(57)【要約】【課題】  意匠の類否判定の基礎とすべき対象物の画像領域を精度よく特定することが出来る画像解析装置を提供する。【解決手段】  画像解析装置１００は、第１の点Ｐを中心とした回転対称性を有する指定画像領域Ｈを含む元画像Ｉｍ１、Ｉｍ２を、参照画像Ｉｍ２（ｊ）に対して相対的に動かすことにより、各相対的な位置における相関値ｃｉｍ（ｊ）を算出し、相関値ｃｉｍ（ｊ）が最高となる回転量θ（ｊ）及びベクトルｖ（ｊ）に基づいて、幾何学モデルに従って、元画像Ｉｍ１、Ｉｍ２の第１の点Ｐの位置を検出する第１の点検出部１１２と、第１の点Ｐの位置と元画像Ｉｍ１、Ｉｍ２の画素の輝度値の分布とに基づいて、指定画像領域Ｈの元画像Ｉｍ１、Ｉｍ２上の存在範囲を特定する領域特定部１１３とを備える。【選択図】図１７
2016103215.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の点を中心とした回転対称性を有する指定画像領域を含む元画像を、前記元画像を前記元画像上の第２の点を中心として回転させた参照画像に対して相対的に動かすことにより、各相対的な位置における前記元画像と前記参照画像との相関値を算出し、
前記相関値が最高となる前記元画像と前記参照画像との相対的な位置における前記参照画像の前記第２の点回りの回転量及び前記元画像の第２の点と前記参照画像の第２の点とのずれを示すベクトルに基づいて、前記元画像における前記第１の点と第２の点の相対的な位置関係を示す幾何学モデルに従って、前記元画像の第１の点の位置を検出する第１の点検出部と、
前記検出された第１の点の位置と前記元画像の画素の輝度値の前記元画像における分布とに基づいて、前記指定画像領域の前記元画像上の存在範囲を特定する領域特定部とを備えることを特徴とする画像解析装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像解析装置において、
前記第１の点と前記指定画像領域の存在範囲とに基づいて、前記第１の点の位置を原点とし、前記指定画像領域における径方向に対応する軸を第１軸とし、前記指定画像領域における周方向に対応し、かつ、前記第１軸に直交する軸を第２軸とする前記指定画像領域の極座標展開画像を作成する画像作成部と、
前記極座標展開画像を解析することにより、前記極座標展開画像に含まれる特徴情報を取得する特徴情報取得部とを備えることを特徴とする画像解析装置。
【請求項３】
請求項２記載の画像解析装置において、
前記画像作成部は、前記元画像のエッジ画像を作成し、当該エッジ画像の第１の点を原点とした当該エッジ画像の極座標展開画像を作成することにより前記指定画像領域の前記極座標展開画像を作成するように構成され、
前記特徴情報取得部は、エッジ線で区画される複数のセグメントに前記極座標展開画像の各ピクセルを分割するセグメント分割部と、
前記極座標展開画像に含まれる前記各セグメントの形状と前記極座標展開画像の前記第２軸方向における反転画像に含まれる前記各セグメントの形状とを対比することにより、各セグメントが前記第１軸に平行ないずれかの直線に対して線対称であるか否かを判定する線対称性判定部を備えることを特徴とする画像解析装置。
【請求項４】
請求項２又は３記載の画像解析装置において、
前記画像作成部は、前記元画像のエッジ画像を作成し、当該エッジ画像の第１の点を原点とした当該エッジ画像の極座標展開画像を作成することにより前記指定画像領域の前記極座標展開画像を作成するように構成され、
前記特徴情報取得部は、エッジ線で区画される複数のセグメントに前記極座標展開画像の各ピクセルを分割するセグメント分割部と、形状が類似した複数のセグメントを１のクラスタに分類するクラスタリング部と、各クラスタに所属し、かつ、前記第２軸方向において隣接するセグメント間の前記第２軸方向の前記極座標展開画像における距離を取得する距離取得部を備えることを特徴とする画像解析装置。
【請求項５】
請求項４記載の画像解析装置において、
前記特徴情報取得部は、
前記指定画像領域が複数以上の指定数回の回転対称性を有すると仮定した場合において、前記各クラスタに所属し、かつ、第２軸方向において隣接するセグメント間の前記第２軸方向の前記指定数から定まる理論的な距離と前記距離取得部により取得された前記隣接するセグメント間の前記第２軸方向の実際の距離との差分であるずれ量を算出し、
当該１のクラスタに対するずれ量の合計値が所定の閾値以下となる場合において、前記指定画像領域が前記指定数回の回転対称性を有すると推定する回転対称性推定部を備えることを特徴とする画像解析装置。
【請求項６】
請求項５記載の画像解析装置において、
回転対称性推定部は、
前記指定数から定まる単位距離に１以上の整数を掛け合わせた試験距離の夫々に対し、前記指定数に対する前記各クラスタに所属する前記隣接するセグメントのずれ量を算出し、
当該ずれ量のうち、最小のずれ量となる前記試験距離について、前記掛け合わせた整数から１を引いた数を前記セグメントの欠損数として算出し、
前記最小のずれ量の１のクラスタにおける合計値が前記閾値以下となり、かつ、１のクラスタにおける欠損数の合計値が最小となる場合において、前記指定画像領域が、前記指定数回の回転対称性を有すると推定するように構成されていることを特徴とする画像解析装置。
【請求項７】
第１の画像に含まれる第１の指定画像領域と第２の画像に含まれる第２の指定画像領域との類似度のスコアリングを行うことにより、当該２つの画像に含まれる意匠の類否を判定する装置であって、
請求項１〜６のいずれか１項記載の画像解析装置と、
前記第１の画像を前記画像解析装置により解析することにより取得した前記第１の画像に含まれる前記第１の指定画像領域の特徴情報と、前記第２の画像を前記画像解析装置により解析することにより取得した前記第２の画像に含まれる前記第２の指定画像領域の特徴情報とに基づいてスコアリングを行うスコアリング部を備えることを特徴とする意匠類否判定装置。
【請求項８】
請求項７記載の意匠類否判定装置において、
質問画像の指定を受け付ける質問画像指定手段と、
複数の比較画像の特徴情報を記憶する記憶手段とを備え、
前記スコアリング部は、前記指定された質問画像を前記第１の画像とし、前記複数の比較画像の夫々を前記第２の画像としてスコアリングを行うことにより、前記比較画像の夫々のスコアを算出し、当該比較画像のスコアをソートすることにより、前記質問画像に類似する意匠を含む画像のランキングであるランキングリストを作成するように構成されていることを特徴とする意匠類否判定装置。
【請求項９】
情報を記憶する記憶手段を備えるコンピュータが実行する方法であって、
第１の点を中心とした回転対称性を有する指定画像領域を含む元画像を、前記元画像を前記元画像上の第２の点を中心として回転させた参照画像に対して相対的に動かすことにより、各相対的な位置における前記元画像と前記参照画像との相関値を算出する相関値算出ステップと、
前記相関値が最高となる前記元画像と前記参照画像との相対的な位置における前記参照画像の前記第２の点回りの回転量及び前記元画像の第２の点と前記参照画像の第２の点とのずれを示すベクトルに基づいて、前記元画像における前記第１の点と第２の点の相対的な位置関係を示す幾何学モデルに従って、前記元画像の第１の点の位置を検出する第１の点検出ステップと、
前記検出された第１の点の位置と前記元画像の画素の輝度値の前記元画像における分布とに基づいて、前記指定画像領域の前記元画像上の存在範囲を特定する領域特定ステップと、
前記第１の点と前記指定画像領域の存在範囲とに基づいて、前記第１の点の位置を原点とする前記指定画像領域の極座標展開画像を作成する画像作成ステップと、
前記極座標展開画像を解析することにより、前記極座標展開画像に含まれる特徴情報を取得する特徴情報取得ステップと、
前記特徴情報取得ステップで得られた特徴情報を、前記元画像と関連付けて前記記憶手段に記憶することにより、画像特徴情報データベースを作成することを特徴とする画像特徴情報データーベース作成方法。
【請求項１０】
コンピュータが、第１の画像に含まれる第１の指定画像領域と第２の画像に含まれる第２の指定画像領域との類似度のスコアリングを行うことにより、当該２つの画像に含まれる意匠の類否を判定する方法であって、
前記第１の画像及び第２の画像の夫々に対し、
第１の点を中心とした回転対称性を有する指定画像領域を含む元画像を、前記元画像を前記元画像上の第２の点を中心として回転させた参照画像に対して相対的に動かすことにより、各相対的な位置における前記元画像と前記参照画像との相関値を算出する相関値算出ステップと、
前記相関値が最高となる前記元画像と前記参照画像との相対的な位置における前記参照画像の前記第２の点回りの回転量及び前記元画像の第２の点と前記参照画像の第２の点とのずれを示すベクトルに基づいて、前記元画像における前記第１の点と第２の点の相対的な位置関係を示す幾何学モデルに従って、前記元画像の第１の点の位置を検出する第１の点検出ステップと、
前記検出された第１の点の位置と前記元画像の画素の輝度値の前記元画像における分布とに基づいて、前記指定画像領域の前記元画像上の存在範囲を特定する領域特定ステップと、
前記第１の点と前記指定画像領域の存在範囲とに基づいて、前記第１の点の位置を原点とする前記指定画像領域の極座標展開画像を作成する極座標展開画像作成ステップと、
前記極座標展開画像を解析することにより、前記極座標展開画像に含まれる特徴情報を取得する特徴情報取得ステップとを実行したのち、
前記特徴情報取得ステップで取得された、前記第１の画像に含まれる前記第１の指定画像領域の特徴情報と、前記第２の画像に含まれる前記第２の指定画像領域の特徴情報とに基づいてスコアリングを行うスコアリングステップとを含むことを特徴とする意匠類否判定方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の意匠類否判定方法において、
前記コンピュータは、質問画像の指定を受け付ける質問画像指定手段と、複数の比較画像の特徴情報を記憶する記憶手段とを備え、
前記方法は、
前記質問画像を前記第１の画像とし、前記複数の比較画像の夫々を前記第２の画像として前記スコアリングステップによるスコアリングを行うことにより、前記比較画像の夫々のスコアを算出する比較画像スコアリングステップと、
当該比較画像のスコアをソートすることにより、質問画像に類似する意匠を含む画像のランキングであるランキングリストを作成するランキングリスト作成ステップとを含むように構成されている意匠類否判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像解析装置、画像特徴情報データベース作成方法並びに意匠類否判定装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ホイール等の回転対称性を有する物品の開発段階で、当該物品のデザインに類似した既存の登録意匠の有無の調査が行われている。しかし、外国も合わせると膨大な数に上る登録意匠の調査には、多くの時間がかかってしまうおそれがある。このため、開発中のデザインと類似した登録意匠を精度よく検索するため、登録公報等の画像に含まれる意匠の類否を精度よく判定できる装置が求められている。
【０００３】
画像間の類似度を判定することにより、類似した画像を検索する装置として、特許文献１には、２つの画像のグレースケールテクスチャー画像から、各画素の輝度値の自己相関係数と、各画素の輝度値の画像上の各領域における分布の周期性に関する周期性特徴情報と、各画素の輝度値の画像上の各領域における統計的な分布に関する統計的特徴情報とに基づき、画像間の類似度を判定する装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−２０７２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の技術は、画像間の類否判定にとどまるため、当該技術が意匠の類否判定に用いられても、意匠の類否判定の基礎とすべき物体（以下、適宜「対象物」という。）が存在する画像領域とは異なる画像領域が画像に含まれている場合、画像間の類否判定結果をそのまま意匠の類否判定結果に反映させると、当該判定精度の低下を招来する可能性がある。
【０００６】
そこで、本発明は、意匠の類否判定の基礎とすべき回転対称性を有する物体（対象物）の画像領域を精度よく特定することが出来る画像解析装置、対象物の画像領域の特徴情報法を記憶する画像特徴情報データベースの作成方法並びに当該画像解析装置を用いて意匠の類否を精度よく判定する意匠類否判定装置及び方法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】
【０００７】
本発明の画像解析装置は、
第１の点を中心とした回転対称性を有する指定画像領域を含む元画像を、前記元画像を前記元画像上の第２の点を中心として回転させた参照画像に対して相対的に動かすことにより、各相対的な位置における前記元画像と前記参照画像との相関値を算出し、
前記相関値が最高となる前記元画像と前記参照画像との相対的な位置における前記参照画像の前記第２の点回りの回転量及び前記元画像の第２の点と前記参照画像の第２の点とのずれを示すベクトルに基づいて、前記元画像における前記第１の点と第２の点の相対的な位置関係を示す幾何学モデルに従って、前記元画像の第１の点の位置を検出する第１の点検出部と、
前記検出された第１の点の位置と前記元画像の画素の輝度値の前記元画像における分布とに基づいて、前記指定画像領域の前記元画像上の存在範囲を特定する領域特定部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
指定画像領域は第１の点（未知）を中心とする回転対称性を有する。このため、「元画像」と、元画像上の第２の点回りに元画像を回転した結果としての「参照画像」との相関値が最高となった場合、元画像及び参照画像のそれぞれにおける第１の点の位置が一致し、かつ、当該回転量が極座標展開画像の回転対称性に応じた回転量に一致している蓋然性が高い。よって、当該相関値が最高になった状態において、当該回転量と、元画像の第２の点に対する参照画像の第２の点の相対位置を示すベクトルとに基づいて、幾何学的モデルに従って、元画像における第２の点に対する第１の点の相対的な位置が高精度で特定されうる。
【０００９】
また、指定画像領域は回転対称性を有する領域であるから、その回転中心である第１の点と元画像の画素の輝度値の元画像における分布とに基づくことにより、元画像における当該指定画像領域の存在範囲が精度よく特定される。
【００１０】
このように元画像における存在範囲が特定された指定画像領域は、回転対称性を有する意匠が施された物体に相当する画像領域である蓋然性が高いので、意匠の類否判定の基礎とすべき当該物体（対象物）の画像領域が精度よく特定されうる。
【００１１】
本発明の画像解析装置において、前記第１の点と前記指定画像領域の存在範囲とに基づいて、前記第１の点の位置を原点とし、前記指定画像領域における径方向に対応する軸を第１軸とし、前記指定画像領域における周方向に対応し、かつ、前記第１軸に直交する軸を第２軸とする前記指定画像領域の極座標展開画像を作成する画像作成部と、
前記極座標展開画像を解析することにより、前記極座標展開画像に含まれる特徴情報を取得する特徴情報取得部とを備えることが好ましい。
【００１２】
当該構成の画像解析装置によれば、第１の点回りの周方向（極座標展開画像の第２軸）に、指定画像領域の回転対称性に応じた規則性を有する極座標展開画像が作成される。そして、当該極座標展開画像を解析することにより、規則性に由来する極座標展開画像に含まれる特徴情報が高精度で取得される。
【００１３】
当該構成の画像解析装置において、
前記画像作成部は、前記元画像のエッジ画像を作成し、当該エッジ画像の第１の点を原点とした当該エッジ画像の極座標展開画像を作成することにより前記指定画像領域の前記極座標展開画像を作成するように構成され、
前記特徴情報取得部は、エッジ線で区画される複数のセグメントに前記極座標展開画像の各ピクセルを分割するセグメント分割部と、
前記極座標展開画像に含まれる前記各セグメントの形状と前記極座標展開画像の前記第２軸方向における反転画像に含まれる前記各セグメントの形状とを対比することにより、各セグメントが前記第１軸に平行ないずれかの直線に対して線対称であるか否かを判定する線対称性判定部を備える。
【００１４】
第２軸方向の規則性と第１軸方向の線対称性とに鑑みて構成された当該構成の画像解析装置によれば、極座標展開画像と、第１の点を中心とした第２軸方向における反転画像とを対比するという簡易な手法により、極座標展開画像に含まれる各セグメントが線対称か否かという情報が精度よく取得される。
【００１５】
指定画像領域は前述したように対象物に相当する画像領域である蓋然性が高いので、対象物の特徴情報として、対象物が線対称の構成要素を有するか否かという情報が精度よく取得されうる。
【００１６】
これらの画像解析装置において、
前記画像作成部は、前記元画像のエッジ画像を作成し、当該エッジ画像の第１の点を原点とした当該エッジ画像の極座標展開画像を作成することにより前記指定画像領域の前記極座標展開画像を作成するように構成され、
前記特徴情報取得部は、エッジ線で区画される複数のセグメントに前記極座標展開画像の各ピクセルを分割するセグメント分割部と、形状が類似した複数のセグメントを１のクラスタに分類するクラスタリング部と、各クラスタに所属し、かつ、前記第２軸方向において隣接するセグメント間の前記第２軸方向の前記極座標展開画像における距離を取得する距離取得部を備える。
【００１７】
当該構成の画像解析装置によれば、エッジ画像を作成した上で形状に基づいてクラスタリングが行われる。このため、セグメントの第２軸方向の距離が精度よく取得され、ひいては、極座標展開画像の第２軸方向に存在する規則な特徴を示す情報が精度よく取得される。
【００１８】
当該構成の画像解析装置において、
前記特徴情報取得部は、
前記指定画像領域が複数以上の指定数回の回転対称性を有すると仮定した場合において、前記各クラスタに所属し、かつ、第２軸方向において隣接するセグメント間の前記第２軸方向の前記指定数から定まる理論的な距離と前記距離取得部により取得された前記隣接するセグメント間の前記第２軸方向の実際の距離との差分であるずれ量を算出し、
当該１のクラスタに対するずれ量の合計値が所定の閾値以下となる場合において、前記指定画像領域が前記指定数回の回転対称性を有すると推定する回転対称性推定部を備える。
【００１９】
当該構成の画像解析装置によれば、回転対称性と関係が深い隣接セグメント間の理論的な距離と実際の距離との差分に基づいて、指定画像領域の回転対称性が精度よく推定される。
【００２０】
指定画像領域は前述したように対象物に相当する画像領域である蓋然性が高いので、対象物の特徴情報として、対象物の回転対称性がより精度よく推定される。
【００２１】
当該構成の画像解析装置において、
回転対称性推定部は、
前記指定数から定まる単位距離に１以上の整数を掛け合わせた試験距離の夫々に対し、前記指定数に対する前記各クラスタに所属する前記隣接するセグメントのずれ量を算出し、
当該ずれ量のうち、最小のずれ量となる前記試験距離について、前記掛け合わせた整数から１を引いた数を前記セグメントの欠損数として算出し、
前記最小のずれ量の１のクラスタにおける合計値が前記閾値以下となり、かつ、１のクラスタにおける欠損数の合計値が最小となる場合において、前記指定画像領域が、前記指定数回の回転対称性を有すると推定するように構成されている。
【００２２】
当該構成の画像解析装置によれば、セグメントの欠損数を想定した複数の試験距離を用いることにより、欠損セグメントが補完された上でそれぞれのずれ量及び欠損数が求められる。そして、当該ずれ量と欠損数とに基づくことにより、欠損セグメントの存在が適切に考慮されて指定画像領域の回転対称性が推定される。
【００２３】
指定画像領域は前述したように対象物に相当する画像領域である蓋然性が高いので、対象物の特徴情報として、対象物の回転対称性がより精度よく推定される。
【００２４】
本発明の意匠類否判定装置は、第１の画像に含まれる第１の指定画像領域と第２の画像に含まれる第２の指定画像領域との類似度のスコアリングを行うことにより、当該２つの画像に含まれる意匠の類否を判定する装置であって、
本発明の画像解析装置と、
前記第１の画像を前記画像解析装置により解析することにより取得した前記第１の画像に含まれる前記第１の指定画像領域の特徴情報と、前記第２の画像を前記画像解析装置により解析することにより取得した前記第２の画像に含まれる前記第２の指定画像領域の特徴情報とに基づいてスコアリングを行うスコアリング部を備えることを特徴とする。
【００２５】
当該構成の意匠類否判定装置によれば、本発明の画像解析装置により精度よく取得された指定画像領域の特徴情報に基づいてスコアリングが行われるので、２画像間の意匠の類否が精度よく行われうる。
【００２６】
当該構成の意匠類否判定装置において、
質問画像の指定を受け付ける質問画像指定手段と、
複数の比較画像の特徴情報を記憶する記憶手段とを備え、
前記スコアリング部は、前記指定された質問画像を前記第１の画像とし、前記複数の比較画像の夫々を前記第２の画像としてスコアリングを行うことにより、前記比較画像の夫々のスコアを算出し、当該比較画像のスコアをソートすることにより、前記質問画像に類似する意匠を含む画像のランキングであるランキングリストを作成するように構成されている。
【００２７】
当該構成の意匠類否判定装置によれば、指定された質問画像に類似する比較画像の情報がスコアに応じてランキングで表示される。この結果、類似意匠の調査が容易になる。
【００２８】
本発明の画像特徴情報データーベース作成方法は、
情報を記憶する記憶手段を備えるコンピュータが実行する方法であって、
第１の点を中心とした回転対称性を有する指定画像領域を含む元画像を、前記元画像を前記元画像上の第２の点を中心として回転させた参照画像に対して相対的に動かすことにより、各相対的な位置における前記元画像と前記参照画像との相関値を算出する相関値算出ステップと、
前記相関値が最高となる前記元画像と前記参照画像との相対的な位置における前記参照画像の前記第２の点回りの回転量及び前記元画像の第２の点と前記参照画像の第２の点とのずれを示すベクトルに基づいて、前記元画像における前記第１の点と第２の点の相対的な位置関係を示す幾何学モデルに従って、前記元画像の第１の点の位置を検出する第１の点検出ステップと、
前記検出された第１の点の位置と前記元画像の画素の輝度値の前記元画像における分布とに基づいて、前記指定画像領域の前記元画像上の存在範囲を特定する領域特定ステップと、
前記第１の点と前記指定画像領域の存在範囲とに基づいて、前記第１の点の位置を原点とする前記指定画像領域の極座標展開画像を作成する画像作成ステップと、
前記極座標展開画像を解析することにより、前記極座標展開画像に含まれる特徴情報を取得する特徴情報取得ステップと、
前記特徴情報取得ステップで得られた特徴情報を、前記元画像と関連付けて前記記憶手段に記憶することにより、画像特徴情報データベースを作成することを特徴とする。
【００２９】
本発明の意匠類否判定方法は、
コンピュータが、第１の画像に含まれる第１の指定画像領域と第２の画像に含まれる第２の指定画像領域との類似度のスコアリングを行うことにより、当該２つの画像に含まれる意匠の類否を判定する方法であって、
前記第１の画像及び第２の画像の夫々に対し、
第１の点を中心とした回転対称性を有する指定画像領域を含む元画像を、前記元画像を前記元画像上の第２の点を中心として回転させた参照画像に対して相対的に動かすことにより、各相対的な位置における前記元画像と前記参照画像との相関値を算出する相関値算出ステップと、
前記相関値が最高となる前記元画像と前記参照画像との相対的な位置における前記参照画像の前記第２の点回りの回転量及び前記元画像の第２の点と前記参照画像の第２の点とのずれを示すベクトルに基づいて、前記元画像における前記第１の点と第２の点の相対的な位置関係を示す幾何学モデルに従って、前記元画像の第１の点の位置を検出する第１の点検出ステップと、
前記検出された第１の点の位置と前記元画像の画素の輝度値の前記元画像における分布とに基づいて、前記指定画像領域の前記元画像上の存在範囲を特定する領域特定ステップと、
前記第１の点と前記指定画像領域の存在範囲とに基づいて、前記第１の点の位置を原点とする前記指定画像領域の極座標展開画像を作成する極座標展開画像作成ステップと、
前記極座標展開画像を解析することにより、前記極座標展開画像に含まれる特徴情報を取得する特徴情報取得ステップとを実行したのち、
前記特徴情報取得ステップで取得された、前記第１の画像に含まれる前記第１の指定画像領域の特徴情報と、前記第２の画像に含まれる前記第２の指定画像領域の特徴情報とに基づいてスコアリングを行うスコアリングステップとを含むことを特徴とする。
【００３０】
本発明の意匠類否判定方法において、
前記コンピュータは、質問画像の指定を受け付ける質問画像指定手段と、複数の比較画像の特徴情報を記憶する記憶手段とを備え、
前記方法は、
前記質問画像を前記第１の画像とし、前記複数の比較画像の夫々を前記第２の画像として前記スコアリングステップによるスコアリングを行うことにより、前記比較画像の夫々のスコアを算出する比較画像スコアリングステップと、
当該比較画像のスコアをソートすることにより、質問画像に類似する意匠を含む画像のランキングであるランキングリストを作成するステップとを含むように構成されている。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】類似師匠検索サーバの全体構成図。
【図２】対象物画像領域抽出部のブロック図。
【図３】画像特徴分類部のブロック図。
【図４】デザイン特徴情報取得部のブロック図。
【図５】記憶部に記憶された情報の説明図で、（ａ）は質問画像に関する情報を説明する図、（ｂ）は登録画像に関する情報を説明する図。
【図６】特定点検出処理のフローチャート。
【図７】画像特徴分類処理のフローチャート。
【図８】セグメント分割処理のフローチャート。
【図９】サブクラスタンリング処理のフローチャート。
【図１０】デザイン特徴情報計算処理のフローチャート。
【図１１Ａ】軸数推定処理の前段の処理のフローチャート
【図１１Ｂ】軸数推定処理の後段の処理のフローチャート。
【図１２】照明効果キャンセル処理のフローチャート。
【図１３】渦判定処理のフローチャート。
【図１４】スコアリング処理のフローチャート。
【図１５】質問画像（原画像）の説明図で、（ａ）は原画像の説明図、（ｂ）はエッジ画像の説明図。
【図１６】特定点検出処理に関する説明図で、（ａ）は比較用画像の説明図、（ｂ）はマッチング処理の説明図。
【図１７】特定点検出処理に関する説明図で、（ａ）は対象物を重ね合わせた時の各画像の中心点の位置関係を示す図、（ｂ）は各画像の中心点を重ね合わせた時の特定点の位置関係を示す図、（ｃ）は回転量及びずれベクトルと特定点との関係を示す図。
【図１８】対象物領域特定処理に関する説明図で、（ａ）は、対象物のエッジ画像を示す図、（ｂ）は、特定点からの距離ごとの輝度値のヒストグラム。
【図１９】対象物画像領域抽出処理に関する説明図で、（ａ）は、対象物のエッジ画像を示す図、（ｂ）は本実施形態の処理による極座標展開画像、（ｃ）及び（ｄ）は特定点の位置が正確に特定できない場合の極座標展開画像。
【図２０】セグメントとクラスタとに関する説明図で、（ａ）はクラスタ未分類時のセグメントを説明する図、（ｂ）はクラスタ分類後のセグメントを説明する図、（ｃ）はセグメント分割処理における境界線付近の処理の説明図。
【図２１】軸数推定処理の説明図。
【図２２】軸数推定処理におけるずれ量の意味を説明する図。
【図２３】照明効果キャンセル処理の前後の画像の説明図で、（ａ）及び（ｂ）は所定方向からの光が反映している場合の図、（ｃ）は影が存在している場合の図。
【図２４】渦判定処理の説明図で、（ａ）は渦画像についての処理の説明図、（ｂ）は非渦画像についての処理の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、類似意匠検索サーバ１を例にとって、本発明の一実施形態を説明する。
【００３３】
（類似意匠検索サーバの構成）
類似意匠検索サーバ１は、図１に示されるように、インターネット等のネットワークを介し、ユーザ端末２からの質問画像ＴＩｍを受信して、ランキングリストＲＬをユーザ端末２に送信するサーバである。
【００３４】
ランキングリストＲＬは、質問画像ＴＩｍの画像領域Ｈに含まれる意匠の類否判定の基礎とすべき物体（たとえば車両のホイール、以下「対象物」という。）の意匠に類似する登録意匠Ｒ（ｉ）を類似スコアＳｃ（ｉ）順にランキングした結果作成されるリストである。
【００３５】
本実施形態では、質問画像ＴＩｍは、図１５（ａ）に示されるように、対象物の画像領域Ｈとしての車両のホイールの正面視の画像領域Ｈ１（一点鎖線で囲まれた領域）を含む。また、質問画像ＴＩｍは、対象物の画像領域Ｈとは異なる画像領域である車両のホイールの斜視図の画像領域Ｈ２（二点鎖線で囲まれた領域）を含む。
【００３６】
対象物は、その画像領域Ｈの特定点Ｐ（本発明の「第１の点」に相当する。）を中心とした回転対称性を有するものであれば何でもよく、たとえば車両のステアリングホイールであってもよい。
【００３７】
なお、ここでの回転対称性とは、厳密な意味での回転対称性である必要はなく、意匠の類似度を判定するのに十分な程度の回転対称性でもよい。
【００３８】
例えば、原画像として、写真が使用されている場合、光の照射、又は影の影響によって、対象物の画像領域Ｈは、厳密な意味での回転対称性を有しないこともある。このような場合でも、対象物の画像領域Ｈが、意匠の類似度を判定するのに十分な程度の回転対称性を有している場合（回転後の画像領域Ｈに含まれる物体の形状等の大まかな特徴部分が回転前の画像領域Ｈに含まれる物体の形状等の大まかな特徴部分に一致する場合）には、本実施形態において、「対象物の画像領域Ｈが特定点Ｐを中心として回転対称性を有する」という。
【００３９】
類似意匠検索サーバ１は、演算装置と記憶装置とを備えるサーバ装置によって構成される。類似意匠検索サーバ１は、その一部が物理的に独立別個のハードウェアにより構成されていてもよい。類似意匠検索サーバ１は、ユーザ端末２と一体に構成されてもよい。また、類似意匠検索サーバ１は、携帯端末によって構成されてもよい。
【００４０】
ユーザ端末２は、たとえば、コンピュータ（ＣＰＵ等の演算処理装置並びに主記憶装置、副記憶装置、及び補助記憶装置等の記憶装置を備えている。）と情報を表示する表示画面とを含んで構成される。ユーザ端末２は、携帯端末によって構成されてもよい。
【００４１】
類似意匠検索サーバ１は、図１に示すように、ユーザ端末２から受信した質問画像（原画像）ＴＩｍを解析して各種情報を出力する画像解析部１００と、画像解析部１００から出力された情報を記憶する記憶部２００と、記憶部２００に記憶されている情報に基づいてランキングリストＲＬを作成するスコアリング部３００とを備える。
【００４２】
画像解析部１００は、記憶装置に記憶された所定のプログラムを演算装置が読み込んで実行することにより構成される。これに代えて、画像解析部１００は、複数の筐体又はクラウドサービスによって提供される画像解析サーバによって構成されてもよい。
【００４３】
画像解析部１００は、図１に示すように、対象物画像領域抽出部１１０と、画像特徴分類部１２０と、デザイン特徴情報取得部１３０とを備える。
【００４４】
対象物画像領域抽出部１１０は、図２に示されるように、エッジ画像作成部１１１と、特定点検出部１１２と、対象物領域決定部１１３と、対象物画像作成部１１４とを備える。
【００４５】
エッジ画像作成部１１１と、特定点検出部１１２と、対象物領域決定部１１３と、対象物画像作成部１１４とは、それぞれが協働して後述する対象物画像領域抽出処理（図６参照）を実行するように構成されている。
【００４６】
特定点検出部１１２により、本発明の「第１の点検出部」が構成される。
【００４７】
対象物領域決定部１１３により、本発明の「領域特定部」が構成される。
【００４８】
エッジ画像作成部１１１と、対象物画像作成部１１４とにより、本発明の「画像作成部」が構成される。
【００４９】
画像特徴分類部１２０は、図３に示されるように、セグメント分割部１２１と、クラスタリング部１２２とを備える。
【００５０】
セグメント分割部１２１と、クラスタリング部１２２とは、それぞれが協働して後述する画像特徴分類処理（図７〜９参照）を実行するように構成されている。
【００５１】
デザイン特徴情報取得部１３０は、図４に示されるように、軸数推定部１３１と、照明効果キャンセル部１３２と、渦判定部１３３とを備える。
【００５２】
軸数推定部１３１と、照明効果キャンセル部１３２と、渦判定部１３３とは、それぞれが協働して後述するデザイン特徴情報取得処理（図１０〜図１３参照）を実行するように構成されている。
【００５３】
画像特徴分類部１２０とデザイン特徴情報取得部１３０とにより、本発明の「特徴情報取得部」が構成される。
【００５４】
記憶部２００は、主記憶装置、副記憶装置及び補助記憶装置等の記憶装置によって構成される。これに代えて、記憶部２００は、複数の筐体又はクラウドサービスによって提供されるデータベースサーバによって構成されてもよい。
【００５５】
記憶部２００は、図５（ａ）に示されるように、画像解析部１００から出力される質問画像ＴＩｍについての各種情報（中心座標情報、領域情報（有効半径）、クラスターサイズ、セグメント面積平均値、Ｘ座標値の範囲、ＹＤＩＦＦ値の組、推定軸数、渦判定結果）を一時的に記憶する。
【００５６】
また、記憶部２００は、図５（ｂ）に示されるように、複数の登録意匠Ｒ（ｉ）について、各登録意匠Ｒ（ｉ）の画像領域を含む画像ＲＩｍ（ｉ）を原画像として画像解析部１００で解析した各種情報（登録意匠Ｒ（ｉ）の画像領域を含む原画像ＲＩｍ（ｉ）、画像の出典等を含むメタ情報、登録番号、登録国、中心座標情報、領域情報（有効半径）、クラスターサイズ、セグメント面積平均値、Ｘ座標値の範囲、ＹＤＩＦＦ値の組、推定軸数、渦判定結果）を記憶している。
【００５７】
スコアリング部３００は、記憶装置に記憶された所定のプログラムを演算装置が読み込んで実行することにより構成される。これに代えて、スコアリング部３００は、複数の筐体又はクラウドサービスによって提供されるスコアリングサーバによって構成されてもよい。
【００５８】
スコアリング部３００は、後述するスコアリング処理（図１４参照）を実行するようにに構成されている。
【００５９】
（画像解析部の機能）
以下、図６〜図１４のフローチャートを参照して、画像解析部１００の各構成要素が実行する処理の詳細を説明する。
【００６０】
なお、本発明の構成要素が担当の情報演算処理を実行するとは、当該構成要素がメモリ等の記憶装置からプログラムを読み取り、当該プログラムにしたがって当該担当の情報演算処理を実行するようにプログラムされていることを意味する。
【００６１】
（対象物画像抽出処理）
図６を参照して、対象物画像領域抽出部１１０が実行する処理を説明する。
【００６２】
エッジ画像作成部１１１は、図１５（ａ）に示される原画像Ｉｍ１からエッジ抽出処理を行うことにより、図１５（ｂ）に示されるエッジ画像Ｉｍ２を作成する（図６／ＳＴＥＰ１０２）。なお、エッジ画像Ｉｍ２の大きさは原画像Ｉｍ１の大きさと同じである。
【００６３】
なお、原画像Ｉｍ１とエッジ画像Ｉｍ２において同一物を示す要素（対象物の画像領域Ｈ、特定点Ｐ、画像中心点（画像の回転中心点）Ｃ等）については、同一の符号を付して説明する。
【００６４】
なお、原画像Ｉｍ１及びエッジ画像Ｉｍ２の夫々が本発明の「元画像」に相当する。
【００６５】
特定点検出部１１２は、未処理のＮ角度候補θ（ｊ）を一つ選択する（図６／ＳＴＥＰ１０４）。Ｎ角度候補θ（ｊ）とは、エッジ画像Ｉｍ２を回転させるための候補角度であり、たとえば、１８０度、１２０度、９０度、７２度、６０度‥がＮ角度候補θ（ｊ）として採用されうる。なお度数表記に代えて、ラジアン表記等の別の表記を用いてもよい。
【００６６】
特定点検出部１１２は、図１６（ａ）に示されるように、黒色（エッジ画像Ｉｍ２の背景と同じ色）の背景画像Ｉｍ３を作成する（図６／ＳＴＥＰ１０６）。なお、以下の説明で用いる図では、説明の便宜のため、適宜白黒を反転させて用いる。
【００６７】
ここで、背景画像Ｉｍ３の横幅Ｉｍ３＿Ｗは、図１６（ａ）に示されるように、原画像Ｉｍ１の横幅Ｉｍ１＿Ｗ（図１５（ｂ）参照）の２倍と、原画像Ｉｍ１の対角線の長さＩｍ１＿Ｄ（図１５（ｂ）参照）とを足し合わせた長さである。
【００６８】
また、背景画像Ｉｍ３の縦幅Ｉｍ３＿Ｈは、図１６（ａ）に示されるように、原画像Ｉｍ１の縦幅Ｉｍ１＿Ｈ（図１５（ｂ）参照）の２倍と、原画像Ｉｍ１の対角線の長さＩｍ１＿Ｄ（図１５（ｂ）参照）とを足し合わせた長さである。
【００６９】
特定点検出部１１２は、図１６（ａ）に示されるように、背景画像Ｉｍ３の中央の直径Ｉｍ２＿Ｄの円内に、エッジ画像Ｉｍ２をエッジ画像Ｉｍ２の画像中心点Ｃを中心としてＮ角度候補θ（ｊ）だけ回転させた回転画像Ｉｍ２（ｊ）を合成して、特定点検出参照画像Ｉｍ４を作成する（図６／ＳＴＥＰ１０８）。
【００７０】
特定点検出部１１２は、図１６（ｂ）に示されるように、エッジ画像Ｉｍ２をプローブ画像とし、特定点検出参照画像Ｉｍ４を検索対象画像として、エッジ画像Ｉｍ２を特定点検出参照画像Ｉｍ４（回転画像Ｉｍ２（ｊ））に対して相対的に動かす。
【００７１】
そして、特定点検出部１１２は、エッジ画像Ｉｍ２と回転画像Ｉｍ２（ｊ）との各相対的な位置における相関値ｃｉｍ（ｊ）を算出するマッチング計算を行う。
【００７２】
特定点検出部１１２は、たとえば図１７（ａ）に示されるようなエッジ画像Ｉｍ２と、回転画像Ｉｍ２（ｊ）との相関値ｃｉｍ（ｊ）が最も高くなる時における、エッジ画像Ｉｍ２の画像中心点Ｃと回転画像Ｉｍ２（ｊ）の画像中心点Ｃ（ｊ）とのずれの大きさ及び方向を示すずれベクトル−ｖ（ｊ）とを求め、記憶部２００に記憶する（図６／ＳＴＥＰ１１０）。
【００７３】
なお、この相関値ｃｉｍ（ｊ）及びずれベクトル−ｖ（ｊ）は、公知の高速フーリエ変換を基礎としたマッチングプログラムにより求められうる。
【００７４】
マッチングプログラムとして、たとえば、「畳み込み定理」を利用してエッジ画像Ｉｍ２及び回転画像Ｉｍ２（ｊ）の輝度値の相関を高速に計算するプログラムが採用されうる。なお、本実施形態で使用しているマッチング計算は、より具体的には汎用画像処理ライブラリーＯｐｅｎＣＶのＭａｔｃｈＴｅｍｐｌａｔｅ関数にＣＶ＿ＴＭ＿ＣＣＯＲＲ＿ＮＯＲＭＥＤオプションを与えることにより、実現されうる。
【００７５】
特定点検出部１１２は、未処理のＮ角度候補θ（ｊ）があるか否かを判定する（図６／ＳＴＥＰ１１２）。当該処理結果が肯定的である場合（図６／ＳＴＥＰ１１２‥ＹＥＳ）、特定点検出部１１２は、図６／ＳＴＥＰ１０４以降の処理を再度実行する。
【００７６】
当該処理結果が否定的である場合（図６／ＳＴＥＰ１１２‥ＮＯ）、特定点検出部１１２は、相関値ｃｉｍ（ｊ）が最大となるＮ角度候補θ（ｊ）と、そのずれベクトルｖ（ｊ）とに基づき、以下の式１によって特定点Ｐのエッジ画像Ｉｍ２上で定義される座標値を計算する（図６／ＳＴＥＰ１１４）。なお、エッジ画像Ｉｍ２上で定義される座標系は、ある一軸ｘと、当該ｘ軸に垂直なｙ軸の２軸で定義される。
【００７７】
【数１】
2016103215.tif 000003
【００７８】
なお、式１が本発明の「元画像における第１の点（特定点Ｐ）と第２の点（画像中心点Ｃ）との相対的な位置関係を示す幾何学モデル」に相当する。これに代えて、特定点検出部１１２は、たとえばＣの位置と、回転角度θ（ｊ）と、ずれベクトルｖ（ｊ）と、第１の点（特定点Ｐ）及び第２の点（画像中心点Ｃ）の相対的な位置関係とを示すテーブルを参照することにより、第１の点（特定点Ｐ）の位置を検出してもよい。
【００７９】
図１７（ａ）〜図１７（ｃ）を参照しながら、上記式の幾何学的意味を補足する。
【００８０】
対象物の回転対称性から、図１７（ａ）に示されるように、ある角度θ（ｊ）において、エッジ画像Ｉｍ２の対象物の画像領域Ｈと、回転画像Ｉｍ２（ｊ）の対象物の画像領域Ｈ（ｊ）とがほぼ一致する。この場合に、相関値ｃｉｍ（ｊ）が最大となる。
【００８１】
この時のエッジ画像Ｉｍ２の画像中心点Ｃと回転画像Ｉｍ２（ｊ）の回転中心点Ｃ（ｊ）のずれを、−ｖ（ｊ）で表す。このとき、図１７（ｂ）に示されるように、エッジ画像Ｉｍ２の画像中心点Ｃと回転画像Ｉｍ２（ｊ）の回転中心点Ｃ（ｊ）とを重ね合わせると、エッジ画像Ｉｍ２の特定点Ｐと回転画像Ｉｍ２（ｊ）の特定点Ｐ（ｊ）とのずれは、ｖ（ｊ）で表される。
【００８２】
回転画像Ｉｍ２（ｊ）の回転角度はθ（ｊ）であるから、点Ｃ、Ｐ、Ｐ（ｊ）を頂点とする三角形は、図１７（ｃ）に示されるように、頂点Ｃの角度がθ（ｊ）である二等辺三角形となる。点Ｃ、Ｐ、Ｐ（ｊ）が二等辺三角形であるから、線Ｐ−Ｐ（ｊ）の中点Ｍと、頂点Ｃとを結んだ線分は、線Ｐ−Ｐ（ｊ）（ベクトルｖ（ｊ））に垂直となる。このため、線Ｐ−Ｐ（ｊ）（ベクトルｖ（ｊ））とＰを通り、ｙ軸に平行な線とがなす角をαとすると、ｘ軸と線分Ｃ−Ｍとがなす角はαとなる。
【００８３】
この場合、辺Ｐ−Ｐ（ｊ）の中点Ｍの座標値は、以下の式２であらわされる。
【００８４】
【数２】
2016103215.tif 000004
【００８５】
特定点Ｐは、上記中点から−ｖ（ｊ）／２だけ移動した点であるので、特定点Ｐの座標値は上記式１で表される。
【００８６】
特定点検出部１１２は、特定点Ｐの座標値（中心座標情報）を対象物領域決定部１１３と、対象物画像作成部１１４と記憶部２００とに出力する（図６／ＳＴＥＰ１１６）。
【００８７】
対象物領域決定部１１３は、図１８（ａ）に示されるエッジ画像Ｉｍ２から、図１８（ｂ）に示されるように、特定点Ｐからみた距離ごとの各ピクセルの輝度値のヒストグラムを作成する（図６／ＳＴＥＰ１１８）。
【００８８】
対象物領域決定部１１３は、ヒストグラムで最大値を与える半径値を対象物の半径値（領域情報（有効半径））ＨＲとして対象物画像作成部１１４と、記憶部２００とに出力する（図６／ＳＴＥＰ１２０）。
【００８９】
なお、特定点Ｐの座標値と半径値ＨＲとによって確定される範囲が、本発明の「指定画像領域の存在範囲」に相当する。
【００９０】
なお、対象物領域決定部１１３は、あらかじめ定められた半径の値を対象物の画像領域Ｈの領域情報として出力してもよい。また、対象物領域決定部１１３は、半径に代えて、対象物の画像領域Ｈの外縁を定めるための情報（たとえば画像上の外縁の座標値情報）を出力してもよい。
【００９１】
対象物画像作成部１１４は、特定点Ｐと対象物の半径値ＨＲとに基づいて、原画像Ｉｍ１及び図１９（ａ）に示されるエッジ画像Ｉｍ２から、原画像Ｉｍ１の極座標展開画像ＰＣ１及び図１９（ｂ）に示されるエッジ画像Ｉｍ２の極座標展開画像ＰＣ２を作成し、画像特徴分類部１２０とデザイン特徴情報取得部１３０とに出力する（図６／ＳＴＥＰ１２２）。
【００９２】
なお、以下において、図１９（ｂ）にエッジ画像Ｉｍ２の極座標展開画像ＰＣ２の例が示されるように、特定点Ｐを中心とした放射方向を極座標展開画像ＰＣ１、ＰＣ２の第１軸（Ｘ軸）と呼び、特定点Ｐを中心とした周方向を極座標展開画像ＰＣ１、ＰＣ２の第２軸（Ｙ軸）と呼ぶ。
【００９３】
Ｘ軸の座標値は、特定点Ｐからの半径に対応しており、ゼロ以上、半径値ＨＲ未満の値をとる。Ｙ軸の座標値は、特定点Ｐ回りの角度に対応しており、ゼロ以上３６０未満の値をとる。
【００９４】
本実施形態では、特定点Ｐが正確に検出されているので、図１９（ｂ）に示されるように、極座標展開画像が適切に検出される。もし、特定点Ｐが正確に検出されない場合、図１９（ｃ）及び図１９（ｄ）に示されるように、極座標展開画像ＰＣ’、ＰＣ’’がゆがんでしまい、以降の処理を実行することが困難となる。
【００９５】
以上の処理により、対象物の画像領域の抽出処理が終了する。
【００９６】
（画像特徴分類処理）
図７〜図９のフローチャートを参照して、画像特徴分類部１２０の処理を説明する。
【００９７】
セグメント分割部１２１は、図２０（ａ）に示されるように、エッジ画像Ｉｍ２の極座標展開画像ＰＣ２を、輝度値の高い境界線で囲まれる複数の領域に分割して、各領域をセグメントＳＧ（ｎ）（図２０（ａ）のＳＧ（ｎ１）〜ＳＧ（ｎ４））として定義するセグメント分割処理（図８参照）を実行する（図７／ＳＴＥＰ２０２）。セグメント分割処理について後述する。
【００９８】
クラスタリング部１２２は、セグメント分割部１２１が定義したセグメントＳＧ（ｎ）を１つのサブクラスタセットに所属させる（図７／ＳＴＥＰ２０４）。
【００９９】
クラスタリング部１２２は、サブクラスタリング処理の実行回数をカウントするためのサブクラスタリング処理カウント変数Ｆ１及び再帰処理におけるクラスタの結合処理の有無を判定するための再帰結合有無判定変数Ｆ２を初期化（初期値ゼロ）する（図７／ＳＴＥＰ２０６）。
【０１００】
クラスタリング部１２２は、ＳＴＥＰ２０４で定義したサブクラスタセットに対し、その構成要素の各クラスタＣＬ（ｍ）を再帰的に結合するサブクラスタリング処理（図９参照）を実行する（図７／ＳＴＥＰ２０８）。サブクラスタリング処理については後述する。
【０１０１】
クラスタリング部１２２は、サブクラスタリング処理で作成されたクラスタＣＬ（ｍ）をクラスタ情報として、セグメントＳＧ（ｍ、ｎ）をセグメント情報としてデザイン特徴情報取得部１３０に出力する（図７／ＳＴＥＰ２１０）。
【０１０２】
クラスタリング部１２２は、また、各クラスタＣＬ（ｍ）からクラスタサイズ、各クラスタＣＬ（ｍ）に所属するセグメントＳＧ（ｍ、ｎ）のＸ座標値の範囲を計算し、記憶部２００に記憶する（図７／ＳＴＥＰ２１２）。
【０１０３】
上記処理によって、図２０（ｂ）に示されるように、エッジ画像Ｉｍ２の極座標展開画像ＰＣ２の各ピクセルが、各クラスタＣＬ（ｍ）の各セグメント（ｍ、ｎ）に分類される。
【０１０４】
（セグメント分割処理）
続いて、図８を参照して、前述のセグメント分割処理を詳細に説明する。
【０１０５】
セグメント分割部１２１は、エッジ画像Ｉｍ２の極座標展開画像ＰＣ２に含まれるピクセルのうち、未分類のピクセルＰＸ（Ｐ）を１つ選択する（図８／ＳＴＥＰ３０２）。
【０１０６】
セグメント分割部１２１は、当該ピクセルＰＸ（Ｐ）の輝度値が所定の輝度値以下であるか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ３０４）。
【０１０７】
当該判定結果が否定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３０４‥ＮＯ）、セグメント分割部１２１は、図８／ＳＥＴＰ３０２の処理を再度実行する。図８／ＳＴＥＰ３０４の判定結果が否定的となる場合、対象がエッジ画像Ｉｍ２であるので、ピクセルＰＸ（Ｐ）がある構成要素と他の構成要素との境界線上のピクセルである蓋然性が高い。
【０１０８】
当該判定結果が肯定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３０４‥ＹＥＳ）、セグメント分割部１２１は、新たなセグメント（以下「今回セグメント」という。）を作成する（図８／ＳＴＥＰ３０６）。
【０１０９】
セグメント分割部１２１は、選択したピクセルＰＸ（Ｐ）を幅探索キューに追加する（図８／ＳＴＥＰ３０８）。
【０１１０】
セグメント分割部１２１は、幅探索キューからピクセル（以下、今回ピクセルという。）を取り出す（図８／ＳＴＥＰ３１０）。
【０１１１】
セグメント分割部１２１は、今回ピクセルを今回セグメントに所属させる（図８／ＳＴＥＰ３１２）。
【０１１２】
セグメント分割部１２１は、今回ピクセルの周囲にあるピクセル（たとえば３×３マスに含まれるピクセル）のうち１つのピクセル（以下、今回周囲ピクセルという。）を選択する（図８／ＳＴＥＰ３１４）。この選択は、今回ピクセルの座標値に所定範囲の値を足し引きすることによって行われる。
【０１１３】
たとえば、図２０（ｃ）に示されるように、今回ピクセルがピクセルＰＸ（Ｐ１）である場合、当該今回ピクセルの周囲ａｄ１内にあるＰＸ（Ｐ２）が今回周囲ピクセルとして選択されうる。
【０１１４】
また、今回ピクセルがピクセルＰＸ（Ｐ３）である場合、当該今回ピクセルＰＸ（Ｐ３）の周囲ａｄ２内にあるＰＸ（Ｐ４）、ＰＸ（Ｐ５）が選択されうる。
【０１１５】
セグメント分割部１２１は、今回周囲ピクセルのＹ軸（周方向）の座標値が３６０（Ｙ軸の座標値の最大値）を超えているか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ３１６）。換言すれば、セグメント分割部１２１は、極座標展開画像ＰＣの上端を越えた座標値が今回周囲ピクセルとして選択されているか否かを判定する。
【０１１６】
当該判定結果が肯定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３１６‥ＹＥＳ）、セグメント分割部１２１は、今回周囲ピクセルのＹ軸（周方向）の座標値から３６０（Ｙ軸の座標値の最大値）を引いた値を、今回周囲ピクセルのＹ軸（周方向）の新たな座標値とする（図８／ＳＴＥＰ３１８）。これにより、極座標展開画像ＰＣの下端付近にあるピクセルが、今回周囲ピクセルとして選択される。
【０１１７】
当該判定結果が否定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３１６‥ＮＯ）、セグメント分割部１２１は、今回周囲ピクセルのＹ軸（周方向）の座標値が０（Ｙ軸の座標値の最小値）未満か否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ３２０）。換言すれば、セグメント分割部１２１は、極座標展開画像ＰＣの下端を越えた座標値が今回周囲ピクセルとして選択されているか否かを判定する。
【０１１８】
当該判定結果が肯定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３２０‥ＹＥＳ）、セグメント分割部１２１は、今回周囲ピクセルのＹ軸（周方向）の座標値から３６０（Ｙ軸の座標値の最大値）を足した値を、今回周囲ピクセルのＹ軸（周方向）の新たな座標値とする（図８／ＳＴＥＰ３２２）。これにより、極座標展開画像ＰＣの上端付近にあるピクセルが、今回周囲ピクセルとして選択される。
【０１１９】
ＳＴＥＰ３１６〜ＳＴＥＰ３２２の処理により、極座標展開画像ＰＣの上端付近のピクセルと下端付近のピクセルとが連結されて処理される。
【０１２０】
ＳＴＥＰ３１８〜ＳＴＥＰ３２２のいずれかの処理の後、セグメント分割部１２１は、今回周囲ピクセルのＸ座標値が０未満であるか、ＨＲよりも大きいかのいずれかを満たすかを判定する（図８／ＳＴＥＰ３２４）。換言すれば、セグメント分割部１２１は、極座標展開画像ＰＣの左端又は右端を越えた座標値が今回周囲ピクセルとして選択されているか否かを判定する
当該判定結果が否定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３２４‥ＮＯ）、セグメント分割部１２１は、各ピクセルの輝度値が所定の輝度値以上か否かを判定することにより、今回周囲ピクセルが境界線上にあるか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ３２６）。
【０１２１】
例えば、図２０（ｃ）に示されるように、今回周囲ピクセルＰＸ（Ｐ２）、ＰＸ（Ｐ４）の輝度値が所定の輝度値未満である場合（図２０（ｃ）において白で示される場合）には、当該ピクセルは境界線上にないと判断されるため、当該判定結果は否定的となる。
【０１２２】
他方、今回周囲ピクセルＰＸ（Ｐ５）の輝度値が所定の輝度値以上である場合（図２０（ｃ）において色つきで示される場合）には、当該判定結果は肯定的となる。
【０１２３】
当該判定結果が否定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３２６‥ＮＯ）、セグメント分割部１２１は、今回周囲ピクセルを有効周囲ピクセルとして記憶する（図８／ＳＴＥＰ３２８）。
【０１２４】
図２０（ｃ）においては、ピクセルＰＸ（Ｐ２）、ＰＸ（Ｐ４）が有効周囲ピクセルとして記憶される一方、ピクセルＰＸ（Ｐ５）は有効周囲ピクセルとしては記憶されない。
【０１２５】
ＳＴＥＰ３２４が肯定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３２４‥ＹＥＳ）、ＳＴＥＰ３２６の判定結果が肯定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３２６‥ＹＥＳ）、又はＳＴＥＰ３２８の処理の後、セグメント分割部１２１は、未処理の周囲ピクセルが存在するか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ３３０）。
【０１２６】
当該判定結果が肯定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３３０‥ＹＥＳ）、セグメント分割部１２１は、ＳＴＥＰ３１４以降の処理を再度実行する。
【０１２７】
当該判定結果が否定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３３０‥ＮＯ）、セグメント分割部１２１は、今回ピクセルの周囲ピクセルがすべて有効周囲ピクセルであるか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ３３２）。
【０１２８】
当該判定結果が肯定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３３２‥ＹＥＳ）、セグメント分割部１２１は、今回ピクセルの全ての周囲ピクセルを幅探索キューに追加する（図８／ＳＴＥＰ３３４）。
【０１２９】
例えば、図２０（ｃ）に示されるように、今回ピクセルＰＸ（Ｐ１）の周囲ａｄ１に含まれるピクセルは、全て境界線上にないので、図８／ＳＴＥＰ３２６〜ＳＴＥＰ３２８において有効周囲ピクセルとして記憶される。このため、今回ピクセルＰＸ（Ｐ１）の周囲ピクセルは全て幅探索キューに追加され、ひいてはＳＴＥＰ３１２で今回セグメントに所属させられる。
【０１３０】
他方、今回ピクセルＰＸ（Ｐ３）の周囲ａｄ２内のピクセルは、ピクセルＰＸ（Ｐ４）のように、有効周囲ピクセルであるピクセルも存在する一方、ピクセルＰＸ（Ｐ５）のように有効周囲ピクセルでないピクセルも存在する。この場合、今回ピクセルＰＸ（Ｐ１）の周囲ピクセルは、この処理においては、全て幅探索キューには追加されない。
【０１３１】
この結果、境界線上にピクセルＰＸ（Ｐ４）のような微小な切断がある場合、当該切断部分は今回セグメントに分類されない。すなわち、上記処理によれば、微小な切断がある境界線であっても当該切断を含めて一つの境界線が存在するとみなされるので、セグメントが適切に切り分けられる。
【０１３２】
図８の説明に戻ると、図８／ＳＴＥＰ３３２の判定結果が否定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３３２‥ＮＯ）又は図８／ＳＴＥＰ３３４の処理の後、セグメント分割部１２１は、幅探索キューにピクセルＰＸ（Ｐ）があるか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ３３６）。
【０１３３】
当該判定結果が肯定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３３６‥ＹＥＳ）、セグメント分割部１２１は、ＳＴＥＰ３１０以降の処理を実行する。これにより、ＳＴＥＰ３３４で追加された周囲ピクセルは、前述したように、今回ピクセルが所属するセグメントと同一のセグメントに分類される。
【０１３４】
当該判定結果が否定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３３６‥ＮＯ）、セグメント分割部１２１は、未分類のピクセルが存在するか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ３３８）。
【０１３５】
当該判定結果が肯定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３３８‥ＹＥＳ）、セグメント分割部１２１は、ＳＴＥＰ３０２以降の処理を実行する。
【０１３６】
これにより、幅探索キューのピクセルがなくなったが未分類のピクセルが存在する場合、当該未分類のピクセルはＳＴＥＰ３０６で作成された新たなセグメントにＳＴＥＰ３１２において分類される。
【０１３７】
すなわち、有効周囲ピクセルである限りＳＴＥＰ３３４で幅探索キューに追加され、今回セグメントに分類されるが、境界線により今回ピクセルとは別な領域に区分されているピクセルは、ＳＴＥＰ３３４で幅探索キューに追加されないため、今回セグメントとは別個のセグメントに分類される。
【０１３８】
図８／ＳＴＥＰ３３８の判定結果が否定的である場合（図８／ＳＴＥＰ３３８‥ＮＯ）、セグメント分割部１２１は、各セグメントＳＧ（ｎ）をセグメント情報としてクラスタリング部１２２に出力する（図８／ＳＴＥＰ３４０）。
【０１３９】
セグメント分割部１２１は、各セグメントＳＧ（ｎ）の面積の平均値を記憶部２００に記憶させる（図８／ＳＴＥＰ３４２）。
【０１４０】
（サブクラスタリング処理）
続いて、図９を参照して、サブクラスタリング処理について説明する。
【０１４１】
まず、クラスタリング部１２２は、１つのサブクラスタセットの全てのセグメントＳＧをそれぞれ独立したクラスタに所属させる（図９／ＳＴＥＰ４０２）。
【０１４２】
クラスタリング部１２２は、結合閾値Ｔｓを、セグメント間の同一性を確保するために定められる範囲のうち、サブクラスタリング処理カウント変数Ｆ１が大きいほど結合閾値Ｔｓが大きくなるように定義する（図９／ＳＴＥＰ４０４）。
【０１４３】
クラスタリング部１２２は、クラスタの結合の有無を判定するための結合有無判定変数Ｆ３を初期化する（初期値０）（図９／ＳＴＥＰ４０６）。
【０１４４】
クラスタリング部１２２は、ＳＴＥＰ４０２で作成されたクラスタのうち、２つのクラスタ（以下、夫々のクラスタを「第１クラスタ」、「第２クラスタ」と呼ぶ。）を選択する（図９／ＳＴＥＰ４０８）。
【０１４５】
クラスタリング部１２２は、第１クラスタの先頭セグメントの重心位置と第２クラスタの先頭セグメントの重心位置との径方向の距離が所定の距離以上であるか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ４１０）。クラスタの先頭セグメントとは、当該クラスタに所属するセグメントのうち、その重心位置のＹ軸座標値が最小（又は最大）となるセグメントを言う。なお、先頭セグメントに代えて、無作為に一つ選んだセグメントの重心位置同士を比較してもよい。
【０１４６】
ここで、所定の距離は、サブクラスタリング処理カウント変数Ｆ１が大きいほど所定の距離が小さくなるように設定されうる。
【０１４７】
当該判定結果が否定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４１０‥ＮＯ）、クラスタリング部１２２は、一方を片方のプローブ画像とし、検索対象画像としたマッチング計算をすることにより、第１クラスタと第２クラスタとの形状、大きさの相関値ｓを計算する（図９／ＳＴＥＰ４１２）。
【０１４８】
クラスタリング部１２２は、相関値ｓが結合閾値Ｔｓより大きいか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ４１４）。
【０１４９】
当該判定結果が肯定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４１４‥ＹＥＳ）、クラスタリング部１２２は、第１クラスタと第２クラスタとを結合する（図９／ＳＴＥＰ４１６）。第１クラスタと第２クラスタとの結合とは、たとえば、一方のクラスタを他方のクラスに追加結合し、当該一方のクラスタを空にすることにより、１つの新たなクラスタに所属させる処理を言う。
【０１５０】
クラスタリング部１２２は、再帰結合有無判定変数Ｆ２及び結合有無判定変数Ｆ３を１に設定する（図９／ＳＴＥＰ４１８）。
【０１５１】
ＳＴＥＰ４１０の判定結果が肯定的もしくはＳＴＥＰ４１４の判定結果が否定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４１０‥ＹＥＳ、若しくは図９／ＳＴＥＰ４１４‥ＮＯ）又はＳＴＥＰ４１８の処理の後、クラスタリング部１２２は、未処理のクラスタが存在するか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ４２０）。
【０１５２】
当該判定結果が肯定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４２０‥ＹＥＳ）、クラスタリング部１２２は、ＳＴＥＰ４０８以降の処理を実行する。
【０１５３】
当該判定結果が否定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４２０‥ＮＯ）、クラスタリング部１２２は、要素数（所属するセグメント数）がゼロまたは１のクラスタを削除する（図９／ＳＴＥＰ４２２）。
【０１５４】
クラスタリング部１２２は、結合有無判定変数Ｆ３がゼロであるか否かを判定する（図６／ＳＴＥＰ４２４）。
【０１５５】
結合有無判定変数Ｆ３は、ＳＴＥＰ４０６で定義され、第１クラスタ及び第２クラスタの結合処理（図９／ＳＴＥＰ４１６）が行われた場合に、ＳＴＥＰ４１８で１に設定される。すなわち、結合有無判定変数Ｆ３は、ＳＴＥＰ４０８〜ＳＴＥＰ４２０において、第１クラスタ及び第２クラスタの結合処理が一回でも行われた否かを示す変数である。
【０１５６】
すなわち、ＳＴＥＰ４２４において、クラスタリング部１２２は、ＳＴＥＰ４０８〜ＳＴＥＰ４２０で第１クラスタ及び第２クラスタの結合処理が一回でも行われた否かを判定する。
【０１５７】
当該判定結果が否定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４２４‥ＮＯ）、クラスタリング部１２２は、ＳＴＥＰ４０６以降の処理を実行する。
【０１５８】
当該判定結果が肯定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４２４‥ＹＥＳ）、クラスタリング部１２２は、ＳＴＥＰ４０２〜ＳＴＥＰ４２４で新たに定義されたクラスタ（以下、今回サブクラスタという。）を選択する（図９／ＳＴＥＰ４２６）。
【０１５９】
クラスタリング部１２２は、サブクラスタリング処理カウント変数Ｆ１がゼロであるか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ４２８）。
【０１６０】
サブクラスタリング処理カウント変数Ｆ１は、図７／ＳＴＥＰ２０６で初期化され、ＳＴＥＰ４３４でサブクラスタリング処理の再帰呼出の前に１を加算される。そして、ＳＴＥＰ４４０のサブクラスタリング処理の再帰呼出処理が完了した後のＳＴＥＰ４４２でサブクラスタリング処理カウント変数Ｆ１は１減算される。この結果、サブクラスタリング処理カウント変数Ｆ１は、ＳＴＥＰ４４０のサブクラスタリング処理の中で、今回サブクラスタについてのサブクラスタリング処理の再帰呼出回数（呼び出し回数）を示すこととなる。
【０１６１】
すなわち、ＳＴＥＰ４２８において、クラスタリング部１２２は、今回サブクラスタについてのサブクラスタリング処理で第１クラスタ及び第２クラスタの結合処理が一回でも行われた否かを判定する。
【０１６２】
当該判定結果が否定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４２８‥ＮＯ）、クラスタリング部１２２は、今回サブクラスタの構成セグメント数が前回のＳＴＥＰ４３６で記憶された前回サブクラスタの構成セグメント数の所定割合（たとえば５割）以上であるか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ４３０）。
【０１６３】
当該判定結果が肯定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４３０‥ＹＥＳ）、クラスタリング部１２２は、今回サブクラスタの構成セグメント数が所定数（たとえば２）以上か否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ４３２）。
【０１６４】
図９／ＳＴＥＰ４２８が肯定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４２８‥ＹＥＳ）又は図９／ＳＴＥＰ４３２が肯定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４３２‥ＹＥＳ）、クラスタリング部１２２は、サブクラスタリング処理カウント変数Ｆ１に１を加算し（図９／ＳＴＥＰ４３４）、今回サブクラスタの構成セグメント数を記憶部２００に記憶する（図９／ＳＴＥＰ４３６）。
【０１６５】
クラスタリング部１２２は、再帰結合有無判定変数Ｆ２を初期化（初期値０）し（図９／ＳＴＥＰ４３８）、クラスタリング部１２２は、今回サブクラスタを対象にしてサブクラスタリング処理を再帰的に実行する（図９／ＳＴＥＰ４４０）。
【０１６６】
クラスタリング部１２２は、サブクラスタリング処理カウント変数Ｆ１から１を減算する（図９／ＳＴＥＰ４４２）。
【０１６７】
クラスタリング部１２２は、再帰結合有無判定変数Ｆ２がゼロであるかないかを判定する（図９／ＳＴＥＰ４４４）。再帰結合有無判定変数Ｆ２はサブクラスタリング処理の再帰呼出の前に初期化され（図９／ＳＴＥＰ４３８参照）、再帰サブクラスタリング処理の第１クラスタ及び第２クラスタの結合処理（図９／ＳＴＥＰ４１６）が行われた場合に、ＳＴＥＰ４１８で１に設定される。このため、再帰結合有無判定変数Ｆ２を参照することにより、）、再帰サブクラスタリング処理の中で第１クラスタ及び第２クラスタの結合処理（図９／ＳＴＥＰ４１６）が実行されたか否かを確認することが出来る。
【０１６８】
図９／ＳＴＥＰ４４４の判定結果が肯定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４４４‥ＹＥＳ）、クラスタリング部１２２は、今回サブクラスタを最終成熟クラスタ（これ以上サブクラスタリング処理の対象とする必要がないクラスタ）として記憶部２００に登録する（図９／ＳＴＥＰ４４６）。
【０１６９】
図９／ＳＴＥＰ４３０、図９／ＳＴＥＰ４３２、若しくは図９／ＳＴＥＰ４４４の判定結果が否定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４３０‥ＮＯ、図９／ＳＴＥＰ４３２‥ＮＯ、若しくは図９／ＳＴＥＰ４４４‥ＮＯ）、又は図９／ＳＴＥＰ４４６の処理の後、クラスタリング部１２２は、未処理のサブクラスタが存在するか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ４４８）。
【０１７０】
当該判定結果が肯定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４４８‥ＹＥＳ）、クラスタリング部１２２は、ＳＴＥＰ４２６以降の処理を実行する。他方、当該判定結果が否定的である場合（図９／ＳＴＥＰ４４８‥ＮＯ）、クラスタリング部１２２は、サブクラスタリング処理を終了する。
【０１７１】
本サブクラスタリング処理によって、サブクラスタリング処理カウント変数Ｆ１が大きいほど、結合閾値Ｔｓが大きく、かつ、ＳＴＥＰ４１０における所定の距離が小さくなる、すなわち、再帰処理が繰り返されるたびに分類条件が厳しくなるので（図９／ＳＴＥＰ４０４、ＳＴＥＰ４１０）、図２０（ｂ）に示されるように、セグメントＳＧ（ｎ）（図２０（ｂ）では、ＳＧ（ｎ１）〜ＳＧ（ｎ４））が、形状、大きさ、及び配置位置を基準として的確にクラスタＣＬ（ｍ）（図２０（ｂ）ではＣＬ（ｍ１）、又はＣＬ（ｍ２））に分類される。なお、今後、ＣＬ（ｍ）に所属するセグメントをＳＧ（ｍ、ｎ）（図２０（ｂ）ではＳＧ（ｍ１、ｎ１）〜ＳＧ（ｍ２、ｎ４））と表す。
【０１７２】
（デザイン特徴情報計算処理）
図１０〜図１３を参照して、デザイン特徴情報取得部１３０（の各構成要素）が実行するデザイン特徴情報計算処理について説明する。
【０１７３】
軸数推定部１３１は、対象物の画像領域Ｈの回転対称の性質を示す対象物の軸数を推定する軸数推定処理（図１１Ａ及び図１１Ｂ参照）を実行する（図１０／ＳＴＥＰ５０２）。軸数推定処理については後述する。
【０１７４】
照明効果キャンセル部１３２は、軸数推定部１３１により出力された推定軸数ＥＮに基づいて、周波数フィルタリングを行うことにより、図２３に示すように、対象物画像ＰＣ（のうちの原画像Ｉｍ１の極座標展開画像ＰＣ１）（図２３では、ＰＣ’、ＰＣ’’、ＰＣ’’’）の照明効果をキャンセルした照明効果キャンセル処理後の極座標展開画像ＣＰＣ（図２３では、ＣＰＣ’、ＣＰＣ’’、ＣＰＣ’’’）を再構成する照明効果キャンセル処理（図１２参照）を実行する（図１０／ＳＴＥＰ５０４）。照明効果キャンセル処理については後述する。
【０１７５】
渦判定部１３３は、照明効果キャンセル処理後の極座標展開画像ＣＰＣに基づいて、対象物の各構成要素ＣＥ（ｑ）が径方向に平行な直線Ｌ（ｑ）を基準として線対称となる非渦画像か線対称とならない渦画像かのいずれかを判定する渦判定処理（図１３参照）を実行する（図１０／ＳＴＥＰ５０６）。渦判定処理については後述する。
【０１７６】
（軸数推定処理）
続いて、図１１Ａ及び図１１Ｂを参照して、軸数推定部１３１が実行する軸数推定処理について説明する。
【０１７７】
軸数推定部１３１は、クラスタリング部１２２から出力された１または複数のクラスタから１の未選択のクラスタＣＬ（ｍｃ）（以下、「今回クラスタ」という。）を選択する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６０２）。
【０１７８】
軸数推定部１３１は、今回クラスタＣＬ（ｍｃ）の構成セグメント数が所定数（たとえば３）未満であるか否かを判定する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６０４）。
【０１７９】
当該判定結果が肯定的である場合（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６０４‥ＹＥＳ）、軸数推定部１３１は、ＳＴＥＰ６０２の処理を再度実行する。
【０１８０】
当該判定結果が否定的である場合（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６０４‥ＮＯ）、軸数推定部１３１は、図２１（ａ）に示されるように、今回クラスタＣＬ（ｍｃ）に所属する各セグメントＳＧ（ｍｃ、ｎ）から、それぞれのセグメントＳＧ（ｍｃ、ｎ）（図２１（ａ）では、セグメントＳＧ（ｍｃ、ｎｃ１〜ｎｃ４））のＹ軸座標値の最小値Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎ）（図２１（ａ）では、Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎｃ１〜ｎｃ４）を取得する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６０６）。
【０１８１】
軸数推定部１３１は、Ｙ軸座標値の最小値Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎ）（図２１では、Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎｃ１〜ｎｃ４）に基づき、隣り合うセグメントＳＧ（ｍｃ、ｎ）、ＳＧ（ｍｃ、ｎ＋１）のＹ軸座標値の最小値Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎ）、Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎ＋１）の差であるＹｄｉｆｆ値Ｙｄ（ｍｃ、ｎ）（＝Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ２）−Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ１））の組（図２１では、Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ１）〜Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ３））を算出する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６０８）。
【０１８２】
次に、軸数推定部１３１は、今回クラスタＣＬ（ｍｃ）に対する仮定軸数ＡＮ（ｍｃ、ＡＮ）を初期化（初期値２）する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６１０）。ここで、軸数とは、対象物がＡ回回転対称を有する場合のＡの最大値であり、仮定軸数の初期値は、対象物の性質に応じて定められる。
【０１８３】
軸数推定部１３１は、仮定軸数ＡＮに応じて、セグメントの欠損数の許容値である許容欠損数ＡＵ（ＡＮ）を決定する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６１２）。許容欠損数ＡＵ（ＡＮ）は、たとえば、仮定軸数ＡＮに所定割合を乗じた数の少数以下を切り上げた数として定められうる。
【０１８４】
軸数推定部１３１は、３６０（Ｙ軸の座標値の最大値）を仮定軸数ＡＮで割った数を仮定軸数における理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）として算出する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６１４）。
【０１８５】
軸数推定部１３１は、理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）のずれ量の合計値ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）及び欠損数の合計値Ｕ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）を初期化（いずれも初期値ゼロ）する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６１６）。
【０１８６】
軸数推定部１３１は、ＹＤＩＦＦ値Ｙｄ（ｍｃ、ｎ）の組のうち、１つのＹＤＩＦＦ値Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ）（以下、今回ＹＤＩＦＦ値という。）を選択する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６１８）。
【０１８７】
軸数推定部１３１は、今回ＹＤＩＦＦ値Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ）から理想角度ＩＤＡの倍数（１倍〜許容欠損数ＡＵ（ＡＮ）倍まで）を引いた値の絶対値であるずれ量｜Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ１）−ＩＤＡ（ＡＮ）×Ｕ｜（Ｕは１≦Ｕ≦ＡＵ（ＡＮ）の整数）の最小値ＳＬ（ｍｃ、ｎｃ、ＡＮ）と、その最小値ＳＬ（ｍｃ、ｎｃ、ＡＮ）をとる理想角度の倍数Ｕ（ｍｃ、ｎｃ、ＡＮ）を算出する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６２０）。
【０１８８】
最小値ＳＬ（ｍｃ、ｎｃ、ＡＮ）をとる理想角度の倍数Ｕ（ｍｃ、ｎｃ、ＡＮ）から１を引いた値を理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）の欠損数の合計値Ｕ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）に加算する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６２２）。
【０１８９】
軸数推定部１３１は、最小値ＳＬ（ｍｃ、ｎｃ、ＡＮ）を理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）のずれ量の合計値ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）に加算する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６２４）。
【０１９０】
図２１（ｂ）〜（ｄ）を参照して、最小値ＳＬ（ｍｃ、ｎｃ１、ＡＮ）及び理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）の倍数Ｕ（ｍｃ、ｎｃ１、ＡＮ）から１を引いた値の意味について説明する。
【０１９１】
ＹＤＩＦＦ値Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ１）は、前述したように、セグメントＳＧ（ｍｃ、ｎｃ１）のＹ軸座標値の最小値Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎｃ１）とセグメント（ｍｃ、ｎｃ２）のＹ軸座標値の最小値Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎｃ２）との差分である（図２１（ａ）参照）。
【０１９２】
ずれ量｜Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ１）−ＩＤＡ（ＡＮ）×Ｕ｜（Ｕは１≦Ｕ≦ＡＵ（ＡＮ）の整数）は、｜Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎｃ２）−（Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎｃ１）＋ＩＤＡ（ＡＮ）×Ｕ）｜と分解できる。
【０１９３】
（Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ１）＋ＩＤＡ（ＡＮ）×Ｕ）は、図２２にＵ＝１〜３の場合について示すように、Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎｃ１）にＩＤＡ（ＡＮ）の倍数を足した数である。
【０１９４】
したがって、ずれ量｜Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ１）−ＩＤＡ（ＡＮ）×Ｕ｜は、図２２にＵ＝２の場合のみ示すように、（Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎｃ１）＋ＩＤＡ（ＡＮ）×Ｕ）とＹｍｉｎ（ｍｃ、ｎｃ２）との差分を意味する。
【０１９５】
したがって、ずれ量｜Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ１）−ＩＤＡ（ＡＮ）×Ｕ｜の最小値ＳＬ（ｍｃ、ｎｃ１、ＡＮ）は、理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）から定まる理想的なセグメントのＹ軸の位置Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎｃ１）＋ＩＤＡ（ＡＮ）×Ｕと実際のセグメントのＹ軸の位置Ｙｍｉｎ（ｍｃ、ｎｃ２）とのずれ量（差分）を意味する。
【０１９６】
したがって、理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）のずれ量の合計値ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）は、今回クラスタＣＬ（ｍｃ）に所属するセグメントＳＧ（ｍｃ、ｎ）それぞれに対する理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）×Ｕとのずれ量の合計値を意味する。
【０１９７】
倍数Ｕ（ｍｃ、ｎｃ１、ＡＮ）から１を引いた数は、隣接するセグメントＳＧ（ｍｃ、ｎｃ１、ＡＮ）とＳＧ（ｍｃ、ｎｃ２、ＡＮ）との間のセグメントの欠損数を意味する。
【０１９８】
したがって、理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）の欠損数の合計値Ｕ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）は、今回クラスタＣＬ（ｍｃ）に推定軸数がＡＮであるとしたときの、今回クラスタＣＬ（ｍｃ）全体で推定されるセグメントの欠損数（実際に存在するセグメントの数と存在すべきセグメントの数との差）を意味する。
【０１９９】
続いて、軸数推定部１３１は、すべてのＹＤＩＦＦ値Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ）に対してＳＴＥＰ６１８〜ＳＴＥＰ６２４の処理を実行したか否かを判定する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６２６）。
【０２００】
当該判定結果が否定的である場合（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６２６‥ＮＯ）、軸数推定部１３１は、ＳＴＥＰ６１８以降の処理を実行する。
【０２０１】
当該判定結果が肯定的である場合（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６２６‥ＹＥＳ）、軸数推定部１３１は、仮定軸数ＡＮが最大値未満か否かを判定する（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６２８）。なお、仮定軸数の最大値は、対象物の種別（たとえばホイール等）に基づいて定められる値である。
【０２０２】
当該判定結果が否定的である場合（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６２８‥ＮＯ）、軸数推定部１３１は、仮定軸数ＡＮに１を加算し（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６３０）、ＳＴＥＰ６１２以降の処理を実行する。
【０２０３】
当該判定結果が肯定的である場合（図１１Ａ／ＳＴＥＰ６２８‥ＹＥＳ）、軸数推定部１３１は、理想角度のずれ量の合計値ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）が所定のずれ量閾値ＴＬ以下であるか否かを判定する（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６３２）。
【０２０４】
当該判定結果が肯定的である場合（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６３２‥ＹＥＳ）、軸数推定部１３１は、理想角度のずれ量の合計値ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）がずれ量閾値ＴＬ以下となる理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）のうち、理想角度の欠損数の合計値Ｕ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）が最小となるＩＤＡ（ＡＮ）の軸数を今回クラスタＣＬ（ｍｃ）の推定軸数ＥＮ（ｍｃ）とする（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６３４Ａ）。
【０２０５】
当該判定結果が否定的である場合（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６３２‥ＮＯ）、軸数推定部１３１は、理想角度のずれ量の合計値ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）が最少となるＩＤＡ（ＡＮ）の軸数ＡＮを今回クラスタＣＬ（ｍｃ）の推定軸数ＥＮ（ｍｃ）とする（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６３４Ｂ）。
【０２０６】
すなわち、図２１（ｂ）及び（ｃ）にＡＮ＝ＡＮ１、ＡＮ２の場合について示されるように、理想角度のずれ量の合計値ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ１）、ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ２）が所定の閾値ＴＬよりも小さい場合、欠損数の合計値Ｕ＿Ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）が少ないほうが適切と考えられる。一方、図２１（ｄ）に示されるように、理想角度のずれ量の合計値ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ３）が所定の閾値ＴＬよりも大きい場合、欠損数の合計値よりもずれ量の合計値ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）を優先させる方が適切と考えられる。
【０２０７】
そして、軸数推定部１３１は、推定軸数ＥＮ（ｍｃ）の理想角度におけるずれ量の合計値ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＥＮ（ｍｃ））、欠損数の合計値Ｕ＿Ｄａ（ｍｃ、ＥＮ（ｍｃ））をそれぞれ今回クラスタＣＬ（ｍｃ）のずれ量ＳＬ＿ＣＬ（ｍｃ）、欠損数Ｕ＿ＣＬ（ｍｃ）とする（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６３６）。
【０２０８】
続いて、軸数推定部１３１は、すべてのクラスタＣＬ（ｎ）について、ＳＴＥＰ６０４〜ＳＴＥＰ６３６の処理を実行済みかどうかを判定する（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６３８）。
【０２０９】
当該判定結果が否定的である場合（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６３８‥ＮＯ）、軸数推定部１３１は、ＳＴＥＰ６０２以降の処理を実行する。
【０２１０】
当該判定結果が肯定的である場合（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６３８‥ＹＥＳ）、軸数推定部１３１は、クラスタのずれ量ＳＬ＿ＣＬ（ｍ）が所定の閾値ＴＬ以下か否かを判定する（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６４０）。
【０２１１】
当該判定結果が肯定的である場合（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６４０‥ＹＥＳ）、軸数推定部１３１は、クラスタのずれ量ＳＬ＿ＣＬ（ｍ）がずれ量閾値ＴＬ以下となるクラスタＣＬ（ｍ）のうち、クラスタの欠損数Ｕ＿ＣＬ（ｍ）が最少となるクラスタの推定軸数ＥＮ（ｍ）を対象物の推定軸数ＥＮとする（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６４２Ａ）。
【０２１２】
当該判定結果が否定的である場合（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６４０‥ＮＯ）、軸数推定部１３１は、クラスタのずれ量ＳＬ＿ＣＬ（ｍ）が最小となるクラスタＣＬ（ｍ）の推定軸数ＥＮ（ｍ）を対象物の推定軸数ＥＮとする（図１１Ｂ／ＳＴＥＰ６４２Ｂ）。
【０２１３】
以上の軸数推定処理によって、対象物の回転対称性を示す軸数が推定される。
【０２１４】
（照明効果キャンセル処理）
続いて、図１２を参照して、照明効果キャンセル部１３２が実行する照明効果キャンセル処理について説明する。
【０２１５】
照明効果キャンセル部１３２は、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分のうち、未処理の１成分を選択する（図１２／ＳＴＥＰ７０２）。
【０２１６】
照明効果キャンセル部１３２は、原画像Ｉｍ１の極座標展開画像ＰＣ１の放射方向（Ｘ軸方向）の各成分について、周方向（Ｙ軸方向）を独立変数にもつ輝度値プロファイルＦｘ（Ｙ）を作成する（図１２／ＳＴＥＰ７０４）。
【０２１７】
照明効果キャンセル部１３２は、輝度値プロファイルＦｘ（Ｙ）に対しＹ方向に関する離散フーリエ変換の周波数空間表記Ｓｘ（ｋ）を算出する（図１２／ＳＴＥＰ７０６）。
【０２１８】
照明効果キャンセル部１３２は、周波数空間表記Ｓｘ（ｋ）に対し周波数フィルタリング（周波数空間表記Ｓｘ（ｋ）のｋが推定軸数ＥＮの倍数でない成分をゼロにする処理）をすることにより得られる関数をＳｘ（ｋ）＊として定義する（図１２／ＳＴＥＰ７０８）。
【０２１９】
照明効果キャンセル部１３２は、周波数空間表記Ｓｘ（ｋ）＊を逆フーリエ変換した関数Ｆｘ（Ｙ）＊とし、関数Ｆｘ（Ｙ）＊を輝度値プロファイルとして画像を再構成することにより、照明効果キャンセル処理後の極座標展開画像ＣＰＣ（図２３（ａ）〜図２３（ｃ）参照）及び照明効果キャンセル処理後のエッジ画像の極座標展開画像を作成する（図１２／ＳＴＥＰ７１０）。以降、照明効果キャンセル処理後の極座標展開画像ＣＰＣを原画像Ｉｍ１の極座標展開画像ＰＣ１として用いるとともに、照明効果キャンセル処理後エッジ画像の極座標展開画像をエッジ画像Ｉｍ２の極座標展開画像ＰＣ２として用いる。
【０２２０】
照明効果キャンセル部１３２は、Ｒ、Ｇ、Ｂの全ての成分についてＳＴＥＰ７０４〜ＳＴＥＰ７１０の処理を行ったか否かを判定する（図１２／ＳＴＥＰ７１２）。
【０２２１】
当該判定結果が否定的である場合（図１２／ＳＴＥＰ７１２‥ＮＯ）、照明効果キャンセル部１３２は、ＳＴＥＰ７０２以降の処理を実行する。
【０２２２】
当該判定結果が肯定的である場合（図１２／ＳＴＥＰ７１２‥ＹＥＳ）、照明効果キャンセル部１３２は、照明効果キャンセル処理後の極座標展開画像ＣＰＣ（ＲＧＢ全ての成分に対してＳＴＥＰ７０８の周波数フィルタリングを行った極座標展開画像）を渦判定部１３３に出力する（図１２／ＳＴＥＰ７１４）。
【０２２３】
照明効果キャンセル処理により、図２３（ａ）〜（ｃ）に示されるように、対象物自体の形状、模様ではない光、又は影の影響によるピクセルの輝度値がキャンセルされる。
【０２２４】
（渦判定処理）
続いて、図１３を参照して、渦判定部１３３が実行する渦判定処理について説明する。
【０２２５】
渦判定部１３３は、画像特徴分類部１２０に、照明効果キャンセル処理後の極座標展開画像ＣＰＣに対する画像特徴分類処理（図７）を実行させ、照明効果キャンセル処理後の極座標展開画像ＣＰＣにおけるセグメント情報及びクラスタ情報を取得する（図１３／ＳＴＥＰ８０２）。なお、照明効果キャンセル処理後の極座標展開画像ＣＰＣにおける各クラスタ、各セグメントについても、それぞれ、ＣＬ（ｍ）、ＳＧ（ｍ、ｎ）と表す。
【０２２６】
渦判定部１３３は、照明効果キャンセル処理後の極座標展開画像ＣＰＣにおける各クラスタＣＬ（ｍ）ごとに、色合い空間（ＨＳＶのＨ成分）を均等に分割するように各クラスタＣＬ（ｍ）の色を決定する（図１３／ＳＴＥＰ８０４）。
【０２２７】
渦判定部１３３は、照明効果キャンセル処理後の極座標展開画像ＣＰＣにおいて、クラスタＣＬ（ｍ）に属するセグメントＳ（ｍ、ｎ）の全てのピクセルを当該クラスタＣＬ（ｍ）の色にすることにより、渦判定用第１画像ｇ１を作成する（図１３／ＳＴＥＰ８０６）。
【０２２８】
なお、図１３／ＳＴＥＰ８０４及びＳＴＥＰ８０６は省略されてもよい。図１３／ＳＴＥＰ８０４及びＳＴＥＰ８０６を省略する場合、照明効果キャンセル処理後の極座標展開画像ＣＰＣを渦判定用第１画像ｇ１とする。
【０２２９】
渦判定部１３３は、渦判定用第１画像ｇ１を周方向（Ｙ軸方向）で反転することにより、渦用判定用第２画像ｇ２を作成する（図１３／ＳＴＥＰ８０８）。
【０２３０】
図２４（ａ）（ｂ）には、図１３／ＳＴＥＰ８０４及び図１３ＳＴＥＰ８０６を省略したときの渦判定用第１画像ｇ１と渦判定用第２画像ｇ２とを示している。
【０２３１】
渦判定部１３３は、マッチング処理により、渦判定用第１画像ｇ１と渦判定用第２画像ｇ２との相関値ｃｃ（ｇ１、ｇ２）を算出する（図１３／ＳＴＥＰ８１０）。
【０２３２】
例えば、対象物の画像領域Ｈの特定点Ｐから放射方向（極座標展開画像におけるＸ方向）に延在する構成要素ＣＥ（ｑ）が、図２４（ａ）に示されるように、特定点Ｐから放射方向に延びる直線Ｌ（ｑ）に対して線対称とならない場合、渦判定用第１画像ｇ１’と渦判定用第２画像ｇ２’との相関値ｃｃ（ｇ１’、ｇ２’）として比較的小さな値が算出される。
【０２３３】
他方、対象物の画像領域Ｈの特定点Ｐから放射方向に延在する構成要素ＣＥ（ｑ）が、図２４（ｂ）に示されるように、特定点Ｐから放射方向に延びる直線Ｌ（ｑ）に対して線対称となる場合、渦判定用第１画像ｇ１’’と渦判定用第２画像ｇ２’’との相関値ｃｃ（ｇ１’’、ｇ２’’）として比較的大きな値が算出される。
【０２３４】
渦判定部１３３は、相関値ｃｃ（ｇ１、ｇ２）が渦判定閾値Ｔｖ以下であるか否かを判定する（図１３／ＳＴＥＰ８１２）。渦判定閾値Ｔｖは、既知の渦画像、既知の非渦画像に対する機械学習を行うことにより定められうる閾値である。
【０２３５】
当該判定結果が肯定的である場合（図１３／ＳＴＥＰ８１２‥ＹＥＳ）、渦判定部１３３は、原画像Ｉｍ１を渦画像であると判定し、その結果を記憶部２００に記憶させる（図１３／ＳＴＥＰ８１４Ａ）。
【０２３６】
当該判定結果が肯定的である場合（図１３／ＳＴＥＰ８１２‥ＮＯ）、渦判定部１３３は、原画像Ｉｍ１を非渦画像であると判定し、その結果を記憶部２００に記憶させる（図１３／ＳＴＥＰ８１４Ｂ）。
【０２３７】
（スコアリング処理）
続いて、図１４を参照して、スコアリング部３００が実行するスコアリング処理を説明する。
【０２３８】
スコアリング部３００は、記憶部２００に記憶された各登録意匠Ｒ（ｉ）の登録画像ＲＩｍ（ｉ）のうちから未処理の画像を、比較用登録画像（以下、比較画像ＲＩｍ（ｉ）という）として選択する（図１４／ＳＴＥＰ９０２）。
【０２３９】
スコアリング部３００は、比較画像ＲＩｍ（ｉ）のスコアＳＣ（ｉ）を初期化（初期値０）する（図１４／ＳＴＥＰ９０４）。
【０２４０】
スコアリング部３００は、質問画像ＴＩｍの渦判定結果と比較画像ＲＩｍ（ｉ）の渦判定結果とを対比して渦スコアを算出し、、スコアＳｃ（ｉ）に渦スコアを加算する（図１４／ＳＴＥＰ９０６）。なお、渦スコアは、正の値であってもよく、負の値であってもよい。
【０２４１】
より詳しくは、スコアリング部３００は、記憶部２００を参照することにより、質問画像ＴＩｍの渦判定結果と比較画像ＲＩｍ（ｉ）の渦判定結果とを取得する。
【０２４２】
スコアリング部３００は、質問画像ＴＩｍの渦判定結果と比較画像ＲＩｍ（ｉ）の渦判定結果とが一致する場合（たとえば、質問画像ＴＩｍの渦判定結果、比較画像ＲＩｍ（ｉ）の渦判定結果がいずれも渦画像である場合、又は質問画像ＴＩｍの渦判定結果、比較画像ＲＩｍ（ｉ）の渦判定結果がいずれも非渦画像である場合、）、Ｓｃ（ｉ）に所定の第１渦スコアを加算する。
【０２４３】
他方、スコアリング部３００は、質問画像ＴＩｍの渦判定結果と比較画像ＲＩｍ（ｉ）の渦判定結果とが一致しない場合（たとえば、質問画像ＴＩｍの渦判定結果が渦画像であるのに対し、比較画像ＲＩｍ（ｉ）の渦判定結果が非渦画像である場合、又はその逆の場合）、Ｓｃ（ｉ）に前記第１渦スコアよりも低い所定の第２渦スコアを加算する。
【０２４４】
また、質問画像ＴＩｍの渦判定結果が非渦画像である場合、スコアリング部３００は、記憶部２００から質問画像ＴＩｍ及び比較画像ＲＩｍ（ｉ）のセグメントのＸ座標値（放射方向の座標値）の範囲を取得し、その幅を計算し、スコアリング部３００は、当該幅の差に応じた第３渦スコアをスコアＳｃ（ｉ）から減算してもよい。非渦画像の場合、Ｘ座標値の範囲の差が類否判断に影響することが多いためである。
【０２４５】
スコアリング部３００は、質問画像ＴＩｍの推定軸数と比較画像ＲＩｍ（ｉ）の推定軸数とを対比することにより軸数スコアを算出し、スコアＳｃ（ｉ）に軸数スコアを加算する（図１４／ＳＴＥＰ９０８）。なお、軸数スコアは、正の値であってもよく、負の値であってもよい。
【０２４６】
より詳しくは、スコアリング部３００は、質問画像ＴＩｍの推定軸数と比較画像ＲＩｍ（ｉ）の推定軸数とが一致する場合に軸数スコアとしての最高スコアをスコアＳｃ（ｉ）に加算する。
【０２４７】
他方、質問画像ＴＩｍの推定軸数と比較画像ＲＩｍ（ｉ）の推定軸数とが一致しない場合、スコアリング部３００は、質問画像ＴＩｍの推定軸数と比較画像ＲＩｍ（ｉ）の推定軸数との差が小さいほど高いスコアを軸数スコアとしてスコアＳｃ（ｉ）に加算する。
【０２４８】
また、比較画像ＲＩｍ（ｉ）の推定軸数が質問画像ＴＩｍの推定軸数の倍数である場合、又は質問画像ＴＩｍの推定軸数が比較画像ＲＩｍ（ｉ）の推定軸数の倍数である場合、スコアリング部３００は、正のスコアを軸数スコアとしてスコアＳｃ（ｉ）に加算する。
【０２４９】
続いて、スコアリング部３００は、すべての登録画像ＲＩｍ（ｉ）に対してＳＴＥＰ９０４〜ＳＴＥＰ９０８を実行したか否かを判定する（図１４／ＳＴＥＰ９１０）。
【０２５０】
当該判定結果が否定的である場合（図１４／ＳＴＥＰ９１０‥ＮＯ）、スコアリング部３００は、ＳＴＥＰ９０２以降の処理を実行する。
【０２５１】
当該判定結果が肯定的である場合（図１４／ＳＴＥＰ９１０‥ＹＥＳ）、スコアリング部３００は、各比較画像ＲＩｍ（ｉ）のスコアＳｃ（ｉ）でソートすることによりランキングリストＲＬを作成する（図１４／ＳＴＥＰ９１２）。
【０２５２】
スコアリング部３００は、すべての情報をランキングリストＲＬに含める必要はなく、上位所定数（たとえばスコアＳｃ（ｉ）上位２０個）だけの登録意匠Ｒ（ｉ）の情報によってランキングリストＲＬを作成してもよいし、所定のスコア以上の登録意匠Ｒ（ｉ）の情報によってランキングリストＲＬを作成してもよい。
【０２５３】
スコアリング部３００は、ランキングリストＲＬをユーザ端末２に送信する（図１４／ＳＴＥＰ９１４）。
【０２５４】
当該スコアリング部３００によれば、質問画像ＴＩｍと各比較画像ＲＩｍ（ｉ）との推定軸数及び渦判定結果等の対象物の画像領域の特徴部分の共通点及び相違点に基づいてスコアリングがされる。この結果、当該スコアは、質問画像ＴＩｍと各比較画像ＲＩｍ（ｉ）との対象物の画像領域の特徴部分との共通点及び相違点を反映したものとなる。
【０２５５】
また、上記処理に加えて、中心座標情報、ＹＤＩＦＦ値等の情報に基づいてスコアリングしてもよいが、特に、領域情報（有効半径）、クラスターサイズ、及びセグメント面積平均値のうちの少なくとも１つを用いてスコアリングすることが好ましい。特に、質問画像ＴＩｍに含まれるクラスタのうち、セグメント面積平均値が最大となるクラスタと、比較画像ＲＩｍ（ｉ）に含まれるクラスタのうち、セグメント面積平均値が最大となるクラスタとのマッチング計算を行うことにより、意匠の類否の判断に資する情報（特に視認可能な部分のうち、大きな面積を占める部分の情報）が適切に勘案されるので、意匠の類否の判断の精度がより向上しうる。
【０２５６】
（他の実施形態）
対象物領域決定部１１３は、各ピクセルの輝度値のヒストグラムが所定の値以上となるような特定点Ｐからの距離のうち、最大の距離を対象物の画像領域の半径値としてもよい。
【０２５７】
本実施形態の類似意匠検索サーバ１の対象物画像領域抽出部１１０は、対象物の画像として極座標展開画像を作成したが、これに代えてまたは加えて、対象物画像領域抽出部１１０が、対象物の画像として、対象物の画像領域を原画像からそのまま抽出した画像を作成してもよい。
【０２５８】
この場合、デザイン特徴情報取得部１３０が、当該画像と所定のテンプレート画像とのマッチング処理等を実行することにより、推定軸数、渦判定結果等のデザイン上の特徴を計算してもよい。
【０２５９】
第１渦スコア、第２渦スコア、第３渦スコア及び軸数スコアは、ユーザにより所定の値が設定されていてもよいし、類否情報が既知の複数の画像を基に機械学習により求められてもよい。
【符号の説明】
【０２６０】
１‥意匠類判定装置、
１００‥画像解析部（画像解析装置、質問画像指定手段）、
１１１‥エッジ画像作成部（画像作成部）、
１１２‥特定点検出部（第１の点検出部）、
１１３‥対象物領域決定部（領域特定部）、
１１４‥対象物画像作成部（画像作成部）、
１２１‥セグメント分割部、
１２２‥クラスタリング部、
１３１‥軸数推定部（距離取得部、回転対称性推定部）、
１３３‥渦判定部（線対称性判定部）、
２００‥記憶部（記憶手段、画像特徴情報データベース）
３００‥スコアリング部、
Ｉｍ１‥原画像（元画像）、
Ｉｍ２‥エッジ画像（元画像）、
ＴＩｍ‥質問画像（第１の画像）、
ＲＩｍ（ｉ）‥登録画像（第２の画像）、
Ｓｃ（ｉ）‥質問画像ＴＩｍと登録画像ＲＩｍ（ｉ）との類似度のスコア、
ＲＬ‥ランキングリスト、
Ｉｍ２（ｊ）‥回転画像（参照画像）、
Ｈ‥対象物の画像領域（指定画像領域）、
Ｐ‥特定点（第１の点）、
ＨＲ‥有効半径、
Ｃ‥原画像・エッジ画像の画像中心点（回転中心点、元画像の第２の点）、
Ｃ（ｊ）‥回転画像の画像中心点（回転中心点、参照画像の第２の点）、
θ（ｊ）‥画像中心点回りの角度（第２の点回りの回転量）、
ｖ（ｊ）‥ずれベクトル（元画像の第２の点と参照画像の第２の点とのずれを示すベクトル）、
ｃｉｍ（ｊ）‥エッジ画像（元画像）と回転画像（参照画像）との相関値、
ＰＣ‥対象物画像（極座標展開画像）
ＰＣ１‥原画像の極座標展開画像、
ＰＣ２‥エッジ画像の極座標展開画像、
Ｘ軸‥第１軸、
Ｙ軸‥第２軸
ＳＧ（ｍ、ｎ）‥分類済セグメント、
ＳＧ（ｎ）‥未分類セグメント、
ＣＬ（ｍ）‥クラスタ、
ＣＬ（ｍｃ）‥今回クラスタ、
ＡＮ‥仮定軸数（仮定された指定数回）、
ＥＮ‥推定軸数（推定された指定数回）、
ＩＤＡ（ＡＮ）‥理想角度（単位距離）、
ＩＤＡ（ＡＮ）＊Ｕ‥理想角度の倍数（試験距離）、
Ｕ‥掛け合わせる整数、
Ｙｄ（ｍ、ｎ、ＡＮ）‥差分（第２軸方向において隣接するセグメント間の第２軸方向の極座標展開画像における距離）、
｜Ｙｄ（ｍｃ、ｎｃ）−ＩＤＡ（ＡＮ）×Ｕ｜‥セグメントＳＧ（ｍｃ、ｎｃ）とセグメントＳＧ（ｍｃ、ｎｃ＋１）のＹ軸方向の距離（ずれ量）、
ＳＬ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）‥理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）の今回クラスタＣＬ（ｍｃ）に対するずれ量の合計値、
Ｕ＿ｄａ（ｍｃ、ＡＮ）・・理想角度ＩＤＡ（ＡＮ）の今回クラスタ（ｍｃ）に対する欠損数の合計値、
ｇ１‥渦判定用第１画像（前記極座標展開画像）、
ｇ２‥渦判定用第１画像（反転画像）、
Ｌ（ｑ）‥直線。
【図１】
2016103215.tif 000005
【図２】
2016103215.tif 000006
【図３】
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【図４】
2016103215.tif 000008
【図５】
2016103215.tif 000009
【図６】
2016103215.tif 000010
【図７】
2016103215.tif 000011
【図８】
2016103215.tif 000012
【図９】
2016103215.tif 000013
【図１０】
2016103215.tif 000014
【図１１Ａ】
2016103215.tif 000015
【図１１Ｂ】
2016103215.tif 000016
【図１２】
2016103215.tif 000017
【図１３】
2016103215.tif 000018
【図１４】
2016103215.tif 000019
【図１５】
2016103215.tif 000020
【図１６】
2016103215.tif 000021
【図１７】
2016103215.tif 000022
【図１８】
2016103215.tif 000023
【図１９】
2016103215.tif 000024
【図２０】
2016103215.tif 000025
【図２１】
2016103215.tif 000026
【図２２】
2016103215.tif 000027
【図２３】
2016103215.tif 000028
【図２４】
2016103215.tif 000029