JP2004348198A - 座標変換処理処置、処理方法、この方法のプログラム、このプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【課題】対象物の外観を表現する物体形状を、日本測地系や世界測地系などの標準的な測地系上に復元する。
【解決手段】画像座標値データベース1は時系列画像での特徴点の画像座標値を格納する。形状情報データベース2は特徴点の3次元座標値のセットを格納する。位置・方位情報データベース3はカメラ視点のXYZ位置情報および方位情報を格納する。重心座標抽出部4はデータベース1から得る画像座標値から特徴点の重心座標値を算出する。重心位置抽出部5はデータベース2から得る形状情報からその重心位置を算出する。水平位置変換部6は重心座標と位置・方位情報から重心に関する水平位置と方位、並びにスケール情報を求める。標高値変換部7は形状情報の重心がカメラ視点で見たときの重心となるように高さを変換する。座標変換処理部8は全特徴点の変換を行う。
【選択図】 図1
【解決手段】画像座標値データベース1は時系列画像での特徴点の画像座標値を格納する。形状情報データベース2は特徴点の3次元座標値のセットを格納する。位置・方位情報データベース3はカメラ視点のXYZ位置情報および方位情報を格納する。重心座標抽出部4はデータベース1から得る画像座標値から特徴点の重心座標値を算出する。重心位置抽出部5はデータベース2から得る形状情報からその重心位置を算出する。水平位置変換部6は重心座標と位置・方位情報から重心に関する水平位置と方位、並びにスケール情報を求める。標高値変換部7は形状情報の重心がカメラ視点で見たときの重心となるように高さを変換する。座標変換処理部8は全特徴点の変換を行う。
【選択図】 図1
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像入力装置等により取得した時系列画像データから、時系列映像に映っている外界の形状、すなわち、被写体(対象物、物体)の外観形状を形成する空間情報(3次元座標値)を計測、獲得、復元する技術に関する。
【0002】
特に、時系列画像上の特徴点に関する時系列画像情報から獲得した空間情報(3次元座標値)を別の座標系、例えば、GIS(Geographical Information System)などで扱える測地系(日本測地系、世界測地系など)での座標値に変換することにおいて好適に利用できるものである。
【0003】
【従来の技術】
コンピュータビジョン分野では、時系列画像データから、対象物の形状を計測、または、獲得する手法には、ステレオ計測やエピポーラ解析を用いた3次元解析手法がある。また、最近では、カメラの運動と被写体(物体)の形状に関する3次元情報を、同時に、計測、または獲得する手法の代表的な手法として、因子分解法がある。これらの手法によれば、物体が撮影されている複数の時系列画像から、3次元の形状に関する情報並びに、カメラ視点に関する運動を獲得、復元することができる。
【0004】
因子分解法は、3次元空間座標値と2次元画像座標値間の光学的射影モデルに基づいて、特異値分解や雑音除去を行い、カメラ運動に関する幾何的拘束条件のもとで雑音にロバストにカメラ運動と物体形状を同時に復元する手法である。これまで、因子分解法アルゴリズムは線形演算が主体の手法が多く、実際の透視投影モデル(非線形)があるのに対して、線形近似の投影モデルが用いられてきた。
【0005】
特に、線形なアフィンカメラモデルを用いて、反復的に透視投影の投影モデルに漸近させる手法として存在している(例えば、非特許文献1、2、3を参照)。これら文献1、2、3の方法は、数回程度の反復的な因子分解法を繰り返すだけで、カメラ運動と物体形状を、透視投影モデルに近い状態で同時に復元することができ、3次元獲得手法、カメラ運動推定などに利用されている。
【0006】
【非特許文献1】
C.Tomasi and T.Kanade,“Shape and Motion from Image Streams Under Orthography: A Factorization Method”,International Journal of Computer Vision,Vol.9,No.2,pp.137−154.1992.
【0007】
【非特許文献2】
C.J Poelman and T.Kanade,“A Paraperspective Factorization Method for Shape and Motion Recovery”,IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence,Vol.19,No.3,pp.206−218.1997.
【0008】
【非特許文献3】
S.Christy and R.Horaud,”Euclidean Shape and Motion from Multiple Perspective Views by Affine Iterations”,IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence,Vol.18,No.11,pp.2495−2503.1996.
【0009】
【発明が解決しようとする課題】
画像入力装置(カメラ)から取得した時系列画像に混入するランダム雑音の影響においても、撮影時のカメラの微小な動きをロバストに復元し、同時に、物体の形状も正確に復元する代表的な手法として、因子分解法(前記の非特許文献1〜3)がある。
【0010】
しかし、因子分解法などに代表されるように、カメラ視点を原点としたカメラ座標系での獲得・復元であり、GISなどで扱う場合には、例えば、下記の文献で開示されるように、測地系(日本測地系、世界測地系)などに代表される地理的な座標系上での空間情報復元が必要となる。
【0011】
文献:国土地理院:[世界測地系移行の概要]のホームページ:インターネットURL(http://www.gsi.go.jp/LAW/G2000/g2000.htm)
カメラ座標系から世界座標系への変換において、例えば、指定した点間での座標変換から全体の座標変換を実行することも考えられるが、膨大な特徴点を要する場合、オペレータが介在して指定することは作業的にコストが高い。
【0012】
また、カメラ座標系での特定の点を指定したとしても、その点に対応する空間情報を測地系での空間情報としてどのように与えるかが問題となる。つまり、いちいち空間情報をレーザ計測値や標高地データ(GCPデータを含む)から採取して、座標変換に使うのは面倒である。
【0013】
また、そもそも市街地データを獲得・復元する過程で処理する上で、その既知の3次元座標値を得ることは困難であり、座標変換における汎用的な手法が望まれていた。
【0014】
本発明の目的は、上記の課題を解決した座標変換処理装置、処理方法、この方法のプログラム、このプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【0015】
【課題を解決するための手段】
前記の課題を解決するための本発明は、以下の装置、方法、プログラムおよび記録媒体を特徴とする。
【0016】
(1)カメラなどの画像入力装置、手段を使って取得した時系列画像から被写体の物体形状を獲得、復元する座標変換処理装置であって、
カメラなどの画像入力手段を使って取得した時系列画像において、対象とする物体の2次元情報の時系列的な動き情報から、2次元上での物体重心の動きになる2次元並進情報を抽出する並進運動手段と、
上記の並進運動手段で得た2次元並進情報を、その視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られる位置情報となるように、スケール情報、並びに、物体重心の水平位置を求める水平合わせ手段と、
前記視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られるある基準軸からの方位情報を取得する方位手段と、
物体の構造を表現する形状情報を、視点の位置情報から透視投影したときの各時系列での物体重心の2次元上での動き情報が、各時系列での2次元並進情報となるように高さ情報を加える垂直合わせ手段と、
上記の水平合わせ手段、方位手段、並びに垂直合わせステツプにより得たスケール情報、方位角、物体重心の水平位置情報、物体重心の高さ情報を使って、被写体の構造を表す形状情報を視点位置を表現する他の座標系に変換する座標変換手段と、
を備えたことを徴とする座標変換処理装置。
【0017】
(2)カメラなどの画像入力装置、手段を使って取得した時系列画像から被写体の物体形状を獲得、復元する座標変換処理方法であって、
カメラなどの画像入力手段を使って取得した時系列画像において、対象とする物体の2次元情報の時系列的な動き情報から、2次元上での物体重心の動きになる2次元並進情報を抽出する並進運動ステップと、
上記の並進運動ステップで得た2次元並進情報を、その視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られる位置情報となるように、スケール情報、並びに、物体重心の水平位置を求める水平合わせステップと、
前記視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られるある基準軸からの方位情報を取得する方位ステップと、
物体の構造を表現する形状情報を、視点の位置情報から透視投影したときの各時系列での物体重心の2次元上での動き情報が、各時系列での2次元並進情報となるように高さ情報を加える垂直合わせステップと、
上記の水平合わせステップ、方位ステップ、並びに垂直合わせステツプにより得たスケール情報、方位角、物体重心の水平位置情報、物体重心の高さ情報を使って、被写体の構造を表す形状情報を視点位置を表現する他の座標系に変換する座標変換ステップと、
を備えたことを徴とする座標変換処理方法。
【0018】
(3)上記の(2)に記載の座標変換処理方法における処理手順をコンピュータで実行可能に構成したことを特徴とするプログラム。
【0019】
(4)上記の(2)に記載の座標変換処理方法における処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録したことを特徴とする記録媒体。
【0020】
【発明の実施の形態】
図1は本発明の実施形態を示す座標変換処理装置の構成図であり、この図および図2、図3をもとに本発明の実施形態を説明する。また、図2は図1をリアルタイム処理で実現するための装置構成図である。
【0021】
本実施形態では、測位センサとしてGPSセンサ、または、RTK(Real Time Kinematics)、D−GPS(Differential−GPS)、またはこれらのセンサを利用してカメラ視点の位置情報を取得し、方位情報を測定手段に搭載した方位センサなどから真北からの時計回りの回転角(Yaw)として得る。
【0022】
なお、物体外観を形成する幾何情報は点群としている。点群は空間情報として獲得対象となりやすい幾何情報であり、時系列画像から形状を復元する場合は点群(特徴点)が頻繁に利用されている。そのため、本実施形態での2次元座標値は特徴点のxy画像座標値を指し、物体の構造を表す形状情報とは特徴点の3次元座標値(XYZ)とする。
【0023】
図1に示すように、本実施形態は、時系列画像での特徴点のxy画像座標値を格納してある画像座標値データベース1と、コンピュータビジョンなどのビジョン手法により獲得した特徴点の3次元座標値のセットを格納してある形状情報データベース2と、カメラ視点を測位センサで取得して、それらのXYZ位置情報および方位情報を取得して格納してある位置・方位情報データベース3とを備える。
【0024】
また、データベース1から得る画像座標値から特徴点の重心座標値を算出する重心座標抽出部4と、データベース2から得る形状情報からその重心位置を算出する重心位置抽出部5と、重心座標とデータベース3から得る位置・方位情報から重心に関する水平位置と方位、並びにスケール情報を求める水平位置変換部6と、形状情報の重心がカメラ視点で見たときの重心となるように高さを変換する標高値変換部7と、これらの変換処理を使って、全特徴点の変換を行う座標変換処理部8、並びにこれらのデータを保存するための変換座標値データベース9を備える。
【0025】
なお、図2に示すように、データベース1、2、3、9などの記憶装置に格納する構成に代えて、各種データをリアルタイムに処理するための入力部1A,2A,3Aと出力部9Aとすることもできる。
【0026】
本実施形態の座標変換処理手順を図3の処理フローを参照して説明する。まず、画像座標値、位置・方位、物体形状の各種データを入力する(S1,S2,S3,S4)。すなわち、対象とする点群に関する時系列画像上でのFフレームにわたるP個2次元座標値[A]を画像座標値データベース1から、Fフレームにわたるカメラ視点の位置情報[G]および方位θiを位置・方位情報データベース3から、P個の特徴点の3次元座標値[s]を物体形状データベース2から取り出す。これら各種データ[A]、[G]、[s]は、式(1)、式(2)、式(3)のデータフォーマットにしたがってメモリに格納する。ここで、データ[s]の要素において、重心位置抽出部により重心(Px,Py,Pz)を求め(S5)、データ[s]の要素を式(3a)に示すように、データ変換しておく(S6)。
【0027】
【数1】
【0028】
【数2】
【0029】
【数3】
【0030】
次に、データ[A]に対して、式(4)に示すように各フレームでの重心座標値(Txi、Tyi);i=1,2,…,Fを算出する(S7)。
【0031】
【数4】
【0032】
次に、位置情報[G]のXY座標値(Gxi,Gyi);i=1,2,…,Fと、先に求めた重心座標値((Txi、Tyi);i=1,2,…,Fから式(6)の各フレームでの方位角θi;i=1,2,…,Fにより回転させた重心座標値(Tx’i,Ty’i);i=1,2,…,Fを求め、式(5)右辺に示すような行列の式に代入し、定数a,b,X0,Y0を得る(S8)。このとき、定数a,bから、式(7)によりスケール係数cを算出する(S9)。さらに、式(8)に従いそのシーンにおける平均の方位角θを得る(S10)。
【0033】
【数5】
【0034】
【数6】
【0035】
【数7】
【0036】
【数8】
【0037】
一方、先に求めた重心座標値(Tx’i、Ty’i);i=1,2,…,F、位置情報[G]の座標値(Gxi,Gyi,Gzi);i=1,2,…,F、定数X0,Y0を、式(9)右辺に代入して、重心の高さZ0を得る(S11)。
【0038】
【数9】
【0039】
スケール係数c、方位θ、物体重心の測地系座標値(X0,Y0,Z0)が得られると、式(10)に示す座標変換を行い、全特徴点j=1,2,…,Pの測地系での空間座標値(Xj,Yj,Zj);j=1,2,…,Pを要素とした測地系での形状情報[S]を得る(S12)。そして、得られた変換データをデータベース等にセーブする(S13)。
【0040】
【数10】
【0041】
以上により、カメラ座標系で獲得した空間情報をカメラ視点の位置を測位した位置の世界座標系において、特定の特徴点を指定することをせず、一意に測地系に変換し、地理的座標系において復元することが可能となる。
【0042】
なお、本発明は、図3に示した方法の一部又は全部の処理機能をプログラムとして構成してコンピュータを用いて実現することができる。また、コンピュータでその各部の処理機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、MO、ROM、メモリカード、CD、DVD、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることが可能であり、また、インターネットのような通信ネットワークを介して配布したりすることが可能である。
【0043】
【発明の効果】
以上のとおり、本発明によれば、時系列画像全般(移動手段を利用して撮影した車載映像、海上映像、空撮映像、屋内映像など)からコンピュータビジョンによる手法に得た対象物の外観を表現する物体形状を、日本測地系や世界測地系などの標準的な測地系(地理的座標系)上に復元できる。また、この変換により、測量による計測値と同等の値を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施形態に係る蓄積処理型の装置構成図。
【図2】実施形態に係るリアルタイム型の装置構成図。
【図3】実施形態の座標変換処理フロー。
【符号の説明】
1…画像座標値データベース
2…形状情報データベース
3…位置・方位情報データベース
4…重心座標抽出部
5…重心位置抽出部
6…水平位置変換部
7…標高値変換部
8…座標変換処理部
9…変換座標値データベース
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像入力装置等により取得した時系列画像データから、時系列映像に映っている外界の形状、すなわち、被写体(対象物、物体)の外観形状を形成する空間情報(3次元座標値)を計測、獲得、復元する技術に関する。
【0002】
特に、時系列画像上の特徴点に関する時系列画像情報から獲得した空間情報(3次元座標値)を別の座標系、例えば、GIS(Geographical Information System)などで扱える測地系(日本測地系、世界測地系など)での座標値に変換することにおいて好適に利用できるものである。
【0003】
【従来の技術】
コンピュータビジョン分野では、時系列画像データから、対象物の形状を計測、または、獲得する手法には、ステレオ計測やエピポーラ解析を用いた3次元解析手法がある。また、最近では、カメラの運動と被写体(物体)の形状に関する3次元情報を、同時に、計測、または獲得する手法の代表的な手法として、因子分解法がある。これらの手法によれば、物体が撮影されている複数の時系列画像から、3次元の形状に関する情報並びに、カメラ視点に関する運動を獲得、復元することができる。
【0004】
因子分解法は、3次元空間座標値と2次元画像座標値間の光学的射影モデルに基づいて、特異値分解や雑音除去を行い、カメラ運動に関する幾何的拘束条件のもとで雑音にロバストにカメラ運動と物体形状を同時に復元する手法である。これまで、因子分解法アルゴリズムは線形演算が主体の手法が多く、実際の透視投影モデル(非線形)があるのに対して、線形近似の投影モデルが用いられてきた。
【0005】
特に、線形なアフィンカメラモデルを用いて、反復的に透視投影の投影モデルに漸近させる手法として存在している(例えば、非特許文献1、2、3を参照)。これら文献1、2、3の方法は、数回程度の反復的な因子分解法を繰り返すだけで、カメラ運動と物体形状を、透視投影モデルに近い状態で同時に復元することができ、3次元獲得手法、カメラ運動推定などに利用されている。
【0006】
【非特許文献1】
C.Tomasi and T.Kanade,“Shape and Motion from Image Streams Under Orthography: A Factorization Method”,International Journal of Computer Vision,Vol.9,No.2,pp.137−154.1992.
【0007】
【非特許文献2】
C.J Poelman and T.Kanade,“A Paraperspective Factorization Method for Shape and Motion Recovery”,IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence,Vol.19,No.3,pp.206−218.1997.
【0008】
【非特許文献3】
S.Christy and R.Horaud,”Euclidean Shape and Motion from Multiple Perspective Views by Affine Iterations”,IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence,Vol.18,No.11,pp.2495−2503.1996.
【0009】
【発明が解決しようとする課題】
画像入力装置(カメラ)から取得した時系列画像に混入するランダム雑音の影響においても、撮影時のカメラの微小な動きをロバストに復元し、同時に、物体の形状も正確に復元する代表的な手法として、因子分解法(前記の非特許文献1〜3)がある。
【0010】
しかし、因子分解法などに代表されるように、カメラ視点を原点としたカメラ座標系での獲得・復元であり、GISなどで扱う場合には、例えば、下記の文献で開示されるように、測地系(日本測地系、世界測地系)などに代表される地理的な座標系上での空間情報復元が必要となる。
【0011】
文献:国土地理院:[世界測地系移行の概要]のホームページ:インターネットURL(http://www.gsi.go.jp/LAW/G2000/g2000.htm)
カメラ座標系から世界座標系への変換において、例えば、指定した点間での座標変換から全体の座標変換を実行することも考えられるが、膨大な特徴点を要する場合、オペレータが介在して指定することは作業的にコストが高い。
【0012】
また、カメラ座標系での特定の点を指定したとしても、その点に対応する空間情報を測地系での空間情報としてどのように与えるかが問題となる。つまり、いちいち空間情報をレーザ計測値や標高地データ(GCPデータを含む)から採取して、座標変換に使うのは面倒である。
【0013】
また、そもそも市街地データを獲得・復元する過程で処理する上で、その既知の3次元座標値を得ることは困難であり、座標変換における汎用的な手法が望まれていた。
【0014】
本発明の目的は、上記の課題を解決した座標変換処理装置、処理方法、この方法のプログラム、このプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【0015】
【課題を解決するための手段】
前記の課題を解決するための本発明は、以下の装置、方法、プログラムおよび記録媒体を特徴とする。
【0016】
(1)カメラなどの画像入力装置、手段を使って取得した時系列画像から被写体の物体形状を獲得、復元する座標変換処理装置であって、
カメラなどの画像入力手段を使って取得した時系列画像において、対象とする物体の2次元情報の時系列的な動き情報から、2次元上での物体重心の動きになる2次元並進情報を抽出する並進運動手段と、
上記の並進運動手段で得た2次元並進情報を、その視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られる位置情報となるように、スケール情報、並びに、物体重心の水平位置を求める水平合わせ手段と、
前記視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られるある基準軸からの方位情報を取得する方位手段と、
物体の構造を表現する形状情報を、視点の位置情報から透視投影したときの各時系列での物体重心の2次元上での動き情報が、各時系列での2次元並進情報となるように高さ情報を加える垂直合わせ手段と、
上記の水平合わせ手段、方位手段、並びに垂直合わせステツプにより得たスケール情報、方位角、物体重心の水平位置情報、物体重心の高さ情報を使って、被写体の構造を表す形状情報を視点位置を表現する他の座標系に変換する座標変換手段と、
を備えたことを徴とする座標変換処理装置。
【0017】
(2)カメラなどの画像入力装置、手段を使って取得した時系列画像から被写体の物体形状を獲得、復元する座標変換処理方法であって、
カメラなどの画像入力手段を使って取得した時系列画像において、対象とする物体の2次元情報の時系列的な動き情報から、2次元上での物体重心の動きになる2次元並進情報を抽出する並進運動ステップと、
上記の並進運動ステップで得た2次元並進情報を、その視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られる位置情報となるように、スケール情報、並びに、物体重心の水平位置を求める水平合わせステップと、
前記視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られるある基準軸からの方位情報を取得する方位ステップと、
物体の構造を表現する形状情報を、視点の位置情報から透視投影したときの各時系列での物体重心の2次元上での動き情報が、各時系列での2次元並進情報となるように高さ情報を加える垂直合わせステップと、
上記の水平合わせステップ、方位ステップ、並びに垂直合わせステツプにより得たスケール情報、方位角、物体重心の水平位置情報、物体重心の高さ情報を使って、被写体の構造を表す形状情報を視点位置を表現する他の座標系に変換する座標変換ステップと、
を備えたことを徴とする座標変換処理方法。
【0018】
(3)上記の(2)に記載の座標変換処理方法における処理手順をコンピュータで実行可能に構成したことを特徴とするプログラム。
【0019】
(4)上記の(2)に記載の座標変換処理方法における処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録したことを特徴とする記録媒体。
【0020】
【発明の実施の形態】
図1は本発明の実施形態を示す座標変換処理装置の構成図であり、この図および図2、図3をもとに本発明の実施形態を説明する。また、図2は図1をリアルタイム処理で実現するための装置構成図である。
【0021】
本実施形態では、測位センサとしてGPSセンサ、または、RTK(Real Time Kinematics)、D−GPS(Differential−GPS)、またはこれらのセンサを利用してカメラ視点の位置情報を取得し、方位情報を測定手段に搭載した方位センサなどから真北からの時計回りの回転角(Yaw)として得る。
【0022】
なお、物体外観を形成する幾何情報は点群としている。点群は空間情報として獲得対象となりやすい幾何情報であり、時系列画像から形状を復元する場合は点群(特徴点)が頻繁に利用されている。そのため、本実施形態での2次元座標値は特徴点のxy画像座標値を指し、物体の構造を表す形状情報とは特徴点の3次元座標値(XYZ)とする。
【0023】
図1に示すように、本実施形態は、時系列画像での特徴点のxy画像座標値を格納してある画像座標値データベース1と、コンピュータビジョンなどのビジョン手法により獲得した特徴点の3次元座標値のセットを格納してある形状情報データベース2と、カメラ視点を測位センサで取得して、それらのXYZ位置情報および方位情報を取得して格納してある位置・方位情報データベース3とを備える。
【0024】
また、データベース1から得る画像座標値から特徴点の重心座標値を算出する重心座標抽出部4と、データベース2から得る形状情報からその重心位置を算出する重心位置抽出部5と、重心座標とデータベース3から得る位置・方位情報から重心に関する水平位置と方位、並びにスケール情報を求める水平位置変換部6と、形状情報の重心がカメラ視点で見たときの重心となるように高さを変換する標高値変換部7と、これらの変換処理を使って、全特徴点の変換を行う座標変換処理部8、並びにこれらのデータを保存するための変換座標値データベース9を備える。
【0025】
なお、図2に示すように、データベース1、2、3、9などの記憶装置に格納する構成に代えて、各種データをリアルタイムに処理するための入力部1A,2A,3Aと出力部9Aとすることもできる。
【0026】
本実施形態の座標変換処理手順を図3の処理フローを参照して説明する。まず、画像座標値、位置・方位、物体形状の各種データを入力する(S1,S2,S3,S4)。すなわち、対象とする点群に関する時系列画像上でのFフレームにわたるP個2次元座標値[A]を画像座標値データベース1から、Fフレームにわたるカメラ視点の位置情報[G]および方位θiを位置・方位情報データベース3から、P個の特徴点の3次元座標値[s]を物体形状データベース2から取り出す。これら各種データ[A]、[G]、[s]は、式(1)、式(2)、式(3)のデータフォーマットにしたがってメモリに格納する。ここで、データ[s]の要素において、重心位置抽出部により重心(Px,Py,Pz)を求め(S5)、データ[s]の要素を式(3a)に示すように、データ変換しておく(S6)。
【0027】
【数1】
【0028】
【数2】
【0029】
【数3】
【0030】
次に、データ[A]に対して、式(4)に示すように各フレームでの重心座標値(Txi、Tyi);i=1,2,…,Fを算出する(S7)。
【0031】
【数4】
【0032】
次に、位置情報[G]のXY座標値(Gxi,Gyi);i=1,2,…,Fと、先に求めた重心座標値((Txi、Tyi);i=1,2,…,Fから式(6)の各フレームでの方位角θi;i=1,2,…,Fにより回転させた重心座標値(Tx’i,Ty’i);i=1,2,…,Fを求め、式(5)右辺に示すような行列の式に代入し、定数a,b,X0,Y0を得る(S8)。このとき、定数a,bから、式(7)によりスケール係数cを算出する(S9)。さらに、式(8)に従いそのシーンにおける平均の方位角θを得る(S10)。
【0033】
【数5】
【0034】
【数6】
【0035】
【数7】
【0036】
【数8】
【0037】
一方、先に求めた重心座標値(Tx’i、Ty’i);i=1,2,…,F、位置情報[G]の座標値(Gxi,Gyi,Gzi);i=1,2,…,F、定数X0,Y0を、式(9)右辺に代入して、重心の高さZ0を得る(S11)。
【0038】
【数9】
【0039】
スケール係数c、方位θ、物体重心の測地系座標値(X0,Y0,Z0)が得られると、式(10)に示す座標変換を行い、全特徴点j=1,2,…,Pの測地系での空間座標値(Xj,Yj,Zj);j=1,2,…,Pを要素とした測地系での形状情報[S]を得る(S12)。そして、得られた変換データをデータベース等にセーブする(S13)。
【0040】
【数10】
【0041】
以上により、カメラ座標系で獲得した空間情報をカメラ視点の位置を測位した位置の世界座標系において、特定の特徴点を指定することをせず、一意に測地系に変換し、地理的座標系において復元することが可能となる。
【0042】
なお、本発明は、図3に示した方法の一部又は全部の処理機能をプログラムとして構成してコンピュータを用いて実現することができる。また、コンピュータでその各部の処理機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、MO、ROM、メモリカード、CD、DVD、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることが可能であり、また、インターネットのような通信ネットワークを介して配布したりすることが可能である。
【0043】
【発明の効果】
以上のとおり、本発明によれば、時系列画像全般(移動手段を利用して撮影した車載映像、海上映像、空撮映像、屋内映像など)からコンピュータビジョンによる手法に得た対象物の外観を表現する物体形状を、日本測地系や世界測地系などの標準的な測地系(地理的座標系)上に復元できる。また、この変換により、測量による計測値と同等の値を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施形態に係る蓄積処理型の装置構成図。
【図2】実施形態に係るリアルタイム型の装置構成図。
【図3】実施形態の座標変換処理フロー。
【符号の説明】
1…画像座標値データベース
2…形状情報データベース
3…位置・方位情報データベース
4…重心座標抽出部
5…重心位置抽出部
6…水平位置変換部
7…標高値変換部
8…座標変換処理部
9…変換座標値データベース
Claims (4)
- カメラなどの画像入力装置、手段を使って取得した時系列画像から被写体の物体形状を獲得、復元する座標変換処理装置であって、
カメラなどの画像入力手段を使って取得した時系列画像において、対象とする物体の2次元情報の時系列的な動き情報から、2次元上での物体重心の動きになる2次元並進情報を抽出する並進運動手段と、
上記の並進運動手段で得た2次元並進情報を、その視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られる位置情報となるように、スケール情報、並びに、物体重心の水平位置を求める水平合わせ手段と、
前記視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られるある基準軸からの方位情報を取得する方位手段と、
物体の構造を表現する形状情報を、視点の位置情報から透視投影したときの各時系列での物体重心の2次元上での動き情報が、各時系列での2次元並進情報となるように高さ情報を加える垂直合わせ手段と、
上記の水平合わせ手段、方位手段、並びに垂直合わせステツプにより得たスケール情報、方位角、物体重心の水平位置情報、物体重心の高さ情報を使って、被写体の構造を表す形状情報を視点位置を表現する他の座標系に変換する座標変換手段と、
を備えたことを徴とする座標変換処理装置。 - カメラなどの画像入力装置、手段を使って取得した時系列画像から被写体の物体形状を獲得、復元する座標変換処理方法であって、
カメラなどの画像入力手段を使って取得した時系列画像において、対象とする物体の2次元情報の時系列的な動き情報から、2次元上での物体重心の動きになる2次元並進情報を抽出する並進運動ステップと、
上記の並進運動ステップで得た2次元並進情報を、その視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られる位置情報となるように、スケール情報、並びに、物体重心の水平位置を求める水平合わせステップと、
前記視点位置を各時系列に対応してセンシングして得られるある基準軸からの方位情報を取得する方位ステップと、
物体の構造を表現する形状情報を、視点の位置情報から透視投影したときの各時系列での物体重心の2次元上での動き情報が、各時系列での2次元並進情報となるように高さ情報を加える垂直合わせステップと、
上記の水平合わせステップ、方位ステップ、並びに垂直合わせステツプにより得たスケール情報、方位角、物体重心の水平位置情報、物体重心の高さ情報を使って、被写体の構造を表す形状情報を視点位置を表現する他の座標系に変換する座標変換ステップと、
を備えたことを徴とする座標変換処理方法。 - 請求項2に記載の座標変換処理方法における処理手順をコンピュータで実行可能に構成したことを特徴とするプログラム。
- 請求項2に記載の座標変換処理方法における処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録したことを特徴とする記録媒体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003141388A JP2004348198A (ja) | 2003-05-20 | 2003-05-20 | 座標変換処理処置、処理方法、この方法のプログラム、このプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (1)
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JP2004348198A true JP2004348198A (ja) | 2004-12-09 |
Family
ID=33529752
Family Applications (1)
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JP2003141388A Pending JP2004348198A (ja) | 2003-05-20 | 2003-05-20 | 座標変換処理処置、処理方法、この方法のプログラム、このプログラムを記録した記録媒体 |
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JP (1) | JP2004348198A (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104075665A (zh) * | 2013-03-25 | 2014-10-01 | 株式会社东芝 | 测量设备 |
CN104864821A (zh) * | 2014-02-20 | 2015-08-26 | 株式会社东芝 | 计算设备和方法 |
CN108489398A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-09-04 | 华南农业大学 | 一种广角场景下激光加单目视觉测量三维坐标的方法 |
CN110763167A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-02-07 | 中国科学院东北地理与农业生态研究所 | 基于无人机测量土壤表面粗糙度的方法 |
JP2021016910A (ja) * | 2019-07-18 | 2021-02-15 | 株式会社ファースト | ピッキングまたはデバンニング用対象物認識装置、ピッキングまたはデバンニング用対象物認識方法、ならびにプログラム |
-
2003
- 2003-05-20 JP JP2003141388A patent/JP2004348198A/ja active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104075665A (zh) * | 2013-03-25 | 2014-10-01 | 株式会社东芝 | 测量设备 |
CN104864821A (zh) * | 2014-02-20 | 2015-08-26 | 株式会社东芝 | 计算设备和方法 |
CN108489398A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-09-04 | 华南农业大学 | 一种广角场景下激光加单目视觉测量三维坐标的方法 |
JP2021016910A (ja) * | 2019-07-18 | 2021-02-15 | 株式会社ファースト | ピッキングまたはデバンニング用対象物認識装置、ピッキングまたはデバンニング用対象物認識方法、ならびにプログラム |
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