JP4632830B2 - 画像検索方法及び画像検索装置 - Google Patents
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図1は、この発明の実施の形態1における画像検索方法を示すブロック図である。本画像検索方法は、入力された検索のキーとなる基準画像、以下基準画像101をブロックに分割し、ブロック毎の平均色を計算し、色の配置に関する特徴量、以下色配置特徴量102を抽出する色配置抽出部201と、画像の代表色を計算し、画像の代表色を示す特徴量、以下代表色特徴量103を抽出する代表色抽出部202と、基準画像101中の各画素の色を前記代表色に置き換えた画像、以下置換画像104を作成する画素置換部203と、置換画像104から画像中の注目される領域である注目領域と注目されない領域である非注目領域を推定して、領域を分割した特徴量、以下領域分割特徴量105を抽出する領域分割部204と、画像中の物体の形状を計算し、形状の特徴量、以下形状特徴量106を抽出する形状抽出部205と、抽出された前記各特徴量を格納する特徴量バッファ206と、参照画像群の各特徴量のデータベースである特徴量データベース207と、基準画像と参照画像の特徴量から類似度を計算する画像類似度計算部208を有している。
図3はこの発明の実施の形態2における画像検索方法を示したブロック図である。本画像検索方法は、基準画像101から領域分割特徴量105を抽出する領域分割部204と、領域分割特徴量105と基準画像101から代表色特徴量103を抽出する代表色抽出部202と、置換画像104を作成する画素置換部203と、置換画像104と領域分割特徴量105より形状特徴量106を抽出する形状抽出部205と、前記各特徴量を格納する特徴量バッファ206と、参照画像群の各特徴量のデータベースである特徴量データベース207と、基準画像と参照画像の特徴量から類似度を計算する画像類似度計算部208を有している。
図5はこの発明の実施の形態3における画像検索方法を示したブロック図である。本画像検索方法は、入力する基準画像101から色配置特徴量102を抽出する色配置抽出部201と、色配置特徴量102から基準画像101の注目領域を推定する注目領域推定部209と、ユーザによる注目領域判定を行う注目領域判定部210と、基準画像101から領域分割特徴量105を抽出する領域分割部204と、基準画像101から代表色特徴量103を抽出する代表色抽出部202と、置換画像104を作成する画素置換部203と、置換画像104から形状特徴量106を抽出する形状抽出部205と、前記各特徴量を格納する特徴量バッファ206と、参照画像群の各特徴量のデータベースである特徴量データベース207と、基準画像と参照画像の特徴量から類似度を計算する画像類似度計算部208を有している。
図7はこの発明の実施の形態4における画像検索方法を示したフローチャートである。このフローチャートでST202以降の部分が、実施の形態1〜3における画像類似度計算部208での計算方法について示している。
図8は前述の実施の形態1〜3における、画像類似度計算部208での計算方法について説明している。上図が基準画像を、下図が参照画像を示す。従来は基準画像を矩形に複数分割して得たブロックの特徴量を、参照画像の対応する位置のブロックの特徴量、若しくはその周辺のブロックの特徴量と類似度計算していた。従って、基準画像と参照画像においてそれぞれの注目領域の位置が著しく異なる場合には、高精度の検索は困難であった。
図9はこの発明の実施の形態6における画像検索方法を示したフローチャートである。このフローチャートでST302以降の部分が、実施の形態1〜3における画像類似度計算部208での計算方法について示している。
図10はこの発明の実施の形態7における画像検索方法を示すブロック図である。基準画像からサブサンプリング等の処理により、解像度を小さくした画像(以下、縮小画像)113を作成する画像縮小部211と、基準画像信号及び縮小画像信号からそれぞれ色配置特徴量102、縮小画像色配置特徴量114を抽出する第1、第2の色配置抽出部201と、基準画像信号及び縮小画像信号からそれぞれ代表色特徴量103、縮小画像代表色特徴量115を抽出する第1、第2の代表色抽出部202と、縮小画像113中の各画素の色を前記代表色に置き換えた画像(以下、置換縮小画像)116を作成する画素置換部203と、置換縮小画像116から画像中の注目される領域である注目領域と注目されない領域である非注目領域を推定して、領域分割特徴量105を抽出する領域分割部204と、抽出された前記各特徴量を格納する特徴量バッファ206と、参照画像群の各特徴量データベース207と、基準画像101と参照画像の各特徴量から類似度を計算する類似度計算部208を有している。
Claims (15)
- 演算処理手段及び特徴量バッファを有する画像検索装置によって実行され、検索の対象となる参照画像群から検索キーである基準画像に類似する画像を検索するための画像検索方法において、
前記演算処理手段が、前記基準画像をブロックに分割し、ブロック毎の平均色を示す色配置特徴量を抽出して前記特徴量バッファに格納するステップと、
前記演算処理手段が、前記色配置特徴量を用いて前記基準画像から、前記基準画像全体の代表色を示す代表色特徴量を抽出して前記特徴量バッファに格納するステップと、
前記演算処理手段が、前記基準画像の画素を前記代表色特徴量で示される代表色で置き換えた置換画像を作成するステップと、
前記演算処理手段が、前記置換画像を注目領域及び非注目領域に領域分割して、注目領域及び非注目領域とそれぞれの位置情報を含む領域分割特徴量を抽出して前記特徴量バッファに格納するステップと、
前記演算処理手段が、前記置換画像と前記領域分割特徴量から前記注目領域と前記非注目領域の形状を抽出し、形状特徴量として前記特徴量バッファに格納するステップと、
前記演算処理手段が、前記特徴量バッファに格納された前記各特徴量と、前記参照画像群の各特徴量から類似度を計算するステップとを備えることを特徴とする画像検索方法。 - 前記類似度を計算するステップにおいて、前記抽出した複数の特徴量のうち高速に類似度計算が可能な特徴量を用いて前記参照画像を絞り込み、
絞り込んだ参照画像に対して、残る特徴量から前記基準画像との類似度を算出することを特徴とする請求項1記載の画像検索方法。 - 前記類似度を計算するステップにおいて、前記参照画像の注目領域を抽出し、前記基準画像と前記参照画像で抽出した注目領域同士の類似度を計算することを特徴とする請求項1記載の画像検索方法。
- 前記類似度を計算するステップにおいて、予め登録されている前記参照画像群の代表画像を用いて前記基準画像との類似度計算を行ってその結果をユーザに提示し、
ユーザにより選択された前記代表画像から前記各特徴量の重み付けを設定し、重み付けされた前記各特徴量を用いて前記基準画像と前記参照画像の類似度を計算することを特徴とする請求項1記載の画像検索方法。 - 演算処理手段及び特徴量バッファを有する画像検索装置によって実行され、検索の対象となる参照画像群から検索キーである基準画像に類似する画像を検索するための画像検索方法において、
前記演算処理手段が、入力された基準画像の注目領域指定情報を用いて、前記基準画像を注目領域及び非注目領域に領域分割して、注目領域及び非注目領域とそれぞれの位置情報を含む領域分割特徴量を抽出して前記特徴量バッファに格納するステップと、
前記演算処理手段が、前記領域分割特徴量を用いて前記基準画像から、前記基準画像全体の代表色を示す代表色特徴量を抽出して前記特徴量バッファに格納するステップと、
前記基準画像の画素を前記代表色特徴量で示される代表色で置き換えた置換画像を作成するステップと、
前記演算処理手段が、前記置換画像と前記領域分割特徴量から前記注目領域と前記非注目領域の形状を抽出し、形状特徴量として前記特徴量バッファに格納するステップと、
前記演算処理手段が、前記特徴量バッファに格納された前記各特徴量と、参照画像群の各特徴量から類似度を計算するステップとを備えることを特徴とする画像検索方法。 - 前記類似度を計算するステップにおいて、前記抽出した複数の特徴量のうち高速に類似度計算が可能な特徴量を用いて前記参照画像を絞り込み、
絞り込んだ参照画像に対して、残る特徴量から前記基準画像との類似度を算出することを特徴とする請求項5記載の画像検索方法。 - 前記類似度を計算するステップにおいて、前記参照画像の注目領域を抽出し、前記基準画像と前記参照画像で抽出した注目領域同士の類似度を計算することを特徴とする請求項5記載の画像検索方法。
- 前記類似度を計算するステップにおいて、予め登録されている前記参照画像群の代表画像を用いて前記基準画像との類似度計算を行ってその結果をユーザに提示し、
ユーザにより選択された前記代表画像から前記各特徴量の重み付けを設定し、重み付けされた前記各特徴量を用いて前記基準画像と前記参照画像の類似度を計算することを特徴とする請求項5記載の画像検索方法。 - 演算処理手段及び特徴量バッファを有する画像検索装置によって実行され、検索の対象となる参照画像群から検索キーである基準画像に類似する画像を検索するための画像検索方法において、
前記演算処理手段が、前記基準画像をブロックに分割し、ブロック毎の平均色を示す色配置特徴量を抽出して前記特徴量バッファに格納するステップと、
前記演算処理手段が、前記色配置特徴量から基準画像中の注目領域を推定するステップと、
前記演算処理手段が、推定された注目領域が正しいか否かの判定を受けて、前記基準画像を注目領域及び非注目領域に領域分割して、注目領域及び非注目領域とそれぞれの位置情報を含む領域分割特徴量を抽出して前記特徴量バッファに格納するステップと、
前記演算処理手段が、前記領域分割特徴量を用いて基準画像から、前記基準画像全体の代表色を示す代表色特徴量を抽出して前記特徴量バッファに格納するステップと、
前記演算処理手段が、前記基準画像の画素を前記代表色特徴量で示される代表色で置き換えた置換画像を作成するステップと、
前記演算処理手段が、前記置換画像と前記領域分割特徴量から前記注目領域と前記非注目領域の形状を抽出し、形状特徴量として前記特徴量バッファに格納するステップと、
前記演算処理手段が、前記特徴量バッファに格納された前記各特徴量と、前記参照画像群の各特徴量から類似度を計算するステップと
を備えることを特徴とする画像検索方法。 - 前記類似度を計算するステップにおいて、前記抽出した複数の特徴量のうち高速に類似度計算が可能な特徴量を用いて前記参照画像を絞り込み、
絞り込んだ参照画像に対して、残る特徴量から前記基準画像との類似度を算出することを特徴とする請求項9記載の画像検索方法。 - 前記類似度を計算するステップにおいて、前記参照画像の注目領域を抽出し、前記基準画像と前記参照画像で抽出した注目領域同士の類似度を計算することを特徴とする請求項9記載の画像検索方法。
- 前記類似度を計算するステップにおいて、予め登録されている前記参照画像群の代表画像を用いて前記基準画像との類似度計算を行ってその結果をユーザに提示し、
ユーザにより選択された前記代表画像から前記各特徴量の重み付けを設定し、重み付けされた前記各特徴量を用いて前記基準画像と前記参照画像の類似度を計算することを特徴とする請求項9記載の画像検索方法。 - 検索の対象となる参照画像群から検索キーである基準画像に類似する画像を検索するための画像検索装置において、
前記基準画像をブロックに分割し、ブロック毎の平均色を示す色配置特徴量を抽出する色配置抽出部と、
前記色配置特徴量を用いて前記基準画像から、前記基準画像全体の代表色を示す代表色特徴量を抽出する代表色抽出部と、
前記基準画像の画素を前記代表色特徴量で示される代表色で置き換えた置換画像を作成する画素置換部と、
前記置換画像を注目領域及び非注目領域に領域分割して、注目領域及び非注目領域とそれぞれの位置情報を含む領域分割特徴量を抽出する領域分割部と、
前記置換画像と前記領域分割特徴量から前記注目領域と前記非注目領域の形状を抽出し、形状特徴量として出力する形状抽出部と、
抽出した前記各特徴量と、前記参照画像群の各特徴量から類似度を計算する画像類似度計算部とを備えることを特徴とする画像検索装置。 - 検索の対象となる参照画像群から検索キーである基準画像に類似する画像を検索するための画像検索装置において、
入力された基準画像の注目領域指定情報を用いて、前記基準画像を注目領域及び非注目領域に領域分割して、注目領域及び非注目領域とそれぞれの位置情報を含む領域分割特徴量を抽出する領域分割部と、
前記領域分割特徴量を用いて前記基準画像から、前記基準画像全体の代表色を示す代表色特徴量を抽出する代表色抽出部と、
前記基準画像の画素を前記代表色特徴量で示される代表色で置き換えた置換画像を作成する画素置換部と、
前記置換画像と前記領域分割特徴量から前記注目領域と非注目領域の形状を抽出し、形状特徴量として出力する形状抽出部と、
抽出した前記各特徴量と、参照画像群の各特徴量から類似度を計算する画像類似度計算部とを備えることを特徴とする画像検索装置。 - 検索の対象となる参照画像群から検索キーである基準画像に類似する画像を検索するための画像検索装置において、
前記基準画像をブロックに分割し、ブロック毎の平均色を示す色配置特徴量を抽出する色配置抽出部と、
前記色配置特徴量から基準画像中の注目領域を推定する注目領域推定部と、
推定された注目領域が正しいか否かの判定を受けて、前記基準画像を注目領域及び非注目領域に領域分割して、注目領域及び非注目領域とそれぞれの位置情報を含む領域分割特徴量を抽出する領域分割部と、
前記領域分割特徴量を用いて基準画像から、前記基準画像全体の代表色を示す代表色特徴量を抽出する代表色抽出部と、
前記基準画像の画素を前記代表色特徴量で示される代表色で置き換えた置換画像を作成する画素置換部と、
前記置換画像と前記領域分割特徴量から前記注目領域と前記非注目領域の形状を抽出し、形状特徴量として出力する形状抽出部と、
抽出した前記各特徴量と、前記参照画像群の各特徴量から類似度を計算する画像類似度計算部とを備えることを特徴とする画像検索装置。
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