【課題】制御系の演算処理に対する負荷を軽減しつつ、車両と共に移動する車載のカメラによる撮影画像から精度良く横断歩道を検出すること。
【解決手段】車両に搭載したカメラ６０からの撮影画像の画像認識領域の部分をマイコン３０でエッジ処理し、エッジ処理した画像信号を画像認識ＬＳＩ５１で高速フーリエ逆変換して、強周期性を有するゼブラパターンを画像認識領域中から抽出する。抽出したゼブラパターンの周期性が横断歩道の周期性の範囲内であれば、そのゼブラパターンを横断歩道であるとマイコン３０が認識する。 （もっと読む）

【課題】登坂車線を簡易に且つ確実に判別することができる車線判別装置を提供する。
【解決手段】車両２に搭載される車線判別装置であって、車両２の走行中に走行する道路上の車線境界線を含む車両２の前方の画像を所定期間連続して取得する画像取得手部３０と、連続する画像の各画像内に同一の車線境界線が存在するか否かを判定する境界線判定部４３と、同一の車線境界線が存在すると境界線判定部４３が判定した場合、画像の車線境界線上において画像濃度が所定値以上変化する点を車線境界線のエッジ点として画像毎に抽出するエッジ点抽出部４４と、抽出された車線境界線のエッジ点の数を画像毎に集計する集計部４５と、連続する画像において、集計したエッジ点の数の所定期間における周期的な変化に基づいて、車線境界線が登坂車線と走行車線との車線境界線であるか否かを判別する境界線判別部４６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】入力画像の画像劣化を客観的な指標で検出して、検出結果に基づいて復元画像または画像分類を実行する。
【解決手段】入力画像の特徴量の平面分布を算出する特徴量算出部と、特徴量の平面分布に基づいて入力画像の画像劣化方向を得る特徴量解析部と、を備える画像処理装置を提供する。特徴量算出部は、入力画像を周波数変換して、特徴量の平面分布を算出してよい。また、特徴量算出部は、入力画像の縦方向および横方向の画素値の差分をそれぞれ算出して、特徴量の平面分布を得てもよい。 （もっと読む）

【課題】対比する画像が類似しているか類似していないかを評価する。
【解決手段】画像を入力する画像入力装置１０と、画像入力装置１０によって入力した画像を記憶する画像記憶部２０と、画像記憶部２０から複数の画像を取得して色変換しそれぞれの画像を柄画像と色画像に分離する色変換部３０と、色変換部３０によって分離した柄画像と色画像のそれぞれについて、画像の周期性、画像の輝度分布、画像の乱雑さ、画像の連続量、画像の一致確率のうちの少なくともいずれか１つに関する種類の特徴量を抽出する特徴量抽出部４０と、対比する２枚の画像の柄画像と色画像の各々について抽出した特徴量を特徴量抽出部４０から取得し２枚の柄画像間の特徴量の差と２枚の色画像間の特徴量の差に基づいて画像の類似性を評価する類似性評価部５０と、を有する。 （もっと読む）

【課題】動画の質を評価する際に、フレーム画像間における画像の変化が考慮された、より高い精度の評価値を求める。
【解決手段】チャート画像を各フレーム画像に含む入力動画のデータを入力する。入力動画の各フレーム画像におけるチャート画像の位置を示す位置情報を取得する。入力動画の各フレーム画像から、チャート画像が映っている部分画像を位置情報に従って切り出し、切り出された部分画像をフレーム画像として有する変換動画を生成する。変換動画を少なくとも時間方向に周波数変換する。周波数成分値に従って評価値を算出する。 （もっと読む）

【課題】ユーザの歩容を精度良く解析できるようにすること。
【解決手段】歩容解析装置１は、ユーザの歩行時に計測された第１加速度データを時系列で受信する加速度情報受信部１０１と、前記第１加速度データに対して平滑化処理を行う平滑化処理部１０２と、前記平滑化処理後の第２加速度データ及び前記第１加速度データのそれぞれに対して周波数解析を行い、前記第２加速度データのパワースペクトラムからピーク周波数の候補を抽出し、前記第１加速度データのパワースペクトラムから前記候補の近傍のピーク周波数を検出し、当該ピーク周波数により前記ユーザの歩行周期Ｔを算出する歩行周期算出部１０３と、前記第１加速度データの自己相関関数を算出する自己相関算出部１０４と、前記歩行周期Ｔに基づいて前記自己相関関数におけるピークを検出するピーク検出部１０５とを備える。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する画像分類方法を提供する。
【解決手段】少なくとも２つの色面に関する画像の２次元分布関数の各々を入力する分布関数入力ステップと、２次元展開係数によって２つの分布関数の各々を記述する記述ステップと、２次元展開係数の各々を１２通りの一次元配列の展開係数に並び替える並び替えステップと、対称積で表される２次形式の要素を12×12通りの並び替えの方向組み合わせについてそれぞれ生成する要素生成ステップと、生成された144通りの２次形式の要素の各々について、一定の量子数の差を持った全ての要素の和をとった物理量を、複数の量子数の差に対して生成する物理量生成ステップと、生成された各々の物理量の少なくとも１つに基づき、画像の２次元分布関数の形状の特徴を評価する評価ステップと、評価結果に基づいて画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する分類ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する画像分類方法を提供する。
【解決手段】少なくとも１つの色面に関する画像を入力する画像入力ステップと、前記画像の画素値の分布関数を作成する分布関数作成ステップと、前記分布関数を用いて、空間分布の重心位置と、慣性テンソルの各々を求めて、空間的な形状因子を記述する空間因子記述ステップと、前記画像をy軸方向に関して画素値の平均をとってx軸に射影した一次元画像A(x)と、y軸に射影した一次元画像A(y)とを算出する一次元画像作成ステップと、画素値の明るさ方向の因子を記述する明るさ因子記述ステップと、前記空間因子記述ステップと前記明るさ因子記述ステップで求めた各々の量から明るさ因子に関する２次形式の物理量の各々を算出する物理量算出ステップと、前記算出された少なくとも１つの物理量に基づいて、前記画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する分類ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する画像分類方法を提供する。
【解決手段】色面の画像の２次元分布関数を入力する２次元色分布関数入力ステップと、前記色面の画像をフィルタリングして高周波サブバンド画像を生成し、高周波画像を生成し、エッジ面の画像の２次元分布関数を作成する２次元エッジ分布関数作成ステップと、前記２次元分布関数を、２次元ルジャンドル級数に展開し、ルジャンドル展開係数によって前記色面の画像の２次元色分布を記述するとともに、前記エッジ面の画像の２次元分布関数を、２次元フーリエ級数に展開し、フーリエ展開係数によって前記エッジ面の画像の２次元エッジ分布を記述する記述ステップと、前記ルジャンドル展開係数と前記フーリエ展開係数に基づき、前記色面の画像の分布の特徴を評価する評価ステップと、評価結果に基づいて前記色面の画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する分類ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】サーバーの処理負荷をより軽減させた情報処理システムを提供する。
【解決手段】被写体を撮像して画像データを取得する撮像部１１を備えた端末１０と、撮像部１１による撮像により取得された画像データに基づいて被写体を識別するサーバー１１０とを備える情報処理システム１であって、端末１０は、画像データに対して所定のフィルター処理を施すフィルター処理部１４と、所定のフィルター処理が施された画像データをサーバー１１０に送信する通信部１５と、を備え、サーバー１１０は、送信された画像データを受信する通信部１１１と、受信された画像データと被写体の識別のための照合用データとの照合の結果に基づいて被写体を識別する制御部１１２と、を備える。 （もっと読む）

【課題】肌のきめの状態を評価する。
【解決手段】表皮パターン検出部は、表皮画像撮像部により肌の表皮が撮影された表皮画像における表皮パターンを検出する。後天的要素解析部は、表皮画像において、表皮パターンの形状の均一性を解析する。きめ評価部は、表皮パターンの形状の均一性に基づいて、肌のきめの状態を評価する。本技術は、例えば、肌のきめの状態を評価するシステムに適用できる。 （もっと読む）

【課題】高精度と高速処理を両立させる。
【解決手段】参照画像と登録画像とを照合する際、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像（階層画像Ｉ０）とし、その下層に第１の低解像度画像（階層画像Ｉ１）、さらにその下層に第２の低解像度画像（階層画像Ｉ２）を作成する。登録画像を１つずつ読み出し、登録画像の階層画像Ｊ０，Ｊ１，Ｊ２に特徴領域Ｓ０，Ｓ１，Ｓ２を設定し、低解像度画像から高解像度画像へ向けての階層探索によって、参照画像における対応領域Ｓ２’，Ｓ１’，Ｓ０’を探索する。この際、任意の低解像度の階層画像、例えば登録画像の階層画像Ｊ２の特徴領域Ｓ２と参照画像の階層画像Ｉ２の対応領域Ｓ２’との類似度に基づいて、読み出された登録画像と参照画像とが一致するか否かを判断する。 （もっと読む）

【課題】高精度と高速処理を両立させる。
【解決手段】参照画像と登録画像とを照合する際、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像（階層画像Ｉ０）とし、その下層に第１の低解像度画像（階層画像Ｉ１）、さらにその下層に第２の低解像度画像（階層画像Ｉ２）を作成する。登録画像を１つずつ読み出し、登録画像の階層画像Ｊ０，Ｊ１，Ｊ２に特徴領域Ｓ０，Ｓ１，Ｓ２を設定し、低解像度画像から高解像度画像へ向けての階層探索によって、参照画像における対応領域Ｓ２’，Ｓ１’，Ｓ０’を探索する。この際、任意の低解像度の階層画像、例えば登録画像の階層画像Ｊ２の特徴領域Ｓ２と参照画像の階層画像Ｉ２の対応領域Ｓ２’との類似度に基づいて、読み出した登録画像を参照画像と照合する登録画像候補として選択するか否かを判断し、参照画像と照合する登録画像を絞り込む。 （もっと読む）

【課題】高精度と高速処理を両立させる。
【解決手段】参照画像と登録画像とを照合する際、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像（階層画像Ｉ０）とし、その下層に第１の低解像度画像（階層画像Ｉ１）、さらにその下層に第２の低解像度画像（階層画像Ｉ２）を作成する。登録画像を１つずつ読み出し、任意の低解像度の階層画像、例えば、参照画像の階層画像Ｉ２と登録画像の階層画像Ｊ２との類似度に基づいて、読み出した登録画像を参照画像と照合する登録画像候補として選択するか否かを判断し、参照画像と照合する登録画像を絞り込む。 （もっと読む）

【課題】簡素な構成で診断が実現可能な診断処理装置を提供する。
【解決手段】本発明の診断処理装置１は、診断対象の異常の内容的特徴を示す異常情報が予め明らかな学習用画像のデータをサンプリングし、学習用パターンを生成する学習用パターン生成部１０ａと、複数の学習用パターンを用いて、ニューラルネットワーク１７に学習させる学習処理部１２と、異常情報が不明な診断用画像のデータをサンプリングし、診断用パターンを生成する診断用パターン生成部１０ｂと、診断用パターン生成部１０ｂにより生成された診断用パターンを、学習処理部１２による学習が行われた学習済みニューラルネットワーク１７に入力して、その学習済みニューラルネットワークからの出力値に基づいて、異常情報が示す異常の内容的特徴を判定する判定処理部１８と、を備える。 （もっと読む）

【課題】画像内に同心円形状パターンが存在するか否かの判定を高精度に行うことができる信号処理装置を提供する。
【解決手段】入力画像の勾配成分を算出した結果を、着目画素を中心として円周方向に積算した後、積算された勾配成分からピーク位置を検出することで、入力画像に同心円形状パターンが存在していると判定する。このように入力画像の勾配成分を円周方向に積算するため、雑音が多い画像内での同心円形状パターンや、先鋭度の低い同心円形状パターンであっても、画像内の円形状を高精度に検出することができる。 （もっと読む）

【課題】撮像画像同士を簡便に比較可能な、撮像画像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撮像画像の空間的な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、画像内の単位領域の空間的な変化のパターンに対応付けて上記リズム情報を記憶する第１記憶部２２と、撮像部１０によって撮像された撮像画像における単位領域の空間的な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空間的な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】
画像の正置位置からの回転角度を求める。できれば高速に、精度良く求めたい。
【解決手段】
画像の正置位置からの回転角度を求める。入力画像の横方向に０を詰めて拡張し、縦方向に1/8縮小した前処理画像について、各方向の線の程度を示す評価値を計算する。例えば、前処理画像の横方向に対する角度を少しづつ変えながら求めた評価値の変化から画像の回転角度を求めるために、各方向について平行線を引いてプロジェクションを取り、２乗和してその方向の評価値とする。評価値の最も高い方向が求める正置位置からの回転方向となる。各方向のプロジェクションは、各方向に引かれた平行線と横軸の座標線の交点を参照する。 （もっと読む）

【課題】 二つの画像がＳＡＲ画像と光学画像とで異種である場合に、特徴点やエッジが明確に検出できない場合であっても画像の照合をおこなうことを目的とする。
【解決手段】 本発明によれば、異種画像と光学画像について各々フーリエ変換を行う周波数成分検出手段１０５ａ、１０５ｂと、異種画像と光学画像の各々の区間の画素列を周波数変換後の周波数成分を照合することによって異種画像と光学画像との位置あわせをおこなう位相照合手段１０６を備えた。 （もっと読む）