的第二实施例进行说明的图。此外，在图11的例子中，示 出识别对象物是模拟仪表的情况下的图像处理的一个例子。在图11的例子中，图像处理装 置10输入由拍摄部14拍摄到的原始图像90,检测输入图像中的标记，获取基于检测到的标 记的位置切取标记区域的射影变换图像91。 阳141] 接下来，对于射影变换图像91，进行上述的信道评价、信道选择等，获取颜色成分 图像92-1~92-5。此外，在信道选择时，例如可W通过拍摄时间改变信道选择方法，另外， 也可W根据将R成分图像二值化而得到的图像动态地改变信道选择方法，但并不局限于 此。 阳142] 在图11的例子中，为由于太阳光和影子难W进行仪表的识别的图像。在本实施方 式中的图像优化处理中，不是向人容易看到的图像的变换，而优化为容易识别为仪表的图 像。
[0143] 例如，图像处理装置10通过图像处理部17将信道分解成R、G、B(红、绿、蓝）、H、 S、I(色调、饱和度、亮度）等来选择使用的信道。在图11的例子中，图像92-1表示Η成分 的图像，图像92-2表示S成分的图像，图像92-3表示R成分的图像，图像92-4表示G成分 的图像，图像92-5表示Β成分的图像。
[0144] 运里，在图11的例子中，通过上述的信道选择等使用Η成分的图像92-1。在该情 况下，图像处理装置10对于Η成分的图像92-1生成二值化图像93,并且与预先设定的遮蔽 图像94合成。本实施方式中的遮蔽图像94能够根据仪表的种类等从预先设定的多个遮蔽 图像中任意地选择，但并不局限于此。例如，图像处理装置10也能够根据仪表的半径、中屯、 自动创建遮蔽图像。
[0145] 由此，图像识别部18生成用于进行识别的识别图像95。此外，在图11的例子中， 通过图像优化的信道选择仅使用了Η成分的图像92-1，但并不局限于此，也可W使用2个W 上的图像，来分别生成识别图像，将生成的多个识别图像合成来生成最终的识别图像。 阳146] 另外，在图11的例子中，进行了强调针的形状的处理，但并不局限于此，例如，也 可W-并进行强调表盘的数值的处理。在根据图11所示的识别图像95的针的位置识别数 值的情况下，图像识别部18能够预先存储基于仪表的种类等的针的振幅的最小值和最大 值，在与该仪表的种类对应的范围内识别相对于针的位置的数值。 阳147] 此外，在本实施方式中，作为识别对象物的一个例子，对针对数字仪表（7段）和模 拟仪表（针仪表）的识别用图像的生成例进行了说明，但并不局限于此。本实施方式也能 够相同地应用于例如7段显示W外的数字显示、针仪表W外的模拟显示。另外，对于包括数 字显示和模拟显示双方的仪表等，既可w将上述的图像处理部分地组合，也可w在数字部 分和模拟部分进行分别对应的图像处理。
[0148] <本实施方式的应用例>
[0149] 本实施方式能够使用具有一个W上的信息处理装置的云计算来管理由图像识别 部18识别出的数据。例如，在本实施方式中，能够通过获取拍摄了被设置于一个W上的规 定场所的放射线的线量计、溫度传感器等的测量设备而得到的图像，识别该图像，将作为识 别出的结果得到的测量设备所示的值和设置场所、拍摄时间等的信息存储到云等，来进行 时间序列比较、统计等的信息的提供。
[0150] 另外，上述的本实施方式示出了作业员使用智能手机、数字照相机等的终端来拍 摄识别对象物的例子，但并不局限于此，也可W从固定地被设置于识别对象物的前面的照 相机获取W规定时机或者周期拍摄到的图像，来进行通过上述的图像处理进行的数值等的 识别。 阳151] 另外，本实施方式中的图像处理也可W由被安装于终端的应用程序（应用）执行。 例如，也可W在应用起动后开始周期性的识别，在每个周期拍摄一次照相机图像，对于拍摄 到的图像执行上述的本实施方式中的图像处理，将识别结果保存到文件。 阳152]另外，本实施方式也可W在根据由检体等的反应产生的颜色变化状况等辨别病毒 感染状态的情况下，进行上述的图像处理。例如，能够拍摄标注有标记的检测板作为识别对 象物，从拍摄到的图像的标记检测进行该检测板的正规化（例如，失真校正）等，从图像中 提取适当的颜色成分，来进行通过图像识别进行的试药反应的检测。此外，上述的各实施方 式也可W根据需要适当地组合使用。 阳153] 如上所述，根据本实施方式，即使例如拍摄时的照明的条件、拍摄对象的仪表的种 类各种各样，也能够变换成适合识别处理的图像。例如，在本实施方式中，将彩色标记等粘 贴在识别对象物的周围，通过图像识别等自动地检测标记，基于检测到的标记进行图像变 换、图像优化处理等。由此，在本实施方式中，能够不依存于识别对象的拍摄距离、拍摄角度 地高精度地识别。另外，根据本实施方式，能够根据任意的拍摄者（作业者等）使用任意的 拍摄装置在任意的场所在任意的时间拍摄到的图像来适当地识别对象的文字、数值等的信 息。
[0154] 另外，根据本实施方式，从一个图像生成每个颜色成分的多个信道图像，根据各种 条件选择适当的图像来进行优化，并通过从处理对象排出难W识别的图像，能够缩短处理 所需要的时间。由此，在本实施方式中，能够减少图像处理所需要的计算机负荷，所W即使 处理能力低的计算机等也能够抑制处理时间的长期化。
[0155] W上，对实施例进行了详述，但并不局限于特定的实施例，能够在技术方案所记载 的范围内，进行各种的变形W及变更。另外，也能够将上述的实施例的构成要素全部或者多 个组合。 阳156] 附图标记说明 阳157] 10...图像处理装置；11...输入部；12...输出部；13...存储部；14...拍摄部； 15...标记检测部；16...射影变换部；17...图像处理部；18...图像识别部；19...通信 部；20...控制部；31...麦克风；32...扬声器；33...显示器；34...操作部；35...照相 机；36...位置信息获取部；37...时刻部；38...电力部；39...存储器；40...通信部； 41.. .CPU;42...驱动器；43...记录介质；50、70、71...图像；51...标记；60...线条； 80、82、90、92...原始图像；81、91...射影变换图像；83...模糊图像；84、95...识别图像； 93.. .二值化图像；94...遮蔽图像。
【主权项】
1. 一种图像处理装置，其特征在于， 具有图像处理部，该图像处理部基于输入图像所包含的像素的值，将该输入图像变换 成多种图像，基于针对变换后的上述多种图像的每一个的亮度信息，从上述多种图像中至 少选择一个图像，并输出所选择的上述图像。2. 根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于， 上述图像处理部对于上述输入图像的R成分、G成分、以及B成分的各成分图像，根据在 上述输入图像中设定的线条中的像素信息，求出各像素的RGB间的各成分的差值，根据求 出的上述差值中最大的差超过预先设定的阈值的像素数，决定是否将上述输入图像的Η成 分、S成分、以及I成分的各成分图像设为变换对象来作成上述多种图像。3. 权利要求1或者2所述的图像处理装置，其特征在于， 上述图像处理部根据上述输入图像的R成分、G成分、Β成分、Η成分、S成分、I成分的 各成分图像中在上述输入图像中设定的线条中的像素信息，求出各像素的RGB间的各成分 的差值，根据求出的上述差值的像素数是否超过预先设定的阈值，来决定将超过上述阈值 的成分以外的成分图像设为变换对象来作成上述多种图像。4. 根据权利要求2或者3所述的图像处理装置，其特征在于， 上述线条的位置以及数量基于上述输入图像所包含的识别对象物的种类、拍摄时间、 拍摄场所、以及拍摄参数等中的至少一个而被设定。5. 根据权利要求1~4中任意一项所述的图像处理装置，其特征在于，具有： 标记检测部，其检测上述输入图像所包含的标记的位置；以及 射影变换部，其进行与由上述标记检测部得到的标记的位置对应的图像区域的射影变 换， 上述图像处理部将通过上述射影变换部得到的图像作为上述输入图像。6. 根据权利要求1~6中任意一项所述的图像处理装置，其特征在于， 具有从通过上述图像处理部得到的图像中识别信息的图像识别部， 上述图像识别部从上述图像所包含的识别对象物中识别文字、数值、符号、以及形状中 的至少一个信息。7. -种图像处理方法，其特征在于， 图像处理装置基于输入图像所包含的像素的值，将该输入图像变换成多种图像，基于 针对变换后的上述多种图像的每一个的亮度信息，从上述多种图像中至少选择一个图像， 并输出所选择的上述图像。8. -种图像处理程序，其特征在于， 使计算机执行如下的处理：基于输入图像所包含的像素的值，将该输入图像变换成多 种图像，基于针对变换后的上述多种图像的每一个的亮度信息，从上述多种图像中至少选 择一个图像，并输出所选择的上述图像。
【专利摘要】本发明涉及图像处理装置。在图像处理装置中，具有图像处理部，该图像处理部基于输入图像所包含的像素的值，将该输入图像变换成多种图像，基于针对变换后的上述多种图像的每一个的亮度信息，从上述多种图像中至少选择一个图像，并输出所选择的上述图像。
【IPC分类】G06T1/00, G06T7/00, G01B11/00
【公开号】CN105283902
【申请号】CN201380077482
【发明人】滋野信二, 下村照雄, 马场幸三
【申请人】富士通株式会社
【公开日】2016年1月27日
【申请日】2013年6月17日
【公告号】US20160086031, WO2014203403A1