JP2005286799A - Index image generator - Google Patents
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Abstract
【課題】 均一で良好な品質をもったインデックス画像を短時間で生成すること。
【解決手段】 インデックス画像生成装置では、DSP等により、まずステップS1000によりインデックス生成に使用する画像の取り込みを行い、続いてステップS1100により微分を利用したエッジ検出処理を行う。その際、エッジが明確に検出できない場合には、エッジの強調処理を行う。次いで、ステップS1200によりエッジに囲まれた閉空間以外の背景領域の塗り潰し処理を行い、次のステップS1300により、閉空間の位置及び面積の調整である最適化処理を行い、次のステップS1400により画像の平滑化処理を行う。そして、最後のステップS1500によりこのようにして生成したインデックス画像をディレクトリサーバへ登録する。
【選択図】 図3PROBLEM TO BE SOLVED: To generate an index image with uniform and good quality in a short time.
In an index image generating apparatus, a DSP or the like first captures an image used for index generation in step S1000, and then performs edge detection processing using differentiation in step S1100. At that time, if the edge cannot be clearly detected, edge enhancement processing is performed. Next, in step S1200, a background region other than the closed space surrounded by the edge is filled, and in next step S1300, an optimization process, which is adjustment of the position and area of the closed space, is performed, and in step S1400, the image is displayed. Smoothing process is performed. Then, the index image generated in this way in the last step S1500 is registered in the directory server.
[Selection] Figure 3
Description
本発明は、静止画等を取り扱う画像データベースシステムにおいて、静止画の検索に使用されるインデックス画像を生成するインデックス画像生成装置に関する。 The present invention relates to an index image generation apparatus that generates an index image used for searching for a still image in an image database system that handles still images and the like.
静止画等を取り扱う画像データベースシステムにおいては、例えば、蝶や江戸小袖のような美術品の高精細静止画を対象とする場合がある。このような場合、画像をキーとして高精細静止画の検索・表示を行なうことが要求されており、従来の画像データベースシステムでは、ユーザが逐一、画像からサンプルイメージであるインデックス画像を生成していた(例えば、特許文献1参照)。
ところで、前述したように、静止画等を取り扱う画像データベースシステムにおいて、画像をキーとして高精細静止画の検索・表示を行なう方式を採用している場合、そのシステム性能はインデックス画像の品質に影響されるので、インデックス画像の生成はかなり注意深く手作業で行なう必要があった。 By the way, as described above, when an image database system that handles still images, etc., adopts a method for searching and displaying high-definition still images using images as keys, the system performance is affected by the quality of index images. Therefore, it was necessary to generate the index image manually with great care.
しかし、従来はユーザが逐一、手作業により画像からインデックス画像を生成していたため、一枚のインデックス画像を生成するのに数時間を要する場合があり、インデックス画像の生成にかなりの時間と労力の要る作業である、という問題があった。 However, in the past, since the user manually generated the index image from the image one by one, it may take several hours to generate one index image, which requires considerable time and effort to generate the index image. There was a problem that it was a necessary work.
また、これらの高精細静止画の検索・表示のために検索キーとして使用するインデックス画像は、インデックス画像内のノイズ成分を除去する前処理を実施すれば、インデックス画像の如何を問わず、高いシステム性能が得られる可能性が大きく、当該前処理の意義と重要性は十分に認識されているものの、このような前処理をユーザが逐一手作業で行う場合、かなりの時間と労力の要る作業である、という問題もあった。 In addition, an index image used as a search key for searching and displaying these high-definition still images can be a high system regardless of the index image if pre-processing for removing noise components in the index image is performed. Although there is a high possibility that performance can be obtained and the significance and importance of the preprocessing are well recognized, if such preprocessing is performed manually by the user one by one, it requires considerable time and labor. There was also a problem that.
本発明はかかる問題に鑑みなされたもので、均一で良好な品質をもったインデックス画像を短時間で生成することができるインデックス画像生成装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such a problem, and an object of the present invention is to provide an index image generating apparatus capable of generating an index image having uniform and good quality in a short time.
上記課題を解決するため、本発明のインデックス画像生成装置は、インデックスとする対象画像のエッジを検出するエッジ検出手段と、前記エッジにより取り囲まれた前記対象画像以外の背景領域を塗り潰す塗り潰し手段と、を有する構成を採る。 In order to solve the above-described problem, an index image generation device according to the present invention includes an edge detection unit that detects an edge of a target image to be an index, and a filling unit that fills a background region other than the target image surrounded by the edge. The structure which has these is taken.
この構成によれば、エッジにより取り囲まれた対象画像以外の背景領域は塗り潰されるので、背景領域に存在するノイズ成分を除去することができ、均一で良好な品質をもったインデックス画像を短時間で生成することができる。 According to this configuration, since the background area other than the target image surrounded by the edges is filled, the noise component existing in the background area can be removed, and an index image with uniform and good quality can be obtained in a short time. Can be generated.
また、本発明のインデックス画像生成装置は、前記構成において、さらに、前記エッジにより取り囲まれた前記対象画像の大きさ及び位置を制限して最適化する最適化手段、を有する構成を採る。 Further, the index image generation apparatus of the present invention employs a configuration that further includes optimization means for limiting and optimizing the size and position of the target image surrounded by the edge.
この構成によれば、エッジにより取り囲まれた対象画像の大きさ及び位置は二次元的に制限されるので、対象画像の大きさ及び位置はインデックス画像として最適化される。 According to this configuration, since the size and position of the target image surrounded by the edges are two-dimensionally limited, the size and position of the target image are optimized as an index image.
また、本発明のインデックス画像生成装置は、前記構成において、さらに、前記エッジにより取り囲まれた前記対象画像を平滑化する平滑手段、を有する構成を採る。 Moreover, the index image generation device of the present invention employs a configuration that further includes a smoothing unit that smoothes the target image surrounded by the edges.
この構成によれば、エッジにより取り囲まれた対象画像は平滑化されるので、対象画像に含まれるノイズや、シャドウ、濃淡を除去することができ、さらに均一で良好な品質をもったインデックス画像を短時間で生成することができる。 According to this configuration, the target image surrounded by the edges is smoothed, so that noise, shadows, and shades included in the target image can be removed, and an index image having a uniform and good quality can be obtained. It can be generated in a short time.
また、本発明のインデックス画像生成装置は、前記構成において、前記エッジ検出手段は、インデックスとする対象画像のエッジを検出する際、エッジパターンを形成する輝度成分に所定係数を乗算してエッジを検出する、構成を採る。 In the index image generating apparatus according to the present invention, in the configuration described above, the edge detecting unit detects an edge by multiplying a luminance component forming an edge pattern by a predetermined coefficient when detecting an edge of the target image to be an index. Take the configuration.
この構成によれば、エッジパターンを形成する輝度成分に所定係数が乗算されるので、エッジが強調されることになり、エッジが明確でない場合でも、エッジを検出することができる。 According to this configuration, since the luminance component forming the edge pattern is multiplied by the predetermined coefficient, the edge is emphasized, and the edge can be detected even when the edge is not clear.
また、本発明のインデックス画像生成装置は、前記構成において、さらに、インデックス画像を、対象画像のアドレスと関連付けてディレクトリサーバに登録する登録手段、を有する構成を採る。 Further, the index image generating apparatus of the present invention employs a configuration further comprising registration means for registering the index image in the directory server in association with the address of the target image.
この構成によれば、前述のようにして生成されたインデックス画像が対象画像のアドレスと関連付けてディレクトリサーバに登録されるので、均一で良好な品質をもったインデックス画像をディレクトリサーバに短時間で登録することができる。 According to this configuration, since the index image generated as described above is registered in the directory server in association with the address of the target image, an index image having uniform and good quality can be registered in the directory server in a short time. can do.
本発明のインデックス画像生成方法は、インデックスとする対象画像のエッジを検出するステップと、前記エッジにより取り囲まれた前記対象画像以外の背景領域を塗り潰すステップと、を有するようにした。 The index image generation method of the present invention includes a step of detecting an edge of a target image to be an index, and a step of filling a background area other than the target image surrounded by the edge.
この方法によれば、エッジにより取り囲まれた対象画像以外の背景領域は塗り潰されるので、背景領域に存在するノイズ成分を除去することができ、均一で良好な品質をもったインデックス画像を短時間で生成することができる。 According to this method, since the background region other than the target image surrounded by the edges is filled, the noise component existing in the background region can be removed, and an index image with uniform and good quality can be obtained in a short time. Can be generated.
本発明のインデックス画像生成用プログラムは、インデックスとする対象画像のエッジを検出する機能と、前記エッジにより取り囲まれた前記対象画像以外の背景領域を塗り潰す機能と、をコンピュータに実行させるようにした。 The index image generation program of the present invention causes a computer to execute a function of detecting an edge of a target image as an index and a function of filling a background area other than the target image surrounded by the edge. .
このプログラムによれば、エッジにより取り囲まれた対象画像以外の背景領域は塗り潰されるので、背景領域に存在するノイズ成分を除去することができ、均一で良好な品質をもったインデックス画像を短時間で生成することができる。 According to this program, the background area other than the target image surrounded by the edges is filled, so that noise components existing in the background area can be removed, and an index image with uniform and good quality can be created in a short time. Can be generated.
以上説明したように本発明によれば、均一で良好な品質をもったインデックス画像を短時間で生成することができる。 As described above, according to the present invention, an index image having uniform and good quality can be generated in a short time.
(実施の形態)
本発明の骨子は、インデックス画像を生成する際、対象画像のエッジを検出し、背景領域を塗り潰し、対象画像の配置の最適化を行い、平滑画像を生成し、これらの処理により、均一で良好な品質をもったインデックス画像を短時間で生成することである。
(Embodiment)
The essence of the present invention is that when generating an index image, the edge of the target image is detected, the background area is filled, the arrangement of the target image is optimized, and a smooth image is generated. An index image having a high quality is generated in a short time.
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施の形態に係るインデックス画像生成装置140を含む画像データベースシステム100の構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image database system 100 including an index
図1において、この画像データベースシステム100は、画像サーバ110と、画像サーバ110に蓄積された複数画像のアドレスを提供するディレクトリサーバ120と、一台以上(ここでは、説明の便宜上、一台とする。)のユーザ端末130と、本発明の実施の形態に係るインデックス画像生成装置140とが、光ファイバ回線網等のブロードバンドネットワーク(以下、ネットワークという)150を介し相互接続されて構成されている。
In FIG. 1, the image database system 100 includes an image server 110, a directory server 120 that provides addresses of a plurality of images stored in the image server 110, and one or more units (here, one unit is used for convenience of explanation). )) And the index
画像サーバ110は、複数の高精細画像を格納した画像データベース111を有している。
The image server 110 has an
ディレクトリサーバ120は、画像サーバ110に蓄積された複数画像のアドレスを提供するもので、デジタルコード列122、インデックス画像123、アドレス情報124が格納されたインデックステーブル121を有している。
The directory server 120 provides addresses of a plurality of images stored in the image server 110, and has an index table 121 in which a
デジタルコード列122は、画像サーバ110内の画像ファイルを代表するようなインデックス画像123を、画像検索用のデジタルコード列に予め変換して登録しておいたものである。
The
また、アドレス情報124は、インデックス画像123に対応する画像ファイルの画像データベース111におけるアドレスを示している。アドレス情報124は物理的であっても論理的であってもよい。なお、アドレス情報に限定されるものではなく、インデックス画像123と画像データベース111の画像とを関係付けるキー情報であってもよい。
The
ユーザ端末130は、マン・マシン・インターフェースを備えた図形描画プログラムを有しており、高精細静止画表示にも適したLCD型或いはPDP型のHDTVディスプレイ等を有して構成される。高精細静止画を取扱う場合には、図形描画プログラムを使用して、例えば、江戸小袖など、博物館情報の色彩を忠実に再現することが求められるので、各ユーザ端末はデジタルアーカイブの高精細静止画の表示に適するもので構成する。 The user terminal 130 has a graphic drawing program having a man-machine interface, and is configured to have an LCD-type or PDP-type HDTV display suitable for high-definition still image display. When handling high-definition still images, it is required to faithfully reproduce the color of museum information, such as Edo Kosode, using a graphics drawing program. Consists of items suitable for display.
図2に、本発明の実施の形態に係るインデックス画像生成装置140の構成を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the index
図2において、このインデックス画像生成装置140は、ネットワーク150と接続されて通信処理を行う通信インターフェース(I/F)141と、CPU142と、メモリ143と、プログラムを格納等したハードディスクドライブ(HDD)144と、インデックス画像を生成するDSP145と、外部I/F146とを有しており、外部I/F146を介しディスプレイ147及びカメラ148等が接続されて構成されている。なお、DSP145は、DSP145に内蔵されたファームウエアにより、本発明のエッジ検出手段、塗り潰し手段、最適化手段、および平滑手段として機能するものである。また、CPU142は、ハードディスクドライブ(HDD)144に格納されたプログラムの実行により、登録手段として機能するものである。
In FIG. 2, the index
次に、この画像データベースシステム100において、蝶の画像検索を例にとって画像検索の手順を具体的に説明する。 Next, in the image database system 100, an image search procedure will be specifically described by taking a butterfly image search as an example.
ユーザが目的の蝶の画像を画像サーバ110から取り出そうとする場合、ユーザはまず、目的の蝶をユーザ端末130上でスケッチする(図1の(1)参照)。 When the user tries to retrieve the target butterfly image from the image server 110, the user first sketches the target butterfly on the user terminal 130 (see (1) in FIG. 1).
次に、ユーザによって描かれたスケッチをユーザ端末130からディレクトリサーバ120へ送信する(図1の(2)参照)。 Next, the sketch drawn by the user is transmitted from the user terminal 130 to the directory server 120 (see (2) in FIG. 1).
ディレクトリサーバ120では、ユーザ端末130から受信したスケッチ画像を画像検索用のデジタルコード列125に変換して(図1の(3)参照)、このデジタルコード列125を、インデックステーブル121に蓄積されているインデックス画像123に対応している画像検索用のデジタルコード列122と比較して、検索する(図1の(4)参照)。
The directory server 120 converts the sketch image received from the user terminal 130 into an image search digital code string 125 (see (3) in FIG. 1), and the
そして、比較の結果、類似性のあるデジタルコード列122に対応している幾つかのインデックス画像123が選択されて(図1の(5)参照)、それらがユーザ端末130に表示される(図1の(6)参照)。
As a result of the comparison,
ユーザは、ユーザ端末130に表示されたインデックス画像123の中から目的とする画像データを代表していると思われるインデックス画像123を選択する(図1の(7)参照)。
The user selects the
すると、そのインデックス画像123と関連付けられた画像データが、画像サーバ110からユーザ端末130に配信されて表示される(図1の(8)参照)。
Then, the image data associated with the
このように、この画像データベースシステム100によれば、画像サーバ110に格納されている画像をユーザが自由に描くスケッチ画像等をキー情報とし、インデックス画像123と比較して目的の画像を検索するため、インデックス画像123の品質により、画像検索の成功または失敗が決定される。
As described above, according to the image database system 100, a sketch image or the like in which an image stored in the image server 110 is freely drawn by a user is used as key information, and the target image is searched for compared with the
そこで、本実施の形態では、ユーザが逐一画像からインデックス画像123を生成するのではなく、インデックス画像生成装置140により、自動的に、均一で良好な品質をもったインデックス画像を短時間で生成するようにしたものである。
Therefore, in this embodiment, the user does not generate the
次いで、本実施の形態の特徴であるインデックス画像生成装置140の動作について、図3に示すフローチャートを参照して説明する。
Next, the operation of the index
図3は、実施の形態に係るインデックス画像生成装置の動作を示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the index image generating apparatus according to the embodiment.
このインデックス画像生成装置では、DSP145等による演算処理を利用したインデックスの生成過程を示す。上記処理過程を経てインデックス画像を生成することにより、均一で良好な品質のインデックス画像が得られ、生成されたインデックス画像をディレクトリサーバ120で使用することが可能となる。
This index image generation apparatus shows an index generation process using arithmetic processing by the
本発明による画像データベースシステムにおけるインデックス自動生成方式は、画像の取り込み処理、エッジ検出処理、背景塗り潰し処理、配置の最適化処理、画像の平滑化処理を行う。なお、配置の最適化処理と、画像の平滑化処理とは、省略しても良いが、これらの処理も併せて行うことにより、より均一で良好な品質をもったインデックス画像を生成することが可能となり、生成されたインデックス画像をディレクトリサーバ120で使用することが可能となる。 The automatic index generation method in the image database system according to the present invention performs image capture processing, edge detection processing, background filling processing, layout optimization processing, and image smoothing processing. The layout optimization process and the image smoothing process may be omitted, but by performing these processes together, an index image with more uniform and good quality can be generated. Thus, the generated index image can be used by the directory server 120.
以下、図3のフローチャートを参照して、これらの処理を詳細に説明する。 Hereinafter, these processes will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.
(画像の取り込み処理)
まず、ステップS1000のインデック生成に使用する画像の取り込み処理を行う。
(Image import processing)
First, an image capturing process used for index generation in step S1000 is performed.
具体的には、インデックス生成装置140は、カメラ147によりインデックとすべき画像を撮影し、インデック生成に使用する画像を取り込む。
Specifically, the
なお、インデックス生成に使用する画像は、カメラ147により取り込んだ画像だけでなく、画像サ−バ110や他のサーバ(図示せず)に登録されている画像であっても良い。つまり、例えば、画像サ−バ110に登録されている画像に、インデックス画像が生成されてなく、そのインデックス画像がディレクトリサーバ120に登録されていない場合には、画像サーバ110に格納されている画像をダウンロードして、インデックス画像を生成するようにしても勿論よい。
The image used for index generation is not limited to the image captured by the
(エッジ検出処理)
次に、ステップS1100の微分を利用したエッジ検出処理を行う。なお、このエッジ検出処理の際に、下記に示すような理由により必要に応じエッジの強調処理を追加するようにしても良い。
(Edge detection processing)
Next, an edge detection process using the differentiation in step S1100 is performed. In this edge detection process, an edge enhancement process may be added as necessary for the following reason.
つまり、エッジパターンは画像フレーム内の各画素(ピクセル)における輝度成分により構成される。そこで、DSP145は、エッジ検出手段として機能して、各画素(ピクセル)における輝度成分について、x軸方向、及びy軸方向でそれぞれ微分して合成することによりエッジパターンを生成して、更に画像上に重畳して描くことにより、エッジとして明確に判別することができる。また、エッジを形成する曲線を太くすることにより、エッジによる閉空間が形成されるので対象画像と背景とを判別することができる。
That is, the edge pattern is composed of luminance components in each pixel (pixel) in the image frame. Therefore, the
本実施の形態では、基本的な考え方を拡張した下記に示す幾つかののエッジ検出方法により、対象画像のエッジを検出する。その概要は次の通りである。 In the present embodiment, the edge of the target image is detected by the following several edge detection methods that extend the basic concept. The outline is as follows.
例えば、xy座標空間における点(i,j)における関数f[i,j]のx成分及びy成分に関して、微分(差分)は次式で定義される。 For example, with respect to the x component and the y component of the function f [i, j] at the point (i, j) in the xy coordinate space, the differentiation (difference) is defined by the following equation.
Δxf=f[i+1,j]−f[i-1,j] ・・・(式1)
Δyf=f[i,j+1]−f[i,j-1] ・・・(式2)
Δ x f = f [i + 1, j] −f [i−1, j] (Formula 1)
Δ y f = f [i, j + 1] −f [i, j−1] (Expression 2)
次に、(式1)、(式2)に於けるエッジの方向性(x軸、y軸)をなくすために、関数f[i,j]の勾配g[i,j]を考慮に入れて次の関数を定義する。 Next, the gradient g [i, j] of the function f [i, j] is taken into consideration in order to eliminate the edge directionality (x axis, y axis) in (Expression 1) and (Expression 2). Define the following function.
g [i,j]=[(Δxf)2+(Δyf)2]1/2 ・・・(式3)
g [i,j]=|Δxf|+|Δyf| ・・・(式4)
g [i,j]=max(|Δxf|,|Δyf|) ・・・(式5)
g [i, j] = [ (Δ x f) 2 + (Δ y f) 2] 1/2 ··· ( Equation 3)
g [i, j] = | Δ x f | + | Δ y f | ··· ( Equation 4)
g [i, j] = max (| Δ x f |, | Δ y f |) ··· ( Equation 5)
そこで、式(式3)、(式4)、或いは(式5)に従って、Δxf、Δyfによりエッジを表す空間フイルタ関数g [i,j]を生成する。 Therefore, a spatial filter function g [i, j] representing an edge is generated by Δ x f and Δ y f according to the formula (formula 3), (formula 4), or (formula 5).
これらの空間フイルタを二次元空間上で3×3の近傍画素を含む領域に拡張して生成したオペレータ(コンピュータによる微分演算子)を適用することによりエッジ検出の演算が実行される。 An edge detection operation is executed by applying an operator (differential operator by computer) generated by expanding these spatial filters to a region including 3 × 3 neighboring pixels in a two-dimensional space.
エッジ検出のためにはPrewittフイルタ、Sobelフイルタ等のオペレータ(コンピュータによる微分演算子)が使われる。Prewittフイルタ、Sobelフイルタ等はエッジを際立たせるのに優れているので、本発明に使用されるインデックス画像の生成に適する。 For edge detection, operators such as Prewitt filter and Sobel filter (differential operator by computer) are used. Prewitt filters, Sobel filters, and the like are excellent in making the edges stand out, and are suitable for generating index images used in the present invention.
一方、2次微分まで考慮に入れたラプラシアン(Laplacian)は、エッジ検出と、画像の精細度向上とに対して優れた特性を有する。つまり、ラプラシアン▽2fは、以下の(式6)で定義される。 On the other hand, Laplacian taking into account the second derivative has excellent characteristics for edge detection and image definition improvement. That is, Laplacian ▽ 2 f is defined by the following (formula 6).
▽2f=∂2f/∂x2+∂2f/∂y2 ・・・(式6) ▽ 2 f = ∂ 2 f / ∂x 2 + ∂ 2 f / ∂y 2 (Formula 6)
ここで、一回目の微分をi+1とi、二回目の微分をiとi−1で行なうと、∂2f/∂x2は次の(式7)で与えられる。 Here, if the first differentiation is performed with i + 1 and i and the second differentiation is performed with i and i-1, ∂ 2 f / ∂x 2 is given by the following (formula 7).
∂2f/∂x2=f[i+1,j] +f[i-1,j] - 2f[i,j] ・・・(式7) ∂ 2 f / ∂x 2 = f [i + 1, j] + f [i-1, j] - 2f [i, j] ··· ( Equation 7)
従って、ラプラシアン▽2fは、以下の(式8)となる。 Accordingly, Laplacian ▽ 2 f is expressed by the following (formula 8).
▽2f=f[i-1,j] +f[i+1,j] +f[i,j-1] +f[i,j+1] -4f[i,j]
・・・(式8)
▽ 2 f = f [i-1, j] + f [i + 1, j] + f [i, j-1] + f [i, j + 1] -4f [i, j]
... (Formula 8)
次に、ボケのある画像からボケのない画像を生成する処理は、次のようにしてラプラシアンを使って実行される。 Next, a process of generating an image without blur from an image with blur is executed using Laplacian as follows.
ボケのない画像を表す関数をB(x,y,t)とし、ボケの含まれている画像をf(x,y,t)とする。B(x,y,t)がt=τの近傍で級数展開が可能であり、f(x,y,t)のテーラー展開で表されると仮定すれば、次の(式9)が得られる。 Let B (x, y, t) be a function representing an image without blur, and f (x, y, t) be an image containing blur. Assuming that B (x, y, t) can be expanded in series near t = τ and expressed by Taylor expansion of f (x, y, t), the following (Equation 9) is obtained. It is done.
B(x,y,t)=f(x,y,τ)−τ∂f/∂t+τ2/2・∂2f/∂t2−・・・
・・・(式9)
B (x, y, t) = f (x, y, τ) -τ∂f / ∂t +
... (Formula 9)
ここで、画像のボケを拡散過程のモデルで表せば、∂f/∂tはラプラシアンで与えられる。即ち、以下の(式10)である。 Here, if the blur of the image is expressed by a model of the diffusion process, ∂f / ∂t is given by Laplacian. That is, the following (Formula 10).
∂f/∂t=k∇2f ・・・(式10) ∂f / ∂t = k∇ 2 f (Expression 10)
ここで、(式9)でτについて、二次以上の項を省略すれば、(式9)、(式10)からB(x,y,t)は、以下の(式11)により与えられる。 Here, if a second-order or higher term is omitted for τ in (Expression 9), B (x, y, t) from (Expression 9) and (Expression 10) is given by (Expression 11) below. .
B(x,y,t)=f(x,y,τ)−kτ∇2f ・・・(式11) B (x, y, t) = f (x, y, τ) −kτ∇ 2 f (Equation 11)
このように、ラプラシアンにより画像を見かけ上、高精細化することができるので、エッジが形成され難い、例えば同色系パターンと背景との識別に使用できる。 As described above, since the image can be made high-definition with the Laplacian, it is difficult to form an edge. For example, it can be used for distinguishing the same color pattern and the background.
上述のPrewittフイルタ、Sobelフイルタ等のオペレータ(コンピュータによる微分演算子)はΔxf、Δyfに適用される。また、ラプラシアンフィルタのオペレータ(コンピュータによる微分演算子)は2次元の2階微分に適用される。上述の説明では、各フィルタは3×3であるとしたが、5×5或いはそれ以上でもかまわない。 Operators such as the Prewitt filter and Sobel filter described above (differential operators by computer) are applied to Δ x f and Δ y f. An operator of a Laplacian filter (a computer differential operator) is applied to two-dimensional second-order differentiation. In the above description, each filter is 3 × 3, but 5 × 5 or more may be used.
一例として、MATLABによるシミュレーション結果では、Sobelフイルタとラプラシアンフィルタの場合に良好な結果が得られている。このシミュレーション結果に基づき両フィルタによる予備実験を実施した結果、Sobelフイルタをx軸、及びy軸に適用し、それらの絶対値の和によりエッジを生成する方法を発明した。実験の結果、この絶対値和法の優位性が確認できた。この結果を利用して、テキサスインストルメント社のDSP(TMS32C6416)を使って実施したインデックス生成でも、Sobelフィルタを適用して実施し良好な結果が得られた。 As an example, in the simulation result by MATLAB, a favorable result is obtained in the case of the Sobel filter and the Laplacian filter. As a result of conducting a preliminary experiment using both filters based on this simulation result, a method of applying an Sobel filter to the x-axis and y-axis and generating an edge by the sum of their absolute values was invented. As a result of the experiment, the superiority of this absolute value sum method was confirmed. Using this result, index generation performed using a Texas Instruments DSP (TMS32C6416) was also performed by applying the Sobel filter, and good results were obtained.
(エッジの強調)
エッジが明確に検出できない特殊な画像では、このステップS1100のエッジ検出処理の際に、エッジを強調する処理を追加する。
(Edge enhancement)
For a special image in which the edge cannot be clearly detected, a process for enhancing the edge is added during the edge detection process in step S1100.
エッジの強調は、エッジパターンを形成する輝度成分(Y信号成分)の値に比例係数Kを乗じて生成する。通常、K=1.3、K=1.5等の値が望ましい値であるが、これらの値に限定されることはない。一例として行なった実証実験では、エッジパターンに比例係数(K=1.3、1.5)を乗じた画像で背景に影響なくエッジが強調されている。 Edge enhancement is generated by multiplying the value of the luminance component (Y signal component) forming the edge pattern by the proportional coefficient K. Normally, values such as K = 1.3 and K = 1.5 are desirable values, but are not limited to these values. In a demonstration experiment conducted as an example, an edge is emphasized without affecting the background in an image obtained by multiplying an edge pattern by a proportional coefficient (K = 1.3, 1.5).
更に必要な場合には、画像のγ特性を強調する方法も挙がられる。これには次の2通りがある。 Further, if necessary, there is a method for enhancing the γ characteristic of the image. There are two ways to do this.
第一の方法は次の通りである。
(1)γ値を1より大きく設定し、本実施の形態の方法によりインデックス画像を生成する。
(2)生成されたインデックス画像を使用してエッジパターンを形成し、背景を単色に塗り潰してサンプル画像としての完全性を検証する。
The first method is as follows.
(1) The γ value is set larger than 1, and an index image is generated by the method of the present embodiment.
(2) An edge pattern is formed using the generated index image, and the background is filled with a single color to verify the integrity as a sample image.
第二の方法は次の通りである。
(1)エッジパターンを形成し、背景を白色に塗り潰してγ=1のサンプル画像を生成する。
(2)生成されたγ=1のサンプル画像を基にして、γ値を1より大きく設定し、本発明の方法によりインデックス画像を生成する。
The second method is as follows.
(1) An edge pattern is formed, and the background is painted white to generate a sample image with γ = 1.
(2) Based on the generated sample image of γ = 1, the γ value is set to be larger than 1, and an index image is generated by the method of the present invention.
一例として行なった実証実験では、それぞれ第一、及び第二の方法によりγ値を1より大きく設定し、静止画に対するγ補正と通常のエッジパターンの生成を組み合わせることによりインデックス画像を生成した。なお、通常の画像では、γが2.5以下の範囲の値を持った画像は違和感なく観察される。 In the demonstration experiment conducted as an example, the γ value was set larger than 1 by the first and second methods, respectively, and the index image was generated by combining the γ correction for the still image and the generation of the normal edge pattern. In a normal image, an image having a value in the range of γ of 2.5 or less is observed without a sense of incongruity.
(背景の塗り潰し処理)
次に、ステップS1200の閉空間の外側である背景の塗り潰し処理を行う。
(Background painting)
Next, a background painting process that is outside the closed space in step S1200 is performed.
つまり、DSP145が、塗り潰し手段として機能して、エッジにより取り囲まれた閉空間の外側(或いは内側)の背景領域を、一様なレベル及び色相の単一色により塗りつぶす。これにより対象とする静止画の外側に存在する背景のノイズ成分を除去することができる。ここで、ノイズには画像上のランダムノイズの他に、不要な画像成分やパターンノイズが含まれる。
That is, the
例えば、赤色系を主体とした小袖のエッジ付き画像の背景は、白色或いはグレイのような、一様なレベル及び色相の信号であるのが望ましい。このようにすれば、小袖と背景で色相が大きく異なっているので、エッジにより小袖と背景とを容易に分けることができる。 For example, it is desirable that the background of an image with an edge of a small sleeve mainly composed of red is a signal of a uniform level and hue such as white or gray. In this way, since the hue is greatly different between the small sleeve and the background, the small sleeve and the background can be easily separated by the edge.
よって、エッジパターンにより閉空間を形成し、その閉空間の外側である背景に対して白色、青色、或いは灰色等の任意の単一色を与えて塗り潰すことが可能である。画像検索では、例えば、白色等の基準色に塗り潰した背景を使う。 Therefore, it is possible to form a closed space by the edge pattern, and fill the background which is outside the closed space with any single color such as white, blue or gray. In the image search, for example, a background filled with a reference color such as white is used.
このように、ステップS1100の処理によりエッジを検出した後で、このステップS1200の処理により背景を白色に塗り潰した小袖の例では、エッジを検出した後で背景を白色に塗り潰したことにより、背景部分におけるノイズが自動的に除去されることになる。 As described above, in the example of the small sleeve in which the background is painted white by the processing in step S1200 after the edge is detected by the processing in step S1100, the background portion is obtained by painting the background in white after the edge is detected. The noise at is automatically removed.
これらの実験的所見により、実際の処理では、エッジで取り囲まれた閉空間のみを小袖として認識すればよい事は明らかである。 From these experimental findings, it is clear that in actual processing, only the closed space surrounded by the edges needs to be recognized as a small sleeve.
(インデックス画像配置の最適化処理)
次に、ステップS1300のインデックス画像配置の最適化処理を行う。
(Optimization processing for index image placement)
Next, an optimization process of index image arrangement in step S1300 is performed.
この最適化処理では、DSP145が最適化手段として機能して、エッジにより認識される閉空間の大きさ及び位置を、x軸方向、並びにy軸方向に制限を加えることにより、二次元的に制御して、その閉空間面積の最大化と閉空間位置の最適化を図る。
In this optimization process, the
例えば、小袖の画像は、裾がx軸と平行して配置されているので、裾のラインが基準線として認識される。そこで、x軸と直交する軸をy軸とする。それぞれx軸、及びy軸に平行な直交する二直線によって取り囲まれた四辺形を検索対象画像である小袖と背景の占める領域とする。 For example, in the image of the small sleeve, since the skirt is arranged in parallel with the x-axis, the skirt line is recognized as the reference line. Therefore, the axis orthogonal to the x axis is taken as the y axis. A quadrilateral surrounded by two orthogonal straight lines parallel to the x-axis and the y-axis, respectively, is an area occupied by the small sleeve and the background that are the search target images.
この四辺形の上下方向に、検索対象画像である小袖が丁度入るように、小袖の縦方向のサイズを拡大して調整した上で、左右両方向のマージンが相等しくなるように背景上の小袖の位置を調整してゆき、小袖を所定の位置に配置する。このとき、小袖以外の背景は、前述のステップS1200の処理により、基準色(本発明では白色)に塗り潰されている。この操作を、ここではインデックス画像配置の最適化という。小袖のサンプル画像配置の最適化実験の一例では、この処理方式の実用性が確認された。 The vertical size of the small sleeve is enlarged and adjusted so that the small sleeve that is the search target image is exactly inserted in the vertical direction of this quadrilateral, and the small sleeve on the background is adjusted so that the left and right margins are equal. Adjust the position and place the small sleeves in place. At this time, the background other than the small sleeves is painted with the reference color (in the present invention, white) by the process of step S1200 described above. This operation is herein referred to as optimization of index image arrangement. In an example of an optimization experiment for the arrangement of sample images of Kosode, the practicality of this processing method was confirmed.
(平滑画像の生成)
次に、ステップS1400の画像の平滑化処理を行う。
(Generate smooth image)
Next, the image smoothing process in step S1400 is performed.
この平滑画像生成処理では、平滑化された画像をインデックス画像としてディレクトリサーバ120に自動登録するために、DSP145が平滑手段として機能して、エッジにより生成された閉空間の大きさ及び位置の最大化と最適化に引続き、閉空間により生成された画像に対して、平滑化画像を生成する。これにより、対象画像に含まれるノイズ、或いはシャドウや濃淡を除去することが可能となる。
In this smoothed image generation processing, in order to automatically register the smoothed image as an index image in the directory server 120, the
つまり、エッジパターンにより検索対象画像を内部に含む閉空間が形成されると、エッジパターンが検索対象画像を取り囲んでいる。この検索対象画像に、不要な影等の濃淡、細かすぎる模様、或いは高い空間周波数のノイズがあると、検索の成功率を低下させる可能性がある。従って、検索対象画像におけるこれらの不要成分を除去したインデックス画像を生成するために、DSP145による空間的平均化処理が望ましい。この空間的平均化処理によって生成された小袖の平滑画像では、不要の成分が除去されることになる。
That is, when a closed space including the search target image is formed by the edge pattern, the edge pattern surrounds the search target image. If the search target image includes shades of unnecessary shadows, too fine patterns, or high spatial frequency noise, the search success rate may be reduced. Therefore, in order to generate an index image from which these unnecessary components in the search target image are removed, a spatial averaging process by the
(インデックス画像の自動登録)
次に、ステップS1500のインデックス画像の自動登録処理について説明する。
(Automatic index image registration)
Next, the index image automatic registration processing in step S1500 will be described.
以上のようにして生成されたインデックス画像は、画像サーバ110に登録される高精細静止画のアドレスと関連付けて、CPU142が登録手段として機能することにより、ディレクトリサーバ120のインデックステーブル121に登録される。
The index image generated as described above is registered in the index table 121 of the directory server 120 when the
インデックス画像生成装置140からディレクトリサーバ120へのインデックス画像の送信の際、インデックス画像をそのまま送信しても良いが、送信データ量を削減するため、インデックス画像を縮小して送信するようにしても良い。
When the index image is transmitted from the index
従って、自動登録においては高精細静止画から生成した特徴量を表すインデックスコードを、画像サーバ110に格納した高精細静止画のアドレスと対応させて、ディレクトリサーバ120のインデックステーブル121に登録される。 Therefore, in automatic registration, an index code representing a feature amount generated from a high-definition still image is registered in the index table 121 of the directory server 120 in association with the address of the high-definition still image stored in the image server 110.
図4は、インデックスとする対象画像を小袖の画像とした場合におけるインデックス画像生成装置140からディレクトリサーバ120へインデックス画像が登録されるまでを説明する説明図である。
FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining the process until the index image is registered in the directory server 120 from the index
つまり、図4に示すように、インデックス画像生成装置140では、DSP145のファームウエアの実行によるアプリケーションにより、カメラ147等により撮影した小袖のオリジナルコンテンツ401を読み込み、エッジを抽出して、エッジにより囲まれた対象画像領域以外の背景領域を塗り潰し、配置の最適化処理および対象画像の平滑化処理を行い、必要に応じ縮小して、ディレクトリサーバ120へ送信する。
That is, as shown in FIG. 4, the index
ディレクトリサーバ120でも、サーバアプリケーションにより、必要に応じ、インデックス画像生成装置140からのインデックス画像を縮小等して、画像サーバ110に格納した高精細静止画のアドレスと対応させ、インデックス画像402としてディレクトリサーバ120のインデックステーブル121に登録する。
Also in the directory server 120, the index image from the index
なお、本実施の形態のシステムでは、自動登録プログラムはJava(R)プログラム等で作成し、小袖の画像データすべてを登録した。 In the system according to the present embodiment, the automatic registration program is created by a Java (R) program or the like, and all image data of Kosode is registered.
そして、約300点の小袖のサンプル画像はインデックス画像と共に、それぞれ画像サーバ110、ディレクトリサーバ120に格納して、データベースの画像検索を可能とした。自動登録されたインデックス画像を検索表示に供し、システム性能を検証した結果、99.6%の精度、という良好な性能が確認できた。 About 300 small sleeve sample images are stored in the image server 110 and the directory server 120 together with the index images, respectively, so that the database image can be searched. As a result of using the automatically registered index image for search display and verifying the system performance, a good performance of 99.6% accuracy was confirmed.
このように、本実施の形態によれば、画像データベースシステム100に使用されるインデックス画像を自動生成することにより、均一で良好な品質をもったインデックス画像を短時間で生成することができる。 As described above, according to the present embodiment, by automatically generating an index image used in the image database system 100, an index image having uniform and good quality can be generated in a short time.
その結果、本実施の形態によれば、インデックス画像を検索キーとした検索の成功率の向上と、インデックス生成の費用削減という、効果が得られる。 As a result, according to the present embodiment, it is possible to obtain the effects of improving the success rate of the search using the index image as the search key and reducing the cost of generating the index.
つまり、エッジ検出と背景領域の塗り潰しを自動化することにより、インデックスの対象とする静止画の外側に存在する背景のノイズ成分を除去することができるので、画像上のランダムノイズの他にも、不要な画像成分やパターンノイズを除去することができる。これによって、このようなインデックス画像を検索キーとした検索の成功率を向上させることが可能となる。 In other words, by automating edge detection and background area filling, it is possible to eliminate background noise components that exist outside the still image to be indexed. Image components and pattern noise can be removed. As a result, it is possible to improve the success rate of search using such an index image as a search key.
また、平滑化された画像をインデックス画像としてディレクトリサーバ120に自動登録することにより、ノイズ、或いはシャドウや濃淡を除去することが可能であるため、これによっても画像をキーとした検索の成功率を向上させることが可能となる。 In addition, by automatically registering the smoothed image as an index image in the directory server 120, it is possible to remove noise, shadows, and shades. It becomes possible to improve.
画像の微分により生成されたエッジにより形成される閉空間を利用し、この対象画像により形成される閉空間面積の最大化と、閉空間位置の最適化を図ることにより、インデックス生成の作業時間の短縮が可能となるため、静止画コンテンツの生成におけるインデックス生成の費用削減を図ることが可能となる。 Using the closed space formed by the edges generated by image differentiation, maximizing the closed space area formed by this target image and optimizing the closed space position, the index generation work time can be reduced. Since it can be shortened, it is possible to reduce the cost of index generation in the generation of still image content.
なお、前述の実施の形態では、スケッチ画像を描いて画像検索を行うユーザ端末130と、インデックス画像を生成するインデックス画像生成装置140とを別々の装置により説明したが、本発明では、これに限らず、画像検索を行うユーザ端末130に、インデックス画像を生成するインデックス画像生成装置140の機能を持たせるようにしても良い。つまり、ユーザ端末130は、スケッチ画像を描いてこれを検索キーとして画像検索を行うのではなく、カメラやスキャナ、さらにはインターネット等を介し他の端末やサーバから取り込んだ画像から自動的にインデックス画像を生成して、これを検索キーとして画像検索を行うようにしても勿論よい。このようにすれば、ユーザは、スケッチ画像を描く必要がなく、カメラやスキャナなどから取り込んだ画像からインデックス画像を生成して、これを検索キーとして画像検索できるので、より簡単かつ正確に高精細画像の画像検索を行うことができることになる。
In the above-described embodiment, the user terminal 130 that draws a sketch image and performs an image search and the index
また、本実施の形態では、画像サーバ110と、ディレクトリサーバ120とを独立して構成してネットワーク150により接続して説明しているが、本発明では、これに限らず、画像サーバ110とディレクトリサーバ120とを同一のサーバに構成するようにしても勿論よい。
In this embodiment, the image server 110 and the directory server 120 are configured independently and connected via the
また、前記ステップS1100のエッジ検出処理と、前記ステップS1400の空間的平均化処理による画像平滑化処理とを適用して検索に適した画像を生成する過程には、例えば、次の2通りの方法が考えられる Further, in the process of generating an image suitable for search by applying the edge detection process in step S1100 and the image smoothing process by the spatial averaging process in step S1400, for example, the following two methods are used. Can be considered
(1)最初にSobel型フィルタでエッジパターンを生成し、次に空間的平均化処理により画像を平滑化する第一の方法。
(2)最初に空間的平均化処理により画像を平滑化し、次にSobel型フィルタでエッジパターンを生成する第二の方法。
(1) A first method in which an edge pattern is first generated by a Sobel filter, and then an image is smoothed by a spatial averaging process.
(2) A second method in which an image is first smoothed by a spatial averaging process and then an edge pattern is generated by a Sobel type filter.
つまり、ステップS1100のエッジ検出処理と、ステップS1400の空間的平均化処理による画像平滑化処理とを、入れ替えても良い。 That is, the edge detection process in step S1100 and the image smoothing process by the spatial averaging process in step S1400 may be interchanged.
上述の第一及び第二の方法を実験的に比較した結果、ノイズに注目すれば第一の方法が優れており、輪郭に注目すれば第二の方法が優れていることが判った。従って、これらの方法は両者とも有効である。 As a result of an experimental comparison of the first and second methods described above, it was found that the first method is superior when attention is paid to noise, and the second method is superior when attention is paid to contours. Therefore, both of these methods are effective.
また、前記実施の形態では、対象画像として、江戸小袖等の全体画像を一例に説明したが、江戸小袖などに描かれている図案は似ているものが多いので、江戸小袖の一部分に描かれている部分画像である鶴の図案をパターンとして認識して抽出し、これをインデックス画像として使用するようにしても良い。この場合にも、上述の方法を適用することにより、画像全体のパターンと同様に、部分画像として認識された図案を選択して、自動的に位置、及び大きさを制御し、インデックス画像を生成することが可能である。つまり、江戸小袖に描かれている部分画像である鶴の図案をパターンとして選択し、選択された鶴の図案を使用し、上述の方法によりインデックスとして使用可能な画像を生成することになる。 In the above embodiment, the entire image of Edo Kosode has been described as an example of the target image. However, since many designs drawn on Edo Kosode are similar, they are drawn on a part of Edo Kosode. It is also possible to recognize and extract a crane design, which is a partial image, and use it as an index image. In this case as well, by applying the method described above, as with the pattern of the entire image, a design recognized as a partial image is selected, and the position and size are automatically controlled to generate an index image. Is possible. That is, the design of a crane, which is a partial image drawn on Edo Kosode, is selected as a pattern, and an image that can be used as an index is generated by the above-described method using the selected design of the crane.
一例として、江戸小袖に描かれている鶴の図案を選択して抽出したパターンを採りあげて実験した実証実験では、元画像に対してSobelフィルタをかけてエッジを抽出し、抽出したエッジを元のカラー信号に重畳し、背景を塗り潰したり、鶴の画像の平滑化を行った。実験結果は良好であり、部分画像のパターンもインデックス画像として使用できることが確認された。 As an example, in a demonstration experiment that picked up and extracted a pattern of cranes drawn on Edo Kosode, an edge was extracted by applying a Sobel filter to the original image. Was superimposed on the color signal, and the background was painted or the image of the crane was smoothed. The experimental result was good and it was confirmed that the pattern of the partial image can be used as an index image.
本発明に係るインデックス画像生成装置は、均一で良好な品質をもったインデックス画像を短時間で生成することができる、という作用効果を有し、博物館等における情報管理の一環としてのインデックス生成や、教育産業、学校等における教材用インデックス画像の生成、その他、画像検索を利用した画像データベースシステムにおけるインデックス生成の一般用途等のおける技術として有用である。 The index image generation apparatus according to the present invention has the effect of being able to generate an index image with uniform and good quality in a short time, index generation as part of information management in a museum, It is useful as a technique for generating index images for teaching materials in the educational industry, schools, etc., and for general purposes of index generation in image database systems using image search.
100 画像データベースシステム
110 画像サーバ
120 ディレクトリサーバ
130 ユーザ端末
140 インデックス画像生成装置
142 CPU(登録手段)
145 DSP(エッジ検出手段、塗り潰し手段、最適化手段、平滑手段)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Image database system 110 Image server 120 Directory server 130
145 DSP (edge detection means, painting means, optimization means, smoothing means)
Claims (7)
前記エッジにより取り囲まれた前記対象画像以外の背景領域を塗り潰す塗り潰し手段と、
を有することを特徴とするインデックス画像生成装置。 Edge detection means for detecting the edge of the target image as an index;
Painting means for painting a background area other than the target image surrounded by the edge;
An index image generating apparatus comprising:
を有することを特徴とする請求項1記載のインデックス画像生成装置。 Further, optimization means for limiting and optimizing the size and position of the target image surrounded by the edge,
The index image generating apparatus according to claim 1, wherein:
を有することを特徴とする請求項1記載のインデックス画像生成装置。 Further, a smoothing means for smoothing the target image surrounded by the edge,
The index image generating apparatus according to claim 1, wherein:
ことを特徴とする請求項1記載のインデックス画像生成装置。 The edge detection unit detects an edge by multiplying a luminance component forming an edge pattern by a predetermined coefficient when detecting an edge of a target image as an index.
The index image generating apparatus according to claim 1, wherein:
を有することを特徴とする請求項1記載のインデックス画像生成装置。 Furthermore, a registration means for registering the index image in the directory server in association with the address of the target image,
The index image generating apparatus according to claim 1, wherein:
前記エッジにより取り囲まれた前記対象画像以外の背景領域を塗り潰すステップと、
を有することを特徴とするインデックス画像生成方法。 Detecting an edge of the target image as an index;
Filling a background region other than the target image surrounded by the edge;
An index image generation method characterized by comprising:
前記エッジにより取り囲まれた前記対象画像以外の背景領域を塗り潰す機能と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするインデックス画像生成用プログラム。 A function for detecting the edge of the target image as an index;
A function of filling a background area other than the target image surrounded by the edge;
A program for generating an index image, which causes a computer to execute.
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