【構成】 注目領域抽出装置およびそれを用いた自動構図決定装置１０は、画像生成装置１４を含み、画像生成装置１４はカメラ１２で撮影した映像からパノラマ画像の現画像を生成する。注目領域抽出装置２０は、画像生成装置１４から与えられる原画像から注目領域を抽出する。つまり、原画像の物理的特徴に従って人間の主観に合った評価をし、評価した結果に従って注目領域を抽出する。構図切り取り装置２２は、抽出した注目領域および隣接する画像領域を、メモリ２４に記憶された画家が描いた絵画や写真家が撮影した写真に関するデータを参照して、原画像から切り取る。つまり、絵画画像や写真画像と同じ構図で切り取ることができる。
【効果】 人間の主観に適合した注目領域を抽出することができる。また、バランスの良い構図を自動で決定することができる。 （もっと読む）

【課題】 様々な照明環境下で撮影された自然画像における重要被写体（例えば、肌色、青空、草木の緑等）に対し、自動的に良好な色補正を施すことである。
【解決手段】 代表色抽出手段１３は対象物選択手段１１において選択された対象物の色相の分布可能領域と分割色相領域における分布頻度とを対象物色情報メモリ１２から読出し、代表色を抽出する。色補正パラメータ決定手段１５は代表色抽出手段１３で抽出された代表色に最適な色補正パラメータを色補正パラメータ記憶メモリ１４の記憶内容から決定する。色補正処理手段１６は入力画像に対し、対象物の代表色とその近傍付近の色のみに対して色補正が施される処理を行う。 （もっと読む）

【課題】 良好な色再現を実現することを目的とする。
【解決手段】 任意の基準白色点に応じたＲＧＢ色空間で示される色信号を入力し、前記任意の基準白色点に関する情報を入力し、前記任意の基準白色点に関する情報に基づき、該任意の基準白色点に応じたＲＧＢ色空間で示される色信号を他の色空間で示される色信号に変換する変換条件を求め、前記変換条件に基づき入力カラー画像信号を変換する。 （もっと読む）

【課題】 本発明は、画像データにローパス処理を施す画像処理方法に関し、画像の鮮鋭度をなるべく落とさずに、ノイズおよびジャギーを適切に除去することを目的とする。
【解決手段】 対象画素を含む局所領域内で少なくとも４方向について非類似度を求め、非類似度の低い方向（類似している方向）の加算重みを増やして、対象画素に周辺画素を加重平均する。このとき、対象画素の隣接ライン上の画素間レベル差を非類似度の値に含めることにより、従来除去が困難であったジャギーを綺麗に除去することが可能となる。さらに、異色画素間の特徴差などの色情報を加味して類似性を判断することにより、画像構造の判断がさらに正確になり、より適正な方向依存ローパス処理を実行することが可能となる。 （もっと読む）

【課題】 従来は特定画像判定を確実に、効率よく実現できなかった。
【解決手段】 上記課題を解決するために、本発明はカラー画像データを入力する入力手段（本実施例では、例えば図１、１１１に相当）、前記カラー画像データからなるカラー画像が特定画像であるか否かの判定が済んでいるか判定する判定手段（同、１１３に相当）、前記判定が済んでいない場合、前記カラー画像が特定画像であるか否かを判定する画像判定手段（同、１１３に相当）とを有することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】 初期の位置合わせができなければ，位置ずれ分がすべて差画像として計算されてしまうので，その差画像をもって認識することは不可能だった。
【解決手段】 対象物の映像信号から得られた濃淡画像の部分領域を選択し，前記選択された対象物の画像の部分領域と，あらかじめ保存してある教示画像の部分領域に対して，対象物の画像の部分領域における座標と，それと同じ座標を含む教示画像の複数の座標点の間で輝度差分の絶対値をとり，そのうち最も小さい値を，その座標における輝度値として第１出力画像を作成し，前記第１出力画像が，輝度値ゼロの画像に近い場合，対象物の画像の部分領域と教示画像の部分領域が同一であると判定し，そうでなければ双方が異なったものであると判定する （もっと読む）

【課題】 ある特徴量を基にして複数の画像処理を行う際、この特徴量を各処理にそれぞれ最適な形に補正し、より高品質の画像を形成できる画像データ処理装置を提供する。
【解決手段】 画像に基づいて生成される画像データの特徴量を取得してこの特徴量に基づいて画像データに複数の処理を施す画像データ処理装置に対し、取得した特徴量を補正する特徴量補正手段を設け、この特徴量補正手段による補正量を画像データに施される処理に応じて変更する。 （もっと読む）

【課題】 どの検査項目についてどのような状況の欠陥があるのかを早く理解させることの支援となる画像処理装置を提供する。
【解決手段】 例えば搬送されている検査対象である容器をＣＣＤカメラ２で撮像し、Ａ／Ｄ変換して得られた画像データをフレームメモリ５に格納する。ＣＰＵ６は、パターンマッチングを行って欠陥の有無を判定する。そして、欠陥有りと判定したときは、その欠陥のある検査対象の画像データ１００とその欠陥に関連する付属情報２００とを関連付けて複合データ３００としてＲＡＭ８やＥＥＰＲＯＭ１６などの記憶手段に保存する。再生するときは、保存されている画像データ１００と付属情報２００とを読み出して同時的に表示し、表示された付属情報２００に基づいてどの検査項目についてどのような状況の欠陥があるのかを直ちに認識できる。 （もっと読む）

【課題】 欠陥のある検査対象の画像情報の保存件数を増やせ、かつ再現性の良い画像処理装置を提供する。
【解決手段】 検査対象である複数の部品４０を載置したトレイ３０をＣＣＤカメラ２で撮像し、Ａ／Ｄ変換して得られた画像データをフレームメモリ５に格納する。ＣＰＵ６は、パターンマッチングを行って欠陥の有無を判定する。欠陥有りと判定したときは、その欠陥有りとする一部分の部分的欠陥画像データ７０のみを切り出し、取り込み画像データ全領域１００での部分的欠陥画像データ７０の座標を示す付属情報８０を部分的欠陥画像データ７０に関連付けて複合データ９０としてＲＡＭ８やＥＥＰＲＯＭ１６などの記憶手段に保存する。再生するときは、正常全画像データ２００を読み出し、それに付属情報８０の座標データに基づいて部分的欠陥画像データ７０を画像合成し、表示する。 （もっと読む）

【課題】 色再現性を補償する上で正確に色管理された画像を得るための画像データ変換方法、画像データ構成方法、画像データ変換装置および画像データを変換するプログラムを記録した記録媒体を得る。
【解決手段】 分光応答度特性に関する情報が既知である他の装置から入力される動画像データあるいは静止画像データを受信して、画像データの撮影時に供した光源に関する情報、他の装置の分光応答度特性に関する情報及び設定された別の分光応答度特性に基づき撮像装置から入力された画像データを別の画像データに変換する。 （もっと読む）

【課題】 一般的なカメラによる撮影画像に対しても適用可能で高速なパンフォーカス画像合成方法を提供する。
【解決手段】 焦点位置等が異なる２枚の画像を入力し（１００）、入力画像間相対位置を推定する（１０２）。各入力画像の合焦領域を推定し（１０８）、一方の入力画像の合焦領域画像をぼかした画像と他方の入力画像の対応した非合焦領域画像とのマッチングによりぼけ関数を推定し（１１２）、推定したぼけ関数によって決まるフィルタ係数を用いて各入力画像をフィルタ処理した後に加算することによりパンフォーカス画像を合成する（１１８）。相対位置、合焦領域、ぼけ関数の推定結果に対し、ユーザは画面上で必要な修正を行う（１０４，１１０，１１４）。 （もっと読む）

【課題】 ランレングス符号化されている画像を用いて演算処理を行うとき、メモリの無駄をなくし、処理時間を短縮する。
【解決手段】 繰り返し数を累積して行方向における各即値の座標値を求める行内座標累算手段２２と、各即値が所定の条件を満足するか否かを判定する判定手段２と、判定手段２により所定の条件を満足すると判定された即値の座標値のうち即値の最小座標値を行毎に記憶する行内最小座標値記憶手段２３と、所定の条件を満足すると判定された即値の座標値のうち行内座標累算手段２２により求められた即値の最大座標値を行毎に記憶する行内最大座標値記憶手段２４と、最小座標値及び最大座標値を用いて、有効と判定された即値からなる画像領域を包含する領域を示す領域情報を算出する画像領域算出手段２とを備える。 （もっと読む）

【課題】 肌の色や照明条件の変化の影響を受けにくい高性能な顔器官検出装置を実現する。
【解決手段】 中心線算出手段２は、画像記憶手段１に記憶された入力画像から顔の中心線を算出する。顔色推定手段３は、中心線算出手段２が算出した顔の中心線に基づいて、画像記憶手段１に記憶された入力画像から顔の肌の色を推定する。テンプレート作成手段５は、テンプレート作成用辞書４に記憶されている顔器官のテンプレートの生成規則に対して、顔色推定手段３が推定した顔色を適用して顔器官のテンプレートを作成する。マッチング手段７は、テンプレート作成手段５で作成したテンプレートと、入力された顔画像の画像中の領域とを比較して、最もテンプレートとの類似度が高い領域を入力画像中から見つけることにより、顔器官の位置検出を行う。 （もっと読む）

【課題】 電子部品のパッケージの撮影画像に含まれるむらや捺印文字等の影響を受けず、真の欠陥のみを確実に判別できる、電子部品の外観検査方法、外観検査装置及び外観検査処理をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録した記録媒体を提供する。
【解決手段】 撮像手段１０３と、撮影した画像を複数の単位領域に分割して、各単位領域毎に、撮影した画像の濃淡レベルの分布をそれぞれ求める手段１０６と、各単位領域内における濃淡レベルの分布中、最多頻度の濃淡レベルから予め設定されたオフセット値を差し引いて、各単位領域における二値化レベルを求める手段１０７と、撮影した画像の各座標における二値化レベルを、各単位領域における二値化レベルに基づいて補間演算により求める手段１０８と、撮影した画像の各座標における各濃淡レベルと、求めた二値化レベルとを比較して、欠陥の存在を判定する二値化手段１０７とを具備する。 （もっと読む）

【課題】 画像中の人物の顔に相当する領域の濃度が高濃度側又は低濃度側に偏倚している場合にも、人物の顔に相当する領域を高精度に判定する。
【解決手段】 人物の顔に相当すると推定される顔候補領域のうち、濃度が高濃度側に偏倚している(124が肯定) 領域に対し、画像上で顔候補領域から放射状に延びる探索線を設定し、顔候補領域内の濃度Ｄareaとの差が±α内の画素のみから成る探索線が有るか否か判定する(126〜130)。条件を満足する顔候補領域が存在していた場合には、画像を高濃度／低濃度／中間濃度の各濃度域の領域に分割し、中間濃度領域の面積が他の領域の面積よりも小さいか否か判定する(140〜144)。判定が肯定された場合には処理対象の画像を逆光シーンの画像と判定し、各顔候補領域に対して逆光シーンの顔領域としての確度を評価する(146〜152)。 （もっと読む）

【課題】 人物の顔の内部構造に基づき、人物の顔に相当する領域を簡易な処理で精度良く抽出する。
【解決手段】 処理対象の画像から人物の顔に相当すると推定される顔候補領域を抽出し、顔候補領域を所定数のブロックに分割し（分割パターンを(A) に破線で示す) 、画像の天地方向に沿ったエッジ強度の積算値を各ブロック毎に演算する。各ブロック毎に求めた特徴量を、実際に人物の顔に相当する顔領域を前記分割パターンに従って分割し各ブロック毎にエッジ強度積算値を演算して求めたマッチング用パターン((B)参照) と照合し、顔候補領域に対し人物の顔に相当する領域（顔領域）としての確度を評価する。 （もっと読む）

【課題】液晶ディスプレイに用いるカラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品に対し、数値的一定基準にてムラ欠陥を検査できるようにすることを課題とする。
【解決手段】部品の画像輝度データから、画像輝度分布データを作成することによって画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とし、隣接するムラ欠陥候補部を１つのムラ欠陥候補領域として面積と平均輝度値を算出し、ムラ欠陥候補領域の周辺部をムラ欠陥候補周辺部として平均輝度値を算出し、ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値の差の大きさから、ムラ欠陥部を検出する。 （もっと読む）

【目的】特殊な装置や設定環境を必要とせず、単一照明・単一画像構成で実施可能な、高速画像ハイライト補正方法を提供する。また、物体の画像における少なくとも不飽和又は有効な画素について、他の画素と独立して当該画素の真の色を求めることを可能とし、それにより、繊細又は複雑な色変化を持つ物体の真の色を容易に推定することを可能とする。さらに、ハイライト箇所を捉える撮像装置の検出素子を完全に飽和させるような強くハイライトされた領域の物体色をより正確に推定することを可能とする多照明的、又は、多視点的、又は、それらを組み合わせた多照明・多視点的方法を提供する。
【構成】画像データを、ＲＧＢ色座標から、明度軸が照明光源の方向に設定された照明源固有ＨＳＶ色座標系に写像するステップと、各画素について、非ハイライトＨＳＶ座標を推定するステップと、ＲＧＢ系において、非ハイライト画像を復元するステップからなる画像ハイライト補正法、および、この画像ハイライト補正法を用いた画像ハイライト補正プログラムと画像取得システムを提供する。 （もっと読む）