【課題】波長帯の異なる領域を抽出するための閾値を自動的に決定する。
【解決手段】高空から撮影した地理画像データにおける画素において、第１の波長帯の分光輝度値と、記第１の波長帯とは異なる第２の波長帯の分光輝度値と、に基づいて画素を識別するための正規化指標値を演算する正規化指標演算部と、各画素における前記正規化指標値と出現頻度との関係を求め、クラス内分散とクラス間分散の比である分離度が最大となる正規化指標値を判別分析法により求め、前記画素を識別するための閾値として決定する閾値決定部と、前記閾値と対応する正規化指標値に基づいて、前記第１及び第２の波長帯により区別される画像データの領域を抽出する領域抽出部と、を有することを特徴とする画像処理装置。 （もっと読む）

【課題】画像照合を高速に実施するとともに、画像の類似性を高精度に判定することが可能な画像照合装置、画像照合方法を提供する。
【解決手段】画像照合装置１は、第１画像及び第２画像を複数のブロックに分割する画像分割部２２、２５と、第１画像及び第２画像について、各ブロックに含まれる画素の正規化画素値の総和及び二乗和に基づき、第１画像の特徴ベクトル及び第２画像の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部２３、２６と、ラグランジュの未定乗算決定法を利用して導いた正規化相互相関の上限値を算出する式を用いて、第１画像の特徴ベクトル及び第２画像の特徴ベクトルに基づき、第１画像と第２画像の正規化相互相関の上限値を算出する上限値算出部２７と、上限値が第１の閾値以上であるか否かに基づいて第１画像と第２画像を照合する第１照合部２８とを有する。 （もっと読む）

【課題】 レンズの周辺光量落ちの影響が被写体の追尾結果に与える影響を低減し、精度のよい被写体追尾を実現する画像処理装置及びその制御方法を提供する。
【解決手段】 基準画像と、比較先画像における探索領域を構成する複数の部分画像との相関度に基づいて、比較先画像での被写体領域を探索して被写体追尾を行う。基準画像と部分画像との相関度を算出する前に、基準画像と部分画像における、画素の最大輝度値が予め定められた同一の輝度値となるように、各画素の輝度値を補正する。 （もっと読む）

【課題】撮像手段により撮像された画像における輝度を背景の状況に応じて適切に補正することが可能な画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置１は、入力輝度画像データを取得する輝度画像取得部１１と、入力輝度画像データを低解像度化した低解像画像データを生成する低解像処理部１２と、画像における背景のタイプを検知する背景タイプ検知部１３と、検知された背景のタイプに基づいて、低解像画像データに対して、背景の領域を広げ、前景の領域を小さくするフィルタ処理を実行することにより生成されたフィルタ処理画像データを用いて、当該フィルタ処理画像データにおける画素座標と画素値との関係に近似する、画素座標を変数とする２次多項近似式を生成するパラメータ推定部１５と、当該２次多項近似式で示される２次多項モデル画像データに基づいて、入力輝度画像データを補正する補正部１７とを備える。 （もっと読む）

【課題】パターンを高い精度で照合すること。
【解決手段】特徴抽出部は、入力パターンの特徴を抽出する。照合部は、入力パターンの特徴の中で経時変化しない第一の特徴を、テンプレートパターンと照合する第一の照合と、第一の照合とは異なる照合であって、入力パターンの特徴の中で経時変化する第二の特徴を、テンプレートパターンと照合する第二の照合とを行う。経時変化特徴補正手段は、その第二の特徴から、その第一の特徴とその第二の特徴とに共通に表われる影響を取り除くための補正データを、その第一の照合による照合結果に基づいて生成し、その共通に表われる影響として、入力パターンの回転による影響、入力パターンの平行移動による影響、入力パターンの変形による影響、輝度の相違による影響、又は、濃度の相違による影響のうち、少なくとも一つの影響を取り除くための補正データを生成する。 （もっと読む）

【課題】より安定して判定を行うことができる光検出装置、及び光検出装置を備える紙葉類処理装置を提供する。
【解決手段】光検出装置は、紙葉類に対して光を投光する第１の光源部（２２）と、紙葉類から光を受光して画像を取得する第１のセンサ部（２４）と、前記第１の光源部及び前記第１のセンサ部の両方、またはいずれかの補正要素を調整する第１の調整部（２３、２５）と、前記第１の調整部に補正要素を調整する毎に前記第１のセンサ部により前記紙葉類を読み取り、複数の画像を取得する画像取得部（１０、２４）と、前記画像取得部により取得した複数の画像と予め設定される参照データとに基づいて前記紙葉類の分類を判定する判定部（１０）と、を具備する。 （もっと読む）

【課題】検出対象画像から顔画像を検出する処理において、検出対象画像に施す前処理としての正規化処理につき、種類の異なる各正規化処理の利点をより活かし、高精度、かつ、効率のよい顔検出を可能にする。
【解決手段】処理対象となる画像に対する前処理として、検出対象画像から顔画像候補を抽出するラフな検出段階においては、処理時間が短い、画像全体の画素値を一つの変換曲線にしたがって変換する全体正規化処理を採用し（ステップＳ３）、顔画像候補が真の顔画像であるか否かを判別する絞込み段階においては、処理時間は長いが高い効果が期待できる、局所正規化処理を採用する（ステップＳ１１）。 （もっと読む）

【課題】一画像中に複数の顔画像を含む元画像から目の位置を、簡便な手法で信頼性高く自動的に検出できるようにする。
【解決手段】複数の顔画像を含む元画像からの目の位置の検出方法が、Ａ．元画像から走査対象画像を作成し、そこに顔画像サイズの枠を走査して目の位置の検出対象領域を検出する工程、Ｂ．目の位置の検出対象領域ごとに、目の位置検出用画像として明度が変化した複数の画像を作成し、目の位置検出用画像が高明度でフェードアウトした状態から低明度へフェードインするのに伴い、フェードアウトした顔領域に漸次現れる画素の固まり領域に基づいて目の位置候補を特定する工程からなる。 （もっと読む）

【課題】監視空間内での急激な照度変動が生じても、その照度変動を侵入物体として誤検出することを防止できる侵入物体検知装置を提供する。
【解決手段】侵入物体検知装置１は、監視空間を撮像して監視画像を生成する撮像部１０と、複数の監視画像の各画素における画素値の出現確率分布を表す背景モデル、及び背景モデルを代表する画素値を代表画素値として記憶する記憶部２３と、監視画像の注目画素の画素値を、注目画素に対応する背景モデルの代表画素値にて置換することにより合成背景画像を生成する背景合成部２４２と、監視画像の注目画素及び注目画素の近傍に位置する複数の画素を含む局所領域を設定し、局所領域における監視画像と局所領域における合成背景画像の相関値を注目画素の相関値として算出する相関値算出部２４３と、相関値が所定の閾値以下となる画素に基づいて監視空間に侵入物体が存在するか否かを判定する侵入物体検出部２４４とを有する。 （もっと読む）

【課題】検出対象画像から顔等の特定種類のオブジェクトを精度良くかつ高速に検出する。
【解決手段】顔の検出対象画像を所定倍率により多重解像度化して解像度が異なる複数の解像度画像を取得する。複数の解像度画像上に、各解像度画像間の所定倍率を補間するサイズを有する複数のウィンドウを走査させて部分画像を生成する。部分画像に基づいて、部分画像の画素値の分布に係る特徴量を算出し、特徴量を用いて部分画像が顔であるか否かを判定する。判定には、複数のウィンドウのサイズに対応する異なるサイズを有し、同一の照明補正がなされた複数のサンプル画像により、顔の分布に係る特徴量をウィンドウのサイズ毎に学習させた判別器であって、部分画像に係る特徴量を用いて部分画像がオブジェクトの画像であるか否かを判別する判別器を用いる。 （もっと読む）

【課題】エッジ過多を起こさずに対象物の輪郭のエッジを適切に強調することで対象物を高精度に検知する。
【解決手段】輝度分布分析手段４２は入力画像１１０から入力側輝度分布１１１を、背景画像１００から背景側輝度分布１０１を算出する。画像補正手段４３は入力側輝度分布１１１と背景側輝度分布１０１が類似していれば入力画像１１０にコントラスト補正を行って補正画像１２０を生成する。エッジ抽出手段４４は補正画像１２０が生成された場合は当該補正画像からエッジを抽出し、補正画像１２０が生成されなかった場合は入力画像１１０からエッジを抽出する。対象物検出手段４５は抽出されたエッジに基づき対象物を検出する。
日陰に明色の対象物が存在し既にコントラストが十分な場合は補正が行われずエッジ過多が防止され、日陰に暗色の対象物が存在しコントラストが不十分な場合は補正が行われてエッジが強調される。 （もっと読む）

【課題】直感的かつ非接触での操作、自然なインタラクションを可能にした周期ジェスチャ識別装置及び識別方法を提供する。
【解決手段】この周期ジェスチャ識別装置１００は、大きく分けると、被写体画像を撮像する撮像手段１、撮像手段１により撮像された被写体画像の動作が周期運動を行なっているか否かを検出する周期運動検出手段２と、周期運動検出手段２により被写体画像が周期運動をしていると判定された場合、被写体画像から特定部位に係る動作領域を抽出する特定部位動作領域抽出手段３と、特定部位動作領域抽出手段３により抽出された特定部位の特徴量に基づいてパターン認識を行い周期ジェスチャの種別を識別する周期ジェスチャ識別手段４と、各手段を同期制御する制御手段５と、を備えて構成されている。 （もっと読む）

【課題】 動画等の時系列的に前後する画像間の位置ずれ量の検出を高精度に行える画像処理装置、それを備えたデジタルカメラ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（１６，２０）は、時系列的に前後する画像１と画像２との間の変化量を検出する為、手段Ａ（２０）が、入力の位置ずれ量をパラメータにして画像１での画素群αに幾何変換を実施し、変換後の画像１における画素群αの画素と、該画素群αの画素と同一座標にある画像２中の画素との輝度差に基づきゲインを算出する。また手段Ｂ（２０）が、入力のゲインを画像２に乗算し、画像１から画素群βを抽出し、画像１とゲイン乗算後の画像２との間における画素群βの位置の変化量を推定して位置ずれ量を算出する。そして検出手段（２０）が、手段Ａに手段Ｂ算出の位置ずれ量を入力し、手段Ｂに手段Ａ算出のゲインを入力して、手段Ａと手段Ｂとを少なくとも１回以上実行する。 （もっと読む）

【課題】顔画像における特徴部位の位置を特定する画像処理における信頼度の算出精度を向上させる。
【解決手段】画像処理装置は、複数のサンプル顔画像を対象とした統計的分析に基づき設定される顔モデルであって、顔形状を基準形状と形状特徴量とにより表す形状モデルと、顔テクスチャーを基準テクスチャーとテクスチャー特徴量とにより表すテクスチャーモデルと、を含む顔モデルを用いて、対象顔画像における特徴部位の配置を特定する特徴位置特定部と、基準顔画像と対象顔画像との顔テクスチャーを互いに近づけるように基準顔画像と対象顔画像との少なくとも一方に対してテクスチャー補正を行うテクスチャー補正部と、テクスチャー補正後の基準顔画像と対象顔画像とに基づき特定された特徴部位の配置の確からしさを表す特徴部位信頼度を算出する特徴部位信頼度算出部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】取得した画像に含まれている物体が、立体物かどうかを精度よく判断できること。
【解決手段】立体物判定装置は、取得した画像データに含まれる物体の複数の特徴点を検出する検出部２と、前記複数の特徴点を３次元モデルで正規化した正規化パターンを生成するパターン正規化部５と、３次元モデル及び正規化パターンから画像データ中の前記物体に照射されている光の照明方向を推定する推定部６と、前記照明方向を用いて画像データ中の物体が立体物であるかを判定する判定部７と、を備える。 （もっと読む）

【課題】外観ベースの手法を用いる自動顔認識の方法を提供すること。
【解決手段】最初に顔パターンおよび２つの目パターンが検出され、顔パターンが正規化
される。次に正規化顔パターンはガノール特徴表現の正規化顔特徴ベクトルに変換され、
差分画像ベクトルが計算される。次に、差分画像ベクトルは予め収集された訓練用の顔デ
ータベースから抽出されたより低次元の被写体内下部空間に投影され、その投影の各成分
に二乗機能が適用される。次に、二乗投影の加重合計が計算される。最後にプローブデジ
タル画像における顔パターンは、計算された最大加重合計が予め定義された閾値を超える
として、計算された最大加重合計を有するギャラリー画像に属すると分類される。 （もっと読む）

【課題】入力画像の撮影環境が変化しても、対象物の位置検出精度を向上できると共に、該対象物の位置を短時間で（高速に）検出する。
【解決手段】位置検出装置１０は、入力画像を輝度変換して変換処理画像を生成する輝度変換処理部１６と、入力画像と参照画像とのテンプレートマッチングを行って、入力画像に写っている孔の位置を検出すると共に、該位置における入力画像と参照画像との相関値を算出し、一方で、変換処理画像と参照画像とのテンプレートマッチングを行って、変換処理画像に写っている孔の位置を検出すると共に、該位置における変換処理画像と参照画像との相関値を算出するテンプレートマッチング処理部２４と、各相関値を比較し、最大の相関値に対応する孔の位置を入力画像に写っている孔の位置として出力する相関値比較処理部２８とを備える。 （もっと読む）

【課題】入力画像の撮影環境が変化しても、対象物の位置検出精度を向上できると共に、該対象物の位置を短時間で（高速に）検出する。
【解決手段】位置検出装置１０は、複数の異なる閾値を用いて入力画像の前処理を行って複数の前処理画像に変換する入力画像前処理部１８と、各前処理画像と参照画像とのテンプレートマッチングをそれぞれ行って、各前処理画像に写っている孔の位置を検出すると共に、該各位置における各前処理画像と参照画像との各相関値を算出するテンプレートマッチング処理部２４と、各相関値を比較し、最大の相関値に対応する孔の位置を入力画像に写っている孔の位置として出力する相関値比較処理部２８とを備える。 （もっと読む）

【課題】方法は、既知の顔の基準画像を使用して入力画像内の未知の顔を識別する。
【解決手段】各画像からＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴ベクトルを抽出する。このベクトルを圧縮する。入力画像の圧縮特徴ベクトルと、基準画像のセットからの各圧縮特徴ベクトルとの間のＬ１ノルムを求めて、最も類似している基準画像を求める。最も類似している基準画像に関連付けられる顔のアイデンティティが、入力画像内の未知の顔のアイデンティティとして指定される。 （もっと読む）

【課題】 認知光源から推定される比較的安定した照明色度を基盤にしてハイライトの特性を考慮することによって正確度が高い照明色度変換装置、及び、その方法を提供する。
【解決手段】 照明色度を推定する装置は、カラー映像を入力する映像入力部４０と、入力されたカラー映像からハイライト領域を抽出するハイライト検出部４１と、各ハイライト領域を色度座標に投影して色度座標上に分布する模様に対する幾何学的表現変数を算出するハイライト変数計算部４２と、入力されたカラー映像に対して認知光源推定方式により照明色度を推定する認知光源照明色度推定部と、幾何学的表現変数中、前記認知光源照明色度推定部により推定された照明色度周囲に位置した所定数の幾何学的表現変数を選択し選択された幾何学的表現変数を利用して最終照明色度を算出する修正色度計算部４４とを含む。 （もっと読む）