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JP2585606B2 - Image pattern search method - Google Patents

Image pattern search method

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Publication number
JP2585606B2
JP2585606B2 JP62166781A JP16678187A JP2585606B2 JP 2585606 B2 JP2585606 B2 JP 2585606B2 JP 62166781 A JP62166781 A JP 62166781A JP 16678187 A JP16678187 A JP 16678187A JP 2585606 B2 JP2585606 B2 JP 2585606B2
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JP
Japan
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pattern
image
search
code
code pattern
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JP62166781A
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孝一 森下
哲夫 横山
良洋 後藤
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Hitachi Ltd
Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
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Hitachi Ltd
Hitachi Medical Corp
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    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/751Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
    • G06V10/7515Shifting the patterns to accommodate for positional errors

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  • Image Analysis (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像データベースの検索方式に係り、特に、
画像内容に基づく検索に好適なパターン検索方法に関す
る。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial Application Field] The present invention relates to an image database search method,
The present invention relates to a pattern search method suitable for a search based on image contents.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来、画像のパターン分類については、アイ・イー・
イー・イー、トランザクシヨン オン システム マン
サイバネテイツクス,エスエムシー3,1973年第610頁
から第130頁(IE3,Trans.Syst.Man.Cybernet.,SMC−3,1
973pp610−621)において論じられている。本論文で
は、テクスチャー解析を行なうために濃度の同時生起行
列よりいくつかの特徴量を抽出し、衛生画像データの分
類を試みている。又、電子通信学会技術報告,IE82−39
の25頁−32頁には、画像の圧縮を目的として画像信号を
サブブロックに分割し、あらかじめ別手段で抽出した標
準パターンに置き換え、符号化を行なうベクトル量子化
について述べられている。
Conventionally, for pattern classification of images,
E * E, A transaction on the system Man Saibane Tay try, SM Sea 3, from the first 610 pages 1973 first 130 pages (IE 3, Trans.Syst.Man.Cybernet., SMC -3,1
973pp610-621). In this paper, we try to classify the sanitary image data by extracting some features from the co-occurrence matrix of density in order to perform texture analysis. IEICE Technical Report, IE82-39
Pages 25 to 32 describe vector quantization in which an image signal is divided into sub-blocks for the purpose of image compression, replaced with a standard pattern extracted in advance by another means, and coding is performed.

〔発明が解決しようとする問題点〕[Problems to be solved by the invention]

上記従来技術において、前者では画像の分類を最終目
的としているため処理時間については考慮されておら
ず、画像の登録,検索には適用が難しい。又、後者で
は、画像の圧縮を目的とし、分割したサブブロックを標
準パターンにあてはめて符号化する手順は示されている
が、検索機能を実現する上で必要なパターンの登録法,
検索法については考慮されていない。
In the above-mentioned prior art, the former aims at the classification of images as its final purpose, so that the processing time is not taken into account, and it is difficult to apply the method to image registration and retrieval. In the latter case, the procedure of applying the divided sub-blocks to the standard pattern for the purpose of compressing the image and coding the same is shown. However, the method of registering the pattern necessary to realize the search function,
Search methods are not considered.

本発明の目的は、画像のパターン検索を実現するた
め、短時間で抽出パターンの登録と該パターンを含む画
像を検索する方法を提供することにある。
An object of the present invention is to provide a method of registering an extracted pattern and searching for an image including the pattern in a short time to realize a pattern search of an image.

〔問題点を解決するための手段〕[Means for solving the problem]

上記目的は、画像を多数のブロックに分割し、関心領
域を限定して各ブロックをコード化して登録し、登録さ
れたコードパターンを二次元的なマツチングにより比較
することにより達成される。
The above object is achieved by dividing an image into a number of blocks, coding and registering each block while limiting a region of interest, and comparing the registered code patterns by two-dimensional matching.

〔作用〕[Action]

検索に用いるパターンの登録を関心領域に限定するこ
とにより登録処理時間を短縮することができる。又、パ
ターンのマツチングをコードレベルのマツチングで行な
うため、検索処理時間を大幅に短縮することが可能とな
る。
By limiting the registration of the pattern used for the search to the region of interest, the registration processing time can be reduced. In addition, since pattern matching is performed by code-level matching, search processing time can be greatly reduced.

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明の一実施例を第1図〜第6図により説明
する。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.

第2図は、医用分野におけるパターン検索の具体的利
用例を示したものである。本図には検索の基となるパタ
ーン201を含むターゲツト画像20と、被検索画像グルー
プ21が示されている。パターン検索では、201と類似の
パターンを含む画像を21から捜し出すことが目的とな
る。
FIG. 2 shows a specific example of the use of pattern search in the medical field. This figure shows a target image 20 including a pattern 201 serving as a search base, and a search target image group 21. The purpose of the pattern search is to search for an image containing a pattern similar to 201 from 21.

本発明では、まず第3図に示す如く標準パターンを作
成するために代表画像グループ30を用意し、4×4程度
の多数のサブブロックに分割した後、該サブブロックの
集まり31を用いてクラスタリングを行ない、クラスタ32
を作成する。次に、32の各クラスタ320,321等からその
クラスターの重心を求め、代表パターン330,331等を作
成し、標準パターンの集合33を作成する。この時、クラ
スタリングの過程で生成されるクラスター間の距離テー
ブル、もしくは類似テーブル12を保存する。ここで抽出
した33,12を用いて次のパターン登録処理を行なう。
In the present invention, first, a representative image group 30 is prepared for creating a standard pattern as shown in FIG. 3, divided into a number of sub-blocks of about 4 × 4, and then clustered using a set 31 of the sub-blocks. Cluster 32
Create Next, the center of gravity of each of the 32 clusters 320, 321 and the like is determined, representative patterns 330 and 331 are created, and a set 33 of standard patterns is created. At this time, a distance table between clusters generated in the process of clustering or a similarity table 12 is stored. The next pattern registration process is performed using the extracted 33 and 12.

第4図において、検索の基となる画像40から病巣等を
含む関心領域41を指定し、前記で抽出したパターン集合
33とマツチングを取り、図に示すようにコードパターン
を割り当てる。マツチングの尺度としては、通常のユー
クリツド距離、もしくは、相関係数等を使用する。抽出
したコードパターン41は、RDB(関係データベース)等
に格納される。ここでは、関係表42の1項目421とし
て、41を43の型式で格納する。
In FIG. 4, a region of interest 41 including a lesion or the like is designated from an image 40 serving as a search base, and a pattern set extracted as described above is designated.
Take a match with 33 and assign a code pattern as shown in the figure. As a measure of matching, a normal Euclidean distance or a correlation coefficient is used. The extracted code pattern 41 is stored in an RDB (relation database) or the like. Here, 41 is stored as 43 items as one item 421 of the relation table 42.

43において数字列の途中のセミコロンは、次行に移る
ことを示しており、2次元パターンを1次元パターンで
格納するためのものである。
In FIG. 43, a semicolon in the middle of the numeral string indicates that the next line is to be used, and is for storing a two-dimensional pattern as a one-dimensional pattern.

以上で、データベース中に検索用のパターンが登録さ
れた。次に、該登録パターンを用いた検索処理について
述べる。
As described above, the search pattern has been registered in the database. Next, a search process using the registered pattern will be described.

第1図において、画像10の関心領域101のコードパタ
ーンが102であるとする。これは、目的とする画像の特
徴を示し、検索コードパターンと呼ぶ。一方被検索画像
11のコードパターン、つまり被検索コードパターンを11
2とする。ここでは、112のサイズが、102よりも大きい
ため112をサーチ領域として、コードレベルのテンプレ
ートマツチングを実行する。今、102の各要素をTig102
の、112上での左上点の座標を(k,l)、112の各要素を
k+il+jとし、類似度関数をf(Tig,
Sk+il+j)とすると、 にて、特定位置での類似度が求まる。kとlを順次変化
させ、すべての位置での類似度を求め、そのピークをさ
がし出す。この時、前記標準パターン抽出時に作成した
同図12に示す類似度テーブルを用いれば、f(Tij,S
k+il+j)は、テーブルのアドレス参照のみで求
まるため複雑な演算は不要となり高速処理が可能とな
る。本図では、k,l=0の点でピークとなつたことを示
している。
In FIG. 1, it is assumed that the code pattern of the region of interest 101 of the image 10 is 102. This indicates the feature of the target image and is called a search code pattern. On the other hand, the searched image
11 code patterns, that is, the searched code pattern is 11
Assume 2. Here, since the size of 112 is larger than 102, code-level template matching is performed using 112 as a search area. Now, each element of 102 is Tig 102
, The coordinates of the upper left point on 112 are (k, l), the elements of 112 are S k + i , l + j , and the similarity function is f (T ig ,
S k + i , l + j ), , The similarity at a specific position is obtained. By sequentially changing k and l, the similarities at all positions are obtained, and the peak is found. At this time, if the similarity table shown in FIG. 12 created at the time of extracting the standard pattern is used, f (T ij , S
k + i , l + j ) can be obtained only by referring to the address of the table, so that complicated operations are not required and high-speed processing can be performed. This figure shows that a peak is obtained at the point of k, l = 0.

最終的には、ピークの類似度が一定の閾値以上のもの
を候補として選択する。
Finally, a candidate having a peak similarity equal to or greater than a certain threshold is selected as a candidate.

第5図は、以上の処理を処理ステップ別に示したもの
である。第5図Aは標準パターン作成、第5図Bは、関
心領域のパターン登録、第5図Cはコードパターンによ
る検索処理をそれぞれ示している。
FIG. 5 shows the above processing for each processing step. FIG. 5A shows the creation of a standard pattern, FIG. 5B shows the registration of the pattern of the region of interest, and FIG. 5C shows the search processing using the code pattern.

第6図は、実際のシステム構成例を示している。デー
タベース機能を持つ端末装置61によりキー検索された概
略画像(以下サマリと呼ぶ)がデイスプレイ601に示さ
れている。デイスプレイ602には、601の中から医師が選
択した画像が表示されており、関心領域6021が表示され
ている。また、603には、前記したパターン検索方式に
より抽出した類似画像グループを示している。本例で
は、原画像は画像処理装置62に接続した外部記憶64に格
納され、コードパターンを含む検索情報は、63に接続し
た外部記憶65に格納されているが、両者を一体化したシ
ステム構成でも実現可能なことはいうまでもない。
FIG. 6 shows an example of an actual system configuration. A schematic image (hereinafter referred to as a summary) searched for a key by the terminal device 61 having a database function is shown on a display 601. On the display 602, an image selected by the doctor from the 601 is displayed, and a region of interest 6021 is displayed. Reference numeral 603 indicates a similar image group extracted by the above-described pattern search method. In this example, the original image is stored in the external storage 64 connected to the image processing device 62, and the search information including the code pattern is stored in the external storage 65 connected to 63. But it goes without saying that this is feasible.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

本発明によれば、画像のパターン検索を関心領域に絞
つたコードレベルの処理で実現可能となるので検索に必
要なマツチング処理が簡単化され、検索時間の短縮を図
ることができる。
According to the present invention, a pattern search of an image can be realized by a code-level process focused on a region of interest, so that the matching process required for the search is simplified, and the search time can be reduced.

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

第1図は、本発明の実施例におけるコードレベルのパタ
ーン検索方式の説明図、第2図は本発明の医用分野での
実施例の説明図、第3図は標準パターンの抽出法と類似
テーブル作成法の説明図、第4図は関心領域のパターン
登録方式の説明図、第5図は本発明の実施例における処
理フロー図、第6図は本発明の実施例になる具体的シス
テム構成を示す模式図である。
FIG. 1 is an explanatory diagram of a code level pattern search method in an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an explanatory diagram of an embodiment in the medical field of the present invention, and FIG. FIG. 4 is an explanatory diagram of a creating method, FIG. 4 is an explanatory diagram of a pattern registration method of a region of interest, FIG. 5 is a processing flowchart in an embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a specific system configuration according to an embodiment of the present invention. FIG.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 後藤 良洋 千葉県柏市新十余二2−1 株式会社日 立メデイコ研究開発センタ内 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuing on the front page (72) Inventor Yoshihiro Goto 2-1 Shinju Yoichi 2-1 Kashiwa City, Chiba Pref.

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】複数画像それぞれの情報を画像データベー
スに登録し、該データベースを検索して目的とする画像
と類似する特徴を持つ画像を抽出する画像パターン検索
方法において、代表画像を多数のサブブロックに分割し
てクラスタリングを行ない、各クラスタを代表する画像
パターンを抽出して複数の標準パターンを生成する第1
のステップ、登録対象画像のサブブロック毎に上記複数
の標準パターンと照合して該登録対象画像のサブブロッ
クの各々と類似度の高い標準パターンの配列を決定し、
該標準パターンの配列を示すコードパターンを上記画像
データベースに登録する第2のステップ、目的とする画
像の関心領域に対応する標準パターンの配列を示す検索
コードパターンを用い、上記画像データベースに登録さ
れた画像のコードパターンを被検索コードパターンとし
て両者の一致度を抽出して上記目的とする画像の関心領
域に類似する特徴を含む画像を検索する第3のステップ
を有することを特徴とするパターン検索方法。
An image pattern search method for registering information of each of a plurality of images in an image database and searching the database to extract an image having characteristics similar to a target image. , And clustering is performed to extract an image pattern representing each cluster to generate a plurality of standard patterns.
Step, the arrangement of the standard pattern having a high degree of similarity with each of the sub-blocks of the registration target image by comparing with the plurality of standard patterns for each sub-block of the registration target image,
A second step of registering a code pattern indicating the sequence of the standard pattern in the image database, using a search code pattern indicating a sequence of the standard pattern corresponding to the region of interest of the target image, and registering the code pattern in the image database. A third step of extracting a degree of coincidence between the code pattern of the image as a code pattern to be searched and searching for an image including a feature similar to the ROI of the target image. .
【請求項2】上記第3のステップにおけるコードパター
ンの一致度を抽出する処理は、上記第1のステップにて
作成されるクラスタ間の類似度を示すテーブルを用いる
ことを特徴とする特許請求の範囲第1項に記載のパター
ン検索方法。
2. The processing for extracting the degree of coincidence of a code pattern in the third step uses a table indicating the degree of similarity between clusters created in the first step. 2. The pattern search method according to item 1.
【請求項3】上記第3のステップにおけるコードパター
ンの一致度を抽出する処理は、上記検索コードパターン
と上記被検索コードパターンと間でパターンサイズの大
きい方をサーチ領域とし、他の一方をテンプレートとし
てコードレベルのテンプレートマッチングを行なうこと
を特徴とする特許請求の範囲第1項に記載のパターン検
索方法。
3. A process for extracting a degree of coincidence of a code pattern in the third step, wherein a larger pattern size between the search code pattern and the searched code pattern is set as a search area, and the other is set as a template. 2. The pattern search method according to claim 1, wherein a code level template matching is performed.
【請求項4】上記第2のステップにおけるコードパター
ンの登録は、登録対象画像内の関心領域について行なう
ことを特徴とする特許請求の範囲第1項に記載のパター
ン検索方法。
4. The pattern search method according to claim 1, wherein the registration of the code pattern in the second step is performed for a region of interest in an image to be registered.
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