(57)【要約】【課題】類似判別の処理を効果的に行う。【解決手段】低周波画像作成部３０が、類似判別を行う２つの画像のそれぞれの低周波成分を表す低周波画像を作成する。色ベクトル算出部３２が、２つの低周波画像の各画素における色ベクトルの大きさを算出する。特徴量算出部３４が、２つの低周波画像の相対応する画素における色ベクトルの大きさの相関を表す特徴量を算出する。判別部３６が、特徴量のヒストグラムを算出し、特徴量のヒストグラムに基づいて２つの画像の類似判別を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別装置において、
前記２つの画像のそれぞれの低周波成分を表す低周波画像を作成する低周波画像作成手段と、
前記２つの低周波画像の各画素における色ベクトルの大きさを算出する色ベクトル算出手段と、
前記２つの低周波画像の相対応する画素における前記色ベクトルの大きさの相関を表す特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量のヒストグラムを算出し、該ヒストグラムに基づいて前記２つの画像の類似判別を行う判別手段とを備えたことを特徴とする類似判別装置。
【請求項２】
前記判別手段は、前記ヒストグラムにおける前記特徴量が第１のしきい値以上となる部分の面積が第２のしきい値以上であるか否かに基づいて、前記類似判別を行う手段であることを特徴とする請求項１記載の類似判別装置。
【請求項３】
前記判別手段は、前記ヒストグラムを所定数の領域に分割し、分割した該領域毎に前記ヒストグラムの特徴を表すヒストグラム特徴量を算出し、該各領域のヒストグラム特徴量に基づいて前記２つの画像の類似判別を行う手段であることを特徴とする請求項１記載の類似判別装置。
【請求項４】
前記判別手段は、前記各領域のヒストグラム特徴量を所定の重み係数により重みづけ加算することにより総合特徴量を算出し、該総合特徴量に基づいて前記類似判別を行う手段であることを特徴とする請求項３記載の類似判別装置。
【請求項５】
前記所定の重み係数は、類似することが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の正解データから得た前記ヒストグラム特徴量と、類似しないことが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の不正解データから得た前記ヒストグラム特徴量とをあらかじめ学習することにより得られた、前記ヒストグラム特徴量を重みづけする重み係数であることを特徴とする請求項４記載の類似判別装置。
【請求項６】
前記色ベクトル算出手段は、人間の視覚特性に応じて前記色ベクトルの大きさを算出する手段であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の類似判別装置。
【請求項７】
２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別方法において、
前記２つの画像のそれぞれの低周波成分を表す低周波画像を作成し、
前記２つの低周波画像の各画素における色ベクトルの大きさを算出し、
前記２つの低周波画像の相対応する画素における前記色ベクトルの大きさの相関を表す特徴量を算出し、
前記特徴量のヒストグラムを算出し、
該ヒストグラムに基づいて前記２つの画像の類似判別を行うことを特徴とする類似判別方法。
【請求項８】
２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別方法をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
前記２つの画像のそれぞれの低周波成分を表す低周波画像を作成する手順と、
前記２つの低周波画像の各画素における色ベクトルの大きさを算出する手順と、
前記２つの低周波画像の相対応する画素における前記色ベクトルの大きさの相関を表す特徴量を算出する手順と、
前記特徴量のヒストグラムを算出する手順と、
該ヒストグラムに基づいて前記２つの画像の類似判別を行う手順とを有することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別装置および方法、並びに類似判別方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、複数の画像を、各画像に付与された撮影時刻や撮影場所の情報に基づいて、複数のグループに分類することが行われている（特許文献１参照）。また、複数の画像のそれぞれについて、色、明るさ、周波数情報およびエッジ情報等の特徴量を算出し、この特徴量を重みづけして総合的な特徴量を算出し、これを画像間において比較して複数の画像を互いに類似する複数の画像からなるグループに分類する手法が提案されている（特許文献１，２参照）。さらに、あらかじめ類似する画像を学習パターンとして用いて学習を行い、この学習結果を用いて与えられた２つの画像が類似するか否かを判別する手法も提案されている（特許文献３参照）。また、類似判別の対象となる２つの画像の縮小画像を生成し、縮小画像に対して周波数解析を行って周波数成分を算出し、算出した周波数成分から直流成分と一部の交流成分とを抽出し、抽出した直流成分と一部の交流成分とから２つの画像の特徴量を算出し、この特徴量間の相関値を算出することにより、２つの画像の類似判別を行う手法も提案されている（特許文献４参照）。
【特許文献１】特開２０００−１１２９９７号公報
【特許文献２】特開２０００−４８１８１号公報
【特許文献３】特開２０００−９０１１３号公報
【特許文献４】特開２００３−３２３６０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記特許文献４に記載された色ヒストグラムを用いて類似判別を行う手法においては、類似判別を行う２つの画像における相対応する画素の色ヒストグラムを比較することにより類似判別を行っているため、例えば背景が同じで人物の位置のみが異なっていたり、背景が同じで人物のみが入れ替わっているような一部分のみが異なる２つの画像であっても、相対応する画素間の相関が低くなる。このため、上記特許文献４に記載された手法によっては、人間が見れば類似すると判別するような画像の一部分のみが異なる２つの画像について、類似していないと判別してしまうおそれがある。
【０００４】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、類似判別の処理を効果的に行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による類似判別装置は、２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別装置において、
前記２つの画像のそれぞれの低周波成分を表す低周波画像を作成する低周波画像作成手段と、
前記２つの低周波画像の各画素における色ベクトルの大きさを算出する色ベクトル算出手段と、
前記２つの低周波画像の相対応する画素における前記色ベクトルの大きさの相関を表す特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量のヒストグラムを算出し、該ヒストグラムに基づいて前記２つの画像の類似判別を行う判別手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００６】
なお、本発明による類似判別装置においては、前記判別手段を、前記ヒストグラムにおける前記特徴量が第１のしきい値以上となる部分の面積が第２のしきい値以上であるか否かに基づいて、前記類似判別を行う手段としてもよい。
【０００７】
また、本発明による類似判別装置においては、前記判別手段を、前記ヒストグラムを所定数の領域に分割し、分割した該領域毎に前記ヒストグラムの特徴を表すヒストグラム特徴量を算出し、該各領域のヒストグラム特徴量に基づいて前記２つの画像の類似判別を行う手段としてもよい。
【０００８】
また、本発明による類似判別装置においては、前記判別手段を、前記各領域のヒストグラム特徴量を所定の重み係数により重みづけ加算することにより総合特徴量を算出し、該総合特徴量に基づいて前記類似判別を行う手段としてもよい。
【０００９】
この場合、前記所定の重み係数は、類似することが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の正解データから得た前記ヒストグラム特徴量と、類似しないことが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の不正解データから得た前記ヒストグラム特徴量とをあらかじめ学習することにより得られた、前記ヒストグラム特徴量を重みづけする重み係数であってもよい。
【００１０】
学習としては、例えばマシンラーニング（machine learning）の手法を用いることができる。マシンラーニングの手法としては、例えば、ニューラルネットワーク、ブースティング等の既知の手法を用いることができる。
【００１１】
また、本発明による類似判別装置においては、前記色ベクトル算出手段を、人間の視覚特性に応じて前記色ベクトルの大きさを算出する手段としてもよい。
【００１２】
本発明による類似判別方法は、２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別方法において、
前記２つの画像のそれぞれの低周波成分を表す低周波画像を作成し、
前記２つの低周波画像の各画素における色ベクトルの大きさを算出し、
前記２つの低周波画像の相対応する画素における前記色ベクトルの大きさの相関を表す特徴量を算出し、
前記特徴量のヒストグラムを算出し、
該ヒストグラムに基づいて前記２つの画像の類似判別を行うことを特徴とするものである。
【００１３】
なお、本発明による類似判別方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、２つの画像のそれぞれの低周波成分を表す低周波画像が作成され、作成された２つの低周波画像の各画素における色ベクトルの大きさが算出される。次いで、２つの低周波画像の相対応する画素における色ベクトルの大きさの相関を表す特徴量が算出され、算出された各画素の特徴量のヒストグラムが算出され、算出されたヒストグラムに基づいて２つの画像の類似判別が行われる。このように本発明においては、２つの画像の各画素における色ベクトルの相関を表す特徴量のヒストグラムに基づいて類似判別を行っているため、類似判別に画像上の位置的な要素が関与しないこととなる。したがって、画素間の相関を見れば類似しないと判別されるような、一部分のみが異なる２つの画像についても類似すると判別することができ、これにより画像の部分的な変化に強い類似判別を行うことができる。
【００１５】
また、ヒストグラムにおける特徴量が第１のしきい値以上となる部分の面積が第２のしきい値以上であるか否かに基づいて類似判別を行うことにより、複雑な演算を行うことなく、効率よく類似判別を行うことができる。
【００１６】
また、ヒストグラムを所定数の領域に分割し、分割した領域毎にヒストグラムの特徴を表すヒストグラム特徴量を算出し、各領域のヒストグラム特徴量に基づいて２つの画像の類似判別を行うことにより、複雑な演算を行うことなく、効率よく類似判別を行うことができる。
【００１７】
また、領域毎のヒストグラム特徴量を所定の重み係数により重みづけ加算することにより総合特徴量を算出し、総合特徴量に基づいて類似判別を行う際に、あらかじめ学習することにより得られた重み係数を用いることにより、実在する画像に適した重み係数を用いて類似判別を行うことができる。したがって、画像の類似判別をより効果的に行うことができる。
【００１８】
また、人間の視覚特性に応じて色ベクトルの大きさを算出することにより、人間の視覚特性を反映させて類似判別を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態による類似判別装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように第１の実施形態による類似判別装置１は、画像データの記録制御および表示制御等の各種制御を行うとともに、装置１を構成する各部の制御を行うＣＰＵ１２と、ＣＰＵ１２を動作させるプログラム、画像を閲覧するためのビューアソフトおよび各種定数が記録されているＲＯＭおよびＣＰＵ１２が処理を実行する際の作業領域となるＲＡＭにより構成されるシステムメモリ１４と、種々の指示を装置１に対して行うためのキーボードおよびマウス等からなる入力部１６と、各種表示を行う液晶モニタ等からなる表示部１８とを備える。
【００２０】
また、類似判別装置１は、画像データを記録したメモリカード２から画像データを読み出したり、メモリカード２に画像データを記録したりするためのカードスロット２０と、画像データをＪＰＥＧに代表される手法で圧縮したり、圧縮した画像データを解凍する圧縮解凍部２２と、画像データやＣＰＵ１２が実行する各種プログラム等を記録するハードディスク２４と、システムメモリ１４、カードスロット２０およびハードディスク２４を制御するメモリ制御部２６と、表示部１８の表示を制御する表示制御部２８とを備える。
【００２１】
また、類似判別装置１は、低周波画像作成部３０、色ベクトル算出部３２、特徴量算出部３４および判別部３６を備える。
【００２２】
次いで、低周波画像作成部３０、色ベクトル算出部３２、特徴量算出部３４および判別部３６が行う処理について説明する。図２は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、類似判別を行う２つの画像はメモリカード２から読み出されてハードディスク２４に保存されているものとする。また、画像はＲＧＢの各色８ビットの成分からなるものとする。ユーザが類似判別の指示を入力部１６から行うことによりＣＰＵ１２が処理を開始し、低周波画像作成部３０が、類似判別を行う２つの画像のそれぞれの低周波成分を表す所定解像度の低周波画像を作成する（ステップＳＴ１）。
【００２３】
具体的には、低周波画像作成部３０は、画像に対してウェーブレット変換を施したり、画像を構成する画素を間引いて縮小したりすることにより、低周波画像を作成する。ここで、ウェーブレット変換を用いた場合には、ウェーブレット変換により得られるＬＬ成分を低周波画像として用いる。なお、画像を縮小する場合には、単純に線形変換により縮小するよりも、Cubicスプライン等の高次の補間演算式を用いて縮小することにより、画像の高周波成分を効果的に除去できるため、類似判別におけるノイズの影響を低減できる。また、低周波画像作成部３０は、２つの画像の解像度が異なる場合には、２つの画像の解像度が一致するように低周波画像を作成する。また、後の処理を容易に行うために、画像を正方形となるように変形してもよい。
【００２４】
次いで、色ベクトル算出部３２が、画像を構成する各画素における色ベクトルの大きさを算出する（ステップＳＴ２）。具体的には、下記の式（１）に示すように、最大値が１となるように正規化した色ベクトルの大きさＶ０を算出する。
【００２５】
Ｖ０＝√｛（Ｒ／２５６）2＋（Ｇ／２５６）2＋（Ｂ／２５６）2}    （１）
なお、下記の式（２）に示すように、ＲＧＢ各色成分毎に人間の視覚特性を考慮した重みづけを行って色ベクトルの大きさＶ０を算出してもよい。ここで、人間の視覚特性は、Ｇ，Ｒ，Ｂの順で感度が高くなることから、重み係数Ｗｒ，Ｗｇ，ＷｂをＷｇ＞Ｗｒ＞Ｗｂとなるように設定する。これにより、人間の視覚特性を考慮して画像の類似判別を行うことができる。
【００２６】
Ｖ０＝√｛Ｗｒ（Ｒ／２５６）2＋Ｗｇ（Ｇ／２５６）2＋Ｗｂ（Ｂ／２５６）2}（２）
次いで、特徴量算出部３４が、２つの低周波画像についての相対応する画素間において、色ベクトル算出部３２が算出した色ベクトルの大きさの相関を表す特徴量を算出する（ステップＳＴ３）。具体的には、下記の式（３）に示すように、相対応する画素（ｉ，ｊ）（（ｉ，ｊ）は低周波画像における各画素の位置を表す座標であり、ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｍ、ｎ，ｍは低周波画像の縦横の画素数）における色ベクトルの大きさの差分値の絶対値を算出し、差分値の絶対値を１から減算することにより特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）を算出する。ここで、特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）は、２つの色ベクトルの大きさの各画素間における相関を表すものであり、値が大きいほど相対応する画素同士が類似する度合いが高いことを表すものとなる。
【００２７】
Ｔ（ｉ，ｊ）＝１−差分値の絶対値      （３）
続いて、判別部３６が、すべての特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）に対しての出現数をプロットすることにより特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）のヒストグラムを算出する（ステップＳＴ４）。図３は特徴量のヒストグラムを示す図である。図３に示すように特徴量のヒストグラムＨ１は、横軸に特徴量の値を、縦軸に特徴量の出現数をプロットすることにより算出されるものである。なお、特徴量は０〜１の間の値をとるため、例えば横軸を０〜１の範囲で０．０１単位で分割し、特徴量を０．０１刻みでプロットすることによりヒストグラムＨ１を算出すればよい。
【００２８】
続いて、判別部３６が、特徴量のヒストグラムＨ１において、図４に示すように特徴量が所定のしきい値Ｔｈ０以上となる部分の面積Ａ０を算出する（ステップＳＴ５）。そして、算出した面積Ａ０の大きさが、所定のしきい値Ｔｈ１以上であるか否かを判定する（ステップＳＴ６）。ステップＳＴ６が肯定されると２つの画像は類似すると判定し（ステップＳＴ７）、処理を終了する。ステップＳＴ６が否定されると２つの画像は類似しないと判定し（ステップＳＴ８）、処理を終了する。
【００２９】
このように第１の実施形態においては、２つの画像における各画素における色ベクトルの相関を表す特徴量のヒストグラムＨ１に基づいて類似判別を行っているため、類似判別に画像上の位置的な要素が関与しないこととなる。したがって、画素間の相関を見れば類似しないと判別されるような、一部分のみが異なる２つの画像についても、類似すると判別することができ、これにより画像の部分的な変化に強い類似判別を行うことができる。
【００３０】
また、ヒストグラムＨ１における特徴量がしきい値Ｔｈ０以上となる部分の面積Ａ０がしきい値Ｔｈ１以上であるか否かに基づいて類似判別を行うことにより、複雑な演算を行うことなく、効率よく類似判別を行うことができる。
【００３１】
また、上記式（２）に示すように、人間の視覚特性に応じて色ベクトルの大きさを算出することにより、人間の視覚特性を反映させて類似判別を行うことができる。
【００３２】
次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態においては、判別部３６が行う処理が第１の実施形態と異なるのみであり、装置の構成としては第１の実施形態と同一であるため、ここでは詳細な説明は省略する。
【００３３】
図５は第２の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、類似判別を行う２つの画像はメモリカード２から読み出されてハードディスク２４に保存されているものとする。また、画像はＲＧＢの各色８ビットの成分からなるものとする。ユーザが類似判別の指示を入力部１６から行うことによりＣＰＵ１２が処理を開始し、低周波画像作成部３０が、類似判別を行う２つの画像のそれぞれの低周波成分を表す所定解像度の低周波画像を作成する（ステップＳＴ１１）。
【００３４】
次いで、色ベクトル算出部３２が、画像を構成する各画素における色ベクトルの大きさを算出する（ステップＳＴ１２）。次いで、特徴量算出部３４が、２つの低周波画像についての相対応する画素間において、色ベクトル算出部３２が算出した色ベクトルの大きさの相関を表す特徴量を算出する（ステップＳＴ１３）。
【００３５】
続いて、判別部３６が、すべての特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）に対しての出現数をプロットすることにより特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）のヒストグラムＨ１を算出する（ステップＳＴ１４）。さらに判別部３６は特徴量のヒストグラムＨ１を所定数の領域に分割する（ステップＳＴ１５）。
【００３６】
図６は特徴量のヒストグラムＨ１における分割を説明するための図である。図６に示すように、判別部３６は特徴量のヒストグラムＨ１を所定数の領域（ここでは１０個）Ｃｋ（ｋ＝１〜ｐ：ｐは分割数）に分割する。なお、分割数は１０分割に限定されるものではなく、４分割、８分割、１６分割および３２分割等、適宜設定すればよい。
【００３７】
次いで、判別部３６は、特徴量のヒストグラムＨ１を分割することにより得られた各領域におけるヒストグラムＨ１の特徴量ＨＴｋ（ｋ＝１〜ｐ：ｐは分割数）を算出する（ステップＳＴ１６）。具体的には、ヒストグラムＨ１の各領域Ｃｋにおける頻度の総和を求め、これを領域Ｃｋ内の分割数により除算することにより、ヒストグラム特徴量ＨＴｋを算出する。
【００３８】
ここで、本実施形態においては、特徴量のヒストグラムＨ１を上述したように０．０１単位で特徴量をプロットすることにより算出しているため、ヒストグラムＨ１の分割数を１０とした場合、領域Ｃｋ内の分割数も１０となる。したがって、領域Ｃｋ内における頻度の総和を１０により除算してヒストグラム特徴量ＨＴｋを算出する。なお、平均値に代えて各領域Ｃｋにおける頻度の総和、中央値、最大値または最小値等をヒストグラム特徴量ＨＴｋとして用いてもよい。
【００３９】
続いて、判別部３６が、ヒストグラム特徴量ＨＴｋを、下記の式（４）により重みづけ加算して総合類似度を算出する（ステップＳＴ１７）。
【００４０】
総合類似度Ｓｍ＝ΣαｋＨＴｋ    （４）
ここで、αｋはヒストグラム特徴量ＨＴｋを重みづける重み係数である。重み係数は、類似することが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の正解データから得た特徴量と、類似しないことが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の不正解データから得た特徴量とを、例えばマシンラーニングの手法を用いて、あらかじめ学習することにより求められるものである。
【００４１】
なお、学習の際に、特徴量のヒストグラムＨ１の分割数を８分割、１０分割、１６分割および３２分割等の種々の分割数に設定しておくことにより、領域の分割数に応じた重み係数αｋを求めておくことができる。また、サンプル画像として、風景画像、人物画像、テンプレート画像等の各種タイプの画像を用いて学習を行うことにより、画像のタイプに応じた重み係数αｋを求めておくことができる。これにより、類似判別を行う画像のタイプをあらかじめ設定しておけば、画像のタイプに応じた最適な重み係数αｋを用いて総合類似度Ｓｍを算出することができる。
【００４２】
また、ユーザ毎に学習を行うことにより、類似判別を行う画像を取得したユーザに最適な重み係数αｋを求めておくことができるため、ユーザの撮影傾向に応じた重み係数αｋを用いて総合類似度Ｓｍを算出することができる。
【００４３】
そして、判別部３６は総合類似度Ｓｍが所定のしきい値Ｔｈ２以上であるか否かを判定し（ステップＳＴ１８）、ステップＳＴ１８が肯定されると２つの画像は類似すると判定し（ステップＳＴ１９）、処理を終了する。ステップＳＴ１８が否定されると２つの画像は類似しないと判定し（ステップＳＴ２０）、処理を終了する。
【００４４】
このように、第２の実施形態においては、特徴量のヒストグラムＨ１を所定数の領域に分割し、分割した領域毎にヒストグラムＨ１の特徴を表すヒストグラム特徴量ＨＴｋを算出し、各領域のヒストグラム特徴量ＨＴｋに基づいて２つの画像の類似判別を行うようにしたため、複雑な演算を行うことなく、効率よく類似判別を行うことができる。
【００４５】
また、領域毎のヒストグラム特徴量ＨＴｋを重みづける重み係数αｋをあらかじめ学習しておくことにより、実在する画像に適した重み係数を用いて類似判別を行うことができるため、画像の類似判別をより効果的に行うことができる。
【００４６】
なお、上記第２の実施形態においては、重み係数αｋを学習により求めているが、あらかじめ人為的に設定した重み係数αｋを用いてもよい。
【００４７】
また、上記第１および第２の実施形態においては、特徴量のヒストグラムＨ１を求めているが、図７に示すように特徴量の累積ヒストグラムＨ２を求め、これに基づいて類似判別を行うようにしてもよい。すなわち、第１の実施形態においては、累積ヒストグラムＨ２において特徴量がしきい値Ｔｈ３以上となる部分の面積Ａ１を求め、面積Ａ１の大きさがしきい値Ｔｈ４以上であるか否により類似判別を行えばよい。また、第２の実施形態においては、累積ヒストグラムＨ２を所定数の領域Ｃｋに分割し、各領域Ｃｋのヒストグラム特徴量ＨＴｋを算出し、ヒストグラム特徴量ＨＴｋを重み係数αｋにより重みづけ加算して総合類似度Ｓｍを算出すればよい。この場合、重み係数αｋは、累積ヒストグラムＨ２を用いて学習を行うことによりあらかじめ求めておけばよい。
【００４８】
この場合、第２の実施形態においては、特徴量のヒストグラムＨ１から求めたヒストグラム特徴量と、累積ヒストグラムＨ２から求めたヒストグラム特徴量の双方を重みづけ加算して総合類似度Ｓｍを算出してもよい。なお、重み係数αｋは、特徴量のヒストグラムＨ１および累積ヒストグラムＨ２を用いて学習を行うことによりあらかじめ求めておけばよい。
【００４９】
また、上記実施形態においては、ヒストグラム特徴量ＨＴｋを隣接する２つの領域Ｃk-1，Ｃk+1のヒストグラム特徴量ＨＴk-1、ＨＴk+1と重みづけ加算することにより、ヒストグラム特徴量ＨＴｋを平坦化した後に、総合類似度を算出してもよい。ここで、平坦化されたヒストグラム特徴量ＨＴｋ′は、下記の式（５）により算出することができる。
【００５０】
ＨＴk′＝ａ・ＨＴk-1＋ｂ・ＨＴk＋ｃ・ＨＴk+1      （５）
但し、ａ，ｂ，ｃは重み係数であり、ａ＋ｂ＋ｃ＝１となるように例えば、ａ＝ｃ＝０．２５、ｂ＝０．５の値を用いる。
【００５１】
これにより、ヒストグラム特徴量を見れば類似しないと判別されるような、わずかにヒストグラム特徴量が異なる２つの画像についても類似すると判別することができ、これにより画像の変化に強い類似判別を行うことができる。
【００５２】
以上、本発明の実施形態に係る装置について説明したが、コンピュータを、低周波画像作成部３０、色ベクトル算出部３２、特徴量算出部３４および判別部３６に対応する手段として機能させ、図２および図５に示すような処理を行わせるプログラムも、本発明の実施形態の１つである。また、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も本発明の実施形態の１つである。また、このようなプログラムを、画像を閲覧するためのビューアソフトに組み込むようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】第１の発明の実施形態による類似判別装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図３】特徴量のヒストグラムを示す図
【図４】特徴量のヒストグラムを用いての類似判別を説明するための図
【図５】第２の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図６】特徴量のヒストグラムの分割を説明するための図
【図７】特徴量の累積ヒストグラムを示す図
【符号の説明】
【００５４】
１    類似判別装置
２    メモリカード
１２    ＣＰＵ
１４    システムメモリ
１６    入力部
１８    表示部
２０    カードスロット
２２    圧縮解凍部
２４    ハードディスク
２６    メモリ制御部
２８    表示制御部
３０    低周波画像作成部
３２    色ベクトル算出部
３４    特徴量算出部
３６    判別部
【図１】
2007257468.tif 000003
【図２】
2007257468.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2007257468.tif 000007
【図６】
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【図７】
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