(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から検出された１以上の関心点から選択される対象関心点を含む所定範囲内における複数の標本点それぞれに関する特徴を表す方向を算出する標本点方向算出ステップと、
前記標本点方向算出ステップにより算出された前記複数の前記標本点それぞれに関する特徴を表す方向に基づいて、前記１以上の前記関心点毎に前記標本点のクラスターを検出するクラスター検出ステップと、
前記クラスター検出ステップによる前記関心点毎の前記標本点のクラスターの検出結果に基づいて前記１以上の前記関心点のうち除外対象とする前記関心点を判定し、その判定結果に応じて前記除外対象とする前記関心点を前記１以上の前記関心点から除外する関心点除外ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項２】
前記関心点除外ステップは、前記クラスター検出ステップにより１以上の前記クラスターが検出された前記関心点を、前記除外対象とする前記関心点であると判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記関心点除外ステップは、前記クラスター検出ステップにより２以上の前記クラスターが検出された前記関心点に関して、前記２以上の前記クラスターが所定の条件を満たす場合、前記除外対象とする前記関心点であると判定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
画像から検出された１以上の関心点から選択される対象関心点を含む所定範囲内における複数の標本点それぞれに関する特徴を表す方向を算出する標本点方向算出部と、
前記標本点方向算出部により算出された前記複数の前記標本点それぞれに関する特徴を表す方向に基づいて、前記１以上の前記関心点毎に前記標本点のクラスターを検出するクラスター検出部と、
前記クラスター検出部による前記関心点毎の前記標本点のクラスターの検出結果に基づいて前記１以上の前記関心点のうち除外対象とする前記関心点を判定し、その判定結果に応じて前記除外対象とする前記関心点を前記１以上の前記関心点から除外する関心点除外部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
コンピューターに、
画像から検出された１以上の関心点から選択される対象関心点を含む所定範囲内における複数の標本点それぞれに関する特徴を表す方向を算出する標本点方向算出ステップと、
前記標本点方向算出ステップにより算出された前記複数の前記標本点それぞれに関する特徴を表す方向に基づいて、前記１以上の前記関心点毎に前記標本点のクラスターを検出するクラスター検出ステップと、
前記クラスター検出ステップによる前記関心点毎の前記標本点のクラスターの検出結果に基づいて前記１以上の前記関心点のうち除外対象とする前記関心点を判定し、その判定結果に応じて前記除外対象とする前記関心点を前記１以上の前記関心点から除外する関心点除外ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラ撮影等で得られた画像（以下、対象画像と称する）に対して、予め用意した複数の候補画像の中から類似した画像を検索するための、映像処理技術が研究開発されている。
【０００３】
一般的には、予め候補画像に対して画像特徴量を記述しておき、検索時に対象画像に対しても画像特徴量を算出して、それら画像特徴量の類似度を計測することで類似した候補画像を決定することが行われる。画像特徴量の算出においては、画像中の特徴的な箇所を関心点として検出し、関心点近傍における画像信号の変化量を特徴量記述子として得ることが行われる。このとき特徴量記述子は複数の数値により構成され、特徴量空間におけるベクトル量として扱うことができる。
【０００４】
特徴量記述子を得る従来方法としては、画像にあるデジタルフィルタを適用して所定の条件を満たす箇所を関心点として検出し、関心点近傍に他のデジタルフィルタを適用して関心点の方向を決定し、関心点を原点として関心点の方向を軸とした座標空間におけるデジタルフィルタ応答の群を特徴量記述子として算出する方法がある。
【０００５】
また、関心点の検出に関する従来の方法としては、関心点に求められる特徴（対象画像や候補画像それぞれにおいて、同等な点が同等に選択される）に基づいて、画像内のｘ軸、ｙ軸およびスケール次元で構成する３次元空間から、例えばヘッセの行列式の最小検査によって関心点を検出する方法がある。以下、このような関心点を検出する方法を関心点検出ステップと称して説明する。
【０００６】
関心点の方向を決定する従来の方法としては、関心点を取り囲む領域内に設けられた複数タイルに基づいて関心点の方向を決定する方法がある。なお、複数タイルには、複数の画素が含まれる。この方法では、具体的には、複数タイルに対し、ｘ方向とｙ方向のデジタルフィルタを適用し、コントラスト関連の応答を生成（つまり各タイルからｘ方向成分及びｙ方向成分を持つベクトルを算出）する。そして、各タイルから算出されたベクトルを向き決定ウィンドウ毎に合成する。この合成されたベクトルの中から、最大ベクトルを選択することで関心点の方向を決定する。なお、ここで言うタイルとは、以下で説明する標本点が含まれる方向算出範囲内の画像（の部分領域）に相当する概念である。
【０００７】
そのデジタルフィルタの適用としては、積分画像上の該当するタイルへ、ｘ方向とｙ方向のボックスフィルタそれぞれを適用する方法がある（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許第４９８２５５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来の方法では、関心点の方向を決定した後において、関心点が周辺に固まって算出される場合があり、さらにそれらの関心点の方向が類似してしまう場合があった。この際、類似した特徴量記述子を持つ複数の関心点が固まって選出される場合（つまり複数の互いに区別できない関心点が選出される場合）がある。このような場合、例えば、対象画像の複数の関心点が、候補画像の一つの関心点と類似することになり、複数の候補画像から対象画像に対応する画像を精度よく検索することができないという問題が発生することがある。
【００１０】
そこで本発明は、上記従来技術の問題に鑑みてなされたものであり、対象画像に対応する画像を精度よく検出することができる情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）本発明の一態様は、画像から検出された１以上の関心点から選択される対象関心点を含む所定範囲内における複数の標本点それぞれに関する特徴を表す方向を算出する標本点方向算出ステップと、前記標本点方向算出ステップにより算出された前記複数の前記標本点それぞれに関する特徴を表す方向に基づいて、前記１以上の前記関心点毎に前記標本点のクラスターを検出するクラスター検出ステップと、前記クラスター検出ステップによる前記関心点毎の前記標本点のクラスターの検出結果に基づいて記１以上の前記関心点のうち除外対象とする前記関心点を判定し、その判定結果に応じて前記除外対象とする前記関心点を前記１以上の前記関心点から除外する関心点除外ステップと、を有することを特徴とする情報処理方法である。
【００１３】
（２）また、本発明の他の態様は、前記関心点除外ステップは、前記クラスター検出ステップにより１以上の前記クラスターが検出された前記関心点を、前記除外対象とする前記関心点であると判定する、ことを特徴とする（１）に記載の情報処理方法である。
【００１４】
（３）また、本発明の他の態様は、前記関心点除外ステップは、前記クラスター検出ステップにより２以上の前記クラスターが検出された前記関心点に関して、前記２以上の前記クラスターが所定の条件を満たす場合、前記除外対象とする前記関心点であると判定する、ことを特徴とする（１）又は（２）に記載の情報処理方法である。
【００１５】
（４）また、本発明の他の態様は、画像から検出された１以上の関心点から選択される対象関心点を含む所定範囲内における複数の標本点それぞれに関する特徴を表す方向を算出する標本点方向算出部と、前記標本点方向算出部により算出された前記複数の前記標本点それぞれに関する特徴を表す方向に基づいて、前記１以上の前記関心点毎に前記標本点のクラスターを検出するクラスター検出部と、前記クラスター検出部による前記関心点毎の前記標本点のクラスターの検出結果に基づいて前記１以上の前記関心点のうち除外対象とする前記関心点を判定し、その判定結果に応じて前記除外対象とする前記関心点を前記１以上の前記関心点から除外する関心点除外部と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。
【００１６】
（５）また、本発明の他の態様は、コンピューターに、画像から検出された１以上の関心点から選択される対象関心点を含む所定範囲内における複数の標本点それぞれに関する特徴を表す方向を算出する標本点方向算出ステップと、前記標本点方向算出ステップにより算出された前記複数の前記標本点それぞれに関する特徴を表す方向に基づいて、前記１以上の前記関心点毎に前記標本点のクラスターを検出するクラスター検出ステップと、前記クラスター検出ステップによる前記関心点毎の前記標本点のクラスターの検出結果に基づいて前記１以上の前記関心点のうち除外対象とする前記関心点を判定し、その判定結果に応じて前記除外対象とする前記関心点を前記１以上の前記関心点から除外する関心点除外ステップと、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の一態様によれば、対象画像に対応する画像を精度よく検出することができる画像の特徴を示す関心点を記述する情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施形態に係る情報処理装置１の機能構成の一例を示す図である。
【図２】制御部１６が対象画像に似た画像を候補画像１２１から検出する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図３】ノイズが検出される可能性が高い部分を含む対象画像の一部分を例示する図である。
【図４】複数の標本点に係る方向算出範囲ＢＦのそれぞれ毎に算出されたウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）と、そのウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）に基づいて算出された方向算出範囲ＢＦに係る標本点の方向を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＜概要＞
まず、以下に示す実施形態に係る情報処理装置１の概要を説明し、その後により詳細な実施形態について説明する。本実施形態に係る情報処理装置１は、デジタル画像を構成する複数の点（例えば、画素等）のうち、特徴的な点（関心点）に基づいて、デジタル画像の特徴を判定する。一例として、この情報処理装置１は、複数のデジタル画像のうちのあるデジタル画像（以下、対象画像と称する）と、他の複数のデジタル画像（以下、候補画像と称する）とについて、画像の特徴をデジタル画像間において比較することにより、対象画像に対応する画像を複数の候補画像の中から抽出する。
【００２０】
以下では、説明の便宜上、対象となる画像が表示部に表示された場合に表示部に映し出される事物のことを、対象となる画像上の事物と称し、事物が表示されない部分であって所定の許容範囲内で単一色（無地）が映し出される部分を無地背景と称して説明する。なお、無地背景は、所定の許容範囲内で単一色が映し出される部分に代えて、中間色（複数色、例えば白と黒とを細かい市松模様などに配置した合成色で、人間の目的には単一な灰色と錯覚するもの等）が映し出された部分等であってもよい。
【００２１】
この具体例において情報処理装置１は、デジタル画像内のある点を、画像の特徴を示す関心点として検出し、検出した関心点における画像の方向（関心点方向）に基づいて、対象画像に対応する画像を複数の候補画像の中から抽出する。この関心点の選択は、さまざまな条件に基づいて行われ、例えば、関心点検出ステップによって行われる。以下、ある対象画像と複数の候補画像とについて、何らかの条件に基づいて選択された関心点における画像の方向、すなわち関心点方向に基づいて対象画像に対応する画像を複数の候補画像の中から抽出する処理において、ノイズとなる可能性が高い関心点を除去する処理について説明する。このノイズとなる可能性が高い関心点を除去する処理によって、情報処理装置１は、高い精度で対象画像に対応する候補画像を抽出することができる。
【００２２】
ノイズとなる可能性が高い関心点を除去する処理についての概要を説明する前に、まず関心点方向に基づいて対象画像に対応する画像を複数の候補画像の中から抽出する処理における基本的な事柄について説明する。情報処理装置１は、対象画像から何らかの条件に基づいて１以上の関心点を検出し、検出された対象画像に係る１以上の関心点から関心点を１つずつ対象関心点として選択する。情報処理装置１は、選択された対象関心点毎に対象関心点の近傍に含まれる複数の標本点それぞれの方向を算出する。
【００２３】
ここで、対象画像とは、情報処理装置１がユーザーからの操作を受け付けることによって選択した画像を示す。ユーザーからの操作とは、例えば、複数の画像から１つの画像を選択する操作や、撮像装置により撮像された画像を読み込む操作、インターネット等を介して画像を取得する操作等を示す。また、標本点とは、関心点の近傍を示すある所定範囲内に含まれる複数の点を示す。標本点の一例としては、対象関心点が画素の場合、その対象関心点の近傍に含まれる複数の画素が挙げられるが、これに代えて、対象関心点の近傍に含まれる他の何らかの複数の点等であってもよい。
【００２４】
これらの標本点は、例えば、対象関心点の近傍におけるｘ軸方向及びｙ軸方向に、格子状に配列される。なお、これらの標本点は、格子状に配列される構成に代えて、他の形状に配列される構成であってもよい。格子状に配列された標本点間の間隔は、例えば、関心点毎に予め定められている、１ｓ（ｓは、スケールを示す）である。なお、これらの関心点と標本点は、画像中の画素位置であることが望ましいが、必ずしも画素位置である必要はなく、画素位置を整数位置とすれば少数精度の位置であってもよい。
【００２５】
これらの標本点が含まれる対象関心点の近傍とは、例えば、対象関心点を中心とした半径６ｓの円形の範囲を示す。なお、対象関心点の近傍は、これに代えて、対象関心点を中心とした半径６ｓの円形の範囲よりも小さな半径の円形の範囲を示す構成であってもよく、半径６ｓの円形の範囲よりも大きな半径の円形の範囲を示す構成であってもよい。また、対象関心点の近傍は、対象関心点を中心とした円形の範囲を示す構成に代えて、対象関心点を含む長方形範囲や正方形範囲、菱形範囲等、他の対象関心点を含む形状の範囲を示す構成であってもよい。
【００２６】
対象関心点の近傍に含まれる複数の標本点とは、この一例において、対象関心点を中心とした半径６ｓの円形範囲内に含まれる１１３の標本点を示す。以下では、説明の便宜上、この複数の標本点をまとめて対象標本点群と称して説明する。また、対象標本点群に含まれるそれぞれの標本点を対象標本点群の標本点と称して説明する。
【００２７】
対象標本点群の標本点の方向は、それら対象標本点群の標本点毎に対応づけられた所定の方向算出範囲（面積）内の輝度値の勾配等に基づくウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）によって算出される。なお、標本点の方向は、標本点毎に対応付けられた方向算出範囲内の色相の勾配や明度の勾配等、方向算出範囲内における他の何らかの値の勾配に基づくウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）によって算出されてもよい。また、情報処理装置１は、算出した標本点に係るウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）を次に示す式（１）に代入することにより、標本点毎に、標本点についての角度θを標本点の方向として算出する。
【００２８】
θ＝ｔａｎ−１（ｄｙ／ｄｘ）  ・・・（１）
【００２９】
以上のようにして、情報処理装置１は、対象標本点群の標本点それぞれの方向を算出し、算出された方向に基づいて関心点方向を算出することができる。以上で基本的な事柄の説明を終え、次にノイズとなる可能性が高い関心点を除去する処理についての概要を説明する。上記のように算出された対象標本点群の標本点それぞれの方向に基づいて、情報処理装置１は、対象画像に係る１以上の関心点のうち、ノイズとなる可能性が高い関心点を判定する。ここで、ノイズとは、関心点方向を決定した後において、ある関心点の周辺に固まって算出される複数の関心点であって方向が類似する関心点のことを示す。このような複数の関心点は、類似した特徴量記述子を持つ可能性が高いため、それぞれを区別することができない場合がある。
【００３０】
このような場合、例えば、対象画像の複数の関心点が、候補画像の１つの関心点と類似する（すなわち、関心点に基づく画像のマッチングにおいて、誤マッチングを起こす）場合があり、複数の候補画像から対象画像に対応する画像を精度よく検索することができないという問題が発生することがある。それ故、以下では、このような問題を引き起こす複数の関心点をノイズと称して説明する。なお、このようなノイズは、例えば、対象画像に映っている事物と無地背景との境界を示すエッジや、コーナー（角）、ブロブ、Ｔ分岐等（以下、エッジ等と称する）の位置上で検出されることが多い。
【００３１】
ここで、これらのエッジ等の位置上で検出される関心点の近傍に含まれる標本点のうち、標本点に対応付けられた方向算出範囲内においてエッジ等が無地背景に囲まれていた場合、その方向算出範囲に含まれる標本点の方向は、所定の角度範囲（例えば、方向を示す角度範囲において±０．１°範囲等）内で同じ方向を向く傾向がある。この傾向を利用することで、情報処理装置１は、標本点の方向に基づいて対象標本点群に係る対象関心点がノイズとなる可能性が高いか否かを判定する。
【００３２】
情報処理装置１は、対象関心点がノイズとなる可能性が高いと判定された場合、対象関心点を除外対象として対象画像に係る１以上の関心点から除外する。このように、情報処理装置１は、対象画像に係る１以上の関心点からノイズとなる可能性が高い関心点を除去することができる。
【００３３】
情報処理装置１は、ここまで説明した対象画像に対する処理であってノイズとなる可能性が高い関心点を除去する処理と同様の処理を複数の候補画像のそれぞれに対して行い、候補画像に係る対象関心点の近傍に含まれる複数の標本点それぞれの方向に基づいて候補画像に係る関心点からノイズとなる可能性が高い関心点を除外対象として除外する。そして、情報処理装置１は、除外されずに残った対象画像に係る１以上の関心点と、除外されずに残った候補画像に係る１以上の関心点とに基づいて、対象画像に対応する画像を複数の候補画像（候補画像の群）から検出する。
【００３４】
情報処理装置１は、ノイズとなる可能性が高い関心点が除去された後に残った関心点に基づいてこの検出を行うため、複数の候補画像から対象画像に対応する画像を精度よく検出することができる。また、情報処理装置１は、ノイズとなる可能性が高い関心点が除去される結果、ノイズとなる可能性が高い関心点に係る計算量を減らすことができるため、計算コストを抑制することができる。なお、対象画像に対応する画像とは、例えば、対象画像に似た画像を示す。対象画像に似た画像とは、対象画像に映っている複数の事物のうち一部又は全部を含む（映っている）候補画像を示す。例えば、対象画像に似た画像とは、対象画像上の複数の人物のうちの特定の人物Ａが映っている候補画像等である。
【００３５】
このように、情報処理装置１は、対象画像から検出された１以上の関心点から選択される対象関心点の近傍にある複数の標本点それぞれの方向を算出し、算出された１以上の関心点それぞれに係る複数の標本点それぞれの方向に基づいて、１以上の関心点のうちノイズとなる可能性が高い関心点を判定し、判定結果に応じてノイズとなる可能性が高い関心点を対象画像から検出された１以上の関心点から除外する。これにより、情報処理装置１は、対象画像に対応する画像を精度よく検出することができる。
【００３６】
＜実施形態＞
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理装置１の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置１は、候補画像１２１を記憶している記憶部１２と、入力受付部１３と、表示部１４と、通信部１５と、制御部１６を備える。なお、候補画像１２１は、複数の候補画像の総称である。
【００３７】
記憶部１２は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やＳＳＤ（Solid  State  Drive）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  Read−Only  Memory）、ＲＯＭ（Read−Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などを含み、制御部１６が処理する各種情報や画像、プログラム、そして候補画像１２１を格納する。なお、記憶部１２は、情報処理装置１に内蔵されるものに代えて、ＵＳＢ等のデジタル入出力ポート等によって接続された外付け型の記憶装置でもよい。
【００３８】
入力受付部１３は、例えば、キーボードやマウス、タッチパッド、その他の入力装置である。なお、入力受付部１３は、表示部として機能してもよく、さらに、タッチパネルとして構成されてもよい。
表示部１４は、情報処理装置１のディスプレイであり、例えば、液晶ディスプレイパネル、あるいは、有機ＥＬ（ElectroLuminescence）ディスプレイパネルである。
通信部１５は、例えば、ＵＳＢ等のデジタル入出力ポートやイーサネットポート等を含んで構成される。
【００３９】
制御部１６は、通信制御部２０と、関心点検出部２１、標本点方向算出部２２と、クラスター検出部２３、関心点除外部２４、と、記述子算出部２５と、画像検索部２６と、表示制御部２７を備える。制御部１６が備えるこれらの機能部のうち一部又は全部は、例えば、図示しないＣＰＵが、記憶部１２に記憶された各種プログラムを実行することで実現される。また、これらの機能部のうち一部又は全部は、ＬＳＩ（Large  Scale  Integration）やＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。
【００４０】
通信制御部２０は、各種の情報や画像等を他の装置から取得するように通信部１５を制御する。また、通信制御部２０は、各種の情報や画像等を他の装置へ出力するように通信部１５を制御する。
関心点検出部２１は、入力受付部１３から受け付けられたユーザーからの操作に基づいて選択された対象画像から１以上の関心点を検出する。また、関心点検出部２１は、記憶部１２により記憶された候補画像１２１に基づいて、候補画像１２１に含まれる候補画像のそれぞれから１以上の関心点を検出する。なお、本実施形態において、情報処理装置１は、対象画像の候補が予め記憶部１２に記憶されているものとして説明するが、これに代えて、例えば、通信部１５を介して他の装置（撮像装置やサーバー等）から対象画像を取得してもよい。
【００４１】
標本点方向算出部２２は、関心点検出部２１により対象画像から検出された１以上の関心点から関心点を１つずつ対象関心点として選択する。そして、標本点方向算出部２２は、選択された対象関心点の近傍に含まれる複数の標本点（対象標本点群の標本点）それぞれの方向を、選択された対象関心点毎に繰り返し算出する。以下では、この算出処理を、標本点方向算出処理と称して説明する。また、標本点方向算出部２２は、候補画像１２１から１つずつ候補画像を選択し、選択された候補画像毎に標本点方向算出処理を繰り返し行うことで、候補画像から検出された各関心点それぞれの近傍に含まれる複数の標本点それぞれの方向を、すべての候補画像に関して算出する。
【００４２】
クラスター検出部２３は、標本点方向算出部２２により算出された対象関心点に係る対象標本点群の標本点それぞれの方向に基づいて、標本点のクラスターを検出する。以下では、標本点のクラスターを単にクラスターと称し、クラスターを検出する処理をクラスター検出処理と称して説明する。また、クラスター検出部２３は、標本点方向算出部２２により選択された候補画像毎にクラスター検出処理を繰り返し行うことで、選択された候補画像において検出された関心点に係る標本点それぞれの方向に基づくクラスターを、すべての候補画像に関して検出する。
【００４３】
関心点除外部２４は、クラスター検出部２３によるクラスターの検出結果に基づいて、対象画像に係る１以上の関心点からノイズとなる可能性が高い関心点を判定し、ノイズとなる可能性が高いと判定された関心点を、対象画像に係る１以上の関心点から除外対象として除外する。以下では、この除外対象を除外する処理を、ノイズ除外処理と称して説明する。また、関心点除外部２４は、標本点方向算出部２２により選択された候補画像毎にノイズ除外処理を繰り返し行うことで、候補画像に係る除外対象を、すべての候補画像に関して除外する。なお、ノイズとなる可能性が高い関心点は、除外対象の一例である。
【００４４】
記述子算出部２５は、関心点検出部２１により対象画像から検出された１以上の関心点のうち関心点除外部２４により除外されずに残った関心点毎に、関心点の近傍に含まれる標本点それぞれの方向に基づいて関心点方向を算出する。そして、記述子算出部２５は、算出された関心点方向に基づいて、関心点の近傍におけるコントラスト情報を用いて特徴量記述子（以下、単に記述子と称する）を算出する。以下では、この記述子を算出する処理を、記述子算出処理と称して説明する。また、記述子算出部２５は、候補画像１２１から１つずつ候補画像を選択し、選択された候補画像毎に記述子算出処理を行うことで、選択された候補画像から検出された関心点であって関心点除外部２４により除外されずに残った関心点の近傍における記述子を、すべての候補画像に関して算出する。
【００４５】
画像検索部２６は、関心点除外部２４により除外されずに残った対象画像の関心点毎に記述子算出部２５により算出された記述子（以下、対象画像に係る記述子群と称する）と、各候補画像の関心点であって関心点除外部２４により除外されずに残った１以上の関心点毎に記述子算出部２５により算出された記述子（以下、候補画像に係る記述子群と称する）とに基づいて、対象画像と似た画像を候補画像１２１から検索する。
【００４６】
この検索の際、画像検索部２６は、例えば、対象画像に係る記述子群と各候補画像に係る記述子群とのマッチングを行い、マッチング度合いが高いものから順に候補画像１２１に含まれる候補画像を並べ、最上位の候補画像を対象画像と似た画像として検索する。マッチングの度合いとは、例えば、対象画像に係る記述子群に含まれるそれぞれの記述子と、候補画像に係る記述子群に含まれるそれぞれの記述子とを比較した時、最近傍探索法（Nearest  Neighbor  Method）等によって記述子間の距離が近い記述子を選択し、その選択された記述子が属する候補画像の記述子の数をカウントアップした得票数によって表される。なお、画像検索部２６は、最上位の候補画像を対象画像と似た画像として検索する構成に代えて、例えば、上位から所定順位までの候補画像を対象画像と似た画像として検索する構成等、マッチング度合が高い順に基づいて対象画像と似た画像を検索する構成であってもよい。
【００４７】
表示制御部２７は、画像検索部２６により検索された対象画像と似た画像を表示するように表示部１４を制御する。
【００４８】
以下、図２を参照して、制御部１６が対象画像に似た画像を候補画像１２１から検出する処理の流れを説明する。図２は、制御部１６が対象画像に似た画像を候補画像１２１から検出する処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下では、制御部１６が記憶部１２から対象画像を選択するための複数の画像を読み込んだ後の処理について説明する。また、以下では、予め記憶部１２に記憶されている複数の候補画像のそれぞれから１以上の関心点が事前に検出されており、さらに、それらの関心点のそれぞれに係る記述子が算出されているとして説明する。なお、制御部１６は、対象画像から１以上の関心点を検出する際に、候補画像から１以上の関心点を検出する構成であってもよい。その場合、対象画像から検出された関心点のそれぞれに係る記述子を算出する際、候補画像から検出された関心点のそれぞれに係る記述子も算出する構成であってもよい。
【００４９】
まず、制御部１６は、入力受付部１３により受け付けられたユーザーからの操作に基づいて、記憶部１２から読み込まれた複数の画像から対象画像を選択する（ステップＳ１００）。次に、関心点検出部２１は、対象画像から１以上の関心点を検出する（ステップＳ１１０）。次に、標本点方向算出部２２は、ステップＳ１１０で検出された対象画像の関心点から１つずつ関心点を対象関心点として選択し、選択された対象関心点毎にステップＳ１３０からステップＳ１７０までの処理を繰り返し行う（ステップＳ１２０）。
【００５０】
ステップＳ１２０で対象関心点が選択された後、標本点方向算出部２２は、選択された対象関心点の近傍に含まれる標本点それぞれの方向を算出する（ステップＳ１３０）。次に、クラスター検出部２３は、ステップＳ１３０で算出された対象関心点の近傍に含まれる標本点それぞれの方向に基づいて、所定数以上の標本点が集まっているクラスターを検出する（ステップＳ１４０）。このクラスターの検出は、クラスターを検出可能な如何なる方法によって行われてもよい。
【００５１】
また、クラスター検出部２３は、１以上のクラスターが検出された場合、検出されたクラスター毎に、クラスター情報を生成する。クラスター情報には、例えば、クラスターを識別するＩＤ、クラスターの大きさ（例えば、クラスターを形成する標本点の数）を示す情報や、クラスターの方向を示す情報等が含まれる。ここで、クラスター検出部２３は、検出されたクラスター毎に、クラスターの方向として、クラスターに含まれる標本点それぞれの方向に基づく統計量を算出する。クラスターに含まれる標本点それぞれの方向に基づく統計量とは、この一例において、クラスターに含まれる標本点それぞれの方向の平均値であるとするが、これに代えて、中央値や最頻値等であってもよい。
【００５２】
ステップＳ１４０でクラスター検出部２３によるクラスターの検出が行われた後、関心点除外部２４は、ステップＳ１４０でのクラスター検出部２３によるクラスターの検出結果に基づいて、ステップＳ１２０で選択された対象関心点がノイズとなる可能性が高いか否かを判定する（ステップＳ１５０）。ここで、図３及び図４を参照して、関心点の方向を算出する処理と、ノイズとなる可能性が高い関心点の近傍に含まれる標本点の方向の特徴について説明することにより、どのような関心点がノイズとなる可能性が高いかについて説明する。
【００５３】
図３は、ノイズが検出される可能性が高い部分を含む対象画像の一部分を例示する図である。図３において、画像Ｑ１は、ノイズとなる可能性が高い部分を含む対象画像の一部分である。画像Ｑ１には、対象画像のうち、無地背景の部分と、ポスター等の絵柄を表す事物の部分との間のコントラスト変化の激しい線分（エッジ、又は境界線）が示されている。
【００５４】
このようなエッジの近傍において検出される関心点は、ノイズとなる可能性が高い。ここで、関心点ＰＣは、ステップＳ１１０で検出された関心点のうちの一例である。以下では、この関心点ＰＣを、ステップＳ１２０で標本点方向算出部２２により選択された対象関心点ＰＣと称して説明する。範囲ＮＡは、対象関心点ＰＣの近傍を示す範囲である。上記のように、範囲ＮＡは、対象関心点を中心とした半径６ｓの円形の範囲である。すなわち、範囲ＮＡには、対象標本点群として１１３の標本点が含まれる。図３では、説明の便宜上、これらの対象標本点群の標本点を、範囲ＮＡ内の菱形によって表している。
【００５５】
標本点方向算出部２２は、対象関心点の近傍に含まれる対象標本点群から１つずつ標本点を選択する。図３において、この選択された標本点が、標本点ＰＳであるとして説明する。標本点方向算出部２２は、画像Ｑ１上において選択された標本点ＰＳを中心として、図３に示したような正方形範囲の方向算出範囲ＢＦを設定する。標本点方向算出部２２は、方向算出範囲ＢＦ（面積）内の輝度値の勾配等に基づくウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）に基づいて標本点ＰＳの方向を算出する。なお、標本点ＰＳの方向は、標本点の特徴を表す方向の一例である。
【００５６】
ここで、方向算出範囲ＢＦは、対象関心点の近傍に含まれる対象標本点群の標本点それぞれに係るウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）を算出するために用いられるウェーブレット変換（デジタルフィルタ）を適用する範囲である。図３に示した例において、対象関心点の近傍には、対象標本点群に含まれる１１３の標本点それぞれに対応する１１３の方向算出範囲ＢＦが標本点方向算出部２２により設定される。標本点方向算出部２２は、これらの方向算出範囲ＢＦ毎にウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）を算出し、算出されたウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）に基づいて、対象標本点群の標本点それぞれ（標本点ＰＳを含む）の方向を算出する。
【００５７】
ここで、ノイズとなる可能性が高い関心点に係る標本点の方向であってウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）に基づいて算出される方向には、例えば、以下で説明する（Ａ）〜（Ｄ）のような傾向が見られる。
（Ａ）方向算出範囲ＢＦ内に無地背景のみが含まれている場合、無地背景の明るさに限らずウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）に基づいて算出される標本点の方向は、０°となる。
【００５８】
（Ｂ）ここで、説明の便宜上、本実施形態における情報処理装置１が実際に行う処理ではないが、方向算出範囲ＢＦを４つの２ｓのブロックに分割した場合の値等を用いて説明する。分割されたブロックのうち３ブロックが無地背景、残りの１ブロックが事物と無地背景の混在である場合、ウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）に基づいて算出される標本点ＰＳの方向は、９０°の倍数を除く４５°の倍数となる。なお、情報処理装置１は、方向算出範囲ＢＦを４つの２ｓのブロックに分割する処理を行う構成であってもよい。
【００５９】
（Ｃ）上端から下端へ抜ける線分が方向算出範囲ＢＦ内に映っている場合、ウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）に基づいて算出される標本点の方向は、０°又は１８０°のいずれかとなる。なお、０°と１８０°のうちいずれになるかを司る決定要素は、無地背景と線分のうちいずれが明るいかという点と、方向算出範囲ＢＦ内において線分が右寄りと左寄りのうちいずれであるかという点とである。
【００６０】
（Ｄ）左端から右端へ抜ける線分が方向算出範囲ＢＦ内に映っている場合、ウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）に基づいて算出される標本点の方向は、９０°又は２７０°のいずれかとなる。なお、９０°と２７０°のうちいずれになるかを司る決定要素は、無地背景と線分のうちいずれが明るいかという点と、方向算出範囲ＢＦ内において線分が上寄りと下寄りのうちいずれであるかという点とである。
【００６１】
ここで、図４を参照して、ノイズとなる可能性が高い関心点が検出されやすいエッジ上の関心点に係る複数の標本点それぞれの方向を算出した場合、上記の（Ａ）〜（Ｄ）に示した傾向がどのように表れるかについて説明する。図４は、複数の標本点に係る方向算出範囲ＢＦそれぞれ毎に算出されたウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）と、そのウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）に基づいて算出された方向算出範囲ＢＦに係る標本点の方向を例示する図である。
【００６２】
まず、本実施形態における情報処理装置１によるウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）を算出する処理について説明する。ウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）のうちの応答ｄｘは、図４に示した範囲ＢＦｄｘのように、方向算出範囲ＢＦを２つのブロックｄｘｍ、ｄｘｐに分割し、ブロックｄｘｍの範囲に含まれる画像の輝度値の累積値と、ブロックｄｘｐの範囲に含まれる画像の輝度値の累積値とに基づいて算出される。また、ウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）のうちの応答ｄｙは、図４に示した範囲ＢＦｄｙのように、方向算出範囲ＢＦを２つのブロックｄｙｍ、ｄｙｐに分割し、ブロックｄｙｍの範囲に含まれる画像の輝度値の累積値と、ブロックｄｙｐの範囲に含まれる画像の輝度値の累積値とに基づいて算出される。
【００６３】
より具体的には、応答ｄｘは、ブロックｄｘｍに係る累積値にブロックｄｘｍ内に示した「−１」を乗じ、ブロックｄｘｐに係る累積値にブロックｄｘｐ内に示した「＋１」を乗じ、それらの和を取ることによって算出される。また、応答ｄｙは、ブロックｄｙｍに係る累積値にブロックｄｙｍ内に示した「−１」を乗じ、ブロックｄｙｐに係る累積値にブロックｄｙｐ内に示した「＋１」を乗じ、それらの和を取ることによって算出される。
【００６４】
このような処理によってウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）が算出されることを踏まえて、以下、ノイズとなる可能性が高い関心点が検出されやすいエッジ上の関心点に係る複数の標本点それぞれの方向を算出した場合、上記の（Ａ）〜（Ｄ）に示した傾向がどのように表れるかについて説明する。図４において、各方向算出範囲ＢＦには、ノイズとなる可能性が高い関心点が検出されやすいエッジであって無地背景（図４に示した方向算出範囲ＢＦ内におけるドットが疎になった領域）と何らかの事物（図４に示した方向算出範囲ＢＦ内におけるドットが密になった領域）とのエッジ（境界線）が映っている。
【００６５】
ここでも、上記の（Ｂ）と同様に、説明の便宜上、本実施形態における情報処理装置１が実際に行う処理ではないが、方向算出範囲ＢＦを４つの２ｓのブロックに分割した場合の値等を用いて説明する。図４に示した各方向算出範囲ＢＦ内の４つの数値は、４つの２ｓのブロックそれぞれに含まれる画像に係る輝度値の累積値（ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４）である。図４に示したように、累積値ｄ１は、方向算出範囲ＢＦ内の左上のブロックの累積値であり、累積値ｄ２は、方向算出範囲ＢＦ内の右上のブロックの累積値である。また、累積値ｄ３は、方向算出範囲ＢＦ内の左下のブロックの累積値であり、累積値ｄ４は、方向算出範囲ＢＦ内の右下のブロックの累積値である。なお、これらの累積値は、値を整数値に丸めて表現したものが示されているが、必ずしも整数値になるとは限らない。また、図４では、図を簡略化するため、方向算出範囲ＢＦ内のドットの疎密は、事物と無地背景を区別するためだけに描いており、累積値（すなわち輝度値）の多寡を表すものではない。ウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）の算出は、これらの累積値（ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４）に、以下の式（２）、式（３）を適用することと等価である。
【００６６】
ｄｘ＝（ｄ２＋ｄ４）−（ｄ１＋ｄ３）  ・・・（２）
【００６７】
ｄｙ＝（ｄ３＋ｄ４）−（ｄ１＋ｄ２）  ・・・（３）
【００６８】
上記の式（２）及び式（３）は、ブロックｄｘｍ、ｄｘｐ、ｄｙｍ、ｄｙｐそれぞれに係る累積値に基づくウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）の算出を簡単に表現したものである。算出されたウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）と、上記の式（１）とに基づいて各標本点の方向を算出した値が、図４に示した各矢印の右側に記載された角度である。図４に示したように、ノイズとなる可能性が高い関心点であってエッジ上に検出された関心点に係る標本点の場合、標本点に係るウェーブレット応答（ｄｘ，ｄｙ）に基づいて算出された方向には、少なくとも上記（Ａ）〜（Ｄ）に示した傾向があると考えられる。これに加えて、ノイズとなる関心点の近傍に含まれる複数の標本点のうちの一部又は全部は、略同じ方向を向く傾向がある。これらのことから、情報処理装置１は、クラスター検出部２３により１以上のクラスターが検出された場合（すなわち、対象関心点に係る標本点のうち所定数以上の標本点が略同じ方向を向いている場合）、上記（Ａ）〜（Ｄ）に示した傾向に基づいて、対象関心点がノイズとなる可能性が高い関心点であるか否かを判定することができる。
【００６９】
図２に戻る。ここで、関心点除外部２４による対象関心点がノイズとなる可能性が高い関心点であるか否かを判定する処理について説明する。関心点除外部２４は、ステップＳ１４０でクラスター検出部２３により生成されたクラスター情報に基づいて、１以上のクラスターが検出された場合、且つクラスター情報に含まれるクラスターの方向が上記（Ａ）〜（Ｄ）に示した傾向に該当する場合、ステップＳ１２０で選択された対象関心点がノイズとなる可能性が高い関心点であると判定する。一方、関心点除外部２４は、ステップＳ１４０でクラスター検出部２３によりクラスターが検出されなかった場合や、１以上のクラスターが検出された場合、且つクラスター情報に含まれるクラスターの方向が上記（Ａ）〜（Ｄ）に示した傾向に該当しない場合、ステップＳ１２０で選択された対象関心点がノイズとなる可能性が低い関心点であると判定する。
【００７０】
なお、このような判定は、あくまでも一例であり、例えば、関心点除外部２４が、１以上のクラスターが検出された場合、且つクラスター情報に含まれるクラスターの方向が上記（Ａ）〜（Ｄ）に示した傾向に該当する場合に加えて、１以上のクラスターが検出された場合、且つクラスター情報に含まれるクラスターの方向が上記（Ａ）〜（Ｄ）に示した傾向に該当しない場合に、ステップＳ１２０で選択された対象関心点がノイズとなる可能性が高い関心点であると判定する構成であってもよい。また、関心点除外部２４は、１以上のクラスターが検出された場合、且つクラスター情報に含まれるクラスターの方向が上記（Ａ）〜（Ｄ）に示した傾向に該当しない場合、上記（Ａ）〜（Ｄ）とは異なる他の傾向に基づいて、ステップＳ１２０で選択された対象関心点がノイズとなる可能性が高い関心点であるか否かを判定してもよい。
【００７１】
ステップＳ１２０で選択された対象関心点がノイズとなる可能性が高い関心点であると判定された場合（ステップＳ１５０−Ｙｅｓ）、関心点除外部２４は、ステップＳ１２０で選択された対象関心点を除外対象として除外する除外処理を行う（ステップＳ１６０）。一方、ステップＳ１２０で選択された対象関心点がノイズとなる可能性が低い関心点であると判定された場合（ステップＳ１５０−Ｎｏ）、関心点除外部２４は、ステップＳ１２０に戻り、次の関心点を対象関心点として選択する。このように、ステップＳ１３０からステップＳ１７０までの処理によって、制御部１６は、対象画像に係る１以上の関心点から除外対象（すなわち、ノイズとなる可能性が高い関心点）を除外する。
【００７２】
次に、記述子算出部２５は、ステップＳ１５０で関心点除外部２４により除外されずに残った関心点それぞれの近傍に含まれる標本点の方向に基づいて、それら関心点それぞれの関心点方向を算出し、算出された関心点方向に基づいて、それら関心点それぞれについての記述子を算出する（ステップＳ１７０）。次に、画像検索部２６は、ステップＳ１７０で算出された記述子に基づいて、複数の候補画像のそれぞれと、対象画像とをマッチングさせ、マッチングの度合いが最も高い順に候補画像を並べる。そして、画像検索部２６は、マッチングの度合いが最も高い候補画像を、対象画像に似た画像として検索する（ステップＳ１８０）。次に、表示制御部２７は、ステップＳ１８０で画像検索部２６により対象画像に似た画像として検索された画像を表示するように表示部１４を制御する（ステップＳ１９０）。
【００７３】
なお、関心点除外部２４は、クラスター検出部２３により標本点の数が所定数以上のクラスターが２以上検出された場合、クラスター情報に基づいて対象関心点がノイズである可能性が高いか否かを判定する構成であってもよい。この場合、例えば、関心点除外部２４は、クラスター検出部２３により標本点の数が所定数以上のクラスターが２以上検出された場合、且つクラスター情報に基づいてそれらのクラスターが以下に示す複数のパターンのうち少なくとも１つ以上に該当する場合、対象関心点がノイズである可能性が高いと判定する。なお、以下に示したパターンは、一例であり、他のパターンが含まれていてもよい。また、以下に示したパターンは、以下に示したパターンのうちの一部又は全部の任意の組み合わせであってもよく、その組み合わせには、上記の他のパターンが含まれていてもよい。
【００７４】
パターン１）クラスターの方向が、いずれも９０°の倍数を除く４５°の倍数（厳密に４５°である必要はなく、所定の範囲内において４５°と判定可能な角度）の場合
パターン２）２以上のクラスターそれぞれの方向のうちの一部がある方向Ｋを向き、方向Ｋを向いていない残りの方向が方向Ｋとは反対の方向Ｊを向いている場合
パターン３）２以上のクラスターそれぞれの方向のうちの一部がある方向Ｋを向き、方向Ｋを向いていない残りの方向のうちの一部が方向Ｋとは反対の方向Ｊを向き、残りの方向が方向Ｋ及び方向Ｊとは異なる方向Ｉを向いている場合
パターン４）クラスターの方向が、いずれも０°又は１８０°（厳密に０°又は１８０°である必要はなく、所定の範囲内において０°又は１８０°と判定可能な角度）の場合
【００７５】
上記のパターン１の場合は、上記の（Ａ）〜（Ｄ）の傾向のうちの少なくともいずれかに当てはまるため、対象関心点がノイズとなる可能性が高い。それ故、関心点除外部２４は、このような対象関心点を除外対象として除外する。また、上記のパターン２の場合は、方向算出範囲ＢＦ内を、例えば上端から下端へ抜ける太めの線分が斜めに横切る時に起こり易く、やはり対象関心点がノイズとなる関心点である可能性が高い。それ故、関心点除外部２４は、このような対象関心点を除外対象として除外する。また、上記のパターン３の場合は、方向算出範囲ＢＦ内に単なる直線とは異なる何らかの特徴的な箇所から対象関心点が検出されている可能性が高い。それ故、関心点除外部２４は、このような対象関心点を除外対象として除外しない。また、上記のパターン４の場合、パターン１の場合と同様に、上記の（Ａ）〜（Ｄ）の傾向のうちの少なくともいずれかに当てはまるため、対象関心点がノイズとなる可能性が高い。それ故、関心点除外部２４は、このような対象関心点を除外対象として除外する。上記のパターン１〜４は、所定の条件の一例である。
【００７６】
このように、２以上のクラスターが検出された場合、パターン１〜４のうちの少なくともいずれかのパターンに該当するか否かを判定し、その判定結果に基づいて対象関心点がノイズとなる可能性が高い関心点であるか否かを判定することで、ノイズとはならない特徴的な関心点をノイズとなる可能性が高い関心点として除外してしまうことを抑制することができる。
【００７７】
以上説明したように、情報処理装置１は、対象画像から検出された１以上の関心点から選択される対象関心点を含む所定範囲内における複数の標本点それぞれに関する特徴を表す方向を算出し、算出された１以上の関心点それぞれに係る複数の標本点それぞれに関する特徴を表す方向に基づいて、１以上の関心点のうちノイズとなる可能性が高い関心点を判定し、その判定結果に応じてノイズとなる可能性が高い関心点を１以上の関心点から除外する。これにより、情報処理装置１は、対象画像に対応する画像を精度よく検出することができる。
【００７８】
以上、この発明の実施形態を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない限り、変更、置換、削除等されてもよい。
【００７９】
なお、以上に説明した装置（例えば、情報処理装置１）における任意の構成部の機能を実現するためのプログラムを、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録し、そのプログラムをコンピューターシステムに読み込ませて実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「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、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリー（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００８０】
また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピューターシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピューターシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、上記の機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、上記の機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【００８１】
１  情報処理装置、１２  記憶部、１３  入力受付部、１４  表示部、１５  通信部、１６  制御部、２０  通信制御部、２１  関心点検出部、２２  標本点方向算出部、２３  クラスター検出部、２４  関心点除外部、２５  記述子算出部、２６  画像検索部、２７  表示制御部、１２１  候補画像
【図１】
0005970512.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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