JPH11238067A

JPH11238067A - 画像検索システムおよび記録媒体

Info

Publication number: JPH11238067A
Application number: JP10037798A
Authority: JP
Inventors: Kohei Murao; 晃平村尾; Atsuyoshi Andou; 淳禎安藤; Toshiya Nakajima; 俊哉中島
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1998-02-19
Filing date: 1998-02-19
Publication date: 1999-08-31

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は、指定された画像と類似した画像を
検索する画像検索システムおよび記録媒体に関し、画像
をウェーブレット変換して生成した特徴データ（これに
は、ロスレスの圧縮を施したデータやロッシーな圧縮を
施したデータや、圧縮とは別の専用データの場合を含
む）をＤＢに保存しておき、指定された画像の特徴デー
タをもとにＤＢを検索して高速かつ効率的に類似画像を
検索して表示したり、更に異なるサイズの画像間でも検
索可能にすることを目的とする。【解決手段】検索対象となる画像をウェーブレット変
換し、圧縮処理をして圧縮画像データを生成する手段
と、指定された画像に対応するウェーブレット変換によ
り求められる特徴データと上記生成された圧縮画像デー
タより画像の特徴データと抽出して比較する手段とを備
えるように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、指定された画像と
類似した画像を検索する画像検索システムおよび記録媒
体に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、ウェーブレット変換を用いた画像
圧縮・伸長方式にさまざまな方式が提唱され、例えば下
記文献１に示すような方式がある。

【０００３】一方、ウェーブレット変換を用いた画像検
索方式には、例えば下記文献２に示すような方式があ
る。・文献1:Information Technology-Coding of Audio-Vis
ual Objects:Visual ISO/IEC 14496-2,Committee Draf
t,(Still Texture Object) ・文献2:E.J.Stollnitz e.al,'Wavelets for Computer
Graphics'(1996)MorgenKaufmann Publishers,Inc.

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述した後者の方式で
は検索速度は確かに速いが、ウェーブレット変換の方式
が特異なため、画像圧縮・伸長と組み合わせて効率よい
検索システムを作ることができないという問題がある。
また、実際の業務などに使われる際には異なるサイズの
画像同士の類似度算出やネットワークを介してシステム
の構築が必要となるが、それらについては記載されてい
なく、実現し得ないという問題がある。

【０００５】本発明は、これらの問題を解決するため、
画像をウェーブレット変換して生成した特徴データ（こ
れには、ロスレスの圧縮を施したデータやロッシーな圧
縮を施したデータや、圧縮とは別の専用データの場合を
含む）をＤＢに保存しておき、指定された画像の特徴デ
ータをもとにＤＢを検索して高速かつ効率的に類似画像
を検索して表示したり、更に異なるサイズの画像間でも
検索可能にすることを目的としている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】図１を参照して課題を解
決するための手段を説明する。図１において、色成分変
換手段２は、ＲＧＢをＹＵＶに変換するものである。

【０００７】ウェーブレット変換手段３は、画像のＹＵ
Ｖ毎にウェーブレット変換するものである（図２を用い
て後述する）。画像ＤＢ８は、画像あるいは圧縮後の画
像を蓄積するものである。

【０００８】ウェーブレット特徴データ抽出手段９は、
ウェーブレット変換した結果から特徴データを抽出する
ものである。ウェーブレット特徴データ比較手段１１
は、指定（選択）された画像の特徴データと、ＤＢ中の
画像の特徴データとを比較して類似度を算出し、類似度
の高い画像を出力するものである。

【０００９】次に、動作を説明する。指定された画像を
ウェーブレット変換して特徴データを生成、あるいは指
定された画像の予めウェーブレット変換されて保持され
ている特徴データを取り出し、ウェーブレット特徴デー
タ比較手段１１が特徴データをもとに各画像の特徴デー
タとを比較して類似度の高い画像を見つけて表示などす
るようにしている。

【００１０】この際、特徴データとして、ウェーブレッ
ト変換した結果の１部分を取り出すようにしている。ま
た、特徴データとして、画像の各Ｙ、Ｕ、Ｖ毎にウェー
ブレット変換して特徴データをそれぞれ生成するように
している。

【００１１】また、類似度を算出する際に、画像のサイ
ズが異なる場合に、ウェーブレット変換した結果の各周
波数成分について重心をそれぞれ一致させて重なる部分
のみについて類似度計算の対象とするようにしている。

【００１２】また、複数の画像を表示して選択された画
像の特徴データをもとに類似度を計算するようにしてい
る。また、検索された画像中から選択された画像の特徴
データをもとに検索するようにしている。

【００１３】また、画面上に表示された画像が選択され
たときに当該画像の特徴データを含む検索コードを自動
生成するようにしている。また、画像の特徴データをも
とに画像との類似度の値を算出する際の重み付けを任意
に設定して算出するようにしている。

【００１４】従って、画像をウェーブレット変換して生
成した特徴データをＤＢに保存しておき、指定された画
像の特徴データをもとにＤＢを検索して高速かつ効率的
に類似画像を検索して表示したり、更に異なるサイズの
画像間でも検索して類似度の高いを画像表示したりする
ことが可能となる。

【００１５】

【発明の実施の形態】次に、図１から図１３を用いて本
発明の実施の形態および動作を順次詳細に説明する。

【００１６】図１は、本発明のシステム構成図を示す。
図１において、登録手段１は、画像や各種パラメタ（例
えば特徴データのサイズや類似を算出するときの重みな
どのパラメタ）を登録したりなどするものである。

【００１７】色成分変換手段２は、色や形の検索精度を
高めるために、ＲＧＢの画像をＹＵＶの画像に変換する
ものである（図８の（ａ）を用いて後述する）。ウェー
ブレット変換手段３は、色や形の検索精度を可変にする
ために、ＹＵＶの画像毎にウェーブレット変換するもの
である（図２を用いて後述する）。

【００１８】圧縮手段４は、一定容量に多くの画像を保
存し、ネットワークを介したデータ転送を速くするため
に、ウェーブレット変換後の画像を圧縮するものであっ
て、具体的には公知の量子化・ゼロ木構造作成およびエ
ントロピー符号化を行い圧縮するものである。

【００１９】画像ＤＢ８は、画像に関する情報を蓄積す
るものである。ウェーブレット特徴データ抽出手段９
は、ウェーブレット変換した結果をもとに特徴データを
抽出するものである（図２、図３を用いて後述する）。

【００２０】ウェーブレット特徴データＤＢ１０は、画
像の特徴データを蓄積するものである。ウェーブレット
特徴データ比較手段１１は、指定（選択）された画像の
特徴データと、特徴データ群とを比較し類似度の高い特
徴データを算出したりなどするものである。

【００２１】伸長手段１２は、類似度の高い特徴データ
の画像（圧縮画像）を画像ＤＢ８から取り出し、伸長し
て元の画像に復元するものであって、公知のエントロピ
ー復号化およびゼロ木構造復元・逆量子化を行い伸長す
るものである。

【００２２】ウェーブレット逆変換手段１３は、伸長後
の結果をもとにウェーブレット逆変換を行い元のＹＵＶ
の画像を生成するものである。色成分逆変換手段１４
は、ディスプレイに表示するために、ＹＵＶの画像をＲ
ＧＢの画像に逆変換して復元画像を生成して表示するも
のである（図８の（ｂ）を用いて後述する）。

【００２３】次に、図２の（ａ）ないし（ｇ）の順にウ
ェーブレット変換および特徴データについて詳細に説明
する。図２は、本発明のウェーブレット変換説明図を示
す。

【００２４】図２の（ａ）は、画像データ（ＹＵＶの画
像）の例を示す。ここでは、横方向にＭ画素、縦方向に
Ｎ画素があるとする。図２の（ｂ）は、図２の（ａ）の
画像を横方向にウェーブレット変換した後の状態を示
す。これは、図２の末尾に記載するウェーブレット変換
式によって図示のように、横方向にＭ／２の幅で左側に
低周波帯域成分があつまり、右側に高周波帯域成分があ
つまる性質がある。

【００２５】図２の（ｃ）は、図２の（ｂ）の画像を縦
方向にウェーブレット変換した後の状態を示す。これ
は、同様に図２の末尾に記載するウェーブレット変換式
によって、縦方向にＮ／２の幅で上側に低周波帯域成分
があつまり、下側に高周波帯域成分があつまる性質があ
る。

【００２６】図２の（ｄ）は、図２の（ｃ）の画像を横
方向および縦方向にウェーブレット変換した後の状態を
示す。これは、同様に横方向および縦方向にウェーブレ
ット変換した後の状態である。

【００２７】図２の（ｅ）は、図２の（ｄ）の画像を更
に横方向および縦方向にウェーブレット変換した後の状
態を示す。これは、同様に横方向および縦方向にウェー
ブレット変換した後の状態であって、４段階終了時の状
態を示す。

【００２８】以下同様にウェーブレット変換を横方向お
よび縦方向に繰り返し、図２の（ｅ）の状態では左上の
隅のＬＬの部分に低周波帯域成分があつまり、右下方向
に高周波帯域成分があつまるようになる。このようにウ
ェーブレット変換した後の例えば図２の（ｅ）の画像デ
ータのサイズはＭ×Ｎであって、図２の（ａ）の画像デ
ータと同一のサイズであるが、低周波帯域成分および高
周波帯域成分がそれぞれ左上および右下にあつまり、圧
縮を行うと、図２の（ａ）の場合よりも大幅に圧縮する
ことが可能となる（図１の圧縮手段４がウェーブレット
変換後のデータを高圧縮し画像ＤＢ８に、少ない容量で
蓄積することが可能となる）。

【００２９】図２の（ｆ）は、特徴データ（Ｙ）（例
１）を示す。これは、図２の（ｅ）のようにウェーブレ
ット変換した後の２次元の画像データについて、図示の
ように画像の特徴の重要度の高いものが先頭になるよう
に、一次元的にヘッダに続けて並べたものである。

【００３０】図２の（ｇ）は、特徴データ（Ｙ）（例
２）を示す。これは、検索の精度を可変にしたり、伸長
画像の解像度を自由に操作するために、ヘッダに画像サ
イズ、Ｙの平均値（あるいはＶ、Ｕの平均値）を含み、
ＬＬ、ＨＬ０・・・を順次一次元的に並べ、更に、同一
の周波数帯域（例えばＨＯ０、ＬＨ０、ＨＨ０の３つ）
で量子化ステップの粗い方から順次並べものである。

【００３１】尚、ウェーブレット変換は下記のようにし
て行う。（１）ウェーブレット関数として直交関数系のものを
用いる場合：解像度分解の回数をＭとする。画像データ
の位置ｎでの１つの色成分（Ｙ、Ｕ、Ｖの１つの色成
分）の値をＣ_n ^(M)と表す。式（１）および式（２）に従
い、ｍ＝Ｍから始めて、低周波帯域成分Ｃ_n ^(m-1)および
高周波帯域成分ｄ_n ^(m-1)を求める。

【００３２】ここで、ｐ_k-2nはスケーリング関数のフィルタ係数、ｑ
_k-2nはウェーブレット関数のフィルタ係数と呼ばれ、式
（３）および式（４）を満たす。

【００３３】ここで、ｘは任意の実数であり、φ（ｘ）はスケーリン
グ関数、Ψ（ｘ）はウェーブレット関数と呼ばれ、式
（５）、（７）の直交条件と式（８）のモーメント条件
を満たす。

【００３４】ここで、ｘは任意の実数、ｍ及びｎは任意の整数、ｋは
０以上の整数で予め規定された大きさ以下までの値を取
り得る。

【００３５】このような直交関数系で解像度分解された
データは式（９）によって解像度合成することができ
る。（２）双直交座標系について：直交関数系では、関数の
形が非対象なため、データ端の扱いを対称な折り返しに
することがができない。これは画像処理にとって不都合
である。そこで、関数の形を対称にするために、双直交
関係を用いる。

【００３６】双直交座標系では、変換のための関数とし
てφ（ｘ）およびΨ（ｘ）、逆変換のための関数として
￣φ（ｘ）および￣Ψ（ｘ）を用意する。それに対応し
てファイル係数も変換用にｐ_kおよびｑ_k、逆変換用に￣
ｐ（ｘ）および￣ｑ（ｘ）を用意する。

【００３７】解像度分解の書式は、式（１）〜（４）と
同じであるが、式（５）〜（７）と同じであるが、式
（７）−（９）の関係式に置き換わる。また、解像度合成の書式は式（１２）のように表され
る。

【００３８】但し、￣ｐ_kおよび￣ｑ_kは式（１３）及び式（１４）を
満たす。

【００３９】また、例えば数値例として、ｐ_k＝｛３，−６，−１６，３８，９０，３８，−１
６，−６，３｝／128 ｑ_k＝｛−１，２，−１｝／４￣ｐ_k＝｛１，２，１｝／４￣ｑ_k＝｛３，６，−１６，−３８，９０，−３８，１
６，６，３｝／１２８図３は、本発明の特徴データ例を示す。図示の特徴デー
タは、既述した図２のウェーブレット変換結果のままの
特徴データについて、ＬＬ（低周波帯域成分のあつまっ
た帯域）の全画素と、それ以外の帯域のうちの特徴のあ
る画素（例えば降順に４０個（画素））について、正の
規定値より大きい場合に１、負の規定値よりも小さい場
合に−１として正規化しデータ量を削減したものであ
る。

【００４０】次に、図４のフローチャートの順番に検索
時の動作を詳細に説明する。図４は、本発明の検索フロ
ーチャートを示す。図４において、Ｓ１は、画像検索実
行画面を表示する。これは、画面検索実行画面として、
後述する図５の画面を表示する。そして、Ｓ３ないしＳ
６のいずれかを画面上から選択して指定する。

【００４１】Ｓ２は、画像データベースユーティリティ
を実行する。これにより、図１の画像ＤＢ８に画像を登
録したりなどする。Ｓ３は、Ｓ１の画像検索実行画面上
で画像ＩＤ入力による検索が選択される。この選択によ
り、画面上から入力された画像ＩＤをもとにＳ７以降の
検索に進む。

【００４２】Ｓ４は、サンプル画像入力による検索が選
択される。このサンプル画像には、予め色成分の平均値
や輝度成分の分数が互いに異なる画像が用意されてい
る。この機能によりユーザが容易に検索を開始すること
ができる。具体的に、後述する図５の画面上で中央の８
個のサンプル画像中から検索したい画像に最も近い画像
を１つ選択する。この選択により、選択された画像の特
徴データをもとにＳ７以降の検索に進む。

【００４３】Ｓ５は、画像一覧からによる検索が選択さ
れる。これは、後述する図５の画面上で画像一覧ボタン
を押下して図示外の画像一覧を表示させ、その画像一覧
の中から１つ選択する。この選択により、選択された画
像の特徴データをもとにＳ７以降の検索に進む。

【００４４】Ｓ６は、パラメタ変更が選択される。これ
は、後述する図５の画面上でパラメタボタンを押下して
図１２のパラメタ設定画面を表示させ、その画面上でパ
ラメタ変更し、Ｓ１に戻る。

【００４５】Ｓ７は、最も類似する画像群の表示を行
う。これは、Ｓ３ないしＳ５で入力（選択）された画像
の特徴データ（あるいは画像ＩＤ）をもとにＤＢを検索
して最も類似度の高い画像群の表示を行う（例えば後述
する図６に示すように表示する）。

【００４６】Ｓ８は、パラメタ変更を行う。Ｓ９は、結
果の画像をもとに検索する。これらＳ８、Ｓ９は、Ｓ７
で最も類似する画像群を表示したが、希望する画像が得
られなく、類似度を計算するときのパラメタ（重み）を
変更した後、検索結果の画像の特徴データをもとに再検
索を行う。そして、Ｓ７で最も類似する画像群の表示を
行うことを繰り返す。

【００４７】Ｓ１０は、次に類似する画像群の表示を行
う。これは、Ｓ７で最も類似する画像群を表示したこと
に続き、次に類似する画像群を表示する。Ｓ１１は、結
果の画像をもとに検索する。これは、Ｓ１０で検索した
画像中から任意の１つを選択して当該選択した画像の特
徴データをもとに再検索し、Ｓ７に戻り繰り返す。

【００４８】Ｓ１２は、その他の画像群を類似度順に表
示する。これは、Ｓ１０の次の類似する画像群に続い
て、その他の画像群を類似度順に表示する。Ｓ１３は、
結果の画像をもとに検索を行う。これは、Ｓ１２で検索
した画像中から任意の１つを選択して当該選択した画像
の特徴データをもとに再検索し、Ｓ７に戻り繰り返す。

【００４９】以上によって、画像検索画面（例えば図５
の画面）上でサンプル画像の１つを選択、画像一覧ボタ
ンを押下して表示させた画像一覧中から１つを選択し、
選択された画像の特徴データをもとに、ＤＢを検索して
最も類似する画像群を表示し、表示した画像群が１つを
選択して当該選択した画像の特徴データをもとに再検索
を行うことが繰り返すことにより、画像を選択して必要
に応じてパラメタ（類似度計算時の重みなどのパラメ
タ）を変更して所望の画像を迅速かつ簡易に検索するこ
とが可能となる。

【００５０】図５は、本発明の説明図（画像検索画面）
を示す。これは、ウェーブレットによる画像検索画面の
例であって、図示の中央に８個のサンプル画像キーを表
示する。このサンプル画像キーの１つをマウスでクリッ
クして選択すると、選択したサンプル画像の特徴データ
をもとに、データベースを検索して類似度の高い画像を
後述する図６に示すように表示する。また、下段の“パ
ラメタ”のボタンを押下すると、パラメタを変更する画
面（例えば類似度を計算するときの重みの値を変更する
画面）を表示してパラメタ変更を行うことができる。ま
た、下段の“画像一覧”ボタンを押下すると、画像一覧
が表示されるので、その中から検索したい画像あるいは
類似する画像を１つ選択し、当該選択した画像の特徴デ
ータをもとにデータベースを検索し、図６に示すように
類似度順に表示する。

【００５１】図６は、本発明の説明図（画面検索結果）
を示す。これは、ウェーブレットによる画像検索結果の
例を示す。ここでは、類似度が小さい程類似し、
（１）、（２）・・・の順番に表示したものである。

【００５２】例えば画像（１）では、図示の下記の項目
を表示する。・類似度：−１２６（類似度は小さい程、類似すること
を表す）・ＹＵＶ成分ごとの平均の差：［０１］［０］［０］・低周波成分の類似度：［０］［０］［０］・高周波成分の類似度：［４２］［４２］［４２］以上のように、画像検索結果画面を図６に示すように表
示することにより、類似度順に（１）、（２）、（３）
・・・・と表示され、しかもＹＵＶ毎の低周波成分の類
似度、高周波成分の類似度を併せて表示し、大まかな点
で類似（低周波成分の類似度が小さい）あるいは細かい
点で類似（高周波成分の類似度が小さい）を併せて認識
することが可能となる。

【００５３】次に、図７のフローチャートの順番に従
い、類似度算出について詳細に説明する。図７は、本発
明の類似度算出フローチャートを示す。

【００５４】図７において、Ｓ２１は、選択された画像
データの特徴データをもとに、データベース中に蓄積さ
れている画像の特徴データとの類似度算出を開始する。
Ｓ２２は、ＹＵＶ各成分に対してそれぞれＳ２３以降の
処理を実行する。

【００５５】Ｓ２３は、ＬＬ成分の比較を行う。Ｓ２４
は、重み付けを行う。これらＳ２３、Ｓ２４は、既述し
た図３の特徴データ中の先頭部分に格納されているＬＬ
（低周波成分）の各画素について、選択された画像と、
データベース中の画像との差分の絶対値の総和を図７の
末尾で説明する式の第１項で計算し、次に計算したＬＬ
成分の差分の絶対値の総和に重みを乗算する。

【００５６】Ｓ２４は、高周波数帯域成分の比較を行
う。Ｓ２５は、重み付けを行う。これらＳ２４、Ｓ２５
は、既述した図３の特徴データ中の先頭部分に続けて格
納されている高周波成分（ＬＬ成分以外の成分）の各画
素について、選択された画像の値１あるいは−１と、デ
ータベース中の画像の値１あるいは−１とが一致して真
のときに“１”、不一致のときに偽として“０”として
その総和を図７の末尾で説明する式の第２項で計算し、
次に計算した総和に重みを乗算する。

【００５７】Ｓ２７は、平均値の比較を行う。Ｓ２８
は、重み付けを行う。これらＳ２７、Ｓ２８は、ＬＬ成
分と高周波帯域成分との平均値を求め、重みを乗算す
る。

【００５８】Ｓ２９は、総和を求める。Ｓ３０は、Ｓ２
９で求めた総和を類似度とする。これらＳ２９およびＳ
３０は、Ｓ２３とＳ２４、Ｓ２５とＳ２６、Ｓ２７とＳ
２８でそれぞれ求めた値の総和を求め、類似度とする。

【００５９】以上によって、選択された画像の図３の特
徴データと、データベース中の画像の特徴データとにつ
いて、ＬＬ成分、高周波成分、更に平均値をもとに類似
度を算出することが可能となる。

【００６０】尚、類似度は、例えばＬＬ成分および高周
波成分をもとに下記の式によって算出する。ここで、Ｑ［ｉ，ｊ］、Ｔ［ｉ，ｊ］は変換後の値を表
す。｀Ｑ［ｉ，ｊ］、｀Ｔ［ｉ，ｊ］は量子化されてい
ることを表す。第１項はＬＬ成分の差分（選択した画像
の特徴データのＬＬ成分と、データベース中の画像の特
徴データのＬＬ成分の差分）の絶対値を求め、小さい程
（０）、類似度が高いことを表している。Ｎ_LLはＬＬ成
分の個数である。重みＷ₀である。

【００６１】また、第２項は図３の特徴データ中のＬＬ
成分以外の特徴のある点の座標とそのときの１／−１の
値が一致したときに真“１”、不一致のときに偽“０”
とする。このような演算方式により高速な処理が可能と
なる。また、重みｗ_bin(i,j)のbin(i,j)について、 bin(i,j)=F(level(i),level(j)) であり、level(i)はi番目の点が何番目の階層に属して
いるかを導く関数であり、F(x,y)は任意の関数である。
この関数は後述する図１２のパラメタ設定で決定され
る。第2項は小さい(負であるほど)良く類似しているこ
とを表す。

【００６２】以上のように、選択した画像の図３の特徴
データと、データベース中の画像の図３の特徴データと
について、第１項でＬＬ成分の全画素の差分の絶対値の
総和を求め、第２項でＬＬ成分以外の画素が１あるいは
−１で一致したときに“１”、不一致のときに“０”と
して総和を求め、第１の総和から第２項の総和を減算し
た値が類似度として算出され、この類似度の値が小さい
（負である程）良く類似していることを表す。類似度計
算の結果を良く類似している順番に並べると、既述した
図６の（１）、（２）、（３）の順番のようになる。

【００６３】図８は、本発明の説明図（ＲＧＢ−ＹＵＶ
変換）を示す。図８の（ａ）は、ＲＧＢ→ＹＵＶ変換の
説明図を示す。これは、画像ＤＢ中のフィルタリング対
象の画像データを入力とし、ＲＧＢ値をＹＵＶ値に変換
して出力する（ＹＵＶ画像、画像サイズの情報を含むヘ
ッダ、画像ＩＤなどを出力する）。この際、図示の上段
の行列式によって、ＲＧＢ値からＹＣｒＣｂ表色系の
輝度値（Ｙ，Ｃｒ，Ｃｂ）に変換する。輝度値の取り得
る範囲を０〜２５５にするために、次にＹＣｒＣｂ表色
系からＹＵＶ表色系に、図示の下段の行列式によって変
換する。この下段の行列式によって変換した後のＹＵＶ
表色系の画像をもとに既述した図１ないし図７の処理を
行う。

【００６４】図８の（ｂ）は、ＹＵＶ→ＲＧＢ変換の説
明図を示す。これは、ＹＵＶ画像データを入力とし、Ｙ
ＵＶ値をＲＧＢ値に変換して出力する。この際、図示の
上段の行列式によって、ＹＵＶ値からＹＣｒＣｂ表色
系の輝度値（Ｙ，Ｃｒ，Ｃｂ）に変換する。次にＹＣｒ
Ｃｂ表色系からＲＧＢ表色系に、図示の下段の行列式に
よって変換する。この下段の行列式によって変換した後
のＲＢＧ表色系の画像を画像ＤＢに格納したり、検索結
果画像としてディスプレイ上に表示したりする。

【００６５】図９は、本発明の説明図（初期画面ソー
ス、図５）を示す。これは、既述した図５のウェーブレ
ットによる画像検索画面のソースコード例である。図９
において、は、図５の“インデックス番号を入力して
下さい”を表示させるコードである。

【００６６】は、図５の“サンプル画像をクリックし
て下さい”を表示させるコードである。は、図５の
“画像キー”を表示させるコードである。

【００６７】は、図５のサンプル画像（８個分）のＪ
ＰＥＧデータである。は、図５の“パラメタ”ボタン
を表示およびパラメタ入力を行う画面を表示させるコー
ドである。

【００６８】は、図５の“画像一覧”ボタンを表示お
よび画面一覧を表示させるコードである。図１０は、本
発明の説明図（検索結果画面、図６）を示す。これは、
既述した図６の画像検索結果画面のソースコード例であ
る。

【００６９】図１０において、（１）、（２）、（３）
は、既述した図６の画面（１）、（２）、（３）を類似
度順に表示するソースコードである。は、画面（１）
を表示するソースコード中の“表示指示コード”であ
る。この画面（１）が選択されると、の“表示指示コ
ード”の指示により、の元画像要求コードがホスト
（ＷＷＷサーバ）に元画像のダウンロード要求を行い、
それに対応してダウンロードされてきた元画像を画面上
に大きく表示する。

【００７０】次に、図１１のフローチャートに示す順序
に従い、サイズの異なる画像の比較って類似度を算出す
る手順を詳細に説明する。図１１は、本発明のサイズが
異なる画像の比較説明図を示す。

【００７１】図１１の（ａ）において、Ｓ３１は、画像
１と２の重心の座標を求める。Ｓ３２は、重なり部分の
幅と高さを求める。Ｓ３３は、画像１と２の重なり部分
を求める。

【００７２】Ｓ３４は、重なり部分について類似度を算
出する。これらＳ３１ないしＳ３４は、図１１の（ｂ）
に示すように、画像１と画像２との類似度を求める場
合、画像１の重心と画像２の重心とを重ね、画像１と画
像２とが重なった斜線の部分を求め、当該重なった斜線
の部分内の画素について、既述した類似度を計算する。

【００７３】尚、この際、図２の（ｅ）の各ＬＬ、ＨＬ
０などの各周波数帯域毎に重心合わせを行い重なった部
分内の画素についてのみ類似度を計算するようにしても
よい。

【００７４】以上によって、比較する対象の画像のサイ
ズが異なっても、それぞれの重心を一致させて重なる部
分を求め、当該重なる部分内の画素について類似度を算
出することにより、画像のサイズが異なっても類似度を
算出することが可能となる。

【００７５】図１２は、本発明の説明図（パラメタ指
定）を示す。これは、パラメタ指定（変更）を行う画面
の例であって、図示の下記の項目を任意に指定できる。・全平均（重みの全平均）：Ｙ、Ｕ、Ｖ毎・ＬＬ平均（重みのＬＬ平均）：Ｙ、Ｕ、Ｖ毎・ＬＬ以外平均（重みのＬＬ以外の平均）：Ｙ、Ｕ、Ｖ
毎・第１候補（類似度の第１候補の範囲）：例えば〜２０
００・第２公報（類似度の第２候補の範囲）：例えば〜３０
００・その他：全平均のＹの重みを大きくすれば画像全体の
明度を重視し、ＵとＶの重みを大きくすれば画像全体の
色調を重視することになる。ＬＬ平均のＹは輝度の分
布、Ｕ、Ｖは色の分布の重要度を変えることができる。
ＬＬ以外平均は、輪郭や微細構造についての重要度を変
えることができる。

【００７６】以上のようにパラメタ（重み、第１候補の
類似度の範囲、第２候補の類似度の範囲など）を設定
し、所望の良く類似した画像を画面上に表示させるよう
に各種パラメタを任意に変更することが可能となる。

【００７７】図１３は、本発明の他のシステム構成図を
示す。これは、画像ＤＢから取り出した画像について、
ＹＵＶ毎にウェーブレット変換を行った後の図２の
（ｆ）、（ｇ）の特徴データをそのまま高圧縮して画像
ＤＢに蓄積する。画像検索時には、画面上から指定され
た画像の特徴データをもとに、画像ＤＢ中の画像データ
の特徴データと比較して類似度の良い順に取り出し、伸
長して元画像にして画面上に表示する。この際、特徴デ
ータのＬＬ成分の先頭から所定位置までを比較して類似
度を計算し、類似の良い画像を画像ＤＢから取り出し、
表示する。

【００７８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
画像をウェーブレット変換して生成した特徴データをＤ
Ｂに保存しておき、指定された画像の特徴データをもと
にＤＢを検索して高速かつ効率的に類似画像を検索して
表示したり、更に異なるサイズの画像間でも検索して類
似度の高いを画像表示したりすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のシステム構成図である。

【図２】本発明のウェーブレット変換説明図である。

【図３】本発明の検索フローチャートである。

【図４】本発明の特徴データ例である。

【図５】本発明の説明図（画像検索画面）である。

【図６】本発明の説明図（画像検索結果）である。

【図７】本発明の類似度算出フローチャートである。

【図８】本発明の説明図（ＲＧＢ−ＹＵＶ）である。

【図９】本発明の説明図（初期画面ソース、図５）であ
る。

【図１０】本発明の説明図（検索結果画面ソース、図
６）である。

【図１１】本発明のサイズの異なる画像の比較説明図で
ある。

【図１２】本発明の説明図（パラメタ指定）である。

【図１３】本発明の他のシステム構成図である。

【符号の説明】

１：登録手段２：色成分変換手段３：ウェーブレット変換手段４：圧縮手段８：画像ＤＢ９：ウェーブレット特徴データ抽出手段１０：ウェーブレット特徴データＤＢ１１：ウェーブレット特徴データ比較手段１２：伸長手段１３：ウェーブレット逆変換手段１４：色成分逆変換手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】指定された画像と類似した画像を検索する
画像検索システムにおいて、検索対象となる画像をウェーブレット変換し、圧縮処理
をして圧縮画像データを生成する手段と、指定された画像に対応するウェーブレット変換により求
められる特徴データと上記生成された圧縮画像データよ
り画像の特徴データと抽出して比較する手段とを備えた
ことを特徴とする画像検索システム。
【請求項２】上記圧縮画像データは、低周波順に配置さ
れていることを特徴とする請求項１記載の画像検索シス
テム。
【請求項３】指定された画像と類似した画像を検索する
画像検索システムにおいて、画像を各Ｙ、Ｕ、Ｖ毎にウェーブレット変換する手段
と、上記ウェーブレット変換したデータを用いて画像の比較
を行う手段とを備えたことを特徴とする画像検索システ
ム。
【請求項４】指定された画像と類似した画像を検索する
画像検索システムにおいて、比較する互いの画像のサイズが異なる場合に、ウェーブ
レット変換した結果の各周波数成分について重心をそれ
ぞれ一致させて重なる部分について類似度計算する手段
を備えたことを特徴とする画像検索システム。
【請求項５】検索処理に用いられる画像の特徴データが
異なる複数の画像の縮小画像を表示して選択する手段
と、上記選択された縮小画像に対応する特徴データをもとに
類似した画像を検索する手段とを備えたことを特徴とす
る画像検索システム。
【請求項６】検索された複数の画像中から選択する手段
と、上記選択された画像の特徴データをもとに類似した画像
を再検索する手段とを備えたことを特徴とする画像検索
システム。
【請求項７】画面上に表示された画像が選択されたとき
に当該画像の特徴データを含む検索コードを自動生成す
ることを特徴とする請求項６に記載の画像検索システ
ム。
【請求項８】画像検索処理に用いられる複数種類の特徴
データをもとに類似度の値を算出する際の各特徴データ
に対する重み付けを設定する手段を備えたことを特徴と
する画像検索システム。
【請求項９】検索対象となる画像をウェーブレット変換
し、圧縮処理をして圧縮画像データを生成する手段と、指定された画像に対応するウェーブレット変換により求
められる特徴データと上記生成された圧縮画像データよ
り画像の特徴データと抽出して比較する手段として機能
させるプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記
録媒体。
【請求項１０】検索処理に用いられる画像の特徴データ
が異なる複数の画像の縮小画像を表示して選択する手段
と、上記選択された縮小画像に対応する特徴データをもとに
類似した画像を検索する手段として機能させるプログラ
ムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。