JPH07239856A - 画像検索方法および装置 - Google Patents
画像検索方法および装置Info
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- JPH07239856A JPH07239856A JP6028059A JP2805994A JPH07239856A JP H07239856 A JPH07239856 A JP H07239856A JP 6028059 A JP6028059 A JP 6028059A JP 2805994 A JP2805994 A JP 2805994A JP H07239856 A JPH07239856 A JP H07239856A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】画像検索において、検索者の意図をより反映し
た検索を行う。 【構成】検索者はまず、例示画像入力部２から例示画像
を入力する。ラベリング処理部３は例示画像を等色閉領
域に分割する。それら領域にたいして、検索者は確信度
入力部４から確信度を入力する。類似度計算部は、分割
された領域について、画像蓄積部１１に蓄積された画像
データとの類似度を計算し、重み付け計算部１４は、入
力された確信度と計算された類似度から、確信度を重み
として加味した、例示画像と蓄積画像との距離を求め、
その値が小さい画像から順番に検索結果の候補として表
示する。このため、単に類似度を計算するのみならず、
検索者の例示画像にたいする確信の度合を反映した検索
ができる。
た検索を行う。 【構成】検索者はまず、例示画像入力部２から例示画像
を入力する。ラベリング処理部３は例示画像を等色閉領
域に分割する。それら領域にたいして、検索者は確信度
入力部４から確信度を入力する。類似度計算部は、分割
された領域について、画像蓄積部１１に蓄積された画像
データとの類似度を計算し、重み付け計算部１４は、入
力された確信度と計算された類似度から、確信度を重み
として加味した、例示画像と蓄積画像との距離を求め、
その値が小さい画像から順番に検索結果の候補として表
示する。このため、単に類似度を計算するのみならず、
検索者の例示画像にたいする確信の度合を反映した検索
ができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えば、端末から入力
された例示画像をもとに、画像データベースから類似画
像を検索する方法および装置に関するものである。
された例示画像をもとに、画像データベースから類似画
像を検索する方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、大量の画像が蓄積された画像デー
タベースから必要な画像を検索する場合には、蓄積する
画像を入力する際にその画像の特徴を表わす特徴量を複
数個抽出し、それらを入力画像と関連づけて画像データ
ベースに蓄積しておく。検索時には、入力された例示画
像からその特徴を表わす複数の特徴量を抽出し、この抽
出された特徴量と画像データベースに蓄積された画像の
対応する特徴量との間で特徴量空間における距離計算を
行い、求められた距離により候補順位を決め、その順位
を基にデータベースに蓄積された画像を表示するという
方法がある。
タベースから必要な画像を検索する場合には、蓄積する
画像を入力する際にその画像の特徴を表わす特徴量を複
数個抽出し、それらを入力画像と関連づけて画像データ
ベースに蓄積しておく。検索時には、入力された例示画
像からその特徴を表わす複数の特徴量を抽出し、この抽
出された特徴量と画像データベースに蓄積された画像の
対応する特徴量との間で特徴量空間における距離計算を
行い、求められた距離により候補順位を決め、その順位
を基にデータベースに蓄積された画像を表示するという
方法がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
検索方法では、例えば図２のように複数の領域から成る
例示画像が指定された場合、従来の方法では、検索者が
指定した複数の領域を同格に扱って距離計算を行った
り、あるいは単にその面積の比だけで重み付けして距離
計算を行っていたので、例えば「ａの領域の記憶は確か
だが、ｂの領域の記憶は曖昧である」といったような検
索者の考えを反映することができず、検索者が求める画
像を効率的に検索することができなかった。
検索方法では、例えば図２のように複数の領域から成る
例示画像が指定された場合、従来の方法では、検索者が
指定した複数の領域を同格に扱って距離計算を行った
り、あるいは単にその面積の比だけで重み付けして距離
計算を行っていたので、例えば「ａの領域の記憶は確か
だが、ｂの領域の記憶は曖昧である」といったような検
索者の考えを反映することができず、検索者が求める画
像を効率的に検索することができなかった。
【０００４】本発明は上記従来例に鑑みて成されたもの
で、例示画像として提示される複数の検索条件に確信度
の概念を導入することで、検索者の意図をより深く反映
した画像検索を行うことができる画像検索方法及び装置
を提供することを目的とする。
で、例示画像として提示される複数の検索条件に確信度
の概念を導入することで、検索者の意図をより深く反映
した画像検索を行うことができる画像検索方法及び装置
を提供することを目的とする。
【０００５】また、例示画像のずれを考慮してより効率
的に画像検索できる画像検索方法及び装置を提供するこ
とを他の目的とする。
的に画像検索できる画像検索方法及び装置を提供するこ
とを他の目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の画像検索方法は次のような構成から成る。
すなわち、蓄積された複数の画像データから所望の画像
データを検索する方法であって例示画像を入力する例示
画像入力工程と、前記例示画像中の領域毎に重みを入力
する重み入力工程と、前記蓄積された画像データ各々に
ついて、前記例示画像との距離を、前記領域ごとの重み
を加味して算出する距離算出工程と、前記距離に応じて
順序で、前記蓄積された複数の画像データから画像を選
んで表示する表示工程とを備える。
に、本発明の画像検索方法は次のような構成から成る。
すなわち、蓄積された複数の画像データから所望の画像
データを検索する方法であって例示画像を入力する例示
画像入力工程と、前記例示画像中の領域毎に重みを入力
する重み入力工程と、前記蓄積された画像データ各々に
ついて、前記例示画像との距離を、前記領域ごとの重み
を加味して算出する距離算出工程と、前記距離に応じて
順序で、前記蓄積された複数の画像データから画像を選
んで表示する表示工程とを備える。
【０００７】また、他の態様として次のような構成から
成る。すなわち、蓄積された複数の画像データから所望
の画像データを検索する方法であって色，位置，形状の
明確な複数の閉領域として例示画像を入力する例示画像
入力工程と、前記各閉領域ごとに確信度を入力する確信
度入力工程と、前記各閉領域ごとに前記蓄積された画像
データと前記例示画像との類似度を計算する類似度計算
工程と、前記例示画像全体について、前記確信度を重み
として前記各閉領域ごとの類似度の加重平均を、例示画
像と蓄積された画像との距離値として算出する距離値計
算工程と、蓄積された複数の画像データを、前記距離値
の小さい順に表示する画像表示工程とを備える。
成る。すなわち、蓄積された複数の画像データから所望
の画像データを検索する方法であって色，位置，形状の
明確な複数の閉領域として例示画像を入力する例示画像
入力工程と、前記各閉領域ごとに確信度を入力する確信
度入力工程と、前記各閉領域ごとに前記蓄積された画像
データと前記例示画像との類似度を計算する類似度計算
工程と、前記例示画像全体について、前記確信度を重み
として前記各閉領域ごとの類似度の加重平均を、例示画
像と蓄積された画像との距離値として算出する距離値計
算工程と、蓄積された複数の画像データを、前記距離値
の小さい順に表示する画像表示工程とを備える。
【０００８】また、本発明の画像検索装置は次のような
構成から成る。すなわち、蓄積された複数の画像データ
から所望の画像データを検索する装置であって複数の画
像データを蓄積する画像蓄積手段と、例示画像を入力す
る例示画像入力手段と、前記例示画像中の領域毎に重み
を入力する重み入力手段と、前記蓄積された画像データ
各々について、前記例示画像との距離を、前記領域ごと
の重みを加味して算出する距離算出手段と、前記距離に
応じて順序で、前記蓄積された複数の画像データから画
像を選んで表示する表示手段と、を備えることを特徴と
する画像検索装置。
構成から成る。すなわち、蓄積された複数の画像データ
から所望の画像データを検索する装置であって複数の画
像データを蓄積する画像蓄積手段と、例示画像を入力す
る例示画像入力手段と、前記例示画像中の領域毎に重み
を入力する重み入力手段と、前記蓄積された画像データ
各々について、前記例示画像との距離を、前記領域ごと
の重みを加味して算出する距離算出手段と、前記距離に
応じて順序で、前記蓄積された複数の画像データから画
像を選んで表示する表示手段と、を備えることを特徴と
する画像検索装置。
【０００９】また、他の態様として次のような構成から
成る。すなわち、蓄積された複数の画像データから所望
の画像データを検索する装置であって色，位置，形状の
明確な複数の閉領域として例示画像を入力する例示画像
入力手段と、前記各閉領域ごとに確信度を入力する確信
度入力手段と、前記各閉領域ごとに前記蓄積された画像
データと前記例示画像との類似度を計算する類似度計算
手段と、前記例示画像全体について、前記確信度を重み
として前記各閉領域ごとの類似度の加重平均を、例示画
像と蓄積された画像との距離値として算出する距離値計
算手段と、蓄積された複数の画像データを、前記距離値
の小さい順に表示する画像表示手段とを備える。
成る。すなわち、蓄積された複数の画像データから所望
の画像データを検索する装置であって色，位置，形状の
明確な複数の閉領域として例示画像を入力する例示画像
入力手段と、前記各閉領域ごとに確信度を入力する確信
度入力手段と、前記各閉領域ごとに前記蓄積された画像
データと前記例示画像との類似度を計算する類似度計算
手段と、前記例示画像全体について、前記確信度を重み
として前記各閉領域ごとの類似度の加重平均を、例示画
像と蓄積された画像との距離値として算出する距離値計
算手段と、蓄積された複数の画像データを、前記距離値
の小さい順に表示する画像表示手段とを備える。
【００１０】
【作用】上記構成により、例示画像を構成する領域毎に
検索者の確信度を入力し、その確信度を重みとして例示
画像と蓄積された画像との類似度を表す距離を計算し
て、該距離に応じた順に画像を表示する。
検索者の確信度を入力し、その確信度を重みとして例示
画像と蓄積された画像との類似度を表す距離を計算し
て、該距離に応じた順に画像を表示する。
【００１１】
【第１実施例】図１に、本発明の実施例に関わる画像デ
ータベースシステムのブロック図を示す。
ータベースシステムのブロック図を示す。
【００１２】＜画像データベースシステムの構成＞同図
において、１は画像データベースシステムであり、１０
０は検索するためのデータを入力する検索データ入力部
である。検索データ入力部１００には、検索時の例示画
像を入力する例示画像入力部２、例示画像入部２で入力
された画像について等色領域に分割するラベリング処理
を行うラベリング処理部３、ラベリング処理部３で分割
された各領域に対して確信度を検索者が入力する確信度
入力部４を含んでいる。
において、１は画像データベースシステムであり、１０
０は検索するためのデータを入力する検索データ入力部
である。検索データ入力部１００には、検索時の例示画
像を入力する例示画像入力部２、例示画像入部２で入力
された画像について等色領域に分割するラベリング処理
を行うラベリング処理部３、ラベリング処理部３で分割
された各領域に対して確信度を検索者が入力する確信度
入力部４を含んでいる。
【００１３】画像データベースシステム１においては、
画像データが蓄積されている画像蓄積部１１、ラベリン
グ処理部３で分割された各領域に対して蓄積画像との類
似度を計算する類似度計算部１２、類似度計算部１２で
の処理結果を各領域ごとに保存する中間結果バッファ１
３、各領域ごとの類似度（中間結果バッファ１３に保存
されている）と、確信度入力部４で入力された確信度と
から、例示画像と各蓄積画像との最終的な距離値を計算
する重み付け計算部１４、重み付け計算部１４で各蓄積
画像に対して計算された例示画像との距離値によって蓄
積画像をソートし、検索結果の候補順位を決定する候補
順位決定部１５である。
画像データが蓄積されている画像蓄積部１１、ラベリン
グ処理部３で分割された各領域に対して蓄積画像との類
似度を計算する類似度計算部１２、類似度計算部１２で
の処理結果を各領域ごとに保存する中間結果バッファ１
３、各領域ごとの類似度（中間結果バッファ１３に保存
されている）と、確信度入力部４で入力された確信度と
から、例示画像と各蓄積画像との最終的な距離値を計算
する重み付け計算部１４、重み付け計算部１４で各蓄積
画像に対して計算された例示画像との距離値によって蓄
積画像をソートし、検索結果の候補順位を決定する候補
順位決定部１５である。
【００１４】また、検索の結果得られた画像は表示部５
によって表示される。
によって表示される。
【００１５】本実施例は、画像データベースからの画像
検索方法として、検索者が１つ以上の閉領域を位置，
形，色を指定して描いた画像を例示画像として、その閉
領域に位置，形状，色を用いてデータベースに蓄積され
た画像の検索を行う場合の例である。本実施例のシステ
ムは、図６に示したように、ＣＰＵなどにより図１の各
ブロックの機能を実現するものであってもよい。
検索方法として、検索者が１つ以上の閉領域を位置，
形，色を指定して描いた画像を例示画像として、その閉
領域に位置，形状，色を用いてデータベースに蓄積され
た画像の検索を行う場合の例である。本実施例のシステ
ムは、図６に示したように、ＣＰＵなどにより図１の各
ブロックの機能を実現するものであってもよい。
【００１６】図６において、スキャナ６１は画像を読取
り、画像データに変換して入力する。入力された画像デ
ータは、例示画像として用いられたり、データベースに
蓄積されたりする。ＰＤ６２はマウスなどのポインティ
ングデバイスであり、オペレータが画像ディスプレイ６
４に表示されている画像の領域を指定したり、線画を描
いたりして例示画像を作成したりするのに用いられる。
Ｋ／Ｂ６３は、画像の作成に用いたり、確信度を入力し
たりするのに用いられる。ディスプレイ６４は、例示画
像や検索により得られた画像を表示する。
り、画像データに変換して入力する。入力された画像デ
ータは、例示画像として用いられたり、データベースに
蓄積されたりする。ＰＤ６２はマウスなどのポインティ
ングデバイスであり、オペレータが画像ディスプレイ６
４に表示されている画像の領域を指定したり、線画を描
いたりして例示画像を作成したりするのに用いられる。
Ｋ／Ｂ６３は、画像の作成に用いたり、確信度を入力し
たりするのに用いられる。ディスプレイ６４は、例示画
像や検索により得られた画像を表示する。
【００１７】メモリ６５はＣＰＵ６７により実行される
プログラムや、オペレータにより入力された確信度など
のデータ、ＣＰＵ６７によるラベリング処理や類似度計
算、重み付け計算や候補順位決定処理などの処理の結果
などのデータを記憶する。画像メモリ６６は、スキャナ
６１で読み込んだ画像などの画像データを記憶する。メ
モリ６５と画像メモリ６６とは区別されていなくともよ
い。ＣＰＵ６７はメモリ６５に格納されたプログラムを
実行して、図１の各ブロックの機能を実現する。大容量
メモリ６８は、ハードディスクや光ディスク，光磁気デ
ィスク装置などで構成された記憶装置であり、データベ
ースの画像データを蓄積する。
プログラムや、オペレータにより入力された確信度など
のデータ、ＣＰＵ６７によるラベリング処理や類似度計
算、重み付け計算や候補順位決定処理などの処理の結果
などのデータを記憶する。画像メモリ６６は、スキャナ
６１で読み込んだ画像などの画像データを記憶する。メ
モリ６５と画像メモリ６６とは区別されていなくともよ
い。ＣＰＵ６７はメモリ６５に格納されたプログラムを
実行して、図１の各ブロックの機能を実現する。大容量
メモリ６８は、ハードディスクや光ディスク，光磁気デ
ィスク装置などで構成された記憶装置であり、データベ
ースの画像データを蓄積する。
【００１８】＜画像検索処理の手順＞本実施例において
は、例示画像として入力された閉領域の各々について検
索者が確信度を入力し、それをもとに重み付けを行って
画像検索を行う。
は、例示画像として入力された閉領域の各々について検
索者が確信度を入力し、それをもとに重み付けを行って
画像検索を行う。
【００１９】本実施例の検索時の処理を示すフローチャ
ートを図３に示し、説明する。このフローチャートは、
図１の検索データ入力部１００および画像データベース
システム１による処理手順を示すものであるが、図６の
ＣＰＵ６７によりメモリ６５に格納された所定のプログ
ラムを実行することでも実現される。
ートを図３に示し、説明する。このフローチャートは、
図１の検索データ入力部１００および画像データベース
システム１による処理手順を示すものであるが、図６の
ＣＰＵ６７によりメモリ６５に格納された所定のプログ
ラムを実行することでも実現される。
【００２０】まず、ステップＳ１では、利用者が公知の
グラフィックエディタなどを用いて例示画像として画面
中に１つ以上の閉領域を描く。これは、例えば図４
（ａ）のような画像を検索したいと検索者が考えている
とすると、検索者はその記憶に基づき、その画像中のあ
る程度の広さを持った等色閉領域を図４（ｂ）のように
その領域の形と色と位置とで指定するものとする。指定
しないところは色を塗らないものとする。あるいは手描
きで同様の画像を描いてスキャナで読み込み、例示画像
とする。
グラフィックエディタなどを用いて例示画像として画面
中に１つ以上の閉領域を描く。これは、例えば図４
（ａ）のような画像を検索したいと検索者が考えている
とすると、検索者はその記憶に基づき、その画像中のあ
る程度の広さを持った等色閉領域を図４（ｂ）のように
その領域の形と色と位置とで指定するものとする。指定
しないところは色を塗らないものとする。あるいは手描
きで同様の画像を描いてスキャナで読み込み、例示画像
とする。
【００２１】ステップＳ２では、公知のラベリング方法
により、例示画像を等色閉領域ごとにラベリングするこ
とで、例示画像を複数領域に分割する。図４（ｂ）のよ
うな例示画像を対象とした場合は、Ｘ1，Ｘ2，Ｘ3のよ
うな３領域に分かれる。その後、その領域の数ｎを数え
る。ただし、図４（ｂ）のＸ3のような、色を塗られて
いない領域は数に入れないものとする。従って、図４
（ｂ）のような例示画像においては、領域数ｎ＝２とな
る。
により、例示画像を等色閉領域ごとにラベリングするこ
とで、例示画像を複数領域に分割する。図４（ｂ）のよ
うな例示画像を対象とした場合は、Ｘ1，Ｘ2，Ｘ3のよ
うな３領域に分かれる。その後、その領域の数ｎを数え
る。ただし、図４（ｂ）のＸ3のような、色を塗られて
いない領域は数に入れないものとする。従って、図４
（ｂ）のような例示画像においては、領域数ｎ＝２とな
る。
【００２２】ステップＳ３では、ステップＳ２において
数えた領域数を調べ、それが１つならステップＳ４へ進
み、複数ならステップＳ５へ進む。
数えた領域数を調べ、それが１つならステップＳ４へ進
み、複数ならステップＳ５へ進む。
【００２３】ステップＳ４では、領域数が１であるの
で、その領域についての確信度を１として、すなわち類
似度に対する重み付けを行わないようにしてステップＳ
６へ進む。
で、その領域についての確信度を１として、すなわち類
似度に対する重み付けを行わないようにしてステップＳ
６へ進む。
【００２４】ステップＳ５では、ステップＳ２で領域分
割を行った例示画像の各領域Ｘiを表示部５で表示する
などして検索者に提示し、検索者にその領域ごとの確信
度ｐi（ｉ＝１…ｎ，ｎは閉領域の数）を入力させる。
例えば、図５（ｂ）のような例示画像を入力した検索者
が、領域Ｘ1と領域Ｘ2について、各々の記憶の確からし
さが７：３程度であると考えた場合、領域Ｘ1の確信度
ｐ1を７、領域Ｘ2の確信度ｐ2を３と入力する。
割を行った例示画像の各領域Ｘiを表示部５で表示する
などして検索者に提示し、検索者にその領域ごとの確信
度ｐi（ｉ＝１…ｎ，ｎは閉領域の数）を入力させる。
例えば、図５（ｂ）のような例示画像を入力した検索者
が、領域Ｘ1と領域Ｘ2について、各々の記憶の確からし
さが７：３程度であると考えた場合、領域Ｘ1の確信度
ｐ1を７、領域Ｘ2の確信度ｐ2を３と入力する。
【００２５】ステップＳ６では、データベースから画像
Ｇj（ｊ＝１…ｍ，ｍはデータベース中の画像の総枚
数）を引き出し、領域Ｘi（ｉ＝１…ｎ）について画像
Ｇjとの距離ｄijを、画像Ｇjと領域Ｘiとの類似度とし
て計算する。
Ｇj（ｊ＝１…ｍ，ｍはデータベース中の画像の総枚
数）を引き出し、領域Ｘi（ｉ＝１…ｎ）について画像
Ｇjとの距離ｄijを、画像Ｇjと領域Ｘiとの類似度とし
て計算する。
【００２６】ｄijの求め方はいろいろあるが、ここでは
一例として以下に述べる方法を用いる。
一例として以下に述べる方法を用いる。
【００２７】まず、例示画像を公知の画像変形方法によ
り拡大または縮小して画像Ｇjと同じ大きさにする。そ
の上で、例示画像の領域Ｘi中の全ての画素ｘkについ
て、Ｇj中でｘkと同じ座標の画素ｇkとのＨＳＶ空間で
の空間距離ｄkを計算し、ｄkの総和をｄijとする。空間
距離ｄkは、画素ｘkのＨＳＶ空間での色ベクトル（領域
Ｘiは等色領域であるため全ｘkについて等しい）を（ｘ
h，ｘs，ｘv），画素ｇkの色ベクトルを同じく（ｇh，
ｇs，ｇv）とすると、 ｄk＝ｓｑｒｔ（（ｘh−ｇh）2＋（ｘs−ｇs）2＋（ｘv
−ｇv）2） として求める。ただし“ｓｑｒｔ（ｘ）”はｘの平方根
を与える関数である。
り拡大または縮小して画像Ｇjと同じ大きさにする。そ
の上で、例示画像の領域Ｘi中の全ての画素ｘkについ
て、Ｇj中でｘkと同じ座標の画素ｇkとのＨＳＶ空間で
の空間距離ｄkを計算し、ｄkの総和をｄijとする。空間
距離ｄkは、画素ｘkのＨＳＶ空間での色ベクトル（領域
Ｘiは等色領域であるため全ｘkについて等しい）を（ｘ
h，ｘs，ｘv），画素ｇkの色ベクトルを同じく（ｇh，
ｇs，ｇv）とすると、 ｄk＝ｓｑｒｔ（（ｘh−ｇh）2＋（ｘs−ｇs）2＋（ｘv
−ｇv）2） として求める。ただし“ｓｑｒｔ（ｘ）”はｘの平方根
を与える関数である。
【００２８】ステップＳ７では、領域Ｘiごとに、画像
Ｇjとの距離ｄijの値を正規化する。正規化の方法はい
ろいろあるが、ここでは以下のような方法による。
Ｇjとの距離ｄijの値を正規化する。正規化の方法はい
ろいろあるが、ここでは以下のような方法による。
【００２９】領域Ｘiと画像Ｇ1〜Ｇmとの距離ｄil〜ｄi
mの分布から標準偏差σiを求め、ｄil〜ｄimをσiで割
ったものを正規化されたｄil〜ｄimの新しい値とする。
mの分布から標準偏差σiを求め、ｄil〜ｄimをσiで割
ったものを正規化されたｄil〜ｄimの新しい値とする。
【００３０】この計算を全ての領域Ｘiについて行う。
【００３１】ステップＳ８では、距離値ｄijに確信度ｐ
iの値を重みとして乗じて、全ての領域Ｘiについてその
和を求め、その値を確信度の合計で割ったものを、例示
画像全体と画像Ｇjとの距離値Ｄjとする。すなわち、 である。ただし、“Σ”はｉ＝１〜ｎについての総和を
表す。この値を画像データベースに蓄積された全ての画
像Ｇjについて求め、例示画像と画像Ｇjとの距離値とす
る。
iの値を重みとして乗じて、全ての領域Ｘiについてその
和を求め、その値を確信度の合計で割ったものを、例示
画像全体と画像Ｇjとの距離値Ｄjとする。すなわち、 である。ただし、“Σ”はｉ＝１〜ｎについての総和を
表す。この値を画像データベースに蓄積された全ての画
像Ｇjについて求め、例示画像と画像Ｇjとの距離値とす
る。
【００３２】ステップＳ９では、距離値Ｄjの値が小さ
い順に画像Ｇjをソートすることにより、候補順位を決
定する。すなわち、距離値Ｄjが小さい画像ほど例示画
像と類似した画像であるといえ、類似した画像を検索さ
れる画像の候補としての順位が高い。
い順に画像Ｇjをソートすることにより、候補順位を決
定する。すなわち、距離値Ｄjが小さい画像ほど例示画
像と類似した画像であるといえ、類似した画像を検索さ
れる画像の候補としての順位が高い。
【００３３】ステップＳ１０では、検索結果として得ら
れた画像を、候補順位の高いものから表示して、一連の
検索動作を終了する。
れた画像を、候補順位の高いものから表示して、一連の
検索動作を終了する。
【００３４】以上説明したように、本実施例の画像デー
タベースシステムは、検索者は画像の検索条件として例
示画像とそれを構成する画像領域各々にたいする確信度
を入力することで、より確かであると検索者が考えてい
る領域に対してはその領域と検索対象との類似度を重く
見るが、あまり確かではないと考えている領域に対して
はその領域と検索対象との類似度を重要視しないといっ
たように、検索者の意図をより反映した画像検索を行う
ことができる。
タベースシステムは、検索者は画像の検索条件として例
示画像とそれを構成する画像領域各々にたいする確信度
を入力することで、より確かであると検索者が考えてい
る領域に対してはその領域と検索対象との類似度を重く
見るが、あまり確かではないと考えている領域に対して
はその領域と検索対象との類似度を重要視しないといっ
たように、検索者の意図をより反映した画像検索を行う
ことができる。
【００３５】
【第２実施例】第１実施例においては、検索者が描いた
例示画像について本システムが自動で閉領域ごとの領域
分割を行ったが、別にこれに限るものではなく、図５
（ａ），（ｂ）のように検索者が閉領域を１つずつ別々
の例示画像として描き、その各々に確信度を入力したも
のを例示画像として用いて検索を行ってもよい。その場
合の処理のフローチャートは、図３のステップＳ５以降
となる。
例示画像について本システムが自動で閉領域ごとの領域
分割を行ったが、別にこれに限るものではなく、図５
（ａ），（ｂ）のように検索者が閉領域を１つずつ別々
の例示画像として描き、その各々に確信度を入力したも
のを例示画像として用いて検索を行ってもよい。その場
合の処理のフローチャートは、図３のステップＳ５以降
となる。
【００３６】このように領域毎に入力させることで、ラ
ベリング処理を省略することができる。また、例示画像
をそれを構成する部品として記憶しておけば、その部品
を組み合わせることで新たな例示画像を作成することが
でき、例示画像の入力が容易になる。
ベリング処理を省略することができる。また、例示画像
をそれを構成する部品として記憶しておけば、その部品
を組み合わせることで新たな例示画像を作成することが
でき、例示画像の入力が容易になる。
【００３７】
【第３実施例】第１実施例においては、領域Ｘiの位置
は正しいものとして類似度の計算を行ったが、人間が不
確かな記憶に基づいて入力する以上、領域の位置のずれ
は避けることができない。したがって、以下のような方
法を用いて、指定された領域のずれを考慮した形で距離
計算を行うことにより、より正確に検索を行うようにし
てもよい。
は正しいものとして類似度の計算を行ったが、人間が不
確かな記憶に基づいて入力する以上、領域の位置のずれ
は避けることができない。したがって、以下のような方
法を用いて、指定された領域のずれを考慮した形で距離
計算を行うことにより、より正確に検索を行うようにし
てもよい。
【００３８】第１実施例の図３のステップＳ６において
領域Ｘiと画像Ｇjとの距離ｄijを求める際に、領域Ｘi
をｘ（横）方向にｖx画素、ｙ（縦）方向にｖy 画素
（−Ｖx≦ｖx≦Ｖx，−Ｖy≦ｖy≦Ｖy，Ｖx，Ｖyは任意
の正整数）ずらしてからｄijを求める。条件に適合する
すべてのｖx，ｖyに対してｄijを計算した後、その最小
値を、改めて領域Ｘiと画像jの間の距離ｄijとして扱
う。
領域Ｘiと画像Ｇjとの距離ｄijを求める際に、領域Ｘi
をｘ（横）方向にｖx画素、ｙ（縦）方向にｖy 画素
（−Ｖx≦ｖx≦Ｖx，−Ｖy≦ｖy≦Ｖy，Ｖx，Ｖyは任意
の正整数）ずらしてからｄijを求める。条件に適合する
すべてのｖx，ｖyに対してｄijを計算した後、その最小
値を、改めて領域Ｘiと画像jの間の距離ｄijとして扱
う。
【００３９】このような処理を行うことにより、例示画
像の領域Ｘiの位置がずれていても、そのずれがｘ方向
にＶx、ｙ方向にＶy以下であれば正しく検索を行うこと
ができる。また、例示画像の領域は平行移動に限らず、
回転方向のずれについての幅をもたせて検索することも
できる。
像の領域Ｘiの位置がずれていても、そのずれがｘ方向
にＶx、ｙ方向にＶy以下であれば正しく検索を行うこと
ができる。また、例示画像の領域は平行移動に限らず、
回転方向のずれについての幅をもたせて検索することも
できる。
【００４０】
【第４実施例】第１実施例の図３のステップＳ６におい
ては、領域Ｘiと画像Ｇjとの距離を、両画像の各画素の
ＨＳＶ空間におけるユークリッド距離の総和として求め
たが、それに限らず、色空間としてＨＳＶのかわりにＲ
ＧＢやＨＳＩやＬａｂを用いたり、距離計算方法として
ブロック距離（色ベクトルの各元の差の絶対値の総和）
を用いてもよい。
ては、領域Ｘiと画像Ｇjとの距離を、両画像の各画素の
ＨＳＶ空間におけるユークリッド距離の総和として求め
たが、それに限らず、色空間としてＨＳＶのかわりにＲ
ＧＢやＨＳＩやＬａｂを用いたり、距離計算方法として
ブロック距離（色ベクトルの各元の差の絶対値の総和）
を用いてもよい。
【００４１】また、本実施例では画像間の距離の算出
を、色ベクトルのすべての要素を対象として行っている
が、例えばＨＳＶ空間における色ベクトルで画素を表し
た場合、その要素である色相，彩度，明度のうちから所
望の要素を取り出して、取り出した要素についての距離
を求めることもできる。すなわち、色は全く不明で形状
だけから検索したいような場合には、明度を対象とする
距離を求め、その距離から画像を検索する。この場合に
も、例示画像の各領域について確信度を入力することが
できることはもちろんである。また、もちろん明度以外
の色相，彩度を選ぶこともできるし、それらを組み合わ
せて距離計算の対象とすることもできる。
を、色ベクトルのすべての要素を対象として行っている
が、例えばＨＳＶ空間における色ベクトルで画素を表し
た場合、その要素である色相，彩度，明度のうちから所
望の要素を取り出して、取り出した要素についての距離
を求めることもできる。すなわち、色は全く不明で形状
だけから検索したいような場合には、明度を対象とする
距離を求め、その距離から画像を検索する。この場合に
も、例示画像の各領域について確信度を入力することが
できることはもちろんである。また、もちろん明度以外
の色相，彩度を選ぶこともできるし、それらを組み合わ
せて距離計算の対象とすることもできる。
【００４２】なお、第１実施例から第４実施例のシステ
ムを組み合わせて画像検索システムを構成することがで
きるのはもちろんである。
ムを組み合わせて画像検索システムを構成することがで
きるのはもちろんである。
【００４３】また、本発明は、複数の機器から構成され
るシステムに適用しても１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明は、システム或は装置にプロ
グラムを供給することによって達成される場合にも適用
できることはいうまでもない。
るシステムに適用しても１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明は、システム或は装置にプロ
グラムを供給することによって達成される場合にも適用
できることはいうまでもない。
【００４４】
【発明の効果】本発明に係る画像検索方法及び装置は、
例示画像に確信度の概念を導入することで、検索者の意
図をより深く反映した画像検索を行うことができるとい
う効果がある。また、例示画像を領域に分割して各領域
を独立した例示画像とすることで、例示画像を部品化で
きる。また、例示画像の領域を例示画像全体にたいして
移動させて類似度を計算し、例示画像がずれていても検
索することができるという効果がある。
例示画像に確信度の概念を導入することで、検索者の意
図をより深く反映した画像検索を行うことができるとい
う効果がある。また、例示画像を領域に分割して各領域
を独立した例示画像とすることで、例示画像を部品化で
きる。また、例示画像の領域を例示画像全体にたいして
移動させて類似度を計算し、例示画像がずれていても検
索することができるという効果がある。
【００４５】
【図１】本発明の一実施例である画像データベースシス
テムの構成を示すブロック構成図である。
テムの構成を示すブロック構成図である。
【図２】検索者が検索したい画像を複数の閉領域の色、
形、位置で指定した例示画像の例を示す図である。
形、位置で指定した例示画像の例を示す図である。
【図３】本実施例における検索処理のフローチャートで
ある。
ある。
【図４】検索者画検索したい画像と、その画像を検索す
るために検索者が入力した例示画像の例を示す図であ
る。
るために検索者が入力した例示画像の例を示す図であ
る。
【図５】検索者が複数の閉領域を１つずつ別々の例示画
像として入力した場合の例を示す図で有る。
像として入力した場合の例を示す図で有る。
【図６】実施例である画像データベースシステムの構成
を示す図である。
を示す図である。
Claims (14)
- 【請求項１】 蓄積された複数の画像データから所望の
画像データを検索する方法であって、 例示画像を入力する例示画像入力工程と、 前記例示画像中の領域毎に重みを入力する重み入力工程
と、 前記蓄積された画像データ各々について、前記例示画像
との距離を、前記領域ごとの重みを加味して算出する距
離算出工程と、 前記距離に応じた順序で、前記蓄積された複数の画像デ
ータから画像を選んで表示する表示工程と、を備えるこ
とを特徴とする画像検索方法。 - 【請求項２】 前記距離算出工程は、前記蓄積された画
像データ各々について、前記例示画像中の各領域ごとの
類似度として距離を算出し、各領域毎に算出された距離
と前記各領域ごとの重みとにより、例示画像全体につい
て加重平均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。 - 【請求項３】 蓄積された複数の画像データから所望の
画像データを検索する方法であって、 色，位置，形状の明確な複数の閉領域として例示画像を
入力する例示画像入力工程と、 前記各閉領域ごとに確信度を入力する確信度入力工程
と、 前記各閉領域ごとに前記蓄積された画像データと前記例
示画像との類似度を計算する類似度計算工程と、 前記例示画像全体について、前記確信度を重みとして前
記各閉領域ごとの類似度の加重平均を、例示画像と蓄積
された画像との距離値として算出する距離値計算工程
と、 蓄積された複数の画像データを、前記距離値の小さい順
に表示する画像表示工程と、を備えることを特徴とする
画像検索方法。 - 【請求項４】 前記例示画像は、各閉領域毎に独立した
画像として入力されることを特徴とする請求項３記載の
画像検索方法。 - 【請求項５】 前記類似度は、前記閉領域の画素と、そ
の画素に対応する前記蓄積された画像データの画素との
色空間における距離を、前記閉領域全体について加算す
ることで算出することを特徴とする請求項３記載の画像
検索方法。 - 【請求項６】 前記例示画像全体に対する前記閉領域の
位置を移動させる工程を更に備え、前記類似度計算手段
は移動後の閉領域と、蓄積された画像との類似度を計算
することを特徴とする請求項３乃至５のいずれかに記載
の画像検索方法。 - 【請求項７】 前記色空間は、色相，彩度，明度を要素
とする空間であることを特徴とする請求項５記載の画像
検索方法。 - 【請求項８】 蓄積された複数の画像データから所望の
画像データを検索する装置であって、 複数の画像データを蓄積する画像蓄積手段と、 例示画像を入力する例示画像入力手段と、 前記例示画像中の領域毎に重みを入力する重み入力手段
と、 前記蓄積された画像データ各々について、前記例示画像
との距離を、前記領域ごとの重みを加味して算出する距
離算出手段と、 前記距離に応じた順序で、前記蓄積された複数の画像デ
ータから画像を選んで表示する表示手段と、を備えるこ
とを特徴とする画像検索装置。 - 【請求項９】 前記距離算出手段は、前記蓄積された画
像データ各々について、前記例示画像中の各領域ごとの
類似度として距離を算出し、各領域毎に算出された距離
と前記各領域ごとの重みとにより、例示画像全体につい
て加重平均を算出することを特徴とする画像検索装置。 - 【請求項１０】 蓄積された複数の画像データから所望
の画像データを検索する装置であって、 色，位置，形状の明確な複数の閉領域として例示画像を
入力する例示画像入力手段と、 前記各閉領域ごとに確信度を入力する確信度入力手段
と、 前記各閉領域ごとに前記蓄積された画像データと前記例
示画像との類似度を計算する類似度計算手段と、 前記例示画像全体について、前記確信度を重みとして前
記各閉領域ごとの類似度の加重平均を、例示画像と蓄積
された画像との距離値として算出する距離値計算手段
と、 蓄積された複数の画像データを、前記距離値の小さい順
に表示する画像表示手段と、を備えることを特徴とする
画像検索装置。 - 【請求項１１】 前記例示画像は、各閉領域毎に独立し
た画像として入力されることを特徴とする請求項１０記
載の画像検索装置。 - 【請求項１２】 前記類似度は、前記閉領域の画素と、
その画素に対応する前記蓄積された画像データの画素と
の色空間における距離を、前記閉領域全体について加算
することで算出することを特徴とする請求項１０記載の
画像検索方法。 - 【請求項１３】 前記例示画像全体に対する前記閉領域
の位置を移動させる手段を更に備え、前記類似度計算手
段は移動後の閉領域と、蓄積された画像との類似度を計
算することを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか
に記載の画像検索装置。 - 【請求項１４】 前記色空間は、色相，彩度，明度を要
素とする空間であることを特徴とする請求項１２記載の
画像検索方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6028059A JPH07239856A (ja) | 1994-02-25 | 1994-02-25 | 画像検索方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6028059A JPH07239856A (ja) | 1994-02-25 | 1994-02-25 | 画像検索方法および装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07239856A true JPH07239856A (ja) | 1995-09-12 |
Family
ID=12238195
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6028059A Pending JPH07239856A (ja) | 1994-02-25 | 1994-02-25 | 画像検索方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07239856A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1139316A (ja) * | 1997-07-15 | 1999-02-12 | Omron Corp | 画像入力装置および記録媒体 |
| JPH11212991A (ja) * | 1998-01-27 | 1999-08-06 | Sharp Corp | 画像検索方法、画像検索装置、及び画像検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP2002536731A (ja) * | 1999-02-01 | 2002-10-29 | エルジー エレクトロニクス インコーポレーテッド | マルチメディアデータのサーチ方法 |
| JP2002536730A (ja) * | 1999-01-29 | 2002-10-29 | エルジー エレクトロニクス インコーポレーテッド | マルチメディアデータの検索又はブラウジング方法 |
| KR100609178B1 (ko) * | 2000-03-13 | 2006-08-02 | 엘지전자 주식회사 | 칼라 왜곡 정보를 이용한 내용기반 멀티미디어 데이터 검색 방법 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03294965A (ja) * | 1990-04-12 | 1991-12-26 | Ricoh Co Ltd | 文書検索方法 |
| JPH05174057A (ja) * | 1991-12-24 | 1993-07-13 | Oki Electric Ind Co Ltd | 画像検索装置 |
| JPH06309377A (ja) * | 1993-04-23 | 1994-11-04 | Nec Corp | 画像検索方法とその装置 |
-
1994
- 1994-02-25 JP JP6028059A patent/JPH07239856A/ja active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03294965A (ja) * | 1990-04-12 | 1991-12-26 | Ricoh Co Ltd | 文書検索方法 |
| JPH05174057A (ja) * | 1991-12-24 | 1993-07-13 | Oki Electric Ind Co Ltd | 画像検索装置 |
| JPH06309377A (ja) * | 1993-04-23 | 1994-11-04 | Nec Corp | 画像検索方法とその装置 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1139316A (ja) * | 1997-07-15 | 1999-02-12 | Omron Corp | 画像入力装置および記録媒体 |
| JPH11212991A (ja) * | 1998-01-27 | 1999-08-06 | Sharp Corp | 画像検索方法、画像検索装置、及び画像検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP2002536730A (ja) * | 1999-01-29 | 2002-10-29 | エルジー エレクトロニクス インコーポレーテッド | マルチメディアデータの検索又はブラウジング方法 |
| US6643643B1 (en) | 1999-01-29 | 2003-11-04 | Lg Electronics Inc. | Method of searching or browsing multimedia data and data structure |
| JP2002536731A (ja) * | 1999-02-01 | 2002-10-29 | エルジー エレクトロニクス インコーポレーテッド | マルチメディアデータのサーチ方法 |
| KR100609178B1 (ko) * | 2000-03-13 | 2006-08-02 | 엘지전자 주식회사 | 칼라 왜곡 정보를 이용한 내용기반 멀티미디어 데이터 검색 방법 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20030613 |