(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値化された画素情報が二次元格子状に配列されてなるテクスチャを含む画像からテクスチャ特徴量を抽出する画像特徴量抽出装置において、
画像を入力する画像入力手段と、
入力した画像において、所定方向に向かう線上または一定幅の領域内に存在する画素を用いて濃度共起行列を計算する手段と、
前記濃度共起行列に基づいて慣性を計算する手段と、
前記慣性に基づいて画像の周期性の有無を判断する判断手段と、
前記周期性があると判断されたきに画像の周期性として画像のテクスチャ特徴量を抽出する特徴量抽出手段と
を有することを特徴とする画像特徴量抽出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像特徴量抽出装置において、
前記判断手段は、前記慣性の最小値が所定値より小さい場合に、前記慣性の値が与えられる距離において周期性があると判断する、ことを特徴とする画像特徴量抽出装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像特徴量抽出装置において、グレー化された画像を入力する画像入力手段と、該グレー化された画像を構成する画素の濃度に基づいて、グレー化後の画像における画素値分布の中間値から所定値だけシフトした値に設定された閾値を境として０または１で表される二値化画像に変換する二値化変換手段とを備え、該二値化変換手段により二値化された画像からテクスチャ特徴量を抽出することを特徴とする画像特徴量抽出装置。
【請求項４】
多値化された画素情報が二次元格子状に配列されてなるテクスチャを含む画像からテクスチャ特徴量を抽出する画像特徴量抽出方法において、
画像を入力し、
入力した画像において、所定方向に向かう線上または一定幅の領域内に存在する画素を用いて濃度共起行列を計算し、
前記濃度共起行列に基づいて慣性を計算し、
前記慣性に基づいて画像の周期性の有無を判断し、
前記周期性があると判断されたきに画像の周期性として画像のテクスチャ特徴量を抽出する、ことを特徴とする画像特徴量抽出方法。
【請求項５】
多値化された画素情報が二次元格子状に配列されてなるテクスチャを含む画像からテクスチャ特徴量を抽出するプログラムであって、
画像を入力する手順と、
入力した画像において、所定方向に向かう線上または一定幅の領域内に存在する画素を用いて濃度共起行列を計算する手順と、
前記濃度共起行列に基づいて慣性を計算する手順と、
前記慣性に基づいて画像の周期性の有無を判断する手順と、
前記周期性があると判断されたきに画像の周期性として画像のテクスチャ特徴量を抽出する手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項６】
請求項１ないし３のいずれか１つに記載の画像特徴量抽出装置において、
検索キーとなる画像を指定する画像指定手段と、
前記検索キー画像に対するテクスチャ特徴量としての前記周期性と、前記検索対象の画像に対するテクスチャ特徴量としての前記周期性とに基づいて、両画像間の類似度を計算する類似度計算手段と、
該類似度計算手段による類似度に基づき、両画像が類似しているか否かを判断する判断手段と、
該類似度計算手段による判断結果に基づき、両画像が類似しているときに、前記検索対象の画像を検索結果として出力する画像出力手段と
をさらに備えたことを特徴とする画像特徴量抽出装置。
【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を抽出するものであって、特に、画像からテクスチャ特徴量を抽出する画像特徴量抽出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、画像データベースは、画像データに、作成日、修正日、ファイル名、ファイルフォーマット等の属性情報と、キーワード、形状特徴、色味、音声等の検索情報とを付加し、保管・管理する。このような画像データベースにおいて、データを登録する際に、属性情報が自動的に付加されることは一般的に行われている。また、色味、テクスチャ、エッジ情報等の特徴量が画像データから抽出され、自動的に付加されることも一般的に知られている。しかし、画像データから上記各特徴量を抽出する際は、抽出のための処理時間が問題となる。特に、テクスチャ特徴量については、画像からテクスチャの情報を得るための画像処理の演算量が多く、従来から効率的な方法が要望されていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
例えば、画像からテクスチャの特徴量を抽出する方法として、特開平５−２８２６６号公報に開示された発明がある。この発明では、画像を正方形状のブロックに分割し、各ブロック毎に特徴量を算出している。しかし、この方法では、画像全体に対してブロック化および特徴量の算出を行うため、処理対象が画像全体となり、一様なテクスチャパターンを有する画像に対しては効率的ではなかった。
【０００４】
また、一般に、画像の特徴量抽出は、画像の正規化、グレー化および二値化処理が行われた後の画像データに対して行われる。従来、画像の二値化処理においては、二値化の閾値を、グレー化後の画素値分布において０値の画素と１値の画素の出現確率がほぼ同じになる中間値や、明度の平均値等に設定していた。しかし、この場合、画像中の大きな面積を占めかつ緩やかな諧調を持つ部分の画素値が閾値となりやすいため、青空や無地の背景のような一様に見える背景等を含む画像を二値化したときの画像が不自然になるという問題があった。すなわち、青空や無地の背景等を含む画像において、同じ背景でありながら、背景のうちのある部分は０に変換され、ある部分は１に変換されてしまうため、二値化後の画像が不自然に見えてしまうという問題があった。したがって、このような二値化後のデータを用いて画像の特徴量を抽出しても、画像の特徴を適切に抽出できないという問題がある。
【０００５】
本発明は上記問題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、画像からテクスチャ特徴量を効率よく、また、画像の特徴をより正確に抽出する画像特徴量抽出装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係る画像特徴量抽出装置は、多値化された画素情報が二次元格子状に配列されてなるテクスチャを含む画像からテクスチャ特徴量を抽出する画像特徴量抽出装置において、画像を入力する画像入力手段と、入力した画像において、所定方向に向かう線上または一定幅の領域内に存在する画素を用いて濃度共起行列を計算する手段と、濃度共起行列に基づいて慣性を計算する手段と、慣性に基づいて画像の周期性の有無を判断する判断手段と、周期性があると判断されたきに画像の周期性として画像のテクスチャ特徴量を抽出する特徴量抽出手段とを有する。
【０００７】
判断手段は、慣性の最小値が所定値より小さい場合に、慣性の値が与えられる距離において周期性があると判断してもよい。
【０００８】
また、前記画像特徴量抽出装置は、グレー化された画像を入力する画像入力手段と、該グレー化された画像を構成する画素の濃度に基づいて、グレー化後の画像における画素値分布の中間値から所定値だけシフトした値に設定された閾値を境として０または１で表される二値化画像に変換する二値化変換手段とを備え、該二値化変換手段により二値化された画像からテクスチャ特徴量を抽出する。
【０００９】
本発明に係る画像特徴量抽出方法は、多値化された画素情報が二次元格子状に配列されてなるテクスチャを含む画像からテクスチャ特徴量を抽出する画像特徴量抽出方法において、画像を入力し、入力した画像において、所定方向に向かう線上または一定幅の領域内に存在する画素を用いて濃度共起行列を計算し、濃度共起行列に基づいて慣性を計算し、慣性に基づいて画像の周期性の有無を判断し、周期性があると判断されたきに画像の周期性として画像のテクスチャ特徴量を抽出する。
【００１１】
本発明に係る記録媒体は、多値化された画素情報が二次元格子状に配列されてなるテクスチャを含む画像からテクスチャ特徴量を抽出するプログラムであって、画像を入力する手順と、入力した画像において、所定方向に向かう線上または一定幅の領域内に存在する画素を用いて濃度共起行列を計算する手順と、濃度共起行列に基づいて慣性を計算する手順と、慣性に基づいて画像の周期性の有無を判断する手順と、周期性があると判断されたきに画像の周期性として画像のテクスチャ特徴量を抽出す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する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を用いて本発明に係る画像特徴量抽出装置の実施の形態を説明する。
【００１４】
本実施形態の画像特徴量抽出装置は、画像からテクスチャの特徴量を抽出する際に、画像全体に対してではなく、一定幅の帯状領域内の画像を走査し、この領域内にある像からテクスチャの特徴量を抽出する。すなわち、画像全体ではなく、画像の一部の領域から画像特徴量を抽出することにより、特徴量抽出時の処理効率を向上させたものである。
【００１５】
＜画像特徴量抽出装置の全体構成＞
図１に本実施形態の画像特徴量抽出装置（以下、「システム」と称す。）の概略構成図を示す。図１に示すように、システムは中央演算処理（以下、「ＣＰＵ」と称す。）を備え、システム全体を制御する制御装置１を中心として構成される。ＣＰＵには例えばインテル社製のペンティアム等が用いられる。この制御装置１には、画像あるいは文字等の表示や、操作のための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およびマウス４と、データ保管媒体であるフロッピーディスク装置５ａおよびハードディスク装置６と、文字や画像データ等を印刷するプリンタ７と、画像データを取り込むためのスキャナ８と、ＣＤ−ＲＯＭ９ａに格納されたデータを読み出すためのＣＤ−ＲＯＭ装置９ｂ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ホン１１とが接続される。
【００１６】
図２に本システムのブロック図を示す。ＣＰＵ２０１には、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が格納されているＲＯＭ２０３と、ＣＰＵ２０１が制御のために実行するプログラムやデータを一時的に格納するＲＡＭ２０４とが接続される。また、ＣＰＵ２０１にデータバス２２０を介して接続される回路には、画像あるいは文字等の表示のためディスプレイ２を制御する表示制御回路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２０７と、フロッピーディスク装置５ｂを制御するフロッピーディスク装置制御回路２０８と、ハードディスク装置６を制御するハードディスク装置制御回路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８を制御するスキャナ制御回路２１１と、ＣＤ−ＲＯＭ装置９ｂ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、マイクロホン１１を制御するマイクロホン制御回路２１４とがある。さらに、ＣＰＵ２０１には、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させるためのクロック２０２が接続され、また、各種拡張ボードを接続するための拡張スロット２１５がデータバス２２０を介して接続される。なお、拡張スロット２１５にＳＣＳＩＩボードを接続し、このＳＣＳＩＩボードを介してフロッピーディスク装置５ｂ、ハードディスク装置６、スキャナ８またはＣＤ−ＲＯＭ装置９ｂ等を接続してもよい。
【００１７】
なお、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５ａ、ハードディスク装置６を用いているが、光磁気ディスク（ＭＯ）等の他の情報記憶媒体でもよい。また、画像データ入力装置としてスキャナ８を用いているが、スチルビデオカメラやデジタルカメラ等の他のデータ入力装置であってもよい。さらに、出力装置としてプリンタ７を用いているが、デジタル複写機等の他の出力装置であってもよい。また、本システムでは、データの管理システムを実現するプログラムをＲＯＭ２０３に格納する。しかし、本プログラムの一部または全部をフロッピーディスク５ａやハードディスク装置６やＣＤ−ＲＯＭ９ｂ等の情報記憶媒体に格納しておき、必要に応じて情報記憶媒体よりプログラムおよびデータをＲＡＭ２０４に読み出し、これを実行させてもよい。
【００１８】
＜画像特徴量抽出装置で用いるデータベースおよびキーワード辞書＞
また、本システムは画像データを保管、管理するため、データおよびその検索キーとなる付加情報等を含む画像データベースを有する。この画像データベースはハードディスク装置６等の情報記憶媒体上に論理的に構成されている。図３に、本システムの画像データベースの構成の一例を示す。図３に示すデータベース５０は、管理する画像情報である「画像データ」と、その画像データに対する検索キーの１つである「キーワード」と、画像データの特徴を示す特徴量である「特徴量１」、「特徴量２」等の情報から構成される。
【００１９】
＜濃度共起行列について＞
ここで、本実施形態において画像特徴量の抽出の際に用いる濃度共起行列およびその慣性（inertia）について説明する。テクスチャ解析の方法として濃度共起行列を用いる方法は、広く使用されている手法である。この方法については、例えば、「画像認識の基礎[II]−特徴抽出、エッジ検出、テクスチャ解析−（森俊二・他著）」に詳しく述べられている。
【００２０】
この手法は、基本的には２次元結合確率密度関数ｆ（i,j｜d,θ）の評価に基づくものである。ｆ（i,j｜d,θ）は、濃度値iをもった画素からθ方向に距離dだけ離れた画素が、濃度値jをもつ可能性を示す確率密度関数である。（d,θ）ごとにｆ（i,j｜d,θ）を行列で表したものが濃度共起行列であり、i,jはそれぞれ行、列の位置を示す。テクスチャが粗く、距離ｄがテクスチャの構成要素の大きさに比べて小さい場合、（d,θ）だけ離れた一対の画素は一般に類似した濃度値を持ち、したがって、濃度共起行列の対角要素付近の値が大きくなるようになる。逆に細かいテクスチャで距離ｄがテクスチャの構成要素程度の大きさであれば、（d,θ）だけ離れた一対の画素はいろいろな組み合わせの濃度値をとる可能性があり、濃度共起行列の全要素にわたって比較的一様に分布するようになる。
【００２１】
本実施形態では、濃度共起行列を求める際の走査方向となるθを図４の（ａ）〜（ｄ）に示すように０°、４５°、９０°、１３５°にとる（詳細は後述）。ここで、濃度共起行列Ｍ（d，θ）を用いて行列Ｓθ（d）を以下のように定義する。
Ｓ0（d）＝{Ｍ（d，０°）＋Ｍt（ｄ，０°）}／２           …（１）
Ｓ45（d）＝{Ｍ（d，４５°）＋Ｍt（ｄ，４５°）}／２      …（２）
Ｓ90（d）＝{Ｍ（d，９０°）＋Ｍt（ｄ，９０°）}／２      …（３）
Ｓ135（d）＝{Ｍ（d，１３５°）＋Ｍt（ｄ，１３５°）}／２ …（４）
ここで、Ｍt（d，θ）はＭ（d，θ）の転置行列とする。
これらの行列を用いて種々の特徴量を計算し、特徴空間を構成し、テクスチャの識別を行うことができる。
【００２２】
また、上記特徴量の１つである濃度共起行列の慣性（inertia）は上記行列を用いて以下の式で求められる。
【数１】
0003718967.tif 000002
ここで、Ｓθ（i,j｜ｄ）は行列Ｓθ（ｄ）のi行、j列要素であり、ＮGは画像の濃度レベルの数である。
【００２３】
テクスチャの周期性は濃度の周期性であるから、テクスチャの周期性はＳθ（i,j｜ｄ）に反映されるはずである。そこで、各方向に対してｄを３、４、…ｄmax（距離ｄの最大値）と変化させた場合のグラフから周期性の有無を判定する。以下にこの判定方法について説明する。まず、各方向θにおいて、各距離ｄに対する慣性Ｉ{Ｓθ（ｄ）}を求め、各慣性Ｉ{Ｓθ（ｄ）}の中から最小の慣性の値Ｉner（θ）を求める。ここで、Ｉner（θ）は次式で与えられる。
0003718967.tif 000003
【００２４】
その後、Ｉner（０）、Ｉner（４５）、Ｉner（９０）、Ｉner（１３５）の中から、最小のものと、２番目に小さいものとを選択する。選択されたそれぞれの慣性の最小値Ｉner（θ）が所定値より小さければ、対象とするテクスチャが周期性を持つと判断する。
【００２５】
例えば、図５は、４つの方向θにおいて、ある画像に対して距離ｄを変化させた場合の慣性Ｉを求めた結果を示したものである。この図の場合、方向θ＝０°では距離ｄ＝７のときに、方向θ＝４５°では距離ｄ＝７のときに、方向θ＝９０°では距離ｄ＝１３のときに、方向θ＝１３５°では距離ｄ＝６のときに、それぞれの方向での慣性の最小値Ｉner（θ）が求まる。各方向θに対する慣性Ｉの最小値Ｉner（θ）のうち、Ｉner（１３５）が最小となり、Ｉner（４５）が２番目に小さい値となる。そして、Ｉner（４５）、Ｉner（１３５）の双方とも周期性判定の閾値より低いため、この画像はθ＝４５°、１３５°の方向に対して周期性があると判断される。
【００２６】
＜画像特徴量抽出装置の制御動作＞
以下に、本システムの具体的な制御動作についてフローチャートを用いて説明する。
【００２７】
＜メインフロー＞
図６は本システムにおいて実行される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。本プログラムが起動されると、まず、以降の各処理で必要なフラグ等のイニシャライズや、初期メニュー画面の表示等を行う初期設定処理が行われる（Ｓ１）。図７に初期画面の一例を示す。初期メニュー画面２１上では、所定の処理を選択するための選択項目２３〜２５がアイコンとして表示されており、この選択項目２３〜２５の１つがユーザにより選択されることにより所定の処理が実行される。なお、本システムにおいては、ディスプレイ２等上に表示された初期メニュー画面２１等の設定画面上で、ユーザにより、キーボード３やマウス４等を介して各種処理の選択、設定値の入力等が行われる。ステップＳ１の後、初期メニュー画面２１上でユーザによるメニュー選択がなされたか否かを判定する（Ｓ２）。ステップＳ２において、「テクスチャ抽出」２３が選択されれば、指定された画像データからテクスチャ特徴量を抽出し、画像データベース５０に登録する等の処理を行うテクスチャ抽出処理（Ｓ３）へ進み、その後、ステップＳ６へ進む。ステップＳ２において、「テクスチャ比較検索」２４が選択されれば、指定された画像データと、データベース５０に登録されている画像データのテクスチャを比較し、類似する画像データを抽出する処理を行うテクスチャ比較検索処理（Ｓ４）へ進み、その後、ステップＳ６へ進む。ステップＳ２において、「その他のメニュー」２５が選択されれば、その他のメニュー処理を行い（Ｓ５）、その後、ステップＳ６へ進む。ステップＳ２において、メニュー選択されなければ、なにもせずにステップＳ６へ進む。ステップＳ６では、その他の処理を実行し、すべての処理が終わるとステップＳ２へ戻り、以後、同様の処理が繰り返される。
【００２８】
ここで、その他のメニュー処理（Ｓ５）についても、一般的な検索システムと基本的に同様であり、本願発明に直接関係しないのでここでの説明は省略し、特に、テクスチャ抽出処理（ステップＳ３）およびテクスチャ比較検索処理（ステップＳ４）について以下に詳細に説明する。
【００２９】
＜画像特徴量抽出装置におけるテクスチャ抽出処理＞
最初に、テクスチャ抽出処理（ステップＳ３）について説明する。図８にテクスチャ抽出処理のフローチャートを示す。図８に示すようにテクスチャ抽出処理では、画像データを画像データベース５０に登録する際に、画像データから濃度共起行列を計算する濃度共起行列計算処理（Ｓ３１）と、濃度共起行列計算処理の結果に基づいてテクスチャ特徴量を抽出し、この特徴量を画像データとともに画像データベース５０に登録する特徴量抽出処理（Ｓ３２）とを行う。以下に、それぞれのステップを図９及び図１０のフローチャートを参照して説明する。
【００３０】
図９は濃度共起行列計算処理（Ｓ３１）のフローチャートである。図９において、まず、データベースやファイルシステムなどの記憶媒体から画像をロードし（Ｓ３０１）、正規化する（Ｓ３０２）。ここでの正規化とは、画像処理時間の短縮とノイズの削減の目的のために、取得する画像を所定の大きさに縮小または拡大することである。本実施形態では１２０×１２０ピクセルの大きさに画像が収まるように縦横比を維持したまま縮小する。
【００３１】
次に、正規化されたデータをグレー画像に変換した後、二値化処理を行う（Ｓ３０３）。ここで、本実施形態では、従来技術で述べた二値化処理の問題を解決すべく、閾値を出現頻度の高い画素値に設定せず、その前後の値を閾値に設定するようにした。すなわち、閾値をグレー化後の画素値分布の中間値から所定値だけ前後にシフトした値に設定する。以下に具体例を用いて説明する。
【００３２】
図１１はグレー化後の画像の画素値に対する画素値分布を示したものである。この図では画素値は２５６諧調を有する。本実施形態では、図１１に示すように、画素値分布において、画素値の中間値（Ｍ）から、標準偏差（ｓ）の３分の１だけ画素値の高い方にシフトした値に閾値を設定する。このように、二値化の閾値を画素値分布の中間値から所定値だけシフトした値に設定することにより、頻度の高い画素値に閾値を設定しないため、元画像の特徴をより保持したまま二値化が可能となる。ただし、以下の場合は、上記とは異なる閾値の設定を行う。すなわち、中間値Ｍが１２８以上で、かつ、中間値での累積画素数が９０％を越える場合は、画素値が中間値未満となる画素を「０」にし、中間値以上となる画素を「１」にする。また、中間値Ｍが１２８未満で、かつ、中間値での累積画素数が９０％を越える場合は、画素値が中間値以下となる画素を「０」にし、中間値を越える画素を「１」にする。また、（中間値Ｍ＋標準偏差ｓ／３）となる値での累積画素数が１００％になる場合は、閾値は中間値Ｍに設定する。このように閾値を設定し二値化処理することにより、結果として元画像のイメージに近い二値化画像が得られる。
【００３３】
画像の正規化（Ｓ３０２）及び二値化（Ｓ３０３）が終了すると、次に、当該画像から濃度共起行列を計算する。まず、濃度共起行列を求める走査方向θに対応した方向番号ｎを初期値０に設定する（Ｓ３０４）。方向番号ｎは、０のとき０°、１のとき４５°、２とき９０°、３のとき１３５°の方向θにそれぞれ対応する。ここで、より正確な方向性を求めるならば、例えば、濃度共起行列を求める角度間隔を１０°毎に設定し、方向番号が０のとき０°、１のとき１０°、２のとき２０°というように角度を細かく分割して走査方向θに対応させ、濃度共起行列を求めてもよい。しかし、角度を細かく分割すると計算処理が多くなり、処理時間がかかるため、ここでは４５°づつに分割する。
【００３４】
次に、濃度共起行列を求める時の画素の距離ｄを１に設定する（Ｓ３０５）。第ｎ方向、距離ｄにおける濃度共起行列を求める（Ｓ３０６）。すなわち、この場合、第１方向、距離１における濃度共起行列を求めることになる。本実施形態においては、濃度共起行列を計算する際には、画像全体の画素に対して求めるのではなく、計算対象の方向と同じ方向の所定幅の帯上の画素に対して行う。帯の幅は画像の大きさに比べて処理の高速化の効果を得るために充分小さく、かつ濃度共起行列が得られるため必要な大きさであれば良い。当然、帯の幅を太くすれば計算結果の精度は上がるが計算対象の画素が増えるので処理は遅くなり、逆に帯を細くすれば処理は速くなるが計算結果の精度は下がる。
【００３５】
本実施例では正規化の画像サイズが１２０×１２０であることを考慮して、帯の幅を１０ピクセルとして説明していく。例えば、第０方向であれば、図４の（ａ）に示すように画像の中心を通り１０ピクセル幅の横方向の帯になる。第１方向であれば、図４の（ｂ）に示すように画像の中心を通り１０ピクセル幅の４５°方向の帯になる。第２方向であれば、図４の（ｃ）に示すように画像の中心を通り１０ピクセル幅の９０°方向の帯になる。第３方向であれば、図４の（ｄ）に示すように画像の中心を通り１０ピクセル幅の１３５°方向の帯になる。なお、走査する画像領域は、図４に示すように連続でなくてもよく、同一方向性を有していれば、不連続な複数の線または領域からなる領域であってもよい。例えば、離散的に位置する１ピクセルづつの１０本の線からなる領域を走査してもよい。画像全体に周期性があれば、このようにしても同様に周期性は求められるからである。
【００３６】
ステップＳ３０６で得られた濃度共起行列から式（５）を用いて慣性の値Ｉ{Ｓθ（ｄ）｝を求める（Ｓ３０７）。ステップＳ３０７で得られた慣性の値を配列Ｖａｌ［ｄ］に代入する（Ｓ３０８）。その後、距離ｄの値をインクリメントする（Ｓ３０９）。
【００３７】
設定された距離ｄが、所定の距離の上限ｄmaxを越えているか否かを判定する（Ｓ３１０）。距離ｄが上限ｄmaxを越えていればＳ３１１に進む。距離ｄがその上限ｄmax以下であればステップＳ３０６に戻り、距離ｄがその上限ｄmaxを越えるまで、処理（Ｓ３０６〜Ｓ３１０）を繰り返す。ここで、距離の上限ｄmaxは、画像のサイズの半分程度の値までに設定する。
【００３８】
ステップＳ３１０では、同一方向における、各距離ｄに対する慣性Ｖａｌ[ｄ]の値の中から、その方向における慣性の最小値Ｉner[ｎ]を求める（Ｓ３１１）。
【００３９】
その後、次の方向を指定するため、方向番号ｎをインクリメントする（Ｓ３１２）。インクリメントされた方向番号ｎが３以下であるかを判定する（Ｓ３１３）。方向番号ｎが３以下であれば処理Ｓ３０５に戻り、上記処理を繰り返す（Ｓ３０５〜Ｓ３１３）。全ての方向番号ｎに対して慣性の値の計算が終了すると、処理を終了する。
【００４０】
以上のようにして、濃度共起行列を用いて所定の方向に対する画像の慣性を求めると、次にこの慣性の値に基づいて画像の特徴量を抽出する。ここで、本実施形態では、画像のテクスチャの周期性をテクスチャ特徴量として抽出する。一般に、濃度共起行列から得られた慣性の値は同じ方向で見た場合、テクスチャの周期性が顕著である場合ほど距離ｄに対する慣性の値に周期性が見られることは良く知られている。そして、周期となる距離ｄでは慣性の値が０に近づく。このため、本実施形態では、周期性を判断するための閾値を決め、この閾値と慣性の最小値とを比較し、慣性の最小値が閾値より小さいときに、慣性の最小値が与えられる距離ｄにおいて周期性があると判断する。
【００４１】
図１０は特徴量抽出処理（Ｓ３２）のフローチャートである。図１０において、各走査方向に対して慣性の最小値を格納したＩner［０］〜Ｉner［３］のうちから最小値を選択する(Ｓ３１４)。そして、この最小値が前述の周期性を判断するための閾値以下であるか否かを判断する(Ｓ３１５)。閾値を越えていればステップＳ３２２に進み、閾値以下であればステップＳ３１６へ進む。
【００４２】
ステップＳ３１６では、周期性があると判断された最小値の慣性に対する方向番号ｎと周期ｄをテクスチャ特徴量として保存する。ここで、最小の慣性の最小値を与える周期性を「第１の周期」と呼ぶ。また、ここで得られたテクスチャ特徴量の方向と周期を第１周期特徴量と呼ぶ。
【００４３】
次に、４つの走査方向に対する各慣性の最小値を格納した配列Ｉner［０］〜Ｉner［３］のうちから２番目に小さい慣性の値を選択する（Ｓ３１７）。この慣性の値が、周期性を持つと判断する閾値以下であるか否かを判断し（Ｓ３１８）、閾値を越えていればステップＳ３２２に進む。閾値以下であればステップＳ３１９へ進む。
【００４４】
ステップＳ３１９では、周期性があると判断された２番目に小さい値の慣性に対する方向番号ｎと周期ｄをテクスチャ特徴量として保存する。ここで、２番目に小さい慣性の最小値を与える周期性を「第２の周期」と呼ぶ。また、ここで得られたテクスチャの方向性と周期を第２周期特徴量と呼ぶ。
【００４５】
その後、ステップＳ３２０において、周期性フラグを「有」にセットし、処理を終了する。ここで、周期性フラグは「有」のとき対象画像に周期性があることを意味し、「無」のとき対象画像に周期性がないことを意味する。ステップＳ３２２では、周期性フラグを「無」にセットする。最後に、画像データを周期性フラグおよび特徴量（周期性があるとき）とともに画像データベース５０に登録し（Ｓ３２１）、処理を終了する。
【００４６】
以上の処理において、周期性フラグにより対象画像が周期性を有するか否かの情報が得られ、さらに周期性がある場合は、「第１周期」の方向と周期及び「第２周期」の方向と周期がテクスチャ特徴量として得られる。また、第１方向特徴量と第２方向特徴量だけでもテクスチャの特徴量として意味があるが、その方向と周期より部分画像を切り出しテクスチャのパターン画像とする応用も考えられる。
【００４７】
＜画像特徴量抽出装置のテクスチャ比較検索処理＞
次にテクスチャ比較検索処理（Ｓ４）について説明する。ここでは、検索キーとなる画像（以下、キー画像と呼ぶ）をユーザーがキーボード３等を介して画面上より指定し、キー画像のテクスチャ特徴量とよく似たテクスチャ特徴量を持つ画像を類似性があると判断し画像データベース５０から検索し、ディスプレイ２等の表示部に結果を表示する処理を説明する。
【００４８】
図１２はテクスチャ比較検索処理のフローチャートである。最初に、ユーザーが指定したキー画像のテクスチャ情報（Ｔ0）を画像データベース５０からロードする（Ｓ４０１）。ここで、テクスチャ情報は、画像登録時に画像とともに画像データベース５０に登録されたものであり、ここでは、周期性フラグ、第１方向特徴量および第２方向特徴量等を含む。キー画像のテクスチャ情報が周期性を持つか否かを、テクスチャ特徴量抽出処理の過程で設定された周期性フラグにより判定する（Ｓ４０２）。周期性がなければ処理を終了し、周期性があればステップＳ４０３へ進む。
【００４９】
ステップＳ４０３では、検索対象の画像データベース５０においてレコードポインタｉをトップに移動する。レコードポインタiが示す画像のテクスチャ情報Ｔ[i]を画像データベース５０からロードする（Ｓ４０４）。
【００５０】
Ｓ４０４でロードしたテクスチャ情報Ｔ[i]の中の周期性フラグに基づいて周期性の有無を判断する（Ｓ４０５）。周期性がなければステップＳ４０９に進み、周期性があればステップＳ４０６に進む。
【００５１】
ステップＳ４０６では、キー画像のテクスチャ情報Ｔ0と検索対象のテクスチャ情報Ｔ[i]との類似度を比較演算し、数値化し、類似画像か否かを判定する（Ｓ４０６）。類似画像でなければ処理Ｓ４０９に進み、類似画像と判断すればステップＳ４０７に進む。ここで、類似度の計算は、第１周期特徴量における方向と周期および第２周期特徴量における方向と周期から計算してもよい。
【００５２】
例えば、
キー画像のテクスチャ情報Ｔ0の第一周期の周期をｄ0（１）、
検索対象画像のテクスチャ情報Ｔ[ｉ]の第一周期の周期をｄi（１）、
キー画像のテクスチャ情報Ｔ0の第二周期の周期をｄ0（２）、
検索対象画像のテクスチャ情報Ｔ[ｉ]の第二周期の周期をｄi（２）、
第一周期の方向の角度をθ0、
第二周期の方向の角度をθi、
類似度判定のウェイトをＷA，Ｗθとすると、
周期が（ｄ0（１），ｄ0（２），θ0）のテクスチャＴ0と、周期が（ｄi（１），ｄi（２），θi）のテクスチャＴiとの類似度Ｄは、次式で求められる。ここで、Ｄは大きい方が類似している。
【数２】
0003718967.tif 000004
ここで、Ｒ0，Ｒiはパターン形状の縦横比であり、次式で表される。
Ｒ0＝ｄ0（２）／ｄ0（１）    …（８）
Ｒi＝ｄi（２）／ｄi（１）    …（９）
【００５３】
ステップＳ４０７において、現在のレコードポインタｉが示す画像の情報をロードし（Ｓ４０７）し、このロードされた画像情報を検索結果とし、ディスプレイ２にサムネイル画像を表示する（Ｓ４０８）。検索結果表示の例としては、上記のようにサムネイル画像を表示する方法、画像の名前を表示する方法、サムネイルを生成した元画像のファイル名やパスを表示する方法、元画像の入手先を表示する方法などのバリエーションが考えられる。又は、類似性があると判定した結果の画像の数をカウントし、その数を表示する方法も考えられる。
【００５４】
その後、引き続き画像検索を行うために、レコードポインタｉを一つ進める（Ｓ４０９）。画像データベース５０中に検索対象の画像データがまだあるか否かを判定する（Ｓ４１０）。すなわち、レコードポインタｉを進めた結果、新たに読み出す画像データがまだあるか否かを判断する。検索対象の画像データが新たにないときは処理を終了し、検索対象の画像データがまだあるときはステップＳ４０４に戻り、上記処理（Ｓ４０４〜Ｓ４１０）を繰り返す。
【００５５】
以上のようにして、本実施形態の画像特徴量抽出装置は、画像の特徴を抽出する際に、画像データの一定幅の帯状部分の領域に対して濃度共起行列を求め、これに基づいて画像データの周期性（テクスチャ特徴量）を求めることにより、画像データのテクスチャ特徴量の抽出において処理速度を向上できる。
【００５６】
なお、本実施形態では、所定方向の帯上の領域の画像データに基づいてテクスチャ特徴量を検出するようにしたが、これに限らず、１本の線上の画像データでもよいし、所定間隔毎の数本の線上の画像データでもよい。但し、１本の線上の画像データで検出する場合、非常に高速であるが、扱える画像に制約がある。例えば、周期性を有することがある程度分かっている画像を扱うシステム（例えば、幾何学模様の布地データベース等）には適用可能である。また、所定間隔毎の数本の線上の画像データで検出する場合、少ないデータ量で検出ができ、かつ、比較的広範囲の領域に対して検出が可能である。
【００５７】
【発明の効果】
本発明の画像特徴量抽出装置は、画像データにおいて、一定幅の帯状部分の領域に対してテクスチャ特徴量を抽出するため、効率よく特徴量の抽出が行える。また、テクスチャ特徴量の抽出の際の前段処理であるデータの二値化処理において、その閾値を画素値分布における中間値より所定値だけシフトさせた値に設定することにより、画像中の大きな面積を占めかつ緩やかな諧調を持つ画像に対して元画像の特徴を損なうことなく画像の二値化が実現でき、画像の特徴量がより正確に抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本実施形態の画像特徴量抽出装置の構成の概略を示す図。
【図２】  画像特徴量抽出装置の制御装置を中心としたブロック図。
【図３】  画像データベースの構成図。
【図４】  濃度共起行列を求める際の走査方向θを示した図。
【図５】  各走査方向θにおいて、距離ｄに対して求められる慣性の値Ｉを示した図。
【図６】  画像特徴量抽出装置のメインのフローチャート。
【図７】  データ入力または設定等の画面の表示例を示した図。
【図８】  画像特徴量抽出装置におけるテクスチャ抽出処理のフローチャート。
【図９】  画像特徴量抽出装置における濃度共起行列計算処理のフローチャート。
【図１０】  画像特徴量抽出装置における特徴量抽出処理のフローチャート。
【図１１】  二値化処理の閾値を求める方法を説明した図。
【図１２】  画像特徴量抽出装置におけるテクスチャ比較検索処理のフローチャート。
【符号の説明】
１…制御装置、  ２…ディスプレイ、  ３…キーボード、  ４…マウス、  ５ａ…フロッピーディスク、  ５ｂ…フロッピーディスク装置、  ６…ハードディスク、  ７…プリンタ、  ８…スキャナ、  ９ａ…ＣＤ−ＲＯＭ、  ９ｂ…ＣＤ−ＲＯＭ装置、  １０…スピーカ、  １１…マイク、  ２１…初期設定画面、  ２３〜２５…選択用アイコン、  ２９，３０…設定用画面、  ５０…画像データベース、  ２０１…ＣＰＵ、  ２０２…クロック、  ２０３…ＲＯＭ、  ２０４…ＲＡＭ。
【図１】
0003718967.tif 000005
【図２】
0003718967.tif 000006
【図３】
0003718967.tif 000007
【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】
0003718967.tif 000012
【図９】
0003718967.tif 000013
【図１０】
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【図１１】
0003718967.tif 000015
【図１２】
0003718967.tif 000016