JPH02205984A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は画像処理装置に関し、特に原カラー画像データ
の性質に応じて対応する画像処理（当該画像の属性登録
、画像データの圧縮・伸張手段の切換え等）を行う画像
処理装置に関する。

［従来の技術］ 従来、カラー画像データの性質の解析はＲデータ、Ｇデ
ータ、Ｂデータ毎にヒストグラムを作成するものであっ
た。

［発明が解決しようとする課題］ しかし、これではＲ，Ｇ、Ｂ相互間で特定される現実の
色の情報が考慮されず、画像データの性質の正確な解析
を困難なものにしていた。

またＲ、Ｇ、Ｂ毎にヒストグラムを求めると処理時間が
長くなり、ヒストグラムメモリも沢山必要になる。

本発明は上述した従来技術の欠点を除去するものであり
、その目的とする所は、簡単な構成で原カラー画像デー
タの種類（性質）を的確に識別できる画像処理装置を提
供することにある。

［課題を解決するための手段］ 本発明の画像処理装置は上記の目的を達成するために、
原カラー画像データの性質に応じて対応する画像処理を
行う画像処理装置において、原カラー画素データを構成
する要素間で所定演算を行うことにより画素毎の色に関
する情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出し
た色に関する情報について少なくとも所定エリアの画像
分の頻度ヒストグラムを求める演算手段と、前記演算手
段が求めた頻度ヒストグラムの分布に基づいて原カラー
画像データの性質を識別する識別手段を備えることをそ
の概要とする。

また好ましくは、前記抽出手段は画素データを構成する
Ｒ、Ｇ、Ｂ又はＹ、Ｍ、Ｃの要素間でその最大値と最小
値の差を求めることにより画素毎の色に関する情報を抽
出することをその一態様とする。

また好ましくは、前記識別手段は前記演算手段が求めた
頻度ヒストグラムのうちに所定以上のピーク値が含まれ
るか否かによって原カラー画像データの性質を識別する
ことをその一態様とする。

また好ましくは、前記識別手段は前記演算手段が求めた
頻度ヒストグラムの偏差に応じて原カラー画像データの
性質を識別することをその一態様とする。

［作用］ かかる構成において、抽出手段は原カラー画素データを
構成する要素間で所定演算を行うことにより画素毎の色
に関する情報を抽出する。好ましくは、前記抽出手段は
画素データを構成するＲ、Ｇ、Ｂ又はＹ、Ｍ、Ｃの要素
間でその最大値と最小値の差を求めることにより画素毎
の色に関する情報を抽出する。これにより、Ｒ，Ｇ、Ｂ
又はＹ、Ｍ、０間で特定される色の情報が考慮され、こ
れは原画（イラスト画、写真画、文字画等）の性質を良
く含んでいる。

演算手段は前記抽出手段が抽出した色に関する情報につ
いて少なくとも所定エリアの画像分の頻度ヒストグラム
を求める。

そして、識別手段は前記演算手段が求めた頻度ヒストグ
ラムの分布に基づいて原カラー画像デー夕の性質を識別
する。好ましくは、前記識別手段は前記演算手段が求め
た頻度ヒストグラムのうちに所定以上のピーク値が含ま
れるか否かによって原カラー画像データの性質を識別す
る。これにより、単色性の強い文字画像とそれ以外の画
像を良く識別できる。また好ましくは、前記識別手段は
前記演算手段が求めた頻度ヒストグラムの偏差に応じて
原カラー画像データの性質を識別する。

これによりガウス的分布となる自然画と、幾分離散的と
なるイラスト画を良く識別できる。

［実施例の説明］ 以下、添付図面に従って本発明による実施例を詳細に説
明する。

第１図は実施例の画像検索装置のブロック構成図である
。図において、１はコントロールプロセッサユニット（
ＣＰＵ）であり、画像検索装置全体の制御を行う、２は
プログラムメモリであり、ＣＰＵＩが実行する例えば第
５図、第９図の制御プログラム等を記憶している。３は
パラメータコントローラであり、ＣＰＵ　１の制御下で
、後述の処理に必要な各種パラメータの初期化、設定、
比較演算等を制御する。４はパラメータメモリであり、
各種パラメータを記憶する。５は演算器であり、各種パ
ラメータの比較演算等を行う、６はパラメータ設定用Ｉ
１０であり、オペレータの行うパラメータ設定をインタ
フェースする。２９．３０は夫々キーボード及びデジタ
イザであり、パラメータ設定用ｌ１０６を介して画像の
登録又は検索要求等のコマンド及びパラメータを入力す
る。

２０はＣＲＴであり、例えばパラメータ設定時にそのた
めのメニュー内容等を表示する。オペレータはＣＲＴ２
０の表示パラメータのうち最適と考えるパラメータをキ
ーボード２９又はデジタイザ３０によって選択する。１
９はＣＲＴコントローラであり、ＣＲＴ２０の表示制御
を行う。

７はインデックスファイルであり、画像の登録や検索に
使用する当該画像の識別コード、属性データ等を記録す
る。属性データの入力はキーボード２９又はデジタイザ
３０を使用したＣＲＴ２０に対する選択操作によって行
われる。このインデックスファイル７は例えば磁気ハー
ドディスク上に設けられる。８はイメージファイルであ
り、インデックスファイル７に登録した識別コード、属
性データに対応させて当該画像データを記録する。イメ
ージファイル８は例えば光磁気記録媒体上に設けられる
。

２２は画像圧縮器Ａであり、例えばスケッチ画の如く色
数の少ない画像データを対象としてベクトル量子化法に
よりそのデータ圧縮率を最大とするように構成されてい
る。２６は画像伸張器Ａであり、前記画像圧縮器Ａとは
対の関係にあり、画像圧縮器Ａとは逆のアルゴリズムで
原画像データを復元する。２３は画像圧縮器Ｂであり、
例えば写真等の自然画を対象として構成されていや０本
実施例ではＲ，Ｇ、Ｂ座標系の原画像データなＹ、Ｉ、
Ｑ系の画像データに変換し、Ｒ，Ｇ、Ｂ各８ビットであ
ったものをＹ＝８ビット、Ｉ＝５ビット、Ｑ＝５ビット
の画像データに圧縮する。２７は画像伸張器Ｂであり、
前記画像圧縮器Ｂとは対の関係にあり、画像圧縮器Ｂと
は逆のアルゴリズムで原画像データを復元する。

尚、画像圧縮器・伸張器Ｂはベクトル量子化法に従って
構成しても良い。２４は画像圧縮器Ｃであリ、文字、図
形等の画像を対象としてランレングス法によりそのデー
タ圧縮率を最大とするよう構成されている。２８は画像
伸張器Ｃであり、前記画像圧縮器Ｃとは対の関係にあり
、画像圧縮器Ｃとは逆のアルゴリズムで原画像データを
復元する。２１は画像圧縮器切換手段であり、ＣＰＵ１
の制御下で上記画像圧縮器Ａ−Ｃの何れか１つを選択す
る。２５は画像伸張器切換手段であり、上記画像伸張器
Ａ−Ｃの何れか１つを選択する。

こうして、ＣＰＵ１は圧縮器Ａで圧縮した場合は伸張器
Ａで復元し、圧縮器Ｂで圧縮した場合は伸張器Ｂで復元
し、圧縮器Ｃで圧縮した場合は伸張器Ｃで復元するよう
切換制御する。

３４は画像処理部であり、画像データの圧縮・伸張以外
の処理を行う０画像処理部３４において、１０は画像プ
ロセッサであり、画像処理部３４の中核的処理を行う０
画像プロセッサ１０はイメージコントローラ９及びＣＰ
Ｕバス３３を介してＣＰＵＩと接続しており、該ＣＰＵ
１からの指令に従い、後述のイメージメモリ１２．１３
から、又は後述の画像データ用ｌ１０１６を介して画像
データを受けとり、各種演算処理を行う。

画像プロセッサ１０はイメージメモリ１２．１３の各ブ
レーン１２ａ、１２ｂ、１２ｃ間で、又はこれらと任意
の定数間で四則演算、ロジカル演算、最大値／最小値演
算等を行い、例えば各画素毎にＲ，Ｇ、Ｂデータ間の最
大値と最小値を検出してこれらの差を求めたり、Ｒ，Ｇ
、Ｂデータを他の次元（例えばＨ，Ｌ、ＳやＹ、Ｉ。

Ｑ座標系等）の画像データに変換する。その演算結果は
イメージメモリ１２又は１３に格納される。イメージメ
モリ１２．１３は夫々が３チヤンネル（例えばＲ，Ｇ、
Ｂ又はＨ，Ｌ、Ｓ等）のフレーム（ブレーン）構成ａ、
ｂ、ｃから成っており、ＣＰＵバス３３及びビデオバス
３５の何れにも接続されている。従ってＣＰＵＩはイメ
ージメモリ１２．１３の何れをも読み書きでき、画像プ
ロセッサ１０は任意のイメージメモリ間で画像データの
演算を行える。

１１はフラグマツプメモリであり、イメージメモリ１２
．１３の画像データに対する各種演算の結果生じたフラ
グ等を該イメージメモリ１２゜１３に対応するアドレス
上で記憶させるメモリである。フラグマツプメモリ１１
はイメージメモリ１２．１３の各ブレーン１２ａ、１２
ｂ、１２ｃと同じアドレス空間を有しており、該フラグ
マツプメモリ１１の存在により画像データの統計的演算
（ヒストグラム演算等）が高速で行える。

１４．１５は高速ＲＡＭか゛ら成るルックアップテーブ
ルであり、その入力はイメージメモリ１２．１３のビデ
オバス３５側に接続している。

該ルックアップテーブル１４．１５の各フレームメモリ
ａ、ｂ、ｃは夫々（８ビツトＸ２５６）のアドレス空間
を有している。またルックアップテーブル１４゜１５の
各フレームメモリａ、ｂ。

Ｃへのアドレス入力は夫々対応するイメージメモリ１２
．１３（７）各ブレー：ｚａ、ｂ、ｃからの８ビツト（
２５６階調）出力であり、またルックアツ゛ブチープル
１４．１５の各フレームメモリａ、ｂ、ｃの出力データ
ラインはビデオバス３５に接続している。ＣＰＵＩはイ
メージコントローラ９及び画像プロセッサ１ｏを介して
ルックアップテーブル１４．１５の内容を自由に読み書
きできる。

ｌ７はグラフィックコントローラであり、ビデオバス３
５上のビデオデータを表示制御する。

１８はグラフィックＣＲＴであり、グラフィックコント
ローラ１７出力のビデオデータな表示する。１６は画像
データ用Ｉ１０であり、画像入力装置である３管式カメ
ラ３１又はカラー〇ＣＤスキャナ３２からの画像データ
入力をインタフェースする。

かかる構成により、画像データの登録時は、イメージメ
モリ１２又は１３に読み込んだ原画像データを統計的に
解析して該画像の性質に応じた圧縮器を自動的に選択す
る。該選択した圧縮器のコードはインデックスファイル
７の属性データ中に含ませて登録し、データ圧縮した画
像データはイメージファイル８に書き込む。

また登録画像データの検索時は、インデックスファイル
７の属性データ中から圧縮器のコードを読・み出して対
応する伸張器を自動的に選択する。

これにより、イメージファイル８の当該画像データは選
択された伸張器によって復元され、画面に表示される。

第２図は実施例のイメージメモリ１２の画像データ記憶
構造を示す図である０図において、Ｒ（１，Ｊ）　、Ｇ
　（ｔｏ　Ｊ）　　Ｂ　（ｔｏ　Ｊ）は夫々アドレス（
ｉ、Ｊ）のＲ，Ｇ、８画像データを表わす、Ｒ，Ｇ、８
画像データは各８ビツトから成り、Ｏ〜２５５の２５６
階調を表現できる。またアドレス（ｉ、ｊ）は（１，１
）〜（５１２，５１２）まであり、１画像のサイズは（
５１２Ｘ５１２）画素である。イメージメモリ１３も同
様である。

第３図（Ａ）は実施例のインデックスファイル７のデー
タ記憶構造を示す図である０画像データの登録時には、
３管式カメラ３１又はＣＯＤスキャナ３２から入力した
原画像データはイメージメモリ１２又は１３に記憶され
ると共にグラフィックＣＲＴ１８に表示される。オペレ
ータはこの表示画像を見てキーボード２９により当該画
像についてのタイトル及びコメントを入力し、またデジ
タイザ３０により当該画像についての属性データを入力
する。ＣＰＵ１はこれらの入力データから当該画像の識
別コード７１を発生する。

またＣＰＵ　１は画像処理部３４に命じて当該画像デー
タの統計的処理を行わしめ、その結果得られた画像の性
質（圧縮器のコード）を前記属性データに含める。こう
して得た識別コード７１及び属性データ７２は対となっ
て１つのレコード７０を構成し、当該画像を指標するも
のとしてインデックスファイル７に登録される。

第３図ＣＢ）は実施例のイメージファイル８のデータ記
憶構造を示す図である０図において、７１はインデック
スファイル７に対応する識別コードであり、８ｏは原画
像データを選択された画像圧縮器によってデータ圧縮し
た画像データである。これらの識別コード７１及び画像
データ８０は対となって当該画像データを指標するデー
タファイル８２を形成する。

第４図は実施例のレコード７０の記憶フォーマットを示
す図である。図において、レコード７０は全部で９４バ
イトから成り、その内訳は、識別コード７１＝４バイト
、タイトルレコード＝２４バイト、コメントコード＝５
０バイトである。更に圧縮コード、入力装置コード、人
物コード、風景コード、動物コード、植物コード、感情
表現コード、及び色表現コードは夫々２バイトである。

タイトルコード及びコメントコードの欄にはオペレータ
がキーボード２９により入力したキャラクタコードを書
き込む、圧縮コードの欄にはＣＰＵＩと画像処理部３４
によって原画像データを解析した結果の属性データ（選
択した圧縮器等のＩ１０アドレスに相当するコード）を
書き込む０本実施例では圧縮コードとして下位３ビツト
を使用し、残りは未使用とする。下位３ビツトのうち最
下位の第１ビツト目は画像圧縮器Ａと画像伸張器Ａの対
を表わし、下位第２ビツト目は画像圧縮器Ｂと画像伸張
器Ｂの対を表わし、下位第３ビツト目は画像圧縮器Ｃと
画像伸張器Ｃの対を表わす、即ち、下位３ビツトは選択
がＡの場合は“００１”　Ｂの場合は“０１０”Ｃの場
合は１００”になる。尚、本実施例では画像圧縮器の選
択がＡの場合はスケッチ画像、Ｂの場合は写真画像、Ｃ
の場合は文字画像の属性を表わしていることになる。こ
のように圧縮コードの欄の情報は圧縮器又は伸張器の切
換え、及び画像の種類を判別する目的で兼用され、いわ
ゆるキーワード検索を容易ならしめている。

更に人物コード、風景コード、動物コード、人物コード
、感性表現コード、色表現コード等には夫々２バイト（
１６ビツト）が割り当てられ、図示の如くビット単位で
各属性の有無を記憶する。各コードの最上位ビットは人
物〜風景等に関する属性情報が存在するか否かを示す存
在フラグであり、これによりフラグ解析を速めている。

各コードの残りの１５ビツトには１５種類の属性フラグ
が設けられている。各種属性の概念は図示の如く属性フ
ラグビットと対応しており、例えば「人物」に関する属
性が「子供」かつ「女」である時は属性コード＝　ｒｌ
ｏｌｏｌｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏＪになる。尚、人物コ
ードの２バイトにおける後半の８ビツトは将来の増加に
対処できるように空になっている。以下、「風景」〜「
色表現」についても同様である。

第５図は実施例の画像登録処理手順のフローチャートで
ある。尚、入力画像は「草原において女の子供と犬が一
緒に撮影されたものであり、全体として明るいシーン」
の画像とする。これに対する属性コードの存在は「人物
」　「風景」「動物」　「植物」　「感情表現」　「色
表現」の６分類となり、この場合を説明する。

（ステップＳｌ） 画像データ用ｌ１０１６を介して原画像データを入力す
る。この画像入力手順を詳細に言うと、まずＣＲＴ２０
に画像入力装置の種類をアイコン等で表示し、オペレー
タはキーボード２９又はデジタイザ３０で所望のアイコ
ンを指示する。

これによりパラメータメモリ４中の不図示の入力フラグ
４０は、例えば３管式カメラ３１を選択すると“０”に
、またＣＯＤスキャナ３２を選択すると“１″にセット
される。ＣＰＵ１は画像プロセッサ１０に指示を与え、
画像プロセッサｌＯは画像データ用ｌ１０１６を介して
指示の画像入力装置から原画像データを読み込み、これ
らをＲ，Ｇ、Ｂデータ別に夫々イメージメモリ１２ａ、
１２ｂ、１２ｃに格納する。

（ステップＳ２） オペレータは入力した画像データに対するタイトル及び
コメントの入力を行う。即ち、まずＣＲＴ２０に当該画
像に対するタイトル及びコメントの入力要求を表示する
。オペレータはイメージメモリ１２からのＲ，Ｇ、８画
像データを表示しているグラフィックＣＲＴ１８を見て
、キーボード２９からタイトル及びコメントを入力する
。タイトルは最大２４文字、コメントは最大５０文字で
ある。

（ステップＳ３） 「人物」に関する属性を入力する。即ち、まずＣＲＴ２
０に「人物」に関する属性、例えば「男」　「女」　「
家族」　「子供」　「外人」　「カップル」　「複数の
人」等を表示する。オペレータはグラフィックＣＲＴ１
８の表示画像を見ながら該当する属性を抽出し、キーボ
ード２９又はデジタイザ３０より選択入力する。複数の
属性を選択しても良く、また何も選ばなくても良い０本
実施例では「女」と「子供」を選択する。

（ステップＳ４） 同様にして「風景」に関する属性を入力する。

本実施例では「草原」を選択する。

（ステップＳ５） 「動物」に関する属性を入力する０本実施例では「犬」
を選択する。

（ステップＳａ） 「植物」に関する属性を入力する０本実施例では不図示
の「雑草」を選択する。

（ステップＳ７） 才、ペレータが感じた「感情表現」に関する属性を入力
する０本実施例では不図示の「全体として明るいシーン
」を選択する。

（ステップ５８） ｒ色表現」に関する属性を入力する０本実施例では不図
示の「緑」　「青」　「黄色」　「茶色ｊ等を選択する
。

（テップＳ９） 上記属性入力の確認を行う、即ち、ＣＲＴ２０に全入力
属性を表示してオペレータはそれを確認する。満足の場
合は次（ステップ５ＩＯ）に進むことを指示し、変更し
たい場合は逆（ステップＳ２）に進むことを指示する。

ステップＳ２に進んだ場合は属性を再入力可能である。

（ステップ５１０） イメージメモリ１２のＲ，Ｇ、Ｂ原画像データについて
画素毎にそれらのうちの最大値ＭＡＸ（Ｒ（ｉ、ｊ）、
Ｇ　（ｉ、ｊ）、Ｂ　（ｉ、ｊ））を求める。即ち、画
像プロセッサ１０は、まずブレーン１２ａのＲデータと
ブレーン１２ｂのＧデータを画素毎に比較して大きい方
をイメージメモリ１３のブレーン１３ａに格納する０次
にブレーン１３ａの画像データとブレーン１２ｃのＢ・
データを画素毎に比較して大きい方をイメージメモリ１
３のブレーン１３ｂに格納する。この結果イメージメモ
リ１３のブレーン１３ｂはＲｌＧ、８画像データの画素
毎の最大値を保持することになる。

（ステップ５ｌｌ） イメージメモリ１２のＲ，Ｇ、Ｂ原画像データについて
画素毎にそれらのうちの最小値ＭＩＮ（Ｒ（ｉ、ｊ）、
Ｇ　（ｉ、ｊ）、Ｂ　（ｉ、ｊ））を求める。即ち、画
像プロセッサ１０は、まずブレーン１２ａのＲデータと
ブレーン１２ｂのＧデータを画素毎に比較して小さい方
をイメージメモリ１３のブレーン１３ａに格納する０次
にブレーン１３ａの画像データとブレーン１２ｃのＢデ
ータを画素毎に比較して小さい方をイメージメモリ１３
のブレーン１３ｃに格納する。この結果イメージメモリ
１３のブレーン１３ｃはＲ２Ｏ，Ｂ画像データの画素毎
の最小値を保持することになる。

（ステップ５１２） Ｒ，Ｇ、Ｂ原画像データについて求めた画素毎の最大値
と最小値の差分な求める。即ち、イメージメモリ１３の
ブレーン１３ｂの最大値とブレーン１３ｃの最小値との
差を画素毎に求め、これをイメージメモリ１３のブレー
ン１３ａに書き込む。

（ステップ５１３） 前記求めた差分データ（ブレーン１３ａ）についてヒス
トグラム（差分データ０〜２５５の値について夫々何個
有るかの分布）を求め、その結果をパラメータメモリ４
（第６図）に格納する。具体的に言うと、Ｃ’ＰＵＩは
ブレーン１３ａの差分データを順次読み込み、該差分デ
ータ＝“０”の時はフラグマツプメモリ１１の対応アド
レスにフラグ１”を立て、差分データ＝“Ｏ”以外の時
はフラグ０”を立てる３次にこの１画像につき差分デー
タ＝“Ｏ″の個数をカウントして結果をパラメータメモ
リ４のＨｒＮＤｏ　（０）のエリアに格納する６次に差
分データ＝“ｌ”について同様の演算を行い、差分デー
・り＝”ｉ”の個数なＨＩＮＤＯ（１）のエリアに格納
する。以下同様にしてＨＩＮＤＯ（２）〜）ＩＩＮＤＯ
（２５５）を書き込む。

尚、差分データの値を例えば１０刻みで解析しても良い
、即ち、最初は差分データ＝“０〜９”の個数を求め、
次に差分データ＝“１０〜１９”の個数を求める如くで
ある。こうすればヒストグラムハＨＩ　ＮＤＯ（０）　
〜ＨＩ　ＮＤＯ（２５）のエリアに納まる。

（ステップ５１４） 原画像データを圧縮するための方式（圧縮・伸張器Ａ−
Ｃの対）を選択する。このためには、まず原画像データ
に対するステップ３１３の統計的演算値に基づいて当該
画像の特性を判断する。

第７図（Ａ）〜（Ｃ）は実施例の画像別に求めた差分デ
ータのヒストグラムを示す図である。

図において、横軸は差分データＯ〜２５５を１０刻みで
表わし、縦軸は各区間の個数の和の頻度を表わす。

第７図（Ａ）はスケッチ画のヒストグラムである。スケ
ッチ画は写真画に比べて色数が少ない、従って色合いが
はっきりしており図示の如く離散的なヒストグラムにな
る。第７図（Ｂ）は写真画のヒストグラムである。写真
画は色数も多く、ヒストグラムは図示の如くガウス的分
布になる。第７図（Ｃ）は文字画像のヒストグラムであ
る０文字画像は下地の色と文字色から成り、単色性が強
く、そのため図示の如くある頻度で極端に大きいヒスト
グラムが現われる。

更８図は実施例のステップＳ１４の詳細を示すフローチ
ャートである０図において、ＣＰＵＩはまず）（ＩＮＤ
Ｏ（０）　〜）ＩＩＮＤＯ（２５５）を１０刻みで加算
して夫々の和を求め、次に各加算値の最大を求めてＨＩ
　ＮＤＯ−Ｘに格納する。

ステップ５１４１では（ＨＩ　ＮＤＯ−ｘ）　＞（ＨＩ
ＮＤＯ−ＭＯＪＩ）か否かを判別する。

ここで、ＨＩＮＤＯ−ＭＯＪ　Ｉは文字画像を識別でき
るような所定値であり、本実施例では（５１２Ｘ５１２
）画素の約９１．５％に当る２４００００である。（Ｈ
ＩＮＤＯ−Ｘ）＞　（ＨＩＮＤＯ−ＭＯＪＩ）の時はス
テップ５１４７に進み、文字画像の選択を行う。ステッ
プ８１４８では圧縮・伸張器Ｃの対を選択する。

また（ＨＩＮＤＯ−Ｘ）＞　（ＨＩＮＤＯ−ＭＯＪＩ）
でない時はステップ５１４２に進み、（ＨＥＮＳＡ−Ｘ
）＞　（ＨＥＮＳＡ−３ＨＡＳＩＮ）か否かを判別する
。ここで、ＨＥＮＳＡ−ＸはＣＰＵ１が上記ヒストグラ
ムから求めた頻度の標準偏差である。但し、本実施例で
は頻度の平均値を“０”としている、またＨＥＮＳＡ−
ＳＨＡＳ　Ｉ　Ｎはスケッチ画像と自然画を区別できる
ような所定値（例えば４０）である。

（ＨＥＮＳＡ−Ｘ）＞　（ＨＥＮＳＡ−３ＨＡＳＩＮ）
の時はステップ５１４５に進み、自然画像の選択を行う
、ステップＳ１’４６では圧縮・伸張器Ｂ（７）対を選
択する。また（ＨＥＮＳＡ−Ｘ）＞（Ｉ（ＥＮＳＡ−３
）（ＡＳ　ＩＮ）でない時はステップ５１４３に進み、
スケッチ画像の選択を行う。

ステップ５１４４では圧縮・伸張器Ａの対を選択する。

このような頻度の最大値及び標準偏差に基づく判断は比
較的容易に行え、画像識別確度も極めて良い、かように
して画像データの種類を識別し、圧縮・伸張器のタイプ
を選択し、これらの情報をＤＡＴＡ−Ｉ　Ｄに格納する
。

（ステップ５１５） ＣＵＰ　１は識別コード７１を発生し、属性データ７２
を付加し、レコード７ｏを生成してインデックスファイ
ル７に登録する。尚、属性データ中にはＤＡＴＡ−Ｉ　
Ｄの情報も含まれる。こうしてオペレータは現実のデー
タ圧縮・伸張を全く意識せずに作業できる。

（ステップ５１６） ＣＰＵ１の指令下で、画像プロセッサ１０はイメージメ
モリ１２のＲ，Ｇ、Ｂ原画像データを選択された圧縮器
によりデータ圧縮し、結果の画像データの先頭に識別コ
ード７１を付加し、イメージファイル８に登録する。

尚、上述実施例では属性データの設定、画像の統計的デ
ータの算出等に係る処理をソフトウェア的に行なったが
、ハードウェア化できることは言うまでもない。

また上述実施例では１画像につき１種類の圧縮・伸張器
を選択したがこれに限らない。

画像の領域分離技術を導入すれば１画像の複数領域に対
して夫々最適な画像圧縮・伸張器を選択し得る。

［発明の効果］ 以上述べた如く本発明によれば、簡単な構成で原カラー
画像データの種類（性質）を的確に識別できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は実施例の画像検索装置のブロック構成図、 第２図は実施例のイメージメモリ１２の画像データ記憶
構造を示す図、 第３図（Ａ）は実施例のインデックスファイル７のデー
タ記憶構造を示す図、 第３図ＣＢ）は実施例のイメージファイル８のデータ記
憶構造を示す図、 第４図は実施例のレコード７ｏの記憶フォーマットを示
す図、 第５図は実施例の画像登録処理手順のフローチャート、 第６図は実施例のパラメータメモリ４の記憶構造の一部
を示す図、 第７図（Ａ）〜（Ｃ）は実施例の画像側に求めた差分デ
ータのヒストグラムを示す図、第８図は実施例のステッ
プＳ１４の詳細を示すフローチャートである。 図中、１・・・ＣＰＵ、２・・・プログラムメモリ、３
・・・パラメータコントローラ、４・・・パラメータメ
モリ、５・・・演算器、白・・・パラメータ設定用Ｉ１
０．７・・・インデックスファイル、８・・・イメージ
ファイル、９・・・イメージコントローラ、１０・・・
画像処理プロセッサ、１１・・・フラグマツプメモリ、
１２゜１３・・・イメージメモリ、１４．１５・・・ル
ックアップテーブル、１６・・・画像データ用Ｉ１０．
１７・・・グラフィックコントローラ、１８・・・グラ
フィックＣＲＴ、１９−ＣＲＴコントローラ、２０−Ｃ
ＲＴ５２１・・・画像伸長器切換手段、２２〜２４・・
・画像圧縮器Ａ−Ｃ１２５・・・画像伸長器切換手段、
２６〜２８・・・画像伸長器Ａ−Ｃ，２９・・・キーボ
ード、３０・・・デジタイザ、３１・・・三管式カメラ
、３２・・・ＣＯＤスキャナ、３３・・・ＣＰＵバス、
３４・・・画像処理部、３５・・・ビデオパスである。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）原カラー画像データの性質に応じて対応する画像
   処理を行う画像処理装置において、原カラー画素データ
   を構成する要素間で所定演算を行うことにより画素毎の
   色に関する情報を抽出する抽出手段と、 前記抽出手段が抽出した色に関する情報について少なく
   とも所定エリアの画像分の頻度ヒストグラムを求める演
   算手段と、 前記演算手段が求めた頻度ヒストグラムの 分布に基づいて原カラー画像データの性質を識別する識
   別手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. （２）前記抽出手段は画素データを構成するＲ、Ｇ、Ｂ
   又はＹ、Ｍ、Ｃの要素間でその最大値と最小値の差を求
   めることにより画素毎の色に関する情報を抽出すること
   を特徴とする請求項第１項記載の画像処理装置。
3. （３）前記識別手段は前記演算手段が求めた頻度ヒスト
   グラムのうちに所定以上のピーク値が含まれるか否かに
   よつて原カラー画像データの性質を識別することを特徴
   とする請求項第２項記載の画像処理装置。
4. （４）前記識別手段は前記演算手段が求めた頻度ヒスト
   グラムの偏差に応じて原カラー画像データの性質を識別
   することを特徴とする請求項第２項記載の画像処理装置
   。