(57)【要約】【課題】  画像の複雑さに関する特徴量を短時間で抽出する。【解決手段】  本発明の画像特徴量抽出方法は、カウント数算出工程および傾き算出工程を含む。カウント数算出工程では、入力画像を構成する第１ブロックの各々について、第１ブロック単位でのカウント数と第１ブロックよりブロックサイズが小さい第２ブロック単位でのカウント数とが求められる。傾き算出工程では、第１ブロックの各々について、第１ブロックの複雑さに関する特徴量として、カウント数算出工程により求められたカウント数とブロックサイズとの関係を示す両対数グラフにおける直線の傾きが対数近似に基づいて求められる。【選択図】    図２
2008203948.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フラクタル理論を利用して画像の複雑さに関する特徴量を抽出する画像特徴量抽出方法であって、
入力画像を構成する第１ブロックの各々について、第１ブロック単位でのカウント数と第１ブロックよりブロックサイズが小さい第２ブロック単位でのカウント数とを求めるカウント数算出工程と、
第１ブロックの各々について、第１ブロックの複雑さに関する特徴量として、前記カウント数算出工程により求められたカウント数とブロックサイズとの関係を示す両対数グラフにおける直線の傾きを対数近似に基づいて求める傾き算出工程とを含むことを特徴とする画像特徴量抽出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像特徴量抽出方法において、
入力画像を構成する第１ブロックよりブロックサイズが大きい第３ブロックの各々について、前記傾き算出工程により求められた第１ブロックの複雑さに関する特徴量を用いた線形補間を実施して第３ブロックの複雑さに関する特徴量を求める線形補間工程を含むことを特徴とする画像特徴量抽出方法。
【請求項３】
請求項１に記載の画像特徴量抽出方法において、
前記カウント数算出工程は、
第１ブロック毎に、第１ブロックの最大画素値および最小画素値と第１ブロックのブロックサイズとを用いた演算を実施して第１ブロック単位でのカウント数を求める第１演算工程と、
第１ブロック毎に、第１ブロックを構成する第２ブロックの各々について第２ブロックの最大画素値および最小画素値と第２ブロックのブロックサイズとを用いた演算を実施し、演算結果を合計して第２ブロック単位でのカウント数を求める第２演算工程とを含むことを特徴とする画像特徴量抽出方法。
【請求項４】
フラクタル理論を利用して画像の複雑さに関する特徴量を抽出する画像特徴量抽出装置であって、
入力画像を構成する第１ブロックの各々について、第１ブロック単位でのカウント数と第１ブロックよりブロックサイズが小さい第２ブロック単位でのカウント数とを求めるカウント数算出回路と、
第１ブロックの各々について、第１ブロックの複雑さに関する特徴量として、前記カウント数算出回路により求められたカウント数とブロックサイズとの関係を示す両対数グラフにおける直線の傾きを対数近似に基づいて求める傾き算出回路とを備えることを特徴とする画像特徴量抽出装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像特徴量抽出装置において、
入力画像を構成する第１ブロックよりブロックサイズが大きい第３ブロックの各々について、前記傾き算出回路により求められた第１ブロックの複雑さに関する特徴量を用いた線形補間を実施して第３ブロックの複雑さに関する特徴量を求める線形補間回路を備えることを特徴とする画像特徴量抽出装置。
【請求項６】
請求項４に記載の画像特徴量抽出装置において、
前記カウント数算出回路は、
第１ブロック毎に、第１ブロックの最大画素値および最小画素値と第１ブロックのブロックサイズとを用いた演算を実施して第１ブロック単位でのカウント数を求める第１演算回路と、
第１ブロック毎に、第１ブロックを構成する第２ブロックの各々について第２ブロックの最大画素値および最小画素値と第２ブロックのブロックサイズとを用いた演算を実施し、演算結果を合計して第２ブロック単位でのカウント数を求める第２演算回路とを備えることを特徴とする画像特徴量抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の複雑さに関する特徴量を抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、画像符号化処理においては、符号化対象画像の複雑さに応じて符号化処理の内容を変更するために、符号化対象画像の複雑さに関する特徴量を抽出する処理が実施される。画像の複雑さに関する特徴量を抽出する方法としては、画素値の差分絶対値和（ＳＡＤ：Sum of Absolute Difference）を利用する方法が知られている。Ｎ×Ｍ個の画素で構成される画像の画素値の差分絶対値和ＳＡＤは、平均画素値ＰＡＶＥおよび座標（ｉ，ｊ）の画素値Ｐｉ，ｊを用いて式（１）で表される。画素値の差分絶対値和を利用する従来の画像特徴量抽出方法では、入力画像を構成するブロック（部分画像）の各々について画素値の差分絶対値和が求められて複雑さに関する特徴量として用いられている。
【０００３】
【数１】
2008203948.tif 000003
【０００４】
また、画像の複雑さに関する特徴量を抽出する別の方法としては、フラクタル理論を利用する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。自己相似である図形ＳをＫ倍に拡大したときに図形Ｓと同一の図形がＮ個形成されるものとすると、式（２）を満たすＤをフラクタル次元という。
【０００５】
【数２】
2008203948.tif 000004
【０００６】
自己相似でない一般図形については、前述の定義を拡張してブロックサイズｒおよびブロックサイズｒでのカウント数Ｎ（ｒ）を用いて式（３）で表されるフラクタル次元Ｄｒが図形の複雑さの指標として用いられている。
【０００７】
【数３】
2008203948.tif 000005
【０００８】
図６は、フラクタル理論の画像に対する適用の概要を示している。画像のフラクタル次元を求める場合には、図６に示すように、二次元の画像を三次元のブロックと見立てて、画像表面の曲面のフラクタル次元を求める。例えば、８×８個の画素で構成される画像のフラクタル次元を求める場合、まず、２×２ブロック（画素数：２×２個、ブロックサイズ：２）単位でのカウント数、４×４ブロック（画像数：４×４個、ブロックサイズ：４）単位でのカウント数および８×８ブロック（画素数：８×８個、ブロックサイズ：８）単位でのカウント数がそれぞれ求められる。そして、カウント数とブロックサイズとの関係を示す両対数グラフにおける直線の傾きが求められる。この直線の傾きが画像のフラクタル次元となる。
【０００９】
図７は、フラクタル理論を利用する従来の画像特徴量抽出方法を示している。フラクタル理論を利用する従来の画像特徴量抽出方法では、図７（ａ）に示すような画像（画素数：８×８個）が入力画像である場合、まず、入力画像を構成する２×２ブロックの各々についてカウント数が求められる。例えば、入力画像における太線枠で囲まれた２×２ブロックのカウント数は、最大画素値「１３」と最小画素値「４」との差をブロックサイズ「２」で除算して１を加算した値「５」となる。そして、全ての２×２ブロックに関するカウント数の総和が２×２ブロック単位（ブロックサイズｒ＝２）でのカウント数Ｎ（２）として求められる。同様の手順により、４×４ブロック単位（ブロックサイズｒ＝４）でのカウント数Ｎ（４）および８×８ブロック単位（ブロックサイズｒ＝８）でのカウント数Ｎ（８）がそれぞれ求められる。そして、図７（ｂ）に示すような両対数グラフ（横軸：ｌｏｇ２ｒ、縦軸：ｌｏｇ２Ｎ（ｒ））について、最小二乗法を利用して直線の傾きが求められる。
【特許文献１】特開平７−１９０９５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
画素値の差分絶対値和を利用する従来の画像特徴量抽出方法では、入力画像を構成するブロックの各々について画素値の差分絶対値が求められるが、ブロックの平均画素値を算出する処理が前処理として必要となるため、多くの処理時間が掛かってしまう。また、例えば、８×８ブロック毎の画素値の差分絶対値和と１６×１６ブロック毎の画素値の差分絶対値和とを求める必要がある場合、８×８ブロックと１６×１６ブロックとでは平均画素値が当然異なるため、８×８ブロック毎の画素値の差分絶対値和を求める処理と１６×１６ブロック毎の画素値の差分絶対値和を求める処理とを個別に実施しなければならず、処理時間が増大してしまう。フラクタル理論を利用する従来の画像特徴量抽出方法でも、両対数グラフにおける直線の傾きを求める際に最小二乗法に基づく計算や対数の計算を実施する必要があるため、多大な処理時間を要してしまう。
【００１１】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、画像の複雑さに関する特徴量を短時間で抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一形態では、画像特徴量抽出方法は、フラクタル理論を利用して画像の複雑さに関する特徴量を抽出する画像特徴量抽出方法であって、カウント数算出工程、傾き算出工程および線形補間工程を含む。カウント数算出工程では、入力画像を構成する第１ブロックの各々について、第１ブロック単位でのカウント数と第１ブロックよりブロックサイズが小さい第２ブロック単位でのカウント数とが求められる。例えば、カウント数算出工程は、第１および第２演算工程を含む。第１演算工程では、第１ブロック毎に、第１ブロックの最大画素値および最小画素値と第１ブロックのブロックサイズとを用いた演算を実施して第１ブロック単位でのカウント数が求められる。第２演算工程では、第１ブロック毎に、第１ブロックを構成する第２ブロックの各々について第２ブロックの最大画素値および最小画素値と第２ブロックのブロックサイズとを用いた演算を実施し、演算結果を合計して第２ブロック単位でのカウント数が求められる。傾き算出工程では、第１ブロックの各々について、第１ブロックの複雑さに関する特徴量として、カウント数算出工程により求められたカウント数とブロックサイズとの関係を示す両対数グラフにおける直線の傾きが対数近似に基づいて求められる。このような画像特徴量抽出方法を具現する画像特徴量抽出装置は、カウント数算出工程を実施するカウント数算出回路と、傾き算出工程を実施する傾き算出回路と、線形補間工程を実施する線形補間回路とを備える。例えば、カウント数算出回路は、第１および第２演算工程をそれぞれ実施する第１および第２演算回路を備える。
【００１３】
以上のような本発明の一形態では、カウント数を求めるブロックの種類が２種類（第１および第２ブロック）に限定されているため、両対数グラフにおける直線の傾きを求める際に最小二乗法に基づく計算を回避でき、更に、両対数グラフにおける直線の傾きが対数近似に基づいて求められるため、対数の計算が不要になる。このため、入力画像の複雑さに関する特徴量を短時間で抽出することができる。また、入力画像における第１ブロック毎の複雑さに関する特徴量と第３ブロック毎の複雑さに関する特徴量とを求める場合、第３ブロック毎の複雑さに関する特徴量が第１ブロック毎の複雑さに関する特徴量を用いた線形補間により求められるため、処理時間を大幅に短縮できる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、画像の複雑さに関する特徴量を短時間で抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。図１は、本発明の一実施形態を示している。本発明の一実施形態の画像特徴量抽出処理は、以下に示すようなステップＳ１０〜Ｓ７０により構成されている。なお、変数Ｘ、Ｙは、入力画像を構成する８×８ブロックの各々の基準座標（ブロックを構成する画素の中で座標（０，０）の画素に最も近い画素の座標）を設定するための変数である。
【００１６】
ステップＳ１０において、変数Ｘ、Ｙの値が０に初期化される。この後、画像特徴量抽出処理はステップＳ２０に移行する。
ステップＳ２０において、処理対象の８×８ブロック（基準座標が座標（Ｘ，Ｙ）である８×８ブロック）に対して８×８ブロック処理（処理対象の８×８ブロックの複雑さに関する特徴量を求める処理）が実施される。なお、８×８ブロック処理の詳細については、図２を用いて後述する。この後、画像特徴量抽出処理はステップＳ３０に移行する。
【００１７】
ステップＳ３０において、変数Ｘの値に８が加算される。この後、画像特徴量抽出処理はステップＳ４０に移行する。
ステップＳ４０において、変数Ｘの値が変数Ｘ＿ＳＩＺＥの値と等しいか否かが判定される。なお、変数Ｘ＿ＳＩＺＥの値は、入力画像のＸ方向の画素数（８の倍数）に予め設定されている。変数Ｘの値が変数Ｘ＿ＳＩＺＥの値と等しい場合、画像特徴量抽出処理はステップＳ５０に移行する。一方、変数Ｘの値が変数Ｘ＿ＳＩＺＥの値と等しくない場合、入力画像における次の８×８ブロックに対して８×８ブロック処理を実施するために、画像特徴量抽出処理はステップＳ２０に移行する。
【００１８】
ステップＳ５０において、変数Ｘの値が０に初期化され、変数Ｙの値に８が加算される。この後、画像特徴量抽出処理はステップＳ６０に移行する。
ステップＳ６０において、変数Ｙの値が変数Ｙ＿ＳＩＸＥの値と等しいか否かが判定される。なお、変数Ｙ＿ＳＩＺＥの値は、入力画像のＹ方向の画素数（８の倍数）に予め設定されている。変数Ｙの値が変数Ｙ＿ＳＩＺＥの値と等しい場合、画像特徴量抽出処理はステップＳ７０に移行する。一方、変数Ｙの値が変数Ｙ＿ＳＩＺＥの値と等しくない場合、入力画像における次の８×８ブロックに対して８×８ブロック処理を実施するために、画像特徴量抽出処理はステップＳ２０に移行する。
【００１９】
ステップＳ７０において、ステップＳ２０（８×８ブロック処理）により求められた８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量を用いた線形補間処理が実施されることで、８×８ブロックよりブロックサイズが大きいブロック（例えば、１６×１６ブロック）毎の複雑さに関する特徴量が求められる。例えば、入力画像を構成する１６×１６ブロックの各々について、１６×１６ブロックの複雑さに関する特徴量として、１６×１６ブロックを構成する４個の８×８ブロックの複雑さに関する特徴量の平均値が求められる。これにより、画像特徴量抽出処理は完了する。
【００２０】
このように、本発明の一実施形態の画像特徴量抽出処理では、処理対象の８×８ブロックを変更しながら８×８ブロック処理（ステップＳ２０）が繰り返し実施されることにより、入力画像の８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量が求められ、その後、８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量を用いた線形補間処理（ステップＳ７０）が実施されることにより、入力画像の１６×１６ブロック毎の複雑さに関する特徴量が求められる。
【００２１】
図２は、図１の８×８ブロック処理の詳細を示している。８×８ブロック処理は、フラクタル理論を利用して処理対象の８×８ブロックの複雑さに関する特徴量を求める処理であり、次のような２つの特徴を有している。８×８ブロック処理の特徴の１つは、カウント数を求めるブロックの種類が２種類（２×２ブロックおよび８×８ブロック）に限定されることで、両対数グラフにおける直線の傾きを求める際に最小二乗法に基づく計算が回避される点である。８×８ブロック処理の特徴のもう１つは、両対数グラフにおける直線の傾きが対数近似を利用して求められることで、対数の計算が回避される点である。
【００２２】
カウント数を求めるブロックの種類が２×２ブロックおよび８×８ブロックに限定されている場合、ブロックサイズｒとカウント数Ｎ（ｒ）との関係を示す両対数グラフ（横軸：ｌｏｇ２ｒ、縦軸：ｌｏｇ２Ｎ（ｒ））における直線の傾きＳＬＰは、２×２ブロック単位（ブロックサイズｒ＝２）でのカウント数Ｎ（２）および８×８ブロック単位（ブロックサイズｒ＝８）でのカウント数Ｎ（８）を用いて式（４）で表される。
【００２３】
【数４】
2008203948.tif 000006
【００２４】
ここで、ｘ＝（Ｎ（２）−２１０）／２１０とおくと、カウント数Ｎ（２）の上限値／下限値との関係からｌｏｇｅ（１＋ｘ）はテーラー展開可能である。同様に、ｙ＝（２６×Ｎ（８）−２１０）／２１０とおくと、カウント数Ｎ（８）の上限値／下限値との関係からｌｏｇｅ（１＋ｙ）はテーラー展開可能である。従って、両対数グラフにおける直線の傾きＳＬＰは、展開式の第１項までを利用した場合、式（５）で表される。
【００２５】
【数５】
2008203948.tif 000007
【００２６】
そこで、本発明の一実施形態の画像特徴量抽出処理（８×８ブロック処理）では、式（６）で表されるＣ８を８×８ブロックの複雑さに関する特徴量として用いる。
【００２７】
【数６】
2008203948.tif 000008
【００２８】
このような基本概念に基づく８×８ブロック処理は、以下に示すようなステップＳ２０１〜Ｓ２１３により構成されている。なお、変数ｘ、ｙは、処理対象の８×８ブロックを構成する２×２ブロックの各々の基準座標を設定するための変数である。変数Ｎ２は、処理対象の８×８ブロックの２×２ブロック単位でのカウント数を設定するための変数である。変数Ｎ８は、処理対象の８×８ブロックの８×８ブロック単位でのカウント数を設定するための変数である。変数ＭＡＸ２、ＭＩＮ２は、処理対象の８×８ブロックを構成する２×２ブロックの各々の最大画素値および最小画素値をそれぞれ設定するための変数である。変数ＭＡＸ８、ＭＩＮ８は、処理対象の８×８ブロックの最大画素値および最小画素値をそれぞれ設定するための変数である。変数Ｃ８は、処理対象の８×８ブロックの複雑さに関する特徴量を設定するための変数である。
【００２９】
ステップＳ２０１において、変数ｘ、ｙの値が変数Ｘ、Ｙの値に初期化され、変数Ｎ２、ＭＡＸ８の値が０に初期化され、変数ＭＩＮ８の値が２５５に初期化される。なお、入力画像における各画像値は、０〜２５５のいずれかであるものとする。この後、８×８ブロック処理はステップＳ２０２に移行する。
ステップＳ２０２において、変数ＭＡＸ２の値が処理対象の８×８ブロックにおける基準座標が座標（ｘ，ｙ）である２×２ブロックの画素値Ｐｘ，ｙ、Ｐｘ＋１，ｙ、Ｐｘ，ｙ＋１、Ｐｘ＋１，ｙ＋１の中の最大値に設定される。また、変数ＭＩＮ２の値が処理対象の８×８ブロックにおける基準座標が座標（ｘ，ｙ）である２×２ブロックの画素値Ｐｘ，ｙ、Ｐｘ＋１，ｙ、Ｐｘ，ｙ＋１、Ｐｘ＋１，ｙ＋１の中の最小値に設定される。この後、８×８ブロック処理はステップＳ２０３に移行する。
【００３０】
ステップＳ２０３において、変数Ｎ２の値に「（ＭＡＸ２−ＭＩＮ２）／２＋１」の演算結果（基準座標が座標（ｘ，ｙ）である２×２ブロックのカウント数）が加算される。この後、８×８ブロック処理はステップＳ２０４に移行する。
ステップＳ２０４において、変数ＭＡＸ２の値が変数ＭＡＸ８の値より大きいか否かが判定される。変数ＭＡＸ２の値が変数ＭＡＸ８の値より大きい場合、８×８ブロック処理はステップＳ２０５に移行する。一方、変数ＭＡＸ２の値が変数ＭＡＸ８の値と等しい場合あるいは変数ＭＡＸ２の値が変数ＭＡＸ８の値より小さい場合、８×８ブロック処理はステップＳ２０５を省略してステップＳ２０６に移行する。
【００３１】
ステップＳ２０５において、変数ＭＡＸ８の値が変数ＭＡＸ２の値に設定される。この後、８×８ブロック処理はステップＳ２０６に移行する。
ステップＳ２０６において、変数ＭＩＮ２の値が変数ＭＩＮ８の値より小さいか否かが判定される。変数ＭＩＮ２の値が変数ＭＩＮ８の値より小さい場合、８×８ブロック処理はステップＳ２０７に移行する。一方、変数ＭＩＮ２の値が変数ＭＩＮ８の値と等しい場合あるいは変数ＭＩＮ２の値が変数ＭＩＮ８の値より大きい場合、８×８ブロック処理はステップＳ２０７を省略してステップＳ２０８に移行する。
【００３２】
ステップＳ２０７において、変数ＭＩＮ８の値が変数ＭＩＮ２の値に設定される。この後、８×８ブロック処理はステップＳ２０８に移行する。
ステップＳ２０８において、変数ｘの値に２が加算される。この後、８×８ブロック処理はステップＳ２０９に移行する。
ステップＳ２０９において、変数ｘの値が変数Ｘの値に８を加算した値と等しいか否かが判定される。変数ｘの値が変数Ｘの値に８を加算した値と等しい場合、８×８ブロック処理はステップＳ２１０に移行する。一方、変数ｘの値が変数Ｘの値に８を加算した値と等しくない場合、処理対象の８×８ブロックにおける次の２×２ブロックのカウント数を求めるために、８×８ブロック処理はステップＳ２０２に移行する。
【００３３】
ステップＳ２１０において、変数ｘの値が変数Ｘの値に初期化され、変数ｙの値に２が加算される。この後、８×８ブロック処理はステップＳ２１１に移行する。
ステップＳ２１１において、変数ｙの値が変数Ｙの値に８を加算した値と等しいか否かが判定される。変数ｙの値が変数Ｙの値に８を加算した値と等しい場合、８×８ブロック処理はステップＳ２１２に移行する。一方、変数ｙの値が変数Ｙの値に８を加算した値と等しくない場合、処理対象の８×８ブロックにおける次の２×２ブロックのカウント数を求めるために、８×８ブロック処理はステップＳ２０２に移行する。
【００３４】
ステップＳ２１２において、変数Ｎ８の値が「（ＭＡＸ８−ＭＩＮ８）／８＋１」の演算結果（処理対象の８×８ブロックの８×８ブロック単位でのカウント数）に設定される。なお、８×８ブロック処理がステップＳ２１２に移行した時点で、変数Ｎ２の値は、処理対象の８×８ブロックの２×２ブロック単位でのカウント数に設定されている。この後、８×８ブロック処理はステップＳ２１３に移行する。
【００３５】
ステップＳ２１３において、変数Ｃ８の値が「Ｎ２−６４×Ｎ８」の演算結果（処理対象の８×８ブロックの複雑さに関する特徴量）に設定される。そして、変数Ｃ８の値が変数Ｘ、Ｙの値に対応づけて記憶される。これにより、８×８ブロック処理は完了する。
図３は、図１および図２の画像特徴量抽出方法を具現する画像特徴量抽出装置を示している。画像特徴量抽出装置１０は、比較器１１、１３、レジスタ１２、１４、１６、１７、１８、２０、演算器１５、１９、２１、メモリ２２および線形補間回路２３を備えて構成されている。比較器１１は、入力画像を構成する８×８ブロックの各々を処理対象の８×８ブロックとして順次選択して画素値を取得する。比較器１１は、処理対象の８×８ブロックを構成する２×２ブロックの各々について最大画素値を求めてレジスタ１２に順次出力するとともに、処理対象の８×８ブロックについて最大画素値を求めてレジスタ１７に出力する。なお、比較器１１は、処理対象の８×８ブロックにおける最後の２×２ブロックの最大画素値を出力するのに合わせて、処理対象の８×８ブロックの最大画素値を出力する。比較器１１からレジスタ１２に２×２ブロックの最大画素値が出力されると、レジスタ１２の設定値ＭＡＸ２が比較器１１からレジスタ１２への出力値に更新される。同様に、比較器１１からレジスタ１７に８×８ブロックの最大画素値が出力されると、レジスタ１７の設定値ＭＡＸ８が比較器１１からレジスタ１７への出力値に更新される。
【００３６】
比較器１３は、比較器１１と同様に、入力画像を構成する８×８ブロックの各々を処理対象の８×８ブロックとして順次選択して画素値を取得する。比較器１３は、処理対象の８×８ブロックを構成する２×２ブロックの各々について最小画素値を求めてレジスタ１４に順次出力するとともに、処理対象の８×８ブロックについて最小画素値を求めてレジスタ１８に出力する。なお、比較器１３は、処理対象の８×８ブロックにおける最後の２×２ブロックの最小画素値を出力するのに合わせて、処理対象の８×８ブロックの最小画素値を出力する。比較器１３からレジスタ１４に２×２ブロックの最小画素値が出力されると、レジスタ１４の設定値ＭＩＮ２が比較器１３からレジスタ１４への出力値に更新される。同様に、比較器１３からレジスタ１８に８×８ブロックの最小画素値が出力されると、レジスタ１８の設定値ＭＩＮ８が比較器１１からレジスタ１８への出力値に更新される。
【００３７】
演算器１５は、レジスタ１２の設定値ＭＡＸ２およびレジスタ１４の設定値ＭＩＮ２を受け、レジスタ１２、１４の更新に伴って「（ＭＡＸ２−ＭＩＮ２）／２＋１」の演算を実施して演算結果をレジスタ１６に出力する。演算器１５からレジスタ１６に演算結果が出力されると、レジスタ１６の設定値Ｎ２が現在の設定値に演算器１５からレジスタ１６への出力値を加算した値に更新される。
【００３８】
演算器１９は、レジスタ１７の設定値ＭＡＸ８およびレジスタ１８の設定値ＭＩＮ８を受け、レジスタ１７、１８の更新に伴って「（ＭＡＸ８−ＭＩＮ８）／８＋１」の演算を実施して演算結果をレジスタ２０に出力する。演算器１９からレジスタ２０に演算結果が出力されると、レジスタ２０の設定値Ｎ８が演算器１９からレジスタ２０への出力値に更新される。
【００３９】
演算器２１は、レジスタ１６の設定値Ｎ２およびレジスタ２０の設定値Ｎ８を受け、レジスタ２０の更新に伴って「Ｎ２−６４×Ｎ８」の演算を実施して演算結果を処理対象の８×８ブロックの複雑さに関する特徴量Ｃ８としてメモリ２２に格納する。線形補間回路２３は、メモリ２２に格納された８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量を用いた線形補間処理を実施することで、１６×１６ブロック毎の複雑さに関する特徴量を求めてメモリ２２に格納する。以上のような回路構成により、図１および図２の画像特徴量抽出方法が容易に具現される。
【００４０】
図４は、本発明および従来技術の処理結果を示している。図４（ａ）に示すような原画像の８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量を抽出すべく画素値の差分絶対値和を利用する従来の画像特徴量抽出処理（ＳＡＤ）を適用して得られた結果を０〜２５５の範囲で正規化すると、図４（ｂ）に示すような処理結果画像が得られる。一方、図４（ａ）に示すような原画像の８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量を抽出すべく本発明の一実施形態の画像特徴量抽出処理（ＦＲＡＣ）を適用して得られた結果を０〜２５５の範囲で正規化すると、図４（ｃ）に示すような処理結果画像が得られる。
【００４１】
図５は、本発明および従来技術の処理結果の相関関係を示している。原画像の８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量を抽出すべく本発明の一実施形態の画像特徴量抽出処理（ＦＲＡＣ）および画素値の差分絶対値和を利用する従来の画像特徴量抽出処理（ＳＡＤ）をそれぞれ適用して得られた結果を０〜２５５の範囲で正規化すると、画像特徴量抽出処理（ＦＲＡＣ）および画像特徴量抽出処理（ＳＡＤ）の相関関係は図５（ａ）に示すようになり、その相関係数は０．８９である。一方、原画像の８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量を抽出すべくエッジ量総和を利用する従来の画像特徴量抽出処理（ＥＤＧＥ）および画素値の差分絶対値和を利用する従来の画像特徴量抽出処理（ＳＡＤ）をそれぞれ適用して得られた結果を０〜２５５の範囲で正規化すると、画像特徴量抽出処理（ＥＤＧＥ）および画像特徴量抽出処理（ＳＡＤ）の相関関係は図５（ｂ）に示すようになり、その相関係数は０．７０である。このことから、本発明の一実施形態の画像特徴量抽出処理において式（６）により求められる複雑さに関する特徴量Ｃ８が十分に利用可能であることが分かる。
【００４２】
以上のような本発明の一実施形態では、カウント数を求めるブロックの種類が２種類（２×２ブロックおよび８×８ブロック）に限定されているため、両対数グラフにおける直線の傾きを求める際に最小二乗法に基づく計算を回避でき、更に、両対数グラフにおける直線の傾きが対数近似に基づいて求められるため、対数の計算も回避できる。このため、入力画像の複雑さに関する特徴量を短時間で抽出することができる。また、入力画像における８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量に加えて１６×１６ブロック毎の複雑さに関する特徴量を求める場合、８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量を用いた線形補間処理が実施されることで、１６×１６ブロック毎の複雑さに関する特徴量が求められるため、処理時間を大幅に短縮できる。
【００４３】
具体的には、１００枚のフレーム（画像）について、各フレームにおける８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量を求める場合、画素値の差分絶対値和を利用する従来の画像特徴量抽出処理（ＳＡＤ）では処理時間が６秒程度であるのに対して、本発明の一実施形態の画像特徴量抽出処理（ＦＲＡＣ）では処理時間が２秒程度である。また、１００枚のフレームについて、各フレームにおける８×８ブロック毎の複雑さに関する特徴量と１６×１６ブロック毎の複雑さに関する特徴量とを求める場合、画素値の差分絶対値和を利用する従来の画像特徴量抽出処理（ＳＡＤ）では処理時間が１４秒程度であるのに対して、本発明の一実施形態の画像特徴量抽出処理（ＦＲＡＣ）では処理時間が２〜３秒程度である。このように、本発明の一実施形態では、入力画像の複雑さに関する特徴量を高速に抽出可能である。
【００４４】
なお、前述した本発明の一実施形態では、専用のハードウェアにより各機能部を構成することで画像特徴量抽出装置を実現した例について述べたが、本発明はかかる実施形態に限定されるものではなく、例えば、プログラマブルなプロセッサに専用のプログラムを組み込むことで各機能部を構成してもよいし、ソフトウェアにより各機能部を構成してもよいことは言うまでもない。
【００４５】
以上、本発明について詳細に説明してきたが、前述の実施形態およびその変形例は発明の一例に過ぎず、本発明はこれらに限定されるものではない。本発明を逸脱しない範囲で変形可能であることは明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の一実施形態を示す説明図である。
【図２】図１の８×８ブロック処理の詳細を示す説明図である。
【図３】図１および図２の画像特徴量抽出方法を具現する画像特徴量抽出装置を示す説明図である。
【図４】本発明および従来技術の処理結果を示す説明図である。
【図５】本発明および従来技術の処理結果の相関関係を示す説明図である。
【図６】フラクタル理論の画像に対する適用の概要を示す説明図である。
【図７】フラクタル理論を利用する従来の画像特徴量抽出方法を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４７】
１０‥画像特徴量抽出装置；１１、１３‥比較器；１２、１４、１６、１７、１８、２０‥レジスタ；１５、１９、２１‥演算器；２２‥メモリ；２３‥線形補間回路
【図１】
2008203948.tif 000009
【図２】
2008203948.tif 000010
【図３】
2008203948.tif 000011
【図５】
2008203948.tif 000012
【図６】
2008203948.tif 000013
【図７】
2008203948.tif 000014
【図４】
2008203948.tif 000015