【課題】画像データ分離システム及びその方法を提供すること。
【解決手段】本発明の方法は、第１の指定モードを用いるユーザによって指定されたデータノードの第１の集合を受け取り、第２の指定モードを用いるユーザによって指定されたデータノードの第２の集合を受け取り、データノードの集合体から分離されるデータノードと、第１の集合のデータノード及び第２の集合のデータノードとの間の類似性基準に基づいて、データノードの集合体から分離されるデータノードを自動的に識別する。また、本発明のシステムは、決定された領域を、決定された領域にある画素と、決定された領域に含まれるべき画素に関連付けられた、１つ又は複数の指定されたシード画素の集合との間の類似性基準に基づいて、画像から自動的に区分化する画像処理モジュールを備えている。 （もっと読む）

【課題】 ユーザーが過度に関わることなく、抽出した前景画像により効率的で改善された境界マッティングを提供する。
【解決手段】 例えば過度にユーザーが関わることを必要とせず、抽出した前景画像により効率的で改善された境界マッティングを提供する技術を開示する。本明細書で説明する境界マッティング技術は、抽出したオブジェクトの境界線に沿って、比較的連続した透明度（又はアルファ値）を生成する（例えば、色にじみおよび/又はアーチファクトを抑える）。 （もっと読む）

【課題】 単純な構成のＲＦＩＤを使用して、複数のＲＦＩＤタグからＩＤデータを読み取った場合には、どのＲＦＩＤタグの情報を取得しているかを判断するのは困難であった。
【解決手段】 ＲＦＩＤ２０が取り付けられた複数の対象物１０の読み取りに際して、画像撮影部１０１で撮像を行うと同時にＲＦＩＤ読み取り部１０２で撮像範囲のＲＦＩＤタグ２０の読み取りを行う。ＲＦＩＤタグのＩＤデータを基にデータベース１０４から得た対象物の特徴量（外観モデル）と、撮像画像の画像処理により得られる特徴量を比較することにより、画像中で各々のＲＦＩＤタグが取り付けられている対象物を判別する。さらに、画像中のＲＦＩＤタグが存在する位置に、対象物に固有の情報を表示する表示部１０６を備えることにより、人間が見て分かりやすく、応用性に富んだＲＦＩＤ読み取りシステムを提供する。 （もっと読む）

【課題】 建造物のカテゴリに属する画像の類似性を精度良く評価することのできる建造物画像検索システムを提供すること。
【解決手段】 建造物の画像の特徴量を抽出して、該特徴量をもとに比較する画像の類似度を演算する建造物画像検索システムにおいて、建造物の少なくとも色、テクスチャおよび形状に基づいて類似性のある領域を抽出し、局所領域の特徴量として保存する局所的領域抽出手段３６と、局所領域を面積と形状をもとにクラスタリングして大域領域を特定し、色、テクスチャ、形状、および、大域領域と局所領域との空間関係を大域領域の特徴量として保存する大域的領域抽出手段３７と、建造物の複数の原画像の前記各特徴量を保存する画像データベース６１と、クエリ画像（例示画像）の各特徴量と、前記画像データベースに保存されている原画像の各特徴量とを比較して類似度の高い原画像を抽出する画像検索手段３９とを備える。 （もっと読む）

【課題】 使用者に拘束条件を与えず、特殊なデバイスを必要とせず、またあらかじめデータ作成を必要としないポインティングデバイスを提供することを目的とする。
【解決手段】
ユーザーの頭部及び頭部周辺の画像を取り込むカメラと、取り込まれた画像から頭部画像の切り出しを行なう頭部画像切り出し部１と、切り出した頭部画像から投影曲線生成を行なう投影曲線生成部２と、列方向の投影曲線から絶対差分を求める列相関度演算部３と、行方向の投影曲線から絶対差分を求める行相関度演算部４と、前記列相関度演算部３の絶対差分と行相関度演算部４の絶対差分から頭部回転運動方向検出を行なう頭部回転運動方向検出部５とからなることを特徴とするポインティングデバイス。 （もっと読む）

シャープネスメトリックは、画像及びビデオ捕捉、記憶及び再生システムについてマニュアルシャープネスコントロールシステム４７又はオートマチックシャープネスコントロールシステム４１の制御変数を表す。マニュアルシステムでは、通常１つの制御可能なパラメータは、画像の歪みを回避するために前もって確立された制限内でシャープネスを最大にするのを求めて調整される。非対称にエンハンスされている画像又はピクチャにおいてシャープネスを測定する方法は、画像の予め決定されたブロックに離散コサイン変換からの統計量を使用して、それぞれのブロック１５の１以上の垂直方向のエッジ及び１以上の水平方向のエッジのエッジ画素数及びエネルギーコンテンツに関する情報を使用して非対称性を補正する。１実施の形態は、画像の尖度のシャープネスメトリックを決定し、水平方向及び垂直方向におけるシャープネスエンハンスメントにおける差を考慮して、尖度に基づくシャープネスメトリックを補正する。

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【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）

【課題】 画像中の主要部に相当すると推定される領域の誤抽出による影響を低減する。
【解決手段】 処理対象画像の画像データに基づき,人物の顔に相当すると推定される顔候補領域を複数抽出し（例えば領域Ａ〜Ｄ）、互いに重複している顔候補領域対について重複度を演算し、他の顔候補領域と重複している顔候補領域の重み点数が、他の顔候補領域との重複のない顔候補領域の重み点数よりも高くなり、かつ他の顔候補領域との重複度合いが高くなるに従って重み点数が高くなるように、各顔候補領域に対して重み点数を設定する。各顔候補領域の重み点数を閾値と比較することで各顔候補領域から人物の顔に相当する顔領域を抽出し、顔領域濃度として、各顔候補領域の濃度値を重み点数に応じて重み付けした加重平均値を演算する。 （もっと読む）