(57)【要約】【課題】画像の形状以外の特徴も考慮しつつ、画像から画像の特徴を十分に表現することができる記述子を抽出する。【解決手段】特徴抽出装置は、画像の特徴を抽出する特徴抽出装置であって、画素記述部と、分布特定部と、画像記述部とを備える。画素記述部は、画像に含まれる各画素に対し、当該画素の特徴を記述する画素記述子を導出する。分布特定部は、画像に含まれる多数の注目画素の各々に対し、当該注目画素の周辺領域における当該注目画素と同じ画素記述子を有する特徴画素の分布状況を特定する。画像記述部は、多数の注目画素に関する分布状況に基づいて、画像の特徴を記述する画像記述子を導出する。【選択図】図３
2018163469.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の特徴を抽出する特徴抽出装置であって、
前記画像に含まれる各画素に対し、当該画素の特徴を記述する画素記述子を導出する画素記述部と、
前記画像に含まれる多数の注目画素の各々に対し、当該注目画素の周辺領域における当該注目画素と同じ前記画素記述子を有する特徴画素の分布状況を特定する分布特定部と、
前記多数の注目画素に関する前記分布状況に基づいて、前記画像の特徴を記述する画像記述子を導出する画像記述部と
を備える、特徴抽出装置。
【請求項２】
前記分布特定部は、前記多数の注目画素の各々に対し、
当該注目画素の前記周辺領域を所定の分割パターンに従って複数の分割領域に分割し、
前記複数の分割領域をビンとする度数分布であって、前記分割領域に含まれる前記特徴画素の個数の分布を表す度数分布を前記分布状況として特定する、
請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項３】
前記画像記述部は、前記多数の注目画素に関する前記度数分布から前記分割領域毎及び前記画素記述子毎に前記特徴画素の個数の総和を算出することにより、前記画像記述子として、前記総和の分布を表す度数分布を作成する、
請求項２に記載の特徴抽出装置。
【請求項４】
前記分布特定部は、前記注目画素から離れるにつれて前記分割領域の面積が大きくなるように、前記周辺領域を分割する、
請求項２又は３に記載の特徴抽出装置。
【請求項５】
前記分布特定部は、前記注目画素から同じ画素数だけ離れた位置にある前記分割領域の面積が等しくなるように、前記周辺領域を分割する、
請求項２から４のいずれかに記載の特徴抽出装置。
【請求項６】
前記各分割領域は、四角形である、
請求項２から５のいずれかに記載の特徴抽出装置。
【請求項７】
前記画像内において前記画像の１つの頂点を頂点とする様々な四角形の基準領域を設定し、前記基準領域毎及び前記画素記述子毎に、当該基準領域に含まれる当該画素記述子を有する画素の個数であるカウント数を算出するカウント部
をさらに備え、
前記分布特定部は、前記分割領域に含まれる前記特徴画素の個数を、前記カウント数を適宜組み合わせて算出する、
請求項６に記載の特徴抽出装置。
【請求項８】
前記分割領域は、前記注目画素を中心として径方向及び周方向に延びる分割線により前記周辺領域を分割した領域である、
請求項２から５のいずれかに記載の特徴抽出装置。
【請求項９】
前記多数の注目画素は、前記画像に含まれる全ての画素である、
請求項１から８のいずれかに記載の特徴抽出装置。
【請求項１０】
前記多数の注目画素は、前記画像の中から一定間隔毎に選択される、
請求項１から８のいずれかに記載の特徴抽出装置。
【請求項１１】
画像の特徴を抽出する特徴抽出プログラムであって、
前記画像に含まれる各画素に対し、当該画素の特徴を記述する画素記述子を導出するステップと、
前記画像に含まれる多数の注目画素の各々に対し、当該注目画素の周辺領域における当該注目画素と同じ前記画素記述子を有する特徴画素の分布状況を特定するステップと、
前記多数の注目画素に関する前記分布状況に基づいて、前記画像の特徴を記述する画像記述子を導出するステップと
をコンピュータに実行させる、特徴抽出プログラム。
【請求項１２】
画像の特徴を抽出する特徴抽出方法であって、
前記画像に含まれる各画素に対し、当該画素の特徴を記述する画素記述子を導出するステップと、
前記画像に含まれる多数の注目画素の各々に対し、当該注目画素の周辺領域における当該注目画素と同じ前記画素記述子を有する特徴画素の分布状況を特定するステップと、
前記多数の注目画素に関する前記分布状況に基づいて、前記画像の特徴を記述する画像記述子を導出するステップと
を含む、特徴抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の特徴を抽出する特徴抽出装置、プログラム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の特徴を上手く抽出することができれば、画像をクエリとする画像検索や、画像認識等の様々な技術分野での画像解析の精度の向上が期待できる。この点、これまでに様々な画像の特徴抽出方法が提案されてきており、特許文献１もその１つである。特許文献１では、画像からコーナーを検出して特徴点とし、ある特徴点の周辺においてその他の特徴点がどのように分布しているかをヒストグラムにより表す。このヒストグラムは、特徴点どうしの位置関係を表すものであり、画像の形状に関する特徴を表現することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ying Guo、他１名，「A New Histogram Based Shape Descriptor i  n Image Retrieval」，international journal of signal processing，Image Processing and Pattern Recognition，Vol.9, No.4 (2016), pp.233-246
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の方法では、予め画像に含まれるコーナーを特徴点として検出しておき、その後、これらの特徴点の分布状況を画像の特徴として抽出する。また、一般に、画像内においては、特徴点はまばらに分布している。従って、この方法では、画像の特徴抽出に関与する画素の数が限られてしまうことになる。つまり、特徴点以外の画素の情報が無視されてしまい、画像の特徴を十分に表現することができない。また、特許文献１の方法では、コーナーのような特徴点の分布が画像の特徴とされるため、画像の形状に関する特徴を表現することはできても、形状以外の特徴、例えば、色や模様等の特徴を表現できない。
【０００５】
本発明は、画像の形状以外の特徴も考慮しつつ、画像から画像の特徴を十分に表現することができる記述子を抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１観点に係る特徴抽出装置は、画像の特徴を抽出する特徴抽出装置であって、画素記述部と、分布特定部と、画像記述部とを備える。画素記述部は、画像に含まれる各画素に対し、当該画素の特徴を記述する画素記述子を導出する。分布特定部は、画像に含まれる多数の注目画素の各々に対し、当該注目画素の周辺領域における当該注目画素と同じ画素記述子を有する特徴画素の分布状況を特定する。画像記述部は、多数の注目画素に関する分布状況に基づいて、画像の特徴を記述する画像記述子を導出する。
【０００７】
第２観点に係る特徴抽出装置は、第１観点に係る特徴抽出装置あって、分布特定部は、多数の注目画素の各々に対し、当該注目画素の周辺領域を所定の分割パターンに従って複数の分割領域に分割し、複数の分割領域をビンとする度数分布であって、分割領域に含まれる特徴画素の個数の分布を表す度数分布を分布状況として特定する。
【０００８】
第３観点に係る特徴抽出装置は、第２観点に係る特徴抽出装置あって、画像記述部は、多数の注目画素に関する度数分布から分割領域毎及び画素記述子毎に特徴画素の個数の総和を算出することにより、画像記述子として、総和の分布を表す度数分布を作成する。
【０００９】
第４観点に係る特徴抽出装置は、第２観点又は第３観点に係る特徴抽出装置あって、分布特定部は、注目画素から離れるにつれて分割領域の面積が大きくなるように、周辺領域を分割する。
【００１０】
第５観点に係る特徴抽出装置は、第２観点から第４観点のいずれかに係る特徴抽出装置あって、分布特定部は、注目画素から同じ画素数だけ離れた位置にある分割領域の面積が等しくなるように、周辺領域を分割する。
【００１１】
第６観点に係る特徴抽出装置は、第２観点から第５観点のいずれかに係る特徴抽出装置あって、各分割領域は、四角形である。
【００１２】
第７観点に係る特徴抽出装置は、第６観点に係る特徴抽出装置あって、カウント部をさらに備える。カウント部は、画像内において画像の１つの頂点を頂点とする様々な四角形の基準領域を設定し、基準領域毎及び画素記述子毎に、当該基準領域に含まれる当該画素記述子を有する画素の個数であるカウント数を算出する。分布特定部は、分割領域に含まれる特徴画素の個数を、カウント数を適宜組み合わせて算出する。
【００１３】
第８観点に係る特徴抽出装置は、第２観点から第５観点のいずれかに係る特徴抽出装置あって、分割領域は、注目画素を中心として径方向及び周方向に延びる分割線により周辺領域を分割した領域である。
【００１４】
第９観点に係る特徴抽出装置は、第１観点から第８観点のいずれかに係る特徴抽出装置あって、多数の注目画素は、画像に含まれる全ての画素である。
【００１５】
第１０観点に係る特徴抽出装置は、第１観点から第８観点のいずれかに係る特徴抽出装置あって、多数の注目画素は、画像の中から一定間隔毎に選択される。
【００１６】
第１１観点に係る特徴抽出プログラムは、画像の特徴を抽出する特徴抽出プログラムであって、以下のステップをコンピュータに実行させる。
・画像に含まれる各画素に対し、当該画素の特徴を記述する画素記述子を導出するステップ
・画像に含まれる多数の注目画素の各々に対し、当該注目画素の周辺領域における当該注目画素と同じ画素記述子を有する特徴画素の分布状況を特定するステップ
・多数の注目画素に関する分布状況に基づいて、画像の特徴を記述する画像記述子を導出するステップ
【００１７】
第１２観点に係る特徴抽出方法は、画像の特徴を抽出する特徴抽出方法であって、以下のステップを含む。
・画像に含まれる各画素に対し、当該画素の特徴を記述する画素記述子を導出するステップ
・画像に含まれる多数の注目画素の各々に対し、当該注目画素の周辺領域における当該注目画素と同じ画素記述子を有する特徴画素の分布状況を特定するステップ
・多数の注目画素に関する分布状況に基づいて、画像の特徴を記述する画像記述子を導出するステップ
【発明の効果】
【００１８】
本発明では、画像に含まれる各画素に対し、当該画素の特徴を記述する画素記述子が導出される。そして、画像に含まれる多数の注目画素の各々に対し、当該注目画素の周辺領域における特徴画素の分布状況が特定される。特徴画素とは、注目画素と同じ画素記述子を有する画素である。そして、多数の注目画素に関する特徴画素の分布状況に基づいて、画像の特徴を記述する画像記述子が導出される。これにより、画像の形状以外の特徴も考慮しつつ、画像から画像の特徴を十分に表現することができる記述子を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像の特徴抽出装置である画像検索装置のブロック構成図。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像検索処理の流れを示すフローチャート。
【図３】本発明の一実施形態に係る画像の特徴抽出処理の流れを示すフローチャート。
【図４】カウント数を高速に計算するためのアルゴリズムを説明する図。
【図５】注目画素の周辺領域内に定義される分割領域を示す図。
【図６】度数分布を高速に計算するためのアルゴリズムを説明する図。
【図７】変形例に係る分割領域を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る画像の特徴抽出装置、プログラム及び方法について説明する。
【００２１】
＜１．全体構成＞
図１に、本実施形態に係る画像の特徴抽出装置１の全体構成を示す。特徴抽出装置１は、画像から画像の特徴を抽出する機能、言い換えると、画像から画像の特徴を記述する画像記述子を導出する機能を有する。この画像記述子は、画像に写る被写体の形状に関する特徴に加え、色や模様等の形状以外の特徴をも表現することができる。
【００２２】
本実施形態に係る特徴抽出装置１は、画像をクエリとして画像の検索を行うことができる画像検索装置として実現されている。そのため、以下では、特徴抽出装置１を画像検索装置１と呼ぶ。画像検索装置１は、多数の画像が格納されている画像データベース３１を備えている。画像データベース３１内には、各画像に関連付けて当該画像の特徴を表す画像記述子も格納されている。画像検索装置１は、クエリとなる画像（以下、クエリ画像という）を受け取ると、クエリ画像の特徴を記述する画像記述子を導出し、この画像記述子をキーとして画像データベース３１内でクエリ画像に類似する類似画像を検索する。
【００２３】
＜２．画像検索装置（特徴抽出装置）の構成＞
画像検索装置１は、ハードウェアとしては、汎用のコンピュータである。画像検索装置１には、ＣＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体５から、又はインターネットやＬＡＮ等のネットワーク６を経由して別のコンピュータから、画像検索プログラム２が取得され、インストールされている。画像検索プログラム２は、本発明の一実施形態に係る特徴抽出プログラムであり、画像から画像記述子を導出する機能を有するとともに、クエリ画像の類似画像を検索する機能を有するアプリケーションソフトウェアである。画像検索プログラム２は、画像検索装置１に後述するステップを実行させる。
【００２４】
図１に示すとおり、画像検索装置１は、表示部１０、入力部２０、記憶部３０、制御部４０及び通信部５０を有する。これらの部１０〜５０は、互いにバス線７を介して接続されている。表示部１０は、液晶ディスプレイ等で構成されており、適当な画面をユーザに対し表示する。入力部２０は、マウスやキーボード、タッチパネル、操作ボタン等で構成されており、画像検索装置１に対するユーザからの操作を受け付ける。通信部５０は、画像検索装置１をインターネットやＬＡＮ等のネットワーク６に接続する他、ネットワーク６上に存在する又はネットワーク６を介さず画像検索装置１に直接接続される外部機器とのデータ通信を可能にする通信インターフェースである。
【００２５】
記憶部３０は、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶装置から構成されている。記憶部３０内には、画像検索プログラム２及び画像データベース３１が格納されている。画像データベース３１内には、上述したとおり、検索対象となる多数の画像が格納されている。
【００２６】
制御部４０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等から構成されている。制御部４０は、記憶部３０内に格納されている画像検索プログラム２を読み出して実行することにより、仮想的に、画素記述部４１、分布特定部４２、カウント部４３、画像記述部４４及び検索部４５として動作する。各部４１〜４５の動作については、後述する。
【００２７】
＜３．画像検索処理の流れ＞
以下、図２を参照しつつ、画像検索装置１により実行される画像検索処理について説明する。
【００２８】
まず、ステップＳ１では、検索部４５が、ユーザからクエリ画像の入力を受け付ける。具体的には、ユーザが入力部２０を操作してクエリ画像を指定すると、検索部４５がこの操作を検出し、クエリ画像を受け取る。このとき、ユーザは、例えば、クエリ画像を通信部５０を介して外部機器から取得することもできるし、画像検索装置１内で手書き風に作成することもできる。
【００２９】
続くステップＳ２では、ステップＳ１で入力されたクエリ画像を画像処理することにより、クエリ画像の特徴を記述する画像記述子が導出される。画像記述子は、後述するとおり、Ｋ×Ｌ個の要素を有するＫ行Ｌ列のマトリクスで表される。すなわち、クエリ画像の画像記述子をＰとし、そのｉ行ｊ列の要素となる数値をｐi,jとすると、画像記述子Ｐは、以下のとおり表される（ｉ＝１，２，・・・，Ｋ、ｊ＝１，２，・・・Ｌ）。画像記述子を導出する特徴抽出処理（図３参照）の詳細については、後述する。
【数１】
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【００３０】
続くステップＳ３では、検索部４５は、ステップＳ２で導出されたクエリ画像の画像記述子Ｐをキーとして、画像データベース３１内でクエリ画像に類似する類似画像を検索する。より具体的には、上記のとおり、画像データベース３１内には検索対象となる多数の画像が格納されている他、各画像に関連付けて当該画像の画像記述子が格納されている。なお、これらの画像の画像記述子は、ステップＳ２と同様のアルゴリズムにより、すなわち、後述される特徴抽出処理（図３参照）により、予め算出されているものとする。ここで、画像データベース３１内に格納されている各画像の画像記述子をＱとし、そのｉ行ｊ列の要素となる数値をｑi,jとすると、画像記述子Ｑは、以下のとおり表される（ｉ＝１，２，・・・，Ｋ、ｊ＝１，２，・・・Ｌ）。
【数２】
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【００３１】
検索部４５は、クエリ画像の類似画像を検索するため、画像データベース３１内から１枚ずつ画像を取り出し、当該画像の画像記述子Ｑとクエリ画像の画像記述子Ｐとを比較する。本実施形態では、検索部４５は、画像記述子ＰとＱとの間の類似度ｄ（Ｐ，Ｑ）を算出する。検索部４５は、画像データベース３１内の画像のうち、この類似度ｄ（Ｐ，Ｑ）が小さい画像ほど、クエリ画像により類似している画像であると判断する。類似度ｄ（Ｐ，Ｑ）は、様々な方法で算出することができ、例えば、以下の式に従って定義することができる。
【数３】
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【００３２】
続くステップＳ４では、検索部４５は、検索結果を出力する。より具体的には、検索部４５は、ステップＳ３で検索されたクエリ画像の類似画像を表示部１０上に表示させる。このとき、類似度ｄ（Ｐ，Ｑ）の小さいものを優先して類似画像を表示することが好ましい。例えば、同じ画面上に複数の類似画像を同時に表示する場合には、類似度ｄ（Ｐ，Ｑ）の小さいものから大きいものへと類似画像を順番に並べて表示することができる。なお、ここでいう類似画像とは、絶対的な類似画像であってもよいし、相対的な類似画像であってもよい。絶対的な類似画像とは、例えば、類似度ｄ（Ｐ，Ｑ）が所定の閾値以下となる画像である。一方、相対的な類似画像とは、画像データベース３１内の画像のうち、より類似度ｄ（Ｐ，Ｑ）が小さい画像である。ステップＳ４が終了すると、画像検索処理は終了する。
【００３３】
＜４．特徴抽出処理の流れ＞
次に、図３を参照しつつ、画像の特徴抽出処理の流れを説明する。この処理で抽出される画像の特徴は、上述した画像記述子である。この処理は、任意の画像からその特徴を抽出する処理である。この処理は、上述したとおり、画像検索処理のステップＳ２においてクエリ画像に対して実行される他、画像データベース３１内に検索対象として格納される各画像に対しても実行される。以下、この処理の対象となる画像を対象画像と呼ぶ。対象画像の画像サイズは、Ｎピクセル（横）×Ｍピクセル（縦）であるものとする（Ｎ，Ｍは、２以上の整数）。また、対象画像の左上の基準点から右へｎ番目かつ下へｍ番目の位置にある画素を、ａn,mと表す（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ、ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）。
【００３４】
まず、ステップＳ１１では、画素記述部４１が、対象画像に含まれる各画素に対し、当該画素の特徴を記述する画素記述子を導出する。以下では、画素ａn,mの画素記述子であるｌn,mの導出方法を説明するが、実際には、同様の処理がＮ×Ｍ回繰り返される。
【００３５】
画素記述子ｌn,mは、本実施形態では、画素ａn,mの画素値であるＲＧＢ値に基づいて決定される。Ｒ値、Ｇ値及びＢ値は、各々、０〜２５５の２５６段階で表される値である。従って、ＲＧＢ値に基づく色の種類は、２５６×２５６×２５６通り存在する。そのため、本実施形態では、計算負荷を下げるため、色のクラスタ化が行われる。より具体的には、画素記述部４１は、画素ａn,mのＲ値、Ｇ値及びＢ値を、各々、０，１，２，３の４ランクに分類する。Ｒ値、Ｇ値及びＢ値は、各々、画素値が０〜６３であれば０ランクに分類され、６４〜１２７であれば１ランクに分類され、１２８〜１９１であれば２ランクに分類され、１９２〜２５５であれば３ランクに分類される。そして、画素ａn,mのＲ値、Ｇ値及びＢ値のランクをそれぞれｒR、ｒG、ｒBと表すとき、画素記述子ｌn,mは、以下の式に従って算出される。なお、画素記述子ｌn,mは、０〜Ｌ−１までのＬ段階の値をとり、本実施形態では、Ｌ＝６４である。
【数４】
2018163469.tif 000006
【００３６】
続くステップＳ１２では、カウント部４３が、対象画像内において、対象画像の左上の画素ａ1,1を頂点とする様々な四角形の領域（以下、基準領域という）を設定する。本実施形態では、画素ａ1,1を頂点として定義することができる全ての四角形（長方形）の領域が基準領域に設定される。なお、このような基準領域は、右下の頂点となる画素ａn,mを指定すれば一意に定まるため、本実施形態では、Ｎ×Ｍ個設定されることになる。以下、画素ａn,mを右下の頂点とする基準領域を、Ａn,mと表す。
【００３７】
また、カウント部４３は、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ、ｍ＝１，２，・・・，Ｍ、及びｌ＝０，１，・・・，Ｌ−１に対し、基準領域Ａn,mに含まれる画素記述子がｌの画素の個数（以下、カウント数）Ｃl,n,mを算出する。このとき、計算を高速化するため、同じｌに対し、ｎを値１から順に１ずつインクリメントし、同様にｍを１から順に１ずつインクリメントしながら、カウント数Ｃl,n,mを算出する。このようにすることで、新たに算出しようとするカウント数Ｃl,n,mを、既出のカウント数Ｃl,n-1,m、Ｃl,n,m-1及びＣl,n-1,m-1に基づいて、以下の式に従って算出することができる。ただし、δ（ａn,m，ｌ）は、画素ａn,mの画素記述子がｌの場合に１を返し、ｌ以外の場合に０を返す関数である。また、Ｃl,0,m＝Ｃl,n,0＝０とする。
【数５】
2018163469.tif 000007
【００３８】
図４は、上式を概念的に説明する図である。基準領域Ａn,m内のカウント数Ｃl,n,mは、画素ａn,m分の１又は０に、基準領域Ａn-1,m分のカウント数Ｃl,n-1,m及び基準領域Ａn,m-1分のカウント数Ｃl,n,m-1を足し、これらの領域Ａn-1,m，Ａn,m-1の重複領域Ａn-1,m-1分のカウント数Ｃl,n-1,m-1を引いた値として算出される。このアルゴリズムによれば、既出の演算結果に基づいて４つの数値を足し引きするだけでカウント数Ｃl,n,mを算出することができるため、Ｎ×Ｍ×Ｌ個のカウント数Ｃl,n,mを高速に計算することができる。また、ここで基準領域Ａn,m毎及び画素記述子ｌ毎に算出されたカウント数Ｃl,n,mは、続くステップＳ１３，Ｓ１４で度数分布を高速に計算するために利用される。
【００３９】
ステップＳ１３，Ｓ１４では、分布特定部４２が、対象画像に含まれる多数の注目画素の各々に対し、当該注目画素の周辺領域における特徴画素の分布状況を特定する。特徴画素とは、注目画素と同じ画素記述子を有する画素である。本実施形態では、対象画像に含まれる全ての画素が、順に注目画素として選択される。以下、画素ａn,mの周辺領域をＳn,mと表す。
【００４０】
まずステップＳ１３では、分布特定部４２は、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ及びｍ＝１，２，・・・，Ｍに対し、注目画素ａn,mを中心とする周辺領域Ｓn,mを、所定の分割パターンに従ってＫ個の分割領域Ｅ1，Ｅ2，・・・，ＥKに分割する（Ｋは、２以上の整数）。本実施形態では、Ｋ＝２４であり、分割領域Ｅ1，Ｅ2，・・・，Ｅ24は、図５に示すように定義される。すなわち、注目画素ａn,mの周りに１ピクセル（横）×１ピクセル（縦）のサイズの８個の分割領域Ｅ1，Ｅ2，・・・，Ｅ8が配列され、さらにその周りに３ピクセル（横）×３ピクセル（縦）のサイズの８個の分割領域Ｅ9，Ｅ10，・・・，Ｅ16が配列され、さらにその周りに９ピクセル（横）×９ピクセル（縦）のサイズの８個の分割領域Ｅ17，Ｅ18，・・・，Ｅ24が配列される。このように、分布特定部４２は、注目画素ａn,mから離れるにつれて分割領域の面積が大きくなるように、周辺領域Ｓn,mを分割する。また、分布特定部４２は、注目画素ａn,mから同じ画素数だけ離れた位置にある分割領域の面積が等しくなるように、周辺領域Ｓn,mを分割する。本実施形態では、分割領域Ｅ1，Ｅ2，・・・，ＥKは、各々、正方形である。また、分割領域Ｅ1，Ｅ2，・・・，ＥKは、周辺領域Ｓn,m内で隙間なく、かつ、互いに重複しないように配置される。
【００４１】
続くステップＳ１４では、分布特定部４２は、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ及びｍ＝１，２，・・・，Ｍに対し、Ｋ個の分割領域Ｅ1，Ｅ2，・・・，ＥKをビンとする度数分布を導出する。この度数分布は、分割領域Ｅkに含まれる特徴画素（すなわち、画素記述子がｌn,mの画素）の個数Ｆk,n,mの分布を表す度数分布である（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）。従って、分布特定部４２は、ｋ＝１，２，・・・，Ｋに対し、分割領域Ｅkに含まれる特徴画素の個数Ｆk,n,mを算出する。このとき、分布特定部４２は、個数Ｆk,n,mを、ステップＳ１２の結果を利用して以下の式に従って算出する。
【数６】
2018163469.tif 000008
【００４２】
ただし、分割領域Ｅkは、画素ａx1,y1を左上の頂点とし、画素ａx2,y2を右下の頂点とするものとする。図６は、上式を概念的に説明する図である。図６から分かるように、分割領域Ｅk内の特徴画素の個数Ｆk,n,mは、基準領域Ａx2,y2内に含まれる特徴画素の個数であるカウント数Ｃ*,x2,y2から、基準領域Ａx2,y1-1分のカウント数Ｃ*,x2,y1-1及び基準領域Ａx1-1,y2分のカウント数Ｃ*,x1-1,y2を引き、これらの領域Ａx2,y1-1，Ａx1-1,y2の重複領域Ａx1-1,y1-1分のカウント数Ｃ*,x1-1,y1-1を足した値として算出することができる（なお、表記上の制約から、ｌn,mを「＊」と表している）。このアルゴリズムによれば、ステップＳ１２で算出されたカウント数を適宜４つずつ組み合わせて足し引きするだけで個数Ｆk,n,mを算出できるため、Ｎ×Ｍ×Ｋ個の特徴画素の個数Ｆk,n,mを高速に計算することができる。
【００４３】
続くステップＳ１５では、画像記述部４４は、ステップＳ１３，Ｓ１４で導出されたＮ×Ｍ個の注目画素に関するＮ×Ｍ個の度数分布に基づいて、対象画像の特徴を記述する画像記述子を導出する。具体的には、画像記述部４４は、Ｎ×Ｍ個の度数分布から、分割領域毎及び画素記述子毎に、特徴画素の個数Ｆk,n,mの総和を算出する。これにより、Ｋ個の分割領域の中から選択される１つの分割領域と、Ｌ個の画素記述子の中から選択される１つの画素記述子との組み合わせをビンとする、特徴画素の個数Ｆk,n,mの総和の分布を表す度数分布が作成される。画像記述部４４は、この度数分布を画像記述子として決定する。従って、画像記述子は、上記のとおり、Ｋ×Ｌ個の要素を有するＫ行Ｌ列のマトリクスで表されることになる。画像記述子のｉ行ｊ列の要素は、分割領域Ｅi内における画素記述子が（ｊ−１）の特徴画素の個数を表す数値となる（ｉ＝１，２，・・・，Ｋ，ｊ＝１，２，・・・，Ｌ）。ステップＳ１５が終了すると、特徴抽出処理が終了する。
【００４４】
＜５．用途＞
上記実施形態に係る画像検索処理は、画像をクエリとする任意の画像検索に用いることができ、例えば、図形商標の検索に好ましく用いることができる。また、上記実施形態に係る画像の特徴抽出処理は、画像検索以外の用途でも用いることが可能であり、例えば、画像認識に用いることができる。
【００４５】
＜６．変形例＞
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。例えば、以下の変更が可能である。また、以下の変形例の要旨は、適宜組み合わせることができる。
【００４６】
＜６−１＞
上記実施形態のステップＳ１５では、画像記述子は、分割領域毎及び画素記述子毎の、全ての注目画素に対する特徴画素の個数の総和の分布として特定された。しかしながら、全ての注目画素に対する総和ではなく、対象画像内の局所領域毎に同様の総和を算出し、その分布を画像記述子としてもよい。ここでいう局所領域とは、例えば、対象画像をｎ等分（ｎは、２以上の整数）した領域である。このようにすることで、対象画像の局所毎の特徴を大まかに把握することができる。なお、局所領域のサイズは、１ピクセル×１ピクセルであってもよいが、２以上のピクセルを含むサイズであることが好ましい。
【００４７】
＜６−２＞
分割領域Ｅ1，Ｅ2，・・・，ＥKの分割方法は、図５の例に限られない。例えば、図７に示すように、注目画素を中心として径方向及び周方向に延びる分割線により、注目画素の周辺領域を分割した領域とすることができる。また、分割領域は、周辺領域内で隙間が存在するように配置されてもよいし、及び／又は、互いに重複するように配置されてもよい。
【００４８】
＜６−３＞
上記実施形態では、対象画像に含まれる全ての画素が注目画素として選択されたが、全ての画素を注目画素とする必要はない。例えば、注目画素は、対象画像の中から一定間隔毎に選択されてもよい。
【００４９】
＜６−４＞
画素記述子の算出方法は、上述したものに限られず、画素記述子は、画素を特徴付ける任意の特徴量として定義することができる。例えば、画素記述子は、ＲＧＢ値ではなく、輝度値に基づいて算出することもできる。このような画素記述子に基づいて算出される画像記述子は、画像の濃淡の特徴を表すことができる。或いは、画素記述子は、輝度の勾配の大きさ（輝度を高さと考えたときの坂の勾配の強さ）、色相の勾配の大きさ（色相を高さと考えたときの坂の勾配の強さ）、画素記述子を設定しようとしている画素とその周辺の８画素との輝度の平均等とすることもできる。
【００５０】
＜６−５＞
カウント数Ｃl,m,nの算出方法は、数５の式を用いる方法に限られない。例えば、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ、ｍ＝１，２，・・・，Ｍ、及びｌ＝０，１，・・・，Ｌ−１に対し、以下の数７の式に従って仮のＣl,m,nを算出した後、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ、ｍ＝１，２，・・・，Ｍ、及びｌ＝０，１，・・・，Ｌ−１に対し、この仮のＣl,m,nを数８の右辺に代入することによりＣl,m,nを更新し、この更新された値をカウント数Ｃl,m,nとしてもよい。この方法によれば、数５の式を用いる場合よりもさらなる高速化が期待される。
【数７】
2018163469.tif 000009
【数８】
2018163469.tif 000010
【符号の説明】
【００５１】
１  画像検索装置（特徴抽出装置）
２  画像検索プログラム（特徴抽出プログラム）
３０  記憶部
３１  画像データベース
４０  制御部
４１  画素記述部
４２  分布特定部
４３  カウント部
４４  画像記述部
４５  検索部
【図１】
2018163469.tif 000011
【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】
2018163469.tif 000017