JPH07146871A - 静止画検索装置および静止画検索方法 - Google Patents

静止画検索装置および静止画検索方法

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JPH07146871A
JPH07146871A JP5293426A JP29342693A JPH07146871A JP H07146871 A JPH07146871 A JP H07146871A JP 5293426 A JP5293426 A JP 5293426A JP 29342693 A JP29342693 A JP 29342693A JP H07146871 A JPH07146871 A JP H07146871A
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Masamitsu Takahashi
正充 高橋
Kunihiro Yanagi
邦宏 柳
Tokuyuki Iwai
徳幸 岩井
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Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 検索対象を含む場所から代表色成分を抽出す
ることにより、検索もれのない、静止画検索装置を提供
する。 【構成】 検索条件入力処理部８は、検索条件となる色
情報を入力装置２を介して受付ける。静止画分割方法決
定処理部９は、静止画を同じ大きさの矩形メッシュに分
割する方法を入力装置２を介して受付ける。分割メッシ
ュ指定処理部１０は、分割されたメッシュのうち検索対
象となるメッシュの指定を受付ける。静止画情報をデー
タベース６から取り出し、静止画情報ごとに、静止画分
割処理部１２でメッシュに分割する。代表色成分抽出処
理部１３で検索対象であるメッシュ内の最も頻度の高い
色成分を抽出する。検索実行処理部１４で代表色成分を
評価し、評価値を求め、基準値を上回っている評価値を
持つ静止画を検索結果とする。検索結果表示処理部１５
は、結果を表示装置３に出力する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、静止画をデータとして
持つデータベースにおいて、静止画の検索を行う静止画
検索装置および該静止画検索装置を用いた静止画検索方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】文字、音声、静止画のような複数種のメ
ディア（マルチメディア）を扱えるように拡張したデー
タベースにおいて、音声や静止画などのような、文字列
以外のデータを検索したい場合がある。このような場
合、それぞれのデータに対して、これらのデータの特徴
を表わした文字列をキーワードとしてデータベースの列
項目に追加し、それをキーとして検索を行う。静止画の
場合、たとえば形状のパターンや名称、色などをキーワ
ードにすることが多い。静止画の色による検索方法とし
ては、「特開平０３−２６２０７９号公報」に記載され
ているものがある。これは、あらかじめ一枚の静止画に
関する静止画情報ごとに、領域を指定し、そこから代表
色成分を求め、それをデータベースの項目に付加してお
く。所望の色の静止画を検索する場合、データベースに
蓄えられているすべての静止画から抽出した代表色の色
見本の一覧を表示させる。その色見本から所望の色の色
成分を指定すると、該当色成分を有する静止画を検索
し、表示させる方法が知られている。すなわち、静止画
から色成分を抽出し、その色にもとづいて検索を行うと
いうものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の方法
においては、次のような課題がある。あらかじめ指定
し、登録した領域以外の色では検索できない。例えば、
「赤い帽子をかぶり、白い服を着た人」の画像がある。
これを登録時に、赤い帽子の領域を登録しておくと、
「赤」という色でしかこの画像は検索できない。服の色
で検索したくてもできないことになる。また、色という
キーワードをデータベースの列項目としてもつようにす
ると、それだけ格納データ量が増大する。さらに、多少
の違いのある色成分をもつ色同士を、人間が識別するの
は困難であるため、純粋な「赤」（ＲＧＢ色成分（２５
６，０，０））だけを所望の色として、その色の静止画
を検索する場合、色見本を見ただけでは、純粋な「赤」
なのか、純粋な「赤」に近い「赤」なのか、判断できな
い。このように従来の方法は、登録時に領域を指定し、
そこから代表色成分を抽出しているため、１度データベ
ースに登録してしまうと、あらかじめ指定した領域の色
でしか検索できない。また、色見本の一覧によって、実
際に色を見て、そこから所望の色を選択して検索するた
め、多少の色の違いを許容する静止画検索が難しい。本
発明の第１の目的は、所望の検索対象事物の代表色成分
を静止画全体の代表色として抽出できないことによる検
索もれのない静止画検索装置を提供することにある。本
発明の第２の目的は、格納データ量の削減ができる静止
画検索装置を提供することにある。本発明の第３の目的
は、色の名称をはっきりと定義せずに、色自体を定量的
に扱い、しかも曖昧性を加味した状態で、柔軟に検索条
件となる色を決められる静止画検索装置を提供すること
にある。本発明の第４の目的は、検索された静止画が複
数ある場合、どの静止画が、検索者が指定した色に近い
かどうかがわかるようになっている静止画検索装置を提
供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するために、複数の静止画から目的の色に基づいて特
定の静止画の検索を行ない、検索して得られた静止画を
表示する静止画検索装置において、検索対象とする色デ
ータに関する情報と、上記各々の静止画の検索対象とす
る領域に関する情報とを受付ける入力手段と、上記領域
に関する情報に従って、上記静止画の各々から、検索対
象とする領域を選択し、この領域の色データから各静止
画が有する色データの代表値を決定し、上記色データに
関する情報により決まる条件を、上記代表値が満たすか
否かを判定することにより当該静止画が目的である静止
画であるかどうかを検索する検索手段と、上記検索され
た静止画を表示する表示手段とを有することとしたもの
である。また、上記色データは、色を構成する複数の色
成分ごとの色成分データを有し、それぞれの色成分デー
タは、色成分データにより複数のグループに分割され、
上記入力手段は、上記色成分データごとに、上記グルー
プの各々に対して目的の色への類似度を表すファジィの
度合を受付け、上記検索手段は、上記決定された色デー
タの代表値の色成分データを求め、上記色成分ごとのフ
ァジィの度合いより、上記色データの代表値のファジィ
評価値を求めて、特定の静止画を検索することとしたも
のである。さらに、上記検索された特定の静止画が複数
ある場合、上記のファジィ評価値の大きいものから順に
出力する検索静止画表示手段を有し、上記表示手段は、
上記ファジィ評価値の大きいものから順に表示すること
としたものである。
【０００５】
【作用】静止画のうち検索対象とする領域に関する情報
により、代表色成分を抽出する際、静止画の中の検索対
象となる事物を構成している画素をできるだけ多く抽出
し、この色成分を代表色成分とできる。その結果、自動
的に静止画の色成分を抽出するので、色というキーワー
ドをあらかじめデータベースの列項目にもたせる必要が
なくなる。さらに、上記決定された色データの代表値の
色成分データを求め、上記色成分ごとのファジィの度合
いより、上記色データの代表値のファジィ評価値を求め
て、特定の静止画を検索することによって、色の名称を
はっきりと定義せずに、色自体の見た目の感覚を考慮し
て、しかも曖昧性を加味して、色の検索条件を入力で
き、検索者の所望する色の静止画を得ることが容易にな
る。さらに、検索された静止画が複数ある場合、各静止
画の評価値の大きい順に表示することによって、どの静
止画の色が、検索条件の色に近いかどうかを表示画面を
見ただけでわかる。
【０００６】
【実施例】以下、本発明の１実施例を詳細に説明する。
ここで示す例は、本発明を「赤色」のフルカラー静止画
の検索に適用した場合の例である。図１は、本発明に係
る静止画検索方法を行う計算機装置１の構成を示した図
である。この装置は、データを入力する入力装置２と、
検索結果を表示する表示装置３と、ＣＰＵ４と、メモリ
５と、静止画が格納されているデータベース６で構成さ
れている。ＣＰＵ４は、入力装置２から入力されたコマ
ンドを解析し、各処理に振り分けるコマンド解析部７、
検索条件の一部である色情報と評価方法の選択指示とを
入力する検索条件入力処理部８、静止画を同じ大きさの
矩形メッシュに分割する方法を入力する静止画分割方法
決定処理部９、分割したメッシュの中から検索対象とな
る事物が含まれているメッシュを指定する分割メッシュ
指定処理部１０、入力した検索条件から、検索の際の評
価方法を決める評価方法決定処理部１１、入力した分割
方法により、静止画を分割する静止画分割処理部１２、
検索対象メッシュの代表色成分を抽出する代表色成分抽
出処理部１３、代表色成分を評価して、検索結果となる
静止画を選択する検索実行処理部１４、検索した静止画
を表示装置３に表示する検索静止画表示処理部１５を有
する。各処理部の説明に先立ち、次のようにあらかじめ
決めておく。検索対象静止画は、各ＲＧＢ色成分を２５
６階調ずつもっているフルカラー画像とする。フルカラ
ー画像の場合、色を１階調変化させたところで、人間の
目にはその変化が認識できない。そこで、あらかじめ、
２５６階調をある程度の幅をもたせて分割し、その代表
となる階調を決めておく。この実施例では、２５６階調
を６分割し、各々６個の階調で色を表現するように決め
ておく。分割数６、分割幅５０とする。すなわち、ＲＧ
Ｂそれぞれについて、０、５０、１００、１５０、２０
０、２５６の階調で、６×６×６＝２１６色を表現す
る。この例では、階調を６分割したが、この刻み幅を小
さくすれば、色の違いをもう少し鮮明に表現することが
できる。また、各ＲＧＢ色成分の２５６階調を上記の分
割数分の領域に分割しておく。これは、代表階調と分割
領域が対応し、上記の６つの代表階調が中心になるよう
に決める。すなわち、代表階調をＮ、分割幅をΔＮとす
ると、両端は、 ０≦分割階調領域≦ΔＮ／２ ２５０−ΔＮ／２＜分割階調領域≦２５６ 中間は、 Ｎ−ΔＮ／２＜分割階調領域≦Ｎ＋ΔＮ／２ となる。６分割した場合、次のようになる。 代表階調０ ： ０≦分割階調領域≦２５、 代表階調５０ ： ２５＜分割階調領域≦７５、 代表階調１００ ： ７５＜分割階調領域≦１２５、 代表階調１５０ ： １２５＜分割階調領域≦１７５、 代表階調２００ ： １７５＜分割階調領域≦２２５、 代表階調２５６ ： ２２５＜分割階調領域≦２５６、 このように階調を分割するすることによって、図２のよ
うに、ＲＧＢ色空間を６×６×６＝２１６の領域に分割
することができる。次に、メモリ５に記憶されている値
とテーブルについて説明する。階調分割数１６は、階調
分割数を格納する領域で、上記の分割数をあらかじめ格
納しておく。この例では、６を格納しておく。代表階調
テーブル１７は、代表階調値を格納しておくテーブル
で、図３のように、識別子となる番号１００と、前記で
決めた代表階調値１０２で構成する。この例では、上記
の６つの代表階調をあらかじめ格納しておく。ファジィ
フラグ１８は、各静止画を検索するときに希望する色に
近いものも検索できるようにするために、ファジィ推論
を検索に使うか否かを記憶するフラグである。ファジィ
を使うときは、フラグをｏｎにするために、１を、ファ
ジィを使わないときは、フラグをｏｆｆにするために、
０を格納する。ファジィグレードテーブル１９は、ファ
ジィを使う場合、入力した各色成分のファジィグレード
を格納するテーブルで、図４のように、識別子となる番
号１０４と、Ｒ成分のグレード値１０６と、Ｇ成分のグ
レード値１０８と、Ｂ成分のグレード値１１０で構成す
る。代表ＲＧＢ値２０は、ファジィを使わない場合の代
表色成分となる、入力した階調値を格納するテーブル
で、図５のように、Ｒ成分値１１２と、Ｇ成分値１１４
と、Ｂ成分値１１６で構成する。静止画分割情報２１
は、静止画を分割する際の縦と横の分割数を格納するテ
ーブルで、図６のように、縦分割数１１８と、横分割数
１２０で構成する。検索対象メッシュ画像情報２２は、
指定したメッシュの場所を番号で格納する領域である。
階調分割テーブル２３は、色成分階調を幾つかの範囲に
分割する際の、始点と終点の階調値を格納するテーブル
で、図７のように、識別子となる番号１２２と、始点の
階調値１２４と、終点の階調値１２６で構成する。この
例では、図７のように、前記で分割したときの値をあら
かじめ格納しておく。評価テーブル２４は、入力したフ
ァジィ集合の直積を格納するテーブルで、図８のよう
に、分割数×分割数×分割数の３次元マトリクスであ
る。これは、Ｒ成分要素１２８、Ｇ成分要素１３０、Ｂ
成分要素１３２で構成する。静止画情報２５は、データ
ベース６から取り出した静止画のファイル名を格納する
テーブルで、図９のように、静止画固有の番号である静
止画番号１３４（装置側で管理しているデータベース内
でユニークな番号）と、静止画データのファイル名１３
６（ユーザが管理しているデータベース内でユニークな
名称）で構成する。検索メッシュ画像情報２６は、上記
の静止画データから切り出した、検索対象メッシュ部の
画像データを格納するテーブルで、図１０のように、上
記静止画の固有の番号である静止画番号１３８と、検索
対象メッシュ部の画像データ１４０で構成する。頻度テ
ーブル２７は、ヒストグラムの値を格納するテーブル
で、図１１のように、分割数×分割数×分割数の３次元
マトリクスである。これは、Ｒ成分要素１４２、Ｇ成分
要素１４４、Ｂ成分要素１４６で構成する。代表色成分
値２８は、代表色成分の階調値を格納するテーブルで、
図１２のように、Ｒ成分値１４８と、Ｇ成分値１５０
と、Ｂ成分値１５２で構成する。さらに、図示しない
が、評価テーブル２４から取り出した、代表色成分値２
８に対応する値（評価値２９）を格納する領域もある。
また、あらかじめ装置側で決めてある検索の基準となる
値（基準値３０）を格納する領域もある。検索結果テー
ブル３１は、検索結果を格納するテーブルで、図１３の
ように、静止画固有の番号である静止画番号１５４と、
静止画のファイル名１５６と、評価値１５８で構成す
る。図１４は、処理手順を示すフローチャートである。
図１４のフローチャートに基づいて図１のＣＰＵ４の各
処理部を説明する。検索条件入力処理部８で、検索者が
検索条件となる色情報を入力装置２から入力する。静止
画分割方法決定処理部９で、検索者が静止画を同じ大き
さの矩形のメッシュに分割する方法を入力装置２から入
力する。分割メッシュ指定処理部１０で、分割したメッ
シュの中から検索対象となる事物が含まれているメッシ
ュを入力装置２から指定する。評価方法決定処理部１１
で、入力した検索条件となる色情報から、検索の際の評
価方法を決める。以上が前処理で、次から、実際に静止
画情報をデータベース６から取り出し、各静止画ごとに
対して処理を行う。静止画分割処理部１２で、データベ
ース６から取り出した画像情報を、静止画分割方法決定
処理部９で決めた分割方法により分割し、分割メッシュ
指定処理部１０で指定した検索対象メッシュの画像情報
を切り出す。代表色成分抽出処理部１３で、切り出した
検索対象メッシュの画像情報から、元の静止画の代表色
成分を抽出する。検索実行処理部１４で、評価方法決定
処理部１１で決めた評価方法により、代表色成分の評価
値を求め、それがあらかじめ決めてある基準値以上であ
れば、検索結果とする。１２、１３、１４の処理をすべ
ての静止画について行い、すべての静止画が処理された
ら（ステップ５０）、検索静止画表示処理部１５を行
う。検索結果表示処理部１５で、検索された静止画を表
示装置３に表示する。次に各処理について、詳細に説明
する。図１５は、検索条件入力処理８のフローチャート
である。まず、ファジィを使うかどうかを選択する（ス
テップ２００）。ファジィを使う場合、ファジィフラグ
１８をｏｎにする（ステップ２０２）。次に、代表階調
テーブル１７の代表階調値１０２に対して、その代表階
調値がどれくらい検索対象の色に近いかを、ＲＧＢごと
にファジィグレード値（ファジィの度合い）で入力す
る。この値を図１６のファジィグレードテーブル１９の
Ｒ成分値１０６、Ｇ成分値１０８、Ｂ成分値１１０にそ
れぞれ格納する（ステップ２０４）。ファジィを使わな
い場合、ファジィフラグ１８をｏｆｆにし（ステップ２
０６）、検索条件となる色を代表階調値で入力し、これ
を代表ＲＧＢ値２０に格納する（ステップ２０８）。こ
こで入力したファジィグレード値は、検索条件となる所
望の色に見えるかどうかの度合いを、ファジィを使っ
て、検索者の主観で定量的に定義したものである。例え
ば、検索条件を純粋な「赤」（ＲＧＢ色成分（２５６，
０，０））とする。色成分の２５６階調を６分割するの
で、上記の０、５０、１００、１５０、２００、２５６
の６つの代表階調に対して、「赤」に見えるかどうかの
度合いを、０から１までの値で与える。この場合、検索
条件となる「赤」は、Ｒ成分の場合、階調が２５６に近
ければ近いほど「赤」に見えるので、階調２５６のグレ
ード値は１とし、階調２００ではまあまあ「赤」に見え
るので、グレード値は０．４とし、それより小さい階調
だと、ほとんど「赤」に見えないので、グレード値は０
とする。ＧとＢ成分の場合、Ｒとは逆に、階調が２５６
に近ければ近いほど「赤」に見えなくなるので、階調０
のグレード値は１、階調５０のグレード値は０．４、そ
れより大きい階調ではグレード値は０とする。ファジィ
グレード値の入力に際して、検索者は、ＲＧＢの各階調
を自由に変化させることによって、色具合を画面上に表
示させながら、値を決定できる。このように、検索者
は、ファジィを使って、自分で色の成分の度合いを決
め、その度合いをファジィグレード値として入力する。
この例では、図１６のファジィグレードテーブル１９の
ようになる。ここで、「赤色である」をＲ、「緑色であ
る」をＧ、「青色である」をＢとすると、各ファジィ集
合は、 Ｒ＝∫μR(x)／x μR(x)＝［Ｒ成分階調］（０，０，０，０，０．４，
１） Ｇ＝∫μG(y)／y μG(y)＝［Ｇ成分階調］（１，０．４，０，０，０，
０） Ｂ＝∫μB(z)／z μB(z)＝［Ｂ成分階調］（１，０．４，０，０，０，
０） で表せる。ここで、 ［Ｒ成分階調］＝［ｘ：０，５０，１００，１５０，２
００，２５６］ ［Ｇ成分階調］＝［ｙ：０，５０，１００，１５０，２
００，２５６］ ［Ｂ成分階調］＝［ｚ：０，５０，１００，１５０，２
００，２５６］ である。列挙型のファジィメンバシップ関数によると、 μR(x)＝｛ｘ：０／０＋０／５０＋０／１００＋０／１５０ ＋０．４／２００＋１／２５６｝ μG(y)＝｛ｙ：１／０＋０．４／５０＋０／１００＋０／１５０ ＋０／２００＋０／２５６｝ μB(z)＝｛ｚ：１／０＋０．４／５０＋０／１００＋０／１５０ ＋０／２００＋０／２５６｝ と表せる。各ファジィメンバシップ関数を図示すると、
Ｒ成分は図１７、Ｇ成分は図１８、Ｂ成分は図１９とな
る。図２０は、静止画分割方法入力処理部９のフローチ
ャートである。検索者は、検索対象の静止画をメッシュ
に分割する方法を、縦と横の分割数で指定する（ステッ
プ３００）。入力した縦と横の分割数をそれぞれ、静止
画分割情報２１の縦分割数１１８、横分割数１２０に格
納する（ステップ３０２）。図２１に分割した例を示
す。図２２は、分割メッシュ指定処理部１０のフローチ
ャートである。検索者は、静止画中にある検索対象とな
る事物を含む分割メッシュを指定する。まず、静止画分
割情報２１より、静止画分割数を求め、静止画を分割し
た画面を表示装置３に表示する（ステップ４００）。表
示されている分割静止画は、左上から、右方向、下方向
に向かって番号を付けてある。その中から、指定すべき
分割メッシュの番号を入力し、この番号を検索対象メッ
シュ情報２２に格納する（ステップ４０２）。図２３
に、分割した静止画の表示例を示す。これは、９分割し
た例である。図２４は、評価方法決定処理部１１のフロ
ーチャートである。まず、ファジィフラグがｏｆｆなら
ば、そのまま終了。ファジィフラグがｏｎならば、評価
テーブル作成処理を行う（ステップ５００）。評価テー
ブル作成処理は、前記入力ファジィ集合をもとに、デー
タベース６に格納されている各静止画が検索条件を満た
しているかどうかを判断するための評価テーブル２４を
作成する（ステップ５０２）。評価テーブル作成処理の
手順を説明する前に、その方法を述べる。上述のＲＧＢ
３つのファジィ集合は、互いに独立である。色はこの３
つの集合を組み合わせた合成集合で表わせるので、「Ｒ
かつＧかつＢ」という合成集合を考える。これは各要素
のグレード値の最小値をとった直積で表現できる。Ｒと
ＧとＢの直積：Ｒ×Ｇ×Ｂは、 Ｒ×Ｇ×Ｂ＝∫μR(x)∧μG(y)∧μB(z)／(x,y,z) ＝∫μR×G×B(x,y,z)/(x,y,z) となり、各要素の組合せに対応したマトリクス形式で記
述すると、２１６個の要素を持つ３次元マトリクスにな
る。これは、ＲＧＢ各ファジィ集合のファジィグレード
値のすべての組合せに対して、その３つの値の最小値を
このマトリクスの要素とする。図２５は、評価テーブル
作成処理５０２のフローチャートである。まず、ファジ
ィグレードテーブル１９のＲ成分値１０６の場所を示す
カウンタｉ、Ｇ成分値１０８の場所を示すカウンタｊ、
Ｂ成分値１１０の場所を示すカウンタｋをそれぞれ初期
化する（ステップ６００、６０２、６０４）。ｉ番目の
Ｒのファジィグレード値と、ｊ番目のＧのファジィグレ
ード値と、ｋ番目のＢのファジィグレード値の最小値を
求め（ステップ６０６）、評価テーブル２４の（ｉ，
ｊ，ｋ）の場所に格納する（ステップ６０８）。この処
理をｉ、ｊ、ｋがそれぞれ階調分割数１６になるまで、
３重ループで繰返し行う（ステップ６０８〜６１８）。
図２６に、この結果得られた評価テーブル２４の例を示
す。図２７は、静止画分割処理部１２のフローチャート
である。まず、データベース６から静止画情報をとりだ
し、そのファイル名を静止画情報２５のファイル名１３
６に格納する（ステップ７００）。次に、静止画分割情
報２１と検索対象メッシュ情報２２により、静止画情報
から、検索対象メッシュの画像情報を切りだし、それを
検索メッシュ画像情報２６に格納する（ステップ７０
２）。図２８は、代表色成分抽出処理部１３のフローチ
ャートである。まず、分割した色空間領域ごとに、検索
対象メッシュ内の各画素の色成分のヒストグラムである
頻度テーブル２７を作成する（ステップ８００）。頻度
テーブル作成処理８００については、後述する。この結
果、最も頻度の高かった色空間領域を選びだし、その色
空間領域にあたる代表階調を階調分割テーブル２３から
とりだし、代表色成分値２８に格納する（ステップ８０
２）。図２９は、頻度テーブル作成処理８００のフロー
チャートである。まず、頻度テーブル２７の要素を初期
化し（ステップ９００）、階調分割テーブル２３の場所
を示す３つの独立したカウンタｉ（Ｒの領域を表す）、
ｊ（Ｇの領域を表す）、ｋ（Ｂの領域を表す）をそれぞ
れ初期化し（ステップ９０２、９０４、９０６）、検索
対象メッシュの画素を示すカウンタｌを初期化する（ス
テップ９０８）。次に、検索対象メッシュ内のｌ番目の
画素の色成分を抽出する（ステップ９１０）。抽出され
た色成分が、カウンタｉ、ｊ、ｋそれぞれが示す階調分
割テーブル２３の階調領域で作られる色空間領域内に、
含まれるかどうかを判断する（ステップ９１２）。すな
わち、ｌ番目の画素のＲ成分が、階調分割テーブル２３
のｉ番目の領域始端より大きく、終端以下であり、か
つ、ｌ番目の画素のＧ成分が、階調分割テーブル２３の
ｊ番目の領域始端より大きく、終端以下であり、かつ、
ｌ番目の画素のＢ成分が、階調分割テーブル２３のｋ番
目の領域始端より大きく、終端以下であるならば、頻度
テーブル２７の（ｉ、ｊ、ｋ）の要素に１を加算する
（ステップ９１４）。これを検索対象メッシュ内のすべ
ての画素に対して繰り返し行う（ループ９１０〜９１
８）。また、以上の処理をｉ、ｊ、ｋがそれぞれ階調分
割数１６になるまで、３重ループで繰り返し行う（ルー
プ９０４〜９３０）。図３０は、検索実行処理部１４の
フローチャートである。まず、ファジィフラグがｏｎの
とき（ステップ１０００）、代表色成分値２８の各成分
に対応した識別子番号１００を、代表階調テーブル１７
から求める（ステップ１００２）。この番号に対応した
要素を評価テーブル２４から求め、これを評価値２９に
格納する（ステップ１００４）。得られた評価値２９と
あらかじめ定めてある基準値３０とを比較し（ステップ
１００６）、評価値２９が基準値３０以上であるなら
ば、その静止画を検索条件にあった静止画として、静止
画情報２５の静止画番号１３４とファイル名１３６を検
索結果テーブル３１の各項目に格納する（ステップ１０
０８）。次に、ファジィフラグがｏｆｆのとき（ステッ
プ１０００）、代表ＲＧＢ値２０と代表色成分値２８が
同じならば（ステップ１０１０）、その静止画を検索条
件にあった静止画として、静止画情報２５の静止画番号
１３４とファイル名１３６を検索結果テーブル３１の各
項目に格納する（ステップ１００８）。図３１は、検索
静止画表示処理部１５のフローチャートである。まず、
検索結果があるかどうかを判断する（ステップ１１０
０）。検索結果がない場合、「検索結果なし」というメ
ッセージを表示装置３に表示して（ステップ１１１
４）、終了。検索結果がある場合は、次の処理を行う。
次に、検索結果が複数あるかどうかを判断する（ステッ
プ１１０２）。検索結果が一つの場合、検索結果テーブ
ル３１に格納されている静止画を原寸で表示する（ステ
ップ１１１２）。検索結果が複数ある場合で、ファジィ
フラグがｏｎのとき（ステップ１１０４）、検索結果テ
ーブル３１の各行を検索結果テーブル３１の評価値１５
８で降順にソーティングする（ステップ１１０６）。フ
ァジィフラグがｏｆｆのときは、ソーティングしない。
次に、静止画を縮小させたものを、検索結果テーブル３
１に格納されている順に、左上から表示装置３に表示す
る。表示されている静止画の中から１つを選択すると、
その静止画を原寸で表示する（ステップ１１１２）。図
３２に、検索静止画を表示した例を示す。この実施例に
よれば、静止画を矩形のメッシュに分割することによっ
て、静止画全体からではなく、検索対象事物を含む限定
された領域だけから、その画素の色成分を抽出している
ため、検索もれがなく、検索することができる。また、
分割したメッシュの指定場所しだいでは、本来の検索対
象事物でないものについても、色検索が可能である。例
えば、「青い空の下で、白い建物の前に立っている赤い
服を着た人」の画像の場合、本来の検索対象事物は服で
あるが、検索対象メッシュの指定場所を変えると、「青
い空」をもつ画像を検索することができる。また、この
実施例では、「赤」をファジィで表現しているため、評
価値が基準値を上回ってさえいれば、定義の上では厳密
には「赤」でない色でも、「赤」に近い「赤っぽい色」
も同時に検索可能になり、検索者の曖昧性の幅のとり方
によって、柔軟に検索することができる。この実施例で
は、代表色成分を抽出するのに、ヒストグラムを使い、
検索対象メッシュ内の最も頻度の高い色成分を代表色成
分とする方法である。この方法では、頻度の高い色成分
だけが考慮にいれられているため、色については条件を
満たしているのに、検索対象メッシュの指定場所によっ
ては、その静止画が検索されないという問題がある。す
なわち、検索対象メッシュ内に、検索対象となる事物が
ほとんど含まれていない場合、検索対象事物の色成分の
頻度よりも、検索対称でない事物（例えば、背景など）
の色成分の頻度の方が高くなる。この時、検索対象事物
の色が検索条件の色を満たしており、検索非対象事物の
色が検索条件の色を満たしていなければ、この静止画は
検索されないことになる。また、検索対象事物の色が検
索条件の色を満たしてなく、検索非対象事物の色が検索
条件の色を満たしていれば、この静止画は検索されてし
まう。後者の場合は、余計なものまで検索されてしまう
という点では無駄なことではあるが、それほど問題には
ならない。しかし、前者の場合、検索されるべきものが
検索されないという事は、検索システムにおいて、重大
な欠陥である。上記の問題を解決するには、指定メッシ
ュ場所を変えて、もう一度検索しなおすか、あるいは、
分割数を多くして分割メッシュを小さくし、再度その場
所で検索しなおす必要がある。しかし、一般に、検索者
はこの検索処理過程を知らないし、検索されるべき静止
画の絵はもちろん、存在自体も知らない。検索した結
果、上記のような検索もれが起こっているかどうかさえ
わからない。このような場合、前記代表色成分抽出処理
部１３、検索実行処理部１４において、ヒストグラムに
より求めた代表色成分のみを評価することはせずに、検
索対象メッシュ内のすべての画素の色成分について評価
を行い、そこから得られる評価値の平均値を求め、これ
をその静止画の評価値として、検索を行う。図３３は、
この処理のフローチャートである。まず、検索対象メッ
シュの画素を示すカウンタｌと、画素ごとの評価値を足
しこんでいく変数Ｔを初期化し（ステップ１２００）、
静止画の検索対象メッシュ内のｌ番目の画素の色成分を
抽出する（ステップ１２０２）。そして、階調分割テー
ブル２３の場所を示す３つの独立したカウンタｉ（Ｒの
領域を表す）、ｊ（Ｇの領域を表す）、ｋ（Ｂの領域を
表す）をそれぞれ初期化する（ステップ１２０４、１２
０６、１２０８）。次に、抽出された色成分が含まれる
色空間領域を見つける（ループ１２０４〜１２２２）。
これは、ｉ、ｊ、ｋがそれぞれ階調分割数１６になるま
で繰り返される３重ループの中で、ｌ番目の画素のＲの
色成分が、階調分割テーブル２３のｉ番目の領域始端よ
り大きく、終端以下であり、かつ、ｌ番目の画素のＧの
色成分が、階調分割テーブル２３のｊ番目の領域始端よ
り大きく、終端以下であり、かつ、ｌ番目の画素のＢの
色成分が、階調分割テーブル２３のｋ番目の領域始端よ
り大きく、終端以下であったならば、ループから抜け出
し、ステップ１２２４の処理を行う。ここでは、その時
の（ｉ，ｊ，ｋ）の要素を評価テーブル２４から求め、
これを評価値とする。得られた評価値は、Ｔに足しこま
れる（ステップ１２２６）。以上の処理（ステップ１２
０２〜１２３０）を、検索対象メッシュ内のすべての画
素について行い、得られたＴを検索対象メッシュ内の画
素数で割ることによって、平均値を求める。この平均値
を、検索対象メッシュをもつ静止画の評価値２９とす
る。後は、前述の実施例と同様に、この評価値２９とあ
らかじめ定めてある基準値３０とを比較し、評価値２９
が基準値３０以上であるものを、検索条件にあった静止
画として、その情報を検索結果テーブル３１に格納す
る。この方法であれば、検索対象メッシュ内のすべての
画素の色成分について評価を行っているので、頻度の少
ない色成分も考慮に入れることができ、検索もれを少な
くすることができる。さらに上述の実施例では、検索対
象メッシュ内のすべての画素について、その評価値の平
均をとった。この例では、検索対象事物の色が、検索条
件の色を満たしていても、検索条件の色を満たしていな
い（評価値が０の画素をもつ）色をもった検索非対象事
物が、検索対象メッシュ内に多く含まれていると、評価
値の平均値が下がる。この場合、検索対象事物の色が検
索条件の色を満たしていても、この評価値が、基準値を
下回っていたら、検索されないことになる。すなわち、
前述の実施例と同じく、検索対象メッシュの指定場所に
よってしまう。このような場合、０より大きな評価値を
有する画素だけで平均値をとり、これを評価値とする。
０より大きな評価値を持つものだけを考慮に入れること
によって、検索対象メッシュ内の、検索条件を満たした
色をもった画素の頻度が低くても、その静止画が検索さ
れるので、検索もれを防ぐことができる。
【０００７】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、静
止画中の指定した領域から代表色成分を抽出することに
よって、場所と色による静止画の検索を行うため、所望
の検索対象事物の代表色成分を抽出し、検索者は、検索
もれのない、検索を行うことができる。また、色という
属性を検索操作時に静止画から自動的に抽出することに
よって、データベースにあらかじめ列項目としてもって
いる必要がなく、格納データ量の削減ができる。さら
に、色をファジィで表現することによって、色の定義に
幅を持たせることができ、曖昧性を加味できるので、柔
軟な検索が可能となる。さらに、検索結果が複数ある場
合、検索結果の静止画を表示装置に評価の大きい順に一
覧表示することによって、どの静止画が、検索条件の色
に近いかどうかが一目でわかり、所望の静止画を選択し
やすい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による静止画検索装置のブロック図であ
る。
【図２】２１６に分割したＲＧＢ色空間の説明図であ
る。
【図３】代表階調テーブルの説明図である。
【図４】ファジィグレードテーブルの説明図である。
【図５】代表ＲＧＢ値の説明図である。
【図６】静止画分割情報の説明図である。
【図７】階調分割テーブルの説明図である。
【図８】評価テーブルの説明図である。
【図９】静止画情報の説明図である。
【図１０】検索メッシュ画像情報の説明図である。
【図１１】頻度テーブルの説明図である。
【図１２】代表色成分値の説明図である。
【図１３】検索結果テーブルの説明図である。
【図１４】本発明の処理手順の１実施例を示すフローチ
ャートである。
【図１５】検索条件入力処理のフローチャートである。
【図１６】ファジィグレードテーブルの説明図である。
【図１７】「赤色」のＲ成分をメンバシップ関数で表し
たものの説明図である。
【図１８】「赤色」のＧ成分のメンバシップ関数で表し
たものの説明図である。
【図１９】「赤色」のＢ成分のメンバシップ関数で表し
たものの説明図である。
【図２０】静止画分割方法決定処理のフローチャートで
ある。
【図２１】静止画をメッシュに分割する方法の説明図で
ある。
【図２２】分割メッシュ指定処理のフローチャートであ
る。
【図２３】静止画を９分割し、その中から中心部の分割
メッシュを指定した場合の説明図である。
【図２４】評価方法決定処理のフローチャートである。
【図２５】評価テーブルを作成するフローチャートであ
る。
【図２６】評価テーブルの説明図である。
【図２７】静止画分割処理のフローチャートである。
【図２８】代表色成分抽出処理のフローチャートであ
る。
【図２９】頻度テーブルを作成する処理のフローチャー
トである。
【図３０】検索実行処理のフローチャートである。
【図３１】検索結果表示処理のフローチャートである。
【図３２】ウィンドウに、検索された静止画を左上から
評価値の大きい順に縮小表示した場合の説明図である。
【図３３】指定分割メッシュ内の画素の色成分の平均値
をとる処理のフローチャートである。
【符号の説明】
１…計算機装置、２…入力装置、３…表示装置、４…Ｃ
ＰＵ、５…メモリ、６…データベース、７…コマンド解
析、８…検索条件入力処理、９…静止画分割方法決定処
理、１０…分割メッシュ指定処理、１１…評価方法決定
処理、１２…静止画分割処理、１３…代表色成分抽出処
理、１４…検索実行処理、１５…検索静止画表示処理、
１６…階調分割数、１７…代表階調テーブル、１８…フ
ァジィフラグ、１９…ファジィグレードテーブル、２０
…代表ＲＧＢ値、２１…静止画分割情報、２２…検索対
象メッシュ情報、２３…階調分割テーブル、２４…評価
テーブル、２５…静止画情報、２６…検索メッシュ画像
情報、２７…頻度テーブル、２８…代表色成分値、２９
…評価値、３０…基準値、３１…検索結果テーブル。

Claims (16)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】複数の静止画から目的の色に基づいて特定
    の静止画の検索を行ない、検索して得られた静止画を表
    示する静止画検索装置において、 検索対象とする色データに関する情報と、上記各々の静
    止画の検索対象とする領域に関する情報とを受付ける入
    力手段と、 上記領域に関する情報に従って、上記静止画の各々か
    ら、検索対象とする領域を選択し、この領域の色データ
    から各静止画が有する色データの代表値を決定し、上記
    色データに関する情報により決まる条件を、上記代表値
    が満たすか否かを判定することにより当該静止画が目的
    である静止画であるかどうかを検索する検索手段と、 上記検索された静止画を表示する表示手段とを有するこ
    とを特徴とする静止画検索装置。
  2. 【請求項２】請求項１記載の静止画検索装置において、 上記検索手段は、上記色データに関する情報により決ま
    る条件を、上記代表値が満たすか否かを判定することに
    より当該静止画が目的である静止画であるかどうかを検
    索する方法を複数有し、 上記入力手段は、上記複数の検索する方法のうちいずれ
    を選択するかの指示を受付け、 上記検索手段は、上記選択された方法により特定の静止
    画を検索することを特徴とする静止画検索装置。
  3. 【請求項３】請求項２記載の静止画検索装置において、 上記領域に関する情報は、検索対象の各々の静止画を複
    数の領域に分割する情報と、上記指示により分割された
    領域の中から、検索対象とする領域を指定する情報とで
    あり、 上記情報に従って、各々の静止画を複数の領域に分割す
    る静止画分割手段を有し、 上記検索手段は、 上記分割された領域のうち、上記指定された領域の色デ
    ータから各静止画が有する色データの代表値を決める代
    表色成分抽出手段と、 上記色データに関する情報と各静止画が有する色データ
    の代表値とより、各々の静止画の評価値を決定するとと
    もに、評価値の高い順に検索して出力する検索実行手段
    とを有することを特徴とする静止画検索装置。
  4. 【請求項４】請求項３記載の静止画検索装置において、 上記表示手段は、上記検索実行手段で検索された静止画
    を、評価値の高い順に表示することを特徴とする静止画
    検索装置。
  5. 【請求項５】請求項１、２、３または４記載の静止画検
    索装置において、 上記色データは、色を構成する複数の色成分ごとの色成
    分データを有し、 それぞれの色成分データは、色成分データの大きさに応
    じて複数のグループに分割され、 上記色データの代表値を決める際に、検索対象である領
    域に含まれる色データのヒストグラムを求め、最も高い
    頻度の色データを代表値とし、 ヒストグラムを求める際は、色データを構成する複数の
    色成分データのすべてが各色成分ごとに同一のグループ
    に属するときに同一の色データとみなすことを特徴とす
    る静止画検索装置。
  6. 【請求項６】請求項１、２、３または４記載の静止画検
    索装置において、 上記色データは、色を構成する複数の色成分ごとの色成
    分データを有し、 それぞれの色成分データは、色成分データにより複数の
    グループに分割され、 上記入力手段は、上記色成分データごとに、上記グルー
    プの各々に対して目的の色への類似度を表すファジィの
    度合を受付け、 上記検索手段は、上記決定された色データの代表値の色
    成分データを求め、上記色成分ごとのファジィの度合い
    より、上記色データの代表値のファジィ評価値を求め
    て、特定の静止画を検索することを特徴とする静止画検
    索装置。
  7. 【請求項７】請求項６記載の静止画検索装置において、 上記検索された特定の静止画が複数ある場合、上記のフ
    ァジィ評価値の大きいものから順に出力する検索静止画
    表示手段を有し、 上記表示手段は、上記ファジィ評価値の大きいものから
    順に表示することを特徴とする静止画検索装置。
  8. 【請求項８】複数の静止画から目的の色に基づいて特定
    の静止画の検索を行なうために、検索対象とする色デー
    タに関する情報と、上記各々の静止画の検索対象とする
    領域に関する情報とを受付けて検索を行い、検索して得
    られた静止画を表示する静止画検索装置であって、 上記色データは、色を構成する複数の色成分ごとの色成
    分データを有し、 それぞれの色成分データは、色成分データにより複数の
    グループに分割され、 上記色データに関する情報と、上記領域に関する情報
    と、上記色成分データごとに、上記グループの各々に対
    して目的の色への類似度を表すファジィの度合とを受付
    ける入力手段と、 上記領域に関する情報に従って、上記静止画の各々か
    ら、検索対象とする領域を選択し、この領域に含まれる
    画素の色成分データから、上記色成分ごとのファジィの
    度合いを用いて、各画素ごとの評価値を求め、その評価
    値の平均を求めて、特定の静止画を検索する検索手段
    と、 上記検索された静止画を表示する表示手段とを有するこ
    とを特徴とする静止画検索装置。
  9. 【請求項９】複数の静止画から目的の色に基づいて特定
    の静止画の検索を行ない、検索して得られた静止画を表
    示する静止画検索方法であって、 検索対象とする色データに関する情報と、上記各々の静
    止画の検索対象とする領域に関する情報とを受付けるこ
    と、 上記領域に関する情報に従って、上記静止画の各々か
    ら、検索対象とする領域を選択し、この領域の色データ
    から各静止画が有する色データの代表値を決定し、上記
    色データに関する情報により決まる条件を、上記代表値
    が満たすか否かを判定することにより当該静止画が目的
    である静止画であるかどうかを検索すること、 上記検索された静止画を表示することよりなることを特
    徴とする静止画検索方法。
  10. 【請求項１０】請求項９記載の静止画検索方法におい
    て、 上記色データに関する情報により決まる条件を、上記代
    表値が満たすか否かを判定することにより当該静止画が
    目的である静止画であるかどうかを検索する方法を複数
    有し、 上記複数の検索する方法のうちいずれを選択するかの指
    示を受付け、 上記選択された方法により特定の静止画を検索すること
    を特徴とする静止画検索方法。
  11. 【請求項１１】請求項１０記載の静止画検索装置におい
    て、 上記領域に関する情報は、検索対象の各々の静止画を複
    数の領域に分割する情報と、上記指示により分割された
    領域の中から、検索対象とする領域を指定する情報とで
    あり、 上記情報に従って、各々の静止画を複数の領域に分割す
    ること、 上記分割された領域のうち、上記指定された領域の色デ
    ータから各静止画が有する色データの代表値を決めるこ
    と、 上記色データに関する情報と各静止画が有する色データ
    の代表値とより各々の静止画の評価値を決定するととも
    に、評価値の高い順に検索して出力することを特徴とす
    る静止画検索方法。
  12. 【請求項１２】請求項１１記載の静止画検索装置におい
    て、 上記検索された静止画を、評価値の高い順に表示するこ
    とよりなることを特徴とする静止画検索方法。
  13. 【請求項１３】請求項９、１０、１１または１２記載の
    静止画検索方法において、 上記色データは、色を構成する複数の色成分ごとの色成
    分データを有し、 それぞれの色成分データは、色成分データの大きさに応
    じて複数のグループに分割され、 上記色データの代表値を決める際に、検索対象である領
    域に含まれる色データのヒストグラムを求め、最も高い
    頻度の色データを代表値とし、 ヒストグラムを求める際は、色データを構成する複数の
    色成分データのすべてが各色成分ごとに同一のグループ
    に属するときに同一の色データとみなすことを特徴とす
    る静止画検索方法。
  14. 【請求項１４】請求項９、１０、１１または１２記載の
    静止画検索方法において、 上記色データは、色を構成する複数の色成分ごとの色成
    分データを有し、 それぞれの色成分データは、色成分データにより複数の
    グループに分割され、 上記色成分データごとに、上記グループの各々に対して
    目的の色への類似度を表すファジィの度合を受付けるこ
    と、 上記決定された色データの代表値の色成分データを求
    め、上記色成分ごとのファジィの度合いより、上記色デ
    ータの代表値のファジィ評価値を求めて、特定の静止画
    を検索することよりなることを特徴とする静止画検索方
    法。
  15. 【請求項１５】請求項１４記載の静止画検索方法におい
    て、 上記検索された特定の静止画が複数ある場合、上記のフ
    ァジィ評価値の大きいものから順に表示することよりな
    ることを特徴とする静止画検索方法。
  16. 【請求項１６】複数の静止画から目的の色に基づいて特
    定の静止画の検索を行なうために、検索対象とする色デ
    ータに関する情報と、上記各々の静止画の検索対象とす
    る領域に関する情報とを受付けて検索を行い、検索して
    得られた静止画を表示する静止画検索方法であって、 上記色データは、色を構成する複数の色成分ごとの色成
    分データを有し、 それぞれの色成分データは、色成分データにより複数の
    グループに分割され、 上記色データに関する情報と、上記領域に関する情報
    と、上記色成分データごとに、上記グループの各々に対
    して目的の色への類似度を表すファジィの度合とを受付
    けること、 上記色成分データごとに、上記グループの各々に対する
    ファジィの度合を受付けること、 上記領域に関する情報に従って、上記静止画の各々か
    ら、検索対象とする領域を選択し、この領域に含まれる
    画素の色成分データから、上記色成分ごとのファジィの
    度合いを用いて、各画素ごとの評価値を求め、その評価
    値の平均を求めて、特定の静止画を検索すること、 上記検索された静止画を表示することよりなることを特
    徴とする静止画検索方法。
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