(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル階調画像から同時生起行列を用いて画像のテクスチャ特徴を表すテクスチャ特徴量を抽出し、異なるデジタル階調画像ごとのテクスチャ特徴量を比較する方法において、
上記デジタル階調画像を、複数の画像サイズに変換するサイズ変換工程と、
上記変換された画像から同時生起行列を計算する工程と、
上記同時生起行列から上記テクスチャ特徴量を計算する工程と、
上記サイズ変換工程により画像を変換したときに用いた上記画像サイズ、及び、変換後の画像に基づいて計算された上記テクスチャ特徴量の組が関連付けて記憶された記憶領域を、計算された上記テクスチャ特徴量を基に参照し、画像サイズを決定する工程と、
決定された画像サイズに変換された画像を基に計算された、上記異なるデジタル階調画像ごとの上記テクスチャ特徴量を比較し、比較結果を出力する工程とを有することを特徴とする方法。
【請求項２】
上記サイズ変換工程で上記デジタル階調画像の画像サイズを変換する前に、上記デジタル階調画像の一部分を抽出する工程を更に有する請求項１記載の方法。
【請求項３】
上記サイズ変換工程で上記デジタル階調画像の画像サイズを変換した後に、上記変換された画像の一部分を抽出する工程を更に有する請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
上記サイズ変換工程は、上記デジタル階調画像を上記画像サイズに対応した数の局所画像領域に分割し、上記分割された各局所画像領域毎に代表階調度を選択する、請求項１乃至３のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項５】
上記代表階調度は上記局所画像領域毎にサンプリングされた画素の階調度であることを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
上記代表階調度は上記局所画像領域毎の平均階調度であることを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項７】
上記代表階調度は上記局所画像領域毎の最大頻度階調度であることを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項８】
デジタル階調画像から同時生起行列を用いて画像のテクスチャ特徴を表すテクスチャ特徴量を抽出し、異なるデジタル階調画像ごとのテクスチャ特徴量を比較する装置において、
画像を格納する画像記憶手段と、
複数の画像サイズを記憶する画像サイズ記憶手段と、
上記画像のサイズを上記画像サイズ記憶手段に記憶された上記複数の画像サイズに変換する画像サイズ変換手段と、
上記画像サイズ変換手段により変換された画像から同時生起行列を計算する同時生起行列計算手段と、
上記計算された同時生起行列から上記テクスチャ特徴量を計算する特徴量演算手段と、
上記画像サイズ変換手段により画像を変換したときに用いた上記画像サイズ、及び、変換後の画像に基づいて計算された上記テクスチャ特徴量の組を関連付けて記憶する特徴量記憶手段と、
上記特徴量記憶手段により関連付けて記憶された上記画像サイズ及び上記テクスチャ特徴量の組を、上記特徴量演算手段により計算された上記テクスチャ特徴量を基に参照し、画像サイズを決定する画像サイズ決定手段と、
上記特徴量記憶手段により記憶された上記テクスチャ特徴量のうち、上記画像サイズ決定手段により決定された上記画像サイズに関連付けられた、上記異なるデジタル階調画像ごとの上記テクスチャ特徴量を比較し、比較結果を出力する特徴量比較手段とを有することを特徴とする装置。
【請求項９】
上記画像メモリに記憶された画像から一部の画像領域を取り出し、上記一部の画像を上記画像メモリに記憶させる画像領域抽出手段を更に有する請求項８記載の装置。
【請求項１０】
上記画像サイズ変換手段は、上記デジタル階調画像を上記画像サイズに対応した数の局所画像領域に分割する手段と、上記分割された各局所画像領域毎に代表階調度を選択する手段とにより構成される請求項８又は９記載の装置。
【請求項１１】
デジタル階調画像から同時生起行列を用いて画像のテクスチャ特徴を表すテクスチャ特徴量を抽出し、異なるデジタル階調画像ごとのテクスチャ特徴量を比較するプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であって、
上記コンピュータを、
上記デジタル階調画像を、複数の画像サイズに変換する工程と、
上記変換された画像から同時生起行列を計算する工程と、
上記同時生起行列から上記テクスチャ特徴量を計算する工程と、
画像を変換したときに用いた上記画像サイズ、及び、変換後の画像に基づいて計算された上記テクスチャ特徴量の組が関連付けて記憶された記憶領域を、計算された上記テクスチャ特徴量を基に参照し、画像サイズを決定する工程と、
決定された画像サイズに変換された画像を基に計算された、上記異なるデジタル階調画像ごとの上記テクスチャ特徴量を比較し、比較結果を出力する工程として処理させる上記プログラムが記録された、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタル画像から画像特徴を抽出し、異なるデジタル階調画像ごとのテクスチャ特徴量を比較する方法及び装置に係わり、特に、デジタル画像の階調度の同時生起行列を用いてテクスチャ特徴量を抽出し、異なるデジタル階調画像ごとのテクスチャ特徴量を比較する方法及び装置に関する。本発明は、デジタル画像検索及びデジタル画像分類の分野に適用される。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル画像から、画像の繰り返し模様を表現するテクスチャ特徴を測定する方法として、画像の階調度の同時生起行列を用いる方法が公知である。同時生起行列については、例えば、高木幹雄、下田陽久編：「テクスチャ特徴の抽出」、“画像解析ハンドブック”、東京大学出版会、ｐｐ．５１８−５２１に記載されている。同時生起行列とは、例えば、図１１に示されるように、画像の階調度ｉの画素から一定の変位δ＝（ｒ，θ）（ｒは距離、θは角度）だけ離れた画素の階調度がｊである確率Ｐδ（ｉ，ｊ）、（ｉ，ｊ＝０，１，２，．．．，ｎ−１）を要素とする行列である。この行列は同図の（ｂ）に示された式のように表すことができる。この同時生起行列から２次モーメント、コントラスト、相関、分散などの幾つかの統計量を計算しテクスチャを表す特徴量、すなわち、テクスチャ特徴量とすることができる。画像は、このテクスチャ特徴量によって特徴付けることができる。
【０００３】
例えば、変位δについて、ｒ＝１、θ＝０°、４５°、９０°、１３５°の場合に限定して表現されたテクスチャ特徴量、すなわち、角度２次モーメントｆ1 及びコントラストｆ2 が知られている。
ｆ1 ＝ΣΣ｛Ｐδ（ｉ，ｊ）｝2 
ｆ2 ＝ΣΣ（ｉ−ｊ）2 Ｐδ（ｉ，ｊ）
式中、２重のΣはｉ及びｊに関する和を表す。
【０００４】
このように画素で構成されるデジタル画像から同時生起行列を用いて抽出できるテクスチャ特徴量は、ｒ＝１の場合には信頼できるが、ｒ＝１の場合に抽出できるテクスチャ特徴量は画像全体に対して細かいテクスチャ特徴であり、粗いテクスチャ特徴は抽出できない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
特徴抽出の対象となるデジタル原画像から計算される同時生起行列は、変位δ＝（ｒ，θ）によって一意に決まり、この同時生起行列から抽出されるテクスチャ特徴量は、上記の２次モーメント、コントラスト、相関、分散などの計算式によってそれぞれ一意に決まる。
【０００６】
ｒ＝１の場合、デジタル原画像の細かいテクスチャ特徴の抽出は可能であるが、粗いテクスチャ特徴を表す同時生起行列の要素値は細かいテクスチャ特徴を表す要素値よりも明らかに小さくなり、粗いテクスチャ特徴の抽出は実質的に不可能である。ｒ＞１の場合、ｒ未満の距離にあるピクセルを飛び越して同時生起行列を計算するためデジタル画像の細かいテクスチャ特徴の抽出は不可能である。粗いテクスチャ特徴の抽出は可能とも考えられるが、ｒの値が同じでもデジタル原画像が異なると抽出できるテクスチャ特徴の組の粗さ、細かさが異なる。
【０００７】
また、２点間の距離がｒであるとき、この２点間で干渉が生じ、デジタル原画像には存在しないテクスチャ特徴の同時生起行列が計算される場合があるので、正しい結果が得られる保証はない。
次に、同時生起行列を用いたテクスチャ特徴量抽出の例を説明する。図１２には、０、１、２の３階調で構成されるデジタル・テクスチャ画像の一例が示されている。変位δ＝（１，０°）、すなわち、ｒ＝１とすると、同時生起行列は、
【０００８】
【数１】
0003995844.tif 000002
【０００９】
によって表される。このとき、細かい網目のテクスチャ特徴が同時生起行列に反映されている。一方、ｒ＝２とすると、同時生起行列は、
【００１０】
【数２】
0003995844.tif 000003
【００１１】
によって表される。このとき、粗い縦縞のテクスチャ特徴が同時生起行列に反映されている。また、ｒ＝４、６の場合、ｒ＝２の場合と同様に、粗い縦縞のテクスチャが同時生起行列に反映される。
図１３には、０、１、２の３階調で構成されるデジタル・テクスチャ画像の別の例が示されている。この例では、ｒ＝１、２のときに、細かいテクスチャが同時生起行列に反映され、ｒ＝４のときに、粗いテクスチャ特徴が同時生起行列に反映される。
【００１２】
図１２及び図１３の例からわかるように、異なるデジタル・テクスチャ画像に対し、同じｒの値を用いて同時生起行列を求めると、図１２では粗いテクスチャ特徴が抽出され、図１３では細かいテクスチャ特徴が抽出される。また、図１３において、ｒ＝３とすると、干渉が発生し、原画像に存在しないテクスチャ特徴が同時生起行列に反映される問題がある。
【００１３】
このように、上記の従来の同時生起行列を用いたデジタル画像からのテクスチャ特徴の抽出では、抽出されるテクスチャ特徴は、対象画像自体の性質と選択されたｒの値とに依存するので、同じｒの値を用いて異なる画像の種々のテクスチャ特徴を抽出することが困難であるという問題点がある。また、抽出される特徴は画像とｒの値との組合せによって変わり得るので、異なる画像間でのテクスチャ特徴量を巧く比較できないという問題点がある。
【００１４】
したがって、本発明は、上記従来技術の問題点に鑑みて、ｒの値とは無関係に、所望の粗さのテクスチャ特徴を抽出することができるテクスチャ特徴量の抽出方法及び装置の提供を目的とする。
また、テクスチャ画像から同時生起行列を用いてテクスチャ特徴量を抽出する場合、画像中のすべてのピクセルから同時生起行列を計算するには時間がかかる。したがって、本発明の更なる目的は、同時生起行列の計算時間が短縮化される上記のタイプの方法及び装置の提供を目的とする。
【００１５】
また、本発明は、テクスチャ画像自体の性質や、同時生起行列のパラメータの設定値に関わりなく、同時生起行列を用いて抽出されたテクスチャ特徴量を異なる画像間で比較する方法及び装置の提供を目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記本発明の目的を達成するため、請求項１に係る発明は、各画素の階調度が与えられたデジタル階調画像から同時生起行列を用いて画像のテクスチャ特徴量を抽出し、異なるデジタル階調画像ごとのテクスチャ特徴量を比較する方法において、所定の画像サイズに変換された画像から同時生起行列を求めることにより、目的の粗さに応じたテクスチャ特徴を抽出することを可能にさせる。更に、請求項１に係る発明は、異なるデジタル階調画像間のテクスチャ特徴を比較するため、異なるデジタル階調画像のテクスチャ特徴量を複数の画像サイズに関して取得し、異なるデジタル階調画像ごとにすべての画像サイズに関して画像間のテクスチャ特徴量を比較することにより、異なるデジタル階調画像ごとのテクスチャ特徴量を算出するための画像サイズを決定し、取得した複数の画像サイズに関してのテクスチャ特徴量のうち、決定された画像サイズに対応する、異なるデジタル階調画像ごとのテクスチャ特徴量を比較することにより、粗さの異なるテクスチャ特徴同士の比較を実現する。
【００１７】
上記本発明の更なる目的を達成するため、請求項２に係る発明は、画像から同時生起行列を計算する時間が短縮されるように、テクスチャ特徴の抽出に必要な画像領域のサイズが予めわかっている場合に、デジタル画像の一部の画像領域を抽出し、抽出された一部の画像領域だけに対し画像サイズの変換と同時生起行列の計算とを行う。
【００１８】
請求項３に係る発明は、画像から同時生起行列を計算する時間が短縮されるように、テクスチャ特徴の抽出に必要な画像領域のサイズが予めわかっている場合に、デジタル画像のサイズを変更した後、サイズが変更された画像の一部の画像領域を抽出し、抽出された画像領域だけに対し同時生起行列の計算を行う。
また、本願発明では、特に、テクスチャ特徴の抽出に有効な画像サイズ変換の方法が開示される。
【００１９】
請求項４に係る発明は、デジタル階調画像を所望のテクスチャ特徴の粗さに応じて定められた画像サイズに対応した数の局所画像領域に分割し、分割された局所画像領域毎に代表階調度を選択することによって、デジタル階調画像のサイズを変換する。請求項５乃至７に係る発明は、有効な画像サイズ変換を実現するための代表階調度の選択方法に関する。
【００２０】
請求項５に係る発明は、局所画像領域でのサンプリングを利用するという考えに基づいて、局所画像領域から特定の画素をサンプリングし、その画素の階調度を代表階調度として選択する。
請求項６に係る発明は、局所画像領域の平均階調度を利用するという考えに基づいて、この平均階調度を代表階調度として選択する。
【００２１】
請求項７に係る発明は、局所画像領域の最大頻度階調度を利用するという考えに基づいて、局所画像領域内で最頻出する階調度又は頻出する階調度付近の階調度を代表階調度として選択する。
【００２２】
【発明の実施の形態】
図１は、デジタル階調画像から同時生起行列を用いて画像のテクスチャ特徴を表すテクスチャ特徴量を抽出する本発明の第１実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置の構成図である。テクスチャ特徴量抽出装置２は、デジタル階調画像が供給され、供給された画像を格納する画像メモリ１０、所望の画像サイズを記憶する画像サイズ記憶部２０と、画像メモリ１０に記憶された画像のサイズを画像サイズ記憶部２０に記憶された所望の画像サイズに変換し、サイズ変換後の画像を画像メモリ１０に格納する画像サイズ変換部３０を有する。また、テクスチャ特徴量抽出装置２は、サイズ変換後の画像から同時生起行列を計算する同時生起行列計算部４０と、計算された同時生起行列からテクスチャ特徴量を計算する特徴量演算部５０とを有する。
【００２３】
図２は、本発明の第１実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置２の動作フローチャートである。同図に示すように、テクスチャ特徴量抽出装置２は、外部機器或いは記憶媒体などから、それぞれに適合したインタフェース部（図示しない）を介して、画像メモリ１０にデジタル階調画像を入力し（ステップ２）、例えば、ユーザからキーボード、マウス、及び、ディスプレイ等を備えたユーザ端末（図示しない）等を介して画像サイズを画像サイズ記憶部２０に入力する（ステップ４）。次に、画像サイズ変換部３０は、画像メモリ１０からデジタル階調画像を読み出し、画像サイズ記憶部２０から変換後の画像サイズを読み出し、例えば、局部領域毎に代表階調度を選択することにより、デジタル階調画像のサイズを指定された画像サイズに変換し、サイズ変換後の画像を画像メモリ１０に再度格納する（ステップ６）。次に、同時生起行列計算部４０は、画像メモリ１０からサイズ変換後のデジタル階調画像を読み出し、一般的に知られた計算法に基づいて同時生起行列を計算する（ステップ８）。計算された同時生起行列は、必要に応じてメモリに記憶される。最後に、特徴量演算部５０は、同時生起行列演算部４０で計算された同時生起行列を利用して、例えば、２次モーメント、コントラスト、相関、分散などの幾つかの統計量を計算し、テクスチャ特徴を表すテクスチャ特徴量として後段の処理のため出力し、或いは、必要に応じてメモリに記憶する（ステップ１０）。以上の動作によって、本発明の第１実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置２は、デジタル階調画像から、目的の粗さに応じたテクスチャ特徴量を抽出する。
【００２４】
図３は、本発明の第２実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置２の構成図である。第２実施例のテクスチャ特徴量抽出装置２は、第１実施例の装置と比較するに、画像メモリ１０に記憶された画像から一部の画像領域を取り出し、取り出された一部の画像を画像メモリ１０に記憶させる画像領域抽出部６０を更に有する。このような構成により、本発明の第２実施例のテクスチャ特徴量抽出装置２は、テクスチャ特徴の抽出に必要な画像領域のサイズが予めわかっている場合に  、デジタル画像の一部の画像領域を抽出し、抽出された一部の画像領域だけに対し画像サイズの変換と同時生起行列の計算とを行うことにより、画像から同時生起行列を計算する時間を高速化できるようになる。
【００２５】
画像サイズ変換部３０は、デジタル階調画像を指定された画像サイズに対応した数の局所画像領域に分割する部分と、上記分割された各局所画像領域毎に代表階調度を選択する部分とにより構成してもよい。
図４は、本発明の第３実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置２の構成図である。第３実施例の装置では、異なるデジタル階調画像間のテクスチャ特徴を比較するため、第１実施例又は第２実施例に記載されたように各画像の所望の粗さに応じたテクスチャ特徴量を種々の画像サイズに関して取得した後、各テクスチャ特徴量毎にすべての画像サイズに関して画像間のテクスチャ特徴量を比較することにより、粗さの異なるテクスチャ特徴同士の比較を行う。そのため、本発明の第３実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置２は、デジタル階調画像の識別する情報、デジタル階調画像が変換された後の画像サイズ、及び、画像サイズを変換された画像に基づいて計算されたテクスチャ特徴量の組を関連付けて記憶する特徴量記憶部７０と、指定されたデジタル階調画像の種別と、画像サイズの種別と、テクスチャ特徴量の種別とについて、特徴量記憶部７０に記憶されたテクスチャ特徴量を比較する特徴量比較部８０とを更に含む。
【００２６】
次に、上記本発明の第１実施例乃至第３実施例のより具体的な構成である第４実施例乃至第６実施について説明する。
図５は、第１実施例に対応した本発明の第４実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置の構成図である。このテクスチャ特徴量抽出装置は、画像及び画像サイズを入力として入力部４に受け、テクスチャ特徴量及び画像サイズを出力部５から出力とする。第４実施例のテクスチャ特徴量抽出装置は、画像サイズ記憶部８１、画像記憶部８２、画像サイズ変換部８３、画像記憶部８４、同時生起行列演算部８５、同時生起行列記憶部８６、及び、特徴量演算部８７とを有する。
【００２７】
画像サイズ記憶部８１は、入力部４から変換する画素サイズの値を表す信号１００を受け、格納する。変換する画像サイズの値は、ユーザが任意に設定できる。画像サイズを変換する際に拡大変換を行うと、デジタル原画像のテクスチャとは異なるテクスチャを生成するので好ましくない。縮小変換であれば、このような異なるテクスチャの生成を回避することも可能であるので、以下では、縮小変換の場合について考える。また、サイズ変換の際に、正方形などの形に画一的に画像サイズを変換するよりも、画像の縦横比（アスペクト比）を維持して保存する方がテクスチャの特徴を残すことができる。デジタルカメラによって撮影されたデジタル画像を対象とすると、そのサイズは一般に２４０ピクセル×１８０ピクセル以上である。そこで、２００ピクセル×２００ピクセルに収まる最大のサイズであり、かつ、縦横比を維持したサイズ、１００ピクセル×１００ピクセルに収まる最大のサイズであり、かつ、縦横比を維持したサイズ、５０ピクセル×５０ピクセルに収まる最大のサイズであり、かつ、縦横比を維持したサイズ等の画像からテクスチャ特徴を抽出する。
【００２８】
画像記憶部８２は、入力部４からの画像信号１０１を格納する。同時生起行列を用いたテクスチャ特徴量は、各ピクセルの濃度又は階調度を必要とするので、カラー画像は、予め各色のプレーン毎にグレースケール画像に変換する。
画像サイズ変換部８３は、画像サイズ記憶部８１から信号１００を受け、画像記憶部８２から信号１０１を読み込み、画像のサイズを変換して、新たな画像信号１０２を出力する。画像のサイズ変換の方法としては、デジタル階調画像を画像サイズに対応した数の局所画像領域に分割し、分割された各局所画像領域毎に代表階調度を選択する方法を用いることができる。このとき、代表階調度として、例えば、局所画像領域毎にサンプリングされた画素の階調度、局所画像領域毎の平均階調度、又は、局所画像領域毎の最大頻度階調度を利用することができる。勿論、これら以外の方法によって画像のサイズを変換しても構わない。
【００２９】
画像の縮小変換は、一般的に、Ｗピクセル×Ｈピクセルの画像を１ピクセル×１ピクセルに縮小する変換の繰り返しによって実現できる。図６は、画像サイズ変換の説明図である。同図の例では、８ピクセル×６ピクセルの画像を２ピクセル×２ピクセルに縮小する場合、原画像のグレーの部分をＷ＝４、Ｈ＝３と考えると、４ピクセル×３ピクセルの画像を１ピクセル×１ピクセルに変換する操作を４回繰り返せばよい。
【００３０】
代表階調度として所画像領域毎にサンプリングされた画素の階調度を選択する場合には、Ｗピクセル×Ｈピクセル中の一定の位置にある１ピクセルを選択し、１ピクセル×１ピクセルに割り当てる。１サイズのみで特徴を抽出する場合には、原画像のテクスチャ特徴と同時にサイズ変換後の画像のテクスチャ特徴の抽出が可能である。
【００３１】
代表階調度として局所画像領域毎の平均階調度を選択する場合、Ｗピクセル×Ｈピクセルの中の平均濃度を求め、その濃度を１ピクセル×１ピクセルに割り当てる。この方法は、上記の３通りのサイズの例の中では、特に、５０ピクセル×５０ピクセルに収まるサイズの場合のように、粗いテクスチャ特徴の抽出の際に有効である。
【００３２】
代表階調度として局所画像領域毎の最大頻度階調度を選択する場合、Ｗピクセル×Ｈピクセル中の最大頻度の濃度を１ピクセル×１ピクセルに割り当てる。これは、上記の３通りのサイズの例の中では、特に、２００ピクセル×２００ピクセルに収まるサイズの場合のように、比較的細かいテクスチャ特徴の抽出時に有効である。
【００３３】
画像記憶部８４は、画像サイズ変換部８３から出力された信号１０２を格納する。同時生起行列演算部８５は、画像記憶部８４から信号１０２を読み込み、同時生起行列を計算し、同時生起行列を信号１０３として出力する。同時生起行列記憶部８６は、同時生起行列演算部８５から出力された信号１０３を格納する。特徴量演算部８７は、同時生起行列記憶部８６に格納された信号１０３を読み込み、特徴量を計算し、特徴量の値を信号１０４として出力部に供給する。
【００３４】
図７は、第２実施例に対応した本発明の第５実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置の構成図である。このテクスチャ特徴量抽出装置は、画像及び画像サイズを入力として入力部４に受け、テクスチャ特徴量及び画像サイズを出力部５から出力とする。第４実施例のテクスチャ特徴量抽出装置は、画像サイズ記憶部８１、画像記憶部８２、画像領域抽出部８８、画像記憶部８９、画像サイズ変換部８３、画像記憶部８４、同時生起行列演算部８５、同時生起行列記憶部８６、及び、特徴量演算部８７とを有する。
【００３５】
画像サイズ記憶部８１は、入力部４から変換する画素サイズの値を表す信号１００を受け、格納する。画像記憶部８２は、入力部４からの画像信号１０１を格納する。
画像領域抽出部８８は、画像サイズ記憶部８１から信号１００を読み込み、画像記憶部８２から信号１０１を読み込み、画像の一部分を抽出し、画像信号を信号１０５として出力する。ここで、画像の一部分とは、テクスチャ特徴を抽出するのに十分な画像領域である。たとえば、画像領域中に、１０ピクセルを１周期とするテクスチャが５周期あれば、同時生起行列からテクスチャ特徴量を抽出できる場合を想定すると、必要な画像領域のサイズは、５０ピクセル×５０ピクセルである。図８は、本発明の第５実施例よる画像領域抽出の説明図である。
同時生起行列を用いたテクスチャ特徴量は、各ピクセルの濃度又は階調度を必要とするので、カラー画像は、予め各色のプレーン毎にグレースケール画像に変換する。
【００３６】
画像サイズ変換部８３は、画像サイズ記憶部８１から信号１００を受け、画像記憶部８２から信号１０１を読み込み、画像のサイズを変換して、新たな画像信号１０２を出力する。画像のサイズ変換の方法としては、デジタル階調画像を画像サイズに対応した数の局所画像領域に分割し、分割された各局所画像領域毎に代表階調度を選択する方法を用いることができる。このとき、代表階調度として、例えば、局所画像領域毎にサンプリングされた画素の階調度、局所画像領域毎の平均階調度、又は、局所画像領域毎の最大頻度階調度を利用することができる。勿論、これら以外の方法によって画像のサイズを変換しても構わない。
【００３７】
画像の縮小変換は、一般的に、Ｗピクセル×Ｈピクセルの画像を１ピクセル×１ピクセルに縮小する変換の繰り返しによって実現できる。図６は、画像サイズ変換の説明図である。同図の例では、８ピクセル×６ピクセルの画像を２ピクセル×２ピクセルに縮小する場合、原画像のグレーの部分をＷ＝４、Ｈ＝３と考えると、４ピクセル×３ピクセルの画像を１ピクセル×１ピクセルに変換する操作を４回繰り返せばよい。
【００３８】
代表階調度として所画像領域毎にサンプリングされた画素の階調度を選択する場合には、Ｗピクセル×Ｈピクセル中の一定の位置にある１ピクセルを選択し、１ピクセル×１ピクセルに割り当てる。１サイズのみで特徴を抽出する場合には、原画像のテクスチャ特徴と同時にサイズ変換後の画像のテクスチャ特徴の抽出が可能である。
【００３９】
代表階調度として局所画像領域毎の平均階調度を選択する場合、Ｗピクセル×Ｈピクセルの中の平均濃度を求め、その濃度を１ピクセル×１ピクセルに割り当てる。この方法は、上記の３通りのサイズの例の中では、特に、５０ピクセル×５０ピクセルに収まるサイズの場合のように、粗いテクスチャ特徴の抽出の際に有効である。
【００４０】
代表階調度として局所画像領域毎の最大頻度階調度を選択する場合、Ｗピクセル×Ｈピクセル中の最大頻度の濃度を１ピクセル×１ピクセルに割り当てる。これは、上記の３通りのサイズの例の中では、特に、２００ピクセル×２００ピクセルに収まるサイズの場合のように、比較的細かいテクスチャ特徴の抽出時に有効である。
【００４１】
画像記憶部８４は、画像サイズ変換部８３から出力された信号１０２を格納する。同時生起行列演算部８５は、画像記憶部８４から信号１０２を読み込み、同時生起行列を計算し、同時生起行列を信号１０３として出力する。同時生起行列記憶部８６は、同時生起行列演算部８５から出力された信号１０３を格納する。特徴量演算部８７は、同時生起行列記憶部８６に格納された信号１０３を読み込み、特徴量を計算し、特徴量の値を信号１０４として出力部に供給する。
【００４２】
図８は、第５実施例による画像領域抽出の説明図である。同図によれば、１０００ピクセル×１０００ピクセルの原画像（同図の（ａ））から、２００ピクセル×２００ピクセル（同図の（ｂ））に画像サイズを変更して、テクスチャ特徴を抽出しようとするとき、１０００ピクセル×１０００ピクセルの原画像の中で特徴抽出に必要な画像領域は２５０ピクセル×２５０ピクセル（グレーの部分）である。
【００４３】
画像記憶部８９は、画像領域抽出部８８から出力された画像信号１０５を格納する。画像サイズ変換部８３は、画像サイズ記憶部８１からの信号１００と、画像記憶部８９からの信号１０５とを読み込み、画像のサイズを変換し、変換後の画像の画像信号１０２を出力する。画像記憶部８４は、画像サイズ変換部８３から出力された信号１０２を格納する。これ以降の動作は、第４実施例の場合と同様である。
【００４４】
図９は、テクスチャ特徴量を入力として入力部４に受け、２つのテクスチャ特徴間の距離を出力として出力部５から発生する本発明の第６実施例によるテクスチャ特徴量比較装置の構成図である。テクスチャ特徴量抽出装置は、特徴量記憶部９０と、画像サイズ決定部９１と、画像サイズ記憶部９２と、特徴量選択部９３と、特徴量記憶部９４と、特徴量比較演算部９５とを含む。
【００４５】
特徴量記憶部９０は、入力部から出力されたテクスチャ特徴量を表す信号１１０を格納する。ここで、信号１１０は、一つ、或いは、異なる画像サイズで抽出された複数のテクスチャ特徴量を含むことが可能である。すべてのテクスチャ特徴量は、その特徴量が抽出されたときの画像サイズを識別できる。そのため、たとえば、各特徴量毎に抽出されたときの画像サイズの値へのポインタをもつ。
【００４６】
画像サイズ決定部９１は、比較するべき特徴量が抽出されたときの画像サイズを決定し、画像サイズの値として信号１１１を出力する。例えば、画像サイズが５０ピクセル×５０ピクセルと、１００ピクセル×１００ピクセルと、２００ピクセル×２００ピクセルの３種類の画像から抽出した特徴量をデータとして保有するデータベースが存在するならば、二つの特徴量毎に３通りのサイズがあるので、併せて３×３＝９通りのサイズと特徴量の組合せについて総当たり的に比較が行われる。
【００４７】
画像サイズ記憶部９２は、画像サイズ決定部９１から出力された信号１１１を格納する。特徴量選択部９３は、特徴量記憶部９０から出力された信号１１０と、画像サイズ記憶部９２から出力された信号１１１とを読み込み、信号１１１で表される画像サイズを用いて抽出された特徴量を信号１１０から選択し、信号１１２で表されるテクスチャ特徴量を出力する。信号１１１で表された画像サイズに対応する特徴量が信号１１０に存在しない場合には、存在しない旨を識別できる特徴量として出力すればよい。例えば、特徴量がすべて正の数であるならば、信号１１２として−１を出力することにより、特徴量が存在しないことを表すことができる。特徴量記憶部９４は、特徴量選択部９３から出力された信号１１２を格納する。
【００４８】
上記の動作は、例えば、別のサイズに対するテクスチャ特徴量信号１２０、画像サイズ信号１２１及び選択された特徴量を表す信号１２２に対しても行われる。最後に、特徴量比較部９５は、特徴量記憶部９４から、信号１１２及び１２２を読み込み、その特徴量の比較を行い、比較結果を信号１１３として出力部５へ送出する。比較演算の例として、二つの特徴量の差の２乗などが行われる。比較用の信号１１２或いは１２２に特徴量が存在しない旨を示す値が設定されていた場合には、比較が行われなかったことを識別できる値、例えば、−１を出力部５に送出する。
【００４９】
また、本発明によるテクスチャ特徴量抽出装置の構成は、上記の実施例で説明された例に限定されることなく、テクスチャ特徴量抽出装置の各々の構成要件をソフトウェア（プログラム）で構築し、ディスク装置等に記録しておき、必要に応じてコンピュータにインストールしてテクスチャ特徴量抽出を行うことも可能である。さらに、構築されたプログラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記録媒体に格納し、このようなテクスチャ特徴量抽出装置を用いる場面で汎用的に使用することも可能である。
【００５０】
図１０は本発明によるテクスチャ特徴量抽出処理を実施するシステムの構成図である。テクスチャ特徴量抽出処理の各ステップをコンピュータに実行させるプログラムは、例えば、記録媒体２０６からドライブ２０５を用いて読み込まれ、バス２０９を介してメモリ２０２に直接ロードされ、ＣＰＵ２０１で実行される。或いは、プログラムは、補助記憶装置２０７に一旦記憶され、必要に応じてメモリ２０２にロードされてＣＰＵ２０１により実行される。テクスチャ特徴量抽出処理をされるべき元のデジタル階調画像は、例えば、通信ポート２０８を介して外部の画像処理装置から受信され、メモリ２０２に直接的に読み込まれて処理され、或いは、補助記憶装置２０７に一旦保存された後、必要に応じてメモリに読み込まれて処理される。テクスチャ特徴量抽出処理によって得られた出力情報は、ディスプレイ装置２０３又はプリンタ装置２０４によって出力され、或いは、補助記憶装置２０７に記憶される。
【００５１】
本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内で種々変更・応用が可能である。
【００５２】
【発明の効果】
本発明のテクスチャ特徴量を抽出し、異なるデジタル階調画像ごとのテクスチャ特徴量を比較する方法及び装置によれば、同時生起行列を用いたデジタル画像からのテクスチャ特徴の抽出において、画像サイズの変換を行っているので、目的の粗さに応じたテクスチャ特徴を抽出することができる。また、テクスチャ特徴量抽出に必要な画像領域を抽出すること、又は、サイズ変換後にテクスチャ特徴量抽出に必要となる画像領域を抽出することにより、従来よりも高速にテクスチャ特徴量を抽出できるようになる。
【００５３】
また、局所画像領域でのサンプリングを利用した画像サイズ変換を行うことにより、粗いテクスチャ特徴量を抽出することができる。
また、局所画像領域の平均濃度を利用した画像サイズ変換を行うことにより、粗いテクスチャ特徴量を抽出することができる。
また、局所画像領域の最大頻度濃度を利用した画像サイズ変換を行うことにより、比較的細かいテクスチャ特徴量を抽出することができる。
【００５４】
さらに、本発明に従って出力されたテクスチャ特徴量を比較することによって、粗さの異なるテクスチャの特徴同士を比較できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置の構成図である。
【図２】本発明の第１実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置の動作フローチャートである。
【図３】本発明の第２実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置の構成図である。
【図４】本発明の第３実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置の構成図である。
【図５】本発明の第４実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置の構成図である。
【図６】画像サイズ変換の説明図である。
【図７】本発明の第５実施例によるテクスチャ特徴量抽出装置の構成図である。
【図８】本発明の第５実施例による画像領域抽出の説明図である。
【図９】本発明の第６実施例によるテクスチャ特徴量比較装置の構成図である。
【図１０】テクスチャ特徴量抽出システムの構成図である。
【図１１】同時生起行列の説明図である。
【図１２】３階調の濃度で構成されるテクスチャ画像の例の説明図である。
【図１３】３階調の濃度で構成されるテクスチャ画像の他の例の説明図である。
【符号の説明】
２    テクスチャ特徴量抽出装置
１０    画像メモリ
２０    画像サイズ記憶部
３０    画像サイズ変換部
４０    同時生起行列計算部
５０    特徴量演算部
６０    画像領域抽出部
７０    特徴量記憶部
８０    特徴量比較部
【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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