JP2020118614A - 計測システム、計測方法および計測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を撮影し、これらの複数のカメラにより撮影した画像に基づいて津波等の各種計測を行う計測システム、計測方法および計測プログラムの提供。【解決手段】異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を含む画像を撮影する撮影手段を用いた計測システムであって、角度フィードバックに基づく機械制御と画像撮影と画像処理に基づく画像計測制御を有する機械制御と画像計測制御を融合した二段式制御手段であり、機械制御が、角度センサーを用いた角度フィードバックに基づく機械制御により、撮影目標領域にある撮影目標の一部を各カメラとも撮影できるように各カメラの視線を概略的に調節し、画像計測制御が、各カメラにより写真撮影を行い、各カメラから撮影した画像をフィードバックし、各カメラの視線の精密制御を行う二段式制御手段を含む計測システムである。【選択図】図１８

Description

本発明は、複数のカメラにより撮影した画像に基づいて津波等の各種計測を行う計測システム、計測方法および計測プログラムに関する。

既存の津波の計測（観測）方法は、概ね、陸地に到達した津波の観測方法と、陸地到達前の津波の観測方法との二種類に分類できる。

（１）陸地に到達した津波の観測方法
陸地に到達した津波の高さの観測には、気象庁が各地に設置している検潮所の他、津波観測計や巨大津波観測計などの津波観測機器が用いられる。気象庁では、検潮所や津波観測計を用いて潮位を常時観測し、観測したデータを潮汐観測資料（速報値）および潮汐観測資料として公開している。しかし、これらの観測システムは何れも海岸に設置されているので、陸地に到達した津波の観測はできるものの、到達前の遠方（数１０ｋｍ〜５０ｋｍ超）の津波観測ができず、到達時刻の推定ができない。

（２）陸地到達前の津波の観測方法
陸地到達前の津波の観測には、海底地震・津波観測網、ＧＰＳ波浪計および最近提案されている津波レーダが用いられる。

海底地震・津波観測網は、日本海溝海底地震津波観測網整備事業として、国立研究開発法人防災科学技術研究所において、推進、整備される大規模のリアルタイム地震・津波観測ネットワークである。地底地震・津波観測網では、地震計と津波計とが一体となった観測装置を光海底ケーブルで接続し、これを東日本の太平洋沖海底に設置し、リアルタイムに２４時間連続で観測データを取得する。２０１８年１月現在、観測装置は日本全国の沿岸に１５０ヵ所に設置され、ケーブル総全長は約５，７００ｋｍになる。地底地震・津波観測網は、海溝型地震や直後の津波を直接的に検知し、迅速・高精度な情報伝達により被害の軽減や避難行動などの防災対策に貢献することが期待される。
しかし、海底システムや陸上局の設置は膨大な工事が必要であり、自治体や漁業関係者の同意が必要である。また、設備施設の維持や管理にも多大な費用が必要である。そのため、全国の海域に普及することには困難な面がある。

ＧＰＳ波浪計システムは、ＧＰＳ衛星を用いて沖合に浮かべたブイ（ＧＰＳ波浪計）の上下変動を計測し、波浪や潮汐等の海面変動を直接観測する海象観測機器である。２０１７年１月現在、日本沖合に１８基のＧＰＳ波浪計が設置されている。
ＧＰＳ波浪計は、港湾設備に必要な沖合の波浪情報を所得するために設置するものであるが、地震発生時には津波による海面の上下動の観測も可能であることから、津波防災対策への活用も大きく期待されている。通常、ＧＰＳ波浪計は、沖合２０ｋｍ前後の処に設置されるため、数十キロ先の津波観測と到達時刻推定が可能である。
しかし、ＧＰＳ波浪計は高価な設備であり、２００５年設置当初では、一基３億円を超え、現在も億単位である。また、ＧＰＳ波浪計は特定のスポットにしか設置できず、広範囲の観測が困難である。

津波レーダは、レーダ計測技術を用い、遠方の海面を計測し、津波の発生を監視するシステムである。これらの方法では、レーダで観測した海面の流速から津波成分を抽出し、津波の波高と到着時刻を推定する。
しかし、これらの方法では、海面の流速から津波成分の抽出を行うことは困難であり、特に長周期である津波の早期計測は困難である。

特開２０１３−４０８９８号公報 特開２０１８−４５２９号公報 特開２０１４−１６００４４号公報 特開２００４−１９１２６８号公報 特開２０１７−１５０９１７号公報 特開２０１６−８５２０６号公報

ところで、画像計測技術は３０年前から研究され、デジタルカメラ技術と計算機製造技術などのハードウェア技術の進歩や、アルゴリズムや人工知能などのソフトウェア技術の発展により、近年実用化が進んでいる。現在、画像計測技術は、印刷品質の管理、生産品の品質管理、宝石や芸術品の鑑定などの品質管理分野に実用化されている。また、顔認識や物体認識の分野にも幅広く実用化されている。

本発明は、異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を撮影し、これらの複数のカメラにより撮影した画像に基づいて津波等の各種計測を行う計測システム、計測方法および計測プログラムを提供することを目的とする。

本発明の計測システムは、異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を含む画像を撮影する撮影手段を用いた計測システムであって、角度フィードバックに基づく機械制御と画像撮影と画像処理に基づく画像計測制御を有する機械制御と画像計測制御を融合した二段式制御手段であり、機械制御が、角度センサーを用いた角度フィードバックに基づく機械制御により、撮影目標領域にある撮影目標の一部を各カメラとも撮影できるように各カメラの視線を概略的に調節し、画像計測制御が、各カメラにより写真撮影を行い、各カメラから撮影した画像をフィードバックし、各カメラの視線の精密制御を行う二段式制御手段を含む計測システムである。

また、本発明の計測方法は、異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を含む画像を撮影すること、角度センサーを用いた角度フィードバックに基づく機械制御により、撮影目標領域にある撮影目標の一部を各カメラとも撮影できるように各カメラの視線を概略的に調節すること、各カメラにより写真撮影を行い、各カメラから撮影した画像をフィードバックし、各カメラの視線の精密制御を行うことを特徴とする。

これらの発明によれば、異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を含む画像が撮影され、まず、角度センサーを用いた角度フィードバックに基づく機械制御により、撮影目標領域にある撮影目標の一部を各カメラとも撮影できるように各カメラの視線が概略的に調節され、機械制御の足りない部分すなわち機械制御の誤差が、画像撮影と画像処理に基づく画像計測制御により補足される。

また、本発明の計測プログラムは、異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を含む画像を撮影する撮影手段を用いた計測プログラムであって、角度フィードバックに基づく機械制御と画像撮影と画像処理に基づく画像計測制御を有する機械制御と画像計測制御を融合した二段式制御手段であり、機械制御が、角度センサーを用いた角度フィードバックに基づく機械制御により、撮影目標領域にある撮影目標の一部を各カメラとも撮影できるように各カメラの視線を概略的に調節し、画像計測制御が、各カメラにより写真撮影を行い、各カメラから撮影した画像をフィードバックし、各カメラの視線の精密制御を行う二段式制御手段としてコンピュータを機能させるものである。本発明の計測プログラムを実行したコンピュータは、上記本発明の計測装置と同様に機能する。

本発明によれば、角度フィードバックに基づく機械制御と画像撮影と画像処理に基づく画像計測制御を有する機械制御と画像計測制御を融合した二段式制御により、機械制御の足りない部分すなわち機械制御の誤差が、画像撮影と画像処理に基づく画像計測制御により補足され、画像計測制御が及ぼさない部分は機械制御により実現されるので、異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を含む画像を撮影して津波等の撮影目標の各種計測を行う際に、同一の撮影目標を高精度に追跡することが可能となる。

本発明の実施の形態における海面計測システムのハードウェア構成図である。 図１の海面計測システムのカメラセットの設置状態を示す説明図である。 ステレオ視による三次元画像計測の座標関係を示す説明図である。 図１の海面計測システムの構成を示すブロック図である。 図１の海面計測システムによる海面計測の流れを示すフロー図である。 大気モデルのイメージ図である。 雨影響軽減手段による処理のフロー図である。 波抽出のイメージ図である。 ２枚の画像を用いた波の対応付け処理の流れを示すフロー図である。 波の特徴ベクトルのイメージ図である。 左右２台のカメラの撮影画像を用いた海面の高さ計算のイメージ図である。 左右２台のカメラの撮影画像を用いた海面の高さ計算の流れを示すフロー図である。 円柱状ターゲットの一例を示す図である。 遠距離カメラシステムキャリブレーション手段によるキャリブレーションの流れを示すフロー図である。 津波の有無の判定の流れを示すフロー図である。 各時刻の海面の高さの三次元画像計測のイメージ図である。 カメラの視線の機械制御のイメージ図である。 ２台のカメラの画像計測制御による精密制御のイメージ図である。 ２台のカメラを持つ場合の画像計測制御による精密制御の流れを示すフロー図である。

以下、本発明の実施の形態における海面計測システムについて、図面を用いて説明する。図１は本発明の実施の形態における海面計測システムのハードウェア構成図、図２は図１の海面計測システムのカメラセットの設置状態を示す説明図、図３はステレオ視による三次元画像計測の座標関係を示す説明図、図４は図１の海面計測システムの構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態における計測システムとしての海面計測システムは、コンピュータとしてのサーバー１と、サーバー１にそれぞれ接続されるクライアント計算機２Ａ，２Ｂと、クライアント計算機２Ａ，２Ｂにそれぞれ接続される第１カメラセット３Ａおよび第２カメラセット３Ｂとから構成される。第１カメラセット３Ａおよび第２カメラセット３Ｂは、それぞれカメラ本体とレンズとを含むカメラ４Ａ，４Ｂと、カメラ４Ａ，４Ｂが姿勢調節可能に固定される旋回台などのカメラ固定調節部５Ａ，５Ｂとから構成される。

図２に示すように、第１カメラセット３Ａおよび第２カメラセット３Ｂは、海に近い海岸の陸地上の異なる地点Ｃ１，Ｃ２の基線長Ｂ、設置高度Ｈの位置に設置される。なお、厳密には、図３に示すように、地点Ｃ１，Ｃ２にそれぞれ設置される第１カメラセット３Ａおよび第２カメラセット３Ｂのそれぞれのカメラレンズ中心間の距離を基線長Ｂとする。また、以下の説明においては、基線長Ｂの延びる方向をＸ方向、高さ方向をＹ方向、Ｘ方向およびＹ方向に対して直交する方向をＺ方向とする。

図４に示すように、サーバー１は、異なる地点に設置される複数のカメラ４Ａ，４Ｂにより同時に同一の撮影目標領域である同一海面領域を含む画像を撮影する撮影手段１０と、複数のカメラ４Ａ，４Ｂにより同時にそれぞれ撮影された画像から波を抽出する波抽出手段１１と、波抽出手段１１により抽出された各波に対し、複数のカメラ４Ａ，４Ｂにより同時に撮影されたそれぞれの画像から同一の波を見つけ出して対応付ける波対応付け手段１２と、波対応付け手段１２により対応付けされた画像の各波を三次元解析することにより海面の高さおよび波の高さを算出する三次元情報計算手段１３と、三次元情報計算手段１３により算出した海面の高さおよび波の高さに基づいて津波等の海面異常の発生の有無を判定する海面異常有無判定手段１４とを含む。

また、本実施形態における海面計測システムは、海面の三次元情報計算精度を向上するための遠距離カメラシステムキャリブレーション手段１５と、海面異常として津波の発生が計測された場合に津波の進行速度を算出する津波進行速度計算手段１６と、津波の規模を推測する津波規模推測手段１７と、津波の到着時刻を推測する津波到着時刻推測手段１８と、津波情報発信手段１９と、記憶手段２０とを含む。さらに、詳細は後述するが、本実施形態における海面計測システムは、霧影響軽減手段２１と、雨影響軽減手段２２と、二段式制御手段２３とを含む。サーバー１は、海面計測プログラムを実行することにより、上記各手段１０〜２３として機能する。

図５は図１の海面計測システムによる津波計測の流れを示すフロー図である。
海面異常としての津波の画像計測を実現するために、まずは２台以上のカメラ４Ａ，４Ｂを異なる地点に設置する（Ｓ１０１）。
続いて、複数のカメラ４Ａ，４Ｂにより、同一海面領域を含む画像を同時に撮影する（Ｓ１０２）。また、夜間や雨、霧などの悪環境における撮影には、赤外線カメラや、霧影響軽減手段２１および雨影響軽減手段２２を用いるが、詳細は後述する（Ｓ２０１）。
その後、各カメラ４Ａ，４Ｂが撮影した画像から、それぞれ波抽出手段１１を用い、津波計測に必要な波を抽出する（Ｓ１０３）。
各画像に対し、波を抽出した後に、波対応付け手段１２を用い、波の対応付けを行い、各カメラ４Ａ，４Ｂの画像から抽出した波の対応付けを行い、同一波のグループを求める（Ｓ１０４）。

対応付けを行った各波のグループに対し、海面の三次元情報計算手段１３を用い、海面の三次元情報を算出する。まず、検出した各波の三次元世界座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を算出し、それに基づき海面の三次元情報、すなわち海面の高さと波の高さを算出する（Ｓ１０５）。
なお、三次元情報計算精度を確保するために、遠距離カメラシステムキャリブレーション手段１５を用い、カメラシステムのキャリブレーションを行う（Ｓ２０２）。
算出した海面の高さと波の高さに基づき、津波の有無の判定手段を用い、津波発生の有無を判定する（Ｓ１０６、Ｓ１０７）。
津波の発生があると判定される場合は、津波進行速度計算手段１６、津波規模推測手段１７および津波到着時刻推測手段１８を用い、津波の規模を推定し（Ｓ１０８）、到着時刻を推定する（Ｓ１０９）。
最後に、計測した津波情報を津波情報発信手段１９により必要な処と必要な人に発信する（Ｓ１１０）。

次に各手段について詳細に説明する。

［撮影手段１０］
撮影手段１０は、異なる地点に設置される複数のカメラ４Ａ，４Ｂにより同時に同一海面領域を含む画像を撮影する。前述のように、カメラ４Ａを含む第１カメラセット３Ａおよびカメラ４Ｂを含む第２カメラセット３Ｂは、図２に示すように、海に近い海岸の陸地上の異なる地点Ｃ１，Ｃ２に設置され、半径５〜２０ｋｍ程度の範囲の遠距離海面の画像を取得する。この半径５〜２０ｋｍの遠方海面の三次元画像計測を実現するために、本実施形態においては、ステレオ視による三次元画像計測技術を用いる。各カメラ４Ａ，４Ｂ間の距離すなわちカメラ４Ａ，４Ｂ間の基線長Ｂは２０メートル以上とし、各カメラ４Ａ，４Ｂの設置場所の海抜すなわちカメラ４Ａ，４Ｂの設置高度Ｈは２０メートル以上とする。

第１カメラセット３Ａおよび第２カメラセット３Ｂに対する津波等による被害を最小限にし、撮影の際の外乱をできる限り抑え、可能な限り遠いところの写真撮影を実現するために、第１カメラセット３Ａおよび第２カメラセット３Ｂは海岸に設置することが望ましく、海に近ければ近いほど良い。なお、本実施形態においては、第１カメラセット３Ａおよび第２カメラセット３Ｂの２セットを使用するが、３セット以上とすることも可能である。

カメラ４Ａ，４Ｂは計測精度の向上と悪環境でも計測に必要な画像を撮影できるように、８ビット以上の感度を持つ高感度カメラを使用することが望ましい。また、遠距離海面の撮影のために、口径の大きい望遠機能のあるレンズもしくは望遠機能を持つズームレンズを使用することが望ましい。

クライアント計算機２Ａ，２Ｂは、カメラ４Ａ，４Ｂのパラメータを調節して撮影を制御する機能やカメラ４Ａ，４Ｂが撮影した画像を取り込む機能を有する。サーバー１は、クライアント計算機２Ａ，２Ｂとの通信機能を有し、クライアント計算機２Ａ，２Ｂを制御し、クライアント計算機２Ａ，２Ｂに写真撮影に必要な命令を送り、クライアント計算機２Ａ，２Ｂより撮影画像を取得する機能を有する。

なお、本実施形態における海面計測システムでは、異なる海面を撮影するために、各カメラ４Ａ，４Ｂの視線を調節する必要がある。このため、カメラ固定調節部５Ａ，５Ｂは、パン方向（水平方向）とチルト方向（垂直方向）の回転ができるようになっている。カメラ固定調節部５Ａ，５Ｂのパン方向とチルト方向の角度の調節により、カメラ固定調節部５Ａ，５Ｂに設置されたカメラ４Ａ，４Ｂの撮影方向角度を上下および左右に調節し、複数のカメラ４Ａ，４Ｂに同一海面を撮影させることが可能となっている。

パン方向とチルト方向の回転角度は、クライアント計算機２Ａ，２Ｂの命令により制御される。パン方向とチルト方向の回転角の具体的な値は、計測海域の位置により異なり、サーバー１から各カメラセット３Ａ，３Ｂを制御するクライアント計算機２Ａ，２Ｂに送信する。また、電気的な外部同期信号もしくはサーバー１からソフトウェア同期命令により、複数のカメラ４Ａ，４Ｂを同時に撮影させることで、カメラ４Ａ，４Ｂの同期撮影を実現する。カメラ４Ａ，４Ｂのカメラ本体の露光時間などのパラメータ制御や、レンズのズーム制御やピント合わせなどの制御は、クライアント計算機２Ａ，２Ｂにより行う。各カメラ４Ａ，４Ｂより撮影される画像は、まず各カメラ４Ａ，４Ｂに接続するクライアント計算機２Ａ，２Ｂより取り込んでから、サーバー１の命令によりサーバー１に送り、サーバー１で画像処理を行う。

なお、津波等の海面異常の計測には２４時間海を撮影する必要がある。そのため、本実施形態における海面計測システムでは、カメラ４Ａ，４Ｂとして、昼間は主に可視光カメラを、夜間には主に遠赤外線カメラ等の赤外線カメラを使用する。

［霧影響軽減手段２１］
また、サーバー１は、霧などの影響を軽減するための霧影響軽減手段２１を備える。霧影響軽減手段２１は、大気モデルに基づき、カメラ４Ａ，４Ｂにより撮影した海の画像の縦方向の長さ、すなわち画像のｙ座標に線形的に近似した海面の大気の透過率分布と太陽光の強度成分とから、前記カメラ４Ａ，４Ｂにより撮影した画像の霧などの悪影響を軽減する。

図６に大気モデルのイメージ図を示す。大気環境の中に、大気光が存在し、その強度はＡで表す。カメラに入った光量は、直接入った大気光成分と対象物からの反射光成分の２つの成分を含む。大気モデルは式（１）で表すことができる。
ただし、Ｉはカメラに入った光量すなわち霧などの環境影響を受けた画像であり、Ａは大気光の強度成分、Ｊは対象物の反射成分、ｔは対象物からカメラまでの間の大気の透過率である。Ｊは霧などの環境影響がない場合の画像であり、霧影響軽減手段２１により霧などの除去処理の際に求めるべき目標成分である。

透過率ｔは式（２）で表すことができる。
ただし、βは大気拡散係数、ｄは対象物からカメラまでの距離である。

式（１）から式（３）が得られる。

すなわち、大気光の強度成分Ａと大気の透過率ｔを推定できれば、霧影響軽減手段２１によって霧の影響を除去し、きれいな反射成分Ｊしか持たない画像を得ることができる。

参考文献１（Robby T. Tan, Visibility in bad weather from a single image, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.1 -8, 2008）では、Ｔａｎ氏が局所領域コントラスト最大化に基づく手法を提案している。提案手法は、局所領域ではｔが定数であり、かつＪ＜Ａの前提で、局所領域コントラスト最大化に基づきこの領域のｔを推定することができるというものである。この方法はコントラストしか使わないので、過飽和になることがある。

参考文献２（R. Fattal. Single Image Dehazing [J]. ACM SIGGRAPH '08, pp.1 -9,2008）では、独立成分分析に基づく霧除去方法が提案されている。局所領域において、対象物の反射成分Ｊのモードと大気透過率とは統計的に独立するので、独立成分分析法により反射率を推定することができる。この手法の独立性の設定は画像の色情報に基づくものなので、色情報変化の乏しい海の写真に対しては、適応性が低い。

本実施形態において、大気光強度成分Ａの推定は従来の方法を用いるため、詳細な説明は省略する。大気透過率ｔは、煩雑な計算を行わず、下記の式（４）ように、撮影した海の画像の縦方向の長さ、すなわち画像のｙ座標に線形的な関係で近似する計算方法を提案する。
ただし、ｔ₀は大気透過率の初期値、ｋは比例係数、ｙはカメラより撮影された海の画像のｙ座標である。これにより、計算時間を大幅に短縮することができ、迅速に津波情報の算出が可能になる。

［雨影響軽減手段２２］
また、サーバー１は、雨の影響を軽減するための雨影響軽減手段２２を備える。図７は雨影響軽減手段２２による処理のフロー図である。雨影響軽減手段２２は、図７に示すように、連続撮影された複数枚の画像を用い、画素の色強度の最大値画像と最小値画像を求め、最小値画像をガイドとするガイドフィルターを適用して最大値画像を処理することにより、雨の影響を軽減する。

まず、一定の時間間隔で、連続５枚の画像を撮影する（Ｓ３０１）。
次に、５枚の入力画像Ｉ_n（ｎ＝１，２，３，４，５）の各画素に対し、式（５）より画素の色強度の最大値を求め、式（６）より画素の色強度の最小値を求める。各画素の最小値を用い最小値画像Ｉ_min、各画素の最大値を用い最大値画像Ｉ_maxを生成する（Ｓ３０２）。
ただし、（ｉ，ｊ）は画素座標で、ｎ＝５である。

続いて、注目画素ｋ（ｉ，ｊ）に対し、ｋ（ｉ，ｊ）を中心とする小領域ω_kにおいて、最小値画像Ｉ_minをガイド画像とし、下記の通り中間画像Ｉ_fを求める（Ｓ３０３）。
ただし、μ_kとσ_kはそれぞれ小領域ω_kにおける最小値画像Ｉ_maxの画素の色強度の平均と分散であり、｜ω｜は小領域ω_kの画素の数であり、
は小領域ω_kにおける入力画像の色強度の平均値である。

最後に、入力画像Ｉ_nと中間画像Ｉ_fに基づき、下記の通り、ガイドフィルターを適用して最大値画像を処理することにより、雨の影響を除去し、波の様子が強化された出力画像を求める（Ｓ３０４）。
ただし、Ａは調整係数である。

［波抽出手段１１］
波抽出手段１１は、複数のカメラ４Ａ，４Ｂにより同時にそれぞれ撮影された画像から波を抽出する。海域の撮影画像からの波の抽出、特に本実施形態における海面計測システムの目標とする５〜２０ｋｍの遠距離撮影画像からの波の抽出は、一般的なパターン抽出法の適用が困難である。その原因としては、波形状の不確定性、複数のカメラ４Ａ，４Ｂから撮影した複数枚の画像における波の特徴の相違、全天候撮影に伴う撮影環境の変化などがあげられる。また、検出の高速性が要求される。

図８は波抽出のイメージ図である。図８に示すように、まず撮影した画像をいくつかの隣接する長方形もしくは正方形の小領域に分割する。各小領域の左上、右上、左下、右下の４つの角に対し、角を中心とする周囲に小領域と同じ面積の局所領域を選び、この局所領域における画像を二値化するための閾値（小領域閾値）Ｔを求める。

画像座標（ｉ，ｊ）である注目点Ｐ（ｉ，ｊ）の二値化のための閾値Ｔ（ｉ，ｊ）は、式（１１）のように、注目点Ｐ（ｉ，ｊ）が存在する小領域の左上、右上、左下、右下の４つの角の小領域閾値Ｔに基づき、４つの角までの絶対距離に依存する重み係数ｋ₁〜ｋ₄をかけて算出する。

すなわち、注目点ごとに、注目点と４つの角との距離により、異なる重み係数を用いて二値化する。これにより、注目小領域における各画素の二値化結果は、隣接する上下左右の各小領域における画素の二値化結果とスムーズにつながることができる。

上記のように、注目点を二値化するための閾値が動的に変化する動的閾値による二値化手法（動的閾値計算アルゴリズム）により抽出した成分を、画像における波とする。

［波対応付け手段１２］
波対応付け手段１２は、波抽出手段１１により抽出された各波に対し、複数のカメラ４Ａ，４Ｂにより同時に撮影されたそれぞれの画像から同一の波を見つけ出して対応付ける。図９は２枚の画像を用いた波の対応付け処理の流れを示すフロー図である。画像が３枚以上の場合も類似する手法を用いることができる。

まずは、異なる地点に設置される複数のカメラにより撮影された複数枚の画像から、エピポーラ幾何学と二次元画像の横縦座標関係の解析により対応波の存在可能領域、すなわち対応付け候補海域を求める（Ｓ４０１）。

次に、各画像の対応付け候補領域において波の抽出手段を適用し、左画像からｍ個、右画像からｎ個の波を抽出する（Ｓ４０２）。また、図１０に示すように、抽出した各波の画像の重心座標、ピクセルの数、周囲長、円形度や各方向の長さなどのパラメータを該当波の特徴とする二次元特徴ベクトルを生成する。一例として、下記のように二次元特徴ベクトルＶを定義することができる。

ただし、Ｇは波の重心座標であり、Ｇ（ｘ₀，ｙ₀）で表す。Ｓは波の大きさを表すパラメータであり、抽出された波に含まれる画素の数である。Ｌは波の周囲長であり、Ｃは波の円形度である。Ｔは波の縦方向と横方向の長さを表すパラメータであり、Ｔ（ｈ₁，ｈ₂，ｗ₁，ｗ₂）で表す。

なお、Ｐ₁（ｘ₁，ｙ₁）は、波を囲む長方形の左上の角の画素座標、Ｐ₂（ｘ₂，ｙ₂）は右下の角の画素座標である。

次に、左画像の波の特徴ベクトルＶＬと右画像の波の特徴ベクトルＶＲを作る（Ｓ４０３）。
左画像から抽出したｍ個の波に対し、ｉ番目（ｉ＝１，２，…，ｍ）の波の特徴パラメータＶＬ_iを下記の式に従って求め、左画像の波のベクトルＶＬを生成する。

右画像から抽出したｎ個の波に対し、ｊ番目（ｊ＝１，２，…，ｎ）の波の特徴パラメータＶＲ_jを下記の式に従って求め、左画像の波のベクトルＶＲを生成する。

次に、各画像の同一領域におけるすべての波に対し、エピポーラ拘束より候補波を洗い出し、その二次元特徴ベクトルの類似度を求め、類似度の高い順に従って、各波の対応波の候補波リストを作成する。具体的には、左画像から抽出したｉ番目の波（ｉ＝１，２，…，ｍ）に対し、右画像から、エピポーラ線付近にある波ｋ個を抽出し、右画像における左画像のｉ番目の波の対応波のｋ個の候補波とする（Ｓ４０４、Ｓ４０５）。

ｋ個の候補波に対し、二次元特徴ベクトルの類似度を計算し、類似度の高い順で、左画像から抽出したｉ番目の波に対する対応波の候補波リストを作成する（Ｓ４０６）。類似度の一番高い波を一番目の候補波とし、類似度の二番高い波を二番目の候補波とするように候補波の順位を決める。

注目波と候補波リストの上位波、すなわち類似度の高い波の重心の画像座標に基づき、三次元画像計測の方法により、注目波の三次元世界座標（Ｘ_注，Ｙ_注，Ｚ_注）と該当候補波の三次元世界座標（Ｘ_候，Ｙ_候，Ｚ_候）とを求め（Ｓ４０７）、その差が事前に決める閾値より小さいかどうかを判定する（Ｓ４０８）。
その差が事前に決める閾値より小さければ、該当する波は注目波の対応波とし（Ｓ４０９）、そうでなければ、次の波を検証する（Ｓ４１０、Ｓ４１１）。

［三次元情報計算手段１３］
三次元情報計算手段１３は、波対応付け手段１２により対応付けされた画像の各波を三次元解析することにより海面の高さおよび波の高さを算出する。

海面には波があり、波の形状やサイズが随時変化する。このため、海面にある波の三次元計測結果に基づき海面の高さを求める際に、どの波のどの部分の高さを海面の高さにするのかを決めることは困難である。
一方、津波計測には海面の特定スポットの高さを求める必要がなく、ある領域の海面の高さを算出し、津波の発生の有無を判定すればいい。

このため、本実施形態における海面計測システムでは撮影画像からある小領域の海面の高さを計算する。図１１は左右２台のカメラの撮影画像を用いた海面の高さ計算のイメージ図であり、図１２は左右２台のカメラの撮影画像を用いた海面の高さ計算の流れを示すフロー図である。

図１２に示すように、まずは左右のカメラ４Ａ，４Ｂにより同一領域を連続撮影し、複数枚の連続時系列画像を取得する（Ｓ５０１）。例えば１／３０秒に１枚の撮影速度で５秒間撮影し、左右のカメラより各１５０枚の画像を撮影し、計３００枚の画像を取得する。

次に、各画像から波を抽出し、対応付けを行う（Ｓ５０２）。
その後、対応付けされているすべての波に対し、その重心、中心、上部、下部、左端、右端などの特徴点の三次元世界座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を求める（Ｓ５０３）。カメラに対し、Ｘは水平方向、Ｙは垂直方法、Ｚは奥行方向を示す。

算出した各波の三次元世界座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に基づき、波をいくつかの小領域に分類する（Ｓ５０４）。例えば、図１１に示すように、波を３つの小領域に分類する。
特定の小領域に対し、式（２４）のように、すべての時系列画像のすべての対応付けされている波に対し、波の重心やそのほかの特徴点の三次元世界座標の縦方向すなわち海面に垂直な方向のＹ座標値の平均値Ｙ_Aを求め、係数をかけて、該当小領域の海面の高さＨ_sを算出する（Ｓ５０５）。

ただし、ｋ_sは計算のための比例係数、Ｈ_s0は海面の高さを計算する際における三次元世界座標を調整するための係数である。

最後に、特定の小領域に対し、式（２５）のように、すべての時系列画像のすべての対応付けされている波の前記Ｙ座標値の分散値Ｖ（Ｙ）を求め、係数をかけて、該当小領域の波の高さＨ_Vを算出する（Ｓ５０６）。
ただし、ｋ_Vは計算のための比例係数、Ｈ_V0は波の高さを計算する際における世界座標を調整するための係数である。

［遠距離カメラシステムキャリブレーション手段１５］
カメラシステムのキャリブレーションはカメラ４Ａ，４Ｂの画像センサーの画素配置やレンズの焦点距離などの内部パラメータと、２台のカメラ４Ａ，４Ｂ間の距離すなわち基線長やカメラ４Ａ，４Ｂの位置と姿勢すなわち回転角度等などの外部パラメータを求めることである。カメラシステムのキャリブレーション方法は数多く提案され、現在特にＺｈａｎｇの手法（Zhang. Z, A Flexible New Technique for Camera Calibration, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 22, No. 11, 2000, pp. 1330-1334.）は評価され、ＯｐｅｎＣＶにも実装されている。

しかし、津波計測のためには遠距離の写真撮影が必要であり、遠距離三次元画像計測システムのキャリブレーションには、大きいサイズのキャリブレーション用対象物を必要とし、異なる視覚からの対象物を撮影する必要があるなどの問題点が残っている。

そこで、本実施形態における遠距離カメラシステムキャリブレーション手段１５は、板状ターゲットを用いた内部パラメータキャリブレーション手法と円柱状ターゲットを用いた外部パラメータキャリブレーション手法とを融合した異なるターゲットを用いた内外分離二段式キャリブレーションとする。

本実施形態における遠距離カメラシステムキャリブレーション手段１５では外部パラメータキャリブレーション用のターゲットを２本以上の円柱状やその他の一定の幅を持つ細長いターゲットを用いる。図１３は円柱状ターゲットの一例である。

円柱状の物体をキャリブレーションの対象物として選ぶ理由は、図１３（Ａ）に示すように、異なる視点から見ても、画像計測に用いる計測点から円柱状ターゲットの中心線までの距離が変化しないためである。例えば、視線１からターゲットを観測すると、画像上では計測点１が観測され、計測点１から円柱の中心線までの距離はＲである。視線２から観測にしても、観測点２から円柱の中心線までの距離は、視線１から観測する際と同じＲである。すなわち、円柱状ターゲットでは、観測点の変化によりキャリブレーション誤差が生じない。

なお、遠距離キャリブレーションであることを考慮し、円柱状などの細長いターゲットの長さは１メートル以上であるように設定する。また、ターゲットを認識しやすくするために、ターゲットの表面に白と赤やその他の鮮明に区別容易な色２色以上を持つこととする。

図１３（Ｂ）に示す特徴点候補１と特徴点候補３のような上記異なる色の境界線上のポイント、もしくは特徴点候補２のような色の中央にあるポイントもしくは重心をキャリブレーション用の特徴点とする。

また、図１３（Ｃ）に示すＬ１、Ｌ２、Ｌ３のような、上記ターゲットの異なる色の領域のサイズを既知パラメータとしてキャリブレーションの際に使用する。

図１４は、遠距離カメラシステムキャリブレーション手段１５によるキャリブレーションの流れを示すフロー図である。

まずは、複数のカメラ４Ａ，４Ｂによりキャリブレーションターゲットの写真を撮影する（Ｓ６０１）。
次に、それぞれの画像からキャリブレーションに必要な複数個の特徴点を抽出する（Ｓ６０２）。
その後、抽出した特徴点の対応付けを行う（Ｓ６０３）。
最後に、対応付けされた特徴点を用い、前述したＬ１、Ｌ２、Ｌ３などの既知パラメータを用い、カメラのパラメータを算出する（Ｓ６０４）。

［海面異常有無判定手段１４］
海面異常有無判定手段１４は、三次元情報計算手段１３により算出した海面の高さおよび波の高さに基づいて津波の発生の有無を判定する。図１５は津波の有無の判定の流れを示すフロー図である。

図１５に示すように、まず津波の発生の有無を判別するために、三次元画像計測の技術に基づき算出されるいくつかの特定領域の海面の高さと津波の発生が無い平常時の潮位とを比較する（Ｓ７０１）。比較の結果により、これらの特定領域を津波発生候補領域、津波発生の可能性ある領域、または、津波の発生がない領域のような３つの領域に分類する。

計測される複数の特定領域の海面の高さと津波の発生が無い平常時の潮位との差が、すべて規定の閾値より大きい場合は、これらの領域を津波発生候補領域に分類する。上記の複数の特定領域の海面の高さと津波の発生が無い平常時の潮位との差が規定の閾値より大きい領域と小さい領域が混在する場合は、これらの領域に津波発生の可能性がある領域に分類する。上記の複数の特定領域の海面の高さと津波の発生が無い平常時の潮位との差がすべて規定の閾値より小さい場合は、これらの領域に津波の発生がない領域に分類する。

津波発生候補領域もしくは津波発生の可能性がある領域に対し、さらにその領域の周辺に複数個所の小領域を計測領域として追加し（Ｓ７０２）、その海面の高さの計測結果をこれらの領域の平常潮位と比較する（Ｓ７０３）。これらの領域の海面の高さと平常時の潮位との比較結果に基づき、ファージ推測理論を用いて津波発生したかどうかを判断し（Ｓ７０４）、該当特定領域を津波がある領域、もしくは津波がない領域に判定する。なお、津波以外の高波、高潮や急潮等の海面異常についても同様の手順により判定することが可能である。

［津波進行速度計算手段１６，津波規模推測手段１７，津波到着時刻推測手段１８］
津波進行速度計算手段１６は、従来の津波の進行速度の計算方法に基づき算出した津波の進行速度を用い、三次元画像計測に基づいて算出した津波進行速度を修正し、より正確な津波進行速度を計算する。

図１６は各時刻の海面の高さの三次元画像計測のイメージ図である。
海面異常として津波の発生が計測された場合に、津波発生領域とその周辺領域の海面の高さを随時計測し、海面の高さの最大領域を随時に検出する。また、カメラ４Ａ，４Ｂの姿勢制御により、カメラ４Ａ，４Ｂに一番近い海面の高さが最大である領域、すなわち津波前線を追跡し、津波前線までの距離、すなわち三次元計測結果のＺ値を取得する。

図１６に示すように、時刻１、時刻２などの各時刻の海面の高さの三次元画像計測により、海面の高さ変化の四次元情報（Ｘ，Ｙ，Ｚ，ｔ（計測時刻））を取得し、津波前線の海面高の高度変化、進行方向および進行速度すなわち画像計測に基づき算出した津波進行速度Ｖ_mを算出する。

また、公式（２６）により、従来の計算方法に基づいて津波の進行速度Ｖ_Cを計算する。
ただし、ｈは計測領域の海の水深であり、ｇは重力加速度である。

従来の計算方法に基づいて算出した津波の進行速度Ｖ_Cを用いて、画像計測で算出した津波の進行速度Ｖ_mを補正し、より正確な津波進行速度Ｖを算出する。
ただし、ｋ_mは津波速度補正のための係数である。

津波規模推測手段１７は、津波の高さに基づいて津波の規模を評価する。例えば、津波規模推測手段１７は、津波の高さにより−１，０，１，２，３，４の六段階に評価する。

津波到着時刻推測手段１８は、三次元画像計測で計測した津波前線の位置と津波の高さ、および津波進行速度により、津波が海岸に到着する時刻を算出する。

［記憶手段２０］
まず観察者は、いつどの海域を計測するかのような計測プランを立てる。サーバー１は、この計測プランに従って各カメラの姿勢を決定し、各カメラの回転角度を算出して、各クライアント計算機２Ａ，２Ｂに送信する。記憶手段２０は、各クライアント計算機２Ａ，２Ｂから取得した各カメラ４Ａ，４Ｂの撮影画像を保存するものである。サーバー１は、これらの記憶手段２０に記憶された画像を処理することにより、津波等の海面異常の有無を算出し、出力する。

［二段式制御手段２３］
さらに、本実施形態における海面計測システムでは、撮影手段１０が、角度フィードバックに基づく機械制御と、画像撮影と画像処理に基づく画像計測制御とを融合した機械と画像による二段式制御手段２３を有する。

二段式制御手段２３では、まず低分解能の角度センサーを用いて角度フィードバックに基づく機械制御を行い、複数のカメラ４Ａ，４Ｂが大体同一海域に向くように、各カメラ４Ａ，４Ｂの視線の概略制御を行う。概略制御の目標としては、計測目標海面にある波の一部を各カメラ４Ａ，４Ｂとも撮影できるように各カメラ４Ａ，４Ｂの視線を概略的に調節することである。

概略制御の後、各カメラ４Ａ，４Ｂにより写真撮影を行い、各カメラ４Ａ，４Ｂから撮影した画像をフィードバックし、画像計測制御により各カメラ４Ａ，４Ｂの視線の精密制御を行う。精密制御の目標は機械制御の誤差やカメラの振動などがあっても、計測目標海面にある波は最大限に各カメラ４Ａ，４Ｂよって撮影できるようにすることである。

図１７はカメラの視線の機械制御のイメージ図である。機械制御は第一段階の概略制御であり、２台のカメラ４Ａ，４Ｂの視線が同一海域に向くことを確保する制御である。概略制御では、視線制御の精度は要求せず、２台以上のカメラ４Ａ，４Ｂが同一海域に向くことが確保できれば、すなわち、２台のカメラ４Ａ，４Ｂから撮影された画像に同一の波をいくつか検出できれば良い。このため、概略制御には０．１°程度の低分解能の角度センサーを利用することができる。

図１８は２台のカメラの画像計測制御による精密制御のイメージ図である。カメラの台数が３台以上の場合も同じような制御方式が適応できる。画像計測制御は、第二段階の精密制御であり、画像フィードバックにより、カメラ４Ａ，４Ｂの角度や画像を微調整し、同一目標が２台のカメラ４Ａ，４Ｂより撮影されることを確保する。

左右２台のカメラ４Ａ，４Ｂより同一目標を撮影するために、左右のカメラ４Ａ，４Ｂにそれぞれの目標視線角度を送る必要がある。複数のカメラのうち１つを主カメラとし、他を副カメラとするが、本実施形態においては、左カメラ４Ａを主カメラとし、右カメラ４Ｂを副カメラとし、左カメラ４Ａすなわち主カメラの視線角度により、自動的に右カメラ４Ｂすなわち副カメラの視線角度を算出する。

画像計測制御のキーポイントは、左右それぞれのカメラ４Ａ，４Ｂから撮影された画像をフィードバックし、目標である撮影画像と比較し、その差に基づき、さらにカメラ固定調節部５Ａ，５Ｂのパンとチルトの角度を調節する。これにより、カメラ４Ａ，４Ｂの振動などにより生じた誤差すなわち図１８に示す外乱のような誤差を補正することができる。

図１９は２台のカメラを持つ場合の画像計測制御による精密制御の流れを示すフロー図である。まず、サーバー１において、撮影目標領域からカメラ４Ａ，４Ｂの姿勢を調節するための視線角度すなわちパンとチルト方向の回転角度を算出する。その後、カメラ４Ａ，４Ｂ間の空間関係と撮影目標領域により、三角測量の理論を用いて、右カメラ４Ｂの視線角度すなわちパンとチルト方向の回転角度を算出し、それぞれのカメラ４Ａ，４Ｂを制御するクライアント計算機２Ａ，２Ｂに送る（Ｓ８０１）。

左カメラ４Ａに接続するクライアント計算機２Ａは、サーバー１から受ける左カメラ４Ａのパンとチルトの回転角度を視線角度の目標値とし、角度センサーから取得する左カメラ４Ａの実際の視線角度と、この視線角度の目標値とを比較し、その差を最小にするよう、カメラ固定調節部５Ａのパンとチルトの角度を調節し、機械制御を行う（Ｓ８０２）。右カメラ４Ｂにも同じように機械制御を行う（Ｓ８０３）。

その後、左カメラ４Ａと右カメラ４Ｂによりそれぞれ写真撮影し、左右の撮影画像からそれぞれ波を抽出する（Ｓ８０４，Ｓ８０５）。
次に、左右の画像から抽出した波から、左右２枚の画像に共に存在する領域すなわち共通領域を求め、共通領域の中央の位置にある波を１つ抽出し、カメラ姿勢調整の目標波とする（Ｓ８０６）。

目標波は左右２枚の画像において、共に画像の中央の位置にあることが望ましい。目標波は左右のカメラ４Ａ，４Ｂの姿勢制御の目標すなわち撮影目標である。左カメラ４Ａに対し、目標波が画像の中央の周辺の一定の範囲以内に入っているかどうかを判定し（Ｓ８０７）、範囲内であれば左カメラ４Ａの姿勢調節を終了とし、範囲内でない場合は、前述の機械制御を行い、パンとチルトの角度を調節する（Ｓ８０９）。

次に、機械制御後に写真撮影し、撮影画像から目標波を抽出し、さらに画像調節が必要かどうかを調べる（Ｓ８１１、Ｓ８１３）。目標波は画像の中央の一定領域に入っていれば、画像調節の必要がなく、そうでなければ、画像を水平方向と垂直方向に一定の範囲以内で並行移動を行い、画像調節をする（Ｓ８１５）。

上記の画像調節により、目標波が左画像の中央に調節されたかどうかを調べ、画像の中央領域に位置すれば調節を終了し、そうでなければＳ８０９の機械制御に戻り、制御を繰り返す（Ｓ８０９〜Ｓ８１５）。すなわち、いくら画像の並行移動を行っても目標波が画像の中心付近の位置にならない場合は、画像計測制御の制御可能な範囲が狭く、制御目標の達成ができないことを意味する。この場合、すなわち画像計測制御が及ぼさない部分は機械制御により実現することである。右カメラ４Ｂにも同じようにカメラ４Ｂの姿勢を調節する。

最後に、左右２台のカメラ４Ａ，４Ｂが共に調整終了かどうかを調べ、共に終了であればカメラの制御を終了し、そうでなければ、終了まで待つ（Ｓ８１９、Ｓ８２０）。

すなわち、上記画像計測制御では、カメラ４Ａ，４Ｂが姿勢調節可能に固定されるカメラ固定調節部５Ａ，５Ｂのパンとチルトの角度を取得する角度センサーによる角度フィードバックと、カメラ４Ａ，４Ｂの写真撮影から波などの計測対象物を抽出しカメラ４Ａ，４Ｂの姿勢を特定する画像フィードバックを有し、角度フィードバックを内フィードバック、画像フィードバックを外フィードバックとし、画像フィードバックは角度フィードバックを囲むダブルフィードバック構造を持ち、まず機械制御を行い、機械制御の足りない部分すなわち機械制御の誤差は画像計測制御により補足することで、画像計測制御が及ぼさない部分は機械制御により実現する。

なお、上記実施形態においては、津波等の海面異常の有無を計測する海面計測システムを例に説明したが、撮影目標が海面以外であっても、異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を含む画像を撮影して撮影目標の各種計測を行う計測システムに適用可能であり、角度フィードバックに基づく機械制御と画像撮影と画像処理に基づく画像計測制御を有する機械制御と画像計測制御を融合した二段式制御により、同一の撮影目標を高精度に追跡することが可能である。

本発明の計測システム、計測方法および計測プログラムは、津波の発生の有無の計測、津波が発生した場合において津波の高さの計測、津波の進行速度の計測、津波の到着時刻の推測などに応用できる。また、津波だけでなく、海面異常として台風により生じた波の高さ、位置や到着時刻の計測にも適応できる。その他、高波、高潮や急潮等の海面異常の計測や、海岸の監視にも適応でき、海面以外の計測にも適用可能である。

１ サーバー
２Ａ，２Ｂ クライアント計算機
３Ａ，３Ｂ カメラセット
４Ａ，４Ｂ カメラ
５Ａ，５Ｂ カメラ固定調節部
１０ 撮影手段
１１ 波抽出手段
１２ 波対応付け手段
１３ 三次元情報計算手段
１４ 海面異常有無判定手段
１５ 遠距離カメラシステムキャリブレーション手段
１６ 津波進行速度計算手段
１７ 津波規模推測手段
１８ 津波到着時刻推測手段
１９ 津波情報発信手段
２０ 記憶手段
２１ 霧影響軽減手段
２２ 雨影響軽減手段
２３ 二段式制御手段

Claims (5)

1. 異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を含む画像を撮影する撮影手段を用いた計測システムであって、
   角度フィードバックに基づく機械制御と画像撮影と画像処理に基づく画像計測制御を有する機械制御と画像計測制御を融合した二段式制御手段であり、
   前記機械制御が、角度センサーを用いた角度フィードバックに基づく機械制御により、撮影目標領域にある撮影目標の一部を各カメラとも撮影できるように各カメラの視線を概略的に調節し、
   前記画像計測制御が、各カメラにより写真撮影を行い、各カメラから撮影した画像をフィードバックし、各カメラの視線の精密制御を行う
   二段式制御手段を含む計測システム。
2. 前記画像計測制御は、
   前記複数のカメラのうち１つを主カメラとし、他を副カメラとしたとき、撮影目標領域によりまず前記主カメラの視線角度を算出し、前記主カメラの視線角度の目標値とし、
   前記主カメラと前記副カメラとの設置位置と撮影目標に基づき、三角測量の原理により前記副カメラの視線角度を算出し、前記副カメラの視線角度の目標値とする
   ことを特徴とする請求項１記載の計測システム。
3. 前記画像計測制御は、
   前記カメラが姿勢調節可能に固定されるカメラ固定調節部のパンとチルトの角度を取得する角度センサーによる角度フィードバックと、カメラの写真撮影から計測対象物を抽出しカメラの姿勢を特定する画像フィードバックを有し、前記角度フィードバックを内フィードバック、前記画像フィードバックを外フィードバックとし、前記画像フィードバックは前記角度フィードバックを囲むダブルフィードバック構造を持つ
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の計測システム。
4. 異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を含む画像を撮影すること、
   角度センサーを用いた角度フィードバックに基づく機械制御により、撮影目標領域にある撮影目標の一部を各カメラとも撮影できるように各カメラの視線を概略的に調節すること、
   各カメラにより写真撮影を行い、各カメラから撮影した画像をフィードバックし、各カメラの視線の精密制御を行うこと
   を含む計測方法。
5. 異なる地点に設置される複数のカメラにより同時に同一の撮影目標領域を含む画像を撮影する撮影手段を用いた計測プログラムであって、
   角度フィードバックに基づく機械制御と画像撮影と画像処理に基づく画像計測制御を有する機械制御と画像計測制御を融合した二段式制御手段であり、
   前記機械制御が、角度センサーを用いた角度フィードバックに基づく機械制御により、撮影目標領域にある撮影目標の一部を各カメラとも撮影できるように各カメラの視線を概略的に調節し、
   前記画像計測制御が、各カメラにより写真撮影を行い、各カメラから撮影した画像をフィードバックし、各カメラの視線の精密制御を行う
   二段式制御手段
   としてコンピュータを機能させる計測プログラム。