画像検索装置及び画像検索方法
【課題】多数のデータ画像、特に圧縮画像に対して高速検索を行える画像検索装置および方法を提供する。
【解決手段】 基準画像を記憶する基準画像記憶装置２と、データ画像を記憶するデータ画像記憶装置５と、基準画像記憶装置２に記憶された基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間（基準レンジ）を決定する基準レンジ決定手段３と、データ画像記憶装置５に記憶されたデータ画像について、当該データ画像に含まれる画素集合の一部（標本データ画素集合）を抽出する標本データ画素集合抽出手段７と、前記標本データ画素集合と前記基準レンジの関係が所定の要件を満足する場合に、当該データ画像を候補画像とする候補画像決定手段４と、前記候補画像と前記基準画像との詳細比較を行って、前記基準画像と同一又は類似の画像を選出する画像選出手段８を備える。
【解決手段】 基準画像を記憶する基準画像記憶装置２と、データ画像を記憶するデータ画像記憶装置５と、基準画像記憶装置２に記憶された基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間（基準レンジ）を決定する基準レンジ決定手段３と、データ画像記憶装置５に記憶されたデータ画像について、当該データ画像に含まれる画素集合の一部（標本データ画素集合）を抽出する標本データ画素集合抽出手段７と、前記標本データ画素集合と前記基準レンジの関係が所定の要件を満足する場合に、当該データ画像を候補画像とする候補画像決定手段４と、前記候補画像と前記基準画像との詳細比較を行って、前記基準画像と同一又は類似の画像を選出する画像選出手段８を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似する画像を検索する画像検索装置及び画像検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
多数の画像データの中から基準画像と同一の画像データを探し出す画像検索が、各種のアプリケーションで必要とされる。圧縮画像（例えば、特許文献１、非特許文献１）についても同様である。従来の圧縮画像の画像検索では、圧縮画像を元の画像データに戻して（復号して）、復号された画像データと基準画像のデータとを画素単位で比較するパターンマッチングによって行われる。復号処理や画素単位のパターンマッチングは長時間を要する。そして、圧縮画像の画像検索、特に、大量の画像から検索を行うような場合、検索時間が膨大となる。そのため、圧縮画像の画像検索の高速化が課題となる。
【０００３】
この課題を解決するため、すべての画像データについて粗検索を行い候補画像データを抽出し、抽出された候補画像データにつき詳細検索を行い、その結果を出力する画像検索技術が各種提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献２には、離散コサイン変換（ＤＣＴ）されてバッファに格納された画像データに対し、可変長復号処理と逆量子化処理を行い、さらに前記処理後の画像データから直流成分のみを分離し、この直流成分に基づいて検索を行って、検索条件を満たす画像データを抽出する第１マッチング処理を行い、前記抽出された画像データをビットマップによる画像データに復元し、前記復元された画像データについてパターンマッチングをおこなう第２マッチング処理を行い、マッチしたデータ画像を検索結果として出力する画像検索方法が開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、まず、階調分解能の低い色ヒストグラムに基づき類似度を判定する粗検索により検索画像が存在する可能性のある候補領域を求め、次に候補領域内で階調分解能の高い色ヒストグラムに基づく類似度を判定する詳細検索を行って検索画像の存在する領域を検出する画像検出装置が開示されている。
【特許文献１】特開２００４−３１２６９３号公報
【特許文献２】特開平９−４４５１９号公報
【特許文献３】特開２００２−１５０２８７号公報
【非特許文献１】鎌田清一郎，「ヒルベルト走査を利用した濃淡画像の情報圧縮に関する考察」，電子情報通信学会論文誌，Vol.J80-D-II，No.2，pp.426-433，１９９７年２月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献２及び特許文献３に記載の発明は、粗検索と詳細検索の２段階の検索を行うことにより、すべての画像データに対して詳細検索を行うことによる時間の損失を回避し、画像検索の高速化を図っている。しかし、次のような理由で、これらの発明による画像検索の高速化には限界がある。すなわち、特許文献２に記載の発明は、第１マッチッング処理（粗検索）の前の段階で、すべての画像データについて、可変長復号処理と逆量子化処理及び直流成分分離の処理を行っている。従って、これらの処理の為の時間が、画像検索全体の処理時間を長くする。また、特許文献３に記載の発明は、粗検索の段階において、色ヒストグラムの作成と色ヒストグラムに基づく類似度判定を行っている。従って、粗検索に長時間を要する。
【０００７】
本発明は以上の問題に鑑みてなされたものであり、多数のデータ画像、特に圧縮画像に対して、高速検索を行える画像検索装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の画像検索装置の第１の構成は、複数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似の画像を検索する画像検索装置において、前記基準画像を記憶する基準画像記憶手段と、前記データ画像を記憶するデータ画像記憶手段と、前記基準画像記憶手段に記憶された前記基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］（以下、「基準レンジ」という。）を決定する基準レンジ決定手段と、前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像について、当該データ画像に含まれる画素集合の一部（以下「標本データ画素集合」という。）を抽出する標本データ画素集合抽出手段と、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該データ画像を候補画像として決定する候補画像決定手段と、前記候補画像と前記基準画像との詳細比較を行うことにより、前記基準画像と同一又は類似の画像を選出する画像選出手段とを備えていることを特徴とする。
【０００９】
この構成によれば、データ画像に含まれる画素集合の一部（標本データ画素集合）に属する画素の輝度が、基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］（「基準レンジ」）との関係において所定の要件を満足する場合に、データ画像を候補画像として決定し、候補画像と基準画像との詳細比較を行うことにより、基準画像と同一又は類似の画像を選出する。これにより、多数のデータ画像の中から少数の候補画像を短時間で選出し、少数の候補画像と基準画像の間で詳細比較を行うので、画像検索の高速化が図られる。
【００１０】
本発明の画像検索装置の第２の構成は、前記第１の構成において、前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像から、その一部を部分データ画像として抽出する部分データ画像抽出手段を備え、前記標本データ画素集合抽出手段は、前記部分データ画像について、当該部分データ画像に含まれる画素集合の一部を標本データ画素集合として抽出し、前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１１】
この構成によれば、部分データ画像抽出手段は、データ画像の一部を部分データ画像として抽出する。これにより、基準画像と同一又は類似の部分を含むデータ画像を検索することができる。
【００１２】
本発明の画像検索装置の第３の構成は、前記第１又は第２の構成において、前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１３】
本発明の画像検索装置の第４の構成は、前記第１又は２の構成において、前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属するすべての画素の輝度が前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１４】
本発明の画像検索装置の第５の構成は、前記第１又は２の構成において、前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が８０％以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１５】
前記第３乃至第５の構成によれば、候補画像決定手段は、標本データ画素集合に属する画素の輝度が基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定する。これにより、基準レンジに属する画素の比率を基準に候補画像を決定するので、候補画像決定の計算が更に単純になり、候補画像の決定に要する時間をさらに短縮できる。また、閾値を加減することにより、画像検索の対象や目的に応じて、候補画像決定のメッシュの粗さを加減することができる。
【００１６】
本発明の画像検索装置の第６の構成は、前記候補画像決定手段は、前記第１又は第２の構成において、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１７】
この構成によれば、候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanが基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像に決定する。これにより、候補画像決定の条件を緩和できる。従って、基準画像と同一又は類似とされるデータ画像が、誤って、候補画像から排除される虞が減少し、画像検索の精度が向上する。
【００１８】
本発明の画像検索装置の第７の構成は、前記第１又は第２の構成において、前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanと標準偏差σに対し、Ｃmean＋σ及びＣmean−σが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１９】
この構成によれば、候補画像決定手段は、標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanと標準偏差σに対して、Ｃmean＋σ及びＣmean−σの両方が基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定する。これにより、候補画像決定の条件を緩和できるので、基準画像と同一又は類似とされるデータ画像が、誤って、候補画像から排除される虞が減少し、画像検索の精度が向上する。
【００２０】
本発明の画像検索装置の第８の構成は、前記第１乃至第７のいずれかの構成において、前記画像選出手段は、前記候補画像の画素値ヒストグラムと前記基準画像の画素値ヒストグラムとの差分を算出し、前記差分が所定の閾値より小さい場合に、当該候補画像を前記基準画像と同一又は類似の画像に選出することを特徴とする。
【００２１】
この構成によれば、画像選出手段は、候補画像の画素値ヒストグラムと基準画像の画素値ヒストグラムとのの差分を算出し、その差分が所定の閾値より小さい場合に、当該候補画像を基準画像と同一又は類似の画像に選出する。これにより、比較的簡易な演算で画像選出を行えるので、画像検索をさらに、高速かつ精度よく行うことができる。
【００２２】
本発明の画像検索装置の第９の構成は、前記第１乃至第８のいずれかの構成において、前記データ画像はランレングス符号化された圧縮画像であって、前記標本データ画素集合抽出手段は、当該データ画像又は当該部分データ画像の全部又は一部のランの輝度の代表値の集合を前記標本データ画素集合として抽出することを特徴とする。
【００２３】
この構成によれば、標本データ画素集合抽出手段は、ランレングス符号化されたデータ画像の全部又は一部のランの輝度の代表値の集合を標本データ画素集合として抽出する。これにより、標本データ画素集合の抽出が容易になるので、画像検索をさらに、高速かつ精度よく行うことができる。
【００２４】
本発明の画像検索方法の第１の構成は、複数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似の画像を検索する画像検索方法であって、基準画像記憶手段に記憶された前記基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］（以下、「基準レンジ」という。）を決定する基準レンジ決定ステップ、データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像について、当該データ画像に含まれる画素集合の一部（以下「標本データ画素集合」という。）を抽出する標本データ画素集合抽出ステップ、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該データ画像を候補画像として決定する候補画像決定ステップ、及び、前記候補画像と前記基準画像との詳細比較を行うことにより、前記基準画像と同一又は類似の画像を選出する画像選出ステップ、を有することを特徴とする。
【００２５】
本発明の画像検索方法の第２の構成は、前記第１の構成において、前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像から、その一部を部分データ画像として抽出する部分データ画像抽出ステップを備え、前記標本データ画素集合抽出ステップにおいては、前記部分データ画像について、当該部分データ画像に含まれる画素集合の一部を標本データ画素集合として抽出し、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００２６】
本発明の画像検索方法の第３の構成は、前記第１又は第２の構成において、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００２７】
本発明の画像検索方法の第４の構成は、前記第１又は２の構成において、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属するすべての画素の輝度が前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００２８】
本発明の画像検索方法の第５の構成は、前記第１又は２の構成において、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が８０％以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００２９】
本発明の画像検索方法の第６の構成は、前記第１又は第２の構成において、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００３０】
本発明の画像検索方法の第７の構成は、前記第１又は第２の構成において、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmean及び標準偏差σに対して、Ｃmean＋σ及びＣmean−σが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００３１】
本発明の画像検索方法の第８の構成は、前記第１乃至第７のいずれかの構成において、前記画像選出ステップにおいては、前記候補画像の画素値ヒストグラムと前記基準画像の画素値ヒストグラムとの差分を算出して、前記差分が所定の閾値より小さい場合に、当該候補画像を前記基準画像と同一又は類似の画像に選出することを特徴とする。
【００３２】
本発明の画像検索方法の第９の構成は、前記第１乃至第８のいずれかの構成において、前記データ画像はランレングス符号化された圧縮画像であって、前記標本データ画素集合抽出ステップにおいては、当該データ画像又は当該部分データ画像の全部又は一部のランの輝度の代表値の集合を前記標本データ画素集合として抽出することを特徴とする。
【００３３】
本発明のプログラムは、前記第１乃至第９の構成の画像検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３４】
以上説明したように、本発明は、標本データ画素集合に属する画素の輝度と基準レンジとの関係において所定の要件を満足するデータ画像を候補画像に決定するので、候補画像決定のアルゴリズムが単純になる。そのため、本発明には、候補画像の決定に要する時間が短時間ですみ、画像検索を高速化する効果がある。したがって、本発明は、多数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似のデータ画像を検索する高速画像検索装置及び方法として有用である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００３６】
図１は、本発明の実施例１に係る画像検索装置を備えた微粒子判別装置の構成を表すブロック図である。
【００３７】
画像検索装置１は、基準画像記憶手段２、基準レンジ決定手段３、候補画像決定手段４、データ画像記憶手段５、部分データ画像抽出手段６、標本データ画素集合抽出手段７、及び画像選出手段８を備えている。
【００３８】
本実施例の微粒子判別装置は、判別対象の微粒子をＣＣＤカメラ１１で撮像して得られた微粒子の画像を画像検索装置１に入力し、微粒子の画像と類似する画像をデータ画像記憶手段５に記憶されている微粒子のデータ画像と照合することにより、微粒子の種類を判別して、その結果を出力装置１２に出力する装置である。なお、出力装置１２は、ディスプレイ装置や印刷装置に限られるものではなく、磁気ディスクなどの外部記憶装置、ネットワーク上に出力する通信インタフェース等を使用してもよい。
【００３９】
ＣＣＤカメラ１１により撮像された微粒子の画像は、ＡＤ変換器１３によりデジタル化され、フレーム・メモリ１４に一時的に記憶される。フレーム・メモリ１４に記憶された画像の中から判別対象の微粒子が写った部分が領域抽出手段１５によって抽出され、基準画像として基準画像記憶手段２に保存される。
【００４０】
基準レンジ決定手段３は、基準画像記憶手段２から読み出した基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎを抽出して、基準レンジ［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］を決定し、候補画像決定手段４に出力する。
【００４１】
データ画像記憶手段５は、復数の微粒子のデータ画像がランレングス符号化された圧縮画像データの形で記憶されており、微粒子の標本の画像データベースとして機能する。なお、このランレングス符号化の詳細に関しては後述する。
【００４２】
部分データ画像抽出手段６は、データ画像記憶手段５から読み出したデータ画像を部分データ画像に分割して標本データ画素集合抽出手段７に出力する。
【００４３】
標本データ画素集合抽出手段７は、部分データ画像抽出手段６から入力された部分データ画像に含まれる画素集合の一部（標本データ画素集合）を抽出し、候補画像決定手段４に出力する。なお、標本データ画素集合を抽出する方法については、後述する。
【００４４】
候補画像決定手段４は、標本データ画素集合抽出手段７から入力された標本データ画素集合に属する画素の輝度が、基準レンジ決定手段３から入力された基準レンジとの関係において所定の要件を満す場合に、部分データ画像を候補画像として決定する。なお、所定の要件については、後述する。
【００４５】
画像選出手段８は、候補画像決定手段４で候補画像とされた部分データ画像と基準画像との詳細比較を行うことにより、基準画像と同一又は類似の部分データ画像を選出して、その結果を出力装置１２に出力する。なお、詳細比較の方法については、後述する。
【００４６】
なお、本実施例の画像検索装置１は、ＬＳＩチップとしてハードウェア的に構成してもよいが、汎用のコンピュータにプログラムをロードすることによって各構成部分を機能モジュールとして構成してもよい。
【００４７】
（ランレングス符号化圧縮アルゴリズム）
データ画像記憶手段５に記憶された微粒子のデータ画像は、原画像データの各画素の画素値を量子化するとともに、各ランにおいて当該ランに対応する原画像データの画素値の分散が所定の閾値Γ以下となるようにランレングスを決定することによりランレングス符号化されたものである。以下に、その圧縮アルゴリズムの一例を簡単に説明する。なお、この圧縮アルゴリズムについては、特許文献１又は非特許文献１に詳細に記載されている。
【００４８】
まず、２次元の原画像の画像データ（以下「原画像データ」という。）を走査して１次元の原画像データとする。この１次元化された原画像データを{xi ; i=1,2,…,N}と記す。ここで、Ｎは原画像データの画素数である。
【００４９】
次に、この１次元化された原画像データに対して、以下のような再帰的な２分割処理を実行する。
【００５０】
まず、区間ｌの１次元画素列を{xi ; i=1,2,…,N}とする。区間ｌを区間ｌ１と区間ｌ２に分割する。区間ｌ，ｌ１，ｌ２の平均値は、それぞれ式（１），式（２），式（３）により表される。但し、区間ｌ１の画素数をＮ１とする。
【００５１】
【数１】
【００５２】
再帰的な２分割を行う上で、区間ｌ，ｌ１，ｌ２の累積自乗誤差を、それぞれｅ，ｅ１，ｅ２とすると、これらは式（４），式（５），式（６）により表される。
【００５３】
【数２】
【００５４】
二分割点は、次の評価式が最小となるＮ１（１＜Ｎ１＜Ｎ）とする。
【００５５】
【数３】
【００５６】
この２分割操作を、Evalが所定の閾値Γ以下且つＮがＮｍａｘ以下となるまで再帰的に繰り返して行う。
【００５７】
以上のようなアルゴリズムにより、１次元化された原画像データは複数の区間に分割される。分割された各区間をランとし、その区間（ラン）における画素の平均値をそのランにおける画素値としてランレングス符号化を行う。このランレングス符号化によって、１次元化された原画像データは、各ランにおいて画素値が量子化され、各ランにおいて当該ランに対応する原画像データの画素値の分散が所定の閾値Γ以下となる。
【００５８】
次に、本実施例に係る微粒子判別装置について、その動作を説明する。図２は、本発明の実施例１に係る画像検索方法を説明するフローチャートである。以下、このフローチャートに付したステップ番号と、図１に付した符号を引用して説明する。ここでは、画像検索の例として、１３１０７２（＝５１２×２５６）画素から構成されるデータ画像の中から、２５６（＝１６×１６）画素からなる基準画像と同一の部分データ画像を検索する場合を考える。
【００５９】
（ステップ１）基準レンジ決定手段３は、基準画像記憶手段２から基準画像を読み出す。
【００６０】
（ステップ２）基準レンジ決定手段３は、基準画像の基準レンジを決定し、候補画像決定手段４に出力する。
【００６１】
（ステップ３）部分データ画像抽出手段６は、データ画像記憶手段５からデータ画像を読み出す。
【００６２】
（ステップ４）部分データ画像抽出手段６は、データ画像を１６×１６画素からなる５１２個の部分データ画像に分割して、標本データ画素集合抽出手段７に逐次出力する。
【００６３】
（ステップ５）すべての部分データ画像の検索が終わっていれば、ステップ１０に進み、そうでなければ、ステップ６に進み、部分データ画像の検索を続ける。
【００６４】
（ステップ６）標本データ画素集合抽出手段７は、部分データ画像に含まれる画素集合の一部（標本データ画素集合）を抽出して候補画像決定手段４に出力する。ここでは、標本データ画素集合抽出手段７は、部分データ画像から２５個の画素を選び、それぞれの輝度値Ｃ1，Ｃ2，‥‥Ｃ25を求める。つまり部分画像に含まれる２５６個の画素の約１０％をサンプリングする。この２５個の画素は、特定の規則（例えば、２５６個の画素の配列から１０個置きに拾い出すなど）あるいはパターンに従って抽出する。
【００６５】
（ステップ７）候補画像決定手段４は、標本データ画素集合に属する画素の輝度｛Ｃ1，Ｃ2，‥‥Ｃ25｝が基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、部分データ画像（Ｎ）を候補画像に決定する。そして、ステップ８に進み、詳細検索を行う。それ以外の場合はステップ５に戻る。
【００６６】
（ステップ８）画像選出手段８は、候補画像と基準画像の詳細比較を行い。両者が同一又は類似とされればステップ９に進み、同一でも類似でもなければステップ５に戻る。
【００６７】
（ステップ９）画像選出手段８は、基準画像と同一また類似とされた部分データ画像を出力装置１２に表示して終了する。
【００６８】
（ステップ１０）画像選出手段８は、基準画像と同一又は類似の部分画像が存在しない旨を出力装置１２に表示して終了する。
【００６９】
ここで、「基準レンジ」とはステップ７において、候補画像を選出するための画素値の区間であり、基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］である。
【００７０】
また、ステップ７において、候補画像を決定するための「閾値」を１００％とすると、条件が厳しすぎて、詳細検索をすれば同一又は類似とされるデータ画像が粗検索で誤って排除されてしまう場合がある。そこで、「閾値」を１００％未満の値、例えば８０％に設定し、標本データ画素集合に属する画素の輝度｛Ｃ1，Ｃ2，‥‥Ｃ25｝の内、２０点以上の輝度値が「基準レンジ」の区間に存在することを候補画像選抜の要件にしてもよい。
【００７１】
また、候補画像決定の要件は、検索の目的、条件に応じて選ばれる。例えば、標本データ画素集合に属する画素の輝度｛Ｃ1，Ｃ2，‥‥Ｃ25｝の平均値Ｃmeanが「基準レンジ」の区間に存在すること、あるいは、標本データ画素集合に属する画素の輝度｛Ｃ1，Ｃ2，‥‥Ｃ25｝の平均値Ｃmeanと標準偏差σを算出して、Ｃmean＋σ及びＣmean−σの両方が「基準レンジ」の区間に属することを候補画像選抜の要件にしてもよい。
【００７２】
また、標本データ画素集合は、ランレングス符号化されたデータ画像のすべて又は一部のランの輝度の代表値（量子化された輝度値）の集合を用いてもよい。
【００７３】
また、ステップ８の候補画像と基準画像の詳細比較においては、候補画像の輝度ヒストグラムデータと、基準画像のヒストグラムデータの差分Ｓｉを算出し、差分Ｓｉが所定の閾値より小さければ、両者は同一又は類似とされる。なお、候補画像のヒストグラムデータをＨｉ（ｘ）、基準画像のヒストグラムデータをＨ０（ｘ）とすると、差分Ｓｉは式（８）により表される。但し、ｘ，ｘｉは画素値を表す。
【００７４】
【数４】
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の実施例１に係る画像検索装置を備えた微粒子判別装置の構成を表すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１に係る画像検索方法を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００７６】
１ 画像検索装置
２ 基準画像記憶手段
３ 基準レンジ決定手段
４ 候補画像決定手段
５ データ画像記憶手段
６ 部分データ画像抽出手段
７ 標本データ画素集合抽出手段
８ 画像選出手段
１１ ＣＣＤカメラ
１２ 出力装置
１３ ＡＤ変換器
１４ フレーム・メモリ
１５ 領域抽出手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似する画像を検索する画像検索装置及び画像検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
多数の画像データの中から基準画像と同一の画像データを探し出す画像検索が、各種のアプリケーションで必要とされる。圧縮画像（例えば、特許文献１、非特許文献１）についても同様である。従来の圧縮画像の画像検索では、圧縮画像を元の画像データに戻して（復号して）、復号された画像データと基準画像のデータとを画素単位で比較するパターンマッチングによって行われる。復号処理や画素単位のパターンマッチングは長時間を要する。そして、圧縮画像の画像検索、特に、大量の画像から検索を行うような場合、検索時間が膨大となる。そのため、圧縮画像の画像検索の高速化が課題となる。
【０００３】
この課題を解決するため、すべての画像データについて粗検索を行い候補画像データを抽出し、抽出された候補画像データにつき詳細検索を行い、その結果を出力する画像検索技術が各種提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献２には、離散コサイン変換（ＤＣＴ）されてバッファに格納された画像データに対し、可変長復号処理と逆量子化処理を行い、さらに前記処理後の画像データから直流成分のみを分離し、この直流成分に基づいて検索を行って、検索条件を満たす画像データを抽出する第１マッチング処理を行い、前記抽出された画像データをビットマップによる画像データに復元し、前記復元された画像データについてパターンマッチングをおこなう第２マッチング処理を行い、マッチしたデータ画像を検索結果として出力する画像検索方法が開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、まず、階調分解能の低い色ヒストグラムに基づき類似度を判定する粗検索により検索画像が存在する可能性のある候補領域を求め、次に候補領域内で階調分解能の高い色ヒストグラムに基づく類似度を判定する詳細検索を行って検索画像の存在する領域を検出する画像検出装置が開示されている。
【特許文献１】特開２００４−３１２６９３号公報
【特許文献２】特開平９−４４５１９号公報
【特許文献３】特開２００２−１５０２８７号公報
【非特許文献１】鎌田清一郎，「ヒルベルト走査を利用した濃淡画像の情報圧縮に関する考察」，電子情報通信学会論文誌，Vol.J80-D-II，No.2，pp.426-433，１９９７年２月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献２及び特許文献３に記載の発明は、粗検索と詳細検索の２段階の検索を行うことにより、すべての画像データに対して詳細検索を行うことによる時間の損失を回避し、画像検索の高速化を図っている。しかし、次のような理由で、これらの発明による画像検索の高速化には限界がある。すなわち、特許文献２に記載の発明は、第１マッチッング処理（粗検索）の前の段階で、すべての画像データについて、可変長復号処理と逆量子化処理及び直流成分分離の処理を行っている。従って、これらの処理の為の時間が、画像検索全体の処理時間を長くする。また、特許文献３に記載の発明は、粗検索の段階において、色ヒストグラムの作成と色ヒストグラムに基づく類似度判定を行っている。従って、粗検索に長時間を要する。
【０００７】
本発明は以上の問題に鑑みてなされたものであり、多数のデータ画像、特に圧縮画像に対して、高速検索を行える画像検索装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の画像検索装置の第１の構成は、複数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似の画像を検索する画像検索装置において、前記基準画像を記憶する基準画像記憶手段と、前記データ画像を記憶するデータ画像記憶手段と、前記基準画像記憶手段に記憶された前記基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］（以下、「基準レンジ」という。）を決定する基準レンジ決定手段と、前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像について、当該データ画像に含まれる画素集合の一部（以下「標本データ画素集合」という。）を抽出する標本データ画素集合抽出手段と、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該データ画像を候補画像として決定する候補画像決定手段と、前記候補画像と前記基準画像との詳細比較を行うことにより、前記基準画像と同一又は類似の画像を選出する画像選出手段とを備えていることを特徴とする。
【０００９】
この構成によれば、データ画像に含まれる画素集合の一部（標本データ画素集合）に属する画素の輝度が、基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］（「基準レンジ」）との関係において所定の要件を満足する場合に、データ画像を候補画像として決定し、候補画像と基準画像との詳細比較を行うことにより、基準画像と同一又は類似の画像を選出する。これにより、多数のデータ画像の中から少数の候補画像を短時間で選出し、少数の候補画像と基準画像の間で詳細比較を行うので、画像検索の高速化が図られる。
【００１０】
本発明の画像検索装置の第２の構成は、前記第１の構成において、前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像から、その一部を部分データ画像として抽出する部分データ画像抽出手段を備え、前記標本データ画素集合抽出手段は、前記部分データ画像について、当該部分データ画像に含まれる画素集合の一部を標本データ画素集合として抽出し、前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１１】
この構成によれば、部分データ画像抽出手段は、データ画像の一部を部分データ画像として抽出する。これにより、基準画像と同一又は類似の部分を含むデータ画像を検索することができる。
【００１２】
本発明の画像検索装置の第３の構成は、前記第１又は第２の構成において、前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１３】
本発明の画像検索装置の第４の構成は、前記第１又は２の構成において、前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属するすべての画素の輝度が前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１４】
本発明の画像検索装置の第５の構成は、前記第１又は２の構成において、前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が８０％以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１５】
前記第３乃至第５の構成によれば、候補画像決定手段は、標本データ画素集合に属する画素の輝度が基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定する。これにより、基準レンジに属する画素の比率を基準に候補画像を決定するので、候補画像決定の計算が更に単純になり、候補画像の決定に要する時間をさらに短縮できる。また、閾値を加減することにより、画像検索の対象や目的に応じて、候補画像決定のメッシュの粗さを加減することができる。
【００１６】
本発明の画像検索装置の第６の構成は、前記候補画像決定手段は、前記第１又は第２の構成において、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１７】
この構成によれば、候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanが基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像に決定する。これにより、候補画像決定の条件を緩和できる。従って、基準画像と同一又は類似とされるデータ画像が、誤って、候補画像から排除される虞が減少し、画像検索の精度が向上する。
【００１８】
本発明の画像検索装置の第７の構成は、前記第１又は第２の構成において、前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanと標準偏差σに対し、Ｃmean＋σ及びＣmean−σが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００１９】
この構成によれば、候補画像決定手段は、標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanと標準偏差σに対して、Ｃmean＋σ及びＣmean−σの両方が基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定する。これにより、候補画像決定の条件を緩和できるので、基準画像と同一又は類似とされるデータ画像が、誤って、候補画像から排除される虞が減少し、画像検索の精度が向上する。
【００２０】
本発明の画像検索装置の第８の構成は、前記第１乃至第７のいずれかの構成において、前記画像選出手段は、前記候補画像の画素値ヒストグラムと前記基準画像の画素値ヒストグラムとの差分を算出し、前記差分が所定の閾値より小さい場合に、当該候補画像を前記基準画像と同一又は類似の画像に選出することを特徴とする。
【００２１】
この構成によれば、画像選出手段は、候補画像の画素値ヒストグラムと基準画像の画素値ヒストグラムとのの差分を算出し、その差分が所定の閾値より小さい場合に、当該候補画像を基準画像と同一又は類似の画像に選出する。これにより、比較的簡易な演算で画像選出を行えるので、画像検索をさらに、高速かつ精度よく行うことができる。
【００２２】
本発明の画像検索装置の第９の構成は、前記第１乃至第８のいずれかの構成において、前記データ画像はランレングス符号化された圧縮画像であって、前記標本データ画素集合抽出手段は、当該データ画像又は当該部分データ画像の全部又は一部のランの輝度の代表値の集合を前記標本データ画素集合として抽出することを特徴とする。
【００２３】
この構成によれば、標本データ画素集合抽出手段は、ランレングス符号化されたデータ画像の全部又は一部のランの輝度の代表値の集合を標本データ画素集合として抽出する。これにより、標本データ画素集合の抽出が容易になるので、画像検索をさらに、高速かつ精度よく行うことができる。
【００２４】
本発明の画像検索方法の第１の構成は、複数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似の画像を検索する画像検索方法であって、基準画像記憶手段に記憶された前記基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］（以下、「基準レンジ」という。）を決定する基準レンジ決定ステップ、データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像について、当該データ画像に含まれる画素集合の一部（以下「標本データ画素集合」という。）を抽出する標本データ画素集合抽出ステップ、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該データ画像を候補画像として決定する候補画像決定ステップ、及び、前記候補画像と前記基準画像との詳細比較を行うことにより、前記基準画像と同一又は類似の画像を選出する画像選出ステップ、を有することを特徴とする。
【００２５】
本発明の画像検索方法の第２の構成は、前記第１の構成において、前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像から、その一部を部分データ画像として抽出する部分データ画像抽出ステップを備え、前記標本データ画素集合抽出ステップにおいては、前記部分データ画像について、当該部分データ画像に含まれる画素集合の一部を標本データ画素集合として抽出し、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００２６】
本発明の画像検索方法の第３の構成は、前記第１又は第２の構成において、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００２７】
本発明の画像検索方法の第４の構成は、前記第１又は２の構成において、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属するすべての画素の輝度が前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００２８】
本発明の画像検索方法の第５の構成は、前記第１又は２の構成において、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が８０％以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００２９】
本発明の画像検索方法の第６の構成は、前記第１又は第２の構成において、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００３０】
本発明の画像検索方法の第７の構成は、前記第１又は第２の構成において、前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmean及び標準偏差σに対して、Ｃmean＋σ及びＣmean−σが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定することを特徴とする。
【００３１】
本発明の画像検索方法の第８の構成は、前記第１乃至第７のいずれかの構成において、前記画像選出ステップにおいては、前記候補画像の画素値ヒストグラムと前記基準画像の画素値ヒストグラムとの差分を算出して、前記差分が所定の閾値より小さい場合に、当該候補画像を前記基準画像と同一又は類似の画像に選出することを特徴とする。
【００３２】
本発明の画像検索方法の第９の構成は、前記第１乃至第８のいずれかの構成において、前記データ画像はランレングス符号化された圧縮画像であって、前記標本データ画素集合抽出ステップにおいては、当該データ画像又は当該部分データ画像の全部又は一部のランの輝度の代表値の集合を前記標本データ画素集合として抽出することを特徴とする。
【００３３】
本発明のプログラムは、前記第１乃至第９の構成の画像検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３４】
以上説明したように、本発明は、標本データ画素集合に属する画素の輝度と基準レンジとの関係において所定の要件を満足するデータ画像を候補画像に決定するので、候補画像決定のアルゴリズムが単純になる。そのため、本発明には、候補画像の決定に要する時間が短時間ですみ、画像検索を高速化する効果がある。したがって、本発明は、多数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似のデータ画像を検索する高速画像検索装置及び方法として有用である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００３６】
図１は、本発明の実施例１に係る画像検索装置を備えた微粒子判別装置の構成を表すブロック図である。
【００３７】
画像検索装置１は、基準画像記憶手段２、基準レンジ決定手段３、候補画像決定手段４、データ画像記憶手段５、部分データ画像抽出手段６、標本データ画素集合抽出手段７、及び画像選出手段８を備えている。
【００３８】
本実施例の微粒子判別装置は、判別対象の微粒子をＣＣＤカメラ１１で撮像して得られた微粒子の画像を画像検索装置１に入力し、微粒子の画像と類似する画像をデータ画像記憶手段５に記憶されている微粒子のデータ画像と照合することにより、微粒子の種類を判別して、その結果を出力装置１２に出力する装置である。なお、出力装置１２は、ディスプレイ装置や印刷装置に限られるものではなく、磁気ディスクなどの外部記憶装置、ネットワーク上に出力する通信インタフェース等を使用してもよい。
【００３９】
ＣＣＤカメラ１１により撮像された微粒子の画像は、ＡＤ変換器１３によりデジタル化され、フレーム・メモリ１４に一時的に記憶される。フレーム・メモリ１４に記憶された画像の中から判別対象の微粒子が写った部分が領域抽出手段１５によって抽出され、基準画像として基準画像記憶手段２に保存される。
【００４０】
基準レンジ決定手段３は、基準画像記憶手段２から読み出した基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎを抽出して、基準レンジ［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］を決定し、候補画像決定手段４に出力する。
【００４１】
データ画像記憶手段５は、復数の微粒子のデータ画像がランレングス符号化された圧縮画像データの形で記憶されており、微粒子の標本の画像データベースとして機能する。なお、このランレングス符号化の詳細に関しては後述する。
【００４２】
部分データ画像抽出手段６は、データ画像記憶手段５から読み出したデータ画像を部分データ画像に分割して標本データ画素集合抽出手段７に出力する。
【００４３】
標本データ画素集合抽出手段７は、部分データ画像抽出手段６から入力された部分データ画像に含まれる画素集合の一部（標本データ画素集合）を抽出し、候補画像決定手段４に出力する。なお、標本データ画素集合を抽出する方法については、後述する。
【００４４】
候補画像決定手段４は、標本データ画素集合抽出手段７から入力された標本データ画素集合に属する画素の輝度が、基準レンジ決定手段３から入力された基準レンジとの関係において所定の要件を満す場合に、部分データ画像を候補画像として決定する。なお、所定の要件については、後述する。
【００４５】
画像選出手段８は、候補画像決定手段４で候補画像とされた部分データ画像と基準画像との詳細比較を行うことにより、基準画像と同一又は類似の部分データ画像を選出して、その結果を出力装置１２に出力する。なお、詳細比較の方法については、後述する。
【００４６】
なお、本実施例の画像検索装置１は、ＬＳＩチップとしてハードウェア的に構成してもよいが、汎用のコンピュータにプログラムをロードすることによって各構成部分を機能モジュールとして構成してもよい。
【００４７】
（ランレングス符号化圧縮アルゴリズム）
データ画像記憶手段５に記憶された微粒子のデータ画像は、原画像データの各画素の画素値を量子化するとともに、各ランにおいて当該ランに対応する原画像データの画素値の分散が所定の閾値Γ以下となるようにランレングスを決定することによりランレングス符号化されたものである。以下に、その圧縮アルゴリズムの一例を簡単に説明する。なお、この圧縮アルゴリズムについては、特許文献１又は非特許文献１に詳細に記載されている。
【００４８】
まず、２次元の原画像の画像データ（以下「原画像データ」という。）を走査して１次元の原画像データとする。この１次元化された原画像データを{xi ; i=1,2,…,N}と記す。ここで、Ｎは原画像データの画素数である。
【００４９】
次に、この１次元化された原画像データに対して、以下のような再帰的な２分割処理を実行する。
【００５０】
まず、区間ｌの１次元画素列を{xi ; i=1,2,…,N}とする。区間ｌを区間ｌ１と区間ｌ２に分割する。区間ｌ，ｌ１，ｌ２の平均値は、それぞれ式（１），式（２），式（３）により表される。但し、区間ｌ１の画素数をＮ１とする。
【００５１】
【数１】
【００５２】
再帰的な２分割を行う上で、区間ｌ，ｌ１，ｌ２の累積自乗誤差を、それぞれｅ，ｅ１，ｅ２とすると、これらは式（４），式（５），式（６）により表される。
【００５３】
【数２】
【００５４】
二分割点は、次の評価式が最小となるＮ１（１＜Ｎ１＜Ｎ）とする。
【００５５】
【数３】
【００５６】
この２分割操作を、Evalが所定の閾値Γ以下且つＮがＮｍａｘ以下となるまで再帰的に繰り返して行う。
【００５７】
以上のようなアルゴリズムにより、１次元化された原画像データは複数の区間に分割される。分割された各区間をランとし、その区間（ラン）における画素の平均値をそのランにおける画素値としてランレングス符号化を行う。このランレングス符号化によって、１次元化された原画像データは、各ランにおいて画素値が量子化され、各ランにおいて当該ランに対応する原画像データの画素値の分散が所定の閾値Γ以下となる。
【００５８】
次に、本実施例に係る微粒子判別装置について、その動作を説明する。図２は、本発明の実施例１に係る画像検索方法を説明するフローチャートである。以下、このフローチャートに付したステップ番号と、図１に付した符号を引用して説明する。ここでは、画像検索の例として、１３１０７２（＝５１２×２５６）画素から構成されるデータ画像の中から、２５６（＝１６×１６）画素からなる基準画像と同一の部分データ画像を検索する場合を考える。
【００５９】
（ステップ１）基準レンジ決定手段３は、基準画像記憶手段２から基準画像を読み出す。
【００６０】
（ステップ２）基準レンジ決定手段３は、基準画像の基準レンジを決定し、候補画像決定手段４に出力する。
【００６１】
（ステップ３）部分データ画像抽出手段６は、データ画像記憶手段５からデータ画像を読み出す。
【００６２】
（ステップ４）部分データ画像抽出手段６は、データ画像を１６×１６画素からなる５１２個の部分データ画像に分割して、標本データ画素集合抽出手段７に逐次出力する。
【００６３】
（ステップ５）すべての部分データ画像の検索が終わっていれば、ステップ１０に進み、そうでなければ、ステップ６に進み、部分データ画像の検索を続ける。
【００６４】
（ステップ６）標本データ画素集合抽出手段７は、部分データ画像に含まれる画素集合の一部（標本データ画素集合）を抽出して候補画像決定手段４に出力する。ここでは、標本データ画素集合抽出手段７は、部分データ画像から２５個の画素を選び、それぞれの輝度値Ｃ1，Ｃ2，‥‥Ｃ25を求める。つまり部分画像に含まれる２５６個の画素の約１０％をサンプリングする。この２５個の画素は、特定の規則（例えば、２５６個の画素の配列から１０個置きに拾い出すなど）あるいはパターンに従って抽出する。
【００６５】
（ステップ７）候補画像決定手段４は、標本データ画素集合に属する画素の輝度｛Ｃ1，Ｃ2，‥‥Ｃ25｝が基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、部分データ画像（Ｎ）を候補画像に決定する。そして、ステップ８に進み、詳細検索を行う。それ以外の場合はステップ５に戻る。
【００６６】
（ステップ８）画像選出手段８は、候補画像と基準画像の詳細比較を行い。両者が同一又は類似とされればステップ９に進み、同一でも類似でもなければステップ５に戻る。
【００６７】
（ステップ９）画像選出手段８は、基準画像と同一また類似とされた部分データ画像を出力装置１２に表示して終了する。
【００６８】
（ステップ１０）画像選出手段８は、基準画像と同一又は類似の部分画像が存在しない旨を出力装置１２に表示して終了する。
【００６９】
ここで、「基準レンジ」とはステップ７において、候補画像を選出するための画素値の区間であり、基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］である。
【００７０】
また、ステップ７において、候補画像を決定するための「閾値」を１００％とすると、条件が厳しすぎて、詳細検索をすれば同一又は類似とされるデータ画像が粗検索で誤って排除されてしまう場合がある。そこで、「閾値」を１００％未満の値、例えば８０％に設定し、標本データ画素集合に属する画素の輝度｛Ｃ1，Ｃ2，‥‥Ｃ25｝の内、２０点以上の輝度値が「基準レンジ」の区間に存在することを候補画像選抜の要件にしてもよい。
【００７１】
また、候補画像決定の要件は、検索の目的、条件に応じて選ばれる。例えば、標本データ画素集合に属する画素の輝度｛Ｃ1，Ｃ2，‥‥Ｃ25｝の平均値Ｃmeanが「基準レンジ」の区間に存在すること、あるいは、標本データ画素集合に属する画素の輝度｛Ｃ1，Ｃ2，‥‥Ｃ25｝の平均値Ｃmeanと標準偏差σを算出して、Ｃmean＋σ及びＣmean−σの両方が「基準レンジ」の区間に属することを候補画像選抜の要件にしてもよい。
【００７２】
また、標本データ画素集合は、ランレングス符号化されたデータ画像のすべて又は一部のランの輝度の代表値（量子化された輝度値）の集合を用いてもよい。
【００７３】
また、ステップ８の候補画像と基準画像の詳細比較においては、候補画像の輝度ヒストグラムデータと、基準画像のヒストグラムデータの差分Ｓｉを算出し、差分Ｓｉが所定の閾値より小さければ、両者は同一又は類似とされる。なお、候補画像のヒストグラムデータをＨｉ（ｘ）、基準画像のヒストグラムデータをＨ０（ｘ）とすると、差分Ｓｉは式（８）により表される。但し、ｘ，ｘｉは画素値を表す。
【００７４】
【数４】
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の実施例１に係る画像検索装置を備えた微粒子判別装置の構成を表すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１に係る画像検索方法を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００７６】
１ 画像検索装置
２ 基準画像記憶手段
３ 基準レンジ決定手段
４ 候補画像決定手段
５ データ画像記憶手段
６ 部分データ画像抽出手段
７ 標本データ画素集合抽出手段
８ 画像選出手段
１１ ＣＣＤカメラ
１２ 出力装置
１３ ＡＤ変換器
１４ フレーム・メモリ
１５ 領域抽出手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似の画像を検索する画像検索装置において、
前記基準画像を記憶する基準画像記憶手段と、
前記データ画像を記憶するデータ画像記憶手段と、
前記基準画像記憶手段に記憶された前記基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］（以下、「基準レンジ」という。）を決定する基準レンジ決定手段と、
前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像について、当該データ画像に含まれる画素集合の一部（以下「標本データ画素集合」という。）を抽出する標本データ画素集合抽出手段と、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該データ画像を候補画像として決定する候補画像決定手段と、
前記候補画像と前記基準画像との詳細比較を行うことにより、前記基準画像と同一又は類似の画像を選出する画像選出手段と、
を備えていることを特徴とする画像検索装置。
【請求項２】
前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像から、その一部を部分データ画像として抽出する部分データ画像抽出手段を備え、
前記標本データ画素集合抽出手段は、前記部分データ画像について、当該部分データ画像に含まれる画素集合の一部を標本データ画素集合として抽出し、
前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１に記載の画像検索装置。
【請求項３】
前記候補画像決定手段は、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像検索装置。
【請求項４】
前記候補画像決定手段は、
前記標本データ画素集合に属するすべての画素の輝度が前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像検索装置。
【請求項５】
前記候補画像決定手段は、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が８０％以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像検索装置。
【請求項６】
前記候補画像決定手段は、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像検索装置。
【請求項７】
前記候補画像決定手段は、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmean及び標準偏差σに対し、Ｃmean＋σ及びＣmean−σが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像検索装置。
【請求項８】
前記画像選出手段は、
前記候補画像の画素値ヒストグラムと前記基準画像の画素値ヒストグラムとの差分を算出し、前記差分が所定の閾値より小さい場合に、当該候補画像を前記基準画像と同一又は類似の画像に選出すること
を特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の画像検索装置。
【請求項９】
前記データ画像はランレングス符号化された圧縮画像であって、
前記標本データ画素集合抽出手段は、
当該データ画像又は当該部分データ画像の全部又は一部のランの輝度の代表値の集合を前記標本データ画素集合として抽出すること
を特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の画像検索装置。
【請求項１０】
複数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似の画像を検索する画像検索方法であって、
基準画像記憶手段に記憶された前記基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］（以下、「基準レンジ」という。）を決定する基準レンジ決定ステップ、
データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像について、当該データ画像に含まれる画素集合の一部（以下「標本データ画素集合」という。）を抽出する標本データ画素集合抽出ステップ、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該データ画像を候補画像として決定する候補画像決定ステップ、
及び、前記候補画像と前記基準画像との詳細比較を行うことにより、前記基準画像と同一又は類似の画像を選出する画像選出ステップ、
を有することを特徴とする画像検索方法。
【請求項１１】
前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像から、その一部を部分データ画像として抽出する部分データ画像抽出ステップを備え、
前記標本データ画素集合抽出ステップにおいては、前記部分データ画像について、当該部分データ画像に含まれる画素集合の一部を標本データ画素集合として抽出し、
前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０に記載の画像検索方法。
【請求項１２】
前記候補画像決定ステップにおいては、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像検索方法。
【請求項１３】
前記候補画像決定ステップにおいては、
前記標本データ画素集合に属するすべての画素の輝度が前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像検索方法。
【請求項１４】
前記候補画像決定ステップにおいては、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が８０％以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像検索方法。
【請求項１５】
前記候補画像決定ステップにおいては、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像検索ステップ。
【請求項１６】
前記候補画像決定ステップにおいては、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmean及び標準偏差σに対し、Ｃmean＋σ及びＣmean−σが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像検索方法。
【請求項１７】
前記画像選出ステップにおいては、
前記候補画像の画素値ヒストグラムと前記基準画像の画素値ヒストグラムとの差分を算出し、前記差分が所定の閾値より小さい場合に、当該候補画像を前記基準画像と同一又は類似の画像に選出することを特徴とする請求項１０乃至１６のいずれかに記載の画像検索方法。
【請求項１８】
前記データ画像はランレングス符号化された圧縮画像であって、
前記標本データ画素集合抽出ステップにおいては、
当該データ画像又は当該部分データ画像の全部又は一部のランの輝度の代表値の集合を前記標本データ画素集合として抽出することを特徴とする請求項１０乃至１７のいずれかに記載の画像検索方法。
【請求項１９】
請求項１０乃至１８のいずれかに記載の画像検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１】
複数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似の画像を検索する画像検索装置において、
前記基準画像を記憶する基準画像記憶手段と、
前記データ画像を記憶するデータ画像記憶手段と、
前記基準画像記憶手段に記憶された前記基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］（以下、「基準レンジ」という。）を決定する基準レンジ決定手段と、
前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像について、当該データ画像に含まれる画素集合の一部（以下「標本データ画素集合」という。）を抽出する標本データ画素集合抽出手段と、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該データ画像を候補画像として決定する候補画像決定手段と、
前記候補画像と前記基準画像との詳細比較を行うことにより、前記基準画像と同一又は類似の画像を選出する画像選出手段と、
を備えていることを特徴とする画像検索装置。
【請求項２】
前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像から、その一部を部分データ画像として抽出する部分データ画像抽出手段を備え、
前記標本データ画素集合抽出手段は、前記部分データ画像について、当該部分データ画像に含まれる画素集合の一部を標本データ画素集合として抽出し、
前記候補画像決定手段は、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１に記載の画像検索装置。
【請求項３】
前記候補画像決定手段は、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像検索装置。
【請求項４】
前記候補画像決定手段は、
前記標本データ画素集合に属するすべての画素の輝度が前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像検索装置。
【請求項５】
前記候補画像決定手段は、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が８０％以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像検索装置。
【請求項６】
前記候補画像決定手段は、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像検索装置。
【請求項７】
前記候補画像決定手段は、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmean及び標準偏差σに対し、Ｃmean＋σ及びＣmean−σが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像検索装置。
【請求項８】
前記画像選出手段は、
前記候補画像の画素値ヒストグラムと前記基準画像の画素値ヒストグラムとの差分を算出し、前記差分が所定の閾値より小さい場合に、当該候補画像を前記基準画像と同一又は類似の画像に選出すること
を特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の画像検索装置。
【請求項９】
前記データ画像はランレングス符号化された圧縮画像であって、
前記標本データ画素集合抽出手段は、
当該データ画像又は当該部分データ画像の全部又は一部のランの輝度の代表値の集合を前記標本データ画素集合として抽出すること
を特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の画像検索装置。
【請求項１０】
複数のデータ画像の中から、基準画像と同一又は類似の画像を検索する画像検索方法であって、
基準画像記憶手段に記憶された前記基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃｍａｘ及び最小値Ｃｍｉｎの間の区間［Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎ］（以下、「基準レンジ」という。）を決定する基準レンジ決定ステップ、
データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像について、当該データ画像に含まれる画素集合の一部（以下「標本データ画素集合」という。）を抽出する標本データ画素集合抽出ステップ、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該データ画像を候補画像として決定する候補画像決定ステップ、
及び、前記候補画像と前記基準画像との詳細比較を行うことにより、前記基準画像と同一又は類似の画像を選出する画像選出ステップ、
を有することを特徴とする画像検索方法。
【請求項１１】
前記データ画像記憶手段に記憶された前記データ画像から、その一部を部分データ画像として抽出する部分データ画像抽出ステップを備え、
前記標本データ画素集合抽出ステップにおいては、前記部分データ画像について、当該部分データ画像に含まれる画素集合の一部を標本データ画素集合として抽出し、
前記候補画像決定ステップにおいては、前記標本データ画素集合に属する画素の輝度が前記基準レンジとの関係において所定の要件を満足する場合に、当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０に記載の画像検索方法。
【請求項１２】
前記候補画像決定ステップにおいては、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が所定の閾値以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像検索方法。
【請求項１３】
前記候補画像決定ステップにおいては、
前記標本データ画素集合に属するすべての画素の輝度が前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像検索方法。
【請求項１４】
前記候補画像決定ステップにおいては、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の前記基準レンジに属する比率が８０％以上である場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像検索方法。
【請求項１５】
前記候補画像決定ステップにおいては、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmeanが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像検索ステップ。
【請求項１６】
前記候補画像決定ステップにおいては、
前記標本データ画素集合に属する画素の輝度の平均値Ｃmean及び標準偏差σに対し、Ｃmean＋σ及びＣmean−σが前記基準レンジに属する場合に、当該データ画像又は当該部分データ画像を候補画像として決定すること
を特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像検索方法。
【請求項１７】
前記画像選出ステップにおいては、
前記候補画像の画素値ヒストグラムと前記基準画像の画素値ヒストグラムとの差分を算出し、前記差分が所定の閾値より小さい場合に、当該候補画像を前記基準画像と同一又は類似の画像に選出することを特徴とする請求項１０乃至１６のいずれかに記載の画像検索方法。
【請求項１８】
前記データ画像はランレングス符号化された圧縮画像であって、
前記標本データ画素集合抽出ステップにおいては、
当該データ画像又は当該部分データ画像の全部又は一部のランの輝度の代表値の集合を前記標本データ画素集合として抽出することを特徴とする請求項１０乃至１７のいずれかに記載の画像検索方法。
【請求項１９】
請求項１０乃至１８のいずれかに記載の画像検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【図１】
【図２】
【図２】
【公開番号】特開２００６−１３９６０８（Ｐ２００６−１３９６０８Ａ）
【公開日】平成１８年６月１日（２００６．６．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００４−３２９５６４（Ｐ２００４−３２９５６４）
【出願日】平成１６年１１月１２日（２００４．１１．１２）
【出願人】（８０２００００３１）財団法人北九州産業学術推進機構 (187)
【出願人】（８９９００００６８）学校法人早稲田大学 (602)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年６月１日（２００６．６．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年１１月１２日（２００４．１１．１２）
【出願人】（８０２００００３１）財団法人北九州産業学術推進機構 (187)
【出願人】（８９９００００６８）学校法人早稲田大学 (602)
【Ｆターム（参考）】
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