【課題】ブロックサイズ制御等の複雑な処理を必要とせず、固定フレームレートで動物体を高精度に検出する。
【解決手段】第１フレームの第１位置にある画素の輝度と、前記第１フレームの前記第１位置に隣接する第２位置にある画素の輝度とに基づいて、前記第１位置と前記第２位置との間の輝度を示す中間輝度を生成し、前記第１フレームより時間的に前の第２フレームの前記第１位置にある画素の輝度と前記中間輝度との差分と、前記第１フレームと前記第２フレームとの時間間隔とに基づいて動物体の移動速度を検出する。 （もっと読む）

【課題】走行区分線の検出誤差が増大することを防止し、走行区分線を的確に検出する。
【解決手段】走行区分線検出装置１０は、車載カメラ１１から出力された画像データ（原画像）に対して、車両からの距離に応じた走行路上の走行区分線の所定寸法に相当する大きさを有するカーネルを用いた画素値の畳み込み演算により低コントラスト画像を生成するフィルタ処理部２２と、画像データ（原画像）と低コントラスト画像との差分に基づき走行区分線を検知する走行区分線検知部２５とを備え、フィルタ処理部２２は、注目点設定部２１により設定された注目点の位置から第１方向に所定距離だけ変位した位置を中心位置とする第１カーネルを用いて第１低コントラスト画像を生成する第１フィルタ処理部３１と、注目点の位置から第２方向に所定距離だけ変位した位置を中心位置とする第２カーネルを用いて第２低コントラスト画像を生成する第２フィルタ処理部３２とを備える。 （もっと読む）

【課題】過度な処理負担を与えることなく画像に表示される物体を認識することができる装置及び方法等を提供する。
【解決手段】制御部２は、画素データに座標値を付与し、対応する輝度情報を抽出し、輝度勾配を算出し、画像を構成する画素データの輝度勾配が予め設定された閾値以下である場合に、前記画素データに対して、予め設定された方向フィルタを用いてフィルタリング処理を施すことにより、過度な処理負担無く、追跡を行う。 （もっと読む）

【課題】走行車線の認識結果を取扱う制御系の信頼性を向上させる。
【解決手段】先ずレーンマーカの候補点が、明らかに誤検出であるか否かを判断し、候補点の誤検出が明らかであれば（ステップＳ１０４の判定が“Yes”）、道路モデルを初期化するリセット処理を行う（ステップＳ１０５）。一方、候補点の誤検出が不明であれば（ステップＳ１０４の判定が“No”）、候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断し、候補点の検出結果に連続性がないと判断したら（ステップＳ１０６、Ｓ１０９、Ｓ１１０の何れかの判定が“Yes”）、一時的に外乱の影響を受けている可能性があるので、道路モデルの更新を中止する、つまり道路パラメータの今回値を削除し、前回値を保持するロスト処理を行う（ステップＳ１０７）。 （もっと読む）

【課題】注視点マップデータと顕著性マップデータとを利用して、動画像コンテンツを容易に且つ客観的に評価することのできる動画像コンテンツ評価装置を提供する。
【解決手段】注視点データ解析部は、画像コンテンツについての注視点座標値を含む注視点データを用いて視力分布を求める。画像解析部は、画像解析用パラメータを適用して複数の視覚属性に対応する顕著性マップデータを計算する。比較処理部は、注視点マップデータと顕著性マップデータとの一致度を計算する。パラメータ決定部は、一致度に基づいて最適な評価用パラメータを決定する。注視点マップデータのない評価対象動画像コンテンツは、注視点マップデータ、顕著性マップデータ、評価用パラメータを有する学習用動画像コンテンツを基に、評価対象動画像コンテンツを解析して観察者の注視点分布を推定する。 （もっと読む）

【課題】画像ごとの色の違いに大きく影響されることなく、正確な画像の検索を可能にする。
【解決手段】画像処理システムは、撮像して得られたカラー画像をＲＧＢ各版画像に分解し、さらにブロック領域に分割する。そして、ブロック領域ごとにフィルタをかけてエッジ方向を判定し、その結果を４つのグループに分類して二値コード化する。グループ別に用意された配列には、そのグループにエッジ方向が該当している箇所のブロック領域にフラグ１を立て、その他はフラグ０となる。このように、エッジ方向をグループ分けして二値コード化した結果を画像特徴量として抽出し、これを画像検索に使用する。 （もっと読む）

【課題】高速に画像の領域分割を行うことで、性能保証を実現する。
【解決手段】対象画素の特徴量との差が閾値以下の代表特徴量を有するクラスタがあれば該クラスタに前記対象画素を分類し、該当するクラスタがなければ新規のクラスタを生成して該新規のクラスタに前記対象画素を分類する分類手段と、前記分類手段により新規のクラスタを生成する場合、該新規のクラスタの生成の前または後に、クラスタの数が所定の上限値に達しているか否か判定し、達している場合には、少なくとも２つのクラスタを結合する結合手段とを有する。 （もっと読む）

【課題】画像に写り込んだゴミ影を効率よく正確に抽出する画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像内の各部分における明るさを示す第１の明るさ値と、各部分の周辺における明るさを示す第２の明るさ値とを算出する明るさ算出部と、各部分における色相を示す第１の色相値と、各部分の周辺における色相を示す第２の色相値とを算出する色相値算出部と、第１の明るさ値と第２の明るさ値との差が予め定められた閾値以上であり、かつ、第１の色相値と第２の色相値との差が予め定められた閾値以上でない各部分からなる領域を抽出する領域抽出部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。 （もっと読む）

【課題】局所的な背景色を有する画像及び反転文字を含む画像等のような複雑なレイアウトを有する入力画像データに対しても精度よく前景画素の抽出を行うことができる画像処理装置、画像処理方法、コンピュータプログラム及び記録媒体を提供する。
【解決手段】前景画素ブロック抽出処理部６１は、入力画像データを複数の画素ブロックに分け、各画素ブロックを平坦画素ブロック又は前景画素ブロックに分類することで前景画素ブロックを抽出する。前景色算出処理部６３は、抽出された前景画素ブロックから色情報として前景色を算出し、ラベリング処理部６２は、近接する複数の前景画素ブロックに同一のラベルを付すことにより、連続した前景画素ブロックによる領域を前景画素領域として抽出する。これらの処理結果から、前景画素抽出処理部６４は、前景画素領域毎に代表色を算出し、この代表色に近い画素値を有する画素を前景画素として抽出する。 （もっと読む）

【課題】撮像された画像中から自車両の走行路に標示された車線を的確に検出することが可能な車線検出装置を提供する。
【解決手段】車線検出装置１は、自車両ＭＣの周囲を撮像して画像Ｔを取得する撮像手段２と、画像Ｔ中の隣接する画素ｐの輝度差ΔＤが閾値ΔＤth内である画素ｐ同士を１つのグループｇとして統合する統合手段６と、平均輝度Ｄave等が所定の閾値の範囲内であるグループｇを道路面グループＧとして検出する道路面検出手段７と、画像Ｔの道路面グループＧ以外の画像部分を探索し、道路面グループＧとの輝度の差δＤが閾値δＤth１以上であり、かつ、隣接する画素ｐとの輝度差ΔＤが閾値ΔＤth１以上である画素ｐを車線候補点ｃｌ、ｃｒとして検出する車線候補点検出手段８と、検出された車線候補点ｃｌ、ｃｒに基づいて画像Ｔ中に自車両の走行路に標示された車線ＬＬ、ＬＲを検出する車線検出手段９とを備える。 （もっと読む）

【課題】圧縮効率を低下させることなく、データ圧縮に必要な回路規模の増大や処理の複雑化を招くことなく、画像のエッジ検出を行うことができる画像処理方法を提供する。
【解決手段】画像処理方法は、画像データを複数のブロック単位に分割し、分割した１ブロックの任意の１データを基準データとする。次に、ブロックのデータ間の差分データを算出し、算出した差分データから有効桁部分を抽出する。次に、基準データと有効桁部分とを合成し、有効桁部分の桁数から圧縮後の画像データのデータ長を算出する。そして、算出された前記データ長の変化に基づいて画像のエッジを検出する。 （もっと読む）

画像に対して分類を行う方法及び装置である。方法は、前記画像から、１グループの特徴を抽出して特徴ベクトルとする（ここで、前記抽出は、前記特徴ベクトルの各特徴のそれぞれに対して、第１軸の方向に沿って配置された複数の第１領域と、前記第１軸と交差する第２軸の方向に沿って配置された複数の第２領域とを特定すること、前記の複数の第１領域の画素和間または平均値間の第１差と、前記の複数の第２領域の画素和間または平均値間の第２差とを算出すること、前記の第１差及び第２差に基づいて勾配の大きさ及び勾配の方向を算出して、前記の各特徴のそれぞれを形成するようにすることを含む）こと、前記の抽出された特徴ベクトルにより、前記画像に対して分類を行うこと、を含む。 （もっと読む）

【課題】撮像画像中から停止線を確実かつリアルタイムに検出することが可能な停止線検出装置を提供する。
【解決手段】撮像手段２で撮像された画像Ｔを処理して画像Ｔ中から停止線ＳＬを検出する停止線検出装置１であって、画素列plごとに停止線の検出状態を保存する状態保存手段６と、撮像手段２から入力された画素ｐi,jの輝度Ｄi,jと縦方向に隣接する画素ｐi,j-1の輝度Ｄi,j-1との差分ΔＤと閾値ΔＤthとに基づいて、画素列plごとに開始点候補ssや終了点候補seを検出する開始点終了点候補検出手段７と、算出した開始点候補ssと終了点候補seとの実空間上の位置関係に基づいて開始点候補ssを停止線候補Ｓｓとして検出する停止線候補検出手段８と、停止線候補群を用いて〃路面上に標示された停止線ＳＬとして画像Ｔ中に直線を検出する停止線検出手段９とを備える。 （もっと読む）

【課題】より高い精度で画像のボケ具合を検出する。
【解決手段】エッジマップ作成部３１１は、所定の大きさのブロック単位で画像のエッジ強度を検出する。演算パラメータ調整部３１３は、エッジ強度の最大値と最小値の差であるダイナミックレンジに基づいて、画像のボケ具合の検出に用いる画素であるエッジポイントの抽出に用いるエッジ基準値を設定する。エッジポイント抽出部３１５は、エッジ強度がエッジ基準値以上、かつ、ブロック内の画素の画素値が所定の範囲内のブロックであるエッジブロックに含まれる画素をエッジポイントとして抽出する。本発明は、例えば、画像のボケ具合を検出する画像処理装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】 撮影により得られた画像から個々の対象物を的確に、しかも処理負荷を抑えて検出することが可能な対象物検出装置を提供する。
【解決手段】 多値画像（ａ）である探索対象画像において設定された画素値範囲（１２８〜２５５）を“１”、その他を“０”として二値化処理を行う。二値化画像（ｂ）において、“１”の値をもつ抽出の対象画素について、多値画像を参照し、対象画素の画素値に比べ小さい画素値をもつ８近傍画素の個数が所定の閾値未満の場合、その対象画素の値を“０”として抽出対象から除外する。このようにして、複数の対象物の境界部と判断される画素を抽出対象から除外することにより、的確に輪郭を判定することが可能となる。 （もっと読む）

【課題】二つの画像の間の対応する範囲を判定する。
【解決手段】画素評価算出部１１１は、対象画素の輝度と、隣接画素の輝度とを比較して、評価値を算出する。評価合致算出部１３１は、対象範囲設定部１２２が選択した対象範囲内の画素の評価値と、候補範囲選択部１２３が選択した候補範囲内の画素の評価値とを比較して、評価合致数を算出する。合致合計算出部１３２は、評価合致数を合計して、合致合計数を算出する。画像相関判定部１４０は、合致合計数に基づいて、候補範囲が対象範囲に対応するか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】対象物の検出精度を向上させるとともに、弱仮説を少なくする。また、対象物の検出処理を高速化し、メモリを削減する。
【解決手段】評価値算出辞書記憶部３００は、判定対象画像における２つの位置と、閾値と、複数の顔の向きに関連付けられた２つの重み付き多数決の値（αＨまたはαＬ）との組合せを複数含む評価値算出辞書を記憶する。評価値算出部２３５は、評価値算出辞書に含まれる２つの位置に対応する判定対象画像における２点について輝度値を抽出し、この２点の輝度値の差分値と閾値とを組合せ毎に比較する。また、評価値算出部２３５は、その比較結果に応じて、２つの重み付き多数決の値（αＨまたはαＬ）のうち何れかを選択し、この選択された値の演算を順次行うことにより、複数の顔の向き毎の評価値を算出する。 （もっと読む）

【課題】方法は、既知の顔の基準画像を使用して入力画像内の未知の顔を識別する。
【解決手段】各画像からＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴ベクトルを抽出する。このベクトルを圧縮する。入力画像の圧縮特徴ベクトルと、基準画像のセットからの各圧縮特徴ベクトルとの間のＬ１ノルムを求めて、最も類似している基準画像を求める。最も類似している基準画像に関連付けられる顔のアイデンティティが、入力画像内の未知の顔のアイデンティティとして指定される。 （もっと読む）

【課題】車両の前方に存在する自転車を判定する。
【解決手段】対象物の温度に応じた輝度値を有する撮像画像を取得し、背景より高い温度を表す輝度値を有する画像領域を抽出する。それぞれが水平方向の幅よりも垂直方向の長さの方が大きい一対の第１対象物部分であって、一方の第１対象物部分と他方の第１対象物部分との間の距離が水平方向において所定値以下である該一対の第１対象物部分が、該抽出された画像領域から検出されると共に、一対の第１対象物部分の間に、該第１対象物部分と異なる輝度を持ち、かつ垂直方向に所定値以上の長さを有する第２対象物部分が存在するならば、該一対の第１対象物部分（両足部分）および該第２対象物部分（タイヤ部分）を含む対象物を自転車と判定する。 （もっと読む）

【課題】
画像処理技術を用いて、被検者を撮影した画像データから、被検者の瞼開度を高速かつ高精度で検出するための瞼開度検出装置、瞼開度検出方法および瞼開度検出プログラムを提供する。
【解決手段】
被検者の眼の部分の正エッジ画像および負エッジ画像を生成させ、両画像の画素値を横方向で積算したヒストグラムを生成させ、その最大値または極大値を取る横方向のラインを上瞼ライン、下瞼ラインとして、両ラインの位置関係の差から瞼の開度を推定する。 （もっと読む）