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類似画像検索装置、方法およびプログラム コモンズ 新技術説明会

国内特許コード P06P003344
整理番号 A222P21
掲載日 2006年7月21日
出願番号 特願2004-380878
公開番号 特開2006-185364
登録番号 特許第4134024号
出願日 平成16年12月28日(2004.12.28)
公開日 平成18年7月13日(2006.7.13)
登録日 平成20年6月6日(2008.6.6)
発明者
  • 寅市 和男
  • クァン・ポール・ウィン・ヒン
出願人
  • 科学技術振興機構
発明の名称 類似画像検索装置、方法およびプログラム コモンズ 新技術説明会
発明の概要 【課題】 検索精度を上げることができる類似画像検索装置、方法およびプログラムを提供すること。
【解決手段】 被検索対象画像を取り込む画像入力部110と、画像入力部110によって取り込まれた被検索対象画像の自己相関波形を抽出する自己相関波形抽出処理部132と、抽出された自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する接合点抽出処理部134と、接合点によって分割される自己相関波形の各区分領域のそれぞれを関数で近似する関数近似処理部136と、関数近似処理部136による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する類似度判定処理部140とが備わっている。
【選択図】 図1
従来技術、競合技術の概要 【背景技術】近年、マルチメディア技術の進展により、パーソナルコンピュータやマイクロコンピュータ、専用画像処理装置等を含む計算機を用いて画像を処理する要求が高まっており、そのためのソフトウェア技術の進展も著しい。一般に、計算機では画像は画素毎のデジタルデータとして扱われるが、大量のデータを処理する必要から、画像処理の速度は計算機の高速演算処理能力に依存するところが大きい。計算機上で扱われる画像処理技術として多くの提案がなされているが、この中では画像の検索技術が重要課題の一つにあげられる。画像の検索とは、あらかじめ記憶されている大量の画像の中から、検索対象となっている所望の画像を抽出することである。従来から行われている画像検索の代表的なものとしては、検索対象画像の自己相関関数を利用する検索方法が知られている(例えば、非特許文献1参照。)。この検索方法では、検索対象画像から求めた自己相関関数を3つの区間に分け、それぞれの区間を指数関数、正弦関数、3次多項式で表した類似関数を求め、これらの類似関数を表すパラメータを用いて検索対象画像に類似する登録画像を抽出している。
【非特許文献1】長嶋秀世、外2名,「自己相関関数のグラフの形を利用した商標図形の分類」,電気学会論文誌C,電気学会,平成15年8月21日,第123巻,第9号,p1547-1554
産業上の利用分野 本発明は、検索対象の画像を登録された複数の画像と比較して類似する画像を検索する類似画像検索装置、方法およびプログラムに関する。特に、本発明は、機械図面、電気配線図、電子回路図、半導体の配線パターン、ロゴマーク、商標、家紋、写真、絵画、映像など、多くの類似した画像が含まれるファイルや全体図の中から、所望の画像を検索したり、画像が含まれる箇所を特定したり、部分図に類似あるいは一致する箇所を有する全体図を取り出したりする処理などに有効な類似画像検索装置、方法およびプログラムに関する。
特許請求の範囲 【請求項1】 被検索対象画像を取り込む画像取込手段と、 前記画像取込手段によって取り込まれた前記被検索対象画像の自己相関波形を抽出する自己相関波形抽出手段と、 前記自己相関波形抽出手段によって抽出された前記自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する接合点抽出手段と、 前記接合点によって分割される前記自己相関波形の各区分領域のそれぞれを関数で近似する関数近似手段と、 前記関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する画像検索手段と、 を備え、前記自己相関波形抽出手段は、前記被検索対象画像が内接する面積最小の矩形と前記被検索対象画像の重心位置を算出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値以上であるときに前記長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値より小さいときには前記重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項2】 請求項1において、 前記比較対象画像に対応する自己相関波形の各区分領域を関数近似する処理に関連して作成された特徴情報が、前記複数の比較対象画像毎に格納された特徴情報格納手段をさらに備え、 前記画像検索手段は、前記被検索対象画像に対応する特徴情報と、前記特徴情報格納手段に格納されている前記複数の比較対象画像に対応する特徴情報とを比較することにより、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を抽出することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項3】 請求項2において、 前記画像取込手段、前記自己相関波形抽出手段、前記接合点抽出手段、前記関数近似手段を用いて前記比較対象画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を前記特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理手段をさらに備えることを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項4】 請求項1~3のいずれかにおいて、 前記画像取込手段は、光学的に前記被検索対象画像の濃淡情報あるいは色情報を読み取る光学読取装置であることを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項5】 請求項1~3のいずれかにおいて、 前記画像取込手段は、前記被検索対象画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する濃淡情報あるいは色情報からなる画像データが格納された記録媒体から画像データを読み取るデータ読取装置であることを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項6】 請求項1~5のいずれかにおいて、 前記特徴情報には、前記自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する複数の関数の順番が含まれており、 前記画像検索手段は、前記複数の関数の順番に基づいて前記複数の比較対象画像の中から前記被検索対象画像に類似するものを検索することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項7】 請求項1~5のいずれかにおいて、 前記特徴情報には、前記自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する複数の関数の各区間長の並びが含まれており、 前記画像検索手段は、前記区間長の並びに基づいて前記複数の比較対象画像の中から前記被検索対象画像に類似するものを検索することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項8】 請求項1~5のいずれかにおいて、 前記画像検索手段は、前記被検索対象画像と前記比較対象画像のそれぞれの自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する関数の相関度を計算し、相関度が大きい順に、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項9】 請求項1~8のいずれかにおいて、 前記画像検索手段は、前記被検索対象画像に対応する前記自己相関波形に含まれる前記区分領域の総数に着目して、検索対象候補として所定数の前記比較対象画像を選択した後、前記特徴情報に基づいて前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項10】 被検索対象画像を取り込む画像取込ステップと、 前記画像取込ステップにおいて取り込まれた前記被検索対象画像の自己相関波形を抽出する自己相関波形抽出ステップと、 前記自己相関波形抽出ステップにおいて抽出された前記自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する接合点抽出ステップと、 前記接合点によって分割される前記自己相関波形の各区分領域のそれぞれを関数で近似する関数近似ステップと、 前記関数近似ステップにおける近似処理に関連する特徴情報に基づいて、複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する画像検索ステップと、 を備え、前記自己相関波形抽出ステップは、前記被検索対象画像が内接する面積最小の矩形と前記被検索対象画像の重心位置を算出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値以上であるときに前記長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値より小さいときには前記重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項11】 請求項10において、 前記比較対象画像に対応する自己相関波形の各区分領域を関数近似する処理に関連して作成された特徴情報が、前記複数の比較対象画像毎に格納された特徴情報格納手段をさらに備え、 前記画像検索ステップは、前記被検索対象画像に対応する特徴情報と、前記特徴情報格納手段に格納されている前記複数の比較対象画像に対応する特徴情報とを比較することにより、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を抽出することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項12】 請求項11において、 前記画像取込ステップ、前記自己相関波形抽出ステップ、前記接合点抽出ステップ、前記関数近似ステップを用いて前記比較対象画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を前記特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理ステップをさらに備えることを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項13】 請求項10~12のいずれかにおいて、 前記画像取込ステップは、光学的に前記被検索対象画像の濃淡情報あるいは色情報を読み取る光学読取装置を用いて行われることを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項14】 請求項10~12のいずれかにおいて、 前記画像取込ステップは、前記被検索対象画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する濃淡情報あるいは色情報からなる画像データが格納された記録媒体から画像データを読み取るデータ読取装置を用いて行われることを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項15】 請求項10~14のいずれかにおいて、 前記特徴情報には、前記自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する複数の関数の順番が含まれており、 前記画像検索ステップは、前記複数の関数の順番に基づいて前記複数の比較対象画像の中から前記被検索対象画像に類似するものを検索することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項16】 請求項10~14のいずれかにおいて、 前記特徴情報には、前記自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する複数の関数の各区間長の並びが含まれており、 前記画像検索ステップは、前記区間長の並びに基づいて前記複数の比較対象画像の中から前記被検索対象画像に類似するものを検索することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項17】 請求項10~14のいずれかにおいて、 前記画像検索ステップは、前記被検索対象画像と前記比較対象画像のそれぞれの自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する関数の相関度を計算し、相関度が大きい順に、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項18】 請求項10~17のいずれかにおいて、 前記画像検索ステップは、前記被検索対象画像に対応する前記自己相関波形に含まれる前記区分領域の総数に着目して、検索対象候補として所定数の前記比較対象画像を選択した後、前記特徴情報に基づいて前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項19】 コンピュータを、画像取込手段によって取り込まれた被検索対象画像の自己相関波形を抽出する自己相関波形抽出手段と、 前記自己相関波形抽出手段によって抽出された前記自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する接合点抽出手段と、 前記接合点によって分割される前記自己相関波形の各区分領域のそれぞれを関数で近似する関数近似手段と、 前記関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する画像検索手段と、 して機能させる類似画像検索プログラムであって、 前記自己相関波形抽出手段は、前記被検索対象画像が内接する面積最小の矩形と前記被検索対象画像の重心位置を算出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値以上であるときに前記長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値より小さいときには前記重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出する類似画像検索プログラム。
【請求項20】 請求項19において、 前記比較対象画像に対応する自己相関波形の各区分領域を関数近似する処理に関連して作成された特徴情報が、前記複数の比較対象画像毎に特徴情報格納手段に格納されており、 前記画像検索手段は、前記被検索対象画像に対応する特徴情報と、前記特徴情報格納手段に格納されている前記複数の比較対象画像に対応する特徴情報とを比較することにより、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を抽出することを特徴とする類似画像検索プログラム。
【請求項21】 請求項20において、 コンピュータを、さらに、前記画像取込手段、前記自己相関波形抽出手段、前記接合点抽出手段、前記関数近似手段を用いて前記比較対象画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を前記特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理手段として機能させる類似画像検索プログラム。
【請求項22】 請求項19~21のいずれかにおいて、 前記画像検索手段は、前記被検索対象画像と前記比較対象画像のそれぞれの自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する関数の相関度を計算し、相関度が大きい順に、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索プログラム。
【請求項23】 請求項19~21のいずれかにおいて、 前記画像検索手段は、前記被検索対象画像に対応する前記自己相関波形に含まれる前記区分領域の総数に着目して、検索対象候補として所定数の前記比較対象画像を選択した後、前記特徴情報に基づいて前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索プログラム。
産業区分
  • 計算機応用
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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出願権利状態 権利存続中
参考情報 (研究プロジェクト等) CREST 情報社会を支える新しい高性能情報処理技術 領域
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