JPH09293082A - 画像検索装置及び画像検索方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】画像処理による画像データの検索を高速にする
ことを可能にする。 【解決手段】検索対象とする複数の画像データから特定
の画像データを検索する画像検索方法において、画像デ
ータに対して解像度縮小し（ステップＡ５）、この解像
度縮小された画像データの類似特徴値、例えば平均濃度
値を算出し（ステップＡ６）、この算出された類似特徴
値を用いて画像データを検索することを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像データベース
等から特定の画像データを検索するための画像検索装置
及び画像検索方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、多数の画像データが蓄積された画
像データベースから特定の画像データを検索する方法と
しては、画像データベースへ画像データを入力する時
に、画像データに対してキーワード等の検索用のデータ
を付加しておき、それらの検索用のデータを指定するこ
とで画像データを特定する方法が一般的であった。

【０００３】しかし、キーワード等に基づく検索は、ユ
ーザによって画像データに付加するキーワードが異なっ
ていたり、画像データに付加したキーワードを覚えてお
かなければならない。また、キーワードでは、画像の色
や特定パターンが存在するかといったことが表現しづら
く、これらの画像の特徴を条件とした画像データの検索
が困難となっている。

【０００４】このため、画像の特徴を条件とした画像デ
ータの検索には、キーワードのような画像データ検索用
のデータを用いるのではなく、画像データに対して画像
処理を施すことにより画像の特徴を判別し、所望する画
像データを特定する画像データの検索手法が必要となっ
てくる。

【０００５】しかしながら、画像データに対する画像処
理は、多くのデータを扱わなければならないため、特に
画像データベースからの画像データの検索では多数の画
像データについての画像処理が必要となるため画像検索
装置に対する負担が大きく、所望する画像データを得る
までに多くの時間を要してしまう。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】このように従来の画像
検索装置においては、画像データベースから所望する画
像データを特定する際の画像処理が大きな処理負担とな
り、所望する画像データを得るまでに多くの時間を要
し、ユーザに対して長い待ち時間を生じさせる原因とな
っていた。

【０００７】本発明は前記のような事情を考慮してなさ
れたもので、画像処理による画像データの検索を高速に
することが可能な画像検索装置及び画像検索方法を提供
することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、検索対象とす
る複数の画像データから特定の画像データを検索する画
像検索装置において、画像データに対して解像度縮小す
る解像度縮小手段と、前記解像度縮小手段によって解像
度縮小された画像データの類似特徴値を算出する類似特
徴値算出手段と、前記類似特徴値算出手段によって算出
された類似特徴値を用いて画像データを検索する検索手
段とを具備したことを特徴とする。

【０００９】これにより、画像データに対して解像度縮
小を施すことによりデータ量を削減した上で、画像デー
タの類似特徴値を算出し、画像データを検索するので、
画像処理の処理負担が軽減される。解像度縮小の対象
は、検索元画像の画像データ、検索対象画素の画像デー
タ、または検索元と検索対象の両方の画像データを対象
とすることができる。

【００１０】また、検索対象とする複数の画像データか
ら特定の画像データを検索する画像検索装置において、
画像データから検索に用いる一部分の画像領域に対応す
る画像データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によ
って抽出された画像データの類似特徴値を算出する類似
特徴値算出手段と、前記類似特徴値算出手段によって算
出された類似特徴値を用いて画像データを検索する検索
手段とを具備したことを特徴とする。

【００１１】これにより、画像処理の対象とする画像領
域を一部分とすることによりデータ量を削減した上で、
画像データの類似特徴値を算出し、画像データを検索す
るので、画像処理の処理負担が軽減される。

【００１２】また、検索対象とする複数の画像データか
ら特定の画像データを検索する画像検索装置において、
画像データから検索に用いる一部分の画像領域に対応す
る画像データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によ
って抽出された一部分の画像領域に対応する画像データ
に対して解像度縮小する解像度縮小手段と、前記解像度
縮小手段によって解像度縮小された画像データの類似特
徴値を算出する類似特徴値算出手段と、前記類似特徴値
算出手段によって算出された類似特徴値を用いて画像デ
ータを検索する検索手段とを具備したことを特徴とす
る。

【００１３】これにより、画像データに対して解像度縮
小を施す、及び画像処理の対象とする画像領域を一部分
とすることにより、データ量を削減した上で、画像デー
タの類似特徴値を算出し、画像データを検索するので、
画像処理の処理負担が軽減される。

【００１４】また、検索結果とすべき画像データを特定
するための所定の類似特徴値算出方式と同方式に基づく
所定の類似特徴値を設定する設定手段を有し、前記類似
特徴値算出手段は、前記設定手段によって設定された類
似特徴値算出方式により、検索対象とする画像データに
対する類似特徴値を算出し、前記検索手段は、前記所定
の類似特徴値算出方式により算出された類似特徴値と、
前記設定手段によって設定された所定の類似特徴値に基
づいて画像データを検索することを特徴とする。

【００１５】また、前記類似特徴値算出手段は、検索対
象とする複数の画像データから特定の画像データを特定
するための検索元の画像データと、検索対象とする画像
データに対してそれぞれ類似特徴値を算出し、前記検索
手段は、算出された検索元と検索対象の画像データに対
するそれぞれの類似特徴値を用いて画像データを検索す
ることを特徴とする。

【００１６】また、前記類似特徴値算出手段は、画像デ
ータに対して複数の類似特徴値を算出し、前記検索手段
は、算出された複数の類似特徴値を用いて画像データを
検索することを特徴とする。

【００１７】また、前記類似特徴値算出手段は、検索元
の画像データにおける画素と、同画素に対応する検索対
象とする画像データの画素との関係から画素に対する評
価値を求め、各画素の評価値をもとに画像データに対し
て類似特徴値を算出することを特徴とする。

【００１８】また、前記類似特徴値算出手段は、検索対
象とする画像データを所定の領域毎にブロック分割し、
各ブロックに対して評価値を求め、各ブロックの評価値
をもとに画像データに対して類似特徴値を算出すること
を特徴とする。

【００１９】また、前記類似特徴値算出手段は、検索元
の画像データにおける所定の領域と、同領域に対応する
検索対象とする画像データの領域との関係から領域に対
する評価値を求め、この領域の評価値をもとに画像デー
タに対して類似特徴値を算出することを特徴とする。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態について説明する。図１は本実施形態に係わる
画像検索装置の構成を示すブロック図である。図１に示
すように、本実施形態の画像検索装置は、ＣＰＵ１１、
ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、表示装置１４、ハードディス
ク装置１５、スキャナ装置１６、割り込みコントローラ
１７、及びキーボード１８によって構成されている。

【００２１】ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２またはＲＡＭ１
３内に格納された画像検索プログラムに従って、画像検
索処理を実施する。本実施例では、検索の元となる画像
データと検索の対象となる画像データのデータ量を削減
した後、画像処理を施すことで処理時間の短縮を図る。
画像データ量の削減には、（１）解像度縮小、（２）処
理領域の限定、（３）処理領域の限定と解像度縮小を組
み合わせることで実現する。また、画像検索処理のため
に検索対象画像に対して画像データの種類に応じた類似
特徴値を算出して、この類似特徴値に基づいて所望する
画像データであるか否かが判断される。

【００２２】ＲＯＭ１２は、画像検索プログラムやその
他プログラムやデータを記憶するメモリである。また、
ＲＯＭ１２に多数の画像データが登録され、画像データ
ベースとして用いられても良い。

【００２３】ＲＡＭ１３は、画像検索プログラムに従っ
た処理等を行う上で必要な情報を一時記憶するもので、
処理対象とする画像データに関するデータの他、各種情
報が記憶される。ＲＡＭ１３には、解像度縮小あるいは
処理領域の限定の処理対象とする画像データを一時的に
格納するためのワークエリアが設けられる。

【００２４】表示装置１４は、ハードディスク装置１５
やスキャナ装置１６からの入力画像データや、画像検索
プログラムに従って所定の処理を施された画像データ、
あるいはＣＰＵ１１からの命令でユーザにオペレーショ
ンの選択をさせるためのメッセージ等を表示する。

【００２５】ハードディスク装置１５は、ＲＡＭ１３に
保存しきれない情報や、ＲＡＭ１３に保存しきれない情
報や、画像検索プログラムを実施する前後の画像データ
に関するデータ等を記憶する。また、ハードディスク装
置１５に多数の画像データが登録され、画像データベー
スとして用いられても良い。

【００２６】スキャナ装置１６は、画像検索プログラム
の処理対象となる画像データを入力する。割り込みコン
トローラ１７は、スキャナ装置１６、キーボード１８か
らの割り込みをＣＰＵ１１に伝える。

【００２７】キーボード１８は、ユーザからのオペレー
ティングのための情報等を入力するもので、ＣＰＵ１１
による画像処理中に割り込みが必要な場合には、キーボ
ード入力信号線１Ｃを介して割り込みコントローラ１７
に信号を出力し、またデータバス１９及びアドレスバス
１Ａを用いてＣＰＵ１１に対してデータ等を出力する。

【００２８】データバス１９は、ＣＰＵ１１と各部との
間でデータを送受するための信号線である。アドレスバ
ス１Ａは、ＣＰＵ１１と各部との間でデータを送受する
際のデータのアドレスを通知するための信号線である。

【００２９】スキャナ入力信号線１Ｂは、スキャナ装置
１６と割り込みコントローラ１７とを接続する信号線で
ある。キーボード入力信号線１Ｃは、キーボード１８と
割り込みコントローラ１７とを接続する信号線である。

【００３０】割り込み信号線１Ｄは、ＣＰＵ１１と割り
込みコントローラ１７とを接続する信号線である。次
に、本実施例の動作について説明する。

【００３１】まず、画像データを解像度縮小することに
よってデータ量を削減して画像検索を行なう例につい
て、図２に示すフローチャートを参照しながら説明す
る。ここでは、画像データベースに登録されたＮ枚の検
索対象画像に対して、所定の類似特徴値算出方式、類似
特徴値の組み合わせを用いて画像検索処理を行なう。

【００３２】すなわち、複数種類の類似特徴値算出方式
が予め用意されており、例えば検索対象とする画像デー
タの種類に応じて、所定の類似特徴値算出方式が選択さ
れる。また、画像検索処理では、検索処理に用いる所定
の類似特徴値算出方式に応じた類似特徴値が用いられ
る。

【００３３】類似特徴値算出方式は、例えばテキスト
（定型文書やフリーフォーマットの文書等を含む）、イ
ラスト、自然画、図形などの画像種類（内容）に応じ
た、それぞれの検索を行なう際に好適な複数種類が用意
されているものとする。また、類似特徴値は、各類似特
徴値算出方式に応じたもので、例えば定型文書のフォー
マットを表すデータ、文字認識処理によって得られる認
識結果等の他、色（濃度）分布、明るさ、濃度平均、特
定の図形パターンの有無、所定のブロック毎の画像重心
位置をもとに算出されるデータが用意される。なお、前
述した類似特徴値算出方式と類似特徴値は、一例であっ
て、画像検索に使用して特定の画像を検索可能な方式あ
るいは特徴値であれば特に限定されるものではない。

【００３４】まず、ＣＰＵ１１は、画像データベース中
の複数の画像データから所望する特定の画像データを特
定するための、予め設定されている類似特徴値算出方式
と類似特徴値を、ＲＯＭ１２またはハードディスク装置
１５といった記憶装置から読み込み、後段における画像
処理のためＲＡＭ１３に設定しておく（ステップＡ
１）。ここでは、解像度縮小によってデータ量を削減す
る場合を例にしているため、読み込まれる類似特徴値
は、解像度縮小された画像データから算出される類似特
徴値に対して用意されたものである。

【００３５】また、ＣＰＵ１１は、検索対象画像につい
ての処理を開始する前に、Ｎ枚の検索対象画像に対する
類似度値の算出処理の終了判定に用いるパラメータｎを
初期化する（ステップＡ２）。

【００３６】Ｎ枚の検索対象画像に対する処理が終了し
たか否かを判定し（ステップＡ３）、終了していなけれ
ば、ＣＰＵ１１は、記憶装置（ＲＯＭ１２またはハード
ディスク装置１５）に格納されているｎ番目の検索対象
画像を、ＲＡＭ１３のワークエリアに読み込み（ステッ
プＡ４）、所定の方式で解像度縮小する（ステップＡ
５）。これにより、後段における画像処理の対象となる
画像データのデータ量が削減される。なお、具体的な解
像度縮小の処理方法については、図４または図５を用い
て後述する。

【００３７】次に、ＣＰＵ１１は、ｎ番目の検索対象画
像に対して、ステップＡ１において読み込まれた類似特
徴値算出方式に応じた類似特徴値を算出する（ステップ
Ａ６）。ここでは、類似特徴値として、例えば画像デー
タの平均濃度値Ｅｎを算出するものとする。平均濃度値
Ｅｎの算出は、ステップＡ５において解像度縮小されて
いるので、検索対象画像全体に対する処理と比較して短
時間に処理が可能である。

【００３８】ＣＰＵ１１は、検索対象画像から算出した
平均濃度値Ｅｎと、ステップＡ１において読み込んだ平
均濃度値に対する類似特徴値Ｅｂとの差の絶対値ＤnEを
算出する（ステップＡ７）。

【００３９】ＣＰＵ１１は、平均濃度値Ｅｎと類似特徴
値Ｅｂとの差の絶対値ＤnEと、予め設定された所定の閾
値ＤTHとを比較し（ステップＡ８）、絶対値ＤnEが閾値
ＤTHよりも小さいときは検索条件にマッチした画像デー
タと判断して、表示装置１４やリストとして出力する
（ステップＡ９）。

【００４０】一方、絶対値ＤnEが閾値ＤTHよりも小さく
ない場合、ＣＰＵ１１は、次の検索対象画像を指定する
ためにパラメータｎを更新し（ステップＡ１０）、Ｎ枚
の検索対象画像に対する処理が終了していなければ次の
検索対象画像を読み込んで、前述と同様にして画像処理
を実行する。すなわち、検索対象画像に対して解像度縮
小を施した上で特徴値（平均濃度値）を算出し、この特
徴値をもとに検索対象画像が検索結果として所望されて
いる画像データであるか否かが判別される。

【００４１】平均濃度値を類似特徴値として用いる検索
は、自然画像を検索対象とする場合に好適である。な
お、前述した例では、ステップＡ１において読み込まれ
た１組の類似特徴値算出方式と類似特徴値を用いて画像
処理を実行しているが、異なる複数の類似特徴値算出方
式と類似特徴値の組を読み込んで、多段階的に所望する
画像データを抽出するようにしても良い。

【００４２】例えば、類似特徴値算出方式として濃度分
布を類似特徴値として算出する第１の方式と、濃度平均
を類似特徴値として算出する第２の方式を用いる場合
に、第１の方式に基づいて検索対象とする複数の画像デ
ータに対して大分類を行ない、この大分類によって抽出
された複数の画像データから第２の方式に基づいて所望
する画像データを特定する。なお、各類似特徴値算出方
式に基づく類似特徴値の算出は、検索対象とする画像デ
ータに対して解像度縮小を施した後の画像データについ
て行われるが、１つの検索対象画像に対して１回の解像
度縮小で得られた画像データについて各類似特徴値算出
方式に基づく類似特徴値を算出することができる。

【００４３】具体的に説明すると、検索対象とする画像
データには、テキストの画像データと自然画の画像デー
タが混在しており、これら複数の画像データから特定の
自然画の画像データを抽出するものとする。

【００４４】テキストの画像データは、濃度が黒に近い
画素の数に比較して、濃度が白に近い画素の数が非常に
多いため、こうした濃度分布を持つ画像データはテキス
トとして判別できるため大分類によって検索対象外とす
る。次に、大分類によって残った検索対処画像、すなわ
ち自然画から算出される濃度平均を類似特徴値として特
定の画像データを抽出する。

【００４５】なお、前述した説明においては、ステップ
Ａ１において予め設定された類似特徴値を読み込み、検
索処理を行なうものとして説明しているが、検索元とす
る画像データが存在する場合、同画像データに対して解
像度縮小を施した後に所定の類似特徴値算出方式に基づ
いて類似特徴値を算出し、この類似特徴値をもとに検索
処理を行なうことも可能である。

【００４６】このようにして、検索対象画像に対して解
像度縮小するので、類似特徴値の算出の対象となる画像
のデータ量が削減され、検索処理に要する時間を短縮す
ることができる。

【００４７】次に、画像から処理対象とする一部分を抽
出することによってデータ量を削減して画像検索を行な
う例について、図３に示すフローチャートを参照しなが
ら説明する。

【００４８】ここでは、画像データベースに登録された
Ｎ枚の検索対象画像に対して、検索元となる画像データ
（検索元画像）から画像領域内の一部分を抽出して、こ
の抽出した領域の画像データを用いて画像検索処理を行
なう。また、１つの検索対象画像について、複数の類似
特徴値を用いることによって所望する画像データを特定
する。

【００４９】まず、ＣＰＵ１１は、スキャナ装置１６ま
たはハードディスク装置１５から、所望する検索対象画
像を特定するための検索元となる検索元画像を入力し
て、ＲＡＭ１３に格納すると共に表示装置１４において
表示させる（ステップＢ１）。ここで、検索元画像に対
する検索処理に使用する特定の領域の指定が、キーボー
ド１８を介してユーザによって任意に入力される。特定
の領域は、検索対象とする画像データに応じた、画像中
の特徴的な部分が指定される。例えば、定型文書を検索
する場合には、その定型文書特有のヘッダ部分、フッタ
部分などが領域指定される。こうして、特定の領域を処
理対象とすることにより、後段における画像処理の対象
となる画像データのデータ量が削減される。

【００５０】次に、ＣＰＵ１１は、指定された領域の画
像データを抽出し、所定の方式で解像度縮小する（ステ
ップＢ３）。なお、具体的な解像度縮小の処理方法につ
いては図４または図５を用いて後述する。

【００５１】ＣＰＵ１１は、検索対象画像についての処
理を開始する前に、Ｎ枚の検索対象画像に対する類似度
値の算出処理の終了判定に用いるパラメータｎを初期化
する（ステップＢ２）。

【００５２】Ｎ枚の検索対象画像に対する処理が終了し
たか否かを判定し（ステップＢ５）、終了していなけれ
ば、ＣＰＵ１１は、記憶装置（ＲＯＭ１２またはハード
ディスク装置１５）に格納されているｎ番目の検索対象
画像を、ＲＡＭ１３のワークエリアに読み込み（ステッ
プＢ６）、ステップＢ３と同じ所定の方式で解像度縮小
する（ステップＢ７）。

【００５３】次に、ＣＰＵ１１は、検索対象とする画像
データに対する類似特徴値の算出の前処理として、ステ
ップＢ３において解像度縮小された検索元画像から抽出
された領域の画像データと、ステップＢ７において解像
度縮小されたｎ番目の検索対象画像との適当な位置合わ
せを行なう（ステップＢ８）。検索対象画像に対する検
索元画像の位置合わせ（位置合わせの結果についての評
価値）は、１つの種類の類似特徴値の算出にもなる。な
お、具体的な位置合わせの処理方法については、図６を
用いて後述する。

【００５４】検索元画像と検索対象画像との位置合わせ
は、検索対象とする画像データの種類に応じた方法で行
なうようにしても良い。例えば、定型文書に対する検索
の場合には、検索元画像から抽出された領域に対応する
検索元画像における位置が、ほぼ特定されるので、特定
の範囲内で位置合わせを行なう。

【００５５】ＣＰＵ１１は、１枚の検索対象画像に対し
て、複数（Ｍ種類）の類似特徴値を算出する類似特徴値
算出処理の終了判定に用いるパラメータｍを初期化する
（ステップＢ９）。ＣＰＵ１１は、ｎ番目の画像データ
に対するｍ番目の類似特徴値Ｃｎｍを算出し（ステップ
Ｂ１０）、複数の類似特徴値を統合するために、算出し
た類似特徴値Ｃｎｍを正規化する（ステップＢ１１）。

【００５６】ＣＰＵ１１は、次の類似特徴値を算出する
ためにパラメータｍを更新し（ステップＢ１２）、類似
特徴値の算出が全て終了したか否かを判定し（ステップ
Ｂ１３）、終了していなければ同様にして次の類似特徴
値の算出を行なう（ステップＢ１０，Ｂ１１）。

【００５７】１つの検索対象画像について複数（Ｍ種
類）の類似特徴値を算出すると、ＣＰＵ１１は、算出さ
れた複数の類似特徴値が統合された新たな類似特徴値Ｅ
ｎを算出し（ステップＢ１４）、ＲＡＭ１３に格納して
おく。ここでは、正規化された複数の類似特徴値の平均
を新たな類似特徴値Ｅｎとしている。

【００５８】次に、ＣＰＵ１１は、次の検索対象画像を
指定するためにパラメータｎを更新し（ステップＢ１
５）、Ｎ枚の検索対象画像に対する処理が終了していな
ければ次の検索対象画像を読み込んで、複数の類似特徴
値に基づく新たな類似特徴値Ｅｎを算出する。

【００５９】Ｎ枚の検索対象画像に対する処理が終了す
ると、ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に格納しておいた各検
索対象画像について算出された類似特徴値Ｅｎのソーテ
ィング、すなわち複数の検索対象とする画像データの並
べ替えを行ない（ステップＢ１６）、検索結果として出
力する（ステップＢ１７）。つまり、類似特徴値Ｅｎが
最も検索元画像と一致していることを示す検索対象画像
を、所望する画像データとする第１位の候補とする。

【００６０】なお、前述した説明においては、検索元画
像から任意領域を指定して１部分を抽出して処理に供す
るものとして説明しているが、検索対象画像についても
一部分の領域を抽出して処理対象とするようにしても良
い。例えば、検索元画像から抽出された領域に応じて、
検索対象画像中の画像処理の対象とすべき領域が特定で
きる場合、例えば定型文書を対象としている場合には、
ヘッダ部分あるいはフッタ部分などに該当する領域を抽
出するものとする。

【００６１】また、ステップＢ８において、検索対象画
像に対して検索元画像の位置合わせ処理をしているが必
ずしも必要ではない。すなわち、検索元画像と検索対象
画像との位置合わせが予めされているような場合には、
検索元画像から任意に抽出された領域に対応する検索対
象画像中の領域を対象とすれば良いので、各検索対象画
像について個別に位置合わせをする必要がない。

【００６２】また、検索元画像と検索対象画像につい
て、それぞれ解像度縮小することによってデータ量を削
減し、高速な画像処理が可能となるようにしているが諸
略することも可能である。

【００６３】このようにして、画像中の一部分を抽出し
て画像処理に用いるので、画像処理の対象となるデータ
量を削減でき、高速な画像検索処理が可能となる。ま
た、検索元画像に対しては任意の領域を指定することが
できるので、画像検索に好適な領域を意識的に選択した
り、画像検索に不適当な領域を避けるなどの対応が可能
である。また、１枚の検索対象画像に対して複数の類似
特徴値Ｃｎｍを用いて類似特徴値Ｅｎを算出するので、
より的確に所望する画像データを検索することができ
る。

【００６４】次に、検索対象画像あるいは検索元画像に
対する解像度縮小の処理方法について説明する。例え
ば、図４（ａ）に示すような階調画像を二分の一に解像
度縮小する場合、単純間引き法では２×２の画素ブロッ
クを想定し、ブロック内の特定の位置に存在する画素値
を解像度縮小後の２×２の領域の画素値として採用し、
他の３画素を破棄する。図４（ｂ）は、ブロック内の左
上の画素を採用した場合の単純間引き法によって作成さ
れた解像度縮小後の画像データの例である。

【００６５】また、平均縮小法により解像度縮小する場
合には、ブロックの画素値の平均値を、そのブロックに
対応する画素の画素値として採用する。図４（ｃ）は、
２×２のブロックの画素値の平均値を、そのブロックの
画素値とする場合の平均縮小法によって作成された解像
度縮小後の画像データの例である。

【００６６】次に、検索対象画像あるいは検索元画像に
対して解像度縮小と同時に階調化を実施する処理方法に
ついて説明する。図４を用いた説明では、階調画像につ
いて解像度縮小する例について説明したが、ここでは元
の画像データが２値画像であって、類似特徴値の算出の
際に濃度（階調値）を使用する場合に用いる解像度縮小
の処理方法である。例えば、図５（ａ）に示す解像度縮
小前の２値画像を二分の一に解像度縮小し、０〜２５５
階調の画像データに変換する場合、左上の２×２のブロ
ックに着目すると、全画素数の半分が黒画素になってい
るため、０．５×２５５＝１２７．５となり、小数点以
下を切り捨てた場合、図５（ｂ）に示す解像度縮小後の
画像データにおける左上画素の画素値となる。この処理
は、解像度縮小前の画像データの解像度が特に大きい場
合に有効である。

【００６７】次に、検索対象画像に対して検索元画像を
位置合わせする処理方法について説明する。位置合わせ
処理方法は、例えば図２において説明した処理における
ステップＢ８において実行される。また、検索対象画像
に対する検索元画像の位置合わせは、各画素に対して評
価値を算出し、この評価値をもとにした類似特徴値の算
出方法の１つ種類となる。

【００６８】図６（ａ）は検索元画像からユーザが指定
した画像領域の２値パターンを示し、図６（ｂ）は検索
対象画像の２値パターンを示している。図６（ｃ）は、
図６（ｂ）に示す検索対象画像に対して、図６（ａ）に
示す検索対象画素の位置合わせ（重ね合わせ）をしてい
る状態を示している。

【００６９】この時、図６（ｃ）中に示すような不一致
画素Ｃが存在するか否かを判断し、不一致画素が存在す
る場合には、その画素数（白画素または黒画素の何れの
画素についても一致しない画素の数）を求める。不一致
画素数の最も少ない位置が、検索元画像の検索対象画像
に対する位置合わせの結果となる。また、不一致画素数
（あるいは不一致画素数の割合）は、検索対象画像につ
いての類似特徴値の１つとして用いることができる。２
値画像を対象としている場合は、検索元画像と検索対象
画像とが一致しているか否かを示すデータが画素につい
ての評価値となる。

【００７０】図６を用いた説明では２値画像を例にして
いるが、対象とする画像データが階調画像である場合、
各画素の階調値の差を用いて位置合わせを行なう。例え
ば、各画素における階調値の差の総和が最も少ない位置
を位置合わせ結果とする。また、各画素の検索元画像と
検索対象画像の階調値の差を該当する画素の評価値と
し、各画素の評価値をもとに検索対象画像についての類
似特徴値を求める。

【００７１】また、位置合わせの処理において、完全に
位置ずれを吸収しきれない場合があるが、その場合は、
注目画素位置の周辺画素から最も位置合わせに適した画
素を特定して位置合わせするようにもできる。

【００７２】次に、画像データの画素毎に評価値を与え
て類似特徴値を算出する方式と、画像領域に評価値を与
えて類似特徴値を算出する方式について説明する。図７
（ａ）は検索元画像を示し、図７（ｂ）は検索対象画像
を示している（それぞれ階調画像を例にしている）。画
像データの画素毎に評価値を、検索元画像と検索対象画
像のそれぞれの画素値の差の絶対値とすると、図７
（ａ）（ｂ）から求められる各画素の評価値は、図７
（ｃ）のようになる。従って、各画素の評価値が小さい
ほど検索元画像と検索対象画像が類似しているといえ
る。そして、検索元画像と検索対象画像との類似の判断
を簡単にするために、後述する式（１）に基づいて、画
素毎の評価値を平均化して類似特徴値を算出し、この評
価値平均による類似特徴値に基づいて画像検索すること
ができる。

【００７３】また、後述する式（２）は、検索領域毎の
濃度平均値を求め、その差を画像領域の類似特徴値とし
て算出するための式である。式（２）で示される類似特
徴値の方が、パターンの位置ずれ等の悪条件に対して強
いが、検索元画像と検索対象画像との厳密な類似の程度
を与えるには不向きである。逆に、式（１）で示される
類似特徴値の方がパターンの位置ずれに敏感であるが正
しい位置で、この値を求めた場合、検索元画像と検索対
象画像との類似の程度を正確に反映させることができ
る。

【００７４】

【数１】

【００７５】次に、階調画像の濃度ヒストグラムを用い
て、類似特徴値を算出する処理方法について、図８に示
すフローチャートを参照しながら説明する。まず、ＣＰ
Ｕ１１は、検索元画像に対して濃度ヒストグラムを作成
し（ステップＣ１，Ｃ２）、一方で検索対象画像に対し
て濃度ヒストグラムを作成する（ステップＣ３，Ｃ
４）。

【００７６】ＣＰＵ１１は、検索元画像と検索対象画像
のそれぞれから得られた濃度ヒストグラムのマッチング
を行なう（ステップＣ５）。図９には濃度ヒストグラム
のマッチングの概念図を示している。

【００７７】濃度ヒストグラムのマッチングは、入力時
の環境の違いにより画像全体の濃度のずれが生じていた
場合などの誤差を軽減するのに有効である。すなわち、
図９において、検索元画像または検索対象画像の何れか
一方の濃度ヒストグラムを濃度方向に変化させ、両者の
各階調毎に累積画素数の差を求めた時に、累積画素数の
差の絶対値が最も少なくなる位置をマッチング位置とす
ることで、画像全体の濃度のずれの誤差を吸収する。

【００７８】ＣＰＵ１１は、各階調毎に累積画素数の差
の絶対値Ｄｎ（ｎ＝０〜Ｎ）を抽出し、さらに累積画素
数の差の絶対値Ｄｎの平均値Ｅを算出する。この平均値
Ｅが最も小さくなる位置がマッチング位置となり、また
検索対象画像に対する類似特徴値となる。以下、各検索
対象画像のそれぞれについて類似特徴値（平均値Ｅ）を
求め、この類似特徴値をもとに所望する画像データを特
定する。

【００７９】なお、図８では濃度ヒストグラムを用いて
類似特徴値を算出する処理方法について説明している
が、検索対象画像の濃度ヒストグラムが明部と暗部に極
端に偏っているかどうかを判断するといった手法によ
り、テキストの画像データ等を検索するのにも応用する
ことが可能である。

【００８０】次に、画像データ中に設けられるブロック
毎の評価値と共に位置情報を利用して画像検索を実現す
る処理方法について、図１０に示すフローチャートを参
照しながら説明する。

【００８１】まず、ＣＰＵ１１は、検索元画像に対して
２値化し、Ｉ個のブロックに分割する（ステップＤ１，
Ｄ２，Ｄ３）。一方、ＣＰＵ１１は、検索対象画像に対
して２値化し、Ｉ個のブロックに分割する（ステップＤ
４，Ｄ５，Ｄ６）。

【００８２】ＣＰＵ１１は、ブロック毎の処理の終了判
定をするためのパラメータｉを初期化し（ステップＤ
７）、全てのブロックに対し評価値の算出が終了したか
どうかを判定し（ステップＤ８）、終了していなければ
ブロックについての処理を行なう。

【００８３】ＣＰＵ１１は、検索元画像と検索対象画像
のｉ番目のブロックにおける濃度平均の差の絶対値Ｅｄ
ｉを算出する（ステップＤ９）。次に、ＣＰＵ１１は、
ｉ番目のブロックにおける、検索元画像と検索対象画像
での画像重心間のユークリッド距離Ｇｄｉを算出する
（ステップＤ１０）。このユークリッド距離Ｇｄｉの値
を、対象としているｉ番目のブロックに対する評価値と
する。

【００８４】以下、パラメータｉを更新して、順次、他
のブロックに対して前述したような処理を施す。これら
の情報は、それぞれ平均して検索対象画像を２次元座標
の位置でユーザに示したり、ある特定の位置だけ評価値
が悪い場合には、該当するブロックを類似の評価、すな
わち所望する画像データであるか否かを判断する際の対
象としないといった利用が可能である。

【００８５】図３を用いた説明において、ステップＢ３
で任意領域の指定をユーザからの指示によって行なって
いるが、前述したブロック毎の評価値をもとに、画像検
索に有効な特定の領域を自動的に設定することで、操作
負担を軽減させることができる。また、その際に、図１
１に示すように、特定の領域がブロック単位で選択され
るので、処理対象とする画像データの内容に応じた不定
形の特定の領域とすることもできる。

【００８６】例えば、検索元画像として用いる画像中
に、画像データベースに登録された所望する画像データ
中には存在しない変動要素が存在する場合には、その変
動要素が存在するブロックを画像検索の対象としないよ
うにできる。具体的には、定型文書を例にすると、日
付、サイン、印鑑の押捺などの部分が該当し、これらの
部分を除いたブロックを検索対象画像に対する類似の評
価に用いる。

【００８７】また、各ブロックに対して求められた評価
値をもとに、検索対象画像に対する類似特徴値を算出
し、この類似特徴値を所望する画像データの特定に用い
ることもできる。

【００８８】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、画
像データに対して解像度縮小し、この解像度縮小された
画像データの類似特徴値を算出し、この算出された類似
特徴値を用いて画像データを検索するので、画像処理に
よる画像データの検索を高速にすることが可能となるも
のである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態に係わる画像検索装置の構成
を示すブロック図。

【図２】本実施形態における画像データを解像度縮小し
て画像検索を行なう動作を説明するためのフローチャー
ト。

【図３】本実施形態における画像データから処理対象と
する一部分を抽出して画像検索を行なう動作を説明する
ためのフローチャート。

【図４】本実施形態における解像度縮小の処理方法を説
明するための図。

【図５】本実施形態における解像度縮小の処理方法を説
明するための図。

【図６】本実施形態における画像データの位置合わせの
処理方法を説明するための図。

【図７】本実施形態における画像データの画素毎に評価
値を与えて類似特徴値を算出する方式と、画像領域に評
価値を与えて類似特徴値を算出する方式を説明するため
の図。

【図８】本実施形態における階調画像の濃度ヒストグラ
ムを用いて、類似特徴値を算出する処理方法を説明する
ためのフローチャート。

【図９】本実施形態における濃度ヒストグラムのマッチ
ングの概念図。

【図１０】本実施形態における画像データ中に設けられ
るブロック毎の評価値と共に位置情報を利用して画像検
索を実現する処理方法を説明するためのフローチャー
ト。

【図１１】本実施形態におけるブロックの評価値をもと
にした特定の領域の設定を説明するための図。

【符号の説明】

１１…ＣＰＵ １２…ＲＯＭ １３…ＲＡＭ １４…表示装置 １５…ハードディスク装置 １６…スキャナ装置 １７…割り込みコントローラ １８…キーボード

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検索対象とする複数の画像データから特
   定の画像データを検索する画像検索装置において、 画像データに対して解像度縮小する解像度縮小手段と、 前記解像度縮小手段によって解像度縮小された画像デー
   タの類似特徴値を算出する類似特徴値算出手段と、 前記類似特徴値算出手段によって算出された類似特徴値
   を用いて画像データを検索する検索手段とを具備したこ
   とを特徴とする画像検索装置。
2. 【請求項２】 検索対象とする複数の画像データから特
   定の画像データを検索する画像検索装置において、 画像データから検索に用いる一部分の画像領域に対応す
   る画像データを抽出する抽出手段と、 前記抽出手段によって抽出された画像データの類似特徴
   値を算出する類似特徴値算出手段と、 前記類似特徴値算出手段によって算出された類似特徴値
   を用いて画像データを検索する検索手段とを具備したこ
   とを特徴とする画像検索装置。
3. 【請求項３】 検索対象とする複数の画像データから特
   定の画像データを検索する画像検索装置において、 画像データから検索に用いる一部分の画像領域に対応す
   る画像データを抽出する抽出手段と、 前記抽出手段によって抽出された一部分の画像領域に対
   応する画像データに対して解像度縮小する解像度縮小手
   段と、 前記解像度縮小手段によって解像度縮小された画像デー
   タの類似特徴値を算出する類似特徴値算出手段と、 前記類似特徴値算出手段によって算出された類似特徴値
   を用いて画像データを検索する検索手段とを具備したこ
   とを特徴とする画像検索装置。
4. 【請求項４】 検索結果とすべき画像データを特定する
   ための所定の類似特徴値算出方式と同方式に基づく所定
   の類似特徴値を設定する設定手段を有し、 前記類似特徴値算出手段は、前記設定手段によって設定
   された類似特徴値算出方式により、検索対象とする画像
   データに対する類似特徴値を算出し、 前記検索手段は、前記所定の類似特徴値算出方式により
   算出された類似特徴値と、前記設定手段によって設定さ
   れた所定の類似特徴値に基づいて画像データを検索する
   ことを特徴とする請求項１、請求項２、または請求項３
   記載の画像検索装置。
5. 【請求項５】 前記類似特徴値算出手段は、検索対象と
   する複数の画像データから特定の画像データを特定する
   ための検索元の画像データと、検索対象とする画像デー
   タに対してそれぞれ類似特徴値を算出し、 前記検索手段は、算出された検索元と検索対象の画像デ
   ータに対するそれぞれの類似特徴値を用いて画像データ
   を検索することを特徴とする請求項１、請求項２、また
   は請求項３記載の画像検索装置。
6. 【請求項６】 前記類似特徴値算出手段は、画像データ
   に対して複数の類似特徴値を算出し、 前記検索手段は、算出された複数の類似特徴値を用いて
   画像データを検索することを特徴とする請求項１、請求
   項２、または請求項３記載の画像検索装置。
7. 【請求項７】 前記類似特徴値算出手段は、検索元の画
   像データにおける画素と、同画素に対応する検索対象と
   する画像データの画素との関係から画素に対する評価値
   を求め、各画素の評価値をもとに画像データに対して類
   似特徴値を算出することを特徴とする請求項５記載の画
   像検索装置。
8. 【請求項８】 前記類似特徴値算出手段は、検索対象と
   する画像データを所定の領域毎にブロック分割し、各ブ
   ロックに対して評価値を求め、各ブロックの評価値をも
   とに画像データに対して類似特徴値を算出することを特
   徴とする請求項５記載の画像検索装置。
9. 【請求項９】 前記類似特徴値算出手段は、検索元の画
   像データにおける所定の領域と、同領域に対応する検索
   対象とする画像データの領域との関係から領域に対する
   評価値を求め、この領域の評価値をもとに画像データに
   対して類似特徴値を算出することを特徴とする請求項５
   記載の画像検索装置。
10. 【請求項１０】 検索対象とする複数の画像データから
    特定の画像データを検索する画像検索方法において、 画像データに対して解像度縮小し、 この解像度縮小された画像データの類似特徴値を算出
    し、 この算出された類似特徴値を用いて画像データを検索す
    ることを特徴とする画像検索方法。
11. 【請求項１１】 検索対象とする複数の画像データから
    特定の画像データを検索する画像検索方法において、 画像データから検索に用いる一部分の画像領域に対応す
    る画像データを抽出し、 この抽出された画像データの類似特徴値を算出し、 この算出された類似特徴値を用いて画像データを検索す
    ることを特徴とする画像検索方法。
12. 【請求項１２】 検索対象とする複数の画像データから
    特定の画像データを検索する画像検索方法において、 画像データから検索に用いる一部分の画像領域に対応す
    る画像データを抽出し、 この抽出された一部分の画像領域に対応する画像データ
    に対して解像度縮小し、 この解像度縮小された画像データの類似特徴値を算出
    し、 この算出された類似特徴値を用いて画像データを検索す
    ることを特徴とする画像検索方法。