【課題】小規模なプログラマブルなデータ処理部でもって、プログラミングの自由度を担保しながら、メモリ増大を抑制して低コスト化を実現し、かつ、処理性能の向上を可能にする画像処理装置を提供する。
【解決手段】プログラマブルなデータ処理部１１０は、同時に別々の処理が可能な処理部（１）及び処理部（２）を備える。処理部（１）、処理部（２）は、それぞれ、画像データの記憶部から画像データを読み込み、処理プログラムの記憶部から異なる処理プログラムを読み込み、画像データに対して所定の処理を並列に実行し、処理後の画像データを画像データの記憶部に書き戻す処理を、繰り返し実行する。 （もっと読む）

【目的】 コントラストの低い画像，ノイズを含む画像であっても安定した画像処理を行えるようにする。
【構成】 グレイ・レベル画像において，画素ごとにレベル勾配の方向が求められる。線分の長さが設定され，その画素から，レベル勾配の方向に，設定された長さを持つ線分Ｌが描画される。数多くの線分が重なっている箇所，線分が密集している箇所を検出し，画像上に表れている対象物の形状，中心，角等を認識する。コントラストの低い画像，ノイズを含む画像であっても，安定な画像処理を実現することができる。
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【課題】タイヤの子午断面に現れるタイヤの輪郭や内部構造物等を数値情報化する際の精度低下を抑制すること。
【解決手段】このタイヤ子午断面の数値化方法では、まず、タイヤの子午断面を表す子午断面画像を取得する（ステップＳ１０１）。そして、子午断面画像の輪郭を抽出することによって得られる輪郭画像を取得し（ステップＳ１０３）、また、子午断面画像における異なる構造同士の境界を明瞭にして、内部構造画像を取得する（ステップＳ１０４）。その後、取得した輪郭画像と内部構造画像とを重ね合わせてタイヤ断面画像を作成する（ステップＳ１０６）。そして、作成したタイヤ断面画像から、タイヤの子午断面の形状を数値で表現するための子午断面数値情報（座標値）を取得する（ステップＳ１０７）。 （もっと読む）

【課題】複数のカメラで撮影した映像を合成する際に映像の重複部分をなくして映像が不自然になることを防止することができる「車両運転支援装置」を提供すること。
【解決手段】車両運転支援装置１００は、車両周辺を撮影する複数のカメラ１０ａ〜１０ｄと、撮影によって得られた画像あるいはこの画像に対して視点位置を変換した後の画像等を三次元投影モデルに投影して立体画像を生成する立体画像変換部２４と、立体画像の重複領域を判定する重複領域判定部３０と、判定された重複領域の画像を削除する重複画像削除部２６と、重複画像削除部２６によって重複領域の画像が削除された後の立体画像をこの削除された重複領域分拡大した後に各カメラについて合成する端部拡大・合成部２８と、合成された後の立体画像を表示する表示処理部４０、表示装置４２とを備えている。 （もっと読む）

【課題】葉書の表裏面を撮影して管理しやすいようにデータ化する。
【解決手段】デジタルカメラ１は、シャッターが押下されて葉書２の表裏を撮影する。デジタルカメラ１は、葉書２の画像の輪郭を検出し、操作者の指示により、斜め撮影補正を行う。そして、デジタルカメラ１は、切手や料金に関する記載が行われる領域を判別することにより、この葉書２が縦書又は横書に使用されているかを判別する。デジタルカメラ１は、この判別結果に基づいて、葉書２の表裏の画像を合成する。 （もっと読む）

【課題】ＣＴスキャナーによる仮想内視鏡検査法において、仮想３次元対象物の複数の特徴経路の位置合わせを効率的に計算するシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】個別地点の各経路は経路長の関数として一辺ごとに線形パラメーターに変換される。上記経路は平滑化され、正規化される。短い方の経路は多くの個別の細分間隔に分割される。該細分間隔は、コスト関数を最小化する最小化関数を用いて長い方の経路に写像され、部分最適の位置合わせを得る。上記短い方の経路は、漸進的に上記長い経路に位置づけされ、各地点で最適化が試みられる。上記短い経路がもはやシフト出来ないときには、全体最適の位置合わせが結果として戻される。 （もっと読む）

【課題】優れたバイナリ分解能変換機能を有するデータ処理装置および方法を提供すること。
【解決手段】データ処理装置および方法が、画像の水平および垂直のエッジと前記画像の水平および垂直の細線に関連する第１のデータグループを受信する第１の１−ｂｉｔデータ入力と、前記画像の傾斜したエッジおよび傾斜した線と前記画像の対象物に関連する第２のデータグループを受信する第２の１−ｂｉｔデータ入力と、画像エッジおよび画像細線の検出データに関連するデータを受信する１−ｂｉｔタグデータ入力と、タグデータ入力が画像エッジまたは画像細線を示す場合には、第１のデータ入力がデータ出力を提供し、そうでない場合には、第２のビデオデータ入力がデータ出力を提供する１−ｂｉｔデータ出力を含むデータ処理モジュールを具備する。 （もっと読む）

第１の画像及び第２の画像を登録するポイント・ベースの弾性登録方法。いくつかの顕著な特徴が、第１の画像内でＳＩＦＴアルゴルリズムを用いて識別される（Ｓ１）。次いで、単一のコントロール・ポイントが、最も顕著なＳＩＦＴ特徴におけるソース画像領域に配置され（Ｓ２）、それに対する最適なパラメータ設定が、第１の画像に対する弾性変形（Ｓ４）を行って類似度尺度を最適化するために判定される（Ｓ３）。更なるコントロール・ポイントが次いで、２番目に顕著なＳＩＦＴ特徴において１つずつ加えられ（Ｓ６）、所定の停止基準が満たされるまで（例えば、類似度尺度において発生する改善がある所定の閾値をもう超えない状態になるまで）弾性変形処理が、新たなコントロール・ポイントの組に対して毎回繰り返される。よって、高速で高品質登録方法を、当初のコントロール・ポイントの数を規定する必要なく、提供する。
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【課題】計算負荷を増やすことなく、中心パスに沿って画像上の縮尺が揺らぐことを防止するとともに、中心パスが大きく曲がる部分で同じ観察対象が重複して表示されることを防止する。
【解決手段】大腸１２の最大半径(R)の円盤１３Ａ〜２２Ａを作成し、それぞれの円盤の輪郭同士を仮想バネ３１ａ〜３９ｂで繋ぐ。次に、仮想バネエネルギーＥが最小になるように円盤の向きを調整することにより、隣り合う円盤同士が交差しないようにする。そして、それぞれの円盤を通って仮想光線を投射することにより、大腸１２内の画像を生成する。これにより、中心パス１１に沿った仮想光線の揺らぎが小さくなり、中心パス１１に沿って画像上の縮尺が揺らぐことを防止できるとともに、中心パス１１が大きく曲がる部分で同じ観察対象が重複して表示されることを防止することができる。 （もっと読む）

【課題】視覚器などの様々な生物学的構造を自動で切り出す。
【解決手段】１つまたは複数の視覚器（１００、７００）を含んだ放射線写真画像（図８〜１１）と関連付けされた少なくとも１つのシード点（７０２）を特定する。該少なくとも１つのシード点（７０２）は該１つまたは複数の視覚器（１００、７００）のうちの少なくとも１つの内部領域に対応するように位置決めされている。少なくとも１つのシード点（７０２）に基づき該１つまたは複数の視覚器（１００、７００）を自動で切り出す。一実施形態では、眼球の中心点（１０２、７０２）を特定し、事前定義の半径を有する球体をこの中心点に配置し、この球体を調整し眼球（１０２、７０２）の予測表面に沿った処理済みデータを実質的に一致させることにより、少なくとも１つの眼球（１０２、７０２）が自動で切り出される。 （もっと読む）

カメラを利用した頭および目追跡システムの応用分野に関する。そのようなシステムの性能は、一般に、眼鏡をかけたときに低下し、その理由は、眼鏡のフレームが、システムによって利用される顔特徴の追跡を妨げるからである。そのような追跡システムが眼鏡の外観をどのように利用できるか述べ、追跡の際の眼鏡の妨害をなくすだけでなく顔特徴の追跡を支援する。専用のトラッカが追跡することができる眼鏡の形状モデルを利用して三次元姿勢情報を導出する。
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【課題】 顔の特徴点の座標や格子状に分割した座標を用いて主成分分析を行っても、これら物理的特徴の変動には非線形の要素があるため、次元数は減らなかった。
【解決手段】 画像内に存在する物体の二次元画像を合成する際に参照されるモデル画像を合成パラメータに基づいて合成する。このとき、該合成パラメータは、例えば顔画像における目領域等、前記モデル画像を区分した複数の領域内における局所的な座標系に基づいて、該モデル画像の特徴点を示す情報を主成分分析することによって、効率的な次元圧縮がなされている。したがって、モデル画像においてより少ない次元数による形状表現が可能となる。 （もっと読む）

【課題】イメージオブジェクト境界の識別についての改良手法を提供すること。
【解決手段】２次元イメージ内のイメージオブジェクト（２８）が、各オブジェクトの輪郭を定める多角形を定義する線分を記述する境界点（４６、４７、５０、５２）を見つけることによって、識別される。処理は、追加ピクセル（３０）が同じイメージオブジェクトの部分かどうかを色などの弁別子を参照することによって決定するため、境界点の間のピクセルのライン（３２、３４、３６、３８）を辿る。その結果、接触ピクセルおよび接触ラインのために、境界点が識別される。腕状の領域（７４、７６、７８、７９、８０）が、同様の方法による再帰的な分析によって識別される。結果の境界点リストは、ウェブベースのマニュアルおよびカタログなどにおけるラベル付けまたはタグ付けなどのため、イメージオブジェクトを識別するのに役立つことができる。 （もっと読む）

【課題】 いかなる紙文書に対しても再利用可能な電子ファイルとして扱える画像処理システムはなかった。
【解決手段】 原稿を読み取り走査する手段と、該手段で得られたイメージ情報を複数の属性を認識し分割する手段と、前記分割された属性の画像毎にアウトライン化する手段を有し、前記アウトライン化手段が、前記認識した属性に応じて適応的にアウトライン化処理する手段を有する事を特徴とする。 （もっと読む）

【課題】 地図データにおいて、詳細形状を表す詳細ポリゴンをデフォルメして、広域図用の概略形状を表す概略ポリゴンを効率的に生成する。
【解決手段】 概略ポリゴンを生成すべき対象について、詳細ポリゴンのデータを地図ＤＢから読み出す。ポリゴン形状を規定する点列間に、ボロノイ分割用の母点を配置した上で、ボロノイ多角形を生成する。ボロノイ多角形の頂点の中から、ポリゴンを線分に縮退させる処理に用いるべき頂点として、頂点から母点までの距離が、ポリゴンの半幅以下など予め設定された所定値以下という条件を満たす頂点を抽出する。こうして抽出された頂点を結んで線分を得ることにより、ポリゴン形状の一部を線分化することができ、広域図用の地図データとしての概略ポリゴンを得ることができる。 （もっと読む）

診断画像の自動処理方法およびその処理された画像の評価方法は、コンピュータハードウェアで実行可能な画像処理ソフトウェアプログラムを実行してデジタル入力画像を処理することにより、画像化された身体領域の特定の部位が有する特徴をグラフィック形式および／または英数字形式で強調表示した修正デジタル出力画像を生成する。画像処理ソフトウェアプログラムは、ノンエキスパート画像処理アルゴリズムに基づいて、修正画像を出力する第１画像処理モジュールと、第１画像処理モジュールが出力した修正画像をさらに修正して、所定の特徴を有する画像オブジェクトのピクセルまたはボクセルが強調表示された画像ファイルを出力する、分類・予測アルゴリズムなどのエキスパート画像処理アルゴリズムに基づいた、第２画像処理モジュールとしての分類・評価モジュールと、を備えている。
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【課題】被写体に関する撮影画像に基づき被写体の立体モデルを精度良く生成できる立体モデル生成技術を提供する。
【解決手段】顔認証システムでは、人物の顔(被写体)を異なる視点から撮影し入力された複数の画像から、顔の標準モデルで定義される第１特徴点(例えば目の輪郭上の点)に対応する点の３次元座標を算出する。そして、算出された３次元座標に標準モデルの第１特徴点を一致させるように標準モデルを変形する。次に、この変形モデルと上記複数の画像とから、顔の標準モデルで定義される第２特徴点候補領域(例えば眉間の領域)に対応する領域の３次元座標を探索する。そして、探索された領域内にある皺の中間点などを第２特徴点として検出し、この第２特徴点の３次元位置に標準モデルの表面を一致させるように変形モデルを更に変形する。これにより、人物の顔の立体モデルを精度良く生成できる。 （もっと読む）

【課題】画像中の所定の構造物がより適切に表現されるようにシャープネスを調整する。
【解決手段】パラメータ取得部３２が、顔検出部３１によって検出された画像Ｐ0′中の所定の構造物の一例としての顔部分Ｐ0f′を、異なるシャープネス度合の下における人間の顔部分が表された複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭ等の統計的手法によって生成されたモデルＭに適応させることによって、顔部分Ｐ0f′におけるシャープネス度合を表す主成分に対する重みづけパラメータλ₁を取得する。さらに、そのパラメータλ₁の値に基づいて、画像Ｐ0´の少なくとも一部についてシャープネスを調整する。例えば、パラメータ変更部３３が、取得されたパラメータλ₁の値を、予め設定された顔部分のシャープネスの最適値に変更し、画像再構成部３４が、変更後のパラメータλ₁′に基づいて画像の再構成を行い、シャープネス調整後の画像Ｐ1を出力する。 （もっと読む）

【課題】加速度センサのような特殊なハードウェアを用いずに、高精度な手ぶれ等のぶれの方向の判定を可能にする。
【解決手段】パラメータ取得部３２が、顔検出部３１によって検出された画像Ｐ1中の顔部分Ｐ1fを、異なるぶれ条件下における人間の顔部分が表された複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭの手法によって生成された数学モデルＭに適応させることによって、顔部分Ｐ1fにおけるぶれ方向を表す主成分に対する重みづけ係数λ_d1, λ_d2, λ_d3,・・・, λ_dJを取得し、ぶれ方向判定部３３が、重みづけ係数λ_d1, λ_d2, λ_d3,・・・, λ_dJに基づいてぶれ方向Ｄを判定する。さらに、ぶれ幅取得部３５が、エッジ検出部３４によって検出された、ぶれ方向Ｄに垂直なエッジ成分Ｅに基づいてぶれ幅Ｗを求め、ぶれ補正部３６が、ぶれ方向Ｄとぶれ幅Ｗに基づいて入力画像Ｐ1のぶれを補正するようにしてもよい。 （もっと読む）

【課題】手作業や熟練を必要とせずに、写真画像中の顔等の構造物に含まれるニキビ等の不要な成分を完全に除去する。
【解決手段】ニキビ除去部３２が、画像Ｐ１中の顔部分Ｐ１ｆを、ニキビを含まない顔部分を表す複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭ等の統計的手法によって生成された数学モデルＭに適応させ、画像再構成部３３が、このモデルＭへの適応によって得られた顔部分Ｐ１ｆに対応するパラメータＣに基づいて、顔部分の画像Ｐ１ｆ′を再構成し、さらに、画像Ｐ１の顔部分に画像Ｐ１ｆ′に置換した画像Ｐ２を生成する。ここで、数学モデルＭは、ニキビを含まない顔部分が表されたサンプル画像から生成されたものであるため、モデルにはニキビが表現されていない。したがって、顔の部分Ｐ１ｆにニキビが含まれていたとしても、この顔部分Ｐ１ｆをこのモデルＭに適応させた後で再構成された顔部分Ｐ１ｆ′は、ニキビを含まないものとなる。 （もっと読む）