画像入力部１１は，検索対象となる格納画像群から
各画像を入力する。画像内直線の特徴ベクトル情報抽出
部１２は，各画像内の直線を検出し，その特徴ベクトル
情報を抽出する。特徴ベクトル格納管理部１３は，抽出
した直線の特徴ベクトルを検索時に検索キーとして参照
するためにデータベースに格納する。
【０００７】画像検索時には，検索キーとなる直線の特
徴ベクトル情報入力部１４は，利用者が入力する直線情
報をもとに特徴ベクトル情報を生成し，類似特徴ベクト
ル検索部１５に渡す。類似特徴ベクトル検索部１５は，
検索キーとして入力された直線の特徴ベクトルに類似す
る特徴ベクトル群を，特徴ベクトル格納管理部１３が管
理するデータベース内から検索し，その検索結果に対応
する画像を求める。検索結果画像出力部１６は，利用者
が与えた直線の情報に類似する直線を含む画像を，利用
者からの指示により類似度の高い順に出力する。
徴ベクトル情報入力部１４は，利用者が入力する直線情
報をもとに特徴ベクトル情報を生成し，類似特徴ベクト
ル検索部１５に渡す。類似特徴ベクトル検索部１５は，
検索キーとして入力された直線の特徴ベクトルに類似す
る特徴ベクトル群を，特徴ベクトル格納管理部１３が管
理するデータベース内から検索し，その検索結果に対応
する画像を求める。検索結果画像出力部１６は，利用者
が与えた直線の情報に類似する直線を含む画像を，利用
者からの指示により類似度の高い順に出力する。
【０００８】これにより，利用者の指定し易い類似画像
の検索を実現することができる。
の検索を実現することができる。
【０００９】画像内直線の特徴ベクトル情報抽出部１２
は，画像内の直線に対し複数の解釈がある場合，それら
の直線をすべて直線の候補として，すなわち，直線の情
報として可能性のあるものすべてを候補として，それら
の各々の特徴ベクトルを特徴ベクトル格納管理部１３に
渡す。特徴ベクトル格納管理部１３は，それらすべての
直線に対する特徴ベクトル情報をデータベース内に格納
し，管理する。
は，画像内の直線に対し複数の解釈がある場合，それら
の直線をすべて直線の候補として，すなわち，直線の情
報として可能性のあるものすべてを候補として，それら
の各々の特徴ベクトルを特徴ベクトル格納管理部１３に
渡す。特徴ベクトル格納管理部１３は，それらすべての
直線に対する特徴ベクトル情報をデータベース内に格納
し，管理する。
【００１０】これにより，直線の検出および利用者によ
る直線情報の入力の際に厳密性の要求が緩和され，入力
の許容範囲が拡がる。
る直線情報の入力の際に厳密性の要求が緩和され，入力
の許容範囲が拡がる。
【００１１】特徴ベクトル格納管理部１３において，直
線の特徴ベクトルだけではなく，従来の類似画像検索で
検索キーとして用いていた画像内の各領域の位置（絶対
位置または相対位置），色，形またはテクスチャ（模
様）などの特徴ベクトルを格納し管理しておき，類似特
徴ベクトル検索部１５では，直線の特徴ベクトルと画像
内の各領域の位置，色または形などの特徴ベクトルとを
組み合わせて検索できるようにする。こうすることによ
り，さらに高精度の類似画像検索が可能になり，また利
用者が検索キーとして指定することができる検索キーの
種類が増え，検索対象となる画像の特性に応じた適切な
検索キーの選択が可能になる。
線の特徴ベクトルだけではなく，従来の類似画像検索で
検索キーとして用いていた画像内の各領域の位置（絶対
位置または相対位置），色，形またはテクスチャ（模
様）などの特徴ベクトルを格納し管理しておき，類似特
徴ベクトル検索部１５では，直線の特徴ベクトルと画像
内の各領域の位置，色または形などの特徴ベクトルとを
組み合わせて検索できるようにする。こうすることによ
り，さらに高精度の類似画像検索が可能になり，また利
用者が検索キーとして指定することができる検索キーの
種類が増え，検索対象となる画像の特性に応じた適切な
検索キーの選択が可能になる。
【００１２】さらに，直線の隣接領域色の情報を特徴量
として取得して格納し管理しておき，検索キーとして，
この直線の隣接領域色の情報と直線の特徴ベクトル，さ
らには必要に応じて画像内の各領域の位置，色，形，テ
クスチャ等の特徴量を組み合わせて検索できるようにす
る。こうすることで，より意味のある有意な画像の検索
が可能になる。
として取得して格納し管理しておき，検索キーとして，
この直線の隣接領域色の情報と直線の特徴ベクトル，さ
らには必要に応じて画像内の各領域の位置，色，形，テ
クスチャ等の特徴量を組み合わせて検索できるようにす
る。こうすることで，より意味のある有意な画像の検索
が可能になる。
【００１３】また，直線の色の指定や画像の中の直線の
表示の際に，直線を複数色（例えば２色）の色領域から
構成し，直線の隣接領域色の情報を利用してその直線を
色分け表示する。これにより，少ない領域で直線の特徴
量とその隣接領域色を表現することが可能になり，１枚
の画像の中に多数の直線が存在しても，その情報を無理
なく利用者に提示することが可能になる。
表示の際に，直線を複数色（例えば２色）の色領域から
構成し，直線の隣接領域色の情報を利用してその直線を
色分け表示する。これにより，少ない領域で直線の特徴
量とその隣接領域色を表現することが可能になり，１枚
の画像の中に多数の直線が存在しても，その情報を無理
なく利用者に提示することが可能になる。
【００１４】以上の各処理手段を計算機によって実現す
るためのプログラムは，計算機が読み取り可能な可搬媒
体メモリ，半導体メモリ，ハードディスクなどの適当な
記録媒体に格納することができる。
るためのプログラムは，計算機が読み取り可能な可搬媒
体メモリ，半導体メモリ，ハードディスクなどの適当な
記録媒体に格納することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下，本発明の実施の形態につい
て詳しく説明する。まず，画像データベースに登録する
画像は，画像入力部１１によって入力され，画像内直線
の特徴ベクトル情報抽出部１２において，一般に複数の
直線とその特徴ベクトルが抽出される。画像内の直線の
検出法としては，例えば「R.Klette and P.Zamperoni,
∧Handbook of Image Processing Operators", John Wi
ley & Sons Ltd., 1996, pp.350-355」に記載されてい
るハフ(Hough) 変換等による既存技術を用いることがで
きる。また，方向付きエッジ情報等を利用してハフ変換
を使わずに検出しても構わない。
て詳しく説明する。まず，画像データベースに登録する
画像は，画像入力部１１によって入力され，画像内直線
の特徴ベクトル情報抽出部１２において，一般に複数の
直線とその特徴ベクトルが抽出される。画像内の直線の
検出法としては，例えば「R.Klette and P.Zamperoni,
∧Handbook of Image Processing Operators", John Wi
ley & Sons Ltd., 1996, pp.350-355」に記載されてい
るハフ(Hough) 変換等による既存技術を用いることがで
きる。また，方向付きエッジ情報等を利用してハフ変換
を使わずに検出しても構わない。
【００１６】直線の特徴ベクトル情報（特徴量）として
は，図２に示すように，始点位置（Ｘs ，Ｙs ），終点
位置（Ｘe ，Ｙe ），重心位置（Ｘg ，Ｙg ），傾き
（θ），長さ（Ｌ）を利用する。なお，それぞれの量
は，絶対量でも相対量でも構わず，単位も問わない。基
本的に，検索キーとして与えられた特徴ベクトル値とデ
ータベース内の特徴ベクトル値が同一の基準で比較でき
れば問題ない。重心は，ちょうど始点と終点の中間地点
となる。これらの特徴ベクトル値は個別に利用しても，
組み合わせて利用しても構わない。
は，図２に示すように，始点位置（Ｘs ，Ｙs ），終点
位置（Ｘe ，Ｙe ），重心位置（Ｘg ，Ｙg ），傾き
（θ），長さ（Ｌ）を利用する。なお，それぞれの量
は，絶対量でも相対量でも構わず，単位も問わない。基
本的に，検索キーとして与えられた特徴ベクトル値とデ
ータベース内の特徴ベクトル値が同一の基準で比較でき
れば問題ない。重心は，ちょうど始点と終点の中間地点
となる。これらの特徴ベクトル値は個別に利用しても，
組み合わせて利用しても構わない。
【００１７】抽出された特徴ベクトル情報は，特徴ベク
トル格納管理部１３に渡され，データベースに格納さ
れ，管理される。
トル格納管理部１３に渡され，データベースに格納さ
れ，管理される。
【００１８】利用者が検索キーとなる直線の情報を，直
接数値やスケッチ入力のインタフェース等を用いて入力
すると，検索キーとなる直線の特徴ベクトル情報入力部
１４がこれを受け取り，類似特徴ベクトル検索部１５に
おいて，最も類似するものから順にｋ件の類似特徴ベク
トルを検索する。ここで，ｋは利用者が指定しても構わ
ないし，システムが自動生成しても構わない。
接数値やスケッチ入力のインタフェース等を用いて入力
すると，検索キーとなる直線の特徴ベクトル情報入力部
１４がこれを受け取り，類似特徴ベクトル検索部１５に
おいて，最も類似するものから順にｋ件の類似特徴ベク
トルを検索する。ここで，ｋは利用者が指定しても構わ
ないし，システムが自動生成しても構わない。
【００１９】２つの特徴ベクトル間の類似度の算出法
は，上記の特徴ベクトル情報に対し，各種の方法が考え
られる。例えば，最も直感的な基準としては，図３に示
すように，「ｗ１×重心間のユークリッド距離＋ｗ２×
直線の長さの差＋ｗ３×角度」というものがある。ここ
でｗ１，ｗ２，ｗ３は，各々の特徴ベクトル情報の重み
である。この値は，一般にはデフォルト値を適用する
が，利用者が与えることもある。
は，上記の特徴ベクトル情報に対し，各種の方法が考え
られる。例えば，最も直感的な基準としては，図３に示
すように，「ｗ１×重心間のユークリッド距離＋ｗ２×
直線の長さの差＋ｗ３×角度」というものがある。ここ
でｗ１，ｗ２，ｗ３は，各々の特徴ベクトル情報の重み
である。この値は，一般にはデフォルト値を適用する
が，利用者が与えることもある。
【００２０】このように，利用者がどの特徴量を重視す
るかを各特徴量に対する重みｗ１，ｗ２，ｗ３等で与え
てもよいが，例えば，角度は５度以内に限定し，その中
で，「ｗ１×重心間のユークリッド距離＋ｗ２×直線の
長さの差」を使って類似度を算出するというように，検
索における特徴量の利用順序を与えても構わない。特徴
の類似度の計算方法としては，始点位置と終点位置のそ
れぞれの距離を利用するという方法もある。本発明は，
そのいずれかを問わない。
るかを各特徴量に対する重みｗ１，ｗ２，ｗ３等で与え
てもよいが，例えば，角度は５度以内に限定し，その中
で，「ｗ１×重心間のユークリッド距離＋ｗ２×直線の
長さの差」を使って類似度を算出するというように，検
索における特徴量の利用順序を与えても構わない。特徴
の類似度の計算方法としては，始点位置と終点位置のそ
れぞれの距離を利用するという方法もある。本発明は，
そのいずれかを問わない。
【００２１】なお，利用者が複数の直線とその関係（Ａ
ＮＤやＯＲ）を指定した場合にも，類似特徴ベクトル検
索部１５において，複数の検索結果の集合演算を行うこ
とで容易に実現できる。
ＮＤやＯＲ）を指定した場合にも，類似特徴ベクトル検
索部１５において，複数の検索結果の集合演算を行うこ
とで容易に実現できる。
【００２２】検索結果画像出力部１６では，検索結果の
特徴ベクトル群から，それを含む画像を求め，その画像
を結果として出力する。
特徴ベクトル群から，それを含む画像を求め，その画像
を結果として出力する。
【００２３】直線の検出技術は種々存在するが，一般的
な画像を対象とした場合には，まだ，不完全さの残る技
術である。特に，オクルージョン等によって直線の一部
が他の物体の陰に隠れた場合，必ずしも直線が意図した
通りに抽出されるとは限らない。例えば，図４の例１の
画像の水平線は，人の頭によって区切られているので，
最も確実な直線のみを直線と認識することにすれば，直
線Ａ１と直線Ａ２に分かれてしまう。しかし，この場合
の解釈として直線Ｂとしての可能性もあるため，利用者
がいずれの直線を想定した検索キーを入力しても対応で
きるように，ここでは，このように連続する可能性のあ
る直線は，すべて（直線Ａ１，Ａ２，Ｂ）の特徴ベクト
ル情報をデータベース内に持つこととする。
な画像を対象とした場合には，まだ，不完全さの残る技
術である。特に，オクルージョン等によって直線の一部
が他の物体の陰に隠れた場合，必ずしも直線が意図した
通りに抽出されるとは限らない。例えば，図４の例１の
画像の水平線は，人の頭によって区切られているので，
最も確実な直線のみを直線と認識することにすれば，直
線Ａ１と直線Ａ２に分かれてしまう。しかし，この場合
の解釈として直線Ｂとしての可能性もあるため，利用者
がいずれの直線を想定した検索キーを入力しても対応で
きるように，ここでは，このように連続する可能性のあ
る直線は，すべて（直線Ａ１，Ａ２，Ｂ）の特徴ベクト
ル情報をデータベース内に持つこととする。
【００２４】同様に，図４の例２のように，直線にゆが
みの存在する場合にも，直線の情報としては可能性のあ
るものすべて（Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｄ）の特徴ベクトル
情報をデータベース内に持つこととする。このとき，２
つ以上のレベル（階層）の候補情報であっても構わな
い。図４の例３は，３階層の場合を示している。一般に
は，ある定数値の長さ以下の直線は無視するため，その
量が爆発することはない。
みの存在する場合にも，直線の情報としては可能性のあ
るものすべて（Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｄ）の特徴ベクトル
情報をデータベース内に持つこととする。このとき，２
つ以上のレベル（階層）の候補情報であっても構わな
い。図４の例３は，３階層の場合を示している。一般に
は，ある定数値の長さ以下の直線は無視するため，その
量が爆発することはない。
【００２５】検索する場合には，冗長に格納された情報
のうち，いずれかに強く類似した直線は類似する直線と
みなす。
のうち，いずれかに強く類似した直線は類似する直線と
みなす。
【００２６】直線を利用した画像の検索は，例えば，直
線を地平線の指定ととらえることで，地平線が写る写真
を検索する手段となる。しかし，実際の検索では，直線
のその片側または両側の色を，ある程度指定できる場合
が存在する。例えば，水平線の場合には，水平な直線の
上部が青空の青色で下部が海の青色である画像，草原と
地平線の場合には，水平な直線の上部が青色で下部が緑
色である画像，建物の場合には，垂直な直線の右側が灰
色で左側が不明な画像などというように指定することが
容易に可能である。
線を地平線の指定ととらえることで，地平線が写る写真
を検索する手段となる。しかし，実際の検索では，直線
のその片側または両側の色を，ある程度指定できる場合
が存在する。例えば，水平線の場合には，水平な直線の
上部が青空の青色で下部が海の青色である画像，草原と
地平線の場合には，水平な直線の上部が青色で下部が緑
色である画像，建物の場合には，垂直な直線の右側が灰
色で左側が不明な画像などというように指定することが
容易に可能である。
【００２７】そこで，このような検索を実現するため
に，画像内直線の特徴ベクトル情報抽出部１２におい
て，直線の両側の領域色情報を特徴量として取得し，そ
れを直線の特徴量としてデータベースに蓄積しておく。
また，検索時には，直線の特徴量と同時に与えられる直
線の側面の色情報によって，該当する直線の類似度を決
定することができる。
に，画像内直線の特徴ベクトル情報抽出部１２におい
て，直線の両側の領域色情報を特徴量として取得し，そ
れを直線の特徴量としてデータベースに蓄積しておく。
また，検索時には，直線の特徴量と同時に与えられる直
線の側面の色情報によって，該当する直線の類似度を決
定することができる。
【００２８】以上のような直線の特徴量と，画像内の各
領域の位置，色，形またはテクスチャ（模様）の情報等
に基づく特徴量とを組み合わせて，それらを検索キーと
して用いることができるようにすれば，さらに高精度な
検索を実現することができる。画像内の各領域の位置，
色または形の情報等を利用した画像の検索方法自体は，
従来から知られているので，その詳しい説明は省略す
る。
領域の位置，色，形またはテクスチャ（模様）の情報等
に基づく特徴量とを組み合わせて，それらを検索キーと
して用いることができるようにすれば，さらに高精度な
検索を実現することができる。画像内の各領域の位置，
色または形の情報等を利用した画像の検索方法自体は，
従来から知られているので，その詳しい説明は省略す
る。
【００２９】図５は，画像登録時の処理フローチャート
である。ステップＳ１では，検索対象となる画像を入力
する。次に，ステップＳ２では，入力した画像からハフ
変換等により直線を検出する。複数候補がある場合には
冗長性を許して，それらのすべてを直線とみなして抽出
する。ステップＳ３により，直線の候補があるかどうか
を判定し，直線の候補がある間，以下のステップＳ４，
Ｓ５を各直線の候補について繰り返す。ステップＳ４で
は，検出した直線を図２で説明したような特徴量に従っ
て特徴ベクトルに変換する。ここで，さらに検出した直
線の隣接領域色の情報を取得しておくようにすると望ま
しい。ステップＳ５では，得られた特徴ベクトルを画像
へのインデックスとしてデータベースに格納する。
である。ステップＳ１では，検索対象となる画像を入力
する。次に，ステップＳ２では，入力した画像からハフ
変換等により直線を検出する。複数候補がある場合には
冗長性を許して，それらのすべてを直線とみなして抽出
する。ステップＳ３により，直線の候補があるかどうか
を判定し，直線の候補がある間，以下のステップＳ４，
Ｓ５を各直線の候補について繰り返す。ステップＳ４で
は，検出した直線を図２で説明したような特徴量に従っ
て特徴ベクトルに変換する。ここで，さらに検出した直
線の隣接領域色の情報を取得しておくようにすると望ま
しい。ステップＳ５では，得られた特徴ベクトルを画像
へのインデックスとしてデータベースに格納する。
【００３０】図６は，画像検索時の処理フローチャート
である。まず，ステップＳ１１では，利用者が直線によ
る画像の検索を指定したかどうかを判定する。直線によ
る画像の検索を指定した場合，ステップＳ１２へ進み，
指定しなかった場合，ステップＳ１４へ進む。ステップ
Ｓ１２では，利用者のスケッチにより検索キーとなる直
線を入力する。ステップＳ１３では，入力した直線の特
徴ベクトルを抽出する。
である。まず，ステップＳ１１では，利用者が直線によ
る画像の検索を指定したかどうかを判定する。直線によ
る画像の検索を指定した場合，ステップＳ１２へ進み，
指定しなかった場合，ステップＳ１４へ進む。ステップ
Ｓ１２では，利用者のスケッチにより検索キーとなる直
線を入力する。ステップＳ１３では，入力した直線の特
徴ベクトルを抽出する。
【００３１】ステップＳ１４では，直線以外の情報によ
る検索の指定があるかどうかを判定し，ある場合には，
次のステップＳ１５，Ｓ１６を実行する。ステップＳ１
５では，利用者が入力したスケッチや既存写真の一部選
択等により，オブジェクト（または領域）を入力する。
複数指定された場合には，それらをすべて入力する。ス
テップＳ１６では，入力された各オブジェクトの色，オ
ブジェクトの形状，オブジェクトのサイズ，オブジェク
トの配置等の特徴ベクトルを抽出する。
る検索の指定があるかどうかを判定し，ある場合には，
次のステップＳ１５，Ｓ１６を実行する。ステップＳ１
５では，利用者が入力したスケッチや既存写真の一部選
択等により，オブジェクト（または領域）を入力する。
複数指定された場合には，それらをすべて入力する。ス
テップＳ１６では，入力された各オブジェクトの色，オ
ブジェクトの形状，オブジェクトのサイズ，オブジェク
トの配置等の特徴ベクトルを抽出する。
【００３２】ステップＳ１７では，ステップＳ１３で抽
出した直線の特徴ベクトルもしくはステップＳ１６で抽
出したオブジェクトに関する特徴ベクトル，またはそれ
らの双方の特徴量をキーとして，データベースにあらか
じめ格納された特徴ベクトルとの照合により，特徴量の
類似検索を行う。ここで，検索キーの一つとして直線の
隣接領域色の情報が指定されていた場合には，それも利
用して類似検索を行う。ステップＳ１８では，類似度の
高い画像を順に検索結果として出力する。
出した直線の特徴ベクトルもしくはステップＳ１６で抽
出したオブジェクトに関する特徴ベクトル，またはそれ
らの双方の特徴量をキーとして，データベースにあらか
じめ格納された特徴ベクトルとの照合により，特徴量の
類似検索を行う。ここで，検索キーの一つとして直線の
隣接領域色の情報が指定されていた場合には，それも利
用して類似検索を行う。ステップＳ１８では，類似度の
高い画像を順に検索結果として出力する。
【００３３】
【実施例】図７は，本発明の実施例に係る直線による画
像の検索装置の構成例を示す。
像の検索装置の構成例を示す。
【００３４】本実施例の直線による画像の検索装置１
は，直線検出部２１，直線配置正規化部２２，蓄積部２
３，画像および正規化された直線情報を格納する記憶装
置２４，直線入力部２５および直線情報比較部２６から
構成され，直線検出部２１には，スキャナ等の画像入力
装置３が接続され，直線入力部２５には，ポインティン
グデバイス等により検索条件を設定する検索条件設定装
置４が接続され，直線情報比較部２６には，検索結果を
表示する表示装置５が接続される。
は，直線検出部２１，直線配置正規化部２２，蓄積部２
３，画像および正規化された直線情報を格納する記憶装
置２４，直線入力部２５および直線情報比較部２６から
構成され，直線検出部２１には，スキャナ等の画像入力
装置３が接続され，直線入力部２５には，ポインティン
グデバイス等により検索条件を設定する検索条件設定装
置４が接続され，直線情報比較部２６には，検索結果を
表示する表示装置５が接続される。
【００３５】直線検出部２１は，画像入力装置３から与
えられた画像から，例えばハフ変換等によって，直線の
傾きと配置を検出する。直線配置正規化部２２は，与え
られた画像の縦横比，および直線検出部２１で計算され
た直線の傾きから，直線の配置を正規化する。蓄積部２
３は，直線の傾きと正規化された配置等の直線情報（特
徴ベクトル）から，画像のインデックスを作成し，画像
データベースの記憶装置２４に作成したインデックスを
格納する。
えられた画像から，例えばハフ変換等によって，直線の
傾きと配置を検出する。直線配置正規化部２２は，与え
られた画像の縦横比，および直線検出部２１で計算され
た直線の傾きから，直線の配置を正規化する。蓄積部２
３は，直線の傾きと正規化された配置等の直線情報（特
徴ベクトル）から，画像のインデックスを作成し，画像
データベースの記憶装置２４に作成したインデックスを
格納する。
【００３６】画像を検索する場合，直線入力部２５は，
検索条件を設定する検索条件設定装置４から与えられた
直線を入力する。直線情報比較部２６は，蓄積部２３で
作成されたインデックスを利用して，入力された直線の
傾きおよび配置が類似した直線を選択し，その直線を含
む画像を表示装置５に出力する。
検索条件を設定する検索条件設定装置４から与えられた
直線を入力する。直線情報比較部２６は，蓄積部２３で
作成されたインデックスを利用して，入力された直線の
傾きおよび配置が類似した直線を選択し，その直線を含
む画像を表示装置５に出力する。
【００３７】図８は，直線を利用した画像検索の例を示
す。例えば，検索キーとして，図８（ａ）に示すような
スケッチ入力があったとする。この入力は，マウス等の
ポインティングデバイスによる入力，タブレットによる
入力，スキャナを用いたイメージ入力など，どのような
手段を用いた入力でもよい。これによって，図８（ａ）
に示す横の直線に類似する直線を含む画像の検索が行わ
れる。図８（ｂ）および図８（ｃ）は，その検索結果の
画像の例を示している。なお，これらの画像の例におい
て，検索キーと類似すると判定された直線は，点線で示
している。
す。例えば，検索キーとして，図８（ａ）に示すような
スケッチ入力があったとする。この入力は，マウス等の
ポインティングデバイスによる入力，タブレットによる
入力，スキャナを用いたイメージ入力など，どのような
手段を用いた入力でもよい。これによって，図８（ａ）
に示す横の直線に類似する直線を含む画像の検索が行わ
れる。図８（ｂ）および図８（ｃ）は，その検索結果の
画像の例を示している。なお，これらの画像の例におい
て，検索キーと類似すると判定された直線は，点線で示
している。
【００３８】図９（ａ）は，縦の直線によって検索され
た画像の例を示している。図９（ｂ）および図１０
（ａ）〜（ｄ）は，複数の直線のＡＮＤ条件による検索
の例を示しており，特に図９（ｂ）は横の直線，図１０
（ａ）および図１０（ｂ）は縦の直線，図１０（ｃ）お
よび図１０（ｄ）は斜めの直線により検索された画像の
例を示している。
た画像の例を示している。図９（ｂ）および図１０
（ａ）〜（ｄ）は，複数の直線のＡＮＤ条件による検索
の例を示しており，特に図９（ｂ）は横の直線，図１０
（ａ）および図１０（ｂ）は縦の直線，図１０（ｃ）お
よび図１０（ｄ）は斜めの直線により検索された画像の
例を示している。
【００３９】直線とその隣接領域（側面）の色を利用し
た検索も可能であり，以下にその例を示す。図８（ｂ）
の画像は，直線の上部が水色で下部が濃青色の横の直線
を含む画像，図８（ｃ）の画像は，横の直線の上部が水
色で下部が薄青色の横の直線を含むを画像，図９（ａ）
の画像は，直線の右部が白色の縦の直線を含む画像，図
９（ｂ）の画像は，直線の上部が黄色で下部が緑色（ま
たは直線によってはその逆）の横の直線を含む画像の例
である。
た検索も可能であり，以下にその例を示す。図８（ｂ）
の画像は，直線の上部が水色で下部が濃青色の横の直線
を含む画像，図８（ｃ）の画像は，横の直線の上部が水
色で下部が薄青色の横の直線を含むを画像，図９（ａ）
の画像は，直線の右部が白色の縦の直線を含む画像，図
９（ｂ）の画像は，直線の上部が黄色で下部が緑色（ま
たは直線によってはその逆）の横の直線を含む画像の例
である。
【００４０】さらに，複数の直線の情報を利用し，上が
黄色で下が緑色の直線と，上が緑色で下が黄色の２本の
平行線が存在する画像といった検索や，複数の直線の間
の色が同一な（または，特徴量として似ている）直線を
含む画像というように，直線の隣接色間の相対色関係を
使った検索も可能になる。
黄色で下が緑色の直線と，上が緑色で下が黄色の２本の
平行線が存在する画像といった検索や，複数の直線の間
の色が同一な（または，特徴量として似ている）直線を
含む画像というように，直線の隣接色間の相対色関係を
使った検索も可能になる。
【００４１】直線の隣接領域（側面）の決定の仕方とし
ては，図１１（ａ）のように，直線に接する矩形領域の
場合，および，図１１（ｂ）のように，直線から若干離
れた矩形領域の場合が，最も単純な場合である。また，
その領域は矩形以外でも構わず，例えば，直線の中央部
の色を重視する場合には，図１１（ｃ）または図１１
（ｄ）のような領域であっても構わない。その領域の色
特徴量の取得方法は，各種の手法が考えられるが，最も
単純な場合，ＨＳＩ色空間における画素色の分布が用い
られる（参考：串間，「画像の内容検索技術の動向」，
ＡＤＢＳ９７，情報処理学会ＤＢＳ研究会，pp173-180
) 。
ては，図１１（ａ）のように，直線に接する矩形領域の
場合，および，図１１（ｂ）のように，直線から若干離
れた矩形領域の場合が，最も単純な場合である。また，
その領域は矩形以外でも構わず，例えば，直線の中央部
の色を重視する場合には，図１１（ｃ）または図１１
（ｄ）のような領域であっても構わない。その領域の色
特徴量の取得方法は，各種の手法が考えられるが，最も
単純な場合，ＨＳＩ色空間における画素色の分布が用い
られる（参考：串間，「画像の内容検索技術の動向」，
ＡＤＢＳ９７，情報処理学会ＤＢＳ研究会，pp173-180
) 。
【００４２】また，領域色の表示は，通常，図１２の
（ａ）のような形で表現されるが，図１３（ａ）のよう
に領域が１画像中に複数存在する場合には，領域の重な
りが大きく，利用者にとって理解しづらい。そこで，図
１２（ｂ）のように直線自体を２つの色領域によって表
現することで，直線が交差するときでも，図１３（ｂ）
のように領域の重なり部分を最小にすることができ，直
線が画像内に多数存在する場合にも，その特徴量の把握
を容易にする。
（ａ）のような形で表現されるが，図１３（ａ）のよう
に領域が１画像中に複数存在する場合には，領域の重な
りが大きく，利用者にとって理解しづらい。そこで，図
１２（ｂ）のように直線自体を２つの色領域によって表
現することで，直線が交差するときでも，図１３（ｂ）
のように領域の重なり部分を最小にすることができ，直
線が画像内に多数存在する場合にも，その特徴量の把握
を容易にする。
【００４３】当然，取得する領域は片側のみでも，両側
でも構わない。いずれかの領域色を指定しない場合，ま
たは，双方の領域色を指定しない場合には，デフォルト
色かデフォルトテクスチャ（模様）を用いることにより
識別可能になる。なお，図１２および図１３に示す異な
るテクスチャ（模様）は異なる色を意味している。ここ
で，直線と色とを用いて説明したが，色の部分は，必ず
しも単色に限られるわけではなく，テクスチャ（模様）
等を含むと考えてよい。
でも構わない。いずれかの領域色を指定しない場合，ま
たは，双方の領域色を指定しない場合には，デフォルト
色かデフォルトテクスチャ（模様）を用いることにより
識別可能になる。なお，図１２および図１３に示す異な
るテクスチャ（模様）は異なる色を意味している。ここ
で，直線と色とを用いて説明したが，色の部分は，必ず
しも単色に限られるわけではなく，テクスチャ（模様）
等を含むと考えてよい。
【００４４】
【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
画像内の直線情報を自動抽出し，データベースに格納し
ておき，利用者が与えた検索キーの直線に類似する直線
情報を持つ画像を検索できるようにしたことで，従来の
手法に比べ，利用者の指定し易い簡便な特徴量による類
似画像の検索システムの実現が可能になる。また，従来
の色領域等の特徴量と組み合わせることで，より高精度
の類似画像検索が可能になる。
画像内の直線情報を自動抽出し，データベースに格納し
ておき，利用者が与えた検索キーの直線に類似する直線
情報を持つ画像を検索できるようにしたことで，従来の
手法に比べ，利用者の指定し易い簡便な特徴量による類
似画像の検索システムの実現が可能になる。また，従来
の色領域等の特徴量と組み合わせることで，より高精度
の類似画像検索が可能になる。
【００４５】また，直線の特徴量と，その直線の片側ま
たは両側の隣接領域色による検索が可能になることで，
より意味として有意な画像の検索が容易に実現できる。
たは両側の隣接領域色による検索が可能になることで，
より意味として有意な画像の検索が容易に実現できる。
【００４６】また，直線を２色の色領域から構成し，直
線の隣接領域色を用いて直線を表示することにより，直
線の色の指定や画像の中の直線の表示の際に，より少な
い領域で直線の特徴量とその隣接領域色を表現すること
が可能になり，１枚の画像の中に多数の直線が存在して
も，その情報を無理なく利用者に提示することが可能に
なる。
線の隣接領域色を用いて直線を表示することにより，直
線の色の指定や画像の中の直線の表示の際に，より少な
い領域で直線の特徴量とその隣接領域色を表現すること
が可能になり，１枚の画像の中に多数の直線が存在して
も，その情報を無理なく利用者に提示することが可能に
なる。
【図１】本発明の概要を説明する図である。
【図２】直線の特徴量の例を示す図である。
【図３】２つの直線間の類似度の測定例を示す図であ
る。
る。
【図４】複数の解釈を持つ直線の情報の例を示す図であ
る。
る。
【図５】画像登録時の処理フローチャートである。
【図６】画像検索時の処理フローチャートである。
【図７】本発明の実施例に係る直線による画像の検索装
置の構成例を示す図である。
置の構成例を示す図である。
【図８】直線を利用した画像検索の例を示す図である。
【図９】直線を利用した画像検索の例を示す図である。
【図１０】直線を利用した画像検索の例を示す図であ
る。
る。
【図１１】直線の近接色の取得範囲の例を示す図であ
る。
る。
【図１２】直線の隣接領域色の表示の例を示す図であ
る。
る。
【図１３】直線の隣接領域色の表示の例を示す図であ
る。
る。
１ 直線による画像の検索装置
１１ 画像入力部
１２ 画像内直線の特徴ベクトル情報抽出部
１３ 特徴ベクトル格納管理部
１４ 検索キーとなる直線の特徴ベクトル情報入力部
１５ 類似特徴ベクトル検索部
１６ 検索結果画像出力部
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平６−4600（ＪＰ，Ａ)
特開 平４−60770（ＪＰ，Ａ)
特開 昭62−279467（ＪＰ，Ａ)
赤間浩樹 外，画像内オブジェクトの
自動抽出を使った画像検索システム Ｅ
ｘＳｉｇｈｔ，情報処理学会研究報告
（97−ＤＢＳ−113），1997年 ７月16
日，Ｖｏｌ．97，Ｎｏ．64，ｐ．155−
160
紺谷精一 外，画像からの直線検出と
直線をキーとした画像の検索，情報処理
学会研究報告（98−ＤＢＳ−116
（１）），1998年 ７月 ８日，Ｖｏ
ｌ．98，Ｎｏ．57，ｐ．１−８
谷口展郎 外，類似検索における複数
特徴量空間の重みを考慮したデータベー
スアクセスの最適化，信学技報（ＤＥ98
−53），電子情報通信学会，1999年 １
月23日，Ｖｏｌ．98，Ｎｏ．561，ｐ.
７−12
紺谷精一 外，エッジ検出と領域融合
によるカラー画像のセグメンテーショ
ン，情報処理学会研究報告（97−ＤＢＳ
−113），1997年 ７月16日，Ｖｏｌ.
97，Ｎｏ．64，ｐ．161−166
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06F 17/30
G06T 7/60
G06T 15/00
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (9)
- 【請求項１】 類似画像検索システムにおいて， 画像内の複数の直線を検出する手段と， 検出した各直線の特徴ベクトルを抽出するとともに，前
記検出した複数の直線のうち連続する可能性のある複数
の直線を組み合わせることによりそれらを一つの直線と
みなして，その直線の特徴ベクトルを抽出する手段と，前記抽出した直線の特徴ベクトルと，前記連続する可能
性のある直線を一つの直線とみなしたときの直線の特徴
ベクトルのすべての特徴ベクトルを，検索対象の画像ご
とに データベースに格納する手段と， ユーザから検索キーとなる直線の特徴ベクトル情報を入
力する手段と， 検索キーとして入力された直線の特徴ベクトルが，前記
検索対象の画像ごとに格納された直線の特徴ベクトルの
うちのいずれかの特徴ベクトルに類似する特徴を有する
画像をデータベース内から検索する手段とを持ち， 利用者が与えた直線の情報に類似する直線を含む画像を
類似度の高い順に検索するようにしたことを特徴とする
直線による画像の検索装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の直線による画像の検索装
置において， 前記画像内の直線を検出する手段は，ある定数値の長さ
以下の直線は無視して検出しないことを特徴とする直線
による画像の検索装置。 - 【請求項３】 請求項１記載または請求項２記載の直線
による画像の検索装置において， 前記検索に用いる特徴量として，画像内の各領域の絶対
位置もしくは相対位置，色，形，またはテクスチャの情
報と，前記直線の特徴ベクトルの情報とを取得し， 双方の特徴量を組み合わせて検索する手段を持つことを
特徴とする直線による画像の検索装置。 - 【請求項４】 請求項１，請求項２または請求項３記載
の直線による画像の検索装置において， 前記特徴ベクトルを抽出する手段は，直線の特徴ベクト
ルに加えて，画像内の各直線の隣接領域色の情報を特徴
量として取得し， 前記検索キーとなる直線の特徴ベクトル情報入力手段
は，各直線の隣接領域色を検索キーとして入力し， 直線の隣接領域色の情報も他の特徴量と組み合わせて検
索に用いることを特徴とする直線による画像の検索装
置。 - 【請求項５】 請求項１，請求項２，請求項３または請
求項４記載の直線による画像の検索装置において， 検索キーの入力または検索結果画像を出力する際に，直
線を複数の色領域から構成し表示する手段を持ち， 画像内の直線の特徴量情報と直線の隣接領域色の情報と
を同時に提示することを特徴とする直線による画像の検
索装置。 - 【請求項６】 類似画像検索システムにおける画像の検
索方法において， 画像内の複数の直線を検出する過程と， 検出した各直線の特徴ベクトルを抽出するとともに，前
記検出した複数の直線のうち連続する可能性のある複数
の直線を組み合わせることによりそれらを一つの直線と
みなして，その直線の特徴ベクトルを抽出する過程と，前記抽出した直線の特徴ベクトルと，前記連続する可能
性のある直線を一つの直線とみなしたときの直線の特徴
ベクトルのすべての特徴ベクトルを，検索対象の画像ご
とに データベースに格納する過程と， ユーザから検索キーとなる直線の特徴ベクトル情報を入
力する過程と， 検索キーとして入力された直線の特徴ベクトルが，前記
検索対象の画像ごとに格納され た直線の特徴ベクトルの
うちのいずれかの特徴ベクトルに類似する特徴を有する
画像をデータベース内から検索する過程とを有し， 利用者が与えた直線の情報に類似する直線を含む画像を
類似度の高い順に検索することを特徴とする直線による
画像の検索方法。 - 【請求項７】 類似画像検索システムにおける画像の検
索方法において， 画像内の複数の直線を検出する過程と， 検出した各直線の特徴ベクトルを抽出するとともに，前
記検出した複数の直線のうち連続する可能性のある複数
の直線を組み合わせることによりそれらを一つの直線と
みなして，その直線の特徴ベクトルを抽出し，それらの
各直線の隣接領域色の情報を特徴量として取得する過程
と，前記抽出した直線の特徴ベクトルと，前記連続する可能
性のある直線を一つの直線とみなしたときの直線の特徴
ベクトルの双方の特徴ベクトル，およびそれらの 直線の
隣接領域色の情報をデータベースに格納する過程と， ユーザから検索キーとなる直線の特徴ベクトル情報と直
線の隣接領域色の情報とを入力する過程と， 少なくとも検索キーとして入力された直線の特徴ベクト
ルと直線の隣接領域色とに類似する特徴ベクトルと直線
の隣接領域色との特徴を有する画像をデータベース内か
ら検索する過程とを有し， 利用者が与えた直線の情報に類似する直線を含む画像を
類似度の高い順に検索することを特徴とする直線による
画像の検索方法。 - 【請求項８】 類似画像検索システムを実現する画像の
検索プログラムを記録した記録媒体であって， 画像内の複数の直線を検出する処理と， 検出した各直線の特徴ベクトルを抽出するとともに，前
記検出した複数の直線のうち連続する可能性のある複数
の直線を組み合わせることによりそれらを一つの直線と
みなして，その直線の特徴ベクトルを抽出する処理と，前記抽出した直線の特徴ベクトルと，前記連続する可能
性のある直線を一つの直線とみなしたときの直線の特徴
ベクトルのすべての特徴ベクトルを，検索対象の画像ご
とに データベースに格納する処理と， ユーザから検索キーとなる直線の特徴ベクトル情報を入
力する処理と， 検索キーとして入力された直線の特徴ベクトルが，前記
検索対象の画像ごとに格納された直線の特徴ベクトルの
うちのいずれかの特徴ベクトルに類似する特徴を有する
画像をデータベース内から検索する処理とを， 計算機に実行させるプログラムを記録したことを特徴と
する直線による画像の検索プログラム記録媒体。 - 【請求項９】 類似画像検索システムを実現する画像の
検索プログラムを記録した記録媒体であって， 画像内の複数の直線を検出する処理と， 検出した各直線の特徴ベクトルを抽出するとともに，前
記検出した複数の直線のうち連続する可能性のある複数
の直線を組み合わせることによりそれらを一つの直線と
みなして，その直線の特徴ベクトルを抽出し，それらの
各直線の隣接領域色の情報を特徴量として取得する処理
と，前記抽出した直線の特徴ベクトルと，前記連続する可能
性のある直線を一つの直線とみなしたときの直線の特徴
ベクトルの双方の特徴ベクトル，およびそれらの 直線の
隣接領域色の情報をデータベースに格納する処理と， ユーザから検索キーとなる直線の特徴ベクトル情報と直
線の隣接領域色の情報とを入力する処理と， 少なくとも検索キーとして入力された直線の特徴ベクト
ルと直線の隣接領域色とに類似する特徴ベクトルと直線
の隣接領域色との特徴を有する画像をデータベース内か
ら検索する処理とを， 計算機に実行させるプログラムを記録したことを特徴と
する直線による画像の検索プログラム記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02683099A JP3510980B2 (ja) | 1998-06-24 | 1999-02-04 | 直線による画像の検索装置，検索方法およびそのプログラム記録媒体 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10-176787 | 1998-06-24 | ||
| JP17678798 | 1998-06-24 | ||
| JP02683099A JP3510980B2 (ja) | 1998-06-24 | 1999-02-04 | 直線による画像の検索装置，検索方法およびそのプログラム記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000082075A JP2000082075A (ja) | 2000-03-21 |
| JP3510980B2 true JP3510980B2 (ja) | 2004-03-29 |
Family
ID=26364668
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02683099A Expired - Fee Related JP3510980B2 (ja) | 1998-06-24 | 1999-02-04 | 直線による画像の検索装置，検索方法およびそのプログラム記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3510980B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006163916A (ja) * | 2004-12-08 | 2006-06-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 直線パターン識別方法及び装置及びプログラム |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20010092891A (ko) * | 2000-03-27 | 2001-10-27 | 이성환 | 스케치 특징을 이용한 내용기반 영상 검색방법 |
| JP2003067739A (ja) * | 2001-08-28 | 2003-03-07 | Monolith Co Ltd | 画像変換方法および装置 |
| JP4587181B2 (ja) * | 2003-11-04 | 2010-11-24 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置の動作方法、記憶媒体、情報処理装置 |
| KR100761417B1 (ko) | 2006-03-16 | 2007-09-27 | 주식회사 씬멀티미디어 | 벡터 표현으로 변형된 도미넌트 컬러 기술자를 사용한멀티미디어 데이터베이스의 인덱싱 및 검색 방법 |
| JP5233306B2 (ja) * | 2008-02-15 | 2013-07-10 | セイコーエプソン株式会社 | 画像検索装置、画像検索方法、及び画像検索プログラム |
| KR102075709B1 (ko) * | 2017-11-27 | 2020-02-11 | 한국전자통신연구원 | 컨텐츠 검색 방법 및 장치 |
| CN111223134B (zh) * | 2020-01-19 | 2023-04-14 | 北京航空航天大学 | 直线特征的特征向量构建方法、特征匹配方法和计算设备 |
| CN115495603B (zh) * | 2022-09-26 | 2023-11-24 | 江苏衫数科技集团有限公司 | 一种服装图像检索方法和系统 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH083816B2 (ja) * | 1986-05-28 | 1996-01-17 | 三菱電機株式会社 | 画像検索装置 |
| JPH0460770A (ja) * | 1990-06-29 | 1992-02-26 | Nec Corp | 概略画像を用いた画像検索方法および装置 |
| JPH064600A (ja) * | 1992-06-24 | 1994-01-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | イメージ検索方法およびイメージ検索装置 |
-
1999
- 1999-02-04 JP JP02683099A patent/JP3510980B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 紺谷精一 外，エッジ検出と領域融合によるカラー画像のセグメンテーション，情報処理学会研究報告（９７−ＤＢＳ−１１３），１９９７年 ７月１６日，Ｖｏｌ．９７，Ｎｏ．６４，ｐ．１６１−１６６ |
| 紺谷精一 外，画像からの直線検出と直線をキーとした画像の検索，情報処理学会研究報告（９８−ＤＢＳ−１１６（１）），１９９８年 ７月 ８日，Ｖｏｌ．９８，Ｎｏ．５７，ｐ．１−８ |
| 谷口展郎 外，類似検索における複数特徴量空間の重みを考慮したデータベースアクセスの最適化，信学技報（ＤＥ９８−５３），電子情報通信学会，１９９９年 １月２３日，Ｖｏｌ．９８，Ｎｏ．５６１，ｐ．７−１２ |
| 赤間浩樹 外，画像内オブジェクトの自動抽出を使った画像検索システム ＥｘＳｉｇｈｔ，情報処理学会研究報告（９７−ＤＢＳ−１１３），１９９７年 ７月１６日，Ｖｏｌ．９７，Ｎｏ．６４，ｐ．１５５−１６０ |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006163916A (ja) * | 2004-12-08 | 2006-06-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 直線パターン識別方法及び装置及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000082075A (ja) | 2000-03-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6072904A (en) | Fast image retrieval using multi-scale edge representation of images | |
| JP3635368B2 (ja) | 内容基盤イメージ検索システム及びその検索方法 | |
| US6115717A (en) | System and method for open space metadata-based storage and retrieval of images in an image database | |
| Tian et al. | Image retrieval using wavelet-based salient points | |
| US6691126B1 (en) | Method and apparatus for locating multi-region objects in an image or video database | |
| US7031555B2 (en) | Perceptual similarity image retrieval | |
| JP4366119B2 (ja) | 文書処理装置 | |
| US20070003166A1 (en) | White space graphs and trees for content-adaptive scaling of document images | |
| US20030147558A1 (en) | Method for image region classification using unsupervised and supervised learning | |
| JP2009509215A (ja) | 画像データベースでのナビゲーション、視覚化、及びクラスタ化のための相互ランク類似度空間 | |
| JP2007513413A (ja) | 強調画像を選択するための内容認識 | |
| Tan et al. | An evaluation of color-spatial retrieval techniques for large image databases | |
| JP5180922B2 (ja) | 画像検索システム及び画像検索方法 | |
| Lim | Building visual vocabulary for image indexation and query formulation | |
| JP3510980B2 (ja) | 直線による画像の検索装置，検索方法およびそのプログラム記録媒体 | |
| US7425963B2 (en) | Hierarchical image feature-based visualization | |
| KR100644016B1 (ko) | 동영상 검색 시스템 및 방법 | |
| Chu et al. | Automatic selection of representative photo and smart thumbnailing using near-duplicate detection | |
| Dass et al. | Image retrieval using interactive genetic algorithm | |
| US7755646B2 (en) | Image management through lexical representations | |
| Chan et al. | A ROI image retrieval method based on CVAAO | |
| Chahir et al. | Searching images on the basis of color homogeneous objects and their spatial relationship | |
| Matas et al. | The multimodal neighborhood signature for modeling object color appearance and applications in object recognition and image retrieval | |
| Ali | Content-based image classification and retrieval: A rule-based system using rough sets framework | |
| Duygulu et al. | Multilevel image segmentation and object representation for content-based image retrieval |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20031224 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20040105 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090109 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090109 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100109 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110109 Year of fee payment: 7 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |