JP2003203220A - 三次元画像処理方法、三次元画像処理装置、三次元画像処理システムおよび三次元画像処理プログラム - Google Patents
三次元画像処理方法、三次元画像処理装置、三次元画像処理システムおよび三次元画像処理プログラムInfo
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Abstract
鏡面反射が現れない対象物では、撮影画像情報中で鏡面
反射が観測されない彩色部位について鏡面反射がないも
のと誤推定されるおそれがある。 【解決手段】 光源2から実物体3の表面において2次
元の広がりを持つ輝度分布を有する照明光が照射された
実物体の撮影画像情報を取得し、この撮影画像情報と撮
影時の撮影環境情報(照明光の輝度分布に関する情報、
撮影を行う撮影装置1の特性又は設定に関する情報、実
物体と光源と撮影装置の位置に関する情報および撮影装
置による撮影方向に関する情報等)とに基づいて実物体
の表面属性(特に、反射特性)を推定する
Description
(実物体)の三次元画像を形成するために必要な表面属
性データを生成する三次元画像処理方法および装置に関
するものである。
る三次元画像として再現するとき、特開2000−34
8213号にて提案されているように三次元形状モデル
の各部に、実物体をカメラで撮影した画像を貼り付ける
手法がある。このような手法では、様々な視点から三次
元画像を観察することができるようにするため、複数の
方向から撮影された複数の画像を用意し、再現時に視点
に対して適切な画像を選択して三次元形状モデルに貼り
付けている。
して再現する実物体を撮影時と異なる照明状態とするこ
とができない。また、カメラ画像にはもともと陰影やハ
イライトが含まれているため、カメラ画像を貼り付けた
物体にさらに陰影やハイライトをつけようとすると不自
然な画像になる。
eedings,Annual Conference Seriec,1997,p379-387『Ob
ject Shape and Reflectance Modeling from Observati
on』に記載されているように、照明方向や観測(撮影)
方向による実物体の反射率の変化を双方向反射分布関数
BRDF(Bi-directional Reflectance Distribution Func
tion)で表し、BRDFに関数モデルを導入して反射定数に
より表す手法が採られるようになっている。
配置される彩色部位の反射特性を反射定数として保持
し、再現時には反射モデル関数に定数を代入計算するこ
とにより、比較的小さな彩色情報で任意の照明条件・視
線方向での自然な陰影やハイライトの再現が可能にな
る。
に、多くの反射モデルは光の反射を散乱(拡散)反射成
分と鏡面反射成分の線形和として考え、各々複数のパラ
メータにより表現される。
は、光源方向又は視線(観測,撮影)方向を変えて撮影
された複数の画像情報を利用して、彩色部位毎に行う。
また、BRDFは二次元の広がりを持たない照明光による照
明方向および観測方向に対する関数なので、光源として
は部位光源や平行(無限遠)光源に近似可能な光源を用
いている。
い角度範囲でしか鏡面反射が現れない対象物では、上記
複数の画像情報中で鏡面反射が観測されない彩色部位が
あり、この場合、その彩色部位では鏡面反射がないもの
と誤推定されるおそれがある。
の広がりよりも小さい角度間隔で撮影する必要がある
が、画像情報の処理や撮影の手間が膨大になるという問
題がある。
めに、本発明の三次元画像処理方法および装置では、実
物体の表面から見て2次元の広がりを持つ輝度分布を有
する光源から照明光が照射された実物体の撮影画像情報
を取得し、この撮影画像情報と撮影時の撮影環境情報
(光源の輝度分布に関する情報、撮影を行う撮影装置の
特性又は設定に関する情報、実物体と光源と撮影装置の
位置及び向きに関する情報等)とに基づいて実物体の表
面属性(特に、反射特性)を推定するようにしている。
次元の広がりを持つ輝度分布を有する照明光で照明する
ことにより、鏡面反射がより広い角度範囲で観測され
る。このため、比較的少数の撮影画像によって、鏡面反
射が鋭い場合における表面属性の推定部位(彩色部位)
での鏡面反射の観測漏れを防止し、正しい表面属性を推
定することが可能となる。
DFを推定する場合には、この双方向反射分布関数BRDFは
二次元の広がりを持たない一方向から照射された光に対
して定義されるので、本発明では、撮影画像情報に基づ
いて得られる実物体の輝度変化を照明光の輝度分布でデ
コンボリューションすることにより双方向反射分布関数
BRDFを推定する。
明の第1実施形態である三次元画像処理システムの構成
を示している。本実施形態は、反射定数の推定の前に実
物体の輝度変化を照明光の輝度分布でデコンボリュート
し、双方向反射分布関数BRDFからphong 関数を得る方式
のものである。
対象物3をCCD等の撮像素子により撮影するデジタル
カメラ(撮影装置)1と、対象物3を照明する面光源2
と、対象物(実物体)3を載置する回転ステージ4と、
レーザレーダ法、スリット光投影法、パターン投影法な
どを用いて対象物3の三次元形状を測定する三次元計測
装置5と、この三次元計測装置5から入力された実測デ
ータに基づいて対象物3の立体形状情報である三次元形
状モデルを生成するとともに、デジタルカメラ1から入
力された画像情報に基づいて対象物3の表面属性(色や
反射特性等の彩色情報)を推定するコンピュータ等から
なる三次元画像処理装置6と、この三次元画像処理装置
6により作成された対象物3のモデルデータから三次元
のコンピュータグラフィクス(三次元画像)を作成し表
示するコンピュータグラフィクス作成装置7とから構成
されている。
れる三次元形状モデルとしては、例えばポリゴンによる
表面モデルあるいは異なる形状の表面形状要素の集合と
して表現することができる。
はそれぞれ、対象物3からある程度離れた位置に配置さ
れ、回転ステージ4とともに回転する対象物3に対して
一定の回転角度ごとに三次元形状計測および撮影を行
い、三次元形状の実測データおよび画像情報を出力す
る。なお、図1では、三次元計測装置5とカメラ1とは
一別体構成となっているが、これらを一体構成としても
よい。また、三次元形状計測および撮影を行うタイミン
グはそれぞれ同時でもよいし別個でもよい。
処理について、図2を併せ用いて説明する。図2は三次
元画像処理装置6内の構成を示したものである。三次元
画像処理装置6は、画像情報取得部10と、撮影環境情
報取得部11と、立体形状取得部12と、彩色情報推定
部13と、モデルデータ記憶部14とから構成されてい
る。本実施形態では、モデルデータ記憶部14は、図1
に示すように、三次元画像処理装置本体とは別にモデル
データ記憶装置として設けられている。
10においてカメラ1から画像情報を取得し、彩色情報
推定部13に出力する。
ついて図3を用いて説明する。本実施形態では、暗室内
で回転ステージ4上に載置した対象物3を、面光源2か
ら照射される、対象物3の表面において一定の二次元の
広がりを持つ輝度分布を有した照明光で照らし、対象物
3にカメラ1を向ける。
ら、一定の回転角度ごとに複数回撮影し、RGBの3つ
のカラーバンドからなる画像データを取得する。
物3と面光源2の位置(配置)、面光源2(照明光)の
輝度、カメラ1の画像特性などの撮影環境情報を記録し
ておく。
の撮影を行うことにより、対象物3に対する照明方向や
観測方向が相対的に変化し、光源方向や視線方向を変え
て撮影された複数の画像(画像群)が得られる。
テージ4上に載置する場合について説明しているが、対
象物を複数の回転軸を持つ装置に設置してもよい。ま
た、本実施形態では、カメラ1および面光源2を固定
し、対象物3を回転させる場合について説明している
が、対象物3を固定しておき、カメラ1又は面光源2の
位置や方向を変化させながら撮影してもよいし、カメラ
1、面光源2および対象物3のうち二者以上の位置を変
化させてながら撮影してもよい。いずれにせよ、位置の
変化や回転により、対象物3における光源方向や視線方
向が異なる複数の画像を得られるようにすればよい。
では、撮影ごとに、面光源2(照明光)の輝度分布に関
する情報、カメラ1の特性又は設定に関する情報、カメ
ラ1・対象物3・面光源2の位置や姿勢に関する情報な
どの撮影環境情報を取得し、彩色情報推定部14に出力
する。
画像情報から推定してもよい。それには、撮影時に対象
物3に固定したマーカーが対象物3と共に画像に写るよ
うにしておく。対象物3上にマーカーの代用となる特徴
部分があれば、それをマーカーとして用いてもよい。そ
して、撮影された画像上のマーカーの位置や色から撮影
環境情報を推定し、彩色情報推定部13に出力する。な
お、ここでの推定法の例は、佐藤淳著『コンピュータビ
ジョン』(コロナ社,1999)第6章に挙げられている。
(立体形状の取得)立体形状取得部12では、三次元測定
装置5からの実測データに基づいて三次元形状モデルを
生成し、彩色情報推定部13に出力するとともに、三次
元形状モデルをモデルデータ記憶部14に記録する。
レンジファインダー等を用いて得てもよいし、画像情報
から推定してもよい。或いは工業製品のように形状デー
タが既知であれば、それを用いてもよい。
は、入力された情報に基づいて彩色情報を推定し、得ら
れた反射定数をモデルデータ記憶部14に記録する。以
下、図4のフローチャートを用いて彩色情報の推定法を
示す。
フローを開始する。この後、三次元形状モデルの表面の
彩色情報を推定する彩色部位(推定部位)ごとに以下の
処理を繰り返す。
の画像に対し、各彩色部位における光源中心方向、観測
方向および反射強度の対応を計算し、対応表を作成す
る。これには撮影時のカメラ1、対象物3、面光源2の
位置情報およびカメラ1、面光源2の特性又は設定情報
から、彩色部位における光源中心方向、観測方向および
画像上の位置を算出し、画像上の明度から反射強度を得
る。
の背後であったり、画像外であったりして反射強度が不
明である場合は対応表には入れない。
光源中心方向lcと観測方向θoをパラメータとする関数
BRDF ’(lc,θo) とみなし(以下、照明光の輝度分布を
要素として含む値又は関数にはprime「’」を付けて表
す)、照明光の輝度分布を各彩色部位における光源中心
方向からの外れ角の関数l(r) で表し、以下の式に基づ
いてデコンボリュートし、照明方向と観測方向の関数で
あって2次元の広がりを持たない光の反射率を与える双
方向反射分布関数BRDF(θi,θo) に変換する。
布関数BRDFを反射モデル関数と照合する。反射モデルと
しては、図5に示した Phongの反射モデルを使用し、上
記ステップで得られた対応表中の各彩色部位における光
源中心方向、観測方向および反射強度の対応をカラーバ
ンドごとの反射率Rj,Gj,Bj と図12に示す角度変
数θj,ρj で表す。
法線方向と光源中心方向とのなす角度であり、ρはカメ
ラ1による観測(撮影)方向と光源中心方向との中間の
ベクトル方向と上記法線とのなす角度である。
m)を示す。また、CdR,CdG,CdB は散乱反射定数であ
り、Cs,nは鏡面反射定数である。そして、誤差ベクトル
をεとすると、図10に示す行列式が書ける。彩色部
位;lの反射率が不明である場合は、行列式から対応す
る行を削除する。
ルεを最適な値にする定数の組である(CdR,CdG,C
dB,Cs,n)を求め、モデルデータ記憶部14に記録す
る。最適化には各種の数学的手法を用いることができる
が、本発明はこの手法を限定するものではない。
評価関数を誤差ベクトルεの自己内積ε・εが最小とな
る組を求める。評価関数は全ての誤差を等価に扱ってい
るが、各値の信頼性を考慮した評価関数を設定してもよ
い。特に、cosθi,cosθoに比例する重み付けは有効で
ある。
う。
が得られた対象物3をコンピュータグラフィクスで生成
表示する際には、コンピュータグラフィクス生成装置7
において要求される仮想カメラ、仮想対象物、仮想光源
の位置及び向き情報と、仮想カメラおよび仮想光源の特
性又は設定情報と、モデルデータ記憶部14に記録され
た三次元形状モデルとから各彩色部位における照明方向
・観測方向・照明照度および生成画像上の表示位置を算
出し、照明方向、観測方向およびモデルデータ記憶部1
4に記録された反射定数を反射モデル関数に代入して反
射率を計算する。そして、計算された反射率と照明照度
の積を表示色として生成画像上の表示位置に描画する。
これにより、任意の照明条件および視線方向での自然な
陰影やハイライトが再現される。なお、本実施形態にお
いては、カメラ1、面光源2、回転ステージ4、三次元
測定装置5、三次元画像処理装置6およびコンピュータ
グラフィクス生成装置7を別体のものとして説明した
が、これらを単一の装置として構成してもよい。
システムを複数の装置又は機器で構成する場合、装置又
は機器間のデータのやり取りは、各種記録媒体や無線・
有線のデータ通信手段によって行われる。
7を三次元画像処理装置6と別の装置として設けること
により、一度作成されたモデルデータを、複数のコンピ
ュータグラフィクス作成装置で繰り返し利用できるメリ
ットがある。
してPhong反射モデルを用いる場合について説明した
が、本発明では反射モデル関数をこれに限定するもので
はなく、他の反射モデル関数、例えばTorrance-Sparrow
モデルを用いてもよい。つまり、反射率が散乱反射成分
と鏡面反射成分の線形和として与えられ、それぞれ複数
または1つの定数と角度変数とにより表現されるもので
あれば本発明に用いることができる。
の3色から構成される場合について説明したが、本発明
では、単色、他の複数色、スペクトル情報、偏光情報
等、対応した反射モデル関数が記述できるものであれば
用いることができる。
の推定法では、全ての反射定数が一意に求まるとは限ら
ないが、この場合は、求まらない定数を持つ彩色部位の
近傍の彩色部位の反射定数から補完したり、典型的な値
で代用したりする等の手法を用いればよい。
反射定数の推定前に実物体の輝度変化を照明光の輝度分
布でデコンボリュートする場合について説明したが、輝
度分布に依存した輝度分布型反射モデル関数で輝度分布
型反射定数を推定した後に反射定数に一定の変換を施す
ことにより反射定数を推定してもよい。
処理システムの構成も第1実施形態と同じであり、シス
テムを構成する装置および機器には第1実施形態と同符
号を付す。
について説明する。
10においてカメラ1から画像情報を取得し、彩色情報
推定部13に出力する。
ついて図6を用いて説明する。本実施形態では、暗室内
で回転ステージ4上に載置した対象物3を、面光源22
から照射される、対象物3の表面において一定の二次元
の広がりを持つ輝度分布を有し、かつその輝度分布が角
度半径σL のガウシアンで近似される広がりを持った照
明光で照らし、対象物3にカメラ1を向ける。
後からスポットライトを照射した磨りガラスを用いて構
成することができる。
ら、複数の回転角度で対象物3を撮影し、RGBの3つ
のカラーバンドからなる画像データを取得する。
物3と面光源22の位置(配置)、面光源22(照明
光)の輝度、カメラ1の画像特性などの撮影環境情報を
記録しておく。
の撮影を行うことにより、対象物3に対する照明方向や
観測方向が相対的に変化し、光源方向や視線方向を変え
て撮影された複数の画像(画像群)が得られる。
テージ4上に載置する場合について説明しているが、対
象物を複数の回転軸を持つ装置に設置してもよい。ま
た、本実施形態では、カメラ1および面光源22を固定
し、対象物3を回転させる場合について説明している
が、対象物3を固定しておき、カメラ1又は面光源22
の位置や方向を変化させながら撮影してもよいし、カメ
ラ1、面光源22および対象物3のうち二者以上の位置
を変化させてながら撮影してもよい。いずれにせよ、位
置の変化や回転により、対象物3における光源方向や視
線方向が異なる複数の画像を得られるようにすればよ
い。
では、撮影ごとに、面光源22(照明光)の輝度分布に
関する情報、カメラ1の特性又は設定に関する情報、カ
メラ1・対象物3・面光源22の位置や姿勢に関する情
報などの撮影環境情報を取得し、彩色情報推定部14に
出力する。
画像情報から推定してもよい。それには、撮影時に対象
物3に固定したマーカーが対象物3と共に画像に写るよ
うにしておく。対象物3上にマーカーの代用となる特徴
部分があれば、それをマーカーとして用いてもよい。そ
して、撮影された画像上のマーカーの位置や色から撮影
環境情報を推定し、彩色情報推定部13に出力する。な
お、ここでの推定法の例は、第1実施形態にて説明した
ように、佐藤淳著『コンピュータビジョン』(コロナ社,
1999)第6章に挙げられている。
は、三次元測定装置5からの実測データに基づいて三次
元形状モデルを生成し、彩色情報推定部13に出力する
とともに、三次元形状モデルをモデルデータ記憶部14
に記録する。
レンジファインダー等を用いて得てもよいし、画像情報
から推定してもよい。或いは工業製品のように形状デー
タが既知であれば、それを用いてもよい。
は、入力された情報に基づいて彩色情報を推定し、得ら
れた反射定数をモデルデータ記憶部14に記録する。以
下、図9のフローチャートを用いて彩色情報の推定法を
示す。
本フローを開始する。この後、三次元形状モデルの表面
の彩色情報を推定する彩色部位(推定部位)ごとに以下
の処理を繰り返す。
像に対し、各彩色部位における光源中心方向、観測方
向、反射強度の対応を計算し、対応表を作成する。これ
には撮影時のカメラ1、対象物3、面光源22の位置情
報およびカメラ1、面光源22の特性又は設定情報か
ら、彩色部位における光源中心方向、観測方向および画
像上の位置を算出し、画像上の明度から反射強度を得
る。
の背後であったり、画像外であったりして反射強度が不
明である場合は対応表には入れない。
度分布型反射モデル関数と照合する。輝度分布型反射モ
デルとしては、例えば図7に示す Gaussモデルを使用
し、上記ステップで得られた対応表中の各彩色部位にお
ける光源中心方向、観測方向および反射強度の対応をカ
ラーバンドごとの反射率Rj,Gj,Bj と図12に示す
角度変数θj,ρj で表す。
線方向と光源中心方向とのなす角度であり、ρはカメラ
1による観測(撮影)方向と光源中心方向との中間のベ
クトル方向と上記法線とのなす角度である。
を示す。また、CdR,CdG,CdB は錯乱反射定数であり、
Cs,σは鏡面反射定数である。そして、誤差ベクトルを
εとすると、図11に示す行列式が書ける。彩色部位の
反射率が不明である場合は、行列式から対応する行を削
除する。
εを最適な値にする定数の組である(CdR,CdG,CdB,C
s',σ')を求める。最適化には各種の数学的手法を用い
ることができるが、本発明はこの手法を限定するもので
はない。
評価関数を誤差ベクトルεの自己内積ε・εが最小とな
る組を求める。評価関数は全ての誤差を等価に扱ってい
るが、各値の信頼性を考慮した評価関数を設定してもよ
い。
求めた輝度分布型反射定数の組(CdR,CdG,CdB,Cs',
σ') を2次元の広がりを持たない照明光を射出する平
行(無限遠)光源や点光源等の光源に対する反射定数へ
の変換を行う。
モデルを用いる。散乱反射成分は照明光の広がりの影響
をほとんど受けないものとし、先の(CdR,CdG,CdB)
をデータ記録部14に記録する。鏡面反射成分はガウス
関数の合成則である σ’2=σs2+σL 2 σ2 Cs=σ'2 Cs' によりσs(ピーク強度) を求め、(Cs,σ)をデータ記
録部14に記録する。
σ’は輝度分布型反射モデル関数の標準偏差、σL は照
明光の輝度分布のガウス半径である。
う。
が得られた対象物3をコンピュータグラフィクスで生成
表示する際には、コンピュータグラフィクス生成装置7
において要求される仮想カメラ、仮想対象物、仮想面光
源の位置及び向き情報と、仮想カメラおよび仮想光源の
特性又は設定情報と、モデルデータ記憶部14に記録さ
れた三次元形状モデルとから各彩色部位における照明方
向・観測方向・照明照度および生成画像上の表示位置を
算出し、照明方向、観測方向およびモデルデータ記憶部
14に記録された反射定数を反射モデル関数に代入して
反射率を計算する。そして、計算された反射率と照明照
度の積を表示色として生成画像上の表示位置に描画す
る。これにより、任意の照明条件および視線方向での自
然な陰影やハイライトが再現される。
面光源22、回転ステージ4、三次元測定装置5、三次
元画像処理装置6およびコンピュータグラフィクス生成
装置7を別体のものとして説明したが、これらを単一の
装置として構成してもよい。
システムを複数の装置又は機器で構成する場合、装置又
は機器間のデータのやり取りは、各種記録媒体や無線・
有線のデータ通信手段によって行われる。
7を三次元画像処理装置6と別の装置として設けること
により、一度作成されたモデルデータを、複数のコンピ
ュータグラフィクス作成装置で繰り返し利用できるメリ
ットがある。
してGaussモデルを用いて説明したが、CG再現時にはP
hongモデルが便利な場合がある。GaussモデルとPhongモ
デルは変換式 σ2=1/(n+5/6) により、ほぼ対応づけられる。
代えてnを記録してもよい。
の3色から構成される場合について説明したが、本発明
では、単色、他の複数色、スペクトル情報、偏光情報
等、対応した反射モデル関数が記述できるものであれば
用いることができる。
の推定法では、全ての反射定数が一意に求まるとは限ら
ないが、この場合は、求まらない定数を持つ彩色部位の
近傍の彩色部位の反射定数から補完したり、典型的な値
で代用したりする等の手法を用いればよい。
実物体をその表面から見て2次元の広がりを持つ輝度分
布を有する照明光で照明するようにしたので、鏡面反射
をより広い角度範囲で観測できる。このため、比較的少
数の撮影画像によって、鏡面反射が鋭い場合における表
面属性の推定部位(彩色部位)での鏡面反射の観測漏れ
を防止し、正しい表面属性を推定することができる。
属性を推定すれば、任意の照明条件および視線方向での
自然な陰影やハイライトが再現された三次元画像を作成
することができる。
ステムの構成図である。
構成する三次元画像処理装置の構成を示すブロック図で
ある。
おける実物体の画像情報取得の例を示す図である。
る彩色情報の推定処理を示すフローチャートである。
ステムにおける実物体の画像情報取得の例を示す図であ
る。
る彩色情報の推定処理を示すフローチャートである。
を適用した際の行列式である。
を適用した際の行列式である。
Claims (49)
- 【請求項1】 実物体の表面から見て2次元の広がりを
持つ輝度分布を有する光源から照明光が照射された前記
実物体の撮影画像情報を取得する第1のステップと、 この第1のステップで取得した撮影画像情報と撮影時の
撮影環境情報とに基づいて前記実物体の表面属性を推定
する第2のステップとを有することを特徴とする三次元
画像処理方法。 - 【請求項2】 前記撮影環境情報は、前記照明光の輝度
分布に関する情報、撮影を行う撮影装置の特性又は設定
に関する情報、前記実物体と前記光源と前記撮影装置の
位置に関する情報および前記撮影装置による撮影方向に
関する情報のうち少なくとも1つを含むことを特徴とす
る請求項1に記載の三次元画像処理方法。 - 【請求項3】 前記撮影画像情報は、前記実物体に対す
る照明方向および撮影方向のうち少なくとも一方を変え
て撮影することにより得られる複数の画像情報を含むこ
とを特徴とする請求項1に記載の三次元画像処理方法。 - 【請求項4】 前記第2のステップにおいて推定される
前記実物体の表面属性は、前記実物体の表面の各部にお
ける2次元の広がりを持たない光源による反射率を与え
る双方向反射分布関数で表されることを特徴とする請求
項1に記載の三次元画像処理方法。 - 【請求項5】 前記第2のステップにおいて、前記撮影
画像情報に基づいて得られる前記実物体の輝度変化を前
記照明光の輝度分布でデコンボリューションすることに
より前記双方向反射分布関数を推定することを特徴とす
る請求項4に記載の三次元画像処理方法。 - 【請求項6】 前記双方向反射分布関数は反射モデル関
数で表され、かつこの反射モデル関数は複数の反射定数
を関数要素として有することを特徴とする請求項4又は
5に記載の三次元画像処理方法。 - 【請求項7】 前記反射モデル関数は、散乱反射成分と
鏡面反射成分とが線形結合した関数で表され、 前記反射定数は、散乱反射成分に関する散乱反射定数
と、鏡面反射成分に関する鏡面反射定数とを含むことを
特徴とする請求項6に記載の三次元画像処理方法。 - 【請求項8】 前記第2のステップにおいて、前記照明
光の輝度分布に依存した輝度分布型双方向反射分布関数
を推定し、その後、輝度分布型双方向反射分布関数を前
記実物体の表面の各部における2次元の広がりを持たな
い光源による反射率を与える双方向反射分布関数に変換
することを特徴とする請求項1に記載の三次元画像処理
方法。 - 【請求項9】 前記輝度分布型双方向反射分布関数が、
前記照明光の輝度分布に依存した輝度分布型反射モデル
関数で表されるものであり、この輝度分布型反射モデル
関数は、複数の輝度分布型反射定数を関数要素として含
んでおり、 前記第2のステップにおいて、前記撮影画像情報と前記
撮影環境情報とに基づいて前記輝度分布型反射定数を推
定することを特徴とする請求項8に記載の三次元画像処
理方法。 - 【請求項10】 前記輝度分布型反射モデル関数は、前
記実物体各部に対し、前記光源の中心方向と前記撮影装
置による前記実物体の撮影方向とをパラメータとして反
射率を与える関数であって、前記双方向反射分布関数を
前記照明光の輝度分布でコンボリュートしたものである
ことを特徴とする請求項9に記載の三次元画像処理方
法。 - 【請求項11】 前記第2のステップにおいて、前記輝
度分布型反射定数から前記実物体の表面の各部における
2次元の広がりを持たない光による反射定数を推定する
ことを特徴とする請求項9に記載の三次元画像処理方
法。 - 【請求項12】 前記輝度分布型反射モデル関数は、散
乱反射成分と鏡面反射成分とが線形結合した関数で表さ
れ、 前記輝度分布型反射定数は、散乱反射成分に関する散乱
反射定数と鏡面反射成分に関する鏡面反射定数とを含む
ことを特徴とする請求項9に記載の三次元画像処理方
法。 - 【請求項13】 前記反射照明光の輝度分布がガウス関
数で近似されていることを特徴とする請求項1から11
のいずれかに記載の三次元画像処理方法。 - 【請求項14】 前記反射モデル関数の鏡面反射成分は
ガウス関数であり、 前記鏡面反射定数として少なくともピーク強度と標準偏
差を持つことを特徴とする請求項12に記載の三次元画
像処理方法。 - 【請求項15】 前記輝度分布型反射モデル関数の鏡面
反射成分はガウス関数であり、 前記輝度分布型反射定数として少なくともピーク強度と
標準偏差を持つことを特徴とする請求項12に記載の三
次元画像処理方法。 - 【請求項16】 前記鏡面反射定数のうち標準偏差σ
は、前記輝度分布型反射モデル関数の標準偏差σ’と、
前記照明光の輝度分布のガウス半径σL と、関係式σ’
2=σ2+σL 2 とから推定されることを特徴とする請求
項14又は15に記載の三次元画像処理方法。 - 【請求項17】 実物体の表面から見て2次元の広がり
を持つ輝度分布を有する光源から照明光が照射された前
記実物体の撮影画像情報を取得する画像情報取得手段
と、 この画像情報取得手段により取得した撮影画像情報と撮
影時の撮影環境情報とに基づいて前記実物体の表面属性
を推定する表面属性推定手段とを有することを特徴とす
る三次元画像処理装置。 - 【請求項18】 前記撮影環境情報は、前記照明光の輝
度分布に関する情報、撮影を行う撮影装置の特性又は設
定に関する情報、前記実物体と前記光源と前記撮影装置
の位置に関する情報および前記撮影装置による撮影方向
に関する情報のうち少なくとも1つを含むことを特徴と
する請求項17に記載の三次元画像処理装置。 - 【請求項19】 前記撮影画像情報は、前記実物体に対
する照明方向および撮影方向のうち少なくとも一方を変
えて撮影することにより得られる複数の画像情報を含む
ことを特徴とする請求項17に記載の三次元画像処理装
置。 - 【請求項20】 前記表面属性推定手段において推定さ
れる前記実物体の表面属性は、前記実物体の表面の各部
における2次元の広がりを持たない光源による反射率を
与える双方向反射分布関数で表されることを特徴とする
請求項17に記載の三次元画像処理装置。 - 【請求項21】 前記表面属性推定手段は、前記撮影画
像情報に基づいて得られる前記実物体の輝度変化を前記
照明光の輝度分布でデコンボリューションすることによ
り前記双方向反射分布関数を推定することを特徴とする
請求項20に記載の三次元画像処理装置。 - 【請求項22】 前記双方向反射分布関数は反射モデル
関数で表され、かつこの反射モデル関数は複数の反射定
数を関数要素として有することを特徴とする請求項20
又は21に記載の三次元画像処理装置。 - 【請求項23】 前記反射モデル関数は、散乱反射成分
と鏡面反射成分とが線形結合した関数で表され、 前記反射定数は、散乱反射成分に関する散乱反射定数
と、鏡面反射成分に関する鏡面反射定数とを含むことを
特徴とする請求項22に記載の三次元画像処理装置。 - 【請求項24】 前記表面属性推定手段は、前記照明光
の輝度分布に依存した輝度分布型双方向反射分布関数を
推定し、その後、輝度分布型双方向反射分布関数を前記
実物体の表面の各部における2次元の広がりを持たない
光源による反射率を与える双方向反射分布関数に変換す
ることを特徴とする請求項17に記載の三次元画像処理
装置。 - 【請求項25】 前記輝度分布型双方向反射分布関数
が、前記照明光の輝度分布に依存した輝度分布型反射モ
デル関数で表されるものであり、この輝度分布型反射モ
デル関数は、複数の輝度分布型反射定数を関数要素とし
て含んでおり、前記第2のステップにおいて、前記撮影
画像情報と前記撮影環境情報とに基づいて前記輝度分布
型反射定数を推定することを特徴とする請求項24に記
載の三次元画像処理装置。 - 【請求項26】 前記輝度分布型反射モデル関数は、前
記実物体各部に対し、前記光源の中心方向と前記撮影装
置による前記実物体の撮影方向とをパラメータとして反
射率を与える関数であって、前記双方向反射分布関数を
前記照明光の輝度分布でコンボリュートしたものである
ことを特徴とする請求項25に記載の三次元画像処理装
置。 - 【請求項27】 前記表面属性推定手段は、前記輝度分
布型反射定数から前記実物体の表面の各部における2次
元の広がりを持たない光による反射定数を推定すること
を特徴とする請求項25に記載の三次元画像処理装置。 - 【請求項28】 前記輝度分布型反射モデル関数は、散
乱反射成分と鏡面反射成分とが線形結合した関数で表さ
れ、 前記輝度分布型反射定数は、散乱反射成分に関する散乱
反射定数と鏡面反射成分に関する鏡面反射定数とを含む
ことを特徴とする請求項25に記載の三次元画像処理装
置。 - 【請求項29】 前記反射照明光の輝度分布がガウス関
数で近似されていることを特徴とする請求項17から2
8のいずれかに記載の三次元画像処理装置。 - 【請求項30】 前記輝度分布型反射モデル関数の鏡面
反射成分はガウス関数であり、 前記鏡面反射定数として少なくともピーク強度と標準偏
差を持つことを特徴とする請求項28に記載の三次元画
像処理装置。 - 【請求項31】 前記輝度分布型反射モデル関数の鏡面
反射成分はガウス関数であり、 前記輝度分布型反射定数として少なくともピーク強度と
標準偏差を持つことを特徴とする請求項28に記載の三
次元画像処理装置。 - 【請求項32】 前記鏡面反射定数のうち標準偏差σ
は、前記輝度分布型反射モデル関数の標準偏差σ’と、
前記照明光の輝度分布のガウス半径σL と、関係式σ’
2=σ2 +σL 2 とから推定されることを特徴とする請求
項30又は31に記載の三次元画像処理装置。 - 【請求項33】 請求項17から32のいずれかに記載
の三次元画像処理装置と、前記実物体を撮影して画像情
報を前記三次元画像処理装置に入力する撮影装置と、前
記実物体に照明光を照射する光源とを有することを特徴
とする三次元画像処理システム。 - 【請求項34】 コンピュータ上で動作するプログラム
であって、 実物体の表面から見て2次元の広がりを持つ輝度分布を
有する光源から照明光が照射された前記実物体の撮影画
像情報を取得する第1のステップと、 この第1のステップで取得した撮影画像情報と撮影時の
撮影環境情報とに基づいて前記実物体の表面属性を推定
する第2のステップとを有することを特徴とする三次元
画像処理プログラム。 - 【請求項35】 前記撮影環境情報は、前記照明光の輝
度分布に関する情報、撮影を行う撮影装置の特性又は設
定に関する情報、前記実物体と前記光源と前記撮影装置
の位置に関する情報および前記撮影装置による撮影方向
に関する情報のうち少なくとも1つを含むことを特徴と
する請求項34に記載の三次元画像処理プログラム。 - 【請求項36】 前記撮影画像情報は、前記実物体に対
する照明方向および撮影方向のうち少なくとも一方を変
えて撮影することにより得られる複数の画像情報を含む
ことを特徴とする請求項34に記載の三次元画像処理プ
ログラム。 - 【請求項37】 前記第2のステップにおいて推定され
る前記実物体の表面属性は、前記実物体の表面の各部に
おける2次元の広がりを持たない光源による反射率を与
える双方向反射分布関数で表されることを特徴とする請
求項34に記載の三次元画像処理プログラム。 - 【請求項38】 前記第2のステップにおいて、前記撮
影画像情報に基づいて得られる前記実物体の輝度変化を
前記照明光の輝度分布でデコンボリューションすること
により前記双方向反射分布関数を推定することを特徴と
する請求項37に記載の三次元画像処理プログラム。 - 【請求項39】 前記双方向反射分布関数は反射モデル
関数で表され、かつこの反射モデル関数は複数の反射定
数を関数要素として有することを特徴とする請求項37
又は38に記載の三次元画像処理プログラム。 - 【請求項40】 前記反射モデル関数は、散乱反射成分
と鏡面反射成分とが線形結合した関数で表され、 前記反射定数は、散乱反射成分に関する散乱反射定数
と、鏡面反射成分に関する鏡面反射定数とを含むことを
特徴とする請求項39に記載の三次元画像処理プログラ
ム。 - 【請求項41】 前記第2のステップにおいて、前記照
明光の輝度分布に依存した輝度分布型双方向反射分布関
数を推定し、その後、輝度分布型双方向反射分布関数を
前記実物体の表面の各部における2次元の広がりを持た
ない光源による反射率を与える双方向反射分布関数に変
換することを特徴とする請求項34に記載の三次元画像
処理プログラム。 - 【請求項42】 前記輝度分布型双方向反射分布関数
が、前記照明光の輝度分布に依存した輝度分布型反射モ
デル関数で表されるものであり、この輝度分布型反射モ
デル関数は、複数の輝度分布型反射定数を関数要素とし
て含んでおり、 前記第2のステップにおいて、前記撮影画像情報と前記
撮影環境情報とに基づいて前記輝度分布型反射定数を推
定することを特徴とする請求項41に記載の三次元画像
処理プログラム。 - 【請求項43】 前記輝度分布型反射モデル関数は、前
記実物体各部に対し、前記光源の中心方向と前記撮影装
置による前記実物体の撮影方向とをパラメータとして反
射率を与える関数であって、前記双方向反射分布関数を
前記照明光の輝度分布でコンボリュートしたものである
ことを特徴とする請求項42に記載の三次元画像処理プ
ログラム。 - 【請求項44】 前記第2のステップにおいて、前記輝
度分布型反射定数から前記実物体の表面の各部における
2次元の広がりを持たない光による反射定数を推定する
ことを特徴とする請求項42に記載の三次元画像処理プ
ログラム。 - 【請求項45】 前記輝度分布型反射モデル関数は、散
乱反射成分と鏡面反射成分とが線形結合した関数で表さ
れ、 前記輝度分布型反射定数は、散乱反射成分に関する散乱
反射定数と鏡面反射成分に関する鏡面反射定数とを含む
ことを特徴とする請求項42に記載の三次元画像処理プ
ログラム。 - 【請求項46】 前記反射照明光の輝度分布がガウス関
数で近似されていることを特徴とする請求項34から4
4のいずれかに記載の三次元画像処理プログラム。 - 【請求項47】 前記反射モデル関数の鏡面反射成分は
ガウス関数であり、 前記鏡面反射定数として少なくともピーク強度と標準偏
差を持つことを特徴とする請求項45に記載の三次元画
像処理プログラム。 - 【請求項48】 前記輝度分布型反射モデル関数の鏡面
反射成分はガウス関数であり、 前記輝度分布型反射定数として少なくともピーク強度と
標準偏差を持つことを特徴とする請求項45に記載の三
次元画像処理プログラム。 - 【請求項49】 前記鏡面反射定数のうち標準偏差σ
は、前記輝度分布型反射モデル関数の標準偏差σ’と、
前記照明光の輝度分布のガウス半径σL と、関係式σ’
2=σ2+σL 2 とから推定されることを特徴とする請求
項47又は48に記載の三次元画像処理プログラム。
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