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JP2000076275A - Image storage method and apparatus, and storage medium - Google Patents

Image storage method and apparatus, and storage medium

Info

Publication number
JP2000076275A
JP2000076275A JP10245101A JP24510198A JP2000076275A JP 2000076275 A JP2000076275 A JP 2000076275A JP 10245101 A JP10245101 A JP 10245101A JP 24510198 A JP24510198 A JP 24510198A JP 2000076275 A JP2000076275 A JP 2000076275A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
area
feature amount
data area
images
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP10245101A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kentaro Matsumoto
健太郎 松本
Kunihiro Yamamoto
邦浩 山本
Kiyoshi Kusama
澄 草間
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Inc filed Critical Canon Inc
Priority to JP10245101A priority Critical patent/JP2000076275A/en
Priority to US09/384,965 priority patent/US6813394B1/en
Priority to EP99306898A priority patent/EP0987637A3/en
Publication of JP2000076275A publication Critical patent/JP2000076275A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

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Landscapes

  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】画像データへの高速アクセス及び画像データの
簡易な管理を可能とするための画像ファイルを提供す
る。 【解決手段】複数枚の画像および、該複数枚の画像の各
々の特徴量を1つの画像ファイルに格納する。ここで、
属性情報領域201には、当該ファイルに格納した画像
の読み出しや表示のために必要な属性情報が格納され
る。特徴量データ領域202には、当該画像ファイルに
格納される複数枚の画像の各々の特徴量を連続して格納
される。画像データ領域203には、当該ファイルに格
納するべき複数枚の画像各々の画像データを連続して格
納する。このように、1つのファイル内に、属性情報
と、すべての画像の特徴量を連続して記憶した特徴量デ
ータ領域と、すべての画像を連続して記憶した画像デー
タ領域を設けることにより、画像データへの高速アクセ
ス、簡易な管理を実現する。
(57) [Summary] To provide an image file for enabling high-speed access to image data and simple management of the image data. A plurality of images and a feature amount of each of the plurality of images are stored in one image file. here,
The attribute information area 201 stores attribute information necessary for reading and displaying an image stored in the file. In the feature amount data area 202, feature amounts of a plurality of images stored in the image file are successively stored. In the image data area 203, image data of each of a plurality of images to be stored in the file is continuously stored. As described above, by providing attribute information, a feature amount data area in which feature amounts of all images are continuously stored, and an image data area in which all images are continuously stored in one file, Realizes high-speed access to data and simple management.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は複数の画像から所望
の画像を検索するために用いる画像データベースにおけ
る画像記憶方法及び装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and an apparatus for storing an image in an image database used for searching a desired image from a plurality of images.

【0002】[0002]

【従来の技術】多数の画像データの中から所望の画像を
検索するための画像データベースが多数提案されてい
る。これらの多くは、 ・キーワードや撮影日時等の非画像情報を画像に関連付
け、それを基に検索を行う方法 ・画像自体の特徴量(輝度・色差情報、画像周波数、ヒ
ストグラムなど)を基に検索を行う方法、の2つに大別
される。
2. Description of the Related Art Many image databases have been proposed for retrieving a desired image from a large number of image data. Many of these methods include:-A method of associating non-image information such as keywords and shooting date and time with an image and performing a search based on the image-Searching based on feature amounts (luminance / color difference information, image frequency, histogram, etc.) of the image itself The method is roughly divided into two methods.

【0003】このいずれの方法においても、検索を行う
ための情報と画像データとは別々に管理されているのが
一般的である。例えば、検索用のデータは1つのファイ
ルやリレーショナルデータベースによって管理され、検
索対象となる。そして、検索結果から該当する画像デー
タのファイル名が得られ、そのファイル名によって画像
データにアクセスし表示する。このような方式を採用す
るのは、画像データは一般にその容量が大きく、検索用
データと分けて管理する方が効率がよいからである。
In each of these methods, information for searching and image data are generally managed separately. For example, search data is managed by one file or a relational database, and becomes a search target. Then, the file name of the corresponding image data is obtained from the search result, and the image data is accessed and displayed by the file name. Such a method is adopted because image data generally has a large capacity, and it is more efficient to manage image data separately from search data.

【0004】個々の画像データはファイルシステム内で
管理されるが、その管理の方法として次の2つの方法が
考えられる。まず、第一の方法は、すべての画像データ
をひとつのディレクトリで管理する方法である。第二の
方法は、画像データを複数枚数毎のいくつかのグループ
に分け、それぞれのグループ毎にディレクトリに分類し
て管理する方法である。たとえば、「動物」、「花」な
どに画像の内容で分類してディレクトリに分ける方法が
考えられる。
[0004] Individual image data is managed in a file system, and the following two methods can be considered as the management method. First, the first method is a method of managing all image data in one directory. The second method is a method of dividing image data into several groups each having a plurality of sheets, and classifying and managing each group in a directory. For example, a method of classifying the images into "animals", "flowers", and the like based on the contents of the images and dividing the directories into directories can be considered.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記第
一、および第二の方法どちらにおいても、検索キー等に
よる検索の結果得られた複数枚数の画像を同時に表示し
ようとした場合に、その枚数が多いと、画像のアクセス
に極端に時間がかかるようになる。
However, in both of the first and second methods, when attempting to simultaneously display a plurality of images obtained as a result of a search using a search key or the like, the number of images is reduced. If the number is large, it takes an extremely long time to access the image.

【0006】また上記第一の方法の場合、画像の管理は
容易であるが、枚数が極端に多くなると、ディレクトリ
情報を得るだけでも膨大な時間を要するようになる。第
二の方法では、常に、どの画像ファイルがどのディレク
トリにあるかという対応関係を正しく維持する必要があ
り、ファイルの移動などの管理が煩雑になる。
In the case of the first method, image management is easy. However, when the number of images becomes extremely large, it takes an enormous amount of time to obtain directory information. In the second method, it is necessary to always maintain the correspondence of which image file is in which directory, which makes management such as file movement complicated.

【0007】本発明は、上記の問題に鑑みてなされたも
のであり、画像データへの高速アクセス及び画像データ
の簡易な管理を可能とすることを目的とする。
The present invention has been made in view of the above problems, and has as its object to enable high-speed access to image data and simple management of image data.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの本発明による画像記憶方法は例えば以下の工程を備
える。すなわち、複数枚の画像および、前記複数枚の画
像の各々の特徴量を記憶する画像記憶方法であって、画
像を読み出し表示するために必要な属性情報を画像ファ
イル中に設けた属性情報領域へ書き込む第1書込工程
と、前記画像ファイル中に特徴量データ領域を設け、該
特徴量データ領域に前記複数枚の画像の各々の特徴量を
連続して記憶する第2書込工程と、前記画像ファイル中
に画像データ領域を設け、前記複数枚の画像各々の画像
データを連続して記憶する第3書込工程とを備える。
An image storage method according to the present invention for achieving the above object comprises, for example, the following steps. That is, an image storage method for storing a plurality of images and a feature amount of each of the plurality of images, wherein attribute information necessary for reading and displaying the images is stored in an attribute information area provided in an image file. A first writing step of writing, a second writing step of providing a feature amount data area in the image file, and successively storing the feature amount of each of the plurality of images in the feature amount data area; A third writing step of providing an image data area in the image file and continuously storing image data of each of the plurality of images.

【0009】また、上記の目的を達成するための本発明
の画像記憶装置は例えば以下の構成を備える。すなわ
ち、複数枚の画像および、前記複数枚の画像の各々の特
徴量を記憶する画像記憶装置であって、画像を読み出し
表示するために必要な属性情報を画像ファイル中に設け
た属性情報領域へ書き込む第1書込手段と、前記画像フ
ァイル中に特徴量データ領域を設け、該特徴量データ領
域に前記複数枚の画像の各々の特徴量を連続して記憶す
る第2書込手段と、前記画像ファイル中に画像データ領
域を設け、前記複数枚の画像各々の画像データを連続し
て記憶する第3書込手段とを備える。
Further, an image storage device of the present invention for achieving the above object has, for example, the following configuration. That is, an image storage device that stores a plurality of images and a feature amount of each of the plurality of images, and stores attribute information necessary for reading and displaying the images in an attribute information area provided in an image file. First writing means for writing, a second writing means for providing a feature amount data area in the image file, and successively storing the feature amounts of the plurality of images in the feature amount data area; An image data area is provided in the image file, and a third writing unit that continuously stores the image data of each of the plurality of images is provided.

【0010】[0010]

【発明の実施の形態】以下、添付の図面を参照して本発
明の好適な実施形態を説明する。
Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.

【0011】<第1の実施形態>図1は、本実施形態に
よる画像記憶装置としてのコンピュータシステムの構成
を示すブロック図である。図1において、101はCP
Uで、システム全体の制御を行なっている。102はキ
ーボードで、102aのマウスとともにシステムへの操
作入力に使用される。103は表示部であり、CRTや
液晶等で構成されている。104はROM、105はR
AMであり、システムの記憶装置を構成し、システムが
実行するプログラムやシステムが利用するデータを記憶
する。106はハードディスク装置、107はフロッピ
ーディスク装置で、システムのファイルシステムに使用
される外部記憶装置を構成している。108はプリンタ
であり、画像データに基づいて記録媒体上への可視画像
の形成を行う。なお、以下で説明する画像ファイルの作
成等の処理は、CPU101がROM104もしくはR
AM105に格納された制御プログラムを実行すること
でなされるものである。また、以下の説明において形成
される画像ファイルは、最終的にハードディスク106
或いはフロッピーディスク107等の外部記憶装置に格
納されるものとする。
<First Embodiment> FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a computer system as an image storage device according to the present embodiment. In FIG. 1, 101 is a CP.
U controls the entire system. Reference numeral 102 denotes a keyboard which is used together with a mouse 102a for inputting operations to the system. Reference numeral 103 denotes a display unit, which includes a CRT, a liquid crystal, and the like. 104 is ROM, 105 is R
An AM, which constitutes a storage device of the system and stores programs executed by the system and data used by the system. Reference numeral 106 denotes a hard disk drive, and 107 denotes a floppy disk drive, which constitutes an external storage device used for a file system of the system. A printer 108 forms a visible image on a recording medium based on image data. Note that processing such as creation of an image file described below is performed by the CPU
This is performed by executing a control program stored in the AM 105. Further, the image file formed in the following description is
Alternatively, the data is stored in an external storage device such as the floppy disk 107.

【0012】図2は本実施形態による画像記憶方式によ
り作成される画像ファイルの概略のデータ構成を示す図
である。201は属性情報領域であり、画像の枚数、圧
縮方式、縦横画素数、特徴量抽出方法等の画像の読み出
しや表示に必要な情報を格納する。202は特徴量デー
タ領域であり、複数の画像の各々の特徴量(輝度・色差
情報、画像周波数、ヒストグラムなど)を連続して記録
している領域である。203は画像データ領域であり、
上記複数の画像のすべての画像データを連続して記録し
ている領域である。なお、本実施形態では、画像データ
領域203に格納されるここの画像データをタイルイメ
ージと称する場合もある。
FIG. 2 is a diagram showing a schematic data structure of an image file created by the image storage method according to the present embodiment. Reference numeral 201 denotes an attribute information area which stores information necessary for reading and displaying an image, such as the number of images, a compression method, the number of vertical and horizontal pixels, and a method of extracting a feature amount. A feature amount data area 202 is an area in which feature amounts (luminance / color difference information, image frequency, histogram, and the like) of each of a plurality of images are continuously recorded. 203 is an image data area,
This is an area in which all the image data of the plurality of images are continuously recorded. In the present embodiment, the image data stored in the image data area 203 may be referred to as a tile image.

【0013】図3は図2の属性情報領域201の詳細な
データ構成を示す図である。この例では、それぞれの領
域が4バイトずつ確保されているが、扱う画像の数や大
きさに応じて領域の大きさは変更してかまわない。領域
301には本画像フォーマットの改訂番号を示すバージ
ョン情報(Version)が格納される。領域302には記
録している画像の総数を示す画像数(INUM)が格納され
る。領域303にはどのような値を画像特徴量として使
っているかを示す色空間モード(Mode)が格納される。
例えば色差情報としてRGB値を用いている場合は値0
が、YUVを用いている場合は値1が領域303にセッ
トされ、この値によって色空間モードが識別される。領
域304には、画像データ領域203に蓄積されている
画像のフォーマットを示す情報(IFormat)が格納され
る。たとえば、JPEG圧縮された画像データに対して
値0が、ビットマップデータ(BMP)に対しては値1
が、FlashPixフォーマットに対しては値2がセットされ
る。
FIG. 3 is a diagram showing a detailed data structure of the attribute information area 201 of FIG. In this example, each area is secured by 4 bytes, but the size of the area may be changed according to the number and size of images to be handled. The area 301 stores version information (Version) indicating the revision number of the present image format. The area 302 stores the number of images (INUM) indicating the total number of recorded images. The area 303 stores a color space mode (Mode) indicating what value is used as an image feature amount.
For example, when RGB values are used as color difference information, the value is 0.
However, when YUV is used, the value 1 is set in the area 303, and the color space mode is identified by this value. In the area 304, information (IFormat) indicating the format of the image stored in the image data area 203 is stored. For example, a value 0 is set for JPEG-compressed image data, and a value 1 is set for bitmap data (BMP).
However, the value 2 is set for the FlashPix format.

【0014】領域305、306には、画像データ領域
203に蓄積されている各画像の幅、および高さを画素
数によって表した情報(Iwidth、Iheight)がそれぞれ
記憶される。本実施形態の画像ファイルにおける画像デ
ータ領域203には、領域305、306において指定
された幅及び高さの画像データが格納されることにな
る。領域307には、特徴量を算出する際の画面の分割
方法を示す情報(Section Mode)が記憶される。本例で
は、後述するように、分割方法として6分割か分割なし
かの2通りがあり、6分割していれば値0、分割してい
なければ値−1がセットされるものとする。領域308
には、画像データ領域203の先頭アドレスを示すポイ
ンタ(Pointer to Images)が格納される。領域309
には、画像特徴量データ領域202の先頭アドレスを示
すポインタ(Pointer to Features)が格納される。例
えば、属性情報領域201の直後からすきまをあけず画
像特徴量データ領域202がつづくのであれば、属性情
報領域が図3の例では36バイトなので、画像特徴量デ
ータ領域309のポインタの値は36となる。
In the areas 305 and 306, information (Iwidth, Iheight) representing the width and height of each image stored in the image data area 203 by the number of pixels is stored. In the image data area 203 in the image file according to the present embodiment, image data having the width and height specified in the areas 305 and 306 are stored. In the area 307, information (Section Mode) indicating a method of dividing the screen when calculating the feature amount is stored. In this example, as will be described later, there are two types of division methods, that is, 6 divisions or no division. The value 0 is set when the division is performed, and the value -1 is set when the division is not performed. Region 308
Stores a pointer (Pointer to Images) indicating the start address of the image data area 203. Region 309
Stores a pointer (Pointer to Features) indicating the start address of the image feature data area 202. For example, if the image feature amount data area 202 continues immediately after the attribute information area 201 without any gap, the attribute information area is 36 bytes in the example of FIG. Becomes

【0015】なお、上述した領域301から領域309
までの情報の順番はこの例に限ったものではないことは
いうまでもない。
The above-mentioned area 301 to area 309
Needless to say, the order of information up to this point is not limited to this example.

【0016】図4は図2の画像特徴量データ領域202
の詳細なデータ構成図である。図4において、401、
402、はそれぞれ複数枚ある画像中の1番目、2番目
の画像から算出された特徴量を示している。なお、画像
の特徴量の算出方法については後述する。また、本例で
は1つの画像を6個のブロックに分けて各ブロックの特
徴量を算出する。このため、図4において、R(0,
0)〜B(2,1)の計18個のデータが1枚の画像の
特徴量をあらわしている。この特徴量の個数は当該画像
ファイルに含まれるすべての画像について同じ個数とな
る。R(0,0)、G(0,0),B(0,0)はそれ
ぞれ1枚の画像を6分割したうちの最初の領域のRGB
値の平均値を示している。なお、図4において、NAは
値に意味のないことを示している。本実施形態ではR,
G、Bの平均値を各1バイトで示し、区切りの良いよう
に4バイトを1単位としているためである。別の方法と
して、NA部分を削除し、特徴量データを詰めて並べて
もよいが、画像検索時のアドレス制御が若干複雑にな
る。
FIG. 4 shows the image feature data area 202 of FIG.
3 is a detailed data configuration diagram of FIG. In FIG. 4, 401,
Reference numeral 402 denotes a feature amount calculated from the first and second images in the plurality of images. The method for calculating the image feature will be described later. In this example, one image is divided into six blocks, and the feature amount of each block is calculated. Therefore, in FIG. 4, R (0,
A total of 18 pieces of data 0) to B (2, 1) represent the feature amount of one image. The number of feature amounts is the same for all images included in the image file. R (0,0), G (0,0), B (0,0) are the RGB of the first area of one image divided into six.
The average value is shown. In FIG. 4, NA indicates that the value is meaningless. In the present embodiment, R,
This is because the average value of G and B is indicated by 1 byte, and 4 bytes are set as one unit for good delimitation. As another method, the NA portion may be deleted and the feature amount data may be packed and arranged, but the address control at the time of image search becomes slightly complicated.

【0017】図5は図2の画像データ領域203の詳細
図である。この例ではJPEGを使った場合を示してい
る。したがってこの場合、属性情報領域の画像フォーマ
ットの項目304ではJPEGが示されている。
FIG. 5 is a detailed view of the image data area 203 of FIG. This example shows a case where JPEG is used. Therefore, in this case, JPEG is indicated in the item 304 of the image format in the attribute information area.

【0018】図5において501は画像データ中の1番
目の画像のJPEG圧縮データであり、502は2番目
の画像のJPEG圧縮データである。図中、SOI、A
PP0、DHT,DQT、SOF0、SOS,EOIはマ
ーカーと呼ばれる区切り記号である。SOIはJPEG
データの開始、EOIはデータの終了、APP0はアプ
リケーションにより任意に使用可能な領域、DHTはハ
フマンテーブル、DQTは量子化テーブル、SOF0は
ベースラインJPEG圧縮、SOSはハフマンコードを
示している。1つの画像の圧縮データはSOIとEOI
で挟まれた部分となる。なお、JPEGについてはITU-
T WHITE BOOK ディジタル静止画像圧縮符号化関連勧告
集(財団法人 新日本ITU協会発行)を参照のこと。ま
た、図5の例ではJPEGデータを用いているが、BM
P、FlashPix等他の画像ファイルフォーマットであって
もかまわない。
In FIG. 5, reference numeral 501 denotes JPEG compressed data of the first image in the image data, and reference numeral 502 denotes JPEG compressed data of the second image. In the figure, SOI, A
PP0, DHT, DQT, SOF0, SOS, and EOI are delimiters called markers. SOI is JPEG
Data start, EOI is end of data, APP0 is an area arbitrarily usable by an application, DHT is a Huffman table, DQT is a quantization table, SOF0 is a baseline JPEG compression, and SOS is a Huffman code. Compressed data of one image is SOI and EOI
It is the part sandwiched by. For JPEG, ITU-
T WHITE BOOK See Digital Still Image Compression Coding Recommendations (published by New Japan ITU Association). In the example of FIG. 5, JPEG data is used.
Other image file formats such as P and FlashPix may be used.

【0019】次に、ハードディスク106あるいは、フ
ロッピーディスク107上に、以上で説明した構成のフ
ォーマットでデータを書き込み、ファイルを作成するた
めの処理手順を説明する。なお、ここでは、本画像フォ
ーマットの改定番号であるバージョン番号が3、画像枚
数が100枚、特徴量モードがRGB,画像フォーマッ
トがJPEG、画像サイズが幅×高さ=384×25
6、特徴量抽出が分割モードである場合を例にあげて説
明する。
Next, a processing procedure for writing data on the hard disk 106 or the floppy disk 107 in the format described above and creating a file will be described. Here, the version number, which is the revision number of this image format, is 3, the number of images is 100, the feature amount mode is RGB, the image format is JPEG, and the image size is width × height = 384 × 25.
6. The case where the feature amount extraction is in the division mode will be described as an example.

【0020】図6は第1の実施形態における画像データ
ファイルの作成手順を説明するフローチャートである。
ステップS601では属性情報領域201を書き込み、
ステップS602では画像データ領域203および画像
特徴量データ領域202の書き込みを同時に行う。
FIG. 6 is a flowchart for explaining a procedure for creating an image data file in the first embodiment.
In step S601, the attribute information area 201 is written,
In step S602, writing of the image data area 203 and the image feature data area 202 is performed simultaneously.

【0021】図7は属性情報書込みの手順を説明するフ
ローチャートである。すなわち、図7に示される手順
は、図6のステップS601の詳細を示すものである。
なお、図7の処理の開始に先立って、書き込みファイル
はすでにオープンされているものとする。
FIG. 7 is a flowchart for explaining the procedure for writing attribute information. That is, the procedure shown in FIG. 7 shows details of step S601 in FIG.
It is assumed that the write file has already been opened prior to the start of the processing in FIG.

【0022】ステップS701では、属性情報領域20
1中の領域301に、ファイルフォーマットのバージョ
ンを示す値(本例では「3」)を書き込む。ステップS
702では領域302に、処理対象の画像数を示す値
(本例では「100」)を書き込む。ステップS703
では、領域303に画像特徴量のモード(色空間モー
ド)を示す情報(本例ではRGB空間を用いるので
「0」)を書き込む。
In step S701, the attribute information area 20
A value ("3" in this example) indicating the version of the file format is written in the area 301 in the area No. 1. Step S
In step 702, a value indicating the number of images to be processed (“100” in this example) is written in the area 302. Step S703
Then, information indicating the mode (color space mode) of the image feature amount (“0” in this example because the RGB space is used) is written in the area 303.

【0023】ステップS704では、領域304に画像
データ領域203に書き込む画像フォーマットを示す情
報(本例では、JPEGを用いるので「0」)を書き込
む。ステップS705では領域305に画像の幅を示す
画素数(本例では「384」)を、領域306に画像の
高さを示す画素数(本例では「256」)を書き込む。
ステップS706では、領域307に画像特徴量を算出
する際の分割モードを示す情報(本例では分割数6を示
す「0」)を書き込む。
In step S704, information indicating the image format to be written in the image data area 203 ("0" in this example because JPEG is used) is written in the area 304. In step S705, the number of pixels indicating the width of the image (“384” in this example) is written in the area 305, and the number of pixels indicating the height of the image (“256” in this example) is written in the area 306.
In step S706, information indicating the division mode when calculating the image feature amount (“0” indicating the number of divisions 6 in this example) is written in the area 307.

【0024】次に、ステップS707では、画像データ
領域203の先頭アドレスを、ステップS702で設定
した画像数(領域302に格納したINUM) から算出
し、得られた値をPointer to Imagesとして領域308
に書き込む。本例では画像数は100、属性情報領域2
01のサイズをあらかじめ36バイト(図3)とし、そ
の次にくる特徴量データ領域202は1画像あたり24
バイト必要(図4)であるので、36+24×100=
2436となる。
Next, in step S707, the start address of the image data area 203 is calculated from the number of images set in step S702 (INUM stored in the area 302), and the obtained value is set as Pointer to Images in the area 308.
Write to. In this example, the number of images is 100, the attribute information area 2
01 is set to 36 bytes (FIG. 3) in advance, and the next feature amount data area 202 is 24 bytes per image.
Since bytes are required (FIG. 4), 36 + 24 × 100 =
2436.

【0025】ステップS708は画像特徴量データ領域
202の先頭番地を領域309に書き込む。この実施形
態では属性情報領域201と連続して配置するために、
値「36」がpointer to Featureとして書き込まれる。
In step S708, the start address of the image feature data area 202 is written in the area 309. In this embodiment, in order to continuously arrange the attribute information area 201,
The value “36” is written as a pointer to Feature.

【0026】図8は画像データの書き込み手順を説明す
るフローチャートである。すなわち、図6に示したステ
ップS602の詳細を示すものである。
FIG. 8 is a flowchart for explaining a procedure for writing image data. That is, it shows the details of step S602 shown in FIG.

【0027】ステップS801では変数INUMXに全画像
数の値100をセットする。ステップS802では変数
iを0に初期化する。
In step S801, the value 100 of the total number of images is set in a variable INUMX. In step S802, a variable i is initialized to 0.

【0028】次に、ステップS803では入力ファイル
(i)をオープンする。ステップS804ではオープン
した画像から特徴量を抽出する。特徴量の抽出処理の詳
細は後述する。ステップS805ではオープンした画像
を圧縮する。なお、圧縮後のデータの容量を以降SIZ
Eと表す。
Next, in step S803, the input file (i) is opened. In step S804, a feature amount is extracted from the opened image. Details of the feature amount extraction processing will be described later. In step S805, the opened image is compressed. Note that the size of the compressed data is hereinafter referred to as SIZ
Expressed as E.

【0029】ステップS806では圧縮後のデータを出
力ファイルへ書き込む。書き込む位置は、画像データ領
域203の先頭アドレスを示すポインタ308をもと
に、圧縮後のデータの容量SIZEを累積加算すること
で一意に求められる。
In step S806, the compressed data is written to an output file. The writing position is uniquely obtained by cumulatively adding the size SIZE of the compressed data based on the pointer 308 indicating the start address of the image data area 203.

【0030】ステップS807では特徴量データR(0,
0),G(0,0),B(0,0)〜B(2,1)の計24バイトを書き込む。
特徴量データを書き込む位置は、領域309に格納され
た画像特徴量データ領域202の先頭アドレスを示すポ
インタPointer to Featureの値+24×iで求めること
ができる。
In step S807, feature amount data R (0,
0), G (0,0), B (0,0) to B (2,1), 24 bytes in total are written.
The writing position of the feature amount data can be obtained from the value of the pointer Pointer to Feature + 24 × i indicating the start address of the image feature amount data area 202 stored in the area 309.

【0031】ステップS808では入力ファイル(i)
をクローズする。ステップS809ではiを値1だけ増
加させる。そして、ステップS809で、iをINUMと比
較し、両者が等しくない場合はステップS803にもど
り、次の入力画像ファイルの処理を開始し、等しい場合
は本処理を終了する。
In step S808, the input file (i)
Close. In step S809, i is increased by the value 1. In step S809, i is compared with INUM. If they are not equal, the process returns to step S803 to start the processing of the next input image file. If they are equal, this processing ends.

【0032】次に、上記ステップS804で行われる画
像特徴量の計算について説明する。図9は本実施形態に
おける特徴量算出時の画面分割を示す図である。図9に
示されるように、対象となる画像の大きさは、水平方向
にW画素、垂直方向にH画素である。本実施形態では、
これを水平方向に3分割、垂直方向に2分割の計6分割
し、左上から順に領域(0,0)、領域(1,0)、…領域(2,1)
とする。そして、これら各領域のR,G,B値の平均値
を算出し、計18個の数値をもって、画像の特徴量とす
る。
Next, the calculation of the image feature amount performed in step S804 will be described. FIG. 9 is a diagram illustrating screen division at the time of calculating a feature amount according to the present embodiment. As shown in FIG. 9, the size of the target image is W pixels in the horizontal direction and H pixels in the vertical direction. In this embodiment,
This is divided into three parts in the horizontal direction and two parts in the vertical direction, for a total of six, and in order from the upper left, the area (0,0), the area (1,0),... The area (2,1)
And Then, the average value of the R, G, and B values of each of these regions is calculated, and a total of 18 numerical values are used as image feature values.

【0033】図10は本実施形態による特徴量算出処理
を説明するフローチャートである。まず、ステップS1
001で変数kを値0で初期化し、ステップS1002
で変数jを値0で初期化し、ステップS1003で変数
iを値0で初期化する。
FIG. 10 is a flowchart for explaining the feature value calculation processing according to the present embodiment. First, step S1
In step S1002, the variable k is initialized with a value 0.
Initializes the variable j with the value 0, and initializes the variable i with the value 0 in step S1003.

【0034】次に、ステップS1004で、配列dのk
番目の要素d(k)に、領域(i,j)のR値の平均値
を代入する。また、d(k+1)にG値の平均値、d
(k+2)にB値の平均値を代入する。なお、R,G,
B値の平均値の算出方法は図11のフローチャートを用
いて後述する。
Next, at step S1004, k of the array d
The average value of the R values of the area (i, j) is substituted for the element d (k). Also, d (k + 1) represents the average value of the G value, d
The average value of the B value is substituted for (k + 2). Note that R, G,
The method of calculating the average value of the B value will be described later using the flowchart of FIG.

【0035】ステップS1005では、kを値3だけ増
加させる。ステップS1006で、iを値1だけ増加さ
せる。ステップS1007ではiを値2と比較し、2よ
り多きければステップS1008へ進む。そうでなけれ
ばステップS1004へ戻る。
In step S1005, k is increased by the value 3. In step S1006, i is increased by the value 1. In step S1007, i is compared with the value 2, and if it is larger than 2, the process proceeds to step S1008. Otherwise, the process returns to step S1004.

【0036】iが2よりも大きくなった場合は、当該分
割行に対する処理が修了したことを表すので、次の分割
行へ進むことになる。従って、ステップS1008で、
jを値1だけ増加させる。ステップS1009ではjを
値1と比較する。jが1より多きければ、分割行の第2
行目の処理を終えたこと、すなわち当該画面の全体の処
理を終えたことを示すので、本処理を完了する。そうで
なければ、新たな分割行について処理を行うためにステ
ップS1003へ戻る。
When i becomes larger than 2, it indicates that the processing for the divided row has been completed, and the process proceeds to the next divided row. Therefore, in step S1008,
j is increased by the value 1. In step S1009, j is compared with the value 1. If j is greater than one, the second
Since this indicates that the processing of the line has been completed, that is, the processing of the entire screen has been completed, this processing is completed. If not, the process returns to step S1003 to perform processing on a new divided row.

【0037】以上のような処理を完了すると、18個の
要素をもつ配列d()に、対象となる画像の画像特徴量
が格納されることになる。
When the above processing is completed, the image feature amount of the target image is stored in the array d () having 18 elements.

【0038】なお、ここでは特徴量の算出のため、画像
を6個の等面積の矩形領域に分割しているが、分割は矩
形に限らずより複雑な形状でもよいし、分割数を増減さ
せても良い。分割数を増減したときは、特徴量の要素数
は18個でなく、それに応じて増減することは容易に理
解され得る。
In this case, the image is divided into six rectangular areas having the same area in order to calculate the characteristic amount. However, the division is not limited to a rectangle, but may be a more complicated shape. May be. When the number of divisions is increased or decreased, it can be easily understood that the number of elements of the feature amount is not 18 but is increased or decreased accordingly.

【0039】次に、R,G,B値の平均値の算出方法に
ついて更に詳しく説明する。図11は、領域毎のR,
G,B値の平均値算出方法を説明するフローチャートで
ある。なお、画像データは、R(X,Y),G(X,Y),B(X,
Y)の3つの配列に格納されているものとする。ただし、
0≦X<W、0≦Y<Hであり、画像の左上隅を起点
(0,0)とする。
Next, the method of calculating the average of the R, G, and B values will be described in more detail. FIG. 11 shows R,
5 is a flowchart illustrating a method for calculating an average value of G and B values. The image data is represented by R (X, Y), G (X, Y), B (X,
Y) are stored in the three arrays. However,
0 ≦ X <W, 0 ≦ Y <H, starting at the upper left corner of the image
(0,0).

【0040】図11に示される処理ではX0≦X<X
1,Y0≦Y<Y1の部分領域の平均濃度を算出し、変
数DR,DG,DBのそれぞれにR,G,Bの平均濃度
値を入れて返す。
In the processing shown in FIG. 11, X0 ≦ X <X
1, the average density of the partial area of Y0 ≦ Y <Y1 is calculated, and the average density values of R, G, and B are put into variables DR, DG, and DB, respectively, and returned.

【0041】ステップS804及び図10によって示し
た処理において、領域(i,j)に相当する領域は、 X0=W×i/3,X1=W×(i+1)/3 Y0=H×j/2,Y1=H×(j+1)/2 に対応するので、定数X0,X1,Y0,Y1を上記の
ように初期化してから図11のフローチャートを実行す
る。
In the processing shown in step S804 and FIG. 10, the area corresponding to the area (i, j) is: X0 = W × i / 3, X1 = W × (i + 1) / 3 Y0 = H × j / 2 , Y1 = H × (j + 1) / 2, the constants X0, X1, Y0, and Y1 are initialized as described above, and then the flowchart of FIG. 11 is executed.

【0042】まず、ステップS1101で変数DR,D
G,DBを値0で初期化する。ステップS1102で変
数Yを上記のY0で初期化する。同様に、ステップS1
103で変数Xを上記のX0で初期化する。
First, in steps S1101, the variables DR, D
G and DB are initialized with the value 0. In step S1102, the variable Y is initialized with the above Y0. Similarly, step S1
At 103, the variable X is initialized with the above X0.

【0043】次に、ステップS1104で、DRにR
(X,Y)を加える。同様にDGにG(X,Y)、DBにB(X,Y)
を加える。そして、ステップS1105で変数Xを値1
だけ増加させる。次に、ステップS1106で変数Xと
X1を比較し、等しければステップS1107へ、そう
でなければS1104へ戻る。ステップS1107では
変数Yを値1だけ増加させる。そして、ステップS11
08で変数YとY1を比較し、等しければステップS1
109へ、そうでなければステップS1103へ戻る。
以上のステップS1103〜ステップS1108の処理
により、DR、DG、DBのそれぞれには、X0、X
1、Y0、Y1で特定される領域内のR値の合計値、G
値の合計値、B値の合計値が格納されることになる。
Next, in step S1104, R is added to DR.
Add (X, Y). Similarly, G (X, Y) for DG and B (X, Y) for DB
Add. Then, in step S1105, the variable X is set to the value 1
Just increase. Next, in step S1106, the variables X and X1 are compared. If they are equal, the process returns to step S1107; otherwise, the process returns to S1104. In step S1107, the variable Y is increased by the value 1. Then, step S11
In step 08, the variables Y and Y1 are compared.
109, otherwise return to step S1103.
By the processing of steps S1103 to S1108, X0, X are assigned to DR, DG, and DB, respectively.
1, the sum of R values in the area specified by Y0 and Y1, G
The total value of the values and the total value of the B values are stored.

【0044】次に、ステップS1109で、変数DR,
DG,DBをそれぞれ(X1−X0)×(Y1−Y0)
で除算する。これは、各変数に格納されている値を領域
内の画素の数で割ること、すなわち平均値を取ることを
表す。従って、ステップS1109の処理により、D
R,DG,DBの内容は、領域内の画素濃度の総和を画
素数で割った平均濃度となる。
Next, in step S1109, the variables DR,
DG and DB are respectively (X1-X0) × (Y1-Y0)
Divide by. This means that the value stored in each variable is divided by the number of pixels in the area, that is, an average value is obtained. Therefore, by the processing in step S1109, D
The contents of R, DG, and DB are average densities obtained by dividing the sum of pixel densities in the area by the number of pixels.

【0045】次に画像特徴量による検索、および検索結
果に該当する画像の読み出し方法について説明する。
Next, a description will be given of a search based on image feature amounts and a method of reading an image corresponding to the search result.

【0046】図12は画像データの検索および読み出し
に先立って行われる処理を示すフローチャートである。
この処理では、画像ファイルの属性情報領域201およ
び画像特徴量データ領域202を読み出し、これらをメ
モリ105上に記憶する。さらに画像データ領域203
をスキャンして、JPEGのSOIマーカーを検出する
たびに、その位置をオフセット情報配列OFS()とし
てメモリ上に記憶し、画像データの位置情報をメモリ上
の配列として生成しておく。
FIG. 12 is a flowchart showing the processing performed prior to the search and reading of the image data.
In this process, the attribute information area 201 and the image feature amount data area 202 of the image file are read out and stored in the memory 105. Further, the image data area 203
Is scanned, and whenever a JPEG SOI marker is detected, its position is stored in the memory as an offset information array OFS (), and the position information of the image data is generated as an array on the memory.

【0047】ステップS1201では属性情報領域20
1を読み出し、領域303のフォーマットバージョン、
領域302の画像数、領域303の特徴量モード、領域
304の画像フォーマット、領域305の画像の幅、領
域306の画像の高さ、領域307の画像分割モード、
領域308の画像データ領域へのポインタ、領域309
の特徴量データへのポインタを読み出す。次に、ステッ
プS1202では特徴量データ領域202から図4に示
すような特徴量データ401、402…を読み出す。
In step S1201, the attribute information area 20
1 is read and the format version of the area 303 is read,
The number of images in the area 302, the feature amount mode in the area 303, the image format in the area 304, the width of the image in the area 305, the height of the image in the area 306, the image division mode in the area 307,
Pointer to image data area in area 308, area 309
The pointer to the feature data is read out. Next, in step S1202, feature amount data 401, 402,... As shown in FIG.

【0048】ステップS1203では変数iを値0に初
期化する。ステップS1204ではステップS1201
で得られた画像数(INUM)を変数INUMXにセットする。
In step S1203, a variable i is initialized to a value of zero. In step S1204, step S1201
Set the number of images (INUM) obtained in step to the variable INUMX.

【0049】ステップS1205では画像領域の先頭か
ら順に1ワードずつを読み出す。ステップS1206で
は読み出した値がSOIマーカーかどうかを比較し、S
OIマーカーの場合はステップS1207に進むが、そ
うでない場合はS1205に戻って次の1ワードを読み
出す。
In step S1205, one word at a time is read from the beginning of the image area. In step S1206, it is determined whether the read value is an SOI marker or not.
If the marker is an OI marker, the process proceeds to step S1207. If not, the process returns to step S1205 to read the next one word.

【0050】ステップS1206でSOIが検出される
と、ステップS1207では現在の読み出しアドレスを
OFS配列のI番目の要素、すなわちOFS(i)に書
き込む。ステップS1208では変数iを値1だけ増加
する。ステップS1209では変数iの値とINUMXが等
しければ処理を完了するが、そうでない場合はS120
5に戻り上記の処理を繰り返す。
When the SOI is detected in step S1206, in step S1207, the current read address is written to the I-th element of the OFS array, that is, OFS (i). In step S1208, the variable i is increased by the value 1. In step S1209, if the value of the variable i is equal to INUMX, the process is completed.
Returning to step 5, the above processing is repeated.

【0051】こうして得られた画像特徴量データを検索
対象として用い、検索の結果表示する必要のある画像デ
ータはOFS配列からその読み出し位置を求め、読み出
すことが可能である。
Using the image feature amount data obtained in this way as a search target, image data that needs to be displayed as a result of the search can be read out by obtaining its readout position from the OFS array.

【0052】図13は第1の実施形態による画像検索処
理の概要を説明するフローチャートである。図13にお
いて、ステップS1301では、キーボード102等を
用いて画像の特徴量を入力する。ステップS1302で
は、上述のステップS1202においてRAM上へ読み
込んだ画像特徴量領域を、ステップS1301で入力し
た特徴量で検索する。そして、ステップS1303で
は、このサーチの結果、ヒットした画像特徴量があれ
ば、その格納位置に基づいて当該画像特徴量に対応する
画像が何番目の画像であるかを判定する。ステップS1
304では、上述の図12で説明した処理によって得ら
れているOFS配列により、当該画像の格納位置(読出
位置)を獲得し、ステップS1305で、検索結果とし
ての画像を得て表示する。
FIG. 13 is a flowchart for explaining the outline of the image search processing according to the first embodiment. In FIG. 13, in step S1301, a feature amount of an image is input using the keyboard 102 or the like. In step S1302, the image feature amount area read into the RAM in step S1202 is searched using the feature amount input in step S1301. Then, in step S1303, if there is an image feature amount that has been found as a result of this search, it is determined based on the storage position which image is the image corresponding to the image feature amount. Step S1
In step 304, the storage position (readout position) of the image is obtained by the OFS array obtained by the processing described in FIG. 12, and in step S1305, an image as a search result is obtained and displayed.

【0053】以上説明したように、第1の実施形態によ
れば、1つのファイル内に、画像の読み出し、表示に必
要な情報を記した属性情報と、すべての画像の特徴量を
連続して記憶した特徴量データ領域と、すべての画像を
連続して記憶した画像データ領域を設けることにより、
画像データへの高速アクセス、簡易な管理を実現するこ
とが可能になる。すなわち、画像データを個別のファイ
ルに格納している場合、アクセスの際に毎回ファイルを
開く必要があるが、本願ではひとつのファイルに集約し
て格納しているため、そのファイルは開いたままで複数
の画像に連続してアクセスすることが可能である。ま
た、画像データ毎に個別のファイルに格納する従来の手
法では、個別のファイルの格納場所と特徴量データやそ
の管理との間で常に整合性を取っておく必要があるが、
これに比べると、ひとつのファイルに集約する本実施形
態によれば、ファイルをどこに移動しても画像データの
格納先がわからなくなることはない。
As described above, according to the first embodiment, in one file, the attribute information describing information necessary for reading and displaying an image and the feature amounts of all the images are continuously recorded. By providing the stored feature amount data area and the image data area in which all the images are continuously stored,
High-speed access to image data and simple management can be realized. That is, when image data is stored in a separate file, it is necessary to open the file each time it is accessed. However, in the present application, since the file is stored collectively in one file, the file remains open and multiple files are stored. Can be continuously accessed. In the conventional method of storing image data in individual files, it is necessary to always maintain consistency between the storage location of individual files and feature amount data and its management.
In comparison with this, according to the present embodiment in which the files are collected into one file, the storage location of the image data is not lost regardless of where the file is moved.

【0054】(第2の実施形態)次に第2の実施形態に
ついて説明する。上述した第1の実施形態では、画像フ
ァイルの構成が属性情報領域201、特徴量データ領域
202、画像データ領域203の順で並ぶ。これに対し
て、第2の実施形態は、図14に示すように、属性情報
領域201、画像データ領域203、特徴量データ領域
202の順で構成される。ただし、各領域の内容は第1
の実施形態と同じであり、属性情報領域201は図3、
特徴量データ領域202は図4、画像データ領域203
は図5に示すとおりの内容を有する。
(Second Embodiment) Next, a second embodiment will be described. In the first embodiment described above, the configuration of the image file is arranged in the order of the attribute information area 201, the feature data area 202, and the image data area 203. On the other hand, in the second embodiment, as shown in FIG. 14, an attribute information area 201, an image data area 203, and a feature amount data area 202 are arranged in this order. However, the content of each area is the first
The attribute information area 201 is the same as that of FIG.
The feature data area 202 is shown in FIG.
Has the contents as shown in FIG.

【0055】図15は第2の実施形態における画像ファ
イル生成処理の大まかな流れを示すフローチャートであ
る。ステップS1401では、属性情報領域201の一
部に対してデータを書き込む。ステップS1402で
は、画像特徴量を算出しながら、圧縮データを画像デー
タ領域203に書き込む。ステップS1403では再度
属性情報領域201への書き込みを行う。ここでは、特
徴量データ領域202の先頭へのポインタが書き込まれ
る。そして、ステップS1404では特徴量データ領域
への書き込みが行われる。
FIG. 15 is a flowchart showing a general flow of the image file generation processing in the second embodiment. In step S1401, data is written to a part of the attribute information area 201. In step S1402, the compressed data is written to the image data area 203 while calculating the image feature amount. In step S1403, writing to the attribute information area 201 is performed again. Here, a pointer to the head of the feature amount data area 202 is written. Then, in step S1404, writing to the feature amount data area is performed.

【0056】図16は図15のステップS1401に示
される属性情報書き込みの処理を説明するフローチャー
トである。ステップS1501からS1506までは、
第1の実施形態の属性情報書込み処理(図7)における
ステップS701からS706までと同じ処理を行う。
FIG. 16 is a flowchart for explaining the attribute information writing processing shown in step S1401 of FIG. From steps S1501 to S1506,
The same processing as steps S701 to S706 in the attribute information writing processing (FIG. 7) of the first embodiment is performed.

【0057】ステップS1507では、画像データ領域
へのポインタ308へ値36をセットする。これは、第
1の実施形態と同様に属性情報領域201が36バイト
の領域を用い、図13に示すように画像データ領域20
3が属性情報領域201の直後に位置するためである。
In step S1507, the value 36 is set in the pointer 308 to the image data area. This is because, as in the first embodiment, the attribute information area 201 uses an area of 36 bytes, and as shown in FIG.
3 is located immediately after the attribute information area 201.

【0058】図17は図15のステップS1402に示
されるタイルイメージ処理の詳細を説明するフローチャ
ートである。この処理において、ステップS1601〜
S1610の各処理は、第1の実施形態の図8で説明し
たステップS801〜S810の各処理とほぼ同様であ
る。異なる点は、ステップS1607において、出力フ
ァイルにおける特徴量データの位置が不定であるため
に、一時的に、メモリ上の配列への書き込みを行うこと
である。
FIG. 17 is a flowchart for explaining the details of the tile image processing shown in step S1402 in FIG. In this process, steps S1601 to S1601
Each process of S1610 is almost the same as each process of steps S801 to S810 described in FIG. 8 of the first embodiment. The difference is that in step S1607, since the position of the feature amount data in the output file is undefined, the data is temporarily written to the array on the memory.

【0059】以上説明したステップS1402の処理が
終了した時点で、画像データ領域203の書き込みは終
了している。そして、この画像データ領域203の直後
に特徴量データ領域を書き込むため、そのアドレスが特
徴量データ領域202の先頭アドレスとなる。したがっ
て、ステップS1403ではその値を、特徴量データ領
域へのポインタ(Pointer to Featre)として、属性情
報領域201内の領域309に書き込む。最後に、ステ
ップS1404において、特徴量データ配列の内容を出
力ファイルに書き込む。以上のようにして、画像ファイ
ルが生成されることになる。
When the processing in step S1402 described above is completed, the writing of the image data area 203 has been completed. Then, since the feature amount data area is written immediately after the image data area 203, the address becomes the head address of the feature amount data area 202. Therefore, in step S1403, the value is written in the area 309 in the attribute information area 201 as a pointer (Pointer to Featre) to the feature data area. Finally, in step S1404, the contents of the feature data array are written to the output file. As described above, an image file is generated.

【0060】次に、上記処理によって作成された画像フ
ァイルへの画像の追加処理について図18を使って説明
する。図18は第2の実施形態による画像ファイルへの
画像の追加処理を示すフローチャートである。
Next, a process of adding an image to the image file created by the above process will be described with reference to FIG. FIG. 18 is a flowchart showing processing for adding an image to an image file according to the second embodiment.

【0061】図18においてステップS1701では既
存のファイルから属性情報領域201を読み出す。ステ
ップS1702では画像データ領域203を読み飛ばし
て、特徴量データ領域202を読み出し、一時メモリー
上に待避する。ステップS1703では新たに追加する
画像を、既存ファイルの画像データ領域の直後に書き込
む。より詳細には、新たに追加する画像について、特徴
量抽出処理(図17のステップS1604)を行い、圧
縮処理(図17のステップS1605)を行った後、そ
の圧縮された画像データを既存ファイルの画像データ領
域の直後に書き込む。この新たな画像を書き込んだ直後
のアドレスは、特徴量データ領域202の新たな先頭ア
ドレスとなる。ステップS1704では、上述の特徴量
抽出処理で算出した画像特徴量データをメモリ上の配列
の最後に付け加えたのち、特徴量データ領域202の新
たな先頭アドレスよりまとめて出力ファイルに書き込
む。ステップS1705では属性情報領域の特徴量デー
タ領域の先頭アドレス309を更新する。
In FIG. 18, in step S1701, the attribute information area 201 is read from an existing file. In step S1702, the image data area 203 is skipped, the feature amount data area 202 is read, and the feature data area 202 is temporarily saved on the memory. In step S1703, the image to be newly added is written immediately after the image data area of the existing file. More specifically, a feature amount extraction process (step S1604 in FIG. 17) is performed on the newly added image, a compression process (step S1605 in FIG. 17) is performed, and the compressed image data is stored in an existing file. Write immediately after the image data area. The address immediately after the writing of the new image becomes the new head address of the feature amount data area 202. In step S1704, the image feature amount data calculated in the above-described feature amount extraction process is added to the end of the array in the memory, and then written collectively from the new start address of the feature amount data area 202 to the output file. In step S1705, the head address 309 of the feature data area in the attribute information area is updated.

【0062】以上説明したように、第2の実施形態によ
れば、属性情報領域、画像データ領域、特徴量データ領
域の順で画像ファイルを書き込むので、第1の実施形態
であげた効果に加えて、新たな画像データを追加する際
の処理が軽減されるという効果が得られる。画像データ
領域にくらべ、特徴量データ領域の容量は非常に小さ
く、画像データの追加に際しては、そのような小容量の
部分を一時的にメモリに待避させて、画像データを追加
すればよいので、処理が容易化、高速化されるからであ
る。これに対して、第1の実施形態の領域順序では、画
像データを追加しようとすると、画像データ領域203
をメモリに待避させる必要が生じる。
As described above, according to the second embodiment, the image file is written in the order of the attribute information area, the image data area, and the feature data area, so that the effects described in the first embodiment can be obtained. Thus, an effect is obtained that the processing when adding new image data is reduced. Compared with the image data area, the capacity of the feature amount data area is very small, and when adding image data, such a small-capacity portion may be temporarily evacuated to the memory and the image data may be added. This is because processing is facilitated and speeded up. On the other hand, according to the area order of the first embodiment, if an attempt is made to add image data, the image data area 203
Need to be saved in the memory.

【0063】(第3の実施形態)上記第1及び第2の実
施形態では、属性情報領域201、特徴量データ領域2
02及び画像データ領域203は連続して並んでいる。
第3の実施形態では、図19に示すように、特徴量デー
タ領域202と画像データ領域203との間に予備領域
1801を設ける。
(Third Embodiment) In the first and second embodiments, the attribute information area 201 and the feature data area 2
02 and the image data area 203 are continuously arranged.
In the third embodiment, as shown in FIG. 19, a spare area 1801 is provided between the feature amount data area 202 and the image data area 203.

【0064】このように、特徴量データ領域202と画
像データ領域203との間に予備領域1801を設ける
ことによって、第1の実施形態にみられるように属性情
報領域201、特徴量データ領域202、画像データ領
域203の順で書き込みを行った画像ファイルであって
も、多少の画像データの追加を容易に行うことが可能に
なる。すなわち、画像データ領域を待避させる必要なく
画像データの追加が行えることになる。
As described above, by providing the spare area 1801 between the feature data area 202 and the image data area 203, the attribute information area 201, the feature data area 202, Even for an image file written in the order of the image data area 203, it is possible to easily add some image data. That is, it is possible to add image data without having to save the image data area.

【0065】(第4の実施形態)次に第4の実施形態を
説明する。第4の実施形態では、特徴量データの算出の
際の画面分割を8とし、YUV(輝度と色度)で計算す
る。さらに、図20に示すように、1画像あたりの特徴
量データ領域24バイトにYYYYYYYYUUUUUUUUVVVVVVVVの
ように、Y,U,Vをそれぞれ連続して記憶する。
(Fourth Embodiment) Next, a fourth embodiment will be described. In the fourth embodiment, the screen division for calculating the feature amount data is set to 8, and the calculation is performed using YUV (luminance and chromaticity). Further, as shown in FIG. 20, Y, U, and V are successively stored in the feature amount data area per image of 24 bytes, such as YYYYYYYUUUUUUUUUVVVVVVVV.

【0066】ところで、特徴量がRGBであれば、通常
R、G、Bともに0〜255の値をとる。ところが、Y
UVにすると、Yは0〜255、U,Vは−128〜1
27となる。すなわち、輝度Yは値として0以上である
のに対して、色度は正負の値をとるため、演算の際輝度
は符号なし整数、色度は符号つき整数であつかうことに
なる。したがって、たとえば、ともに8ビットの変数を
割り当てる場合でも、輝度は正の値のみとるので、符号
なし8ビット(unsigned char)、色差は正負の値をと
りうるので符号つき8ビット(singed char)で定義す
る。これらの変数を、MMX対応CPUのように、同時
に8個のデータを処理する場合、符号の扱いの等しいデ
ータをまとめて処理する方が簡単である。したがって、
データの格納形態として図20のように、YYYYYYYYUUUU
UUUUVVVVVVVVとすれば、その扱いが非常に楽になる。或
いは、YYYYYYYYUVUVUVUVUVUVUVUVのようにしてもよい。
By the way, if the characteristic amount is RGB, R, G and B usually take values of 0 to 255. However, Y
When UV is used, Y is 0 to 255, and U and V are -128 to 1
27. That is, while the luminance Y is 0 or more, the chromaticity takes a positive or negative value, and therefore, in the calculation, the luminance is an unsigned integer, and the chromaticity is a signed integer. Therefore, for example, even when both of the variables are assigned 8 bits, the luminance takes only a positive value, and the sign difference is 8 bits (unsigned char) since the color difference can take a positive or negative value. Define. When these variables are processed simultaneously with eight data, as in an MMX-compatible CPU, it is easier to collectively process data having the same sign. Therefore,
As a data storage mode, as shown in FIG. 20, YYYYYYYYUUUU
UUUUVVVVVVVV makes handling very easy. Alternatively, YYYYYYYYUVUVUVUVUVUVUVUV may be used.

【0067】また、同様に、そのとりうる値の範囲が共
通である特徴量どうしをまとめて、その結果それぞれが
8の倍数になるようにすれば、MMXでの演算に好都合
である。その他の例としては、 ・Y×16、U×8、V×8や、 ・Y×8、U×4、V×4や ・Y×8、(UV)×4のような組み合わせもありう
る。
Similarly, if feature values having a common range of possible values are grouped together and each result is a multiple of 8, it is convenient for calculation in MMX. Other examples include combinations such as: Yx16, Ux8, Vx8, Yx8, Ux4, Vx4, Yx8, (UV) x4 .

【0068】また、YUVでなく、均等色空間の刺激値
である、L*、a*、b*やXYZ三刺激値についても同様で
ある。
The same applies to L *, a *, b *, and XYZ tristimulus values, which are stimulus values in a uniform color space instead of YUV.

【0069】以上説明したように、上記各実施形態によ
れば、1つのファイル内に、画像の読み出し、表示に必
要な情報を記した属性情報と、すべての画像の特徴量を
連続して記憶した特徴量データ領域と、すべての画像を
連続して記憶した画像データ領域を設けることにより、
画像データへの高速アクセス、簡易な管理を実現するこ
とが可能になる。
As described above, according to each of the above embodiments, the attribute information describing the information necessary for reading and displaying the image and the feature amounts of all the images are continuously stored in one file. By providing the feature amount data area and the image data area in which all the images are continuously stored,
High-speed access to image data and simple management can be realized.

【0070】なお、上記実施形態において、特徴量デー
タ領域202に格納される特徴量としてRGB値、輝度
・色度を用いたがこれらに限られるものではない。たと
えば、特徴量として三刺激値(XYZ)、均等色空間に
おける、L*、均等色空間における、a*、b*等を用いて
もよいことは明らかである。
In the above-described embodiment, the RGB values and the luminance / chromaticity are used as the feature amounts stored in the feature amount data area 202. However, the present invention is not limited to these. For example, it is apparent that tristimulus values (XYZ), L * in a uniform color space, a *, b *, and the like in a uniform color space may be used as feature amounts.

【0071】また、上記実施形態では画像データ領域2
03に圧縮された画像データを格納するが、上述のよう
にビットマップ形式、すなわち非圧縮の画像データを格
納してもよい。また、上記第1の実施形態では、画像フ
ァイルには、属性情報領域201、特徴量データ領域2
02、画像データ領域203の順で格納されており、第
2の実施形態では、属性情報領域201、画像データ領
域203、特徴量データ領域202の順で格納されてい
るが、格納順序はこれに限らない。例えば属性情報領域
201は、その位置さえ予めわかっていればよいので、
ファイルの終端であっても、中間であってもかまわな
い。
In the above embodiment, the image data area 2
03 stores the compressed image data, but may store the bitmap format, that is, uncompressed image data as described above. In the first embodiment, the image file includes the attribute information area 201 and the feature data area 2
02 and the image data area 203. In the second embodiment, the attribute information area 201, the image data area 203, and the feature data area 202 are stored in this order. Not exclusively. For example, since the attribute information area 201 only needs to know its position in advance,
It can be at the end of the file or in the middle.

【0072】なお、本発明は、複数の機器(例えばホス
トコンピュータ,インタフェイス機器,リーダ,プリン
タなど)から構成されるシステムに適用しても、一つの
機器からなる装置(例えば、複写機,ファクシミリ装置
など)に適用してもよい。
Even if the present invention is applied to a system including a plurality of devices (for example, a host computer, an interface device, a reader, a printer, etc.), an apparatus (for example, a copier, a facsimile machine) comprising one device Device).

【0073】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ(またはCPU
やMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても、達成されることは言う
までもない。
Further, an object of the present invention is to provide a storage medium storing a program code of software for realizing the functions of the above-described embodiments to a system or an apparatus, and to provide a computer (or CPU) of the system or apparatus.
And MPU) read and execute the program code stored in the storage medium.

【0074】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。
In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiment, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention.

【0075】プログラムコードを供給するための記憶媒
体としては、例えば、フロッピディスク,ハードディス
ク,光ディスク,光磁気ディスク,CD−ROM,CD
−R,磁気テープ,不揮発性のメモリカード,ROMな
どを用いることができる。
As a storage medium for supplying the program code, for example, a floppy disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-ROM, CD
-R, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, a ROM, or the like can be used.

【0076】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているOS(オペレ
ーティングシステム)などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれることは言うまでもない。
When the computer executes the readout program code, not only the functions of the above-described embodiment are realized, but also the OS (Operating System) running on the computer based on the instruction of the program code. ) May perform some or all of the actual processing, and the processing may realize the functions of the above-described embodiments.

【0077】さらに、記憶媒体から読出されたプログラ
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。
Further, after the program code read from the storage medium is written into a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, based on the instruction of the program code, It goes without saying that the CPU included in the function expansion board or the function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the processing realizes the functions of the above-described embodiments.

【0078】[0078]

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、画
像データへの高速アクセス及び画像データの簡易な管理
が可能となる。
As described above, according to the present invention, high-speed access to image data and simple management of the image data become possible.

【0079】[0079]

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

【図1】本実施形態による画像記憶装置としてのコンピ
ュータシステムの構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a computer system as an image storage device according to an embodiment.

【図2】第1の実施形態による画像記憶方式により作成
される画像ファイルの概略のデータ構成を示す図であ
る。
FIG. 2 is a diagram showing a schematic data configuration of an image file created by an image storage method according to the first embodiment.

【図3】図2の属性情報領域201の詳細なデータ構成
を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing a detailed data configuration of an attribute information area 201 of FIG. 2;

【図4】図2の画像特徴量データ領域202の詳細なデ
ータ構成図である。
FIG. 4 is a detailed data configuration diagram of an image feature amount data area 202 of FIG. 2;

【図5】図2の画像データ領域203の詳細図である。FIG. 5 is a detailed view of an image data area 203 of FIG.

【図6】第1の実施形態における画像データファイルの
作成手順を説明するフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart illustrating a procedure for creating an image data file according to the first embodiment.

【図7】属性情報書込みの手順を説明するフローチャー
トである。
FIG. 7 is a flowchart illustrating a procedure for writing attribute information.

【図8】画像データの書き込み手順を説明するフローチ
ャートである。
FIG. 8 is a flowchart illustrating a procedure for writing image data.

【図9】本実施形態における特徴量算出時の画面分割を
示す図である。
FIG. 9 is a diagram illustrating screen division at the time of calculating a feature amount according to the present embodiment.

【図10】本実施形態による特徴量算出処理を説明する
フローチャートである。
FIG. 10 is a flowchart illustrating a feature amount calculation process according to the embodiment.

【図11】領域毎のR,G,B値の平均値算出方法を説
明するフローチャートである。
FIG. 11 is a flowchart illustrating a method of calculating an average value of R, G, and B values for each region.

【図12】画像データの検索および読み出しに先立って
行われる処理を示すフローチャートである。
FIG. 12 is a flowchart illustrating a process performed prior to search and reading of image data.

【図13】第1の実施形態による画像検索処理の概要を
説明するフローチャートである。
FIG. 13 is a flowchart illustrating an outline of an image search process according to the first embodiment.

【図14】第2の実施形態による画像記憶方式により作
成される画像ファイルの概略のデータ構成を示す図であ
る。
FIG. 14 is a diagram showing a schematic data configuration of an image file created by an image storage method according to the second embodiment.

【図15】第2の実施形態における画像ファイル生成処
理の大まかな流れを示すフローチャートである。
FIG. 15 is a flowchart illustrating a general flow of an image file generation process according to the second embodiment.

【図16】図15のステップS1401に示される属性
情報書き込みの処理を説明するフローチャートである。
FIG. 16 is a flowchart illustrating a process of writing attribute information shown in step S1401 of FIG.

【図17】図15のステップS1402に示されるタイ
ルイメージ処理の詳細を説明するフローチャートであ
る。
FIG. 17 is a flowchart illustrating details of tile image processing shown in step S1402 of FIG.

【図18】第2の実施形態による画像ファイルへの画像
の追加処理を示すフローチャートである。
FIG. 18 is a flowchart illustrating a process of adding an image to an image file according to the second embodiment.

【図19】第3の実施形態による画像記憶方式により作
成される画像ファイルの概略のデータ構成を示す図であ
る。
FIG. 19 is a diagram showing a schematic data configuration of an image file created by an image storage method according to the third embodiment.

【図20】第4の実施形態による画像特徴量データ領域
の詳細なデータ構成図である。
FIG. 20 is a detailed data configuration diagram of an image feature amount data area according to the fourth embodiment.

Claims (29)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 複数枚の画像および、前記複数枚の画像
の各々の特徴量を記憶する画像記憶方法であって、 画像を読み出し表示するために必要な属性情報を画像フ
ァイル中に設けた属性情報領域へ書き込む第1書込工程
と、 前記画像ファイル中に特徴量データ領域を設け、該特徴
量データ領域に前記複数枚の画像の各々の特徴量を連続
して記憶する第2書込工程と、 前記画像ファイル中に画像データ領域を設け、前記複数
枚の画像各々の画像データを連続して記憶する第3書込
工程とを備えることを特徴とする画像記憶方法。
1. An image storage method for storing a plurality of images and a feature amount of each of the plurality of images, wherein attribute information necessary for reading and displaying the images is provided in an image file. A first writing step of writing to an information area; and a second writing step of providing a feature amount data area in the image file and successively storing the feature amounts of the plurality of images in the feature amount data area. And a third writing step of providing an image data area in the image file and continuously storing image data of each of the plurality of images.
【請求項2】 前記画像ファイルには、前記属性情報領
域、前記特徴量データ領域、前記画像データ領域の順で
データが格納されていることを特徴とする請求項1に記
載の画像記憶方法。
2. The image storage method according to claim 1, wherein data is stored in the image file in the order of the attribute information area, the feature amount data area, and the image data area.
【請求項3】 前記特徴量データ領域と前記画像データ
領域の間に予備領域が設けられることを特徴とする請求
項2に記載の画像記憶方法。
3. The image storage method according to claim 2, wherein a spare area is provided between the feature data area and the image data area.
【請求項4】 前記画像ファイルには、前記属性情報領
域、前記画像データ領域、前記特徴量データ領域の順で
データが格納されていることを特徴とする請求項1に記
載の画像記憶方法。
4. The image storage method according to claim 1, wherein the image file stores data in the order of the attribute information area, the image data area, and the feature amount data area.
【請求項5】 前記属性情報領域に格納される属性情報
は、当該画像ファイル中の、画像データの記憶方式のバ
ージョンを示す情報、画像の枚数を示す情報、画像のサ
イズを示す情報、画像の圧縮方式を示す情報、前記特徴
量データ領域に格納される画像特徴量の算出方式を示す
情報の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求
項1に記載の画像記憶方法。
5. The attribute information stored in the attribute information area includes information indicating a version of a storage method of image data, information indicating the number of images, information indicating an image size, and information of an image in the image file. 2. The image storage method according to claim 1, further comprising at least one of information indicating a compression method and information indicating a calculation method of an image feature amount stored in the feature amount data area.
【請求項6】 前記特徴量データ領域には、各画像の特
徴量を8の所定倍のバイト数で格納することを特徴とす
る請求項1に記載の画像記憶方法。
6. The image storage method according to claim 1, wherein the feature amount of each image is stored in the feature amount data area in a predetermined multiple of eight bytes.
【請求項7】 前記特徴量は、画像の輝度、色差、三刺
激値、均等色空間における、L*、均等色空間におけ
る、a*、b*のいずれかであることを特徴とする請求項6
に記載の画像記憶方法。
7. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the feature amount is any one of L * in a uniform color space, a * and b * in a uniform color space. 6
5. The image storage method according to 1.
【請求項8】 前記特徴量は、画像をN分割した際の各
分割領域に含まれる画素値から算出される値であること
を特徴とする請求項1に記載の画像記憶方法。
8. The image storage method according to claim 1, wherein the feature amount is a value calculated from a pixel value included in each divided area when the image is divided into N parts.
【請求項9】 前記特徴量データ領域には、複数枚の画
像の各々について同じ個数の特徴量データを記憶するこ
とを特徴とする請求項1に記載の画像記憶方法。
9. The image storage method according to claim 1, wherein the same amount of feature amount data is stored in each of the plurality of images in the feature amount data area.
【請求項10】 前記画像データ領域には、各画像デー
タを所定の方式で圧縮した圧縮画像が記憶されることを
特徴とする請求項1に記載の画像記憶方法。
10. The image storage method according to claim 1, wherein a compressed image obtained by compressing each image data by a predetermined method is stored in the image data area.
【請求項11】 前記画像データ領域には、各画像デー
タの非圧縮画像が記憶されていることを特徴とする請求
項1に記載の画像記憶方法。
11. The method according to claim 1, wherein an uncompressed image of each image data is stored in the image data area.
【請求項12】 複数枚の画像および、前記複数枚の画
像の各々の特徴量を記憶する画像記憶装置であって、 画像を読み出し表示するために必要な属性情報を画像フ
ァイル中に設けた属性情報領域へ書き込む第1書込手段
と、 前記画像ファイル中に特徴量データ領域を設け、該特徴
量データ領域に前記複数枚の画像の各々の特徴量を連続
して記憶する第2書込手段と、 前記画像ファイル中に画像データ領域を設け、前記複数
枚の画像各々の画像データを連続して記憶する第3書込
手段とを備えることを特徴とする画像記憶装置。
12. An image storage device for storing a plurality of images and a feature amount of each of the plurality of images, wherein attribute information necessary for reading and displaying the images is provided in an image file. First writing means for writing to an information area; and second writing means for providing a feature amount data area in the image file and successively storing the feature amounts of the plurality of images in the feature amount data area. An image storage device, wherein an image data area is provided in the image file, and a third writing unit that continuously stores image data of each of the plurality of images.
【請求項13】 前記画像ファイルには、前記属性情報
領域、前記特徴量データ領域、前記画像データ領域の順
でデータが格納されていることを特徴とする請求項12
に記載の画像記憶装置。
13. The image file, wherein data is stored in the order of the attribute information area, the feature amount data area, and the image data area.
An image storage device according to claim 1.
【請求項14】 前記特徴量データ領域と前記画像デー
タ領域の間に予備領域が設けられることを特徴とする請
求項13に記載の画像記憶装置。
14. The image storage device according to claim 13, wherein a spare area is provided between the feature data area and the image data area.
【請求項15】 前記画像ファイルには、前記属性情報
領域、前記画像データ領域、前記特徴量データ領域の順
でデータが格納されていることを特徴とする請求項12
に記載の画像記憶装置。
15. The image file according to claim 12, wherein data is stored in the order of the attribute information area, the image data area, and the feature amount data area.
An image storage device according to claim 1.
【請求項16】 前記属性情報領域に格納される属性情
報は、当該画像ファイル中の、画像データの記憶方式の
バージョンを示す情報、画像の枚数を示す情報、画像の
サイズを示す情報、画像の圧縮方式を示す情報、前記特
徴量データ領域に格納される画像特徴量の算出方式を示
す情報の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請
求項12に記載の画像記憶装置。
16. The attribute information stored in the attribute information area includes information indicating a version of a storage method of image data, information indicating the number of images, information indicating an image size, and information of an image in the image file. 13. The image storage device according to claim 12, further comprising at least one of information indicating a compression method and information indicating a calculation method of an image feature amount stored in the feature amount data area.
【請求項17】 前記特徴量データ領域には、各画像の
特徴量を8の所定倍のバイト数で格納することを特徴と
する請求項12に記載の画像記憶装置。
17. The image storage device according to claim 12, wherein the feature amount of each image is stored in the feature amount data area in a predetermined multiple of eight bytes.
【請求項18】 前記特徴量は、画像の輝度、色差、三
刺激値、均等色空間における、L*、均等色空間におけ
る、a*、b*のいずれかであることを特徴とする請求項1
7に記載の画像記憶装置。
18. The image processing apparatus according to claim 18, wherein the feature quantity is any one of L * in a uniform color space, a * and b * in a uniform color space. 1
8. The image storage device according to 7.
【請求項19】 前記特徴量は、画像をN分割した際の
各分割領域に含まれる画素値から算出される値であるこ
とを特徴とする請求項12に記載の画像記憶装置。
19. The image storage device according to claim 12, wherein the feature amount is a value calculated from a pixel value included in each divided area when the image is divided into N parts.
【請求項20】 前記特徴量データ領域には、複数枚の
画像の各々について同じ個数の特徴量データを記憶する
ことを特徴とする請求項12に記載の画像記憶装置。
20. The image storage device according to claim 12, wherein the same amount of feature data for each of a plurality of images is stored in the feature data area.
【請求項21】 前記画像データ領域には、各画像デー
タを所定の方式で圧縮した圧縮画像が記憶されることを
特徴とする請求項12に記載の画像記憶装置。
21. The image storage device according to claim 12, wherein a compressed image obtained by compressing each image data by a predetermined method is stored in the image data area.
【請求項22】 前記画像データ領域には、各画像デー
タの非圧縮画像が記憶されていることを特徴とする請求
項12に記載の画像記憶装置。
22. The image storage device according to claim 12, wherein an uncompressed image of each image data is stored in the image data area.
【請求項23】 複数枚の画像および、前記複数枚の画
像の各々の特徴量を記憶させる処理をコンピュータに実
現させるための制御プログラムを格納する記憶媒体であ
って、該制御プログラムが、 画像を読み出し表示するために必要な属性情報を画像フ
ァイル中に設けた属性情報領域へ書き込む第1書込工程
のコードと、 前記画像ファイル中に特徴量データ領域を設け、該特徴
量データ領域に前記複数枚の画像の各々の特徴量を連続
して記憶する第2書込工程のコードと、 前記画像ファイル中に画像データ領域を設け、前記複数
枚の画像各々の画像データを連続して記憶する第3書込
工程のコードとを備えることを特徴とする記憶媒体。
23. A storage medium for storing a control program for causing a computer to store a plurality of images and a feature amount of each of the plurality of images, the control program comprising: A code of a first writing step of writing attribute information necessary for reading and displaying into an attribute information area provided in the image file; and providing a feature amount data area in the image file; A code for a second writing step for continuously storing the feature values of each of the plurality of images; and a second code for providing an image data area in the image file and continuously storing image data for each of the plurality of images And a code for three writing steps.
【請求項24】 複数枚の画像および、前記複数枚の画
像の各々の特徴量を、コンピュータによって読取可能に
記憶する記憶媒体であって、 画像ファイル中に設けられ、画像を読み出し表示するた
めに必要な属性情報が記憶されている属性情報領域と、 前記画像ファイル中に設けられ、該特徴量データ領域に
前記複数枚の画像の各々の特徴量が連続して格納されて
いる特徴量データ領域と、 前記画像ファイル中に設けられ、前記複数枚の画像各々
の画像データが連続して記憶されている画像データ領域
とを備えることを特徴とする記憶媒体。
24. A storage medium for storing a plurality of images and a feature amount of each of the plurality of images in a computer-readable manner, wherein the storage medium is provided in an image file to read and display the images. An attribute information area in which necessary attribute information is stored; and a feature amount data area provided in the image file, wherein the feature amount of each of the plurality of images is continuously stored in the feature amount data area. And an image data area provided in the image file and continuously storing image data of each of the plurality of images.
【請求項25】 前記画像ファイルには、前記特徴量デ
ータ領域、前記属性情報領域、前記画像データ領域の順
でデータが格納されていることを特徴とする請求項1に
記載の画像記憶方法。
25. The image storage method according to claim 1, wherein the image file stores data in the order of the feature amount data area, the attribute information area, and the image data area.
【請求項26】 前記画像ファイルには、前記画像デー
タ領域、前記属性情報領域、前記特徴量データ領域の順
でデータが格納されていることを特徴とする請求項1に
記載の画像記憶方法。
26. The method according to claim 1, wherein the image file stores data in the order of the image data area, the attribute information area, and the feature data area.
【請求項27】 前記画像ファイルには、前記特徴量デ
ータ領域、前記画像データ領域、前記属性情報領域の順
でデータが格納されていることを特徴とする請求項1に
記載の画像記憶方法。
27. The image storage method according to claim 1, wherein the image file stores data in the order of the feature amount data area, the image data area, and the attribute information area.
【請求項28】 前記画像ファイルには、前記画像デー
タ領域、前記特徴量データ領域、前記属性情報領域の順
でデータが格納されていることを特徴とする請求項1に
記載の画像記憶方法。
28. The image storage method according to claim 1, wherein the image file stores data in the order of the image data area, the feature data area, and the attribute information area.
【請求項29】 前記特徴量データ領域には複数の特徴
量データが格納され、取り得る値の範囲が同じ特徴量デ
ータが8個を単位として連続して格納されることを特徴
とする請求項1に記載の画像記憶方法。
29. The feature amount data area stores a plurality of feature amount data, and eight sets of feature amount data having the same possible value range are successively stored in units of eight. 2. The image storage method according to 1.
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