JP4280572B2 - Automatic orientation method using special marks - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、固定基線装置に2台のデジタルカメラを固定して連続撮影を行い、相互標定してモデル座標系に関わる相互標定係数を求め、この相互標定係数をデジタルカメラの揺れに応じて更新する自動標定方法に関わる。
【0002】
また、前述の2台のデジタルカメラで相互標定係数を求めるときの標識の認識方法に関わる。
【0003】
【従来の技術】
例えば、海の埋立工事は、ベルトコンベア又はトラックで運搬して来た土砂を桟橋上で走行するシップローダから土運搬船に投入して、目的海域まで運搬させて投棄させる。
【0004】
このとき、土運搬船の運搬量は、土量と回数とに基づいて計算されていた。しかし、業者によっては、目的海域まで運ばないで途中で半分程度捨てて戻って来る運搬船もある。
【0005】
このため、土運搬船への投入量は、出港時と入港時において正確に計って計っておく必要がある。
【0006】
土運搬船に積載した大量の積載土量を計測する方法には、次のものがある。
【0007】
(1)人力による計測
多数の作業員が船上の積載土の上に立ち、積載土のレベル計測を行って積載土の断面を求め、これに計測間隔を乗じ全体の積載土量を求める。
【0008】
(2)ドラフトによる計測
土投入前後の土運搬船の喫水を計測し、積載土の重量を求め、予め設定しておいた積載土の見かけ比重で除して積載土量を求める。
【0009】
(3)超音波距離計による計測
土砂投下部(シップローダ)の上方に超音波受波器のアレイを並べ、土運搬船の積載土表面の形状を同時計測し、積載土の断面を求め、これに計測間隔を乗じ全体の積載土量を求める。
【0010】
(4)光波測距儀による計測
シップローダの上方に光波測距儀のアレイを並べ、土運搬船の積載土表面の形状を同時に計測し、或いは、1つの光波測距儀を旋回させ積載土の断面形状を求め、これに計測間隔を乗じ全体の積載土量を求める。
【0011】
しかしながら、これは、作業の安全が確保できない、計測値が正確ではない、システムが高価である等の問題がある。
【0012】
このため、例えば、特許第3038474号公報(特許文献1)は、図19に示すように、シップローダ1を設けた桟橋2の両舷に土運搬船3a、3bを配置し、一方の土運搬船3aに土砂を搭載しながら、この一方の土運搬船の搭載土砂の形状をアーム6aに設けたデジタルカメラ7で撮影し、他方の土運搬船3bの残土の形状を他方に設けたアーム6bのデジタルカメラ7で撮影し、そのステレオ画像データをコンピュータに伝送し、コンピュータにてステレオ画像計測により一方の土運搬船の積載土と他方の土運搬船の残土の断面を計測し、土運搬船の積載土量及び残土量を算出する。
【0013】
前述のデジタルカメラによる測量は、ステレオ基線装置(アーム6a、6b)に固定した2台のデジタルカメラによって同時に撮影されたステレオ写真を用いて計測を行う。そして、ステレオ基線装置にデジタルカメラを固定して相互標定を行い、モデル座標系に関わる相互標定係数(κ11222)を求め、モデル座標を算出し、次に2台のデジタルカメラ間隔(基線長)を縮尺として、モデル座標から実空間座標系に展開するものである。
【0014】
この方法で重要なことは、モデル座標系に変換する係数(κ11222)であり、この傾きをいかに正確に求めるかによって全ての精度がきまってしまう。
【0015】
ステレオ基線装置を用いた相互標定係数の求め方は、最初に基本となるステレオモデルを定め専門技術者がマニュアルで標定を行っていた。
【0016】
【特許文献1】
特許第3038474号公報
従来は、ある領域の標識に対して基準のテンプレートを当て、差分をとり、差が規定以下のときに標識位置と判断している。
【0017】
【発明が解決しようとする課題】
上記の方法は、初期モデルの相互標定係数を求めてから左右デジタルカメラの関係が保たれていれば最適である。つまり、基準点がない状態で写真測量をやることは、対象物(土運搬船)が絶対動かないという前提としてやっている。
【0018】
しかしながら、屋外等でアームにデジタルカメラを利用すると温度変化、外圧(風)、振動等の影響でデジタルカメラが振動して初期相互標定係数が変化してしまい計測不可となり利用でき無くなる(図15、図16を参照)。
【0019】
具体的な変化については、後述するが大まかに言うと外圧によってカメラの傾き関係(κ11222)が変化してしまいエピポーラ幾何(図16、図17、図18を参照)を構成できなくなり、結果として相互標定係数の条件が崩れて精度に大きな影響を与えるという課題があった。つまり、図17、図18に示すように、左右デジタルカメラの関係が3軸方向の傾きにおいて、どの軸を中心に変化すると3次元計測値に影響を及びすか、特にY軸方向に影響を与える(κ122)の値が、画像上で2画素程度、角度にして一定角度以上回転するとY軸方向に縦視差が発生し、偏位修正画像の関係が崩れ幾何学的な関係(エピポーラ幾何)が保てなくなり、3次元計測ができなくなる。
【0020】
すなわち、デジタルカメラが揺れていても、標識を正確に認識でき、この認識結果で相互標定を行ってモデル座標系を構築して、エピポーラを正確に決められるようにしなければならない。
【0021】
特に、文献1のようなシップローダのアームにデジタルカメラを取付けて写真測量を行うときは、海風による影響が大きい。
【0022】
このため、対象物が動いた場合は、再び専門技術者がマニュアルで相互標定係数を求めていたという課題があった。
【0023】
本発明は以上の課題を解決するためになされたもので、温度変化、外圧(風)、振動等の影響で初期相互標定係数が変化しても、自動的に標識を認識でき、かつ自動的に新たな相互標定係数が求まるステレオ基線の自動標定方法を得ることを目的とする。
【0024】
【課題を解決するための手段】
対象物上に、直線状の基線装置に一定のカメラ距離を有して下方の撮影できるように固定した少なくとも2台のデジタルカメラで連続撮影して、その左画像、右画像をコンピュータに送信し、該コンピュータが標識を認識することで、相互標定係数を求めてモデル座標系を定義して前記左画像上及び前記右画像上に対応点を自動的に定義する自動標定方法である。
【0025】
前記対象物の周囲の対向する長方形状の特殊マーク領域に各々設けられた、前記標識として、長方形の下地に余部が左右非対象になるように黒の十字マークを付した特殊マーク標識を、前記2台のデジタルカメラで前記特殊マーク標識を含む視野で前記対象物を撮影する工程とを行う。
【0026】
そして、前記コンピュータは、
前記コンピュータは、
前記左画像、右画像からなるステレオ画像から前記特殊マーク標識が存在する可能性が高い前記特殊マーク領域のピクセル座標を順次、求める工程と、
前記特殊マーク領域の画像に対して、規定箇所から前記特殊マーク標識に対応するピクセル値の基準プレートを当てて移動させると共に、前記当て時に両方の残差を順次、求める工程と、
前記残差が求められる毎に、その基準プレートを縦横直線で区切ったi個の領域に保存する工程と、
前記基準プレートを区切った前記i個の領域の内で、前記特殊マーク標識の余部の領域に対しての黒部の領域との差を求め、これらの差が一定条件を満たしているときは、前記基準プレートにマッチングするマッチング特殊マーク標識と判定する工程と、
前記ステレオ画像から前記マッチング特殊マーク標識のピクセル座標を求める工程と、
前記マッチング特殊マーク標識と判定したとき、前記マッチング特殊マーク標識のピクセル座標を前記特殊マーク領域のピクセル座標に入れ替え、これを前記標識の認識座標とする工程とを行うことを要旨とする。
【0027】
対象物の周囲の対向する長方形状の特殊マーク領域に各々設けられた、前記標識として、長方形の下地に余部が左右非対象になるように黒の十字マークを付した特殊マーク標識を設け対象物上に、直線状の基線装置に一定のカメラ距離を有して下方撮影できるように固定した少なくとも2台のデジタルカメラで連続撮影して、その左画像、右画像をコンピュータに取り込み、該コンピュータが認識した前記特殊マーク標識に基づいて予め求められている相互標定係数に基づくモデル座標系を定義して前記左画像上及び前記右画像上に対応点を自動的に定義する自動標定方法である。
【0028】
前記コンピュータは、
前記2台のデジタルカメラからの左画像、右画像からなるステレオ画像を内部に取り込み、この左画像、右画像に対して基準プレートを移動させての残差逐次検定法によって前記特殊マーク標識の概略座標を認識した後に、前記特殊マーク標識の余部に対する黒部の残差を求める微細位置特定処理で前記概略座標に対しての詳細座標を特定する工程と、
前記左画像、右画像上で、前記特殊マーク標識の詳細座標に対応する特殊マーク標識を抽出する工程と、
前記ステレオ画像の左画像、右画像上で特定された前記特殊マーク標識の詳細座標を読み込んで、それぞれの画像に対しての相互標定を行ってそれぞれの相互標定係数を求める工程と、
前記求められた今回の左画像、右画像のそれぞれの相互標定係数の縦視差標準偏差が前記予め設定されている前回の前記左画像、右画像のそれぞれの相互標定係数の縦視差標準偏差とを比較し、差が前回より小さいかどうかを判定する工程と、
前記差が小さいと判定したときは、前記求められている前回の左画像、右画像のそれぞれの相互標定係数の縦視差標準偏差を前記今回の左画像、右画像のそれぞれの相互標定係数の縦視差標準偏差に置き換える工程と
行うことを特徴とする特殊マークによる自動標定方法。
【0029】
【発明の実施の形態】
固定基線装置による相互標定係数の求め方は、初めに計測対象付近に設置した後述する自動認識用の特殊マークAi(Aai、Abi)をマニュアルで標定し、基本モデル座標系(Xm、Ym、Zm)を定める。次に、随時コンピュータで撮影毎に自動的に左右ステレオ画像上(Ba、Bb)において、後述する標識である特殊マークAiを認識し、認識した特殊マークAiの左右同一点の組み合わせを行う。
【0030】
そして、観測されたこれらの特殊マークの座標を用いて相互標定を行い、求めた相互標定係数の縦視差標準偏差が、1つ前に求めたモデルの縦視差標準偏差より小さい場合、自動的に相互標定係数値が置き換わる仕組みとし、これにより標定をマニュアルで実施しなくとも計測精度を維持する事が出来るようにしている。
【0031】
すなわち、随時コンピュータが自動的にステレオ画像上において特殊マークを抽出し、左右画像上でマークの組み合わせを行い、相互標定係数をもとめる。求めた相互標定係数の縦視差標準偏差が前の相互標定係数における縦視差標準偏差値より小さい場合、自動的に相互標定係数値が置き換わる仕組みになっている。
【0032】
そして、本実施の形態は、
▲1▼ステレオ撮影された左右デジタル画像上において計測対象付近に設置した特殊マークをテンプレートマッチング手法で自動的に認識する技術。
【0033】
▲2▼左右画像上で独立に認識されたマークどうしを組み合わせる技術。
【0034】
▲3▼初期相互標定係数を縦視差の標準偏差の比較で自動的に入れ替える技術。
【0035】
である。
【0036】
<実施の形態1>
前述の特殊マークを用いてのシステムについて説明する。本実施の形態では図2に示すように、計測対象物の周囲に対して、直線状の構造物に十字型の特殊マークAiを設置している。この特殊マークAiは、例えば2m間隔、4mの間隔で設けられ、カメラまでの距離が数十mであれば、白地(黄色でもよい)が50mm程度にされ、黒地が100mmにされている。また、特殊マークAiの余白(白地)が非対象である。これは、特殊マークAiが右か左かを判別するためである。
【0037】
図1は本実施の形態の特殊マークによる自動標定システムの概略構成図である。図1に示すように左右のデジタルカメラ10b、10aをアーム11に固定して計測対象物を撮影制御装置12の制御で一定間隔で連続撮影し、このステレオ画像Ba(Ba1、Ba2、…)、Bb(Bb1、Bb2、…)をデータベース30に得る。
【0038】
このデータベース30のステレオ画像Biを用いて以下の各部によって特殊マークAiを認識して、前回の初期相互標定係数を縦視差の標準偏差の比較で自動的に入れ替える。
【0039】
解析装置15は、初期相互標定部17と、線状範囲決定部18と、特殊マーク抽出部19と、テンプレートマッチング部20と、ペアリング部22と、キャリブレーション部23と、偏位修正画像作成部24とを備えている。
【0040】
初期相互標定部17は、2台のデジタルカメラ10a、10bによって同時に計測対象物(直線状構造物に特殊マークAiをもうけている)を初めに撮影したとき、そのステレオ写真を用い縦視差消去法による相互標定を行い、モデル座標系に関わる相互標定係数(κ11222)を求めて、これをデータベース26に予め保存する。但し、ω1 = ω2 である。
【0041】
線状範囲決定部18は、データベース30に保存されたステレオ画像Bai、Bbiが選択されると、選択されたステレオ画像を取りだし、予め設定されているマスク領域を除いた部分の画像の輝度レベルを調整し、2値化してハフ変換を行い、線状範囲Ciを決定する。つまり、特殊マークAiは直線状に配列されているので、この特殊マークAiの大まかな範囲が選択されたステレオ画像Baiのどこかを自動的に決定し、この範囲Ciのデータをデータベース25に保存する。但し、オペレータが決定する場合もある。そして、ハフ変換によって垂直、水平方向の直線を平均化して、特殊マーク範囲Diが分かるようになっている。
【0042】
特殊マーク抽出部19は、線状範囲Ciが決定する毎に、線状範囲Ciから四角形の領域を特殊マーク範囲Diとして抽出する。このとき、特殊マーク範囲Di(Dai、Dbi)の座標di(dai、dbi:ピクセル値)を出力する。
【0043】
テンプレートマッチング部20は、データベース26の特殊マーク範囲Diに対して、予め設定されている基準プレートAo(Aoa、Aob:右はAob、左はAob)を1画素毎に移動しながら逐次残差法により残差を求める。
【0044】
そして、特殊マークAiが位置している可能性が高いと判定したときは、後述する特殊マークAiの白地と黒字の差を求める微細位置特定処理を行い、この微細位置特定処理の結果で特殊マーク範囲Diの座標diを書き換えて特殊マークAiの微細位置Gi(DiにおけるAiの領域)を決定する。
【0045】
このような処理をステレオ画像Baの線状範囲Caiの特殊マーク範囲Dai、ステレオ画像Bbの線状範囲Cbiの特殊マーク範囲Dbi毎に行う。
【0046】
ペアリング部22は、左画像、右画像の特殊マークAiの微細位置Gi(初期はオペレータ入力)が求まる毎に、左画像、微細位置Gaiを有する特殊マークAGaiの番号と同じ番号の右画像の微細位置Gbiを有する特殊マークAGbiとを比較し(AGai,AGbi:総称してAGi)、カメラ座標でのY座標値が基準値以下かどうかを判定する。前述の比較は、左画像AGaiから(κ11222)を用いて、右画像上に展開した予測値を計算し、この予測値を右画像の微細位置の各点AGbiとY座標値の差を求め、基準値以下かどうかを判定する。
【0047】
基準値以下と判定したときは、対応点(ペア)の候補特殊マークQp(左画像の対応点の候補特殊マークは、Qap、右画像の対応点の候補特殊マークはQbp)と認識する。
【0048】
キャリブレーション部23は、テンプレートマッチング部20で求めたステレオ画像の各対応点の候補特殊マークQpiのいずれか一つに予め保存している既知の5点(特殊マークAi)の左右画像対応点を加え、これらの縦視差標準偏差が規定値以下どうかを判定し、規定値以下のときは、求めたステレオ画像(左右画像)の候補特殊マークQpの座標が正しいとして、この6点を特殊マークAiのペア座標WQiとして保存し、ペアリング部22で予め求め保存している前回の6点の特殊マークの座標Giをこのペア座標WQiに入れ替えて、前回のモデル座標系に関わる相互標定係数(κ11222)を、座標Gi(ペア座標WQi)に基づいて更新させることで、写真座標系でのペア座標(左右)を得る。
【0049】
偏位修正画像作成部24は、キャリブレーション部23で前回のモデル座標系に関わる相互標定係数(κ11222)が座標Gi(ペア座標WQi)に基づいて更新される毎に、ペア座標同士にエピポーララインを生成する。
【0050】
上記のように構成されたシステムについて以下に動作を説明する。図3は本実施の形態の概略を説明するフローチャートである。
【0051】
図3に示すように、線状範囲決定部18及び特殊マーク抽出部19は、線状構造物抽出を行う(S301)。この線状構造物抽出処理は、特殊マークAi(特殊マーク標識ともいう)を特定するに当たり写真画像上(左、右)上でどの付近に存在しているかを特定するものである。
【0052】
そして、この処理は、データベースに保存されたステレオ画像の縦横サイズを半分にする。
【0053】
次に、輪郭検出フイルタリングを行い、ノイズ除去、膨張などを行って、予め容易しているマスク画像を重ねて、水平垂直エッジの抽出を行い二値化処理、ノイズ除去を行う。そして、ハフ変換を行い直線成分(垂直、水平)を検出し、指定された角度より大きいハフ直線を取り除き、近い傾きの直線を一つに纏めて平均化して特殊マークAiが存在する線状範囲Ciを決定する。
【0054】
そして、ステレオ画像上のこの線状範囲Ciの端点座標(ピクセル)を求めて保存する(図4(a)参照)。或いは、特殊マークを直線状に配置しない場合に、色情報を元に、マンセル表色系をもちいてRGBからHIS変換を行い、ステレオ写真画像、左右において黄色い部分を抽出して特定する。
【0055】
次に、テンプレートマッチング部20は、テンプレートマッチングを行い(S303)。ペアリング部22及びキャリブレーション部23が偏位修正変換処理を行い(S305)、3次元座標計測(S306)、距離体積面積の算出処理(S309)を可能としている。
【0056】
前述の線状構造物抽出処理とテンプレートマッチング処理とを図5及び図6のフローチャートを用いて以下に説明する。本実施の形態ではデジタルカメラ10a、10bの撮影間隔は250秒分の1程度とし、特殊マークAiと計測対象物とからなる範囲が一定方向に一定速度で移動又はデジタルカメラ10a、10bが一定方向に一定速度で移動しているとする。
【0057】
初めにオペレータは画面上でステレオ画像Bai、Bbiを選択する(S501)。
【0058】
線状範囲決定部18は、選択されたステレオ画像Bai、Bbiに対して予め設定されているマスク処理を行って、特殊マークAiが写っている領域を抽出させる(S502)。
【0059】
次に、抽出した領域の輝度レベルの調整を行い(S503)、2値化し(504)、ハフ変換を行って水平線分、垂直線分を出してそれぞれを平均化する(S505)。これによって、ステレオ画像Bai、Bbiの特殊マークAiの領域(線状範囲Ci)及び特殊マークAiを引き当てることが可能となる。つまり、図4(a)に示すように、ステレオ画像の線状範囲Ciにおける端点の座標(X、Yのピクセル座標)が線状範囲用ファイルに保存される。
【0060】
次に、ステレオ画像Bai、Bbiの内の線状範囲Ciのどちらかを設定する(S506)。本実施の形態ではステレオ画像Baiの線状範囲Caiとする。
【0061】
線状範囲決定部18は、ステレオ画像Baiの線状範囲caiのデータをデータベースから引き当て(S507)、この線状範囲Caiの特殊マーク範囲Daiを抽出し、その座標(ピクセル)を求め、これを保存する(S509)。この抽出は、特殊マークAiは十字形状であるから2値化処理、ハフ変換によって、特殊マークのある箇所は四角形状の線分になるはずである。また、一定間隔に特殊マークAiが設けられているのでステレオ画像のどこに写っているかは大体予測がつく。このような予測位置に四角形状が存在したときに、特殊マーク範囲Diとしてその位置とデータとを抽出する。そして、この抽出データは図4(b)に示すように、 例えば、左のステレオ画像Baiにおいては、左のステレオ画像Baiの線状範囲Ciに端点座標Lai(La1、La2)が対応させられ、この端点座標Laiに特殊マーク範囲番号Daiが対応させられ、この特殊マーク番号Daiに範囲mai(4隅のピクセル座標)と座標daiとが対応させられて保存されている(特殊マーク範囲ファイル)いる。
【0062】
次に、ステレオ画像Baiの線状範囲Caiに特殊マーク範囲Daiが他にあるかどうかを判定する(S510)。
【0063】
ステップS510で他に特殊マーク範囲Daiが存在すると判定したときは、検索範囲を更新する(S511)。本実施の形態では2m、4mに相当するピクセル値に更新して処理を再びステップS508に戻す。
【0064】
また、ステップS510で他にないと判定したときは、ステレオ画像Bbiの線状範囲Cbiについては全て検索したかどうかを判定する(S512)。全て検索していない場合は、ステレオ画像Bbiに更新して(S513)、処理をステップS507に移す。
【0065】
すなわち、図7に示すように、左右のステレオ画像Bai、Bbiを選択させ、図7(b)に示す線状範囲Ciを抽出している。
【0066】
そして、特殊マーク抽出部19が図7(c)に示すように、この線状範囲Ciから順次、特殊マーク範囲Diを切り出して、その座標値(図4(b)参照)をデータベースに保存している。
【0067】
次に、図6に示すように、テンプレートマッチング部20が特殊マーク範囲Diのデータを抽出し、これを入力画像ri(rai、rbi)として内部に取り込む(S601)。
【0068】
次に、この入力画像riに対して基準テンプレートAoiを当てる(S602)。
【0069】
ここで、基準テンプレートについて説明する。A/D変換サイズは、実務運用上カラーフイルムの粒子サイズである10μを反映出来る要にしている。このため、2400dpiでスキャニングすれば1画素の大きさは約10μなる。アナログ写真測量でも50μの標識は点列として観測できる最小の大きさであり、50μの標識を10μでA/D変換を行い、4.7×4.7画素を標識としている。従って、例えば、1/10000の撮影で写真上50μのサイズをA/D変換した場合、画素としては、4.7×4.7画素となり、1画索が10.575cmであるので観測精度は、±10cmとなる。
【0070】
このため、テンプレートマッチングで使用する画像の形状は、データはRAW形式で256色、グレースケール、幅180ピクセル、縦方向300ピクセルのものとしている(図8(b)参照)。つまり、デジタルカメラの焦点距離、対象物との距離、縮尺率等に基づいて、特殊マークに対応するピクセル値を有している。
【0071】
また、基準プレートは、白地に十字を付した長方形の形状であり、9個に区分けしている。つまり、▲1▼の白地用のファイル、▲2▼の黒字用のファイル、▲3▼の白地用のファイル、▲4▼の黒字用のファイル、▲5▼の黒字用のファイル、▲6▼の黒字用のファイル、▲7▼白地用のファイル、▲8▼の黒字用のファイル、▲9▼の白地用のファイルとを基準プレートに対応させている。
【0072】
そして、テンプレートマッチング部20は、残差逐次検定処理(図8(a)参照)を行い(S603)、残差が小さいかどうかを判定する(S604)。
【0073】
残差が大きい場合は、1画素毎に基準テンプレートAoiを移動していき処理をステップS602に戻して再び残差逐次検定法処理を行う(S605)。
【0074】
また、ステップS604において残差が小さいと判定したときは、その入力画像riとこの入力画像の領域座標ki(ピクセル値)を抽出して保存する(S606)。そして、図8(c)に示す微細位置特定処理を行う(S607)。
【0075】
この微細位置特定処理は、図8(b)に示すように基準テンプレートに対応するファイル▲1▼▲2▼▲3▼▲4▼▲5▼▲6▼▲7▼▲8▼▲9▼のデータとの差分を求める。たとえば、(▲1▼−▲2▼、▲1▼−▲5▼、▲1▼−▲4▼)(▲3▼−▲2▼、▲3▼−▲5▼、▲3▼−▲6▼)(▲7▼−▲4▼、▲7▼−▲5▼、▲7▼−▲8▼)の各領域(ファイルのデータ)の差を求め、それぞれの差から基準テンプレートの▲1▼▲2▼▲3▼▲4▼▲5▼▲6▼▲7▼▲8▼▲9▼に近い値かどうかを判定する。つまり、それぞれの差が一定の条件を満たしているかどうかを判断し(S608)、一定の条件を満たしていると判定したときは、先に求めた特殊マーク範囲Diの座標diを、微細位置特定処理で得た特殊マークの微細位置Giの座標範囲に更新する(S609)。つまり、大まかな特殊マーク範囲を抽出し、この特殊マーク範囲から微細位置特定処理によって、特殊マーク範囲に存在する特殊マークを特定している。このため、振動、風等によってデジタルカメラが揺れていても、特殊マーク範囲Diにおける特殊マークAiの領域座標を認識できる。
【0076】
次に、特殊マーク範囲Diが他にあるかどうかを判断し(S610)、他にないときは処理を終了し、他に特殊マーク範囲Diがあるときは、次の特殊マーク範囲Diの番号に更新する(S611)。
【0077】
すなわち、左右余白部が非対称とする特殊マークAiを元画像に対してエッジフィルター処理、2値化処理、ハフ変換処理を行い大体(カラー画像がある場合は、それを用いて大体の写っている位置を特定する)の写っていると考えられる範囲Diを特定して、その領域座標di(dai、dbi)を求めて図9に示すように保存し、特定した範囲Diのデータを入力画像riとして、テンプレートAoiを1画素ごとに移動させ残差遂次検定法で残差を求める。そして、この差が小さいときには、特殊マークがほぼここにあるとしてその特殊マーク範囲Diの微細位置Giの領域座標kiを求めて図9に示すようにして保存する。そして、この範囲Diの中の特殊マークAiの領域を特定するために、微細位置の特定として(▲1▼−▲2▼、▲1▼−▲5▼、▲1▼−▲4▼)(▲3▼−▲2▼、▲3▼−▲5▼、▲3▼−▲6▼)(▲7▼−▲4▼、▲7▼−▲5▼、▲7▼−▲8▼)の各領域の差を求め、差が一定条件を満たしているときに、残差逐次検定法後の特殊マーク範囲Diの微細位置Giの領域座標ki(4隅の座標:特殊マークの範囲)が信頼できるとして、di(dai、dbi)をこのkiに入れ替えるテンプレートマッチングを行っている。
【0078】
すなわち、図10に示すように、左右のステレオ画像(撮影画像)を読込み、射影・アフイン変換画像を作成して(S1001)、端点の座標に基づいて左右の線状範囲Ciを切り抜いて(S1002)、探査範囲を特定する(S1003)。
【0079】
そして、テンプレートマッチングを行い(S1004)、マッチングするとした特殊マークAiの座標(di)を取得して左右のペアリングを行う(S1005)。この特殊マークAiの座標(ki:微細位置Gi)を有する特殊マーク位置AGiを、テンプレートによるマッチングポイント(左の番号ai:a1、a2、…、右の番号bi:b1、b2、…)と称して保存する。また、左画像、右画像にこのマッチングポイントを記号で表示してもよい。例えば○印or□印。そして、次に撮影したステレオ画像(左、右)のモザイク座標(特殊マーク位置に対応する対応点)を抽出する(S1006)。これらのデータは図14(b)に示すように保存される。
【0080】
前述のペアリング、キャリブレーションについて図11,12を用いて以下に説明する。
【0081】
初めに、左のステレオ画像、右のステレオ画像の線状範囲Ci(Cai、Cbi)を取り込む(S1101)。
【0082】
次に、対象物の既知点6点を初めに撮影したときの予め記憶されている撮影画像の座標(XL、YL、ZL)、(XR、YR、ZR:それぞれピクセル値)のファイルを読み込む(S1102)。これは、左右のカメラについて読み込む。
【0083】
次に、このファイルの6点の座標値に対応する予め記憶されている相互標定係数(κ11222)を読み込む(oriファイルから)。これは、左右カメラについて行う。
【0084】
次に、左のステレオ画像の各マッチングポイントaiと、これに関連する位置、範囲等を読み(S1103)、このマッチングポイントaiのAGaiの座標(Gai)を写真座標系(Xm、Ym、Zm)に変換(図13を参照)して保存する(図14(b)参照)する(S1104)。
【0085】
次に、右のステレオ画像の各マッチングポイントbiと、関連する位置、範囲を読み(S1105)、これらのマッチングポイントbiのAGbiの座標(Gbi)を写真座標系(Xm、Ym、Zm)に変換して保存(図14(b))する(S1106)。次に、左画像上のマッチングポイントのデータを保存したファイルのレコード番号Ra1を設定し(S1107)、このレコード番号Raiに対応する右画像上のレコード番号Rbiを設定する(S1108)。そして、右の画像上のレコード番号Rb1のレコードに特殊マークAGiが存在するかどうかを判断する(S1109)。
【0086】
ステップS1109において、右画像上に特殊マークAGiが存在しないと判断したときは、左画像のレコード番号Rbiを次の番号に更新して処理をステップS1109に戻して特殊マークAGiの有無を判定する(S1110)。
【0087】
また、ステップS1109において、特殊マークAGiが右画像のレコードに存在すると判定したときは、右画像の特殊マークAGiのY座標と左画像の特殊マークAGiのY座標と比較し、その差が50μm以下かどうかを判定する(S1111)。
【0088】
ステップS1111において、差が50μm以下ではないと判定したときは、未日画像のレコード番号を次ぎの番号に更新する(S1112)。
【0089】
また、ステップS1111において、差が50μm以下と判定したときは、左画像のレコードRa1の特殊マークAGiと右画像のレコードRb1の特殊マークAGiとはペア(対応点)と判定し、これらの座標(ペア座標)を取得し、番号に対応させて個補特殊マークQpとして保存(図14(c))する(S1113)。
【0090】
次に、左画像上のレコード番号Raiが他にあるかどうかを判定し(S1114)、他にあるときは次のレコード番号Raiに更新して処理をステップS1109に戻す(S1115)。
【0091】
このような処理によって左右画像の各候補特殊マークAGiのペアWQi(WQai,WQbi)が図14(c)に示すように求められる。
【0092】
次に、図12に示すように、ペアファイルのレコードから候補特殊マークQp(左、右)を全て読み込む(S1201)。そして、これらの一つに予め用意している5点(ステップS1102の内の5点)を追加してファイルに保存する(S1201)。
【0093】
そして、追加したこれらの点の相互標定係数(κ11222)を求めて、これをファイリングする(S1203)。次に、このファイルの全ての点で縦視差(κ1)が0.020mm以下かどうかを判断する(S1204)。
【0094】
ステップS1204において、縦視差(κ1)が0.020mm以下と判定したときは、確かなペア座標WQi(図13ではP)として保存する(S1205)。そして、偏位修正画像を生成(図13を参照)する(S1206)。次に、キャリブレーション処理でステップS1205で保存したペア座標にステップS1102の6点を更新して(S1206)、処理をステップS1101に戻す。
【0095】
従って、デジタルカメラで一定間隔で対象物を撮影しているとき、デジタルカメラが振動したとしても、その振動状況に応じた相互標定係数が求められるので、図13に示すように、左右のステレオ画像において対応点が同じレコード上に存在するという条件を得ることができるので、エピボーラ・ラインがずれることがない。
【0096】
従って、2台のカメラを光学的に固定し、特定の計測対象を随時、計測する場合にリアルタイムにカメラ間の関係を精度良く求める事が可能となる。特に、カメラ間の光学的関係が偶発的、系統的に変化した場合に有効である。
【0097】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、十字を付した特殊マーク標識を対象物の周囲に配置し、固定基線長装置に付けられた2台のデジタルカメラからのステレオ画像上から特殊マーク標識の概略範囲を求めて、この範囲を取り出し、この範囲に対して、カメラまでの距離、縮尺、焦点距離の基づいて特殊マークに対応した形状の基準プレートを当てながら逐次残差検定法で概略の特殊マーク領域を求め、この特殊マーク領域に対して微細位置特定処理を行うので、デジタルカメラが風、振動等で揺れていたとしても特殊マークのカメラ座標系の位置を特定できるという効果が得られている。
【0098】
このため、相互標定を行ったときは、カメラの揺れに応じた相互標定係数を求められることになるからモデル座標系での右左画像のエピポーララインを正確に得ることが可能となる。
【0099】
また、これらの特殊マークの座標を用いて相互標定を行い、求めた相互標定係数の縦視差標準偏差が、1つ前に求めたモデルの縦視差標準偏差より小さい場合、自動的に相互標定係数値が置き換わる仕組みとしたので、標定をマニュアルで実施しなくとも、計測精度を維持する事が出来るという効果が得られている。
【図面の簡単な説明】
【図1】本実施の形態の特殊マークによる自動標定システムの概略構成図である。
【図2】直線状に配置した特殊マークの説明図である。
【図3】本実施の形態の自動標定システムの概略動作を説明するフローチャートである。
【図4】線状範囲の端点座標の保存及び特殊マーク範囲の保存を説明する説明図である。
【図5】線状構造物抽出処理及びテンプレートマッチング処理を説明するフローチャートである。
【図6】線状構造物抽出処理及びテンプレートマッチング処理を説明するフローチャートである。
【図7】左右のステレオ画像の選択と切り出しを説明する説明図である。
【図8】テンプレートマッチング及び微細位置特定処理を説明する説明図である。
【図9】微細位置の入れ替えを説明する説明図である。
【図10】テンプレートマッチングを説明するフローチャートである。
【図11】ペアリング及びキャリブレーション処理を説明するフローチャートである。
【図12】ペアリング及びキャリブレーション処理を説明するフローチャートである。
【図13】相互標定係数の変換及び偏位修正画像の作成を説明する説明図である。
【図14】ペアリングファイルの生成過程を説明する説明図である。
【図15】エピポーララインの生成を説明する説明図である。
【図16】エピポーラ幾何が構成されたデジタル画像の説明図である。
【図17】外的要因によるずれが縦視差に与える影響を説明する説明図である。
【図18】外的要因によるずれが縦視差に与える影響をステレオ画像上で説明する説明図である。
【図19】特許文献1を説明する説明図である。
【符号の説明】
10a デジタルカメラ
10b デジタルカメラ
11 アーム
15 解析装置
17 初期相互標定部
18 線状範囲決定部
19 特殊マーク抽出部
20 テンプレートマッチング部
22 ペアリング部
23 キャリブレーション部
24 偏位修正画像作成部
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
In the present invention, two digital cameras are fixed to a fixed base line device, continuous shooting is performed, relative orientation is performed to obtain a relative orientation coefficient related to the model coordinate system, and the relative orientation coefficient is updated according to the shake of the digital camera. Related to automatic orientation method.
[0002]
Further, the present invention relates to a method for recognizing a sign when obtaining the relative orientation coefficient with the two digital cameras.
[0003]
[Prior art]
For example, in land reclamation work, earth and sand transported by a belt conveyor or truck is thrown into a soil transport ship from a ship loader traveling on a pier, transported to a target sea area, and discarded.
[0004]
At this time, the transport amount of the soil carrier was calculated based on the soil amount and the number of times. However, some carriers do not carry to the target sea area, but throw back about halfway along the way and return.
[0005]
For this reason, it is necessary to accurately measure the amount of input to the soil transporter when leaving the port and when entering the port.
[0006]
There are the following methods for measuring a large amount of loaded soil loaded on a soil carrier.
[0007]
(1) Measurement by human power
A large number of workers stand on the loaded soil on the ship, measure the level of the loaded soil to obtain a section of the loaded soil, and multiply the measurement interval to obtain the total amount of loaded soil.
[0008]
(2) Measurement by draft
Measure the draft of the soil carrier before and after the soil input, determine the weight of the loaded soil, and divide by the preset apparent specific gravity of the loaded soil to determine the amount of loaded soil.
[0009]
(3) Measurement with an ultrasonic distance meter
An array of ultrasonic receivers is arranged above the sediment loader (ship loader), and the shape of the loaded soil surface of the soil carrier is measured at the same time to obtain a cross-section of the loaded soil. Find the amount.
[0010]
(4) Measurement by optical wave rangefinder
Arrange the array of light wave rangefinders above the ship loader and measure the shape of the soil surface of the soil carrier at the same time, or turn one light wave rangefinder to determine the cross-sectional shape of the load soil, and measure the interval Multiply to find the total load capacity.
[0011]
However, this has problems such as that work safety cannot be ensured, measurement values are not accurate, and the system is expensive.
[0012]
For this reason, for example, Japanese Patent No. 3038447 (Patent Document 1), as shown in FIG. 19, arranges earth transport vessels 3 a and 3 b on both sides of the pier 2 provided with the ship loader 1, and one soil transport vessel 3 a. While the earth and sand are being loaded, the shape of the loaded earth and sand of one of the earth carrying ships is photographed by the digital camera 7 provided on the arm 6a, and the shape of the remaining earth of the other earth carrying ship 3b is taken by the digital camera 7 of the arm 6b provided on the other. The stereo image data is transmitted to the computer, and the cross-section of the load soil of one soil carrier and the remaining soil of the other soil carrier is measured by stereo image measurement with the computer, Is calculated.
[0013]
The above-mentioned survey by the digital camera is performed using stereo photographs taken simultaneously by two digital cameras fixed to the stereo base line device (arms 6a and 6b). Then, relative orientation is performed with a digital camera fixed to the stereo baseline device, and relative orientation coefficients (κ1, ψ1, κ2, ψ2, ω2) Is calculated, model coordinates are calculated, and then the interval between the two digital cameras (baseline length) is taken as a scale, and the model coordinates are developed into a real space coordinate system.
[0014]
What is important in this method is that the coefficient (κ1, ψ1, κ2, ψ2, ω2) And all the accuracy depends on how accurately this inclination is obtained.
[0015]
The method for obtaining the relative orientation coefficient using the stereo baseline device was to first determine the basic stereo model and perform the orientation manually by a professional engineer.
[0016]
[Patent Document 1]
Japanese Patent No. 3038447
Conventionally, a reference template is applied to a marker in a certain area, a difference is taken, and a marker position is determined when the difference is less than a specified value.
[0017]
[Problems to be solved by the invention]
The above method is optimal as long as the relationship between the left and right digital cameras is maintained after obtaining the relative orientation coefficient of the initial model. In other words, photogrammetry without a reference point is based on the premise that the object (soil carrier) never moves.
[0018]
However, when a digital camera is used for an arm outdoors or the like, the digital camera vibrates due to the influence of temperature change, external pressure (wind), vibration, etc., and the initial relative orientation coefficient changes, making measurement impossible and making it unusable (FIG. 15, See FIG.
[0019]
The specific change will be described later, but roughly speaking, the camera tilt relationship (κ1, ψ1, κ2, ψ2, ω2) Will change and the epipolar geometry (see FIGS. 16, 17, and 18) cannot be constructed, resulting in a problem that the condition of the relative orientation coefficient is broken and greatly affects the accuracy. That is, as shown in FIGS. 17 and 18, which axis changes when the relationship between the left and right digital cameras is tilted in the three-axis direction, which affects the three-dimensional measurement value, particularly the Y-axis direction. (Κ1, κ2, ω2) Value of about two pixels on the image, when the angle rotates more than a certain angle, vertical parallax occurs in the Y-axis direction, and the relationship between the displacement corrected images is lost and the geometric relationship (epipolar geometry) can be maintained. The three-dimensional measurement becomes impossible.
[0020]
That is, even if the digital camera is shaken, the sign can be recognized accurately, and the model is coordinated based on the recognition result to construct the model coordinate system so that the epipolar can be determined accurately.
[0021]
In particular, when photogrammetry is performed with a digital camera attached to the ship loader arm as in Document 1, the influence of sea breeze is significant.
[0022]
For this reason, when the object moved, there was a problem that the professional engineer was again seeking the relative orientation coefficient manually.
[0023]
The present invention has been made to solve the above problems, and even if the initial relative orientation coefficient changes due to the influence of temperature change, external pressure (wind), vibration, etc., the sign can be automatically recognized and automatically An object is to obtain a stereo base line automatic orientation method for obtaining a new relative orientation coefficient.
[0024]
[Means for Solving the Problems]
  On the object, continuous shooting is performed with at least two digital cameras fixed to a linear base line device so that a lower camera can be taken at a certain camera distance, and the left and right images are transmitted to the computer. This is an automatic orientation method in which the computer recognizes the sign so as to obtain a relative orientation coefficient and define a model coordinate system to automatically define corresponding points on the left image and the right image.
[0025]
  Around the objectProvided in each of the opposing rectangular special mark areas,As a sign, on a rectangular baseA black cross mark is added so that the remainder is left and right non-targetSpecial mark signs,in frontPhotographing the object in a field of view including the special mark sign with two digital cameras;I do.
[0026]
  And the computer
  The computer
  Before the special mark sign is likely to exist from the stereo image composed of the left image and the right imageSpecial mentionIn particular, the step of obtaining the pixel coordinates of the mark area sequentially,
  The image of the special mark area is moved by applying a reference plate having a pixel value corresponding to the special mark indicator from a specified position, and both residuals are sequentially obtained at the time of the application.TurnProcess,
  Each time the residual is determined, storing the reference plate in i regions separated by vertical and horizontal straight lines;
  Among the i areas that delimit the reference plate, the difference between the black mark area and the extra area of the special mark marker is obtained, and when these differences satisfy a certain condition, Determining a matching special mark sign that matches the reference plate;
  Obtaining pixel coordinates of the matching special mark sign from the stereo image;
  When the matching special mark mark is determined, the pixel coordinates of the matching special mark mark are replaced with the pixel coordinates of the special mark area, and this is used as the recognition coordinates of the mark.DoThis is the gist.
[0027]
  Around the objectProvided in each of the opposing rectangular special mark areas,As a sign, on a rectangular baseA black cross mark is added so that the remainder is left and right non-targetSpecial mark signs are provided,Downward on the object, with a certain camera distance to the linear baseline deviceTheContinuously shoot with at least two digital cameras fixed so that you can shoot, and capture the left and right images to the computerShiAutomatic orientation that defines a model coordinate system based on a relative orientation coefficient obtained in advance based on the special mark indicator recognized by the computer and automatically defines corresponding points on the left image and the right image Is the method.
[0028]
  The computer
  A stereo image consisting of a left image and a right image from the two digital cameras is taken into the interior, and the outline of the special mark indicator is determined by a residual sequential test method by moving a reference plate with respect to the left image and the right image. After recognizing the coordinates, the step of specifying the detailed coordinates with respect to the approximate coordinates in the fine position specifying process for obtaining the residual of the black portion with respect to the remainder of the special mark mark,
  Extracting a special mark sign corresponding to detailed coordinates of the special mark sign on the left image and the right image;
  The left image of the stereo image, the step of reading the detailed coordinates of the special mark indicator specified on the right image, performing relative orientation for each image to obtain each relative orientation coefficient,
  The vertical parallax standard deviation of each of the left image and the right image of the previous left image and the right image, in which the vertical parallax standard deviation of each of the left image and the right image of the previous time is set in advance. Comparing and determining whether the difference is less than the previous time;
  When it is determined that the difference is small, the vertical parallax standard deviations of the respective relative orientation coefficients of the previous left image and right image that have been obtained are determined as the vertical disparity coefficients of the respective left and right images. Step to replace with parallax standard deviation
TheDoAn automatic orientation method using special marks.
[0029]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
The method for obtaining the relative orientation coefficient by the fixed baseline device is to first manually specify a special mark Ai (Aai, Abi) for automatic recognition (described later) installed in the vicinity of the measurement target, and then use the basic model coordinate system (Xm, Ym, Zm). ). Next, a special mark Ai, which is a marker to be described later, is automatically recognized on the left and right stereo images (Ba, Bb) automatically every time the image is taken by a computer, and a combination of left and right identical points of the recognized special mark Ai is performed.
[0030]
Then, relative orientation is performed using the coordinates of these observed special marks, and when the vertical parallax standard deviation of the obtained relative orientation coefficient is smaller than the vertical parallax standard deviation of the previous model, automatically A system is adopted in which the relative orientation coefficient values are replaced so that measurement accuracy can be maintained without manual orientation.
[0031]
That is, as needed, the computer automatically extracts special marks on the stereo image, combines the marks on the left and right images, and obtains the relative orientation coefficient. When the longitudinal parallax standard deviation of the obtained relative orientation coefficient is smaller than the longitudinal parallax standard deviation value in the previous relative orientation coefficient, the mutual orientation coefficient value is automatically replaced.
[0032]
And this embodiment is
(1) A technology for automatically recognizing special marks placed in the vicinity of the measurement target on the left and right digital images taken in stereo using the template matching method.
[0033]
(2) A technology that combines marks recognized independently on the left and right images.
[0034]
(3) Technology that automatically replaces the initial relative orientation coefficient by comparing the standard deviation of vertical parallax.
[0035]
It is.
[0036]
<Embodiment 1>
A system using the above-described special mark will be described. In the present embodiment, as shown in FIG. 2, a cross-shaped special mark Ai is provided on a linear structure around the measurement object. The special marks Ai are provided, for example, at intervals of 2 m and 4 m. If the distance to the camera is several tens of meters, the white background (may be yellow) is set to about 50 mm, and the black background is set to 100 mm. Further, the margin (white background) of the special mark Ai is not targeted. This is to determine whether the special mark Ai is right or left.
[0037]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an automatic orientation system using special marks according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the left and right digital cameras 10b and 10a are fixed to the arm 11, and the measurement object is continuously photographed at regular intervals under the control of the photographing control device 12, and this stereo image Ba (Ba1, Ba2,...), Bb (Bb1, Bb2,...) Is obtained in the database 30.
[0038]
The special mark Ai is recognized by the following units using the stereo image Bi of the database 30, and the previous initial relative orientation coefficient is automatically replaced by comparing the standard deviation of the vertical parallax.
[0039]
The analysis device 15 includes an initial relative orientation unit 17, a linear range determination unit 18, a special mark extraction unit 19, a template matching unit 20, a pairing unit 22, a calibration unit 23, and a displacement correction image creation. Part 24.
[0040]
When the initial relative orientation unit 17 first captures the measurement object (with the special mark Ai on the linear structure) at the same time by the two digital cameras 10a and 10b, the vertical parallax erasing method is used. To determine the relative orientation coefficient (κ1, ψ1, κ2, ψ2, ω2) And stored in the database 26 in advance. Where ω1  = Ω2 It is.
[0041]
When the stereo images Bai and Bbi stored in the database 30 are selected, the linear range determination unit 18 takes out the selected stereo images, and sets the brightness level of the portion of the image excluding the preset mask area. Adjustment, binarization, and Hough transform are performed to determine the linear range Ci. That is, since the special marks Ai are arranged in a straight line, the rough range of the special mark Ai is automatically determined somewhere in the selected stereo image Bai, and the data of the range Ci is stored in the database 25. To do. However, the operator may decide. The special mark range Di can be understood by averaging vertical and horizontal straight lines by Hough transform.
[0042]
Each time the linear range Ci is determined, the special mark extraction unit 19 extracts a square area from the linear range Ci as the special mark range Di. At this time, the coordinates di (dai, dbi: pixel value) of the special mark range Di (Dai, Dbi) are output.
[0043]
The template matching unit 20 performs a residual residual method while moving a preset reference plate Ao (Aoa, Aob: Aob on the right, Aob on the left) pixel by pixel with respect to the special mark range Di in the database 26. To find the residual.
[0044]
When it is determined that there is a high possibility that the special mark Ai is located, a fine position specifying process for obtaining a difference between a white background and a black character of the special mark Ai described later is performed, and the special mark is determined based on the result of the fine position specifying process. The fine position Gi of the special mark Ai (area of Ai in Di) is determined by rewriting the coordinates di of the range Di.
[0045]
Such a process is performed for each special mark range Dai of the linear range Cai of the stereo image Ba and each special mark range Dbi of the linear range Cbi of the stereo image Bb.
[0046]
Each time the fine position Gi (initially input by the operator) of the special mark Ai in the left image and the right image is obtained, the pairing unit 22 reads the right image having the same number as the special mark AGai having the left image and the fine position Gai. The special mark AGbi having the fine position Gbi is compared (AGai, AGbi: collectively AGi), and it is determined whether the Y coordinate value in the camera coordinates is equal to or less than the reference value. The above comparison is based on the left image AGai (κ1, ψ1, κ2, ψ2, ω2) Is used to calculate a predicted value developed on the right image, and the difference between the predicted value and each point AGbi at the fine position of the right image and the Y coordinate value is determined to determine whether it is equal to or less than the reference value.
[0047]
If it is determined that the value is equal to or less than the reference value, the candidate special mark Qp for the corresponding point (pair) is recognized (the candidate special mark for the corresponding point in the left image is Qap, and the candidate special mark for the corresponding point in the right image is Qbp).
[0048]
The calibration unit 23 calculates the left and right image corresponding points of five known points (special marks Ai) stored in advance in any one of the candidate special marks Qpi of the corresponding points of the stereo image obtained by the template matching unit 20. In addition, it is determined whether or not these vertical parallax standard deviations are equal to or less than a predetermined value. If the vertical parallax standard deviation is equal to or less than the predetermined value, it is determined that the coordinates of the candidate special mark Qp of the obtained stereo image (left and right images) are correct, The paired coordinates WQi of the previous six special marks obtained and stored in advance by the pairing unit 22 are replaced with the pair coordinates WQi, and the relative orientation coefficients (κ1, ψ1, κ2, ψ2, ω2) Is updated based on the coordinates Gi (pair coordinates WQi) to obtain pair coordinates (left and right) in the photographic coordinate system.
[0049]
The deviation corrected image creating unit 24 uses the calibration unit 23 to calculate a relative orientation coefficient (κ) related to the previous model coordinate system.1, ψ1, κ2, ψ2, ω2) Is updated based on the coordinates Gi (pair coordinates WQi), an epipolar line is generated between the pair coordinates.
[0050]
The operation of the system configured as described above will be described below. FIG. 3 is a flowchart for explaining the outline of the present embodiment.
[0051]
As shown in FIG. 3, the linear range determination unit 18 and the special mark extraction unit 19 perform linear structure extraction (S301). This linear structure extraction process is to identify the vicinity of the special mark Ai (also referred to as a special mark sign) on the photographic image (left or right).
[0052]
This process halves the vertical and horizontal size of the stereo image stored in the database.
[0053]
Next, contour detection filtering is performed, noise removal, expansion, and the like are performed, and mask images that have been facilitated in advance are superimposed, horizontal and vertical edges are extracted, and binarization processing and noise removal are performed. A linear range in which a special mark Ai exists is obtained by performing a Hough transform to detect a straight line component (vertical, horizontal), removing a Hough straight line larger than a specified angle, and averaging straight lines with close inclinations together. Ci is determined.
[0054]
Then, the end point coordinates (pixels) of the linear range Ci on the stereo image are obtained and stored (see FIG. 4A). Alternatively, when the special marks are not arranged in a straight line, HIS conversion is performed from RGB using the Munsell color system based on the color information, and a stereo photograph image, and yellow portions on the left and right sides are extracted and specified.
[0055]
Next, the template matching unit 20 performs template matching (S303). The pairing unit 22 and the calibration unit 23 perform the displacement correction conversion process (S305), the three-dimensional coordinate measurement (S306), and the distance volume area calculation process (S309).
[0056]
The linear structure extraction process and the template matching process will be described below with reference to the flowcharts of FIGS. In the present embodiment, the shooting interval of the digital cameras 10a and 10b is about 1/250 seconds, and the range consisting of the special mark Ai and the measurement object moves in a fixed direction at a constant speed, or the digital cameras 10a and 10b move in a fixed direction. Is moving at a constant speed.
[0057]
First, the operator selects the stereo images Bai and Bbi on the screen (S501).
[0058]
The linear range determination unit 18 performs a preset mask process on the selected stereo images Bai and Bbi to extract a region where the special mark Ai is shown (S502).
[0059]
Next, the brightness level of the extracted region is adjusted (S503), binarized (504), Hough transform is performed to generate horizontal and vertical segments, and each is averaged (S505). As a result, it is possible to assign the special mark Ai area (the linear range Ci) and the special mark Ai of the stereo images Bai and Bbi. That is, as shown in FIG. 4A, the coordinates of the end points (X and Y pixel coordinates) in the linear range Ci of the stereo image are stored in the linear range file.
[0060]
Next, one of the linear ranges Ci in the stereo images Bai and Bbi is set (S506). In the present embodiment, the linear range Cai of the stereo image Bai is used.
[0061]
The linear range determination unit 18 allocates the data of the linear range cai of the stereo image Bai from the database (S507), extracts the special mark range Dai of the linear range Cai, obtains its coordinates (pixels), Save (S509). In this extraction, since the special mark Ai has a cross shape, the portion with the special mark should be a square line segment by binarization processing and Hough transform. Further, since the special marks Ai are provided at regular intervals, it can be roughly predicted where in the stereo image. When a rectangular shape exists at such a predicted position, the position and data are extracted as the special mark range Di. 4B, for example, in the left stereo image Bai, the end point coordinates Lai (La1, La2) are associated with the linear range Ci of the left stereo image Bai, A special mark range number Dai is associated with the end point coordinate Lai, and the special mark number Dai is associated with the range mai (pixel coordinates of four corners) and the coordinate dai (special mark range file). .
[0062]
Next, it is determined whether or not there is another special mark range Dai in the linear range Cai of the stereo image Bai (S510).
[0063]
If it is determined in step S510 that there is another special mark range Dai, the search range is updated (S511). In the present embodiment, the pixel values corresponding to 2 m and 4 m are updated, and the process returns to step S508 again.
[0064]
If it is determined in step S510 that there is no other, it is determined whether or not all the linear ranges Cbi of the stereo image Bbi have been searched (S512). If not all have been searched, the image is updated to the stereo image Bbi (S513), and the process proceeds to step S507.
[0065]
That is, as shown in FIG. 7, the left and right stereo images Bai and Bbi are selected, and the linear range Ci shown in FIG. 7B is extracted.
[0066]
Then, as shown in FIG. 7C, the special mark extraction unit 19 cuts out the special mark range Di sequentially from the linear range Ci, and stores the coordinate values (see FIG. 4B) in the database. ing.
[0067]
Next, as shown in FIG. 6, the template matching unit 20 extracts the data of the special mark range Di, and takes this into the inside as an input image ri (rai, rbi) (S601).
[0068]
Next, the reference template Aoi is applied to the input image ri (S602).
[0069]
Here, the reference template will be described. The A / D conversion size is required to reflect 10 μm which is the particle size of the color film in practical operation. Therefore, if scanning is performed at 2400 dpi, the size of one pixel is about 10 μm. Even in analog photogrammetry, the 50 μ label is the smallest size that can be observed as a point sequence, and the 50 μ label is subjected to A / D conversion at 10 μ, and 4.7 × 4.7 pixels are used as the label. Therefore, for example, when the A / D conversion is performed on a photograph with a size of 50 μ in 1 / 10,000 photographing, the pixels are 4.7 × 4.7 pixels, and one image is 10.575 cm. ± 10 cm.
[0070]
For this reason, the shape of the image used for template matching is assumed to be data in RAW format with 256 colors, gray scale, width of 180 pixels, and vertical direction of 300 pixels (see FIG. 8B). That is, the pixel value corresponding to the special mark is obtained based on the focal length of the digital camera, the distance from the object, the scale ratio, and the like.
[0071]
The reference plate has a rectangular shape with a cross on a white background, and is divided into nine. That is, (1) white file, (2) black file, (3) white file, (4) black file, (5) black file, (6) The black file, (7) white file, (8) black file, and (9) white file correspond to the reference plate.
[0072]
Then, the template matching unit 20 performs a residual sequential test process (see FIG. 8A) (S603), and determines whether the residual is small (S604).
[0073]
If the residual is large, the reference template Aoi is moved for each pixel, the process returns to step S602, and the residual sequential test method is performed again (S605).
[0074]
If it is determined in step S604 that the residual is small, the input image ri and the area coordinates ki (pixel value) of the input image are extracted and stored (S606). Then, the fine position specifying process shown in FIG. 8C is performed (S607).
[0075]
As shown in FIG. 8 (b), the fine position specifying process is performed for the files (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), and (9) corresponding to the reference template. Find the difference from the data. For example, ((1)-(2), (1)-(5), (1)-(4)) ((3)-(2), (3)-(5), (3)-(6) ▼) (7)-(4), (7)-(5), (7)-(8)) The difference of each area (file data) is obtained, and the reference template's (1) is obtained from each difference. (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Whether the value is close to (9) or not is determined. In other words, it is determined whether or not each difference satisfies a certain condition (S608), and if it is determined that the certain condition is satisfied, the coordinates di of the special mark range Di obtained previously are determined as a fine position. The coordinate range of the fine position Gi of the special mark obtained by the processing is updated (S609). That is, a rough special mark range is extracted, and a special mark existing in the special mark range is specified from the special mark range by a fine position specifying process. For this reason, even if the digital camera is shaken by vibration, wind, etc., the area coordinates of the special mark Ai in the special mark range Di can be recognized.
[0076]
Next, it is determined whether or not there is another special mark range Di (S610). If there is no other special mark range Di, the process is terminated. If there is another special mark range Di, the number of the next special mark range Di is set. Update (S611).
[0077]
That is, the special mark Ai whose left and right margins are asymmetric is subjected to edge filter processing, binarization processing, and Hough transform processing on the original image, and roughly (if there is a color image, it is roughly captured using it) A range Di that is assumed to be captured) is specified, its region coordinates di (dai, dbi) are obtained and stored as shown in FIG. 9, and the data of the specified range Di is input image ri. As described above, the template Aoi is moved for each pixel, and the residual is obtained by the residual successive test method. When this difference is small, the area coordinates ki of the fine position Gi of the special mark range Di are obtained and stored as shown in FIG. Then, in order to specify the area of the special mark Ai in the range Di, the fine position is specified ((1)-(2), (1)-(5), (1)-(4)) ( (3)-(2), (3)-(5), (3)-(6)) ((7)-(4), (7)-(5), (7)-(8))) When the difference between the areas is obtained and the difference satisfies a certain condition, the area coordinates ki (four corner coordinates: special mark range) of the fine position Gi of the special mark range Di after the residual sequential test method are reliable. If possible, template matching is performed in which di (dai, dbi) is replaced with this ki.
[0078]
That is, as shown in FIG. 10, the left and right stereo images (captured images) are read to create projection / affine transformation images (S1001), and the left and right linear ranges Ci are cut out based on the coordinates of the end points (S1002). ), The search range is specified (S1003).
[0079]
Then, template matching is performed (S1004), and the coordinates (di) of the special mark Ai to be matched are acquired and left and right pairing is performed (S1005). The special mark position AGi having the coordinates (ki: fine position Gi) of the special mark Ai is referred to as a matching point (left number ai: a1, a2,..., Right number bi: b1, b2,...) Based on the template. And save. Further, the matching points may be displayed as symbols in the left image and the right image. For example, ○ mark or □ mark. Then, mosaic coordinates (corresponding points corresponding to the special mark positions) of the next captured stereo image (left and right) are extracted (S1006). These data are stored as shown in FIG.
[0080]
The above-described pairing and calibration will be described below with reference to FIGS.
[0081]
First, the linear range Ci (Cai, Cbi) of the left stereo image and the right stereo image is captured (S1101).
[0082]
Next, a file of coordinates (XL, YL, ZL) and (XR, YR, ZR: pixel values) of the captured image stored in advance when the six known points of the object are first captured is read ( S1102). This reads for the left and right cameras.
[0083]
Next, a pre-stored relative orientation coefficient (κ) corresponding to the coordinate values of the six points of this file is used.1, ψ1, κ2, ψ2, ω2) (From the ori file). This is done for the left and right cameras.
[0084]
Next, each matching point ai of the left stereo image and its associated position, range, etc. are read (S1103), and the AGai coordinates (Gai) of this matching point ai are represented in the photographic coordinate system (Xm, Ym, Zm). (See FIG. 13) and save (see FIG. 14B) (S1104).
[0085]
Next, each matching point bi of the right stereo image and related positions and ranges are read (S1105), and the AGbi coordinates (Gbi) of these matching points bi are converted into a photographic coordinate system (Xm, Ym, Zm). And save (FIG. 14B) (S1106). Next, the record number Ra1 of the file storing the matching point data on the left image is set (S1107), and the record number Rbi on the right image corresponding to the record number Rai is set (S1108). Then, it is determined whether or not the special mark AGi exists in the record with the record number Rb1 on the right image (S1109).
[0086]
If it is determined in step S1109 that the special mark AGi does not exist on the right image, the record number Rbi of the left image is updated to the next number, and the process returns to step S1109 to determine the presence or absence of the special mark AGi ( S1110).
[0087]
When it is determined in step S1109 that the special mark AGi is present in the right image record, the Y coordinate of the special mark AGi of the right image is compared with the Y coordinate of the special mark AGi of the left image, and the difference is 50 μm or less. Whether or not (S1111).
[0088]
If it is determined in step S1111 that the difference is not less than 50 μm, the record number of the undate image is updated to the next number (S1112).
[0089]
If it is determined in step S1111 that the difference is 50 μm or less, the special mark AGi of the record Ra1 of the left image and the special mark AGi of the record Rb1 of the right image are determined as a pair (corresponding point), and their coordinates ( Pair coordinates) are acquired and stored as individual special marks Qp corresponding to the numbers (FIG. 14C) (S1113).
[0090]
Next, it is determined whether or not there is another record number Rai on the left image (S1114). If there is another record number, it is updated to the next record number Rai, and the process returns to step S1109 (S1115).
[0091]
By such processing, a pair WQi (WQai, WQbi) of each candidate special mark AGi in the left and right images is obtained as shown in FIG.
[0092]
Next, as shown in FIG. 12, all candidate special marks Qp (left and right) are read from the record of the pair file (S1201). Then, 5 points (5 points in step S1102) prepared in advance are added to one of these and saved in a file (S1201).
[0093]
Then, the relative orientation coefficient (κ1, ψ1, κ2, ψ2, ω2) Is filed (S1203). Next, the vertical parallax (κ1) Is 0.020 mm or less (S1204).
[0094]
In step S1204, the vertical parallax (κ1) Is determined to be 0.020 mm or less, it is stored as a reliable pair coordinate WQi (P in FIG. 13) (S1205). Then, a deviation corrected image is generated (see FIG. 13) (S1206). Next, the six points in step S1102 are updated to the pair coordinates stored in step S1205 in the calibration process (S1206), and the process returns to step S1101.
[0095]
Accordingly, when the object is photographed at a constant interval with the digital camera, even if the digital camera vibrates, a relative orientation coefficient corresponding to the vibration state is obtained. Therefore, as shown in FIG. Since the condition that the corresponding points exist on the same record can be obtained, the epibol line does not shift.
[0096]
Therefore, when two cameras are optically fixed and a specific measurement target is measured at any time, the relationship between the cameras can be accurately obtained in real time. This is particularly effective when the optical relationship between cameras changes accidentally and systematically.
[0097]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the special mark mark with the cross is arranged around the object, and the outline of the special mark mark is displayed from the stereo image from the two digital cameras attached to the fixed baseline length device. Obtain a range, take out this range, and apply a reference plate with a shape corresponding to the special mark based on the distance to the camera, scale, and focal length to this range. Since the area is obtained and the fine position specifying process is performed on the special mark area, it is possible to specify the position of the special mark in the camera coordinate system even if the digital camera is shaken by wind, vibration or the like. .
[0098]
For this reason, when the relative orientation is performed, the relative orientation coefficient corresponding to the camera shake can be obtained, so that the epipolar line of the right and left images in the model coordinate system can be accurately obtained.
[0099]
Also, relative orientation is performed using the coordinates of these special marks, and when the vertical parallax standard deviation of the obtained relative orientation coefficient is smaller than the vertical parallax standard deviation of the model obtained previously, the relative orientation automatically Since the numerical value is replaced, the measurement accuracy can be maintained without manual orientation.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an automatic orientation system using special marks according to the present embodiment.
FIG. 2 is an explanatory diagram of special marks arranged in a straight line.
FIG. 3 is a flowchart for explaining the schematic operation of the automatic orientation system of the present embodiment.
FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating storage of end point coordinates of a linear range and storage of a special mark range.
FIG. 5 is a flowchart illustrating a linear structure extraction process and a template matching process.
FIG. 6 is a flowchart illustrating a linear structure extraction process and a template matching process.
FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining selection and extraction of left and right stereo images;
FIG. 8 is an explanatory diagram for explaining template matching and fine position specifying processing;
FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating replacement of fine positions.
FIG. 10 is a flowchart illustrating template matching.
FIG. 11 is a flowchart illustrating pairing and calibration processing.
FIG. 12 is a flowchart illustrating pairing and calibration processing.
FIG. 13 is an explanatory diagram for explaining conversion of a relative orientation coefficient and creation of a displacement correction image.
FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating a pairing file generation process.
FIG. 15 is an explanatory diagram for explaining generation of epipolar lines;
FIG. 16 is an explanatory diagram of a digital image in which epipolar geometry is configured.
FIG. 17 is an explanatory diagram for explaining the influence of a shift due to an external factor on vertical parallax.
FIG. 18 is an explanatory diagram for explaining the effect of a shift due to an external factor on vertical parallax on a stereo image.
FIG. 19 is an explanatory diagram for explaining Patent Document 1;
[Explanation of symbols]
10a Digital camera
10b Digital camera
11 Arm
15 Analysis device
17 Initial relative orientation part
18 Linear range determination unit
19 Special mark extraction unit
20 Template matching section
22 Pairing part
23 Calibration section
24 Deviation correction image creation section

Claims (8)

対象物上に、直線状の基線装置に一定のカメラ距離を有して下方の撮影できるように固定した少なくとも2台のデジタルカメラで連続撮影して、その左画像、右画像をコンピュータに送信し、該コンピュータが標識を認識することで、相互標定係数を求めてモデル座標系を定義して前記左画像上及び前記右画像上に対応点を自動的に定義する自動標定方法であって、
前記対象物の周囲の対向する長方形状の特殊マーク領域に各々設けられた、前記標識として、長方形の下地に余部が左右非対象になるように黒の十字マークを付した特殊マーク標識を、前記2台のデジタルカメラで前記特殊マーク標識を含む視野で前記対象物を撮影する工程と、
前記コンピュータは、
前記左画像、右画像からなるステレオ画像から前記特殊マーク標識が存在する可能性が高い前記特殊マーク領域のピクセル座標を順次、求める工程と、
前記特殊マーク領域の画像に対して、規定箇所から前記特殊マーク標識に対応するピクセル値の基準プレートを当てて移動させると共に、前記当て時に両方の残差を順次、求める工程と、
前記残差が求められる毎に、その基準プレートを縦横直線で区切ったi個の領域に保存する工程と、
前記基準プレートを区切った前記i個の領域の内で、前記特殊マーク標識の余部の領域に対しての黒部の領域との差を求め、これらの差が一定条件を満たしているときは、前記基準プレートにマッチングするマッチング特殊マーク標識と判定する工程と、
前記ステレオ画像から前記マッチング特殊マーク標識のピクセル座標を求める工程と、
前記マッチング特殊マーク標識と判定したとき、前記マッチング特殊マーク標識のピクセル座標を前記特殊マーク領域のピクセル座標に入れ替え、これを前記標識の認識座標とする工程と
行うことを特徴とする特殊マークによる自動標定方法。
On the object, continuous shooting is performed with at least two digital cameras fixed to a linear base line device so that a lower camera can be taken at a certain camera distance, and the left and right images are transmitted to the computer. The automatic orientation method for automatically defining the corresponding points on the left image and the right image by recognizing the marker and defining a model coordinate system by obtaining a relative orientation coefficient,
Said each provided in a rectangular shape of the special mark area facing the periphery of the object, as the label, special marks labeled marked with black cross marks as Amarube a rectangular base is horizontally asymmetric, before Photographing the object in a field of view including the special mark sign with two digital cameras;
The computer
The left image, before the stereo images consisting of the right image are likely the special mark labels exist sequentially pixel coordinates of Kitoku Koto mark region, a step of determining,
Wherein the image of the special mark area, is moved against the reference plate of the pixel values corresponding to the special mark labels from defined locations, both residual sequentially during the hit, and determined Mel step,
Each time the residual is determined, storing the reference plate in i regions separated by vertical and horizontal straight lines;
Among the i areas that delimit the reference plate, the difference between the black mark area and the extra area of the special mark marker is obtained, and when these differences satisfy a certain condition, Determining a matching special mark sign that matches the reference plate;
Obtaining pixel coordinates of the matching special mark sign from the stereo image;
When it is determined that the matching special mark labeling, by special mark, characterized in that the matching interchanged special mark signs pixel coordinates to pixel coordinates of the special mark region, performing the steps of this and the label recognition coordinates Automatic orientation method.
前記ステレオ画像は、左画像、右画像に区分けされて画面に表示され、
前記認識された特殊マーク標識は、前記左画像及び右画像上で所定記号が付されて表示されることを特徴とする請求項1記載の特殊マークによる自動標定方法。
The stereo image is displayed on the screen divided into a left image and a right image,
2. The method according to claim 1, wherein the recognized special mark mark is displayed with a predetermined symbol on the left image and the right image.
前記特殊マーク標識は、前記対象物の左右の前記特殊マーク領域に直線上に配置され、かつ左右の前記特殊マーク領域の特殊マーク標識の十字マークは、互いに非対称にされており、
前記特殊マーク領域の検出は、前記ステレオ画像に対して水平垂直線分の抽出フィルタで抽出することを特徴とする請求項1又は2記載の特殊マークによる自動標定方法。
The special mark labels, wherein the left and right of the object are arranged in a straight line in the special mark region, and the cross mark special mark labeled the left and right of the special mark region is asymmetrically to each other,
3. The automatic orientation method using a special mark according to claim 1, wherein the special mark area is detected by extracting a horizontal and vertical line segment from the stereo image.
前記基準プレートは、
前記特殊マーク領域の画像に対して、前記特殊マーク標識の余部、黒部を区切った9個の領域を有し、かつそれぞれの領域に前記特殊マーク標識を形成するグレースケール値を割り付けていることを特徴とする請求項1、2又は3記載の特殊マークによる自動標定方法。
The reference plate is
The image of the special mark region, the special mark labeled Amarube has nine regions separated Kurobe, and said have assigned a gray scale value to form a special mark labels in each of the regions 4. An automatic orientation method using a special mark according to claim 1, 2, or 3.
前記基準プレートは、The reference plate is
前記左右の特殊マーク領域の特殊マーク標識の余部及び黒部の形状に対応した左用の基準プレートと右用の基準プレートであることを特徴とする請求項1、2、3又は4記載の特殊マークによる自動標定方法。5. The special mark according to claim 1, wherein the special reference mark is a left reference plate and a right reference plate corresponding to a shape of an extra part and a black part of the special mark markers in the left and right special mark regions. Automatic orientation method.
対象物の周囲の対向する長方形状の特殊マーク領域に各々設けられた、前記標識として、長方形の下地に余部が左右非対象になるように黒の十字マークを付した特殊マーク標識を設け対象物上に、直線状の基線装置に一定のカメラ距離を有して下方撮影できるように固定した少なくとも2台のデジタルカメラで連続撮影して、その左画像、右画像をコンピュータに取り込み、該コンピュータが認識した前記特殊マーク標識に基づいて予め求められている相互標定係数に基づくモデル座標系を定義して前記左画像上及び前記右画像上に対応点を自動的に定義する自動標定方法であって、
前記コンピュータは、
前記2台のデジタルカメラからの左画像、右画像からなるステレオ画像を内部に取り込み、この左画像、右画像に対して基準プレートを移動させての残差逐次検定法によって前記特殊マーク標識の概略座標を認識した後に、前記特殊マーク標識の余部に対する黒部の残差を求める微細位置特定処理で前記概略座標に対しての詳細座標を特定する工程と、
前記左画像、右画像上で、前記特殊マーク標識の詳細座標に対応する特殊マーク標識を抽出する工程と、
前記ステレオ画像の左画像、右画像上で特定された前記特殊マーク標識の詳細座標を読み込んで、それぞれの画像に対しての相互標定を行ってそれぞれの相互標定係数を求める工程と、
前記求められた今回の左画像、右画像のそれぞれの相互標定係数の縦視差標準偏差が前記予め設定されている前回の前記左画像、右画像のそれぞれの相互標定係数の縦視差標準偏差とを比較し、差が前回より小さいかどうかを判定する工程と、
前記差が小さいと判定したときは、前記求められている前回の左画像、右画像のそれぞれの相互標定係数の縦視差標準偏差を前記今回の左画像、右画像のそれぞれの相互標定係数の縦視差標準偏差に置き換える工程と
行うことを特徴とする特殊マークによる自動標定方法。
Each provided rectangular special mark area facing the periphery of the object, as the label is provided with a special mark labels marked with black cross marks as Amarube a rectangular base is horizontally asymmetric, subject the Butsujo, continuously photographed at a fixed least two digital cameras to allow shoot downwards with a certain camera distance in a straight line baseline apparatus and captures the left image, right image to the computer, An automatic orientation method for defining a model coordinate system based on a relative orientation coefficient obtained in advance based on the special mark indicator recognized by the computer and automatically defining corresponding points on the left image and the right image Because
The computer
A stereo image consisting of a left image and a right image from the two digital cameras is taken into the interior, and the outline of the special mark indicator is determined by a residual sequential test method by moving a reference plate with respect to the left image and the right image. After recognizing the coordinates, the step of specifying the detailed coordinates with respect to the approximate coordinates in the fine position specifying process for obtaining the residual of the black portion with respect to the remainder of the special mark mark,
Extracting a special mark sign corresponding to detailed coordinates of the special mark sign on the left image and the right image;
The left image of the stereo image, the step of reading the detailed coordinates of the special mark indicator specified on the right image, performing relative orientation for each image to obtain each relative orientation coefficient,
The vertical parallax standard deviation of each of the left image and the right image of the previous left image and the right image, in which the vertical parallax standard deviation of each of the left image and the right image of the previous time is set in advance. Comparing and determining whether the difference is less than the previous time;
When it is determined that the difference is small, the vertical parallax standard deviations of the respective relative orientation coefficients of the previous left image and right image that have been obtained are determined as the vertical disparity coefficients of the respective left and right images. An automatic orientation method using a special mark, characterized by performing a step of replacing with a parallax standard deviation.
前記左画像の特殊マーク標識に対応する右画像の特殊マーク標識を、写真座標に変換し、両方のY座標同士の差が基準値を満たしているときは前記対応点として抽出させる工程と
行うことを特徴とする請求項6記載の特殊マークによる自動標定方法。
Performing the step of extracting as the corresponding points when the special mark indicator of the right image corresponding to the special mark indicator of the left image, and converts the photographic coordinates, the difference between both of the Y-coordinate meets the reference value The automatic orientation method using a special mark according to claim 6 .
前記コンピュータは、
前記左画像、右画像からなるステレオ画像から前記特殊マーク標識が存在する可能性が高い長方形状の特殊マーク領域のピクセル座標を順次、求める工程と、
前記特殊マーク領域の画像に対して、規定箇所から前記特殊マーク標識に対応するピクセル値の基準プレートを当てて移動させると共に、前記当て時に両方の残差を順次、求める工程と、
前記残差が求められる毎に、前記基準プレートを縦横直線で区切ったi個の領域に保存する工程と、
前記基準プレートを区切った前記i個の領域の内で、前記特殊マーク標識の余部の領域に対しての黒部の領域との差を求め、これらの差が一定条件を満たしているときは、前記基準プレートにマッチングするマッチング特殊マーク標識と判定する工程と、
前記ステレオ画像から前記マッチング特殊マーク標識のピクセル座標を求める工程と、
前記マッチング特殊マーク標識と判定したとき、前記マッチング特殊マーク標識のピクセル座標を前記特殊マーク領域のピクセル座標に入れ替え、これを前記認識した特殊マーク標識の認識座標とする工程と
行うことを特徴とする請求項又は記載の特殊マークによる自動標定方法。
The computer
Steps for sequentially obtaining pixel coordinates of a rectangular special mark region where the possibility of the presence of the special mark sign from a stereo image consisting of the left image and the right image, and
Wherein the image of the special mark area, is moved against the reference plate of the pixel values corresponding to the special mark labels from defined locations, both residual sequentially during the hit, and determined Mel step,
Each time the residual is determined, storing the reference plate in i regions separated by vertical and horizontal straight lines;
Among the i areas that delimit the reference plate, the difference between the black mark area and the extra area of the special mark marker is obtained, and when these differences satisfy a certain condition, Determining a matching special mark sign that matches the reference plate;
Obtaining pixel coordinates of the matching special mark sign from the stereo image;
When it is determined that the matching special mark label, and characterized by performing the step of said matching interchanged special mark signs pixel coordinates to pixel coordinates of the special mark area, special mark label recognition coordinates This was the recognized An automatic orientation method using a special mark according to claim 6 or 7 .
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113537089A (en) * 2021-07-20 2021-10-22 浙江点创信息科技有限公司 Pine wood nematode disease infected wood identification and positioning method based on unmanned aerial vehicle aerial photography original sheet
CN114689030A (en) * 2022-06-01 2022-07-01 中国兵器装备集团自动化研究所有限公司 Unmanned aerial vehicle auxiliary positioning method and system based on airborne vision

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN106500593A (en) * 2016-10-31 2017-03-15 哈尔滨工业大学 Aviation electric connector contact pin position deviation detection method

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