【課題】
欠陥を高い精度で分類することができる検査装置を提供することにある。
【解決手段】
明るさが近いダイ間の画像信号同士の差分画像信号に対して欠陥検出しきい値と該欠陥検出しきい値よりも低い特徴量抽出のしきい値とを設けることで、欠陥の各種特徴量を精度よく抽出する検査装置。 （もっと読む）

【課題】複数の画像対象を自動切抜きできる画像対象の自動切抜き方法を提供する。
【解決手段】本発明の画像対象の自動切抜き方法は、対象輪郭検出ステップと、画像分割ステップと、画像合併ステップとを含む。対象輪郭検出ステップは、モディファイラプラシアンコンツア検出器を利用して画像対象の輪郭を検出し、二値化画像を生成する。画像分割ステップは、コネクティドコンポーネンツアルゴリズムにより該二値化画像を一つの背景領域と複数の非背景領域とに分ける。画像合併ステップは、これら非背景領域から距離が近いものを大から小の順に合併を行い、画像の合併が合理的であるか否か判断して画像対象を切抜く。 （もっと読む）

【課題】 相関追尾方式が採用された相関追尾装置において、追尾に関する各種判定を高い精度で行うことを可能とした相関追尾方法を提供することである。
【解決手段】 本発明の相関追尾方法は、相関性に基づいて基準画像をコンピュータが追尾する相関追尾方法において、取り込まれた画像から抽出された中心画像の、前記コンピュータの記憶部に保持される基準画像に対する画質情報を画像状態指標として算出し、指定された処理領域を走査して得られる対象画像と前記基準画像との相関係数値を順次算出し、算出された相関係数値をマッピングして得られるピーク形状の、追尾対象を明確にとらえている場合のピーク形状からのずれ量を複数の追尾状態指標として算出し、前記算出された各指標が適正値の範囲内にあるかを判定し、前記各指標のうちの少なくとも２つの指標の判定結果を用いて、追尾に関する各種情報を決定する、ことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】 被験者の顔画像から得られる眼座標の変化が、被験者の視認行動によるものか、被験者の顔の向きを変える行動によるものかを確実に区別する。
【解決手段】 視認行動判定装置１２は、被験者の顔画像を取得する顔画像取得部２０と、顔画像に基づいて、被験者の眼位置を示す眼座標を検出すると共に、当該眼座標の追跡を行う眼位置検出部２１，眼位置追跡部２２と、顔画像と眼座標とに基づいて被験者の眼開度を演算し、当該眼開度から被験者の眼の開閉状態を判定する開閉眼学習部２３，開閉眼判定部２４とを備えており、眼座標の時系列変化及び眼の開閉状態の時系列変化から、当該眼座標の時系列変化が、被験者の視認行動であることによるものか否かを判定する視認行動判定部２５を備える。 （もっと読む）

【課題】時系列の動画像を用いて、高精度な個人認証を実現する。
【解決手段】ユーザの発語時の時系列の顔画像を取得する手段と、前記時系列の顔画像にもとづいて、人物認証を行う手段を設ける。ここで、前記人物認証を行う手段は、例えば、前記時系列の顔画像を構成するフレーム画像から、顔面の特徴点を抽出する手段と、前記特徴点のフレーム内での変位を検出する手段と、前記変位と所定値との類似度を評価する手段からなる。 （もっと読む）

【課題】 色文字よりも黒文字を誤判定する確率を下げることで、特に黒文字品質を向上させ、画像品質を向上させることができるようにする。
【解決手段】 網点領域検出部２６３には、ｇｐｋ、ｂｐｋ及びｉｒｏが入力される。ｉｒｏ＝１の時、すなわち注目画素が有彩判定されている時、ｇｐｋとｂｐｋの論理和を網点ピーク画素とみなし、その画素数を所定の大きさの二次元小領域毎に計数し、山及び谷の網点ピーク画素の合計を計数値Ｐとする。ｉｒｏ＝０の時、すなわち注目画素が無彩判定されている時、ｇｐｋとｂｐｋの論理積を網点ピーク画素とみなし、その画素数を所定の大きさの二次元小領域毎に計数し、山及び谷の網点ピーク画素の合計を計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈよりも大きいときに、その二次元小領域を網点領域と判定する。 （もっと読む）

【課題】 眼の位置を検出する上で基準となるオブジェクトを顔内で有効に検出することにより、眼の位置の検出精度を向上を図る。
【解決手段】 眼位置検出装置の処理装置２０は、被検出者の顔が撮像された画像において、眼鏡の蔓部を蔓部データ６３として検出する。この蔓部データ６３の位置を基準として、第１の探索領域６５を画像に設定し、この設定された第１の探索領域において、被検出者の眼の位置を検出する。一方、この処理装置２０は、さらに、顔内の眼を眼データ６４として検出する。この眼データ６４の位置を基準として、第２の探索領域６６を画像に設定し、この設定された第２の探索領域において、被検出者の眼の位置を検出する。 （もっと読む）

【課題】 本発明は特定の色域の背景を用い、輪郭線を記入した被写体の画像を処理することで簡単な処理により、高速に被写体の輪郭画像を抽出すること。
【解決手段】 特定の色域の背景を持つ撮影ブースと、被写体がほぼ無影となるごとく構成された無影照明手段と、被写体を撮影し画像データとして記録する撮影手段、前記撮影手段により記録された画像データの中から一定の色域の背景部を選択する背景部選択手段と、前記背景部選択手段により選択された背景部色域に基づいて前記背景部色域以外の色域の外形を表す外形線データを生成する外形線生成手段と、前記撮影手段により記録された画像データから被写体を形成する面同士の交線を抽出し交線データを生成する交線生成手段と、前記外形線データと前記交線生成手段により生成された交線データを合成し輪郭線データを生成する合成手段を持つことを特徴とする。 前記被写体は、当該被写体を形成する面同士の交線に当該交線を抽出するための抽出線を記入したものであることを特徴とする （もっと読む）

【課題】 混色網点であっても高精度に網点線数を認識できる画像処理装置を実現する。
【解決手段】 画像処理装置は、複数の色成分からなる入力画像データの網点線数を識別する網点線数認識部１４を備えている。該網点線数認識部１４は、局所ブロックごとに濃度分布情報を抽出し、該濃度分布情報に基づいて、局所ブロックが濃度変化の小さな平坦網点領域であるか否かを識別する平坦網点識別部４１と、読取装置における各色成分の読取特性に対応して予め定められた調整値を用いて、画素濃度の２値データを抽出するための閾値を決定する閾値調整部４３と、平坦網点領域であると識別された局所ブロックについて、閾値調整部４３が決定した閾値により生成された２値データの反転回数の平均値を算出する最大反転回数平均値算出部４６と、該平均値に基づいて網点線数を判定する網点線数判定部４７とを備える。これにより、混色網点であっても、精度よく網点線数を認識できる。 （もっと読む）

【課題】背景の明度変化に対して頑健に出現オブジェクトを検出する。
【解決手段】背景の確率値テーブルを背景の時系列画像に基づいて生成し、背景との類似度のしきい値を表す背景のしきい値テーブルを背景の時系列画像に基づいて生成する。入力画像の注目画素領域に含まれる各注目画素に対し、他の画素との明度差分を求めることにより、前記複数の符号のいずれかを割り当て、各符号のそれぞれについて背景の確率値テーブルを参照することにより、各注目画素の符号が生起する確率値を求め、この確率値に基づいて、注目画素領域の背景との類似度を算出する。この類似度を背景のしきい値テーブルにおいて対応する画素領域のしきい値と比較することにより、注目画素領域がオブジェクトに相当するか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】 流通業界の在庫管理や製造業の品質管理に役立てるように、対象画像データを粗くして相関係数を算出し、さらに候補の場所を細かく相関係数の計算を行っていたが、照合完了までの処理時間が長く、かつ誤差率も小さくなかった。
【解決手段】 入力装置で容器表面をスキャニングして２５６階調の画像データを取り込み、メモリに展開する。さらに、不要部分を削除したうえで、粗い濃度差分や濃度比較によるマッチング、および粗い２次元変化量の比較によるマッチング等を行って予め登録してあるマスタ画像との照合を迅速に行い、かつ誤差率を低下させる。 （もっと読む）

【課題】 ２値画像データに含まれる中間調領域と文字線領域とを判別する画像処理装置において、中間調領域と文字線領域との判別処理を正確に行うことができる画像処理装置を提供すること。
【解決手段】 本発明の画像処理装置１は、２値画像データにおいて、注目画素を含むＭ×Ｎ（Ｍ、Ｎは３以上の整数）画素の判定領域を設定する設定手段１８と、該設定手段１８により設定された判定領域において隣接する２つの画素間で画素値が変化している変化点数を計数し、計数した変化点数が所定値を超えた場合に前記注目画素が中間調領域内の中間調画素であると判別し、前記計数した変化点数が所定値を超えなかった場合に前記注目画素が文字線領域内の文字線画素であると判別する判別手段１８と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 ２値画像データに含まれる中間調領域と文字線領域とを判別する画像処理装置において、中間調領域と文字線領域との判別処理を正確に行うことができる画像処理装置を提供すること。
【解決手段】 本発明の画像処理装置１は、２値画像データにおいて、注目画素及びそれに隣接する複数の隣接画素を設定する設定手段１８と、該設定手段１８により設定された前記複数の隣接画素のうち、その画素値が前記注目画素の画素値と異なる隣接画素の数が所定値を超えるか否かに基づいて、前記注目画素が中間調領域の候補となる中間調候補画素であるか否かを判断する判断手段１８と、該判断手段１８により前記中間調候補画素と判断された画素との位置関係に基づいて、前記２値画像データの各画素が中間調領域内の中間調画素であるか又は文字線領域内の文字線画素であるかを判別する判別手段１８と、を備える。 （もっと読む）

【課題】精度の高い物体検出処理ができる画像処理装置および方法を提供する。
【解決手段】画像から切り出した部分画像の評価値を算出する評価値算出部５０１と、前記評価値により、前記部分画像に対象物体が含まれるか否かを判定する判定部５０２と、検出処理の動作を決定する学習パラメータ保持部５０３とを備え、前記評価値算出部において部分画像から算出する特徴量を、対象物体を構成する離れた位置の複数部品間から算出する。これにより、大局的な類似性によって対象物体の識別が可能になるため、対象物体とは異なる物体の局所形状が類似する場合においても、誤識別が少ない。そのため、高精度な物体検出ができるという効果が得られる。 （もっと読む）

【課題】ぼやけた画像が、手ぶれによるものなのか、ピンボケによるものなのか、判別は難しい。そこで、手ぶれ評価とピンボケ評価を行う必要があるが、手ぶれ評価とピンボケ評価を全く別々に処理すると、画像評価の処理時間がかかる。
【解決手段】本発明は、画像情報を取得し、前記画像情報に基づいて手ぶれ方向を求めて、前記画像情報の手ぶれ評価を行い、前記手ぶれ評価で求められた手ぶれ方向に関する情報を利用して、前記画像情報のピンボケ評価を行うことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】
検出対象の姿勢変動によって生じるみかけの変化に対応して、同じカテゴリーに属するがそれぞれ個性を持つ検出対象、たとえば車両や人の顔などを、増分符号を用いて検出できる。
【解決手段】
検出対象の姿勢変動によって生じるみかけの変化に対応したパターン検出を達成するために、検出対象の画像からなるデータベースから増分符号の統計的な性質を抽出し、その性質を用いた特徴ベクトルの学習によってパターン検出のための最適な識別器を設計するものであり、これを最も主要な特徴とする。 （もっと読む）

【課題】 本発明は画像判定装置に関し、特に、光や影等の光量変化により生じたものを侵入者として誤検出する可能性の極めて少ない画像判定装置を提供する。
【解決手段】 本発明に係る画像判定装置は、入力画像から抽出した変化領域が光や影等の光量変化により生じたものであるか否かを判定する画像判定装置において、背景画像を記憶する背景画像記憶手段１３と、入力画像と背景画像とを比較して輝度差が生じている変化領域を抽出する変化領域抽出手段１４と、変化領域における各画素の入力画像と背景画像との輝度変化を算出し、かつ変化領域における各画素の輝度変化と該画素と隣接する画素の輝度変化との相違を算出する輝度変化相違算出手段１５と、隣接する画素との輝度変化の相違が小さい画素数に基づいて変化領域が光量変化により生じたものであるか否かを判定する非人体判定手段１６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】複数の画像を比較する場合に定量的な指標を提供できる画像比較技術を得る。
【解決手段】画像処理装置では、表示画面ＤＳにおいて複数の画像を画像表示領域Ｄ１に並列的に表示できるとともに、これらの画像について例えばピントを比較するためのピント評価値を比較結果表示領域Ｄ３に表示できる。このピント評価値については、複数の画像にハイパスフィルタを施して高周波成分画像を作成し、各高周波成分画像のヒストグラムから得られる標準偏差を利用している。これにより、複数の画像を比較する場合に定量的な指標をユーザに提供できる。 （もっと読む）

【課題】サブサンプリングされた画像データを用いたブロックマッチング法による動きベクトル検出において、パッキングされた画像データを用いた場合にも演算処理をパッキングの並列度まで高速化する。
【解決手段】パッキングされた入力画像データに並び替えを施し、動きベクトル検出に使用する第１の画像データと動きベクトル検出に使用しない第２の画像データに分離してそれぞれを再パッキングする対象データ入力並替手段２０２および参照データ入力並替手段２０３と、再パッキングされた第１の画像データおよび第２の画像データを記憶する対象データ記憶手段２２５および参照データ記憶手段２３５と、対象データ記憶手段２２５および参照データ記憶手段２３５から第１の画像データを読み出し、動きベクトル検出の演算を行う動きベクトル演算手段２４０とを具備する。 （もっと読む）

【課題】処理負荷を軽減して効率的に障害物などの対象物体を検出することができる装置を提供する。
【解決手段】撮像画像から特徴点を検出し（ステップＳ１０２）、各特徴点の過去から現在までの特徴点データ群を記憶保持する（ステップＳ１０４）。現在の特徴点データ群において特徴量が所定値以上である特徴点を検出対象候補点とし（ステップＳ１０５）、その検出対象候補点の過去の特徴点データ群を抽出して、検出対象候補点の追跡処理を行う（ステップＳ１０６、Ｓ１０７）。この追跡処理の結果として求められる検出対象候補点の過去から現在までの画像位置とオプティカルフローの履歴に基づいて、障害物を検出する（ステップＳ１０９〜Ｓ１１３）。 （もっと読む）