(57)【要約】【課題】システムの高速化・簡略化を図ること。【解決手段】画像Ａ３０１と画像Ｂ３０２とを合成して得られる合成画像Ｃ３０３の特徴量を生成する画像処理装置であって、画像Ａ３０１の画像特徴量Ａ３１１及び画像Ｂ３０２の画像特徴量Ｂ３１２を抽出する画像特徴量抽出手段と、前記画像特徴量抽出手段で抽出した画像特徴量Ａ３１１及び画像特徴量Ｂ３１２に基づいて、前記合成画像Ｃ３０３の画像特徴量Ｃ３１３を生成する画像特徴情報生成手段３１４と、を備える。【選択図】　図３
2004021317.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像を合成して得られる合成画像の画像特徴情報を生成する画像処理装置であって、
前記複数の画像の各々の画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、
前記画像特徴量抽出手段で抽出した各々の前記画像の画像特徴量に基づいて、前記合成画像の画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像特徴情報生成手段は、前記合成画像を構成する複数の前記画像が重なり合う場合には、相互に重なり合う領域を除いた前記画像の画像特徴量に基づいて、前記画像特徴情報を生成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】
前記画像特徴情報生成手段は、前記合成画像を構成する複数の前記画像が重なり合う場合には、相互に重なり合う領域にある前記画像の画像特徴量と、相互に重なり合わない領域にある前記画像の画像特徴量とに基づいて、前記合成画像を構成する複数の画像の少なくとも１つの前記画像の画像特徴情報を生成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４】
前記画像特徴情報生成手段は、前記合成画像を構成する複数の前記画像が重なり合う場合には、相互に重なり合う領域の一部の前記画像の画像特徴量に基づいて、前記画像特徴情報を生成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５】
前記画像特徴量抽出手段は、前記複数の画像の各々の画像情報のヒストグラムに基づいて、画像特徴量を抽出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６】
前記画像情報は、画素値の所定の範囲を複数の区間に分割したときの、各区間に属する画素値の出現度数に比例する値であることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像特徴量抽出手段は、前記複数の画像の各々の画素値を平均した平均色に基づいて、画像特徴量を抽出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８】
前記画像特徴量抽出手段は、画像を複数の領域に分割したときの、各領域における画像特徴量を抽出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９】
前記領域は、画像を水平方向にＮ分割、垂直方向にＭ分割した領域であることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像特徴情報生成手段は、前記合成画像を水平方向に８の倍数個、垂直方向に８の倍数個に分割した各分割領域の平均色に基づいて、前記合成画像の画像特徴情報を生成することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記合成画像の前記画像特徴情報と、前記合成画像を構成する複数の前記画像の画像データの格納先と、が関連付けて記録された検索情報を作成する作成手段を更に備え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１２】
前記検索情報に基づいて、前記複数の画像を検索する検索手段を更に備えることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記検索手段により検索された前記複数の画像に基づいて、前記合成画像を作成する合成画像作成手段を更に備えることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
複数の画像を合成して得られる合成画像の画像特徴情報を生成する画像処理方法であって、
前記複数の画像の各々の画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出工程と、
前記画像特徴量抽出工程で抽出した各々の前記画像特徴量に基づいて、前記合成画像の画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
前記合成画像の前記画像特徴情報と、前記合成画像を構成する複数の前記画像の画像データの格納先と、が関連付けて記録された検索情報を作成する作成工程を更に含むことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
複数の画像を合成して得られる合成画像の画像特徴情報を生成するために、コンピュータに、
前記複数の画像の各々の画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出工程と、
前記画像特徴量抽出工程で抽出した各々の前記画像の画像特徴量に基づいて、前記合成画像の画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成工程と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
コンピュータに、前記合成画像の前記画像特徴情報と、前記合成画像を構成する複数の前記画像の画像データの格納先と、が関連付けて記録された検索情報を作成する作成工程を実行させることを特徴とする請求項１６に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置及びその方法、プログラムに関し、主に、画像検索などに用いる画像特徴量を生成する画像処理装置、画像処理方法、プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像を検索する方式を大別すると、画像に対応付けた検索情報（キーワードや日付）などのデータを用いる方式と、画像データから算出されるデータ（画像特徴量など）を用いる方式に分けられる。
【０００３】
前者の方式は、画像を検索するというよりはむしろ検索情報をキーとして用いたテキストデータによる検索を行い、その結果の検索情報に対応する画像を目的の画像として結果を得るものである。そのため、検索情報を何らかの手段で画像と別途用意しておく必要がある。多くの場合、これは人手によって行われ、特に付加対象のデータ数が多くなるほどこの人手による作業量は膨大となる。
【０００４】
後者の方式による方式は、多くの場合は計算機により自動化を図ることが可能であるので、前者の方式に比べて人手による作業を削減もしくは完全になくすることができるというメリットがある。この例としては、元の画像の縮小画像を用いる方式、あるいは、ＭＰＥＧ−７（ＩＳＯ／ＩＥＣ　ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１　Ｐａｒｔ　７）等の方式が知られている。
【０００５】
ＩＳＯ／ＩＥＣ　ＣＤ　１５９３８−３　ＩＳＯ／ＩＥＣ　ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１／Ｎ３７０３　ＣＤ　１５９３８−３　ＭＰＥＧ−７　Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ　Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　−　Ｐａｒｔ　３　Ｖｉｓｕａｌ（［ＶＣＤ］）、あるいは、ＩＳＯ／ＩＥＣ　ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１／Ｎ３６７３　ＭＰＥＧ−７　Ｖｉｓｕａｌ　ｐａｒｔ　ｏｆ　ｅＸｐｅｒｉｍｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｍｏｄｅｌ　Ｖｅｒｓｉｏｎ　８．０（［ＶＸＭ８．０］）によれば、このＭＰＥＧ−７方式においては、画像の特徴量に関する記述子（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ）には、次の表１に示すようなカテゴリと、そのカテゴリに属する記述子とが規定されている。
【０００６】
【表１】
2004021317.tif 000003
【０００７】
画像撮影後に、その画像と接合することを前提に連続的に画像を撮影するデジタルカメラ装置が知られている。例えば、キヤノン製のＰｏｗｅｒＳｈｏｔ　Ｇ１では「スティッチアシストモード」を選択すると、まず画像を１枚撮影して記録した後、次の画像撮影に際し、液晶ディスプレイに表示されるプレビュー画像とともに先に撮影した画像の一部を表示し、この２枚の画像の位置合わせをユーザにガイドしながら撮影を行う、といったことが可能である。図２は、ＰｏｗｅｒＳｈｏｔ　Ｇ１のスティッチアシストモードで撮影するときの、液晶プレビュー表示及び撮影アシストを示す図である。図２の２０１は先に撮影した画像の右端の一部であり、２０２はこれから撮影する画像のプレビューである。ユーザは２０１と２０２の画像を目視により比較して、２０１と２０２が自然につながるようにカメラの向きを調整して撮影を行う。こうして撮影した２枚の画像は、それぞれＪＰＥＧ圧縮されて別々に記憶媒体（ＣＦカード）に記録される。この２枚の画像は、例えば、後にパーソナルコンピュータ上で合成されて、２枚の画像を接合したパノラマ画像が作成される。
【０００８】
このような撮影によって作成される画像から先述の画像特徴量を生成する場合、（１）一枚目の画像の画像特徴量、（２）二枚目の画像の画像特徴量、（３）合成画像の画像特徴量と３つの画像特徴量を別々に算出する必要があった。この場合、特に（３）の合成画像の画像特徴量を算出するときに、一枚目、二枚目の画像に比べ合成画像の画像サイズが大きいため、装置の大型化や処理時間の増大等の問題が発生する。
【０００９】
このため、例えば、特開平５−４６７６６号では、画像を複数ブロックに分割し、各ブロックの画素のモーメントを算出し、ブロック合成後のモーメントを合成前の各ブロックのモーメントを加算して算出する方式が開示されている。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような単純な加算によって合成可能な画像特徴量は限られており、単純な加算のみでは合成できない画像特徴量に適用することは困難であるという問題がある。また、先述のスティッチアシストモードのように、画像領域が一部重複するような場合にこのような方式は適用できないという問題がある。
【００１１】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、例えば、システムの高速化・簡略化を図ることを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の側面は、複数の画像を合成して得られる合成画像の画像特徴情報を生成する画像処理装置に係り、前記複数の画像の各々の画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、前記画像特徴量抽出手段で抽出した各々の前記画像の画像特徴量に基づいて、前記合成画像の画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の第２の側面は、複数の画像を合成して得られる合成画像の画像特徴情報を生成する画像処理方法に係り、前記複数の画像の各々の画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出工程と、前記画像特徴量抽出工程で抽出した各々の前記画像特徴量に基づいて、前記合成画像の画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成工程とを含むことを特徴とする。
【００１４】
本発明の第３の側面は、プログラムに係り、複数の画像を合成して得られる合成画像の画像特徴情報を生成するために、コンピュータに、前記複数の画像の各々の画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出工程と、前記画像特徴量抽出工程で抽出した各々の前記画像の画像特徴量に基づいて、前記合成画像の画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成工程とを実行させることを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
（実施形態１）
本発明の好適な第１の実施形態に係る画像処理装置及びその方法について、図を参照して詳細に説明する。
【００１６】
図１は、本発明の好適な第１の実施形態に係る画像処理装置の一構成例を示すブロック図である。
【００１７】
図１の画像入力部１００は、静止画像データと動画像データの一方もしくは両方を入力可能な画像入力装置である。例えば、画像入力部１００は、公知のデジタルカメラ装置、デジタルビデオ装置、スチル撮影可能なデジタルビデオ装置、ＣＣＤなどを含む。
【００１８】
入力部１０１は、ユーザが指示を行ったり、データ等を入力したりするための入力装置等を備える。入力部１０１は、例えば、キーボードやポインティング装置等を含む。なお、ポインティング装置としては、例えば、マウス、トラックボール、トラックパッド、タブレット等が挙げられる。本実施形態を、例えば、公知のデジタルカメラ装置に適用する場合には、ボタンやモードダイヤル等を備えてもよい。
【００１９】
データ入出力部１０２は、画像データや特徴量データ等を入出力する装置であり、通常は、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭやＣＤ−Ｒ、メモリーカード、ＣＦカード、スマートメディア、ＳＤカード、メモリスティック等を備える。データ入出力部１０２は、イーサネット（登録商標）カードやモデム、赤外線、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の無線通信モジュールなどの通信路制御装置を備えてもよい。また、データ入出力部１０２を介して、画像処理装置の外部からプログラムやその他のデータを入力することも可能である。
【００２０】
表示部１０３は、ＧＵＩ等の画像を表示する装置であり、一般的にはＣＲＴや液晶ディスプレイ等を備える。また、表示部１０３は、公知のカメラ装置のファインダーを備えてもよい。
【００２１】
ＣＰＵ１０４は、各命令を実行するための中央処理装置であり、例えば、上述した各構成要素で行われる処理の全てに関わる。ＲＯＭ１０５とＲＡＭ１０６はメモリであり、前述の処理に必要なプログラム、データ、及び作業領域などをＣＰＵ１０４に提供する。また、図３のフローチャートで示される処理に必要な制御プログラムは、データ入出力部１０２に格納されているか、あるいは、ＲＯＭ１０５に格納されている場合は、一旦ＲＡＭ１０６に読み込まれてから実行される。なお、本発明は上記のシステム構成に制限されるものではない。本発明は上記の構成以外にも様々な構成を適用することができる。
【００２２】
本発明の画像処理装置が用いる画像特徴量方式は、例えば、図３で示すような特性を持つとする。
【００２３】
図３において、画像Ａ３０１、画像Ｂ３０２はそれぞれ、合成画像Ｃ３０３の合成前の元画像を示す。画像特徴量Ａ３１１は画像Ａ３０１の画像特徴量、画像特徴量Ｂ３１２は画像Ｂ３０２の画像特徴量である。合成画像Ｃ３０３は、画像Ａ３０１と画像Ｂ３０２とを接合した合成画像である。図３では、画像Ａ３０１と画像Ｂ３０２とを水平方向に接合して合成画像Ｃ３０３を構成する例を示しているが、これらは垂直方向に接合してもよく、接合方向は任意であってよい。画像特徴量Ａ３１１及び画像特徴量Ｂ３１２に対して所定の演算３１４を施して得られた画像特徴量Ｃ３１３は、合成画像Ｃ３０３に対して画像特徴量Ａ３１１及び画像特徴量Ｂ３１２と同様の画像特徴量抽出方式を適用して得られた画像特徴量Ｃ３１３と、同じ値もしくは近似値となる。以下、このような特性を持つ画像特徴量方式を「合成可能な画像特徴量方式」と呼ぶこととする。
【００２４】
例えば、ヒストグラムは、上記のような特徴を備えている。すなわち、ヒストグラムはビンが同一であれば、単純に各ビンの度数を加算すればよい。また、複数の画像を合成して合成画像が得られる場合、この複数の画像の各々の画像情報のヒストグラムに基づいて、画像特徴量を抽出することができる。
【００２５】
例えば、図３の画像特徴量Ａ３１１、画像特徴量Ｂ３１２、画像特徴量Ｃ３１３が色ヒストグラムであるとして、それぞれＨＡ（ｉ）、ＨＢ（ｉ）、Ｈｃ（ｉ）と表すとすると（Ｎをビンの数とすると、ｉはヒストグラムの各ビンを表す添え字であり、０≦ｉ＜Ｎである）、
【００２６】
【数１】
2004021317.tif 000004
【００２７】
という関係が成り立つ。
【００２８】
ヒストグラムは、通常、画素値の所定の範囲を複数の区間に分割したときの、各区間に属する画素値の出現度数に比例する値で構成される。よって、上記の色ヒストグラムは、例えば、色空間（例えばＲＧＢやＹＣｂＣｒなど）を幾つかの空間に分割し、画像の各画素がどのビンに属するかを判定し、各ビンに属する画素数をカウントした値で構成することができる。
【００２９】
また、ヒストグラムの各ビンの値が、例えば、画像の画素数などで正規化されている場合にも、画像Ａ３０１、画像Ｂ３０２の画素数をそれぞれＳＡ、ＳＢとすると、
【００３０】
【数２】
2004021317.tif 000005
【００３１】
という関係が成り立つ。
【００３２】
また、ヒストグラム以外にも、各画像の画素値を平均した平均色に基づいて、画像特徴量を抽出してもよい。平均色も各画像の平均色と元画像の画素数とから合成画像の平均色を算出することができる。すなわち、画像特徴量Ａ３１１、画像特徴量Ｂ３１２、画像特徴量Ｃ３１３が平均色であるとして、それぞれＣＡ、ＣＢ、ＣＣと表すとすると、
【００３３】
【数３】
2004021317.tif 000006
【００３４】
によって合成画像の画像特徴量Ｃを算出することができる。
【００３５】
以下、図３に示したように、２枚の画像Ａ３０１、画像Ｂ３０２の画像を接合して合成画像Ｃ３０３を生成する場合を例にとって説明する。
【００３６】
図４は、本発明の好適な第１の実施形態に係る画像処理方法のフローチャートである。
【００３７】
本実施形態では、例として、先述した色ヒストグラムを画像特徴量として用いることとする。色空間および色空間の分割方式は特段限定されず、任意のものであってよい。本実施形態では、例えば、ＲＧＢ各０〜２５５の８ｂｉｔに対して、各色要素を均等に４分割して得られた６４ビンの色ヒストグラムであるとするが、これに限定されない。
【００３８】
ステップＳ４０１は、ＣＰＵ１０４が図４のフローチャートで示される各変数の初期化等を行うための初期化ステップである。例えば、合成画像の画像特徴量のヒストグラムをＨＹ（ｉ）とすると、ＣＰＵ１０４は、ＨＹ（ｉ）の各ビンの度数を０セットする等の初期化のための処理を行う。
【００３９】
次に、ステップＳ４０２では、ＣＰＵ１０４は、図１の画像入力部１００またはデータ入出力部１０２等から最初の画像Ａ３０１を読み込んで、例えば、ＲＡＭ１０６等のメモリに格納する処理を行う。
【００４０】
ステップＳ４０３では、ＣＰＵ１０４は、ステップＳ４０２で読み込んだ画像の画像特徴量を抽出する処理を行う。例えば、本実施形態の場合、画像特徴量として正規化された色ヒストグラムを用いているので、ＣＰＵ１０４は、各画素値を参照してどのビンに属するかを判定し、その画素値の属するビンの度数をカウントする（例えば１ずつ増加させる）。こうして得られた画像Ａ３０１のヒストグラムをＨＸ（ｉ）と表す。
【００４１】
ＨＸ（ｉ）は、画像Ａ３０１の画像特徴量Ａ３１１に対応する。ＨＸ（ｉ）を、例えば、ファイルとしてデータ入出力部１０２に出力してもよいが、本発明においてはＨＸ（ｉ）を出力することは主眼としていない。
【００４２】
次に、ステップＳ４０４では、ＣＰＵ１０４は、合成画像の画像特徴情報を生成する処理を行う。具体的には、ＣＰＵ１０４は、ＨＸ（ｉ）と、画像Ｂ３０２の画像特徴量Ｂ３１２に対応するＨＹ（ｉ）とを合成して、ＨＹ（ｉ）を更新する。すなわち、本実施形態の場合、度数を計上したヒストグラム用いるために数式（１）が成り立つことにより、ＣＰＵ１０４は、次の数式（４）の処理を行えばよい。
【００４３】
【数４】
2004021317.tif 000007
【００４４】
本実施形態では、まだ画像Ｂ３０２の画像特徴量Ｂ３１２を得ていないので、ＣＰＵ１０４はそのままステップＳ４０５の処理へ進む。
【００４５】
本書において、画像特徴量情報とは、各画像の特徴を示す情報であり、本実施形態においては、各画像の画像特徴量を抽出し、抽出した画像特徴量に基づいて生成される。画像特徴情報は、例えば、抽出した画像特徴量そのものとしてもよいが、その近似値や、離散値（丸め誤差を考慮した値）や、その他の演算処置を施した値とすることもできる。
【００４６】
ステップＳ４０５では、ＣＰＵ１０４は、終了判定の処理を行う。すなわち、ＣＰＵ１０４は、画像特徴量を合成すべき画像が残っていなければ、「終了」と判定し、ステップＳ４０６の処理へ進む。本実施形態では、まだ処理すべき画像Ｂ３０２が残っているので、ＣＰＵ１０４は、ステップＳ４０５での判定を「偽」（ＮＯ）とし、ステップＳ４０２の処理へ戻る。
【００４７】
次に、ステップＳ４０２に戻り、ＣＰＵ１０４は、図１の画像入力部１００またはデータ入出力部１０２等から次の画像Ｂ３０２を読み込んで、例えば、ＲＡＭ１０６等のメモリに格納する処理を行う。次に、ＣＰＵ１０４は、ステップＳ４０２で読み込んだ画像の画像特徴量を抽出する処理を行う。例えば、本実施形態の場合、画像Ｂ３０２の画像特徴量Ｂ３１２に対応する色ヒストグラムを算出しＨＸ（ｉ）に格納する。
【００４８】
ステップＳ４０４では、ＣＰＵ１０４は、再び合成画像の画像特徴情報を生成する処理を行う。例えば、画像Ａ３０１の色ヒストグラムと画像Ｂ３０２の色ヒストグラムが合成され、合成画像Ｃ３０３の色ヒストグラムＨＹ（ｉ）のデータが得られる。
【００４９】
次のステップＳ４０５では、ＣＰＵ１０４は、終了判定の処理を行う。今度は、画像特徴量を合成すべき画像が残っていないので、ＣＰＵ１０４は、ステップＳ４０５での判定を「真」（ＹＥＳ）とし、処理はステップＳ４０６に進む。
【００５０】
最後に、ステップＳ４０６では、ＣＰＵ１０４は、合成画像の画像特徴情報を表すＨＹ（ｉ）を、図１のデータ入出力部１０２等に出力する処理を行って、画像処理を終了する。
【００５１】
以上説明したように、本発明によれば合成画像を参照することなしに、合成前の各画像の画像特徴量に基づいて合成画像の画像特徴情報を得ることができる。画像サイズの大きな合成後の合成画像を参照する必要がないので、例えば、ＲＡＭ１０６の容量を減らすことができるという効果がある。
【００５２】
また、本実施形態では合成に用いる元画像がすでにある場合について説明したが、例えば、本発明による方式を公知のデジタルカメラ撮影装置などに適用する場合には、ＣＰＵ１０４は、ステップＳ４０１の初期化処理において各変数を０セットし、撮影動作により画像Ａ３０１を入力して、一旦図４で示した処理を終了し、さらに次の画像Ｂ３０２の撮影時に、図４で示した処理を開始してもよい。この場合の初期化処理では、ＣＰＵ１０４は、画像Ａ３０１を入力する時の処理のステップＳ４０６で出力した合成画像の画像特徴情報をＨＹ（ｉ）に読み込むよう処理を行えばよい。
【００５３】
ＣＰＵ１０４が合成処理を開始するタイミングは、例えば、ユーザのモード選択をトリガとして判定してもよい。例えば、先述のＰｏｗｅｒＳｈｏｔ　Ｇ１の場合、ＣＰＵ１０４は、ユーザが他のモードからスティッチアシストモードを選択したことによって合成処理の開始と判定し、その後の撮影に伴う図４の処理のステップＳ４０１でＨＹ（ｉ）を０セットし、そうでない場合には、ステップＳ４０１でＨＹ（ｉ）をファイルから読み込むようにすればよい。
【００５４】
（実施形態２）
本実施形態では第１の実施形態と異なる部分を中心に説明を行う。
【００５５】
第１の実施形態では、画像を単純に接合した場合について説明したが、本実施形態では、例えば、図２で示したように、画像の一部が重なる場合について説明を行う。
【００５６】
図５は、画像の一部が重なる状況を表す概念図である。図５の５０１は一枚目の画像であり、５１１は二枚目の画像である。画像５０１及び画像５１１は、いずれも幅ｗピクセル、高さｈピクセルの画像である。また、画像５０１の右端幅ｘピクセルの領域と、画像５１１の左端幅ｘピクセルの領域とが重なるとする。
【００５７】
画像５０１の部分画像５０２は画像５１１と重ならない領域、画像５０１の部分画像５０３は画像５１１と重なる領域である。同様に、画像５１１の部分画像５１２は画像５０１と重ならない領域、画像５１１の部分画像５１３は画像５０１と重なる領域である。
【００５８】
本実施形態では、画像５０１と画像５１１との合成画像は、画像５０１と部分画像５１２とを合成することによって、生成され、部分画像５１３は捨てられるものとして説明を行う。
【００５９】
図６は、本発明の好適な第２の実施形態に係る画像処理方法のフローチャートである。図６のフローチャートは、図４のフローチャートと比較して、ステップＳ４０２の後にＳ６０１が設けられている点が異なる。そのため、図６の各ステップでも、図４に対応するステップがあるものは、図４と同一の記号を付与してある。また、本実施形態では、各ステップで図４あるいは第１の実施形態と異なる部分を中心に説明する。
【００６０】
ステップＳ６０１では、ＣＰＵ１０４は、部分画像領域を設定する。現在処理中の画像が一枚目の画像、すなわち図５の５０１である場合には、ＣＰＵ１０４は、画像５０１全体を部分画像領域として設定する。また、現在処理中の画像が二枚目の画像、すなわち図５の５１１である場合には、部分画像５１２を部分画像領域として設定する。
【００６１】
画像５０１と画像５１１とが重なる領域は、例えば、図２で示したようなスティッチアシストモードのような場合、撮影時に撮影者に対して表示部１０３が提示した画像の部分画像２０１の幅を参照することによって、容易に得られる。また、画像５０１と画像５１１とが重なる領域は、他の方法、例えば、図１の入力部１０１等からユーザが指定できるようにしてもよい。
【００６２】
部分領域の設定は、例えば、部分画像の左上と右下の座標点を、例えばＲＡＭ１０６等に記憶すればよい。座標点の原点は、例えば、部分画像を含む画像の左上の点を原点として、水平方向右向きにＸ軸、垂直方向下向きにＹ軸を設定し、例えば画素を単位として表せばよい。例えば、画像５０１全体の場合、左上の点（０，０）、右下の点（ｗ，ｈ）として表せばよい。同様に、部分画像５１２の場合、左上の点（ｘ，０）、右下の点（ｗ，ｈ）として表せばよい。
【００６３】
続くステップＳ４０３では、ＣＰＵ１０４は、ステップＳ６０１で設定した部分画像領域内の画素を参照し、部分領域の画像特徴量を抽出する。
【００６４】
ステップＳ４０４では、ＣＰＵ１０４は、画像５０１の画像特徴量と部分画像５１２の画像特徴量を合成して、合成画像の画像特徴情報を生成する。この時必要であれば、画像５０１の幅（ｗ）、高さ（ｈ）、部分画像５１２の幅（ｗ−ｘ）、高さ（ｈ）を用い、数式（１）〜数式（３）で例示したような方法で画像特徴量を合成する。
【００６５】
例えば、画像特徴量が正規化した色ヒストグラムである場合には、合成画像の色ヒストグラムをＨｃ（ｉ）、画像５０１の色ヒストグラムをＨＡ（ｉ）、部分画像５１２の色ヒストグラムをＨＢ（ｉ）として、画像５０１の幅と高さ（ｗ，ｈ）、部分画像５１２の幅と高さ（ｗ−ｘ，ｈ）を数式（５）に代入し、
【００６６】
【数５】
2004021317.tif 000008
【００６７】
を各ｉについて計算することにより算出できる。
【００６８】
最後に、ＣＰＵ１０４は、ステップＳ４０６において数式（５）を用いて算出した合成画像の画像特徴情報をデータ入出力部１０２に等に出力する処理を行って、画像処理を終了する。
【００６９】
なお、本実施形態では、二枚目の画像を一枚目の画像の右側に合成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、ＰｏｗｅｒＳｈｏｔ　Ｇ１のスティッチアシストモードには、この他にも図７の７０１（右から左へ）や７０２（右回りに一回転）が示すようなモードがある。これらの７０１や７０２のようなモードはもちろん、その他の任意の合成順序も本実施形態の範囲に含まれるものであり、任意の合成順序（モード）に対して、本発明による画像処理装置及びその方法が適用することができる。
【００７０】
（実施形態３）
本実施形態では、第１、第２の実施形態と異なる部分を中心に説明を行う。
【００７１】
図５の画像５１１の画像特徴量、部分画像５１２、及び部分画像５１３の各画像特徴量の間には、数式（１）〜数式（３）で示したような関係が成立する。これは例えば数式（２）において、ＨＡ（ｉ）を部分画像５１２の画像特徴量、ＨＢ（ｉ）を部分画像５１３の画像特徴量、ＨＣ（ｉ）を画像５１１の画像特徴量とすると、数式（６）
【００７２】
【数６】
2004021317.tif 000009
【００７３】
により算出できる。
【００７４】
また、これら３つの画像特徴量ＨＡ（ｉ）、ＨＢ（ｉ）、ＨＣ（ｉ）のうちの２つを画像特徴量抽出により算出すれば、残りの１つは、画像特徴量抽出を行うのではなく、数式（２）もしくは数式（６）のような関係式から算出することが可能であることは明らかである。
【００７５】
第１の実施形態では、ＣＰＵ１０４は、図５の部分領域５１２の画像特徴量のみ算出していたが、本実施形態ではステップＳ４０３で部分領域５１２及び部分領域５１３の画像特徴量を算出する。
【００７６】
さらに、ＣＰＵ１０４は、第１の実施形態ではステップＳ４０４において合成画像の画像特徴情報のみを生成していたが、本実施形態では、第１の実施形態と同様に合成画像の画像特徴情報を生成するとともに、さらに部分領域５１２及び部分領域５１３の画像特徴量を用いて、画像５１１の画像特徴量を算出する。さらには、ＣＰＵ１０４は、この画像５１１の画像特徴量を例えばデータ入出力部１０２等に出力する。
【００７７】
最後に、ステップＳ４０６では、ＣＰＵ１０４は、データ入出力部１０２等に合成画像の画像特徴情報を出力して処理を終了する。
【００７８】
本実施形態の場合、ＣＰＵ１０４は、画像５１１の画像特徴量を、別途画像特徴量抽出処理を行うことなしに生成できるので、別途画像５１１の画像特徴量を算出する場合に比べて、計算処理を削減できるという効果がある。
【００７９】
（実施形態４）
本実施形態では、第１、第２、第３の実施形態と異なる部分を中心に説明を行う。
【００８０】
第１〜第３の実施形態においては、ＣＰＵ１０４は、２枚目以降の画像（例えば図５における画像５１１）の画像特徴量のみ操作を行ったが、例えば１枚目の画像（例えば図５における画像５０１）を操作してもよい。
【００８１】
数式（６）のような関係は、画像５０１においても成立する。したがって、ＣＰＵ１０４は、２枚目の画像を図６で示したような処理で処理する場合に、ステップＳ６０１で画像５０１と画像５１１が重なる領域、例えば、図５では部分領域５０３を決定する。したがって、ＣＰＵ１０４は、それに後続するステップＳ４０３で、部分画像５０３の画像特徴量を抽出する。
【００８２】
さらに、ＣＰＵ１０４は、画像特徴量合成ステップＳ４０４で、画像５０１の画像特徴量と部分画像５０３の画像特徴量より部分画像５０２の画像特徴量を抽出する。画像５０１の画像特徴量は、第一の実施形態で示したように２枚目の画像を処理する場合の初期化ステップＳ４０１でＨＹ（ｉ）に格納されるか、あるいは１枚目の画像を処理し、その画像特徴量がデータ入出力部１０２に格納されるのであれば、それを参照してもよい。
【００８３】
本実施形態によれば、ＣＰＵ１０４は、例えば、図５の部分画像５０３及び部分画像５１３の各画像特徴量を抽出することが可能であるので、例えば、これら２つの画像特徴量を演算（例えば平均や重み付け平均など）して、重なり部分の画像特徴量を生成し、また部分画像５０２及び部分画像５１２の画像特徴量より合成後の画像の画像特徴情報を生成することが可能である。
【００８４】
例えば、ＲＧＢ色空間での画像の平均色から画像特徴量を算出する場合において、部分画像５０３及び部分画像５１３から合成画像を生成する処理について、以下に説明する。
【００８５】
部分画像５０３のｉ行ｊ列目の画素をｐｉｊ、その画素値を（ｒｐｉｊ，ｇｐｉｊ，ｂｐｉｊ）、部分画像５１３のｉ行ｊ列画素をｑｉｊ、その画素値を（ｒｑｉｊ，ｇｑｉｊ，ｂｑｉｊ）、合成後の領域のｉ行ｊ列目の画素をｍｉｊ、その画素値を（ｒｍｉｊ，ｇｍｉｊ，ｂｍｉｊ）として（図５の場合、０≦ｉ＜ｈ、０≦ｊ＜ｘ）、
【００８６】
【数７】
2004021317.tif 000010
【００８７】
なる合成（ただし、０≦α≦１）を行う場合、部分画像５０３の平均色Ｃｐの画素値（ｒｐ，ｇｐ，ｂｐ）、部分画像５１３の平均色Ｃｑの画素値（ｒｑ，ｇｑ，ｂｑ）、合成後の領域の平均色Ｃｍの画素値（ｒｍ，ｇｍ，ｂｍ）は、平均色の定義より
【００８８】
【数８】
2004021317.tif 000011
【００８９】
で表される。従って、数式（７）を数式（８）の３行目の式に代入すると、
【００９０】
【数９】
2004021317.tif 000012
【００９１】
が得られる。したがって、この場合には、ＣＰＵ１０４は、合成後の領域の画像特徴情報を、合成前の各部分画像領域の画像特徴量に対して重み付け平均を行うことによって生成することができる。
【００９２】
また、図１２は、重なった領域全部を用いて合成するのではなく、さらにその一部分に対して、例えば数式（７）のような画像合成処理を施す場合を示す図である。５０３、５１３は、図５の部分画像５０３、５１３と同一である。ＣＰＵ１０４は、部分画像５０３、５１３のさらに一部である部分画像１２０２、１２１２に対して画像合成処理を施して合成部分画像１２３１を取得し、合成部分画像１２３１の左側は部分画像１２０１、右側は１２１３を用いて合成する場合でも、各合成前の部分領域の画像特徴量を本発明による方式で算出するとともに、本実施形態で先に説明した方式により合成部分画像１２３１の画像特徴情報を生成すればよい。
【００９３】
以上説明したように、本発明による方式によれば、２枚の画像を重なりあわせて合成し、各画像の重なる領域の全てまたはその一部を合成するような演算によって画像を生成する場合にも適用可能であり、実際の画像の合成前に合成画像の画像特徴情報を生成することができる。
【００９４】
（実施形態５）
本実施形態では、第１〜第４の実施形態と異なる部分を中心に説明を行う。
【００９５】
本実施形態では、画像を水平方向にＮ分割（ただしＮは自然数である）、垂直方向にＭ分割（ただしＭは自然数である）した領域において、各領域における画像特徴量を抽出する処理について説明する。例えば、画像全体を予め定めておいたように分割し、各分割領域に対してヒストグラムまたは平均色等の合成可能な画像特徴量方式により各領域における画像特徴量を抽出する処理について説明する。
【００９６】
まず、単純な例として、画像領域を水平・垂直方向に分割し、各部分画像の平均色を算出する方式の一例を説明する。
【００９７】
さらに、同一サイズの２枚の画像を第１の実施形態のように画像を重なりなく接合する場合の例を示す。
【００９８】
図８は、画像を水平・垂直方向にそれぞれ４分割し、各部分領域に対して画像特徴量として平均色を算出する場合に、画像８０２を画像８０１の右側に接合して合成画像８０３を作成する場合を示す図である。また、部分画像８１１〜８２６は画像８０１を分割して得られる部分画像領域、部分画像８３１〜８４６は画像８０２を分割して得られる部分画像領域、部分画像８５１〜８６６は合成画像８０３を分割して得られる部分画像領域である。
【００９９】
この場合、対応する部分画像を単純に合成することにより、合成画像の各部分画像の画像特徴情報を生成することができる。つまり、図８の場合、部分画像８５１は部分画像８１１と８１２を接合したものとみなすことができる。同様に、部分画像８５２は部分画像８１３と８１４、部分画像８５３は部分画像８３１と８３２を接合したものとみなすことができる。したがって、第１の実施形態で述べた数式（３）による演算によって画像特徴量を合成することができる。特に、図８の場合では、合成する各部分画像領域が同じ大きさなので、単純に２つの平均色を平均することで合成後の平均色が得られる。
【０１００】
図９は、図８と同様に水平・垂直方向にそれぞれ４分割し、各部分領域に対して画像特徴量として平均色を算出する場合に、画像８０２が画像８０１の右側になるように合成して合成画像９０３を作成する場合を示す図である。また、画像８０１の右側と画像８０２の左側は、幅ｘ画素だけ重なるように合成している。したがって、画像８０１と８０２が双方とも幅ｗ画素、高さｈ画素なので、合成画像９０３は幅（２ｗ−ｘ）画素、高さｈ画素である。
【０１０１】
図１０は、図９による合成画像における、画像８０１の一行目の部分画像８１１〜８１４と、画像８０２の一行目の部分画像８３１〜８３４と、合成画像９０１の一行目の部分画像９５１〜９５４の位置関係を表す図である。
【０１０２】
さらに、図１１は、部分画像８１１、８１２と部分画像９５１の部分の拡大図である。部分画像８１２をさらに左から幅（ｗ−ｘ）／４の部分画像１１０１と右から幅ｘの１１０２とに分割する。図１１から明らかなように、部分画像１１０１と部分画像１１０２とが含む画素数は、重なり幅のｘと画像特徴量方式による分割数が分かれば、数式（３）により算出できる。したがって、すでに部分画像８１１、８１２の画像特徴量として平均色が算出された後であれば、例えば、部分画像１１０２の平均色を算出することで部分画像１１０１の平均色が算出できる。さらには、部分画像８１１の平均色と部分画像１１０１の平均色より合成画像の部分画像９５１が算出できる。
【０１０３】
さらに、図１０を参照すればわかるように、部分画像８１４の一部の平均色を算出し、部分画像１１０２の平均色と、部分画像８１３、８１４の平均色より、合成画像の部分画像９５２の平均色が算出できる。
【０１０４】
また、部分画像８３１〜８３４についても同様の処理を施すことにより、合成画像の部分画像９５３、９５４の平均色が算出される。あるいは、第４の実施形態で説明したように、部分画像８１４と部分画像８３１との重なり部分を考慮した処理を反映して、部分画像９５２、９５３の平均色を算出してもよい。
【０１０５】
同様の手順を各行に対して施すことにより、画像８０１の部分画像８１１〜８２６の平均色と画像８０２の部分画像８３１〜８４６の平均色から、合成画像９０３の部分画像の平均色９５１〜９６６を算出することができる。
【０１０６】
本実施形態では、画像を水平方向に並べて合成する例を用いて説明したが、垂直方向に並べる場合にも容易に適用可能である。
【０１０７】
また本実施形態では、画像を水平・垂直方向に４分割した例を示したが、これは具体的な説明のためであり、他の分割数の場合にも適用可能であることは自明である。また、本発明は、最終的な画像特徴情報が、画像を矩形分割して各部分画像に合成可能な画像特徴量を算出するものではなくても適用可能である。
【０１０８】
さらに、本発明は、合成画像を水平方向に８の倍数個、垂直方向に８の倍数個に分割した各分割領域の平均色に基づいて、この合成画像の画像特徴情報を生成する場合にも適用可能である。
【０１０９】
例えば、表１のＭＰＥＧ−７　Ｖｉｓｕａｌ　Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ　の　Ｃｏｌｏｒ　Ｌａｙｏｕｔ　ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒは、元画像を変倍するなどして８×８画素の画像にし、必要に応じてＹＣｂＣｒ色空間に変換した後にＤＣＴ変換と量子化処理を施し、得られたＤＣＴ係数のうちの低周波成分から幾つかの係数を選択して保持する、というものであるが、これについても本発明による方式は適用可能である。
【０１１０】
すなわち、合成前の各画像については、画像を８×８の矩形に分割して各部分画像平均色を算出した値を算出し、例えばデータ入出力部１０２にその各部分画像の平均色データを出力した後に、さらにそのデータを用いてＣｏｌｏｒ　Ｌａｙｏｕｔ　ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒを算出し、データ入出力部１０２に出力する。さらに、元画像の各部分画像の平均色データを用いて本方式による画像特徴量合成を行い、合成画像を８×８に矩形分割した各部分画像の平均色データを算出し、さらにその値を用いてＣｏｌｏｒ　Ｌａｙｏｕｔ　ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒを算出すればよい。
【０１１１】
（実施形態６）
本実施形態では、第１〜第５の実施形態と異なる部分を中心に説明を行う。
【０１１２】
第１〜第５の実施形態では、ＰｏｗｅｒＳｈｏｔ　Ｇ１でスティッチアシストモードを用いたり、あるいはユーザがオペーレーションを行ったりするなどして、対話的に処理を行うような場合を中心に説明を行ったが、非対話的な状況においても本発明を適用することは可能である。
【０１１３】
例えば、ＰｏｗｅｒＳｈｏｔ　Ｇ１でスティッチアシストモードによって画像を撮影した場合に、合成する画像のセットと合成位置を表す情報を画像とともに、例えばＲＡＭ１０６等に記録しておき、例えば後でパーソナルコンピュータなどに画像を移して、例えばパーソナルコンピュータのアプリケーションで自動もしくは半自動的に画像の合成を行うとともに、本発明による画像特徴量の合成処理を行うのであってもよい。
【０１１４】
合成する画像のセットと合成位置を表す情報は、例えば一枚目に撮影した画像に、合成を行う画像の識別子（例えばファイル名など）と、合成の時の相対位置を表す情報（例えば一枚目の画像の左上を原点とした座標系での、２枚目の画像の左上の画素の位置を表す座標値など）を例えばＲＡＭ１０６等に格納すればよい。さらには、２枚目の画像には３枚目の画像について同様の情報を保持するといったことも可能である。
【０１１５】
これらの情報の格納方式は、例えば公知のＥｘｉｆファイルフォーマットにおける、ＭａｋｅｒＮｏｔｅタグやＵｓｅｒＣｏｍｍｅｎｔといったフィールドに格納するのであってもよいし、その他の方式であってもよい。また、あるいは画像ファイルに格納するのは必須ではないので、画像と別のファイルとしてこれらの情報を格納するのであってもよい。
【０１１６】
本実施形態の場合、例えば画像の入力する装置が画像特徴量を算出するのに十分な計算能力を持たないような場合にでも、本方式による画像特徴量生成処理を適用可能であるという利点がある。
【０１１７】
（実施形態７）
本発明の好適な実施の形態に係る画像処理装置を画像検索に適用する場合について説明する。
【０１１８】
図１３は、合成画像の画像特徴情報と、合成画像を構成する複数の画像の画像データの格納先と、が関連付けて記録された検索情報を示す図である。図１３において、合成画像１は、ｉｍａｇｅＡ１、ｉｍａｇｅＢ１を合成して得られる合成画像を示す。ｉｍａｇｅＡ１は／ｕｓｒ／ｌｏｃａｌ／ｉｍａｇｅ１／の格納先１に、ｉｍａｇｅＢ１は／ｕｓｒ／ｌｏｃａｌ／ｉｍａｇｅ２／の格納先２に、それぞれ格納されている。本発明の実施形態１〜実施形態６で得られた合成画像の画像特徴情報１は、合成前の元画像の格納先１、２と関連付けて記録されている。検索情報では、各合成画像に固有なＩＤ（キー）によって、各合成画像のデータが識別されている。また、例えば、各合成画像に固有な属性（例えば、名称など）があれば、それをＩＤ（キー）として用いてもよい。このような検索情報を用いて画像検索を実行する処理について、図１４を用いて説明する。
【０１１９】
図１４は、本発明の好適な実施の形態で実行される画像検索の処理の概要を示すフローチャートである。
【０１２０】
ステップＳ１４０１で、ＣＰＵ１０４は、本発明の実施形態１〜実施形態６で得れらた合成画像の画像特徴情報と、合成画像を構成する複数の画像の画像データの格納先と、を関連付けて図１３に示すような検索情報を作成し、例えばＲＡＭ１０６等に記録する。
【０１２１】
ステップＳ１４０２で、ＣＰＵ１０４は、ステップＳ１４０１で記録した検索情報に基づいて、合成画像を検索する。例えば、図１３の検索情報の場合、入力された検索用の入力データに基づいて画像特徴情報１が検索されると、検索結果として合成画像１が得られる。
【０１２２】
ステップＳ１４０３で、ＣＰＵ１０４は、ステップＳ１４０２で検索した合成画像の元画像（複数の画像）を検索する。例えば、図１３の検索情報の場合、検索された合成画像１の画像特徴情報である画像特徴情報１に基づいて、参照先１からｉｍａｇｅＡ１を、参照先２からｉｍａｇｅＢ１をそれぞれ検索する。図１３の検索情報の場合は、画像特徴量情報と、合成画像を構成する元画像（複数の画像）の画像データの格納先と、が関連付けられているので、関連付けられた格納先の画像データを順次読み込んでいけばよい。
【０１２３】
ステップＳ１４０４で、ＣＰＵ１０４は、ステップＳ１４０３で検索した元画像（複数の画像）の画像データの合成が終了したか否かを判定する。ＣＰＵ１０４は、元画像（複数の画像）の画像データの合成が終了していない場合は（ステップＳ１４０４でＮＯ）ステップＳ１４０５の処理を行い、元画像（複数の画像）の画像データの合成が終了した場合は（ステップＳ１４０４でＹＥＳ）画像検索の処理を終了する。
【０１２４】
ステップＳ１４０５で、ＣＰＵ１０４は、ステップＳ１４０３で検索した元画像（複数の画像）の画像データを、本発明の実施形態１〜実施形態６に基づいて合成する。例えば、画像データを合成する場合は、単純な配置情報を取り扱う場合では、各元画像は重なりなしで配置されうる。例えば、図１３に示す格納先１と関連付けられた画像（ｉｍａｇｅＡ１）の右側に、図１３に示す格納先２と関連付けられた画像（ｉｍａｇｅＢ１）を重なりなしで配置することによって合成することができる。
【０１２５】
また、より複雑な配置情報を取り扱う場合では、例えば、合成画像を生成する毎に画像の接合方向を変えたり、あるいは合成画像の重なり量を設定したりといった、各画像間の位置関係（例えば上下左右など）を表す情報と、各画像の重なり量を表す画像配置情報とを、各画像の位置関係情報及び画像配置情報等として、図１３の検索情報（テーブル）に追加してもよいし、これらの情報を含む別ファイルを作成してこれを参照してもよい。ここで、別ファイルは、ＲＡＭ１０３や外部記憶装置１０４等のメモリに格納されてもよいし、通信可能に接続された外部装置に格納されてもよい。別ファイルを参照する場合は、この別ファイルへの参照情報（例えば、ファイル名、ディレクトリ、ＵＲＬ等）を図１３の検索情報（テーブル）に追加してもよいし、検索情報（テーブル）と共通のＩＤ（キー）を別ファイル中のデータに含めるように構成してもよい。
【０１２６】
また、検索情報は、１つの検索情報（テーブル）として管理されてもよいし、複数の検索情報（テーブル）に分け、それらを相互に関連付けて管理されてもよい。複数の検索情報（テーブル）に分ける場合には、例えば、ＲＤＢＭＳ（リレーショナル・データベース管理システム）等のシステムを用いて、複数の複数の検索情報（テーブル）をＩＤ（キー）で関連付けて管理されうる。また、この場合も、検索情報の一部を別ファイル中に保存し、この別ファイルへの参照情報（例えば、ファイル名、ディレクトリ、ＵＲＬ等）を図１３の検索情報（テーブル）に含めてもよいし、検索情報（テーブル）と共通のＩＤ（キー）を別ファイル中のデータに含めてもよい。これらの検索情報（テーブル）は、例えば、ＲＡＭ１０６等のメモリに格納されてもよいし、他の記録媒体もしくは他の装置を構成する記録媒体に格納されてもよい。
【０１２７】
以上のようにして、ステップＳ１４０３で検索した合成画像の元画像（複数の画像）の中で、まだ合成していない元画像（複数の画像）をこれまで合成した元画像（複数の画像）と合成することができる。合成後は、その元画像（複数の画像）にフラグを立てる等の処理を行い、ステップＳ１４０５で画像データの合成が終了していない場合に（ステップＳ１４０４でＮＯ）、同じ元画像（複数の画像）を再び合成することがないよう構成することもできる。
【０１２８】
（他の実施形態）
尚、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、カメラ、複写機、ファクシミリ装置等の画像処理装置）に適用してもよい。
【０１２９】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【０１３０】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラム自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラム、又はこれを記憶した記憶媒体等のプログラム製品は本発明を構成することになる。
【０１３１】
プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【０１３２】
また、コンピュータが読出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１３３】
更に、記憶媒体から読出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１３４】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムが格納されることになる。
【０１３５】
【発明の効果】
本発明によれば、例えば、システムの高速化・簡略化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好適な第１の実施形態に係る画像処理装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】ＰｏｗｅｒＳｈｏｔ　Ｇ１のスティッチアシストモードで撮影するときの、液晶プレビュー表示及び撮影アシストを示す図である。
【図３】合成画像から生成した画像特徴量と、元画像から生成した画像特徴量との関係を示す図である。
【図４】本発明の好適な第１の実施形態に係る画像処理方法のフローチャートである。
【図５】画像が一部分重なる画像合成の例を示す図である。
【図６】本発明の好適な第２の実施形態に係る画像処理方法のフローチャートである。
【図７】ＰｏｗｅｒＳｈｏｔ　Ｇ１のスティッチアシストモードによる撮影と画像合成のモードのバリエーションを示す図である。
【図８】矩形分割した画像同士を接合する場合を示す図である。
【図９】矩形分割した画像同士の一部を重ねて合成する場合を示す図である。
【図１０】矩形分割した画像同士の一部を重ねて合成する場合の、合成前の各部分画像と合成後の各部分画像の位置関係を示す図である。
【図１１】矩形分割した画像同士の一部を重ねて合成する場合の、画像特徴量合成処理を説明する図である。
【図１２】画像が一部分重なる画像合成で、さらに一部の領域に画像処理を施す場合の例を示す図である。
【図１３】合成画像の画像特徴情報と、合成画像を構成する複数の画像の画像データの格納先と、が関連付けて記録された検索情報を示す図である。
【図１４】本発明の好適な実施の形態で実行される画像検索の処理の概要を示すフローチャートである。
【図１】
2004021317.tif 000013
【図２】
2004021317.tif 000014
【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】
2004021317.tif 000025
【図１４】
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