【課題】車線境界線の検出精度の改善。
【解決手段】車両の進行方向の路面の画像を所定時間の経過毎に取得し（ステップ２１０）、その画像に基いて輝度の変化点をエッジ点として抽出する（ステップ２２０）。更に、抽出されたエッジ点を通る白線候補線を抽出し（ステップ２３０）、その抽出された白線候補線の中から所定の条件を満足する白線候補線を車線境界線として選択する（ステップ２５０）。この車線境界線認識装置は、前記抽出されたエッジ点のうちの前記白線候補線が通過するエッジ点の個数をシグナル量Ｓと見做すとともに、前記抽出されたエッジ点のうちの前記白線候補線が通過しないエッジ点の個数をノイズ量Ｎと見做し、前記ノイズ量に対する前記シグナル量の割合に応じた値（Ｓ／Ｎ比）に基づいて算出される画像評価値（ステップ２４０を参照。）が閾値よりも小さい場合には前記画像に基く前記車線境界線の選択結果を破棄する（ステップ２６０）。 （もっと読む）

【課題】表情、顔の向きの変動等により本人認証をしにくい状況でも本人受理を確保することができる顔画像認証装置を提供する。
【解決手段】認証候補人物特定手段３２６は、類似度算出手段３２５によって算出された類似度に基づいて前記複数の登録人物から認証候補人物を特定する。検出率算出手段３２７は、顔追跡手段３２２によって追跡された直近の複数の顔領域画像に対する類似度が最高となったフレームの割合である登録人物検出率を、認証候補人物について計算する。認証閾値決定手段３２８は、顔領域画像に含まれる顔が認証候補人物として特定された登録人物の顔であるか否かを認証するための基準である認証閾値を、登録人物検出率に応じて決定する。認証判定手段３２９は、類似度が認証閾値を超えた認証候補人物を監視領域内の人物の顔であると判定する。 （もっと読む）

【課題】従来の方式では、最前面と最背面の視差の値の単純な差分や、その時間的な累積値のみで立体映像の安全性や快適性を判定しているため、現実的に快適に視聴できるにもかかわらず、快適でないという誤った評価結果が出力される場合があった。
【解決手段】本発明は、立体画像を構成する左眼用画像と右眼用画像とを取得し、立体画像の視差角分布を取得し、当該視差角分布に基づいて立体画像の見やすさを評価する構成を有するものである。当該構成を有することによって、立体画像の安全性や快適性に関してより適切な評価結果を出力することが可能になる。 （もっと読む）

【課題】人物とその地点を代表するランドマークのようなオブジェクトとが被写体となるような撮影画像を解析してオブジェクトの位置を識別する。
【解決手段】オブジェクト探索領域抽出部３０３は、画像データから顔領域および胴体領域を除いてオブジェクト探索領域を抽出する。顕著領域候補抽出部３０４は、オブジェクト探索領域から複数の顕著領域候補を抽出する。独自色性算出部３０５は、オブジェクト探索領域の各画素の色情報を識別し、各色の独自色性を、その出現頻度および他の色との距離に基づいて定量的に算出する。存在確率算出部３０７は、オブジェクト領域の存在確率をブロック単位で算出する。オブジェクト領域識別部３０８は、各顕著領域候補の顕著領域としての尤度を算出し、最尤の顕著領域候補をオブジェクト領域に決定する。 （もっと読む）

【課題】 複数の画像に対する評価を行う際に、主要被写体が変化する場合であっても、評価における尺度のバラツキを抑えること。
【解決手段】 被写体を撮像して、時間的に連続する複数の画像を生成する撮像部と、複数の画像のそれぞれについて、主要被写体領域を検出する第１検出部と、第１検出部により主要被写体領域の検出が行われた複数の画像について、主要被写体領域が重複する部分を第２主要被写体領域として検出する第２検出部と、主要被写体領域の画像に基づく第１評価値と、第２主要被写体領域の画像に基づく第２評価値とを算出し、第１評価値と第２評価値との少なくとも一方に基づいて、記録媒体に記録された複数の画像の評価を行う評価部とを備える。 （もっと読む）

【課題】動画の質を評価する際に、フレーム画像間における画像の変化が考慮された、より高い精度の評価値を求める。
【解決手段】チャート画像を各フレーム画像に含む入力動画のデータを入力する。入力動画の各フレーム画像におけるチャート画像の位置を示す位置情報を取得する。入力動画の各フレーム画像から、チャート画像が映っている部分画像を位置情報に従って切り出し、切り出された部分画像をフレーム画像として有する変換動画を生成する。変換動画を少なくとも時間方向に周波数変換する。周波数成分値に従って評価値を算出する。 （もっと読む）

【課題】ノイズを含んでいる一枚の画像から、当該画像のノイズレベルを簡単かつ正確に推定できるようにしたノイズレベル推定装置を提供する。
【解決手段】ノイズレベル推定装置は、画像から画像パッチ集合を生成する画像パッチ集合生成部と、画像パッチ集合生成部で生成された画像パッチ集合に基づき、画像のノイズレベルを推定するノイズレベル推定部とを備え、ノイズレベル推定部は、画像パッチ集合に基づき、画像パッチ集合に対応する分散共分散行列を算出する分散共分散行列算出部と、分散共分散行列算出部で算出された分散共分散行列の最小固有値を算出する最小固有値算出部と、最小固有値算出部で算出された最小固有値に基づき、ノイズレベルを算出するノイズレベル算出部とを備える。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する画像分類方法を提供する。
【解決手段】少なくとも２つの色面に関する画像の２次元分布関数の各々を入力する分布関数入力ステップと、２次元展開係数によって２つの分布関数の各々を記述する記述ステップと、２次元展開係数の各々を１２通りの一次元配列の展開係数に並び替える並び替えステップと、対称積で表される２次形式の要素を12×12通りの並び替えの方向組み合わせについてそれぞれ生成する要素生成ステップと、生成された144通りの２次形式の要素の各々について、一定の量子数の差を持った全ての要素の和をとった物理量を、複数の量子数の差に対して生成する物理量生成ステップと、生成された各々の物理量の少なくとも１つに基づき、画像の２次元分布関数の形状の特徴を評価する評価ステップと、評価結果に基づいて画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する分類ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】文字の読みやすさを定量化して評価することができる評価方法を提供する。
【解決手段】文字の読みやすさ評価方法は、文字図形を含む２値画像の文字線に対応する第１画素値を有する所定数以上のピクセルが連結している第１領域の数と、第１画素値を有するピクセルで囲まれた第２画素値を有する１つ以上のピクセルを含む第２領域の数とを検出するステップと、２値画像を平滑化処理して濃淡画像に変換するステップと、濃淡画像の階調に基づく２値化閾値を所定値ずつ変化させて、各２値化閾値で２値化された際の２値化された濃淡画像に含まれる第１領域の数と、第２領域の数とを、２値化閾値毎に検出するステップと、２値化された濃淡画像で検出される第１領域の数、第２領域の数が、２値画像で検出される第１領域の数、第２領域の数と同じ値で連続する２値化閾値の範囲を識別して範囲の下限値又は／及び上限値を算出するステップと、を含む。 （もっと読む）

【課題】迅速かつ有効的に画像ピクセルの顕著性値を分析して、画像における重要物体領域を均一的に表現する。
【解決手段】本発明は、領域のコントラストに基づいて画像の視覚的顕著性を検出する画像処理方法と画像処理装置に関するものである。当該方法は、自動分割アルゴリズムを用いて入力画像を複数の領域に分割する分割ステップと、前記複数の領域のうちの一つの領域とその他の領域との色、の差分の重み付き和を利用して、当該領域の顕著性値を算出する算出ステップとを含む。 （もっと読む）

【課題】画像の画質を予測するコンピュータで実行するシステム及び方法を開示する。
【解決手段】入力画像に関して、この方法は、画像に関する意味内容情報に基づいて第一の記述子を生成する工程と、画像から抽出される美的特徴に基づいて第二の記述子を生成する工程とを含む。第一の記述子及び第二の記述子に基づいて訓練されて品質値を画像割り当てるカテゴライザを用いて第一の記述子及び第二の記述子に基づいて品質値を画像に割り当て、出力する。 （もっと読む）

【課題】省労力の簡単な作業と低コストで、ユーザーの好みに近い物品外観や表示画像のデザインを得ることができるデザイン生成装置を提供する。
【解決手段】物品外観若しくは表示画像に対する第１の領域１ａ等のデータと、第１の領域１ａ等内の一部である色彩変更可能な第２の領域２ａ等のデータとを格納し、複数の色彩のデータと、複数の色彩の各々に対応する色彩の評価データとを格納し、入力される抽出キーに対する各色彩の評価データの直接的若しくは間接的な相関度を取得し、少なくとも相関度が最大である色彩の評価データに対応する色彩を格納する複数の色彩の中から抽出し、第２の領域に抽出した色彩を施した第１の領域を生成し、その第１の領域を表示部１６で表示する或いはユーザー端末３０に送信するデザイン生成装置１０。 （もっと読む）

【課題】画像認識を実施する時点における日照の状況も効果的に反映して、予め存在が把握されている複数の地物の中から画像認識の対象とする対象地物を選定する。
【解決手段】所定範囲内に存在する複数の候補地物についての地物情報である候補地物情報を取得し、日陰と日向とのコントラストを示すコントラスト情報を取得し、候補地物情報と日時情報とに基づいて、候補地物のそれぞれについて、候補地物と日陰との関係を示す情報である地物日陰情報を演算し、地物日陰情報とコントラスト情報とを含む日照要因情報に基づいて、候補地物の中から対象地物を選定する。 （もっと読む）

【課題】学習によって判断基準を決定する画像判断装置等を提供する。
【解決手段】画像及び文章を表示可能な表示部１４と、学習画像を記憶する第１記憶部１６ａと、前記学習画像を前記表示部に表示させる画像表示演算部４４と、前記表示部に表示された前記学習画像に対する評価者の判断結果を取得する入力部３２と、前記学習画像及び前記判断結果に基づき、前記評価者の画像品質に関する判断基準値を決定する学習演算部３６と、前記判断基準値と、当該判断基準値の決定に関連する１以上の情報である学習情報とを、互いに関連付けて記憶する第２記憶部１６ｂと、前記学習情報を、前記表示部に表示させる学習表示演算部６２と、を有する画像判断装置。 （もっと読む）

【課題】学習によって判断基準を決定する画像判断装置等を提供する。
【解決手段】学習画像を記憶する第１記憶部１６と、前記学習画像について、画像品質に関する指標の具体値を取得する特徴抽出部４０と、前記学習画像を所定の表示条件で表示する表示部１４と、前記表示部によって表示された前記学習画像に対する評価者の判断結果を取得する入力部３２と、前記判断結果と前記具体値を対応させた学習要素を記憶する第２記憶部２０と、前記学習要素から、前記指標に関する前記評価者の判断基準値を決定する学習演算部３６と、を有する画像判断装置。 （もっと読む）

【課題】画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現すること。
【解決手段】テストプリント画像の画像情報をフーリエ変換して空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）を算出するフーリエ変換部１０２と、少なくとも二以上の帯域フィルタを用いてフーリエ変換部１０２により算出された空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）の帯域を制限する帯域フィルタ作用部１０３と、帯域フィルタ作用部１０３により制限された空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）の帯域内の情報に基づき、テストプリント画像についての画像ノイズの評価値を算出する評価処理部１０４とを備える。 （もっと読む）

【課題】欠陥面積の合計値のみから画像の欠陥の度合いを評価する場合に比べて、それぞれの欠陥の特徴による人間の視覚への影響を考慮した評価の指標となる評価指標を提供する。
【解決手段】画像中の検査領域の面積を検査領域面積算出部１１で算出し、また検査領域に存在する欠陥の面積を欠陥面積算出部１２で算出する。さらに、第１重み係数設定部１３は欠陥に対する人間の検出感度特性に対応する第１重み係数を欠陥ごとに設定する。例えば欠陥の大きさに対応する第１重み係数を欠陥ごとに設定する。評価指標算出部１４は、欠陥面積算出部１２で算出した欠陥の面積と検査領域面積算出部１１で算出した検査領域の面積を用いた評価指標に、第１重み係数設定手段で設定した第１重み係数を用いて重み付けを行い、検査領域の欠陥の度合いを示す評価指標を算出する。 （もっと読む）

【課題】被写体ブレが生じている画像を適切に評価することができる画像評価装置提供する。
【解決手段】本発明に係る画像評価装置は、カメラ（１）の撮像手段（７）が撮影画面内の被写体を所定時間間隔で時系列的に複数フレームを撮像したときの複数の画像を記憶する記憶手段（２５）と、前記記憶手段に記憶している複数の前記画像から、各画像を複数の分割領域に分割したときの各分割領域のフレーム間で生じる動きベクトルの度数分布を生成する度数分布生成手段（２１）と、複数の前記画像を、前記度数分布生成手段で算出された前記動きベクトルの度数分布の分散に対応する値に基づいて評価する画像評価手段（２１）と、を備える。 （もっと読む）

【課題】評価対象の目立ちを色の差異を反映して定量的に評価する。
【解決手段】評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と周囲との色差が無い場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記周囲との色差対比量が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちを高く評価する色差目立ち評価部２９と、前記色差目立ち評価部２９の評価結果に基づいて、前記撮像画像の色差による目立ちの分布を示す目立ち画像を生成する画像化部２５とを備える目立ち画像生成装置１１を構成した。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する画像分類装置を提供する。
【解決手段】画像分類装置は、少なくとも１つの色面αに関する画像を入力する画像入力手段と、前記１つの画像の画素値Aの分布関数f(α)(A)に対して、分布の平均値<A>と標準偏差値σAを求め、画素値Aに対して一次形式の物理量を算出する第１の物理量算出手段と、前記算出された一次形式の物理量から２次形式の物理量<A><A>,<A>σA,σAσAの各々を算出する第２の物理量算出手段と、前記算出された２次形式の物理量の各々の線形結合で表される、１つの線形和の物理量を算出する第３の物理量算出手段と、前記算出された線形和の物理量に基づいて、前記画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する分類手段とを備える。 （もっと読む）