JPH0451363A - 画像情報検索装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、画像の登録および検索方式に係り、特に文書
画像のレイアウト情報を利用して検索する画像情報検索
装置に適用して好適な画像の登録検索方式に関する。

〔従来の技術〕

近年、画像ファイル装置がワードプロセッサ、パーソナ
ルコンピュータ、ファクシミリに続く第４のＯＡ機器と
して登場し、オフィスやデザイン部門のペーパーレス化
を推進する手段として注目を集めている。この画像ファ
イル装置は、光ディスクを利用してイメージ情報を大量
に蓄積し、必要に応じて即座に取り出して印刷できるよ
うになっている。したがって、特に大量の文書が発生す
る部門への浸透には著しいものがあり、大量に蓄積され
た文書の中から所望の文書を取り出す検索の効率化が画
像ファイル装置の大きな課題の一つとなっている。

そこで、効果的な検索を実現するため、キーワードを利
用した方法が広く流布している。すなわち、画像データ
を登録する際にその画像の内容を指し示す単語をキーワ
ードとして付加する。そして、検索に際してこのキーワ
ードを用いて所望の画像を探索する。このキーワードの
付は方は、画像の概念を表わす重要語句を割当てる方法
が普通である。しかし、キーワードは所詮語句にすぎな
いため、画像本来が持つパターン的な特徴を十分表現で
きないという欠点があった。

従来これらの不都合を解消する装置として、特開昭６０
−８３１７９号公報記載の装置が挙げられる。

この従来技術は、原画像の線図形をキーワードとして利
用することによって、人間の直観に合致する画像検索を
達成している。

すなわち、登録する画像を入力装置で読み取り、読み取
った画像を表示する。この表示画像の輪郭をポインティ
ングデバイス（マウス、タブレット等）を用いて、人手
でなぞる作業を行なう。そして、なぞって出来た図形を
縮小して、キーワードとする。

このようにして作成した縮小図形は画像の特徴部分だけ
が抽出されているため、所望の画像と別の画像とを容易
に識別できる。また縮小することにより、表示画面上に
作成した多数のキーワードを一括して表示できる。

最後に、表示された縮小図形をポインティングデバイス
等により指定すれば、所望の画像を光ディスクから読み
出せるようになっていた。

以上述べたように、従来技術を用いた装置は、図形その
ものをキーワードとして定義できるようになっていた。

したがって、操作者の直観に合致した概念パターンをキ
ーワードとして利用できるので、大容量の光ディスクか
ら目的の画像を容易に検索出来るようになっていた。

なお、この種の装置として関連するものには例えば、特
開昭６０−１９２７５号、６２−７２０６７．６２−９
３７５７号公報等が挙げられる。

〔発明が解決しようとする課題〕

前述のように、上記従来技術によれば、画像入力時に線
図形を抽出し、これをキーワードとして利用できるため
、語句にキーワードと異なり、より人間の直観に合った
検索が出来るようになった。

しかしながら従来技術は、入力画像−枚一枚に対して概
形キーワードをなぞって作成するため、登録作業に多大
な時間を要するという欠点が残った。

また、検索に際して、登録した概形パターンを一覧表示
し、この中から所望の形状を選択するため、蓄積される
画像の枚数に比例して検索時間が伸びるという欠点も残
った。

さらに、検索に際して、登録した概形パターンが原画像
と一対一の対応を取っているため、たとえ類似した画像
を所望したとしても、所望した画像に対応する概形パタ
ーンを選択しない限り、検索出来ないという欠点も残っ
た。

本発明の目的は、大量の文書画像を蓄積する画、　７ 像情報検索装置において、登録や検索に多大な時間を要
することなく、さらにあいまいさを許容した上で人間の
直観に合致した登録検索方式を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するために、本発明は、画像情報検索装
置において、まず写真と他の部分の領域情報を抽出し、
画像と共に登録する。次に検索情報として全体画像に対
する写真の位置情報を指定し、この情報に基づいて生成
したファジーマスクと既登録の領域情報との間でコンボ
リューションの演算を実行する。最後に、評価値の大き
い順にＮ枚の画像を検索結果として出力するものである
。

ここで、本発明におけるファジーマクスを説明する。フ
ァジーマスクは、集合の境界を明瞭にしないまま扱うフ
ァジー集合論を基に考案した。すなわち、ファジー集合
は次のように表現される。

問題の対象領域すべてを覆う全集合をＵとする。

Ｕのファジ一部分集合Ｆは、メンバシップ関数μＦ　（
Ｉｊ）で規定する。メンバシップ関数μＦ（ｕ）は、Ｕ
の要素Ｕをファジー集合Ｆへの所属度を表わす［０，１
］　の数値へ写像する関数である。例えば０〜１００歳
の人間の集合を全集合とし、ファジー集合ｙｏｕｎｇ、
　ｍ１ｄｄｌｅ、　ｏｌｄのメンバシップ関数は次の様
に定義できる。

ｙｏｕｎｇ＝　μｙｏｕｎｇ（ｕ）＝１１０＋１／ｌｏ
＋ｏ、　８／２０＋−０，３７３０ｍ１ｄｄｌｅ−μｍ
１ｄｄｌｅ（ｕ）＝０．５７３０＋１／４０＋０．５１
５０ｏ］、ｄ＝　μｏｌｄ（ｕ）＝０．４１５０十０．
８／６０＋１／７０＋１／８０＋１／９０この例から明
らかな様に、３０歳の人間はｙｏｕｎｇに０．３、ｍ１
ｄｄｌｅに０．５、ｏｌｄに０．０の所属度を表わす。

この考え方を２次元に拡張して考案したものがファジー
マスクである。すなわち、検索時に指定された位置情報
に基づいて、指定位置が最大（丁）になるようなメンバ
シップ関数を定義し、これをファジーマスクと呼ぶもの
とする。このメンバシップ関数の設定条件は、指定位置
を１とし、その距離に反比例した［０．］、］の数値で
ある。したがって具体的な関数としては、線形でも、非
線形でも良く、利用環境に最も合致したものを選択する
。

なお、本発明においては、上記Ｎ枚の画像を出力する替
わりに、最大の評価値を示した一枚の画像を結果として
出力することもできる。

」１記領域情報を抽出する手段として画像の濃度勾配を
利用することもできる。

上記写真の位置情報として言語情報やレイアウトパター
ンを表示することもできる。

また本発明においては、上記写真の領域情報の他に、（
１）図形、（２）空白または黒べた、（３）文字の領域
情報を利用することもでき、各々の領域情報を抽出する
手段として、（１）単位面積当たりの零交差回数、（２
）単位面積当たりの平均濃度、（３）前２者と濃度勾配
との組み合わせでも達成できる。

また、本発明においては、４種類の領域情報を単独に利
用できる他に、複合して利用することによっても達成で
きる。

さらに、本発明は、他の見地によれば、画像情報を蓄積
する光ディスクにおいて、画像データ部に原画像を格納
し、インデツスク部に原画像に対応する写真の領域情報
を格納することにより達成できる。

〔作用〕

上述した本発明の構成において、画像情報検索装置は、
登録と検索の２種類の処理を実行する。

まず、登録は、画像と属性情報の処理に大別できる。画
像は、現行の画像ファイル装置と同様の手順で登録する
。すなわち、文書をスキャナから入力し、２値化処理を
経て光ディスクに格納する。

属性情報は、検索時に登録された各画像からレイアウト
情報を得るため、写真の領域情報を登録する。

ここで、写真の領域情報の抽出は、入力画像の性質に着
目し、これを利用する。すなわち、画像は、属性毎に異
なる濃度勾配を示し、文字部分に比べ写真部分はゆるや
かな勾配特性を持っている。

そこで、入力が像に対して微分を施こし、この値が小さ
い領域を写真部分と判定する。そして、写真部分と判定
された部分をブロックに統合し、写真を　“′ｌ゛、そ
の他を“０゛で表現し、光ディスクに登録する。

°　１２゛ この様に処理される様子を第２図を参照して説明する。

第２図は、写真混在文書における濃度波形と濃度勾配（
微分値）を示す模式図である。左側に示した原画像の適
切な一ラインを切り出し、右側に対応する濃度波形と微
分値の波形を示している。この図から明らかな様に、文
字部分は濃度が急峻に変化し、この挙動に対応して微分
値は高い値を示している。また写真部分は、逆に、濃度
がゆるやかに変化し、微分値は小さな値を示している。

したがって、微分値の小さな領域を抽出することにより
、自然に写真領域を抽出できる。

以」二の説明で明らかな様に、属性情報の登録に当たっ
ては、操作者の介在は不要である。したがって、操作者
が登録に関与しないため、光ディスクへの登録を自動化
できる。

検索処理は、ファジーマスクの生成とこれを用いたスク
リーニング処理に大別できる。ファジーとは、“真““
偽゛′等の論理集合ではなく、中間値を許容した集合で
ある。例えば、画像のある領域が写真部分の真偽はどう
かの問いに対して、０．７の真であるという答えを用意
し、あいまいさを許容している。このファジーマスクの
生成に当たっては、この考え方を利用する。

すなわち、所望する写真の位置情報が判明すると、この
位置を中心に１．０から０．０の値を取るファジーマス
クを生成する。

また、スクリーニング処理は、登録時に作成した領域情
報とこのファジーマスクとの間でコンボリューションを
演算する。この評価値は、所望する位置に写真が有れば
、その値が高くなり、離れれば離れるほど小さくなる傾
向にある。したがって、評価値の大きな画像から順に表
示装置に出力すれば、所望のレイアウトを持つ順に画像
が表示される。

このように処理されるファジーマスクとスクリニングの
様子を第３図を参照して説明する。第３図は、ファジー
マスクと３枚の画像に対応する領域情報との間の演算を
示す模式図である。第３図（ａ）は、写真が左上にレイ
アウトされた画像を所望した時に生成されるファジーマ
スクを示し、（ｂ）は上から順に左上、女中、左下に写
真がレイアウトされた画像に対応する領域情報を示し、
（Ｃ）は各々に対応した演算結果の様子を示している。

まず、最上段の領域情報は、所望の位置に写真が有るた
め、評価値が最も大きく、中段は中位の値を取り、最下
段は小さな値を取る。したがって、所望の位置との距離
が近い順に、大きな評価値を出力するため、この順で画
像を出力する。

また、ファジーを用いずに、通常の論理を用いると、最
上段が真となり、他は偽となる。したがって、ファジー
マスクを用いることにより、女中も出力できるようにな
り、あいまいさを許容した類似検索が可能となる。

なお、この説明では、レイアラ）・の指定に言語を用い
ているが、表示画面に複数のレイアウトを表示し、選択
させても等価である。

さらに、領域情報として写真を用いているが、図形、空
白または黒べた、文字を用いても等価である。この内処
理の難しい図形が処理される様子を第４図を参照して説
明する。第４図は、図形混在文書における２値化の断面
と単位面積当たりの零交差回数を示す模式図である。

左側に示した原画像の適切な一ラインを切り出し、右側
に対応する２値化断面と零交差回数を示している。この
図から明らかなように、文字部分は白黒の変化点が密集
し、この挙動に対応して零交差回数は高い値を示してい
る。また図形部分は逆に、変化点が疎らで、零交差回数
は小さな値を示している。したがって、単位面積当たり
の零交差回数の小さな領域を抽出することにより、自然
に図形領域を抽出することができる。

以上の説明で明らかなように、検索に当っては文書の持
つレイアウト情報で検索でき、しかも指示に要する時間
も短かく、類似した画像も検索することができる。

以上述べた処理手順にしたがって、光ディスクへの登録
および検索を実行する。

かくして本発明によれば、登録や検索に多大な操作時間
を要することなく、人間の直観に結びつく文書のレイア
ウト情報であいまい性を許容した・・、ｊ５ １゜ 検索ができるので、従来と比べ飛躍的に使い勝手が向上
した画像情報検索装置を提供することができる。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例について図面により説明する。

第１図は本発明による一実施例のブロック図である。１
は入力文書の光学画像からディジタル画像を得るスキャ
ナ、２はディジタル画像を一時蓄える入力バッファメモ
リ、３はデジタル画像から写真の位置を自動的に抽出す
る写真領域抽出、４は大量の画像と属性情報を蓄積する
光ディスク、５は検索条件を入力するキーボード、６は
ファジーマスクを設定するファジーマスク生成、７は画
像の領域情報とファジーマスクの間でコンボリューショ
ンを取るコンボリューション演算、８は評価値の上位Ｎ
個を選択する評価値判定、９は評価値判定の結果に従っ
て光ディスクから該当画像を読み出す出力バッファメモ
リ、１０は読み出された画像を順次表示するデイスプレ
ィである。

次に本実施例の動作を登録と検索に分けて説明する。

まず、登録処理では、スキャナ１に入力された文書は光
学的に走査された後、ディジタル画像に変換され入力バ
ッファメモリ２に入力される。

入力バッファメモリ２に入力されたディジタル画像は、
ここに−時的に格納された後、タイミングを取って写真
領域抽出３と光ディスク４に出力される。

写真領域抽出３に入力されたディジタル画像は濃度勾配
の差異に着目した判別法を用いて、写真領域が抽出され
る。まず、−画素毎に微分が施こされ、濃度勾配を定量
化する。次に、写真領域が否かの判定を行い、写真領域
には“′１゛を立て、他の領域は“０°゛を立てる。こ
こで判定の基準は、比較的微分値が小さく、がっ零付近
を除いた値とする。なぜなら、零付近の微分値を取る画
像は空白であり、大きな値は文字図形領域を示すからで
ある。最後に、１００　Ｘ　１００画素で多数決を行な
い、ブロックに統合すると共に情報圧縮を図る。この統
合化により、写真の領域情報を画像の１万分の１程度に
圧縮すると共に、誤判定によるノイズを除去できる。こ
の様な手順で作成された写真の領域情報は入力画像の属
性情報として光ディスク４に出力される。

光ディスク４に入力された画像と属性情報は、対を成す
情報として、前者が画像データ部に格納され、後者がイ
ンデックス部に格納される。

以上、一連の登録動作を繰り返すことにより、光ディス
ク４に大量の画像が蓄積される。

一方、検索処理では、キーボード５から所望の検索条件
が入力される。例えば右上に写真の入った文書画像を検
索したい場合は、キーボードから、“右上パと入力する
。熱論、デイスプレィ上に各種レイアウトパターンを表
示し、この中から選択しても等価である。入力された検
索条件はファジーマスク生成６に出力される。

ファジーマスク生成６に入力された検索条件は分析され
、ファジーマスクを生成する。ファジーマスクはレイア
ウト情報によるあいまい検索を実行するキーコンポーネ
ントで、ファジー理論に基づいて考案した。形状に関し
ては第３図に示したが、所望の指定点を１．０として距
離に反比例して０．０に収束する関数が設定される。な
お次元は、登録した領域情報との間でコンボリューショ
ン演算を実行するため、領域情報と同一とする。また、
反比例の関数を設定したが、２次曲線であっても、指数
関数であっても差しつかえない。また柔軟性を犠牲にす
るつもりなら、標準的なマスクパターンを用意しておく
だけでも差しつかえない。以上の手順で作成されたファ
ジーマスクはコンボリューション演算７へ出力される。

コンボリューション演算７では、ファジーマスクの他に
、光ディスク４から領域情報が入力され、以下の式に従
って演算される。

Ｆ、ｖｅ−ΣＦＩＩ７．（Ｘ、３＋）ＸＲＥＧ（Ｘ、い
−（］）ここで、Ｅｖｅは画像レイアウトの類似度を表
わす評価値、Ｆｕｚ（ｘ、ｙ）はファジーマスク、ＲＥ
Ｇ（ｘ、　ｙ）は写真の領域情報である。作成したファ
ジーマスクに対して光ディスク４に格納された領域情報
が°　１９゜ ２０゛ 順次読み出され、演算結果が評価値判定８へ出力される
。以降、光ディスクに格納された全領域情報が読み出さ
れるまで繰り返される。

評価値判定８へ入力された登録画像数に相当する評価値
は、値の大きい順にソートされ、上位Ｎ個が選択される
。これらＮ個の値に相当する画像番号が出力バッファメ
モリ９に出力される。

出力バッファメモリ９に入力された画像番号に従って、
該当画像が光ディスク４から読み出され、評価値の大き
な順に出力バッファメモリ９を介して、デイスプレィ１
０に表示される。

ここで、類似画像Ｎ枚を表示する替わりに、評価値の最
大値を取る一枚を表示しても差しつかえない。

以」二の説明から明らかなように、本実施例によれば、
画像と共に写真の領域情報を自動的に登録し、検索時に
所望のレイアウトのファジーマスクとの間でコンボリュ
ーションを取り、評価値の大きな画像を順次表示できる
ようにした。したがって、登録、検索時間を削減した上
で、人間の直観に合致したあいまい画像検索が実現でき
、画像ファイル装置のマン−マシンインターフェースを
大幅に改善することができる。

上記実施例では、領域情報として写真部分を利用する構
成となっているが、文字／図形／空白部分あるいはこれ
らを複合して利用する構成としても良い。

さらに本発明の他の実施例について図面により説明する
。第５図は本発明の第２の実施例の構成を示すブロック
図である。

第５図の構成は、基本的には第１図と同じであるが、プ
ログラム制御の考え方を取り入れ、より柔軟性に富む構
成を可能にしている。５１は装置全体をコントロールす
るＣＰＵ　（中央処理装置、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｓ
ｓｅｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ　）　、５２はＣＰＵ５１を制
御するプログラムとテーブル類が格納されている主メモ
リ、５３は紙面を電気的な画像データに変換するスキャ
ナ、５４は入力した画像データを写真領域とその他の領
域に判別する写真領域抽出回路、５５はスキャナ５３の
駆動信号を生成し画像データと写真の領域情報を転送す
るスキャナ制御回路、５６は入力した画像データと写真
の領域情報を蓄積するイメージメモリ、５７は画像デー
タに対して符号化、復号、切貼り等の画像処理を施こす
イメージプロセッサ、５８は画像データを表示するデイ
スプレィ、５９は同期信号を生成し画像データとともに
デイスプレィ５８に転送するデイスプレィ制御回路、６
０は操作者からの指示情報を入力するキーボード、６１
はキーボード６０からの指示情報をサンプリングしＣＰ
Ｕ５１へ転送するキーボード制御回路、６２は画像デー
タを紙面に印刷するプリンタ、６３はプリンタ６２の駆
動信号を生成し画像データを転送するプリンタ制御回路
、６４は画像データと写真の領域情報を対で蓄積する光
ディスク、６５は光ディスク６４の駆動信号を生成し画
像データと写真の領域情報を転送する光デイスク制御回
路である。

つぎに本実施例の動作を登録と検索に分けて説明する。

まず、登録処理では、主メモリ５２に格納されたプログ
ラムに基づいてＣＰＵ５１からスキャナ制御回路５５に
起動が掛けられる。起動されたスキャナ制御回路５５は
スキャナ５３を駆動し、画像データを入力する。

入力された画像データは写真領域抽出回路５４に送られ
、濃度勾配の差異に着目した判別法により写真領域が抽
出される。すなわち、−画素毎に微分が施され、緩やか
な勾配を示す画素を写真と判定し、“１゛′を立て他の
画素は°“０゛とする。次に、情報圧縮を図ると共に、
ブロックに統合するため、領域情報を１００　Ｘ　１０
０程度で多数決を行ない、このブロックを１ｂｉｔで表
現する。

処理された画像データと写真の領域情報はスキャナ制御
回路５５、イメージバス６６を介してイメージメモリ５
６に格納される。

つぎに、イメージメモリ５６に格納された写真の領域情
報を画像データに対する属性情報として光ディスク６４
のインデックス部に登録する。すなわち、写真の属性情
報がイメージメモリ５６から読み出され、また他の属性
情報が主メモリから読み出され、光デイスク制御回路６
５を介して光ディスク°　２３゛ °　２４゜ ６４の所定の位置に登録される。ここで、他の属性情報
とは、自動的に計測可能な光ディスクの格納番地、デー
タ長、画像データの横幅、縦長等の値である。

最後に、画像データの本体である画像データ部を光ディ
スク６４に登録する。すなわち、ＣＰＵ５１がイメージ
プロセッサ５７に起動を掛け、イメージメモリ５６に格
納された画像データを符号データに変換する。Ｍ　Ｈ（
Ｍｏｄｉｆ　ｉｅｄ　Ｈｕｆｆｍａｎ）あるいはＭ２Ｒ
（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ”　ＲＥＡＤ）方式等で符号化され
た画像データは、光ディスク６４の画像データ部に登録
される。

つまり、これらの符号データはイメージメモリ５６から
読みだされ、光デイスク制御回路６５を介して光ディス
ク６４の所定の位置に登録される。

以上の一連の登録処理を画像データが入力される毎に繰
り返すことにより、光ディスク６４に大量の画像が蓄積
される。

一方、検索処理では、主メモリ５２に格納されたプログ
ラムに基づいてＣＰＵ５１がらキーボード制御回路６１
に起動が掛けられる。起動されたキーボード制御回路６
１はキーボード６０がら所望の検索条件を入力する。入
力される検索条件は、文書画像における写真のレイアウ
ト情報で、主メモリ５２に格納される。

主メモリ５２に格納された検索条件は分析されファジー
マスクが生成される。ファジーマスクはレイアウト情報
によるあいまい検索を実行するキーコンポーネンｌ〜で
、ファジー理論に基づいて考案した。所望の写真位置を
中心に１．０がらｏ、ｏに収束する山形の形状を持ち、
小数点で表現することによりあいまいさを許容する。

作成されたファジーマスクは主メモリ５２に格納され、
光ディスク６４から読み出された写真の領域情報との間
で式（１）の演算が実行される。以後、光ディスク６４
に蓄積された全領域情報に対する演算が完了するまで繰
り返される。

演算が終了すると、主メモリ５２上に各画像に対する評
価値と光ディスクの格納番地の一覧表が作成される。指
定したレイアウトと類似した画像データを類似度の順に
選択するため、評価値の太きい順にソー！・され、上位
Ｎ個の格納番地がＣＰＵ５１を介して光デイスク制御回
路６５に通知される。

通知された格納番地に従って圧縮された画像データが光
ディスク６４から読み出され、イメージメモリ５６に格
納される。格納された符号データはイメージプロセッサ
５７により伸張され、画像データに変換される。最後に
、伸張された画像データはデイスプレィ制御回路５９を
介してデイスプレィ５８に表示される。

以上の操作を繰り返し、評価値の高い順に画像データを
デイスプレィ５８に表示し、所望の文書画像が表示され
た時点で処理を終了する。

所望の文書画像がデイスプレィ５８」二に得られたら、
必要に応じてプリンタ制御回路６３に起動を掛け、プリ
ンタ６２により紙面に印刷する。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明によれば、検索に用いる領域
情報を画像の性質に着目した特徴抽出で自動的に求める
構成となっている。このため、従来の人手による線図形
の抽出作業を全廃することができる。したがって、登録
時の人手作業が不要となり、ひいては画像データの全自
動登録を可能にできるという効果がある。

また、検索条件の指示に画像属性のレイアウトを利用す
る構成となっている。このため、従来の抽象化した多数
の線図形を順次提示する煩雑な処理が不要と成り、検索
条件を瞬時に指定できる。

したがって、検索操作におけるマン−マシンインターフ
ェースを大幅に改善できるという効果がある。

さらに、ファージマスクを用いたマツチングにより画像
の類似度を評価する構成となっている。

このため、従来の線図形と画像が一体一対応の場合と異
なり、レイアウトの類似した画像も検索できる。したが
って、操作者がレイアウトを正確に記憶していなくても
、あいまいに検索できるという効果がある。

図、第２図は写真の領域情報を抽出する原理を示す模式
図、第３図はファジーマスクによる演算過程を示す模式
図、第４図は図形の領域情報を抽出する原理を示す模式
図である。

１・・・スキャナ　　　　２・・・バッファメモリ３・
・・写真領域抽出　　４・・・光ディスク５・・・キー
ボード　　　６・・・ファジーマスク生成７・・・コン
ボリューション演算 ８・・・評価値判定　　　９・・・出力バッファメモリ
１０・・・デイスプレィ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、文書等の画像を入力する手段と、該画像と検索のた
   めの情報を対応して蓄積する手段と、検索条件を入力し
   て前記画像を検索する手段と、該検索した画像を出力す
   る手段よりなる画像情報検索装置において、 前記検索のための情報として写真の領域情報を抽出し、
   画像と共に蓄積し、前記検索条件として全体画像に対す
   るレイアウト情報を指定し、該レイアウト情報に基づい
   て生成したファジーマスクと前記写真の領域情報との間
   でコンボリューションを取り、該評価値か大きな順にＮ
   枚の画像を結果として出力することを特徴とする画像情
   報検索装置。 ２、請求項１項記載の画像情報検索装置において、前記
   Ｎ枚の画像の替わりに、最大の評価値を示した一枚の画
   像を結果として出力することを特徴とする画像情報検索
   装置。 ３、請求項１項記載の画像情報検索装置において、前記
   写真の領域情報を抽出する手段として、前記画像の濃度
   勾配を利用することを特徴とする画像情報検索装置。 ４、請求項１項記載の画像情報検索装置において、前記
   レイアウト情報として“左上”、“右下”等の言語情報
   を利用することを特徴とする画像情報検索装置。 ５、請求項４項記載の画像情報検索装置において、前記
   言語情報の替わりに、複数のレイアウトパターンを表示
   し、この中から選択することを特徴とする画像情報検索
   装置。 ６、請求項１項記載の画像情報検索装置において、前記
   写真の領域情報の替わりに、図形の領域情報を抽出する
   ことを特徴とする画像情報検索装置。 ７、請求項６項記載の画像情報検索装置において、前記
   図形の領域情報を抽出する手段として、前記画像におけ
   る単位面積当たりの零交差回数を利用することを特徴と
   する画像情報検索装置。 ８、請求項１項記載の画像情報検索装置において、前記
   写真の領域情報の替わりに、空白又は黒べたの領域情報
   を抽出することを特徴とする画像情報検索装置。 ９、請求項８項記載の画像情報検索装置において、前記
   空白又は黒べたの領域情報を抽出する手段として、前記
   画像における単位面積当たりの平均濃度を利用すること
   を特徴とする画像情報検索装置。 １０、請求項１項記載の画像情報検索装置において、前
   記写真の領域情報の替わりに、文字の領域情報を抽出す
   ることを特徴とする画像情報検索装置。 １１、請求項１０項記載の画像情報検索装置において、
   前記文字の領域情報を抽出する手段として、前記画像に
   おける濃度勾配と単位面積当たりの零交差回数および単
   位面積当たりの平均濃度を組み合わせて利用することを
   特徴とする画像情報検索装置。 １２、請求項１、６、８、又は１０項記載の画像情報検
   索装置において、前記各単一種類の領域情報を利用する
   替わりに、複数種類の領域情報を組み合わせて利用する
   ことを特徴とする画像情報検索装置。 １３、入力された画像を格納する画像データ部と、該画
   像の属性情報を格納するインデックス部を備えた光ディ
   スクにおいて、 画像データ部に原画像を格納し、インデックス部に該原
   画像に対応する写真の領域情報を格納することを特徴と
   する画像ファイル装置。 １４、文書等の画像と検索のための情報を対応して蓄積
   しておき、検索条件を入力して該画像を検索し、出力す
   る画像情報検索方法において 前記検索のための情報として前記画像の特定領域の領域
   情報を抽出して蓄積しておき、前記検索条件としてレイ
   アウト情報を指定し、該レイアウト情報に基づいて作成
   したファジーマスクと該領域情報との間でマッチングを
   取り、該マッチングの評価値の大きいものを出力するこ
   とを特徴とする画像情報検索方法。 １５、請求項１４記載の画像情報検索方法において、前
   記特定領域が写真領域であることを特徴とする画像情報
   検索方法。