【課題】光輝性顔料の画像特徴量と銘柄のデータベースとを照合して任意の光輝性顔料を同定する。
【解決手段】光輝性顔料を撮像して画像データを取得する第１工程と、取得した画像データに対して背景処理を行い、光輝性顔料の粒子１個を含むその近傍部分の画像データを処理対象画像データとして抽出する第２工程と、処理対象画像データから画像特徴量を抽出する第３工程と、複数種類の光輝性顔料のそれぞれについて第１〜第３工程の処理を行い、光輝性顔料に関する情報と、抽出した画像特徴量とを予め対応させて記憶したデータベースを作成する第４工程と、被同定対象の光輝性顔料について第１〜第３工程の処理を行い、被同定対象の光輝性顔料の画像特徴量を抽出する第５工程と、抽出した被同定対象の光輝性顔料の画像特徴量に基づいて、データベースから被同定対象の光輝性顔料を同定する第６工程とを含み、画像特徴量が、光輝性顔料の色を表す特徴量を含む。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト同士を簡便に比較可能な、オブジェクト自体を示す数値を簡便に取得する。
【解決手段】電子機器１は、撮像部１０と、撮像部１０によって撮像された動画像内のオブジェクトの色の変化のパターンを表すリズム情報を抽出する抽出部２０とを備える。抽出部２０は、オブジェクトを構成する単位領域の色の変化のパターンに対応付けてリズム情報を記憶する第１記憶部２２と、動画像における単位領域の色の変化のパターンを算出する算出部２４と、算出部２４によって算出された単位領域の色の変化のパターンに対応するリズム情報を第１記憶部２２から選択する選択部２６とを有する。 （もっと読む）

【課題】手の指の領域を判定すること。
【解決手段】画像処理装置１００は、画像領域からエッジを抽出し、エッジに挟まれた領域の中心部分に相当する疑似スケルトンを複数抽出する。また、画像処理装置１００は、隣り合う疑似スケルトンの間にエッジが存在しないもの同士を同一のグループに分類することで、疑似スケルトンをグループ分けする。画像処理装置１００は、疑似スケルトンと該疑似スケルトン周辺のエッジとに囲まれる領域において、長辺方向の輝度勾配に対する短辺方向の輝度勾配の割合が所定の閾値以内となる場合に、該疑似スケルトンと同一のグループに分類される疑似スケルトンとエッジとに囲まれる領域を指の領域であると判定する。 （もっと読む）

【課題】 大きい文字が含まれる文書画像の画像処理では、大きい文字領域の判定が出来なかったり、文字領域の一部しか抽出できなかったりして、文字認識の範囲が限られてしまう。
【解決手段】 本発明に係る画像処理装置は、文書画像に所定数の画素よりなるブロックを処理対象に、該ブロックは文字であるかを判定する属性判定手段と、非文字候補と判定されたブロックは、隣接ブロックの属性及び文字部分の判定結果に基づき、該ブロックは文字内部であるかを判定する非文字候補ブロックの文字内部判定手段を備える。 （もっと読む）

【課題】監視空間内において顔を隠蔽している人物を不審者として判定する画像監視装置において、人物の後頭部等を顔隠蔽者と誤判定することを防止する。
【解決手段】画像監視装置１は、撮像部２にて取得された入力画像中から人物領域を抽出し、さらに人物領域周辺部から頭部候補領域を抽出する。そして抽出された頭部候補領域が顔隠蔽者か否か判定する際に、肌領域の重心位置が頭部候補領域の中心付近の所定領域内にある場合に、顔隠蔽者と判定する。 （もっと読む）

【課題】被搬送物等の指示対象物または搬送先等の指示対象位置の位置を特定する際の精度を向上させることができる位置特定装置および動作指示装置並びに自走式ロボットを提供することを目的とする。
【解決手段】ユーザの操作によって、作業空間における指示対象物に投影されたパターンを取得する画像取得部５１と、該画像取得部５１により取得された前記パターンから前記指示対象物の位置情報である座標を抽出する位置情報抽出部１２４とを備え、特定された前記指示対象物の位置情報に基づいた前記指示対象物に対する動作指示に基づいて、前記指示対象物に対する動作を実行する、前記作業空間を自律的に移動する自走式ロボットに用いられる位置特定装置１０１を採用する。 （もっと読む）

【課題】連続階調領域と平坦領域が複合した領域に対しても、連続階調領域、平坦領域のいずれかであると判定してしまうことを防止するようにした画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置の受付手段は画像を受け付け、分離手段は画像内の第１の領域を分離し、抽出手段は、前記分離手段によって分離された第１の領域内の予め定められた関係を有する色の第２の領域を抽出し、取得手段は、前記抽出手段によって抽出された第２の領域の形状に関する特徴を取得し、第１の判定手段は、前記取得手段によって取得された特徴に基づいて、前記第２の領域は平坦であるか否かを判定し、第２の判定手段は、前記分離手段によって分離された第１の領域における前記第１の判定手段によって平坦であると判定された第２の領域の割合に基づいて、該第１の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する。 （もっと読む）

【課題】読み込んだ帳票の画像から高い精度で印鑑色画素を適切に抽出することが可能な画像処理プログラムおよび画像処理装置を提供すること。
【解決手段】所定の各基準色で表された複数のモデル領域を有するモデルシートの画像をＨＬＳ値から、楕円方程式（（ｘ−ｘ₁）²／ａ²＋（ｙ−ｙ₁）²／ｂ²＝１）を算出し、読み込んだ帳票画像がその楕円方程式内にあるか否かを判断することにより、帳票に押印された印影を含む印鑑色画素を抽出する。 （もっと読む）

【課題】人体の部位を撮像した画像の不要部分を消去した、より美しい画像を容易に取得することのできる画像処理装置等を提供する。
【解決手段】画像取得部１４１で取得された人物画像に対し、手領域検出部１１１が、画像の中から人の手が表示された領域を検出する。検出した手領域の、画像の全領域に対する割合が、予め定めた閾値以上であった場合に補正処理を行う。器官範囲特定部１１２が、手領域の中から肌が占める肌範囲と爪が占める爪範囲を特定し、画像補正部１１３が、特定された肌範囲及び爪範囲の画像に対して、各器官に対してユーザ等が予め設定した処理設定情報に基づいて、スムージング処理、色調補正、コントラスト補正等を行う。 （もっと読む）

【課題】ゴミ影等の画像欠損部位を良好に検出することのできる画像処理装置およ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、処理対象画像に対して明るさの変化量に基づいて連結した画素領域を判定する連結領域判定部６１と、連結領域判定部６１によって判定された連結画素領域のうちから領域内外における彩度の違いが所定の範囲の画像領域だけを選択する彩度判定部６５と、を備える。また、連結領域判定部６１によって判定された連結した画素領域のうちから領域内外における明るさの違いが大きい画素領域を選択する明るさ判定部６３を備え、彩度判定部６５における選択基準は、明るさ判定部６３によって検出された明るさの差異に対応して変化する。 （もっと読む）

【課題】様々なシーンで画像内における被写体位置を特定する。
【解決手段】対象画像に基づいて輝度画像と色差画像とを生成する輝度画像・色差画像生成手段と、生成された輝度画像と色差画像から被写体を含む被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、それぞれから抽出された被写体領域内の画素の画素値に基づいて代表値を算出する代表値算出手段と、被写体領域内の各画素の画素値から算出された代表値を減算して、それぞれに対応する差分画像を作成する差分画像生成手段と、生成された差分画像を２値化する２値化手段と、それぞれの２値化画像を合成する合成手段と、合成画像を複数に区分して、各区分画像内から白画素の塊をマスクとして抽出するマスク抽出手段と、抽出されたマスクが被写体を示すマスクである可能性を示す評価値を算出する評価値算出手段と、算出された評価値に基づいて、対象画像内における被写体を特定する被写体特定手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】色の検出／および分類を必要とする種々の用途に対して用いられる画像処理方法を提供する。
【解決手段】センサによって取得された画像を受け取る際に、試験用表面の反射率スペクトルを試験用目標のセットの反射率スペクトルの線形組合わせに分解し、この分解において計算された係数ベクトルが試験用表面に対する画像センサの応答を予測するために用いられ、複数のそのような予測応答が人間の皮膚の色調の検出を含んでいる。 （もっと読む）

【課題】簡易な設備によって、例えば文化財の金箔領域等の所定の色領域を高精度に抽出する。
【解決手段】可視光光源撮影画像データ格納部４０７及び有色光源撮影画像データ格納部４０９は、可視光光源によって撮影された第１の画像データと、所定の単波長の有色光源によって撮影された第２の画像データとを格納する。代表色領域抽出部４１１は、第１の画像データから、第１の色の領域を抽出する。画像抽出部４１２は、代表色領域抽出部４１１により抽出された第１の色の領域に対応する領域を第２の画像データから抽出し、抽出した第２の画像データの領域に属する画素の色に基づいて、第２の画像データの領域から第２の色の領域を抽出する。 （もっと読む）

【課題】 画像の領域ごとの輝度、彩度、色相の変化量によってシーン判定することによって、シーンの判定精度を高め、誤判定の頻度を少なくすることを可能にした画像判定装置、及びそれを用いた画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像データの撮影された画像のシーン判定を行う画像処理装置であって、画像データを小領域ごとのブロックに分割し、ブロック毎の輝度、色相、彩度から、輝度、色相、彩度の少なくとも一つについて、隣接するブロック同士の変化量を評価する評価値を算出する。この評価値に基づいて、前記画像データの画像のシーンを判定することを特徴とする構成とした。 （もっと読む）

【課題】画像シーケンスから関心領域（ＲＯＩ）画像オブジェクトを自動的に区分する。
【解決手段】画像シーケンスの画像フレームを受信すること、画像フレーム内の関心領域（ＲＯＩ）特徴を検出すること、前記検出されたＲＯＩ特徴に基づいて、画像フレーム内のＲＯＩオブジェクト形状を概算すること、前記検出されたＲＯＩ特徴に基づいて、前記画像フレームを、多数の候補領域へ区分すること、前記画像フレームのＲＯＩオブジェクト形状内に位置する候補領域のうちの１または複数をＲＯＩオブジェクトとして選択することを備える。 （もっと読む）

【課題】目印対象物の認識精度を向上可能な案内装置、案内方法、および、案内プログラムを提供する。
【解決手段】設定された経路上の案内地点の目印となる目印対象物を特定し（Ｓ１０３）、目印対象物の配色に関する配色情報を取得する（Ｓ１０４）。配色情報に基づき、経路上であって目印対象物よりも手前にある目印対象物の配色と類似の配色である補正情報作成対象物を特定する。また、車両２が経路走行時に補正情報作成対象物の画像を補正用画像として取得し、取得色彩情報と既存色彩情報とに基づき、色補正情報を算出する。そして、算出された色補正情報に基づいて認識テンプレートを補正し、補正テンプレートを作成する（Ｓ１１０）。これにより、目印対象物の画像認識に用いる認識テンプレートが実際の見え方に近い色に補正されるので、目印対象物の認識精度を向上することができる。 （もっと読む）

【課題】画像中の被写体を精度良く追尾できるようにする。
【解決手段】入力された画像から被写体領域を特定し、前記特定された被写体領域の位置を代表する注目点を算出して前記被写体領域を追尾する画像認識装置であって、前記注目点を含む領域が前記被写体領域と異なる領域である場合には前記注目点の位置を前記被写体領域の内部に補正し、前記補正された位置の注目点に基づいて前記被写体領域を追尾するようにして、例えば、ドーナツ型の形状の被写体を検出する場合も精度良く被写体を追尾できるようにする。 （もっと読む）

【課題】本発明は、特に、イメージセンサの領域に位置するオブジェクトの動きに従ったソフトウェアアプリケーションとのやり取りの検出に関する。
【解決手段】第１の画像及び第２の画像を受信し、第１の画像の第１の関心のある領域を識別した後、第１の関心のある領域に対応する第２の関心のある領域を、第２の画像において識別する。第１の関心のある領域及び第２の関心のある領域が互いに比較され（４４０）、第１の関心のある領域及び第２の関心のある領域の対応するポイントの少なくとも一つの特徴の変化を特徴付ける関心のあるマスクを決定する。その後、オブジェクトの動きを、関心のあるマスクから決定する（４４５）。動きが分析され、それに応答して、予め決定された動作が、トリガがかけられ又はトリガがかけられない。 （もっと読む）

【課題】関節位置を手動で指定することなく、姿勢推定の精度を向上させること。
【解決手段】学習時に、全身の関節に関する情報から一つの潜在変数モデルＭを構築することに加えて、全身から一部分の関節を選択点として、選択点に関する情報から潜在変数モデルＭ１を学習し、この潜在変数モデルＭと潜在変数モデルＭ１とを対応付ける動作モデルを学習により得る。これにより、３次元動作情報処理装置１００は、推定時に、この動作モデルを参照して、２次元の画像において画像認識しやすく、追跡しやすい一部の関節の動きに基づき、潜在変数モデルＭの潜在空間における全部の関節の位置を得ることができる。 （もっと読む）

【課題】ページ全体の総画素数に対するカラー画素数の比率に左右される事無く、確実に対象画像のカラーモードの判定をすることができる画像処理装置、画像処理方法、画像読取装置及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】ページ単位で画像データの画素数を各画素のカラーモード別にカウントし、また、ページ単位で画像データの総画素数を取得する。そして、所定のカラーモード順の１番目のカラーモードは、このカラーモード順の１番目のカラーモードの画素数の総画素数に対する画素比率に基づいて判定する。また、カラーモード順の２番目以降のカラーモードは、判定を行う前に、カラーモード順の１つ前の順番までのカラーモードの合計画素数を、総画素数から減算した減算総画素数を算出して、カラーモード順の２番目以降のカラーモードの画素数のそれぞれの減算総画素数に対する画素比率に基づいて判定する。 （もっと読む）