【課題】画質の違いによらず安定して画像を認識できる画像認識装置および画像認識方法を提供する。
【解決手段】本発明の一態様に係る画像再生装置は、画像のぼけレベルを測定する測定部と、測定部で測定されたぼけレベルを閾値と比較する比較部と、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも小さい場合、画像にぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも大きい場合、画像にぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用する画像処理部と、画像処理部で処理された画像の特徴から画像を認識する認識部と、を具備する。 （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】文字の潰れやボケを補完して文字輪郭線の形状を鮮明にし、文字認識精度を向上させることを目的とする。
【解決手段】２値化画像に基づいて認識された文字が所定の文字である場合に、画像及び２値化画像を所定の倍率に拡大して拡大画像及び拡大２値化画像を生成し、拡大画像から微分フィルタを用いて文字列の輪郭線を抽出した輪郭線抽出画像を生成する。また、輪郭線抽出画像の輝度を反転させた反転画像を生成し、反転画像から２値化反転画像を生成し、この２値化反転画像と拡大２値化画像との論理積画像を生成する。そして、論理積画像から２値化論理積画像を生成し、２値化論理積画像から所定の文字認識特徴量を抽出してマッチング処理を行うことにより文字を認識する。 （もっと読む）

【課題】文字画像から文字を認識する精度を向上する。
【解決手段】この画像処理装置は、文書画像が記憶されたメモリと、メモリから読み出した文書画像に対して所定の画像処理を施して文字画像を生成する前処理部と、文字画像に対して所定の画像処理を行うことで複数の異なる文字パターンを生成するパターン生成部と、複数の文字パターンからそれぞれの特徴データを抽出する特徴抽出部と、複数の特徴データと認識辞書に格納されている文字の特徴データとの類似度を計算し、類似度の高い文字を認識辞書から選出する類似度計算部とを備える。 （もっと読む）

【課題】文字画像から文字を認識する精度を向上する。
【解決手段】この画像処理装置は、文書画像が記憶されたメモリと、文字とその特徴データが対応して格納された認識辞書と、前記メモリから読み出した文書画像に対して所定の前処理を施して文字画像を生成する前処理部と、前記前処理部より生成された文字画像を、系統毎に異なる処理でいくつかのパターンに変化させた上で前記認識辞書に格納されている文字との類似度を計算する複数の計算系統と、前記複数の計算系統による計算結果として得られる複数の類似度を一つに統合する類似度統合部とを備える。 （もっと読む）

【課題】低コントラストな画像においても正確に文字認識を行うことが可能な文字認識処理装置を提供する。
【解決手段】抽出するべき文字を含む入力画像において、各画素の輝度を非線形輝度変換曲線に基づいて輝度変換処理を行い輝度変換後入力画像を生成する非線形輝度変換手段と、輝度変換後入力画像から、帯域通過フィルタを用いて文字の抽出処理を行い文字部抽出画像を生成する帯域通過フィルタ手段と、文字部抽出画像を、入力画像へ重畳する重畳処理を行って文字強調画像を生成する重畳部と、文字強調画像に基づいて文字認識処理を行う文字認識処理手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】課題は、入力画像情報の位置ずれを精度よく補正した補正画像を簡単に得る方式の提供である。
【解決手段】本発明は、基準の形状となる基準画像情報を記憶する記憶部と、入力画像の形状のずれを補正する制御部とを有する画像処理装置を対象とする。本発明の第一の解決手段は、制御部が、基準画像の所定の領域となる複数の基準部分画像領域に対応するように入力画像を複数の部分画像領域に分割し、部分画像領域と基準部分画像領域との間のずれ量を算出し、第一の位置ずれ量を部分画像領域の所定の画素に関係付け、入力画像内の第一の位置ずれ量が関係付けられた複数の画素からの距離および複数の画素毎に対応付けられた第一のずれ量から入力画像内の各画素の位置ずれ量を算出し、各画素の位置ずれ量により各画素の位置を補正する。 （もっと読む）

【課題】 本発明は罫線や文字の識別精度を向上させるための有益な情報を提供できる。
【解決手段】 本発明の画像特性判別処理方法によれば、光学的に読み取った画像データの主走査方向及び副走査方向の１ライン毎に黒画素連結を調べ、黒画素の連結が途切れた時に黒画素一塊をランとする。そして、抽出したランの長さが所定値以上であるランを罫線ランとし、判別された罫線ランの数を計数して罫線ラン同士が所定値以内に存在している罫線ラン同士を罫線とする。抽出された全罫線を計数し、他の罫線と接触せずに単独で存在する罫線を単独罫線とし、判別された単独罫線を計数し、単独罫線周辺近傍の黒画素密度を求め、求めた黒画素密度が所定値以上であればつぶれ文字上に誤認識された無効化罫線と判別し、当該無効化罫線の数が所定値以上であればつぶれ画像であると判別する。次に、判別されたつぶれ画像が占める割合に基づいて認識対象の画像の特性を判別する。 （もっと読む）

【課題】文書イメージの取り込みに際して、背景に対して文字イメージを強化する。
【解決手段】４分木法によりイメージを矩形領域に分割し、大きな矩形領域においてヒストグラムにより、画素の光度分布から、
大きな片の明るい背景を有する状況、多くの前景物件を有する状況、及び突出した明部および暗部のピーク値がない時、背景が徐々に変化する辺縁の状況に属し、該矩形は再び細分化(subdivide)が必要な状況、とに分類し、
第１の状況に対してそのまま、第２の状況に対して背景情報の補強、第３の状況に対して更に４つの小さなセルに分割し、上記ステップに基づき、ヒストグラムを再計算し、
さらにこれらの背景に応じたフィルター処理によって前景イメージを補強し、処理を完了する。 （もっと読む）

【課題】ＬＥＤ照明は徐々に劣化するので交換時期を逸しがちで、画像認識を利用したシステム用の照明として利用する際に、運用上の問題になっていた。
【解決手段】ＬＥＤ照明を点灯して撮影した画像の輝度をもとにＬＥＤ照明の光量を算出し、画像認識に必要な最低限の光量を示す輝度標準値Ａ、および画像の輝度を補正してから画像認識処理を行っても十分な精度を得られない光量を示す輝度限界値Ｂと比較する（Ｂ＜Ａ）。ＬＥＤ照明の光量がＡ未満ならＬＥＤ照明が劣化しているというアラーム、Ｂ未満ならＬＥＤ照明の交換時期になったというアラームを出す。また、ＬＥＤ照明の光量がＡ未満のとき、撮影した画像の輝度を補正してから画像認識処理を行う。 （もっと読む）