【課題】画像の周波数分析により火災を検出するとき、商用電源周波数で点灯される照明を画像サンプリングすることにより生じる折返し雑音の影響の小さい火災検出装置を提供する。
【解決手段】監視区域を撮影する撮像手段と、撮影した画像を処理することにより上記監視区域内における火災または煙の検出を行う画像処理手段とを備え、上記画像処理手段は、撮像した画像から火災候補領域を抽出する火災候補領域抽出手段と、抽出された火災候補領域の特徴点の時系列データから抽出された火災候補領域が本当の火災領域であるかを検出する火災検出手段と、を有する火災検出装置において、
上記火災検出手段は、特徴量の時系列データを周波数分析する周波数解析演算手段と、上記周波数分析で得られたスペクトルから画像サンプリングに起因する折返し雑音に係わる周波数帯の成分を除くノイズ除去手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】煙の特性を考慮して、２つ以上の検出手法（演算手段）を備えることで、煙検出の精度を高めることを目的とする煙検出装置を提供する。
【解決手段】煙検出装置は、カメラで撮影される画像を画像処理することにより撮影された範囲内での煙の発生を検出する煙検出装置において、撮影された画像内に、所定の検出領域を設定する検出領域設定手段と、フレーム差分を行って、前記検出領域内における動き画素を検出する動き検出画像作成手段と、前記検出領域内に関する第１種の煙検出判定要素を演算する第１の演算手段と、前記第１の演算手段による、ある検出領域における演算値が所定の条件を満たしたとき、当該検出領域内に関する第２種の煙検出判定要素を演算する第２の演算手段とを備え、当該検出領域内の煙の発生を検出する。 （もっと読む）

【課題】例えば人物の顔等のオブジェクトの、基準姿勢からの傾き、即ち、オブジェクト画像の画像平面内での回転角度を簡便且つ迅速に検出することのできる回転角度検出装置および回転角度検出方法を提供する。
【解決手段】オブジェクトを所定経路Ｒで走査して検出される輝度レベルの変化に係る周期関数（正弦関数および余弦関数）を得る周波数変換手段２０１と、周波数変換手段２０１によって得た周期関数のパワースペクトルの比から求められる位相に基づいて、当該オブジェクトの基準姿勢に対する回転角度を検出する回転角度変換手段２０４と、を含んで構成されている。 （もっと読む）

【課題】高精度に領域（位置）を探索でき、且つ、高速でリアルタイムな探索を可能とし得る物体領域探索方法，物体領域探索プログラムおよび物体領域探索装置を提供する。
【解決手段】周波数上にて画像を白色化することにより、位相情報のみに注目した探索が可能となり、従来の信号領域における正規化相互相関法よりも、目的とする領域（位置）に対して鋭いピーク値を得る。また、従来法では画素単位で探索信号領域を移動しながら相関を計算していたのに対し、本発明では、周波数上にて相関計算を行うため、計算量が大幅に削減され高速な探索が可能とする。 （もっと読む）

【課題】照明の影響がある環境であっても良好な顔検出を行うことのできる顔検出装置を得る。
【解決手段】識別器４ａは、照明変動除去画像生成装置３で照明の影響を除去した顔画像と非顔画像とにより学習を行い、学習結果として、照明の影響を除去した顔画像と非顔画像との識別情報を蓄積する。顔検出処理を行う場合、照明変動除去画像生成装置３は、顔検出対象画像から照明の影響を除去した画像を生成し、識別器４ａは、この画像に対して識別を行う。 （もっと読む）

【課題】精度良く繰り返し画像を抽出することを目的とする。
【解決手段】画像中に繰り返し画像があるか否かを判定し（１００）、繰り返し画像がない場合には、画像のパッチ分割にてランダムな繰り返し画像を作成して出力する（１０８）。また、繰り返し画像が２×２以上あるか否かを判定し（１０２）、繰り返し画像が２×２以上ある場合には、画素値の周波数変換による繰り返し周期特定にて繰り返し画像を抽出して出力し（１０４）、繰り返し画像が２×２以上ない場合には、自己相関係数の極大値分割による繰り返し周期特定にて繰り返し画像を抽出して出力する（２０６）。 （もっと読む）

【課題】観測対象に対応する対象画像領域の画像特徴が経時的に変化する場合に、対象画像領域全体のシフト量を精度よく、また画像変化やノイズに対してロバストに算出できること。
【解決手段】画像処理装置１は、一連の観測画像の中から基準画像と処理対象画像とを抽出する対象画像抽出部１１と、処理対象画像の中から観測対象に対応する対象画像領域を複数抽出する対象領域抽出部１２と、基準画像の中から対象画像領域との相関性が高い基準画像領域を検出し、基準画像領域から対象画像領域までの領域間位置シフト量を算出する処理を、複数の対象画像領域ごとに行う領域間シフト量算出部１３と、領域間シフト量算出部１３が算出した領域間位置シフト量を統計処理し、複数の基準画像領域を含む基準領域群から複数の対象画像領域を含む対象領域群までの群間位置シフト量を算出する群間シフト量算出部１５と、を備える。 （もっと読む）

【課題】評価対象ドキュメントに含まれるパターンの繰り返しに応じてドキュメントの印象の評価を行うことを可能とする。
【解決手段】被評価ドキュメントの視覚的な特徴量の空間周波数特性を抽出する特徴量抽出手段と、ドキュメントに関する視覚的な特徴量の空間周波数特性を含む条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントの視覚的な特徴量の空間周波数特性が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、を備えるドキュメント印象評価装置により上記課題を解決することができる。 （もっと読む）

【課題】主観評価に近い客観評価を行うようにする。
【解決手段】各評価値算出部２０，…にて客観品質評価値を算出するが、ノイズ評価値は空間ノイズと時間ノイズとに分けて算出し、フレームジャーキネスの評価値は視覚特性を考慮した上で算出するようにしている。また、客観ＭＯＳ値の算出は、主観評価時の種々の時間遅れが含まれるような条件で行うようにしている。これにより、主観評価に近い客観評価をすることができる。 （もっと読む）

【課題】より正確にシーンチェンジを検出することができるようにする。
【解決手段】画像縮小部13は、領域抽出部12により抽出された所定の領域の画像を縮小する。演算部15は２つのフレームの相関を、SPOMFにより演算する。計数部17は、正規化部16により正規化されたSPOMFの演算結果の振幅の大きさが閾値を超えるものの数を計数する。判定部18は、計数値が閾値以上であるときシーンチェンジと判定し、閾値未満であるときシーンチェンジではないと判定する。記憶部19は判定結果を記憶する。 （もっと読む）

解像度に関係なく、画像の品質をリッジフローに基づいて決定するものであって、リアルタイムで処理でき、指紋の細分化等の細分化を含み、これにより、４指の平面、２本の親指又は全指の画像を有する独立した指紋について画像品質の判断を提供するものである。指紋品質モジュールは、一以上のスキャン装置から、一以上の品質、掌性、履歴情報分析およびバウンディングボックスの割り当てについて後に判断が行われる、リッジフローを含んだ画像を受け取る。
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【課題】画一的に取得した欠陥特徴値に基づいて欠陥種別を定量的かつ高精度で判定できる故障診断システム及び故障診断方法を提供する。
【解決手段】
欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を要素とする欠陥種別集合を判定するための集合判定特徴値を算出する集合判定値算出手段と、集合判定値算出手段により算出された集合判定特徴値に基づいて、クラスタリング処理により、前記欠陥種別集合を判定する集合判定手段と、を備える。
この構成によれば、集合判定特徴値を用いて欠陥種別集合を定量的かつ画一的に判定することができる。よって、例えば、オペレータが欠陥を推測し、推測した欠陥種別を含む欠陥種別集合毎に集合特徴値を定性的又は個別的に取得して解析する方法に比べて、欠陥種別集合の判別精度がオペレータの推測能力の優劣に影響を受けることがない。 （もっと読む）

【課題】できるだけ簡単な構成で効果的な、シーンの特徴抽出を行なうことができるようにする。
【解決手段】画像の輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ、およびＣｒにヒストグラム処理系２００によるヒストグラム処理が施され、メモリ系２０１乃至２０４に供給され、減算器２０５乃至２０８によって、現在の画像のヒストグラム処理結果のデータとメモリ系２０４の出力データの差分演算が行われ、評価値処理系２０９が、カメラパン、またはフェードによるシーンチェンジに対応する評価値を演算する。周波数解析系２１０および２１１、並びにパワー処理系２１２の処理を経てパワースペクトルが生成され、評価値処理系２１３が、フェードによるシーンチェンジに対応する評価値を演算する。評価値処理系２１４は、評価値処理系２０９と評価値処理系２１３から出力されるデータに基づいてシーンチェンジを検出するための最終評価値を演算する。 （もっと読む）

【課題】スクリーン自体が持つ周波数成分を除去して別要因で発生するノイズ成分を定量化できる画像評価方法及び画像評価装置を得ること。
【解決手段】第１の入力画像は目標画像、第２の入力画像は周期ノイズ混入画像である。第１の周波数スペクトルをＦＦＴ１［ｉ，ｊ］、第２の周波数スペクトルをＦＦＴ２［ｉ，ｊ］、その第１の周波数スペクトルから得られる重み係数をＷ［ｉ，ｊ］と表せば、乗算した加重周波数スペクトルＦＦＴＷ［ｉ，ｊ］はＷ［ｉ，ｊ］×ＦＦＴ２［ｉ，ｊ］と表させる。評価値Ｅは、ＦＦＴＷの積分値とＦＦＴ１の積分値とをＳＮ比の形で表したものであるので、本来のスクリーンが持つ周波数成分以外の周期的ノイズが含まれる度合いが増えるのに伴い次第に大きな値になる。つまり、スクリーンが元来持っている周波数成分を除去して周期的ノイズ成分を定量評価することができるようになる。 （もっと読む）

【課題】内視鏡画像中の空間周波数成分の特徴量化において、位相情報を考慮した特徴量算出手法を適用することにより、空間周波数成分の有する全ての情報を利用し、より高精度の客観的・数値的な診断を行う内視鏡診断支援装置及び内視鏡画像処理方法。
【解決手段】診断支援処理実行プログラム８０は、画像入力・管理ブロック８１、 データベース管理ブロック８２、仮ＲＯＩ設定ブロック８３，特徴量算出ブロック８４、ＲＯＩ設定ブロック８ ５、 判別分類ブロック８６、レポート作成ブロック８７及び画像処理ブロック８８からなっている。 （もっと読む）

【課題】本発明では、被検出画像からの０次光と光相関信号との受光面上での重なりを回避して検出対象画像と複数の被検出画像とを同時に高精度で認証することができる光相関システムを提供することを目的とする。
【解決手段】本発明は、被検出画像を乗せた平行光を出射する画像照射手段と、検出対象画像をフーリエ変換して形成された干渉縞の光相関フィルタと、画像照射手段からの平行光を光相関フィルタを介して受光して光相関信号を取得する光相関信号取得手段と、検出対象画像認証手段と、光相関信号取得手段の取得する光相関信号が受光面上で画像照射手段からの光のうち０次光と重ならないように且つ複数の検出対象画像のそれぞれについて検出対象画像認証手段の行う認証の認証精度誤差が小さくなるように、検出対象画像及び被検出画像の位置をそれぞれ移動させる画像移動手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】それぞれ異なる言語によって表された文書画像の品質を、その言語に応じた評価基準で評価するための仕組みを提供することにある。
【解決手段】重み係数決定部１０４は、入力部１０３に入力された評価対象の内容に従い、エッジのぎざつき量に対して線角度毎に決められた量乃至割合の重み付け量を決定する。評価値算出部１０２は、このような重み係数を重み係数決定部１０４から受け取り、各々の線角度毎の重み係数と、エッジぎざつき算出部１０１が算出した線角度毎のエッジぎざつき量とを乗じることで評価値を算出する。つまり、各々の言語において線画像の線角度毎の出現頻度が異なることに着目し、出現頻度の高い線角度の線画像を重点的に評価すべきであると考えて、評価用画像の特徴量を言語や書体のサンプル画像から算出した重み係数で補正する。これにより、評価言語乃至書体に応じた画像の品質を定量的に評価することが可能となる。 （もっと読む）

【課題】照射野輪郭の処理時間を短縮しつつ、認識精度を落とさないで検出する。
【解決手段】 第１の検出手段１０で、照射野絞りを使用して被写体を撮影した照射野を有する放射線撮影画像の原画像Ｐを縮小した第１の縮小画像Ｐ_１を用いて照射野辺の候補となる候補線Ｌを検出し、第２の検出手段２０で、第１の検出手段１０では候補線Ｌの検出が不可能な領域に存在する候補線Ｌを、原画像Ｐを用いて検出する。判定手段３０では、第１の検出手段１０および第２の検出手段２０により検出された候補線Ｌが照射野辺であるか否かを原画像Ｐまたは縮小画像Ｐ_１のいずれかを用いて判定する。 （もっと読む）

【課題】少ない演算量で、ノイズから受ける影響を最小限としながら、ハイパースペクトルを基に、物質の特定を行なうことを可能とする。
【解決手段】ハイパースペクトラム画像の各画素のスペクトラムに対し所定の変換をかけることにより、前記スペクトラムよりも変換後の軸に沿った変化度が小さい変換データを得て、所定のモデリング手法を用いて、一組のパラメータで表される時系列モデルにより、前記変換データを表すための前記一組のパラメータを算出して、前記ハイパースペクトラム画像の各画素に対応する一組のパラメータの値を画素間で比較し、更に、画素間の隣接度に基づいた計算を行なうことにより、画素群を求めて、前記画像群に含まれる少なくとも１つの画素にそれぞれ対応する少なくとも一組のパラメータを基に、前記画像群に対応する一組のパラメータを算出する。 （もっと読む）

【課題】類似画像のデータを照合して相対ずれ量を算出する画像照合評価装置において、高い認識率と低い誤認率を持つ画像照合を実現する。
【解決手段】まず画像照合裕度の狭い第１の画像照合方法に基づいて類似度と相対ずれ量を算出し、類似度が予め決めてある閾値未満の場合に照合裕度の広い第２の画像照合方法に基づいて相対ずれ量を算出し直す。 （もっと読む）