(57)【要約】【課題】画像類似度確定装置及び方法及び画像特徴取得装置及び方法を提供する。【解決手段】かかる画像類似度確定装置は、入力画像の各入力画像領域及びデータソース画像の各マッチング待ち画像領域の特徴点を抽出する前処理ユニット；該入力画像領域及び各マッチング待ち画像領域間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定するマッチング特徴点集合確定ユニット；入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域の各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域の間の幾何的類似度を確定する幾何的類似度確定ユニット；及び、各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度に基づいて、該入力画像及び該データソース画像間の類似度を確定する画像類似度確定ユニットを含む。【選択図】図１
2015001982.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像とデータソース画像との類似度を確定するための装置であって、
前記入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、及び、前記データソース画像を少なくとも１つのマッチング待ち画像領域に分け、且つ、各入力画像領域及び各マッチング待ち画像領域の特徴点を抽出する前処理ユニット；
各入力画像領域について、該入力画像領域における各特徴点と各マッチング待ち画像領域における各特徴点との間の特徴類似度に基づいて、該入力画像領域と各マッチング待ち画像領域との間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定し、また、前記一対一マッチングの特徴点ペアに基づいて、それぞれ、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域のために、全ての一対一マッチングの特徴点を含むマッチング特徴点集合を形成するマッチング特徴点集合確定ユニット；
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域と、その対応するマッチング待ち画像領域との間の幾何的類似度を確定する幾何的類似度確定ユニット；及び
各入力画像領域と、その対応するマッチング待ち画像領域との間の幾何的類似度に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定し、また、前記入力画像の各入力画像領域及びその対応する各マッチング待ち画像領域間の画像類似度に基づいて、前記入力画像と前記データソース画像との間の類似度を確定する画像類似度確定ユニットを含む、装置。
【請求項２】
請求項1に記載の装置であって、
前記画像類似度確定ユニットは、
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度と、特徴類似度の加権との組み合わせによって、前記入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定する、装置。
【請求項３】
請求項1又は2に記載の装置であって、
前記幾何的類似度確定ユニットは、
前記マッチング特徴点集合における少なくとも３つのマッチング特徴点を含む各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、前記入力画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点及びその対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点のために、それぞれ、特徴領域を構築するための特徴領域構築サブユニットであって、前記特徴領域は、前記特徴点を頂点とし、前記頂点及びその対応するマッチング特徴点集合における少なくとも１つの他の特徴点が形成した１つの射線を前記特徴領域の１つの境界とし、２つの前記境界が構成した前記特徴領域が前記マッチング特徴点集合における全ての特徴点を含み、且つ前記特徴領域の夾角が最小であるとの条件を満たす、特徴領域構築サブユニット；及び
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度を確定するための幾何的類似度確定サブユニットを含む、装置。
【請求項４】
請求項3に記載の装置であって、
前記特徴領域は、扇形領域である、装置。
【請求項５】
請求項3又は4に記載の装置であって、
前記幾何的類似度確定サブユニットは、さらに、
前記入力画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況に基づいて、それぞれ、前記入力画像領域及び前記対応するマッチング待ち画像領域のための幾何的関係マトリックスを構築するための幾何的関係マトリックス構築モジュール；及び
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域の幾何的関係マトリックス及びその対応するマッチング待ち画像領域の幾何的関係マトリックスの間の距離を、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域の間の幾何的類似度として計算する幾何的類似度計算モジュールを含む、装置。
【請求項６】
請求項5に記載の装置であって、
前記幾何的関係マトリックス構築モジュールは、
前記入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域における任意の画像領域について、前記画像領域のための幾何的関係マトリックスを、
前記画像領域の特徴点集合における各特徴点が幾何的関係マトリックスの一行又は一列に対応するようにさせ、前記特徴点集合における各特徴点が、各特徴点を以て構築した特徴領域内にあるか、それとも前記特徴点領域の該境界上にあるかにっ基づいて、前記特徴点が対応する幾何的関係マトリックスの行ベクトル又は列ベクトルにおける各要素に、異なる値を与える、ことで構築する、装置。
【請求項７】
請求項1〜6中の任意の１項に記載の装置であって、
前記画像類似度確定ユニットは、
前記入力画像の各入力画像領域との画像類似度が最大であるマッチング待ち画像領域を、前記入力画像領域とマッチングのマッチング画像領域とし、且つ、各入力画像領域とそれにマッチングのマッチング画像領域との間の画像類似度に基づいて、前記入力画像と、前記データソース画像との間の類似度を確定する、装置。
【請求項８】
画像特徴を取得するための装置であって、
入力画像に対して前処理を行い、前記入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、また、各入力画像領域の特徴点を抽出する前処理ユニット；
少なくとも３つの特徴点を含む各入力画像領域の特徴点集合における各特徴点について特徴領域を構築する特徴領域構築ユニットであって、前記特徴領域は、前記特徴点を頂点とし、前記頂点と、前記マッチング特徴集合における少なくとも１つの他の特徴点とが形成した１つの射線を、前記特徴領域の１つの境界とし、２つの境界が構成した前記特徴領域が前記マッチング特徴点集合における全ての特徴点を含み、且つ前記特徴領域の夾角が最小であるという条件を満足する、特徴領域構築ユニット；及び
各特徴点集合領域における各特徴点の分布状況に基づいて、前記入力画像領域の幾何的特徴を前記入力画像領域の一種の画像特徴として確定する画像特徴取得ユニットを含む、装置。
【請求項９】
入力画像とデータソース画像との類似度を確定するための方法であって、
前記入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、及び、前記データソース画像を少なくとも１つのマッチング待ち画像領域に分け、且つ、各入力画像領域及び各マッチング待ち画像領域の特徴点を抽出し；
各入力画像領域について、該入力画像領域における各特徴点及び各マッチング待ち画像領域における各特徴点間の特徴類似度に基づいて、前記入力画像領域と各マッチング待ち画像領域との間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定し、また、前記一対一マッチングの特徴点ペアに基づいて、それぞれ、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域のために、全ての一対一マッチングの特徴点を含むマッチング特徴点集合を形成し；
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度を確定し；及び
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定し、また、前記入力画像の各入力画像領域及びその対応する各マッチング待ち画像領域間の画像類似度に基づいて、前記入力画像及び前記データソース画像間の類似度を確定することを含む、方法。
【請求項１０】
画像特徴を取得するための方法であって、
入力画像に対して前処理を行い、前記入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、また、各入力画像領域の特徴点を抽出し、且つ、各入力画像領域について、全ての特徴点を含む特徴点集合を形成し；
少なくとも３つの特徴点を含む前記特徴点集合における各特徴点について特徴領域を構築し、前記特徴領域は、前記特徴点を頂点とし、前記頂点と、前記マッチング特徴集合における少なくとも１つの他の特徴点とが形成した１つの射線を、前記特徴領域の１つの境界とし、２つの境界が構成した前記特徴領域が前記マッチング特徴点集合における全ての特徴点を含み、且つ前記特徴領域の夾角が最小である、という条件を満たし；及び
各特徴領域における各特徴点の分布状況に基づいて、前記入力画像領域の幾何的特徴を前記入力画像の一種の画像特徴として確定することを含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理分野に関し、特に、画像間の類似度を確定する装置及び方法並びに画像特徴を取得するための装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理分野では、画像内容に基づく検索応用の実現に非常に重要なのは、画像マッチングであり、即ち、如何に画像間の類似度を確定するかである。従来の画像マッチングは、主に、グレーレベルに基づく画像マッチング、及び、特徴に基づく画像マッチングに分けることができる。特徴に基づく画像マッチングにおいて処理対象となる特徴は、通常、カラー特徴、テクスチャー特徴などを含む。しかし、従来の画像マッチングの正確度をさらに向上させることが望ましい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、画像間の類似度を確定する装置及び方法並びに画像特徴を取得するための装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の一側面によれば、入力画像とデータソース画像との類似度を確定するための装置が提供される。該装置は、
入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、及び、データソース画像を少なくとも１つのマッチング待ち画像領域を分け、且つ、各入力画像領域及び各マッチング待ち画像領域の特徴点を抽出するための前処理ユニット；
各入力画像領域について、該入力画像領域における各特徴点と、各マッチング待ち画像領域における各特徴点との間の特徴類似度に基づいて、該入力画像領域と、各マッチング待ち画像領域との間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定し、一対一マッチングの特徴点ペアに基づいて、該入力画像領及びその対応するマッチング待ち画像領域のために、全てのマッチング特徴点を含むマッチング特徴点集合をそれぞれ形成するためのマッチング特徴点集合確定ユニット；
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度を確定するための幾何的類似度確定ユニット；及び、
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定し、また、入力画像の各入力画像領域及びその対応する各マッチング待ち画像領域間の画像類似度に基づいて、該入力画像と該データソース画像との間の類似度を確定するための画像類似度確定ユニットを含む。
【０００５】
また、本発明の他の側面によれば、画像特徴を取得する装置が提供される。該装置は、
入力画像に対して前処理を行い、前記入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、各入力画像領域の特徴点を抽出するための前処理ユニット；
少なくとも３つの前記特徴点を含む各入力画像領域の特徴点集合における各特徴点について特徴領域を構築するための特徴領域構築ユニットであって、該特徴領域は、以下の条件、即ち、該特徴点を頂点とし、該頂点と、マッチング特徴集合における少なくとも１つの他の特徴点とが形成した１つの射線（即ち、ある定点から出発し、単一方向に運動する点の軌跡である。）を該特徴領域の１つの境界とし、２つの前記境界により構成された該特徴領域が該マッチング特徴点集合における全ての特徴点を含み、且つ、前記特徴領域の夾角が最小であるという条件を満足する、特徴領域構築ユニット；及び
各特徴点集合領域における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域の幾何的特徴を該入力画像領域の一種の画像特徴として確定するための画像特徴取得ユニットを含む。
【０００６】
また、本発明の他の側面によれば、電子設備が提供される。該電子設備は、上述の画像類似度確定装置又は画像特徴取得装置を含む。
【０００７】
上述の画像類似度確定装置によれば、少なくとも画像マッチングの正確度を向上させることができ、また、上述の画像特徴取得装置によれば、少なくとも画像マッチングに用い得る新しい画像特徴を取得する方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施例における画像類似度確定装置のブロック図である。
【図２】図1における幾何的類似度確定ユニットのブロック図である。
【図３Ａ】本発明の実施例における特徴領域の例を示す図である。
【図３Ｂ】本発明の実施例における特徴領域の他の例を示す図である。
【図４】図2における幾何的類似度確定サブユニットのブロック図である。
【図５】本発明の実施例における画像特徴取得装置のブロック図である。
【図６】本発明の実施例における画像類似度確定方法のフローチャートである。
【図７】本発明の実施例における画像特徴取得方法のフローチャートである。
【図８】本発明の実施例における画像類似度確定装置及び方法並びに画像特徴取得装置及び方法を実現し得る情報処理設備の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付した図面を参照しながら本発明を実施するための形態を詳しく説明する。
【００１０】
本発明の実施例による画像類似度確定装置は、入力画像とデータソース画像との類似度を確定するために用いられる。
【００１１】
本発明の実施例によれば、入力画像は、例えばユーザからの入力画像、例えば携帯電話、カメラなどの電子設備により撮影された画像であってもよく、例えばユーザがインターネットから取得した画像であってもよい。また、データソース画像は、各種の専用データベース、汎用データベース、ウェブサイトなどの各データソースにおける画像であってもよく、これらのデータソースの組み合わせにおける画像であってよい。
【００１２】
図1は、本発明の実施例における画像類似度確定装置のブロック図である。
【００１３】
図1に示すように、本発明の実施例による画像類似度確定装置は、
前記入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、及び、前記データソース画像を少なくとも１つのマッチング待ち画像領域に分け、且つ、各入力画像領域及び各マッチング待ち画像領域の特徴点を抽出するための前処理ユニット11；
各入力画像領域について、該入力画像領域における各特徴点と、各マッチング待ち画像領域における各特徴点との間の特徴類似度に基づいて、該入力画像領域と各マッチング待ち画像領域との間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定し、また、一対一マッチングの特徴点ペアに基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域のために、全てのマッチングの特徴点を含むマッチング特徴点集合をそれぞれ形成するためのマッチング特徴点集合確定ユニット13；
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度を確定するための幾何的類似度確定ユニット15；及び
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定し、また、入力画像の各入力画像領域及びその対応する各マッチング待ち画像領域間の画像類似度に基づいて、該入力画像と該データソース画像と間の類似度を確定する画像類似度確定ユニット17を含む。
【００１４】
図1に示すように、前処理ユニット11は、それぞれ、入力画像及び各データソース画像に対して分割処理を行う。例えば、画像のグレーレベル、エッジ、テクスチャー、構造などの特性に基づいて、前処理ユニット11は、入力画像を複数の入力画像領域に分割し、且つ、各データソース画像を複数の画像領域に分割してマッチング待ち画像領域とする。入力画像及びデータソース画像の分割は、従来の画像分割技術を採用してもよく、又は、領域検出技術、例えば、MSER(maximally  stable  extremal  regions)の領域検出演算子を採用してもよく、それは、重複性及び識別力が高い利点を有する。なお、上述の画像分割方法は、周知であるため、ここではその詳しい説明を省略する。
【００１５】
各入力画像領域及びデータソース画像の各マッチング待ち領域を得た後に、前処理ユニット11は、各分割後の画像領域に対して特徴点の抽出を行う。本発明の実施例によれば、例えば、前処理ユニット11は、SIFT（scale-invariant  feature  transform）検出子を用いて、特徴点の位置情報、スケールサイズ、方向情報、及び、特徴点を記述するSIFT特徴ベクトルを取得し、これらに基づいて、画像領域における特徴点を抽出してもよい。
【００１６】
図1を参照するに、前処理ユニット11によって入力画像領域及びマッチング待ち画像領域における各画像領域の特徴点を得た後に、マッチング特徴点集合確定ユニット13は、各入力画像領域について、該入力画像領域の各特徴点と、各マッチング待ち画像領域における各特徴点との間の特徴類似度を確定する。例えば、１つの入力画像領域Raからm個の特徴点を抽出し、且つ、１つのマッチング待ち画像領域Rbからn個の特徴点を抽出する時に、入力画像領域Raのm個の特徴点における各特徴点
（外1）
2015001982.tif 000003
と、マッチング待ち画像領域Rbのn個の特徴点における各特徴点と間の特徴類似度を確定する。本発明の一実施例によれば、特徴点間の距離に基づいて特徴点間の特徴類似度を確定することができる。例えば、入力画像領域における特徴点及びマッチング待ち画像領域における特徴点が構成した一対の特徴点について、該対の特徴点の特徴記述ベクトルの間のユークリッド距離の逆数を、該対特徴点の間の特徴類似度として計算してもよい。特徴点間の距離の具体的な計算方法は、周知であるため、ここではその詳しい説明を省略する。
【００１７】
マッチング特徴点集合確定ユニット13は、特徴点間の類似度に基づいて、入力画像領域と各マッチング待ち画像領域との間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定し、また、一対一マッチングの特徴点ペアに基づいて、それぞれ、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域のために、全ての一対一マッチングの特徴点を含むマッチング特徴点集合を形成する。
【００１８】
本発明の実施例によれば、マッチング特徴点集合確定ユニット13は、該入力画像領域における各特徴点及びその対応するマッチング待ち画像領域における各特徴点間の特徴類似度に基づい、コストマトリックスを構築し、また、該コストマトリックスに基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定する。
【００１９】
具体的に、特徴点ペア間の距離を用いてコストマトリックスを構築し、また、例えばHungarian  algorithmの方法を用いて、最小コスト原則に基づいて、入力画像領域とマッチング待ち画像領域との間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定してよい。本発明のの好適な実施例によれば、コストマトリックス構築時に、特徴点間の距離が第一所定閾値よりも大きい特徴点ペア（即ち、アンマッチングの特徴点ペアと見なされる）間の距離を例えば無限大∞と設定し、特徴点ペア間の距離が第一所定閾値より小さい特徴点ペア（即ち、特徴類似度が相対的に大きい特徴点ペア）間の距離を用いてコストマトリックスを構築してもよく、これによって、その後にコストマトリックスを用いて一対一マッチングの特徴点ペアを確定する時の計算を簡略化することができる。本発明の一実施例によれば、マッチング特徴点集合確定ユニット13は、最小コスト原則に基づいて、例えばHungarian  algorithmを用いて、保留された特徴点ペアから、合理的な一組の一対一マッチングの特徴点ペアを見つけ、これによって、それぞれ、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域のために、全ての一対一マッチングの特徴点を含むマッチング特徴点集合を形成することができる。
【００２０】
なお、某入力画像領域について、該入力画像領域の各特徴点と、某マッチング待ち画像領域における特徴点との間の距離が全て第一所定閾値よりも大きい場合、該入力画像領域と、該マッチング待ち画像領域との間がアンマッチングであると見なされ、これによって、それが構成したコストマトリックスに対して後続の一対一マッチングの特徴点ペアの確定処理を行う必要がない。また、本発明では、入力画像領域の対応するマッチング待ち画像領域とは、マッチング特徴点集合確定ユニット13によって確定された、入力画像領域との間に一対一マッチングの特徴点ペアを有するマッチング待ち画像領域を指す。
【００２１】
以上、入力画像領域における特徴点及びマッチング待ち画像領域における特徴点が構成した特徴点ペアの間の距離に基づいてコストマトリックスを構成することを開示したが、本発明は、これに限定されず、例えば、特徴点ペアの間の距離などに基づいて計算された特徴点ペアの間の特徴類似度（例えば特徴点ペアの間の距離の逆数）を要素としてコストマトリックスを構築し、且つ、このように構築されたコストマトリックスに基づいて入力画像領域及びマッチング待ち画像領域の間の一対一マッチングの特徴点を確定してもよい。
【００２２】
依然として、入力画像領域Raからm個の特徴点を抽出し、マッチング待ち画像領域Rbからn個の特徴点を抽出したことを例とし、例えば、各特徴点ペアの間の特徴類似度に基づいて構築したコストマトリックスにより、該入力画像領域と該マッチング待ち画像領域との間には、i個の一対一マッチングの特徴点ペア（よって、該マッチング待ち画像領域が該入力画像領域の対応するマッチング待ち画像領域である。）、例えば
（外2）
2015001982.tif 000004
があると確定し、そのうち、Pjは、入力画像領域におけるマッチング特徴点であり、Qjは、マッチング待ち画像領域におけるマッチング特徴点である。これによって、それぞれ、該入力画像領域Raのために、全てのマッチングの特徴点Pjを含むマッチング特徴点集合P={P1、P2、…、Pi}を形成し、及び、該マッチング待ち画像領域Rbのために、全てのマッチングの特徴点Qjを含むマッチング特徴点集合Q={Q1、Q2、…、Qi}を形成する。
【００２３】
入力画像領域及びマッチング待ち画像領域について、一対一マッチングの特徴点ペアを取得し、これによって、入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域のためにマッチング特徴点集合を形成した後、幾何的類似度確定ユニット15は、各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域の間の幾何的類似度を確定する。
【００２４】
本発明は、入力画像領域及びマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点ペア間の幾何的関係を示すアフィン不変性マトリックスを用いて、２つの領域の間の幾何的類似度を確定する方法を提案する。
【００２５】
図2は、図1に示す幾何的類似度確定ユニット15の構成を示す図である。
【００２６】
図2に示すように、幾何的類似度確定ユニット15は、特徴領域構築サブユニット151及び幾何的類似度確定サブユニット153を含む。
【００２７】
特徴領域構築サブユニット151は、マッチング特徴点集合における少なくとも３つのマッチング特徴点を含む各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点及び該対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点のために、それぞれ、特徴領域を構築するように構成される。該特徴領域は、以下の条件、即ち、該特徴点を頂点とし、頂点及びその対応するマッチング特徴点集合における少なくとも１つの他の特徴点が形成した１つの射線を該特徴領域の１つの境界とし、２つの前記境界が構成した該特徴領域が、該マッチング特徴点集合における全ての特徴点を含み、且つ、前記特徴領域の夾角が最小であるという条件を満足する。
【００２８】
依然として、入力画像領域Raのマッチング特徴点集合がP={P1、P2、…、Pi}であり、対応するマッチング待ち画像領域Rbのマッチング特徴点集合がQ={Q1、Q2、…、Pi}であることを例とし、特徴領域構築サブユニット151の操作を詳しく説明する。
【００２９】
入力画像領域Raのマッチング特徴点集合P={P1、P2、…、Pi}における各特徴点Pjについて、それのために以下の条件を満足する特徴領域を見つける。
【００３０】
（１）特徴点Pjを頂点とし；
（２）頂点と、該マッチング特徴点集合P中の、頂点以外の少なくとも１つの他の特徴点とが形成した射線によって、該特徴領域の１つの境界を構成し；
（３）条件（2）を満足した２つの境界により構成した特徴領域が、マッチング特徴点集合Pにおける全ての特徴点を含み；
（４）該特徴領域が最小の夾角を有する。
【００３１】
同様に、マッチング待ち画像領域Rbのマッチング特徴点集合Q={Q1、Q2、…、Qi}における各特徴点Qjについて、それのために以上の類似する条件を満足する特徴領域を見つける。
【００３２】
本発明の好適な実施例によれば、入力画像領域及びマッチング待ち画像領域のために形成した特徴領域は扇形領域である。しかし、本発明はこれに限定されず、例えば、上記条件（2）を満足する２つの境界が形成した三角形領域、又は、この２つの境界のみを含み且つ境界とした開放式領域（即ち、該領域が第３個の境界を有しない。）などであってもよい。
【００３３】
図３Ａ及び3Bは、上述の条件によって形成した特徴領域の２つの例を示している。
【００３４】
図３Ａに示すのは、7個のマッチングの特徴点を含むマッチング特徴点集合Pについて、P1を頂点として構築した扇形特徴領域Rであり、そのうち、特徴点P2、P4は、特徴点P1と一緒に特徴領域Rの１つの境界を構成し、P3は、特徴点P1と一緒に特徴領域Rの他の境界を構成し、該マッチング特徴点集合Pにおける他の特徴点P5、P6及びP7は、特徴領域R内にある。分かるように、図３Ａに示すの扇形領域は、上述の条件（1）〜（4）を満足する扇形領域である。同様に、マッチング特徴点集合Pにおける他の各特徴点について、該特徴点を頂点として上述の条件（1）〜（4）を満足する扇形領域を構成してもよい。
【００３５】
同様に、マッチング待ち画像領域におけるマッチング特徴点Qにおける各特徴点について、それぞれ、特徴点集合を構築してもよい。
【００３６】
なお、頂点としての特徴点に対して、マッチング特徴点集合におけるの他の特徴点が、更なる分散の方式で分布する時に、該特徴点について形成した特徴領域の夾角が180度（図3Bに示すように）よりも大きくなる可能性がある。
【００３７】
再び図2を参照するに、特徴領域構築サブユニット151は、入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域における各マッチング特徴点のために特徴領域を構築した後に、幾何的類似度確定サブユニット153は、各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度を確定する。
【００３８】
本発明の実施例によれば、入力画像領域の各特徴領域におけるマッチング特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域の各特徴領域におけるマッチング特徴点の分布状況に基づいて幾何的関係マトリックスを構築し、また、幾何的関係マトリックスの間の距離に基づいて、入力画像領域及びマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度を確定することを提案する。
【００３９】
図4は、図2に示す幾何的類似度確定サブユニット153の構成を示す図である。
【００４０】
図4に示すように、幾何的類似度確定サブユニット153は、幾何的関係マトリックス構築モジュール1531及び幾何的類似度計算モジュール1532を含む。
【００４１】
幾何的関係マトリックス構築モジュール1531は、入力画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況に基づいて、それぞれ、該入力画像領域及び該対応するマッチング待ち画像領域のための幾何的関係マトリックスを構築するように構成される。
【００４２】
本発明の一実施例によれば、幾何的関係マトリックス構築モジュール1531は、該入力画像領域及び該対応するマッチング待ち画像領域における任意の画像領域について、次のような方式で、該画像領域のための幾何的関係マトリックスを構築するように構成されてもよく、即ち、該画像領域の特徴点集合における各特徴点が幾何的関係マトリックスの一行又は一列に対応するようにさせ、特徴点集合における各特徴点が、各特徴点を以て構築した特徴点領域内にあるか、それとも境界上にあるかに基づいて、該特徴点に対応する幾何的関係マトリックスの行ベクトル又は列ベクトルにおける各要素に、異なる値を与える。
【００４３】
例えば、入力画像領域Ra及びその対応するマッチング待ち画像領域Rbが4個のマッチング特徴点ペア（即ち、入力画像領域Raについてのマッチング特徴点集合が
【数１】
2015001982.tif 000005
であり、マッチング待ち画像領域Rbについてのマッチング特徴点集合が
【数２】
2015001982.tif 000006
である。）を有する場合、入力画像領域Raについてのマッチング特徴点集合が
【数３】
2015001982.tif 000007
であり、特徴点Pjに対応する幾何的関係マトリックスHP4×4の第j行の要素[hj1、hj2、hj3、hj4]に値を与え、例えば、頂点Pjを以て形成した特徴領域について、次のようなルールで幾何的関係マトリックスの各行の要素に値を与えることができる。
【００４４】
マッチング特徴点集合Pにおける特徴点P1が、頂点Pjと、マッチング特徴点集合における他の頂点とが形成した射線（即ち、該特徴領域の境界）上にある場合、hj1に値の1を与え、そうでない場合、即ち、特徴点P1が、頂点Pjを以て構築した特徴領域内にある場合、該hj1に値の0を与える。
【００４５】
なお、上述の幾何的関係マトリックスの構築方法は、例示だけであり、例えば、特徴点が特徴領域内にあるときに、該特徴点に対応するマトリックスの要素を値の1を与え、特徴点が特徴領域の境界上にあるときに、特徴点に対応するマトリックスの要素に値の0を与える。
【００４６】
入力画像領域のマッチング特徴点集合Pjにおける他のマッチング特徴点P2、P3、P4について、上述の類似する方式で、幾何的関係マトリックスHP4×4の第j行の要素のhj2、hj3、及びhj4に値を与え、これによって、幾何的関係マトリックスHP4×4における各関係マトリックスに値を与え、該入力画像領域についての幾何的関係マトリックスの構築を完成させる。
【００４７】
マッチング待ち画像領域について、幾何的関係マトリックス構築モジュール1531は、該入力画像領域の対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合Qに対して、類似する操作を行っても良く、これによって、該対応するマッチング待ち画像領域のために幾何的関係マトリックスHQ4×4を構築しても良い。
【００４８】
例えば、上述の値を与える操作に基づいて、幾何的関係マトリックスHP4×4及び幾何的関係マトリックスHQ4×4は、それぞれ、次に示すようなマトリックスを構築してもよい。
【数４】
2015001982.tif 000008
【００４９】
幾何的関係マトリックス構築モジュール1531が入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について幾何的関係マトリックスを構築した後に、幾何的類似度計算モジュール1532は、各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域の幾何的関係マトリックス及びその対応するマッチング待ち画像領域の幾何的関係マトリックス間の距離を、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度として計算する。
【００５０】
本発明の一実施例によれば、入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域のために構築した幾何的関係マトリックスに基づいて、２つの画像領域の幾何的類似度を計算してもよい。例えば、２つの幾何的関係マトリックスに対してＸＯＲ（EXCLUSIVE-OR）操作を行い、該ＸＯＲ操作の結果と、入力画像領域の幾何的関係マトリックスの値との間の比を、入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度とすることができる。
【００５１】
例えば、入力画像領域の幾何的関係マトリックスが上述のHP4×4であり、マッチング待ち画像領域の幾何的関係マトリックスが上述のHQ4×4であることを例とれば、入力画像領域と、マッチング待ち画像領域との間の幾何的類似度がXOR(HP4×4,HQ4×4)/|P|=8/16=0.5であるように計算することができる。
【００５２】
本発明の一実施例によれば、各入力画像領域について、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域に対して、入力画像領域における特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域における特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度を計算することができる。
【００５３】
以上、入力画像領域及びその対応する１つのマッチング待ち画像領域の場合に幾何的類似度確定ユニット15について説明したが、当業者が理解すべきは、該入力画像領域が複数の対応するマッチング待ち画像領域を有する場合に、幾何的類似度確定ユニット15は、該入力画像領域とその各対応するマッチング待ち画像領域について幾何的類似度をも計算し得る。また、入力画像が複数の入力画像領域に分けられる場合に、各入力画像領域に対して、上述の入力画像領域Raについて説明した処理に類似する処理を行っても良い。
【００５４】
再び図1を参照するに、幾何的類似度確定ユニット15が各入力画像領域についてそれに対応するマッチング待ち画像領域との間の幾何的類似度をすべて確定した後に、画像類似度確定ユニット17は、各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定し、また、入力画像の各入力画像領域及びその対応する各マッチング待ち画像領域間の画像類似度に基づいて、該入力画像と該データソース画像との間の類似度を確定する。
【００５５】
本発明の一実施例によれば、画像類似度確定ユニット17は、入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度を、２つの画像領域の間の画像類似度とし、また、入力画像領域と各マッチング待ち画像領域との間の画像類似度に基づいて、入力画像及びデータソース画像間の類似度を確定するように構成されてもよい。
【００５６】
本発明の他の実施例によれば、画像類似度確定ユニット17は、さらに、幾何的類似度確定ユニット15によって確定された各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度と、特徴類似度の加権（Weighted）との組み合わせに基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定するように構成されてもよい。そのうち、入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の特徴類似度は、２つの領域の間の一対一マッチングの特徴点ペアの間の距離に基づいて確定してもよい。例えば、マッチング特徴点集合確定ユニット13がマッチング特徴点集合を確定する時に確定した一対一マッチングの特徴点ペアの間の特徴類似度に基づいて、入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域の間の特徴類似度を確定してもよい。また、例えば、画像類似度確定ユニット17は、前処理ユニット11が確定した各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域の特徴点の間の特徴類似度に基づいて、両画像領域間の特徴類似度を確定してもよい。なお、特徴類似度の具体的な確定方法は、周知であるため、ここではその詳しい説明を省略する。
【００５７】
また、本発明の一実施例によれば、画像類似度確定ユニット17は、さらに、複数のマッチング待ち画像領域のうちの、入力画像の各入力画像領域との画像類似度が最大である、対応するマッチング待ち画像領域を、該入力画像領域とマッチングのマッチング画像領域とし、且つ、各入力画像領域とそのマッチングのマッチング画像領域との間の画像類似度に基づいて、入力画像と、該データソース画像との間の類似度を確定するように構成される。
【００５８】
しかし、本発明は、これに限定されず、例えば、画像類似度確定ユニット17は、入力画像領域との画像類似度が最大であるマッチング待ち画像領域を得る時に、さらに、該マッチング待ち画像の画像類似度に対して判断を行い、該最大画像類似度が第二所定閾値よりも大きい場合、該マッチング待ち画像領域を該入力画像領域のマッチング画像領域とし、そうでない場合、該入力画像領域がマッチング画像領域を有しないと見做してもよく、これによって、画像類似度確定ユニットの計算量を低減することができる。
【００５９】
マッチング画像領域取得後、各入力画像領域とそのマッチング画像領域との間の画像類似度の平均値を、入力画像と該データソース画像との間の画像類似度としてもよい。
【００６０】
入力画像について、本発明の実施例による画像類似度確定装置を用いて該入力画像及び複数のデータソース画像間の画像類似度を確定した後に、本発明の実施例による画像類似度確定装置1は、さらに、確定された画像類似度に基づいて、データソース画像に対して例えば大から小へのソートを行っても良く、これによって、ユーザは、入力画像に類似するデータソース画像を得ることができる。本発明は特に画像内容に基づく検索処理に適する。
【００６１】
本発明の実施例による画像類似度確定装置及び方法は、特徴点の空間分布の、画像マッチングの間への影響を考慮しているので、画像マッチング、即ち、画像の間の類似度を確定する時の処理精度を向上させることができる。
【００６２】
本発明の実施例によれば、画像領域における特徴点の分布状況を画像の一種の特徴として得るための画像特徴取得装置が提供される。
【００６３】
図5は、本発明の実施例による画像特徴取得装置のブロック図である。
【００６４】
図5に示すように、画像特徴取得装置2は、前処理ユニット21、特徴領域構築ユニット23及び画像特徴取得ユニット25を含む。
【００６５】
前処理ユニット21は、入力画像に対して前処理を行い、これによって、前記入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、また、各入力画像領域の特徴点を抽出するように構成される。前処理ユニット21の構成は、例えば本発明の図1に基づいて説明した前処理ユニット11に類似し、また、類似する処理を行えるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００６６】
特徴領域構築ユニット23は、少なくとも３つの前記特徴点を含む各入力画像領域の特徴点集合における各特徴点について特徴領域を構築するために構成される。該特徴領域は、以下の条件、即ち、該特徴点を頂点とし、該頂点と、マッチング特徴集合における少なくとも１つの他の特徴点とが形成した１つの射線を該特徴領域の１つの境界とし、２つの前記境界が構成した該特徴領域が該マッチング特徴点集合における全ての特徴点を含み、且つ前記特徴領域の夾角が最小であるという条件を満足する。特徴領域構築ユニット23の構成は、例えば本発明の図2及び図3に基づいて説明した特徴領域構築サブユニット151に類似し、且つ、類似する処理を行い得るので、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００６７】
画像特徴取得ユニット25は、各特徴点集合領域における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域の幾何的特徴を、該入力画像の一種の画像特徴として確定するように構成される。例えば、上述の図2及び図4に基づいて説明した幾何的類似度確定サブユニットが確定した幾何的類似度を、該入力画像の一種の画像特としても良い。
【００６８】
本発明の一実施例によれば、画像類似度確定方法が提供され、この方法は、入力画像及びデータソース画像間の類似度を確定するために用いられる。以下、図6を参照しながら、画像類似度確定方法の一例を説明する。
【００６９】
図6に示すように、本発明のの実施例による画像類似度確定方法の処理プロセス600はS610から始まり、その後、S620の処理を行う。
【００７０】
S620では、前記入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、及び、前記データソース画像を少なくとも１つのマッチング待ち画像領域に分け、且つ各入力画像領域及び各マッチング待ち画像領域の特徴点を抽出する。例えば、S620は、例えば図1に基づいて説明した前処理ユニット11の処理を実行することで実現され得るので、ここでは、その詳しい説明を省略する。その後、S630を実行する。
【００７１】
S630では、該入力画像領域における各特徴点及び各マッチング待ち画像領域における各特徴点間の特徴類似度に基づいて、該入力画像領域と各マッチング待ち画像領域との間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定し、また、一対一マッチングの特徴点ペアに基づいて、それぞれ、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域のために、全ての一対一マッチングの特徴点を含むマッチング特徴点集合を形成する。このステップは、例えば、例えば図1に基づいて説明したマッチング特徴点集合確定ユニット13の処理を実行することで、実現され得るので、ここでは、その詳しい説明を省略する。その後、S640を行う。
【００７２】
S640では、各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度を確定する。例えば、幾何的類似度の確定ステップは、例えば図2〜4に基づいて記述した幾何的類似度確定ユニット15の処理を行うことによって実現することができるため、ここでは、詳しい説明を省略する。
【００７３】
S650では、各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定し、また、入力画像の各入力画像領域及びその対応する各マッチング待ち画像領域間の画像類似度に基づいて、該入力画像と該データソース画像との間の類似度を確定する。その後、S660を実行する。例えば、ステップS650は、例えば図1を参照して説明した画像類似度確定ユニット17の処理を実行することで実現され得るので、ここでは詳しい説明を省略する。
【００７４】
本発明の一実施例によれば、S650では、さらに、各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度と、特徴類似度の加権との組み合わせによって、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定し、また、幾何的類似度及び特徴類似度に基づいて確定した入力画像領域及びマッチング待ち画像領域間の画像類似度に基づいて、入力画像及びデータソース画像間の画像類似度を確定しても良い。
【００７５】
処理プロセス600はS660で終了する。
【００７６】
本発明の実施例による画像特徴取得装置に対応するように、本発明の実施例によれば、画像特徴取得方法がさらに提供される。以下、図7に基づいて画像特徴取得方法の一例を説明する。
【００７７】
図7に示すように、本発明の実施例による画像特徴取得方法の処理プロセス700は、S710から始まり、その後、S720の処理を実行する。
【００７８】
S720では、入力画像に対して前処理を行い、前記入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、そして、各入力画像領域の特徴点を抽出し、且つ、各入力画像領域のために、全ての前記特徴点を含む特徴点集合を形成する。例えば、S720は、例えば図5に基づいて記述した前処理ユニット21の処理を実行することで実現されうるので、ここでは、詳しい説明を省略する。その後、S730を実行する。
【００７９】
S730では、少なくとも３つの前記特徴点を含む特徴点集合における各特徴点について特徴領域を構築する。該特徴領域は、以下の条件、即ち、該特徴点を頂点とし、該頂点と、マッチング特徴集合における少なくとも１つの他の特徴点が形成した１つの射線作を該特徴領域の１つの境界とし、２つの前記境界が構成した該特徴領域が該マッチング特徴点集合における全ての特徴点を含み、且つ、前記特徴領域の夾角が最小であるとの条件を満たす。例えば、S730は、例えば図5に基づいて説明した特徴領域構築ユニット23の処理を行うことで実現され得るので、ここでは、詳しい説明を省略する。その後、S740を実行する。
【００８０】
S740では、各特徴点集合領域における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域の幾何的特徴を該入力画像領域の一種の画像特徴として確定する。例えば、S740は、例えば図5を参照して説明した画像特徴取得ユニット25の処理を実行することで実現され得るので、ここでは、詳しい説明を省略する。その後、S750を実行する。
【００８１】
処理プロセス700はS750で終了する。
【００８２】
従来技術に比べ、本発明の実施例により、新しい画像特徴（即ち、特徴点分布状況を示す幾何的特徴）の取得装置及び方法を提供し、これによって、新しい画像特徴を、例えば画像マッチングに（又は、該新しい画像特徴と、従来の画像特徴とを結合して画像マッチングに）用いることで、画像マッチングの正確度を向上させることができる。且つ、本発明の実施例による画像類似度確定装置及び方法によれば、画像マッチングの正確度を向上させることもでいる。
【００８３】
また、本発明の実施例によれば、電子設備が提供され、該電子設備は、上述の画像類似度確定装置1又は画像特徴取得装置2を含むように構成される。該電子設備は、例えば、以下の設備のうちの任意の一種であっても良く、即ち、携帯電話、コンピュータ、タブレット、及びPDA（personal  digital  assistant）などである。このような画像類似度確定装置1又は画像特徴取得装置2を含む電子設備は、例えば画像内容に基づく画像検索に用いることができる。それ相応に、該電子設備は、上述のような画像類似度確定装置又は画像特徴取得装置の有益な効果及び利点を有する。
【００８４】
本発明の実施例による画像類似度確定装置中の各ユニットやサブユニットなどは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア又はそれらの任意の組む合せの方式で実現されてもよい。ソフトウェア又はファームウェアにより実現する場合、まず、記憶媒体又はネットワークから、専用ハードウェア構造を有するマシン（例えば、図8に示す汎用マシン800）に該ソフトウェア又はファームウェアのプログラムをインストールし、それから、該マシンは、各種プログラムがインストールされている時に、上述のユニットやサブユニットの各種機能を実行することができる。
【００８５】
図8は、本発明の実施例による画像類似度確定装置及び方法並びに画像特徴取得装置及び方法を実現し得る情報処理設備のハードウェア配置を示す図である。
【００８６】
図8に示すように、中央処理ユニット（ＣＰＵ）801が、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）802に記憶されているプログラム、又は、記憶部808からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）803にロードされているプログラムに基づいて各種の処理を行う。ＲＡＭ803は、ニーズに応じて、ＣＰＵ801が各種の処理などを実行するときに必要なデータを記憶してもよい。ＣＰＵ801、ＲＯＭ802及びＲＡＭ803は、バス804を経由して互いに接続される。また、入力／出力インターフェース805もバス804に接続される。
【００８７】
入力／出力インターフェース805には、入力部806（キーボードやマウスなどを含む）、出力部分807（表示器例えばＣＲＴ、ＬＣＤ、スピーカーなどを含む）、記憶部808（ハードディスクなどを含む）、及び通信部809（ネットワーク接続カード例えばＬＡＮカード、モデムなどを含む）が接続される。通信部809は、ネットワーク例えばインターネットを経由して通信処理を行う。ドライブ810がニーズに応じて入力／出力インターフェース805に接続されてもよい。また、ニーズに応じて、取り外し可能な媒体811例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどをドライブ810にセットすることにより、その中から読み出したコンピュータプログラムを記憶部808にインストールしてもよい。
【００８８】
ソフトウェアにより上述の一連の処理を実現する場合は、ネットワーク例えばインターネット、又は記憶媒体例えば取り外し可能な媒体811から、このソフトウェアを構成するプログラムをインストールしてもよい。
【００８９】
なお、当業者が理解すべきは、このような記憶媒体は、中にプログラムが記憶されており、ユーザにプログラムを提供するよう装置と独立して配られる図8に示すような取り外し可能な媒体811に限定されない。取り外し可能な媒体811の例としては、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスクを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ及びＤＶＤを含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（登録商標）を含む）、及び半導体メモリを含む。或いは、記憶媒体はＲＯＭ802、記憶部808に含まれるハードディスクなどであってもよく、それらにはプログラムが記憶されており、且つそれらを含む装置とともにユーザに配られてもよい。
【００９０】
また、本発明は、マシン（例えば、コンピュータ）読取可能な命令コードからなるプログラムプロダクトにも関する。この命令コードは、マシンに読み取られて実行される時に、上述の実施例による方法を実行することができる。
【００９１】
さらに、上述のマシン読取可能な命令コードからなるプログラムプロダクトを記憶している記憶媒体も本開示に含まれている。このような記憶媒体は、磁気ディスク（フロッピーディスク）、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリメモリスティックなどを含むが、これらに限定されない。
【００９２】
本発明の上述の実施例による方法は、明細書に記載の又は図面に図示の時間順序に従って実行することに限定されず、他の時間順序に従って、並列に又は独立して実行してもよい。よって、本明細書又は図面に記載の方法の実行順序は、本発明の技術範囲を限定しない。
【００９３】
また、もちろん、本発明の上述の方法の各処理プロセスは、各種のマシン可読記憶媒体に保存のコンピュータ実行可能なプログラムの方式により実現されてもよい。
【００９４】
また、本発明の目的は、上述の実行可能なプログラムコードを記憶している記憶媒体を直接又は間接にシステム又は設備に提供し、且つ、該系統又は設備中のコンピュータ又は中央処理ユニット（CPU）が上述のプログラムコードを読み出して実行させる方式で実現されてもよい。
【００９５】
また、該系統又は設備はプログラムを実行する機能を有すれば、本発明の実施方式はプログラムに限定されず、また、該プログラムは他の任意の形式、例えば、オブジェクトプログラム、インタープリター実行用プログラム、又は、オペレーティングシステム操作系統に提供するスクリプトプログラムなどであってもよい。
【００９６】
上述のマシン可読記憶媒体は、各種の存儲器及び存儲ユニット、半導体装置、ディスユニット例えば光、磁気及び光磁気ディス、及び他の任意の使用可能な情報記憶媒体などであってもよい。
【００９７】
また、クライントコンピュータが、インターネットに接続されている所定のウェブサイトを経由して、本発明の上述の実施例によるコンピュータプログラムコードをダウンロードし、コンピュータにインストールした後に、該プログラムを実行することにより、本発明を実現することもできる。
【００９８】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【００９９】
（付記1）
入力画像とデータソース画像との類似度を確定するための装置であって、
入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、及び、データソース画像を少なくとも１つのマッチング待ち画像領域に分け、且つ、各入力画像領域及び各マッチング待ち画像領域の特徴点を抽出する前処理ユニット；
各入力画像領域について、該入力画像領域における各特徴点と各マッチング待ち画像領域における各特徴点との間の特徴類似度に基づいて、該入力画像領域と各マッチング待ち画像領域との間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定し、また、一対一マッチングの特徴点ペアに基づいて、それぞれ、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域のために、全ての一対一マッチングの特徴点を含むマッチング特徴点集合を形成するマッチング特徴点集合確定ユニット；
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域と、その対応するマッチング待ち画像領域との間の幾何的類似度を確定する幾何的類似度確定ユニット；及び
各入力画像領域と、その対応するマッチング待ち画像領域との間の幾何的類似度に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定し、また、入力画像の各入力画像領域及びその対応する各マッチング待ち画像領域間の画像類似度に基づいて該入力画像と該データソース画像との間の類似度を確定する画像類似度確定ユニットを含む、装置。
【０１００】
（付記2）
付記1に記載の装置であって、
画像類似度確定ユニットは、
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度と、特徴類似度の加権との組み合わせによって、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定する、装置。
【０１０１】
（付記3）
付記1又は2に記載の装置であって、
幾何的類似度確定ユニットは、
マッチング特徴点集合における少なくとも３つのマッチング特徴点を含む各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点及びその対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点のためにそれぞれ特徴領域を構築するための特徴領域構築サブユニットであって、該特徴領域は、該特徴点を頂点とし、頂点及びその対応するマッチング特徴点集合における少なくとも１つの他の特徴点が形成した１つの射線を該特徴領域の１つの境界とし、２つの該境界が構成した該特徴領域が該マッチング特徴点集合における全ての特徴点を含み、且つ該特徴領域の夾角が最小であるとの条件を満たす、特徴領域構築サブユニット；及び
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度を確定するための幾何的類似度確定サブユニットを含む、装置。
【０１０２】
（付記4）
付記3に記載の装置であって、
該特徴領域は、扇形領域である、装置。
【０１０３】
（付記5）
付記3又は4に記載の装置であって、
幾何的類似度確定サブユニットは、さらに、
該入力画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域の各特徴領域における特徴点の分布状況に基づいて、それぞれ、該入力画像領域及び該対応するマッチング待ち画像領域のための幾何的関係マトリックスを構築するための幾何的関係マトリックス構築モジュール；及び
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域の幾何的関係マトリックス及びその対応するマッチング待ち画像領域の幾何的関係マトリックスの間の距離を、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域の間の幾何的類似度として計算する幾何的類似度計算モジュールを含む、装置。
【０１０４】
（付記6）
付記5に記載の装置であって、
幾何的関係マトリックス構築モジュールは、
該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域における任意の画像領域について、該画像領域のための幾何的関係マトリックスを、「該画像領域の特徴点集合における各特徴点が幾何的関係マトリックスの一行又は一列に対応するようにさせ、特徴点集合における各特徴点が、各特徴点を以て構築した特徴領域内にあるか、それとも特徴点領域の該境界上にあるかにっ基づいて、該特徴点が対応する幾何的関係マトリックスの行ベクトル又は列ベクトルにおける各要素に、異なる値を与える」ことで、構築する、装置。
【０１０５】
（付記7）
付記1〜6中の任意の１項に記載の装置であって、
画像類似度確定ユニットは、
入力画像の各入力画像領域との画像類似度が最大であるマッチング待ち画像領域を、該入力画像領域とマッチングのマッチング画像領域とし、且つ、各入力画像領域とそれとマッチングのマッチング画像領域との間の画像類似度に基づいて、入力画像と、該データソース画像との間の類似度を確定する、装置。
【０１０６】
（付記8）
付記1〜6中の任意の１項に記載の装置であって、
該マッチング特徴点集合確定ユニットは、
該入力画像領域における各特徴点及びその対応するマッチング待ち画像領域における各特徴点間の特徴類似度に基づいて、コストマトリックスを構築し、また、該コストマトリックスに基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定する、装置。
【０１０７】
（付記9）
画像特徴を取得するための装置であって、
入力画像に対して前処理を行い、これによって、入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、また、各入力画像領域の特徴点を抽出する前処理ユニット；
少なくとも３つの特徴点を含む各入力画像領域の特徴点集合における各特徴点について特徴領域を構築する特徴領域構築ユニットであって、該特徴領域は、該特徴点を頂点とし、該頂点と、マッチング特徴集合における少なくとも１つの他の特徴点とが形成した１つの射線を、該特徴領域の１つの境界とし、２つの境界が構成した該特徴領域が該マッチング特徴点集合における全ての特徴点を含み、且つ特徴領域の夾角が最小であるという条件を満足する、特徴領域構築ユニット；及び
各特徴点集合領域における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域の幾何的特徴を該入力画像領域の一種の画像特徴として確定する画像特徴取得ユニットを含む、装置。
【０１０８】
（付記10）
付記9に記載の装置であって、
該特徴領域は、扇形領域である、装置。
【０１０９】
（付記11）
入力画像とデータソース画像との類似度を確定するための方法であって、
入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、及び、データソース画像を少なくとも１つのマッチング待ち画像領域に分け、且つ、各入力画像領域及び各マッチング待ち画像領域の特徴点を抽出し；
各入力画像領域について、該入力画像領域における各特徴点及び各マッチング待ち画像領域における各特徴点間の特徴類似度に基づいて、該入力画像領域と各マッチング待ち画像領域との間の一対一マッチングの特徴点ペアを確定し、また、一対一マッチングの特徴点ペアに基づいて、それぞれ、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域のために、全ての一対一マッチングの特徴点を含むマッチング特徴点集合を形成し；
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域について、該入力画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況及びその対応するマッチング待ち画像領域のマッチング特徴点集合における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度を確定し；及び
各入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の幾何的類似度に基づいて、該入力画像領域及びその対応するマッチング待ち画像領域間の画像類似度を確定し、また、入力画像の各入力画像領域及びその対応する各マッチング待ち画像領域間の画像類似度に基づいて、該入力画像及び該データソース画像間の類似度を確定することを含む、方法。
【０１１０】
（付記12）
画像特徴を取得するための方法であって、
入力画像に対して前処理を行い、入力画像を少なくとも１つの入力画像領域に分け、また、各入力画像領域の特徴点を抽出し、且つ、各入力画像領域について、全ての特徴点を含む特徴点集合を形成し；
少なくとも３つの特徴点を含む特徴点集合における各特徴点について特徴領域を構築し、該特徴領域は、「該特徴点を頂点とし、該頂点と、マッチング特徴集合における少なくとも１つの他の特徴点が形成した１つの射線を、該特徴領域の１つの境界とし、２つの境界が構成した該特徴領域が該マッチング特徴点集合における全ての特徴点を含み、且つ特徴領域の夾角が最小である」との条件を満たし；及び
各特徴領域における各特徴点の分布状況に基づいて、該入力画像領域の幾何的特徴を該入力画像の一種の画像特徴として確定することを含む、方法。
【０１１１】
（付記13）
電子設備であって、
付記1〜8中の任意の１項に記載の画像類似度確定装置又は付記9又は10に記載の画像特徴取得装置を含む、電子装置。
【０１１２】
（付記14）
付記13に記載の電子設備であって、
電子設備は、携帯電話、コンピュータ、タブレット、又はPDAを含む、電子設備。
【０１１３】
（付記15）
コンピュータに、付記１１又は１２に記載の画像特徴取得方法を実行させるためのプログラム。
【０１１４】
（付記16）
付記１５に記載のプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体。
【０１１５】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術の範囲に属する。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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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