JP4641414B2 - 文書画像検索装置、文書画像検索方法、プログラム、記憶媒体 - Google Patents
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Description
保存された複数の登録文書画像の中から、クエリ文書画像に類似する文書画像を検索する文書画像検索装置であって、
文書画像を構成する複数の部分領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された各部分領域の属性を判定する判定手段と、
前記判定手段により前記属性が所定の属性であると判定された着目領域について、該着目領域の個数と、該着目領域の重心の位置と、該着目領域の特徴量とを算出する算出手段と、
前記登録文書画像について前記算出手段により算出された前記着目領域の個数と、前記着目領域の重心の位置と、前記着目領域の特徴量とを、前記登録文書画像に対応づけてインデックスとして保存する保存手段と、
前記保存手段に保存されたインデックスの中から、前記クエリ文書画像について前記算出手段により算出された着目領域の個数と着目領域の重心の位置とに一致する登録文書画像を検索する第1検索手段と、
前記クエリ文書画像の着目領域の特徴量に類似する特徴量を有する文書画像を、前記第1検索手段で検索した登録文書画像の中から検索する第2検索手段とを有することを特徴とする。
1.画像検索装置のハードウェア構成
図1は本発明の各実地形態に共通する画像検索装置(100)の構成例を示す図である。同図において、101はCPUであり、本発明にかかる画像検索方法を実現するための各種演算・制御を実行する。102はROMであり、画像検索装置100の立ち上げ時に実行するブートプログラムや各種の固定データを格納する。103はRAMであり、CPU101が処理するための制御プログラムを格納すると共に、CPU101が各種制御を実行する際の作業領域を提供する。例えば、RAM103は本発明の画像検索方法を実現するためのプログラムとして、領域分割部や領域類似比較部、検索結果総合判定部などが記憶されるほか、文書画像を入力する際には当該文書画像を一時的に格納するための画像メモリとして使用される。
図2は画像検索装置100の有する画像登録・類似画像検索機能の構成を示すブロック図である。同図において、201はユーザインターフェース部であり、表示装置107、キーボード104及びマウス105を用いてユーザからの各種操作入力を検出し、画像登録処理または類似画像検索処理のいずれを実行するかを判断する。
3.1 画像登録処理全体の流れ
はじめに、画像登録処理により各DB(画像管理DB215、画像領域管理DB216)に格納されるデータについて説明する。
・文書画像形状(縦長、横長、正方形)(1101)
・文書画像が含む画像領域の個数(1102)
・画像領域の重心位置ブロック(1103)
の組み合わせとする。
次に図3のステップS302における部分領域の抽出処理の詳細について説明する。部分領域の抽出にあたっては、まず、入力された登録文書画像を白黒に二値化し、輪郭線追跡を行い、黒画素輪郭で囲まれる画素の部分領域を抽出する。面積の大きい黒画素の部分領域については、内部にある白画素に対しても輪郭線追跡を行い、白画素の部分領域を抽出し、さらに一定面積以上の白画素の部分領域の内部からは再帰的に黒画素の部分領域を抽出する。
次に図3のステップS309における画像領域インデックス決定処理のうち、画像領域の重心位置ブロック(1103)を求める処理の詳細について説明する。図7は、画像領域インデックス決定処理のうち、画像領域の重心位置ブロック(1103)を求める処理の流れを示すフローチャートである。
次に図3のステップS310における記憶処理の詳細について説明する。図11に画像領域管理DBに記憶されるデータの構成を示す。1レコードは文書形状(1101)、文書画像内の画像領域数(1102)、画像領域の重心位置ブロック(1103)、画像領域IDリスト(1104)、画像領域の特徴量リスト(1105)から成っており、文書形状(1101)と文書画像内の画像領域数(1102)と画像領域の重心位置ブロック(1103)の組み合わせをキーとして画像領域IDリスト(1104)および画像領域の特徴量リスト(1105)が得られるようになっている。
4.1 類似画像検索処理全体の流れ
次に類似画像検索処理の流れについて説明する。図13Aおよび図13Bは、類似画像検索処理の流れを示すフローチャートである。特に、図13AのステップS1301からステップS1307までは、検索元文書画像に基づいて登録文書画像の絞り込みを行うプリサーチ処理の流れを示しており、本発明の特徴である特徴量管理機能を生かし、高速検索を省メモリで実現している。
次に類似画像検索処理における画像領域重心近傍の分割ブロック決定処理(ステップS1304)の詳細について説明する。画像領域重心近傍の分割ブロックの決定方法に関しては幾つかの方法がある。
次に類似画像検索処理における領域類似比較処理(ステップS1314)の詳細について説明する。
上記第1の実施形態では、画像領域をベースとした類似画像検索処理の例を示したが、本発明は特にこれに限られるものではなく、文字領域をベースとした画像検索も可能である。この場合、領域類似比較処理において用いる画像領域の特徴量を文字領域内の文字列に置き換え、画像領域の特徴量比較処理を文字領域の文字列比較処理に置き換える。また、文字領域の文字列比較処理に関しては、検索元文書画像の着目する部分領域が文字領域の場合に、登録文書画像の文字領域とのみ比較を行うが、その際OCRを経て得たテキストデータ(領域内文字情報)とアスペクト比と文書画像に対する大きさおよび重心位置座標を用いる。以下に詳細を説明する。
本実施形態にかかる画像検索装置のハードウェア構成は上記第1の実施形態と同様であるため、説明は省略する。
図19は本実施形態にかかる画像検索装置の有する画像登録・類似画像検索機能の構成を示すブロック図である。なお、上記第1の実施形態と同様のブロックについては同一の参照番号を付すものとし、ここでは説明は省略する。図2との差異は、画像領域管理DB216の代わりに配された1901に示す文字領域管理DBであり、特徴量更新部206により各文字領域の特徴量が格納される。
3.1 画像登録処理全体の流れ
はじめに画像登録処理により各DB(画像管理DB215、文字領域管理DB1901)に格納されるデータについて説明する。
・文書画像形状(縦長、横長、正方形)(2201)
・文書画像が含む文字領域の個数(2202)
・文字領域の重心位置ブロック(2203)
の組み合わせとする。
4.1 類似画像検索処理全体の流れ
次に類似画像検索処理の流れについて説明する。図24Aおよび図24Bは、類似画像検索処理の流れを示すフローチャートである。特に、図24AのステップS2401からステップS2407までは、検索元文書画像に基づいて登録文書画像の絞り込みを行うプリサーチ処理の流れを示しており、本発明の特徴である特徴量管理機能を生かし、高速検索を省メモリで実現している。
次に検索元文書画像の着目する文字領域と登録文書画像の文字領域の類似比較処理について図25のフローチャートを用いて説明する。
上記第1及び第2の実施形態では検索元文書画像を検索クエリとして与える場合について述べたが、本発明はこれに限られず、既に登録された登録文書画像を検索クエリとして与えることも可能である。その場合、図15AのステップS1501およびステップS1502およびステップS1503が登録文書画像の画像領域個数N、画像領域個数Jq、登録文書画像に含まれる画像領域群の重心位置座標と大きさとアスペクト比と色特徴情報とをDBから読み出すように構成することで実現することができる。
上記第1の実施形態では画像領域に基づいて、上記第2の実施形態では文字領域に基づいてそれぞれ画像登録・類似画像検索処理を行うこととしたが、本発明はこれに限られず、画像領域と文字領域の両方を用いて画像登録・類似画像検索処理を行うこともできる。以下に詳細を説明する。
本実施形態にかかる画像検索装置のハードウェア構成は上記第1の実施形態と同様であるため、説明は省略する。
図28は本実施形態にかかる画像検索装置の有する画像登録・類似画像検索機能の構成を示すブロック図である。なお、上記第1の実施形態と同様のブロックについては同一の参照番号を付すものとし、ここでは説明は省略する。図2との差異は、1901に示す文字領域管理DBが追加された点であり、同DBには、特徴量更新部206により、各部分領域のうち文字領域の特徴量が格納される。
3.1 画像登録処理全体の流れ
はじめに画像登録処理により各DB(画像管理DB215、画像領域管理DB216、文字領域管理DB1901)に格納されるデータについて説明する。
・文書画像形状(縦長、横長、正方形)(3101)
・文書画像が含む画像領域の個数(3102)
・画像領域の重心位置ブロック(3103)
の組み合わせとする。
・文書画像形状(縦長、横長、正方形)(3301)
・文書画像が含む文字領域の個数(3302)
・文字領域の重心位置ブロック(3303)
の組み合わせとする。
4.1 類似画像検索処理全体の流れ
次に類似画像検索処理の流れについて説明する。図35Aおよび図35Bは、類似画像検索処理の流れを示すフローチャートである。特に図35AのステップS3501からステップS3513までは、検索元文書画像に基づいて登録文書画像の絞り込みを行うプリサーチ処理を再帰的に行う場合の処理の流れを示しており、本発明の特徴である特徴量管理機能を生かし、高速検索を省メモリで実現している。
次に図36のプリサーチ処理について説明する。同図のフローチャートにおいて、ステップS3602からステップS3606が画像領域に関する絞り込み処理であり、ステップS3607からステップS3611が文字領域に関する絞り込み処理であり、ステップS3612がこれらの処理結果の論理積演算を行い画像領域と文字領域の両方の条件を満たすプリサーチ結果をまとめる処理である。
ステップS3602では、画像領域個数Jq=0であるか否かを判断し、画像領域個数Jq=0の場合(すなわち、画像領域がない場合)には、ステップS3607に進む。一方、画像領域個数Jq=0ではなく画像領域が存在すると判断された場合には、ステップS3603に進む。
上記第4の実施形態では、プリサーチ処理により絞り込まれた結果、登録文書画像の個数が少なくとも1つ以上となるように、画像領域個数許容範囲、文字領域個数許容範囲を拡げる構成としたが、本発明はこれに限られず、類似画像検索処理において所定の閾値以上の総合類似度が得られるように、画像領域個数許容範囲、文字領域個数許容範囲を拡げるようにしてもよい。
上記第4および第5の実施形態では文字領域と画像領域の両方を考慮した検索についての実施形態を挙げたが、当然、ユーザが選択することにより、文字領域のみ或いは画像領域のみを考慮した検索を行うようにすることも可能である。
上記第4乃至第6の実施形態では検索元文書画像を検索クエリとして与える場合について述べたが、本発明はこれに限られず、既に登録された登録文書画像を検索クエリとして与えることも可能である。その場合、図35AのステップS3501およびステップS3502およびステップS3503が登録検索元文書画像の部分領域個数N、画像領域個数Jq、文字領域個数Kq、登録文書画像に含まれる文字領域群の重心位置座標と大きさとアスペクト比と領域内文字情報、画像領域群の重心位置座標と大きさとアスペクト比と色特徴情報をDBから読み出すように構成することで実現することができる。
なお、本発明は、複数の機器(例えばホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダなど)から構成されるシステムあるいは統合装置に適用しても、ひとつの機器からなる装置に適用してもよい。
Claims (14)
- 保存された複数の登録文書画像の中から、クエリ文書画像に類似する文書画像を検索する文書画像検索装置であって、
文書画像を構成する複数の部分領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された各部分領域の属性を判定する判定手段と、
前記判定手段により前記属性が所定の属性であると判定された着目領域について、該着目領域の個数と、該着目領域の重心の位置と、該着目領域の特徴量とを算出する算出手段と、
前記登録文書画像について前記算出手段により算出された前記着目領域の個数と、前記着目領域の重心の位置と、前記着目領域の特徴量とを、前記登録文書画像に対応づけてインデックスとして保存する保存手段と、
前記保存手段に保存されたインデックスの中から、前記クエリ文書画像について前記算出手段により算出された着目領域の個数と着目領域の重心の位置とに一致する登録文書画像を検索する第1検索手段と、
前記クエリ文書画像の着目領域の特徴量に類似する特徴量を有する文書画像を、前記第1検索手段で検索した登録文書画像の中から検索する第2検索手段と
を有することを特徴とする文書画像検索装置。 - 前記着目領域は前記判定手段によって前記属性が画像であると判定された画像領域であることを特徴とする請求項1に記載の文書画像検索装置。
- 前記保存手段はハードディスクドライブであって、前記第2検索手段は前記ハードディスクドライブに保存された特徴量のうち、前記クエリ文書画像について前記算出手段により算出された着目領域の個数と着目領域の重心の位置とに一致する登録文書画像の着目領域の特徴量のみをメモリに読み込むことを特徴とする請求項1または2に記載の文書画像検索装置。
- 前記部分領域の特徴量は、少なくとも、各部分領域のアスペクト比、大きさ、重心位置座標のいずれかを含むことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の文書画像検索装置。
- 前記部分領域の重心の位置とは、画像を複数のブロックに分割した場合において、各部分領域の重心がいずれのブロック上に位置しているかを示す識別子であることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の文書画像検索装置。
- 前記算出手段を用いて算出された、前記クエリ文書画像に含まれる同一属性の部分領域の重心の位置に基づいて、前記保存手段に保存されたインデックスを参照するにあたっては、該各部分領域の重心がいずれのブロック上に位置しているかを示す識別子のほか、該各部分領域の重心が位置しているブロックの近傍に位置するブロックを示す識別子を用いて参照することを特徴とする請求項5に記載の文書画像検索装置。
- 前記第2検索手段は、前記第1検索手段により検索された各登録文書画像に含まれる各着目領域と前記クエリ文書画像に含まれる各着目領域との各類似度の平均値を、該登録文書画像と該クエリ文書画像との総合類似度として出力することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の文書画像検索装置。
- 前記着目領域は文字領域であり、前記第2検索手段は前記第1検索手段により検索された各登録文書画像に含まれる各文字領域のアスペクト比、大きさ、重心位置座標ならびに領域内文字情報と、前記クエリ文書画像に含まれる各文字領域のアスペクト比、大きさ、重心位置座標ならびに領域内文字情報とを用いて、該各登録文書画像に含まれる各文字領域と前記クエリ文書画像に含まれる各文字領域との類似度をそれぞれ算出することを特徴とする請求項1に記載の文書画像検索装置。
- 前記着目領域が画像領域であった場合、前記第2検索手段は、前記第1検索手段により検索された各登録文書画像に含まれる各画像領域のアスペクト比、大きさ、重心位置座標ならびに色特徴情報と、前記クエリ文書画像に含まれる各画像領域のアスペクト比、大きさ、重心位置座標ならびに色特徴情報とを用いて、該各登録文書画像に含まれる各画像領域と前記クエリ文書画像に含まれる各画像領域との類似度をそれぞれ算出し、
前記着目領域が文字領域であった場合、前記第2検索手段は、前記第1検索手段により検索された各登録文書画像に含まれる各文字領域のアスペクト比、大きさ、重心位置座標ならびに領域内文字情報と、前記クエリ文書画像に含まれる各文字領域のアスペクト比、大きさ、重心位置座標ならびに領域内文字情報とを用いて、該各登録文書画像に含まれる各文字領域と前記クエリ文書画像に含まれる各文字領域との類似度をそれぞれ算出することを特徴とする請求項1に記載の文書画像検索装置。 - 前記第2検索手段は、前記第1検索手段により検索された各登録文書画像に含まれる各画像領域と前記クエリ文書画像に含まれる各画像領域との各類似度の平均値と、前記各登録文書画像に含まれる各文字領域と前記クエリ文書画像に含まれる各文字領域との各類似度の平均値とを算出し、両平均値に重み付けした後、該登録文書画像と該クエリ文書画像との総合類似度として出力することを特徴とする請求項9に記載の文書画像検索装置。
- 前記保存手段はインデックスとして各登録文書画像の文書形状を更に有し、前記第1検索手段は保存手段に保存されたインデックスの中から、前記クエリ文書画像について前記算出手段により算出された着目領域の個数と着目領域の重心の位置と文書形状とに一致する登録文書画像を検索することを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の文書画像検索装置。
- 保存された複数の登録文書画像の中から、クエリ文書画像に類似する画像を検索する画像検索方法であって、
画像を構成する複数の部分領域を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された各部分領域の属性を判定する判定工程と、
前記判定工程により前記属性が所定の属性であると判定された着目領域について、該着目領域の個数と、該着目領域の重心の位置と、該着目領域の特徴量とを算出する第1の算出工程と、
前記登録文書画像について前記算出工程により算出された前記着目領域の個数と、前記着目領域の重心の位置と、前記着目領域の特徴量とを、前記登録文書画像に対応づけてインデックスとして保存手段に保存する保存工程と、
前記保存手段に保存されたインデックスの中から、前記クエリ文書画像について前記算出工程を用いて算出された着目領域の個数と該着目領域の重心の位置とに一致する登録文書画像を検索する第1検索工程と、
前記クエリ文書画像の着目領域の特徴量に類似する特徴量を有する文書画像を、前記第1検索工程で検索した登録文書画像の中から検索する第2検索工程と
を有することを特徴とする文書画像検索方法。 - 請求項12に記載の文書画像検索方法をコンピュータによって実現させるための制御プログラム。
- 請求項12に記載の文書画像検索方法をコンピュータによって実現させるための制御プログラムを格納する記憶媒体。
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