【課題】 常に良好な処理後画像を提供できる画像処理装置を提供する。
【解決手段】 解析手段１１０は、画像情報１０５に含まれる画像１０７取得時の条件情報１０６（撮影画像１０７の撮影時の条件情報）を解析し、この解析結果に基づいて、画像１０７へ施す画像補正処理のアルゴリズムを決定する。 （もっと読む）

【課題】 デジタルカメラ等で得られた画像の濃淡値を自動的に調整し所望の画像を得る。
【解決手段】 入力した該画像データの非線形歪が小さくなるように信号を補正し、補正後の信号に対して、着目画素の画素値とその周辺分布領域の濃淡値との相対比を算出する。この相対比から着目画素に対応する処理対象画素の画素値を決定して出力する。さらに、着目画素の画素値とその周辺分布領域の濃淡値との相対比を、対象となる領域を異ならせて算出し、対象とする該周辺分布領域の大きさに応じてゲイン係数を算出し、得られた各相対比に、所定の重み係数と該ゲイン係数をそれぞれ掛け、合成値を算出する。この合成値から着目画素に対応する処理対象画素の画素値を決定して出力する。 （もっと読む）

【課題】 ホワイトバランス補正の計算に使用するため、及び、写景光源の各クラス内の色温度の変化に対応するホワイトバランス補正のため、写景光源を検出及び識別する単純化された手段を提供することを目的とする。
【解決手段】 デジタル撮像装置のホワイトバランス補正方法は、写景の輝度及び少なくとも１つの色座標値から写景の光源の種類を決定する段階と、写景の光源の種類、写景の輝度、及び、少なくとも１つの色座標値に対応するホワイトバランスパラメータ値を決定する段階と、少なくとも１つのホワイトバランス補正曲線を与える段階と、決定された写景の光源の種類に対し、ホワイトバランスパラメータ値及び少なくとも１つのホワイトバランス補正曲線からホワイトバランス補正を決定する段階を含む。 （もっと読む）

【課題】 シャープネス処理およびノイズ除去処理等の画像データの像構造を変換する処理を効率よく行う。
【解決手段】 入力デバイス１１において、ＣＴＦチャートおよびベタ画像の撮像または読み取りを行い、ＣＴＦチャート画像データＳＣおよびベタ画像データＳＢを得、これをデバイス情報Ｄとしてメモリ１３に記憶する。入力デバイス１１において画像データＳ０が得られると、画像データＳ０を得た入力デバイス１１に対応するデバイス情報Ｄをメモリ１３から読み出し、画像データＳ０に付与して情報付与済みの画像データＳ１を得、これを記録手段１５においてメディア等に記録する。このため、画像データＳ１に付与されたデバイス情報Ｄを参照すれば、入力デバイス１１のデバイス特性を効率よく得ることができる。 （もっと読む）

【課題】 単純な構成で且つ精度の高い位置補正を行い、かつ、シェーディング補正を行うことのできる光学機器の調整および検査システムを提供する。
【解決手段】 チャート１００を用いて基準画像を撮影し、撮影した基準画像から相対座標基準点の絶対座標と、取得したい画像特性のある座標を相対座標基準点からの相対座標で表して水平垂直方向の位置補正量を導出する第１の演算手段（ＣＰＵ４０１および記録装置４０２）と、チャート１００を撮影して前記相対基準点近傍を走査して前記相対座標基準点の絶対座標を求め、基準画像と撮影画像の相対座標基準点とを比較して水平垂直方向の画角補正を行う第２の演算手段（ＣＰＵ４０１および記録装置４０２）とを備えた。 （もっと読む）

【課題】 新聞の記事のような任意の形状の画像をコピーする場合に、その形状に応じて最適なコピーをとることができる画像入出力装置を提供することである。
【解決手段】 入力された画像データの中から所定の濃度範囲の画像領域をを領域指定マークとして検出する領域指定マーク検出手段と、この領域指定マーク検出手段によって検出した領域指定マークに基づいてユーザーが指定した画像領域を検出する画像領域検出手段と、この画像領域検出手段によって検出したユーザーが指定した画像領域のみを出力する出力手段とを備えた。 （もっと読む）

【課題】 鋼板の疵でない部分を疵と認定することを防止して、鋼板表面の画像の輝度を均一にする方法を提供すること。
【解決手段】 鋼板表面に照射した照明光の反射光をラインセンサーカメラにて撮像し、これに基づいて鋼板表面の画像を構成し、当該鋼板表面の画像を処理して疵検出をするにあたり、ラインセンサーカメラが時々刻々捉える線画像の対応する画素ごとに輝度の線画像の加算平均処理を実施して得られる画像輝度情報をつくり、対応する画素ごとに当該画像輝度で基準輝度値を割った値をラインセンサーカメラが時々刻々捉える線画像の対応する画素ごとに乗じた線画像情報を用いて鋼板表面の画像を構成する方法であって、対象鋼板の切り替え時においては、前記加算平均処理における加算回数を少なくし、鋼板中央部分においては、前記加算平均処理における加算回数を多くする。 （もっと読む）

【課題】原画像の撮影シーンまたは撮影シーンの撮影被写体に応じて、最適に粒状抑制・シャープネス強調処理を施し、高品位な再現画像を得ることのできる画像処理方法および画像処理装置の提供を課題とする。
【解決手段】原画像全体または原画像の局所領域の撮影シーンを判別し、判別結果に基づいて、画像データに施す粒状抑制・シャープネス強調処理の処理強度を決定し、この処理強度を用いて前記原画像全体または前記原画像の局所領域の撮影シーンの画像データに粒状抑制・シャープネス強調処理を施す画像処理方法およびこれを用いた画像処理装置を提供することで前記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】自動処理により、特に、出力画像における女性の見栄えを良くする。
【解決手段】入力された画像データに対して、画像処理を施し、出力用の画像データとする画像処理方法であって、入力画像データから、人物の顔に相当する領域を抽出するとともに、唇部分の領域を検出し、該唇部分の色味に基づいて、被写体人物の性別を推定し、該推定結果に基づいて、画像処理を行うことを特徴とする画像処理方法を提供することにより前記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】 被検査物２２をＴＶカメラ２４により撮影し、この撮影画像に対して画像処理を施すことにより被検査物２２の表面の欠陥を検出するようにした金属表面の欠陥検出方法において、面取り量の大きさに依存せず良好な検査が行えること、微小傷などの小さな欠陥も確実に検出できること、及び面粗さに依存せず良好な検査ができることを目的とする。
【解決手段】 被検査物２２の表面の検査領域を複数個の微小領域に分割し（ステップ３）、この微小領域のそれぞれにおいて輝度に関する標準偏差を測定し（ステップ５）、この標準偏差と予め測定し登録しておいた欠陥のないマスターワークにおける標準偏差との相関度を算出し（ステップ１２）、この相関度を予め設定しておいた欠陥検出用のしきい値と比較することにより（ステップ１４）、被検査物２２の表面の欠陥の有無を検出するようにした。 （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】 入力画像の中の所望の画像部分に所望の特殊効果をリアルタイムに、確実に且つ自動的に施す。
【解決手段】 画像認識判定部５が、人物等のように動きのある画素と背景等のように静止している画素とを判別したり、入力画像の中でオペレータによって指定された画像部分のパターン情報の特徴と同一と推測される画像部分を以後の入力画像から判別したり、入力画像において隣接する画素の輝度，色等の画素情報の変化量から画像の輪郭部分を判別したりすると、特殊効果発生処理部６は、画像認識判定部５において判別された画素或いは領域の画素の位置情報を変調して、モザイク，スクランブル，バースト，メルト等の特殊効果や、レベル情報を変調して、ペイント，ネガ，モノカラー，モアレ，ソラリゼーション，デフォーカス，エンハンス等の特殊効果を所望の画像部分に順次自動的に施す。 （もっと読む）

【課題】 従来の車両識別装置は、ナンバープレートのみによって車両を識別していたために、プレートの曲がりや汚れ等によって一部文字が認識できないと、車両を確実に特定できないという問題点があった。
【解決手段】 道路上に設置され通過車両のカラー画像を出力するカメラからの画像を入力し、その画像データの中からボンネット等の車両の塗色を判定する判別エリアを抽出する判別エリア設定手段と、上記判別エリア設定部で判定されたエリアの色名を判定する色識別手段を備え、通過車両の塗色を判別する。 （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）