【課題】文字属性の判別を良好に行うことができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置は、入力された画像データから文字の色を判別する文字色判別部２２５と、入力された画像データからＭＩＮ（ＲＧＢ）の画像データを作成するＭＩＮ（ＲＧＢ）生成部２０３と、ＭＩＮ（ＲＧＢ）の画像データから文字の属性を判別する文字属性判別部（ＭＩＮ（ＲＧＢ））２１１と、入力された画像データからＭＡＸ（ＲＧＢ）の画像データを作成するＭＡＸ（ＲＧＢ）生成部２１３と、ＭＡＸ（ＲＧＢ）の画像データから文字の属性を判別する文字属性判別部（ＭＡＸ（ＲＧＢ））２２１と、ＭＩＮ（ＲＧＢ）による文字属性判別結果、またはＭＡＸ（ＲＧＢ）による文字属性判別結果を選択的に出力する文字属性選択部２２７とを備える。 （もっと読む）

【課題】入場者の検出処理を簡略化し、入場者の検出に要する時間を短縮した人検出装置及びそれを用いる負荷制御システムを提供する。
【解決手段】測定対象領域の床面には所定の着色を施してある。カメラ１Ａ〜１Ｆは、測定対象領域を複数に分割した各分割領域の画像をそれぞれ撮像する。演算処理部２０の記憶部２５には、人がいない状態で撮像された各カメラ１Ａ〜１Ｆの撮像画像における着色部分の面積が比較データとして記憶されている。演算処理部２０の人数・分布検出部２７では、各カメラ１Ａ〜１Ｆの撮像画像から検出された着色部分の面積を、記憶部２５に記憶された比較データと比較し、撮像領域に滞在する人により隠された部分の面積を検出することによって、各撮像領域毎に滞在者数を求める。そして、演算処理部２０の点灯モード選択部２８は滞在者の分布結果に基づいて測定対象領域に設置された照明器具４〜６の動作を制御する。 （もっと読む）

【課題】オブジェクトの検出に多くの時間を要していた。
【解決手段】入力画像から所定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置であって、上記入力画像における画像領域のうち上記オブジェクトに対応する色域に属する画像領域以外の画像領域の画素値を、所定の代表値に置き換える変換部と、上記置き換えが実行された入力画像上に検出窓を設定し、当該検出窓内における画素値のばらつきを求めるとともに、当該ばらつきが所定値以上である場合に、当該検出窓内の画像を対象として上記オブジェクトの有無を判定する判定部とを備えるオブジェクト検出装置とした。 （もっと読む）

【課題】必要とする構図判定結果がより的確に得られるようにする。
【解決手段】取り込んだ画像データに基づく画像内における被写体を検出する被写体検出処理と、
画像データに基づく画像、又は被写体検出処理により検出される被写体を対象として静止の状態を検出する静止検出処理と、この静止検出処理の検出結果に基づいて、被写体検出処理により検出される被写体のうちで、現実被写体、若しくは非現実被写体のみを対象として構図を判定する構図判定処理とを実行するようにして構成する。 （もっと読む）

【課題】対象画像中に互いに類似する複数の色の領域が複数存在する場合でも、それら各色を検出できるようにする。
【解決手段】画像分割部１２は入力画像データを所定の区分規則に従って複数の領域に区分する。有彩色・無彩色判定部１４は、入力画像データ内の各画素が有彩色であるか無彩色かを判定する。ヒストグラム作成部１６は、領域ごとにその領域内の有彩色と判定された各画素の色相値を求め、それら各画素の色相値から色相ヒストグラムを生成する。各領域の色相ヒストグラムに基づき、色検出処理部２０は、各領域に存在する色を検出する。検出色総合部３０は、色検出処理部２０が求めた各領域に存在する色を総合することで、入力画像データに存在する色をすべて求める。 （もっと読む）

【課題】精度よく輪郭検出する。
【解決手段】変換関数による変換後のスカラー量Ｚの分布においては、肌色の分布Ｇ１はスカラー量Ｚ＝−１を中心として分布し、左目画像データＬＥに含まれる白の分布Ｇ２と黒の分布Ｇ３は分布全体が１にほぼ飽和した値に変換されている。また、平均μ（μR，μG，μB）が示す標準的な肌色と比較して明るめの肌色や暗めの肌色は、パラメータｕの初期値である３付近に位置しており、傾きが急な第２領域Ａ２に存在することとなる。このように変換されたスカラー量Ｚに基づいて輪郭を検出することにより、肌色境界に存在する輪郭を精度よく検出することができる。 （もっと読む）

【課題】様々な角度からトリミング範囲を定量的に評価し、より適切なトリミング範囲の自動設定に資する。
【解決手段】総合評価部６が、各種の最適化アルゴリズム（ＰＳＯ、遺伝的アルゴリズム、タブーサーチなどのその他のメタヒューリスティック手法）に従って任意に生成した各トリミング領域Ｒ_Ｔにつき、各スコアＣＰ（Ｒ_Ｔ）、ＲＯＩ（Ｒ_Ｔ）、ＶＣ（Ｒ_Ｔ）、ＣＳ（Ｒ_Ｔ）を求め、評価スコア算出部７がこれを重みづけ加算した総合評価値ＴＳ（Ｒ_Ｔ）を算出する。そして、トリミング範囲最適化部８が当該最適化アルゴリズムに従い、総合評価値ＴＳ（Ｒ_Ｔ）の最適解である最適なトリミング領域Ｒ_Ｔ（ｏｐｔ）を導出する。 （もっと読む）

【課題】任意の未知コンテンツが公序良俗に反するものであるか否かを、採光条件等にかかわらず自動的かつ画一的に識別できるコンテンツ識別装置を提供する。
【解決手段】色補正部１１は、未知コンテンツ画像１および教師画像２の色を補正する。教師画像２は、識別対象と同系列の正例教師画像２ａおよび異系列の負例教師画像２ｂとに区別されている。最頻色判別部１１１は、未知コンテンツ画像１および教師画像２の最頻色を判別する。色相変換規則設定部１１２は、未知コンテンツ画像１および教師画像２の各最頻色を、識別対象の最頻色に関する標準的な色相である最頻標準色に変換する規則を設定する。色変換部１１３は、未知コンテンツ画像１および教師画像２の全域を前記変換式で色変換する。 （もっと読む）

【課題】 人間の色感覚に適合した代表色を高精度に、且つ短時間で抽出する。
【解決手段】 輝度及び色度で示される色空間の輝度方向を所定の分割数で等分割するとともに、色度平面の中心を密に該色度平面の周縁を疎になるように分割することで、色空間を複数の領域から構成した色空間テーブルと、画像を構成する各画素における輝度及び色度に対応した領域を色空間テーブルからそれぞれ求めることで、ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、ヒストグラムに基づいて、画像の代表色を抽出する代表色抽出手段と、抽出された代表色に基づいて画像を振り分ける画像振分け手段と、を備えたことを特徴とする （もっと読む）

【課題】色情報を利用して検出対象の情報を提示することができる情報提示装置を提供する。
【解決手段】検出対象物体を撮影する撮影手段１１と、検出対象となる色を選択するか否かを選択するモード選択部１２と、前記撮影手段１１により撮影された映像の中から検出対象の色を選択し保存する色選択部１３と、前記色選択部１３で選択された色を検出対象に適用する検出対象適用部１６と、を備え、前記色選択部１３は、検出対象の色を選択する領域を任意に決定する選択領域変更部１４と、前記決定された領域内の色情報を設定時間抽出する時系列色選択部１５を備える。 （もっと読む）

【課題】 明度、色相、彩度の三属性データを用い、光学環境の変化に強く、色ずれが発生するような対象ワークでも精度高く色抽出を行う画像処理方法および画像処理装置を提供する。
【解決手段】 明度、色相、彩度の三属性で表される画像データが入力されると、入力された画像データを構成する画素ごとに、有彩色画素と無彩色画素のいずれであるかを判断する。階級を色相とし、度数を画素数とする色ヒストグラムを生成し、生成した色ヒストグラムに基いて、特定の色相を抽出する。抽出された色相に基いて、特徴量を算出する。 （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】ホワイトバランスにロバストでかつリアルタイム処理ができるオブジェクト領域の抽出システムおよび抽出方法を提供する。
【解決手段】オブジェクト領域の抽出システム１は、オブジェクトのカラー画像を取得するカラー画像取得手段２と、カラー画像から色度成分ヒストグラムおよび色相ヒストグラムを用いて第１のオブジェクト領域を抽出する第１のオブジェクト領域抽出手段３１と、彩度ヒストグラムを用いて第２のオブジェクト領域を抽出する第２のオブジェクト領域抽出手段３２と、輝度ヒストグラムを用いて第３のオブジェクト領域を抽出する第３のオブジェクト領域抽出手段３３と、第１ないし第３のオブジェクト領域との重複領域をオブジェクト領域として求めるオブジェクト領域合成手段３４とを備える。 （もっと読む）

【課題】コスト増を招くことなく、顔検出器の検出可能な顔のサイズ全体にわたった顔検出が可能となり、顔のサイズに依存しない露光制御が可能で、ひいては画質の向上を図ることが可能な画像処理装置、カメラ装置、画像処理方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】カメラ装置１０は、検出情報に基づいて与えられる画像から顔を検出する顔検出器１８と、顔検出器１８の検出情報を設定し、歪み補正前および歪み補正後の画像のうち、少なくとも歪み補正前の全画像領域を分割し、この分割した画像をそれぞれ時分割に顔検出器１８に与える処理部１６，１７，１９と、を有し、顔検出器１８は、検出可能な範囲で、全画像における大サイズの顔から、最小サイズの顔までを検出する。 （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】追尾対象物の見かけ上の色が変化した場合にも精度の高い追尾処理が行える目標追尾装置を提供する。
【解決手段】時系列的に取り込まれる画像データ中の目標物体を追尾する目標追尾装置１００であって、画像データ中における前記目標物体となる追尾対象の指定を受け付ける追尾対象指定受付部１５０と、指定された前記追尾対象に係る画像データ中の色を目標色として設定する目標色設定部１６０と、画像データ中の複数の領域の色変化傾向を算出し、この算出された色変化傾向に基づき前記設定された目標色を調整して参照色を得る目標色調整部１７０と、所定の規則にしたがって画像データ中を移動するパーティクルを用いて、パーティクル周辺の色と前記得られた参照色との比較によって求められる尤度の測定に基づき、画像データ中の前記追尾対象の領域を推定するパーティクルフィルタ処理部１３０とを備える。 （もっと読む）

【課題】状況変化がある環境下で撮像された画像でも、画像中の識別領域を高精度に識別し、画像が識別対象コンテンツであるか否かを高精度に判定できるようにすること。
【解決手段】第1の検出手段11は、画像から状況変化に頑健な第1の特徴量を抽出し、該第1の特徴量を用いて識別領域の一部を検出する。第2の検出手段11は、第1の検出手段11で検出された識別領域の一部から第2の特徴量を抽出し、該第2の特徴量を用いて識別領域の全体を検出する。例えば、第1の検出手段11は、画像から形状情報または輝度情報を用いて顔領域を検出し、第2の検出手段は、顔領域から抽出される色を用いて肌領域を検出する。検出された識別領域の全体(肌部分)の配置などの特徴量から画像を識別できる。 （もっと読む）

【課題】高精度に肌色を評価する。
【解決手段】入力された顔領域を含む画像から肌色を評価する肌色評価方法において、前記画像の顔領域全体に対して予め設定される少なくとも２５箇所からなる第１特徴点と、前記第１特徴点を用いて設定される第２特徴点とにより所定の領域に分割する分割ステップと、前記分割ステップにより分割された領域毎に、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系におけるＬ^＊，ａ^＊，ｂ^＊、Ｃ_ａｂ^＊、ｈ_ａｂ、ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚ、ＲＧＢの各値、色相Ｈ、明度Ｖ、彩度Ｃ、メラニン量、及びヘモグロビン量のうち、少なくとも１つを用いて平均値による肌色分布を生成し、測定結果に基づく評価を行う肌色分布評価ステップと、前記測定結果又は評価結果を画面に表示する画面生成ステップとを有することにより、上記課題を解決する。 （もっと読む）

画像信号を処理する方法は、フレームの連続を有する画像信号を受信するステップと、各フレーム上で光源検出を実行するステップと、フレームｎ−１の検出された光源とフレームｎの検出された光源との間の差分が第１の予め決められた閾値よりも上であること、フレームｎ+ｍ−１の検出された光源とフレームｎ+ｍの検出された光源との間の差分が第１の予め決められた閾値よりも上であること、及び、フレームｎ−１の検出された光源とフレームｎ+ｍの検出された光源との間の差分が第２の閾値よりも下であること、という基準が満たされたときに、長さｍのフレームのうちのフレームｎでフラッシュを検出するステップとを有する。
（もっと読む）

【課題】画像の補正精度を判断する人間の趣向に沿った補正量を効率よく求める技術を提供する。
【解決手段】入力画像の特徴量を算出する手段（5）と、入力画像に関し分類属性および補正量を指定する手段（2,4）と、特徴量と指定された分類属性とを用いたニューラルネットワークの学習処理により、入力画像を分類するための分類係数を算出する手段（7）と、分類係数を用いたニューラルネットワークの学習処理により入力画像をカテゴリに分類する手段（8）と、特徴量と指定された補正量とを用いたニューラルネットワークの学習処理により、カテゴリに分類された入力画像の補正量係数を算出する手段（9）と、補正量係数を用いたニューラルネットワークの学習処理により、入力画像に適用すべき補正量を推定する手段（11）とを備える。 （もっと読む）