(57)【要約】【課題】  検索精度を上げることができる類似画像検索装置、方法およびプログラムを提供すること。【解決手段】  被検索対象画像を取り込む画像入力部１１０と、画像入力部１１０によって取り込まれた被検索対象画像の自己相関波形を抽出する自己相関波形抽出処理部１３２と、抽出された自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する接合点抽出処理部１３４と、接合点によって分割される自己相関波形の各区分領域のそれぞれを関数で近似する関数近似処理部１３６と、関数近似処理部１３６による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する類似度判定処理部１４０とが備わっている。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検索対象画像を取り込む画像取込手段と、
前記画像取込手段によって取り込まれた前記被検索対象画像の自己相関波形を抽出する自己相関波形抽出手段と、
前記自己相関波形抽出手段によって抽出された前記自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する接合点抽出手段と、
前記接合点によって分割される前記自己相関波形の各区分領域のそれぞれを関数で近似する関数近似手段と、
前記関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する画像検索手段と、
を備えることを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記比較対象画像に対応する自己相関波形の各区分領域を関数近似する処理に関連して作成された特徴情報が、前記複数の比較対象画像毎に格納された特徴情報格納手段をさらに備え、
前記画像検索手段は、前記被検索対象画像に対応する特徴情報と、前記特徴情報格納手段に格納されている前記複数の比較対象画像に対応する特徴情報とを比較することにより、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を抽出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２において、
前記画像取込手段、前記自己相関波形抽出手段、前記接合点抽出手段、前記関数近似手段を用いて前記比較対象画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を前記特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理手段をさらに備えることを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかにおいて、
前記画像取込手段は、光学的に前記被検索対象画像の濃淡情報あるいは色情報を読み取る光学読取装置であることを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれかにおいて、
前記画像取込手段は、前記被検索対象画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する濃淡情報あるいは色情報からなる画像データが格納された記録媒体から画像データを読み取るデータ読取装置であることを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかにおいて、
前記特徴情報には、前記自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する複数の関数の順番が含まれており、
前記画像検索手段は、前記複数の関数の順番に基づいて前記複数の比較対象画像の中から前記被検索対象画像に類似するものを検索することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項７】
請求項１〜５のいずれかにおいて、
前記特徴情報には、前記自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する複数の関数の各区間長の並びが含まれており、
前記画像検索手段は、前記区間長の並びに基づいて前記複数の比較対象画像の中から前記被検索対象画像に類似するものを検索することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項８】
請求項１〜５のいずれかにおいて、
前記画像検索手段は、前記被検索対象画像と前記比較対象画像のそれぞれの自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する関数の相関度を計算し、相関度が大きい順に、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかにおいて、
前記画像検索手段は、前記被検索対象画像に対応する前記自己相関波形に含まれる前記区分領域の総数に着目して、検索対象候補として所定数の前記比較対象画像を選択した後、前記特徴情報に基づいて前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出手段は、前記被検索対象画像の長手方向に沿って自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項１１】
請求項１〜９のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出手段は、前記被検索対象画像が内接する面積最小の矩形を算出し、この矩形の長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項１２】
請求項１〜９のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出手段は、前記被検索対象画像の重心位置を算出し、この重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項１３】
請求項１〜９のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出手段は、前記被検索対象画像が内接する面積最小の矩形と前記被検索対象画像の重心位置を算出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値以上であるときに前記長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値より小さいときには前記重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項１４】
被検索対象画像を取り込む画像取込ステップと、
前記画像取込ステップにおいて取り込まれた前記被検索対象画像の自己相関波形を抽出する自己相関波形抽出ステップと、
前記自己相関波形抽出ステップにおいて抽出された前記自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する接合点抽出ステップと、
前記接合点によって分割される前記自己相関波形の各区分領域のそれぞれを関数で近似する関数近似ステップと、
前記関数近似ステップにおける近似処理に関連する特徴情報に基づいて、複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する画像検索ステップと、
を備えることを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項１５】
請求項１４において、
前記比較対象画像に対応する自己相関波形の各区分領域を関数近似する処理に関連して作成された特徴情報が、前記複数の比較対象画像毎に格納された特徴情報格納手段をさらに備え、
前記画像検索ステップは、前記被検索対象画像に対応する特徴情報と、前記特徴情報格納手段に格納されている前記複数の比較対象画像に対応する特徴情報とを比較することにより、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を抽出することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項１６】
請求項１５において、
前記画像取込ステップ、前記自己相関波形抽出ステップ、前記接合点抽出ステップ、前記関数近似ステップを用いて前記比較対象画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を前記特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理ステップをさらに備えることを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項１７】
請求項１４〜１６のいずれかにおいて、
前記画像取込ステップは、光学的に前記被検索対象画像の濃淡情報あるいは色情報を読み取る光学読取装置を用いて行われることを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項１８】
請求項１４〜１６のいずれかにおいて、
前記画像取込ステップは、前記被検索対象画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する濃淡情報あるいは色情報からなる画像データが格納された記録媒体から画像データを読み取るデータ読取装置を用いて行われることを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項１９】
請求項１４〜１８のいずれかにおいて、
前記特徴情報には、前記自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する複数の関数の順番が含まれており、
前記画像検索ステップは、前記複数の関数の順番に基づいて前記複数の比較対象画像の中から前記被検索対象画像に類似するものを検索することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項２０】
請求項１４〜１８のいずれかにおいて、
前記特徴情報には、前記自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する複数の関数の各区間長の並びが含まれており、
前記画像検索ステップは、前記区間長の並びに基づいて前記複数の比較対象画像の中から前記被検索対象画像に類似するものを検索することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項２１】
請求項１４〜１８のいずれかにおいて、
前記画像検索ステップは、前記被検索対象画像と前記比較対象画像のそれぞれの自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する関数の相関度を計算し、相関度が大きい順に、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項２２】
請求項１４〜２１のいずれかにおいて、
前記画像検索ステップは、前記被検索対象画像に対応する前記自己相関波形に含まれる前記区分領域の総数に着目して、検索対象候補として所定数の前記比較対象画像を選択した後、前記特徴情報に基づいて前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項２３】
請求項１４〜２２のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出ステップは、前記被検索対象画像の長手方向に沿って自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項２４】
請求項１４〜２２のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出ステップは、前記被検索対象画像が内接する面積最小の矩形を算出し、この矩形の長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項２５】
請求項１４〜２２のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出ステップは、前記被検索対象画像の重心位置を算出し、この重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項２６】
請求項１４〜２２のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出ステップは、前記被検索対象画像が内接する面積最小の矩形と前記被検索対象画像の重心位置を算出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値以上であるときに前記長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値より小さいときには前記重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項２７】
コンピュータを、画像取込手段によって取り込まれた被検索対象画像の自己相関波形を抽出する自己相関波形抽出手段と、
前記自己相関波形抽出手段によって抽出された前記自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する接合点抽出手段と、
前記接合点によって分割される前記自己相関波形の各区分領域のそれぞれを関数で近似する関数近似手段と、
前記関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する画像検索手段と、
して機能させる類似画像検索プログラム。
【請求項２８】
請求項２７において、
前記比較対象画像に対応する自己相関波形の各区分領域を関数近似する処理に関連して作成された特徴情報が、前記複数の比較対象画像毎に特徴情報格納手段に格納されており、
前記画像検索手段は、前記被検索対象画像に対応する特徴情報と、前記特徴情報格納手段に格納されている前記複数の比較対象画像に対応する特徴情報とを比較することにより、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を抽出することを特徴とする類似画像検索プログラム。
【請求項２９】
請求項２８において、
コンピュータを、さらに、前記画像取込手段、前記自己相関波形抽出手段、前記接合点抽出手段、前記関数近似手段を用いて前記比較対象画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を前記特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理手段として機能させる類似画像検索プログラム。
【請求項３０】
請求項２７〜２９のいずれかにおいて、
前記画像検索手段は、前記被検索対象画像と前記比較対象画像のそれぞれの自己相関波形を構成する複数の前記区分領域に対応する関数の相関度を計算し、相関度が大きい順に、前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索プログラム。
【請求項３１】
請求項２７〜２９のいずれかにおいて、
前記画像検索手段は、前記被検索対象画像に対応する前記自己相関波形に含まれる前記区分領域の総数に着目して、検索対象候補として所定数の前記比較対象画像を選択した後、前記特徴情報に基づいて前記被検索対象画像に類似する前記比較対象画像を検索することを特徴とする類似画像検索プログラム。
【請求項３２】
請求項２７〜２９のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出手段は、前記被検索対象画像の長手方向に沿って自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索プログラム。
【請求項３３】
請求項２７〜２９のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出手段は、前記被検索対象画像が内接する面積最小の矩形を算出し、この矩形の長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索プログラム。
【請求項３４】
請求項２７〜２９のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出手段は、前記被検索対象画像の重心位置を算出し、この重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索プログラム。
【請求項３５】
請求項２７〜２９のいずれかにおいて、
前記自己相関波形抽出手段は、前記被検索対象画像が内接する面積最小の矩形と前記被検索対象画像の重心位置を算出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値以上であるときに前記長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出し、前記矩形の長辺と短辺の比が基準値より小さいときには前記重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することを特徴とする類似画像検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索対象の画像を登録された複数の画像と比較して類似する画像を検索する類似画像検索装置、方法およびプログラムに関する。特に、本発明は、機械図面、電気配線図、電子回路図、半導体の配線パターン、ロゴマーク、商標、家紋、写真、絵画、映像など、多くの類似した画像が含まれるファイルや全体図の中から、所望の画像を検索したり、画像が含まれる箇所を特定したり、部分図に類似あるいは一致する箇所を有する全体図を取り出したりする処理などに有効な類似画像検索装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、マルチメディア技術の進展により、パーソナルコンピュータやマイクロコンピュータ、専用画像処理装置等を含む計算機を用いて画像を処理する要求が高まっており、そのためのソフトウェア技術の進展も著しい。一般に、計算機では画像は画素毎のデジタルデータとして扱われるが、大量のデータを処理する必要から、画像処理の速度は計算機の高速演算処理能力に依存するところが大きい。計算機上で扱われる画像処理技術として多くの提案がなされているが、この中では画像の検索技術が重要課題の一つにあげられる。
【０００３】
画像の検索とは、あらかじめ記憶されている大量の画像の中から、検索対象となっている所望の画像を抽出することである。従来から行われている画像検索の代表的なものとしては、検索対象画像の自己相関関数を利用する検索方法が知られている（例えば、非特許文献１参照。）。この検索方法では、検索対象画像から求めた自己相関関数を３つの区間に分け、それぞれの区間を指数関数、正弦関数、３次多項式で表した類似関数を求め、これらの類似関数を表すパラメータを用いて検索対象画像に類似する登録画像を抽出している。
【非特許文献１】長嶋秀世、外２名，「自己相関関数のグラフの形を利用した商標図形の分類」，電気学会論文誌Ｃ，電気学会，平成１５年８月２１日，第１２３巻，第９号，ｐ１５４７−１５５４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述した非特許文献１の検索方法では、自己相関関数に含まれる３つの区間のそれぞれを異なる種類の類似関数で近似しているが、自己相関関数のほとんどを占める中央の区間を単一の正弦関数で近似しているため、自己相関関数の微細な特徴が検索に反映されず、検索対象画像の内容によっては検索精度が低下するという問題があった。
【０００５】
本発明は、このような点に鑑みて創作されたものであり、その目的は、検索精度を上げることができる類似画像検索装置、方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するために、本発明の類似画像検索装置は、被検索対象画像を取り込む画像取込手段と、画像取込手段によって取り込まれた被検索対象画像の自己相関波形を抽出する自己相関波形抽出手段と、自己相関波形抽出手段によって抽出された自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する接合点抽出手段と、接合点によって分割される自己相関波形の各区分領域のそれぞれを関数で近似する関数近似手段と、関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する画像検索手段とを備えている。
【０００７】
また、本発明の類似画像検索方法は、被検索対象画像を取り込む画像取込ステップと、画像取込ステップにおいて取り込まれた被検索対象画像の自己相関波形を抽出する自己相関波形抽出ステップと、自己相関波形抽出ステップにおいて抽出された自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する接合点抽出ステップと、接合点によって分割される自己相関波形の各区分領域のそれぞれを関数で近似する関数近似ステップと、関数近似ステップにおける近似処理に関連する特徴情報に基づいて、複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する画像検索ステップとを備えている。
【０００８】
また、本発明の類似画像検索プログラムは、コンピュータを、画像取込手段によって取り込まれた被検索対象画像の自己相関波形を抽出する自己相関波形抽出手段と、自己相関波形抽出手段によって抽出された自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する接合点抽出手段と、接合点によって分割される自己相関波形の各区分領域のそれぞれを関数で近似する関数近似手段と、関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する画像検索手段として機能させる。
【０００９】
自己相関波形に含まれる各接合点で分割される各区分領域のそれぞれを関数化処理することにより、自己相関波形の微細な特徴を含む全体を正確に関数化近似することができ、この近似処理において抽出された特徴情報を用いることにより、類似画像を検索する際の検索精度を向上させることが可能になる。
【００１０】
また、上述した比較対象画像に対応する自己相関波形の各区分領域を関数近似する処理に関連して作成された特徴情報が、複数の比較対象画像毎に格納された特徴情報格納手段をさらに備え、画像検索手段は、被検索対象画像に対応する特徴情報と、特徴情報格納手段に格納されている複数の比較対象画像に対応する特徴情報とを比較することにより、被検索対象画像に類似する比較対象画像を抽出することが望ましい。あるいは、上述した比較対象画像に対応する自己相関波形の各区分領域を関数近似する処理に関連して作成された特徴情報が、複数の比較対象画像毎に格納された特徴情報格納手段をさらに備え、画像検索ステップは、被検索対象画像に対応する特徴情報と、特徴情報格納手段に格納されている複数の比較対象画像に対応する特徴情報とを比較することにより、被検索対象画像に類似する比較対象画像を抽出することが望ましい。これにより、あらかじめ格納された特徴情報を順番に読み出して、取り込まれた被検索対象画像の特徴情報と比較することにより、容易に類似画像の検索を行うことができ、比較対象となる画像が多い場合であっても操作が煩雑にならず、操作の簡略化が可能になる。
また、上述した画像取込手段、自己相関波形抽出手段、接合点抽出手段、関数近似手段を用いて比較対象画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理手段をさらに備えることが望ましい。あるいは、上述した画像取込ステップ、自己相関波形抽出ステップ、接合点抽出ステップ、関数近似ステップを用いて比較対象画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理ステップをさらに備えることが望ましい。これにより、比較対象となる画像を適宜追加することが可能になる。
【００１１】
また、上述した画像取込手段は、光学的に被検索対象画像の濃淡情報あるいは色情報を読み取る光学読取装置であることが望ましい。あるいは、上述した画像取込ステップは、光学的に被検索対象画像の濃淡情報あるいは色情報を読み取る光学読取装置を用いて行われることが望ましい。これにより、検索したい画像を容易に取り込むことが可能になる。
【００１２】
また、上述した画像取込手段は、被検索対象画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する濃淡情報あるいは色情報からなる画像データが格納された記録媒体から画像データを読み取るデータ読取装置であることが望ましい。あるいは、上述した画像取込ステップは、被検索対象画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する濃淡情報あるいは色情報からなる画像データが格納された記録媒体から画像データを読み取るデータ読取装置を用いて行われることが望ましい。これにより、既に画像データの形式で保持されている場合に、この画像データを用いることができ、検索したい画像の取り込みをさらに容易に行うことが可能になる。
【００１３】
また、上述した特徴情報には、自己相関波形を構成する複数の区分領域に対応する複数の関数の順番が含まれており、画像検索手段は、複数の関数の順番に基づいて複数の比較対象画像の中から被検索対象画像に類似するものを検索することが望ましい。あるいは、上述した特徴情報には、自己相関波形を構成する複数の区分領域に対応する複数の関数の順番が含まれており、画像検索ステップは、複数の関数の順番に基づいて複数の比較対象画像の中から被検索対象画像に類似するものを検索することが望ましい。自己相関波形を構成する複数の関数の順番は、自己相関波形の形状を表す重要な特徴であると考えられる。したがって、関数の順番を用いて画像の類似判定を行うことにより、精度の高い画像検索を行うことができる。
【００１４】
また、上述した特徴情報には、自己相関波形を構成する複数の区分領域に対応する複数の関数の各区間長の並びが含まれており、画像検索手段は、区間長の並びに基づいて複数の比較対象画像の中から被検索対象画像に類似するものを検索することが望ましい。あるいは、上述した特徴情報には、自己相関波形を構成する複数の区分領域に対応する複数の関数の各区間長の並びが含まれており、画像検索ステップは、区間長の並びに基づいて複数の比較対象画像の中から被検索対象画像に類似するものを検索することが望ましい。自己相関波形を構成する複数の関数（複数の区分領域）のそれぞれに対応する区間長の並びは、自己相関波形の形状を表す重要な特徴であると考えられる。したがって、区間長の並びを用いて画像の類似判定を行うことにより、精度の高い画像検索を行うことができる。
【００１５】
また、上述した画像検索手段は、被検索対象画像と比較対象画像のそれぞれの自己相関波形を構成する複数の区分領域に対応する関数の相関度を計算し、相関度が大きい順に、被検索対象画像に類似する比較対象画像を検索することが望ましい。あるいは、上述した画像検索ステップは、被検索対象画像と比較対象画像のそれぞれの自己相関波形を構成する複数の区分領域に対応する関数の相関度を計算し、相関度が大きい順に、被検索対象画像に類似する比較対象画像を検索することが望ましい。自己相関波形を構成する各関数の相関度は、自己相関波形の形状を表す重要な特徴であると考えられる。したがって、関数の相関度を用いて画像の類似判定を行うことにより、精度の高い画像検索を行うことができる。
【００１６】
また、上述した画像検索手段は、被検索対象画像に対応する自己相関波形に含まれる区分領域の総数に着目して、検索対象候補として所定数の比較対象画像を選択した後、特徴情報に基づいて被検索対象画像に類似する比較対象画像を検索することが望ましい。あるいは、上述した画像検索ステップは、被検索対象画像に対応する自己相関波形に含まれる区分領域の総数に着目して、検索対象候補として所定数の比較対象画像を選択した後、特徴情報に基づいて被検索対象画像に類似する比較対象画像を検索することが望ましい。これにより、検索の対象となる画像の数を減らすことができるため、さらに処理負担を軽減して、処理時間を短縮することが可能となる。
【００１７】
また、上述した自己相関波形抽出手段は、被検索対象画像の長手方向に沿って自己相関波形を抽出することが望ましい。あるいは、上述した自己相関波形抽出ステップは、被検索対象画像の長手方向に沿って自己相関波形を抽出することが望ましい。長手方向に沿って抽出した自己相関波形は画像の複雑な形状の特徴をよく表しているため、このような自己相関波形を用いることにより、検索精度をさらに高めることが可能になる。
【００１８】
また、上述した自己相関波形抽出手段は、被検索対象画像が内接する面積最小の矩形を算出し、この矩形の長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出することが望ましい。自己相関波形抽出ステップは、被検索対象画像が内接する面積最小の矩形を算出し、この矩形の長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出することが望ましい。これにより、画像の長手方向の再現性を確保することが可能になり、同じ画像に対して常に同じ自己相関波形を取得することができる。
【００１９】
また、上述した自己相関波形抽出手段は、被検索対象画像の重心位置を算出し、この重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することが望ましい。あるいは、上述した自己相関波形抽出ステップは、被検索対象画像の重心位置を算出し、この重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することが望ましい。これにより、方向に影響されない安定した自己相関波形を抽出することが可能になる。
【００２０】
また、上述した自己相関波形抽出手段は、被検索対象画像が内接する面積最小の矩形と被検索対象画像の重心位置を算出し、矩形の長辺と短辺の比が基準値以上であるときに長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出し、矩形の長辺と短辺の比が基準値より小さいときには重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することが望ましい。あるいは、上述した自己相関波形抽出ステップは、被検索対象画像が内接する面積最小の矩形と被検索対象画像の重心位置を算出し、矩形の長辺と短辺の比が基準値以上であるときに長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出し、矩形の長辺と短辺の比が基準値より小さいときには重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することが望ましい。一方向に長い画像については長手方向に自己相関波形を抽出し、それ以外の画像については回転方向に自己相関波形を抽出することにより、画像の形状に適した自己相関波形を取得することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明を適用した一実施形態の類似画像検索装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２２】
図１は、一実施形態の類似画像検索装置の構成を示す図である。図１に示す類似画像検索装置は、被検索対象画像が入力されたときにこの画像に類似する登録済みの画像（類似画像）を検索して検索結果を出力するためのものであり、画像入力部１１０、画像ＤＢ（データベース）１２０、検索処理部１３０、操作部１５０、表示部１６０、印刷装置１７０を備えている。
【００２３】
画像入力部１１０は、検索処理部１３０に被検索対象画像を取り込むためのものであり、被検索対象画像を構成する各画素毎の濃淡情報や色情報等を示す画像データの入力を行う。例えば、画像入力部１１０として、光学的に被検索対象画像を構成する各画素の濃淡情報や色情報を読み取る光学スキャナやデジタルカメラ等の光学読取装置が用いられる。なお、結果的に被検索対象画像を構成する各画素毎の濃淡情報等を示す画像データが得られればよいため、被検索対象画像を構成する各画素の濃淡情報等を示す画像データがＣＤ、ＤＶＤ、半導体メモリ等の各種の情報記録媒体に記録されている場合に、これらの記録媒体から画像データを読み取るディスクドライブ装置等のデータ読取装置を画像入力部１１０として用いるようにしてもよい。
【００２４】
画像ＤＢ１２０は、被検索対象画像と類似度が比較される複数の画像（これらの画像を「比較対象画像」と称する）に対して関数化近似処理を行って得られる特徴情報を格納する。特徴情報の具体例については、被検索対象画像について行われる関数近似処理において説明する。検索処理部１３０による処理に先だって、画像ＤＢ１２０に複数の比較対象画像の特徴情報を登録する必要がある。この登録処理の詳細については後述する。
【００２５】
検索処理部１３０は、被検索対象画像の特徴情報を抽出し、この特徴情報に基づいて被検索対象画像に類似する比較対象画像を検索する処理を行う。このために、検索処理部１３０は、自己相関波形抽出処理部１３２、接合点抽出処理部１３４、関数近似処理部１３６、類似度判定処理部１４０、検索結果出力処理部１４２を備えている。
【００２６】
自己相関波形抽出処理部１３２は、画像入力部１１０によって取り込まれる被検索対象画像の自己相関波形を抽出する。図２および図３は、自己相関波形を抽出する処理の概要を示す図である。自己相関波形を抽出する場合、同一の被検索対象画像Ｇ１、Ｇ２を２つ重ねた状態（図２）から、一方の被検索対象画像Ｇ２を一方向に次第に移動していく（図３）。この過程において、同一座標に対応する２つの被検索対象画像Ｇ１、Ｇ２の各構成画素同士の内積を計算してそれらを合計して自己相関値が得られる。当然ながら、図２に示すように同一の２つの被検索対象画像Ｇ１、Ｇ２が重ねられた状態において計算した内積の合計値が最も大きくなる。この合計値を用いて自己相関値の正規化が行われる。このようにして、２つの被検索対象画像Ｇ１、Ｇ２の間の相対的な移動量と、正規化された自己相関値との関係を示すものが自己相関波形である。
【００２７】
図４および図５は、自己相関波形の具体例を示す図である。図４に示すように、横書きされた「Ｆｌｕｅｎｃｙ」という文字図形を水平方向に移動させることにより、図５に示すような自己相関波形が得られる。
【００２８】
図６および図７は、自己相関波形の他の具体例を示す図である。図６に示すように、横書きされた「Ｆｌｕｅｎｃｙ」という文字図形を垂直方向に移動させることにより、図７に示すような自己相関波形が得られる。
【００２９】
このように、自己相関波形を抽出する方向が異なると、得られた自己相関波形が異なってしまうため、どの方向に自己相関波形を抽出するかは重要な問題である。しかも、図６および図７に示すように、被検索対象画像の長さが短い（高さが低い）方向に自己相関波形を抽出すると、得られた自己相関波形が単調になる傾向があるため、最も長い方向を抽出する前処理を行って、この抽出した方向に沿って自己相関波形を求めることが望ましい。例えば、被検索対象画像が内接する面積最小の矩形を求め、この矩形の長辺が延在する向きに被検索対象画像を移動させる場合が考えられる。
【００３０】
図８は、自己相関波形を抽出する他の処理の概要を示す図である。自己相関波形を抽出する他の例として、同一の被検索対象画像Ｇ１、Ｇ２を２つ重ねた状態（図２）から、一方の被検索対象画像Ｇ２を所定方向に回転させるようにしてもよい（図８）。このときの回転中心は任意の位置を指定することができるが、比較対象画像と被検索対象画像とで回転中心の設定の仕方を同じにする必要がある。例えば、画像の重心位置を求める前処理を行って、その重心位置を中心に画像を回転させることが考えられる。２つの被検索対象画像Ｇ１、Ｇ２の自己相関値を求める処理については同様であり、このようにして、２つの被検索対象画像Ｇ１、Ｇ２の間の相対的な回転量（回転角０°〜３６０°の範囲）と、正規化された自己相関値との関係を示すものが自己相関波形である。
【００３１】
接合点抽出処理部１３４は、自己相関波形抽出処理部１３２によって抽出した自己相関波形に基づいて、この自己相関波形の傾向が変化する接合点を抽出する。例えば、自己相関波形の角度が急に変化する角点が接合点として抽出される。関数近似処理部１３６は、自己相関波形に沿って隣接する２つの接合点で区分される（分割される）部分的な領域（区分領域）を、直線、円弧、自由曲線のいずれかの関数を用いて近似し、この近似処理に関連する特徴情報を作成する。例えば、区分領域が直線で近似可能な場合には近似関数として直線が用いられ、直線で近似不可能であって円弧で近似可能な場合には近似関数として円弧が用いられる。円弧でも近似不可能な場合には近似関数として自由曲線が用いられる。近似関数として直線を用いた場合には、用いた関数が直線であることを示す符号と、直線で近似される区分領域の形状を示すパラメータとが、この区分領域に対応する近似関数に関する特徴情報として作成される。同様に、近似関数として円弧を用いた場合には、用いた関数が円弧であることを示す符号と、円弧で近似される区分領域の形状を示すパラメータとが、この区分領域に対応する近似関数に関する特徴情報として作成される。近似関数として自由曲線を用いた場合には、用いた関数が自由曲線であることを示す符号と、自由曲線で近似される区分領域の形状を示すパラメータとが、この区分領域に対応する近似関数に関する特徴情報として作成される。
【００３２】
なお、着目している区分領域がどの関数で近似可能であるか否かの判定は、区分領域と近似関数との間の誤差（最小二乗法で求めた誤差）が所定値以下であるか否かを調べることにより行われる。また、区分領域の形状を示すパラメータは、この区分領域の形状を特定することが可能であればよいが、例えば、特許第２６４６４７５号公報に開示されているように、以下に示すものを用いるようにしてもよい。
（１）直線の場合：直線を示すフラグ、区分領域の始点の座標
（２）円弧の場合：円弧を示すフラグ、円弧の始点の座標、接合点間の中心角の係数、接合点間に存在する輪郭点数、近似関数の係数（円弧を例えば三角関数の線形結合の式で表現した場合の各係数）
（３）自由曲線の場合：接合点間の自由曲線を示す近似関数の次元数（≧３）、接合点間に存在する輪郭点数、接合点間における輪郭点列の変動の中心、近似関数の係数。
【００３３】
類似度判定処理部１４０は、被検索対象画像に対応して抽出される特徴情報に基づいて、被検索対象画像と各比較対象画像との類似度を判定し、被検索対象画像に類似する比較対象画像を決定する。この類似度判定に用いられる特徴情報には、上述した区分領域の形状を示すパラメータの他に、自己相関波形を構成する複数の区分領域に対応する複数の関数の順番、これら複数の関数のそれぞれに対応する区間長（区分領域の長さ）の並び、被検索対象画像と比較対象画像のそれぞれに対応する自己相関波形を構成する関数の相関度などが含まれている。
【００３４】
図９は、自己相関波形抽出処理部１３２、接合点抽出処理部１３４、関数近似処理部１３６の各処理によって抽出される特徴情報が含まれる関数テーブルを示す図である。なお、以下の説明に含まれる輪郭線とは、自己相関波形の輪郭線、すなわち自己相関波形そのものを指している。図９に示す関数表には、関数総数、輪郭長、総標本点数、直線個数、直線総長、円弧個数、円弧総長、曲線個数、曲線総長の他に、各輪郭線毎の区間長、標本点数、各関数に対応する区間長やパラメータが含まれている。関数総数は、着目している輪郭線に含まれる関数の総数であって区分領域の数に等しい。輪郭長は、着目している輪郭線の長さである。直線個数は、着目している輪郭線を構成する各区分領域の中で直線によって近似される区分領域の数である。直線総長は、着目している輪郭線を構成する各区分領域の中で直線によって近似される区分領域の長さの合計値である。円弧個数は、着目している輪郭線を構成する各区分領域の中で円弧によって近似される区分領域の数である。円弧総長は、着目している輪郭線を構成する各区分領域の中で円弧によって近似される区分領域の長さの合計値である。曲線個数は、着目している輪郭線を構成する各区分領域の中で自由曲線によって近似される区分領域の数である。曲線総長は、着目している輪郭線を構成する各区分領域の中で自由曲線によって近似される区分領域の長さの合計値である。また、図９において、「関数」の項で示される複数の関数は、着目している自己相関波形を構成する各区分領域を近似する関数を示しており、これらの配置順が各区分領域の並びに対応している。
【００３５】
類似度判定処理部１４０は、図９に示す関数テーブルを参照することにより、自己相関波形を構成する複数の関数の順番や、これら複数の関数のそれぞれに対応する区間長（区分領域の長さ）の並びを知ることができる。
【００３６】
検索結果出力処理部１４２は、検索結果を表示部１６０の画面上に表示したり、操作部１５０を用いた印刷操作がなされた場合には印刷装置１７０に対して検索結果の印刷を指示する。
【００３７】
ところで、図９に示した特徴情報は、画像入力部１１０から入力される被検索画像の画像データに基づいて作成されるが、この特徴情報と比較して類似画像を抽出するためには、多くの比較対象画像について同じ内容の特徴情報をあらかじめ抽出して画像ＤＢ１２０に登録しておく必要がある。
【００３８】
図１０は、比較対象画像についてあらかじめ特徴情報の抽出を行って画像ＤＢ１２０に対する登録を行うデータベース作成装置の構成を示す図である。なお、図１０に示す構成は、図１に示した類似画像検索装置の一部として備わっている場合が考えられるが、図１に示した類似画像検索装置とは別に構築するようにしてもよい。図１０に示すデータベース作成装置は、画像ＤＢ１２０に多くの比較対象画像の特徴情報を登録するために、画像入力部２１０、データベース作成部２２０、操作部２３０、表示部２４０を備えている。
【００３９】
画像入力部２１０は、比較対象画像を構成する各画素毎の濃淡情報や色情報を示す画像データの入力を行う。図１に示した画像入力部１１０と同様に、この画像入力部２１０として光学的スキャナ、デジタルカメラやディスクドライブ装置等を用いることができる。
【００４０】
データベース作成部２２０は、比較対象画像の特徴情報を抽出して画像ＤＢ１２０に登録する処理を行う。このために、データベース作成部２２０は、自己相関波形抽出処理部２２２、接合点抽出処理部２２４、関数近似処理部２２６、ファイル作成処理部２２８を備えている。この中で、ファイル作成処理部２２８を除く自己相関波形抽出処理部２２２、接合点抽出処理部２２４、関数近似処理部２２６の基本的な動作は、図１に示した検索処理部１３０内の同一名称の各構成部と同じであり、詳細な動作説明は省略する。
【００４１】
ファイル作成処理部２２８は、抽出された各比較対象画像毎の特徴情報（図９に示した関数テーブルに含まれる特徴情報）をひとまとまりのファイルとして画像ＤＢ１２０に登録する。操作部２３０は、比較対象画像に対応する特徴情報の抽出、登録に必要な動作指示等を行うために用いられる。表示部２４０は、特徴情報の登録内容を確認したり、登録に必要な各種の操作画面を表示するために用いられる。
【００４２】
このような構成を有するデータベース作成装置を用いることにより、図９に示した被検索対象画像の特徴情報と基本的に同じ内容を有する複数の比較対象画像の特徴情報が画像ＤＢ１２０に登録される。
【００４３】
上述した画像入力部１１０、２１０が画像取込手段に、自己相関波形抽出処理部１３２、２２２が自己相関波形抽出手段に、接合点抽出処理部１３４、２２４が接合点抽出手段に、関数近似処理部１３６、２２６が関数近似手段に、類似度判定処理部１４０が画像検索手段に、画像ＤＢ１２０が特徴情報格納手段に、ファイル作成処理部２２８が特徴情報格納処理手段にそれぞれ対応する。また、画像入力部１１０、２１０によって行われる動作が画像取込ステップの動作に、自己相関波形抽出処理部１３２、２２２によって行われる動作が自己相関波形抽出ステップの動作に、接合点抽出処理部１３４、２２４によって行われる動作が接合点抽出ステップの動作に、関数近似処理部１３６、２２６によって行われる動作が関数近似ステップの動作に、類似度判定処理部１４０によって行われる動作が画像検索ステップの動作に、ファイル作成処理部２２８によって行われる動作が特徴情報格納処理ステップの動作にそれぞれ対応する。
【００４４】
本実施形態の類似画像検索装置はこのような構成を有しており、次にその動作を説明する。上述したように、被検索対象画像や比較対象画像から抽出される自己相関波形の形状は、どの方向に自己相関処理を行うかによって大きく異なるため、最もこれらの画像の特徴を表し、かつ、再現性のある方向を自己相関処理の方向として設定する必要がある。
【００４５】
図１１は、検索処理部１３０において類似画像の検索を行う動作手順を示す流れ図である。例えば、縦横の比率がほぼ１に近い画像については自己相関処理の方向として回転方向を設定し、それ以外の場合には自己相関処理の方向として画像の長手方向を設定する場合の動作手順が示されている。
【００４６】
まず、自己相関波形抽出処理部１３２は、画像入力部１１０から入力される被検索対象画像（画像Ａ）を取得すると（ステップ１００）、この画像Ａが内接する面積最小の矩形を算出する（ステップ１０１）。次に、自己相関波形抽出処理部１３２は、抽出した矩形の長辺と短辺の比（長辺／短辺）が所定の基準値以上であるか否かを判定する（ステップ１０２）。図４〜図７を用いて説明したように、一方向に長い図形に対しては長手方向に自己相関波形を抽出することが望ましい。したがって、本実施形態では、一方向に長い図形についてはその長手方向に自己相関波形を抽出し、それ以外の図形については回転方向に自己相関波形を抽出することにしている。
【００４７】
長辺と短辺の比が基準値（例えば１．５）以上である場合にはステップ１０２において肯定判断が行われ、次に、自己相関波形抽出処理部１３２は、矩形の長辺の向きを自己相関処理の方向として設定する（ステップ１０３）。一方、長辺と短辺の比が基準値よりも小さい場合にステップ１０２の判定において否定判断が行われ、次に、自己相関波形抽出処理部１３２は、画像Ａの重心位置を算出するとともに（ステップ１０４）、この重心位置を回転中心とした反時計回り方向を自己相関処理の方向として設定する（ステップ１０５）。なお、必ずしも反時計回り方向である必要はなく、回転方向を統一することが目的であるため、時計回り方向を自己相関処理の方向として設定するようにしてもよい。
【００４８】
次に、自己相関波形抽出処理部１３２は、設定した方向に自己相関処理を行って、自己相関波形を取得する（ステップ１０６）。接合点抽出処理部１３４は、抽出された自己相関波形に対して接合点を抽出し（ステップ１０７）、関数近似処理部１３６は、各接合点によって分割される各区分領域のそれぞれを直線、円弧、自由曲線のいずれかの関数で近似する関数化処理を行い（ステップ１０８）、図９に示した関数テーブルに含まれる特徴情報を抽出する（ステップ１０９）。
【００４９】
類似度判定処理部１４０は、このようにして被検索対象画像（画像Ａ）の特徴情報が抽出されると、画像ＤＢ１２０から一の比較対象画像（画像Ｂ）の特徴情報を読み出し（ステップ１１０）、これら２つの画像Ａ、Ｂの類似度を判定する（ステップ１１１）。
【００５０】
ところで、図９に示した関数テーブルの中のどの特徴情報を用いて類似度を判定するかは、各特徴情報の重要度等に応じて適宜決定することができる。例えば、自己相関波形を構成する各区分領域に対応する複数の関数の順番や、関数総数、直線個数、円弧個数、自由直線個数などの特徴情報（特徴量）が単独あるいは組み合わせて類似度判定に用いられる。
【００５１】
類似度判定処理部１４０は、画像Ａの自己相関波形に対応する第１の特徴量と画像Ｂの自己相関波形に対応する第２の特徴量を用いてマッチング処理を行い、マッチング距離Ｍと相関度Ｓを以下の式を用いて計算する。
【００５２】
Ｍ＝‖ｆ−ｇ‖
Ｓ＝＜ｆ、ｇ＞／（‖ｆ‖×‖ｇ‖）
ここで、‖・‖はノルムを示しており、＜・＞は内積を示している。また、ｆは第１の特徴量を成分とするベクトルである。ｇは第２の特徴量を成分とするベクトルである。
【００５３】
マッチング距離Ｍは２つのベクトルｆとｇの差ベクトルの長さを示す。また、相関Ｓは２つのベクトルｆとｇのなす角θの余弦値（cosθ）を示す。被検索対象画像に対応する第１の特徴量と比較対象画像に対応する第２の特徴量とが非常に近い場合には、２つのベクトルｆ、ｇの長さおよび方向が類似したものになるため、マッチング距離Ｍが小さく、かつ相関度Ｓが１に近い値になる。類似度判定に用いる特徴量が２つ以上ある場合には、それぞれの特徴量を用いてマッチング距離Ｍや相関度Ｓを計算し、この計算結果を全ての特徴量について合計すればよい。
【００５４】
ところで、自己相関波形を構成する各区分領域に対応する各関数は、自己相関波形の形状を最も正確に表しているため、各関数の具体的内容を特定するパラメータを特徴量として用いることが望ましい。具体的には、画像Ａと画像Ｂのそれぞれに対応する関数テーブルの中から１番目の区分領域に対応する関数のパラメータを特徴量として抽出し、上述したマッチング距離Ｍや相関度Ｓが計算される。比較される２つの関数の種類が異なる場合にはパラメータの数が異なる場合もあるが、その場合には値が０のパラメータを適宜補充して計算が行われる。このようにして２番目、３番目、…の関数同士についてマッチング距離Ｍと相関度Ｓが計算される。関数の数（区分領域の数）が異なる場合には、少ない関数の数に合わせて相関度Ｓ等の計算が行われる。このようにして計算された全てのマッチング距離Ｍと相関度Ｓとが合計されて２つの画像Ａ、Ｂの類似度が判定される。
【００５５】
次に、類似度判定処理部１４０は、類似度判定が終了していない他の比較対象画像が存在するか否かを判定する（ステップ１１２）。他の比較対象画像が存在する場合には肯定判断が行われ、次の比較対象画像についてステップ１１０以降の処理が繰り返される。他の比較対象画像が存在しない場合にはステップ１１１の判定において否定判断が行われ、次に、検索結果出力処理部１４２は、類似度判定の結果を出力する（ステップ１１３）。判定結果の出力は、例えば、類似度が大きいと判定された順に比較対象画像と類似の程度を順番に表示部１６０に表示したり、印刷装置１７０を用いて印刷用紙に印刷したりして行われる。
【００５６】
このように、本実施形態の類似画像検索装置では、自己相関波形に含まれる各接合点で分割される各区分領域のそれぞれを関数化処理することにより、自己相関波形の微細な特徴を含む全体を正確に関数化近似することができ、この近似処理において抽出された特徴情報を用いることにより、類似画像を検索する際の検索精度を向上させることが可能になる。また、あらかじめ格納された特徴情報を順番に読み出して、取り込まれた被検索対象画像の特徴情報と比較することにより、容易に類似画像の検索を行うことができ、比較対象となる画像が多い場合であっても操作が煩雑にならず、操作の簡略化が可能になる。また、図１０に示したデータベース作成装置を用いることにより、比較対象となる画像を適宜追加することが可能になる。
【００５７】
また、上述した特徴情報には、自己相関波形を構成する複数の区分領域に対応する複数の関数の順番が含まれている。自己相関波形を構成する複数の関数の順番は、自己相関波形の形状を表す重要な特徴であると考えられる。したがって、関数の順番を用いて画像の類似判定を行うことにより、精度の高い画像検索を行うことができる。
【００５８】
また、上述した特徴情報には、自己相関波形を構成する複数の区分領域に対応する複数の関数の各区間長の並びが含まれている。自己相関波形を構成する複数の関数（複数の区分領域）のそれぞれに対応する区間長の並びは、自己相関波形の形状を表す重要な特徴であると考えられる。したがって、区間長の並びを用いて画像の類似判定を行うことにより、精度の高い画像検索を行うことができる。
【００５９】
また、類似度判定処理部１４０は、被検索対象画像と比較対象画像のそれぞれの自己相関波形を構成する複数の区分領域に対応する関数の相関度を計算し、相関度が大きい順に、被検索対象画像に類似する比較対象画像を検索する。自己相関波形を構成する各関数の相関度は、自己相関波形の形状を表す重要な特徴であると考えられる。したがって、関数の相関度を用いて画像の類似判定を行うことにより、精度の高い画像検索を行うことができる。
【００６０】
また、長手方向に沿って抽出した自己相関波形は画像の複雑な形状の特徴をよく表しているため、被検索対象画像の長手方向に沿って自己相関波形を抽出することにより、検索精度をさらに高めることが可能になる。特に、被検索対象画像が内接する面積最小の矩形を算出し、この矩形の長辺に沿った向きに自己相関波形を抽出することにより、画像の長手方向の再現性を確保することが可能になり、同じ画像に対して常に同じ自己相関波形を取得することができる。また、被検索対象画像の重心位置を回転中心とした所定の回転方向に自己相関波形を抽出することにより、方向に影響されない安定した自己相関波形を抽出することが可能になる。また、一方向に長い画像については長手方向に自己相関波形を抽出し、それ以外の画像については回転方向に自己相関波形を抽出することにより、画像の形状に適した自己相関波形を取得することが可能になる。
【００６１】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。例えば、上述した実施形態の検索処理部１３０やデータベース作成部２２０の各動作を、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータによって実施するようにしてもよい。この場合には、ＲＯＭやＲＡＭあるいはその他の記憶装置（ハードディスク装置等）に格納された類似画像検索プログラム（図１１に示す各ステップを実行したり、検索処理部１３０やデータベース作成部２２０の各部の機能を実現するためのプログラム）をＣＰＵで実行すればよい。
【００６２】
また、上述した実施形態では、全ての比較対象画像について特徴情報を読み出して類似度判定を行うようにしたが、被検索対象画像の自己相関波形に含まれる区分領域の総数Ｍに着目して、検索対象候補としての比較対象画像を減らすようにしてもよい。具体的には、比較対象画像の自己相関波形に含まれる区間領域の総数Ｎが、総数Ｍと一致あるいは±数％（例えば１０％）の範囲に含まれるもののみ選択的に抽出し、類似度判定を行うようにしてもよい。これにより、明らかに形状が異なる比較対象画像に対する類似度判定が不要になり、処理負担の軽減や処理時間の短縮が可能になる。
【００６３】
また、上述した実施形態では、被検索対象画像の長手方向あるいは被検索対象画像が内接する面積最小の矩形の長辺方向に沿って被検索対象画像を移動させて自己相関波形を抽出する場合を考えたが、長辺方向と垂直方向あるいは面積最小の矩形の短辺方向に沿って被検索対象画像を移動させて自己相関波形を抽出するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】一実施形態の類似画像検索装置の構成を示す図である。
【図２】自己相関波形を抽出する処理の概要を示す図である。
【図３】自己相関波形を抽出する処理の概要を示す図である。
【図４】自己相関波形の具体例を示す図である。
【図５】自己相関波形の具体例を示す図である。
【図６】自己相関波形の他の具体例を示す図である。
【図７】自己相関波形の他の具体例を示す図である。
【図８】自己相関波形を抽出する他の処理の概要を示す図である。
【図９】抽出される特徴情報が含まれる関数テーブルを示す図である。
【図１０】データベース作成装置の構成を示す図である。
【図１１】検索処理部において類似画像の検索を行う動作手順を示す流れ図である。
【符号の説明】
【００６５】
１１０、２１０  画像入力部
１２０  画像ＤＢ（データベース）
１３０  検索処理部
１３２、２２２  自己相関波形抽出処理部
１３４、２２４  接合点抽出処理部
１３６、２２６  関数近似処理部
１４０  類似度判定処理部
１４２  検索結果出力処理部
１５０、２３０  操作部
１６０、２４０  表示部
１７０  印刷装置
２２０  データベース作成部
２２８  ファイル作成処理部
【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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