(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データ中の局所的なエッジ及び当該エッジの方向を取得する取得部と、
第１のスケールのエッジを、当該エッジと同一の方向へ延長した第２のスケールのエッジを検出する検出部と、
複数のスケール毎のエッジの特徴量を並べた多重ヒストグラムを生成する生成部と、を備える特徴抽出装置。
【請求項２】
前記特徴量は、エッジ方向毎の出現頻度を含む請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項３】
所定の距離以内で端点が近接する同一スケールのエッジ同士の角度を算出する算出部を備え、
前記特徴量は、前記角度の出現頻度を含む請求項１又は請求項２に記載の特徴抽出装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記所定の距離を、スケールに応じて調整する請求項３に記載の特徴抽出装置。
【請求項５】
前記検出部は、前記第１のスケールのエッジの端点から、当該エッジと同一の方向へ単位長さ延長した先の画素におけるエッジの方向が前記第１のスケールのエッジと同一の場合に、前記第１のスケールのエッジから前記単位長さ延長した前記第２のスケールのエッジを検出する請求項１から請求項４のいずれかに記載の特徴抽出装置。
【請求項６】
画像データ中の局所的なエッジ及び当該エッジの方向を取得する取得ステップと、
第１のスケールのエッジを、当該エッジと同一の方向へ延長した第２のスケールのエッジを検出する検出ステップと、
複数のスケール毎のエッジの特徴量を並べた多重ヒストグラムを生成する生成ステップと、をコンピュータの制御部に実行させるための特徴抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データの特徴量を抽出する装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像の特徴量を抽出し、類似度に基づく画像検索に用いられている。例えば、画像中の明るさが不連続に変化しているエッジを検出し、テクスチャ特徴として抽出する方法が取られている。
【０００３】
また、エッジに関する主なテクスチャ特徴としては、エッジ方向ヒストグラムが挙げられる。このエッジ方向ヒストグラムは、画像中の各画素における局所的なエッジ方向を全画素で積算して算出される（例えば、特許文献１及び２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１７５５２８号公報
【特許文献２】特開２００５−３３９０７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来のエッジ方向ヒストグラムは、局所的なエッジに基づく特徴であるため、連続した長いエッジの重要度が反映されず、画像検索においては、エッジの長さに特徴のある画像の検索精度に課題があった。
【０００６】
本発明は、画像検索の精度を向上させる特徴量を画像データから抽出できる特徴抽出装置及び特徴抽出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る特徴抽出装置は、画像データ中の局所的なエッジ及び当該エッジの方向を取得する取得部と、第１のスケールのエッジを、当該エッジと同一の方向へ延長した第２のスケールのエッジを検出する検出部と、複数のスケール毎のエッジの特徴量を並べた多重ヒストグラムを生成する生成部と、を備える。
【０００８】
この構成によれば、特徴抽出装置は、多重スケールのヒストグラムを生成するので、局所的なエッジのみに基づくエッジ方向ヒストグラムと比べて、エッジの長さを特徴量として抽出できる。したがって、特徴抽出装置は、長いエッジの重要度を反映させた特徴量を用いることにより、例えば、直線のエッジを多く含む画像等を特徴量により精度良く比較できるため、画像検索の精度を向上させることができる。
【０００９】
前記特徴量は、エッジ方向毎の出現頻度を含んでもよい。
【００１０】
この構成によれば、特徴抽出装置は、エッジ方向毎の出現頻度を表したヒストグラムを多重スケールに拡張することにより、画像の特徴をより反映したヒストグラムを出力できる。
【００１１】
前記特徴抽出装置は、所定の距離以内で端点が近接する同一スケールのエッジ同士の角度を算出する算出部を備え、前記特徴量は、前記角度の出現頻度を含んでもよい。
【００１２】
この構成によれば、特徴抽出装置は、エッジの長さに基づく多重スケールのヒストグラムを生成するので、局所的なエッジのみに基づくエッジ方向ヒストグラムと比べて、エッジの長さを特徴量として抽出できる。さらに、特徴抽出装置は、近接するエッジ同士の接続角度を特徴量として抽出するので、長いエッジ及びエッジの接続角度の重要度を反映させた特徴量を用いることにより、画像検索の精度を向上させることができる。
【００１３】
前記算出部は、前記所定の距離を、スケールに応じて調整してもよい。
【００１４】
この構成によれば、特徴抽出装置は、近接するエッジを判定するための距離をスケールに応じて調整するので、エッジの長さそれぞれに適した判定基準により、画像をより良く表現した特徴量を抽出できる。
【００１５】
前記検出部は、前記第１のスケールのエッジの端点から、当該エッジと同一の方向へ単位長さ延長した先の画素におけるエッジの方向が前記第１のスケールのエッジと同一の場合に、前記第１のスケールのエッジから前記単位長さ延長した前記第２のスケールのエッジを検出してもよい。
【００１６】
この構成によれば、特徴抽出装置は、スケールｎ−１のエッジを単位長さ延長した先の局所的なエッジの方向が同一であれば、スケールｎのエッジとして検出する。このように、特徴抽出装置１は、所定の単位を用いて、局所的なエッジ方向から簡易に多重スケールのエッジを検出できる。
【００１７】
本発明に係る特徴抽出プログラムは、画像データ中の局所的なエッジ及び当該エッジの方向を取得する取得ステップと、第１のスケールのエッジを、当該エッジと同一の方向へ延長した第２のスケールのエッジを検出する検出ステップと、複数のスケール毎のエッジの特徴量を並べた多重ヒストグラムを生成する生成ステップと、をコンピュータの制御部に実行させる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、画像検索の精度を向上させる特徴量を画像データから抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１実施形態に係る特徴抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係るエッジのスケールを説明する図である。
【図３】第１実施形態に係るスケールｎのエッジの検出方法を示す図である。
【図４】第１実施形態に係る多重スケールエッジ方向ヒストグラムを例示する図である。
【図５】第１実施形態に係る特徴抽出方法を示すフローチャートである。
【図６】第２実施形態に係る特徴抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図７】第２実施形態に係るエッジの接続角度の算出方法を示す図である。
【図８】第２実施形態に係る多重スケールエッジ接続角度ヒストグラムを例示する図である。
【図９】第２実施形態に係る特徴抽出方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
［第１実施形態］
以下、本発明の第１実施形態について説明する。
【００２１】
図１は、本実施形態に係る特徴抽出装置１の機能構成を示すブロック図である。
特徴抽出装置１は、サーバ等の情報処理装置（コンピュータ）であり、その制御部は、取得部１１と、検出部１２と、生成部１３とを備え、入力された画像データの特徴量としてエッジ方向ヒストグラムを生成する。
【００２２】
取得部１１は、画像データ中の局所的なエッジに関して、このエッジの方向を取得する。エッジの判定には既存の手法が利用可能であり、各画素に対してエッジの有無、及びその方向（例えば、０度から１７９度まで１度刻みの値）が算出される。
【００２３】
検出部１２は、第１のスケールのエッジを、当該エッジと同一の方向へ延長した第２のスケールのエッジを検出する。ここで、スケールとは、例えばＫピクセルを単位長さとし、長さＫ×ｎのエッジをスケールｎと定義する。
【００２４】
図２は、本実施形態に係るエッジのスケールを説明する図である。
画像内に存在する直線部分に対して、（Ａ）に示すように、局所的なスケール０のエッジが連続して複数検出される。これらのエッジは、いずれも同一方向を向いているので、（Ｂ）に示すように、長さＫだけ離れたスケール０のエッジを接続したスケール１のエッジが検出される。
【００２５】
同様に、（Ｃ）に示すように、長さＫ×２（スケール２）のエッジが、さらには、（Ｄ）に示すように、長さＫ×３（スケール３）のエッジが順に検出される。
このように、画像内のオブジェクトの形状に応じて、複数のスケールのエッジが検出される。
【００２６】
図３は、本実施形態に係るスケールｎのエッジの検出方法を示す図である。
検出部１２は、角度θ、スケールｎ−１（第１のスケール）のエッジの端点Ｐから、このエッジと同一の方向へＫピクセル延長させた先の画素Ｐ’におけるスケール０のエッジ方向を判定する。エッジの方向が同一であれば、検出部１２は、ＰとＰ’とを接続したスケールｎ（第２のスケール）のエッジを検出する。
【００２７】
生成部１３は、複数のスケール毎のエッジの特徴量を並べた多重ヒストグラムを生成する。具体的には、生成部１３は、特徴量としてエッジ方向毎の出現頻度をスケール毎に並べた多重スケールエッジ方向ヒストグラムを生成して出力する。
【００２８】
図４は、本実施形態に係る多重スケールエッジ方向ヒストグラムを例示する図である。
生成部１３は、スケール０からスケールＮ−１（Ｎはスケールの多重数）のそれぞれについて、方向０度〜１７９度の角度毎のエッジの出現頻度（画像中の個数）をグラフ化する。
なお、出現頻度は、エッジの個数には限られず、各スケールのエッジ総数に対する割合等で正規化して表現されてもよい。
【００２９】
図５は、本実施形態に係る特徴抽出方法を示すフローチャートである。
ステップＳ１において、特徴抽出装置１は、入力された処理対象の画像データを、モノクロ画像へ変換する。
【００３０】
ステップＳ２において、特徴抽出装置１は、スケールを示す変数ｎに０を代入して初期化し、以下のステップへ進む。
【００３１】
ステップＳ３において、特徴抽出装置１の検出部１２（ただし、ｎ＝０の場合は、取得部１１）は、画像データの中から、スケールｎのエッジを検出する。
【００３２】
ステップＳ４において、特徴抽出装置１の生成部１３は、ステップＳ３で検出されたスケールｎのエッジについて、エッジ方向ヒストグラムを計算する。
【００３３】
ステップＳ５において、特徴抽出装置１は、次のスケールのエッジを検出するために、変数ｎに１を加算する。
【００３４】
ステップＳ６において、特徴抽出装置１は、ｎが多重数Ｎ以上になったか否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合、処理はステップＳ７に移る。一方、判定がＮＯの場合、処理はステップＳ３に戻り、特徴抽出装置１は、次のスケールの処理を継続する。
【００３５】
ステップＳ７において、特徴抽出装置１の生成部１３は、スケール０からＮ−１までのエッジ方向ヒストグラムを統合し、多重スケールエッジ方向ヒストグラムを生成して出力する。
【００３６】
本実施形態によれば、特徴抽出装置１は、多重スケールのヒストグラムを生成するので、局所的なエッジのみに基づくエッジ方向ヒストグラムと比べて、エッジの長さを特徴量として抽出できる。したがって、特徴抽出装置１は、長いエッジの重要度を反映させた特徴量を用いることにより、例えば、直線のエッジを多く含む画像等を特徴量により精度良く比較できるため、画像検索の精度を向上させることができる。
【００３７】
特徴抽出装置１は、エッジ方向毎の出現頻度を表したヒストグラムを多重スケールに拡張することにより、画像の特徴をより反映したヒストグラムを出力できる。
【００３８】
特徴抽出装置１は、スケールｎ−１のエッジを単位長さ延長した先の局所的なエッジの方向が同一であれば、スケールｎのエッジとして検出する。このように、特徴抽出装置１は、所定の単位を用いて、局所的なエッジ方向から簡易に多重スケールのエッジを検出できる。
【００３９】
［第２実施形態］
以下、本発明の第２実施形態について説明する。
なお、第１実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、説明を省略又は簡略化する。
【００４０】
図６は、本実施形態に係る特徴抽出装置１ａの機能構成を示すブロック図である。
特徴抽出装置１ａは、取得部１１と、検出部１２と、生成部１３ａと、算出部１４とを備え、入力された画像データの特徴量としてエッジ接続角度ヒストグラムを生成する。
【００４１】
取得部１１及び検出部１２は、第１実施形態と同様の機能を有し、画像データから複数のスケールのエッジを検出する。
【００４２】
算出部１４は、所定の距離以内で端点が近接する同一スケールのエッジ同士のなす角度（例えば、１度から１８０度まで１度刻みの値）を算出する。このとき、算出部１４は、所定の距離を、例えば大きなスケールほど長くする等、スケールの関数を用いてスケールに応じて調整してもよい。
【００４３】
図７は、本実施形態に係るエッジの接続角度の算出方法を示す図である。
スケールｎのエッジＥ０が検出された場合、算出部１４は、このエッジＥ０の端点Ｐ’から距離Ｒ以内に端点を有する同一スケールｎのエッジを探索する。この例では、エッジＥ１〜Ｅ３が検出されている。
【００４４】
エッジＥ０とＥ１との接続角度は、各エッジを延長した際になす角度φ１と算出される。同様に、エッジＥ０とＥ２との接続角度はφ２、エッジＥ０とＥ３との接続角度はφ３と算出される。
【００４５】
生成部１３ａは、複数のスケール毎のエッジの特徴量を並べた多重ヒストグラムを生成する。具体的には、生成部１３ａは、特徴量としてエッジ同士の接続角度毎の出現頻度をスケール毎に並べた多重スケールエッジ接続角度ヒストグラムを生成して出力する。
【００４６】
図８は、本実施形態に係る多重スケールエッジ接続角度ヒストグラムを例示する図である。
生成部１３ａは、スケール０からスケールＮ−１（Ｎはスケールの多重数）のそれぞれについて、１度〜１８０度の角度毎のエッジ接続角度の出現頻度（画像中の個数）をグラフ化する。
【００４７】
なお、出現頻度は、エッジの個数には限られず、各スケールのエッジ総数に対する割合等で正規化して表現されてもよい。
また、生成部１３ａは、接続角度０度及び１８０度の場合を同一のエッジと考え、除いてもよい。
【００４８】
図９は、本実施形態に係る特徴抽出方法を示すフローチャートである。
ステップＳ１１において、特徴抽出装置１ａは、入力された処理対象の画像データを、モノクロ画像へ変換する。
【００４９】
ステップＳ１２において、特徴抽出装置１ａは、スケールを示す変数ｎに０を代入して初期化し、以下のステップへ進む。
【００５０】
ステップＳ１３において、特徴抽出装置１ａの検出部１２（ただし、ｎ＝０の場合は、取得部１１）は、画像データの中から、スケールｎのエッジを検出する。
【００５１】
ステップＳ１４において、特徴抽出装置１ａの算出部１４は、ステップＳ１３で検出されたスケールｎのエッジのうち、近接するエッジ同士の接続角度を算出する。
【００５２】
ステップＳ１５において、特徴抽出装置１ａの生成部１３ａは、ステップＳ１４で検出されたスケールｎのエッジの接続角度について、エッジ接続角度ヒストグラムを計算する。
【００５３】
ステップＳ１６において、特徴抽出装置１ａは、次のスケールのエッジを検出するために、変数ｎに１を加算する。
【００５４】
ステップＳ１７において、特徴抽出装置１ａは、ｎが多重数Ｎ以上になったか否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合、処理はステップＳ１８に移る。一方、判定がＮＯの場合、処理はステップＳ１３に戻り、特徴抽出装置１ａは、次のスケールの処理を継続する。
【００５５】
ステップＳ１８において、特徴抽出装置１ａの生成部１３ａは、スケール０からＮ−１までのエッジ接続角度ヒストグラムを統合し、多重スケールエッジ接続角度ヒストグラムを生成して出力する。
【００５６】
本実施形態によれば、特徴抽出装置１ａは、エッジの長さに基づく多重スケールのヒストグラムを生成するので、局所的なエッジのみに基づくエッジ方向ヒストグラムと比べて、エッジの長さを特徴量として抽出できる。さらに、特徴抽出装置１は、近接するエッジ同士の接続角度を特徴量として抽出するので、長いエッジ及びエッジの接続角度の重要度を反映させた特徴量を用いることにより、画像検索の精度を向上させることができる。
【００５７】
また、特徴抽出装置１ａは、近接するエッジを判定するための距離をスケールに応じて調整するので、エッジの長さそれぞれに適した判定基準により、画像をより良く表現した特徴量を抽出できる。
【００５８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【００５９】
第１実施形態の特徴抽出装置１は、多重スケールエッジ方向ヒストグラムを、第２実施形態の特徴抽出装置１ａは、エッジ接続角度ヒストグラムを出力したが、これらは併用されてもよく、エッジ方向ヒストグラム及びエッジ接続角度ヒストグラムの双方を並べた特徴量データが出力されてもよい。
【００６０】
これにより、画像データを表す情報量が増え、特徴抽出装置は、例えば接続角度だけでは区別できないエッジ群の向きを合わせて特徴量として抽出できる。
また、画像検索時には、エッジ方向又はエッジ接続角度のいずれかに重み付けを行ってもよく、画像の種類に応じて検索精度を向上できる。
【００６１】
前述の実施形態では、画像中の同一のエッジを重複して検出する場合を考慮していないが、検出手順を統一することにより特徴量の比較が可能なため、重複を含んでもよいし、排除してもよい。
【００６２】
本実施形態では、主に特徴抽出装置の構成と動作について説明したが、本発明はこれに限られず、各構成要素を備え、画像データの特徴量を抽出するための方法、又はプログラムとして構成されてもよい。
【００６３】
さらに、特徴抽出装置の機能を実現するためのプログラムをコンピュータで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、実行することによって実現してもよい。
【００６４】
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。また、「コンピュータで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。
【００６５】
さらに「コンピュータで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、短時刻の間、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、一定時刻プログラムを保持しているものも含んでもよい。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よく、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よい。
【符号の説明】
【００６６】
１、１ａ  特徴抽出装置
１１  取得部
１２  検出部
１３、１３ａ  生成部
１４  算出部
【図１】
0006417160.tif 000002
【図２】
0006417160.tif 000003
【図３】
0006417160.tif 000004
【図４】
0006417160.tif 000005
【図５】
0006417160.tif 000006
【図６】
0006417160.tif 000007
【図７】
0006417160.tif 000008
【図８】
0006417160.tif 000009
【図９】
0006417160.tif 000010