(57)【要約】【課題】本発明は、模様画像の特性である所定のパターンを考慮した特徴量を用いて検索することにより高精度で高速の画像検索を行うことを可能とする模様画像検索装置及び模様画像検索プログラムを提供することを目的とするものである。【解決手段】模様画像検索において、模様画像を構成する所定のパターン画像を抽出するために、模様画像の元画像データ１２０ａとその複製画像データ１２０ｂを重ね合わせて、Ｘ、Ｙ方向にずらしながら２つの画像データの重合部分１２０の輝度の差分平均値を計算する。そして、ずらし量に対する差分平均値の分布から差分平均値の最小値を示すずらし量の最小値を用いてパターン画像領域のサイズを決定する。決定されたサイズに基づいて元画像データからなるべく独立した画像をパターン画像として抽出する。【選択図】図６
2005208739.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のパターンを繰り返して構成される模様画像に関する元画像データを多数蓄積した画像データベースと、該画像データベースに蓄積された元画像データ及び検索対象の模様画像の元画像データに基づいて所定のパターンに対応したパターン画像領域を決定する手段と、該パターン画像領域内の画像データに基づいて模様特徴量を抽出する手段と、抽出された模様画像の模様特徴量を蓄積する手段と、検索対象の模様画像の模様特徴量及び蓄積された模様画像の模様特徴量を比較する手段と、比較結果に基づいて検索対象の模様画像に類似する模様画像を検索する手段とを備えたことを特徴とする模様画像検索装置。
【請求項２】
前記パターン画像領域を決定する手段は、前記元画像データの複製画像データを作成する手段と、前記元画像データ及び前記複製画像データを互いの表示位置をＸ軸方向及びＹ軸方向にそれぞれ所定量ずつずらせて重合する手段と、重合した画像領域における２つの画像データの差分を算出する手段と、算出された差分が最も小さくなるＸ軸方向及びＹ軸方向のずらし量のうち最小値を判定する手段と、前記最小値に基づいて前記パターン画像領域のサイズを決定する手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の模様画像検索装置。
【請求項３】
前記パターン画像領域を決定する手段は、前記元画像データをフーリエ変換してパワースペクトルを算出する手段と、予め設定された閾値を超えたパワースペクトルを判定する手段と、閾値を超えたと判定されたパワースペクトルに基づいて前記パターン画像領域のサイズを決定する手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の模様画像検索装置。
【請求項４】
コンピュータを、
所定のパターンを繰り返して構成される模様画像に関する元画像データを多数蓄積した画像データベースから読み出された元画像データ及び検索対象の模様画像の元画像データに基づいて所定のパターンに対応したパターン画像領域を決定する手段、
該パターン画像領域内の画像データに基づいて模様特徴量を抽出する手段、
抽出された模様の模様特徴量を蓄積する手段、
検索対象の模様画像の模様特徴量及び蓄積された模様画像の模様特徴量を比較する手段、及び
比較結果に基づいて検索対象の模様画像に類似する模様画像を検索する手段、
として機能させるための模様画像検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、模様画像検索装置及びプログラムに関し、より詳細には、ユーザーが所望する模様画像を、大量の模様画像から探し出すための画像検索の技術に係る模様画像検索装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータ技術や画像処理技術の発達に伴って、大量の電子画像を蓄積して画像データベースを構築する試みが盛んに行われている。画像データベースを構築する際に重要となるのは、大量に蓄積した画像の中から利用したい画像を簡単に得ることができるようにするための画像検索方法である。
【０００３】
画像検索方法の１つとして、各画像に言葉を用いた検索キーを付与し、文書の検索と同様の方法で、入力されたキーワードと画像に付された検索キーとを照合し、キーワードに一致する検索キーが付された画像を検索結果として返すというものがある。
【０００４】
また、キーワードと言葉による検索キーとを照合することによって画像を検索するのではなく、検索条件として特定の画像（以下「問合わせ画像」という。）を与え、問合わせ画像に類似する画像を画像データベースの中から検索ができるようにすることが望ましい。このような検索方法を実現するために、問合わせ画像及び検索対象の画像からそれぞれ画像の特徴を表す特徴量を抽出し、問合わせ画像の特徴量と、検索対称の画像の特徴量との類似性を判定し、問合わせ画像の特徴量と類似する特徴量を有する画像を検索結果として返すという方法が提案されている。つまり、この画像検索方法は、特徴量間の類似性を画像自体の類似性と考えることによって、類似する画像を検索するというものである。
【０００５】
更に、高速で高精度の画像検索を行うために、画像全体を検索するのではなく特定の領域を取り出して画像検索を行う方法や、一定のパターンが繰り返される周期性を持った画像に適用する検索方法が提案されている。
【０００６】
例えば、特許文献１では、画像入力手段により得られた検索条件として与えられたテクスチャー画像及び検索対象となるテクスチャー画像をグレースケール画像に変換し、自己相関関数、周期性特徴量、及び統計的特徴量を計算して周期性の有無を判別し、周期性を有すれば周期性特徴量に基づいて、周期性を有しなければ統計的特徴量に基づいて検索条件として与えられた画像に対する検索対象となる画像の類似度を計算することで、類似度の高い順に検索対象となる画像を抽出して利用者に対して表示する点が記載されている。また、特許文献２には、ユーザー所望の領域である問合わせ画像から領域を抽出する際に、画像からエッジを抽出し、画像中のピクセルの色によりクラスタリングし、抽出したエッジにより得られた領域とクラスタリングにより得られた領域とに基づいて、領域分割を行うことにより画像から領域を抽出することを可能とし、登録された大量の画像の領域からユーザーの所望する画像の領域を検索する点が記載されている。また、特許文献３には、画像を領域情報に基づく画像類似度の導出とエッジ情報に基づく画像類似度の導出の組合わせに基づく、画像データベース照会のための方法が記載されている。また、特許文献４には、画像を入力し、画像のテクスチャの周期性を求め、求められた周期性に基づいて、画像のテクスチャの基本パターンを抽出し、抽出した基本パターンを正規化し、シフトさせた後、基本パターンを画像と関連づけて特徴量として画像データベースに登録する点が記載されている。
【特許文献１】特開２０００−２０７２１号公報
【特許文献２】特開２００２−１３３４１２号公報
【特許文献３】特開平１１−３１６８４６号公報
【特許文献４】特開平１１−８５９８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
こうした従来の画像検索方法においては、蓄積された画像全体の画像データを検索することを前提としているので、複雑な処理が必要となり、検索速度を落とす原因となっている。しかしながら、画像データとして模様画像を蓄積する場合には、模様画像に所定のパターンが繰り返し表出することから、従来の画像検索方法を用いることは、かえって不要な処理を行うことになる。
【０００８】
例えば、特許文献１では、自己相関係数計算、周期性特徴量計算、統計的特徴量計算を行い、画像の周期性の有無を判別して、周期性を有すれば周期性特徴量に基づいて、周期性を有しなければ統計的特徴量に基づいて検索を行い、また、周期的特徴量は、画像全体について抽出するので、同じ模様が並んでいる模様画像においては、その模様画像中の全ての模様の特徴量を抽出することになるので、その分処理が複雑になり、更には特徴量のデータ量が大きくなる。他の文献も同様に、画像全体の画像データから分析処理する以上模様画像の特性を生かした検索方法となっていない。
【０００９】
そこで、本発明は、模様画像の特性である所定のパターンを考慮した特徴量を用いて検索することにより高精度で高速の画像検索を行うことを可能とする模様画像検索装置及び模様画像検索プログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る模様画像検索装置は、所定のパターンを繰り返して構成される模様画像に関する元画像データを多数蓄積した画像データベースと、該画像データベースに蓄積された元画像データ及び検索対象の模様画像の元画像データに基づいて所定のパターンに対応したパターン画像領域を決定する手段と、該パターン画像領域内の画像データに基づいて模様特徴量を抽出する手段と、抽出された模様画像の模様特徴量を蓄積する手段と、検索対象の模様画像の模様特徴量及び蓄積された模様画像の模様特徴量を比較する手段と、比較結果に基づいて検索対象の模様画像に類似する模様画像を検索する手段とを備えたことを特徴とする。さらに、前記パターン画像領域を決定する手段は、前記元画像データの複製画像データを作成する手段と、前記元画像データ及び前記複製画像データを互いの表示位置をＸ軸方向及びＹ軸方向にそれぞれ所定量ずつずらせて重合する手段と、重合した画像領域における２つの画像データの差分を算出する手段と、算出された差分が最も小さくなるＸ軸方向及びＹ軸方向のずらし量のうち最小値を判定する手段と、前記最小値に基づいて前記パターン画像領域のサイズを決定する手段とを備えたことを特徴とする。また、前記パターン画像領域を決定する手段は、前記元画像データをフーリエ変換してパワースペクトルを算出する手段と、予め設定された閾値を超えたパワースペクトルを判定する手段と、閾値を超えたと判定されたパワースペクトルに基づいて前記パターン画像領域のサイズを決定する手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る模様画像検索プログラムは、コンピュータを、所定のパターンを繰り返して構成される模様画像に関する元画像データを多数蓄積した画像データベースから読み出された元画像データ及び検索対象の模様画像の元画像データに基づいて所定のパターンに対応したパターン画像領域を決定する手段、該パターン画像領域内の画像データに基づいて模様特徴量を抽出する手段、抽出された模様の模様特徴量を蓄積する手段、検索対象の模様画像の模様特徴量及び蓄積された模様画像の模様特徴量を比較する手段、及び比較結果に基づいて検索対象の模様画像に類似する模様画像を検索する手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、上記のような構成を有することで、模様画像の元画像データから所定パターンのパターン画像領域を決定してパターン画像領域内の画像データについて模様特徴量を抽出しているので、元画像データを分析処理する場合に比べデータ処理量を大幅に低減でき、高速のデータ処理が可能となる。そして、模様画像は繰り返し表出する所定パターンの画像データにその特徴が最もよく現われるので、パターン領域内の画像データから模様特徴量を抽出して検索を行えば精度の高い検索を行うことができる。また、検索対象の模様画像についても同様にパターン画像領域を決定して模様特徴量を抽出すれば、すべての模様画像が同一の条件で模様特徴量が算出され、以後に検索対象の模様画像の模様特徴量及び蓄積された模様画像の模様特徴量を比較する場合に正確にその類似性を比較することができ、検索対象の模様画像に類似する模様画像を検索する際の検索精度を高めることが可能となる。また、パターン画像領域を決定する場合に、例えば、エッジが明確な模様画像では、元画像データ及びその複製画像データを重ね合わせ、両者の表示位置をＸ軸方向及びＹ軸方向にそれぞれ所定量ずつずらせ、重合した画像領域における２つの画像データの差分を算出し、算出された差分が最も小さくなるＸ軸方向及びＹ軸方向のずらし量のうち最小値を前記パターン画像領域のサイズと決定することで、効率よくかつ正確にパターン画像領域のサイズを算出することが可能である。また、パターン画像領域を決定する場合に、例えば、エッジが明確でない模様画像では、元画像データをフーリエ変換してパワースペクトルを算出し、予め設定された閾値を超えたパワースペクトルに基づいてパターン画像領域のサイズを決定するようにすれば、効率よくかつ正確にパターン画像領域のサイズを算出することが可能である。上述した２つのパターン画像領域のサイズを決定するやり方は、どちらか一方を使用してもよいし、両方使用してパターン画像領域のサイズの精度を更に高めることもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明に係る実施形態について詳しく説明する。なお、以下に説明する実施形態は、本発明を実施するにあたって好ましい具体例であるから、技術的に種々の限定がなされているが、本発明は、以下の説明において特に発明を限定する旨明記されていない限り、これらの形態に限定されるものではない。
【００１４】
図１は、本発明の実施形態に関するブロック構成図を示している。ＣＰＵ２は、全体を制御し演算処理を行い、ＲＯＭ３はブートプログラム等を記憶し、ＲＡＭ４はＣＰＵ２のワークエリアとして使用される。入力装置５は、画像登録命令や検索実行命令を入力するためのもので、表示装置６は、登録された模様画像や検索結果画像を表示するために用いられる。大容量記憶装置１１は、アプリケーションプログラムや画像データ等を記憶しており、インターフェイス１３（Ｉ／Ｆ）は、スキャナやデジタルカメラ等の画像入力機器１２と接続されるようになっており、ネットワーク・アダプタ１５は、ネットワーク１４に接続するために用いられる。そして、これらのブロックは、バス１により相互に接続されて互いに通信を行うようになっている。
【００１５】
大容量記憶装置１１には、模様画像検索を実行するための模様画像検索プログラム７、多数の模様画像に関する元画像データが蓄積される模様画像データベース８（以下「データベース」を「ＤＢ」と略称する。）、模様画像ＤＢ８に蓄積された元画像データに基づいて抽出したパターン画像領域内の画像データを蓄積するパターン画像ＤＢ９、パターン画像ＤＢ９に蓄積した画像データに基づいて抽出した模様特徴量を蓄積する模様特徴量ＤＢ１０が記憶されている。
【００１６】
入力装置５としては、例えばキーボード、マウスやリモートコントローラー等が考えられ、表示装置６としては、ＣＲＴ、液晶ディスプレイやプラズマディスプレイ等が考えられる。また、大容量記憶装置１１としては、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＤＶＤドライブ等が考えられる。また、ネットワーク１４としては、インターネットやＬＡＮが考えられる。
【００１７】
図２は、本発明の実施形態に関する別のブロック構成図を示している。この例では、クライアント−サーバー方式を用いており、複数のクライアントＰＣ１６には画像入力機器１２が接続されており、ネットワーク１４を介してサーバ１７に接続されている。サーバ１７の大容量記憶装置には、図１の大容量記憶装置１１と同様に、模様画像検索プログラム７、模様画像ＤＢ８、パターン画像ＤＢ９、模様特徴量ＤＢ１０が記憶されている。クライアントＰＣ１６からサーバー１７と接続することで模様画像検索を実行することができ、また、模様画像ＤＢ８を共有化することで、多数の模様画像をサーバー１７に集中して蓄積することができ、模様画像の検索をより広範囲に行うことができるようになる。
【００１８】
本実施形態では、画像検索プログラム７を読み出してＣＰＵ２で実行することによって実現される。画像検索プログラム７は、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の大容量記憶装置に用いられる記録媒体に記録されて提供することができ、また、他のアプリケーションプログラムの一部として提供することができると共に、それのみ単独で提供することもできる。
【００１９】
また、画像検索プログラム７は、サーバ１７からインターネットやＬＡＮのようなネットワーク１４を介してクライアントＰＣ１６にダウンロードされて実行することも可能である。ネットワーク１４としては、例えば放送波のような無線のネットワークでもよく、こうしたネットワークによって画像検索プログラム７を配信することもできる。
【００２０】
図３は、模様画像を登録する場合の全体処理フローを示しており、図４は、模様画像を検索する場合の全体処理フローを示している。以下、図１のブロック構成を用いて処理フローを説明する。
【００２１】
図３に示す模様画像登録処理を行う場合には、入力装置５及び画像入力機器１２を操作して模様画像を元画像データとして入力（Ｓ１）し、ＣＰＵ２は、模様画像ＤＢ８に入力された元画像データを蓄積する。次に、ＣＰＵ２は、模様画像検索プログラム７を読み出してパターン画像データの抽出処理（Ｓ２）を行う。抽出処理は、模様画像ＤＢ８に蓄積した元画像データに基づいて模様画像に繰り返し表出するパターンに対応するパターン画像データを後述する方法で抽出する。抽出されたパターン画像データは、適切に抽出されたか確認するために表示装置６に表示するよう処理された（Ｓ３）後、画像サイズの正規化（例えば、１００×１００ピクセル）を行い、パターン画像ＤＢ９に蓄積される（Ｓ４）。そして、パターン画像ＤＢ９に蓄積されたパターン画像データに基づいて後述する模様特徴量の抽出処理（Ｓ５）を行い、抽出した模様特徴量を模様特徴量ＤＢ１０に蓄積（Ｓ６）して終了する。
【００２２】
以上のような処理により多数の模様画像に関するデータを大容量記憶装置１１に蓄積していき、次の検索処理に用いる。
【００２３】
図４に示す模様画像検索処理を行う場合には、入力装置５及び画像入力機器１２を操作して検索対象の模様画像を元画像データとして入力（Ｓ１０）する。そして、ＣＰＵ２は、画像検索プログラム７を読み出して検索対象の模様画像の元画像データに基づいてパターン画像データの抽出処理（Ｓ１１）を行う。抽出処理は、図３のステップＳ２と同様に行えばよい。抽出されたパターン画像データは、適切に抽出されたか確認するために表示装置６に表示するよう処理され（Ｓ１２）た後、画像サイズの正規化（例えば、１００×１００ピクセル）を行って、図３のステップＳ５と同様の模様特徴量の抽出処理（Ｓ１３）を行う。
【００２４】
次に、抽出された模様特徴量と模様特徴量ＤＢ１０に蓄積された模様特徴量とを比較処理し（Ｓ１４）、類似度の高い順に検索結果を表示（Ｓ１５）する。表示する場合には、検索された模様画像の元画像データ及びパターン画像データを模様画像ＤＢ８及びパターン画像ＤＢ９から読み出して表示装置６に逐次表示していくことで、検索結果を効率よくチェックしていくことができる。
【００２５】
ステップＳ１４における模様特徴量の比較処理については、公知の手法を用いて行えばよい（例えば、特開２０００−１８７７３１号公報参照）。画像の特徴量をベクトルデータとして特徴空間座標系における１つのポイントで表現することで、検索対象の模様画像のポイントと蓄積された模様画像のポイントと間の距離が、両者の類似度となる。検索対象の模様画像と蓄積された各模様画像との間の類似度を比較することで、類似度の高い順に検索することができるようになる。なお、類似度であるポイント間の距離の計算には一般にユークリッド距離などのベクトルの距離定義式が利用される。また、画像の特徴量の種類に合わせて独自の距離を定義することもできる。更に、複数の特徴量の類似度より総合類似度を求めることもできる。
【００２６】
図３及び図４におけるパターン画像データの抽出処理について説明する。図５には、模様画像の元画像データ及びその複製画像データの重ね合わせを用いた処理フローを示している。
【００２７】
まず、読み出した元画像データの複製画像データを作成し（Ｓ１００）、２つの画像データを重合処理する。図６には、模様画像の例として星形の模様が繰り返し配列されたものを重合処理した例を示している。理解しやすくするために、元画像データは、右肩上がりハッチングを施した星形が規則的に並んだ模様画像１２０ａで示されており、複製画像データは、右肩下がりハッチングを施した星型が規則的に並んだ模様画像１２０ｂで示されている。そして、重合処理されると、まず、図６（ａ）に示すように、２つの画像が完全に重なった状態とされる。そのため、重合部分１２０は元画像データ１２０ａ及び複製画像データ１２０ｂと同一となる。
【００２８】
次に、重合部分１２０の画像データに関してピクセルの輝度について差分平均値を算出する（Ｓ１０２）。ピクセルの輝度は画像データの不連続部分であるエッジにおいて大きい差分が生じるため、エッジが多く存在すると差分平均値は大きくなる傾向がある。そして、２つの画像データ１２０ａ及び１２０ｂの模様がずれていると、重合部分１２０の画像データにエッジが多く生じるようになることから、差分平均値により２つの画像データの模様のずれの程度をみることができる。
【００２９】
そこで、複製画像データ１２０ｂを数ピクセル分ずらして元画像データ１２０ａと重合処理し（Ｓ１０３）、複製画像データ１２０ｂが元画像データ１２０ａと重なった部分が存在する有効範囲内であるか否かチェックして（Ｓ１０４）、有効範囲内であれば再度ステップＳ１０２に戻って、重合部分１２０の画像データに関してピクセルの輝度について差分平均値を算出する。
【００３０】
差分平均値ｇ（ｉ，ｊ）は、以下の式により算出される。
【数１】
2005208739.tif 000003
ここで、模様画像の元画像データ１２０ａをｆ（ｘ，ｙ）とし、座標（ｘ，ｙ）が画像の有効範囲外の場合は０を返すとし、複製画像データ１２０ｂのｘ軸方向のずらし量をｉ、ｙ軸方向のずらし量をｊとする。ｈは、元画像データ１２０ａのｘ軸方向のサイズ（ピクセル）であり、ｗは、ｙ軸方向のサイズ（ピクセル）である。
【００３１】
図６（ｂ）に示すように、ｘ軸方向に複製画像データ１２０ｂをずらすと、２つの画像データは模様がずれた状態になるので、差分平均値は大きくなる。そして、図６（ｃ）に示すようにさらにｘ軸方向にずらしていくと、２つの画像データは模様が一致して差分平均値は小さくなる。図６（ｄ）に示すようにｘ軸方向及びｙ軸方向にずらした場合も２つの画像データの模様がずれた状態になって差分平均値は大きくなるが、図６（ｅ）に示すようにさらにずらしていくと、２つの画像データの模様が一致して差分平均値が小さくなる。このように、複製画像データ１２０ｂを数ピクセル分ずつずらしていくとそのずらし量により差分平均値に大小が生じるようになる。
【００３２】
以上のような処理を元画像データ１２０ａの有効範囲内で繰り返して差分平均値を算出した後差分平均値のずらし量に対する分布を画像処理する（Ｓ１０５）。図７には、横軸にｘ軸方向のずらし量ｉをとり、縦軸にｙ軸方向のずらし量ｊをとって、差分平均値の分布をピクセルの輝度に変換して画像として表している。黒く示されているのは、差分平均値の小さい部分１２１で、初期状態である２つの画像データが完全に一致した場合（ｉ＝ｊ＝０）での差分平均値よりわずかに大きい閾値を設定し、その閾値より小さい差分平均値の分布を示している。閾値は、パターンの配置が正確な周期をなしていない場合や、ずらすピッチが大きい場合は、大きく設定した方がよい。
【００３３】
次に、図７に示す差分平均値の分布画像から、パターン画像領域のサイズを算出する（Ｓ１０６）。図７に示す分布画像に左下角のｉ＝ｊ＝０の点を基準にして矩形１２２を描画し、矩形１２２の上辺１２２ａと右辺１２２ｂを例えば１ピクセルずつ徐々に大きくして矩形１２２を徐々に広げていき、矩形１２２の上辺１２２ａ上にあるピクセルの輝度が予め設定した値より小さくなったときに、上辺１２２ａの拡張を終了する。また、右辺１２２ｂも同様に、右辺１２２ｂ上にあるピクセルの輝度が予め設定した値より小さくなったときに、拡張を終了する。両者の拡張が終了した時点の矩形１２２のサイズが、パターン画像領域のサイズとなる。すなわち、パターン画像領域の幅は上辺１２２ａの長さとなり、パターン画像領域の高さは右辺１２２ｂの長さとなる。
【００３４】
このように、２つの画像データをずらしながら模様が一致する差分平均値の小さい位置に基づいて模様画像の所定パターンに対応したパターン画像領域のサイズを決めることができる。
【００３５】
次に、サイズが決められたパターン画像領域内に配置されるべき画像データを決める配置処理を行う（Ｓ１０７）。図８には、パターン画像領域の決められたサイズと同じ矩形１２２が元画像データ１２０ａに重ねて表示された状態を示している。模様画像のパターン画像データは、なるべく独立した状態で抽出することが好ましい。そのため、元画像データに矩形１２２をずらしながら重ね合わせ、その境界線における元画像データのピクセルの輝度分布に関する分散値を算出する。
【００３６】
矩形１２２で示される境界線に模様が重なっている状態では境界線における輝度分布の変動が大きくなり、分散値が大きくなる。逆に境界線に模様が重なっていない状態では、境界線における輝度分布の変動が小さくなり、分散値が小さくなる。したがって、境界線に模様ができるだけ重なっていない状態でパターン画像領域を配置すれば、より独立した状態のパターン画像が抽出できる。そこで、矩形１２２をずらしながら算出された分散値のうち最小値となった矩形１２２の配置状態でパターン画像領域を設定する（図８参照）。
【００３７】
こうしてパターン画像領域のサイズ及び配置が決められると、元画像データからパターン画像領域内の画像データがパターン画像データとして抽出される（Ｓ１０８）。
【００３８】
図９には、パターン画像データの抽出処理の別の例を示している。この例では、抽出処理は、元画像データの周波数特性を用いる。画像データは、一般に正弦波又は余弦波で表される濃淡模様を重ね合せて表現できることが知られている。この場合、濃淡模様を表す正弦波又は余弦波をフーリエ変換し、画像を空間周波数領域において表現することで、画像の周波数特性が表れてくる。この例においてもこうした画像の周波数特性を用いて行う。
【００３９】
まず、図６に示す星形模様の元画像データに対して公知の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を行い（Ｓ２００）、周波数分布を示す画像処理を行う（Ｓ２０１）。図１０は、画像処理された周波数分布図を示している。横軸には横方向の周波数をとり、縦軸に縦方向の周波数をとり、周波数をピクセルの輝度に変換して表している。縦軸と横軸の交点は空間周波数領域１２３の中心点を表している。中心点から離れるほど周波数が高く、逆に中心点に近づくほど周波数が低くなっている。つまりは、中心からの距離が画像の濃淡模様を示す波の周波数の大きさを表し、中心からの方向がその波の方向を示している。規則性のある模様画像の場合は同じ周期で所定のパターンが現れるので、その最も顕著な周期を示す部分、つまりは周波数を示す部分が図１０の黒く示す点のような周波数特徴部１２４として現れる。
【００４０】
次に、図１０に示す周波数分布図を用いてパターン画像領域のサイズ算出処理を行う（Ｓ２０２）。周波数分布図の中心点を中心とする半径１ピクセルの円を描き、その半径を徐々に大きくしていく。円の円周上のいずれかのピクセルの輝度が予め設定された閾値より小さくなった場合に円の拡張を終了する。輝度が閾値より小さくなったピクセル位置の中心点からみた角度θ及び距離Ｆが、それぞれ周波数成分の角度と周波数となる。パターン画像領域を矩形状とした場合、角度はパターン画像領域の対角線の角度であり、周波数からはその逆数である波長、すなわちパターン画像領域の対角線の長さが求められる。したがって、対角線の角度と長さからパターン画像領域のサイズが一意的に決めることができる。
【００４１】
決定されたパターン画像領域のサイズを用いて、Ｓ１０７と同様にパターン画像領域の配置処理を行い（Ｓ２０３）、Ｓ１０８と同様にパターン画像領域内の画像データをパターン画像データとして抽出処理する（Ｓ２０４）。
【００４２】
以上のように、パターン画像データの抽出処理として２つの例を説明したが、重ね合わせによる抽出処理では、模様画像の所定のパターンの形状がほぼ同一で、１パターンの形状が明確な場合（例えば、図６に示すようなほぼ同じ星形が規則的に並んでいる模様画像）に有効である。一方、周波数特性による抽出処理では、模様画像に一定の規則性はあるが、１パターンの形状が明確ではなく、同じ模様画像同士を重ね合わせても正確な一致が困難な場合（例えば、麻袋の表面に類する模様画像）に有効である。そして、両方の処理を組み合わせることで、パターン画像の抽出精度を高めることもできる。また、模様の種類により、ユーザーが抽出処理を選択して行うようにしてもよい。
【００４３】
次に、ステップＳ５及びＳ１３で行われる模様特徴量の抽出処理について詳述する。図１１に示すように、パターン画像１３０が抽出処理により抽出されている。模様画像の場合には、色や輝度よりも模様の形状が重視される傾向がある。そこで、パターン画像１３０からエッジを抽出する処理を行う。ここで、エッジとは、濃淡画像に含まれる濃度の変化が激しい部分のことであり、エッジは１つの領域が終わって別の領域が始まっている境界線、例えば物体の輪郭形状を表現する線であったり、切れ目／裂け目／シワ等の断片的線分とみなすことができるので、パターン画像のエッジ抽出により得られるエッジ画像は、パターン画像の特徴を最もよく表しているものと考えられる。エッジの抽出には、例えばＳｏｂｅｌ等の一般的なエッジ検出法を用いる。これによりパターン画像１３０から、エッジ強度を示す多値画像である、パターンエッジ画像１３１が得られる。
【００４４】
次に、パターンエッジ画像１３１を予め決められた数のブロック１３２に分割して、各ブロック１３２のエッジの方向やエッジ強度の平均値等を特徴量として抽出する。ブロックに分割することにより、パターンエッジ画像１３１におけるエッジの方向及び強度がブロック毎に決まるので、位置情報が加わることになる。こうした求められたブロックごとのエッジの方向及び強度並びに位置情報が模様特徴量として抽出される。
【００４５】
本発明の実施態様としては、以下のものが考えられる。
【００４６】
第一に、決定されたサイズに対応した境界線に沿った元画像データの輝度分布に関する分散値を当該境界線の設定位置を所定量ずつずらして算出し、算出された前記分散値のうち最小値となる設定位置の境界線により画定される画像領域を前記パターン画像領域として決定するようにすれば、独立したパターンに対応するパターン画像領域に設定することができる。すなわち、模様に繰り返し現われる所定のパターンに境界線が設定されると、一般に境界線上の輝度分布が激しく変動することから、なるべく輝度分布の変動か少ない−分散値が低い位置に境界線を設定すれば、所定のパターンから離れた位置に境界線が設定されていると考えられる。したがって、所定のパターンを独立した状態でパターン画像領域とすることができる。
【００４７】
第二に、模様特徴量を蓄積する際に当該模様画像に関するパターン画像領域内の画像データを表示したり、検索された類似する模様画像の元画像データ及びパターン画像領域内の画像データを表示したりすることで、パターン画像領域が適切に設定されているか処理結果の確認を行うことができ、また、検索結果を視認しながら確認できるといった利便性を高めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明に係る実施形態に関するブロック構成図である。
【図２】本発明に係る実施形態に関する別のブロック構成図である。
【図３】本発明に係る実施形態における模様画像登録処理フローである。
【図４】本発明に係る実施形態における模様画像検索処理フローである。
【図５】パターン画像の抽出処理フローである。
【図６】重ね合わせによる抽出処理に関する説明図である。
【図７】重ね合わせによる抽出処理に関する差分平均値の分布図である。
【図８】パターン画像領域の配置と画像データ抽出処理に関する説明図である。
【図９】パターン画像の別の抽出処理フローである。
【図１０】周波数特性による抽出処理に関する周波数分布図である。
【図１１】模様特徴量の抽出処理に関する説明図である。
【符号の説明】
【００４９】
１・・バス、２・・ＣＰＵ、３・・ＲＯＭ、４・・ＲＡＭ、
５・・入力装置、６・・表示装置、７・・画像検索プログラム、
８・・模様画像ＤＢ、９・・パターン画像ＤＢ、１０・・模様特徴量ＤＢ、
１１・・大容量記憶装置、１２・・画像入力機器、１３・・Ｉ／Ｆ、
１４・・ネットワーク、１５・・ネットワーク・アダプタ、
１６・・クライアントＰＣ、１７・・サーバ。
【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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