【課題】歪曲広角画像上で任意の追跡対象物を自動追跡する。
【解決手段】魚眼撮影した歪曲広角画像Ｓを、メモリ１３０内にフレーム単位で入力する。変換部１５０は、格納部１７０内の切出条件に基づき、歪曲画像Ｓの点Ｐの位置から、φで示される向きに、サイズｍの画像を切り出し、正則画像Ｔに変換してメモリ１４０に格納する。追跡開始点Ｑを含む追跡開始指示が与えられると、フラグ設定部２２０はフラグをＯＮにし、点Ｑが新たな点Ｐになるよう更新する。基準色抽出部２００は、新たな点Ｐの近傍色を基準色αとして抽出し、基準色格納部１９０に格納する。近隣ブロック抽出部１６０は、点Ｐの近傍ブロックを抽出し、ブロック選択部１８０は、基準色αに近似する画素数が最大となるブロックを選択する。自動変更部２１０は、選択ブロック内の基準色αに最も適合する色をもつ候補領域の中心点を新たな点Ｐとする更新を行う。 （もっと読む）

【課題】 対象領域が文字であるか否かをより高い精度で判定する技術を提供する。
【解決手段】 画像処理装置は、画像を表す画像データを用いて、画像内の対象領域を構成する複数の画素を、オブジェクトを構成するオブジェクト画素と、オブジェクトを除いた背景を構成する背景画素と、に分類する分類部と、オブジェクト画素と背景画素との関係に関する第１の条件を満たすか否かを判定する第１の判定部と、複数の画素の画素値に関する第２の条件を満たすか否かを判定する第２の判定部と、第１の判定部による判定結果と第２の判定部による判定結果とを用いて、対象領域が、文字領域であるか否かを特定する属性特定部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】画像と文字とが混在するコンテンツの画像データに対する画像処理を良好に行って画質向上を図る。
【解決手段】入力画像データに基づいて、画面が複数個のブロックに分割されて得られる各ブロックの帯域情報を得る。各ブロックの帯域情報に基づいて画面を複数種類の領域、例えば、画像領域、文字領域、画像と文字の混在領域に分離する。分離された画面領域毎に処理強度を求める。入力画像データに対して、分離された画面領域毎に、求められた処理強度で所定の画像処理、例えばシャープネス処理などを行う。画像領域と文字領域とで同一の処理強度で画像処理が行われることによる画質の低下を回避できる。 （もっと読む）

【課題】画像中の互いに種類の異なる領域を特定する精度を向上する。
【解決手段】複数の画素のそれぞれのエッジ強度を表すエッジ画像における複数の判定領域のそれぞれに対してエッジ強度の程度を表す特徴値を算出する。そして、特徴値によって表されるエッジ強度の程度が所定の基準以上である場合に、判定領域を不均一な画像を表す第１種領域として特定し、判定領域の特徴値によって表されるエッジ強度の程度が所定の基準よりも小さい場合に、判定領域を均一な画像を表す第２種領域として特定する。 （もっと読む）

【課題】時系列順に撮像された一連の画像から網羅性の高い要約画像を検出することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置は、時系列順に撮像された一連の画像間において同一の対象が映る領域同士を対応づけ、該対応づけられた領域全体を１つの連結領域として設定する対応領域連結部１１０と、該連結領域の特徴量を算出する連結領域特徴量算出部１２０と、特徴量をもとに、上記一連の画像に映された対象が該一連の画像内の各画像に集約されている度合いに対応する要約指標値を算出する要約指標値算出部１３０と、要約指標値をもとに要約画像を検出する要約画像検出部１４０とを備える。 （もっと読む）

【課題】 微細物質を対象物にランダムに付与し、個体識別に利用する個体識別システムにおいて、精度を損なわずに高速に対象物の検証を行うことが可能な個体識別装置等を提供する。
【解決手段】 異なる種類の微細物質２０Ａ、２０Ｂを異なる数量で対象物２に付与する。個体識別装置４は少数付与された微細物質２０Ａの配置パターンに基づく特徴量データをインデックス認証用データ６Ａとしてデータベース５に登録するとともに、多数付与された微細物質２０Ｂの配置パターンに基づく特徴量データを本認証用データ６Ｂとして登録する。認証処理では、対象物２から、まず微細物質２０Ａの配置パターンに基づき算出された特徴量データと、データベース５のインデックス認証用データ６Ａを照合し、認証成功すると、微細物質２０Ｂの配置パターンに基づき算出された特徴量データと、データベース５の本認証用データ６Ｂを照合する。 （もっと読む）

【課題】あるブロックについて動きベクトルの候補が複数存在する場合においても、その複数の動きベクトルの中から画質劣化を最小とする動きベクトルを精度良く導出する。
【解決手段】動きベクトル導出部１４は、二つの画像フレーム内の対応するブロック間の動きベクトルを導出する。候補ベクトル生成部２０は、動きベクトルの計算対象ブロックについて複数の候補ベクトルを生成する。ブロックテクスチャ抽出部２２は、候補ベクトルが生成された画像フレーム内のブロックテクスチャを抽出する。輝度差計算部３０は、抽出された複数のブロックテクスチャについて、ブロックテクスチャを構成する画素の隣接画素間の輝度差の累積値を計算する。動きベクトル選択部２６は、累積値の最大値が残りの累積値よりも所定倍以上の大きさであるとき、最大値が得られたブロックテクスチャから生成された候補ベクトルを前記対象ブロックの動きベクトルとして選択する。 （もっと読む）

【課題】撮像された画像から主要被写体の領域を抽出することができる領域抽出装置、撮像装置、及び領域抽出プログラムを提供する。
【解決手段】領域抽出装置１４０は、撮像された画像から画像特徴量に基づいて第１領域を抽出し、且つ、画像に定められた位置から画像特徴量に基づいて第２領域を抽出する領域抽出部１４２と、予め定められた条件を第１領域及び第２領域の少なくとも一方が満たすか否かを判定し、第１領域及び第２領域のうち、予め定められた条件を満たす第１領域及び第２領域を選択する判定部１４３と、判定部１４３が選択した第１領域及び第２領域の分布を記憶する記憶部１４５と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 簡易な構成で矩形動き画像領域を判定する。
【解決手段】 動き単位ブロック判断手段５は、各単位ブロックについて、比較対象のフレームの同じ位置の単位ブロックの代表値が閾値を超える場合には、動き単位ブロックとする。動き列ブロック決定手段７は、ある単位ブロックと同じ列に属する単位ブロックの集合を列ブロックとして定義し、各列ブロックに動き単位ブロックが存在する場合には動き列ブロックとして決定する。動き行ブロック決定手段９は、各行ブロックに動き単位ブロックが存在する場合には動き行ブロックとして決定する。第１矩形動き画像領域決定手段１１は、動き行ブロックおよび動き列ブロックの双方に属する単位ブロックで特定される矩形領域を矩形動き画像領域として決定する。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する画像分類方法を提供する。
【解決手段】少なくとも１つの色面に関する画像を入力する画像入力ステップと、前記画像の画素値の分布関数を作成する分布関数作成ステップと、前記分布関数を用いて、空間分布の重心位置と、慣性テンソルの各々を求めて、空間的な形状因子を記述する空間因子記述ステップと、前記画像をy軸方向に関して画素値の平均をとってx軸に射影した一次元画像A(x)と、y軸に射影した一次元画像A(y)とを算出する一次元画像作成ステップと、画素値の明るさ方向の因子を記述する明るさ因子記述ステップと、前記空間因子記述ステップと前記明るさ因子記述ステップで求めた各々の量から明るさ因子に関する２次形式の物理量の各々を算出する物理量算出ステップと、前記算出された少なくとも１つの物理量に基づいて、前記画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する分類ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する画像分類方法を提供する。
【解決手段】色面の画像の２次元分布関数を入力する２次元色分布関数入力ステップと、前記色面の画像をフィルタリングして高周波サブバンド画像を生成し、高周波画像を生成し、エッジ面の画像の２次元分布関数を作成する２次元エッジ分布関数作成ステップと、前記２次元分布関数を、２次元ルジャンドル級数に展開し、ルジャンドル展開係数によって前記色面の画像の２次元色分布を記述するとともに、前記エッジ面の画像の２次元分布関数を、２次元フーリエ級数に展開し、フーリエ展開係数によって前記エッジ面の画像の２次元エッジ分布を記述する記述ステップと、前記ルジャンドル展開係数と前記フーリエ展開係数に基づき、前記色面の画像の分布の特徴を評価する評価ステップと、評価結果に基づいて前記色面の画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する分類ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】グラフカット法を用いて撮像画像から溶接部に対応する領域を抽出する画像処理装置において、領域の抽出精度の向上を図る。
【解決手段】撮像画像における前景領域および背景領域と推定される推定領域を仮初期領域として撮像画像に対して指定し（Ｓ３１）、グラフカット法を用いて仮初期領域を基準として撮像画像から溶接部２３に対応する仮領域を抽出する（Ｓ３２、Ｓ３３、Ｓ３５）。そして、抽出した仮領域を膨張させた膨張領域を撮像画像から除外した領域を背景領域に対応する背景初期領域とし、かつ、仮領域を収縮させた収縮領域を前景領域に対応する前景初期領域として撮像画像に対して指定し（Ｓ３４）、グラフカット法を用いて指定した背景初期領域および前景初期領域を基準として撮像画像から前景領域を抽出する（Ｓ３６）。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する画像分類方法を提供する。
【解決手段】少なくとも２つの色面に関する画像の２次元分布関数の各々を入力する分布関数入力ステップと、２次元展開係数によって２つの分布関数の各々を記述する記述ステップと、２次元展開係数の各々を１２通りの一次元配列の展開係数に並び替える並び替えステップと、対称積で表される２次形式の要素を12×12通りの並び替えの方向組み合わせについてそれぞれ生成する要素生成ステップと、生成された144通りの２次形式の要素の各々について、一定の量子数の差を持った全ての要素の和をとった物理量を、複数の量子数の差に対して生成する物理量生成ステップと、生成された各々の物理量の少なくとも１つに基づき、画像の２次元分布関数の形状の特徴を評価する評価ステップと、評価結果に基づいて画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する分類ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】多様なパターンのジェスチャを認識することを課題とする。
【解決手段】画像処理装置１０は、原画像からジェスチャを認識する対象を特徴付ける色を有する画素を抽出する。さらに、画像処理装置１０は、原画像から先の色を有する画素が抽出されることによって得られた色画像のフレーム間で差分を抽出する。さらに、画像処理装置１０は、色画像のフレーム間で差分が抽出された領域の大きさに基づいて、第１の方式および第２の方式のうち一方の方式を選択する。 （もっと読む）

【課題】主要被写体が好ましい態様で写っている画像を抽出する。
【解決手段】画像処理装置であって、複数の画像を取得する画像取得部と、複数の画像における主要被写体を推定する主要被写体推定部と、複数の画像のそれぞれについて、視覚的な顕著度を算出する顕著度算出部と、複数の画像の間で主要被写体の顕著度を比較し、主要被写体の顕著度に基づいて複数の画像のうちのいずれかの画像を選択する画像選択部とを備える。上記画像処理装置において、画像選択部は、複数の画像のそれぞれにおける主要被写体の顕著度がより大きい場合に当該画像を選択してもよい。 （もっと読む）

【課題】 被写体が比較的遠距離に位置する場合であっても、被写体の輪郭を簡易に抽出できる輪郭抽出装置を提供する。
【解決手段】 ステップＳ５１にて、ＣＰＵ３は、現在画像と前回画像との間の差分画像の各画素について、画素値の絶対値が一定値以上の画素のスコアに、一定ポイントを加算して、スコアを更新する。ステップＳ５３にて、ＣＰＵ３は、差分画像の各画素のスコアを、新たな画素値（頻度画素値）として、平滑化及び減衰処理を実行する。ステップＳ５５にて、ＣＰＵ３は、平滑化及び減衰処理後の頻度画素値が１ポイント以上の（０でない）範囲を有効領域ＶＡに設定する。有効領域ＶＡは、動いた部分及びその周辺部分であり、動いた部分を漠然と抽出し、これに基づき、輪郭を抽出する。 （もっと読む）

【課題】コンピュータが画像におけるテキストを強調する方法を提供する。
【解決手段】コンピュータが、少なくとも一行のテキストを含む原画像を取得する現画像取得ステップ、前記原画像における任意な原画素点からその近傍集合における各近傍画素点までの直接差異度及び間接差異度に基づいて、前記各原画素点の原輝度値又は／及び原色値に対して筆画二次元フィルタリングを行い、前記原画像のフィルタリング後の更新輝度値又は／及び更新色値を取得する更新値取得ステップ、及び、前記原画像のフィルタリング後の前記更新輝度値又は／及び更新色値により、対応する前記原輝度値又は及び原色値をそれぞれ置換し、前記原画像に対応するテキスト強調画像を生成する強調画像生成ステップを実行する。前記近傍集合の範囲は、前記原画素点を中心とし、且つ辺長がwである正方形となり、wは前記原画像の高さより小さい。 （もっと読む）

【課題】作業前後の作業現場の同一性を高い精度で照合することが可能な作業前後写真照合システムを提供する。
【解決手段】作業前後写真照合システム１の事務側装置３０は、撮影端末１０により撮影された作業現場の写真の画像データを読み取る写真読取部３０２と、写真読取部３０２により読み取られた作業前後の写真の画像データの特徴点を解析する特徴点解析手段３６１と、写真における位置情報と、外部から入力された前記作業現場のスケッチデータに付随するテキストデータと、を関連付けた関連付けデータを作成する関連付け手段３６２と、特徴点解析手段３６１による解析結果と、前記関連付けデータとに基づいて、作業前後の作業現場の同一性を照合する同一性照合手段３１１とを備えている。 （もっと読む）

【課題】物体の姿勢に拘わらず物体の正面領域を追跡する物体検出装置を提供する。
【解決手段】
静止画像と複数のフレーム画像からなる動画像とを取得することができる画像取得部２，５を有し、姿勢を変えた物体を検出する物体検出装置１であって、画像取得部２で撮影された物体の静止画像からテンプレートとしてのヒストグラムを作成する参照情報作成部４と、画像取得部５で撮影された動画像を構成する複数のフレーム画像の内、探索対象のフレーム画像と参照情報作成部４で作成されたテンプレートとに基づいて、探索対象のフレーム画像から物体領域を検出する検出処理部６と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】特定のオブジェクトの境界の内側にある、画像における領域を確保し、これにより特定のオブジェクト手の領域、即ち別のオブジェクトを画像から間接的に除く。
【解決手段】画像処理方法は、画像における前景のオブジェクトのエッジマップを決定するエッジマップ決定手段、エッジマップから境界線の候補を取得し、境界線の候補のうちで、前景のオブジェクトにおける特定のオブジェクトの境界を定義する境界線を決定する境界線決定手段、及び特定のオブジェクト以外の前記境界線を超える前記前景のオブジェクトを除く除去手段を備える。この方法は、特定のオブジェクトの境界を越えて捕捉された画像における、例えば手のような別のオブジェクトの画像を除去することに適用される。本発明の実施の形態に係る画像処理方法によれば、画像における特定のオブジェクトの境界は、正確に決定され、これにより境界を越える別のオブジェクトを除去して、その後の他の画像処理を容易にすることができる。 （もっと読む）