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Fターム[5L096GA07]の内容

イメージ分析 (61,341) | 処理技術 (7,205) | 周囲の画素との演算 (2,016) | 差分 (1,240) | 1つの画像の画素間で差分 (132)

Fターム[5L096GA07]に分類される特許

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【課題】高速かつ自動的に画像から物体を切り出すことができる画像処理装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置は、画像について画素単位にクラスタリングを行うことにより複数のクラスタを生成し、生成されたクラスタの中から、クラスタに属する画素の位置に基づいて、前景の判定基準となる基準クラスタと、背景の判定基準となる基準クラスタとを選択し、生成されたクラスタを、基準クラスタとの類似度に基づいて前景又は背景に分類し、各クラスタの画素を、クラスタの分類結果に基づいて画素単位で前景又は背景に分類する。 (もっと読む)


【課題】表示器の種類や外光の状況によらず、各セグメントのON/OFFを適切に判定すること。
【解決手段】複数のセグメントを用いて表される値が少なくとも1つ撮像された画像から、値を含む領域画像を取得し、領域画像内の前記値毎に、セグメントに囲まれる第1領域及び第2領域の輝度値を取得し、複数のセグメントにおける各セグメントの輝度値と、第1領域又は第2領域の輝度値とに基づき、各セグメントがONであるか否かを判定する処理をコンピュータに実行させるプログラム。 (もっと読む)


【課題】検出対象エッジに対して類似形状の非検出対象エッジを持つような状況下で照明の変化が起こった場合でも、検出対象エッジのみを安定して検出することが可能な画像処理装置、画像処理プログラム、ロボット装置及び画像処理方法を提供する。
【解決手段】サンプリング領域毎の平均輝度値に基づいて特徴量を設定し、エッジ選択のための閾値を特徴量ヒストグラムから求め、求めた閾値と、予め記憶しておいた検出対象エッジ、非検出対象エッジの特徴量との相対関係に基づき、検出対象エッジのみを選択する。このように、検出対象ワークの入力画像に対し、毎回エッジ特徴量を計算して、検出対象エッジと非検出対象エッジを分離するための特徴量の閾値を動的に算出できるので、照明装置の劣化等が原因で入力画像内の輝度変動が大きくなった場合でも、安定して検出対象エッジと非検出対象エッジとを分離し、的確に検出することができる。 (もっと読む)


【課題】斜めから撮影された看板が写った画像から看板の画像領域を検出する。
【解決手段】画像中の画像領域の矩形度、該画像領域と該画像領域の周辺領域との色差、または該画像領域のエッジ比のうちいずれか1つまたは2つ以上の組に基づいて、画像から看板の画像を表す看板領域を選択する看板領域選択部23を備える。 (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】良好に異物影を検出できる画像処理装置および画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】本発明の画像処理装置50は、2色以上のカラーフィルタ13aを通して撮像素子13により撮影された処理対象画像が入力される画像入力部52と、処理対象画像中に移り込んだ影部の大きさを判定し、一定の範囲内のものを第一次異物影候補として抽出する第一次判定を行う第一次異物影判定部61,62と、第一次異物影判定部において第一異物影候補であると判定された影部について、2色以上のカラーフィルタのうちの1色を通した光の第1色画像における、影部内の外に対する強度の第1落込割合と、他の1色を通した光の第2色画像における、影部内の外に対する強度の第2落込割合と検出し、第1落込割合と第2落込割合と差が閾値以下の影部を、第一異物影候補から更に絞り込んで第二次異物影候補と判定する第二次判定を行う第二次異物影判定部67と、を備える。 (もっと読む)


【課題】入力画像に、所定の対象物が映っているか否かの判別の判別性能の低下を、容易に防止する。
【解決手段】補正部は、入力画像から抽出された特徴量を入力として、入力画像に所定の対象物が映っているか否かを表す弱仮説を出力する複数の弱識別器を有するアンサンブル識別器のパラメータを、補正情報を用いて補正する。判別処理部は、パラメータの補正後のアンサンブル識別器を用い、特徴量に対して、弱識別器が出力する弱仮説を積算し、その弱仮説の積算値に基づいて、入力画像に、対象物が映っているか否かを判別する。補正情報は、補正情報算出部54において、対象物を照明する光源に基づいて算出される。本技術は、例えば、入力画像に対象物が映っているか否かを判別する場合等に適用できる。 (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】動き補償誤差を適切に減少させ、回路規模や計算量を大きく増加させることなく揺れを少なくしつつノイズを除去した動画像を得る。
【解決手段】基準画像と少なくとも一枚以上の参照画像とを加重加算する画像処理装置は、前記基準画像中の対象画素のコントラスト値を算出するコントラスト算出部(102)と、前記基準画像と前記参照画像との間の動きベクトルを算出する動きベクトル算出部(120)であって、前記コントラスト値を使用して前記動きベクトルの算出方法を変更する動きベクトル算出部と、前記動きベクトル算出部により算出された動きベクトルに基づいて、前記参照画像を前記基準画像に対して動き補償する動き補償部(106)と、前記基準画像と前記動き補償された参照画像とを前記対象画素ごとに加重加算する加重加算部(108)と、を備える。 (もっと読む)


【課題】原稿の外形輪郭を簡単に且つ精度よく検出することができるようにする。
【解決手段】矩形をなす撮影画像の互いに直交する2辺に沿った座標軸に対して所定角度傾斜した仮想直線L1〜L4を、撮影画像の4つの頂点を始点としてその始点から撮影画像の中心に向かって、所定の移動間隔で平行移動させながら、その仮想直線と輪郭成分との交点を取得し、ここで取得した交点に基づいて原稿の外形輪郭の角点を取得して、その角点に基づいてメッシュモデルを生成するものとする。 (もっと読む)


【課題】ローカルバイナリパターンを用いつつ、少ない処理負荷で、画質のばらつきに対してロバストな物体検出が可能な画像特徴を抽出することができる特徴抽出装置を提供すること。
【解決手段】特徴抽出部430は、画像から、複数の解像度の解像度画像を生成する解像度画像生成部433と、生成された解像度画像の全部または一部の画素毎に、周囲の近傍画素との画素値の差分が所定の閾値以上であるか否かをデジタル値により示すローカルバイナリパターンを生成するバイナリパターン生成部を含む解像度ヒストグラム生成部434と、複数の解像度画像から生成されたローカルバイナリパターンの分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部436とを有する。 (もっと読む)


【課題】輝度の勾配の方向の回転角を含む回転角範囲を特定するための処理に要する時間を短くすることが可能な画像処理装置を提供すること。
【解決手段】装置100は、輝度の勾配の方向の回転角を含む象限を特定する特定部101と、基本象限に含まれる回転角範囲の中から入力値を含む正接の範囲に対応する回転角範囲を特定し、特定された回転角範囲を識別する出力値を出力する特定処理を実行する実行部102と、特定された象限が基本象限である場合、基本入力値を入力値として入力して特定処理を実行させ、出力値を、勾配の方向の回転角を含む回転角範囲を識別する識別値として取得する第1の取得部103と、特定された象限が基本象限以外の補助象限である場合、基本入力値を変換した値を入力値として入力して特定処理を実行させ、出力値を変換し、変換された出力値を識別値として取得する第2の取得部104と、を備える。 (もっと読む)


【課題】オブジェクト判別装置において、重複する差分計算を回避する。
【解決手段】判別器13は、それぞれが、入力画像における少なくとも1組の2点間の差分を求め、求めた差分に基づいて検出対象物の存在に関するスコアを求める複数の弱判別器を含む。判別器13では、複数の弱判別器がカスケード接続されている。差分画像生成手段15は、弱判別器で差分を求めるべき画像の2点間の位置関係に応じたずれ量を設定し、入力画像と入力画像を設定したずれ量だけずらした画像との差分画像を生成する。複数の弱判別器のうちの少なくとも一部は、差分画像を参照して差分を取得し、スコアを求める。 (もっと読む)


【課題】オブジェクト判別装置において、弱判別器における処理を効率的に実行し、処理を高速化する。
【解決手段】判別器13では、それぞれが、差分計算に関する複数の基本特徴タイプの何れかで差分計算を行い、入力画像から検出対象物の存在に関するスコアを求める複数の弱判別器を含む。複数の弱判別器は、カスケード接続されている。判別器13では、基本特徴タイプが同じ弱判別器が連続して並べられている。 (もっと読む)


【課題】 信頼度の高いエッジ検出をする。
【解決手段】
差分総計値演算手段5は、指定された矩形領域について、前記組み合わせ画素記憶手段における組み合わせ画素の差分の絶対値を、各エッジ方向について総計した差分総計値をエッジ方向毎に演算する。中央近傍画素差分値演算手段11は、前記各エッジ方向について、中央近傍画素値と前記代表画素値との差分を、中央近傍画素差分値として演算する。エッジ検出信頼度演算手段13は、前記各エッジ方向について、前記中央近傍画素差分値および前記差分総計値に基づいて、エッジ検出信頼度を演算する。決定手段15は前記エッジ検出信頼度が高いエッジ方向が前記矩形領域におけるエッジ方向であると決定する。 (もっと読む)


【課題】信頼度の高いエッジ検出をする。
【解決手段】差分総計値演算手段5は、指定された矩形領域について、組み合わせ画素記憶手段における組み合わせ画素の差分の絶対値を、各エッジ方向について総計した差分総計値をエッジ方向毎に演算する。中央近傍画素差分値演算手段11は、前記各エッジ方向について、中央近傍画素値と代表画素値との差分を、中央近傍画素差分値として演算する。エッジ検出信頼度演算手段13は、前記各エッジ方向について、前記中央近傍画素差分値および前記差分総計値に基づいて、エッジ検出信頼度を演算する。決定手段15は前記エッジ検出信頼度が高いエッジ方向が前記矩形領域におけるエッジ方向であると決定する。 (もっと読む)


【課題】対象物が歩行者及び二輪車である場合に、道路構造物や植物等の誤検出を低減して、対象物の検出精度を向上させる。
【解決手段】歩行者識別部26で、撮像画像から抽出されたウインドウ画像と識別モデルとに基づいて、ウインドウ画像が歩行者候補であるか否かを識別する。テンプレート設定部28が、歩行者候補をテンプレートに設定し、類似パタン探索部30が、テンプレートの位置から探索方向に沿って所定のずらし量ずらした位置に比較領域を設定し、比較領域内の画像を比較画像として抽出して、テンプレートと比較画像との類似度SSDを算出し、比較領域のずらし量の所定区間内での類似度SSDを閾値と比較して、歩行者候補の周辺におけるテンプレートの類似パタンの連続性を判定する。誤検出判定部32は、類似パタンが連続する場合には、歩行者候補が電柱や植物等の誤検出であると判定して、歩行者候補から除外する。 (もっと読む)


【課題】計算量が多い三角関数を用いることなく、高速に輝度勾配方向を検出する輝度勾配方向検出器及び輝度勾配方向検出方法を提供する。
【解決手段】注目画素を囲む8つの画素に時計回りに順に番号を割り振り(B1)、当該8つの画素の輝度値から注目画素を中心とする8つの点対称方向の輝度差分値を求め(B2)、8つの輝度差分値から最大となる最大輝度差分値を求め(B3)、最大輝度差分値を有する方向の画素が中央の番号となるように、8つの画素に時計回りに順に仮番号を割り振り(B4)、中央の番号とその両隣の画素の仮番号について、最大輝度差分値と両隣の画素の輝度差分値を重みとして、仮番号の重み付き平均値を求め(B5)、仮番号の重み付き平均値から中央の番号を引くと共に、最大輝度差分値を有する方向の画素の番号を加えることにより、注目画素における輝度勾配方向を検出する(B6)。 (もっと読む)


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