JP2005352835A - Image i/o device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、被写体を撮像可能な画像入出力装置に関し、特に、撮像により得られた被写体の撮像データに基づいてその被写体の三次元情報を検出し、その三次元情報に基づいてデータを検索して出力することにより、その被写体の名称などの関連情報を、使用者が自動的に取得することができる画像入出力装置に関する。 The present invention relates to an image input / output device capable of imaging a subject, and in particular, detects three-dimensional information of the subject based on imaging data of the subject obtained by imaging, and searches for data based on the three-dimensional information. It is related with the image input / output device which a user can acquire automatically relevant information, such as a subject's name, by outputting.
従来より、被写体に光パターンを投影し、一方で、被写体に投影された光パターンを撮像し、その画像信号について所定の演算を行なうことによって、その被写体の三次元情報を得る三次元計測装置が知られている。例えば、特許文献１には、コード化マルチスリット光パターンを被測定物に投影し、被測定物に投影された該コード化マルチスリット光パターン撮像装置により撮像し、撮像により得られた画像信号に基づいて、被測定物の輪郭の三次元位置を算出する三次元計測装置が記載されている。
しかしながら、特許文献１に記載されるような三次元計測装置を始め、投影装置と撮像装置とを備えている一般的な画像入出力装置は、その被測定物の外観に関する情報を提供するのみであり、その用途に限界があるという問題点があった。
However, a general image input / output device including a three-dimensional measuring device as described in
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、撮像により得られた被写体の撮像データに基づいてその被写体の三次元情報を検出し、その三次元情報に基づいてデータを検索して出力することにより、その被写体の名称などの関連情報を、使用者が自動的に取得することができる画像入出力装置を提供することを目的としている。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and detects the three-dimensional information of the subject based on the imaging data of the subject obtained by imaging, and the data based on the three-dimensional information. An object of the present invention is to provide an image input / output device by which a user can automatically acquire related information such as the name of the subject by searching and outputting.
この目的を達成するために請求項１記載の画像入出力装置は、光を出射する光源手段と、その光源手段から出射される光に空間変調を施して画像信号光を出力する空間変調手段と、その空間変調手段により出力される画像信号光を投影方向に向けて投影する投影手段と、前記投影方向に少なくとも一部が存在する被写体を撮像し、その撮像データを取得する撮像手段と、所定のパターン形状を有した画像信号光が前記投影手段により前記被写体上に投影された場合に、前記撮像手段により撮像された撮像データに基づいて、前記被写体の三次元情報を検出する三次元情報検出手段とを有するものであって、前記三次元情報検出手段により検出された三次元情報に基づいて、通信手段を介して前記画像入出力装置と通信可能に接続された外部データ蓄積手段または前記画像入出力装置に内蔵されたデータ蓄積手段から前記被写体に関連する関連情報を検索する関連情報検索手段と、その関連情報検索手段により検索された関連情報を出力する関連情報出力手段とを備えている。
In order to achieve this object, the image input / output device according to
この請求項１記載の画像入出力装置によれば、光源手段より出射された光に対して、空間変調手段により空間変調が施されて画像信号光として出力されると、その画像信号光が、投影光学系により投影方向に向けて投影される。一方で、所定のパターン形状を有した画像信号光が投影手段により被写体上に投影された場合に、撮像手段により撮像された撮像データに基づいて、被写体の三次元情報が検出される。ここで、三次元情報検出手段により検出された三次元情報に基づいて、通信手段を介して画像入出力装置と通信可能に接続された外部データ蓄積手段または画像入力装置に内蔵されたデータ蓄積手段から、関連情報検索手段により、被写体に関連する関連情報が検索される。そして、関連情報出力手段により、その関連情報が出力される。
According to the image input / output device of
請求項２記載の画像入出力装置は、請求項１記載の画像入出力装置において、前記関連情報検索手段は、前記三次元情報検出手段により検出された三次元情報のうち、前記被写体の三次元形状を示す情報に基づいてその被写体に関連する関連情報を検索するものである。
The image input / output device according to
請求項３記載の画像入出力装置は、請求項１記載の画像入出力装置において、前記関連情報検索手段は、前記三次元情報検出手段により検出された三次元情報のうち前記被写体の三次元形状を示す情報と、前記撮像手段により取得された撮像データとに基づいて、その被写体に関連する関連情報を検索するものである。
The image input / output device according to
請求項４記載の画像入出力装置は、請求項１から３のいずれかに記載の画像入出力装置において、撮像手段により複数の被写体を同時に撮像することにより撮像データを取得した場合に、関連情報検索手段は、撮像手段により撮像された複数の被写体について、少なくとも特定の被写体毎に関連情報を検索するものである。
The image input / output device according to
請求項５記載の画像入出力装置は、請求項１記載の画像入出力装置において、前記三次元情報検出手段により検出された三次元情報に基づいて、前記撮像手段により取得された撮像データのうち背景と分離可能な立体形状を有する被写体部分の二次元画像情報を抽出するオブジェクト画像抽出手段を有し、前記関連情報検索手段は、前記オブジェクト画像抽出手段により抽出された二次元画像情報に基づいて、被写体に関連する関連情報を検索するものである。
The image input / output device according to
請求項６記載の画像入出力装置は、請求項１記載の画像入出力装置において、前記三次元情報検出手段により検出された三次元情報に基づいて、前記撮像手段により取得された撮像データのうち背景と分離可能な立体形状を有する被写体部分の二次元画像情報を抽出するオブジェクト画像抽出手段を有し、前記関連情報検索手段は、前記三次元情報検出手段により検出された三次元情報と前記オブジェクト画像抽出手段により抽出された二次元画像情報とに基づいて、立体形状を有する被写体に関連する関連情報を検索するものである。
The image input / output device according to
請求項７記載の画像入出力装置は、請求項６記載の画像入出力装置において、前記関連情報検索手段は、前記三次元情報検出手段により検出された三次元情報のうち、前記被写体の三次元形状を示す情報と、前記オブジェクト画像抽出手段により抽出された二次元画像情報とに基づいて、関連情報を検索するものである。
The image input / output device according to
請求項８記載の画像入出力装置は、請求項５から７のいずれかに記載の画像入出力装置において、前記撮像手段により複数の被写体を同時に撮像することにより撮像データを取得した場合に、前記オブジェクト画像抽出手段は、前記撮像手段により撮像された複数の被写体について、少なくとも特定の被写体毎にその被写体部分の二次元画像情報を抽出するものであり、前記関連情報検索手段は、前記オブジェクト画像抽出手段により抽出された二次元画像情報に基づいて、被写体毎にその被写体に関連する関連情報を検索するものである。
The image input / output device according to
請求項９記載の画像入出力装置は、請求項１から８のいずれかに記載の画像入出力装置において、前記関連情報出力手段により出力される関連情報は、前記被写体の名称と属性とのうち少なくとも一つを含む。
The image input / output device according to
請求項１０記載の画像入出力装置は、請求項１から９のいずれかに記載の画像入出力装置において、前記関連情報出力手段は、前記関連情報検索手段により検索された関連情報に基づく画像信号光を、前記空間変調手段により出力し、その出力された画像信号光を前記投影手段により前記被写体又は前記投影方向上の画像投影可能な面に投影するものである。
The image input / output device according to
請求項１１記載の画像入出力装置は、請求項１から１０のいずれかに記載の画像入出力装置において、前記関連情報検索手段により検索された関連情報に基づいて、ネットワークから表示内容を検索する表示内容検索手段と、その表示内容検索手段により検索された表示内容に関する情報を出力する表示内容出力手段とを有する。
The image input / output device according to
請求項１２記載の画像入出力装置は、請求項１１記載の画像入出力装置において、前記表示内容出力手段は、前記表示内容検索手段により検索された表示内容に関する情報に基づく画像信号光を、前記空間変調手段により出力し、その出力された画像信号光を前記投影手段により前記被写体又は前記投影方向上の画像投影可能な面に投影するものである。
The image input / output device according to
請求項１記載の画像入出力装置によれば、三次元情報検出手段により検出された三次元情報に基づいて、通信手段を介して画像入出力装置と通信可能に接続された外部データ蓄積手段または画像入力装置に内蔵されたデータ蓄積手段から、被写体に関連する関連情報が検索され、その関連情報が出力されるので、使用者は、自動的に被写体に関連する関連情報を取得することができるという効果がある。また、ここで「三次元情報」とは、例えば（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の座標情報や、その座標情報に基づいて作成されるポリゴン画像、被写体表面の曲面情報、凹凸情報、反射光分布情報、表面粗さなどをいう。したがって、撮像画像などの二次元的な撮像データに基づいて関連情報を検索する場合に比較して、高い精度で被写体に関連する関連情報の検索を実行し、その関連情報を出力することができるという効果がある。
According to the image input / output device according to
請求項２記載の画像入出力装置によれば、請求項１記載の画像入出力装置の奏する効果に加え、関連情報検索手段により、三次元情報検出手段により検出された三次元情報のうち、被写体の三次元形状を示す情報に基づいてその被写体に関連する関連情報が検索されるので、撮像画像などの二次元的な撮像データに基づいて関連情報を検索する場合に比較して、高い精度で被写体に関連する関連情報の検索を実行することができるという効果がある。ここで、「三次元形状を示す情報」とは、例えばポリゴン画像や、被写体表面の表面粗さ等被写体の立体形状を示す情報をいう。すなわち、請求項２記載の画像入出力装置によれば、被写体の立体形状を加味して被写体に関連する関連情報が検索されるので、検索の精度がより高くなるのである。
According to the image input / output device according to
請求項３記載の画像入出力装置によれば、請求項１記載の画像入出力装置の奏する効果に加え、関連情報検索手段により、三次元情報検出手段により検出された三次元情報のうち被写体の三次元形状を示す情報と、撮像手段により取得された撮像データとに基づいて、その被写体に関連する関連情報が検索されるので、より精度高く被写体に関連する関連情報の検索を実行することができるという効果がある。ここで「撮像データ」とは、例えば反射率や色情報を示す二次元画像情報であり、「三次元形状を示す情報」とは、例えばポリゴン画像や被写体表面の表面粗さ等の被写体の立体形状を示す情報であるから、請求項３記載の画像入出力装置によれば、二次元画像情報と立体形状とに基づいて、より精度高く検索を実行することができるのである。
According to the image input / output device described in
請求項４記載の画像入出力装置によれば、請求項１から３のいずれかに記載の画像入出力装置の奏する効果に加え、撮像手段により複数の被写体を同時に撮像することにより撮像データが取得された場合に、撮像手段により撮像された複数の被写体について、少なくとも特定の被写体毎に関連情報が検索されるので、同時に複数の被写体を撮像手段により撮像しても、少なくとも特定の被写体毎に関連情報を取得することができ、操作が簡便であるという効果がある。また被写体毎に検索されることから、検索の精度がより高くなるという効果がある。
According to the image input / output device described in
請求項５記載の画像入出力装置によれば、請求項１記載の画像入出力装置の奏する効果に加え、三次元情報検出手段により検出された三次元情報に基づいて、撮像手段により取得された撮像データのうち背景と分離可能な立体形状を有する被写体部分の二次元画像情報が抽出され、その抽出された二次元画像情報に基づいて、被写体に関する関連情報が検索されるので、使用者は、自動的に立体形状を有する被写体に関する関連情報を取得することができるという効果がある。例えば、模様付きの面上に被写体が載置されて撮像が行われると、被写体の背景に画像を有する撮像データが取得されるが、そのような場合であっても、立体形状を有する被写体に関連する関連情報を検索することができるのである。
According to the image input / output device described in
請求項６記載の画像入出力装置によれば、請求項１記載の画像入出力装置の奏する効果に加え、三次元情報検出手段により検出された三次元情報に基づいて、撮像手段により取得された撮像データのうち背景と分離可能な立体形状を有する被写体部分の二次元画像情報が抽出され、その二次元画像情報と三次元情報とに基づいて、立体形状を有する被写体に関連する関連情報が検索されるので、使用者は、自動的に立体形状を有する被写体に関連する関連情報を取得することができるという効果がある。例えば、模様付きの面上に被写体が載置されて撮像が行われると、被写体の背景に画像を有する撮像データが取得されるが、そのような場合であっても、立体形状を有する被写体に関する関連情報を検索することができるのである。さらに、背景と分離可能な立体形状を有する被写体部分の二次元画像情報、すなわち、被写体部分の色情報や反射率、平面的形状などの二次元画像情報と、被写体の三次元情報とに基づいて検索が実行されることから、高い精度で被写体に関連する関連情報を検索することができるという効果がある。
According to the image input / output device described in
請求項７記載の画像入出力装置によれば、請求項６記載の画像入出力装置の奏する効果に加え、三次元情報検出手段により検出された三次元情報のうち、被写体の三次元形状を示す情報と、オブジェクト画像抽出手段により抽出された二次元画像情報とに基づいて、関連情報が検索されるので、より精度高く被写体に関連する関連情報を検索することができるのである。ここで、「三次元形状を示す情報」とは、例えばポリゴン画像や被写体表面の表面粗さ等の被写体の立体形状を示す情報であるから、請求項７記載の画像入出力装置によれば、被写体部分の平面的形状、色情報、反射率などの二次元画像情報と被写体の立体形状とに基づいて、より精度高く検索を実行することができるのである。
According to the image input / output device described in
請求項８記載の画像入出力装置によれば、請求項５から７のいずれかに記載の画像入出力装置の奏する効果に加え、撮像手段により同時に撮像された複数の被写体について、少なくとも特定の被写体毎にその被写体部分の二次元画像情報が抽出され、その抽出された二次元画像情報に基づいて、被写体毎にその被写体に関連する関連情報が検索されるので、撮像手段により複数の被写体を同時に撮像しても、その被写体毎に抽出された二次元画像情報に基づいて、関連情報を精度良く検索することができるという効果がある。
According to the image input / output device described in
請求項９記載の画像入出力装置によれば、請求項１から８のいずれかに記載の画像入出力装置の奏する効果に加え、関連情報として、被写体の名称と属性とのうち少なくとも一つが出力されるので、使用者は、被写体の名称や属性を自動的に取得することができるという効果がある。ここで、属性とは、価格、型番、仕向先などが該当する。
According to the image input / output device described in
請求項１０記載の画像入出力装置によれば、請求項１から９のいずれかに記載の画像入出力装置の奏する効果に加え、関連情報検索手段により検索された関連情報に基づく画像信号光が、空間変調手段により出力され、その出力された画像信号光が被写体又は投影方向上の画像投影可能な面に投影されるので、使用者は、その画像信号光により投影された投影画像を視認することにより、関連情報を取得することができるという効果がある。 According to the image input / output device of the tenth aspect, in addition to the effect produced by the image input / output device according to any one of the first to ninth aspects, the image signal light based on the related information searched by the related information searching means is generated. Since the image signal light output by the spatial modulation means is projected onto the subject or the image projectable surface in the projection direction, the user visually recognizes the projection image projected by the image signal light. Thus, there is an effect that related information can be acquired.
請求項１１記載の画像入出力装置によれば、請求項１から１０のいずれかに記載の画像入出力装置の奏する効果に加え、関連情報検索手段により検索された関連情報に基づいて、ネットワークから表示内容が検索され、その検索された表示内容に関する情報が出力されるので、検索により取得された関連情報に基づいて、さらにネットワークを検索することにより得られた表示内容に関する情報を、使用者が自動的に取得することができるという効果がある。ここで表示内容とは、例えば、インターネット上に公開されるｗｅｂページ等、ネットワークを介して検索可能な情報資源（文書や画像）が相当し、表示内容に関する情報とは、例えば、ｗｅｂページのＵＲＬなどその表示内容のアドレスや、表示内容それ自体が相当する。
According to the image input / output device according to
請求項１２記載の画像入出力装置によれば、請求項１１記載の画像入出力装置の奏する効果に加え、表示内容に関する情報に基づく画像信号光が、空間変調手段により出力され、その出力された画像信号光が投影手段により投影されるので、使用者は、その画像信号光により投影された投影画像を視認することにより、表示内容に関する情報を取得することができるという効果がある。
According to the image input / output device according to
以下、本発明の好ましい実施例について、添付図面を参照して説明する。図１は、本発明の画像入出力装置１の外観斜視図である。
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is an external perspective view of an image input /
画像入出力装置１は、デジタルカメラとして機能するデジカメモード、ウェブカメラとして機能するｗｅｂｃａｍモード、３次元形状を検出して立体画像を取得するための立体画像モード、湾曲した原稿等を平面化した平面化画像を取得するための平面化画像モード、被写体の３次元情報に基づいてデータベースを検索し、その検索結果を投影するデータベース検索モード等の種々のモードを備えた装置である。
The image input /
図１では、特に、立体画像モードや平面化画像モードにおいて、被写体としての原稿Ｐの３次元形状を検出するために、後述する画像投影部１３から明暗を交互に並べてなる縞状のパターン光を投影している様子を図示している。
In FIG. 1, in order to detect the three-dimensional shape of the document P as a subject, particularly in the stereoscopic image mode and the planarized image mode, striped pattern light obtained by alternately arranging light and dark from the
画像入出力装置１は、略箱状に形成された撮像ヘッド２と、その撮像ヘッド２と一端が連結されたパイプ状のアーム部材３と、そのアーム部材３の他端と連結され、平面視略Ｌ型に形成されたベース４とを備えている。
The image input /
撮像ヘッド２は、その内部に後述する画像投影部１３や画像撮像部１４を内包するケースである。撮像ヘッド２の正面には、その中央部に筒状の鏡筒５と、鏡筒５の斜め上方にファインダ６と、そのファインダ６の反対側にフラッシュ７とが配置されている。また、ファインダ６とフラッシュ７との間に、後述する画像撮像部１４の一部である撮像光学系２１のレンズの一部が外面に露出しており、この露出部分から被写体の画像が入力される。
The
鏡筒５は、撮像ヘッド２の正面から突出し、その内部に画像投影部１３の一部である投影光学系２０を内包するカバーである。この鏡筒５によって、投影光学系２０が保持され、全体を焦点調節のため移動可能とされ、且つ、傷つくのが防止されている。また、鏡筒５端面からは、画像投影部１３の一部である投影光学系２０のレンズの一部が外面に露出しており、この露出部分から投影面に向かって画像信号光が投影される。
The
ファインダ６は、撮像ヘッド２の背面から正面を通して配設される光学レンズで構成されている。撮像装置１の背面から使用者がのぞき込んだ時に、撮像光学系２１がＣＣＤ２２上に結像する範囲とほぼ一致する範囲が見えるようになっている。
The
フラッシュ７は、例えば、デジカメモードやデータベース検索モードにおいて、必要な光量を補足するための光源であり、キセノンガスが充填された放電管で構成されている。よって、撮像ヘッド２に内蔵されているコンデンサ（図示せず）からの放電により繰り返し使用することができる。
The
また、撮像ヘッド２の上面には、手前側にレリーズボタン８と、そのレリーズボタン８の奥方にモード切替スイッチ９と、モード切替スイッチ９の反対側にモニタＬＣＤ１０とが配置されている。
On the upper surface of the
レリーズボタン８は、「半押し状態」と「全押し状態」との２種類の状態に設定可能な２段階の押しボタン式のスイッチで構成されている。レリーズボタン８の状態は後述するプロセッサ１５に管理されており、「半押し状態」で周知のオートフォーカス（ＡＦ）および自動露出（ＡＥ）機能が起動し、ピント、絞り、シャッタスピードが調節され、「全押し状態」で撮像等が行われる。
The
モード切替スイッチ９は、デジカメモード、ｗｅｂｃａｍモード、立体画像モード、平面化画像モード、データベース検索モード、オフモード等の種々のモードに設定可能なスイッチである。モード切替スイッチ９の状態はプロセッサ１５に管理されており、モード切替スイッチ９の状態がプロセッサ１５によって検出されることで各モードの処理が実行される。
The
モニタＬＣＤ１０は、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）で構成されており、プロセッサ１５からの画像信号を受けて画像を使用者に表示する。例えば、モニタＬＣＤ１０には、デジカメモードやｗｅｂｃａｍモードやデータベース検索モードにおける撮像画像や、立体画像モードにおける３次元形状検出結果画像、平面化画像モードにおける平面化画像等が表示される。
The
更に、撮像ヘッド２の側面には、その上方にＲＦ（無線）インターフェイスとしてのアンテナ１１と、撮像ヘッド２とアーム部材３とを連結する連結部材１２とが配置されている。
Furthermore, an
アンテナ１１は、後述するＲＦドライバ２４を介してデジカメモードで取得した撮像画像データや立体画像モードで取得した立体画像データ、データベース検索モードで取得したオブジェクト画像等を外部インターフェイスに無線通信によって送信する一方で、データベース検索モードにおいて、データベースやインターネット上のＷｅｂページを検索することにより取得された検索結果等を外部インターフェイスから無線通信によって受信し、後述するＲＦドライバ２４に出力するものである。
The
連結部材１２は、内周面に雌ねじが形成されたリング状に形成され、撮像ヘッド２の側面に回動可能に固定されている。また、アーム部材３の一端側には雄ねじが形成されている。この雌ねじと雄ねじとを嵌合させることで、撮像ヘッド２とアーム部材３とを着脱自在に連結することができると共に、撮像ヘッド２を任意の角度で固定することができるようになっている。従って、撮像ヘッド２を取り外し、通常のデジカメ（デジタルカメラ）として使用できる。
The connecting
アーム部材３は、撮像ヘッド２を所定の撮像位置に変化可能に保持するためのものであり、任意の形状に屈曲可能な蛇腹状のパイプで構成されている。よって撮像ヘッド２を任意の位置に向けることができる。
The
ベース４は、机上等の載置台に載置され、撮像ヘッド２とアーム部材３とを支持するものである。平面視略Ｌ字型に形成されているので、安定して撮像ヘッド２等を支持することができる。また、ベース４とアーム部材３とは着脱自在に連結されているので、持ち運びに便利であり、省スペースで収納することもできる。
The
図２は、撮像ヘッド２の内部構成を模式的に示す図である。撮像ヘッド２の内部には、主に、画像投影部１３と、画像撮像部１４と、プロセッサ１５とが内蔵されている。
FIG. 2 is a diagram schematically illustrating the internal configuration of the
画像投影部１３は、投影面に任意の投影画像を投影するためのユニットであり、投影方向に沿って、基板１６と、複数個のＬＥＤ１７（その総称として以下「ＬＥＤアレイ１７Ａ」という）と、光源レンズ１８と、投影ＬＣＤ１９と、投影光学系２０とを備えている。尚、この画像投影部１３については、図３において詳細に説明する。
The
画像撮像部１４は、被写体としての原稿Ｐを撮像するためのユニットであり、光の入力方向に沿って、撮像光学系２１と、ＣＣＤ２２とを備えている。
The
撮像光学系２１は、複数枚のレンズで構成され、周知のオートフォーカス機能を有し、自動で焦点距離及び絞りを調整して外部からの光をＣＣＤ２２上に結像する。
The imaging
ＣＣＤ２２は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）素子などの光電変換素子をマトリクス状に配列して構成され、撮像光学系２１を介して表面に結像される画像の光の色及び強さに応じた信号を生成し、これをデジタルデータに変換してプロセッサ１５に出力する。
The
プロセッサ１５には、フラッシュ７、レリーズボタン８、モード切替スイッチ９、モニタＬＣＤドライバ２３を介してモニタＬＣＤ１０、ＲＦドライバ２４を介してアンテナ１１、電源インターフェイス２５を介してバッテリ２６、外部メモリ２７、キャッシュメモリ２８、光源ドライバ２９を介してＬＥＤアレイ１７Ａ、投影ＬＣＤドライバ３０を介して投影ＬＣＤ１９、ＣＣＤインターフェイス３１を介してＣＣＤ２２の各々が電気的に接続され、プロセッサ１５によって管理されている。
The
外部メモリ２７は、着脱自在なフラッシュＲＯＭであり、デジカメモードやｗｅｂｃａｍモード、そして立体画像モードにおいて撮像した撮像画像や３次元情報を記憶する。具体的には、ＳＤカード、コンパクトフラッシュ（登録商標）カード等を使用することができる。
The
キャッシュメモリ２８は、高速な記憶装置である。例えば、デジカメモードやデータベース検索モードにおいて撮像した撮像画像を高速でキャッシュメモリ２８に転送し、プロセッサ１５で画像処理を行ってから外部メモリ２７に格納されるように使われる。具体的には、ＳＤＲＡＭ、ＤＤＲＲＡＭ等を使用することができる。
The
尚、電源インターフェイス２５はバッテリ２６を、光源ドライバ２９はＬＥＤアレイ１７Ａを、投影ＬＣＤドライバ３０は投影ＬＥＤ１９を、ＣＣＤインターフェイス３１はＣＣＤ２２を各々制御する各種のＩＣ（Integrated Circuit：集積回路）によって構成されている。
The
図３（ａ）は画像投影部１３の拡大図であり、（ｂ）は光源レンズ１８の平面図であり、（ｃ）は投影ＬＣＤ１９とＣＣＤ２２との配置関係を示す図である。
3A is an enlarged view of the
上述した通り、画像投影部１３は、投影方向に沿って、基板１６と、ＬＥＤアレイ１７Ａと、光源レンズ１８と、投影ＬＣＤ１９と、投影光学系２０とを備えている。
As described above, the
基板１６は、ＬＥＤアレイ１７Ａを実装すると共に、ＬＥＤアレイ１７Ａとの電気的な配線をするためのものである。具体的には、アルミ製基板に絶縁樹脂を塗布してから無電解メッキにてパターンを形成したものやガラエポ基材をコアとする単層または多層構造の基板を使用することができる。
The
ＬＥＤアレイ１７Ａは、投影ＬＣＤ１９に向けて放射状の光を発光する光源であり、基板１６上に、複数個のＬＥＤ１７（発光ダイオード）が千鳥状に配列され、銀ペーストを介して接着されている。また、ボンディングワイヤを介して電気的に結線されている。
The LED array 17A is a light source that emits radial light toward the
このように光源として複数個のＬＥＤ１７を使用することで、光源として白熱電球、ハロゲンランプ等を使用する場合に比べて、電気を光に変換する効率（電気光変換効率）を高め、同時に赤外線や紫外線の発生を抑えることができる。よって、省電力で駆動でき、節電化、長寿命化を図ることができる。また、装置の温度上昇を低減させることができる。
By using a plurality of
この様に、ＬＥＤ１７はハロゲンランプ等に比べて熱線の発生が極めて低いので、後述する光源レンズ１８や投影光学系２０として、樹脂製のレンズを採用することができる。よって、ガラス製のレンズを採用する場合に比べて、各レンズ１８，２０を安価で軽量に構成することができる。
As described above, the
また、ＬＥＤアレイ１７Ａを構成する各ＬＥＤ１７は、各々同じ発光色を発光するもので、材料にＡｌ、Ｉｎ、Ｇａ、Ｐの４元素を用いたアンバー色を発光するもので構成されている。よって、複数色の発光色を発光させる場合に生ずる色収差の補正を考慮する必要はなく、色収差を補正するために投影光学系２０として色消しレンズを採用する必要はないので、簡単な面構成および安価な材料の投影手段を提供することができるという効果がある。
Each
また、他の発光色に比べて電気光変換率が約８０ｌｕｍｅｎ／Ｗと高い４元素材料のアンバー色ＬＥＤを採用することで、一層、高輝度、節電、長寿命化を図ることができる。尚、各ＬＥＤ１７を千鳥状に配置する事に関する効果については、図４を参照して説明する。
In addition, by using an amber LED of a four-element material having an electro-optical conversion rate as high as about 80 lumen / W compared to other luminescent colors, it is possible to achieve higher brightness, power saving, and longer life. The effect related to arranging the
具体的には、ＬＥＤアレイ１７Ａは５９個のＬＥＤ１７からなり、各ＬＥＤ１７は５０ｍＷ（２０ｍＡ，２．５Ｖ）で駆動され、結局、全５９個のＬＥＤ１７は略３Ｗの消費電力で駆動される。また、各ＬＥＤ１７から発光される光が、光源レンズ１８、投影ＬＣＤ１９を通過して投影光学系２０から照射される場合の光束値としての明るさは、全面照射の場合であっても２５ＡＮＳＩルーメン程度に設定されている。
Specifically, the LED array 17A is composed of 59
この明るさを採用することで、例えば、立体画像モードにおいて、人や動物の顔面等の被写体の３次元形状を検出する場合に、人や動物に眩しさを与えず、人や動物が目をつぶっていない状態の３次元形状を検出することができる。 By adopting this brightness, for example, in the stereoscopic image mode, when detecting the three-dimensional shape of a subject such as the face of a person or animal, the person or animal does not give glare to the person or animal. It is possible to detect a three-dimensional shape that is not collapsed.
光源レンズ１８は、ＬＥＤアレイ１７Ａから放射状に発光される光を集光するレンズであり、その材質はアクリルに代表される光学樹脂で構成されている。
The
具体的には、光源レンズ１８は、ＬＥＤアレイ１７Ａの各ＬＥＤ１７に対向する位置に投影ＬＥＤ１９側に向けて凸設された凸状のレンズ部１８ａと、そのレンズ部１８ａを支持するベース部１８ｂと、そのベース部１８ｂの内部空間であってＬＥＤアレイ１７Ａを内包する開口に充填されるＬＥＤ１７の封止および基板１６と光源レンズ１８との接着を目的としたエポキシまたはシリコン樹脂の封止材１８ｃと、ベース部１８ｂから基板１６側に突設され、光源レンズ１８と基板１６とを接続する位置決めピン１８ｄとを備えている。
Specifically, the
光源レンズ１８は、開口の内部にＬＥＤアレイ１７Ａを内包させつつ、基板１６に穿設されている長孔１６に位置決めピン１８ｄを差込み、基板１６上に固定される。
The
よって、省スペースで光源レンズ１８を配置することができる。また、基板１６にＬＥＤアレイ１７Ａを実装するという機能の他に、光源レンズ１８を支持するという機能を兼任させることで、光源レンズ１８を支持する部品を別途必要とせず、部品の点数を削減することができる。
Therefore, the
また、各レンズ部１８ａは、ＬＥＤアレイ１７Ａの各ＬＥＤ１７と１対１の関係で対向する位置に配置されている。
Each
よって、各ＬＥＤ１７から発光される放射状の光は、各ＬＥＤ１７に対向する各レンズ部１８によって効率良く集光され、図に示すような指向性の高い放射光として投影ＬＥＤ１９に照射される。この様に指向性を高めたのは、投影ＬＣＤ１９に略垂直に光を入射することによって、面内の透過率ムラが抑制され得るためである。また同時に、投影光学系２０は、テレセントリック特性を持ち、その入射ＮＡが０．１程度であるため、垂直±５°以内の光のみが内部の絞りを通過できるように規制されているためである。従って、ＬＥＤ１７からの光を出射角度を垂直に揃え、且つ、±５°にほどんどの光束を入れることが画質向上の要点となる。なぜなら投影ＬＣＤ１９に垂直から外れた光を入射すると、液晶の旋光性により、透過率が入射角度に依存して変わってしまい、透過率ムラとなるからである。
Therefore, the radial light emitted from each
投影ＬＣＤ１９は、光源レンズ１８を通過して集光された光に空間変調を施して、投影光学系２０に向けて画像信号光を出力する空間変調素子であって、具体的には、縦横の比率の異なる板状の液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）で構成されている。
The
また、（Ｃ）に示すように、この投影ＬＣＤ１９を構成する各画素は、その液晶ディスプレイの長手方向に沿って一直線状に並べられた１の画素列と、その１の画素列とは液晶ディスプレイの長手方向に所定間隔ずれた他の画素列とを交互に並列に並べて配置されている。
Further, as shown in (C), each pixel constituting the
尚、（Ｃ）は紙面手前側に撮像ヘッド２の正面を向け、紙面裏側から光が投影ＬＣＤ１９に向けて照射され、紙面手間側からＣＣＤ２２に被写体像が結像される状態であるとする。
Note that (C) is a state in which the front surface of the
このように、投影ＬＣＤ１９を構成する画素を長手方向に千鳥状に配置することで、長手方向と直交する方向（短手方向）において、投影ＬＣＤ１９によって空間変調が施される光を１／２ピッチで制御することができる。従って、細いピッチで投影パターンを制御でき、分解能を上げて高精度に３次元の形状を検出することができる。
In this way, by arranging the pixels constituting the
特に、後述する立体画像モードや平面化画像モードにおいて、被写体の３次元形状を検出すべく、被写体に向けて明暗を交互に並べてなる縞状のパターン光を投光する場合に、その縞方向を投影ＬＣＤ１９の短手方向に一致させることで、明暗の境界を１／２ピッチで制御することができるので、同様に高精度に３次元の形状を検出することができる。
In particular, in the stereoscopic image mode and planarized image mode, which will be described later, in order to detect a three-dimensional shape of a subject, when projecting a striped pattern light in which light and dark are alternately arranged toward the subject, the direction of the stripe is changed. By matching with the short direction of the
また、撮像ヘッド２の内部において、投影ＬＣＤ１９とＣＣＤ２２とは、（Ｃ）に示すような関係で配置される。具体的には、投影ＬＣＤ１９の幅広面とＣＣＤ２２の幅広面とは略同一の方向に向いて配置されているので、投影ＬＣＤ１９から投影面に投影されている画像をＣＣＤ２２に結像させる場合に、投影画像をハーフミラー等で屈曲させることなく、そのままの状態で投影画像を結像させることができる。
In the
また、ＣＣＤ２２は、投影ＬＣＤ１９の長手方向側（画素列が延びる方向側）に配置されている。よって、特に、立体画像モードや平面化画像モードにおいて、三角測量の原理を利用して被写体の３次元形状を検出する場合には、ＣＣＤ２２と被写体とのなす傾きを１／２ピッチで制御することができるので、同様に高精度に３次元の形状を検出することができる。
The
投影光学系２０は、投影ＬＥＤ１９を通過した画像信号光を投影面に向けて投影する複数のレンズであり、ガラス及び樹脂の組み合わせからなるテレセントリックレンズで構成されている。テレセントリックとは、投影光学系２０を通過する主光線は、入射側の空間では光軸に平行になり、射出瞳の位置は無限になる構成をいう。このようにテレセントリックにすることで、前述のように投影ＬＣＤ１９を垂直±５°で通過する光のみを投影し得るので、画質を向上させることができる。
The projection
図４は、ＬＥＤアレイ１７Ａの配列に関する説明をするための図である。（ａ）は光源レンズ１８を通過した光の照度分布を示す図であり、（ｂ）はＬＥＤアレイ１７Ａの配列状態を示す平面図であり、（ｃ）は投影ＬＣＤ１９面における合成照度分布を示す図である。
FIG. 4 is a diagram for explaining the arrangement of the LED array 17A. (A) is a figure which shows the illumination intensity distribution of the light which passed the
（ａ）に示すように、光源レンズ１８を通過した光は、半値拡がり半角θ（＝略５°）で、（ａ）左側に図示するような照度分布を有する光として投影ＬＣＤ１９の表面に到達するように設計されている。
As shown in (a), the light that has passed through the
また、（ｂ）に示すように、複数のＬＥＤ１７は基板上１６に千鳥状に配列されている。具体的には、複数個のＬＥＤ１７をｄピッチで直列に並べたＬＥＤ列を、√３／２ｄピッチで並列に並べ、更に、そのＬＥＤ列を１列おきに同じ方向に１／２ｄ移動させた状態になるように配置されている。
Further, as shown in (b), the plurality of
換言すれば、１のＬＥＤ１７と、その１のＬＥＤ１７の周辺のＬＣＤ１７との間隔はｄになるように設定されている（三角格子配列）。
In other words, the distance between one
そして、このｄの長さは、ＬＥＤ１７の１つから出射された光によって投影ＬＣＤ１９において形成される照度分布の半値全幅（ＦＷＨＭ（Full Width Half Maximun））以下となる様に決定されている。
The length d is determined to be equal to or less than the full width at half maximum (FWHM (Full Width Half Maximun)) of the illuminance distribution formed in the
よって、光源レンズ１８を通過して投影ＬＣＤ１９の表面に到達する光の合成照度分布は、（ｃ）に示すように小さなリップルを含んだ略直線状になり、投影ＬＣＤ１９の面に略均一に光を照射することができる。従って、投影ＬＣＤ１９における照度ムラを抑制することができ、結果的に、高品質な画像を投影することができる。
Accordingly, the combined illuminance distribution of the light passing through the
図５は、画像入出力装置１の電気的なブロック図である。尚、既に上述した構成ついては、その説明を省略する。プロセッサ１５は、ＣＰＵ３５と、ＲＯＭ３６と、ＲＡＭ３７とを備えている。
FIG. 5 is an electrical block diagram of the image input /
ＣＰＵ３５は、ＲＯＭ３６に記憶されたプログラムによる処理に応じて、ＲＡＭ３７を利用して、レリーズボタン８の押下げ操作の検知、ＣＣＤ２２から画像データの取り込み、その画像データの転送、格納、モード切替スイッチ９の状態の検出等の各種処理を行う。
The
ＲＯＭ３６には、カメラ制御プログラム３６ａと、パターン光撮影プログラム３６ｂと、輝度画像生成プログラム３６ｃと、コード画像生成プログラム３６ｄと、コード境界抽出プログラム３６ｅと、レンズ収差補正プログラム３６ｆと、三角測量演算プログラム３６ｇと、原稿姿勢演算プログラム３６ｈと、平面変換プログラム３６ｉと、オブジェクト画像抽出プログラム３６ｊと、データベース検索プログラム３６ｋと、関連情報生成プログラム３６ｌとが格納されている。
The
カメラ制御プログラム３６ａは、図６に示すメイン処理を含む撮像装置１全体の制御に関するプログラムである。
The camera control program 36a is a program related to the control of the
パターン光撮影プログラム３６ｂは、原稿Ｐの３次元形状を検出するために被写体にパターン光を投影した状態と、投影していない状態とを撮像するプログラムである。 The pattern light imaging program 36b is a program for imaging a state in which pattern light is projected onto a subject and a state in which the original is not projected in order to detect the three-dimensional shape of the document P.
輝度画像生成プログラム３６ｃは、パターン光撮影プログラム３６ｂによってパターン光を投影した状態を撮像したパターン光有画像と、パターン光を投影していない状態を撮像したパターン光無画像のそれぞれについて、ＹＣｂＣｒ空間におけるＹ値を画像のＲＧＢ値から算出するプログラムである。 The luminance image generation program 36c uses a pattern light existence image obtained by imaging the pattern light projected state by the pattern light photographing program 36b and a pattern light no image obtained by imaging the state in which the pattern light is not projected in the YCbCr space. This is a program for calculating a Y value from an RGB value of an image.
また、パターン光は複数種類のものが時系列に投影され各パターン光毎に撮像され、複数種類の輝度画像が生成される。 Also, a plurality of types of pattern light are projected in time series and imaged for each pattern light, and a plurality of types of luminance images are generated.
コード画像生成プログラム３６ｄは、輝度画像生成プログラム３６ｃによって生成される複数枚の輝度画像について、予め設定した輝度閾値あるいはパターン光無画像の輝度画像を参照して２値化し、その結果より各画素毎に所定のコードを割り当てたコード画像を生成するプログラムである。
The code
コード境界抽出プログラム３６ｅは、コード画像生成プログラム３６ｄによっって生成されるコード画像と、輝度画像生成プログラム３６ｃによって生成される輝度画像とを利用して、コードの境界座標をサブピクセル精度で求めるプログラムである。
The code
レンズ収差補正プログラム３６ｆは、コード境界抽出プログラム３６ｅによってサブピクセル精度で求められているコードの境界座標に対して、撮像光学系２０の収差補正を行うプログラムである。
The lens
三角測量演算プログラム３６ｇは、レンズ収差補正プログラム３６ｆによって収差補正がなされたコードの境界座標から、その境界座標に関する実空間の３次元座標を演算するプログラムである。
The triangulation calculation program 36g is a program for calculating the three-dimensional coordinates of the real space related to the boundary coordinates from the boundary coordinates of the code subjected to the aberration correction by the lens
原稿姿勢演算プログラム３６ｈは、三角測量演算プログラム３６ｇで演算された３次元座標から原稿Ｐの３次元形状を推定して求めるプログラムである。 The document orientation calculation program 36h is a program for estimating the three-dimensional shape of the document P from the three-dimensional coordinates calculated by the triangulation calculation program 36g.
平面変換プログラム３６ｉは、原稿姿勢演算プログラム３６ｈで演算される原稿Ｐの３次元形状に基づき、原稿Ｐの正面から撮像したような平面化画像を生成するプログラムである。
The
オブジェクト画像抽出プログラム３６ｊは、３次元形状に基づいて、撮像画像データから立体形状を有する被写体毎に、その撮像画像データにおける被写体の輪郭により囲まれた画像を切り出し、二次元情報を抽出するプログラムである。
The object
ここで、「二次元情報」とは、二次元的な撮像画像データにおける被写体の輪郭の形状や、被写体表面のカラー情報（テクスチャー）や、被写体表面の物性情報、例えば、反射率、色、表面粗さ、などからなる情報であり（以下、オブジェクト画像という）、二次元的な撮像画像データから被写体毎に抽出される情報をいう。 Here, “two-dimensional information” refers to the contour shape of the subject in the two-dimensional captured image data, color information (texture) of the subject surface, and physical property information of the subject surface such as reflectance, color, surface, and the like. It is information consisting of roughness, etc. (hereinafter referred to as object image), which is information extracted for each subject from two-dimensional captured image data.
データベース検索プログラム３６ｋは、通信ネットワークを介して画像入出力装置１と通信可能に接続されているサーバやＲＦインターフェイスを介して画像入出力装置１と接続されているパーソナルコンピュータなどに記憶されているデータベースを検索し、被写体に関する関連情報を取得するためのプログラムである。
The database search program 36k is a database stored in a server connected to the image input /
関連情報生成プログラム３６ｌは、データベースから取得された被写体に関する関連情報に基づいて、その関連情報を使用者に提示するための投影画像情報を生成するためのプログラムである。具体的には、各被写体について関連情報を取得すると、その関連情報を示す文字列等が、各被写体上またはその被写体の近傍に投影画像として表示されるように、投影画像情報を生成する。 The related information generation program 36l is a program for generating projection image information for presenting the related information to the user based on the related information about the subject acquired from the database. Specifically, when related information is acquired for each subject, projection image information is generated so that a character string or the like indicating the related information is displayed as a projected image on or near each subject.
ＲＡＭ３７には、パターン光有画像格納部３７ａと、パターン光無画像格納部３７ｂと、輝度画像格納部３７ｃと、コード画像格納部３７ｄと、コード境界座標格納部３７ｅと、ＩＤ格納部３７ｆと、収差補正座標格納部３７ｇと、３次元座標格納部３７ｈと、原稿姿勢演算結果格納部３７ｉと、平面変換結果格納部３７ｊと、投影画像格納部３７ｋと、オブジェクト画像格納部３７ｌと、合成画像格納部３７ｍと、ワーキングエリア３７ｎとが記憶領域として割り当てられている。
The RAM 37 includes a pattern light existence
パターン光有画像格納部３７ａは、パターン光撮影プログラム３６ｂによって原稿Ｐにパターン光を投影した状態を撮像したパターン光有画像を格納する。パターン光無画像格納部３７ｂは、パターン光撮影プログラム３６ｂによって原稿Ｐにパターン光を投影していない状態を撮像したパターン光無画像を格納する。
The pattern light present
輝度画像格納部３７ｃは、輝度画像生成プログラム３６ｃによって生成される輝度画像を格納する。コード画像格納部３７ｄは、コード画像生成プログラム３６ｄによって生成されるコード画像を格納する。コード境界座標格納部３７ｅは、コード境界抽出プログラム３６ｅによって、抽出されるサブピクセル精度で求められた各コードの境界座標を格納する。ＩＤ格納部３７ｆは、境界を有する画素位置において明暗の変化を有する輝度画像に割り当てられるＩＤ等を格納する。収差補正座標格納部３７ｇは、レンズ収差補正プログラム３６ｆによって収差補正がなされたコードの境界座標を格納する。３次元座標格納部３７ｈは、三角測量演算プログラム３６ｇによって演算される実空間の３次元座標を格納する。
The luminance image storage unit 37c stores a luminance image generated by the luminance image generation program 36c. The code
原稿姿勢演算結果格納部３７ｉは、原稿姿勢演算プログラム３６ｈによって演算される原稿Ｐの３次元形状に関するパラメータを格納する。平面変換結果格納部３７ｊは、平面変換プログラム３６ｉよって生成される平面変換結果を格納する。投影画像格納部３７ｋは、画像投影部１３から投影する画像情報を格納する。
The document orientation calculation result storage unit 37i stores parameters regarding the three-dimensional shape of the document P calculated by the document orientation calculation program 36h. The plane conversion
オブジェクト画像格納部３７ｌは、３次元座標格納部３７ｈに格納されている３次元情報に基づいて、二次元的な撮像画像データから被写体毎に、その撮像画像データにおける被写体の輪郭により囲まれた画像を切り出すことにより得られるオブジェクト画像を格納する。合成画像格納部３７ｍは、３次元形状検出結果としての計測頂点をポリゴンで結んでそのサーフェイスを表示した各被写体毎のポリゴン情報に、オブジェクト画像を貼り付けて得られる合成画像を格納する。 Based on the 3D information stored in the 3D coordinate storage unit 37h, the object image storage unit 37l is an image surrounded by the contour of the subject in the captured image data for each subject from the two-dimensional captured image data. The object image obtained by cutting out is stored. The composite image storage unit 37m stores the composite image obtained by pasting the object image into the polygon information for each subject that displays the surface by connecting the measurement vertices as the three-dimensional shape detection result with the polygon.
ワーキングエリア３７ｎは、ＣＰＵ１５での演算のために一時的に使用するデータを格納する。
The working area 37n stores data temporarily used for calculation by the
図６は、メイン処理のフローチャートである。尚、このメイン処理におけるデジカメ処理（Ｓ６０５）、ｗｅｂｃａｍ処理（Ｓ６０７）、立体画像処理（Ｓ６０９）、平面化画像処理（Ｓ６１１）、データベース検索処理（Ｓ６１３）の各処理についての詳細は後述する。 FIG. 6 is a flowchart of the main process. Details of the digital camera processing (S605), webcam processing (S607), stereoscopic image processing (S609), planarized image processing (S611), and database search processing (S613) in this main processing will be described later.
メイン処理では、まず、電源が起動されると（Ｓ６０１）、プロセッサ１５やその他のインターフェイス等が初期化される（Ｓ６０２）。
In the main process, first, when the power supply is activated (S601), the
そして、モード切替スイッチ９の状態を判別するキースキャンが行われ（Ｓ６０３）、モード切替スイッチ９の設定がデジカメモードか否かが判断され（Ｓ６０４）、デジカメモードであれば（Ｓ６０４：Ｙｅｓ）、後述するデジカメ処理に移行する（Ｓ６０５）。
Then, a key scan for determining the state of the
一方、デジカメモードでなければ（Ｓ６０４：Ｎｏ）、モード切替スイッチ９の設定がｗｅｂｃａｍモードか否かが判断され（Ｓ６０６）、ｗｅｂｃａｍモードであれば（Ｓ６０６：Ｙｅｓ）、後述するｗｅｂｃａｍ処理に移行する（Ｓ６０７）。
On the other hand, if it is not the digital camera mode (S604: No), it is determined whether or not the setting of the
一方、ｗｅｂｃａｍモードでなければ（Ｓ６０５：Ｎｏ）、モード切替スイッチ９の設定が立体画像モードか否かが判断され（Ｓ６０８）、立体画像モードであれば（Ｓ６０８：Ｙｅｓ）、後述する立体画像処理に移行する（Ｓ６０９）。
On the other hand, if it is not the webcam mode (S605: No), it is determined whether the setting of the
一方、立体画像モードでなければ（Ｓ６０８：Ｎｏ）、モード切替スイッチ９の設定が平面化画像モードか否かが判断され（Ｓ６１０）、平面化画像モードであれば（Ｓ６１０：Ｙｅｓ）、後述する平面化画像処理に移行する（Ｓ６１１）。
On the other hand, if it is not the stereoscopic image mode (S608: No), it is determined whether or not the setting of the
一方、平面化画像モードでなければ（Ｓ６１０：Ｎｏ）、モード切替スイッチ９の設定がデータベース検索モードか否かが判断され（Ｓ６１２）、データベース検索モードであれば（Ｓ６１２：Ｙｅｓ）、後述するデータベース検索処理に移行する（Ｓ６１３）。
On the other hand, if the mode is not the planar image mode (S610: No), it is determined whether or not the setting of the
一方、データベース検索モードでなければ（Ｓ６１２：Ｎｏ）、モード切替スイッチ９がオフモードか否かが判断され（Ｓ６１４）、オフモードでなければ（Ｓ６１４：Ｎｏ）、Ｓ６０３からの処理を繰り返し、オフモードであれば（Ｓ６１４：Ｙｅｓ）、当該処理を終了する。
On the other hand, if it is not the database search mode (S612: No), it is determined whether or not the
図７は、デジカメ処理（図６のＳ６０５）のフローチャートである。デジカメ処理は、画像撮像部１４によって撮像した画像を取得する処理である。
FIG. 7 is a flowchart of the digital camera process (S605 in FIG. 6). The digital camera process is a process for acquiring an image captured by the
この処理では、まず、ＣＣＤ２２に高解像度設定信号を送信する（Ｓ７０１）。これにより高品質の撮像画像を使用者に提供することができる。 In this process, first, a high resolution setting signal is transmitted to the CCD 22 (S701). Thereby, a high quality captured image can be provided to the user.
次に、モニタＬＣＤ１０にファインダ画像（ファインダ６を介して見える範囲の画像）を表示する（Ｓ７０２）。よって、使用者は、ファインダ６を覗き込むことなく、モニタＬＣＤ１０に表示された画像によって実際の撮像の前に、撮像画像（撮像範囲）を確認することができる。
Next, a finder image (an image in a range visible through the finder 6) is displayed on the monitor LCD 10 (S702). Therefore, the user can confirm the captured image (imaging range) before actual imaging with the image displayed on the
次に、レリーズボタン８をスキャンし（Ｓ７０３ａ）、レリーズボタン８が半押しされたか否かを判断する（Ｓ７０３ｂ）。半押しされていれば（Ｓ７０３ｂ：Ｙｅｓ）、オートフォーカス（ＡＦ）および自動露出（ＡＥ）機能を起動し、ピント、絞り、シャッタスピードを調節する（Ｓ７０３ｃ）。尚、半押しされていなければ（Ｓ７０３ｂ：Ｎｏ）、Ｓ７０３ａからの処理を繰り返す。
Next, the
次に、再び、レリーズボタン８をスキャンし（Ｓ７０３ｄ）、レリーズボタン８が全押しされたか否かを判断する（Ｓ７０３ｅ）。全押しされていれば（Ｓ７０３ｅ：Ｙｅｓ）、フラッシュモードか否かを判断する（Ｓ７０４）。
Next, the
その結果、フラッシュモードであれば（Ｓ７０４：Ｙｅｓ）、フラッシュ７を投光して（Ｓ７０５）、撮影し（Ｓ７０６）、フラッシュモードでなければ（Ｓ７０４：Ｎｏ）、フラッシュ７を投光することなく撮影する（Ｓ７０６）。尚、Ｓ７０３ｅの判断において、全押しされていなければ（Ｓ７０３ｅ：Ｎｏ）、Ｓ７０３ａからの処理を繰り返す。
As a result, if the flash mode is selected (S704: Yes), the
次に、撮影した撮像画像をＣＣＤ２２からキャッシュメモリ２８に転送し（Ｓ７０７）、キャッシュメモリ２８に記憶された撮像画像をモニタＬＣＤ１０に表示する（Ｓ７０８）。このように、撮像画像をキャッシュメモリ２８に転送することでメインメモリに転送する場合に比較して、撮像画像を高速にモニタＬＣＤ１０に表示させることができる。そして、その撮像画像を外部メモリ２７に格納する（Ｓ７０９）。
Next, the captured image is transferred from the
最後に、モード切替スイッチ９に変化が無いか否かを判断し（Ｓ７１０）、変化が無ければ（Ｓ７１０：Ｙｅｓ）、Ｓ７０２からの処理を繰り返し、変化があれば（Ｓ７１０：Ｎｏ）、当該処理を終了する。 Finally, it is determined whether there is no change in the mode changeover switch 9 (S710). If there is no change (S710: Yes), the processing from S702 is repeated. If there is a change (S710: No), the processing is performed. Exit.
図８は、ｗｅｂｃａｍ処理（図６のＳ６０７）のフローチャートである。ｗｅｂｃａｍ処理は、画像撮像部１４で撮像した撮像画像（静止画および動画を含む）を外部ネットワークに送信する処理である。尚、本実施例では、撮像画像として動画を外部ネットワークに送信する場合を想定している。
FIG. 8 is a flowchart of the webcam process (S607 in FIG. 6). The webcam process is a process of transmitting a captured image (including a still image and a moving image) captured by the
この処理では、ます、ＣＣＤ２２に低解像度設定信号を送信し（Ｓ８０１）、周知のオートフォーカス（ＡＦ）及び自動露出（ＡＥ）機能を起動して、ピント、絞り、シャッター速度を調節した後に（Ｓ８０２）、撮影を開始する（Ｓ８０３）。 In this process, a low resolution setting signal is first transmitted to the CCD 22 (S801), the well-known autofocus (AF) and automatic exposure (AE) functions are activated, and the focus, aperture, and shutter speed are adjusted (S802). ), Shooting is started (S803).
そして、撮影された撮像画像をモニタＬＣＤ１０に表示し（Ｓ８０４）、ファインダ画像を投影画像格納部３７ｋに格納し（Ｓ８０５）、後述する投影処理を行い（Ｓ８０６）、投影画像格納部３７ｋに格納されている画像を投影面に投影する。 Then, the captured image is displayed on the monitor LCD 10 (S804), the finder image is stored in the projection image storage unit 37k (S805), the projection process described later is performed (S806), and stored in the projection image storage unit 37k. Project the projected image onto the projection plane.
また、撮像画像をＣＣＤ２２からキャッシュメモリ２８に転送し（Ｓ８０７）、キャッシュメモリ２８に転送された撮像画像をＲＦインターフェイスであるＲＦドライバ２４及びアンテナ１１を介して外部ネットワークに送信する（Ｓ８０８）。
Further, the captured image is transferred from the
そして、最後に、モード切替スイッチ９に変化が無いか否かを判断し（Ｓ８０９）、変化が無ければ（Ｓ８０９：Ｙｅｓ）、Ｓ８０２からの処理を繰り返し、変化があれば（Ｓ８０９：Ｎｏ）、当該処理を終了する。
Finally, it is determined whether or not the
図９は、投影処理（図８のＳ８０６）のフローチャートである。この処理は、投影画像投影部１３から投影画像格納部３７ｋに格納されている画像を投影面に投影する処理である。この処理では、まず、投影画像格納部３７ｋに画像が格納されているか否かを確認する（Ｓ９０１）。格納されていれば（Ｓ９０１：Ｙｅｓ）、投影画像格納部３７ｋに格納されている画像を投影ＬＣＤドライバ３０に転送し（Ｓ９０２）、投影ＬＣＤドライバ３０から、その画像に応じた画像信号を投影ＬＣＤ１９に送り、投影ＬＣＤ１９に画像を表示する（Ｓ９０３）。
FIG. 9 is a flowchart of the projection process (S806 in FIG. 8). This process is a process of projecting the image stored in the projection image storage unit 37k from the projection
次に、光源ドライバ２９を駆動し（Ｓ９０４）、その光源ドライバ２９からの電気信号によってＬＥＤアレイ１７Ａを点灯し（Ｓ９０５）、当該処理を終了する。
Next, the
こうして、ＬＥＤアレイ１７Ａが点灯すると、ＬＥＤアレイ１７Ａから発光する光は、光源レンズ１８を介して投影ＬＣＤ１９に到達し、投影ＬＣＤ１９において、投影ＬＣＤドライバ３０から送信される画像信号に応じた空間変調が施され、画像信号光として出力される。そして、その投影ＬＣＤ１９から出力される画像信号光は、投影光学系２０を介して投影面に投影画像として投影される。
Thus, when the LED array 17A is turned on, the light emitted from the LED array 17A reaches the
図１０は、立体画像処理（図６のＳ６０９）のフローチャートである。立体画像処理は、被写体の３次元形状を検出し、その立体画像としての３次元形状検出結果画像を取得、表示、投影する処理である。 FIG. 10 is a flowchart of the stereoscopic image processing (S609 in FIG. 6). The stereoscopic image processing is processing for detecting a three-dimensional shape of a subject and acquiring, displaying, and projecting a three-dimensional shape detection result image as the stereoscopic image.
この処理では、まず、ＣＣＤ２２に高解像度設定信号を送信し（Ｓ１００１）、モニタＬＣＤ１０にファインダ画像を表示する（Ｓ１００２）。 In this process, first, a high resolution setting signal is transmitted to the CCD 22 (S1001), and a finder image is displayed on the monitor LCD 10 (S1002).
次に、レリーズボタン８をスキャンし（Ｓ１００３ａ）、レリーズボタン８が半押しされたか否かを判断する（Ｓ１００３ｂ）。半押しされていれば（Ｓ１００３ｂ：Ｙｅｓ）、オートフォーカス（ＡＦ）および自動露出（ＡＥ）機能を起動し、ピント、絞り、シャッタスピードを調節する（Ｓ１００３ｃ）。尚、半押しされていなければ（Ｓ１００３ｂ：Ｎｏ）、Ｓ１００３ａからの処理を繰り返す。
Next, the
次に、再び、レリーズボタン８をスキャンし（Ｓ１００３ｄ）、レリーズボタン８が全押しされたか否かを判断する（Ｓ１００３ｅ）。全押しされていれば（Ｓ１００３ｅ：Ｙｅｓ）、フラッシュモードか否かを判断する（Ｓ１００３ｆ）。
Next, the
その結果、フラッシュモードであれば（Ｓ１００３ｆ：Ｙｅｓ）、フラッシュ７を投光して（Ｓ１００３ｇ）、撮影し（Ｓ１００３ｈ）、フラッシュモードでなければ（Ｓ１００３ｆ：Ｎｏ）、フラッシュ７を投光することなく撮影する（Ｓ１００３ｈ）。尚、Ｓ１００３ｅの判断において、全押しされていなければ（Ｓ１００３ｅ：Ｎｏ）、Ｓ１００３ａからの処理を繰り返す。
As a result, if the flash mode is selected (S1003f: Yes), the
次に、後述する３次元形状検出処理を行い、被写体の３次元形状を検出する（Ｓ１００６）。 Next, a three-dimensional shape detection process described later is performed to detect the three-dimensional shape of the subject (S1006).
次に、３次元形状検出処理（Ｓ１００６）における３次元形状検出結果を外部メモリ２７に格納し（Ｓ１００７）、３次元形状検出結果をモニタＬＣＤ１０に表示する（Ｓ１００８）。尚、この３次元形状検出結果とは、各計測頂点の実空間における３次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の集合体として表示する。 Next, the three-dimensional shape detection result in the three-dimensional shape detection process (S1006) is stored in the external memory 27 (S1007), and the three-dimensional shape detection result is displayed on the monitor LCD 10 (S1008). The three-dimensional shape detection result is displayed as an aggregate of three-dimensional coordinates (X, Y, Z) in the real space of each measurement vertex.
次に、３次元形状検出結果としての計測頂点をポリゴンで結んでそのサーフェスを表示した立体画像（３ＤのＣＧ画像）としての３次元形状検出結果画像を投影画像格納部３７ｋに格納し（Ｓ１００９）、図８のＳ８０６の投影処理と同様な投影処理を行う（Ｓ１０１０）。尚、この場合には、図１８において説明する投影ＬＣＤ１９上の座標を３次元空間座標に変換する式の逆関数を利用して、求められた３次元座標に対する投影ＬＣＤ１９上の座標を求めることで、３次元形状結果座標を投影面に投影させることができる。
Next, a three-dimensional shape detection result image as a three-dimensional image (3D CG image) displaying the surface by connecting the measurement vertices as a three-dimensional shape detection result with a polygon is stored in the projection image storage unit 37k (S1009). A projection process similar to the projection process of S806 in FIG. 8 is performed (S1010). In this case, the coordinates on the
そして、モード切替スイッチ９に変化が無いか否かを判断し（Ｓ１０１１）、変化が無ければ（Ｓ１０１１：Ｙｅｓ）、Ｓ７０２からの処理を繰り返し、変化があれば（Ｓ１０１１：Ｎｏ）、当該処理を終了する。
Then, it is determined whether or not the
図１１（ａ）は、上述した３次元形状検出処理（図１０のＳ１００６）において、３次元形状を検出するために利用する空間コード法の原理を説明するための図であり、（ｂ）は（ａ）とは異なるパターン光を示す図である。パターン光にはこれら（ａ）または（ｂ）のいずれを用いても良く、更には、多階調コードであるグレイレベルコードを用いても良い。 FIG. 11A is a diagram for explaining the principle of the spatial code method used to detect a three-dimensional shape in the above-described three-dimensional shape detection process (S1006 in FIG. 10). It is a figure which shows the pattern light different from (a). Either (a) or (b) may be used for the pattern light, and further, a gray level code which is a multi-tone code may be used.
尚、この空間コード法についての詳細は、佐藤宏介、他１名、「空間コード化による距離画像入力」、電子通信学会論文誌、８５／３Ｖｏｌ．Ｊ ６８−Ｄ Ｎｏ３ ｐ３６９〜３７５に詳細に開示されている。 Details of this spatial coding method are described by Kosuke Sato and one other, "Distance image input by spatial coding", IEICE Transactions, 85/3 Vol. J 68-D No3 p369-375.
空間コード法は、投影光と観測画像間の三角測量に基づいて被写体の３次元形状を検出する方法の１種であり、（ａ）に示すように、投影光源Ｌと観測器Ｏとを距離Ｄだけ離して設置し、空間を細長い扇状領域に分割しコード化することを特徴とする。 The spatial code method is one type of method for detecting the three-dimensional shape of a subject based on triangulation between projected light and an observed image. As shown in (a), the distance between the projection light source L and the observation device O is determined. It is characterized in that it is set apart by D, and the space is divided into long and narrow fan-shaped regions and coded.
図中の３枚のマスクパターンＡ，Ｂ，ＣをＭＳＢから順番に投影すると、各扇状領域はマスクによって明「１」と暗「０」とにコード化される。例えば、点Ｐを含む領域は、マスクＡ，Ｂでは光が当たらず、マスクＣでは明になるので、００１（Ａ＝０、Ｂ＝０、Ｃ＝１）とコード化される。 When the three mask patterns A, B, and C in the figure are projected in order from the MSB, each fan-shaped area is coded into bright “1” and dark “0” by the mask. For example, since the area including the point P is not exposed to light in the masks A and B and bright in the mask C, it is encoded as 001 (A = 0, B = 0, C = 1).
各扇状の領域には、その方向φに相当するコードが割り当てられ、それぞれを１本のスリット光線とみなすことができる。そこで各マスクごとに情景を観測機器としてのカメラで撮影し、明暗パターンを２値化してメモリの各ビットプレーンを構成していく。 Each fan-shaped region is assigned a code corresponding to the direction φ, and each can be regarded as one slit beam. Therefore, the scene is photographed for each mask with a camera as an observation device, and the bit plane of the memory is constructed by binarizing the light / dark pattern.
こうして、得られた多重ビットプレーン画像の横方向の位置（アドレス）は、観測方向θに相当し、このアドレスのメモリの内容は投影光コード、即ち、φを与える。このθとφとから注目点の座標を決定する。 Thus, the horizontal position (address) of the obtained multiple bit-plane image corresponds to the observation direction θ, and the contents of the memory at this address give the projected light code, that is, φ. The coordinates of the point of interest are determined from θ and φ.
また、この方法で使用するマスクパターンとしては、（ａ）ではマスクパターンＡ，Ｂ，Ｃのような純２進コードを用いる場合を図示しているが、マスクの位置ズレが起こると領域の境界で大きな誤差が生ずる危険性がある。 In addition, as a mask pattern used in this method, a case where a pure binary code such as mask patterns A, B, and C is used is illustrated in FIG. There is a risk that a large error will occur.
例えば、（ａ）の点Ｑは領域３（０１１）と領域４（１００）の境界を示しているが、もしマスクＡの１がずれ込むと領域７（１１１）のコードが生ずる可能性がある。換言すれば、隣接する領域間でハミング距離が２以上のところで、大きな誤差が発生する可能性がある。 For example, the point Q in (a) indicates the boundary between the region 3 (011) and the region 4 (100), but if 1 of the mask A is shifted, the code in the region 7 (111) may be generated. In other words, a large error may occur when the Hamming distance is 2 or more between adjacent regions.
そこで、この方法で使用するマスクパターンとしては、（ｂ）に示すように、隣接する領域間でハミング距離が常に１であるコードを使うことで、上述したようなコード化誤差を避けることができるとされている。 Therefore, as the mask pattern used in this method, as shown in (b), by using a code whose hamming distance is always 1 between adjacent regions, the coding error as described above can be avoided. It is said that.
図１２（ａ）は、３次元形状検出処理（図１０のＳ１００６）のフローチャートである。この処理では、まず、撮像処理を行う（Ｓ１２１０）。この撮像処理は、図１１（ａ）に示す複数枚の純２進コードのマスクパターンを利用して画像投影部１３から、明暗を交互に並べてなる縞状のパターン光（図１参照）を時系列的に被写体に投影し、各パターン光が投影されている状態を撮像したパターン光有画像と、パターン光が投影されていな状態を撮像したパターン光無画像とを取得する処理である。
FIG. 12A is a flowchart of the three-dimensional shape detection process (S1006 in FIG. 10). In this process, first, an imaging process is performed (S1210). This imaging process uses a plurality of pure binary code mask patterns shown in FIG. 11 (a) to emit striped pattern light (see FIG. 1) in which light and dark are alternately arranged from the
撮像処理を終了すると（Ｓ１２１０）、３次元計測処理を行う（Ｓ１２２０）。３次元計測処理は、撮像処理によって取得したパターン光有画像とパターン光無画像とを利用して、実際に被写体の３次元形状を計測する処理である。こうして、３次元計測処理を終了すると（Ｓ１２２０）、当該処理を終了する。 When the imaging process is completed (S1210), a three-dimensional measurement process is performed (S1220). The three-dimensional measurement process is a process of actually measuring the three-dimensional shape of the subject using the pattern light existence image and the pattern light no image acquired by the imaging process. Thus, when the three-dimensional measurement process ends (S1220), the process ends.
図１２（ｂ）は、撮像処理（図１２（ａ）のＳ１２１０）のフローチャートである。この処理は、パターン光撮影プログラム３６ａに基づき実行され、まず、画像投影部１３からパターン光を投影することなく、画像撮像部１４によって被写体を撮像することで、パターン光無画像を取得する（Ｓ１２１１）。尚、取得したパターン光無画像はパターン光無画像格納部３７ｂに格納される。
FIG. 12B is a flowchart of the imaging process (S1210 in FIG. 12A). This process is executed based on the pattern light imaging program 36a. First, the
次に、カウンタｉを初期化し（Ｓ１２１２）、そのカウンタｉの値が最大値ｉｍａｘか否かを判断する（Ｓ１２１３）。尚、最大値ｉｍａｘは使用するマスクパターンの数によって決定される。例えば、８種類のマスクパターンを使用する場合には、最大ｉｍａｘ（＝８）となる。 Next, the counter i is initialized (S1212), and it is determined whether or not the value of the counter i is the maximum value imax (S1213). The maximum value imax is determined by the number of mask patterns to be used. For example, when 8 types of mask patterns are used, the maximum is imax (= 8).
そして、判断の結果、カウンタｉの値が最大値ｉｍａｘより小さい場合には（Ｓ１２１３：Ｙｅｓ）、使用するマスクパターンの内、ｉ番のマスクパターンを投影ＬＣＤ１９に表示し、そのｉ番のマスクパターンによって投影されるｉ番のパターン光を投影面に投影し（Ｓ１２１４）、そのパターン光が投影されている状態を画像撮像部１４によって撮影する（Ｓ１２１５）。
If it is determined that the value of the counter i is smaller than the maximum value imax (S1213: Yes), the i-th mask pattern among the mask patterns to be used is displayed on the
こうして、被写体にｉ番のパターン光が投影された状態を撮像したパターン光有画像を取得する。尚、取得したパターン光有画像は、パターン光有画像格納部３７ａに格納される。
In this way, a pattern light existence image obtained by imaging the state in which the i-th pattern light is projected onto the subject is acquired. The acquired pattern light existence image is stored in the pattern light existence
撮影を終了すると、ｉ番のパターン光の投影を終了し（Ｓ１２１６）、次のパターン光を投影すべく、カウンタｉに「１」を加算して（Ｓ１２１７）、Ｓ１２１３からの処理を繰り返す。 When the photographing is finished, the projection of the i-th pattern light is finished (S1216), "1" is added to the counter i to project the next pattern light (S1217), and the processing from S1213 is repeated.
そして、カウンタｉの値が最大値ｉｍａｘより大きいと判断すると（Ｓ１２１３：Ｎｏ）、当該処理を終了する。即ち、この撮像処理においては、１枚のパターン光無画像と、最大値ｉｍａｘ枚のパターン光有画像とを取得することになる。 If it is determined that the value of the counter i is greater than the maximum value imax (S1213: No), the process ends. That is, in this imaging process, one pattern light no image and the maximum value imax pattern light existence images are acquired.
図１２（ｃ）は、３次元計測処理（図１２（ａ）のＳ１２２０）のフローチャートである。この処理は、輝度画像生成プログラム３６ｃに基づき実行され、まず、輝度画像を生成する（Ｓ１２２１）。ここで、輝度は、ＹＣｂＣｒ空間におけるＹ値であり、各画素のＲＧＢ値よりＹ＝０．２９８９・Ｒ＋０．５８６６・Ｇ＋０．１１４５・Ｂから計算される値である。各画素についてＹ値を求めることにより、各パターン光有及び無し画像に関する輝度画像を生成する。生成した輝度画像は、輝度画像格納部３７ｃに格納される。また、パターン光の番号に対応した番号を各輝度画像に割り付けておく。 FIG. 12C is a flowchart of the three-dimensional measurement process (S1220 in FIG. 12A). This process is executed based on the luminance image generation program 36c, and first generates a luminance image (S1221). Here, the luminance is a Y value in the YCbCr space, and is a value calculated from Y = 0.22989 · R + 0.5866 · G + 0.1145 · B from the RGB value of each pixel. By obtaining the Y value for each pixel, a luminance image relating to the image with and without pattern light is generated. The generated luminance image is stored in the luminance image storage unit 37c. A number corresponding to the pattern light number is assigned to each luminance image.
次に、コード画像生成プログラム３６ｄにより、上述した空間コード法を利用して、生成した輝度画像を組み合わせることで、各画素毎にコード化されたコード画像を生成する（Ｓ１２２２）。
Next, the code
このコード画像は、輝度画像格納部３７ｃに格納したパターン光有り画像に関する輝度画像の各画素について、あらかじめ設定した輝度閾値あるいはパターン光無画像と比較することで２値化し、その結果を図１１（ａ），（ｂ）に説明した様に、ＬＳＢ〜ＭＳＢに割り当てることで生成することができる。生成されたコード画像はコード画像格納部３７ｄに格納される。
This code image is binarized by comparing each pixel of the luminance image related to the image with pattern light stored in the luminance image storage unit 37c with a preset luminance threshold or no pattern light image, and the result is shown in FIG. As described in a) and (b), it can be generated by assigning to LSB to MSB. The generated code image is stored in the code
次に、コード境界抽出プログラム３６ｅにより、後述するコード境界座標検出処理を行い（Ｓ１２２３）、各画素毎に割り当てられたコードの境界座標をサブピクセル精度で検出する。
Next, a code boundary coordinate detection process described later is performed by the code
次に、レンズ収差補正プログラム３６ｆにより、レンズ収差補正処理を行う（Ｓ１２２４）。この処理によって、撮像光学系２１の歪みなどの影響で誤差を含んでいるＳ１２２３で検出されるコード境界座標の誤差を補正することができる。
Next, lens aberration correction processing is performed by the lens
次に、三角測量演算プログラム３６ｇにより、三角測量原理による実空間変換処理を行う（Ｓ１２２５）。この処理によって収差補正が施された後のＣＣＤ空間上のコード境界座標は、実空間における３次元座標に変換され、３次元形状検出結果としての３次元座標が求められる。 Next, real space conversion processing based on the triangulation principle is performed by the triangulation calculation program 36g (S1225). The code boundary coordinates on the CCD space after the aberration correction is performed by this processing are converted into the three-dimensional coordinates in the real space, and the three-dimensional coordinates as the three-dimensional shape detection result are obtained.
図１３は、コード境界座標検出処理（図１２のＳ１２２３）の概略を説明するための図である。上側の図は、ＣＣＤ空間において実際のパターン光の明暗の境界を境界線Ｋで示し、そのパターン光を上述した空間コード法でコード化し、１のコードと他のコードとの境界を図中太線で示した図である。 FIG. 13 is a diagram for explaining the outline of the code boundary coordinate detection process (S1223 in FIG. 12). In the upper diagram, the bright and dark boundaries of the actual pattern light in the CCD space are indicated by the boundary line K. The pattern light is encoded by the spatial code method described above, and the boundary between one code and another code is indicated by a bold line in the figure. It is the figure shown by.
即ち、上述した空間コード法におけるコード化は、各画素単位で行われるため、実際のパターン光の境界線Ｋと、コード化された境界（図中太線）とではサブピクセル精度の誤差が生ずる。そこで、このコード境界座標検出処理は、コードの境界座標をサブピクセル精度で検出することを目的とする。 That is, since the coding in the spatial coding method described above is performed on a pixel-by-pixel basis, an error in sub-pixel accuracy occurs between the boundary line K of the actual pattern light and the coded boundary (thick line in the figure). Therefore, the purpose of this code boundary coordinate detection process is to detect code boundary coordinates with sub-pixel accuracy.
この処理では、まず、ある検出位置（以下「ｃｕｒＣＣＤＸ」と称す）において、ある着目コード（以下「ｃｕｒＣｏｄｅ」という）から他のコードに変化する第１画素Ｇを検出する（第１画素検出工程）。 In this process, first, at a certain detection position (hereinafter referred to as “curCDX”), a first pixel G that changes from a certain target code (hereinafter referred to as “curCode”) to another code is detected (first pixel detection step). .
例えば、ｃｕｒＣＣＤＸにおいて、上から順番に各画素を検出すると、境界（太線）まではｃｕｒＣｏｄｅを有する画素であるが、境界の次の画素、即ち、第１画素Ｇにおいて、ｃｕｒＣｏｄｅは変化しているので、これを第１画素Ｇとして検出する。 For example, in curCDXX, when each pixel is detected in order from the top, it is a pixel having curCode up to the boundary (thick line), but curCode changes in the pixel next to the boundary, that is, the first pixel G. This is detected as the first pixel G.
次に、その第１画素Ｇの画素位置において、図１２のＳ１２２１において輝度画像格納部３７ｃに格納された輝度画像の内から、明暗の変化を持つ輝度画像の全部を抽出する（輝度画像抽出工程）。 Next, at the pixel position of the first pixel G, all of the luminance images having a change in brightness are extracted from the luminance images stored in the luminance image storage unit 37c in S1221 of FIG. 12 (luminance image extraction step). ).
次に、近似に利用するための画素領域を特定するために検出位置を「２」左側に移動させ、検出位置ｃｕｒＣＣＤＸ−２の位置において、コード画像を参照して、着目コード（ｃｕｒＣｏｄｅ）から他のコードに変化する画素（境界画素（ｃｕｒＣＣＤＸ−２の検出位置では画素Ｈ））を探し、その画素を中心に予め定めた範囲（本実施例の場合Ｙ軸方向に−３画素と＋２画素の範囲）の画素範囲を特定する（画素領域特定工程の一部）。 Next, in order to specify a pixel area to be used for approximation, the detection position is moved to the left by “2”, and the code image is referred to at the position of the detection position curCDXX-2 to change from the target code (curCode). Pixel (boundary pixel (pixel H at the detection position of cur CCDX-2)) is searched for, and a predetermined range centered on that pixel (in the present embodiment, -3 pixels and +2 pixels in the Y-axis direction) Range) is specified (part of the pixel region specifying step).
次に、その予め定めた範囲内において、図中の下側の左側のグラフに示すように、Ｙ方向の画素位置と輝度とに関する近似式（図中実線で示す）を求め、その近似式における輝度閾値ｂＴｈとの交点におけるＹ座標Ｙ１を求める（境界座標検出工程の一部）。 Next, within the predetermined range, as shown in the lower left graph in the figure, an approximate expression (shown by a solid line) in the Y direction is obtained, and the approximate expression The Y coordinate Y1 at the intersection with the luminance threshold value bTh is obtained (part of the boundary coordinate detection step).
尚、輝度閾値ｂＴｈは、予め定められた範囲内から算出（例えば、各画素の輝度の平均の２分の１）しても良く、予め与えられた固定値であっても良い。これにより、明と暗との境界をサブピクセル精度で検出することができる。 Note that the luminance threshold value bTh may be calculated from a predetermined range (for example, one half of the average luminance of each pixel) or may be a fixed value given in advance. As a result, the boundary between light and dark can be detected with sub-pixel accuracy.
次に、検出位置をｃｕｒＣＣＤＸ−２から「１」右側に移動させ、ｃｕｒＣＣＤＸ−１において上述したのと同様な処理を行い、ｃｕｒＣＣＤＸ−１における代表値を求める（境界座標検出工程の一部）。 Next, the detection position is moved to the right side of “1” from curCCDX-2, and the same processing as described above is performed in curCCDX-1 to obtain a representative value in curCCDX-1 (part of the boundary coordinate detection step).
このように、境界画素を中心にＹ軸方向に予め定めた範囲と、Ｘ軸方向におけるｃｕｒＣＣＤＸ−２からｃｕｒＣＣＤＸ＋２の範囲とで構成される画素領域（図中右下がり斜線部参照）において、各検出位置における代表値を求める。 In this manner, each detection is performed in a pixel area (see the lower right hatched portion in the figure) composed of a predetermined range in the Y-axis direction around the boundary pixel and a range of curCCDX-2 to curCCDX + 2 in the X-axis direction The representative value at the position is obtained.
これまでの処理をｃｕｒＣｏｄｅから他のコードへ変化する画素を持つ輝度画像の全てに行い、各輝度画像についての代表値の加重平均値を最終的にｃｕｒＣｏｄｅにおける境界座標として採用する（境界座標検出工程の一部）。 The above processing is performed on all luminance images having pixels that change from curCode to another code, and a weighted average value of representative values for each luminance image is finally adopted as boundary coordinates in curCode (boundary coordinate detection step) Part of).
これにより、コードの境界座標を高精度にサブピクセル精度で検出することができ、この境界座標を利用して上述した三角測量原理による実空間変換処理（図１２のＳ１２２５）を行うことで、高精度に被写体の３次元形状を検出することができる。 As a result, the boundary coordinates of the code can be detected with high accuracy with sub-pixel precision, and by performing the real space conversion process (S1225 in FIG. 12) based on the above-described triangulation principle using the boundary coordinates, The three-dimensional shape of the subject can be detected with high accuracy.
また、このように輝度画像に基づき算出される近似式を利用して境界座標をサブピクセル精度で検出することができるため、従来のように撮像枚数を増加させることもなく、また、純２進コードで明暗付けられたパターン光であっても良く、特殊なパターン光であるグレイコードを用いる必要はない。 In addition, since the boundary coordinates can be detected with sub-pixel accuracy by using the approximate expression calculated based on the luminance image in this way, the number of images to be captured is not increased as in the prior art, and pure binary. Pattern light brightened and darkened by a code may be used, and it is not necessary to use a gray code which is a special pattern light.
尚、本実施例では、各検出位置において境界画素を中心にＹ軸方向に「−３」から「＋２」の範囲と、Ｘ軸方向における検出位置としてのｃｕｒＣＣＤＸ−２からｃｕｒＣＣＤＸ＋２の範囲とで構成される領域を、近似を求めるための画素領域として説明したが、この画素領域のＹ軸、Ｘ軸の範囲はこれらに限定されるものではない。例えば、ｃｕｒＣＣＤＸの検出位置における境界画素を中心としたＹ軸方向への所定範囲だけを画素領域としても良い。 In this embodiment, each detection position is composed of a range from “−3” to “+2” in the Y-axis direction around the boundary pixel, and a range from curCCDX-2 to curCCDX + 2 as the detection position in the X-axis direction. Although the region to be processed has been described as a pixel region for obtaining approximation, the ranges of the Y axis and the X axis of the pixel region are not limited to these. For example, only a predetermined range in the Y-axis direction centering on the boundary pixel at the curCDX detection position may be set as the pixel region.
図１４は、コード境界座標検出処理（図１２のＳ１２２３）のフローチャートである。この処理は、コード境界抽出プログラム３６ｅに基づき実行され、まず、ＣＣＤ空間におけるコード境界座標列の各要素を初期化し（Ｓ１４０１）、ｃｕｒＣＣＤＸを開始座標に設定する（Ｓ１４０２）。
FIG. 14 is a flowchart of the code boundary coordinate detection process (S1223 in FIG. 12). This process is executed based on the code
次に、ｃｕｒＣＣＤＸが終了座標以下か否かを判断し（Ｓ１４０３）、終了座標以下であれば（Ｓ１４０３：Ｙｅｓ）、ｃｕｒＣｏｄｅを「０」に設定する（Ｓ１４０４）。即ち、ｃｕｒＣｏｄｅは当初、最小値に設定される。 Next, it is determined whether curCCDX is equal to or less than the end coordinate (S1403). If it is equal to or less than the end coordinate (S1403: Yes), curCode is set to “0” (S1404). That is, curCode is initially set to a minimum value.
次に、ｃｕｒＣｏｄｅが最大コードより小さいか否かを判断する（Ｓ１４０５）。ｃｕｒＣｏｄｅが最大コードより小さければ（Ｓ１４０５：Ｙｅｓ）、ｃｕｒＣＣＤＸにおいてコード画像を参照して、ｃｕｒＣｏｄｅの画素を探し（Ｓ１４０６）、ｃｕｒＣｏｄｅの画素が存在するか否かを判断する（Ｓ１４０７）。 Next, it is determined whether curCode is smaller than the maximum code (S1405). If the curCode is smaller than the maximum code (S1405: Yes), the curCCDX refers to the code image to search for the curCode pixel (S1406), and determines whether the curCode pixel exists (S1407).
その結果、ｃｕｒＣｏｄｅの画素が存在していれば（Ｓ１４０７：Ｙｅｓ）、ｃｕｒＣＣＤＸにおいて、そのｃｕｒＣｏｄｅよりも大きなＣｏｄｅの画素をコード画像を参照して探し（Ｓ１４０８）、そのｃｕｒＣｏｄｅよりも大きなｃｕｒＣｏｄｅの画素が存在するか否かを判断する（Ｓ１４０９）。 As a result, if a curCode pixel exists (S1407: Yes), the curCDXX searches for a code pixel larger than the curCode by referring to the code image (S1408), and a curCode pixel larger than the curCode is found. It is determined whether or not it exists (S1409).
その結果、ｃｕｒＣｏｄｅよりも大きなＣｏｄｅの画素が存在していれば（Ｓ１４０９：Ｙｅｓ）、後述する境界をサブピクセル精度で求める処理を行う（Ｓ１４１０）。そして、次のｃｕｒＣｏｄｅについて境界座標を求めるべく、ｃｕｒＣｏｄｅに「１」を加算して（Ｓ１４１１）、Ｓ１４０５からの処理を繰り返す。 As a result, if there is a pixel with a code larger than curCode (S1409: Yes), a process for obtaining a later-described boundary with subpixel accuracy is performed (S1410). Then, in order to obtain boundary coordinates for the next curCode, “1” is added to curCode (S1411), and the processing from S1405 is repeated.
即ち、境界は、ｃｕｒＣｏｄｅを有する画素の画素位置またはｃｕｒＣｏｄｅよりも大きなＣｏｄｅの画素の画素位置に存在しているため、本実施例では、暫定的に境界は、ｃｕｒＣｏｄｅより大きなｃｕｒＣｏｄｅの画素の画素位置にあると仮定して処理を進めるものである。 That is, since the boundary exists at the pixel position of the pixel having the curCode or the pixel position of the pixel of the Code that is larger than the curCode, in the present embodiment, the boundary is temporarily the pixel position of the pixel of the CurCode that is larger than the curCode. It is assumed that the process is in progress.
また、ｃｕｒＣｏｄｅが存在していない場合や（Ｓ１４０７：Ｎｏ）、ｃｕｒＣｏｄｅよりも大きなＣｏｄｅの画素が存在していない場合には（Ｓ１４０９：Ｎｏ）、次のｃｕｒＣｏｄｅについて境界座標を求めるべく、ｃｕｒＣｏｄｅに「１」を加算して（Ｓ１４１１）、Ｓ１４０５からの処理を繰り返す。 In addition, when curCode does not exist (S1407: No), or when a pixel with a code larger than curCode does not exist (S1409: No), in order to obtain boundary coordinates for the next curCode, “ 1 "is added (S1411), and the processing from S1405 is repeated.
こうして、０から最大コードまでのｃｕｒＣｏｄｅについて、Ｓ１４０５からＳ１４１１までの処理を繰り返し、ｃｕｒＣｏｄｅが最大コードより大きくなると（Ｓ１４０５：Ｎｏ）、検出位置を変更すべく、ｃｕｒＣＣＤＸに「ｄＣＣＤＸ」を加算し（Ｓ１４１２）、新たな検出位置において、上述したのと同様にＳ１４０３からの処理を繰り返す。 Thus, for curCode from 0 to the maximum code, the processing from S1405 to S1411 is repeated, and when curCode becomes larger than the maximum code (S1405: No), “dCCDX” is added to curCCDX to change the detection position (S1412). ) The process from S1403 is repeated at the new detection position in the same manner as described above.
そして、ｃｕｒＣＣＤＸを変更してゆき、最終的にｃｕｒＣＣＤＸが終了座標より大きくなると（Ｓ１４０３）、即ち、開始座標から終了座標までの検出が終了すると、当該処理を終了する。 Then, curCDXX is changed, and finally when curCDX becomes larger than the end coordinate (S1403), that is, when the detection from the start coordinate to the end coordinate is completed, the process ends.
図１５は、コード境界座標をサブピクセル精度で求める処理（図１４のＳ１４１０）のフローチャートである。 FIG. 15 is a flowchart of processing (S1410 in FIG. 14) for obtaining code boundary coordinates with subpixel accuracy.
この処理では、まず、図１２のＳ１２２１において輝度画像格納部３７ｃに格納された輝度画像の内から、図１４のＳ１４０９において検出されたｃｕｒＣｏｄｅよりも大きなＣｏｄｅを有する画素の画素位置において、明暗の変化を持つ輝度画像の全部を抽出する（Ｓ１５０１）。 In this process, first, a change in brightness at a pixel position of a pixel having a code larger than the curCode detected in S1409 of FIG. 14 from the luminance image stored in the luminance image storage unit 37c in S1221 of FIG. All the luminance images having are extracted (S1501).
そして、その抽出した輝度画像のマスクパターン番号を配列ＰａｔＩＤ［］へ格納し、その抽出した輝度画像の画像数をｎｏＰａｔＩＤへ格納する（Ｓ１５０２）。尚、配列ＰａｔＩＤ［］とｎｏＰａｔＩＤとはＩＤ格納部３７ｆに格納される。 Then, the mask pattern number of the extracted luminance image is stored in the array PatID [], and the number of extracted luminance images is stored in noPatID (S1502). The arrays PatID [] and noPatID are stored in the ID storage unit 37f.
次に、カウンタｉを初期化し（Ｓ１５０３）、カウンタｉの値がｎｏＰａｔＩＤより小さいか否かを判断する（Ｓ１５０４）。その結果、小さいと判断されれば（Ｓ１５０４：Ｙｅｓ）、カウンタｉに対応するＰａｔＩＤ［ｉ］のマスクパターン番号を持つ輝度画像について、境界のＣＣＤＹ値を求め、その値をｆＣＣＤＹ［ｉ］へ格納する（Ｓ１５０５）。 Next, the counter i is initialized (S1503), and it is determined whether or not the value of the counter i is smaller than noPatID (S1504). As a result, if it is determined to be small (S1504: Yes), the CCDY value at the boundary is obtained for the luminance image having the mask pattern number of PatID [i] corresponding to the counter i, and the value is stored in fCDY [i]. (S1505).
このＳ１５０５の処理を終了すると、カウンタｉに「１」を加算し（Ｓ１５０６）、Ｓ１５０４からの処理を繰り返す。そして、Ｓ１５０４において、カウンタｉの値がｎｏＰａｔＩＤより大きいと判断されると（Ｓ１５０４：Ｎｏ）、即ち、Ｓ１５０１で抽出された全部の輝度画像についてＳ１５０５の処理が終了すると、Ｓ１５０５の処理で求めたｆＣＣＤＹ［ｉ］の加重平均値を計算し、その結果を境界値とする（Ｓ１５０７）。 When the processing of S1505 is completed, “1” is added to the counter i (S1506), and the processing from S1504 is repeated. If it is determined in S1504 that the value of the counter i is greater than noPatID (S1504: No), that is, when the processing of S1505 is completed for all the luminance images extracted in S1501, the fCCDY obtained in the processing of S1505 The weighted average value of [i] is calculated, and the result is set as a boundary value (S1507).
尚、加重平均値に代えて、Ｓ１５０５の処理で求めたｆＣＣＤＹ［ｉ］の中央値を計算し、その結果を境界値としたり、統計的な計算により境界値を計算したりすることもできる。 In place of the weighted average value, the median value of fCCDY [i] obtained in the processing of S1505 can be calculated, and the result can be used as a boundary value, or the boundary value can be calculated by statistical calculation.
即ち、境界座標は、ｃｕｒＣＣＤＸの座標と、Ｓ１５０７で求められる加重平均値とで表現され、この境界座標をコード境界座標格納部３７ｅに格納して、当該処理を終了する。
In other words, the boundary coordinates are expressed by the curCDXX coordinates and the weighted average value obtained in S1507. The boundary coordinates are stored in the code boundary coordinate
図１６は、ＰａｔＩＤ［ｉ］のマスクパターン番号を持つ輝度画像について、境界のＣＣＤＹ値を求める処理（図１５のＳ１５０５）のフローチャートである。 FIG. 16 is a flowchart of the process (S1505 in FIG. 15) for obtaining the CCDY value of the boundary for the luminance image having the mask pattern number of PatID [i].
この処理では、まず、「ｃｕｒＣＣＤＸ−ｄｘ」と「０」との内、大きい値をｃｃｄｘとして設定する「ｃｃｄｘ＝ＭＡＸ（ｃｕｒＣＣＤＸ−ｄｘ，０）」で表される処理を行うと共に、カウンタｊを初期化する（Ｓ１６０１）。 In this process, first, a process represented by “ccdx = MAX (curCCDX−dx, 0)” for setting a larger value of “curCDX−dx” and “0” as ccdx is performed, and a counter j is set. Initialization is performed (S1601).
具体的には、Ｓ１６０１でいう「０」はＣＣＤＸ値の最小値を意味し、例えば、今、検出位置としてのｃｕｒＣＣＤＸ値が「１」で、予め設定されているｄｘ値が「２」であったとすると、「ｃｕｒＣＣＤＸ−ｄｘ」は「−１」となり、ＣＣＤＸ値の最小値である「０」よりも小さくなるため、「−１」における以降の処理は、「ｃｃｄｘ＝０」として設定する処理を行う。 Specifically, “0” in S1601 means the minimum value of the CCDX value. For example, the curCDX value as a detection position is “1” and the preset dx value is “2”. Assuming that “curCDXX-dx” is “−1”, which is smaller than “0” which is the minimum value of the CCDX value, the subsequent processing in “−1” is set as “ccdx = 0”. I do.
即ち、ＣＣＤＸ値の最小値よりも小さい位置については、以降の処理を除外する処理を行う。 That is, for a position smaller than the minimum value of the CCDX value, processing for excluding the subsequent processing is performed.
尚、この「ｄｘ」の値は、予め「０」を含む適当な整数に設定することができ、図１３で説明した例では、この「ｄｘ」は「２」に設定されており、図１３の例に従えば、このｃｃｄｘは「ｃｕｒＣＣＤＸ−２」に設定されることになる。 The value of “dx” can be set in advance to an appropriate integer including “0”. In the example described with reference to FIG. 13, this “dx” is set to “2”. According to the example, the ccdx is set to “curCDX-2”.
次に、ｃｃｄｘ＜＝ＭＩＮ（ｃｕｒＣＣＤＸ＋ｄｘ，ｃｃｄＷ−１）であるか否かを判断する（Ｓ１６０２）。つまり、左辺の「ＭＩＮ（ｃｕｒＣＣＤＸ＋ｄｘ，ｃｃｄＷ−１）」は、「ｃｕｒＣＣＤＸ＋ｄｘ」と、ＣＣＤＸ値の最大値「ｃｃｄＷ」から「１」を減算した「ｃｃｄＷ−１」との内、小さい値であることを意味しているので、その値と「ｃｃｄｘ」値との大小を比較する。 Next, it is determined whether or not ccdx <= MIN (curCCDX + dx, ccdW−1) (S1602). That is, “MIN (curCCDX + dx, ccdW−1)” on the left side is a smaller value among “curCDXX + dx” and “ccdW−1” obtained by subtracting “1” from the maximum CCDX value “ccdW”. Therefore, the value is compared with the “ccdx” value.
即ち、ＣＣＤＸ値の最大値よりも大きい位置については、以降の処理を除外する処理を行う。 That is, for a position larger than the maximum value of the CCDX value, processing for excluding the subsequent processing is performed.
そして、判断の結果、ｃｃｄｘがＭＩＮ（ｃｕｒＣＣＤＸ＋ｄｘ，ｃｃｄＷ−１）よりも小さければ（Ｓ１６０２：Ｙｅｓ）、コード画像とＰａｔＩＤ［ｉ］が割り当てられた輝度画像とを参照して、境界の存在する画素の画素位置のｅＣＣＤＹ値を求める（Ｓ１６０３）。 If the result of determination is that ccdx is smaller than MIN (curCCDX + dx, ccdW−1) (S1602: Yes), the code image and the luminance image to which PatID [i] is assigned are referred to and the pixel having the boundary exists. The eCDY value of the pixel position is obtained (S1603).
例えば、検出位置を図１３に示すｃｕｒＣＣＤＸ−１であるとすると、画素Ｉを境界が存在する画素候補として検出し、画素Ｉの位置においてｅＣＣＤＹ値を求める。 For example, if the detection position is curCCDX-1 shown in FIG. 13, the pixel I is detected as a pixel candidate having a boundary, and the eCDY value is obtained at the position of the pixel I.
次に、ＰａｔＩＤ［ｉ］のマスクパターン番号を持つ輝度画像から、ＭＡＸ（ｅＣＣＤＹ−ｄｙ，０）＜＝ｃｃｄｙ＜＝ＭＩＮ（ｅＣＣＤＹ＋ｄｙ−１，ｃｃｄＨ−１）の範囲で、ｃｃｄｙ方向における輝度に関する近似多項式Ｂｔ＝ｆｂ（ｃｃｄｙ）を求める（Ｓ１６０４）。 Next, from the luminance image having the mask pattern number of PatID [i], an approximation regarding the luminance in the ccdy direction within the range of MAX (eCDY-dy, 0) <= ccdy <= MIN (eCCY + dy-1, ccdH-1). A polynomial Bt = fb (ccdy) is obtained (S1604).
次に、その近似多項式Ｂｔと輝度閾値ｂＴｈとの交差するｃｃｄｙ値を求め、その値をｅｆＣＣＤＹ［ｊ］へ格納する（Ｓ１６０５）。このＳ１６０４とＳ１６０５とによって、サブピクセル精度の境界座標の検出をすることができる。 Next, the ccdy value at which the approximate polynomial Bt and the luminance threshold value bTh intersect is obtained, and the value is stored in efCCDY [j] (S1605). By these S1604 and S1605, the boundary coordinates with subpixel accuracy can be detected.
次に、ｃｃｄｘとカウンタｊとに各々「１」を加算し（Ｓ１６０５）、Ｓ１６０２からの処理を繰り返す。即ち、ｃｕｒＣＣＤＸを中心とした左右の所定範囲内における各検出位置において、サブピクセル精度の境界を検出するのである。 Next, “1” is added to each of ccdx and counter j (S1605), and the processing from S1602 is repeated. That is, the boundary of subpixel accuracy is detected at each detection position within a predetermined range on the left and right with the cur CCDX as the center.
そして、Ｓ１６０２において、「ｃｃｄｘ」が「ＭＩＮ（ｃｕｒＣＣＤＸ＋ｄｘ，ｃｃｄＷ−１）」より大きいと判断されると（Ｓ１６０２：Ｎｏ）、ｃｕｒＣＣＤＸ−ｄｘからｃｕｒＣＣＤＸ＋ｄｘの範囲で計算されたｅｆＣＣＤＹ［ｊ］について、ｃｃｄｙ＝ｆｙ（ｃｃｄｘ）の近似多項式を求める（Ｓ１６０６）。この処理によってＳ１６０５において検出された各値を用いるので、１つの検出位置において境界座標を検出しようとする場合に比べて、境界座標の検出精度を向上させることができる。 If it is determined in S1602 that “ccdx” is larger than “MIN (curCCDX + dx, ccdW−1)” (S1602: No), ccCDY [j] calculated in the range of curCCDX−dx to curCCDX + dx is ccdy. = Approximate polynomial of fy (ccdx) is obtained (S1606). Since each value detected in S1605 by this process is used, the detection accuracy of the boundary coordinates can be improved as compared with the case of detecting the boundary coordinates at one detection position.
こうして得られた近似多項式とｃｕｒＣＣＤＸとの交点を、ＰａｔＩＤ［ｉ］のマスクパターン番号を持つ輝度画像についての境界のＣＣＤＹ値として（Ｓ１６０７）、当該処理を終了する。ここまでの処理を図１５のフローチャートに示すように、抽出した全部の輝度画像の１枚、１枚に実行し、求められた境界座標について加重平均値を計算して、その結果を最終的な境界座標としているので（Ｓ１５０７）、更に、境界座標の検出精度を向上させることができる。 The intersection of the approximate polynomial obtained in this way and curCCDX is set as the CCDY value of the boundary for the luminance image having the mask pattern number of PatID [i] (S1607), and the process ends. As shown in the flowchart of FIG. 15, the processing up to this point is executed for each of the extracted luminance images, and a weighted average value is calculated for the obtained boundary coordinates. Since the boundary coordinates are used (S1507), the detection accuracy of the boundary coordinates can be further improved.
図１７は、レンズ収差補正処理（図１２のＳ１２２４）を説明するための図である。レンズ収差補正処理は、図１７（ａ）に示すように、撮像光学系２１の収差により、入射した光束が理想レンズにより結像すべき位置からずれてしまうことに対して、撮像された画素の位置を本来結像すべき位置へ補正する処理である。
FIG. 17 is a diagram for explaining the lens aberration correction process (S1224 in FIG. 12). In the lens aberration correction processing, as shown in FIG. 17A, the incident light beam is deviated from the position to be imaged by the ideal lens due to the aberration of the imaging
この収差補正は、例えば、図１７（ｂ）に示すように、撮像光学系２１の撮像範囲において、入射光の角度である半画角ｈｆａをパラメータとして光学系の収差を計算して求めたデータを基に補正する。
For example, as shown in FIG. 17B, this aberration correction is data obtained by calculating the aberration of the optical system in the imaging range of the imaging
この収差補正処理では、レンズ収差補正プログラム３６ｆに基づき実行され、コード境界座標格納部３７ｅに格納されているコード境界座標について行なわれ、収差補正処理がなされたデータは、収差補正座標格納部３７ｇに格納される。
This aberration correction processing is executed based on the lens
具体的には、実画像における任意点座標（ｃｃｄｘ、ｃｃｄｙ）を理想カメラ画像での座標（ｃｃｄｃｘ、ｃｃｄｃｙ）に変換する次の（ａ）から（ｃ）のカメラキャリブレーション（近似式）を用いて補正する。 Specifically, the following camera calibration (approximation) from (a) to (c) for converting arbitrary point coordinates (ccdx, ccdy) in an actual image into coordinates (ccdcx, ccdcy) in an ideal camera image is used. To correct.
本実施例では、収差量ｄｉｓｔ（％）は、半画角ｈｆａ（ｄｅｇ）を用いてｄｉｓｔ＝ｆ（ｈｆａ）と記述する。また、撮像光学系２１の焦点距離をｆｏｃａｌｌｅｎｇｔｈ（ｍｍ）、ｃｃｄ画素長ｐｉｘｅｌｌｅｎｇｔｈ（ｍｍ）、ＣＣＤ２２におけるレンズの中心座標を（Ｃｅｎｔｘ、Ｃｅｎｔｙ）とする。
In this embodiment, the aberration amount dist (%) is described as dist = f (hfa) using a half angle of view hfa (deg). In addition, the focal length of the imaging
（ａ）ｃｃｄｃｘ＝（ｃｃｄｘ−Ｃｅｎｔｘ）／（１＋ｄｉｓｔ／１００）＋Ｃｅｎｔｘ
（ｂ）ｃｃｄｃｙ＝（ｃｃｄｙ−Ｃｅｎｔｙ）／（１＋ｄｉｓｔ／１００）＋Ｃｅｎｔｙ
（ｃ）ｈｆａ＝ａｒｃｔａｎ［（（（ｃｃｄｘ−Ｃｅｎｔｘ）２＋（ｃｃｄｙ−Ｃｅｎｔｙ）２）０．５）×ｐｉｘｅｌｌｅｎｇｔｈ／ｆｏｃａｌｌｅｎｇｔｈ］
図１８は、三角測量原理による実空間変換処理（図１２のＳ１２２５）において、ＣＣＤ空間における座標から、３次元空間における３次元座標を算出する方法を説明するための図である。
(A) ccdcx = (ccdx−Centx) / (1 + dist / 100) + Centx
(B) ccdcy = (ccdy−Centy) / (1 + dist / 100) + Centy
(C) hfa = arctan [(((ccdx−Centx) 2 + (ccdy−Centy) 2 ) 0.5 ) × pixellength / focallength]
FIG. 18 is a diagram for explaining a method of calculating the three-dimensional coordinates in the three-dimensional space from the coordinates in the CCD space in the real space conversion process (S1225 in FIG. 12) based on the triangulation principle.
三角測量原理による実空間変換処理では、三角測量演算プログラム３６ｇによって、収差補正座標格納部３７ｇに格納されている収差補正がなされたコード境界座標についての３次元空間における３次元座標が算出される。こうして算出される３次元座標は、３次元座標格納部３７ｈに格納される。
In the real space conversion process based on the triangulation principle, the triangulation calculation program 36g calculates the three-dimensional coordinates in the three-dimensional space for the code boundary coordinates subjected to the aberration correction stored in the aberration correction coordinate
本実施例では、撮像される横方向に湾曲した原稿Ｐに対する画像入力出力装置１の座標系として、撮像光学系２１の光軸方向をＺ軸、そのＺ軸に沿って撮像レ光学系２１の主点位置からＶＰＺ離れた地点を原点、画像入出力装置１に対して水平方向をＸ軸、垂直方向をＹ軸とする。
In this embodiment, as the coordinate system of the image input /
また、３次元空間（Ｘ，Ｙ，Ｚ）への画像投影部１３からの投影角度θｐ、撮像レンズ光学系２０の光軸と画像投影部１３の光軸との距離をＤ、撮像光学系２１のＹ方向の視野をＹｆｔｏｐからＹｆｂｏｔｔｏｍ、Ｘ方向の視野をＸｆｓｔａｒｔからＸｆｅｎｄ、ＣＣＤ２２のＹ軸方向の長さ（高さ）をＨｃ、Ｘ軸方向の長さ（幅）をＷｃとする。尚、投影角度θｐは、各画素毎に割り当てられたコードに基づき与えられる。
Further, the projection angle θp from the
この場合、ＣＣＤ２２の任意座標（ｃｃｄｘ，ｃｃｄｙ）に対応する３次元空間位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、ＣＣＤ２２の結像面上の点と、パターン光の投影点と、Ｘ−Ｙ平面に交差する点とで形成される三角形について５つの式を解くことで得ることができる。
（１）Ｙ＝−（ｔａｎθｐ）Ｚ＋ＰＰＺ＋ｔａｎθｐ−Ｄ＋ｃｍｐ（Ｘｔａｒｇｅｔ）
（２）Ｙ＝−（Ｙｔａｒｇｅｔ／ＶＰＺ）Ｚ＋Ｙｔａｒｇｅｔ
（３）Ｘ＝−（Ｘｔａｒｇｅｔ／ＶＰ）Ｚ＋Ｘｔａｒｇｅｔ
（４）Ｙｔａｒｇｅｔ＝Ｙｆｔｏｐ−（ｃｃｄｃｙ／Ｈｃ）×（Ｙｆｔｏｐ−Ｙｆｂｏｔｔｏｍ）
（５）Ｘｔａｒｇｅｔ＝Ｘｆｓｔａｒｔ＋（ｃｃｄｃｘ／Ｗｃ）×（Ｘｆｅｎｄ−Ｘｆｓｔａｒｔ）
尚、（１）におけるｃｍｐ（Ｘｔａｒｇｅｔ）は、撮像光学系２０と画像投影部１３とのズレを補正する関数であり、ズレが無い理想的な場合にはｃｍｐ（Ｘｔａｒｇｅｔ）＝０とみなすことができる。この式は、湾曲した原稿Ｐに限られるものではなく、任意の三次元形状を有するものに対しても利用できるものである。
In this case, the three-dimensional space position (X, Y, Z) corresponding to the arbitrary coordinates (ccdx, ccdy) of the
(1) Y = − (tan θp) Z + PPZ + tan θp−D + cmp (Xtarget)
(2) Y = − (Ytarget / VPZ) Z + Ytarget
(3) X = − (Xtarget / VP) Z + Xtarget
(4) Ytarget = Yftop− (ccdcy / Hc) × (Yftop−Yfbottom)
(5) Xtarget = Xfstart + (ccdcx / Wc) × (Xfend−Xfstart)
Note that cmp (Xtarget) in (1) is a function for correcting the deviation between the imaging
一方、上述したのと同様に、画像投影部１３に含まれる投影ＬＣＤ１９上の任意座標（ｌｃｄｃｘ、ｌｃｄｃｙ）と３次元空間中の３次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）との関係は次の（６）から（９）の式で表せる。
On the other hand, as described above, the relationship between the arbitrary coordinates (lcdcx, lcdccy) on the
尚、本実施例では、画像投影部１３の主点位置（０，０，ＰＰＺ）、画像投影部１３のＹ方向の視野をＹｐｆｔｏｐからＹｐｆｂｏｔｔｏｍ、Ｘ方向の視野をＸｐｆｓｔａｒｔからＸｐｆｅｎｄ、投影ＬＥＤ１９のＹ軸方向の長さ（高さ）をＨｐ、Ｘ軸方向の長さ（幅）Ｗｐとする。
（６）Ｙ＝−（Ｙｐｔａｒｇｅｔ／ＰＰＺ）Ｚ＋Ｙｐｔａｒｇｅｔ
（７）Ｘ＝−（Ｘｐｔａｒｇｅｔ／ＰＰＺ）Ｚ＋Ｘｐｔａｒｇｅｔ
（８）Ｙｐｔａｒｇｅｔ＝Ｙｐｆｔｏｐ−（ｌｃｄｃｙ／Ｈｐ）×（Ｙｐｆｔｏｐ−Ｙｐｆｂｏｔｔｏｍ）
（９）Ｘｐｔａｒｇｅｔ＝Ｘｐｆｓｔａｒｔ＋（ｌｃｄｃｘ／Ｗｐ）×（Ｘｐｆｅｎｄ−Ｘｐｆｓｔａｒｔ）
この関係式を利用することで、３次元空間座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を上記（６）から（９）の式に与えることで、ＬＣＤ空間座標を（ｌｃｄｃｘ，ｌｃｄｃｙ）を算出することができる。よって、例えば、３次元空間に任意の形状、文字を投影するためのＬＣＤ素子パターンを算出することができる。
In this embodiment, the principal point position (0, 0, PPZ) of the
(6) Y = − (Yptarget / PPZ) Z + Yptarget
(7) X = − (Xptarget / PPZ) Z + Xptarget
(8) Yptarget = Ypftop− (lcdcy / Hp) × (Ypftop−Ypfbottom)
(9) Xptarget = Xpfstart + (lcdcx / Wp) × (Xpfend−Xpfstart)
By using this relational expression, the LCD spatial coordinates (lcdcx, lcdcy) can be calculated by giving the three-dimensional spatial coordinates (X, Y, Z) to the expressions (6) to (9). it can. Therefore, for example, an LCD element pattern for projecting an arbitrary shape and character in a three-dimensional space can be calculated.
図１９は、平面化画像処理（図６のＳ６１１）のフローチャートである。平面化画像処理は、例えば、図１に示すような湾曲した状態の原稿Ｐを撮像した場合や矩形状の原稿を斜め方向から撮像した場合（撮像された画像は台形状になる）であっても、その原稿が湾曲していない状態やその面に対して垂直方向から撮像したような状態に補正された平面化画像を取得、表示する処理である。 FIG. 19 is a flowchart of planarized image processing (S611 in FIG. 6). Planarized image processing is, for example, when a document P in a curved state as shown in FIG. 1 is imaged or when a rectangular document is imaged from an oblique direction (the captured image has a trapezoidal shape). This is a process of acquiring and displaying a flattened image corrected to a state in which the document is not curved or a state in which an image is taken from a direction perpendicular to the surface.
この処理では、まず、ＣＣＤ２２に高解像度設定信号を送信し（Ｓ１９０１）、モニタＬＣＤ１０にファインダ画像を表示する（Ｓ１９０２）。 In this process, first, a high resolution setting signal is transmitted to the CCD 22 (S1901), and a finder image is displayed on the monitor LCD 10 (S1902).
次に、レリーズボタン８をスキャンし（Ｓ１９０３ａ）、レリーズボタン８が半押しされたか否かを判断する（Ｓ１９０３ｂ）。半押しされていれば（Ｓ１９０３ｂ：Ｙｅｓ）、オートフォーカス（ＡＦ）および自動露出（ＡＥ）機能を起動し、ピント、絞り、シャッタスピードを調節する（Ｓ１９０３ｃ）。尚、半押しされていなければ（Ｓ１９０３ｂ：Ｎｏ）、Ｓ１９０３ａからの処理を繰り返す。
Next, the
次に、再び、レリーズボタン８をスキャンし（Ｓ１９０３ｄ）、レリーズボタン８が全押しされたか否かを判断する（Ｓ１９０３ｅ）。全押しされていれば（Ｓ１９０３ｅ：Ｙｅｓ）、フラッシュモードか否かを判断する（Ｓ１９０３ｆ）。
Next, the
その結果、フラッシュモードであれば（Ｓ１９０３ｆ：Ｙｅｓ）、フラッシュ７を投光して（Ｓ１９０３ｇ）、撮影し（Ｓ１９０３ｈ）、フラッシュモードでなければ（Ｓ１９０３ｆ：Ｎｏ）、フラッシュ７を投光することなく撮影する（Ｓ１９０３ｈ）。尚、Ｓ１９０３ｅの判断において、全押しされていなければ（Ｓ１９０３ｅ：Ｎｏ）、Ｓ１９０３ａからの処理を繰り返す。
As a result, if the flash mode is selected (S1903f: Yes), the
次に、上述した３次元形状検出処理（図１０のＳ１００６）と同一の処理である３次元形状検出処理を行い、被写体の３次元形状を検出する（Ｓ１９０６）。 Next, a three-dimensional shape detection process that is the same as the above-described three-dimensional shape detection process (S1006 in FIG. 10) is performed to detect the three-dimensional shape of the subject (S1906).
次に、３次元形状検出処理（Ｓ１９０６）によって得られた３次元形状検出結果に基づき、原稿Ｐの姿勢を演算する原稿姿勢演算処理を行う（Ｓ１９０７）。この処理によって原稿Ｐの姿勢パラメータとして、原稿Ｐの画像入力装置１に対する位置Ｌや角度θ、湾曲φ（ｘ）が演算される。
Next, based on the three-dimensional shape detection result obtained by the three-dimensional shape detection process (S1906), a document attitude calculation process for calculating the attitude of the document P is performed (S1907). With this process, the position L, the angle θ, and the curvature φ (x) of the document P with respect to the
次に、その演算結果に基づき、後述する平面変換処理を行い（Ｓ１９０８）、たとえ、原稿Ｐが湾曲していたとしても湾曲していない状態に平面化された平面化画像を生成する。 Next, based on the calculation result, a plane conversion process to be described later is performed (S1908), and a flattened image flattened in a state where the original P is not curved even if it is curved is generated.
次に、平面変化処理（Ｓ１９０８）によって得られた平面化画像を外部メモリ２７に格納し（Ｓ１９０９）、平面化画像をモニタＬＣＤ１０に表示する（Ｓ１９１０）。 Next, the planarized image obtained by the planar change process (S1908) is stored in the external memory 27 (S1909), and the planarized image is displayed on the monitor LCD 10 (S1910).
そして、モード切替スイッチ９に変化が無いか否かを判断し（Ｓ１９１１）、その結果、変化が無ければ（Ｓ１９１１：Ｙｅｓ）、再び、Ｓ７０２からの処理を繰り返し、変化があれば（Ｓ１９１１：Ｎｏ）、当該処理を終了する。
Then, it is determined whether or not the
図２０は、原稿姿勢演算処理（図１９のＳ１９０７）を説明するための図である。尚、本等の原稿の仮定条件として、原稿Ｐの湾曲はｙ方向に一様であるとする。この原稿姿勢演算処理では、まず、図２０（ａ）に示すように、３次元座標格納部３７ｈに格納されているコード境界に関する座標データから３次元空間位置において２列に並ぶ点を回帰曲線近似した２本の曲線を求める。 FIG. 20 is a diagram for explaining the document orientation calculation process (S1907 in FIG. 19). Note that, as an assumption condition for a document such as a book, it is assumed that the curvature of the document P is uniform in the y direction. In this document orientation calculation process, first, as shown in FIG. 20A, regression line approximation is performed on points arranged in two columns at a three-dimensional space position from the coordinate data related to the code boundary stored in the three-dimensional coordinate storage unit 37h. Obtain the two curves.
例えば、パターン光を投影した範囲の上下それぞれ４分の１の位置情報（コード６３とコード６４の境界と、コード１９１とコード１９２との境界とに関する境界）から求めることができる。 For example, it can be obtained from position information (a boundary relating to the boundary between the code 63 and the code 64 and the boundary between the code 191 and the code 192) of the upper and lower quarters of the projected range of the pattern light.
その２本の曲線のＸ軸方向の位置が「０」における点を結ぶ直線を想定し、この直線がＺ軸と交わる点、つまり、光軸が原稿Ｐと交差する点を、原稿Ｐの３次元空間位置（０，０，Ｌ）とし、この直線がＸ−Ｙ平面となす角を原稿ＰのＸ軸まわりの傾きθとする。 Assuming a straight line connecting points where the positions of the two curves in the X-axis direction are “0”, the point where the straight line intersects the Z-axis, that is, the point where the optical axis intersects the original P, is 3 A dimension space position (0, 0, L) is defined, and an angle formed by the straight line with the XY plane is defined as an inclination θ around the X axis of the document P.
次に、図２０（ｂ）に示すように、原稿Ｐを、先に求めたＸ軸まわりの傾きθ分だけ逆方向に回転変換し、つまり、原稿ＰをＸ−Ｙ平面に対して平行にした状態を想定する。 Next, as shown in FIG. 20B, the document P is rotationally converted in the reverse direction by the inclination θ around the X axis obtained earlier, that is, the document P is parallel to the XY plane. Assuming that
そして、図２０（ｃ）に示すように、Ｘ−Ｚ平面における原稿Ｐの断面について、Ｚ軸方向の変位をＸの関数として湾曲φ（Ｘ）で表すことができる。こうして、原稿姿勢パラメータとして、原稿Ｐの位置Ｌや角度θ、湾曲φ（ｘ）が演算され、当該処理を終了する。 Then, as shown in FIG. 20C, the displacement in the Z-axis direction can be expressed as a curve φ (X) as a function of X for the cross section of the document P in the XZ plane. Thus, the position L, the angle θ, and the curvature φ (x) of the document P are calculated as the document orientation parameters, and the process ends.
図２１は、平面変換処理（図１９のＳ１９０８）のフローチャートである。この処理は、まず、ＲＡＭ３７のワーキングエリア３７ｎに当該処理の処理領域を割り当て、当該処理に用いるカウンタｂの変数を初期値（ｂ＝０）に設定する（Ｓ２１０１）。 FIG. 21 is a flowchart of the plane conversion process (S1908 in FIG. 19). In this process, first, the processing area of the process is assigned to the working area 37n of the RAM 37, and the variable of the counter b used for the process is set to an initial value (b = 0) (S2101).
次に、原稿姿勢演算プログラム３６ｈでの演算結果による原稿Ｐの位置Ｌと、傾きθと、湾曲φ（ｘ）とに基づき、パターン光無画像格納部３７ｂに格納されたパターン光無画像の４隅の点を、それぞれ、Ｚ方向に−Ｌ移動し、Ｘ軸方向に−θ回転し、更にφ（ｘ）にする湾曲の逆変換（後述する「湾曲処理」と同等な処理）により求められる点で取成される矩形領域（つまり、原稿Ｐの文字等が書かれた面が略直交方向から観察されたような画像となる矩形領域）を設定すると共に、この矩形領域内に含まれる画素数ａを求める（Ｓ２１０２）。
Next, based on the position L of the original P, the inclination θ, and the curvature φ (x) based on the calculation result in the original attitude calculation program 36h, the pattern light no-
次に、設定された矩形領域を構成する各画素に対応するパターン光無画像上の座標を求めて、この座標周辺の画素情報から、平面化画像の各画素の画素情報を設定する。 Next, coordinates on the non-patterned light image corresponding to each pixel constituting the set rectangular area are obtained, and pixel information of each pixel of the planarized image is set from pixel information around this coordinate.
つまり、まず、カウンタｂが画素数ａに到達したか否かを判断する（Ｓ２１０３）。カウンタｂが画素数ａに到達していなけば（Ｓ２１０３：Ｎｏ）、矩形領域を構成する１つの画素について、Ｙ軸を中心に湾曲φ（ｘ）回転移動させる湾曲計算処理を行い（Ｓ２１０４）、Ｘ軸を中心に傾きθ回転移動させ（Ｓ２１０５）、Ｚ軸方向に距離Ｌだけシフトさせる（Ｓ２１０６）。 That is, first, it is determined whether or not the counter b has reached the pixel number a (S2103). If the counter b has not reached the pixel number a (S2103: No), a curve calculation process is performed in which one pixel constituting the rectangular area is rotated and moved by a curve φ (x) around the Y axis (S2104). A tilt θ is rotated about the X axis (S2105), and is shifted by a distance L in the Z axis direction (S2106).
次に、求められた３次元空間位置を、先の３角測量の逆関数により理想カメラで写されたＣＣＤ画像上の座標（ｃｃｄｃｘ，ｃｃｄｃｙ）を求め（Ｓ２１０７）、使用している撮像光学系２０の収差特性に従って、先のカメラキャリブレーションの逆関数により、実際のカメラで写されたＣＣＤ画像上の座標（ｃｃｄｘ，ｃｃｄｙ）を求め（Ｓ２１０８）、この位置に対応するパターン光無画像の画素の状態を求めて、ＲＡＭ３７のワーキングエリア３７ｎに格納する（Ｓ２１０９）。 Next, the coordinates (ccdcx, ccdcy) on the CCD image obtained by imaging the ideal camera with the inverse function of the previous triangulation are obtained from the obtained three-dimensional spatial position (S2107), and the imaging optical system used According to the aberration characteristics of 20, the coordinates (ccdx, ccdy) on the CCD image captured by the actual camera are obtained by the inverse function of the previous camera calibration (S2108), and the pixel of the pattern light no image corresponding to this position Is stored in the working area 37n of the RAM 37 (S2109).
そして、次の画素について上述したＳ２１０３からＳ２１０９までの処理を実行すべく、カウンタｂに「１」を加算する（Ｓ２１１０）。 Then, “1” is added to the counter b in order to execute the above-described processing from S2103 to S2109 for the next pixel (S2110).
こうして、Ｓ２１０４からＳ２１１０までの処理をカウンタｂが画素数ａになるまで繰り返すと（Ｓ２１０３：Ｙｅｓ）、Ｓ２１０１において、当該処理を実行するためにワーキングエリア３７ｎに割り当てた処理領域を開放して（Ｓ２１１１）、当該処理を終了する。 In this way, when the processing from S2104 to S2110 is repeated until the counter b reaches the number of pixels a (S2103: Yes), in S2101, the processing area allocated to the working area 37n for executing the processing is released (S2111). ), The process ends.
図２２（ａ）は、湾曲処理（図２１のＳ２１０４）についての概略を説明するための図であり、（ｂ）は平面変換処理（図１９のＳ１９０８）によって平面化された原稿Ｐを示している。尚、この湾曲処理についての詳細については、電子情報通信学会論文誌ＤＩＩＶｏｌ.Ｊ８６−Ｄ２ Ｎｏ.３ ｐ４０９「アイスキャナによる湾曲ドキュメント撮影」に詳細に開示されている。 FIG. 22A is a diagram for explaining the outline of the bending process (S2104 in FIG. 21), and FIG. 22B shows the document P flattened by the plane conversion process (S1908 in FIG. 19). Yes. The details of the curving process are disclosed in detail in the IEICE Transactions DIIVol. J86-D2 No. 3 p409 “Curved Document Shooting with an Eye Scanner”.
湾曲Ｚ＝φ（ｘ）は、求められたコード境界座標列（実空間）で構成される３次元形状を、任意のＹ値におけるＸＺ平面に平行な平面切断された断面形状を、最小２乗法により多項式で近似した式で表現される。 The curve Z = φ (x) is obtained by converting a three-dimensional shape constituted by the obtained code boundary coordinate sequence (real space), a cross-sectional shape parallel to the XZ plane at an arbitrary Y value, and a least square method. Is expressed by an equation approximated by a polynomial.
湾曲する曲面を平面化する場合、（ａ）に示すように、Ｚ＝φ（ｘ）上の点に対応する平面化された点は、Ｚ＝φ（０）からＺ＝φ（ｘ）までの曲線の長さによって対応付けられることになる。 When flattening a curved curved surface, as shown in (a), the flattened points corresponding to the points on Z = φ (x) are from Z = φ (0) to Z = φ (x). Are associated with each other according to the length of the curve.
こうした湾曲処理を含む平面変換処理によって、例えば、図１のように湾曲している状態の原稿Ｐを撮像した場合であっても、図２２（ｂ）に示すように、平面化された平面画像を取得することができ、このように平面化された画像を用いればＯＣＲ処理の精度を高めることができるため、その画像によって、原稿に記載された文字や図形等を明確に認識することができる。 For example, even when the document P in a curved state as shown in FIG. 1 is imaged by such plane conversion processing including the bending processing, as shown in FIG. 22B, a planarized planar image is obtained. Since the accuracy of the OCR process can be improved by using the flattened image in this way, it is possible to clearly recognize characters, figures, and the like described in the original by the image. .
次に、図２３〜図２８を参照して、画像入出力装置１における動作モードの１つであるデータベース検索モードについて説明する。このデータベース検索モードは、被写体の３次元情報に基づいて被写体のオブジェクト画像を取得し、そのオブジェクト画像に基づいてデータベースを検索することにより、検索結果として得られた被写体に関する関連情報を示す文字列等を投影するモードである。
Next, a database search mode, which is one of operation modes in the image input /
図２３は、データベース検索モードにおいて、被写体または被写体の近傍に、検索結果としての被写体の関連情報を示す文字列等が投影されている状態を示す図である。 FIG. 23 is a diagram illustrating a state in which a character string or the like indicating related information of a subject as a search result is projected on the subject or in the vicinity of the subject in the database search mode.
この図２３では、画像入出力装置１の画像撮像部１４により撮像可能な投影面上の領域である撮像領域１００内に被写体である部品ＯＢ１，ＯＢ２が配置され、データベースを検索することにより取得される、関連情報としての名称や属性を示す文字列が、その部品ＯＢ１，ＯＢ２上または部品ＯＢ１，ＯＢ２の近傍に、画像入出力装置１の画像投影部１３から投影されている状態を図示している。
In FIG. 23, the parts OB1 and OB2 that are subjects are arranged in the
尚、この撮像領域１００は、画像入出力装置１における画像投影部１３による投影方向上の画像投影可能な面、即ち、画像投影面でもある。ここで、この撮像領域１００の境界を示す枠を、投影ＬＣＤ１９から投影画像として投影するようにしてもよい。撮像領域１００の境界を示すことによって、使用者は撮像可能な領域を明確に把握することができる。
The
図２４は、データベース検索モードにおいて用いられるデータベースを格納するサーバやパーソナルコンピュータなどのデータベース蓄積装置と画像入出力装置１との関係を示すシステムブロック図である。図２４に示すように、本実施例の画像入出力装置１は、アンテナ１１を介し、データベースを記憶する外部のパーソナルコンピュータ１０１と通信可能に接続されている。また、画像入出力装置１は、通信ネットワークとしてのインターネット１０３を介し、データベースやＷｅｂページを蓄積するサーバ１０２と通信可能に接続されている。
FIG. 24 is a system block diagram showing the relationship between a database storage device such as a server or personal computer for storing a database used in the database search mode and the image input /
また、図２５を参照して、データベース検索モードにおいて用いられるオブジェクト画像、ポリゴン画像について説明する。図２５（ａ）は被写体の二次元的な撮像画像（二次元画像情報）を示す図であり、（ｂ）は３次元形状検出結果としての計測頂点をポリゴンで結んでそのサーフェイスを表示したポリゴン画像（三次元情報のうち三次元形状を示す情報）を示す図であり、（ｃ）は３次元形状検出結果に基づき、立体であると判断された被写体の輪郭に含まれる領域のみを（ａ）に示す二次元的な撮像画像データから各被写体毎に切り出して得られるオブジェクト画像を示す図である。 In addition, an object image and a polygon image used in the database search mode will be described with reference to FIG. FIG. 25A is a diagram showing a two-dimensional captured image (two-dimensional image information) of a subject, and FIG. 25B is a polygon that displays the surface by connecting measurement vertices as a three-dimensional shape detection result with a polygon. It is a figure which shows an image (information which shows three-dimensional shape among three-dimensional information), (c) is based on a three-dimensional shape detection result, and only the area | region contained in the outline of the to-be-photographed object determined to be a solid is (a FIG. 6 is a diagram showing an object image obtained by cutting out each subject from the two-dimensional captured image data shown in FIG.
図２５に示すように、オブジェクト画像は、二次元的な撮像画像データのうち背景と分離可能な立体形状を有する部分のみが切り出されて得られる画像であるため、撮像画像データが、立体形状を有する被写体の背景として画像を有するものであっても、その背景画像と分離して立体形状を有する被写体の輪郭により囲まれた領域を抽出することにより、被写体の表面の色情報や模様、反射率、被写体の平面的形状などの二次元情報を示すオブジェクト画像を取得することができる。また、被写体が複数個存在していても、各被写体毎にオブジェクト画像を抽出することができる。 As shown in FIG. 25, the object image is an image obtained by cutting out only a portion having a three-dimensional shape that can be separated from the background in the two-dimensional captured image data. Therefore, the captured image data has a three-dimensional shape. Even if an object has an image as a background of the subject, color information, pattern, and reflectance of the surface of the subject are extracted by extracting a region surrounded by the contour of the subject having a three-dimensional shape separated from the background image An object image showing two-dimensional information such as the planar shape of the subject can be acquired. Even if there are a plurality of subjects, an object image can be extracted for each subject.
図２６は、このデータベース検索モードにおいて実行されるデータベース検索処理（図６のＳ６１３）の第１の例を示すフローチャートである。データベース検索処理は、被写体の３次元情報に基づいてオブジェクト画像を取得し、そのオブジェクト画像に基づいてデータベースを検索し、その検索結果を画像として投影する処理である。 FIG. 26 is a flowchart showing a first example of database search processing (S613 in FIG. 6) executed in this database search mode. Database search process is a process of acquiring an object image based on the three-dimensional information of the object to search the database based on the object image, projecting the result of the search as an image.
この処理では、まず、ＣＣＤ２２に高解像度設定信号を送信する（Ｓ２５０１）。これにより高品質の撮像画像を取得することができる。 In this process, first, a high resolution setting signal is transmitted to the CCD 22 (S2501). Thereby, a high quality captured image can be acquired.
次に、モニタＬＣＤ１０にファインダ画像（ファインダ６を介して見える範囲の画像）を表示する（Ｓ２５０２）。よって、使用者は、ファインダ６を覗き込むことなく、モニタＬＣＤ１０に表示された画像によって実際の撮像の前に、撮像画像（撮像範囲）を確認することができる。
Next, a finder image (image in a range visible through the finder 6) is displayed on the monitor LCD 10 (S2502). Therefore, the user can confirm the captured image (imaging range) before actual imaging with the image displayed on the
次に、レリーズボタン８をスキャンし（Ｓ２５０３）、レリーズボタン８が半押しされたか否かを判断する（Ｓ２５０４）。半押しされていれば（Ｓ２５０４：Ｙｅｓ）、オートフォーカス（ＡＦ）および自動露出（ＡＥ）機能を起動し、ピント、絞り、シャッタスピードを調節する（Ｓ２５０５）。尚、半押しされていなければ（Ｓ２５０４：Ｎｏ）、Ｓ２５０３からの処理を繰り返す。
Next, the
次に、再び、レリーズボタン８をスキャンし（Ｓ２５０６）、レリーズボタン８が全押しされたか否かを判断する（Ｓ２５０７）。全押しされていれば（Ｓ２５０７：Ｙｅｓ）、フラッシュモードか否かを判断する（Ｓ２５０８）。
Next, the
その結果、フラッシュモードであれば（Ｓ２５０８：Ｙｅｓ）、フラッシュ７を投光して（Ｓ２５０９）、撮影し（Ｓ２５１０）、フラッシュモードでなければ（Ｓ２５０９：Ｎｏ）、フラッシュ７を投光することなく撮影し（Ｓ２５１０）、二次元的な撮像画像データ（図２５（ａ）参照）を取得する。
As a result, if the flash mode is selected (S2508: Yes), the
次に、図１０のＳ１００６の３次元形状検出処理と同様な処理を行ない（Ｓ２５１１）、被写体の三次元形状を検出する。 Next, processing similar to the three-dimensional shape detection processing of S1006 in FIG. 10 is performed (S2511), and the three-dimensional shape of the subject is detected.
続いて、Ｓ２５１１の処理において取得された３次元形状検出結果に基づいて、Ｓ２５１０の処理において取得された二次元的な撮像画像データからオブジェクト画像（図２５（ｃ）参照）を抽出する（Ｓ２５１２）。 Subsequently, based on the three-dimensional shape detection result acquired in the processing of S2511, an object image (see FIG. 25C) is extracted from the two-dimensional captured image data acquired in the processing of S2510 (S2512). .
次に、Ｓ２５１２の処理において抽出されたオブジェクト画像のそれぞれに基づいて、パーソナルコンピュータ１０１やサーバ１０２に記憶されたデータベースを検索し、検索結果として、その被写体に対応する名称、属性などの関連情報を取得する（Ｓ２５１３）。この関連情報検索処理は、例えば、オブジェクト画像を回転、シフトして相似倍したものとデータベースに蓄積されたデータとの相関を取ることにより、一致するまたは類似性が高いデータを検索結果として取得することにより行われる。また、オブジェクト画像のそれぞれについて行われるため、たとえ、Ｓ２５１０の処理において複数の被写体を同時に撮像したとしても、それぞれの被写体について検索結果を得ることができる。
Next, based on each of the object images extracted in the processing of S2512, a database stored in the
また、この関連情報検索処理は、オブジェクト画像に基づいて取得される色分布や輝度ヒストグラムを指標とし、それらの指標とデータベースに蓄積されたデータとの相関を取ることにより、一致するまたは類似するデータを検索結果として取得するものであっても良い。 This related information search processing uses color distribution and luminance histogram acquired based on the object image as indices, and correlates those indices with data stored in the database, thereby matching or similar data. May be acquired as a search result.
さらに、この関連情報検索処理は、上述のようにオブジェクト画像またはオブジェクト画像に基づいて取得される指標と一致するまたは類似するとして選択された特定のデータと、名称や属性が類似するデータも含めて検索結果として取得するものであってもよい。 Further, the related information search processing includes data similar in name and attribute to specific data selected as matching or similar to the object image or the index acquired based on the object image as described above. It may be acquired as a search result.
続いて、Ｓ２５１３の処理により取得された関連情報に基づいて、その関連情報を示す文字列が被写体上または被写体近傍に投影されるように投影画像情報を生成し、その投影画像情報を投影画像格納部３７ｋに格納する（Ｓ２５１４）。 Subsequently, based on the related information acquired by the processing of S2513, projection image information is generated so that a character string indicating the related information is projected on or near the subject, and the projection image information is stored in the projection image. The data is stored in the part 37k (S2514).
次に、図８のＳ８０６の投影処理と同様な投影処理を行う（Ｓ２５１５）。Ｓ２５１５の投影処理では、関連情報に基づいて生成された投影画像情報が投影画像格納部３７ｋに格納されているので、関連情報を示す文字列が被写体上または被写体近傍に投影される（図２３参照）。 Next, a projection process similar to the projection process of S806 in FIG. 8 is performed (S2515). In the projection processing of S2515, since the projection image information generated based on the related information is stored in the projection image storage unit 37k, the character string indicating the related information is projected on or near the subject (see FIG. 23). ).
したがって、被写体の三次元情報に基づいて、パーソナルコンピュータ１０１やサーバ１０２に記憶されたデータベースから被写体に関する関連情報が検索され、検索された関連情報が投影されるので、使用者は、自動的に被写体に関する関連情報を取得することができる。また、被写体の三次元情報に基づいて、その被写体が載置された面の背景などを除いたオブジェクト画像を抽出し、そのオブジェクト画像に基づいて関連情報の検索を行うので、立体情報を加味しないデータに基づいて関連情報を検索する場合に比較して、高い精度で被写体に関連する関連情報の検索を実行することができる。
Accordingly, based on the three-dimensional information of the subject, related information about the subject is retrieved from the database stored in the
図２７は、上述したデータベース検索処理の第２の例を説明するフローチャートである。第２の例において、第１の例と同じ処理については同一の符号を付して説明を省略する。 FIG. 27 is a flowchart illustrating a second example of the database search process described above. In the second example, the same processes as those in the first example are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
図２７に示すように、データベース検索処理の第２の例は、関連情報検索処理（Ｓ２５１３）において関連情報を取得すると、その関連情報を出力し（Ｓ２５１３ａ）、インターネット１０３を介して、その関連情報をキーワードとしてサーチエンジンによりＷｅｂページ（表示内容）を検索する（Ｓ２５１３ｂ）。そして、その検索結果として得られたＷｅｂページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）情報を示す文字列（表示内容に関する情報）が例えば被写体に隣接して投影されるように投影画像情報を生成し、投影画像格納部３７ｋに格納する（Ｓ２５１３ｃ）。
As shown in FIG. 27, in the second example of the database search process, when related information is acquired in the related information search process (S2513), the related information is output (S2513a), and the related information is transmitted via the
例えば、撮像領域１００内に被写体としてリンゴが載置されると、関連情報検索処理（Ｓ２５１０）において、その被写体の関連情報として被写体の名称「リンゴ」が取得される。
For example, when an apple is placed as a subject in the
データベース検索処理の第１の例では、関連情報として取得された被写体の名称を示す一連の文字列「リンゴ」が、その被写体（リンゴ）上、または、被写体近傍に投影される。一方、第２の例では、関連情報を示す一連の文字列「リンゴ」をキーワードとして、サーチエンジンを用いてＷｅｂページが検索され、そのＷｅｂページのＵＲＬ情報を示す文字列が画像投影部１３により投影される。
In the first example of the database search process, a series of character strings “apple” indicating the name of the subject acquired as related information is projected on the subject (apple) or in the vicinity of the subject. On the other hand, in the second example, a web page is searched using a search engine using a series of character strings “apple” indicating related information as a keyword, and a character string indicating URL information of the Web page is displayed by the
このように、データベース検索処理の第２の例によれば、データベースの検索により取得された関連情報に基づいて、Ｗｅｂページの検索が行われそのＵＲＬ情報を示す文字列が出力されるので、使用者は撮像された被写体の名称等に基づいて検索されたＷｅｂページに関する情報を自動的に知ることができる。 As described above, according to the second example of the database search process, the Web page is searched based on the related information acquired by the database search, and the character string indicating the URL information is output. A person can automatically know information related to a Web page searched based on the name of the photographed subject.
図２８は、上述したデータベース検索処理の第３の例を説明するフローチャートである。第３の例において、第１の例と同じ処理については同一の符号を付して説明を省略する。 FIG. 28 is a flowchart for explaining a third example of the database search process described above. In the third example, the same processes as those in the first example are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
図２８に示すように、データベース検索処理の第３の例は、Ｓ２５１２の処理においてオブジェクト画像（図２５（ｃ））を抽出すると、そのオブジェクト画像をポリゴン画像（図２５（ｂ））に貼り付けて合成画像を生成し、その合成画像を合成画像格納部３７ｍに格納する（Ｓ２５１２ａ）。 As shown in FIG. 28, in the third example of the database search process, when the object image (FIG. 25C) is extracted in the process of S2512, the object image is pasted on the polygon image (FIG. 25B). the composite image generated Te, and stores the composite image in the composite image storing unit 37 m (S2512a).
続いて、関連情報検索処理において、その合成画像を回転、シフトして相似倍したものとデータベースに蓄積されたデータとの相関を取ることにより、一致するまたは類似性が高いデータを検索結果として取得する（Ｓ２５１３）。 Subsequently, in the related information search process, by rotating and shifting the combined image and multiplying the similarity by the data stored in the database, the matching or highly similar data is acquired as the search result. (S2513).
このデータベース検索処理の第３の例によれば、オブジェクト画像から得られる被写体表面の色情報や模様、反射率、被写体の平面的形状、ポリゴン画像から得られる被写体表面の立体形状に基づいて、より高い精度で被写体に関する関連情報を取得することができる。 According to the third example of this database search process, based on the color information and pattern of the subject surface obtained from the object image, the reflectance, the planar shape of the subject, and the three-dimensional shape of the subject surface obtained from the polygon image, Relevant information about the subject can be acquired with high accuracy.
ここで、第１及び第２の例は、オブジェクト画像（図２５（ｃ）参照）に基づいて関連情報を検索を実行するものであり、第３の例は、オブジェクト画像とポリゴン画像（図２５（ｂ）参照）とに基づいて検索を実行するものであったが、関連情報を検索するための条件はこれらに限られるものではない。 Here, in the first and second examples, the related information is searched based on the object image (see FIG. 25C), and in the third example, the object image and the polygon image (see FIG. 25). However, the conditions for searching for related information are not limited to these.
例えば、図２６、図２７、図２８のデータベース検索処理において説明した、Ｓ２５１３の関連情報検索処理を、三次元情報、より具体的には、例えば被写体の三次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、被写体表面の凹凸情報、曲面情報、反射光分布情報などと、データベースに蓄積されたデータとの相関をとることにより、一致するデータや類似性が高いデータを検索して関連情報を取得するものであっても良い。また、二次元的な撮像データ（図２５（ａ）参照）とポリゴン画像（図２５（ｃ）参照）とに基づいて、データベースに蓄積されたデータとの相関をとることにより、一致または類似性が高いデータを検索するようにしても良い。また、例えば、ポリゴン画像のみに基づいて、データベースに蓄積された各種データとの相関をとることにより検索を実行するものであっても良い。このようにすれば、オブジェクト画像を抽出する処理（図２６，図２７，図２８のＳ２５１２の処理）を省略することができる。 For example, the related information search processing in S2513 described in the database search processing of FIGS. 26, 27, and 28 is performed using three-dimensional information, more specifically, for example, three-dimensional coordinates (X, Y, Z) of the subject, By correlating the unevenness information, curved surface information, reflected light distribution information, etc. on the subject surface with the data stored in the database, it searches for matching data or data with high similarity and acquires related information. There may be. In addition, based on the two-dimensional imaging data (see FIG. 25A) and the polygon image (see FIG. 25C), the correlation with the data accumulated in the database is obtained, thereby matching or similarity. You may make it search data with high. Further, for example, the search may be executed by correlating with various data stored in the database based only on the polygon image. In this way, the process of extracting the object image (the process of S2512 in FIGS. 26, 27, and 28) can be omitted.
また、図２６、図２７、図２８のデータベース検索処理において説明した、Ｓ２５１３の関連情報検索処理は、被写体のそれぞれについて関連情報を検索するものであったが、少なくとも特定の被写体について関連情報を検索するものであれば良い。 The related information search processing in S2513 described in the database search processing of FIGS. 26, 27, and 28 searches for related information for each subject, but searches for related information for at least a specific subject. Anything to do.
また、データベース検索処理の第１の例、第２の例及び第３の例において、画像投影部１３による投影方向が、被写体の表面に対して略垂直な方向以外の方向とした場合、被写体上に投影される画像に歪みが生じるために、場合によっては、使用者に認識不能な投影画像となり得る。よって、そのように歪んで投影される投影画像に対して、無歪な投影画像として投影されるように補正を施すことが好ましい。
In the first example, the second example, and the third example of the database search process, when the projection direction by the
図２６，図２７，図２８に示したデータベース検索処理（Ｓ６１３）において、投影面の立体形状に依存することなく無歪の投影画像を投影する場合には、図８のＳ８０６の投影処理と同様に実行される投影処理（Ｓ２５１１）におけるＳ９０２の処理に換えて、後述するような投影用画像変換処理（Ｓ２９００）を実行するように構成される。 In the database search process (S613) shown in FIGS. 26, 27, and 28, when a distortion-free projection image is projected without depending on the three-dimensional shape of the projection surface, the same as the projection process of S806 in FIG. Instead of the processing of S902 in the projection processing (S2511) executed in the above, a projection image conversion processing (S2900) as described later is executed.
図２９は、その無歪投影用画像変換処理（Ｓ２９００）のフローチャートである。この無歪投影用画像変換処理（Ｓ２９００）は、投影画像格納部３７ｋに格納される画像情報に従って投影ＬＣＤ１９に表示される画像を、無歪な状態で被写体に投影可能な画像に変換する処理である。
FIG. 29 is a flowchart of the distortion-free image conversion process (S2900). The distortion-free image conversion process (S2900) is a process for converting an image displayed on the
この処理では、まず、ＲＡＭ３７のワーキングエリア３７ｎに当該処理の処理領域を割り当て、当該処理に用いるカウンタｑの変数を初期値（ｑ＝０）に設定する（Ｓ２９０１）。 In this process, first, the processing area of the process is allocated to the working area 37n of the RAM 37, and the variable of the counter q used for the process is set to an initial value (q = 0) (S2901).
次に、無歪投影用画像（つまり、湾曲した被写体上において無歪である画像）に変換された後の画像となる矩形領域として、ＬＣＤ空間座標（ｌｃｄｃｘ，ｌｃｄｃｙ）の空間に相当するメモリをＲＡＭ３７のワーキングエリア３７ｎに確保し、設定すると共に、この矩形領域内に含まれる画素数Ｑａを求める（Ｓ２９０２）。 Next, a memory corresponding to the space of the LCD space coordinates (lcdcx, lcdcy) is used as a rectangular area that becomes an image after being converted into an image for distortion-free projection (that is, an image that is undistorted on a curved subject). It is secured and set in the working area 37n of the RAM 37, and the number of pixels Qa included in this rectangular area is obtained (S2902).
次に、投影画像格納部３７ｋに格納される関連情報を示す文字列やＵＲＬ情報を示す文字列などを投影するための画像情報の各画素値を、理想カメラ画像座標系（ｃｃｄｃｘ，ｃｃｄｃｙ）の各画素に配置する（Ｓ２９０３）。 Next, each pixel value of the image information for projecting the character string indicating the related information stored in the projection image storage unit 37k, the character string indicating the URL information, or the like is represented by the ideal camera image coordinate system (ccdcx, ccdcy). It arrange | positions to each pixel (S2903).
次に、設定された矩形領域を構成するＬＣＤ空間座標（ｌｃｄｃｘ，ｌｃｄｃｙ）上の各画素について、上述した式（６）〜（９）により、３次元座標格納部３７ｈに格納された被写体の表面上の対応点である三次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を求め、さらに式（１）〜（５）において、（ｃｃｄｃｘ，ｃｃｄｃｙ）について解くことにより、無歪投影用画像の各画素の画素情報を算出し設定する。 Next, for each pixel on the LCD space coordinates (lcdcx, lcdccy) constituting the set rectangular area, the surface of the subject stored in the three-dimensional coordinate storage unit 37h according to the above-described equations (6) to (9). The three-dimensional coordinates (X, Y, Z) which are the corresponding points above are obtained, and further, by solving for (ccdcx, ccdcy) in equations (1) to (5), pixels of each pixel of the image for distortion-free projection Calculate and set information.
つまり、まず、カウンタｑが画素数Ｑａに到達したか否かを判断する（Ｓ２９０４）。カウンタｑが画素数Ｑａに到達していなければ（Ｓ２９０４：Ｎｏ）、カウンタｑの値に対応する画素のＬＣＤ空間座標（ｌｃｄｃｘ，ｌｃｄｃｙ）を、式（６）〜（９）により、ワーキングエリア３７ｎに格納された被写体上の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換する（Ｓ２９０５）。 That is, first, it is determined whether or not the counter q has reached the number of pixels Qa (S2904). If the counter q has not reached the number of pixels Qa (S2904: No), the LCD space coordinates (lcdcx, lcdcy) of the pixel corresponding to the value of the counter q are calculated from the equations (6) to (9) according to the working area 37n. Is converted into the coordinates (X, Y, Z) on the subject stored in (S2905).
次に、Ｓ２９０５の処理により変換されて得られた被写体上の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を、式（１）〜（５）において、（ｃｃｄｃｘ，ｃｃｄｃｙ）について解いた式を利用して理想カメラ画像上の座標（ｃｃｄｃｘ，ｃｃｄｃｙ）に変換する（Ｓ２９０６）。 Next, the coordinates (X, Y, Z) on the subject obtained by the conversion by the processing of S2905 are ideally obtained using the equations solved for (ccdcx, cdccy) in equations (1) to (5). The coordinates (ccdcx, cdccy) on the camera image are converted (S2906).
次に、Ｓ２９０６の処理により変換されて得られた座標（ｃｃｄｃｘ，ｃｃｄｃｙ）に配置されている画素情報を取得し、その画素情報を、カウンタｑの値に対応するＬＣＤ空間座標（ｌｃｄｃｘ，ｌｃｄｃｙ）に書き込む（Ｓ２９０７）。 Next, the pixel information arranged at the coordinates (ccdcx, ccdcy) obtained by the conversion in the process of S2906 is acquired, and the pixel information is converted into the LCD space coordinates (lcdcx, lcdcy) corresponding to the value of the counter q. (S2907).
そして、次の画素について上述したＳ２９０４からＳ２９０７までの処理を実行すべく、カウンタｑに「１」を加算する（Ｓ２９０８）。 Then, “1” is added to the counter q in order to execute the above-described processing from S2904 to S2907 for the next pixel (S2908).
こうして、Ｓ２９０４からＳ２９０８までの処理を、カウンタｑが画素数Ｑａになるまで繰り返すと（Ｓ２９０４：Ｙｅｓ）、設定された矩形領域を構成するＬＣＤ空間座標（ｌｃｄｃｘ，ｌｃｄｃｙ）に対応付けられた画素情報を、投影ＬＣＤドライバ３０に転送する（Ｓ２９０９）。 Thus, when the processing from S2904 to S2908 is repeated until the counter q reaches the number of pixels Qa (S2904: Yes), the pixel information associated with the LCD space coordinates (lcdcx, lcdcy) that constitute the set rectangular area Is transferred to the projection LCD driver 30 (S2909).
最後に、Ｓ２９０１において、当該処理を実行するためにワーキングエリア３７ｎに割り当てた処理領域を開放して（Ｓ２９１０）、当該処理を終了する。 Finally, in S2901, the processing area allocated to the working area 37n for executing the processing is released (S2910), and the processing is terminated.
Ｓ２９０９の処理により、ＬＣＤ空間座標（ｌｃｄｃｘ，ｌｃｄｃｙ）上の画素情報が投影ＬＣＤドライバ３０へ転送されることにより、投影ＬＣＤ１９は、歪曲面上において無歪に投影される投影画像が表示される。よって、被写体上に無歪な画像が投影される。
By the processing of S2909, the pixel information on the LCD space coordinates (lcdcx, lcdcy) is transferred to the
従って、無歪投影用画像変換処理（Ｓ２９００）を実行することにより、投影方向が斜めである場合だけでなく、被写体が３次元形状を有し、そのためにその表面が湾曲している場合であっても、無歪な投影画像を投影することができる。その結果として、特に、関連情報を示す文字列やＵＲＬ情報を示す文字列を投影する場合に、使用者にその情報を正確に認識させることができる。 Therefore, by executing the distortion-free image conversion process (S2900), not only when the projection direction is oblique, but also when the subject has a three-dimensional shape and the surface thereof is curved. However, an undistorted projection image can be projected. As a result, particularly when a character string indicating related information or a character string indicating URL information is projected, the user can accurately recognize the information.
上記の実施例では、画像撮像部１４の位置に使用者の視点を置いたが、任意の位置に使用者の視点を置いても良い。この場合、視点に相当する撮像光学系２１の主点位置（図１８）を、任意の三次元空間に移動させた場合に合わせて式（１）〜（５）を変形して利用すれば良い。
In the above-described embodiment, the viewpoint of the user is placed at the position of the
図３０は、上述した第１実施例の光源レンズ１８に関する第２実施例の光源レンズ５０を説明するための図であり、（ａ）は第２実施例の光源レンズ５０を示す側面図であり、（ｂ）は第２実施例の光源レンズ５０を示す平面図である。尚、上述したのと同一な部材には、同一の符号を付し、その説明は省略する。
FIG. 30 is a view for explaining the
第１実施例における光源レンズ１８は、各ＬＥＤ１７に対応する凸状の非球面形状からレンズ部１８ａをベース１８ｂ上に一体的に並べて配置して構成されているのに対し、この第２実施例の光源レンズ５０は、ＬＥＤ１７の各々を内包する砲弾型に形成された樹脂製レンズを各々別体に構成したものである。
The
このように、各ＬＥＤ１７を内包する光源レンズ５０を各々別体に構成することで、各々のＬＥＤ１７とそれに対応する各々の光学レンズ５０との位置が１対１で決められるので、相対的な位置精度を高めることができ、光の出射方向が揃うという効果がある。
In this manner, by configuring the
これに対し、基板１６上にレンズアレイをまとめて位置合わせをすると、各々のＬＥＤ１７がダイボンディングされる際の位置決め誤差やレンズアレイと基板の線膨張係数の違いから、光の出射方向がバラバラになってしまう恐れがある。
On the other hand, when the lens array is collectively aligned on the
従って、投影ＬＣＤ１９の面には、ＬＥＤ１７からの光の入射方向が投影ＬＣＤ１９の面に垂直にそろった光が照射され、投影光学系２０の絞りを均一に通過できる様になるため、投影画像の照度ムラを抑えることができ、結果的に高品質な画像を投影することができる。尚、光源レンズ５０に内包されているＬＥＤ１７はリードおよびリフレクタからなる電極５１を介して基板１６に実装されている。
Therefore, the surface of the
また、この第２実施例における１群の光源レンズ５０の外周面には、各光源レンズ５０を束ねて所定の方向に規制する枠状の弾性を有する固定部材５２が配置されている。この固定部材５２は、ゴム、プラスチック等の樹脂製材料で構成されている。
Further, on the outer peripheral surface of the group of
第２実施例の光源レンズ５０は各ＬＥＤ１７に対して各々別体に構成されているので、各光源レンズ５０の凸状の先端部が形成する光軸の角度を正しく揃えて投影ＬＣＤ１９と対向するように設置することが困難である。
Since the
そこで、この固定部材５２によって１群の光源レンズ５０を取り囲み、各光源レンズ５０の外周面同士を接触させ、各光源レンズ５０の光軸が投影ＬＣＤ１９と正しい角度で対向するように各光源レンズ５０の位置を規制することで、各光源レンズ５０から投影ＬＣＤ１９に向けて光を略垂直に照射させることができる。よって、投影ＬＣＤ１９の面に垂直にそろった光が照射され、投影レンズの絞りを均一に通過できる様になるため、投影画像の照度ムラを抑えることができる。従って、一層、高品質な画像を投影することができる。
Therefore, the group of
尚、この固定部材５２は、予め所定の大きさに規定された剛性を有するものであっても良く、弾性力を有する材料で構成してその弾性力によって各光源レンズ５０の位置を所定の位置に規制するようにしても良い。
The fixing
図３１は、図３０で説明した光源レンズ５０を所定位置に規制する固定部材５２に関する第２実施例を説明するための図であり、（ａ）は光源レンズ５０を固定した状態を示す斜視図であり、（ｂ）はその部分的な断面図である。尚、上述したのと同一の部材には、同一の符号を付し、その説明は省略する。
FIG. 31 is a view for explaining a second embodiment relating to the fixing
この第２実施例の固定部材６０は、各光源レンズ５０の外周面に沿った断面を有する断面視円錐形状の貫通孔６０ａが穿設された板状に形成されている。各光源レンズ５０は、この各貫通孔６０ａに差し込まれて固定される。
The fixing
また、この固定部材６０と基板１６との間には弾性を有する付勢プレート６１が介装されており、更に、この付勢プレート６１と各光源レンズ５０の下面との間には、電極５１を囲むように弾性を有する環状のＯリング６２が配置されている。
Further, an urging
尚、光源レンズ５０に内包されるＬＥＤ１７は、付勢プレート６１、基板１６に穿設されたスルーホールを貫通する電極５１を介して基板１６に実装されている。
The
上述した固定部材６０によれば、各光源レンズ５０を、その光源レンズの外周面に沿った断面を有する各貫通孔６０ａに各々貫通させて固定するので、上述した固定部材５０よりも、一層確実に光源レンズ５０の光軸を正しい角度で投影ＬＣＤ１９に向くように固定することができる。
According to the fixing
また、組立時に、Ｏリング６２の付勢力によってＬＥＤ１７を正しい位置に付勢して固定することができる。
Further, at the time of assembly, the
また、本装置１を運搬する場合等に生ずる可能性のある衝撃力を、Ｏリング６２の弾性力によって吸収することができ、その衝撃の影響で光源レンズ５０の位置がずれてしまい、光源レンズ５０から垂直に投影ＬＣＤ１９に向けて光を照射できないという不都合を防止することができる。
Further, an impact force that may occur when the
上記実施例において、請求項１記載の三次元情報検出手段としては、上述した図２６，図２７，図２８のデータベース検索処理におけるＳ２５１１の処理が該当し、関連情報検索手段としては、図２６，図２７，図２８のデータベース検索処理におけるＳ２５１３の処理が該当し、関連情報出力手段としては、図２６，図２８のデータベース検索処理におけるＳ２５１５の処理、図２７のデータベース検索処理におけるＳ２５１３ａの処理が該当する。
In the above embodiment, the three-dimensional information detecting means described in
また、請求項５記載のオブジェクト画像抽出手段としては、図２６，図２７のＳ２５１２の処理が該当する。請求項６記載のオブジェクト画像抽出手段としては、図２８のＳ２５１２の処理が該当する。
Further, the object image extracting means described in
また、請求項１１記載の表示内容検索手段としては、図２７のＳ２５１３ｂの処理が該当し、表示内容出力手段としては、図２７のＳ２５１５の処理が該当する。
Further, the display content search means described in
以上実施例に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施例に何ら限定されるものでなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲内で種々の改良変形が可能であることは容易に推察できるものである。 Although the present invention has been described based on the embodiments, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be easily made without departing from the gist of the present invention. It can be done.
例えば、上記実施例では、平面化画像モードとして、平面化された画像を取得、表示する処理を説明したが、周知のＯＣＲ機能を搭載させ、平面化された平面画像をこのＯＣＲ機能によって読み取らせるように構成しても良い。かかる場合には、ＯＣＲ機能によって湾曲した状態の原稿を読み取る場合に比べて高精度に原稿に記載された文章を読み取ることができる。 For example, in the above-described embodiment, the process of acquiring and displaying a planarized image has been described as the planarized image mode. However, a known OCR function is installed, and the planarized planar image is read by this OCR function. You may comprise as follows. In such a case, it is possible to read the text written on the document with higher accuracy than when reading a curved document by the OCR function.
また、上記実施例における図１５のＳ１５０１においては、明暗の変化を持つ輝度画像の全部を抽出し、その全部について暫定的なＣＣＤＹ値を求める場合について説明したが、抽出する輝度画像としては、全部である必要はなく、１枚以上であれば、その枚数に限定されることはない。抽出する枚数を減らすことで境界座標を高速に求めることができる。 Further, in S1501 of FIG. 15 in the above-described embodiment, a case has been described in which all luminance images having light and dark changes are extracted and provisional CCDY values are obtained for all of them. It is not necessary that the number of sheets is limited to one or more. The boundary coordinates can be obtained at high speed by reducing the number of extractions.
また、上記実施例における図１５のＳ１５０７では、ｆＣＣＤＹ［ｉ］を加重平均し、図１６のＳ１６０７ではｅｆＣＣＤＹ［ｊ］を近似多項式として、各値を平均化する場合について説明したが、各値を平均化する方法としては、これらに限定されるものではなく、例えば、各値の単純平均値を採る方法、各値の中央値を採用する方法、各値の近似式を算出し、その近似式における検出位置を境界座標とする方法、統計的な演算により求める方法等であっても良い。 Further, in S1507 of FIG. 15 in the above embodiment, fCCDY [i] is weighted averaged, and in S1607 of FIG. 16 efCCDY [j] is an approximate polynomial, each value is averaged. The averaging method is not limited to these. For example, a method of taking a simple average value of each value, a method of employing a median value of each value, calculating an approximate expression of each value, and calculating the approximate expression For example, a method of using the detection position in the boundary coordinates as a boundary coordinate, a method of obtaining by statistical calculation, or the like may be used.
また、例えば、上記実施例における平面化画像モードにおける３次元形状検出処理においては、原稿Ｐの３次元形状を検出するために、複数種類の明暗を交互に並べてなる縞状のパターン光を投影する場合について説明したが、３次元形状を検出するための光は、かかるパターン光に限定されるものではない。 Further, for example, in the three-dimensional shape detection process in the planar image mode in the above embodiment, in order to detect the three-dimensional shape of the document P, a striped pattern light in which a plurality of types of light and dark are alternately arranged is projected. Although the case has been described, the light for detecting the three-dimensional shape is not limited to such pattern light.
例えば、図３２に示すように、湾曲原稿の３次元形状の検出を簡便に行う場合には、画像投影部１３から２本の帯状のスリット光７０，７１を投影するようにしても良い。この場合には、８枚のパターン光を投影する場合にくらべ、僅か２枚の撮像画像から高速に３次元形状の検出をすることができる。
For example, as shown in FIG. 32, when the three-dimensional shape of a curved document is simply detected, two strip-shaped slit lights 70 and 71 may be projected from the
また、図２７を参照して説明したデータベース検索処理のＳ２５１５の処理において、被写体の関連情報に基づくＷｅｂページの検索結果としてＵＲＬ情報を投影していたが、Ｗｅｂページ自体や検索のヒット件数などを投影するものであっても良い。 In the process of S2515 of the database search process described with reference to FIG. 27, the URL information is projected as the search result of the Web page based on the related information of the subject. However, the Web page itself, the number of search hits, etc. You may project.
また、図２６，図２７，図２８を参照して説明したデータベース検索処理のＳ２５１５の処理において、データベース検索結果やＷｅｂページの検索結果は投影されることにより出力されていたが、例えば、画像入出力装置１と通信可能に接続されたパーソナルコンピュータにこれらの検索結果を出力するものであっても良いし、モニタＬＣＤ１０に表示することにより検索結果を出力するものであっても良い。
In the database search process S2515 described with reference to FIGS. 26, 27, and 28, the database search result and the Web page search result were output by being projected. These search results may be output to a personal computer that is communicably connected to the
また、図２６，図２７，図２８を参照して説明したデータベース検索処理において用いられるデータベースは、パーソナルコンピュータ１０１やサーバ１０２に記憶されているものであったが、画像入出力装置１に内蔵されるＲＯＭ３６や着脱自在に接続される外部メモリ２７などの記憶装置（データ蓄積手段）に記憶されているものであっても良い。
The database used in the database search process described with reference to FIGS. 26, 27, and 28 is stored in the
１ 画像入出力装置
１１ アンテナ（通信手段）
１３ 画像投影部（投影手段）
１４ 画像撮像部（撮像手段）
１７ ＬＥＤ（光源手段）
１９ 投影ＬＣＤ（空間変調手段）
２０ 投影光学系
２１ 撮像光学系（撮像手段の一部）
２２ ＣＣＤ（撮像手段の一部）
１０１ パーソナルコンピュータ（外部データ蓄積手段）
１０２ サーバ（外部データ蓄積手段）
１０３ インターネット（ネットワーク）
1 Image input /
13 Image projection unit (projection means)
14 Image pickup unit (image pickup means)
17 LED (light source means)
19 Projection LCD (spatial modulation means)
20 Projection
22 CCD (part of imaging means)
101 Personal computer (external data storage means)
102 server (external data storage means)
103 Internet (network)
Claims (12)
その光源手段から出射される光に空間変調を施して画像信号光を出力する空間変調手段と、
その空間変調手段により出力される画像信号光を投影方向に向けて投影する投影手段と、
前記投影方向に少なくとも一部が存在する被写体を撮像し、その撮像データを取得する撮像手段と、
所定のパターン形状を有した画像信号光が前記投影手段により前記被写体上に投影された場合に、前記撮像手段により撮像された撮像データに基づいて、前記被写体の三次元情報を検出する三次元情報検出手段とを有する画像入出力装置であって、
前記三次元情報検出手段により検出された三次元情報に基づいて、通信手段を介して前記画像入出力装置と通信可能に接続された外部データ蓄積手段または前記画像入出力装置に内蔵されたデータ蓄積手段から前記被写体に関連する関連情報を検索する関連情報検索手段と、
その関連情報検索手段により検索された関連情報を出力する関連情報出力手段とを備えていることを特徴とする画像入出力装置。 Light source means for emitting light;
Spatial modulation means for spatially modulating light emitted from the light source means to output image signal light; and
Projection means for projecting the image signal light output by the spatial modulation means in the projection direction;
Imaging means for imaging a subject having at least a part in the projection direction and acquiring the imaging data;
Three-dimensional information for detecting three-dimensional information of the subject based on imaging data captured by the imaging means when image signal light having a predetermined pattern shape is projected onto the subject by the projection means An image input / output device having detection means,
Based on the three-dimensional information detected by the three-dimensional information detection means, the external data storage means communicably connected to the image input / output device via the communication means or the data storage built in the image input / output device Related information search means for searching related information related to the subject from the means;
An image input / output apparatus comprising: related information output means for outputting related information searched by the related information search means.
前記関連情報検索手段は、前記オブジェクト画像抽出手段により抽出された二次元画像情報に基づいて、被写体に関連する関連情報を検索するものであることを特徴とする請求項１記載の画像入力装置。 Object image extraction for extracting two-dimensional image information of a subject portion having a three-dimensional shape separable from the background from the imaging data acquired by the imaging means based on the three-dimensional information detected by the three-dimensional information detection means Having means,
2. The image input apparatus according to claim 1, wherein the related information search means searches for related information related to the subject based on the two-dimensional image information extracted by the object image extraction means.
前記関連情報検索手段は、前記三次元情報検出手段により検出された三次元情報と前記オブジェクト画像抽出手段により抽出された二次元画像情報とに基づいて、立体形状を有する被写体に関連する関連情報を検索するものであることを特徴とする請求項１記載の画像入力装置。 Object image extraction for extracting two-dimensional image information of a subject portion having a three-dimensional shape separable from the background from the imaging data acquired by the imaging means based on the three-dimensional information detected by the three-dimensional information detection means Having means,
The related information search means is configured to obtain related information related to a subject having a three-dimensional shape based on the three-dimensional information detected by the three-dimensional information detection means and the two-dimensional image information extracted by the object image extraction means. The image input device according to claim 1, wherein the image input device searches.
その表示内容検索手段により検索された表示内容に関する情報を出力する表示内容出力手段とを有することを特徴とする請求項１から１０のいずれかに記載の画像入出力装置。 Display content search means for searching for display content from the network based on the related information searched by the related information search means;
11. The image input / output device according to claim 1, further comprising display content output means for outputting information relating to the display content searched by the display content search means.
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