【課題】画像からグローバル動きベクトルを適切に抽出できるようにする。
【解決手段】クラスタリング部４２は、所定のサイズのブロック単位で求められるローカル動きベクトルLMVと、遅延バッファ４４に格納されている複数のクラスタ毎の代表となる動きベクトルとの距離を求め、距離が最小となる動きベクトルの属するクラスタに、ローカル動きベクトルLMVを分類し、分類したクラスタの情報とローカル動きベクトルLMVとを出力する。平均値算出部４３−１乃至４３−５は、それぞれ自らのクラスタのローカル動きベクトルLMVを蓄積して、その平均となる動きベクトルを算出し、これをクラスタを代表する動きベクトルとして出力する。GMV決定部４５は、クラスタを代表する動きベクトルのうち、要素数の最も多い動きベクトルをグローバル動きベクトルGMVとして出力する。本技術は、画像処理装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】簡単な構成で高速に特徴点を空間的に均一に間引くことができるようにする。
【解決手段】特徴点検出部２１１は、画像から特徴点を検出する。信頼度算出部２１２は、検出した特徴点の信頼度を算出する。間引き処理部２２は、画像を複数領域に分割して、分割領域毎に特徴点が予め設定した特徴点制限数以内となるように、検出した特徴点の間引きを信頼度に基づいて行う。例えば特徴点が特徴点制限数以内となるように信頼度の低い順から間引きする。特徴点の数は、分割領域毎に特徴点制限数以内の数となるので、特徴点を空間的に均一に間引くことができる。 （もっと読む）

【課題】ピラミッド画像の生成及び検出処理のための画像メモリアクセスを低減する。
【解決手段】 画像データを格納する格納部と、格納部に格納された画像データを読み出す読み出し部と、読み出し部により読み出された前記画像データから前記対象物を検出する検出部と、読み出し部により読み出された画像データの解像度を変換する変換部と、変換部により解像度が変換された変換データを格納部に書き込む書き込み部と、を備え、読み出し部が、読み出した画像データを、検出部と変換部とに並行して出力する。 （もっと読む）

【課題】ＣＮＮ等のような複数の特徴を利用したパターン識別装置において、性能の劣化を抑えて処理を高速化できるようにする。
【解決手段】複数の特徴量を算出し、当該複数の特徴量を用いて空間内の特定のパターンを識別するパターン識別装置であって、前記特徴量を算出する算出手段と、前記特徴量を算出する位置を走査する走査手段と、前記走査手段の走査パターンを指定する指定手段とを有し、前記指定手段は、算出する特徴毎に前記走査パターンを指定することを特徴とする装置である。 （もっと読む）

【課題】回路規模を大きくすることなく、動きベクトル検出の分解能以下の速度で被写体が移動している場合であっても被写体を追尾することが可能な追尾装置および追尾方法を提供する。
【解決手段】被写体を撮像し、フレーム画像を得る撮像素子１３と、フレーム画像の内、追尾対象として設定された領域の画像を参照画像とし、この参照画像を記憶する第１の動き検出用メモリ４１及び第２の動き検出用メモリ４５と、現フレーム画像を評価画像として記憶するバッファメモリ４１と、評価画像と隣接フレームの関係にある参照画像とに基づいて被写体の第１の動きを検出し、評価画像と離散フレームの関係にある参照画像とに基づいて被写体の第２の動きを検出する動きベクトル検出部４７を有し、第１の動きが動きなしと検出し、第２の動きが動きありを検出した場合は、第２の動きの検出結果を動き量として判定する。 （もっと読む）

【課題】文字領域を含む画像に対して当該文字の再利用性の向上を考慮した補正処理を行う。
【解決手段】入力画像から文字領域を抽出し、歪みを補正する。複数の歪み補正後の文字領域に関する情報を用いて歪み補正後の文字領域に対する補正量を決定し、補正を行う。 （もっと読む）

【課題】視差算出にかかる処理時間を高速化すること。
【解決手段】対象物までの距離を測定する測距装置であって、２つの撮像手段と、２つの撮像手段により撮像されたそれぞれの画像を複数の小画像に分割する分割手段と、２つの撮像手段のうち一方の撮像手段により撮像された画像の小画像に対し、視差算出画素を選択するためのテクスチャ検出処理、選択された視差算出画素と、他の撮像手段により撮像された画像のうち、選択された視差算出画素に対応する画素とを用いて視差データを算出する視差算出処理を少なくとも行う視差算出手段と、視差算出手段によるテクスチャ検出処理、視差算出処理を小画像毎に並列して処理するよう制御する制御手段と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点を間引き、演算量を低減する。
【解決手段】 領域ａにフィルタ（分布密度フィルタ）１を作用させた場合は、特徴点の密度が低いため特徴点は間引かれる。一方、領域ｂにフィルタ１を作用させた場合は、特徴点の分布密度が高いため特徴点は残る。また領域ｃにフィルタ（縦線フィルタ）３を作用させた場合、特徴点は横線の分布を示し特徴点の分布密度が小さくなるため、ここでは間引き候補であるが、フィルタ（横線フィルタ）を適用する際に大きな値を示すので特徴点が残る。また、領域ｄにフィルタ（縦線フィルタ）３を作用させた場合、特徴点は縦線の分布を示し分布密度が大きくなるため、特徴点は残る。このように、特徴点に対してフィルタリング処理を行うことにより、物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点を、効果的に間引くことができる。 （もっと読む）

【課題】画像の認識処理において対象の検出精度を維持しつつ、検出に要する時間を短縮する。
【解決手段】ゲーム装置１は、カメラによって撮像された撮像画像を取得する。まず、ゲーム装置１は、撮像画像において第１の間隔で得られる画素値に基づいて、当該撮像画像のうちで所定の撮像対象を含む対象領域を検出する。次に、ゲーム装置１は、対象領域内の撮像画像において第１の間隔よりも小さい第２の間隔で得られる画素値に基づいて、当該対象領域の画像から所定の撮像対象を検出する。 （もっと読む）

【課題】ジェットエンジンにおける観察中のブレードの位置の把握が容易になる画像処理装置およびプログラムを提供する。
【解決手段】ＣＰＵ３４ｃは、ジェットエンジン内に周期的に配置されたブレードを撮像した動画像を構成するブレード画像からテンプレート画像を抽出し、ブレード画像とテンプレート画像とを比較する。さらに、ＣＰＵ３４ｃは、ブレード画像の中から、画像比較の結果に基づいて一部のブレード画像を選択する。モニタ２２は、選択されたブレード画像を表示すると共に、当該ブレード画像に対応するブレードの位置を示す情報を表示する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、誤差絶対値和の推定システム及び推定方法を提供する。
【解決手段】本発明の誤差絶対値和の推定システムは、参照フレームの候補ブロックに対する現在のフレームのマクロブロックの誤差絶対値和を推定することに用いられ、前記マクロブロックは複数のサブブロックを備え、前記マクロブロック及び前記候補ブロックの画素数は同じであり、前記誤差絶対値和の推定システムは、探索比較モジュール及び演算モジュールを備える。本発明は、誤差絶対値和の推定方法も提供する。 （もっと読む）

【課題】
本発明は、二次元的に配列された画素で表現された画像から特定種類のオブジェクト、例えば人間の頭部や人間の顔などを検出するオブジェクト検出方法等に関し、検出対象のオブジェクトが画像上に多様な形状で写し出される場合であっても、そのオブジェクトを高精度に検出する。
【解決手段】
オブジェクト検出対象の画像上に、オブジェクトの輪郭および内部のうちの互いに異なるいずれかの特徴量を算出する複数のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出し、各特徴量に対応する各一次評価値を求める一次評価値算出ステップと、一次評価値算出ステップで求められた複数の一次評価値を総合することにより二次評価値を求める二次評価値算出ステップと、二次評価値算出ステップで求められた二次評価値と閾値とを比較して、閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い領域を抽出する領域抽出ステップとを有する。 （もっと読む）

【課題】 一つの評価基準だけでは偏りが生じる可能性があった。
【解決手段】 画像処理の中枢をなすコンピュータ２１はステップＳ１２０，Ｓ１４０にて異なる評価基準で画素の画像データをサンプリングしておくとともに、ステップＳ１８０にて入力される画像評価オプションに基づいてステップＳ１９２〜Ｓ１９６にて重み付け係数ｋを決定し、この決定した重み付け係数ｋを使用してステップＳ３１０にて集計結果を合算して輝度分布ヒストグラムを生成することにより、複数の評価基準を合算した総合的な集計結果に基づいて画像を評価し、ステップＳ３１０〜Ｓ３５０にて最適な画像処理を実行することができる。 （もっと読む）

【課題】撮影状況に応じたブロックマッチングを行なう画像処理装置及びそのプログラム、撮像装置を実現する。
【解決手段】図２（ｂ）に示すように撮影シーン毎に探索範囲の大きさを記録したテーブルを備え、ユーザによって撮影シーンが選択されると、該選択された撮影シーンの情報を取得し（Ｓ４）、該取得した撮影シーンの情報に対応する大きさをテーブルから取得し、該取得した大きさをブロックマッチングの探索範囲の大きさとして設定する（Ｓ５）。その後、被写体追従を開始すると判断すると該設定された探索範囲の大きさでブロックマッチング動作を行なう。これにより、図３（ａ）、（ｂ）に示すように撮影シーンに応じてブロックマッチングの探索条件を変えることができる。 （もっと読む）

【課題】パターンマッチング処理によって処理対象画像中の特徴部分を認識する演算負荷を軽減し短時間に特徴部分を認識する。
【解決手段】第１倍率の処理対象画像１０２ａに対して所定ウインドウ１０３と所定パターン１０１ａ，…とを用いたパターンマッチング処理を本認識処理として行うとき、予備検査用ウインドウ（１０３を拡大／縮小したウインドウ）２０３で切り出した部分画像と予備検査用パターン２０１ａ（１０１ａを拡大／縮小し且つデータ量を削減したパターン）とのパターンマッチング処理を予備認識処理として行い、第２倍率の処理対象画像１０２ｂに対して所定ウインドウ１０３と所定パターン１０１ａ，…とを用いたパターンマッチング処理を本認識処理として行うときに予備検査結果に基づき無駄（領域２０５以外）となるパターンマッチング処理をスキップする。 （もっと読む）

【課題】抽出された対象物に対して、カラー画像の認識処理を行う際に、画像認識に必要な情報量を確保しつつ、データ量を圧縮して対象物を高精度に認識する。
【解決手段】カラー画像信号から対象物を抽出する対象物抽出部５１と、カラー画像信号をベクトル量子化するベクトル量子化処理部５５を並列に実行する。対象物認識部６１は、対象物抽出部５１で抽出された対象物と予め作成された辞書６４とのマッチングを行い、対象物か否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】 ピラミッド画像の形成を行わない画像認識方法、画像認識装置および画像認識プログラムを実現すること。
【解決手段】判定手段２６により、モデルパターン２２とウィンドウ画像のマッチングを行い、評価値が閾値内であるとされる場合には、この時点でモデルパターン２２とウィンドウ画像のマッチングが取れたと認識して、以後の、位置が変更されたウインドウあるいは縮小の大きさの異なる画像情報の生成およびマッチングを行わず、また、判定手段２６により、評価値が閾値内でないと判定される場合には、必要に応じて縮小の大きさの異なる画像情報の生成を判定ごとに行うこととしているので、無駄なマッチングを無くすとともに不要な縮小画像の生成を防止し、縮小の大きさの異なる多くの画像情報を含むピラミッド画像の生成にかかる時間を軽減し、ひいては総合的な検索時間を短縮することを実現させる。 （もっと読む）

【課題】小型・低コストでありながら、正確で応答性の良い手振れ補正を行うことができるようにする。
【解決手段】入力画像ＹＣ１，ＹＣ２を複数段階に亘って段階的に縮小し、より下層レベルの縮小画像を使って大まかに求めた大域移動量を利用して、上層レベルで局所移動量を求める際の走査ブロックを構築することにより、２枚目の画像上に設定する走査ブロックをそれほど大きくしなくても、１枚目の画像上に設定した参照ブロック内の画像と相関がとれるようにする。走査ブロックの大きさを小さくできることにより、その走査ブロック内に同じあるいは類似の絵柄が複数存在する確率が小さくなり、参照ブロックの画像と走査ブロックの画像とが誤った位置でマッチングしたと判断される不都合が抑制される。また、走査対象となる範囲が狭くなるので演算量が減り、手振れ補正の応答性が向上する。 （もっと読む）

【課題】 簡単なハードウェア構成で良好な距離の計算を行う。
【解決手段】 端子１Ｘ、１Ｙからの所望の座標と端子２Ｘ、２Ｙからの中心位置の座標が、減算器３Ｘ、３Ｙ及び絶対値回路４Ｘ、４Ｙに供給されて座標上の距離値ｘ、ｙが求められる。これらの距離値ｘ、ｙが加算器５及び減算器６に供給され、この減算値が絶対値回路７を通じて乗算器８に供給されて端子９からの値ｂ′が乗算される。また距離値ｘが上位に１ビットシフトされ、減算器１０で距離値ｙが減算されて絶対値回路１１に供給される。さらに距離値ｙが上位に１ビットシフトされ、減算器１２で距離値ｘが減算されて絶対値回路１３に供給される。これらの絶対値が加算器１４で加算されて乗算器１５で端子１６からの値ｃ′が乗算される。そして加算器５、乗算器８、１５で求められた値が加算器１７、１８で加算され、算出された疑似距離の値ｄ′が端子１９に取り出される。 （もっと読む）