JPS6065335A - Picture retrieving system - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To retrieve at a high speed similar pictures by feeding the 2-dimensional picture data serving as the unit of retrieval as the input picture data and then retrieving the registered picture data which is coincident with the binary coded input picture data within a prescribed allowance range. CONSTITUTION:An original 1 is read into a picture input device 2 and sent to a control part 3 in the form of the binary picture data. Then the number of black dots is calculated for every small area to produce an index. The command data read out of a keyboard 5 is checked. If this data indicates the retrieval, only the index part is read out for the recorded picture record in a main memory 4. Then the input index part is compared with the registered index part. When the coincidence is obtained from this comparison, the picture data part of the picture record is read out and displayed on a display device 6. If no coincidence is obtained, the registered index part is read out for the next picture record. Then the above-mentioned comparison is repeated. The operator looks at the device 6 and feeds a command through the keyboard 5 to decide whether retrieveal is continued or discontinued.

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は６画像データの検索方式に係り、特に入力され
た画像データと迎似する画像データを１％速に検索する
画像検索方式に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Application of the Invention] The present invention relates to a six-image data search method, and more particularly to an image search method that searches for image data similar to input image data at a speed of 1%.

〔発明の背景〕１１゜ 従来の類似画像を検索する方式として１画像データの特
徴領域に着目し、この特徴領域を全体画像の中の部分画
像としてとらえ、これを検索のキーとして類似画像を検
索する方式がある。[Background of the Invention] 11゜A conventional method for searching for similar images focuses on the characteristic region of one image data, treats this characteristic region as a partial image within the whole image, and uses this as a search key to search for similar images. There is a method to do this.

しかしこの方式では１次のような問題があった。However, this method has the following first-order problem.

（１）　特徴領域は人手で指定１−る必要があるので、
装置の操作者の介入を伴う。(1) Since the feature regions must be specified manually,
Involves intervention by the operator of the device.

（２）Ｉｌｆ徴領域の画像データをそのままセーとして
いるので、検素時に比較対象となるデータ喰が膨大であ
り、検素時間がかかる。(2) Since the image data of the Ilf characteristic region is left as is, the amount of data to be compared at the time of detection is enormous, and the detection takes time.

〔発明の目的〕[Purpose of the invention]

本発明の目的は、類似画Ｉｓを高速に検索する方式を提
供することである。An object of the present invention is to provide a method for quickly searching for similar images Is.

〔発明の概要〕[Summary of the invention]

本発明は、倹素の単位で、←）る２次元かつ２値の画像
データを登録画像データとして腹数個記憶格納しておき
、検索の単Ｑｒである２次元画像データを入力画像デー
タとして人力し、２値化された入ノ月１１＋白象データ
と７′９ｊ定の許容範囲内で一致する登録画像テークを
検索−チーる画像検素方式を前提とする。In the present invention, the number of two-dimensional and binary image data of It is assumed that an image detection method is used to manually search for a registered image take that matches the binarized Irinotsuki 11 + white elephant data within a tolerance of 7'9j.

本発明は、このような画像検索方式において。The present invention relates to such an image search method.

２値化された人力画像データおよび登録画ｆりξデータ
か等しく複数個の領域に分割され、少くとも１つの対応
１−る領域について該領域における黒ドツトあるいは白
ドツトの数に晶づいて前記一致を判定１′る画像検案方
式をｌ［テ徴と１−る。The binarized human image data and the registered image fξ data are equally divided into a plurality of regions, and the above-mentioned data is calculated based on the number of black dots or white dots in at least one corresponding region. The image inspection method used to determine the match is 1'.

〔発明の実施例〕[Embodiments of the invention]

以下本発明の一実施例を図によって説明する。 An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.

＠１図は本発明による検索装置の構成図である。原稿１
は画像情報をもっている原ｆｆ４用紙。Figure @1 is a configuration diagram of a search device according to the present invention. Manuscript 1
is the original FF4 paper that has image information.

画像入力装置２はこの原稿１」−の画イｐ情報を読み取
り、白黒２値テーク化して、制御部３に送る入力装置で
ある。制御ｊｌ（５は１画像入力装置２から読み込んだ
画像２値データを画像メモリに格納し、後述するように
２次元画像データの小領域ごとに愚ドツトの数をｐ、ｉ
ｌｌ　Ｌ　、この画像データを検索するときのキーとす
るインデックスを作成する部分である。Ｈｊ：ｊ憶装附
４は、制御部５角属の外部記憶装置であり、このように
し。The image input device 2 is an input device that reads the image information of the document 1'', converts it into a black and white binary take, and sends it to the control section 3. Control jl (5 stores the image binary data read from the image input device 2 in the image memory, and sets the number of dots p, i for each small area of the two-dimensional image data as described later.
llL is a part that creates an index that is used as a key when searching this image data. Hj:j storage attachment 4 is an external storage device belonging to the control unit pentagon, and is operated in this manner.

て各画像データについて、インデックスと画像データそ
のものを格納する記憶装置である。キーボード５ば、制
償１１部６に対′１′−る指令を入力する入力装置であ
る。表示数ｆｆｊ　６　ｋ主１画像データを表示するた
めの表示ｙ：置である。本火施例においては１画像人力
装戦２．制御部６．記憶装置ｒ３．４　、キーボード５
および表示装置６はこの検索装置の一部として同一場所
に設置される。しかし制御部６と記憶！４　ｔｒ４．４
とが計算機としてまとまっＣおり１画像入力装置２．キ
ーボード５および表示装置６が端末装置とし′Ｃ２この
削η。This is a storage device that stores an index and the image data itself for each image data. The keyboard 5 is an input device for inputting commands '1' to the control unit 6. Display number ffj 6 k This is the display y: position for displaying one main image data. In the main fire example, 1 image human-powered battle 2. Control unit 6. Storage device r3.4, keyboard 5
and display device 6 are installed at the same location as part of this search device. But the control unit 6 and memory! 4 tr4.4
1. Image input device 2. The keyboard 5 and display device 6 are terminal devices.

機から離れて膜質されてもよい。It may also be processed separately from the machine.

第２図は、制両部５０画ｆ８！メモリに格納された＠索
または登録の単位と１．に：るーまとまりの２次元画イ
象データの例である。この例では画像データはｍ　ｘ　
ｋ　Ｘ　ｎ　×、１．個の２値データで表現される。Ｊ
−なわら画像データは、７７１Ｘ１１個の短形の小領域
を単位とすると、ｋｘＪ個の小領域°ひ構成される。こ
の小領域の缶ＩＩま、２次元座標を使うと、（ｕ、ｏ）
、・・・（ｏ、に−＋）、・・・（ｉ、ｊ）、−１・（
１，−＋、ｏ）、・・・（ｆ−＋。Figure 2 shows the control section 50 strokes f8! Unit of search or registration stored in memory and 1. This is an example of a group of two-dimensional image data. In this example, the image data is m x
k x n x, 1. It is expressed as binary data. J
- The image data is composed of kxJ small areas, where 771x11 rectangular small areas are taken as a unit. If we use the two-dimensional coordinates of this small area, (u, o)
,...(o, ni-+),...(i, j), -1・(
1, -+, o), ... (f-+.

ｋ−１）で表現できる。k-1).

制ｆｆＮＩ　ｆｉＢ　５は、各小領域について黒ドーノ
トの数を算出し、これを第６図に示す画像レコード゛の
形式にまとめ゛〔、記憶装置４に格納Ｊる。この画稼レ
コードは、インテ・ノクス部と画像データ部とより成り
、インテ・ノクス部には各小領域σつ部は、検索または
登録の１１４位となる画像テークの全体がそのまま入る
。The controller ffNI fiB 5 calculates the number of black dots for each small area, compiles them into an image record format shown in FIG. 6, and stores them in the storage device 4. This image record consists of an inte/nox section and an image data section, and each small area σ section of the inte/nox section contains the entire image take, which is the 114th position of search or registration, as it is.

次に第４図を参照しながら１画像データの登録動作につ
い゛Ｃ説明する。第４図は制御部６における動作を示す
流れ図である。原稿１を画像入力装＠２にセットし１画
商情報を読み込ませると１画像入力装置２は２値画像テ
ータにして制御部５に送る。制御部３ば、この画像デー
タを内蔵の画像メモリに２次元画像データとして展開し
、ｍ×＋Ｌドツトの小領域ごとに黒ドツトの数を算出し
、これから第３図に示す形式でインデックスを作成する
。ここでキーボード５かも読み込まれている指令データ
を調べ、これが登録を指示１−るものであれは、このイ
ンデックス部と画像メモリの内容である画像データ部と
を合わせて画像レコードとして記（Ｎ装置４に格納する
。Next, the registration operation of one image data will be explained with reference to FIG. FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the control section 6. When the original 1 is set in the image input device @2 and the 1-art dealer information is read, the 1-image input device 2 converts it into a binary image data and sends it to the control section 5. The control unit 3 develops this image data in the built-in image memory as two-dimensional image data, calculates the number of black dots for each small area of m×+L dots, and creates an index from this in the format shown in Figure 3. do. At this point, the keyboard 5 also checks the command data that has been read, and if this commands registration, the index section and the image data section, which is the content of the image memory, are combined and recorded as an image record (N device Store in 4.

次に第４図を参照しながら１画像データの検素について
説明する。画像入力装置２から画像データを読み込み、
小領域ごとに黒ドツト数をｑ出してインデックスを作成
するまでは、上記登録動作と同じである。この後、キー
ボード５から読み込まれている指令データを調べ、これ
が検索を指示するものであれは、記１．Ｗｌ装置４中に
づ−でに登録箇みの名画像レコードについてインデック
ス部のみを訪、み出し、入力インデックス部とこの登録
インデックス部とを比較する。Next, the detection of one image data will be explained with reference to FIG. Loading image data from the image input device 2,
The registration operation is the same as the above registration operation until the number of black dots is calculated for each small area to create an index. After this, check the command data read from the keyboard 5, and if it is the one that instructs the search, check the command data as described in 1. Only the index section of the registered name image record in the Wl device 4 is visited and retrieved, and the input index section and this registered index section are compared.

両者が一致ずれは、当該画像レコードの画像データ部を
読み出し、この画啓゛データを表示装置６に表示する。If the two do not match, the image data section of the image record is read out and this image data is displayed on the display device 6.

両者のインデックス部が一致しなけれ（コ゛１次の画１
象レコード゛についＣＢ録・ｆン〜デソクス部を読み出
し、この比較を縁り返え−Ｊ−０このようにし゛Ｃ操作
者は表示装置６を見−ｃ　ｔｔ’ｉｙ索を続行するか終
了するかの指令をキーボード５から入力１−る。卑−ボ
ード５から再び＠索指令が入力されたとき、記憶装置４
中の残りの画鍬レコードについて上記動作を縁り返えす
。キーボード５から検索終了指令が人力されたとぎ。The index parts of both must match (co-1st stroke 1)
Read the CB record for the current record and repeat the comparison -J-0 In this way, the operator looks at the display device 6 and selects whether to continue searching or end the search. A command is inputted from the keyboard 5 to indicate whether to do the following. When the @ search command is input again from the base board 5, the storage device 4
Repeat the above operation for the remaining picture hoe records inside. When the command to end the search is input manually from the keyboard 5.

または記憶装置４中の画像レコードがすべて検索された
とき、上記検索動作を終了する。Alternatively, when all the image records in the storage device 4 have been searched, the above search operation is ended.

なおこり画１象倹索方式は、類似画像を検索する方式で
ル、るので、入力インデックス部と登録インデックス部
とが完全に一致ずろことを要しない。たとえば入力イン
デックス部の小領域（ｔ。Note that since the single image search method is a method of searching for similar images, it is not necessary that the input index section and the registered index section completely match. For example, a small area (t) in the input index section.

〕、）の愚黒ドツトの数が登録インデックス部の小領域
（ｉ　、　７．　）の！へドツトの斂±１０％の範囲内
にあれば、この小領域（ｉ、ｉ−）については入力イン
デックス部と登録インチ、ノクス剖とが一致したものと
シなｆ。上ｉｉ’：　動作において入力インデックス部
と登録インデックス部とが一致するどは、１−べての小
領域について入力インデックス部と登ｈインデックス部
とがこの条件の下に一致することをいう。], ) is the number of black dots in the small area (i, 7.) of the registered index section! If the discrepancy of the head is within the range of ±10%, it is assumed that the input index portion matches the registered inch and node size for this small region (i, i-). Above ii': When the input index section and the registered index section match in operation, it means that the input index section and the registration index section match under this condition for all the small areas.

なお原稿１」二の画像情報は、たとえば手■きの應字デ
ータ、白黒の匁真等であってもよい。Note that the image information of the manuscripts 1 and 2 may be, for example, hand-written character data, black and white printed letters, or the like.

この場合これらの画像情−ｉ１＞　’ｚ：キーにして原
稿１の検証を行なうとともに、対応−Ｊ−る画像レコー
ドに関連するコード化情報を結合してファイル化してお
けは、詳、ｔｉｌｌなコード化情報をファイルからとり
出′１″ことができる。In this case, verify the manuscript 1 using the image information -i1>'z: key, and combine the encoded information related to the corresponding image record and create a file. Encoded information can be extracted from the file.

なお上記実施例においては１画１丼レコードのインデッ
クス部には各小領域の位置に対シムして。In the above embodiment, the index portion of the one-stroke, one-don record is shimmed at the position of each small area.

それぞれ黒ドツトの数を入オした。しかし直接愚ドツト
の数を入れる代りに、黒ドツトの０度な出いてもよい、
黒ドツトの一度りはこの小領域における黒ドツト数をＢ
とすると、Ｄ　＝＝　／Ｊ／ｍＸ＋＋によってめられる
。あるいはこの黒濃度をめた後、これを適当なしきい値
、たとえば０５によって仕切り、この黒濃度苓・１また
は０の２の小領域は０で置き換えるという具合である。I entered the number of black dots on each. However, instead of directly entering the number of stupid dots, you can also enter the black dot at 0 degrees.
One black dot is the number of black dots in this small area.
Then, it is determined by D == /J/mX++. Alternatively, after this black density is determined, it is partitioned by an appropriate threshold value, for example 05, and the small area where the black density is 1 or 0 is replaced with 0.

もちろん黒ドツト数そのものを、適当な黒ドツト数のし
きい値で仕切って１または０の２進データに置き換えて
も同じであ２）。Of course, the same effect can be achieved even if the number of black dots itself is divided by an appropriate threshold value of the number of black dots and replaced with binary data of 1 or 02).

また画像データを（７４成１−るすべ゛〔の小領域？イ
ンテックス化１−る必要は必ずしもない。たとえば第２
図において斜線で示［また小領域７．８゜９　、１（］
’　、　ｉｔのみに一ついて黒ドツト数を算出１．。Also, it is not necessarily necessary to convert the image data into (a small area of all)
In the figure, indicated by diagonal lines [Also small area 7.8°9, 1(]
', Calculate the number of black dots with one only for it1. .

これに基づい′Ｃインデックスを作成゛ｌるというｈｋ
しｒｔ−，２−ご）ｔ−ｔ７１／−Ｊ−フ：、１、ｋｔ
ｓ４ｄ＋−ピ、−１６１白ｒＭｈしてもよい。Based on this, we will create a C index.
rt-, 2-go) t-t71/-J-fu:, 1, kt
s4d+-pi, -161 white rMh may also be used.

なお画像人力装的、２から制僧１部３に入力される画像
データは、百淡イリけしだ多値の画像データで力】って
もよい。この場合制御部３は適当なしきい値で仕切り、
この多値画像データを２値画像テータに変換した後上記
動作を行なう。In addition, the image data inputted from 2 to 1 and 3 may be multivalued image data. In this case, the control unit 3 partitions with an appropriate threshold,
After converting this multivalued image data into binary image data, the above operations are performed.

以上述べたように、少ない情報揃の検索キー（インデッ
クス）を基にして姑似画像の検索ができるので１画像デ
ータの検索を高速化できるという効果がある。As described above, since it is possible to search for an image similar to a mother-in-law based on a search key (index) with a small amount of information, there is an effect that the search for one image data can be speeded up.

また画像データのｍｘｎドツトの小領域への分割は１両
１架入力時に自動的に行なえるので。Furthermore, the division of image data into mxn dot small areas can be done automatically when inputting one car and one car.

人手によって特徴画像を指定する必安かなく、操作性が
向上するという効果もある。There is also the advantage that it is not necessary to specify characteristic images manually, and operability is improved.

〔発ツ」の効果〕[Effect of Hatsutsu]

本発明によれは、類似画１象を高速に検索できるという
効果があるうAccording to the present invention, there is an effect that one similar image can be searched at high speed.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第１図は本発明の一実施例である検索装置の構成図、第
２図は画像データを小領域へ分割する図、第５図は画像
レコードの形式を示す図。 第４図は制御部３における動作を示す流れ図である。 １・・・原稿、　２・・・画像入力装置。 ５・・・制御部、　４・・・記憶装置。 ５・・・キーボード、６・・・表示装置。 ７へ１１・・・小領域。 第１図 第２図 第３図 第＋図FIG. 1 is a block diagram of a search device according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing how image data is divided into small areas, and FIG. 5 is a diagram showing the format of an image record. FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the control section 3. 1... Original document, 2... Image input device. 5...Control unit, 4...Storage device. 5...Keyboard, 6...Display device. 7 to 11...Small area. Figure 1 Figure 2 Figure 3 Figure +

Claims (1)

【特許請求の範囲】 １　検索の単位である２次元かつ２値の画像データを登
げ画像データとし”〔複数個記憶格納しておぎ、検索の
単位である２次元画像データを入力画像データとして入
力し、２値化された前記人力画像データとｎ１定の許容
範囲内で一致する前記登録画像データを検索する画像検
索方式におい゛（，２値化された前記入力画像データお
よび登録画像データが等しく複ａ個の領域に分　割され
、少くとも１つの対応′１−　）；＋領域について該領
域における黒ドツトあるいは白ドツトの数に基づいて前
記一致を判定することをｔｒケ徴とする画像検索方式。 ２　前記少くとも１つの領域について、黒儂度二ノＩＡ
ドツト数÷全ドツト数を算出し、該黒濃度に基づいて前
記一致を判定することを特徴と一５＝る特許請求の範囲
第１ＪＪ′ｉ記載の画像検索方式。 ６、　前記黒ドツト数また番よ！’！＋Ｓ　ａ度を所定
のしきい値で仕切って１または０を表わす２値データー
に置き換え、該２値データによって前記一致を判定Ｊ−
ることを特徴とするｌｉνＷ［請求の範囲第１項または
第２項記載の画像検索方式。[Claims] 1. Two-dimensional and binary image data, which is the unit of search, is used as image data. In an image search method that searches for the registered image data that matches the input and binarized human image data within a certain tolerance range of n1, the binarized input image data and registered image data are An image that is equally divided into a plurality of regions and has at least one corresponding '1-);+ region whose matching is determined based on the number of black dots or white dots in the region. Search method. 2 Regarding the at least one area,
The image search method according to claim 1JJ'i, characterized in that the number of dots divided by the total number of dots is calculated and the coincidence is determined based on the black density. 6. The number of black dots is up again! '! +S a degree is divided by a predetermined threshold value and replaced with binary data representing 1 or 0, and the coincidence is determined based on the binary data.
liνW [image retrieval method according to claim 1 or 2].