(57)【要約】【課題】  コンピュータ端末に記憶した画像を検索する画像検索システムを提供することを目的とする。【解決手段】  画像部品と特徴情報と複数の画像データとを少なくとも記憶する記憶手段と、画像部品の名称の入力を受け付ける名称入力受付手段と、受け付けた名称に対応する特徴情報を記憶手段から抽出する特徴情報抽出手段と、特徴情報に基づいて、画像部品を記憶手段から抽出する画像部品抽出手段と、抽出した画像部品の組合せに基づいて、組合せ毎に基準画像データを合成して作成する画像合成手段と、作成した基準画像データの中から、一以上の基準画像データがユーザにより選択されたことの入力を受け付ける合成画像選択受付手段と、選択された基準画像データに基づいて、記憶手段に記憶する画像データの検索を実行し、目的画像データを抽出する画像検索手段と、を有する画像検索システムである。【選択図】  図１
2006155203.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像データの中から、基準画像データに基づいて目的画像データを検索する画像検索システムであって、
前記画像検索システムは、
前記基準画像データを構成する要素である画像部品と、前記画像部品に対する名称情報と形状情報とを含む特徴情報と、検索対象となる複数の前記画像データとを少なくとも記憶する記憶手段と、
前記画像部品の名称の入力を受け付ける名称入力受付手段と、
前記受け付けた名称に対応する前記名称情報を有する特徴情報を前記記憶手段から抽出する特徴情報抽出手段と、
前記抽出した特徴情報に基づいて、前記画像部品を前記記憶手段から抽出する画像部品抽出手段と、
前記抽出した画像部品の組合せに基づいて、組合せ毎に前記基準画像データを合成して作成する画像合成手段と、
前記作成した基準画像データの中から、一或いは二以上の前記基準画像データがユーザにより選択されたことの入力を受け付ける合成画像選択受付手段と、
前記選択された基準画像データに基づいて、前記記憶手段に記憶する前記画像データの検索を実行し、前記目的画像データを抽出する画像検索手段と、
を有することを特徴とする画像検索システム。
【請求項２】
前記特徴情報は、前記画像部品の表面の色情報又はパターンの情報からなる表面情報を更に含んでおり、
前記画像部品は点列情報からなる輪郭で形成されており、
前記画像合成手段は、
前記画像部品の輪郭を形成する点列情報の内部又は外部を前記表面情報に基づいて色又はパターンを付加し、その後、前記抽出した各画像部品を組み合わせて合成することにより、前記基準画像データを作成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像検索システム。
【請求項３】
前記画像合成手段は、
前記画像部品を配置する一又は二以上の構図を決定した後に、前記抽出した各画像部品を前記構図に従って組み合わせて合成することにより、前記基準画像データを作成する、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像検索システム。
【請求項４】
前記特徴情報は、前記画像部品の前後関係を示す前後関係距離情報を更に含んでおり、
前記画像合成手段は、
前記抽出した各画像部品に対して、合成済みでない画像部品の中から前記前後関係距離情報の数値の大きい２つの画像部品を選択し、
前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の小さい画像部品の前記点列情報の外側をマスク領域として設定し、そのマスク領域に、前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の大きい画像部品を合成し、
前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の小さい画像部品の前記点列情報の内側をマスク領域として設定し、そのマスク領域に、前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の小さい画像部品を合成し、
前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の大きい画像部品を合成済みの画像部品とし、
前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の小さい画像部品を合成後の画像部品で更新する、
処理を前記前後関係距離情報の最も小さい画像部品に全ての前記画像部品が合成するまで反復する、
ことにより前記画像部品に基づく前記基準画像データの合成処理を実行する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像検索システム。
【請求項５】
前記記憶手段は、前記画像合成手段で合成して作成した基準画像データの合成履歴を更に記憶し、
前記画像検索システムは、
前記記憶手段に記憶する合成履歴を抽出する合成履歴管理手段を更に有しており、
前記画像合成手段は、
過去に前記抽出した画像部品を用いた合成履歴があるか否かを前記合成履歴管理手段に問い合わせ、合成履歴がある場合にはその合成履歴に基づいて前記基準画像データを合成して作成し、合成履歴がない場合には前記前記前後関係距離情報に基づく合成処理を実行する、
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像検索システム。
【請求項６】
基準画像データを構成する要素である画像部品と、前記画像部品に対する名称情報と形状情報とを含む特徴情報と、検索対象となる複数の画像データとを少なくとも記憶する記憶装置と、プログラムの処理演算を実行する演算処理装置とを有するコンピュータ端末で実行する画像検索プログラムであって、
前記画像検索プログラムは、
前記演算処理装置に読み込まれる名称入力受付機能と特徴情報抽出機能と画像部品抽出機能と画像合成機能と合成画像選択受付機能と画像検索機能とからなり、
前記名称入力受付機能は、
前記コンピュータ端末の入力装置から入力された、前記画像部品の名称の入力を受け付け、
前記特徴情報抽出機能は、
前記受け付けた名称に対応する前記名称情報を有する特徴情報を前記記憶装置から抽出し、
前記画像部品抽出機能は、
前記抽出した特徴情報に基づいて、前記画像部品を前記記憶装置から抽出し、
前記画像合成機能は、
前記抽出した画像部品の組合せに基づいて、組合せ毎に前記基準画像データを合成して作成し、
前記合成画像選択受付機能は、
前記作成した基準画像データの中から、一或いは二以上の基準画像データが、ユーザにより前記入力装置で選択されたことの入力を受け付け、
前記画像検索機能は、
前記選択された基準画像データに基づいて、前記記憶装置に記憶する前記画像データの検索を実行し、前記目的画像データを抽出する、
ことを特徴とする画像検索プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載の画像検索プログラムを記録する、
ことを特徴とする画像検索プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ端末に記憶した画像データを検索する画像検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ等の撮像装置の発達に伴い、撮像した画像のデジタルデータ（以下、画像データ）をコンピュータ端末に保存し、インターネットのホームページ上に掲載したり、電子メールにより友人・知人に配信したりすることが行われている。
【０００３】
デジタルカメラのような撮像装置は、従来のカメラと異なり、撮像した画像データの消去、保存、修正等が簡単に行える為、その撮像枚数（画像データの量）も増加しがちである。従って、撮像した画像データはコンピュータ端末に保存して管理することが一般的であるが、ユーザが必要な画像データを探すには、コンピュータ端末に保存した画像データから一枚一枚、確認しながら探す他、画像検索システムを用いることによって探すことも行われている。
【０００４】
このような画像検索システムでは、画像データに関連づけられたファイル名等のキーワードにより検索を行う方法や、下記特許文献１、特許文献２、非特許文献１に開示のように、基準となる画像データ（以下、基準画像データ）との類似度から目的の画像データ（以下、目的画像データ）を検索する方法が知られている。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−２８５１４１号公報
【特許文献２】特開平７−２１９９６９号公報
【非特許文献１】リコー株式会社、”リコー技術最前線”、［online]、２００２年９月２６日、インターネット＜ＵＲＬ： http://www.ricoh.co.jp/tech/23/23_02.html＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
キーワードにより目的画像データの検索を行う方法では、対象となる画像データ毎にキーワードが設定されている必要があるが、このキーワードの設定作業は非常に煩雑である。又、キーワードの設定にはキーワード設定者の主観が入りやすく、キーワードを用いた画像検索システムでは、一定水準の検索結果が得られにくいという問題点がある。
【０００７】
一方、基準画像データとの類似度に基づいて目的画像データを検索する方法では、キーワードを用いた検索のような問題はないが、基準画像データを予め多数用意しておかないと、ユーザの希望する目的画像データを検索することが出来ない。又、多数の基準画像データを用意出来たとしても、その基準画像データの記憶領域として膨大な記憶領域を必要とする。そして、あらゆる態様を想定した基準画像データを用意することは事実上不可能であり、特に、多数の目的画像データの中から、ごくわずかに存在する特別な目的画像データを検索する場合には、基準画像データを用意すること自体が非常に困難である。
【０００８】
そこで特許文献１では、目的画像データとその一部が似ているいくつかの画像を選択し、それぞれの画像毎に似ている部分の特徴量を抽出し、これらの特徴量に重み付けを行って検索することで、目的画像データを検索する方法が開示されている。しかし、この方法を用いた場合、基準画像データが複数の画像に分かれたままであるので、ユーザが最終的な基準画像データのイメージを認識しにくいという問題点があり、精度の高い画像検索を行うことが出来ない。
【０００９】
又、非特許文献１には、手書きの画像を基準画像データとして用いる方法が開示されている。しかし、手書きでの画像サンプルの入力はその個人差が大きく、同じ目的画像データを検索する為に同じ作業者が入力を行う場合であったとしても、必ずしも検索結果が一致しないことから、この場合でも精度の高い画像検索を行うことが出来ないという問題点がある。
【００１０】
更に特許文献２では、自然言語で入力された文章に対して自然言語解析を行うことにより、その状況要素に対応するピクセルの集合である画像部品を取り出し、取り出した画像部品に基づいて、各画像データとの類似度を検索することにより、目的画像データを検索する方法が開示されている。この場合、特許文献１や非特許文献１の場合よりは精度の高い画像検索を行うことが可能であるが、取り出した画像部品が目的画像データに類似するものであるか否か、或いは自然言語解析を行うことから的確な画像部品を必ずしも取り出すことが出来ない問題点があり、精度も高くはない。又、この方法では、写真画像を基本とする為、コンピュータ端末に保存しておく必要のあるデータ量が多くなる。従って、この方法は保存容量に限りのあるパーソナルコンピュータ端末等には適さず、実際には実施が困難であるという問題点がある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
そこで本発明者は上記問題点に鑑み、画像部品に基づいて基準画像データを自動的に合成して作成し、この基準画像データを検索条件として画像検索処理を実行することにより、従来よりも検索精度の高い画像検索を可能とする、画像検索システムを発明した。
【００１２】
請求項１の発明は、複数の画像データの中から、基準画像データに基づいて目的画像データを検索する画像検索システムであって、前記画像検索システムは、前記基準画像データを構成する要素である画像部品と、前記画像部品に対する名称情報と形状情報とを含む特徴情報と、検索対象となる複数の前記画像データとを少なくとも記憶する記憶手段と、前記画像部品の名称の入力を受け付ける名称入力受付手段と、前記受け付けた名称に対応する前記名称情報を有する特徴情報を前記記憶手段から抽出する特徴情報抽出手段と、前記抽出した特徴情報に基づいて、前記画像部品を前記記憶手段から抽出する画像部品抽出手段と、前記抽出した画像部品の組合せに基づいて、組合せ毎に前記基準画像データを合成して作成する画像合成手段と、前記作成した基準画像データの中から、一或いは二以上の前記基準画像データがユーザにより選択されたことの入力を受け付ける合成画像選択受付手段と、前記選択された基準画像データに基づいて、前記記憶手段に記憶する前記画像データの検索を実行し、前記目的画像データを抽出する画像検索手段と、を有する画像検索システムである。
【００１３】
本発明のように画像部品に基づいて基準画像データを合成し、その基準画像データの中から、ユーザが最も類似すると考える基準画像データを選択し、選択した基準画像データに基づいて画像データから検索を実行することで、従来よりも精度の高い画像検索システムを実現することが出来る。尚、ここで「名称」とは、画像部品に対して関連づけられた名前であり、名詞（固有名詞等も含む）等も含む。
【００１４】
請求項２の発明は、前記特徴情報は、前記画像部品の表面の色情報又はパターンの情報からなる表面情報を更に含んでおり、前記画像部品は点列情報からなる輪郭で形成されており、前記画像合成手段は、前記画像部品の輪郭を形成する点列情報の内部又は外部を前記表面情報に基づいて色又はパターンを付加し、その後、前記抽出した各画像部品を組み合わせて合成することにより、前記基準画像データを作成する、画像検索システムである。
【００１５】
画像部品は、点列情報から形成される輪郭からなると良い。輪郭からなる画像部品とすることによって、その画像部品のデータ量を従来よりも大幅に減らすことが出来るからである。このように画像部品のデータ量を減らせば、同一のデータ領域でも多数の画像部品を記憶でき、或いは同一の画像部品の数量でも、必要となるデータ領域を大幅に減らすことが出来る。これによって、例えば一般家庭で用いるコンピュータ端末のような、スペックが必ずしも高くないコンピュータ端末でも画像データの検索システムを実現することが出来る。
【００１６】
請求項３の発明は、前記画像合成手段は、前記画像部品を配置する一又は二以上の構図を決定した後に、前記抽出した各画像部品を前記構図に従って組み合わせて合成することにより、前記基準画像データを作成する、画像検索システムである。
【００１７】
画像合成を行う前に、本発明のように構図を決定することにより、無駄な合成処理を減らすことが出来る。
【００１８】
請求項４の発明は、前記特徴情報は、前記画像部品の前後関係を示す前後関係距離情報を更に含んでおり、前記画像合成手段は、前記抽出した各画像部品に対して、合成済みでない画像部品の中から前記前後関係距離情報の数値の大きい２つの画像部品を選択し、前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の小さい画像部品の前記点列情報の外側をマスク領域として設定し、そのマスク領域に、前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の大きい画像部品を合成し、前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の小さい画像部品の前記点列情報の内側をマスク領域として設定し、そのマスク領域に、前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の小さい画像部品を合成し、前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の大きい画像部品を合成済みの画像部品とし、前記選択した画像部品のうち前記前後関係距離情報の小さい画像部品を合成後の画像部品で更新する、処理を前記前後関係距離情報の最も小さい画像部品に全ての前記画像部品が合成するまで反復する、ことにより前記画像部品に基づく前記基準画像データの合成処理を実行する、画像検索システムである。
【００１９】
画像部品の合成は本発明のように、前後関係距離情報の大きい画像部品同士（遠くにある画像部品同士）から順番に行うと良い。
【００２０】
請求項５の発明は、前記記憶手段は、前記画像合成手段で合成して作成した基準画像データの合成履歴を更に記憶し、前記画像検索システムは、前記記憶手段に記憶する合成履歴を抽出する合成履歴管理手段を更に有しており、前記画像合成手段は、過去に前記抽出した画像部品を用いた合成履歴があるか否かを前記合成履歴管理手段に問い合わせ、合成履歴がある場合にはその合成履歴に基づいて前記基準画像データを合成して作成し、合成履歴がない場合には前記前記前後関係距離情報に基づく合成処理を実行する、画像検索システムである。
【００２１】
本発明のように合成履歴を用いることで、画像部品に基づく基準画像データをより高速に作成することが出来る。これによって全体の処理速度の向上を図ることが出来る。
【００２２】
請求項６の発明は、基準画像データを構成する要素である画像部品と、前記画像部品に対する名称情報と形状情報とを含む特徴情報と、検索対象となる複数の画像データとを少なくとも記憶する記憶装置と、プログラムの処理演算を実行する演算処理装置とを有するコンピュータ端末で実行する画像検索プログラムであって、前記画像検索プログラムは、前記演算処理装置に読み込まれる名称入力受付機能と特徴情報抽出機能と画像部品抽出機能と画像合成機能と合成画像選択受付機能と画像検索機能とからなり、前記名称入力受付機能は、前記コンピュータ端末の入力装置から入力された、前記画像部品の名称の入力を受け付け、前記特徴情報抽出機能は、前記受け付けた名称に対応する前記名称情報を有する特徴情報を前記記憶装置から抽出し、前記画像部品抽出機能は、前記抽出した特徴情報に基づいて、前記画像部品を前記記憶装置から抽出し、前記画像合成機能は、前記抽出した画像部品の組合せに基づいて、組合せ毎に前記基準画像データを合成して作成し、前記合成画像選択受付機能は、前記作成した基準画像データの中から、一或いは二以上の基準画像データが、ユーザにより前記入力装置で選択されたことの入力を受け付け、前記画像検索機能は、前記選択された基準画像データに基づいて、前記記憶装置に記憶する前記画像データの検索を実行し、前記目的画像データを抽出する、画像検索プログラムである。
【００２３】
上述の画像検索システムは、本発明のように構成することでプログラムとしても同様の効果を得ることが出来る。
【００２４】
請求項７の発明は、請求項６に記載の画像検索プログラムを記録する、画像検索プログラムを記録した記録媒体である。
【００２５】
画像検索プログラムは、ＣＤやＤＶＤ等の記録媒体に記録しても良い。
【発明の効果】
【００２６】
本発明の画像検索システムを用いることにより、ユーザが目的画像データの特徴であると認識した画像部品の名称の入力を行うことで、その名称に対応付けられた画像部品に基づき基準画像データを合成して作成し、その中からユーザが目的画像データに最も類似していると考える基準画像データを選択し、それに基づいて目的画像データの画像検索処理を実行することにより、従来よりも検索精度を高めて目的画像データを検索することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
本発明の画像検索システム１のシステム構成の一例を図１のシステム構成図を用いて説明する。画像検索システム１は、名称入力受付手段２と特徴情報抽出手段３と画像部品抽出手段４と画像合成手段５と合成画像選択受付手段６と画像検索手段７と表示手段８と記憶手段９とからなる。
【００２８】
画像検索システム１はコンピュータ端末３０上で実行される。図１６に一般的なコンピュータ端末３０のハードウェア構成の一例を示す。コンピュータ端末３０は、ＣＰＵやレジスタ等の演算処理を実行する演算処理装置３１、キーボードやマウス等のコンピュータ端末３０への入力装置３２、ディスプレイである表示装置３３、メモリやキャッシュ、ハードディスクその他の各種の記録媒体でデータを記憶する記憶装置３４、他のコンピュータ端末３０とネットワークを介してデータの送受信を行う通信装置３５とを有している。尚、ここで示したコンピュータ端末３０のハードウェア構成は一例であり、他のハードウェア構成とすることも出来る。
【００２９】
画像検索システム１に於ける名称入力受付手段２、特徴情報抽出手段３、画像部品抽出手段４、画像合成手段５、合成画像選択受付手段６、画像検索手段７、表示手段８は、演算処理装置３１に於いてその機能を実現するプログラム（モジュール等も含む）により実行され、記憶手段９は記憶装置３４でそのデータを記憶している。
【００３０】
記憶手段９は、画像部品の特徴情報を記憶する特徴情報記憶手段１０と、画像部品を記憶する画像部品記憶手段１１と、画像部品の表面の情報（色情報やパターン情報）を記憶する表面情報記憶手段１２と、画像部品を合成して作成した基準画像データを記憶する合成画像記憶手段１３と、デジタルカメラ等の撮像装置で撮像した画像データやダウンロード等して保存した画像データ、その他の検索対象となる画像データを記憶する画像データ記憶手段１４とからなる。
【００３１】
ここで特徴情報とは、画像部品の形状や配置等を指定する情報であり、例えば画像部品の種別を表す名称情報、画像部品の点列情報又はその情報を格納するアドレスである形状情報、画像部品の表面の質感情報（色情報やパターン情報）である表面情報、画像部品間の前後関係や距離を数値化した前後関係距離情報、画像部品の輪郭のぼかし度合いを示す輪郭強度情報、画像部品間の配置規則を示す配置情報、画像部品の色相の修正を行う色相補正情報などがある。特徴情報のデータ構造の一例を図３に示す。
【００３２】
名称とは、目的画像データに含まれるイメージに関する情報であり、例えば、「海」、「山」、「空」等の風景や背景に用いられる名称、「人」、「動物」、「車」等の物体を示す名称がある。この名称は、図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、各々階層構造を有していると良い。
【００３３】
図４（ａ）では、最上位の名称として「風景」、その下位の名称として「山」、「海」等、「山」の下位の名称として「富士山」、「岩山」、「雪山」等、「富士山」の下位の名称として「正面」、「上面」、「岩山」の下位の名称として「急な山」、「緩やかな山」、「雪山」の下位の名称として「急な山」、「緩やかな山」という名称がある。
【００３４】
図４（ｂ）では、最上位の名称として「人物」、その下位の名称として「男」、「女」、「男」の下位の名称として「顔」、「上半身」、「全身」、「顔」の下位の名称として「正面」、「側面」、「上半身」の下位の名称として「正面」、「側面」、「正面」の下位の名称として「黒い服」、「白い服」、「全身」の下位の名称として「立ち止まり」、「歩き」、「歩き」の下位の名称として「黒い服」、「白い服」、「青い服」という名称がある。
【００３５】
画像部品とは、基準画像データを合成する為に予め画像部品記憶手段１１に記憶している、基準画像データを構成する要素（オブジェクト）からなる画像である。例えば画像部品の一例としては、「山」、「空」、「川」、「海」、「木」、「人物」、「動物」などがある。この画像部品は、特徴情報に於ける名称情報に関連づけられており、名称情報に対応する画像部品のデータが各々設けられている。例えば図４（ａ）の例では、「正面からの富士山」、「上面からの富士山」、「急な岩山」、「緩やかな岩山」、「急な雪山」、「緩やかな雪山」等の画像部品が画像部品記憶手段１１に記憶されており、図４（ｂ）の例では、「男の顔の正面」、「男の顔の側面」、「男の上半身の正面で黒い服を着ている」、「男の上半身の正面で白い服を着ている」、「男の上半身の側面」、「男の全身の立ち止まり」、「男の全身の黒い服で歩いている」、「男の全身の白い服で歩いている」、「男の全身の青い服で歩いている」等の画像部品が画像部品記憶手段１１に記憶されている。
【００３６】
画像部品の一例を図５に示す。図５（ａ）は「空」の画像部品の一例であり、図５（ｂ）は「山」の画像部品の一例であり、図５（ｃ）は「木」の画像部品の一例である。
【００３７】
画像部品は、そのデータ量を小さくする為に、点列情報（画像部品の輪郭のみのデータ）であると良いが、これに限定するものではない。例えば１つの画像部品の画像サイズが幅６４０ピクセル、高さ４８０ピクセルの場合、特許文献１に開示されている発明を用いた場合では、そのデータ量は６４０×４８０×３＝９２１，６００バイトのデータ量を必要とする。これに対し、本発明で好ましく利用する点列情報の一例を挙げると、データの構造体に７項目×４＝２８バイト、点列情報が平均５００点として（画像部品の輪郭を平均５００点で示せたとするならば）、５００×２×４＝４，０００バイトのデータ量で済む（１点の座標を示す為にｘ軸とｙ軸の情報が必要であり、各軸に対して４バイト単位で情報が表現される為）。
【００３８】
図６に画像部品記憶手段１１の概念図を示す。図６では、画像部品の名称情報に、各形状情報が対応付けられており、その場合の点列の情報が更に対応付けられている。従って、図６の場合、名称「夕焼け空」に対応する形状情報としてsora01、sora02、sora03の３種類があり、各々形状情報に於ける点列情報が記憶されている。
【００３９】
特徴情報に於ける前後関係距離情報とは、画像部品間の重ね合わせの順序関係を示す情報である。重ね合わせの順序は、形状の小さいものほど前側に配置することが好ましい。例えば「鳥」の画像部品と「空」の画像部品とがあった場合、「鳥」の画像部品の前後関係距離情報は、「空」の画像部品の前後関係距離情報よりも小さい値で設定されている。又、「空」のように遠景であるほど、前後関係距離情報は大きい値となり、「木」や「人」のような物体は近景であることから、前後関係距離情報は小さい値となる。
【００４０】
名称入力受付手段２は、基準画像データを作成する為の、当該基準画像データを構成する画像部品の名称の入力を、キーボードやマウス等の入力装置３２から受け付ける手段である。この名称は複数入力が可能であると良い。尚、通信装置３５により、インターネット等のネットワークを介して入力を受け付けても良い。
【００４１】
特徴情報抽出手段３は、名称入力受付手段２で入力を受け付けた名称に基づいて、その名称に対応する特徴情報を、特徴情報記憶手段１０から抽出する手段である。
【００４２】
画像部品抽出手段４は、特徴情報抽出手段３で抽出した特徴情報に基づいて、その対応する画像部品を、画像部品記憶手段１１から抽出する手段である。
【００４３】
画像合成手段５は、画像部品抽出手段４で選択した画像部品を合成して基準画像データを作成する手段である。作成した基準画像データは、合成画像記憶手段１３に記憶する。基準画像データを合成して作成する際に、画像部品の点列情報からなる輪郭の内部あるいは外部に着色やパターンを付与しても良い。
【００４４】
表示手段８は、画像合成手段５で合成して作成した基準画像データを、コンピュータ端末３０のディスプレイである表示装置３３に表示する手段である。画像合成手段５で作成した基準画像データが複数ある場合には、一覧表示や順次表示でその全てを表示できるようにしても良いし、予め定められた基準に基づいて順位付けをした後に、その順位が高いものから順次表示する等、各種の表示形態を取ることが出来る。又、本発明に於いては、表示された基準画像データをユーザが修正できるようにしても良い。尚、同一のコンピュータ端末３０の表示装置３３で表示する他、通信装置３５により、インターネット等のネットワークを介して、他のコンピュータ端末３０の表示装置３３で表示をしても良い。
【００４５】
合成画像選択受付手段６は、画像合成手段５が作成して、表示手段８が表示装置３３に表示した基準画像データの中から、ユーザが目的画像に最も類似すると考える基準画像データを、キーボードやマウス等の入力装置３２により選択したことの情報を受信し、その情報に基づき、ユーザが選択した基準画像データを画像検索手段７に送信する手段である。
【００４６】
画像検索手段７は、合成画像選択受付手段６から受信した基準画像データに基づいて、画像データ記憶手段１４に記憶した検索対象となる画像データとの間で類似検索を実行し、目的画像データを検索して抽出する手段である。ここで抽出した目的画像データは、表示手段８に送信し、表示手段８が表示装置３３を介して表示する。画像検索手段７は、目的画像データを抽出する際に、最も類似度の高い一つの画像データを目的画像データとして抽出しても良いし、類似度の高い順に複数の画像データを目的画像データとして抽出しても良い。又、基準画像データに基づく目的画像データの検索は、従来のような様々な方法をとることが出来、上述の特許文献１、特許文献２、非特許文献１を用いることも出来る。更に本発明に於いては、従来の類似画像検索のいずれの手法に於いても有効に応用することが出来る。
【実施例１】
【００４７】
次に、本発明の画像検索システム１の処理プロセスの一例を図２のフローチャート、図１のシステム構成図を用いて説明する。
【００４８】
画像検索システム１は、ユーザが検索対象として想定する目的画像データの検索を行う為に、その検索画面を表示手段８が表示装置３３を介して表示する。検索画面の一例を図７に示す。この検索画面から、ユーザが目的画像データの特徴であると認識する画像部品の名称の入力を行うことで、その名称に対応付けられた画像部品に基づいて画像検索システム１が基準画像データを合成して作成し、その中からユーザが目的画像データに最も類似していると考える基準画像データを選択し、それに基づいて目的画像データの画像検索処理を実行する。
【００４９】
本実施例に於いては、ユーザは「夕焼け空に富士山と木がある画像」を目的画像データとして検索したい場合を説明する。このような場合、目的画像データとして、「夕焼け空」、「富士山」、「木」が特徴であると考えられるので、これらを名称として検索画面の名称入力欄２０に、キーボードやマウス等の入力装置３２から行う（Ｓ１００）。この入力は、名称入力受付手段２で受け付ける。
【００５０】
尚、この名称入力は、名称入力欄２０からプルダウンメニュー等によって選択される形式で入力されると、入力された名称とその特徴情報との対応付けが必ず行えるので、プルダウンメニュー等の選択形式による入力が好適である。しかしこの場合、予めこれらの対応付けが行われている必要があるので、それ以外の方式、例えばテキスト入力を用いても良い。
【００５１】
ユーザが検索画面の名称入力欄２０に名称として、「夕焼け空」、「富士山」、「木」を入力した場合を図８に示す。
【００５２】
名称入力受付手段２で入力を受け付けた名称に基づいて、特徴情報抽出手段３が、当該名称に対応する特徴情報を特徴情報記憶手段１０から抽出する（Ｓ１１０）。ここでは名称が「夕焼け空」、「富士山」、「木」であるので、それら名称に対応する特徴情報を特徴情報記憶手段１０から抽出することとなる。
【００５３】
特徴情報記憶手段１０が図３に示す特徴情報を記憶している場合、名称「夕焼け空」に対応する特徴情報のうち、形状情報を画像部品記憶手段１１（図６）の当該名称「夕焼け空」に対応する形状情報（ファイル名としてsora01、sora02、sora03）の所在地（アドレスやファイル名等）、表面情報として「夕焼け空」の質感情報、前後関係距離情報として「１００００」、輪郭強度情報として「１６」、配置情報として「指定なし」（即ち、画像の枠内に全て配置）、色相補正情報として「RED+10」（RGB値のうち、赤色を１０加算する）を抽出する。尚、ここで色相補正情報として「RED+10」としているのは、「夕焼け空」の状況では全体として赤みがかることが多いことから、RGB値のうち、赤色に１０を加算することで、赤みのある画像部品としている。
【００５４】
名称「富士山」に対応する特徴情報のうち、形状情報を画像部品記憶手段１１（図６）の当該名称「富士山」に対応する形状情報（ファイル名としてyama01、yama02、yama03）の所在地（アドレスやファイル名等）、表面情報として「森」の質感情報、前後関係距離情報として「５０００」、輪郭強度情報として「２２」、配置情報として「下面接続」（即ち、富士山は、画像の下辺に接している）、色相補正情報として「RED+10」を抽出する。同様に、名称「木」に対応する特徴情報のうち、形状情報を画像部品記憶手段１１（図６）の当該名称「木」に対応する形状情報（ファイル名としてki01、ki02）の所在地（アドレスやファイル名等）、表面情報として「葉」の質感情報、前後関係距離情報として「１０」、輪郭強度情報として「５００」、配置情報として「自由配置」（即ち、画像内に自由に配置することが出来る）、色相補正情報として「RED+10」を抽出する。尚、「富士山」、「木」の色相補正情報として「RED+10」となっているのは、「夕焼け空」に色相補正情報が「RED+10」として指定されている為、それがこれらにも反映されているからである。従って、通常は色相補正情報がなく、選択された画像部品のうち、いずれかに色相補正情報が指定されている場合に、その色相補正情報をこれらの画像部品にも反映させることで、例えば「夕焼け空」のように全体として赤みがかった画像部品とすることが出来る。
【００５５】
このようにして特徴情報を抽出後、特徴情報に於ける形状情報の所在地に基づいて画像部品抽出手段４が、画像部品記憶手段１１から画像部品を抽出する（Ｓ１２０）。上述の場合、名称「夕焼け空」に対応する形状情報の所在地がファイル名としてsora01、sora02、sora03であるので各ファイルとその点列情報を画像部品記憶手段１１から抽出する。同様に、名称「富士山」に対応する形状情報の所在地がファイル名としてyama01、yama02、yama03であるので各ファイルとその点列情報を画像部品記憶手段１１から抽出し、名称「木」に対応する形状情報の所在地がファイル名としてki01、ki02であるので各ファイルとその点列情報を画像部品記憶手段１１から抽出する。
【００５６】
このようにして画像部品を抽出後、これらに基づいて基準画像データを作成する為の画像合成処理を画像合成手段５が行う（Ｓ１３０）。この際に点列情報からなる画像部品に着色を施す為に、特徴情報に於ける表面情報を参照することにより、各画像部品に対して着色処理を施しても良い。例えば、名称「夕焼け空」の画像部品の特徴情報に於ける表面情報は「夕焼け空」であるので、それに対応する色で着色し、名称「富士山」の画像部品の特徴情報に於ける表面情報は「森」であるので、それに対応する色で着色し、名称「木」の画像部品の特徴情報に於ける表面情報は「葉」であるので、それに対応する色で着色する。表面情報は、画像部品の色の情報であるので、それに対応する色のコード（例えばＲＧＢ値で指定される色のコード）を直接指定しても良いし、本実施例のように「夕焼け空」、「森」、「葉」などのようにその概念を指定しておいても良い。この場合、「夕焼け空」、「森」、「葉」などのような概念では具体的な色を指定していないので、表面情報記憶手段１２を参照することで、「夕焼け空」、「森」、「葉」に対応する色のコードを抽出して、当該色で着色を施す。図１０に表面情報記憶手段１２の概念図を示す。このように特徴情報に於ける表面情報として「夕焼け空」とあるので、それに対応する色のコード（ＲＧＢ値）を表面情報記憶手段１２から抽出し、それで着色をする。
【００５７】
尚、表面情報記憶手段１２には、色のコードの他、着色パターン（網目など）を併せて記憶しておいても良い。この場合には、当該色コードに対応する色が、その着色パターンにより、画像部品に着色される。
【００５８】
更に、特徴情報に於ける色相補正情報に基づいて、着色した画像部品について、更にその色を補正処理しても良い。図３の場合では、「夕焼け空」、「富士山」、「木」のいずれも色相補正情報として「RED+10」であるので、画像部品に着色した色から更に、RGB値でRed（赤色）の値に１０加算した色で着色を施すことも出来る。このように色相補正をすることによって、夕焼け空の状態の画像部品として演出することが出来る。
【００５９】
又、特徴情報に於ける輪郭強度情報に基づいて、画像部品の輪郭の明瞭さ（輪郭強度）を修正する修正処理を行っても良い。図３の場合、「夕焼け空」の輪郭強度が１６、「富士山」の輪郭強度が２２、「木」の輪郭強度が５００であるので、各々その輪郭強度で画像部品の輪郭に明瞭さを施す。輪郭強度の数値が大きいほど、その輪郭は明瞭であるので、上述の場合では「木」の輪郭が最も明瞭となり、次に「富士山」、最後に「夕焼け空」の順番で明瞭な輪郭となる。
【００６０】
以上のように選択された（場合によっては着色・パターンが付与された）画像部品に対して、画像合成手段５が画像合成処理を行う。画像合成処理は、Ｓ１２０で抽出した画像合成部品同士、全ての組合せの合成処理を実行するが、本実施例では、名称「夕焼け空」、名称「富士山」、名称「木」の一つの組合せの合成処理を説明する。同様に他の組合せでも合成処理が実現できるからである。本実施例で説明する画像部品の一つの組合せが図１１であるとする。図１１（ａ）は名称「夕焼け空」の画像部品の一つであり、図１１（ｂ）は名称「富士山」の画像部品の一つであり、図１１（ｃ）は名称「木」の画像部品の一つである。
【００６１】
画像合成処理の処理プロセスを図９のフローチャートを用いて説明する。まず、各画像部品を合成する際には、特徴情報の前後関係距離情報に基づいて、遠くの画像部品（前後関係距離情報の数値の大きな画像部品）から合成を行う。その為、前後関係距離情報に基づいて並べ替えを行う（Ｓ２００）。そうすると、ここでは「夕焼け空」の前後関係距離情報が「１００００」、「富士山」の前後関係距離情報が「５０００」、「木」の前後関係距離情報が「１０」なので、「夕焼け空」、「富士山」、「木」の順番に遠景から並べられ、順序づけられる。
【００６２】
最初は全部の画像部品が未処理なので（Ｓ２１０）、最初に「夕焼け空」（画像部品１）と「富士山」（画像部品２）とを合成する処理を行う為に、「夕焼け空」と「富士山」の画像部品を選択する（Ｓ２２０）。
【００６３】
そして、選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の小さい画像部品（ここでは「富士山」（画像部品２））の輪郭情報の外側をマスク領域として設定する（Ｓ２３０）。この状態の画像部品「富士山」を図１２（ａ）に示す。
【００６４】
そして、当該マスク領域に、選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の大きい画像部品（ここでは「夕焼け空」（画像部品１））を合成する（Ｓ２４０）。従って、マスク領域として設定された「富士山」に「夕焼け空」が合成される。この状態を図１２（ｂ）に示す。
【００６５】
Ｓ２４０の合成後の画像部品に対して、選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の小さい画像部品（ここでは「富士山」（画像部品２））の輪郭情報の内側をマスク領域として設定する（Ｓ２５０）。この状態を図１２（ｃ）に示す。
【００６６】
当該マスク領域に、選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の小さい画像部品（ここでは「富士山」（画像部品２））を合成する（Ｓ２６０）。従って、マスク領域として設定された「富士山」に「富士山」を合成する。この状態を図１２（ｄ）に示す。
【００６７】
選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の大きい画像部品（ここでは「夕焼け空」（画像部品１））を、合成済みに設定する（Ｓ２７０）。そして選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の小さい画像部品（ここでは「富士山」（画像部品２））を合成後の画像で更新する（Ｓ２８０）。このような処理をすることによって、画像部品「富士山」に画像部品「夕焼け空」が合成されることとなる。
【００６８】
次に、未処理の画像部品として「富士山」と「木」の２つが残っているので、再度Ｓ２２０以降を反復する。
【００６９】
そうすると、ここでは未処理の画像部品（「富士山」と「木」）のうち前後関係距離情報の大きい２つの画像部品（２つしかないので「富士山」と「木」）を選択する（Ｓ２２０）。
【００７０】
そして選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の小さい画像部品（ここでは「木」（画像部品３））の輪郭情報の外側をマスク領域として設定する（Ｓ２３０）。この状態の画像部品「木」を図１２（ｅ）に示す。
【００７１】
そして、当該マスク領域に、選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の大きい画像部品（ここでは「富士山」（画像部品２））を合成する（Ｓ２４０）。従って、マスク領域として設定された「木」に「富士山」が合成される。この状態を図１２（ｆ）に示す。
【００７２】
Ｓ２４０の合成後の画像部品に対して、選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の小さい画像部品（ここでは「木」（画像部品３））の輪郭情報の内側をマスク領域として設定する（Ｓ２５０）。この状態を図１２（ｇ）に示す。
【００７３】
当該マスク領域に、選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の小さな画像部品（ここでは「木」（画像部品３））を合成する（Ｓ２６０）。従って、マスク領域として設定された「木」に「木」を合成する。この状態を図１２（ｈ）に示す。
【００７４】
選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の大きい画像部品（ここでは「富士山」（画像部品２））を、合成済みに設定する（Ｓ２７０）。そして、選択した画像部品のうち、前後関係距離情報の小さい画像部品（ここでは「木」（画像部品３））を合成後の画像で更新する（Ｓ２８０）。このような処理をすることによって、画像部品「木」に画像部品「富士山」が合成されることとなる。
【００７５】
このようにＳ２２０からＳ２８０の処理プロセスを反復した後、最も前後関係距離情報の小さい画像部品（ここでは「木」（画像部品３））に、他の画像部品（ここでは「夕焼け空」（画像部品１）と「富士山」（画像部品２））を合成したこととなる。そこで、合成後の画像部品（画像部品「木」）を、基本画像データとして合成画像記憶手段１３に記憶する（Ｓ２９０）。記憶する基本画像データを図１２（ｉ）に示す。
【００７６】
このような画像部品による基本画像データの合成処理を、各画像部品の組合せ毎に行う。又、同一の画像部品の組合せであっても、その特徴情報に於ける配置情報に基づく配置位置、各画像部品の構図に従って、複数通りの配置をすることが出来る。例えば、上述の例では、「木」を中央に配置しているが、「木」の配置情報は「自由配置」であるので、当該画像内に自由に配置できる。そこで、「木」を右方、或いは左方に配置した別の基本画像データを作成することも出来る。このように画像部品の配置は、Ｓ２２０からＳ２８０の処理プロセスに於いて、その配置情報を含めて複数通り、作成すると良い。このようにして作成された基本画像データの他の一例を図１５に示す。
【００７７】
又、画像合成手段５は、画像部品の合成を行う際に、画像部品を配置する構図を選択した後に、その構図に従って画像部品を合成しても良い。このような構図として図１３に示すような５つの構図がある。図１３（ａ）は画像を縦及び横で３分割し、その各位置に物体（前景）（物体か背景かは、前後関係距離情報に基づき所定値以上を背景、所定値以下を物体とすることして判定できる）となる画像部品（上述の例では画像部品「木」）を配置する三分割構図、図１３（ｂ）は物体の画像部品を斜線に沿って配置する斜線構図、図１３（ｃ）は物体の画像部品をＳ字上に配置するＳ字構図、図１３（ｄ）は画像の中心に物体の画像部品を配置する日の丸構図、図１３（ｅ）は物体の画像部品を三角形の頂点上に配置する三角構図などがある。
【００７８】
構図を選択する処理プロセスの一例を図１４のフローチャートに示す。まず、画像部品の特徴情報に於ける前後関係距離情報に基づき、各画像部品を物体（前景）と背景（遠景）に分け、その数量を確認する（Ｓ３００）。物体と背景の判定は、上述のように、所定値以上の前後関係距離情報を有する画像部品を背景（遠景）とし、所定値以下の前後関係距離情報を有する画像部品を物体（前景）とする。例えば所定値が５００の場合、本実施例では、「夕焼け空」と「富士山」が背景（遠景）となり、「木」が物体（前景）となる。そして画像部品の数量は３である。
【００７９】
次に、背景（遠景）の画像部品（ここでは「夕焼け空」と「富士山」）に対して、点列（輪郭）を結ぶ線の平均傾斜角が４０度以下の場合には（Ｓ３１０）、採用する構図として３分割構図であることを決定し、物体（前景）の画像部品（ここでは「木」）は３分割構図の水平線の上段から下段への順番で配置することを決定する（Ｓ３２０）。
【００８０】
又、背景（遠景）の画像部品（ここでは「夕焼け空」と「富士山」）に対して、点列（輪郭）を結ぶ線の平均傾斜角が６０度以上の場合には（Ｓ３３０）、採用する構図として３分割構図であることを決定し、物体（前景）の画像部品（ここでは「木」）は３分割構図の垂直線の左、右、中央の順番で配置することを決定する（Ｓ３４０）。
【００８１】
更に、背景（遠景）の画像部品（ここでは「夕焼け空」と「富士山」）に対して、点列（輪郭）を結ぶ線の平均傾斜角が４０度以上６０度以下である場合には（Ｓ３５０）、採用する構図として斜線構図であることを決定し、物体（前景）の画像部品（ここでは「木」）は斜線の右上から左下方向（或いは左上から右下方向）に配置することを決定する（Ｓ３６０）。
【００８２】
上述の平均傾斜角は、特に制限することなく、様々な手法を用いて算出することが可能である。例えば最小２乗法により平均直線を算出してその直線の角度を求めることにより平均傾斜角を算出する方法が挙げられる。他の方法としては、点列がｎ点ある場合、１つ目の点（１点目）を基準として、１点目−２点目の線の角度、１点目−３点目の線の角度、・・・、１点目−ｎ点目の線の角度等の、各点を結ぶ線の角度の平均をとることにより平均傾斜角を算出する方法を用いることも出来る。
【００８３】
背景（遠景）の画像部品（ここでは「夕焼け空」と「富士山」）に対して、点列（輪郭）の作る面の幅が上端で画面幅の１／５以下であり、且つ点列（輪郭）の平均傾斜角が左右に３０度以内で変化する場合には（Ｓ３７０）、採用する構図としてＳ字構図であることを決定し、物体（前景）の画像部品（ここでは「木」）はＳ字に沿って配置することを決定する（Ｓ３８０）。
【００８４】
更に、物体（前景）の画像部品の数量が１で、背景（遠景）の画像部品の構図が決定していない場合には（Ｓ３９０）、採用する構図として日の丸構図であることを決定し、物体（前景）の画像部品（ここでは「木」）を中心に配置することを決定する（Ｓ４００）。
【００８５】
物体（前景）の画像部品の数量が３で、背景（遠景）の画像部品の構図が決定していない場合には（Ｓ４１０）、採用する構図として三角構図であることを決定し、物体（前景）の画像部品（ここでは「木」）を三角形上に配置することを決定する（Ｓ４２０）。
【００８６】
又、物体（前景）の画像部品の数量が２以下で、背景（遠景）の画像部品の構図が決定している場合には（Ｓ４３０）、採用する構図として３分割構図も加え、物体（前景）の画像部品（ここでは「木」）を３分割構図の水平線及び垂直線の交点のうち、右下、左下の順番で配置することを決定する（Ｓ４４０）。
【００８７】
以上のような処理プロセスを、画像合成手段５が画像合成処理の前に実行することで、画像部品を合成して基本画像データを作成する際の構図を決定し、その構図の配置に基づいて画像部品を合成することを決定することが出来る。このように事前に構図を決定する処理プロセスを設けることで、無秩序に合成するのではなく一定の秩序性を有した上での合成を行うことが出来、合成処理に要する時間を減らすことが可能となる。
【００８８】
尚、上述のような構図を決定する処理プロセスに於いては、採用する構図として一つに決定する必要はなく、複数の構図を採用することが出来る。更に、図１４に示した構図の選択処理の処理プロセスは一例であり、これに限定されるものではなく、他の処理プロセスを用いることも出来る。
【００８９】
このような画像部品による基本画像データの合成処理を、特徴情報や各構図毎に行い（好適には複数回行い）、それらを基本画像データとする。そして、画像合成手段５は、合成画像記憶手段１３に記憶した基本画像データを抽出し、表示手段８が表示装置３３を介して、検索画面の基準画像データ表示欄２１に表示する。図７及び図８に示す検索画面では、基準画像データ表示欄２１は、７画像を表示できるようになっているが、それ以上或いはそれ以下であっても良い。又、基準画像データを表示する際には、一覧表示であっても良いし、所定の順位付けを行うことによってその順位の高いものから順次表示するようにしても良い。
【００９０】
このようにして表示装置３３に表示された基準画像データの中から、ユーザは、自らが検索対象とする目的画像データに最も類似すると考える基準画像データを、マウスやキーボード等の入力装置３２により選択する（Ｓ１４０）。ここで入力装置３２により選択された情報は、合成画像選択受付手段６で受信し、その情報に基づき、ユーザが選択した基準画像データを画像検索手段７に送信する。
【００９１】
画像検索手段７は、合成画像選択受付手段６から受信した、ユーザにより選択された基準画像データに基づいて、画像データ記憶手段１４に記憶した検索対象となる画像データとの間で類似検索を実行し、目的画像データを検索して抽出する（Ｓ１５０）。選択された基準画像データと画像データ記憶手段１４に記憶している画像データとの間の類似検索は、様々な従来の方法を用いることが出来る。ここで抽出した目的画像データは、表示手段８に送信し、表示手段８が表示装置３３を介して表示する。この表示の際に、最も類似度の高い一つの画像データを目的画像データとして抽出しても良いし、類似度の高い順に複数の画像データを目的画像データとして抽出しても良い。
【００９２】
以上のような処理プロセスを経ることによって、画像検索の目的となる目的画像データを検索することが出来る。又、従来とは異なり、画像部品に基づいて基準画像データを合成した際に、ユーザが目的画像データに最も類似する基準画像データを選択し、それに基づき目的画像データの検索を実行するので、精度が高い画像検索を行うことが出来る。更に、基準画像データを合成して作成する際の画像部品に点列情報を用い、基準画像データを合成する段階で特徴情報の質感情報（色情報やパターンの情報）に基づいて着色を施すことで、一つあたりの画像部品のデータ量を大幅に削減することが出来る。これによって、従来と同じ記憶容量しかない場合であっても、従来よりも多数の画像部品を画像部品記憶手段１１に記憶することが出来、基準画像データを合成する際の組合せを飛躍的に増加させることが出来る。それによって、様々な基準画像データをユーザに提供できるので、特殊な目的画像データであったとしてもその基準画像データが作成される可能性が従来よりも高まる。
【実施例２】
【００９３】
実施例１の画像検索システム１に於いて、基本画像データの合成処理を実行する際に、過去の合成履歴の情報に基づいて合成処理を実行しても良い。この場合の画像検索システム１のシステム構成の一例を図１７に示す。
【００９４】
画像検索システム１は、実施例１のシステム構成に加え、更に合成履歴管理手段１５と合成履歴記憶手段１６とを有している。
【００９５】
合成履歴管理手段１５は、画像合成手段５で合成して新たに作成した基準画像データの合成履歴を合成履歴記憶手段１６に記憶し、又、画像合成手段５が新たに基本画像データの合成処理を実行する場合に、合成履歴記憶手段１６に記憶する過去の合成履歴を抽出し、合成履歴管理手段１５に送信する手段である。ここで合成履歴として記憶する情報は、どの画像部品を用いたか、採用した構図、画像部品の配置位置、着色、輪郭強度等の情報を合成履歴として記憶すると良い。
【００９６】
合成履歴記憶手段１６は、画像合成手段５で合成して作成した基準画像データの履歴を記憶する手段である。
【００９７】
本実施例に於ける画像合成手段５は、画像部品から基準画像データの合成処理を実行する前に、合成履歴管理手段１５に過去に当該画像部品を用いた合成履歴があるか否かを問い合わせる。問い合わせを受けた合成履歴管理手段１５は、合成履歴記憶手段１６に当該画像部品による合成履歴があるか否かを照合し、ある場合にはその合成履歴を画像合成手段５に送信する。存在しない場合には、合成履歴がないことを画像合成手段５に送信する。この合成履歴を送信する場合には、どのような組合せ、構図等で合成処理を行ったか、各画像部品の位置関係、着色等を送信すると良い。
【００９８】
画像合成手段５は、合成履歴管理手段１５から、過去に当該部品を用いた合成履歴があるか否かの問い合わせ結果を受信し、ある場合にはその合成履歴で基準画像データを合成処理する。そして実施例１のように新たな合成処理を行わないこととしても良い。一方、問い合わせ結果で、過去に合成履歴が存在しない場合には実施例１のように画像合成処理を実行する。即ちＳ１３０に於ける画像合成処理を実行することとなる。
【００９９】
このように合成履歴管理手段１５及び合成履歴記憶手段１６を、画像検索システム１に更に設けることによって、同様の目的画像データの検索を行う場合に、画像部品による基準画像データの合成処理の時間を少なくすることが出来、すぐに基準画像データを検索画面に表示手段８が表示装置３３を介して表示することが出来る。
【実施例３】
【０１００】
実施例１及び実施例２に於いて、名称による検索情報の入力に加え、色彩による入力情報の修正を行うようにすることも出来る。即ち、画像部品毎に、或いは合成した基準画像データに対して、色彩の補正をするようにしても良い。この場合、例えば「ＲＥＤ＋１０」のように、画像に対して赤を濃いめに、のような色彩に関する情報の入力欄を検索画面に設け、その入力をできるようにする。このようにすることで、ユーザの意図や感覚をより適切に表現した基準画像データを作成することが出来る。このような構成とした場合、特徴情報に色相補正情報の欄を設けなくても良い。
【０１０１】
更に、名称による検索情報の入力に加え、任意の画像データ又は当該画像データから抜き出した画像データを新たな画像部品として用いることも出来る。即ち、コンピュータ端末３０に備えられた記憶装置３４や入力装置３２、或いは通信装置３５を介してネットワークからコンピュータ端末３０に入力した画像データを、又は画像データから抜き出した画像データを選択し、画像部品として画像部品記憶手段１１に記憶するようにしても良い。
【０１０２】
更に、上述の画像データから画像データを抜き出す際には、画像データの中に存在している物体の形状の認識と選択を行う形状選択手段（図示せず）を別途設けることによって、例えば画像データ中に飛行機や自動車等の所望の物体が存在している場合、それらを指定することによって、形状選択手段（図示せず）が、自動的に当該画像データから当該物体を抜き出し、抜き出した物体の画像データを新たな画像部品として画像部品記憶手段１１に記憶するように構成しても良い。
【実施例４】
【０１０３】
本発明の画像検索システム１をコンピュータ端末３０に於いて実現する画像検索プログラムも同様に実現できる。このような画像検索プログラムは、名称入力受付手段２を実現する機能（モジュールやプログラム。以下同様）、特徴情報抽出手段３を実現する機能、画像部品抽出手段４を実現する機能、画像合成手段５を実現する機能、合成画像選択受付手段６を実現する機能、画像検索手段７を実現する機能を少なくとも有しており、場合によっては記憶手段９に記憶する情報を有していても良い。この画像検索プログラムのうち、各機能がコンピュータ端末３０の演算処理装置３１に読み込まれることによって、各手段をコンピュータ端末３０上で実現する。又、各記憶手段９は、その情報が記憶装置３４に記憶される。
【０１０４】
画像検索プログラムは、ＣＤやＤＶＤ等の記録媒体に記録され、それがコンピュータ端末３０に読み込まれることによって、画像検索システム１を実現しても良いし、所定のサーバからネットワークを介して通信装置３５からコンピュータ端末３０にダウンロードされ、それがコンピュータ端末３０に読み込まれることによって、画像検索システム１を実現しても良い。
【０１０５】
本発明に於ける各手段は、その機能が論理的に区別されているのみであって、物理上あるいは事実上は同一の領域を為していても良い。
【０１０６】
尚、本発明を実施するにあたり本実施態様の機能を実現するソフトウェアのプログラムを記録した記憶媒体をシステムに供給し、そのシステムのコンピュータが記憶媒体に格納されたプログラムを読み出し実行することによって実現されることは当然である。
【０１０７】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラム自体が前記した実施態様の機能を実現することとなり、そのプログラムを記憶した記憶媒体は本発明を当然のことながら構成することになる。
【０１０８】
プログラムを供給する為の記憶媒体としては、例えば磁気ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を使用することができる。
【０１０９】
又、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、上述した実施態様の機能が実現されるだけではなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステムなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前記した実施態様の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１１０】
更に、記憶媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる不揮発性あるいは揮発性の記憶手段９に書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、機能拡張ボードあるいは機能拡張ユニットに備わる演算処理装置３１などが実際の処理の一部あるいは全部を行い、その処理により前記した実施態様の機能が実現される場合も含まれることは当然である。 
【産業上の利用可能性】
【０１１１】
本発明の画像検索システムを用いることにより、ユーザが目的画像データの特徴であると認識した画像部品の名称の入力を行うことで、その名称に対応付けられた画像部品に基づき基準画像データを合成して作成し、その中からユーザが目的画像データに最も類似していると考える基準画像データを選択し、それに基づいて目的画像データの画像検索処理を実行することにより、従来よりも検索精度を高めて目的画像データを検索することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】本発明のシステム構成の一例を示すシステム構成図である。
【図２】本発明の処理プロセスの一例を示すフローチャートである。
【図３】特徴情報記憶手段に記憶する特徴情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図４】名称の階層構造の一例を示す図である。
【図５】画像部品の一例を示す図である。
【図６】画像部品記憶手段に記憶するデータ構造の一例を示す図である。
【図７】検索画面の一例を示す図である。
【図８】検索画面に名称を入力した場合の検索画面の一例を示す図である。
【図９】画像合成処理の処理プロセスの一例を示すフローチャートである。
【図１０】表面情報記憶手段に記憶するデータ構造の一例を示す図である。
【図１１】画像部品の一例を示す図である。
【図１２】画像部品の合成処理を行う場合の画像部品の変遷を示す図である。
【図１３】構図の一例である。
【図１４】構図の選択処理の処理プロセスの一例を示すフローチャートである。
【図１５】画像部品を合成して作成した基本画像データの一例を示す図である。
【図１６】コンピュータ端末のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１７】本発明のシステム構成の他の一例を示すシステム構成図である。
【符号の説明】
【０１１３】
１：画像検索システム
２：名称入力受付手段
３：特徴情報抽出手段
４：画像部品抽出手段
５：画像合成手段
６：合成画像選択受付手段
７：画像検索手段
８：表示手段
９：記憶手段
１０：特徴情報記憶手段
１１：画像部品記憶手段
１２：表面情報記憶手段
１３：合成画像記憶手段
１４：画像データ記憶手段
１５：合成履歴管理手段
１６：合成履歴記憶手段
２０：名称入力欄
２１：基準画像データ表示欄
３０：コンピュータ端末
３１：演算処理装置
３２：入力装置
３３：表示装置
３４：記憶装置
３５：通信装置
【図１】
2006155203.tif 000003
【図２】
2006155203.tif 000004
【図３】
2006155203.tif 000005
【図４】
2006155203.tif 000006
【図５】
2006155203.tif 000007
【図６】
2006155203.tif 000008
【図７】
2006155203.tif 000009
【図８】
2006155203.tif 000010
【図９】
2006155203.tif 000011
【図１０】
2006155203.tif 000012
【図１１】
2006155203.tif 000013
【図１２】
2006155203.tif 000014
【図１３】
2006155203.tif 000015
【図１４】
2006155203.tif 000016
【図１５】
2006155203.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
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