(57)【要約】【課題】  従来よりも、不要な局所特徴量を的確に取り除けるようにした技術を提供する。【解決手段】  画像処理装置は、画像から複数の局所特徴点を検出する検出手段と、画像の複数の領域において局所特徴点の密度を算出し、複数の局所特徴点の中から当該密度が所定の閾値を越える領域に属する局所特徴点を選択する選択手段と、当該選択した各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する局所特徴量算出手段とを具備する。【選択図】  図１
2011257963.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から複数の局所特徴点を検出する検出手段と、
前記画像の複数の領域において前記局所特徴点の密度を算出し、前記複数の局所特徴点の中から該密度が所定の閾値を越える領域に属する局所特徴点を選択する選択手段と、
前記選択された各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する局所特徴量算出手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記選択手段は、
前記画像における各画素の画素値に基づいてノイズ特徴点となる局所特徴点を判定するノイズ特徴点判定手段
を具備し、
前記検出手段により検出された複数の局所特徴点の中から前記ノイズ特徴点であると判定された局所特徴点を除いた後、残った局所特徴点を用いて前記密度の算出を行なうとともに前記局所特徴点の選択を行なう
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ノイズ特徴点判定手段は、
前記画像からエッジを検出し、該検出されたエッジの画素値がエッジ用閾値を越えるエッジから所定範囲内にない局所特徴点をノイズ特徴点と判定する
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記選択手段は、
ブロックを用いて前記画像を前記複数の領域に分割するブロック分割手段と、
前記ブロック毎に局所特徴点の密度を算出する空間密度算出手段と、
前記局所特徴点の密度が前記所定の閾値を越えるブロックを選択し、当該選択したブロックに属する局所特徴点を選択する局所特徴点選択手段と
を具備することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ブロック分割手段は、
前記ブロックの重なりを許容して前記分割を行なう
ことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記ブロック分割手段は、
前記局所特徴点選択手段によりブロックが選択された後、再度、当該選択されたブロックに対して位置、サイズ、形状、個数の少なくともいずれかを変更してブロックを再配置し、
前記局所特徴点選択手段は、
前記空間密度算出手段により前記再配置されたブロック毎に算出された密度が前記所定の閾値を越えるブロックを選択し、当該選択したブロックに属する局所特徴点を選択する
ことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記検出手段は、
前記画像から解像度が段階的に異なるスケールスペース画像を生成するとともに、該スケールスペース画像の各解像度の画像から局所特徴点を検出し、
前記選択手段は、
前記解像度が所定の解像度以下となる前記スケールスペース画像から検出された局所特徴点に対しては前記密度の算出を行なわずに、前記画像の画素値に基づいてノイズ特徴点となる局所特徴点を除いた後、前記局所特徴点の選択を行なう
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記選択手段は、
前記検出手段により検出された局所特徴点を画像上でクラスタリングして複数のクラスタを生成するクラスタリング手段と、
クラスタに属する局所特徴点により形成される各領域において局所特徴点の密度を算出する空間密度算出手段と、
前記局所特徴点の密度が前記所定の閾値を越えるクラスタを選択し、当該選択したクラスタに属する局所特徴点を選択する局所特徴点選択手段と
を具備することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記クラスタリング手段は、
前記クラスタの生成に際して、前記クラスタに属する局所特徴点により形成される領域の中心座標の座標間距離がクラスタ用閾値以下の距離にあるクラスタ同士を統合する
ことを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記空間密度算出手段は、
前記複数のクラスタのうち、クラスタに属する局所特徴点の数が所定数以下となるクラスタに対してのみ前記密度を算出し、
前記局所特徴点選択手段は、
前記密度が算出されていないクラスタを前記局所特徴点の選択の対象から除く
ことを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１１】
画像から複数の局所特徴点を検出する検出手段と、
各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する局所特徴量算出手段と、
前記画像上で局所特徴量の算出を行なわない領域の画像を用いた事前学習により求められた局所特徴量をノイズ特徴量として登録するデータベースを参照し、該ノイズ特徴量と前記検出された複数の局所特徴量とを照合することにより該ノイズ特徴量を持つ局所特徴点を判定するノイズ特徴点判定手段と、
前記検出された局所特徴量の中から前記ノイズ特徴量を持つ局所特徴点を除いた後、前記画像の複数の領域において残った局所特徴点の密度を算出する空間密度算出手段と、
前記残った局所特徴点の中から前記算出された密度が所定の閾値を越える領域に属する局所特徴点を選択する局所特徴点選択手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
画像から複数の局所特徴点を検出する検出手段と、
各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する局所特徴量算出手段と、
前記画像上で局所特徴量の算出を行なうべき領域を用いた事前学習により求められた局所特徴量を重要特徴量として登録するデータベースを参照し、該重要特徴量と前記検出された複数の局所特徴量とを照合することにより該重要特徴量を持つ局所特徴点を判定する重要特徴点判定手段と、
前記検出された局所特徴量の中から前記重要特徴量を持つ局所特徴点以外の局所特徴点を除いた後、前記画像の複数の領域において残った局所特徴点の密度を算出する空間密度算出手段と、
前記残った局所特徴点の中から前記算出された密度が所定の閾値を越える領域に属する局所特徴点を選択する局所特徴点選択手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
画像から複数の局所特徴点を検出する検出手段と、
前記画像からエッジを検出するエッジ検出手段と、
前記画像の複数の領域において前記エッジの密度を算出し、前記複数の局所特徴点の中から該密度が所定の閾値を越える領域に属する局所特徴点を選択する選択手段と、
前記選択された各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する局所特徴量算出手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
前記選択手段は、
ブロックを用いて前記画像を前記複数の領域に分割するブロック分割手段と、
前記ブロック毎にエッジの密度を算出する空間密度算出手段と、
前記エッジの密度が前記所定の閾値を越えるブロックを選択し、当該選択したブロックに属する局所特徴点を選択する局所特徴点選択手段と
を具備することを特徴とする請求項１３記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記空間密度算出手段は、
前記検出手段により検出されたエッジのうち、エッジの画素値がエッジ用閾値を越える画素を用いて前記エッジの密度を算出する
ことを特徴とする請求項１４記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記エッジ検出手段は、
前記画像からのエッジの検出に際して、エッジの連結関係を調べ、連結しているエッジをそれぞれエッジセグメントとしてエッジラベルを付与し、
前記空間密度算出手段は、
同一のエッジラベルを持つエッジ毎に各ブロックにおけるエッジの密度を算出する
ことを特徴とする請求項１４記載の画像処理装置。
【請求項１７】
画像処理装置の処理方法であって、
検出手段が、画像から複数の局所特徴点を検出する工程と、
選択手段が、前記画像の複数の領域において前記局所特徴点の密度を算出し、前記複数の局所特徴点の中から該密度が所定の閾値を越える領域に属する局所特徴点を選択する工程と、
局所特徴量算出手段が、前記選択された各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する工程と
を含むことを特徴とする処理方法。
【請求項１８】
コンピュータを、
画像から複数の局所特徴点を検出する検出手段、
前記画像の複数の領域において前記局所特徴点の密度を算出し、前記複数の局所特徴点の中から該密度が所定の閾値を越える領域に属する局所特徴点を選択する選択手段、
前記選択された各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する局所特徴量算出手段
として機能されるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、その処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
類似画像を検索する技術が種々提案されている。例えば、画像の全体的な特徴（全体特徴量）を用いて類似画像を検索する方法が知られている。このような技術に関連して、例えば、画像を複数のブロックに分け、それぞれの代表色を用いてパターンマッチングし、色の位置情報を利用して類似画像を検索する方法が提案されている（特許文献１）。
【０００３】
また、画像を複数のブロックに分割して各ブロックの特徴量を算出し、当該特徴量に応じたラベルを付与したラベル行列を生成し、それを全体特徴量とし、当該全体特徴量を用いて検索する方法も知られている（特許文献２）。
【０００４】
画像全体ではなく、画像の局所的な特徴量（局所特徴量）を用いて類似画像を検索する方法も提案されている。この方法では、まず、画像から特徴的な点（局所特徴点）を検出する（非特許文献１）。そして、当該特徴点とその周辺の画像情報とに基づいて、当該特徴点に対応する特徴量（局所特徴量）を計算する（非特許文献２）。画像の検索は、局所特徴量同士のマッチングによって行なう。
【０００５】
局所特徴量を利用する手法においては、局所特徴量を回転不変、拡大・縮小不変となる複数の要素で構成される情報として定義する。これにより、画像を回転させたり、拡大又は縮小させたりした場合であっても、検索を可能にする技術が提案されている（非特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平８−２４９３４９号公報
【特許文献２】特開平１０−２６０９８３号公報
【特許文献３】特開２００６−１９０２０１号公報
【特許文献４】特開２００８−２５７４６９号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】C.Harris and M.J. Stephens,“A combined corner and edge detector," In Alvey Vision Conference,pages 147-152, 1988.
【非特許文献２】David G. Lowe, “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints," International Journal of Computer Vision, 60, 2 (2004), pp.91-110.
【非特許文献３】C. Schmid and R. Mohr, “Localgray value invariants for image retrieval," IEEE Trans. PAMI., Vol.19, No.5, pp530-534, 1997.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
局所特徴量を用いて画像の検索や画像の認識を行なう場合、局所特徴量をデータベース（ＤＢ）に格納しておく必要がある。局所特徴量の数は膨大な量であり、データ容量の削減が重要な問題となる。
【０００９】
ここで、検出した局所特徴点の中には、画像を少し回転させたり、拡大又は縮小させたりしただけで消えてしまうような再現性の低い不安定な局所特徴点もある。このような不安定な局所特徴点（以下、ノイズ特徴点と呼ぶ）は、画像の検索時等（その他、例えば、位置合わせ時）に利用することができない。
【００１０】
また、ノイズ特徴点は、局所特徴点又は局所特徴量間の誤対応を発生させる原因にもなり、画像の検索時には、検索精度の低下を引き起こしてしまう。また更に、このようなノイズ特徴点は、データベースの容量を浪費する大きな原因の１つである。
【００１１】
ここで、上述した非特許文献３においては、局所特徴点の検出に用いる関数値の出力に閾値を設け、当該閾値以下となる局所特徴点を廃棄し、局所特徴点の取捨選択を行なう技術についても言及されている。しかし、このような構成だけでは、ノイズ特徴点を十分に除去することはできない。
【００１２】
この問題を解決するため、特許文献３においては、画像認識に適した局所特徴点及び局所特徴量を選択する技術について言及されている。具体的には、まず、学習用モデル画像から得た局所特徴点（及び局所特徴量）と、学習用モデル画像に含まれるモデル物体を含む学習用入力画像から得た局所特徴点（及び局所特徴量）とを比較する。比較の結果、対になった回数が多い局所特徴点（及び局所特徴量）のみを認識処理に用いる局所特徴点（及び局所特徴量）としてモデル辞書に登録する。これにより、局所特徴点の取捨選択を行なっている。
【００１３】
しかし、特許文献３に開示された技術では、認識対象毎に学習用モデル画像と複数の学習用入力画像とを準備する必要がある。そのため、例えば、数万個の画像等を格納するデータベースから画像を検索するシステムへの適用を考えた場合、作業量の観点から見て現実的ではない。
【００１４】
また、ノイズ特徴点を除去するための他の技術として、画像の幾何学的な変動に基づく局所特徴量の変動を検定する技術が提案されている（特許文献４）。この方法では、再現性のある特徴点について局所特徴量を検定し、当該検定に合格した特徴点のみを採用するこ。
【００１５】
しかし、この方式により検定に合格した局所特徴点（局所特徴量）は、低域成分から検出された局所特徴点（局所特徴量）に偏る傾向がある。そのため、検定に合格した局所特徴点を用いて検索を行なった場合、検索漏れが生じる可能性がある。
【００１６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、従来よりも、不要な局所特徴量を的確に取り除けるようにした技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記課題を解決するため、本発明の一態様による画像処理装置は、画像から複数の局所特徴点を検出する検出手段と、前記画像の複数の領域において前記局所特徴点の密度を算出し、前記複数の局所特徴点の中から該密度が所定の閾値を越える領域に属する局所特徴点を選択する選択手段と、前記選択された各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する局所特徴量算出手段とを具備する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、本構成を有さない場合よりも、不要な局所特徴量を的確に取り除ける。これにより、例えば、データベースに不要な画像特徴（局所特徴量）が登録されずに済むため、データベースの容量の削減を図れるとともに、また、当該データベースからの画像特徴の検索時には、その検索精度を向上させられる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施の形態に係わる検索システムの構成の一例を示す図。
【図２】図１に示す画像登録装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図３】特徴点取捨選択部１３における特徴点の取捨選択処理の概要の一例を示す図。
【図４】実施形態２に係わる検索システムの構成の一例を示す図。
【図５】実施形態２に係わる画像登録装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図６】実施形態３に係わる検索システムの構成の一例を示す図。
【図７】実施形態４に係わる検索システムの構成の一例を示す図。
【図８】実施形態４に係わる画像登録装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の一実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。
【００２１】
なお、以下に示す実施形態においては、局所的な特徴量の算出に際しては、局所特徴点を検出し、当該局所特徴点周辺の画素値から局所特徴量を算出する場合について説明する。ここで、以下に示す実施形態においては、局所特徴点の検出には、例えば、非特許文献１に記載された技術を用いる場合について説明する。但し、ノイズの影響を受けにくい方法であれば良く、必ずしも、非特許文献１に記載された技術を用いる必要はない。
【００２２】
また、以下に示す実施形態においては、局所特徴量として非特許文献２に記載された技術を用いる場合について説明する。この場合にも、ノイズの影響を受けにくい局所特徴量であれば良く、必ずしも、非特許文献２に記載された技術を用いる必要はない。
【００２３】
（実施形態１）
図１は、本発明の一実施の形態に係わる検索システムの構成の一例を示す図である。
【００２４】
検索システムは、画像登録装置１０と、画像検索装置４０と、画像特徴データベース３０とを具備して構成される。画像登録装置１０及び画像検索装置４０は、画像特徴データベース３０と接続されている。なお、画像登録装置１０と、画像検索装置４０との間は、接続されていても良いし、そうでなくても良い。
【００２５】
画像特徴データベース３０は、画像特徴を格納するデータベースである。画像登録装置１０により入力画像（登録画像）３１から検出された画像特徴（画像の局所特徴量の集合と付随情報（例えば、登録画像や局所特徴点））が登録される。
【００２６】
画像登録装置１０は、画像特徴データベース３０への登録対象となる画像（登録画像）に基づいて当該画像における各局所領域についての画像特徴を求め、その結果を画像特徴データベース３０に登録する。
【００２７】
画像検索装置４０は、画像特徴データベース３０からの検索対象となる画像（クエリ画像）に基づいて当該画像における各局所領域についての画像特徴を求め、当該求めた画像特徴に基づいて画像特徴データベース３０から画像検索を行なう。
【００２８】
なお、画像登録装置１０及び画像検索装置４０には、コンピュータが内蔵されている。コンピュータには、ＣＰＵ等の主制御手段、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＲＡＭ(Random Access Memory)、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶手段が具備される。また、コンピュータにはその他、ボタンやディスプレイ又はタッチパネル等の入出力手段、ネットワークカード等の通信手段等も具備されていても良い。なお、これら各構成部は、バス等により接続され、主制御手段が記憶手段に記憶されたプログラムを実行することで制御される。例えば、画像登録装置１０及び画像検索装置４０各々において実現される機能的な構成は、ＣＰＵがＲＯＭ等に格納されたプログラムを読み出し実行することで実現される。
【００２９】
ここで、画像登録装置１０は、画像入力部１１と、局所特徴点検出部１２と、特徴点取捨選択部１３と、局所特徴量算出部１４と、特徴量登録部１５とを具備して構成される。
【００３０】
画像入力部１１は、装置（画像登録装置１０）内に登録画像を入力する。
【００３１】
局所特徴点検出部１２は、画像入力部１１により入力された画像から局所的な特徴点（局所特徴点）を検出する。特徴点は、局所特徴量（局所的な特徴量）の算出位置を示す。なお、特徴点の検出方法の詳細については後述する。簡単に説明すると、局所特徴点検出部１２は、登録画像３１から輝度成分画像を生成し、当該画像を段階的に縮小するとともに、各縮小画像に対してぼかし処理を施す。そして、当該生成したぼかし画像から特徴点を検出する。
【００３２】
特徴点取捨選択部１３は、局所特徴点検出部１２により検出された複数の特徴点のうち、有用性の高い特徴点を選択し、それを出力する役割を果たす。特徴点取捨選択部１３は、ノイズ特徴点判定部２１と、ブロック分割部２２と、空間密度算出部２３と、局所特徴点選択部２４とを具備して構成される。
【００３３】
ノイズ特徴点判定部２１は、局所特徴点検出部１２により検出された複数の特徴点の中から所定の条件を満たない局所特徴点をノイズ特徴点として判定する。これにより、ノイズ特徴点が取り除かれる。なお、ノイズ特徴点とは、画像の検索時等に利用することができない特徴点であり、例えば、画像を少し回転させたり、拡大又は縮小させたり等しただけで消えてしまうような再現性の低い不安定な局所特徴点を指す。なお、このノイズ特徴点の判定方法については後述する。
【００３４】
ブロック分割部２２は、局所特徴点検出部１２により生成されたぼかし画像の領域全体を所定サイズのブロックに分割する。
【００３５】
空間密度算出部２３は、ブロック分割部２２により分割されたブロック毎に局所特徴点の密度を算出する。すなわち、各ブロック内に属する局所特徴点の密度を算出する。局所特徴点選択部２４は、空間密度算出部２３により算出された各ブロックの密度と、所定の閾値とを比較し、当該閾値を越える密度のブロックを選択ブロックとして選択する。これにより、当該選択ブロック内に属する局所特徴点を取捨選択処理後の局所特徴点として選択する。この局所特徴点の選択結果は、局所特徴量算出部１４に出力される。
【００３６】
局所特徴量算出部１４は、局所特徴点選択部２４からの出力結果に基づいて各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する。より具体的には、選択ブロックに属する局所特徴点と、画像上（登録画像３１）で当該局所特徴点から所定範囲にある画像情報とに基づいて、各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する。
【００３７】
特徴量登録部１５は、局所特徴量算出部１４により算出された局所特徴量を画像特徴として、登録画像３１と対応付けて画像特徴データベース３０に登録する。
【００３８】
次に、画像検索装置４０における構成の一例について説明する。画像検索装置４０は、画像入力部４１と、局所特徴点検出部４２と、特徴点取捨選択部４３と、局所特徴量算出部４４と、特徴比較部４５とを具備して構成される。画像検索装置４０における符号４１〜４４の構成は、上述した画像登録装置１０における符号１１〜符号１４と同様の構成を果たすため、ここではその説明については省略する。
【００３９】
ここで、特徴比較部４５は、局所特徴量算出部４４により算出された局所特徴量を画像特徴として、画像特徴データベース３０に格納された各登録画像の局所特徴量と比較を行なう。比較の結果、クエリ画像３２に最も類似している画像を検索結果３３として出力する。
【００４０】
以上が、本実施形態に係わる検索システムを構成する装置の構成についての説明である。なお、これら各装置（画像登録装置１０、画像検索装置４０）に設けられる機能的な構成は、必ずしも図示した通りに実現される必要はなく、システム内におけるいずれかの装置にその全部若しくは一部が実現されていれば良い。例えば、画像登録装置１０と画像検索装置４０とが一つの装置として実現されても良い。
【００４１】
次に、図２を用いて、画像登録装置１０における各構成の動作について説明する。ここでは、登録画像３１に基づいて画像特徴を画像特徴データベース３０に登録する際の処理の流れの一例について説明する。Ｓ１１０の処理を除いては、画像検索装置４０における処理も同様の流れで行なわれるため、画像検索装置４０についての説明は省略する。なお、画像検索装置４０の場合は、Ｓ１１０の処理において、Ｓ１０９で算出された局所特徴量を用いた検索を行なう。
【００４２】
この処理が開始すると、画像登録装置１０は、まず、画像入力部１１において、登録対象となる画像（登録画像）３１を装置内に入力する（Ｓ１０１）。そして、局所特徴点検出部１２において、Ｓ１０２〜Ｓ１０４の処理を実施し、当該登録画像３１から局所特徴点を検出する。
【００４３】
具体的には、局所特徴点検出部１２は、まず、登録画像３１から輝度成分を検出して輝度成分画像を生成する（Ｓ１０２）。次に、局所特徴点検出部１２は、当該生成した輝度成分画像から解像度が段階的に異なるスケールスペース画像を生成する。このとき、輝度成分画像を段階的に縮小するとともに、各縮小画像に対してぼかし処理を施す。これにより、複数のぼかし画像が生成される（Ｓ１０３）。なお、ぼかし処理は、画像とぼかしフィルタとのコンボリューション処理で実現される。本実施形態では、ぼかしフィルタとしてガウスフィルタを採用し、パラメータをσ＝１．５として、３σの範囲のフィルタを生成する。
【００４４】
その後、局所特徴点検出部１２は、各ぼかし画像から特徴点（局所特徴点）を検出する（Ｓ１０４）。なお、特徴点の検出には、例えば、Ｈａｒｒｉｓ作用素を用いれば良い（非特許文献１参照）。
【００４５】
局所特徴点が得られると、画像登録装置１０は、特徴点取捨選択部１３において、Ｓ１０５〜Ｓ１０８の処理を実施し、特徴点の取捨選択を行なう。ここで、図３を参照しながらこの特徴点取捨選択部１３における特徴点の取捨選択処理について説明する。
【００４６】
図３に示す画像６１は、局所特徴点検出部１２により生成されたぼかし画像であり、画像６２は、局所特徴点検出部１２により検出された局所特徴点が設定されたぼかし画像である。この場合、ぼかし画像６２には、ノイズ特徴点（図中丸印）と、ノイズ特徴点でない局所特徴点（図中罰印）との両方が示されている。
【００４７】
ここで、特徴点の取捨選択処理が開始すると、特徴点取捨選択部１３は、まず、ノイズ特徴点判定部２１において、局所特徴点検出部１２により検出された複数の局所特徴点のうち、ノイズ特徴点となる局所特徴点を判定する（Ｓ１０５）。この判定に際して、ノイズ特徴点判定部２１は、まず、ぼかし画像６１からエッジ画像を生成し、当該エッジ画像の画素値の絶対値が所定の閾値以下（エッジ用閾値以下）のエッジを消去する。そして、残ったエッジを太線化してエッジマスクを生成する。これは、残ったエッジの近傍（所定範囲内）から検出された局所特徴点のみを選択するためである。最後に、エッジマスクの領域外にある局所特徴点をノイズ特徴点としてラベル付けするとともに、エッジマスク内の局所特徴点をノイズでない特徴点としてラベル付けする。これにより、ノイズ特徴点を判定でき、図３の画像６３に示すように、ノイズ特徴点を取り除いた画像が得られる。
【００４８】
次に、特徴点取捨選択部１３は、ブロック分割部２２において、ぼかし画像６３の領域全体を所定サイズ（例えば、３２画素×３２画素）のブロックに分割する（Ｓ１０６）。本実施形態においては、ぼかし画像６３の中心を基準にして、当該基準位置から順に設定する場合について説明するが、これに限られず、例えば、ぼかし画像６３の左上を基準にして、当該基準位置から順に設定するようにしても良い。
【００４９】
ここで、例えば、ぼかし画像６３のサイズが横×縦＝３２０画素×２４０画素であり、ブロックサイズが３２画素×３２画素であると仮定する。この場合、横方向については１０個のブロックを設定できる。縦方向については画像上部の８画素と画像下部の８画素を除いた２２４画素の範囲に７個のブロックを設定できる。これにより、ぼかし画像６３に対して７０個のブロックを設定したぼかし画像６４が得られる。
【００５０】
次に、特徴点取捨選択部１３は、空間密度算出部２３において、ブロック分割部２２により分割されたブロック毎に局所特徴点の密度を算出する（Ｓ１０７）。空間密度の算出に際して、空間密度算出部２３は、まず、Ｓ１０３の処理で得られた各縮小画像から検出された局所特徴点のうち、ノイズ特徴点のラベルが付けられていない局所特徴点の座標を登録画像３１上の対応座標にマッピングする。次に、ブロック毎にブロック内部にマッピングされた局所特徴点の数をカウントし、各カウント数をブロック内の画素数で割算する。これにより、各ブロックの局所特徴点の密度を算出する。
【００５１】
ここで、特徴点取捨選択部１３は、局所特徴点選択部２４において、Ｓ１０７の処理で算出された密度と、所定の閾値とを比較し、当該閾値を越える密度のブロックを選択する（Ｓ１０８）。これにより、画像６５が得られる。なお、選択したブロック内のノイズ局所特徴点については、ノイズ特徴点判定部２１により付与されたノイズ特徴点ラベルを除去する。また、選択したブロック以外のブロックに属する全ての局所特徴点を取り除く。これにより、画像６６が得られる。なお、図３に示す画像６６においては、説明を分かり易くするため、ブロック内に１つでも局所特徴点が属するブロックをも選択しているが、必ずしもこのように構成する必要はない。例えば、所定の閾値を越える局所特徴点が属するブロックのみを選択するようにしても良い。
【００５２】
ここで、図３に示す画像６７は、図３に示す画像６６からブロックの描画を取り除いた画像である。ここで、残った局所特徴点が局所特徴量算出部１４に向けて出力される。
【００５３】
次に、局所特徴量算出部１４は、局所特徴点選択部２４から出力を受けた各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する（Ｓ１０９）。そして、画像登録装置１０は、特徴量登録部１５において、当該算出された局所特徴量を画像特徴として、登録画像３１と対応付けて画像特徴データベース３０に登録する（Ｓ１１０）。これにより、画像登録装置１０における画像特徴の登録処理が終了する。
【００５４】
以上説明したように本実施形態によれば、複数の局所特徴点の中からノイズ特徴点を取り除いた後、当該画像を複数のブロックに分割する。そして、各ブロックにおける局所特徴点の密度を算出し、当該密度が所定の閾値を越えるブロックを選択する。最後に、当該選択されたブロック内に属する各局所特徴点に対応して局所特徴量を算出する。
【００５５】
これにより、本構成を有さない場合よりも、ノイズ特徴点が的確に除去されるため、データベース（画像特徴データベース３０）に不要な画像特徴が登録されずに済む。そのため、データベースの容量を削減できるとともに、また、当該データベースからの画像特徴の検索時には、その検索精度を向上させられる。
【００５６】
（実施形態２）
次に、実施形態２について説明する。実施形態１においては、ノイズ特徴点の判定時に生成したエッジマスク領域の領域外にある局所特徴点をノイズ特徴点と判定する場合について説明した。これに対して、実施形態２においては、これ以外の手法でノイズ特徴点を判定する構成について説明する。
【００５７】
具体的には、まず、検索対象から除外する画像を用いた事前学習によりノイズとして作用する特徴量を決め、それをノイズ特徴量としてデータベースに登録しておく。画像の登録時（又は検索時等）等には、登録画像３１に基づいて算出した局所特徴量を当該登録されたノイズ特徴量と照合することでノイズ特徴量を判定する。
【００５８】
図４は、実施形態２に係わる検索システムの構成の一例を示す図である。
【００５９】
検索システムは、実施形態１の構成に加えて、ノイズ特徴データベース３４が設けられる。ノイズ特徴データベース３４は、ノイズ特徴量を格納する。このデータベース３４には、ノイズとして作用する特徴量（ノイズ特徴量）が予め登録されている。
【００６０】
ここで、実施形態１に係わる画像登録装置１０及び画像検索装置４０との構成の相違点としては、局所特徴量算出部１４及び４４における処理の順序にある。すなわち、特徴点取捨選択部１３及び４３により特徴点の取捨選択処理を行なう前に、局所特徴量算出部１４及び４４により局所特徴量の算出を行なう。
【００６１】
次に、図５を用いて、実施形態２に係わる画像登録装置１０における各構成の動作について説明する。ここでは、登録画像３１に基づいて画像特徴を画像特徴データベース３０に登録する際の処理の流れの一例について説明する。Ｓ２１０の処理を除いては、画像検索装置４０における処理も同様の流れで行なわれるため、画像検索装置４０についての説明は省略する。なお、画像検索装置４０の場合は、Ｓ２１０の処理において、Ｓ２０９で算出された局所特徴量を用いた検索を行なう。
【００６２】
この処理が開始すると、画像登録装置１０は、まず、実施形態１を説明したＳ１０１〜１０４と同様の処理を実施する。具体的には、まず、登録画像３１を装置内に入力する。そして、当該登録画像３１から輝度成分画像を生成し、当該画像を段階的に縮小するとともに、各縮小画像に対してぼかし処理を施す。最後に、当該生成したぼかし画像から特徴点を検出する（Ｓ２０１〜Ｓ２０４）。
【００６３】
次に、画像登録装置１０は、局所特徴量算出部１４において、局所特徴点検出部１２により検出された各局所特徴点に対応して局所特徴量を算出する（Ｓ２０５）。そして、ノイズ特徴点判定部２１において、ノイズ特徴点の判定を行なう。具体的には、局所特徴量算出部１４により算出された局所特徴量と、ノイズ特徴データベース３４内のノイズ特徴量とを照合（比較）し、一致する局所特徴量に対応する局所特徴点をノイズ特徴点と判定する。ノイズ特徴点判定部２１は、この判定結果に基づいて、ノイズ特徴点と判定された局所特徴点を取り除く（Ｓ２０６）。
【００６４】
ここで、ノイズ特徴データベース３４の作成方法及びノイズ特徴量（局所特徴量）の照合方法について簡単に説明する。まず、検索対象から除外すべき画像（例えば、背景画像等）を複数用いて、局所特徴点の検出と局所特徴量の算出とを実施する。次に、算出した局所特徴量をクラスタリングする。クラスタリングには、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いれば良い。最後に、クラスタリング中心（複数）をノイズ特徴量としてノイズ特徴データベース３４に登録する。照合時には、Ｓ２０３の処理で生成されたぼかし画像から算出された各局所特徴量とノイズ特徴データベース３４に登録された各ノイズ特徴量とにおける局所特徴量間の距離を計算する。局所特徴量間の距離が、所定の閾値以下になれば、ノイズ特徴点判定部２１は、そのときの局所特徴量が属する局所特徴点をノイズ特徴点である旨の判定を行なう。なお、ノイズ特徴データベース３４の作成やノイズ特徴量（局所特徴量）の照合は、勿論、これ以外の方法を用いて行なっても良い。
【００６５】
次に、画像登録装置１０は、ブロック分割部２２において、実施形態１と同様にして、Ｓ２０３の処理で生成されたぼかし画像の領域全体を所定サイズ（例えば、３２画素×３２画素）のブロックに分割する（Ｓ２０７）。そして、空間密度算出部２３において、ブロック分割部２２により分割されたブロック毎に局所特徴点の密度を算出する（Ｓ２０８）。
【００６６】
密度の算出後、画像登録装置１０は、局所特徴点選択部２４において、Ｓ２０８の処理で算出された密度と、所定の閾値とを比較し、当該閾値を越える密度のブロックを選択する（Ｓ２０８）。なお、選択したブロック内の局所特徴点については、ノイズ特徴点判定部２１による判定によりノイズ特徴点と判定された局所特徴点と当該特徴点に属する局所特徴量とを復帰させる。また、選択したブロック以外のブロックに属する全ての局所特徴点と当該局所特徴点に属する局所特徴量は全て取り除く。
【００６７】
最後に、画像登録装置１０は、特徴量登録部１５において、当該算出された局所特徴量を画像特徴として、登録画像３１と対応付けて画像特徴データベース３０に登録する（Ｓ２１０）。これにより、画像登録装置１０における画像特徴の登録処理が終了する。
以上説明したように実施形態２によれば、ノイズとして作用する特徴量（ノイズ特徴量）をデータベース（ノイズ特徴データベース３４）に予め登録しておき、その登録情報に基づいてノイズ特徴点を除去し、また、必要に応じて当該除去した特徴点を復帰させる。この場合にも、実施形態１と同様に、データベース（画像特徴データベース３０）の容量を削減できるとともに、また、当該データベース３０からの画像特徴の検索時には、その検索精度を向上させられる。
【００６８】
（実施形態３）
次に、実施形態３について説明する。実施形態２においては、登録画像３１に基づいて算出した局所特徴量を、ノイズ特徴データベース３４に登録されたノイズ特徴量と照合させることでノイズ特徴量を判定し、これにより、ノイズ特徴点を判定する場合について説明した。これに対して、実施形態３においては、ノイズ特徴点を判定するのではなく、予め定めた重要な局所特徴点を判定する場合について説明する。
【００６９】
図６は、実施形態３に係わる検索システムの構成の一例を示す図である。
【００７０】
検索システムは、実施形態１の構成に加えて、重要特徴データベース３５が設けられる。重要特徴データベース３５は、予め決められた重要な特徴（局所特徴量）を格納する。すなわち、重要特徴データベース３５には、重要局所特徴点（以下、重要特徴点と呼ぶ）が登録される。なお、重要特徴点とは、検索対象等となるオブジェクトの特徴点（すなわち、背景画像等の特徴点でない）であり、検索時等に有用な局所特徴量を指す。
【００７１】
ここで、実施形態２に係わる画像登録装置１０及び画像検索装置４０との構成の相違点としては、実施形態３においては、ノイズ特徴量ではなく、重要な特徴量を判定する点にある。すなわち、実施形態２におけるノイズ特徴点判定部２１及び５１の代わりに、重要特徴点判定部２５及び５５が設けられる。
【００７２】
この場合、局所特徴量算出部１４及び４４に各局所特徴点に対応した局所特徴量が算出されると、重要特徴点判定部２５及び５５において、重要特徴点の判定を行なう。具体的には、当該局所特徴量と重要特徴データベース３５内の局所特徴量とを照合（比較）し、一致する局所特徴量に対応する局所特徴点を重要特徴点と判定する。その後、重要特徴点判定部２５及び５５は、重要特徴点と判定した局所特徴点以外の局所特徴点を取り除く。
【００７３】
ここで、実施形態３に係わる画像登録装置１０及び画像検索装置４０における処理の流れは、実施形態２と同様となるため（図５参照）、ここでは相違点について簡単に説明する。
【００７４】
まず、重要特徴データベース３５の作成方法及び重要特徴量（局所特徴量）の照合方法について簡単に説明する。重要特徴データベース３５の作成に際しては、まず、検索対象オブジェクトのみを含む画像を複数用いて、局所特徴点の検出と局所特徴量の算出とを実施する。次に、算出した局所特徴量をクラスタリングする。クラスタリングには、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いれば良い。最後に、クラスタリング中心（複数）を重要局所特徴量として重要特徴データベース３５に登録する。照合時には、特徴点の検出時（Ｓ２０３の処理）に生成されたぼかし画像から算出された各局所特徴量と、重要特徴データベース３５に登録された各重要局所特徴量とにおける局所特徴量間の距離を計算する。局所特徴量間の距離が、所定の閾値以下になれば、重要特徴点判定部２５及び５５は、そのときの局所特徴量が属する局所特徴点を重用特徴点である旨の判定を行なう。なお、重要特徴データベース３５の作成や重要特徴量（局所特徴量）の照合は、勿論、これ以外の方法を用いて行なっても良い。
【００７５】
また、局所特徴点選択部２４及び５４においては、空間密度算出部２３及び５３により算出された密度が、所定の閾値を越えるブロックを選択ブロックとして選択する。選択ブロック内の局所特徴点については、重要特徴点判定部２５及び５５により重要特徴点と判定されなかった局所特徴点と当該局所特徴点に属する局所特徴量とを復帰させる。また、選択ブロック以外のブロックに属する全ての局所特徴点と当該局所特徴点に属する局所特徴量とを全て取り除くことになる。
【００７６】
以上説明したように実施形態３によれば、重要特徴量をデータベース（重要特徴データベース３５）に予め登録しておき、その登録情報に基づいて重要でない特徴量（すなわち、ノイズ特徴点）を除去し、また、必要に応じて当該除去した特徴点を復帰させる。この場合にも、実施形態１と同様に、データベース（画像特徴データベース３０）の容量を削減できるとともに、また、当該データベース３０からの画像特徴の検索時には、その検索精度を向上させられる。
【００７７】
（実施形態４）
次に、実施形態４について説明する。実施形態１においては、登録画像３１に基づいて算出した局所特徴点の空間的な密度を求め、密度の高い部分領域に属する局所特徴点と局所特徴量とを画像特徴データベース３０に登録する場合について説明した。これに対して、実施形態４においては、登録画像３１からエッジを検出し、当該検出したエッジの空間的な密度を求め、エッジ密度が高い部分領域に属する局所特徴点と局所特徴量とを画像特徴データベース３０に登録する場合について説明する。
【００７８】
図７は、実施形態４に係わる検索システムの構成の一例を示す図である。
【００７９】
ここで、実施形態１に係わる画像登録装置１０及び画像検索装置４０との構成の相違点としては、登録画像３１（又はクエリ画像３２）からエッジの検出を行なうエッジ検出部２６及び５６が設けられている。
【００８０】
次に、図８を用いて、実施形態４に係わる画像登録装置１０における各構成の動作について説明する。ここでは、登録画像３１に基づいて画像特徴を画像特徴データベース３０に登録する際の処理の流れの一例について説明する。Ｓ３１０の処理を除いては、画像検索装置４０における処理も同様の流れで行なわれるため、画像検索装置４０についての説明は省略する。なお、画像検索装置４０の場合は、Ｓ３１０の処理において、Ｓ３０９で算出された局所特徴量を用いた検索を行なう。
【００８１】
この処理が開始すると、画像登録装置１０は、まず、実施形態１を説明したＳ１０１〜１０４と同様の処理を実施する。具体的には、まず、登録画像３１を装置内に入力する。そして、当該登録画像３１から輝度成分画像を生成し、当該画像を段階的に縮小するとともに、各縮小画像に対してぼかし処理を施す。最後に、当該生成したぼかし画像から特徴点を検出する（Ｓ３０１〜Ｓ３０４）。
【００８２】
次に、画像登録装置１０は、特徴点取捨選択部１３において、Ｓ３０５〜Ｓ３０８の処理を実施し、特徴点の取捨選択を行なう。具体的には、まず、エッジ検出部２６において、Ｓ３０３の処理で得られたぼかし画像からエッジを検出し、エッジ画像を生成する。そして、当該エッジ画像の画素値の絶対値が、所定の閾値（エッジ用閾値）を越える画素に対してエッジラベルを付与する（Ｓ３０５）。
【００８３】
次に、画像登録装置１０は、ブロック分割部２２において、実施形態１同様にして、Ｓ３０３の処理で得られたぼかし画像の領域全体を所定サイズ（例えば、３２画素×３２画素）のブロックに分割する（Ｓ３０６）。
【００８４】
ブロック分割が済むと、画像登録装置１０は、空間密度算出部２３において、ブロック分割部２２により分割されたブロック毎にエッジの密度を算出する（Ｓ３０７）。エッジ密度の算出では、まず、エッジラベルを付与された画素（エッジ画素）の座標を登録画像３１上の対応座標にマッピングする。そして、ブロック毎にブロック内部にマッピングされたエッジ画素の数をカウントする。最後に、各カウント数をブロック内の画素数で割算する。これにより、各ブロックのエッジ画素の密度を算出する。
【００８５】
エッジ密度の算出が済むと、画像登録装置１０は、局所特徴点選択部２４において、Ｓ３０７の処理で算出された密度と、所定の閾値とを比較し、当該閾値を越える密度のブロックを選択する（Ｓ３０８）。そして、Ｓ３０４の処理で検出された局所特徴点のうち、選択ブロック以外のブロックに属する全ての局所特徴点を取り除く。残った局所特徴点は、局所特徴量算出部１４に向けて出力される。
【００８６】
次に、画像登録装置１０は、局所特徴量算出部１４において、局所特徴点選択部２４から出力を受けた各局所特徴点に対応した局所特徴量を算出する（Ｓ３０９）。そして、画像登録装置１０は、特徴量登録部１５において、当該算出された局所特徴量を画像特徴として、登録画像３１と対応付けて画像特徴データベース３０に登録する（Ｓ３１０）。これにより、画像登録装置１０における画像特徴の登録処理が終了する。
【００８７】
以上説明したように実施形態４によれば、画像から検出したエッジに基づいて局所特徴点を取捨選択することによりノイズ特徴点を除去する。この場合にも、実施形態１と同様に、データベース（画像特徴データベース３０）の容量を削減できるとともに、また、当該データベース３０からの画像特徴の検索時には、その検索精度を向上させられる。
【００８８】
以上が本発明の代表的な実施形態の一例であるが、本発明は、上記及び図面に示す実施形態に限定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変形して実施できるものである。ここでいくつか変形例について列挙する。
【００８９】
（変形実施形態１）
例えば、上述した説明では、ブロック分割部２２及び４２によるブロック分割時に画像を固定サイズのブロックに分割する場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。例えば、分割後のブロック数（所定数のブロック）を固定し、それに応じてブロックサイズを変動させるように構成しても良い。また、ブロック同士の重なりを許容するように構成しても良い。
【００９０】
（変形実施形態２）
また、上述した説明では、局所特徴点選択部２４及び５４において、空間密度算出部２３及び５３により算出された密度（局所特徴点、又はエッジ）が所定の閾値を越えるブロックを選択ブロックとして選択する場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。例えば、選択ブロック内の局所特徴点（又はエッジ画素）を利用して選択ブロックを再配置し、当該再配置後に、再度、ブロックを選択するようにしても良い。このとき、再配置するブロックについては、再配置前の選択ブロックに対して、位置、サイズ、形状、個数の少なくともいずれかを変更しても良い。この手法について簡単に説明すると、まず、再配置前の選択ブロックにおいて互いに隣接しているブロックを隣接ブロックとして統合する。隣接の定義は、４近傍隣接としても良いし、８近傍隣接としても良い。次に、当該隣接ブロック内の局所特徴点（又はエッジ画素）について空間的な重心を求める。そして、当該重心を中心とし、また、半径の長さを当該重心から最も遠い隣接ブロック内の局所特徴点（又はエッジ画素）までの距離とした円形領域を定める。これにより、当該円形領域を再配置後の選択ブロックとする。
【００９１】
ここで、再配置後の選択ブロック内の局所特徴点については、ノイズ特徴点（重要特徴点以外の局所特徴点）を復帰させる。また、再配置後の選択ブロック以外のブロックに属する全ての局所特徴点を取り除く。
【００９２】
（変形実施形態３）
また、上述した説明では、空間密度算出部２３及び５３による局所特徴点（又はエッジ画素）の空間的密度の算出に際してブロック分割する場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。すなわち、局所特徴点（又はエッジ画素）の画像上の空間的な密度を算出できれば良く、必ずしも、このようなブロック分割を行なう必要はない。例えば、局所特徴点（又はエッジ画素）を画像上で空間的にクラスタリングし、クラスタを生成する。そして、クラスタに属する局所特徴点により形成される各領域において局所特徴点（又はエッジ画素）の密度を求めるように構成しても良い。クラスタ毎に密度を算出する方法としては、例えば、「着目クラスタに属する局所特徴点（又はエッジ画素）の数」／「クラスタ中心と各局所特徴点（又はエッジ画素）との座標間距離の合計」などとして算出すれば良い。この場合、局所特徴点選択部２４及び５４においては、局所特徴点（又はエッジ画素）の空間的な密度が、所定の閾値（クラスタ統合用閾値）を越えるクラスタを選択する。局所特徴量算出部１４及び４４では、当該選択されたクラスタ内の各局所特徴点に対応して局所特徴量を算出する。
【００９３】
なお、局所特徴点（又はエッジ画素）を空間的にクラスタリングする場合、クラスタに属する局所特徴点により形成される領域の中心座標の座標間距離が、所定の閾値以下（クラスタ用閾値以下）の距離となるクラスタが存在する場合がある。このような場合には、当該クラスタ同士を統合するように構成しても良い。これにより、単一クラスタで画像内オブジェクトを包含できるようになる可能性が向上する。また、局所特徴点（又はエッジ画素）を空間的にクラスタリングする場合、あるクラスタに属する局所特徴点（又はエッジ画素）の数が、所定数以下のクラスタのみに対して密度計算等（それ以降に続く処理）を実施するように構成しても良い。これにより、ノイズ特徴点等を多く含むクラスタを取り除くことができる。
【００９４】
（変形実施形態４）
また、上述した説明では、空間密度算出部２３及び５３においてブロック毎に局所特徴点（又はエッジ画素）の密度を算出し、当該密度に対する閾値に基づいて選択ブロックを決めていたが、これに限られない。例えば、密度ではなく、ブロック内の局所特徴点（又はエッジ画素）の数をカウントし、局所特徴点（又はエッジ画素）の数に対する閾値に基づいて選択ブロックを決定するように構成しても良い。これにより、計算を簡略化できる。
【００９５】
（変形実施形態５）
また、上述した説明では、局所特徴点検出部１２及び４２において、輝度成分画像を生成し、それを段階的に縮小するとともに、各縮小画像に対してぼかし処理を施すことでスケールスペース画像を生成する場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。すなわち、スケールスペース画像として解像度が段階的に異なる画像を生成できれば良い。例えば、輝度成分画像から段階的にぼかし度を大きくして生成したぼかし画像を生成し、当該ぼかし画像の集合をスケールスペース画像としても良い。これにより、拡大及び縮小処理が施された画像の検索にも対応できる。
【００９６】
（変形実施形態６）
また、上述した実施形態４の説明では、エッジ検出部２６及び５６において、エッジ画素の画素値の絶対値が、所定の閾値を越える画素に同一のエッジラベルを付与する場合について説明したが、これに限られない。例えば、エッジ画素の画素値の絶対値が、所定の閾値を越える画素の連結関係を調べ、連結しているエッジ画素の集合をエッジセグメントとし、エッジセグメント毎に異なるラベルを付与するように構成しても良い。この場合、空間密度算出部２３及び５３においては、各ブロックにおいて、同一のエッジラベルを持つエッジ毎に密度を算出する。これにより、ノイズエッジの影響を抑えることができる。
【００９７】
（変形実施形態７）
また、上述した説明では、局所特徴点検出部１２及び４２により生成された全てのぼかし画像に対して特徴点の取捨選択処理を実施する場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。例えば、ぼかし画像（スケールスペース画像）の解像度が所定の解像度を越えるぼかし画像から検出された局所特徴量と、所定の解像度以下となるぼかし画像から検出された局所特徴量とに対して異なる処理を実施しても良い。具体的には、解像度を画像サイズで定義し、ぼかし画像のサイズが所定サイズ（横×縦＝３２０画素×２４０画素）を越える場合、上記実施形態で説明した処理（ブロック分割〜密度の算出結果に基づいて選択された局所特徴点に対応した特徴量の算出）を実施する。ぼかし画像のサイズが所定サイズ以下となる場合には、残った局所特徴点全てに対して局所特徴量を算出するか、又はノイズ特徴点を取り除いた後、残った局所特徴点全てに対して局所特徴量を算出する。この方法は、特に、エッジマスクを使ったノイズ特徴点除去との組み合わせにおいて有用である。すなわち、ぼかし画像の解像度が高くなるにつれ、オブジェクトの細かいエッジが残ってしまうため、エッジマスク適用後でも検索に寄与しない局所特徴点（ノイズ特徴点）が多数残る可能性が高くなる。
【００９８】
そのため、解像度が高いぼかし画像において本手法を適用することにより、検索に寄与しない局所特徴点を取り除くことができる。これにより、登録データ量を抑えることができる。また、検索時には、局所特徴量における比較時の誤対応を抑えることができるため、検索精度を向上させることができる。
【００９９】
一方、ぼかし画像の解像度が低くなるにつれ、オブジェクトの細かいエッジは残り難くなり、エッジマスクで抽出されるエッジは、オブジェクトを構成する重要なエッジである可能性が高くなる。そのため、解像度が低いぼかし画像に対して本手法を適用した場合、検索に必要な特徴点まで取り除かれてしまう可能性がある。
【０１００】
（変形実施形態８）
また、上述した説明では、画像登録装置１０及び画像検索装置４０において、局所特徴点の算出や局所特徴量の取捨選択処理を実施する場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。例えば、単なる画像処理装置において、このような処理を実施するように構成しても良い。
【０１０１】
（その他の実施形態）
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
2011257963.tif 000003
【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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