(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像から指定画像に類似する画像を検索する画像検索方法であって、
前記指定画像に基づいて前記複数の画像から類似画像を検索し、類似度の高い順に、各画像を特定するための画像番号を配列に格納する検索工程と、
前記検索工程で検索された画像について、前記配列に従って前記類似度の高い画像から順番に、該画像よりも前記類似度の低い比較対象画像との画像間類似度を比較し、所定レベル以上に類似すると判定される比較対象画像を該画像に関連する画像群とし、該画像を該画像群の代表画像として選択する選択工程と、
前記検索工程による検索結果を表示するにおいて、前記画像群については前記選択工程で選択された代表画像を前記選択工程で選択された順番で表示するとともに、当該画像群の存在を表す表示を行う第１表示工程と、
前記画像群を表す表示を指定する操作が行われることにより、当該画像群に属する画像を表示する第２表示工程とを備えることを特徴とする画像検索方法。
【請求項２】
前記検索工程は、前記指定画像の特徴量を計算し、該計算された特徴量に基づいて該指定画像と前記複数の画像の各々の画像間距離を求めて類似画像の検索を行い、
前記選択工程は、前記検索工程で検索された画像同士において、計算された画像間距離が所定の閾値よりも小さい画像の集合を画像群とすることを特徴とする請求項１に記載の画像検索方法。
【請求項３】
複数の画像から指定画像に類似する画像を検索する画像検索装置であって、
前記指定画像に基づいて前記複数の画像から類似画像を検索し、類似度の高い順に、各画像を特定するための画像番号を配列に格納する検索手段と、
前記検索手段で検索された画像について、前記配列に従って前記類似度の高い画像から順番に、該画像よりも前記類似度の低い比較対象画像との画像間類似度を比較し、所定レベル以上に類似すると判定される比較対象画像を該画像に関連する画像群とし、該画像を選択する選択手段と、
前記検索手段による検索結果を表示するにおいて、前記画像群については前記選択手段で選択された代表画像を前記選択手段で選択された順番で表示するとともに、当該画像群の存在を表す表示を行う第１表示手段と、
前記画像群を表す表示を指定する操作が行われることにより、当該画像群に属する画像を表示する第２表示手段とを備えることを特徴とする画像検索装置。
【請求項４】
前記検索手段は、前記指定画像の特徴量を計算し、該計算された特徴量に基づいて該指定画像と前記複数の画像の各々の画像間距離を求めて類似画像の検索を行い、
前記選択手段は、前記検索手段で検索された画像同士において、計算された画像間距離が所定の閾値よりも小さい画像の集合を画像群とすることを特徴とする請求項３に記載の画像検索装置。
【請求項５】
複数の画像から指定画像に類似する画像を検索する画像検索処理をコンピュータに実行させるための制御プログラムを格納した記憶媒体であって、コンピュータに、
前記指定画像に基づいて前記複数の画像から類似画像を検索し、類似度の高い順に、各画像を特定するための画像番号を配列に格納する検索工程と、
前記検索工程で検索された画像について、前記配列に従って前記類似度の高い画像から順番に、該画像よりも前記類似度の低い比較対象画像との画像間類似度を比較し、所定レベル以上に類似すると判定される比較対象画像を該画像に関連する画像群とし、該画像を該画像群の代表画像として選択する選択工程と、
前記検索工程による検索結果を表示するにおいて、前記画像群については前記選択工程で選択された代表画像を前記選択工程で選択された順番で表示するとともに、当該画像群の存在を表す表示を行う第１表示工程と、
前記画像群を表す表示を指定する操作が行われることにより、当該画像群に属する画像を表示する第２表示工程とを実行させる制御プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像検索装置およびその方法に関し、たとえば類似画像検索装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、複数枚の画像を蓄積した画像データベースを用いた類似画像検索方法では、まず多くの画像を用意して、それらの画像の特徴量を計算した後に、その画像と特徴量をあわせて画像データベースに登録する。そして、次に検索の対象となる検索画像を用意し、検索画像の特徴量をデータベースに登録する際と同様の手法で特徴量を計算し、計算された特徴量にもっとも近い特徴量の画像を画像データベース中から検索し、その画像を類似画像とする。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
一般的に画像データベースに登録するための多くの画像を用意するのは、非常に手間がかかる。そのため、動画像から複数の静止画像を取り込んで、画像を登録することがよく行われる。
【０００４】
しかしながら、動画像から画像を取り込み画像データベースに登録した場合、動画像中の動きが少ないシーンでは、ほぼ同じ画像が複数枚登録されてしまう。
そして、そのように同じ画像が複数枚登録された画像データベースを用いて画像を検索すると、ほとんど変わりの無い同じような画像が検索されることになり、その他の種類の類似画像がなかなか表示されず、非常に検索しづらくなるという問題がある。
【０００５】
以上の様な問題に対処するために、動画像から複数枚の画像を画像データベースに登録する前に編集するという方法が考えられる。しかしながら、通常、動画像はシーケンシャルデバイスであるテープに記録されていることが多く、ランダムアクセスがしにくく、編集も困難かつ時間のかかるものとなる。
【０００６】
本発明は上記問題に鑑みてなされたものであり、特徴量の差が少ない画像を検索結果から省略することにより、効率的な類似画像検索の結果提示を可能とすることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するための本発明による画像検索方法は例えば以下の工程を備える。すなわち、
複数の画像から指定画像に類似する画像を検索する画像検索方法であって、
前記指定画像に基づいて前記複数の画像から類似画像を検索し、類似度の高い順に、各画像を特定するための画像番号を配列に格納する検索工程と、
前記検索工程で検索された画像について、前記配列に従って前記類似度の高い画像から順番に、該画像よりも前記類似度の低い比較対象画像との画像間類似度を比較し、所定レベル以上に類似すると判定される比較対象画像を該画像に関連する画像群とし、該画像を該画像群の代表画像として選択する選択工程と、
前記検索工程による検索結果を表示するにおいて、前記画像群については前記選択工程で選択された代表画像を前記選択工程で選択された順番で表示するとともに、当該画像群の存在を表す表示を行う第１表示工程と、
前記画像群を表す表示を指定する操作が行われることにより、当該画像群に属する画像を表示する第２表示工程とを備える。
【０００８】
また、上記の目的を達成するための本発明による画像検索装置は例えば以下の構成を備える。すなわち、
複数の画像から指定画像に類似する画像を検索する画像検索装置であって、
前記指定画像に基づいて前記複数の画像から類似画像を検索し、類似度の高い順に、各画像を特定するための画像番号を配列に格納する検索手段と、
前記検索手段で検索された画像について、前記配列に従って前記類似度の高い画像から順番に、該画像よりも前記類似度の低い比較対象画像との画像間類似度を比較し、所定レベル以上に類似すると判定される比較対象画像を該画像に関連する画像群とし、該画像を該画像群の代表画像として選択する選択手段と、
前記検索手段による検索結果を表示するにおいて、前記画像群については前記選択手段で選択された代表画像を前記選択手段で選択された順番で表示するとともに、当該画像群の存在を表す表示を行う第１表示手段と、
前記画像群を表す表示を指定する操作が行われることにより、当該画像群に属する画像を表示する第２表示手段とを備える。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明にかかる一実施形態の画像検索装置を添付の図面を参照して詳細に説明する。
【００１０】
図１は本実施形態による画像検索処理を実現するコンピュータシステム（画像検索装置）の構成を示すブロック図である。
【００１１】
図１において、１０１はＣＰＵであり、本実施形態のシステム全体の制御を行う。１０２はキーボードであり、１０２ａのマウスとともにシステムに対する操作指示の入力に使用される。１０３は表示装置で、ＣＲＴや液晶などで構成され、ＣＰＵ１０１の制御下で各種表示を行う。１０４はＲＯＭ、１０５はＲＡＭであり、当該システムにおける記憶装置を構成し、ＣＰＵ１０１が実行する制御プログラムやシステムが利用するデータを記憶する。１０６はハードディスク装置、１０７はフロッピーディスク装置で、システムのファイルシステムに使用される外部記憶装置を構成している。１０８はプリンタである。
【００１２】
図２は本実施形態による画像検索処理の大まかな流れを示すフローチャートである。図２において、まず、ステップＳ２１で、ユーザは検索対象となる画像を指定する。次に、ステップＳ２２で、上記画像の特徴量を計算する。次に、ステップＳ２３で、上記特徴量に基づき類似画像を検索する。次に、ステップＳ２４で、上記検索により選られた類似画像群の中で、画像の特教量がほとんど変わらないものは１枚の類似画像とする。そして、ステップＳ２５で、選られた類似画像を表示装置１０３に表示する。以下、これらのステップの各々について詳細に説明する。
【００１３】
＜ステップＳ２１の説明＞
図３はステップＳ２１において表示装置１０３に表示される操作画面例を示す図である。図３において、３１はディレクトリ指定部、３２はファイル指定部、３３はオープンボタン、３４は画像表示領域、３５は検索実行ボタンである。
【００１４】
検索画像指定時におけるソフトウェア動作の概略は次の通りである。まず、ユーザはディレクトリ指定部３１においてディレクトリを指定し、指定されたディレクトリ内のファイルを、ファイル指定部３２において指定し、オープンボタン３３を押して（クリックして）画像を開く。すると、オープンされた画像が画像表示領域３４に表示される。
【００１５】
続いて、画像表示領域３４に表示された画像に類似した画像を検索したい場合には、検索実行ボタン３５を押す。検索実行ボタン３５が押されると、ステップＳ２１が終了し、処理はステップＳ２２に進む。
【００１６】
画像表示領域３４に表示された画像が所望のものでなかった場合には、上記に示した動作と同様に別のファイルを指定し、画像を表示させて、所望の画像が現れるまでくりかえすことができる。
【００１７】
＜ステップＳ２２の説明＞
ステップＳ２２では、上記検索したい画像の低解像度データを用いて特徴量を計算する。
【００１８】
図４は、特徴量の算出のための、画像の分割状態を示す図である。図４に示すように、低解像度の画像データを表示する画像表示領域の大きさは水平方向にＷ画素、垂直方向にＨ画素であり、これを、水平方向に３分割、垂直方向に２分割、計６分割し、左上から順に領域（０，０）、領域（１，０）、…領域（２，１）とする。これら各領域のＲ，Ｇ，Ｂ値の平均値を算出し、計１８個の数値をもって、検索したい画像の特徴量とする。
【００１９】
以上の様な特徴量算出処理の流れを、図５のフローチャートを用いて更に説明する。図５は本実施形態による特徴量算出処理を説明するフローチャートである。図５に示されるように、まずステップＳ５１で変数ｋを値０で初期化し、ステップＳ５２で変数ｊを値０で初期化し、ステップＳ５３で変数ｉを値０で初期化する。
【００２０】
続いて、ステップＳ５４で配列ｄのｋ番目の要素ｄ（ｋ）に、上記ステップＳ２１で選択した画像データによって得られる画像の領域（ｉ，ｊ）のＲ値の平均値を代入する。また、ｄ（ｋ＋１）にＧ値の平均値、ｄ（ｋ＋２）にＢ値の平均値を代入する。なお、Ｒ，Ｇ，Ｂ値の平均値の算出方法は図６のフローチャートを用いて後述する。
【００２１】
次に、ステップＳ５５で、ｋを値３だけ増加させ、ステップＳ５６で、ｉを値１だけ増加させる。ステップＳ５７で、ｉを値２と比較し、２より大きければステップＳ５８へ進む。そうでなければＳ５４へ戻る。ステップＳ５８では、ｊを値１だけ増加させ、ステップＳ５９で、ｊを値１と比較し、１より大きければ処理を完了する。そうでなければＳ５３へ戻る。
【００２２】
上記処理を完了すると、１８個の要素を持つ配列ｄ（）に、検索したい画像の特徴量が格納される。
【００２３】
尚、上記の例では特徴量算出のため、図５に示すように画像を６個の領域に分割しているので、ステップＳ５７で変数ｉと値２を比較し、ステップＳ５９で変数ｊと値１を比較しているが、画像の分割数が異なれば上記の各値もそれに応じて変更されることは明らかである。分割数を変更した場合は、特徴量の要素数は１８個でなく、それに応じて増減する。
【００２４】
また、本実施形態では、図４に示すように画像を６個の等面積の矩形領域に分割しているが、分割は矩形に限らずより複雑な形状でもよい。
【００２５】
図６は本実施形態による領域毎のＲ，Ｇ，Ｂ値の平均値算出方法を説明するフローチャートである。なお、ここで、画像データは、Ｒ（Ｘ，Ｙ）、Ｇ（Ｘ，Ｙ）、Ｂ（Ｘ，Ｙ）の３つの配列に格納されているものとする。但し、０≦Ｘ＜Ｗ、０≦Ｙ＜Ｈであり、画像の左上隅を起点（０，０）とする。尚、以下のフローではＸ0≦Ｘ＜Ｘ１、Ｙ0≦Ｙ＜Ｙ１の部分領域の平均濃度を算出し、変数ＤＲ，ＤＧ，ＤＢにそれぞれＲ，Ｇ，Ｂの平均濃度を返す。
【００２６】
尚、図５のステップＳ５４における領域（ｉ，ｊ）に相当する領域は、
Ｘ0＝Ｗ×ｉ／３，Ｘ１＝Ｗ×（ｉ＋１）／３
Ｙ0＝Ｈ×ｊ／２，Ｙ１＝Ｈ×（ｊ＋１）／２
に対応するので、定数Ｘ0，Ｘ1，Ｙ0，Ｙ1を上記のように初期化してから図６に示すフローチャートを実行する。
【００２７】
まず、ステップＳ６１で変数ＤＲ，ＤＧ，ＤＢを０で初期化し、ステップＳ６２で変数ＹをＹ0で初期化し、ステップＳ６３で変数ＸをＸ0で初期化する。次に、ステップＳ６４で、ＤＲにＲ（Ｘ，Ｙ）を加える。同様にＤＧにＧ（Ｘ，Ｙ）、ＤＢにＢ（Ｘ，Ｙ）を加える。
【００２８】
ステップＳ６５で変数Ｘを値１だけ増加させ、ステップＳ６６で変数ＸとＸ1を比較し、等しければＳ６７へ、そうでなければＳ６４へ戻る。ステップＳ６７で変数Ｙを値１だけ増加させ、ステップＳ６８で変数ＹとＹ1を比較し、等しければＳ６９へ、そうでなければＳ６３へ戻る。こうして、領域（ｉ，ｊ）における全画素の色成分毎の色値の和が得られる。
【００２９】
次に、ステップＳ６９で、変数ＤＲ，ＤＧ，ＤＢをそれぞれ領域内の画素の数（すなわち、（Ｘ1−Ｘ0）×（Ｙ1−Ｙ0））で除算する。この結果、ＤＲ，ＤＧ，ＤＢは領域内の画素濃度を画素数で割った平均濃度となる。
【００３０】
＜ステップＳ２３の説明＞
ステップＳ２３では、上記画像特徴量に基づき、類似画像検索を行う。
【００３１】
ハードディスク装置１０６にはＮ枚の画像データが蓄積されており、各々の画像の特徴量が、上記で説明した方法と同様の方法で事前に算出され、格納されているものとする。
【００３２】
画像データは周知のJPEG、FlashPixなどの標準的なファイル形式で格納してあっても良いし、いわゆるＲＤＢＭＳ（リレーショナルデータベースマネジメントシステム）に独自の形式で、格納してあっても良い。
【００３３】
画像特徴量はＮ×１８の大きさを持つ２次元配列Ｄ（ｎ，ｉ）（ただし、０≦ｎ＜Ｎ，０≦ｉ＜１８）に格納されているものとする。このとき検索対象画像と第ｎ番めの画像との画像間距離Ｓ（ｎ）を以下の式で定義する。
【００３４】
【数１】
0004545847.tif 000002
【００３５】
この画像間距離Ｓ（ｎ）が小さいほど、画像の類似度は高いと判定する。すなわち、本実施形態では、Ｎ枚全ての画像と提示画像の間の画像間距離Ｓ（ｎ）（０≦ｎ＜Ｎ）を計算し、次にＳ（ｎ）の小さいものから順にＭ個（０＜Ｍ＜Ｎ）を選び出すことで、類似画像検索を行う。以下、Ｓ（ｎ）の計算手順を図７、Ｍ個の画像選出手順を図８のフローチャートを用いて説明する。
【００３６】
図７は、本実施形態による画像関距離の計算手順を説明するフローチャートである。図７において、ステップＳ７１で変数ｍｉｎ、ｎを値０で、Ｌを十分大きな値で初期化し、ステップＳ７２で変数ｉ、Ｓ（ｎ）を値０で初期化する。
【００３７】
次に、ステップＳ７３でＤ（ｎ，ｉ）とｄ（ｉ）の差分の二乗をＳ（ｎ）に加算する。ステップＳ７４で変数ｉを値１だけ増加させる。ステップＳ７５で変数ｉと値１８を比較し、等しければＳ７６へ、そうでなければＳ７３へ戻る。ステップＳ７６で変数ｎを値１だけ増加させる。ステップＳ７７で変数ｎとＮを比較し、等しければ処理を終了する。そうでなければＳ７２へ戻る。
【００３８】
以上の処理により、配列Ｓ（ｎ）に、提示画像と全蓄積画像との間の画像間距離が格納される。
【００３９】
続いて、画像間距離の小さなものから順にＭ個を選出し、その画像番号を配列Ｔ（）に格納する処理を図８を用いて説明する。図８は本実施形態による類似画像の選択手順を説明するフローチャートである。
【００４０】
まず、ステップＳ８１で変数ｊを値０で初期化し、ステップＳ８２で変数ｉを値０で初期化する。また、ステップＳ８３で変数ｍｉｎを値０で、Ｌを十分大きな値で初期化する。
【００４１】
ステップＳ８４で、ｉ番目の画像の画像関距離Ｓ（ｉ）とＬを比較し、Ｓ（ｉ）＜ＬならステップＳ８５へ、そうでなければステップＳ８６へ進む。ステップＳ８５では、変数ｍｉｎに値ｉを代入し、ＬにＳ（ｉ）を代入する。ステップＳ８６では、ｉを値１だけ増加させる。
【００４２】
ステップＳ８７でｉとＮを比較し、等しければステップＳ８８へ、そうでなければステップＳ８３へ戻る。ステップＳ８８では、Ｔ（ｊ）に値ｍｉｎを代入する。ステップＳ８９でＳ（ｍｉｎ）に十分大きな値を代入する。ステップＳ８Ａでｊを値１だけ増加させる。ステップＳ８ＢでｊとＭを比較し、等しければ処理を完了する。そうでなければステップＳ８２へ戻る。
【００４３】
上記処理によって、配列Ｔ（ｊ）（０≦ｊ＜Ｍ）に、提示画像との類似度の高い順に画像番号が格納される。
【００４４】
＜ステップＳ２４の説明＞
ステップＳ２４では、上記ステップＳ２３の処理によって指示画像との類似度の高い順に格納されている配列Ｔ（ｊ）（０≦ｊ＜Ｍ）内で、特徴量の差が少ないものは表示しないようにする。図９は本実施形態による類似画像検索における検索結果表示すべき画像の選択処理を説明するフローチャートである。ほぼ同じ画像と認める画像間距離の差（しきい値）をＴｈとし、図９のフローチャートを実行する。
【００４５】
まず、ステップＳ９１で、変数ｉ，ｊを値０で初期化する。ステップＳ９２では、Ｔ（ｊ）の示す画像番号の画像間距離Ｓ（Ｔ（ｊ））と、Ｔ（ｊ＋１）の示す画像番号の画像間距離Ｓ（Ｔ（ｊ＋１））との差の二乗とＴｈを比較する。この比較の結果、Ｔｈの方が小さければステップＳ９３へ、そうでなければＳ９６へ進む。
【００４６】
処理がステップＳ９３に進んだ場合、Ｔ（ｊ）が示す画像とＴ（ｊ＋１）が示す画像とは、十分に異なるものであると判定されているので、Ｔ（ｊ）の示す画像番号を表示すべき画像を示すＤｉｓｐ（ｉ）に格納する。
【００４７】
その後、ステップＳ９４で、ｉとｊを１だけ増加させる。ステップＳ９５で、ｊとＭを比較し、等しければ本処理を完了する。そうでなければ、ステップＳ９２へ戻る。
【００４８】
一方、処理がステップＳ９６に進んだ場合は、Ｔ（ｊ）が示す画像とＴ（ｊ＋１）が示す画像とが非常に類似していると判定されるので、当該画像は表示対象とはならない。すなわち、ステップＳ９６において、ｊを１だけ増加し、ステップＳ９７で、ｊとＭを比較し、等しければステップＳ９８へ進み、そうでなければステップＳ９２へ戻る。
【００４９】
ステップＳ９８では、Ｔ（ｊ−１）の示す画像番号をＤｉｓｐ（ｉ）に格納し、処理を完了する。
【００５０】
以上の様な処理によって、配列Ｄｉｓｐ（）には、提示画像との類似度の高い順に、ほとんど同じような画像は省かれた状態で画像番号が格納されることになる。
【００５１】
＜ステップＳ２５の説明＞
図１０はステップＳ２５において表示装置１０３に表示される操作画面例を示す図である。
【００５２】
図１０において、１００１には提示された検索したい画像を縮小表示する。１００２ａ〜ｈには、上記処理により検索された類似画像を縮小表示する。１００２ａには、もっとも類似度の高い画像番号Ｄｉｓｐ（０）に対応する画像、１００２ｂにはＤｉｓｐ（１）に対応する画像、…と表示し、１００２ｈには、１００２ａ〜ｈの中でもっとも類似度の低い画像を表示する。
【００５３】
尚、縮小表示には、格納された画像データをデコードし、画面上に縮小して表示しても良いし、標準的な画像フォーマットであるFlashPixのようにアイコン用の低解像度のアイコンデータを持っている場合には、アイコンデータを表示しても良い。
【００５４】
また、ボタン１００３が表示されている１００２ｃには、何枚かの非常に類似した画像が含まれていることを示す。そこで、ボタン１００３を押すと、図１０に示す１００６のような表示画面が現れ、１００２ｃに類似した画像群が表示される。尚、このような類似した画像群は、上記ステップＳ９６において、インクリメントされる前の変数ｊを用いて表わされるＴ（ｊ）を最新のＤｉｓｐ（ｉ）に属するように設定することで実現できる。
【００５５】
また、ボタン１００４を押すと次候補、すなわち、Ｄｉｓｐ（８）〜Ｄｉｓｐ（１５）に対応する画像を１００２ａ〜ｈに縮小表示する。ボタン１００５を押すとステップＳ２５を完了する。
【００５６】
以上のように、本実施形態によれば、配列Ｄｉｓｐ（）に格納されている画像を表示することによって、動画像からキャプチャした変化のない画像群が類似画像の多くを占めることなく、多くの種類の類似画像を表示することが可能となる。
【００５７】
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００５８】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５９】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、特徴量の差が少ない画像を検索結果表示から省略することが可能となり、効率的な類似画像検索の結果提示が可能となる。この結果、動画像から静止画像を取り出して画像データベースに登録したような場合であっても、非常に類似した画像が表示されてしまうという弊害を除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態による画像検索処理を実現するコンピュータシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態による画像検索処理の大まかな流れを示すフローチャートである。
【図３】ステップＳ２１において表示装置１０３に表示される操作画面例を示す図である。
【図４】特徴量の算出のための、画像の分割状態を示す図である。
【図５】本実施形態による特徴量算出処理を説明するフローチャートである。
【図６】本実施形態による領域毎のＲ，Ｇ，Ｂ値の平均値算出方法を説明するフローチャートである。
【図７】本実施形態による画像関距離の計算手順を説明するフローチャートである。
【図８】本実施形態による類似画像の選択手順を説明するフローチャートである。
【図９】本実施形態による類似画像検索における検索結果表示すべき画像の選択処理を説明するフローチャートである。
【図１０】ステップＳ２５において表示装置１０３に表示される操作画面例を示す図である。
【図１】
0004545847.tif 000003
【図２】
0004545847.tif 000004
【図３】
0004545847.tif 000005
【図４】
0004545847.tif 000006
【図５】
0004545847.tif 000007
【図６】
0004545847.tif 000008
【図７】
0004545847.tif 000009
【図８】
0004545847.tif 000010
【図９】
0004545847.tif 000011
【図１０】
0004545847.tif 000012