【課題】少ない数の画像データをもとに、少ない処理負荷や少ないメモリ容量において形成できる画像合成装置、撮像手段等を提供する。
【解決手段】画像合成装置１は撮像部２が取得した第１画像データと第２画像データを取得する。特徴量情報抽出部７は両画像データの特徴量を所定の画素群ごとに形成した処理領域単位で抽出し、比較部８は異なる画像データの対応する処理領域に含まれる特徴量情報の多い方を選んだ比較結果を形成する。連続性判断部１１は比較結果において異なる画像データに基づいて形成された処理領域が隣接する箇所の特徴量情報の連続性を判断し判断結果とする。比較結果を判断結果で補正した修正結果をもとに、画像データ合成部１３が合成画像データを形成する。 （もっと読む）

【課題】物体が多い場合でも安定して指定された方向に動く物体を検知することができる物体検知装置を提供する。
【解決手段】フレーム画像取得部１は、映像データから複数のフレーム画像を取得する。オプティカルフロー算出部４は、フレーム画像における各画素のオプティカルフローを算出する。背景画像作成部２は、複数のフレーム画像から動く物体が排除された背景画像を生成する。画像差分算出部３は、背景画像とフレーム画像との差分を算出して背景差分画像を生成する。ピーク検出部６は、背景差分画像の画素値を指定方向の軸ごとに加算して極大値を検出する。方向判定部７は、極大値の移動方向を推定する。ピーク画像生成部８は、複数のフレーム画像より取得した、指定方向軸上での極大値及び移動方向データを時系列で記録したピーク画像を生成する。軌跡判定部９は、ピーク画像において指定方向を持つ極大値が形成する軌跡を検知する。 （もっと読む）

【課題】１台のカメラの撮像画像により自車両前方に飛び出す物体を検出できる装置を提供する。
【解決手段】自車両の走行先の道路に沿って、２列のすだれ状の検出領域１０〜１５と判定領域２０〜２５を設定する。検出領域１３において検出された進入者２００を、その横に並べて設定された判定領域２３において再び検出し、判定領域２３における進入者２００のオプティカルフローを算出する。このオプティカルフローと、検出領域１３において算出されたオプティカルフロー２０１とに基づいてそれぞれ算出される進入者２００の実空間上の移動速度の差が所定値以下であれば、進入者２００を飛び出し物体として検出する。 （もっと読む）

【課題】遠景や近景といった画像に写し出された景色に左右されず、無限遠におけるオプティカルフローを推定する。
【解決手段】ステレオカメラ（カメラ２，３）は、移動体に搭載されており、移動体周囲の景色を撮像することにより、一対の画像データを時系列的に出力する。ステレオ画像処理部７は、一対の画像データを処理対象とした二次元マッチングに基づいて、視差ｄを算出し、これにより、距離データＤを出力する。認識部１１は、距離データＤに基づいて、複数の立体物Ｏnを認識し、立体物Ｏnのそれぞれの三次元位置を特定。検出部１２は、一対の画像データのうちの一方の画像データにおいて、時系列的な前後関係にある一対の画像データを処理対象とした二次元マッチングに基づいて、立体物のそれぞれのオプティカルフローＯＦを検出する。そして、演算部１３は、複数の立体物Ｏnの並びと、それぞれの立体物Ｏnの視差ｄとオプティカルフローＯＦとに基づいて、無限遠におけるオプティカルフローＯＦinfを推定する。 （もっと読む）

【課題】原稿画像を正しく補正できるようにする。
【解決手段】書画カメラ１は、予め形状が既知である台座１３の外形の長方形を基準多角形として、この長方形と台座画像の輪郭によって特定される長方形とを比較して、射影補正パラメータＡtpを求める。そして、書画カメラ１は、求めた射影補正パラメータを原稿画像の射影パラメータとして用いて、原稿画像を射影補正する。さらに、書画カメラ１は、射影補正した原稿画像に対して回転補正を行い、ズームパラメータの修正を行って、真上から撮影して得られたような正面補正画像を取得する。 （もっと読む）

【課題】台座画像の輪郭を原稿画像の輪郭と誤判定しないようにして、原稿画像の輪郭を正しく取得する。
【解決手段】書画カメラ１に備えられた画像処理装置は、予め、台座１３に原稿４が載置されていない状態で撮影を行って比較画像を取得する。そして、画像処理装置は、台座１３に原稿４が載置された状態の縮小画像と比較画像とを比較して、その差分画像を取得する。画像処理装置は、差分画像を用いて台座画像の輪郭を除去し、原稿画像の輪郭を取得する。 （もっと読む）

【課題】 道路環境を高精度に認識することができる道路環境認識方法及び道路環境認識装置を提供することを課題とする。
【解決手段】 車両に搭載され、道路を撮像した撮像画像から道路環境を認識する道路環境認識装置１であって、任意の道路を撮像した撮像画像から線分を検出し、検出した線分に対して複数の特徴を算出し、各線分に対する複数の特徴と属性との関係を学習することによって得られた属性推定規則を記憶する記憶手段と、認識すべき道路を撮像する撮像手段２と、撮像手段２で撮像した撮像画像から線分を検出する線分検出手段３ａと、線分検出手段３ａで検出した線分に対して複数の特徴を算出する特徴算出手段３ｂと、記憶手段に記憶している属性推定規則に基づいて、特徴算出手段３ｂで算出した複数の特徴から線分の属性を推定する属性推定手段３ｃとを備え、各線分に対して推定した属性から道路環境を認識することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】撮影画像を合成するとき、合成された画像から遠方の走行区分線に対応する点列が欠落することがなく、よって走行区分線を精度良く正確に認識できるようにした車両用走行区分線認識装置を提供する。
【解決手段】車両の進行方向の路面を含む領域を撮影するカメラなどの撮影手段と、撮影された撮影画像中の路面上の少なくとも白線などの破線状の走行区分線を認識可能な区分線認識手段と、異なる時刻に撮影された複数の撮影画像を合成して撮影画像中の走行区分線の長さを延長する画像合成手段（Ｓ１０からＳ１６）とを備える車両用走行区分線認識装置において、画像合成手段は、区分線認識手段による走行区分線の認識処理における撮影画像中の少なくとも走行区分線の形状に変化を与えない処理段階、具体的にはエッジ検出前の段階で（Ｓ１２）で撮影画像を合成する。 （もっと読む）