JP4968291B2 - 画像処理装置 - Google Patents
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Description
本実施の形態1では、本発明に係る本発明に係る画像処理装置をキーワードに基づいて類似画像の一覧を出力する画像処理システムに適用する場合について説明する。なお、ここでは、本実施の形態1に係る画像処理システムの概要および特徴を説明した後に、この画像処理システムの構成を説明し、最後に、この画像処理システムの画像データベース生成手順およびキーワードに基づく類似画像の一覧の出力手順など種々の処理手順について説明する。
最初に、本実施の形態1に係る画像処理システムの概要および主たる特徴を説明する。図1は、本実施の形態1に係る画像処理システムの構成を示す機能ブロック図である。
本発明に係る本実施の形態1に係る画像処理システムの構成について説明する。図1に示すように、画像処理システムは、画像入力装置10と、画像処理装置50とからなる。
Vc=Hv×Fmax+F(S,I) (式1)
F(S,I)=Iv*Smax+Sv (式2)
Sv=rup((S−0.2)*5)−1 (式3)
Iv=rup((I−0.2)*10)−1 (式4)
Fmax=F(1.0,1.0)=24 (式5)
Smax=Svmax=3 (式6)
なお、有彩色の場合は、0≦色相(H)≦359、0.2<彩度(S)、0.2<明度(I)である。また、rupは、小数点以下切り上げ関数である。
Va=Vcmax+Ia+1 (式7)
Vcmax=864 (式8)
Ia=rup(I*100)−1 (式9)
ただし、I=0のときはIa=0となる。なお、無彩色の場合は、0≦色相(H)≦359、0.2≧彩度(S)、0.2≧明度(I)である。
次に、図1に示す画像処理システムの画像データベース生成手順について説明する。図3は、図1に示す画像処理システムの画像データベース生成手順を示すフローチャートである。
次に、図1に示す画像処理システムのキーワードに基づく類似画像の一覧の出力手順について説明する。図8は、図1に示す画像処理システムのキーワードに基づく類似画像の一覧の出力手順を示すフローチャートである。
SELECT 画像特徴、CPU FROM TABLE WHERE NO
BETWEEN 432 AND 792;
ところで、上記実施の形態1では、キーワードに基づいて類似画像の一覧を出力する画像処理システムの場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、キー画像に基づいて類似画像の一覧を出力する画像処理システムの場合に適用することもできる。そこで、本実施の形態2では、キー画像に基づき類似画像の一覧を出力する画像処理システムの場合について説明する。なお、本実施の形態2に係る画像処理システムの画像データベース生成手順は、実施の形態1の画像データベース生成手順と全く同じであるので説明を省略し、キー画像に基づく類似画像の一覧の出力手順についてのみ説明する。また、その他においても上記実施の形態1と同じ部分については説明を省略し、相違する部分についてのみ説明する。
まず、本実施の形態2に係る画像処理システムの構成を示す機能ブロック図は、実施の形態1で示した図1とほぼ同様なものとなり、キー画像擬似特徴ベクトル生成部60と、類似画像一覧出力部62とが相違する。そこで、本実施の形態2では、キー画像擬似特徴ベクトル生成部60と、類似画像一覧出力部62とを中心に説明する。
次に、図9に示す画像処理システムのキー画像基づく類似画像の一覧の出力手順について説明する。図11は、図9に示す画像処理システムのキー画像に基づく類似画像の一覧の出力手順を示すフローチャートである。
SELECT 画像特徴、CPU FROM TABLE WHERE NO
BETWEEN K−D AND K+D;
ところで、上記実施の形態2では、キー画像に基づいて類似画像の一覧を出力する画像処理システムの場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、キー画像の特徴をカテゴリに分類し、カテゴリ毎に類似画像の一覧を出力する画像処理システムの場合に適用することもできる。そこで、本実施の形態3では、キー画像の画像特徴をカテゴリに分類し、カテゴリ毎に類似画像の一覧を出力する画像処理システムの場合について説明する。なお、上記実施の形態2と同じ部分については説明を省略し、相違する部分についてのみ説明する。
まず、本実施の形態3に係る画像処理システムの構成を示す機能ブロック図について説明する。図12は、本実施の形態3に係る画像処理システムの構成を示す機能ブロック図である。
Vb=Hb*Fmax+F(S,I) (式10)
Hb=int((H−180)/10) (式11)
F(S,I)=Iv*Smax+Sv (式12)
Sv=rup((S−0.2)*5)−1 (式13)
Iv=rup((I−0.2)*10) (式14)
Fmax=F(1.0,1.0)=24 (式15)
なお、画像の代表色が青の場合、180≦色相(H)<320、0.2<彩度(S)、0.2<明度(I)である。
Vw=rup((I−0.5)*100)−1 (式16)
なお、画像の代表色が白の場合、0≦色相(H)<359、0.2≧彩度(S)、0.5<明度(I)である。
VI=rup(I*100)−1 (式17)
ただし、I=0.0のときはVI=0となる。なお、画像の代表色が黒の場合、0≦色相(H)<359、0.2≧彩度(S)、0.5≧明度(I) 、または明度(I)=0.2である。
次に、図12に示す画像処理システムの画像データベース生成手順について説明する。図15は、図12に示す画像処理システムの画像データベース生成手順を示すフローチャートである。なお、本手順のステップ1501からステップ1505までは実施の形態1の図3のステップS301からステップS305と全く同じなので説明は省略する。
次に、図12に示す画像処理システムのキー画像に基づくカテゴリ別の類似画像の一覧の出力手順について説明する。図16は、図12に示す画像処理システムのキー画像に基づくカテゴリ別の類似画像の一覧の出力手順を示すフローチャートである。なお、本手順のステップ1601からステップ1605までは実施の形態1の図3のステップS1101からステップS1105と全く同じなので説明は省略する。
SELECT 赤、CPU FROM TABLE WHERE NO
BETWEEN 15 AND 35;
SELECT 赤、CPU FROM TABLE WHERE NO
BETWEEN 69 AND 89;
なお、キー画像と同じように赤と白が写っている画像を選出したい場合は、上記二つのクエリーの論理積をとり、赤か白のどちらかが写っている画像を選出したい場合は、論理和をとる。
ところで、上記実施の形態1〜3で説明した画像処理装置は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、本実施の形態4では、上記実施の形態1〜3で説明した画像処理装置と同様の機能を有する画像処理プログラムを実行するコンピュータシステムについて説明する。
さて、これまで本発明の実施の形態1〜4について説明したが、本発明は上述した実施の形態1〜4以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてもよいものである。
前記複数の画像の特徴を抽出し、該複数の画像の特徴に対する類似の基準である擬似特徴ベクトルを画像毎に生成する擬似特徴ベクトル生成手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
前記複数の画像の特徴に対する類似の基準である擬似特徴ベクトルに対応付けて生成された画像データベースと、
前記キーワードに基づいて前記画像データベースから前記擬似特徴ベクトルの順に前記類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
前記複数の画像の特徴に対する類似の基準である擬似特徴ベクトルに対応付けて生成された画像データベースと、
前記キー画像の特徴を抽出し、該キー画像の特徴に対する類似の基準であるキー画像の擬似特徴ベクトルを生成するキー画像擬似特徴ベクトル生成手段と、
前記キー画像擬似特徴ベクトル生成手段によって生成された前記キー画像の擬似特徴ベクトルに基づいて前記画像データベースから前記類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
前記類似画像一覧出力手段は、前記画像データベースから前記類似範囲指定手段によって指定された類似範囲にある前記類似画像の一覧を出力することを特徴とする付記3に記載の画像処理装置。
前記類似画像一覧出力手段は、前記類似度算出手段によって算出された前記差の絶対値の昇順または降順に前記類似画像の一覧を出力することを特徴とする付記3に記載の画像処理装置。
前記キー画像の特徴を抽出し、該キー画像の特徴の複数のカテゴリに対するそれぞれの類似の基準であるキー画像のカテゴリ別擬似特徴ベクトルを生成するカテゴリ別キー画像擬似特徴ベクトル生成手段と、をさらに備え、
前記類似画像一覧出力手順は、前記カテゴリ別キー画像擬似特徴ベクトル生成手段によって生成されたキー画像のカテゴリ別擬似特徴ベクトル基づいて前記カテゴリ別画像データベースから前記類似画像の一覧を出力することを特徴とする付記3に記載の画像処理装置。
前記類似画像一覧出力手段は、前記カテゴリ別画像データベースから前記カテゴリ別類似範囲指定手段によってカテゴリ別に指定された類似範囲にある前記類似画像の一覧を出力することを特徴とする付記7に記載の画像処理装置。
前記類似画像一覧出力手段は、前記カテゴリ別類似度算出手段によって算出された前記差の絶対値の昇順または降順に前記類似画像の一覧を出力することを特徴とする付記7に記載の画像処理装置。
前記複数の画像の特徴を抽出し、該複数の画像の特徴に対する類似の基準である擬似特徴ベクトルを画像毎に生成する擬似特徴ベクトル生成工程を含んだことを特徴とする画像処理方法。
前記複数の画像の特徴に対する類似の基準である擬似特徴ベクトルに対応付けて画像データベースを生成する画像データベース生成工程と、
前記画像データベース生成工程によって生成された画像データベースから前記キーワードに基づいて前記擬似特徴ベクトルの順に前記類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力工程と、
を含んだことを特徴とする画像処理方法。
前記複数の画像の特徴に対する類似の基準である擬似特徴ベクトルに対応付けて画像データベースを生成する画像データベース生成工程と、
前記キー画像の特徴を抽出し、該キー画像の特徴に対する類似の基準であるキー画像の擬似特徴ベクトルを生成するキー画像擬似特徴ベクトル生成工程と、
前記画像データベース生成工程によって生成された画像データベースから前記キー画像擬似特徴ベクトル生成工程によって生成された前記キー画像の擬似特徴ベクトルに基づいて前記類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力工程と、
を含んだことを特徴とする画像処理方法。
前記類似画像一覧出力工程は、前記画像データベースから前記類似範囲指定工程によって指定された類似範囲にある前記類似画像の一覧を出力することを特徴とする付記14に記載の画像処理方法。
前記類似画像一覧出力工程は、前記類似度算出工程によって算出された前記差の絶対値の昇順または降順に前記類似画像の一覧を出力することを特徴とする付記14に記載の画像処理方法。
前記複数の画像の特徴を抽出し、該複数の画像の特徴に対する類似の基準である擬似特徴ベクトルを画像毎に生成する擬似特徴ベクトル生成手順をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
前記複数の画像の特徴に対する類似の基準である擬似特徴ベクトルに対応付けて画像データベースを生成する画像データベース生成手順と、
前記画像データベース生成手順によって生成された画像データベースから前記キーワードに基づいて前記擬似特徴ベクトルの順に前記類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
前記複数の画像の特徴に対する類似の基準である擬似特徴ベクトルに対応付けて画像データベースを生成する画像データベース生成手順と、
前記キー画像の特徴を抽出し、該キー画像の特徴に対する類似の基準であるキー画像の擬似特徴ベクトルを生成するキー画像擬似特徴ベクトル生成手順と、
前記画像データベース生成手順によって生成された画像データベースから前記キー画像擬似特徴ベクトル生成手順によって生成された前記キー画像の擬似特徴ベクトルに基づいて前記類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
12 画像読取部
14 画像データ保持部
16 IF部
50 画像処理装置
52 入力部
56 擬似特徴ベクトル生成部
57 カテゴリ別擬似特徴ベクトル生成部
58 画像データベース
59 カテゴリ別画像データベース
60 キー画像擬似特徴ベクトル生成部
61 カテゴリ別キー画像擬似特徴ベクトル生成部
62 画像一覧出力部
66 類似範囲指定部
67 カテゴリ別類似範囲指定部
68 類似度算出部
69 カテゴリ別類似度算出部
72 画像入力IF部
74 制御部
100 コンピュータシステム
101 本体部
102 ディスプレイ
102a 表示画面
103 キーボード
104 マウス
105 モデム
106 ローカルエリアネットワークまたは広域エリアネットワーク(LAN/WAN)
107 公衆回線
108 フレキシブルディスク(FD)
109 CD−ROM
111 他のコンピュータシステム(PC)
112 サーバ
113 プリンタ
121 CPU
122 RAM
123 ROM
124 ハードディスクドライブ(HDD)
125 CD−ROMドライブ
126 FDドライブ
127 I/Oインターフェース
128 LANインターフェース
Claims (2)
- 色を示すキーワードに基づいて、複数の画像を保持する画像データベースから類似画像の一覧を出力する画像処理装置であって、
前記複数の画像それぞれの代表色に対する類似度の基準であって、代表色の色相、彩度、明度それぞれの値から一意に求まる一次元の値である一次元量の類似特徴ベクトルと各画像とを対応付けて生成された画像データベースと、
前記キーワードが示す色の擬似特徴ベクトルを求め、該求めた擬似特徴ベクトルの値に対して、前記画像データベースから前記一次元量の擬似特徴ベクトルの値が類似する順に前記類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 前記画像処理装置が複数の画像を保持し、
前記画像データベースを生成する、
前記複数の画像それぞれから画素を抽出し、各画素の属する部分色空間を算出する算出手段と、
前記画像ごとに、前記算出手段によって算出された各部分色空間に属する画素数を計数し、各部分色空間に属する画素数が画像データの全画素数に対して所定の閾値以上の割合であるかそれぞれ判定する判定手段と、
前記画像ごとに、前記判定手段によって属する画素数が画像データの全画素数に対して所定の閾値以上である部分色空間について、該部分色空間に属する画素の色の平均値を算出し、代表色として抽出する代表色抽出手段と、
前記画像ごとに、前記代表色抽出手段によって抽出された代表色に対する類似度の基準であって、代表色の色相、彩度、明度それぞれの値から一意に求まる一次元の値である一次元量の類似特徴ベクトルを生成する類似特徴ベクトル生成手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
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