JP4331882B2 - 検索用要素画像抽出装置、検索参照画像入力装置及びプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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【発明の属する技術分野】
本発明は、検索用要素画像抽出装置、検索参照画像入力装置及びプログラムを記録した記録媒体に係り、特に、検索対象画像から切り出した代表的な要素画像を用いて検索することを可能とした検索用要素画像抽出装置、検索参照画像入力装置及びプログラムを記録した記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
最近、画像の被写体の内容でなく画像全体の類似性に基づいて画像検索を行う技術が研究されている。
そのような画像検索技術において、ユーザが画像描画装置を用いて描画した画像をユーザの意図に反映した検索参照画像とする様々な手法が研究されている。
【0003】
例えば、特開平2000−76270号公報(発明の名称:「画像検索システム及びその制御方法、画像検索装置及びその制御方法、コンピュータ可読メモリ」)には、描画ツールを用いて、ユーザ描画領域に検索対象の画像に似せた画像を描画して検索を行う方法が記載されている。なお、その検索は、画像をN等分して、それぞれの画像特徴量に基づいて、類似画像検索により行われる。
【0004】
また、西山晴彦 他「画像の構図を用いた絵画検索システム」、情報処理学会論文誌、Vol37.No1.P101(1996)には、略画を用いて検索する方法が記載されている。なお、検索用の略画は、色の指定、領域情報の入力、オブジェクト情報の入力及び特徴情報の入力により作成される。
【0005】
また、紺谷精一 他「画像の内容検索技術」、画像ラボ、199.6.P5-9には、検索条件の入力方法の一つとして、スケッチによる入力方法が記載されている。この入力方法においては、画像エデタを用いて似た画像を入力するようにされている。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の手法のものは、描画装置が検索対象の画像の画像特徴を反映したテクスチャ等を描画する機能を有していなかったため、色や濃淡に基づいた画像特徴による検索には適しているが、画像のテクスチャ等の複雑性や分布等による画像特徴を手がかりとした画像検索ができなかった。
【0007】
本発明は、前記問題に鑑みなされたものであり、検索対象画像から切り出した代表的な要素画像を用いて検索することにより、画像のテクスチャ等の複雑性や分布等による画像特徴(以下、「テクスチャ画像特徴」という。 )を手がかりとした画像検索を可能とし、精度の良い画像検索を可能とすることを目的とするものである。
【0008】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【0009】
請求項1に記載された発明は、検索参照画像により検索が行われる画像検索装置に用いられる検索用要素画像抽出装置において、複数の検索対象画像をそれぞれ所定の大きさの要素画像に分割する画像分割手段と、前記画像分割手段により分割された要素画像の画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、前記画像特徴抽出手段で抽出された画像特徴に基づいて、要素画像毎に、中心ベクトルを算出し、算出された要素画像の中心ベクトルに基づいて、前記画像分割手段により分割された要素画像のクラス分けを行い、更に、クラス毎に、クラスの中心ベクトルに最も近い要素画像を代表的な要素画像として抽出する主要特徴ブロック抽出手段と、とを有することを特徴とする検索用要素画像抽出装置である。
【0010】
請求項2に記載された発明は、検索参照画像により検索が行われる画像検索装置に用いられる検索参照画像入力装置において、請求項1に記載された検索用要素画像抽出装置によって抽出された代表的な要素画像を表示する表示手段と、前記表示手段により表示された前記代表的な要素画像を用いて、検索参照画像を描画する描画手段とを有することを特徴とする検索参照画像入力装置である。
請求項3に記載された発明は、コンピュータを、複数の検索対象画像をそれぞれ所定の大きさの要素画像に分割する画像分割手段と、前記画像分割手段により分割された要素画像の画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、前記画像特徴抽出手段で抽出された画像特徴に基づいて、要素画像毎に、中心ベクトルを算出し、算出された要素画像の中心ベクトルに基づいて、前記画像分割手段により分割された要素画像のクラス分けを行い、更に、クラス毎に、クラスの中心ベクトルに最も近い要素画像を代表的な要素画像として抽出する主要特徴ブロック抽出手段と、して機能させるための検索用要素画像抽プログラムを記録した記録媒体である。
【0011】
請求項4に記載された発明は、コンピュータを、請求項3に記載された検索用要素画像抽プログラムによって抽出された代表的な要素画像を表示する表示手段と、前記表示手段により表示された前記代表的な要素画像を用いて、検索参照画像を描画する描画手段として機能させるための検索参照画像入力プログラムを記録した記録媒体である。
【0012】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面と共に説明する。
【0013】
本発明は、ユーザが画像描画装置を用いて描画した画像を用いて検索するものであり、図1にその方法を示す。
【0014】
図1の方法は、検索対象画像の取得(S10)、特徴ブロック・特徴ベクトル抽出(S11)、主要特徴ブロック抽出(S12)、検索参照画像入力(S13)、検索参照画像特徴ベクトル抽出(S14)、検索(S15)及び出力(S16)の手順から構成されている。
【0015】
以下、他の図を参照しながら、その詳細を説明する。
【0016】
先ず、ステップ10で検索対象画像が蓄積されているデータベースから、検索対象画像I(I=0、1、、..、ND−1)を取得する。
【0017】
次いで、ステップ11で、取得した検索対象画像の特徴ブロックと特徴ベクトルを抽出する。この特徴ブロックと特徴ベクトルの抽出処理は、図2に示されているフローにより行われる。
【0018】
図2のステップ20で、図3(A)に示すように、取得したND枚の検索対象画像を幅W、高さHのW×Hの格子Dx個とDy個に分割する。この格子(m、n)が特徴ブロック(m、n)である。
【0019】
但し、m=0、1、、..、Dx−1、n=0、1、、..、Dy−1
このように、取得した全ての検索対象画像を幅W、高さHのW×Hの格子Dx個とDy個に分割することにより、全ての検索対象画像の特徴ブロックを取得する。
【0020】
なお、取得した検索対象画像は全て同じ大きさ(幅W×Dx、高さH×Dy)に正規化されているものとする。
【0021】
また、各特徴ブロックは、図3(B)に示すように、後述するT個の特徴ベクトル、Nc個のベクトル要素を有している。
【0022】
次いで、図2のステップ21で、画像特徴を求める。
【0023】
各特徴ブロック(I、m、n)からそのブロックのテクスチャ画像特徴(複雑性、分布、鋭さ等)を良く表すであろうT個の画像特徴f0(I、m、n)、f1(I、m、n)、..、fT(I、m、n)を求める。
【0024】
このF(I、m、n)=(f0(I、m、n)、f1(I、m、n)、..、fT(I、m、n))をこの特徴ブロックの特徴ベクトルとする。
【0025】
なお、特開平2000−76270号公報に用いられているフラクタルベクトルは、画像特徴の一つの例である。
【0026】
ここで、図1に戻る。ステップ11で、取得した検索対象画像の特徴ブロックと特徴ベクトルを抽出した後で、ステップ12で、主要特徴ブロックの抽出を行う。この主要特徴ブロックの抽出の詳細を、図4を用いて説明する。
【0027】
先ず、要素が空きのカテゴリ群Co[k]を準備する(S30)。但し、k=0、1、、..、ND×Dx×Dy−1である。
【0028】
次いで、カテゴリCo[I×m×n]にF(I、m、n)を入れる(S31)。但し、I=0、1、、..、ND−1、m=0、1、、..、Dx−1、n=0、1、、..、Dy−1である。
【0029】
このときのカテゴリ数Cnは、
Cn=ND×Dx×Dy
である。
【0030】
次いで、各カテゴリについて、中心ベクトルVc[k]を求める(S32)。但し、k=0、1、、..、Cn−1である。
【0031】
また、現時点で、各ブロックは、T個の特徴ベクトルを有し、Nc個のベクトルを要素として持つものとする。
【0032】
つまり、Co[k]は、
F0[k]=(f00[k]、f01[k]、..、f0T[k])、F1[k]=(f10[k]、f11[k]、..、f1T[k])、...、FNC[k]=(fNC0[k]、fNC1[k]、..、fNCT[k])のNc個のベクトルを要素として持つ。
【0033】
次いで、各特徴ブロック毎に、中心ベクトルVc[k]を次の式を用いて算出する。
【0034】
【数1】
次に、全てのカテゴリについて、任意に選んだ二つのカテゴリの中心ベクトルVc[k]の2乗距離d(k、k’)を求める。但し、k=0、1、、..、Cn−1、k’=0、1、、..、Cn−1、k≠k’である。
【0035】
次いで、次のように、要素のクラス分けを行う(S33)。
(1)d(k、k’)<Dthであるような全てのCo[k]Co[k’]の要素が必ず同じクラスに属する。
(2)d(k、k’)>Dthであるような全てのCo[k]Co[k’]の要素はどれもお互いに異なるクラスに属する。
(3)全てのCo[k]の要素は、重複なくどれかのクラスに属する。
(4)現在同じカテゴリに属する要素同士が異なるクラスに分割されることはない。
【0036】
以上の4つの条件を満たす新しいクラス群Cn[p]を作る。但し、p=0、1、、..、Cnn(Cnn≦Cn)
例えば、図5に示すように、210のクラスには、クラス分け前のカテゴリ110、120、130、140、150が含まれる。なお、111、121、131、141、151は、各カテゴリの中心ベクトルを示している。また、211は、後述するクラスの中心ベクトルを示している。
【0037】
なお、クラスを考えるときは、カテゴリ110、120、130、140、150の意識はない。
【0038】
また、各カテゴリには、Nc個のベクトル(要素)を有する。
【0039】
また、説明を簡単にするために、各カテゴリは重複しないように図示されているが、実際には各カテゴリの要素は複雑に入り組んでいる。
【0040】
次いで、クラスCn[p]の内、要素数の多い順にNT個のクラスのみで新しいクラス群Ct[p]を作る(S34)。
【0041】
また、そのクラスの中心ベクトルをVtc[p]を求める(S35)。但し、p=0、1、、..、NT−1である。
【0042】
次いで、各Ct[p](p=0、1、、..、NT−1)について、クラスの中心ベクトルVtc[p]との2乗距離が最も小さい要素(Fc[k])を求める(S36)。
【0043】
例えば、図6は、図5の部分拡大図である。112、132〜136、152〜154は、要素を示している。211が、このクラスの中心ベクトルVtc[p]であるので、クラスの中心ベクトルVtc[p]との2乗距離が最も小さい要素Fc[k]は、要素135である。この要素135は、クラス130の代表的な要素である。
【0044】
次いで、各Fc[k]について、その抽出元となる特徴ブロックT[k]を検索対象データベースから画像として切り出す。
【0045】
例えば、Fc[k]∈F(a,b,c)の場合は、ファイルの番号がaの画像の(b,c)格子を切り出す。
【0046】
図6では、Fc[k]の特徴ブロックは、クラス分け前の特徴ブロック130の要素である。従って、特徴ブロック130を、検索対象画像データベースから切り出す。
【0047】
このように、NT個のクラスについて、それぞれのクラスの中心ベクトルVtc[p]との2乗距離が最も小さい要素Fc[k]を求め、その抽出元となる特徴ブロックT[k]を検索対象データベースから画像として切り出す。
【0048】
そうして、NT個の主要特徴ブロックのT[0]、T[1]、..、T[Nt]を抽出する(S37)。
【0049】
ここで、図1に戻る。ステップ12で、主要特徴ブロックを抽出した後、ステップ13で、この主要特徴ブロックを利用して、検索参照画像の入力を行う。
【0050】
ステップ14では、入力された検索参照画像の特徴ベクトルを抽出する。
【0051】
次いで、ステップ15で、検索参照画像の特徴ベクトルを検索条件として、検索対象画像データベースの検索を行い、その検索した画像を出力する(S16)。
【0052】
このようにして、検索対象画像から切り出した代表的な要素画像を用いて、検索対象画像データベースの検索を、精度良く行うことができる。
【0053】
図7に検索装置の例を示す。検索装置1は、検索対象画像データベース2に接続されて、検索を行うことができる。
【0054】
図7では、検索装置1は、特徴ブロック・特徴ベクトル抽出部10、主要特徴ブロック抽出部11、表示部12、検索参照画像入力部13、検索参照画像特徴ベクトル抽出部14、検索部15及び検索装置制御部16から構成されている。
【0055】
特徴ブロック・特徴ベクトル抽出部10は、検索対象画像が蓄積されているデータベースの特徴ブロックと特徴ベクトルを抽出する。特徴ブロック・特徴ベクトル抽出部10で、図2の処理フローの処理を行う。
【0056】
主要特徴ブロック抽出部11は、検索対象画像の特徴ブロックと特徴ベクトルに基づいて、検索対象画像から切り出した主要な特徴ブロックの抽出を行う。主要特徴ブロック抽出部11で、図4の処理フローの処理を行う。
【0057】
表示部12は、図1に示すような処理フローにおいて、検索処理における必要な表示を行う。
【0058】
例えば、検索を行うための制御画面、検索条件の入力画面、検索の結果画面等の表示を行う。
【0059】
検索参照画像入力部13は、検索条件の入力画面に検索条件を入力する。検索条件は、検索参照画像で行い、この検索参照画像は、検索対象画像から切り出した主要な特徴ブロック(代表的な要素画像)を用いて作成する。
【0060】
図8に検索条件の入力画面を示す。
【0061】
20は、画像部である。この画像部20の描画領域の大きさは、検索対象データベースの画像と同じ大きさ(幅W×Dx、高さH×Dy)である。この画像部20は、検索対象画像をW×Hの特徴ブロックに分割したと同じように、点線で領域が分割されている。
【0062】
21は、要素画像部であり、要素画像部21には、検索対象画像から切り出した代表的な要素画像T[0]、T[1]、..、T[Nt]が表示されている。この代表的な要素画像T[0]、T[1]、..、T[Nt]は、画像付きボタンとして表示されている。そこで、ボタンT[k]をマウスでクリックし、次に、画像部20のある領域をクリックすると、その領域に画像T[k]が埋まるようになっている。
【0063】
22は、ドロウイング部である。ドロウイング部22は、既存のドロウイングツールと同じ機能を有する。このドロウイング部22により、色又は濃淡レベルを指定して円や多角形を書いたり、塗りつぶす等の処理を行う。
【0064】
図2の検索参照画像特徴ベクトル抽出部14は、検索参照画像入力部13により入力された検索参照画像の特徴ベクトルの抽出を行う。
【0065】
要素画像部21及びドロウイング部22を用いて描画した画像部20の画像を、W×H(点線)で分割する。この分割領域(m、n)が特徴ブロック(m、n)である。但し、m=0、1、、..、Dx−1、n=0、1、、..、Dy−1である。
【0066】
検索参照画像特徴ベクトル抽出部14は、各特徴ブロック(m、n)について、図2のステップ21で求めたと同じように、画像特徴ベクトルF=(f0(m、n)、f1(m、n)、..、fT(m、n))を計算する。
【0067】
次いで、Dx×Dy×T次元ベクトルF=(F(0、0)、F(1、0)、..、F(Dx−1、Dy−1))を出力する。
【0068】
検索部15は、検索参照画像特徴ベクトル抽出部14で抽出された検索参照画像特徴ベクトルを用いて、検索対象画像データベースを検索する。
【0069】
検索装置制御部16は、CPU(Central Processing Unit :中央処理装置)、画像検索に係るアプリケーションを含み検索装置としての機能が果たされるように、検索装置1全体を制御する。
【0070】
また、検索装置1には、コンピュータを動作させて、複数の検索対象画像をそれぞれ所定の大きさの要素画像に分割する画像分割手段と、前記画像分割手段により分割された要素画像から代表的な要素画像を選択する選択手段とを機能させるためのプログラムを記録した記録媒体を備えてもよい。
【0071】
同じく、また、検索装置1には、コンピュータを動作させて、検索対象画像から切り出された所定の大きさの要素画像であって、代表的な要素画像を表示する表示手段と、前記表示手段により表示された前記代表的な要素画像を用いて、検索参照画像を描画する描画手段とを機能させるためのプログラムを記録した記録媒体を備えてもよい。
【0072】
また、図7において、また、検索装置1は、特徴ブロック・特徴ベクトル抽出部10、主要特徴ブロック抽出部11、表示部12、検索参照画像入力部13、検索参照画像特徴ベクトル抽出部14、検索部15及び検索装置制御部16から構成されていると説明した。
【0073】
しかしながら、図7における検索装置1の部分を独立した装置としてもよい。
【0074】
例えば、複数の検索対象画像をそれぞれ所定の大きさの要素画像に分割する画像分割手段と、前記画像分割手段により分割された要素画像から代表的な要素画像を選択する選択手段とで検索用要素画像抽出装置のような独立した装置構成としてもよい。
【0075】
また、検索対象画像から切り出された所定の大きさの要素画像であって、代表的な要素画像を表示する表示手段と、前記表示手段により表示された前記代表的な要素画像を用いて、検索参照画像を描画する描画手段とで検索参照画像入力装置のような独立した装置構成としてもよい。
【0076】
また、検索装置は、一体でも、検索用要素画像抽出装置、検索参照画像入力装置等を組み合わせて構成するようにしてもよい。
【0077】
また、検索装置は、直接検索対象画像データベースに接続されていても、通信回線で接続されていてもよい。
【0078】
なお、上記説明では、全てのカテゴリについて、任意に選んだ二つのカテゴリの中心ベクトルVc[k]の2乗距離d(k、k’)を求めた例について説明したが、本件発明は、2乗距離に限らず、他の距離を用いてもよい。
【0079】
また、上記実施の形態では、クラス分けを1回行う例について説明したが、クラス分けを複数回行うようにしてもよい。
【0080】
【発明の効果】
検索対象画像中に出現頻度の高いテクスチャ等の代表的な要素画像を用いて、描画することで、ユーザの意図に反映した画像検索を良精度で行うことができる。
【0081】
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の検索の処理フローである。
【図2】特徴ブロックと特徴ベクトルの抽出の処理フロー図である。
【図3】検索対象画像の分割を説明するための図である。
【図4】主要特徴ブロックの抽出の処理フローである。
【図5】クラス分けを説明するための図である。
【図6】図5の部分拡大図である。
【図7】本発明の検索装置を説明するための図である。
【図8】検索条件の入力画面を説明するための図である。
【符号の説明】
10 特徴ブロック・特徴ベクトル抽出部
11 主要特徴ブロック抽出部
12 表示部
13 検索参照画像入力部
14 検索参照画像特徴ベクトル抽出部
15 検索部
16 検索装置制御部
20 画像部
21 要素画像部
22 ドロウイング部
Claims (4)
- 検索参照画像により検索が行われる画像検索装置に用いられる検索用要素画像抽出装置において、
複数の検索対象画像をそれぞれ所定の大きさの要素画像に分割する画像分割手段と、
前記画像分割手段により分割された要素画像の画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、
前記画像特徴抽出手段で抽出された画像特徴に基づいて、要素画像毎に、中心ベクトルを算出し、算出された要素画像の中心ベクトルに基づいて、前記画像分割手段により分割された要素画像のクラス分けを行い、更に、クラス毎に、クラスの中心ベクトルに最も近い要素画像を代表的な要素画像として抽出する主要特徴ブロック抽出手段と、
とを有することを特徴とする検索用要素画像抽出装置。 - 検索参照画像により検索が行われる画像検索装置に用いられる検索参照画像入力装置において、
請求項1に記載された検索用要素画像抽出装置によって抽出された代表的な要素画像を表示する表示手段と、
前記表示手段により表示された前記代表的な要素画像を用いて、検索参照画像を描画する描画手段とを有することを特徴とする検索参照画像入力装置。 - コンピュータを、
複数の検索対象画像をそれぞれ所定の大きさの要素画像に分割する画像分割手段と、
前記画像分割手段により分割された要素画像の画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、
前記画像特徴抽出手段で抽出された画像特徴に基づいて、要素画像毎に、中心ベクトルを算出し、算出された要素画像の中心ベクトルに基づいて、前記画像分割手段により分割された要素画像のクラス分けを行い、更に、クラス毎に、クラスの中心ベクトルに最も近い要素画像を代表的な要素画像として抽出する主要特徴ブロック抽出手段と、
として機能させるための検索用要素画像抽プログラムを記録した記録媒体。 - コンピュータを、
請求項3に記載された検索用要素画像抽プログラムによって抽出された代表的な要素画像を表示する表示手段と、
前記表示手段により表示された前記代表的な要素画像を用いて、検索参照画像を描画する描画手段として機能させるための検索参照画像入力プログラムを記録した記録媒体。
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