(57)【要約】【課題】構図が類似する画像をより高い精度で、類似しているか否かを検出することができる画像検索装置を提供する。【解決手段】複数の画像のうち、１つの画像を選択し、予め指定される分割数に基づいて複数の画像領域に分割し、分割された画像領域内の色に関する情報である領域値を生成し、分割された画像領域のうち、基準となる画像領域である基準画像領域について生成された領域値と、該基準画像領域とは異なる画像領域である対象画像領域について生成された領域値と、の差を演算して差分値データを生成し、複数の画像のうち、類似しているか否かを検出する基準となる基準画像について差分値データと、前記基準画像となる画像に対して類似しているか否かを検出する対象となる比較画像について生成された差分値データと、を比較し画像が一致するか否かを検出する。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像を比較する類似画像検索装置であって、
前記複数の画像のうち、１つの画像を選択し、予め指定される分割数に基づいて複数の画像領域に分割する分割部と、
前記分割部によって分割された画像領域内の色に関する情報である領域値を生成する領域値演算部と、
前記分割部によって分割された画像領域のうち、基準となる画像領域である基準画像領域について前記領域値演算部によって生成された領域値と、該基準画像領域とは異なる画像領域である対象画像領域について前記領域値演算部によって生成された領域値と、の差を演算して差分値データを生成する差分値演算部と、前記複数の画像のうち、類似しているか否かを検出する基準となる基準画像について前記差分値演算部によって生成された差分値データと、前記基準画像となる画像に対して類似しているか否かを検出する対象となる比較画像について前記差分値演算部によって生成された差分値データと、を比較し画像が一致するか否かを検出する差分値比較部と、
前記差分値比較部によって検出された検出結果を出力する出力部と、
を有することを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項２】
前記分割部は、
選択した画像の大きさを検出する画像サイズ検出部と、
前記画像サイズ検出部によって検出された画像の大きさを予め決められたサイズに変更する画像サイズ正規化部とを有し、
記画像サイズ正規化部によって変更された後の画像を分割することを特徴とする請求項１記載の類似画像検索装置。
【請求項３】
前記差分値演算部によって生成された差分値データを各画像毎に記憶する差分値データベースを有し、
前記差分値比較部は、画像を比較する指示に応じて、前記差分値データベースに記憶された差分値データを読み出し、画像が一致するか否かの検出を行うことを特徴とする請求項１または請求項２記載の類似画像検索装置。
【請求項４】
複数の画像を比較する類似画像検索装置における類似画像検索方法であって、
前記複数の画像のうち、１つの画像を選択し、予め指定される分割数に基づいて複数の画像領域に分割し、
前記分割された画像領域内の色に関する情報である領域値を生成し、
前記分割された画像領域のうち、基準となる画像領域である基準画像領域について生成された領域値と、該基準画像領域とは異なる画像領域である対象画像領域について生成された領域値と、の差を演算して差分値データを生成し、
前記複数の画像のうち、類似しているか否かを検出する基準となる基準画像について差分値データと、前記基準画像となる画像に対して類似しているか否かを検出する対象となる比較画像について生成された差分値データと、を比較し画像が一致するか否かを検出する
ことを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項５】
複数の画像を比較する類似画像検索プログラムであって、
前記複数の画像のうち、１つの画像を選択し、予め指定される分割数に基づいて複数の画像領域に分割するステップと、
前記分割された画像領域内の色に関する情報である領域値を生成するステップと、
前記分割された画像領域のうち、基準となる画像領域である基準画像領域について生成された領域値と、該基準画像領域とは異なる画像領域である対象画像領域について生成された領域値と、の差を演算して差分値データを生成するステップと、
前記複数の画像のうち、類似しているか否かを検出する基準となる基準画像について差分値データと、前記基準画像となる画像に対して類似しているか否かを検出する対象となる比較画像について生成された差分値データと、を比較し画像が一致するか否かを検出するステップと、
をコンピュータに実行させるための類似画像検索プログラム。
【請求項６】
複数の画像を比較する類似画像検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記複数の画像のうち、１つの画像を選択し、予め指定される分割数に基づいて複数の画像領域に分割するステップと、
前記分割された画像領域内の色に関する情報である領域値を生成するステップと、
前記分割された画像領域のうち、基準となる画像領域である基準画像領域について生成された領域値と、該基準画像領域とは異なる画像領域である対象画像領域について生成された領域値と、の差を演算して差分値データを生成するステップと、
前記複数の画像のうち、類似しているか否かを検出する基準となる基準画像について差分値データと、前記基準画像となる画像に対して類似しているか否かを検出する対象となる比較画像について生成された差分値データと、を比較し画像が一致するか否かを検出するステップと、
をコンピュータに実行させるための類似画像検索プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、類似する画像を検索する類似画像検索装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、コンピュータを用いて画像のようなマルチメディアコンテンツが類似しているか否かを検索する場合、画像の色情報を用いて判断する方法が一般的に行われている。人間が画像を認識する場合には、その画像の色そのもの、色の変化、画像の形状などを利用して画像を認識する。
画像の類似を判断する場合、画像中の任意の部分同士を比較する場合や、一方の画像の全体像を、他方の画像の任意の部分と比較する場合、２枚の画像の全体を比較する場合がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
この画像の全体像を比較して類似性があるか否かについて検出する場合、画像中の個々のオブジェクトを対象とした類似検索とは異なり、全体の構図が似通っていることが、類似と見なす基準となる。
しかしながら、従来の方式を用いる場合、構図は類似しているが、類似していると見なすことができない場合や、構図は全く異なるが、類似と見なされてしまう場合があった。
【０００４】
例えば、２つの画像２つの画像の色情報そのものを比較する絶対値比較方式がある。この方法では、色値について２つの画像を１ピクセルずつ比較することにより、画像に共通性があるか否かについて検出するものである。しかし、この方式においては、色値を比較するので、視覚的に構図が似ているコンテンツであっても、色調が異なる画像については、類似コンテンツと見なすものとして検出できないという問題点がある。
【０００５】
一方、図６に示すように、２つの画像から、共通する方法で特徴を抽出し、その特徴同士を比較する方式である変換比較方式がある。この方式には、画像の持つ色値をスペクトルあるいはヒストグラム特徴で表現し、それらを比較する方法がある（符号（ａ）、（ｂ））。また、画像そのものにキーワードを設定して特徴とし、このキーワードを比較する方法がある（符号（ｃ））。
【０００６】
しかし、スペクトルやヒストグラムを用いる方法では、画像の識別に不可欠な、画素値の空間的分布情報が除外されてしまい、構図がほぼ一致する画像であっても、色調が異なる場合に、類似するコンテンツとして検出されない場合があるとともに、色調に共通性があるが、構図が全く異なる画像について、類似するコンテンツとして検出される場合があり、検出精度が低下してしまう問題点がある。また、キーワードを用いる方法では、キーワードを設定する場合に、作業者が画像を見てキーワードを設定する必要があるために、コンピュータによって全自動化することは困難であり、類似性の検出を行う効率が低下してしまうという問題点がある。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、構図が類似する画像を、より高い精度で、類似しているか否かを検出することができる画像検索装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、複数の画像を比較する類似画像検索装置であって、前記複数の画像のうち、１つの画像を選択し、予め指定される分割数に基づいて複数の画像領域に分割する分割部と、前記分割部によって分割された画像領域内の色に関する情報である領域値を生成する領域値演算部と、前記分割部によって分割された画像領域のうち、基準となる画像領域である基準画像領域について前記領域値演算部によって生成された領域値と、該基準画像領域とは異なる画像領域である対象画像領域について前記領域値演算部によって生成された領域値と、の差を演算して差分値データを生成する差分値演算部と、前記複数の画像のうち、類似しているか否かを検出する基準となる基準画像について前記差分値演算部によって生成された差分値データと、前記基準画像となる画像に対して類似しているか否かを検出する対象となる比較画像について前記差分値演算部によって生成された差分値データと、を比較し画像が一致するか否かを検出する差分値比較部と、前記差分値比較部によって検出された検出結果を出力する出力部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上述の類似画像検索装置において、前記分割部は、選択した画像の大きさを検出する画像サイズ検出部と、前記画像サイズ検出部によって検出された画像の大きさを予め決められたサイズに変更する画像サイズ正規化部とを有し、記画像サイズ正規化部によって変更された後の画像を分割することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上述の類似画像検索装置において、前記差分値演算部によって生成された差分値データを各画像毎に記憶する差分値データベースを有し、前記差分値比較部は、画像を比較する指示に応じて、前記差分値データベースに記憶された差分値データを読み出し、画像が一致するか否かの検出を行うことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、複数の画像を比較する類似画像検索装置における類似画像検索方法であって、前記複数の画像のうち、１つの画像を選択し、予め指定される分割数に基づいて複数の画像領域に分割し、前記分割された画像領域内の色に関する情報である領域値を生成し、前記分割された画像領域のうち、基準となる画像領域である基準画像領域について生成された領域値と、該基準画像領域とは異なる画像領域である対象画像領域について生成された領域値と、の差を演算して差分値データを生成し、前記複数の画像のうち、類似しているか否かを検出する基準となる基準画像について差分値データと、前記基準画像となる画像に対して類似しているか否かを検出する対象となる比較画像について生成された差分値データと、を比較し画像が一致するか否かを検出することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、複数の画像を比較する類似画像検索プログラムであって、前記複数の画像のうち、１つの画像を選択し、予め指定される分割数に基づいて複数の画像領域に分割するステップと、前記分割された画像領域内の色に関する情報である領域値を生成するステップと、前記分割された画像領域のうち、基準となる画像領域である基準画像領域について生成された領域値と、該基準画像領域とは異なる画像領域である対象画像領域について生成された領域値と、の差を演算して差分値データを生成するステップと、前記複数の画像のうち、類似しているか否かを検出する基準となる基準画像について差分値データと、前記基準画像となる画像に対して類似しているか否かを検出する対象となる比較画像について生成された差分値データと、を比較し画像が一致するか否かを検出するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、複数の画像を比較する類似画像検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記複数の画像のうち、１つの画像を選択し、予め指定される分割数に基づいて複数の画像領域に分割するステップと、前記分割された画像領域内の色に関する情報である領域値を生成するステップと、前記分割された画像領域のうち、基準となる画像領域である基準画像領域について生成された領域値と、該基準画像領域とは異なる画像領域である対象画像領域について生成された領域値と、の差を演算して差分値データを生成するステップと、前記複数の画像のうち、類似しているか否かを検出する基準となる基準画像について差分値データと、前記基準画像となる画像に対して類似しているか否かを検出する対象となる比較画像について生成された差分値データと、を比較し画像が一致するか否かを検出するステップと、をコンピュータに実行させるための類似画像検索プログラムを記録したことを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態による類似画像検索装置を図面を参照して説明する。図１は、この発明の一実施形態による類似画像検索装置１の構成を示す概略ブロック図である。
この図において、画像データＤＢ（データベース）１０は、各種画像データを記憶する。分割部１１は、画像データＤＢ１０に記憶された画像データのうち、比較する対象となる複数の画像のうち、１つの画像を選択し、予め指定される複数の画像領域（以下、「分割ブロック」と称する）に分割する。この分割処理は、比較対象となる画像を順次選択し、選択した画像のそれぞれについて分割処理を行う。また、この分割部１１は、選択した画像の大きさを検出する画像サイズ検出部１２と、画像サイズ検出部１２によって検出された画像の大きさを予め決められたサイズに変更する画像サイズ正規化部１３とを有し、画像サイズ正規化部１３によって変更された後の画像を分割する。
【００１５】
領域値演算部１４は、分割された分割ブロック毎にその分割ブロック内の色に関する情報である領域値を生成する。この色に関する情報は、具体的には、分割ブロック内の色値の平均値である平均色値、分割ブロック内の輝度値の平均値である平均輝度値、分割ブロック内の代表ピクセルの色値あるいは輝度値などが含まれる。分割ブロック配列部１５は、分割部１１によって分割された分割ブロックを予め決められた順序に従って配列する。
【００１６】
差分値演算部１６は、分割部１１によって分割された分割ブロックのうち、基準となる分割ブロックである基準分割ブロックについて領域値演算部１４によって生成された領域値と、分割ブロックとは異なる分割ブロックである対象分割ブロックについて領域値演算部１４によって生成された領域値と、の差を演算して差分値データを生成する。また、差分値演算部１６は、演算した差分値データから差分分布ファイルを作成し、作成した差分分布ファイルを差分分布ファイルデータベース２０に記憶する。差分分布ファイルデータベース２０は、差分値演算部１６から出力される差分分布ファイルを画像毎に記憶する。
【００１７】
差分分布ファイル読み出し部３２は、差分値比較部３３からの指示に基づいて、差分分布ファイルデータベース２０から、比較する対象となる画像の差分分布ファイルを読み出す。入力部３１は、検索する対象の画像データを指示する。
差分値比較部３３は、複数の画像のうち、類似しているか否かを検出する基準となる基準画像について差分値演算部１６によって生成された差分値データと、基準画像となる画像に対して類似しているか否かを検出する対象となる比較画像について差分値演算部１６によって生成された差分値データと、を比較し画像が一致するか否かを検出する。出力部３５は、液晶表示装置やＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ）等の出力装置であり、差分値比較部３３によって検出された検出結果を出力する。なお、他の装置に検出結果を示すデータを出力してもよい。
【００１８】
次に、図１における類似画像検索装置１の処理動作について図２のフローチャート、図３の説明図を用いて説明する。
１）差分分布ファイル生成処理
分割部１１は、画像データＤＢ１０に記憶されている画像データの中から差分分布ファイルを作成する対象となる画像データを選択し（図２ステップＳ１）、選択した画像データの画像の縦方向と横方向の大きさを画像サイズ検出部１２によって検出する（図２ステップＳ２）。そして分割部１１は、検出された画像サイズが予め決められた大きさであるか否かを画像サイズ正規化部１３によって検出し、予め決められた大きさではない場合、画像サイズ正規化部１３によって画像サイズを予め決められた大きさに変更して正規化する（図２ステップＳ３）。一方、予め決められた大きさであれば、ステップＳ３における画像サイズの変更は行わない。
【００１９】
次に、分割部１１は、正規化処理がなされた画像データを予め決められた数に分割し（図２ステップＳ４、図３符号（ａ））、分割された分割ブロックに領域識別符号を付与する（図３符号（ｂ））。画像が分割されると、領域値演算部１４は、分割された分割ブロック毎に、その領域の領域値を演算し（図２ステップＳ５）、演算結果と領域識別符号を対応付ける。ここで演算される領域値の演算結果は、領域内の輝度値の平均値である。
分割ブロック配列部１５は、分割ブロックを予め決められた順序に配列する。この配列は、領域識別符号の順に配列される（図３（ｃ））。このとき、分割ブロックの領域値も配列後の分割ブロックの領域識別符号に対応付けされたままである。
【００２０】
分割ブロックの配列がなされると、差分値演算部１６は、配列の分割ブロックにおいて、隣接ずる分割ブロック間における領域値の差を演算して差分値データを生成する（図２ステップＳ７）。そして生成された差分値データから差分分布ファイルを作成し（図２ステップＳ８）、作成した差分分布ファイルを差分分布ファイルデータベース２０に記憶する（図２ステップＳ９）。差分分布ファイルデータが差分分布ファイルデータベース２０に記憶された後、分割部１１は、画像データＤＢ１０に記憶されている画像データのうち、全ての画像データについて分割処理を行ったか否かを検出し（図２ステップＳ１０）、全ての画像データについて分割処理を行うように繰り返す（図３符号（ｄ））。これにより、全ての画像についてステップＳ２からステップＳ１０における差分分布ファイルの作成が行われる。
【００２１】
２）画像検索処理
次に、画像検索処理について図４のフローチャートを用いて説明する。
入力部３６から類似を検索する基準となる画像データが指示されると、差分分布ファイル読み出し部３２は、基準となる画像データの差分分布ファイルデータを差分分布ファイルデータベース２０から読み出す（ステップＳ２１）。基準となる画像データの差分分布ファイルデータがない場合は、図２のステップＳ２からステップＳ９を実行するための指示を分割部１１に出力し、差分分布ファイルを作成する。
【００２２】
次に、基準となる画像データの差分分布ファイルデータが読み出されると、差分値比較部３３は、許容誤差値を決定する（ステップＳ２２）。最初は、「０」が設定される。
【００２３】
次に、差分分布ファイル読み出し部３２は、基準画像データと比較する対象となる比較対象画像データの差分分布ファイルを差分分布ファイルデータベース２０から読み出す（ステップＳ２３）。
差分値比較部３３は、基準画像データの差分分布ファイルと比較対象画像データの差分分布ファイルとを比較し、許容誤差が「０」の範囲内であるか否かを検出する（ステップＳ２４）。すなわち、差分値データが一致しているか否かを検出する。
【００２４】
許容誤差範囲外である場合（ここでは、一致していない場合）、差分値比較部３３は、画像データの差分分布ファイルデータベース２０に記憶された全ての画像データの差分分布ファイルとの比較が終了したか否かを検出し（ステップＳ２６）、終了していない場合は、ステップＳ２３に移行し、他の画像データの差分分布ファイルを比較対象画像データの差分分布ファイルとして差分分布ファイル読み出し部３２によって、読み出す。
一方、ステップＳ２４において、許容誤差範囲内である場合（ここでは、一致している場合）、差分値比較部３３は、比較対象の画像データを一致候補として所定のメモリ内に登録した後（ステップＳ２５）、ステップＳ２６に移行する。
【００２５】
そして、基準画像データの差分分布ファイルデータと全ての画像データの差分分布ファイルデータとの比較が終わると、差分値比較部３３は、一致候補の件数が１件以上であるか否かを検出する（ステップＳ２７）。一致候補の件数が１件以上であれば、検索を終了し（ステップＳ２８）、一致候補のリストを出力部３５に出力する（ステップＳ２９）。
【００２６】
一方、ステップＳ２７において、一致候補が０件である場合、差分値比較部３３は、許容誤差記憶部３１から設定された許容誤差の範囲内で許容誤差の範囲を拡大する（ステップＳ３０）。ここでは、許容誤差が１増加されるので、「０」が「１」に設定されステップＳ２２に移行する。
【００２７】
次に、図２と図４とにおいて説明した差分分布ファイル生成処理と画像検索処理とについて、図５を用いてさらに説明する。基準画像データとなる画像Ａ（符号（ａ））と比較対象画像データである画像Ｂ（符号（ｂ））は、分割部１１によって複数の分割ブロックに分割される（符号（ｃ））。そして、領域値演算部１４によって分割ブロックの領域値が演算され（符号（ｄ））、分割ブロック配列部１５によって予め決められた順番に配列された後、差分値演算部１６によって隣接する分割ブロックの領域値との差が隣接する分割ブロック毎に演算され（符号（ｅ））、演算結果となる差分分布ファイルが生成され（符号（ｆ））、生成された差分分布ファイルが差分値比較部３３によって比較される（符号（ｇ））。ここで、誤差範囲が「０」である場合、１行５列の分割ブロックの領域値に基づいて演算された差分の値（符号（ｆ））がそれぞれ画像Ａと画像Ｂとにおいて一致するので、類似する画像として検出され、出力部３５に出力される。
【００２８】
一方、誤算範囲が「１」であって、差分分布ファイルの差分値データが「１１、２９、４６、−２４」である場合、比較対象画像データの差分値データの１番目の差分値データが１１±１の範囲内、２番目の差分値データが２９±１の範囲内、３番目の差分値データが４６±１、４番目の差分値データが−２４±１の範囲内」である場合に、一致候補として検出される。このように、差分値データの各値に対して許容誤差を設定し、差分値データの全てが設定された範囲内である場合に、一致候補として検出される。なお、この場合、許容誤差の他にさらに差分値データが一致する個数を差分値比較部３３に予め設定しておくようにしてもよい。例えば、一致個数を「３」に設定しておき、４つの差分値データのうち、３つ以上が一致（あるいは、許容誤差範囲内）である場合に、一致候補として検出する。
【００２９】
図５における実施形態においては、１行５列の分割ブロックの差分値データを比較した場合について説明した。このように、差分値データの比較個数を差分値比較部３３に予め設定しておくことにより、類似画像の検出処理時間を短縮することができる。なお、全ての分割ブロックの差分値データを比較してもよい。このように、差分値データの比較個数を増加させることにより、比較する画像の面積を大きくできるので、基準画像データに類似する度合いが高い画像を検出することができる。
【００３０】
また、図５において、画像Ａと画像Ｂとの画像の領域値（ｄ）を比較すると比較結果は一致しないので、類似する画像として検出されないことになるが、上述の実施形態においては、領域値の差分を算出して比較するようにしたので、構図が類似していて色値や輝度値が異なる場合、従来であれば類似する画像として検出されなかったが、上述した実施形態によれば、領域値の差分を算出し差分の値を比較するようにしたので、色値や輝度値が異なっていても、構図が類似している画像を検出することが可能である。
【００３１】
上述した検索処理によって、類似する画像のコンテンツを検索することが可能である。
【００３２】
なお、上記実施形態において、分割部１１の分割数を大きくすると、類似する度合いが高い画像を精度よく検出することができ、分割数を小さくすると、差分分布ファイルの生成処理にかかる時間と画像検索処理にかかる時間を短縮することができる。また、この分割は、１ピクセル毎に分割するようにしてもよい。
【００３３】
また、上述した実施形態のステップＳ５において、輝度値の平均値を演算する場合について説明したが、色値の平均値を演算し、差分分布ファイルを作成して比較するようにしてもよく、また、また、色値の平均値と輝度の平均値、代表ピクセルの色値や輝度値等について比較するようにしてもよい。
【００３４】
上述したステップＳ２７において、一致候補の件数は、１件以上でなくともよい。すなわち、３件以上検出された場合に検索を終了してもよい。
【００３５】
また、上述した実施形態によれば、隣接した分割ブロック間における差分値データを生成する場合について説明したが、差分値データの生成は、必ずしも隣接する分割ブロック同士で演算する必要はなく、離れた分割ブロック同士において算出してもよい。
また、画像の分割する場合に、分割部１１によって画像を縦方向と横方向を予め決められた比率で分割するのであれば、画像サイズ検出部１３によって画像サイズを検出し、画像サイズ正規化部１４によって正規化する処理を省くことができる。
【００３６】
また、図１における分割部１１、画像サイズ検出部１２、画像サイズ正規化部１３、領域値演算部１４、分割ブロック配列部１５、差分値演算部１６、差分分布ファイル読み出し部３２、差分比較部３３、出力部３５の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより類似画像の検出処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００３７】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００３８】
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【００３９】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、画像を分割し、画像領域内の領域値を生成し、差分値データを生成し、類似しているか否かを検出する基準となる基準画像の差分値データと、類似しているか否かを検出する対象となる比較画像の差分値データを比較し画像が一致するか否かを検出するようにしたので、画像の構図が類似していて色値や輝度値が異なる画像であっても、類似する画像であるか否かを検出することができるので、視覚的には一致していると見なせる画像が類似として検出されないことを防ぐことができ、また、全く異なる画像を類似する画像として検出されてしまうことを防ぎ、画像の検出精度を向上させることができる。
【００４０】
また、本発明によれば、選択した画像の大きさを検出し、予め決められたサイズに変更した後に画像を分割するようにしたので、画像の大きさが異なる画像同士においても類似しているか否かの検出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態による類似画像検索装置１の構成を示す概略ブロック図である。
【図２】類似画像検索装置の差分分布ファイル生成処理動作について説明するためのフローチャートである。
【図３】類似画像検索装置の差分分布ファイル生成処理動作について説明するための説明図である。
【図４】画像検索処理について説明するためのフローチャートである。
【図５】差分分布ファイル生成処理と画像検索処理とについて、説明するための図面である。
【図６】従来技術について説明するための図面である。
【符号の説明】
１　類似画像検索装置　　　　　　　１１　分割部
１２　画像サイズ検出部　　　　　　１３　画像サイズ正規化部
１４　領域値演算部　　　　　　　　１５　分割ブロック配列部
１６　差分値演算部　　　　　　　　２０　差分分布ファイルデータベース
３１　入力部　　　　　　　　　　　３２　差分分布ファイル読み出し部
３３　差分値比較部　　　　　　　　３５　出力部
【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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