【課題】 煩雑な操作が不要であって検索に要する時間を短縮することができる類似画像検索装置、方法およびプログラムを提供すること。
【解決手段】 被検索対象画像を取り込む画像入力部１１０と、画像入力部１１０によって取り込まれた被検索対象画像に含まれる一あるいは複数の輪郭線を抽出する輪郭追跡処理部１３２と、輪郭追跡処理部１３２によって抽出された輪郭線の形状を一あるいは複数の関数で近似する接合点抽出処理部１３４、関数近似処理部１３６と、関数近似処理に関連する特徴情報に基づいて複数の比較対象画像の中から類似した画像を検索する類似度判定処理部１４０とが備わっている。 （もっと読む）

【課題】円形あるいは矩形状の対象物の形状を高精度で判別できる対象物の形状判別方法及び装置を提供する。
【解決手段】対象物を撮像してその画像の輪郭点を抽出し、各輪郭点を結ぶことにより得られる輪郭線の周囲長並びに該輪郭線で囲まれた部分の面積を求め（Ｓ７）、この求めた周囲長並びに面積から円形度を示す第１の評価値を算出する（Ｓ８）。また、対象物のモデルを設定し、その対象物の輪郭点での勾配ベクトルと、該輪郭点に対応するモデルの輪郭点での勾配ベクトルとの一致度を示す第２の評価値を算出し（Ｓ９）、これら２つの評価値から、対象物が円形であるか否かを判別する（Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ１３）。このような構成では、２つの評価値を用いて円形か否かを判別しているので、形状判別精度が向上する。 （もっと読む）

【課題】 高速に楕円の中心座標と長径および短径とを求めることができる楕円検出装置および楕円検出方法を提供すること。
【解決手段】 楕円検出装置は、楕円の大きさおよび形状と周回積分による積分値の相関を予め設定する相関関係設定手段１と、検出する楕円の長径と短径の比を予め設定する長径／短径比設定手段２と、画像を入力する画像入力手段３と、入力された画像の２値化処理を行う２値化処理手段４と、２値化処理された画像における物体の欠如部分あるいは突起部分を除去して画像を修正する楕円修正手段５と、楕円の中心座標の候補を抽出する中心座標候補抽出手段６と、この抽出した各中心座標の候補に対応する長径および短径を決定する長径／短径決定手段７と、周回積分を用いて楕円の中心座標を決定する中心座標決定手段８とを備える。 （もっと読む）

【課題】仕上がりイメージが表現されたテンプレート原稿を用いて印刷設定を行うことにより、仕上がり状態を予測可能とし、実際の原稿をテンプレート原稿として用いたり、容易に設定情報の追加や変更を可能として、操作性を向上させるようにした。
【解決手段】ユーザが操作パネル１８を使って行う印刷設定に先立って、テンプレート原稿２２ａを画像読取部１１で読み取り、その画像データを画像解析部１５で解析して、原稿の属性を表す特性値を抽出する。設定項目検索部１６は、この特性値に関連する設定項目が記憶された設定項目ＤＢ１６１に照合して検索し、検索した設定項目に基づいて、印刷設定を自動的に行うようにする。 （もっと読む）

【課題】 配置の自由度が高く、かつ、識別可能な種類の多い画像特徴を識別すること。
【解決手段】 画像中から第一の画像特徴の投影領域を抽出する第一特徴抽出部と、前記画像中から前記第一の画像特徴の周辺に位置する第二の画像特徴の投影領域を抽出する第二特徴抽出部と、前記第一の画像特徴を該第一の画像特徴の周辺に位置する前記第二の画像特徴の数および／またはトポロジーにより識別する第一特徴識別部とを備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】ヘリポートの接地帯標識のような複雑な図形から特定の形状を抽出することを可能とする。
【解決手段】画像データから対象物を検出する画像処理装置において、入力された前記画像データから対象物を抽出するための画像処理を行うフィルタを構成要素とする複数の画像処理部と、複数の画像データを統合する処理を行う第一の入力積フィルタと、を備え、前記複数の画像データは前記画像処理部により画像処理された画像データを含むことを特徴とする画像処理装置。 （もっと読む）

【課題】画像データのエッジ点から直線や曲線を抽出するときに、これまで最小自乗法が用いられていたが、複数の直線や曲線が混在しているときには困難であった。これに対しハフ変換を用いることが提唱されているが、計算量が多く３次元以上には適用が困難である。
【解決手段】画像データ上のエッジ点から任意の３点を選定する。抽出対象の図形の方程式をｙ＝ａｘ^２＋ｂｘ＋ｃとするとき、任意の３点を用いて連立方程式を作成するとともに方程式を解き、ハフ変換におけるパラメータ空間での交点、すなわちパラメータａ，ｂ，ｃを求める。同様に他の任意の３点により交点を求める。これら交点群の集中する領域を投票などの手法により算出する。このようにして得られたパラメータを元の方程式ｙ＝ａｘ^２＋ｂｘ＋ｃに代入することにより、画像データ上のエッジ点の集合体である曲線が求まる。
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【目的】 特定画像の検出結果を利用した精度の高い領域区画（抽出）処理を実現しつつ，特定画像検出に失敗したときでも，特定画像部分の区画（抽出）を可能とする。
【構成】 入力画像中に，人物の正面顔を表す画像が含まれているかどうかが，顔検出回路６において判断される。入力画像中に人物の正面顔を表す画像が含まれていることが検出されると，顔検出結果を利用して，検出された顔画像部分がその他の画像部分から区画（抽出）される。人物の顔画像が含まれてはいるが，横向きの顔画像であるために顔検出ができなかった場合には，肌色を表す色領域とその他の色領域とに入力画像が区別され，肌色画像領域のうち，人物の顔画像の形状に沿う形状を持つ領域を表すデータが区画（抽出）される。 （もっと読む）

【課題】 立体アバタを用いた自然な通信を実現する。
【解決手段】 受信手段３０は、携帯電話装置２からの音声および動画像を受信する。音声認識手段３２は、受信した音声について音声認識を行い、音素に対応する口唇形状を生成する。動画像認識手段３４は、受信した動画像に基づいて、口唇形状を含む顔の表情を認識する。アバタ動作決定手段３６は、音声認識手段３２の出力と動画像認識手段３４の出力とに基づいて、アバタの動作を示すアバタ動作データを生成する。アバタ動作決定手段３６は、口唇形状決定手段３８を含んでいる。口唇形状決定手段３８は、音声認識手段３２による口唇形状と、動画像認識手段３４による口唇形状とを統合して口唇動作データ（アバタ動作データの一部）を決定する。送信手段４０は、得られたアバタ動作データを相手方の携帯電話装置に送信する。 （もっと読む）

【課題】商品陳列棚のフェイスアップ度を具体的数値として自動的に算出可能な技術の実現。
【解決手段】閾値を参照し、商品陳列棚の画像中において商品が配置されていない商品不存在領域を画素単位で識別する手段、商品存在領域と商品不存在領域との二値画像を生成する手段、この二値画像に対して境界線追跡処理を施し、商品存在領域の境界線を抽出する手段、商品存在領域の重心を算出する手段、商品存在領域に含まれる各画素を中心に領域増加処理を施し、商品存在領域の境界線に接する円を生成する手段、各円の中で最も面積が大きく、かつその中心が上記重心に最も近いものを代表図形として選択する手段、代表図形における中心画素と上記重心間の距離に応じた評価ポイントを算出する手段、代表図形の面積に評価ポイントを適用してフェイスアップ度を算出する手段を備えた。 （もっと読む）

組織病理検体画像から有糸分裂活性を測定する方法は、最初に、有糸分裂像に対応する輝度を有する画像画素を識別し、それから、基準色を与える基準画素を選択する。基準色に類似した画素を位置特定する。背景と画像領域の輝度に対する差の閾値を満たす画素を追加することによって、位置特定された画素に画像領域を成長させる。成長領域は、面積の閾値、緻密度の閾値、幅／高さ比の閾値、背景に対する輝度比の閾値、および摂動閾値を有する成長した面積の差の閾値が設定される。領域数の閾値、面積の閾値、および輝度の閾値を設定することによって、成長領域を、有糸分裂像を示すものとしてカウントする。有糸分裂活性を測定する代替的な方法は、画像領域のプロファイルを測定し、そのプロファイルが有糸分裂像に関連づけられる強度における閾値を上回っている場合は、有糸分裂像に対応するものとして画像領域をカウントする。プロファイルが先の基準を満たさないが、それぞれの閾値の基準を満たす他の３つの値を有する場合も、有糸分裂像が示される。
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【課題】高速かつ高精度で、パターン欠陥の分類及び定量化を行うパターン欠陥分類方法およびパターン欠陥分類装置を提供する。
【解決手段】マスク（１）の製造に使用された設計データの画像と検査対象マスクの画像とを取得し、検査対象マスクのパターンの位置と検査範囲を設定し（２３）、検査範囲内で設計データ画像に対するマスク画像の面積比を算出し（２４）、検査対象マスクの画像のパターン円形度を算出し（２７）、設計データの画像と検査対象マスクの画像の各パターンの重心座標をそれぞれ算出する（３３）ことによってマスクの欠陥の種類を判断し分類する方法、およびかかる方法を実施する欠陥分類装置。 （もっと読む）

【課題】 処理負荷を軽減して映像オブジェクトを安定に抽出・追跡することが可能な映像オブジェクト抽出装置を提供する。
【解決手段】 時系列に入力される映像上にマスク領域を少なくとも１つ設定するマスク領域設定手段１１と、マスク領域設定手段１１によって設定されたマスク領域内に映像オブジェクトが存在するか否かを判別し、前記マスク領域内に映像オブジェクトが存在する場合に当該映像オブジェクトを、抽出すべき映像オブジェクトから除外するマスク領域判定手段１６４と、マスク領域判定手段１６４によって除外された映像オブジェクトを除いた残余の映像オブジェクトであり、且つ、所定の抽出条件に基づいて抽出される映像オブジェクトの中から、抽出すべき映像オブジェクトの位置を抽出するオブジェクト抽出手段１６とを備える。 （もっと読む）

【課題】高速にかつ精度よく瞳孔位置の検出が可能な瞳孔検出装置を提供することを目的とする。
【解決手段】目画像の中から瞳孔候補の位置を検出する瞳孔候補検出部１１０と、瞳孔候補の中心座標を中心とし所定の半径を持つ円の円周上における目画像の画像データの最大値と最小値との差を求める輝度差算出部１２０とを備え、輝度差算出部１２０の出力が所定の閾値よりも大きい場合には対応する瞳孔候補は瞳孔でないと判定することを特徴とする。 （もっと読む）

【目的】 精度の高い領域抽出を実現する。
【構成】 マスクデータ作成装置に与えられた画像データによって表される画像中の人物の顔画像が検出されると，検出された人物の顔画像領域が，異なる２つの処理によってそれぞれ抽出される。２つの抽出処理によって抽出された顔領域のそれぞれについて，適切度が算出される。より大きい適切度をもつ顔領域が用いられてマスクデータが作成される。
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【課題】 周波数領域に設ける点のうちデータを表すために利用する非ゼロ周波数成分を多くする。
【解決手段】 電子透かし挿入装置は、周波数領域において、最外円にデータを表す非ゼロ周波数成分を挿入し、最内円に回転角度検出用の非ゼロ周波数成分を挿入する。電子透かし検出装置は、半径を変えながら最内円にある角度検出用非ゼロ周波数成分を検出することにより角度を検出し、半径を変えながら最外円にあるデータ用非ゼロ周波数成分を検出する。 （もっと読む）

所望の領域の輪郭やこの輪郭によって特定される層状領域などの特定領域の抽出を簡単な操作で短時間で行えるようにする。そのために、(a)前記画像を表示するステップ、(b)前記画像内の所望の領域を選択するステップ、(c)前記所望の領域内の部分領域の少なくとも一部の輪郭に対応する要素図形を選択するステップ、(d)前記部分領域の少なくとも一部の輪郭に、前記要素図形の少なくとも一部の輪郭を近似させるステップ、(e)前記ステップ(c)〜(d)を2回以上繰り返すステップ、(f)前記近似後の各要素図形の少なくとも一部の輪郭を組み合わせた輪郭を第1の輪郭とするステップ、からなる方法で所望の領域の輪郭を抽出する。そして、更に(j)前記第1の輪郭に基づいて第2の輪郭を求めるステップ、(k)少なくとも前記第1の輪郭と前記第2の輪郭とに挟まれる層状領域を含む領域を抽出するステップ、から成る方法で特定領域の抽出を行う。 （もっと読む）

【課題】目標物の検出を行う際に撮影環境などに変化が生じても、処理速度をあまり低下させることなく当該検出を正確に行う。
【解決手段】画像の中から人を検出する人体検出装置１に、カメラで撮影されて得られた画像ＦＧを入力する画像入力部１０１と、互いに異なる方法を用いて、画像ＦＧの特徴を検出する複数のプレーン生成部３０１〜３０４と、カメラの撮影に関する事項の条件を取得する手段と、取得された条件の場合の、プレーン生成部３０１〜３０４によって検出される特徴の信頼性を求める手段と、１つまたは複数のプレーン生成部３０１〜３０４によって撮影画像からそれぞれ検出された特徴および各特徴の信頼性に基づいて撮影画像に写っている人を検出する検出処理部１０５と、設ける。 （もっと読む）

輪郭マッチングに基づく高速物体検出に有用な物体輪郭画像（１００）を分析する方法は、輪郭画像（１００）のほとんどすべての画素を処理するための注目領域（３０３）の輪郭画像（１００）内での位置（ｘR、ｙR）の走査経路（３０６）を特定し、少なくとも１個の非ゼロ値を持つ位置座標（ｘ）の輪郭イメージ（１００）内の各画素から成る第１テーブルを構築し、注目領域（３０３）の位置に対応した第４テーブル（３１１）であって、注目領域（３０３）を通過する画素の少なくとも各平行ラインに対して、所定の走査方向に見てそれぞれの平行ライン上かつ注目領域（３０３）の内側に存在する輪郭画像（１００）の第1非ゼロ値画素に関する第１テーブル（１１１）内のエントリー（１２１）のインデックス（３１２）を含む該第４テーブル（３１１）を構築し、注目領域（３０３）の位置に対応した第５テーブル（３１３）であって、注目領域（３０３）を通過する画素の少なくとも各平行ラインに対して、所定の走査方向に見てそれぞれの平行ライン上かつ注目領域（３０３）の内側に存在する輪郭画像（１００）の最終非ゼロ値画素に関する第１テーブル（１１１）内のエントリー（１２１）のインデックス（３１４）を含む該第５テーブル（３１３）を構築することより成る。
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ディジタル画像中の球形対象を識別する方法を提案する。画像は複数の３Ｄ空間点を含む。この方法は画像ドメイン内の各点において画像の勾配を計算し（１００）；画像ドメイン内の各点において基本構造テンソルを計算し（１０２）；画像ドメイン内の各点の構造テンソルを求め（１０３）；構造テンソルの固有値を求め（１０４）；各構造テンソルについて、前記構造テンソルの最小固有値と前記構造テンソルの最大固有値の比で表される等方性値を計算し(１０５)、球形対象であることを示す等方性度=１を見出すステップから成る。
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