(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
明暗情報を含む複数の画像を入力して格納部に格納し、格納されたそれぞれの画像を表現する画像情報を作成する装置における、多数の画像を表現する画像情報を有するデータベースを構築する方法において、
前記格納部から取り出した一つの対象画像に対して、各々５個の正規化エッジヒストグラムビンを含んで、サブ画像に含まれた４個の方向性エッジと一つの非方向性エッジとからなる５個の基準エッジの空間分布を示すＬ（Ｌは正の整数）個のエッジヒストグラムを生成するため、Ｌｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンを計算する第ａステップと、
前記対象画像に対してＬｘ５個の量子化索引値を生成するため、前記Ｌｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンを非線形的に量子化する第ｂステップと、
前記Ｌｘ５個の量子化索引値を、前記対象画像を表現する画像情報としてデータベースに格納する第ｃステップと、
前記格納部に格納された全ての画像が処理されるまで前記第ａないし第ｃステップを繰り返す第ｄステップ
とからなることを特徴とする多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項２】
前記方向性エッジは、
垂直型、水平型、４５゜型及び１３５゜型エッジを含み、
前記非方向性エッジは、前記４個の方向性エッジを除いた、決められた方向がないエッジを表すことを特徴とする請求項１に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項３】
前記垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型及び非方向性エッジは、各々、
【表１】
0004486780.tif 000015
に示されるように表現されることを特徴とする請求項２に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項４】
前記第ａステップは、
前記対象画像をＬ個のサブ画像に分割し、さらに各々のサブ画像をＳｘＫ（但し、Ｓ及びＫは、正の整数）個の画像ブロックに分割する第ａ１ステップと、
前記基準エッジの内一つを各画像ブロックに割り当てて前記対象画像に対して各々Ｌｘ５個のエッジヒストグラムビンを含むＬ個のエッジヒストグラムを生成する第ａ２ステップと、
一つのサブ画像に含まれた画像ブロックの数であるＳｘＫに前記エッジヒストグラムビンを正規化して各々０と１間の実数を有するＬｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンを生成する第ａ３ステップと
を含むことを特徴とする請求項３に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項５】
前記第ａ１ステップは、
前記対象画像をＮｘＮ（但し、Ｎは正の整数）個の互いに重ならないサブ画像に分割してＬ個の四角形サブ画像を形成する第ａ１−１ステップと、
各サブ画像をＳｘＫ個の互いに重ならないブロックに分割してＳｘＫ個の四角形画像ブロックを形成する第ａ１−２ステップと
を含むことを特徴とする請求項４に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項６】
前記第ａ２ステップは、
前記基準エッジの内一つを各画像ブロックに割り当てる第ａ２−１ステップと、
前記対象画像に対するＬ個のエッジヒストグラムを生成するため、各サブ画像に含まれた基準エッジの数をカウントする第ａ２−２ステップと
を含むことを特徴とする請求項５に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項７】
前記第ａ２−１ステップは、
各画像ブロックを２ｘ２個のサブブロックに分割する第ａ２−１１ステップと、
該当フィルタ係数を各サブブロックに割り当てる第ａ２−１２ステップと、
各画像ブロックのための５個のエッジに該当する五種類のエッジ大きさの集合を計算する第ａ２−１３ステップと、
前記計算されたエッジ大きさを互いに比較して、前記画像ブロックを最大エッジ大きさを有するエッジで表現する第ａ２−１４ステップと
を含むことを特徴とする請求項６に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項８】
前記五種類のエッジ大きさは、ｍv（ｉ，ｊ），ｍh（ｉ，ｊ），ｍd-45（ｉ，ｊ），ｍd-135（ｉ，ｊ），及びｍnd（ｉ，ｊ）の各々は、（ｉ，ｊ）番目の画像ブロックのための垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型及び非方向性エッジ大きさを表し、ａk（ｉ，ｊ）は（ｉ，ｊ）番目の画像ブロックでｋと表示されたサブブロックに対する平均グレイスケール（ｇｒｅｙ  ｓｃａｌｅ）を表し、および、ｆv（ｋ），ｆh（ｋ），ｆd-45（ｋ），ｆd-135（ｋ）及びｆnd（ｋ）は、各々垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型及び非方向性エッジに対するフィルタ係数を表しているとすると、次の５個の数式、
【数１】
0004486780.tif 000016
【数２】
0004486780.tif 000017
【数３】
0004486780.tif 000018
【数４】
0004486780.tif 000019
【数５】
0004486780.tif 000020
から求められることを特徴とする請求項７に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項９】
前記最大エッジ大きさが所定のしきい値より小さい場合、前記画像ブロックを、エッジを一つも含まないとして表すことを特徴とする請求項７に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項１０】
前記第ｂステップは、
各々特定基準エッジに対応する５個の非線形量子化表の内該当非線形量子化表を用いることによって、各正規化エッジヒストグラムビンを非線形的に量子化する第ｂ１ステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項１１】
前記第ｂ１ステップは、
各正規化エッジヒストグラムビンを各該当基準エッジ量子化表に含まれた表現値にマッピングする第ｂ２−１ステップと、
各正規化エッジヒストグラムビンのための表現値を表す量子化索引値３ビット生成してＬｘ５個の量子化索引値を前記対象画像の第２画像記述子に生成する第ｂ２−２ステップと
を含むことを特徴とする請求項１０に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項１２】
前記正規化エッジヒストグラムビンは、ロイド−マックス（Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ）アルゴリズムに基づいた非線形量子を用いて非線形的に量子化されることを特徴とする請求項１０に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項１３】
前記Ｎは、４であることを特徴とする請求項５に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項１４】
前記量子化表は、前記サブ画像において垂直型エッジの個数を表す垂直型エッジヒストグラムビンのための表を含み、当該垂直型エッジヒストグラムビンのための表は、
【表２】
0004486780.tif 000021
で示されることを特徴とする請求項１２に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項１５】
前記量子化表は、前記サブ画像において水平型エッジの個数を表す水平型エッジヒストグラムビンのための表をさらに含み、当該水平型エッジヒストグラムビンのための表は、
【表３】
0004486780.tif 000022
で示されることを特徴とする請求項１２に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項１６】
前記量子化表は、前記サブ画像において４５゜型エッジの個数を表す４５゜型エッジヒストグラムビンのための表をさらに含み、当該４５゜型エッジヒストグラムビンのための表は、
【表４】
0004486780.tif 000023
で示されることを特徴とする請求項１２に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項１７】
前記量子化表は、前記サブ画像において１３５゜型エッジの個数を表す１３５゜型エッジヒストグラムビンのための表をさらに含み、当該１３５゜型エッジヒストグラムビンのための表は、
【表５】
0004486780.tif 000024
で示されることを特徴とする請求項１２に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項１８】
前記量子化表は、非方向性エッジの個数を表す非方向性エッジヒストグラムビンのための表をさらに含み、当該非方向性エッジヒストグラムビンのための表は、
【表６】
0004486780.tif 000025
で示されることを特徴とする請求項１２に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項１９】
ビンの番号に応じたエッジヒストグラムビンの各々の意味は、
【表７】
0004486780.tif 000026
のように定義されることを特徴とする請求項６に記載の多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法。
【請求項２０】
明暗情報を含む質疑画像を入力して格納部に格納し、格納された質疑画像を表現する画像情報を作成し、作成した画像情報に基づいて、データベースから質疑画像に対する該当画像を検索する装置における、データベースから質疑画像に対する該当画像を検索する方法において、
前記格納部から取り出した前記質疑画像に対して、各々サブ画像に含まれた４個の方向性エッジと一つの非方向性エッジとからなる５個の基準エッジの空間分布を示すＬ個（但し、Ｌは正の整数）のローカルエッジヒストグラムを前記質疑画像の画像記述子として算出する第ａステップと、
前記データベースの画像情報に基づいて、各対象画像に対してＬ個のローカルエッジヒストグラムを含む、前記対象画像に対する多数の画像記述子を、前記対象画像を表現する画像情報として抽出する第ｂステップと、
前記質疑画像に対する画像記述子を対象画像の各画像記述子と比較して比較結果を生成する第ｃステップと、
前記比較結果に基づいて前記対象画像を検索する第ｄステップと
を含むことを特徴とするデータベースから質疑画像に対する該当画像を検索する方法。
【請求項２１】
前記ローカルエッジヒストグラムの各々は、基準エッジに該当する５個のエッジヒストグラムビンを有することを特徴とする請求項２０に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項２２】
前記方向性エッジは、垂直型、水平型、４５゜型及び１３５゜型エッジを含んで、前記非方向性エッジは、前記４つの方向性エッジを除いた、決められた方向がないエッジを表すことを特徴とする請求項２０に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項２３】
前記第ａステップは、
前記質疑画像を各々ＳｘＫ（但し、Ｓ及びＫは正の整数）個の画像ブロックに分割されるＮｘＮ個の互いに重ならないサブ画像に分割してＬ個の四角形サブ画像を形成する第ａ１ステップと、
前記基準エッジの内一つを各画像ブロックに割り当てて各々Ｌｘ５個のエッジヒストグラムビンを含む前記質疑画像に対するＬ個のエッジヒストグラムを生成する第ａ２ステップと、
一つのサブ画像に含まれた画像ブロックの数であるＳｘＫに前記エッジヒストグラムビンを正規化して各々０と１間の実数を有するＬｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンを生成する第ａ３ステップと
を含むことを特徴とする請求項２２に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項２４】
前記第ａ２ステップは、
前記基準エッジらの内一つを各画像ブロックに割り当てる第ａ２−１ステップと、
各サブ画像に含まれた基準エッジの数をカウントして前記質疑画像に対するＬ個のエッジヒストグラムを生成する第ａ２−２ステップと
を含むことを特徴とする請求項２３に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項２５】
前記第ａ２−１ステップは、
各画像ブロックを２ｘ２個のサブブロックに分割する第ａ２−１１ステップと、
該当フィルタ係数を各サブブロックに割り当てる第ａ２−１２ステップと、
前記フィルタ係数を用いて各画像ブロックのための５個のエッジに該当する五種類エッジ大きさの集合を計算する第ａ２−１３ステップと、
前記計算されたエッジ大きさを互いに比較して、前記画像ブロックを最大エッジ大きさを有するエッジで表す第ａ２−１４ステップと
を含むことを特徴とする請求項２４に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項２６】
前記五種類エッジ大きさを、ｍv（ｉ，ｊ），ｍh（ｉ，ｊ），ｍd-45（ｉ，ｊ），ｍd-135（ｉ，ｊ），及びｍnd（ｉ，ｊ）の各々は、（ｉ，ｊ）番目の画像ブロックのための垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型及び非方向性エッジ大きさを表し、ａk（ｉ，ｊ）は（ｉ，ｊ）番目の画像ブロックでｋと表示されたサブブロックに対する平均グレイスケールを表し、ｆv（ｋ），ｆh（ｋ），ｆd-45（ｋ），ｆd-135（ｋ）及びｆnd（ｋ）は、各々垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型及び非方向性エッジに対するフィルタ係数を表しているとすると、それぞれは
【数６】
0004486780.tif 000027
【数７】
0004486780.tif 000028
【数８】
0004486780.tif 000029
【数９】
0004486780.tif 000030
【数１０】
0004486780.tif 000031
の数式５個から獲得することを特徴とする請求項２５に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項２７】
前記最大エッジの大きさが所定のしきい値より小さい場合、前記画像ブロックを、エッジを一つも含まないとして表すことを特徴とする請求項２５に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項２８】
質疑及び対象画像に対する前記画像記述子は、各々前記Ｌｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンに基づいて包括型エッジヒストグラム及びＲ個の（但し、Ｒは正の整数）半包括型エッジヒストグラムをさらに含むことを特徴とする請求項２０に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項２９】
前記包括型エッジヒストグラムは、前記質疑及び対象画像の全体空間上でのエッジ分布を表し、各半包括型エッジヒストグラムは、前記質疑及び対象画像のサブ画像の該当集合でのエッジ分布を表すことを特徴とする請求項２８に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項３０】
前記ＮとＲが各々４と１３であることを特徴とする請求項２８に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項３１】
各４個のサブ画像からなる１３個の集合の各々に対して前記１３個の半包括型エッジヒストグラムが生成され、前記１３個の集合は（各々垂直方向に形成された前記画像の第１ないし４行に）４個のサブ画像を含んでいる４個の集合と（水平方向に形成された前記画像の第１ないし４列に）４個のサブ画像を含んでいる４個の集合からなり、前記４個の集合の各々は、該当サブ画像及びそのサブ画像を隣接した３個のサブ画像を含み、前記該当サブ画像は、各々左側上段、右側上段、左側下段及び右側下段に位置し、前記画像の中央を中心に４個のサブ画像を含むことを特徴とする請求項３０に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項３２】
前記第ｂステップは、
各対象画像に対してＬｘ５個の量子化索引値を検索する第ｂ１ステップと、
五種類非線形逆量子化表を用いて前記Ｌｘ５個の量子化索引値の各々をＬｘ５個の各対象画像に対する正規化エッジヒストグラムビンに転換する第ｂ２ステップと、
Ｌｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンに基づいてＬ個のローカルエッジヒストグラムを生成する第ｂ３ステップと
を含むことを特徴とする請求項２０に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項３３】
前記ｂステップは、
前記Ｌｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンに基づいて、各対象画像に対して包括型エッジヒストグラム及びＲ個の半包括型エッジヒストグラムをさらに生成する第ｂ４ステップをさらに含むことを特徴とする請求項３２に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項３４】
前記第ｂステップは、
各対象画像に対してＬｘ５個の量子化索引値を検索する第ｂ１ステップと、
前記Ｌｘ５個の量子化索引値を正規化して前記Ｌｘ５個の量子化索引値の各々をＬｘ５個の各対象画像に対する正規化エッジヒストグラムビンに転換する第ｂ２ステップと、
Ｌｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンに基づいてＬ個のローカルエッジヒストグラムを生成する第ｂ３ステップと
を含むことを特徴とする請求項２０に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項３５】
前記第ｂステップは、
前記Ｌｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンに基づいて、各対象画像に対して包括型エッジヒストグラム及びＲ個の半包括型エッジヒストグラムをさらに生成する第ｂ４ステップをさらに含むことを特徴とする請求項３４に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項３６】
前記第ｃステップは、
Ｌｏｃａｌ＿Ａ［ｉ］とＬｏｃａｌ＿Ｂ［ｉ」は、各々対象画像Ａ及びＢのビン［ｉ］の各ローカルエッジヒストグラムビンに割り当てられた索引値を表し、Ｇｌｏｂａｌ＿Ａ［］及びＧｌｏｂａｌ＿Ｂ［」は、対象画像Ａ及びＢのビン［ｉ］の各包括型エッジヒストグラムビンに割り当てられた索引値、そして、Ｓｅｍｉ＿Ｇｌｏｂａｌ＿Ａ［］及びＳｅｍｉ＿Ｇｌｏｂａｌ＿Ｂ［」は、対象画像Ａ及びＢのビン［ｉ］の各半包括型エッジヒストグラムビンに割り当てられた索引値を表しているとすると、
【数１１】
0004486780.tif 000032
の数式によって、前記質疑画像と対象画像との間の距離を測定するステップを含むことを特徴とする請求項３３に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項３７】
前記第ｃステップは、
Ｌｏｃａｌ＿Ａ［ｉ］とＬｏｃａｌ＿Ｂ［ｉ」は、各々対象画像Ａ及びＢのビン［ｉ］の各ローカルエッジヒストグラムビンに割り当てられた索引値を表し、Ｇｌｏｂａｌ＿Ａ［］及びＧｌｏｂａｌ＿Ｂ［」は、対象画像Ａ及びＢのビン［ｉ］の各包括型エッジヒストグラムビンに割り当てられた索引値、および、Ｓｅｍｉ＿Ｇｌｏｂａｌ＿Ａ［］及びＳｅｍｉ＿Ｇｌｏｂａｌ＿Ｂ［」は、対象画像Ａ及びＢのビン［ｉ］の各半包括型エッジヒストグラムビンに割り当てられた索引値を表しているとすると、
【数１２】
0004486780.tif 000033
の数式によって、前記質疑画像と対象画像との間の距離を測定するステップを含むことを特徴とする請求項３５に記載のデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法。
【請求項３８】
明暗情報を含む画像を入力して、前記画像を表現する画像情報を作成する装置における、画像情報を作成する対象画像に対してエッジヒストグラム記述子のビット表現を構成する方法において、
前記対象画像を入力して、前記対象画像をＬ個のサブ画像に分割し、各々のサブ画像を、ＳｘＫ個の（但し、Ｓ及びＫは正の整数）画像ブロックに分割する第ａステップと、
４個の方向性エッジ及び一つの非方向性エッジを含む５個の基準エッジの内一つを各画像ブロックに割り当てて前記対象画像に対して各々Ｌｘ５個のエッジヒストグラムビンを含むＬ個のエッジヒストグラムを生成する第ｂステップと、
各エッジヒストグラムに含まれている前記エッジヒストグラムビンを前記ＳｘＫ個の画像ブロックの数で正規化することによって、各々０と１の間の実数を有するＬｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンを生成する第ｃステップと、
Ｌｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンを非線形的に量子化してＬｘ５個の量子化索引値を前記対象画像に対する第２画像記述子で生成する第ｄステップと
を含み、前記画像情報を前記第２画像記述子として生成することを特徴とするエッジヒストグラム記述子のビット表現を構成する方法。
【請求項３９】
各量子化索引値は、３ビットで表現されることを特徴とする請求項３８に記載のエッジヒストグラム記述子のビット表現を構成する方法。
【請求項４０】
前記方向性エッジは、垂直型、水平型、４５゜型及び１３５゜型エッジを含み、前記非方向性エッジは、前記４つの方向性エッジを除いた、決められた方向がないエッジを表すことを特徴とする請求項３９に記載のエッジヒストグラム記述子のビット表現を構成する方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（技術分野）
本発明は、画像検索方法に関し、より詳細には、減少したビットを有するエッジヒストグラム記述子のビット表現を構成する方法と、その記述子の符号化された表現から効果的に抽出された情報を用いることによって画像情報を検索する方法に関する。
【０００２】
（背景技術）
ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）は、静止画像の国際的な標準であり、ＭＰＥＧ−１（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ−１）及びＭＰＥＧ−２は、動画像の国際的標準である。圧縮画像情報において、各画像の特徴的な情報は、抽出後キーフレーム抽出、画像検索、ブラウジングなどに応用される。
【０００３】
特徴情報を抽出するため、明暗またはカラーヒストグラムが広く用いられる。明暗ヒストグラム及びカラーヒストグラムは、各々ある画像における明暗及びカラー（赤、緑または青）の相対的頻度を示す。特に、最近では静止画像及びデジタル動画像ヒストグラムを用いた比較方法が多く提案されている。ヒストグラムが  画像検索及び画面境界探知（ｓｈｏｔ  ｂｏｕｎｄａｒｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）に用いられることによって、既存のヒストグラム技術が向上するようになるだろう。すなわち、エッジヒストグラムのように画像内容をより効率的に表すヒストグラム記述子を用いる必要があるということである。また、記述子を２進数で表現することも簡潔になるべきであり、類似度マッチングのための計算もより簡単になるべきである。
【０００４】
画面境界探知のため、カラーヒストグラム及びエッジマップを用いる方法が米国特許５，８０５，７３３（"Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｓｃｅｎｅｓ  ａｎｄ  Ｓｕｍｍａｒｉｚｉｎｇ  Ｖｉｄｅｏ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ"）に開示されている。前記発明がたとえ人間の視覚システムに比べて色情報を抽出することに効果的ではあるが、明暗情報を抽出することはできない。
【０００５】
また、色情報を受信した後ヒストグラムインターセクション法（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）を用いて画像間の類似度を測定して索引する方法が論文に開示されている（Ｍ．  Ｊ．  Ｓｗａｉｎ，  ｅｔ  ａｌ．，"Ｃｏｌｏｒ  Ｉｎｄｅｘｉｎｇ，"  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，  Ｖｏｌ．  ７−１、ｐｐ．１１−３２，  １９９１）。しかし、この方法は、明暗及びエッジ情報を使用しないので、正確性が保障されない。また、既存の方法に離散量子化法を使用してヒストグラムを発生させるので、同様の効果を得るのに相対的に多くの数のヒストグラムビン（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｂｉｎ）が必要である。結果的に、格納及び類似度測定にいて非効率的である。しかも、既存では特徴的な画像がピクセルで抽出されるので、この方法を用いると特徴情報が制限的に発生するという問題がある。
【０００６】
一方、ヒストグラムが画像検索などに広く用いられるので、最近ではヒストグラム情報を効率的に格納できる方法が要求される。既存のヒストグラム格納方法によると、ヒストグラムビン値が線形量子化を用いた正規化を通して決められた大きさの格納領域に格納される。その結果、ビット量の増加によってヒストグラム格納に対する前記線形正規化方法は問題点を引き起こす。
【０００７】
（発明の開示）
本発明の目的は、多数の画像をより少ないビット数で表現する画像情報を格納するデータベースを構成する方法を提供することにある。
【０００８】
本発明のまた他の目的は、高速及び高い正確度を有するデータベースに基づいて質疑画像に該当するイメージを検索する方法を提供することにある。
【０００９】
前記目的を達成するための本発明は、多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法において、対象画像に対して、各々５個の正規化エッジヒストグラムビンを含んで、サブ画像に含まれた４個の方向性エッジと一つの非方向性エッジとからなる５個の基準エッジの空間分布を示すＬ（Ｌは正の整数）個のエッジヒストグラムを生成するため、Ｌｘ５個の正規化エッジ  ヒストグラムビンを計算する第ａステップと、前記対象画像に対してＬｘ５個の量子化索引値を生成するため、前記Ｌｘ５個の正規化エッジヒストグラムビンを非線形的に量子化する第ｂステップと、前記Ｌｘ５個の量子化索引値をデータベースに格納する第ｃステップと、前記画像情報を有するデータベースを構成するため、格納された全ての画像が処理されるときまで前記第ａないし第ｃステップを繰り返す第ｄステップとからなることを特徴とする多数の画像を表現する画像情報を有するデータベース構築方法が提供される。
【００１０】
また、前記目的を達成するための本発明は、データベースに基づいて質疑画像に対する該当画像を検索する方法において、前記質疑画像に対して、各々サブ画像に含まれた４個の方向性エッジと一つの非方向性エッジとからなる５個の基準エッジの空間分布を示すＬ個（但し、Ｌは正の整数）のローカルエッジヒストグラムを前記質疑画像の画像記述子で計算する第ａステップと、前記データベースの画像情報に基づいて、各対象画像に対してＬ個のローカルエッジヒストグラムを含む、前記対象画像に対する多数の画像記述子を抽出する第ｂステップと、前記質疑画像に対する画像記述子を対象画像の各画像記述子と比較して比較結果を生成する第ｃステップと、前記比較結果に基づいて前記質疑画像と類似した少なくとも一つの対象画像を検索する第ｄステップとを含むことを特徴とするデータベースに基づいた質疑画像に対する該当画像検索方法が提供される。
【００１１】
本発明の他の目的及び思想は添付する図面を参照した次の実施例に対する詳細な説明でより明らかにする。
【００１２】
（発明の実施のための最良の形態）
以下には、添付する図面を参照して本発明に係る最適実施例を説明する。図１は、本発明に係る多数の該当画像のための画像記述子を有したデータベースを構築する過程を示すブロック図である。処理ブロックＳ１０１で、入力された画像は、ＮｘＮ個のサブ画像（例えば、４ｘ４個のサブ画像、但し、Ｎは正の整数）に分割される。分割されたサブ画像は、前記画像のための第１画像記述子が抽出される処理ブロックＳ１０３に連結される。すなわち、エッジの多様性を利用して各サブ画像のためのエッジヒストグラムを得る。そうしてから、前記画像のための８０個の正規化ローカルエッジヒストグラムビン（ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  ｌｏｃａｌ  ｅｄｇｅ  ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｂｉｎｓ）は、第１画像記述子として処理ブロックＳ１０５に連結される。
【００１３】
処理ブロックＳ１０５で、前記第１画像記述子は、非線形的に量子化されて第２画像記述子である量子化索引値グループを生成する。その後、前記画像の第２  画像記述子は、データベースＳ１０７に入力されて格納される。前記過程は、前記第２画像記述子を用いて表現される前記画像の全部が処理されるときまで繰り返す。
【００１４】
図２ないし６は、前記図１で説明した第１画像記述子を求めるための過程を示す説明図である。図２を参照すると、該当する第１画像記述子を求めるため、入力画像２００は、ＮｘＮ個の互いに重ならないサブ画像に分割される。例えば、前記画像は、４ｘ４個のサブ画像に分割されて１６個の四角形サブ画像２１１ないし２２６を形成する。各々のサブ画像は多数のピクセルを含む。
【００１５】
上記したように、前記第１画像記述子は、各サブ画像のためのエッジヒストグラムを生成する正規化エッジヒストグラムビンを示す。前記エッジヒストグラムは、サブ画像におけるエッジの空間分布を示す。
【００１６】
前記エッジヒストグラムを抽出するため、各サブ画像は、ＭｘＫ個の互いに重ならない四角形の画像ブロックに分割される。前記画像ブロックの大きさは、前記画像の大きさに応じて異なる。各画像ブロックは、画像ブロックがそのエッジの内一つを用いて描写されるエッジ決定過程で使用される。
【００１７】
本発明の一実施例により、図３Ａないし３Ｅを参照すると、前記エッジ決定過程は、五種類のエッジを含み、その内一つのエッジが画像ブロックのために選択される。前記エッジには、垂直型、水平型、４５゜型及び１３５゜型３０１、３０３、３０５  及び３０７エッジのような方向性エッジ及び非特定方向を示す少なくとも一つの非方向性エッジを含む。
【００１８】
一つのサブ画像のためのエッジヒストグラムを生成するためには、画像ブロックからエッジ特徴を見つけることが重要である。すなわち、前記エッジ決定過程は、画像ブロックにどんなエッジを割り当てるかを決定するためである。このようなエッジ抽出は、空間領域でデジタルフィルタを用いる方法を使用して実行される。
【００１９】
図４を参照すると、前記エッジ決定過程で、画像ブロックは、４個のサブブロックに分割される。すなわち、図に示すように、符号４００は、画像ブロックを、そして符号４１１、４１３、４１５及び４１７は、各々画像ブロック４００のための０、１、２及び３で表示されたサブブロックを示す。ここで各サブブロックは、該当フィルタ係数を割り当てられてエッジ大きさ集合を求めることができる。
【００２０】
本発明の好ましい一実施例によると、各画像ブロック４００を２ｘ２サブブロックに分割し、各サブブロックを０、１、２または３で表示する。
【００２１】
各画像ブロックに対して、次の数式を用いて五種類のエッジに該当する五つのエッジ大きさの集合を求める。
【００２２】
【数１３】
0004486780.tif 000002
【００２３】
【数１４】
0004486780.tif 000003
【００２４】
【数１５】
0004486780.tif 000004
【００２５】
【数１６】
0004486780.tif 000005
【００２６】
【数１７】
0004486780.tif 000006
【００２７】
ここで、ｍv（ｉ，ｊ），ｍh（ｉ，ｊ），ｍd-45（ｉ，ｊ），ｍd-135（ｉ，ｊ），及びｍnd（ｉ，ｊ）の各々は、（ｉ，ｊ）番目の画像ブロックのための垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型及び非方向性エッジ大きさを示す。また、ａk（ｉ，ｊ）は（ｉ，ｊ）番目の画像ブロックにおいてｋと表示されたサブブロックに対する平均グレイスケールを示す。そして、ｆv（ｋ），ｆh（ｋ），ｆd-45（ｋ），ｆd-135（ｋ）及びｆnd（ｋ）は、各々垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型及び非方向性エッジに対するフィルタ係数を示す。ここで、ｋ＝０、１、２及び３は、各々のサブブロックを示す。
【００２８】
図面において、符号５０１、５０３、５０５、５０７及び５０９は、各々前記垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型及び非方向性エッジに対するフィルタ係数を示す。各画像ブロックは、五つのエッジ大きさの中から選択されたエッジ大きさを使用して表すことができる。ここで各々の大きさは、各エッジに対して計算される。
【００２９】
一つの画像ブロックに該当するエッジを決定するため、前記数式と通して得られた五種類エッジ大きさを互いに比較する。比較の結果、残りのエッジより相対的に最大であるエッジ大きさを有するエッジで前記画像ブロックを示す。ここで、前記最大エッジ大きさは、所定のしきい値より大きいべきである。もし最大エッジ大きさがしきい値より小さい場合、その画像ブロックはエッジを含まないと決定する。
【００３０】
前記画像ブロックのために選択されたエッジがエッジ大きさ間の比較を通して決定されると、前記サブ画像のための該当エッジヒストグラムビンを一つ増加させる。エッジヒストグラムビンには、垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型  及び非方向性ビンの五種類がある。前記五種類のエッジヒストグラムビンは、エッジヒストグラムを表すのに必要な構成要素である。前記サブ画像に含まれた全画像ブロックに対して該当エッジを検出した後、検出した各エッジに該当するエッジヒストグラムビンをもう一つ増加させてローカルエッジヒストグラムというサブ画像のためのエッジヒストグラムを生成する。１６個のサブ画像全てに対して、上記のエッジ決定（ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）及びエッジヒストグラム生成過程を実行する。
【００３１】
前記ローカルエッジヒストグラムは、一つのサブ画像における五つのエッジ  種類の分布を示す。すなわち、一つのサブ画像に対するエッジヒストグラムを示すのである。サブ画像の数は、１６個に決められており、各サブ画像は、５個のエッジヒストグラムビンを割り当てられているので、前記１６個のサブ画像  全てに対する該当ローカルエッジヒストグラムを生成するためには、８０個のエッジヒストグラムビンが必要となる。すなわち、ビンの番号に応じた各ビンの意味は、表１のように定義される。
【００３２】
【表８】
0004486780.tif 000007
【００３３】
ここで、ビン［０］、ビン［１］、．．．、ビン［７９」は、各々エッジヒストグラム記述子の最終符号化ビット示す。
【００３４】
図６は、一つの画像に対応する８０個のエッジヒストグラムビンを羅列した説明図である。例えば、図２の（０、０）に位置したサブ画像２１１に対するローカルエッジヒストグラムは、図６で示すように、各々垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型及び非方向性であるエッジヒストグラムビン６００、６０１、６０２、６０３及び６０４を含む。同様に、図２の（０、１）に位置したサブ画像２１２に該当するローカルエッジヒストグラムは、５個のエッジヒストグラムビン６０５、６０６、６０７、６０８及び６０９をサブ画像２１１のビンと同じ順序で含む。したがって、１６個サブ画像全てに対して各々１６個のローカルエッジヒストグラムを生成するためには、総８０個のエッジヒストグラムビンを必要とする。ここで、前記８０個のビンは、５個のエッジヒストグラムビンを１６個のサブ画像に乗じることによって計算される。
【００３５】
第１画像記述子を求めるため、一つのサブ画像のためのローカルエッジヒストグラムの各エッジヒストグラムビンは、各ビンをサブ画像に含まれた画像ブロックの総数で分けることによって正規化される。したがって、前記ローカルエッジヒストグラムのためのエッジヒストグラムビンの各々は、０から１までの範囲にあるビン値を有するようになる。前記画像のための正規化ビン値は、第１画像記述子として図１の処理ブロックＳ１０５に連結される。処理ブロックＳ１０５で、前記第１画像記述子は、多数の量子化表を用いて非線形的に量子化される。
【００３６】
すなわち、第２画像記述子を求めるため、前記正規化ビン値は、量子化されて２進数で表現される。前記量子化は、前記８０個のビン値全てに対して実行される。ここで、前記正規化ビン値は、非線形的に量子化されるので、前記２進数で表現するために用いられる全体ビット数は最小化される。
【００３７】
その結果、一つのグループの量子化索引値を第２画像記述子で求めることができるようになる。前記非線形量子化は、例えば、本発明の一実施例によってロイド−マックスアルゴリズムで設計された、非線形量子を用いて実行される。
【００３８】
前記量子化のために、表２ないし６のように、垂直型エッジ、水平型エッジ、４５゜型エッジ１３５度エッジ及び非方向性エッジヒストグラムビンに対する５個の非線形量子化表が各々用いられる。
【００３９】
【表９】
0004486780.tif 000008
【００４０】
【表１０】
0004486780.tif 000009
【００４１】
【表１１】
0004486780.tif 000010
【００４２】
【表１２】
0004486780.tif 000011
【００４３】
【表１３】
0004486780.tif 000012
【００４４】
本発明の前記量子化表において、ビン当たり最適のビット数は、八個の量子化レベルを有するために３に固定された。その後、前記第２画像記述子は、データベースＳ１０７に格納されて、質疑画像入力に応答して検索される。
【００４５】
図７は、ロイド−マックス（Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ）量子化器を用いた非線形量子化及び線形量子化間の検索性能差を示すグラフィックである。図面に示すように、グラフのＹ軸は検索性能を表す平均正規化修正検索等級（Ａｖｅｒａｇｅ  Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  Ｒａｎｋ：  ＡＮＭＲＲ）を示し、Ｘ軸は、量子化表を生成するのにおけるエッジビン当たりのビット数に基づいた画像当たりのビット数を示す。実線  ７００と点線７０１は、各々非線形量子化と線形量子化を用いたときの検索性能を示す。直線７００から分かるように、もしエッジビン当たりのビット数が３であるとすると、３ビットを８０エッジヒストグラムビンに乗じると、得られる画像当たりのビット数は２４０となる。前記平均正規化修正検索等級（ＡＮＭＲＲ）は、０から１の間の実数である。平均正規化修正検索等級（ＡＮＭＲＲ）が０に近いほど、検索性能、すなわち、検索正確度は高くなる。したがって、各エッジヒストグラムビンに３ビットずつ割り当てることは、検索性能やビット発生量全てを考慮するとき最も効率的な符号化を実行するようにする。
【００４６】
図８Ａ及び８Ｂは、本発明の好ましい実施例に係る、各々入力される質疑画像に応答して要求される画像を検索する過程を説明するブロック図である。
【００４７】
質疑画像は、受信された後、前記図１の処理ブロックＳ１０１及びＳ１０３と同じ方法で処理される。すなわち、前記質疑画像に対する第１画像記述子が前記で述べた方法により得られる。前記第１画像記述子は、前記質疑画像に対する正規化エッジヒストグラムビンを含む。
【００４８】
次に、前記質疑画像に対するローカルエッジヒストグラム、包括型エッジヒストグラム及び半包括型エッジヒストグラムが前記正規化エッジヒストグラムビンに基づいて画像記述子で生成される。包括型エッジヒストグラムは、全体画像区域でのエッジ分布を示す。前記包括型エッジヒストグラム及び半包括型エッジヒストグラムは、以下により詳細に述べる。
【００４９】
一方、図８Ａを参照すると、本発明の好ましい実施例に係る、多数の非線形逆量子化表を用いて入力された質疑画像に対する所望の画像を検索する第１方法が図面に説明されている。ここで、前記非線形逆量子化表は、前記の表２、３、４、５及び６となり得る。
【００５０】
質疑画像が入力されると、前記処理ブロックＳ１０１のような過程、すなわち、画像分割過程が処理ブロックＳ８０１で実行される。
【００５１】
処理ブロックＳ８０３では、前記処理ブロックＳ１０３と同じ過程、すなわち、エッジヒストグラム生成過程が実行される。
【００５２】
高い検索性能を得るため、前記質疑画像に対する包括型エッジヒストグラムと半包括型エッジヒストグラムが前記処理ブロックＳ８０３で生成されたローカルエッジヒストグラムビンに基づいて処理ブロックＳ８０５でさらに生成されることができる。
【００５３】
データマッチング過程のため、対象画像に該当する多数の第２画像記述子が既に設定されたデータベースＳ１０７から順次的に検索を実行する。格納されている対象画像のためには、一つのグループの量子化索引値を検索して前記非線形逆量子化表Ｓ８０７に連結される。前記非線形逆量子化表の使用を通して、量子化索引値が対象画像のための正規化エッジヒストグラムビンに転換される。
【００５４】
処理ブロックＳ８０９で、前記正規化エッジヒストグラムビンは、ローカルエッジヒストグラムビン、包括型エッジヒストグラム及び半包括型エッジヒストグラムを抽出するのに用いられる。すなわち、検索性能を高めるために、正規化エッジヒストグラム、包括型エッジヒストグラム及び半包括型エッジヒストグラムを含むローカルエッジヒストグラムがデータマッチング過程で対象画像のための画像記述子に用いられる。データマッチング過程Ｓ８１１で、質疑画像Ａと質疑画像Ｂのローカル、半包括型及び包括型エッジヒストグラムの間の距離を算出することによって、前記２つの画像間の類似度は次の通り決定される。
【００５５】
【数１８】
0004486780.tif 000013
【００５６】
ここで、Ｌｏｃａｌ＿Ａ［ｉ］とＬｏｃａｌ＿Ｂ［ｉ」は、各々対象画像Ａ及びＢのビン［ｉ］の各ローカルエッジヒストグラムビンに割り当てられた索引値を表し、Ｇｌｏｂａｌ＿Ａ［］  及びＧｌｏｂａｌ＿Ｂ［」は、対象画像Ａ及びＢのビン［ｉ］の各包括型エッジヒストグラムビンに割り当てられた索引値、そして、Ｓｅｍｉ＿Ｇｌｏｂａｌ＿Ａ［］及びＳｅｍｉ＿Ｇｌｏｂａｌ＿Ｂ［」は、対象画像Ａ及びＢの各半包括型エッジヒストグラムのｉ番目のビンに割り当てられた索引値を表す。
【００５７】
前記包括型エッジヒストグラムのビンの数は、ローカル及び半包括型エッジヒストグラムのビンの数より相対的に少ないので、加重値５が前記数式に適用される。
【００５８】
前記で述べたように、数式６及び逆量子化表を用いて２つの画像ＡとＢとの間の類似度も測定できる。この場合、前記画像のためのエッジヒストグラムビン値は、前記逆量子化表を参照して復号化できるので、数式６は複雑であるが、正確な検索のための応用分野で広く用いられる。ここで、前記逆量子化表の各々は、表２ないし６に表したエッジ量子化表の各々に対応する。前記過程は、全ての対象画像が処理されるときまで繰り返す。
【００５９】
一方、図８Ｂを参照すると、本発明の好ましい実施例によって、多数の非線形逆量子化表を用いて入力された質疑画像に対応する所望の画像を検索する第２方法が図面に説明されている。すなわち、第２方法では、画像に対するローカルエッジヒストグラムが前記逆量子化表なしに高速で格納されることができる。
【００６０】
入力された質疑画像に対して、前記に述べたように、前記処理ブロックＳ８０１、Ｓ８０３及びＳ８０５の過程が実行される。処理ブロックＳ８０８では、量子化索引値集合を前記データベースＳ１０７から検索する。この量子化索引値集合は、正規化されて正規化索引値集合を生成し、処理ブロックＳ８１０に連結される。
【００６１】
処理ブロックＳ８１０で、正規化索引値は、前記格納された画像のためのエッジヒストグラムビンの値に用いられる。すなわち、前記格納画像のための包括型エッジヒストグラム及び半包括型エッジヒストグラムは、前記復号化された画像のローカルエッジヒストグラムビン値という正規化エッジヒストグラムビン値に基づいて生成される。
【００６２】
処理ブロックＳ８１２で、前記質疑画像と前記復号化された画像のローカル、半包括型及び包括型エッジヒストグラムを含む画像記述子間の距離を算出して２つの画像、すなわち質疑画像Ａと対象画像Ｂとの間の類似度を決定する。
【００６３】
非線形量子化表においてエッジヒストグラムビン値が単調に増加するので、本発明の量子化表の各々は、エッジ発生率が高い０附近一部区間で線形的に増加する特性を有する。これは、索引値集合自体が画像検索過程で逆量子化表を参照しなくても類似度を測定できる値に用いられることができることを意味する。
【００６４】
次の数式７は、前記格納画像のための索引値に基づいて直接求められた２つの画像ＡとＢとの間でエッジヒストグラムの距離を求めることに用いられる。
【００６５】
【数１９】
0004486780.tif 000014
【００６６】
類似度は、また前記逆量子化表の部分の線形的特性を考慮して、前記数式７と符号化された索引値集合を使用することによって測定できる。したがって、図８Ｂで説明した検索過程が図８Ａの検索過程よりより速いことが分かる。
【００６７】
図９Ａないし９Ｃは、本発明に係る、半包括型エッジヒストグラムに提供された１３個のサブ画像集合を示す例示図である。エッジ決定のため、画像領域を設定することにおいて、図２のように、画像を四等分に垂直及び水平分割して１６個のサブ画像を形成する。また、画像の大きさに関係なしに常に１６個のサブ画像が形成されるので、前記画像の量子化索引値は固定されたビット長さに符号化されてデータベースに格納されることができる。
【００６８】
各サブ画像から符号化されたローカルエッジヒストグラムは、互いに結合して包括型エッジヒストグラム及び半包括型エッジヒストグラムの追加的なエッジヒストグラムを獲得するように再使用できる。
【００６９】
包括型エッジヒストグラムは、１６分割された一つの画像のサブ画像のためのローカルエッジヒストグラムを結合することによって生成される。前記で  説明したように、各エッジヒストグラムは、垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型及び非方向性エッジヒストグラムビン等五種類のエッジヒストグラムビンを含んでいる。１６個のローカルエッジヒストグラムを結合するためには、各エッジヒストグラムからの１６個の垂直型エッジヒストグラムビンを足すべきである。同様の方式で、垂直型、水平型、４５゜型、１３５゜型及び非方向性エッジヒストグラムビンを合算する。したがって、包括型エッジヒストグラムから全体画像に対するエッジ分布情報を獲得できる。
【００７０】
図９Ａないし９Ｃをまた参照すると、各行１ないし４に垂直方向に含まれた４個のサブ画像からなる集合４個は、各々順にサブ画像９０１、９０３、９０５及び９０７の第１ないし第４集合に設定される。そして、各列５ないし８に水平方向に含まれた４個のサブ画像からなる集合４個は、各々順にサブ画像９０９、９１１、９１３及び９１５の第５ないし第８列に設定される。また、４つのサブ画像からなる集合５個は、サブ画像９１７、９１９、９２１、９２３及び９２５の第９、１０、１１、１２、１３集合に設定される。
【００７１】
前記第９ないし１２集合９１７、９１９、９２１、９２３は、各々画像の左側上段、右側上段、左側下段及び右側下段に位置したサブ画像を有する。そして、第１３集合９２５は、画像の中央を中心に４個のサブ画像を含む。前記サブ画像９０１ないし９２５の第１ないし１３集合は、６５個のエッジヒストグラムビンを含む。ここで、エッジヒストグラムビンの数６５は、総サブ画像数である１３と各サブ画像のためのエッジヒストグラムビンの数である５を乗じて得られる。結果的に、４個のサブ画像からなる集合１３個に対して、６５エッジヒストグラムビンを有する半包括型エッジヒストグラムが生成される。
【００７２】
２つの画像間の類似度を決定するため、前記ローカルエッジヒストグラムのための８０個のエッジヒストグラムビンのみならず、前記半包括型エッジヒストグラムのための６５個のエッジヒストグラムビン及び前記包括型エッジヒストグラムのための５個のエッジヒストグラムビンを使用することによって、システム検索効率性が向上する。
【００７３】
特に、前記１３個の集合は、画像での物体の位置変化により敏感ではない特性により、半包括型エッジヒストグラムを生成するため、各々４個のサブ画像からなる前記１３個の集合を選定することによって、検索性能を向上させることができる。
【００７４】
本発明によると、量子化索引値格納に必要なビット数が大きく減ることができる。また、類似度を計算することにおける煩雑さも非線形量子の使用により有意に減少できる。
【００７５】
尚、本発明は、本実施例に限られるものではない。本発明の趣旨から逸脱しない範囲内で多様に変更実施することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係る多数の該当画像のための画像記述子を有するデータベースを構築する過程を示すブロック図である。
【図２】  画像記述子により示される、１６個のサブ画像（ｓｕｂ−ｉｍａｇｅ）を有する画像の説明図である。
【図３Ａ】  本発明に係るエッジ決定過程に用いられる五種類のエッジを描写した例示図である。
【図３Ｂ】  本発明に係るエッジ決定過程に用いられる五種類のエッジを描写した例示図である。
【図３Ｃ】  本発明に係るエッジ決定過程に用いられる五種類のエッジを描写した例示図である。
【図３Ｄ】  本発明に係るエッジ決定過程に用いられる五種類のエッジを描写した例示図である。
【図３Ｅ】  本発明に係るエッジ決定過程に用いられる五種類のエッジを描写した例示図である。
【図４】  各々フィルタ係数が割り当てられた４個のサブブロック（ｓｕｂ−ｂｌｏｃｋ）に分けられた画像ブロックを示す説明図である。
【図５Ａ】  各イメージブロックのサブブロックが５種のエッジに該当するフィルタ係数を有したイメージブロックを示す説明図である。
【図５Ｂ】  各イメージブロックのサブブロックが５種のエッジに該当するフィルタ係数を有したイメージブロックを示す説明図である。
【図５Ｃ】  各イメージブロックのサブブロックが５種のエッジに該当するフィルタ係数を有したイメージブロックを示す説明図である。
【図５Ｄ】  各イメージブロックのサブブロックが５種のエッジに該当するフィルタ係数を有したイメージブロックを示す説明図である。
【図５Ｅ】  各イメージブロックのサブブロックが５種のエッジに該当するフィルタ係数を有したイメージブロックを示す説明図である。
【図６】  画像に対応する８０個のエッジヒストグラムビンを羅列した説明図である。
【図７】  ロイド−マックス（Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ）量子化器を用いた非線形量子化と線形量子化との間の検索性能差を示すグラフィック図である。
【図８Ａ】  本発明に係る、各々入力される質疑画像に応答して要求される画像を検索する過程を説明するブロック図である。
【図８Ｂ】  本発明に係る、各々入力される質疑画像に応答して要求される画像を検索する過程を説明するブロック図である。
【図９Ａ】  本発明に係る、半包括型エッジヒストグラムに提供された１３個サブ画像集合を示す例示図である。
【図９Ｂ】  本発明に係る、半包括型エッジヒストグラムに提供された１３個サブ画像集合を示す例示図である。
【図９Ｃ】  本発明に係る、半包括型エッジヒストグラムに提供された１３個サブ画像集合を示す例示図である。
【図１】
0004486780.tif 000034
【図２】
0004486780.tif 000035
【図３Ａ】
0004486780.tif 000036
【図３Ｂ】
0004486780.tif 000037
【図３Ｃ】
0004486780.tif 000038
【図３Ｄ】
0004486780.tif 000039
【図３Ｅ】
0004486780.tif 000040
【図４】
0004486780.tif 000041
【図５Ａ】
0004486780.tif 000042
【図５Ｂ】
0004486780.tif 000043
【図５Ｃ】
0004486780.tif 000044
【図５Ｄ】
0004486780.tif 000045
【図５Ｅ】
0004486780.tif 000046
【図６】
0004486780.tif 000047
【図７】
0004486780.tif 000048
【図８Ａ】
0004486780.tif 000049
【図８Ｂ】
0004486780.tif 000050
【図９Ａ】
0004486780.tif 000051
【図９Ｂ】
0004486780.tif 000052
【図９Ｃ】
0004486780.tif 000053