JPH11213158A - 画像処理装置及びその方法、コンピュータ可読メモリ - Google Patents
画像処理装置及びその方法、コンピュータ可読メモリInfo
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- JPH11213158A JPH11213158A JP10017283A JP1728398A JPH11213158A JP H11213158 A JPH11213158 A JP H11213158A JP 10017283 A JP10017283 A JP 10017283A JP 1728398 A JP1728398 A JP 1728398A JP H11213158 A JPH11213158 A JP H11213158A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像データを効率的に管理することができ、
かつユーザの感覚に適合した検索条件による画像データ
の検索を行うことができる画像処理装置及びその方法、
コンピュータ可読メモリを提供する。 【解決手段】 画像データの物理的な画像特徴量を画像
特徴抽出部２２で抽出する。抽出された物理的な画像特
徴量から印象的な画像特徴量を抽出するための評価基準
値を評価基準算出部２３で算出する。算出された評価基
準値を用いて、物理的な画像特徴量から、印象的な画像
特徴量を印象的特徴抽出部２４で抽出する。画像データ
を、印象的な画像特徴量と対応づけて画像情報記憶部２
５で記憶管理する。
かつユーザの感覚に適合した検索条件による画像データ
の検索を行うことができる画像処理装置及びその方法、
コンピュータ可読メモリを提供する。 【解決手段】 画像データの物理的な画像特徴量を画像
特徴抽出部２２で抽出する。抽出された物理的な画像特
徴量から印象的な画像特徴量を抽出するための評価基準
値を評価基準算出部２３で算出する。算出された評価基
準値を用いて、物理的な画像特徴量から、印象的な画像
特徴量を印象的特徴抽出部２４で抽出する。画像データ
を、印象的な画像特徴量と対応づけて画像情報記憶部２
５で記憶管理する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像データを入力
し管理する画像処理装置及びその方法、コンピュータ可
読メモリ関するものである。
し管理する画像処理装置及びその方法、コンピュータ可
読メモリ関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、ユーザの曖昧な感性を検索クエリ
として行う画像データ検索では、検索条件として検索対
象となる各画像データに対する一ユーザまたは複数のユ
ーザによる主観評価から導き出したデータ、または各画
像データから取り出した物理的な画像特徴量等を用いて
いた。
として行う画像データ検索では、検索条件として検索対
象となる各画像データに対する一ユーザまたは複数のユ
ーザによる主観評価から導き出したデータ、または各画
像データから取り出した物理的な画像特徴量等を用いて
いた。
【０００３】例えば、ユーザが画像データを見て受けた
印象や印象に結びつくキー情報を画像データを管理する
ための画像データ管理情報に付加しておき、そのキー情
報を検索に利用する手法がある。キー情報には、例え
ば、「暖かい感じ」「冷たい感じ」のように、画像から
受けた印象を表す言葉や、「子猫」「海」「夕日」のよ
うに、画像データに描かれているものを表す言葉を用い
る。また、画像データ中の特徴的な要素を主観的に評価
し、キー情報として用いる場合もある。例えば、「赤
い」「青い」等の色に関する情報や、「丸い」「三角」
「尖った」等の形状に関する情報、「ざらざらした感
じ」「つるつるした感じ」等のテクスチャに関する情報
を、言葉やアイコンを使って表現する。
印象や印象に結びつくキー情報を画像データを管理する
ための画像データ管理情報に付加しておき、そのキー情
報を検索に利用する手法がある。キー情報には、例え
ば、「暖かい感じ」「冷たい感じ」のように、画像から
受けた印象を表す言葉や、「子猫」「海」「夕日」のよ
うに、画像データに描かれているものを表す言葉を用い
る。また、画像データ中の特徴的な要素を主観的に評価
し、キー情報として用いる場合もある。例えば、「赤
い」「青い」等の色に関する情報や、「丸い」「三角」
「尖った」等の形状に関する情報、「ざらざらした感
じ」「つるつるした感じ」等のテクスチャに関する情報
を、言葉やアイコンを使って表現する。
【０００４】また、画像データから物理的な画像特徴量
を抽出し、その抽出した画像特徴量を検索に利用するシ
ステムもある。物理的な画像特徴量には、例えば、画像
データに描かれている一部の色や全体の色調、画像デー
タに描かれているものの形状、構図、テクスチャ、色情
報、画像データの濃淡分布、エッジ、領域、面積、位
置、周波数分布等がある。そして、画像特徴量は、例え
ば、画像データを領域分割したり、一定面積毎のブロッ
クに分割するなどして得られた分割領域・ブロックから
や画像データ全体から抽出する。
を抽出し、その抽出した画像特徴量を検索に利用するシ
ステムもある。物理的な画像特徴量には、例えば、画像
データに描かれている一部の色や全体の色調、画像デー
タに描かれているものの形状、構図、テクスチャ、色情
報、画像データの濃淡分布、エッジ、領域、面積、位
置、周波数分布等がある。そして、画像特徴量は、例え
ば、画像データを領域分割したり、一定面積毎のブロッ
クに分割するなどして得られた分割領域・ブロックから
や画像データ全体から抽出する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来例では次のような問題点があった。
来例では次のような問題点があった。
【０００６】通常、画像データを管理している画像デー
タベースでは大量の画像データを管理するため、画像デ
ータ一つ一つに対してユーザによる評価を行い、画像デ
ータの物理的な画像特徴量の抽出、検索に必要となるキ
ー情報を付加するのは大変な作業である。また、明確な
評価基準が存在しないため、作業者の主観によって異な
ったり、同じ作業者でも作業した日・時間によって判断
の基準が異なるなど、評価データの統一性・客観性が保
てない等の問題があった。
タベースでは大量の画像データを管理するため、画像デ
ータ一つ一つに対してユーザによる評価を行い、画像デ
ータの物理的な画像特徴量の抽出、検索に必要となるキ
ー情報を付加するのは大変な作業である。また、明確な
評価基準が存在しないため、作業者の主観によって異な
ったり、同じ作業者でも作業した日・時間によって判断
の基準が異なるなど、評価データの統一性・客観性が保
てない等の問題があった。
【０００７】また、画像データから抽出した物理的な画
像特徴量を検索に利用する場合、これらの画像特徴量
は、ユーザの印象を考慮して求めたものではないため、
ユーザの感覚とは必ずしも対応していない。そのため、
これらの物理的な画像特徴量を用いて検索を行っても、
ユーザの感性に合った検索結果が得られないことがある
という問題があった。例えば、色は、ユーザの感性に基
づいて画像データの検索を行う時に重要な画像特徴量で
あると思われるが、画像データには多くの色情報が存在
しており、これらの多くの色をどのように分析し、検索
に有効な画像特徴量として抽出するかが大きな問題とな
る。つまり、画像データに使用されている色のヒストグ
ラムなど、画像データから物理的に取り出した画像特徴
量は、必ずしもユーザが画像データを見て受けた印象と
マッチした情報ではない。このように、ユーザの感性に
基づいた検索を行うためには、画像データからユーザの
感覚に近い観点で画像特徴量を抽出する必要があった。
像特徴量を検索に利用する場合、これらの画像特徴量
は、ユーザの印象を考慮して求めたものではないため、
ユーザの感覚とは必ずしも対応していない。そのため、
これらの物理的な画像特徴量を用いて検索を行っても、
ユーザの感性に合った検索結果が得られないことがある
という問題があった。例えば、色は、ユーザの感性に基
づいて画像データの検索を行う時に重要な画像特徴量で
あると思われるが、画像データには多くの色情報が存在
しており、これらの多くの色をどのように分析し、検索
に有効な画像特徴量として抽出するかが大きな問題とな
る。つまり、画像データに使用されている色のヒストグ
ラムなど、画像データから物理的に取り出した画像特徴
量は、必ずしもユーザが画像データを見て受けた印象と
マッチした情報ではない。このように、ユーザの感性に
基づいた検索を行うためには、画像データからユーザの
感覚に近い観点で画像特徴量を抽出する必要があった。
【０００８】本発明は上記の問題点に鑑みてなされたも
のであり、画像データを効率的に管理することができ、
かつユーザの感覚に適合した検索条件による画像データ
の検索を行うことができる画像処理装置及びその方法、
コンピュータ可読メモリを提供することを目的とする。
のであり、画像データを効率的に管理することができ、
かつユーザの感覚に適合した検索条件による画像データ
の検索を行うことができる画像処理装置及びその方法、
コンピュータ可読メモリを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの本発明による画像処理装置は以下の構成を備える。
即ち、画像データを入力し管理する画像処理装置であっ
て、前記画像データの物理的な画像特徴量を抽出する第
１抽出手段と、前記第１抽出手段により抽出された物理
的な画像特徴量から印象的な画像特徴量を抽出するため
の評価基準値を算出する算出手段と、前記算出手段で算
出された評価基準値を用いて、前記物理的な画像特徴量
から、前記印象的な画像特徴量を抽出する第２抽出手段
と、前記画像データを、前記印象的な画像特徴量と対応
づけて記憶管理する管理手段とを備える。
めの本発明による画像処理装置は以下の構成を備える。
即ち、画像データを入力し管理する画像処理装置であっ
て、前記画像データの物理的な画像特徴量を抽出する第
１抽出手段と、前記第１抽出手段により抽出された物理
的な画像特徴量から印象的な画像特徴量を抽出するため
の評価基準値を算出する算出手段と、前記算出手段で算
出された評価基準値を用いて、前記物理的な画像特徴量
から、前記印象的な画像特徴量を抽出する第２抽出手段
と、前記画像データを、前記印象的な画像特徴量と対応
づけて記憶管理する管理手段とを備える。
【００１０】また、好ましくは、前記第１抽出手段は、
前記物理的な画像特徴量として、色に関する画像特徴量
を抽出する。
前記物理的な画像特徴量として、色に関する画像特徴量
を抽出する。
【００１１】また、好ましくは、前記第１抽出手段は、
前記物理的な画像特徴量として、前記画像データ中の特
徴的な要素が存在する位置を抽出する。
前記物理的な画像特徴量として、前記画像データ中の特
徴的な要素が存在する位置を抽出する。
【００１２】また、好ましくは、前記第１抽出手段は、
前記物理的な画像特徴量として、前記画像データの周波
数分布を抽出する。
前記物理的な画像特徴量として、前記画像データの周波
数分布を抽出する。
【００１３】また、好ましくは、前記算出手段は、前記
第１抽出手段による抽出された物理的な画像特徴量の
内、周辺に位置する画像特徴量を比較することで、前記
評価基準値を算出する。
第１抽出手段による抽出された物理的な画像特徴量の
内、周辺に位置する画像特徴量を比較することで、前記
評価基準値を算出する。
【００１４】また、好ましくは、前記管理手段で記憶管
理される画像データより、所望の画像データを検索する
ための検索条件を入力する入力手段と、前記検索条件に
基づく画像特徴量を生成する生成手段と、前記生成手段
で生成された画像特徴量と、前記管理手段で管理されて
いる画像データに対応づけられている印象的な画像特徴
量を比較する比較手段と、前記比較手段の比較結果に基
づいて、前記管理手段で管理されている画像データを出
力する出力手段とを更に備える。
理される画像データより、所望の画像データを検索する
ための検索条件を入力する入力手段と、前記検索条件に
基づく画像特徴量を生成する生成手段と、前記生成手段
で生成された画像特徴量と、前記管理手段で管理されて
いる画像データに対応づけられている印象的な画像特徴
量を比較する比較手段と、前記比較手段の比較結果に基
づいて、前記管理手段で管理されている画像データを出
力する出力手段とを更に備える。
【００１５】上記の目的を達成するための本発明による
画像処理方法は以下の構成を備える。即ち、画像データ
を入力し管理する画像処理方法であって、前記画像デー
タの物理的な画像特徴量を抽出する第１抽出工程と、前
記第１抽出工程により抽出された物理的な画像特徴量か
ら印象的な画像特徴量を抽出するための評価基準値を算
出する算出工程と、前記算出工程で算出された評価基準
値を用いて、前記物理的な画像特徴量から、前記印象的
な画像特徴量を抽出する第２抽出工程と、前記画像デー
タを、前記印象的な画像特徴量と対応づけて記憶媒体に
記憶管理する管理工程とを備える。
画像処理方法は以下の構成を備える。即ち、画像データ
を入力し管理する画像処理方法であって、前記画像デー
タの物理的な画像特徴量を抽出する第１抽出工程と、前
記第１抽出工程により抽出された物理的な画像特徴量か
ら印象的な画像特徴量を抽出するための評価基準値を算
出する算出工程と、前記算出工程で算出された評価基準
値を用いて、前記物理的な画像特徴量から、前記印象的
な画像特徴量を抽出する第２抽出工程と、前記画像デー
タを、前記印象的な画像特徴量と対応づけて記憶媒体に
記憶管理する管理工程とを備える。
【００１６】上記の目的を達成するための本発明による
コンピュータ可読メモリは以下の構成を備える。即ち、
画像データを入力し管理する画像処理のプログラムコー
ドが格納されたコンピュータ可読メモリであって、前記
画像データの物理的な画像特徴量を抽出する第１抽出工
程のプログラムコードと、前記第１抽出工程により抽出
された物理的な画像特徴量から印象的な画像特徴量を抽
出するための評価基準値を算出する算出工程のプログラ
ムコードと、前記算出工程で算出された評価基準値を用
いて、前記物理的な画像特徴量から、前記印象的な画像
特徴量を抽出する第２抽出工程のプログラムコードと、
前記画像データを、前記印象的な画像特徴量と対応づけ
て記憶媒体に記憶管理する管理工程のプログラムコード
とを備える。
コンピュータ可読メモリは以下の構成を備える。即ち、
画像データを入力し管理する画像処理のプログラムコー
ドが格納されたコンピュータ可読メモリであって、前記
画像データの物理的な画像特徴量を抽出する第１抽出工
程のプログラムコードと、前記第１抽出工程により抽出
された物理的な画像特徴量から印象的な画像特徴量を抽
出するための評価基準値を算出する算出工程のプログラ
ムコードと、前記算出工程で算出された評価基準値を用
いて、前記物理的な画像特徴量から、前記印象的な画像
特徴量を抽出する第２抽出工程のプログラムコードと、
前記画像データを、前記印象的な画像特徴量と対応づけ
て記憶媒体に記憶管理する管理工程のプログラムコード
とを備える。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の好
適な実施形態について詳細に説明する。
適な実施形態について詳細に説明する。
【００１８】図１は本発明に適用可能な画像処理装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【００１９】図１において、１１はＬＡＮ回線１２を介
して画像データベース・サーバ等の各種サーバとＬＡＮ
接続するためのＬＡＮ接続部である。１２は１０Ｂａｓ
ｅＴ等の通信を行うためのＬＡＮ回線である。また、Ｌ
ＡＮ回線１２には、自身に接続されている他のゲートウ
ェイ・サーバにより、インターネットとも接続されてい
る。１３はウィンドウ表示を可能とし、画像情報の登録
・検索などを含む画像情報処理の全般を行うパーソナル
コンピュータ等の画像処理装置である。
して画像データベース・サーバ等の各種サーバとＬＡＮ
接続するためのＬＡＮ接続部である。１２は１０Ｂａｓ
ｅＴ等の通信を行うためのＬＡＮ回線である。また、Ｌ
ＡＮ回線１２には、自身に接続されている他のゲートウ
ェイ・サーバにより、インターネットとも接続されてい
る。１３はウィンドウ表示を可能とし、画像情報の登録
・検索などを含む画像情報処理の全般を行うパーソナル
コンピュータ等の画像処理装置である。
【００２０】画像処理装置１３には、以下説明する各種
内部装置１４〜１８が構成されている。１４は補助記憶
部１５に格納されているプログラムに従い、画像処理装
置１３の制御を司るＣＰＵである。１５は画像データの
蓄積や画像処理装置１３を制御するプログラムの格納等
を行うハードディスク等の補助記憶部である。１６はＣ
ＰＵ１４で使用するデータの一時的な記憶を行うＲＡＭ
である。１７は操作状況や操作環境をウィンドウ・文字
・絵等で表示し、また、画像を表示するＣＲＴ等の表示
装置である。１８はキーボードやマウス等を用い、画像
処理装置１３の操作を行うための操作部である。１９は
画像処理装置１３にプログラムや画像情報等を供給する
フロッピーディスク等の外部記憶装置である。
内部装置１４〜１８が構成されている。１４は補助記憶
部１５に格納されているプログラムに従い、画像処理装
置１３の制御を司るＣＰＵである。１５は画像データの
蓄積や画像処理装置１３を制御するプログラムの格納等
を行うハードディスク等の補助記憶部である。１６はＣ
ＰＵ１４で使用するデータの一時的な記憶を行うＲＡＭ
である。１７は操作状況や操作環境をウィンドウ・文字
・絵等で表示し、また、画像を表示するＣＲＴ等の表示
装置である。１８はキーボードやマウス等を用い、画像
処理装置１３の操作を行うための操作部である。１９は
画像処理装置１３にプログラムや画像情報等を供給する
フロッピーディスク等の外部記憶装置である。
【００２１】次に、本実施形態の画像処理装置の機能構
成について、図２を用いて説明する。
成について、図２を用いて説明する。
【００２２】図２は本発明の各実施形態に適用可能な画
像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【００２３】図２において、２１は画像情報記憶部２５
に登録される画像データを読み込む画像データ入力部で
ある。２２は画像データ入力部２１で読み込まれた画像
データの物理的な画像特徴量を抽出する画像特徴抽出部
である。２３は画像特徴抽出部２２で抽出された画像特
徴量をユーザの感覚に近い観点で評価するための評価基
準値を算出する評価基準算出部である。２４は画像特徴
抽出部２２で抽出された画像特徴量及び評価基準算出部
２３で算出された評価基準値をもとに、画像データの印
象的な画像特徴量を抽出する印象的特徴抽出部である。
に登録される画像データを読み込む画像データ入力部で
ある。２２は画像データ入力部２１で読み込まれた画像
データの物理的な画像特徴量を抽出する画像特徴抽出部
である。２３は画像特徴抽出部２２で抽出された画像特
徴量をユーザの感覚に近い観点で評価するための評価基
準値を算出する評価基準算出部である。２４は画像特徴
抽出部２２で抽出された画像特徴量及び評価基準算出部
２３で算出された評価基準値をもとに、画像データの印
象的な画像特徴量を抽出する印象的特徴抽出部である。
【００２４】２５は印象的特徴抽出部２４で抽出された
印象的な画像特徴量を画像データ及びその他の管理情報
と共に記憶する画像情報記憶部である。２６はユーザが
感性語や検索対象の画像データ中の注目画像の位置の座
標等を指示することで、ユーザの曖昧な感性的イメージ
による検索指示を行う感性検索指示部である。２７は感
性検索指示部２６で指示された検索条件に基づく画像特
徴量と、画像情報記憶部２５に記憶されている画像デー
タの印象的な画像特徴量との適合度を算出する適合度算
出部である。２８は適合度算出部２７で算出された適合
度に基づいて、検索結果とする画像データを出力する検
索結果出力部である。
印象的な画像特徴量を画像データ及びその他の管理情報
と共に記憶する画像情報記憶部である。２６はユーザが
感性語や検索対象の画像データ中の注目画像の位置の座
標等を指示することで、ユーザの曖昧な感性的イメージ
による検索指示を行う感性検索指示部である。２７は感
性検索指示部２６で指示された検索条件に基づく画像特
徴量と、画像情報記憶部２５に記憶されている画像デー
タの印象的な画像特徴量との適合度を算出する適合度算
出部である。２８は適合度算出部２７で算出された適合
度に基づいて、検索結果とする画像データを出力する検
索結果出力部である。
【００２５】＜実施形態１＞本発明の実施形態１で実行
される処理において、特に、画像データ登録時における
画像の印象的な画像特徴量を抽出する印象的特徴抽出処
理について、図３を用いて説明する。
される処理において、特に、画像データ登録時における
画像の印象的な画像特徴量を抽出する印象的特徴抽出処
理について、図３を用いて説明する。
【００２６】図３は本発明の実施形態１の画像データ登
録時の印象的特徴抽出処理を示すフローチャートであ
る。
録時の印象的特徴抽出処理を示すフローチャートであ
る。
【００２７】まず、画像データを登録するための指示が
ユーザから与えられると、登録する最初の画像データが
画像データ入力部２１に与えられ、ステップＳ３−１
で、画像データを読み込む処理を行う。次に、ステップ
Ｓ３−２で、画像データ入力部２１で読み込んだ画像デ
ータから、物理的な画像特徴量を画像特徴抽出部２２で
抽出する。物理的な画像特徴量は、例えば、画像全体を
色情報をもとに領域分割したり、一定面積毎のブロック
に分割するなどして得られた分割領域・ブロックからや
画像データ全体から抽出する。物理的な画像特徴量に
は、例えば、色情報、画像データの濃淡分布、テクスチ
ャ、エッジ、領域、面積、位置、周波数分布等があり、
図９に示すようなテーブルで出力される。図９は、画像
データから領域・ブロック毎に物理的な画像特徴量を抽
出した場合の例で、物理的な画像特徴量Ｘ1、Ｘ2、Ｘ
3、…、Ｘnとした場合の各領域・ブロック毎の物理的な
画像特徴量ｘ11〜ｘmnが示されている。
ユーザから与えられると、登録する最初の画像データが
画像データ入力部２１に与えられ、ステップＳ３−１
で、画像データを読み込む処理を行う。次に、ステップ
Ｓ３−２で、画像データ入力部２１で読み込んだ画像デ
ータから、物理的な画像特徴量を画像特徴抽出部２２で
抽出する。物理的な画像特徴量は、例えば、画像全体を
色情報をもとに領域分割したり、一定面積毎のブロック
に分割するなどして得られた分割領域・ブロックからや
画像データ全体から抽出する。物理的な画像特徴量に
は、例えば、色情報、画像データの濃淡分布、テクスチ
ャ、エッジ、領域、面積、位置、周波数分布等があり、
図９に示すようなテーブルで出力される。図９は、画像
データから領域・ブロック毎に物理的な画像特徴量を抽
出した場合の例で、物理的な画像特徴量Ｘ1、Ｘ2、Ｘ
3、…、Ｘnとした場合の各領域・ブロック毎の物理的な
画像特徴量ｘ11〜ｘmnが示されている。
【００２８】次に、抽出された物理的な画像特徴量ｘ11
〜ｘmnは評価基準算出部２３に渡され、ステップＳ３−
３で、ユーザの感覚に近い印象的な画像特徴量を求める
ための評価基準値ｗ11、ｗ12、ｗ13、…、ｗmkを算出す
る。評価基準値は、ユーザの感覚に基づいた検索に有効
と思われる画像特徴量を、誘目性、即ち、印象的か否か
という観点で評価し、誘目性の高さを重みとして算出し
た値である。次に、ステップＳ３−４で、抽出された物
理的な画像特徴量ｘ11〜ｘmnと、算出された評価基準値
ｗ1、ｗ2、ｗ3、…、ｗkを用いて、この画像データの印
象的な画像特徴量を印象的特徴抽出部１４で抽出する。
印象的な画像特徴量は、例えば、図１０に示すようなテ
ーブルで表され、画像データ及びその他の管理情報と共
に画像情報記憶部２５に記憶される。図１０では、印象
的な画像特徴量Ｙ1、Ｙ2、…、Ｙkとして、ある画像デ
ータから得られた印象的な画像特徴量ｙ1、ｙ2、…、ｙ
kが示されている。
〜ｘmnは評価基準算出部２３に渡され、ステップＳ３−
３で、ユーザの感覚に近い印象的な画像特徴量を求める
ための評価基準値ｗ11、ｗ12、ｗ13、…、ｗmkを算出す
る。評価基準値は、ユーザの感覚に基づいた検索に有効
と思われる画像特徴量を、誘目性、即ち、印象的か否か
という観点で評価し、誘目性の高さを重みとして算出し
た値である。次に、ステップＳ３−４で、抽出された物
理的な画像特徴量ｘ11〜ｘmnと、算出された評価基準値
ｗ1、ｗ2、ｗ3、…、ｗkを用いて、この画像データの印
象的な画像特徴量を印象的特徴抽出部１４で抽出する。
印象的な画像特徴量は、例えば、図１０に示すようなテ
ーブルで表され、画像データ及びその他の管理情報と共
に画像情報記憶部２５に記憶される。図１０では、印象
的な画像特徴量Ｙ1、Ｙ2、…、Ｙkとして、ある画像デ
ータから得られた印象的な画像特徴量ｙ1、ｙ2、…、ｙ
kが示されている。
【００２９】次に、ステップＳ３ー５で、次に登録する
登録対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ３ー５でＹＥＳ）、ステップＳ３ー１に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ３ー５でＮＯ）、処
理を終了する。
登録対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ３ー５でＹＥＳ）、ステップＳ３ー１に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ３ー５でＮＯ）、処
理を終了する。
【００３０】以上説明したように、実施形態１によれ
ば、画像データから取得した物理的な画像特徴量から、
ユーザの感覚に対応した印象的な画像特徴量を求めるこ
とができる。ここでは、特に、物理的に取得した画像特
徴量が示す画像データの色自身のもつ誘目性から評価基
準値を算出し、この評価基準値を重みとして各色成分の
出現頻度（面積）と掛け合わせることにより、ユーザの
感性を考慮した誘目性の高い色成分及びその誘目値を有
する印象的な画像特徴量を求める。
ば、画像データから取得した物理的な画像特徴量から、
ユーザの感覚に対応した印象的な画像特徴量を求めるこ
とができる。ここでは、特に、物理的に取得した画像特
徴量が示す画像データの色自身のもつ誘目性から評価基
準値を算出し、この評価基準値を重みとして各色成分の
出現頻度（面積）と掛け合わせることにより、ユーザの
感性を考慮した誘目性の高い色成分及びその誘目値を有
する印象的な画像特徴量を求める。
【００３１】＜実施形態２＞本発明の実施形態２で実行
される処理において、特に、画像データ登録時の印象的
特徴抽出処理について、図４を用いて説明する。
される処理において、特に、画像データ登録時の印象的
特徴抽出処理について、図４を用いて説明する。
【００３２】図４は本発明の実施形態２の画像データ登
録時の印象的特徴抽出処理を示すフローチャートであ
る。
録時の印象的特徴抽出処理を示すフローチャートであ
る。
【００３３】まず、画像データを登録するための指示が
ユーザから与えられると、登録する最初の画像データが
画像データ入力部２１に与えられ、ステップＳ４−１
で、画像データを読み込む処理を行う。次に、ステップ
Ｓ４−２で、画像データ入力部２１で読み込んだ画像デ
ータから、色に関する画像特徴量を画像特徴抽出部２２
で抽出する。色に関する画像特徴量には、例えば、各領
域・ブロックの各画素の色情報の色空間（ＲＧＢ色空
間、Ｌａｂ色空間等）上の平均値や画像データ全体から
得られるヒストグラムなどがある。図１１に示すテーブ
ルは、色に関する画像特徴量の例で、ある画像データか
ら、領域・ブロック毎に色の平均値を色に関する画像特
徴量として抽出したものである。 次に、抽出された色
に関する画像特徴量は評価基準算出部２３に渡され、ス
テップＳ４−３で、抽出された色に関する画像特徴量を
解析し、色自身がもっている絶対的な誘目性・誘価性か
ら、ユーザの感覚に近い印象的な画像特徴量を求めるた
めの評価基準値ｗ1c、ｗ2c、ｗ3c、…、ｗmcを算出す
る。例えば、色には、マンセル表示系における色相や輝
度・彩度によってユーザの目に付きやすい／付きにくい
という性質があるので、抽出されたそれぞれの色に関す
る画像特徴量を分析し、色相及び輝度・彩度の値から評
価基準値を算出する。次に、ステップＳ４−４で、抽出
された色に関する画像特徴量と、算出された評価基準値
ｗ1c、ｗ2c、ｗ3c、…、ｗmcを用いて、この画像データ
の印象的な画像特徴量を印象的特徴抽出部２４で抽出す
る。尚、この場合の印象的な画像特徴量は、例えば、図
１２に示すようなテーブルで表され、画像データ及びそ
の他の管理情報と共に画像情報記憶部２５に記憶され
る。
ユーザから与えられると、登録する最初の画像データが
画像データ入力部２１に与えられ、ステップＳ４−１
で、画像データを読み込む処理を行う。次に、ステップ
Ｓ４−２で、画像データ入力部２１で読み込んだ画像デ
ータから、色に関する画像特徴量を画像特徴抽出部２２
で抽出する。色に関する画像特徴量には、例えば、各領
域・ブロックの各画素の色情報の色空間（ＲＧＢ色空
間、Ｌａｂ色空間等）上の平均値や画像データ全体から
得られるヒストグラムなどがある。図１１に示すテーブ
ルは、色に関する画像特徴量の例で、ある画像データか
ら、領域・ブロック毎に色の平均値を色に関する画像特
徴量として抽出したものである。 次に、抽出された色
に関する画像特徴量は評価基準算出部２３に渡され、ス
テップＳ４−３で、抽出された色に関する画像特徴量を
解析し、色自身がもっている絶対的な誘目性・誘価性か
ら、ユーザの感覚に近い印象的な画像特徴量を求めるた
めの評価基準値ｗ1c、ｗ2c、ｗ3c、…、ｗmcを算出す
る。例えば、色には、マンセル表示系における色相や輝
度・彩度によってユーザの目に付きやすい／付きにくい
という性質があるので、抽出されたそれぞれの色に関す
る画像特徴量を分析し、色相及び輝度・彩度の値から評
価基準値を算出する。次に、ステップＳ４−４で、抽出
された色に関する画像特徴量と、算出された評価基準値
ｗ1c、ｗ2c、ｗ3c、…、ｗmcを用いて、この画像データ
の印象的な画像特徴量を印象的特徴抽出部２４で抽出す
る。尚、この場合の印象的な画像特徴量は、例えば、図
１２に示すようなテーブルで表され、画像データ及びそ
の他の管理情報と共に画像情報記憶部２５に記憶され
る。
【００３４】次に、ステップＳ４ー５で、次に登録する
登録対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ４ー５でＹＥＳ）、ステップＳ４ー１に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ４ー５でＮＯ）、処
理を終了する。
登録対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ４ー５でＹＥＳ）、ステップＳ４ー１に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ４ー５でＮＯ）、処
理を終了する。
【００３５】以上説明しように、実施形態２によれば、
画像データから取得した色に関する画像特徴量から、ユ
ーザの感覚に対応した印象的な画像特徴量を求めること
ができる。ここでは、特に、色に関する画像特徴量から
色相及び輝度・彩度の値を抽出した評価基準値を算出
し、この評価基準値を重みとして各色成分の出現頻度
（面積）と掛け合わせることにより、ユーザの感性を考
慮した誘目性の高い色成分及びその誘目値を有する印象
的な画像特徴量を求める。
画像データから取得した色に関する画像特徴量から、ユ
ーザの感覚に対応した印象的な画像特徴量を求めること
ができる。ここでは、特に、色に関する画像特徴量から
色相及び輝度・彩度の値を抽出した評価基準値を算出
し、この評価基準値を重みとして各色成分の出現頻度
（面積）と掛け合わせることにより、ユーザの感性を考
慮した誘目性の高い色成分及びその誘目値を有する印象
的な画像特徴量を求める。
【００３６】＜実施形態３＞本発明の実施形態３で実行
される処理において、特に、画像データ登録時の印象的
特徴抽出処理について、図５を用いて説明する。
される処理において、特に、画像データ登録時の印象的
特徴抽出処理について、図５を用いて説明する。
【００３７】図５は本発明の実施形態３の画像データ登
録時の印象的特徴抽出処理を示すフローチャートであ
る。
録時の印象的特徴抽出処理を示すフローチャートであ
る。
【００３８】まず、画像データを登録するための指示が
ユーザから与えられると、登録する最初の画像データが
画像データ入力部２１に与えられ、ステップＳ５−１
で、画像データを読み込む処理を行う。次に、ステップ
Ｓ５−２で、画像データ入力部２１で読み込んだ画像デ
ータから、物理的な画像特徴量を画像特徴抽出部２２で
抽出する。物理的な画像特徴量は、例えば、画像データ
全体を色情報をもとに領域分割したり、一定面積毎のブ
ロックに分割するなどして得られた分割領域・ブロック
から抽出する。物理的な画像特徴量には、例えば、色情
報、画像の濃淡分布、テクスチャ、エッジ、領域、面
積、位置、周波数分布等があり、例えば、図９に示すよ
うなテーブルで出力される。図９は、画像データから領
域・ブロック毎に物理的な画像特徴量を抽出した場合の
例で、画像特徴量Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3、…、Ｘnとした場合の
各領域・ブロック毎の物理的な画像特徴量ｘ11〜ｘmnが
示されている。
ユーザから与えられると、登録する最初の画像データが
画像データ入力部２１に与えられ、ステップＳ５−１
で、画像データを読み込む処理を行う。次に、ステップ
Ｓ５−２で、画像データ入力部２１で読み込んだ画像デ
ータから、物理的な画像特徴量を画像特徴抽出部２２で
抽出する。物理的な画像特徴量は、例えば、画像データ
全体を色情報をもとに領域分割したり、一定面積毎のブ
ロックに分割するなどして得られた分割領域・ブロック
から抽出する。物理的な画像特徴量には、例えば、色情
報、画像の濃淡分布、テクスチャ、エッジ、領域、面
積、位置、周波数分布等があり、例えば、図９に示すよ
うなテーブルで出力される。図９は、画像データから領
域・ブロック毎に物理的な画像特徴量を抽出した場合の
例で、画像特徴量Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3、…、Ｘnとした場合の
各領域・ブロック毎の物理的な画像特徴量ｘ11〜ｘmnが
示されている。
【００３９】次に、抽出された物理的な画像特徴量ｘ11
〜ｘmnは評価基準算出部２３に渡され、ステップＳ５−
３で、ユーザの感覚に基づいた検索に有効な画像特徴量
を、誘目性、即ち、印象的か否かという観点で評価する
ために、各物理的な画像特徴量が示す上記分割領域・ブ
ロックの位置情報から評価基準値ｗ1p、ｗ2p、ｗ3p、
…、ｗmpを算出する。例えば、一般的には、画像データ
の周辺部よりも中心部に近い方がユーザの目に付きやす
いので、各領域・ブロックの中心座標を分析し、各領域
・ブロック毎の評価基準値を算出する。次に、ステップ
Ｓ５−４で、抽出された物理的な画像特徴量ｘ1〜ｘm
と、算出された評価基準値ｗ1p、ｗ2p、ｗ3p、…、ｗmp
を用いて、この画像データの印象的な画像特徴量を印象
的特徴抽出部２４で抽出する。印象的な画像特徴量は、
例えば、図１０に示すようなテーブルであらわされ、画
像データ及びその他の管理情報と共に画像情報記憶部２
５に記憶される。
〜ｘmnは評価基準算出部２３に渡され、ステップＳ５−
３で、ユーザの感覚に基づいた検索に有効な画像特徴量
を、誘目性、即ち、印象的か否かという観点で評価する
ために、各物理的な画像特徴量が示す上記分割領域・ブ
ロックの位置情報から評価基準値ｗ1p、ｗ2p、ｗ3p、
…、ｗmpを算出する。例えば、一般的には、画像データ
の周辺部よりも中心部に近い方がユーザの目に付きやす
いので、各領域・ブロックの中心座標を分析し、各領域
・ブロック毎の評価基準値を算出する。次に、ステップ
Ｓ５−４で、抽出された物理的な画像特徴量ｘ1〜ｘm
と、算出された評価基準値ｗ1p、ｗ2p、ｗ3p、…、ｗmp
を用いて、この画像データの印象的な画像特徴量を印象
的特徴抽出部２４で抽出する。印象的な画像特徴量は、
例えば、図１０に示すようなテーブルであらわされ、画
像データ及びその他の管理情報と共に画像情報記憶部２
５に記憶される。
【００４０】次に、ステップＳ５ー５で、次に登録する
登録対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ５ー５でＹＥＳ）、ステップＳ５ー１に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ５ー５でＮＯ）、処
理を終了する。
登録対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ５ー５でＹＥＳ）、ステップＳ５ー１に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ５ー５でＮＯ）、処
理を終了する。
【００４１】以上説明したように、実施形態３によれ
ば、画像データから取得した領域毎の物理的な画像特徴
量から、ユーザの感覚に対応した印象的な画像特徴量を
求めることができる。ここでは、特に、領域毎の物理的
な画像特徴量が示す領域・ブロックの位置情報から評価
基準値を算出し、この評価基準値を重みとして各画像特
徴量と掛け合わせることにより、ユーザの感性を考慮し
た誘目性の高い色成分及びその誘目値を有する印象的な
画像特徴量を求める。
ば、画像データから取得した領域毎の物理的な画像特徴
量から、ユーザの感覚に対応した印象的な画像特徴量を
求めることができる。ここでは、特に、領域毎の物理的
な画像特徴量が示す領域・ブロックの位置情報から評価
基準値を算出し、この評価基準値を重みとして各画像特
徴量と掛け合わせることにより、ユーザの感性を考慮し
た誘目性の高い色成分及びその誘目値を有する印象的な
画像特徴量を求める。
【００４２】＜実施形態４＞本発明の実施形態４で実行
される処理において、特に、画像データ登録時の印象的
特徴抽出処理について、図６を用いて説明する。
される処理において、特に、画像データ登録時の印象的
特徴抽出処理について、図６を用いて説明する。
【００４３】図６は本発明の実施形態４の画像データ登
録時の印象的特徴抽出処理を示すフローチャートであ
る。
録時の印象的特徴抽出処理を示すフローチャートであ
る。
【００４４】まず、画像データを登録するための指示が
ユーザから与えられると、登録する最初の画像データが
画像データ入力部２１に与えられ、ステップＳ６−１
で、画像データを読み込む処理を行う。次に、ステップ
Ｓ６−２で、画像データ入力部２１で読み込んだ画像デ
ータから、物理的な画像特徴量を画像特徴抽出部２１で
抽出する。物理的な画像特徴量は、例えば、画像データ
全体を色情報をもとに領域分割したり、一定面積毎のブ
ロックに分割するなどして得られた分割領域・ブロック
や画像全体から抽出する。物理的な画像特徴量には、例
えば、色情報、画像データの濃淡分布、テクスチャ、エ
ッジ、領域、面積、位置、周波数分布等があり、例え
ば、図９に示すようなテーブルで出力される。図９は、
画像データから領域・ブロック毎に物理的な画像特徴量
を抽出した場合の例で、画像特徴量Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3、
…、Ｘnとした場合の各領域・ブロック毎の物理的な画
像特徴量をｘ11〜ｘmnとする。
ユーザから与えられると、登録する最初の画像データが
画像データ入力部２１に与えられ、ステップＳ６−１
で、画像データを読み込む処理を行う。次に、ステップ
Ｓ６−２で、画像データ入力部２１で読み込んだ画像デ
ータから、物理的な画像特徴量を画像特徴抽出部２１で
抽出する。物理的な画像特徴量は、例えば、画像データ
全体を色情報をもとに領域分割したり、一定面積毎のブ
ロックに分割するなどして得られた分割領域・ブロック
や画像全体から抽出する。物理的な画像特徴量には、例
えば、色情報、画像データの濃淡分布、テクスチャ、エ
ッジ、領域、面積、位置、周波数分布等があり、例え
ば、図９に示すようなテーブルで出力される。図９は、
画像データから領域・ブロック毎に物理的な画像特徴量
を抽出した場合の例で、画像特徴量Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3、
…、Ｘnとした場合の各領域・ブロック毎の物理的な画
像特徴量をｘ11〜ｘmnとする。
【００４５】次に、抽出された物理的な画像特徴量ｘ11
〜ｘmnは評価基準算出部２３に渡され、ステップＳ６−
３で、ユーザの感覚にもとづいた検索に有効な画像特徴
量を、誘目性、すなわち印象的か否かという観点で評価
するために、画像データにおける周波数分布から評価基
準値ｗ1f、ｗ2f、ｗ3f、…、ｗmfを算出する。例えば、
色に関して言えば、周波数成分が高い部分は、ごちやご
ちやした感じがして特定の色の印象はあまり残らない
し、周波数成分の低い部分の色の方が、ユーザの目に付
きやすいため、ステップＳ６−２で抽出された周波数分
布から評価基準値を算出する。次に、ステップＳ６−４
で、抽出された物理的な画像特徴量ｘ11〜ｘmnと、算出
された評価基準値ｗ1f、ｗ2f、ｗ3f、…、ｗmfを用い
て、この画像データの印象的な画像特徴量を印象的特徴
抽出部２５で抽出する。印象的な画像特徴量は、例え
ば、図１２に示すようなテーブルで表され、画像データ
及びその他の管理情報と共に画像情報記憶２５に記憶さ
れる。
〜ｘmnは評価基準算出部２３に渡され、ステップＳ６−
３で、ユーザの感覚にもとづいた検索に有効な画像特徴
量を、誘目性、すなわち印象的か否かという観点で評価
するために、画像データにおける周波数分布から評価基
準値ｗ1f、ｗ2f、ｗ3f、…、ｗmfを算出する。例えば、
色に関して言えば、周波数成分が高い部分は、ごちやご
ちやした感じがして特定の色の印象はあまり残らない
し、周波数成分の低い部分の色の方が、ユーザの目に付
きやすいため、ステップＳ６−２で抽出された周波数分
布から評価基準値を算出する。次に、ステップＳ６−４
で、抽出された物理的な画像特徴量ｘ11〜ｘmnと、算出
された評価基準値ｗ1f、ｗ2f、ｗ3f、…、ｗmfを用い
て、この画像データの印象的な画像特徴量を印象的特徴
抽出部２５で抽出する。印象的な画像特徴量は、例え
ば、図１２に示すようなテーブルで表され、画像データ
及びその他の管理情報と共に画像情報記憶２５に記憶さ
れる。
【００４６】次に、ステップＳ６ー５で、次に登録する
登録対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ６ー５でＹＥＳ）、ステップＳ６ー１に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ６ー５でＮＯ）、処
理を終了する。
登録対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ６ー５でＹＥＳ）、ステップＳ６ー１に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ６ー５でＮＯ）、処
理を終了する。
【００４７】以上説明したように、実施形態４によれ
ば、画像データから取得した物理的な画像特徴量から、
ユーザの感覚に対応した印象的な画像特徴量を求めるこ
とができる。ここでは、特に、物理的に取得した画像特
徴量である画像データの周波数分布から評価基準値を算
出し、この評価基準値を重みとして各色成分の出現頻度
と掛け合わせることにより、ユーザの感性を考慮した誘
目性の高い色成分及びその誘目値を有する印象的な画像
特徴量を求める。
ば、画像データから取得した物理的な画像特徴量から、
ユーザの感覚に対応した印象的な画像特徴量を求めるこ
とができる。ここでは、特に、物理的に取得した画像特
徴量である画像データの周波数分布から評価基準値を算
出し、この評価基準値を重みとして各色成分の出現頻度
と掛け合わせることにより、ユーザの感性を考慮した誘
目性の高い色成分及びその誘目値を有する印象的な画像
特徴量を求める。
【００４８】＜実施形態５＞本発明の実施形態５で実行
される処理において、特に、画像データ登録時の印象的
特徴抽出処理について、図７を用いて説明する。
される処理において、特に、画像データ登録時の印象的
特徴抽出処理について、図７を用いて説明する。
【００４９】図７は本発明の実施形態５の画像データ登
録時の印象的特徴抽出処理を示すフローチャートであ
る。
録時の印象的特徴抽出処理を示すフローチャートであ
る。
【００５０】まず、画像データを登録するための指示が
ユーザから与えられると、登録する最初の画像データが
画像データ入力部２１に与えられ、ステップＳ７−１
で、画像データを読み込む処理を行う。次に、ステップ
Ｓ７−２で、画像データ入力部２１で読み込んだ画像デ
ータから、物理的な画像特徴量を画像特徴抽出部２２で
抽出する。物理的な画像特徴量は、例えば、画像データ
全体を色情報をもとに領域分割したり、一定面積毎のブ
ロックに分割するなどして得られた分割領域・ブロック
から抽出する。物理的な画像特徴量には、例えば、色情
報、画像の濃淡分布、テクスチャ、エッジ、領域、面
積、位置、周波数分布等があり、例えば、図９に示すよ
うなテーブルで出力される。図９は、画像データから領
域・ブロック毎に画像特徴を抽出した場合の例で、画像
特徴量Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3、…、Ｘnとした場合の各領域・ブ
ロック毎の画像特徴量をｘ11〜ｘmnとする。
ユーザから与えられると、登録する最初の画像データが
画像データ入力部２１に与えられ、ステップＳ７−１
で、画像データを読み込む処理を行う。次に、ステップ
Ｓ７−２で、画像データ入力部２１で読み込んだ画像デ
ータから、物理的な画像特徴量を画像特徴抽出部２２で
抽出する。物理的な画像特徴量は、例えば、画像データ
全体を色情報をもとに領域分割したり、一定面積毎のブ
ロックに分割するなどして得られた分割領域・ブロック
から抽出する。物理的な画像特徴量には、例えば、色情
報、画像の濃淡分布、テクスチャ、エッジ、領域、面
積、位置、周波数分布等があり、例えば、図９に示すよ
うなテーブルで出力される。図９は、画像データから領
域・ブロック毎に画像特徴を抽出した場合の例で、画像
特徴量Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3、…、Ｘnとした場合の各領域・ブ
ロック毎の画像特徴量をｘ11〜ｘmnとする。
【００５１】次に、抽出された物理的な画像特徴量ｘ11
〜ｘmnは評価基準算出部２３に渡され、ステップＳ７−
３で、ユーザの感覚にもとづいた検索に有効な画像特徴
量を、誘目性、すなわち印象的か否かという観点で評価
するために、画像データ中の周辺ブロック同士の画像特
徴量を比較することにより評価基準値ｗ1a、ｗ2a、ｗ3
a、…ｗmaを算出する。例えば、色に関して言えば、色
相、輝度・彩度によるコントラストの高い方が、視覚的
により強い印象を受ける。同じ色でも、周辺に色相環の
類似色や同系色がある場合と色相環の補色に近い色があ
る場合では、補色に近い色の方がその色を印象的に感じ
るし、低彩度より高彩度の色同士の方が、さらにインパ
クトのある視覚効果を生む。そこで、例えば、領域・ブ
ロック毎に抽出された各色と、その周辺領域・ブロック
の各色との色差を求め、この色差から評価基準値を算出
する。
〜ｘmnは評価基準算出部２３に渡され、ステップＳ７−
３で、ユーザの感覚にもとづいた検索に有効な画像特徴
量を、誘目性、すなわち印象的か否かという観点で評価
するために、画像データ中の周辺ブロック同士の画像特
徴量を比較することにより評価基準値ｗ1a、ｗ2a、ｗ3
a、…ｗmaを算出する。例えば、色に関して言えば、色
相、輝度・彩度によるコントラストの高い方が、視覚的
により強い印象を受ける。同じ色でも、周辺に色相環の
類似色や同系色がある場合と色相環の補色に近い色があ
る場合では、補色に近い色の方がその色を印象的に感じ
るし、低彩度より高彩度の色同士の方が、さらにインパ
クトのある視覚効果を生む。そこで、例えば、領域・ブ
ロック毎に抽出された各色と、その周辺領域・ブロック
の各色との色差を求め、この色差から評価基準値を算出
する。
【００５２】次に、ステップＳ７−４で、抽出された物
理的な画像特徴量と、算出された評価基準値ｗ1a、ｗ2
a、ｗ3a、…ｗmaを用いて、画像データの印象的な画像
特徴量を印象的特徴抽出部２４で抽出する。印象的な画
像特徴量は、例えば、図１０に示すようなテーブルであ
らわされ、画像データ及びその他の管理情報と共に画像
情報記憶部２５に記憶される。
理的な画像特徴量と、算出された評価基準値ｗ1a、ｗ2
a、ｗ3a、…ｗmaを用いて、画像データの印象的な画像
特徴量を印象的特徴抽出部２４で抽出する。印象的な画
像特徴量は、例えば、図１０に示すようなテーブルであ
らわされ、画像データ及びその他の管理情報と共に画像
情報記憶部２５に記憶される。
【００５３】次に、ステップＳ７ー５で、次に登録する
登録対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ７ー５でＹＥＳ）、ステップＳ７ー１に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ７ー５でＮＯ）、処
理を終了する。
登録対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ７ー５でＹＥＳ）、ステップＳ７ー１に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ７ー５でＮＯ）、処
理を終了する。
【００５４】以上説明したように、実施形態５によれ
ば、画像データから取得した領域毎の物理的な画像特徴
量から、ユーザの感覚に対応した印象的な画像特徴量を
求めることができる。ここでは、特に、物理的に取得し
た領域同士の画像特徴量を比較することで評価基準値を
算出し、この評価基準値を重みとして各色成分の出現頻
度と掛け合わせることにより、ユーザの感性を考慮した
誘目性の高い色成分及びその誘目値を有する印象的な画
像特徴量を求める。
ば、画像データから取得した領域毎の物理的な画像特徴
量から、ユーザの感覚に対応した印象的な画像特徴量を
求めることができる。ここでは、特に、物理的に取得し
た領域同士の画像特徴量を比較することで評価基準値を
算出し、この評価基準値を重みとして各色成分の出現頻
度と掛け合わせることにより、ユーザの感性を考慮した
誘目性の高い色成分及びその誘目値を有する印象的な画
像特徴量を求める。
【００５５】次に、上述した実施形態１〜実施形態５の
各実施形態によって、画像情報記憶部２５に記憶された
画像データから所望の画像データを検索する場合に実行
する画像検索処理について、図８を用いて説明する。
各実施形態によって、画像情報記憶部２５に記憶された
画像データから所望の画像データを検索する場合に実行
する画像検索処理について、図８を用いて説明する。
【００５６】図８は本発明で実行される画像検索処理を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【００５７】まず、ステップＳ８−１で、画像データを
検索するための検索条件が、感性検索指示部２６を介し
てユーザから与えられる。次に、ステップＳ８−２で、
画像情報記憶部２５に記憶されている各画像データの印
象的な画像特徴量と照合するために、与えられた検索条
件を適切な感性イメージに基づく画像特徴量に展開す
る。次に、ステップＳ８−３で、画像情報記憶部２５か
ら検索対象となる各画像データの印象的な画像特徴量を
取り出す。次に、ステップＳ８−４で、取り出した画像
データの印象的な画像特徴量を適合度算出部２７に渡
し、展開された感性イメージに基づく画像特徴量と各画
像データの印象的な画像特徴量を比較・照合し、適合度
を算出する。算出された各画像データの適合度は、例え
ば、ＲＡＭ１６等に保持しておく。
検索するための検索条件が、感性検索指示部２６を介し
てユーザから与えられる。次に、ステップＳ８−２で、
画像情報記憶部２５に記憶されている各画像データの印
象的な画像特徴量と照合するために、与えられた検索条
件を適切な感性イメージに基づく画像特徴量に展開す
る。次に、ステップＳ８−３で、画像情報記憶部２５か
ら検索対象となる各画像データの印象的な画像特徴量を
取り出す。次に、ステップＳ８−４で、取り出した画像
データの印象的な画像特徴量を適合度算出部２７に渡
し、展開された感性イメージに基づく画像特徴量と各画
像データの印象的な画像特徴量を比較・照合し、適合度
を算出する。算出された各画像データの適合度は、例え
ば、ＲＡＭ１６等に保持しておく。
【００５８】次に、ステップＳ８ー５で、次に検索する
検索対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ８ー５でＹＥＳ）、ステップＳ８ー３に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ８ー５でＮＯ）、ス
テップＳ８ー６に進む。ステップＳ８ー６で、全ての検
索対象の画像データに対する処理が終了したら、算出さ
れた全ての検索対象の画像データの適合度を検索結果出
力部２８に渡し、算出された適合度に基づいて、検索結
果とする画像データを出力する。
検索対象の画像データがあるか否かを判定する。ある場
合（ステップＳ８ー５でＹＥＳ）、ステップＳ８ー３に
戻る。一方、ない場合（ステップＳ８ー５でＮＯ）、ス
テップＳ８ー６に進む。ステップＳ８ー６で、全ての検
索対象の画像データに対する処理が終了したら、算出さ
れた全ての検索対象の画像データの適合度を検索結果出
力部２８に渡し、算出された適合度に基づいて、検索結
果とする画像データを出力する。
【００５９】以上説明したように、実施形態１〜実施形
態５の各実施形態で説明したようなユーザの感覚に対応
した印象的な画像特徴量を登録対象の画像データと共に
画像情報記憶部２５に記憶する。これにより、画像情報
記憶部２５から所望の画像データを検索する際には、ユ
ーザの感覚に合った検索条件（印象的な画像特徴量）で
所望の画像データを検索することができる。 尚、本発
明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタ
フェース機器、リーダ、プリンタなど）から構成される
システムに適用しても、一つの機器からなる装置（例え
ば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよ
い。
態５の各実施形態で説明したようなユーザの感覚に対応
した印象的な画像特徴量を登録対象の画像データと共に
画像情報記憶部２５に記憶する。これにより、画像情報
記憶部２５から所望の画像データを検索する際には、ユ
ーザの感覚に合った検索条件（印象的な画像特徴量）で
所望の画像データを検索することができる。 尚、本発
明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタ
フェース機器、リーダ、プリンタなど）から構成される
システムに適用しても、一つの機器からなる装置（例え
ば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよ
い。
【００６０】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ
やＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても、達成されることは言う
までもない。
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ
やＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても、達成されることは言う
までもない。
【００６１】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。
【００６２】プログラムコードを供給するための記憶媒
体としては、例えば、フロッピディスク、ハードディス
ク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ
−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭな
どを用いることができる。
体としては、例えば、フロッピディスク、ハードディス
ク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ
−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭな
どを用いることができる。
【００６３】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれることは言うまでもない。
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６４】更に、記憶媒体から読出されたプログラム
コードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードや
コンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメ
モリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基
づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わる
ＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その
処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合
も含まれることは言うまでもない。
コードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードや
コンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメ
モリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基
づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わる
ＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その
処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合
も含まれることは言うまでもない。
【００６５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
画像データを効率的に管理することができ、かつユーザ
の感覚に適合した検索条件による画像データの検索を行
うことができる画像処理装置及びその方法、コンピュー
タ可読メモリを提供できる。
画像データを効率的に管理することができ、かつユーザ
の感覚に適合した検索条件による画像データの検索を行
うことができる画像処理装置及びその方法、コンピュー
タ可読メモリを提供できる。
【００６６】
【図１】本発明の各実施形態に適用可能な画像処理装置
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の各実施形態に適用可能な画像処理装置
の機能構成を示すブロック図である。
の機能構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態１の画像データ登録時の印象
的特徴抽出処理を示すフローチャートである。
的特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態２の画像データ登録時の印象
的特徴抽出処理を示すフローチャートである。
的特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態３の画像データ登録時の印象
的特徴抽出処理を示すフローチャートである。
的特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態４の画像データ登録時の印象
的特徴抽出処理を示すフローチャートである。
的特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態５の画像データ登録時の印象
的特徴抽出処理を示すフローチャートである。
的特徴抽出処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明で実行される画像検索処理を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図９】本発明の物理的な画像特徴量を管理するための
テーブルを示す図である。
テーブルを示す図である。
【図１０】本発明の印象的な画像特徴量を管理するため
のテーブルを示す図である。
のテーブルを示す図である。
【図１１】本発明の色に関する物理的な画像特徴量を管
理するためのテーブルを示す図である。
理するためのテーブルを示す図である。
【図１２】本発明の色に関する印象的な画像特徴量を管
理するためのテーブルを示す図である。
理するためのテーブルを示す図である。
１１ ＬＡＮ接続部 １２ ＬＡＮ回線 １３ 画像処理装置 １４ ＣＰＵ １５ 補助記憶部 １６ ＲＡＭ １７ 表示装置 １８ 操作部 １９ 外部記憶装置 ２０ 入力装置
Claims (13)
- 【請求項１】 画像データを入力し管理する画像処理装
置であって、 前記画像データの物理的な画像特徴量を抽出する第１抽
出手段と、 前記第１抽出手段により抽出された物理的な画像特徴量
から印象的な画像特徴量を抽出するための評価基準値を
算出する算出手段と、 前記算出手段で算出された評価基準値を用いて、前記物
理的な画像特徴量から、前記印象的な画像特徴量を抽出
する第２抽出手段と、 前記画像データを、前記印象的な画像特徴量と対応づけ
て記憶管理する管理手段とを備えることを特徴とする画
像処理装置。 - 【請求項２】 前記第１抽出手段は、前記物理的な画像
特徴量として、色に関する画像特徴量を抽出することを
特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 前記第１抽出手段は、前記物理的な画像
特徴量として、前記画像データ中の特徴的な要素が存在
する位置を抽出することを特徴とする請求項１に記載の
画像処理装置。 - 【請求項４】 前記第１抽出手段は、前記物理的な画像
特徴量として、前記画像データの周波数分布を抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 【請求項５】 前記算出手段は、前記第１抽出手段によ
る抽出された物理的な画像特徴量の内、周辺に位置する
画像特徴量を比較することで、前記評価基準値を算出す
ることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 【請求項６】 前記管理手段で記憶管理される画像デー
タより、所望の画像データを検索するための検索条件を
入力する入力手段と、 前記検索条件に基づく画像特徴量を生成する生成手段
と、 前記生成手段で生成された画像特徴量と、前記管理手段
で管理されている画像データに対応づけられている印象
的な画像特徴量を比較する比較手段と、 前記比較手段の比較結果に基づいて、前記管理手段で管
理されている画像データを出力する出力手段とを更に備
えることを特徴と請求項１に記載の画像処理装置。 - 【請求項７】 画像データを入力し管理する画像処理方
法であって、 前記画像データの物理的な画像特徴量を抽出する第１抽
出工程と、 前記第１抽出工程により抽出された物理的な画像特徴量
から印象的な画像特徴量を抽出するための評価基準値を
算出する算出工程と、 前記算出工程で算出された評価基準値を用いて、前記物
理的な画像特徴量から、前記印象的な画像特徴量を抽出
する第２抽出工程と、 前記画像データを、前記印象的な画像特徴量と対応づけ
て記憶媒体に記憶管理する管理工程とを備えることを特
徴とする画像処理方法。 - 【請求項８】 前記第１抽出工程は、前記物理的な画像
特徴量として、色に関する画像特徴量を抽出することを
特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。 - 【請求項９】 前記第１抽出工程は、前記物理的な画像
特徴量として、前記画像データ中の特徴的な要素が存在
する位置を抽出することを特徴とする請求項７に記載の
画像処理方法。 - 【請求項１０】 前記第１抽出工程は、前記物理的な画
像特徴量として、前記画像データの周波数分布を抽出す
ることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。 - 【請求項１１】 前記算出工程は、前記第１抽出工程に
より抽出された物理的な画像特徴量の内、周辺に位置す
る画像特徴量を比較することで、前記評価基準値を算出
することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。 - 【請求項１２】 前記管理工程で前記記憶媒体に記憶管
理される画像データより、所望の画像データを検索する
ための検索条件を入力する入力工程と、 前記検索条件に基づく画像特徴量を生成する生成工程
と、 前記生成工程で生成された画像特徴量と、前記管理工程
で前記記憶媒体に記憶管理されている画像データに対応
づけられている印象的な画像特徴量を比較する比較工程
と、 前記比較工程の比較結果に基づいて、前記管理工程で前
記記憶媒体に記憶管理されている画像データを出力する
出力工程とを更に備えることを特徴と請求項７に記載の
画像処理方法。 - 【請求項１３】 画像データを入力し管理する画像処理
のプログラムコードが格納されたコンピュータ可読メモ
リであって、 前記画像データの物理的な画像特徴量を抽出する第１抽
出工程のプログラムコードと、 前記第１抽出工程により抽出された物理的な画像特徴量
から印象的な画像特徴量を抽出するための評価基準値を
算出する算出工程のプログラムコードと、 前記算出工程で算出された評価基準値を用いて、前記物
理的な画像特徴量から、前記印象的な画像特徴量を抽出
する第２抽出工程のプログラムコードと、 前記画像データを、前記印象的な画像特徴量と対応づけ
て記憶媒体に記憶管理する管理工程のプログラムコード
とを備えることを特徴とするコンピュータ可読メモリ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10017283A JPH11213158A (ja) | 1998-01-29 | 1998-01-29 | 画像処理装置及びその方法、コンピュータ可読メモリ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10017283A JPH11213158A (ja) | 1998-01-29 | 1998-01-29 | 画像処理装置及びその方法、コンピュータ可読メモリ |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11213158A true JPH11213158A (ja) | 1999-08-06 |
Family
ID=11939664
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10017283A Withdrawn JPH11213158A (ja) | 1998-01-29 | 1998-01-29 | 画像処理装置及びその方法、コンピュータ可読メモリ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11213158A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006139418A (ja) * | 2004-11-10 | 2006-06-01 | Ntt Docomo Inc | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP2009526301A (ja) * | 2006-02-10 | 2009-07-16 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | メタデータを生成する方法及び装置 |
-
1998
- 1998-01-29 JP JP10017283A patent/JPH11213158A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006139418A (ja) * | 2004-11-10 | 2006-06-01 | Ntt Docomo Inc | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP4664047B2 (ja) * | 2004-11-10 | 2011-04-06 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP2009526301A (ja) * | 2006-02-10 | 2009-07-16 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | メタデータを生成する方法及び装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20050405 |