JPH05290094A - 画像の類似色調検索装置 - Google Patents
画像の類似色調検索装置Info
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- JPH05290094A JPH05290094A JP4086759A JP8675992A JPH05290094A JP H05290094 A JPH05290094 A JP H05290094A JP 4086759 A JP4086759 A JP 4086759A JP 8675992 A JP8675992 A JP 8675992A JP H05290094 A JPH05290094 A JP H05290094A
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- JP
- Japan
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- image
- color
- class
- color tone
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 自動的に画像がもつ色調によって分類された
色調クラスコードを付加し、それによって画像の類似色
調検索を行うことのできる画像の類似色調検索装置を得
ることを目的とする。 【構成】 画像データに付加された画像中にどの色がど
の程度含まれているかを示すキーカラーベクトル間の類
似測度からその画像間の色調の類似性を測り、これに基
づいて画像をその色調によってクラス分けを行い、その
結果を画像データに付加し、この付加された画像クラス
データから画像の類似色調検索を行う。クラス分けに際
してはキーカラーベクトルの全部や一部を用いる。ま
た、キーカラ間の類似性は類似測度や距離を用いて測
る。
色調クラスコードを付加し、それによって画像の類似色
調検索を行うことのできる画像の類似色調検索装置を得
ることを目的とする。 【構成】 画像データに付加された画像中にどの色がど
の程度含まれているかを示すキーカラーベクトル間の類
似測度からその画像間の色調の類似性を測り、これに基
づいて画像をその色調によってクラス分けを行い、その
結果を画像データに付加し、この付加された画像クラス
データから画像の類似色調検索を行う。クラス分けに際
してはキーカラーベクトルの全部や一部を用いる。ま
た、キーカラ間の類似性は類似測度や距離を用いて測
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、画像検索装置に関す
るものである。
るものである。
【０００２】
【従来の技術】図３は例えば特開平３−２６２０７９号
公報に示された従来の画像の類似色調検索装置を示すブ
ロック図であり、１は画像蓄積部から所望の画像を検索
する画像検索システム、２は検索のためのコードを付加
した画像を蓄積する画像蓄積部、３は画像の色調のクラ
スを入力し画像に検索コードとして付加するコード入力
部、４は画像蓄積部２に入力される画像データの色調の
クラスを決める判定者である。
公報に示された従来の画像の類似色調検索装置を示すブ
ロック図であり、１は画像蓄積部から所望の画像を検索
する画像検索システム、２は検索のためのコードを付加
した画像を蓄積する画像蓄積部、３は画像の色調のクラ
スを入力し画像に検索コードとして付加するコード入力
部、４は画像蓄積部２に入力される画像データの色調の
クラスを決める判定者である。
【０００３】次に動作について説明する。画像検索シス
テム上で画像がどのような色で構成されているか、画像
からイメージされる色は何か、すなわち画像の色調がな
んであるかという事項で検索を行うために、画像全体を
いくつかの色調クラスに分け、ある画像がどのような色
調クラスに属するかを示すコードを付加し、この色調ク
ラスコードによって検索を行なう場合、新たに画像蓄積
部２に画像データを入力する際に、判定者４が画像を直
接見ることによって画像がどの色調クラスに属するかを
判断し、コード付加部３からその色調クラスコードを入
力するか、または色調を入力してその色調クラスコード
を付加していた。
テム上で画像がどのような色で構成されているか、画像
からイメージされる色は何か、すなわち画像の色調がな
んであるかという事項で検索を行うために、画像全体を
いくつかの色調クラスに分け、ある画像がどのような色
調クラスに属するかを示すコードを付加し、この色調ク
ラスコードによって検索を行なう場合、新たに画像蓄積
部２に画像データを入力する際に、判定者４が画像を直
接見ることによって画像がどの色調クラスに属するかを
判断し、コード付加部３からその色調クラスコードを入
力するか、または色調を入力してその色調クラスコード
を付加していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来の画像の類似色調
検索装置は以上のように構成されているので、画像がど
の色調クラスに属するかの判定を判定者によって為され
なければならず、手間がかかり、判定者の違いによるば
らつきが生じる等の問題点があった。
検索装置は以上のように構成されているので、画像がど
の色調クラスに属するかの判定を判定者によって為され
なければならず、手間がかかり、判定者の違いによるば
らつきが生じる等の問題点があった。
【０００５】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、自動的に画像に関する色調クラ
スコードを付加できる画像の類似色調検索装置を得るこ
とを目的とする。
ためになされたもので、自動的に画像に関する色調クラ
スコードを付加できる画像の類似色調検索装置を得るこ
とを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この発明に係る画像の類
似色調検索装置は、画像の色調を表すキーカラーベクト
ルを定義し、画像毎にこのキーカラーベクトルを付与さ
れた画像データを用いる。画像間のキーカラーベクトル
の類似性からまず全ての画像のキーカラーベクトルから
クラス中心を選出し、選ばれたクラス中心を基準に画像
をその色調別にクラス分けするようにするとともに、ク
ラス分けされた結果をコード化し、画像の色調から検索
を行なうことができるるようにしたものである。
似色調検索装置は、画像の色調を表すキーカラーベクト
ルを定義し、画像毎にこのキーカラーベクトルを付与さ
れた画像データを用いる。画像間のキーカラーベクトル
の類似性からまず全ての画像のキーカラーベクトルから
クラス中心を選出し、選ばれたクラス中心を基準に画像
をその色調別にクラス分けするようにするとともに、ク
ラス分けされた結果をコード化し、画像の色調から検索
を行なうことができるるようにしたものである。
【０００７】また、クラス中心を選ぶ際には画像のキー
カラーベクトルの一部を用いる。
カラーベクトルの一部を用いる。
【０００８】さらに、画像間のキーカラーベクトルの類
似性は、類似測度や距離を用いる。キーカラーベクトル
の各要素は、色調を代表するキーカラーが画像に含まれ
るか否かや、含まれる度合を示す。
似性は、類似測度や距離を用いる。キーカラーベクトル
の各要素は、色調を代表するキーカラーが画像に含まれ
るか否かや、含まれる度合を示す。
【０００９】
【作用】この発明における画像に付与されたキーカラー
ベクトルは、キーカラーベクトル間の類似性を計算する
ことにより画像間の色調の類似性を示し、これを基準に
して画像をその色調クラスに分類し、色調クラスコード
から画像の類似色調検索を行なう。
ベクトルは、キーカラーベクトル間の類似性を計算する
ことにより画像間の色調の類似性を示し、これを基準に
して画像をその色調クラスに分類し、色調クラスコード
から画像の類似色調検索を行なう。
【００１０】
実施例１．図１は本発明の一実施例を示すブロック図で
あり、画像検索システム１および画像蓄積部２は上記従
来装置と同一のものであるが、画像蓄積部２に記憶され
た画像データにはキーカラーベクトルが付加されている
点が異なる。キーカラーベクトルとは、画像を表わす色
を幾種類かに分けてその代表色をキーカラとし、画像に
各キーカラが含まれる度合（重み）がキーカラに対応す
る要素の値となっている。すなわち、画像の集合をＰ
（｜Ｐ｜＝Ｎ）、キーカラの集合をＲ（｜Ｒ｜＝Ｍ）と
するとき、画像ｐi∈Ｐのキーカラーベクトルを次のよ
うに表わす。
あり、画像検索システム１および画像蓄積部２は上記従
来装置と同一のものであるが、画像蓄積部２に記憶され
た画像データにはキーカラーベクトルが付加されている
点が異なる。キーカラーベクトルとは、画像を表わす色
を幾種類かに分けてその代表色をキーカラとし、画像に
各キーカラが含まれる度合（重み）がキーカラに対応す
る要素の値となっている。すなわち、画像の集合をＰ
（｜Ｐ｜＝Ｎ）、キーカラの集合をＲ（｜Ｒ｜＝Ｍ）と
するとき、画像ｐi∈Ｐのキーカラーベクトルを次のよ
うに表わす。
【００１１】 ｖpi＝（ωi 1，ωi 2，………，ωi M） ｉ＝１，２，………，Ｎ 但し、ωi uは画像ｐiがキーカラｒuを持つ度合（０≦ω
i u≦１）
i u≦１）
【００１２】５は画像に付加されたキーカラーベクトル
から画像全体をいくつかの色調のグループに分ける色調
クラス付加部で、５ａはキーカラーベクトル間の類似測
度を計算する類似測度算出部、５ｂは類似測度算出部５
ａで得られた類似測度から、色調分類するときのクラス
の核となるキーカラーベクトルを決めるクラス中心抽出
部、５ｃは画像のキーカラーベクトルがどのクラスに属
するかを判定するクラス分類部、５ｄはクラス分類部５
ｃの分類結果をコード化して画像データに付加するコー
ド付加部である。
から画像全体をいくつかの色調のグループに分ける色調
クラス付加部で、５ａはキーカラーベクトル間の類似測
度を計算する類似測度算出部、５ｂは類似測度算出部５
ａで得られた類似測度から、色調分類するときのクラス
の核となるキーカラーベクトルを決めるクラス中心抽出
部、５ｃは画像のキーカラーベクトルがどのクラスに属
するかを判定するクラス分類部、５ｄはクラス分類部５
ｃの分類結果をコード化して画像データに付加するコー
ド付加部である。
【００１３】次に動作について説明する。画像データの
色調クラス分けを行なう場合、画像蓄積部２から蓄積さ
れた画像に付加されているキーカラーベクトルを読みだ
し、これを類似測度算出部５ａに入力する。入力された
キーカラーベクトルは各キーカラーベクトル間の類似測
度を全てのベクトルの全ての組合せについて計算する。
このとき、ベクトル間の類似測度には例えばコサイン類
似測度を用いる。キーカラーベクトルｖpiとｖpjのコサ
イン類似測度Ｓは、次に示す数１により算出される。
色調クラス分けを行なう場合、画像蓄積部２から蓄積さ
れた画像に付加されているキーカラーベクトルを読みだ
し、これを類似測度算出部５ａに入力する。入力された
キーカラーベクトルは各キーカラーベクトル間の類似測
度を全てのベクトルの全ての組合せについて計算する。
このとき、ベクトル間の類似測度には例えばコサイン類
似測度を用いる。キーカラーベクトルｖpiとｖpjのコサ
イン類似測度Ｓは、次に示す数１により算出される。
【００１４】
【数１】
【００１５】算出された類似測度Ｓはその値が大きいほ
どベクトル間は似ているので、クラス中心抽出部５ｂで
は、まず、類似測度算出部５ａで得られた全ての類似測
度のうち最も値の小さい組、すなわち最も似ていないと
される組を最初のクラス中心に選ぶ。次に、上記によっ
て得られた最初のクラス中心のベクトルとの類似測度の
値がどちらとも小さいようなベクトルを選び、これらを
クラス中心とする。これら選ばれたクラス中心ベクトル
は、各色調を代表するキーカラーベクトルとなる。
どベクトル間は似ているので、クラス中心抽出部５ｂで
は、まず、類似測度算出部５ａで得られた全ての類似測
度のうち最も値の小さい組、すなわち最も似ていないと
される組を最初のクラス中心に選ぶ。次に、上記によっ
て得られた最初のクラス中心のベクトルとの類似測度の
値がどちらとも小さいようなベクトルを選び、これらを
クラス中心とする。これら選ばれたクラス中心ベクトル
は、各色調を代表するキーカラーベクトルとなる。
【００１６】クラス中心とならなかったベクトルは、ク
ラス分類部５ｃにおいて、各クラス中心との類似測度の
値のうち最も大きいクラス中心のクラスに属すると分類
する。
ラス分類部５ｃにおいて、各クラス中心との類似測度の
値のうち最も大きいクラス中心のクラスに属すると分類
する。
【００１７】クラス分類部５ｃで分類されたベクトル
は、そのクラス中心各々にコードを割り当て、画像デー
タに付加し画像蓄積部２に出力する。
は、そのクラス中心各々にコードを割り当て、画像デー
タに付加し画像蓄積部２に出力する。
【００１８】上記のようにして色調クラスが付加された
画像データに対して、ある画像が選ばれていて、この画
像ｐの色調に類似した色調を持つ画像を検索しようとし
た場合、画像ｐに付加された色調クラスコードと同じコ
ードを持つ画像を画像データ蓄積部２より検索する。
画像データに対して、ある画像が選ばれていて、この画
像ｐの色調に類似した色調を持つ画像を検索しようとし
た場合、画像ｐに付加された色調クラスコードと同じコ
ードを持つ画像を画像データ蓄積部２より検索する。
【００１９】実施例２．上記実施例１では各キーカラー
ベクトル間の類似測度を全てのベクトルの全ての組合せ
について計算したが、本実施例ではキーカラーベクトル
の一部を抽出して、これらのベクトルについてのみ全て
の組合せの類似測度を計算し、これらのベクトルの中か
らクラス中心を選出する。
ベクトル間の類似測度を全てのベクトルの全ての組合せ
について計算したが、本実施例ではキーカラーベクトル
の一部を抽出して、これらのベクトルについてのみ全て
の組合せの類似測度を計算し、これらのベクトルの中か
らクラス中心を選出する。
【００２０】クラス分類部５ｃではクラス中心以外の全
てのベクトルについて全てのクラス中心との類似測度を
計算してクラス分類を行なう。
てのベクトルについて全てのクラス中心との類似測度を
計算してクラス分類を行なう。
【００２１】実施例３．上記実施例１では画像の色調の
類似性を類似測度によって測ったが、本実施例ではキー
カラーベクトル間の距離を用いる。距離関数としては例
えばユークリッド距離を用いる。キーカラーベクトルｘ
とｙのユークリッド距離を数２に示す。
類似性を類似測度によって測ったが、本実施例ではキー
カラーベクトル間の距離を用いる。距離関数としては例
えばユークリッド距離を用いる。キーカラーベクトルｘ
とｙのユークリッド距離を数２に示す。
【００２２】
【数２】
【００２３】類似性の判定に距離を用いることによって
以下に示す三角不等式が成り立つので類似関係がより実
際の感覚に合致する。
以下に示す三角不等式が成り立つので類似関係がより実
際の感覚に合致する。
【００２４】ｄ(ｘ,ｙ)＋ｄ(ｙ,ｚ)≧ｄ(ｘ,ｙ)
【００２５】キーカラーベクトル間の距離は、その値が
小さいほどベクトル同士が似ていると考えられるので、
図２のクラス中心抽出部５ｂでは、まず距離算出部５ｅ
で得られた全ての距離のうち最も値の大きい組、すなわ
ち最も似ていないとされる組を最初のクラス中心に選
ぶ。次に上記によって得られた最初のクラス中心のベク
トルとの距離の値がどちらとも大きいようなベクトルを
選び、これらをクラス中心とする。
小さいほどベクトル同士が似ていると考えられるので、
図２のクラス中心抽出部５ｂでは、まず距離算出部５ｅ
で得られた全ての距離のうち最も値の大きい組、すなわ
ち最も似ていないとされる組を最初のクラス中心に選
ぶ。次に上記によって得られた最初のクラス中心のベク
トルとの距離の値がどちらとも大きいようなベクトルを
選び、これらをクラス中心とする。
【００２６】ところで、キーカラーベクトルの表現を、
キーカラが含まれているか否かによって１または０とし
てもよいことは言うまでもない。
キーカラが含まれているか否かによって１または０とし
てもよいことは言うまでもない。
【００２７】また、実施例３においても、クラス中心を
選ぶ際には、キーカラーベクトルの一部を用いてもよい
ことは言うまでもない。
選ぶ際には、キーカラーベクトルの一部を用いてもよい
ことは言うまでもない。
【００２８】
【発明の効果】本発明は、以上説明したように構成され
ているので、以下に記載したような効果を奏する。
ているので、以下に記載したような効果を奏する。
【００２９】画像の色調をキーカラーベクトルとして構
成し、キーカラーベクトルの類似性を類似測度の算出結
果によって判定したので、判定者の介在無しに画像間の
色調の類似性を判定できる。
成し、キーカラーベクトルの類似性を類似測度の算出結
果によって判定したので、判定者の介在無しに画像間の
色調の類似性を判定できる。
【００３０】また、キーカラーベクトルの一部を抽出し
て、これらのベクトルについてのみ全ての組合せの類似
測度を計算し、これらのベクトルの中からクラス中心を
選出することによって、色調クラス付加速度を上げるこ
とができる。
て、これらのベクトルについてのみ全ての組合せの類似
測度を計算し、これらのベクトルの中からクラス中心を
選出することによって、色調クラス付加速度を上げるこ
とができる。
【００３１】また、類似性をベクトル間の距離を用いる
ことによって、より実際の感覚にあった類似性を提起で
きる。
ことによって、より実際の感覚にあった類似性を提起で
きる。
【図１】この発明の実施例１を示すブロック回路図であ
る。
る。
【図２】この発明の実施例３を示すブロック回路図であ
る。
る。
【図３】従来の画像の類似色調検索装置を示すブロック
回路図である。
回路図である。
１ 画像検索システム ２ 画像蓄積部 ５ 色調クラス付加部 ５ａ 類似測度算出部 ５ｂ クラス中心抽出部 ５ｃ クラス分類部 ５ｄ コード付加部 ５ｅ 距離算出部
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成４年６月８日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１０】
【実施例】 実施例１．図１は本発明の一実施例を示すブロック図で
あり、画像検索システム１および画像蓄積部２は上記従
来装置と同一のものであるが、画像蓄積部２に記憶され
た画像データにはキーカラーベクトルが付加されている
点が異なる。キーカラーベクトルとは、画像を表わす色
を幾種類かに分けてその代表色をキーカラーとし、画像
に各キーカラーが含まれる度合（重み）がキーカラーに
対応する要素の値となっている。すなわち、画像の集合
をＰ（｜Ｐ｜＝Ｎ）、キーカラーの集合をＲ（｜Ｒ｜＝
Ｍ）とするとき、画像ｐi∈Ｐのキーカラーベクトルを
次のように表わす。
あり、画像検索システム１および画像蓄積部２は上記従
来装置と同一のものであるが、画像蓄積部２に記憶され
た画像データにはキーカラーベクトルが付加されている
点が異なる。キーカラーベクトルとは、画像を表わす色
を幾種類かに分けてその代表色をキーカラーとし、画像
に各キーカラーが含まれる度合（重み）がキーカラーに
対応する要素の値となっている。すなわち、画像の集合
をＰ（｜Ｐ｜＝Ｎ）、キーカラーの集合をＲ（｜Ｒ｜＝
Ｍ）とするとき、画像ｐi∈Ｐのキーカラーベクトルを
次のように表わす。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１１】 ｖpi＝（ωi 1，ωi 2，………，ωi M） ｉ＝１，２，………，Ｎ 但し、ωi uは画像ｐiがキーカラーｒuを持つ度合（０≦
ωi u≦１）
ωi u≦１）
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１４】
【数１】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１５】算出された類似測度Ｓはその値が大きいほ
どベクトル間は似ているので、クラス中心抽出部５ｂで
は、まず、類似測度算出部５ａで得られた全ての類似測
度のうち最も値の小さい組、すなわち最も似ていないと
される組を最初のクラス中心に選ぶ。次に、上記によっ
て得られた最初のクラス中心のベクトルとの類似測度の
値がどちらとも小さいようなベクトルを選び、これらを
クラス中心とする。これら選ばれたクラス中心のベクト
ルは、各色調を代表するキーカラーベクトルとなる。
どベクトル間は似ているので、クラス中心抽出部５ｂで
は、まず、類似測度算出部５ａで得られた全ての類似測
度のうち最も値の小さい組、すなわち最も似ていないと
される組を最初のクラス中心に選ぶ。次に、上記によっ
て得られた最初のクラス中心のベクトルとの類似測度の
値がどちらとも小さいようなベクトルを選び、これらを
クラス中心とする。これら選ばれたクラス中心のベクト
ルは、各色調を代表するキーカラーベクトルとなる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１６】クラス中心とならなかったベクトルは、ク
ラス分類部５ｃにおいて、各クラス中心との類似測度の
値のうち最も大きい値をとるクラス中心のクラスに属す
ると分類する。
ラス分類部５ｃにおいて、各クラス中心との類似測度の
値のうち最も大きい値をとるクラス中心のクラスに属す
ると分類する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１８】上記のようにして色調クラスが付加された
画像データに対して、ある画像が選ばれていて、この画
像ｐの色調に類似した色調を持つ画像を検索しようとし
た場合、画像ｐに付加された色調クラスコードと同じコ
ードを持つ画像を画像蓄積部２より検索する。
画像データに対して、ある画像が選ばれていて、この画
像ｐの色調に類似した色調を持つ画像を検索しようとし
た場合、画像ｐに付加された色調クラスコードと同じコ
ードを持つ画像を画像蓄積部２より検索する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正内容】
【００２６】ところで、キーカラーベクトルの表現を、
キーカラーが含まれているか否かによって１または０と
してもよいことは言うまでもない。
キーカラーが含まれているか否かによって１または０と
してもよいことは言うまでもない。
Claims (3)
- 【請求項１】 画像の色調を表わすキーカラーベクトル
や画像の色調クラスコードを付加された画像データを記
憶し画像データ検索時にデータを再生する画像蓄積部
と、画像に付加された全てのキーカラーベクトルの類似
測度から画像全体をいくつかの色調のグループに分けそ
れをコード化して画像データに付加する色調クラス付加
部と、画像蓄積部の画像データを検索する画像検索シス
テムを備えたことを特徴とする画像の類似色調検索装
置。 - 【請求項２】 キーカラーベクトルの一部を用いてグル
ープ分けをすることを特徴とする請求項１記載の画像の
類似色調検索装置。 - 【請求項３】 画像のグループ分けをキーカラーベクト
ル間の距離を用いて行うことを特徴とする請求項１記載
の画像の類似色調検索装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4086759A JPH05290094A (ja) | 1992-04-08 | 1992-04-08 | 画像の類似色調検索装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4086759A JPH05290094A (ja) | 1992-04-08 | 1992-04-08 | 画像の類似色調検索装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05290094A true JPH05290094A (ja) | 1993-11-05 |
Family
ID=13895679
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4086759A Pending JPH05290094A (ja) | 1992-04-08 | 1992-04-08 | 画像の類似色調検索装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05290094A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0643358A3 (en) * | 1993-09-02 | 1995-06-07 | Canon Kk | Method and device for image search. |
| JP2001167127A (ja) * | 1999-12-14 | 2001-06-22 | Nec Corp | Ｗｗｗ上におけるドローツールを使った画像検索システム |
| JP2002536728A (ja) * | 1999-02-01 | 2002-10-29 | エルジー エレクトロニクス インコーポレーテッド | 信頼度を利用した代表カラー指定方法 |
| JP2003503804A (ja) * | 1999-07-03 | 2003-01-28 | エルジー エレクトロニクス インコーポレーテッド | ビデオ領域代表カラー設定方法とデータ構造及び信頼度抽出方法 |
| EP1211665A4 (en) * | 1999-08-25 | 2006-05-17 | Fujitsu Ltd | MEASURING PROCESS FOR DISPLAY DEVICE AND METHOD FOR PROVIDING A PROFILE |
| JP2006148878A (ja) * | 2004-10-14 | 2006-06-08 | Mitsubishi Electric Research Laboratories Inc | 画像中の画素を分類する方法 |
-
1992
- 1992-04-08 JP JP4086759A patent/JPH05290094A/ja active Pending
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|---|---|---|---|---|
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| US5586197A (en) * | 1993-09-02 | 1996-12-17 | Canon Kabushiki Kaisha | Image searching method and apparatus thereof using color information of an input image |
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