JP2021196705A - Image processing system, image processing method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理に関する。 The present invention relates to image processing.
インフラ構造物の維持管理の必要性から、インフラ構造物の経年変化を検査する技術が求められている。特許文献1には、インフラ構造物の外観を撮影した画像に対してひび割れの自動検知を行い、ひび割れの形状を線として抽出する技術が開示されている。
Due to the need for maintenance of infrastructure structures, technology for inspecting changes over time in infrastructure structures is required.
撮影画像を使ったインフラ構造物点検では、ひびなどの変状を正確に記録するため、正対位置から構造物を撮影した画像が必要となる。しかし、地形的な要因等により、構造物を正対位置から撮影できない場合がある。このような場合、画像に斜めに写る点検面を正対化するように変形処理(あおり補正)し、点検面が正対化した画像と図面とを重ねれば、ひび割れ幅や長さを適切に評価することができる。なお、画像に斜めに写る面を正対化する変形処理をオルソ補正とも呼ぶ。オルソ補正処理においては、正対面の基準点と撮影画像の補正点とのペアである対応点を4つ以上設定し、対応点に基づき変形処理が行われる。 In infrastructure structure inspection using captured images, images of structures taken from the opposite position are required in order to accurately record deformations such as cracks. However, due to topographical factors, it may not be possible to photograph the structure from the opposite position. In such a case, if the inspection surface that appears diagonally in the image is deformed (tilt correction) so that it faces up, and the image with the inspection surface facing up and the drawing are overlapped, the crack width and length are appropriate. Can be evaluated. It should be noted that the deformation process of making the surface appearing diagonally in the image face-to-face is also called orthophoto correction. In the orthophoto correction process, four or more corresponding points that are a pair of a reference point facing each other and a correction point of the captured image are set, and the deformation process is performed based on the corresponding points.
上述のオルソ補正処理を行う際に、正対面の基準点に対応する撮影画像上の補正点の位置を適切に指定できないことに起因し、オルソ補正処理の精度が不十分となることがある。 When performing the above-mentioned orthophoto correction processing, the accuracy of the orthophoto correction processing may be insufficient due to the inability to appropriately specify the position of the correction point on the captured image corresponding to the reference point facing the front.
例えば、構造物の劣化や木の葉など他の物体による隠れにより、補正点の正確な位置を確定することが困難な場合がある。 For example, it may be difficult to determine the exact position of the correction point due to deterioration of the structure or hiding by other objects such as leaves.
本発明は、上述の課題に鑑みてなされた発明であり、正対面の基準点に対応する撮影画像上の補正点の位置を適切に指定可能とすることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to make it possible to appropriately specify the position of a correction point on a captured image corresponding to a reference point facing each other.
上記課題を解決するための一手段として、本発明に係る画像処理装置は以下の構成を備える。 As one means for solving the above problems, the image processing apparatus according to the present invention has the following configuration.
すなわち、本発明に係る画像処理装置は、
撮影画像から線分を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された線分が、前記撮影画像の被写体である構造物の構造を示す線分であるかを判定する判定手段と、
前記撮影画像を正対化するあおり補正における、正対面の基準点に対応する前記撮影画像上の補正点を設定するための情報であって、前記構造を示す線分であると前記判定手段により判定された線分を強調する情報を前記撮影画像に重畳して表示させる表示制御手段と、
前記表示制御手段により表示された前記情報が表示された後に、前記補正点の位置を確定する確定手段と、を有することを特徴とする。
That is, the image processing apparatus according to the present invention is
A detection means that detects line segments from captured images,
A determination means for determining whether the line segment detected by the detection means is a line segment indicating the structure of the structure that is the subject of the captured image.
According to the determination means, it is information for setting a correction point on the photographed image corresponding to a reference point on the facing surface in the tilt correction for making the photographed image face-to-face, and is a line segment showing the structure. A display control means for superimposing and displaying information for emphasizing the determined line segment on the captured image, and
It is characterized by having a determination means for determining the position of the correction point after the information displayed by the display control means is displayed.
本発明によれば、正対面の基準点に対応する撮影画像上の補正点の位置を適切に指定可能するための情報を表示することができる。 According to the present invention, it is possible to display information for appropriately designating the position of the correction point on the captured image corresponding to the reference point facing the front.
以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。 Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, based on its preferred embodiments. The configurations shown in the following embodiments are merely examples, and the present invention is not limited to the configurations shown.
本実形態では、インフラ構造物点検システムについて説明する。本実施形態に係るインフラ構造物点検システムでは、インフラ構造物を撮影し、当該撮影画像から構造物のひびなどの変状を確認する。インフラ構造物点検システムでは、インフラ構造物の撮影画像とインフラ構造物の正面図と撮影画像と対応点を設定し、撮影画像に対してオルソ補正(あおり補正)を実施し、補正後の画像(オルソ画像と称す)を作成する。なお、対応点のうち正面図上に設定するものを基準点、撮影画像上に設定するものを補正点と称す。また、正面図は、寸法情報などが含まれた設計図である。インフラ構造物点検システムは、オルソ画像からひびなどの変状を検知する。 In this actual embodiment, the infrastructure structure inspection system will be described. In the infrastructure structure inspection system according to the present embodiment, the infrastructure structure is photographed, and deformation such as cracks in the structure is confirmed from the photographed image. In the infrastructure structure inspection system, the photographed image of the infrastructure structure, the front view of the infrastructure structure, the photographed image, and the corresponding points are set, orthophoto correction (tilt correction) is performed on the photographed image, and the corrected image (the corrected image). Create an ortho image). Of the corresponding points, those set on the front view are called reference points, and those set on the captured image are called correction points. The front view is a design drawing including dimensional information and the like. The infrastructure structure inspection system detects deformation such as cracks from the ortho image.
撮影画像上で補正点を入力する場合、構造物の劣化や木の葉など他の物体による隠れにより、正面図上の基準点に対応する補正点を正確な位置で確定することが困難な場合がある。このような不正確な補正点に基づきオルソ補正処理を実施するとその変形精度は、正しい位置に補正点を設定した場合と比べて劣る。そこで、本実施形態に係るインフラ構造物点検システムは、撮影画像上に補正点を正確な位置で設定を促すための補助線を引く。インフラ構造物点検システムは、図面に記載された建造単位(コンクリートブロックなど)の境界線や端辺を検知し、検知した建造単位の境界線や端辺に沿って補助線を撮影画像上に重畳する。 When inputting a correction point on a captured image, it may be difficult to determine the correction point corresponding to the reference point on the front view at an accurate position due to deterioration of the structure or hiding by other objects such as leaves. .. When the orthophoto correction process is performed based on such an inaccurate correction point, the deformation accuracy is inferior to that when the correction point is set at the correct position. Therefore, the infrastructure structure inspection system according to the present embodiment draws an auxiliary line on the captured image to encourage the setting of the correction point at an accurate position. The infrastructure structure inspection system detects the boundaries and edges of the building unit (concrete block, etc.) shown in the drawing, and superimposes auxiliary lines on the captured image along the detected boundaries and edges of the building unit. do.
図1は、インフラ構造物点検システムに係る画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。101は、コンピュータシステムの制御を司る中央演算装置(以下CPUと記す)である。CPU101が、制御プログラムに基づいて、情報の演算や加工、各ハードウェアの制御を実行することにより後述する各機能構成、処理を実現する。
FIG. 1 is a diagram showing a hardware configuration of an image processing device related to an infrastructure structure inspection system.
102は、ランダムアクセスメモリ(以下RAMと記す)であり、CPU101の主メモリとして、実行プログラムのロードやプログラム実行に必要なワークメモリとして機能する。103は、CPU101の動作処理手順を規定する制御プログラムを記録しているリードオンリーメモリ(以下ROMと記す)である。
ROM103には、コンピュータシステムの機器制御を行うシステムプログラムである基本ソフト(OS)を記録したプログラムROMとシステムを稼動するために必要な情報などが記録されたデータROMがある。ROM103の代わりに後述のHDD107を用いる場合もある。104は、ネットワークインターフェース(以下NETIFと記す)であり、ネットワークを介して送受信されるデータの入出力制御を行う。
The
105は、表示デバイスであって、例えば、CRTディスプレイや、液晶ディスプレイ等である。106は、ユーザーからの操作指示を受け付けるための入力デバイスであり、例えば、タッチパネル、キーボード、マウスなどである。107は、ハードディスクドライブ(HDD)であり、記憶装置である。HDD107は、アプリケーションプログラムなどのデータ保存用に用いられる。HDD107を、半導体素子メモリによる記憶媒体(ソリッドステートドライブ)(SSD))により構成してもよい。108は、上述した各ユニット間を接続するための入出力バス(アドレスバス、データバス、及び制御バス)である。
なお、インフラ構造物点検システムを単一の画像処理装置により実現する場合を図1に例示したが、これに限られない。例えば、複数の画像処理装置による分散処理によりインフラ構造物点検システムを構成してもよい。 Although the case where the infrastructure structure inspection system is realized by a single image processing device is illustrated in FIG. 1, the present invention is not limited to this. For example, an infrastructure structure inspection system may be configured by distributed processing by a plurality of image processing devices.
図3は本実施形態に係る画像処理装置300の機能構成を説明する図である。図3に示す機能構成は、画像処理装置300のROM103またはHDD107に記憶されるプログラムをRAM102にロードし、CPU101が実行することにより実現される。
FIG. 3 is a diagram illustrating a functional configuration of the
入力部301は、ユーザーからの本画像処理装置への指示を、入力デバイス106を介して入力する。線分抽出部302では、入力部301で入力された画像から線分を抽出する。線分抽出部02は、画像から直線成分を抽出することにより、建造単位のコンクリートブロックの境界と考えられる直線を抽出する。
The
重要度設定部303は線分抽出部302で抽出したそれぞれの線分に対して表示するか否かの優先度を示す重要度を設定する。また、重要度は、抽出したそれぞれの線分が、撮影画像の被写体である構造物の構造を示す線分であるかを示す度合いでもある。重要度設定部303は、設定した重要度に基づき、入力された撮影画像の被写体であるインフラ構造物の構造を判定する。すなわち、重要度設定部303は、線分抽出部302が抽出した線分が、建造単位のコンクリートブロックの境界などの構造物の構造を示す線分であるかを判定する。
The
補正情報設定部304ではオルソ補正を行うために必要な設定や計算を行う。補正情報設定部304は、正面図の基準点に対応する撮影画像上の補正点の座標を取得する。なお、補正情報設定部304は、ユーザーの入力に基づいて、補正点を設定する。補正情報設定部304は、正面図上の基準点と撮影画像上の補正点とから画像補正パラメータの算出および設定を行う。補正制御部305は、補正情報設定部304により設定された画像パラメータに従って、撮影画像にオルソ補正を実施する。表示制御部306は、表示デバイス105に各種情報を表示させるための制御をおこなう。
The correction
なお、上述した各機能構成を一つまたは複数のASICやFPGA(などのハードウェアにより実現する構成としてもよい。ASICは、application specific integrated circuitの略である。FPGAは、field−programmable gate arrayの略である。 It should be noted that each of the above-mentioned functional configurations may be realized by one or a plurality of ASICs or FPGAs (such as ASICs. ASIC is an abbreviation for application specific integrated circuit. FPGA is a field-programmable gate array. It is an abbreviation.
画像処理装置300の表示制御部306が表示デバイス105に表示させる画面について図2を用いて説明する。図2において、201は、図面読み込みボタンである。図面読み込みボタン201に対する入力が検出された場合、画像処理装置300は、構造物の正面図を読み込む。
The screen displayed on the
202は、画像読み込みボタンである。画像読み込みボタン202に対する入力が検出された場合、画像処理装置300は、構造物を撮影した撮影画像を読み込む。203は、図面表示領域である。画像処理装置300は、図面読み込みボタン201に対する入力に応じて読み込んだ図面を図面表示領域203に表示させる。204は、撮影画像表示領域である。画像処理装置300は、画像読み込みボタン202に対する入力に応じて読み込んだ撮影画像を画像表示領域204に表示させる。
202 is an image reading button. When the input to the
図2において、図面表示領域203には図面205が表示され、画像表示領域204には、撮影画像206が表示されている。なお、図面はCADソフトで用いられるような構造物の寸法情報を含むベクタ画像である。ベクタ画像とは、画像を線や円、多角形などの図形の組み合わせで表現する画像形式である。なお、図面としてラスタ画像を使用してもよい。ラスタ画像とは、画像を色や濃度を表すピクセルの配列で表現する画像形式である。
In FIG. 2, the drawing 205 is displayed in the
207は、オルソ補正指示ボタンである。オルソ補正指示ボタン207に対する入力が検出された場合、画像処理装置300は、画像表示領域204に表示される撮影画像に対してオルソ補正を実施する。208は、アプリケーション終了ボタンである。
画像処理装置300は、図面表示領域203に表示される図面205と撮影画像206とで対応点を設定することができる。画像処理装置300は、図面205に設定した基準点(基準点209〜211)を図面表示領域203に表示させる。画像処理装置300は、図面205に設定した基準点209〜211のそれぞれに対応する補正点213〜215を撮影画像206に設定する。
The
基準点209〜212と補正点213〜216とのうち、対応する数字を持つペアは構造物の同一位置を表す。このペアを対応点と呼ぶ。図2には4つの対応点、すなわち、基準点209と補正点213、基準点210と補正点214、基準点211と補正点215、基準点212と補正点216の4つの対応点が図示されている。なお、構造物上の同一位置を表す図面上の基準点と撮影画像上の補正点とについて、同一の色や記号を割り当てることで互いが対応点であること表してもよい。また、画像処理装置300は、ユーザーによる指示入力の座標位置を示すポインタ217を画面に表示する。
Of the
続いて、画像処理装置300の処理の流れを図4に示すフローチャートを用いて説明する。図4に示すフローチャートにおける各ステップの処理は、画像処理装置300のROM103またはHDD107に記憶されるプログラム、CPU101が実行することによる情報の演算や加工および各ハードウェアの制御により実現される。なお、図4に示すフローチャートにおける各ステップの処理の一部ないし全部を一つまたは複数のASICやFPGAなどのハードウェアにより実現する構成としてもよい。
Subsequently, the processing flow of the
S401では、画像処理装置300は、図面読み込みボタン201が押されることで図面一覧のダイアログを生成し、ダイアログを通じて読み込むべき図面を選択させることで図面を取得する。なお、読み込む図面の指定方法はこれに限らず、たとえばパス名を含む図面のファイル名を入力させるよう構成してもよい。すなわち、読み込む図面を適切に指定できればよい。
In S401, the
また、S401において、画像処理装置300は、入力部301が提供する画像読み込みボタン202が押されることで、図面の場合と同様にして画像を取得する。なお、本実施形態では図面の入力後に画像を取得するように構成しているが、画像と図面とを適切に取得できれば、取得の順番は逆でもよいし、同時に取得するように構成してもよい。
Further, in S401, the
図面の設定の後、S402では、画像処理装置300は、補正情報設定部304においてユーザーからの基準点の指定を図面上で受け付ける。図2では基準点209、210、211、212が指定された例を示している。画像処理装置300は、ユーザーが指定した基準点の位置情報を設定するとともに、記憶装置307にも記録する。
After setting the drawing, in S402, the
なお、本実施の形態では説明のため、図面や画像の読み込みについて記憶装置307(図1ではHDD107に相当)と入出力を行うよう構成しているが、ネットワーク(図1ではNETIF104に相当)を通じて入出力を行う構成にしてもよい。また、基準点の指定などユーザーからの入出力に関しては、専用のデバイスを利用するよう構成してもよい。
In this embodiment, for the sake of explanation, the reading of drawings and images is configured to input / output with the storage device 307 (corresponding to
次にS403では、画像処理装置300は、線分抽出部302において、入力画像から線分を抽出する。線分抽出部302は、入力画像にエッジ抽出処理を施すことで線分を抽出する。図5は撮影画像206から線分抽出を行った場合のイメージ図であり、抽出した線分は黒線で示している。図5において、エッジ抽出処理によってコンクリートブロックの境界とひびが検出される。
Next, in S403, the
線分の抽出が完了したら、画像処理装置300は、S404では、線分の分析を行う。線分の分析とは、抽出した線分に対する直線の当てはめ、抽出線分のノイズ判定、ノイズ除去など、S406における重要度算出の前処理である。画像処理装置300は、まず、抽出した線分に直線を当てはめる。直線を当てはめた後、当てはめた直線をS403で抽出した線分と置き換える。以降の線分に対する処理は置き換えた直線に対する処理になるため、以後の説明においては「線分」の代わりに「直線」という表現を用いる。
After the line segment extraction is completed, the
直線の当てはめには、例えば、ハフ変換に基づく直線抽出や、ハフ変換を用いることができる。図6に直線当てはめの例を示す。図6において、検出した線分と置き換えた直線を点線で示している。なお、図6において、画面左下を原点とし、x軸を画面左から右に取り、y軸を画面下から上に取り、角度θはx軸方向を0°として反時計回りを正の向きとする座標系を用いて以降の説明を行う。 For the fitting of a straight line, for example, a straight line extraction based on the Hough transform or a Hough transform can be used. FIG. 6 shows an example of straight line fitting. In FIG. 6, a straight line replaced with the detected line segment is shown by a dotted line. In FIG. 6, the lower left of the screen is the origin, the x-axis is taken from the left to the right of the screen, the y-axis is taken from the bottom to the top of the screen, and the angle θ is 0 ° in the x-axis direction and the counterclockwise direction is the positive direction. The following explanation will be given using the coordinate system to be used.
本座標系の原点から直線までの距離をρとする。直線の両端の点は、ハフ変換に用いた(θ,ρ)内に投票された点の中から(x,y)座標においてxが最小値となる点(あるいはyが最小値となる点)とxが最大値となる点(あるいはyが最大値となる点)とを選択する。そして、着目している直線とそれら2点を通り着目している直線と直行する直線との交点をそれぞれ求めればよい。なお、画面左上を原点としてy軸を画面上から下に取る構成としてもよい。この場合、角度θをx軸方向が0°として時計回りに正の向きを定義すればよい。 Let ρ be the distance from the origin of this coordinate system to the straight line. The points at both ends of the straight line are the points where x is the minimum value (or the point where y is the minimum value) in the (x, y) coordinates from the points voted in (θ, ρ) used for the Hough transform. And the point where x is the maximum value (or the point where y is the maximum value) are selected. Then, the intersections of the straight line of interest, the straight line of interest passing through these two points, and the straight line orthogonal to each other may be obtained. The y-axis may be set from the top to the bottom of the screen with the upper left of the screen as the origin. In this case, the positive direction may be defined clockwise with the angle θ being 0 ° in the x-axis direction.
次に、画像処理装置300は、直線の結合と除去とを行う。直線の結合では、同一直線と見なされる2つ以上の直線を結合する。画像処理装置300は、直線の傾きの差異、直線の端点同士の最短距離、直線同士の距離それぞれが所定値未満となる直線同士を結合して1本の直線とし、結合前の直線を結合後の直線に置き換える。本実施形態では、直線を傾きの傾向に基づいて分類し、分類結果に基づき直線の結合を行う。
Next, the
図7において、傾きの傾向に基づく分類結果について例示する。図7において、傾きが同傾向の直線を太線で示している。図7(a)において、傾きが68.0°<θ≦113.5°の直線を直線701〜710として太線で示す。図7(b)において、傾きが22.5°<θ≦68.0°の直線を直線801〜805として示す。図7(c)において、傾きが−22.5°<θ≦22.5°の直線を直線901〜909として示す。図7(d)において、傾きが−67.5°<θ≦−22.5°の直線を直線1001〜1003として示している。
In FIG. 7, the classification result based on the tendency of inclination is illustrated. In FIG. 7, a straight line having the same inclination is shown by a thick line. In FIG. 7A, a straight line having an inclination of 68.0 ° <θ≤113.5 ° is shown as a straight line 701-710 as a thick line. In FIG. 7B, a straight line having an inclination of 22.5 ° <θ≤68.0 ° is shown as a
本実施形態では、画像処理装置300は、直線の傾きの差異を0.5度未満、端点同士の最短距離および直線同士の距離を10画素未満の直線を結合する。その後、直線の長さが最長の直線と比較して1/3未満の長さの直線をノイズと見なして削除する。図7において、最長の直線は直線704となる。
In the present embodiment, the
直線の結合・削除処理結果の例を図8に示す。図8(a)〜(e)において、グレーの点線は抽出線分、グレーの直線は削除された線分、黒の太い直線は処理の結果残った直線である。図8において、図7に示した直線705と直線707は結合条件を満たし結合されて711となったが、結合後の直線が削除条件を満たしたため削除された。また、図8において、図7に示した直線702、703、706、708、709、710、801、804、805、904、907、1001、1002、1003の各直線も削除条件を満たしたため削除された。
FIG. 8 shows an example of the result of the straight line joining / deleting process. In FIGS. 8A to 8E, the gray dotted line is the extracted line segment, the gray straight line is the deleted line segment, and the thick black straight line is the straight line remaining as a result of the processing. In FIG. 8, the straight line 705 and the
これらS404の線分の分析処理の結果の例を、図8(e)に示す。画像処理装置300は、分析処理の結果として、削除されず残った直線の始点座標と終点座標を記憶装置307に直線情報テーブルとして記憶する。
An example of the result of the analysis processing of the line segment of S404 is shown in FIG. 8 (e). The
次にS405では、画像処理装置300は、重要度設定部303において、各直線に対する重要度の設定が完了しているかを判定する。この時点ではまだ重要度の設定が完了していないため、S406に処理を進める。後述の処理により重要度の設定が完了している場合にはS410に処理を進める。
Next, in S405, the
S406では、画像処理装置300は、重要度が設定されていない直線を1つ選び重要度を算出する。本実施形態では、重要度の指標として直線当てはめ時の誤差、直線の長さ、直線の規則性を利用する方法を説明する。これらの指標が高い直線は、コンクリートブロックの境界など被写体である構造物の構造を示す直線である蓋然性が高い。したがって、画像処理装置300は、検出された直線の重要度に基づいて、当該直線が構造物の構造を示す直線であるか否かを判定することが可能となる。
In S406, the
まず、直線当てはめ時の誤差に基づく重要度指標Eの算出方法について説明する。補正点を設定する際、コンクリートブロックの境界線など図面にも記載されている構造物を構成する「直線」は、有効な補助線として利用可能である。そのため、本実施形態では重要度指標Eとして検出した線分の直線らしさを示す「直線度」を採用する。ここでは、ハフ変換で着目直線の(θ,ρ)内に投票された各点と着目直線との距離の平均eを算出する。重要度指標Eはeを用いて式(1)により算出する。
E=1/(1+e) ・・・(1)
First, a method of calculating the importance index E based on the error at the time of linear fitting will be described. When setting the correction point, the "straight line" constituting the structure described in the drawing such as the boundary line of the concrete block can be used as an effective auxiliary line. Therefore, in the present embodiment, "straightness" indicating the linearity of the detected line segment is adopted as the importance index E. Here, the average e of the distances between each point voted in (θ, ρ) of the straight line of interest by the Hough transform and the straight line of interest is calculated. The importance index E is calculated by the equation (1) using e.
E = 1 / (1 + e) ・ ・ ・ (1)
(θ,ρ)内に投票された各点が全て着目直線上に乗っている場合E=1.0になり、各点が着目直線から離れれば離れるほどE=0に近くなる。本実施形態の場合は検出した線分に直線を当てはめるため、検出した線分が元々「直線」である場合はEの値が大きくなり、直線以外の線分に直線を当てはめた場合はEの値が小さくなる。すなわち、図8(e)に示した直線のうち、直線701、704、901、902、903、905、906、908、909でのEの値が大きくなり、直線802および803はEの値が小さくなる。
When all the points voted in (θ, ρ) are on the straight line of interest, E = 1.0, and the farther each point is from the straight line of interest, the closer to E = 0. In the case of this embodiment, since a straight line is applied to the detected line segment, the value of E becomes large when the detected line segment is originally a "straight line", and when a straight line is applied to a line segment other than the straight line, E The value becomes smaller. That is, among the straight lines shown in FIG. 8 (e), the value of E in the
次に、着目直線の長さに基づく重要度指標Lの算出方法について説明する。コンクリートブロックの境界線など図面にも記載されている構造物を構成する直線は、多くの場合一定以上の長さを有している。そのため、本実施形態では重要度指標Lとして直線の長さを採用する。ここでは、S404で当てはめた直線の中で最長の直線の長さに対する比率をLとする。すなわち、着目直線の長さをl、最長の直線の長さをlmaxとすれば、Lは式(2)によって算出する。
L=l/lmax ・・・(2)
Next, a method of calculating the importance index L based on the length of the straight line of interest will be described. The straight lines that make up the structure described in the drawings, such as the boundaries of concrete blocks, often have a certain length or longer. Therefore, in this embodiment, the length of a straight line is adopted as the importance index L. Here, let L be the ratio to the length of the longest straight line among the straight lines fitted in S404. That is, if the length of the straight line of interest is l and the length of the longest straight line is l max , L is calculated by the equation (2).
L = l / l max ... (2)
着目直線の長さが最長の直線に近ければ近いほどL=1に近づき、短くなればなるほどL=0に近づく。本実施形態の場合、lmaxは直線704の長さとなる。
The closer the length of the straight line of interest is to the longest straight line, the closer to L = 1, and the shorter the length, the closer to L = 0. In the case of this embodiment, l max is the length of the
最後に、直線の規則性に基づく重要度指標Iの算出方法について説明する。図面に記載されている構造物を構成する直線には、一般に規則性がある。本実施形態では、規則性として線分の傾きに着目する。すなわち、着目直線に平行な直線が多いほど、着目直線の重要度指標Iが大きくなるように設定する。なお、完全な平行でなくとも着目直線の傾きに類似する直線が多いほど、着目直線の重要度指標Iが大きくなるように設定してもよい。 Finally, a method of calculating the importance index I based on the regularity of the straight line will be described. The straight lines that make up the structures described in the drawings generally have regularity. In this embodiment, attention is paid to the slope of the line segment as regularity. That is, the more straight lines parallel to the straight line of interest, the larger the importance index I of the straight line of interest is set. It should be noted that the more straight lines that are similar to the slope of the straight line of interest, even if they are not completely parallel, the larger the importance index I of the straight line of interest may be set.
各直線のハフ変換に用いた(θ,ρ)について、θを一定にした場合のρの最大個数(つまり平行線の最大数)をRmaxとする。各直線のθに対するρの個数をnρとすると、Iは式(3)によって算出する。
I=nρ/Rmax ・・・(3)
For (θ, ρ) used for the Hough transform of each straight line, the maximum number of ρ (that is, the maximum number of parallel lines) when θ is constant is defined as R max . Assuming that the number of ρ for each straight line θ is n ρ , I is calculated by Eq. (3).
I = n ρ / R max ... (3)
すなわち、平行線を構成する直線の最大数が多いときは、分母のRmaxが大きくなるので、着目直線と同じ傾きを持つ直線の数(=ρ)が少ない場合はI=0に近くなる。逆に、平行線を構成する直線の最大数が少ないときに着目直線と同じ傾きを持つ直線の数が多い場合には、I=1.0に近づく。本実施形態では、平行とみなせる直線は直線802および803の1ペアだけなので、Rmax=2となる。また、直線802および803のみI=1.0となり、それ以外の直線はI=0.5となる。このように、本実施形態では、検出された線分に対応する直線が構造物において規則的に存在する直線であるか否かに基づいて、重要度を設定する。
That is, when the maximum number of straight lines constituting parallel lines is large, R max of the denominator becomes large, so when the number of straight lines having the same slope as the straight line of interest (= ρ) is small, I = 0. On the contrary, when the maximum number of straight lines constituting the parallel lines is small and the number of straight lines having the same slope as the straight line of interest is large, I = 1.0 is approached. In this embodiment, since there is only one pair of
最終的に、着目直線の重要度Wは式(4)で算出する。
W=E×L×I ・・・(4)
Finally, the importance W of the straight line of interest is calculated by Eq. (4).
W = E × L × I ・ ・ ・ (4)
S407では、S406で算出した重要度指標と重要度とを着目直線に設定する。具体的には、各直線から算出した重要度指標E、重要度指標L、重要度指標I、重要度Wはそれぞれ、直線情報テーブルの対応するカラムのセルに格納される。 In S407, the importance index calculated in S406 and the importance are set in the straight line of interest. Specifically, the importance index E, the importance index L, the importance index I, and the importance W calculated from each straight line are stored in the cells of the corresponding columns of the straight line information table.
図9に直線情報テーブルの例を示す。図9において、1600は直線情報テーブル、1601はID格納カラム、1602は始点のX座標格納カラム、1603は始点のY座標格納カラム、1604は終点のX座標格納テーブル、1605は終点のY座標格納テーブルである。また、1606から1609はそれぞれ重要度指標E格納カラム、重要度指標L格納カラム、重要度指標I格納カラム、重要度W格納カラムであり、それぞれに対応する重要度が格納される。本実施形態では、これらの重要度を用いることで、抽出した線分が、構造物の構造を示す線分であるかを判定することが可能となる。 FIG. 9 shows an example of a linear information table. In FIG. 9, 1600 is a linear information table, 1601 is an ID storage column, 1602 is an X coordinate storage column of a start point, 1603 is a Y coordinate storage column of a start point, 1604 is an X coordinate storage table of an end point, and 1605 is a Y coordinate storage of the end point. It's a table. Further, 1606 to 1609 are an importance index E storage column, an importance index L storage column, an importance index I storage column, and an importance W storage column, respectively, and the corresponding importance is stored. In the present embodiment, by using these importance, it is possible to determine whether the extracted line segment is a line segment indicating the structure of the structure.
次に重要度設定部303においてS405により各直線に対する重要度の設定が完了していると判定された場合には補正制御部305で実行されるS410に処理を進める。
Next, when the
画像処理装置300は、各直線の重要度を設定した後に補正点の指定を受け付ける。S410では、画像処理装置300は、補正制御部305において、補正点の候補位置を検出する。本実施形態では、マウスポインタ217の位置を補正点の候補位置として検出するものとする。
The
次に、S411では、画像処理装置300は、あおり補正における正対面の基準点に対応する撮影画像上の補正点を設定するための情報を表示する。具体的には、画像処理装置300は、ユーザーに提示する線分を選択する。そして、画像処理装置300は、選択した線分を、補正点を設定する際の補助線として強調表示する。本実施形態では、S407で重要度を設定済みの直線の中から表示すべき直線を選択する。
Next, in S411, the
ここでは、選択基準の設定には補正点の候補位置からの距離とS407で設定した重要度とを用いる。具体的には、直線情報テーブル1600を参照してカラム1602から1605の座標情報を元にマウスポインタ217の位置から所定距離(例えば、半径20画素)以内の領域を通る直線を選択する。
Here, the distance from the candidate position of the correction point and the importance set in S407 are used for setting the selection criterion. Specifically, a straight line passing through a region within a predetermined distance (for example, a radius of 20 pixels) from the position of the
次に、重要度W格納カラム1609の値を元に、選択した直線の中から重要度が高い順に直線を所定数(例えば、2本)選択する。なお、S411における直線の表示は、撮影画像上の線分を強調表示する。例えば、撮影画像上の該当する線分に対して、線幅をより太くした直線を重畳表示してもよいし、撮影画像上の該当する線分に対して、色付けした直線を重畳表示してもよい。
Next, a predetermined number (for example, two) of the selected straight lines are selected in descending order of importance based on the value of the importance
また、補正点の候補位置を、表示する直線の選択に用いる例を示したが、重要度のみを用いて表示する直線を選択する構成としてもよい。この場合、例えば、重要度Wが閾値(例えば、0.3)を超える直線をすべて表示する構成としてもよい。すなわち、画像処理装置300は、重要度に基づき、コンクリートブロックの境界など、構造物の構造を示す線分であると判定された線分をすべて表示する構成としてもよい。
Further, although the example in which the candidate position of the correction point is used for selecting the straight line to be displayed is shown, the straight line to be displayed may be selected by using only the importance. In this case, for example, all the straight lines whose importance W exceeds the threshold value (for example, 0.3) may be displayed. That is, the
S412では、画像処理装置300は、補正点の確定命令が入力されたかどうかを検出し、検出された場合にはS410で検出された補正点の候補位置を補正点の確定位置とする。本実施形態では、補正点の確定はマウス左ボタンのダブルクリックによって行うものとする。補正点の確定方法は、もちろんマウスのダブルクリックに限らず、補正点の確定ができるなら他の方法で確定するよう構成してもよい。たとえば、右クリックにより「補正点の確定」を含むメニューを表示し、メニューから「補正点の確定」を選ぶことで補正点を確定するように構成可能である。
In S412, the
図10は、補正点を設定するための情報の表示例を示す図である。に選択した線分の表示例を示す。図10において、薄灰色の実線は撮影画像中のコンクリートブロック境界およびひび割れを示す。図中、黒色点線はマウスポインタから所定距離内の領域を示す。本実施形態では、黒色点線はマウスポインタ217から半径20画素の領域1701を示すものとする。すなわち、マウスポインタ217から半径20画素の領域1701の内側を通る直線で、重要度で上位2位までの直線を表示する。
FIG. 10 is a diagram showing an example of displaying information for setting a correction point. A display example of the selected line segment is shown in. In FIG. 10, the light gray solid line indicates the concrete block boundary and cracks in the photographed image. In the figure, the black dotted line indicates an area within a predetermined distance from the mouse pointer. In the present embodiment, the black dotted line indicates the
表示された直線を補助線として活用することで、コンクリートブロック境界上に設定した基準点に対応する補正点を設定することが容易となる。 By utilizing the displayed straight line as an auxiliary line, it becomes easy to set a correction point corresponding to the reference point set on the concrete block boundary.
S413では、画像処理装置300は、補正制御部305において、全ての補正点の位置が確定したかを判定し、確定していない場合にはS410からS412を実行するべく処理をS410に戻す。マウスポインタの移動中、S410からS412を繰り返して処理している様子を図10により説明する。
In S413, the
図10(a)はマウスポインタ217から半径20画素内に直線が存在しない場合の表示例である。図10(a)では、マウスポインタ217から半径20画素内に重要度を設定した直線が存在しないため、直線は表示されていない。
FIG. 10A is a display example when a straight line does not exist within a radius of 20 pixels from the
図10(b)は補正点213を設定するためにマウスポインタ217が移動中の場合の表示例である。図10((b)では、マウスポインタ217から半径20画素内を直線701および901の2本のみが通っているため、直線701および901が両方表示されている。
FIG. 10B is a display example when the
図10(c)は補正点216を設定するためにマウスポインタ217が移動中の場合の表示例(である。図10(c)では、マウスポインタ217から半径20画素内を直線802および902の2本のみが通っているため、直線802および902が両方表示されている。しかし、そこからさらに補正点216の設定位置に近づいた場合は(d)のようになる。
FIG. 10C is a display example when the
図10(d)は補正点216を設定するためにマウスポインタ217が移動中の場合の他の表示例である。図10(d)では、マウスポインタ217から半径20画素内を直線704、802、902の3本が通っている。それぞれの直線の重要度Wを確認すると、直線704(重要度=0.490)、直線802(重要度=0.140)、直線902(重要度=0.328)である。重要度が高い順の2本は、直線704と902であり、これらの直線が表示される。図10(d)では、表示されない直線802を点線で示している。
FIG. 10D is another display example when the
その後、補正点216を設定するためにマウスポインタ217がさらに移動すると、図10(e)に示すように、直線704および直線901が表示される。
After that, when the
このように、ユーザーが補正点を設定するために必要とする直線のみ補助線として活用する表示を行うことで視認性が向上し、適切な位置に補正点を設定するために必要な情報をユーザーに提供することが可能となる。 In this way, visibility is improved by displaying only the straight line required by the user to set the correction point as an auxiliary line, and the user can obtain the information necessary to set the correction point at an appropriate position. It will be possible to provide to.
説明を図4に示すフローチャートに戻す。S413では、画像処理装置300は、補正制御部305において、全ての補正点の位置が確定したか否かを確認する。本実施形態では、補正点(対応点)は4つとするがその他の数としてもよい。全ての補正点の位置が確定したことが確認されると、S408に処理を移す。
The explanation is returned to the flowchart shown in FIG. In S413, the
S408では、画像処理装置300は、補正情報設定部304において、4つの基準点209、210、211、212と対応する4つの補正点213、214、215、216とを使い、射影変換の変換パラメータを算出する。なお、射影変換はホモグラフィー変換と呼ばれることもある。
In S408, the
ここで、射影変換は式(5)によって表され、パラメータは(H11,H12,H13,H21,H22,H23,H31,H32,H33)の9つとなる(パラメータsは式の展開中にキャンセルされる)。ただし、行列を定数倍しても同じ変換になるため、8つのパラメータで表現できる。8つのパラメータは異なる4組の対応点から求められる。 Here, projective transformation is represented by the formula (5), the parameters 9 becomes bracts of (H 11, H 12, H 13, H 21, H 22, H 23, H 31, H 32, H 33) ( Parameters s is canceled during the expansion of the expression). However, even if the matrix is multiplied by a constant, the same conversion is obtained, so it can be expressed by eight parameters. The eight parameters are obtained from four different sets of correspondence points.
S409では、画像処理装置300は、S408において算出された変換パラメータを記憶装置307に書き出す。また、画像処理装置300は、オルソ補正指示ボタン207に対する入力が検出された場合、S408において算出された変換パラメータを用いて撮影画像に対してオルソ補正を行ってもよい。
In S409, the
以上のように、本実施形態では、重要度という指標を用いて、コンクリートブロックの境界線など図面にも記載されている構造物の構造を撮影画像から判定し、構造物の構造に沿った補助線を表示するようにした。また、本実施形態では、入力した画像から線分を抽出し、線分に直線を当てはめるとともに当てはめた直線に重要度を設定し、補正点を選択する操作に伴って重要度が高く設定された直線を表示するように構成した。これにより、撮影画像のオルソ補正処理を行う際に、撮影画像上の被写体に構造上の違いや撮影角度の違いが存在した場合でも、補正点を入力するために必要な補助線を表示することが可能となる。 As described above, in the present embodiment, the structure of the structure described in the drawing such as the boundary line of the concrete block is determined from the photographed image by using the index of importance, and the assistance along the structure of the structure is determined. Changed to display the line. Further, in the present embodiment, a line segment is extracted from the input image, a straight line is applied to the line segment, the importance is set to the applied straight line, and the importance is set high with the operation of selecting the correction point. It was configured to display a straight line. As a result, even if there is a structural difference or a difference in the shooting angle in the subject on the shot image when performing the orthophoto correction processing of the shot image, the auxiliary line necessary for inputting the correction point is displayed. Is possible.
また、本実施形態によれば、現場の環境、設計事情、デザイン事情など建築状況の違いや建築後の劣化状況の違い、あるいは撮影時の状況の違いなどで状況が変化しうる構造物に対して、補正点を入力するために必要な補助線を表示することが可能となる。 Further, according to the present embodiment, for a structure whose situation may change due to a difference in building conditions such as site environment, design circumstances, design circumstances, a difference in deterioration status after construction, or a difference in conditions at the time of shooting. Then, it becomes possible to display the auxiliary line required for inputting the correction point.
また、本実施形態によれば、インフラ構造物の撮影画像は正対位置からの撮影角度が毎回異なりうる状況であっても、コンクリートブロックの境界などインフラ構造物を構成する直線を補助線として強調表示することができる。 Further, according to the present embodiment, even if the shooting image of the infrastructure structure may have a different shooting angle from the facing position each time, the straight line constituting the infrastructure structure such as the boundary of the concrete block is emphasized as an auxiliary line. Can be displayed.
なお、線分抽出部302において線分の抽出はエッジ抽出処理を施すことで行ったが、それ以外の方法で線分を抽出するように構成してもよい。たとえば、機械学習により生成したモデルを使って撮影画像から線分を抽出可能である。
Although the line segment extraction is performed by performing the edge extraction process in the line
具体例としては、まず、コンクリートブロック境界を学習したモデルを準備し、撮影画像にモデルを適用することでコンクリートブロック境界の検出スコアマップを取得する。所定値以上の検出スコアを保持する画素をコンクリートブロック境界の構成要素とみなして抽出することでコンクリートブロック境界を構成する線分を抽出可能である。 As a specific example, first, a model that has learned the concrete block boundary is prepared, and the detection score map of the concrete block boundary is acquired by applying the model to the captured image. It is possible to extract the line segments constituting the concrete block boundary by extracting the pixels holding the detection score of a predetermined value or more as the constituent elements of the concrete block boundary.
この場合、S404での線分の分析では、コンクリートブロック境界の検出スコアマップから所定値以上の検出スコアを保持する画素を抽出し、抽出した線分に直線を当てはめる。その後、S406では当てはめた直線について構成画素のコンクリート境界の検出スコア平均を算出し、算出した平均値をS407において重要度として設定すればよい。これにより、学習ベースで重要度指標を設定可能となり、ルールベースでは対応できない画像についても補正点を入力するために適切な補助線を選択して表示することが可能となる。また、機械学習を用いた検出スコアマップによる重要度と式(4)の重要度と組み合わせて重要度を定義してもよい。 In this case, in the line segment analysis in S404, pixels holding a detection score equal to or higher than a predetermined value are extracted from the detection score map of the concrete block boundary, and a straight line is applied to the extracted line segment. After that, in S406, the average detection score of the concrete boundary of the constituent pixels may be calculated for the fitted straight line, and the calculated average value may be set as the importance in S407. As a result, the importance index can be set on a learning basis, and even for an image that cannot be handled on a rule basis, an appropriate auxiliary line can be selected and displayed in order to input a correction point. Further, the importance may be defined in combination with the importance by the detection score map using machine learning and the importance of the equation (4).
また、S404において、直線の片端あるいは両端を画像端まで延長してもよい。たとえば、直線の結合処理を行った後、すべての直線の両端を画像端まで延長するようにしてもよいし、直線の端から画像端までの距離が所定値未満の場合にのみ画像端まで延長するようにしてもよい。これにより、補正点を入力すべき場所に隠れが生じている場合にも、補正点を入力するために適切な補助線を選択して表示することが可能となる。 Further, in S404, one end or both ends of the straight line may be extended to the image end. For example, after performing straight line joining processing, both ends of all straight lines may be extended to the image edge, or extended to the image edge only when the distance from the straight line end to the image edge is less than a predetermined value. You may try to do it. This makes it possible to select and display an appropriate auxiliary line for inputting the correction point even if the correction point is hidden in the place where the correction point should be input.
また、本実施形態では重要度を設定するための線分の規則性として線分の傾きに着目して説明したが、重要度を設定するための規則性を定義できれば、線分の傾きだけに限らない。たとえば、図面から線分の間隔、長さ、太さ、形状に基づいた数値を算出し、重要度の設定に用いる構成にしてもよい。 Further, in the present embodiment, the slope of the line segment has been focused on as the regularity of the line segment for setting the importance, but if the regularity for setting the importance can be defined, only the slope of the line segment can be defined. Not exclusively. For example, numerical values based on the line segment spacing, length, thickness, and shape may be calculated from the drawing and used for setting the importance.
また、S404において、直線ではなく曲線を当てはめるように構成してもよい。曲線の当てはめでは、重回帰分析など既存の方法を利用可能である。また、本実施の形態では、説明のために直線の規則性に基づく重要度指標Iを定義したが、曲線を当てはめる場合はS406で算出する重要度指標を変更してもよい。たとえば、図面上の曲線を当てはめた曲線に重ね合わせてみて、最も重なりが大きい場合の構成画素の重なり率を重要度指標として設定すればよい。これにより、被写体が曲線から構成される構造物であった場合でも、補正点を入力するために適切な補助線を選択して表示することが可能となる。 Further, in S404, a curved line may be applied instead of a straight line. For curve fitting, existing methods such as multiple regression analysis can be used. Further, in the present embodiment, the importance index I based on the regularity of the straight line is defined for the sake of explanation, but when a curve is applied, the importance index calculated in S406 may be changed. For example, the curve on the drawing may be superimposed on the fitted curve, and the overlap ratio of the constituent pixels when the overlap is the largest may be set as the importance index. As a result, even if the subject is a structure composed of curved lines, it is possible to select and display an appropriate auxiliary line for inputting a correction point.
また、S404では、抽出したすべての線分に直線を当てはめるよう構成したが、直線あてはめ対象とする線分をユーザー自身に取捨選択できるよう構成してもよい。これにより、ユーザーが自分の嗜好に合った補助線を取捨選択できるようになる。 Further, although S404 is configured to fit a straight line to all the extracted line segments, it may be configured so that the line segment to be fitted to the straight line can be selected by the user himself / herself. This allows the user to select the auxiliary line that suits his or her taste.
また、S404では、説明をわかりやすくするため最初に直線を傾きの傾向に基づいて分類するように構成したが、必ずしも最初に直線を分類する必要はない。 Further, in S404, in order to make the explanation easy to understand, the straight lines are first classified based on the tendency of inclination, but it is not always necessary to classify the straight lines first.
また、S405では各直線に対する重要度の設定が完了しているかを判定するよう構成したが、判定の前あるいは後にユーザーに確認や承認を実施させるよう構成してもよい。このとき、さらにユーザーが重要度を修正できるよう構成してもよい。また、S406の重要度算出方法は上記に限らず、被写体の構造を各線分の重要度に反映されるような重要度指標であれば任意に定義可能である。これらにより、重要度設定にユーザーの嗜好を反映させることが可能となる。 Further, although S405 is configured to determine whether the importance setting for each straight line is completed, it may be configured to have the user confirm or approve before or after the determination. At this time, it may be configured so that the user can further modify the importance. Further, the importance calculation method of S406 is not limited to the above, and any importance index that reflects the structure of the subject in the importance of each line segment can be arbitrarily defined. These make it possible to reflect the user's preference in the importance setting.
なお、S411でユーザーに提示する線分を選択して表示するように構成したが、S411で線分を選択せず、S404で得られた線分を全て表示するよう構成してもよい。さらに、S404で得られた線分の中からユーザーが線分を選択し、選択した線分の表示・非表示を切り替えられるように構成してもよい。線分の選択方法は、ユーザーの意図した線分が選択できればどのような方法でも良い。たとえば、ある線分について、その線分から所定距離以内の位置でユーザーのクリック動作が検知された場合に、その線分が選択されたとみなすよう構成すればよい。 Although the line segment presented to the user is selected and displayed in S411, the line segment may not be selected in S411 and all the line segments obtained in S404 may be displayed. Further, the user may select a line segment from the line segments obtained in S404, and may be configured to switch the display / non-display of the selected line segment. The line segment can be selected by any method as long as the line segment intended by the user can be selected. For example, for a certain line segment, when a user's click motion is detected at a position within a predetermined distance from the line segment, the line segment may be regarded as selected.
(変形例)
上述した実施形態では、入力した画像から線分を抽出し、線分に直線を当てはめるとともに当てはめた直線に重要度を設定し、補正点を選択する操作に伴って重要度が高く設定された直線を表示するように構成する方法を説明した。
(Modification example)
In the above-described embodiment, the line segment is extracted from the input image, a straight line is applied to the line segment, the importance is set to the applied straight line, and the importance is set to be high according to the operation of selecting the correction point. Explained how to configure to display.
以降では、図面情報を使うことにより、補正点を入力するためのより適切な補助線を表示するだけではなく、補正点の入力候補位置も表示する方法を図11に示すフローチャートを用いて説明する。図11に示すフローチャートにおける各ステップの処理は、画像処理装置300のROM103またはHDD107に記憶されるプログラムをCPU101が実行することによる情報の演算や加工および各ハードウェアの制御により実現される。なお、図11に示すフローチャートにおける各ステップの処理の一部ないし全部を一つまたは複数のASICやFPGAなどのハードウェアにより実現する構成としてもよい。
Hereinafter, a method of displaying not only a more appropriate auxiliary line for inputting a correction point but also an input candidate position of a correction point by using the drawing information will be described using the flowchart shown in FIG. .. The processing of each step in the flowchart shown in FIG. 11 is realized by the calculation and processing of information by the
なお、図11に示すフローチャートにおいて、図4に示すフローチャートにおけるステップと同様なものについては同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。図11に示すフローチャートは、図4に示すフローチャートと比較し、S410を実施する前にS2201からS2206までの処理を追加するとともに、S412の処理の後にS2207の処理を追加している。 In the flowchart shown in FIG. 11, the same reference numerals are given to the steps similar to those in the flowchart shown in FIG. 4, and detailed description thereof will be omitted. The flowchart shown in FIG. 11 is compared with the flowchart shown in FIG. 4, and the processes from S2201 to S2206 are added before the execution of S410, and the process of S2207 is added after the process of S412.
画像処理装置300は、S401からS407の処理を実行し、重要度の設定が終了した場合、S2201に処理を移す。
The
S2201では、画像処理装置300は、確定した候補点数が2以上か否かを判定し、2以上の場合にはS2202に処理を移し、2未満の場合にはS410に処理を移す。
In S2201, the
最初にS2201の処理を行う時点ではまだ候補点を1つも設定していないため、処理はS410に移される。S410からS412の処理は図4に示すフローチャートにおけるステップと同様の処理である。 At the time of first processing S2201, no candidate points have been set yet, so the processing is transferred to S410. The processes of S410 to S412 are the same as the steps in the flowchart shown in FIG.
S2207では、画像処理装置300は、現補正点の位置が確定されたか否かを判定する。本実施形態では、ユーザーが補正点を確定した数をカウントしておき、前回のS2207での判定時と同じカウント数であれば現補正点の位置はまだ確定していないものと判定し、処理をS410に戻す。前回のS2207での判定時からカウント数が1つ以上増えている場合、あるいはカウント数が4に達している場合は現補正点の位置が確定されたものとして判定し、処理をS413に移す。
In S2207, the
S413では、画像処理装置300は、全ての補正点の位置が確定したかを判定し、確定していない場合にはS2201に処理を戻し、全ての補正点の位置が確定した場合には処理をS408に移す。S408以降の処理は、図4に示すフローチャートにおけるステップと同様の処理である。
In S413, the
S2201において、確定した候補点数が2以上と判定された場合の動作について以下説明する。 The operation when it is determined in S2201 that the number of confirmed candidate points is 2 or more will be described below.
S2202では、画像処理装置300は、補正情報設定部304において、確定した補正点と、対応する基準点とから変換パラメータを算出する。ただし、確定した候補点の数によって算出可能な変換パラメータの種別は異なる。すなわち、確定した候補点の数が2つの場合には相似変換の変換パラメータ、3つの場合にはアフィン変換の変換パラメータを算出する。確定した候補点の数が4つの場合には、S2202では、S408と同様に射影変換の変換パラメータが算出される。
In S2202, the
ここで、相似変換は式(6)によって表され、パラメータは(tx,ty,θ,s)の4つとなる。4つのパラメータは、異なる2組の対応点から得られた4つの連立方程式を解くことで求められる。 Here, the similarity transformation is expressed by the equation (6), and the parameters are (t x , ty , θ, s). The four parameters are obtained by solving four simultaneous equations obtained from two different sets of correspondence points.
また、アフィン変換は式(7)によって表され、パラメータは(A11,A12,A13,A21,A22,A23,)の6つとなる。6つのパラメータは、異なる3組の対応点から得られた6つの方程式を解くことで求められる。 The affine transformation is expressed by the equation (7), and there are six parameters (A 11 , A 12 , A 13 , A 21 , A 22 , A 23,). The six parameters are obtained by solving the six equations obtained from three different sets of correspondence points.
S2203では、画像処理装置300は、補正制御部305において、図面上の基準点とS2202で算出した変換パラメータとを使って、未確定の補正点について候補位置を算出する。たとえば、基準点209と基準点210の対応点としてそれぞれ補正点213および補正点214が確定済みの場合、基準点211基準点212に対応する補正点について、それぞれの補正点の撮影画像上の候補位置を算出する。
In S2203, the
図12は、補正点の候補位置の表示例を示す図である。図12において、補正点が2点確定している場合の、基準点と算出した変換パラメータとを使った未確定補正点の表示例を示している。図12において、2301は基準点209に対応した確定済みの補正点、2302は基準点210に対応した確定済みの補正点である。2303は変換矩形である。変換矩形の生成では、まず、図面205上の基準点209および210と撮影画像206上の確定した補正点2301および2302とを使って式(6)の変換パラメータを算出する。次に算出した変換パラメータ用いて設計図上の矩形(基準点209−210−211−212)を変換する。
FIG. 12 is a diagram showing a display example of candidate positions of correction points. FIG. 12 shows an example of displaying an undetermined correction point using a reference point and a calculated conversion parameter when two correction points are fixed. In FIG. 12, 2301 is a fixed correction point corresponding to the
2304と2305はそれぞれ基準点211および212に対応する補正点の候補位置であり、基準点211および212と変換パラメータとで位置を算出する。図12において、確定済みの補正点を黒い矩形上に白い数字を記載した記号で表し、未確定補正点は白い円上に黒い数字を記載した記号で表している。なお、補正点が3点確定している場合には、式(7)の変換パラメータを算出し、算出した変換パラメータ用いて設計図上の矩形を変換するとともに、最後に残った未確定補正点の候補位置を決定する。
2304 and 2305 are candidate positions of correction points corresponding to the
S2204では、画像処理装置300は、S407で重要度を設定済みの直線の中から表示すべき直線を選択する。ここでは、S2203で算出した補正点の候補位置それぞれについて、その位置から所定距離(例えば、半径20画素)以内の領域を通る直線を重要度が高い順に所定数(例えば、2本)選択する。なお、本実施形態では説明のため補正点の候補位置から直線までの距離を20画素としたが、距離は入力画像に応じて適切な距離を設定すればよい。例えば、入力する撮影画像の奥行方向の回転が小さい場合には距離を短く設定することが可能であるし、入力する撮影画像の奥行方向の回転が大きい場合には距離を20画素以上に設定してもよい。また、ノイズとして抽出される線分が少ない場合などは、距離による制限を設けない構成や距離条件を設定可能な最大値にする構成にすることも可能である。
In S2204, the
S2205では、画像処理装置300は、表示制御部306において、S2203で算出した補正点の候補位置とS2204で選択した直線とを表示させる。
In S2205, the
図13は、補正点の候補位置と、補正点を設定するための情報との表示例を示す図である。図13では、未確定補正点の候補位置を元にした直線選択例を示している。図13において、2401と2402は基準点211に対応する補正点の候補位置2304を基準に選択された直線である。また、2401と2403は基準点212に対応する補正点の候補位置2305を基準に選択された直線である(直線2401は重複して選択)。
FIG. 13 is a diagram showing a display example of candidate positions of correction points and information for setting correction points. FIG. 13 shows an example of straight line selection based on the candidate positions of undetermined correction points. In FIG. 13, 2401 and 2402 are straight lines selected with reference to the
S2206では、画像処理装置300は、補正情報設定部304において、算出した候補位置をさらに微調整する。まず、確定済みの補正点から所定距離以内の直線の重要度を最大値に設定する。基準点209に対応した確定済みの補正点2301に対する所定距離以内の直線は直線701と直線901である。直線901は図13では基準点212に対応する補正点の候補位置2305を基準に選択された直線2403となる(直線701は図13には示されていない)。同様に、基準点210に対応した確定済みの補正点2302に対する所定距離以内の直線は直線702と直線902である。直線902は図13では基準点211に対応する補正点の候補位置2304を基準に選択された直線2402となる。
In S2206, the
次に、画像処理装置300は、S2204で選択した直線の交点と基準点211に対応する補正点の候補位置2304との距離が所定距離以内かを判断する。所定距離の場合は、S2205において基準点211に対応する補正点の候補位置2304を交点の位置に更新し、表示制御部306により表示させる。基準点212に対応する候補位置2305についても同様である。
Next, the
図14は未確定補正点の候補位置の更新例を示す図である。図14において、2501は基準点211に対応する補正点の候補位置2304を直線の交点に更新した後の更新候補位置、2502は基準点212に対応する補正点の候補位置2305を直線の交点に更新した後の更新候補位置である。画像処理装置300は、補正点の候補位置を補助線上に設定する。これにより、ユーザーによる補正点の設定を正確かつ容易にさせることが可能となる。
FIG. 14 is a diagram showing an example of updating candidate positions of undetermined correction points. In FIG. 14, 2501 is an update candidate position after updating the correction
その後は、S410の処理を行った後、S411で選択した線分を表示する。 After that, after processing S410, the line segment selected in S411 is displayed.
以上のように、変形例では、図面情報を使うことにより、補正点の入力候補位置を表示するよう構成した。本実施形態での構成によってユーザーが補正点を確定して行くごとに抽出した直線の候補から正しい直線と直線の交点とが確定されるので、ユーザーが補正点を確定して行くごとに未確定の補正点の候補位置推定精度が向上する。そのため、ユーザーによる正しい位置での補正点の設定作業が容易になるとともにオルソ補正の精度が往生される。 As described above, in the modified example, the input candidate positions of the correction points are displayed by using the drawing information. With the configuration in this embodiment, the correct straight line and the intersection of the straight lines are determined from the straight line candidates extracted each time the user determines the correction point, so that the correction point is not determined each time the user determines the correction point. The accuracy of estimating the candidate position of the correction point of is improved. Therefore, it becomes easy for the user to set the correction point at the correct position, and the accuracy of the orthophoto correction is lost.
また、補正点の入力候補位置に応じて重要度が高く設定された直線を表示するように構成した。これにより、規格化された画像あるいはそれに近い画像を得られない場合でも、補正点を入力するために適切な補助線を選択して表示することが可能となる。 In addition, it is configured to display a straight line set with high importance according to the input candidate position of the correction point. This makes it possible to select and display an appropriate auxiliary line for inputting a correction point even when a standardized image or an image close to the standardized image cannot be obtained.
<その他の実施形態>
本発明は上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムをネットワークにまた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1つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1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。
<Other embodiments>
INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiment to a system or device via a network or a storage medium, and one or more processors in the computer of the system or device reads and executes the program. It can also be realized by processing. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.
101 コンピュータシステムの制御をつかさどる中央演算装置(CPU)
102 ランダムアクセスメモリ(RAM)
103 リードオンリーメモリ(ROM)
104 ネットワークインターフェース
105 表示デバイス
106 入力デバイス
107 ハードディスクドライブ(HDD)
108 入出力バス
101 Central processing unit (CPU) that controls the control of computer systems
102 Random access memory (RAM)
103 Read-only memory (ROM)
108 I / O bus
Claims (19)
前記検出手段により検出された線分が、前記撮影画像の被写体である構造物の構造を示す線分であるかを判定する判定手段と、
前記撮影画像を正対化するあおり補正における、正対面の基準点に対応する前記撮影画像上の補正点を設定するための情報であって、前記構造を示す線分であると前記判定手段により判定された線分を強調する情報を前記撮影画像に重畳して表示させる表示制御手段と、
前記表示制御手段により表示された前記情報が表示された後に、前記補正点の位置を確定する確定手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。 A detection means that detects line segments from captured images,
A determination means for determining whether the line segment detected by the detection means is a line segment indicating the structure of the structure that is the subject of the captured image.
According to the determination means, it is information for setting a correction point on the photographed image corresponding to a reference point on the facing surface in the tilt correction for making the photographed image face-to-face, and is a line segment showing the structure. A display control means for superimposing and displaying information for emphasizing the determined line segment on the captured image, and
An image processing apparatus comprising: a determination means for determining the position of the correction point after the information displayed by the display control means is displayed.
前記判定手段は、前記検出手段により検出された線分が、前記構造物の構造を示す線分であるかを前記設定手段により設定された前記重要度に基づいて判定することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の画像処理装置。 Further, the line segment detected by the detection means has a setting means for setting the importance indicating whether the line segment indicates the structure of the structure.
The determination means is characterized in that it determines whether the line segment detected by the detection means is a line segment indicating the structure of the structure based on the importance set by the setting means. Item 6. The image processing apparatus according to any one of Items 1 to 5.
前記表示制御手段は、前記候補位置と前記重要度に基づいて選択された前記検出手段により検出された線分を強調する情報を表示させることを特徴とする請求項6から11のいずれか1項に記載の画像処理装置。 Further having a means for detecting the candidate position of the correction point,
One of claims 6 to 11, wherein the display control means displays information that emphasizes a line segment detected by the detection means selected based on the candidate position and the importance. The image processing apparatus according to.
前記検出工程において検出された線分が、前記撮影画像の被写体である構造物の構造を示す線分であるかを判定する判定工程と、
前記撮影画像を正対化するあおり補正における、正対面の基準点に対応する前記撮影画像上の補正点を設定するための情報であって、前記構造を示す線分であると前記判定工程において判定された線分を強調する情報を前記撮影画像に重畳して表示させる表示制御工程と、
前記表示制御工程の後に、前記補正点の位置を確定する確定工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。 A detection process that detects line segments from captured images,
A determination step of determining whether the line segment detected in the detection step is a line segment indicating the structure of the structure that is the subject of the captured image.
In the determination step, it is information for setting a correction point on the photographed image corresponding to the reference point of the facing surface in the tilt correction for making the photographed image face-to-face, and it is a line segment showing the structure. A display control step of superimposing information for emphasizing the determined line segment on the captured image and displaying it.
An image processing method comprising: a display control step followed by a determination step of determining the position of the correction point.
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