JP2016075637A - 情報処理装置およびその方法 - Google Patents
情報処理装置およびその方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016075637A JP2016075637A JP2014207541A JP2014207541A JP2016075637A JP 2016075637 A JP2016075637 A JP 2016075637A JP 2014207541 A JP2014207541 A JP 2014207541A JP 2014207541 A JP2014207541 A JP 2014207541A JP 2016075637 A JP2016075637 A JP 2016075637A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dimensional
- geometric feature
- image
- information
- edge sample
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
Abstract
【解決手段】 二次元画像取得部110は、物体100を含む光景を撮影した二次元画像を取得する。パラメータ取得部120は、二次元画像の撮影位置姿勢を示すパラメータを取得する。三次元モデル取得部130は、物体100の三次元形状を表す三次元形状モデルを取得する。幾何特徴抽出部140は、二次元画像から物体100の二次元幾何特徴を抽出する。近傍三次元情報算出部150は、二次元幾何特徴の近傍の物体100の面に関する三次元情報を、三次元形状モデルから算出する。幾何情報算出部160は、二次元幾何特徴、パラメータ、面に関する三次元情報に基づき、二次元幾何特徴に対応する三次元形状モデルにおける三次元幾何特徴を算出する。
【選択図】 図3
Description
実施例1では、三次元モデルの生成対象の物体(以下、対象物体)の形状誤差を含む三次元形状モデル(参照三次元モデル)と、対象物体を撮影した二次元画像を用いて、高精度な三次元形状モデルを生成する方法を説明する。なお、実施例1では、以下の条件における三次元形状モデルの生成を説明する。
・参照三次元モデルが、対象物体を三次元計測した三次元点の集合である距離画像(三次元点群)、
・三次元幾何特徴が、対象物体形状のエッジ上の三次元点とエッジの向きを表す三次元エッジサンプル点、
・生成する三次元形状モデルが、三次元エッジサンプル点の集合。
図3のブロック図により実施例1における情報処理装置104の構成例を示す。情報処理装置104において、二次元画像取得部110は、撮像装置115が撮像した対象物体100を含む光景(シーン)の二次元画像111を取得する。なお、二次元画像111は、各画素に輝度値が格納された濃淡画像とする。また、撮像装置115には、CCDやCMOSなどの撮像素子を有するカメラを用いる。
図4のフローチャートにより実施例1の情報処理装置104による三次元形状モデルの生成処理を説明する。なお、撮像装置115の内部パラメータ(焦点距離やレンズ歪みパラメータなど)は、パラメータ取得部120によって事前に取得済みとして説明する。
ステップR1:二次元エッジサンプル点112に隣接する円形領域内から参照三次元モデル113の表面上の三次元点をサンプリングし、
ステップR2:サンプリングした三次元点群に平面当て嵌めを行い平面パラメータを算出し、
ステップR3:平面当て嵌めの誤差の分散値を算出し、所定の閾値と比較し、
ステップR4:平面当て嵌めの誤差の分散値が所定の閾値内であれば、円形領域を広げて、処理をステップR2に戻し、
ステップR5:平面当て嵌めの誤差の分散値が所定の閾値を超える場合、直前のステップR2で算出した平面パラメータを近傍面114のパラメータとする。
b = q ± r(q×t) …(1)
ここで、bはサンプリング領域の中心座標(二次元ベクトル)、
qは二次元エッジサンプル点112の二次元座標(二次元ベクトル)、
tは二次元エッジサンプル点112の方向ベクトル(二次元ベクトル)、
rは円領域の半径(スカラ、初期値は一画素)、
「×」は外積を表し、以下「・」は内積を表す。
p' = km …(2)
ここで、p'は三次元エッジサンプル点117の位置(三次元ベクトル)、
mは二次元エッジサンプル点112の三次元座標(m=(u, v, 1)T)、
kは係数(スカラ)。
p'・n - h = 0 …(3)
ここで、nは近傍面114の法線方向(三次元ベクトル)、
hは原点から近傍面114までの距離(スカラ)。
k = h/(m・n) …(4)
p' = {h/(m・n)}m …(5)
s = {(λ×m)×n}/||{(λ×m)×n}|| …(6)
ここで、λは二次元エッジサンプル点112の方向(λ=(λu, λv, 0)T)、
||x||はベクトルxの長さ(スカラ)。
幾何特徴抽出部140は、二次元画像から二次元幾何特徴を抽出することができればよく、二次元エッジサンプル点に限らず、HarrisやSIFT (scale-invariant feature transform)などの画像特徴を用いてもよい。これにより、テクスチャがある対象物体であっても高精度な三次元形状モデルを生成することができる。なおHarrisやSIFTなどの画像特徴を用いる場合、近傍三次元情報算出部150は、画像特徴を中心とする近傍領域から近傍面を算出してもよい。
(u, v)T = (f・x/z, f・y/z)T …(7)
ここで、(u, v)は二次元画像上の座標、
(x, y, z)は三次元座標、
fは焦点距離(内部パラメータ)。
・ランダムドットを照射して、画像の局所相関係数を計算し、相関の強さから対応付けを行い、ステレオのパラメータから三角測量により距離を算出する方法、
・光を発光して反射して戻ってくるまでの時間を測定するTime of Flight (TOF)式の距離画像取得方法、
・ラインレーザを利用して、対象物体を直線運動させた場合のレーザの反射位置を計測して三次元の位置に変換した距離画像を得る方法、
・接触式CMMなどの接触式の三次元計測装置を用いて三次元点群を取得する方法。
実施例1では、二次元画像から二次元幾何特徴を抽出して三次元幾何情報を算出して、高精度な三次元形状モデルを作成する方法を説明した。実施例2では、対象物体の三次元形状モデル(参照三次元モデル)を対象物体を撮影した二次元画像を用いて補正する方法、言い替えれば、参照三次元モデルから抽出した三次元幾何情報を補正して、高精度な三次元形状モデルを作成する方法を説明する。なお、実施例2では、参照三次元モデルが三次元点群と局所平面を表す三次元点間の連結情報の集合であるメッシュモデルである場合を説明する。
図6のブロック図により実施例2の情報処理装置104の構成例を示す。実施例2の情報処理装置104は、図3に示す構成に加えて三次元幾何特徴を抽出する幾何特徴抽出部17、三次元幾何特徴を補正する幾何特徴補正部180を有する。なお、二次元画像取得部110、パラメータ取得部120、三次元モデル取得部130における処理は実施例1と同様である。ただし、実施例2の三次元モデル取得部130は、対象物体100の参照三次元モデル21として、三次元点群と局所平面を表す三次元点間の連結情報の集合であるメッシュモデルを記憶装置106から読み出して利用する。
図7のフローチャートにより実施例2の情報処理装置104による三次元形状モデルの補正処理を説明する。実施例1と同様に、二次元画像23の取得(S101)、対象物体100の参照三次元モデル21の取得(S102)、外部パラメータの算出(S103)が行われる。ただし、三次元モデル取得部130が参照三次元モデル21として記憶装置106からメッシュモデルを取得する点で実施例1と異なる。
d = g/f …(8)
ここで、gは撮像装置115から対象物体100までの平均距離、
fは焦点距離(内部パラメータ)。
c = p±r(p×d) …(9)
ここで、pは三次元エッジサンプル点22の三次元座標、
dは三次元エッジサンプル点22の方向ベクトル、
rは円領域の半径。
幾何特徴抽出部170は、参照三次元モデルから三次元幾何特徴を抽出することができればよく、参照三次元モデルの輪郭線から抽出した三次元エッジサンプル点、参照三次元モデルの角などの特徴的な三次元点を三次元幾何特徴として抽出してもよい。また、参照三次元モデルの構造を解析して特徴的な部分(三次元点の位置や法線や曲率などの変化が大きい部分)を抽出してもよい。また、参照三次元モデルにSpin Images(非特許文献7参照)などの三次元特徴検出器を適用して三次元幾何特徴を抽出してもよい。また、参照三次元モデルを様々な方向から観察したシミュレーション画像を作成し、シミュレーション画像から二次元幾何特徴が検出される位置に投影される参照三次元モデルの表面点や輪郭線上の点を抽出してもよい。
実施例1、2では、高精度な三次元形状モデルの作成方法を説明した。実施例3では、高精度な三次元形状モデルを用いて対象物体の位置姿勢を推定する方法を説明する。これにより、実物体と位置姿勢推定に用いる三次元形状モデルの形状差異が小さくなり、高精度に対象物体の位置姿勢を算出することができる。
図8のブロック図により実施例3の情報処理装置104の構成例を示す。実施例3の情報処理装置104は、図3に示す構成に加えて、計測データ取得部190および位置姿勢算出部200を有する。つまり、実施例3の情報処理装置104は、算出した対象物体100の三次元幾何情報を対象物体100を含むシーンを計測した計測データに当て嵌めて、対象物体100の位置姿勢を算出する。なお位置姿勢の算出対象の対象物体100は、同一の物体である必要はなく、同じ形状を有する異なる物体でもよい。
実施例3では、実施例1の構成に計測データ取得部190および位置姿勢算出部200を加えた例を説明したが、実施例2の構成に計測データ取得部190および位置姿勢算出部200を加えた構成も可能である。つまり、実施例2の情報処理装置104において補正された対象物体100の三次元形状モデルを、対象物体100を含むシーンを計測した計測データに当て嵌めて、対象物体100の位置姿勢を算出してもよい。
本発明は、上述の実施形態の一以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける一以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、一以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
Claims (15)
- 物体を含む光景を撮影した二次元画像を取得する第一の取得手段と、
前記二次元画像の撮影位置姿勢を示すパラメータを取得する第二の取得手段と、
前記物体の三次元形状を表す三次元形状モデルを取得する第三の取得手段と、
前記二次元画像から前記物体の二次元幾何特徴を抽出する抽出手段と、
前記二次元幾何特徴の近傍の前記物体の面に関する三次元情報を、前記三次元形状モデルから算出する第一の算出手段と、
前記二次元幾何特徴、前記パラメータ、前記面に関する三次元情報に基づき、前記二次元幾何特徴に対応する前記三次元形状モデルにおける三次元幾何特徴を算出する第二の算出手段とを有する情報処理装置。 - 前記抽出手段は、前記二次元幾何特徴として、前記二次元画像に写った前記物体のエッジ部を示す複数の二次元エッジサンプル点を抽出する請求項1に記載された情報処理装置。
- 前記第二の算出手段は、前記三次元幾何特徴として、前記複数の二次元エッジサンプル点に対応する複数の三次元エッジサンプル点を算出する請求項2に記載された情報処理装置。
- 前記第二の算出手段は、前記三次元エッジサンプル点の集合を前記物体の三次元形状モデルとして出力する請求項3に記載された情報処理装置。
- 前記第二の算出手段は、前記二次元幾何特徴の位置と前記二次元画像の撮影位置を結ぶ直線と、前記第一の算出手段が算出した前記物体の面との交点を、前記三次元幾何特徴の位置として算出する請求項1から請求項4の何れか一項に記載された情報処理装置。
- 物体を含む光景を撮影した二次元画像を取得する第一の取得手段と、
前記二次元画像の撮影位置姿勢を示すパラメータを取得する第二の取得手段と、
前記物体の三次元形状を表す三次元形状モデルを取得する第三の取得手段と、
前記三次元形状モデルから前記物体の三次元幾何特徴を抽出する第一の抽出手段と、
前記二次元画像から前記三次元幾何特徴に対応する二次元幾何特徴を抽出する第二の抽出手段と、
前記三次元幾何特徴に近接する前記物体の面に関する三次元情報を、前記三次元形状モデルから算出する算出手段と、
前記二次元幾何特徴、前記パラメータ、前記面に関する三次元情報に基づき、前記三次元幾何特徴の三次元情報を補正する補正手段とを有する情報処理装置。 - 前記第一の抽出手段は、前記三次元幾何特徴として、前記三次元形状モデルが表す前記物体の輪郭線を示す複数の三次元エッジサンプル点を抽出する請求項6に記載された情報処理装置。
- 前記第二の抽出手段は、前記二次元幾何特徴として、前記二次元画像に写った前記物体のエッジ部から前記複数の三次元エッジサンプル点に対応する複数の二次元エッジサンプル点を抽出する請求項7に記載された情報処理装置。
- 前記第二の抽出手段は、前記三次元エッジサンプル点を前記二次元画像に投影した投影点を求め、前記投影点の近傍の前記エッジ部から前記二次元エッジサンプル点を抽出する請求項8に記載された情報処理装置。
- 前記補正手段は、
前記二次元エッジサンプル点、前記パラメータ、前記面に関する三次元情報に基づき、前記二次元エッジサンプル点に対応する前記三次元形状モデルにおける補正点を算出する手段と、
前記補正点の三次元情報に基づき、前記二次元エッジサンプル点に対応する前記三次元エッジサンプル点の三次元情報を補正する手段とを有する請求項8または請求項9に記載された情報処理装置。 - 前記補正手段は、前記補正後の三次元エッジサンプル点の集合を前記物体の三次元形状モデルとして出力する請求項10に記載された情報処理装置。
- 前記補正手段は、前記二次元幾何特徴の位置と前記二次元画像の撮影位置を結ぶ直線と、前記算出手段が算出した前記物体の面との交点を、前記三次元幾何特徴の位置として算出する請求項6から請求項11の何れか一項に記載された情報処理装置。
- 第一の取得手段が、物体を含む光景を撮影した二次元画像を取得し、
第二の取得手段が、前記二次元画像の撮影位置姿勢を示すパラメータを取得し、
第三の取得手段が、前記物体の三次元形状を表す三次元形状モデルを取得し、
抽出手段が、前記二次元画像から前記物体の二次元幾何特徴を抽出し、
第一の算出手段が、前記二次元幾何特徴の近傍の前記物体の面に関する三次元情報を、前記三次元形状モデルから算出し、
第二の算出手段が、前記二次元幾何特徴、前記パラメータ、前記面に関する三次元情報に基づき、前記二次元幾何特徴に対応する前記三次元形状モデルにおける三次元幾何特徴を算出する情報処理方法。 - 第一の取得手段が、物体を含む光景を撮影した二次元画像を取得し、
第二の取得手段が、前記二次元画像の撮影位置姿勢を示すパラメータを取得し、
第三の取得手段が、前記物体の三次元形状を表す三次元形状モデルを取得し、
第一の抽出手段が、前記三次元形状モデルから前記物体の三次元幾何特徴を抽出し、
第二の抽出手段が、前記二次元画像から前記三次元幾何特徴に対応する二次元幾何特徴を抽出し、
算出手段が、前記三次元幾何特徴に近接する前記物体の面に関する三次元情報を、前記三次元形状モデルから算出し、
補正手段が、前記二次元幾何特徴、前記パラメータ、前記面に関する三次元情報に基づき、前記三次元幾何特徴の三次元情報を補正する情報処理方法。 - コンピュータを請求項1から請求項12の何れか一項に記載された情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014207541A JP6426968B2 (ja) | 2014-10-08 | 2014-10-08 | 情報処理装置およびその方法 |
US14/873,811 US9858670B2 (en) | 2014-10-08 | 2015-10-02 | Information processing apparatus and method thereof |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014207541A JP6426968B2 (ja) | 2014-10-08 | 2014-10-08 | 情報処理装置およびその方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016075637A true JP2016075637A (ja) | 2016-05-12 |
JP6426968B2 JP6426968B2 (ja) | 2018-11-21 |
Family
ID=55655805
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014207541A Active JP6426968B2 (ja) | 2014-10-08 | 2014-10-08 | 情報処理装置およびその方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9858670B2 (ja) |
JP (1) | JP6426968B2 (ja) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018044897A (ja) * | 2016-09-15 | 2018-03-22 | 株式会社五合 | 情報処理装置、カメラ、移動体、移動体システム、情報処理方法およびプログラム |
JP2018097567A (ja) * | 2016-12-13 | 2018-06-21 | 日本ユニシス株式会社 | 形状変形装置および形状変形用プログラム |
WO2018216341A1 (ja) | 2017-05-22 | 2018-11-29 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
JP2019045991A (ja) * | 2017-08-30 | 2019-03-22 | キヤノン株式会社 | 生成装置、生成方法、及びプログラム |
JP2019045989A (ja) * | 2017-08-30 | 2019-03-22 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラム |
JP2019149149A (ja) * | 2017-12-29 | 2019-09-05 | バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー(ペキン) カンパニー リミテッド | 点群データを復旧するための方法及び装置 |
JP2020079672A (ja) * | 2018-11-13 | 2020-05-28 | 三菱電機株式会社 | 空気調和機、制御システム、制御方法、及び制御プログラム |
WO2021075314A1 (ja) * | 2019-10-16 | 2021-04-22 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
WO2021240670A1 (ja) * | 2020-05-27 | 2021-12-02 | 日本電気株式会社 | 異常検出システム、異常検出装置、異常検出方法、及びコンピュータ可読媒体 |
JP2022060181A (ja) * | 2020-10-02 | 2022-04-14 | ベイカー ヒューズ オイルフィールド オペレーションズ エルエルシー | 自動化されたタービンブレードとシュラウドとの間の間隙測定 |
JP7477528B2 (ja) | 2019-03-22 | 2024-05-01 | インターディジタル・シーイー・パテント・ホールディングス・ソシエテ・パ・アクシオンス・シンプリフィエ | 点群の処理 |
Families Citing this family (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9489765B2 (en) * | 2013-11-18 | 2016-11-08 | Nant Holdings Ip, Llc | Silhouette-based object and texture alignment, systems and methods |
KR101586765B1 (ko) * | 2015-02-27 | 2016-01-25 | 주식회사 다우인큐브 | 반도체 공정 기반 3차원 가상 형상 모델링 방법 |
JP6348093B2 (ja) * | 2015-11-06 | 2018-06-27 | ファナック株式会社 | 入力データから検出対象物の像を検出する画像処理装置および方法 |
JP6688088B2 (ja) | 2016-01-19 | 2020-04-28 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置およびその制御方法 |
US10981060B1 (en) | 2016-05-24 | 2021-04-20 | Out of Sight Vision Systems LLC | Collision avoidance system for room scale virtual reality system |
JP6740033B2 (ja) | 2016-06-28 | 2020-08-12 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、計測システム、情報処理方法及びプログラム |
US20180122134A1 (en) * | 2016-11-02 | 2018-05-03 | Htc Corporation | Three-dimensional model construction system and three-dimensional model construction method |
JP2018084954A (ja) * | 2016-11-24 | 2018-05-31 | セイコーエプソン株式会社 | プログラム、姿勢導出方法、姿勢導出装置 |
US11164378B1 (en) * | 2016-12-08 | 2021-11-02 | Out of Sight Vision Systems LLC | Virtual reality detection and projection system for use with a head mounted display |
CN106920279B (zh) * | 2017-03-07 | 2018-06-19 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 三维地图构建方法和装置 |
EP3608628B1 (en) * | 2017-04-03 | 2020-11-25 | Fujitsu Limited | Distance information processing device, distance information processing method, and distance information processing program |
DE102017107336A1 (de) * | 2017-04-05 | 2018-10-11 | Testo SE & Co. KGaA | Messgerät und korrespondierendes Messverfahren |
US20180357819A1 (en) * | 2017-06-13 | 2018-12-13 | Fotonation Limited | Method for generating a set of annotated images |
CN110998659B (zh) * | 2017-08-14 | 2023-12-05 | 乐天集团股份有限公司 | 图像处理系统、图像处理方法、及程序 |
JP6689006B2 (ja) * | 2017-08-25 | 2020-04-28 | ベイジン・ボイジャー・テクノロジー・カンパニー・リミテッド | 車両の環境情報を検出するための方法およびシステム |
CN111133474B (zh) * | 2017-09-29 | 2023-09-19 | 日本电气方案创新株式会社 | 图像处理设备、图像处理方法和计算机可读记录介质 |
WO2020230921A1 (ko) * | 2019-05-14 | 2020-11-19 | 엘지전자 주식회사 | 레이저 패턴을 이용하여 이미지 내의 특징을 추출하는 방법 및 이를 적용한 식별장치와 로봇 |
WO2020255766A1 (ja) * | 2019-06-20 | 2020-12-24 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、投映装置、および情報処理システム |
JP7345306B2 (ja) * | 2019-07-30 | 2023-09-15 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法 |
KR20210030147A (ko) * | 2019-09-09 | 2021-03-17 | 삼성전자주식회사 | 3d 렌더링 방법 및 장치 |
JP2022056085A (ja) | 2020-09-29 | 2022-04-08 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム |
CN117081237B (zh) * | 2023-07-19 | 2024-04-02 | 珠海市深瑞智联科技有限公司 | 一种基于雷达扫描及图像采集的输电线路隐患识别方法及系统 |
CN117274344B (zh) * | 2023-11-22 | 2024-02-06 | 北京渲光科技有限公司 | 真实材质纹理的模型训练方法、纹理合成及映射方法 |
CN117379007B (zh) * | 2023-12-07 | 2024-03-15 | 合肥锐视医疗科技有限公司 | 一种3d光学成像系统及方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012185545A (ja) * | 2011-03-03 | 2012-09-27 | Secom Co Ltd | 顔画像処理装置 |
US20140286536A1 (en) * | 2011-12-06 | 2014-09-25 | Hexagon Technology Center Gmbh | Position and orientation determination in 6-dof |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3854229B2 (ja) * | 2003-01-07 | 2006-12-06 | 株式会社東芝 | 画像処理装置 |
IL170320A (en) * | 2005-08-17 | 2010-04-29 | Orad Hi Tec Systems Ltd | System and method for managing the visual effects insertion in a video stream |
SE1050763A1 (sv) * | 2010-07-08 | 2010-07-12 | Abb Research Ltd | En metod för att kalibrera en mobil robot |
US20140320492A1 (en) * | 2011-11-25 | 2014-10-30 | Wenfei Jiang | Methods and apparatus for reflective symmetry based 3d model compression |
US9092666B2 (en) * | 2012-01-03 | 2015-07-28 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for estimating organ deformation model and medical image system |
KR20140090353A (ko) * | 2013-01-08 | 2014-07-17 | 한국전자통신연구원 | 얼굴의 형태 및 질감을 이용한 3차원 캐리커처 생성 장치 및 그 방법 |
US10373018B2 (en) * | 2013-10-08 | 2019-08-06 | Apple Inc. | Method of determining a similarity transformation between first and second coordinates of 3D features |
GB2520338A (en) * | 2013-11-19 | 2015-05-20 | Nokia Corp | Automatic scene parsing |
-
2014
- 2014-10-08 JP JP2014207541A patent/JP6426968B2/ja active Active
-
2015
- 2015-10-02 US US14/873,811 patent/US9858670B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012185545A (ja) * | 2011-03-03 | 2012-09-27 | Secom Co Ltd | 顔画像処理装置 |
US20140286536A1 (en) * | 2011-12-06 | 2014-09-25 | Hexagon Technology Center Gmbh | Position and orientation determination in 6-dof |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018044897A (ja) * | 2016-09-15 | 2018-03-22 | 株式会社五合 | 情報処理装置、カメラ、移動体、移動体システム、情報処理方法およびプログラム |
JP2018097567A (ja) * | 2016-12-13 | 2018-06-21 | 日本ユニシス株式会社 | 形状変形装置および形状変形用プログラム |
US11488354B2 (en) | 2017-05-22 | 2022-11-01 | Sony Corporation | Information processing apparatus and information processing method |
WO2018216341A1 (ja) | 2017-05-22 | 2018-11-29 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
JP2019045991A (ja) * | 2017-08-30 | 2019-03-22 | キヤノン株式会社 | 生成装置、生成方法、及びプログラム |
JP2019045989A (ja) * | 2017-08-30 | 2019-03-22 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラム |
JP2019149149A (ja) * | 2017-12-29 | 2019-09-05 | バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー(ペキン) カンパニー リミテッド | 点群データを復旧するための方法及び装置 |
JP2020079672A (ja) * | 2018-11-13 | 2020-05-28 | 三菱電機株式会社 | 空気調和機、制御システム、制御方法、及び制御プログラム |
JP7477528B2 (ja) | 2019-03-22 | 2024-05-01 | インターディジタル・シーイー・パテント・ホールディングス・ソシエテ・パ・アクシオンス・シンプリフィエ | 点群の処理 |
JPWO2021075314A1 (ja) * | 2019-10-16 | 2021-04-22 | ||
JP7294702B2 (ja) | 2019-10-16 | 2023-06-20 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
WO2021075314A1 (ja) * | 2019-10-16 | 2021-04-22 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
WO2021240670A1 (ja) * | 2020-05-27 | 2021-12-02 | 日本電気株式会社 | 異常検出システム、異常検出装置、異常検出方法、及びコンピュータ可読媒体 |
JP7416233B2 (ja) | 2020-05-27 | 2024-01-17 | 日本電気株式会社 | 異常検出システム、異常検出装置、異常検出方法、及びプログラム |
JP2022060181A (ja) * | 2020-10-02 | 2022-04-14 | ベイカー ヒューズ オイルフィールド オペレーションズ エルエルシー | 自動化されたタービンブレードとシュラウドとの間の間隙測定 |
JP7265594B2 (ja) | 2020-10-02 | 2023-04-26 | ベイカー ヒューズ オイルフィールド オペレーションズ エルエルシー | 自動化されたタービンブレードとシュラウドとの間の間隙測定 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20160104314A1 (en) | 2016-04-14 |
US9858670B2 (en) | 2018-01-02 |
JP6426968B2 (ja) | 2018-11-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6426968B2 (ja) | 情報処理装置およびその方法 | |
CN110288642B (zh) | 基于相机阵列的三维物体快速重建方法 | |
US8447099B2 (en) | Forming 3D models using two images | |
US8452081B2 (en) | Forming 3D models using multiple images | |
JP6323993B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータプログラム | |
Takimoto et al. | 3D reconstruction and multiple point cloud registration using a low precision RGB-D sensor | |
Orghidan et al. | Camera calibration using two or three vanishing points | |
WO2014024579A1 (ja) | 光学データ処理装置、光学データ処理システム、光学データ処理方法、および光学データ処理用プログラム | |
JP2016128810A (ja) | 奥行きカメラを校正する方法 | |
JP5955028B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理用のプログラム | |
JP2016119086A (ja) | 3dモデル化オブジェクトのテクスチャリング | |
WO2011145285A1 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム | |
WO2012096747A1 (en) | Forming range maps using periodic illumination patterns | |
JP2011192214A (ja) | 幾何特徴抽出装置、幾何特徴抽出方法、及びプログラム、三次元計測装置、物体認識装置 | |
CN115345822A (zh) | 一种面向航空复杂零件的面结构光自动化三维检测方法 | |
JP2016217941A (ja) | 3次元データ評価装置、3次元データ測定システム、および3次元計測方法 | |
Guidi et al. | 3D Modelling from real data | |
Khoshelham et al. | Generation and weighting of 3D point correspondences for improved registration of RGB-D data | |
Kroemer et al. | Point cloud completion using extrusions | |
Ye et al. | An accurate 3D point cloud registration approach for the turntable-based 3D scanning system | |
Gadasin et al. | Reconstruction of a Three-Dimensional Scene from its Projections in Computer Vision Systems | |
Harvent et al. | Multi-view dense 3D modelling of untextured objects from a moving projector-cameras system | |
Jaiswal et al. | 3D object modeling with a Kinect camera | |
Barone et al. | Structured light stereo catadioptric scanner based on a spherical mirror | |
Furferi et al. | A RGB-D based instant body-scanning solution for compact box installation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20171002 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180813 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180928 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20181026 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6426968 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |