【課題】 ＨＤＲ動画において動き補正を精度よく行い、動きぼけを改善する為の技術を提供すること。
【解決手段】 動きベクトル決定部１１４は、画像Ｚに対して設定された信頼度が画像Ｗに対して設定された信頼度よりも高い場合には、画像Ｘから画像Ｚへの動きベクトルを出力する。画像Ｚに対して設定された信頼度が画像Ｗに対して設定された信頼度よりも低い場合には、画像Ｙから画像Ｗへの動きベクトルを出力する。 （もっと読む）

【課題】移動体間の重なりが頻繁に生じても異なる移動体として識別可能にする。
【解決手段】移動体をメッシュのブロックに分割し、評価値に基づき、ブロック単位で追跡する。この評価値は、時刻ｔのブロックｉの識別ＩＤがＩＤｊであると仮定したときの時刻（ｔ−１）の対応するブロックｍの動きベクトルＶＣｍ（ｔ−１）と、時刻（ｔ−１）のブロックｍと隣接する、識別ＩＤがＩＤｊであるブロックの動きベクトルＶＢｐ（ｔ−１）、ｐ＝１〜Ｎｘとの差の絶対値の平方｜ＶＣｍ（ｔ−１）−ＶＢｐ（ｔ−１）｜²の平均値を含む。 （もっと読む）

【課題】あらゆる方向に移動する移動体をより確実に検出することができる移動体検出装置を提供する。
【解決手段】車両に搭載したカメラによって撮影されたカメラ画像を取りみ、画像の複数点Ｐの動きベクトルを生成する動きベクトル生成部と、点Ｐの動きベクトルの傾きを自車移動パラメータの回転成分で補正したとき、点Ｐから消失点への傾きと等しいとして自車移動パラメータの回転成分（Ｒｘ，Ｒｙ，Ｒｚ）を推定する自車移動パラメータ推定部と、画像内の任意の点Ｑの動きベクトルの傾きを自車移動パラメータの回転成分を用いて補正し、補正後の動きベクトルの傾きと、任意の点Ｑと消失点を結ぶ線との傾きを比較し、一致度が低いときに自車移動方向と異なる方向を持つ移動体として検出する移動体判定部と、を具備する。 （もっと読む）

【課題】障害物となり得る物体の検出精度を向上させる。
【解決手段】画像上で同一速度で縦方向に連続する縦エッジを抽出し（Ｓ１０４）、抽出した縦エッジのうち、静止物に属する縦エッジを抽出し（Ｓ１０８）、抽出した静止物に属する縦エッジのうち、静止物における自車進路方向の切れ目に該当する縦エッジを抽出する（Ｓ１１０）。この切れ目に該当する縦エッジを切れ目抽出時縦エッジとし、切れ目抽出時縦エッジの位置を切れ目位置とし、夫々を切れ目情報として記憶する（Ｓ１１２）。そして、切れ目情報を記憶してから予め定められた移動時間ｔｓが経過した後に、改めて抽出した縦エッジの中で切れ目位置Ｘｏに最も近い縦エッジと、切れ目抽出時縦エッジＡとを比較することで、切れ目位置に最も近い縦エッジが切れ目からの飛出し物体に属する縦エッジであるか否かを判定する（Ｓ１１３〜Ｓ１１７）。 （もっと読む）

【課題】移動量の推定精度を向上させることが可能な移動量推定装置及び移動量推定方法を提供する。
【解決手段】移動量推定装置１は、所定領域を撮像するカメラ１０と、計算機３０とを備えている。計算機３０は、カメラ１０による撮像にて得られた画像からオプティカルフローを算出する。また、計算機３０は、仮定された車両側面と路面との交線となる線分である接地線分を推定し、接地線分を含む鉛直上方に伸びる面内に、オプティカルフローが存在すると仮定し、当該オプティカルフローから実空間におけるベクトルを算出する。そして、計算機３０は、算出されたベクトルに基づいて、車両の移動量を推定する。 （もっと読む）

【課題】モーションシャープニングを考慮した動画像強調処理を実現する。
【解決手段】撮影された動画像のＮ個のフレーム画像をメモリに記憶する。記憶されたＮフレームの画像の中から動画像強調処理の基準画像とするのに適したフレーム画像を選択する。Ｎフレーム画像において各画素に対する画素値の時間軸方向の平均ｆ_ａｖを求める（ステップＳ２０６）。基準画像であるフレームの各画素における平均ｆ_ａｖに対する偏差ｆ_ｄｅを算出する(ステップＳ２０２)。各画素の偏差ｆ_ｄｅを重み係数αで増幅し、時間軸平均ｆ_ａｖに加算し強調画像Ｆを得る（ステップＳ２０４）。 （もっと読む）

【課題】モーションシャープニングを考慮した動画像強調処理を実現する。
【解決手段】撮影された動画像の複数のフレーム画像をメモリに記憶する（ステップＳ１００）。記憶された複数のフレーム画像の平滑化処理を行う（ステップＳ１０２）、平滑化された画像データを用いて、各画素に対する画素値の時間軸方向の平均ｆ_ａｖを求める（ステップＳ１０６）。処理対象となるフレームの各画素の画素値の平均ｆ_ａｖに対する偏差ｆ_ｄｅを算出する(ステップＳ１０８)。記憶された複数のフレーム画像の画像データを用いて、処理対象となるフレームの各画素に対するオプティカルフローを算出する（ステップＳ１１２）。オプティカルフローに基づいて、各画素に対する重み係数αを算出する（ステップＳ１１６）。重み係数αで増幅された各画素の偏差ｆ_ｄｅを各画素の時間軸平均ｆ_ａｖに加算し強調画像を得る（ステップＳ１１０）。 （もっと読む）

【構成】ＣＰＵ１４ｐは、空間を定義する平面を鳥瞰した状態を表すマップ画像上で複数の分割エリアを指定し、指定された複数の分割エリアにそれぞれ対応する複数の測定エリアを平面を捉えるカメラ１２から出力された被写界像に割り当てる。ＣＰＵ１４ｐはまた、カメラ画像に割り当てられた測定エリアをサイズ条件に合致する適正エリアとサイズ条件から外れる不適正エリアとに分類し、適正エリアに属する部分被写界の混雑度をカメラ１２から出力された被写界像に基づいて検出する一方、不適正エリアに属する部分被写界の混雑度を適正エリアについて検出された混雑度に基づいて検出する。
【効果】測定エリアのサイズの減少に起因する動き検出精度の低下が抑制される。 （もっと読む）

【課題】ユーザの視認性を向上させること。
【解決手段】ユーザの顔を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された顔の動きを検知する動き検知部と、前記動き検知部により時系列で検知された顔の動きに基づいて、次の時点で検知される前記顔の動きを予測する動き予測部と、画像データを表示する画像データ表示部と、前記画像データ表示部に対し、前記動き予測部により予測された顔の動きがキャンセルされる方向に前記画像データを動かす制御を実行する動き補正部と、を備える、画像安定化装置が提供される。 （もっと読む）

【課題】 対象物の位置情報の軌跡を、ジッタが低減された滑らかに軌跡に補正することが可能な情報処理装置、プログラム及び電子機器等を提供すること。
【解決手段】 情報処理装置は、対象物の位置情報を取得する位置情報取得部１１０と、位置情報として取得された、対象物の第ｎの位置と第ｎ＋１の位置とに基づいて、対象物の予想進行方向を求め、予想進行方向に比べて、予想進行方向に直交する方向に対して広い補正判定範囲を設定する補正判定範囲設定部１２０と、対象物の第ｎ＋２の位置が、設定された補正判定範囲の内部に位置する場合に、第ｎ＋２の位置を補正する位置補正部１３０と、を含む。 （もっと読む）

【課題】広角の撮像範囲を有するカメラで撮影した非線形画像であっても移動体を検出することができる移動体検出装置を提供する。
【解決手段】車両に搭載され広角の撮像範囲を有するカメラで撮影した非線形画像を、予め設定した視角範囲の複数の画像に分割し共通のカメラ中心をもつ複数の線形な投影平面画像を生成する分割変換部と、複数の投影平面画像のそれぞれの動きベクトルを算出する動きベクトル算出部と、複数の投影平面画像の動きベクトルを解析し、移動体を判定する移動体判定部と、移動体判定部の判定結果を表示する表示部と、を具備する。 （もっと読む）

【課題】安定した目標追跡を継続し得る目標追跡装置を提供する。
【解決手段】指示される画像サイズ及び画像位置に基づいて、任意の画像サイズで任意の位置に存在する移動目標の画像データを取得する撮像部１１と、この撮像部１１の出力画像から１フレームにおける移動目標の画素を特定する画素アドレスを算出する画素アドレス算出部１３と、この画素アドレス算出部１３で得られる出力画像の目標画素アドレスのフレーム間におけるずれ量を算出し、この算出結果に基づいて撮像部１１に指示する画像サイズ及び画像位置を含む追跡信号を生成する信号処理部１４とを備える。 （もっと読む）

【課題】移動体のヨー方向と横方向の挙動を高い精度で区別できる移動体挙動検出装置等を提供する。
【解決手段】前方撮像カメラ及び後方撮像カメラにより撮像された画像を取得し、車両１の前方方向に含まれる前方特徴点Ｐｆと、当該前方方向とは異なる後方方向に含まれる後方特徴点Ｐｂとを計測し、車両１の前方方向に含まれる前方特徴点Ｐｆの移動方向（Ｐｆ’→Ｐｆ）と、車両の後方方向に含まれる後方特徴点Ｐｂの移動方向（Ｐｂ’→Ｐｂ）とを比較する。当該双方の移動方向が異なる場合には車両１が横方向に移動していると判別し、当該双方の移動方向が同じである場合には車両１がヨー方向に移動していると判別する。 （もっと読む）

【課題】複数人物に最適なコンテンツを表示することを目的とする。
【解決手段】コンテンツ決定装置は、時系列に撮影された複数の撮影画像から人物画像を検出し、人物画像についての人物の速度ベクトルを算出する算出手段、複数の人物の算出した速度ベクトルに応じて、複数の人物を一つのグループに関連付ける関連付手段、関連付けられたグループ内の複数の人物画像を画像処理して、グループの属性情報を取得する取得手段、属性情報と記憶部に記憶された投影画像を特定する画像情報との対応関係に基づき、属性情報に対応する投影画像を決定する決定手段を有する。 （もっと読む）

【課題】反射表面を有する観測対象のオプティカルフローを推定すること。
【解決手段】観測画像の各画素の輝度値を反射特性が考慮された光学モデルで定義し、定義された光学モデルをオプティカルフロー法の拘束条件に適用し、適用された拘束条件からオプティカルフローを推定する目的関数を導出して、目的関数を最小化問題として解くことにより、観測対象のオプティカルフローを推定するので、反射表面を有する観測対象のオプティカルフローを推定する。 （もっと読む）

【課題】固定カメラにおいて撮影された動画像を用いて、撮影範囲の領域における物体の移動や静止等の変動を数値化・検出して経営管理等に役立つ技術を提供する。
【解決手段】繁忙検知システム１０は、監視カメラ３０で撮影した撮影範囲４５の動画像（複数フレーム）をもとに、フレームの各エリアの画素値ヒストグラムを含む学習データ５１を作成する学習データ作成部１２と、フレームの各エリアの画素値ヒストグラムを含む検知対象データ５２を作成する検知対象データ作成部１３と、学習データ５１と検知対象データ５２を比較してエリア毎に距離値を計算する距離計算部１４と、エリア毎の距離値に基づき、撮影範囲の領域における物体の変動による繁忙の度合いを示す繁忙度を計算し、当該繁忙度をもとに繁忙箇所を検出する繁忙情報計算部１５と、を有する。 （もっと読む）

【課題】 処理負担を増大せずに、追跡対象の移動を正確に反映しない動線を作成するという誤った動線の作成を軽減できる動線作成装置及び動線作成方法を提供する。
【解決手段】 追跡対象の移動軌跡を表す動線を作成する動線作成装置１は、画像フレームから追跡対象を検出して、追跡対象の検出領域を含む検出結果情報を生成する物体検出部２０と、検出結果情報に基づいて、該追跡対象の状態を判定する状態判定部５０と、状態判定部５０にて判定された状態に対応する方法で検出領域を用いて、追跡対象の基準点を作成する基準点作成部６０と、複数の画像フレームについて作成された複数の基準点を結んで、追跡対象の移動軌跡を表す動線を生成する動線作成部７０とを備えている。 （もっと読む）

【目的】対象画像の追尾精度を向上させる。
【構成】立体撮像ディジタル・カメラを用いて被写体を撮像し，右目用画像と左目用画像とを周期的に得る。両方の画像で対象画像の検出処理が行われ（ステップ71），対象画像が検出されると（ステップ72でＹＥＳ），右目用画像，左目用画像のうち，その後に撮像される画像については対象画像が検出された方の画像で対象物を検出するように設定される（ステップ73）。設定された方の画像で対象画像検出処理が行われる（ステップ74）。対象画像が検出されると（ステップ75でＹＥＳ），対象画像らしさがしきい値未満のときには（ステップ76），両方の画像で対象画像の検出処理が行われ（ステップ77），対象画像らしさのスコアの高い方の画像を用いて対象画像を検出するように設定される（ステップ79）。 （もっと読む）

【課題】半透明な対象のオプティカルフローを推定する。
【解決手段】入力した時系列画像を前景、背景、透明度に分離し、分離した透明度について得られる拘束条件に基づいて目的関数を定義し、目的関数を最小化問題として解くことで、複雑な背景のある場合でも、半透明な対象のオプティカルフローを推定することができる。 （もっと読む）

【課題】 直線道路のガードレールや側壁などの固定物体と自車両との距離が一定で、相対速度もほぼ０となる場合でも、ガードレールや側壁などの固定物体が自車両に接近してくる他車両（接近物体）であると誤検出することを防ぐ車両検出装置を得る。
【解決手段】 自車両の外部を撮像して得られる入力画像データから、物体の動きの方向や物体の動きの大きさを示す動き情報が抽出され、抽出された動き情報の規則性に基づいて、固定物体の有無を判定するので、側壁等の固定物体を他車両として誤検出することを防ぐ制御ができる。 （もっと読む）