(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力する入力手段と、
前記入力された画像の画像特徴を抽出する抽出手段と、
検索元画像の検索対象となる複数の登録済画像を記憶する記憶手段と、
前記入力手段で入力された検索元画像から前記抽出手段で抽出した画像特徴に基づいて前記複数の登録済画像の中から当該検索元画像に類似する画像を検索し、検索結果画像を取得する検索手段と、
前記検索手段により取得された検索結果画像が複数の場合に、複数の検索結果画像間で差異する領域を差異領域とし、当該複数の検索結果画像の差異領域と前記検索元画像とを比較する比較手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記複数の検索結果画像の差異領域を推定する推定手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記推定手段は、前記複数の検索結果画像の画素値に基づいて前記差異領域を推定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記差異領域は、前記複数の検索結果画像において前記画素値に差がある画素を含む領域であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、前記入力された画像の特徴点を抽出し、当該抽出された特徴点について前記画像特徴を抽出することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記記憶手段は、前記複数の登録済画像と前記複数の登録済画像における前記差異領域に関する情報とを記憶し、
前記比較手段は、前記記憶手段に記憶された前記複数の登録済画像における差異領域に関する情報に基づいて、当該複数の検索結果画像の差異領域と前記検索元画像とを比較することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記記憶手段は、前記複数の登録済画像と前記複数の登録済画像における前記差異領域に関する情報とを、異なるデータベースに記憶することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記記憶手段は、前記複数の登録済画像と前記複数の登録済画像における前記差異領域に関する情報とを、前記複数の登録済画像の画像サイズごとの異なるデータベースに記憶することを特徴とする請求項６または７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記差異領域に関する情報は、前記差異領域の位置、サイズ、および数の情報を含むことを特徴とする請求項６から８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記検索手段は、前記差異領域とは異なる領域から抽出された画像特徴に基づいて、前記複数の登録済画像の中から当該検索元画像に類似する画像を検索することを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記記憶手段は、前記差異領域とは異なる領域から抽出された画像特徴を更に記憶することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
検索元画像の検索対象となる複数の登録済画像を記憶する記憶手段を有する画像処理装置における画像処理方法であって、
検索元画像を入力し、
前記入力された検索元画像の画像特徴を抽出し、
前記抽出した検索元画像の画像特徴に基づいて前記複数の登録済画像の中から当該検索元画像に類似する画像を検索し、検索結果画像を取得し、
前記取得した検索結果画像が複数の場合に、複数の検索結果画像間で差異する領域を差異領域とし、当該複数の検索結果画像の差異領域と前記検索元画像とを比較する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１から１１のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させ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、検索元画像に類似する登録画像を検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
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が提案されている。この方法では、まず、画像から特徴的な点（局所特徴点）を抽出する（非特許文献１）。次に、当該局所特徴点とその周辺の画像情報とに基づいて、当該局所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）。
【０００３】
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。局所特徴量は一般的にベクトルとして表現される。ただし、局所特徴量が回転不変、拡大・縮小不変であることは理論上の話であり、実際のデジタル画像においては、画像の回転や拡大・縮小処理前の局所特徴量と処理後の対応する局所特徴量との間に若干の変動が生じる。
【０００４】
回転不変の局所特徴量抽出のために、たとえば非特許文献２では、局所特徴点周辺の局所領域の画素パターンから主方向を算出し、局所特徴量算出時に主方向を基準に局所領域を回転させて方向の正規化を行う。また、拡大・縮小不変の局所特徴量を算出するために、異なるスケールの画像を内部で生成し、各スケールの画像からそれぞれ局所特徴点の抽出と局所特徴量の算出を行う。ここで、内部で生成した一連の異なるスケールの画像集合は一般的にスケールスペースと呼ばれる。
【０００５】
上述の方式により、１枚の画像から複数の局所特徴点が抽出される。局所特徴量を用いた画像検索では、それぞれの局所特徴点から算出した局所特徴量同士の比較を行うことによりマッチングを行う。多く利用されている投票方式（特許文献１）は、検索元画像から抽出された各特徴点の局所特徴量に予め定めた閾値以上類似する特徴点を最近傍処理で見つけ、存在すれば「画像」に対して１票を投票し、その投票数の多いものほど類似するとするものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−２８４０８４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．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１に開示されている技術では、画像の形状の類似性と色の類似性を用いて画像を検索する。そのため、例えば画像の一部のみが変更された複数の画像がデータベースに登録されている場合には、それら複数の画像が検索結果として得られてしまう可能性がある。すなわち、これら複数の画像は他の画像より類似性は高くなるが、これら複数の画像の間では、画像の大部分が同じであり異なる部分が少ないため類似性の差がつきにくい。そのため、これら複数の画像から、検索元の画像に類似する画像を特定出来ない場合があった。そこで、本発明は、検索元の画像に類似する登録画像を検索する際、その検索精度を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、画像を入力する入力手段と、前記入力された画像の画像特徴を抽出する抽出手段と、検索元画像の検索対象となる複数の登録済画像を記憶する記憶手段と、前記入力手段で入力された検索元画像から前記抽出手段で抽出した画像特徴に基づいて前記複数の登録済画像の中から当該検索元画像に類似する画像を検索し、検索結果画像を取得する検索手段と、前記検索手段により取得された検索結果画像が複数の場合に、複数の検索結果画像間で差異する領域を差異領域とし、当該複数の検索結果画像の差異領域と前記検索元画像とを比較する比較手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
以上の構成によれば、本発明では、検索元の画像に類似する登録画像を検索する際、その検索精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態に係る画像処理装置のソフトウェア構成を示すブロック図。
【図３】第１の実施形態に係る画像処理装置における画像登録処理のフローチャート。
【図４】第１の実施形態において画像特徴量データベースの登録形式を示す概略図。
【図５】第１の実施形態に係る画像処理装置における画像検索処理のフローチャート。
【図６】第１の実施形態において類似画像が複数ある場合の差異領域の推定手法を説明する図。
【図７】第２の実施形態に係る画像処理装置における画像登録処理のフローチャート。
【図８】第２の実施形態において画像特徴量データベースおよび差異領域情報データベースの登録形式を示す概略図。
【図９】第２の実施形態に係る画像処理装置における画像検索処理のフローチャート。
【図１０】第２の実施形態に係る画像処理装置における画像削除処理のフローチャート。
【図１１】第３の実施形態に係る画像処理装置における画像登録処理のフローチャート。
【図１２】第３の実施形態において画像特徴量データベースおよび差異領域情報データベースの登録形式を示す概略図。
【図１３】第３の実施形態に係る画像処理装置における画像検索処理のフローチャート。
【図１４】第３の実施形態に係る画像処理装置における画像削除処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［第１の実施形態］
以下、本発明の第１の実施形態の詳細について図面を参照しつつ説明する。本実施形態では、画像の一部のみが変更された複数の画像がデータベースに登録されていて、その中から検索元画像に最も類似しる画像を検索するケースとして、以下のようなケースを想定する。すなわち、複数店舗を持つ店の広告を印刷する際、店名と電話番号のみを変更した複数種類のチラシを印刷することがある。また、同じようなイベントを複数回行う場合には、日付のみを変更した複数種類のチラシを印刷することがある。これらのチラシの元データをデータベースに登録しておき、手元にある印刷されたチラシから元のデータを探すようなケースである。
【００１３】
そこで、本実施形態では、ドキュメントを作成したソフトウェアから印刷をする際にラスタライズして画像としたものが登録用画像としてデータベースに複数登録されているような状況を想定する。また、検索元画像としては、登録用画像のいずれかを印刷した紙をカメラで撮影した画像を想定する。
【００１４】
まず、本実施形態の画像処理装置のハードウェア構成について、図１のブロック図を参照して説明する。本実施形態の画像処理装置は、サーバ装置やクライアント装置により構成される。サーバ装置やクライアント装置はそれぞれ単一のコンピュータ装置で実現してもよいし、必要に応じた複数のコンピュータ装置に各機能を分散して実現するようにしてもよい。複数のコンピュータ装置で構成される場合は、互いに通信可能なようにＬｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＡＮ）などで接続されている。コンピュータ装置は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）やワークステーション（ＷＳ）等の情報処理装置によって実現することができる。
【００１５】
図１において、ＣＰＵ１０１はコンピュータ装置１００全体を制御するＣｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔである。ＲＯＭ１０２は、変更を必要としないプログラムやパラメータを格納するＲｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙである。ＲＡＭ１０３は、外部装置などから供給されるプログラムやデータを一時記憶するＲａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙである。外部記憶装置１０４は、コンピュータ装置１００に固定して設置されたハードディスクやメモリカードなどの記憶装置である。なお、外部記憶装置１０４は、コンピュータ装置１００から着脱可能なフレキシブルディスク（ＦＤ）やＣｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ（ＣＤ）等の光ディスク、磁気や光カード、ＩＣカード、メモリカードなどを含んでもよい。入力デバイスインターフェイス１０５はユーザの操作を受け、データを入力するポインティングデバイスやキーボードなどの入力デバイス１０９とのインターフェイスである。
【００１６】
出力デバイスインターフェイス１０６は、コンピュータ装置１００の保持するデータや供給されたデータを表示するためのモニタ１１０とのインターフェイスである。通信インターフェイス１０７はインターネットなどのネットワーク回線１１１や、デジタルカメラ１１２，デジタルビデオカメラ１１３，スマートフォン１１４などに接続するための通信インターフェイスである。システムバス１０８は、１０１から１０７の各ユニットを通信可能に接続する伝送路である。後述する本実施形態の各フローチャートの処理等は、ＲＯＭ１０２等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されたプログラムをＣＰＵ１０１が実行することにより実行される。
【００１７】
図２は、本実施形態に係る画像処理装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。同図において、登録用画像入力部２０１は、比較元画像（検索元画像）および比較先画像（登録画像）の入力を行う。検索元画像入力部２０５は、検索元となる画像（検索元画像）の入力を行う。
【００１８】
画像特徴量抽出部２０２は、登録用画像もしくは検索元画像から画像特徴量を抽出する。画像特徴量抽出部２０２は、各画像から局所特徴点を抽出する特徴点抽出手段、および抽出した局所特徴点について局所特徴を抽出する特徴抽出手段としての機能を有する。登録部２０３は、登録用画像の画像特徴量を記憶部２０４に登録する。記憶部２０４は処理中のデータを記憶するメモリ、ＨＤＤ等である。
【００１９】
検索部２０６は、検索元画像の画像特徴量を検索元とし、すでに登録されている画像（登録済画像）の画像特徴量との比較を行い、類似画像を検索する。差異領域推定部２０７は、所定類似度以上の検索結果が複数存在するとき、それらを比較し、差異のある領域（差異領域）を推定する。差異領域比較部２０８は、検索元画像と検索結果画像の差異領域とを比較し、結果出力部２０９は検索結果である画像情報を後段の処理のために対応する機能部へと出力したり、検索結果の画像情報を表示部に表示したりする。
【００２０】
削除用画像指定部２１０は検索対象から削除したい画像を指定し、削除部２１１は指定された画像の画像特徴量を記憶部２０４から削除する。なお、これら各構成は、不図示のＣＰＵ１０１により統括的に制御されている。
【００２１】
図３は、本実施形態に係る画像処理装置における画像登録処理手順の一例を示すフローチャートである。同図において、まずステップＳ３０１では、登録用画像入力部２０１により登録用画像を読み込む。ステップＳ３０２では、画像特徴量抽出部２０２が、読み込んだ登録用画像の画像特徴を抽出する。まず、画像特徴量抽出部２０２は、画像の回転があってもロバスト（ｒｏｂｕｓｔ）に抽出されるような局所的な特徴点（局所特徴点）を抽出する。この局所特徴点の抽出方法として、ここではＨａｒｒｉｓ作用素を用いる（非特許文献１）。
【００２２】
具体的には、Ｈａｒｒｉｓ作用素を作用させて得られた出力画像Ｈ上の画素について、当該画素及び当該画素の８近傍にある画素（合計９画素）の画素値を調べる。そして、当該画素が局所極大になる（当該９画素の中で当該画素の画素値が最大になる）点を局所特徴点として抽出する。ここで、当該画素が局所極大になったときでも、当該画素の値がしきい値以下の場合には局所特徴点として抽出しないようにする。なお、局所特徴点を抽出可能な方法であれば、上述のＨａｒｒｉｓ作用素による特徴点抽出方法に限らず、どのような特徴点抽出方法でも適用可能である。
【００２３】
そして、画像特徴量抽出部２０２は、抽出した局所特徴点の特徴量（局所特徴）を算出する。局所特徴としては、ＳＩＦＴ、ＳＵＲＦ、ＦＡＳＴ等の公知の技術を利用することができる。そして、ステップＳ３０３において、登録部２０３は、抽出した画像特徴を該画像と紐づけて画像特徴量データベースに登録する。すなわち、登録部２０３は、登録用画像に対して画像ＩＤを割り振り、特徴点の数を登録する。そして、特徴点の数の分の特徴点の位置（座標）、その特徴点に対応する特徴量を登録する。図４は、本実施形態における画像特徴量データベースにおける登録形式を概略的に示す図である。なお、図４に示す形式は本実施形態の一例を示すものであり、本発明はこれに限定されるものではない。
【００２４】
図５は、本実施形態の画像処理装置における画像検索処理手順の一例を示すフローチャートである。同図において、まずステップＳ５０１にて、検索元画像入力部２０５は、検索元画像を読み込む。検索元画像の入力方法としては、カメラと画像処理装置とを有線、または無線で接続することによりカメラで撮影された画像を読み込む方法や、画像処理装置の格納手段（記憶部２０４）に保存されている画像の中から選択する方法などがある。次に、ステップＳ５０２では、画像特徴量抽出部２０２が、登録用画像のときと同じように、入力された検索元画像の画像特徴量を抽出する。
【００２５】
ステップＳ５０３では、検索部２０６が、登録済画像の中から入力された検索元画像に類似する画像を検索する。類似画像検索には、特許文献１に記載されている投票方式のような公知の技術を利用すればよい。すなわち、検索元画像から抽出された特徴点ごとに、その特徴点の画像特徴量に予め定めた閾値以上類似する特徴点が存在する画像に投票をする。特徴点ごとに１票を投票してもよいし、その画像特徴量の類似度、もしくは距離をもとに、重みを付けて投票してもよい。投票方式により得られた投票数を正規化して類似度を得る。この正規化は、投票数を検索元画像や登録済み画像の画像特徴量数等で割ることにより行う。
【００２６】
ステップＳ５０４では、検索部２０６が、閾値以上の類似度となる登録済画像（検索結果画像）が存在するか否かを判断する。ステップＳ５０４での判断の結果、検索結果画像が無かった場合は、処理をステップＳ５０５に進めて、検索結果（検索結果画像）は無かったとして処理を終了する。なお、このとき、再度検索元画像の入力を促すような処理を行ってもよい。ステップＳ５０４において、検索結果画像が１つだった場合には、処理をステップＳ５０６に進めて、結果が一意に決まったとして、その結果を出力し、処理を終了する。一方、ステップＳ５０４で、検索結果として、検索結果画像が２つ以上だった場合には、処理をステップＳ５０７に進める。
【００２７】
ステップＳ５０７では、差異領域推定部２０７が、検索結果画像同士を比較し、差異領域を推定する。その際、画像が２つである場合にはそれら２つの画像同士を比較して差異領域を推定するが、画像が３つ以上の場合には、それら画像を２つずつ比較し、それらを統合して差異がある領域を差異領域として推定する。
【００２８】
図６は、検索結果画像が複数ある場合に、差異領域の推定の手法を説明する図であり、同図（Ａ）では、検索結果画像として、画像Ａ、Ｂ、Ｃの３つの画像がある場合について示している。このようなケースでは、画像Ａと画像Ｂ、画像Ａと画像Ｃ、画像Ｂと画像Ｃをそれぞれ比較してそれぞれの差異領域６０１〜６０３を推定する。なお、図６（Ａ）の画像Ｂと画像Ｃとの比較で示すように、推定される差異領域が複数の領域として存在する場合がある。このような場合には、図６（Ｂ）で示すように、これら領域を１つの差異領域６０４に統合してもよい。差異領域推定部２０７は、２つの画像ごとに求めた差異領域の論理和を、画像Ａ〜Ｃの差異領域６０５として推定する。
【００２９】
ここで、本実施形態における差異領域を推定する処理の詳細について説明する。本実施形態では、２つの画像を重ね合わせて画素ごとに画素値の差を取り、その差の絶対値が０（または０に近い所定値）よりも大きい画素が差異のある画素として特定される。そして、特定された画素を含むように矩形で囲うことにより、差異領域とする。なお、差異領域の形状は矩形ではなく多角形や不定形でもよく、差異がある個所同士が離れているときは別々の差異領域としてもよい。また、登録されている画像同士の位置ずれや回転等が発生する状況の場合は、特許文献２に記載されているＲＡＮＳＡＣを用いて位置合わせを行った上で、差異領域を推定するようにしてもよい。
【００３０】
図５の説明に戻ると、ステップＳ５０８では、差異領域比較部２０８が、検索元画像とステップＳ５０４で求められた検索結果画像との比較を行う。この比較においても、前述の投票方式を用いればよい。ステップＳ５０３での投票と異なるのは、検索元画像から抽出された各特徴点の画像特徴量に予め定めた閾値以上類似する特徴点が「差異領域内に存在すれば」投票するということである。この投票により、検索元画像に真に類似する登録済画像への投票のみが多くなり、それ以外の画像への投票は少なくなり、大きな差が付く。例えば、本実施形態が想定するようなケースでは、検索元画像の元データに対して投票が多くなるようなる。そして、投票方式により得られた投票数を正規化して類似度を得る。この正規化は、差異領域の画像特徴量数が最も大きい数等で割ることにより行う。
【００３１】
次に、ステップＳ５０９では、差異領域比較部２０８が、検索結果画像が存在するか否かを判断する。検索結果画像が無かった判断された場合は、処理をステップＳ５０５に進めて、元画像に類似する画像は無かったとして処理を終了する。その際、再度検索元画像の入力を促すような処理を行ってもよい。ステップＳ５０９で、検索結果画像が１つと判断された場合は、ステップＳ５０６に進む。この場合は、結果が一意に決まったとして、結果出力部２０９は、その結果を出力し、処理を終了する。
【００３２】
ステップＳ５０９で、検索結果画像が２つ以上と判断された場合は、ステップＳ５１０に進む。ステップＳ５１０では、結果出力部２０９が、複数の結果を表示部に表示し、ユーザによる選択を促す。ステップＳ５１１で、結果出力部２０９は、ユーザにより画像が選択されなかった場合（ＮＯ）、処理をステップＳ５０５に進めて、元画像に類似する画像は無かったとして、処理を終了する。その際、再度検索元画像の入力を促すような処理を行ってもよい。また、ステップＳ５１１で、ユーザにより選択された場合（ＹＥＳ）は、ステップＳ５０６に進み、結果出力部２０９は検索結果を出力し、処理を終了する。
【００３３】
なお、画像特徴量データベースに登録されている登録済画像（検索対象）から画像を削除する際は、削除用画像指定部２１０が図４の画像特徴量データベースの該当する画像ＩＤを指定し、削除部２１１が指定されたＩＤの行を削除する。
【００３４】
以上、本実施形態によれば、画像特徴量を用いて類似画像を検索した際、類似する画像が複数見つかった場合、類似すると判断された画像同士を比較することで差異のある領域を推定する。そして、元画像とこれに類似する複数の画像とを、差異領域に基づいて比較することにより、これら複数の画像との類似性に差が生じ、元画像データに真に類似する画像を検索することが可能となる。
【００３５】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態は、画像を登録する際に既に登録されている画像から類似する画像を検索し、類似する画像が存在する場合には、その画像との差異領域を推定し、差異領域情報も併せて登録しておくものである。そして、検索元画像からの検索を行った際、複数の登録済画像が元画像に類似すると判断されたときには、予め登録されている差異領域の情報に基づいて検索元画像との比較を行うものである。このような構成によって、本実施形態では、検索時の処理負担を軽くすることができ、検索元画像を指定してから結果が表示されるまでの時間を短くすることができる。以下、本実施形態の詳細について説明するが、第１の実施形態で既に説明をした構成については、同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００３６】
本実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成、ソフトウェア構成は第１の実施形態と同様であるが、一部の機能部で、その処理が第１の実施形態とは異なる。本実施形態に係る検索部２０６は、第１の実施形態の機能に加えて、登録用画像の画像特徴量を検索元として登録済画像の画像特徴量との比較を行い、類似する画像を検索する機能を有する。また、所定類似度以上の登録済画像が存在するとき、差異領域推定部２０７は、検索された登録済画像と登録用画像とを比較し、差異領域を推定する。そして、登録部２０３は、登録用画像の画像特徴量と併せて差異領域の情報を記憶部２０４に記憶する。差異領域比較部２０８は、検索結果の差異領域情報を記憶部２０４から取得し、所定類似度以上の登録済画像と検索元画像とを再度比較する。
【００３７】
また、画像特徴量データベースに登録されている登録済画像（検索対象）から画像を削除する際は、第１の実施形態と同様に、削除用画像指定部２１０が画像特徴量データベースの該当する画像ＩＤを指定し、削除部２１１が指定されたＩＤの行を削除する。本実施形態の削除部２１１は、検索対象から削除する画像の画像特徴量と関連する差異領域の情報を記憶部２０４から削除する。
【００３８】
図８は、本実施形態に係る画像処理装置に用いられる画像特徴量データベースおよび差異領域情報データベースにおける登録形式を概略的に示す図である。図８（Ａ）は本実施形態に係る画像特徴量データベースを示しており、第１の実施形態の図４と比較すると、差異領域ＩＤの項目が追加されている。本実施形態では、登録済画像同士で類似する画像が無い場合には、差異領域ＩＤに「０」を登録される。また、登録済画像同士で類似する画像がある場合は、差異領域情報を図８（Ｂ）に示すような差異領域情報データベースに登録し、そのときの差異領域ＩＤを画像特徴量データベースの差異領域ＩＤに登録する。図８（Ｂ）に示すように、差異領域情報データベースには、差異領域情報として、対象となる複数の画像ＩＤと、それらの画像間の差異領域の左上座標、領域の幅、高さ等を登録する。差異領域は、例えば図６（Ａ）では、６０５として示されている領域である。
【００３９】
図７は、本実施形態に係る画像処理装置における画像登録処理手順の一例を示すフローチャートである。同図において、ステップＳ７０１、Ｓ７０２は、第１の実施形態における図３のステップＳ３０１、Ｓ３０２と同様である。また、ステップＳ７０３では、登録用画像を元画像とし、これに類似する画像を登録済画像から検索するが、その処理は図５のステップＳ５０３と同様である。
【００４０】
次に、ステップＳ７０４において、検索部２０６は、ステップＳ７０３における検索の結果、閾値以上の類似度となる登録済画像（検索結果画像）が存在するか否かを判断する。そして、検索結果画像が無かった場合（ＮＯ）は、処理をステップＳ７０９に進め、登録部２０３は、登録用画像の画像特徴量を該画像と紐づけて、図８（Ａ）のように画像特徴量データベースに登録する。本実施形態の画像特徴量データベースでは、差異領域ＩＤの項目が追加されているが、検索結果画像が無かった場合には、差異領域ＩＤとして「０」を記憶する。なお、この「０」は、他に類似している画像が無いという意味で用いているだけであり、その他の値等を用いてもよい。また、図８に示す形式は、本実施形態の一例を示すものであり、本発明はこれに限定されるものではない。
【００４１】
ステップＳ７０４において、検索結果画像があった場合（ＹＥＳ）は、ステップＳ７０５に進む。ステップＳ７０５では、差異領域推定部２０７が、検索結果画像に紐づけられている差異領域ＩＤを取得する。検索結果画像の数が複数である場合は、すべての検索結果画像の差異領域ＩＤを取得する。ステップＳ７０６では、差異領域推定部２０７が、検索結果画像の数が１つで、かつ、その差異領域ＩＤが「０」であるか否かを判断し、ＹＥＳの場合は処理をステップＳ７０７に進め、それ以外（ＮＯ）のときは処理をステップＳ７１０に進める。
【００４２】
ステップＳ７０７では、登録用画像と検索結果画像とを比較し、それらの差異領域を推定する。その推定方法は、第１の実施形態の図５のステップＳ５０７と同様である。そして、ステップＳ７０８で、登録部２０３は、登録用画像と検索結果画像との差異領域情報を図８（Ｂ）のように差異領域情報データベースに登録する。このステップＳ７０８では、推定された差異領域の数だけ新たに差異領域ＩＤを割り振り、差異領域情報を登録する。ここでは、各差異領域の位置、サイズを特定するための情報として、左上座標、領域の幅、高さを登録する。また、この差異領域を推測する元となった画像数及びその画像ＩＤを登録する。
【００４３】
続いて、ステップＳ７０９では、登録部２０３が、登録用画像の画像特徴量を該画像と紐づけて図８（Ａ）のように画像特徴量データベースに登録する。このとき、ステップＳ７０８で割り振られた差異領域ＩＤを登録する。また、検索結果画像についても、差異領域ＩＤを、ステップＳ７０８で割り振られた差異領域ＩＤに変更して登録する。
【００４４】
一方、ステップＳ７０６でＮＯと判断された場合は、ステップＳ７１０において、差異領域推定部２０７が、登録用画像とステップＳ７０５で得られた差異領域ＩＤに関連付けられている画像ＩＤの画像すべてとを比較し、それらの差異領域を推定する。その推定方法は、第１の実施形態の図５のステップＳ５０７と同様である。すなわち、２つの画像の組合せそれぞれで差異領域を推定し、得られた差異領域の論理和をとって最終的な差異領域とする。
【００４５】
ステップＳ７１１では、差異領域比較部２０８が、ステップＳ７１０で推定された差異領域と元の差異領域情報が同じであるかを判断する。ステップＳ７１１で同じと判断された場合（ＹＥＳ）は処理をステップＳ７１３に進め、異なると判断された場合（ＮＯ）は処理をステップＳ７１２に進める。
【００４６】
ステップＳ７１２において、登録部２０３は、ステップＳ７０５で取得した差異領域ＩＤに関連付けられた差異領域数、差異領域の位置を更新して登録する。また、ステップＳ７０５で取得した差異領域ＩＤが複数だった場合は、それら複数の差異領域ＩＤに登録されている画像ＩＤを１つの差異領域ＩＤにまとめて登録した上で、新たな差異領域情報に更新する。また、まとめられる前の各差異領域ＩＤに登録されていた画像ＩＤの画像特徴量データベースにおける差異領域ＩＤを、まとめた新たな差異領域ＩＤに変更する。そして、削除部２１１は、まとめられて不要になった差異領域ＩＤの行を削除する。
【００４７】
ステップＳ７１３では、登録部２０３が、登録用画像に新たな画像ＩＤを割り振るとともに、差異領域情報データベースに新たに登録された差異領域ＩＤに登録用画像の画像ＩＤを追加登録する。更に、画像数をインクリメントして登録する。
【００４８】
ステップＳ７０９では、登録部２０３が、登録用画像の画像特徴量を該画像と紐づけて図８（Ａ）のように画像特徴量データベースに記憶する。また、検索結果画像について、画像特徴量データベースにおける差異領域ＩＤを、ステップＳ７１３で設定した差異領域ＩＤに変更して登録する。
【００４９】
図９は、本実施形態に係る画像処理装置における画像検索処理手順の一例を示すフローチャートである。同図において、ステップＳ９０１からステップＳ９０６は、第１の実施形態における図５のステップＳ５０１からステップＳ５０６と同様である。ステップＳ９０７では、差異領域推定部２０７が、複数の検索結果画像の差異領域ＩＤを画像特徴量データベースから取得する。そして、ステップＳ９０８で、差異領域推定部２０７が、複数の検索結果画像の差異領域ＩＤが同じであるかを判断し、同じである場合には処理をステップＳ９１１に進め、異なる場合には処理をステップＳ９０９に進める。
【００５０】
ステップＳ９０９では、差異領域推定部２０７が、複数の検索結果画像間の差異領域を推定する。その推定方法は、第１の実施形態の図５のステップＳ５０７と同様である。そして、ステップＳ９１０において、登録部２０３は、新しく推定した差異領域の情報で差異領域情報データベースを更新する。すなわち、複数の差異領域ＩＤに登録されている画像ＩＤを１つの差異領域ＩＤにまとめて登録し、まとめられる前の各差異領域ＩＤに登録されていた画像ＩＤの画像特徴量データベースにおける差異領域ＩＤを、まとめた後の新たな差異領域ＩＤに変更する。そして、削除部２１１は、まとめられて不要になった差異領域ＩＤの行を削除する。
【００５１】
このように、本実施形態の画像検索処理では、画像特徴量データベース及び差異領域情報データベースの情報を適宜更新しておくことで、次回以降の検索時に同じ検索結果が得られたとき、ステップＳ９０９、Ｓ９１０の処理を省略することが可能となる。すなわち、検索時の処理の一部が省略され、検索時間を削減することができる。ただし、検索元画像の取得方法によっては、検索元画像の画質や画角などの特性が大きく変わることがあり、ステップＳ９１０の差異領域情報の更新は行わない方がよいこともある。そのような場合は、本処理フローからステップＳ９１０を削除すればよい。ステップＳ９１１からステップＳ９１４は、第１の実施形態における図５のステップＳ５０８からステップＳ５１１と同様である。
【００５２】
図１０は、本実施形態に係る画像処理装置における画像削除処理手順の一例を示すフローチャートである。この画像削除処理は、ユーザからの登録済画像の削除の指示等を受けて実行されるものである。図１０において、ステップＳ１００１では、削除用画像指定部２１０は、削除する登録済画像の画像ＩＤ（削除用画像ＩＤ）を受け取る。続いて、ステップＳ１００２において、削除用画像指定部２１０は、図８（Ａ）の画像特徴量データベースを参照し、削除用画像ＩＤに関連付けられている差異領域ＩＤを取得する。ステップＳ１００３において、削除用画像指定部２１０は、ステップＳ１００２で取得した差異領域ＩＤが「０」であるかを判断し、「０」のとき（ＹＥＳ）は処理をステップＳ１００９に進め、「０」以外のとき（ＮＯ）は処理をステップＳ１００４に進める。
【００５３】
ステップＳ１００４において、削除用画像指定部２１０は、差異領域情報データベースを参照し、差異領域ＩＤに登録されている画像の数を取得する。そして、その画像数が「３」以上のときはステップＳ１００５に進み、「２」のときはステップＳ１００６に進む。
【００５４】
ステップＳ１００５では、削除部２１１が、差異領域情報データベースから取得した差異領域ＩＤに登録されている削除用画像ＩＤの情報を削除し、画像数をデクリメントして登録する。また、ステップＳ１００９では、削除部２１１が、画像特徴量データベースから削除用画像ＩＤの行を削除し、処理を終了する。
【００５５】
一方、ステップＳ１００６では、削除用画像指定部２１０が、取得した差異領域ＩＤに登録されている削除用画像ＩＤ以外の画像ＩＤを取得する。そして、ステップＳ１００７で、削除部２１１が、画像特徴量データベースにおいて、ステップＳ１００６で取得した画像ＩＤの差異領域ＩＤを「０」に変更する。その後、ステップＳ１００８で、削除部２１１が、差異領域情報データベースからステップＳ１００２で取得した差異領域ＩＤの行を削除する。そして、ステップＳ１００９において、削除部２１１が、画像特徴量データベースから削除用画像ＩＤの行を削除し、処理を終了する。
【００５６】
以上、本実施形態によれば、画像を登録する際にすでに登録されている画像から類似する画像を検索する。そして、類似する画像が存在する場合は、その画像と差異のある領域を推定し、差異領域情報も併せて登録しておく。そして、検索元画像からの検索を行った際に複数の検索結果画像が得られた場合に、それら複数の画像の差異領域情報が登録されていれば、その情報を元に、その差異領域について検索元画像と検索結果画像との比較を行う。本実施形態では、検索時の処理負担を軽くすることができ、検索元画像を指定してからその検索結果が得られるまでの時間を短くすることができる。
【００５７】
［第２の実施形態の変形例］
上述の第２の実施形態では、登録用画像として、ドキュメントを作成したソフトウェアから印刷をする際にラスタライズして画像としたものを想定している。したがって、あるドキュメントの一部分のみを変更した複数種類のドキュメントを印刷した場合の登録用画像は、画像サイズも回転角度も同じになる。そのような複数の画像を登録するときに、それらの画像の差異領域情報を差異領域データベースに登録する。図８は、このようなケースを想定したときのデータベースの一例である。
【００５８】
一方、登録用画像ごとに画像サイズが異なっていたり、回転角度が異なっていたりする場合には、類似する画像としては扱わず、別々の画像として扱う。すなわち、複数の登録用画像同士で、画像サイズが変わったり、回転角度が変わったりするようなユースケースでは、画像ごとに対応する差異領域を登録するようなデータベースを用いるようにすればよい。
【００５９】
より具体的に説明すると、新規に画像を登録する際、登録済画像に類似する画像が無い場合は、画像特徴量データベースに登録用画像を登録し、差異領域ＩＤに「０」を登録すし、差異領域情報データベースには登録をしない。これは、図８（Ａ）で画像ＩＤ「４」の画像を登録したような状態になる。すなわち、画像ＩＤ「４」の画像の差異領域ＩＤは「０」であり、差異領域情報データベースには画像ＩＤ「４」の画像の情報は登録されていない。
【００６０】
新規に画像を登録する際、登録済画像の中に類似する画像が１つだけある場合は、画像特徴量データベースのその類似画像の画像ＩＤの差異領域ＩＤには「０」が登録されており、その類似画像の情報は差異領域情報データベースには登録されていない。この場合は、差異領域情報データベースに新たな行を追加し、新たに発行した差異領域ＩＤに関連付けて、登録用画像と類似する登録済画像との差異領域情報をその差異領域数と併せて登録する。また、画像数には「２」を登録し、登録用画像の画像ＩＤと類似する登録済画像の画像ＩＤを登録する。そして、画像特徴量データベースに登録用画像を差異領域ＩＤとともに登録する。また、「０」が登録されていた類似画像の画像ＩＤの差異領域ＩＤを更新して登録する。
【００６１】
新規に画像を登録する際、登録済画像に類似する画像が２つ以上ある場合は、類似する画像同士の差異領域情報が差異領域情報データベースに登録されている。この場合は、類似する複数の登録済画像と登録用画像との差異領域情報を推定しなおし、元の差異領域情報を新たに推定した差異領域情報に更新する。類似画像の差異領域情報が複数の差異領域ＩＤにまたがっている場合は、それら複数の差異領域ＩＤに登録されている画像ＩＤを１つの差異領域ＩＤにまとめ、それ以外の差異領域ＩＤの行は削除する。更に、登録用画像の画像ＩＤを登録し、画像数はインクリメントして登録する。また、画像特徴量データベースに登録用画像を差異領域ＩＤとともに登録する。
【００６２】
以上の構成により、登録用画像ごとに画像サイズが異なっていたり、回転角度が異なっていたりする場合にも、画像の差異領域情報を差異領域データベースに登録しておくことができ、検索時の処理負担を軽くすることが可能になる。
【００６３】
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態は、登録済画像間で共通する領域（共通領域）の特徴量をデータベースに登録しておき、その情報を用いて検索元画像からの検索を行う。登録済画像に対して登録されているすべての特徴量を用いるのではなく、共通領域の特徴量のみを用いた検索とすることで、検索時の処理負担を更に軽くすることができる。そして、検索の結果、複数の検索結果画像が得られた場合には、第２の実施形態と同様に差異領域について検索元画像と検索結果画像との比較を行う。以下、本実施形態の詳細について説明するが、第１、第２の実施形態で既に説明をした構成については、同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００６４】
本実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成、ソフトウェア構成は第１、第２の実施形態と同様であるが、一部の機能部で、その処理が第１、第２の実施形態とは異なる。本実施形態に係る登録部２０３は、第２の実施形態の機能に加えて、差異領域情報データベースに登録済画像間の共通領域の画像特徴量を登録する機能を有する。また、検索部２０６は、差異領域情報データベースに登録されている共通領域の特徴量を用いて類似画像を検索する。
【００６５】
図１２は、本実施形態に係る画像処理装置に用いられる画像特徴量データベースおよび差異領域情報データベースにおける登録形式を概略的に示す図である。図１２（Ａ）の画像特徴量データベースは第２の実施形態と同様である。一方、図１２（Ｂ）の差異領域情報データベースは、第２の実施形態と比べて、特徴点数、特徴点、特徴量の各項目が追加されている。特徴点数、特徴点、特徴量の各項目には、対象となる画像間の共通領域に含まれる特徴点および特徴量が登録される。また、本実施形態では、第２の実施形態と異なり、登録用画像がどの登録済画像とも類似していない場合にも、差異領域情報データベースに登録する。その際は、差異領域数を「０」とし、その登録用画像のすべての特徴点、特徴量を登録する。その後、その登録した画像と類似した画像を新たに登録用画像として登録する際には、差異領域情報データベースに登録されている特徴点、特徴量の情報から差異領域内に存在する特徴点、特徴量を削除する。これによって、共通領域にある特徴点、特徴量のみが登録される状態にする。
【００６６】
より具体的に説明すると、新規に画像を登録する際、登録済画像に類似する画像が無い場合は、画像特徴量データベースに登録用画像を登録し、更に、差異領域情報データベースにも登録する。その際、差異領域情報データベースの差異領域数には「０」を登録する。すなわち、図１２（Ａ）、（Ｂ）において画像ＩＤ「４」の画像を登録したような状態になる。画像ＩＤ「４」の画像の差異領域ＩＤは「３」であり、差異領域情報データベースにおいて、差異領域ＩＤ「４」の差異領域数は「０」である。
【００６７】
また、登録済画像に類似する画像を登録用画像として新規に登録する場合は、類似する複数の登録済画像と登録用画像との間の差異領域を推定し直し、元の差異領域情報を新たに推定した差異領域情報に更新する。類似する登録済画像の差異領域情報が複数の差異領域ＩＤにまたがっている場合は、それら複数の差異領域ＩＤに登録されている画像ＩＤを１つの差異領域ＩＤにまとめ、それ以外の差異領域ＩＤの行は削除する。そして、推定し直して得られた差異領域内に存在する特徴点、特徴量を削除することによって、共通領域にある特徴点、特徴量のみを残す。また、登録用画像の画像ＩＤを登録し、画像数はインクリメントして登録する。更に、画像特徴量データベースに登録用画像を差異領域ＩＤとともに登録する。
【００６８】
図１１は、第３の実施形態に係る画像処理装置における画像登録処理手順の一例を示すフローチャートである。同図において、ステップＳ１１０１、Ｓ１１０２は、第１の実施形態におけるステップＳ３０１、Ｓ３０２と同様である。ステップＳ１１０３では、検索部２０６が、差異領域データベースに登録されている特徴量を用いた類似画像検索を行う。その検索方法は、第１の実施形態のステップＳ５０３と同様であるが、本実施形態の場合には、検索結果として差異領域ＩＤが得られる。
【００６９】
ステップＳ１１０４では、検索部２０６が、閾値以上の類似度になった差異領域ＩＤ（検索結果差異領域ＩＤ）の数を判断する。検索結果差異領域ＩＤの数が「０個」の場合はステップＳ１１０５に進み、「１個」の場合はステップＳ１１０７に進み、「２個以上」の場合はステップＳ１１１１に進む。
【００７０】
ステップＳ１１０５で、登録部２０３は、登録用画像の画像特徴量を図１２（Ｂ）のように差異領域情報データベースに登録する。このステップＳ１１０５では、新たに差異領域ＩＤを割り振った上で、差異領域数、画像数にはそれぞれ「０」、「１」を登録する。また、新たな画像ＩＤを割り振り、画像ＩＤ１の項にその画像ＩＤを登録する。更に、当力用画像から抽出された特徴点数、および各特徴量を登録する。
【００７１】
続いて、ステップＳ１１０６では、登録部２０３は、登録用画像の画像特徴量を図１２（Ａ）のように画像特徴量データベースに登録し、処理を終了する。図１２（Ａ）において、画像ＩＤおよび差異領域ＩＤの項には、ステップＳ１１０５で割り振った画像ＩＤ、差異領域ＩＤを登録する。特徴点数、各特徴点の座標、各特徴量は、第１の実施形態と同様に登録する。
【００７２】
検索結果差異領域ＩＤの数が「１個」の場合には、ステップＳ１１０７において、検索結果差異領域ＩＤに紐づけられている画像数を判断し、それが「１枚」であれば処理をステップＳ１１０８に進め、「２枚以上」の場合はステップＳ１１１１に進める。
【００７３】
ステップＳ１１０８では、差異領域推定部２０７が、登録用画像と検索結果差異領域ＩＤに紐づけられている１枚の画像とを比較し、それらの差異領域を推定する。その推定方法は、第１の実施形態の図５のステップＳ５０７と同様である。そして、ステップＳ１１０９において、登録部２０３は、差異領域情報を図１２（Ｂ）のように差異領域情報データベースにステップＳ１１０８で推定した差異領域情報を登録する。また、画像数の項を「２」に変更登録し、新たに割り振った画像ＩＤを画像ＩＤ２の項に追加登録する。その後、ステップＳ１１１０において、削除部２１１は、差異領域内の特徴点とそれに対応する特徴量を削除し、削除した分だけ特徴点数を減らして更新する。そして、ステップＳ１１０６に進む。
【００７４】
検索結果差異領域ＩＤに紐づけられている画像数が「２枚以上」の場合、ステップＳ１１１１において、差異領域推定部２０７は、登録用画像と検索結果に紐付けられた画像間の共通領域とを比較し、それらの差異領域を推定する。その推定方法は、第１の実施形態の図５のステップＳ５０７と同様である。続くステップＳ１１１２では、差異領域推定部２０７が、ステップＳ１１１１で推定した差異領域が元の差異領域と同じであるかを判断し、同じであれば処理をステップＳ１１０６に進め、異なっていれば処理をステップＳ１１１３に進める。
【００７５】
ステップＳ１１１３では、登録部２０３が、ステップＳ１１１１で推定した差異領域情報に更新する。そして、ステップＳ１１１０に進み、新たに推定した差異領域内の特徴点とそれに対応する特徴量を削除することにより、共通領域における特徴点数と特徴量とを更新する。その後、ステップＳ１１０６に進む。
【００７６】
ステップＳ１１０４で検索結果差異領域ＩＤの数が「２個以上」と判断された場合、ステップＳ１１１４において、差異領域推定部２０７は、複数の差異領域の論理和を求める。そして、続くステップＳ１１１５で、登録部２０３がその差異領域情報で差異領域情報データベースを更新する。すなわち、複数の差異領域ＩＤに登録されている画像ＩＤを１つの差異領域ＩＤにまとめて登録し、まとめられて不要となった差異領域ＩＤの行は削除部２１１により削除する。そして、ステップＳ１１１６で、差異領域内の特徴点とそれに対応する特徴量を削除し、特徴点数と特徴量とを更新する。その後、ステップＳ１１１１に進み、差異領域推定部２０７は、登録用画像とステップＳ１１１５で求めた差異領域以外の共通領域の画像とを比較し、それらの差異領域を推定する。ステップＳ１１１２以降の処理は、前述の通りである。
【００７７】
図１３は、第３の実施形態に係る画像処理装置における画像検索処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、本実施形態の画像検索処理は、第１の実施形態における図５のフローの一部と本実施形態における図１１のフローの一部とにより構成されたフローになっている。図１３において、ステップＳ１３０１、Ｓ１３０２は、第１の実施形態の図５のステップＳ５０１、Ｓ５０２と同様である。
【００７８】
また、ステップＳ１３０３、Ｓ１３０４は、本実施形態の図１１のステップＳ１１０３、Ｓ１１０４と同様であるが、異なるところがある。図１１では登録用画像に対して差異領域ＩＤを対象に類似画像検索を行っているのに対して、ここでは検索元画像に対して類似画像検索を行っていることである。
【００７９】
ステップＳ１３０５は図５のステップＳ５０５と、ステップＳ１３０６は図１１のステップＳ１１０７と、ステップＳ１３０７は図５のステップＳ５０６とそれぞれ同様である。また、ステップＳ１３０８からステップＳ１３１１は、図５のステップＳ５０８からステップＳ５１１と同様である。ステップＳ１３１２からステップＳ１３１４は、図１１のステップＳ１１１４からステップＳ１１１６と同様である。なお、検索元画像の取得方法によっては、検索元画像の画質や画角などの特性が大きく変わることがあり、第２の実施形態と同様に、ステップＳ１３１３、Ｓ１３１４の差異領域情報の更新は行わない方がよいこともある。そのような場合は、本処理フローからステップＳ１３１３、Ｓ１３１４を削除すればよい。
【００８０】
図１４は、第３の実施形態に係る画像処理装置における画像削除処理手順の一例を示すフローチャートである。同図において、ステップＳ１４０１、Ｓ１４０２は、第２の実施形態における図１０のステップＳ１００１、Ｓ１００２と同様である。
【００８１】
ステップＳ１４０３では、削除用画像指定部２１０が、差異領域情報データベースを参照し、差異領域ＩＤに登録されている画像数を取得する。そして、その画像数が「１」のときは処理をステップＳ１４０４に進め、「２以上」のときはステップＳ１４０５に進める。
【００８２】
ステップＳ１４０４では、削除部２１１が、差異領域情報データベースの該差異領域ＩＤの行を削除する。続くステップＳ１４０５、Ｓ１４０６は、第２の実施形態における図１０のステップＳ１００５、Ｓ１００９と同様である。
【００８３】
以上、本実施形態によれば、差異領域とは異なる領域、すなわち共通領域の特徴量をデータベースに登録しておき、そのデータベースに登録されている情報（差異領域ＩＤ）を対象として検索元画像からの検索を行う。そして、複数の検索結果画像が得られたときには、上述の第２の実施形態と同様にして、差異領域について検索元画像と複数の検索結果画像との比較を行う。これにより、検索時の処理負担を更に軽くすることができ、検索元画像を指定してから検索結果が得られるまでの時間を更に短くすることができる。
【００８４】
［その他の実施形態］
上述の各実施形態では、画像特徴量として、輝度画像から得られるＳＩＦＴやＳＵＲＦを例に挙げたが、色差信号やＲＧＢカラーチャネルでの画像特徴量を用いることも可能である。また、各実施形態で説明したデータベースに、画像特徴量による逆引きインデクスを用意することで、検索元画像の画像特徴量に類似する特徴量を持つ画像を高速に検索することも可能である。また、各実施形態では、登録用画像入力部２０１と検索元画像入力部２０５とは別の機能部として説明したが、同一の機能部が登録用画像と検索元画像の両方を取得、入力するようにしてもよい。
【００８５】
本発明は、上記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。また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用してもよい。本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形（各実施例の有機的な組合せを含む）が可能であり、それらを本発明の範囲から除外するものではない。即ち、上述した各実施例及びその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８６】
２０１  登録用画像入力部
２０２  画像特徴量抽出部
２０３  登録部
２０４  記憶部
２０５  検索元画像入力部
２０６  検索部
２０７  差異領域推定部
２０８  差異領域比較部
２０９  結果出力部
２１０  削除用画像指定部
２１１  削除部
【図１】
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【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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