(57)【要約】【課題】解像度の低い画像や、ノイズなどにより劣化した画像を解像度の高い画像に補正することができるようにする。【解決手段】画像収集部２２が、インターネット２を経由して、サーバ３−１乃至３−３から画像データを収集し、データベース部２３が収集した画像データから画像記述情報を生成し、蓄積する。使用者が補正すべき画像を入力すると、検索部２７が既に蓄積された画像の中から、補正すべき画像に近い特徴量をもつ画像を検索し、検索された画像を画像等化部２４で修正し、修正された画像を画像合成部２８が、補正すべき画像に合成し、出力部２９に出力する。本発明は、パーソナルコンピュータに適用することができる。【選択図】      図１
2004229061.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークに接続される情報処理装置であって、
ネットワーク上に存在する画像を収集する収集手段と、
前記収集手段により収集された前記画像を蓄積する蓄積手段と、
補正すべき画像の入力を受け付ける入力受付手段と、
前記入力受付手段により入力が受け付けられた画像を、前記蓄積手段に蓄積された情報に基づいて補正する補正手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記画像の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段により抽出された特徴に基づいて、画像記述データを生成する生成手段と
をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記蓄積手段は、前記生成手段により生成された前記画像記述データに、前記画像のネットワーク上のアドレスを付加して蓄積する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記収集手段は、前記ネットワーク上に存在する画像を定期的に収集する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記生成手段により生成された画像記述データを統計的に処理し、前記蓄積手段に蓄積された画像を検索する画像検索手段
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記画像は、静止画または動画である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
ネットワークに接続される情報処理装置の情報処理方法であって、
ネットワーク上に存在する画像を収集する収集ステップと、
前記収集ステップの処理により収集された前記画像を蓄積する蓄積ステップと、
補正すべき画像の入力を受け付ける入力受付ステップと、
前記入力受付ステップの処理により入力が受け付けられた画像を、前記蓄積ステップの処理により蓄積された情報に基づいて補正する補正ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
ネットワークに接続される情報処理装置のプログラムであって、
ネットワーク上に存在する画像の収集を制御する収集制御ステップと、
前記収集制御ステップの処理により収集された前記画像の蓄積を制御する蓄積制御ステップと、
補正すべき画像の入力の受付けを制御する入力受付制御ステップと、
前記入力受付制御ステップの処理により入力が受け付けられた画像の、前記蓄積制御ステップの処理により蓄積された情報に基づく補正を制御する補正制御ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
ネットワークに接続される情報処理装置のプログラムが記録された記録媒体であって、
ネットワーク上に存在する画像の収集を制御する収集制御ステップと、
前記収集制御ステップの処理により収集された前記画像の蓄積を制御する蓄積制御ステップと、
補正すべき画像の入力の受付けを制御する入力受付制御ステップと、
前記入力受付制御ステップの処理により入力が受け付けられた画像の、前記蓄積制御ステップの処理により蓄積された情報に基づく補正を制御する補正制御ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが記録されたことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、入力した画像を解像度が高く、劣化の少ない画像に補正できるようにする情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像のピクセルをクラス分類適応処理により予測しての解像度を改善する技術が開発されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開平０７−３２２２１５号公報
【０００４】
このクラス分類適応処理においては、様々な種類の教師画像と生徒画像に基づいて、予測係数を学習し、その予測係数を、学習に用いた画像とは無関係の画像に適用して高品位の画像を得るようにしている。
【０００５】
特許文献１の発明の場合、様々な種類の教師画像に基づいて、予測係数が学習されるため、処理対象とされる画像の種類に拘わらず、画像の画質を改善することが可能となる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１の発明は、個々の画像の特徴に基づきクラスを決定し、そのクラスの予測係数を用いて、予測演算を行うものであり、クラスの数をあまり多くすると、予測係数の数が膨大となり、非実用的となるところから、クラスの数を極端に多くすることは困難である。その結果、個々の画像に特有の特徴を考慮する側面に比べて、多くの画像に共通する特徴を考慮する側面が強くなる。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、より高品位の画像を、提示できるようにするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の情報処理装置は、ネットワーク上に存在する画像を収集する収集手段と、収集手段により収集された画像を蓄積する蓄積手段と、補正すべき画像の入力を受け付ける入力受付手段と、入力受付手段により入力が受け付けられた画像を、蓄積手段に蓄積された情報に基づいて補正する補正手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
前記画像の特徴を抽出する特徴抽出手段と、特徴抽出手段により抽出された特徴に基づいて、画像記述データを生成する生成手段とをさらに備えることができる。
【００１０】
前記蓄積手段は、生成手段により生成された画像記述データに、画像のネットワーク上のアドレスを付加して蓄積することができる。
【００１１】
前記収集手段は、ネットワーク上に存在する画像を定期的に収集することができる。
【００１２】
前記生成手段により生成された画像記述データを統計的に処理し、蓄積手段に蓄積された画像を検索する画像検索手段をさらに備えることができる。
【００１３】
前記画像は、静止画または動画とすることができる。
【００１４】
本発明の情報処理方法は、ネットワーク上に存在する画像を収集する収集ステップと、収集ステップの処理により収集された画像を蓄積する蓄積ステップと、補正すべき画像の入力を受け付ける入力受付ステップと、入力受付ステップの処理により入力が受け付けられた画像を、蓄積ステップの処理により蓄積された情報に基づいて補正する補正ステップとを含むことを特徴とする。
【００１５】
本発明のプログラムは、ネットワーク上に存在する画像の収集を制御する収集制御ステップと、収集制御ステップの処理により収集された画像の蓄積を制御する蓄積制御ステップと、補正すべき画像の入力の受付けを制御する入力受付制御ステップと、入力受付制御ステップの処理により入力が受け付けられた画像の、蓄積制御ステップの処理により蓄積された情報に基づく補正を制御する補正制御ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１６】
本発明の記録媒体は、ネットワーク上に存在する画像の収集を制御する収集制御ステップと、収集制御ステップの処理により収集された画像の蓄積を制御する蓄積制御ステップと、補正すべき画像の入力の受付けを制御する入力受付制御ステップと、入力受付制御ステップの処理により入力が受け付けられた画像の、蓄積制御ステップの処理により蓄積された情報に基づく補正を制御する補正制御ステップとをコンピュータに実行させるプログラムが記録されたことを特徴とする。
【００１７】
本発明の情報処理装置および方法、プログラムにおいては、ネットワーク上に存在する画像が収集され、補正すべき、入力が受け付けられた画像が、収集された情報に基づいて補正される。
【００１８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を適用した情報処理装置の構成例を表すブロック図である。この構成例においては、情報処理装置１がインターネット２に接続されている。インターネット２には、サーバ３−１乃至サーバ３−３が接続されている。
【００１９】
例えば、パーソナルコンピュータにより構成される情報処理装置１においては、インターネット２を経由してサーバ３−１乃至サーバ３−３にアクセスし、画像データを収集する画像収集部２２、画像収集部２２により収集された画像データから特徴情報を生成し、画像記述情報として蓄積するデータベース部２３、画像データに所定の幾何形状の修正、または色合いの修正といった処理を行う画像等化部２４、インターネット２との接続を行うネットワークインタフェース部２５、情報処理装置１の使用者が入力するコマンドと補正すべき画像データの入力を受け付ける入力部２６、データベース部２３に蓄積された画像記述情報の中から所定の情報を検索する検索部２７、画像等化部２４により修正された画像データを入力部２６から入力された画像データに合成する画像合成部２８、画像データをモニタや外部記憶装置などに出力する出力部２９、および各部を制御するシステム制御部２１がバス２０を介して接続されている。
【００２０】
また、バス２０には、必要に応じてドライブ３０が接続される。システム制御部２１は、ドライブ３０にリムーバブルメディア３１が装着されたとき、そこに記憶されているコンピュータプログラムをインストールする。
【００２１】
この例では、情報処理装置１がアクセスするサーバとして、サーバ３−１乃至３−３の３台のみが示されているが、実際には、インターネット２には、サーバ３−１乃至３−３に限らず極めて多くの（無限とは言えないまでも実用的には、それに近い数の）サーバが接続されているので、情報処理装置１は、これらのサーバにアクセスすることができる。
【００２２】
また、情報処理装置１はサーバに限らず、インターネット２に接続されたパーソナルコンピュータや他の情報処理装置にアクセスし、画像データを収集することもできる。
【００２３】
図２は、図１のデータベース部２３の構成例を表すブロック図である。この例では、画像データの特徴情報を生成する特徴抽出部４１、画像データを所定の数のパーツに分解する画像分解部４２、バス２０との接続を行う入出力インタフェース部４３、情報を記憶する記憶部４４、および特徴情報にネットワークアドレスなどの所定の情報を付加し、画像記述情報として記憶部４４に記憶させる画像記述部４５が、バス４０を介して相互に接続されている。
【００２４】
次に、図３のフローチャートを参照して、画像データ収集処理について説明する。
【００２５】
ステップＳ１において、画像収集部２２は、現在時刻がトリガー時刻か否かを判定する。画像収集部２２は、内蔵するタイマにより、常に時刻を計時して、予め設定されたトリガー時刻と比較する。トリガー時刻は、情報処理装置１がサーバにアクセスし、画像データを収集すべき時刻として、情報処理装置１のユーザにより、入力部２６から入力され、画像収集部２２に記憶される。また、トリガー時刻は、プログラムなどにより予め設定しておいてもよい。この時刻は、例えば、午後１１時から午前４時までといったように、ユーザが情報処理装置を使用していない時間帯の時刻とすることができる。
【００２６】
ステップＳ２において、画像収集部２２は、インターネット２上のサーバ３−１乃至３−３にアクセスし、画像データを収集する。
【００２７】
このとき、例えば、図４に示されるような画像５１が収集される。画像５１は、例えば、デジタルスチルカメラなどで撮影されたデジタル画像であり、主に山と雲を撮影した画像である。なお、収集する画像データは１つであってもよいし、複数あってもよい。
【００２８】
ステップＳ３において、画像収集部２２は、データベース部２３に特徴抽出処理を行わせる。その処理は、図６を参照して後述するが、この処理により画像がパーツに分解され、画像の特徴情報と、パーツ画の特徴情報が生成される。次に、ステップＳ４に進み、画像収集部２２は、データベース部２３に図８を参照して後述する画像記述情報生成処理を行わせる。これによりステップＳ３で生成された特徴情報が、その画像にアクセスするのに必要なＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）等のアドレス情報（アクセス情報）と対応づけて記憶される。そして、ステップＳ５において、データベース部２３は、記憶部４４に画像記述情報を記憶する。その後、処理は、ステップＳ１に戻り以降の処理が繰り返し実行される。
【００２９】
上述した特徴抽出処理と画像記述情報生成処理の結果、例えば、図５に示されるような画像記述情報５２が、画像５１に対応する画像記述情報として、データベース部２３の記憶部４４に記憶される。
【００３０】
画像記述情報５２には、画像を特定する情報として、情報ＩＤが記述される。情報ＩＤには、この画像を特定する番号として１つの番号（図５の例では「９８７２１４０９５８７」）が設定される。また、この画像にアクセスするためのネットワーク上のアドレスを示す情報として、「ｕｒｌ」が記述される。この例では、「ｃｏｍ．ｉｍａｇｅｓ．ｆｕｎ．ｍｏｕｎｔａｉｎｓ」が記述されている。さらに、この画像に付加されたＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）文の中のキーワードを示す情報として、「Ｋｅｙｗｏｒｄｓ  ｉｎｈｔｍｌ」が記述される。この例では、「Ｆｒａｎｃｅ，Ａｌｐｓ，．．．」が記述されている。
【００３１】
また、画像記述情報５２には、この画像における輝度の平均値を示す情報として、「Ａｖｅｒａｇｅ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」が記述される。この例では、その値は、「１２２」と記述されている。さらに、この画像における輝度の標準偏差を示す情報として、「Ｓｔａｎｄａｒｄ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」が記述される。この例では、その値は、「３０．３」と記述されている。また、この画像における色差信号の平均値を示す情報として、「Ａｖｅｒａｇｅ  Ｃｈｒｏｍａ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」が記述される。この例では、その値は、（３０，２０）と記述されている。さらに、この画像における代表的な色を示す情報として、「Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ  ｃｏｌｏｒ」が記述される。この例では、その色は、（ｂｌｕｅ，ｇｒｅｅｎ）と記述されている。
【００３２】
また、画像記述情報５２には、この画像における同形のオブジェクトの数を示す情報として、「Ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｏｂｊｅｃｔｓ  ｏｆ  ｓｉｍｉｌａｒ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ」が記述される。この例では、その値は、「４」と記述されている。さらに、この画像に含まれるオブジェクトの名前を示唆する情報として、「Ｐｏｓｓｉｂｌｅ  ｎａｍｅｓ  ｏｆ  ｏｂｊｅｃｔｓ」が記述される。この例では、（ｓｋｙ，ｃｌｏｕｄ，ｍｏｕｎｔａｉｎ）と記述されている。
【００３３】
画像記述情報５２には、このほか、水平方向、垂直方向の対称性を示す情報など、必要に応じて情報を追加してもよい。
【００３４】
図５の例では、画像記述情報５２は、Ｐｏｓｓｉｂｌｅ  ｎａｍｅｓ  ｏｆ  ｏｂｊｅｃｔｓ＝（ｓｋｙ，ｃｌｏｕｄ，ｍｏｕｎｔａｉｎ）のように自然言語に近い意味のある表現（空、雲、山）で記述されているが、情報の内容が一意に定義できるような記述であれば、別の表現で記述してもよい。例えば、ｐｏ＝（ｓ１，ｃ１７，ｍ３９）のように、記号や数字を組み合わせて、記述することも可能である。
【００３５】
このようにして、情報処理装置１は、定期的にインターネット２上のサーバ３−１乃至３−３から画像データを収集し、画像記述情報として蓄積する。
【００３６】
以上では、情報処理装置１がインターネット２上のサーバから画像データを収集し、画像記述情報として蓄積する処理について述べたが、情報処理装置１は、同様に、自端末内の画像データ、またはＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などで接続されている他の端末の画像データについても画像記述情報を蓄積することができる。
【００３７】
次に、図６のフローチャートを参照して、図３のステップＳ３の特徴抽出処理について説明する。この処理は、データベース部２３において実行される。
【００３８】
ステップＳ２１において、データベース部２３の特徴抽出部４１は、ステップＳ２（図３）において読み込んだ画像を分析し、特徴情報を生成する。ここで生成される特徴情報は、画像の輝度の平均値、画像の輝度の標準偏差、画像の色差、画像の中のオブジェクトの形状などであり、上述した画像記述情報のうち、「Ａｖｅｒａｇｅ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」、「Ｓｔａｎｄａｒｄ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」、「Ａｖｅｒａｇｅ  Ｃｈｒｏｍａ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」、「Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ  ｃｏｌｏｒ」、「Ｐｏｓｓｉｂｌｅ  ｎａｍｅｓ  ｏｆ  ｏｂｊｅｃｔｓ」などの情報である。
【００３９】
ステップＳ２２において特徴抽出部４１は、読み込んだ画像に対応するＩＤと特徴情報を画像記述部４５に出力し、記憶させる。
【００４０】
ステップＳ２３において、画像分解部４２は、読み込んだ画像をｎ個のパーツに分解する。
【００４１】
例えば、ステップＳ２（図３）で、図７Ａに示される画像６０が読み込まれたとき、画像分解部４２は、画像６０を、例えば、パーツ６１乃至６３に分解する。画像６０は、例えば、デジタルスチルカメラなどで撮影されたデジタル画像であり、主に花畑を撮影した画像である。図７Ｂは、画像６０の中のパーツ６１を拡大した画像である。花畑の中の１個の花の画像がパーツ６１として抽出されている。
【００４２】
ステップＳ２４において、特徴抽出部４１は、変数ｎに値１をセットする。その後、特徴抽出部４１は、ステップＳ２５に進み、特徴抽出部４１は、ｎ番目のパーツがあるか否かを判定し、ｎ番目のパーツがあると判定された場合、ステップＳ２６に進み、ｎ番目のパーツを分析し、特徴情報を生成する。ステップＳ２７において、特徴抽出部４１は、ｎ番目のパーツに対応するＩＤと特徴情報を画像記述部４５に出力し、記憶させる。そして、ステップＳ２８に進み、ｎの値を１だけインクリメントして、ステップＳ２５に戻りそれ以降の処理を繰り返し実行する。
【００４３】
ステップＳ２５において、ｎ番目のパーツがないと判定された場合、特徴抽出処理は終了される。
【００４４】
このようにして、読み込んだ画像の特徴情報が生成される。また、読み込んだ画像がパーツに分解され、各パーツについても特徴情報が生成される。
【００４５】
次に、図８のフローチャートを参照して、図３のステップＳ４の画像記述情報生成処理について説明する。この処理は、データベース部２３において実行される。
【００４６】
ステップＳ４１においてデータベース部２３の画像記述部４５は、ＩＤに対応する画像データのＵＲＬを取得する。ここで取得したＵＲＬは、上述した画像記述情報の中の「ｕｒｌ」として記述される。
【００４７】
ステップＳ４２において、画像記述部４５は、ＩＤに対応する画像データのｈｔｍｌ文からキーワードを取得する。ここで取得したキーワードは、上述した画像記述情報の中の「Ｋｅｙｗｏｒｄｓ  ｉｎ  ｈｔｍｌ」として記述される。
【００４８】
ステップＳ４３において、画像記述部４５は、特徴抽出部４１により生成された画像の色差、画像の中のオブジェクトの形状を示す特徴情報から画像の中のオブジェクトの名前とその数、および画像の色を推定する。ここで推定されたオブジェクトの名前とその数、および画像の色は、上述した画像記述情報の中の「Ｐｏｓｓｉｂｌｅ  ｎａｍｅｓ  ｏｆ  ｏｂｊｅｃｔｓ」、「Ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｏｂｊｅｃｔｓ  ｏｆ  ｓｉｍｉｌａｒ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ」、および「Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ  ｃｏｌｏｒ」として記述される。
【００４９】
ステップＳ４４において、画像記述部４５は、ＩＤをキーとして、画像記述情報を生成する。このとき、画像６０に対応する画像記述情報として、図９Ａに示されるような画像記述情報７１が生成され、画像（パーツ）６１に対応する画像記述情報として、図９Ｂに示されるような画像記述情報７２が生成される。
【００５０】
画像６１は画像６０の一部なので、画像記述情報７１と画像記述情報７２において、「ｕｒｌ」、「Ｋｅｙｗｏｒｄｓ  ｉｎ  ｈｔｍｌ」などの情報は、同じ記述となる。「Ａｖｅｒａｇｅ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」、「Ｓｔａｎｄａｒｄ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」、「Ａｖｅｒａｇｅ  Ｃｈｒｏｍａ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」などの情報は、画像６１と画像６０で異なる記述となる。
【００５１】
このようにして、画像記述情報が生成される。
【００５２】
次に図１０を参照して、画像補正処理について説明する。この処理は、既に蓄積した画像記述情報に基づいて、補正すべき画像があるとき、情報処理装置の使用者が入力部２６にコマンドを投入することにより実行される。
【００５３】
ステップＳ６１において、入力部２６は、画像の入力とコマンドの入力を受け付ける。入力された画像は、データベース部２３に転送され、コマンドは、検索部２７に転送される。ステップＳ６２において、データベース部２３の画像分解部４２は、入力された画像の中から補正が必要となる部分をＮ個抽出する。
【００５４】
このとき、例えば、図１１Ａに示されるような画像８１が入力され、画像分解部４２は、画像８１の中から補正が必要となる部分（補正必要部分）８２乃至８５を抽出する。画像８１は、例えば、デジタルスチルカメラなどで撮影されたデジタル画像であり、この例の場合、鉢に植えられた花の画像とされている。図１１Ｂは、画像８１の中の補正必要部分８２を拡大した画像である。この画像は、画像８１の花の一部であるが、部分的に不良な画像となっている。
【００５５】
ステップＳ６３において、検索部２７は、変数ｎに１をセットし、ステップＳ６４に進み、Ｎ番目までの補正必要部分をすべて補正したか否かを判定し、まだ補正していない補正必要部分があると判定された場合（ｎ≦Ｎ＋１の場合）、ステップＳ６５において、データベース部２３の特徴抽出部４１に、ｎ番目（いまの場合、１番目）の補正必要部分について特徴情報を生成させる。このとき、上述した画像記述情報の中の「Ａｖｅｒａｇｅ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」、「Ｓｔａｎｄａｒｄ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」、「Ａｖｅｒａｇｅ  Ｃｈｒｏｍａ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」などの情報が生成され、生成された特徴情報は、検索部２７に転送される。
【００５６】
「Ａｖｅｒａｇｅ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」、「Ｓｔａｎｄａｒｄ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」、「Ａｖｅｒａｇｅ  Ｃｈｒｏｍａ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」などの情報は、数値として表すことができる。これらの数値を画像の特徴量とすることにより、画像の特徴量を空間の中の点として表すことができる。図１２は、特徴量１、特徴量２、および特徴量３を座標軸とする３次元空間を示した図である。例えば、特徴量１を、「Ａｖｅｒａｇｅ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」の値とし、特徴量２を、「Ｓｔａｎｄａｒｄ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」の値とし、特徴量３を「Ａｖｅｒａｇｅ  Ｃｈｒｏｍａ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」の値とすると、補正必要部分８２に対応する特徴量を、図１２に示されるような３次元空間の中の点Ａとして示すことができる。このように、特徴情報が生成された画像について、その画像に対応する特徴量を空間内の点として表すことができる。図１２では、座標軸の数を３個としたが、特徴量の数がｍ個ある場合、座標軸の数もｍ個となる。
【００５７】
ステップＳ６６において、検索部２７は、ｎ番目の補正必要部分と蓄積された画像との距離を計算する。記憶部４４には、既に複数の画像記述情報が蓄積されている。例えば、図１３に示されるような画像１０１乃至１０４の画像記述情報が蓄積されている。なお、図１３には、画像１０１乃至１０４の画像そのものが示されているが、実際には、これらの画像について、図６を参照して上述した特徴抽出処理、並びに図８を参照して上述した画像記述情報生成処理が行われ、それぞれの画像に対応する画像記述情報が記憶部４４に蓄積されている。
【００５８】
これらの画像記述情報の中から、「Ａｖｅｒａｇｅ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」の値、「Ｓｔａｎｄａｒｄ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」の値、および「Ａｖｅｒａｇｅ  Ｃｈｒｏｍａ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ」の値が抽出され、それぞれの画像に対応する特徴量が、３次元空間の中の点として設定される。
【００５９】
例えば、画像１０１乃至１０４の画像記述情報に基づいて、画像１０１に対応する特徴量は、図１２の点Ｂで示され、画像１０２に対応する特徴量は、点Ｃで示され、画像１０３に対応する特徴量は、点Ｄで示され、画像１０４に対応する特徴量は、点Ｅで示される。このとき、点Ａと点Ｂの間の距離Ｌ１、点Ａと点Ｃの間の距離Ｌ２、点Ａと点Ｄの間の距離Ｌ３、および点Ａと点Ｅの間の距離Ｌ４が計算される。
【００６０】
ここで、既に蓄積されている全ての画像について、距離を計算してもよいし、蓄積されている画像の中から、所定の条件に適合する画像だけを抽出して、距離を計算してもよい。例えば、補正必要部分８２の特徴情報のから、オブジェクトの名前が「花」と推定される場合、既に蓄積されている画像記述情報の中から「Ｐｏｓｓｉｂｌｅ  ｎａｍｅｓ  ｏｆ  ｏｂｊｅｃｔｓ」に「ｆｌｏｗｅｒ」と記述されているものだけを抽出して、距離を計算することもできる。
【００６１】
ステップＳ６７において、検索部２７は、ｎ番目の補正必要部分と最も距離の近い画像データを検索する。このとき、距離Ｌ１乃至Ｌ４の中で最小となるものが判定される。図１２の例では、距離Ｌ３距離が最も短くなっている。Ｌ３は、点Ａと点Ｄの間の距離なので、点Ａからみて点Ｄが最も距離が近いことになる。従って補正必要部分８２と最も距離の近い画像は、点Ｄに対応する特徴量をもつ画像１０３であると判定される。そこで、画像１０３の画像記述情報が、画像等化部２４に供給される。
【００６２】
ステップＳ６８において、検索部２７は、距離Ｌ３が閾値以内か否かを判定する。補正必要部分に最も距離が近い画像であっても、特徴量が大きく異なっていることもあり得る。このような場合、その画像を用いて補正を行うことができないため、補正必要部分の特徴量と蓄積された画像の特徴量の間の距離が予め設定された閾値以内か否かが判定される。閾値は、プログラムなどで予め設定しておいてもよいし、使用者がコマンドを入力することにより、都度、設定を変更してもよい。
【００６３】
ステップＳ６８において、距離Ｌ３が閾値以内であると判定された場合、ステップＳ６９に進み、画像等化部２４は、蓄積された画像データの色合い、および幾何形状を修正する。このとき、画像記述情報に基づいて、画像１０３が読み込まれ、画像１０３の色合いが修正され、図１４に示される画像１０３Ａのように修正される。画像１０３Ａは、画像１０３と同じ形状であるが、画像１０３より、少し薄い色合いに修正されている。そして、さらに画像１０３Ａの幾何形状が画像１０３Ｂのように修正される。画像１０３Ｂは画像１０３Ａと同じ色合いであるが、画像１０３Ａと比較して、花弁の中央が正面を向くように幾何形状が修正されている。修正された画像１０３Ｂは、画像合成部２８に転送される。
【００６４】
ステップＳ７０において、画像合成部２８は、ｎ番目の補正必要部分を補正する。このとき、画像合成部２８は、画像１０３Ｂから背景画像を分離し、花の部分を補正必要部分８２に合成し、図１６に示されるような補正パーツ８２Ａを生成する。補正パーツ８２Ａは、その中央に画像１０３Ｂの花の部分が合成されており、補正必要部分８２と比較して、解像度が高く、劣化の少ない画像となっている。
【００６５】
ステップＳ６８において、距離Ｌ３は閾値以内ではないと判定された場合、検索部２７は、ステップＳ６９とＳ７０の処理をスキップして、ステップＳ７１に進み、変数ｎの値を１だけインクリメントし（いまの場合、ｎ＝２とし）、ステップＳ６４に戻り、２番目の補正必要部分について上述した場合と同様の処理を実行する。
【００６６】
このようにして、各補正必要部分の補正が行われ、補正必要部分８２と同様にして、補正必要部分８３乃至８５（図１１Ａ）も補正される。
【００６７】
ステップＳ６４において、Ｎ番目までの補正必要部分がすべて補正されたと判定された場合（ｎ＝Ｎ＋１となった場合）、ステップＳ７２に進み、画像合成部２８は、補正パーツを合成し、補正された画像を出力する。この結果、ステップＳ６１において、入力された画像８１が、図１７に示される画像８１Ａのように補正され、出力部２９に出力される。すなわち、画像８１の補正必要部分８２に対応する補正パーツ８２Ａが、画像８１Ａの中央上の部分に合成される。同様に、画像８１の補正必要部分８３乃至８５に対応する補正パーツ８３Ａ乃至８５Ａが所定の位置に合成され、画像８１Ａとして出力される。また、画像８１Ａは、データベース部２３の記憶部４４に必要に応じて記憶される。
【００６８】
このようにして、使用者は、補正が必要な画像を入力して、補正後の画像を取得することができる。
【００６９】
なお、以上においては、情報処理装置１が画像データから画像記述情報を生成し、蓄積する処理について述べたが、予め画像データに、画像記述情報を埋め込んでおくことも可能である。このようにすることで、情報処理装置１は、画像データを収集するときに、画像記述情報も同時に取得することができ、収集した画像について、都度、特徴抽出処理を行う必要がなくなり、情報処理装置１の負荷を軽減することができる。本発明は、パーソナルコンピュータの他、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、携帯電話、その他画像を処理する機能を有する情報処理装置に適用することができる。
【００７０】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。
【００７１】
なお、上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、汎用のパーソナルコンピュータなどに、例えば、図１のリムーバブルメディア３１により構成される記録媒体からインストールされる。
【００７２】
なお、本明細書において上述した一連の処理を実行するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【００７３】
【発明の効果】
以上の如く、本発明によれば、解像度の低い画像を解像度が高い画像に補正することができる。また、補正すべき画像の特徴量を計算し、蓄積された画像の中から特徴量が近い画像を検索して合成するようにしたので、補正すべき画像がノイズなどにより劣化していても、もとの画像と同一である保証はないものの、高い解像度の画像として補正することができる。さらに、ネットワーク上の画像データを定期的に収集し、画像記述情報を蓄積することができるので、使用者は、都度操作することなく画像記述情報を収集することができ、その結果、より高い精度で画像の補正を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１のデータベース部の構成例を示すブロック図である。
【図３】画像データ収集処理を説明するフローチャートである。
【図４】画像データ収集処理により収集された画像の例を示す図である。
【図５】画像記述情報の記述例を示す図である。
【図６】特徴抽出処理を説明するフローチャートである。
【図７】特徴抽出処理が行われる画像の例を示す図である。
【図８】画像記述情報生成処理を説明するフローチャートである。
【図９】画像記述情報生成処理において蓄積される画像記述情報の記述例を示す図である。
【図１０】画像補正処理を説明するフローチャートである。
【図１１】画像補正処理において入力される画像の例を示す図である。
【図１２】３次元空間における画像の特徴量の関係を示す図である。
【図１３】データベース部に蓄積されている画像記述情報に対応する画像の例を示す図である。
【図１４】色合いの修正を施した画像の例を示す図である。
【図１５】幾何形状の修正を施した画像の例を示す図である。
【図１６】補正パーツの例を示す図である。
【図１７】画像補正処理により補正された画像の例を示す図である。
【符号の説明】
１  情報処理装置，  ２  インターネット，  ３−１乃至３−３  サーバ，  ２１  システム制御部，  ２２  画像収集部，  ２３  データベース部，  ２４画像等化部  ２５  ネットワークインタフェース部，  ２６  入力部，  ２７検索部，  ２８  画像合成部，  ２９  出力部，  ４１  特徴抽出部，  ４３
画像分解部，  ４４  記憶部，  ４５  画像記述部
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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