JP2009014628A - 位置計測装置及び位置計測方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 動画の各フレーム画像から抽出された特徴点の対応点を求め、求めた対応点の一部を使ってフレーム間の座標変換射影パラメータをロバスト推定により推定する第1の追跡判断部(4B)と、その推定値を利用して、各対応点の推定位置の座標値を求めて、各対応点に対して予測値からの座標値の残差を求め、閾値処理を行い、残差の大きいものを誤対応点として除外する第2の追跡判断部(4C)を備え、これらの誤対応点を除外して再び特徴点の追跡を行って三次元計測を行う。
【選択図】 図1
Description
トラッキング部でのエラーは、例えば、誤対応点や計算に適切でない対応点(例えば、微小に動いている点(木の葉、その他)、擬似対応点:見かけ上一致しているような点)が含まれていた場合、その後段での相互標定演算等において、計算精度が悪化し、最悪の場合、解が収束しなくなる。さらに、それらが多く含まれているステレオペアを選択した場合も同様である。解の収束性が悪くなると演算速度が低下する。仮にモデル座標が計算でき、その後のバンドル調整に進んだ場合にそれらに誤差がまだ含まれていた場合、大誤差除去をしきれずに精度が不確かになる場合がある。また誤差が多く残っていたり、あるいは誤差の大きい点がいくつか残っていると、結果的に最小二乗法等の推定計算を行うので、収束するのに時間がかかりリアルタイムで処理できない、などの問題があった。
図9は本実施の形態における概念を説明するための図である。自動車にカメラ2を装着し、自動車の位置を少しずつ変えて対象物である市街地を撮影し、これら複数の撮影画像における特徴ある目印(特徴点101a、101b:例えば、特徴あるビルの特定の点等)のトラッキング結果から、カメラ2の位置座標すなわち自動車の軌跡を求める例である。これによりカーナビゲーションに自動車の位置を連続的に表示可能になるが、GPS電波を受信できない区間で補完的に利用される意義も大きい。図のような自動車にカメラ2(以下、撮影画像取得部2ということがある)を搭載した場合、撮像画面が左右/上下、或いはある方向に回転するなど揺動する。また、その撮像画像には他の自動車、人など動くものが含まれることも多い。これらは全て誤差の要因となる。
図1に本実施の形態における位置計測装置100の構成例を示す。図1は、ハードウェアと、それに搭載されるソフトウェアモジュールを模式的に示したものである。図において、操作部1は位置計測装置100の各部を制御して、位置計測装置として機能せしめる部分であり、具体的には、撮影画像取得部2への撮影開始・停止の指示、特徴抽出部3の設定変更、トラッキング部4の設定変更、開始、停止の指示、相互標定部5、バンドル調整部6への処理開始指示、標定実行指示等を行う。
撮影画像取得部2は動画像等の撮影画像を順次取得する部分であり、典型的にはビデオ撮影カメラである。撮影画像の取得の他に特徴抽出部3への出力、動画像メモリ10への撮影画像の保存等を行う。なお、保存データは撮影した全フレームであってもよいし、間引きしたデータであってもよい。また、位置計測装置100は撮影画像取得部2を持たず、外部の撮影装置からケーブルや無線等の通信手段により撮影画像を取得しても良い。
トラッキング部4は特徴抽出部3より入力された特徴点の濃淡情報等から別のフレーム画像をサーチして、その点の周囲がほぼ同じ濃淡情報を持つ点(対応点)を捜索し、特徴点の追跡を行う。又、このトラッキングの他に、トラッキング結果の相互標定部5への出力、実行開始指示、候補対応点の配置の判断と特徴抽出部3への特徴点の新設指示等を行う。
尚、以降の説明で、「特徴点」とは、特徴点抽出部から得られた点をいい、「対応点」とは、特徴点のうち、二つの以上のフレーム画像間で撮影対象が同一であると確認された特徴点どうしの互いに対応する点を言う。
表示部8は、例えば、三次元計測された対象物の画像を例えば立体的に表示する。
図2に第1の実施の形態における画像処理方法の全体フロー例を示す。尚。各部分処理の詳細については後述する。まず撮影した動画データを順次取り込む(S10)。これらは一連のフレーム画像である。次に、トラッキング処理を行う(S20)。即ち、取り込んだ動画の一つのフレームの画像内で特徴点を抽出し、その特徴点の近傍を含む濃淡等のパターンを保存する。ここで、このフレーム画像内の特徴点のパターンをテンプレートとして、別のフレームの画像で同様のパターンの部分を求め対応点を求める。次に、このようにして求めた複数の対応点について適正な対応点か否かの評価を行い、誤対応点を特徴点情報メモリ9から除外かするか、又はその旨の情報を書き込む(以下単に「除外等」と言う)。S20の処理は、典型的には、リアルタイム処理であり、入力されるフレームについて順次処理を行い、その都度対応点を保存し、誤対応点か否かの評価の結果で特徴点情報メモリ9の書き換えを行う。尚、入力されるフレームについては適宜間引いて処理することも出来ることは勿論である。以上により計測の基準点となる対応点(仮対応点)を決定する(S30)。ここで、「仮」としたのは、以降の処理(相互標定、バンドル調整等)において対応点の適正性の再評価の結果、除外されることがあるからである。
以下、各処理について、更に詳細に説明する。
図3Aにトラッキング処理部4の処理内容を示す。処理内容を図1を併用して説明する。図1に示すように、まず、撮影画像取得部2において撮影画像を取得する。自己の撮影装置で画像を撮影して取得しても良く、他の撮影装置で撮影した画像を通信回線やメモリ、テープ等を介して取得しても良い。次に、少しずつ変化する撮影画像を順次特徴抽出部3に供給する。本実施の形態では自動車にカメラ2を装着し、移動しながら撮影するので、少しずつ変化する撮影画像とは、時間的、従って、空間的に少しずつ変化する撮影画像であり、隣接するフレーム(或いは、ある枚数だけ間引いたフレーム)の画像の大部分で対象物が共通に含まれる。但し、カメラ2は自動車だけでなく、人等が持って歩いたり、自転車に載せて撮影したりしてもよい。
特徴抽出(図3AのS21)は特徴抽出部3において行なわれる。典型的には初期フレームでは全画面から抽出を行い、次のフレームからは、初期フレームと重複しない新たな画面領域から抽出が行われる。あるいは、あるタイミングで、例えばテンプレートの点数が3〜5割減ったら、特徴抽出を行い、新たな特徴点を発生させる等の処理を行い、テンプレートを更新しながらトラッキングしてもよい。すなわち毎回特徴点を発生させる必要は必ずしもない。特徴点の抽出には、例えばMORAVECオペレータ(H. P. Moravec. Towards Automatic Visual Obstacle Avoidance. Proc. 5th International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 584, 1977.)や、Hariss,Pressy,Susanなどのオペレーターを適宜採用できる。
図3Aを参照して説明を続ける。追跡処理(S22)は、特徴点追跡部4で行われる処理で、特徴抽出処理により選点された各特徴点に対応する点をフレーム間に渡って追跡処理する。すなわち、特徴点に対応する別の画像の中の候補対応点を求める処理である。具体的には、隣接撮影画像について周囲の画像パターンが前記特徴点の周囲の濃淡パターンと近似している部分のサーチ(テンプレートマッチング)を行い、1つの特徴点に対応する候補対応点を求める。テンプレートマッチングとして、例えばSSDA法(逐次残差法)などが使用できる。SSDA法(逐次残差法)とは、対応する点の濃淡等の差を用いてパターンの類似度を決定するもので、比較範囲(テンプレートサイズ)内の濃淡の差が最小となるような位置を候補対応点として求めるものである。また、テンプレートマッチングとして正規化相関法などの他の方式も採用することもできる(例えば、秋山実著、「写真測量」、株式会社山海堂発行、PP234−235、参照)。テンプレートマッチングには、テンプレートサイズと探索範囲を最適に選択することが重要であり、探索範囲については、ビデオカメラ2のフレームレート、移動速度などを基に最適な設定とする。
本処理は、一つの撮影画像フレーム(フレームAと言う)と他の一つの撮像フレーム(フレームBと言う)の2つのフレームに関する処理である。先ず、S22でのテンプレートマッチングで求められた候補対応点のうちから複数点の組をランダムに選定する。組の数は次の処理(S232)の射影パラメータの数以上とする。尚、選定する候補対応点は誤差を少なくするため、画面内の一部に局在せずフレーム全体に渡って選択するのが望ましい。次に、フレームA、B間の射影変換行列の要素(射影パラメータ)を求める。射影変換として種々のものがあるが、通常、アフィン変換やヘルマート変換が用いられる。ここでは、並進変換と回転変換の双方が比較的取り扱いやすいアフィン変換の例で説明する。
x’=ax”+by”+c (1a)
y’=dx”+ey”+f (1b)
上記、a〜fの6個の射影パラメータは選定した6組以上の対応点の組の座標から求める。このパラメータと式(1)を用い、上記選定された対応点について一方を固定して他方の座標値(予想座標)を求める。次に、各対応点について、求められた予想座標と実際の対応点の座標との残差を求める(S233)。この残差は例えば、x軸、y軸の二つの座標点の距離の差としても良い。対応点が全て正しく認識されていればこの残差は非常に小さくなるはずである。上記選定した6組以上の対応点の中には誤対応点や誤対応点とまでは言えないが大きな誤差を含むものがある。このような対応点を選定すると正しい射影パラメータが求まらない。そこで、上記残差を基に選定対応点の評価を行う。本実施の形態として、以下の残差のメディアン値(中央値)を用いるものを説明する。メディアン値は周知の通り、複数のデータを大きさの順にソートし、その中心にあるもののデータの大きさであり、例えば、5個のデータがあるときは3番目のデータの値である。メディアン値で母集団の全体的な傾向を把握することができる。メディアン値は演算としてデータのソートを行えばよく、また、分散値の大きな観測データを無視するので、大きな残差を持つデータの影響を受けにくいという利点がある。本実施の形態では、上記各対応点の残差からメディアン値の大きさを求め(S234)、この値が所定の値(ε1)であるか判断する。尚、メディアン値の大きさとして、その2乗を用いてもよい。所定の閾値(ε1)より大きいときは、選定した対応点が不適切であるのでS231に戻り、新たな対応点を選定する。新たな対応点に関して同様の処理を行い、メディアン値の大きさが所定の閾値(ε1)以下になればその時の射影パラメータが求められる(S236)。この際の閾値は、例えば、1pixel(画素)に設定する。
図4に具体的な処理な処理内容を示す。本処理は、ロバスト推定を用いた相互標定処理を行うことにより、誤対応点の除去を行い、さらに三次元計測に使用できる適切な視差の異なるフレームのペア(ステレオペア)を求めるもので、前記トラッキング処理で求めた対応点を入力データとして行う。先ず、ある程度の長さの基線長が得られるステレオペアの候補を複数選定する(S41)。例えば、あるフレーム上で観測された特徴点の、以降のフレーム上で配置を調べ、十分な移動があった場合、あるいは配置が画面の片側に偏っているフレームをステレオペア候補として複数組選択する。これらは、フレーム数やスピード等から、あるいはトラッキングしている点の軌跡等を利用する。
次に第1の相互標定処理部(S42)で前記ステレオペアの候補からランダムにステレオペアを選択し、2つの撮影画像フレーム間の各々の対応点の任意の複数の点を元に相互標定を行い、縦視差を求め、求められた縦視差に対してロバスト推定を行い、大きな誤差の影響を少なくして相互標定のパラメータの推定値を求める。
誤対応点の除去を行う場合は、第2の相互標定処理部(S43)で、第1の相互標定処理部で推定された推定相互標定のパラメータ(外部標定要素)に基づき、再度相互標定を行い、特徴点の縦視差を算出しなおし、その縦視差に対して閾値処理を施して立体視が十分得られるステレオペアを選定し、第2の相互標定処理部で選定したステレオペア中の対応点の評価を行い、対応点として相応しくない点を誤対応点として除外等する(S43)。次に、S44で前記誤対応点を以外の対応点を使って相互標定(具体的内容は後述する)を実施し、選ばれたステレオペアの再評価を行い、相応しい場合はステレオペアとして採用し、相応しくない場合は再び第1の相互標定処理部(S42)に戻り、別のステレオペアを選定し、同様の処理を行う。このように、第1の相互標定処理部で適切な相互標定パラメータ値を推定し、不適なステレオペアの排除、第2の相互標定処理部で誤対応点を除外しておき、その後の演算(S44)で不適なステレオペアの排除を行う。本処理(S41〜S45)により適正なステレオペアの選択を行い、誤対応除去を行っておくことでこの段階での最適な相互標定パラメータ(外部標定要素)と対応点が得られる。
(1)初期近似値は通常0とする。
(2)共面条件式(2)を近似値のまわりにテーラー展開し、線形化したときの微分係数の値を式(4)、式(5)により求め、観測方程式をたてる。
(3)推定法をあてはめ、近似値に対する補正量を求める。
(4)近似値を補正する。
(5)補正された近似値を用いて、(2)〜(5)までの操作を収束するまで繰り返す。
次に、複数のフレーム間に渡る対応点の動きに注目し、異常な動きをする対応点及びフレームを除外する。具体的には、バンドル調整により複数のフレーム画像に対し、対応点、フレーム画像の評価を行う。
ΔXj=(Xjr−Xjl)/(Z0−Zjl) (式6a)
ΔYj=(Yjr−Yjl)/(Z0−Zjl) (式6b)
ΔZj=(Zjr−Zjl)/(Z0−Zjl) (式6c)
ΔDj=(ΔXj 2+ΔYj 2)1/2 (式6d)
具体的には、投影中心、写真像および地上の対象物が一直線上にあるというバンドル調整の基本式である以下の共線条件(式7)を用いる。式7に含まれる6つの外部標定要素X0,Y0,Z0、ω、φ、κを求める。即ち、3点以上の基準点の対象物座標と対応する画像座標から、逐次近似解法によってこれら6つの外部標定要素を算出する。
c:画面距離(焦点距離)、x,y:画像座標
X,Y,Z:対象空間座標(基準点、未知点)
X0,Y0,Z0:カメラ2の撮影位置
aij:カメラ2の傾き(3×3回転行列の要素)
Δx,Δy:カメラの内部標定補正項。
具体的には、未知変量の近似値を与え、式7を近似値のまわりにテーラー展開して線形化し、最小二乗法により補正量を求めて近似値を補正し、同様の操作をくりかえし収束解を求める逐次近似解法を用いる。これによってこれら6つの外部標定要素を求める。更に各対応点の画像座標の残差を求め、残差が所定の閾値ε5(第5の所定値)と比較し、閾値ε5以上のものについてはその対応点を除外し(S64)、再びS40〜S50の処理に戻り最適ステレオペアの選定(具体的には、相互標定処理による誤対応点除去と最適フレームの選択)を行う。すべての対応点の残差が所定値より小さい場合は処理を打ち切り(S64)、三次元座標と、外部標定要素を出力し(S65)処理を終了する。
図6に、他の方法によるバンドル調整による評価方法を示す。この方法により、各特徴点の座標位置データの誤差や各フレーム撮影位置の誤差を取り除くことにより、最終的な三次元座標や外部標定要素を得る。
S20/S30〜S62’までは図5の場合と同様である。S62’の接続標定は、図5の接続標定S62と同様の処理である。
次に、これらの誤対応点を除いてもう一度最終のバンドル調整を実施する(S682)、そしてS682の最終バンドル調整で算出された値を三次元座標と各フレームの外部標定要素として出力する(S69)。
近年GPSの利用が容易になっており、また、民生開放システムでもDGPS等の相対測位方式、RTK−GPS等の干渉測位方式の開発により精度が向上しており、その計測精度は後者の場合、数cmのオーダとなっている。本実施の形態はGPSによる位置計測データの補完的に使用し、全体の精度の向上および計測時間の短縮を実現するものである。
2 撮像画像取得部(カメラ)
3 特徴抽出部
4 トラッキング部
4A 特徴点追跡部
4B 第1の追跡判断部
4C 第2の追跡判断部
4D 再テンプレートマッチング部
5 相互標定部
5A 第1の相互標定処理部
5B 第2の相互標定処理部
5C 第3の相互標定処理部
6 バンドル調整部
6A 第1のバンドル調整処理部
6B 選択・除去処理部
6C 最終バンドル調整部
7 位置計測部
8 表示部
9 特徴点情報メモリ
10 動画像メモリ
11 外部出力部
100 位置計測装置
101a、101b 特徴点
Claims (7)
- 撮影対象物との相対的な位置が時間的に変化する撮影画像取得手段から得られた一連で複数のフレームからなる撮影画像から、画像内の撮影対象物の複数の特徴点を抽出する特徴抽出部と;
複数の前記撮像画像について、前記特徴点に対応する対応点を探索し、前記特徴点の追跡を行う特徴点追跡部と;
特徴点追跡部の追跡の過程又は結果から一の画像の特徴点と他の画像上での特徴点の位置関係に基づき、前記一の画像と前記他の画像間の射影パラメータを用いて求めた座標値の残差に対してロバスト推定を行い、その射影パラメータの推定値を求める第1の追跡判断部と;
前記第1の追跡判断部で求められた射影パラメータの推定値を利用して、各特徴点の対応点の予測値からの座標値の残差を求め、閾値処理を施し、各特徴点が誤対応点であるか否かの判別を行い、誤対応点を前記特徴点から除外する第2の追跡判断部と;
前記第1の追跡判断部で求められた射影パラメータの推定値を利用して、前記誤対応点の推定位置の座標値を求め、該位置付近でテンプレートマッチングを行い、適切な対応点の座標値を求める再テンプレートマッチング部と;
前記第2の追跡判断部で求められた誤対応点以外の各対応点の座標値と、前記テンプレートマッチング部で求めた適正な対応点の座標値に基づいて、前記撮影対象物の座標、又は、前記撮影画像取得手段の撮影位置、又は、撮影姿勢を計測する位置計測部とを;備える
位置計測装置。 - 前記ロバスト推定は、LMedS法、メディアン推定(M推定)法,ランザック(RANSAC)法のいずれか一つである;
請求項1の位置計測装置。 - 前記第1の追跡判断部は、取得した複数の特徴点のうちから選択した複数の部分特徴点から当該撮影画面間の射影パラメータを求め、該射影パラメータから、前記部分特徴点以外の特徴点の各対応点の座標を算出し、該座標値を基準に前記特徴点の前記座標値の残差を求める;
請求項1または請求項2の位置計測装置。 - 前記第1の追跡判断部において、前記射影パラメータがアフィン変換パラメータである;
請求項1乃至請求項3の位置計測装置。 - 前記第1の追跡判断部における前記ロバスト推定は、LMedS法が採用されており、前記部分対応点から求めた射影パラメータを元に、各対応点について前記座標値の差の大きさのメディアン値を求め、他の前記部分対応点の組み合わせについて同様の処理を行い、求められた前記メディアン値を最小とする前記部分対応点の組み合わせを選択し、前記射影パラメータを求める;
請求項3または請求項4の位置計測装置。 - GPSデータから撮影位置のデータを得るGPS位置データ取得部を備え、取得した位置データと前記位置計測部が求めた各フレームの撮影位置のデータとの対応付けを行う;
請求項1乃至請求項5の位置計測装置。 - 撮影対象物との相対的な位置が時間的に変化する撮影画像取得手段から得られた一連で複数のフレームからなる撮影画像から、画像内の撮影対象物の複数の特徴点を抽出する特徴抽出工程と;
複数の前記撮像画像について、前記特徴点に対応する対応点を探索し、前記特徴点の追跡を行う特徴点追跡工程と;
特徴点追跡工程の追跡の過程又は結果から、一の画像の特徴点と他の画像上での特徴点の位置関係に基づき、前記一の画像と前記他の画像間の射影パラメータを用いて求めた座標値の残差に対してロバスト推定を行い、その射影パラメータの推定値を求める第1の追跡判断工程と;
前記第1の追跡判断工程で求められた射影パラメータの推定値を利用して、各特徴点の対応点の予測値からの座標値の残差を求め、閾値処理を施し、各特徴点が誤対応点であるか否かの判別を行い、誤対応点を前記特徴点から除外する第2の追跡判断工程と;
前記第1の追跡判断工程で求められた射影パラメータの推定値を利用して、前記誤対応点に対する推定位置の座標値を求め、該位置付近でテンプレートマッチングを行い、適切な対応点の座標値を求める再テンプレートマッチング工程と;
前記第2の追跡判断部で求められた誤対応点以外の各対応点の座標値と、前記テンプレートマッチング工程で求めた適正な対応点の座標値に基づいて、前記撮影対象物の座標、又は、前記撮影画像取得手段の撮影位置、又は、撮影姿勢を計測する位置計測工程とを;備える
位置計測方法。
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