(57)【要約】【課題】  画像の特徴を少ないデータ量で的確に表す特徴データを作成し、該特徴データに基づく画像の登録証明、類似画像の検索を高速かつ高精度に実行可能とする。【解決手段】  二次元画像の画像特徴を取得する画像特徴取得方法として、上記二次元画像を所定の大きさにサイズ変更し、該画像がカラー画像であれば一色の濃淡の階調で形成するスケール画像に変換し、各スケール画像に対して、二次元画像の左右のいずれか一方に設定した起点から水平方向へ連なる画素列を、該画素列の終点と次の画素列の起点とを鉛直方向へ順番に連結して水平成分の一次元ラスタ画像を作成し、二次元画像の上下のいずれか一方に設定した起点から鉛直方向へ連なる画素列を、該画素列の終点と次の画素列の起点とを水平方向へ順番に連結して鉛直成分の一次元ラスタ画像を作成し、これらの一次元ラスタ画像に対して適宜の変換処理を実行する。【選択図】    図９
2005070927.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次元画像の画像特徴を取得する画像特徴取得方法であって、
上記二次元画像を所定の大きさにサイズ変更し、
該画像がカラー画像であれば一色の濃淡の階調で形成するスケール画像に変換し、
各スケール画像に対して、
二次元画像の左右のいずれか一方に設定した起点から水平方向へ連なる画素列を、該画素列の終点と次の画素列の起点とを鉛直方向へ順番に連結して水平成分の一次元ラスタ画像を作成し、
二次元画像の上下のいずれか一方に設定した起点から鉛直方向へ連なる画素列を、該画素列の終点と次の画素列の起点とを水平方向へ順番に連結して鉛直成分の一次元ラスタ画像を作成し、
これらの一次元ラスタ画像に対して適宜の変換処理を実行する
画像特徴取得方法。
【請求項２】
請求項１記載の画像特徴取得方法を使用し、
前記変換処理として、
一次元ラスタ画像に対してフーリエ解析を行って周波数スペクトルを取得し、
該周波数スペクトルから特徴ベクトルを取得して該特徴ベクトルを基底ベクトルに変換する処理を実行し、
２つの画像についての各基底ベクトルの先端の距離を算出し、該距離に基づいて上記２つの画像の類似度を算出する
画像類似度算出方法。
【請求項３】
検索基準となる検索基準画像と、該検索基準画像と類似する画像を検索する対象となる複数の検索対象画像との入力を許容し、
請求項２記載の画像類似度算出方法を実行し上記各検索対象画像に対して上記検索基準画像との類似度を順次算出して上記検索基準画像と類似する画像を検索し、
該検索による検索結果を出力する
類似画像検索方法。
【請求項４】
登録依頼受付手段で二次元画像の登録を受け付け、
請求項１記載の画像特徴取得方法で取得した上記二次元画像の画像特徴を記憶手段に記憶し、
証明依頼受付手段で上記二次元画像の画像データと共に登録事実の証明依頼を受け付け、
該画像データから上記画像特徴取得方法で取得した画像特徴と一致する画像特徴を上記記憶手段から検索手段で検索し、
該検索手段の検索結果に基づいて出力手段で登録事実の証明出力を行う
登録画像証明方法。
【請求項５】
二次元画像の画像特徴を取得する画像特徴取得プログラムであって、
上記二次元画像を互いに同一の大きさにサイズ変更するサイズ変更処理と、
該画像がカラー画像であれば一色の濃淡の階調で形成するスケール画像に変換するスケール画像変換処理と、
各スケール画像に対して、
二次元画像の左右のいずれか一方に設定した起点から水平方向へ連なる画素列を、該画素列の終点と次の画素列の起点とを鉛直方向へ順番に連結して水平成分の一次元ラスタ画像を作成し、
二次元画像の上下のいずれか一方に設定した起点から鉛直方向へ連なる画素列を、該画素列の終点と次の画素列の起点とを水平方向へ順番に連結して鉛直成分の一次元ラスタ画像を作成する一次元ラスタ画像作成処理と、
これらの一次元ラスタ画像に対して実行する適宜の変換処理とを実行可能に構成した
画像特徴取得プログラム。
【請求項６】
請求項５記載の画像特徴取得プログラムを利用し、
前記変換処理を、
一次元ラスタ画像から周波数スペクトルを取得するフーリエ解析処理と、
該周波数スペクトルから特徴ベクトルを取得して該特徴ベクトルを基底ベクトルに変換するベクトル変換処理とで構成し、
２つの画像についての各基底ベクトルの先端の距離を算出し、該距離に基づいて上記２つの画像の類似度を算出する処理を備えた
画像類似度算出プログラム。
【請求項７】
検索基準となる検索基準画像と、該検索基準画像と類似する画像を検索する対象となる複数の検索対象画像との入力を許容する入力処理と、
請求項６記載の画像類似度算出プログラムを構成する各処理を実行し、上記各検索対象画像に対して上記検索基準画像との類似度を順次算出し、上記検索基準画像と類似する画像を検索する類似画像検索処理と、
該類似画像検索処理による検索結果を出力する検索結果出力処理とを備えた
類似画像検索プログラム。
【請求項８】
二次元画像の登録を受け付ける登録依頼受付処理と、
請求項５記載の画像特徴取得プログラムで取得した上記二次元画像の画像特徴を記憶手段に記憶する記憶処理と、
上記二次元画像の画像データと共に登録事実の証明依頼を受け付ける証明依頼受付処理と、
該画像データから上記画像特徴取得方法で取得した画像特徴と一致する画像特徴を上記記憶手段から検索する検索処理と、
該検索手段の検索結果に基づいて登録事実の証明出力を行う証明出力処理とを備えた
登録画像証明プログラム。
【請求項９】
請求項５記載の画像特徴取得プログラム、請求項６記載の画像類似度算出プログラム、請求項７記載の類似画像検索プログラム、又は請求項８記載の登録画像証明プログラムを記憶する記憶手段と、
利用者による入力を許容する入力手段と、
該入力に基づいて上記プログラムを実行する制御手段と、
上記プログラムの実行結果を出力する出力手段とを備えた
画像特徴利用装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば二次元画像から画像特徴を取得する、または該画像特徴を比較して類似度を算出する、さらには類似する二次元画像を検索するような画像特徴取得方法と画像類似度算出方法と類似画像検索方法、及びこれらのプログラムとこれらの装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットやＣＤ−ＲＯＭ等の急速な発展や普及により、静止画像や動画像等の画像のメディア数が急激に増加している。このため、有用な画像情報も増加しており有益に活用することが可能となってきている。
【０００３】
しかし、この膨大な画像情報の中から利用者が必要としている画像を目視確認して検索することは容易ではない。このため、コンピュータ等の装置で画像検索を行う画像検索装置として、フーリエ変換を利用して類似画像を検索する画像検索装置が提案されている（特許文献１参照）。
【０００４】
該画像検索装置は、画像に二次元フーリエ変換を施して二次元パワースペクトルを取得し、該二次元パワースペクトルを複数のブロックに分割し、各ブロックでパワースペクトル成分の標準偏差の行列を生成し、これに基づいて特徴量を算出して画像検索を行うものである。
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−８４３７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、前記画像検索装置は二次元パワースペクトルを複数のブロックに分割して特徴量の算出を行っているため、画像全体の形状を比較して類似判断する人間の判断基準とは異なったものであった。従って、一致度の高い画像を類似画像と判定することはできても、例えば細部の形状や模様が異なる同一商品の画像を類似画像として判定するようなことは難しかった。
【０００７】
この発明は、画像自体の一致度に拘泥されず、描画形状が類似している画像を検出することができるような画像特徴を取得する画像特徴取得方法、該画像特徴を利用する画像類似度算出方法と類似画像検索方法、及びそのプログラムとその装置を提案し、画像証明のニーズに対応し、利用者が類似画像の検索に使用する労力を軽減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明は、次の（１）、（２）のいずれかであることを特徴とする。  
（１）二次元画像の画像特徴を取得する画像特徴取得方法であって、上記二次元画像を所定の大きさにサイズ変更し、該画像がカラー画像であれば一色の濃淡の階調で形成するスケール画像に変換し、各スケール画像に対して、二次元画像の左右のいずれか一方に設定した起点から水平方向へ連なる画素列を、該画素列の終点と次の画素列の起点とを鉛直方向へ順番に連結して水平成分の一次元ラスタ画像を作成し、二次元画像の上下のいずれか一方に設定した起点から鉛直方向へ連なる画素列を、該画素列の終点と次の画素列の起点とを水平方向へ順番に連結して鉛直成分の一次元ラスタ画像を作成し、これらの一次元ラスタ画像に対して適宜の変換処理を実行する画像特徴取得方法であること。
【０００９】
（２）二次元画像の画像特徴を取得する画像特徴取得プログラムであって、上記二次元画像を互いに同一の大きさにサイズ変更するサイズ変更処理と、該画像がカラー画像であれば一色の濃淡の階調で形成するスケール画像に変換するスケール画像変換処理と、各スケール画像に対して、二次元画像の左右のいずれか一方に設定した起点から水平方向へ連なる画素列を、該画素列の終点と次の画素列の起点とを鉛直方向へ順番に連結して水平成分の一次元ラスタ画像を作成し、二次元画像の上下のいずれか一方に設定した起点から鉛直方向へ連なる画素列を、該画素列の終点と次の画素列の起点とを水平方向へ順番に連結して鉛直成分の一次元ラスタ画像を作成する一次元ラスタ画像作成処理と、これらの一次元ラスタ画像に対して実行する適宜の変換処理とを実行可能に構成した画像特徴取得プログラムであること。
【００１０】
これにより、水平成分の一次元ラスタ画像と鉛直成分の一次元ラスタ画像に基づいて画像に描かれている形状の特徴を取得することができ、人間の認識する特徴に近い基準で特徴を取得することができる。
【００１１】
特に画像の類否判断に上記特徴を利用する場合には、人間の類似判断に近い基準で類似判断することが可能となる。この場合、前記変換処理の結果から水平成分同士及び鉛直成分同士の相違に基づく画像の類似度を算出することが望ましい。
【００１２】
前記二次元画像は、カラー画像やモノクロ画像等の平面画像で構成することを含む。  
前記類似度は、比較する２つの画像がどれだけ類似しているかを示す数値若しくはレベルで構成することを含む。  
前記スケール画像は、モノクロの階調で構成するグレースケール画像等、一系統の色域で明度差の階調により表現される画像で構成することを含む。
【００１３】
前記サイズ変更処理は、解像度及び左右の縮尺を所定のサイズに変更する処理、左右の縮尺はそのままで解像度を所定の解像度に変更する処理、又は、画像の中央から所定画素数の範囲を切り取って所定のサイズに変更する処理等、サイズを変更する処理で構成することを含む。
【００１４】
前記適宜の変換処理は、フーリエ変換やウェーブレット変換等の線形変換、離散フーリエ変換や高速フーリエ変換やウォルシュ・アダマール変換等の直交変換、又は、メルセンヌ変換やフェルマー変換等の数論変換を用いて構成することを含む。なお、高速フーリエ変換を使用することが望ましい。
【００１５】
またこの発明は、次の（３）、（４）のいずれかであることを特徴とすることができる。
【００１６】
（３）前記画像特徴取得方法を使用し、前記変換処理として、一次元ラスタ画像に対してフーリエ解析を行って周波数スペクトルを取得し、該周波数スペクトルから特徴ベクトルを取得して該特徴ベクトルを基底ベクトルに変換する処理を実行し、２つの画像についての各基底ベクトルの先端の距離を算出し、該距離に基づいて上記２つの画像の類似度を算出する画像類似度算出方法であること。
【００１７】
（４）前記画像特徴取得プログラムを利用し、前記変換処理を、一次元ラスタ画像から周波数スペクトルを取得するフーリエ解析処理と、該周波数スペクトルから特徴ベクトルを取得して該特徴ベクトルを基底ベクトルに変換するベクトル変換処理とで構成し、２つの画像についての各基底ベクトルの先端の距離を算出し、該距離に基づいて上記２つの画像の類似度を算出する処理を備えた画像類似度算出プログラムであること。
【００１８】
これにより、特徴ベクトルには方向で特徴が表れているところ、基底ベクトルに変換した後の先端の距離に基づいて適切に類似度を算出することができる。
【００１９】
またこの発明は、次の（５）、（６）のいずれかであることを特徴とすることができる。
【００２０】
（５）検索基準となる検索基準画像と、該検索基準画像と類似する画像を検索する対象となる複数の検索対象画像との入力を許容し、前記画像類似度算出方法を実行し上記各検索対象画像に対して上記検索基準画像との類似度を順次算出して上記検索基準画像と類似する画像を検索し、該検索による検索結果を出力する類似画像検索方法であること。
【００２１】
（６）検索基準となる検索基準画像と、該検索基準画像と類似する画像を検索する対象となる複数の検索対象画像との入力を許容する入力処理と、前記画像類似度算出プログラムを構成する各処理を実行し、上記各検索対象画像に対して上記検索基準画像との類似度を順次算出し、上記検索基準画像と類似する画像を検索する類似画像検索処理と、該類似画像検索処理による検索結果を出力する検索結果出力処理とを備えた類似画像検索プログラムであること。
【００２２】
これにより、複数の画像から検索基準画像に類似する画像を自動検索することが可能となる。
【００２３】
またこの発明は、次の（７）、（８）のいずれかであることを特徴とすることができる。
【００２４】
（７）登録依頼受付手段で二次元画像の登録を受け付け、前記画像特徴取得方法で取得した上記二次元画像の画像特徴を記憶手段に記憶し、証明依頼受付手段で上記二次元画像の画像データと共に登録事実の証明依頼を受け付け、該画像データから上記画像特徴取得方法で取得した画像特徴と一致する画像特徴を上記記憶手段から検索手段で検索し、該検索手段の検索結果に基づいて出力手段で登録事実の証明出力を行う登録画像証明方法であること。
【００２５】
（８）二次元画像の登録を受け付ける登録依頼受付処理と、前記画像特徴取得プログラムで取得した上記二次元画像の画像特徴を記憶手段に記憶する記憶処理と、上記二次元画像の画像データと共に登録事実の証明依頼を受け付ける証明依頼受付処理と、該画像データから上記画像特徴取得方法で取得した画像特徴と一致する画像特徴を上記記憶手段から検索する検索処理と、該検索手段の検索結果に基づいて登録事実の証明出力を行う証明出力処理とを備えた登録画像証明プログラムであること。
【００２６】
前記登録依頼受付手段は、画像データを受信するデータ受信装置（通信装置）で構成することを含む。  
前記記憶手段は、ハードディスク等、データを格納する記憶装置で構成することを含む。
【００２７】
前記証明依頼受付手段は、画像データを受信するデータ受信装置（通信装置）で構成することを含む。  
前記検索手段は、データ検索処理を実行する制御装置で構成することを含む。
【００２８】
前記出力手段は、検索結果を送信するデータ送信装置（通信装置）、検索結果を画面表示するディスプレイ等の表示装置、又は検索結果を印刷するプリンタ等の印刷装置で構成することを含む。
【００２９】
前記構成により、画像登録を行っておけば後に登録事実を証明することが可能となる。特に、パーソナルコンピュータの画面上に表示した契約書等、画像の同一性を証明することができ、利用者の利便性を向上することができる。
【００３０】
なお、前記適宜の変換処理後のデータを登録日時と共に保存（記録）しておき、証明依頼のあった二次元画像の変換処理後のデータと比較して、同一データが存在すればその存在を証明することが望ましい。
【００３１】
またこの発明は、前記画像特徴取得プログラム、前記画像類似度算出プログラム、前記類似画像検索プログラム、又は前記登録画像証明プログラムを記憶する記憶手段と、利用者による入力を許容する入力手段と、該入力に基づいて上記プログラムを実行する制御手段と、上記プログラムの実行結果を出力する出力手段とを備えた画像特徴利用装置とすることができる。
【００３２】
前記入力手段は、キーボードやマウス等の入力装置で構成することを含む。  
前記制御手段は、ＣＰＵ又はＭＰＵ等、制御処理を実行する装置で構成することを含む。
【００３３】
前記出力手段は、液晶モニタ（液晶ディスプレイ）やＣＲＴモニタ（ＣＲＴディスプレイ）といった表示装置、結果をデータ送信する通信装置、又は、モノクロプリンタやカラープリンタといった印刷装置等、結果を出力可能な装置で構成することを含む。
【００３４】
前記画像特徴利用装置は、画像特徴取得装置、類似画像検索装置、画像類似度算出装置、又は登録画像照明装置とすることができる。  
前記構成により、利用者は実際に画像の特徴を取得する、画像の類似度を算出する、類似画像を検索する、画像の登録証明をすることができ、出力された結果を確認することができる。
【発明の効果】
【００３５】
この発明により、描画形状に基づく画像特徴を取得することができ、画像の証明精度、画像の類似判断の精度、類似画像の検索精度の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
この発明の一実施形態を以下図面と共に説明する。  
まず、図１に示すシステム構成図と共に、類似画像検索システム１のシステム構成について説明する。
【００３７】
類似画像検索システム１は、データベース３を格納した類似画像検索サーバ２と、利用者が操作する操作端末（パーソナルコンピュータ）５とをインターネット４を介して接続して構成する。
【００３８】
前記データベース３には、仮想線１０で囲って示すようなファイル構造で画像管理データ１１、分類管理データ１２、画像データ１５、及び特徴データ１８を格納する。
【００３９】
詳述すると、ルートディレクトリには画像管理データ１１、分類管理データ１２、画像フォルダ１３、及び特徴フォルダ１６を格納する。
【００４０】
上記画像フォルダ１３には、分類フォルダ１４（１４ａ，１４ｂ，…）を格納し、該分類フォルダ１４内に画像データ１５（１５ａ，１５ｂ，…）を格納する。  
上記特徴フォルダ１６には、分類フォルダ１７（１７ａ，１７ｂ，…）を格納し、該分類フォルダ１７内に特徴データ１８（１８ａ，１８ｂ，…）を格納する。
【００４１】
前記類似画像検索サーバ２には、前記データベース３内の画像データ１５から類似画像を検索する類似画像検索プログラムを格納していると共に、類似画像検索サーバ２をＷＥＢサーバとして機能させるＷＥＢサーバプログラムを格納している。
【００４２】
前記操作端末５には、前記類似画像検索サーバ２と通信して類似画像の検索依頼と結果の受信を実行可能な検索依頼プログラムを格納している。
【００４３】
以上の構成により、利用者は操作端末５を操作し、類似画像検索サーバ２にアクセスして類似画像を検索することが可能となる。
【００４４】
次に、図２、及び図３に示すデータ構成説明図と共に、前記画像管理データ１１及び分類管理データ１２のデータ構成について説明する。  
前記画像管理データ１１は、図２に示すように画像ＩＤ、画像パス、特徴パス、分類、及びその他の項目（フィールド）で構成する。
【００４５】
上記画像ＩＤは、画像データに割当てたＩＤを示し、画像データのファイル名の下三桁の数値と対応している。  
上記画像パスは、画像データを格納しているディレクトリの絶対パス（若しくは相対パス）を格納している。
【００４６】
上記特徴パスは、特徴データを格納しているディレクトリの絶対パス（若しくは相対パス）を格納している。  
上記分類は、分類ＩＤを格納して各画像データの分類を容易に把握可能にしている。
【００４７】
前記分類管理データ１２は、図３に示すように分類ＩＤ及び分類名で構成する。  
上記分類ＩＤは、分類に割当てたＩＤを示す。  
上記分類名は、画像を種別毎に区分する分類の名称を示す。分類名としては、図示するように建築図面や意匠図面等、画像に表される内容を示すような名称を使用している。なお、該分類名は提供するサービス内容等に応じて、ジャンルで分類する、あるいは登録時期で分類する等、自由に分類すると良い。
【００４８】
以上の構成により、画像データ１５、及び特徴データ１８を効率よく格納し、即座にアクセスすることが可能となる。
【００４９】
次に、図４に示す回路ブロック図と共に、類似画像検索サーバ２に回路構成について説明する。  
類似画像検索サーバ２は、ＣＰＵ２９、ＲＯＭ３０、ＲＡＭ３１、及びＩ／Ｏインタフェース３２を有する制御部２８を備え、該制御部２８に接続してＦＤドライブ２１、ＣＤドライブ２２、マウス（座標入力装置）２３、キーボード（キー入力装置）２４、ＣＲＴモニタ２５、ハードディスク（記憶装置）２６、ＬＡＮカード（通信装置）２７、及び電源装置３３を備える。
【００５０】
前記ＣＰＵ２９は、類似画像検索サーバ２の各装置を駆動制御するメインプロセッサとして機能する。  
前記ＲＯＭ３０は、類似画像検索サーバ２の起動プログラム等を格納している書き換え不可能なＲＯＭで構成する。
【００５１】
前記ＲＡＭ３１は、電源が断となるまで記憶したデータを保持できる揮発性メモリで構成する。なお、不揮発性メモリで構成しても良い。  
前記Ｉ／Ｏインタフェース３２は、プリンタやモデム等の外部装置を接続可能にするための接続インタフェースで構成する。
【００５２】
前記ＦＤドライブ２１は、制御部２８の制御信号に基づいてフレキシブルディスク（記憶媒体）に対してデータの読書きを実行できる記憶媒体読書装置で構成する。
【００５３】
前記ＣＤドライブ２２は、ＣＤ−ＲＯＭ（記録媒体）に格納されているプログラムやデータを読み取って正義装置２７に送信する記録媒体読取装置で構成する。  
前記マウス２３は、利用者に操作された座標やクリックを検知して座標信号やクリック信号を前記制御部２８に送信する。
【００５４】
前記キーボード２４は、利用者に操作入力を許容し、入力された文字等を前記制御部２８に送信する。  
前記ＣＲＴモニタ２５は、制御部２８の制御信号に従って画像や文字等の図形を表示する。
【００５５】
前記ハードディスク２６は、前述したデータベース３を格納する。また、類似画像検索プログラム及びＷＥＢサーバプログラムも格納する。  
前記ＬＡＮカード２７は、制御部２８の制御信号に従って、インターネット４を介して操作端末５と通信する。  
前記電源装置３３は、類似画像検索サーバ２の各装置に必要な電源を送信する。
【００５６】
以上の回路構成により、類似画像検索サーバ２はインターネット４を介して操作端末５と通信することが可能となり、該操作端末５によって利用者に入力された操作に基づいて、類似画像の検索を実行し、検索結果を操作端末５に送信することができる。
【００５７】
なお、操作端末５の回路構成としては、類似画像検索サーバ２と同様にＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＩ／Ｏインタフェースを有する制御部と、該制御部に接続したＦＤドライブ、ＣＤドライブ、マウス、キーボード、ＣＲＴモニタ、ハードディスク、ＬＡＮカード、及び電源装置を備える。
【００５８】
各構成要素の機能は、ハードディスクに記録するデータが検索依頼プログラムに替わる以外は、前記類似画像検索サーバ２の各構成要素の機能と同様であるので、その詳細な説明を省略する。
【００５９】
次に、図５に示す画面イメージ図と共に、操作端末５のハードディスクに格納した検索依頼プログラムを起動した際にＣＲＴモニタに表示する検索条件入力画面４０について説明する。  
該検索条件入力画面４０は、次の各要素で構成する。
【００６０】
タグボタン４１は、検索対象をローカルディスク（フォルダ）かインターネット（ネット）のいずれとするかの選択を許容するボタンである。  
検索対象入力部４２は、類似画像を検索する基準となる基準画像５０の位置（パス）の入力を許容するテキストボックスである。
【００６１】
検索範囲入力部４３は、検索範囲（例えば図１に図示した分類１等）の入力を許容するテキストボックスであり、デフォルト値としてデータベース３（図１）のアドレスを設定している。
【００６２】
検索開始アドレス入力部４４は、前記検索範囲内で検索を開始したい位置の入力を許容するテキストボックスである。検索範囲と一致する場合は、画像データ（画像ファイル）の並び順やあいうえお順等の所定規則に基づいて開始位置をＣＰＵ２９（若しくはＣＰＵ）が自動決定する。
【００６３】
なお、上記検索対象入力部４２、検索範囲入力部４３、及び検索開始アドレス入力部４４は、その右横に備えたコマンドボタン４８がクリックされることで、ツリー構造で表示するフォルダから任意のフォルダの選択入力を許容する。
【００６４】
重み付け入力部４５は、重み付けの設定の入力を許容するコンボボックスである。入力許容する重み付けの設定としては、後述するように一定、低周波数、高周波数、特定周波数の４種類を選択することができる。なお、デフォルトでは「一定」に設定している。
【００６５】
判定基準値入力部４６は、類似画像であるとして判定する基準の値の入力を許容するコンボボックスである。デフォルトでは０．０１に設定している。
【００６６】
補完サイズ入力部４７は、画像を比較するために一定サイズに補完する際のサイズ（画素数）の選択を許容するコンボボックスである。８×８、１６×１６、３２×３２、６４×６４、１２８×１２８、…といった画素数のサイズが選択可能であり、デフォルトでは１２８×１２８に設定している。
【００６７】
表示切替タグ４９は、類似画像の検索基準となる基準画像（クエリー画像）５０の表示と検索結果の一覧表示の切替えを許容するタグである。  
検索開始ボタン５１は、上記基準画像５０と類似する画像の検索処理を開始するボタンである。  
中断ボタン５２は、検索開始後に中断したい場合にクリックされることで検索の中断を許容するボタンである。
【００６８】
結果更新ボタン５３は、検索実行後に前記重み付けや判定基準、補完サイズといった検索条件が変更された際に、該変更後の条件で検索結果を更新するボタンである。  
表示切替ボタン５４は、画像の表示サイズを画面一杯に調整して表示するか、その画像の画像サイズでそのまま表示するかを切替えるためのボタンである。
【００６９】
以上の画面構成により、利用者は類似画像の検索に必要な条件の入力、及び検索開始指示の入力を行うことができる。検索終了後には、検索結果が表示されて利用者はこれを視認により確認することができる。
【００７０】
次に、図６に示す操作端末５のＣＰＵの動作を示す処理フロー図と共に、図５及び図７の画面イメージ図を参照して、類似画像の検索を依頼して取得した検索結果を表示する処理について説明する。
【００７１】
利用者が操作端末５を操作して検索依頼プログラムを起動すると、ＣＰＵはＣＲＴモニタに図５の画面イメージ図に示した検索条件入力画面４０を表示する（ステップｎ１）。
【００７２】
ＣＰＵは、利用者に対して検索対象入力部４２で基準画像５０の選択（指定）を許容し（ステップｎ２）、検索範囲入力部４３で検索範囲の指定を許容し（ステップｎ３）、検索開始アドレス入力部４４で検索開始位置の指定を許容する（ステップｎ４）。
【００７３】
また、パラメータの変更が必要である場合には（ステップｎ５）、重み付け入力部４５、判定基準値入力部４６、及び補完サイズ入力部４７によりパラメータ設定の変更を許容する（ステップｎ６）。
【００７４】
検索開始ボタン５１がクリックされると、ＣＰＵは検索対象入力部４２、検索範囲入力部４３、検索開始アドレス入力部４４、重み付け入力部４５、判定基準値入力部４６、及び補完サイズ入力部４７に入力されているデータを検索条件データとして類似画像検索サーバ２に送信する（ステップｎ７）。
【００７５】
類似画像検索サーバ２から検索結果データを受信すると（ステップｎ８）、図７の画面イメージ図に示すように検索結果一覧画面６０を表示する（ステップｎ９）。
【００７６】
該検索結果一覧画面６０は、前述した検索条件入力画面４０と同一の画面であり、表示切替タグ４９で検索結果が選択された状態で、検索結果に基づく類似画像６１を類似順に左上から右横、さらに下方へと配置した画面を表示している。
【００７７】
なお、該検索結果一覧画面６０で一度にサムネイル表示（一覧表示）できる類似画像は所定の枚数であるため、前記表示切替ボタン５４（５４ａ，５４ｂ，５４ｃ）の選択により、ページをめくるようにして一覧表示するグループを切替え可能にしている。
【００７８】
以上の動作により、操作端末５は類似画像の検索を類似画像検索サーバ２に依頼し、類似検索された結果をＣＲＴモニタに表示することができる。
【００７９】
次に、図８、図９に示す類似画像検索サーバ２のＣＰＵ２９の動作を示す処理フロー図と共に、図１０、図１１の説明図を参照して、類似画像の検索処理について説明する。
【００８０】
類似画像検索サーバ２のＣＰＵ２９は、操作端末５から検索条件データを受信すると（ステップｓ１）、基準画像５０に対して変換処理（図９と共に後述）を実行する（ステップｓ２）。
【００８１】
ＣＰＵ２９は、変換処理（図９と共に後述）を実行する変換対象画像に、検索開始アドレス入力部４４で指定された検索開始画像、若しくは指定が無かった場合であれば所定規則（あいうえお順等）に基づいて決定した検索開始画像を設定する（ステップｓ３）。
【００８２】
ＣＰＵ２９は、変換対象画像に変換処理（図９と共に後述）を実行し（ステップｓ４）、該変換対象画像と基準画像５０の各基底ベクトル（基底ベクトルは変換処理で算出）の距離の２乗に基づく値を類似度の値として算出する（ステップｓ５）。
【００８３】
なお、上記類似度の値は、水平成分の基底ベクトルの距離を２乗した値と鉛直成分の基底ベクトルの距離を２乗した値を乗算する乗算処理にて算出するが、加算による加算処理等の計算処理で算出しても良い。
【００８４】
検索範囲の画像に前記ステップｓ４及びステップｓ５を実行していない画像が残っている場合には（ステップｓ６）、次の画像を変換対象画像に設定し（ステップｓ７）、前記ステップｓ４にリターンする。
【００８５】
検索範囲の全画像に対して前記ステップｓ４及びステップｓ５を実行した場合には、検索結果データとして、前記ステップｓ５で算出した類似度の値と各画像データをセットにして操作端末５に送信し（ステップｓ８）、処理を終了する。
【００８６】
前記変換処理は、図９に示す処理フロー図のように、類似画像検索サーバ２のＣＰＵ２９が実行する。
【００８７】
ＣＰＵ２９は、データベース３（図１）を参照し、変換処理を実行する画像の特徴データ１８が存在するか否かを参照し（ステップｕ１）、特徴データ１８が存在していれば変換処理を終了する。なお、該特徴データ１８は、後述する水平成分の基底ベクトル及び鉛直成分の基底ベクトルで構成する。
【００８８】
該当する特徴データ１８が無かった場合、ＣＰＵ２９は、変換対象画像の画像サイズを補完サイズ入力部４７（図５）で入力されたサイズに変倍して調整する（ステップｕ３）。このとき、画像の縦横のピクセル数が補完サイズ入力部４７で入力されたサイズのピクセル数と同一になるように、拡大又は縮小し、画像が正方形でなければ正方形になるよう縦横比も変更する。
【００８９】
ＣＰＵ２９は、画像をグレースケールに変換する（ステップｕ２）。このとき、カラー画像のＲ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）の各濃度値をＲ（ｉ，ｊ），Ｇ（ｉ，ｊ），Ｂ（ｉ，ｊ）として、グレースケール画像の濃度値Ｉ（ｉ，ｊ）を、式
Ｉ（ｉ，ｊ）＝｛Ｒ（ｉ，ｊ）＋Ｇ（ｉ，ｊ）＋Ｂ（ｉ，ｊ）｝／３
によって求め、ＲＧＢの平均値を明度とするようにしてグレースケール画像に変換する。なお、該グレースケールへの変換は、本実施形態では必ず実行するが、カラー画像である場合にのみ実行するように設定しても良い。
【００９０】
ＣＰＵ２９は、図１０の説明図の（Ａ）に矢印で示すように、画像（例えば基準画像５０）の各画素を左上（Ｘ＝０，Ｙ＝０）の起点画素７１から右（Ｘ軸である水平方向）へ順番に取得し、右端（Ｘ＝１２７，Ｙ＝０）まで取得すると、改行して直下の行の左端（Ｘ＝０，Ｙ＝１）から再度右へ順番に取得するといった繰返し（Ｙ軸である鉛直方向）を、右下（Ｘ＝１２７，Ｙ＝１２７）の終点画素７２まで順次連続して実行することにより、（Ｂ）に示すように一次元配列に再配列した水平成分ラスタ画像７３を取得する（ステップｕ４）。
【００９１】
ＣＰＵ２９は、前記水平成分ラスタ画像７３に対して高速フーリエ変換によるフーリエ解析を行い、水平成分スペクトル（水平成分の周波数スペクトル）を取得する（ステップｕ５）。このとき、直流成分を除く水平成分スペクトルを特徴量とする。なお、上記周波数スペクトルの波形の類似度が、画像全体の構図の類似度を反映している。
【００９２】
ＣＰＵ２９は、上記水平成分スペクトルに対して重み付け入力部４５（図５）で入力された値に対応する重み成分を乗算により付加し、重み付き水平成分スペクトルを取得する（ステップｕ６）。
【００９３】
上記重み付けの設定としては、前述した一定、低周波数、高周波数、特定周波数の４種類があり、それぞれの重み付けは次の数式のように設定する。
【００９４】
【数１】
2005070927.tif 000003
なお、精度向上のためには、低周波に対して重みをつけることが望ましい。
【００９５】
また、重み成分を乗算により付加してａ’を求める式は、周波数スペクトルをａ＝（ａ（１），ａ（２），ａ（３））、重み成分をｗ（ｆ）＝（ｗ（１），ｗ（２），ｗ（３））、（０≦ｗ（ｆ）≦１）として、
ａ’＝（ａ（１）×ｗ（１），ａ（２）×ｗ（２），ａ（３）×ｗ（３））
とする。
【００９６】
ＣＰＵ２９は、重み付き水平成分スペクトルをベクトル化し、基底ベクトルを求める（ステップｕ７）。これを水平成分基底ベクトルとする。
【００９７】
ＣＰＵ２９は、図１１の説明図の（Ｃ）に矢印で示すように、画像の各画素を左上から下（Ｙ軸である鉛直方向）へ順番に取得し、下端まで取得すると直右の列の上端から再度下へ順番に取得するといった繰返し（Ｘ軸である水平方向）により、（Ｄ）に示すように一次元の鉛直成分ラスタ画像７４を取得する（ステップｕ８）。
【００９８】
ＣＰＵ２９は、前記鉛直成分ラスタ画像７４に対して高速フーリエ変換によるフーリエ解析を行い、鉛直成分スペクトルを取得する（ステップｕ９）。  
ＣＰＵ２９は、上記鉛直成分スペクトルに対して重み付け入力部４５（図５）で入力された値に対応する重み成分を付加し、重み付き鉛直成分スペクトルを取得する（ステップｕ１０）。
【００９９】
ＣＰＵ２９は、重み付き水平成分スペクトルをベクトル化し、基底ベクトルを求める（ステップｕ１１）。これを鉛直成分基底ベクトルとする。
【０１００】
以上の動作により、類似度の値を確定する基準となる水平成分の基底ベクトル及び鉛直成分の基底ベクトルを個別に求めることができる。  
なお、上記水平成分の基底ベクトル及び鉛直成分の基底ベクトルを、画像のハッシュ値となる特徴データとする。
【０１０１】
ここで、上述した動作によって類似度を求める概念について、図１２に示す画像特徴説明図、及び図１３に示す特徴類似度説明図と共に説明する。
【０１０２】
前記ステップｕ２，ｕ３を実行すると、基準画像５０は図１２の画像特徴説明図の（Ｅ）の変形画像イメージに示すように、正方形に変形されたグレースケール画像となる。
【０１０３】
該グレースケール画像について、例えば（Ｅ）に仮想線で示すように左右を二分する中心線に特徴があるとすると、該特徴は、水平成分ラスタ画像７３を作成した最に、（Ｆ）のグラフに示すようにλ／２、３λ／２、…と、波長λの間隔で表れることとなる。  
そうすると、ステップｕ５を実行して得られる水平成分の周波数スペクトルは、（Ｇ）に示すように１／λ、２／λ、…と波長λ単位で表れることとなる。
【０１０４】
ここで特徴の比較について、図１３に示す特徴類似度説明図と共に、理解の容易のために周波数スペクトルとして３つの値を取得した例を使用して説明する。
【０１０５】
まず、（Ｈ）に示すように、基準画像５０となる画像Ａに対し、ステップｕ２〜ｕ６（ｕ８〜ｕ９）を実行してａ１，ａ２，ａ３の３つの周波数スペクトルを取得したとする。
【０１０６】
同様に、（Ｊ）に示すように、検索対象である比較対象画像となる画像Ｂに対し、ステップｕ２〜ｕ６（ｕ８〜ｕ９）を実行してｂ１，ｂ２，ｂ３の３つの周波数スペクトルを取得したとする。
【０１０７】
ここでステップｕ７（ｕ１０）を実行することで、前記周波数スペクトルの数ｎ（この実施例ではｎ＝３）に基づき、周波数スペクトルをベクトルとしてｎ次元空間にマッピングし特徴ベクトル８１，８２に変換するため、（Ｋ）に示すように３次元のベクトルａ（ａ１，ａ２，ａ３），ｂ（ｂ１，ｂ２，ｂ３）が得られる。
【０１０８】
さらにステップｕ７（ｕ１０）では、（Ｌ）に示すように特徴ベクトル８１，８２を基底ベクトル８３，８４に変換するため、画像Ａと画像Ｂの特徴差を基底ベクトル８３と８４の距離８５として数値化することができる。
【０１０９】
なお、距離８５を２乗した類似値Ｄは、前述したａ’の基底ベクトルをＥａ’、同様に上記ベクトルｂに重み成分を付加したｂ’の基底ベクトルをＥｂ’として、次の数式により求める。
【０１１０】
【数２】
2005070927.tif 000004
【０１１１】
類似値Ｄの値は０以上２以下となり、所定の判定基準値４６（図７）以下なら類似画像であると判定することができる。  
このように処理を行う事で、画像の持つ特徴を適切に把握して類似判断することが可能となる。
【０１１２】
以上に説明した類似画像検索システム１により、例えば輪郭のはっきりした図形画像に対して、同一画像のみならず類似画像を効果的に検索することができる。すなわち、画像に表されている形状が似ているといったあいまいな類似についても検出できるため、形状が似ている建築図面を検索する、同一地の地図を様々な記載表記に関わらず類型的に検索する、あるいは、意匠登録（若しくは商標登録）上の意匠図面（若しくは商標の図形や文字）で構成要素が一部異なる等の類似図面を検索するといった用途で絶大な威力を発揮する。
【０１１３】
なお、操作端末５に類似画像検索サーバ２の機能をインストールし、操作端末５単体で類似画像の検索が実行できるように構成しても良い。この場合は、類似画像検索プログラム、画像管理データ１１及び分類管理データ１２は操作端末５のハードディスク内に格納し、図６，図８，図９の処理フロー図に示した処理を操作端末５で実行する。なお、操作端末５単体で動作するために、ステップｎ７，ｎ８、ステップｓ１，ｓ８に説明したデータの送受信は省略する。
【０１１４】
この構成により、利用者は類似画像検索サーバ２に接続せずとも操作端末５のみで類似画像の検索が実行できる。検索範囲をインターネット４上のＵＲＬで指定すれば、インターネット上から類似画像を幅広く検索することもできる。
【０１１５】
また、色情報に関する類似判定も付加し、色彩も含めて類似判断できるように構成しても良い。これにより、類似判定の制度を色彩面から向上させることが可能となる。
【０１１６】
また、類似画像検索サーバ２は、特徴データ１８を日時データと共に保存管理する構成として、画像登録証明プログラムをインストールし画像存在証明サーバとしての機能を組み込んでも良い。この場合、例えば電子商取引等で契約書を画面上に表示したとき、該契約書の画像を利用者が画像存在証明サーバに登録できるように構成する。
【０１１７】
画像存在証明サーバは、受付手段（ＬＡＮカード２７）で利用者に送信入力されて受付た契約書画像から特徴データ１８を取得し、該特徴データを登録日時（年、月、日、時刻）と共に記録手段（ハードディスク２６）に保管する。
【０１１８】
これにより、利用者がインターネット上で契約を交わしたことを証明する際に、上記契約書画像を利用者が保存していれば、該契約書画像を画像存在証明サーバに送信して証明依頼することで、証明結果を得ることができる。
【０１１９】
詳述すると、図１４の画像存在証明サーバのＣＰＵ２９の動作を示す処理フロー図に示すように、画像存在証明サーバのＣＰＵ２９は、画像登録証明プログラムに従って証明処理を実行する。
【０１２０】
操作端末５から処理依頼（契約書画像等の登録依頼画像又は証明依頼画像の画像データと、登録依頼か証明依頼かを示すデータ）を受けると、まず画像の登録依頼であるか登録済みの画像と照合する証明依頼であるかを判断する（ステップｖ１）。
【０１２１】
登録依頼であった場合には、登録処理としてまず図９と共に前述した変換処理を実行する（ステップｖ２）。なお、この場合はステップｕ２〜ｕ１１のみを実行する。
【０１２２】
該変換処理で取得し特徴データと同一の特徴データが既に登録されていないか検索し（ステップｖ３）、未登録であれば特徴データを登録依頼の受け付け日時と共にハードディスク２６に記録し、登録する（ステップｖ４）。このとき、正常に登録した旨のデータを操作端末５に送信する。
【０１２３】
特徴データが既に登録されていた場合にはエラー出力を行い、既に登録されている旨のデータを操作端末５に送信する（ステップｖ５）。
【０１２４】
前記ステップｖ１で証明依頼を受け付けた場合には、証明処理としてまず図９と共に前述した変換処理を実行する（ステップｖ６）。なお、この場合もステップｕ２〜ｕ１１のみを実行する。
【０１２５】
該変換処理で取得し特徴データと同一の特徴データが既に登録されていないか検索し（ステップｖ７）、同一データが存在すれば（ステップｖ８）、登録証明データを操作端末５に送信する（ステップｖ９）。
【０１２６】
該登録証明データは、証明依頼を受けた画像データが登録日時に登録された内容と同一であることを証明するものであり、画像の同一性と上記登録日時に存在した事実を証明する。
【０１２７】
上記送信データは、処理依頼を受けた画像データ、登録済みの特徴データと一致したことを示す登録事実データ、及び登録した日時を示す登録日時データで構成する。
【０１２８】
前記ステップｖ８で同一データが存在しなかった場合には、登録されていないとしてエラー情報を操作端末５に送信する（ステップｖ１０）。
【０１２９】
このように、ＬＡＮカード３２とＣＰＵ２９とハードディスク２６出構成する登録手段で登録依頼された画像の特徴データと登録日時を登録し、ＣＰＵ２９で構成する検索手段で証明依頼のあった画像の特徴データを検索し、ＣＰＵ２９とＬＡＮカード３２で構成する証明手段（証明出力手段）で登録事実と登録日時を証明することで、利用者はその日時に画像が存在していたことを第三者に証明することができる。
【０１３０】
このとき、特徴データは元の画像データに比べてはるかに少ないデータ量で特徴を的確に表しているため、画像データを大幅に圧縮した特徴データを画像存在証明サーバに格納することができ、登録数が膨大であっても高速に検索して高精度で証明することができる。
【０１３１】
なお、上記ステップｖ３，ｖ８では一致する特徴データを検索したが、この検索条件として、特徴データが完全に一致する完全一致、若しくは、前述したステップｓ５に説明した距離の２乗が同一である比率一致等の一致条件を設定すると良い。
【０１３２】
また、上記画像存在証明サーバは、類似画像検索サーバ２とは別にインターネット４に接続して備え、単体で実行可能に構成しても良い。これにより、証明機能に特化させることができ、証明以外のアクセスを抑制して証明の信頼性を高めることができる。
【０１３３】
また、上記画像存在証明サーバには、ファイヤウォールによる侵入防止や特徴データの暗号化による改竄防止等、証明機能の信頼性を高めるセキュリティ対策を行っても良い。
【０１３４】
この発明の構成と、上述の実施形態との対応において、
この発明の画像特徴取得装置、画像類似度算出装置及び類似画像検索装置は、実施形態の類似画像検索サーバ２に対応し、
以下同様に、
検索対象画像は、画像データ１５に対応し、
二次元画像は、画像データ１５及び基準画像５０に対応し、
記憶手段は、ハードディスク２６に対応し、
制御手段及び検索手段は、ＣＰＵ２９に対応し、
出力手段は、ＬＡＮカード３２に対応し、
入力手段、登録依頼受付手段及び証明依頼受付手段は、ＬＡＮカード３２（又はマウス２３及びキーバード２４）に対応し、
検索基準画像は、基準画像５０に対応し、
起点は、起点画素７１に対応し、
水平成分の一次元ラスタ画像は、水平成分ラスタ画像７３に対応し、
鉛直成分の一次元ラスタ画像は、鉛直成分ラスタ画像７４に対応し、
類似画像検索処理は、ステップｓ４〜ｓ７に対応し、
類似度算出処理は、ステップｓ５に対応し、
検索結果出力処理は、ステップｓ８に対応し、
サイズ変更処理は、ステップｕ２に対応し、
入力処理は、ステップｓ１（又はステップｎ２，ｎ３，ｎ４，ｎ６）に対応し、
スケール画像変換処理は、ステップｕ３に対応し、
一次元ラスタ画像作成処理は、ステップｕ４，ｕ８に対応し、
適宜の変換処理は、ステップｕ５〜ｕ７，ｕ９〜ｕ１１に対応し、
フーリエ解析処理は、ステップｕ５，ｕ９に対応し、
ベクトル変換処理は、ステップｕ７，ｕ１１に対応し、
画像特徴取得プログラム及び画像類似度算出プログラムは、類似画像検索プログラムに対応し、
スケール画像は、グレースケール画像に対応するも、
この発明は、上述の実施形態の構成のみに限定されるものではなく、多くの実施の形態を得ることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１３５】
この発明によれば、画像に表されている形状が似ているといったあいまいな類似についても検出できるため、特に、形状が似ている建築図面を検索する、同一地の地図を様々な記載表記に関わらず類型的に検索する、あるいは、意匠登録（若しくは商標登録）上の意匠図面（若しくは商標の図形や文字）で構成要素が一部異なる等の類似図面を検索するといった用途で、絶大な威力を発揮する。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】類似画像検索システムのシステム構成図。
【図２】画像管理データのデータ構成説明図。
【図３】分類管理データのデータ構成説明図。
【図４】類似画像検索サーバに回路構成を示すブロック図。
【図５】検索条件入力画面の画面イメージ図。
【図６】操作端末のＣＰＵの動作を示す処理フロー図。
【図７】検索結果一覧画面の画面イメージ図。
【図８】類似画像検索サーバのＣＰＵの動作を示す処理フロー図。
【図９】類似画像検索サーバのＣＰＵの動作を示す処理フロー図。
【図１０】水平成分ラスタスキャンの説明図。
【図１１】鉛直成分ラスタスキャンの説明図。
【図１２】画像の特徴の表れ方を説明する説明図。
【図１３】特徴の類似度の比較イメージを説明する説明図。
【図１４】画像存在証明サーバのＣＰＵの動作を示す処理フロー図。
【符号の説明】
【０１３７】
２…類似画像検索サーバ
１５…画像データ
２３…マウス
２４…キーバード
２６…ハードディスク
２９…ＣＰＵ
３２…ＬＡＮカード
５０…基準画像
７１…起点画素
７３…水平成分ラスタ画像
７４…鉛直成分ラスタ画像
８３，８４…基底ベクトル
８５…距離
【図１】
2005070927.tif 000005
【図２】
2005070927.tif 000006
【図３】
2005070927.tif 000007
【図４】
2005070927.tif 000008
【図５】
2005070927.tif 000009
【図６】
2005070927.tif 000010
【図７】
2005070927.tif 000011
【図８】
2005070927.tif 000012
【図９】
2005070927.tif 000013
【図１０】
2005070927.tif 000014
【図１１】
2005070927.tif 000015
【図１２】
2005070927.tif 000016
【図１３】
2005070927.tif 000017
【図１４】
2005070927.tif 000018