【課題】少ない演算量により高精度に動きベクトルを計測する。
【解決手段】動きベクトル分布算出部４１が、対象フレーム上における動きベクトル計測の対象となる対象画素について、過去フレームを対象フレームに対して所定画素ずらしつつ、対象画素と対象画素に対応する過去フレームの対応画素との相関を表すスコアを算出することにより、所定画素の数により定められる動きベクトル検出空間における動きベクトル分布を算出する。動きベクトル検出部４３が、動きベクトル分布についての、動きベクトル検出空間の中心位置のスコアと、中心位置以外の他の位置のスコアとの差分に基づいて、対象画素における動きベクトルを検出する。誤計測判定部４４が、動きベクトル分布に基づいて、動きベクトルが誤計測であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】信頼度の高い画像全体の動きベクトルに基づいて、画像全体の揺れを補正する。
【解決手段】画像揺れ補正装置は、画像内の複数の領域の動きベクトルをそれぞれ検出する領域ベクトル検出部（１０２）と、複数の領域の動きベクトルのそれぞれの信頼度を判定する信頼度判定部（１０３）と、信頼度が低いと判定された動きベクトルが検出された領域に代えて新たな検出対象領域を領域ベクトル検出部に指示する領域指示部（１０５）と、信頼度が高いと判定された動きベクトルから画像全体の動きベクトルを算出する画像ベクトル算出部（１０６）と、画像全体の動きベクトルに応じて出力すべき画像全体を移動させて画像の揺れを補正する揺れ補正部（１０７）とを備えている。 （もっと読む）

【課題】汎用性がありスループットの高い、細胞内の測定対象分子の定量的解析方法と、該方法を実行するプログラム、装置及びシステムとを開発する。
【解決手段】本発明の細胞の輪郭を抽出する方法は、細胞膜染色画像ピクセルのそれぞれについて、近接領域内のピクセルの細胞膜染色輝度の標準偏差を計算し、該標準偏差の最頻値か、該最頻値近傍の頻度分布にフィッティングする曲線のピークに対応する値かを、背景領域の細胞膜染色輝度の標準偏差の推定値とすること、前記背景予備候補ピクセルの細胞膜染色輝度の相加平均値と、前記推定値に基づいて決定されるオフセットとの和を細胞ピクセル閾値とすること、細胞ピクセル閾値以上の細胞膜染色輝度を有する細胞膜染色画像ピクセルを細胞候補ピクセルと判定することを含む。 （もっと読む）

【課題】画像のぶれやノイズを低減して、特定の物体を認識するために認識に適した画像を得る。
【解決手段】ウインドウ画像抽出部２２で、撮像装置１２で撮像された撮像画像からウインドウ画像を抽出し、認識部２４で、ウインドウ画像が特定の物体を示す画像か否かを認識し、画像特性抽出部４２で、認識結果に基づいてウインドウ画像から画像特性を抽出し、評価値算出部４４で、画像の特性と認識の容易さとの関係を定めた評価値マップに抽出された画像特性をプロットして評価値を算出し、撮像制御値算出部４６で、評価値が高くなり、かつ露光時間とゲインとの積が一定となるように露光時間及びゲインを算出して、撮像装置１２に出力する。 （もっと読む）

【課題】光学機器における色シェーディングを定量的に評価する装置および方法を提供する。
【解決手段】評価対象となる光学機器で既知の被写体を撮影した画像を電子データ化した上で、この画像データを縦横のメッシュ状に分割し、分割画像データごとに色データを算出する。メッシュごとの彩色の度合いの平均値である色付きと、メッシュごとの彩色の度合いの最大値である色バランスとを用いて、光学機器の色シェーディングを定量的に評価する。 （もっと読む）

【課題】動物の正面顔写真を容易に撮影可能であり、しかも、ユーザが手動で煩雑な設定操作を行うことなく、動物の顔に正確に焦点の合った静止画を適切に撮影することができる撮像装置および画像撮影方法を提供する。
【解決手段】ペット認識モードによる画像撮影時に、平均差分フィルタが実行された画像データから被写体であるペットの顔領域を検出する処理を行う。そして、ペットの顔領域が検出された場合には、シャッタ速度を速くしてペットの顔領域に対して焦点を合わせてペットの画像を静止画として撮影する、あるいは、絞り値を大きくしてペットの画像を静止画として撮影する、あるいは、ペット認識モード時には光学ズームによる画像の拡大を禁止してデジタルズームによる画像の拡大のみを許可する。 （もっと読む）

【課題】動画構成画像に含まれる複数の人物の表情をそれぞれ比較する場合には、同一人物間で表情を比較しないので、同一人物の豊かな表情が撮像されている動画構成画像の抽出は困難である。
【解決手段】本発明に係る画像抽出装置は、動画から所定の人物の顔画像が含まれる動画構成画像を抽出する候補画像抽出部と、候補画像抽出部が抽出した複数の動画構成画像のうちの、所定の人物の通常の表情の顔画像より差異が大きい、当該人物の顔画像を含む動画構成画像を代表画像として抽出する代表画像抽出部とを備える。 （もっと読む）

【課題】動きベクトルの算出精度を高める。
【解決手段】動きベクトル測定領域設定部１１は、画像上に、複数枚の画像間の動きベクトルを測定するための動きベクトル測定領域を少なくとも２つ以上設定する。動きベクトル演算部１３は、動きベクトル測定領域の各々において、複数枚の画像間の動きベクトルを求める。動きベクトル信頼性判定部１４は、各動きベクトルの確からしさを示す信頼性を判定する。動きベクトル補正処理部１５は、信頼性が所定の信頼性より低いと判定された低信頼性動きベクトルについて、当該低信頼性動きベクトルの近傍に信頼性が所定の信頼性より高い高信頼性動きベクトルが存在する場合、高信頼性動きベクトルに基づいて、低信頼性動きベクトルと置き換える動きベクトルを求める。 （もっと読む）

【課題】 画像認識によりパンの種類を正確に識別する。
【構成】 パンのカラー画像を内側領域のカラー画像と外側領域のカラー画像とに分割する。パンの画像からパンの輪郭に関する特徴量と、パンのテクスチャーに関する特徴量と、パンの内側領域のカラースペース内での特徴量と、パンの外側領域のカラースペース内での特徴量とを求め、パンの種類を識別する。 （もっと読む）

【課題】スポーツ映像を分析して得られた情報を提示するサービスにおいて、スポーツに強い興味を持つユーザに対し、有用な情報を提示する。
【解決手段】フォーメーションデータ生成部の選手数算出手段は、ユーザにより設定された映像区間について、予め設定された分割領域（ｉ，ｊ）毎に、選手配置データに基づいて平均選手数Ｎｐ（ｉ，ｊ）を算出する。動きベクトル算出手段は、選手配置データに基づいて平均動きベクトルＶｐ（ｉ，ｊ）を算出する。そして、フォーメーションデータ生成手段は、映像区間毎に、平均選手数Ｎｐ（ｉ，ｊ）及び平均動きベクトルＶｐ（ｉ，ｊ）を含むフォーメーションデータを生成する。このフォーメーションデータが表示器に表示されることにより、ユーザは、フィールド全体を大域的に捉えた選手のフォーメーションを把握することができる。 （もっと読む）

【課題】一時的な類似度の変動で被写体が正しく認証されなくなることを低減する。
【解決手段】顔検出部１１３は、画像データから第１の被写体領域を検出する。顔追跡処理部１１４は、被写体が認証済みの第２の被写体領域の、前記画像データより過去の画像データからの経時的な変化を追跡する。特徴情報抽出処理部１１５は、第１の被写体領域から被写体の第１の特徴情報を抽出する。類似度算出処理部１１７は、第１の特徴情報と特徴情報記憶部１１６に記憶される第２の特徴情報とを比較し、第１の特徴情報に対応する被写体と第２の特徴情報に対応する被写体との類似度を算出する。閾値決定部１１９は、第１の被写体領域に対応する第２の被写体領域が追跡されているか否かに応じて異なる閾値を設定する。認証判定部１２０は、算出された類似度と閾値との比較結果に応じて、第１の特徴情報に対応する被写体と第２の特徴情報に対応する被写体との一致性を認証する。 （もっと読む）

【課題】デジタル画像における滴を検出する方法および装置ならびにこの方法を実行するためのコンピュータプログラムの提供。
【解決手段】透明壁上の滴を検出する方法であって、画像取得システムによって上記壁を通してデジタル画像（Ｉ１１−Ｉ１５、Ｉ１１１−Ｉ１１５、Ｉ２１１−Ｉ２１５、Ｉ３１１−Ｉ３１５）が取得され、以下の工程：
ｂ） 各画素に、その画素の勾配値を割り当てることによって、デジタル画像（Ｉ１６）から勾配画像を確立する工程と；
ｃ） ランクフィルタリングによって取得した値を各画素に割り当てることによって、勾配画像をフィルタリングする工程と；
ｄ） フィルタリングされた画像における画素値と勾配画像における画素値との差が所定値を超える画素を活性化することによって、デジタル画像における検出された滴の位置を表すマスクを確立する工程と；
を含む方法である。
この方法によって、画像または画像シーケンスにおける滴の堅調な検出が可能になる。
この方法を実行するための、滴の検出用プログラムおよび装置。 （もっと読む）

測光モデルは、カメラにより提供された画像内に、測定可能な物理的規模の少なくとも１つのガウス・モデルを含み、それは物理的規模の平均及び分散により定義される。
本装置は：
−閉ループにおいて搭載された第一の加算器を含む、物理的規模の現在値に基づき、平均を計算するための手段と、
−第二の加算器を含む、物理的規模の平均と現在値との差を測定する手段と、
−自動制御装置を含む、差を減らすための手段とを備える。
第一の加算器、第二の加算器、及び自動制御装置は、観察された光景の安定期間中にゆっくりとモデルを更新し、観察された光景の移行期間中に速くモデルを更新するように、第−の加算器の閉ループ制御内に集められる。
用途：ビデオ監視、バックグラウンド除去 （もっと読む）

【課題】画像から所定の物体または図柄の輪郭を高い精度で検出できるようにすること。
【解決手段】まず、画像における第１画素の画素値と、当該第１画素から所定画素数だけ離れた位置にある第２画素の画素値との差分を計算する。そして、当該差分が所定値以上である場合に、第１画素またはその近傍画素の画素値と、第２画素またはその近傍画素の画素値とに基づいて、エッジ判定閾値を計算する。そして、第１画素と第２画素に挟まれた各画素の画素値とエッジ判定閾値とを比較することによって、第１画素と第２画素の間に存在するエッジに対応するエッジ画素を検出する。 （もっと読む）

【課題】入力画像間での手振れを防止すること。
【解決手段】制御装置１０４は、テンプレート画像を用いたテンプレートマッチング処理により、スルー画の入力画像における背景位置を特定して、背景位置の入力画像間での移動方向及び移動量を特定するベクトルを算出し、前入力画像における切り出し範囲を入力画像間での背景位置の移動方向に、背景位置の移動量だけ移動させた位置に現入力画像における切り出し範囲を設定し、切り出し範囲内の画像を抽出してモニタ１０６に表示する。 （もっと読む）

【課題】特徴画像の抽出を短時間且つ高精度で実現し得る重み付け方法、装置、及びプログラム等を提供する。
【解決手段】特徴画像抽出装置１に設けられる画像処理装置３０の重み付け部３３は、複数のブロックに区分される画像を評価するために用いられる複数種類の特徴量に対する重み付けを行うものであって、複数のブロックのうちの予め指定された少なくとも２つの基準ブロックについて特徴量の平均値及び標準偏差を算出する第１算出部３３ａと、複数のブロックの全てについて特徴量の平均値を算出する第２算出部３３ｂと、基準ブロックについての平均値と複数のブロックの全てについての平均値との差の値、及び前記基準ブロックについての標準偏差の値に応じて前記特徴量毎の重みを決定する重み決定部３３ｃとを備える。 （もっと読む）

【課題】顔を立体的に捉えて、二つの顔画像の変化量に基づき顔の評価を高精度に行う。
【解決手段】評価対象者の顔形状の三次元データを取得して前記顔形状の評価を行う顔形状評価装置において、前記顔形状の三次元データを多点で取得する三次元顔形状データ取得手段と、前記三次元顔形状データと、予め設定された条件に基づいて抽出された三次元平均顔データとに基づいて前記評価対象者の顔形状の評価を行う顔形状評価手段と、前記顔形状評価手段により得られる前記三次元顔形状データと前記三次元平均顔データとの差分データに基づいて前記顔形状にカラー領域を生成する差分カラー領域生成手段と、前記差分カラー領域生成手段により生成されたカラー領域を表示する画面を生成する表示画面生成手段と、前記表示画面生成手段により得られる画面を出力する出力手段とを有することにより、上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】特別な検出機構を用いずに原稿を含む画像から原稿端を線画などと区別して抽出する画像処理装置を提供することを目的とするものである。
【解決手段】直線検出部１１は、入力画像から直線を検出し、均一度算出部１２は、直線検出部１１で検出した各直線の均一度を算出する。均一度として、例えば線幅の変動値や線の濃度の変動値、最大濃度位置の中央からのずれ度合いなどを算出する。判定部１３では、均一度算出部１２で算出された均一度をもとに、直線検出部１１で検出した直線が原稿端部であるか否かを判定する。原稿端部であれば、原稿内に描かれた線分と比べて線幅の変動が大きく、また濃度の変動値が大きく、最大濃度位置は中央からずれているので、均一度の値からこれらを判定すればよい。 （もっと読む）

【課題】轍の検出精度を高めることによって、従来よりも精確に通路を検出することができる通路検出方法、装置、及びプログラムを提供する。
【解決手段】通路検出装置１は、入力画像に対する画像処理を行って入力画像に含まれる通路領域を検出するものであり、入力画像に含まれる通路領域のおおよその位置を示す中心ブロックを抽出する中心ブロック抽出部と、入力画像に対して複数種類のフィルタ処理を行って入力画像の評価に用いる特徴量をフィルタ処理の種類毎に求める特徴量算出部３２と、中心ブロック抽出部３１で抽出された中心ブロックにおける特徴量と同様の特徴量を有する領域を入力画像から抽出することによって通路領域を検出する通路領域検出部３４とを備える。 （もっと読む）

【課題】柔軟性に富むカラー画像を表現する方法を得る。
【解決手段】カラー画像を表現する方法は、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域のための代表的な色として２つ以上の色を選択するステップと、２つ以上の代表的な色を有する前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域のための代表的な色のそれぞれとの関連で色分散と関係があるパラメータを、各代表的な色について、計算するステップと、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域における代表的な色に対応する画素の数に基づいて、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域における代表的な色の相対的な有意性を表す重みパラメータを、各代表的な色について、計算するステップと、前記パラメータ及び重みパラメータを用いて、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域のための、対応する色分散と関係があるパラメータ及び重みパラメータを含む記述子を導出するステップとを含む。 （もっと読む）