(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を検索する画像検索装置であって、
画像に２次元フーリエ変換を施して、２次元パワースペクトルを取得する取得手段と、
前記２次元パワースペクトルを、２次元上で複数のブロックに分割し、それぞれのブロック毎にパワースペクトル成分の標準偏差を算出し、行列を生成する生成手段と、
前記生成手段で生成された標準偏差の行列に対し、注目している方向ごとに用意されたマスクパターンを施し、注目している方向ごとに標準偏差の和を特徴量として算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された特徴量と前記画像と対応付けて記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された特徴量に基づいて画像検索を行う検索手段と
を備えることを特徴とする画像検索装置。
【請求項２】
前記取得手段は、前記２次元パワースペクトルを新たな画像として、該画像のエッジ抽出を実行する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像検索装置。
【請求項３】
前記生成手段は、前記２次元パワースペクトルの第１象限、第２象限と横軸上に対応するブロックのパワースペクトル成分の標準偏差の行列を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像検索装置。
【請求項４】
前記検索手段は、検索対象の画像に対応する前記特徴量を注目する数の次元をもつベクトルとみなし、その内積の式から類似度を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像検索装置。
【請求項５】
画像を検索する画像検索方法であって、
画像に２次元フーリエ変換を施して、２次元パワースペクトルを取得する取得工程と、
前記２次元パワースペクトルを、２次元上で複数のブロックに分割し、それぞれのブロック毎にパワースペクトル成分の標準偏差を算出し、行列を生成する生成工程と、
前記生成工程で生成された標準偏差の行列に対し、注目している方向ごとに用意されたマスクパターンを施し、注目している方向ごとに標準偏差の和を特徴量として算出する算出工程と、
前記算出工程で算出された特徴量と前記画像と対応付けて記憶媒体に記憶する記憶工程と、
前記記憶工程で前記記憶媒体に記憶された特徴量に基づいて画像検索を行う検索工程と
を備えることを特徴とする画像検索方法。
【請求項６】
前記取得工程は、前記２次元パワースペクトルを新たな画像として、該画像のエッジ抽出を実行する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像検索方法。
【請求項７】
前記生成工程は、前記２次元パワースペクトルの第１象限、第２象限と横軸上に対応するブロックのパワースペクトル成分の標準偏差の行列を生成する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像検索方法。
【請求項８】
画像を検索する画像検索のプログラムコードが格納されたコンピュータ可読メモリであって、
画像に２次元フーリエ変換を施して、２次元パワースペクトルを取得する取得工程のプログラムコードと、
前記２次元パワースペクトルを、２次元上で複数のブロックに分割し、それぞれのブロック毎にパワースペクトル成分の標準偏差を算出し、行列を生成する生成工程のプログラムコードと、
前記生成工程で生成された標準偏差の行列に対し、注目している方向ごとに用意されたマスクパターンを施し、注目している方向ごとに標準偏差の和を特徴量として算出する算出工程のプログラムコードと、
前記算出工程で算出された特徴量と前記画像と対応付けて記憶媒体に記憶する記憶工程のプログラムコードと、
前記記憶工程で前記記憶媒体に記憶された特徴量に基づいて画像検索を行う検索工程のプログラムコードと
を備えることを特徴とするコンピュータ可読メモリ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像を検索する画像検索装置及びその方法、コンピュータ可読メモリに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より類似画像を検索するための種々の技術が提案されている。特に、テクスチャ画像については、その特徴の抽出にフーリエ変換を利用する方法が、例えば、文献：Ｒ．Ｂａｊｃｓｙ：Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  ｏｒ  Ｔｅｘｔｕｒｅｄ  Ｓｕｒｆａｃｅｓ，Ｐｒｏｃ．３ｒｄ  Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ｐｐ．５７２〜５７９，１９７３等に記載されている。この方法では、まず、画像ｆ（ｘ，ｙ）の２次元フーリエ変換を、
【０００３】
【数１】
0003809308.tif 000002
で算出する。また、周波数成分の大きさを示すパワースペクトルを
【０００４】
【数２】
0003809308.tif 000003
によって算出する。このとき、第１象限と第３象限を、第２象限と第４象限を入れ替えることでゼロ周波数がスペクトルの中心になるようにする。そして、このパワースペクトルを極座標変換して、周波数がｒの成分の総和ｐ（ｒ）とθ方向の周波数成分の総和ｐ（θ）を算出する。
【０００５】
【数３】
0003809308.tif 000004
【０００６】
ｐ（θ）の分布からは、テクスチャの方向性を知ることができる。これは方向性θの画像であれば、θの角度でパワースペクトル上にピークが現れることを利用している。そこで、このピークの数とその大きさを調べる。そして、ピークの数が１つならば１方向性、２つなら２方向性、３つ以上ならば、方向性はもたないと判断する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしなから、上記の方法を、画像検索に適用するには、以下の問題点があった。
【０００８】
▲１▼  （式４）に示したように、パワースペクトルの全空間に対する総和を算出するので計算コストが高く、ピーク検出の困難さが伴う。
【０００９】
▲２▼  ２つの画像の方向性を比較する際、２つの画像それぞれが持つ分布を正規化したもの同士を比較することで類似度を求める等が考えられるが、この場合も計算コストがかかってしまい、実用的でない。
【００１０】
本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、計算コストが実用的な範囲でかつ十分な精度で画像を検索することができる画像検索装置及びその方法、コンピュータ可読メモリを提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するための本発明による画像検索装置は以下の構成を備える。即ち、
画像を検索する画像検索装置であって、
画像に２次元フーリエ変換を施して、２次元パワースペクトルを取得する取得手段と、
前記２次元パワースペクトルを、２次元上で複数のブロックに分割し、それぞれのブロック毎にパワースペクトル成分の標準偏差を算出し、行列を生成する生成手段と、
前記生成手段で生成された標準偏差の行列に対し、注目している方向ごとに用意されたマスクパターンを施し、注目している方向ごとに標準偏差の和を特徴量として算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された特徴量と前記画像と対応付けて記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された特徴量に基づいて画像検索を行う検索手段と
を備える。
【００１２】
また、好ましくは、前記取得手段は、前記２次元パワースペクトルを新たな画像として、該画像のエッジ抽出を実行する。
【００１３】
また、好ましくは、前記生成手段は、前記２次元パワースペクトルの第１象限、第２象限と横軸上に対応するブロックのパワースペクトル成分の標準偏差の行列を生成する。
【００１４】
また、好ましくは、前記マスクパターンは、多値であり、注目している方向に対して幅を有し、そのピークに相当するブロックに対して重み付けされている。
【００１５】
また、好ましくは、前記マスクパターンは、所定値以上のピークが発生する中心に相当するブロックに対して重み付けされていない。
【００１６】
また、好ましくは、前記検索手段は、検索対象の画像に対応する前記特徴量を注目する数の次元をもつベクトルとみなし、その内積の式から類似度を算出する。
【００１７】
上記の目的を達成するための本発明による画像検索方法は以下の構成を備える。即ち、
画像を検索する画像検索方法であって、
画像に２次元フーリエ変換を施して、２次元パワースペクトルを取得する取得工程と、
前記２次元パワースペクトルを、２次元上で複数のブロックに分割し、それぞれのブロック毎にパワースペクトル成分の標準偏差を算出し、行列を生成する生成工程と、
前記生成工程で生成された標準偏差の行列に対し、注目している方向ごとに用意されたマスクパターンを施し、注目している方向ごとに標準偏差の和を特徴量として算出する算出工程と、
前記算出工程で算出された特徴量と前記画像と対応付けて記憶媒体に記憶する記憶工程と、
前記記憶工程で前記記憶媒体に記憶された特徴量に基づいて画像検索を行う検索工程と
を備える。
【００１８】
上記の目的を達成するための本発明によるコンピュータ可読メモリは以下の構成を備える。即ち、
画像を検索する画像検索のプログラムコードが格納されたコンピュータ可読メモリであって、
画像に２次元フーリエ変換を施して、２次元パワースペクトルを取得する取得工程のプログラムコードと、
前記２次元パワースペクトルを、２次元上で複数のブロックに分割し、それぞれのブロック毎にパワースペクトル成分の標準偏差を算出し、行列を生成する生成工程のプログラムコードと、
前記生成工程で生成された標準偏差の行列に対し、注目している方向ごとに用意されたマスクパターンを施し、注目している方向ごとに標準偏差の和を特徴量として算出する算出工程のプログラムコードと、
前記算出工程で算出された特徴量と前記画像と対応付けて記憶媒体に記憶する記憶工程のプログラムコードと、
前記記憶工程で前記記憶媒体に記憶された特徴量に基づいて画像検索を行う検索工程のプログラムコードと
を備える。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して本発明の好適な一実施形態を詳細に説明する。
【００２０】
図１は本実施形態の画像検索装置の構成を示すブロック図である。
【００２１】
図１において、１０１はＣＰＵであり、本実施形態の画像検索装置における各種制御を実行する。１０２はＲＯＭであり、本画像検索装置の立ち上げ時に実行されるブートプログラムや各種データを格納する。１０３はＲＡＭであり、ＣＰＵ１０１が処理するための制御プログラムを格納するとともに、ＣＰＵ１０１が各種制御を実行する際の作業領域を提供する。１０４はキーボード、１０５はマウスであり、ユーザによる各種入力操作環境を提供する。
【００２２】
１０６は外部記憶装置であり、ハードディスクやフロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等で構成される。１０７は表示器であり、ＣＲＴ、液晶等で構成され、処理結果等をユーザに対して表示する。１０８はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）であり、ネットワーク上の外機器との通信を可能とする。１０９はインターフェースであり、スキャナ１１０とバス１１１を接続する。１１０はスキャナであり、画像を読み取る。１１１はバスであり、上記の各構成要素を相互に接続する。
【００２３】
尚、上記の各構成要素において、スキャナ１１０や外部記憶装置１０６はネットワーク上に配置されたもので代用してもよい。
【００２４】
次に、本実施形態の画像検索装置の機能構成について、図２を用いて説明する。
【００２５】
図２は本実施形態の画像検索装置の機能構成を示すブロック図である。
【００２６】
図２において、１１はユーザインターフェース部であり、表示器１０７、キーボード１０４及びマウス１０５を用いて、ユーザからの各種の操作入力を検出する。１２は画像入力部であり、スキャナ１１０等による画像の読み込みを行う。１３は画像メモリであり、画像入力部１２によって入力された画像をＲＡＭ１０３の所定の領域に格納する。１４は画像特徴抽出部であり、画像メモリ１３に格納された画像について、後述の手順でその画像の特徴量を抽出する。１５は画像検索部であり、指定された画像の特徴量と画像蓄積部１６に蓄積されている画像の特徴量に対してマッチングを行って類似度を算出する。
【００２７】
１６は画像蓄積部であり、画像入力部１２より入力された画像を蓄積する。１７は画像管理データベース（以下、画像管理ＤＢ）であり、図３に示すような、データ構成で画像蓄積部１６に格納された画像を管理する。
【００２８】
以上のような構成を備えた本実施形態の画像検索装置の動作例について、以下説明する。
＜画像の登録処理＞
まず、画像の登録処理について、図４を用いて説明する。
【００２９】
図４は本実施形態の画像の登録処理を示すフローチャートである。
【００３０】
まず、ステップＳ５０１０において、ユーザインターフェース部１１を介しての指示により、画像入力部１２を用いて画像を読み込み、画像メモリ１３に保持する。次に、画像特徴抽出部１４は、画像メモリ１３に保持された画像を参照し、ステップＳ５０２０において、その画像がカラー画像であるか否かを判定する。そして、画像がカラー画像でない場合（ステップＳ５０２０でＮＯ）、ステップＳ５０４０に進む。一方、画像がカラー画像である場合（ステップＳ５０２０でＹＥＳ）、ステップＳ５０３０において、その画像をグレースケール画像に変換する。この変換は、カラー画像データのそれぞれの画素のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値からグレイスケールの信号（Ｙ）へ次式で変換できる。
【００３１】
Ｙ＝０．３Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ
次に、ステップＳ５０４０において、グレースケール画像のコントラストを強調するために、そのグレースケール画像の濃度ヒストグラムの平坦化を行う。これは、それぞれの濃度に対応する画素数が一定になるように割り当て直していく処理である。次に、ステップＳ５０５０において、グレースケール画像に２次元フーリエ変換を行い、パワースペクトルを得る。２次元フーリエ変換は、上記の（式１）、（式２）から算出することができる。
【００３２】
次に、ステップＳ５０６０において、このパワースペクトルにローパスフィルターをかけて雑音を除去する等の後処理を施す。次に、ステップＳ５０７０において、このパワースペクトルを新たな画像とみなしてエッジ抽出処理を施し、パワースペクトルに現れているピークを強調させる。これは、例えば、Ｓｏｂｅｌオペレータによってフィルタリングするといった方法で実現される。次に、ステップＳ５０８０において、ピークが強調されたパワースペクトルを、図５に示すように、５×５のブロックに分割する。
【００３３】
尚、この５×５のブロックへの分割は、本実施形態では説明を簡単にするために４つの方向性、すなわち、０度、４５度、９０度、１３５度の方向に注目したときの一例である。さらに細かい方向性に注目するときは、さらに細かく分割する必要がある。例えば、８方向に注目した場合は、１３×１３のブロックに分割するのが好ましい。
【００３４】
さて、パワースペクトルに現れる方向性を表すピークは、原点を通る直線となることがわかっているので、第１象限と第２象限のみに注目すればよい。このとき、０度方向は横軸上に分布していることも考慮しなければならない。（但し、もちろん、この標準偏差の計算は、処理が遅くなってもよければ全てのブロックに対して計算を行ってもよい）。そこで、５×５のブロック中、図５に○で示したブロックについて注目する。この注目するブロックごとに、パワースペクトル成分の標準偏差を計算する。標準偏差は、平均値からの散らばり具合をあらわす値であるから、ブロック中にピークがあって分布が偏っていれば、その値は大きくなる。よって、この標準偏差が十分に大きければ、そのブロック中にピークが存在することが分かる。こうして計算された５×３のブロックの標準偏差の行列に対して、ステップＳ５０９０において、図６に示した注目する方向性に対応した多値のマスクパターンをかけ、各方向ごとの特徴量を算出する。
【００３５】
例えば、結果が、図７に示した４５度の方向性を持っており、図７の点線に沿ってピークが現れた場合について説明する。このとき、４５度方向のマスクパターンをかけて、ブロック毎の標準偏差の和を計算すると以下のようになる。
【００３６】
７×１＋２０×２＋２０×２＋７×１＝９４
これを４５度方向の特徴量とする。同様に、各方向について計算すれば、０度方向は３５、９０度方向は３１、１３５度方向は２４となり、これら４つを図７の例の特徴量とする。４５度方向の特徴量が特に大きいので、例は、４５度方向に強い方向性を持っていることがわかる。
【００３７】
ここで、マスクパターン（図６）について更に詳しく説明する。もちろん、これは一例であり、他にもバリエーションは存在する。
【００３８】
まず、原点にあたるブロックについてはどの方向性についても０としているが、これは原点の周りは常に高いピークが見られるため、敢えて評価しないようにするためである。次に、それぞれのマスクパターンはそれぞれの方向のピークが現れるブロックの重みを２とし、少し幅をもたせてそれ以外のブロックを１とする様に多値にしている。
【００３９】
ここで、図８に示すように、４５度方向のピーク▲１▼と、９０度方向のピーク▲３▼との間にあるようなピーク▲２▼の場合を考える。４５度方向にピーク▲３▼が非常に近ければブロックＢを通り、やや離れている９０度方向のピーク▲３▼とほぼ中間くらいであれば、ブロックＡを通る。４５度方向のマスクパターンではブロックＡは重み１、ブロックＢは重み２であるので、同じ強さのピークであれば４５度方向に近い方が特徴量の値が大きくなることがわかる。
【００４０】
ここで、もし重みをブロックＡ、Ｂともに１とすれば、４５度に非常に近い方向性をもつ場合も、４５度からやや離れている方向性をもつ場合についても特徴量の値はほぼ同じになってしまい区別をつけることができなくなってしまう。このために重み付けがなされている。また、もしマスクパターンに幅を持たせず、ブロックＡなどの重み１としたブロックを０としてしまうと、４５度からやや離れたピークの方向性は、特徴量が極端に小さくなってしまい、ほとんど特徴量に反映されなくなってしまう。このために幅をもたせている。
【００４１】
また、ピーク▲２▼がピーク▲１▼とピーク▲３▼のほぼ中間を通る場合、ピーク▲３▼により近ければブロックＣを多くピークが通過するので９０度方向の特徴量は４５度方向の特徴量よりやや大きくなり、ピーク▲１▼により近ければブロックＤを多くピークが通過するので４５度方向の特徴量は９０度方向の特徴量よりやや大きくなる。このようにして中間の方向性をもつ場合については、その近くの２つの注目する方向性の特徴量に反映される。
【００４２】
次に、各マスクパターンの重みの総和は等しくなるようにしている。これはもちろん各方向間で差がでないようにするためである。よって、０度方向については、本来、第４象限にくるブロックを原点対称の位置にあたる第２象限のブロックを使用することで調整している。
【００４３】
最後に、ステップＳ５１００において、以上のようにして算出した各方向の特徴量（本実施形態においては４方向）や画像データを画像蓄積部１６、画像管理ＤＢ１７に格納する。すなわち、ステップＳ５０１０で読み込んだ画像を画像蓄積部１６に格納する。そして、画像蓄積部１６に蓄積した画像に画像ＩＤを対応付け、図３に示す画像管理ＤＢレコードを生成し、これを画像管理ＤＢ１７に登録する。
＜類似画像の検索処理＞
次に、類似画像の検索処理について、図９を用いて説明する。
【００４４】
図９は本実施形態の類似画像の検索処理を示すフローチャートである。
【００４５】
まず、ステップＳ１００１０において、ユーザインターフェース部１１から類似検索元画像が指定される。次に、ステップＳ１００２０において、指定された類似画像検索元画像の画像ＩＤが取得され、更に画像管理ＤＢ１７から当該元画像の特徴量（本実施形態では４つの方向性に関する特徴量）が取得される。
【００４６】
次に、ステップＳ１００３０において、類似検索元画像の４つの方向性の特徴量と登録されている各画像の４つの方向性の特徴量とを比較し、その類似度を算出する。このとき類似度は、比較元の画像をＡ、比較先の画像をＢ、０度の方向性の特徴量をＨ０００、４５度の方向性の特徴量をＨ０４５、９０度の方向性の特徴量をＨ０９０、１３５度の方向性の特徴量をＨ１３５と表せば、各画像の特徴量を４次元のベクトルとみなした内積の式から次のように算出できる。
【００４７】
【数４】
0003809308.tif 000005
【００４８】
算出された類似度が、所定の閾値以上の類似度を高い順にソートして比較先の画像ＩＤと対にして出力する。次に、ステップＳ１００４０において、ソートして出力された画像の画像ＩＤから画像管理ＤＢ１７を参照して、フルパスのファイル名を取得し、ユーザに提示する。
【００４９】
以上説明したように、本実施形態によれば、テクスチャ画像の方向性を注目する方向性それぞれについて特徴量を多大な計算コストをかけずに算出することができる。また、これら特徴量から類似度を算出し、検索に用いることができる。
【００５０】
尚、上記実施形態においては、パワースペクトルのピークを強調するために、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いてエッジ抽出処理を行ったが、Ｒｏｂｅｒｔｓオペレータを使用するなど、他の手法によってエッジ抽出処理を行うことも可能である。
【００５１】
また、パワースペクトルのピークを強調するためにエッジ抽出処理を行ったが、これは、後に算出する特徴量に強く反映させて、高い精度を得るためであり、もし、処理速度の向上のために特徴量の精度を犠牲にしても構わなければ、省略が可能である。
【００５２】
また、４つの方向性に注目したときに５×５へのブロックへの分割を行ったが、処理速度が遅くなっても構わなければ、より細かいブロックへの分割を行っても、実現可能である。
【００５３】
また、４つの方向性に注目したが、ブロック分割数とマスクパターンを調整すれば、より多くの方向性に注目して、それぞれの特徴量を算出することも可能である。
【００５４】
また、パワースペクトルの対称性に注目して、第１象限、第２象限に相当するブロックについて標準偏差を算出したが、処理速度が遅くなっても構わなければ、すべてのブロックについて算出することも可能である。
【００５５】
また、図６に示すようなマスクパターンを使用したが、重み付けの値を大きくするなど、様々なバリエーションが存在する。これらのマスクパターンによっても、十分にチューニングされたマスクパターンであれば使用することが可能である。
【００５６】
尚、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００５７】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【００５８】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００５９】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【００６０】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６１】
更に、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６２】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明した図４、図９に示すフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００６３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、計算コストが実用的な範囲でかつ十分な精度で画像を検索することができる画像検索装置及びその方法、コンピュータ可読メモリを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の画像検索装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態の画像検索装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態の画像管理ＤＢレコードのデータ構成例を示す図である。
【図４】本実施形態の画像の登録処理を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態のパワースペクトル画像のブロック分割の例を示す図である。
【図６】本実施形態の方向性の特徴量抽出のためのマスクパターンを示す図である。
【図７】本実施形態のマスクパターンを施して処理する際のパワースペクトルの各ブロック毎に標準偏差を算出した一例を示す図である。
【図８】本実施形態の方向性を表すピークが、４５度、９０度、とその間に現れた場合についてマスクパターンがどのように作用するかを説明する図である。
【図９】本実施形態の類似画像の検索処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  キーボード
１０５  マウス
１０６  外部記憶装置
１０７  表示器
１０８  ネットワークインターフェースカード
１０９  インタフェース
１１０  スキャナ
【図１】
0003809308.tif 000006
【図２】
0003809308.tif 000007
【図３】
0003809308.tif 000008
【図４】
0003809308.tif 000009
【図５】
0003809308.tif 000010
【図６】
0003809308.tif 000011
【図７】
0003809308.tif 000012
【図８】
0003809308.tif 000013
【図９】
0003809308.tif 000014