JPH0765169A - 画像検索方法 - Google Patents
画像検索方法Info
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- JPH0765169A JPH0765169A JP5213622A JP21362293A JPH0765169A JP H0765169 A JPH0765169 A JP H0765169A JP 5213622 A JP5213622 A JP 5213622A JP 21362293 A JP21362293 A JP 21362293A JP H0765169 A JPH0765169 A JP H0765169A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像データベースシステムにおける画像検索
おいて、必要とする画像データの検索の的中率を向上さ
せる。 【構成】 キー画像を複数選び（Ｐ１）、それら複数の
キー画像中で検索したい画像に含まれる複数の領域に最
も類似する領域を１つづつ指定する（Ｐ２）。これらの
指定領域の特徴量を使用して、被検索画像の各領域の類
似度Ｒｉを算出する（Ｐ３）。これにより、必要な画像
に含まれる各特徴に近い特徴をすべて持つキー画像が存
在しなかった場合でも、複数のキー画像の中で各特徴を
指定可能とし、必要な個別類似度Ｒｉがすべて得られる
ようにする。これらの個別類似度Ｒｉの線形和で被検索
画像の全体類似度Ｒを算出する（Ｐ４，Ｐ５）ことで、
被検索画像に対して正しい全体類似度を算出できるよう
にし、この正しい全体類似度に基づく画像の検索（Ｐ
６，Ｐ７）により、検索の的中率を向上させる。
おいて、必要とする画像データの検索の的中率を向上さ
せる。 【構成】 キー画像を複数選び（Ｐ１）、それら複数の
キー画像中で検索したい画像に含まれる複数の領域に最
も類似する領域を１つづつ指定する（Ｐ２）。これらの
指定領域の特徴量を使用して、被検索画像の各領域の類
似度Ｒｉを算出する（Ｐ３）。これにより、必要な画像
に含まれる各特徴に近い特徴をすべて持つキー画像が存
在しなかった場合でも、複数のキー画像の中で各特徴を
指定可能とし、必要な個別類似度Ｒｉがすべて得られる
ようにする。これらの個別類似度Ｒｉの線形和で被検索
画像の全体類似度Ｒを算出する（Ｐ４，Ｐ５）ことで、
被検索画像に対して正しい全体類似度を算出できるよう
にし、この正しい全体類似度に基づく画像の検索（Ｐ
６，Ｐ７）により、検索の的中率を向上させる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像データベースシス
テムにおいて、必要とする画像データに類似の画像デー
タを検索条件として入力することにより、必要とする画
像データを検索する手法（この検索手法を類似画像検索
と呼ぶ）に関するものである。
テムにおいて、必要とする画像データに類似の画像デー
タを検索条件として入力することにより、必要とする画
像データを検索する手法（この検索手法を類似画像検索
と呼ぶ）に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図２に従来の類似画像検索のシーケンス
の例を示す。以下、図２を用いて、従来の類似画像検索
方法の一例を説明する。但し、データベースに登録され
ている画像に含まれる各領域（海や空や山など）の色情
報の平均は、あらかじめ人手等でデータベースに登録さ
れているとする。
の例を示す。以下、図２を用いて、従来の類似画像検索
方法の一例を説明する。但し、データベースに登録され
ている画像に含まれる各領域（海や空や山など）の色情
報の平均は、あらかじめ人手等でデータベースに登録さ
れているとする。
【０００３】（１）検索の結果として検索画面に表示さ
れている複数の画像（初回は、システムがサンプルとし
て提示している複数の画像）の中から、検索者は、必要
とする画像に類似している画像（以下、この画像をキー
画像と呼ぶ）を一枚選択する。（図２のＰ１１） （２）検索者は、（１）で指定した１枚のキー画像の中
から、検索したい画像に含まれる各領域と共通の特徴を
持つ領域を各々１つづつ指定する（図２のＰ１２）。こ
こで、指定した領域を領域１、領域２、…、領域Ｎ（Ｎ
＞＝１）とよぶ。
れている複数の画像（初回は、システムがサンプルとし
て提示している複数の画像）の中から、検索者は、必要
とする画像に類似している画像（以下、この画像をキー
画像と呼ぶ）を一枚選択する。（図２のＰ１１） （２）検索者は、（１）で指定した１枚のキー画像の中
から、検索したい画像に含まれる各領域と共通の特徴を
持つ領域を各々１つづつ指定する（図２のＰ１２）。こ
こで、指定した領域を領域１、領域２、…、領域Ｎ（Ｎ
＞＝１）とよぶ。
【０００４】なお、領域とは、画像の中で海や空などの
構成要素が占める部分を指し、検索者がキー画像内の領
域を指定しやすくするために選択可能な領域を予めシス
テムがメニュー形式で検索者に提示することなどが考え
られる。
構成要素が占める部分を指し、検索者がキー画像内の領
域を指定しやすくするために選択可能な領域を予めシス
テムがメニュー形式で検索者に提示することなどが考え
られる。
【０００５】（３）データベースに登録されている検索
対象となる画像（これを被検索画像とよぶ）の特徴量を
データベースから読み出し、（２）で選択した領域ｉに
対する類似度（これを個別類似度とよぶ）Ｒｉを算出す
る。（ｉ＝１…Ｎ）（図２のＰ１３） Ｒｉ＝Ｋｉ（被検索画像が領域ｉに対応する領域を持た
ない場合） Ｒｉ＝｛Ｋｉｈ＊（Ｈｘ−Ｈｉ）2＋Ｋｉｖ＊（Ｖｘ−
Ｖｉ）2＋Ｋｉｃ＊（Ｃｘ−Ｃｉ）2｝1/2 （被検索画像が領域ｉに対応する領域を持つ場合） 但し、Ｋｉ，Ｋｉｈ，Ｋｉｖ，Ｋｉｃ：定数 Ｈｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の色相の平均値 Ｖｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の彩度の平均値 Ｃｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の明度の平均値 Ｈｉ：領域ｉに含まれる画素の色相の平均値 Ｖｉ：領域ｉに含まれる画素の彩度の平均値 Ｃｉ：領域ｉに含まれる画素の明度の平均値 なお、ここでは、色相、彩度、明度を用いて、類似度を
算出しているが、他の特徴量を用いることも考えられ
る。
対象となる画像（これを被検索画像とよぶ）の特徴量を
データベースから読み出し、（２）で選択した領域ｉに
対する類似度（これを個別類似度とよぶ）Ｒｉを算出す
る。（ｉ＝１…Ｎ）（図２のＰ１３） Ｒｉ＝Ｋｉ（被検索画像が領域ｉに対応する領域を持た
ない場合） Ｒｉ＝｛Ｋｉｈ＊（Ｈｘ−Ｈｉ）2＋Ｋｉｖ＊（Ｖｘ−
Ｖｉ）2＋Ｋｉｃ＊（Ｃｘ−Ｃｉ）2｝1/2 （被検索画像が領域ｉに対応する領域を持つ場合） 但し、Ｋｉ，Ｋｉｈ，Ｋｉｖ，Ｋｉｃ：定数 Ｈｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の色相の平均値 Ｖｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の彩度の平均値 Ｃｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の明度の平均値 Ｈｉ：領域ｉに含まれる画素の色相の平均値 Ｖｉ：領域ｉに含まれる画素の彩度の平均値 Ｃｉ：領域ｉに含まれる画素の明度の平均値 なお、ここでは、色相、彩度、明度を用いて、類似度を
算出しているが、他の特徴量を用いることも考えられ
る。
【０００６】（４）上記（３）で得られた各領域の類似
度Ｒ１，Ｒ２，…，ＲNを統合して被検索画像の類似度
（これを全体類似度とよぶ）Ｒを算出する（図２のＰ１
４）。全体類似度ＲはＲ＝ｆ（Ｒ１，Ｒ２，…，ＲＮ）
であるが、ここでは、一例として線形和を用いてＲを算
出する方法を説明する。すなわち、 Ｒ＝ｆ（Ｋｒ１＊Ｒ１＋Ｋｒ２＊Ｒ２＋…＋ＫｒN＊
ＲN） 但し、Ｋｒ１，Ｋｒ２，…，ＫｒN：定数 （５）システムに登録されているすべての被検索画像に
ついて（３）〜（４）を行う。（図２のＰ１５） （６）Ｒの値が小さい被検索画像を順に検索者が必要と
する画像として、検索画面に表示する。（図２のＰ１
６） （７）検索画面に必要とする画像が検索されるまで、
（１）〜（６）の処理手順を繰り返す。（図２のＰ１
７）
度Ｒ１，Ｒ２，…，ＲNを統合して被検索画像の類似度
（これを全体類似度とよぶ）Ｒを算出する（図２のＰ１
４）。全体類似度ＲはＲ＝ｆ（Ｒ１，Ｒ２，…，ＲＮ）
であるが、ここでは、一例として線形和を用いてＲを算
出する方法を説明する。すなわち、 Ｒ＝ｆ（Ｋｒ１＊Ｒ１＋Ｋｒ２＊Ｒ２＋…＋ＫｒN＊
ＲN） 但し、Ｋｒ１，Ｋｒ２，…，ＫｒN：定数 （５）システムに登録されているすべての被検索画像に
ついて（３）〜（４）を行う。（図２のＰ１５） （６）Ｒの値が小さい被検索画像を順に検索者が必要と
する画像として、検索画面に表示する。（図２のＰ１
６） （７）検索画面に必要とする画像が検索されるまで、
（１）〜（６）の処理手順を繰り返す。（図２のＰ１
７）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】以上で述べたように、
必要な画像に対する被検索画像の類似度（全体類似度）
を算出するためには、検索者が選択した各特徴に基づく
類似度（個別類似度）が必要である。
必要な画像に対する被検索画像の類似度（全体類似度）
を算出するためには、検索者が選択した各特徴に基づく
類似度（個別類似度）が必要である。
【０００８】しかしながら、上記の従来の類似画像検索
では、一つのキー画像に含まれる特徴量を用いて検索を
行っていたため、必要な画像に含まれる特徴に近い特徴
をすべて持った画像がキー画像として選択可能な画像の
中に存在しなかった場合、全体類似度を算出する際に必
要となる個別類似度がすべて得られないので、全体類似
度の値を正確に算出することができなかった。そのた
め、検索結果の中に必要な画像が含まれる確率（これを
的中率とよぶ）が、低くかった。
では、一つのキー画像に含まれる特徴量を用いて検索を
行っていたため、必要な画像に含まれる特徴に近い特徴
をすべて持った画像がキー画像として選択可能な画像の
中に存在しなかった場合、全体類似度を算出する際に必
要となる個別類似度がすべて得られないので、全体類似
度の値を正確に算出することができなかった。そのた
め、検索結果の中に必要な画像が含まれる確率（これを
的中率とよぶ）が、低くかった。
【０００９】本発明は、上記問題点を解決するためにな
されたものであり、その目的は、画像データベースシス
テムにおいて、必要とする画像データの検索の的中率を
向上させることができる画像検索方法を提供することに
ある。
されたものであり、その目的は、画像データベースシス
テムにおいて、必要とする画像データの検索の的中率を
向上させることができる画像検索方法を提供することに
ある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明の画像検索方法においては、必要とする画像
に類似した画像を複数枚指定し、該指定画像に対して類
似度算出用の特徴量を指定し、該指定特徴量と画像デー
タベースに登録されている検索対象画像の特徴量より類
似度を算出し、該類似度の値に基づき該検索対象画像の
中から画像を検索する手順を有する構成としている。
め、本発明の画像検索方法においては、必要とする画像
に類似した画像を複数枚指定し、該指定画像に対して類
似度算出用の特徴量を指定し、該指定特徴量と画像デー
タベースに登録されている検索対象画像の特徴量より類
似度を算出し、該類似度の値に基づき該検索対象画像の
中から画像を検索する手順を有する構成としている。
【００１１】
【作用】本発明の画像検索方法では、キー画像を複数枚
選び、それら複数枚の画像に含まれる複数の特徴量を使
用して、被検索画像の個別類似度を算出することによ
り、必要な画像に含まれる各特徴に近い特徴をすべて持
った画像がキー画像として選択可能な画像の中に存在し
なかった場合においても、複数枚のキー画像の中で各特
徴を指定できるようにし、必要な個別類似度がすべて得
られるようにする。これらの個別類似度の値に基づき被
検索画像の全体類似度を算出することにより、被検索画
像に対して正しい全体類似度を求めることができるよう
にし、この正しい全体類似度に基づき画像を検索するこ
とにより、検索の的中率を向上させる。
選び、それら複数枚の画像に含まれる複数の特徴量を使
用して、被検索画像の個別類似度を算出することによ
り、必要な画像に含まれる各特徴に近い特徴をすべて持
った画像がキー画像として選択可能な画像の中に存在し
なかった場合においても、複数枚のキー画像の中で各特
徴を指定できるようにし、必要な個別類似度がすべて得
られるようにする。これらの個別類似度の値に基づき被
検索画像の全体類似度を算出することにより、被検索画
像に対して正しい全体類似度を求めることができるよう
にし、この正しい全体類似度に基づき画像を検索するこ
とにより、検索の的中率を向上させる。
【００１２】
【実施例】図１に、本発明による類似画像検索のシーケ
ンスの一実施例を示す。以下、図１を用いて、本実施例
による画像検索方法を説明する。ただし、データベース
に登録されている画像に含まれる各領域（海や空や山な
ど）の色情報の平均は、あらかじめ人手等でデータベー
スに登録されているとする。
ンスの一実施例を示す。以下、図１を用いて、本実施例
による画像検索方法を説明する。ただし、データベース
に登録されている画像に含まれる各領域（海や空や山な
ど）の色情報の平均は、あらかじめ人手等でデータベー
スに登録されているとする。
【００１３】（１）検索の結果として検索画面に表示さ
れている複数の画像（初回は、システムがサンプルとし
て提示している複数の画像）の中から、検索者は、必要
とする画像に含まれる各領域に対して、最も類似してい
る領域を持つ画像をキー画像として、選択する（図１の
Ｐ１）。このとき、最終的に選択したキー画像の枚数
は、複数枚であることとする。すなわち、必要な画像に
含まれる各特徴に近い特徴をすべて持った画像がキー画
像として選択可能な画像の中に存在しない場合に、複数
枚のキー画像の中で各特徴を指定できるようにする。
れている複数の画像（初回は、システムがサンプルとし
て提示している複数の画像）の中から、検索者は、必要
とする画像に含まれる各領域に対して、最も類似してい
る領域を持つ画像をキー画像として、選択する（図１の
Ｐ１）。このとき、最終的に選択したキー画像の枚数
は、複数枚であることとする。すなわち、必要な画像に
含まれる各特徴に近い特徴をすべて持った画像がキー画
像として選択可能な画像の中に存在しない場合に、複数
枚のキー画像の中で各特徴を指定できるようにする。
【００１４】（２）検索者は、（１）で指定した複数の
キー画像の中から、検索したい画像に含まれる各領域と
共通の特徴を持つ領域を、各々１つづつ指定する（図１
のＰ２）。ここで、指定した領域を領域１、領域２、
…、領域Ｎ（Ｎ＞＝１）とよぶ。
キー画像の中から、検索したい画像に含まれる各領域と
共通の特徴を持つ領域を、各々１つづつ指定する（図１
のＰ２）。ここで、指定した領域を領域１、領域２、
…、領域Ｎ（Ｎ＞＝１）とよぶ。
【００１５】なお、領域とは、画像の中で海や空などの
構成要素が占める部分を指し、検索者がキー画像内の領
域を指定しやすくするために選択可能な領域を予めシス
テムがメニュー形式で検索者に提示することなどが考え
られる。
構成要素が占める部分を指し、検索者がキー画像内の領
域を指定しやすくするために選択可能な領域を予めシス
テムがメニュー形式で検索者に提示することなどが考え
られる。
【００１６】（３）データベースに登録されている検索
対象となる画像（これを被検索画像とよぶ）の特徴量を
データベースから読み出し、（２）で選択した領域ｉに
対する類似度（個別類似度）Ｒｉを算出する。（ｉ＝１
…Ｎ）、（図１のＰ３） Ｒｉ＝Ｋｉ（被検索画像が領域ｉに対応する領域を持た
ない場合） Ｒｉ＝｛Ｋｉｈ＊（Ｈｘ−Ｈｉ）2＋Ｋｉｖ＊（Ｖｘ−
Ｖｉ）2＋Ｋｉｃ＊（Ｃｘ−Ｃｉ）2｝1/2 （被検索画像が領域ｉに対応する領域を持つ場合） 但し、Ｋｉ，Ｋｉｈ，Ｋｉｖ，Ｋｉｃ：定数 Ｈｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の色相の平均値 Ｖｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の彩度の平均値 Ｃｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の明度の平均値 Ｈｉ：領域ｉに含まれる画素の色相の平均値 Ｖｉ：領域ｉに含まれる画素の彩度の平均値 Ｃｉ：領域ｉに含まれる画素の明度の平均値 なお、ここでは、色相、彩度、明度を用いて、類似度を
算出しているが、他の特徴量を用いることも考えられ
る。
対象となる画像（これを被検索画像とよぶ）の特徴量を
データベースから読み出し、（２）で選択した領域ｉに
対する類似度（個別類似度）Ｒｉを算出する。（ｉ＝１
…Ｎ）、（図１のＰ３） Ｒｉ＝Ｋｉ（被検索画像が領域ｉに対応する領域を持た
ない場合） Ｒｉ＝｛Ｋｉｈ＊（Ｈｘ−Ｈｉ）2＋Ｋｉｖ＊（Ｖｘ−
Ｖｉ）2＋Ｋｉｃ＊（Ｃｘ−Ｃｉ）2｝1/2 （被検索画像が領域ｉに対応する領域を持つ場合） 但し、Ｋｉ，Ｋｉｈ，Ｋｉｖ，Ｋｉｃ：定数 Ｈｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の色相の平均値 Ｖｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の彩度の平均値 Ｃｘ：領域ｉに対応する被検索画像の領域に含まれる画
素の明度の平均値 Ｈｉ：領域ｉに含まれる画素の色相の平均値 Ｖｉ：領域ｉに含まれる画素の彩度の平均値 Ｃｉ：領域ｉに含まれる画素の明度の平均値 なお、ここでは、色相、彩度、明度を用いて、類似度を
算出しているが、他の特徴量を用いることも考えられ
る。
【００１７】（４）上記（３）で得られた各領域の類似
度Ｒ１，Ｒ２，…，ＲNを統合して被検索画像の類似度
（全体類似度）Ｒを算出する（図１のＰ４）。全体類似
度ＲはＲ＝ｆ（Ｒ１，Ｒ２，…，ＲＮ）であるが、ここ
では、一例として線形和を用いてＲを算出する方法を説
明する。すなわち、 Ｒ＝ｆ（Ｋｒ１＊Ｒ１＋Ｋｒ２＊Ｒ２＋…＋ＫｒN＊
ＲN） 但し、Ｋｒ１，Ｋｒ２，…，ＫｒN：定数 （５）システムに登録されているすべての被検索画像に
ついて（３）〜（４）を行う。（図１のＰ５） （６）Ｒの値が小さい被検索画像を順に検索者が必要と
する画像として、検索画面に表示する。（図１のＰ６） （７）検索画面に必要とする画像が検索されるまで、
（１）〜（６）の処理を繰り返す。（図１のＰ７） 以上に述べた本実施例の画像検索方法では、キー画像を
複数枚選び、それら複数枚のキー画像中で検索したい必
要な画像に含まれる複数の領域に最も類似する領域を１
つづつ指定する。これらの指定領域の特徴量を使用し
て、被検索画像の各領域の類似度Ｒｉを算出する。これ
により、必要な画像に含まれる各特徴に近い特徴をすべ
て持った画像がキー画像として選択可能な画像の中に存
在しなかった場合においても、複数枚のキー画像の中で
各特徴を指定することができ、必要な個別類似度Ｒｉが
すべて得られる。これらの個別類似度の値Ｒｉの線形和
で被検索画像の全体類似度Ｒを算出することで、被検索
画像に対して正しい全体類似度を求めることができ、こ
の正しい全体類似度に基づく画像の検索で、必要な画像
の検索の的中率を向上させることができる。
度Ｒ１，Ｒ２，…，ＲNを統合して被検索画像の類似度
（全体類似度）Ｒを算出する（図１のＰ４）。全体類似
度ＲはＲ＝ｆ（Ｒ１，Ｒ２，…，ＲＮ）であるが、ここ
では、一例として線形和を用いてＲを算出する方法を説
明する。すなわち、 Ｒ＝ｆ（Ｋｒ１＊Ｒ１＋Ｋｒ２＊Ｒ２＋…＋ＫｒN＊
ＲN） 但し、Ｋｒ１，Ｋｒ２，…，ＫｒN：定数 （５）システムに登録されているすべての被検索画像に
ついて（３）〜（４）を行う。（図１のＰ５） （６）Ｒの値が小さい被検索画像を順に検索者が必要と
する画像として、検索画面に表示する。（図１のＰ６） （７）検索画面に必要とする画像が検索されるまで、
（１）〜（６）の処理を繰り返す。（図１のＰ７） 以上に述べた本実施例の画像検索方法では、キー画像を
複数枚選び、それら複数枚のキー画像中で検索したい必
要な画像に含まれる複数の領域に最も類似する領域を１
つづつ指定する。これらの指定領域の特徴量を使用し
て、被検索画像の各領域の類似度Ｒｉを算出する。これ
により、必要な画像に含まれる各特徴に近い特徴をすべ
て持った画像がキー画像として選択可能な画像の中に存
在しなかった場合においても、複数枚のキー画像の中で
各特徴を指定することができ、必要な個別類似度Ｒｉが
すべて得られる。これらの個別類似度の値Ｒｉの線形和
で被検索画像の全体類似度Ｒを算出することで、被検索
画像に対して正しい全体類似度を求めることができ、こ
の正しい全体類似度に基づく画像の検索で、必要な画像
の検索の的中率を向上させることができる。
【００１８】
【発明の効果】以上述べたように、本発明の画像検索方
法によれば、キー画像を複数選び、それらの画像に含ま
れる特徴量を使用して、被検索画像の全体類似度を算出
し、この全体類似度の値に基づき、画像を検索するの
で、キー画像に必要な画像の特徴をすべて兼ねそろえて
いる画像がない場合においても、被検索画像に対して正
しい全体類似度を求めることができ、検索の的中率を向
上させることができる。
法によれば、キー画像を複数選び、それらの画像に含ま
れる特徴量を使用して、被検索画像の全体類似度を算出
し、この全体類似度の値に基づき、画像を検索するの
で、キー画像に必要な画像の特徴をすべて兼ねそろえて
いる画像がない場合においても、被検索画像に対して正
しい全体類似度を求めることができ、検索の的中率を向
上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による類似画像検索のシーケンスの一実
施例を示す図
施例を示す図
【図２】従来の類似画像検索のシーケンスの例を示す図
Ｐ１〜Ｐ７…手順
Claims (1)
- 【請求項１】 必要とする画像に類似した画像を複数枚
指定し、該指定画像に対して類似度算出用の特徴量を指
定し、該指定特徴量と画像データベースに登録されてい
る検索対象画像の特徴量より類似度を算出し、該類似度
の値に基づき該検索対象画像の中から画像を検索する手
順からなることを特徴とする画像検索方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5213622A JPH0765169A (ja) | 1993-08-30 | 1993-08-30 | 画像検索方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5213622A JPH0765169A (ja) | 1993-08-30 | 1993-08-30 | 画像検索方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0765169A true JPH0765169A (ja) | 1995-03-10 |
Family
ID=16642220
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5213622A Pending JPH0765169A (ja) | 1993-08-30 | 1993-08-30 | 画像検索方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0765169A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10188023A (ja) * | 1996-12-24 | 1998-07-21 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像デザイン支援装置 |
| US7392233B2 (en) | 1998-02-24 | 2008-06-24 | Minolta Co., Ltd. | Image searching system, image searching method, and a recording medium storing an image searching program |
| JP2009238249A (ja) * | 2009-07-14 | 2009-10-15 | Fujitsu Ltd | 画像処理装置 |
-
1993
- 1993-08-30 JP JP5213622A patent/JPH0765169A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10188023A (ja) * | 1996-12-24 | 1998-07-21 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像デザイン支援装置 |
| US7392233B2 (en) | 1998-02-24 | 2008-06-24 | Minolta Co., Ltd. | Image searching system, image searching method, and a recording medium storing an image searching program |
| JP2009238249A (ja) * | 2009-07-14 | 2009-10-15 | Fujitsu Ltd | 画像処理装置 |
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