JP2022054649A - カメラの光学系の歪み判定装置、カメラの光学系の歪み判定方法およびカメラの光学系の歪みの判定を行うためのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】通常の撮影画像を用いて光学系の歪みが検知できる技術の提供を目的とするカメラの光学系の歪み判定装置を提供する。【解決手段】カメラが撮影した撮影画像の画像データを取得する画像データ取得部１０１と、前記撮影画像の中から予め定められた幾何学図形を有すると認識される対象の画像を部分画像として抽出する部分画像抽出部１０２と、前記部分画像のエッジを抽出するエッジ抽出部１０３と、前記エッジにより形成される図形と前記幾何学図形との差を計測する計測部１０４と、前記差が予め定めた閾値を超えている場合に、前記カメラの光学系の歪みありと判定する歪み判定部１０５とを備えるカメラの光学系の歪み判定装置１００。【選択図】図２

Description

本発明は、カメラの光学系の歪みを検知する技術に関する。

カメラは、レンズの収差等に起因する画像の歪みを是正するキャリブレーション処理が行なわれた上で使用される。キャリブレーションが行なわれることで、光学系で生じた歪みが是正されるように画像処理が行なわれ、歪みのない撮影画像が得られる。この技術については、例えば、特許文献１に記載されている。

特開２００６－０１０６１３号公報

キャリブレーションが行なわれた後に、経時変化により光学系に歪みが生じる場合がある。例えば、過酷な熱サイクル環境下で使用されるカメラでは、熱によるレンズの変形が生じる場合がある。この場合、得られる画像に歪みが生じる。このことは、プリズムやミラーにおいても指摘できる。

撮影により得た画像の歪みは、専用のキャリブレーションボードを用いて検出される。この作業は、特別に行わなくてはならず、また煩雑である。このような背景において、本発明は、通常の撮影画像を用いて光学系の歪みが検知できる技術の提供を目的とする。

本発明は、カメラが撮影した撮影画像の画像データを取得する画像データ取得部と、前記撮影画像の中から予め定められた幾何学図形を有すると認識される対象の画像を部分画像として抽出する部分画像抽出部と、前記部分画像のエッジを抽出するエッジ抽出部と、前記エッジにより形成される図形と前記幾何学図形との差を計測する計測部と、前記差が予め定めた閾値を超えている場合に、前記カメラの光学系の歪みありと判定する歪み判定部とを備えるカメラの光学系の歪み判定装置である。

本発明において、前記撮影画像における前記光学系の歪みが生じ易い特定の領域が予め定められており、前記特定の領域における前記部分画像を抽出する態様が挙げられる。本発明において、前記特定の領域が前記光学系の種類および個体差の一方または両方に対応して設定されている態様が挙げられる。

本発明において、前記撮影画像には、相対的に小さな歪みが生じ易い第１の領域と、相対的に大きな歪みが生じ易い第２の領域とが設定され、前記第１の領域における前記閾値は、前記第２の領域における前記閾値よりも小さい態様が挙げられる。本発明において、前記閾値が前記光学系の種類および個体差の一方または両方に対応して設定されている態様が挙げられる。

本発明において、前記予め定められた幾何学図形と認識される対象が複数ある場合、当該撮影画像の中心から最も遠い画面位置にある候補が抽出される態様が挙げられる。本発明において、認識される対象が有する幾何学図形における一辺の画素の数が特定の値を超えるものが前記部分画像として抽出される態様が挙げられる。本発明において、前記閾値を超えた部分画像が複数ある場合に、前記光学系の歪みありと判定される態様が挙げられる。

本発明において、前記カメラと外部標定要素の関係が既知のレーザースキャナが取得した、前記撮影画像に写った対象のレーザースキャン点群を取得するレーザースキャン点群取得部と、前記部分画像に対応する部分レーザースキャン点群を前記レーザースキャン点群の中から抽出する部分レーザースキャン点群抽出部と、前記部分レーザースキャン点群に基づき、前記エッジに対応する部分の輪郭を抽出する輪郭抽出部とを備え、前記計測部は、前記輪郭により形成される図形と前記エッジにより形成される図形との差を計測する態様が挙げられる。

本発明は、カメラが撮影した撮影画像の画像データを取得する画像データ取得ステップと、前記撮影画像の中から予め定められた幾何学図形を有すると認識される対象の画像を部分画像として抽出する部分画像抽出部ステップと、前記部分画像のエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、前記エッジにより形成される図形と前記幾何学図形との差を計測する計測ステップと、前記差が予め定めた閾値を超えている場合に、前記カメラの光学系の歪みありと判定する歪み判定ステップとを備えるカメラの光学系の歪み判定方法として把握することもできる。

本発明は、コンピュータに読み取らせて実行させるプログラムであって、コンピュータをカメラが撮影した撮影画像の画像データを取得する画像データ取得部と、前記撮影画像の中から予め定められた幾何学図形を有すると認識される対象の画像を部分画像として抽出する部分画像抽出部と、前記部分画像のエッジを抽出するエッジ抽出部と、前記エッジにより形成される図形と前記幾何学図形との差を計測する計測部と、前記差が予め定めた閾値を超えている場合に、前記カメラの光学系の歪みありと判定する歪み判定部として動作させるカメラの光学系の歪み判定を行うためのプログラムとして把握することもできる。

本発明によれば、通常の撮影画像を用いて光学系の歪みが検知できる技術が得られる。

歪みのない画像のイメージ図（Ａ）と歪みのある画像のイメージ図（Ｂ）である。 発明を利用した判定装置のブロック図である。 電柱の部分画像の図面代用写真である。 電柱の部分画像からエッジを抽出することで得たエッジ画像の図面代用写真である。 実施形態における処理の手順の一例を示すフローチャートである。 撮影画像の一例である図面代用写真である。 図６の撮影画像に対応する点群画像の図面代用写真である。 図６の撮影画像と図７の点群画像を合成した合成画像の図面代用写真である。 発明を利用した判定装置のブロック図である。

発明の実施の形態

１．第１の実施形態
（１－１：概要）
この技術では、カメラが撮影した画像の中から実際の形が既知である対象を抽出し、該対象の画像中での形を抽出する。そして、予め用意しておいた実際の形と、画像中から抽出した形とを比較する。両者の形に閾値を超える差がある場合、当該カメラの光学系に許容できない歪みがあると判定される。

例えば、図１（Ａ）が対象の本来の形であり、図１（Ｂ）が撮影画像から得た対応する対象の画像中での形であるとする。通常、仮に光学系に歪みがあっても、キャリブレーションをすることで、図１（Ｂ）に示す画像の歪みが現れない様に画像処理が行なわれ、図１（Ａ）に示すのと同様な画像が得られる。

本発明では、図１（Ａ）の形に係る情報を予め得ておき、実際の撮影画像中から抽出した対象の画像中での形状（例えば、図１（Ｂ））と比較する。そして、比較した両者の形に予め定めた閾値を超える差がある場合に、利用したカメラの光学系に再度のキャリブレーションが必要な程度の歪みが生じていると判定する。ここで、光学系には、レンズ、ミラー、プリズム、波長フィルタや偏光板等の光学フィルタが含まれる。

（１－２：実施形態の詳細）
（ハードウェアの構成）
図２には、判定装置１００のブロック図が示されている。判定装置５００は、例えば汎用のＰＣ（パーソナル・コンピュータ）であり、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク装置、各種の入出力インターフェースを有している。

判定装置１００を構成するコンピュータには、図２に示す機能部を実現するためのアプリケーションソフトウェアがインストールされ、図２に示す機能がソフトウェア的に実現されている。判定装置１００の一部または全部を専用の電子回路で構成することも可能である。データ処理サーバを利用して判定装置１００を構成する形態も可能である。

判定装置１００は、画像データ取得部１０１、部分画像抽出部１０２、エッジ抽出部１０３、計測部１０４、判定部１０５、報知部１０６を備える。

画像データ取得部１０１は、カメラが撮影した画像の画像データを受け付ける。カメラは、静止画または動画の撮影を行う。なお、前回の歪みキャリブレーション値が存在する場合は、受け付けた画像データに対して歪み補正画像処理が施される。

部分画像抽出部１０２は、カメラが撮影した撮影画像の中から、予め登録されている幾何学図形と認識される対象の画像を部分画像として抽出する。

幾何学図形としては、既知な形状のものが選択される。代表的には、直線、既知な形の曲線を含んだ図形、が幾何学図形として選択される。幾何学図形を有する対象としては、電柱、標識、各種の建築構造物、道路と歩道の境目、建物の縁、窓枠等が挙げられる。幾何学図形を有する対象は、物体でなく模様も可能である。

幾何学図形を有する対象の識別は、例えば、深層学習（ディープラーニング）を用いて作成されたＡＩ識別ソフトウェアを用いて行われる。このＡＩ識別ソフトウェアは、予め用意しておいた幾何学図形を有する対象の候補を教師画像として作成される。

例えば、電柱の場合、ＡＩ識別ソフトウェアは、画像から判る電柱が備える数々の特徴を深層学習し、カメラが撮影した撮影画像の中から、電柱らしいと推定される部分を電柱と識別する。この識別された部分の画像が電柱の部分画像として抽出される。

図３には、電柱の部分画像の一例が示されている。なお、図１では、背景も一部写っている。

部分画像の抽出の条件には、いくつかの態様がある。第１の態様では、撮影画像の画面の中の特定の領域を抽出の対象とする。例えば、レンズの場合、歪みが生じ易いのは、光軸の方向から見た中心部ではなく、周辺部である。この場合、レンズの周辺に対応する画面の領域から部分画像を抽出することで、レンズの歪みを効果的に検出することができる。

２の態様では、光学系の種類や個体差に応じて第１の態様における部分画像の抽出対象の領域を設定する。例えば、第１のレンズの場合は、中心部の４０％の部分を除いた周辺部を部分画像の抽出の対象とし、第２のレンズでは、中心部の５５％の部分を除いた周辺部を部分画像の抽出の対象とする。

第３の態様では、部分画像が複数ある場合に、画面中心から最も遠い場所にある部分画像を抽出する。例えば、レンズの場合、光軸の方向から見た周辺の領域で歪みが生じ易い。そこで、歪みの影響を受け易い画面の中止部から最も遠い位置にある部分画像を抽出の対象とする。

第４の態様では、認識される対象が有する幾何学図形における一辺の画素の数が特定の値を超えるものを記部分画像として抽出する。後述するように、光学系の歪みの有無の判定では、予め取得しておいた実際の幾何学図形と撮影画像中から抽出した幾何学図形との比較が行われる。この比較の結果の信頼性を確保する上で、撮影画像からの幾何学図形の抽出の精度が重要となる。

幾何学図形における一辺の画素の数が足りないと、上記抽出の精度が低下する。そこで、幾何学図形における一辺の画素数がある程度確保できることを要件とする。例えば、その対象が電柱の場合では、撮影画像の中で、電柱の高さ方向に大きく写っている電柱の部分画像を抽出する。また、その対象が円形の道路標識の場合では、撮像画像の中で、その円形に対応する辺が長く写っている道路標識の部分画像を抽出する。必要とする幾何学図形における一辺の数は、５００以上、好ましくは１０００以上である。

以上の態様の他に、尤もらしさ（それが電柱である確率はいかほどかという数値）を判定基準として部分画像の抽出を行う態様、中心からの距離に尤もらしさの加重を掛けた指標を判定基準として部分画像の抽出を行う態様が挙げられる。

以上説明した態様の複数を組み合わせて部分画像の抽出を行うこともできる。

エッジ抽出部１０３は、部分画像抽出部１０２が抽出した部分画像のエッジを抽出する。図４には、図３の部分画像からエッジを抽出することで得た電柱のエッジ画像の一例が示されている。

計測部１０４は、予め登録してある幾何学図形と部分画像から抽出したエッジにより描画される図形との差を計測する。例えば、図４の場合、対象となる幾何図形は直線であり、この直線と画像から抽出したエッジの線との差が計測される。

判定部１０５は、計測部１０４で計測した差が予め定めた閾値を超えている場合に、「キャリブレーションの必要あり」と判定し、差が当該閾値以下である場合に、「キャリブレーションの必要なし」と判定する。

差を判定するための閾値は、要求する画像の精度に応じて予め定めておく。また、撮影画像中から抽出する対象に応じて閾値を設定する。例えば、電柱を対象とする場合、電柱自体の直線度の精度を勘案して判定のための閾値を設定する。

判定のための閾値を領域に応じて設定する形態も可能である。例えば、撮影画像の画面の中央部と周辺部で上記の閾値を個別に設定する。この場合、画面の中央部は、レンズの歪みの影響が小さいので、相対的に閾値を小さく設定する。周辺部は、レンズの歪みの影響が大きいので、相対的に閾値を大きく設定する。

複数の対象に対して判定を行う場合において、閾値を超えた対象が複数（例えば２以上）ある場合に、「キャリブレーションの必要あり」と判定する態様も可能である。

閾値を光学系の種類や個体差に応じて設定する態様も可能である。これは、複数の閾値を設定する場合も同様である。

報知部１０６は、キャリブレーションの処理が必要な旨の報知を行う。報知は、利用するＰＣのユーザーインターフェースを利用した、報知内容の表示や報知音の出力により行われる。

（１－３：処理の一例）
以下、判定装置１００で行われる処理の手順の一例を示す。図５は、処理を実行するためのフローチャートの一例である。図５の処理を実行するためのプログラムは、判定装置１００を構成するコンピュータの記憶装置（半導体メモリやハードディスク装置）に記憶され、当該コンピュータのＣＰＵにより実行される。このプログラムを適当な記憶媒体に記憶する形態も可能である。

処理が開始されると、まずキャリブレーションの有無の判定の対象となるカメラが撮影した画像の画像データの取得が行われる（ステップＳ１０１）。この処理は、画像データ取得部１０１で行われる。この段階において、前回の歪みキャリブレーション値が存在する場合は、取得した画像データに対して歪み補正画像処理が施される。

次に、ステップＳ１０１で取得した撮影画像の中から部分画像の抽出を行う（ステップＳ１０２）この処理は、部分画像抽出部１０２で行われる。

次に、ステップＳ１０２で得た部分画像のエッジの抽出を行う（ステップＳ１０３）。この処理は、エッジ抽出部１０３で行われる。

次に、ステップＳ１０３で抽出されたエッジの図形と、部分画像の抽出の対象となった幾何学図形との差の計測が行われる（ステップＳ１０４）。この処理は、計測部１０４で行われる。

例えば、以下の処理がステップＳ１０４で行われる。例えば、部分画像の対象が電柱であり、利用する幾何学図形が直線であるとする。この場合、ステップＳ１０３で抽出された電柱の長手方向のエッジ（図４参照）と直線との差が計測される。

次に、ステップＳ１０４で計測した差に基づき、ここで対象となっているカメラのキャリブレーションの必要性を判定する（ステップＳ１０５）。この処理は、判定部１０５で行われる。

ステップＳ１０５において、「キャリブレーションが必要」との判定が下された場合、その旨を報知する処理が行われる（ステップＳ１０６）。この処理は、報知部１０６で行われる。

（優位性）
カメラのキャリブレーションに係る技術において、キャリブレーション用の専用ボードを利用することなく、通常の撮影画像を用いて、当該カメラのキャリブレーションの必要性の有無を判定できる。すなわち、通常の撮影画像を用いてカメラの光学系の歪みが検知できる技術が得られる。

２．第２の実施形態
（２－１：概要）
対象とするカメラと外部標定要素（位置と姿勢）の関係が既知のレーザースキャナを用いて、当該カメラが撮影した対象に対するレーザースキャンによって得たレーザースキャン点群を取得し、このレーザースキャン点群に基づいて対象に係る幾何学図形を得、この幾何学図形を用いて画像の歪みを判定する。

（２－２：ハードウェアの構成）
図９は、本実施形態における判定装置２００のブロック図である。判定装置２００がコンピュータにより実現される点は、第１の実施形態の場合と同じある。判定装置２００は、図２の構成に加えて、レーザースキャン点群取得部１０７、点群画像作成部１０８、合成画像作成部１０９、部分レーザースキャン点群抽出部１１０、輪郭抽出部（幾何学図形取得部）１１１を備える。他は、図２の構成と同じである。

レーザースキャン点群取得部１０７は、レーザースキャナが取得したレーザースキャン点群を取得する。この例において、レーザースキャン点群は、各点の取得時におけるレーザースキャナの絶対座標系における位置（視点の位置）、スキャン光の光軸の方向、反射点までの距離（測距値）のデータを含んでいる。

絶対座標系は、ＧＮＳＳで利用する座標系であり、例えば、緯度、経度、標高で位置が記述される。

点群画像作成部１０８は、対象となる撮影画像（例えば、図６）に対応した点群画像（例えば図７）を作成する。ここでは、対象となる撮影画像の視点（カメラ位置）と光軸の方向で見たレーザースキャン点群の画像を点群画像として作成する。点群画像は、レーザースキャンで得た点を点として表示することで得た画像で、スキャン対象が点の集合として描画された画像である（図７参照）。

以下、点群画像を作成する手順の一例を説明する。ここでは、図６の撮影画像を利用するとする。この場合、図６の撮影画像を撮影したカメラの絶対座標系におけるカメラの位置と姿勢を取得する。

次に、レーザースキャン点群取得部１０７が取得したレーザースキャン点群を絶対座標系上で記述したものに変換する。レーザースキャン点群は、各点の取得時におけるレーザースキャナの絶対座標系における位置（視点の位置）、スキャン光の光軸の方向、反射点までの距離のデータを有しているので、各点の位置を絶対座標系上で記述することができる。

次に、図６の視点および視線の方向で見たレーザースキャン点群を点の集合の画像として見た点群画像を作成する。ここで、絶対座標系における図６の視点および視線の方向は判り、絶対座標系上におけるレーザースキャン点群の各点の位置も判っている。よって、図６の視点および視線の方向で見た画面を考えた場合に、レーザースキャン点群の各点が画面上でどこに位置するのかは、数学的に求めることができる。以上のようにして、図６の撮影画像に対応する図７の点群画像が作成される。

合成画像作成部１０９は、撮影画像と点群画像を重畳（合成）した合成画像を作成する。例えば、図６の撮影画像と図７の点群画像を重畳（合成）し、図８の合成画像を得る。

部分レーザースキャン点群抽出部１１０は、部分画像に対応する部分的なレーザースキャン点群をレーザースキャン点群から抽出する。例えば、図６の電柱の部分が部分画像として抽出されたとする。この場合、この電柱の部分画像に対応するレーザースキャン点群が図８の合成画像を用いて特定され、そのレーザースキャン点群が部分レーザースキャン点群として図７のレーザースキャン点群から抽出される。

輪郭抽出部（幾何学図形取得部）１１１は、部分レーザースキャン点群抽出部１１０が抽出した部分レーザースキャン点群に基づき、部分画像の歪みの判定に利用する幾何学図形を取得する。

以下、図６の撮影画像、図６の撮影画像に対応する図７の点群画像、図６の撮影画像と図７の点群画像を重畳することで得た図８の合成画像の例を用いて、輪郭抽出部（幾何学図形取得部）１１１での処理の一例を説明する。

ここでは、図６の撮影画像から電柱の画像が部分画像として抽出され、この電柱の部分画像に対応するレーザースキャン点群が部分レーザースキャン点群として取得されたとする。

この場合、輪郭抽出部（幾何学図形取得部）１１１は、部分レーザースキャン点群である電柱のレーザースキャン点群（部分レーザースキャン点群）から電柱の輪郭線の図形を抽出する。この輪郭性の図形は、点群データから対象物を輪郭線で表現した３次元モデルを作成する技術を利用して作成される。点群データを利用した３次元モデルの作成技術については、ＷＯ２０１１／７０９２７号公報、特開２０１２－２３０５９４号公報、特開２０１４－３５７０２号公報等に詳細に記載されている。

上記の輪郭線の図形が特定の幾何学図形となる。以上説明した部分レーザースキャン点群から輪郭線の図形を得るための処理が輪郭抽出部（幾何学図形取得部）１１１で行われる。この輪郭線と部分画像から抽出されたエッジとが比較される。

第１の実施形態では、光学系の歪み判定のための幾何学図形が予め与えられていた。これに対して、第２の実施形態では、レーザースキャンにより得たレーザースキャン点群から、光学系の歪み判定のための幾何学図形を得る。

（２－３：処理の一例）
図５のステップＳ１０１～ステップＳ１０３は、第１の実施形態の場合と同じである。この例では、図５のステップＳ１０４で利用する幾何学図形を以下の手順により得る。

まず、ステップＳ１０１で取得した撮影画像（例えば、図６）に対応する点群画像（例えば、図７）を得、さらに撮影画像と点群画像を合成した合成画像（図８）を得る。

そして、ステップＳ１０２で抽出した部分画像の部分のレーザースキャン点群を合成画像から部分レーザースキャン点群として得る。例えば、図６の電柱に対応する部分のレーザースキャン点群、つまり電柱のレーザースキャン点群を部分レーザースキャン点群として図８の合成画像から得る。

次に、部分レーザースキャン点群を用いて三次元モデルを作成し、部分画像の部分の輪郭線の図形を得る。この輪郭線の図形が幾何学図形となる。

例えば、図６，７，８の場合に電柱と電柱の間で架空敷設された電線が部分画像として抽出されたとする。この場合、ステップＳ１０４では、図６から得た電線の部分画像から得たエッジ（弧線の図形）と、レーザースキャン点群から得た当該電線の輪郭線（弧状の輪郭線）が比較され、その差が計測される。

ステップＳ１０５以下の処理は、第１の実施形態と同じである。

カメラの光学系に起因する歪みがなければ、レーザースキャン点群から得た輪郭線の図形と撮影画像から得たエッジの図形は一致する。カメラの光学系に起因する歪みがあれば、レーザースキャン点群から得た輪郭線の図形と撮影画像から得たエッジの図形は一致せず、差が生じる。この差を評価することで、上記工光学系の歪みの程度を判定する。具体的には、当該カメラのキャリブレーションが必要であるか否かが判定される。

（優位性）
第２の実施形態の場合、実測値から比較のための幾何学図形を得る。このため、不定形な対象であっても歪みの判定に利用することができる。例えば、図６の撮影画像に写った電柱間で架空敷設された電線は、少し垂れ下がっており、その垂れ下がり具合は定まったものではない。第２の実施形態によれば、このような対象であってもカメラの光学系の歪みの検出のための基準として利用することができる。

３．第３の実施形態
第１または第２の実施形態の応用として、「カメラの光学系に歪み有り」との判定の後に、判定に用いた幾何図形を用いた当該カメラのキャリブレーションを行うこともできる。この場合、従来のキャリブレーションボードの代わりに、本発明における幾何学図形を用いたキャリブレーションが行われる。この場合、ステップＳ１０４で計測した差が小さくなるように、カメラにおける画像処理のパラメータの調整が行なわれる。

Claims (11)

1. カメラが撮影した撮影画像の画像データを取得する画像データ取得部と、
   前記撮影画像の中から予め定められた幾何学図形を有すると認識される対象の画像を部分画像として抽出する部分画像抽出部と、
   前記部分画像のエッジを抽出するエッジ抽出部と、
   前記エッジにより形成される図形と前記幾何学図形との差を計測する計測部と、
   前記差が予め定めた閾値を超えている場合に、前記カメラの光学系の歪みありと判定する歪み判定部と
   を備えるカメラの光学系の歪み判定装置。
2. 前記撮影画像における前記光学系の歪みが生じ易い特定の領域が予め定められており、前記特定の領域における前記部分画像を抽出する請求項１に記載のカメラの光学系の歪み判定装置。
3. 前記特定の領域が前記光学系の種類および個体差の一方または両方に対応して設定されている請求項２に記載のカメラの光学系の歪み判定装置。
4. 前記撮影画像には、相対的に小さな歪みが生じ易い第１の領域と、相対的に大きな歪みが生じ易い第２の領域とが設定され、
   前記第１の領域における前記閾値は、前記第２の領域における前記閾値よりも小さい請求項１～３のいずれか一項に記載のカメラの光学系の歪み判定装置。
5. 前記閾値が前記光学系の種類および個体差の一方または両方に対応して設定されている請求項１～４のいずれか一項に記載のカメラの光学系の歪み判定装置。
6. 前記予め定められた幾何学図形と認識される対象が複数ある場合、当該撮影画像の中心から最も遠い画面位置にある候補が抽出される請求項１～５のいずれか一項に記載のカメラの光学系の歪み判定装置。
7. 認識される対象が有する幾何学図形における一辺の画素の数が特定の値を超えるものが前記部分画像として抽出される請求項１～６のいずれか一項に記載のカメラの光学系の歪み判定装置。
8. 前記閾値を超えた部分画像が複数ある場合に、前記光学系の歪みありと判定される請求項１～７のいずれか一項に記載のカメラの光学系の歪み判定装置。
9. 前記カメラと外部標定要素の関係が既知のレーザースキャナが取得した、前記撮影画像に写った対象のレーザースキャン点群を取得するレーザースキャン点群取得部と、
   前記部分画像に対応する部分レーザースキャン点群を前記レーザースキャン点群の中から抽出する部分レーザースキャン点群抽出部と、
   前記部分レーザースキャン点群に基づき、前記エッジに対応する部分の輪郭を抽出する輪郭抽出部と
   を備え、
   前記計測部は、前記輪郭により形成される図形と前記エッジにより形成される図形との差を計測する請求項１～８のいずれか一項に記載のカメラの光学系の歪み判定装置。
10. カメラが撮影した撮影画像の画像データを取得する画像データ取得ステップと、
    前記撮影画像の中から予め定められた幾何学図形を有すると認識される対象の画像を部分画像として抽出する部分画像抽出部ステップと、
    前記部分画像のエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、
    前記エッジにより形成される図形と前記幾何学図形との差を計測する計測ステップと、
    前記差が予め定めた閾値を超えている場合に、前記カメラの光学系の歪みありと判定する歪み判定ステップと
    を備えるカメラの光学系の歪み判定方法。
11. コンピュータに読み取らせて実行させるプログラムであって、
    コンピュータを
    カメラが撮影した撮影画像の画像データを取得する画像データ取得部と、
    前記撮影画像の中から予め定められた幾何学図形を有すると認識される対象の画像を部分画像として抽出する部分画像抽出部と、
    前記部分画像のエッジを抽出するエッジ抽出部と、
    前記エッジにより形成される図形と前記幾何学図形との差を計測する計測部と、
    前記差が予め定めた閾値を超えている場合に、前記カメラの光学系の歪みありと判定する歪み判定部と
    して動作させるカメラの光学系の歪み判定を行うためのプログラム。
    
    

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