(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から島の外形形状を抽出し、その外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
上記特徴量抽出部により抽出された一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を演算する類似度演算部とを備えたことを特徴する類似画像検索装置。
【請求項２】
請求項１に記載の類似画像検索装置において、
上記特徴量抽出部は、上記フーリエ級数展開して求めた係数のうち、０次の係数を外した係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量と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１または２に記載の類似画像検索装置において、
上記類似度演算部は、フーリエ級数の着目したい次数の係数にウェイトを掛けて上記類似度を演算することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項４】
画像から島の外形形状を抽出する第１ステップと、
上記第１ステップにより抽出された外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とする第２ステップと、
上記第１,第２ステップにより抽出された一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を演算する第３ステップとを備えたことを特徴とする類似画像の検索方法。
【請求項５】
請求項４に記載の類似画像の検索方法において、
上記第２ステップは、上記フーリエ級数展開して求めた係数のうち、０次の係数を外した係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とすることを特徴とする類似画像の検索方法。
【請求項６】
請求項４または５に記載の類似画像の検索方法において、
上記第３ステップは、フーリエ級数の着目したい次数の係数にウェイトを掛けて上記類似度を演算することを特徴とする類似画像の検索方法。
【請求項７】
画像から島の外形形状を抽出する第１ステップと、
上記第１ステップにより抽出された外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とする第２ステップと、
上記第１,第２ステップにより抽出された一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を演算する第３ステップとを有する情報処理プログラムを記憶したことを特徴とするプログラム記憶媒体。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラム記憶媒体において、
上記第２ステップは、上記フーリエ級数展開して求めた係数のうち、０次の係数を外した係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とする情報処理プログラムを記憶したことを特徴とするプログラム記憶媒体。
【請求項９】
請求項７または８に記載のプログラム記憶媒体において、
上記第３ステップは、フーリエ級数の着目したい次数の係数にウェイトを掛けて上記類似度を演算する情報処理プログラムを記憶したことを特徴とするプログラム記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像データベース装置等において類似画像を検索する類似画像検索装置および類似画像の検索方法およびそのプログラム記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、情報処理分野の発展はめざましく、特にパソコン等の性能が向上したことにより、ビジネス分野,特定用途のみならず、一般ユーザーにおいても、画像データベース装置や電子ファイリング装置が普及してきている。これらの装置では、画像を入力装置により画像データとして取り込み、取り込まれた画像データをキーワード等の付加情報と共に蓄積、管理し、必要に応じて検索して、出力装置により印刷するようにしている。上記画像データの付加情報としては、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／音声等のキー情報がある。そして、上記画像データベース装置や電子ファイリング装置では、この属性情報とキー情報を指定することによって所望の画像を検索すると共に、特定のキー画像によく似た形状の画像を検索するために、画像データそのものの比較演算を行っている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上記画像データベース装置や電子ファイリング装置では、類似画像の検索に画像データそのものの比較演算を行うので、画像データの保存にメモリ資源が多く必要で、また、比較時に膨大なメモリと処理時間が必要なため、実用的なシステムにはなり得なかった。
【０００４】
そこで、類似画像検索装置として、画像のエッジ情報から類似画像を検索するものが提案されている(「画像の内容検索／加藤、栗田」情報処理学会誌  Ｖｏｌ.３３  Ｎｏ.５)。しかしながら、この類似画像検索装置のエッジ画像による形状比較では、外形形状の抽出度が低く、外形形状が回転,平行移動した類似画像または外形形状が相似形である類似画像に対しては検索できないという欠点がある。また、抽出された形状の特徴量が画像データで表されるので、データの保管に大量のメモリが必要となると共に、画像検索時の演算量も多く、検索に時間がかかるという問題がある。
【０００５】
そこで、この発明の目的は、外形形状の特徴量を数値化して、形状比較時のデータ量を少なくできると共に、数値化された特徴量を用いて簡単な演算により形状比較ができ、外形形状が回転,平行移動した類似画像または外形形状が相似形である類似画像に対しても検索できる実用的な類似画像検索装置および類似画像の検索方法およびそのプログラム記憶媒体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、請求項１の類似画像検索装置は、画像から島の外形形状を抽出し、その外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量として抽出する特徴量抽出部と、上記特徴量抽出部により抽出された一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を演算する類似度演算部とを備えたことを特徴としている。
【０００７】
上記請求項１の類似画像検索装置によれば、上記特徴量抽出部は、画像から島の外形形状を抽出し、その外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数で特徴量を表すことによって、上記画像の特徴量を抽出する。そうして、検索するキーとなる一つの画像の特徴量と比較する他の画像の特徴量を夫々抽出して、上記１つの特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を上記類似度演算部により求める。なお、上記画像の特徴量は、フーリエ級数の特定の１つの次数の係数で表されたものでもよいし、複数の次数の係数で表されたものでもよく、また、画像から抽出された特徴量は、１つの島の外形形状に基づく特徴量であってもよいし、複数の島の外形形状に基づく特徴量であってもよい。このように、画像の特徴量をフーリエ級数の係数で数値化し、画像の特徴量を表す数値データに基づいて形状比較することによって、データ量を少なくでき、データ量の多い画像データによる形状比較よりも演算を速くでき、実用レベルの比較演算ができる。また、類似画像検索のためのキーワード等のキーをユーザーが入力することなく、類似画像の検索ができ、キーワード等のキーを入力する煩わしさがない。さらに、上記画像の特徴量を表す係数の絶対値をとったり、０次の次数を外したりすることによって、外形形状が回転,平行移動した類似画像に対しても検索できると共に、係数を夫々の島の外形形状の全周で割ることによって、外形形状が相似形の類似画像に対しても検索できる。
また、請求項２の類似画像検索装置は、請求項１に記載の類似画像検索装置において、上記特徴量抽出部は、上記フーリエ級数展開して求めた係数のうち、０次の係数を外した係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とすることを特徴としている。
上記請求項２の類似画像検索装置によれば、上記画像の特徴量を表す係数のうち、０次の次数の係数を外すことによって、移動した類似画像に対して検索できる。
【０００８】
また、請求項３の類似画像検索装置は、請求項１または２の類似画像検索装置において、上記類似度演算部は、フーリエ級数の着目したい次数の係数にウェイトを掛けて上記類似度を演算することを特徴としている。
【０００９】
上記請求項３の類似画像検索装置によれば、例えば、上記一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量を表すフーリエ級数の係数のうちの低次の係数に夫々大きいウェイトを掛け、高次の係数に夫々小さいウェイトを掛けることによって、外形形状の概要(例えば円形状や三角形状といった全体的な形状)を比較することが可能となる。一方、上記両画像の特徴量を表す係数のうちの高次の係数に夫々大きいウェイトを掛け、低次の係数に夫々小さいウェイトを掛けることによって、図形の詳細(例えば周囲の細かい凸凹状態)を比較することが可能となる。このように、特徴量を表す係数にウェイトを設定することによって、比較のパラメータを設定することができ、形状の概形を重視して比較するか、形状の詳細を重視して比較するかを自由に設定できる。
【００１０】
また、請求項４の類似画像の検索方法は、画像から島の外形形状を抽出する第１ステップと、上記第１ステップにより抽出された外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とする第２ステップと、上記第１,第２ステップにより抽出された一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を演算する第３ステップとを備えたことを特徴としている。
【００１１】
上記請求項４の類似画像の検索方法によれば、上記第１ステップで画像から島の外形形状を抽出し、第２ステップでその外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数で特徴量を表すことによって、画像の特徴量を抽出する。そうして、上記第３ステップで検索するキーとなる一つの画像の特徴量と比較する他の画像の特徴量を夫々抽出して、上記１つの特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を上記類似度演算部により求める。なお、上記画像の特徴量は、フーリエ級数の係数の１つで表されたものでもよいし、複数の係数で表されたものでもよい。このように、画像の特徴量をフーリエ級数の係数で数値化し、画像の特徴量を表す数値データに基づいて形状比較することによって、データ量を少なくでき、データ量の多い画像データによる形状比較よりも演算を速くでき、実用レベルの比較演算ができる。また、類似画像検索のためのキーワード等のキーをユーザーが入力することなく、類似画像の検索ができ、キーワード等のキーを入力する煩わしさがない。さらに、上記画像の特徴量を表す係数の絶対値をとったり、０次の次数を外したりすることによって、外形形状が回転,平行移動した類似画像に対しても検索できると共に、係数を夫々の島の外形形状の全周で割ることによって、外形形状が相似形の類似画像に対しても検索できる。
また、請求項５の類似画像の検索方法は、請求項４の類似画像の検索方法において、上記第２ステップは、上記フーリエ級数展開して求めた係数のうち、０次の係数を外した係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とすることを特徴としている。
上記請求項５の類似画像の検索方法によれば、上記画像の特徴量を表す係数のうち、０次の次数の係数を外すことによって、移動した類似画像に対して検索できる。
【００１２】
また、請求項６の類似画像の検索方法は、請求項４または５の類似画像の検索方法において、上記第３ステップは、フーリエ級数の着目したい次数の係数にウェイトを掛けて上記類似度を演算することを特徴としている。
【００１３】
上記請求項６の類似画像の検索方法によれば、例えば、上記一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量を表すフーリエ級数の係数のうちの低次の係数に夫々大きいウェイトを掛け、高次の係数に夫々小さいウェイトを掛けることによって、外形形状の概要(例えば円形状や三角形状といった全体的な形状)を比較することが可能となる。一方、上記両画像の特徴量を表す係数のうちの高次の係数に夫々大きいウェイトを掛け、低次の係数に夫々小さいウェイトを掛けることによって、図形の詳細(例えば周囲の細かい凸凹状態)を比較することが可能となる。このように、特徴量を表す係数にウェイトを設定することによって、比較のパラメータを設定することができ、形状の概形を重視して比較するか、形状の詳細を重視して比較するかを自由に設定できる。
【００１４】
また、請求項７のプログラム記憶媒体は、画像から島の外形形状を抽出する第１ステップと、上記第１ステップにより抽出された外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とする第２ステップと、上記第１,第２ステップにより抽出された一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を演算する第３ステップとを有する情報処理プログラムを記憶したことを特徴としている。
【００１５】
上記請求項７のプログラム記憶媒体によれば、上記第１ステップで画像から島の外形形状を抽出し、第２ステップでその外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数で特徴量を表すことによって、画像の特徴量を抽出する。そうして、上記第３ステップで検索するキーとなる一つの画像の特徴量と比較する他の画像の特徴量を夫々抽出して、上記１つの特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を上記類似度演算部により求める。なお、上記画像の特徴量は、フーリエ級数の係数の１つで表されたものでもよいし、複数の係数で表されたものでもよい。このように、画像の特徴量をフーリエ級数の係数で数値化し、画像の特徴量を表す数値データに基づいて形状比較することによって、データ量を少なくでき、データ量の多い画像データによる形状比較よりも演算を速くでき、実用レベルの比較演算ができる。また、類似画像検索のためのキーワード等のキーをユーザーが入力することなく、類似画像の検索ができ、キーワード等のキーを入力する煩わしさがない。さらに、上記画像の特徴量を表す係数の絶対値をとったり、０次の次数を外したりすることによって、外形形状が回転,平行移動した類似画像に対しても検索できると共に、係数を夫々の島の外形形状の全周で割ることによって、外形形状が相似形の類似画像に対しても検索できる。
また、請求項８のプログラム記憶媒体は、請求項７のプログラム記憶媒体において、上記第２ステップは、上記フーリエ級数展開して求めた係数のうち、０次の係数を外した係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とする情報処理プログラムを記憶したことを特徴としている。
上記請求項８のプログラム記憶媒体によれば、上記画像の特徴量を表す係数のうち、０次の次数の係数を外すことによって、移動した類似画像に対して検索できる。
【００１６】
また、請求項９のプログラム記憶媒体は、請求項７または８のプログラム記憶媒体において、上記第３ステップは、フーリエ級数の着目したい次数の係数にウェイトを掛けて上記類似度を演算する情報処理プログラムを記憶したことを特徴としている。
【００１７】
上記請求項９のプログラム記憶媒体によれば、例えば、上記一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量を表すフーリエ級数の係数のうちの低次の係数に夫々大きいウェイトを掛け、高次の係数に夫々小さいウェイトを掛けることによって、外形形状の概要(例えば円形状や三角形状といった全体的な形状)を比較することが可能となる。一方、上記両画像の特徴量を表す係数のうちの高次の係数に夫々大きいウェイトを掛け、低次の係数に夫々小さいウェイトを掛けることによって、図形の詳細(例えば周囲の細かい凸凹状態)を比較することが可能となる。このように、特徴量を表す係数にウェイトを設定することによって、比較のパラメータを設定することができ、形状の概形を重視して比較するか、形状の詳細を重視して比較するかを自由に設定できる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の類似画像検索装置および類似画像の検索方法を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００１９】
図１はこの発明の実施の一形態の類似画像検索装置の機能ブロック図であり、１は画像データや各種指示等が入力される入力部、２は上記入力部１からの画像データに基づいて、または、後述する画像データ登録処理部３からの画像データに基づいて、画像内の島の外形形状の特徴量を抽出する特徴量抽出部、３は上記入力部１からの画像データと上記特徴量抽出部２により抽出された特徴量とを対応づけて登録する処理を行う画像データ登録処理部、４は上記画像データ登録処理部３により画像データが格納される画像データ格納部、５は上記画像データ登録処理部３により抽出された画像データの島の外形形状の特徴量が格納される特徴量格納部、６は上記特徴量抽出部２からの画像データの特徴量と上記特徴量格納部５からの画像データの特徴量に基づいて、第１画像としてのキー画像と第２画像としての比較画像との類似度を演算する類似度演算部、７は上記類似度演算部６からの演算結果に基づいて、上記画像データ格納部４からの画像データを表示部８に表示する処理を行う画像データ表示処理部である。
【００２０】
図２は図１の機能を実現するためのハードウェア構成を示す図である。
【００２１】
上記類似画像検索装置は、図２に示すように、装置全体の動作を制御する制御装置１１と、画像,文字等を表示すると共に、操作のための各種表示等を行うＣＲＴ(カソード・レイ・チューブ)１２と、各種入力操作,指示操作等を行うためのキーボード１３およびマウス１４と、上記制御装置１１に内蔵され、データ保管媒体であるフロッピーディスク１５aの記録再生を行うフロッピーディスクドライブ１５bと、ハードディスク装置１６と、画像データあるいは画像編成により作成した図面等を出力するためのプリンタ１７と、画像データを取り込むためのスキャナ１８と、ＣＤ(コンパクト・ディスク)１９aの再生を行うＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bと、音声出力のためのスピーカ２０と、音声入力のためのマイクロフォン２１とによって構成されている。上記ＣＲＴ１２,キーボード１３,マウス１４,ハードディスク装置１６,プリンタ１７,スキャナ１８,ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９b,スピーカ２０およびマイクロフォン２１を制御装置１１に接続している。
【００２２】
上記類似画像検索装置において、上記キーボード１３,マウス１４,スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bで入力部１を構成し、フロッピーディスク１５aおよびハードディスク装置１６で画像データ格納部４および特徴量格納部５を構成し、ＣＲＴ１２で表示部８を構成し、制御装置１１で特徴量抽出部２,画像データ登録処理部３,画像データ表示処理部７を構成している。
【００２３】
図２は図１の制御装置１１に搭載されたＣＰＵ(中央処理装置)２５を中心としたブロック図である。
【００２４】
上記ＣＰＵ２５には、たとえばインテル社製の品番ｉ８０４８６ＤＸ等を用いている。そして、上記ＣＰＵ２５は、装置全体を制御するプログラムが格納されるＲＯＭ(リード・オンリー・メモリー)２８と、各種データおよびプログラムが格納されるＲＡＭ(ランダム・アクセス・メモリー)２９と、画像あるいは文字等をＣＲＴ１２に表示させる表示制御回路３０と、上記キーボード１３からの入力を転送制御するキーボード制御回路３１と、上記マウス１４からの入力を転送制御するマウス制御回路３２と、上記フロッピーディスクドライブ１５bを制御するフロッピーディスクドライブ制御回路３３と、上記ハードディスク装置１６を制御するハードディスク制御回路３４と、上記プリンタ１７への出力を制御するプリンタ制御回路３５と、上記スキャナ１８を制御するスキャナ制御回路３６と、上記ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bを制御するＣＤ−ＲＯＭドライブ制御回路３７と、上記スピーカ２０を制御するスピーカ制御回路３８と、上記マイクロフォン２１を制御するマイクロフォン制御回路３９とをデータバス２６を介して接続している。
【００２５】
また、上記ＣＰＵ２５に、装置全体を動作させるために必要な基準クロックを発生するクロック２７を接続し、さらにデータバス２６を介して各種拡張ボードを接続するための拡張スロット４０を接続している。なお、上記拡張スロット４０にＳＣＳＩＩボード(図示せず)を接続して、フロッピーディスクドライブ１５b,ハードディスク装置１６,スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１９b等を接続してもよい。
【００２６】
上記構成の類似画像検索装置は、図４,図５および図６のフローチャートに従って動作する。図４は上記類似画像検索装置の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り、図５は図４に示す形状抽出処理サブルーチンのフローチャートであり、図６は図４に示す形状比較処理サブルーチンのフローチャートである。
【００２７】
図４のメインルーチンにおいて、まず、上記プログラムが起動されると、ステップＳ１において、後述する処理に必要なフラグの初期化や初期画面表示等が行われる。
【００２８】
次に、ステップＳ２に進み、上記表示部８に表示された初期画面からジョブメニューの「形状抽出」が選択されたか否かを判定し、「形状抽出」が選択されたと判定すると、ステップＳ３に進み、形状抽出処理を行って、ステップＳ９に進む。一方、ステップＳ２で「形状抽出」が選択されていないと判定すると、ステップＳ４に進む。
【００２９】
次に、ステップＳ４でジョブメニューの「形状比較」が選択されたか否かを判定し、「形状比較」が選択されたと判定すると、ステップＳ５に進み、形状比較処理を行って、ステップＳ９に進む。一方、ステップＳ４で「形状比較」が選択されていないと判定すると、ステップＳ６に進む。
【００３０】
次に、ステップＳ６で「その他のメニュー」が選択されたか否かを判定し、「その他のメニュー」が選択されたと判定すると、ステップＳ７に進み、その他のメニュー処理を行って、ステップＳ９に進む。一方、ステップＳ６で「その他のメニュー」が選択されていないと判定すると、ステップＳ８に進む。そして、ステップＳ８で「終了」が選択されたか否かを判定し、「終了」が選択されたと判定すると、この処理を終了する。一方、ステップＳ８で「終了」が選択されていないと判定すると、ステップＳ９に進み、ステップＳ９でその他の処理を行った後、ステップＳ２に戻る。
【００３１】
以下、上記ステップＳ３の形状抽出処理およびステップＳ４の形状比較処理について説明する。なお、その他のステップについては、この発明に直接関係ないので、詳細な説明は省略する。
【００３２】
図４のメインルーチンにおいて形状情報抽出のメニューが選択されると、図５に示す形状抽出処理サブルーチンがＣＰＵ２５により実行される。
【００３３】
まず、ステップＳ１１でデータベースやファイルシステムなどの記憶媒体(フロッピーディスク１５aまたはハードディスク装置１６)から画像データを収得し、正規化する。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ために規程の大きさに縮小させる画像処理のことであり、９０×９０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している。
【００３４】
次に、ステップＳ１２に進み、特徴色抽出を行う。すなわち、ここでいう画像から抽出する形状とは、画像全体から印象に残る単一色で構成された形状を指し、画像処理を施して、特徴となる色を抽出するのである。上記特徴色を抽出するには、例えば、予め決められた色を画像の中から探し出して、その色が存在すれば特徴色として抽出したり、彩度の高い色で多くの面積を占める色を探し出して、特徴色としたりする手法がある。上記特徴色は、一般には一つの画像から複数抽出される。
【００３５】
次に、ステップＳ１３に進み、特徴色の順番の変数カウンタｉに１を代入する。
【００３６】
次に、ステップＳ１４に進み、第ｉ番目の特徴色があるか否かを判定して、第ｉ番目の特徴色があると判定すると、ステップＳ１５に進み、第ｉ番目の特徴色に類似する色の画素の島を抽出し、ラベリングを行って、特徴色の島(ラベリングされた画素どうしで連結している画素の固まり)を求める。このとき、複数の島に分かれてしまう場合は、形状抽出に有効な島を選択する判断条件として、例えば以下の手法を用いる。
【００３７】
(i)  面積が最大の島
(ii)  島の特徴色で占める画素の密度が最大の島
(iii) (i)と(ii)とを総合的に判断して決定される島
(iv)  面積が所定値以上の島
(v)  島の特徴色で占める画素の密度が所定値以上
これらの場合、島が複数個抽出されることがある。島が複数個抽出された場合は、ステップ１６からステップ１８を島の個数に応じて繰り返すように構成する。
【００３８】
次に、ステップＳ１６に進み、４辺から垂直方向にスキャンし、島の外形形状をなす点列を求める。
例えば、図７(A)に示すラベリング画素の場合、上記ラベリング画素(ラベリングされた画素の固まり)を４辺(左下右上)を左回りに回りながら、辺に対して直角方向に対辺に向かって順次スキャンし、夫々最初に遭遇したラベリング画素の座標値を連ねた点列を、図７(b)に示すように、左辺からスキャンした点列Ｌ、下辺からスキャンした点列Ｂ、右辺からスキャンした点列Ｒ、上辺からスキャンした点列Ｕとする。このとき、水平方向のｘ座標の値が図中右に向かって大きくなり、上下方向のｙ座標の値が図中下に向かって大きくなる座標系とする。そして、点列Ｌ,点列Ｂ,点列Ｒおよび点列Ｕからラベリング画素のｘ座標の最小値,最大値［Ｘmin,Ｘmax］とｙ座標の最小値,最大値［Ｙmin,Ｙmax］を求める。
【００３９】
次に、点列ＴのＹminをとる点のうち最小のＸ座標値をとる点から終点までの点列と、点列Ｌの始点からＸminをとる点のうち最大のＹ座標値をとる点までの点列とを論理和演算して、図８に示す点列ＴＬを求める。次に、点列ＬのＸminをとる点のうち最大のＹ座標値をとる点から終点までの点列と、点列Ｂの始点からＹmaxをとる点のうち最大のＸ座標値をとる点までの点列とを論理和演算して、図８に示す点列ＬＢを求める。次に、点列ＢのＹmaxをとる点のうち最大のＸ座標値をとる点から終点までの点列と、点列Ｒの始点からＸmaxをとる点のうち最小のＹ座標値をとる点までの点列とを論理和演算して、図８に示す点列ＢＲを求める。次に、点列ＲのＸmaxをとる点のうち最小のＹ座標値をとる点から終点までの点列と、点列Ｔの始点からＹminをとる点のうち最大のＹ座標値をとる点までの点列とを論理和演算して、図８に示す点列ＲＴを求める。
【００４０】
そうして求めた点列ＴＬ,点列ＬＢ,点列ＢＲおよび点列ＲＴを順に連結させて、図９(A)に示すように、ラベリング画素の島の外形形状のエッジ画素の点列Ａを求める。
【００４１】
次に、上記点列Ａより連続する点が同一直線上にある中間点を冗長点として点列Ａから取り去り、冗長点が除かれた点列Ｂを求める。
【００４２】
すなわち、点列Ａの連続する３つの点Ａｉ,Ａｉ＋１,Ａｉ＋２の座標を夫々、(Ｘｉ,Ｙi),(Ｘｉ＋１,Ｙｉ＋１),(Ｘｉ＋２,Ｙｉ＋２)とすると、
Ｘｉ＋２−Ｘｉ＋１＝Ｘｉ＋１−Ｘｉ
かつ、
Ｙｉ＋２−Ｙｉ＋１＝Ｙｉ＋１−Ｙi
を満足する点Ａｉ＋１を冗長点として取り去る。
【００４３】
または、上記点Ａｉ,Ａｉ＋１,Ａｉ＋２より２つのベクトルＶ１,Ｖ２を、
Ｖ１＝Ａｉ＋１−Ａｉ
Ｖ２＝Ａｉ＋２−Ａｉ＋１
で表すと、
１.０−（Ｖ１・Ｖ２）／（｜Ｖ１｜｜Ｖ２｜）  ＜  ε
の条件を満足するとき、すなわち、２つのベクトルＶ１,Ｖ２のなす角度が角度ε未満であるとき、点Ａｉ＋１を冗長点として取り去る。
【００４４】
次に、ステップＳ１７に進み、多角形のフーリエ級数展開法により各次数の係数と全周を求める。
【００４５】
すなわち、上記ステップＳ１６で求めた点列Ｂは、ラベリングされた島の外周を反時計回りに一周する点列であり、抽出したい外形形状を多角形近似したものとなっており、その点列Ｂに対してフーリエ級数展開法により各次数の係数の値と点列Ｂの全長を求めるのである。このとき、フーリエ級数展開法により高次の係数まで求めるほど精度のよい結果が得られるが、画像を縮小して正規化する過程とラベリングされた画素から形状の点列を求める過程において精度はある程度失われるので、適当な次数で計算を打ち切る。本出願人による実験結果では、通常の類似画像検索で１次から１０次もしくは１次から２０次程度までの次数の係数を求めると、形状比較において良好な結果が得られた。
【００４６】
次に、ステップＳ１８に進み、ステップＳ１７で求められた各次数の係数の絶対値を求め、その係数の絶対値を全周で割る。上記係数の絶対値を求めることによって、回転図形に対して検索できるようになり、係数の絶対値を全周で割った値を求めることによって、相似図形に対して検索できるようになる。なお、このとき、０次の係数を特徴量から外すことによって、移動図形に対しても検索できるようになる。
【００４７】
次に、ステップＳ１９に進み、特徴色の数を表す変数カウンタｉをインクリメントした後、ステップＳ１４に戻る。
【００４８】
そして、ステップＳ１４で第ｉ番目の特徴色がないと判定すると、ステップＳ２０に進み、抽出した特徴色と形状の特徴量をデータベース(フロッピーディスク１５aまたはハードディスク装置１６)内に保存して、この形状抽出処理サブルーチンを終わり、図４のメインルーチンに戻る。
【００４９】
上記形状抽出処理によって、対象となる画像から形状の特徴量を表すフーリエ級数の係数を生成し、特徴量格納部６に保管する。
【００５０】
以下、図５のステップＳ１７に用いられるフーリエ級数展開法について詳細に説明する。
【００５１】
例えば、始点と境界に沿って距離ｌだけ離れた点の位置座標をｕ(l)とし、位置座標ｕ(l)を複素平面で表すと、
ｕ(l)＝ｘ(l)＋ｉｙ(l)      ………(１)
となる。上記位置座標ｕ(l)は複素関数であり、位置座標ｕ(l)を周期Ｌの周期関数として、位置座標ｕ(l)のフーリエ級数展開について複素表現すると、
【数１】
0003695084.tif 000002
となり、各次数の係数ａｋは、
【数２】
0003695084.tif 000003
となる。
【００５２】
ここで、画像データから得られた島の外形形状は、多角形になるので、図１１に示すように、多角形の隣接する３つの頂点Ｖｋ−１,Ｖｋ,Ｖｋ＋１において、頂点Ｖｋ−１と頂点Ｖｋとの間の辺と水平基準線とのなす角をθｋ、頂点Ｖｋ−１と頂点Ｖｋとの間の距離すなわち辺の長さをｒｋとすると共に、
【数３】
0003695084.tif 000004
とすると、上記関数ｕ(l)は、
【数４】
0003695084.tif 000005
となる。上記式(５)を式(３)に代入すると、次数ｎ≠０の場合、ｎ次の係数ａｎは、
【数５】
0003695084.tif 000006
となり、次数ｎ＝０の場合すなわち０次の場合の係数ａ０は、形状に関係なく、図形の位置に関する値となる。
【００５３】
また、図４のメインルーチンにおいて形状比較処理のメニューが選択されると、図６に示す形状比較処理サブルーチンがＣＰＵ２５により実行される。
【００５４】
ここでは、第１画像としてのキーとなる画像(以下、キー画像という)をユーザーが指定し、キー画像の形状特徴量と第２画像としての検索対象の比較画像の形状特徴量との類似度を計算し、類似度の高い上位ｓ個の画像を類似度の高い順にソーティングして表示する処理について説明する。
【００５５】
図６において、まず、ステップＳ２１でユーザーが指定したキー画像の形状の特徴量をデータベースからロードする。
【００５６】
次に、ステップＳ２２で類似度が上位ｓ位までの配列を空にする。上記配列には、以降のステップで画像データの情報を代入する。
【００５７】
次に、ステップＳ２３に進み、検索対象の画像データベースのレコードポインタをトップに移動する。
【００５８】
次に、ステップＳ２４に進み、上記レコードポインタが指す画像の形状の特徴量をデータベース(特徴量格納部５)からロードする。
【００５９】
次に、ステップＳ２５に進み、キー画像の形状の特徴量と検索対象の形状の特徴量との類似度を計算する。
【００６０】
次に、ステップＳ２６に進み、ステップＳ２５で計算された類似度が上位ｓ位までに入るか否かを判定し、類似度が上位ｓ位までに入ると判定すると、ステップＳ２７に進む一方、類似度が上位ｓ位までに入らないと判定すると、ステップＳ２７をスキップする。従来の類似画像検索装置の場合、キーがヒットしたか否かで表示／非表示の区切りを付けていたが、この類似画像検索装置の場合、類似度が高い画像を優先的に表示するために、類似度で上位何位までの画像をソートして表示する。なお、類似度０は画像が同一、類似度１は画像の類似性が全く無いことを表し、類似度が０に近いほど類似性が高く、類似度が１に近いほど類似性が低いことを意味する。また、上位何位までを表示するかはユーザーが指定することができる。
【００６１】
次に、ステップＳ２７で上位ｓ位までの配列に追加する。すなわち、既に上位ｓ位までの配列がいっぱいになっている場合は、最も類似度の低いデータを配列から削除し、今回求めた類似度を配列に追加するのである。
【００６２】
次に、ステップＳ２８に進み、レコードポインタを１つ進める。
【００６３】
そして、ステップＳ２９に進み、次の検索対象画像のレコードの有無を判定し、次の検索対象画像のレコードが有ると判定すると、ステップＳ２４に戻り、ステップＳ２４〜Ｓ２９を繰り返す。一方、ステップＳ２９で次の検索対象画像のレコードが無いと判定すると、ステップＳ３０に進む。
【００６４】
次に、ステップＳ３１で上位ｓ位までの配列内の類似度をソートする。
【００６５】
そして、ステップＳ３１に進み、検索結果をソート順に表示する。すなわち、上位ｓ位までの画像データを類似度の高い順にＣＲＴ１２により表示するのである。その後、この形状比較処理サブルーチンを終わり、図４のメインルーチンに戻る。
【００６６】
ここまでは、キー画像に１つの形状特徴量が存在し、比較対象の画像にも１つの形状特徴量が夫々存在する場合について説明したが、キー画像に複数の形状特徴量が存在し、比較対象の画像に形状特徴が存在しないかまたは複数の形状特徴量が存在する場合における形状比較は、次のように類似度を定義して行う。
【００６７】
まず、キー画像の１つの形状特徴量と比較画像の１つの形状特徴量との類似度は、
【数６】
0003695084.tif 000007
により求める。ただし、ａｉはキー画像のｉ次の係数、ａｉ'は比較画像のｉ次の係数であり、Ｗｉは、
【数７】
0003695084.tif 000008
【数８】
0003695084.tif 000009
とする。通常の比較であれば、ｋ＝０.０とするが、低次の係数で表される特徴量を重視する場合、ｋ＝−０.５、高次の係数で表される特徴量を重視する場合、ｋ＝０.５とする。なお、ＷＡｌｌは、ｋの値により類似度の数値が変動するのを避けるため、正規化前の係数の幾何平均ＷＡｌｌを求めて、正規化を行っている。上記ウェイトＷｉの例を表１に示している。
【表１】
0003695084.tif 000010
そして、キー画像にＮ個の形状特徴量が存在し、比較対象の画像にもＭ個の形状特徴量が存在する場合、上記式(７)による比較演算をＮ×Ｍ回行って、類似度の高い上位Ｊ個の形状特徴量によって類似度Ｄを求めると、
Ｄ  ＝  （ｒ１Ｄ１＋ｒ２Ｄ２＋…＋ｒＪＤＪ）／Ｊ  ………  (１０)
となり、なお、ｒ１,ｒ２,…,ｒＪは、特徴色の画面に対する割合から得られるウェイトであり、この実施の形態では、ｒ１,ｒ２,…,ｒＪを全て１としている。
【００６８】
上記類似画像検索装置において、正１２角形,正六角形,正三角形,「Ｅ」の形状,「Ｆ」の形状および「山」の形状の特徴量を求め、その特徴量に基づいて任意のキー画像と他の比較画像との類似度を求めた結果について以下に説明する。なお、図１２〜図１７は、正１２角形,正六角形,正三角形,「Ｅ」の形状,「Ｆ」の形状および「山」の形状について、１次から１０次までの正の次数の係数と負の次数の係数で表された特徴量を示している。
【００６９】
例えば、図１２〜図１７の特徴量に基づいて、正１２角形と他の形状との類似度を求めると、
Ｄ(正１２角形,正六角形)＝0.00865
Ｄ(正１２角形,正三角形)＝0.04309
Ｄ(正１２角形,「Ｅ」の形状)＝15.127
Ｄ(正１２角形,「Ｆ」の形状)＝12.687
Ｄ(正１２角形,「山」の形状)＝12.034
となり、正１２角形(図１８(A)に示す)に対して類似度が高い順に並べると、図中左側から正六角形,正三角形,「山」の形状,「Ｆ」の形状,「Ｅ」の形状の順となる(図１８(B)に示す)。また、図１２〜図１７の特徴量に基づいて、「Ｅ」の形状と他の形状との類似度を求めると、
Ｄ(「Ｅ」の形状,正１２角形)＝0.1230
Ｄ(「Ｅ」の形状,正六角形)＝0.1183
Ｄ(「Ｅ」の形状,正三角形)＝0.1033
Ｄ(「Ｅ」の形状,「Ｆ」の形状)＝0.03059
Ｄ(「Ｅ」の形状,「山」の形状)＝0.02517
となり、「Ｅ」の形状(図１８(C)に示す)に対して類似度が高い順に並べると、図中左側から「山」の形状,「Ｆ」の形状,正三角形,正六角形,正１２角形の順となる(図１８(D)に示す)。このように、いずれの場合も、人間の感じる図形の類似性と似ていることが分かる。
【００７０】
このように、上記特徴量抽出部２は、画像データから島の外形形状を抽出し、その外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数によって特徴量を表すことによって、画像の特徴量を抽出し、そうして抽出されたキー画像の特徴量を表す係数と比較画像の特徴量を表す係数とを上記式(７),(８),(９)を用いて、キー画像と比較画像の類似度Ｄを求める。したがって、上記キー画像と比較画像の特徴量を夫々抽出して、各画像の特徴量をフーリエ級数展開して求めた係数で数値化し、各画像の特徴量を表す数値データに基づいて形状比較することによって、データ量を少なくでき、データ量の多い画像データによる形状比較よりも演算を速くでき、実用レベルの比較演算を行うことができる。また、類似画像検索のためのキーワード等のキーをユーザーが入力することなく、類似画像の検索ができるので、キーワード等のキーを入力する煩わしさがない。
【００７１】
また、上記キー画像と比較画像の特徴量を表す係数の絶対値をとり、それら係数の絶対値で表されたキー画像と比較画像の特徴量に基づいて、類似度演算部６によりキー画像と比較画像との類似度Ｄを演算することによって、回転した画像に対しても形状比較が可能となる。また、上記キー画像と比較画像の特徴量を表す係数のうち０次の係数を夫々外し、０次の次数が外された特徴量に基づいて、類似度演算部６によりキー画像と比較画像との類似度Ｄを演算することによって、平行移動した画像に対しても形状比較が可能となる。さらに、上記キー画像と比較画像の特徴量を表す係数の値を夫々の島の外形形状の全周で割り、係数が全周で割られた値で表された特徴量に基づいて、類似度演算部６により第１画像と第２画像との類似度を演算することによって、相似する画像に対しても形状比較が可能となる。したがって、外形形状が回転,平行移動した類似画像に対しても検索できると共に、外形形状が相似形の類似画像に対しても検索することができる。
【００７２】
また、上記キー画像と比較画像の特徴量を表す係数のうちの低次の係数に夫々大きいウェイトを掛け、高次の係数に夫々小さいウェイトを掛けることによって、図形の概形(例えば円形状や三角形状といった全体的な形状)を比較する一方、キー画像と比較画像の特徴量を表す係数のうちの高次の係数に夫々ウェイトを掛け、低次の係数に夫々小さいウェイトを掛けることによって、外形形状の詳細(例えば周囲の細かい凸凹状態)を比較する。したがって、キー画像と比較画像の特徴量を表す係数にウェイトを設定することによって、比較のパラメータを設定でき、形状の概形を重視して比較するか、または形状の詳細を重視して比較するかを自由に設定することができる。
【００７３】
上記実施の形態では、上記特徴量抽出部２により抽出された画像の特徴量を表すフーリエ級数展開により求められた複数の係数を用いて、キー画像と比較画像の類似度を求めたが、１つの係数を用いて類似度を求めてもよい。また、同じ次数の係数の差の２乗の和を類似度として求めたが、類似度の求め方はこれに限らず、例えば同じ次数の係数の差の２乗の和の平方根を求めて、空間距離を比較してもよく、フーリエ級数の係数を比較する他のいかなる方法を用いて類似度を求めてもよい。
【００７４】
また、上記実施の形態では、画像データ格納部３をフロッピーディスク１５aおよびハードディスク装置１６で構成しているが、光磁気ディスク装置等の他の情報記憶装置であってもよい。また、上記入力部１としては、スキャナ１８,ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９b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入力装置を用いてもよい。また、出力装置としてプリンタ１７を用いているが、デジタル複写機等の他の出力装置を用いてもよい。
【００７５】
また、上記実施の形態では、制御装置１１全体を制御するプログラムがＲＯＭ２８に記憶されている類似画像検索装置について説明しているが、この発明によるプログラムの一部または全部をフロッピーディスク等のプログラム記憶媒体に保管して、必要に応じて上記プログラムをパーソナルコンピュータ等の装置に読み込んで、実行させてもよい。
【００７６】
また、上記実施の形態では、形状比較処理において、抽出された形状をその特徴色に関わらず、形状のみの類似度を演算して形状比較したが、特徴色毎に抽出された形状について、特徴色毎の外形形状の類似度を夫々演算して、形状比較してもよい。
【００７７】
【発明の効果】
以上より明らかなように、請求項１の発明の類似画像検索装置は、特徴量抽出部は、画像から島の外形形状を抽出し、その外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量として抽出し、上記特徴量抽出部により抽出された一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を演算するものである。
【００７８】
したがって、請求項１の発明の類似画像検索装置によれば、上記特徴量抽出部によって、検索するキーとなる一つの画像の特徴量と比較する他の画像の特徴量を夫々抽出して、各画像の特徴量をフーリエ級数展開して求めた係数で数値化し、各画像の特徴量を表す数値データに基づいて形状比較することによって、データ量を少なくでき、データ量の多い画像データによる形状比較よりも演算を速くでき、実用的な類似画像検索装置を実現することができる。また、類似画像検索のためのキーワード等のキーをユーザーが入力することないので、キーワード等のキーを入力する煩わしさがない。さらに、上記両画像の特徴量を表す係数の絶対値をとったり、０次の次数の係数を除外したり、係数を夫々の島の外形形状の全周で割ったりした後、上記類似度演算部により両画像の類似度を演算することによって、外形形状が回転,平行移動した類似画像に対しても検索できると共に、外形形状が相似形の類似画像に対しても検索することができる。
また、請求項２の発明の類似画像検索装置は、請求項１の類似画像検索装置において、上記特徴量抽出部は、上記フーリエ級数展開して求めた係数のうち、０次の係数を外した係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とするので、移動した類似画像に対して検索できる。
【００７９】
また、請求項３の発明の類似画像検索装置は、請求項１または２の類似画像検索装置において、上記類似度演算部は、フーリエ級数の着目したい次数の係数にウェイトを掛けて上記類似度を演算するので、高次,低次の係数にどのようにウェイトを掛けるかによって、形状の概形を重視して比較するか、または形状の詳細を重視して比較するかを自由に設定することができる。
【００８０】
また、請求項４の発明の類似画像の検索方法は、第１ステップで画像から島の外形形状を抽出し、第２ステップで抽出された外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とし、第３ステップで上記第１,第２ステップにより抽出された一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を演算するものである。
【００８１】
したがって、請求項４の発明の類似画像の検索方法によれば、検索するキーとなる一つの画像の特徴量と比較する他の画像の特徴量を夫々抽出して、各画像の特徴量をフーリエ級数展開して求めた係数で数値化し、各画像の特徴量を表す数値データに基づいて形状比較することによって、データ量を少なくでき、データ量の多い画像データによる形状比較よりも演算を速くでき、実用的な類似画像検索装置を実現することができる。また、類似画像検索のためのキーワード等のキーをユーザーが入力することないので、キーワード等のキーを入力する煩わしさがない。さらに、上記両画像の特徴量を表す係数の絶対値をとったり、０次の次数の係数を除外したり、係数を夫々の島の外形形状の全周で割ったりした後、両画像の類似度を演算することによって、外形形状が回転,平行移動した類似画像に対しても検索できると共に、外形形状が相似形の類似画像に対しても検索することができる。
また、請求項５の発明の類似画像の検索方法は、請求項４の類似画像の検索方法において、上記第２ステップは、上記フーリエ級数展開して求めた係数のうち、０次の係数を外した係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とするので、移動した類似画像に対して検索できる。
【００８２】
また、請求項６の発明の類似画像の検索方法は、請求項４または５の類似画像の検索方法において、上記第３ステップでフーリエ級数の着目したい次数の係数にウェイトを掛けて上記類似度を演算するので、高次,低次の係数にどのようにウェイトを掛けるかによって、形状の概形を重視して比較するか、または形状の詳細を重視して比較するかを自由に設定することができる。
【００８３】
また、請求項７の発明のプログラム記憶媒体は、画像から島の外形形状を抽出する第１ステップと、上記第１ステップにより抽出された外形形状のエッジ画素の点列をフーリエ級数展開して係数を求め、その係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とする第２ステップと、上記第１,第２ステップにより抽出された一つの画像の特徴量と他の画像の特徴量とから両画像の類似度を演算する第３ステップとを有する情報処理プログラムを記憶したものである。
【００８４】
したがって、請求項７の発明のプログラム記憶媒体によれば、検索するキーとなる一つの画像の特徴量と比較する他の画像の特徴量を夫々抽出して、各画像の特徴量をフーリエ級数展開して求めた係数で数値化し、各画像の特徴量を表す数値データに基づいて形状比較することによって、データ量を少なくでき、データ量の多い画像データによる形状比較よりも演算を速くでき、実用的な類似画像検索装置を実現することができる。また、類似画像検索のためのキーワード等のキーをユーザーが入力することないので、キーワード等のキーを入力する煩わしさがない。さらに、上記両画像の特徴量を表す係数の絶対値をとったり、０次の次数の係数を除外したり、係数を夫々の島の外形形状の全周で割ったりした後、両画像の類似度を演算することによって、外形形状が回転,平行移動した類似画像に対しても検索できると共に、外形形状が相似形の類似画像に対しても検索することができる。
また、請求項８の発明のプログラム記憶媒体は、請求項７のプログラム記憶媒体において、上記第２ステップは、上記フーリエ級数展開して求めた係数のうち、０次の係数を外した係数の絶対値を上記島の外形形状の全周で割ることにより得た値を上記画像の特徴量とするので、移動した類似画像に対して検索できる。
【００８５】
また、請求項９の発明のプログラム記憶媒体は、請求項７または８のプログラム記憶媒体において、上記第３ステップでフーリエ級数の着目したい次数の係数にウェイトを掛けて上記類似度を演算するので、高次,低次の係数にどのようにウェイトを掛けるかによって、形状の概形を重視して比較するか、または形状の詳細を重視して比較するかを自由に設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  図１はこの発明の実施の一形態の類似画像検索装置の機能ブロック図である。
【図２】  図２は図１の機能を実現するハードウェア構成を示す図である。
【図３】  図３は図２の制御装置に搭載されたＣＰＵを中心としたブロック図である。
【図４】  図４は図３のＣＰＵの基本処理動作を説明するフローチャートである。
【図５】  図５は図４の形状抽出処理サブルーチンのフローチャートである。
【図６】  図６は図４の形状比較処理サブルーチンのフローチャートである。
【図７】  図７(A)はラベリング画素を示す図であり、図７(B)は図７(A)のラベリング画素が左辺,下辺,右辺および上辺から夫々スキャンされた点列を示す図である。
【図８】  図８は図７(B)の上辺,左辺の点列を論理和演算し、左辺,下辺の点列を論理和演算し、下辺,右辺の点列を論理和演算し、右辺,上辺の点列を論理和演算して生成された４つの点列を示す図である。
【図９】  図９(A)は図８に示す４つの点列から生成された外形全体の点列を示す図であり、図９(B)は図９(A)の点列の冗長点を除去した点列を示す図である。
【図１０】  図１０は図９(B)の冗長点の除去方法を説明するための図である。
【図１１】  図１１は多角形のフーリエ記述子を説明するための図である。
【図１２】  図１２は正１２角形の特徴量を表す係数を示す図である。
【図１３】  図１３は正六角形の特徴量を表す係数を示す図である。
【図１４】  図１４は正三角形の特徴量を表す係数を示す図である。
【図１５】  図１５は「Ｅ」の特徴量を表す係数を示す図である。
【図１６】  図１６は「Ｆ」の特徴量を表す係数を示す図である。
【図１７】  図１７は「山」の特徴量を表す係数を示す図である。
【図１８】  図１８(A)は正１２角形の図形を示す図であり、図１８(B)は図１８(A)の正１２角形と他の図形との類似度を夫々求めて、類似度が高い順に並べた図を示し、図１８(C)は「Ｅ」の図形を示す図であり、図１８(D)は図１８(C)の「Ｅ」の図形と他の図形との類似度を夫々求めて、類似度が高い順に並べた図を示している。
【符号の説明】
１…入力部、２…特徴抽出部、
３…画像データ登録処理部、４…画像データ格納部、
５…特徴量格納部、６…類似度演算部、
７…画像データ表示処理部、８…表示部。
【図１】
0003695084.tif 000011
【図２】
0003695084.tif 000012
【図３】
0003695084.tif 000013
【図４】
0003695084.tif 000014
【図５】
0003695084.tif 000015
【図６】
0003695084.tif 000016
【図７】
0003695084.tif 000017
【図８】
0003695084.tif 000018
【図９】
0003695084.tif 000019
【図１０】
0003695084.tif 000020
【図１１】
0003695084.tif 000021
【図１２】
0003695084.tif 000022
【図１３】
0003695084.tif 000023
【図１４】
0003695084.tif 000024
【図１５】
0003695084.tif 000025
【図１６】
0003695084.tif 000026
【図１７】
0003695084.tif 000027
【図１８】
0003695084.tif 000028