【課題】ユーザの意図しない動作がジェスチャと誤認識されるのを防止することを課題とする。
【解決手段】画像処理装置１０は、画像を取得する。さらに、画像処理装置１０は、取得された画像からジェスチャを認識する対象を特徴付ける領域を抽出する。さらに、画像処理装置１０は、画像のフレーム間で領域同士を対応付ける。さらに、画像処理装置１０は、画像のフレーム前後で領域が移動した移動方向を抽出する。さらに、画像処理装置１０は、画像のフレーム前後で領域が移動した移動距離が所定の閾値よりも大きい場合に移動方向を出力する。さらに、画像処理装置１０は、閾値を超えた移動距離を用いて閾値を更新する。 （もっと読む）

【課題】送り動作と、送り動作とは異なる動作（例えば復帰動作や予備動作等）とを区別可能なコマンド発行装置、コマンド発行方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】実施形態のコマンド発行装置は、取得部と検出部と第１設定部と第２設定部と第１算出部と第２算出部と発行部とを備える。取得部は、被写体を撮像した画像を取得する。検出部は、画像から、被写体の特定部分を検出する。第１設定部は、検出部で検出された特定部分の位置を示す特定位置を設定する。第２設定部は、画像のうち基準となる位置を示す基準位置を設定する。第１算出部は、基準位置から特定位置へ向かう位置ベクトルを算出する。第２算出部は、コマンドベクトルごとに、当該コマンドベクトルと位置ベクトルとの一致度を示す第１パラメータを算出する。発行部は、第１パラメータの値に基づいてコマンドを発行する。 （もっと読む）

【課題】撮影部と表示部とを有する携帯端末で、それらの端末間の距離を計測する測距システムを提供する。
【解決手段】 測距システム（１００）は、所定の時系列で所定の図形を表示する表示部（５１Ｂ）を有する計測対象物（５０Ｂ）と、所定の図形を撮影する撮影部（５３Ａ）と、撮影部（５３Ａ）により撮影された所定の図形と予め記憶された所定の図形の設計値とに基づいて、計測対象物から撮影部までの距離を計測する距離計測部（５７６）と、を備える。 （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】ぼけの偏差を補正して距離情報を算出する。
【解決手段】信号処理装置は、例えば、撮像部が所定の被写体を撮像することにより得られるとともに互いにぼけの状態の異なる、第１の画像データおよび第２の画像データが入力される入力部と、第１の画像データおよび第２の画像データに基づき、被写体の奥行き方向の位置に応じた第１の距離情報を算出する距離情報算出部と、被写体の結像面と、撮像部の撮像面との不一致によって生じるぼけの偏差を補正する処理を、第１の距離情報に対して行うことで、第２の距離情報を算出する距離情報補正部とを備える。 （もっと読む）

【課題】環境認識の精度を向上させることができる環境認識装置及びプログラムを提供すること。
【解決手段】被写体を撮像することにより得られた画像を、明度情報に基づき同一の物体である可能性が高い領域に分割し、同一の分割領域に存在する複数の特徴点となる画素の距離情報に基づいて、特徴点以外の画素の距離情報を補完して距離画像を生成し、注目画素の距離情報に基づいて特徴量を抽出するためのウインドウのサイズを変更し、該ウインドウ内の画素から注目画素の特徴量を抽出し、抽出した特徴量と予め求めておいた対象物毎の特徴量とを比較することにより画素毎に物体を識別し、分割領域内の画素の識別結果を統合して、分割領域毎に対象物を識別して環境認識を行う。 （もっと読む）

【課題】大ざっぱな座標指定によっても、所望のセグメンテーション処理を達成でき、処理操作の利便性を向上できる画像処理装置を提供する。
【解決手段】処理対象となる画像情報を表示し、表示した画像情報内の点の指定を少なくとも一つ受け入れ、受け入れた点ごとに、当該点を含む所定形状の領域を画像情報内に形成して、当該形成した領域の情報を前景の初期領域として、セグメンテーション処理を実行し、画像情報を、前景と背景とに分離する画像処理装置である。 （もっと読む）

【課題】あるブロックについて動きベクトルの候補が複数存在する場合においても、その複数の動きベクトルの中から画質劣化を最小とする動きベクトルを精度良く導出する。
【解決手段】動きベクトル導出部１４は、二つの画像フレーム内の対応するブロック間の動きベクトルを導出する。候補ベクトル生成部２０は、動きベクトルの計算対象ブロックについて複数の候補ベクトルを生成する。ブロックテクスチャ抽出部２２は、候補ベクトルが生成された画像フレーム内のブロックテクスチャを抽出する。輝度差計算部３０は、抽出された複数のブロックテクスチャについて、ブロックテクスチャを構成する画素の隣接画素間の輝度差の累積値を計算する。動きベクトル選択部２６は、累積値の最大値が残りの累積値よりも所定倍以上の大きさであるとき、最大値が得られたブロックテクスチャから生成された候補ベクトルを前記対象ブロックの動きベクトルとして選択する。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト追跡方法及び装置を提供する。
【解決手段】かかる方法は、入力された初期深度画像への3次元の連通域解析を行い、初期深度画像の連通域リストを取得する連通域取得ステップと、初期深度画像におけるオブジェクトの既知の現位置からオブジェクト所在の連通域を決定するとともに、該連通域に対応する画像部分におけるｎ個特徴点（ｎは自然数）を決定する初期オブジェクト決定ステップと、前記初期深度画像後に入力される後続の深度画像の3次元の連通域解析を行い、前記後続の深度画像の連通域リストの各候補連通域から、前記オブジェクト所在のオブジェクト連通域を識別する追跡ステップと、前記追跡ステップで識別されたオブジェクト連通域から、前記ｎ個特徴点を追跡し、前記オブジェクトの現位置を更新するオブジェクト位置決めステップとを有する。 （もっと読む）

【課題】撮影画像内の点や短い線や被写体のコーナーなどの凸部分を特徴点として安定・的確に抽出することができるようにする。
【解決手段】元画像内の着目点と当該着目点から角度θ方向に距離ｄだけ離れた点との２画素の画素値の対の出現度数を用いて方向別の濃度共起ヒストグラムを作成するステップ（Ｓ２）と、当該方向別の濃度共起ヒストグラムの要素の出現確率を算出するステップ（Ｓ３）と、当該方向別ヒストグラム要素出現確率を用いて方向別自己エントロピの計算を行うステップ（Ｓ４）と、元画像の画素値を対応する方向別自己エントロピの値に置換することによって方向別自己エントロピ画像を作成するステップ（Ｓ５）と、当該方向別自己エントロピ画像を用いて特徴画像として総乗画像と総和画像とのうちの少なくとも一方を作成するステップ（Ｓ６，Ｓ７）とを有するようにした。 （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】検出対象の位置を精度良く検出する位置検出装置を提供する。
【解決手段】所定の位置で所定の向きに設置された撮像装置によって撮像された第一の画像から、検出対象に含まれる第一特徴点ｅｙｅ＿２ｌ及び第二特徴点ｅｙｅ＿２ｒの平面座標の位置を検出し、第一特徴点及び第二特徴点の空間座標の位置を取得し、第一特徴点と第二特徴点との間の平面座標における距離と空間座標における距離との比を算出し、撮像装置によって撮像された第二の画像から、検出対象に含まれる第一特徴点及び第二特徴点の平面座標の位置を検出し、距離比と、第二の画像における第一特徴点及び第二特徴点の平面座標と、に基づいて第一特徴点及び第二特徴点の空間座標の位置を検出する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、画像におけるテキスト領域を位置決めする方法及び装置を開示する。
【解決手段】本発明による画像におけるテキスト領域の位置決め方法は、入力画像における各画素の周りに存在可能なテキストの大きさを推定するステップと、上記テキストの大きさ及び領域差異度に基づいて、上記入力画像から候補筆画領域を抽出するステップと、上記候補筆画領域から真の筆画領域を特定するステップと、前記真の筆画領域をマージしてテキスト領域を形成するステップとを含む。 （もっと読む）

【課題】薬包の印字に影響されることなく、正確に薬剤を計数可能な薬剤計数装置を提供する。
【解決手段】揺動部により揺動されている薬包に封入された薬剤を撮像した動画像を構成する複数枚のピクチャにわたる、各々がピクチャを構成する１個以上の画素からなるブロックの動きの軌跡である複数の移動軌跡について、２点間距離と、測地距離とを算出する距離算出部１０４と、任意の移動軌跡間の２点間距離の時間変化および測地距離の時間変化に基づいて、各移動軌跡が薬剤と薬剤とが接触する部分である節の移動軌跡である度合いを示す節らしさ特徴量を算出する節らしさ算出部１０５と、節らしさ算出部１０５が算出した節らしさ特徴量に基づいて、薬包に封入された薬剤を計数する分離計数部１０７とを備える。 （もっと読む）

【課題】 標識認識を効率よく行うことのできる標識認識装置を提供する。
【解決手段】 車両に搭載されて標識を認識する標識認識装置１は、車両の前方を撮影して画像を取得するカメラ１０と、カメラ１０にて得られた画像内の標識存在認識エリアＥＡにおいて、標識存在認識（第１の認識レベルでの標識認識）を行う標識存在認識部３１と、カメラ１０にて得られた画像内の標識存在認識エリアＥＡとは異なる標識内容認識エリアＣＡにおいて、標識内容認識（第１の認識レベルより高い第２の認識レベルでの標識認識）を行う標識内容認識部３３を備える。これにより、複数の認識エリアＥＡ，ＣＡについて、それぞれ異なる認識レベルで標識を認識するので、画像内で高い認識レベルが必要とされない部分の認識レベルを落とすことで、全体として標識認識の効率を向上できる。 （もっと読む）

【課題】対象物検出装置は、画像に所定の対象物が含まれていることを検出するために、一定の処理量が必要となるパターン認識処理を行う。このパターン認識処理に必要となる処理量は、従来の対象物検出装置において比較的大規模なものとなっている。よって、このパターン認識処理における処理量を削減したいという要望がある。
【解決手段】撮像装置群が撮影する２枚１組のステレオ画像に写っている被写体における視差を利用して、画像を構成する画素毎に、被写体までの距離を算出する。そして、画像に写っている被写体のうち、背景よりも手前に写っている被写体の部分の画素群を抽出する。さらに、これら抽出した被写体の部分の画素群に対して、統計的学習に基づくパターン認識処理を行い、これら抽出した被写体の部分の画素群の中に、予め定められた所定の対象物が被写体として含まれていることを検出する。 （もっと読む）

【課題】文字列認識による認識の漏れと特徴領域の抽出による認識の漏れを互いに補い、かつ同一の車両の文字列と特徴領域とを関連付ける。
【解決手段】文字列認識部２０２は、撮像装置１００が撮像した画像から文字列を認識し、当該文字列及び当該文字列の座標を出力する。領域抽出部２０５は、撮像装置１００が撮像した画像から当該画像に含まれる車両の特徴部分を示す特徴領域を抽出する。距離算出部は、文字列認識部２０２が出力した各文字列の座標と領域抽出部２０５が抽出した各特徴領域の座標との間の距離をそれぞれ算出する。判定部２０７は、文字列と特徴領域との組のうち、距離算出部が算出した距離と所定の基準距離との差が所定の閾値以内である組を、同一の車両におけるナンバープレートと特徴部分との組であると判定する。 （もっと読む）

【課題】画像からグローバル動きベクトルを適切に抽出できるようにする。
【解決手段】クラスタリング部４２は、所定のサイズのブロック単位で求められるローカル動きベクトルLMVと、遅延バッファ４４に格納されている複数のクラスタ毎の代表となる動きベクトルとの距離を求め、距離が最小となる動きベクトルの属するクラスタに、ローカル動きベクトルLMVを分類し、分類したクラスタの情報とローカル動きベクトルLMVとを出力する。平均値算出部４３−１乃至４３−５は、それぞれ自らのクラスタのローカル動きベクトルLMVを蓄積して、その平均となる動きベクトルを算出し、これをクラスタを代表する動きベクトルとして出力する。GMV決定部４５は、クラスタを代表する動きベクトルのうち、要素数の最も多い動きベクトルをグローバル動きベクトルGMVとして出力する。本技術は、画像処理装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】迅速かつ有効的に画像ピクセルの顕著性値を分析して、画像における重要物体領域を均一的に表現する。
【解決手段】本発明は、領域のコントラストに基づいて画像の視覚的顕著性を検出する画像処理方法と画像処理装置に関するものである。当該方法は、自動分割アルゴリズムを用いて入力画像を複数の領域に分割する分割ステップと、前記複数の領域のうちの一つの領域とその他の領域との色、の差分の重み付き和を利用して、当該領域の顕著性値を算出する算出ステップとを含む。 （もっと読む）

【課題】水蒸気や排気ガス等の浮遊物を精度よく検出する。
【解決手段】環境認識装置１３０は、検出領域１２２内に存在する対象部位の、自車両１に対する相対距離を含む位置情報を取得する位置情報取得部１６０と、位置情報に基づき、複数の対象部位をグループ化して対象物とするグループ化部１６２と、対象物の画像における輝度を取得する輝度取得部１６４と、対象物の画像における輝度のヒストグラムを生成する輝度分布生成部１６６と、ヒストグラムに対する統計解析により、対象物が浮遊物か否かを判断する浮遊物判断部１６８と、を備える。 （もっと読む）