画像の質や種類等に影響を受け難いロバストな画像処理方法によって、画像から良好に対象物（好適な例では、細胞）の位置あるいは／および個数を求める。画像から対象物を検出する方法は、着目画素を含む所定領域内の複数の画素の画素値に基づいて算出した該所定領域の特徴値を該着目画素のスコアとし、該画像における各画素についてスコアを算出するステップと、算出されたスコアの大きさ順に画素を選択し、選択された画素１から順に該所定領域と同一あるいは近似の領域を排他的領域２として該画像中に配置するステップと、該配置された一つあるいは複数の排他的領域の少なくとも一部を該対象物として検出するステップとを有する。好ましい態様では、当該画素のスコアが極大である場合に、当該画素を選択して、排他的領域を配置する。好ましい態様では、該特徴値は、該領域内の複数の画素の画素値の平均値である。 （もっと読む）

(a) デジタル画像コレクションを獲得し；
(b) 該デジタル画像内で1つ又は2つ以上の顔の存在を示す画像パターンを検出し、これにより、顔が検出された画像毎に1つ又は2つ以上の検出された顔を識別し；
(c) 顔が検出された該画像のそれぞれに関して、該検出された顔から1つ又は2つ以上の顔を認識し；そして
(d) 該画像コレクション内の認識された顔の相対出現頻度に基づいて、画像をスコアリングし、これにより、該画像コレクション内で出現頻度が最も高い顔の強調画像特性を生成する
ステップを含んで成る顔識別に基づいて画像コレクションから強調画像を選択する方法。
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監視装置は、カメラ（１０１）で撮影された全体画像をフレーム毎に受けて全体画像に対してフレーム間差分処理、又は事前に用意された背景画像との背景差分処理を行う移動体画像生成部（１０２）と、差分処理された画像（移動体画像）を１次元情報に変換し、周波数分析を行って、移動物体または群衆の密集の度合いを示す密集度を算出する密集度算出部（１０３）と、所定日時の密集度に基づいて移動物体又は群衆の基準密集度（モデル値）を算出するモデル生成部（１０４）と、現時刻における密集度と基準密集度との比較を行って、現時刻における密集度が基準密集度と異なるか否かを判断して判断結果を生成して報知部（１０７）に与える状況判断部（１０６）とを備える。
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パックのストリングを検査するための方法と装置。パックの各々は、薬剤を有しており、患者データのような消費者データがパックに設けられている。走査される薬剤の特定の特性は、中央処理ユニットに供給される。これら特性は、実際のパックの中の薬剤と比較される。本発明に係われば、パックのグラフィック画像、薬剤及び患者データを、生じ、記憶している。一群の薬剤の走査を最適化するために、搬送体の平面とほぼ平行な平面を回転する弾性的なカムによる分散が提案されている。このようなカムは、ブシュに取着されこのブシュは、弾性的に、搬送体の平面に直角に動くことができ、このブシュは、回転させられている。複数のこのような構成を互いに隣接するように提供することが可能である。
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テンプレートマッチングのために有効な基準パターンを適切に効率良く抽出することのできる基準パターン抽出方法を開示する。本発明において、ウエハを撮像して得た画像情報上の観察視野（ＶＩＥＷ＿Ａｒｅａ）となり得る最大の範囲である最大視野範囲（ＯＲ＿Ａｒｅａ）内において、ユニークさが互いに異なり、かつ、その最大視野範囲（ＯＲ＿Ａｒｅａ）内に任意に配置される観察視野（ＶＩＥＷ＿Ａｒｅａ）内においてもユニークであると認識されるユニークなパターンを複数抽出する。そして、抽出されたユニークなパターンの全てを、観察視野（ＶＩＥＷ＿Ａｒｅａ）が取り得る範囲とは無関係に、基準パターン（テンプレート）として設定する。各ユニークパターンは、各々がユニークなパターンであるエレメント、又は、ほぼユニークなパターンであるエレメントの組み合わせにより表される。
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印刷スクリーンを通してワークピース上に印刷された堆積物を検査する検査システム及び方法である。このシステムは、カメラユニットと、制御ユニットとを備える。カメラユニットは、印刷スクリーン及びワークピースに対して移動可能である。印刷スクリーンは、複数の開口を有した本体を備える。ワークピースは、印刷スクリーンの開口を通してその上に堆積物が印刷されるものである。制御ユニットは、印刷スクリーン及びワークピースの少なくとも一対の対応する領域の画像を捕獲するようにカメラユニットを制御すると共に、画像を処理して、印刷スクリーンの画像を規定する複数の点の各々について、その点が開口のものであるか否かを決定するように動作可能である。そして、その点が開口のものである場合にだけ、対応する複数の点によって規定されたワークピースの対応する画像の対応する点が、堆積物のものであるか否かを決定する。これにより、ワークピースに印刷された堆積物の印刷特性の決定を、堆積物のものであると決定された点と開口のものであると決定された点との関係から可能とするものである。

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【課題】
【解決手段】 複数の生体試料の染色品質を決定するシステム。生体試料中の関心のある対象物の数を同定する。関心のある各対象物の第１の特徴（例えば、核の面積）と、関心のある各対象物の第２の特徴（例えば、核の積分光学濃度）を測定し、この第１及び第２の特徴の分散プロットを生成する。この分散プロット中のポイント分布の広がりに基づいて生体試料の染色品質が決定される。 （もっと読む）

Visual hull情報を用いて群集の人数を決定するシステム、装置および方法が提示される。一つの実施形態において、画像センサは群集の従来型の画像を生成する。従来型の画像に基づいてシルエット画像が次に決定される。シルエット画像コーンと動作容積との交差領域が決定される。交差領域の平面上への投影が決定される。いくつかの画像センサからの平面投影が、画像センサを交差させることによって集められ、細分化パターンが形成される。多角形で実際には空のものが識別され、除外される。個々の多角形内の人数の上下限が決定されて、ツリーデータ構造に保存される。このツリーは、時間の経過とともに画像センサから新しい情報を受信し、更新される。群集の人数はツリーのルートノードの下限に等しい。
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【課題】人物を抽出することによって、その数や大きさに応じて最良の色パラメータや輪郭強調パラメータあるいは絞り値を選択するデジタルカメラを提供することを目的とする。
【解決手段】画像データから所定の特徴部位を抽出する抽出手段と、前記画像データ全体の色再現をするための複数の色再現用パラメータを記憶する記憶部と、抽出手段の抽出結果に応じて記憶部に記憶されている複数の色再現用パラメータの中から所定の色再現用パラメータを選択する選択手段とを備える。これにより抽出された特徴部位に応じた最良の色再現パラメータを選択して画像データ全体の色再現をすることが出来る。 （もっと読む）

【課題】画像の誤補正を防止し、補正の精度を高めること。
【解決手段】入力画像データ格納部１１０に格納された入力画像データを所定の縮小率で縮小し縮小画像データを生成する縮小画像データ生成部１０１と、縮小画像データの複雑度を算出する複雑度算出部１０２と、複雑度に応じて、画像の画質を補正するためのカラーバランス・ハイライト補正量を算出するカラーバランス・ハイライト補正量算出部１０３と、カラーバランス・ハイライト補正量に基づいて、入力画像データに補正をかける画像補正部１０４とを備えている。 （もっと読む）

【課題】 分類精度が高く、且つ処理効率が高い半導体欠陥分類方法を提供する。
【解決手段】 半導体欠陥分類方法は、検査対象物上に存在する欠陥を検出する第１のステップ（Ｓ０１）と、検出した欠陥を分類して複数の母集団を形成する第２のステップ（Ｓ０２）と、各母集団ごとにサンプリングプランを立てる第３のステップ（Ｓ０３）と、各母集団に属する欠陥をそれぞれサンプリングプランにしたがってサンプリングする第４のステップ（Ｓ０４）と、各母集団に属する総欠陥数に対するサンプリングした欠陥の個数の割合をそれぞれ算出する第５のステップ（Ｓ０５）と、サンプリングされた欠陥を自動分類する第６のステップ（Ｓ０６）と、自動分類された欠陥の個数を、それぞれ各母集団に属する総欠陥数に対するサンプリングした欠陥の個数の割合で除する第７のステップ（Ｓ０７）とからなる。 （もっと読む）