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画像内の相似性，類似性に着眼し，相似・類似領域間の関係を記述子とした画像内の構造記述を目的に，研究を遂行した．
まず，画像内の相似性や類似性を検出する必要があり，画像を小領域（ブロック）に分割し，そのブロックと類似する領域を画像全体から探索する全探索法をはじめ，複数の既存手法について検討した．検討の結果，従来研究で明らかになっている一定の傾向が概ね得られた一方，画像，ブロックの大きさ，画像内の明るさや色の変化度合いの頻繁さなどに基づく複雑度などによっては，従来述べられていた結果とは異なる結果も生じた．これらの検討によって一定の知見を得られたと考えられる．
画像内のすべての領域を対象に，相似・類似する領域を画像中から探索することは無駄も多い．そこで，次に，画像において特徴的な点（画像特徴点）を含む領域を対象に，類似・相似する領域を画像中から探索することを検討した．画像特徴点を抽出し画像特徴量を得る既存の手法であるＳＩＦＴやＡＫＡＺＥなどを対象に，画像特徴点の抽出とその後の類似・相似領域探索との関係を検討した．画像特徴点は必ずしも類似・相似領域の探索のために抽出されるわけではないため，画像と画像特徴量との組み合わせによって，一定の結果を得られるわけではなかった．なお，この画像特徴量を用いて，写真画像の構図を自動的に判定する関連研究を実施し，研究成果を国内会議論文１編として公表している．この点において，新たな研究の方向性について感触を得ている．
また，関連研究調査において，グラフ分割を用いて画像内の繰り返しパターンを抽出する手法の存在を知り，応用を試みたものの，エフォートを十分に確保することができず，実験の途中で研究期間が満了した．この点に関しては，研究遂行の知見は得られたものの，十分な成果を期間内にあげることができていない．
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