【課題】背景を含む画像から被写体の頭部領域を高精度に検出できるようにする。
【解決手段】検出したエッジ画素に基づいて、ハフ変換を用いて直線を表すパラメータρ、θを検出し、直線パラメータρ、θに基づいて、検出された複数のエッジ画素を含むように所定の幅ｗの直線領域を検出する。次に、全ての直線領域以外におけるエッジ画素の中から、直線領域と連結する連結エッジ画素を抽出し、注目する直線領域と連結する連結エッジ画素との交点の間の注目する直線領域内のエッジ画素を関連エッジ画素とする。そして、関連エッジ画素以外の直線領域上のエッジ画素を削除する。 （もっと読む）

【課題】直線をより確実に検出可能な直線検出装置、直線検出方法、直線検出プログラム及び撮影システムを提供する。
【解決手段】入力画像Ｉ中のエッジ点ｐ_ｉの勾配を算出する勾配方向算出部１２Ｃと、エッジ点をハフ変換して直線を検出する直線検出部１２Ｄと、ハフ変換での投票用の第１のハフ空間部Ｈ１と、ハフ変換での投票用の第２のハフ空間部Ｈ２とを備える。直線検出部は、ハフ変換する際、第１及び第２の軸によって構成される２次元座標系で、エッジ点の勾配方向と第１の軸方向とのなす角度α_ｉと、２次元座標系の原点に対するエッジ点の方向と第１の軸（ｘ軸）方向とのなす角度β_ｉとの角度差が９０度以上であるエッジ点を通る直線群を第１のハフ空間部に投票し、上記角度差が９０度未満の場合であるエッジ点を通る直線群を第２のハフ空間部に投票し、第１及び第２のハフ空間部のそれぞれの投票結果に基づいて、入力画像中の直線を検出する。 （もっと読む）

【課題】車線境界線の検出精度の改善。
【解決手段】車両の進行方向の路面の画像を所定時間の経過毎に取得し（ステップ２１０）、その画像に基いて輝度の変化点をエッジ点として抽出する（ステップ２２０）。更に、抽出されたエッジ点を通る白線候補線を抽出し（ステップ２３０）、その抽出された白線候補線の中から所定の条件を満足する白線候補線を車線境界線として選択する（ステップ２５０）。この車線境界線認識装置は、前記抽出されたエッジ点のうちの前記白線候補線が通過するエッジ点の個数をシグナル量Ｓと見做すとともに、前記抽出されたエッジ点のうちの前記白線候補線が通過しないエッジ点の個数をノイズ量Ｎと見做し、前記ノイズ量に対する前記シグナル量の割合に応じた値（Ｓ／Ｎ比）に基づいて算出される画像評価値（ステップ２４０を参照。）が閾値よりも小さい場合には前記画像に基く前記車線境界線の選択結果を破棄する（ステップ２６０）。 （もっと読む）

【課題】読み取った画像から原稿の境界を精度よく検出することが可能な画像処理装置、直線検出方法、コンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】情報処理装置２０は、入力画像からエッジ画素を抽出するエッジ画素抽出部２１０と、抽出したエッジ画素からハフ変換を用いて直線候補を抽出する直線候補検出部２２１と、直線候補から所定距離内にあるエッジ画素に対して最小二乗法を用いて直線を検出する直線検出部２２２と、を有する。 （もっと読む）

【課題】無駄のない効率的なハフ投票を行い、走行車線検出の処理速度を上げることができる。
【解決手段】撮像部１０によって撮像された画像から、テールランプ検出部３２によって自車両の直前前方を走行している前方車両のテールランプを分光フィルタを介して検出する。そして、検出したテールランプの画像に基づいて前方車両の位置を検出する。白線検出部３３によって、前方車両の位置に基づいて路面の走行車線の候補エッジを抽出し、抽出した候補エッジにハフ変換処理を施して走行車線を決定する。 （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】 直線をより確実に検出可能な直線検出装置、直線検出方法、直線検出プログラム及び撮影システムを提供する。
【解決手段】 直線検出装置３０は、撮像手段２０で撮像された撮影画像２２内のエッジ点２３について、撮影画像に基づく球面画像４０内の各エッジ点の対応点である対応エッジ点の球面勾配ベクトルを算出する勾配算出部３４と、球面画像における直線投影面６０の法線ベクトルｎを表す極角θ及び方位角φで構成されるハフ空間７０に、各対応エッジ点を含む直線投影面の法線ベクトルを投票する投票部３５と、所定の閾値以上の投票数を有する法線ベクトルで規定される直線投影面を決定することで、撮影画像内の直線を特定する直線特定部３６とを備える。投票部は、各対応委エッジ点の位置ベクトルと直交する法線ベクトルであって、法線ベクトルと対応エッジ点における球面勾配ベクトルとの内積が０より大きい法線ベクトルを投票する。 （もっと読む）

【課題】ハフ変換を利用して精度よく線分あるいは円弧を検出することを課題とする。
【解決手段】ハフ変換部１４は、第１〜第３成分データ１０２Ａ〜１０２Ｃに対して輪郭抽出処理を実行し、第１〜第３輪郭データ１０３Ａ〜１０３Ｃを生成する。第１〜第３輪郭データ１０３Ａ〜１０３Ｃの各画素は０〜２５５の画素値を有する。ハフ変換部１４は、第１〜第３輪郭データ１０３Ａ〜１０３Ｃの各点に対してハフ変換を実行する。ハフテーブル１５には、第１〜第３輪郭データ１０３Ａ〜１０３Ｃの各点の画素値、すなわち輪郭強度の値が加算値として集計される。検出部１６は、各成分の集計値を総合評価し、線分あるいは円弧を検出する。 （もっと読む）

【課題】撮像画像上でレーンが映らない場合でもレーン認識を可能にする。
【解決手段】レーン認識装置１０は、自車両走行路の撮像画像内に第１画像処理領域を左右個別に設定して車線標示を検出する車線標示検出部３１と、検出した撮像画像内の左右一方の車線標示及び車線幅に基づき撮像画像内において左右他方の車線標示位置を推定する車線標示位置推定部３３と、自車両走行路の撮像画像内に第１画像処理領域を含みかつ第１画像処理領域よりも広い第２画像処理領域を設定して車線標示を検出する広域車線標示検出部３４と、車線標示検出部３１による車線標示の検出結果及び車線標示位置推定部３３による車線標示位置の推定結果それぞれに対し広域車線標示検出部３４による車線標示の検出結果とのマッチングを行う検出結果照合部３５と、検出結果照合部３５のマッチング結果に基づきレーンを認識するレーン認識状況判断部３６とを備える。 （もっと読む）

【課題】ノイズの影響を抑制し、高い精度で線分あるいは円弧の検出を行うことを課題とする。
【解決手段】ハフ変換部１４は、輝度画像データ１０２に対して輪郭抽出処理を実行し、輪郭画像データ１０３を生成する。輪郭画像データ１０３の各画素は０〜２５５の画素値を有する。ハフ変換部１４は、輪郭画像データ１０３の各点に対してハフ変換を実行する。ハフテーブル１５には、輪郭画像データ１０３の各点の画素値、すなわち輪郭強度の値が加算値として集計される。検出部１６は、集計値に基づき、線分あるいは円弧を検出する。 （もっと読む）

【解決手段】一実施形態によれば、被写体位置判定方法は、各被写体が複数の特徴を有する複数の被写体を含むデータを分析し、前記データから前記特徴を抽出する工程と、前記データから抽出された各特徴は少なくとも一つの予測に一票を投じるものであり、データベースに保存された特徴と前記データから抽出された特徴をマッチングし、被写体の予測を得る工程と、ｎを少なくとも一つの整数とし、分析すべき前記被写体がｎ個のパラメータで記述され、各パラメータがハフ空間の次元を定義する、ハフ空間において分析すべき予測を表す工程と、他の特徴からの投票に合致しない投票よりも、他の特徴からの投票と合致する投票に高く重み付けする制約を与える工程と、前記重み付けされた投票を用いて前記ハフ空間における極大値を得る工程と、前記データ内における前記被写体を位置判定するため、前記極大値と関連付けられた前記予測を識別する工程とを備える。 （もっと読む）

【課題】操作者の手間が少なく、画像中の図形情報の測定を迅速且つ確実に行う。
【解決手段】ＣＰＵ４１は、撮像ユニット１７で撮像された被測定対象物の画像を取り込み、取り込んだ画像に含まれる図形の輪郭線をハフ変換によって検出し、検出した輪郭線上にエッジ検出ツールを設定し、設定されたエッジ検出ツールにより、前記図形に関する図形情報の測定を行う。 （もっと読む）

【課題】２Ｄ被写体の検出と分離、カメラ姿勢推定、３Ｄ形状位置合わせおよび３Ｄ画像認識を含む画像処理における被写体の姿勢を推定する方法を提供する。
【解決手段】画像データを分析するための装置はプロセッサを含む。該プロセッサは、被写体の姿勢の複数の予測を得るために前記画像データを分析するよう構成され、前記予測は前記被写体の予測姿勢のインジケーションを含んでおり、前記予測姿勢は共通の座標系の位置、方向、スケールに関して表現され、２つの被写体姿勢間の距離を計算することで前記予測姿勢を比較することにより前記予測をグループ化するように構成され、前記距離は距離関数を用いて計算される。 （もっと読む）

【課題】点の数だけなく、直線に関する他の特性も考慮した上で、ハフ変換を利用した直線検出を行うことを課題とする。
【解決手段】ハフ変換部１４は、輪郭強調された２値画像データ１０４に対してハフ変換を実行する。ハフテーブル１５には、ハフ変換後の集計値が格納される。直線算出部１６１は、集計値を補正する。たとえば、直線の原点からの距離に応じた重みづけにより集計値が補正される。あるいは、直線の傾きに応じた重みづけにより集計値が補正される。直線検出部１６は、補正された集計値に基づき、直線を検出する。 （もっと読む）

【課題】大規模画像データベースから特定の平面オブジェクト検索をする。
【解決手段】クエリ画像からの特徴をセグメントまたはポリゴンとしてグループ化する（７００）。後続の変換においては少なくとも２つの特徴を利用する。セグメントまたはポリゴンの変換を実行してクエリ画像に対するインライア特徴を判定する（７０１）。変換は、ハフ変換であってもよい。クエリ画像のインライア特徴を、対応する登録画像のインライア特徴と比較する（７０２）。比較は、パラメータ空間またはハフ空間で行なってもよい。 （もっと読む）

【課題】画像処理装置において、ユーザが原稿を手で押さえて読み取り時の紙面を正常に保持しながら、特定の操作を必要とすることなく、所望のタイミングで撮影画像を記録可能とする。
【解決手段】撮影画像から原稿の輪郭成分を抽出するページ輪郭検出部３２と、撮影画像において特定領域Ａ１、Ａ２を設定する特定領域設定部３３と、特定領域においてユーザの手指を認識する指認識部３１と、指認識部にて認識された手指の動きを検出する動き検出部３５と、動き検出部の検出結果に基づき、ユーザからの動作指令が与えられたと判定した場合に、撮影画像を記録する画像記録部３６とを備え構成とする。 （もっと読む）

【課題】画像内の方向や位置に依存することなく、同様の基準で、ハフ変換を利用した直線検出処理を行うことを課題とする。
【解決手段】ハフ変換部１４は、輪郭強調された２値画像データ１０４に対してハフ変換を実行する。ハフテーブル１５には、ハフ変換後の集計値が格納される。直線算出部１６１は、２値画像データ１０４内の各直線について、各直線が２値画像データ１０４を切り取るときの交点を求め、交点間距離Ｌｅｎを算出する。正規化部１６２は、ハフテーブル１５に格納された集計値を交点間距離Ｌｅｎで除算し、集計値を正規化する。直線検出部１６は、正規化された集計値に基づき、直線を検出する。 （もっと読む）

【課題】 制御対象とすべき白線を適切に選択できる車載白線認識装置を提供する。
【解決手段】 複合線判定部７０は、白線特徴統合部６０にて出力された尤度が所定の閾値以上である白線候補それぞれに対して複数のテンプレートによるパターンマッチングを行い、また、白線候補抽出部３０によるハフ変換の投票数に応じて破線のピッチを判定して、それらの結果に基づいて、様々な線種類に対して、ある白線がその線種類である確からしさを示すパラメータをまとめた確信度分布を出力し、当該白線の線種類を判別する。制御対象白線選択部８０は、複合線を構成する短い破線を除いて車両に最も近い白線を制御対象の白線として選択する。 （もっと読む）

【課題】画像認識に係る技術について、画像の欠損、ノイズなどに対する耐性をさらに高めることができるようにする。
【解決手段】入力画像から得られる所定の特徴点を抽出し、入力画像に含まれる所定の図形を特定するための軌跡が表示された画像であって、特徴点に対応する軌跡画像を、ハフ変換を用いて取得し、認識対象オブジェクトが含まれている学習画像に基づいて得られた軌跡画像と、認識対象オブジェクトが含まれていない学習画像に基づいて得られた軌跡画像とから求められた複数の特徴量を用いた統計学習により生成された識別器を用い、特徴量に基づいて、入力画像から認識対象オブジェクトを検出する。 （もっと読む）