JP3234064B2 - 画像検索方法並びにその装置 - Google Patents
画像検索方法並びにその装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像データベースから
画像を検索する画像検索方法並びにその装置に関するも
のである。
画像を検索する画像検索方法並びにその装置に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像データベースから必要な画像
を検索する方法の一つに、検索者が所望の画像の例示画
を作成して、その例示画からの色情報をもとに検索する
方法がある。ここで色情報を色相、彩度、明度（以下、
これらを合わせて色の３属性と呼ぶ）の３軸によって構
成される色知覚空間を用いて抽出する。そして、画像デ
ータベースに蓄積された画像から同色知覚空間を用いて
抽出される色情報との間で、３属性をどの色において
も、各々同等に用いて類似度を求め、求められた類似度
の高い順に検索候補として候補順位を決定し、その順位
をもとに表示をするという方法があった。
を検索する方法の一つに、検索者が所望の画像の例示画
を作成して、その例示画からの色情報をもとに検索する
方法がある。ここで色情報を色相、彩度、明度（以下、
これらを合わせて色の３属性と呼ぶ）の３軸によって構
成される色知覚空間を用いて抽出する。そして、画像デ
ータベースに蓄積された画像から同色知覚空間を用いて
抽出される色情報との間で、３属性をどの色において
も、各々同等に用いて類似度を求め、求められた類似度
の高い順に検索候補として候補順位を決定し、その順位
をもとに表示をするという方法があった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、色のデータ
は、その色の持つ３属性の相互の値によって３属性の各
有効性が異なってくる。例えば、黒や白に近い低彩度、
低明度の色は、色みを表わす属性である色相の有効性が
低くなる。にもかかわらず、全ての色において、３属性
各々同等に用いて類似度を求めると、有効ではない値も
用いて類似度計算を行なうため、検索精度が悪くなると
いう問題があった。
は、その色の持つ３属性の相互の値によって３属性の各
有効性が異なってくる。例えば、黒や白に近い低彩度、
低明度の色は、色みを表わす属性である色相の有効性が
低くなる。にもかかわらず、全ての色において、３属性
各々同等に用いて類似度を求めると、有効ではない値も
用いて類似度計算を行なうため、検索精度が悪くなると
いう問題があった。
【０００４】本発明は上記従来例に鑑みてなされたもの
で、画像データベースから画像を検索する際に、色調整
して確定されたサンプル表示の色情報の彩度、明度の各
データの組合わせから得られた有効度を用いた類似度に
基づいて検索することにより、検索の精度を向上させて
検索者が意図する色情報による画像検索を行うことがで
きる画像検索方法並びにその装置を提供することを目的
とする。
で、画像データベースから画像を検索する際に、色調整
して確定されたサンプル表示の色情報の彩度、明度の各
データの組合わせから得られた有効度を用いた類似度に
基づいて検索することにより、検索の精度を向上させて
検索者が意図する色情報による画像検索を行うことがで
きる画像検索方法並びにその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ような工程を備える。
即ち、画像データベースから色情報を用いて画像を検索
する画像検索方法であって、色情報を指定するための表
示領域を表示する表示工程と、前記表示領域に表示され
る色情報を調整する色調整工程と、前記色調整工程で調
整される色情報を前記表示領域にサンプル表示するサン
プル表示工程と、前記サンプル表示工程により表示され
た色情報を確定する色確定工程と、前記色確定工程によ
り確定された色情報の彩度、明度の各データの組合わせ
から彩度を変数とするメンバーシップ関数及び明度を変
数とするメンバーシップ関数を用いて前記色情報の色
相、彩度及び明度の有効性を示す有効度を計算する有効
度計算工程と、前記有効度計算工程で計算された前記色
情報の前記有効度を用いて前記色情報と前記画像データ
ベースの各画像の色情報との類似度を計算する類似度計
算工程と、前記類似度計算工程で計算された前記類似度
の高い順に前記画像データベースの画像を表示する画像
表示工程と、を有することを特徴とする。又上記目的を
達成するために本発明の画像検索装置は以下のような構
成を備える。即ち、画像データベースから色情報を用い
て画像を検索する画像検索装置であって、色情報を指定
するための表示領域を表示する表示手段と、前記表示領
域に表示される色情報を調整するための色調整手段と、
前記色調整手段で調整される色情報を前記表示領域にサ
ンプル表示するサンプル表示手段と、前記サンプル表示
手段により表示された色情報を確定する色確定手段と、
前記色確定手段により確定された色情報の彩度、明度の
各データの組合わせから彩度を変数とするメンバーシッ
プ関数及び明度を変数とするメンバーシップ関数を用い
て前記色情報の色相、彩度及び明度の有効性を示す有効
度を計算する有効度計算手段と、前記有効度計算手段に
より計算された前記色情報の前記有効度を用いて前記色
情報と前記画像データベースの各画像の色情報との類似
度を計算する類似度計算手段と、前記類似度計算手段に
より計算された前記類似度の高い順に前記画像データベ
ースの画像を表示する画像表示手段と、を有することを
特徴とする。
に本発明の画像検索方法は以下のような工程を備える。
即ち、画像データベースから色情報を用いて画像を検索
する画像検索方法であって、色情報を指定するための表
示領域を表示する表示工程と、前記表示領域に表示され
る色情報を調整する色調整工程と、前記色調整工程で調
整される色情報を前記表示領域にサンプル表示するサン
プル表示工程と、前記サンプル表示工程により表示され
た色情報を確定する色確定工程と、前記色確定工程によ
り確定された色情報の彩度、明度の各データの組合わせ
から彩度を変数とするメンバーシップ関数及び明度を変
数とするメンバーシップ関数を用いて前記色情報の色
相、彩度及び明度の有効性を示す有効度を計算する有効
度計算工程と、前記有効度計算工程で計算された前記色
情報の前記有効度を用いて前記色情報と前記画像データ
ベースの各画像の色情報との類似度を計算する類似度計
算工程と、前記類似度計算工程で計算された前記類似度
の高い順に前記画像データベースの画像を表示する画像
表示工程と、を有することを特徴とする。又上記目的を
達成するために本発明の画像検索装置は以下のような構
成を備える。即ち、画像データベースから色情報を用い
て画像を検索する画像検索装置であって、色情報を指定
するための表示領域を表示する表示手段と、前記表示領
域に表示される色情報を調整するための色調整手段と、
前記色調整手段で調整される色情報を前記表示領域にサ
ンプル表示するサンプル表示手段と、前記サンプル表示
手段により表示された色情報を確定する色確定手段と、
前記色確定手段により確定された色情報の彩度、明度の
各データの組合わせから彩度を変数とするメンバーシッ
プ関数及び明度を変数とするメンバーシップ関数を用い
て前記色情報の色相、彩度及び明度の有効性を示す有効
度を計算する有効度計算手段と、前記有効度計算手段に
より計算された前記色情報の前記有効度を用いて前記色
情報と前記画像データベースの各画像の色情報との類似
度を計算する類似度計算手段と、前記類似度計算手段に
より計算された前記類似度の高い順に前記画像データベ
ースの画像を表示する画像表示手段と、を有することを
特徴とする。
【作用】以上の構成において、色情報を指定するための
表示領域を表示し、その表示領域に表示される色情報を
色調整手段により色調整し、その調整される色情報をそ
の表示領域にサンプル表示する。そのサンプル表示され
た色情報が確定されると、その確定された色情報の彩
度、明度の各データの組合わせから、彩度を変数とする
メンバーシップ関数及び明度を変数とするメンバーシッ
プ関数を用いて色情報の色相、彩度及び明度の有効性を
示す有効度を計算し、その計算された色情報の有効度を
用いて色情報と画像データベースの各画像の色情報との
類似度を計算し、その計算された類似度の高い順に画像
データベースの画像を表示するように動作する。
表示領域を表示し、その表示領域に表示される色情報を
色調整手段により色調整し、その調整される色情報をそ
の表示領域にサンプル表示する。そのサンプル表示され
た色情報が確定されると、その確定された色情報の彩
度、明度の各データの組合わせから、彩度を変数とする
メンバーシップ関数及び明度を変数とするメンバーシッ
プ関数を用いて色情報の色相、彩度及び明度の有効性を
示す有効度を計算し、その計算された色情報の有効度を
用いて色情報と画像データベースの各画像の色情報との
類似度を計算し、その計算された類似度の高い順に画像
データベースの画像を表示するように動作する。
【実施例】（第１の実施例） 図１は、本発明の実施例である画像処理装置のブロック
構成図である。図２は、第１の実施例の画像検索処理フ
ローを示す。図３は例示画を作成する処理を示す。
構成図である。図２は、第１の実施例の画像検索処理フ
ローを示す。図３は例示画を作成する処理を示す。
【０００６】図４は例示画作成時の色指定の実施例を示
す。図５は、例示画と蓄積された各画像との類似度を求
める具体的な処理フローを示す。図６は色データの３属
性の各有効度決定部の処理フローを示す。
す。図５は、例示画と蓄積された各画像との類似度を求
める具体的な処理フローを示す。図６は色データの３属
性の各有効度決定部の処理フローを示す。
【０００７】第１の実施例においては、色データを色
相、彩度、明度によって表わす色知覚空間として、例え
ばＨＳＶ色空間（Hue:色相、Saturation:彩度、Value:
明度）を採用する。図１において、１０はデータベース
に蓄積される画像データを入力するための蓄積画像デー
タ入力部、２０は蓄積画像データ入力部１０において入
力された画像データを蓄積する画像蓄積部、３０は、所
望の画像を得るための例示画を検索者が作成して、それ
を入力する例示画入力部であり、ポインテイング入力デ
バイス３１を備える。また、４０は画像蓄積部２０で蓄
積されている各々の画像データからＨＳＶ色空間を用い
て色情報を抽出する蓄積画像データ色情報抽出部、５０
は例示画入力部３０において入力された例示画からＨＳ
Ｖ色空間を用いて色情報を抽出する例示画色情報抽出
部、６０は色データのＨＳＶ色空間における色相Ｈ、彩
度Ｓ、明度Ｖの各有効度を決定する３属性の各有効度決
定部、７０は類似度を計算して、検索候補を決定する候
補画像決定部、８０は本実施例装置全体の制御を行なう
制御部、９０は検索候補画像を表示する表示部である。
相、彩度、明度によって表わす色知覚空間として、例え
ばＨＳＶ色空間（Hue:色相、Saturation:彩度、Value:
明度）を採用する。図１において、１０はデータベース
に蓄積される画像データを入力するための蓄積画像デー
タ入力部、２０は蓄積画像データ入力部１０において入
力された画像データを蓄積する画像蓄積部、３０は、所
望の画像を得るための例示画を検索者が作成して、それ
を入力する例示画入力部であり、ポインテイング入力デ
バイス３１を備える。また、４０は画像蓄積部２０で蓄
積されている各々の画像データからＨＳＶ色空間を用い
て色情報を抽出する蓄積画像データ色情報抽出部、５０
は例示画入力部３０において入力された例示画からＨＳ
Ｖ色空間を用いて色情報を抽出する例示画色情報抽出
部、６０は色データのＨＳＶ色空間における色相Ｈ、彩
度Ｓ、明度Ｖの各有効度を決定する３属性の各有効度決
定部、７０は類似度を計算して、検索候補を決定する候
補画像決定部、８０は本実施例装置全体の制御を行なう
制御部、９０は検索候補画像を表示する表示部である。
【０００８】図２は、図１の構成において実行する画像
検索処理のフローチャートであり、以下、図２を参照し
ながら、画像検索処理手順を説明する。
検索処理のフローチャートであり、以下、図２を参照し
ながら、画像検索処理手順を説明する。
【０００９】ステップＳ１では、検索者が例示画入力部
３０から、所望の画像についての例示画を作成／入力し
て、その例示画を制御部８０に送る。尚、例示画の作成
の手順の詳細は、図３のフローチャートと、図４の表示
画面図を用いて後述する。
３０から、所望の画像についての例示画を作成／入力し
て、その例示画を制御部８０に送る。尚、例示画の作成
の手順の詳細は、図３のフローチャートと、図４の表示
画面図を用いて後述する。
【００１０】ステップＳ２では、例示画色情報抽出部５
０によって、入力された例示画からの色情報、即ち、Ｈ
ＳＶ色空間における３属性の値Ｈ1 ，Ｓ1 ，Ｖ1 を抽出
する。
０によって、入力された例示画からの色情報、即ち、Ｈ
ＳＶ色空間における３属性の値Ｈ1 ，Ｓ1 ，Ｖ1 を抽出
する。
【００１１】ステップＳ３では、蓄積画像データ色情報
抽出部４０によって、まず、画像蓄積部２０に蓄積され
た各画像ｉ（i=1,2,...n :nは蓄積画像枚数）中で、例
示画で指定した領域に対応する領域内での画素の最頻色
をその領域の代表値とする。そして、その代表値から、
ＨＳＶ色空間における各３属性値Ｈ2i，Ｓ2i，Ｖ2iの値
を抽出する。
抽出部４０によって、まず、画像蓄積部２０に蓄積され
た各画像ｉ（i=1,2,...n :nは蓄積画像枚数）中で、例
示画で指定した領域に対応する領域内での画素の最頻色
をその領域の代表値とする。そして、その代表値から、
ＨＳＶ色空間における各３属性値Ｈ2i，Ｓ2i，Ｖ2iの値
を抽出する。
【００１２】尚、 上記実施例では、代表値としてその
領域での最頻色を選んだが、これは例えば平均値でもよ
いし、中央値でもよい。
領域での最頻色を選んだが、これは例えば平均値でもよ
いし、中央値でもよい。
【００１３】ステップＳ４では、抽出された２つの色情
報（Ｈ1 ，Ｓ1 ，Ｖ1 ）、（Ｈ2i，Ｓ2i，Ｖ2i）と、３
属性の各有効度決定部６０で決定された各有効度とから
例示画と蓄積されている各画像との類似度Ｒi（i=1,2,
3...n）を計算する。この詳細な処理内容は、図５を参
照して後述する。
報（Ｈ1 ，Ｓ1 ，Ｖ1 ）、（Ｈ2i，Ｓ2i，Ｖ2i）と、３
属性の各有効度決定部６０で決定された各有効度とから
例示画と蓄積されている各画像との類似度Ｒi（i=1,2,
3...n）を計算する。この詳細な処理内容は、図５を参
照して後述する。
【００１４】ステップＳ５では、類似度Ｒi（i=1,2,
3,...n）によって、類似度の高い順にソーティングを行
なう。そして、類似度のより高い画像の方が、例示画に
より近い検索画像と判断する。尚、ステップＳ４〜Ｓ５
の処理は候補画像決定部７０にて行なわれる。
3,...n）によって、類似度の高い順にソーティングを行
なう。そして、類似度のより高い画像の方が、例示画に
より近い検索画像と判断する。尚、ステップＳ４〜Ｓ５
の処理は候補画像決定部７０にて行なわれる。
【００１５】ステップＳ６では、類似度のより高い画像
の順に、表示部９０に表示する。
の順に、表示部９０に表示する。
【００１６】以上説明した手順に従って、検索者が作成
した例示画像の色情報をもとに、蓄積された画像データ
から所望の画像を検索することができる。
した例示画像の色情報をもとに、蓄積された画像データ
から所望の画像を検索することができる。
【００１７】次に、ステップＳ１の例示画入力処理を、
図３のフローチャートを参照して説明する。検索者は、
図３の流れにしたがって、画像処理装置の表示部９０の
ディスプレイ上に開かれるウィンドウ内に例示画を作成
する。
図３のフローチャートを参照して説明する。検索者は、
図３の流れにしたがって、画像処理装置の表示部９０の
ディスプレイ上に開かれるウィンドウ内に例示画を作成
する。
【００１８】ステップＳ１０では、まず検索者は、所望
の画像中のオブジェクトを表わす領域をポインテイング
入力デバイス３１によって指定する。
の画像中のオブジェクトを表わす領域をポインテイング
入力デバイス３１によって指定する。
【００１９】ステップＳ１１では、その領域の色を指定
する。表示部９０の表示画面を用いて、色の指定を行う
例を図４に示す。４１は色の３原色（赤、緑、青）とそ
の３原色の中間色（黄、シアン、マゼンタ）の合計６色
の色票、４２はＨＳＶの各値を調整をするバーで、検索
者は４１の中から領域の色を示すのに最も近いと思われ
る色をポインテイング入力デバイス３１で指定する。そ
して、その色を基準としてＨＳＶの各値をスライドバー
を用いて、所望の画像中のオブジェクトにより近い色と
なるようにポインテイング入力デバイス３１で調整す
る。調整中の色は４３に表示され、検索者が作り出す色
がどのような色であるか確認できる。そして、調整が終
了すると、ポインテイング入力デバイス３１の「quit」
ボタンをクリックし色の指定を終了させる。これで、例
示画の領域の色が決定される。
する。表示部９０の表示画面を用いて、色の指定を行う
例を図４に示す。４１は色の３原色（赤、緑、青）とそ
の３原色の中間色（黄、シアン、マゼンタ）の合計６色
の色票、４２はＨＳＶの各値を調整をするバーで、検索
者は４１の中から領域の色を示すのに最も近いと思われ
る色をポインテイング入力デバイス３１で指定する。そ
して、その色を基準としてＨＳＶの各値をスライドバー
を用いて、所望の画像中のオブジェクトにより近い色と
なるようにポインテイング入力デバイス３１で調整す
る。調整中の色は４３に表示され、検索者が作り出す色
がどのような色であるか確認できる。そして、調整が終
了すると、ポインテイング入力デバイス３１の「quit」
ボタンをクリックし色の指定を終了させる。これで、例
示画の領域の色が決定される。
【００２０】ステップＳ１２では、ステップＳＳ１０に
て指定された領域をステップＳ１１で指定された色によ
って塗りつぶす。
て指定された領域をステップＳ１１で指定された色によ
って塗りつぶす。
【００２１】ステップＳ１３では、また別の領域を指定
をするかどうかチェックし、別の領域を指定をする必要
がなければ、例示画像の作成処理を終了する。また、別
の領域を指定をする必要があれば、ステップＳ１０から
の処理ステップに戻り、同様の処理を繰り返す。
をするかどうかチェックし、別の領域を指定をする必要
がなければ、例示画像の作成処理を終了する。また、別
の領域を指定をする必要があれば、ステップＳ１０から
の処理ステップに戻り、同様の処理を繰り返す。
【００２２】以上のステップを実行することにより、例
示画を作成することができる。
示画を作成することができる。
【００２３】次に、図５のフローチャートを参照して、
ステップＳ４の例示画と蓄積された各画像との類似度を
求める処理を詳述をする。尚、ここでは、検査者が指定
した領域が１つであるとしている。この処理では、例示
画色情報（Ｈ1 ，Ｓ1 ，Ｖ1）と蓄積された各画像の色
情報（Ｈ2i，Ｓ2i，Ｖ2i）を用いて、類似度を求める。
ステップＳ４の例示画と蓄積された各画像との類似度を
求める処理を詳述をする。尚、ここでは、検査者が指定
した領域が１つであるとしている。この処理では、例示
画色情報（Ｈ1 ，Ｓ1 ，Ｖ1）と蓄積された各画像の色
情報（Ｈ2i，Ｓ2i，Ｖ2i）を用いて、類似度を求める。
【００２４】ステップＳ３０では、まず例示画色情報Ｈ
1 ，Ｓ1 ，Ｖ1 の３属性の各正規化有効度ＲH ，ＲS ，
ＲV を、３属性の各有効度決定部６０をコールして決定
する。３属性の各有効度決定部６０の処理内容は、図６
を参照して後述するものとする。
1 ，Ｓ1 ，Ｖ1 の３属性の各正規化有効度ＲH ，ＲS ，
ＲV を、３属性の各有効度決定部６０をコールして決定
する。３属性の各有効度決定部６０の処理内容は、図６
を参照して後述するものとする。
【００２５】ステップＳ３１では、例示画の色情報Ｈ1
，Ｓ1 ，Ｖ1 と蓄積画像の色情報Ｈ2i，Ｓ2i，Ｖ2iの
３属性値の各差Δｈi（Δｈi＝｜Ｈ1 −Ｈ2i｜），Δｓ
i（Δｓi＝｜Ｓ1 −Ｓ2i｜），Δｖi（Δｖi＝｜Ｖ1 −
Ｖ2i｜）を求める。
，Ｓ1 ，Ｖ1 と蓄積画像の色情報Ｈ2i，Ｓ2i，Ｖ2iの
３属性値の各差Δｈi（Δｈi＝｜Ｈ1 −Ｈ2i｜），Δｓ
i（Δｓi＝｜Ｓ1 −Ｓ2i｜），Δｖi（Δｖi＝｜Ｖ1 −
Ｖ2i｜）を求める。
【００２６】ステップＳ３２では、ステップＳ３０で求
められたＲH ，ＲS ，ＲV とステップＳ３１で求められ
たΔｈi，Δｓi，Δｖiから、有効度を反映した色差Ｄh
i （Ｄhi ＝ＲH*Δｈi），ＤSi（ＤSi ＝ＲS*Δｓi），
Ｄｖi（Ｄvi ＝ＲＶ*Δｖi）を求める。
められたＲH ，ＲS ，ＲV とステップＳ３１で求められ
たΔｈi，Δｓi，Δｖiから、有効度を反映した色差Ｄh
i （Ｄhi ＝ＲH*Δｈi），ＤSi（ＤSi ＝ＲS*Δｓi），
Ｄｖi（Ｄvi ＝ＲＶ*Δｖi）を求める。
【００２７】ステップＳ３３では、Ｄhi ＋Ｄsi ＋Ｄｖ
iを加算して、マイナス符号をつけたもの（−（Ｄhi ＋
Ｄsi ＋Ｄvi ））を類似度Ｒiとする。そして、全ての
i,即ち、全ての蓄積された各画像に対する類似度Ｒi（i
=1,2,3,...n）を求める。一方、領域数が複数の時は、
各領域ごとに類似度Ｒij（i=1,2,3,...n; j=1,2,3,...
m; mは領域数）を求める。そして、各画像に対する代表
の類似度を、例えば、その画像に関する全ての領域での
類似度の総和値、即ち、[Ｒi=Ｒi1+Ｒi2+...+Ｒim]とす
る。
iを加算して、マイナス符号をつけたもの（−（Ｄhi ＋
Ｄsi ＋Ｄvi ））を類似度Ｒiとする。そして、全ての
i,即ち、全ての蓄積された各画像に対する類似度Ｒi（i
=1,2,3,...n）を求める。一方、領域数が複数の時は、
各領域ごとに類似度Ｒij（i=1,2,3,...n; j=1,2,3,...
m; mは領域数）を求める。そして、各画像に対する代表
の類似度を、例えば、その画像に関する全ての領域での
類似度の総和値、即ち、[Ｒi=Ｒi1+Ｒi2+...+Ｒim]とす
る。
【００２８】次に、ステップＳ３０の有効度を決定する
処理を、図５のフローチャートを用いて説明する。この
フローチャートは、３属性の各有効度決定部６０での処
理である。以下、その内容を説明する。
処理を、図５のフローチャートを用いて説明する。この
フローチャートは、３属性の各有効度決定部６０での処
理である。以下、その内容を説明する。
【００２９】尚、ここで、３属性の各有効度を以下、Ｒ
h ，Ｒs ，Ｒv と表わし、その値域を０．０〜１．０と
する。また、これら３つの値を正規化したものを、正規
化有効度ＲH ，ＲS ，ＲVとする。各有効度決定部６０
にて出力される各有効度値は、これら正規化処理後のＲ
H ，ＲS ，ＲVとなる。
h ，Ｒs ，Ｒv と表わし、その値域を０．０〜１．０と
する。また、これら３つの値を正規化したものを、正規
化有効度ＲH ，ＲS ，ＲVとする。各有効度決定部６０
にて出力される各有効度値は、これら正規化処理後のＲ
H ，ＲS ，ＲVとなる。
【００３０】ステップＳ２０では、図２のステップＳ２
で抽出された例示画色情報（Ｈ1 ，Ｓ1 ，Ｖ1 ）を例示
画入力部３０から、制御部８０を介して３属性の各有効
度決定部６０に読み込む。
で抽出された例示画色情報（Ｈ1 ，Ｓ1 ，Ｖ1 ）を例示
画入力部３０から、制御部８０を介して３属性の各有効
度決定部６０に読み込む。
【００３１】ステップＳ２１では、ステップＳ２０で読
み込んだ例示画色情報（Ｈ1 ，Ｓ1，Ｖ1 ）の内、明度
Ｖ1が低くないかどうか、具体的には、ある所定のしき
い値Ｔv以上であるかどうかを調べる。そして、明度Ｖ1
がしきい値Ｔvより小さければ、ステップＳ２６に進
み、色相Ｈの有効度Ｒh ＝０、彩度Ｓの有効度Ｒs ＝
０、明度Ｖの有効度Ｒv ＝１とする。即ち、明度が低い
場合、彩度値の有効度は低いことを意味する。そして、
ステップＳ２４へ進む。
み込んだ例示画色情報（Ｈ1 ，Ｓ1，Ｖ1 ）の内、明度
Ｖ1が低くないかどうか、具体的には、ある所定のしき
い値Ｔv以上であるかどうかを調べる。そして、明度Ｖ1
がしきい値Ｔvより小さければ、ステップＳ２６に進
み、色相Ｈの有効度Ｒh ＝０、彩度Ｓの有効度Ｒs ＝
０、明度Ｖの有効度Ｒv ＝１とする。即ち、明度が低い
場合、彩度値の有効度は低いことを意味する。そして、
ステップＳ２４へ進む。
【００３２】ステップＳ２４では、各有効度Ｒh ，Ｒs
，Ｒv が決定したので、これら３つの値の正規化を行
ない正規化有効度ＲH ，ＲS ，ＲVを得る。尚、正規化
は、次式を計算することによって求める。 ＲH＝Ｒh／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv） ＲS＝Ｒs／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv） ＲV＝Ｒv／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv）
，Ｒv が決定したので、これら３つの値の正規化を行
ない正規化有効度ＲH ，ＲS ，ＲVを得る。尚、正規化
は、次式を計算することによって求める。 ＲH＝Ｒh／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv） ＲS＝Ｒs／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv） ＲV＝Ｒv／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv）
【００３３】次に、ステップＳ２２の説明を行う。ステ
ップＳ２２では、彩度Ｓ1が低くないかどうか、具体的
には、彩度Ｓ1がある所定の閾値Ｔs 以上かであるかを
調べる。ここで、彩度Ｓ1がしきい値Ｔsより小さけれ
ば、ステップＳ２７に進み、色相Ｈの有効度Ｒh ＝０、
彩度Ｓの有効度Ｒs ＝１、明度Ｖの有効度Ｒv ＝１とす
る。そして、ステップＳ２４へ進む。また、彩度Ｓ1が
しきい値Ｔs以上であれば、ステップＳ２３へ進み、Ｒh
＝１，Ｒs ＝０，Ｒv ＝０とする。そして、ステップ
Ｓ２４へ進み正規化処理を行う。
ップＳ２２では、彩度Ｓ1が低くないかどうか、具体的
には、彩度Ｓ1がある所定の閾値Ｔs 以上かであるかを
調べる。ここで、彩度Ｓ1がしきい値Ｔsより小さけれ
ば、ステップＳ２７に進み、色相Ｈの有効度Ｒh ＝０、
彩度Ｓの有効度Ｒs ＝１、明度Ｖの有効度Ｒv ＝１とす
る。そして、ステップＳ２４へ進む。また、彩度Ｓ1が
しきい値Ｔs以上であれば、ステップＳ２３へ進み、Ｒh
＝１，Ｒs ＝０，Ｒv ＝０とする。そして、ステップ
Ｓ２４へ進み正規化処理を行う。
【００３４】以上説明した手順で、３属性の正規化有効
度ＲH ，ＲS ，ＲV を決定する。
度ＲH ，ＲS ，ＲV を決定する。
【００３５】以上説明したように、検索者が作成した例
示画像の色情報をもとに、蓄積された画像データから所
望の画像を検索することができる。
示画像の色情報をもとに、蓄積された画像データから所
望の画像を検索することができる。
【００３６】尚、例示画入力の第２の実施例として、手
元の紙などに描いて作成して、スキャナによって読み込
ませてもよい。
元の紙などに描いて作成して、スキャナによって読み込
ませてもよい。
【００３７】また、例示画作成時の領域の色の指定方法
は、以下の方法によってでもよい。即ち、 １ 画面に表示されるいくつかの限定色の中から選ぶ、 ２ 手元の色票などを用いて色を指定し、色表の識別番
号を入力する、 ３ ＲＧＢやＨＳＶなどの色データの値を、数値によっ
て指定する 等の方法である。
は、以下の方法によってでもよい。即ち、 １ 画面に表示されるいくつかの限定色の中から選ぶ、 ２ 手元の色票などを用いて色を指定し、色表の識別番
号を入力する、 ３ ＲＧＢやＨＳＶなどの色データの値を、数値によっ
て指定する 等の方法である。
【００３８】尚、例示画データとしてＲＧＢ色データを
用いた場合は、画像蓄積部２０の画像データはＨＳＶ空
間データであるので、一旦ＨＳＶ空間データに変換する
必要がある。これは、次の変換式によってＲＧＢデータ
からＨＳＶデータへ変換できる。尚、この変換方法は、
参考文献（J.D.Foley,A.VANDAM,Fundamentals of Inter
ractive Computer Graphic p.613-620）で説明されて
いる。 尚、第１の実施例では、色相、彩度、明度で定義される
色知覚空間としてＨＳＶ色空間を採用したが、ＨＳＬ色
空間やＨＳＩ色空間、マンセル色空間といった他の色知
覚空間を用いることも可能であることは言うまでもな
い。
用いた場合は、画像蓄積部２０の画像データはＨＳＶ空
間データであるので、一旦ＨＳＶ空間データに変換する
必要がある。これは、次の変換式によってＲＧＢデータ
からＨＳＶデータへ変換できる。尚、この変換方法は、
参考文献（J.D.Foley,A.VANDAM,Fundamentals of Inter
ractive Computer Graphic p.613-620）で説明されて
いる。 尚、第１の実施例では、色相、彩度、明度で定義される
色知覚空間としてＨＳＶ色空間を採用したが、ＨＳＬ色
空間やＨＳＩ色空間、マンセル色空間といった他の色知
覚空間を用いることも可能であることは言うまでもな
い。
【００３９】以上説明したように、本実施例によれば以
下のような効果が得られる。即ち、画像データベースか
ら類似の画像を色情報を用いて検索する際に色情報を用
いた検索の精度を向上させて、検索者が意図する画像検
索が行ないやすくなる。
下のような効果が得られる。即ち、画像データベースか
ら類似の画像を色情報を用いて検索する際に色情報を用
いた検索の精度を向上させて、検索者が意図する画像検
索が行ないやすくなる。
【００４０】（第２の実施例）色データの３属性の各有
効度の決定方法として、第１の記実施例のようにしきい
値Ｔv ，Ｔs を用いて有効度を求めたが、別の決定方法
として、所定のメンバシップ関数を用いて有効度を求め
ることができる。第２の実施例は、３属性の各有効度決
定部６０の別の実現例を示す。
効度の決定方法として、第１の記実施例のようにしきい
値Ｔv ，Ｔs を用いて有効度を求めたが、別の決定方法
として、所定のメンバシップ関数を用いて有効度を求め
ることができる。第２の実施例は、３属性の各有効度決
定部６０の別の実現例を示す。
【００４１】図７、図８はそれぞれ、明度の低さに関す
るメンバーシップ関数、彩度の低さに関するメンバーシ
ップ関数の形状の例を示す。図７で、横軸は明度値で、
縦軸は明度値に対応する所属度である。同様に、図８で
は、横軸は彩度値で、縦軸は彩度値に対応する所属度で
ある。図７の示す明度の低さに関するメンバーシップ関
数は、低明度であることを示すメンバーシップ関数１０
１と低明度でないことを示すメンバーシップ関数１００
の２つで表現される。また、図８の彩度を表現するメン
バーシップ関数は低彩度であることを示すメンバーシッ
プ関数１０３と低彩度でないことを示すメンバーシップ
関数１０２の２つで表現される。以後、メンバシップ関
数１０１、１００をそれぞれ、Ｍlv(i),Ｍhv(i) とす
る。ここで、iは明度である。また、Ｍlv(i),Ｍhv(i)は
それぞれ、明度iに関する所属度である。同様に、メン
バシップ関数１０３、１０２をそれぞれ、Ｍls(j),Ｍhs
(j)とする。ここで、jは彩度である。また、Ｍls(j),Ｍ
hs(j)はそれぞれ、彩度jに関する所属度である。
るメンバーシップ関数、彩度の低さに関するメンバーシ
ップ関数の形状の例を示す。図７で、横軸は明度値で、
縦軸は明度値に対応する所属度である。同様に、図８で
は、横軸は彩度値で、縦軸は彩度値に対応する所属度で
ある。図７の示す明度の低さに関するメンバーシップ関
数は、低明度であることを示すメンバーシップ関数１０
１と低明度でないことを示すメンバーシップ関数１００
の２つで表現される。また、図８の彩度を表現するメン
バーシップ関数は低彩度であることを示すメンバーシッ
プ関数１０３と低彩度でないことを示すメンバーシップ
関数１０２の２つで表現される。以後、メンバシップ関
数１０１、１００をそれぞれ、Ｍlv(i),Ｍhv(i) とす
る。ここで、iは明度である。また、Ｍlv(i),Ｍhv(i)は
それぞれ、明度iに関する所属度である。同様に、メン
バシップ関数１０３、１０２をそれぞれ、Ｍls(j),Ｍhs
(j)とする。ここで、jは彩度である。また、Ｍls(j),Ｍ
hs(j)はそれぞれ、彩度jに関する所属度である。
【００４２】以下、図９〜図１０のフローチャートを参
照して、は色データの３属性の各有効度を決定する処理
内容を説明する。ここでは、ＨＳＶ色空間を用いて表わ
される例示画の色データＸ（Ｈ1，Ｓ1，Ｖ1）の有効度
Ｒh ，Ｒs ，Ｒv をメンバシップ関数を用いて求める。
以下、各ステップごとの処理を説明する。
照して、は色データの３属性の各有効度を決定する処理
内容を説明する。ここでは、ＨＳＶ色空間を用いて表わ
される例示画の色データＸ（Ｈ1，Ｓ1，Ｖ1）の有効度
Ｒh ，Ｒs ，Ｒv をメンバシップ関数を用いて求める。
以下、各ステップごとの処理を説明する。
【００４３】ステップＳ４０では、図２のステップＳ２
で抽出された例示画色情報（Ｈ1 ，Ｓ1 ，Ｖ1 ）を例示
画入力部３０から、制御部８０を介して３属性の各有効
度決定部６０に読み込む。
で抽出された例示画色情報（Ｈ1 ，Ｓ1 ，Ｖ1 ）を例示
画入力部３０から、制御部８０を介して３属性の各有効
度決定部６０に読み込む。
【００４４】ステップＳ４１では、図７に示すメンバシ
ップ関数１０１、１００を用いて、明度Ｖ1に対するそ
れぞれの所属度Ｍlv(Ｖ1)、Ｍhv(Ｖ1)を求める。
ップ関数１０１、１００を用いて、明度Ｖ1に対するそ
れぞれの所属度Ｍlv(Ｖ1)、Ｍhv(Ｖ1)を求める。
【００４５】ステップＳ４２では、図８に示すメンバシ
ップ関数１０３、１０２を用いて、彩度Ｓ1に対するそ
れぞれの所属度Ｍls(Ｓ1)、Ｍhs(Ｓ1)を求める。
ップ関数１０３、１０２を用いて、彩度Ｓ1に対するそ
れぞれの所属度Ｍls(Ｓ1)、Ｍhs(Ｓ1)を求める。
【００４６】ステップＳ４３では、ステップＳ４１、Ｓ
４２で求められた各々の所属度を用いて、色データＸの
３つのケース、即ち、case1 （明度Ｖが低い）、case2
(明度Ｖが高く、かつ、彩度Ｓが低い）、case3(明度Ｖ
が高く、かつ、彩度Ｓが高い）へのそれぞれの所属度Ｃ
1(x),Ｃ2(x),Ｃ3(x) を求める。Ｃl(x),Ｃ2(x),Ｃ3(x)
は次式を用いて求める。
４２で求められた各々の所属度を用いて、色データＸの
３つのケース、即ち、case1 （明度Ｖが低い）、case2
(明度Ｖが高く、かつ、彩度Ｓが低い）、case3(明度Ｖ
が高く、かつ、彩度Ｓが高い）へのそれぞれの所属度Ｃ
1(x),Ｃ2(x),Ｃ3(x) を求める。Ｃl(x),Ｃ2(x),Ｃ3(x)
は次式を用いて求める。
【００４７】Ｃl(Ｘ)=Ｍlv(Ｖ1), Ｃ2(Ｘ)=min(Ｍhv(Ｖ1),Ｍls(Ｓ1)), Ｃ3(Ｘ)=min(Ｍhv(Ｖ1),Ｍhs(Ｓ1)) ステップＳ４４では、図９のＳ４４に示すマトリクス計
算をすることで３属性の有効度Ｒh ，Ｒs ，Ｒv を求め
る。
算をすることで３属性の有効度Ｒh ，Ｒs ，Ｒv を求め
る。
【００４８】ステップＳ４５では、これら３つの値の正
規化し、正規化有効度ＲH，ＲS ，ＲVを得る。尚、正規
化は、次式を計算することによって求める。 ＲH＝Ｒh／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv） ＲS＝Ｒs／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv） ＲV＝Ｒv／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv）
規化し、正規化有効度ＲH，ＲS ，ＲVを得る。尚、正規
化は、次式を計算することによって求める。 ＲH＝Ｒh／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv） ＲS＝Ｒs／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv） ＲV＝Ｒv／（Ｒh＋Ｒs＋Ｒv）
【００４９】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、本発明は、システム或は装置にプログ
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
きることはいうまでもない。
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、本発明は、システム或は装置にプログ
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
きることはいうまでもない。
【００５０】以上説明したように、本実施例によれば以
下のような効果が得られる。即ち、画像色成分の各有効
度を、メンバーシップ関数を用いて求めることにより、
さらに、精度の良い画像色成分の有効度を求めることが
でき、そのことにより、高精度の画像検索を行うことが
できる。
下のような効果が得られる。即ち、画像色成分の各有効
度を、メンバーシップ関数を用いて求めることにより、
さらに、精度の良い画像色成分の有効度を求めることが
でき、そのことにより、高精度の画像検索を行うことが
できる。
【００５１】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、色
調整して確定されたサンプル表示の色情報の彩度、明度
の各データの組合わせから得られた有効度を用いた類似
度に基づいて、画像データベースから画像を検索するこ
とにより、検索の精度を向上させ、検索者が意図する色
情報による画像検索を行うことができるという効果があ
る。
調整して確定されたサンプル表示の色情報の彩度、明度
の各データの組合わせから得られた有効度を用いた類似
度に基づいて、画像データベースから画像を検索するこ
とにより、検索の精度を向上させ、検索者が意図する色
情報による画像検索を行うことができるという効果があ
る。
【００５２】
【図１】第１、第２の実施例である画像検索装置のブロ
ック構成図である。
ック構成図である。
【図２】検索処理のフローチャートである。
【図３】例示画作成の手順を示すフローチャートであ
る。
る。
【図４】例示画作成時の色指定を行うための表示画面の
構成を示す図である。
構成を示す図である。
【図５】類似度を求める処理を示すフローチャートであ
る。
る。
【図６】色データの３属性の各有効度の計算処理示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図７】明度に関するメンバシップ関数の形状を示す図
である。
である。
【図８】彩度に関するメンバシップ関数の形状を示す図
である。
である。
【図９】メンバシップ関数を用いた有効度の計算処理示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図１０】メンバシップ関数を用いた有効度の計算処理
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
１０ 蓄積画像データ入力部 ２０ 画像蓄積部 ３０ 例示画入力部 ３１ ポインテイング入力デバイス ４０ 蓄積画像データ色情報抽出部 ５０ 例示画色情報抽出部 ６０ ３属性の各有効度決定部 ７０ 候補画像決定部 ８０ 制御部 ９０ 表示部
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−209072（ＪＰ，Ａ) 平田恭二、原良憲「概略画像を用いた 画像検索」電子情報通信学会技術研究報 告（ＤＥ92−２）、〔データ工学〕、Ｖ ｏｌ．92，Ｎｏ．51，1992 ｐ．９〜16 阿部圭一，外２名「カラー画像の領域 分割における領域統合処理」1990年電子 情報通信学会秋季全国大会論文集（Ｄ− 370）、〔分冊６〕情報・システム Ｐ. ６−372
Claims (6)
- 【請求項１】 画像データベースから色情報を用いて画
像を検索する画像検索方法であって、 色情報を指定するための表示領域を表示する表示工程
と、 前記表示領域に表示される色情報を調整する色調整工程
と、 前記色調整工程で調整される色情報を前記表示領域にサ
ンプル表示するサンプル表示工程と、 前記サンプル表示工程により表示された色情報を確定す
る色確定工程と、 前記色確定工程により確定された色情報の彩度、明度の
各データの組合わせから彩度を変数とするメンバーシッ
プ関数及び明度を変数とするメンバーシップ関数を用い
て前記色情報の色相、彩度及び明度の有効性を示す有効
度を計算する有効度計算工程と、 前記有効度計算工程で計算された前記色情報の前記有効
度を用いて前記色情報と前記画像データベースの各画像
の色情報との類似度を計算する類似度計算工程と、 前記類似度計算工程で計算された前記類似度の高い順に
前記画像データベースの画像を表示する画像表示工程
と、 を有することを特徴とする画像検索方法。 - 【請求項２】 前記類似度計算工程は、前記表示領域の
色情報と前記画像データベースの各画像の色情報との距
離と、前記有効度との積に基づいて類似度を計算するこ
とを特徴とする請求項１に記載の画像検索方法。 - 【請求項３】 前記色情報は、前記表示領域に表示され
る色を示す例示画の色情報であることを特徴とする請求
項１又は２に記載の画像検索方法。 - 【請求項４】 画像データベースから色情報を用いて画
像を検索する画像検索装置であって、 色情報を指定するための表示領域を表示する表示手段
と、 前記表示領域に表示される色情報を調整するための色調
整手段と、 前記色調整手段で調整される色情報を前記表示領域にサ
ンプル表示するサンプル表示手段と、 前記サンプル表示手段により表示された色情報を確定す
る色確定手段と、 前記色確定手段により確定された色情報の彩度、明度の
各データの組合わせから彩度を変数とするメンバーシッ
プ関数及び明度を変数とするメンバーシップ関数を用い
て前記色情報の色相、彩度及び明度の有効性を示す有効
度を計算する有効度計算手段と、 前記有効度計算手段により計算された前記色情報の前記
有効度を用いて前記色情報と前記画像データベースの各
画像の色情報との類似度を計算する類似度計算手段と、 前記類似度計算手段により計算された前記類似度の高い
順に前記画像データベースの画像を表示する画像表示手
段と、 を有することを特徴とする画像検索装置。 - 【請求項５】 前記類似度計算手段は、前記表示領域の
色情報と前記画像データベースの各画像の色情報との距
離と、前記有効度との積に基づいて類似度を計算するこ
とを特徴とする請求項４に記載の画像検索装置。 - 【請求項６】 前記色情報は、前記表示領域に表示され
る色を示す例示画の色情報であることを特徴とする請求
項４又は５に記載の画像検索装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21846293A JP3234064B2 (ja) | 1993-09-02 | 1993-09-02 | 画像検索方法並びにその装置 |
| EP94306427A EP0643358B1 (en) | 1993-09-02 | 1994-09-01 | An image searching method and apparatus |
| DE69433373T DE69433373T2 (de) | 1993-09-02 | 1994-09-01 | Methode und Gerät zum Bildsuchen |
| US08/300,488 US5586197A (en) | 1993-09-02 | 1994-09-02 | Image searching method and apparatus thereof using color information of an input image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21846293A JP3234064B2 (ja) | 1993-09-02 | 1993-09-02 | 画像検索方法並びにその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0773195A JPH0773195A (ja) | 1995-03-17 |
| JP3234064B2 true JP3234064B2 (ja) | 2001-12-04 |
Family
ID=16720288
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21846293A Expired - Lifetime JP3234064B2 (ja) | 1993-09-02 | 1993-09-02 | 画像検索方法並びにその装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5586197A (ja) |
| EP (1) | EP0643358B1 (ja) |
| JP (1) | JP3234064B2 (ja) |
| DE (1) | DE69433373T2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JPH07146871A (ja) * | 1993-11-24 | 1995-06-06 | Hitachi Ltd | 静止画検索装置および静止画検索方法 |
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| DE69535098T2 (de) | 1994-11-15 | 2007-04-19 | Canon K.K. | Verfahren und -vorrichtung zur Suche von Bildern in einer Datenbank |
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