【課題】従来には、字幕が、人物などの被写体領域に、重ねて表示されて、視聴が妨げられてしまっている。
【解決手段】グラフィックスオブジェクトを描画するグラフィックス描画部（１０２）と、画像に対して、描画された前記グラフィックスオブジェクトを合成する画像合成部（１０３）と、前記画像における、空間周波数が最も低い領域の表示位置を出力する検出部（１０５）と、出力された前記表示位置に、前記グラフィックスオブジェクトを描画させる描画制御部（１０６）とを備える画像合成装置（１）。 （もっと読む）

【課題】縦列駐車を行うに際して、最終的に後方車両が自車両の存在に関わらず円滑に発車することができ、また自車両が円滑に発車できる間隔を適切に且つ容易に確保できる「縦列駐車案内装置」とする。
【解決手段】縦列駐車時に後方を撮影するリアカメラの画像をモニタ表示する際、自車両と後方車両の間隔が、後方車両が円滑に駐車位置から脱出できる間隔を示す縦列駐車後方案内マークを表示し、運転者はそのマークに後方車両の画像の下端部分がほぼ一致するように駐車する。それにより自車両の縦列駐車後に前方に他車がほとんど間隔を置かずに駐車した時でも、後方の間隔分だけ後退すると円滑に発車できる。後方車両との間隔は、リアカメラ撮影画像で後方車両の車種を認識し、車種に応じた最小回転半径等の車両データで、後方車両が円滑に発車できる間隔を求め、その間隔位置にマークを表示しても良い。 （もっと読む）

【課題】取得した画像において、ノイズ以外の画像を構成する画素の画素値を変えることなく、画像中でノイズとなっている画素の画素値を置換してノイズを消す。
【解決手段】ノイズ判定部２０２は、二値化画像の各黒画素に注目し、注目画素に対して主走査方向に連続する黒画素の数と、副走査方向に連続する黒画素の数とを取得する。ノイズ判定部２０２は、取得した値の両方が、第１閾値以下の場合、注目画素を中心とした矩形のウィンドウ内にある白画素を特定する。ノイズ判定部２０２は、特定した白画素の主走査方向に連続する数と、副走査方向に連続する黒画素の数とを取得し、取得した数の最小値を求め、求めた値が第２閾値以下である場合、注目画素はノイズではないと判定し、求めた値が第２閾値を超える場合、注目画素がノイズであると判定する。 （もっと読む）

【課題】スキャンしたイラストの境界部に滲みが出る問題において、滲みに対応するラベル領域を同定し、隣接する他の領域に統合処理することにより、色領域を正確に分離しベクトル化する手法を可能にする。
【解決手段】画像入力手段と、入力した画像を色領域に分ける色領域分割手段と、個別のラベルを色領域に付与するラベリング手段と、ラベルが付与された色領域であるラベル領域の形状特徴を表わす情報を含むラベル形状情報を求めるラベル形状解析手段と、ラベル形状情報に基づいて、ラベルを付与されたラベル領域が微小領域かどうか判定する微小領域判定手段と、微小領域と判定された領域を隣接する領域に統合する微小領域統合手段を有し、入力の滲みに対応するラベル領域をラベル形状から判断し、隣接する領域に統合する。 （もっと読む）

【課題】 複数の描画部によりタイル毎に画像を描画し、次工程でタイル毎に参照画素を要する画処理を行うシステムにおいて、描画工程と画像処理工程とを可能な限り少ないバッファメモリを用いて制御することを目的とする。
【解決手段】 各タイル毎に初期状態を示す状態と、描画済を示す状態と、使用済を示す状態とを少なくとも有する状態変数をまたせる構成をとる。 （もっと読む）

【課題】画像データから映像内に侵入する物体を検知する際、検知対象とする物体の検知漏れや誤検知を低減することが可能な画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供すること。
【解決手段】画像データから画像データの画素ごとの特徴量を算出する特徴量算出部１２０と、特徴量を用いて、同一の特徴量を有する画素を抽出して、同一の特徴量を有する画素からなる密集度判定用画像データを生成し、密集度判定用画像データにおける画素の分散度合いを示す密集度を判定する密集度判定部１３０と、密集度の判定に応じて、密集度判定用画像データにおける画素から画素の集合を算出する画素集合算出部１４０とを有することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】箱状ワークを対象とし、ワークが密着している場合や荷崩れの場合でもピッキングするワークの位置と姿勢を高い精度で認識することができる箱状ワーク認識装置および方法を提供する。
【解決手段】隣接して荷積みした複数の箱状ワーク１を上方から撮影して全体画像を取得する単眼カメラ１１と、複数の箱状ワーク全体の３次元形状を計測する距離センサ１２と、全体画像から箱状ワークのエッジ部分を検出し、エッジ部分を境界として３次元形状から各箱状ワークの位置と姿勢を認識し、ピッキングする箱状ワークの位置と姿勢を出力する物体認識処理装置１６とを備える。 （もっと読む）

【課題】 破断部付近の画像や形状にかかわらず、各原稿破片の画像データをつなぎ合わせて、合成画像データを出力可能な画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像処理装置に、複数の原稿破片の画像を読み取って、それぞれの画像データを入力する画像データ入力部と、入力された各画像データから、それぞれの原稿破片の形状を示す特徴量を抽出する特徴量抽出部と、抽出された各特徴量に基づき、各画像データを位置合わせするための位置合わせパラメータを算出する算出部と、算出された位置合わせパラメータに基づいて、各画像データを合成し、合成画像データを出力する合成出力部とを設ける。 （もっと読む）

【課題】 入力画像自体の性質から画像の傾斜角を検出すると共に、検出を高速で行えるようにする。
【解決手段】 入力画像を１／ｎの縮小画像に縮小し、縮小画像をスムージングし、スムージングした画像からエッジを抽出する。抽出したエッジを二値化し、二値化した画像をハフ変換することにより、複数の直線を抽出する。抽出した複数の直線の傾斜から、入力画像の傾斜角を検出する。 （もっと読む）

【構成】カメラＣ＿１〜Ｃ＿４の各々は、車両に斜め下向きの姿勢で設けられて、車両の周辺の被写界を捉える。ＣＰＵ１２ｐは、カメラＣ＿１〜Ｃ＿４の各々から出力された被写界像を鳥瞰画像に変換し、変換された鳥瞰画像からエッジを抽出する。ＣＰＵ１２ｐはまた、抽出されたエッジによって描かれる線の角度情報を抽出されたエッジ上の複数の位置に対応して検出し、検出された角度情報のうち検出回数が基準を上回る特定角度情報に対応して警告のような操縦支援処理を実行する。
【効果】操縦支援のための負荷を低減することができる。 （もっと読む）

【課題】 ドロップアウトすべき印刷部の照明光の各波長に依存した帳票からの読み取り画像データの特徴を抽出し、ドロップアウトする画素を白判定されるデータと置換するリアルタイム動作の画像読取装置を提供する。
【解決手段】 色画像位置同期回路部と、色画像位置同期回路部の出力から分岐させた一方の信号を受光部の同一画素位置における発光色毎のデータが指定した範囲内にある場合にドロップアウトデータとして画素位置情報を出力する色判定部と、色画像位置同期回路部の出力から分岐させた他方の信号を発光色毎に決められた定数データを乗算する画像モノクロ化ゲイン部３１０と、受光部の同一画素位置データを加算し単色データとして出力する画像モノクロ化回路部と、単色データを色判定部の画素位置情報に対応する画素をドロップアウトレベルにデータ置換するデータ置換部とを備えるようにした。 （もっと読む）

【課題】所望の対象物を背景から良好に抽出する。
【解決手段】車両に搭載された赤外線カメラと、赤外線カメラにより撮像された撮像画像の輝度値ヒストグラムを作成し、該輝度値ヒストグラムにおいて、全体の度数に対する所定の割合Ｓ（％）を用いて、累積度数が（１００−Ｓ）％となる低輝度範囲と、累積度数がＳ％となる高輝度範囲とに二分し、該高輝度範囲に含まれる輝度値を有する対象物を、検出すべき対象物の候補として抽出する。抽出された対象物の候補について、検出すべき対象物かどうかを判定し、該判定に応じて、運転者への通報を行う。ここで、車両の周辺に、高温対象物が多く存在する状況か否かが推定される。該推定の結果に応じて、上記所定の割合Ｓを変更する。こうして、車両の周辺の状況に応じた適切な割合で、輝度値を二分することができるので、検出すべき対象物を良好に背景から分離して抽出することができる。 （もっと読む）

【課題】解像度を拡大しても視認性のよい画像を得る。
【解決手段】太線化後の各行は、太線化前のデータの内容（黒／白ドットの並び）に関わらず、必ず所定の規則に従って構成される。すなわち、０行目、Ａ−１行目、Ｉ−２行目、Ｚ行目を除く各行は、当該行のラインデータと、その直前又は直後の行のラインデータと、に規則的に所定の処理が施されたデータの論理和で構成されている。 （もっと読む）

【課題】 グラデーションのような画像領域が含まれている場合に、適切な閾値を設定することができなかった。
【解決手段】 矩形領域の検出（Ｓ１）では、画像データの中で文字や絵柄が含まれる矩形領域を設定する。矩形領域の特徴値検出（Ｓ２）では、各矩形領域のヒストグラムから歪度、尖度、最頻値、中央値、平均値を求める。ヒストグラムの形状判定（Ｓ３）では、特徴値をもとにヒストグラムの形状を判定する。矩形領域の閾値設定（Ｓ４）では、判定されたヒストグラムの形状に対応した手法で閾値を算出する。二値化（Ｓ５）では、設定された閾値を用いて画像を二値化する。本発明は、入力画像の文字や絵柄を矩形領域として検出し、検出した矩形領域内のヒストグラムの形状を五つの類型に判別し、それぞれのヒストグラムの形状に対応した手法で適切な閾値を設定する。 （もっと読む）

【課題】 枠線で囲まれた黒文字または白文字が含まれる領域で、適切な二値化閾値を算出することができなかった。
【解決手段】 矩形領域の検出（Ｓ１）にて、文字の画像を含む画像データを入力し、文字を含む可能性が高い矩形領域を検出すると、各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）にて、検出された矩形領域の情報を入力し、同矩形領域に含まれる各画素の階調値についてヒストグラム（度数分布）を作成する。各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）にて、各矩形領域ごとのヒストグラム（度数分布）を作成したら、各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）にて、各矩形領域ごとに適した二値化の閾値を算出する。各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）にて、各矩形領域ごとに閾値を算出すると、二値化（Ｓ４）にて同閾値を利用して各矩形領域の各画素を二値化する。 （もっと読む）

【課題】連結成分が外接する図形である外接図形が複数重なった場合であっても、いずれかの外接図形内の連結成分に対応する画像が見えなくならないようにする。
【解決手段】処理選択手段１１４は、動作状態指定手段１１５による動作状態の指定に応じて、変換手段１１６、並べ替え手段１１７、又は、統合手段１１８のいずれかを、重畳外接矩形抽出手段１１３によって抽出された２以上の外接矩形に対して処理を行う手段として選択する。変換手段１１６は抽出された外接矩形の各々に含まれる画素のうち連結成分ではない画素を透過を意味する画素に変換する処理を行う。並べ替え手段１１７は抽出された外接矩形のうち一方の外接矩形の領域と他方の外接矩形内の連結成分とが前面から見たときに重なり合わないようにこれらを重ねる処理を行う。統合手段１１８は抽出された外接矩形と、これらに外接する図形である外接矩形にそれぞれ対応する画像データを記憶する。 （もっと読む）

【課題】 画像に含まれる文字と背景とを分離することができなかった。
【解決手段】 二値化閾値算出（Ｓ２）では、白いエッジのヒストグラム作成（Ｓ１）にて作成されたヒストグラムを参照し、度数分布の裾野を二値化処理のための閾値とする。二値化（Ｓ３）では、二値化閾値算出（Ｓ２）にて設定された閾値と各階調値とを比較し、比較結果に基づいて二値化（Ｓ３）を行う。すなわち、入力画像の白いエッジを検出し、検出した白いエッジのヒストグラムを作成し、そのヒストグラムから裾野を計測して適切な二値化閾値を取得するというものである。 （もっと読む）

【課題】セルサイズ補正が行われたマトリクス型２次元シンボルに対して連結補正を確実に効果的に行うことが可能な画像処理技術を提供する。
【解決手段】エンコーダ４５１は、シンボル生成パラメータを用いてシンボル画像を生成し、当該シンボル画像に対してセルサイズ補正量を用いてセルサイズ補正を行い、セルサイズ補正後のシンボル画像及びセルサイズ補正量を連結補正処理部４５２に渡す。連結補正処理部４５２は、セルサイズ補正量を用いてシンボル画像に対して連結補正を行い、連結補正後のシンボル画像をプリンタドライバ４３０に渡す。プリンタドライバ４３０は、連結補正後のシンボル画像を描画データにおいて重畳した後に印刷データに変換して、これをスプーラ４４０に渡す。印刷処理部４６０は、スプーラ４４０を介して印刷データを受け取り、当該印刷データを用いて印刷処理を実行する。 （もっと読む）

【課題】画像形成装置に設けられたディスプレイの画面上で、出力中の文書画像を確認可能とし、かつ個人情報等の詳細な情報を隠すことができる画像形成装置を提供する。
【解決手段】印刷処理において印刷対象の文書画像を生成するイメージ生成部１１２により生成された文書画像を、イメージ記憶部１１３に複数ページ分記憶する。演算部１１４が、イメージ記憶部１１３に記憶された文書画像のうち、特定の複数ページ分の文書画像を取得し、これらの文書画像に対して論理積演算を行う。表示制御部１１５が、演算部１１４の論理積演算により得られた合成画像を表示装置１３０に表示させる。 （もっと読む）

【課題】２次元構造の断面データが表す形状曲線の近似するための処理を簡単に行い得る装置を構成する。
【解決手段】ベース形状データ生成手段１６が、設定領域の３次元データを切り出し計測対象物Ｔの本来の表面形状を示す２次元データを生成する。詳細形状データ生成手段１７が設定領域の３次元データを切り出し計測対象物Ｔの詳細な表面形状を示す２次元データを生成する。これらの２次元データから曲率取得手段１８が曲率を算出する。この曲率取得手段１８は、２次元データのサンプルポイントの中央付近を頂点とした点群上又は点群付近を通過する２次曲線を近似曲線として適用し、適用された近似曲線のサンプルポイント中央部での曲率に基づいて前記曲率を算出する。 （もっと読む）