JP2008123141A - 対応点探索方法および3次元位置計測方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】対象物を異なる視点から見た複数の画像を取り込む。その画像の1つを基準画像、それ以外を参照画像とする。基準画像および参照画像から、カメラパラメータおよび基準点から計算されるエピポーラ線に沿って、所定幅Wの1次元の画素データ列を切り出す。この切り出した1次元の画素データ列から位相限定相関関数を計算することによって相関ピークの位置Pa1を求め、この相関ピークの位置Pa1から位置ずれ量dを求め、この位置ずれ量dから基準点pに対応する対応点qを探索する。
【選択図】 図8
Description
R=f・L/A ・・・・(1)
そこで、第2発明(請求項2に係る発明)では、複数の画像中の各画素データを、画像取込手段のパラメータおよび基準点から計算されるエピポーラ線に平行な軸を一軸とし、この一軸に対して垂直な軸を他軸とする座標系に変換し、この座標系が変換された複数の画像から1次元の画素データ列を切り出すようにする。なお、このような座標系の変換は必ずしも必要ではなく、エピポーラ線が傾斜した座標系のまま処理を進めて、対応点の探索を行うようにしてもよい。座標系を変換することにより、以降の処理が簡単となる。
カメラ10および11は所定の距離Lを隔てて配置されている。このカメラ10および11が互いの光軸が平行且つ、画像座標の水平軸が同一直線上で同じ向きになるように配置されていれば、図2(a)および(b)に示すように、カメラ10で撮像される画像Iにおける基準点pが存在する直線EP1およびカメラ11で撮像される画像Jにおける対応点qが存在する直線EP2、すなわちエピポーラ線EP1およびEP2は、いずれも水平となる。なお、エピポーラ線については、非特許文献1などに解説されているので、ここでの詳細な説明は省略する。
この3次元位置計測装置において、対象物Mを人間の顔とした場合、この対象物Mにおける各点の3次元位置の計測は次のようにして行われる。この3次元位置の計測処理は、ROM20−2に格納された3次元位置計測プログラムに従って、制御部20−1が行う。
制御部20−1は、カメラ10からの対象物Mを捉えた画像Iを入力画像(図4(a))として取り込む(図5に示すステップ101)。また、カメラ11からの対象物Mを捉えた画像J(図4(b))を参照画像として取り込む(ステップ102)。
そして、ハードディスクに保存されているカメラパラメータを読み出し、入力画像Iおよび参照画像J中の各画素データを、カメラパラメータおよび基準点から計算されるエピポーラ線EPに平行な軸をX軸とし、このX軸に対して垂直な軸をY軸とする座標系に変換する(ステップ103)。この座標系が変換された入力画像Iおよび参照画像Jを入力画像I’および参照画像J’とする(図4(c),(d))。
次に、エッジ検出により、入力画像I’および参照画像J’中から、対象物M(人間の顔)が存在する領域だけを対応点探索の対象領域(以下、オブジェクト領域と呼ぶ)として抽出する(ステップ104)。これにより、図4(e)および(f)に示されるように、オブジェクト領域OB1およびOB2を抽出した入力画像I”および参照画像J”が得られる。
そして、制御部20−1は、入力画像I”中のオブジェクト領域OB1と参照画像J”中のオブジェクト領域OB2とを対象領域として、対応点の探索を行う(ステップ105)。図6にステップ105における対応点の探索処理のフローチャートを示す。制御部20−1は、このフローチャートに従って、対応点の探索を次のようにして行う。
制御部20−1は、オブジェクト領域OB1中の全ての基準点について対応点の探索が完了すると(ステップ210のYES)、各基準点と各対応点とのずれ量dに基づいて、三角測量の原理に基づく下記(2)式によって、カメラから対象物Mの対応点(基準点)までの距離Rを計算する(ステップ106(図5))。
R=f・L/d ・・・・(2)
対応付けを行う2枚の画像を、そのエピポーラ線が平行になるように幾何補正(平行化)する(図13(a)、(b)参照)。図13(b)に示すように、この補正された2枚の画像を画像1および画像2とする。ここでは、図13(b)に示すように水平方向にエピポーラ線がそろう場合を考えるが、これは容易に一般的な平行化の場合に拡張できる。いま、画像1の基準点に対応する画像2の対応点を見つける問題を考える。
本節では、前節で述べた基本手法をもとにして、それを発展させ、切り出した1次元画像信号f(n)とg(n)の間の位置ずれ量を高精度に推定する手法を示す。
一般に、位置ずれ量δは実数値をとり、1次元位相限定相関関数のピーク座標はサンプリング格子点の間に存在するため、正確に位置ずれ量δを推定することが困難になる。そこで、1次元位相限定相関関数のピーク形状のモデルが式(11)の右辺の関数で表わされることを考慮し、この関数そのもの、あるいは、式(11)の右辺を近似的に表現する適当な関数(例えば、2次関数など)を、実際に計算された1次元位相限定相関関数の数値データに対してフィッティングすることによって、画像のピクセル間に存在するピークの位置を推定することができる。一般に、δ(および必要に応じてα)が推定されるパラメータとなる。
1次元離散フーリエ変換は信号が循環することを仮定するため、端点での信号の不連続性が問題となる。この不連続性の影響を低減するため、入力された1次元画像信号f(n)およびg(n)に対して適当な窓関数(ハニング窓、ガウス窓など)を適用することが高精度化を実現する上で重要である。
一般に、自然画像の場合、そのエネルギーは低周波成分に集中し、高周波成分のエネルギーは相対的に小さいことが知られている。このため、エイリアシング、ぼけ、雑音、歪みなどの影響により高周波成分に外乱が加わると、画像の高周波成分のS/N比が大幅に劣化する。そこで、信頼性の低い高周波成分の影響を抑制するためにスペクトル重み付け関数を適用する。
信頼性の低い高周波成分の影響を排除するためにスペクトル重み付け関数を用いる代わりに、帯域制限型の位相限定相関関数を使用することも可能である。1次元帯域制限位相限定相関関数は式(6)を次のように変更したものである。
これまで、画像1における基準点pを中心として抽出した1次元画像信号f(n)と画像2における対応候補点q’を中心として抽出した1次元画像信号g(n)を用いて、その位置ずれ量δを推定することにより、真の対応点qを求める手法について示してきた。しかし、実際に撮影した画像を用いた場合、ひと組の1次元画像信号を用いただけでは、高い信頼性でピークの位置を判定することはきわめて難しい。そこで以下では、複数の1次元画像信号の組を対応点の近傍から抽出し、それらの相関計算の結果を統合することによって、より信頼性の高いピーク位置の推定を行う方法について述べる。
以下では、図15に示すように、基準点pと対応候補点q’の周辺から1次元画像信号fi (n)およびgi (n)(i=1,2,..,B)を抽出する単純な場合を考える。ただし、以下で述べる手法は、他の場合についても容易に拡張することができる。
(多重解像度画像を用いた場合)
・画像1および画像2(あらかじめ平行化しておく)
・画像1における基準点p(座標ベクトルをpで表す)
・画像2における対応点q(座標ベクトルをqで表す)
ただし、信頼できる対応点が存在しない場合は「対応点なし」を出力する。
Step1:多重解像度画像を生成する。上位階層を低解像度画像とし、下位階層を高解像度画像とする。最下位の階層を原画像とする。なお、以下では、基準点p、対応点q、対応候補点q’は、すべて原画像(画像1および画像2)に換算した画像座標系上の位置ベクトルで表現されているものとする。すなわち、上位階層の低解像度画像においては、その点の位置を原画像の座標系に換算して表示するものとする。また、画像1および画像2は共通の画像座標系上で定義されているものとする。
前節で記述した画像の対応付けアルゴリズムは画像1の基準点pに対する画像2の対応点qを探索するものである。この基準点pを画像1の全域にわたって変化させながら対応点を探索することによって、画像の全体についてサブピクセル分解能の対応付けを行うことができる。この対応付け手法を(2つ以上の)複数のカメラを使用するステレオビジョンシステムに適用すると、きわめて高精度な受動型3次元計測システムを構築することができる。
3次元点の計測精度が高いという利点があるが、2つのステレオカメラの間の画像変形が大きいため、対応点探索の自動化が難しい。しかも、得られる対応点は、画像中のエッジなどの特別な点に限られる。どちらかというと、幾何学的な人工物には適用できるが、人間の顔のような自然物に適用することはきわめて困難であり、一般に汎用性がない。
2つのステレオカメラの間の画像変形が小さいため、対応点探索の自動化が比較的容易であり、汎用性のあるシステムを構築できるポテンシャルを有する。しかし、通常のピクセル精度の対応づけアルゴリズムを用いた場合には、そもそも3次元計測精度がきわめて低く、ほとんど実用的ではない。
3次元計測システムを構築し、従来の対応付け手法と1次元位相限定相関法による対応付け手法との性能比較を行う。以下に性能評価を行う4つの手法を示す。
上で述べたように、1次元位相限定相関法と3つの従来手法との計算量の比較を行う。ここでは、対応点を1点だけ見つけるために必要となる計算量を比較する。1次元位相限定相関法を用いる場合には、前節で述べたようにNピクセルの1次元画像信号をB個切り出して探索ウィンドウとする。ただし、簡単のためNは2のべき乗とする。
・1次元位相限定相関法:2(2B+1)Nlog2N+6BN=4,480回
・2次元位相限定相関法:6N1N2log2(N1,N2)+6N1N2=67,584回
・SAD:0回
・SSD:N1 2N2=32,768回
・1次元位相限定相関法:3(2B+1)Nlog2N+(5B−1)N=6,016回
・2次元位相限定相関法:9N1N2log2(N1N2)+3N1N2=95,232回
・SAD:N1(2N1N2−1)=65,504回
・SSD:N1(N1N2−1)=32,736回
・1次元位相限定相関法:2BN+2N=384回
・2次元位相限定相関法:2N1N2=2,048回
・SAD:0回
・SSD:0回
・1次元位相限定相関法:BN=160回
・2次元位相限定相関法:N1N2=1,024回
・SAD:0回
・SSD:0回
評価対象となる4つの対応付け手法と粗密戦略に基づく階層探索を組み合わせてステレオ画像の対応付けを行い、3次元復元を行った結果を比較する。各手法のパラメータについては、前記項目Aと同様のパラメータを用いた。すなわち、N=32、B=5、N1 =32、N2 =32とした。なお、階層探索を行う際の多重解像度画像の階層数を5階層とする。
Claims (5)
- 画像取込手段を介して、対象物を異なる視点から見た複数の画像を取り込む画像取込ステップと、
前記画像取込手段のパラメータおよび基準点から計算されるエピポーラ線に沿って前記複数の画像より1次元の画素データ列を切り出す画素データ列切出ステップと、
前記複数の画像から切り出された1次元の画素データ列の相関から前記複数の画像中の対応点を探索する対応点探索ステップと
を備えることを特徴とする対応点探索方法。 - 請求項1に記載された対応点探索方法において、
前記複数の画像中の各画素データを、前記画像取込手段のパラメータおよび基準点から計算されるエピポーラ線に平行な軸を一軸とし、この一軸に対して垂直な軸を他軸とする座標系に変換する座標系変換ステップを備え、
前記画素データ列切出ステップは、
前記座標系が変換された複数の画像から前記1次元の画素データ列を切り出す
ことを特徴とする対応点探索方法。 - 請求項1に記載された対応点探索方法において、
前記画素データ列切出ステップは、
前記エピポーラ線に沿って前記複数の画像より1次元の画素データ列を切り出すとともに、この1次元の画素データ列の近傍の前記エピポーラ線に平行な線に沿う1次元の画素データ列を切り出し、
前記対応点探索ステップは、
前記複数の画像から切り出された前記複数組の1次元の画素データ列の相関から前記複数の画像中の対応点を探索する
ことを特徴とする対応点探索方法。 - 請求項1に記載された対応点探索方法において、
前記複数の画像から対応点探索の対象領域としてオブジェクト領域を抽出するオブジェクト領域抽出ステップを備え、
前記画素データ列切出ステップは、
前記複数の画像から抽出されたオブジェクト領域より前記エピポーラ線に沿って1次元の画素データ列を切り出す
ことを特徴とする対応点探索方法。 - 画像取込手段を介して、対象物を異なる視点から見た複数の画像を取り込む画像取込ステップと、
前記画像取込手段のパラメータおよび基準点から計算されるエピポーラ線に沿って前記複数の画像より1次元の画素データ列を切り出す画素データ列切出ステップと、
前記複数の画像から切り出された1次元の画素データ列の相関から前記複数の画像中の対応点を探索する対応点探索ステップと、
前記探索された対応点の視差に基づいてその対応点の3次元位置を計測する3次元位置計測ステップと
を備えることを特徴とする3次元位置計測方法。
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