【課題】車線の検出結果の誤差を小さくすることが可能な車線検出装置を提供する。
【解決手段】本発明の車線検出装置Ｓ１は、車体の側面側を視点とした車体の外側の魚眼画像を入力する画像入力部１１と、魚眼画像からエッジ点（特徴点）を抽出する特徴点抽出部１２と、特徴点に基づいて、路面上において車体の側面側に位置する車線の方向ベクトルを算出する車線方向算出部１４と、車線の方向ベクトルと魚眼画像の特徴点とを用いて、車線を検出する車線検出部１５と、を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】対象物の輪郭以外のノイズ検出を低減すると共に、その操作性を向上する。
【解決手段】
エッジ抽出装置は、画像からエッジ強度を算出してエッジ検出を行うエッジ検出部と、エッジ検出部が検出したエッジをラベリング処理し、かつ、エッジの長さを求めるラベリング処理部と、ラベリング処理部が求めたエッジの長さとエッジ検出部が算出したエッジ強度とを対応付けた値によってエッジの強調処理を行うエッジ強調処理部と、エッジ強調処理部によって強調された画像に対して、調整可能とされる閾値により２値化処理を施し、エッジを抽出するエッジ抽出部とを備える。 （もっと読む）

【課題】複数の試技の平均データを分かり易く表示できるとともに、当該一連の動作中の注目動作ポイントのデータが変容しないような装置を実現する。
【解決手段】動作解析装置１の制御部１３は、パラメータデータが経過時間に従って並べられた時系列データの中から、注目動作ポイントに対応する注目パラメータデータを特定し、当該注目パラメータデータを区切り位置として複数の区分に分割し、区分ごとに、各試技についてのパラメータデータの数の割合の全試技の平均値を基準割合として設定し、当該基準割合および各区分の最大データ数に基づいて、基準データ数を設定する。そして、制御部１３は、各試技の時系列データについて、各区分のパラメータデータの数が当該区分に対して設定した基準データ数になるようにデータ変換し、平均値を求める。そして、当該平均値に基づいて、パラメータの時間的変化を示す画面をディスプレイ１２に表示させる。 （もっと読む）

【課題】画像中の注目する画像部分をトリミングルールに基づいて自動的に抽出して部分画像を作成する。
【解決手段】オリジナル画像Ｐを記憶し、オリジナル画像Ｐを記憶し、所定のオリジナル画像から切り出された所定の部分画像の構図情報を学習することによって得られたトリミングルールＲを記憶し、オリジナル画像Ｐの色、明度、および、オリジナル画像Ｐに現れた直線成分の方向に基づいて、オリジナル画像Ｐ中の各部分の特徴が部分の周囲に位置する部分の特徴と異なる度合いを求めて、これらの度合いに応じて注目領域をオリジナル画像Ｐの中から抽出し、記憶されているトリミングルールＲに基づいて、抽出された注目領域を含む所定の範囲内の画像を、オリジナル画像Ｐから切り出すことにより、ユーザの好みや癖を反映した部分画像Ｑを作成する。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト検出処理における検出時間を短縮する。
【解決手段】画像データＤ１から取得した窓画像データＷＤを９０°おきに回転させ、回転させた各窓画像データに対し複数の判定器Ｊ１〜Ｊｎで判定を行い、判定器Ｊ１〜Ｊｎの全てで正判定した場合に窓画像データＷＤにオブジェクトありと判断するにあたり、回転させた各窓画像データに対しまとめて判定処理を行う関数と出力値とが対応付けられた関数テーブルを備えさせ、画像データＤ１から取得される窓画像データの回転角度組合せに対し、前記判定器の１つで判定する関数を前記関数テーブルを参照して設定し、組合せに含まれる各回転角度の窓画像データＷＤに対して関数で正否判定を行い、該正否判定で正判定された回転角度の組合せに対し次の判定器で判定を実行するための関数を前記関数テーブルを参照して設定する。 （もっと読む）

【課題】効率よく、かつ、漏れのないオブジェクト検出を行う。
【解決手段】少なくとも第１座標軸と第２座標軸についての位置情報を有する画像データが示す画像からオブジェクトを検出するにあたり、前記第１座標軸方向に関して第１移動間隔ずつ周期的に検出窓を順次移動させ、前記第２座標軸方向に関して前記第１移動間隔と異なる大きさの第２移動間隔ずつ周期的に検出窓を順次移動させる。そして、前記検出窓が各位置に移動するごとに当該検出窓内の画像について前記オブジェクトの存在の有無を判定する。 （もっと読む）

【課題】エッジの抽出と強化方法の提供。
【解決手段】本発明の開示する一種のエッジの抽出と強化方法は、特に、画素yijの輝度値を調整する為に用い、横方向、縦方向、斜方向においてラプラシアン演算（Laplacian）及びラプラシアンカット（Laplacian cut）を使う一種の低ノイズのエッジの抽出と強化方法に関するものである。該方法は、ハードウェア、組み込みシステム、またはエーシック（ASIC）により実現する。 （もっと読む）

【課題】路面標示の一部に影が重畳しているような状況においても、輝度画像などを用いる場合よりも良好に路面標示を認識できる路面標示認識装置を提供する。
【解決手段】日陰に差し込む光は、日向に比べ青系の光の占める割合が多いという特徴がある。そこで、青成分強度画像生成モジュール１０３はカラー画像取得モジュール１０１が出力するカラー画像から青成分の強さを表す青成分強度画像を生成し、日陰補正画像生成モジュール１０４は前記青成分強度画像を輝度画像に加算する。これにより、輝度画像を用いる場合に比べ、日陰の路面標示に対応する画素の値が、日向の舗装道路面に対応する画素の値に比べ大きくなるようになり、画像全体において路面標示および舗装道路面に対応する画素の値が２つに分離するようになり、高精度に路面標示を認識できるようになる。 （もっと読む）

【課題】撮像された映像をマーカが妨害することなく、かつ、精度よくマーカを検出・識別することが可能なマーカ検出識別装置を提供する。
【解決手段】マーカ検出識別装置３は、不可視マーカごとに、当該不可視マーカが配置されている位置の近傍領域における色特徴量を予め記憶する記憶手段３１と、不可視光撮像系で撮像した不可視光画像において、予め定めた輝度値を閾値として不可視マーカを検出するマーカ検出手段３４と、マーカ検出手段３４で検出された不可視マーカの位置に対応する可視光撮像系で撮像された可視光画像の位置の近傍領域における色特徴量を生成する検出マーカ色情報生成手段３５と、検出マーカ色情報生成手段３５で生成された色特徴量と、記憶手段３１に記憶されている色特徴量との類似の度合に基づいて、不可視マーカを個別に識別するマーカ識別手段３６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】画像データの連続性が著しく低下する宇宙空間に点在する星のグルーピングを的確に行う。
【解決手段】画像データの二値化データの各画素が縦／横２連結以下なら無効データ、縦／横３連結以上なら有効データと判断するノイズ除去ロジック４と、有効データの画素毎に、周囲の画素との連結状態により、各星に割り当てたグルーピングラベル番号を振り付けるグルーピングロジック５とを含む。グルーピングラベル番号振付けに際し、注目画素と隣接する複数の画素が、異なるグルーピングラベル番号を有する場合があり得るときは、隣接する画素のグルーピングラベル番号の内の最小のグルーピングラベル番号を注目画素のグルーピングラベル番号とする。 （もっと読む）

【課題】動的な視覚的シーンからの画像シーケンスにおいて背景領域から図領域を分離する方法。
【解決手段】画像を取得するステップ１２０と、画像の各位置において局所的動き推定および信頼度を計算するステップ１３０と、局所的動き推定を用いてレベルセット関数を移動して歪ませ且つ局所的動き信頼度に基づいてレベルセット関数にスミアリングを生じさせることによりレベルセット関数を修正し、画像と幾何学的に対応し且つ動き推定の信頼度が低い位置で拡散される予測レベルセット関数をもたらすステップ１４０と、一連のキューを使用することによって画像の入力特徴を得るステップ１５０と、修正されたレベルセット関数と得られた入力特徴とを使用して画像の背景領域から図領域を分離するマスクを計算するステップ１６０と、画像から図領域を抽出するステップ１７０と、終了基準が満たされるまで前記ステップを繰り返すステップ１８０と、を備える。 （もっと読む）

【課題】
入力映像が全体的に動くパン映像の場合でも、高画質にフレームレート変換処理を行うことが可能な技術を提供する。
【課題手段】
本発明は、入力映像信号中の複数フレームから検出した映像（物体）動きベクトルを用いて補間処理をして補間フレームを作成し、これを入力映像信号のフレーム列に挿入するフレームレート変換処理において、入力映像がパン映像の場合には、映像の端部を含む領域については、上記動きベクトルに代えて、画面の全体的な動きの方向を示すグローバルベクトルを用いて補間処理を行うことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】 動画像データ中のユーザが注目するシーンを動画の撮影中に自動的に抽出して選択する。
【解決手段】 被写体を撮影して得た動画像データを撮影中に動画圧縮規格によりフレーム毎に基準フレームまたは差分フレームに圧縮し記録メディアに格納する撮像装置の画像自動選択方法において、連続する基準フレームと差分フレームとの間の特徴量を検出し、該特徴量が閾値以上となる前記基準フレームまたは前記差分フレームに選択情報を付加して選択する。特徴量としては、基準フレームと差分フレームの間のデータサイズの相関性を表す値とし、好ましくは、データサイズの差または比が小さいほど大きな値となる特徴量とする。これにより、被写体の「動き終わり」「動き始め」のシーンを抽出することが可能となる。 （もっと読む）

【課題】 画像アイテムを検索するための有用な方法を提供する。
【解決手段】 複数の格納された画像を解析する方法が提供される。当該方法は、複数の格納された画像の各々を複数のセグメントに分割し、それぞれが異なる組み合わせのセグメントを有する、上記各セグメントの複数のセットを抽出し、前記各セグメントのセットの特性に対応する特徴データを抽出し、前記生成された特徴データを前記格納された画像と関連付けて格納する。 （もっと読む）

【課題】動画データから特定の挙動を示す人が録画された位置を容易に検索しその位置から素早い再生を可能とする人物行動検索装置を提供する。
【解決手段】人物行動検索装置Ｘは、撮像画像１から人の行動情報を取得する画像処理装置３、人の挙動を判定する挙動判定装置４、挙動判定結果から当該人の挙動を示す栞データを作成する栞データ作成部５４、当該人の追跡線を記録する移動軌跡記録部５２、当該人の代表画像に追跡線を合成した栞画像を作成する栞画像作成部５３、人認識されている動画データの録画位置を記録する録画位置記録部５１、栞画像と栞データと録画位置とを関連付ける人物キーを作成する人物キー作成部５５、人物キーを検索させて栞画像を呼び出し一覧表示させる検索部６１、栞画像の選択により録画装置２によって記録された動画データを当該栞画像と関連付けられた録画位置から表示装置８に再生させる表示編集部６２を備える。 （もっと読む）

【課題】性能がより向上したLLAHによる文書画像検索手法を提供する。
【解決手段】性能向上の第１の側面はメモリ消費量の削減であり、第２の側面は処理の高速化である。メモリ消費量の削減のために信頼性の低い特徴量を取り除き、データベースの構造を単純化する。また処理高速化のために特徴量を画像の回転に対して不変なものにし、検索時に総当りで探索する処理を省略する。 （もっと読む）

【課題】遮蔽物が存在する空間においても精度良く人物の移動軌跡を追跡する。
【解決手段】撮像方向が床面に向けられた複数のカメラを天井に設置し、複数のカメラによりそれぞれ撮像された撮像画像のうち、重複して撮像された重複撮像領域の少なくとも一部に基づいて、重複撮像領域に写し出された物体の視差を算出し、算出された視差が予め定められた閾値以上の物体を人物として検出し、検出された人物が含まれるパタン画像を抽出し、抽出されたパタン画像と、カメラにより撮像された画像とのパタンマッチングにより、人物が移動する軌跡を追跡する。 （もっと読む）

【課題】画素精度以上の高精度の動きベクトル検出を、ハードウエア規模の削減、処理の高速化およびバス帯域削減をしてできるようにする。
【解決手段】ターゲット画面および参照画面のそれぞれを所定の縮小率で縮小した縮小ターゲット画面および縮小参照画面において、ブロックマッチングを行い、最強相関縮小面参照ブロックの縮小面ターゲットブロックからの位置ずれに対応する縮小面動きベクトルを算出する。縮小前の基底参照画面において、算出された縮小面動きベクトルを縮小率の逆数倍したベクトルが指し示す画素の周辺にサーチ範囲を設定する。設定されたサーチ範囲において、基底面においてブロックマッチングを行い、最強相関基底面参照ブロックの位置を検出する。最強相関基底面参照ブロックと、その近傍の複数個の近傍基底面参照ブロックの相関値を用いて補間処理を行い、動きベクトルを検出する。 （もっと読む）

【課題】ターゲットブロックおよび参照ブロックにおける画素精度以上の高精度の動きベクトル検出を、従来よりも小さいハードウエア規模で行うことできる。
【解決手段】参照ブロックの位置を、サーチ範囲において、画面の水平方向（または垂直方向）に順次に異なる位置に移動させ、サーチ範囲における水平方向（または垂直方向）の最後の位置に移動したら、垂直方向（または水平方向）の位置を一つずらし、再度、水平方向（または垂直方向）に順次に異なる位置に移動させるようにして、相関値を算出する。参照ブロック毎に算出した相関値と、それまでの最強相関値とを比較して、相関が強い方を保持していく。参照フレームについての最強相関値が求まったら、その近傍参照ブロックの相関値である近傍相関値を再度求めて、保持する。保持した最強相関値と、近傍相関値を用いて補間処理を行い、高精度の動きベクトルを検出する。 （もっと読む）

【課題】カメラが太陽光による逆光状態にある場合でも、適切なレーンマーカの位置を検出する。
【解決手段】車線逸脱防止装置は、レーンマーカを含めた自車両前方の撮像画像の輝度に基づいて、該撮像画像内のレーンマーカを検出する（ステップＳ３１）。そして、車線逸脱防止装置は、太陽光からの逆光状態にあることを検出した場合（ステップＳ３２〜ステップＳ３３）、先に検出したレーンマーカの位置を補正する（ステップＳ３４）。 （もっと読む）