【課題】デジタル画像における滴を検出する方法および装置ならびにこの方法を実行するためのコンピュータプログラムの提供。
【解決手段】透明壁上の滴を検出する方法であって、画像取得システムによって上記壁を通してデジタル画像（Ｉ１１−Ｉ１５、Ｉ１１１−Ｉ１１５、Ｉ２１１−Ｉ２１５、Ｉ３１１−Ｉ３１５）が取得され、以下の工程：
ｂ） 各画素に、その画素の勾配値を割り当てることによって、デジタル画像（Ｉ１６）から勾配画像を確立する工程と；
ｃ） ランクフィルタリングによって取得した値を各画素に割り当てることによって、勾配画像をフィルタリングする工程と；
ｄ） フィルタリングされた画像における画素値と勾配画像における画素値との差が所定値を超える画素を活性化することによって、デジタル画像における検出された滴の位置を表すマスクを確立する工程と；
を含む方法である。
この方法によって、画像または画像シーケンスにおける滴の堅調な検出が可能になる。
この方法を実行するための、滴の検出用プログラムおよび装置。 （もっと読む）

【課題】コストを増大させることなく高精度な処理を行うことができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】エッジ方向検出手段１１０は、原稿画像データのエッジ方向を検出する。エッジ強度算出フィルタ選択手段１２０は、検出された原稿画像データのエッジ方向に基づき、NのＳｏｂｅｌ−Ｇａｕｓｓｉａｎ型エッジ強度算出フィルタから一のＳｏｂｅｌ−Ｇａｕｓｓｉａｎ型エッジ強度算出フィルタを選択する。エッジ強度算出手段１３０は、選択された一のＳｏｂｅｌ−Ｇａｕｓｓｉａｎ型エッジ強度算出フィルタを原稿画像データへ適用させることによりエッジ強度を算出する。 （もっと読む）

【課題】顔画像の検出精度を低下させることなく、計算量を小さくして、効率よく高速で顔画像を検出できるようにする。
【解決手段】顔画像検出部２２は、画像取得部２１より供給される入力画像より顔画像を検出する。基準マスク情報生成部２３は、検出された顔画像を構成するパーツの配置に基づいて、基準マスクを生成し、基準マスク情報記憶部２５に記憶させる。顔色領域抽出部６１は、入力画像より顔色領域を検出する。高周波成分抽出部６２は、顔色領域より高周波成分を抽出する。基準マスク比較部６３は、検出された顔色領域の高周波成分に対して、基準マスクを用いて顔画像を検索する。本発明は、顔画像検出装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】自動セグメンテーション及び時間的追跡方法を提供する。
【解決手段】一実施形態では、脈管の中心線を検出する方法を提供し、該方法は、３Ｄ画像ボリュームを取得する段階と、中心線を初期設定する段階と、カルマン・フィルタを初期設定する段階と、カルマン・フィルタを用いて次の中心点を予測する段階と、前記カルマン・フィルタを用いて前記予測の妥当性を検査する段階と、テンプレート・マッチングを遂行する段階と、前記テンプレート・マッチングに基づいてカルマン・フィルタを更新する段階と、前記の予測し、検査し、遂行し、更新する各段階を所定の回数だけ繰り返す段階とを有する。本発明では更に、前記の中心線を検出する方法に関連して、自動脈管セグメンテーション方法及びセグメント化された脈管の時間的追跡方法を提供する。 （もっと読む）

【課題】撮像された物体の特徴点を確実に抽出し、正確にオプティカルフローを算出する装置及び方法等を提供する。
【解決手段】画像を構成する画素データに対して座標値を付与して、画像における固有値を算出することにより特徴点を抽出し、当該特徴点の移動座標からオプティカルフローを算出するに際し、算出されたオプティカルフローの大きさを定量化し、前記定量化されたオプティカルフローの大きさが予め設定された閾値以上であった場合に、前記オプティカルフローの大きさに応じて算出されるフィルタ係数を用いて、当該オプティカルフローに対応する終点座標に対してフィルタリング処理を施すことにより、当該特徴点の移動座標からオプティカルフローを算出する。 （もっと読む）

不均一な特徴部を有するＢＧＡデバイスなどの部品の高速位置合わせ及び検査のためのシステム及び方法を提供する。機械視覚システムのトレーニングタイム中に、粒度を選別するための幾何学解析の量及び位置合わせ有意ブロブの小さなサブセットが決定される。さらにトレーニングタイム中にボールがグループに関連付けられ、各グループは独自の検査用パラメータセットを有する。 （もっと読む）

【課題】 簡易な構成で読取原稿のモノクロ／カラーを高精度に識別することができるようにする。
【解決手段】 画素データの輝度成分値及び色成分値に基づき、画素のカラー判定を行う画素カラー判定部２０と、画素カラー判定部２０がカラー画素と判定した画素の１つを注目画素に順次設定し、注目画素に外郭形状の異なる複数のフィルタを適用した際に、フィルタに内包される全ての画素が画素カラー判定部２０によりカラー画素と判定されているか否かに応じて注目画素のカラー再判定を行う画素カラー再判定部３０と、画素カラー再判定部３０によりカラー画素と再判定された画素数と予め設定された基準値との比較により、原稿のカラー・モノクロを判定する第１原稿カラー判定部４０と、を備える。 （もっと読む）

【課題】カラー画像から効率的にエッジを抽出する。
【解決手段】各画素が三つの色成分値で表されるカラー画像の各画素の明度を当該画素に対応する三つの色成分値に基づいて算出し、算出した明度の値が、予め明度範囲を三つに区分することにより定められた低明度域と中明度域と高明度域とのうちのいずれに該当するかを判別する。カラー画像の各画素に対応する画素を有する抽出用画像を生成し、その際に明度の値が中明度域に該当する画素については三つの色成分値に基づいて画素値を決定し、明度の値が低明度域または高明度域に該当する画素については三つの色成分値のうちの少なくとも一つを除いた残り色成分値に基づいて画素値を決定し、生成した抽出用画像の画素値に基づいてエッジを抽出する。 （もっと読む）

【課題】入力画像から不整地上に存在する通路をより高精度に検出可能とする。
【解決手段】入力画像のデータに基づいて、前記入力画像に含まれる通路領域を推定するために必要な通路推定情報として前記通路領域の一部である可能性の高さを示す通路候補パラメータが与えられた複数の小領域を前記入力画像中に形成し、前記複数の小領域の各々に与えられた前記通路候補パラメータに基づいて、前記通路領域の一部である可能性が高い小領域を通路候補領域とし、隣接する前記通路候補領域をグループ化することで得られる領域群の内、最も通路らしい領域群を前記入力画像に含まれる通路領域として選択する。 （もっと読む）

【課題】直線成分に囲まれた計測物であっても、ノイズの影響を受けにくい物体検出方法、物体検出装置を提供することを目的としている。
【解決手段】物体検出装置は、ステージ１０、カメラ１１、物体検出制御・処理ユニット１２、画像表示装置１３、制御部１０１、画像データ取り込み部１０２、特徴点抽出部１０３、二値化部１０４、基準点算出部１０５、ベクトル検出部１０６、濃度勾配検出部１０７、モデルデータ登録部１０８、Ｒテーブル記憶部１０９、重み付け係数生成部１１０、Ｒテーブル読み出し部１１１、平行移動ベクトル演算部１１２、投票部１１３、投票結果記憶部１１４、基準点座標・回転角度検出部１１５、画像出力部１１６から構成されている。 （もっと読む）

【課題】 レンダリング処理における、ビットマップフォントのエッジ抽出において、入力されたビットマップの条件(幅、高さ、フォント種、文字コード、文字セット等)によっては、一度にエッジ抽出を行うピクセル数が固定されている場合、冗長な処理になる可能性がある。
【解決手段】 ビットマップフォントの条件に応じて、一度にエッジ抽出を行うピクセル数を可変にする。またその際、エッジからピクセル座標を算出するルックアップテーブルサイズの削減と算出処理時間削減の為、一度に抽出出来るエッジ数に制限を設け、制限を越えた場合、ピクセル数を少なくする。 （もっと読む）

【課題】様々な形状のものに対応可能で、かつノイズの影響を極力排除することが可能で、精度の高い輪郭線抽出が可能な輪郭線抽出装置およびその方法、並びに画像検査装置を提供する。
【解決手段】輪郭線抽出装置３０は、画像を２値化する２値化回路３１と、２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出機能と、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能してエッジを検出する可変エッジ検出機能を有するエッジ検出処理部３２と、輪郭線検出関数の固定または可変のパラメータをエッジ検出処理部に供給するパラメータ選択部３３と、分割された領域毎に輪郭線を分割して画素数をカウントするカウント部３４と、輪郭線を領域毎にカウントした結果で領域別のエッジ検出精度を評価する評価部３５を有する。 （もっと読む）

【課題】マッチング位置を高精度に特定すること。
【解決手段】第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定する画像処理装置であって、第２の画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成部と、画素群生成部によって生成された各ランダム画素群の第１の画像との相対位置をずらしながら、各ランダム画素群と第１の画像との類似度が最も高くなる位置と、当該位置における類似度とを含む演算結果を、ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理部と、マッチング処理部によって算出されたランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定するマッチング位置特定部とを備える。 （もっと読む）

【課題】外観ベースの手法を用いる自動顔認識の方法を提供すること。
【解決手段】最初に顔パターンおよび２つの目パターンが検出され、顔パターンが正規化
される。次に正規化顔パターンはガノール特徴表現の正規化顔特徴ベクトルに変換され、
差分画像ベクトルが計算される。次に、差分画像ベクトルは予め収集された訓練用の顔デ
ータベースから抽出されたより低次元の被写体内下部空間に投影され、その投影の各成分
に二乗機能が適用される。次に、二乗投影の加重合計が計算される。最後にプローブデジ
タル画像における顔パターンは、計算された最大加重合計が予め定義された閾値を超える
として、計算された最大加重合計を有するギャラリー画像に属すると分類される。 （もっと読む）

【課題】少ないメモリサイズで高速に画像処理を行うことを目的とする。
【解決手段】原画像に関連した第1入力画素データと出力側の画素データとを加算する加算器１１と、第1加算器からの画素データから第２入力画素データを減算する減算器１２と、減算器からの画素データを、原画像における走査方向の画素数個分順に記憶する記憶器１３と、を有する加算処理部１０と、加算処理部１０を経由してきた第３入力画素データと出力側からの画素データとを加算する加算器２１と、第２加算器からの画素データから、加算する画素数分の走査前の第３入力画素データを減算する減算器２２と、減算器からの画素データを１画素分記憶する記憶器２４と、を有する第２加算処理部２０と、を備え、前段の２つの第１加算処理部に後段の第１加算処理部を接続し、後段の第１加算処理部に２つの第２加算処理部を直列に接続する。 （もっと読む）

【課題】被写体領域の抽出を一回の撮影で簡便に行う。
【解決手段】撮像装置１００であって、背景内に被写体が存在する被写体存在画像の周縁部分の非平坦度を演算する非平坦度演算部６と、演算された被写体存在画像の周縁部分の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定する非平坦度判定部８ａと、非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、被写体存在画像の周縁部分から被写体存在画像中の被写体が含まれる被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成する背景生成部８ｂと、抽出用背景画像と被写体存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、被写体存在画像から被写体領域を抽出する切抜画像生成部８ｅとを備えている。 （もっと読む）

画像内のぼやけた関心領域の検出に対応するシステムおよび方法が開示される。１つの実施形態は、デジタル画像取込デバイスによって取り込まれた画像内の１又は複数の関心領域を位置決めする領域ロケータを含む。実施形態は更に、関心領域がぼやけているかどうかを検出するためのぼやけた領域検出器を含む。ぼやけた領域インジケータは、ぼやけた領域が検出されたときにユーザに対してインジケートする。ぼやけた領域が検出されると、ディスプレイ・インタフェースは、検出されたぼやけた領域の拡大画像を提供する。いくつかの実施形態は、改善された結果を伴って再度シーンを取り込む方法についての提案を提供する。 （もっと読む）

【課題】エッジの解析性能を高める。
【解決手段】エッジ画素を中心とし面積が９を越えるマスク内の任意の位置に設定されるサブマスク内における輝度の平均をＡ_ｋ（ｋは非負整数）、前記エッジ画素を中心とする前記サブマスク内における輝度の平均をＡ_０、閾値ＢをＢ≦０である定数、閾値ＷをＷ≧０である定数とするとき、｜Ａ_０−Ａ_ｋ｜が最大となるｋ＝ｎについて、Ａ_０−Ａ_ｎ＜Ｂである場合には前記エッジ画素を濃色領域に属するエッジ画素と判定し、Ａ_０−Ａ_ｎ＞Ｗである場合には前記エッジ画素を淡色領域に属するエッジ画素と判定するエッジ判定手段、としてコンピュータを機能させる画像解析プログラム。 （もっと読む）

【課題】道路鋲を精度よく検出する。
【解決手段】候補画像生成部１１は、生成されたエッジ画像において、候補領域となる白色領域に対してこの領域を全方位に膨張させる膨張処理を行い、膨張画像を生成する。道路鋲検出部１２は、生成された膨張画像において、白色領域に関するアスペクト比および面積に基づいて、道路鋲を検出する。車線認識部１４は、検出された道路鋲に基づいて、道路上の車線を認識する。 （もっと読む）

【課題】学習データーを利用して検出された顔画像の検出結果の信頼度を適切に評価する。
【解決手段】略正面向きの顔画像の有無を示す情報を出力するように教師データーを用いて学習した検出器を利用して対象画像上における略正面向きの顔画像の検出を行う顔検出部Ｍ３と、略正面向きの顔画像の有無を示す情報を出力するように前記教師データーの鏡像を用いて学習した検出器を利用して対象画像上における略正面向きの顔画像の検出を行う鏡像検出部Ｍ５３と、顔検出部Ｍ３によって検出された顔画像の信頼度を評価する顔評価部Ｍ５と、顔検出部Ｍ３によって検出された顔画像と所定割合以上重複する領域で前記鏡像検出部Ｍ５３が顔画像を検出すると、顔検出部Ｍ３の検出した顔画像の信頼度を上昇させる。 （もっと読む）