JP2010186272A5 - - Google Patents

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以上に説明した課題を解決するため、本発明は、第1帰属手段と第2帰属手段と第3帰属手段とを有する画像処理装置により実行される、画像データを画素毎にクラスタリングする画像処理方法であって、
定義済みのクラスタを、帰属させている画素の数が多いクラスタから順に対象として、前記第1帰属手段が、処理対象画素の特徴ベクトルと当該対象のクラスタの代表特徴ベクトルとの距離である第1の距離を第1の閾値と比較していき、前記第1の距離が前記第1の閾値以下であると判定したときの対象クラスタに前記処理対象画素を帰属させる第1帰属工程と、
前記第1帰属工程で前記第1の距離が前記第1の閾値以下であるクラスタがないと判定した場合、前記第2帰属手段が、前記処理対象画素の特徴ベクトルと前記定義済みのクラスタの代表特徴ベクトルそれぞれとの距離のうちの最小値である第2の距離を第2の閾値と比較し、前記第2の距離が前記第2の閾値以下であれば、前記処理対象画素を前記第2の距離に対応するクラスタに帰属させる第2帰属工程と、
前記第1帰属工程と前記第2帰属工程によって、前記処理対象画素が、定義済みのクラスタのいずれにも帰属させられなかった場合、前記第3帰属手段が、新たなクラスタを定義し、前記処理対象画素を該新たなクラスタに帰属させる第3帰属工程とを有する
あるいは他の側面によれば本発明は、第1帰属手段と第2帰属手段とを有する画像処理装置により実行される、画像データを画素毎に、予め定義されている複数のクラスタのいずれかにクラスタリングする画像処理方法であって、
前記複数のクラスタを、帰属させている画素の数が多いクラスタから順に対象として、前記第1帰属手段が、処理対象画素の特徴ベクトルと当該対象のクラスタの代表特徴ベクトルとの距離である第1の距離を第1の閾値と比較していき、前記第1の距離が前記第1の閾値以下であると判定したときの対象クラスタに前記処理対象画素を帰属させる第1帰属工程と、
前記第1帰属工程で前記第1の距離が前記第1の閾値以下であるクラスタがないと判定した場合、前記第2帰属手段が、前記複数のクラスタのうち、前記処理対象画素の特徴ベクトルと前記クラスタの代表特徴ベクトルとの距離が最小値となるクラスタに前記処理対象画素を帰属させる第2帰属工程とを有する。

Claims (12)

  1. 第1帰属手段と第2帰属手段と第3帰属手段とを有する画像処理装置により実行される、画像データを画素毎にクラスタリングする画像処理方法であって、
    定義済みのクラスタを、帰属させている画素の数が多いクラスタから順に対象として、前記第1帰属手段が、処理対象画素の特徴ベクトルと当該対象のクラスタの代表特徴ベクトルとの距離である第1の距離を第1の閾値と比較していき、前記第1の距離が前記第1の閾値以下であると判定したときの対象クラスタに前記処理対象画素を帰属させる第1帰属工程と、
    前記第1帰属工程で前記第1の距離が前記第1の閾値以下であるクラスタがないと判定した場合、前記第2帰属手段が、前記処理対象画素の特徴ベクトルと前記定義済みのクラスタの代表特徴ベクトルそれぞれとの距離のうちの最小値である第2の距離を第2の閾値と比較し、前記第2の距離が前記第2の閾値以下であれば、前記処理対象画素を前記第2の距離に対応するクラスタに帰属させる第2帰属工程と、
    前記第1帰属工程と前記第2帰属工程によって、前記処理対象画素が、定義済みのクラスタのいずれにも帰属させられなかった場合、前記第3帰属手段が、新たなクラスタを定義し、前記処理対象画素を該新たなクラスタに帰属させる第3帰属工程と
    を有することを特徴とする画像処理方法。
  2. 第1帰属手段と第2帰属手段とを有する画像処理装置により実行される、画像データを画素毎に、予め定義されている複数のクラスタのいずれかにクラスタリングする画像処理方法であって、
    前記複数のクラスタを、帰属させている画素の数が多いクラスタから順に対象として、前記第1帰属手段が、処理対象画素の特徴ベクトルと当該対象のクラスタの代表特徴ベクトルとの距離である第1の距離を第1の閾値と比較していき、前記第1の距離が前記第1の閾値以下であると判定したときの対象クラスタに前記処理対象画素を帰属させる第1帰属工程と、
    前記第1帰属工程で前記第1の距離が前記第1の閾値以下であるクラスタがないと判定した場合、前記第2帰属手段が、前記複数のクラスタのうち、前記処理対象画素の特徴ベクトルと前記クラスタの代表特徴ベクトルとの距離が最小値となるクラスタに前記処理対象画素を帰属させる第2帰属工程と
    を有することを特徴とする画像処理方法。
  3. 前記第1帰属工程においては、帰属させている画素の数が多いクラスタから順に予め定めたN番目のクラスタまでを対象として、前記第1の距離と前記第1の閾値とを比較していき、前記第1の距離が前記第1の閾値以下であると判定したときの対象クラスタに前記処理対象画素を帰属させることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理方法。
  4. 前記第1帰属工程においては、定義されているクラスタすべての比較が終わるまで、帰属させている画素の数が多いクラスタから順に対象として、前記第1の距離と前記第1の閾値とを比較していき、前記第1の距離が前記第1の閾値以下であると判定したときの対象クラスタに前記処理対象画素を帰属させることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理方法。
  5. 前記第1帰属工程では、更に、前記比較を行った前記第1の距離の最小値を記憶しておき、
    前記第2帰属工程では、前記第1帰属工程で記憶しておいた最小値に基づいて、前記処理対象画素を帰属させるクラスタを判定することを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。
  6. 前記第1の閾値は、前記第2の閾値よりも値が小さいことを特徴とする請求項1、又は請求項1を引用する請求項3、又は請求項1を引用する請求項4、又は請求項1を引用する請求項4を引用する請求項5に記載の画像処理方法。
  7. クラスタに属する画素の数を示す計数値は、前記処理対象画素をクラスタに帰属させるごとに計数され、
    一定数の画素について帰属するクラスタが決定される都度、全てのクラスタに属する画素の計数値がリセットされることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理方法。
  8. クラスタに属する画素の数を示す計数値は、前記処理対象画素をクラスタに帰属させるごとに計数され、
    前記第1帰属工程において、前記第1の距離が第1の閾値よりも大きい画素が一定数連続した場合、全てのクラスタに属する画素の計数値がリセットされることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理方法。
  9. 画像データを画素毎にクラスタリングする画像処理装置であって、
    定義済みのクラスタを、帰属させている画素の数が多いクラスタから順に対象として、処理対象画素の特徴ベクトルと当該対象のクラスタの代表特徴ベクトルとの距離である第1の距離を第1の閾値と比較していき、前記第1の距離が前記第1の閾値以下であると判定したときの対象クラスタに前記処理対象画素を帰属させる第1帰属手段と、
    前記第1帰属手段で前記第1の距離が前記第1の閾値以下であるクラスタがないと判定した場合、前記処理対象画素の特徴ベクトルと前記定義済みのクラスタの代表特徴ベクトルそれぞれとの距離のうちの最小値である第2の距離を第2の閾値と比較し、前記第2の距離が前記第2の閾値以下であれば、前記処理対象画素を前記第2の距離に対応するクラスタに帰属させる第2帰属手段と、
    前記第1帰属手段と前記第2帰属手段によって、前記処理対象画素が、定義済みのクラスのいずれにも帰属させられなかった場合、新たなクラスタを定義し、前記処理対象画素を該新たなクラスタに帰属させる第3帰属手段と
    を有することを特徴とする画像処理装置。
  10. 画像データを画素毎に、予め定義されている複数のクラスタのいずれかにクラスタリングする画像処理装置であって、
    前記複数のクラスタを、帰属させている画素の数が多いクラスタから順に対象として、処理対象画素の特徴ベクトルと当該対象のクラスタの代表特徴ベクトルとの距離である第1の距離を第1の閾値と比較していき、前記第1の距離が前記第1の閾値以下であると判定したときの対象クラスタに前記処理対象画素を帰属させる第1帰属手段と、
    前記第1帰属手段で前記第1の距離が前記第1の閾値以下であるクラスタがないと判定した場合、前記複数のクラスタのうち、前記処理対象画素の特徴ベクトルと前記クラスタの代表特徴ベクトルとの距離が最小値となるクラスタに前記処理対象画素を帰属させる第2帰属手段と
    を有することを特徴とする画像処理装置。
  11. 画像データを画素毎にクラスタリングする画像処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
    定義済みのクラスタを、帰属させている画素の数が多いクラスタから順に対象として、処理対象画素の特徴ベクトルと当該対象のクラスタの代表特徴ベクトルとの距離である第1の距離を第1の閾値と比較していき、前記第1の距離が前記第1の閾値以下であると判定したときの対象クラスタに前記処理対象画素を帰属させる第1帰属手段と、
    前記第1帰属手段で前記第1の距離が前記第1の閾値以下であるクラスタがないと判定した場合、前記処理対象画素の特徴ベクトルと前記定義済みのクラスタの代表特徴ベクトルそれぞれとの距離のうちの最小値である第2の距離を第2の閾値と比較し、前記第2の距離が前記第2の閾値以下であれば、前記処理対象画素を前記第2の距離に対応するクラスタに帰属させる第2帰属手段と、
    前記第1帰属手段と前記第2帰属手段によって、前記処理対象画素が、定義済みのクラスのいずれにも帰属させられなかった場合、新たなクラスタを定義し、前記処理対象画素を該新たなクラスタに帰属させる第3帰属手段と
    してコンピュータを機能させるためのプログラム。
  12. 画像データを画素毎に、予め定義されている複数のクラスタのいずれかにクラスタリングする画像処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
    前記複数のクラスタを、帰属させている画素の数が多いクラスタから順に対象として、処理対象画素の特徴ベクトルと当該対象のクラスタの代表特徴ベクトルとの距離である第1の距離を第1の閾値と比較していき、前記第1の距離が前記第1の閾値以下であると判定したときの対象クラスタに前記処理対象画素を帰属させる第1帰属手段と、
    前記第1帰属手段で前記第1の距離が前記第1の閾値以下であるクラスタがないと判定した場合、前記複数のクラスタのうち、前記処理対象画素の特徴ベクトルと前記クラスタの代表特徴ベクトルとの距離が最小値となるクラスタに前記処理対象画素を帰属させる第2帰属手段と
    してコンピュータを機能させるためのプログラム。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5150698B2 (ja) * 2010-09-30 2013-02-20 株式会社東芝 デプス補正装置及び方法
JP5863105B2 (ja) * 2011-12-13 2016-02-16 アルパイン株式会社 車両移動量推定装置および障害物検出装置
JP6000763B2 (ja) * 2012-08-31 2016-10-05 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
CN104866872B (zh) * 2015-06-03 2018-06-05 哈尔滨工业大学 多特征参数的电池等量分组方法
US10380386B1 (en) * 2018-04-30 2019-08-13 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Accelerator for k-means clustering with memristor crossbars
CN112215247A (zh) * 2019-07-10 2021-01-12 南京地平线机器人技术有限公司 对特征向量进行聚类的方法、装置及电子设备
CN110969215B (zh) * 2019-12-18 2023-06-16 浙江大华技术股份有限公司 聚类处理方法和装置、存储介质及电子装置
CN115065600B (zh) * 2022-06-13 2024-01-05 远景智能国际私人投资有限公司 设备分组方法、装置、设备及存储介质

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5263120A (en) * 1991-04-29 1993-11-16 Bickel Michael A Adaptive fast fuzzy clustering system
JP2870415B2 (ja) * 1994-08-22 1999-03-17 日本電気株式会社 領域分割方法および装置
US5999647A (en) * 1995-04-21 1999-12-07 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Character extraction apparatus for extracting character data from a text image
AUPO960297A0 (en) * 1997-10-03 1997-10-30 Canon Information Systems Research Australia Pty Ltd Colour advising and selection method
JP3748164B2 (ja) * 1998-02-06 2006-02-22 富士通株式会社 パターン抽出装置
JP3903610B2 (ja) * 1998-09-28 2007-04-11 富士ゼロックス株式会社 検索装置、検索方法及び検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP4001446B2 (ja) * 2000-02-09 2007-10-31 株式会社リコー 画像背景色特定のための方法、装置及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP3708042B2 (ja) * 2001-11-22 2005-10-19 株式会社東芝 画像処理方法及びプログラム
JP4071701B2 (ja) * 2003-11-11 2008-04-02 富士通株式会社 カラー画像の圧縮方法及びカラー画像圧縮装置
US7683942B2 (en) * 2004-05-18 2010-03-23 Canon Kabushiki Kaisha Information recording apparatus and control method thereof
US7783135B2 (en) * 2005-05-09 2010-08-24 Like.Com System and method for providing objectified image renderings using recognition information from images
JP4739082B2 (ja) * 2006-03-30 2011-08-03 キヤノン株式会社 画像処理方法及び画像処理装置
JP4632443B2 (ja) 2005-12-05 2011-02-16 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法並びにプログラム
US7623712B2 (en) * 2005-06-09 2009-11-24 Canon Kabushiki Kaisha Image processing method and apparatus
WO2007069408A1 (ja) * 2005-12-13 2007-06-21 Intellectual Property Bank Corp. 技術文書属性の関連性分析支援装置
JP2008042345A (ja) 2006-08-02 2008-02-21 Canon Inc 画像処理方法、画像処理装置
US7697758B2 (en) * 2006-09-11 2010-04-13 Google Inc. Shape clustering and cluster-level manual identification in post optical character recognition processing
JP5229744B2 (ja) * 2007-12-03 2013-07-03 国立大学法人北海道大学 画像分類装置および画像分類プログラム
US9607327B2 (en) * 2008-07-08 2017-03-28 Dan Atsmon Object search and navigation method and system
US8290255B2 (en) * 2009-02-06 2012-10-16 Canon Kabushiki Kaisha Image processing method, image processing apparatus, and program

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