JP2016134636A - Angle-of-view deviation correction device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、長時間に亘って撮影した映像を表示する映像表示システムに係り、特に、撮影するカメラの画角がずれた場合の表示のずれを補正する補正技術に関する。 The present invention relates to a video display system that displays video taken over a long period of time, and more particularly, to a correction technique that corrects a display shift when a field angle of a camera to be shot shifts.
近年、動画像の表示のずれを補正する技術が多く見られるようになった。例えば、特許文献1には、複数のテンプレートパターンを用いて画像のパターンマッチングを行い、移動ベクトルを求めて、表示する画像ずれを補正する技術が開示されている。また、特許文献2には、撮影装置の動きを計測するセンサの精度が低い場合であっても、大きな映像揺れを高精度に補正するためのパラメータを算出することができる画像処理装置が開示されている。 In recent years, many techniques for correcting a display shift of a moving image have been seen. For example, Patent Document 1 discloses a technique for performing image pattern matching using a plurality of template patterns, obtaining a movement vector, and correcting a displayed image shift. Further, Patent Document 2 discloses an image processing apparatus capable of calculating parameters for correcting a large image shake with high accuracy even when the accuracy of a sensor that measures the movement of the photographing apparatus is low. ing.
特許文献1のように、パターンマッチングを用いて、画像のずれ(移動ベクトル)を算出するためには、画像中の同一の物体を示す画素値が変化しないことが前提である。同一物体の画素値が変化する場合、パターンマッチングでは、画素値の差分が大きくなりすぎ、同一の物体であると推定することが困難となる。しかし、手振れなどの揺れを補正することを目的とする場合は、パターンマッチングを行う画像に関して、撮影される時間のずれがほとんどなく(1秒以内)、そのため、同一物体の画素値が大きく変化することがなく、画像のずれが検知可能となっている。 As in Patent Document 1, in order to calculate an image shift (movement vector) using pattern matching, it is assumed that pixel values indicating the same object in the image do not change. When the pixel value of the same object changes, in the pattern matching, the pixel value difference becomes too large, and it is difficult to estimate that the same object is the same object. However, when the purpose is to correct shaking such as camera shake, there is almost no shift in the time taken for the pattern matching image (within 1 second), and the pixel value of the same object changes greatly. The image shift can be detected.
上記の背景技術に記載した手法では、揺れ補正のように短時間での画像を比較しての画角ずれの検知においては問題がない。しかし、カメラなどの設置後に経年変化によってカメラが下を向いてしまう等の画像の画角の変化に対しては必ずしも有効ではない。
例えば、一ケ月(30日とする)かけてカメラが1画素下を向いてしまう等の現象においては、1秒程度の画像の比較では、1秒における画角のずれは、1/2、592、000画素となり、画角のずれを検知することができない。
In the method described in the background art described above, there is no problem in detecting the angle of view by comparing images in a short time, such as shake correction. However, this is not always effective for changes in the angle of view of an image, such as the camera turning downward due to secular change after installation of the camera.
For example, in a phenomenon in which the camera turns down one pixel over a month (30 days), when comparing images for about 1 second, the angle of view shift in 1 second is 1/2, 592. 000 pixels, and the angle of view cannot be detected.
また、上記のような場合、画角のずれが検知できるまでには、数日以上を必要としてしまい、その場合の比較画像の気象条件等の違いによる明るさ状況に変化が生じ、同一物体の画素値が変化してしまうため、画素値を用いたパターンマッチングでは、同一の物体と推定することが困難となる。そのため、同一物体の画素値を用いたパターンマッチングによるずれ量の検知が困難となり、画角ずれを検知することが困難となる。 In addition, in the above case, it takes several days or more to detect the deviation of the angle of view, and the brightness situation changes due to the difference in the weather conditions of the comparison image in that case, and the same object is changed. Since the pixel value changes, it is difficult to estimate the same object by pattern matching using the pixel value. Therefore, it becomes difficult to detect a shift amount by pattern matching using pixel values of the same object, and it is difficult to detect a view angle shift.
本発明は、このような従来の事情に鑑みなされたものであり、カメラ設置後の経年変化による画角ずれを検知することができ、画角ずれ量の推定を実現することが可能な画角ずれ補正装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such conventional circumstances, and is capable of detecting a field angle deviation due to a secular change after camera installation and capable of estimating an amount of field angle deviation. An object of the present invention is to provide a deviation correction device.
上記目的を達成するために本発明の画角ずれ補正装置は、カメラで所定の場所を撮影した参照画像と、前記参照画像撮影後に前記カメラで前記参照画像と同じ場所を撮影した対象画像とを用いて前記カメラの画角ずれを補正する画角ずれ補正装置であって、前記参照画像および前記対象画像のエッジを抽出するエッジ抽出部と、前記エッジ抽出部で抽出した前記参照画像のエッジ抽出画像と前記対象画像のエッジ抽出画像を用いて、各画素の差分絶対値にて構成する差分画像を生成する差分画像生成部と、前記差分画像生成部で生成した前記差分画像を基にして、画素ごとに持つ差分値の絶対値和を評価値とし、評価値が最少となるずれ量を算出するずれ量評価部と、前記ずれ量評価部で算出した前記ずれ量に基づいて前記対象画像の画角ずれを補正する画像補正部と、を有することを特徴とする。 In order to achieve the above object, an angle-of-view correction apparatus according to the present invention includes a reference image obtained by photographing a predetermined location with a camera and a target image obtained by photographing the same location as the reference image with the camera after taking the reference image. An angle-of-view deviation correction apparatus that corrects an angle-of-view deviation of the camera by using an edge extraction unit that extracts edges of the reference image and the target image, and edge extraction of the reference image extracted by the edge extraction unit Using the image and the edge extraction image of the target image, based on the difference image generation unit that generates a difference image composed of the absolute difference value of each pixel, and the difference image generated by the difference image generation unit, An absolute value sum of difference values for each pixel is used as an evaluation value, and a deviation amount evaluation unit that calculates a deviation amount that minimizes the evaluation value; and based on the deviation amount calculated by the deviation amount evaluation unit, the target image Without angle of view And having and an image correcting unit that corrects.
また、上記目的を達成するために本発明の画角ずれ補正装置は、カメラで所定の場所を撮影した参照画像と、前記参照画像撮影後に前記カメラで前記参照画像と同じ場所を撮影した対象画像とを用いて前記カメラの画角ずれを補正する画角ずれ補正装置であって、前記参照画像および前記対象画像のエッジを抽出するエッジ抽出部と、前記エッジ抽出部で抽出した前記参照画像のエッジ抽出画像と前記対象画像のエッジ抽出画像をそれぞれ2値化処理する2値化処理部と、前記2値化処理部で2値化処理した2つのエッジ抽出画像を用いて、前記対象画像のエッジとされる画素と前記参照画像のエッジ部分との距離を測定し、測定結果を画素ごとにマッピングしたマッピング画像を生成するエッジ比較部と、前記エッジ比較部で生成した前記マッピング画像を基にして、画素ごとに持つ差分値の絶対値和を評価値とし、評価値が最少となるずれ量を算出するずれ量評価部と、前記ずれ量評価部で算出した前記ずれ量に基づいて前記対象画像の画角ずれを補正する画像補正部と、を有することを特徴とする。 In order to achieve the above object, the angle-of-view correction apparatus according to the present invention includes a reference image obtained by photographing a predetermined place with a camera, and a target image obtained by photographing the same place as the reference image with the camera after taking the reference image. The angle-of-view deviation correction apparatus for correcting the angle-of-view deviation of the camera using the edge extracting unit for extracting the edge of the reference image and the target image, and the reference image extracted by the edge extracting unit Using the binarization processing unit that binarizes each of the edge extraction image and the edge extraction image of the target image, and the two edge extraction images binarized by the binarization processing unit, Measuring a distance between a pixel to be an edge and an edge portion of the reference image, and generating a mapping image in which a measurement result is mapped for each pixel; and the edge comparison unit Based on the tapped image, the absolute value sum of the difference values for each pixel is used as an evaluation value, and a deviation amount evaluation unit that calculates a deviation amount that minimizes the evaluation value, and the deviation amount calculated by the deviation amount evaluation unit And an image correction unit that corrects the angle-of-view shift of the target image.
また、上記した画角ずれ補正装置において、前記エッジ比較部は、2値化処理した2つのエッジ抽出画像それぞれのエッジ密度を求め、エッジ密度が高い部分はエッジ部分の比較より除外することを特徴とする。 Further, in the above-described field angle deviation correction device, the edge comparison unit obtains an edge density of each of the two edge-extracted images subjected to the binarization process, and a portion having a high edge density is excluded from the comparison of the edge portions. And
本発明によれば、カメラ設置後の経年変化による画角ずれを検知することができ、画角ずれ量の推定を実現することが可能な画角ずれ補正装置を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a field angle deviation correction apparatus that can detect a field angle deviation due to a secular change after the camera is installed and can estimate the field angle deviation amount.
以下、本発明の一実施形態に係る画角ずれ補正装置について説明する。
本発明の一実施形態に係る画角ずれ補正装置は、電源断においてもデータが消失しない記憶領域を備え、当該記憶領域にカメラ設置時に撮影した初期画像並びにカメラ運用時に撮影した通常画像を格納する一方、それぞれの画像のエッジ部分を抽出したエッジ抽出画像を格納し、初期画像のエッジ抽出画像とカメラ運用時に撮影した通常画像のエッジ抽出画像とを比較して、カメラの画角のずれ量を算出し、算出した画角のずれ量に基づいて通常画像の画角のずれを補正するものである。
Hereinafter, an angle of view correction apparatus according to an embodiment of the present invention will be described.
An angle-of-view correction apparatus according to an embodiment of the present invention includes a storage area in which data is not lost even when the power is turned off, and stores an initial image taken at the time of camera installation and a normal image taken at the time of camera operation in the storage area. On the other hand, an edge extraction image obtained by extracting the edge portion of each image is stored, and the edge extraction image of the initial image is compared with the edge extraction image of the normal image taken during camera operation, and the amount of deviation of the camera angle of view is calculated. The angle of view of the normal image is corrected based on the calculated amount of deviation of the angle of view.
[画角ずれ補正装置の構成]
次に、本発明の一実施形態に係る画角ずれ補正装置の構成について、図1を参照して説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る画角ずれ補正装置の構成の一例を示すブロック図である。
本発明の一実施形態に係る画角ずれ補正装置1は、図1に示すように、画像入力部10と、エッジ抽出部20と、2値化処理部30と、画像記録部40と、差分画像生成部50と、エッジ比較部60と、ずれ量評価部70と、画像補正部80とから構成される。
[Configuration of field angle correction device]
Next, the configuration of the field angle deviation correction apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a field angle deviation correction apparatus according to an embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, the field angle deviation correction apparatus 1 according to an embodiment of the present invention includes an image input unit 10, an edge extraction unit 20, a binarization processing unit 30, an image recording unit 40, and a difference. The image generation unit 50, the edge comparison unit 60, the shift amount evaluation unit 70, and the image correction unit 80 are configured.
画像入力部10は、図示していないカメラから画像(p1)を取り込む機能と、取り込んだ画像をエッジ抽出部20へ渡す機能と、取り込んだ画像を画像補正部80に渡す機能を有する。
エッジ抽出部20は、画像入力部10より渡された画像に対し、画素値の変化に対する差分演算を行うことによってエッジ(境界)抽出を行う機能を有する。また、エッジ抽出部20は、エッジ抽出したエッジ抽出画像を2値化処理部30に渡す機能と、エッジ抽出画像を画像記録部40との間で読み書きする機能を有する。
The image input unit 10 has a function of capturing an image (p1) from a camera (not shown), a function of passing the captured image to the edge extraction unit 20, and a function of passing the captured image to the image correction unit 80.
The edge extraction unit 20 has a function of performing edge (boundary) extraction on the image passed from the image input unit 10 by performing a difference calculation for a change in pixel value. Further, the edge extraction unit 20 has a function of passing the edge-extracted edge-extracted image to the binarization processing unit 30 and a function of reading and writing the edge-extracted image with the image recording unit 40.
2値化処理部30は、エッジ抽出部20より渡されたエッジ抽出画像を2値化処理する機能と、2値化処理した画像を画像記録部40との間で読み書きする機能を有する。また、2値化処理部30は、2値化処理画像を差分画像生成部50およびエッジ比較部60に渡す機能を有する。その際、2値化処理部30は、エッジ抽出部20より渡された現在撮影中の通常画像(対象画像)と、画像記録部40に記録されている初期画像(参照画像)の双方を渡す。
画像記録部40は、エッジ抽出部20より渡されたエッジ抽出画像、並びに2値化処理部30より渡された2値化処理画像を記録する機能を有する。また、画像記録部40は、エッジ抽出部20および2値化処理部30からの要求に応じて、エッジ抽出部20または2値化処理部30に、記録されているエッジ抽出画像または2値化処理画像を渡す機能を有する。また、この画像記録部40に蓄積された画像は、差分画像生成部50およびエッジ比較部60での処理において、参照画像として扱われる。
The binarization processing unit 30 has a function of binarizing the edge extraction image passed from the edge extraction unit 20 and a function of reading / writing the binarized image from / to the image recording unit 40. The binarization processing unit 30 has a function of passing the binarized processing image to the difference image generation unit 50 and the edge comparison unit 60. At that time, the binarization processing unit 30 passes both the normal image (target image) currently being taken and the initial image (reference image) recorded in the image recording unit 40 passed from the edge extraction unit 20. .
The image recording unit 40 has a function of recording the edge extraction image passed from the edge extraction unit 20 and the binarization processing image passed from the binarization processing unit 30. In addition, the image recording unit 40 receives the edge extracted image or binarization recorded in the edge extracting unit 20 or the binarizing processing unit 30 in response to a request from the edge extracting unit 20 and the binarizing processing unit 30. It has a function of passing a processed image. Further, the image stored in the image recording unit 40 is treated as a reference image in the processing in the difference image generation unit 50 and the edge comparison unit 60.
差分画像生成部50は、2値化処理部30より渡された対象画像と参照画像を用いて、各画素の差分絶対値にて構成する差分画像を生成する。生成した差分画像は、ずれ量評価部70に渡される。
エッジ比較部60は、2値化処理部30より渡された対象画像と参照画像を用いて、対象画像のエッジとされる画素と参照画像のエッジ部分との距離を測定し、測定結果を画素ごとにマッピングした画像を生成する。生成したマッピング画像はずれ量評価部70に渡される。
The difference image generation unit 50 uses the target image and the reference image passed from the binarization processing unit 30 to generate a difference image configured with the absolute difference value of each pixel. The generated difference image is transferred to the deviation amount evaluation unit 70.
The edge comparison unit 60 uses the target image and the reference image passed from the binarization processing unit 30 to measure the distance between the pixel that is the edge of the target image and the edge portion of the reference image, and the measurement result is the pixel A mapped image is generated every time. The generated mapping image is transferred to the deviation amount evaluation unit 70.
ずれ量評価部70は、エッジの差分画像を使用する場合は、差分画像生成部50の出力結果を用い、エッジの距離を使用する場合は、エッジ比較部60の出力結果を用いる。ずれ量評価部70は、渡された結果に基づいて、画素ごとに持つ値の絶対値和による評価値を算出し、また、差分画像生成部50およびエッジ比較部60に異なるずれ量の差分画像並びにマッピング画像の生成を指示する。指示するずれ量の定め方に関しては、様々な方法がある。例えば、あるずれ量の範囲(水平、垂直とも)をすべて評価する方法などが考えられる。複数のずれ量の評価を行い、評価値が最も小さなずれ量を採用する。採用したずれ量は画像補正部80に渡す。
画像補正部80は、ずれ量評価部70から入力されたずれ量にしたがって、画像入力部10より渡された画像のずれを補正し、補正した画像(p2)を図示していない表示部等に出力する。
The deviation amount evaluation unit 70 uses the output result of the difference image generation unit 50 when using the edge difference image, and uses the output result of the edge comparison unit 60 when using the edge distance. The deviation amount evaluation unit 70 calculates an evaluation value based on the sum of absolute values of the values for each pixel based on the passed result, and the difference image generation unit 50 and the edge comparison unit 60 provide difference images having different deviation amounts. In addition, the generation of a mapping image is instructed. There are various methods for determining the amount of deviation to be instructed. For example, a method of evaluating all the ranges of a certain amount of deviation (both horizontal and vertical) can be considered. A plurality of deviation amounts are evaluated, and the deviation amount having the smallest evaluation value is adopted. The adopted deviation amount is transferred to the image correction unit 80.
The image correction unit 80 corrects the shift of the image delivered from the image input unit 10 according to the shift amount input from the shift amount evaluation unit 70, and the corrected image (p2) is displayed on a display unit or the like (not shown). Output.
[画角ずれ補正装置での具体的な画角ずれ補正処理]
次に、本発明の一実施形態に係る画角ずれ補正装置での具体的な画角ずれ補正処理について、図1、図2、図3および図4を参照して説明する。図2は、ある気象条件の元で撮影された画像を示す図である。図3は、図2とは異なる気象条件の元で撮影された画像を示す図である。また、図4は、図2および図3の画像を基にしてエッジ抽出したエッジ抽出画像を示す図である。
図2と図3の画像は、カメラで道路沿いの塀を撮影した同じ画像であって、それぞれ撮影した日時や気象条件等が異なっている。図2の画像501は、道路の部分111と塀の部分101とで構成され、また、図3の画像502は、図2の画像501とは明るさ等が異なり、道路の部分112と塀の部分102とで構成されている。
[Specific angle-of-view correction processing in the angle-of-view correction device]
Next, a specific view angle shift correction process in the view angle shift correction apparatus according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1, 2, 3, and 4. FIG. 2 is a diagram showing an image taken under certain weather conditions. FIG. 3 is a diagram showing an image taken under a weather condition different from that in FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating an edge extracted image obtained by performing edge extraction based on the images of FIGS. 2 and 3.
The images in FIG. 2 and FIG. 3 are the same images obtained by photographing a kite along the road with a camera, and the dates and weather conditions and the like are different. An image 501 in FIG. 2 includes a road portion 111 and a ridge portion 101, and the image 502 in FIG. 3 is different from the image 501 in FIG. And part 102.
図2および図3の画像では、それぞれ塀の部分と道路の部分に画素値差があり、境界がはっきりと観察される。また、塀の部分には、縦に柱があり、その部分にも画素値差があり、境界がはっきりと観察される。しかしながら、図2および図3の画像を比較すると、太陽光の差し込む方向が異なるため、道路の部分111と112、並びに塀の部分101と102との画素値に相違が生じている。この場合、画素値を利用するパターンマッチングにおいては、道路の部分111と112、並びに塀の部分101と102のそれぞれ両者ともに同一の物体であるとの評価を下すことは困難である。 In the images of FIGS. 2 and 3, there is a difference in pixel values between the ridge portion and the road portion, respectively, and the boundary is clearly observed. In addition, there is a vertical column in the ridge part, and there is a difference in pixel value in that part, and the boundary is clearly observed. However, comparing the images of FIGS. 2 and 3, since the sunlight is inserted in different directions, the pixel values of the road portions 111 and 112 and the eaves portions 101 and 102 are different. In this case, in pattern matching using pixel values, it is difficult to evaluate that both the road portions 111 and 112 and the fence portions 101 and 102 are the same object.
そこで、エッジ抽出部20において、画像入力部10から入力された画像に対し、画素値の変化に対する差分演算を行うことにより、エッジ(境界)を抽出する。エッジ抽出には、対象となる画像に対し、画像フィルタを適用することによりエッジを抽出した画像として得ることができる。エッジ抽出用の画像フィルタには、キャニー法、ソーベルフィルタ、ロバーツフィルタ、ラプラシアンフィルタなどを使用したものがある。比較する2つの画像にフィルタを実施する際には、同一のフィルタを使用する。 Therefore, the edge extraction unit 20 extracts an edge (boundary) by performing a difference operation on the change of the pixel value for the image input from the image input unit 10. For edge extraction, an image can be obtained by applying an image filter to the target image. Some image filters for edge extraction use a Canny method, a Sobel filter, a Roberts filter, a Laplacian filter, and the like. When applying a filter to two images to be compared, the same filter is used.
図2および図3の画像の双方ともに、エッジ抽出部20でエッジ抽出を行った結果、図4のようなエッジ抽出画像121を得ることができる。エッジ抽出画像121は、画像のエッジの状態に応じて、階調を持つ画像となる。このまま、差分画像生成部50での処理により、差分にてエッジの状態を比較した結果を用いてもよい。その際には、差分値の絶対値和を評価値として、評価値が最少となるずれ量が、比較する画像のずれ量となる。
また、エッジの位置に着目し、エッジ抽出部20で抽出したエッジ抽出画像に対し、2値化処理部30でしきい値をもって2値化し、2値化したエッジ抽出画像を用いて評価を行ってもよい。その場合も、2つの2値化したエッジ抽出画像の各値の差分の絶対値和を評価値とし、評価値が最少となるずれ量が、比較する画像のずれ量となる。
As a result of performing edge extraction in both the images of FIGS. 2 and 3 by the edge extraction unit 20, an edge extraction image 121 as shown in FIG. 4 can be obtained. The edge extraction image 121 is an image having gradation according to the edge state of the image. As it is, the result of comparing the edge states by the difference by the processing in the difference image generation unit 50 may be used. In that case, the deviation amount that minimizes the evaluation value is the deviation amount of the images to be compared, with the absolute value sum of the difference values as the evaluation value.
Focusing on the position of the edge, the edge extraction image extracted by the edge extraction unit 20 is binarized with a threshold value by the binarization processing unit 30, and evaluation is performed using the binarized edge extraction image. May be. Also in that case, the sum of absolute values of the differences between the values of the two binarized edge extracted images is used as the evaluation value, and the amount of deviation that minimizes the evaluation value is the amount of deviation of the images to be compared.
なお、エッジ抽出画像をそのまま使用するのではなく、加工して使用することも可能である。エッジ抽出画像は、エッジの密度が高くなると、同一のエッジ部分以外の部分に重なりが生じる可能性がある。そのため、エッジの密度の高い部分を評価外とし、エッジ密度の低い部分のみを用いて評価を行ってもよい。 Note that the edge extracted image is not used as it is, but can also be used after being processed. In the edge extracted image, when the density of edges is increased, there is a possibility that an overlap occurs in a portion other than the same edge portion. For this reason, the evaluation may be performed using only a portion having a low edge density while excluding a portion having a high edge density.
エッジ密度は、以下の様に算出する。
2値化したエッジ抽出画像は、例えば、エッジでない部分を0、エッジ部分を1とすることができる。この時、注目画素の周囲±16画素の範囲において、エッジ抽出画像の値の平均値を算出し、平均値が0.1未満である場合は、エッジ密度が低いと判定し、エッジ部分の比較を行う。また、平均値が0.1以上である場合は、エッジ密度が高いと判定し、エッジ部分の比較より除外する。
The edge density is calculated as follows.
In the binarized edge extraction image, for example, a non-edge portion can be set to 0, and an edge portion can be set to 1. At this time, in the range of ± 16 pixels around the target pixel, the average value of the edge extracted image values is calculated. If the average value is less than 0.1, it is determined that the edge density is low, and the edge portions are compared. I do. Further, when the average value is 0.1 or more, it is determined that the edge density is high, and is excluded from the comparison of the edge portions.
エッジ密度の判定は、上記方法に必ずしもよる必要はなく、他の方法でもよい。
画像の状態においては、画素変化が必ずしも急峻とはならず、明るさの状態によっては、同一位置にエッジが生成されない可能性もある。その場合、エッジの距離を用いて評価を行う。エッジの距離とは以下の通りである。
画像比較の際に、2つの比較する画像を参照画像と対象画像とする。例えば、画角ずれ補正の場合は、カメラ設置時の初期画像を参照画像、カメラ運用時の画角ずれチェックの際に取り込む画像を対象画像とする。
参照画像を基準として、対象画像をエッジ抽出画像の各エッジと判定された画素位置と、基準とする参照画像上のエッジと判定された画素位置のうち最も近い位置関係となる画素位置を使用し、その直線距離をエッジの距離とする。エッジと判定された画素位置のエッジ距離の平均値を評価値とし、評価値が最少となるずれ量が、比較する画像のずれ量となる。
The determination of the edge density is not necessarily performed by the above method, and other methods may be used.
In the image state, the pixel change is not always steep, and depending on the brightness state, there is a possibility that an edge is not generated at the same position. In this case, the evaluation is performed using the edge distance. The edge distance is as follows.
At the time of image comparison, two images to be compared are set as a reference image and a target image. For example, in the case of field angle deviation correction, an initial image at the time of camera installation is set as a reference image, and an image captured at the time of field angle deviation check at the time of camera operation is set as a target image.
Using the reference image as a reference, the pixel position determined to be the edge of the edge extracted image as the target image and the pixel position having the closest positional relationship among the pixel positions determined as the edge on the reference image used as a reference are used. The straight line distance is the edge distance. An average value of edge distances of pixel positions determined to be edges is used as an evaluation value, and a shift amount that minimizes the evaluation value is a shift amount of images to be compared.
以上説明したように、本発明の一実施形態に係る画角ずれ補正装置によれば、カメラ設置後の経年変化による画角ずれを検知することができ、画角ずれ量の推定を実現することが可能な画角ずれ補正装置を提供することができる。 As described above, according to the view angle deviation correction apparatus according to the embodiment of the present invention, it is possible to detect an angle of view deviation due to secular change after installation of the camera, and realize estimation of the amount of view angle deviation. Thus, it is possible to provide a field angle deviation correction apparatus that can
なお、上記した実施形態の構成及び動作は例であって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更して実行することができることは言うまでもない。 It should be noted that the configuration and operation of the above-described embodiment are examples, and it goes without saying that the embodiment can be appropriately modified and executed without departing from the spirit of the present invention.
1:画角ずれ補正装置、10:画像入力部、20:エッジ抽出部、30:2値化処理部、40:画像記録部、50:差分画像生成部、60:エッジ比較部、70:ずれ量評価部、80:画像補正部、101,102:塀の部分、111,112:道路の部分、121:エッジ抽出画像、501:画像、502:画像。
1: angle of view correction apparatus, 10: image input unit, 20: edge extraction unit, 30: binarization processing unit, 40: image recording unit, 50: difference image generation unit, 60: edge comparison unit, 70: deviation Quantity evaluation unit, 80: image correction unit, 101, 102: hail portion, 111, 112: road portion, 121: edge extracted image, 501: image, 502: image.
Claims (3)
前記参照画像および前記対象画像のエッジを抽出するエッジ抽出部と、
前記エッジ抽出部で抽出した前記参照画像のエッジ抽出画像と前記対象画像のエッジ抽出画像を用いて、各画素の差分絶対値にて構成する差分画像を生成する差分画像生成部と、
前記差分画像生成部で生成した前記差分画像を基にして、画素ごとに持つ差分値の絶対値和を評価値とし、評価値が最少となるずれ量を算出するずれ量評価部と、
前記ずれ量評価部で算出した前記ずれ量に基づいて前記対象画像の画角ずれを補正する画像補正部と、
を有することを特徴とする画角ずれ補正装置。 An angle-of-view deviation correction device that corrects an angle of view deviation of the camera using a reference image obtained by photographing a predetermined place with a camera and a target image obtained by photographing the same place as the reference image after the reference image is taken. There,
An edge extraction unit that extracts edges of the reference image and the target image;
A difference image generation unit that generates a difference image composed of absolute difference values of each pixel using the edge extraction image of the reference image extracted by the edge extraction unit and the edge extraction image of the target image;
Based on the difference image generated by the difference image generation unit, an absolute value sum of difference values for each pixel is used as an evaluation value, and a deviation amount evaluation unit that calculates a deviation amount that minimizes the evaluation value;
An image correction unit that corrects a field angle shift of the target image based on the shift amount calculated by the shift amount evaluation unit;
An angle-of-view correction apparatus characterized by comprising:
前記参照画像および前記対象画像のエッジを抽出するエッジ抽出部と、
前記エッジ抽出部で抽出した前記参照画像のエッジ抽出画像と前記対象画像のエッジ抽出画像をそれぞれ2値化処理する2値化処理部と、
前記2値化処理部で2値化処理した2つのエッジ抽出画像を用いて、前記対象画像のエッジとされる画素と前記参照画像のエッジ部分との距離を測定し、測定結果を画素ごとにマッピングしたマッピング画像を生成するエッジ比較部と、
前記エッジ比較部で生成した前記マッピング画像を基にして、画素ごとに持つ差分値の絶対値和を評価値とし、評価値が最少となるずれ量を算出するずれ量評価部と、
前記ずれ量評価部で算出した前記ずれ量に基づいて前記対象画像の画角ずれを補正する画像補正部と、
を有することを特徴とする画角ずれ補正装置。 An angle-of-view deviation correction device that corrects an angle of view deviation of the camera using a reference image obtained by photographing a predetermined place with a camera and a target image obtained by photographing the same place as the reference image after the reference image is taken. There,
An edge extraction unit that extracts edges of the reference image and the target image;
A binarization processing unit that binarizes each of the edge extraction image of the reference image extracted by the edge extraction unit and the edge extraction image of the target image;
Using the two edge extraction images binarized by the binarization processing unit, the distance between the pixel as the edge of the target image and the edge portion of the reference image is measured, and the measurement result is obtained for each pixel. An edge comparison unit for generating a mapped mapping image;
Based on the mapping image generated by the edge comparison unit, an absolute value sum of difference values for each pixel is used as an evaluation value, and a deviation amount evaluation unit that calculates a deviation amount that minimizes the evaluation value;
An image correction unit that corrects a field angle shift of the target image based on the shift amount calculated by the shift amount evaluation unit;
An angle-of-view correction apparatus characterized by comprising:
3. The field angle deviation correction apparatus according to claim 2, wherein the edge comparison unit obtains an edge density of each of the two edge extracted images subjected to the binarization process, and excludes a portion having a high edge density from the comparison of the edge portions. An angle of view correction apparatus characterized by the above.
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