JPH05135174A - 画像特徴抽出装置、画像照合装置および画像検索装置 - Google Patents
画像特徴抽出装置、画像照合装置および画像検索装置Info
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- JPH05135174A JPH05135174A JP3294605A JP29460591A JPH05135174A JP H05135174 A JPH05135174 A JP H05135174A JP 3294605 A JP3294605 A JP 3294605A JP 29460591 A JP29460591 A JP 29460591A JP H05135174 A JPH05135174 A JP H05135174A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】検索条件を例示画で与える場合に生じる回転や
位置ずれ、拡大・縮小に強い画像特徴抽出装置、画像照
合装置、画像検索装置を提供すること。 【構成】画像特徴抽出装置１１が画像の特徴量として画
像中の直線部分の傾き、あるいは画像中の線分間の配置
関係を求めることにより、位置ずれや拡大・縮小に不変
な特徴量を抽出し、画像照合装置１４が抽出した特徴量
をメンバシップ関数を用いて表現し、メンバシップ関数
の重なり度合で画像間の照合を行うことにより、回転に
強い照合を行い、このような画像特徴抽出と画像照合を
行って画像検索を行う。
位置ずれ、拡大・縮小に強い画像特徴抽出装置、画像照
合装置、画像検索装置を提供すること。 【構成】画像特徴抽出装置１１が画像の特徴量として画
像中の直線部分の傾き、あるいは画像中の線分間の配置
関係を求めることにより、位置ずれや拡大・縮小に不変
な特徴量を抽出し、画像照合装置１４が抽出した特徴量
をメンバシップ関数を用いて表現し、メンバシップ関数
の重なり度合で画像間の照合を行うことにより、回転に
強い照合を行い、このような画像特徴抽出と画像照合を
行って画像検索を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、利用者が手書きスケッ
チなどの例示画を提示することによって、画像データベ
ースから例示画に類似した画像を検索する場合などに用
いられる画像特徴抽出装置、画像照合装置および画像検
索装置画像検索装置に関するものである。
チなどの例示画を提示することによって、画像データベ
ースから例示画に類似した画像を検索する場合などに用
いられる画像特徴抽出装置、画像照合装置および画像検
索装置画像検索装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像検索装置としては、例えば電
子情報通信学会技術研究報告IE88-118,pp.31-38 に示さ
れているものがある。
子情報通信学会技術研究報告IE88-118,pp.31-38 に示さ
れているものがある。
【０００３】この従来の画像検索装置の構成を図１２に
示す。図において、画像入力部１６は画像データベース
として蓄積する画像を取り込む手段、エッジ検出部１７
は、入力された画像のエッジを検出する手段、細線化部
１８はそのエッジを細線化して線画に変換する手段であ
る。特徴量抽出部１９は線画の特徴を抽出する手段、特
徴量記憶部２０は特徴量抽出部１９が抽出した画像特徴
を記憶する手段、画像データ記憶部２１は画像入力部１
６から入力された画像データを記憶する手段、例示画入
力部２２は検索要求としてユーザが示した例示画を取り
込む手段、特徴量抽出部２３は例示画の特徴を抽出する
手段、検索処理部２４は特徴量抽出部２３で抽出した例
示画の特徴量と特徴量記憶部２０が記憶している蓄積画
像の画像特徴を比較して候補画像を求める手段、画像出
力部２５は検索処理部２４が求めた候補画像を画像デー
タ記憶部２１より取り出し出力する手段である。以上の
ように構成された従来の画像検索装置の動作を以下に説
明する。
示す。図において、画像入力部１６は画像データベース
として蓄積する画像を取り込む手段、エッジ検出部１７
は、入力された画像のエッジを検出する手段、細線化部
１８はそのエッジを細線化して線画に変換する手段であ
る。特徴量抽出部１９は線画の特徴を抽出する手段、特
徴量記憶部２０は特徴量抽出部１９が抽出した画像特徴
を記憶する手段、画像データ記憶部２１は画像入力部１
６から入力された画像データを記憶する手段、例示画入
力部２２は検索要求としてユーザが示した例示画を取り
込む手段、特徴量抽出部２３は例示画の特徴を抽出する
手段、検索処理部２４は特徴量抽出部２３で抽出した例
示画の特徴量と特徴量記憶部２０が記憶している蓄積画
像の画像特徴を比較して候補画像を求める手段、画像出
力部２５は検索処理部２４が求めた候補画像を画像デー
タ記憶部２１より取り出し出力する手段である。以上の
ように構成された従来の画像検索装置の動作を以下に説
明する。
【０００４】画像の蓄積時は、画像データを画像入力部
１６から入力する。入力画像は画像データ記憶部２１に
記憶されるとともに、エッジ検出部１７に与えられてエ
ッジ検出が行われる。エッジ検出された画像は細線化部
１８で細線化処理が行われた後に特徴量抽出部１９に入
力され、その画像特徴が抽出される。特徴量抽出部１９
では画像ｋの細線化された線画像に対して、図１３に示
すように３×３画素のメッシュでの０°、４５°、９０
°、１３５°、１８０°の各方向線分の出現頻度ｐkを
画像特徴として求め、特徴量記憶部２０に記憶する。
１６から入力する。入力画像は画像データ記憶部２１に
記憶されるとともに、エッジ検出部１７に与えられてエ
ッジ検出が行われる。エッジ検出された画像は細線化部
１８で細線化処理が行われた後に特徴量抽出部１９に入
力され、その画像特徴が抽出される。特徴量抽出部１９
では画像ｋの細線化された線画像に対して、図１３に示
すように３×３画素のメッシュでの０°、４５°、９０
°、１３５°、１８０°の各方向線分の出現頻度ｐkを
画像特徴として求め、特徴量記憶部２０に記憶する。
【０００５】画像検索時は、ユーザは検索要求として例
示画を例示画入力部２２に入力する。特徴量抽出部２３
では例示画に対して蓄積画と同様の特徴量ｑを抽出す
る。検索処理部２４では、例示画から求めた特徴量ｑと
画像特徴記憶部２０に記憶されている特徴量ｐkを比較
し、各方向線分の出現頻度が近い画像を候補画像として
求める。検索処理部２４で求めた候補画像を画像データ
記憶部２１から取り出して、画像出力部２５に検索結果
として表示する。
示画を例示画入力部２２に入力する。特徴量抽出部２３
では例示画に対して蓄積画と同様の特徴量ｑを抽出す
る。検索処理部２４では、例示画から求めた特徴量ｑと
画像特徴記憶部２０に記憶されている特徴量ｐkを比較
し、各方向線分の出現頻度が近い画像を候補画像として
求める。検索処理部２４で求めた候補画像を画像データ
記憶部２１から取り出して、画像出力部２５に検索結果
として表示する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ように従来の画像検索装置では、画像から抽出する特徴
量は方向線分の出現頻度であった。このためユーザが希
望する画像を蓄積画像の中から取り出すためには、例示
画は原画にかなり正確に似たものでなければならなかっ
た。例えば、例示画の方が原画よりサイズが大きい場
合、各方向線分の出現頻度は例示画の方が多くなり照合
しなくなることがあった。一般には、検索条件を例示画
で与える場合、原画を正確に表現した例示画を描くこと
は不可能に近く、回転や位置ずれ、拡大・縮小は確実に
生じる。したがって、従来の検索装置では検索者の意図
する検索結果が得られないことが多くあった。
ように従来の画像検索装置では、画像から抽出する特徴
量は方向線分の出現頻度であった。このためユーザが希
望する画像を蓄積画像の中から取り出すためには、例示
画は原画にかなり正確に似たものでなければならなかっ
た。例えば、例示画の方が原画よりサイズが大きい場
合、各方向線分の出現頻度は例示画の方が多くなり照合
しなくなることがあった。一般には、検索条件を例示画
で与える場合、原画を正確に表現した例示画を描くこと
は不可能に近く、回転や位置ずれ、拡大・縮小は確実に
生じる。したがって、従来の検索装置では検索者の意図
する検索結果が得られないことが多くあった。
【０００７】本発明はかかる従来の画像検索装置の課題
に鑑み、検索条件を例示画で与える場合に生じる回転や
位置ずれ、拡大・縮小に強い画像特徴量抽出装置、画像
の特徴を照合する画像照合装置、またそれらを用いた画
像検索装置を提供することを目的とする。
に鑑み、検索条件を例示画で与える場合に生じる回転や
位置ずれ、拡大・縮小に強い画像特徴量抽出装置、画像
の特徴を照合する画像照合装置、またそれらを用いた画
像検索装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】第１の本発明は、画像か
ら直線を検出する直線検出手段を備え、直線検出手段で
検出した複数の直線の傾きを画像の特徴量とする装置で
ある。
ら直線を検出する直線検出手段を備え、直線検出手段で
検出した複数の直線の傾きを画像の特徴量とする装置で
ある。
【０００９】第２の本発明は、画像から線分を検出する
線分検出手段と、線分の中点を求める中点検出手段と、
中点検出手段で求めた各線分の中点の中心を検出する中
心点検出手段を備え、各線分の傾きと中心点から各線分
の中点への方向を画像の特徴量とする装置である。
線分検出手段と、線分の中点を求める中点検出手段と、
中点検出手段で求めた各線分の中点の中心を検出する中
心点検出手段を備え、各線分の傾きと中心点から各線分
の中点への方向を画像の特徴量とする装置である。
【００１０】第３の本発明は、画像から求めた画像特徴
量をメンバシップ関数で表現し、画像間の類似度を前記
メンバシップ関数の重なり度合より求める画像照合装置
である。
量をメンバシップ関数で表現し、画像間の類似度を前記
メンバシップ関数の重なり度合より求める画像照合装置
である。
【００１１】第４の本発明は、以上の手段からなる画像
特徴抽出装置と画像照合装置と、画像を記憶する画像記
憶部と、検索要求画像を入力する画像入力部を備えた画
像検索装置である。
特徴抽出装置と画像照合装置と、画像を記憶する画像記
憶部と、検索要求画像を入力する画像入力部を備えた画
像検索装置である。
【００１２】
【作用】本発明では、画像の特徴量として画像中の直線
部分の傾き、あるいは画像中の線分間の配置関係を求め
ることにより、位置ずれや拡大・縮小に不変な特徴量を
抽出することができる。
部分の傾き、あるいは画像中の線分間の配置関係を求め
ることにより、位置ずれや拡大・縮小に不変な特徴量を
抽出することができる。
【００１３】また、抽出した特徴量をメンバシップ関数
を用いて表現し、メンバシップ関数の重なり度合で画像
間の照合を行うことにより、回転に強い照合を行うこと
が可能となる。
を用いて表現し、メンバシップ関数の重なり度合で画像
間の照合を行うことにより、回転に強い照合を行うこと
が可能となる。
【００１４】また、このような画像特徴抽出装置と画像
照合装置を用いて画像検索装置を構成することにより、
検索者の意図する画像を蓄積した画像の中から取り出す
ことが可能となる。
照合装置を用いて画像検索装置を構成することにより、
検索者の意図する画像を蓄積した画像の中から取り出す
ことが可能となる。
【００１５】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【００１６】本発明の第１の実施例の画像特徴抽出装置
について説明する。第１の実施例の画像特徴抽出装置の
構成を図１に示す。図１において、画像入力部１は画像
特徴を抽出するための画像を取り込む手段、エッジ検出
部２はエッジ検出を行う手段、直線検出部３はエッジ画
像から直線部分を検出する手段、傾き抽出部４は画像特
徴として直線の傾きを抽出する手段である。
について説明する。第１の実施例の画像特徴抽出装置の
構成を図１に示す。図１において、画像入力部１は画像
特徴を抽出するための画像を取り込む手段、エッジ検出
部２はエッジ検出を行う手段、直線検出部３はエッジ画
像から直線部分を検出する手段、傾き抽出部４は画像特
徴として直線の傾きを抽出する手段である。
【００１７】以上のように構成された第１の実施例の画
像特徴抽出装置の動作について、図２に示す画像から特
徴量を抽出する場合を例にして説明する。まず、図２に
示す画像が画像入力部１から取り込まれる。取り込まれ
た画像に対して、エッジ検出部２において、エッジ検出
が行われる。ここで、エッジ検出の手法にはラプラシア
ンフィルタやソーベルフィルタなど各種の手法が存在す
るが、いずれの手法を用いてもよい。図３にエッジ検出
の結果を示す。エッジ検出部２で求めた図３のようなエ
ッジ画像に対して、直線検出部３で直線検出を行う。直
線検出の手法として、たとえばハフ変換を用いる。ハフ
変換とは、検出したい線の種類が決まっており、その形
状を方程式の形で表現できる場合に、原画像の図形画素
をパラメータ空間に写像し、パラメータ空間内の点の累
積度と分布状態から図形を抽出する手法である。図４の
ｌ1〜ｌ5に検出した直線を示す。直線検出部３で検出し
た直線ｌ1〜ｌ5に対し、傾き抽出部４で各直線の傾きを
抽出する。傾き抽出部４で検出した直線の傾きが、画像
の特徴量となる。
像特徴抽出装置の動作について、図２に示す画像から特
徴量を抽出する場合を例にして説明する。まず、図２に
示す画像が画像入力部１から取り込まれる。取り込まれ
た画像に対して、エッジ検出部２において、エッジ検出
が行われる。ここで、エッジ検出の手法にはラプラシア
ンフィルタやソーベルフィルタなど各種の手法が存在す
るが、いずれの手法を用いてもよい。図３にエッジ検出
の結果を示す。エッジ検出部２で求めた図３のようなエ
ッジ画像に対して、直線検出部３で直線検出を行う。直
線検出の手法として、たとえばハフ変換を用いる。ハフ
変換とは、検出したい線の種類が決まっており、その形
状を方程式の形で表現できる場合に、原画像の図形画素
をパラメータ空間に写像し、パラメータ空間内の点の累
積度と分布状態から図形を抽出する手法である。図４の
ｌ1〜ｌ5に検出した直線を示す。直線検出部３で検出し
た直線ｌ1〜ｌ5に対し、傾き抽出部４で各直線の傾きを
抽出する。傾き抽出部４で検出した直線の傾きが、画像
の特徴量となる。
【００１８】次に本発明の実施例で抽出される画像特徴
量が、位置ずれや拡大・縮小に不変な特徴量であること
を説明する。図５に図２と相似な図形が存在する画像を
示す。図５に示す画像に対して、図２に示した画像と同
様にして本実施例の画像特徴抽出装置を用いて直線の傾
きを抽出すると、図５と図２の特徴量はまったく同一の
ものとなる。すなわち、画像中に存在する図形の相似性
が保存されれば、位置ずれや拡大・縮小が生じたとして
も直線の傾きは変化しないことが分かる。
量が、位置ずれや拡大・縮小に不変な特徴量であること
を説明する。図５に図２と相似な図形が存在する画像を
示す。図５に示す画像に対して、図２に示した画像と同
様にして本実施例の画像特徴抽出装置を用いて直線の傾
きを抽出すると、図５と図２の特徴量はまったく同一の
ものとなる。すなわち、画像中に存在する図形の相似性
が保存されれば、位置ずれや拡大・縮小が生じたとして
も直線の傾きは変化しないことが分かる。
【００１９】以上説明したように、本発明の実施例によ
れば画像中の直線部分の傾きを検出して画像特徴量とす
ることで、位置ずれや拡大・縮小に不変な特徴量を得る
ことが可能となる。
れば画像中の直線部分の傾きを検出して画像特徴量とす
ることで、位置ずれや拡大・縮小に不変な特徴量を得る
ことが可能となる。
【００２０】次に本発明の第２の実施例の画像特徴抽出
装置について説明する。第２の実施例の画像特徴抽出装
置の構成を図６に示す。図１と同一のものには同一番号
を付け、説明を省略する。図６において、線分検出部５
は線分を検出する手段、中点検出部６は線分の中心を検
出する手段、中心点検出部７は中点の中心点を検出する
手段、中点方向検出部８は中心点から各線分の中点への
ベクトルの方向を求める手段である。
装置について説明する。第２の実施例の画像特徴抽出装
置の構成を図６に示す。図１と同一のものには同一番号
を付け、説明を省略する。図６において、線分検出部５
は線分を検出する手段、中点検出部６は線分の中心を検
出する手段、中心点検出部７は中点の中心点を検出する
手段、中点方向検出部８は中心点から各線分の中点への
ベクトルの方向を求める手段である。
【００２１】以上のように構成された第２の実施例の画
像特徴抽出装置の動作について、図７に示す画像から特
徴量を抽出する場合を例にして説明する。まず、図７に
示す画像が画像入力部１から取り込まれる。取り込まれ
た画像に対して、直線を検出する過程までは本発明の第
１実施例と同様である。その後、線分検出部５では、直
線検出部３で検出した直線と、エッジ検出部２で求めた
エッジ画像を比較することによって線分を検出し、その
傾きを求める。中点検出部６では、線分検出部５で検出
した各線分の中点ｃ1〜ｃ4を検出する。中心点検出部７
では、中点ｃ1〜ｃ4の中心点ｇを（数１）にしたがって
求める。
像特徴抽出装置の動作について、図７に示す画像から特
徴量を抽出する場合を例にして説明する。まず、図７に
示す画像が画像入力部１から取り込まれる。取り込まれ
た画像に対して、直線を検出する過程までは本発明の第
１実施例と同様である。その後、線分検出部５では、直
線検出部３で検出した直線と、エッジ検出部２で求めた
エッジ画像を比較することによって線分を検出し、その
傾きを求める。中点検出部６では、線分検出部５で検出
した各線分の中点ｃ1〜ｃ4を検出する。中心点検出部７
では、中点ｃ1〜ｃ4の中心点ｇを（数１）にしたがって
求める。
【００２２】
【数１】 （ｇx，ｇy）＝（（ｃ1x＋ｃ2x＋ｃ3x＋ｃ4x）／４， （ｃ1y＋ｃ2y＋ｃ3y＋ｃ4y）／４） 図８に各線分の中点ｃ1〜ｃ4と、中点の中心点ｇを示
す。中点方向検出部８では、図８の矢印で示すように中
心点ｇから各線分の中点ｃ1〜ｃ4へのベクトルの方向を
求め、線分検出部５で求めた各線分の傾きとともに画像
の特徴量とする。
す。中点方向検出部８では、図８の矢印で示すように中
心点ｇから各線分の中点ｃ1〜ｃ4へのベクトルの方向を
求め、線分検出部５で求めた各線分の傾きとともに画像
の特徴量とする。
【００２３】以上のように、画像中の線分の傾きと、各
線分の配置関係として中心点からの方向を画像特徴量と
することで、位置ずれや拡大・縮小に不変な特徴量を得
ることが可能となる。
線分の配置関係として中心点からの方向を画像特徴量と
することで、位置ずれや拡大・縮小に不変な特徴量を得
ることが可能となる。
【００２４】次に本発明の画像照合装置の実施例につい
て説明する。本実施例は、実施例１もしくは実施例２で
求めた画像特徴を用いて、２枚の画像を照合する装置で
ある。ここでは一例として、直線の傾きを特徴量とした
場合について説明する。
て説明する。本実施例は、実施例１もしくは実施例２で
求めた画像特徴を用いて、２枚の画像を照合する装置で
ある。ここでは一例として、直線の傾きを特徴量とした
場合について説明する。
【００２５】図９（ａ）、（ｂ）に照合する２枚の画像
を示す。図９（ｂ）は（ａ）に似た図形をわずかに回転
させたものである。この２枚の画像はそれぞれ２本の線
分から構成されているので、特徴量として（ａ）はａ
1、ａ2、（ｂ）はｂ1、ｂ2の傾きが検出される。ａ1、
ａ2、ｂ1、ｂ2は実数値であるが、この値においてメン
バシップ値が１となるメンバシップ関数Ａ1、Ａ2、Ｂ
1、Ｂ2に変換する。図１０に各メンバシップ関数を示
す。このメンバシップ関数を用いて画像間の類似度合を
計算して照合を行う。類似度合の計算は（数２）にした
がって求める。
を示す。図９（ｂ）は（ａ）に似た図形をわずかに回転
させたものである。この２枚の画像はそれぞれ２本の線
分から構成されているので、特徴量として（ａ）はａ
1、ａ2、（ｂ）はｂ1、ｂ2の傾きが検出される。ａ1、
ａ2、ｂ1、ｂ2は実数値であるが、この値においてメン
バシップ値が１となるメンバシップ関数Ａ1、Ａ2、Ｂ
1、Ｂ2に変換する。図１０に各メンバシップ関数を示
す。このメンバシップ関数を用いて画像間の類似度合を
計算して照合を行う。類似度合の計算は（数２）にした
がって求める。
【００２６】
【数２】 ｍｉｎ［ ｍａｘ｛ max(Ａ1∧Ｂ1)，max(Ａ1∧Ｂ2) ｝， ｍａｘ｛ max(Ａ2∧Ｂ1)，max(Ａ2∧Ｂ2) ｝］ 図１０において、（数２）に基づいて類似度合の計算を
行うと、max(Ａ1∧Ｂ1) が類似度合となる。
行うと、max(Ａ1∧Ｂ1) が類似度合となる。
【００２７】以上のようにメンバシップ関数を用いて画
像間の照合を行うことによって、照合する画像間で回転
方向に若干のずれがある場合においても、類似度合を求
めることが可能となる。なお、本実施例では照合する２
枚の画像の特徴量をともにメンバシップ関数に変換して
いるが、いずれか一方のみでもよい。
像間の照合を行うことによって、照合する画像間で回転
方向に若干のずれがある場合においても、類似度合を求
めることが可能となる。なお、本実施例では照合する２
枚の画像の特徴量をともにメンバシップ関数に変換して
いるが、いずれか一方のみでもよい。
【００２８】次に本発明の画像検索装置の実施例につい
て説明する。本実施例は、実施例１もしくは実施例２の
画像特徴抽出装置と、前記画像照合装置を用いて画像検
索装置を構成するものである。その構成を図１１に示
す。図において、画像入力部９は画像データベースとし
て蓄積する画像を取り込む手段、例示画入力部１０は検
索要求としてユーザが示した例示画を取り込む手段、画
像特徴量抽出装置１１は、上記画像特徴装置、画像デー
タ記憶部１２は画像入力部９から入力された画像データ
を記憶する手段、徴量記憶部１３は画像特徴量抽出装置
１１が抽出した画像特徴を記憶する手段、画像照合装置
１４は例示画の特徴量と特徴量記憶部１３が記憶してい
る蓄積画像の画像特徴を比較して候補画像を求める装
置、画像出力部１５は画像照合装置が求めた候補画像を
画像データ記憶部１２より取り出し出力する手段であ
る。以上のように構成された画像検索装置の動作を以下
に説明する。
て説明する。本実施例は、実施例１もしくは実施例２の
画像特徴抽出装置と、前記画像照合装置を用いて画像検
索装置を構成するものである。その構成を図１１に示
す。図において、画像入力部９は画像データベースとし
て蓄積する画像を取り込む手段、例示画入力部１０は検
索要求としてユーザが示した例示画を取り込む手段、画
像特徴量抽出装置１１は、上記画像特徴装置、画像デー
タ記憶部１２は画像入力部９から入力された画像データ
を記憶する手段、徴量記憶部１３は画像特徴量抽出装置
１１が抽出した画像特徴を記憶する手段、画像照合装置
１４は例示画の特徴量と特徴量記憶部１３が記憶してい
る蓄積画像の画像特徴を比較して候補画像を求める装
置、画像出力部１５は画像照合装置が求めた候補画像を
画像データ記憶部１２より取り出し出力する手段であ
る。以上のように構成された画像検索装置の動作を以下
に説明する。
【００２９】画像蓄積時には、画像データベースとして
蓄積する画像を画像入力部９が取り込み、画像データ記
憶部１２がその画像を記憶する。入力された画像に対
し、画像特徴抽出装置１１が画像特徴を抽出する。画像
特徴の抽出に関しては、第１の実施例および第２の実施
例で説明したとおりである。
蓄積する画像を画像入力部９が取り込み、画像データ記
憶部１２がその画像を記憶する。入力された画像に対
し、画像特徴抽出装置１１が画像特徴を抽出する。画像
特徴の抽出に関しては、第１の実施例および第２の実施
例で説明したとおりである。
【００３０】画像検索時には、例示画入力部１０がユー
ザの示した検索を要求する画像の例示画を取り込む。例
示画は、検索画像のイメージをユーザが手書きで表した
ものや類似した画像で与えられる。取り込まれた画像か
ら、画像特徴抽出装置１１が画像特徴を抽出する。画像
照合装置１４では、上述したように、画像蓄積時に作成
された画像特徴記憶部１３に記憶されている蓄積画像の
特徴量と例示画の特徴量の比較が行われ、蓄積画像と例
示画像の類似度合が求められる。求められた類似度合の
中で最も類似度合が高い画像を画像データ記憶部１２か
ら取り出し、画像出力部１５に出力する。
ザの示した検索を要求する画像の例示画を取り込む。例
示画は、検索画像のイメージをユーザが手書きで表した
ものや類似した画像で与えられる。取り込まれた画像か
ら、画像特徴抽出装置１１が画像特徴を抽出する。画像
照合装置１４では、上述したように、画像蓄積時に作成
された画像特徴記憶部１３に記憶されている蓄積画像の
特徴量と例示画の特徴量の比較が行われ、蓄積画像と例
示画像の類似度合が求められる。求められた類似度合の
中で最も類似度合が高い画像を画像データ記憶部１２か
ら取り出し、画像出力部１５に出力する。
【００３１】以上説明した本実施例の画像検索装置で
は、画像特徴量として第１および第２の実施例で述べた
ように位置ずれや拡大・縮小に不変な特徴量を用いてい
るため、ユーザーが検索要求として示す例示画は、原画
に対してサイズが異なっていたり、位置がずれていても
よい。また、画像照合装置においては、上述したよう
に、照合する２枚の画像がある程度回転していても照合
可能である。したがって、本実施例の画像検索装置は、
検索要求としての例示画が比較的おおざっぱなものであ
っても、検索者の意図する画像を蓄積した画像の中から
取り出すことが可能となる。
は、画像特徴量として第１および第２の実施例で述べた
ように位置ずれや拡大・縮小に不変な特徴量を用いてい
るため、ユーザーが検索要求として示す例示画は、原画
に対してサイズが異なっていたり、位置がずれていても
よい。また、画像照合装置においては、上述したよう
に、照合する２枚の画像がある程度回転していても照合
可能である。したがって、本実施例の画像検索装置は、
検索要求としての例示画が比較的おおざっぱなものであ
っても、検索者の意図する画像を蓄積した画像の中から
取り出すことが可能となる。
【００３２】なお、本実施例において、画像出力部１５
は画像照合装置１４が求めた照合度合の中で最も高い画
像を出力したが、照合度合がある程度以上の画像を複数
出力するようにしてもよい。
は画像照合装置１４が求めた照合度合の中で最も高い画
像を出力したが、照合度合がある程度以上の画像を複数
出力するようにしてもよい。
【００３３】また、本発明の各手段は、コンピュータを
用いてソフトウェア的に実現しても、それら機能を有す
る専用のハード回路を用いて実現してもかまわない。
用いてソフトウェア的に実現しても、それら機能を有す
る専用のハード回路を用いて実現してもかまわない。
【００３４】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、位置ず
れや拡大・縮小に不変な画像特徴量を得ることができ
る。
れや拡大・縮小に不変な画像特徴量を得ることができ
る。
【００３５】また、回転に強い画像照合を行うことがで
きる。
きる。
【００３６】また、これらの画像特徴と画像照合を用い
た画検索装置では、検索者が提示する例示画像はあまり
正確なものでなくても、検索要求に近い画像を得ること
ができる。
た画検索装置では、検索者が提示する例示画像はあまり
正確なものでなくても、検索要求に近い画像を得ること
ができる。
【図１】本発明の実施例の画像特徴抽出装置を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】本発明の実施例の入力画像例を示す図形図であ
る。
る。
【図３】本発明の実施例のエッジ画像を示す図形図であ
る。
る。
【図４】本発明の実施例で検出した直線を示す図形図で
ある。
ある。
【図５】本発明の実施例の入力画像例を示す図形図であ
る。
る。
【図６】本発明の画像特徴抽出装置を示すブロック図で
ある。
ある。
【図７】同装置の入力画像を示す図形図である。
【図８】同装置の特徴量抽出手法を説明する図形図であ
る。
る。
【図９】同装置の入力画像を示す図形図である。
【図１０】本発明の画像照合装置のメンバーシップ関数
を説明する図である。
を説明する図である。
【図１１】本発明の画像検索装置の実施例を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図１２】従来例の画像検索装置を示すブロック図であ
る。
る。
【図１３】従来例の画像特徴量を説明する図形図であ
る。
る。
１ 画像入力部 ２ エッジ検出部 ３ 直線検出部 ４ 傾き検出部 ５ 線分検出部 ６ 中点検出部 ７ 中心点検出部 ８ 中点方向検出部 １１ 画像特徴抽出装置 １４ 画像照合装置
Claims (4)
- 【請求項１】画像から直線を検出する直線検出手段を備
え、前記直線検出手段で検出した複数の直線の傾きを画
像の特徴量とすることを特徴とする画像特徴抽出装置。 - 【請求項２】画像から線分を検出する線分検出手段と、
前記線分の中点を求める中点検出手段と、前記中点検出
手段で求めた各線分の中点の中心を検出する中心点検出
手段を備え、各線分の傾きと前記中心点から前記各線分
の中点への方向を画像の特徴量とすることを特徴とする
画像特徴量抽出装置。 - 【請求項３】画像から求めた画像特徴量をメンバシップ
関数で表現し、画像間の類似度を前記メンバシップ関数
の重なり度合より求めることを特徴とする画像照合装
置。 - 【請求項４】請求項１もしくは請求項２記載の画像特徴
抽出装置と、請求項３記載の画像照合装置と、画像を記
憶する画像記憶手段と、検索要求画像を入力する画像入
力手段を備え、前記画像入力手段に入力した検索要求画
像と前記画像記憶手段に記憶した画像に対して前記特徴
量抽出装置で画像特徴を抽出し、前記画像照合装置で検
索要求画像と前記画像記憶手段に記憶した画像との照合
を行い、前記検索要求画像に類似した画像を前記画像記
憶手段から取り出すことを特徴とする画像検索装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3294605A JPH05135174A (ja) | 1991-11-11 | 1991-11-11 | 画像特徴抽出装置、画像照合装置および画像検索装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3294605A JPH05135174A (ja) | 1991-11-11 | 1991-11-11 | 画像特徴抽出装置、画像照合装置および画像検索装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05135174A true JPH05135174A (ja) | 1993-06-01 |
Family
ID=17809926
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3294605A Pending JPH05135174A (ja) | 1991-11-11 | 1991-11-11 | 画像特徴抽出装置、画像照合装置および画像検索装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05135174A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007047943A (ja) * | 2005-08-08 | 2007-02-22 | Canon Inc | 画像処理装置及びその制御方法、プログラム |
| JP2010003087A (ja) * | 2008-06-19 | 2010-01-07 | Canon Inc | 画像処理装置および画像処理方法 |
-
1991
- 1991-11-11 JP JP3294605A patent/JPH05135174A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007047943A (ja) * | 2005-08-08 | 2007-02-22 | Canon Inc | 画像処理装置及びその制御方法、プログラム |
| US7876471B2 (en) | 2005-08-08 | 2011-01-25 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, control method and program thereof which searches for corresponding original electronic data based on a paper document |
| JP2010003087A (ja) * | 2008-06-19 | 2010-01-07 | Canon Inc | 画像処理装置および画像処理方法 |
| US8326085B2 (en) | 2008-06-19 | 2012-12-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
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