(57)【要約】      （修正有）【課題】画像上の図形の特徴を抽出することができる特徴抽出装置を提供する。【解決手段】特徴抽出装置１は、図形の輪郭を抽出する輪郭抽出部４１と、輪郭上の２つ以上の点からなる点群を多数選択する点選択部４２と、多数の点群の各々に対し、２つ以上の点間の位置関係を表す少なくとも１つのパラメータの値を導出するパラメータ導出部４３と、多数の点群の各々に対し導出された、少なくとも１つのパラメータの多数の値の統計的分布を、図形の特徴として抽出する特徴抽出部４４とを備える。【選択図】図１
2019046025.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる図形の特徴を抽出する特徴抽出装置であって、
前記図形の輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
前記輪郭上の２つ以上の点からなる点群を多数選択する点選択部と、
前記多数の点群の各々に対し、前記２つ以上の点間の位置関係を表す少なくとも１つのパラメータの値を導出するパラメータ導出部と、
前記多数の点群の各々に対し導出された、前記少なくとも１つのパラメータの多数の値の統計的分布を、前記図形の特徴として抽出する特徴抽出部と
を備える、特徴抽出装置。
【請求項２】
前記点群は、２つの点からなり、
前記少なくとも１つのパラメータは、前記２つの点を結ぶ線分の長さ及び方向を含み、
前記統計的分布は、前記線分の長さ及び方向を変量とする２次元の頻度分布である、
請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項３】
前記点群は、２つの点からなり、
前記少なくとも１つのパラメータは、前記２つの点を結ぶ線分の方向を含み、
前記統計的分布は、少なくとも前記線分の方向を変量とする頻度分布である、
請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項４】
前記統計的分布は、前記線分の方向を変量とする１次元の頻度分布である、
請求項３に記載の特徴抽出装置。
【請求項５】
前記点群は、２つの点からなり、
前記少なくとも１つのパラメータは、前記２つの点を結ぶ線分の長さを含み、
前記統計的分布は、少なくとも前記線分の長さを変量とする頻度分布である、
請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項６】
前記統計的分布は、前記線分の長さを変量とする１次元の頻度分布である、
請求項５に記載の特徴抽出装置。
【請求項７】
前記点群は、ｎ個の点からなり（ｎは、３以上の整数）、
前記少なくとも１つのパラメータは、前記ｎ個の点を頂点とするｎ角形の特徴を含み、
前記統計的分布は、前記ｎ角形の特徴を変量とする頻度分布である、
請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項８】
ｎ＝３である、
請求項７に記載の特徴抽出装置。
【請求項９】
前記ｎ角形である三角形の特徴は、前記三角形の３辺の長さであり、
前記統計的分布は、前記３辺の長さを変量とする３次元の頻度分布である、
請求項８に記載の特徴抽出装置。
【請求項１０】
前記統計的分布は、前記ｎ角形である三角形の２つの特徴を変量とする２次元の頻度分布である、
請求項８に記載の特徴抽出装置。
【請求項１１】
前記三角形の２つ特徴は、前記三角形の底辺の長さ及び高さである、
請求項１０に記載の特徴抽出装置。
【請求項１２】
前記図形の特徴と、前記図形の比較対象となる別の図形である比較図形から同様に抽出された前記比較図形の特徴とを比較することにより、前記図形と前記比較図形との類否を判断する類否判断部
をさらに備える、
請求項１から１１のいずれかに記載の特徴抽出装置。
【請求項１３】
前記図形の特徴としての前記頻度分布と、前記図形の比較対象となる別の図形である比較図形の特徴として同様に抽出された前記頻度分布とを前記線分の方向をずらしながら比較し、両者が最も一致するときの一致度合いに応じて、前記図形と前記比較図形との類否を判断する類否判断部
をさらに備える、
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１４】
画像に含まれる図形の特徴を抽出する特徴抽出プログラムであって、
前記図形の輪郭を抽出するステップと、
前記輪郭上の２つ以上の点からなる点群を多数選択するステップと、
前記多数の点群の各々に対し、前記２つ以上の点間の位置関係を表す少なくとも１つのパラメータの値を導出するステップと、
前記多数の点群の各々に対し導出された、前記少なくとも１つのパラメータの多数の値の統計的分布を、前記図形の特徴として抽出するステップと
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１５】
画像に含まれる図形の特徴を抽出する特徴抽出方法であって、
前記図形の輪郭を抽出するステップと、
前記輪郭上の２つ以上の点からなる点群を多数選択するステップと、
前記多数の点群の各々に対し、前記２つ以上の点間の位置関係を表す少なくとも１つのパラメータの値を導出するステップと、
前記多数の点群の各々に対し導出された、前記少なくとも１つのパラメータの多数の値の統計的分布を、前記図形の特徴として抽出するステップと
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、画像に含まれる図形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】
従来より、画像に含まれる直線を検出する方法として、ハフ変換が知られている。特許文献１にも説明されているとおり、ハフ変換では、直線の傾き及び切片を２つの変量とする投票箱が用意される。そして、画像全体を順に走査してゆき、座標（ｉ，ｊ）を通る全ての直線に対応する投票箱の値をそれぞれ、座標（ｉ，ｊ）の画素の値であるＩijずつインクリメントする。画像全体を走査した後、全ての投票箱の値を調べ、値の大きい投票箱に対応する直線を、画像に含まれる直線として検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−９７３３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のハフ変換は、図形の輪郭において直線成分を検出する方法としては有効である。しかしながら、図形の特徴を抽出する機能は有していない。
【０００５】
ところで、画像に含まれる図形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分野での技術の向上が期待できる。この点、これまでに様々な特徴抽出方法が提案されてきているものの、この分野は発展の段階にあり、さらなる技術革新が望まれる。
【０００６】
本発明は、画像上の図形の特徴を抽出することができる特徴抽出装置、プログラム及び方法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】
【０００７】
第１観点に係る特徴抽出装置は、画像に含まれる図形の特徴を抽出する特徴抽出装置であって、前記図形の輪郭を抽出する輪郭抽出部と、前記輪郭上の２つ以上の点からなる点群を多数選択する点選択部と、前記多数の点群の各々に対し、前記２つ以上の点間の位置関係を表す少なくとも１つのパラメータの値を導出するパラメータ導出部と、前記多数の点群の各々に対し導出された、前記少なくとも１つのパラメータの多数の値の統計的分布を、前記図形の特徴として抽出する特徴抽出部とを備える。
【０００８】
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であって、前記点群は、２つの点からなる。前記少なくとも１つのパラメータは、前記２つの点を結ぶ線分の長さ及び方向を含む。前記統計的分布は、前記線分の長さ及び方向を変量とする２次元の頻度分布である。
【０００９】
第３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であって、前記点群は、２つの点からなる。前記少なくとも１つのパラメータは、前記２つの点を結ぶ線分の方向を含む。前記統計的分布は、少なくとも前記線分の方向を変量とする頻度分布である。
【００１０】
第４観点に係る特徴抽出装置は、第３観点に係る特徴抽出装置であって、前記統計的分布は、前記線分の方向を変量とする１次元の頻度分布である。
【００１１】
第５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であって、前記点群は、２つの点からなる。前記少なくとも１つのパラメータは、前記２つの点を結ぶ線分の長さを含む。前記統計的分布は、少なくとも前記線分の長さを変量とする頻度分布である。
【００１２】
第６観点に係る特徴抽出装置は、第５観点に係る特徴抽出装置であって、前記統計的分布は、前記線分の長さを変量とする１次元の頻度分布である。
【００１３】
第７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であって、前記点群は、ｎ個の点からなる（ｎは、３以上の整数）。前記少なくとも１つのパラメータは、前記ｎ個の点を頂点とするｎ角形の特徴を含む。前記統計的分布は、前記ｎ角形の特徴を変量とする頻度分布である。
【００１４】
第８観点に係る特徴抽出装置は、第７観点に係る特徴抽出装置であって、ｎ＝３である。
【００１５】
第９観点に係る特徴抽出装置は、第８観点に係る特徴抽出装置であって、前記ｎ角形である三角形の特徴は、前記三角形の３辺の長さである。前記統計的分布は、前記３辺の長さを変量とする３次元の頻度分布である。
【００１６】
第１０観点に係る特徴抽出装置は、第８観点に係る特徴抽出装置であって、前記統計的分布は、前記ｎ角形である三角形の２つの特徴を変量とする２次元の頻度分布である。
【００１７】
第１１観点に係る特徴抽出装置は、第１０観点に係る特徴抽出装置であって、前記三角形の２つ特徴は、前記三角形の底辺の長さ及び高さである。
【００１８】
第１２観点に係る特徴抽出装置は、第１観点から第１１観点のいずれかに係る特徴抽出装置であって、前記図形の特徴と、前記図形の比較対象となる別の図形である比較図形から同様に抽出された前記比較図形の特徴とを比較することにより、前記図形と前記比較図形との類否を判断する類否判断部をさらに備える。
【００１９】
第１３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であって、前記図形の特徴としての前記頻度分布と、前記図形の比較対象となる別の図形である比較図形の特徴として同様に抽出された前記頻度分布とを前記線分の方向をずらしながら比較し、両者が最も一致するときの一致度合いに応じて、前記図形と前記比較図形との類否を判断する類否判断部をさらに備える。
【００２０】
第１４観点に係る特徴抽出プログラムは、画像に含まれる図形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。
（１）前記図形の輪郭を抽出するステップ。
（２）前記輪郭上の２つ以上の点からなる点群を多数選択するステップ。
（３）前記多数の点群の各々に対し、前記２つ以上の点間の位置関係を表す少なくとも１つのパラメータの値を導出するステップ。
（４）前記多数の点群の各々に対し導出された、前記少なくとも１つのパラメータの多数の値の統計的分布を、前記図形の特徴として抽出するステップ。
【００２１】
第１５観点に係る特徴抽出方法は、画像に含まれる図形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。
（１）前記図形の輪郭を抽出するステップ。
（２）前記輪郭上の２つ以上の点からなる点群を多数選択するステップ。
（３）前記多数の点群の各々に対し、前記２つ以上の点間の位置関係を表す少なくとも１つのパラメータの値を導出するステップ。
（４）前記多数の点群の各々に対し導出された、前記少なくとも１つのパラメータの多数の値の統計的分布を、前記図形の特徴として抽出するステップ。
【発明の効果】
【００２２】
本発明では、画像に含まれる図形の輪郭が抽出され、輪郭上から多数の点群が選択される。点群は、２つ以上の点からなる。そして、各点群に含まれる２つ以上の点間の位置関係を表すパラメータの値が導出され、多数の点群の各々に対し導出されたパラメータの多数の値の統計的分布が、図形の特徴として抽出される。以上により、画像上の図形の特徴を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態に係る特徴抽出装置のブロック構成図。
【図２】本発明の一実施形態に係る特徴抽出処理の流れを示すフローチャート。
【図３】輪郭線上の点間の位置関係を表すパラメータの例を説明する図。
【図４】パラメータの統計的分布（２次元の頻度分布）を格納する２次元配列の記憶領域の構造を示す図。
【図５】輪郭線上の点間の位置関係を表すパラメータの別の例を説明する図。
【図６】輪郭線上の点間の位置関係を表すパラメータのさらに別の例を説明する図。
【図７Ａ】輪郭線上の点間の位置関係を表すパラメータのさらに別の例を説明する図。
【図７Ｂ】輪郭線上の点間の位置関係を表すパラメータのさらに別の例を説明する図。
【図７Ｃ】輪郭線上の点間の位置関係を表すパラメータのさらに別の例を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る画像に含まれる図形の特徴を抽出する特徴抽出装置、プログラム及び方法について説明する。
【００２５】
＜１．全体構成＞
図１に、本実施形態に係る特徴抽出装置１の全体構成を示す。特徴抽出装置１は、画像から画像に含まれる図形の特徴を抽出する画像処理を実行する機能を有する。ここでいう図形の特徴とは、主として図形の形状に関する特徴を意味する。また、ここでいう図形の特徴は、図形の輪郭上から選択されるｎ個の点間の位置関係に注目して決定される（ｎは、２以上の整数）。ｎ個の点間の位置関係は、図形の特徴を表すのに用いられるパラメータとして、後述するとおり様々に定義される。図形の輪郭上からは、ｎ個の点からなる点群が次々と選択され、こうして選択された多数の点群に対しそれぞれ導出されるパラメータの多数の値の統計的分布が、図形の特徴として抽出される。また、特徴抽出装置１は、２つの図形の特徴を比較して、両図形の類否判断を行う機能を有する。以下、特徴抽出装置１の構成について説明した後、特徴抽出処理の流れについて詳細に説明する。
【００２６】
＜２．特徴抽出装置の構成＞
特徴抽出装置１は、ハードウェアとしては、汎用のコンピュータである。特徴抽出装置１には、ＣＤ−ＲＯＭ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、本発明の一実施形態に係る特徴抽出プログラム２が取得され、インストールされている。特徴抽出プログラム２は、画像から画像に含まれる図形の特徴を抽出するとともに、抽出された図形の特徴に基づいて異なる図形どうしの類否判断を行う機能を有するアプリケーションソフトウェアである。特徴抽出プログラム２は、特徴抽出装置１に後述するステップを実行させる。
【００２７】
図１に示すとおり、特徴抽出装置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、特徴抽出装置１に対するユーザからの操作を受け付ける。通信部５０は、特徴抽出装置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を介さず特徴抽出装置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。
【００２８】
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、特徴抽出プログラム２が格納されている。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特徴抽出プログラム２を読み出して実行することにより、仮想的に、輪郭抽出部４１、点選択部４２、パラメータ導出部４３、特徴抽出部４４及び類否判断部４５として動作する。各部４１〜４５の動作については、後述する。
【００２９】
＜３．特徴抽出処理の流れ＞
以下、特徴抽出装置１により実行される図形の特徴を抽出する特徴抽出処理について説明する。上記のとおり、図形の特徴を表すのに用いられるパラメータは様々に定義され、パラメータの異なる様々な特徴抽出処理Ａ〜Ｅが実行される。以下では、これらの特徴抽出処理Ａ〜Ｅについて、順に説明する。ただし、これらの特徴抽出処理Ａ〜Ｅは、採用されるパラメータが異なるものの、多くのステップが共通する。従って、共通のステップについては説明を適宜省略しつつ、各処理についての説明を行う。
【００３０】
＜３−１．処理Ａ：２点を結ぶ線分の長さｒ及び方向θをパラメータとする場合＞
図２に、特徴抽出処理の流れを示すフローチャートを示す。まず、ステップＳ１では、類否判断部４５が、類否判断の対象となる２つの図形（以下、第１図形及び第２図形という）を表す２枚の画像（以下、第１画像及び第２画像という）を取得する。第１画像は、第１図形を表し、第２画像は、第２図形を表す。第１画像及び第２画像は、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、特徴抽出装置１内で生成することもできる。
【００３１】
続くステップＳ２では、輪郭抽出部４１が、第１画像を画像処理することにより、第１図形の輪郭を抽出するとともに、第２画像を画像処理することにより、第２図形の輪郭を抽出する。なお、画像に写る輪郭の抽出方法としては、様々なアルゴリズムが知られているため、ここでは詳細な説明を省略する。
【００３２】
続くステップＳ３では、点選択部４２が、ステップＳ２にて抽出された第１図形の輪郭上から、多数の点群（以下、第１点群という）を次々と選択するとともに、同じくステップＳ２にて抽出された第２図形の輪郭上から、多数の点群（以下、第２点群という）を次々と選択する。ここでは、第１点群及び第２点群は、各々２点からなる。このとき、点選択部４２は、第１図形及び第２図形のそれぞれの輪郭上から全ての２点の組み合わせを選択し、それぞれを第１点群及び第２点群とすることができる。或いは、点選択部４２は、第１図形及び第２図形のそれぞれの輪郭上から２点の組み合わせをランダムに多数選択し、それぞれを第１点群及び第２点群とすることもできる。後者の場合、処理対象を削減し、計算時間を短縮することができる。
【００３３】
続くステップＳ４では、パラメータ導出部４３が、ステップＳ３にて選択された多数の第１点群の各々に対し、当該第１点群に含まれる点間の位置関係を表すパラメータの値を導出するとともに、同じくステップＳ３にて選択された多数の第２点群の各々に対し、当該第２点群に含まれる点間の位置関係を表すパラメータの値を導出する。ここでは、位置関係を表すパラメータとして、各点群に含まれる２点を結ぶ線分の長さｒ及び方向θが導出される。図３に、これらのパラメータｒ，θを説明する概念図を示す。図３に示される２点Ｐ1，Ｐ2は、点群を構成する２点である。パラメータθは、２点Ｐ1，Ｐ2を通る直線の傾きであり、パラメータｒは、２点Ｐ1，Ｐ2間の距離である。なお、パラメータθは、所定の基準線に対する角度として定義される。
【００３４】
続くステップＳ５では、特徴抽出部４４が、ステップＳ４にて多数の第１点群の各々に対し導出されたパラメータｒ，θの多数の値の統計的分布を、第１図形の特徴として抽出するとともに、同じくステップＳ４にて多数の第２点群の各々に対し導出されたパラメータｒ，θの多数の値の統計的分布を、第２図形の特徴として抽出する。ここでいうパラメータｒ，θの統計的分布とは、頻度分布（ヒストグラム）であり、より具体的には、パラメータｒ，θを２変量とする２次元ヒストグラムである。特徴抽出部４４は、メモリ（ＲＡＭ）内に、第１図形用の２次元配列の記憶領域と、第２図形用の２次元配列の記憶領域とを確保する。これらの記憶領域は、各々、（ｒ，θ）で指示される番地に値を格納する格納箱（ビン）を有する領域である（図４参照）。各格納箱の初期値は、０である。特徴抽出部４４は、ステップＳ４にて第１点群に対するパラメータｒ，θの値が導出される度に、第１図形用の記憶領域内において当該（ｒ，θ）で指示される番地の格納箱に格納されている値を１つずつインクリメントする。同様に、特徴抽出部４４は、ステップＳ４にて第２点群に対するパラメータｒ，θの値が導出される度に、第２図形用の記憶領域内において当該（ｒ，θ）で指示される番地の格納箱に格納されている値を１つずつインクリメントする。その後、このようにして作成された各記憶領域内のヒストグラムを、度数の総和に関し正規化する。すなわち、各ヒストグラムについて、当該ヒストグラムの格納箱の値の総和を算出し、当該ヒストグラムの格納箱に格納されている全ての値を当該総和で除算する。この除算により、各ヒストグラムが度数の総和が同じになるように正規化される。なお、図２では、ステップＳ４の後にステップＳ５が実行されるように説明されているが、本実施形態では、実際にはステップＳ５はステップＳ４と並列に実行される。
【００３５】
第１図形及び第２図形に関する２次元ヒストグラムは、それぞれ第１図形及び第２図形の特徴を表す指標となる。図形の形状は、図形の輪郭を構成する輪郭線により形成されるため、画像内にどのような輪郭線が存在するのかを表す情報は、図形の形状を表すことができる。この点、以上の２次元ヒストグラム、すなわち、パラメータｒ，θの分布は、画像内においてどのような方向にどのような長さだけ延びる輪郭線が存在するかを表す情報となる。そのため、図形どうしの形状の類否は、以上の２次元ヒストグラムの類否により判断することができる。
【００３６】
続くステップＳ６では、類否判断部４５が、第１図形に対し導出された２次元ヒストグラムと、第１図形の比較対象となる第２図形に対し導出された２次元ヒストグラムとを比較することにより、第１図形と第２図形との類否を判断する。類否判断の方法は、適宜選択することができるが、例えば、第１図形と第２図形との類似度を算出し、この類似度の値を所定の閾値と比較して、これが所定の閾値よりも大きければ又は小さければ類似とし、そうでなければ非類似と判断することができる。このときの類似度は、様々に定義することができ、例えば、両ヒストグラムの同じ番地の格納箱の値の差の二乗の合計（ＳＳＤ）や、両ヒストグラムの同じ番地の格納箱の値の差の絶対値の合計（ＳＡＤ）等とすることができる。
【００３７】
ところで、第１図形と第２図形との形状が類似していたとしても、一方が他方に対し回転している場合には、以上に説明したステップのみでは、形状の類否を正しく判断できない可能性がある。従って、この回転の影響をキャンセルするために、類否判断部４５は、以下の処理を行うことができる。すなわち、第１図形に対し導出された２次元ヒストグラムと、第２図形に対し導出された２次元ヒストグラムとを、一方を他方に対しパラメータθの方向に小刻みにずらしながら比較する。そして、両ヒストグラムが最も一致するときのパラメータθのずれ（第１図形の第２図形に対する回転角度を意味する）を特定し、このときの一致度合い（類似度）を算出し、この一致度合いに応じて、第１図形と第２図形との類否を判断する。例えば、以上の一致度合いを所定の閾値と比較して、これが所定の閾値よりも大きければ又は小さければ類似とし、そうでなければ非類似と判断する。
【００３８】
また、第１図形と第２図形とが相似形である場合にも、以上に説明したステップのみでは、形状の類否を正しく判断できない可能性がある。従って、このような相似形である場合の影響をキャンセルするために、類否判断部４５は、以下の処理を行うことができる。すなわち、第１図形に対し導出された２次元ヒストグラムと、第２図形に対し導出された２次元ヒストグラムとを、パラメータｒに関し正規化した上で、両者の比較を行う。例えば、一方の画像から導出された２次元ヒストグラムを、ｒに関するビンの数を一定としたままこのビンの幅を小刻みに変更しつつ順次修正し、各修正後の２次元ヒストグラムと、他方の画像から導出された２次元ヒストグラムと比較する。そして、両ヒストグラムが最も一致するときのｒに関するビンの幅の比（第１図形と第２図形との縮尺比を意味する）を特定し、このときの一致度合い（類似度）を算出し、この一致度合いに応じて、第１図形と第２図形との類否を判断する。例えば、以上の一致度合いを所定の閾値と比較して、これが所定の閾値よりも大きければ又は小さければ類似とし、そうでなければ非類似と判断する。なお、このようなパラメータｒの正規化の処理と、回転の影響をキャンセルするためのパラメータθのシフト調整の処理とは、組み合わせることが可能である。この場合には、回転している相似形の図形どうしを、形状の類似する図形として検出することができる。
【００３９】
＜３−２．処理Ｂ：２点を結ぶ線分の方向θをパラメータとする場合＞
以上の特徴抽出処理Ａでは、２点を結ぶ線分の長さｒ及び方向θの２つのパラメータが、図形の特徴を表すのに用いられるパラメータとされたが、特徴抽出処理Ｂでは、ｒ，θのうちθのみが、そのようなパラメータとされる。
【００４０】
具体的には、特徴抽出処理Ｂでは、特徴抽出処理Ａと同様に、ステップＳ１〜Ｓ３が実行される。続くステップＳ４では、パラメータ導出部４３が、ステップＳ３にて選択された多数の第１点群の各々に対し、当該第１点群に含まれる２点を結ぶ線分の方向θの値を導出するとともに、同じくステップＳ３にて選択された多数の第２点群の各々に対し、当該第２点群に含まれる２点を結ぶ線分の方向θの値を導出する。ここでは、２点を結ぶ線分の長さｒは導出されない。
【００４１】
続くステップＳ５では、特徴抽出部４４が、ステップＳ４にて第１点群に対し導出されたパラメータθの値の統計的分布を、第１図形の特徴として抽出するとともに、同じくステップＳ４にて第２点群に対し導出されたパラメータθの値の統計的分布を、第２図形の特徴として抽出する。ここでいうパラメータθの統計的分布とは、パラメータθを１変量とする１次元ヒストグラムである。特徴抽出部４４は、メモリ（ＲＡＭ）内に、第１図形用の１次元配列の記憶領域と、第２図形用の１次元配列の記憶領域とを確保する。これらの記憶領域は、各々、θで指示される番地に値を格納する格納箱（ビン）を有する領域である。各格納箱の初期値は、０である。特徴抽出部４４は、ステップＳ４にて第１点群に対するパラメータθの値が導出される度に、第１図形用の記憶領域内において当該θで指示される番地の格納箱に格納されている値を１つずつインクリメントする。また、特徴抽出部４４は、第２点群に対するパラメータθの値についても同様に処理し、第２図形用の記憶領域内の格納箱を操作する。その後、このようにして作成された各記憶領域内のヒストグラムを、度数の総和に関して正規化する。
【００４２】
以上の１次元ヒストグラムは、図形の特徴を表す指標となる。図形の形状は、図形の輪郭を構成する輪郭線により形成されるため、画像内にどのような輪郭線が存在するのかを表す情報は、図形の形状を表すことができる。この点、以上の１次元ヒストグラム、すなわち、パラメータθの分布は、画像内にどのような方向に延びる輪郭線が存在するかを表す情報となる。そのため、図形どうしの形状の類否は、以上の１次元ヒストグラムの類否により判断することができる。
【００４３】
続くステップＳ６では、類否判断部４５が、第１図形に対し導出された１次元ヒストグラムと、第２図形に対し導出された１次元ヒストグラムとを比較することにより、第１図形と第２図形との類否を判断する。類否判断の方法は、特徴抽出処理Ａと同様、適宜選択することができる。
【００４４】
また、特徴抽出処理Ｂでも、特徴抽出処理Ａと同様、第１図形と第２図形との相対回転の影響をキャンセルすることができる。すなわち、第１図形に対し導出された１次元ヒストグラムと、第２図形に対し導出された１次元ヒストグラムとを、一方を他方に対しパラメータθの方向に小刻みにずらしながら比較し、両ヒストグラムが最も一致するときのパラメータθの一致度合い（類似度）に応じて、第１図形と第２図形との類否を判断することができる。
【００４５】
特徴抽出処理Ｂでは、特徴抽出処理Ａに対し、ヒストグラムを生成するために必要とされるメモリ量が少ないという利点がある。また、ヒストグラムを生成する処理においても、その後の類否判断の処理においても、計算負荷が低減される。
【００４６】
＜３−３．処理Ｃ：２点を結ぶ線分の長さｒをパラメータとする場合＞
以上の特徴抽出処理Ａでは、２点を結ぶ線分の長さｒ及び方向θの２つのパラメータが、図形の特徴を表すのに用いられるパラメータとされたが、特徴抽出処理Ｃでは、ｒ，θのうちｒのみが、そのようなパラメータとされる。
【００４７】
具体的には、特徴抽出処理Ｃでは、特徴抽出処理Ａ，Ｂと同様に、ステップＳ１〜Ｓ３が実行される。続くステップＳ４では、パラメータ導出部４３が、ステップＳ３にて選択された多数の第１点群の各々に対し、当該第１点群に含まれる２点を結ぶ線分の長さｒの値を導出するとともに、同じくステップＳ３にて選択された多数の第２点群の各々に対し、当該第２点群に含まれる２点を結ぶ線分の長さｒの値を導出する。ここでは、２点を結ぶ線分の方向θは導出されない。
【００４８】
続くステップＳ５では、特徴抽出部４４が、ステップＳ４にて第１点群に対し導出されたパラメータｒの値の統計的分布を、第１図形の特徴として抽出するとともに、同じくステップＳ４にて第２点群に対し導出されたパラメータｒの値の統計的分布を、第２図形の特徴として抽出する。ここでいうパラメータｒの統計的分布とは、パラメータｒを１変量とする１次元ヒストグラムである。特徴抽出部４４は、メモリ（ＲＡＭ）内に、第１図形用の１次元配列の記憶領域と、第２図形用の１次元配列の記憶領域とを確保する。これらの記憶領域は、各々、ｒで指示される番地に値を格納する格納箱（ビン）を有する領域である。各格納箱の初期値は、０である。特徴抽出部４４は、ステップＳ４にて第１点群に対するパラメータｒの値が導出される度に、第１図形用の記憶領域内において当該ｒで指示される番地の格納箱に格納されている値を１つずつインクリメントする。また、特徴抽出部４４は、第２点群に対するパラメータｒの値についても同様に処理し、第２図形用の記憶領域内の格納箱を操作する。その後、このようにして作成された各記憶領域内のヒストグラムを、度数の総和に関して正規化する。
【００４９】
以上の１次元ヒストグラムは、図形の特徴を表す指標となる。図形の形状は、図形の輪郭を構成する輪郭線により形成されるため、画像内にどのような輪郭線が存在するのかを表す情報は、図形の形状を決定する。この点、以上の１次元ヒストグラム、すなわち、パラメータｒの分布は、画像内にどのような長さの輪郭線が存在するかを表す情報となる。そのため、図形どうしの形状の類否は、以上の１次元ヒストグラムの類否により判断することができる。
【００５０】
続くステップＳ６では、類否判断部４５が、第１図形に対し導出された１次元ヒストグラムと、第２図形に対し導出された１次元ヒストグラムとを比較することにより、第１図形と第２図形との類否を判断する。類否判断の方法は、特徴抽出処理Ａ，Ｂと同様、適宜選択することができる。
【００５１】
また、特徴抽出処理Ｂでも、特徴抽出処理Ａと同様、第１図形と第２図形とが相似形である場合の影響をキャンセルすることができる。具体的には、類否判断部４５は、第１図形に対し導出された１次元ヒストグラムと、第２図形に対し導出された１次元ヒストグラムとを、パラメータｒに関し正規化した上で、両者の比較を行う。例えば、一方の画像から導出された１次元ヒストグラムを、ビンの数を一定としたままこのビンの幅を小刻みに変更しつつ順次修正し、各修正後の１次元ヒストグラムと、他方の画像から導出された１次元ヒストグラムと比較する。そして、両ヒストグラムが最も一致するときのビンの幅の比（第１図形と第２図形との縮尺比を意味する）を特定し、このときの一致度合い（類似度）を算出し、この一致度合いに応じて、第１図形と第２図形との類否を判断する。例えば、以上の一致度合いを所定の閾値と比較して、これが所定の閾値よりも大きければ又は小さければ類似とし、そうでなければ非類似と判断する。
【００５２】
特徴抽出処理Ｃでは、特徴抽出処理Ａに対し、ヒストグラムを生成するために必要とされるメモリ量が少ないという利点がある。また、ヒストグラムを生成する処理においても、その後の類否判断の処理においても、計算負荷が低減される。さらに、特徴抽出処理Ｃでは、ヒストグラムが線分の方向θに依存しないため、図形の回転に対して不変であるという利点を有する。
【００５３】
＜３−４．処理Ｄ：３点を結ぶ三角形の３辺の長さｒ1〜ｒ3をパラメータとする場合＞
以上の特徴抽出処理Ａ〜Ｃでは、輪郭上の２点間の位置関係を表すパラメータが、図形の特徴を表すのに用いられるパラメータとされたが、特徴抽出処理Ｄでは、輪郭上の３点間の位置関係を表すパラメータが、そのようなパラメータとされる。
【００５４】
具体的には、特徴抽出処理Ｄでは、特徴抽出処理Ａ〜Ｃと同様に、ステップＳ１，Ｓ２が実行される。また、続くステップＳ３でも、特徴抽出処理Ａ〜Ｃと同様に、点選択部４２が、第１図形の輪郭上から多数の第１点群を次々と選択するとともに、第２図形の輪郭上から多数の第２点群を次々と選択する。ただし、ここでは、第１点群及び第２点群は、各々３点からなる。このとき、点選択部４２は、第１図形及び第２図形のそれぞれの輪郭上から全ての３点の組み合わせを選択し、それぞれを第１点群及び第２点群とすることができる。或いは、点選択部４２は、第１図形及び第２図形のそれぞれの輪郭上から３点の組み合わせをランダムに多数選択し、それぞれを第１点群及び第２点群とすることもできる。後者の場合、処理対象を削減し、計算時間を短縮することができる。
【００５５】
続くステップＳ４では、パラメータ導出部４３が、ステップＳ３にて選択された多数の第１点群の各々に対し、当該第１点群に含まれる点間の位置関係を表すパラメータの値を導出するとともに、同じくステップＳ３にて選択された多数の第２点群の各々に対し、当該第２点群に含まれる点間の位置関係を表すパラメータの値を導出する。ここでは、位置関係を表すパラメータとして、各点群に含まれる３点Ｐ1〜Ｐ3を頂点とする三角形の特徴を表す３つのパラメータ、より具体的には、３点Ｐ1〜Ｐ3を頂点とする三角形の３辺の長さｒ1〜ｒ3が導出される（図５参照）。
【００５６】
続くステップＳ５では、特徴抽出部４４が、ステップＳ４にて多数の第１点群の各々に対し導出されたパラメータｒ1〜ｒ3の多数の値の統計的分布を、第１図形の特徴として抽出するとともに、同じくステップＳ４にて多数の第２点群の各々に対し導出されたパラメータｒ1〜ｒ3の多数の値の統計的分布を、第２図形の特徴として抽出する。ここでいうパラメータｒ1〜ｒ3の統計的分布とは、パラメータｒ1〜ｒ3を３変量とする３次元ヒストグラムである。特徴抽出部４４は、メモリ（ＲＡＭ）内に、第１図形用の３次元配列の記憶領域と、第２図形用の３次元配列の記憶領域とを確保する。これらの記憶領域は、各々、（ｒ1，ｒ2，ｒ3）で指示される番地に値を格納する格納箱（ビン）を有する領域である。各格納箱の初期値は、０である。特徴抽出部４４は、ステップＳ４にて第１点群に対するパラメータｒ1〜ｒ3の値が導出される度に、第１図形用の記憶領域内において当該（ｒ1，ｒ2，ｒ3）で指示される番地の格納箱に格納されている値を１つずつインクリメントする。また、特徴抽出部４４は、第２点群に対するパラメータｒ1〜ｒ3の値についても同様に処理し、第２図形用の記憶領域内の格納箱を操作する。その後、このようにして作成された各記憶領域内のヒストグラムを、度数の総和に関して正規化する。
【００５７】
以上の３次元ヒストグラムは、図形の特徴を表す指標となる。図形の形状は、図形の輪郭を構成する輪郭線により形成されるため、画像内にどのような輪郭線が存在するのかを表す情報は、図形の形状を決定する。この点、以上の３次元ヒストグラム、すなわち、パラメータｒ1〜ｒ3の分布は、画像内の輪郭線を表す情報となる。そのため、図形どうしの形状の類否は、以上の３次元ヒストグラムの類否により判断することができる。
【００５８】
続くステップＳ６では、類否判断部４５が、第１図形に対し導出された３次元ヒストグラムと、第１図形の比較対象となる第２図形に対し導出された３次元ヒストグラムとを比較することにより、第１図形と第２図形との類否を判断する。類否判断の方法は、特徴抽出処理Ａ〜Ｃと同様、適宜選択することができる。
【００５９】
また、特徴抽出処理Ｄでも、特徴抽出処理Ａ，Ｃと同様、第１図形と第２図形とが相似形である場合の影響をキャンセルすることができる。具体的には、類否判断部４５は、第１図形に対し導出された３次元ヒストグラムと、第２図形に対し導出された３次元ヒストグラムとを、パラメータｒ1〜ｒ3に関し正規化した上で、両者の比較を行う。例えば、一方の画像から導出された３次元ヒストグラムを、ｒ1〜ｒ3に関する各ビンの数を一定としたまま、これらのビンの幅を小刻みに同じ修正比率で変更しつつ順次修正し、各修正後の３次元ヒストグラムと、他方の画像から導出された３次元ヒストグラムと比較する。そして、両ヒストグラムが最も一致するときのビンの幅の修正比率の比（第１図形と第２図形との縮尺比を意味する）を特定し、このときの一致度合い（類似度）を算出し、この一致度合いに応じて、第１図形と第２図形との類否を判断する。例えば、以上の一致度合いを所定の閾値と比較して、これが所定の閾値よりも大きければ又は小さければ類似とし、そうでなければ非類似と判断する。
【００６０】
＜３−５．処理Ｅ：３点を結ぶ三角形の底辺ｌ1及び高さｌ2をパラメータとする場合＞
特徴抽出処理Ｅでは、特徴抽出処理Ｄと同様、輪郭上の３点間の位置関係を表すパラメータが、図形の特徴を表すのに用いられるパラメータとされる。ただし、特徴抽出処理Ｄと異なり、パラメータの数は、３つではなく、２つである。
【００６１】
具体的には、特徴抽出処理Ｅでは、特徴抽出処理Ｄと同様に、ステップＳ１〜Ｓ３が実行される。続くステップＳ４では、パラメータ導出部４３が、ステップＳ３にて選択された多数の第１点群の各々に対し、当該第１点群に含まれる点間の位置関係を表すパラメータの値を導出するとともに、同じくステップＳ３にて選択された多数の第２点群の各々に対し、当該第２点群に含まれる点間の位置関係を表すパラメータの値を導出する。ここでは、位置関係を表すパラメータとして、各点群に含まれる３点Ｐ1〜Ｐ3を頂点とする三角形の底辺ｌ1及び高さｌ2が導出される（図６参照）。底辺ｌ1は、例えば、三辺のうち最も長い又は短い辺、或いは２番目に長い又は短い辺として設定することができる。
【００６２】
続くステップＳ５では、特徴抽出部４４が、ステップＳ４にて多数の第１点群の各々に対し導出されたパラメータｌ1，ｌ2の多数の値の統計的分布を、第１図形の特徴として抽出するとともに、同じくステップＳ４にて多数の第２点群の各々に対し導出されたパラメータｌ1，ｌ2の多数の値の統計的分布を、第２図形の特徴として抽出する。ここでいうパラメータｌ1，ｌ2の統計的分布とは、パラメータｌ1，ｌ2を２変量とする２次元ヒストグラムである。特徴抽出部４４は、メモリ（ＲＡＭ）内に、第１図形用の２次元配列の記憶領域と、第２図形用の２次元配列の記憶領域とを確保する。これらの記憶領域は、各々、（ｌ1，ｌ2）で指示される番地に値を格納する格納箱（ビン）を有する領域である。各格納箱の初期値は、０である。特徴抽出部４４は、ステップＳ４にて第１点群に対するパラメータｌ1，ｌ2の値が導出される度に、第１図形用の記憶領域内において当該（ｌ1，ｌ2）で指示される番地の格納箱に格納されている値を１つずつインクリメントする。また、特徴抽出部４４は、第２点群に対するパラメータｌ1，ｌ2の値についても同様に処理し、第２図形用の記憶領域内の格納箱を操作する。その後、このようにして作成された各記憶領域内のヒストグラムを、度数の総和に関して正規化する。
【００６３】
以上の２次元ヒストグラムは、図形の特徴を表す指標となる。図形の形状は、図形の輪郭を構成する輪郭線により形成されるため、画像内にどのような輪郭線が存在するのかを表す情報は、図形の形状を決定する。この点、以上の２次元ヒストグラム、すなわち、パラメータｌ1，ｌ2の分布は、画像内の輪郭線を表す情報となる。そのため、図形どうしの形状の類否は、以上の２次元ヒストグラムの類否により判断することができる。
【００６４】
続くステップＳ６では、類否判断部４５が、第１図形に対し導出された３次元ヒストグラムと、第１図形の比較対象となる第２図形に対し導出された３次元ヒストグラムとを比較することにより、第１図形と第２図形との類否を判断する。類否判断の方法は、特徴抽出処理Ａ〜Ｄと同様、適宜選択することができる。
【００６５】
また、特徴抽出処理Ｅでも、特徴抽出処理Ａ，Ｃ，Ｄと同様、第１図形と第２図形とが相似形である場合の影響をキャンセルすることができる。具体的には、類否判断部４５は、第１図形に対し導出された２次元ヒストグラムと、第２図形に対し導出された２次元ヒストグラムとを、パラメータｌ1，ｌ2に関し正規化した上で、両者の比較を行う。例えば、一方の画像から導出された２次元ヒストグラムを、ｌ1，ｌ2に関する各ビンの数を一定としたまま、これらのビンの幅を小刻みに同じ修正比率で変更しつつ順次修正し、各修正後の２次元ヒストグラムと、他方の画像から導出された２次元ヒストグラムと比較する。そして、両ヒストグラムが最も一致するときのビンの幅の修正比率の比（第１図形と第２図形との縮尺比を意味する）を特定し、このときの一致度合い（類似度）を算出し、この一致度合いに応じて、第１図形と第２図形との類否を判断する。例えば、以上の一致度合いを所定の閾値と比較して、これが所定の閾値よりも大きければ又は小さければ類似とし、そうでなければ非類似と判断する。
【００６６】
＜４．用途＞
上記実施形態に係る特徴抽出処理、及びこれを利用した類否判断の機能は、画像をクエリとする画像検索に用いることができ、例えば、図形商標（ロゴ）の検索に好ましく用いることができる。その他、例えば、画像認識にも好ましく用いることができる。
【００６７】
＜５．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。
【００６８】
＜５−１＞
図形の特徴を表すのに用いられるパラメータは、上記実施形態において言及したものに限らず、様々に定義することができる。例えば、輪郭上から選択される点群は、２つ又は３つの点からなるものに限らず、ｎ≧２を満たす任意のｎ個の点からなるものとすることができる。このとき、図形の特徴を表すのに用いられるパラメータは、ｎ個の点を頂点とするｎ角形の特徴とすることができ、統計的分布は、ｎ角形のｍ個の特徴を変量とするｍ次元の頻度分布とすることができる（ｍは、１以上の整数）。
【００６９】
例えば、輪郭上の４個の点Ｐ1〜Ｐ4を頂点とする四角形の２つの対角線の長さａ1，ａ2を変量とする２次元ヒストグラムを図形の特徴とすることもできるし（図７Ａ参照）、同四角形の隣り合う２辺の長さｂ1，ｂ2と、当該２辺の間の頂点から延びる対角線の長さｂ3とを３変量とする３次元ヒストグラムを図形の特徴とすることもできる（図７Ｂ参照）。また、輪郭上の５点Ｐ1〜Ｐ5を頂点とする五角形の隣り合う２辺の長さをｃ1，ｃ2とし、当該２辺の間の頂点から延びる２本の対角線の長さをｃ3，ｃ4とするとき（図７Ｃ参照）、ｃ1／ｃ3とｃ2／ｃ4を２変量とする２次元ヒストグラムを図形の特徴とすることもできるし、ｃ2／ｃ1とｃ4／ｃ3を２変量とする２次元ヒストグラムを図形の特徴とすることもできる。
【符号の説明】
【００７０】
１  特徴抽出装置
２  特徴抽出プログラム
３０  記憶部
４０  制御部
４１  輪郭抽出部
４２  点選択部
４３  パラメータ導出部
４４  特徴抽出部
４５  類否判断部
【図１】
2019046025.tif 000003
【図２】
2019046025.tif 000004
【図３】
2019046025.tif 000005
【図４】
2019046025.tif 000006
【図５】
2019046025.tif 000007
【図６】
2019046025.tif 000008
【図７Ａ】
2019046025.tif 000009
【図７Ｂ】
2019046025.tif 000010
【図７Ｃ】
2019046025.tif 000011