(57)【要約】【課題】画像検索を行う画像処理において、ユーザー利便性を向上させる。【解決手段】画像処理装置は、画像検索の許容所要時間を設定する許容時間設定部と、許容所要時間に基づき直列関係を有する検索ステージの数と各検索ステージにおける検索条件とを設定する検索条件設定部と、設定された検索条件を用いて検索ステージの画像検索を順次実行する画像検索部と、を備える。【選択図】図１５
2010250658.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像検索を行う画像処理装置であって、
画像検索の許容所要時間を設定する許容時間設定部と、
前記許容所要時間に基づき、直列関係を有する検索ステージの数と、各検索ステージにおける検索条件と、を設定する検索条件設定部と、
設定された前記検索条件を用いて前記検索ステージの画像検索を順次実行する画像検索部と、を備える、画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、さらに、
画像検索の基準としてのクエリー画像を設定するクエリー画像設定部を備え、
前記検索条件設定部は、各検索ステージについて、画像内容の特徴についての前記クエリー画像との類似度を表す指標値と、前記指標値の算出方法と、前記指標値についての閾値と、を特定する前記検索条件を設定し、
前記画像検索部は、各検索ステージにおいて、前記算出方法で前記指標値を算出し、前記閾値を用いた判定により画像を検出する、画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記検索条件設定部は、処理速度と処理精度との少なくとも一方が互いに異なる予め設定された複数の前記算出方法の内の１つを選択して、前記検索条件を設定する、画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、
前記検索条件設定部は、すべての検索ステージを通じた画像検索が前記許容所要時間内に完了する範囲で、処理精度のより良好な前記算出方法が選択されるように、前記検索条件を設定する、画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記検索条件設定部は、前記複数の算出方法の内の最も処理精度の良好な算出方法を主検索ステージ用の前記算出方法として選択し、主検索ステージのみにより構成される画像検索が前記許容所要時間内に完了しない場合には、前記主検索ステージの前に実行される前段検索ステージを設定すると共に、前記複数の算出方法の内の最も処理速度の速い算出方法を前記前段検索ステージ用の前記算出方法として選択する、画像処理装置。
【請求項６】
請求項２ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記検索条件設定部は、算出に要する時間と前記類似度を表す精度との少なくとも一方が互いに異なる予め設定された複数の前記指標値の内の１つを選択して、前記検索条件を設定する、画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記検索条件設定部は、すべての検索ステージを通じた画像検索が前記許容所要時間内に完了する範囲で、前記類似度を表す精度のより良好な前記指標値が選択されるように、前記検索条件を設定する、画像処理装置。
【請求項８】
請求項２ないし請求項７のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
最小検出画像数を設定する最小画像数設定部を備え、
前記検索条件設定部は、すべての検索ステージを通じた画像検索において検出される検出画像数が前記最小検出画像数以上となる範囲で、前記検索ステージ数と各検索ステージにおける前記検索条件とを設定する、画像処理装置。
【請求項９】
請求項２ないし請求項８のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記特徴は、画像における色の分布を表す特徴と、画像のウェーブレット分解により算出される特徴と、の少なくとも一方である、画像処理装置。
【請求項１０】
画像検索を行う画像処理方法であって、
（ａ）画像検索の許容所要時間を設定する工程と、
（ｂ）前記許容所要時間に基づき、画像検索の検索ステージ数と、各検索ステージにおける検索条件を設定する工程と、
（ｃ）設定された前記検索条件を用いて前記検索ステージの画像検索を順次実行する工程と、を備える、画像処理方法。
【請求項１１】
画像検索を行う画像処理のためのコンピュータープログラムであって、
画像検索の許容所要時間を設定する許容時間設定機能と、
前記許容所要時間に基づき、画像検索の検索ステージ数と、各検索ステージにおける検索条件を設定する検索条件設定機能と、
設定された前記検索条件を用いて前記検索ステージの画像検索を順次実行する画像検索機能と、を、コンピューターに実現させる、コンピュータープログラム。
【請求項１２】
印刷装置であって、
画像検索の許容所要時間を設定する許容時間設定部と、
前記許容所要時間に基づき、画像検索の検索ステージ数と、各検索ステージにおける検索条件を設定する検索条件設定部と、
設定された前記検索条件を用いて前記検索ステージの画像検索を順次実行する画像検索部と、
画像検索により検出された画像の印刷を行う印刷部と、を備える、印刷装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像検索を行う画像処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の属性（例えば撮影日時や撮影モード）に関する検索条件や、画像の内容の特徴（例えば所定のテンプレート画像に対する類似度）に関する検索条件を設定し、複数の画像の中から検索条件に適合する画像を検出する画像検索を行う画像処理が知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２７２３１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の画像検索を行う画像処理では、画像検索に用いられる検索条件を指定する場合等において、ユーザー利便性の点で向上の余地があった。
【０００５】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、画像検索を行う画像処理において、ユーザー利便性を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題の少なくとも一部を解決するために、本発明は、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００７】
［適用例１］画像検索を行う画像処理装置であって、
画像検索の許容所要時間を設定する許容時間設定部と、
前記許容所要時間に基づき、直列関係を有する検索ステージの数と、各検索ステージにおける検索条件と、を設定する検索条件設定部と、
設定された前記検索条件を用いて前記検索ステージの画像検索を順次実行する画像検索部と、を備える、画像処理装置。
【０００８】
この画像処理装置では、画像検索の許容所要時間が設定され、許容所要時間に基づき直列関係を有する検索ステージの数と各検索ステージにおける検索条件とが自動的に設定され、設定された検索条件を用いて検索ステージの画像検索が順次実行される。そのため、この画像処理装置では、画像検索を行う画像処理においてユーザー利便性を向上させることができる。
【０００９】
［適用例２］適用例１に記載の画像処理装置であって、さらに、
画像検索の基準としてのクエリー画像を設定するクエリー画像設定部を備え、
前記検索条件設定部は、各検索ステージについて、画像内容の特徴についての前記クエリー画像との類似度を表す指標値と、前記指標値の算出方法と、前記指標値についての閾値と、を特定する前記検索条件を設定し、
前記画像検索部は、各検索ステージにおいて、前記算出方法で前記指標値を算出し、前記閾値を用いた判定により画像を検出する、画像処理装置。
【００１０】
この画像処理装置では、画像検索の基準としてのクエリー画像が設定され、各検索ステージについて、画像内容の特徴についてのクエリー画像との類似度を表す指標値と指標値の算出方法と指標値についての閾値とを特定する検索条件が設定され、各検索ステージにおいて、算出方法で指標値が算出され、閾値を用いた判定により画像が検出される。そのため、この画像処理装置では、画像内容の特徴についてのクエリー画像との類似度に基づく画像検索を行う画像処理においてユーザー利便性を向上させることができる。
【００１１】
［適用例３］適用例２に記載の画像処理装置であって、
前記検索条件設定部は、処理速度と処理精度との少なくとも一方が互いに異なる予め設定された複数の前記算出方法の内の１つを選択して、前記検索条件を設定する、画像処理装置。
【００１２】
この画像処理装置では、処理速度と処理精度との少なくとも一方が互いに異なる予め設定された複数の算出方法の内の１つが選択されて検索条件が設定されるため、処理速度と処理精度とのバランスを考慮した画像検索の検索条件を自動的に設定することができる。そのため、この画像処理装置では、画像検索を行う画像処理においてユーザー利便性を向上させることができる。
【００１３】
［適用例４］適用例３に記載の画像処理装置であって、
前記検索条件設定部は、すべての検索ステージを通じた画像検索が前記許容所要時間内に完了する範囲で、処理精度のより良好な前記算出方法が選択されるように、前記検索条件を設定する、画像処理装置。
【００１４】
この画像処理装置では、すべての検索ステージを通じた画像検索が許容所要時間内に完了する範囲で、処理精度のより良好な算出方法が選択されるように検索条件が設定されるため、処理速度と処理精度とのバランスが良好な画像検索の検索条件を自動的に設定することができる。
【００１５】
［適用例５］適用例４に記載の画像処理装置であって、
前記検索条件設定部は、前記複数の算出方法の内の最も処理精度の良好な算出方法を主検索ステージ用の前記算出方法として選択し、主検索ステージのみにより構成される画像検索が前記許容所要時間内に完了しない場合には、前記主検索ステージの前に実行される前段検索ステージを設定すると共に、前記複数の算出方法の内の最も処理速度の速い算出方法を前記前段検索ステージ用の前記算出方法として選択する、画像処理装置。
【００１６】
この画像処理装置では、すべての検索ステージを通じた画像検索が許容所要時間内に完了する範囲で、処理精度のより良好な算出方法が選択されるように検索条件を設定することができる。
【００１７】
［適用例６］適用例２ないし適用例５のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記検索条件設定部は、算出に要する時間と前記類似度を表す精度との少なくとも一方が互いに異なる予め設定された複数の前記指標値の内の１つを選択して、前記検索条件を設定する、画像処理装置。
【００１８】
この画像処理装置では、算出に要する時間と類似度を表す精度との少なくとも一方が互いに異なる予め設定された複数の指標値の内の１つが選択されて検索条件が設定されるため、算出に要する時間と類似度を表す精度とのバランスを考慮した画像検索の検索条件を自動的に設定することができる。そのため、この画像処理装置では、画像検索を行う画像処理においてユーザー利便性を向上させることができる。
【００１９】
［適用例７］適用例６に記載の画像処理装置であって、
前記検索条件設定部は、すべての検索ステージを通じた画像検索が前記許容所要時間内に完了する範囲で、前記類似度を表す精度のより良好な前記指標値が選択されるように、前記検索条件を設定する、画像処理装置。
【００２０】
この画像処理装置では、すべての検索ステージを通じた画像検索が許容所要時間内に完了する範囲で、類似度を表す精度のより良好な指標値が選択されるように検索条件が設定されるため、処理速度と処理精度とのバランスが良好な画像検索の検索条件を自動的に設定することができる。
【００２１】
［適用例８］適用例２ないし適用例７のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
最小検出画像数を設定する最小画像数設定部を備え、
前記検索条件設定部は、すべての検索ステージを通じた画像検索において検出される検出画像数が前記最小検出画像数以上となる範囲で、前記検索ステージ数と各検索ステージにおける前記検索条件とを設定する、画像処理装置。
【００２２】
この画像処理装置では、最小検出画像数が設定され、すべての検索ステージを通じた画像検索において検出される検出画像数が最小検出画像数以上となる範囲で、検索ステージ数と各検索ステージにおける検索条件が設定されるため、検出画像の数が小さくなりすぎることのない範囲で最適な検索ステージ数および検索条件が自動的に設定される。そのため、この画像処理装置では、画像検索を行う画像処理においてユーザー利便性を向上させることができる。
【００２３】
［適用例９］適用例２ないし適用例８のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記特徴は、画像における色の分布を表す特徴と、画像のウェーブレット分解により算出される特徴と、の少なくとも一方である、画像処理装置。
【００２４】
［適用例１０］画像検索を行う画像処理方法であって、
（ａ）画像検索の許容所要時間を設定する工程と、
（ｂ）前記許容所要時間に基づき、画像検索の検索ステージ数と、各検索ステージにおける検索条件を設定する工程と、
（ｃ）設定された前記検索条件を用いて前記検索ステージの画像検索を順次実行する工程と、を備える、画像処理方法。
【００２５】
［適用例１１］画像検索を行う画像処理のためのコンピュータープログラムであって、
画像検索の許容所要時間を設定する許容時間設定機能と、
前記許容所要時間に基づき、画像検索の検索ステージ数と、各検索ステージにおける検索条件を設定する検索条件設定機能と、
設定された前記検索条件を用いて前記検索ステージの画像検索を順次実行する画像検索機能と、を、コンピューターに実現させる、コンピュータープログラム。
【００２６】
［適用例１２］印刷装置であって、
画像検索の許容所要時間を設定する許容時間設定部と、
前記許容所要時間に基づき、画像検索の検索ステージ数と、各検索ステージにおける検索条件を設定する検索条件設定部と、
設定された前記検索条件を用いて前記検索ステージの画像検索を順次実行する画像検索部と、
画像検索により検出された画像の印刷を行う印刷部と、を備える、印刷装置。
【００２７】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、画像処理方法および装置、画像検索方法および装置、印刷方法および装置、これらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータープログラム、そのコンピュータープログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータープログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の第１実施例における画像処理装置としてのプリンター１００の構成を概略的に示す説明図である。
【図２】第１実施例における画像検索・印刷処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】初期ウィンドウＷ１の一例を示す説明図である。
【図４】初期ウィンドウＷ１の一例を示す説明図である。
【図５】検索オプションウィンドウＷ２の一例を示す説明図である。
【図６】検索オプションウィンドウＷ２の一例を示す説明図である。
【図７】メタデータ利用検索の検索条件の選択肢の一例を示す説明図である。
【図８】画像内容利用検索の検索条件の選択肢の一例を示す説明図である。
【図９】検索オプションウィンドウＷ２の一例を示す説明図である。
【図１０】検索実行処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】検索結果ウィンドウＷ３の一例を示す説明図である。
【図１２】検索オプションウィンドウＷ２の一例を示す説明図である。
【図１３】第２実施例における画像処理装置としてのプリンター１００ａの構成を概略的に示す説明図である。
【図１４】第２実施例における画像検索・印刷処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】検索条件設定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】選択肢テーブルＣＴの一例を示す説明図である。
【図１７】検索条件設定処理において検索ステージおよび検索条件が設定される様子を具体的に示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．第１実施例：
Ａ−１．画像処理装置の構成：
Ａ−２．画像検索・印刷処理：
Ａ−３．特徴量距離算出方法：
Ａ−３−１．カラーヒストグラムに関して：
Ａ−３−２．Ｈａａｒウェーブレットに関して：
Ｂ．第２実施例：
Ｃ．変形例：
【００３０】
Ａ．第１実施例：
Ａ−１．画像処理装置の構成：
図１は、本発明の第１実施例における画像処理装置としてのプリンター１００の構成を概略的に示す説明図である。本実施例のプリンター１００は、メモリーカードＭＣ等から取得した画像データに基づき画像を印刷する、いわゆるダイレクトプリントに対応したインクジェット式カラープリンターである。プリンター１００は、プリンター１００の各部を制御するＣＰＵ１１０と、ＲＯＭやＲＡＭによって構成された内部メモリー１２０と、ボタンやタッチパネルにより構成された操作部１４０と、液晶ディスプレイにより構成された表示部１５０と、プリンターエンジン１６０と、カードインターフェース（カードＩ／Ｆ）１７０と、を備えている。プリンター１００は、さらに、他の機器（例えばデジタルスチルカメラやパーソナルコンピューター）とのデータ通信を行うためのインターフェースを備えているとしてもよい。プリンター１００の各構成要素は、バスを介して互いに接続されている。
【００３１】
プリンターエンジン１６０は、印刷データに基づき印刷を行う印刷機構である。カードインターフェース１７０は、カードスロット１７２に挿入されたメモリーカードＭＣとの間でデータのやり取りを行うためのインターフェースである。なお、本実施例では、メモリーカードＭＣに画像データを含む画像ファイルが格納されている。
【００３２】
内部メモリー１２０には、画像処理部２００と、表示処理部３１０と、印刷処理部３２０と、が格納されている。画像処理部２００は、所定のオペレーティングシステムの下で、画像検索・印刷処理を実行するためのコンピュータープログラムである。本実施例の画像検索・印刷処理は、検索条件に適合する画像を検出する画像検索を行うと共に、検出された画像の印刷を行う処理である。画像検索・印刷処理については、後に詳述する。
【００３３】
画像処理部２００は、プログラムモジュールとして、画像検索部２１０を含んでいる。画像検索部２１０は、ウィンドウ表示制御部２１１と、クエリー画像設定部２１２と、検索条件設定部２１３と、類似度算出部２１６と、印刷画像設定部２１７と、を含んでいる。これら各部の機能については、後述の画像検索・印刷処理の説明において詳述する。
【００３４】
表示処理部３１０は、表示部１５０を制御して、表示部１５０上に処理メニューやメッセージを含むウィンドウ画面、画像等を表示させるディスプレイドライバである。印刷処理部３２０は、画像データから印刷データを生成し、プリンターエンジン１６０を制御して、印刷データに基づく画像の印刷を実行するためのコンピュータープログラムである。ＣＰＵ１１０は、内部メモリー１２０から、これらのプログラム（画像処理部２００、表示処理部３１０、印刷処理部３２０）を読み出して実行することにより、これら各部の機能を実現する。
【００３５】
Ａ−２．画像検索・印刷処理：
図２は、第１実施例における画像検索・印刷処理の流れを示すフローチャートである。本実施例の画像検索・印刷処理は、複数のターゲット画像の中から検索条件に適合する画像を検出する画像検索を行い、検出された画像の印刷を行う処理である。本実施例のプリンター１００は、画像の属性に基づく画像検索に加えて、画像内容の特徴に基づく画像検索を実行可能である。画像内容の特徴に基づく画像検索は、画像検索の対象となるターゲット画像の中から、画像内容の所定の特徴に関して、画像検索における基準としてのクエリー画像との類似度（類似の程度）が大きい画像を検出することにより行われる。より具体的には、画像内容の所定の特徴に関するクエリー画像とターゲット画像との類似度を表す特徴量距離が算出され、特徴量距離が最大特徴量距離以下のターゲット画像が検出される。ターゲット画像は任意に設定可能であるが、本実施例では、メモリーカードＭＣに格納された画像（画像ファイルに含まれる画像データ）がターゲット画像として設定されるものとする。
【００３６】
操作部１４０（図１）を介したユーザーからの指示に応じて画像検索・印刷処理（図２）が開始されると、ウィンドウ表示制御部２１１は、表示処理部３１０を制御して、表示部１５０に初期ウィンドウＷ１を表示させる（ステップＳ１１０）。図３は、初期ウィンドウＷ１の一例を示す説明図である。初期ウィンドウＷ１は、画像検索におけるクエリー画像や、画像検索タイプを指定するためのユーザーインターフェースを含むウィンドウである。
【００３７】
本実施例では、３つの異なる方法でクエリー画像を指定することが可能となっている。すなわち、クエリー画像を指定する方法として、画像ファイルの指定による方法（Ｔ１）と、描画による方法（Ｔ２）と、色選択による方法（Ｔ３）と、が用意されている。図３に示すように、初期ウィンドウＷ１には、３つのクエリー画像指定方法のそれぞれに対応するユーザーインターフェースが含まれている。
【００３８】
すなわち、初期ウィンドウＷ１（図３）には、画像ファイルの指定による方法（Ｔ１）用のインターフェースとして、画像ファイルの位置を特定するパスを入力するための入力ボックスＢｏ１１と、画像ファイルを階層選択するためのウィンドウを表示させるブラウズボタンＢｕ１３と、が含まれている。ユーザーは、入力ボックスＢｏ１１に画像ファイルのパスを直接入力したり、ブラウズボタンＢｕ１３を押下することにより表示されるウィンドウにおいて画像ファイルを選択したりすることにより、クエリー画像として設定すべき画像を指定することができる。
【００３９】
また、初期ウィンドウＷ１（図３）には、描画による方法（Ｔ２）用のインターフェースとして、複数の色の異なるカラーボタンを含むカラーパレットボタンＢｕ２３と、複数の径の異なる筆ボタンを含む筆径指定ボタンＢｕ２４と、が含まれている。ユーザーは、カラーパレットボタンＢｕ２３や筆径指定ボタンＢｕ２４を利用して描画エリアＡｒ２１に画像を描画することにより、クエリー画像として設定すべき画像を指定することができる。なお、初期ウィンドウＷ１には、画像を消去するためのクリアーボタンＢｕ２５も含まれている。また、初期ウィンドウＷ１における描画処理は、例えばＪａｖａスクリプト（登録商標）描画ツールを利用して実現される。
【００４０】
また、初期ウィンドウＷ１（図３）には、色選択による方法（Ｔ３）用のインターフェースとして、所定の表色系（例えばＨＳＶ表色系やＲＧＢ表色系）における各チャンネルの値を入力する入力ボックスＢｏ３１と、色のグラデーションにおける１点を指定することにより色を選択するための色指定エリアＡｒ３１と、特定の色軸（例えば色相の軸や彩度の軸）に沿った位置を指定するためのスライダーＳｌ３１と、が含まれている。ユーザーは、入力ボックスＢｏ３１に所定の表色系における各チャンネルの値を入力したり、色指定エリアＡｒ３１における１点を指定したり、スライダーＳｌ３１における軸に沿った位置を指定したりすることにより、特定の１色を選択することができ、これによりクエリー画像として設定すべき画像（選択された１色により構成されるベタ画像）を指定することができる。なお、ユーザーにより選択された色は、色表示エリアＡｒ３２に表示される。また、入力ボックスＢｏ３１において、複数の表色系における各チャンネルの値は互いに対応付けられており、例えば、ＨＳＶ表色系におけるあるチャンネルの値を変更すると、ＲＧＢ表色系やＣＭＹ表色系における各チャンネルの値が自動的に変更される。なお、入力ボックスＢｏ３１におけるラジオボタンは、スライダーＳｌ３１における軸を指定するためのものであり、例えば、ＨＳＶ表色系におけるＳチャネルの位置にあるラジオボタンを選択すると、スライダーＳｌ３１は彩度の軸に対応するものとなる。また、初期ウィンドウＷ１における色選択による方法（Ｔ３）用の複数のインターフェース間も互いに対応付けられており、例えば、色指定エリアＡｒ３１における１点を指定すると、指定された点の色を表す各表色系における値が入力ボックスＢｏ３１に表示される。また、コード表示ボックスＢｏ３２には、指定された色を表すコードが表示される。初期ウィンドウＷ１における色選択処理は、例えばＪａｖａスクリプトカラーパレットを利用して実現される。
【００４１】
また、本実施例では、画像検索タイプとして、通常のサーチとクイックサーチとの２種類が用意されている。通常のサーチは、検索条件を詳細に設定して画像検索を実行する検索タイプであり、クイックサーチは、検索条件の詳細設定を行わず、デフォルト設定された検索条件を用いて画像検索を実行する検索タイプである。初期ウィンドウＷ１には、クエリー画像を設定する上記３つの方法（Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３）のそれぞれについて、通常のサーチを開始するためのボタン（Ｂｕ１１，Ｂｕ２１，Ｂｕ３１）と、クイックサーチを開始するためのボタン（Ｂｕ１２，Ｂｕ２２，Ｂｕ３２）と、が含まれている。
【００４２】
初期ウィンドウＷ１（図３）において、画像検索を開始するためのボタンの１つがユーザーにより選択されると、クエリー画像設定部２１２（図１）がクエリー画像を設定し（図２のステップＳ１２０）、画像検索部２１０が検索タイプを設定する（ステップＳ１３０）。すなわち、ユーザーにより選択されたボタンに対応する検索タイプ（通常のサーチまたはクイックサーチ）が、使用する検索タイプとして設定されると共に、選択されたボタンに対応するクエリー画像指定方法により指定された画像が、クエリー画像として設定される。図４には、描画によりクエリー画像を指定する場合における初期ウィンドウＷ１の一例を示している。例えば図４に示すように、ユーザーにより描画エリアＡｒ２１に画像が描画され、描画によるクエリー画像指定方法に対応する通常のサーチを開始するためのボタンＢｕ２１が選択されると、描画により生成された画像がクエリー画像として設定され、通常のサーチが検索タイプとして設定される。
【００４３】
初期ウィンドウＷ１（図３）において通常のサーチを開始するためのボタン（Ｂｕ１１，Ｂｕ２１，Ｂｕ３１）が選択され、通常のサーチが検索タイプとして設定されると（図２のステップＳ１４０：Ｎｏ）、ウィンドウ表示制御部２１１（図１）は、表示処理部３１０を制御して、表示部１５０に検索オプションウィンドウＷ２を表示させる（ステップＳ１５０）。図５は、検索オプションウィンドウＷ２の一例を示す説明図である。検索オプションウィンドウＷ２は、画像検索における検索条件を詳細に指定するためのユーザーインターフェースを含むウィンドウである。なお、検索オプションウィンドウＷ２は、本発明における条件指定ウィンドウに相当し、ウィンドウ表示制御部２１１と表示処理部３１０と表示部１５０とは、本発明における条件指定ウィンドウ表示部として機能する。
【００４４】
図５に示すように、検索オプションウィンドウＷ２には、クエリー画像を表示するクエリー画像表示エリアＡｒ４１と、クエリー画像の属性（ファイルネームやファイルサイズ）を表示する属性表示エリアＡｒ４２と、が含まれている。また、上述したように、本実施例のプリンター１００は、画像の属性を表すメタデータに基づく画像検索（以下、「メタデータ利用検索」とも呼ぶ）と、画像内容の特徴に基づく画像検索（以下、「画像内容利用検索」とも呼ぶ）と、を実行可能である。そのため、検索オプションウィンドウＷ２は、メタデータ利用検索の検索条件を指定するためのメタデータ条件指定エリアＡｒ４３と、画像内容利用検索の検索条件を指定するための内容条件指定エリアＡｒ４５と、を含んでいる。
【００４５】
検索オプションウィンドウＷ２（図５）において、メタデータ条件指定エリアＡｒ４３付近に配置されたプラスボタンＢｕ４５は、メタデータ利用検索の検索条件を追加するためのボタンである。プラスボタンＢｕ４５が選択されると、図６に示すように、メタデータ条件指定エリアＡｒ４３に、メタデータ利用検索の１つの検索条件を指定するためのボックスの組が追加表示される。また、マイナスボタンＢｕ４６は、メタデータ利用検索の１つの検索条件を削除するためのボタンである。
【００４６】
図６に示すように、メタデータ利用検索の１つの検索条件を指定するためのボックスの組は、メタデータのタイプを指定するためのボックスＢｏ５１と、メタデータの項目を指定するためのボックスＢｏ５２と、検索条件における不等号等を指定するためのボックスＢｏ５３と、検索条件における値を指定するためのボックスＢｏ５４と、により構成されている。ボックスＢｏ５１，５２，５３における指定は、プルダウンメニューの中からの選択により行われる。図７は、メタデータ利用検索の検索条件の選択肢の一例を示す説明図である。本実施例では、図７に示すように、メタデータのタイプの選択肢（ボックスＢｏ５１における選択肢）として、Ｅｘｉｆ情報と一般情報との２つが設定されている。また、メタデータの項目の選択肢（ボックスＢｏ５２における選択肢）として、Ｅｘｉｆ情報に対応するものとしては、カメラメーカーやカメラモデル、撮影日時等が設定されており、一般情報に対応するものとしては、ファイルサイズや画像のサイズ（幅、高さ）、検出された顔画像の数等が設定されている。ユーザーはボックスＢｏ５１，５２，５３において所望の選択肢を選択すると共に、ボックスＢｏ５４において値を入力することにより、例えば「ファイルサイズが１，０００ｋＢより小さい」といった検索条件を指定することができる。
【００４７】
なお、メタデータ条件指定エリアＡｒ４３においてメタデータ利用検索の検索条件が複数指定された場合には、各検索条件の関係が「ａｎｄ」であるのか「ｏｒ」であるのかを指定するボックス（非図示）が表示され、各検索条件相互の関係が指定可能となる。また、メタデータ条件指定エリアＡｒ４３において検索条件が１つも指定されないと、メタデータ利用検索は行われないこととなる。
【００４８】
本実施例のプリンター１００は、画像内容利用検索において、直列関係を有する複数の検索ステージ（検索段階）を設定することができる。画像内容利用検索において複数の検索ステージが設定されると、直列関係における前段の検索ステージにおいて検索条件に適合するとして検出された画像が、後段の検索ステージの対象画像となる。
【００４９】
検索オプションウィンドウＷ２（図５）において、内容条件指定エリアＡｒ４５付近に配置されたプラスボタンＢｕ４３は、画像内容利用検索の検索ステージを追加するためのボタンである。プラスボタンＢｕ４３が選択されると、１つの検索ステージが追加され、内容条件指定エリアＡｒ４５に、１つの検索ステージにおける検索条件を規定する検索ステージ規定エリアＡｒ４６が追加される。また、マイナスボタンＢｕ４４は、１つの検索ステージを削除するためのボタンである。各検索ステージには、検索ステージ規定エリアＡｒ４６の表示状態を指定するためのタグＴａ４１が対応付けられており、検索ステージが複数設定された場合には、タグＴａ４１の選択に従い、１つの検索ステージに対応する検索ステージ規定エリアＡｒ４６が表示されると共に、他の検索ステージに対応する検索ステージ規定エリアＡｒ４６は非表示の状態となる。なお、検索オプションウィンドウＷ２において、プラスボタンＢｕ４３およびマイナスボタンＢｕ４４は、本発明におけるステージ数指定領域に相当し、検索ステージ規定エリアＡｒ４６は、本発明におけるステージ別条件指定領域に相当する。内容条件指定エリアＡｒ４５において検索ステージが１つも設定されないと、画像内容利用検索は行われないこととなる。
【００５０】
検索オプションウィンドウＷ２（図５）における検索ステージ規定エリアＡｒ４６は、対応する検索ステージにおける検索条件を指定する領域である。本実施例では、検索条件を用いて画像検索を行う場合に処理の速度と精度との少なくとも一方が互いに異なるような複数の検索条件の選択肢の中からの選択により検索条件を指定することが可能となっている。検索ステージ規定エリアＡｒ４６には、検索条件を指定する条件指定エリアＡｒ４７と、画像を複数の領域に分割した領域毎の重みを指定する重み指定エリアＡｒ４８と、が含まれている。図５に示すように、条件指定エリアＡｒ４７は、シグネチャーメソッドを指定するためのボックスＢｏ４１と、メトリックタイプを指定するためのボックスＢｏ４２と、カラースペースを指定するためのボックスＢｏ４３と、色空間の各カラーチャンネルの重みを指定するためのボックスＢｏ４４と、最大特徴量距離を指定するためのボックスＢｏ４５と、最大検出数を指定するためのボックスＢｏ４６と、を含んでいる。
【００５１】
条件指定エリアＡｒ４７（図５）のボックスＢｏ４１，４２，４３における指定は、プルダウンメニューの中からの選択により行われる。図８は、画像内容利用検索の検索条件の選択肢の一例を示す説明図である。ボックスＢｏ４３により指定されるカラースペースは、検索条件の設定に用いられる色空間であり、本実施例では、図８に示すように、カラースペースの選択肢として、ＲＧＢとＬＡＢとＹＵＶとＨＳＶとが設定されている。
【００５２】
条件指定エリアＡｒ４７（図５）のボックスＢｏ４１により指定されるシグネチャーメソッドは、画像内容利用検索に用いられる画像内容の特徴である。本実施例では、図８に示すように、シグネチャーメソッドの選択肢として、カラーヒストグラムとＨａａｒ（ハール）ウェーブレットとの２つが設定されている。また、ボックスＢｏ４２により指定されるメトリックタイプは、画像内容の所定の特徴に関するクエリー画像とターゲット画像との類似度を算出する方法（類似度を表す指標値および当該指標値を算出する方法）である。本実施例では、図８に示すように、カラーヒストグラムに対応するメトリックタイプの選択肢として、スタンダードヒストグラムと、相関ヒストグラムと、カラーモーメントと、コンバインドフィーチャーと、が設定されており、Ｈａａｒウェーブレットに対応するメトリックタイプの選択肢として、高速低精度のメトリックＭ１と、中速中精度のメトリックＭ２と、低速高精度のメトリックＭ３と、リアルメトリックとしてのメトリックＭ４と、が設定されている。
【００５３】
シグネチャーメソッドとしてのカラーヒストグラム（図８参照）は、所定の色空間で表現された画像の色の分布を表す特徴である。本実施例では、カラーヒストグラムとして、色空間を規定するチャンネルのそれぞれを量子化して設定した複数のカラービンのそれぞれにおける画素度数分布が用いられる。例えばＲＧＢ色空間が用いられる場合には、ＲＧＢの各チャンネルが４等分に量子化され（すなわち、例えば各チャンネルの値の範囲が０から２５５である場合には、０〜６３、６４〜１２７、１２８〜１９１、１９２〜２５５の４つのレンジに量子化され）て設定される６４個のカラービンのそれぞれにおける画素度数分布が用いられる。シグネチャーメソッドとしてカラーヒストグラムを採用した場合には、Ｈａａｒウェーブレットを採用した場合と比較して、演算量が少ないために画像検索の速度が向上する一方、カラーヒストグラムは空間情報を有さないために画像検索の精度が低下する場合が多い。例えば、人間による解釈上は類似度の低い画像であっても、画像全体としての色の分布の特徴が類似している画像が検出されてしまう可能性がある。なお、カラービンを設定する際の量子化のレベルは各チャンネルで同じである必要はない。例えば、ＨＳＶ色空間が用いられる場合には、ＨチャンネルがＳチャンネルおよびＶチャンネルより細かく量子化されるものとしてもよい。
【００５４】
カラーヒストグラムに対応するメトリックタイプの選択肢としてのスタンダードヒストグラム（図８参照）は、複数のカラービンのそれぞれにおける画素度数そのものを利用して、カラーヒストグラムに関するクエリー画像とターゲット画像との類似度を算出する方法である。また、相関ヒストグラムは、カラービンにおける画素度数の累積値を利用して、クエリー画像とターゲット画像との類似度を算出する方法である。例えばＮ個のカラービンのそれぞれにおける画素度数をＨｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，Ｎ）とすると、画素度数の累積値Ｃｊ（ｊ＝１，２，３，・・・，Ｎ）は、以下の式（１）により算出される。メトリックタイプとして相関ヒストグラムを採用した場合には、スタンダードヒストグラムと比較して、画像検索の速度は若干低下するが、量子化誤差を原因とするミスマッチの発生を抑制することができるため、画像検索の精度は向上する。
【００５５】
【数１】
2010250658.tif 000003
【００５６】
また、カラーヒストグラムに対応するメトリックタイプの選択肢としてのカラーモーメント（図８参照）は、カラービンにおける画素度数の平均μ、分散σ2、歪度γ3の３つのカラーモーメントを利用して、カラーヒストグラムに関するクエリー画像とターゲット画像との類似度を算出する方法である。また、コンバインドフィーチャーは、３つのカラーモーメント（平均μ、分散σ2、歪度γ3）を結合した指標Ｆを利用して、クエリー画像とターゲット画像との類似度を算出する方法である。平均μと分散σ2と歪度γ3と結合した指標Ｆとは、それぞれ以下の式（２）〜（５）により算出される。なお、式（５）におけるＷFは実験により設定される重み係数である。メトリックタイプとしてカラーモーメントやコンバインドフィーチャーを採用した場合には、スタンダードヒストグラムと比較して、画像検索の速度は高速となるが、画像検索の精度は低下する。
【００５７】
【数２】
2010250658.tif 000004
【数３】
2010250658.tif 000005
【数４】
2010250658.tif 000006
【数５】
2010250658.tif 000007
【００５８】
シグネチャーメソッドとしてのＨａａｒウェーブレットは、Ｈａａｒウェーブレットをベースとして用いた画像のウェーブレット分解により算出されるウェーブレット係数である。シグネチャーメソッドとしてＨａａｒウェーブレットを採用した場合には、カラーヒストグラムを採用した場合と比較して、演算量が多いために画像検索の速度が低下する一方、Ｈａａｒウェーブレットは画像の空間情報を有するために画像検索の精度が向上する場合が多い。
【００５９】
Ｈａａｒウェーブレットに対応するメトリックタイプの選択肢としての高速低精度のメトリックＭ１と中速中精度のメトリックＭ２と低速高精度のメトリックＭ３とは、すべて、画像のＨａａｒウェーブレット分解により算出されるＨａａｒウェーブレット係数を利用して、クエリー画像とターゲット画像との類似度を算出する方法である。高速低精度のメトリックＭ１と中速中精度のメトリックＭ２と低速高精度のメトリックＭ３とは、Ｈａａｒウェーブレット分解を行う際の画像の解像度が互いに異なっている。すなわち、高速低精度のメトリックＭ１は、比較的低解像度の画像を対象としたＨａａｒウェーブレット分解により算出されるＨａａｒウェーブレット係数を利用する方法であり、中速中精度のメトリックＭ２は、中程度の解像度の画像を対象としたＨａａｒウェーブレット分解により算出されるＨａａｒウェーブレット係数を利用する方法であり、低速高精度のメトリックＭ３は、比較的高解像度の画像を対象としたＨａａｒウェーブレット分解により算出されるＨａａｒウェーブレット係数を利用する方法である。Ｈａａｒウェーブレット分解の対象となる画像の解像度が高解像度になるほど、画像検索の速度は低速となるが、画像検索の精度は向上する。
【００６０】
また、メトリックタイプの選択肢としてのリアルメトリックＭ４も、画像のＨａａｒウェーブレット分解により算出されるＨａａｒウェーブレット係数を利用して、クエリー画像とターゲット画像との類似度を算出する方法である。リアルメトリックＭ４は、クエリー画像とターゲット画像との類似度（特徴量距離）を算出する際に対称性のある方法を用いる点が、メトリックＭ１、メトリックＭ２、メトリックＭ３とは異なっている。
【００６１】
なお、画像の所定の特徴に関するクエリー画像とターゲット画像との類似度（特徴量距離）を算出する具体的方法については、後述の「Ａ−３．特徴量距離算出方法：」において説明する。
【００６２】
なお、シグネチャーメソッドとしてＨａａｒウェーブレットが選択された場合には、図９に示すように、検索オプションウィンドウＷ２の条件指定エリアＡｒ４７にウェーブレット係数数Ｃｕを指定するボックスＢｏ４９が表示される。ウェーブレット係数数Ｃｕは、Ｈａａｒウェーブレットに関するクエリー画像とターゲット画像との類似度（特徴量距離）を算出する際に用いられる（１チャンネルあたりの）ウェーブレット係数の数である。ウェーブレット係数数Ｃｕは、画像の圧縮率の小ささを表す指標値とも言える。すなわち、Ｈａａｒウェーブレット係数全体の個数をＣａとすると、最も値の小さい（Ｃａ−Ｃｕ）個のウェーブレット係数は切り捨てられる（すなわち値がゼロにされる）。ウェーブレット係数数Ｃｕが小さいほど、類似度の算出処理は高速低精度となり、ウェーブレット係数数が大きいほど、類似度の算出処理は低速高精度となる。
【００６３】
条件指定エリアＡｒ４７（図５）におけるボックスＢｏ４４により指定される色空間の各カラーチャンネルの重みは、画像内容の特徴に関するクエリー画像とターゲット画像との類似度の算出に反映される各カラーチャンネルの重みである。条件指定エリアＡｒ４７におけるボックスＢｏ４５により指定される最大特徴量距離は、画像検索におけるクエリー画像とターゲット画像との類似度（特徴量距離）の閾値である。すなわち、当該検索ステージでは、クエリー画像とターゲット画像との類似度（特徴量距離）が最大特徴量距離以下であるターゲット画像が検出される。条件指定エリアＡｒ４７におけるボックスＢｏ４６により指定される最大検出数は、当該検索ステージにおいて検索条件に適合するとして検出されるターゲット画像の許容最大数である。
【００６４】
検索オプションウィンドウＷ２（図５）における検索ステージ規定エリアＡｒ４６の重み指定エリアＡｒ４８は、格子状に複数（本実施例では１６個）の領域に分割されており、各領域には重み指定ボックスＢｏ４７とチェックボックスＢｏ４８とが配置されている。重み指定エリアＡｒ４８には、クエリー画像が表示され、これにより、クエリー画像が複数の領域に分割される。重み指定ボックスＢｏ４７は、クエリー画像とターゲット画像との類似度（特徴量距離）の算出における画像の各領域の重みを指定するためのボックスである。また、ある分割領域のチェックボックスＢｏ４８のチェックを外すことにより、クエリー画像とターゲット画像との類似度の算出において、当該領域をまったく考慮しないことを指定することができる。
【００６５】
ユーザーは、検索オプションウィンドウＷ２（図５）の検索ステージ規定エリアＡｒ４６の条件指定エリアＡｒ４７および重み指定エリアＡｒ４８において、シグネチャーメソッドやメトリックタイプを選択したり、カラースペースを選択したり、各チャンネルの重みを指定したり、画像の各領域の重みを指定したりすることにより、各検索ステージにおけるクエリー画像とターゲット画像との類似度（特徴量距離）の算出方法を個別に指定することができる。また、ユーザーは、条件指定エリアＡｒ４７において最大特徴量距離を指定することにより、各検索ステージの閾値、すなわち、各検索ステージにおいてクエリー画像とどの程度類似したターゲット画像を検出するかを指定することができる。また、ユーザーは、条件指定エリアＡｒ４７において最大検出数を指定することにより、各検索ステージにおいて検出される画像の上限を指定することができる。
【００６６】
ユーザーにより、検索オプションウィンドウＷ２（図５）のメタデータ条件指定エリアＡｒ４３において検索条件が指定されると、検索条件設定部２１３（図１）は、メタデータ利用検索における検索条件を設定する（図２のステップＳ１６０）。また、ユーザーにより、検索オプションウィンドウＷ２の内容条件指定エリアＡｒ４５において検索ステージ数が指定されると、検索条件設定部２１３は、画像内容利用検索の検索ステージ数を設定する（ステップＳ１７０）。また、ユーザーにより、検索ステージ規定エリアＡｒ４６において検索条件が指定されると、検索条件設定部２１３は、画像内容利用検索の各検索ステージにおける検索条件を設定する（ステップＳ１８０）。なお、検索条件設定部２１３は、検索ステージ規定エリアＡｒ４６における指定に基づき、各検索ステージの実行順序も設定する。本実施例では、各検索ステージにステージ番号（図５における「ステージ１」等）が付されており、ステージ番号の小さい検索ステージから順に実行される。
【００６７】
検索オプションウィンドウＷ２（図５）は、検索実行ボタンＢｕ４１と戻るボタンＢｕ４２とを含んでいる。検索オプションウィンドウＷ２において戻るボタンＢｕ４２が選択されると、表示部１５０（図１）に再度初期ウィンドウＷ１（図３）が表示される。検索オプションウィンドウＷ２において検索実行ボタンＢｕ４１が選択されると、検索実行処理（図２のステップＳ１９０）が開始される。
【００６８】
また、初期ウィンドウＷ１（図３）において、ユーザーにより、クイックサーチを開始するためのボタン（Ｂｕ１２，Ｂｕ２２，Ｂｕ３２）が選択されると（図２のステップＳ１４０：Ｙｅｓ）、検索オプションウィンドウＷ２を利用した検索条件の詳細設定（ステップＳ１５０〜Ｓ１８０）がスキップされ、予めデフォルト設定された検索条件を用いた検索実行処理（ステップＳ１９０）が開始される。
【００６９】
図１０は、検索実行処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ４１０では、画像検索部２１０（図１）が、メタデータに基づく条件判定を行う。具体的には、画像検索部２１０は、ターゲット画像の画像ファイルを解析してメタデータを取得し、取得されたメタデータにより特定されるターゲット画像の属性が、設定されたメタデータに関する検索条件（例えば「ファイルサイズが１，０００ｋＢより小さい」といった検索条件、図６参照）に適合するか否かを判定する。画像検索部２１０は、検索条件に適合しないと判定されたターゲット画像を、以降の検索処理対象から除外する。なお、検索オプションウィンドウＷ２（図５）のメタデータ条件指定エリアＡｒ４３において１つの検索条件も指定されなかった場合には、ステップＳ４１０の処理はスキップされる。
【００７０】
ステップＳ４２０（図１０）では、画像検索部２１０（図１）が、画像内容利用検索の検索ステージの１つを選択する。上述したように、本実施例では、ステージ番号の小さい検索ステージから順に選択される。例えば、図５に示すように、ステージ番号１の検索ステージ「ステージ１」とステージ番号２の検索ステージ「ステージ２」との２つ検索ステージが設定されている場合には、まず検索ステージ「ステージ１」が選択される。
【００７１】
ステップＳ４３０（図１０）では、画像検索部２１０（図１）が、特徴量距離に基づく条件判定を行う。具体的には、画像検索部２１０の類似度算出部２１６が、選択された検索ステージについて設定された検索条件に従い、画像内容の特徴に関するクエリー画像とターゲット画像との類似度（特徴量距離）を算出し、顔特徴位置特定部２１０が算出された特徴量距離が最大特徴量距離以下であるか否かを判定する。画像検索部２１０は、算出された特徴量距離が最大特徴量距離より大きいと判定されたターゲット画像を、以降の検索処理対象から除外する。
【００７２】
例えば、選択された検索ステージについて設定されている検索条件において、図５に示すように、シグネチャーメソッドが「カラーヒストグラム」であり、メトリックタイプが「スタンダードヒストグラム」であり、カラースペースが「ＲＧＢ」である場合には、クエリー画像とターゲット画像とのそれぞれについてＲＧＢ色空間における各カラービンの画素度数Ｈiが特徴量として算出され、両者の特徴量（画素度数Ｈi）の類似度を表す特徴量距離が算出される。そして、算出された特徴量距離が最大特徴量距離（例えば１００）以下であるか否かが判定される。また、シグネチャーメソッドが「Ｈａａｒウェーブレット」であり、メトリックタイプが「メトリックＭ１」であり、カラースペースが「ＲＧＢ」である場合には、クエリー画像とターゲット画像とのそれぞれについてＲＧＢ色空間におけるＨａａｒウェーブレット係数が算出され、Ｈａａｒウェーブレット係数に基づき両者の類似度を表す特徴量距離が算出される。なお、条件指定エリアＡｒ４７のボックスＢｏ４４においてカラーチャンネルの重みが設定されている場合や、重み指定エリアＡｒ４８において分割領域の重みが設定されている場合には、重みを考慮して特徴量距離が算出される。また、クエリー画像の特徴量の算出は１度だけ行われればよい。また、ターゲット画像やクエリー画像の特徴量の算出は、検索実行処理前に予め行われるとしてもよい。他のシグネチャーメソッドやメトリックタイプについても、同様である。特徴量距離の算出方法については、後に詳述する。
【００７３】
ステップＳ４４０（図１０）では、画像検索部２１０（図１）が、この時点で除外されていないターゲット画像の数が、設定された最大検出数（図５のボックスＢｏ４６参照）以下であるか否かを判定する。除外されていないターゲット画像の数が最大検出数より大きい場合には（ステップＳ４４０：Ｎｏ）、ターゲット画像の数が最大検出数以下となるように、最大検出数を超える数のターゲット画像を特徴量距離が大きいものから順に選択して除外する（ステップＳ４５０）。一方、除外されていないターゲット画像の数が最大検出数以下である場合には（ステップＳ４４０：Ｙｅｓ）、ステップＳ４５０の処理はスキップされる。
【００７４】
ステップＳ４６０（図１０）では、画像検索部２１０（図１）が、すべての検索ステージが選択されたか否かを判定する。まだ未選択の検索ステージがある場合には（ステップＳ４６０：Ｎｏ）、ステージ番号の最も小さい未選択の検索ステージが選択され（ステップＳ４２０）、選択された検索ステージについて設定されている検索条件を用いた画像内容利用検索が実行される（ステップＳ４３０〜Ｓ４５０）。なお、本実施例では、２番目以降の検索ステージにおける条件判定においては、当該検索ステージにおいて算出された特徴量距離のみが考慮されるものとしている。ただし、２番目以降の検索ステージにおける条件判定において、当該検索ステージにおいて算出された特徴量距離と、実行済みの検索ステージにおいて算出された特徴量距離と、の合計距離が算出され、合計距離が閾値としての最大特徴量合計距離以下であるか否かの判定が行われるものとしてもよい。ステップＳ４６０において検索ステージがすべて選択されたと判定されると（ステップＳ４６０：Ｙｅｓ）、検索実行処理は完了する。このとき、除外されていないターゲット画像が、画像検索における検出画像Ｄｉとなる。
【００７５】
検索実行処理（図２のステップＳ１９０）が完了すると、ウィンドウ表示制御部２１１（図１）は、表示処理部３１０を制御して、表示部１５０に検索結果ウィンドウＷ３を表示させる（ステップＳ２００）。図１１は、検索結果ウィンドウＷ３の一例を示す説明図である。検索結果ウィンドウＷ３は、検索実行処理において検出されたターゲット画像（検出画像Ｄｉ）を一覧表示するためのウィンドウである。すなわち、図１１に示すように、検索結果ウィンドウＷ３には、クエリー画像表示エリアＡｒ６１に加えて、検出画像表示エリアＡｒ６２が含まれている。検出画像表示エリアＡｒ６２には、検出画像Ｄｉがクエリー画像との総合的な類似度を表すランク順（スコアの小さい順）に並べて表示される。各検出画像Ｄｉのスコアは、特徴量距離に基づき算出される。本実施例では、画像内容利用検索の最終検索ステージにおいて算出された特徴量距離がスコアとされる。これは、一般に、最終検索ステージに対しては精度の最も高いシグネチャーメソッドやメトリックタイプが設定されることが多いからである。なお、スコアは、画像内容利用検索の各検索ステージにおいて算出された特徴量距離の合計や平均であるとしてもよいし、各検索ステージにおいて算出された特徴量距離の重み付け合計や重み付け平均であるとしてもよい。
【００７６】
検索結果ウィンドウＷ３（図１１）には、条件変更ボタンＢｕ６１が含まれている。ユーザーにより条件変更ボタンＢｕ６１が選択されると（図２のステップＳ２１０：Ｙｅｓ）、検索オプションウィンドウＷ２（図５）が再度表示され（ステップＳ１５０）、検索条件の再設定や検索の再実行（ステップＳ１６０〜Ｓ２００）が可能となる。
【００７７】
検索結果ウィンドウＷ３（図１１）の検出画像表示エリアＡｒ６２には、検出画像Ｄｉのそれぞれに対応したクエリー設定ボタンＢｕ６２が含まれている。クエリー設定ボタンＢｕ６２は、検出画像Ｄｉを新たなクエリー画像として設定することを指示するためのボタンである。検索結果ウィンドウＷ３において、ユーザーによりクエリー設定ボタンＢｕ６２が選択されると（図２のステップＳ２２０：Ｙｅｓ）、選択されたクエリー設定ボタンＢｕ６２に対応する検出画像Ｄｉが新たなクエリー画像とするクエリー画像の再設定（ステップＳ２３０）が実行され、検索オプションウィンドウＷ２が再度表示される（ステップＳ１５０）。図１２には、検索結果ウィンドウＷ３（図１１）において、検出画像Ｄｉ（１４）に対応するクエリー設定ボタンＢｕ６２が選択された場合に、検出画像Ｄｉ（１４）が新たなクエリー画像として設定された検索オプションウィンドウＷ２を示している。ユーザーは、検出画像Ｄｉを新たなクエリー画像とする画像検索を検索条件はそのままで実行したり、検索条件を変更して実行したりすることができる。
【００７８】
また、検索結果ウィンドウＷ３（図１１）には、印刷指定エリアＡｒ６３が含まれている。ユーザーは、検索結果ウィンドウＷ３において、例えば検出画像Ｄｉのアイコンを印刷指定エリアＡｒ６３にドラッグアンドドロップして、印刷指定エリアＡｒ６３に検出画像ＤｉのアイコンＩＣを表示させることにより、印刷すべき検出画像Ｄｉを指定することができる（図２のステップＳ２４０）。図１１の例では、２つの検出画像Ｄｉが印刷すべき画像に指定されている。印刷指定エリアＡｒ６３には、印刷実行ボタンＢｕ６４と印刷指定解除ボタンＢｕ６５とが含まれている。ユーザーは、印刷指定エリアＡｒ６３に表示された画像のアイコンＩＣを選択すると共に印刷指定解除ボタンＢｕ６５を選択することにより（または画像のアイコンＩＣを印刷指定解除ボタンＢｕ６５上にドラッグアンドドロップすることにより）、当該画像の印刷指定を解除することができる。また、ユーザーは、印刷実行ボタンＢｕ６４を選択することにより、印刷指定エリアＡｒ６３に表示されたアイコンＩＣに対応する検出画像Ｄｉの印刷実行開始を指示することができる。印刷実行開始が指示されると、印刷処理部３２０（図１）は、指定された検出画像Ｄｉの画像データに基づき印刷データを生成し、プリンターエンジン１６０を制御して、検出画像Ｄｉの印刷を実行する（図２のステップＳ２５０）。
【００７９】
以上説明したように、本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、ユーザーは検索オプションウィンドウＷ２（図５）を介して画像検索の検索条件を詳細に指定することができる。すなわち、検索オプションウィンドウＷ２は、直列関係を有する複数の検索ステージのそれぞれにおける画像内容の特徴に関する検索条件を指定するための検索ステージ規定エリアＡｒ４６と、検索ステージ規定エリアＡｒ４６の表示状態を指定する各検索ステージに対応するタグＴａ４１と、が含まれており、ユーザーは、タグＴａ４１を介して検索ステージ規定エリアＡｒ４６の表示状態を切り替えつつ、各検索ステージの検索条件を容易に指定することができる。検索オプションウィンドウＷ２を介して検索条件が指定されると、検索オプションウィンドウＷ２を介した指定に従い複数の検索ステージのそれぞれにおける検索条件が設定され、設定された検索条件が用いられて複数の検索ステージの画像検索が順次実行される。このため、本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、画像検索を行う画像処理においてユーザー利便性を向上させることができる。
【００８０】
また、本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、検索オプションウィンドウＷ２の検索ステージ規定エリアＡｒ４６において、画像検索処理の速度と精度との少なくとも一方が互いに異なるような複数の検索条件（シグネチャーメソッドやメトリックタイプ、ウェーブレット係数数等）の選択肢の中から選択することにより検索条件を指定することができるため、所望の処理精度および処理速度での画像内容利用検索を実現でき、画像検索におけるユーザー利便性を向上させることができる。例えば、１つ目の検索ステージについては比較的高速低精度の検索処理が実現されるシグネチャーメソッド（例えばカラーヒストグラム）を利用した検索条件を設定すると共に、２つ目の検索ステージについては比較的低速高精度の検索処理が実現されるシグネチャーメソッド（例えばＨａａｒウェーブレット）を利用した検索条件を設定することにより、１つ目の検索ステージで大量のターゲット画像に対する高速な条件判定を行うと共に、高精度な条件判定を行う２つ目の検索ステージの対象となるターゲット画像の数を抑制することができ、処理精度と処理速度とのバランスの良い画像内容利用検索を実現することができる。同様に、例えば、１つ目の検索ステージについては比較的高速低精度の検索処理が実現されるメトリックタイプ（例えばメトリックＭ１）を利用した検索条件を設定すると共に、２つ目の検索ステージについては比較的低速高精度の検索処理が実現されるメトリックタイプ（例えばメトリックＭ３）を利用した検索条件を設定することによっても、処理精度と処理速度とのバランスの良い画像内容利用検索を実現することができる。これらの場合において、１つ目の検索ステージの最大特徴量距離（すなわち条件判定の閾値）を調整することにより、２つ目の検索ステージの対象となるターゲット画像の数を調整することができ、画像内容利用検索における処理精度と処理速度とのバランスを調整することができる。また、各シグネチャーメソッドや各メトリックタイプは固有の検出特性を有するため、互いに異なるシグネチャーメソッドやメトリックタイプを用いる複数の検索ステージを用いて画像内容利用検索を行うことにより、検索ステージ間で検出特性の補完がなされ、人間による解釈上は類似度の低い画像が検出されてしまう可能性を低減することができる。また、本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、メタデータ利用検索と画像内容利用検索とを組み合わせることができるため、画像検索におけるユーザー利便性をさらに向上させることができる。
【００８１】
また、本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、検索オプションウィンドウＷ２が検索ステージ数を増減するためのインターフェース（プラスボタンＢｕ４３およびマイナスボタンＢｕ４４）を含むため、ユーザーは容易に検索ステージの数を指定することができ、画像内容利用検索におけるユーザー利便性を向上させることができる。
【００８２】
また、本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、画像内容利用検索の基準としてのクエリー画像が設定され、画像内容の特徴についてのクエリー画像との類似度に関する検索条件が設定されるため、所定の画像内容の特徴に関してクエリー画像と類似する画像を検出する画像内容利用検索を実現することができる。また、本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、初期ウィンドウＷ１（図３）において、画像ファイルの指定と、描画と、色の指定と、のいずれかの方法によりクエリー画像を指定することができるため、クエリー画像と類似する画像を検出する画像内容利用検索におけるユーザー利便性を向上させることができる。また、本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、画像検索により検出された検出画像Ｄｉの１つを新たなクエリー画像として設定することができるため、例えば所望する画像により近いと考えられる検出画像Ｄｉを新たなクエリー画像として設定することよりユーザーはより効率的に所望の検索結果に到達することが可能となり、画像内容利用検索におけるユーザー利便性をさらに向上させることができる。
【００８３】
また、本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、検索オプションウィンドウＷ２が画像の領域毎の重みを指定する重み指定エリアＡｒ４８を含んでいるため、画像の領域毎に重み付けされた類似度に関する検索条件を設定することができ、画像内容利用検索におけるユーザー利便性をさらに向上させることができる。同様に、本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、検索オプションウィンドウＷ２が色空間の各チャンネルの重みを指定するボックスＢｏ４４を含んでいるため、画像の色空間のチャンネル毎に重み付けされた類似度に関する検索条件を設定することができ、画像内容利用検索におけるユーザー利便性をさらに向上させることができる。
【００８４】
また、本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、画像検索により検出された検出画像Ｄｉの中から印刷すべき検出画像を設定し、印刷すべき検出画像Ｄｉの印刷を行うことができる。本実施例のプリンター１００による画像検索・印刷処理では、検索結果ウィンドウＷ３（図１１）が検出画像Ｄｉを一覧表示する検出画像表示エリアＡｒ６２と、印刷すべき検出画像Ｄｉを指定するための印刷指定エリアＡｒ６３と、を含み、ユーザーの所定の操作に応じて印刷指定エリアＡｒ６３に表示された画像（アイコンＩＣ）に対応する検出画像Ｄｉが印刷すべき検出画像Ｄｉとして設定されるため、ユーザーは容易に印刷すべき検出画像Ｄｉを指定することができ、画像検索・印刷処理におけるユーザー利便性を向上させることができる。
【００８５】
Ａ−３．特徴量距離算出方法：
以下、上述した検索実行処理（図１０）の特徴量距離に基づく条件判定処理（ステップＳ４３０）において類似度算出部２１６による特徴量距離を算出する具体的方法について説明する。特徴量距離は、画像内容の所定の特徴に関するクエリー画像とターゲット画像との類似度を表す指標である。
【００８６】
Ａ−３−１．カラーヒストグラムに関して：
本実施例では、画像内容利用検索の条件設定（図２のステップＳ１８０）において、シグネチャーメソッドがカラーヒストグラムに設定された場合のメトリックタイプの選択肢は、スタンダードヒストグラムと、相関ヒストグラムと、カラーモーメントと、コンバインドフィーチャーと、の４つが設定されている（図８参照）。メトリックタイプがスタンダードヒストグラムに設定された場合、特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の二乗Ｄ2（Ｑ，Ｔ）は、以下の式（６）により算出される。式（６）において、ＨQiはクエリー画像のｉ番目のカラービンの画素度数であり、ＨTiはターゲット画像のｉ番目のカラービンの画素度数であり、Ｎはカラービンの個数である。
【００８７】
【数６】
2010250658.tif 000008
【００８８】
メトリックタイプが相関ヒストグラムに設定された場合、特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の二乗Ｄ2（Ｑ，Ｔ）は、以下の式（７）により算出される。式（７）において、ＣQjはクエリー画像の１番目からｊ番目までのカラービンの画素度数ＨQiの累積値であり（上記式（１）参照）、ＣTjはターゲット画像の１番目からｊ番目までのカラービンの画素度数ＨTiの累積値であり、Ｎはカラービンの個数である。
【００８９】
【数７】
2010250658.tif 000009
【００９０】
メトリックタイプがカラーモーメントに設定された場合、特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）は、以下の式（８）により算出される。式（８）において、ＤRED（Ｑ，Ｔ）は、Ｒチャンネルにおける特徴量距離であり、以下の式（９）により算出される。式（９）において、μQおよびμTはそれぞれクエリー画像およびターゲット画像のＲチャンネルについてのカラービンにおける画素度数Ｈiの平均であり（上記式（２）参照）、σQおよびσTはそれぞれクエリー画像およびターゲット画像のＲチャンネルについてのカラービンにおける画素度数Ｈiの分散の平方根（標準偏差）であり（上記式（３）参照）、γQおよびγTはそれぞれクエリー画像およびターゲット画像のＲチャンネルについてのカラービンにおける画素度数Ｈiの歪度の３乗根であり（上記式（４）参照）、ｗμ、ｗσ、ｗγは、実験により設定される重み係数である。また、式（８）におけるＤGREEN（Ｑ，Ｔ）およびＤBLUE（Ｑ，Ｔ）は、それぞれ、Ｇ，Ｂチャンネルにおける特徴量距離であり、式（９）と同様の式により算出される。
【００９１】
【数８】
2010250658.tif 000010
【数９】
2010250658.tif 000011
【００９２】
メトリックタイプがコンバインドフィーチャーに設定された場合も、特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）は、上記式（８）により算出される。ただし、この場合には、式（８）において、ＤRED（Ｑ，Ｔ）は、以下の式（１０）により算出される。式（１０）において、ＦQおよびＦTはそれぞれクエリー画像およびターゲット画像のＲチャンネルについての結合指標であり（上記式（５）参照）、ｗRは実験により設定される重み係数である。式（８）におけるＤGREEN（Ｑ，Ｔ）およびＤBLUE（Ｑ，Ｔ）は、式（１０）と同様の式により算出される。
【００９３】
【数１０】
2010250658.tif 000012
【００９４】
Ａ−３−２．Ｈａａｒウェーブレットに関して：
本実施例では、画像内容利用検索の条件設定（図２のステップＳ１８０）において、シグネチャーメソッドがＨａａｒウェーブレットに設定された場合のメトリックタイプの選択肢は、高速低精度のメトリックＭ１と、中速中精度のメトリックＭ２と、低速高精度のメトリックＭ３と、リアルメトリックとしてのメトリックＭ４と、が設定されている（図８参照）。上述したように、メトリックＭ１、Ｍ２、Ｍ３は、Ｈａａｒウェーブレット分解を行う際の画像の解像度が互いに異なっているのみであり、特徴量距離の算出方法は同じである。メトリックタイプがメトリックＭ１、Ｍ２、Ｍ３に設定された場合、特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）は、以下の式（１１）により算出される。式（１１）において、ｋはＨａａｒウェーブレット分解の対象画像の幅および高さであり、Ｑ（ｉ，ｊ）およびＴ（ｉ，ｊ）はそれぞれクエリー画像およびターゲット画像のＨａａｒウェーブレット分解結果の座標（ｉ，ｊ）におけるウェーブレット係数である。ここで、ウェーブレット係数としては、より小さい値を有する所定数のウェーブレット係数が切り捨てられた後、量子化が行われた値が用いられる。ウェーブレット係数の切り捨ては、検索オプションウィンドウＷ２（図９）のボックスＢｏ４９において指定されたウェーブレット係数数Ｃｕに基づき、値の最も大きいウェーブレット係数数Ｃｕのウェーブレット係数がそのまま残され、それ以外のウェーブレット係数（比較的値の小さい係数）の値がゼロにされる処理である。また、本実施例におけるウェーブレット係数の量子化は、正の値を＋１に変換すると共に負の値を−１に変換する処理であり、以下の式（１２）により規定される。また、式（１１）において、ｗ（ｉ，ｊ）は実験により設定される重み係数である。また、式（１１）において、［Ｑ（ｉ，ｊ）≠1Ｔ（ｉ，ｊ）］は、クエリー画像のウェーブレット係数とターゲット画像のウェーブレット係数との比較値であり、以下の式（１３）により規定される。すなわち、特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）は、クエリー画像のウェーブレット係数がゼロでない座標についての、クエリー画像のウェーブレット係数とターゲット画像のウェーブレット係数との比較値の重み付け総和である。
【００９５】
【数１１】
2010250658.tif 000013
【数１２】
2010250658.tif 000014
【数１３】
2010250658.tif 000015
【００９６】
なお、上記式（１１）は、特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の算出処理の高速化のために、種々の改良を含んでいる。すなわち、上記式（１１）では、量子化されたウェーブレット係数が用いられること、スケーリング関数係数（座標（０，０）に対応する係数）が省略されること、クエリー画像のウェーブレット係数Ｑ（ｉ，ｊ）がゼロである座標については総和の対象から除外し、Ｑ（ｉ，ｊ）がゼロでない座標のみを総和の対象とすること、といった改良がなされている。なお、シグネチャーメソッドがＨａａｒウェーブレットに設定された場合における特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の算出については、C. E. Jacobs、A. Finkelstein、D. H. Salesin著「Fast Multiresolution Image Querying」（Proceedings of 1995 ACM SIGGRAPH Conference, Los Angeles CA, USA, Aug. 9-11, pp. 277-286, 1995）に記載されているので、ここでは詳細な説明を省略する。
【００９７】
本実施例において、メトリックタイプとしてのリアルメトリックＭ４は、Linear Approximating and Eliminating Search Algorithm（以下、略して「ＬＡＥＳＡ」とも呼ぶ）と呼ばれる検索アルゴリズムを用いた画像検索方法に用いられる検索条件である。ＬＡＥＳＡは、ピボットベースの検索アルゴリズムの１つである。ピボットベースの検索アルゴリズムは、検索処理中における距離計算量を低減するために、事前処理として予め設定された複数のピボットポイントとの間の距離を算出し、検索処理の際には、検索条件を満たす可能性のないポイントを検出して距離算出の対象から除外する検索アルゴリズムである。ピボットベースの検索アルゴリズムやＬＡＥＳＡについては、Maria Luisa Mico, Jose Oncina著「A new version of the Nearest-Neighbour Approximating and Eliminating Search Algorithm (AESA) with linear preprocessing time and memory requirements」（Pattern Recognition Letters vol.15,p.9-p.7 1994年1月）や、Edgar Chavez, J.L. Marroquin, Ricardo Baeza-Yates,著「Spaghettis: An Array Based Algorithm for Similarity Queries in Metric Spaces」（spire,pp.38, String Processing and Information Retrieval Symposium & International Workshop on Groupware, 1999）に記載されているので、ここでは詳細な説明を省略する。
【００９８】
ＬＡＥＳＡのようなピボットベースの検索アルゴリズムを利用した画像検索方法を採用する場合には、特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の算出方法として、対称性のある方法を採用する必要がある。対称性のある方法とは、クエリー画像とターゲット画像との関係を逆にしても、両者の間の特徴量距離が不変である特徴量距離算出方法であり、以下の式（１４）を満たす方法である。
【００９９】
【数１４】
2010250658.tif 000016
【０１００】
上述したメトリックタイプがメトリックＭ１、Ｍ２、Ｍ３に設定された場合の特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の算出方法（上記式（１１））は、Ｑ（ｉ，ｊ）がゼロである座標が総和の対象から外されているため、対称性を有さない。そのため、この算出方法は、メトリックタイプがリアルメトリックＭ４に設定された場合に採用することはできない。
【０１０１】
本実施例では、メトリックタイプがリアルメトリックＭ４に設定された場合の特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）を、以下の式（１５）により規定される方法で算出するものとしている。式（１５）において、ｋはＨａａｒウェーブレット分解の対象画像の幅および高さであり、Ｑ（ｉ，ｊ）およびＴ（ｉ，ｊ）はそれぞれクエリー画像およびターゲット画像のＨａａｒウェーブレット分解結果の座標（ｉ，ｊ）におけるウェーブレット係数（切り捨ておよび量子化後の値）であり、ｗ（ｉ，ｊ）は実験により設定される重み係数である。また、式（１５）において、［Ｑ（ｉ，ｊ）＝2Ｔ（ｉ，ｊ）］は、クエリー画像のウェーブレット係数とターゲット画像のウェーブレット係数との比較値であり、以下の式（１６）により規定される。
【０１０２】
【数１５】
2010250658.tif 000017
【数１６】
2010250658.tif 000018
【０１０３】
式（１５）に示すように、メトリックタイプがリアルメトリックＭ４に設定された場合の特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）は、クエリー画像のウェーブレット係数Ｑ（ｉ，ｊ）がゼロでない座標についての、クエリー画像のウェーブレット係数とターゲット画像のウェーブレット係数との比較値の重み付け総和と、ターゲット画像のウェーブレット係数Ｔ（ｉ，ｊ）がゼロでない座標についての、重み係数ｗ（ｉ、ｊ）の総和と、の和とである。
【０１０４】
式（１５）を上記式（１１）と比較するとわかるように、式（１５）では、ターゲット画像のウェーブレット係数Ｔ（ｉ，ｊ）がゼロでない座標に対応する重み係数ｗ（ｉ，ｊ）の総和が補正項として付加されている。式（１５）により規定される特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の算出方法は、以下、式（１７）を用いて説明するように、対称性を有する。
【０１０５】
【数１７】
2010250658.tif 000019
【０１０６】
式（１７）の最上段は、式（１５）と同じである。式（１７）の２段目は、以下に説明するように、式（１７）の最上段と等価である。すなわち、まずＱ（ｉ，ｊ）＝Ｔ（ｉ，ｊ）（≠０）の場合、｜Ｑ（ｉ，ｊ）−Ｔ（ｉ，ｊ）｜−｜Ｔ（ｉ，ｊ）｜＝−｜Ｔ（ｉ，ｊ）｜＝−１という等式が成立する。次に、Ｑ（ｉ，ｊ）≠Ｔ（ｉ，ｊ）であって、Ｔ（ｉ，ｊ）＝０の場合、｜Ｑ（ｉ，ｊ）−Ｔ（ｉ，ｊ）｜−｜Ｔ（ｉ，ｊ）｜＝｜Ｑ（ｉ，ｊ）｜＝１という等式が成立する。最後に、Ｑ（ｉ，ｊ）≠Ｔ（ｉ，ｊ）であって、Ｔ（ｉ，ｊ）≠０の場合、｜Ｑ（ｉ，ｊ）−Ｔ（ｉ，ｊ）｜−｜Ｔ（ｉ，ｊ）｜＝２−１＝１という等式が成立する。従って、すべての場合に、式（１７）の２段目の［｜Ｑ（ｉ，ｊ）−Ｔ（ｉ，ｊ）｜−｜Ｔ（ｉ，ｊ）｜］は、式（１７）の最上段の［Ｑ（ｉ，ｊ）＝2Ｔ（ｉ，ｊ）］と等しい。
【０１０７】
Ｔ（ｉ，ｊ）≠０の場合、｜Ｔ（ｉ，ｊ）｜＝１という等式が成立するため、式（１７）の３段目は、式（１７）の２段目と等価である。式（１７）の３段目の第１項において、Ｔ（ｉ，ｊ）＝０の場合には｜Ｔ（ｉ，ｊ）｜＝０となるため、Ｔ（ｉ，ｊ）≠０の条件を外しても第１項の総和は同じである。また、式（１７）の３段目の第２項において、Ｑ（ｉ，ｊ）＝０の場合には｜Ｑ（ｉ，ｊ）−Ｔ（ｉ，ｊ）｜−｜Ｔ（ｉ，ｊ）｜＝０となるため、Ｑ（ｉ，ｊ）≠０の条件を外しても第２項の総和は同じである。従って、式（１７）の３段目は、４段目のように書き改めることができる。また、式（１７）の４段目における第１項と第２項とを結合することにより、式（１７）の４段目は、５段目のように書き改めることができる。式（１７）の５段目は、上記式（１４）が成立するため、対称性を有する。従って、式（１７）の５段目と等価である式（１５）も対称性を有することとなる。
【０１０８】
以上説明したように、上記式（１５）により規定される特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の算出方法は、対称性を有するため、ピボットベースの検索アルゴリズムを利用した画像検索を行う場合の特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の算出方法として採用可能である。上記式（１５）により規定される特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の算出方法は、クエリー画像のウェーブレット係数Ｑ（ｉ，ｊ）とターゲット画像のウェーブレット係数Ｔ（ｉ，ｊ）との比較値の総和（式（１５）の右辺の第２項）の計算において、クエリー画像のウェーブレット係数Ｑ（ｉ，ｊ）がゼロである場合が除外されているため、特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の算出速度を向上させることができる。また、上記式（１５）の右辺の第１項（補正項）は、ターゲット画像のみに依存しクエリー画像には依存しないため、画像検索処理の事前処理として計算しておくことが可能である。従って、上記式（１５）の特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の算出方法により、ＬＡＥＳＡのようなピボットベースの検索アルゴリズムを利用した画像検索処理の処理速度の高速化、処理時間の抑制を実現することができる。
【０１０９】
Ｂ．第２実施例：
図１３は、第２実施例における画像処理装置としてのプリンター１００ａの構成を概略的に示す説明図である。第２実施例のプリンター１００ａは、画像検索部２１０が、許容時間設定部２１８と最小画像数設定部２１９とを含む点と、内部メモリー１２０に選択肢テーブルＣＴが格納されている点と、が、図１に示した第１実施例とは異なっている。プリンター１００ａのその他の構成は、第１実施例と同様である。
【０１１０】
図１４は、第２実施例における画像検索・印刷処理の流れを示すフローチャートである。第１実施例の画像検索・印刷処理（図２）では、検索ステージの数や各検索ステージにおける検索条件はユーザーの指定に従い設定されるが、第２実施例の画像検索・印刷処理では、検索ステージの数や各検索ステージにおける検索条件が自動的に設定される。
【０１１１】
画像検索・印刷処理（図１４）が開始されると、まず、クエリー画像が設定される（ステップＳ１２０）。クエリー画像の設定処理は、第１実施例と同様に実行される。次に、検索条件設定処理が実行される（ステップＳ１３２）。図１５は、検索条件設定処理の流れを示すフローチャートである。検索条件設定処理は、画像検索における検索ステージの数と各検索ステージにおける検索条件とを自動的に設定する処理である。
【０１１２】
本実施例の検索条件設定処理では、検索ステージの検索条件を規定する要素（図９参照）の内、メトリックタイプと最大特徴量距離との２つについて、自動設定が行われる。上述したように、メトリックタイプは、画像内容の特徴についてのクエリー画像との類似度を表す指標値と当該指標値の算出方法とを規定する。また、最大特徴量距離は、特徴量距離に基づく条件判定における閾値である。検索ステージの検索条件を規定する他の要素については、予め設定された値が採用される。本実施例では、シグネチャーメソッドとしてＨａａｒウェーブレットが採用され、カラースペースとしてＲＧＢが採用され、ウェーブレット係数数および最大検出数はデフォルト値が採用され、カラーチャンネル重みや分割領域重みはデフォルト設定（すべての重みが１．０である設定）が採用されるものとする。なお、本実施例では、メタデータ利用検索は実行されないものとする。
【０１１３】
検索条件設定処理において選択可能なメトリックタイプの選択肢は、予め設定され、選択肢テーブルＣＴに規定されている。図１６は、選択肢テーブルＣＴの一例を示す説明図である。本実施例の選択肢テーブルＣＴには、メトリックタイプの選択肢として、高速低精度のメトリックＭ１と、中速中精度のメトリックＭ２と、低速高精度のメトリックＭ３と、の３つが設定されている。なお、本実施例では、各メトリックタイプの処理速度を、画像１，０００枚あたりの処理時間（秒）で表している。この処理速度は、プリンター１００ａにより処理が行われる場合の実験値もしくは理論値である。
【０１１４】
図１７は、検索条件設定処理において検索ステージおよび検索条件が設定される様子を具体的に示す説明図である。以下、図１５のフローチャートと図１７の説明図とを参照して、検索条件設定処理について説明する。
【０１１５】
検索条件設定処理（図１５）のステップＳ５２０では、許容時間設定部２１８（図１３）が、図示しないユーザーインターフェースを介したユーザーの指定に従い、許容所要時間Ｔｍａｘを設定する。許容所要時間Ｔｍａｘは、すべての検索ステージを通じた画像検索に要する時間として許容される最長時間である。すなわち、検索条件設定処理では、すべての検索ステージを通じた画像検索が許容所要時間Ｔｍａｘ内に完了する範囲で、検索ステージ数と各検索ステージにおける検索条件とが設定される。なお、許容所要時間Ｔｍａｘは、デフォルト値が使用されるものとしてもよい。
【０１１６】
ステップＳ５３０（図１５）では、最小画像数設定部２１９（図１３）が、図示しないユーザーインターフェースを介したユーザーの指定に従い、最小検出画像数ＮＤｍｉｎを設定する。最小検出画像数ＮＤｍｉｎは、すべての検索ステージを通じた画像検索において検出される検出画像Ｄｉの数の最小値である。すなわち、検索条件設定処理では、すべての検索ステージを通じた画像検索において検出される検出画像Ｄｉの数が最小検出画像数ＮＤｍｉｎ以上となる範囲で、検索ステージ数と各検索ステージにおける検索条件とが設定される。なお、最小検出画像数ＮＤｍｉｎは、例えば、検索結果ウィンドウＷ３（図１１）における１頁内に表示可能な検出画像Ｄｉの数に基づき設定される。最小検出画像数ＮＤｍｉｎは、デフォルト値が使用されるものとしてもよい。
【０１１７】
ステップＳ５４０（図１５）では、検索条件設定部２１３（図１３）が、精度の最も良いメトリックタイプを主ステージＳｍ用のメトリックタイプとして選択する。ここで、主ステージＳｍとは、最後に実行される検索ステージである。図１６に示すように、本実施例では、精度の最も良いメトリックタイプはメトリックＭ３であるため、メトリックＭ３が主ステージＳｍ用のメトリックタイプに設定される。図１７に示したケース１では、主ステージＳｍ用のメトリックタイプとしてメトリックＭ３が選択されている。
【０１１８】
ステップＳ５５０（図１５）では、検索条件設定部２１３（図１３）が、主ステージＳｍの所要検索時間Ｔｒｍを算出し、所要検索時間Ｔｒｍが許容所要時間Ｔｍａｘ以下であるか否かを判定する。所要検索時間Ｔｒｍが許容所要時間Ｔｍａｘ以下であると判定された場合には、精度の最も良いメトリックタイプを採用した主ステージＳｍのみで許容所要時間Ｔｍａｘ内に検索処理を完了することが可能であるため、精度の最も良いメトリックタイプを採用した主ステージＳｍのみにより構成される検索条件が設定される。例えば、メトリックＭ３を採用した主ステージＳｍによる所要検索時間Ｔｒｍは０．８秒である（図１６参照）。なお、本実施例の説明では、時間は画像１，０００枚あたりの時間として表現するものとする。図１７に示したケース１では、許容所要時間Ｔｍａｘが０．９秒と設定されているため、所要検索時間Ｔｒｍは許容所要時間Ｔｍａｘ以下であると判定される。従って、ケース１では、メトリックＭ３を採用した主ステージＳｍのみにより構成される検索条件が設定される。この場合には、検索条件設定部２１３が、最大検出数に基づき主ステージＳｍの最大特徴量距離（閾値）を決定し（ステップＳ６４０）、検索条件設定処理が完了する。
【０１１９】
ステップＳ５５０（図１５）において、所要検索時間Ｔｒｍが許容所要時間Ｔｍａｘより大きいと判定された場合には、精度の最も良いメトリックタイプを採用した主ステージＳｍのみでは許容所要時間Ｔｍａｘ内に検索処理を完了することができない。この場合には、検索条件設定部２１３（図１３）は、主ステージＳｍに設定されたメトリックタイプよりも高速のメトリックタイプの選択肢の有無を判定する（ステップＳ５６０）。ステップＳ５６０において、より高速のメトリックタイプの選択肢が無いと判定された場合には、許容所要時間Ｔｍａｘ内に画像検索を完了させることが不可能であるため、メトリックタイプの選択肢の変更設定が行われ（ステップＳ６７０）、再度ステップＳ５４０以降の処理が実行される。
【０１２０】
ステップＳ５６０（図１５）において、より高速のメトリックタイプの選択肢が有ると判定された場合には、検索条件設定部２１３（図１３）が、選択肢の内で速度最高のメトリックタイプを前段ステージＳｐ用のメトリックタイプとして選択する（ステップＳ５７０）。図１７に示したケース２では、許容所要時間Ｔｍａｘが０．３秒と設定されているため、ステップＳ５５０で所要検索時間Ｔｒｍ（０．８秒）は許容所要時間Ｔｍａｘより大きいと判定される（ケース２の１段目参照）。この場合には、速度最高のメトリックタイプであるメトリックＭ１（図１６参照）が前段ステージＳｐ用のメトリックタイプに設定される（ケース２の２段目参照）。
【０１２１】
ステップＳ５８０（図１５）では、検索条件設定部２１３（図１３）が、前段ステージＳｐの所要検索時間Ｔｒｐを算出し、所要検索時間Ｔｒｐが許容所要時間Ｔｍａｘ以下であるか否かを判定する。前段ステージＳｐの所要検索時間Ｔｒｐが許容所要時間Ｔｍａｘより大きいと判定された場合には、速度最高のメトリックタイプを採用しても許容所要時間Ｔｍａｘ内に画像検索を完了させることが不可能であるため、メトリックタイプの選択肢の変更設定が行われ（ステップＳ６７０）、再度ステップＳ５４０以降の処理が実行される。
【０１２２】
ステップＳ５８０（図１５）において、前段ステージＳｐの所要検索時間Ｔｒｐが許容所要時間Ｔｍａｘ以下であると判定された場合には、検索条件設定部２１３（図１３）が、主ステージＳｍの許容入力画像数ＮＩｍａｘを算出する（ステップＳ５９０）。許容入力画像数ＮＩｍａｘは、主ステージＳｍの対象となるターゲット画像の数として許容される最大数である。許容入力画像数ＮＩｍａｘは、許容所要時間Ｔｍａｘと所要検索時間Ｔｒｐとの差分を、主ステージＳｍのメトリックタイプの速度で除することにより算出される。図１７に示したケース２（ケース２の２段目参照）では、主ステージＳｍにメトリックＭ３が設定され、前段ステージＳｐにメトリックＭ１が設定されているため、許容所要時間Ｔｍａｘ（０．３秒）と所要検索時間Ｔｒｐ（０．１秒）との差分（０．２秒）が、メトリックＭ３の速度（０．８秒／１，０００枚）で除され、許容入力画像数ＮＩｍａｘは２５０枚と算出される。
【０１２３】
ステップＳ６００（図１５）では、検索条件設定部２１３（図１３）が、許容入力画像数ＮＩｍａｘに基づき、前段ステージＳｐの最大特徴量距離（閾値）を決定する。前段ステージＳｐの最大特徴量距離は、前段ステージＳｐにおける検出画像Ｄｉの数が許容入力画像数ＮＩｍａｘ以下となるように、決定される。
【０１２４】
ステップＳ６１０（図１５）では、検索条件設定部２１３（図１３）が、検出画像数ＮＤが最小検出画像数ＮＤｍｉｎ以上であるか否かを判定する。検出画像数ＮＤは、すべての検索ステージ（主ステージＳｍおよび前段ステージＳｐ）を通じた画像検索において検出される検出画像Ｄｉの数である。ステップＳ６１０において、検出画像数ＮＤが最小検出画像数ＮＤｍｉｎ以上であると判定された場合には、検索条件設定部２１３が、最大検出数に基づき主ステージＳｍの最大特徴量距離（閾値）を決定し（ステップＳ６４０）、検索条件設定処理が完了する。
【０１２５】
ステップＳ６１０（図１５）において、検出画像数ＮＤが最小検出画像数ＮＤｍｉｎより小さいと判定された場合には、検索条件設定部２１３（図１３）は、主ステージＳｍ用のメトリックタイプとして未選択の選択肢が有るか否かを判定する（ステップＳ６２０）。ステップＳ６２０において、未選択の選択肢が無いと判定された場合には、メトリックタイプの選択肢の変更設定が行われ（ステップＳ６７０）、再度ステップＳ５４０以降の処理が実行される。
【０１２６】
一方、ステップＳ６２０（図１５）において、未選択の選択肢が有ると判定された場合には、検索条件設定部２１３は、未選択の選択肢の中で精度の最も良いメトリックタイプを主ステージＳｍ用のメトリックタイプとして選択する（ステップＳ６３０）。なお、このとき、前段ステージＳｐはキャンセルされる。図１７に示したケース３では、主ステージＳｍにメトリックＭ３が設定され、前段ステージＳｐにメトリックＭ１が設定された場合に、検出画像数ＮＤが最小検出画像数ＮＤｍｉｎより小さいと判定されるものとする（ケース３の２段目参照）。この場合には、未選択の選択肢の中で精度の最も良いメトリックタイプであるメトリックＭ２（図１６参照）が、主ステージＳｍ用のメトリックタイプとして選択される（ケース３の３段目参照）。
【０１２７】
ステップＳ６３０（図１５）において主ステージＳｍ用のメトリックタイプが再選択された後には、再度ステップＳ５５０以降の処理が実行される。図１７に示したケース３（ケース３の３段目参照）では、主ステージＳｍにメトリックＭ２が設定された後のステップＳ５５０における判定において、主ステージＳｍの所要検索時間Ｔｒｍ（０．５秒）が許容所要時間Ｔｍａｘ（０．２秒）より大きいと判定される。この場合には、速度最高のメトリックＭ１が前段ステージＳｐ用のメトリックタイプとして選択され（ステップＳ５７０）、許容入力画像数ＮＩｍａｘが算出され（ステップＳ５９０）、前段ステージＳｐの最大特徴量距離（閾値）が決定され（ステップＳ６００）、検出画像数ＮＤが最小検出画像数ＮＤｍｉｎ以上であるか否かの判定が行われる（ステップＳ６１０）。ステップＳ６１０の判定において、検出画像数ＮＤが最小検出画像数ＮＤｍｉｎ以上であると判定されると（ケース４の４段目参照）、主ステージＳｍの最大特徴量距離（閾値）が決定され（ステップＳ６４０）、検索条件設定処理が完了する。
【０１２８】
検索条件設定処理（図１４のステップＳ１３２）が完了すると、図２に示した第１実施例と同様に、設定された検索条件を用いた検索実行処理（図１４のステップＳ１９０）以降の処理が実行される。
【０１２９】
以上説明したように、第２実施例の画像検索・印刷処理では、画像検索の許容所要時間Ｔｍａｘが設定され、許容所要時間Ｔｍａｘに基づき、画像検索の検索ステージ数と、各検索ステージにおける検索条件が設定され、設定された検索条件を利用した検索ステージの画像検索が順次実行される。そのため、第２実施例の画像検索・印刷処理では、画像検索における検索ステージ数および検索条件を自動的に設定することが可能となり、ユーザー利便性を向上させることができる。
【０１３０】
すなわち、第２実施例の画像検索・印刷処理では、画像検索の基準としてのクエリー画像が設定され、各検索ステージについて、画像内容の特徴についてのクエリー画像との類似度を表す指標値（特徴量距離）と当該指標値の算出方法（メトリックＭ１，Ｍ２，Ｍ３）と当該指標値についての閾値（最大特徴量距離）とを特定する検索条件が設定され、各検索ステージにおいて設定された算出方法で指標値が算出され、閾値を用いた判定により画像が検出される。そのため、第２実施例の画像検索・印刷処理では、画像検索における検索ステージ数と、類似度を表す指標値と指標値の算出方法と指標値についての閾値とを特定する検索条件と、を自動的に設定することが可能となり、ユーザー利便性を向上させることができる。
【０１３１】
また、第２実施例の画像検索・印刷処理では、処理速度と処理精度との少なくとも一方が互いに異なる予め設定された複数の算出方法（メトリックＭ１，Ｍ２，Ｍ３）の内の１つが選択されて検索条件が設定されるため、処理速度と処理精度とのバランスが考慮された最適な検索ステージ数および検索条件が自動的に設定され、ユーザー利便性をさらに向上させることができる。すなわち、第２実施例の画像検索・印刷処理では、すべての検索ステージを通じた画像検索が許容所要時間Ｔｍａｘ内に完了する範囲で、処理精度のより良好な算出方法が選択されるように検索条件が設定されるため、処理速度と処理精度とのバランスが考慮された最適な検索ステージ数および検索条件が自動的に設定される。
【０１３２】
また、第２実施例の画像検索・印刷処理では、最小検出画像数ＮＤｍｉｎが設定され、すべての検索ステージを通じた画像検索において検出される検出画像Ｄｉの数が最小検出画像数ＮＤｍｉｎ以上となる範囲で、処理精度の良好な画像検索を実現する検索条件がより多く採用されるように、検索ステージ数と各検索ステージにおける検索条件とが設定されるため、検出画像Ｄｉの数が小さくなりすぎることのない範囲で処理速度と処理精度とのバランスが考慮された最適な検索ステージ数および検索条件が自動的に設定される。
【０１３３】
また、第２実施例の画像検索・印刷処理では、自動的に設定された検索条件を利用した画像検索において検出された検出画像Ｄｉの印刷を行うことができる。
【０１３４】
Ｃ．変形例：
なお、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
【０１３５】
Ｃ１．変形例１：
上記各実施例では、メモリーカードＭＣに格納された画像（画像データ（画像ファイル））をターゲット画像として画像検索・印刷処理が実行されるとしているが、画像検索・印刷処理におけるターゲット画像は任意に設定可能である。例えば、内部メモリー１２０（図１）の所定の領域に格納された画像がターゲット画像として設定されるとしてもよいし、プリンター１００とケーブルやネットワークを介して接続された他の機器の有する記憶領域に格納された画像がターゲット画像として設定されるとしてもよい。
【０１３６】
Ｃ２．変形例２：
上記各実施例における初期ウィンドウＷ１や検索オプションウィンドウＷ２、検索結果ウィンドウＷ３の内容やレイアウトは、あくまで一例であり、種々変形が可能である。これらのウィンドウは、プリンター１００の実行可能な処理に応じて適宜変形することができる。例えば、上記各実施例では、プリンター１００が、３つの方法（画像ファイル指定、描画、色選択）でクエリー画像を指定することができるとしているが、３つの方法のいずれかによる方法ではクエリー画像を指定することができないとしてもよいし、３つの方法以外の方法（例えば予め設定されたテンプレート画像を選択する方法）によりクエリー画像を指定することができるとしてもよい。初期ウィンドウＷ１（図３）は、プリンター１００において可能なクエリー画像の指定方法に応じて適宜変形される。
【０１３７】
また、上記各実施例で説明したメタデータ利用検索の検索条件を規定する各要素における選択肢（カメラメーカー、カメラモデル、ファイルサイズ等、図７参照）は、あくまで一例であり、種々変形可能である。これらの要素や選択肢の変形に応じて、検索オプションウィンドウＷ２（図５）は適宜変形される。また、プリンター１００がメタデータ利用検索を実行可能である必要はなく、検索オプションウィンドウＷ２がメタデータ利用検索の検索条件を指定するためのメタデータ条件指定エリアＡｒ４３を含んでいる必要はない。
【０１３８】
また、上記各実施例で説明した画像内容利用検索の検索条件を規定する要素（シグネチャーメソッド、メトリックタイプ、カラースペース等、図５、９参照）や、各要素における選択肢（カラーヒストグラム、Ｈａａｒウェーブレット等、図８参照）は、あくまで一例であり、種々変形可能である。これらの要素や選択肢の変形に応じて、検索オプションウィンドウＷ２（図５）は適宜変形される。例えば、検索条件を規定する要素として、カラーチャンネル重みや分割領域重みが含まれる必要はない。また、検索条件を規定する要素の１つであるシグネチャーメソッドの選択肢として、色空間やＳＨＡハッシュサム、Ｈａａｒウェーブレット以外のウェーブレットベースを利用したウェーブレット係数といった他の選択肢が設定されているとしてもよい。また、シグネチャーメソッドがＨａａｒウェーブレットと設定された場合のメトリックタイプの選択肢として、ウェーブレット係数数（図９のボックスＢｏ４９参照）の互いに異なる複数の特徴量距離算出方法の選択肢が設定されるとしてもよい。
【０１３９】
Ｃ３．変形例３：
上記各実施例におけるクエリー画像とターゲット画像との類似度を表す指標値としての特徴量距離の算出方法は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、シグネチャーメソッドがＨａａｒウェーブレットと設定され、メトリックタイプがメトリックＭ１と設定された場合の特徴量距離Ｄ（Ｑ，Ｔ）の算出式（式（１１）においては、処理の高速化のため、クエリー画像のウェーブレット係数Ｑ（ｉ，ｊ）がゼロである座標については総和の対象から除外されているが、Ｑ（ｉ，ｊ）がゼロである座標も総和の対象としてもよい。また、式（１１）において、クエリー画像およびターゲット画像のウェーブレット係数Ｑ（ｉ，ｊ）およびＴ（ｉ，ｊ）は、量子化されたものが用いられるとしているが、量子化される前の係数が用いられるとしてもよい。メトリックタイプがリアルメトリックＭ４と設定された場合も同様である。
【０１４０】
Ｃ４．変形例４：
上記第２実施例における検索条件設定処理（図１５）では、検索ステージ数と、各検索ステージにおけるメトリックタイプが自動的に設定されるとしているが、検索条件設定処理において、各検索ステージにおけるシグネチャーメソッドとメトリックタイプとの組み合わせが自動的に設定されるとしてもよい。すなわち、処理速度と処理精度との少なくとも一方が異なる複数のシグネチャーメソッドとメトリックタイプとの組み合わせの選択肢が予め設定され、許容所要時間Ｔｍａｘを用いた判定に基づき複数の選択肢の中から特定の組み合わせを選択することより、シグネチャーメソッドとメトリックタイプとが自動的に設定されるとしてもよい。また、検索条件設定処理において、メタデータ利用検索の実行要否やメタデータ利用検索の検索条件が自動的に設定されるとしてもよい。例えば、メタデータ利用検索における条件判定の閾値としての合致項目率（条件が設定された項目（カメラメーカーやファイルサイズ）の数に対する条件合致項目の数の比）や、複数のキーワードを利用可能なメタデータ利用検索における条件判定の閾値としての合致キーワード率（設定されたキーワード数に対する合致キーワード数の比）が自動的に設定されるものとしてもよい。これらは、例えば、主ステージＳｍの許容入力画像数ＮＩｍａｘが算出された場合に（図１５のステップＳ５９０）、許容入力画像数ＮＩｍａｘに基づき自動的に設定される。この場合には、合致項目率や合致キーワード率は、クエリー画像とターゲット画像との類似度を表す指標値として用いられる。
【０１４１】
また、上記第２実施例の検索条件設定処理（図１５）では、検索条件が１つ（主ステージＳｍ）もしくは２つ（主ステージＳｍおよび前段ステージＳｐ）の検索ステージで構成されるように自動設定されるが、検索条件が３つ以上の検索ステージで構成されるように自動設定されるとしてもよい。また、上記第２実施例の検索条件設定処理において、最小検出画像数ＮＤｍｉｎの設定（ステップＳ５３０）および最小検出画像数ＮＤｍｉｎを用いた判定（ステップＳ６１０）は省略可能である。
【０１４２】
Ｃ５．変形例５：
上記各実施例における画像処理装置としてのプリンター１００の構成はあくまで一例であり、プリンター１００の構成は種々変更可能である。また、上記各実施例では、画像処理装置としてのプリンター１００による画像検索・印刷処理を説明したが、処理の一部または全部がサーバーやパーソナルコンピューター、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ等の他の種類の画像処理装置により実行されるものとしてもよい。また、プリンター１００はインクジェットプリンターに限らず、他の方式のプリンター、例えばレーザプリンターや昇華型プリンターであるとしてもよい。
【０１４３】
上記各実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。
【０１４４】
また、本発明の機能の一部または全部がソフトウェアで実現される場合には、そのソフトウェア（コンピュータープログラム）は、コンピューター読み取り可能な記録媒体に格納された形で提供することができる。この発明において、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種のＲＡＭやＲＯＭ等のコンピューター内の内部記憶装置や、ハードディスク等のコンピューターに固定されている外部記憶装置も含んでいる。
【符号の説明】
【０１４５】
１００…プリンター
１１０…ＣＰＵ
１２０…内部メモリー
１４０…操作部
１５０…表示部
１６０…プリンターエンジン
１７０…カードインターフェース
１７２…カードスロット
２００…画像処理部
２１０…画像検索部
２１１…ウィンドウ表示制御部
２１２…クエリー画像設定部
２１３…検索条件設定部
２１６…類似度算出部
２１７…印刷画像設定部
２１８…許容時間設定部
２１９…最小画像数設定部
３１０…表示処理部
３２０…印刷処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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