【課題】画像と文字とが混在するコンテンツの画像データに対する画像処理を良好に行って画質向上を図る。
【解決手段】入力画像データに基づいて、画面が複数個のブロックに分割されて得られる各ブロックの帯域情報を得る。各ブロックの帯域情報に基づいて画面を複数種類の領域、例えば、画像領域、文字領域、画像と文字の混在領域に分離する。分離された画面領域毎に処理強度を求める。入力画像データに対して、分離された画面領域毎に、求められた処理強度で所定の画像処理、例えばシャープネス処理などを行う。画像領域と文字領域とで同一の処理強度で画像処理が行われることによる画質の低下を回避できる。 （もっと読む）

【課題】生成する背景差分画像の精度の低下を抑えるとともに、装置本体にかかる処理負荷の増大も抑え、装置本体のコストダウンを図った画像処理ユニットを提供する。
【解決手段】メモリ４ａは、代表画素毎に、その代表画素の特徴と、その代表画素の画素値の発生頻度をモデル化した背景モデルと、を関連付けて記憶する。画像処理部４は、画像入力部３に入力されたフレーム画像の画素毎に、その画素の特徴に対応する代表画素の背景モデルを探索する。画像処理部４は、この探索で得た背景モデルに基づき、背景が撮像されている背景画素、または背景でない物体が撮像されている前景画素のいずれであるかを判定する。画像処理部４は、画像入力部３に入力されたフレーム画像のいずれかの画素において、その画素が背景画素、または前景画素のいずれであるかの判定に用いた背景モデルを、この背景モデルを用いた画素の画素値に基づいて更新する。 （もっと読む）

【課題】 簡易な構成で矩形動き画像領域を判定する。
【解決手段】 動き単位ブロック判断手段５は、各単位ブロックについて、比較対象のフレームの同じ位置の単位ブロックの代表値が閾値を超える場合には、動き単位ブロックとする。動き列ブロック決定手段７は、ある単位ブロックと同じ列に属する単位ブロックの集合を列ブロックとして定義し、各列ブロックに動き単位ブロックが存在する場合には動き列ブロックとして決定する。動き行ブロック決定手段９は、各行ブロックに動き単位ブロックが存在する場合には動き行ブロックとして決定する。第１矩形動き画像領域決定手段１１は、動き行ブロックおよび動き列ブロックの双方に属する単位ブロックで特定される矩形領域を矩形動き画像領域として決定する。 （もっと読む）

【課題】 簡易な構成で矩形動き画像領域を判定する。
【解決手段】 動き単位ブロック判断手段５は、各単位ブロックについて、比較対象のフレームの同じ位置の単位ブロックの代表値が閾値を超える場合には、動き単位ブロックとする。動き列ブロック決定手段７は、ある単位ブロックと同じ列に属する単位ブロックの集合を列ブロックとして定義し、各列ブロックに動き単位ブロックが存在する場合には動き列ブロックとして決定する。動き行ブロック決定手段９は、各行ブロックに動き単位ブロックが存在する場合には動き行ブロックとして決定する。第１矩形動き画像領域決定手段１１は、動き行ブロックおよび動き列ブロックの双方に属する単位ブロックで特定される矩形領域を矩形動き画像領域として決定する。 （もっと読む）

【課題】多様なパターンのジェスチャを認識することを課題とする。
【解決手段】画像処理装置１０は、原画像からジェスチャを認識する対象を特徴付ける色を有する画素を抽出する。さらに、画像処理装置１０は、原画像から先の色を有する画素が抽出されることによって得られた色画像のフレーム間で差分を抽出する。さらに、画像処理装置１０は、色画像のフレーム間で差分が抽出された領域の大きさに基づいて、第１の方式および第２の方式のうち一方の方式を選択する。 （もっと読む）

【課題】 被写体が比較的遠距離に位置する場合であっても、被写体の輪郭を簡易に抽出できる輪郭抽出装置を提供する。
【解決手段】 ステップＳ５１にて、ＣＰＵ３は、現在画像と前回画像との間の差分画像の各画素について、画素値の絶対値が一定値以上の画素のスコアに、一定ポイントを加算して、スコアを更新する。ステップＳ５３にて、ＣＰＵ３は、差分画像の各画素のスコアを、新たな画素値（頻度画素値）として、平滑化及び減衰処理を実行する。ステップＳ５５にて、ＣＰＵ３は、平滑化及び減衰処理後の頻度画素値が１ポイント以上の（０でない）範囲を有効領域ＶＡに設定する。有効領域ＶＡは、動いた部分及びその周辺部分であり、動いた部分を漠然と抽出し、これに基づき、輪郭を抽出する。 （もっと読む）

【課題】ユーザが望むフレームの画像データを高精度に検出することができ、効率よく動画の観測、評価を行うことが可能な画像処理システムを提供する。
【解決手段】連続した複数フレームの画像データを記憶する画像データ記憶部２０３と、記憶された画像データを表示する表示部２０７と、表示された画像データにおいて注目領域を設定する注目領域設定部２１０と、設定された注目領域について、画像データ記憶部２０３に記憶された隣接するフレームの画像データを比較して、その変化量を検出する変化量検出部２０４と、検出された変化量が所定の閾値を超えたことを判定する変化判定部２０５と、変化判定部２０５によって所定の閾値を超えたと判定されたフレームの画像データをインデックスとして記憶するインデックス記憶部２０６とを備える画像処理システムを採用する。 （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】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）

【課題】装置を複雑化することなく、高速に処理することができ、かつ、外乱光による誤認識の発生を防止することができる塗布状態検査装置を提供する。
【解決手段】塗布状態検査装置１は、シール剤Ｓが塗布されたワークＷの上方に、撮像装置３に近接して設置された照明装置２と、該照明装置２の照明状態・消灯状態の各々でシール剤Ｓ及びワークＷを撮像する撮像装置３と、シール剤Ｓが正常に塗布されているか画像検査を行う処理装置４とを備える。画像生成部５−１は、照明装置２の点灯状態・消灯状態で撮像装置３により撮像された各画像の輝度値を減算することにより、外乱光の影響を除去した検査画像を生成する。画像判定部５−２は、検査画像からシール剤Ｓの塗布状態が正常であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】
従来の技術では、立ち止まっている人物と置き去り物との区別がつかなかった。
【解決手段】
情報処理装置は、あらかじめ定められた複数の領域の各々について、過去の取得画像における特徴量情報と、被写体が表されていることの確からしさを示す確信度情報を背景モデル情報として記憶し、解析対象の画像を取得し、解析対象の画像を領域ごとに解析して特徴量を抽出し、解析対象の画像から抽出した特徴量と、背景モデル情報に含まれる特徴量情報とを比較し、背景モデル情報に含まれる確信度情報に基づいて、解析対象の画像の前景部分となる領域を検出し、解析対象の画像の前景部分として検出された領域の各々について、その領域が被写体を表していることの確からしさを示す確信度を、被写体についてあらかじめ用意された情報に基づいて算出し、算出した確信度により、背景モデル情報に含まれる確信度情報を更新する。 （もっと読む）

【課題】より適切に被写体を検出することを目的とする。
【解決手段】入力映像の画素または部分領域ごとに特徴量を抽出し、特徴量と時間情報とを組みとした複数の状態を背景モデルとして記憶し、入力映像の特徴量と背景モデルとを比較して入力映像に類似する背景モデル中の状態を判定し、類似すると判定した状態の時間情報を更新し、類似すると判定した状態の時間情報に基づいて前景領域を判定し、前景領域に対して所定の被写体の検出を行い、検出の結果に基づいて背景モデル中の状態の時間情報を補正することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】作品として楽しめる動画を簡単に作成できる画像処理装置および画像処理方法を提供する。
【解決手段】主被写体を連続撮影し、この連続撮影した複数の画像の中から画像を用いて、動かない部分を組み合わせて背景画像を合成する。また、連続撮影した複数の画像から主被写体の大きさの変化と移動方向を検出し、この情報に基づいて、特定画像に写っている対象物について連続画像を生成し、これを背景画像に合成することにより、アニメーション化した画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】特殊な照明装置を追加するといったコストアップを招くことなく、周期環境が暗い状況であっても障害物の検出精度の向上を図る。
【解決手段】光源検出部１２は、光源対象領域Ｒｄにおいて後続車両のヘッドライト（光源）に相当する面積を光源面積として算出する。そして、閾値算出部１４は、算出した光源面積に応じて、後続車両検出部１５において利用される差分法の閾値を設定する。この場合、後続車両検出部１５は、撮像画像Ｉｐにおいて検出領域Ｒ１，Ｒ２を設定し、評価パラメータである差分法の閾値に基づいて撮像画像を評価することにより、検出領域Ｒ１，Ｒ２内における障害物（併走車両）を検出する。 （もっと読む）

【課題】認識処理を軽減することを目的とする。
【解決手段】第一の撮像手段で撮像された画像を取得する取得手段と、取得手段で取得された画像から物体領域を検知する検知手段と、画像中の第一の撮像手段と第二の撮像手段との共有領域に、検知手段で検知された物体領域がある場合、共有領域の物体認識処理を画像処理装置で行うか、第二の画像処理装置で行うか否かを判断する判断手段と、判断手段において画像処理装置で行うと判断された場合、物体認識範囲を画像の全範囲に設定し、判断手段で第二の画像処理装置で行うと判断された場合、物体認識範囲を画像の全範囲から共有領域を除いた領域に設定する設定手段と、設定手段で設定された物体認識範囲に物体が写っているか否か物体認識を行う認識手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】操作対象に対する複数の遠隔操作を適正に行う。
【解決手段】表示装置１００であって、撮像部３により逐次生成される複数の画像フレームのうち、一の画像フレームに係る画像領域内で操作対象を操作するための操作指示を入力可能な操作指示範囲を設定する第１設定部６ａと、操作対象の所定の操作内容と対応付けられ、当該操作を指示する操作指示部の状態を少なくとも二つ設定する第２設定部６ｂと、逐次生成される複数の画像フレームに基づいて、各画像フレームの操作指示範囲内から、少なくとも二つの操作指示部の状態の各々を検出する指示部検出部６ｃと、検出された各状態の操作指示部と対応付けられている所定の操作内容に応じて操作対象を動作させる動作制御部６ｅとを備えている。 （もっと読む）

【課題】 オプティカルフローによる画像処理のみでは移動体の移動方向を正確に認識することができない場合でも、移動体の移動方向を正確に認識することのできる画像処理システムを提供する。
【解決手段】 画像処理部６は、カメラ２により撮影された画像の所定の画像処理領域において、車両１を抽出する移動体抽出部７と、オプティカルフローを利用して画像処理を行うオプティカルフロー処理部８と、画像処理領域を車両１が進行する方向に複数の領域に分割し、これら各分割領域の境界部分において、時系列で各画像のフレーム間差分を求めるフレーム差分処理部９と、オプティカルフロー処理部８による認識結果とフレーム差分処理部９による認識結果に基づいて車両１の移動方向を認識する移動方向検出部１０と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】対象物の動画像から応答性よく位置情報を取得する。
【解決手段】撮像装置１２は第１カメラ２２、第２カメラ２４を含む。各カメラはそれぞれ、既知の幅を隔てた左右の位置から同じタイミング、同じフレームレートで対象物を撮影する。そして撮影した各フレーム画像を所定の複数の解像度の画像データに変換する。情報処理装置１４の入力情報取得部２６は、ユーザからの指示入力を取得する。位置情報生成部２８は、ステレオ画像のデータのうち低解像度、広範囲の画像で対象物の領域または動きのある領域を対象領域としておよそ見積もり、当該領域のみ高解像度の画像でステレオマッチングを行い、対象物の３次元の位置を特定する。出力情報生成部３２は、対象物の位置に基づき必要な処理を行い出力情報を生成する。通信部３０は、撮像装置１２に対する画像データの要求および取得を行う。 （もっと読む）

【課題】ユーザーによるモーション操作の検出精度を向上する。
【解決手段】所定のフレームレートで逐次撮影し、撮影画像を取得する撮影部と、前記撮影部で撮影する際の照明光を発光する照明部と、前記照明部が第１光強度と前記第１光強度よりも小さい第２光強度とを選択的に発光するように切換制御する制御部とを備える。 （もっと読む）

【課題】昼夜の時間帯や天候などの環境変動に如何に関わらず、道路上の落下物を高精度で検出することが可能な物体検出装置を提供する。
【解決手段】検出波長が互いに異なる第１，第２カメラにより撮影した画像をそれぞれの取得画像として取得する第１，第２画像取得手段１，５と、各前記取得画像から道路上の物体の存在を判定する第１，第２物体存在判定手段２，６と、各前記取得画像から道路上の物体の移動状態を検出し、静止物体と移動物体とを判別する第１，第２移動体検出手段３，７と、各前記取得画像から道路上の物体の立体情報を算出する第１，第２立体情報算出手段４，８と、第１，第２物体存在判定手段２，６、第１，第２移動体検出手段３，７、第１，第２立体情報算出手段４，８それぞれにおける処理結果を統合する特徴量統合手段９と、特徴量統合手段９における処理結果の特徴量により落下物の判定を行う落下物判定手段１０と、を少なくとも備える。 （もっと読む）