【課題】所定の特性を有する微小細粒（タガント）を物品に付与し、更にその分布位置に基づいて高精度に個々の物品を識別することが可能な個体識別装置等を提供する。
【解決手段】個々の物品１の基材１０上に、基材とは異なる光学反射特性を有し、かつ、異色の微細物質１２、並びに特徴的な図案及び形状等を有する微細物質をランダムに配置しておく。また個々の物品をスキャナ等により光学的に読み取り、所定の画像処理を施して微細物質の特徴点及びその特徴点における色情報に関する特徴量を抽出し、基準特徴量データとして記憶部に記憶しておく。識別対象となる物品を上述の読み取りの際と同様の手法で読み取り、同様の画像処理を施して微細物質の対象物特徴量データを抽出する。そして、抽出した対象物特徴量データと記憶されている基準特徴量データとを比較することにより識別対象とする物品と基準物品とが同一個体であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】奥行きに基づいて画像を正確に分類する画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像取得部が画像を取得する。奥行き取得部が、画像内の画素に対応付けて奥行きを取得する。顔検出部が、画像において顔領域を検出する。顔検出距離選択部が、検出された領域内の画素に対応する奥行きを顔検出距離として選択する。極大距離選択部が、奥行きの度数の分布において度数が極大となる奥行きを極大距離として選択する。画像分類部が、顔検出距離の値と極大距離の値との近さの程度が所定値より大きいか否かにより画像が人物画像であるか否かを判断する。 （もっと読む）

【課題】人物とその地点を代表するランドマークのようなオブジェクトとが被写体となるような撮影画像を解析してオブジェクトの位置を識別する。
【解決手段】オブジェクト探索領域抽出部３０３は、画像データから顔領域および胴体領域を除いてオブジェクト探索領域を抽出する。顕著領域候補抽出部３０４は、オブジェクト探索領域から複数の顕著領域候補を抽出する。独自色性算出部３０５は、オブジェクト探索領域の各画素の色情報を識別し、各色の独自色性を、その出現頻度および他の色との距離に基づいて定量的に算出する。存在確率算出部３０７は、オブジェクト領域の存在確率をブロック単位で算出する。オブジェクト領域識別部３０８は、各顕著領域候補の顕著領域としての尤度を算出し、最尤の顕著領域候補をオブジェクト領域に決定する。 （もっと読む）

【課題】フラッシュ撮影時の赤目補正を、画像取得時の条件や人間の目の生理的変化の影響による誤判定を排除して行う。
【解決手段】画像取得時に周辺光の光量を示す値を検知すること、前記値を前記画像に関連付けて格納すること、前記値について、前記値を閾値と比較すること、及び、前記画像を分析してフラッシュ目欠陥候補を識別することを含む行動方針を適用するための前提条件としての閾値よりも前記値が低いことを判定すること、の少なくとも一部に基づいて、行動方針を適用するか否かを決定すること、を含む方法を遂行するようにプロセッサーをプログラミングするために埋め込まれたコードを有するプロセッサー読込み可能な一または複数の媒体を提供する。 （もっと読む）

【課題】ディスプレイを視認する位置に拘わらず、ディスプレイ上の画像を立体的に視認させる。
【解決手段】第１のLEDは、被写体に対して第１の波長の光を照射し、第２のLEDは、被写体に対して第２の波長の光を照射し、カメラは、被写体の撮像を行ない、算出部は、第１の波長の光を照射させたときの撮像で得られる第１の撮像画像、及び第２の波長の光を照射させたときの撮像で得られる第２の撮像画像に基づいて、被写体の肌又は眼の少なくとも一方を表す部位領域を検出し、検出した部位領域を少なくとも含む算出用領域から、被写体の視点に関する視点情報を算出し、表示制御部は、算出された視点情報に応じて、被写体に画像を立体的に視認させるための表示機構を制御する。本開示は、例えば、被写体を撮像して得られる撮像画像を画像処理する画像処理装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】周波数成分を考慮せずに目標輝度補正量を決定する場合であっても、良好な輝度補正結果の画像を出力する。
【解決手段】撮像により順次出力された画像の輝度分布から輝度補正の目標量を決定する。また出力された対象画像の低周波数領域を特定し、対象画像に含まれる画素のうち、低周波数領域に含まれ、かつ輝度値が所定値以下の画素に対して、直近に決定された目標量で輝度補正を行い、補正後の対象画像を出力する。そして直近の目標量で補正された補正後の対象画像の輝度分布と、補正前の対象画像の輝度分布とから実効補正量を取得し、次の補正対象の画像についての輝度補正の目標量を、対象画像の輝度分布、及び直近の目標量に対する実効補正量の比率に応じて決定する。 （もっと読む）

【課題】画像形成条件が変化すると、パッチ画像の輝度を濃度に変換する濃度変換手段をその画像形成条件に対応した濃度変換手段に切り替えることで、画像形成条件が変化しても良質な画像を形成する画像形成装置を提供する。
【解決手段】画像形成装置１００は、感光ドラム１上に形成されたテスト画像の濃度データにしたがってガンマ補正回路のγ−ＬＵＴ２５を調整する。ＣＰＵ２８は、半導体レーザ３２のレーザーパワーや、定着器１０の定着温度、現像剤の帯電量などの画像形成条件に応じて変換テーブルを選択する。輝度濃度変換部４２は、ＣＰＵ２８によって選択された変換テーブルを使用してテスト画像の輝度データを濃度データに変換する。ＣＰＵ２８は、この濃度データを使用して、コントラスト電位やγ−ＬＵＴ２５を調整する。 （もっと読む）

【課題】記録媒体に対応させてパッチ記録後の色安定時間を設けてキャリブレーションを行う構成において、登録されていない記録媒体についても高精度なキャリブレーションを実行することを可能とする。
【解決手段】記録終了後から記録された画像の色変化が安定するまでに必要な待機時間（色安定時間）を検知する（Ｓ２０１）。次に、対象となる記録メディアの目標濃度値となるターゲット値を設定する。（Ｓ２０２）。そして、その記録メディアと対応づけた色安定時間情報、ターゲット値情報をキャリブレーション対応メディア情報として格納する（Ｓ２０３）。 （もっと読む）

【課題】霧のある画像から霧を除去する方法及びシステムを提供する。
【解決手段】霧のある所定画像から前記霧を除去する方法は、前記所定画像の、ピクセルに基づくダークチャネル画像を生成するステップと、前記所定画像の、局所領域に基づくダークチャネル画像を生成するステップと、前記所定画像の最終的なダークチャネル画像を取得するステップと、前記所定画像の大気光の値のR、G、B成分を取得するステップと、前記最終的なダークチャネル画像、前記大気光の値のR、G、B成分のうちの最大値、及び霧除去パラメータを用いて、前記所定画像の透過画像を取得するステップと、前記透過画像、前記大気光の値、及び前記所定画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を用いて、霧除去画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を取得するステップと、を含む。 （もっと読む）

【課題】人物の髪の毛に対して、自動的に好ましい画像処理を行うことができる画像処理装置等を提供する。
【解決手段】デジタル画像から、人物の髪の毛が写っている領域である髪エリアを抽出するエリア抽出部と、前記髪エリアの輝度又は明度の分布を算出する明るさ算出部と、前記分布を用いて、前記髪エリアの中から、前記髪エリアにおける輝度又は明度の最頻値又は平均値に対して、所定値以上高い輝度又は明度を有する明部を検出する明部検出部と、前記明部の検出結果に応じて、前記髪エリアに対して画像補正を実施する補正部と、を有する画像処理装置。 （もっと読む）

【課題】 処理対象の色の選択作業を簡略化できるようにする。
【解決手段】 カーソル位置取得部は、画像が表示される表示画面上のカーソルの位置を取得する。代表色取得部は、カーソル位置取得部により取得されたカーソルの位置を含む領域を減色処理領域として、減色処理領域に含まれる色から、所定の数の色を代表色として取得する減色処理を実行する。本技術は、画像を編集する画像処理装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】色の劣化が生じた画像からでも、もともとの色領域を正確に抽出することができる画像処理装置および画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】前景特徴量算出部１１は、それぞれの画素を対象画素として、その対象画素を含む予め決められた範囲の画素の色に対する対象画素の色の違いを示す特徴ベクトルを、予め決められた範囲の画素の色の平均色から対象画素の色への色空間におけるベクトルとして算出する。統合判定部１２は、統合対象の二つの画素または領域についての前景特徴ベクトルの類似度に従って、統合の可否を判定する。領域統合部１３は、統合判定部１２で統合すると判定された二つの画素または領域を１つの領域に統合する。統合する際には、統合後の領域の前景特徴ベクトルを算出しておく。終了判断部１４で終了条件を判定し、終了でない場合には統合判定部１２に戻って、終了条件が満たされるまで処理を繰り返す。 （もっと読む）

【課題】画像データの彩度調整を適切に行って、ユーザの望む画質を得ることができる画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】画像データから得られる第１彩度情報ＵＶ（ＩＮ）を、変換パラメータに従って第２彩度情報ＵＶ（ＯＵＴ）に変換する変換部２６と、第２彩度情報ＵＶ（ＯＵＴ）を用いて、画像データに対する強調処理を行う画像強調部２７と、指定された調整方法に従って、強調処理が行われた画像データの彩度を調整する彩度調整部２２と、彩度調整部２２での調整方法に応じて、変換部２６での彩度情報の変換に用いる変換パラメータを変更するパラメータ変更部２９と、を備える。 （もっと読む）

【課題】シワ形状に係る特徴量を人物属性の推定を行うことができ、加えて、撮影環境の変化に対してロバスト性を有する人物属性推定装置を提供する。
【解決手段】発明の人物属性推定装置１は、広告媒体２ａを閲覧する人物を撮影するカメラ２の画像から顔領域を検出する顔検出手段１１０と、事前に作成された顔モデルを顔領域にあてはめることで顔領域上における顔器官の位置を特定し、特定した顔器官の位置から、人物属性の推定に利用する特徴量を求める関心領域として、シワが発生し易い領域である第１の関心領域を顔領域に設定する関心領域設定手段１１１と、顔領域の特徴量として、第１の関心領域内のエッジ画像から勾配ヒストグラムを抽出する特徴量抽出手段１１２と、学習器１３０を参照し、特徴量抽出手段１１２が抽出した特徴量が属する人物属性の区分を特定する人物属性推定手段１２０を備えている。 （もっと読む）

【課題】被写体合焦画像内で被写体領域の特定を適正に行う。
【解決手段】撮像装置１００であって、背景内の所定の被写体にピントを合わせて撮像された被写体合焦画像及び被写体合焦画像の撮像条件とは異なる所定の撮像条件で撮像され、被写体合焦画像と略等しい構図を有する一の画像（被写体非合焦画像）の各々の画像情報に基づいて、被写体合焦画像内で、被写界深度外に存する物に対応し、輪郭部分が一の画像における当該物に対応する領域の輪郭部分よりも拡大されてなる輪郭拡大領域を推定する輪郭拡大領域推定部５ｃと、輪郭拡大領域の推定結果を基準として、被写体合焦画像内で所定の被写体が含まれる被写体領域を特定する被写体領域特定部５ｅとを備えている。 （もっと読む）

【課題】色覚障害者の画像識別性を向上させる。
【解決手段】色覚障害者が識別困難な色と識別容易な色とを対応づけた色変換情報に基づいて、入力画像中の識別困難な色を対応する識別容易な色に変換して色変換画像を出力し、色変換画像の輪郭線を抽出し、入力画像または色変換画像の明度を算出し、色変換画像の輪郭線の明度と、入力画像または色変換画像の明度との差が所定の値以上となるよう、色変換画像の輪郭線の色を変換する。 （もっと読む）

【課題】対象物と非対象物との間の本質的な違いが表れる特徴量を的確に抽出することができる特徴量抽出装置、対象物検出システム、コンピュータプログラム及び特徴量抽出方法を提供する。
【解決手段】特徴量候補決定部１０２は、各サンプル画素の任意の複数の波長でのスペクトル強度の変位に関連する特徴量候補を複数決定する。識別器生成部１０３は、決定した特徴量候補の中の一部の特徴量候補毎にブースティングを用いて対象物及び非対象物を識別するための識別器を生成する。特徴量抽出部１０５は、識別器を生成するために用いた特徴量候補を特徴量として抽出する。 （もっと読む）

【課題】画像中の前景と背景との分離を、本構成を有しない場合に比べて確実に行うことができる画像処理装置および画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】前景背景判定部１３は、画素値判定部１１で注目画素の画素値が第１の閾値から予め決められた範囲外であると判定された場合には、注目画素の画素値と第１の閾値を比較して注目画素が前景に属するか背景に属するかを判定する。また、画素値判定部１１で注目画素の画素値が第１の閾値から予め決められた範囲内であると判定された場合には、注目画素の画素値と特徴量抽出部１２で抽出した特徴量、例えば注目画素を含む予め決められた範囲の画素の平均の画素値を特徴量として、その平均の画素値に従って設定した第２の閾値と注目画素の画素値とを比較し、注目画素が前景に属するか背景に属するかを判定する。 （もっと読む）

【課題】複数の視点から撮影した複数の画像からノイズの少ない再構成画像を生成するための補間画像を生成する。
【解決手段】補間画像生成装置３０は、入力部３１０複数の視点から得られた複数の撮影画像とその撮像設定情報を取得し、ＥＰＩ生成部３２１が複数の画像からＥＰＩを生成し、角度推定部３２２がＥＰＩ上で各ＥＰＩの実画素が対応する直線の角度を推定し、補間画像設置部３２３がＥＰＩ上に補間画像を設置し、対応検出部３２４が実画素と補間画像の画素（補間画素）との対応を検出し、対応検出部３２４が実画素と補間画素の対応関係の確かさを評価し、画素値加算部３２６が対応関係の確かさに基づいて補間画素の画素値を加算することにより補間画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】表示装置によって表示された色を出力デバイスで色再現するように生成された色変換係数を用いた場合においても、入力色を、彩度を重視した出力色に変換する。
【解決手段】色変換部にグラフィック画像データが入力されると、色変換処理部によって、入力色を、彩度を重視した出力色に変換するための追加のプロファイルと、既存の出力のプロファイルを用いて、出力デバイス依存色空間の画像データに変換して、出力デバイスへ出力する。 （もっと読む）