JPH04241684A - 画像整合方法及び装置 - Google Patents
画像整合方法及び装置Info
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- JPH04241684A JPH04241684A JP3002932A JP293291A JPH04241684A JP H04241684 A JPH04241684 A JP H04241684A JP 3002932 A JP3002932 A JP 3002932A JP 293291 A JP293291 A JP 293291A JP H04241684 A JPH04241684 A JP H04241684A
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- 230000010354 integration Effects 0.000 claims abstract description 43
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 26
- 239000000470 constituent Substances 0.000 claims 1
- 230000015654 memory Effects 0.000 abstract description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 9
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 1
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像のマッチング装置、
特に画像データベースシステムにおいて検索時に利用す
るための画像統合・整合方式に関する。
特に画像データベースシステムにおいて検索時に利用す
るための画像統合・整合方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像検索の分野では、画像特有の特徴に
基づく検索の必要性が高まっている。画像の内容に基づ
く検索要求の中に画像中の対象物の空間的特性に基づく
情報検索等に関するものがある。
基づく検索の必要性が高まっている。画像の内容に基づ
く検索要求の中に画像中の対象物の空間的特性に基づく
情報検索等に関するものがある。
【０００３】このような検索をかける際に、問い合わせ
に用いる領域画像とデータベース中の領域画像をマッチ
ングさせる必要があり、対象物の位置情報と対象物の領
域の形状情報を元に類似度を判断している。なおここで
言う領域画像とは、模様・色・面積・コントラスト等の
特徴量に基づき、マトリクスで領域分割されている画像
のことである。
に用いる領域画像とデータベース中の領域画像をマッチ
ングさせる必要があり、対象物の位置情報と対象物の領
域の形状情報を元に類似度を判断している。なおここで
言う領域画像とは、模様・色・面積・コントラスト等の
特徴量に基づき、マトリクスで領域分割されている画像
のことである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、問い合
わせに用いる領域画像及びデータベース中の領域画像は
違う視点で作成される場合が多く、特に問い合わせに用
いる領域画像は、利用者の記憶違いや、忘却、領域の分
けすぎ等が起こって、実際にマッチングさせる際に困難
を生じる。また、色情報と領域情報の双方を考慮にいれ
た整合を行うには双方の指定の曖昧性や記憶の欠落等を
考慮にいれなければならず、整合が困難であった。
わせに用いる領域画像及びデータベース中の領域画像は
違う視点で作成される場合が多く、特に問い合わせに用
いる領域画像は、利用者の記憶違いや、忘却、領域の分
けすぎ等が起こって、実際にマッチングさせる際に困難
を生じる。また、色情報と領域情報の双方を考慮にいれ
た整合を行うには双方の指定の曖昧性や記憶の欠落等を
考慮にいれなければならず、整合が困難であった。
【０００５】本発明は、このような問題を解決し、色情
報や形状情報を手がかりに利用者の曖昧な記憶のもとで
も検索できるための画像統合・整合方式の実現を目的と
する。
報や形状情報を手がかりに利用者の曖昧な記憶のもとで
も検索できるための画像統合・整合方式の実現を目的と
する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の請求項１の画像
統合・整合方式は、あらかじめ領域分割された画像どう
しの整合を行う際に、領域毎の対応関係が明確になるよ
うに領域を統合した後、統合後の領域に対して形状情報
を用いて画像間の整合度を判断する。
統合・整合方式は、あらかじめ領域分割された画像どう
しの整合を行う際に、領域毎の対応関係が明確になるよ
うに領域を統合した後、統合後の領域に対して形状情報
を用いて画像間の整合度を判断する。
【０００７】本発明の請求項２の画像統合・整合方式は
、あらかじめ領域分割された画像どうしの整合を行う際
に、領域毎の対応関係が明確になるように領域を統合し
た後、統合後の領域に対して、統合後の形状情報と、統
合前の色情報の双方を用いて整合度を判断する。
、あらかじめ領域分割された画像どうしの整合を行う際
に、領域毎の対応関係が明確になるように領域を統合し
た後、統合後の領域に対して、統合後の形状情報と、統
合前の色情報の双方を用いて整合度を判断する。
【０００８】本発明の請求項３の画像統合・整合方式は
、請求項１又は２記載の画像統合・整合方式において二
つの画像の領域同士の対応が一対一となるような領域を
抽出した後、対応のつかない領域は統合により対応関係
を崩さないようにすでに対応のついた領域の一部へと統
合することを繰り返すことにより、統合後の領域が一対
一となるようにする。
、請求項１又は２記載の画像統合・整合方式において二
つの画像の領域同士の対応が一対一となるような領域を
抽出した後、対応のつかない領域は統合により対応関係
を崩さないようにすでに対応のついた領域の一部へと統
合することを繰り返すことにより、統合後の領域が一対
一となるようにする。
【０００９】本発明の請求項４の画像統合・整合方式は
、請求項２記載の画像統合・整合方式において領域統合
後の画像の類似度の算出を、統合後の領域毎に同一領域
に統合に統合される前の複数の領域の各領域の画素数と
前もって与えておいた統合前の要素領域の領域間の色の
類似度を掛け合わせた形で測定する。
、請求項２記載の画像統合・整合方式において領域統合
後の画像の類似度の算出を、統合後の領域毎に同一領域
に統合に統合される前の複数の領域の各領域の画素数と
前もって与えておいた統合前の要素領域の領域間の色の
類似度を掛け合わせた形で測定する。
【００１０】
【作用】本発明は画像情報を色や形状に対する断片的な
記憶や曖昧な問い合わせを整合することができる画像統
合・整合方式である。
記憶や曖昧な問い合わせを整合することができる画像統
合・整合方式である。
【００１１】
【実施例】本発明の請求項１の実施例について図面を参
照して説明する。
照して説明する。
【００１２】図１は本発明の請求項１の一実施例を示す
機能ブロック図である。図５は本発明の領域画像の一例
を示す図であり、図６は処理の過程を簡単に示すための
図である。
機能ブロック図である。図５は本発明の領域画像の一例
を示す図であり、図６は処理の過程を簡単に示すための
図である。
【００１３】図１において、入力手段１により利用者が
問い合わせのために作成した画像を入力する。領域画像
の形態の一例として、図５のように領域を示したマトリ
ックスと領域の特徴量（色、コントラスト）を表した画
像が考えられる。同様にして画像データベース中からも
同様に領域画像を入力する。次に領域分割画像正規化手
段２は入力手段１より領域画像を受け取り、一方あるい
は双方の画像を縮小または拡大することにより同じ画像
サイズにまで正規化する。（図６のステップ１）領域統
合手段３は領域分割画像正規化手段２より正規化された
画像を受け取り、両画像で分けられた領域が明確に対応
づくことができるように領域を統合する。（図６のステ
ップ２）領域統合手段３の実現する為の方法の一つを請
求項３の発明に記載する。
問い合わせのために作成した画像を入力する。領域画像
の形態の一例として、図５のように領域を示したマトリ
ックスと領域の特徴量（色、コントラスト）を表した画
像が考えられる。同様にして画像データベース中からも
同様に領域画像を入力する。次に領域分割画像正規化手
段２は入力手段１より領域画像を受け取り、一方あるい
は双方の画像を縮小または拡大することにより同じ画像
サイズにまで正規化する。（図６のステップ１）領域統
合手段３は領域分割画像正規化手段２より正規化された
画像を受け取り、両画像で分けられた領域が明確に対応
づくことができるように領域を統合する。（図６のステ
ップ２）領域統合手段３の実現する為の方法の一つを請
求項３の発明に記載する。
【００１４】領域整合度導出手段４は領域統合手段３よ
り統合後の画像を受け取り、領域数と領域毎の形状の整
合度を導出する。一例として同じ座標の領域番号が等し
い画素数を導出する。
り統合後の画像を受け取り、領域数と領域毎の形状の整
合度を導出する。一例として同じ座標の領域番号が等し
い画素数を導出する。
【００１５】出力手段５は領域整合度導出手段４より整
合結果を受け取り出力する。
合結果を受け取り出力する。
【００１６】次に本発明の請求項２の実施例について図
面を参照して説明する。
面を参照して説明する。
【００１７】図２は本発明の請求項２を実施するための
機能ブロック図である。
機能ブロック図である。
【００１８】図２において入力手段２１により利用者が
問い合わせのために作成した画像を入力する。領域画像
の形態の一例として、図５のように領域を示したマトリ
ックスと領域の特徴量を表した画像が考えられる。同様
にして画像データベース中からも同様に領域画像を入力
する。次に領域分割画像正規化手段２２は入力手段２１
より領域画像を受け取り、一方あるいは双方の画像を縮
小または拡大することにより同じ画像サイズにまで正規
化する。（図６のステップ１）領域統合手段２３は領域
分割画像正規化手段２２より正規化された画像を受け取
り、両画像で分けられた領域が明確に対応づくことがで
きるように領域を統合する。（図６のステップ２）領域
統合手段２３を実現する為の方法の一つを請求項３の発
明に記載する。
問い合わせのために作成した画像を入力する。領域画像
の形態の一例として、図５のように領域を示したマトリ
ックスと領域の特徴量を表した画像が考えられる。同様
にして画像データベース中からも同様に領域画像を入力
する。次に領域分割画像正規化手段２２は入力手段２１
より領域画像を受け取り、一方あるいは双方の画像を縮
小または拡大することにより同じ画像サイズにまで正規
化する。（図６のステップ１）領域統合手段２３は領域
分割画像正規化手段２２より正規化された画像を受け取
り、両画像で分けられた領域が明確に対応づくことがで
きるように領域を統合する。（図６のステップ２）領域
統合手段２３を実現する為の方法の一つを請求項３の発
明に記載する。
【００１９】領域整合度導出手段２４は領域統合手段２
３より統合後の画像を受け取り、領域数と領域毎の形状
の整合度を導出する。一例として同じ座標の領域番号が
等しい画素数を導出する。
３より統合後の画像を受け取り、領域数と領域毎の形状
の整合度を導出する。一例として同じ座標の領域番号が
等しい画素数を導出する。
【００２０】色情報整合度導出手段２５は入力手段２１
より領域の色情報を受け取り、また領域統合手段２３よ
り統合に関する情報を受け取り色情報についての整合度
を導出する。色情報整合度導出手段２５を実現するため
の方法の一つを請求項４の発明に記載する。
より領域の色情報を受け取り、また領域統合手段２３よ
り統合に関する情報を受け取り色情報についての整合度
を導出する。色情報整合度導出手段２５を実現するため
の方法の一つを請求項４の発明に記載する。
【００２１】画像間整合度導出手段２６は領域整合度導
出手段２４及び色情報整合度導出手段２５より整合結果
を受け取り、両方を考慮することで画像全体の整合度を
導出する。
出手段２４及び色情報整合度導出手段２５より整合結果
を受け取り、両方を考慮することで画像全体の整合度を
導出する。
【００２２】一例として、形状による整合度と色情報に
よる整合度の線形結合によって全体の整合度とし、新た
に導出された整合度を統合後の領域数をもとに前もって
与えておいた値に換算するという方法がある。
よる整合度の線形結合によって全体の整合度とし、新た
に導出された整合度を統合後の領域数をもとに前もって
与えておいた値に換算するという方法がある。
【００２３】出力手段２７は画像間整合度導出手段２６
より整合結果を受け取り出力する。
より整合結果を受け取り出力する。
【００２４】次に本発明の請求項３の実施例について図
面を参照して説明する。
面を参照して説明する。
【００２５】図３は本発明の請求項３の一実施例を示す
機能ブロック図である。図７は本発明の請求項３の処理
の流れを示す流れ図である。図８は本発明の請求項３に
おける対応関係を示す図である。
機能ブロック図である。図７は本発明の請求項３の処理
の流れを示す流れ図である。図８は本発明の請求項３に
おける対応関係を示す図である。
【００２６】図３において入力手段３１は２枚の領域画
像を読み込む。（図７のステップ７１）この際、２枚の
画像をＡ、Ｂとする。画素単位対応関係導出手段３２は
２枚の画像の画素毎の対応関係を導出する。２枚の領域
画像の（ｍ、ｎ）（ｘ座標がｍ、ｙ座標がｎ）の領域の
値をそれぞれＡｍｎ、Ｂｍｎとする。いま、画像Ａ中の
ａ領域の対応領域ｂを、画像Ａ中の領域ａに属する全て
の画素（Ａｍｎ＝ａなる全ての（ｍ、ｎ））について、
画像Ｂ中での領域をＢｍｎの多数決で決めたものとして
ａ→ｂと記す。この場合、ｂはａの参照リンクである。 同様にして画像Ｂ中のｂ領域の対応領域をａ←ｂと記す
。この場合、ａはｂの参照リンクである。画素単位対応
関係導出手段３２は画像Ａ中の全ての領域について対応
領域をもとめ、また、画像Ｂ中の全ての領域について対
応領域を求める。（図７のステップ７２、７３）画素単
位対応関係記憶手段３３はこの結果を記憶する。画素単
位対応関係記憶手段３３の対応関係の対応の様子を図８
に示す。
像を読み込む。（図７のステップ７１）この際、２枚の
画像をＡ、Ｂとする。画素単位対応関係導出手段３２は
２枚の画像の画素毎の対応関係を導出する。２枚の領域
画像の（ｍ、ｎ）（ｘ座標がｍ、ｙ座標がｎ）の領域の
値をそれぞれＡｍｎ、Ｂｍｎとする。いま、画像Ａ中の
ａ領域の対応領域ｂを、画像Ａ中の領域ａに属する全て
の画素（Ａｍｎ＝ａなる全ての（ｍ、ｎ））について、
画像Ｂ中での領域をＢｍｎの多数決で決めたものとして
ａ→ｂと記す。この場合、ｂはａの参照リンクである。 同様にして画像Ｂ中のｂ領域の対応領域をａ←ｂと記す
。この場合、ａはｂの参照リンクである。画素単位対応
関係導出手段３２は画像Ａ中の全ての領域について対応
領域をもとめ、また、画像Ｂ中の全ての領域について対
応領域を求める。（図７のステップ７２、７３）画素単
位対応関係記憶手段３３はこの結果を記憶する。画素単
位対応関係記憶手段３３の対応関係の対応の様子を図８
に示す。
【００２７】一対一対応領域導出手段４は、ａ→ｂかつ
ａ←ｂなる領域の組（ａ、ｂ）を見つけだしこれらに新
たな領域番号をつける。（図７のステップ７４）領域統
合手段３５は一対一対応領域導出手段３４で新たに領域
番号がつけられなかった領域について領域統合を行う。 残った領域のうち、対応領域がすでに新しい領域番号が
つけられた者は、その領域番号を新たな領域番号とする
という処理をＡ、Ｂ全ての領域に番号がつけられるまで
繰り返す。（図７ステップ７５）こうして新たにつけら
れた領域番号にしたがった結果を出力手段３６は出力す
る。（図７のステップ７６）次に本発明の請求項４の実
施例について図面を参照して説明する。
ａ←ｂなる領域の組（ａ、ｂ）を見つけだしこれらに新
たな領域番号をつける。（図７のステップ７４）領域統
合手段３５は一対一対応領域導出手段３４で新たに領域
番号がつけられなかった領域について領域統合を行う。 残った領域のうち、対応領域がすでに新しい領域番号が
つけられた者は、その領域番号を新たな領域番号とする
という処理をＡ、Ｂ全ての領域に番号がつけられるまで
繰り返す。（図７ステップ７５）こうして新たにつけら
れた領域番号にしたがった結果を出力手段３６は出力す
る。（図７のステップ７６）次に本発明の請求項４の実
施例について図面を参照して説明する。
【００２８】図４は本発明の請求項４の一実施例を示す
機能ブロック図である。図９は本発明の請求項４におけ
る色整合度の計算方法を示す図である。
機能ブロック図である。図９は本発明の請求項４におけ
る色整合度の計算方法を示す図である。
【００２９】図４において入力手段４１は、領域統合後
（領域毎に一対一に対応のとれた）領域画像及び、領域
統合前の画像とその領域についての色情報を入力する。
（領域毎に一対一に対応のとれた）領域画像及び、領域
統合前の画像とその領域についての色情報を入力する。
【００３０】領域単位情報抽出手段４２は統合後の領域
毎に色整合度を導出するために必要な変数である統合前
の領域の各々の画素数、色情報を抽出する。
毎に色整合度を導出するために必要な変数である統合前
の領域の各々の画素数、色情報を抽出する。
【００３１】色間距離得点導出手段４４は２色の色の入
力があったときにそのあいだの類似度を計算して返す。 一例として、２色の色相、明度成分をそれぞれＨ１、Ｖ
１、Ｈ２、Ｖ２また、ＤＩＳＴを２つのベクトル間の距
離としたとき 得点＝ＣＯＮＳＴ−ＤＩＳＴ（Ａ１，Ａ２） 但
しＡ１＝（Ｈ１×ｉ，Ｖ１×ｊ），Ａ２＝（Ｈ２×ｉ，
Ｖ１×ｊ）（ただしｉ、ｊは適当な重み係数、ｃｏｎｓ
ｔは得点を正に保つための定数）や彩度の大きさによっ
てｉの値を変化させる方法等がある。
力があったときにそのあいだの類似度を計算して返す。 一例として、２色の色相、明度成分をそれぞれＨ１、Ｖ
１、Ｈ２、Ｖ２また、ＤＩＳＴを２つのベクトル間の距
離としたとき 得点＝ＣＯＮＳＴ−ＤＩＳＴ（Ａ１，Ａ２） 但
しＡ１＝（Ｈ１×ｉ，Ｖ１×ｊ），Ａ２＝（Ｈ２×ｉ，
Ｖ１×ｊ）（ただしｉ、ｊは適当な重み係数、ｃｏｎｓ
ｔは得点を正に保つための定数）や彩度の大きさによっ
てｉの値を変化させる方法等がある。
【００３２】領域単位色整合手段４３は、統合前の領域
の画素数、色情報を領域単位情報抽出手段４２より受け
取り、色情報を色間距離得点導出手段４４に送って得ら
れた色間距離得点と画素数とをかけ算する事によって領
域毎の色整合度を導出する。
の画素数、色情報を領域単位情報抽出手段４２より受け
取り、色情報を色間距離得点導出手段４４に送って得ら
れた色間距離得点と画素数とをかけ算する事によって領
域毎の色整合度を導出する。
【００３３】整合総和導出手段４５は領域単位色整合手
段４３より領域毎の整合度を受け取りそれらを加算する
ことによって画像全体の色整合度を導出する。
段４３より領域毎の整合度を受け取りそれらを加算する
ことによって画像全体の色整合度を導出する。
【００３４】出力手段４６は整合総和導出手段４５より
結果を受け取り出力する。
結果を受け取り出力する。
【００３５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
問い合わせに用いる領域画像及びデータベース中の領域
画像は違う視点で作成されたことによる、利用者の記憶
違いや、領域の忘却、領域の分けすぎ等によるマッチン
グの困難を解消することができるという効果がある。こ
のことにより、検索の際のマッチングに曖昧性をもたせ
ることが可能になる。すなわち、利用者が問い合わせの
際忘れてしまった特徴についてはたとえデータベース中
で確認されていても統合の段階でまとめられるので高い
得点で検索されるという効果がある。また、逆に利用者
の入力にデータベース中にない特徴が入っていても統合
してから検索するので検索に支障をきたさないという効
果がある。さらに本発明では色情報と形状情報の両方を
効率的に用いているので検索する際どちらか一方の情報
が曖昧になり極端な場合忘れてしまっても検索すること
が可能になるという効果がある。
問い合わせに用いる領域画像及びデータベース中の領域
画像は違う視点で作成されたことによる、利用者の記憶
違いや、領域の忘却、領域の分けすぎ等によるマッチン
グの困難を解消することができるという効果がある。こ
のことにより、検索の際のマッチングに曖昧性をもたせ
ることが可能になる。すなわち、利用者が問い合わせの
際忘れてしまった特徴についてはたとえデータベース中
で確認されていても統合の段階でまとめられるので高い
得点で検索されるという効果がある。また、逆に利用者
の入力にデータベース中にない特徴が入っていても統合
してから検索するので検索に支障をきたさないという効
果がある。さらに本発明では色情報と形状情報の両方を
効率的に用いているので検索する際どちらか一方の情報
が曖昧になり極端な場合忘れてしまっても検索すること
が可能になるという効果がある。
【図１】本発明の請求項１の一実施例を示す機能ブロッ
ク図
ク図
【図２】本発明の請求項２の一実施例を示す機能ブロッ
ク図
ク図
【図３】本発明の請求項３の一実施例を示す機能ブロッ
ク図
ク図
【図４】本発明の請求項４の一実施例を示す機能ブロッ
ク図
ク図
【図５】本発明の領域画像の一例を示す図
【図６】本発
明の請求項１又は２の処理の過程を示す図
明の請求項１又は２の処理の過程を示す図
【図７】本発
明の請求項３の処理の流れを示す流れ図
明の請求項３の処理の流れを示す流れ図
【図８】本発明
の請求項３における対応関係を示す図
の請求項３における対応関係を示す図
【図９】本発明の
請求項４における色整合度の計算方法を示す図
請求項４における色整合度の計算方法を示す図
１ 入力手段
２ 領域分割画像正規化手段
３ 領域統合手段
４ 領域整合度導出手段
５ 出力手段
２１ 入力手段
２２ 領域分割画像正規化手段
２３ 領域統合手段
２４ 領域整合度導出手段
２５ 色情報整合度導出手段
２６ 画像間整合度導出手段
２７ 出力手段
３１ 入力手段
３２ 画素単位対応関係導出手段
３３ 領域対応関係記憶手段
３４ 一対一対応領域導出手段
３５ 領域統合手段
３６ 出力手段
４１ 入力手段
４２ 領域単位情報抽出手段
４３ 領域単位色整合手段
４４ 色間距離得点導出手段
４５ 整合総和導出手段
４６ 出力手段
Claims (4)
- 【請求項１】 あらかじめ領域分割された画像どうし
の整合を行う際に、領域毎の対応関係が明確になるよう
に領域を統合した後、統合後の領域に対して形状情報を
用いて前記画像間の整合度を判断する画像統合・整合方
式。 - 【請求項２】 あらかじめ領域分割された画像どうし
の整合を行う際に、領域毎の対応関係が明確になるよう
に領域を統合した後、統合後の領域に対して、統合後の
形状情報と、統合前の色情報の双方を用いて前記画像間
の整合度を判断する画像統合・整合方式。 - 【請求項３】 ある画像と整合すべき別の画像の各領
域ごとに最も対応している相手の画像中の領域を指すリ
ンクを参照リンクと呼ぶとき、前記ある画像中のある領
域と前記整合すべき別の画像中のある領域の間で相互に
参照リンクが張られている領域の対を一対一に対応して
いる領域として抽出した後、一体一に対応のつかない領
域は前記対応のつかない領域の参照リンク先の領域がす
でに前記対応のつかない領域と別の領域の間で一対一の
対応がついているときに限り、前記対応のつかない領域
と別の領域と前記対応のつかない領域を統合するという
処理を繰り返すことにより、統合後の領域が一対一とな
るようにする請求項１又は２記載の画像統合・整合方式
。 - 【請求項４】 領域統合後の画像の類似度の算出を、
統合後の領域毎に同一領域に統合される前の複数の領域
の各領域の画素数と前もって与えておいた統合前の構成
領域の領域間の色の類似度を掛け合わせた形で測定する
請求項２記載の画像結合・整合方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3002932A JP3010747B2 (ja) | 1991-01-16 | 1991-01-16 | 画像整合方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3002932A JP3010747B2 (ja) | 1991-01-16 | 1991-01-16 | 画像整合方法及び装置 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11250076A Division JP2000067248A (ja) | 1999-09-03 | 1999-09-03 | 画像整合方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04241684A true JPH04241684A (ja) | 1992-08-28 |
| JP3010747B2 JP3010747B2 (ja) | 2000-02-21 |
Family
ID=11543123
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3002932A Expired - Fee Related JP3010747B2 (ja) | 1991-01-16 | 1991-01-16 | 画像整合方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3010747B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06195396A (ja) * | 1992-09-25 | 1994-07-15 | Nec Corp | 画像の構造情報に基づく画像クラスタリング方法及び装置 |
| JPH06243178A (ja) * | 1993-02-12 | 1994-09-02 | Nec Corp | 画像検索方法および装置 |
| US5781899A (en) * | 1994-10-27 | 1998-07-14 | Nec Corporation | Image index production method and image index production system for image storage and management system |
| JP2007259085A (ja) * | 2006-03-23 | 2007-10-04 | Casio Comput Co Ltd | 撮像装置、画像処理装置、画像補正方法及びプログラム |
| WO2008120678A1 (ja) * | 2007-03-29 | 2008-10-09 | Nec Corporation | コンテンツ価値評価方法並びに装置並びにプログラム |
-
1991
- 1991-01-16 JP JP3002932A patent/JP3010747B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06195396A (ja) * | 1992-09-25 | 1994-07-15 | Nec Corp | 画像の構造情報に基づく画像クラスタリング方法及び装置 |
| JPH06243178A (ja) * | 1993-02-12 | 1994-09-02 | Nec Corp | 画像検索方法および装置 |
| US5781899A (en) * | 1994-10-27 | 1998-07-14 | Nec Corporation | Image index production method and image index production system for image storage and management system |
| JP2007259085A (ja) * | 2006-03-23 | 2007-10-04 | Casio Comput Co Ltd | 撮像装置、画像処理装置、画像補正方法及びプログラム |
| WO2008120678A1 (ja) * | 2007-03-29 | 2008-10-09 | Nec Corporation | コンテンツ価値評価方法並びに装置並びにプログラム |
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