JP2014199584A5 - - Google Patents

Description

上記目的を達成するための一手段として、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、入力画像から物体を検出する画像認識処理において参照される辞書の生成に用いられる、該物体の学習画像を生成する画像処理装置であって、
前記物体の輝度画像と、前記物体の距離画像と、を入力する第１の入力手段と、
前記輝度画像に基づいて、前記距離画像に含まれている複数の第１の領域の法線方向を取得する第１の取得手段と、
前記複数の第１の領域の法線方向と、前記輝度画像において前記複数の第１の領域に対応する複数の第２の領域の輝度値と、の間の対応関係を表す観測データ分布を取得する第２の取得手段と、
前記観測データ分布に基づいて、前記物体の表面における輝度分布を推定する推定手段と、
前記輝度分布に基づいて、前記物体の学習画像を生成する生成手段と、
を有することを特徴とする。

Claims (16)

1. 入力画像から物体を検出する画像認識処理において参照される辞書の生成に用いられる、該物体の学習画像を生成する画像処理装置であって、
   前記物体の輝度画像と、前記物体の距離画像と、を入力する第１の入力手段と、
   前記輝度画像に基づいて、前記距離画像に含まれている複数の第１の領域の法線方向を取得する第１の取得手段と、
   前記複数の第１の領域の法線方向と、前記輝度画像において前記複数の第１の領域に対応する複数の第２の領域の輝度値と、の間の対応関係を表す観測データ分布を取得する第２の取得手段と、
   前記観測データ分布に基づいて、前記物体の表面における輝度分布を推定する推定手段と、
   前記輝度分布に基づいて、前記物体の学習画像を生成する生成手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記推定手段は、前記観測データ分布と所定の輝度分布モデルとに基づいて、前記輝度分布を推定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記推定手段は、
   複数の輝度分布モデルを取得する手段と、
   前記複数の輝度分布モデルに、前記観測データ分布を割り当てる割り当て手段と、
   前記複数の輝度分布モデルを、該輝度分布モデルに割り当てられている観測データ分布に基づいて更新する更新手段と
   を有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記割り当て手段は、前記観測データ分布が示す法線方向を入力して得られる輝度値が該観測データ分布が示す輝度値に最も近い前記輝度分布モデルに対して、該観測データ分布を割り当てることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 更に、
   前記更新の前後における前記観測データ分布の割当先が一致するまで、前記割り当て手段及び前記更新手段に処理を繰り返し行わせる判断手段を有することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
6. 前記生成手段は、前記物体の複数の姿勢に対応する射影変換を、前記物体のモデル情報に対して行い、該射影変換後の前記モデル情報によって示される前記物体の表面の法線方向に、前記輝度分布に従う輝度値を与えて、前記姿勢ごとの前記学習画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記モデル情報はCADデータであり、
   前記学習画像がCG画像である
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記第１の入力手段は、検出対象となる物体が山積みされた状態を撮影して得られた、前記輝度画像及び前記距離画像を入力することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記第１の入力手段は、複数の姿勢における前記物体を撮影して得られた、前記輝度画像及び前記距離画像を入力することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記生成手段は、前記物体の表面の法線方向に応じた輝度値を前記輝度分布の分散から決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
11. 更に、
    前記輝度画像と前記物体のモデル情報から前記距離画像を生成する距離画像生成手段を有することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 前記距離画像は、前記物体の表面の位置を表すことを特徴とする請求項１乃至１１の何れか１項に記載の画像処理装置。
13. 更に、前記生成された学習画像に基づいて、前記物体を認識するための識別器を生成する手段を有することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. 更に、前記物体を含む画像を取得する手段を有し、
    前記識別器に基づいて、前記物体を含む画像から前記物体を認識することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
15. 入力画像から物体を検出する画像認識処理において参照される辞書の生成に用いられる、該物体の学習画像を生成する画像処理装置が行う画像処理方法であって、
    前記画像処理装置の第１の入力手段が、前記物体の輝度画像と、前記物体の距離画像と、を入力する第１の入力工程と、
    前記画像処理装置の第１の取得手段が、前記輝度画像に基づいて、前記距離画像に含まれている複数の第１の領域の法線方向を取得する第１の取得工程と、
    前記画像処理装置の第２の取得手段が、前記複数の第１の領域の法線方向と、前記輝度画像において前記複数の第１の領域に対応する複数の第２の領域の輝度値と、の間の対応関係を表す観測データ分布を取得する第２の取得工程と、
    前記画像処理装置の推定手段が、前記観測データ分布に基づいて、前記物体の表面における輝度分布を推定する推定工程と、
    前記画像処理装置の生成手段が、前記輝度分布に基づいて、前記物体の学習画像を生成する生成工程と
    を有することを特徴とする画像処理方法。
16. コンピュータ装置で実行されることにより、該コンピュータ装置を請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。