在指示该关注点的图像D5中，因为用箭头记入关注点，能使用户重点注意比较该关注点，或在关注点信息D6指定成为关注点的花的大小、花的颜色、生长时期、以及株高等时，能缩小花的范围。 12.如权利要求10所述的图像检索系统，其特征在于， 所述服务器还具备所述第一显示控制单元以及所述第二显示控制单元。 5.如权利要求1所述的图像检索装置，其特征在于， 上述提取单元具有减少单元，该减少单元根据所述关注点减少所述候选图像。
S卩，相对图1lA的步骤S62和S63的处理对象为亮度成分，图1lB的步骤S82和S83的处理对象是颜色成分。 例如，在图8的例子中，对主要被摄体的区域的种子64-1、64_2、以及背景区域的种子65-1、65-2进行设定。 例如，在图8的例子中，后述的图12A的多尺度的对比的特征量图创建处理的结果，仓Il建有特征量图Fe。 另外,后述的图12B的“中心-周围”(Center-Surround)的颜色直方图的特征量图创建处理的结果，创建有特征量图Fh。 另外，图12C的色空间分布的特征量图创建处理的结果，创建特征量图Fs。 例如，作为特征量图创建处理，使用明亮度、彩度、色调、以及动作的各特征量，也能够采用制作各自的特征量图的处理。
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第二显示控制单元，其使所述显示部所显示的多个候选图像变更为相对应的各所述对象的第二样品图像，并在所述显示部显示。 在图11B的颜色的特征量图创建处理与图11A的亮度的特征量图创建处理进行比较时，处理的流程基本相同，处理对象不同。 即，图11B的步骤S81至S86的各处理是与图11A的步骤S61至S66的各个对应的处理，各步骤的处理对象与图11A不同。
即，图11C的步骤S101至S106的各自的处理是图11A的步骤S61至S66的各自对应的处理，仅是各步骤的处理对象与图11A不同。 因此，对于图11C的方向性的特征量图创建处理，省略处理的流程的说明，以下，仅对处理对象简单地说明。 在步骤S63中，CPU7求得各关注像素的周边像素s＝c+δ的各尺度图像的亮度成分。 所谓各关注像素的周边像素s＝c+δ，是指例如设置为δ∈时，尺度s＝c+δ的尺度图像I上的、在关注像素(对应点)的周边存在的像素。 具体地说，例如，CPU7将处理对象图像数据设为I＝I(x，y)，依次重复执行高斯滤波处理和下抽样处理。
花的颜色: CN103324655A – 图像检索系统、图像检索装置以及图像检索方法
作为其结果，生成阶层型的尺度图像数据I(例如L∈)的组。 该阶层型的尺度图像数据I的组，被称高斯分辨率金字塔。 在这里，尺度L＝k(在这里k是1至8中的某个整数值)的情况下，尺度图像数据I示出1/2k的缩小图像(k＝0的情况下是原图像)。
在步骤Sb中，CPU7使用显著性图，从处理对象图像中估计吸引人的视觉注意的可能性高的图像区域(以下，称为关注点区域)。 例如，在图8的例子中，使用显著性图S，从处理对象图像61中估计出多个阶段的关注点区域62-1至62-N(N是I以上的整数值，在图8的例中至少是4以上的整数值)。 在实施方式中，以例子对通信终端经由因特网与服务器连接的系统进行说明，但也可以作为将所有的构成收纳在一个框体的独立的图像检索系统来实现。 花的颜色 这种情况下，图11A的步骤S61至S65的循环处理的结果，求得6种亮度对比度I的特征量图。 与此相对，图11B的步骤S81至S85循环处理的结果，求得6种色调对比度RG的特征量图、和6种色调对比度BY的特征量图。
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指定“叶”的操作也可以使用“叶”这样的按钮来进行，也可以对显示的拍摄图像G的叶的部分进行触击。 花样品图像D3以类似度从高到低的顺序，从左上起依次与花的名称Dl —起并列显示。 拍摄部11具有对静止图像和连拍或运动图像进行拍摄的功能，在本说明书中连拍和运动图像视为同义而进行处理。
即，相对图11A的步骤S62和S63的处理对象为亮度成分，图11B的步骤S82和S83的处理对象是颜色成分。 例如，在图8的例子中，对主要被摄体的区域的种子64-1、64-2、以及背景区域的种子65-1、65-2进行设定。 例如，在图8的例子中，后述的图12A的多尺度的对比的特征量图创建处理的结果，创建有特征量图Fc。 另外，后述的图12B的“中心-周围”(Center-Surround)的颜色直方图的特征量图创建处理的结果，创建有特征量图Fh。 最终，在步骤S106的处理中，求出方向性的特征量图。 另外，以下，为了将方向性的特征量图与其他的特征量图进行区别，记述为F0。
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花青素是一种溶于水的色素，会使花朵的颜色在红、紫、蓝之间变化。 花的颜色 鸡蛋花属夹竹桃科植物,这科所有的花朵都是向一个方向旋转的。 所不同的是,夹竹桃科植物大多有毒,但鸡蛋花没有毒,还常常被人采来食用呢。
此后，最后的拍摄图像数据被设定为处理对象图像数据，执行步骤S22至S28的处理时，在下面的步骤S29判定为“是”，结束运动图像提取处理。 其结果，根据从多个拍摄图像数据的每一个提取的多个“运动图像”的图像数据，构成“运动图像”的运动图像数据等。 所述数据库将花的样品图像、花的名称、叶的样品图像、以及对用于减少所述花的名称的关注点进行指示的图像与特征信息建立对应地存储。 如前述，在第一实施方式中拍摄静止图像作为花的拍摄图像。 在本实施方式中，通过拍摄部11的运动图像拍摄功能，对花的图像F进行运动图像(连拍)拍摄，从而得到多个帧的花的图像。 关于从多帧的花的图像提取花的区域的算法，适用由第二实施方式说明的算法。
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7.如权利要求6所述的图像检索装置，其特征在于， 花的颜色 所述分割部根据利用由包含所述关注点区域的规定区域定义了的能量函数的规定算法，将所拍摄到的所述对象的图像分割为所述主要被摄体的区域和所述背景区域。 在步骤S61中，CPU7根据与处理对象图像数据对应的各尺度图像，设定各关注像素。 所谓各关注像素Ce 是指，作为尺度c e 的尺度图像数据1上的运算对象，而被设定的像素。 所述图像检索系统还具有第一通知单元，该第一通知单元在由所述判断单元判断为拍摄的对象的图像的名称与所述保存单元所保存的对象的图像的名称一致时，通知与所述鉴别单元所鉴别的对象的名称对应的向导信息。 所述第一显示控制单元还具有第三显示控制单元，该第三显示控制单元将在所述显示部所显示的多个候选图像变更为对相对应的各关注点进行指示的图像，并在所述显示部显示。 所述第二显示控制单元在与所述第一显示控制单元配置了的作为多个对象的第一样品图像的候选图像相同的位置，配置相对应的各对象的第二样品图像作为候选图像。
其结果，如以前一样，不需要用户手动输入种子，另外，也不需要学习。 例如，在图8的例子中，使用显著性图S，从处理对象图像61中估计出多个阶段的关注点区域62-1至62-N(N是1以上的整数值，在图8的例中至少是4以上的整数值)。 图1lC的方向性的特征量图创建处理与图1lA的亮度的特征量图创建处理比较时，处理的流程基本相同，仅是处理对象不同。 即，图1lC的步骤SlOl至S106的各自的处理是图1lA的步骤S61至S66的各自对应的处理，仅是各步骤的处理对象与图1lA不同。 因此，对于图1lC的方向性的特征量图创建处理，省略处理的流程的说明，以下，仅对处理对象简单地说明。
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另外，将作为该花的关注点的开花时期、花的大小、花瓣的颜色、叶的形状、身长、生长地区、……等作为用于减少花的候选的关注点信息D6。 还存储有包含从该花的种子、芽、成长、花蕾、开花等的培养向导、以及肥料和水的给予方法等的维护向导的向导信息D7。 将花的名称D1作为索引而存储有的花的样品图像D3、叶的样品图像D4等，但在容量允许的范围内，对应一个花的名称而存储有多个花的状态，例如存储有开花前、花蕾的时期、开花中、结果中等的图像。 图6是示出本实施方式的花检索系统的全部动作的流程图，实现前述的显示。 SP，在开始控制部15的程序存储部8所存储的花检索程序时，在显示部12显示最初规定的菜单画面(步骤SI)。 在这里，拍摄花，或是选择已经拍摄并在存储部13的保存部13A所保存的拍摄图像(步骤S2)。
即，对于与处理对象图像数据对应的各尺度图像的各像素，分别实施步骤S61至S65的处理，并求得各像素的亮度对比度I(c，s)。 在这里，在设定为各关注像素c∈以及周边像素s＝c+δ(例如δ∈)的情况下，在步骤S61至S65的一次的处理中，求得(3种关注像素c)×(2种周边像素s)＝6种亮度对比度I(c，s)。 在此，对于规定的c和规定的s求得的亮度对比度I(c，s)的整个图像的集合体在以下称为亮度对比度I的特征量图。 关于亮度对比度I的特征量图，重复步骤S61至S65的循环处理的结果，能够求得6种。 花的颜色 像这样，在求取了6种亮度对比度I的特征量图时，在步骤S65被判定为“否”，处理进入步骤S66。
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另外，例如，作为特征量图创建处理，使用多尺度的对比度、“中心-周围”的颜色直方图、以及颜色空间分布的各特征量，也能够创建各自的特征量图这样的处理。 在这里，假设与上述的例子一致，关注像素c存在3种，周边像素s存在2种。 这种情况下，步骤S101至S105的循环处理的结果，按照每个旋转角θ，求出6种方向性对比度O的特征量图。 例如，作为旋转角θ，在采用0°、45°、90°、135°的四个方向的情况下，求出24种(＝6×4种)的方向性对比度O的特征量图。
- 在这里，所谓方向成分是指对亮度成分叠加了高斯滤波器φ的结果而得到的各方向的振幅成分。
- 当使用新鲜种子时，通常在8-15天内发芽率超过80%。
- 由此，作为图8的步骤Sd的处理如上述，分别设定主要被摄体的区域的种子、和背景区域的种子。
- 另外，在实施方式中，通信终端具备拍摄部，以对拍摄部拍摄的花的图像进行检索的系统为例进行说明，但也能通过存储卡等得到并检索已经拍摄的花的图像。
在步骤S143，CPU7求得二次方距离成为最大的矩形区域的颜色直方图。 花的颜色 在步骤S141中，CPU7按照每一不同长宽比，求得矩形区域的颜色直方图、和周边轮廓的颜色直方图。 另外，以下，为了将方向性的特征量图与其他的特征量图进行区别，记述为FO。 对于各特征量图创建处理的详细例，参照图11和图12在后叙述。 即，CPU7用多个阶段的关注点区域62-1至62-N，提取关注点区域的核心区域。 印度教徒认为炮弹树是圣树，因其花看起来像娜迦，种植于湿婆神庙宇。
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在步骤S64中，CPU7对于各尺度图像，求得在各关注像素c∈的亮度对比度。 例如，CPU7求得各关注像素c∈和各关注像素的周边像素s＝c+δ(例如δ∈)的尺度间差分。 在这里，在将关注像素c称为Center“中心”、将关注像素的周边像素s称为Surround“周围”时，被求得的尺度间差分可称为亮度的“中心-周围”尺度间差分。 该亮度的“中心-周围”尺度间差分在关注像素c为白色、周边像素s为黑色的情况下或与此相反的情况下存在取大的值这样的性质。 因此，亮度的“中心-周围”尺度间差分表示亮度对比度。
花的颜色: CN103324655B – 图像检索系统、图像检索装置以及图像检索方法
控制部将多个候选图像变更为对相对应的各自的关注点进行指示的图像，并使其在显示部显示。 控制部15通过对由提取部9的动作所拍摄的花的图像F的特征信息和在数据库110所存储的特征信息D2进行比较，将与拍摄的花的图像F类似度高的花的样品图像D3作为候选图像而提取多个。 即、并列显示包含花的图像F的拍摄图像G、作为候选图像而被提取的多个花的样品图像D3、以及各花的名称D1，还并列显示用于减少花的候选的关注点信息D6。 假设多个花的候选图像D3按照类似度从高到低的顺序排列。 数据库110将花的样品图像D3、花的名称D1、叶的样品图像D4、以及对用于减少花的名称的关注点进行指示的图像D5与特征信息D2一起建立对应进行存储。
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按照多个帧图像数据的每一个反复执行这样的步骤Sa至Sf的处理，从而可提取“运动图像部分”的运动图像数据等。 此后，主要被摄体的区域的数据作为“运动图像部分”的图像数据进行提取(参考后述的图9的步骤S28)。 另外，该提取手法并不特别限定，可以是所谓的剪取提取，也可以是所谓阿尔法引导提取。 步骤Sf的基于图割法的区域分割处理的结果，如上所述，处理对象图像61被分割为主要被摄体的区域和背景区域。
花的颜色: 花的颜色
即使各特征量图创建处理中的一个未结束处理的情况下，在步骤S44中，判断为“否”，处理再次返回到步骤S44。 即，到各特征量图创建处理的全部处理结束为止之前的期间，重复执行步骤S44的判断处理。 并且，各特征量图创建处理的全部处理结束，创建全部的特征量图时，在步骤S44被判定为“是”，处理进入步骤S45。 图10是在应用Treisman的特征合并理论、或基于Nitti以及Koch们的显著性图的情况下，示出关注点区域估计处理的流程的详细例子的流程图。
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最终，通过在图1lA的步骤S66的处理，可求得亮度的特征量图FI。 花的颜色 与此相对，通过在图1lB的步骤S86的处理，可求得颜色的特征量图。 另外，以下，为了将颜色的特征量图与其他特征量图进行区别，记述为FC。 另外，由步骤Se的处理所运算得到的主要被摄体区域的事前概率Pr以及背景区域的事前概率Pr 基于显著性图S的概率，也可以作为图割法的t-link的事前概率来采用。 关注点区域62_r(r是从I至N中的某一个整数值)，是在使用规定的阈值Sth_r对显著性图S进行2值化情况下的、具有比阈值Sth-r高的值的区域。
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在步骤S161中，CPU7对于颜色空间分布，计算水平方向的色散。 另外，在步骤S162，CPU7对于颜色空间分布，计算垂直方向的色散。 并且，在步骤S163，CPU7使用水平方向的色散和垂直方向的色散，求得颜色空间的色散。 在步骤S142，CPU7按照每个不同的长宽比，求得与矩形区域的颜色直方图和周边轮廓的颜色直方图的二次方距离。
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在该状态下，通过操作部14可进行各种各样的操作，在进行检索指示时，进入步骤S5，通过因特网500等的网络，访问服务器100的数据库110，检索并提取花的候选图像(步骤S5)。 即，在开始控制部15的程序存储部8所存储的花检索程序时，在显示部12显示最初规定的菜单画面(步骤S1)。 17.如权利要求1所述的图像检索装置，其特征在于， 所述对象是花， 所述数据库将花的样品图像、花的名称、叶的样品图像、以及对用于减少所述花的名称的关注点进行指示的图像与特征信息建立对应地存储。 在步骤S27中，CPU7使用主要被摄体的事前概率Pr 和背景区域的事前概率Pr、以及主要被摄体的区域的种子和背景区域的种子，执行基于图割法的区域分割处理。 由此，作为图8的步骤Sf的处理如上述，与处理对象图像数据对应的帧图像，被分(分害I])为主要被摄体的区域和背景区域。 因此，在步骤S28中，CPU7将分割后的主要被摄体的区域对应的数据作为“运动图像”的图像数据暂时保存在存储部13等。