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画像分類装置および画像分類プログラム

国内特許コード P120007797
整理番号 P2007-129-JP02
掲載日 2012年7月18日
出願番号 特願2009-544662
登録番号 特許第5229744号
出願日 平成20年12月1日(2008.12.1)
登録日 平成25年3月29日(2013.3.29)
国際出願番号 JP2008071803
国際公開番号 WO2009072466
国際出願日 平成20年12月1日(2008.12.1)
国際公開日 平成21年6月11日(2009.6.11)
優先権データ
  • 特願2007-312371 (2007.12.3) JP
発明者
  • 長谷山 美紀
出願人
  • 国立大学法人北海道大学
発明の名称 画像分類装置および画像分類プログラム
発明の概要

画像データベース51の複数の画像データのそれぞれについて、画像全体の特徴量を算出するとともに、画像データのエッジを検出し、検出されたエッジ部分の特徴量を算出する特徴量算出部11と、画像全体における特徴量に基づいて、複数の画像データを複数のクラスタに分類する第1のクラスタリング部12と、エッジ部分の特徴量に基づいて、第1のクラスタリング部12によって分類された複数のクラスタを、更に複数のクラスタに分類する第2のクラスタリング部13と、複数の画像データのそれぞれについて画像の構図から被写体を構成する画素を決定し、第2のクラスタリング部13によって分類された複数のクラスタを、被写体を構成する画素に基づいて統合するクラスタ統合部14を備える。

従来技術、競合技術の概要


近年、ディジタルカメラやイメージスキャナの普及、及び記録媒体の大容量化に伴い、ユーザが保持するディジタル画像の数は、急速に増加している。このような状況において、蓄積された大量の画像群から所望の画像を効率的に閲覧するために、画像検索技術の必要性が高まっている。代表的な検索手法として、ユーザの保持する検索要求画像(クエリ画像)とデータベース中に存在する画像との類似度に基づく手法がある(例えば、非特許文献1および非特許文献2参照)。これらの方法を用いることで、ユーザは、所望の画像をデータベースから取得することができる。



また、クエリ画像に類似する画像を検索する方法として、クエリ画像と他の画像データとの画像間距離を計算して、画像間距離の小さいものから順に類似画像として抽出する画像検索装置がある(例えば、特許文献1参照)。上記特許文献1においては、クエリ画像を保持していなくとも、ユーザがクエリ画像を描画することにより、ユーザは、所望の画像を検索することができる。




【特許文献1】特開2000-148795号公報

【非特許文献1】M.J. Swain and D.H. Ballard, “Color indexing,” Int. J. Comput. Vision, vol.7, no.1, pp.11-32, 1991.

【非特許文献1】中川俊昭、原武史、藤田広志、“局所的なパターンマッチングによる画像検索法、” 信学論(D-II) , vol.J85-D-II, no.1, pp.149-152, Jan. 2002.

産業上の利用分野


本発明は、複数の画像データを、分類する画像分類装置および画像分類プログラムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
複数の画像データを、類似した画像毎に分類する画像分類装置であって、
複数の画像データが記憶された画像データベースと、
前記複数の画像データのそれぞれについて、画像全体の特徴量を算出するとともに、前記画像データのエッジを検出し、検出されたエッジ部分の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記画像全体における特徴量に基づいて、前記複数の画像データを複数のクラスタに分類する第1のクラスタリング部と、
前記エッジ部分の前記特徴量に基づいて、前記第1のクラスタリング部によって分類された複数のクラスタを、更に複数のクラスタに分類する第2のクラスタリング部と、
前記複数の画像データのそれぞれについて被写体を構成する画素を決定し、前記第2のクラスタリング部によって分類された複数のクラスタを、前記被写体を構成する画素に基づいて統合するクラスタ統合部と、
前記複数の画像データについてそれぞれのサムネイルをランダムに配置し、前記画像データの前記画像全体の特徴量、前記エッジ部分の特徴量、前記被写体を構成する画素の特徴量および前記クラスタ統合部により生成された前記画像データのクラスタに基づいて、前記各サムネイルの座標を更新して表示するとともに、前記各サムネイルの移動量を計算し、前記各サムネイルの移動量が0に収束するまで、座標を更新して表示する処理を繰り返す表示部
とを備える画像分類装置。

【請求項2】
クエリ画像データの特徴ベクトルを算出するクエリ画像特徴量算出部と、
前記クエリ画像データの前記特徴ベクトルに基づいて、前記クラスタ統合部により生成されたクラスタから、前記クエリ画像データの所属するクラスタを決定するクラスタ決定部
とを備える請求項1に記載の画像分類装置。

【請求項3】
前記特徴ベクトルは、画像全体における色コリログラムと、エッジ部分の色コリログラムと、被写体領域の色ヒストグラムと色コリログラムをパラメータとして有し、
前記クエリ画像特徴量算出部は、前記クエリ画像データの前記画像全体における色コリログラムと、前記クエリ画像データの前記エッジ部分の色コリログラムと、前記クエリ画像データの前記被写体領域の色ヒストグラムと色コリログラムを算出して、前記クエリ画像データの特徴ベクトルを算出する
請求項2に記載の画像分類装置。

【請求項4】
前記クラスタ決定部は、前記クラスタ統合部により生成された各クラスタに属する画像データの特徴ベクトルの平均を算出し、前記クエリ画像データの特徴ベクトルとの距離を最小とするクラスタをクエリ画像の所属クラスタとする
請求項3に記載の画像分類装置。

【請求項5】
複数の画像データを、類似した画像毎に分類する画像分類プログラムであって、
コンピュータを、
画像データベースに記憶された複数の画像データのそれぞれについて、画像全体の特徴量を算出するとともに、前記画像データのエッジを検出し、検出されたエッジ部分の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記画像全体における特徴量に基づいて、前記複数の画像データを複数のクラスタに分類する第1のクラスタリング手段と、
前記エッジ部分の前記特徴量に基づいて、前記第1のクラスタリング手段によって分類された複数のクラスタを、更に複数のクラスタに分類する第2のクラスタリング手段と、
前記複数の画像データのそれぞれについて被写体を構成する画素を決定し、前記第2のクラスタリング手段によって分類された複数のクラスタを、前記被写体を構成する画素に基づいて統合するクラスタ統合手段と、
前記複数の画像データについてそれぞれのサムネイルをランダムに配置し、前記画像データの前記画像全体の特徴量、前記エッジ部分の特徴量、前記被写体を構成する画素の特徴量および前記クラスタ統合手段により生成された前記画像データのクラスタに基づいて、前記各サムネイルの座標を更新して表示するとともに、前記各サムネイルの移動量を計算し、前記各サムネイルの移動量が0に収束するまで、座標を更新して表示する処理を繰り返す表示手段
として機能させる画像分類プログラム。

【請求項6】
クエリ画像データの特徴ベクトルを算出するクエリ画像特徴量算出手段と、
前記クエリ画像データの前記特徴ベクトルに基づいて、前記クラスタ統合手段により生成されたクラスタから、前記クエリ画像データの所属するクラスタを決定するクラスタ決定手段
として、更に前記コンピュータを機能させる請求項5に記載の画像分類プログラム。

【請求項7】
前記特徴ベクトルは、画像全体における色コリログラムと、エッジ部分の色コリログラムと、被写体領域の色ヒストグラムと色コリログラムをパラメータとして有し、
前記クエリ画像特徴量算出手段は、前記クエリ画像データの前記画像全体における色コリログラムと、前記クエリ画像データの前記エッジ部分の色コリログラムと、前記クエリ画像データの前記被写体領域の色ヒストグラムと色コリログラムを算出して、前記クエリ画像データの特徴ベクトルを算出する
請求項6に記載の画像分類プログラム。

【請求項8】
前記クラスタ決定手段は、前記クラスタ統合手段により生成された各クラスタに属する画像データの特徴ベクトルの平均を算出し、前記クエリ画像データの特徴ベクトルとの距離を最小とするクラスタをクエリ画像の所属クラスタとする
請求項7に記載の画像分類プログラム。
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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JP2009544662thum.jpg
出願権利状態 権利存続中
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