[发明专利]图像处理设备和图像处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及检索与所输入的图像类似的图像的图像处理设备和图像处理方法。

背景技术

已经提出了检索类似图像的各种技术。例如，存在如下方法：将图像分割为多个块，利用每一个块的图像特征量即代表颜色进行图案匹配，从而使用颜色的位置信息来检索类似图像，例如引用的专利文件1。然而，根据引用的专利文件1公开的方法需要在进行检索时根据图像总体来计算特征量，因此在例如从图像内截取指定图像时或者背景颜色改变时的状况下，检索变得复杂。

因此，提出了使用局部化特征量即局部特征量而不使用图像总体的特征量来检索类似图像的方法。通过从图像中提取特征点即局部特征点，这种方法开始。通过根据局部特征点和其附近的图像信息计算关于局部特征点的特征量即局部特征量，该方法继续。通过对各个局部特征量进行匹配来进行图像的检索。

提出了一种方法，其通过将局部特征量定义为由多个不随着转动变化的元素构成的量，即使当图像转动时，相对于如前所述这种使用局部特征量的技术能够以高准确度进行检索，例如，引用的非专利文件1。以类似的方式，还有一种方法，其通过将局部特征量定义为由多个不随着转动变化的元素构成的量，使用局部特征量对图像的位置进行匹配，例如引用的专利文件2。

引用的专利文件1、引用的专利文件2和引用的非专利文件1如下：

引用的专利文件1：日本特开1996-249349。

引用的专利文件2：日本特开1997-44665。

引用的非专利文件1：C.Schmid and R.Mohr，″Localgrayvalue invariants for image retrieval″，IEEE Trans.PAMI.，Vol.19，No.5，pp.550-534，1997。

然而，实际上，对于在引用的专利文件2或者引用的非专利文件1中公开的方法，根据该方法被定义为不随着转动变化的局部特征量产生变动，变动是由图像转动时出现的噪声引起的。图10示出了定义为不随着转动变化的局部特征量的变动的示例。图10作为散点图示出了在引用的非专利文件1中定义的局部特征量的变动。该图绘制了当图像从0度转动到90度时以15度为间隔在同一点处计算的局部特征量的七个元素。由于在图10中很明显的局部特征量的变动产生的问题是图像检索的准确性的劣化。

发明内容

本发明的目的是提供一种考虑到由对图像进行预定更改而引起的局部特征量的变动的改进的图像处理设备。

根据本发明的一个方面，提供了一种图像处理设备，其包括：提取部，其被配置为从输入图像中提取多个特征点；特征量计算部，其被配置为对所述提取部提取的每一个特征点计算特征量；评价部，其被配置为评价输入图像的规定变化对所述特征量计算部计算的每一个特征量的影响；选择部，用于基于所述评价部的结果从所述多个特征点中选择至少一个特征点，用来进行图像检索；以及检索部，用于使用所述选择部选择的至少一个特征点在多个存储的图像中检索图像。

根据本发明的另一个方面，提供了一种图像处理方法，其包括如下步骤：从输入图像中提取多个特征点；对所提取的每一个特征点计算特征量；评价步骤，其评价输入图像的规定变化对每一个特征量的影响；基于评价结果从所述多个特征点中选择至少一个特征点，用来进行图像检索；以及检索步骤，其使用所选择的至少一个特征点在多个存储的图像中检索图像。

从以下(参考附图)对示例性实施例的说明，本发明的其它特征将变得明显。

附图说明

图1是示出根据第一实施例的图像注册设备的配置示例的框图。

图2是示出根据第一实施例的图像检索设备的配置示例的框图。

图3是表示图像注册处理的序列的流程图。

图4示出缩小图像产生单元103产生缩小的图像的处理的示例。

图5是表示图像检索处理的序列的流程图。

图6是示出根据第一实施例的计算类似度的序列的流程图。

图7示出高斯(Gaussian)滤波器的示例。

图8示出将图7所示的滤波器旋转了45度的高斯滤波器的示例。

图9是示出根据第二实施例的图像注册设备的配置示例的框图。

图10示出定义为不随转动变化的局部特征量的变动的示例。

具体实施方式

以下是参考附图对实现本发明的优选实施例的详细说明。

第一实施例