(57)【要約】      （修正有）【課題】色空間による分類を用いるにあたり、画像の誤認識を回避できる画像処理プログラム及び画像処理システムを提供する。【解決手段】撮影画像の特徴を抽出して画像を処理する電子機器の画像処理プログラムである。そして、このプログラムは、電子機器のコンピュータに備えられており、コンピュータに、撮影画像を構成した画素の色データを検出する手順と、色データのうち明度に相当する値を色度に相当する値から分離し、色データを色度に相当する値のみの２次元座標空間にプロットする手順と、色データの座標位置に基づいて撮影画像の色を分類する手順とを実行させる。【選択図】図５
2010061408.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影画像の特徴を抽出して該画像を処理する電子機器の画像処理プログラムであって、
該プログラムは、該電子機器のコンピュータに備えられており、該コンピュータに、
前記撮影画像を構成した画素の色データを検出する手順と、
該色データのうち明度に相当する値を色度に相当する値から分離し、該色データを前記色度に相当する値のみの２次元座標空間にプロットする手順と、
該色データの座標位置に基づいて前記撮影画像の色を分類する手順と
を実行させるための画像処理プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理プログラムであって、
前記撮影画像の色を分類する手順は、
前記プロットした色データについて、前記２次元座標空間の原点からの距離、仰角、及び該空間を原点回りに等分割した範囲のうち属する色のグループをそれぞれ特定する手順と、
前記色データを最も多く有したグループから順に順位を設定し、所定の上位グループを認定する手順と、
該各上位グループにつき、前記プロットした各色データに関する平均仰角を算出する手順と、
前記仰角方向でみて、該算出した平均仰角を挟んだ所定の下限値から上限値までの領域を色の検索対象に決定する手順と
を含むことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理プログラムであって、
前記距離、仰角、及び属する色のグループをそれぞれ特定する手順に続き、
該各グループにつき、前記プロットした各色データに関する前記原点からの平均距離を算出する手順と、
該算出した平均距離が前記原点を中心とした色の特定不能円の半径よりも短い場合に、当該円の内側に属する色も検索対象に決定する手順と
を実行することを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理プログラムであって、
前記色データにはＬａｂ表色系が用いられており、
該色データのうちＬ値をａｂ値から分離し、該各色データはａｂ平面にのみプロットされていることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項５】
携帯機器で撮影した撮影画像の特徴を抽出して該画像を処理する画像処理システムであって、
前記撮影画像の色を分類する前処理部を具備し、
該前処理部は、
前記撮影画像を構成した画素の色データを検出し、該色データのうち明度に相当する値を色度に相当する値から分離するとともに、該色データを色度のみの２次元座標空間でプロットしており、該色データの座標位置に基づいて前記撮影画像の色を分類し、その結果をデータベースに格納していることを特徴とする画像処理システム。
【請求項６】
携帯機器で撮影した撮影画像の特徴を抽出して該画像を処理する画像処理システムであって、
前記撮影画像の色を分類する前処理部と、
前記撮影画像の画像特徴量を抽出し、前記分類した色の情報も加味して該撮影画像のパラメータを決定する特徴抽出部と、
該決定したパラメータとデータベースに格納されているマスタデータのパラメータとを比較し、前記撮影画像に略一致したマスタデータを前記データベースから検索する認識・判断部と、
該検索したマスタデータの属するＵＲＬを前記データベースから前記携帯機器に返信する出力部とを具備し、
上述した前処理部は、
前記撮影画像を構成した画素の色データを検出し、該色データのうち明度に相当する値を色度に相当する値から分離するとともに、該色データを色度のみの２次元座標空間でプロットしており、該色データの座標位置に基づいて前記撮影画像の色を分類していることを特徴とする画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影画像の特徴を抽出して処理する画像処理プログラム及び画像処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
この撮影画像は、種々のサービスの提供に利用されている。詳しくは、昨今のカメラ機能を内蔵した携帯型電話やデジタルカメラの普及に伴い、撮影画像は、人物や風景などの記録や、時刻表の如くこれまで用紙に記録していた内容の記録のみならず、インターネットへの接続も可能にするなど、その利用範囲が広がっている。
【０００３】
これは画像処理技術、つまり、撮影画像を認識し、この画像が有する特徴量を抽出して画像を処理する技術によって達成可能になる。そして、この認識された撮影画像のパラメータが決定されると、このパラメータとデータベースに格納されているマスタデータのパラメータとが比較され、この撮影画像に略一致したマスタデータがデータベースから検索可能になる。
【０００４】
ここで、このデータベースに大量のマスタデータが登録されていると、検索に要する時間が長期に亘るし、また、正答率も低下してしまう。検索の母数が増えると、例えば撮影画像とは全く異なる特徴を有しているにも拘わらず、この撮影画像のパラメータにたまたま近い値のマスタデータを検索する可能性が増えるからである。
【０００５】
この場合に、撮影画像から背景などの不必要な情報を削除し、その上で特徴量を抽出しても、データベースに大量のマスタデータが登録されている以上、検索に要する時間を大幅に減らすことはできない。一方、マスタデータをデータベースに登録する際に、例えば特許文献１，２に記載の色空間（Ｌａｂ表色系など）による分類を用いて絞り込めば、登録するマスタデータの量を減らすことが可能になる。
【０００６】
【特許文献１】特開平０８−２５１３９７号公報
【特許文献２】特開２００２−２７１６４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、上述したＬａｂ表色系は、明度（Ｌ値）と色度（ａｂ値）とで表現されるが、この明度は画像の誤認識の要因になり、特に、携帯機器に付属のカメラ機能で撮影された画像では顕著になるとの問題がある。
なぜならば、撮影画像は周囲の光の影響を受け易いし、また、カメラ機能ではホワイトバランス（ＷＢ）による調整が可能であるものの、このＷＢを適性に設定するのは容易ではなく、仮に性能の劣るカメラ機能を用いた場合には、撮影画像の明度が高すぎてしまい、その色を正確に分類できなくなるからである。
【０００８】
換言すれば、仮に色空間による分類を用いて登録するマスタデータの量を絞り込もうとしても、この明度が分類の邪魔になって絞り込めず、これでは、やはり大量のマスタデータが登録されてしまい、検索に要する時間が長期になるのである。
そこで、本発明の目的は、上記課題を解消し、色空間による分類を用いるにあたり、画像の誤認識を回避できる画像処理プログラム及び画像処理システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するための第１の発明は、撮影画像の特徴を抽出して画像を処理する電子機器の画像処理プログラムである。
そして、このプログラムは、電子機器のコンピュータに備えられており、コンピュータに、撮影画像を構成した画素の色データを検出する手順と、色データのうち明度に相当する値を色度に相当する値から分離し、色データを色度に相当する値のみの２次元座標空間にプロットする手順と、色データの座標位置に基づいて撮影画像の色を分類する手順とを実行させる。
【００１０】
第１の発明によれば、画像処理プログラムは、撮影画像の特徴を抽出して画像を処理するにあたり、コンピュータが果たす手順を特定している。
詳しくは、撮影画像を構成した画素の色データを検出し、色データのうち明度に相当する値を色度に相当する値から分離しており、色データを色度に相当する値のみの２次元座標空間にプロットしている。
【００１１】
ここで、この明度は画像の誤認識の要因になるが、本発明では、この明度に相当する値と色度に相当する値とが分離され、この明度に相当する値は、撮影画像の色を分類する際に考慮しないことから、従来に比して誤認識を確実に回避できる。
また、色データを色度に相当する値のみで分類すれば、検索の母数が明度に相当する値も含めた場合よりも少なくて済むので、従来に比して撮影画像を速やかに検索可能になるし、検索されるデータベースの負荷も軽減できる。
【００１２】
第２の発明は、第１の発明の構成において、撮影画像の色を分類する手順は、プロットした色データについて、２次元座標空間の原点からの距離、仰角、及び該空間を原点回りに等分割した範囲のうち属する色のグループをそれぞれ特定する手順と、色データを最も多く有したグループから順に順位を設定し、所定の上位グループを認定する手順と、各上位グループにつき、プロットした各色データに関する平均仰角を算出する手順と、仰角方向でみて、算出した平均仰角を挟んだ所定の下限値から上限値までの領域を色の検索対象に決定する手順とを含むことを特徴とする。
【００１３】
第２の発明によれば、第１の発明の作用に加えてさらに、画素の色データは２次元座標空間にプロットされるが、これらは、原点からの距離、仰角、及び属する色のグループがそれぞれ特定される。そして、色データを最も多く有した上位グループを認定した後、この上位グループの他、上位グループの平均仰角を挟んだ所定の下限値から上限値までの領域も検索対象に決定されており、検索の母数の削減を図りつつも、必要となり得る色は確保でき、撮影画像の検索精度の向上に寄与する。
【００１４】
第３の発明は、第２の発明の構成において、距離、仰角、及び属する色のグループをそれぞれ特定する手順に続き、各グループにつき、プロットした各色データに関する原点からの平均距離を算出する手順と、算出した平均距離が原点を中心とした色の特定不能円の半径よりも短い場合に、この円の内側に属する色も検索対象に決定する手順とを実行することを特徴とする。
【００１５】
第３の発明によれば、第２の発明の作用に加えてさらに、原点からの平均距離が各グループについて算出されており、この平均距離が色の特定不能円の半径よりも短い場合には、上位グループに該当しなくても、この円に属する色も検索対象に決定される。したがって、この場合にも、上述した明度に相当する値を考慮しないことに対する保証になり、撮影画像の検索精度の向上に寄与する。
【００１６】
第４の発明は、第１から第３の発明の構成において、色データにはＬａｂ表色系が用いられており、色データのうちＬ値をａｂ値から分離し、各色データはａｂ平面にのみプロットされていることを特徴とする。
第４の発明によれば、第１から第３の発明の作用に加えてさらに、Ｌａｂ表色系は、現在あらゆる分野で最も多く用いられた表色系であり、画素の色データにＬａｂ表色系を用いれば、広範囲に亘るプログラムの利用が可能になる。
【００１７】
第５，６の発明は、携帯機器で撮影した撮影画像の特徴を抽出して画像を処理する画像処理システムである。
そして、撮影画像の色を分類する前処理部を具備しており、この前処理部は、撮影画像を構成した画素の色データを検出し、色データのうち明度に相当する値を色度に相当する値から分離するとともに、色データを色度のみの２次元座標空間でプロットしており、色データの座標位置に基づいて撮影画像の色を分類する。そして、第５の発明では、その分類結果をデータベースに格納している。
【００１８】
一方、第６の発明は、さらに、撮影画像の画像特徴量を抽出し、上述の前処理部で分類した色の情報も加味して撮影画像のパラメータを決定する特徴抽出部と、決定したパラメータとデータベースに格納されているマスタデータのパラメータとを比較し、撮影画像に略一致したマスタデータをデータベースから検索する認識・判断部と、検索したマスタデータの属するＵＲＬをデータベースから携帯機器に返信する出力部とを具備している。
【００１９】
第５，６の発明によれば、画像処理システムは、前処理部が撮影画像を構成した画素の色データのうち、画像の誤認識の要因になる明度に相当する値を色度に相当する値から分離し、この色データを色度に相当する値のみの２次元座標空間でそれぞれプロットしているので、従来に比して誤認識を確実に回避可能になる。
【００２０】
また、この前処理部が色データを色度に相当する値のみで分類すれば、検索の母数が少なくて済み、システム利用者は、従来に比して撮影画像に略一致するマスタデータをデータベースから速やかに検索できる。さらに、システム管理者からみれば、検索数（誤検索も含む）が減るため、従来に比してデータベースの負荷軽減になるし、或いは、データベースの空き容量が増えるため、より多くのマスタデータをデータベースに登録できる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、色空間による分類を用いるにあたり、明度に相当する値は撮影画像の色を分類する際に考慮されないので、画像の誤認識を確実に回避できる画像処理プログラム及び画像処理システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の好適な実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本実施例に係る画像処理システムの全体構成図であり、当該システム１はネットワーク６を用いて構成され、このネットワーク６には、基地局４や、データベース１０を備えた検索サーバ（電子機器）８がそれぞれ接続されている。
【００２３】
このサーバ８は、携帯機器（例えば携帯型電話）２で撮影した撮影画像の特徴をプログラムの命令にしたがって抽出し、この画像を処理する機能を有している。なお、本実施例の携帯機器２はカメラ機能を内蔵したものとして説明するが、この携帯機器２は、被写体を撮影できる限り、携帯情報端末（ＰＤＡ）やノートパソコンの他、デジタルカメラなどであっても良い。
【００２４】
また、本実施例のサーバ８の各種動作はコントローラ９で制御される（図２）。このコントローラ９はコンピュータとして機能する要素であり、ＣＰＵやプログラムを格納したメモリ等のハードウエア資源を有している。そして、コントローラ９は、このハードウエア資源を用いて所定のプログラムを実行する。
【００２５】
より具体的には、このコントローラ９は、同図に示されるように、入力部１２、前処理部１４、特徴抽出部１６、認識・判断部１８、及び出力部２０で構成される。入力部１２は携帯機器２からの撮影画像を入力しており、前処理部１４は、この撮影画像の背景を削除する他、後述する撮影画像の色を識別する、さらに、撮影画像を二値化画像に変換する如く、特徴を抽出する前の所定の処理を実行して特徴抽出部１６に出力する。
【００２６】
本実施例の特徴抽出部１６は、二値化画像に対する画像特徴量の抽出範囲を規定し、続いて、上述した色の情報を加味して抽出範囲に対する撮影画像のパラメータを決定しており、その結果を認識・判断部１８に出力する。
認識・判断部１８は、撮影画像に略一致したマスタデータをデータベース１０から検索して出力部２０に出力しており、この出力部２０は検索したマスタデータの属するＵＲＬ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ
Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）を携帯機器２に返信する。これにより、携帯機器２は、その撮影画像に関するホームページを閲覧、具体的には、ＵＲＬが動画を指していた場合には当該動画を、音楽を指していた場合には当該音楽を、また、Ｆｌａｓｈアニメーションを指していた場合には当該アニメーションをそれぞれ再生できる。
【００２７】
より詳しくは、図３は、プログラムがコントローラ９に実行させる処理を示しており、以下、上記の如く構成された画像処理システム１の本発明に係る作用について説明する。
まず、同図のステップＳ３０１では、携帯機器２がそのカメラ機能でロゴ画像（被写体）７２を撮影する（図４）。本実施例のロゴ画像７２は、飲料に関する文字、内容物の図形及び色の組み合わせで構成されており、印刷物７０に広告としてカラーで印刷されている。
【００２８】
ここで、携帯機器２がその画面内にロゴ画像７２を表示して撮影する。本実施例の撮影画像７４は、ロゴ画像７２を拡大・縮小した状態ではないが、左側に回転した状態で撮影されている。一方、携帯機器２は、この撮影画像７４を基地局４に向けて送信し、ネットワーク６を経由して検索サーバ８に送る。なお、このサーバ８のＵＲＬは上記プログラムに予め記載されている。若しくは、印刷物７０に予め記載、或いは、電子透かしを用いて印刷物７０等に埋め込まれていても良い。
【００２９】
ステップＳ３０２では、入力部１２が撮影画像７４を受け取ってメモリに記憶してステップＳ３０３に進む。
このステップＳ３０３では、前処理部１４が撮影画像７４の背景を削除し、その周縁を残して表示する。また、この前処理部１４は、ドットマトリクス状に区画された撮影画像７４の色を識別し、その後、この撮影画像７４を基準値に基づいて白色及び黒色の二値化画像に変換する。
【００３０】
具体的には、本実施例の前処理部１４は、背景削除機能や二値化変換機能の他、色の識別機能を具備しており、図５に示されるように、Ｌａｂ変換グルーピング部３０、画像特徴量算出部４０、及び判別処理部６０を備えている。
まず、このＬａｂ変換グルーピング部３０は、画素Ｌａｂ変換部３２、ａｂデータ計算部３４、及び結果返却部３６で構成されている。
【００３１】
このＬａｂ変換部３２は、撮影画像７４を構成した有効な画素の色データが例えば赤、緑、青によるＲＧＢ値で検出されていた場合には、このＲＧＢ値をＬａｂ値に変換し、その結果をａｂデータ計算部３４に出力する。
このａｂデータ計算部３４は、変換したＬａｂ値のうち、明度を表すＬ値を色度、つまり、色相及び彩度を表すａｂ値から分離する。
【００３２】
より具体的には、ａｂデータ計算部３４は、各画素の色データを２次元座標空間であるａｂ平面８０にプロットし（図６）、ａ値及びｂ値で特定している。
このａｂ平面８０は、赤及び緑の色相を表すａ軸と、黄及び青の色相を表すｂ軸とで構成されており、ａ軸の正方向が赤の彩度を示し、ａ軸の負方向が緑の彩度を示す。一方、ｂ軸の正方向が黄の彩度を示しており、ｂ軸の負方向が青の彩度を示している。
【００３３】
ここで、ａｂデータ計算部３４は、各画素の色データをａｂ平面８０にプロットするにあたり、ａｂ平面８０をｍ個のグループに区画している。本実施例では、図６に示されるように、ａｂ平面８０の原点回りに８等分割した色のグループＩ〜ＶＩＩＩを設けている。
これにより、ａｂ平面８０にプロットされた各画素は、原点からの距離、ａ軸からの角度（仰角）に加えて、属するグループも特定される。なお、この距離はａ軸及びｂ軸の各値から三平方の定理を用いて求め、また、この角度は正弦及び余弦に関する逆三角関数から求めており、０°〜３６０°の値で表示される。
【００３４】
本実施例で云えば、上記ロゴ画像７２が、薄い橙の地色に、文字が鮮やかな橙、内容物が鈍い赤、やや鮮やかな橙、及び鮮やかな黄で構成されていた場合を想定すると、仮に、撮影画像７４のうち検出された１つの画素が橙の色相であったときには、この画素はａｂ平面８０の第１象限にプロットされ（図７にて×印で示す）、この点の距離ｓ、仰角ｔ、属するグループＩＩがそれぞれ特定される。
【００３５】
同様に、撮影画像７４の総ての画素がａｂ平面８０にプロットされ（図８にて×印で示す）、その結果は結果返却部３６から画像特徴量算出部４０に出力される。
再び図５に戻り、この画像特徴量算出部４０は、ａｂデータ格納部４２、グループ分類部４４、上位グループ認定部４６、距離・角度算出部４８、及び結果返却部５０で構成されている。
【００３６】
このａｂデータ格納部４２は、Ｌａｂ変換グルーピング部３０からの結果を格納し、グループ分類部４４は、これら画素の格納数が多い順にグループＩ〜ＶＩＩＩを並び替える。
上記ロゴ画像７２の例で云えば、グループＩ〜ＶＩＩＩを、図８に示された×印の多い順、例えば、グループＩＩ、グループＩＩＩ、グループＩ、グループＶ、グループＶＩＩＩ、グループＩＶ、グループＶＩ、グループＶＩＩに並び替える。
【００３７】
上位グループ認定部４６は、まず、画素を最も多く格納したグループ、上記例で云えばグループＩＩを第１位、つまり、第１色目に認定する。
次いで、上位グループ認定部４６は、このグループＩＩを除いた他のグループについて、画素の格納数の多い順に第２位〜第８位を付け、そのうち第２色目及び第３色目を認定する。
【００３８】
ただし、本実施例では、第２色目は、第１色目に該当したグループの画素の格納数（例えば４０００個）の７割以上（例えば２８００個以上）を有しているグループであることを条件とし、同様に、第３色目は、この第２色目に該当したグループの画素の格納数（例えば２８００個）の７割以上（例えば１９６０個以上）を有したグループであることを条件とする。格納数の少ないグループを上位に認定しないためである。
【００３９】
続いて、距離・角度算出部４８は、まず、同一グループに格納された総ての画素の距離を求め、当該グループの平均距離を算出する。また、この同一グループに格納された総ての画素の角度を求め、当該グループの平均角度（平均仰角）を算出する。これら平均距離や平均角度は総てのグループについて算出され、その結果は結果返却部５０に出力される。
【００４０】
そして、この結果返却部５０は、撮影画像７４の色データをデータベース１０に登録する場合には、これら特定されたグループ名、平均距離、及び平均角度をデータベース１０に出力する。これにより、この色データはデータベース１０に保存される。
一方、結果返却部５０は、撮影画像７４に略一致するマスタデータをデータベース１０から検索する場合には、これら特定されたグループ名、平均距離、及び平均角度を判別処理部６０に出力する。
【００４１】
判別処理部６０は、図５に示されるように、角度比較判別部６２、距離比較判別部６４、及び結果返却部６６で構成される。
この角度比較判別部６２は、上述した第１色目〜第３色目に該当したグループを挟んだ両隣りのグループをデータベース１０の検索対象に決定する。詳しくは、第１色目に該当したグループについて云えば、このグループの平均角度に所定の角度をそれぞれ加減して上限値及び下限値を求め、仰角方向でみて当該上限値から下限値までに含まれるグループ内の一部分を色の検索対象に決定する。
【００４２】
上記例で云えば、図９に示されるように、第１色目に該当したグループＩＩの平均距離ｓ１、平均角度ｔ１とすれば、上限値はｔ１＋ｕ１、下限値はｔ１−ｕ１となり、これら上限値に属するグループＩＩＩの全体や下限値に属するグループＩの全体ではなく、この図に形成された三角形の如く仰角方向でみて下限値（ｔ１−ｕ１）から上限値（ｔ１＋ｕ１）までの領域９１が色の検索対象になる。
なお、グループＩＩの両隣りに該当するグループＩやグループＩＩＩの総てを色の検索対象に決定しても良いが、上述のように上限値から下限値までの領域９１を色の検索対象を決定すれば、グループ単位で色の検索対象に決定する場合に比して検索精度が向上する。これらグループＩやグループＩＩＩのうち上記平均角度ｔ１から離れた範囲を検索対象に含めなくて済むからである。
【００４３】
また、第２色目に該当したグループがグループＩであったとすると、このグループＩについても、その平均距離ｓ２、平均角度ｔ２とすれば、上限値はｔ２＋ｕ１、下限値はｔ２−ｕ１となり、図１０にて三角形で示された領域９２のように、仰角方向でみてグループＶＩＩＩの一部からグループＩＩの一部が色の検索対象になる。
【００４４】
さらに、第３色目に該当したグループについても同様に、３６０°の範囲内で上限値及び下限値を用いて範囲を決定し、この範囲に含まれる総ての色を検索対象に決定する。
続いて、距離比較判別部６４は、求めた平均距離の大きさに応じてａｂ平面における原点付近の総ての色についても検索対象に決定している。
【００４５】
具体的には、上記例で云えば、グループＩの平均距離ｓ２は図１０の×印で示されるように、原点の近傍に位置する。
ここで、当該グループＩについては、真に鈍い赤の画素が多く含まれているために、その平均距離が原点の近傍に位置するのか、或いは、上述したＬ値を考慮しなかったが故に、その平均距離が原点の近傍に位置するのかが不明になる。一方、この不明な場合を検索対象から除くのは好ましくない。
【００４６】
そこで、本実施例では、データベース１０には、色の不明確領域の判断基準として、原点を中心とした色の特定不能円が登録されており、距離比較判別部６４は、上記平均距離ｓ２がこの円の半径よりも短い場合には、上述したグループＶＩＩＩからグループＩＩ（或いは、図１０にて三角形で示された領域）に加え、原点を中心とした上記半径の円も含めた領域９２を規定し、当該円の内側に属する他のグループの色も検索対象に決定している。
【００４７】
次に、結果返却部６６は、このように識別された色の情報を特徴抽出部１６に出力し、図３のステップＳ３０４に進む。
このステップＳ３０４では、特徴抽出部１６が、上述した二値化画像の特徴を抽出し、これに識別された色の情報を加えて撮影画像７４のパラメータを決定する。
【００４８】
そして、ステップＳ３０５に進み、認識・判断部１８は、撮影画像７４について決定したパラメータとデータベース１０に格納されているマスタデータのパラメータとを比較し、撮影画像７４の特徴量に最も近い値を有したマスタデータをデータベース１０から検索する。その後、この決定したパラメータからロゴマークを取得できたときにはステップＳ３０６に進み、出力部２０が、当該ロゴマークの属するＵＲＬを携帯機器２に返信してステップＳ３０７に進んで一連のルーチンを抜ける。この結果、携帯機器２は、このＵＲＬから広告の詳細情報を閲覧することができる。
【００４９】
以上のように、本実施例によれば、画像処理プログラムは、撮影画像７４の特徴を抽出して画像を処理するにあたり、サーバ８のコントローラ９が果たす手順を特定している。
詳しくは、撮影画像７４を構成したドットマトリクス状の画素のＲＧＢ値を検出し、このＲＧＢ値をＬａｂ値に変換してＬ値をａｂ値から分離しており、画素の色データをａｂ平面にプロットしている。
【００５０】
ここで、本実施例では、Ｌ値は撮影画像７４の色を分類する際に考慮しないことから、従来に比して誤認識を確実に回避できる。
また、画素の色データをａｂ値のみで分類すれば、検索の母数がＬ値も含めた場合よりも少なくて済むので、従来に比して撮影画像７４に略一致するマスタデータをデータベース１０から速やかに検索可能になるし、検索されるデータベース１０の負荷も軽減できる。或いは、より多くのマスタデータをデータベース１０に登録可能になる。
【００５１】
さらに、画素の色データはａｂ平面にプロットされるが、これらは、原点からの距離、仰角、及び属する色のグループがそれぞれ特定される。そして、色データを最も多く有した上位グループを認定した後、この上位グループの他、上位グループの平均角度を挟んだ所定の下限値から上限値までの領域９１，９２も検索対象に決定されており、検索の母数の削減を図りつつも、必要となり得る色は確保でき、撮影画像７４に略一致するマスタデータの検索精度の向上に寄与する。
【００５２】
一方、原点からの平均距離は総てのグループについて算出されており、この平均距離が色の特定不能円の半径よりも短い場合には、上位グループに該当しなくても、この円に属する色も検索対象に決定される。したがって、この場合にも、上述したＬ値を考慮しないことに対する保証になり、マスタデータの検索精度の向上に寄与する。
【００５３】
さらにまた、上述したＬａｂ表色系は、現在あらゆる分野で最も多く用いられた表色系であり、画素の色データにＬａｂ表色系を用いれば、広範囲に亘るプログラムの利用が可能になる。
また、このプログラムを用いた画像処理システム１によれば、システム利用者は、従来に比して撮影画像７４に略一致するマスタデータをデータベース１０から速やかに検索でき、この利用者にストレスを与えない。さらに、システム管理者からみれば、検索数（誤検索も含む）が減るため、従来に比してデータベース１０の負荷軽減になるし、或いは、データベース１０の空き容量が増えるため、より多くのマスタデータをデータベース１０に登録できる。
【００５４】
本発明は、上記実施例に限定されず、特許請求の範囲を逸脱しない範囲で種々の変更を行うことができる。例えば上記実施例の各構成は、その一部を省略したり、上記とは異なるように任意に組み合わせることができる。
また、上記プログラムは、検索サーバ８のコントローラ９に備えられる他、上述した携帯機器２に備えられていても良い。
【００５５】
さらに、上記実施例は、ロゴマークを検索するシステムに具現化した例で説明されているが、必ずしもこの形態に限定されるものではなく、撮影画像の色を数値化して分類する種々のシステムやプログラムに適用できる。
さらにまた、上記実施例では、検出したＲＧＢ値をＬａｂ値に変換しているが、画素の色はＬａｂ値で直接に検出されていても良い。
【００５６】
また、本発明は、このＬａｂ表色系にも限定されるものではない。すなわち、明度や輝度を色度とは別の値で完全に分離することができ、この色度を２次元座標空間にプロットできる表色系である限り、本発明は、ＸＹＺ表色系（Ｙが明度であり、概ね青の度合を示すＺや、その他の要素を示すＸが色度に相当する）、ｘｙＹ表色系（Ｙが明度であり、色度座標を示すｘやｙが色度に相当する）、Ｌｕｖ表色系の他、ＨＳＶ表色系、ＹＵＶ表色系などの既知の表色系にも適用可能である。
【００５７】
そして、これらいずれの場合にも上記と同様に、色空間による分類を用いるにあたり、画像の誤認識を回避できるとの効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本実施例の画像処理システムを示す図である。
【図２】図１の検索サーバの概略構成図である。
【図３】図１のシステムによるロゴマーク検索のフローチャートである。
【図４】図３の撮影工程の説明図である。
【図５】図３の前処理工程の制御ブロック図である。
【図６】図５の前処理部によるａｂ平面座標の説明図である。
【図７】図６のａｂ平面座標に１画素の色データをプロットした図である。
【図８】図６のａｂ平面座標に複数の色データをプロットした図である。
【図９】図６のａｂ平面座標における検索範囲の説明図である。
【図１０】図６のａｂ平面座標における検索範囲の説明図である。
【符号の説明】
【００５９】
１  画像処理システム
２  携帯機器（電子機器）
８  検索サーバ（電子機器）
９  コントローラ（コンピュータ）
１０  データベース
１４  前処理部
１６  特徴抽出部
１８  認識・判断部
２０  出力部
７４  撮影画像
８０  ａｂ平面
９１，９２  領域
【図１】
2010061408.tif 000003
【図２】
2010061408.tif 000004
【図３】
2010061408.tif 000005
【図５】
2010061408.tif 000006
【図６】
2010061408.tif 000007
【図７】
2010061408.tif 000008
【図８】
2010061408.tif 000009
【図４】
2010061408.tif 000010
【図９】
2010061408.tif 000011
【図１０】
2010061408.tif 000012