JPH11250249A - カラー画像特徴抽出方法および装置並びに記録媒体 - Google Patents

カラー画像特徴抽出方法および装置並びに記録媒体

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JPH11250249A
JPH11250249A JP4562898A JP4562898A JPH11250249A JP H11250249 A JPH11250249 A JP H11250249A JP 4562898 A JP4562898 A JP 4562898A JP 4562898 A JP4562898 A JP 4562898A JP H11250249 A JPH11250249 A JP H11250249A
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fractal dimension
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image
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JP4562898A
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Akira Murakawa
彰 村川
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 カラー画像の画像情報を失うことなしにカラ
ー画像のフラクタル次元を求める。 【解決手段】 カラー画像の特徴抽出のため、注目画素
を中心とする半径eの円内にある近傍画素について、所
定の色空間内での注目画素との間の距離を計算し、最大
距離を注目画素の画素値(強度)とする。これにより、
カラー画像について強度曲面が定義できたので、ブラン
ケットの体積又は厚さを計算することができ、半径eを
変えることにより、フラクタル次元を求めることができ
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、画像の特徴量とし
てフラクタル次元を求める手法に関し、より具体的に
は、カラー画像のままフラクタル次元を求める手法に関
する。
【0002】
【従来の技術】大容量の記憶媒体の開発に伴って、文字
情報のみならず大量の画像情報を蓄積した画像データベ
ースが種々出現している。かかる画像データベースは、
通常検索が行える様、検索用のデータを付して画像デー
タを蓄積する。しかしながら、個々の画像データに検索
用データを付与する方式は、データベースの構築に多大
の労力と時間を要する。
【0003】近年、大量の画像データから所望の画像を
抽出するための検索方式が種々提案されており、そのよ
うな検索方式では、個々の画像データに対し予め付与す
るデータを少なくすることができる利点がある。
【0004】この種の検索方式の一つとして、個々の画
像についてフラクタル次元を計算することにより画像の
特徴量を抽出する方式が提案されている。例えば、林世
紀,田中譲著,“混合フラクタルモデルに基づく画像特徴
量とその画像検索応用における性能評価”と題する論
文、情報処理学会論文誌Vol.38,No.10,pp19
66−1975では、グレー画像(画像テクスチャ)に
おける平均フラクタルシグネチャを使って抽出した画像
特徴量に基づいて画像検索を行っている。このフラクタ
ル次元を求めるためには、半径eの球を3次元空間中の
曲面に沿って移動させたときに得られるミンコフスキ・
ブランケットと呼ばれる体積を求める必要がある。この
場合、V(e)/2eは、画像の複雑さを表わす量である
と考えられており、通常は半径eを変化させて、各半径
eに対応したV(e)を計算する。また、特開平6−34
3140号公報では、カラー画像をグレー画像に変換
し、この濃淡画像についてフラクタル次元を求めること
が開示されている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】上記のように、カラー
画像を濃淡(グレー)画像に変換してしまうと、色相が相
違していても明度が同じであれば、同じ濃度になるの
で、元の画像の情報が多く欠落し、抽出したフラクタル
次元特徴量の精度が低下してしまう。本発明はかかる問
題点に鑑みてなされたものであって、カラー画像をその
まま用いてフラクタル次元特徴量を精度よく求めること
のできる手法を提供せんとするものである。
【0006】
【課題を解決するための手段】本発明は、カラー画像を
そのまま用いてフラクタル次元を抽出するため、注目画
素のRGB値を所定の色空間内の値に変換するととも
に、注目画素の近傍の画素との間の色空間内での距離を
計算し、最大距離を注目画素の画素値として採用する。
そして、採用した画素値をz軸方向の値zとして3次元
の強度曲面を構成し、この強度曲面についてブランケッ
トの体積又は厚さを求め、これを球の半径eを変化させ
つつ、上記の過程を繰り返すことにより、フラクタル次
元を求める。
【0007】かかる本発明の原理に基づいて、本題は以
下の3つの発明を包含する。本発明方法は、カラー画像
の特徴を抽出する方法であって、注目画素を中心とする
半径eの円内にある近傍画素の各々と注目画素との間の
色空間内での距離を計算して最大距離を求め、求めた最
大距離を注目画素の画素値とし、各画素について求めた
画素値に基づいてミンコフスキ・ブランケットの体積又
は厚さを求める過程を複数の半径eについて実行するこ
とにより、フラクタル次元を求める、カラー画像特徴抽
出方法である。
【0008】本発明装置は、カラー画像の特徴を抽出す
る装置であって、各画素のRGB値を所定の色空間内の
色空間値に変換する手段と、注目画素を中心とする半径
eの円内にある近傍画素と注目画素との間の上記色空間
内での距離を計算してそのうちの最大距離を求める手段
と、注目画素の最大距離を当該注目画素の画素値として
ミンコフスキ・ブランケットの体積又は厚さを演算する
手段と、異なる半径について得られる複数のミンコフス
キ・ブランケットの体積又は厚さからフラクタル次元を
求める手段とを備えた、カラー画像特徴抽出装置であ
る。
【0009】さらに、本発明の記録媒体は、カラー画像
の特徴を抽出する装置であって、各画素のRGB値を所
定の色空間内の色空間値に変換する手段と、注目画素を
中心とする半径eの円内にある近傍画素と注目画素との
間の上記色空間内での距離を計算してそのうちの最大距
離を求める手段と、注目画素の最大距離を当該注目画素
の画素値としてミンコフスキ・ブランケットの体積又は
厚さを演算する手段と、異なる半径について得られる複
数のミンコフスキ・ブランケットの体積又は厚さからフ
ラクタル次元を求める手段とを機能化するプログラムを
コンピュータ読取り可能格納した記録媒体である。上記
色空間としては、HLS空間、HSV空間、XYZ空
間、L**b空間、L**v空間等のいずれか一つを用
いることができる。勿論、2又はそれ以上の色空間につ
いて夫々のフラクタル次元を求めるようにすれば、それ
だけ精度は向上する。
【0010】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明に係
る実施形態について説明する。
【0011】
【実施例】図1はこの発明の一実施例による画像特徴の
抽出/比較装置(以下システム)の構成を示す概略斜視
図である。システムは、CPUを中心として構成されシ
ステム全体を制御する制御装置1と、画像あるいは文字
等を表示し、操作のための各種表示等を行うディスプレ
イ2と、各種入力、指示操作等を行うためのキーボード
3及びマウス4と、データ保管媒体であるフロッピーデ
ィスク5及びハードディスク6と、画像データあるいは
画像編成により作成した図面等を出力するためのプリン
タ7と、画像データを取り込むためのスキャナー8及び
CD−ROM装置9と、音声出力のためのスピーカ10
と、音声入力のためのマイクロフォン11とから構成さ
れる。
【0012】図2は図1の制御装置1を中心としてブロ
ック図である。制御装置1は、たとえばインテル社製の
品番i80486DX等のCPU201を中心として構
成され、CPU201に接続されるデータバス220を
介して、本システムを制御するプログラム等が記憶され
ているROM203と、データ及びプログラムを記憶す
るRAM204と、画像あるいは文字等の表示をディス
プレイ2に行う表示制御回路205と、キーボード3か
らの入力を転送制御するキーボード制御回路206と、
マウス4からの入力を転送制御するマウス制御回路20
7と、フロッピーディスク5を制御するフロッピーディ
スク制御回路208と、ハードディスク6を制御するハ
ードディスク制御回路209と、プリンタ7への出力を
制御するプリンタ制御回路210と、スキャナー8を制
御するスキャナー制御回路211と、CD−ROM装置
9を制御するCD−ROM装置制御回路212と、スピ
ーカ10を制御するスピーカ制御回路213と、マイク
ロフォン11を制御するマイクロフォン制御回路214
とが接続される。
【0013】また、CPU201には、本システムを動
作させるために必要な基準クロックを発生するためのク
ロック202が接続され、さらにデータバス220を介
して各種拡張ボードを接続するための拡張スロット21
5が接続される。なお、拡張スロット215にSCSI
Iボードを接続してフロッピーディスク5、ハードディ
スク6、スキャナー8、CD−ROM装置9等を接続し
ても良い。
【0014】上記システムにおいて、画像データ保管媒
体としてはフロッピーディスク及びハードディスクとし
ているが、これはMO等、他の情報記憶装置であっても
良い。また画像データ入力装置としてはスキャナ、CD
−ROM装置としているが、これはデジタルカメラ等、
他の入力装置であっても良い。また出力装置としてはプ
リンタとしているが、これはデジタルコピア等、他の出
力装置であっても良い。本実施例では、システムを制御
するプログラムがROMに記憶されている検索装置とし
て記載しているが、本発明によるプログラムをパーソナ
ルコンピュータ等の装置にて読み込み、実行させること
も考えられる。
【0015】図3は、図1及び図2のシステムにおける
画像特徴量の抽出/比較装置のプログラムのメインルー
チンを示すフローチャートである。 1.本プログラムが起動されると、まずステップS1に
おいて、以下の処理で必要なフラグの初期化や初期画面
表示等が行われる。 2.次にメニュー選択されたか否かを判定(S2)し、選
択されていれば、フラクタル次元特徴抽出処理(S3)、
フラクタル次元特徴比較処理(S4)、その他メニュー
(S5)のいずれかの処理を行う。何も選択されていなけ
れば、何の処理も行わずにステップS6に進む。 3.ステップS6では、その他の処理を行う。ステップ
S3、ステップS4の詳細な処理については後述する。
その他ステップについては本発明に直接関係しないの
で、ここでの説明は省略する。図4および図5はフラク
タル次元抽出処理のフローチャートを示す。メインルー
チンにおいてフラクタル次元抽出のメニューが選択され
ると以下のフラクタル次元抽出処理が実行される。
【0016】(a)画像の正規化 処理が開始されると、まず、データベースやファイルシ
ステム等の記憶媒体からカラー画像を入力し、この画像
を正規化する(S301)。ここで、正規化とは、画像処
理時間の短縮とノイズの削減のため画像を所定の大きさ
に縮小する画像処理をいう。本実施例では、128×1
28画素のサイズに画像が収まるように縦横比を維持し
たまま縮小する。なお、元の画像サイズが正規化のサイ
ズに満たない場合はサイズの変更は行わない。
【0017】(b)半径eの設定 まず、S302でループ変数iを初期化し(i=0)、
ブランケットの厚さを測る球の半径eを2iに設定する
(i=0のとき、e=1)。本実施例では、ループ変数
iは4になるまで1ずつインクリメントするようにして
おり、したがって、半径eは2の階乗即ち1,2,4,8,
16となる。また、正規化された画像のx方向のサイズ
sizeおよびy方向のサイズy sizeを設定
する(S304)。
【0018】(c)ブランケットの厚さT(i)(平均値)
の計算 ミンコフスキ・ブランケットの体積は、先の引用論文に
も記載されているように、ブランケットの厚み(平均厚
み)T(i)を求めることによって求めることができる。
ミンコフスキ・ブランケットは、3次元空間上に強度曲
面と呼ばれる曲面を定義し、この強度曲面を全方向にe
だけ膨張させたときの体積領域をいう。そして、強度曲
面とは複素平面を画素の座標x,yに一致させ、z軸の
値を各画素の強度(=画素値)とすることで得られる曲
面をいう。
【0019】ところで、本発明ではカラー画像からフラ
クタル次元を求めるため、S305においてブランケッ
トの厚さの平均値T(i)(i=0,1,…,4)を求める。
具体的な求め方については、図5のフローチャートを用
いて後に詳述する。次にiを1だけインクリメントし
て、ステップS304からS306を実行する。これを
i=4まで繰返す。即ち、半径e=1,2,4,8,16と
段階的に大きくし、各々のブランケット厚さの平均T
(i)(i=0,1,2,3,4)を求める。
【0020】(d)フラクタル次元の計算 i=4になると、S309でiを0にリセットにしたう
えでフラクタル次元を求める(S309)。フラクタル次
元はミンコフスキ・ブランケットの厚さを測る球の半径
と当該ブランケットの厚さとを対数軸に取った場合のグ
ラフの傾きから得られる。即ち、半径eにおけるグラフ
の傾きをg(e)とすると、この傾きは{logT(2e)
−logT(e)}/log2で求まり、フラクタル次元
D(e)は3−g(e)で求まる。なお、S309ではフラ
クタル次元D(i)を簡易的に傾きそのもので代用してい
る。即ち、D(i)={logT(i+1)−logT
(i)}/log2。iを1ずつインクリメントしながら
(S310),i=4となるまで、D(i)の計算を繰返
す。i=4となると、得られた特徴量D(i=0,…,4)
を当該画像の特徴量としてデータベースに格納保存する
(S312)。以上でフラクタル次元抽出処理を終了す
る。
【0021】<ブランケットの厚さの平均値の計算>図
5はブランケットの厚さを求める処理(図4のS305)
の詳細を示すフローチャートである。まず、S600で
ブランケットの平均の厚さを代入する変数Tをゼロに初
期化する。平均の厚さは、前述したように、各画素にお
けるブランケットの厚さの総和を画素数で割ることによ
り求めることができる。まず、画素の座標値変数y,x
を夫々ゼロに初期化する(S601,S602)。
【0022】いま、観測画素の座標値を(x,y)とする
と、この画素を中心とする半径eの円内にある各画素に
ついて色空間での観測(注目)画素からの距離を求め
る。色空間は、HLS空間,HSV空間,XYZ空間,
**b空間,L**v空間の中から必要に応じていず
れか一つを選択することができる。例えば、色空間とし
てHLS空間が選択されているとすると、まず、周知の
公式により、各画素のRGB値をHLS値に変換する。
HLS値h,l,sが0.0≦h,l,s≦1.0の範囲にあ
るとき、3次元直交座標値x,y,zは以下の式で表わす
ことができる。
【数1】x=Ssin2πh y=Scos2πh z=l−0.5
【0023】したがって、HLS空間内での観測画素の
画素値(x0,y0,z0)と半径e内の近傍画素jとの距離
jは以下の通りに求めることができる。
【数2】Dj=√{(x0−xj)2+(y0−yj)2+(z0
j)2}, 4≦j≦k なお、kは半径e内にある近傍画素数(例えばe=2の
ときkは12)。そのうえで、求めた距離Djの最大のも
のをmax nearとし、S604において、Tにそ
の値を加算する(S604)。なお、どの色空間を採用す
るかは、精度と効率の両方を考慮して決定する。
【0024】また、L**b空間,L**v空間が選ば
れる場合には、RGB値を一旦XYZ値に変換し、得ら
れたXYZ値から、L*,a*,bの値,或いは、L*,u*,
vの値を公知の公式を用いて求めればよい。その場合は
色差即ち距離Djを以下の式で求めればよい。
【0025】
【数3】Dj=√{(L0 *−Lj *)2+(a0 *−aj *)2+(b
0−bj)2} 又は
【数4】Dj=√{(L0 *−Lj *)2+(u0 *−uj *)2+(v
0−vj)2
【0026】xを1だけインクリメントし(S605)、
隣りの画像(x+1,y)についてS603−S604を
実行してブランケット厚さを加算する。このループは、
x=x size−1まで続け(S606のYes),x
=x sizeになると、今度はyを1だけインクリメ
ントし(S607)、y<y sizeであると、ステッ
プS602に戻って、xをゼロに初期化し、S603−
S607をxが再びx sizeになるまで繰返す。この
繰返しは、y=y sizeになるまで実行し、結果的
に全画素についてのブランケット厚さの総和Tを求め
る。S609では、上記のようにして求めた総和Tを全
画素数で割って、ブランケットの厚さの平均T(i)を求
め、処理を終了する。
【0027】<フラクタル次元特徴量による検索>図6
はフラクタル次元特徴量を用いた検索のフローチャート
である。メインルーチンにおいてフラクタル次元比較の
メニューが選択されると、フラクタル次元比較処理が実
行される。この実施例では、キーとなる画像(以下キー
画像という)をユーザが指定すると、キー画像のフラク
タル次元特徴量と検索対象画像のフラクタル次元特徴量
との類似度を計算し、類似度の高い上位n個の画像を類
似度の高い順にソーティングして表示する。
【0028】まず、ユーザが指定したキー画像のフラク
タル次元特徴量をデータベースからロードする(S40
1)。次いで上位n位までのデータを代入する配列を空
にする(S402)。検索対象の画像データベースのレコ
ードのカーソルポインタをトップ位置に移動する(S4
03)。レコードのカーソルのポインタが指す画像のフ
ラクタル次元特徴量をデータベースからロードし(S4
04)、キー画像のフラクタル次元特徴量D(i)と検索
対象画像のフラクタル次元特徴量D'(i)との類似度S
を計算する(S405)。類似度の計算は例えば以下の数
5による。
【数5】 ここで、kiは各次元D(i)に対して設定した比較係数
である。
【0029】計算した類似度が上位n位までに入るか否
かを判定し(S406)、NoであればS408にスキッ
プし、YesであればS407に進んで上位n位までの
配列に追加する。既に上位n位までの配列が一杯である
場合、最も類似度の低いデータを配列から削除して、今
回求めた類似度を配列に追加する。次に、レコードポイ
ンタを1だけ進め(S408)、検索対象の画像の有無を
判定する(S409)。検索対象の画像が依然存在する場
合は、S404まで戻って、類似度を計算する。検索対
象の画像の全てについて類似度の計算が終了すると(S
409でNo)、上位n位までの配列内の類似度をソー
トし(D410)、上位n位までの画像データを類似度の
高い順番に表示する(S411)。
【0030】
【発明の効果】以上詳述したように本発明方法によれ
ば、カラー画像をそのまま用いてフラクタル次元を求め
ることができ、カラー画像が持っている情報を失うこと
なしに精度の高い特徴量の抽出が可能となる。また、本
発明装置によれば、各画素のRGB値を所定の色空間内
の色空間値に変換する手段と、注目画素と近傍画素との
色空間内での最大距離を求める手段とを設けることによ
って、カラー画像のままフラクタル次元を求めることの
できるカラー画像特徴抽出装置を提供することができ
る。さらに、本発明の記録媒体によれば、本記録媒体を
システムにセットすることにより、カラー画像の特徴抽
出が行えるシステムを構成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の応用例としての画像検索システムの
システム構成図。
【図2】 図1の制御装置1のブロック構成図。
【図3】 画像検索システムのメインルーチンのフロー
チャート。
【図4】 フラクタル次元抽出ルーチンのフローチャー
ト。
【図5】 ブランケットの平均厚さを求めるルーチンの
フローチャート。
【図6】 フラクタル次元比較(検索)ルーチンのフロ
ーチャート。
【符号の説明】
201…CPU 6…ハードディスク 8…スキャナー S3…フラクタル次元抽出ルーチン S304…半径eの設定ステップ S305…ブランケットの平均厚さ算出ステップ S603…近傍画素について色空間内での最大距離算出
ステップ S604…ブランケットの厚さの累計ステップ S609…ブランケットの平均厚さ算出ステップ S309…フラクタル次元算出ステップ。

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 カラー画像の特徴を抽出する方法であっ
    て、注目画素を中心とする半径eの円内にある近傍画素
    の各々と注目画素との間の色空間内での距離を計算して
    最大距離を求め、求めた最大距離を注目画素の画素値と
    し、各画素について求めた画素値に基づいてミンコフス
    キ・ブランケットの体積又は厚さを求める過程を複数の
    半径eについて実行することにより、フラクタル次元を
    求める、カラー画像特徴抽出方法。
  2. 【請求項2】 カラー画像の特徴を抽出する装置であっ
    て、 各画素のRGB値を所定の色空間内の色空間値に変換す
    る手段と、 注目画素を中心とする半径eの円内にある近傍画素と注
    目画素との間の上記色空間内での距離を計算してそのう
    ちの最大距離を求める手段と、 注目画素の最大距離を当該注目画素の画素値としてミン
    コフスキ・ブランケットの体積又は厚さを演算する手段
    と、 異なる半径について得られる複数のミンコフスキ・ブラ
    ンケットの体積又は厚さからフラクタル次元を求める手
    段とを備えた、カラー画像特徴抽出装置。
  3. 【請求項3】 カラー画像の特徴を抽出するための制御
    プログラムであって、 各画素のRGB値を所定の色空間内の色空間値に変換す
    る手順と、 注目画素を中心とする半径eの円内にある近傍画素と注
    目画素との間の上記色空間内での距離を計算してそのう
    ちの最大距離を求める手順と、 注目画素の最大距離を当該注目画素の画素値としてミン
    コフスキ・ブランケットの体積又は厚さを演算する手順
    と、 異なる半径について得られる複数のミンコフスキ・ブラ
    ンケットの体積又は厚さからフラクタル次元を求める手
    順とをコンピュータに実行させるプログラムを記録した
    コンピュータ読取り可能な記録媒体。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106447712A (zh) * 2016-09-30 2017-02-22 浙江大学 一种基于最小距离空间的彩色图像分形维数测量方法
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