JP2012007980A - カメラのキャリブレーション方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】市松模様のチェックパターン4Aの中心部のマス目に基準マーク4Bを設けてキャリブレーションパターン4とする。基準マーク4Bが入るようにキャリブレーションパターン4を少なくとも3方向から撮影する。画像処理装置5は、自動的に、撮像されたキャリブレーションパターン4のそれぞれにおいて、任意の四角形を形成するように任意のマス目の交点座標を検出し、この検出された交点座標に基づいて各マス目の交点候補位置を算出し、算出した交点候補位置から各マス目の交点座標を推定し、推定した各マス目の交点座標に基づいて、基準マーク4Bの位置を座標基準として、撮像されたキャリブレーションパターン4と実際のキャリブレーションパターン4との間のH行列の本行列を算出し、これら算出した本行列からキャリブレーションパラメータを算出する。
【選択図】 図18
Description
図19にステレオカメラを用いた3次元計測の概要を示す。この図において、G1は左カメラの画像、G2は右カメラの画像である。今、空間上の点を
この場合、Mとmには以下の関係がある。
sm=A〔Rt〕M=PM ・・・・(1)
次に、2つのカメラで3次元物体を撮像し得られた画像から、もとの3次元物体の形状を計測する方法を述べる。3次元点M=〔X,Y,Z,1〕Tを2つのカメラで撮像し、左カメラに投影された点をm=〔u,v,1〕T 、右カメラに投影された点をm’= 〔u’,v’,1〕T とすると、sm=PM、sm’=PM’というような関係がある。但し、
3次元空間の座標を、3次元平面がZ=0となるように置くと、上記(1)式は下記(4)式のように変形できる。
sm=A〔Rt〕〔X,Y,0,1〕T=A〔r1r2t〕〔X,Y,1〕T ・・・・(4)
s〔u,v,1〕T=H〔X,Y,1〕T ・・・・(5)
hi TBhj=vij Tb ・・・・(7)
となる。
ここで、
外部パラメータR=〔r1r2r3〕およびtについては、内部パラメータAが求まれば、以下の式により計算できる。
図20にステレオカメラのキャリブレーションに用いられている従来のキャリブレーションパターンの一例を示す。このキャリブレーションパターン1は、交互にそのマス目内の色が反転するように配色された格子状の平面パターンとされ、この例では白と黒とのマス目を交互に格子状に並べた市松模様のパターンとされている。
図1は本発明に係るカメラのキャリブレーション方法で用いるキャリブレーションパターンの一例を示す図である。このキャリブレーションパターン4は、交互にそのマス目内の色が反転するように配色された格子状の平面パターン(チェックパターン)4Aと、このチェックパターン4A内の所定の位置に設けられた基準マーク4Bとから構成されている。
図5にステップS202でのH行列の本行列の算出処理の流れ図を示す。画像処理装置5は、この流れ図に従い、先ずH行列の仮行列を算出し、この算出したH行列の仮行列から撮像されたキャリブレーションパターン中の交点候補位置を算出し、この交点候補位置から交点座標を推定し、この推定した交点座標に基づいて基準マークの位置を座標基準としてH行列の本行列を求める以下、その詳細について述べる。
画像処理装置5は、撮像されたキャリブレーションパターン4の画像の中心付近で、その画像に含まれているキャリブレーションパターン4のマス目の交点を1つ見つける(ステップS301)。図6に示すP1が検出された交点である。なお、図6中、×印は交点でないと判断されたものである。また、探索範囲は画像中心付近で、探索のための刻み幅は切り出しブロックサイズの1/3程度である。
画像処理装置5は、ステップS301,S302で検出した交点P1,P2,P3,P4,P5の交点の座標(交点座標)に基づいて、撮像されたキャリブレーションパターン4と実際のキャリブレーションパターン4との間のH行列を仮のH行列として算出する(ステップS303:図9参照)。
次に、画像処理装置5は、ステップS303で算出した仮のH行列に基づいて、撮像されたキャリブレーションパターン4中の各マス目の交点候補位置を算出する(ステップS304)。図10に算出された交点候補位置(図中の×印)を示す。
画像処理装置5は、ステップS304で算出した各マス目の交点候補位置のそれぞれについて、実際に交点になっているか否かを判定する(ステップS305)。図11にこの場合の交点判定処理の流れ図を示す。
次に、画像処理装置5は、ステップS305において実際に交点になっていると判定された交点候補位置についてのみ、その画像ブロックBL中の交点位置を高精度で推定し(図15参照)、推定した交点座標を交点位置として更新する(ステップS306)。
次に、画像処理装置5は、撮像されたキャリブレーションパターン4中の基準マーク4Bを検出する(ステップS307)。この処理では、1つ1つのマス目の位置が分かっているため、白色のマス目の中にドットマークがあるかどうかによって基準マーク4Bを見つけている。この処理で基準マーク4Bが見つかるため、実際のキャリブレーションパターン4と撮像されたキャリブレーションパターン4との間の交点の正しい対応が分かる。
次に、画像処理装置5は、基準マーク4Bの位置を座標基準とし、ステップS306によって推定された各マス目の交点座標に基づいて、撮像されたキャリブレーションパターン4と実際のキャリブレーションパターン4との間のH行列の本行列を算出する(ステップS308)。
Claims (3)
- 交互にそのマス目内の色が反転するように配色された格子状の平面パターンと、この平面パターン内の所定の位置に設けられた基準マークとを有するキャリブレーションパターンを少なくとも3方向からカメラで撮像し、この撮像された各キャリブレーションパターンと実際のキャリブレーションパターンとの間の射影変換行列の本行列を各個に算出し、これら算出された射影変換行列の本行列から前記カメラの校正パラメータを算出するカメラのキャリブレーション方法であって、
前記基準マークが入るように前記カメラによって前記キャリブレーションパターンを撮像するパターン撮像ステップと、
このパターン撮像ステップによって撮像されたキャリブレーションパターンより任意の四角形を形成するようにそのキャリブレーションパターン中の任意のマス目の交点座標を検出する交点座標検出ステップと、
この交点座標検出ステップによって検出された交点座標に基づいて、前記パターン撮像ステップによって撮像されたキャリブレーションパターンと前記実際のキャリブレーションパターンとの間の射影変換行列を仮の射影変換行列として算出する仮行列算出ステップと、
この仮行列算出ステップによって算出された仮の射影変換行列に基づいて、前記パターン撮像ステップによって撮像されたキャリブレーションパターン中の各マス目の交点候補位置を算出し、この各マス目の交点候補位置のそれぞれについて実際に交点になっているか否かを確認し、この確認結果に基づいて各マス目の交点座標を推定する交点座標推定ステップと、
前記パターン撮像ステップによって撮像されたキャリブレーションパターン中の前記基準マークを検出する基準マーク検出ステップと、
この基準マーク検出ステップによって検出された基準マークの位置を座標基準とし、前記交点座標推定ステップによって推定された各マス目の交点座標に基づいて、前記パターン撮像ステップによって撮像されたキャリブレーションパターンと前記実際のキャリブレーションパターンとの間の射影変換行列の本行列を算出する本行列算出ステップと
を備えることを特徴とするカメラのキャリブレーション方法。 - 請求項1に記載されたカメラのキャリブレーション方法において、
前記交点座標推定ステップは、
前記各マス目の交点候補位置のそれぞれについて実際に交点になっているか否かを判定する交点判定ステップと、
この交点判定ステップによって実際に交点になっていると判定された交点候補位置についてのみその交点座標の推定を行う交点推定ステップと
を備えることを特徴とするカメラのキャリブレーション方法。 - 請求項2に記載されたカメラのキャリブレーション方法において、
前記交点判定ステップは、
前記各マス目の交点候補位置のそれぞれについて、その交点候補位置を中心とした小領域を抽出する小領域抽出ステップと、
この小領域抽出ステップによって抽出された小領域のそれぞれについて、当該小領域の画像データを2値化する2値化処理ステップと、
この2値化処理ステップによって2値化された前記小領域の画像データに基づいて、その小領域の抽出元の交点候補位置が実際に交点になっているか否かを判定する判定ステップと
を備えることを特徴とするカメラのキャリブレーション方法。
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