【課題】抽出したい対象エッジ近傍にノイズエッジが出るような場合でも、安定して検出対象エッジのみを選択することが可能な画像処理装置、画像処理プログラム、ロボット装置及び画像処理方法を提供する。
【解決手段】入力画像に対してエッジ抽出を行い、抽出した複数のエッジから、その全ての交点位置を算出し、算出した全交点位置にて、予め登録しておいた検出対象エッジの交点位置、つまり検出対象ワークの角部を中心位置とした特徴点テンプレート画像を用いてパターンマッチングを行う。そして、全交点位置でのパターンマッチングの結果から、最も類似度の高かった交点位置を形成するエッジを、検出対象エッジに対応する検出対象とするエッジとして選択することができる。 （もっと読む）

【課題】背景を含む画像から被写体の頭部領域を高精度に検出できるようにする。
【解決手段】検出したエッジ画素に基づいて、ハフ変換を用いて直線を表すパラメータρ、θを検出し、直線パラメータρ、θに基づいて、検出された複数のエッジ画素を含むように所定の幅ｗの直線領域を検出する。次に、全ての直線領域以外におけるエッジ画素の中から、直線領域と連結する連結エッジ画素を抽出し、注目する直線領域と連結する連結エッジ画素との交点の間の注目する直線領域内のエッジ画素を関連エッジ画素とする。そして、関連エッジ画素以外の直線領域上のエッジ画素を削除する。 （もっと読む）

【課題】 抽出した特徴点が同一平面上に存在するか否かを精度よく判別できる特徴点判別装置を提供する。
【解決手段】 車両に搭載され、周囲環境を画像として撮像する車載カメラ1と、撮像された画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部3と、抽出された特徴点の時間的対応を求める特徴点対応付け部4と、抽出された特徴点の中で所定の位置関係にある３つの特徴点を選択する特徴点選択部5と、選択された３つの特徴点が同一平面上に存在するか否かを判別する特徴点判別部6と、を備え、特徴点判別部6は、選択された特徴点の時間的対応に基づいて、選択された３つの特徴点によって形成される画像上の距離の比が時間的に不変である場合に、選択された３つの特徴点が全て同一平面上に存在すると判別する。 （もっと読む）

【課題】帳票画像を読み取って罫線を認識する画像処理において、様々な形状を持つ罫線の角部を認識することができる。
【解決手段】幅と長さを有する罫線と、二つの罫線の角部領域に形成される角部罫線領域を有する画像を読み取る画像処理装置において、前記画像から、前記角部罫線領域を抽出する角部罫線領域抽出手段と、前記角部罫線領域の画像から、前記角部罫線領域の画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記角部罫線領域の複数の角部のパターンに対応した特徴量を保持する特徴量辞書と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記特徴量辞書に保持されている前記角部のパターンの特徴量とを比較して一致度を算出し、所定の一致度を有する前記角部のパターンを前記角部罫線として抽出する角部罫線抽出手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】画像内の方向や位置に依存することなく、同様の基準で、ハフ変換を利用した直線検出処理を行うことを課題とする。
【解決手段】ハフ変換部１４は、輪郭強調された２値画像データ１０４に対してハフ変換を実行する。ハフテーブル１５には、ハフ変換後の集計値が格納される。直線算出部１６１は、２値画像データ１０４内の各直線について、各直線が２値画像データ１０４を切り取るときの交点を求め、交点間距離Ｌｅｎを算出する。正規化部１６２は、ハフテーブル１５に格納された集計値を交点間距離Ｌｅｎで除算し、集計値を正規化する。直線検出部１６は、正規化された集計値に基づき、直線を検出する。 （もっと読む）

【課題】
ビデオにおける人体動作周期を特定し、人体動作を特定すること。
【解決手段】
本発明は、人体動作周期を特定し、及び人体動作を認識する方法及び装置を提供する。前記ビデオにおける人体動作周期を特定する方法は、探索範囲内の各フレームの人体領域を複数の人体部分に区分する処理と、現在のフレームにおける各人体部分の局所動作周期を特定する処理と、前記局所動作周期に基づいて現在のフレームにおける人体動作周期を特定する処理とを含む。異なる動作や異なる個体に対して適応して人体動作周期を特定することによって、時間的・空間的特徴をより正確に抽出することができ、より正確な人体動作認識を実現することができる。 （もっと読む）

【課題】取得画像のコンテンツに依存することなしに画像の歪み及び変形を補正することを可能にする画像処理方法等を提供する。
【解決手段】画像処理方法は、取得画像におけるオブジェクト領域の輪郭の角を推定し、オブジェクト領域から離れる方向に沿って所定角度範囲内でその推定された角からオフセットされる２つの点の間でオブジェクト領域の輪郭線を探し、オブジェクト領域の輪郭の最終的な角として輪郭線の交差点を決定し、オブジェクト領域の最終的な輪郭として前記最終的な角の間の輪郭線を決定する。 （もっと読む）

【課題】面の境界線を精度良く求め、境界線から擬似的な３次元データを生成することができる境界線検出装置を提供する。
【解決手段】消失点算出処理部１０は、撮影画像から直線検出を行って消失点を算出する。境界線候補領域決定処理部１１は、消失点の位置に基づいて境界線候補領域を決定する。境界線候補直線検出処理部１２は、境界線候補領域のコントラストを上げて再度直線検出を行って境界線候補直線を検出する。特徴量算出処理部１３は、境界線候補直線で区切られた境界線候補領域内の各々の特徴量を算出する。境界線決定処理部１４は、境界線候補領域の各々の特徴量の距離を算出し、境界線候補直線の中から境界線を決定する。出力処理部１５は、境界線、または境界線と消失点とから算出した奥行推定データを出力する。 （もっと読む）

【課題】消失点を通る直線以外の直線が多数画像中に含まれていても、安定して消失点を算出することができる消失点算出装置を提供する
【解決手段】予め、複数枚学習用画像として準備し、それぞれのカテゴリ毎に学習画像からＧｌｏｂａｌ特徴量を算出し、その特徴量を学習して識別器を作成しておく。シーン構成推定手段２１は、撮影された入力画像から特徴量を算出し、予め作成しておいたシーン構成判別器に投入し、該シーン構成判別器から出力されたカテゴリに応じて、消失点の存在する候補領域である消失点存在候補領域を推定する。消失点算出手段２２は、消失点存在候補領域を通過する直線のみを、入力画像に直線検出等を施した画像から直線群として検出し、それらの直線群から優位な２直線の交点を消失点とする。 （もっと読む）

【課題】顔の向きの制限を緩和して、比較的少数のカメラにより、観測範囲内の任意の位置における被測定対象者の視線方向のリアルタイムに推定し追跡する視線方向の推定装置を提供する。
【解決手段】第２の頭部位置・姿勢推定部５６１２は、撮影できている複数のカメラからの画像データを統合して処理することにより、頭部の位置および頭部の姿勢の推定処理を実行する。処理対象となっている画像フレーム以前に獲得されている眼球の３次元モデルに基づいて、眼球中心推定部５６１４は、処理対象の特定人物の眼球中心の３次元的な位置を推定する。虹彩中心抽出部５６１６は、虹彩の中心の投影位置を検出する。視線方向推定部５６１８は、抽出された虹彩の中心の投影位置である画像フレーム中の２次元的な位置と、推定された眼球の３次元的な中心位置とに基づいて、視線方向を推定する。 （もっと読む）

【課題】レーダを用いることなく、車両に搭載された撮影手段によって撮影された画像から、車両の進行方向を横切る移動物体を精度良く検出すること。
【解決手段】車両の進行方向に対応する、画像の無限遠点とビデオカメラ１０の焦点とを結ぶ線分と、車両から見た移動物体の実際の動きベクトルの向きに対応する、各特徴点の消失点とビデオカメラ１０の焦点とを結ぶ線分がなす角度を、車両の進行方向に対する各特徴点の相対的進入角度として算出する。そして、算出した各特徴点の相対的進入角度が所定の閾値θ_th以上であるかにより、移動物体が、車両の進路を横切る進路横断移動物体であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】撮影等により得られた映像や画像に含まれる人物が把持する把持物体等を高精度に認識する。
【解決手段】映像又は画像に含まれる人物が把持している物体を認識する把持物体認識装置において、前記映像又は画像に含まれる少なくとも１人の人物の人体領域を検出する人体領域検出手段と、前記人体領域検出手段により得られる人体領域から手先領域を検出する手先検出手段と、前記手先検出手段により得られる手先領域に対応した手先の位置情報に基づいて、把持物体を検出する把持物体検出手段とを有することにより、上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】カメラにより取得された画像から消失点を抽出する車両用画像処理装置を提供する。
【解決手段】カメラ１１は、車両に設けられ車両の周辺を撮像する。記憶部１３は、消失点座標の情報を記憶する。動きベクトル算出部２１は、カメラ１１により撮像された複数の画像間の動きベクトルを求める。フレーム内消失点算出部２２は、動きベクトルにもとづいて画像ごとに画像内の消失点座標を求める。消失点信頼性評価部２３は、フレーム内消失点算出部２２により求められた画像内の消失点座標の収束性が基準範囲内であるか否かを判定し、収束性が基準範囲内であると判定した画像内の消失点座標を出力する。消失点情報更新部２５は、消失点信頼性評価部２３が出力した画像内の消失点座標を用いて記憶部１３に記憶された消失点座標の情報を更新する。 （もっと読む）

【課題】同色の画素が斜め方向のみで隣接（連結）している箇所を含む画像において、各色領域の輪郭（境界線）を関数近似したときに隙間や重なりが生じないようにする。
【解決手段】画像データにおいて、同じ画素値を有し連結した画素からなる色領域それぞれの輪郭を抽出し、当該抽出した輪郭において、３つ以上の異なる色が会合する点、および、斜め方向が同じ色で且つ左右方向と上下方向とが異なる色である点のいずれかを満たす点を、交点として検出する。前記交点が検出された輪郭に対しては、当該交点で分割した輪郭を境界線として記録し、前記交点が検出されなかった輪郭に対しては、当該輪郭を分割せずに境界線として記録する。当該記録された境界線ごとに関数近似し、当該関数近似した後の境界線を用いて、前記色領域それぞれの輪郭を再構成する。 （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】文書認識システムおよび方法であって、画像が原始的特徴の集まりとして表され、これらの原始的特徴の空間的関係がグラフとして表されている。
【解決手段】画像の異なる部分を表しているすべての可能なサブグラフの有用な部分集合が、多くの画像のコーパスを介して示されている。データ構造はサブグラフのラティスであり、アルゴリズムは効率的かつ効果的にグラフラティスを作って使用するために提供される手段である。 （もっと読む）

【課題】枠線によって囲まれた様々な形状の対象領域を確実に認識すること。
【解決手段】交点抽出部が、入力画像から抽出した罫線同士の交点を抽出し、記憶部が、交点に属する各罫線に沿ってこの交点からそれぞれ遠ざかるまたは近づく向きの腕ベクトルと、この腕ベクトルが経路探索に用いられたか否かを示すフラグとを含んだ交点情報を記憶し、枠線抽出部が、所定の交点を始点として腕ベクトルの向きに従った経路探索を行うことによって閉じた経路が検出された場合に、この閉じた経路を枠線として抽出し、閉じた経路の検出に用いられた腕ベクトルに対応するフラグを使用済みへ更新し、すべてのフラグが使用済みへ更新された場合に、経路探索を終了させるように枠線認識装置を構成する。 （もっと読む）

【課題】表ではないものを表であると判定される可能性を少なくすること。
【解決手段】ラベリング部１０３は、取得部１０１が取得して二値化部１０２により二値化された画像データにより表される画像に対してラベリング処理を行う。第１抽出部１０４は、第１及び第２の方向の線状成分を第１の集合として抽出する。第２抽出部１０５は、第１及び第２の方向のいずれでもない方向の線状成分を抽出する。検出部１０６は、抽出されたこれら線状成分どうしの交点を検出する。統合部１０７は、交点のデータを用いて、第２抽出部１０５により抽出された線状成分を第２の集合に統合する。算出部１０８は、第１の集合の表らしさの尤度を算出する。補正部１０９は、第１の集合、第２の集合及び交点の情報から、尤度を補正する値を算出する。判定部１１０は、補正された尤度の値から、第１の集合が表であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、帳票内に存在する押印の文字を正確に認識する帳票認識装置を提供することを目的とする。
【解決手段】帳票画像を取得するイメージ入力部と、帳票画像から押印画像を検出する押印画像検出部と、押印色とその他の色とを分離する背景色分離部と、押印画像の傾きを補正する傾き補正部と、文字列を切り出す文字列探索部と、文字列を構成する各文字を切り出す文字切出部と、各文字を認識する文字認識部と、文字列形式に適合する文字認識結果を選択する知識処理部と、文字認識結果と当該文字認識結果の信頼度とに基づいて文字認識結果を棄却するか否かを判定する棄却判定部と、文字認識結果が棄却された場合に、押印画像の文字を再度認識させるか否かを判定するリトライ判定部と、を備えることを特徴とする帳票認識装置。 （もっと読む）

【課題】医療器材等の識別対象物体に識別マークを付することなく、その可動軸を検出することが可能な識別装置および識別方法の提供。
【解決手段】識別対象物体の画像を入力する画像入力手段１０と、画像入力手段１０により入力された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段１２と、エッジ抽出手段１２により抽出されたエッジから複数の直線を検出する直線検出手段１３と、直線検出手段１３により検出された複数の直線の交点を求めて可動軸中心点を取得する可動軸取得手段１４とを含む。 （もっと読む）