【課題】 本発明は、一旦、被写体の追尾に失敗した場合であっても、再度、被写体の追尾を行う電子カメラを提供する。
【解決手段】 電子カメラは、撮影光学系と、撮像素子と、表示部と、抽出部と、撮影範囲制御部とを備える。撮影光学系は、焦点距離が可変である。撮像素子は、被写体像を光電変換して画像データを生成する。表示部は、動画像を表示する。抽出部は、画像データに基づいて、被写体の特徴を表す特徴点を抽出する。撮影範囲制御部は、特徴点を有する特定の被写体が所定の撮影範囲内に留まるように制御する。撮影範囲制御部は、焦点距離設定部と、探索部と、追尾部とを有する。焦点距離設定部は、焦点距離を広角側若しくは望遠側に設定する。探索部は、抽出部が抽出した特徴点を有する特定の被写体を、表示部の表示画面上で探索する。追尾部は、撮影範囲内を移動する特定の被写体を、特徴点に基づいて表示画面上で追尾する。 （もっと読む）

【構成】 カメラで撮像したシート材の画像から輪郭点を抽出し、シート材の外形を表す外側の輪郭と、その内部にある内側の輪郭とを求める。内外の輪郭の間のエリアをしわとし、求めたしわの形状の長径と短径との比を求め、この比が大きいしわを強いしわとし、小さいしわを弱いしわとする。裁断するパーツを、しわのランキングに応じてシート材に割り当てる。
【効果】 しわの形状を求めると共に、しわの部分を有効利用できる。 （もっと読む）

【課題】撮影画像中により高いレベルの表情の画像を含ませること。
【解決手段】電子スチルカメラに、笑顔の度合いを段階的に表す複数の笑顔レベルを記憶した笑顔レベルデータ記憶部３３と、笑顔の度合いを示す第１の笑顔レベル値と、第１の笑顔レベル値より度合いの低い第２の笑顔レベル値とを設定する笑顔レベル設定部４１と、被写体の笑顔レベルが第１および第２の笑顔レベル値にそれぞれ対応したことを判定し、第１の笑顔レベル値に対応したと判定した時に第１の出力信号を発生し、第２の笑顔レベル値に対応したと判定した時に第２の出力信号を発生する笑顔レベル判定部２３と、第１の出力信号に応じて連続撮影を開始し、第２の出力信号に応じて連続撮影を終了する自動連続撮影部２４とを設ける。 （もっと読む）

【課題】一の被写体画像から主要被写体が含まれる画像領域を判別する。
【解決手段】撮像装置１００であって、主要被写体を含む一の被写体画像を撮像して取得する撮像部１と、一の被写体画像における主要被写体に対応する主要画像領域の位置を特定する処理、一の被写体画像における主要画像領域の位置以外の背景領域に対して所定の加工処理を行うＣＰＵ１２と、を備える。 （もっと読む）

【課題】パターンのない領域があっても、推定対象平面を表わす領域を精度よく推定する。
【解決手段】撮像装置１２によって、異なる位置姿勢で第１の画像及び第２の画像を撮像し、画像変換部３２によって、射影変換行列によって第１の画像を変換する。差分計算部３４によって、変換画像と第２の画像との各画素の差分を算出し、平面候補領域検出部３６によって、複数の閾値の各々を用いて、階層構造で表わされる複数の道路平面候補領域を検出する。そして、平面領域判定部３８によって、最も大きい閾値から降順に、閾値を用いて検出された道路平面候補領域のうち、道路平面のみを表していないと前回判定された道路平面候補領域内の道路平面候補領域の各々について、道路平面のみを表わしているか否かの判定を順次行う。領域統合部４０によって、道路平面のみを表わしていると判定された道路平面候補領域を統合して、道路平面領域を推定する。 （もっと読む）

【課題】傾きのある文字を含むラスタ形式の画像をベクタ形式に変換する処理を、従来よりも、文字の形状をきれいに保ちつつ高速に行えるようにする。
【解決手段】画像に含まれる文字の傾きを求め、その文字の輪郭を形成する頂点画素を求め、その文字の輪郭のうちの一本の線分で表されるべき部分において同じ線分上に位置すべき同一線分画素群の候補である同一線分候補画素群を求め（＃１０１）、その同一線分候補画素群のうちから、同一線分画素群を、求めた傾きに基づいて抽出し（＃１０４）、抽出した同一線分画素群において両端に位置する両端画素を求め、求めた両端画素を結ぶ線分によってその両端画素に係る部分の文字の輪郭を近似し（＃１０６）、近似した以外の部分を同一線分画素群の頂点画素以外の頂点画素を用いてアウトライン化することによって直線または曲線で近似する。 （もっと読む）

【課題】 圧縮及び復元することによる画質の劣化が抑制されるイメージデータの圧縮方法及び復元方法を提供する。また、圧縮率が大きいイメージデータの圧縮方法及び復元方法を提供する。
【解決手段】 本発明のイメージデータ圧縮方法は、紙面から読み取ったデジタルイメージに含まれるイメージ要素を抽出し（Ｓ０２）、イメージ要素の種類に応じた圧縮手法を用いて、抽出された各イメージ要素（５１〜５３）をデータ圧縮し（Ｓ０３〜Ｓ０５）、圧縮した各イメージ要素データ（５４〜５６）を記憶格納することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】精度よく顔の状態を評価する。
【解決手段】画像データが示す画像に含まれる顔の状態を評価する顔状態評価方法において、まず、前記画像から少なくとも１つの顔および当該顔に含まれる左右の目を検出する（ステップＳ１４０）。次に、当該検出した左右の目のうち輪郭の検出に適する方を選択する（ステップＳ２２０）。当該選択した方の目の輪郭を検出する（ステップＳ２５０）。そして、当該検出した前記輪郭に基づいて前記顔の状態評価を高精度に行う（ステップＳ４７０）。 （もっと読む）

【課題】 製品の外観表面の欠陥を画像で検出する方法であって、製品の検査対象の輪郭線の形状が複雑であっても、輪郭線部分に存在する欠陥と、輪郭線部分以外に存在する欠陥を検出できると共に、欠陥の形状と大きさが正確に判り、且つ欠陥検出に要する計算負荷が軽い欠陥検出方法を提供すること。
【解決手段】被検査体の表面の欠陥を検出する方法であって、被検査体の画像を取込む画像取込手段１と、取込んだ画像を２値化して被検査画像３０を作成する２値化手段２と、被検査画像３０から検査対象３３を抽出する検査対象抽出手段３と、検査対象３３を処理して良品形状推定画像３０ｅを作成する良品形状画像作成手段４と、良品形状推定画像３０ｅと被検査画像３０とから検査画像４０を作成して輪郭線３５部分に存在する欠陥３１および輪郭線３５部分以外に存在する欠陥３２を検出する検出手段５と、を備える。 （もっと読む）

【課題】高精度に顔の表情を評価する。
【解決手段】画像データ１４ｅが示す画像に含まれる顔の表情を評価する表情評価方法（ステップＳ４００）を行うにあたり、まず前記画像から顔器官の輪郭Ｏ１〜Ｏ４を検出する（ステップＳ１００〜Ｓ３００）。そして、前記輪郭Ｏ１〜Ｏ４によって区画された所定領域Ｕ１，Ｕ２の面積に基づく特徴量ｐ₁，ｐ₃を少なくとも一つ含んだ複数の特徴量ｐ₁〜ｐ₄を算出する（ステップＳ４１０〜Ｓ４６０）。当該算出した特徴量ｐ₁〜ｐ₄を使用して前記顔の表情評価を行う（ステップＳ４７０）。 （もっと読む）

【課題】 航空写真から地物を精度良く抽出する。
【解決手段】 ネットワークデータベース２２０に基づいて道路を表すポリゴンを設定し、航空写真と重ね合わせることによって、航空写真から道路に該当する部分を削除する。こうして道路で区切られた処理区画を設定し、処理区画ごとにエッジ抽出、２値化を行って地物枠を抽出する。２値化を行う際には、複数の閾値を順次用い、地物の輪郭部分の明度に適した閾値を使い分ける。また、壁面が道路に平行に存在するなどの抽出ルールを適用する。こうすることによって、地物の抽出精度を向上させることができる。 （もっと読む）

【課題】 鮮鋭で高画質な高解像度画像を得る。
【解決手段】
画像処理装置は、エッジ判定部１０１、対応位置算出部１０２、画素値算出部１０３を備える。低解像度画像データのフレームの各画素の画素値に基づいて、フレーム内のエッジ領域を検出し、各画素がそれぞれエッジ領域にあるのかどうか判定する。フレームのエッジ領域にある、各画素を１つずつ注目画素として順次設定する。各注目画素のエッジ方向に沿った対応位置を小数精度で算出し、エッジ領域では、フレームの画素値と、算出された対応位置から成る等輝度線分と、推定画素の画素位置に基づく内挿処理によって、また、エッジ以外の領域では、フレームの画素値に基づく内挿処理によって、推定画像の各画素の推定画素値を求める。
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【構成】 物体画像を撮像し、フィルタリングを施して２値化することにより、輪郭点を抽出する。輪郭点を頂点とするように、画像をドロネー分割し、物体内部の点を指定する。指定された点からドロネー三角形の辺へ向けて探索し、所定長以上の辺であれば辺を越えて探索を続行し、所定長未満の辺に触れると、辺を越えての探索を中止する。所定長未満の辺を連結し、物体の輪郭とする。
【効果】 幅のある曖昧な輪郭でも正確に輪郭を抽出でき、また地の汚れの影響を受けにくく、さらに物体内の疵などの小さな輪郭も抽出できる。 （もっと読む）

【課題】静電霧化装置において適正量の帯電微粒子水が発生するか否かの検査の自動化を可能にする。
【解決手段】静電霧化装置は、霧化電極と冷却手段とを備える。霧化電極は、冷却手段に結合された軸部と、軸部軸部よりも大径のヘッド部とを一体に備える。冷却された霧化電極を撮像装置１で撮像して得た濃淡画像を画像処理装置２０に入力する。画像処理装置２０は、ヘッド部の輪郭線上の画素数を求める輪郭線長検出部２６と、ヘッド部の輪郭線内の画素数を求める面積検出部２７と、軸部において方向値を持つ画素数を計数する水付着量検出部２８とを備える。判定部２９は、輪郭線長検出部２６と面積検出部２７と水付着量検出部２８とで求めたいずれかの画素数が、それぞれ対して規定した閾値を超えていると霧化電極に水が付着した良品と判定する。 （もっと読む）

画像データを処理する方法は、画像データを受け取る工程と、第１の基準及び第１の閾値を使用して画像データをセグメント化して画像データの第１のセグメント化ビューを作成する工程と、第１の基準及び第２の閾値を使用して画像データをセグメント化して画像データの第２のセグメント化ビューを作成する工程と、画像データの第１のセグメント化ビューを表示する工程と、第１のセグメント化ビューにおいて表示されるように、画像データの１つ又は複数のセグメントを選択する１つ又は複数の選択ユーザ入力を受け取る工程と、定義されたユーザ入力を受け取る工程と、画像データの第２のセグメント化されたビューを表示する工程と、第２のセグメント化ビューにおいて表示されるように、画像データの１つ又は複数のセグメントを選択する１つ又は複数の更なる選択ユーザ入力を受け取る工程とを含む。前述の方法は、深度マップの作成において使用することが可能である。この場合、処理は、１つ又は複数の深度ユーザ入力を受け取る工程であって、各深度ユーザ入力は、それぞれの選択ユーザ入力に関係する工程と、相応に画像データの深度マップを生成する工程を更に含む。
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【課題】無駄なメタデータの送信を防止することができる画像処理装置画像処理方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】ＭＦＰ１００は、画像読取部１１０、データ処理部１１５、記憶部１１１、及びネットワークＩ／Ｆ１１４を備える。画像読取部１１０は、原稿画像から画像データを取得する。データ処理部１１５は、取得した画像データをベクトルデータ化し、ベクトルデータ化された画像データのメタデータを生成し、生成されたメタデータの出力先を記憶部１１１に登録する。また、データ処理部１１５は、ベクトルデータ化された画像データをネットワークＩ／Ｆ１１４を介して出力先に出力し、記憶部１１１に登録された出力先にのみメタデータを出力する。 （もっと読む）

【課題】解決しようとする課題は、ロボットが対面者（人間、人間の形をしたロボット等）に向き合い、対面者の顔を検知してサービスを提供する場合、対面者が立ち去ったのか、あるいは、よそ見で正面を向いていない事等により一時的に対面者の顔を検知できない問題である。
【解決手段】ロボットは対面者の撮影画像から対面者の顔を検知して顔領域の情報を算出し、顔領域より身体領域情報を算出し、対面者の状態変化のトラッキングを行い、対面者の状態変化により顔を検知できなかった場合に前記身体領域の情報より顔領域を算出して顔の検知を行う。 （もっと読む）

【課題】 画像から表示と再利用のどちらにも最適なデータ、より高画質な線画を生成すること。
【解決手段】 画像から抽出したベクトル情報を表示前景層と非表示前景層に分け、さらに入力画像から表示前景層の情報のみを取り除いた表示背景層の３層からなる電子データを生成し、入力画像中の線画領域に対して、輪郭線画ベクトル情報を表示前景層に、細線化線画ベクトル情報を非表示前景層に配置して、表示用途には表示前景層と表示背景層の合成画像を、再利用用途にはすべての層の情報を提供することで、画像から表示と再利用のどちらにも最適なデータを構成する。 （もっと読む）

【課題】動画における注目領域のサイズ変化を考慮した色処理を行う。
【解決手段】UI部13は、動画像のフレーム画像に注目領域を設定する。占有率計算部14は、注目領域が設定されたフレーム画像ごとに、注目領域がフレーム画像の全体に占める占有率を計算する。ズームイン・アウト判定部15は、注目領域が設定された複数のフレーム画像の占有率に基づき、時間軸方向に、占有率が増加するか減少するかを判定する。色処理設定部16は、占有率と判定の結果に基づき、フレーム画像ごとに色処理方法を設定する。色処理部17は、フレーム画像に設定された色処理方法によって、フレーム画像を色処理する。 （もっと読む）

【課題】距離センサから得られる距離データを用いて、対象物体の三次元的な位置姿勢を認識する。
【解決手段】距離を計測できるセンサによって計測したシーンデータと、目的物体の３次元形状を表すモデルデータとを、各点の表面形状を表す特徴量について照合することにより物体の３次元位置姿勢を検出する３次元物体認識方法において、（１）モデルデータの各点の特徴量を算出する前に、物体認識の運用条件を入力することによって、当該運用条件に基づき照合に有効な点を選定する第１のステップ、又は（２）モデルデータの各点の特徴量を算出した後に、各点の特徴量の類似度を解析し、照合に有効な特徴量を持つ点を選定する第２のステップ、の少なくとも一方のステップを含む。 （もっと読む）