説明

Fターム[5L096FA62]の内容

イメージ分析 (61,341) | 特徴抽出 (17,550) | 幾何学的特徴量 (7,404) | 中心 (312)

Fターム[5L096FA62]に分類される特許

1 - 20 / 312


【課題】様々な位置姿勢や形状のワークに対応可能で、かつ、迅速に最大内接円を抽出可能な画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供すること。
【解決手段】撮像部2によりワークWが撮像された元画像を取得する元画像抽出部31と、元画像抽出部31により取得された元画像を2値化して、元画像からワークWの概略領域を特定する領域特定部32と、領域特定部32手段により特定された概略領域を所定回数収縮処理する収縮処理部34と、元画像抽出部31により取得された元画像からワークWの輪郭線を抽出する輪郭線抽出部35と、輪郭線抽出部35により抽出されたワークWの輪郭線と収縮処理部34により収縮処理された収縮領域とを合成し、収縮領域の領域内で輪郭線に内接する最大内接円の中心点を探索して、中心点を中心としたワークWの内接円を抽出する最大内接円選定部36と、を備えた。 (もっと読む)


【課題】フラットパネル表示基板製造でアライメントマークを検索するときに、アライメントマークのマスク領域を自動生成し、高精度にアライメントマークを検索できるようにする。
【解決手段】表示パネルとTABの各々に位置合わせをおこなうためのアライメントマークにより、アライメントマークを認識するときに、撮像画像よりアライメントマーク教示画像を切り出し、そのアライメントマークを認識して、アライメントマークのエッジ点を抽出する。そして、エッジ点に囲まれたエッジ範囲を算出し、アライメントマーク教示画像のエッジ範囲に含まれない領域を、マスク領域として算出し、算出されたマスク領域により、アライメントマーク教示マスク画像を生成し、アライメントマーク教示マスク画像によりマスクしたアライメントマークを認識する。 (もっと読む)


【課題】人物とその地点を代表するランドマークのようなオブジェクトとが被写体となるような撮影画像を解析してオブジェクトの位置を識別する。
【解決手段】オブジェクト探索領域抽出部303は、画像データから顔領域および胴体領域を除いてオブジェクト探索領域を抽出する。顕著領域候補抽出部304は、オブジェクト探索領域から複数の顕著領域候補を抽出する。独自色性算出部305は、オブジェクト探索領域の各画素の色情報を識別し、各色の独自色性を、その出現頻度および他の色との距離に基づいて定量的に算出する。存在確率算出部307は、オブジェクト領域の存在確率をブロック単位で算出する。オブジェクト領域識別部308は、各顕著領域候補の顕著領域としての尤度を算出し、最尤の顕著領域候補をオブジェクト領域に決定する。 (もっと読む)


【課題】簡易な手法で高速かつ精度よくオブジェクトを探索できるようにする。
【解決手段】一実施形態に係るオブジェクト探索装置は、画面フレームに含まれるオブジェクトを探索するオブジェクト探索手段と、オブジェクト探索手段で探索されたオブジェクトを含むオブジェクト探索領域内の中心位置にオブジェクトが位置するように、オブジェクト探索領域の位置を補正するオブジェクト位置補正手段と、オブジェクト探索領域内のオブジェクト以外の背景領域が最小になるようにオブジェクト探索領域の面積をサイズ調整するオブジェクト領域補正手段と、オブジェクト領域補正手段で補正したオブジェクト探索領域に基づいて、オブジェクトの座標位置を検出する座標検出手段と、を備える。 (もっと読む)


【課題】対象物体を3次元の点群として計測した場合の形状データに基づいて、高速化を図りつつ精度よく対象物体を検出することの可能な検出方法を提供する。
【解決手段】3次元計測手段から3次元の計測点群として球体の形状データを取得する形状データ取得ステップ(S1)と、仮想座標空間において球体が占める対象体領域を各計測点の付加情報に従って区画する領域分割ステップ(S41)と、分割された各対象体領域の中から球体と推定される推定領域を抽出する対象体領域抽出ステップ(S43)と、推定領域毎に推定球体を生成し、対象体と認識される推定対象体を認識対象体とする対象体認識ステップ(S44)とを備える。 (もっと読む)


【課題】ロバスト性が高く正確に対象者の眼球を検出可能な眼球検出システムを提供する。
【解決手段】本発明に係る眼球検出システム100は、ターゲット画像上での中心座標および拡大倍率を含む染色体を持つ個体の集団を生成する初期個体集団生成部120と、テンプレート画像180上の画素値と中心座標および拡大倍率によって指定されるターゲット画像上の画素値とに基づいて個体それぞれの適応度を算出する適応度演算部122と、中心座標および拡大倍率によって指定されるターゲット画像上の対象者の眼球領域198を基準として前額領域190、眉毛領域192、上眼瞼領域194または頬領域196を仮定する領域仮定部124と、これらの領域に基づいて適応度を修正した修正適応度を算出する修正適応度演算部126と、修正適応度に基づき遺伝的操作を実行する遺伝的操作実行部130と、を備えることを特徴とする。 (もっと読む)


【課題】輪郭線の曲率を特徴量として利用して画像内の物体を認識するにあたり、ノイズによる誤差を抑制して精度の高い曲率が求められるようにする。
【解決手段】画像データから輪郭を検出し、この輪郭から複数の分割輪郭線を抽出する。次に、分割輪郭線ごとに、その曲率中心角と、分割輪郭線の長さを算出する。曲率中心角は、分割輪郭線の両端点をそれぞれ通過する接線が交差することにより形成される角度として求める。そして、算出された曲率中心角と分割輪郭線の長さを利用して、曲率半径の逆数としての曲率を算出する。 (もっと読む)


【課題】より適切なダイジェストを生成する。
【解決手段】情報処理装置において、所定時間撮影された1又は複数の被写体を含む映像情報及び音声情報を蓄積する蓄積部と、前記蓄積部に蓄積された映像情報及び音声情報を用いて、予め設定された1又は複数の要素に基づき、前記所定時間の時系列における所定の単位時間毎の変化量を評価し、評価された結果に基づいて1又は複数のダイジェスト候補を抽出するダイジェスト生成部と、を有し、前記ダイジェスト生成部は、前記ダイジェスト候補に対応する映像情報及び音声情報に含まれる被写体の状況又は特徴をパターン認識し、認識された結果に基づいて前記ダイジェスト候補からダイジェストを生成するパターン認識部を有する。 (もっと読む)


【課題】撮像された画像から主要被写体の領域を抽出することができる領域抽出装置、撮像装置、及び領域抽出プログラムを提供する。
【解決手段】領域抽出装置140は、撮像された画像から画像特徴量に基づいて第1領域を抽出し、且つ、画像に定められた位置から画像特徴量に基づいて第2領域を抽出する領域抽出部142と、予め定められた条件を第1領域及び第2領域の少なくとも一方が満たすか否かを判定し、第1領域及び第2領域のうち、予め定められた条件を満たす第1領域及び第2領域を選択する判定部143と、判定部143が選択した第1領域及び第2領域の分布を記憶する記憶部145と、を備える。 (もっと読む)


【課題】誤った追跡対象の早期削除と、正しい追跡対象が一時的に隠れている状況での追跡維持とを両立させ、追跡対象数が変化する場合にも正しく物体追跡を行なうこと。
【解決手段】画像中の物体を検出する物体検出手段と、追跡対象とすべき追跡対象物体の情報を記憶する記憶手段と、物体検出手段が検出した検出物体と追跡対象物体との対応度を決定する対応度決定手段と、対応度を用いることにより、検出物体が追跡対象物体であるのか、追跡対象物体が画像中において一時的に隠れているのか、または、追跡対象物体の情報を記憶手段から削除すべきなのかを判定する判定手段と、を備えた情報処理装置。 (もっと読む)


【課題】物体表面に形成される画像に基づくランダム性を利用して識別対象の物体のパターンと照合すべきパターンの数を絞り込む。
【解決手段】それぞれ表面に固有のパターンを有し、表面に画像が形成された複数の物体ごとの撮像画像を取得し、複数の物体ごとに、当該物体について取得された撮像画像における、当該物体に形成された画像に基づく特徴に応じて、当該物体を複数の分類のいずれかに分類し、複数の物体ごとに、当該物体の識別情報と、当該物体の表面が有するパターンを示すパターン画像と、当該物体の分類とを関連付けて登録し、複数の物体のうちの1つの対象物体を撮像した対象物体撮像画像に基づいて、当該対象物体の分類の候補を取得し、取得された分類に関連付けて登録されたパターン画像を取得し、取得されたパターン画像のうち、対象物体撮像画像と照合したパターン画像に関連付けられた識別情報を、対象物体の識別情報として特定する。 (もっと読む)


【課題】入力画像から眼検出し、追跡する際に、追跡失敗を低減させつつ、眼の開閉状態の判別精度を向上させる。
【解決手段】眼の開閉状態を3以上の段階に分けて、該各状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を用意し、前記状態毎に、該状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある眼を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が2以上離れた状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも1つと眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する。 (もっと読む)


【課題】特定のオブジェクトの境界の内側にある、画像における領域を確保し、これにより特定のオブジェクト手の領域、即ち別のオブジェクトを画像から間接的に除く。
【解決手段】画像処理方法は、画像における前景のオブジェクトのエッジマップを決定するエッジマップ決定手段、エッジマップから境界線の候補を取得し、境界線の候補のうちで、前景のオブジェクトにおける特定のオブジェクトの境界を定義する境界線を決定する境界線決定手段、及び特定のオブジェクト以外の前記境界線を超える前記前景のオブジェクトを除く除去手段を備える。この方法は、特定のオブジェクトの境界を越えて捕捉された画像における、例えば手のような別のオブジェクトの画像を除去することに適用される。本発明の実施の形態に係る画像処理方法によれば、画像における特定のオブジェクトの境界は、正確に決定され、これにより境界を越える別のオブジェクトを除去して、その後の他の画像処理を容易にすることができる。 (もっと読む)


【課題】取得画像のコンテンツに依存することなしに画像の歪み及び変形を補正することを可能にする画像処理方法等を提供する。
【解決手段】画像処理方法は、取得画像におけるオブジェクト領域の輪郭の角を推定し、オブジェクト領域から離れる方向に沿って所定角度範囲内でその推定された角からオフセットされる2つの点の間でオブジェクト領域の輪郭線を探し、オブジェクト領域の輪郭の最終的な角として輪郭線の交差点を決定し、オブジェクト領域の最終的な輪郭として前記最終的な角の間の輪郭線を決定する。 (もっと読む)


【課題】書物などのスキャン画像は背に近い所に歪みを有する。歪みを検出し、補正する方法を提供する。
【解決手段】特徴画像を用いてスキャンされた本の画像を分割化しページ領域に対応するピクセルをマップしページオブジェクトを作成してページの縁を検出する。ページオブジェクトの2つの間にある無地の背景領域を見つけ、ページ縁を分析してその形状を検出し、形状を分析して本の背の終端点を検出することにより本の背領域が検出される。ページ縁を用いて特徴画像を調べ、ピクセル値の上から下および下から上の下降勾配を検出し元のスキャンされた画像における影歪みの角を判定する。締め付けおよび湾曲歪みも検出される。ベジェ曲線を用いてページ上で検出された3つの歪みの各々をモデル化する。検出された歪みはまず台形の補正領域を定義することにより補正される。強度、締め付け、および湾曲補正が次に台形の補正領域内の線に沿って適用される。 (もっと読む)


【課題】連続する医用画像情報を用いて読影レポートが作成される場合であっても、読影レポートに掲載される医用画像の他の画像を難しい操作を行うことなくまとめ、印刷媒体に印刷することが可能な読影レポート装置、読影レポートプログラムを提供する。
【解決手段】被検体を撮影することにより取得された画像情報を記憶する記憶部1iと、記憶部1iに記憶される画像情報を基に読影レポートを作成するレポート作成部1kと、読影レポートの印刷を指示する入力部1fと、印刷対象となる読影レポートに添付される医用画像が動画像であるかを判断する情報判定部12と、医用画像が動画像である場合に、動画像に含まれる複数の基画像を抽出する医用画像抽出部13と、医用画像抽出部13によって抽出される基画像と読影レポートとを印刷する印刷レイアウト処理部14とを備える。 (もっと読む)


【課題】横向き二輪車を表わす画像を精度よく識別することができるようにする。
【解決手段】ウィンドウ画像抽出部22は、ウィンドウ画像を抽出して上下に分割する。セル特徴量計算部24は、ウィンドウ画像の各セルについて勾配ヒストグラムを計算する。上部ブロック設定部26は、ウィンドウ画像の上部に、連続する所定個のセルからなるブロックを走査し、上部特徴ベクトル算出部28は、各ブロックの勾配ヒストグラムから、画像特徴ベクトルを算出する。下部ブロック設定部30は、ウィンドウ画像の下部に、左右対称に位置する所定個のセルからなるブロックを走査し、下部特徴ベクトル算出部32は、各ブロックの勾配ヒストグラムから、画像特徴ベクトルを算出する。識別部36は、算出された上部及び下部の画像特徴ベクトルに基づいて、乗員ありの横向き二輪車を表わす画像であるか否かを識別する。 (もっと読む)


【課題】二画像間で同一オブジェクトの対応付けを行うために用いる特徴量を精度よく低処理コストで生成できるようにする。
【解決手段】特徴点検出処理部は、画像から特徴点を検出する。特徴量生成処理部は、検出した特徴点の位置を基準とした局所領域内における二画素の画素差分値を閾値と比較して、比較結果を示す二値化情報を特徴点に対応する特徴量の一成分として生成する。二画像間で特徴量が類似する特徴点の検出を行い、検出された特徴点の対応関係から同一オブジェクトの対応付けを行う。比較結果を示す二値化情報を特徴量の一成分として用いることで、二画像間で同一オブジェクトの対応付けを行うために用いる特徴量を精度よく低処理コストで生成できる。 (もっと読む)


【課題】画像内の物体を検出するスキャンウィンドウ手法であって、計算効率が良い方法で、奥行き画像内の物体を検出する方法を提供する。
【解決手段】奥行き画像内の物体を検出する方法が、奥行き画像内の領域を覆う検出ウィンドウを決定することを含み、該検出ウィンドウのロケーションは、奥行き画像内の候補ピクセルのロケーションに基づき、検出ウィンドウのサイズは、候補ピクセルの奥行き値および物体のサイズに基づいている。検出ウィンドウ内の前景領域が、候補ピクセルの奥行き値および物体のサイズに基づいてセグメント化される。特徴ベクトルが、前景領域内のピクセルの奥行き値に基づいて求められ、特徴ベクトルが分類されて、物体が検出される。 (もっと読む)


【課題】手の指の領域を判定すること。
【解決手段】画像処理装置100は、画像領域からエッジを抽出し、エッジに挟まれた領域の中心部分に相当する疑似スケルトンを複数抽出する。また、画像処理装置100は、隣り合う疑似スケルトンの間にエッジが存在しないもの同士を同一のグループに分類することで、疑似スケルトンをグループ分けする。画像処理装置100は、疑似スケルトンと該疑似スケルトン周辺のエッジとに囲まれる領域において、長辺方向の輝度勾配に対する短辺方向の輝度勾配の割合が所定の閾値以内となる場合に、該疑似スケルトンと同一のグループに分類される疑似スケルトンとエッジとに囲まれる領域を指の領域であると判定する。 (もっと読む)


1 - 20 / 312