JP2009017480A - カメラキャリブレーション装置およびそのプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】カメラキャリブレーション装置6は、実写映像を入力する実写映像入力手段11と、実写映像として入力された既知パターンを解析するキャリブレーションパターン解析手段13と、センサで検出されたパン・チルトデータを既知として、解析された画像座標を用いて、雲台位置および姿勢と雲台座標系におけるカメラ位置および姿勢とからなる未知の外部パラメータおよびレンズ歪みを含む光学的な未知の内部パラメータを、評価関数を最小化する最適化プロセスにより算出するパラメータ算出手段15と、算出されたカメラ位置および姿勢と、算出された内部パラメータと、入力されたレンズデータとを対応付けて格納し、算出された雲台位置および姿勢を格納するテーブル作成手段16とを備える。
【選択図】図3
Description
まず、図1を参照(適宜図2参照)して撮影装置の構成を説明する。図1に示すように、撮影装置1は、雲台2と、雲台姿勢検出センサ2aと、ペデスタル3と、ペデスタルデータ検出センサ3aと、カメラ4と、ズームレンズ5と、レンズデータ検出センサ5aとを備えている。この撮影装置1の外観の一例を図2に示す。
カメラキャリブレーション装置6は、オンエア以前のパラメータ同定・推定モードの動作によって、各種パラメータを同定・推定してテーブル化する。また、カメラキャリブレーション装置6は、オンエア中のパラメータ設定モードの動作によって、作成したテーブルから読み出したパラメータを適用して合成映像を生成する。
このために、カメラキャリブレーション装置6は、図3に示すように、大別して、キャリブレーション処理手段10と、映像生成手段20と、記憶手段30とを備えている。
まず、オンエア以前のパラメータ同定・推定モードの機能を説明する。
キャリブレーション処理手段10は、撮影装置1のカメラ4から出力される実写映像(映像信号)を入力とすると共に、各センサ(雲台姿勢検出センサ2a、レンズデータ検出センサ5a)で検出されるデータを入力として、カメラパラメータを映像生成手段20へ出力している。
パラメータ算出手段15は、入力された雲台2の姿勢を示すパラメータ(パン・チルトデータ)を既知として、インデックス化された画像座標を用いて、所定の基準座標系における雲台2の位置および姿勢を示すパラメータと、雲台2を基準とした座標系におけるカメラ4の位置および姿勢を示すパラメータとからなる未知の外部パラメータ、および、レンズ歪みを含む光学的な未知の内部パラメータを、所定の評価関数を最小化する最適化プロセスにより算出するものである。
また、式(3)において、Rw→cは3×3の回転行列、tw→cは3×1の平行移動を示す列ベクトル、0は1×3の行ベクトルを示す。
また、式(4)において、Mw→pは世界座標から雲台座標への変換行列、Mp→dataは雲台座標からパン・チルトデータ座標への変換行列、Mdata→cはパン・チルトデータ座標からカメラ座標への変換行列をそれぞれ示している。
また、式(7)〜式(9)は、式(5)に示した歪みを含んだ座標と光軸中心位置(図4に示すOiの座標)との距離の関係を示す。
また、式(10)は、式(5)〜式(9)で定まるものであって、歪を含んだ座標系から無歪座標系への変換を示す。ここで、kc1、kc2は、放射方向のレンズ歪み、kc3、kc4は接線方向のレンズ歪みを示す。
このとき、パラメータ算出手段15は、パラメータ入力手段12から入力されるパン・チルトデータ、すなわち、(4)に示す変換行列Mp→dataで示される雲台2の姿勢を示すパラメータw,pを既知として、外部パラメータ(12変数)および内部パラメータ(8変数)の合計20変数を一度に算出する。
また、前記した12変数の外部パラメータのうち、変換行列Mw→pで示される雲台に関するパラメータを式(12)によりベクトル化し、変換行列Mdata→cで示される雲台を基準にしたカメラに関するパラメータを式(13)によりベクトル化する。
テーブル作成手段16は、パラメータ算出手段15で算出されたカメラ4の位置および姿勢を示すパラメータ(Mdata→cのx,y,z;w,p,r)と、同じく算出された内部パラメータ(8変数)と、入力されたレンズデータ(2変数)とを対応付けて格納し、かつ、算出された雲台2の位置および姿勢を示すパラメータ(Mw→pのx,y,z;w,p,r)を格納したテーブル31を作成するものである。なお、レンズデータ(2変数)と対応付ける理由は、ズームレンズ5の場合には、構造上、ズーム・フォーカス操作により光学系の変化だけでなく雲台2を基準としたカメラ位置(Mdata→cのx,y,z;w,p,r)が変化するためである。
CG生成処理手段21は、予め定められた描画用情報に基づいて仮想空間データを生成し、CG用仮想カメラの位置および姿勢を示すCG用外部パラメータとして、パラメータ補正手段17から出力されるパラメータを用いてCG画像を生成するものである。
CG補正処理手段22は、CG用仮想カメラの光学的なパラメータを示すCG用内部パラメータ(8変数)として、テーブル31に格納された内部パラメータ(8変数)を用いて、生成されたCG画像を補正するものである。本実施形態では、CG補正処理手段22は、パラメータ補正手段17から取得した内部パラメータ(kc1、kc2、kc3、kc4)を用いて、画像座標上に投影されたCG画像のレンズ歪みを補正する。
合成処理手段23は、カメラ4から出力される実写映像と、レンズ歪みが適用されたCG映像とを合成するものである。レンズ歪みが適用されたCG映像は、実写映像に対して、点だけではなく、線や面で精度よく合うこととなる。
次に、カメラキャリブレーション装置6に関して、オンエア中のパラメータ設定モードの機能について図5を参照して説明する。なお、オンエア以前のパラメータ同定・推定モードと同一の機能については説明を省略する。
カメラキャリブレーション装置6のキャリブレーション処理手段10は、オンエア以前のパラメータ同定・推定モードの機能に加えて、ペデスタルデータ検出センサ3aで検出されるデータも利用する。
2 雲台
2a 雲台姿勢検出センサ
3 ペデスタル
3a ペデスタルデータ検出センサ
4 カメラ
5 ズームレンズ
5a レンズデータ検出センサ
6 カメラキャリブレーション装置
10 キャリブレーション処理手段
11 実写映像入力手段
12 パラメータ入力手段
13 キャリブレーションパターン解析手段
14 最適化キャリブレーション処理手段
15 パラメータ算出手段
16 テーブル作成手段
17 パラメータ補正手段
20 映像生成手段
21 CG生成処理手段
22 CG補正処理手段
23 合成処理手段
30 記憶手段
31 テーブル
100 既知パターン
Claims (6)
- 雲台と、前記雲台に取り付けられて被写体を撮影した実写映像を出力するカメラと、前記カメラ用のズームレンズと、前記雲台の姿勢を検出する雲台姿勢検出センサと、前記ズームレンズの画角を決定するレンズデータを検出するレンズデータ検出センサとを有する撮影装置のカメラパラメータを最適化するカメラキャリブレーション装置であって、
前記雲台姿勢検出センサで検出された雲台の姿勢を示すパラメータと、前記レンズデータ検出センサで検出されたレンズデータとを入力するパラメータ入力手段と、
前記カメラから出力される実写映像を入力する実写映像入力手段と、
前記実写映像入力手段から入力された既知のパターンを解析し、前記パターンの特徴点の画像座標を算出し、インデックス化するキャリブレーションパターン解析手段と、
前記入力された雲台の姿勢を示すパラメータを既知として、前記インデックス化された画像座標を用いて、所定の基準座標系における雲台の位置および姿勢を示すパラメータと、前記雲台を基準とした座標系におけるカメラの位置および姿勢を示すパラメータとからなる未知の外部パラメータ、および、レンズ歪みを含む光学的な未知の内部パラメータを、所定の評価関数を最小化する最適化プロセスにより算出するパラメータ算出手段と、
前記算出された前記カメラの位置および姿勢を示すパラメータと、前記算出された内部パラメータと、前記入力されたレンズデータとを対応付けて格納し、かつ、前記算出された前記雲台の位置および姿勢を示すパラメータを格納したテーブルを作成するテーブル作成手段とを備えることを特徴とするカメラキャリブレーション装置。 - 雲台と、前記雲台に取り付けられて被写体を撮影した実写映像を出力するカメラと、前記カメラ用のズームレンズと、前記雲台の姿勢を検出する雲台姿勢検出センサと、前記ズームレンズの画角を決定するレンズデータを検出するレンズデータ検出センサとを有する撮影装置のカメラパラメータを最適化するカメラキャリブレーション装置であって、
前記雲台姿勢検出センサで検出された雲台の姿勢を示すパラメータと、前記レンズデータ検出センサで検出されたレンズデータとを入力するパラメータ入力手段と、
前記カメラから出力される実写映像を入力する実写映像入力手段と、
前記実写映像入力手段から入力された既知のパターンを解析し、前記パターンの特徴点の画像座標を算出し、インデックス化するキャリブレーションパターン解析手段と、
予め求められたレンズ歪みを含む光学的な内部パラメータと、前記入力された雲台の姿勢を示すパラメータとを既知として、前記インデックス化された画像座標を用いて、所定の基準座標系における雲台の位置および姿勢を示すパラメータと、前記雲台を基準とした座標系におけるカメラの位置および姿勢を示すパラメータとからなる未知の外部パラメータを、所定の評価関数を最小化する最適化プロセスにより算出するパラメータ算出手段と、
前記算出された前記カメラの位置および姿勢を示すパラメータと、前記予め求められた内部パラメータと、前記入力されたレンズデータとを対応付けて格納し、かつ、前記算出された前記雲台の位置および姿勢を示すパラメータを格納したテーブルを作成するテーブル作成手段とを備えることを特徴とするカメラキャリブレーション装置。 - 前記入力された雲台の姿勢を示すパラメータの変化と、前記入力されたレンズデータの変化とに合わせて、前記テーブルに格納された前記カメラの位置および姿勢を示すパラメータを補正するパラメータ補正手段をさらに備えることを特徴とする請求項1または請求項2に記載のカメラキャリブレーション装置。
- 予め定められた描画用情報に基づいて仮想空間データを生成し、CG用仮想カメラの位置および姿勢を示すCG用外部パラメータとして、前記テーブルに格納されたパラメータまたは前記補正されたパラメータを用いてCG画像を生成するCG生成処理手段と、
前記CG用仮想カメラの光学的なパラメータを示すCG用内部パラメータとして、前記テーブルに格納された内部パラメータを用いて、前記生成されたCG画像を補正するCG補正処理手段と、
前記カメラから出力される実写映像と、前記補正されたCG画像とを合成する合成処理手段とをさらに備えることを特徴とする請求項3に記載のカメラキャリブレーション装置。 - 雲台と、前記雲台に取り付けられて被写体を撮影した実写映像を出力するカメラと、前記カメラ用のズームレンズと、前記雲台の姿勢を検出する雲台姿勢検出センサと、前記ズームレンズの画角を決定するレンズデータを検出するレンズデータ検出センサとを有する撮影装置のカメラパラメータを最適化するために、コンピュータを、
入力された既知のパターンを解析し、前記パターンの特徴点の画像座標を算出し、インデックス化するキャリブレーションパターン解析手段、
入力された雲台の姿勢を示すパラメータを既知として、前記インデックス化された画像座標を用いて、所定の基準座標系における雲台の位置および姿勢を示すパラメータと、前記雲台を基準とした座標系におけるカメラの位置および姿勢を示すパラメータとからなる未知の外部パラメータ、および、レンズ歪みを含む光学的な未知の内部パラメータを、所定の評価関数を最小化する最適化プロセスにより算出するパラメータ算出手段、
および、前記算出された前記カメラの位置および姿勢を示すパラメータと、前記算出された内部パラメータと、前記入力されたレンズデータとを対応付けて格納し、かつ、前記算出された前記雲台の位置および姿勢を示すパラメータを格納したテーブルを作成するテーブル作成手段、
として機能させることを特徴とするカメラキャリブレーションプログラム。 - 雲台と、前記雲台に取り付けられて被写体を撮影した実写映像を出力するカメラと、前記カメラ用のズームレンズと、前記雲台の姿勢を検出する雲台姿勢検出センサと、前記ズームレンズの画角を決定するレンズデータを検出するレンズデータ検出センサとを有する撮影装置のカメラパラメータを最適化するために、コンピュータを、
前記実写映像入力手段から入力された既知のパターンを解析し、前記パターンの特徴点の画像座標を算出し、インデックス化するキャリブレーションパターン解析手段、
予め求められたレンズ歪みを含む光学的な内部パラメータと、入力された雲台の姿勢を示すパラメータとを既知として、前記インデックス化された画像座標を用いて、所定の基準座標系における雲台の位置および姿勢を示すパラメータと、前記雲台を基準とした座標系におけるカメラの位置および姿勢を示すパラメータとからなる未知の外部パラメータを、所定の評価関数を最小化する最適化プロセスにより算出するパラメータ算出手段、
および、前記算出された前記カメラの位置および姿勢を示すパラメータと、前記予め求められた内部パラメータと、前記入力されたレンズデータとを対応付けて格納し、かつ、前記算出された前記雲台の位置および姿勢を示すパラメータを格納したテーブルを作成するテーブル作成手段、
として機能させることを特徴とするカメラキャリブレーションプログラム。
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