JPH10289242A - データベース格納方法、データベース検索方法およびデータベース装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像から、人の印象に寄与する代表色を抽出
し、代表色に基づき印象を解析し、その結果をデータベ
ース化することができるデータベース格納方法、データ
ベース検索方法およびデータベース装置を提供する。 【解決手段】 局所的代表色抽出処理（ステップｓ２−
３）は、画像の中から色相が最も変化している領域を検
出して、検出した領域に基づき代表色を抽出する。大局
的代表色抽出処理（ステップｓ２−４）は、局所的代表
色抽出処理で代表色が抽出されなかった場合に、画面全
体の色の頻度に基づき代表色を抽出する。代表色と予め
用意した配色との色差に基づき、画像と、配色と対応関
係にある印象語との対応関係を示す感性ベクトルを算出
（ステップｓ２−５）する。結果をデータベースＤＢ１
に格納（ステップｓ２−６）する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、データベース格
納方法、データベース検索方法およびデータベース装置
に関し、特に、印象語に基づき画像を検索することが可
能なデータベース格納方法、データベース検索方法およ
びデータベース装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、画像から主要な色（代表色）
を抽出し、抽出した代表色と印象語とを結び付けること
によって、印象語による画像データを検索をするデータ
ベース格納、検索方法がある。例えば、その一例とし
て、情報処理学会発行の「人文科学とコンピュータ」２
４−２の第９頁〜第１６頁（１９９４年１１月１８日）
の八村他による「絵画における感情情報の抽出−背景色
と主要色の抽出−」が挙げられる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記に示し
た従来のデータベース格納、検索方法は、人が画像のど
の部分に注目するかを考慮せず、画像の物理的特徴を手
掛かりとして代表色を抽出している。

【０００４】このため、抽出した代表色と対応する印象
語は、必ずしも人の印象に一致するものでないという問
題があった。

【０００５】さらに、画像には、画像全体から印象を受
けるものや、局所的に印象を受けるものもある。ところ
が、従来のデータベース格納、検索方法では、画像によ
って印象の受け取り方が変化することに対処していない
という問題があった。

【０００６】それゆえ、本発明は上記に示した問題を解
決するためになされたもので、その目的は、人の印象に
寄与する代表色を的確に抽出することが可能なデータベ
ース格納方法およびデータベース装置を提供することに
ある。

【０００７】また、本発明のもう一つの目的は、上記に
示した人の印象に寄与する代表色に基き、画像の印象を
解析してデータベース化することが可能なデータベース
格納方法およびデータベース装置を提供することにあ
る。

【０００８】さらに、本発明のもう一つの目的は、上記
に示した印象の解析結果を基に構築されたデータベース
を用いて、印象語に基づく画像の検索が可能なデータ検
索方法およびデータベース装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１に係るデータベ
ース装置は、画像から抽出した代表色に基づき、画像の
印象を解析してデータベース化するデータベース装置で
あって、画像を構成する画素の色相の頻度に基づき、画
像の代表色を抽出する第１の代表色抽出手段と、第１の
代表色抽出手段において、代表色が抽出されなかった場
合に、画像を構成する画素の色の頻度に基づき、画像の
代表色を抽出する第２の代表色抽出手段と、予め用意し
た配色と、配色によって表わされる印象語との対応関係
を用いて、第１の代表色抽出手段または第２代表色抽出
手段により抽出された代表色と、配色との色差に基づ
き、画像と印象語との関係を示す感性ベクトルを算出す
る感性ベクトル算出手段と、感性ベクトルと、画像の属
性とを併せて、データベースに格納するデータベース格
納手段とを備える。

【００１０】請求項２に係るデータベース装置は、請求
項１に係るデータベース装置であって、さらに、データ
ベースを検索するための条件となる属性と、印象語とを
ユーザが入力する入力手段と、入力した属性に基づき、
データベースから、関連するデータを検索する検索手段
と、入力した印象語に対応する感性ベクトルに基づき、
検索されたデータを並び替えるデータソート手段と、並
び替えた結果を表示する表示手段とを備える。

【００１１】請求項３に係るデータベース装置は、請求
項１または請求項２に係るデータベース装置であって、
第１の代表色抽出手段が、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）値からなる各
画素の色を、色相に変換する色相変換手段と、色相に基
づき画素を分類して、分類された画素の集まりである領
域の中から、色相の異なる３つの領域を領域に含まれる
画素の数の多い順に検出する検出手段と、検出された３
つの領域の全てについて、画像に占める割合が一定値以
上であれば、検出された領域毎に、色を求めて代表色と
する第１の代表色決定手段とを備え、第２代表色抽出手
段が、各画素毎に、予め用意した限定色の中から、色差
が最も小さくなる１の限定色を選択して各画素の色とす
る色決定手段と、決定された色の頻度に基づき、代表色
となる３つの色を求める第２の代表色決定手段とを備え
る。

【００１２】請求項４に係るデータベース装置は、請求
項１または請求項２に係るデータベース装置であって、
代表色、および配色が、それぞれ３つの色から構成さ
れ、配色と、印象語とは一対一の対応関係にあり、感性
ベクトル算出手段が、代表色を構成する一色と、配色を
構成する一色とを一対一に組み合わせて、各組み合わせ
で算出した色差を足し合わせる色差算出手段と、色差算
出手段での組み合わせを変える制御を行なう第１の制御
手段と、色差算出手段で足し合わせた色差の中で、最小
の値を選択して、感性ベクトルとする感性ベクトル計算
手段と、全ての配色に関して、感性ベクトルを算出する
ための制御を行なう第２の制御手段とを備える。

【００１３】請求項５に係るデータベース格納方法は、
画像から抽出した代表色に基づき、画像の印象を解析し
てデータベース化するデータベース格納方法であって、
画像を構成する画素の色相の頻度に基づき、画像の代表
色を抽出する第１の代表色抽出ステップと、第１の代表
色抽出ステップにおいて、代表色が抽出されなかった場
合に、画像を構成する画素の色の頻度に基づき、画像の
代表色を抽出する第２の代表色抽出ステップと、予め用
意した配色と、配色によって表わされる印象語との対応
関係を用いて、第１の代表色抽出ステップまたは第２代
表色抽出ステップにより抽出された代表色と、配色との
色差に基づき、画像と印象語との関係を示す感性ベクト
ルを算出する感性ベクトル算出ステップと、感性ベクト
ルと、画像の属性とを併せて、データベースに格納する
データベース格納ステップとを備える。

【００１４】請求項６に係るデータベース格納方法は、
請求項５に係るデータベース格納方法であって、第１の
代表色抽出ステップが、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）値からなる各画
素の色を、色相に変換する色相変換ステップと、色相に
基づき画素を分類して、分類された画素の集まりである
領域の中から、色相の異なる３つの領域を領域に含まれ
る画素の数の多い順に検出する検出ステップと、検出さ
れた３つの領域の全てについて、画像に占める割合が一
定値以上であれば、検出された領域毎に、色を求めて代
表色とする第１の代表色決定ステップとを備え、第２代
表色抽出ステップが、各画素毎に、予め用意した限定色
の中から、色差が最も小さくなる１の限定色を選択して
各画素の色とする色決定ステップと、決定された色の頻
度に基づき、代表色となる３つの色を求める第２の代表
色決定ステップとを備える。

【００１５】請求項７に係るデータベース格納方法は、
請求項５に係るデータベース格納方法であって、代表
色、および配色は、それぞれ３つの色から構成され、配
色と、印象語とは一対一の対応関係にあり、感性ベクト
ル算出ステップは、代表色を構成する一色と、前記配色
を構成する一色とを一対一に組み合わせて、各組み合わ
せで算出した色差を足し合わせる色差算出ステップと、
色差算出ステップでの組み合わせを変える制御を行なう
第１の制御ステップと、色差算出ステップで足し合わせ
た色差の中で、最小の値を選択して、感性ベクトルとす
る感性ベクトル計算ステップと、全ての配色に関して、
感性ベクトルを算出するための制御を行なう第２の制御
ステップとを備える。

【００１６】請求項８に係るデータベース検索方法は、
画像を構成する画素の色相の頻度に基づき、画像の代表
色を抽出する第１の代表色抽出手段と、第１の代表色抽
出手段において、代表色が抽出されなかった場合に、画
像を構成する画素の色の頻度に基づき、画像の代表色を
抽出する第２の代表色抽出手段と、予め用意した配色
と、配色によって表わされる印象語との対応関係を用い
て、第１の代表色抽出手段または第２代表色抽出手段に
より抽出された代表色と、配色との色差に基づき、画像
と印象語との関係を示す感性ベクトルを算出する感性ベ
クトル算出手段と、感性ベクトルと、画像の属性とを併
せて、データベースに格納するデータベース格納手段と
に基づいて構築されたデータベースを検索するデータベ
ース検索方法であって、データベースを検索するための
条件となる属性と、印象語とをユーザが入力する入力ス
テップと、入力した属性に基づき、データベースから、
関連するデータを検索する検索ステップと、入力した印
象語に対応する感性ベクトルに基づき、検索されたデー
タを並び替えるデータソートステップと、並び替えた結
果を表示する表示ステップとを備える。

【００１７】

【発明の実施の形態】

［実施の形態１］この発明は、データベース格納方法、
データベース検索方法およびデータベース装置におい
て、人の印象に寄与する代表色を的確に抽出することを
可能とし、抽出された代表色に基づき画像の印象を解析
することを可能とし、さらに、解析した印象と、画像と
の関係をデータベース化することで、印象に基づく画像
データの検索を可能とするものである。

【００１８】図１は、本発明の実施の形態１におけるデ
ータベース装置１００の基本的構成の一例を示すブロッ
ク図である。

【００１９】図１を参照して、データベース装置１００
は、主制御部１０１、入出力制御部１０３、入力装置１
０４、表示装置１０５、および画像データ入力装置１０
６を備える。

【００２０】さらに、主制御部１０１は、データベース
ＤＢ１，感性データベースＤＢ２、および印象語データ
ベースＤＢ３に接続されている。

【００２１】入力装置１０４、表示装置１０５、画像デ
ータ入力装置１０６および主制御部１０１は、それぞれ
入出力制御部１０３と接続されている。

【００２２】入力装置１０４は、キーボード、マウス等
から構成され、ユーザにより、例えばデータベースＤＢ
１を検索する条件が入力される。

【００２３】表示装置１０５は、モニタ等から構成さ
れ、後述するように、データベースＤＢ１を検索した結
果が表示される。

【００２４】画像データ入力装置１０６は、画像データ
を入力する端末である。入出力制御部１０３は、入力装
置１０４、表示装置１０５および画像データ入力装置１
０６の制御を行なう。

【００２５】主制御部１０１は、データベース格納方法
１およびデータベース検索方法２を実施する。

【００２６】データベースＤＢ１は、本発明の実施の形
態１におけるデータベース格納方法１を用いて構築され
るデータベースである。

【００２７】感性データベースＤＢ２は、配色と、配色
パターンによって得られる印象を表わす印象語とが格納
されている。

【００２８】印象語データベースＤＢ３は、印象語と、
印象語を示す識別子との関係が格納されている。

【００２９】図２は、本発明の実施の形態１におけるデ
ータベース格納方法１を実現するための処理手順を示す
フロー図である。本発明の実施の形態１におけるデータ
ベース格納方法１の特徴は、画像から人の印象に寄与す
る代表色を抽出し、代表色を用いて画像の印象を解析
し、その結果を用いてデータベースＤＢ１を構築するこ
とにある。

【００３０】図２を参照して、本発明のデータベース格
納方法１の概要について説明する。ステップｓ２−１
（画像データ入力）では、データベースＤＢ１に格納す
る画像に関する画像データを入力する。

【００３１】ステップｓ２−２（代表色抽出処理）で
は、入力した画像データに基づき、画像の代表色を抽出
する。代表色抽出処理は、局所的代表色抽出処理（ステ
ップｓ２−３）と、大局的代表色抽出処理（ステップｓ
２−４）とを含む。

【００３２】ステップｓ２−５（感性ベクトル算出）で
は、抽出した代表色に基づき画像の印象を解析して、印
象の度合いを示す感性ベクトルを算出する。

【００３３】ステップｓ２−６（データベース格納）で
は、解析した印象と画像との関係をデータベース化す
る。

【００３４】続いて、データベース格納方法１の各ステ
ップについて詳しく説明する。図２に示す画像データ入
力（ステップｓ２−１）処理では、画像に関するデータ
（例えば、画像名）を入力するとともに、画像を構成す
る画素ｐ（ｉ、ｊ）の（Ｒ、Ｂ、Ｇ）値を、画像データ
入力装置１０６を用いて主制御部１０１に取り込む。こ
こで、画像が動画像である場合には、動画像を構成する
複数のフレームの中で、第１フレームに関する画素ｐ
（ｉ、ｊ）の（Ｒ、Ｂ、Ｇ）値を取り込むものとする。

【００３５】続いて、図２に示す代表色抽出処理（ステ
ップｓ２−２）について詳しく説明する。代表色抽出処
理は、人が注目するであろう領域から代表色を抽出する
局所的代表色抽出処理（ステップｓ２−３）と、画像全
体から代表色を抽出する（大局的代表色抽出処理（ステ
ップｓ２−４）とを含む。

【００３６】局所的代表色抽出処理の詳細について説明
する。本発明の実施の形態１の局所的代表色抽出処理に
おいては、画像の中で、色相が大きく変化している領域
を検出し、検出した領域に基づき代表色を抽出する。こ
れは、色相が大きく変化している部分に人の注目が向き
やすいことに着目したものである。

【００３７】図３は、本発明の実施の形態１における局
所的代表色抽出処理の処理手順の一例を示すフロー図で
ある。図３を参照して、局所的代表色抽出処理は、以下
の手順に従って１つの画像から代表色を抽出する。な
お、本発明の実施の形態１では、代表色として、互いに
異なる３色（第１代表色Ｃ１、第２代表色Ｃ２、および
第３代表色Ｃ３）を抽出する。

【００３８】ステップ３−１では、ＨＳＩ６角錐カラー
モデルを用いて、各画素ｐ（ｉ、ｊ）の色相を求める。
ＨＳＩ６角錐カラーモデルについては、東京大学出版会
発行の高木他による「画像解析ハンドブック」の第４８
６頁〜第４８７頁に詳しく記載されているので、詳しい
説明は省略する。

【００３９】具体的には、ＨＳＩ６角錐カラーモデルを
用いて、各画素ｐ（ｉ、ｊ）の（Ｒ、Ｇ、Ｂ）値を、
（Ｈ、Ｓ、Ｉ）値に変換する。ここで、Ｈとは色相を、
Ｓとは彩度を、Ｉとは明度をそれぞれ表わす。ＨＳＩ６
角錐カラーモデルを用いて求めた画素ｐ（ｉ、ｊ）の色
相をｐｈ（ｉ、ｊ）と記載する。ｐｈ（ｉ、ｊ）は、
０．０〜１．０の値をとる。

【００４０】ステップｓ３−２では、求めた色相ｐｈ
（ｉ、ｊ）に基づき、画素ｐ（ｉ、ｊ）を分類する。具
体的には、色相ｐｈ（ｉ、ｊ）が一定範囲にある画素ｐ
（ｉ、ｊ）の集まりを１つの領域とする。

【００４１】そして、分類された画素の集まり（領域）
から、色相の異なる３つの領域（第１領域、第２領域、
および第３領域）を検出する。具体的には、色相頻度に
おける極大値の中で上位３つの色相を選択して、選択し
た色相に属する領域を検出する。

【００４２】図４は、本発明の実施の形態１の局所的代
表色抽出処理における領域検出の手順の一例を示すフロ
ー図である。

【００４３】ステップｓ４−１では、色相ｐｈ（ｉ、
ｊ）の値に応じて、画素ｐ（ｉ、ｊ）を分類する。具体
的には、配列Ｘ（１）〜Ｘ（５０）を用意して、色相に
基づき、画素ｐ（ｉ、ｊ）を振り分ける。例えば、色相
ｐｈ（ｉ、ｊ）が、０．０２×（ｋ−１）〜０．０２×
（ｋ）の範囲にある画素ｐ（ｉ、ｊ）を、配列Ｘ（ｋ）
の要素とする。全ての画素は、配列Ｘ（１）〜Ｘ（５
０）に分類される。

【００４４】ここで、各配列Ｘ（ｋ）は、以下の式
（１）に示す関係にある。 Ｘ（ｋ）に対応する色相＜Ｘ（ｋ＋１）に対応する色相 …（１） ステップｓ４−２では、色相の頻度、すなわち各配列Ｘ
（ｋ）の要素数を調べ、要素数が最も大きい（頻度が高
い）配列Ｘ（ｊ１）を選択する。配列Ｘ（ｊ１）に属す
る画素の集まりを、第１代表色Ｃ１を求める第１領域と
する。

【００４５】ステップｓ４−３〜ステップｓ４−４で
は、第２代表色を求める第２領域を抽出する。ステップ
ｓ４−３では、マーキング処理を施す。具体的には、第
１領域に該当する配列Ｘ（ｊ１）から降順（ｊ１−１、
ｊ１−２、…）に、各配列の要素数を調べる。配列Ｘ
（ｎ−１）の要素数が、配列Ｘ（ｎ）の要素数より小さ
ければ、配列Ｘ（ｎ−１）にマークを付す。同様に、配
列Ｘ（ｊ１）から昇順（ｊ１＋１、ｊ１＋２、…）に、
各配列の要素数を調べる。配列Ｘ（ｎ＋１）の要素数
が、配列Ｘ（ｎ）の要素数より小さければ、配列Ｘ（ｎ
＋１）にマークを付す。ステップｓ４−４では、マーク
を付した配列を除いて、要素数が最も高い大き配列Ｘ
（ｊ２）を選択する。配列Ｘ（ｊ２）に属する画素の集
まりを、第２代表色Ｃ２を求める第２領域とする。

【００４６】ステップｓ４−５〜ステップｓ４−６で
は、第３代表色を求める第３領域を抽出する。ステップ
ｓ４−５では、さらにマーキング処理を施す。具体的に
は、ステップｓ４−３で説明した手順に従い、第２領域
に該当する配列Ｘ（ｊ２）から降順、および昇順に、各
配列の要素数を調べてマークを付す。ステップｓ４−５
では、マークを付した配列を除いて、要素数が最も高い
大き配列Ｘ（ｊ３）を選択する。配列Ｘ（ｊ３）に属す
る画素の集まりを、第３代表色Ｃ３を求める第３領域と
する。

【００４７】この結果、色相頻度における極大値の中で
上位３つの色相を選択（すなわち、第１領域、第２領
域、および第３領域を検出）することができる。しか
も、頻度が低くても、色相が異なる領域を確実に検出す
ることができる。

【００４８】さらに、図３に示すステップｓ３−３で
は、検出された第１〜第３領域を、第１〜第３代表色Ｃ
１〜Ｃ３を抽出する領域とするか否かを判定する。判定
は、式（２）の値を用いて行なう。

【００４９】 Ｏｃ（ｋ）＝（ｎｐ）／（ｎｘ） …（２） ここで、ｎｐとは、各領域を構成する画素数を示し、ｎ
ｘとは、画像を構成する全画素数を示し、ｋとは、領域
の種類（たとえば、ｋ＝１であれば、第１領域を示す）
を示す。Ｏｃ（ｋ）は、各第１〜第３領域の画像全体に
占める割合を表わす式（２）の結果に基づき、第１〜第
３領域の全ての割合Ｏｃ（ｋ）が一定値Ｔｈｎ以上であ
るか否かを判定する。全ての割合Ｏｃ（１）〜Ｏｃ
（３）が、一定値Ｔｈｎ以上の場合には、ステップｓ３
−４に移る。それ以外の場合には、図２に示した大局的
代表色抽出処理に移る。なお、一定値Ｔｈｎは、実験等
により予め求めておく。

【００５０】ステップｓ３−４では、ステップｓ３−２
で検出した第１〜第３領域に基づき、第１、第２、およ
び第３代表色Ｃ１〜Ｃ３を決定する。色を決定する一例
として、第１領域を構成する色を平均して第１代表色Ｃ
１とし、第２領域を構成する色を平均して第２代表色Ｃ
２とし、さらに第３領域を構成する色を平均して第３代
表色Ｃ３とする方法が挙げられる。

【００５１】続いて、図２に示す大局的代表色抽出処理
（ステップｓ２−４）の詳細について説明する。大局的
代表色抽出処理では、画像全体の色の頻度を求め、代表
色を抽出する。この処理は、局所的代表色抽出処理では
代表色が抽出できない、すなわち、人が特に注目する部
分が画像内に存在しない場合に行う。

【００５２】代表色は、予め用意した１３０種類の限定
色の中から決定する。限定色は、マンセル表色系の色相
環上に均等に選んだ１０色相について、それぞれの１２
の階調から選んだ合計１２０色の有彩色と、１０の階調
から選らんだ１０色の無彩色とを含む。

【００５３】図５は、本発明の実施の形態１における大
局的代表色抽出処理の処理手順の一例を示すフロー図で
ある。図５を参照して、大局的代表色抽出処理は、以下
の手順に従って、画像の代表色を抽出する。

【００５４】ステップｓ５−１では、各画素ｐ（ｉ、
ｊ）について、画素ｐ（ｉ、ｊ）の色と、限定色との色
差△Ｅを求める。具体的には、（Ｒ、Ｇ、 Ｂ）値の物理
的表示系で表現される画素ｐ（ｉ、ｊ）の色とマンセル
表示系の限定色とを、全てＣＩＥ１９６７（Ｌ＊、ａ
＊、ｂ＊）均等知覚色空間上における明度指数Ｌおよび
知覚色度指数（ａ、ｂ）からなる均等知覚色に変換す
る。

【００５５】ＣＩＥ１９６７（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）均等
知覚色空間における（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）均等知覚色に
ついては、日本色彩学会発行の「色彩科学ハンドブッ
ク」の第１４１頁〜第１４２頁に詳しく記載されてお
り、ここではその説明を省略する。以下、簡単のため、
ＣＩＥ１９６７（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）均等知覚色空間
を、（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）空間と呼ぶ。

【００５６】求めた均等知覚色を用いて、（Ｌ＊、ａ
＊、ｂ＊）空間における画素ｐ（ｉ、ｊ）の色と、各限
定色との色差△Ｅを求める。

【００５７】画素ｐ（ｉ、ｊ）の均等知覚色を（Ｌ１
＊、ａ１＊、ｂ１＊）と表し、ある限定色の均等知覚色
を（Ｌ２＊、ａ２＊、ｂ２＊）と表すと、色差△Ｅは、
式（３）〜式（６）で計算される。

【００５８】 △Ｅ＝[ （△Ｌ＊）² ＋（△ａ＊）² ＋（△ｂ＊）² ] ^1/2 …（３） △Ｌ＊＝（△Ｌ１＊−△Ｌ２＊） …（４） △ａ＊＝（△ａ１＊−△ａ２＊） …（５） △ｂ＊＝（△ｂ１＊−△ｂ２＊） …（６） ステップｓ５−２では、各画素ｐ（ｉ、ｊ）毎に、色差
△Ｅが最小となる限定色を選択して、画素ｐ（ｉ、ｊ）
の色とする。すなわち、（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）空間にお
いて、画素ｐ（ｉ、ｊ）とユークリッド距離が最も近い
限定色を、その画素ｐ（ｉ、ｊ）の色とする。

【００５９】ステップｓ５−３では、決定された各画素
ｐ（ｉ、ｊ）の色（限定色）の頻度を求めて、色の頻度
の高いものから順に３色を選択する。選択された３つの
限定色を、画像の第１、第２および第３代表色Ｃ１〜Ｃ
３とする。

【００６０】続いて、図２に示した感性ベクトル算出
（ステップｓ２−５）処理の詳細について説明する。感
性ベクトル算出処理においては、感性データベースＤＢ
２に格納された配色と、配色から表わされる印象語との
対応関係を用いて、画像の印象を解析する。

【００６１】図６は、本発明の実施の形態１における感
性ベクトル算出処理で用いる感性データベースＤＢ２の
構成の一例を示す図である。図６を参照して、感性デー
タベースＤＢ２には、１８０種類の印象語（例えば、さ
わやかな、かわいい等）と、３色からなる配色との対応
関係が格納されている。

【００６２】この対応関係の代表例としては、日本カラ
ーデザイン研究所発行の小林著の「カラーイメージスケ
ール」に記載されているものが挙げられる。本文献にお
いては、各色が色相および色調で表現された３色組みの
配色パターンと、その配色パターンから得られる印象を
表現するための印象語との対応が記載されている。

【００６３】ここで、印象語を識別する識別子をＩＤ、
Ｌ番目の印象語（ＩＤ＝Ｌ）に対応する配色をＰ
（Ｌ）、その配色Ｐ（Ｌ）を構成する３色をＺ１（Ｌ)
、 Ｚ２（Ｌ）、およびＺ３（Ｌ）と記す。

【００６４】感性ベクトルについて説明する。感性ベク
トルとは、各配色Ｐ（Ｌ）についての、代表色と配色Ｐ
（Ｌ）との色の近さを表わす。具体的には、（Ｌ＊、ａ
＊、ｂ＊）空間における、第１、第２、および第３代表
色Ｃ１〜Ｃ３と配色Ｐ（Ｌ）との最短距離を示す。

【００６５】感性ベクトル計算方法について説明する。
図７は、本発明の実施の形態１における感性ベクトル計
算の一例を示すフロー図である。図７を参照して、感性
ベクトル計算は、以下の手順で行なう。

【００６６】ステップｓ７−１では、第１〜第３代表色
Ｃ１〜Ｃ３と配色Ｐ（Ｌ）を構成する色Ｚ１（Ｌ）〜Ｚ
３（Ｌ）とを一対一に組み合わせ、各組み合わせで色差
△Ｅを求める。色差△Ｅの計算方法は、式（３）〜
（６）を用いる。

【００６７】例えば、配色Ｐ（Ｌ）について、第１代表
色Ｃ１と色Ｚ１（Ｌ）との色差△Ｅ、第２代表色Ｃ２と
色Ｚ２（Ｌ）との色差△Ｅ、および第３代表色Ｃ３と色
Ｚ３（Ｌ）との色差△Ｅをそれぞれ計算する。

【００６８】ステップｓ７−２では、ステップｓ７−１
で求めた３つの色差△Ｅを、足し合わせる（ＳＵＭ
（ｊ）とする）。

【００６９】組み合わせを変える（ステップｓ７−
３）。例えば、同じく配色Ｐ（Ｌ）について、第１代表
色Ｃ１と色Ｚ２（Ｌ）との色差△Ｅ、第２代表色Ｃ２と
色Ｚ３（Ｌ）との色差△Ｅ、および第３代表色Ｃ３と色
Ｚ１（Ｌ）との色差△Ｅをそれぞれ計算する。そして、
ステップｓ７−２において、これらを足し合わせる（Ｓ
ＵＭ（ｊ＋１））。

【００７０】全ての組み合わせで色差の合計を求めた
（ＳＵＭ（１）〜ＳＵＭ（６））ならば、ステップｓ７
−４において、これらを比較して、最小の値を選択す
る。この値を、第１、第２および第３代表色Ｃ１〜Ｃ３
からなる画像の、識別子ＩＤ＝Ｌの印象語に対する感性
ベクトルとする。

【００７１】ここで、感性ベクトルの大小は、第１〜第
３代表色Ｃ１〜Ｃ３から導き出される画像の印象の度合
を示す。

【００７２】上記に示した計算をすべての配色Ｐ
（Ｌ）、すなわち印象語（ＩＤ＝１〜１８０）について
行なう。

【００７３】続いて、図２に示すデータベース格納（ス
テップｓ２−６）処理の詳細について説明する。データ
ベース格納処理では、求めた感性ベクトルを画像の属性
と共にデータベースＤＢ１に格納する。

【００７４】図８は、本発明の実施の形態１におけるデ
ータベース格納方法１で構築されるデータベースＤＢ１
の構成の一例を示す図である。図８を参照して、データ
ベースＤＢ１には、解析した画像の画像名、属性、およ
び感性ベクトルデータ（印象語の識別子ＩＤと、識別子
ＩＤに対応する感性ベクトル）が格納される。ここで、
属性としては、例えば、静止画／動画の区別が挙げられ
る。

【００７５】以上の結果、本発明のデータベース格納方
法１を用いると、画像に関するデータと、画像を解析し
た印象とを格納するデータべースＤＢ１を構築すること
ができる。

【００７６】続いて、構築したデータベースＤＢ１を検
索するデータベース検索方法２について説明する。

【００７７】図９は、本発明の実施の形態１におけるデ
ータベース検索方法２を実現するためのフロー図であ
る。本発明の実施の形態１におけるデータベース検索方
法２の特徴は、印象語をキーワードとして、上記で説明
したデータベースＤＢ１から関連する画像を検索するこ
とができることにある。図９を参照して、データベース
検索方法２について説明する。

【００７８】ステップｓ９−１では、ユーザが、検索条
件である印象語および属性を、例えば、図１に示す入力
装置１０４から入力する。ステップｓ９−２では、デー
タベースＤＢ１から、検索条件である属性を有する画像
のデータを取得する。

【００７９】ステップｓ９−３では、検索条件である印
象語に基づき、印象語データベースＤＢ３を検索する。
図１０は、本発明の実施の形態１のデータベース検索方
法２で用いる印象語データベースＤＢ３の構成を示す図
である。図１０を参照して、印象語データベースＤＢ３
は、印象語の識別子ＩＤと、対応する印象語とが格納さ
れている。検索結果として、入力した印象語に対応する
識別子ＩＤ（＝Ｌ）を取得する。

【００８０】ステップｓ９−４では、ステップｓ９−３
で取得した識別子ＩＤ（＝Ｌ）に対応する感性ベクトル
に基づき、ステップｓ９−２で取得したデータを並び替
える（データソート）。

【００８１】具体的には、例えば、ステップｓ９−２の
検索結果として静止画Ｇ１、Ｇ２およびＧ３に関するデ
ータが取得されたとする。静止画Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３の識
別子ＩＤ＝Ｌに対応する感性ベクトルを、それぞれ２．
５、１．６、そして５．５とする。ステップｓ９−４で
は、これらの値に応じて、静止画Ｇ３、Ｇ１、Ｇ２の順
（すなわち感性ベクトルの昇順）に、取得されたデータ
が並び替えられる。

【００８２】ステップｓ９−５では、ソートした結果
を、例えば、図１の表示装置１０５に出力する。この結
果、指定した属性を有する画像の中で、指定した印象語
に最も近い（感性ベクトルが最も小さい）画像から順
に、関連するデータが表示される。

【００８３】以上の結果、本発明の実施の形態１におけ
るデータベース検索方法２を用いると、ユーザの指定し
た印象語に対応する画像を検索すると共に、最もその印
象（印象語）が近い画像から順に表示、出力することが
できる。

【００８４】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、局所的
に代表色を抽出する方法および手段と、大局的に代表色
を抽出する方法および手段とを備えることにより、人の
印象に寄与する代表色を的確に抽出することが可能とな
る。

【００８５】また、本発明によれば、上記に示した人の
印象に寄与する代表色に基づき、代表色と印象語との関
係を解析することで、画像に関する印象をデータベース
化することが可能となる。

【００８６】さらに、本発明によれば、抽出した代表色
と印象との関係を解析した結果を格納したデータベース
を用いることで、画像を検索すると共に、指定した印象
語に最も近い画像から順に表示、出力することが可能と
なる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１におけるデータベース装
置１００の基本的構成の一例を示すブロック図である。

【図２】本発明の実施の形態１におけるデータベース格
納方法１を実現するための処理手順を示すフロー図であ
る。

【図３】本発明の実施の形態１における局所的代表色抽
出処理の処理手順の一例を示すフロー図である。

【図４】本発明の実施の形態１の局所的代表色抽出処理
における領域検出の手順の一例を示すフロー図である。

【図５】本発明の実施の形態１における大局的代表色抽
出処理の処理手順の一例を示すフロー図である。

【図６】本発明の実施の形態１の感性ベクトル算出処理
で用いる感性データベースＤＢ２の構成の一例を示す図
である。

【図７】本発明の実施の形態１における感性ベクトル計
算の一例を示すフロー図である。

【図８】本発明の実施の形態１におけるデータベース格
納方法１で構築されるデータベースＤＢ１の構成の一例
を示す図である。

【図９】本発明の実施の形態１におけるデータベース検
索方法２を実現するための処理手順を示すフロー図であ
る。

【図１０】本発明の実施の形態１のデータベース検索方
法２で用いる印象語データベースＤＢ３の構成を示す図
である。

【符号の説明】

１００ データベース装置 １０１ 主制御部 １０３ 入出力制御部 １０４ 入力装置 １０５ 表示装置 １０６ 画像データ入力装置 ＤＢ１ データベース ＤＢ２ 感性データベース ＤＢ３ 印象語データベース

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像から抽出した代表色に基づき、前記
   画像の印象を解析してデータベース化するデータベース
   装置であって、 前記画像を構成する画素の色相の頻度に基づき、前記画
   像の代表色を抽出する第１の代表色抽出手段と、 前記第１の代表色抽出手段において、前記代表色が抽出
   されなかった場合に、前記画像を構成する画素の色の頻
   度に基づき、前記画像の代表色を抽出する第２の代表色
   抽出手段と、 予め用意した配色と、前記配色によって表わされる印象
   語との対応関係を用いて、前記第１の代表色抽出手段ま
   たは前記第２代表色抽出手段により抽出された前記代表
   色と、前記配色との色差に基づき、前記画像と前記印象
   語との関係を示す感性ベクトルを算出する感性ベクトル
   算出手段と、 前記感性ベクトルと、前記画像の属性とを併せて、デー
   タベースに格納するデータベース格納手段とを備える、
   データベース装置。
2. 【請求項２】 さらに、前記データベースを検索するた
   めの条件となる前記属性と、前記印象語とをユーザが入
   力する入力手段と、 入力した前記属性に基づき、前記データベースから、関
   連するデータを検索する検索手段と、 入力した前記印象語に対応する感性ベクトルに基づき、
   前記検索されたデータを並び替えるデータソート手段
   と、 前記並び替えた結果を表示する表示手段とを備える、請
   求項１記載のデータベース装置。
3. 【請求項３】 前記第１の代表色抽出手段は、 （Ｒ、Ｇ、Ｂ）値からなる各前記画素の色を、色相に変
   換する色相変換手段と、 前記色相に基づき前記画素を分類して、前記分類された
   画素の集まりである領域の中から、色相の異なる３つの
   前記領域を前記領域に含まれる前記画素の数の多い順に
   検出する検出手段と、 検出された３つの前記領域の全てについて、前記画像に
   占める割合が一定値以上であれば、検出された前記領域
   毎に、色を求めて前記代表色とする第１の代表色決定手
   段とを備え、 前記第２代表色抽出手段は、 各前記画素毎に、予め用意した限定色の中から、色差が
   最も小さくなる１の前記限定色を選択して各前記画素の
   色とする色決定手段と、 決定された前記色の頻度に基づき、代表色となる３つの
   色を求める第２の代表色決定手段とを備える、請求項１
   または請求項２記載のデータベース装置。
4. 【請求項４】 前記代表色、および前記配色は、それぞ
   れ３つの色から構成され、 前記配色と、前記印象語とは一対一の対応関係にあり、 前記感性ベクトル算出手段は、 前記代表色を構成する一色と、前記配色を構成する一色
   とを一対一に組み合わせて、各組み合わせで算出した色
   差を足し合わせる色差算出手段と、 前記色差算出手段での組み合わせを変える制御を行なう
   第１の制御手段と、 前記色差算出手段で足し合わせた色差の中で、最小の値
   を選択して、前記感性ベクトルとする感性ベクトル計算
   手段と、 全ての前記配色に関して、前記感性ベクトルを算出する
   ための制御を行なう第２の制御手段とを備える、請求項
   １または請求項２記載のデータベース装置。
5. 【請求項５】 画像から抽出した代表色に基づき、前記
   画像の印象を解析してデータベース化するデータベース
   格納方法であって、 前記画像を構成する画素の色相の頻度に基づき、前記画
   像の代表色を抽出する第１の代表色抽出ステップと、 前記第１の代表色抽出ステップにおいて、前記代表色が
   抽出されなかった場合に、前記画像を構成する画素の色
   の頻度に基づき、前記画像の代表色を抽出する第２の代
   表色抽出ステップと、 予め用意した配色と、前記配色によって表わされる印象
   語との対応関係を用いて、第１の代表色抽出ステップま
   たは第２代表色抽出ステップにより抽出された前記代表
   色と、前記配色との色差に基づき、前記画像と前記印象
   語との関係を示す感性ベクトルを算出する感性ベクトル
   算出ステップと、 前記感性ベクトルと、前記画像の属性とを併せて、デー
   タベースに格納するデータベース格納ステップとを備え
   る、データベース格納方法。
6. 【請求項６】 前記第１の代表色抽出ステップは、 （Ｒ、Ｇ、Ｂ）値からなる各前記画素の色を、色相に変
   換する色相変換ステップと、 前記色相に基づき前記画素を分類して、前記分類された
   画素の集まりである領域の中から、色相の異なる３つの
   前記領域を前記領域に含まれる前記画素の数の多い順に
   検出する検出ステップと、 検出された３つの前記領域の全てについて、前記画像に
   占める割合が一定値以上であれば、検出された前記領域
   毎に、色を求めて前記代表色とする第１の代表色決定ス
   テップとを備え、 前記第２代表色抽出ステップは、 各前記画素毎に、予め用意した限定色の中から、色差が
   最も小さくなる１の前記限定色を選択して各前記画素の
   色とする色決定ステップと、 決定された前記色の頻度に基づき、代表色となる３つの
   色を求める第２の代表色決定ステップとを備える、請求
   項５記載のデータベース格納方法。
7. 【請求項７】 前記代表色、および前記配色は、それぞ
   れ３つの色から構成され、 前記配色と、前記印象語とは一対一の対応関係にあり、 前記感性ベクトル算出ステップは、 前記代表色を構成する一色と、前記配色を構成する一色
   とを一対一に組み合わせて、各組み合わせで算出した色
   差を足し合わせる色差算出ステップと、 前記色差算出ステップでの組み合わせを変える制御を行
   なう第１の制御ステップと、 前記色差算出ステップで足し合わせた色差の中で、最小
   の値を選択して、前記感性ベクトルとする感性ベクトル
   計算ステップと、 全ての前記配色に関して、前記感性ベクトルを算出する
   ための制御を行なう第２の制御ステップとを備える、請
   求項５記載のデータベース格納方法。
8. 【請求項８】 画像を構成する画素の色相の頻度に基づ
   き、前記画像の代表色を抽出する第１の代表色抽出手段
   と、前記第１の代表色抽出手段において、前記代表色が
   抽出されなかった場合に、前記画像を構成する画素の色
   の頻度に基づき、前記画像の代表色を抽出する第２の代
   表色抽出手段と、予め用意した配色と、前記配色によっ
   て表わされる印象語との対応関係を用いて、第１の代表
   色抽出手段または第２代表色抽出手段により抽出された
   前記代表色と、前記配色との色差に基づき、前記画像と
   前記印象語との関係を示す感性ベクトルを算出する感性
   ベクトル算出手段と、前記感性ベクトルと、前記画像の
   属性とを併せて、データベースに格納するデータベース
   格納手段とに基づいて構築されたデータベースを検索す
   るデータベース検索方法であって、 前記データベースを検索するための条件となる前記属性
   と、前記印象語とをユーザが入力する入力ステップと、 入力した前記属性に基づき、前記データベースから、関
   連するデータを検索する検索ステップと、 入力した前記印象語に対応する感性ベクトルに基づき、
   前記検索されたデータを並び替えるデータソートステッ
   プと、 前記並び替えた結果を表示する表示ステップとを備え
   る、データベース検索方法。