JP2008158936A - ３次元スキャンデータ補正システム、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】３次元スキャンデータの高低誤差を除去する３次元スキャンデータ補正システム等を提供する。
【解決手段】コンピュータ３は、スキャナ５を用いて壁紙エンボス版をスキャンして３次元ポリゴンデータであるスキャンデータ２６を取得する。コンピュータ３は、スキャンデータ２６をグレースケール画像に変換し、グレースケール画像にローパスフィルタ処理を施すことにより、画像ムラ成分を抽出する。画像ムラ成分に対してレベル補正を行い、グレースケール０〜１００％となるグレースケール画像を得る。このグレースケール画像をもとに補正を行い、スキャンデータ２６の誤差を修正したグレースケール画像を得る。
【選択図】図４

Description

本発明は、３次元スキャンデータの高低誤差を除去する３次元スキャンデータ補正システム等に関する。

住宅の壁紙等を化粧シート等にエンボスするためのエンボス版のロールを作成する場合、１０ｃｍ角あるいは３０ｃｍ角程度の壁紙エンボス版をスキャナでスキャンすることにより３次元スキャナデータを取得し、深さ方向をグレースケール変換した画像を作成し、そのグレースケール画像をもとにエンボス版ロールを作る。
しかし、スキャンする壁紙エンボス版は完全に水平には保たれておらず、多少反りがあるため、取得した３次元スキャンデータにも誤差として表れる。特に、壁紙のように柄の深さが１ｍｍにも満たないようなスキャン対象物の場合、０．１ｍｍ程度の小さな誤差が、スキャンして得られるグレースケール画像においてムラとなって表れる。

このような３次元スキャンデータの誤差を補正するため、複雑な３次元曲面を２次元平面に変換することにより、３次元曲面へのテクスチャマッピングを簡易的に２次元平面上で行うという方法や、複雑な３次元曲面を２次元平面に変換することにより、３次元曲面そのままの場合よりも保持するテクスチャ情報量を削減するという方法がある。
あるいは、３次元空間内の物体表面を構成もしくは近似する多角形を平面上に展開する際に、展開によって分割された頂点間の距離をできるだけ小さくするように多角形を並べることによって歪みの小さな展開画像を作成するという方法がある。（特許文献１参照）

特開２００５−１９００１９号公報

しかしながら、上記第１の方法では３次元形状から測地線を求める計算量が非常に大きいという問題点があった。上記第２の方法は、厳密に測地線の距離を求めずに、３次元空間上にある物体表面を一旦可展体面に投影することで展開を行うため計算量が少なくて済むが、元の物体の３次元表面形状が平面に展開不可能な場合には、できるだけ元の物体の表面に近い可展体面を選んでも可展体面に投影する段階で歪みが発生してしまうという問題点があった。
一方、第３の方法では物体の小さな領域の歪みの補正には適しているが、壁紙エンボス版のような板状の物体全体の反りのような大きな領域での歪みの補正は難しい。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、３次元スキャンデータの高低誤差を除去する３次元スキャンデータ補正システム等を提供することにある。

前述した目的を達成するために第１の発明は、対象物のスキャンデータを取り込む手段と、前記スキャンデータを第１のグレースケール画像データに変換するグレースケール変換手段と、前記グレースケール画像データから画像ムラ成分を抽出する画像ムラ成分抽出手段と、前記画像ムラ成分をレベル補正し、第２のグレースケール画像データに変換する画像ムラ成分レベル補正手段と、前記第２のグレースケール画像データを用いて、第１のグレースケール画像データを補正するグレースケール画像補正手段と、を具備することを特徴とする３次元スキャンデータ補正システムである。

第１のグレースケール画像データは、スキャンデータの凸部を白、凹部を黒としたグレースケール画像である。
画像ムラ成分抽出手段はローパスフィルタ処理で、グレースケール画像データから画像ムラ成分を抽出する。
画像ムラ成分レベル補正手段は、グレースケールが０％から１００％の範囲となるように調整し、レベル補正する。
グレースケール画像補正手段は、データ測定した前記対象物の高低差に、第２のグレースケール画像データを乗算した値の分、スキャンデータの高さが低くなるように設定して、第１のグレースケール画像データを補正する。

第２の発明は、対象物のスキャンデータを取り込む工程（ａ）と、前記スキャンデータを第１のグレースケール画像データに変換する工程（ｂ）と、前記グレースケール画像データから画像ムラ成分を抽出する工程（ｃ）と、前記画像ムラ成分をレベル補正し、第２のグレースケール画像データに変換する工程（ｄ）と、前記第２のグレースケール画像データを用いて、第１のグレースケール画像データを補正する工程（ｅ）と、を具備することを特徴とする３次元スキャンデータ補正方法である。

第３の発明は、スキャナを用いて取り込まれた対象物のスキャンデータを第１のグレースケール画像データに変換するグレースケール変換手段と、前記グレースケール画像データから画像ムラ成分を抽出する画像ムラ成分抽出手段と、前記画像ムラ成分をレベル補正し、第２のグレースケール画像データに変換する画像ムラ成分レベル補正手段と、前記第２のグレースケール画像データを用いて、第１のグレースケール画像データを補正するグレースケール画像補正手段と、を具備することを特徴とするコンピュータである。

第４の発明は、コンピュータを第３の発明のコンピュータとして機能させることを特徴とするプログラムである。

本発明によれば、３次元スキャンデータの高低誤差を除去する３次元スキャンデータ補正システム等を提供することができる。

以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る３次元スキャンデータ補正システムの好適な実施形態について詳細に説明する。

最初に、図１を参照しながら、本実施の形態に係る３次元スキャンデータ補正システム１について説明する。
図１は、３次元スキャンデータ補正システム１の概要を示す図である。

３次元スキャンデータ補正システム１は、スキャナ５とプリンタ７を接続したコンピュータ３を有する。
コンピュータ３は、パーソナルコンピュータ、デスクトップコンピュータ等のコンピュータである。
コンピュータ３は、スキャナ５を用いて壁紙エンボス版をスキャンして３次元スキャンデータを取り込み、補正処理を施し、修正したグレースケール画像をプリンタ７で印刷する。
プリンタ７は、ＣＧ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ）用、あるいは、製版用のプリンタである。

次に、図２、３を参照しながら、コンピュータ３について説明する。
図２は、コンピュータ３のハードウエア構成を示す図、図３は、コンピュータ３の記憶装置１２の詳細を示す図である。

コンピュータ３は、バス１８により相互接続された制御部１１、記憶装置１２、メディア入出力部１３、入力部１４、印刷部１５、表示部１６、通信部１７等を有する。

制御部１１は、プログラムの実行を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）とＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、プログラム命令あるいはデータ等を格納するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリから構成される。制御部１１は、コンピュータ３全体の動作を制御する。

記憶装置１２は、コンピュータ３の制御プログラム等の固定データ、各種プログラム及びデータ等を格納するための記憶媒体である。
図３に示すように、記憶装置１２はＯＳ２１、３次元スキャンデータ補正のためのグレースケール画像変換部２２、ローパスフィルタ処理部２３、画像ムラ成分レベル補正部２４、スキャンデータ補正部２５等のプログラム、３次元スキャンデータ補正で使用するスキャンデータ２６、グレースケール画像データ２７、画像ムラ成分抽出データ２８、画像ムラ成分グレースケールデータ２９、補正グレースケール画像データ３０等のデータを保持する。

ＯＳ２１は、コンピュータ３全体を制御するプログラムである。
スキャンデータ２６は、コンピュータ３がスキャナ５を用いて取り込んだ壁紙エンボス版の３次元スキャンデータで、３次元のポリゴンデータとなっている。
グレースケール画像変換部２２は、スキャンデータ２６をグレースケール画像データ２７に変換するプログラムである。
ローパスフィルタ処理部２３は、グレースケール画像データ２７の画像ムラとなる成分を抽出し、画像ムラ成分抽出データ２８を生成するプログラムである。
画像ムラ成分レベル補正部２４は、画像ムラ成分抽出データ２８のレベル補正を行い、画像ムラ成分グレースケールデータ２９を生成するプログラムである。
スキャンデータ補正部２５は、画像ムラ成分グレースケールデータ２９を用いてグレースケール画像データ２７の補正を行い、補正グレースケール画像データ３０を生成するプログラムである。
尚、元画像であるスキャンデータ２６と最終的に得られる補正グレースケール画像データ３０以外の算出過程で得られるデータは、特に記憶装置１２内に残しておかなくてもよい。

メディア入出力部１３は、ＣＤ−ＲＯＭ(Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)あるいはＣＤ−ＲＷ（ＣＤ−ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）フレキシブルディスク、ＭＯ(Ｍａｇｎｅｔｏ Ｏｐｔｉｃ Ｄｉｓｃ)等の媒体のドライブで、媒体からのデータの読み出しや、媒体へのデータの書き込みを行う。
入力部１４は、キーボード、マウス等の入力装置である。
印刷部１５はプリンタ７を制御し、ユーザからの要求により必要な情報等の印刷を行う。
表示部１６は、ＣＲＴあるいはＬＣＤ等の表示装置である。
通信部１７は、通信制御装置、通信ポート等である。

次に、図４、５、６、７、８、９を参照しながら、３次元スキャンデータ補正システム１の実施形態の動作について説明する。
図４は、３次元スキャンデータ補正システム１による処理の流れを示すフローチャート、図５は、スキャンデータ２６の一例を示す図、図６は、グレースケール画像データ２７の一例を示す図、図７は、画像ムラ成分抽出データ２８の一例を示す図、図８は、画像ムラ成分グレースケールデータ２９の一例を示す図、図９は、補正グレースケール画像データ３０の一例を示す図である。

コンピュータ３の制御部１１は、スキャナ５を用いて壁紙エンボス版等をスキャンし、スキャンデータ２６を取得する（ステップ１０１）。図５に示すように、スキャンデータ２６は三角形の頂点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を持つ３次元ポリゴンデータである。
また、スキャンした壁紙エンボス版の高低差をデータ測定する。例えば、データ測定により壁紙エンボス版の高低差で約０．１ｍｍの誤差があるとする。

コンピュータ３の制御部１１は、グレースケール画像変換部２２に従って、取得したスキャンデータ２６の凸部を白、凹部を黒としたグレースケール画像データ２７に変換する（ステップ１０２）。
図６に示すように、グレースケール画像データ２７は格子状の柄の壁紙エンボス版をグレースケールで表した画像である。グレースケール画像データ２７は、左下部分、左上部分が白っぽくなっており、左下及び左上に向かって壁紙エンボス版が多少上に反っていることがわかる。

コンピュータ３の制御部１１は、ローパスフィルタ処理部２３に従って、グレースケール画像データ２７にローパスフィルタ処理を施し、低周波の成分のみを取り出すことにより画像ムラとなる成分を抽出し、図７に示すような画像ムラ抽出データ２８を得る（ステップ１０３）。
グレースケール画像データ２７に施すローパスフィルタ処理では、低周波数領域である壁紙エンボス版の反り等の歪みについては、ほとんど変化を与えずそのまま通過させ、高周波数領域である壁紙エンボス版の格子状の柄を平滑化することにより、壁紙エンボス版の反り等の歪みが原因となる画像ムラの成分を取り出す。ローパスフィルタ処理の遮断周波数となるピクセル数を変更して試行することにより、壁紙エンボス版の柄毎に最適なものを見つける。

コンピュータ３の制御部１１は、画像ムラ成分レベル補正部２４に従って、画像ムラ成分抽出データ２８のレベル補正を行い、図８に示すような画像ムラ成分グレースケールデータ２９を得る（ステップ１０４）。
画像ムラ成分レベル補正部２４による処理では、例えば、画像ムラ成分抽出データ２８のグレースケールが３０〜６０％とすると、画像ムラ成分グレースケールデータ２９全体のグレースケールが０〜１００％となるように調整する。画像ムラ成分グレースケールデータ２９では、色が白い部分ほど高低差の誤差が大きいことを示す。即ち、グレースケール１００％のピクセルは、データ測定により得た壁紙エンボス版の最大高低差０．１ｍｍ高くなっている。また、グレースケール８０％では０．０８ｍｍ、グレースケール６０％では０．０６ｍｍ、グレースケール４０％では０．０４ｍｍ、グレースケール２０％では０．０２ｍｍ、グレースケール０％では０ｍｍ高くなっている。

コンピュータ３の制御部１１は、スキャンデータ補正部２５に従って、画像ムラ成分グレースケールデータ２９を用いてグレースケール画像データ２７を補正し、補正グレースケール画像データ３０を得る（ステップ１０５）。
スキャンデータ補正部２５による補正処理では、画像ムラ成分グレースケールデータ２９をもとに、１００％ならば０．１ｍｍ、８０％ならば０．０８ｍｍ、６０％ならば０．０６ｍｍ、４０％ならば０．０４ｍｍ、２０％ならば０．０２ｍｍ、０％ならば０ｍｍスキャンデータ２６の高さが低くなるように設定して補正し、誤差を修正したグレースケール画像である補正グレースケール画像データ３０を得る。
図９に示すように、補正グレースケール画像データ３０では全体が均一な明るさとなり、柄が明瞭なムラのない画像を得ることができる。

このように本実施によれば、３次元スキャンデータの高低誤差を除去する３次元スキャンデータ補正システム等を提供することができる。

以上、添付図面を参照しながら本発明に係る３次元スキャンデータ補正システムの好適な実施形態について説明したが、前述した実施の形態に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

３次元スキャンデータ補正システム１の概要を示す図 コンピュータ３のハードウエア構成を示す図 コンピュータ３の記憶装置１２の詳細を示す図 ３次元スキャンデータ補正システム１による処理の流れを示すフローチャート スキャンデータ２６の一例を示す図 グレースケール画像データ２７の一例を示す図 画像ムラ成分抽出データ２８の一例を示す図 画像ムラ成分グレースケールデータ２９の一例を示す図 補正グレースケール画像データ３０の一例を示す図

符号の説明

１………３次元スキャンデータ補正システム
３………コンピュータ
５………スキャナ
７………プリンタ
１１………制御部
１２………記憶装置
１３………メディア入出力部
１４………入力部
１５………印刷部
１６………表示部
１７………通信部
１８………バス
２１………ＯＳ
２２………グレースケール画像変換部
２３………ローパルフィルタ処理部
２４………画像ムラ成分レベル補正部
２５………スキャンデータ補正部
２６………スキャンデータ
２７………グレースケール画像データ
２８………画像ムラ成分抽出データ
２９………画像ムラ成分グレースケールデータ
３０………補正グレースケール画像データ

Claims (16)

1. 対象物のスキャンデータを取り込む手段と、
   前記スキャンデータを第１のグレースケール画像データに変換するグレースケール変換手段と、
   前記グレースケール画像データから画像ムラ成分を抽出する画像ムラ成分抽出手段と、
   前記画像ムラ成分をレベル補正し、第２のグレースケール画像データに変換する画像ムラ成分レベル補正手段と、
   前記第２のグレースケール画像データを用いて、第１のグレースケール画像データを補正するグレースケール画像補正手段と、
   を具備することを特徴とする３次元スキャンデータ補正システム。
2. 前記第１のグレースケール画像データは、前記スキャンデータの凸部を白、凹部を黒としたグレースケール画像であることを特徴とする請求項１記載の３次元スキャンデータ補正システム。
3. 前記画像ムラ成分抽出手段は、ローパスフィルタ処理であることを特徴とする請求項１記載の３次元スキャンデータ補正システム。
4. 前記画像ムラ成分レベル補正手段は、グレースケールが０％から１００％の範囲となるように調整することを特徴とする請求項１記載の３次元スキャンデータ補正システム。
5. 前記グレースケール画像補正手段は、データ測定した前記対象物の高低差に、前記第２のグレースケール画像データを乗算した値の分、前記スキャンデータの高さが低くなるように設定して、前記第１のグレースケール画像データを補正することを特徴とする請求項１記載の３次元スキャンデータ補正システム。
6. 対象物のスキャンデータを取り込む工程（ａ）と、
   前記スキャンデータを第１のグレースケール画像データに変換する工程（ｂ）と、
   前記グレースケール画像データから画像ムラ成分を抽出する工程（ｃ）と、
   前記画像ムラ成分をレベル補正し、第２のグレースケール画像データに変換する工程（ｄ）と、
   前記第２のグレースケール画像データを用いて、第１のグレースケール画像データを補正する工程（ｅ）と、
   を具備することを特徴とする３次元スキャンデータ補正方法。
7. 前記第１のグレースケール画像データは、前記スキャンデータの凸部を白、凹部を黒としたグレースケール画像であることを特徴とする請求項６記載の３次元スキャンデータ補正方法。
8. 前記工程（ｃ）は、ローパスフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項６記載の３次元スキャンデータ補正方法。
9. 前記工程（ｄ）は、グレースケールが０％から１００％の範囲となるように調整することを特徴とする請求項６記載の３次元スキャンデータ補正方法。
10. 前記工程（ｅ）は、データ測定した前記対象物の高低差に、前記第２のグレースケール画像データを乗算した値の分、前記スキャンデータの高さが低くなるように設定して、前記第１のグレースケール画像データを補正することを特徴とする請求項６記載の３次元スキャンデータ補正方法。
11. スキャナを用いて取り込まれた対象物のスキャンデータを第１のグレースケール画像データに変換するグレースケール変換手段と、
    前記グレースケール画像データから画像ムラ成分を抽出する画像ムラ成分抽出手段と、
    前記画像ムラ成分をレベル補正し、第２のグレースケール画像データに変換する画像ムラ成分レベル補正手段と、
    前記第２のグレースケール画像データを用いて、第１のグレースケール画像データを補正するグレースケール画像補正手段と、
    を具備することを特徴とするコンピュータ。
12. 前記第１のグレースケール画像データは、前記スキャンデータの凸部を白、凹部を黒としたグレースケール画像であることを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ。
13. 前記画像ムラ成分抽出手段は、ローパスフィルタ処理であることを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ。
14. 前記画像ムラ成分レベル補正手段は、グレースケールが０％から１００％の範囲となるように調整することを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ。
15. 前記グレースケール画像補正手段は、データ測定した前記対象物の高低差に、前記第２のグレースケール画像データを乗算した値の分、前記スキャンデータの高さが低くなるように設定して、前記第１のグレースケール画像データを補正することを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ。
16. コンピュータを請求項１１記載のコンピュータとして機能させることを特徴とするプログラム。