(57)【要約】【課題】  画像データがデザインを含んだ場合であっても精度良く類似性判断ができる画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツール及びそれに用いられるプログラムを提供すること。【解決手段】  複数の画像データのそれぞれに対し周波数変換を行う周波数変換部と、周波数変換部により周波数変換された複数の画像データそれぞれをＳＯＭ上に配置していくＳＯＭ部と、ＳＯＭ上に配置された複数の周波数変換された画像データに対し、逆周波数変換を行う逆周波数変換部と、を有する画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツールとする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像データのそれぞれに対し周波数変換を行う周波数変換部と、
該周波数変換部により周波数変換された複数の画像データそれぞれをＳＯＭ上に配置していくＳＯＭ部と、
前記ＳＯＭ上に配置された複数の周波数変換された画像データに対し、逆周波数変換を行う逆周波数変換部と、
を有する画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツール。
【請求項２】
前記ＳＯＭに基づいてサブマップを作成して該サブマップの表示を制御する表示制御部と、を有することを特徴とする請求項１記載の画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツール。
【請求項３】
前記周波数変換部が行う周波数変換は、フーリエ変換であり、
前記逆周波数変換部が行う逆周波数変換は、逆フーリエ変換であることを特徴とする請求項１記載の画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツール。
【請求項４】
コンピュータに、
複数の画像データのそれぞれに対し周波数変換を行うステップ、
該周波数変換部により周波数変換された複数の画像データそれぞれをＳＯＭ上に配置していくステップ、
前記ＳＯＭ上に配置された複数の周波数変換された画像データに対し、逆周波数変換を行うステップ、
を実行させるためのプログラム。
【請求項５】
コンピュータに、
前記ＳＯＭに基づいてサブマップを作成して該サブマップの表示を行うステップ、を実行させることを特徴とする請求項４記載のプログラム。
【請求項６】
前記周波数変換部が行う周波数変換は、フーリエ変換であり、
前記逆周波数変換部が行う逆周波数変換は、逆フーリエ変換であることを特徴とする請求項４記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツール及びそれに用いられるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
取得した複数の画像データの蓄積（画像データベース）を元にして、入手した画像データがどのように似ている又は異なっているのかを判断するものとしてＳＯＭ（Ｓｅｌｆ  Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｍａｐ：自己認識化特徴マップ）が使用される。例えば下記特許文献１には、鋼材表面を撮影することによって取得した画像データ（ＲＧＢデータ）を用いて鋼材表面の劣化度を画像データ処理により評価するＳＯＭが記載されている。より具体的には、撮影の環境又は状況（撮影時の光量や光源）に応じて現れる影響を含んでなる画像データを、複数ＳＯＭ上にマッピングし、何度も学習させることで、撮影の影響又は状況についての解析を可能とする技術が記載されている。
【０００３】
また、下記特許文献２には、対象画像に類似する画像を複数の参照画像から検索する画像検索装置であって、フーリエ変換レンズ等の光学系を用いての二次元の対象画像の特徴抽出を行い、ＳＯＭを用いて行った参照画像から検索する技術が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３４４２７０号公報
【特許文献２】特開２００１−５２１７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１記載の技術では、鋼材表面の劣化のように画像が全体のイメージ画像として表現できるものに対しては適用可能であるが、市場に流通する商品を画像データとして取り込んだもののようにデザイン（図形、文字、絵、色彩等）を含む画像データについては類似性を見ようとしても低い精度でしか解析できないという課題がある。
【０００６】
また、上記特許文献２に記載の技術では、フーリエ変換レンズ等の光学系を用いて対象画像の特徴抽出を行い類似性判断の精度を高めることができるが、レンズ等の光学系を用いるものであって画像検索にのみ用いることができるに過ぎず、既存のデザインを基に作成したマップをベースとしてデザインを展開・拡張することまでは考慮されていない。
【０００７】
そこで、本発明は、上記課題を鑑み、画像データがデザインを含んだ場合であっても精度良く類似性判断ができる画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツール及びそれに用いられるプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
発明者らは上記課題につき鋭意検討を行ったところ、デザインを含んだ画像データに対して単にその画像データに含まれるＲＧＢデータを元にＳＯＭを作成したとしても、ＲＧＢデータだけでは近隣の画素同士の関係は考慮されていないため類似性解析の精度を高くできていないため、画像データにおいて近隣の画素の関係を考慮すべく画像データに対し周波数変換を行った上でＳＯＭを作成し、さらにこのＳＯＭ上に配置された複数の周波数変換された画像データに対し、逆周波数変換を行うことでデザインを含んだ画像データに対しても高い精度で類似性解析を行うことができるだけでなく、このマップに基づきデザインを展開・拡張することができることに想到して本発明を完成するに至った。
【０００９】
すなわち、本発明にかかる画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツールは、画像データに対し周波数変換を行う周波数変換部と、この周波数変換部により周波数変換された画像データをＳＯＭ上に配置するＳＯＭ部と、ＳＯＭ上に配置された複数の周波数変換された画像データに対し、逆周波数変換を行う逆周波数変換部と、を有するものとする。なおこの場合において、ＳＯＭに基づいてサブマップを作成してサブマップの表示を制御する表示制御部を有すること、この周波数変換部が行う周波数変換は、フーリエ変換であり、逆周波数変換部が行う逆周波数変換は、逆フーリエ変換であることがより望ましい。
【００１０】
ここで「画像データ」とは、複数の画素データの集合からなるデータをいい、各画素データは位置データ及びその位置データに対応する度数データを有している。位置データとしては画像データにおける当該画素データの位置を表現するためのデータであり、度数データは、画素における明暗の度数や色の度数を表現するデータである。画像データとしては、画素を表現できる限りにおいて特段に制限を受けるわけではないが、ＲＧＢ系データ、ＣＭＹＫ系データ、ＨＳＢ系データ、ＨＳＬ系データなどを様々な度数データとして表現することが可能である。
【００１１】
またここに言う「周波数変換」とは、位置とその位置に対する度数の関係を、複数の周波数とその各周波数における振幅及び位相の関係に（分割して）変換することをいう。周波数変換についてはフーリエ変換、Ｗａｖｅｌｅｔ変換、離散コサイン変換等を好適に用いることができる。なお「画像データに対して周波数変換を行う」とは、画素データにおける位置データに対する度数データを、複数の周波数データ夫々に対する振幅データ及び振幅データに変換することをいう。Ｗａｖｅｌｅｔ変換の場合、その既定関数としては様々なものを用いることができるが例えばＧａｕｓｓ関数、Ｍｅｘｉｃｉｃａｎ  Ｈａｔ関数、Ｍｅｙｅｒ関数、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ関数、Ｂｉｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ関数などを用いることができる。本発明では、画像データにおける位置とその位置に対する度数の関係を波としてとらえ、この波を周波数変換することで固有の周波数、位相、振幅を有する複数の波の組み合わせと考えることで、隣接する画素同士の関係を保持しつつ各種処理を行うことが可能となる。特に文字や図形などのデザイン要素が画像データに含まれていた場合であっても、文字や図形周囲の画素の位置関係を保持させることができるため、文字や図形など特徴的な位置関係を共通して有する画像データ同士は類似していると判断され、より精度の高い類似性判断を行うことができる。
【００１２】
また「逆周波数変換」とは、周波数データに対する振幅データを再び位置データに対する度数データに変換することをいう。
【００１３】
一般にＳＯＭとは、入力層と出力層の２層からなる階層型教師なしニューラルネットワークであって、脳の学習プロセスをシミュレーションしたものをいう。より具体的には、ＳＯＭは入力データの空間における相互関係（順序性、類似性など）を、一次元又は二次元に配置されたニューロンのマップに自己組織的に形成することにより、入力データ相互の類似関係をその相対距離として読み取ることができ、データのクラスタリング等に利用可能なものである。本発明ではこれらＳＯＭの特徴を考慮し、画像データを入力ベクトルとし、画像データがどのように似ている又は異なっているのかを判断するものとして用いる。つまり本明細書における「ＳＯＭ」とは、複数の画像データそれぞれを入力ベクトルとし、それらの類似関係を相対距離として読み取るためのものをいう。
【００１４】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータに、複数の画像データのそれぞれに対し周波数変換を行うステップ、周波数変換部により周波数変換された複数の画像データそれぞれをＳＯＭ上に配置していくステップ、ＳＯＭ上に配置された複数の周波数変換された画像データに対し、逆周波数変換を行うステップ、を実行させることを特徴とする。また、本発明に係るプログラムにおいて、周波数変換部が行う周波数変換は、フーリエ変換であって、逆周波数変換部が行う逆周波数変換は、逆フーリエ変換であることもより望ましい。また、ＳＯＭに基づいてサブマップを作成してサブマップの表示を行わせることも望ましい。
【発明の効果】
【００１５】
以上、本画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツール及び本プログラムによると、ＳＯＭを作成する前に画像データに対して周波数変換を行うことで画素同士の隣接関係を導入することができ、文字や図形などのデザインを含んだ画像データに対しても精度良く類似性判断ができるだけでなく、既存のデザインを基に作成したマップの周辺をベースとしてデザインを展開・拡張することができるようになり、より詳細なデザインを得ることのできるデザイン開発支援ツールとして用いることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について具体的に説明する。図１は、本実施形態にかかる画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツールの機能ブロックを示す図である。
【００１７】
図１の表現によると、本画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツール１は、複数の画像データを記録する画像データ記録部２と、複数の画像データのそれぞれに対し周波数変換を行う周波数変換部３と、この周波数変換された複数の画像データ（以下「周波数変換後画像データ」）を記録する周波数変換後画像データ記録部４と、複数の周波数変換後画像データをそれぞれＳＯＭ上に配置していくＳＯＭ部５と、ＳＯＭ上に配置された複数の周波数変換後画像データに対し、逆周波数変換を行う逆周波数変換部６と、作成されたＳＯＭの表示を行わせるための表示制御部７と、を有する。
【００１８】
画像データ記録部２は、上記のとおり複数の画像データを記録するためのものであって、ハードディスク等の記録媒体の一領域に画像データを記録可能とすることによって実現できる。
【００１９】
ここで画像データ記録部２に記録される画像データのデータ構造について図２を用いて説明する。画像データは本装置による処理において複数用いられ、その各画像データは上述のとおり、位置データとその位置における度数データの組の集合として構成されている。本実施形態では画像がｍ行ｎ列の二次元の行列である例として説明すると、位置（ｘ、ｙ）において度数データはＲＧＢ系データを用いた場合、（Ｒｘｙ、Ｇｘｙ、Ｂｘｙ）として表現される。そしてこれが画素数だけ（ｍ行ｎ列の場合はｍ×ｎ個）蓄積されることにより画像データとなるのである。より具体的な画像データのデータ構造例を図３に示し、更に説明する。
【００２０】
図３に示す画像データのデータ構造は、ＲＧＢ系データを用いた場合の一例であって、度数データが羅列した構造となっている（Ｉ（ｉ）：括弧内のｉは例えばｉ枚目の画像データ、という意味であり、記録される画像データの枚数だけこれら画像データが作成される）。なお図３においては度数データの羅列の順序（位置）が位置データに対応している。例えば図３中、Ｒｘｙは図２における例えば座標（ｘ，ｙ）におけるＲの値を示していることになる。なお、ＲＧＢ系データの場合、度数データは、各画素においてＲＧＢの度数を有していることとなるため、Ｒの度数データの羅列の後にＧの度数データ、Ｂの度数データを順番に羅列したものとなっている。なおＣＭＹＫ系データ、ＨＳＢ系データ、ＨＳＬ系データの場合も、各色毎に度数データが存在するため、ＲＧＢ系データと同様に適用できる。
【００２１】
また一般に画像のデータは、そのデータ量の多さから圧縮処理等を施されて取り扱われている場合が多く、本明細書でいう画像データのように位置データとその度数データとの組になっていない場合がある（例えばＪＰＥＧ方式、ＧＩＦ方式等を採用している場合）。その場合、当該圧縮処理等された画像データを位置データと度数データの組の集合に変換して（解凍して）、本明細書でいう画像データとして用いることが必要である。
【００２２】
周波数変換部３は、上記のとおり画像データに対して周波数変換を行う部であって、具体的には、画素データの位置データに対する度数データの関係を、複数の周波数データそれぞれに対する振幅データ及び位相データに変換する部である。周波数変換部３は、例えば上記変換を行うためのプログラムをハードディスクなどの記録媒体に格納し、これを実行することで実現できる。
【００２３】
またここで周波数変換部３により周波数変換された後の画像データ（以下「周波数変換後画像データ」という。）のデータ構造について図４、図５を用いて説明する。図４、５はより具体的に説明するため、周波数変換としてフーリエ変換を用いた場合の例として説明する。位置データに対する度数データの組の集合として表現される画像データは、周波数変換によって複数の周波数データそれぞれに対する振幅データ及び位相データに変換される。
【００２４】
まず、フーリエ変換を用いた場合、画像データは最終的に振幅データ、位相データを含めた複数の異なる周波数を有する波の重ね合わせとして記述することができ（例えば下記数式（１）参照。）、更に各波は複素数を用いて実数部、虚数部として表すことができる。つまり、例えばｍ行ｎ列で表現される画像データがｐ個の周波数データに分割され、その各周波数データに対して実数部データ及び虚数部データが対応して作成されることとなる。図４は画像データが複数の波に分割された場合の概念を示す図であり、例えば図４中Ｒｅ１Ｒは、１番目の波におけるＲの実部データを、Ｉｍ１Ｒは１番目の波におけるＲの虚部データを、Ｒｅ１Ｇは１番目の波におけるＧの実部データを、Ｉｍ１Ｇは１番目の波におけるＧの虚部データを、Ｒｅ１Ｂは１番目の波におけるＢの実部データを、Ｉｍ１Ｂは１番目の波におけるＢの虚部データをそれぞれ示しており、２番目以降の波において同様である。
【数１】
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【００２５】
そして図５は、上記分割された周波数変換後画像データについてデータとして記述した場合のデータ構造を示す例であるが、図５の例では周波数変換後画像データ（Ｗ（ｉ）、例えばｉはｉ番目の画像データＩ（ｉ）に基づく周波数変換後画像データという意味）は図４で示した例の実数部データ、虚数部データが羅列した構造となっており、それぞれにおける羅列の順序が周波数データに対応したものとなっている。なお、度数データはＲＧＢデータの場合、ＲＧＢ各色について定められるため、上記の画像データの場合と同様、色分だけ同様に羅列が繰り返されている。
【００２６】
そして周波数変換後画像データ記録部４は、周波数変換された後の画像データを記録するためのものであって、上記画像データ記録部３と同様、ハードディスク等の記録媒体の一領域に画像データを記録可能とすることによって実現できる。
【００２７】
ＳＯＭ部５は、複数の周波数変換後画像データに基づいてＳＯＭを作成する部であり、具体的にはＳＯＭを作成するプログラムをハードディスク等の記録媒体に格納し、実行させることで実現できる。ＳＯＭ部５の具体的な動作説明に先立ち、ＳＯＭの具体的な構成について図６を用いて説明する。
【００２８】
図６は本実施形態の例により作成されるＳＯＭを示す概念図であり、本実施形態に係るＳＯＭ５０１は、複数のセル５０２が行方向及び列方向（Ｍ行×Ｎ列）に配置された構成となっている。そして複数のセルには周波数変換後画像データ又は後述するベクトルデータが配置されている。例えば図６の例では、周波数変換後画像データＷ（１）、Ｗ（２）、…Ｗ（ｊ）、がＳＯＭのセルに配置されている。そしてこれら周波数変換後画像データ同士の相対距離を求めることで画像データ同士の類似性を判断することができるようになる。なおここで、ＳＯＭにおけるセルの数は、画像データの数よりも十分多いことが望ましいが、少ない場合、また、同じ数の場合も可能である。
【００２９】
次に、ＳＯＭ部５について、図７を用いて具体的に説明する。図７は本実施形態にかかるＳＯＭ部５の機能ブロックを示す図である。図７の表現によるとＳＯＭ部５は、初期マップ作成部５１１、セル選択部５１２、ベクトル修正部５１３、マップ記録部５１４、を有して構成されている。
【００３０】
初期マップ作成部５１１は、まず複数のセルからなる初期マップデータを作成する。より具体的には、複数のセル（図６の例ではＭ行×Ｎ列）に対し、セルの位置データとこの位置データに対応した初期ベクトルデータとの組を複数有する初期化マップデータを作成する。データセルの位置データとは、行列に配置される複数のセルのうちどの位置であるかを表すデータであって、画像データにおける位置データとほぼ同様である。初期ベクトルデータとは、周波数変換後画像データと比較処理を行うためのものであって、周波数変換後画像データに羅列されるデータの個数（実数部データ及び虚数部データの合計数）と同じだけのデータの個数を有している。なお初期ベクトルデータは学習前のベクトルデータであるため、これを構成するデータの各値は任意の値を取ることができ、本実施形態の例ではランダムである（例えば図８のイメージ図参照、セル５０２中の矢印はそのセルに対応付けられたベクトルデータのベクトルの方向を現している）。また、初期ベクトルデータは以下のＳＯＭ作成の過程で随時修正を加えられていくものであり、以下ベクトルデータという場合は初期ベクトルデータを含むことはもちろんであるが、修正を加えられた初期ベクトルデータをも含む。
【００３１】
セル選択部５１２は、一の周波数変換後画像データを選択して入力ベクトルデータとし、Ｍ×Ｎ個のセルにおけるベクトルデータのうち、この入力ベクトルデータと最も近いセルを選択し、対応付ける（図９のイメージ図参照。図９の例では周波数変換後画像データＷ（ｊ）を入力ベクトル５０３とした場合、この入力ベクトル５０３がＳＯＭにおけるセル５０４のベクトル５０５に近いとして選択され、対応付けられた例を示している）。なお、最も近いセルの選択については種々の計算により定めることができるが、計算の容易性の観点から、入力ベクトルデータとベクトルデータ二つの間のユークリッド距離を計算することが最も簡便である。
【００３２】
ベクトル修正部５１２は、入力ベクトルと最も近いセルを選択した後、その選択されたセル周辺におけるセルのベクトルデータを入力ベクトルデータに近づくよう修正する部である（図１０のイメージ図参照。図１０の例では、図９において選択されたセル５０４の周囲のセル５０６に対してベクトルデータを修正している例を示している。セル中の点線は元のベクトルデータのベクトル方向を、実線が修正された後のベクトルデータのベクトル方向を示している。）。セルにおけるベクトルデータを修正するためには種々の手法を用い、特段に制限されるわけではないが、学習範囲データ、学習係数データを考慮することが望ましい態様である。
【００３３】
学習範囲データは、選択されたセル周辺に対しどの位の数のセルだけ修正を行うかを定めるデータをいい、例えばこの値が１であるとすると、選択されたセルに隣接する全てのセルに対しベクトルデータを修正することを意味し、この値が２であるとすると、この選択されたセルに隣接するセルから更に隣接するセルまでベクトルデータを修正することを意味する（図１０の例では１である。）。またこのデータが０であることは、選択されたセルのみを修正することを意味する。但し、このデータの値やその定義は適宜調整可能であり、様々な調整態様が考えられる。なお、後述する学習回数データに対応して定めることも有用であり、学習回数データとの関係については学習回数の説明の後改めて説明する。
【００３４】
学習係数データは、修正すると判定されたセルに対し、どの程度の修正を行うかを定めるデータである。データの定める方法としては種々採用できるが、例えば入力ベクトルデータからその選択されたセルにおけるベクトルデータを引いた差に対する割合を採用することができる。例えばこの例において学習係数データが１であるとすると、その修正すると判定されたセルのベクトルデータは入力ベクトルと同じくすることを意味し、一方０である場合は修正を行わないことを意味する。またこの学習係数データの値は、学習範囲に応じて変化させることも可能である。選択されたセルに近いセルに対しては学習係数データを大きくし、選択されたセルに遠ざかるに従い学習係数データの値を小さくしていくことが一般的である（図１１参照）。また学習係数データは、上記学習範囲データと同様、学習回数データに応じて適宜調整可能であり、学習回数データとの関係については後で改めて説明する。
【００３５】
セル選択部５１２及びベクトル修正部５１３は、上記の処理を、類似性を判断しようとする画像データの数だけ繰り返す。これにより、複数のセルの位置データそれぞれに対し修正された初期ベクトルデータを有するマップデータを作成することができる。マップ記録部５１４はこの作成されたマップデータを記録する。このマップ記録部は画像データ記録部５１１と同様の構成を採用できる。またこの場合において、各セルと各セルに対応付けられた周波数変換後画像データ（画像データも含む）の組み合わせに関するデータも記録させておくことは望ましい態様である。
【００３６】
セル選択部５１２及びベクトル計算部５１３は、このマップデータを作成する一連の作業を所定の回数だけ繰り返す。この回数を学習回数といい、そのデータを学習回数データという。セル選択部５１２及びベクトル計算部５１３は再び、一の画像データを選択して入力ベクトルとし、上記で作成して修正したマップデータのセルにおけるベクトルデータのうち最も入力ベクトルに近いセルを選択し、そのセル及びその周辺のセルに対して修正を加えるという作業を繰り返す。学習回数データとしては、目標とする精度に応じて適宜調整可能であり特に制限されるわけではないが、概ね１０００回〜１００００回が一般的である。
【００３７】
ここで、先ほど述べたとおり、学習範囲データと学習回数データとは関連付けることが可能であり、例えば学習回数の増加に従い、学習範囲を少なくしていく態様が好適である（図１２参照）。また、学習係数データと学習回数データとの関係についても、例えば学習回数が増加するに従い学習係数を小さくしていく態様が可能である（図１３参照）。
【００３８】
以上、上記を学習回数分繰り返すことでＳＯＭを作成することができる。
【００３９】
以上の作業により、ＳＯＭが作成されるが、実際に類似性を判断するためには、更にサブマップを作成し、視覚によっても把握できるようにすることが有用である。そこで表示制御部７は複数のサブマップを作成して表示を制御するものであって、サブマップの例としては相対距離を把握するためのいわゆる距離マップ、画像データの位置関係を把握するための画像マップなど様々なマップを作成することが好適である。
【００４０】
ここで距離マップについて説明する。図１４は距離マップの一例を示す図である。
図１４における距離マップは六角形のセルが複数配置されることにより構成されており、図中の●が配置されている六角形が上記ＳＯＭにおけるセルに対応し、行列の関係もＳＯＭにおけるセルの行と列との関係と対応している。一方本図において●が配置されていないセルは、相対距離を表現するためのものであり、原則として入力ベクトルデータは関連付けられていない。相対距離は様々な方法によって定義することができるが、一般的には、この●が配置されていないセルに接する●が配置されたセルの入力ベクトル同士のユークリッド距離とすることが有用である。そしてこの相対距離に応じてこの六角形の明暗や色度を調整することにより、相対距離を視覚化することができる。例えば図１４の例では、相対距離が長い場合は暗く、相対距離が短い場合は明るくしており、より具体的には周波数変換後画像データにおいてＷ（１）はＷ（ｊ）と相対距離が長く（遠く）、Ｗ（２）はＷ（ｊ）と短い（近い）ことを意味している。なお、ここでは正六角形の例を示しているが、上記と同様な処理を可能とする限りにおいて正ｎ角形（ｎは３以上の整数）とする場合も可能であり、正六角形に限られない。また、距離マップよると、比較対象となる二つの画像の間にあるセルの色の濃淡で視覚的に判断できるが、より詳細な類似性判断を行うために、この濃淡や間にあるセルを考慮した二つの類似性の判断距離を数値化し、その数値により類似性レベルを判断、表示させるプログラムの作成も可能である。類似性のレベルについてはユーザーの経験値などから任意に設定できるなど、多段階でのレベル分けも有用である。
【００４１】
また画像マップは、上記のＳＯＭにおけるセルに周波数変換後画像データが対応付けられている場合、その対応関係を視覚化するマップである。画像マップは画像データをＳＯＭのセルの行列関係に対応させて行列で表現することで作成可能である。但し、周波数変換後画像データは、周波数変換が行われているものであるため、その周波数変換が行われる前の画像データをセルに対応付けて配置及び表示させることがより分かり易く有用である。（なおより具体的な画像データの例については後述の実施例にて記載する）
【００４２】
ここで、ＳＯＭの作成において、画像データの数よりもＳＯＭのセルの数が多い場合、ＳＯＭのセルには元の画像データが配置されない部分も生じるが、ＳＯＭの特徴として、画像データが配置されてないセルにもその周囲の画像に類似の画像データを得ることができる。本画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツールではＳＯＭを作成する際に、デザイン要素を分解する（デザイン要素を加味する）目的で周波数変換した上でＳＯＭを作成しており、上記画像が配置されていないセルにもこの周波数域の画像が得られている。本装置に逆周波数変換部６を設けることにより、従来の手法により得られる画像に比べ、デザイン要素（文字、図形）を加味した類似画像を得ることができるようになり、デザイン要素を守りながらデザインの展開・拡張が可能となる。
【００４３】
以上、本実施形態に係る画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツールにより、画像データにデザインが含まれた場合であっても精度良く類似性判断ができ、更にデザインの展開・拡張が可能な装置及びそれに用いられるプログラムを提供することができる。
【実施例】
【００４４】
上記実施形態のより具体的な実際の例について図面を用いて説明する。本実施例では画像データとして化粧品の商品パッケージの画像データ、周波数変換としてフーリエ変換を夫々用いた例である。
【００４５】
本実施例における画像データとしては、１２８×１２８画素とし、各画素における度数データとしてはＲＧＢ系データを用いた。また商品のパッケージの画像データの数は２７枚とした。
【００４６】
また本実施例においては周波数変換としてフーリエ変換を用いたが、周波数データのうち高周波に相当する周波数データはノイズとしてカットし、低周波側から３２個の周波数データを採用した。即ち、周波数変換後画像データとしては、実数部データと虚数部データの組は３２組となり、それらがＲＧＢ夫々にあるため３２×２×３次元の入力ベクトルとした。
【００４７】
また、学習回数は２０００回とし、第一回目の学習回数において学習範囲データは１６、学習係数データとしては選択されたセルを０．２、その選択されたセルから遠ざかるに従いその距離に比例して減少し０になるようにした。なお学習回数の増加に従い、学習範囲データ及び学習係数データは比例して減少するように設定した。
【００４８】
この結果得られたＳＯＭについて、その距離マップを図１５、画像マップを図１６にそれぞれ示す。図１５は逆周波数変換部による逆フーリエ変換を行わず実際に用いた画像データを対応させたものであり、図１６は逆周波数変換部による逆フーリエ変換を行った結果、画像データが対応していなかったセルに対してもデザイン要素を加味した画像データを作成した場合の結果を示す図である。
【００４９】
図１５、図１６で示す本実施例により得られたＳＯＭが示すとおり、似たデザインの商品パッケージの画像データは、ＳＯＭにおいて互いに近い位置にあることが確認できた。即ち本実施例により、画像データにデザインが含まれている場合であっても精度良く類似性を判断できる装置及びそれに用いられるプログラムを提供することができた。特に本実施例では、ＳＯＭ上において画像データが配置されていないセルに対しても逆周波数変換を行うことで具体的なデザインを含んだ画像データを得ることができるため、既存のデザインを基に作成したマップの周辺をベースとしてデザインを展開・拡張することができるようになり、デザイン開発支援ツールとして用いることができるようになった。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】実施形態に係る画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツールの機能ブロックを示す図。
【図２】画像データのデータ構造について説明する図。
【図３】画像データの具体的なデータ構造を示す図。
【図４】周波数変換としてフーリエ変換を用いた場合に画像データが複数の周波数に分割されるイメージを示す図。
【図５】周波数変換としてフーリエ変換を用いた場合の周波数変換後画像データのデータ構造の概念を示す図。
【図６】本実施形態により作成されるＳＯＭの例を示す図。
【図７】ＳＯＭ部の機能ブロックを示す図。
【図８】ＳＯＭにおける初期マップの例を示す図。
【図９】入力ベクトルからＳＯＭのセルにおけるベクトルを選択する処理の概念を示す図。
【図１０】選択されたセル周辺のベクトルを修正する処理の概念を示す図。
【図１１】学習範囲と学習係数の関係を説明する図。
【図１２】学習回数と学習範囲の関係を説明する図。
【図１３】学習範囲と学習係数とが学習回数に応じて変化する場合を説明する図。
【図１４】距離マップの概念を説明する図。
【図１５】実施例に係る距離マップを示す図。
【図１６】実施例に係る画像マップを示す図。
【符号の説明】
【００５１】
１…画像類似性判断機能付きデザイン開発支援ツール、２…画像データ記録部、３…周波数変換部、４…周波数変換後画像データ記録部、５…ＳＯＭ部、６…逆周波数変換部、７…表示制御部、５１１…初期マップ作成部、５１２…セル選択部、５１３…ベクトル修正部、５１４…マップ記録部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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