【課題】複数の画像を加算する際にボケがないようにする。
【解決手段】対応点検出部３８が、所定の露光時間による撮影により取得した複数の画像のうち、１の基準画像と基準画像以外の他の画像との対応点を検出する。位置合わせ部３９が、対応点に基づいて、基準画像と他の画像との位置合わせを行う。加算部４０が、位置合わせ後の基準画像と他の画像のうちの加算対象となる１の加算対象画像とを加算して加算画像を生成する。明るさ評価部４１が加算画像の明るさを評価する。 （もっと読む）

【課題】 マクロ機能の無い撮像装置で撮影されたボケ画像（非合焦点画像）をもとにコンピュータに負荷をかけず、少ないメモリ容量で鮮明な画像を生成すること。
【解決手段】 合焦点画像と、非合焦点画像とをもとに詳細フォーカス関数を計算し、次に、この詳細フォーカス関数に対して、所定のアルゴリズムで重要点を選定し、この重要点に対するスマートフォーカス関数を計算する。このスマートフォーカス関数をマクロ機能のない撮像装置に実装して、非合焦点画像から鮮明な合焦点画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】 本発明は、複数のページを互いに対して位置合わせする方法を提供することを目的とする。
【解決手段】 別々のページ上の２以上の画像要素を位置合わせするために、画像要素の共通部分の位置が、所定の参照位置に対して決定される。次いで、画像要素は、各画像要素が参照位置に対して略同一の位置となるように、参照位置に対してずらされる。参照位置は、画像要素が印刷されるべきページに対して決定されてもよい。一実施例では、画像要素のコンテンツが重畳表示され、ユーザが共通の画像部分が存在するか否かを判断すること及び／又は位置合わせを考慮することを可能とする。 （もっと読む）

【課題】衝突警報などのために、車両などの移動体に搭載され、２台の撮像手段を用いて、第１の視差検出手段がそれらの視差を求め、距離計測手段がその視差から対象物までの距離を逐次求めるステレオ法による測距装置において、測距精度を向上する。
【解決手段】ＳＡＤ法によるピクセル単位で高速に対応点探索が可能な第１の視差検出部１２を有する測距部１１とは別に、ＰＯＣ法によるサブピクセル以下の低速高精度に対応点探索を行う第２の視差検出部２４を有する較正部２１を設け、前記第２の視差検出部２４で求められた視差量分布から、視差分布演算部２５が無限遠点における視差を検出し、視差補正量計算部２６がその無限遠点における視差の標準値との偏差を補正値として求め、前記測距部１１にセットする。したがって、測距部１１では、走行中のリアルタイム処理を実現しつつ、光軸ずれを較正部２１で補償し、測距精度を向上することができる。 （もっと読む）

【課題】車速センサ及び舵角センサを必要とすることなく車両速度及び回転角を推定する。
【解決手段】車両に設置されたカメラのカメラ画像から特徴点を抽出し、該特徴点の追跡処理を行うことによって、時系列で並ぶカメラ画像間における前記特徴点の移動ベクトルを導出する。移動ベクトルを鳥瞰図座標上にマッピングし、鳥瞰図座標上における移動ベクトル（351,352）に基づいて車両の移動における回転角（Φ）を推定すると共に車両速度（ΦとＲに比例）を推定する。そして、推定された回転角及び車両速度に基づいて車両の予想通過エリアに応じたガイドラインを作成し、鳥瞰図画像にガイドラインを重畳して表示する。 （もっと読む）

【課題】被写体に複数の人の顔がある場合に、合焦の対象となる人の顔を自動的に設定するデジタルカメラを提供する。
【解決手段】被写体を示す画像情報を出力する撮像手段と、撮像手段を用いた撮影により得られた画像情報に基づいて、当画像情報により示される被写体に含まれる人の顔の特徴を示す特徴情報を導出する導出手段と、予め指定された人の顔に対して導出手段により導出された特徴情報である指定特徴情報を予め記憶する記憶手段と、撮像手段により出力された画像情報から、被写体に含まれる人の顔を検出する検出手段と、検出手段により検出された全ての人の顔の各々に対して導出手段により導出された特徴情報である検出特徴情報と、検出特徴情報が導出された人の顔の被写体における位置とが対応づけられた対応情報を作成する作成手段と、検出特徴情報、指定特徴情報、及び対応情報に基づいて、撮像手段を用いた合焦処理を実行する実行手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】画像間の座標点を高精度に対応付ける。
【解決手段】基準画像３Ｂ上で指定される指定点３Ｐに対応する参照画像３Ｒ上の対応点を特定する際に、指定点３Ｐに対応する位置を通る第１基準方向に沿った線上で探索して第１対応点候補３Ｎ１を特定し、第１対応点候補３Ｎ１を通り、かつ第１基準方向に略垂直な第２基準方向に沿った線上で探索して第２対応点候補３Ｎ２を特定し、さらに第２対応点３Ｎ２を通り、かつ第１基準方向に沿った線上で探索して第３対応点３Ｎ３を特定する。 （もっと読む）

【課題】自車両から道路標識までの距離を精度良く測定する。
【解決手段】車両前方の道路標識を撮像する外界カメラ２と、車両の走行距離を測定する走行距離測定部１２と、道路標識画像の大きさに相当する検出量を算出する標識画像寸法算出部１１と、前記検出量の前記走行距離に対する変化量を算出する視差検出部１３と、道路標識の大きさ毎に道路標識画像の大きさに対応する量と走行距離に対する前記変化量との関係を予め記憶したデータ記憶部４と、前記検出量と前記変化量とデータ記憶部４に記憶された関係とを比較して道路標識の大きさを判断する標識寸法判定部１４と、道路標識に対する視角を検出する視角検出部１５と、標識寸法判定部１４により判断された道路標識の大きさと視角検出部１５により検出された視角に基づいて道路標識までの距離を算出する距離算出部１６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】外部センサを利用すると共に画像処理を利用することで、両者を単独で用いた場合の欠点を改善できるカメラキャリブレーション装置を提供する。
【解決手段】カメラキャリブレーション装置６は、実写映像を入力する実写映像入力手段１１と、実写映像として入力された既知パターンを解析するキャリブレーションパターン解析手段１３と、センサで検出されたパン・チルトデータを既知として、解析された画像座標を用いて、雲台位置および姿勢と雲台座標系におけるカメラ位置および姿勢とからなる未知の外部パラメータおよびレンズ歪みを含む光学的な未知の内部パラメータを、評価関数を最小化する最適化プロセスにより算出するパラメータ算出手段１５と、算出されたカメラ位置および姿勢と、算出された内部パラメータと、入力されたレンズデータとを対応付けて格納し、算出された雲台位置および姿勢を格納するテーブル作成手段１６とを備える。 （もっと読む）

【課題】取り付け誤差の補正処理に当たって、画像変換用のマップを再計算する必要がなく、あらかじめ画像補正用に用意しておくマップ数も格段に少なくて済むようにする。
【解決手段】カメラの取り付け位置ズレ量ΔＸ，ΔＹ，θを検出し（ステップＳ１）、この検出した光軸回転方向ズレ量θを基にあらかじめ用意されている複数の回転補正マップの中から光軸回転方向ズレ量θに最も近い回転補正マップを選択する（ステップＳ２）。次に、Ｘ方向ズレ量ΔＸおよびＹ方向ズレ量ΔＹを用いてレンズ中心Ｘシフト量Ｘ１、レンズ中心Ｙシフト量Ｙ１、画像切り出し位置Ｘシフト量Ｘ２および画像切り出し位置Ｙシフト量Ｙ２を計算する（ステップＳ３）。そして、計算したＸ１，Ｘ２，Ｙ１，Ｙ２の値および回転補正マップの情報に基づいてキャリブレーション処理を行いつつ所定の出力範囲の画像を切り出す（ステップＳ５）。 （もっと読む）

【課題】回路基板の端子位置の観察精度を向上する。
【解決手段】基材７に導電材９の配線パターンが形成され、端部に前記導電材９を露出した端子部３を有した回路基板１の前記端子部３の位置を認識する際に、前記端子部３の導電材９の根元部３Ｂだけを観察対象として画像処理手段１７で画像処理することで、前記端子部３の位置を認識することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】一画像中に複数の顔画像を含む元画像から目の位置を、簡便な手法で信頼性高く自動的に検出できるようにする。
【解決手段】複数の顔画像を含む元画像からの目の位置の検出方法が、Ａ．元画像から走査対象画像を作成し、そこに顔画像サイズの枠を走査して目の位置の検出対象領域を検出する工程、Ｂ．目の位置の検出対象領域ごとに、目の位置検出用画像として明度が変化した複数の画像を作成し、目の位置検出用画像が高明度でフェードアウトした状態から低明度へフェードインするのに伴い、フェードアウトした顔領域に漸次現れる画素の固まり領域に基づいて目の位置候補を特定する工程からなる。 （もっと読む）

【課題】ユーザが実際に目の前にして見ている科学計測機器等の立体オブジェクトに対して、その機器操作等を、エキスパート等とのインタラクティブな関係の中で提示することができ、機器操作等に係る知識のみならず技能等に至るまで、容易かつ効率的に伝達することのできる、簡単な構成のオブジェクト認識装置を提供する。
【解決手段】立体オブジェクト２に設定した定点とその立体オブジェクト２の三次元形状情報とを利用して、単一のカメラ３からの画像上で指定した指定点に対応する、立体オブジェクト２における実際の三次元位置座標を算出するようにした。 （もっと読む）

【課題】動線の動きに同期してカメラ画像を再生表示できるようにする。
【解決手段】動線データベース３１から移動体の位置座標とカメラ画像特定データとを時系列に順次取込み、移動体の位置座標を取込むと、その座標を終点座標とする移動体の動線を表示し、また、カメラ画像特定データを取込むと、そのデータで特定されるカメラ画像をカメラ画像データベース３２から取得し表示する。 （もっと読む）

【課題】動線の解析に無用な動線データを排除できるようにする。
【解決手段】監視領域を撮影したカメラ画像から検出された複数の移動体それぞれの始点から終点までの軌跡を示す動線データを記憶する動線データベースと、動線データの有効、無効を判定する基準データを記憶する設定データベースとを設ける。動線データベースに記憶された動線データ毎に基準データと照らし合わせて有効、無効を判定する。無効と判定された動線データを無効化して、その後の処理で使用されないようにする。 （もっと読む）

【課題】標的を検出・追跡する方法及び装置が提供される。
【解決手段】１以上のプラットホームに据え付けられた少なくとも２台のカメラ（１０、１２、１４）によって、視界（１６）から画像が捉えられる。これらの画像は分析され、標的位置をフレームからフレームに追跡するのに利用できる画像で標識を確認する。画像は、少なくとも１つのセンサから標的又はプラットホームの位置に関する情報を融合して（１つにまとめて）、標的を検出・追跡する。プラットホームの位置に対する標的位置が表示されるか、あるいは標的に対するプラットホームの位置が表示される。 （もっと読む）

２次元画像を用いて３次元捕捉とシーンのモデル化をするシステムと方法を提供する。本開示は考えている捕捉環境と条件に最もよく合う３次元捕捉方法を選択して組み合わせて、より正確な３次元モデルを生成するシステムと方法を提供する。このシステムと方法は、シーンの少なくとも２つの２次元画像を捕捉する段階（２０２）と、前記少なくとも２つの２次元画像に第１の奥行き捕捉機能を適用する段階（２１４）と、前記少なくとも２つの２次元画像に第２の奥行き捕捉機能を適用する段階（２１８）と、前記第１の奥行き捕捉機能の出力を前記第２の奥行き捕捉機能の出力と合成する段階（２２２）と、合成した前記出力から差異または奥行きマップを生成する段階（２２４）を有する。このシステムと方法は、生成した差異または奥行きマップから、シーンの３次元モデルを再構成する段階も有する。
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【課題】１つの画像に関する複数回の２次元演算を高速で行う技術を提供する。
【解決手段】第１方向（例えばＸ方向）に沿って複数（例えば８つ）の画素がそれぞれ配列され、且つ第１方向とは異なる第２方向（例えばＹ方向）に沿って所定数（例えば８つ）の画素がそれぞれ配列され、相互に重なり合う第２方向に沿った１以上（例えば７つ）の画素列（例えば画素列Ｌｙ）を含んだ重複領域を有する第１および第２処理対象領域Ｗ１（又はＷ２）が画像に対して設定される。このとき、第１処理対象領域Ｗ１（又はＷ２）に含まれる第２方向に沿った画素列ごとに１次元演算が行われ、その演算結果がメモリに記憶される。そして、メモリに記憶された演算結果が用いられて、第１方向に沿った画素列ごとに１次元演算が行われることで、第２処理対象領域Ｗ１（又はＷ２）に関する２次元演算が行われる。 （もっと読む）

【課題】 画像読取装置を原稿から離して走査開始位置を変えながら走査することができ、また基準画像を読み取ることなく画像合成ができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】 原稿上を走査して画像を読み取る画像読取手段と、画像読取手段の走査時の移動量より、画像の読み取り位置の位置情報を生成する位置情報生成手段と、位置情報生成手段により生成した位置情報に基づき、読み取った画像データを記憶する画像記憶手段と、走査の終了状態、及び次の走査の開始状態を検出する走査切替検出手段と、画像読取手段で重複して走査した重複走査領域内の、画像記憶手段内の画像データと新たに読み取った画像データとから、走査開始位置算出手段により新たに読み取った画像データの走査開始位置を算出し、走査開始位置に基づいて、画像記憶手段内の画像データと新たに読み取った画像データとを合成し、合成画像を画像記憶手段に記憶させる画像合成手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】読取対象の原稿の歪みに起因した読み取り画像品質の低下を簡便な手法で回避する。
【解決手段】原稿Ｇに歪みがあると、ラインセンサ１５２による画像取得エリアＳＡは、その歪みの程度に応じて変化する。この変化量ａ’は、歪んだ原稿Ｇについて特定エリア投影像１６３Ｔが映り込んだ状態でラインセンサ１５２が取得したイメージデータと、原稿Ｇが平坦な場合における特定エリア投影像１６３Ｔが映り込んだ状態でラインセンサ１５２が取得したイメージデータとを対比することで求まり、変化量ａ’から原稿Ｇの浮きｈ’も算出される。よって、特定エリア投影像１６３Ｔの映り込みがない状態で得たイメージデータを、浮きｈ’に基づく補正量で補正することで、歪みの影響のない画像を得ることができる。 （もっと読む）