JPH08137908A - 画像検索方法及び装置 - Google Patents
画像検索方法及び装置Info
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- JPH08137908A JPH08137908A JP6280495A JP28049594A JPH08137908A JP H08137908 A JPH08137908 A JP H08137908A JP 6280495 A JP6280495 A JP 6280495A JP 28049594 A JP28049594 A JP 28049594A JP H08137908 A JPH08137908 A JP H08137908A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 指定パターンが画像の一部である場合にも安
定して動作し、かつ比較対象となる画像の数を十分に制
限でき、高速な画像検索方法及び装置を提供する。 【構成】 多重解像度特徴量計算部１０１にて画像デー
タの特徴量を複数の解像度に対して算出し、インデクス
作成部１０２で、その特徴量から検索情報を生成し、解
像度別インデクステーブル１０３に生成された検索情報
を格納しておく。そして、格納された検索情報に基づい
てテーブル検索部１０４が与えられた指定パターンと類
似する画像を検索する。
定して動作し、かつ比較対象となる画像の数を十分に制
限でき、高速な画像検索方法及び装置を提供する。 【構成】 多重解像度特徴量計算部１０１にて画像デー
タの特徴量を複数の解像度に対して算出し、インデクス
作成部１０２で、その特徴量から検索情報を生成し、解
像度別インデクステーブル１０３に生成された検索情報
を格納しておく。そして、格納された検索情報に基づい
てテーブル検索部１０４が与えられた指定パターンと類
似する画像を検索する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えば画像データベー
スシステムや電子ファイルシステム、或いはマルチメデ
ィアデータベースシステムなどにおける画像データの検
索方法に関し、特に画像若しくは図形を与えられ、これ
と類似した画像をデータベース中から見つけ出す画像検
索方法及び装置に関する。
スシステムや電子ファイルシステム、或いはマルチメデ
ィアデータベースシステムなどにおける画像データの検
索方法に関し、特に画像若しくは図形を与えられ、これ
と類似した画像をデータベース中から見つけ出す画像検
索方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像検索の方法としては、データ
ベース中のすべての画像と指定されたパターンを比較
し、得られた類似度の値の大きいものを候補画像として
選択する方法が用いられてきた。しかしながら、この方
法では、データベース中の画像の枚数が多くなるに従っ
て、検索時間も膨大になることから、比較する対象画像
をなんらかの手法で制限することが検討されている。例
えば、『画像クラスタリングによる画像検索高速化手
法：情報処理学会第４５回（平成４年後期）全国大会、
2S-5,4-209,(1992).平田恭二、原良憲共著』では、デー
タベース内のすべての画像データ同士の類似度を計算
し、これが与えられた閾値よりも小さい場合に、画像間
に類似関係を示すリンクを張り、検索時に指定パターン
との整合度が小さい画像データが見つかった時、これと
類似関係にある画像を比較対象からはずすことにより、
検索速度の向上を図っている。
ベース中のすべての画像と指定されたパターンを比較
し、得られた類似度の値の大きいものを候補画像として
選択する方法が用いられてきた。しかしながら、この方
法では、データベース中の画像の枚数が多くなるに従っ
て、検索時間も膨大になることから、比較する対象画像
をなんらかの手法で制限することが検討されている。例
えば、『画像クラスタリングによる画像検索高速化手
法：情報処理学会第４５回（平成４年後期）全国大会、
2S-5,4-209,(1992).平田恭二、原良憲共著』では、デー
タベース内のすべての画像データ同士の類似度を計算
し、これが与えられた閾値よりも小さい場合に、画像間
に類似関係を示すリンクを張り、検索時に指定パターン
との整合度が小さい画像データが見つかった時、これと
類似関係にある画像を比較対象からはずすことにより、
検索速度の向上を図っている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来例では、画像全体の比較によって類似関係を規定して
いるため、指定パターンが画像の一部である場合には不
適切な結果となることがあった。
来例では、画像全体の比較によって類似関係を規定して
いるため、指定パターンが画像の一部である場合には不
適切な結果となることがあった。
【０００４】本発明は、上記課題を解決するために成さ
れたもので、指定パターンが画像の一部である場合にも
安定して動作し、かつ、比較対象となる画像の数を十分
に制限でき、高速な画像検索方法及び装置を提供するこ
とを目的とする。
れたもので、指定パターンが画像の一部である場合にも
安定して動作し、かつ、比較対象となる画像の数を十分
に制限でき、高速な画像検索方法及び装置を提供するこ
とを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の画像検索方法は以下の工程を有する。
に、本発明の画像検索方法は以下の工程を有する。
【０００６】即ち、与えられたパターンと類似する画像
を検索する画像検索方法において、画像データの特徴量
を複数の解像度に対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から検索情報を生成する生成工
程と、前記生成工程で生成された検索情報を各解像度毎
に格納する格納工程と、前記格納工程で格納された検索
情報に基づいて与えられたパターンと類似する画像を検
索する検索工程とを有する。
を検索する画像検索方法において、画像データの特徴量
を複数の解像度に対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から検索情報を生成する生成工
程と、前記生成工程で生成された検索情報を各解像度毎
に格納する格納工程と、前記格納工程で格納された検索
情報に基づいて与えられたパターンと類似する画像を検
索する検索工程とを有する。
【０００７】また、上記目的を達成するために、本発明
による画像検索装置は以下の構成を備える。
による画像検索装置は以下の構成を備える。
【０００８】即ち、与えられたパターンと類似する画像
を検索する画像検索装置において、画像データの特徴量
を複数の解像度に対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から検索情報を生成する生成手
段と、前記生成手段で生成された検索情報を各解像度毎
に格納する格納手段と、前記格納手段に格納された検索
情報に基づいて与えられたパターンと類似する画像を検
索する検索手段とを備える。
を検索する画像検索装置において、画像データの特徴量
を複数の解像度に対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から検索情報を生成する生成手
段と、前記生成手段で生成された検索情報を各解像度毎
に格納する格納手段と、前記格納手段に格納された検索
情報に基づいて与えられたパターンと類似する画像を検
索する検索手段とを備える。
【０００９】
【作用】かかる構成において、画像データの特徴量を複
数の解像度に対して算出し、算出された特徴量から検索
情報を生成し、生成された検索情報を各解像度毎に格納
する。その後、格納された検索情報に基づいて与えられ
たパターンと類似する画像を検索するように動作する。
数の解像度に対して算出し、算出された特徴量から検索
情報を生成し、生成された検索情報を各解像度毎に格納
する。その後、格納された検索情報に基づいて与えられ
たパターンと類似する画像を検索するように動作する。
【００１０】
【実施例】以下、図面を参照しながら本発明に係る好適
な一実施例を詳細に説明する。
な一実施例を詳細に説明する。
【００１１】図１は、本実施例における画像検索装置の
構成を示す図である。図において、１０１は検索対象で
ある個々の画像データから複数のブロックサイズに対応
する特徴量を計算する多重解像度特徴量計算部、１０２
は算出された特徴量から検索のためのインデクスを生成
するインデクス生成部、１０３は解像度別に構成された
解像度別インデクステーブル、１０４は与えられた指定
パターン（図６参照）から検索すべきブロックの大きさ
と特徴量を決定し、類似する画像と対応領域をインデク
ステーブル１０３から検索するテーブル検索部である。
構成を示す図である。図において、１０１は検索対象で
ある個々の画像データから複数のブロックサイズに対応
する特徴量を計算する多重解像度特徴量計算部、１０２
は算出された特徴量から検索のためのインデクスを生成
するインデクス生成部、１０３は解像度別に構成された
解像度別インデクステーブル、１０４は与えられた指定
パターン（図６参照）から検索すべきブロックの大きさ
と特徴量を決定し、類似する画像と対応領域をインデク
ステーブル１０３から検索するテーブル検索部である。
【００１２】上記構成において、不図示のデータベース
内の個々の画像データに対し、多重解像度特徴量計算部
１０１は、複数のブロックサイズに対応した複数の特徴
量を計算し出力する。そして、インデクス生成部１０２
は、多重解像度特徴量計算部１０１より出力された特徴
量からインデクスを生成し、このインデクスと解像度
（ブロックサイズ）に応じて、後述する検索情報が解像
度別インデクステーブル１０３に格納される。
内の個々の画像データに対し、多重解像度特徴量計算部
１０１は、複数のブロックサイズに対応した複数の特徴
量を計算し出力する。そして、インデクス生成部１０２
は、多重解像度特徴量計算部１０１より出力された特徴
量からインデクスを生成し、このインデクスと解像度
（ブロックサイズ）に応じて、後述する検索情報が解像
度別インデクステーブル１０３に格納される。
【００１３】また、検索時には、テーブル検索部１０４
が指定パターンから検索対象とするブロックサイズと特
徴量を計算し、これらを用いてインデクステーブル１０
３を検索し、候補画像及びその対象領域を検索結果とし
て出力する。
が指定パターンから検索対象とするブロックサイズと特
徴量を計算し、これらを用いてインデクステーブル１０
３を検索し、候補画像及びその対象領域を検索結果とし
て出力する。
【００１４】図２は、多重解像度特徴量計算部１０１で
用いられる複数のブロックサイズの例を示す図である。
図２に示す（ａ）は、１ブロックが１６×１６画素デー
タ、同（ｂ）は３２×３２画素データ、そして、同
（ｃ）は６４×６４画素データである。この場合、ブロ
ックサイズ＝１６が最も高解像度である。
用いられる複数のブロックサイズの例を示す図である。
図２に示す（ａ）は、１ブロックが１６×１６画素デー
タ、同（ｂ）は３２×３２画素データ、そして、同
（ｃ）は６４×６４画素データである。この場合、ブロ
ックサイズ＝１６が最も高解像度である。
【００１５】多重解像度特徴量計算部１０１は、各解像
度（ブロックサイズ）に対して個々のブロック毎にその
内部の画素データの色ヒストグラムを取り、色特徴ベク
トル（Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，…Ｃｎ）を出力する。
度（ブロックサイズ）に対して個々のブロック毎にその
内部の画素データの色ヒストグラムを取り、色特徴ベク
トル（Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，…Ｃｎ）を出力する。
【００１６】図３は、ヒストグラムから色特徴ベクトル
を算出する過程を説明するための図である。ヒストグラ
ムを取る色データは、多様な表色系を用いて計算できる
が、ここでは、一例としてＨＳＶ表色系を用い、色相を
表すＨデータのヒストグラムを使用する。色特徴ベクト
ルは、その各要素Ｃｉがヒストグラム中の［ｄｉ−１，
ｄｉ＋１］の範囲の画素数を計数して得られる。ここ
で、ＣｉとＣｉ＋１には重なりを持たせることにより、
指定パターンから得られる特徴値が量子化ステップｄｉ
などに近接している場合にも、安定して判定することが
できる。
を算出する過程を説明するための図である。ヒストグラ
ムを取る色データは、多様な表色系を用いて計算できる
が、ここでは、一例としてＨＳＶ表色系を用い、色相を
表すＨデータのヒストグラムを使用する。色特徴ベクト
ルは、その各要素Ｃｉがヒストグラム中の［ｄｉ−１，
ｄｉ＋１］の範囲の画素数を計数して得られる。ここ
で、ＣｉとＣｉ＋１には重なりを持たせることにより、
指定パターンから得られる特徴値が量子化ステップｄｉ
などに近接している場合にも、安定して判定することが
できる。
【００１７】図４は、インデクス作成部１０２の動作を
示すフローチャートである。これは単純な３重ループで
あり、まずステップＳ１０１で解像度（ブロックサイ
ズ）Ｒを設定し、ステップＳ１０２でブロック番号ｊを
初期化する。そして、ステップＳ１０３で、色特徴ベク
トルの各要素Ｃｉを示すパラメータｉを初期化し、続く
ステップＳ１０４で、その色特徴ベクトルの要素Ｃｉと
解像度Ｒより定まる閾値Ｔ（Ｒ）とを比較する。その結
果、要素Ｃｉが閾値Ｔ（Ｒ）よりも大きければ、ステッ
プＳ１０５でインデクステーブルの解像度Ｒ、色特徴Ｃ
ｉから定まる項へそのブロックの番号（領域ｉｄ）とそ
のブロックを含む画像の番号（画像ｉｄ）を追加する。
そして、ステップＳ１０６乃至ステップＳ１１１で、各
パラメータを更新し、すべての解像度、ブロックについ
て、各要素Ｃｉのインデクスを作成すると処理を終了す
る。
示すフローチャートである。これは単純な３重ループで
あり、まずステップＳ１０１で解像度（ブロックサイ
ズ）Ｒを設定し、ステップＳ１０２でブロック番号ｊを
初期化する。そして、ステップＳ１０３で、色特徴ベク
トルの各要素Ｃｉを示すパラメータｉを初期化し、続く
ステップＳ１０４で、その色特徴ベクトルの要素Ｃｉと
解像度Ｒより定まる閾値Ｔ（Ｒ）とを比較する。その結
果、要素Ｃｉが閾値Ｔ（Ｒ）よりも大きければ、ステッ
プＳ１０５でインデクステーブルの解像度Ｒ、色特徴Ｃ
ｉから定まる項へそのブロックの番号（領域ｉｄ）とそ
のブロックを含む画像の番号（画像ｉｄ）を追加する。
そして、ステップＳ１０６乃至ステップＳ１１１で、各
パラメータを更新し、すべての解像度、ブロックについ
て、各要素Ｃｉのインデクスを作成すると処理を終了す
る。
【００１８】図５は、インデクステーブル１０３の構成
例を示す図であり、すべての解像度（ブロックサイズ）
Ｒ、すべてのブロックｊに対して図４に示す動作を繰り
返すことにより、インデクステーブル１０３には各ブロ
ック毎に特定の色をある頻度以上持つ画像・領域への索
引情報が格納される。
例を示す図であり、すべての解像度（ブロックサイズ）
Ｒ、すべてのブロックｊに対して図４に示す動作を繰り
返すことにより、インデクステーブル１０３には各ブロ
ック毎に特定の色をある頻度以上持つ画像・領域への索
引情報が格納される。
【００１９】図７は、テーブル検索部１０４の動作を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【００２０】まず、ステップＳ２０１において、図６に
示すような検索するパターンとして与えられた図形パタ
ーンの色データから色相値Ｈとこれに対応する色範囲Ｃ
ｈを計算する。そして、ステップＳ２０２では、図形パ
ターンの形状から検索すべきブロックサイズを決定す
る。尚、ブロックサイズの決定については図８に従って
更に詳述する。
示すような検索するパターンとして与えられた図形パタ
ーンの色データから色相値Ｈとこれに対応する色範囲Ｃ
ｈを計算する。そして、ステップＳ２０２では、図形パ
ターンの形状から検索すべきブロックサイズを決定す
る。尚、ブロックサイズの決定については図８に従って
更に詳述する。
【００２１】次に、ステップＳ２０３では、決定された
ブロックサイズを用いてインデクステーブル１０３を検
索することで候補画像の番号（画像ｉｄ）及び対象ブロ
ック番号（領域ｉｄ）を得る。また、色相値Ｈは図３に
示す関係により、各閾値ｄｉと比較し、 ｄｋ＜Ｈ＜ｄｋ＋１ の時に、Ｃｋ及びＣｋ＋１を適当な色範囲とすることで
得る。
ブロックサイズを用いてインデクステーブル１０３を検
索することで候補画像の番号（画像ｉｄ）及び対象ブロ
ック番号（領域ｉｄ）を得る。また、色相値Ｈは図３に
示す関係により、各閾値ｄｉと比較し、 ｄｋ＜Ｈ＜ｄｋ＋１ の時に、Ｃｋ及びＣｋ＋１を適当な色範囲とすることで
得る。
【００２２】図８は、上述のブロックサイズを決定する
処理を示すフローチャートである。まずステップＳ３０
１において、指定された図形パターンに対して縦の最大
長ｈ、横の最大長ｗ及び面積（パターン内の画素数）領
域を計算し、続くステップＳ３０２において、ｈ及びｗ
以上で最も近いブロックサイズをｓの初期値とする。そ
して、ステップＳ３０３において、ブロックの面積ｓ＊
ｓが、パターンの面積領域と予め与えられた定数Ｔの積
よりも大きいか判断し、大きいならばステップＳ３０４
に進み、ｓを１／２にしてステップＳ３０３に戻り、比
較を繰り返す。また、それ以外ならばｓを検索のための
ブロックサイズとする。ここで、定数Ｔはインデクス作
成時の閾値Ｔ（Ｒ）と関連して決まるもので、例えば
４．０などの値となる。
処理を示すフローチャートである。まずステップＳ３０
１において、指定された図形パターンに対して縦の最大
長ｈ、横の最大長ｗ及び面積（パターン内の画素数）領
域を計算し、続くステップＳ３０２において、ｈ及びｗ
以上で最も近いブロックサイズをｓの初期値とする。そ
して、ステップＳ３０３において、ブロックの面積ｓ＊
ｓが、パターンの面積領域と予め与えられた定数Ｔの積
よりも大きいか判断し、大きいならばステップＳ３０４
に進み、ｓを１／２にしてステップＳ３０３に戻り、比
較を繰り返す。また、それ以外ならばｓを検索のための
ブロックサイズとする。ここで、定数Ｔはインデクス作
成時の閾値Ｔ（Ｒ）と関連して決まるもので、例えば
４．０などの値となる。
【００２３】尚、本実施例による画像検索装置を画像デ
ータベースシステムや電子ファイルシステム、或いはマ
ルチメディアデータベースシステムに適用することによ
り、高速に画像検索を行えるシステムを提供することが
可能となる。
ータベースシステムや電子ファイルシステム、或いはマ
ルチメディアデータベースシステムに適用することによ
り、高速に画像検索を行えるシステムを提供することが
可能となる。
【００２４】＜変形例＞本実施例では、多重解像度特徴
量計算部１０１で図２に示すブロックサイズに対して色
特徴ベクトルを求めているが、ブロックの構成はこれだ
けに限定されるものではない。例えば、図９に示すよう
に構成することも可能である。
量計算部１０１で図２に示すブロックサイズに対して色
特徴ベクトルを求めているが、ブロックの構成はこれだ
けに限定されるものではない。例えば、図９に示すよう
に構成することも可能である。
【００２５】図９では、ブロックのサイズ２Ａに対して
ブロックの移動量をブロックサイズと異なる値、例えば
Ａに設定する。即ち、ブロックサイズをＡとした図９に
示す（ａ）のｌａ（１，１），ｌａ（１，２），ｌａ
（２，１），ｌａ（２，２）を、ブロックサイズを２Ａ
とした図９に示す（ｂ）のｌ（１，１）とし、それと一
部重複したｌａ（１，２），ｌａ（１，３），ｌａ
（２，２），ｌａ（２，３）をｌ（１，２）とする。そ
してまた、縦横両方向に対しても同様に重複を許してブ
ロック化を行う。
ブロックの移動量をブロックサイズと異なる値、例えば
Ａに設定する。即ち、ブロックサイズをＡとした図９に
示す（ａ）のｌａ（１，１），ｌａ（１，２），ｌａ
（２，１），ｌａ（２，２）を、ブロックサイズを２Ａ
とした図９に示す（ｂ）のｌ（１，１）とし、それと一
部重複したｌａ（１，２），ｌａ（１，３），ｌａ
（２，２），ｌａ（２，３）をｌ（１，２）とする。そ
してまた、縦横両方向に対しても同様に重複を許してブ
ロック化を行う。
【００２６】これにより、インデクステーブルのエント
リの数は増えるが、指定パターンがブロックに重なるこ
とによる影響を小さくし、インデクスの効率を上げるこ
とができる。
リの数は増えるが、指定パターンがブロックに重なるこ
とによる影響を小さくし、インデクスの効率を上げるこ
とができる。
【００２７】また、実施例による検索を第１次振るい分
けとして用い、選ばれた候補に対し従来より提案されて
きた手法を用い、更に詳細な比較を行うことで、より精
度の高い検索結果を得ることもできる。
けとして用い、選ばれた候補に対し従来より提案されて
きた手法を用い、更に詳細な比較を行うことで、より精
度の高い検索結果を得ることもできる。
【００２８】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、システム或いは装置にプログラムを
供給することによって達成される場合にも適用できるこ
とは言うまでもない。
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、システム或いは装置にプログラムを
供給することによって達成される場合にも適用できるこ
とは言うまでもない。
【００２９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
指定パターンが画像の一部である場合にも安定して動作
し、かつ、比較対象となる画像の数を十分に制限でき、
高速な画像検索が可能となる。
指定パターンが画像の一部である場合にも安定して動作
し、かつ、比較対象となる画像の数を十分に制限でき、
高速な画像検索が可能となる。
【００３０】
【図１】本実施例による画像検索方法の概要を示す図で
ある。
ある。
【図２】本実施例によるブロックの構成を示す図であ
る。
る。
【図３】色特徴ベクトルを算出するためのヒストグラム
を示す図である。
を示す図である。
【図４】インデクス生成部の動作を示すフローチャート
である。
である。
【図５】解像度別インデクステーブルの一例を示す図で
ある。
ある。
【図６】検索のために指定された図形パターンの一例を
示す模式図である。
示す模式図である。
【図７】テーブル検索部の動作を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図８】ブロックサイズ決定処理を示すフローチャート
である。
である。
【図９】変形例によるブロックの構成を示す図である。
１０１ 多重解像度特徴量計算部 １０２ インデクス作成部 １０３ 解像度別インデクステーブル １０４ テーブル検索部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 9365−5Ｈ Ｇ０６Ｆ 15/62 ３３０ Ｇ 9061−5Ｈ 15/70 ４５０
Claims (12)
- 【請求項１】 与えられたパターンと類似する画像を検
索する画像検索方法において、 画像データの特徴量を複数の解像度に対して算出する算
出工程と、 前記算出工程で算出された特徴量から検索情報を生成す
る生成工程と、 前記生成工程で生成された検索情報を各解像度毎に格納
する格納工程と、 前記格納工程で格納された検索情報に基づいて与えられ
たパターンと類似する画像を検索する検索工程とを有す
ることを特徴とする画像検索方法。 - 【請求項２】 更に、与えられたパターン中の各領域の
縦横の大きさ及び面積から検索に用いる解像度を決定す
る解像度決定工程を有することを特徴とする請求項１記
載の画像検索方法。 - 【請求項３】 前記算出工程は、各解像度毎に画素デー
タの色ヒストグラムを求め、特徴量を算出することを特
徴とする請求項１記載の画像検索方法。 - 【請求項４】 前記色ヒストグラムは、ＨＳＶ表色系の
色相のヒストグラムであることを特徴とする請求項３記
載の画像検索方法。 - 【請求項５】 前記特徴量は、色相が重なる所定の範囲
内の画素数から算出されることを特徴とする請求項４記
載の画像検索方法。 - 【請求項６】 前記検索情報は、各解像度で特定の色を
所定の頻度以上持つ画像及び領域の番号であることを特
徴とする請求項１記載の画像検索方法。 - 【請求項７】 与えられたパターンと類似する画像を検
索する画像検索装置において、 画像データの特徴量を複数の解像度に対して算出する算
出手段と、 前記算出手段で算出された特徴量から検索情報を生成す
る生成手段と、 前記生成手段で生成された検索情報を各解像度毎に格納
する格納手段と、 前記格納手段に格納された検索情報に基づいて与えられ
たパターンと類似する画像を検索する検索手段とを備え
ることを特徴とする画像検索装置。 - 【請求項８】 更に、与えられたパターン中の各領域の
縦横の大きさ及び面積から検索に用いる解像度を決定す
る解像度決定手段を有することを特徴とする請求項７記
載の画像検索装置。 - 【請求項９】 前記算出手段は、各解像度毎に画素デー
タの色ヒストグラムを求め、特徴量を算出することを特
徴とする請求項７記載の画像検索装置。 - 【請求項１０】 前記色ヒストグラムは、ＨＳＶ表色系
の色相のヒストグラムであることを特徴とする請求項９
記載の画像検索装置。 - 【請求項１１】 前記特徴量は、色相が重なる所定の範
囲内の画素数から算出されることを特徴とする請求項１
０記載の画像検索装置。 - 【請求項１２】 前記検索情報は、各解像度で特定の色
を所定の頻度以上持つ画像及び領域の番号であることを
特徴とする請求項７記載の画像検索装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6280495A JPH08137908A (ja) | 1994-11-15 | 1994-11-15 | 画像検索方法及び装置 |
| US08/555,714 US6246804B1 (en) | 1994-11-15 | 1995-11-14 | Image retrieval method and apparatus using a compound image formed from a plurality of detected regions |
| DE69535098T DE69535098T2 (de) | 1994-11-15 | 1995-11-14 | Verfahren und -vorrichtung zur Suche von Bildern in einer Datenbank |
| EP95308124A EP0713186B1 (en) | 1994-11-15 | 1995-11-14 | Method and apparatus for retrieving images from a database |
| US09/476,120 US6181818B1 (en) | 1994-11-15 | 2000-01-03 | Image retrieval method and apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6280495A JPH08137908A (ja) | 1994-11-15 | 1994-11-15 | 画像検索方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08137908A true JPH08137908A (ja) | 1996-05-31 |
Family
ID=17625886
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6280495A Withdrawn JPH08137908A (ja) | 1994-11-15 | 1994-11-15 | 画像検索方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08137908A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10260983A (ja) * | 1997-03-19 | 1998-09-29 | Canon Inc | 画像検索装置及び方法 |
| JPH1139309A (ja) * | 1997-07-15 | 1999-02-12 | Canon Inc | 画像検索装置及び方法 |
| JPH11288418A (ja) * | 1998-04-02 | 1999-10-19 | Canon Inc | 画像検索装置及び方法 |
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-
1994
- 1994-11-15 JP JP6280495A patent/JPH08137908A/ja not_active Withdrawn
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| US8644621B2 (en) | 2007-05-16 | 2014-02-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image retrieval method |
| JP2010218479A (ja) * | 2009-03-19 | 2010-09-30 | Yahoo Japan Corp | 画像検索装置 |
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