【課題】デジタルカメラ等の画像撮影装置において撮影画像を自動的に補正可能にする。
【解決手段】デジタルカメラ１は、撮影画像を自動的に評価（露出条件評価、コントラスト評価、ボケ、焦点ボケの評価）する画像評価処理を実行する。また、撮影モードが指定されると、撮影画像を記録する記録媒体の残り容量が予め設定された容量以下である場合、記録媒体に記録された画像のうち、画像評価処理により算出された評価値が所定値以下である撮影画像の画質を補正する補正処理を実行する。そして、画質補正が施された画像の評価処理を再度行い、この画像評価処理により算出された評価値が所定値以下の画像を、記録媒体から削除する候補として決定し、決定された削除候補の画像の中から、ユーザによって指定された画像を削除する。 （もっと読む）

【課題】印刷画像を自動的に分類できるシステムを提供する。
【解決手段】印刷画像を走査するスキャナーと、走査画像を格納しかつ予め定められた値のアレイを格納するメモリと、前記予め定められた値のアレイが印刷画像を生成する異なる画像マーキングプロセスを表わすメモリと、前記走査画像から１つのｎ×ｎピクセル・ブロックを選択し、前記ピクセル・ブロックのＤＣＴ係数のアレイを演算し、前記ＤＣＴ係数のアレイを前記予め定められた値のアレイと比較し、そして前記印刷画像を生成する画像マーキングプロセスを前記ＤＣＴ係数と前記予め定められた値のアレイとの比較に基づいて判定するためのプロッセサとを設ける。なお、前記演算されたＤＣＴ係数が、前記ピクセル・ブロックの空間的周波数および空間的配向を表わし、そして前記予め定められた値のアレイが印刷画像を生成する異なる画像マーキングプロセスを表わす。 （もっと読む）

【課題】 画像を前景及び背景領域に分離するシステムであって、適切な特徴量をより客観的な規準によって抽出することにより、画像の解像度の違い、統計的ノイズ、対象物体の変化、オクルージョンや環境の突然な変化などに対してロバストな領域分割を行うことができるシステムを提供する。
【解決手段】 画像全体に小さな領域（窓）を設定し、それぞれの窓から画像の小領域を切り出した部分画像の集合を作成し、切り出されたすべての部分画像同士の間にそれらの間の非類似度に相当するような順序関係を定義し、この順序関係のみに基づいて各部分画像を任意の距離空間における点へと写像し、このようにして写像された距離空間における点の集合に関してクラスタリングを行い、最も多くの点が属するクラスタに属する点を逆写像して得られる部分画像を背景領域であると判定する。 （もっと読む）

【課題】移動物体を高速かつより正確に認識する。
【解決手段】時系列画像の各々を複数のブロックに分割し、ブロック単位で背景画像の対応するブロックと比較して両者の非類似度を算出し、該非類似度が基準値以上であれば移動物体が該ブロックに存在すると判定する。第１段階で移動物体領域の概略をブロック単位で高速に認識し、第２段階で該領域のみについてブロック単位で修正する。第２段階での該基準値を第１段階のそれより大きくし、第２段階での該ブロックのサイズを第１段階のそれより小さくし、第２段階で孤立移動物体ブロックのをその近くの移動物体クラスタと一体化し、又は、第１段階で輝度成分のみ用い第２段階で色成分を用いる。これらのいずれかを行っても同一移動物体が分離認識される場合には、第２段階での該基準値を第１段階のそれより小さくする。 （もっと読む）

【課題】 専用の光学部材（位相板）を用いることなく物体の位相差画像を生成する。
【解決手段】 物体からの直接光と回折光とに基づいて結像光学系の像面に形成された物体像の複素振幅分布を表す第１データ群の各ピクセルデータを用いてフーリエ変換を行い（Ｓ２）、結像光学系の瞳面における複素振幅分布を表す第２データ群を生成する。そして、第２データ群の各ピクセルデータのうち、瞳面における特定領域の（直接光の通過位置に対応する）ピクセルデータに対し、該ピクセルデータの複素振幅の位相を所定量だけシフトさせる処理を行い（Ｓ４）、第３データ群を生成する。さらに、第３データ群の各ピクセルデータを用いて逆フーリエ変換を行い（Ｓ４）、像面における複素振幅分布を表す第４データ群を生成する。そして、第４データ群の各ピクセルデータを用い、該ピクセルデータの複素振幅の絶対値の二乗を求め（Ｓ５）、第５データ群を生成する。 （もっと読む）

【課題】動的テストパターン生成方法、ドキュメント処理システムの自動化された画質ベースの診断方法、及びシステムを提供する。
【解決手段】可能性のある不具合の確率及び機械性能データの関数として、及び最適化基準を最大化するために、試験対象のセットを自動的に選択することと、試験対象のセットをデジタル・テストパターンの上に置くことと、を含む、動的テストパターン生成のための方法。 （もっと読む）

【課題】 顔認識方法、装置、およびシステムは、顔画像および顔画像成分に適用される周波数ベースの変換の係数に適用される複数の双対線形判別解析（ＬＤＡ）変換を含む構造を用いる。
【解決手段】 この新規の方法は、従来技術と比較して抽出の複雑性を大幅に低減するとともに、顔のポーズ、照明条件、および他の要因に対して向上した堅実性を提供し、ひいては認識または認証の性能を向上させる。 （もっと読む）

【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）

本発明は、画像の顕著性マップを作成する装置および方法に関する。この方法は、
− 輝度成分（Ａ）にしたがって画像を投影し、またこの画像がカラー画像の場合には、輝度成分（Ａ）および色成分（Ｃｒ１，Ｃｒ２）にしたがって画像を投影するステップ（Ｅ１）と、
− 人間の眼の視感度閾値にしたがって上記成分（Ａ，Ｃｒ１，Ｃｒ２）の知覚的サブバンド分解を行うステップ（Ｅ３，Ｔ２，Ｔ'２，Ｔ''２）と、
− 上記の輝度成分（Ａ）に関連したサブバンドの顕著要素を抽出するステップ（Ｅ７）と、
− 上記の輝度成分（Ａ）に関連したサブバンド毎にこの顕著要素の輪郭強調を行うステップ（Ｅ８，Ｔ７）と、
− 上記の輝度成分（Ａ）に関連したサブバンド毎にこの輪郭強調から顕著性マップを計算するステップ（Ｔ７）と、
− サブバンド毎に得たこれらの顕著性マップの関数として上記記顕著性マップを作成するステップ（Ｔ８）とを有する。
（もっと読む）

カメラ（１００）からの出力に基づいて、移動物体を示すデータを時間軸に沿って並べた時系列データを生成する時空間データ生成部（１２０）と、生成された時系列データに基づいて、２本以上の脚を持つ移動物体の移動により発生する脚間の時間変化に関する情報である脚間情報を抽出する脚間情報抽出部（１４０）と、抽出された脚間情報に含まれる周期性を解析する周期性解析部（１５０）と、解析された周期性から、移動物体の存否を含む移動情報を生成する移動物体検出部（１６０）とを備える。
（もっと読む）

監視装置は、カメラ（１０１）で撮影された全体画像をフレーム毎に受けて全体画像に対してフレーム間差分処理、又は事前に用意された背景画像との背景差分処理を行う移動体画像生成部（１０２）と、差分処理された画像（移動体画像）を１次元情報に変換し、周波数分析を行って、移動物体または群衆の密集の度合いを示す密集度を算出する密集度算出部（１０３）と、所定日時の密集度に基づいて移動物体又は群衆の基準密集度（モデル値）を算出するモデル生成部（１０４）と、現時刻における密集度と基準密集度との比較を行って、現時刻における密集度が基準密集度と異なるか否かを判断して判断結果を生成して報知部（１０７）に与える状況判断部（１０６）とを備える。
（もっと読む）

【解決手段】 ２つの画像を関連付ける変換の少なくとも回転パラメータ及び変倍パラメータを判定する方法（２００）が開示される。方法（２００）は、画像の平行移動に対して不変量である各画像の空間領域表現を形成することにより開始する。次に、Log−Polar領域における相関が、表現の間で実行される。相関における大きさのピークの検出後、方法（２００）は、大きさのピークの位置から、回転パラメータ及び変倍パラメータを判定する。 （もっと読む）

【構成】 注目領域抽出装置およびそれを用いた自動構図決定装置１０は、画像生成装置１４を含み、画像生成装置１４はカメラ１２で撮影した映像からパノラマ画像の現画像を生成する。注目領域抽出装置２０は、画像生成装置１４から与えられる原画像から注目領域を抽出する。つまり、原画像の物理的特徴に従って人間の主観に合った評価をし、評価した結果に従って注目領域を抽出する。構図切り取り装置２２は、抽出した注目領域および隣接する画像領域を、メモリ２４に記憶された画家が描いた絵画や写真家が撮影した写真に関するデータを参照して、原画像から切り取る。つまり、絵画画像や写真画像と同じ構図で切り取ることができる。
【効果】 人間の主観に適合した注目領域を抽出することができる。また、バランスの良い構図を自動で決定することができる。 （もっと読む）