【課題】制御系の演算処理に対する負荷を軽減しつつ、車両と共に移動する車載のカメラによる撮影画像から精度良く横断歩道を検出すること。
【解決手段】車両に搭載したカメラ６０からの撮影画像の画像認識領域の部分をマイコン３０でエッジ処理し、エッジ処理した画像信号を画像認識ＬＳＩ５１で高速フーリエ逆変換して、強周期性を有するゼブラパターンを画像認識領域中から抽出する。抽出したゼブラパターンの周期性が横断歩道の周期性の範囲内であれば、そのゼブラパターンを横断歩道であるとマイコン３０が認識する。 （もっと読む）

【課題】画像データからより確実に移動対象物を検出し識別する。
【解決手段】画像データ取得部（１００）にて対象物を撮影した画像データを規定のレートで順次取得し、画素間位置検出部（１０２）にて順次取得される複数の画像データ間の相対位置を検出し、候補領域抽出部（１０３）にて前記相対位置から前記複数の画像データ間の差分を検出しその差分を前記対象物の候補領域として１つもしくは複数抽出し、移動量検出部（１０４）にて前記複数の画像データにわたって前記候補領域の移動量を検出し、解像度向上部（１０５）にて前記移動量を基に前記候補領域の解像度を向上させる。一方、予め対象物のモデルパターンをモデル記憶部（１０７）に記憶しておき、対象物識別部（１０６）にて、解像度を向上させた候補領域と記憶されたモデルパターンとを比較して対象物を識別する。 （もっと読む）

【課題】 検出した人物の移動方向を推定し、移動方向から監視対象外の人物に対する検出を棄却することで、監視効率を向上させる。
【解決手段】 時間軸上で連続する個々の画像を複数領域に分割して分割した領域毎に領域内の輝度変化を状態変化量として算出する時間変化抽出部２と、複数の連続画像で構成っされる画像フレーム群毎に算出した状態変化量の差分を算出して算出した差分の重心を算出し、更に連続する画像フレーム群の間で算出した重心位置を比較して重心の移動量を特徴量として算出する動きベクトル算出部３と、映像内の人物の存在を判断する人物検出部４と、人物の移動方向を判定する移動方向判定部５とを有し、移動方向判定部５はアダブーストによるカスケード型の強識別器によって構成され、サンプル記憶部５ａに記憶された特徴量と算出した個々の領域の特徴量とを比較して人物の移動方向を判定する。 （もっと読む）

【課題】自車挙動に応じて撮像タイミングを調整することにより、一定の処理周期の中で自車速に応じて効果的、効率的に物体の動きを観測する車両用外界認識装置を提供する。
【解決手段】車両用外界認識装置１０００は、カメラ１０１０等の撮像装置から画像を取り込む画像取得部１０１１と、カメラから画像を取り込むタイミングを調整する撮像タイミング手段１０３１とを有し、撮像タイミング手段で設定された一定周期での画像取り込みと、その周期の間に不定期での画像取り込みを行う。自車挙動取得手段１０２１で自車速を取得し、取得された自車速に応じて不定期での画像取り込みのタイミングを調整し、取り込まれた画像を用いて前景と背景を分離し、前景から衝突の可能性がある物体を検出する。 （もっと読む）

【課題】指先動きに応じた動作の誤判定を軽減できるジェスチャ認識装置を提供する。
【解決手段】取得した動画像からユーザの指先位置の軌跡を検出する検出部１２と、前記指先位置の軌跡から送り動作か否かの判定を行うための有効範囲を設定する設定部１５と、前記指先位置の軌跡が、前記有効範囲に含まれている場合に、前記指先位置の軌跡が送り動作か否かを判定する判定部１４と、前記指先位置の軌跡が前記送り動作の場合に、前記送り動作から前記ユーザのジェスチャを認識する認識部１６とを有する。 （もっと読む）

【課題】比較的軽い処理で運転者の支援を行う運転支援システムを提供する。
【解決手段】 運転支援システム１は、動領域抽出によって、領域分割（撮影画像を画像要素に分割する処理）と、視差情報の抽出（視差マップの生成処理）とを行うため、ブロックマッチングを用いる方法に比べて、処理負荷を抑えることができる。また、右画像と左画像の同一画像要素を特定し、視差を算出する場合には、精細なカメラの校正と画像の補正が必要であるが、本運転支援システム１では、これらは不要である。さらに、本運転支援システム１によれば、動きや形の変化を推定するため、他の移動体に相当する画像要素の多様な動きや、形の変化にも対応できる。 （もっと読む）

【課題】鮮鋭且つ自然な画像を生成することを課題とする。
【解決手段】画像処理装置は、特徴量算出部と、生成部と、加算部とを有する。特徴量算出部は、所定範囲内での画素値の変化を表す特徴量を入力画像から算出する。生成部は、学習用画像の特徴量に対する高周波成分を含む学習用画像の特徴量の相対的な値の分布を表す確率分布と、特徴量算出部によって算出された特徴量とに基づいて、画素値の変化のパターンを表す所定画像パターンの重みを求め、求めた重みで該所定画像パターンを重み付けることにより、入力画像に対する高周波成分を生成する。加算部は、入力画像に、生成部によって生成された高周波成分を加算する。 （もっと読む）

【課題】画像シーケンスにおいて移動物体を検出する方法を提供する。
【解決手段】a)画像シーケンスの一対の連続画像の一方の画像での特徴点を決定し、b)決定した特徴点を用いて、一対の画像の一方を、他方に投影する数学的変換を決定し、c)決定した変換により、互いへ変換される一対の画像の複数の画像の間の差として差分画像を決定し、d)決定した差分画像において特有の画像変化点を決定し、e)決定した特有の画像変化点から物点を決定するステップとを含む方法である。ステップd)は、d1)画像変化の閾値を確立し、閾値を超える画像変化点を、差分画像内のそれらの点として決定し、d2)所定の品質基準に基づいて、画像変化点の質を分析し、d3)品質基準が満たされている場合、d1)で決定した画像変化点をステップd)で決定する画像変化点として確立し、さもなければ、d1)で確立される閾値でd1)及びd2)を繰り返すステップを含む。 （もっと読む）

【課題】路面が他の物体に覆われていても路面の勾配を算出することができる勾配推定装置、勾配推定方法、及び勾配推定プログラムを提供する。
【解決手段】特徴点抽出部は、撮影手段が撮影した画像上の特徴点を抽出し、物体検知部は、前記撮影手段が撮影した画像から物体を表す画像を検知し、勾配算出部は、物体検知部が検知した物体を表す画像における特徴点抽出部が抽出した特徴点の座標と、特徴点の座標の予め定められた時間における移動量と、に基づいて、物体が位置する路面の勾配を算出する。 （もっと読む）

【課題】画像内に大きな物体が存在しても正確に自車移動パラメータを推定することができる自車移動推定方法および自車移動推定プログラムを提供する。
【解決手段】本発明の一実施形態に係る自車移動推定方法は、車両に設けられたカメラが所定のフレーム周期で前記車両の周囲を撮像するステップと、前記カメラにより撮像された複数の画像間の動きベクトルを検出するステップと、検出された動きベクトルから自車の移動パラメータを求めるステップと、前記自車の移動パラメータを求める際に利用された前記複数の画像の撮像の後に前記カメラにより撮像された画像を用いて新たに動きベクトルを検出するステップと、前記新たに検出された動きベクトルのうち、前記自車の移動パラメータに対応する自車の移動ベクトルとの比較で所定の閾値以内であるものを背景ベクトルとして検出するステップと、この背景ベクトルを用いて新たに自車の移動パラメータを求めるステップと、を有する方法である。 （もっと読む）

【課題】グルーピングの枠移動を精度よく予測し、より正確に危険物の存在を車両の運転者に警告する警告表示方法および警告表示プログラムを提供する。
【解決手段】警告表示方法は撮像した車両周囲の画像から特徴量を検出するステップと、検出した特徴量にもとづいて、同一の属性を持つ特徴量をグルーピングするステップと、グルーピングされた画像領域に含まれる物体画像の車両に対する危険度を示す信用度を設定するステップと、信用度が所定の高さ以上であると、運転者が視認可能な位置に設けられた表示装置に対して警告表示を行うステップと、グルーピングされた画像領域の次フレームにおける位置を、グルーピングされた画像領域を構成する画素の２フレーム前の画像と１フレーム前の画像間の動きベクトルの平均と１フレーム前の画像と現在のフレームの画像間の動きベクトルの平均とにもとづいて算出した加速度を用いて予測するステップとを有する。 （もっと読む）

【課題】映像信号の動きベクトル算出のための演算量を著しく低減するとともに、固定小数点処理をし易くする。
【解決手段】動画像の画像ブロック毎の動きベクトルを算出するために、３次元で定義された一〜三番目の固有値λ１〜λ３のうち、固有値λ１，λ２は近似する静止画の固有値λ'１，λ'２を代用することで、２次固定方程式で求め、精度を必要とする固有値λ３は、通常の分散式で求めている。このように、３次固定方程式を用いることなく動きベクトルを求めることで、演算量を少なくして時間内の処理と動きベクトルの算出精度を向上させることが可能となる。 （もっと読む）

【課題】物体が存在しない場所で、誤ってオプティカルフローを検出することのない車両周辺監視装置を提供する。
【解決手段】カメラ（撮像手段）１００で異なる時刻に撮像した２つの画像に基づいて、オプティカルフロー検出手段２４０が第１のオプティカルフロー（Ｆ１）を検出し、オプティカルフロー推定手段２３０が、仮想面設定手段２２０によって路面から所定距離だけ高い位置に設定された第１の仮想面の上に生じる第２のオプティカルフロー（Ｆ２）を推定して、オプティカルフロー差分演算手段２５０が、Ｆ１からＦ２を差し引いて、物体検出手段２６０が、差分演算結果に基づいて車両の周辺に存在する物体を検出し、接触判定手段２７０が、物体が車両１０に接触する可能性があると判定したときに、警報出力手段４００が警報を出力する。 （もっと読む）

【課題】カラー画像またはカラー画像から生成した白黒画像と単波長画像間での対応点検出精度を向上させる。
【解決手段】分光反射率画像生成部１１で、カラー画像の画素値、ＲＧＢカメラ２０の分光感度、観察照明光のスペクトル、及び被写体の統計的性質から求められた先見情報を用いて、ウィナー推定により画素毎の分光反射率を推定し、推定した分光反射率を画素値とする分光反射率画像を生成する。単波長画像生成部１２で、生成された分光反射率画像、観察照明光のスペクトル、狭帯域バンドパスフィルタの分光透過率、及びＲＧＢカメラ２０の分光感度を用いた撮影シミュレーションにより、撮影単波長画像と同じ波長帯域の単波長画像を生成する。位相画像生成部１３ａ、１３ｂ、相関画像生成部１４、及び対応点検出部１５で、生成された単波長画像と撮影された単波長画像との対応点を検出する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、マッチング探索処理中に無効フローを除去し、マッチング探索処理の処理時間の短縮を図ることを目的としている。
【解決手段】このため、オプティカルフロー検出装置において、マッチングスコア算出手段とマッチングスコア差分算出手段とマッチングスコア差分判定手段とフロー内積算出手段とフロー内積評価手段とを備え、マッチング探索時、差分がしきい値以下の時に、フロー内積算出手段により内積値を算出し、フロー内積評価手段により無効フロ一を除去する。また、オプティカルフロー検出方法において、現在画像の画像データと過去画像の画像データから前回と今回のマッチングスコアの差分を算出し、マッチング探索時、差分がしきい値以下の場合に、前回までのオプティカルフローと今回のオプティカルフローで内積値を算出し、内積値でオプティカルフローの方向性を判定して無効フローを除去する。 （もっと読む）

【課題】計算コストの低い顕著性モデルを生成すること。
【解決手段】本発明の一態様は、データストリームにブロック単位で予測符号化されたビデオフレームのブロックの顕著性値を決定する方法であって、当該方法は、処理手段を用いて前記顕著性値を決定するため、前記ブロックの変換された残差の符号化コストを決定し、前記決定された符号化コストを利用することを有する方法に関する。 （もっと読む）

【課題】監視空間内の移動物体を監視画像上にて追跡する装置において、注目物体が密集する他物体に接近する場合に取り違えを防止する処理を適切に行うことが容易ではない。
【解決手段】仮説設定部５１は複数の物体について現時刻における候補位置を過去位置から複数予測する。尤度算出部５２は、注目物体の各移動先候補について、画像特徴に基づき当該物体の移動先らしさの度合いを表す評価値を求める。また、当該移動先候補での他物体の存在蓋然性を表す存在度に応じて、評価値を低める補正を行う。その一方で、注目物体の移動先候補の一部について前記補正を弱める評価値補償を行い、他物体の譲歩を前記評価値に反映させる。この補正及びその限定的な補償を行った評価値から当該注目物体の移動先位置を判定する。 （もっと読む）

【課題】 現実空間画像において、仮想空間画像を重畳させない領域を適切に設定するための技術を提供すること。
【解決手段】 キー領域抽出部３０３は、現実空間画像において予め定められた画素値を有する画素で構成される第１の領域を抽出する。動きベクトル検出部３０４は、現実空間画像上の複数箇所における動きベクトルを求める。被写体領域抽出部３０５は、動きベクトルを用いて、第１の領域にマージする第２の領域を特定する。画像合成部３０８は、仮想空間画像を現実空間画像上に重畳させる際に、第１の領域と第２の領域とをマージした合成領域は、仮想空間画像の重畳対象外とすることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】回路規模の増大を抑えつつ、前後のフレームのそれぞれを基点として動きベクトルを検出することができる動きベクトル検出装置を提供する。
【解決手段】基点画素生成部５は、フレームｆ０またはｆ１内の画素データに基づいて基点画素ｆctrを生成する。探索範囲画素生成部６は、フレームｆ１またはｆ０内の画素データに基づいて探索範囲画素ｆmvsを生成する。スイッチ３，４によって１ラインごとにフレームｆ０，ｆ１を交互に切り換える。動きベクトル候補選択部７は、フレームｆ０を基点とする動きベクトルＭＶ０とフレームｆ１を基点とする動きベクトルＭＶ１を交互に生成する。相関比較部８は、動きベクトルＭＶ０，ＭＶ１の内、相関の高い方を動きベクトルＭＶとして選択する。 （もっと読む）