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

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^*ａ^*ｂ空間、Ｌ^*ｕ^*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
ｘ 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，
Ｌ^*ａ^*ｂ空間,Ｌ^*ｕ^*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
Ｄ_jは以下の通りに求めることができる。

【数２】Ｄ_j＝√｛(ｘ₀−ｘ_j)²＋(ｙ₀−ｙ_j)²＋(ｚ₀−
ｚ_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Ｄ_j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^*ａ^*ｂ空間,Ｌ^*ｕ^*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Ｄ_jを以下の式で求めればよい。

【００２５】

【数３】Ｄ_j＝√｛(Ｌ₀ ^*−Ｌ_j ^*)²＋(ａ₀ ^*−ａ_j ^*)²＋(ｂ
₀−ｂ_j)²｝ 又は

【数４】Ｄ_j＝√｛(Ｌ₀ ^*−Ｌ_j ^*)²＋(ｕ₀ ^*−ｕ_j ^*)²＋(ｖ
₀−ｖ_j)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、ｋ_i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。