JP2000020720A

JP2000020720A - 画像処理方法および画像処理装置

Info

Publication number: JP2000020720A
Application number: JP10184319A
Authority: JP
Inventors: Nobuyuki Matsumoto; 信幸松本; Hideyuki Ueno; 秀幸上野; Katsumi Takahashi; 克己高橋
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1998-06-30
Filing date: 1998-06-30
Publication date: 2000-01-21

Abstract

(57)【要約】【課題】高い精度でかつ演算時間が増大することなし
に、複雑な形状の３次元物体の形状測定を行なうことが
できる画像処理方法および画像処理装置を提供する。【解決手段】まず多視点画像入力工程１０１において３
次元物体を複数の地点から撮影した画像を入力し、次に
３次元物体存在可能領域算出工程１０２において、入力
された多視点画像に撮影されている３次元物体の輪郭線
に基づいて３次元物体の存在可能領域を算出し、次に画
像解析工程１０３において前記算出された３次元物体存
在可能領域情報を利用して、入力された多視点画像の各
画像間に撮影されている３次元物体の同一点を対応付け
て３次元物体の３次元形状を計測する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、視点の異なる複
数の画像を入力として、撮影されている３次元物体の形
状を測定するための画像処理方法および画像処理装置に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、３次元物体の形状を求める技術
は、図１２に示すように、接触法と非接触法に大別さ
れ、また、非接触法には能動的非接触法と受動的非接触
法がある。接触法では、接触子により直接対象物に接触
して３次元形状を計測する方法であるが、この方法で
は、対象物の表面が損傷する恐れがあり、また、対象物
が柔軟な場合には正確な形状が計測できない。

【０００３】非接触法は、対象物に接触子が接触するこ
となく、主に画像処理の技術を用いて形状を計測する方
法である。このうち、能動的非接触法の代表的な方法と
しては、光レーダ型のレンジファインダを用いて、対象
物に対して所定位置から光を投影して、被写体からの反
射光がその所定位置に戻るまでの時間を計測し、その計
測した時間から対象物までの距離を求める方法がある。
また、対象物に対してスリット状の光パターンを投影
し、その対象物に写るパターン形状の変位からその対象
物の３次元形状を計測するスリット光投影法などがあ
る。しかし、対象物に対する投影を、レーザ光などを対
象物に照射することによって行うので、煩雑な作業が必
要になる。

【０００４】これに対し、受動的非接触法の代表的なも
のとしては、両眼立体視を利用する方法が一般的であ
る。２台のカメラを用いて三角測量を行うステレオ画像
法である。このステレオ画像法では、左右の画像から同
じ部分が写しだされている場所を探索して対応点を探し
出し、その点のズレ量から対象物までの距離を測定する
方法である。しかし、このステレオ画像法では、対象物
の立体形状を計測することが主な目的ではなく、カメラ
が設置されている特定位置からの測距が主な目的であ
る。

【０００５】そこで、近年では、計測作業が比較的簡単
な能動的非接触法として、対象物から視点に向かう光を
スクリーンに映し、対象物の影の輪郭により形状推定を
する中心投影のシルエット法や、対象物に平行光をあ
て、その影をスクリーンに映し形状を推定する正射影投
影シルエット法（特開平８−１０５７２４号公報）など
が提案されている。

【０００６】また、受動的非接触法としては、対象物を
その周囲から多数の視点においてカメラで撮影して、そ
の多視点画像の情報を、対象物からの光線群として変換
しなおして光線空間情報にして、光線空間で３次元物体
の同一点の対応を求めることによって対象物の形状を推
定する方法（特開平８−７７３５６号公報）も提案され
ている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たシルエット法により３次元物体の形状を求める方法で
は凸物体についてしか正確な形状を測定できないという
問題点があった。また、上述の光線空間に基づく形状計
測方法では、同一点の対応を求める際の演算に時間がか
かり、計測結果が正しく求まらない場合が多いという問
題点があった。

【０００８】本発明はこのような課題に着目してなされ
たものであり、その目的とするところは、高い精度でか
つ演算時間が増大することなしに、複雑な形状の３次元
物体の形状測定を行なうことができる画像処理方法およ
び画像処理装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、第１の発明に係る画像処理方法は、３次元物体を複
数の地点から撮影した多視点画像を入力する多視点画像
入力工程と、この多視点画像入力工程で入力された多視
点画像に撮影されている前記３次元物体の輪郭線に基づ
いて３次元物体の存在可能領域を算出する３次元物体存
在可能領域算出工程と、この３次元物体存在可能領域算
出工程で算出された３次元物体存在可能領域に関する情
報を用いて前記入力された多視点画像の各画像に撮影さ
れている３次元物体の同一点を対応付けることにより、
３次元物体の形状計測を行う画像解析工程とを具備す
る。

【００１０】また、第２の発明に係る画像処理方法は、
第１の発明に係る画像処理方法において、前記３次元物
体存在可能領域算出工程と前記画像解析工程では、多視
点画像の縦方向の視差を考慮して処理を行なうようにす
る。

【００１１】また、第３の発明に係る画像処理装置は、
３次元物体を複数の地点から撮影した多視点画像を入力
する多視点画像入力手段と、この多視点画像入力手段に
よって入力された多視点画像に撮影されている前記３次
元物体の輪郭線に基づいて３次元物体の存在可能領域を
算出する３次元物体存在可能領域算出手段と、この３次
元物体存在可能領域算出手段で算出された３次元物体存
在可能領域に関する情報を用いて前記入力された多視点
画像の各画像に撮影されている３次元物体の同一点を対
応付けることにより、３次元物体の形状計測を行う画像
解析手段とを具備する。

【００１２】また、第４の発明に係る画像処理装置は、
第３の発明に係る画像処理装置において、前記３次元物
体存在可能領域算出手段と前記画像解析手段とが、多視
点画像の縦方向の視差を考慮して処理を行なう。

【００１３】上記した構成によれば、多視点画像に撮影
されている対象物の輪郭線から求めた３次元物体の存在
可能領域情報を用いて、各多視点画像間での３次元物体
の同一点の対応を求める際の探索範囲を大幅に削減でき
演算時間を減少させることが可能になる。また、確実に
３次元物体が存在する領域のみで形状を推定するので、
その分、形状計測の精度を高めることができる。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。（第１実施形態）図１は本発明の第１実施形態の画像処
理方法の流れを示す図である。図１において、１０１は
３次元物体を複数の地点から撮影した画像を入力する多
視点画像入力工程、１０２は多視点画像入力工程１０１
によって入力された多視点画像に撮影されている３次元
物体の輪郭線から３次元物体の存在可能領域を算出する
３次元物体存在可能領域算出工程、１０３は多視点画像
入力工程１０１によって入力された多視点画像と３次元
物体存在可能領域算出工程１０２によって算出された３
次元物体存在可能領域を用いて各多視点画像間の同一点
の対応を求めて形状を計測する画像解析工程である。

【００１５】まず、多視点画像入力工程１０１での画像
入力方法を説明する。図２において、２０１は３次元形
状を測定される３次元物体、２０２は３次元物体２０１
を撮影するカメラ、２０３は３次元物体２０１をカメラ
２０２によって周囲から撮影して多視点画像を取得する
ために３次元物体２０１を載せて回転するターンテーブ
ルである。

【００１６】ここでは３次元物体２０１をターンテーブ
ル２０３に載せて、カメラ２０２により撮影する。少し
ずつターンテーブル２０３を回転させる毎にカメラ２０
２によって３次元物体２０１を撮影してターンテーブル
２０３が３６０度回転するまで同じ作業を続ける。得ら
れた多視点画像は、３次元物体存在可能領域算出工程１
０２と画像解析工程１０３へ送られる。

【００１７】図３は、多視点画像の一例として、３０１
はターンテーブルのスタート時に撮影された撮影画像で
あり、３０２はターンテーブル２０３を４５度回転させ
た時の撮影画像であり、３０３はターンテーブル２０３
を９０度回転させた時の撮影画像である。この例では３
つの視点からの３枚の多視点画像しかないが、仮に３度
づつターンテーブルを回転させて多視点画像を撮影した
場合、３６０［ｄｅｇ］÷３［ｄｅｇ］＝１２０からわかるように、合計１２０枚の多視点画像が撮影さ
れることになる。実際に多視点画像を撮影する場合は、
上述したようにカメラ２０２を固定してターンテーブル
２０３を回転させて３次元物体２０１を回転させながら
撮影するのが一般的であるが、３次元物体２０１が固定
されておりカメラ２０２が３次元物体２０１の周りを移
動して撮影したと考えても相対的な関係は変わらないの
で、以降では、３次元物体２０１が固定されており、カ
メラ２０２が３次元物体２０１の周りを移動して多視点
画像を撮影したものとして説明をする、また、説明を簡
略化するために縦方向の視差が無視でき、縦方向（以
降、縦方向をＹ方向）が一定であるとする。

【００１８】次に、３次元物体存在可能領域算出工程１
０２について説明する。図４（Ａ）、（Ｂ）において、
４０１、４０６はカメラ位置が０度の時に撮影された多
視点画像３０１の注目ライン、４０２はカメラ位置が４
５度の時に撮影された多視点画像３０２の注目ライン、
４０３、４０７はカメラ位置が９０度の時に撮影された
多視点画像３０３の注目ラインである。４０４は多視点
画像３０１が撮影された時のカメラ２０２のレンズ中心
位置、４０５は多視点画像３０３が撮影された時のカメ
ラ２０２のレンズ中心位置、４０８は３次元物体存在可
能領域である。

【００１９】ここでは、多視点画像入力工程１０１によ
って入力された多視点画像のうち、カメラ位置が０度の
時に撮影された画像の注目ライン４０６と、カメラ位置
が９０度の時に撮影された画像の注目ライン４０７から
３次元物体存在可能領域を算出する方法を説明する。

【００２０】まず、多視点画像４０１上での３次元物体
の輪郭線を検出する。さらに注目するライン４０６を抜
き出す。コンピュータ上の仮想された空間に、カメラ位
置０度の画像が撮影されたレンズ中心４０４と、注目ラ
イン４０６を配置する。このレンズ中心と、ライン上に
ある３次元物体２０１の輪郭線が入っている画素とを結
ぶ逆投影線を、３次元領域存在可能領域４０８へ向かっ
て引く。図４では６本の逆投影線４０９、４１０、４１
１、４１２、４１３、４１４が引かれている。２本の逆
投影線に挟まれる領域のうち、４０９、４１０に挟まれ
る領域には注目ライン４０６上の画素に３次元物体が写
っているので、３次元物体２０１が存在する可能性があ
る領域である。同様に逆投影線４１１、４１２に挟まれ
る領域、４１３、４１４に挟まれる領域も、３次元物体
２０１が存在する可能性がある領域である。逆に、逆投
影線４０９の左側の領域や、４１０、４１１に挟まれる
領域には注目ライン４０６上の画素に３次元物体２０１
が写っていないので、必ず３次元物体２０１が存在しな
い領域である。同様に逆投影線４１２、４１３に挟まれ
る領域、４１４の右側の領域も、３次元物体２０１が存
在しない領域である。

【００２１】次に、カメラ位置９０度の画像が撮影され
たレンズ中心４０５と、注目ライン４０７も、仮想空間
内に配置して、同様の処理を行う。０度と９０度の２枚
の画像から算出した３次元物体存在可能領域は４０８の
塗りつぶされた部分である。

【００２２】この説明では、０度と９０度の２つの視点
位置で撮影された画像から３次元物体存在可能領域を算
出したが、実際は全周方向から撮影されている多視点画
像全てを用いて３次元物体存在可能領域を算出する。こ
の場合、順に連続した近い視点位置の画像を用いて３次
元物体存在可能領域を算出するよりは、全局を大まかに
視点位置を移動させて算出していく場合の方が、より早
く、３次元物体存在可能領域が絞られる。ひとたび「３
次元物体存在可能領域ではない」と決まった領域は、以
降、逆投影線によって囲まれる領域との重なりを比較し
なくていいので計算時間が早くなる。例えば、始めに０
度、９０度、１８０度、２７０度の位置の画像で３次元
物体存在可能領域を算出し、次に、４５度、１３５度、
２２５度、３１５度の位置の画像で算出し、同様になる
べく近い視点位置が続かないように３次元物体存在可能
領域を算出する。

【００２３】さらに、ＣＧ等で用いられているような射
影変換の手法を用いれば、より、演算量を少なくするこ
とができる。このようにして実際に３度刻み１２０枚の
多視点画像を用いて３次元物体存在可能領域を算出した
一例が図５である。

【００２４】次に図６、図７、図８を用いて、画像解析
工程１０３について説明する。図６は従来より提案され
ている光線情報の円筒記録手法と呼ばれる手法を説明す
る図である。これは実空間内にある基準平面を仮定し、
この平面を通過する光の集合として３次元空間を表現す
る手法である。実空間内の（Ｘ，Ｚ）を通過し、θ方向
に伝搬する光線は、法線ベクトルの方向がθである基準
平面における通過位置Ｐ、および、伝搬方向θを用いて
表現することができる。つまり、光線を（Ｐ，θ）で表
現する。Ｐ，θとＸ，Ｚとの関係は、図６から分かるよ
うに、

【００２５】

【数１】となる。上式からわかるように、実空間内の一点を通る
光線の性質は、Ｐ−θ平面上では一本のｓｉｎ曲線とし
て表現される。

【００２６】図６でのθを様々に変化させて、（Ｐ，
θ）から成り立つ空間に光線の輝度値を記録したものが
光線空間である。θを３６０度まで変化させた場合、基
準平面が円筒状に並ぶので、図６による光線空間への光
線情報の記録方法を光線情報の円筒記録方法と呼ぶ。こ
の方法では３次元物体から全周方向へ発せられる光線を
記録することができるという利点がある。

【００２７】以上の説明より、ある視点からカメラで撮
影した画像とは、その視点位置（Ｘ，Ｚ）を通過する光
線を記録してあるものなので、画像が光線空間の部分空
間になっている。よって、ひとつの注目ラインはＰ−θ
平面では１本のｓｉｎ曲線へ変換される。多くの視点画
像を用いることにより、光線空間を密に埋めていくこと
ができる。

【００２８】また、３次元物体上の１点から発せられる
光線も、その位置（Ｘ，Ｚ）から発せられる光線として
Ｐ−θ平面上に記録されるので、１本のｓｉｎ曲線とし
てＰ−θ平面上に現れる。

【００２９】画像解析工程１０３では、多視点画像入力
工程１０１より得られた多視点画像を用いることで、上
記の手法に従って光線空間を埋めている。このようにし
て１２０枚の多視点画像を用いて注目ラインにおける光
線空間（Ｐ−θ平面）を算出した一例が図７である。

【００３０】今まで、このＰ−θ平面を解析することに
よって形状を推定する場合、実空間内での全ての（ｒ，
ψ）について、ｓｉｎ曲線を図７のようなＰ−θ平面上
でマッチングをとり、多くの点がフィットしているｓｉ
ｎ曲線の（ｒ，ψ）に実際に３次元物体上の点が存在す
るとして判定していた。

【００３１】本実施形態の画像解析工程１０３では、３
次元物体存在可能領域算出工程１０２により図５のよう
な３次元物体存在可能領域４０８が算出されているの
で、この３次元物体存在可能領域内の（ｒ，ψ）のｓｉ
ｎ曲線のみを、Ｐ−θ平面上で調べればよいことになり
無駄な演算を大幅に減らすことができる。

【００３２】図８を用いて画像解析工程１０３の具体的
な解析方法について説明する。８０１は多視点画像入力
工程１０１より入力された多視点画像（図３参照）、８
０２は３次元物体存在可能領域算出工程１０２より算出
された３次元物体存在可能領域（図５参照）、８０３は
多視点画像８０１を光線空間（Ｐ−θ平面：図７参照）
に変換する光線空間作成工程、８０４は光線空間での特
徴点を抽出する特徴点抽出工程、８０５は抽出された特
徴点について投票という手段で実空間に実在するかどう
かを判定する投票による判定工程、８０６は投票による
判定工程８０５によって得られる同一点の対応情報より
計測された形状推定結果である。

【００３３】光線空間作成工程８０３は、式（２）によ
って、多視点画像８０１の撮影位置（ｒ，ψ）に応じて
注目ラインの各画素をＰ−θ平面上へ変換してプロット
する。全多視点画像の注目されているラインについて、
この変換を行う。

【００３４】次に、特徴点抽出工程８０４の説明をす
る。光線空間作成工程８０３によって得られたＰ−θ平
面（図７参照）は、形状を判定する場合、輝度値が同じ
で一様な領域では同一点の対応づけが不可能になる。よ
って、特徴点抽出工程８０４によって、Ｐ−θ平面上で
のエッジ部分や、輝度値が大きく変化している部分を特
徴点として抽出する。この特徴点が抽出された光線空間
情報（Ｐ−θ平面）を投票による判定工程８０５に送
る。

【００３５】投票による判定工程８０５では、一組の
（ｒ，ψ）のｓｉｎ曲線をＰ−θ平面上に描画する。こ
のｓｉｎ曲線上に、より多くの特徴点が存在して、同一
点としての対応があると判定された場合、この（ｒ，
ψ）の組が、３次元物体の特徴点が存在する位置として
計測される。今までは実空間内の全ての（ｒ，ψ）につ
いて投票・判定を行わなければならなかったが、本実施
形態によれば、調べるべき（ｒ，ψ）のｓｉｎ曲線は、
３次元物体存在可能領域８０２を用いることによって、
この領域内での（ｒ，ψ）のみを調べればよいことにな
る。

【００３６】同一点としての対応を求める場合、２つの
指標を用いると、より、光線の性質に即した対応関係を
求めることができる。異なる多視点画像に撮影されてい
る２つの点Ｌ₁ （ｒ₁ ，ｇ₁ ，ｂ₁ ），Ｌ₂ （ｒ₂ ，ｇ
₂ ，ｂ₂ ）が、３次元物体上での同一点であるかどうか
を判定する場合、輝度の変化の量ｄＬ（各ＲＧＢ成分の
差の平方和）と、輝度ベクトルの変化の量ｄβ（各ＲＧ
Ｂベクトルの成す角）が、ある閾値以下であるかどうか
を組み合わせて用いる。

【００３７】

【数２】

【００３８】自然画像において、光の反射は完全拡散と
いう仮定を離れて、同じ点であっても見る方向が異なれ
ば輝度が変化して見える。ｄＬ、ｄβの閾値をそれぞれ
撮影された３次元物体の性質によって調整することによ
り、今までは見つけることが困難であった対応関係を見
つけることが可能になる。

【００３９】投票による判定工程８０５によって得られ
た（ｒ，ψ）の組は、３次元物体上の特徴点の位置を表
している。この（ｒ，ψ）全てを形状推定結果８０６と
して出力しても構わないが、場合によっては、同じ特徴
点の候補が複数選ばれていることもあるので、３次元空
間内で距離の近い（ｒ，ψ）の組をグループ化して、そ
のグループのなかで、最も対応関係が確からしい点のみ
をさらに選ぶという工程を行うことも可能である。この
ようにして実際に３度刻み１２０枚の多視点画像を用い
て注目ラインでの特徴点の形状を計測した一例が図９で
ある。

【００４０】以上の処理を多視点画像の全てのラインに
対して行うことにより、複雑な凹凸の３次元物体の形状
計測が可能になる。（第２実施形態）図１０は第２実施形態の画像処理装置
の構成を示す図である。図１０において、１００１は３
次元物体を複数の地点から撮影した画像を入力する多視
点画像入力手段、１００２は多視点画像入力手段１００
１によって入力された多視点画像に撮影されている３次
元物体の輪郭線から３次元物体の存在可能領域を算出す
る３次元物体存在可能領域算出手段、１００３は多視点
画像入力手段１００１によって入力された多視点画像と
３次元物体存在可能領域算出手段１００２によって算出
された３次元物体存在可能領域を用いて各多視点画像間
の同一点の対応を求めて形状を計測する画像解析手段で
ある。

【００４１】図１０における多視点画像入力手段１００
１は、第１実施形態の図１における多視点画像入力工程
１０１で説明した方法によって３次元物体の多視点画像
を撮影する手段である。図１０における３次元物体存在
可能領域算出手段１００２は、第１実施形態の図１にお
ける３次元物体存在可能領域算出工程１０２で説明した
方法によって３次元物体の存在可能領域を算出する手段
である。図１０における画像解析手段１００３は、第１
実施形態の図１における画像解析工程１０３で説明した
方法によって画像を解析して３次元物体の形状を計測す
る手段である。

【００４２】（第３実施形態）第１実施形態の画像処理
方法では、Ｙ方向の視差を考慮せずに形状計測を行っ
た。しかし、Ｙ方向の視差を考慮した場合でも、上記第
１実施形態、第２実施形態と同様の処理によって、より
精度の高い形状計測が可能になる。以下に、Ｙ方向を考
慮した画像処理方法および画像処理装置について説明す
る。

【００４３】図１１は第３実施形態を説明するための図
である。Ｙ方向を考慮した場合、３次元物体上の点（特
徴点）が多視点画像のどこに写るかを示している。θ方
向から３次元物体を撮影することは、カメラ位置を固定
して３次元物体上の点がθ度回転した状態で撮影するこ
とと相対的には等しい。図１１中の３次元物体上の特徴
点１１０１は、投影線１１０２と撮影画像１１０３との
交点の位置１１０４に撮影される。カメラが３次元物体
の周りを一周する、つまり、３次元物体上の特徴点１１
０１が３６０度回転した場合、撮影画像に写る点の軌跡
は、図１１の曲線１１０５のようにＹ方向が変化する。
つまり、異なるライン上に撮影される。図１１中のよう
に各パラメータを設定してこの投影点１１０４の軌跡１
１０５を求めると、以下の数式で表される楕円上に各投
影点が写されることがわかる。

【００４４】

【数３】

【００４５】よって、前記３次元物体存在可能領域算出
工程１０２、および前記３次元物体存在可能領域算出手
段１００２において、図１１のように逆投影線１１０２
を引くことにより、Ｙ方向を考慮した３次元物体存在可
能領域を算出することができる。

【００４６】また、前記画像解析工程１０３、および前
記画像解析手段１００３において、（ｒ，ψ）で表され
る特徴点を判定する際、図１１の画像位置１１０４で投
票による判定工程８０５を行うことにより、Ｙ方向を考
慮した形状計測をおこなうことが可能になる。

【００４７】

【発明の効果】以上記述したように本発明の画像処理方
法および画像処理装置によれば、対象物の輪郭線から求
めた３次元物体の存在可能領域情報を用いているので、
対象物の形状を測定する際の３次元物体の同一点の対応
付けを判定する際の演算量を大幅に削減することができ
るという効果を奏する。

【００４８】また、本発明の画像処理方法および画像処
理装置によれば、３次元物体の存在可能領域内でのみ形
状が推定されるので、形状計測の精度を高めることがで
きるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施形態の画像処理方法の流れを
示すフローチャートである。

【図２】本発明の第１実施形態の画像処理方法の多視点
画像入力工程１０１における多視点画像の取得方法の説
明図である。

【図３】本発明の第１実施形態の画像処理方法の多視点
画像入力工程１０１により取得された多視点画像の一例
を示す図である。

【図４】本発明の第１実施形態の画像処理方法の３次元
物体存在可能領域算出工程１０２が多視点画像より３次
元物体存在可能領域を算出する手法の説明図である。

【図５】本発明の第１実施形態の画像処理方法の３次元
存在可能領域算出工程１０２が算出した３次元物体存在
可能領域の一例を示す図である。

【図６】本発明の第１実施形態の画像処理方法の画像解
析工程１０３の光線空間データ作成の説明図である。

【図７】本発明の第１実施形態の画像処理方法の画像解
析工程１０３が作成した光線空間データの一例を示す図
である。

【図８】本発明の第１実施形態の画像処理方法の画像解
析工程１０３の処理の流れを示すフローチャートであ
る。

【図９】本発明の第１実施形態の画像処理方法の画像解
析工程１０３が３次元物体の形状を計測した一例を示す
図である。

【図１０】本発明の第２実施形態の画像処理装置の構成
図である。

【図１１】本発明の第３実施形態の画像処理方法、およ
び画像処理装置を説明する図である。

【図１２】３次元物体の形状を求める従来の技術をまと
めた図である。

【符号の説明】

１０１…多視点画像入力工程、１０２…３次元物体存在可能領域算出工程、１０３…画像解析工程、２０１…３次元物体、２０２…カメラ、２０３…ターンテーブル、８０１…多視点画像、８０２…３次元物体存在可能領域、８０３…光線空間作成工程、８０４…特徴点抽出工程、８０５…投票による判定工程、８０６…形状推定結果、１００１…多視点画像入力手段、１００２…３次元物体存在可能領域算出手段、１００３…画像解析手段、１１０１…３次元物体上の特徴点、１１０２…投影線、１１０３…撮影画像、１１０４…投影線と撮影画像の交点である投影点、１１０５…投影点の軌跡（楕円）。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者高橋克己神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地株式会社東芝研究開発センター内Ｆターム(参考） 2F065 AA04 AA53 BB05 DD06 FF01 FF05 JJ03 JJ19 JJ26 PP13 QQ31 QQ45 5B057 BA17 CA13 CA16 DA08 DC09 DC16

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】３次元物体を複数の地点から撮影した多
視点画像を入力する多視点画像入力工程と、この多視点画像入力工程で入力された多視点画像に撮影
されている前記３次元物体の輪郭線に基づいて３次元物
体の存在可能領域を算出する３次元物体存在可能領域算
出工程と、この３次元物体存在可能領域算出工程で算出された３次
元物体存在可能領域に関する情報を用いて前記入力され
た多視点画像の各画像に撮影されている３次元物体の同
一点を対応付けることにより、３次元物体の形状計測を
行う画像解析工程とを具備することを特徴とする画像処
理方法。
【請求項２】前記３次元物体存在可能領域算出工程と
前記画像解析工程では、多視点画像の縦方向の視差を考
慮して処理を行うことを特徴とする請求項１記載の画像
処理方法。
【請求項３】３次元物体を複数の地点から撮影した多
視点画像を入力する多視点画像入力手段と、この多視点画像入力手段によって入力された多視点画像
に撮影されている前記３次元物体の輪郭線に基づいて３
次元物体の存在可能領域を算出する３次元物体存在可能
領域算出手段と、この３次元物体存在可能領域算出手段で算出された３次
元物体存在可能領域に関する情報を用いて前記入力され
た多視点画像の各画像に撮影されている３次元物体の同
一点を対応付けることにより、３次元物体の形状計測を
行う画像解析手段とを具備することを特徴とする画像処
理装置。
【請求項４】前記３次元物体存在可能領域算出手段と
前記画像解析手段とは、多視点画像の縦方向の視差を考
慮して処理を行うことを特徴とする請求項３記載の画像
処理装置。