【課題】カメラシステム、２次元画像情報、およびカメラから物体までの距離の様々な測定値の組合せを用いて、経時的な実世界物体の動的状態を推定するための方法を提供する。
【解決手段】２次元画像情報は、物体の見え方を用いて、物体の２次元位置のみならず、その２次元サイズおよび２次元サイズ変化をも追跡するために使用される。加えて、カメラから物体までの距離は、１つまたは幾つかの直接奥行き測定から得られる。２次元位置およびサイズ、ならびに物体の奥行きを相互に結合することにより、物体の３次元位置および３次元速度の改善された推定が得られ、したがって、動的視覚的場面解析用のカメラが搭載されたロボットまたは自動車のような移動するプラットフォーム上で使用することのできる、改善された実世界物体追跡システムが得られる。 （もっと読む）

【課題】Ａｄａｂｏｏｓｔなどの統計学習を用いて自由度の高いフィルタで構成される弱判別器群を好適に集団学習する。
【解決手段】弱判別器は、４点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により濃淡画像の特徴量を算出する４点フィルタである。弱判別器に複数の学習サンプルを投入して得られる判別誤差を最小化するように、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎを用いて参照画素の画素位置の組み合わせと理想的な実数値からなるフィルタ係数を決定することにより、弱判別器の学習を行なう。 （もっと読む）

【課題】
マンガのページ画像を切り出して得られるコマ画像のためのマスク画像を効率的に作成する。
【解決手段】
本発明に係る方法は、マンガのコマ画像内の同色領域を検出するステップ（Ｓ２０２）と、マスク色を定めるステップ（Ｓ２０３）と、一時的なマスク画像であるテンポラリマスク画像を新たに作成するステップ（Ｓ２０５）と、前記テンポラリマスク画像の塗りつぶされている領域と白地との境界に位置するピクセルを検出するステップ（Ｓ２０６）と、前記ピクセルをもとにハフ変換を用いて、前記境界に対応する直線を検出するステップ（Ｓ２０７）と、空の画像を新たに作成するステップ（Ｓ２０８）と、前記空の画像に対して直線を描画するステップ（Ｓ２０９）と、前記直線描画ステップで描画された直線と、該直線が描画された画像のエッジとの間を塗りつぶして、最終的なマスク画像を作成するステップ（Ｓ２１０）とを含む。 （もっと読む）

【課題】対象物の類似度算出の精度を高める。
【解決手段】顔特徴量ＲＡＭ３９０には特定人物の顔特徴量が記憶されている。顔検出部２００は撮像画像に含まれる顔を検出する。正規化部３２０は撮像画像から検出された顔を含む顔画像を正規化する。属性判定部３３０は検出された顔の属性を判定する。特徴点算出部３４０は、顔属性の判定結果に基づいて正規化顔画像に設定すべき特徴点の位置を決定する。顔特徴量抽出部３５０は、顔属性の判定結果に基づいてパラメータが変更されたガボア・フィルタを用いて正規化顔画像に設定された特徴点における特徴量を抽出する。類似度算出部３６０は、顔属性の判定結果に基づいて数または種類が変更された複数の弱判別器を用いて特定人物の特徴量と正規化顔画像に設定された特徴点における特徴量とを比較することにより、特定人物の顔と検出された顔との類似度を算出する。 （もっと読む）

【課題】撮像系の歪み補正などを行うことなく、複数の画像の相関処理を適切に行う。
【解決手段】複数の画像の相関処理を行う画像相関処理装置であって、前記複数の画像の各画像から部分画像を前記各画像上で位置をずらしながら順次選択する部分画像選択部１２１，１２２と、前記各画像から選択された前記各画像の部分画像に対してハフ変換を行うハフ変換部１３１，１３２と、前記ハフ変換された前記各画像の部分画像の相関値を算出する相関処理部１５０とを有する。 （もっと読む）

画像の各ピクセルに関してビューアまでの距離を表す奥行き値を有する奥行きマップを計算するシステムである。該システムは、現ピクセルの、複数の候補コスト値のうちの最小コスト値であるような奥行き関連コスト値を決定する最適化ユニット９０２を有し、上記候補コスト値のうちの少なくとも１つは、現ピクセルの局部的近傍における少なくとも１つのピクセルの奥行き関連コスト値に基づくと共に、該局部的近傍における上記少なくとも１つのピクセルのカラー属性と、現ピクセルの対応するカラー属性との間の差に基づくものである。更に、上記候補コスト値のうちの少なくとも１つは、上記局部的近傍の外側の少なくとも１つのピクセルに関する奥行き関連コスト値に基づくものである。選択器９０６は、後者の少なくとも１つのピクセルをランダムに選択する。
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【課題】 画像を読取る対象となる原稿に最も適したオペレータサイズとし、画像データの処理に必要なメモリ容量を小さくすると共に処理時間を短くする。
【解決手段】 入力系１１から入力されるスキャンデータの一部に対して、前処理部１２１は、網点の大きさを求めるためにフーリエ変換などによる所定の統計処理を行ない、網点画像が含まれる場合には、その統計処理の結果に応じて網点よりも大きくなるようにオペレータサイズを決定する。そして、特徴量算出部１２２はそのオペレータサイズにより特徴量の算出を行なう。 （もっと読む）

【課題】本発明は、複数の異なる画像特性に基づいたエッジ位置を正確に検出することができるマシンビジョンシステムの操作方法を提供する。
【解決手段】マシンビジョンシステムの操作方法は、テクスチャ、強度、色等の複数の異なる画像特性に基づいてエッジ又は境界の位置を正確に検出し位置決めする。ユーザは、例えば、テクスチャに基づいてエッジ発見演算（又は作動）を、場合によっては、従来の強度勾配エッジ位置決め作動によって実行する境界検出ツールを起動することができる。境界検出ツールは、捕捉された対象物の画像のエッジ又は境界を含む主な注目領域を規定する。境界検出ツールは、現在の対象物のエッジを位置決めし、また迅速且つ確実に将来の類似対象物の対応エッジを位置決めするのに用いることができる。 （もっと読む）

【課題】テキストマップからライン画素を精度よく検出することで、テキストマップがテキスト画素をより正確に示すことができる画像処理装置を実現する。
【解決手段】画像処理装置１０００は、テキストマップの中においてテキスト画素として示されている注目画素を特定する注目画素特定部１００１と、注目画素に対応する色値である対象画素色値を取得する対象画素色値取得部１００２と、対象画素色値が所定の色の制約条件を満たし、かつ、上記注目画素を含む第１領域におけるテキスト画素の特定方向の連続性が所定の連続条件を満たす場合に、上記注目画素をライン画素として特定するライン画素特定部１００３と、を備える。 （もっと読む）

【課題】地色領域を確実に抽出しマスクする技術を提供する。
【解決手段】読み取られた原稿について、色差平面内での地色の候補領域４２を検知し、候補領域４２の座標に基づいて直交平面座標系を設定する。該座標系における地色の候補領域４２を覆う方形領域４４を地色マスク領域４１として仮決定し、さらに、座標系の原点方向に伸びる付加領域を付加する。方形領域４４と付加領域とを合わせて決定される地色マスク領域４１のうち、ｘ＜０の領域を除外し、さらに地色マスク領域４１に所定のマージンを設定して地色マスク処理を施す。 （もっと読む）

【課題】画像データの輝度ヒストグラムの作成処理を高速化するための技術を提供する。
【解決手段】画像処理装置１００が有するヒストグラム作成部１０１は、複数の色データからなる画素データを複数含む画像データの輝度ヒストグラムを作成する。ヒストグラム作成部１０１は、同系色に分類される画素の個数を特定する個数情報を、該分類ごとに記憶するヒストグラム作成用メモリ１１３と、画素データに含まれる各色データの一部のデータにマスクをかけてアドレスデータを生成するアドレス変換部１１１と、ヒストグラム作成用メモリ１１３にアクセスして、アドレス変換部１１１が生成したアドレスで特定される個数情報をインクリメントすることにより輝度ヒストグラムを作成するメモリ制御部１１２と、を有する。 （もっと読む）

【解決課題】左右別々に目の傾きを検出することができるようにする。
【解決手段】撮影された顔画像を取り込み（１００、１０２）、顔画像の右目探索領域及び左目探索領域を設定し（１０３、１０４）、右目画像及び左目画像の各々に対してエッジ処理を行い（１０８）、右目エッジ画像及び左目エッジ画像の各々について、下まぶたの境界に対応するエッジのエッジ特徴点を検出する（１１０）。そして、右目エッジ画像及び左目エッジ画像の各々について、検出されたエッジ特徴点を、各投影方向にヒストグラム投影して、エッジ特徴点のヒストグラムを算出して（１１２、１１６）、左右の目の各々について、ヒストグラムにおいて最大値となる値が最も大きいヒストグラムに対する投影方向を選択し、選択された投影方向の基準方向に対する角度を目の傾きとして検出する（１１４、１１８）。 （もっと読む）

【課題】 この発明は，従来のパターンマッチングによる物体検出方法を改善し，カメラとの距離が変わってシーン中で大きさが変わったり，対象物が回転している時でも，対象物の画像を複数枚用いることなく，演算量を少なくして高速に検出する。
【解決手段】 この物体検出方法は，カメラで撮像した対象物１とシーンとの画像からエッジ抽出処理によって求めた対象物１とシーンにおけるエッジを構成する点同士の位置の偏差を求め，その出現回数から対象物１の移動量や回転量を求める。この物体検出方法は，従来のパターンマッチングに比べて扱うデータ量が少なく，演算も加減算だけでよいため，シーン中の対象物１の位置や対象物１の回転方向を高速で検出することができる。 （もっと読む）

【課題】最適なマスクエリアの設定が行える人体検出装置を提供することにある。
【解決手段】人体検出装置は、撮像手段１０と、撮像手段１０で撮像された撮像画像を元にして移動領域を抽出する画像処理手段１３と、撮像画像上に人体検出の対象としないマスクエリアを設定するマスク設定手段１７と、画像表示手段３１と、マスクエリアの設定に用いられる入力手段３２とを備え、マスク設定手段１７は、撮像画像と、撮像画像上にマスク設定用のエリアを表示するマスク設定用フレームと、所定時間内における画像処理手段１３での検出結果とを重ね合わせてなるマスク設定用画像を作成して画像表示手段３１に出力する表示機能、および入力手段３２の入力内容に応じて複数のエリア毎にマスクエリアとするか否かを設定する設定機能を有し、画像処理手段１３は、撮像画像においてマスクエリアに設定されていないエリアの画像を元にして移動領域を抽出する。 （もっと読む）

【課題】正確に輪郭線を抽出し対象物を高精度で認識することが可能な対象物の輪郭線抽出方法及び装置を提供する。
【解決手段】検出したエッジの強さが最小値を下回っている場合には（ｓ２３）、エッジ検出フィルタサイズを変更して（ｓ２４）エッジを再検出する。一方、検出したエッジの強さが最小値以上の場合には、検出されたエッジの強さをエッジ検出フィルタサイズに応じて補正する（ｓ２５）。そして、補正したエッジの強さが予め定められたしきい値を超えたときにエッジをエッジ点として検出し（ｓ２７）輪郭線を抽出する。このような構成では、なだらかなエッジも特徴点としてとらえることができるので、検出したい形状の重要な特徴を見落とすことなく、正確に輪郭情報を捉えて、マッチング精度を向上させることが可能となる。 （もっと読む）

【課題】少なくとも２つの色集団を含むカラー画像における、該２つの色集団の第１の色集団に関連する第１のカラー領域と該２つの色集団の第２の色集団に関連する第２のカラー領域との間の境界を特定する。
【解決手段】該第１のカラー領域と該第２のカラー領域がともに該カラー画像に含まれ、該方法は、該第１のカラー領域と該第２のカラー領域との間のおよその境界位置を識別し、該第１のカラー領域と該第２のカラー領域の間の複数の候補境界位置を特定する上で、該複数の候補境界位置の各々を、複数の境界位置特定方法のなかから選択される対応する境界位置特定方法を適用することによって特定し、該複数の境界位置特定方法から１つの方法を好ましい方法として選択し、かつ該好ましい方法に関連する該複数の候補境界位置の１つを指定することによって該第１のカラー領域と該第２のカラー領域の間の境界の位置を特定することを含む。 （もっと読む）

【課題】ラスタ化された画像の垂直成分と水平成分とを分離する方法を提供する。
【解決手段】画像を分離する方法であって、複数の画素を含む少なくとも１つの多角形のビットマップ画像を距離フィルタにかけ、モジュロ演算によるフィルタリングの後で形成された前記多角形をスケルトン化し、前記スケルトン化された画像と特定の頻度の１ビットの太さの水平線及び垂直線からそれぞれ成る２つのマスクとで論理的にＡＮＤ演算を行って、水平エッジの画像及び垂直エッジの画像を形成し、得られた画像を２より大きいサイズの粒子を除去する粒子フィルタでフィルタリングするステップ、を含む。 （もっと読む）

【課題】被検物の中心位置をより正確に計測することが可能な画像処理方法を提供する。
【解決手段】本発明は、画像内で輪郭形状が円形状となる被検物の中心位置を計測するための画像処理方法であって、画像内において被検物の輪郭部分を構成する複数の点の位置を算出し（ステップＳ１０３）、算出した複数の点の位置から円近似を行って被検物の中心位置および半径を算出し（ステップＳ１０４）、円近似により算出した被検物の中心位置から複数の点までのそれぞれの距離と、円近似により算出した被検物の半径との間の残差をそれぞれ算出して、算出した残差が所定値よりも大きい点を複数の点から除外し（ステップＳ１０５）、除外した残りの点の位置から円近似を行って被検物の中心位置および半径を算出する（ステップＳ１１２）。 （もっと読む）

【課題】ブロック勾配法による動きベクトル検出において、画像のエッジ部分での検出精度の低下を防止する。
【解決手段】ブロックを構成する各画素に対応して、近傍の画素の間の画素値の差分と、１時刻前の画像内で同一位置の画素との間の画素値の差分とを求める手段２と、各画素に対する差分とブロック中心画素に対する差分との差を閾値と比較して、各画素に対する差分を動きベクトルの計算における加算に含めるべきかを判定する手段３と、加算に含めるべきと判定された画素に対する差分を用いてブロック中心画素に対する動きベクトルを計算する手段４とを備える。 （もっと読む）

画像処理装置は、ある画像の深さを示すマップを生成する第一の処理ユニット１０１を有する。深さを示すマップは、たとえば、画像のオブジェクトの分離マスク又は予め決定された深さのプロファイル或いは背景の深度マップである。第二の処理ユニット１０３は、画像の画像特性に応答して、深さを示すマップをフィルタリングすることで修正された深さを示すマップを生成する。画像適応フィルタリングは、たとえば、より正確な分離マスクであるか、及び／又は特定の画像を反映するために予め決定された深さのプロファイルを修正する。第三の処理ユニット１０５は、修正された深さを示すマップに応答して画像の画像深度マップを生成する。画像深度マップは、画像の少なくとも１つの画像領域の深さを表すデータを含む。本発明により、ある画像の改善された深度マップが生成される。
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