(57)【要約】【課題】  画像処理のための方法及び装置について開示する。【解決手段】一実施形態において、方法は、第１文書画像の圧縮データの多解像度符号ストリームからのヘッダデータにアクセスする段階と、ヘッダ情報から１つ又はそれ以上の検索属性を導き出す段階と、１つ又はそれ以上の検索属性に基づいて第１文書画像と第２文書画像との間の画像分析を実行する段階とから構成される。【選択図】      図１
2005141758.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１画像の圧縮データの多解像度符号ストリームからのヘッダデータにアクセスする段階；
ヘッダ情報から１つ又はそれ以上の検索属性を導き出す段階；及び
１つ又はそれ以上の検索属性に基づいて第１画像と第２画像との間の画像分析を実行する段階；
から構成されることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、ヘッダ情報は符号ブロック当たりのビット数から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、多解像度符号化ストリームはＪＰＥＧ２０００規格から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、画像分析は類似度マッチングから構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、画像分析はクラスタリングから構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、画像分析は分類化から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、１つ又はそれ以上の検索属性を導き出す段階は、１つ又はそれ以上の検索属性の第１ベクトルを生成する手順と、第２画像に関連する１つ又はそれ以上の検索属性の第２ベクトルと第１ベクトルとを比較することから構成される画像分析を実行する手順と、から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法であって、画像分析の結果に基づいて第２画像の検索を実行する段階から更に構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、１つ又はそれ以上の検索属性は、１つ又はそれ以上の解像度依存特徴から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、１つ又はそれ以上の検索属性は：
１つ又はそれ以上のテキスト、画像、色及び第１文書画像における背景の量に関連する１つ又はそれ以上のコンテンツ比率；
少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップにおける成分に接続された１つ又はそれ以上の統計値；
１つ又はそれ以上のビット分布画像と少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップの１つ又は両方における成分間の空間的関係；
符号ブロックパーティションのための１つ又はそれ以上のヒストグラム；
１つ又はそれ以上の解像度レベルヒストグラム；
列レイアウト；及び
テキストブロックと、背景ブロックと、色ブロックと、少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップにおける解像度値と、の１つ又はそれ以上の射影ヒストグラム；
から構成される群から選択される１つ又はそれ以上から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、第１画像は走査複合文書から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法であって、１つ又はそれ以上の検索属性を導き出す段階は、１つ又はそれ以上の検索属性を計算する手順から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法であって、符号ストリームは符号化データの複数のレイヤを含み、ヘッダデータにアクセスする段階は、レイヤの１つに接続されたヘッダデータにアクセスする手順から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、複数のレイヤは、輝度レイヤと、クロミナンスレイヤと、残りのビットに対するレイヤと、から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項１５】
システムにより実行されるとき、システムが方法を実行するようにする命令を記憶する１つ又はそれ以上の記録可能媒体を有する製造物品であって、該方法は；
第１画像の圧縮データの多解像度符号ストリームからのヘッダデータにアクセスする段階；
ヘッダ情報から１つ又はそれ以上の検索属性を導き出す段階；
１つ又はそれ以上の検索属性に基づいて第１画像と第２画像との間の画像分析を実行する段階；
から構成されることを特徴とする製造物品。
【請求項１６】
請求項１５に記載の製造物品であって、ヘッダ情報は符号ブロック当たりのビット数から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項１７】
請求項１５に記載の製造物品であって、多解像度符号化ストリームはＪＰＥＧ２０００規格から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項１８】
請求項１５に記載の製造物品であって、画像分析は類似度マッチングから構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項１９】
請求項１５に記載の製造物品であって、１つ又はそれ以上の検索属性を導き出す段階は、１つ又はそれ以上の検索属性の第１ベクトルを生成する手順と、第２画像に関連する１つ又はそれ以上の検索属性の第２ベクトルと第１ベクトルとを比較することから構成される画像分析を実行する手順と、から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項２０】
請求項１５に記載の製造物品であって、方法は、画像分析の結果に基づいて第２画像の検索を実行する段階から更に構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項２１】
請求項１５に記載の製造物品であって、１つ又はそれ以上の検索属性は、１つ又はそれ以上の解像度依存特徴から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項２２】
請求項１５に記載の製造物品であって、１つ又はそれ以上の検索属性は：
１つ又はそれ以上のテキスト、画像、色及び第１文書画像における背景の量に関連する１つ又はそれ以上のコンテンツ比率；
少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップにおける成分に接続された１つ又はそれ以上の統計値；
１つ又はそれ以上のビット分布画像と少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップの１つ又は両方における成分間の空間的関係；
符号ブロックパーティションのための１つ又はそれ以上のヒストグラム；
１つ又はそれ以上の解像度レベルヒストグラム；
列レイアウト；及び
テキストブロックと、背景ブロックと、色ブロックと、少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップにおける解像度値と、の１つ又はそれ以上の射影ヒストグラム；
から構成される群から選択される１つ又はそれ以上から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項２３】
請求項１５に記載の製造物品であって、第１画像は走査複合文書から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項２４】
請求項１５に記載の製造物品であって、１つ又はそれ以上の検索属性を導き出す段階は、１つ又はそれ以上の検索属性を計算する手順から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項２５】
請求項１５に記載の製造物品であって、符号ストリームは符号化データの複数のレイヤを含み、ヘッダデータにアクセスする段階は、レイヤの１つに接続されたヘッダデータにアクセスする手順から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項２６】
請求項２５に記載の製造物品であって、複数のレイヤは、輝度レイヤと、クロミナンスレイヤと、残りのビットに対するレイヤと、から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項２７】
第１画像の圧縮データの多解像度符号ストリームからのヘッダデータにアクセスする手段；
ヘッダ情報から１つ又はそれ以上の検索属性を導き出す手段；及び
１つ又はそれ以上の検索属性に基づいて第１画像と第２画像との間の画像分析を実行する手段；
から構成されることを特徴とする装置。
【請求項２８】
第１画像の圧縮データの多解像度符号ストリームにおけるヘッダから少なくとも１つ多解像度符号ストリームを抽出する段階；
少なくとも１つ多解像度符号ストリームを用いて第１画像の１つ又はそれ以上の属性を生成する段階；及び
１つ又はそれ以上の属性を用いて第１画像と１つ又はそれ以上の他の画像との間の類似度マッチングを実行する段階；
から構成されることを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２８に記載の方法であって、少なくとも１つの多解像度ビット分布の各々は１つの画像成分に対応する、ことを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２９に記載の方法であって、１つの画像成分は、輝度プレーンと、クロミナンスプレーンと、カラープレーンとから構成される群から選択される１つから構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項３１】
請求項２８に記載の方法であって、少なくとも１つの多解像度ビット分布は符号ブロック解像度における第１文書画像の情報を提供する、ことを特徴とする方法。
【請求項３２】
請求項３１に記載の方法であって、少なくとも１つの多解像度ビット分布は、第１文書画像の視覚文書レイアウトに関する情報を表す、ことを特徴とする方法。
【請求項３３】
請求項２８に記載の方法であって、第１文書画像の１つ又はそれ以上の属性を生成する段階は、少なくとも１つの多解像度ビット分布にアルゴリズムを適用することにより１つ又はそれ以上の属性を導き出す手順から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項３４】
請求項２８に記載の方法であって、１つ又はそれ以上の属性を生成する段階は、少なくとも１つの多解像度ビット分布の１つから少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップを生成する手順から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項３５】
請求項３４に記載の方法であって、少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップを生成する段階は、輝度プレーン及びクロミナンスプレーンの群とカラープレーンから構成される群から選択された１つのプレーンに対して１つの解像度レベルセグメント化マップを生成する手順から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項３６】
請求項３４に記載の方法であって、１つ又はそれ以上の検索属性は：
１つ又はそれ以上のテキスト、画像、色及び第１文書画像における背景の量に関連する１つ又はそれ以上のコンテンツ比率；
少なくとも１つのセグメント化マップにおける成分に接続された１つ又はそれ以上の統計値；
１つ又はそれ以上のビット分布画像と少なくとも１つのセグメント化マップの１つ又は両方における成分間の空間的関係；
符号ブロックパーティションのための１つ又はそれ以上のヒストグラム；
１つ又はそれ以上の解像度レベルヒストグラム；
列レイアウト；及び
テキストブロックと、背景ブロックと、色ブロックと、少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップにおける解像度値と、の１つ又はそれ以上の射影ヒストグラム；
から構成される群から選択される１つ又はそれ以上から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項３７】
請求項３４に記載の方法であって：
少なくとも１つの解像度セグメント化マップからの高解像度情報を計算する段階；
テキストデータクラス及び非テキストデータクラスに情報を分類する段階；
列数を決定するためにテキストデータとして分類された情報に射影方法を適用する段階；
から更に構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項３８】
請求項３７に記載の方法であって、少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップからの高解像度情報を計算する段階は、第２解像度レベルにおける解像度レベルセグメント化マップを用いて第１解像度レベルにおける少なくとも１つの多解像度ビット分布をマスキングする手順から構成される、ことを特徴とする方法。
【請求項３９】
システムにより実行されるとき、システムが方法を実行するようにする命令を記憶する１つ又はそれ以上の記録可能媒体を有する製造物品であって、該方法は；
第１画像の圧縮データの多解像度符号ストリームにおけるヘッダから少なくとも１つ多解像度符号ストリームを抽出する段階；
少なくとも１つ多解像度符号ストリームを用いて第１文書画像の１つ又はそれ以上の属性を生成する段階；及び
１つ又はそれ以上の属性を用いて第１文書画像と１つ又はそれ以上の他の画像との間の類似度マッチングを実行する段階；
から構成されることを特徴とする製造物品。
【請求項４０】
請求項３９に記載の製造物品であって、少なくとも１つの多解像度ビット分布の各々は１つの画像成分に対応する、ことを特徴とする製造物品。
【請求項４１】
請求項４０に記載の製造物品であって、１つの画像成分は、輝度プレーンと、クロミナンスプレーンと、カラープレーンとから構成される群から選択される１つから構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項４２】
請求項３９に記載の製造物品であって、少なくとも１つの多解像度ビット分布は符号ブロック解像度における第１文書画像の情報を提供する、ことを特徴とする製造物品。
【請求項４３】
請求項４２に記載の製造物品であって、少なくとも１つの多解像度ビット分布は、第１文書画像の視覚文書レイアウトに関する情報を表す、ことを特徴とする製造物品。
【請求項４４】
請求項３９に記載の製造物品であって、第１文書画像の１つ又はそれ以上の属性を生成する段階は、少なくとも１つの多解像度ビット分布にアルゴリズムを適用することにより１つ又はそれ以上の属性を導き出す手順から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項４５】
請求項３９に記載の製造物品であって、１つ又はそれ以上の属性を生成する段階は、少なくとも１つの多解像度ビット分布の１つから少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップを生成する手順から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項４６】
請求項４５に記載の製造物品であって、少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップを生成する段階は、輝度プレーン及びクロミナンスプレーンの群とカラープレーンから構成される群から選択された１つのプレーンに対して１つの解像度レベルセグメント化マップを生成する手順から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項４７】
請求項４５に記載の製造物品であって、１つ又はそれ以上の検索属性は：
１つ又はそれ以上のテキスト、画像、色及び第１文書画像における背景の量に関連する１つ又はそれ以上のコンテンツ比率；
少なくとも１つのセグメント化マップにおける成分に接続された１つ又はそれ以上の統計値；
１つ又はそれ以上のビット分布画像と少なくとも１つのセグメント化マップの１つ又は両方における成分間の空間的関係；
符号ブロックパーティションのための１つ又はそれ以上のヒストグラム；
１つ又はそれ以上の解像度レベルヒストグラム；
列レイアウト；及び
テキストブロックと、背景ブロックと、色ブロックと、少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップにおける解像度値と、の１つ又はそれ以上の射影ヒストグラム；
から構成される群から選択される１つ又はそれ以上から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項４８】
請求項４５に記載の製造物品であって：
少なくとも１つの解像度セグメント化マップからの高解像度情報を計算する段階；
テキストデータクラス及び非テキストデータクラスに情報を分類する段階；
列数を決定するためにテキストデータとして分類された情報に射影方法を適用する段階；
から更に構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項４９】
請求項４８に記載の製造物品であって、少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップからの高解像度情報を計算する段階は、第２解像度レベルにおける解像度レベルセグメント化マップを用いて第１解像度レベルにおける少なくとも１つの多解像度ビット分布をマスキングする手順から構成される、ことを特徴とする製造物品。
【請求項５０】
第１画像の圧縮データの多解像度符号ストリームにおけるヘッダから少なくとも１つ多解像度符号ストリームを抽出するための手段；
少なくとも１つ多解像度符号ストリームを用いて第１文書画像の１つ又はそれ以上の属性を生成するための手段；及び
１つ又はそれ以上の属性を用いて第１文書画像と１つ又はそれ以上の他の画像との間の類似度マッチングを実行するための手段；
から構成されることを特徴とする装置。
【請求項５１】
第１文書画像を受信するための入力ポート；
第１文書画像の圧縮データの多解像度符号ストリームにおけるヘッダから抽出された少なくとも１つの多解像度ビット分布を用いて、第１文書画像の１つ又はそれ以上の属性を生成するための入力ポートに連結された検索属性計算ユニット；及び
少なくとも１つの検索文書が類似度閾値に適合する場合、１つ又はそれ以上の属性を用いて、１つ又はそれ以上の検索文書の１つ又はそれ以上の他の文書画像と第１画像との間の類似度マッチングを実行するための文書管理システム；
から構成されることを特徴とする装置。
【請求項５２】
請求項５１に記載の装置であって、必要に応じて、少なくとも１つの検索文書を出力するために連結された出力ポートから更に構成される、ことを特徴とする装置。
【請求項５３】
請求項５２に記載の装置であって、少なくとも１つの検索文書をプリントするために出力ポートに連結されたプリンタから更に構成される、ことを特徴とする装置。
【請求項５４】
請求項５１に記載の装置であって、第１文書画像を生成するために入力ポートに連結されたスキャナから更に構成される、ことを特徴とする装置。
【請求項５５】
請求項５１に記載の装置であって、少なくとも１つの多解像度ビット分布の各々は１つの画像文書に対応する、ことを特徴とする装置。
【請求項５６】
請求項５５に記載の装置であって、１つの画像成分は、輝度プレーンと、クロミナンスプレーンと、カラープレーンとから構成される群から選択される１つから構成される、ことを特徴とする装置。
【請求項５７】
請求項５１に記載の装置であって、少なくとも１つの多解像度ビット分布は符号ブロック解像度における第１文書画像の情報を提供する、ことを特徴とする装置。
【請求項５８】
請求項５７に記載の装置であって、少なくとも１つの多解像度ビット分布は、第１文書画像の視覚文書レイアウトに関する情報を表す、ことを特徴とする装置。
【請求項５９】
請求項５１に記載の装置であって、検索属性計算ユニットは、少なくとも１つの多解像度ビット分布にアルゴリズムを適用することにより１つ又はそれ以上の属性を導き出すことにより第１文書画像の１つ又はそれ以上の属性を生成する、ことを特徴とする装置。
【請求項６０】
請求項５１に記載の装置であって、検索属性計算ユニットは、少なくとも１つの多解像度ビット分布の１つから少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップを生成することにより１つ又はそれ以上の属性を生成する、ことを特徴とする装置。
【請求項６１】
請求項６０に記載の装置であって、検索属性計算ユニットは、輝度プレーン及びクロミナンスプレーンの群とカラープレーンから構成される群から選択された１つのプレーンに対して１つの解像度レベルセグメント化マップを生成することにより少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップを生成する、ことを特徴とする装置。
【請求項６２】
請求項６０に記載の装置であって、１つ又はそれ以上の検索属性は：
１つ又はそれ以上のテキスト、画像、色及び第１文書画像における背景の量に関連する１つ又はそれ以上のコンテンツ比率；
少なくとも１つのセグメント化マップにおける成分に接続された１つ又はそれ以上の統計値；
１つ又はそれ以上のビット分布画像と少なくとも１つのセグメント化マップの１つ又は両方における成分間の空間的関係；
符号ブロックパーティションのための１つ又はそれ以上のヒストグラム；
１つ又はそれ以上の解像度レベルヒストグラム；
列レイアウト；及び
テキストブロックと、背景ブロックと、色ブロックと、少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップにおける解像度値と、の１つ又はそれ以上の射影ヒストグラム；
から構成される群から選択される１つ又はそれ以上から構成される、ことを特徴とする装置。
【請求項６３】
請求項６０に記載の装置であって、検索属性計算ユニットは：
少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップからの高解像度情報を計算し；
テキストデータクラスと非テキストデータクラスとに情報を分類し；そして
列数を決定するためにテキストデータとして分類された情報に射影方法を適用する；
ことを特徴とする装置。
【請求項６４】
請求項６３に記載の装置であって、検索属性計算ユニットは、第２解像度レベルにおける解像度レベルセグメント化マップを用いて第１解像度レベルにおける少なくとも１つの多解像度ビット分布をマスキングする、少なくとも１つの解像度レベルセグメント化マップからの高解像度情報を計算する、ことを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、画像処理の分野に関する。特に、本発明は、圧縮データの１つ又はそれ以上の多解像度符号ストリームからのデータを用いる、類似度マッチング及び検索のための特徴を生成することに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、ペーパー文書の走査並びに電子文書画像の生成及び転送の増加のために、多くの文書画像が、検索ユーティリティを含むデータベースシステムにおいて保存される。従って、データベースに記憶された複製文書は貴重な記憶スペースを不必要に使用するため、挿入される文書の複製がデータベースに既に存在するかどうかを効率的に且つ信頼性高く判定できるように、著しく改善されてきた。データベースが文書の複製を含んでいるかどうかの判定は、文書マッチングと呼ばれている。
【０００３】
画像及び文書の検索についての領域は確立された分野である。画像及び文書検索の１つの目的は、画像情報を、容易な閲覧、サーチ及び検索を可能にするフォームに画像情報を変換することである。最近の２０年間に亘って、索引付けから、例えば、顔、動物などの複雑な対象物の記述を使用する文書マッチングに至るまで、多くの方法が開発されてきた。伝統的には、画像から所望の上方を抽出するために必要な画像分析は、ピクセル領域において実行される。結果として、速度及び演算の複雑さは、走査文書のように大きい画像に対して問題となる。
【０００４】
画像及び／又は文書検索は豊かで長い歴史を有する。典型的には、オリジナル画像から導き出される特徴的な画像の特徴は、一次元特徴ベクトル又は多次元特徴ベクトルに結合される。それらの特徴ベクトルは、次いで、画像間の類似度を測定するために使用される。特徴（又は、属性）を、意味属性と視覚属性の２つのカテゴリに分類することができる。意味属性は、通常、光学的文字認識（ＯＣＲ：Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）と言語理解に基づいている。視覚属性は純粋な画像情報を使用し、カラーヒストグラムのような特徴を含む。一部の方法は、その２つを結合し、近くのテキストに画像をリンクさせる。画像検索の領域の良好な概観については、文献“Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ：Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，Ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ  Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ，  ａｎｄ  Ｏｐｅｎ  Ｉｓｓｕｅｓ”，Ｙ．Ｒｕｉ  ａｎｄ  Ｔ．Ｓ．Ｈｕａｎｇ，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，Ｖｏｌ．１０，ｐｐ．３９〜６２，１９９９に記載されている。
【０００５】
現在利用可能な検索システムに基づく画像コンテンツにおいて、色、テクスチャ及び形状の特徴は、文書マッチングに対してしばしば使用される。形状及びテクスチャにおいて大部分複調し、類似している文書画像をマッチングさせることは異なる問題をもたらす。１つの共通の文書マッチング技術は、文書のレイアウトを分析し、データベースにおける構造的に類似している文書を探すことである。残念ながら、この方法は主にコンピュータによるページ分析を必要とする。それ故、殆どの検索方法はピクセル領域に位置付けられる。
【０００６】
データベースにおける文書画像の大部分は圧縮されたフォーマットの状態で記憶されるため、圧縮ファイルにおいて文書マッチングを実行することは優位性がある。このことは、解凍及び再圧縮の必要性をなくし、必要とされるメモリ量を減少させることにより市販品化を更に容易にする。勿論、圧縮ファイルのマッチングは、付加的課題を提供する。一部の研究は、Ｇ４の画像に対する圧縮領域に焦点を当ててきた。更に具体的には、Ｇ４画像に対する圧縮領域における先行技術は、Ｇ４圧縮ファックス文書をマッチングすることに注力している。ＣＣＩＴＴ  Ｇ４圧縮ファイルに対して、パスコードは、類似する文書を識別するために有用である情報を含むことを示した。１つの先行技術においては、パスコードが小さいテキスト領域から抽出され、複製文書の高い比率に正確に一致させるためにＨａｕｓｄｏｒｆｆディスタンス手法と共に使用される。しかしながら、Ｈａｕｓｄｏｒｆｆディスタンスの演算は主にコンピュータによる演算である。他のＧ４ベースの検索方法においては、上方端点及び下方端点が圧縮ファイル（テキスト列の群）から抽出され、ビットプロファイルを生成するために使用される。マッチング処理は、粗いマッチングと細かいマッチングとに分離される。ビットプロファイルからもたらされた特徴ベクトルは粗いマッチングのために使用される。ビットプロファイルの小さいセグメントは細かいマッチングにおいて使用される。更なる情報については、“Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ”と題され、Ｄ．Ｓ．Ｌｅｅ及びＪ．Ｈｕｌｌにより２００２年３月２６日に出願された、米国特許第６，３６３，３８１号明細書を参照されたい。
【０００７】
圧縮文書を含む他の先行技術においては、文書のセグメント化は圧縮されたＪＰＥＧ領域において生じる。更に詳細には、この技術において、単一分解能ビット分布が、８ｘ８ブロックを符合化するために費やされるビット数を抽出するためのデータの一部を復号化することによりＪＰＥＧ符合化画像から抽出される。この分布に基づいて、セグメント化操作が、テキスト、階調、連続階調及び背景領域に画像をセグメント化するために実行される。更なる情報については、文献、Ｒ．Ｌ．ｄｅＱｕｅｉｒｏｚ  ａｎｄ  Ｒ．Ｅｓｃｈｂａｃｈ，“Ｆａｓｔ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＪＰＥＧ  Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｉｍａｇｉｎｇ，  Ｖｏｌ．７，Ｎ０．２，ｐｐ．３６７−３７７，１９９８を参照されたい。
【０００８】
圧縮データ量域からの特徴抽出を含む他の先行技術においては、各々のブロックにおける係数の第１の瞬間と第２の瞬間とを含む副次的な情報が符号化される。それらの瞬間は検索のために使用される情報のみである。更なる情報については、文献、Ｚ．Ｘｉｏｎｇ  ａｎｄ  Ｔ．Ｓ．Ｈｕａｎｇ，“Ｗｖｅｌｅｔ−ｂａｓｅｄ  Ｔｅｘｔｕｒｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｃａｎ  ｂｅ  Ｅｘｔｒａｃｔｅｄ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｆｒｏｍ  ＣＯｍｐ列せｄ−Ｄｏｍａｉｎ  ｆｏｒ  ＪＰＲＧ２０００  Ｃｏｄｅｄ  Ｉｍａｇｅｓ”，Ｐｒｏｃ．ｏｆ  Ｉｎｔｌ’Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  （ＩＣＩＰ）２００２，Ｓｅｐｔ，２２−２５，２００２，Ｒｏｃｈｅｓｔｅｒ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋを参照されたい。
【０００９】
更に他の先行技術においては、特徴がＪＰＥＧ２０００符号ストリームの復号化の間に抽出される。更に詳細には、エッジマップに似ているマップが、重要なウェーブレット係数を局在化させることにより、復号化の間に導かれる。この技術は、データの一部の復号化が実行されることを必要とすることに留意されたい。更なる情報については、文献、Ｊｉａｎ．Ｊ．，Ｇｕｏ．Ｂ．，Ｌｉ．Ｂ．，“Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ  Ｓｈａｐｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｉｎ  ＪＰＥＧ−２０００  Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ  Ｉｍａｇｅｓ”，Ｌｅｃｔｕｒｅ  Ｎｏｔｅｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｖｏｌ．２４５７，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ，Ｂｅｒｌｉｎ，２００２を参照されたい。
【００１０】
２値の文書の視覚類似度は、代表的には、文書の全体特徴及び局所特徴を細くする１次元の特徴ベクトルにより表されている。特徴ベクトルは、それ故、２つのベクトルの内積を評価することにより他の特徴ベクトルとの類似度を測定するために使用される。代表的に使用される特徴は、全体特徴、射影特徴及び局所特徴を含む。全体特徴は、コンテンツ（テキスト、画像、グラフィック、非テキスト）の比率、テキストについての支配的ポイントサイズ、連結成分の統計値（計算、和、平均、中央値、基準、高さ、幅、面積、周囲の長さ、重心、密度、真円度、アスペクト比、空洞等）、カラーヒストグラム、大きいテキストの存在及び表の存在を含む。射影特徴は、行／列におけるコンテンツの比率、列のレイアウト及び連結成分（幅、高さ）の統計値を含む。局所特徴は、文書のコンテンツの種類、連結成分（幅、高さ等）の統計値、列構造、領域ベースのカラーヒストグラム、成分の相対位置を含む。これらの特徴はピクセル領域においてのみ使用された。
【００１１】
２値の文書の視覚的類似度に関する更なる情報については、文献、Ｍ．Ａｉｅｌｌｏ  ｅｔ  ａｌ．， “Ｄｏｃｕｍａｎｔ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  ｆｏｒ  ａ  Ｂｒｏａｄ  Ｃｌａｓｓ  ｏｆ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ”，２００２、Ｊ．Ｃｕｌｌｅｎ等により１９９９年８月３日に出願された“Ｉｍａｇｅ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｂｒｏｗｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ｑｕｅｒｙ  ｕｓｉｎｇ  Ｔｅｘｔｕｒｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”と題された米国特許第５，９３３，８２３号明細書、及び文献、Ｃ．Ｋ．Ｓｈｉｎ  ａｎｄ  Ｄ．Ｓ．Ｄｏｅｒｍａｎｎ，“Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｐａｇｅ  Ｉｍａｇｅｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｏｆ  ｌａｙｏｕｔ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ”，Ｐｒｏｃ．  ＳＰＩＥ，Ｖｏｌ．３９６７，Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ＶＩＩ，ｐｐ。１８２−１９０、Ｓａｎ  Ｊｏｓｅ，ＣＡ，２０００を参照されたい。
【００１２】
写真のピクチャに対するコンテンツベースの画像検索に対する多数の他の方法及びシステムが存在している。上記のＹ．Ｒｕｉ及びＴ．Ｓ．Ｈｕａｎｇによる概観の文献により、画像からもたらされる特徴の種類の概観が与えられる。文献、Ｒ．Ｄ．Ｖｅｌｔｃａｍｐ，Ｒ．Ｃ．ａｎｄ  Ｍ．Ｔａｎａｓｅ，Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  ＵＵ−ＣＳ−２００−３４，Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｕｔｒｅｃｈｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｏｃｔｏｂｅｒ  ２０００は、完全なシステム及びそれらの特徴について概観している。周知であるものの１つは、恐らくＩＢＭによるＱＢＩＣであるが、更に多くが存在している。これらの文献において説明されている方法は画像の値を処理することに基づいており、圧縮領域において実行されない。代表的には、画像からもたらされる特徴は、カラーヒストグラム、幾何学的ヒストグラム、テクスチャ、形状、顔、背景、対象物間の空間的関係、屋内／屋外及び連結成分（サイズ、中心、垂直射影及び水平射影等）である。又、これらの特徴は、ピクチャ領域において表される画像からのみ導き出される。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１３】
画像処理のための方法及び装置に関して説明する。一実施形態において、その方法は、第１文書画像の圧縮データの多解像度符号ストリームからのヘッダデータにアクセスする段階と、ヘッダ情報から１つ又はそれ以上の検索属性を導き出す段階と、１つ又はそれ以上の検索属性に基づいて第１文書画像と第２文書画像との間の画像分析を実行する段階とから構成される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
画像を処理するための方法及び装置について説明する。一実施形態において、その方法は、画像の圧縮データの多解像度符号ストリームからのヘッダデータ（例えば、ＪＰＥＧ２０００規格に準拠した符号ストリーム）にアクセスする段階と、ヘッダ情報から１つ又はそれ以上の検索属性を導き出す段階とから構成される。一実施形態において、ヘッダ情報は符号ブロック当たりのビット数から構成される。画像は、走査複合文書（即ち、テキストデータと画像データを有する文書）、文書画像又は写真から構成されることが可能である。
【００１５】
一実施形態において、多解像度符号ストリームからのヘッダデータにアクセスする段階は、ヘッダから１つ又はそれ以上の多解像度ビット分布を抽出する。一実施形態において、多解像度ビット分布は、符号ブロック解像度において文書画像の情報を提供し、第１文書画像の視覚文書レイアウトに関する情報について表示する。各々の多解像度ビット分布は１つの画像成分に対応する。１つの画像成分は、輝度、クロミナンス、カラープレーン、セグメント化プレーン、ＪＰＥＧ２０００成分、色彩、ノイズ、又はマルチスペクトルの情報とすることが可能である。
【００１６】
一実施形態において、文書画像の属性は、多解像度ビット分布の１つから解像度レベルセグメント化マップを生成するために多解像度ビット分布を処理することにより生成される。多数の解像度レベルセグメント化マップが生成される。これらのセグメント化マップの各々はカラープレーン、輝度及びクロミナンスプレーンに対応することが可能である。一実施形態において、複数の多解像度ビット分布が１つに結合される。この結合を、多解像度ビット分布の各々において同じ位置に対応するビットを共に加算することにより行うことが可能である。これらのマップの１つ又はそれ以上は、他と異なるように重み付けされることが可能であり、それ故、結果的に得られる複合マップは、それらのセグメント化マップにより異なる影響をもたらされる。他解像度ビット分布の組み合わせは、複合した多解像度ビット分布の生成に先立ち、セグメント化マップの一部をマスキングするためのマスク（例えば、セグメント化プレーン）の使用を含むことが可能である。
【００１７】
検索属性は解像度に応じた特徴から構成される。一実施形態において、その属性は、１つ又はそれ以上の、文書画像における背景、色、画像及び／又はテキストの量に関連するコンテンツの比率、解像度レベルセグメント化マップにおける連結成分の統計値、解像度レベルセグメント化マップ及び／又はビット分布画像における成分間の空間的関係、符号ブロックパーティション、解像度レベルヒストグラム、列レイアウト、及びテキストブロックと背景ブロックとカラーブロックと解像度レベルセグメント化マップにおける解像度値との射影ヒストグラムについてのヒストグラムから構成される。
【００１８】
一実施形態において、検索属性のベクトルは、導き出された検索属性から生成される。ベクトルは、１次元（１−Ｄ）ベクトルであることが可能であり、それ故、１−Ｄベクトルは２−Ｄ文書画像から生成される。
【００１９】
導き出された検索属性を使用して、画像分析（例えば、文書類似度マッチング、文書分類のためのクラスター化、特徴マッチング）は、検索属性に基づく２つの文書画像間で実行されることが可能である。一実施形態において、画像分析は、第２文書画像に関連する１つ又はそれ以上の検索属性の第２ベクトルと第１ベクトルを比較することにより実行される。画像分析の結果に基づいて、及び、画像分析が文書類似度マッチングである場合に特に、文書画像は検索、分類及び／又はクラスター化がなされることが可能である。
【００２０】
以下の説明において、更なる一貫した本発明の説明を提供するために、多くの詳細説明を行う。しかしながら、本発明が、そのような特定の詳細を伴うことなく実行可能であることが、当業者に理解されるであろう。他の例においては、本発明を分かり難くすることを回避するように、詳細にというよりむしろ、周知の構成及び装置をブロック図の形式で示している。
【００２１】
以下の詳細説明の一部においては、コンピュータのメモリを用いないでデータビットに関する動作の記号表現及びアルゴリズムに関して示す。これらのアルゴリズムの説明及び表現は、データ処理技術分野の当業者により彼らの技術の内容を当該技術分野の他の当業者に最も効果的に伝えるための手段である。アルゴリズムは、ここでは一般に、所望の結果に導く首尾一貫した一連の段階であると考えられる。それらの段階は、物理量の物理的取り扱いを必要とする。一般に、これらの量は、記憶、転送、結合、比較及び他の操作がなされることができる電気的又は時期的信号の形態をとるが、必ずしもそうとは限らない。ビット、値、成分、記号、文字、期間、数等のような信号に言及することは、主に一般的使用目的のためには、ときどき便利であることが判明した。
【００２２】
しかしながら、これらの及び類似する用語全ては、適切な物理量と関連付けられ、これらの量に適用される便利なレベルのみとすることを、心に留めて置く必要がある。以下の説明から明らかであるように、特に明記しない限り、その説明を通して、“処理する”、“から構成される”、“計算する”、“表示する”等の表現を用いる議論は、情報記憶装置、送信装置又は表示装置のようなコンピュータシステムメモリ、レジスタ又は他の装置内の物理量として同様に表される他のデータに、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理（電子的）量として表されるデータを変換及び操作する、コンピュータシステム又は類似する電子計算装置のプロセス及び動作に言及している。
【００２３】
本発明は又、この中で動作を実行するための装置に関する。このような装置は、必要とされる目的のために具体的に構成されることが可能であり、又は、コンピュータに記憶されるコンピュータプログラムにより選択的にアクティブにされる一般目的のコンピュータから構成されることが可能である。そのようなコンピュータプログラムは、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、消去及びプログラム可能ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気消去型プログラム可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、磁気カード又は光カード、若しくはいずれのタイプの電気的命令を記憶するために適切な媒体、のいずれのタイプのコンピュータ読み出し可能記憶媒体に記憶され、各々がコンピュータシステムバスに結合されることが可能であるが、これらに限定されるものではない。
【００２４】
ここで示すアルゴリズム及び表示装置は、いずれの特定のコンピュータ又は他の装置に本質的に関係するものではない。種々の一般目的のシステムは、ここで教示するところに従ったプログラムと共に使用されることが可能であり、又は、それは、必要とされる方法の段階を実行するために更に特殊化された装置を構成することは便利であることが分かる。種々のこれらのシステムのために必要な構成は、下の説明により明らかになる。更に、本発明について、いずれの特定のプログラミング言語に関して説明されない。以下で説明するように、種々のプログラミング言語を、本発明の教示する心を実施するために使用することが可能である。
【００２５】
機械読み取り可能媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により読み取ることが可能な方式で情報を記憶する又は伝送するためのいずれの機械を含む。例えば、機械読み取り可能媒体は、読み出し専用メモリ（“ＲＯＭ”）と、ランダムアクセスメモリ（“ＲＡＭ”）と、磁気ディスク記憶媒体と、光記憶媒体と、電気、光、音響又は他の形態の伝搬信号（例えば、搬送波、赤外線信号、デジタル信号等）等を含む。
【００２６】
圧縮領域における類似度マッチング及び検索についての概観
図１は、圧縮領域における画像処理のためのプロセスについての一実施形態のフロー図である。そのプロセスは、ハードウェア（例えば、回路構成、専用ロジック等）、ソフトウェア（一般目的のコンピュータシステム又は専用装置において実行されるような）又は両者の組み合わせから構成されることが可能である処理ロジックにより実行される。
【００２７】
図１を参照するに、プロセスは、文書画像の圧縮データの多解像度符号ストリームからのロジックアクセスヘッダ情報を処理することにより開始する（処理ブロック１０１）。文書画像は２値、グレースケール又はカラーとすることができる。一実施形態において、文書画像は複合文書（例えば、テキストデータと画像データの両方を有する文書）から構成される。文書画像は、ハードコピー文書において実行されるスキャン操作の結果であることが可能である。それ故、処理ロジックは、ヘッダ情報から多解像度ビット分布を抽出し（処理ブロック１０２）、多解像度ビット分布から１つ又はそれ以上の検索属性を導き出す（処理ブロック１０３）。それ故、検索属性はヘッダ情報から導き出される。
【００２８】
検索目的のために、一実施形態において、処理ロジックは、文献、Ｒ．Ｎｅｅｌａｍａｎｉ  ａｎｄ  Ｆ．Ｂｅｒｋｎｅｒ，“Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ＪＰＥＧ２０００  Ｉｍａｇｅｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｈｅａｄｅｒ−ｂａｓｅｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ−ＩＣＩＰ，２００２，Ｖｏｌ．１，ｐｐ３８１−３８４に記載されているようなＪＰＥＧ２０００準拠の符号ストリームのヘッダデータから多解像度ビット分布を抽出する。この分布は、符号ブロック解像度における画像についての情報（例えば、３２ｘ３２又は６４ｘ６４のウェーブレット係数）の説明を提供し、視覚文書レイアウトに関する情報を反映させる。
【００２９】
検索属性を使用して、処理ロジックは文書画像に関する画像分析を実行する（処理ブロック１０４）。画像分析の結果を使用して、処理ロジックは、例えば、文書類似度マッチング又は検索、分類、若しくはクラスタリングのような操作を実行する（処理ブロック１０５）。
【００３０】
このようにして、プロセスは、文書についての視覚属性を導き出すために圧縮データ領域において機能する。一実施形態において、プロセスは、ＪＰＥＧ２０００に準拠した符号ストリームのヘッダ情報が検索属性をドライブするために使用される。これは、ピクセル領域における動作とは対照的である。
【００３１】
属性及び属性の生成
多解像度ビット分布から、処理ロジックは幾つかの特徴を計算する。特徴の計算のためのアルゴリズムツールは前項技術から取り入れているにも拘らず、それらの特徴自体は、解像度レベルのセグメント化、多解像度ビット分布マップ及び検索フィールドにおける新規な種類のデータの集合に基づいて計算されるため、新規制がある。圧縮データからの解像度レベルセグメント化マップの生成については、“Ｈｅａｄｅｒ−Ｂａｓｅｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｏｆ  Ｉｍａｇｅｓ  Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉ−Ｓｃａｌｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ”と題され、２００２年１月１０日に出願された、米国特許出願公開第１０／０４４，４２０号明細書であって、本発明の企業譲渡人に譲渡され、この文献の引用によって本発明の説明の一部を代替する、明細書に記載されており、その内容は、多解像度ビット分布からのジェネレータ、例えば、連結成分のカラーレイアウト統計値を含む。圧縮データから特徴がどのように生成されるかの例について、下で説明する。
【００３２】
一次氏形態において、属性を決定するために、多解像度ビット分布は、当該技術分野において周知の方式で２値化される（即ち、１つのレベルを１に、残りのレベルを０に設定する）。これにより、結果として２値化マップを得る。２値化マップを使用して、下で詳述するように、先行技術において周知の方法及びアルゴリズムが、対象の属性を識別するために適用される。
【００３３】
ヘッダデータを使用して識別されることが可能である多くの属性が存在する。例えば、マージンを識別することが可能である。更に具体的には、一定の色（例えば、白）のマージンは、典型的には、０ビットを有する一方、濃いテキスト領域は、高解像度における大きいビット数を有する。従って、多解像度及び０と非０ビットとに対する分布を調査することにより、マージン領域は識別されることが可能である。
【００３４】
同様に、画像領域を識別することが可能である。一実施形態において、テキスト文書における画像領域は、高解像度における異なるビット数のために、テキスト領域から人間の観測者により見分けられることができる。結果的に、多くの周知のアルゴリズム方法を、多解像度ビット分布に適用することができ、特徴が導き出されることができる。例えば、下で提供する図５を参照する説明について理解されたい。ヘッダデータのサイズはオリジナルの画像サイズに比較して非常に小さいため、単純なアルゴリズムは速く、より複雑なアルゴリズムも手頃な価格である。
【００３５】
一実施形態においては、例えば、“Ｉｍａｇｅ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｂｒｏｗｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ｑｕｅｒｙ  ｕｓｉｎｇ  Ｔｅｘｔｕｒｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”と題され、１９９９年８月３日にＪ．Ｃｕｌｌｅｎ、Ｊ等により出願された米国特許第５，９３３，８２３号明細書に使用されたものと類似する特徴を導き出すことができる。しかしながら、そのようなビット分布は、ピクセル値とは異なる特性を有している、即ち、ビット分布はいずれの実際の色値（即ち、黒対白、青対赤等）を含まず、視覚情報の存在又は非存在についての知識のみを含んでいる、ことに留意されたい。例えば、文書の列レイアウトを決定するとき、明示的テキスト情報は存在せず、色は存在しないため、非黒及び白の領域は存在しない。
【００３６】
図２は、色複合文書の例である。図３は、図２から例としての文書の５つのレベルの分割の輝度成分に対する多解像度ビット分布の例を示している。図３を参照するに、最上部は最大解像度を、最下部は最小解像度を示している。
【００３７】
同様の解像度特性を有する画像領域の群は、特定の解像度レベルを有するクラスを構成することができる。換言すれば、文書画像の画像領域は、ビット分布を用いて生成され、次いで、１つ又はそれ以上の基準に基づいて比較され、処理される。図４は、図２からの画像の例のための解像度レベルマップを示している。図４を参照するに、異なるグレー値は異なる解像度レベル（黒＝１、．．．、白＝５）に対応する。
【００３８】
各々が異なる成分又はプレーン（例えば、カラープレーン、輝度プレーン、クロミナンスプレーン）に関連付けられる、複数のセグメント化マップが存在する。セグメント化マップを得るために、多くの方法が存在し得る。セグメント化マップは、ＪＰＥＧ２０００マップ、又は、例えば、ＪＰＭ又はＰＤＦのような得地のファイルフォーマットに対してセグメント化されたデータに基づくマップであることが可能である。異なる対象が個々に圧縮される特定のファイルフォーマット（例えば、テキスト及びＪＰＭにおいてセグメント化されたサイズ）において、対象の多ビット分布を結合することが可能である。いずれかの場合、セグメント化対象又は成分は、ビット分布を得るために２値化されることが可能である。
【００３９】
３つの異なるカラープレーンＹ、Ｃｂ、Ｃｒに対する解像度レベルセグメント化マップから、形状の位相及び距離特性及び、凸性、骨格等を表すために典型的に使用される共通の特徴を、周知の手法を使用して表すことができる。例えば、例としての手法については、文献、Ｒ．Ｏ．Ｄｕｄａ  ａｎｄ  Ｐ．Ｅ．Ｈａｒｔ，“Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｓｃｅｎｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ
＆  Ｄｏｎｓ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，１９７３、に記載されている。統計値を有する連結成分、成分間の空間解像度、ヒストグラム等は、計算され、特徴ベクトルにおいて組織化されることができる。特徴は、全体特徴、局所特徴、射影特徴に分類され、輝度及びクロマチャネルに対して導き出されることができる。
【００４０】
全体特徴は、全体として画像に対応する特徴である。例示としての全体特徴はコンテンツ（例えば、テキスト、画像、色、背景）の比率であって、セグメント化マップ（例えば、計算、和、平均、中央値、基準、高さ、幅、面積、周囲の長さ、重心、密度、真円度、アスペクト比、空洞等）における連結成分の統計値、及び解像度レベルのヒストグラムを含む。解像度ベースのヒストグラムは、ブロックにセグメント化マップを分割すること、及び、同じ解像度値を有し且つ画像の所定の基準に適合するブロック数を計算することにより、生成される。
【００４１】
局所特徴は、符号ストリームのブロックの個々の群に対応する特徴である。局所特徴は、解像度レベルマップ又はビット分布画像（例えば、右上、等）における成分の相対的位置と、解像度レベルマップ又はビット解像度画像（例えば、幅、高さ、中心、等）における連結成分の統計値と、及び低解像度における符合ブロックパーティションに対するヒストグラムと、を有することが可能である。ビット分布画像は多解像度ビット分布により生成される画像である。成分の相対的位置は、画像領域に関するテキスト領域の空間的位置から構成されることが可能である。これは、空間がそのような領域の間に存在するかどうかを含むことが可能である。一旦、そのような特徴が識別されると、同様の特徴を有する文書を識別することが可能である。ヒストグラムを、ブロックにビット分布を分割すること、及び異なる色又は他の特徴は異なるビット分布を有するために各々のブロックにおいてビット数を決定することにより、生成することが可能である。
【００４２】
図５は、列レイアウトを計算するためのプロセルの一実施形態についてのフロー図である。図５を参照するに、処理ロジックは高解像度情報を計算する。最大の解像度レベルは、オリジナル画像のｄｐｉ解像度に依存する。一般に、空間領域における符号ブロックの支援は、文書における平均文字をカバーする必要がある。そのことは、適切な解像度の最も高い解像度は、次式のような、最も小さい分解レベルｍにより与えられる。
【００４３】
２＾（ｍ＋１）・ｃｏｄｅ＿Ｂｌｏｃｋ＿ｓｉｚｅ＞ｈｅｉｇｈｔ＿ｏｆ  ａｖｅｒａｇｅ＿ｃｈａｒａｃｔｅｒ＿ｉｎ＿ｐｉｘｅｌｓ
３００ｄｐｉの文書に対しては、平均文字サイズは３０ピクセルである。サイズ３２ｘ３２の係数の符号ブロックを与える場合、解像度レベルｍはｍ＝１である必要がある。６００ｄｐｉの文書（平均文字サイズ＝６０ピクセル）に対しては、ｍ＝２である。
【００４４】
一実施形態において、高解像度の情報は、大きい解像度レベルにおける解像度セグメント化を用いて、高解像度においてビット分布をマスキングすることにより計算される。例としての結果を図６Ａに示す。
【００４５】
次いで、処理ロジックは、情報を２つのクラス、即ちテキスト及び非テキストに分類するように、マスキングされた画像に２つの分布と共にガウス混合モデルを適用する（処理ブロック５０２）。後に、処理ロジックは、クラスのうち１つにラベルテキストを、そして他のクラスにラベル非テキストを割り当てる（処理ブロック５０３）。実際の色についての情報は利用可能でないため、この付加段階が使用される。最終的に、処理ロジックは、列数を決定するために、テキストクラスデータに周知の射影方法を適用する（処理ブロック５０４）。文献、Ｂａｉｒｄ，Ｈ．Ｓ．，“Ｇｌｏｂａｌ−ｔｏ−Ｌｏｃａｌ  Ｌａｙｏｕｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”，Ｐｒｏｃ．ｏｆ  ＩＡＰＲ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｓｙｎｔａｃｔｉｃ  ａｎｄ  Ｓｔｒｕｃｔｕａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｐｐ．１３６−１４７，Ｐｏｎｔ−ａ−Ｍｏｕｓｓｏｎ，  Ｆｒａｎｃｅ，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  １９８８  及び、文献、Ｓｒｉｈａｒｉ，Ｓ．Ｎ．，Ｇｏｖｉｎｄａｒａｊｕ，Ｖ．，“Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｔｅｘｔｕａｌ  Ｉｍａｇｅｓ  Ｕｓｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｈｏｕｇｈ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ”，Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，  Ｖｏｌ．２，Ｎｏ．３，ｐｐ．１４１−１５３，１９８９、を参照されたい。
【００４６】
ビット分布は、符号ブロックの情報であるが、色情報については詳細ではない情報についての領域を示す事実のために、先行技術における特徴検出のためのアルゴリズムの一部は修正され、データに適応される。例えば、列レイアウトに関して、伝統的には、列レイアウトはページにおける白い空間の分析から導き出される。低解像度における符号ブロック解像度は、列間の白い空間を捕捉するには粗過ぎる可能性があるピクセル解像度に対応するため、高解像度情報のみが列レイアウトを計算するために使用される。
【００４７】
一実施形態において、列レイアウトは、射影プロファイル方法により決定される。２つの異なる技術に対する概観については、文献、Ｃａｔｔｏｎｉ，Ｒ，Ｃｏｉａｎｉｚ，Ｔ．，Ｍｅｓｓｅｌｏｄｉ，Ｓ．，Ｍｏｄｅｎａ，Ｃ．Ｍ．，“Ｇｅｏｍａｔｉｃ  Ｌａｙｏｕｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｆｏｒ  ＤＯ工面ｔＩｍａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ：Ａ  ｒｅｖｉｅｗ”，Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ，  ＩＲＳＴ，Ｔれの、Ｉｔａｌｙ，１９９８、を参照されたい。一方法は、テキスト領域の射影プロファイルは、テキストラインに及びラインスペース間に、それぞれ対応するピーク及びバレーを含むという観測に基づく（Ｓｒｉｈａｒｉ，Ｓ．Ｎ．，Ｇｏｖｉｎｄａｒａｊｕ，Ｖ．，“Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｔｅｘｔｕａｌ  Ｉｍａｇｅｓ  Ｕｓｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｈｏｕｇｈ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ”，  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｖｏｌ．２，Ｎｏ．３，ｐｐ．１４１−１５３，  １９８９）。ピークに対応する上部ライン及び下部ラインの位置が評価される。他の方法、“全体から局所へ”は、ジェネリックテキスト列のパラメトリックモデルを規定する（Ｂａｉｒｄ，Ｈ．Ｓ．，“Ｇｌｏｂａｌ−ｔｏ−Ｌｏｃａｌ  Ｌａｙｏｕｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”，Ｐｒｏｃ．ｏｆ  ＩＡＰＲ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｓｙｎｔａｃｔｉｃ  ａｎｄ  Ｓｔｒｕｃｔｕａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｐｐ．１３６−１４７，Ｐｏｎｔ−ａ−Ｍｏｕｓｓｏｎ，Ｆｒａｎｃｅ，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  １９８８）。
【００４８】
射影特徴は、テキストブロック、画像ブロック、背景（例えば、マージン）ブロック、色ブロック、セグメント化マップにおける解像度レベル値の射影ヒストグラム（水平方向及び垂直方向）、及び列レイアウトを含むこと可能である。射影ヒストグラムを、列数及び行数を決定するために用いることが可能である。
【００４９】
一般に、多解像度ビット分布を、色及び非色領域に並びに／若しくはテキスト、背景及び画像領域にセグメント化するために、多解像度ビット分布を使用することが可能である。
【００５０】
類似度マッチングのためのシグネチャ（空間的レイアウト用マスク）
一実施形態において、処理ロジックは、マスキングされた高解像度ビット分布から空間的レイアウト輪郭マップを導き出す。これは、圧縮されたＧ４ファイルから下方終点及び
上方終点を抽出することにより空間的レイアウトシグネチャを計算する方法と概念的に同様な方法で実行されることが可能である。“Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ”と題され、Ｄ．Ｓ．Ｌｅｅ及びＪ．Ｈｕｌｌにより２００２年３月２６日に出願された米国特許第６，３６３，３８１号明細書を参照されたい。この目的のために、エッジ検出アルゴリズムが輪郭を与えるために適用される。更に具体的には、テキスト領域を得るためにマスクが適用され、次いで、エッジ（即ち、テキスト領域の輪郭）を計算するためにエッジフィルタが適用される。結果的に得られた輪郭マップについて図６Ｂに示す。
【００５１】
文書の収集のための輪郭マップを与える場合、一実施形態において、文書類似度マッチングは、２つの輪郭マップ間のハウスドルフ（Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ）ディスタンス又は相関度を計算することにより実行される。ハウスドルフディスタンスの相関度は、“Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ”と題され、Ｄ．Ｓ．Ｌｅｅ及びＪ．Ｈｕｌｌにより２００２年３月２６日に出願された米国特許第６，３６３，３８１号明細書に記載されている方法と同じ方法で計算されることが可能である。
【００５２】
他の解像度に対してその相関度計算段階を繰り返すこと及び輪郭マップの幾つかのスケールに基づくマッチング度を計算することが可能である。上記の輪郭マップは、高解像度マスキング画像から導き出される。同様の方法で、輪郭マップは、解像度レベルｍにおいて解像度セグメント化マップを用いて所定の解像度ｍにおいてビット分布をマスキングすることにより低解像度マスキング画像から導き出されることが可能である。種々の解像度における輪郭マップの集合間の相関度を、類似度測定Ｓｉｍとして使用することができる。例は次の用である。
【００５３】
Ｓｉｍ（ｉｍ１，ｉｍ２）＝Σｍｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＣＭｉｍ１（ｍ），ＣＭｉｍ２（ｍ））
ここで、ＣＭｉｍ１（ｍ）は解像度レベルｍにおける画像１の輪郭マップである。
【００５４】
粗い符号ブロック解像度のために、このマッチングプロセスは、スキューに関して比較的感度が低い。多解像度ビット分布は符号ブロック当たりのビットについての上方を提供するため、及び、符号ブロックは符号ブロックの寸法（例えば、３２ｘ３２符号ブロックに対して６４ｘ６４ピクセル）の少なくとも２倍の空間領域をカバーするため、小さいスキュー角を有する符合化文書は、スキュー角０のそれに対して小さい多解像度ビット分布をもたらす。＞３０°のスキュー角に対して、ビット分布は異なる傾向にある。代表的には、ページセグメント化アルゴリズムは、スキュー補正が実行された後に適用される。スキュー補正に関する概観は、文献、Ｃａｔｔｏｎｉ，Ｒ  Ｃｏｉａｎｉｚ，Ｔ．，Ｓ．Ｍｏｄｅｎａ，Ｃ．Ｍ．，“Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ  Ｌａｙｏｕｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｆｏｒ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ＩＭａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ：Ａ  ｒｅｖｉｅｗ”，Ｔｅｃｈｎｉａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ，ＩＲＳＴ，Ｔｒｅｎｏ，Ｉｔａｌｙ，１９９８，を参照されたい。
【００５５】
ＪＰＥＧ２０００符号ストリームのレイヤリング
ＪＰＥＧ２０００は符合化データのレイヤリングを支援する。ＪＰＥＧ２０００規格は、それらのレイヤをどのように割り当てるかについて説明していない。検索及び類似度マッチングの目的のために、一実施形態において、図７に示すような、少なくとも３つのレイヤのレイヤリングスキームを使用することが可能である。図７を参照するに、第１レイヤは、小さいビットレート（例えば、０．２ｂｐｐ）における輝度であり、第２レイヤは大きいビットレートにおける又は損失のないクロマであり、第３レイヤは残りのビットである。第３レイヤは、アプリケーションに応じて種々のレイヤに分割されることが可能である。このようなレイヤのデータは、アクセスされ、上記と同様な方法で利用されることが可能であり、所望のビット分布との結合を含む。
【００５６】
例示としての検索／マッチングシステム
ヘッダベースの検索及び類似度マッチングのためにここで説明する教示は、多機能周辺装置（ＭＦＰ）にアクセスする文書管理システムに適用されることが可能である。図８は、１つのそのような統合についてのブロック図である。図８を参照するに、入力ポート８０２は、文書画像を受信する。スキャナ８０１は、文書画像を生成するために入力ポート８０２に連結されることが可能である。文書画像は、例えば、ガンマ補正及びノイズ除去のような画像処理機能を実行し、入力ポート８０２に連結される第１画像処理装置８０３により受信される。次の圧縮器８０４は文書画像を圧縮し、それを記憶器８０５に記憶する。
【００５７】
記憶の後、検索属性計算ユニット８０９は、上記と同様の方法で第１が図お文書の圧縮データの多解像度符号ストリームにおけるヘッダから抽出された少なくとも１つの多解像度ビット分布を使用して文書画像の属性を生成する。検索属性計算ユニット８０９により得られた結果は文書管理システム８１０に送信され、その文書管理システム８１０は、文書画像と、１つ又はそれ以上の他の文書の１つ又はそれ以上の他の文書画像との間の類似度マッチングを実行する。文書管理システム８１０を使用して、文書を検索することが可能である。文書が類似度閾値に適合する場合、その文書はオリジナル文書とマッチングするとみなされる。そのような、類似度に関する所定の閾値に基づいて文書をマッチングするプロセスは、先行技術において周知である。
【００５８】
画像処理ユニット８０６は、例えば、ハーフトーン化等のような機能を実行するために、記憶器８０５に連結される。出力ポート８０７は、必要に応じて、１つ又はそれ以上の検索文書を出力するために記憶器８０５に連結される。又、プリンタ８０８は、少なくとも１つの検索文書をプリントするために出力ポート８０７に連結されることが可能である。
【００５９】
ＪＰＥＧ２０００ベースの検索特徴は又、ピクセル領域における選択画像領域において実行される高レベル検索段階により後を続けられる低レベル検索段階に対して有用である。低レベル検索段階は、圧縮データ量域における類似した文書を識別するために、上記の特徴を使用する段階である一方、高レベル検索段階は、ピクセル領域にある文書画像において実行される操作（例えば、ＯＣＲ、カラーヒストグラム等）である。
【００６０】
このようにして、本発明は、少なくとも１つの多解像度ビット分布を使用して、圧縮された多解像度領域（例えば、ＪＰＥＧ領域）から導き出された類似度マッチング及び画像検索に適用することが可能であり、その多解像度ビット分布は、種々の解像度において画像ブロックのコンテンツを表すために必要であるビット数を表す情報を提供する。
【００６１】
セグメント化マップの生成
一実施形態において、ヘッダにおける情報は、圧縮画像データのどの部分が続く処理のために好ましいデータを含むかを表すエントロピー分布マップを生成するために使用される。そのようなマップの例を図１に示す。他のマップが可能であり、他のマップは、好ましいビットレート（特に、レイヤの割り当てが歪みに関係する場合）又は各々のビットレート数に対するエントロピー分布を得るために、ＪＰＥＧ２０００の説明を用いて下で説明する、レイヤ数を表すことが可能である。後者の場合、マップにおける各々の矩形領域は、それに関連するベクトルを有する。そのようなベクトルは、複数のレイヤについての値を表すことが可能である。
【００６２】
画像記述ビットを圧縮するために多スケール変換を利用する画像表現フォーマットは、ヘッダにおける多くの組織的詳細を理想的に組織化し、それ故、デジタル画像についてのピクセルワイズ記述を、正確に且つ利便的に復号化することができる。ＪＰＥＧ２０００じゃ、ファイルヘッダにおける多スケールビット分布を提供する画像圧縮規格の例である。しばしば、画像記述ビットはより小さい単位に分割され、そのような単位に符号化器により割り当てられたビット数は、部分的画像アクセス、ネットワーク化環境への適合等のような特徴を容易にするために画像ヘッダに記憶される。情報の理論的慣例を用いて、割り当てられるビット数は、各々の小さい単位のエントロピーと呼ばれる。画像符号化器により使用されるエントロピー分布は、圧縮画像における視覚的重要度のための優れた定量的測定を提供する。損失のない圧縮のために、画像符号化器は、高アクティビティ（多数の詳細）領域を記述するためにより多いビットを用い、少ない詳細情報を有する領域を伝えるために少ないビットを用いる。損失の多い記述に対しては、画像符号化器は、典型的には、割り当てられたビットの範囲内の画像の最良の可能な記述を伝えることを図る。それ故、符号化器は、画像における重要な特徴を視覚的に記述する利用可能な幾つかのビットを賢明に費やすようにデザインされる。
【００６３】
図１０は、画像に対する１つの多スケールエントロピー分布を示している。画像は、ＪＰＥＧ２０００符合化を最初に実行する。下敷きパターンは画像のウェーブレット係数である。細いラインは、ウェーブレット領域係数の符号ブロックへのＪＰＥＧ２０００分割を表し、太いラインは異なるウェーブレットサブバンドを分離する。ＪＰＥＧ２００において、符合化プロセスを実行する符号化器は、ウェーブレット領域係数を符号ブロックと呼ばれる小さい単位に割り当て、分割する。各々の四角形内に示す数字は、３つのレベルの分解を用いて、ピクセル当たり０．５ビットにおいてＪＰＥＧ２０００符号化器の操作によりそれぞれの符号ブロックに割り当てられたエントロピー又はビットである。これらの数字は多スケールエントロピー記述を表す。
【００６４】
ＪＰＥＧ２０００ファイルヘッダのみを用いてアクセスされる、エントロピー割り当ては、種々のスケールにおける異なる特徴の視覚的重要度のための良好な測定値を提供し、異なる多スケール特性により特徴付けられる重要な画像の特徴の異なるタイプ間の区別を支援する。例えば、画像における特徴領域を記述するために、多スケール画像符号化器は、細かいスケール係数を符合化する多くのビットを、そして、例えば、特徴領域に対応する細かいスケール係数より粗いスケール係数においては少ないビットを費やす。スムーズな背景は殆どビットを受け取らない。このようにして、多スケールエントロピー分布は、下敷き画像特徴に関する重要な情報を提供する。多スケールエントロピー分布の知識がヘッダから得られる場合、１つ又はそれ以上の操作が実行されることが可能である。このような操作は、例えば、画像セグメント化、自動的アクティブ領域識別化、スケーリング及び／又は適合画像スケーリング等である。
【００６５】
ＪＰＥＧ２０００は、首尾一貫した符号ストリーム及びファイルフォーマットにおいてデジタル画像を表すための規格である（例えば、ＩＴＵ−Ｔ  Ｒｅｃ．Ｔ．８００｜ＩＳＯ／ＩＥＣ  １５４４−１：２０００，“ＪＰＥＧ２０００画像符合化規格”、ｗｗｗ．ｉｓｏ．ｃｈ）。ＪＰＥＧ２０００は、続く段階を用いる画像のウェーブレット係数を効率的に符合化することによりデジタル画像を効率的に表す。代表的な画像は、１つ又はそれ以上の成分（例えば、赤色、緑色、青色）から成る。成分はサンプルの矩形状アレイである。これらのアレイは、任意に、矩形状タイルに更に分割される。タイル毎に、成分は、任意に、カラースペース変換との相関を解除される。各々のタイル成分は独立して圧縮される。タイルにおいて各々の色成分のウェーブレット係数が得られる。ウェーブレット係数は、ウェーブレット領域において局所群に分割される。これらは符号ブロックと呼ばれる。符合ブロックは、プリシンクト（ｐｒｅｃｉｎｃｔ）を使用して、任意に順序付けられる。これらの異なるウェーブレット係数の群を独立して符合化するために、算術的符合化が使用される。符合化係数は、ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎを容易にするためにレイヤに任意に組織化される。１つのタイルの１つの成分の１つのプリシンクトの１つの解像度の１つのレイヤからのデータはパケットと呼ばれる単位の状態で記憶される。符合化データに加えて、各々のパケットはパケットヘッダを有する。符合化の後、タイル成分は、タイルパートに任意に分割され、そうでなければ、タイル成分は単一のタイルパートから成る。タイルパートはシンタックスに対応する符号ストリームにおける最小単位である。ＪＰＥＧ２０００符号ストリームは、シンタックス及び１つ又はそれ以上のビットストリームを有する（主ヘッダ及びタイルタイルパートヘッダ、それにＥＯＣを加える）。ビットストリームはパケット（符号ブロックに対する符号データ、それに入力ストリームパケットヘッダを含むいずれの入力ストリームを加える）から成る。符号化データ、パケットヘッダを構文解析するための組織化情報を、主ヘッダ、タイルヘッダ又は入力ストリームに記憶することが可能である。ＪＰＥＧ２０００は、マーカーセグメントを含む主ヘッダとタイルヘッダを有する。ＪＰＥＧ２０００は又、マーカーセグメントに含まれることが可能である、又はビットストリームにおいて入力ストリームであることが可能であるパケットヘッダを有する。ヘッダは読み出され、多スケールエントロピー分布を得る処理への入力として使用される。表１は、ヘッダベースの処理に関連する、種々のＪＰＥＧ２０００ヘッダに含まれる情報を要約したものである。パケットヘッダ（ＰＰＭ、ＰＰＴ、入力ストリーム）の場合、その情報は、主ヘッダ、タイルヘッダ又は入力ストリームにあることが可能であるが、同時にこれらのいずれ２つ又はそれ以上の組み合わせであることは可能ではない。他方、パケット長及びタイル長パートは、同時に、主ヘッダ、タイルヘッダ又はその両方にあることが可能である。
【００６６】
【表１】
2005141758.tif 000003
高ビットレート画像から低ビットレート画像の評価
低ビットレートにおける多スケールエントロピー分布は、視覚的重要度のためのロバスト測定を提供する。高ビットレートにおいて、いずれのセンサ又は捕捉装置からのデジタル画像にある画像ノイズの存在は、全体的なエントロピー分布に悪影響を及ぼす。アプリケーションに応じて、画像は損失なく又は損失多く符号化される。ＪＰＥＧ２０００規格におけるレイヤリングスキームは、視覚的重要度又は平均２乗誤差（ＭＳＥ）ベースの重要度のレイヤに、損失のない又は高ビットレート符号化画像の符号ストリームを順序付けるために使用されることが可能である。この場合、あるレイヤにおけるパケットのみからの情報を抽出し、他のレイヤにおけるパケットを無視することにより、画像の低ビットレートバージョンを得ることが可能である。そのようなレイヤリングが符号化器により用いられない場合、ヘッダからのパケット長の情報は、例えば、損失のない、高ビットレート又は低ビットレートの符号化器により選択されたビットレートにおいてのみ多スケールエントロピー分布を生成することができる。
【００６７】
符号化器の選択が損失のないもの又は高ビットレートである場合、後で説明するいずれの画像処理アルゴリズムを適用する前に、画像の低ビットレートバージョンの評価が得られる。そのような評価を実行するための一実施形態について、下で説明する。ビットが割り当てられる順序を決定するために、種々の解像度レベルにおけるサブバンドの視覚的重要度又は（ＭＳＥ）ベースの重要度に関する発見的及び統計的情報ばかりでなく、ヘッダからの符号ブロックにおける符号化パスの数及び係数の絶対値の最大についての情報が用いられる。
【００６８】
画像についての所定のビットレートに到達するまで、評価は、符号ブロックあたしオン総ビット数からビットを連続的に減算する。減算の順序は、ビット割り当てアルゴリズムの逆である。割り当てアルゴリズムは、符号化器により用いられるものと同様にすることが可能であるが、そうである必要はない。
【００６９】
ＪＰＥＧ２０００のパケットヘッダから、符号ブロック長、即ち、ビット数“Ｂ”、０ビットプレーンの数“ＮＺ”及び符号化の間に用いられる符号化パスの数“ＣＰ”を利用することが可能である。０ビットレートの数から、符号ブロックにおける係数の絶対値の最大値の評価２ｍａｘＢを、最大非０ビットプレーンを次式により計算することにより得ることができる。
【００７０】
ＭａｘＢ＝ＭＳＢ（符号ブロック  サブバンド）−ＮＺ      （１）
ここで、ＭＳＢは、符号ブロックが属す特定のサブバンドのビットプレーンの最大数である。ＭＳＢは、ＪＰＥＧ２０００に対する適切なＱＣＣ又はＱＣＤヘッダ入力における情報により規定される。画像の統計的特性若しくは視覚的又はＭＳＥベースの重み付けに基づいて、所定のサブバンドにおけるビットプレーンの重要度を反映する、サブバンド及びビットプレーンの順序を導き出すことができる。例えば、ＭＳＥ重要度に基づく、５つのレベルの分解のサブバンドにおけるビットプレーンの重要度についての順序付けを表２に示す順序付けにより提供する。
【００７１】
【表２】
2005141758.tif 000004
評価アルゴリズムはその順序を用い、順序数についての各々の符号ブロックに対して、サブバンドｓ（ｉ）における特定のビットプレーンｂ（ｉ）を含む符号化パスＣＰ（ｂ（ｉ））の数と、対応するレベルｌ（ｉ）とを、次式のように計算する。即ち、
ＣＰ（ｂ（ｉ））＝ＣＰ−（（ＭａｘＢ（ｓ（Ｉ），ｌ（ｉ）−ｂ（ｉ））＊３＋ｌ）      （２）
その数が正である場合、特定のビット数が符号ブロックのビットから減算される。一実施形態において、特定のビット数が、特定のサブバンド又は特定の解像度において符号化パス当たりの平均ビット数として計算される。次の段階、即ち、順序数（ｉ＋１）において、導き出されたビット数が、同様な方法で、レベルｌ（ｉ＋１）におけるサブバンドｓ（ｉ＋１）のビットプレーンｂ（ｉ＋１）に対する符号ブロックから除算される。擬似符号において、例としての目的のレート、０．５ビット／ピクセルに対する例示としての評価アルゴリズムを次のように示す。
Max_I=largest_order_number
Target_rate=0.5
New_B=B;
New_CP=CP;
I=1
While((i≦max_i)&&(new_tare>target_rate)){
For  each  codeblock  m  in  subband  s(i)
elim  CP[m](b(i))=new_CP[m]-((MaxB(s(i),l(i))-b(i))*3+1);
if(elim_CP[m](b(i))>0)
av_bits=new_B[m](s(i))/new_CP[m](s(i));
new_B[m]-=av_bits*elim_CP[m](b(i));
if(new_B[m]<0)new_B[m]=0;
new_CP[m]-=elim_CP[m](b(i));
end
end
new_rate=sum(new_B*8)/ImageSize;
i++;
end
New_B  and  new_CPは、符号ブロック数のサイズのアレイである。
【００７２】
一旦、目的のレートに達すると、新しく評価されるビット値“ｎｅｗ＿Ｂ”がエントロピー処理アルゴリズムにおいて用いられる。
【００７３】
高ビットレート画像からの低ビットレートの評価に対して多くのアルゴリズムが存在する。代替の実施形態において、低ビットレート画像の評価に対する他の方法を用いることが可能である。この方法は、画像のウェーブレット係数の分布に関するモデルを用いる。
【００７４】
ウェーブレット係数の分布はガウス分布又はラプラシアン分布により説明することができると仮定される。後者は、多くの自然画像の分布が指数関数分布近似に従って調べられるため、文献におけるモデリングに対してしばしば用いられる。ラプラシアン分布は、次式のような濃度を有する。
【００７５】
ｆ（ｘ）＝λｅ−λ｜ｘ｜  ここでλ＞０      （３）
エントロピーの理論的定義は次式のようである。
【００７６】
Ｈ＝Σｐｉｌｏｇ（ｐｉ）      （４）
ｐｉはイベントＡｉの確率である、即ち、ｐｉ＝Ｐ（Ａｉ）である。損失の多い圧縮画像の場合、イベントは、係数が特定の量子化ビンに入る状態にある。量子化器Ｑを用いるスカラ量子化の場合、イベントＡｉは、係数がインターバル［ｉ＊２Ｑ，（ｉ＋１）＊２Ｑ)、即ち、
ｐｉ＝Ｐ（Ａｉ）＝Ｐ（ウェーブレット係数∈[ｉ＊２Ｑ，（ｉ＋１）＊２Ｑ)（５）
内にあるイベントとして説明される。ラプラシアン分布の場合、この結果は次式のようになる。
【００７７】
【数１】
2005141758.tif 000005
パラメータλを符号化単位のヘッダデータから評価することが可能である場合、その符号化単位における係数のｐｄｆは評価されることが可能であり、いずれの所定の量子化器に対するエントロピーが決定される。
【００７８】
ＪＰＥＧ２０００ファイルのパケットヘッダは、符号ブロックにおける０ビットプレーンの数に関する情報を含む。この情報から、その符号ブロックにおける係数の最大絶対値
に関する評価を、式（１）から変数ＭａｘＢにより得ることができる。この変数を用いて、パラメータλを、次式のように評価することができる。
【００７９】
λ＊＝ｌｏｇ２（＃符号ブロック当たりの係数）／（２＾ＭａｘＢ）      （７）
この評価を方程式（６）及び（４）における式に代入することにより、特定の量子化を与えるエントロピーに対する評価が得られる。値Ｈはピクセル当たりのビットをもたらす。符号ブロック長はバイトで測定されるため、評価された値Ｈは８＊（＃符号ブロック当たりの係数）で乗算される必要がある。最後のアルゴリズムは、異なる解像度レベルの異なるサブバンドにおいてビット数を連続的に減少させるために、上記の方法と同様な方法を用いることが可能である。ビットの減少は、表２からのビットプレーンパラメータｂ（ｉ）に量子化器を設定することによりなされる。
【００８０】
ヘッダからアクセス可能である多スケールエントロピー分布を利用することにより、画像分析又はコンピュータビジョン、及び、例えば、セグメント化のような類似する操作であって、これに限定されない操作を実行するための技術を用いることが可能である。一実施形態において、正確なサンプルワイズ多スケールエントロピー分布の代わりに、多スケール係数の局所ブロック（ＪＰＥＧ２０００における符号ブロックのような）に対するエントロピー分布、即ち、粒状エントロピー分布が利用可能である。一実施形態において、粒状エントロピー分布は、下敷き画像を処理するために用いられる。
【００８１】
ここで説明するように、ＪＰＥＧ２０００ヘッダにおいて利用可能な画像からの多スケール情報の使用が、幾つかの画像分析アルゴリズム（コンピュータビジョン）のフレームワークにおいて示される。一実施形態において、用いられるヘッダパターンは、ＰＰＭ、ＰＰＴ、ＳＩＺ、ＣＯＤ、ＣＯＣ、ＱＣＣ及びＱＣＤである。これらのパラメータから、対応する係数を符号化するために符号化器により用いられるビット数およびウェーブレット領域における符号ブロックの定位を抽出することができる。これらの数を、画像の多スケール表現のビット分布を導き出すために、用いることができる。符号ブロックのスケール及び特定の定位、並びにヘッダから推測される多スケールビット分布は、そのような多スケールセグメント化のような異なる画像処理アプリケーションに繋がる。
【００８２】
分類技術は、画像において各々の小さい領域にクラスラベルを割り当てる。そのような領域は、個々のピクセル、又は、例えば、四角形ブロックに含まれるピクセルのようなピクセルの群とすることができる。種々の画像分析技術は、異なる方法におけるクラス割り当てを用い、例えば、セグメント化技術は、画像を、同じような特性を有する領域、例えば、同じクラスラベルに分ける。
【００８３】
多スケールエントロピー分布を用いて、スケールは各々の画像領域へのクラスラベルとして割り当てられ、それ故、細かいスケールからの係数が無視される場合であっても、下敷き領域に関する視覚関連情報は割り当てられたスケールにおいて保持される。そのようなラベリングは、下敷き画像特徴の周波数バンド幅を識別する。セグメント化は最適化の問題のようにみせかけ、統計的方法はその問題を解決するために引き合いに出される。
【００８４】
ウェーブレット領域における符号ブロックの定位は、２次元（２Ｄ）の空間的定位（ｉ，ｋ）及びスケールｊにより与えられる。例えば、サイズ５１２ｘ５１２の画像を処理し、サイズ３２ｘ３２の符号ブロックを有する場合、レベル１の各々のバンドにおけるサイズ３２ｘ３２の符号ブロックの８ｘ８、レベル２におけるバンド当たり４ｘ４の符号ブロック、及びレベル３におけるバンド当たり２ｘ２の符号ブロックが存在ずる。レベルｊにおける３つの異なるバンドＬＨ、ＨＬ及びＨＨに対するレベルｊにおける符号ブロック（ｉ，ｋ）当たりのビットＢｊ（ｉ，ｋ）数は、ウェーブレット領域定位（ｉ，ｋ）における全部の係数を符号化するために必要なビット数を生成するために加算される。実際には、垂直方向の特徴と水平方向の特徴との間の区別を支援するために又、異なるエントロピーの線形又は非線形の組み合わせを用いることができる。
【００８５】
スケールｊ∈｛１．．．Ｊ｝が各々のブロックに割り当てられ、それ故、コスト関数Λは最大化される。
【００８６】
【数２】
2005141758.tif 000006
ここで、Ｓｏｐｔは全体の画像に対する最適なセグメント化マップであり、Ｓは｛１．．．Ｊ｝におけるスケールの外側に割り当てられた各々のブロックを有するサイズＭｘＮのＪＭＮ個のブロックの有効なラベリングの１つであり、Λ（Ｓ，Ｂ）は、いずれのセグメント化Ｓ及びいずれのエントロピー分布Ｂを与えるコストをもたらす。
【００８７】
一実施形態において、先行技術の最大事後（“ＭＡＰ”）方法は、そのような方法は最終的な方法を適合するように調整されるため、セグメント化の問題を解くための統計値から採用される。コスト関数Λを設定するためにＭＡＰにより用いられる基本要素は、尤度Ｐ（Ｂ｜Ｓ）であって、セグメント化マップＳを与える画像のエントロピー分布Ｂの確率である、その尤度Ｐ（Ｂ｜Ｓ）と、セグメント化マップＳの確率を与える優先度Ｐ（Ｓ）とである。ＭＡＰコスト関数Λは次式により与えられる。
【００８８】
Λ（Ｂ，Ｓ）＝Ｐ（Ｂ，Ｓ）＝Ｐ（Ｂ｜Ｓ）Ｐ（Ｓ）  （ベイヤ則）    （９）
ＭＡＰセグメント化の解は、方程式（９）を用いる方程式（８）の最適化に対応する。
【００８９】
レベル１において符号ブロックに含まれる係数は、ピクセル領域におけるサイズの約２倍のブロックについての情報を含む。ピクセル領域が特定のサイズのブロックに分割される場合、ウェーブレット分解のレベル１における符号ブロックに比べてピクセル領域において４倍多いブロック、ウェーブレット分解のレベル２における符号ブロックに比べてピクセル領域において１６倍多いブロック、等が存在する。従って、サイズｎｘｎの符号ブロックＢ（ｊ，ｋ）のビットは、定位（ｉ２ｊｎ，ｋ２ｊｎ）においてサイズ２ｊｎｘ２ｊｎのピクセル領域におけるブロックへの情報に寄与する。逆に、定位（ｘ，ｙ）におけるサイズｎｘｎのピクセルブロックは、
【００９０】
【数３】
2005141758.tif 000007
と
【００９１】
【数４】
2005141758.tif 000008
とを有する符号ブロックＢｊ（ｉ，ｋ）から１／４ｊとして評価されるビットの一部を受ける。一実施形態において、ピクセル領域に関連するレベルｊの数は、次式のように定義される。
【００９２】
【数５】
2005141758.tif 000009
上記の計算は、エントロピー値の一部の補間と同等である。他の補間アルゴリズムであって、例えば、多項式補間又は他の非線形補間のような補間を、レベルｊのビットを計算するために又、用いることができる。
【００９３】
定位（ｘ，ｙ）におけるサイズ２ｎｘ２ｎのピクセルブロックの累積重み付け解像度ｊエントロピーは次式により与えられる。
【００９４】
【数６】
2005141758.tif 000010
により、重み付けγｊ，ｌと方程式（１０）の
【００９５】
［外１］
2005141758.tif 000011
における定位ｉ及びｋに対する
【００９６】
【数７】
2005141758.tif 000012
及び
【００９７】
【数８】
2005141758.tif 000013
を用いて与えられる。重み付けの収集に対する例は、
γｊ，ｌ＝０、ここで、ｌ＜ｊ及びγｊ，ｌ＝ｗｊ、ここでｌ＞ｊ      （１２）
であり、ｗ０＝１、ｗ１＝３．５、ｗ２＝５．５、ｗ３＝１３、ｗ４＝２０を用いている。パラメータｗｉ及び重み付けγｊ，ｌは、アプリケーションに応じて変化されることが可能である。
【００９８】
［外２］
2005141758.tif 000014
の集合は、解像度ｊにおける画像の累積重み付けエントロピーと呼ばれる。
【００９９】
定位（ｘ，ｙ）におけるピクセル領域ブロックのエントロピー
【０１００】
［外３］
2005141758.tif 000015
に対する尤度は、ピクセル領域定位（ｘ，ｙ）に関連するレベル全てに対する全重み付けビットに対する
【０１０１】
［外４］
2005141758.tif 000016
の値、即ち、
【０１０２】
【数９】
2005141758.tif 000017
に設定される。ピクセル領域ブロックが独立しているという仮定の下で、全尤度は、
【０１０３】
【数１０】
2005141758.tif 000018
により与えられ、
【０１０４】
［外５］
2005141758.tif 000019
は、オリジナル画像に対する多スケールエントロピー分布を与える。
【０１０５】
ここで、優先度を決定する必要がある。次の説明は、代表的なセグメント化マップに関する既存の知識を反映している。優先度を選択する多くの有効な方法が存在する。例えば、優先度を選択するための他の方法は、文献、Ｒ．Ｎｅｅｌａｍａｎｉ，Ｊ．Ｋ．Ｒｏｍｂｅｒｇ，Ｈ．Ｃｈｏｉ，Ｒ．Ｒｉｅｄｉ  ａｎｄ  Ｒ．Ｇ．Ｂａｒａｎｉｕｋ，”Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｓｅｇｍｅｎｔａｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｊｏｉｎｔ  ｔｅｘｔｕｒｅ  ａｎｄ  ｓｈａｐｅａｎａｌｙｓｉｓ”，ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｗａｖｅｌｅｔ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｓｉｇｎａｌ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ＶＩＩＩ，ｐａｒｔ  ｏｆ  ＳＰＩＥ‘ｓ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ，Ｊｕｌｙ  ２０００と、文献、Ｈ．Ｃｈｅｎｇ  ａｎｄ  Ｃ．Ａ．Ｂｏｕｍａｎ，“Ｔｒａｉｎａｂｌｅ  ｃｏｎｔｅｘｔ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｍｕｌｔｉｓｃｃａｌｅ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ”，ｉｎ  Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｉｍａｇｅ  ｐｒｏｃ．−−ＩＣＩＰ  ’９８，Ｃｈｉｃａａｇｏ，ＩＬ，Ｏｃｔ．４−７，１９９８と、文献、Ｈ．Ｃｈｏｉ  ａｎｄ  Ｒ，Ｂａｒａｎｉｕｋ，“Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  ｔｅｘｔｕｒｅ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｗａｖｅｌｅｔ−ｄｏｍａｉｎ  ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌｓ”，ｉｎ  Ｐｒｏｃ．３２ｎｄ  Ａｓｉｌｏｍａｒ  Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌｓ，Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ，Ｐａｃｉｆｉｃ  Ｇｒｏｖｅ，ＣＡ，Ｎｏｖ．１−４，１９９８と、に記載されている。
【０１０６】
セグメント化マップは連続領域を有するように要求されるため、優先度は、９つのブロックから成るそのすぐ隣のブロックＮ（ｘ，ｙ）に基づく各々の定位（ｘ，ｙ）において設定される（境界における反映を用いて）。個々の優先度は、次式により与えられ、
【０１０７】
【数１１】
2005141758.tif 000020
ここで、＃（Ｎ（ｘ，ｙ）＝Ｓ（ｘ，ｙ））はＳ（ｘ，ｙ）と同じ隣接ブロック数であり、αは連続領域を支援するために増加されることができるパラメータであり、α＝０は、セグメント化マップブロックが互いに独立していることを意味する。一実施形態において、全体的な優先度は、
Ｐ（Ｓ）＝Πｘ，ｙＰ（Ｓ（ｘ，ｙ）｜Ｎ（ｘ，ｙ））      （１６）
＝Πｘ，ｙ（＃Ｎ（ｘ，ｙ）＝Ｓ（ｘ，ｙ））α      （１７）
として選択される。
【０１０８】
一実施形態において、αは０．０２乃至０．０８に等しい。所望のセグメント化マップが、ここで、コスト関数Λ（Ｓ，Ｂ）を最適化することにより得られる。多くの先行技術の繰り返し技術を、局所的最大を探すために用いることが可能である。１つの繰り返し技術は、方程式（１２）においてα＝０を用いて、コスト関数を最適化する初期セグメント化マップの最初の計算を有する。ベクトルの最適化はスカラの最適化の問題にデカップリングするため、結果として得られるコスト関数を最大化するセグメント化マップが得られる。セグメント化マップは次式により得られる。
【０１０９】
【数１２】
2005141758.tif 000021
全ての（ｘ，ｙ）に対して、（ｘ，ｙ）におけるセグメント化マップは、次式を用いて更新され、
【０１１０】
【数１３】
2005141758.tif 000022
ここで、Ｎ（ｘ，ｙ）はＳｍ−１から得られる。繰り返し毎に、ｍはｍ＝ｍ＋１にインクリメントされる。繰り返しループは、＝Ｓｍ−１になるまで繰り返される。コスト関数Λ（Ｂ，Ｓｍ）はｍ回の繰り返しを有する非減少関数であり、そのコスト関数は限界を有するために、その繰り返しアルゴリズムは常に収束する。収束後に得られたＳｍはセグメント化評価値である。
【０１１１】
領域のラベリングにおける実際のセグメント化出力は、それ故、上記の方程式（３）に示したように、次式によって、ＭＡＰコスト関数の最大化により得られる。
【０１１２】
Λ（Ｂ，Ｓｍ）＝Ｐ（Ｂ｜Ｓｍ）・Ｐ（Ｓｍ）      （２０）
図１１は、画像のセグメント化のためのプロセスの一実施形態についてのフロー図である。図１１を参照するに、処理ブロック２０１において、画像のブロックに関する多スケールエントロピー分布の情報を含むヘッダを含むファイルを受信する。一実施形態において、ファイルは、ＪＰＥＧフォーマットの状態で画像を表す。処理ブロック２０２において、スケールの集合からのスケールは、コスト関数を最大化するブロックに割り当てられる。コスト関数は、全尤度と優先度との積である。全尤度は、ブロックの尤度の関である。一実施形態において、各々のブロックの尤度は、スケースの集合における各々のスケールに対する、スケールにおける重みとスケールにおけるブロックを符号化するために費やされるビット数との積の合計に比例する。一実施形態において、スケールにおけるブロックを符号化するために費やされるビット数は、分母により除算された分子である。その分子は、スケールにおけるブロックの多スケール係数のエントロピー分布である。その分母は、４の２乗のスケールである。処理ブロック２０３において、画像は、同等のスケールを割り当てられたブロックと共にグループ化することによりセグメント化される。
【０１１３】
図１２は、例示としての女性の画像に重ね合わされたセグメント化マップを示している。一実施形態において、セグメント化プロセスは、（上記のように）細かいスケールを用いて画像３０１の顔の領域にラベル付けを行い、画像における下敷き特徴を反映させるために粗いスケールを用いて背景にラベル付けを行う。異なるシェードは、異なるタイプの特徴を有する領域が異なって識別されることを示している。一実施形態において、セグメント化プロセスは、下敷き特徴に基づいて、異なる領域にスケールを割り当てる。右のカラーバー３０２は、異なる領域に割り当てられたスケールを示している。多くのエッジを含む顔のような領域は、細かいスケール３０３を用いてラベル付けされる。対照的に、背景領域においては、粗いスケール３０４が割り当てられる。
【０１１４】
例示としてのコンピュータシステム
図９は、ここで説明した１つ又はそれ以上の操作を実行することが可能である例示としてのコンピュータシステムのブロック図である。図９を参照するに、コンピュータシステム９００は、例示としてのクライアント９５０又はサーバ９００コンピュータシステムから構成されることが可能である。コンピュータシステム９００は、情報を処理するためのバス９１１と連結された処理器９１２と、情報を通信するためのバス９１１又は通信手段から構成される。処理器は、マイクロプロセッサを含むが、例えば、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、ＰｏｗｅｒＰＣ（登録商標）のようなマイクロプロセッサに限定されるものではない。
【０１１５】
システム９００は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、又は、処理器９１２により実行される命令及び情報を記憶するためのバス９１１に連結された他の動的記憶装置９０４（主メモリと呼ばれる）から更に構成される。主メモリ９０４は又、処理器９１２による命令の実行の間に他の中間情報又は一時的変数を記憶するために用いられることが可能である。
【０１１６】
コンピュータシステム９００は又、処理器９１２に対する命令及び静的情報を記憶するためにバス１１１に連結される読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）及び／又は他の静的記憶装置９０６、並びに、磁気ディスク又は光ディスクのようなデータ記憶装置９０７、それに対応するディスクドライブから構成される。
【０１１７】
コンピュータシステム９００は、コンピュータユーザに対して情報を表示するためのバス９１１に連結された、液晶表示装置（ＬＣＤ）又はブラウン管（ＣＲＴ）のような表示装置９２１に更に連結されることが可能である。アルファニューメリックキー及び他のキーを含むアルファニューメリック入力装置９２２は又、処理器９１２に対するコマンド選択及び情報を通信するためのバス９１１に連結されることが可能である。付加ユーザ入力装置は、処理器９１２に対するコマンド選択及び指示情報を通信するために、及び表示装置９２１におけるカーソルの動きを制御するために、バス９１１に連結された、マウス、トラックボール、トラックパッド、スタイラス又はカーソル指示キーのようなカーソル制御器９２３である。
【０１１８】
バス９１１に連結されることが可能である他の装置は、ハードコピー装置９２４であって、ペーパー、フィルム又は他の類似するタイプの媒体に命令、データ又は他の情報をプリントするために用いることが可能である。更に、スピーカ及び／又はマイクロフォンのような音声記録及び再生装置は、コンピュータシステム９００に接続する音声のためのバス９１１に任意に連結されることが可能である。バス９１１に連結されることが可能である他の装置は携帯端末装置又は電話と通信するための有線／無線通信装置９２５である。
【０１１９】
システム９００及び関連ハードウェアのいずれの又は全ての構成要素は、本発明において使用されることが可能である。しかしながら、コンピュータシステムの他の構成は、一部の又は全ての装置を含むことが可能である。
【０１２０】
多くの本発明の代替及び変形が存在することは疑う余地がないことは、以上の説明を読んだ後に、当業者には明らかになるであろう一方、例示として図に示し且つ説明したいずれの具体的な実施形態は制限することを意図されたものではないことが理解される必要がある。従って、種々の実施形態の詳細を参照することにより、本発明の本質とみなされる特徴のみを列挙している特許請求の範囲における範囲を制限することを意図されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】画像及び文書検索のためのプロセスの一実施形態のフロー図である。
【図２】カラー複合文書の例を示す図である。
【図３】５つのレベルの多解像度ビット分布の例を示す図である。
【図４】図２からの例としての画像のための解像度レベルセグメント化マップである。
【図５】列レイアウトを計算するためのプロセスの一実施形態を示すフロー図である。
【図６Ａ】列レイアウトの計算のために用いられる高解像度レベルセグメント化マップ（下部）を用いてマスキングされた高解像度ビット分布（上部）の例を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ａにおけるマスキングされた高解像度ビット分布のための輪郭マップである。
【図７】検索アプリケーションにおけるカラー文書のためのＪＰＥＧ２０００のれイヤリングスキームの一実施形態を示す図である。
【図８】文書管理システムと接続されたＪ２Ｋ圧縮／圧縮解除を伴うＭＦＰを示す図である。
【図９】例示としてのコンピュータシステムのブロック図である。
【図１０】画像のための多スケールエントロピー分布を示す図である。
【図１１】画像をセグメント化するためのプロセスの一実施形態を示すフロー図である。
【図１２】女性の例示としての画像と重ね合わされたセグメント化マップを示す図である。
【符号の説明】
【０１２２】
３０１  画像
３０２  カラーバー
３０３  細かいスケール
３０４  粗いスケール
８０１  スキャナ
８０２  入力ポート
８０３  第１画像処理装置
８０４  圧縮器
８０５  記憶器
８０６  画像処理ユニット
８０７  出力ポート
８０８  プリンタ
８０９  検索属性計算ユニット
８１０  文書管理システム
９００  コンピュータシステム
９０４  主メモリ
９０６  静的メモリ
９０７  データ記憶装置
９１１  バス
９１２  処理器
９２１  表示装置
９２２  キーボード
９２３  カーソル制御器
９２４  ハードコピー装置
【図１】
2005141758.tif 000023
【図３】
2005141758.tif 000024
【図４】
2005141758.tif 000025
【図５】
2005141758.tif 000026
【図６Ａ】
2005141758.tif 000027
【図６Ｂ】
2005141758.tif 000028
【図７】
2005141758.tif 000029
【図８】
2005141758.tif 000030
【図９】
2005141758.tif 000031
【図１０】
2005141758.tif 000032
【図１１】
2005141758.tif 000033
【図２】
2005141758.tif 000034
【図１２】
2005141758.tif 000035