JP2023068814A - 距離測定装置、距離測定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＴＯＦ法を用いた距離測定装置において、マルチパス現象により発生する距離誤差の補正をより簡単かつ正確に実施することを目的とする。【解決手段】本発明に係る距離測定装置は、対象物が存在する空間内の平面を近似する平面方程式を特定し、その平面方程式と、前記平面の距離測定結果とを比較することにより、距離測定結果を補正するための補正値を計算する。【選択図】図７

Description

本発明は、対象物までの距離を測定する距離測定装置に関する。

光の伝搬時間に基づいて対象物までの距離を測定する方法（以下、ＴＯＦ法：タイム・オブ・フライト）による測距装置（以下、ＴＯＦ装置とも呼ぶ）が知られている。ＴＯＦ装置によって取得した距離データを、２次元の距離画像として表示し、その時間変化を追跡することにより、例えば室内の人物の移動経路（動線）を求めることができる。

ＴＯＦ装置は、光源から出射した照射光が対象物にて反射し、受光部に戻ってくるまでの時間（光路長）を計測することにより、対象物までの距離を算出する。よって、周囲の壁や床などに反射率が高い素材が使用された環境で使用する場合、例えば壁や床などからの不要な反射光が計測結果に対して重畳されることにより、光路長が長くなったように見えることがある。これはマルチパス現象と呼ばれ、その結果、実際の距離より測定値が大きく計測されて距離誤差が発生することになる。

特許文献１は、マルチパス現象により発生する距離誤差の補正方法を記載している。同文献の距離情報取得装置は、固体撮像素子（受光部）で取得した実際の受光パルスから、本来マルチパスが存在しないときの理想的なパルス形状を推定し、それらを比較することによってマルチパスの存在を判定し、補正を実施する。これにより、距離精度の向上を図っている。

ＷＯ２０１９／１８８３４８

特許文献１記載の補正方法は、露光タイミングを所定幅だけずらしながら露光期間の受光量（蓄積量）の変化（折れ線）を求め、マルチパスのない環境下における受光量の変化（参照データの折れ線）と比較して、所定の露光タイミングにおける両者の蓄積量の比率から補正係数を算出する。したがって、露光タイミングの制御や、受光量の時間変化の取得など、補正のための処理負荷が増大して装置構成が複雑になり、装置コストも増大することが予想される。さらには、マルチパスの影響の度合いは、壁や床などの測定環境に依存し、測定距離の大きさ、すなわち近距離の測定と遠距離の測定とでは、補正係数が異なるものとなる。特許文献１においては、測定距離の大きさに応じて補正係数を算出することについては特に考慮されていない。

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、ＴＯＦ法を用いた距離測定装置において、マルチパス現象により発生する距離誤差の補正をより簡単かつ正確に実施することを目的とする。

本発明に係る距離測定装置は、対象物が存在する空間内の平面を近似する平面方程式を特定し、その平面方程式と、前記平面の距離測定結果とを比較することにより、距離測定結果を補正するための補正値を計算する。

本発明に係る距離測定装置によれば、ＴＯＦ法を用いた距離測定装置において、距離誤差を補正するための処理負荷を大幅に低減し、かつ測定距離の大きさに応じて測定結果を適切に補正することができる。

距離測定装置１の構成図である。 ＴＯＦ法による距離測定の原理を説明する図である。 距離測定のために用いるパルス光の例である。 マルチパス現象を説明する図である。 距離測定装置１が対象とするシーンの１例を示す。 距離測定装置１が対象とするシーンの１例を示す。 正確に距離が求まる点とマルチパスの影響が小さい点の例を示す。 正確に距離が求まる点とマルチパスの影響が小さい点の例を示す。 補正テーブルを作成する手順を模式的に説明する図である。 距離測定装置１が距離誤差を補正する手順を示すフローチャートである。 実施形態の効果を説明するグラフである。

図１は、本発明の実施形態に掛かる距離測定装置１の構成図である。距離測定装置１はＴＯＦ法によって対象物までの距離を測定する装置である。距離測定装置１は、発光部１１、受光部１２、発光制御部１３、輝度画像生成部１４、距離画像生成部１５、補正テーブル生成部１６（補正値生成部）、補正テーブル保存部１７、距離画像補正部１８、を備える。

発光部１１は、レーザーダイオード（ＬＤ）や発光ダイオード（ＬＥＤ）などの光源を用いて、対象物に対してパルス光を照射する。受光部１２は、対象物から反射したパルス光をＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサなどによって受光する。発光制御部１３は、発光部１１の点灯または消灯、あるいは発光量の制御を実施する。輝度画像生成部１４は、受光部１２の検出信号（受光データまたは輝度データ）から被写体の光強度分布を２次元画像データ（輝度画像データ）として生成する。距離画像生成部１５は、受光部の検出信号を用いて距離画像データを生成する。補正テーブル生成部１６は、輝度画像と距離画像とから補正テーブルを生成する。補正テーブルの詳細は後述する。補正テーブル保存部１７は、補正テーブルを格納する。距離画像補正部１８は、距離画像を補正テーブルによって補正する。

補正後の距離データは外部処理装置２へ送られる。外部処理装置２は例えばパソコンなどのコンピュータであり、距離補正データに基づき対象物の各部に色相を変えるカラー化処理を実施して距離画像を生成し（画像処理動作）、ディスプレイに出力して表示する（表示動作）。外部処理装置２はさらに、距離データに基づき対象物（人物等）の位置の変化を解析することにより、人物等の移動軌跡（動線）を得ることができる。

図２は、ＴＯＦ法による距離測定の原理を説明する図である。距離測定装置１と対象物３の関係を示している。発光部１１から対象物３に向けて距離測定用の照射光を出射する。受光部１２は、対象物３から反射された反射光を、ＣＣＤなどの２次元センサによって受光する。対象物３は、発光部１１および受光部１２から距離Ｌだけ離れた位置に存在する。高速をｃとし、発光部１１が照射光を射出してから受光部１２が反射光を受光するまでの時間差をｔとすると、対象物３までの距離Ｌは、Ｌ＝ｃ×ｔ／２で求められる。距離画像生成部１５は、これにしたがって対象物３までの距離を求めることができる。

図３は、距離測定のために用いるパルス光の例である。実用的な距離測定においては、時間差ｔの代わりに、以下のように受光量を用いる。図３に示す所定幅の照射パルスに対し、これを２次元センサの複数の露光ゲート期間において受光し、各露光ゲート期間における受光量（蓄積量）の値から距離Ｌを算出する。計算式は以下の通りである。

受光量がＡ０＞Ａ２のとき（測定した距離が比較的近いとき）、
Ｌ＝ｃ×Ｔｄ１／２＝ｃ×Ｔ０×Ａ１／（Ａ０＋Ａ１）／２ （式１）
受光量がＡ０＜Ａ２のとき（測定した距離が比較的遠いとき）、
Ｌ＝ｃ×Ｔｄ２／２＝ｃ×Ｔ０×｛１＋Ａ２／（Ａ１＋Ａ２）｝／２ （式２）

図４は、マルチパス現象を説明する図である。図４上段に示す発光部から出射した照射光は対象物から反射して受光部へ戻って来るが、通常は最短の経路である実線に示す光路となる。この光路の光を「直接光」と呼ぶことにする。ところが、反射率の高い材料を用いた壁や床が存在する環境においては、照射光の一部は壁や床などで反射して、破線に示す光路で受光部に戻って来る。この現象は「マルチパス現象」と呼ばれ、この光路の光を「間接光」と呼ぶことにする。すなわち間接光は、発光部と対象物との間、または対象物と受光部との間の光路が最短距離でなくなることから、間接光は直接光よりも遅れて観測される。

図４下段に示すように、マルチパス現象が発生した場合、受光パルスは、直接光と間接光とが混合して観測されるので、距離測定装置１において測定距離の誤差が発生する要因となる。

マルチパス現象が生じた場合、間接光の光路は１つだけでなく、多数存在することが多く、直接光に対する間接光の強度比も様々である。受光部においては、直接光とこれに対し時間遅れを持つ多数の関節光とが入射する。露光ゲート方式の場合、所定のゲート期間で検出する受光量が本来の受光量（マルチパスのない場合）からずれてくるので、距離算出において距離誤差となって現れる。

本発明での検討において、ＴＯＦカメラが対象とするシーンが特徴的であることと、距離画像と輝度画像からマルチパスによる誤差が小さい領域が先験的に予測できることが判明したので、これらを利用して、マルチパスによる距離誤差に対処することにした。

図５Ａと図５Ｂは、距離測定装置１が対象とするシーンの１例を示す。ＴＯＦカメラは、光源から照射し、反射して戻って来る光を観測するので、外乱光が少なく、比較的短距離を計測する場面での使用に制限される。したがって使用環境のほとんどが室内環境である。室内用途に限定すれば、ＴＯＦカメラをいかなる位置に配置しても、ほとんどが壁・天井・床が背景として映ることになる。図５Ａと図５Ｂはそのような室内環境の１例を示している（点Ａと点Ｂいずれから撮影した場合も平面が映り込んでいる）。以下に説明するように、距離画像と輝度画像により、３次元空間に存在するこれらの平面に対応する画像領域が特定可能である。

画像上の平面領域を特定した後、その平面を表す平面方程式を特定できれば、その平面方程式上の座標と、距離測定装置１による計測結果とを比較することにより、距離測定誤差を補正することができると考えられる。そこで、まず画像領域内の平面であると想定される領域（平面領域）を、対象物であると想定される領域から区別し、その平面の方程式を特定することを考える。

３次元空間上にある平面がカメラによって２次元画像平面へ投影された場合、平面であるというと条件だけでは、３次元空間上の平面を特定することはできず、３点以上の正確な位置が必要となる。ところがマルチパスのために、この正確な距離位置が保証されないことが課題となる。本発明での検討において、距離が正確に求まる点またはマルチパスの影響が比較的小さく距離精度が高い点が存在することが判明した。この点を用いて、画像内の平面を精度よく特定できると考えられる。

図６Ａと図６Ｂは、正確に距離が求まる点とマルチパスの影響が小さい点の例を示す。これらの点を用いて平面を特定することが望ましいと考えられる。以下ではこれらの点を平面特定のための基準点として用いることの妥当性を説明する。

１－１’断面において２つの三角形によって挟まれた領域（図６Ａにおける左奥の黒塗り領域と右奥の黒塗り領域）は、距離測定装置１によって距離を測定可能な範囲を超えた位置に存在している。この領域の両端（すなわち２つの三角形の位置）は、式２においてＡ１＝０となるので、常にＬ＝ｃ×Ｔ０となる。すなわち図６Ｂ左上グラフの三角形が挟む領域が示すように測距誤差は０となる。したがって、測距範囲外領域の境界点は常にこの値が保証されることになる。

２－２’断面において、天井面と側壁面との間の境界（２－２’断面上の三角形が示す位置）は、カメラから見たときに構造的に凹んだ形状位置に当たるので、間接光すなわちマルチパスの影響が小さい。この境界点における測距誤差は、図６Ｂ右上グラフの三角形の点が示すように、２－２’断面上で最小となる。この点の距離測定値を用いて平面を特定することが望ましい。

３－３’断面における天井面と側壁面との間の境界（３－３’断面上の三角形が示す位置）も、２－２’断面と同様である。図６Ｂ左下グラフにおける三角形の点はこのことを示している。

図６Ａにおいては天井面と側壁面との間の境界を例示しているが、床面と側壁面との間の境界、および、側壁面と側壁面との間の境界、も同様に測距誤差が最小となる。距離測定装置１は、これらの点の測定距離値を使って、天井・壁・床などの平面を比較的正確に求めることが可能である。

図７は、補正テーブルを作成する手順を模式的に説明する図である。まず取得した輝度画像と距離画像から、床・天井・壁など平面と考えられる領域を抽出する。図７に示す例においてはＦ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４，Ｆ５の面領域がこれに相当する。この際、平面と考えない対象物が存在する領域も抽出しておく（Ｏ１，Ｏ２，Ｏ３，Ｏ４，Ｏ５の領域）。輝度画像と距離画像の両方を使用するのは、壁天井の境界面などは輝度画像の方がくっきりと見えるが、背景と対象物の距離の不連続点は、輝度画像よりも距離画像で求めた方が精度が高いためである。場合によっては、一方だけを使用することも含まれる（ステップ（１））。

平面と考えられる領域は、例えば以下のようにして仮特定することができる。側壁、天井面、床面などの平面を含む室内環境の画像とその画像内の平面領域をあらかじめ機械学習によって学習しておき、実際の撮像画像とその学習結果とをパターンマッチングなどによって比較する。これにより、撮像画像内の平面領域を仮特定することができる。あるいは後述するように平面領域の座標などのパラメータが全部または一部あらかじめ分かっていれば、これを用いてもよい。

次に、図６Ａ～図６Ｂで説明した手法にしたがって、距離画像から距離誤差が最小となる箇所を抽出し、それらの箇所の３次元上での位置座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換し、この座標を用いて各平面の方程式を特定する。求めたい平面において、距離誤差が最小となる点が４点以上ある場合は、最小２乗法などで全ての点からの誤差が最小になるような平面を求めることが望ましい（ステップ（２））。

特定した平面方程式を用いて、測定した距離画像の画素毎の補正値を求める。具体的には、平面方程式が表す座標値と、その座標値に対応する実際の距離測定値との間の差分を補正値とすればよい。これにより、同一の平面方程式によって表される平面上の距離測定値は、全てその同一の平面方程式上に配置されることになる。求めた補正値を補正テーブルとして保存する。この際、平面と仮定した領域以外の対象物が存在する画像領域は補正しない。すなわち補正量を０とする（ステップ（３））。

補正テーブルを用いて距離画像を補正する。補正された距離画像は、対象物以外の領域（平面領域）の距離値が平面方程式から求めた値になっており、平面以外の対象物領域には測定値そのままになっている。この距離画像データを用いて、平面以外の対象物領域の補正データを生成する（ステップ（４））。

平面領域以外の領域に対する補正値は、例えば以下のようにして計算できる。補正によって同一の平面方程式上に配置される測定点であっても、距離誤差は測定点ごとに様々であるから、その同一の平面方程式上に配置するための補正値も測定点ごとに異なる。同様に、距離測定値が同じ測定点であっても、補正値は測定点ごとに異なる。そこで、距離測定値が同じ測定点それぞれの補正値を集計し、その補正値の平均を求める。これにより、同一の距離測定値ごとに平均補正値を求めることができる。対象物領域の距離測定値に対して、その距離測定値に対応する平均補正値を適用することにより、対象物領域の測定結果を平均的に正しく補正できると考えられる。この平均補正値を、対象物領域に対する補正値として採用する。

例えば、距離測定値が１．００である測定点が１００箇所あり、それら１００箇所の補正値の平均が＋０．０２であったと仮定する。この場合、対象物領域における距離測定値が１．００である測定点に対して、補正値＋０．０２を適用する。これにより、平面領域に対する補正値に基づき、対象物領域に対する補正値を特定することができる。

必ずしも厳密に同じ距離測定値について平均補正値を求める必要はなく、実質的に同一値とみなすことができる距離測定値の範囲内について平均補正値を求めてもよい。上記例においては、例えば距離測定値が０．９９９～１．００１である測定点は、実質的に距離測定値が１．００であるとみなし、これら測定点に対する補正値の平均を求めてもよい。この場合は、対象物領域における距離測定値が０．９９９～１．００１である測定点に対して、その平均補正値を適用することになる。

図８は、距離測定装置１が距離誤差を補正する手順を示すフローチャートである。以下図８の各ステップについて説明する。

Ｓ１０１：距離測定装置１は、対象物が存在するシーンをＴＯＦ法によって撮像する。輝度画像生成部１４は撮像光の輝度データから輝度画像を生成し、距離画像生成部１５は距離画像を生成する。

Ｓ１０２：補正テーブル生成部１６は、Ｓ１０１において得られた輝度画像と距離画像から、床や天井などの平面と仮定する平面領域を抽出する。本ステップにおいて抽出する平面領域は、平面方程式によって正確に特定したものではないので、平面であると想定される領域と対象物であると思われる領域を仮区分するものである。本ステップは図７のステップ（１）に相当する。

Ｓ１０３：補正テーブル生成部１６は、Ｓ１０１において得られた輝度画像と距離画像から、距離誤差が最小である箇所を抽出する。抽出手法は図６Ａ～図６Ｂにおいて説明したものである。例えばＳ１０２において仮区分した平面領域において、図６Ａ～図６Ｂで説明した断面上の距離測定値を取得する。その距離測定値の変曲点は、平面間の交差点であると想定できる。したがって補正テーブル生成部１６は、その変曲点を、距離誤差が最小である箇所と推定することができる。

Ｓ１０４：補正テーブル生成部１６は、Ｓ１０３において特定した距離誤差が最小となる位置の測定位置データを用いて、平面領域の平面方程式を決定する。本ステップは、図７のステップ（２）に相当する。

Ｓ１０５：補正テーブル生成部１６は、Ｓ１０１において得られた輝度画像と距離画像から、平面と仮定しない領域（対象物領域）を抽出する。画像領域から平面領域を除いた部分を、対象物領域であると仮定してよい。

Ｓ１０６：補正テーブル生成部１６は、Ｓ１０５において特定した対象物領域を除外した上で、距離画像データと平面方程式から補正テーブルを作成する。本ステップは図７のステップ（３）に相当する。

Ｓ１０７：距離画像補正部１８は、Ｓ１０６において作成した補正テーブルを用い、距離画像内の平面領域の距離測定値を補正する。

Ｓ１０８：Ｓ１０６の補正テーブルは、平面領域に対する補正値のみによって構成されている（対象物領域に対する補正値を含んでいない）。補正テーブル生成部１６は、平面領域に対する補正値を用いて、対象物領域に対する補正値を計算する。本ステップは図７のステップ（４）に相当する。

Ｓ１０９：補正テーブル生成部１６は、補正テーブルにＳ１０８の補正データを追加する。

Ｓ１１０：距離画像補正部１８は、Ｓ１０９の補正テーブルを用い、距離画像のうち対象物領域の距離測定値を補正する。

Ｓ１１１：ＴＯＦカメラの撮影を終了するか、カメラを移動するなど背景シーンが大きく変わる場合は、本フローチャートを終了する。背景シーンがあまり変わらない場合は、平面領域の補正データを変えずに、平面と仮定しない対象物領域のみの補正データを更新するために、Ｓ１１２で測定画像を更新し、Ｓ１０５に戻る。

図９は、本実施形態の効果を説明するグラフである。横軸に距離誤差、縦軸に度数が示されている。画像領域のほとんどが背景なので、トータルの誤差が大幅に改善され、大きな改善効果が期待される。換言すると、平面によって構成されている背景部分が多い撮影環境においては、その背景部分の測距値を正確に補正することにより、対象物部分も正確に補正できると考えられる。

＜本実施形態のまとめ＞
本実施形態に係る距離測定装置１は、対象物３が存在する空間の画像領域を平面領域と対象物領域へ仮区分し、平面領域の平面を表す平面方程式を特定し、その平面方程式上の座標を実際の距離測定値と比較することにより、距離測定値を補正するための補正値を計算する。平面方程式によって平面を正確に特定することにより、マルチパスの影響がある場合においても、距離計測値を正確に補正することができる。

本実施形態に係る距離測定装置１は、距離画像内の距離誤差が最小となる箇所を基準として、平面領域の平面方程式を特定する。これにより、平面方程式を正確に特定することができるので、距離誤差の補正値もこれにともなって正確に計算することができる。

本実施形態に係る距離測定装置１は、距離画像内の距離誤差が最小となる箇所として、（ａ）距離測定が可能な範囲よりも遠い位置にある領域と距離測定が可能な領域との間の境界点、（ｂ）天井面と側壁面が交差する箇所、（ｃ）床面と側壁面が交差する箇所、（ｄ）２つの側壁面が交差する箇所、のうち少なくともいずれかを用いる。これらの箇所は測距誤差が小さいことが分かっているので、これらを基準とすることにより、平面方程式を正確に特定できる。

＜本実施形態の変形例について＞
以上の実施形態において、補正テーブルは距離画像のピクセルごとに補正値を保持するものである。このようにピクセルごとに補正値を保持することに代えて、例えばピクセル座標の関数として補正値を計算する補正式を用いることも考えられる。しかし実際の測距誤差は単一の関数によって表現できるとは限らず、ピクセル位置によって補正値が全く異なる場合もある。このような環境において測距誤差を正確に補正するためには、以上の実施形態において説明したピクセルごとの補正値を保持するテーブルを用いることが望ましいと考えられる。

以上の実施形態において、平面領域内の平面を表す平面方程式を特定することを説明したが、この手法は撮像空間内の平面が厳密には平面ではない場合であっても適用することができる。例えば室内の壁面上に微小な凹凸があり、厳密には平面ではない場合であっても、本実施形態によって特定した平面方程式はその壁面を近似するものであるといえる。この平面方程式によって表される座標の大部分はその壁面の正確な測距値を表しているので、その限りにおいて本実施形態の手法は有用である。

以上の実施形態において、距離誤差が最小である点を基準として平面方程式を特定することを説明した。これに代えてまたはこれと併用して、撮像空間内の平面の座標が既知である場合は、その既知座標を用いて平面方程式を特定してもよい。これにより平面方程式をさらに正確に特定できる。あるいは、撮像空間内の平面方程式を特定するために用いることができるパラメータを用いて、平面方程式を特定してもよい。パラメータの例としては例えば、平面方程式の係数、平面間の相対的配置関係を表すパラメータ（例：平面間の角度）などが考えられる。

以上の実施形態において、発光部１１はパルス光を照射することを説明したが、それ以外の発光方式においても本実施形態を適用することができる。例えば連続光を照射する測距方式においても、本実施形態を適用可能である。

以上の実施形態において、発光制御部１３、輝度画像生成部１４、距離画像生成部１５、補正テーブル生成部１６、距離画像補正部１８は、これらの機能を実装した回路デバイスなどのハードウェアによって構成することもできるし、これらの機能を実装したソフトウェア（距離測定プログラム）をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置が実行することによって構成することもできる。

１：距離測定装置
１１：発光部
１２：受光部
１３：発光制御部
１４：輝度画像生成部
１５：距離画像生成部
１６：補正テーブル生成部
１７：補正テーブル保存部
１８：距離画像補正部

Claims (10)

1. 対象物までの距離を測定する距離測定装置であって、
   前記対象物に対して光を照射する発光部、
   前記対象物から反射した光を受光する受光部、
   前記受光部が受光した前記光の強度を用いて前記対象物を含む空間の輝度画像を生成する輝度画像生成部、
   前記受光部が受光した前記光の強度を用いて前記空間の距離画像を生成する距離画像生成部、
   前記輝度画像と前記距離画像を用いて前記距離画像に対する補正値を計算する補正値生成部、
   前記補正値を用いて前記距離画像を補正する距離画像補正部、
   を備え、
   前記補正値生成部は、前記輝度画像と前記距離画像を用いて、前記空間の画像領域を、前記対象物の画像によって構成された対象物領域と前記空間内に含まれる平面の画像によって構成された平面領域へ仮区分し、
   前記補正値生成部は、前記平面領域の前記平面を近似する平面方程式を計算し、
   前記補正値生成部は、前記平面方程式と前記平面領域における前記距離画像の距離測定値とを比較することにより、前記対象物領域における前記距離画像の距離測定値を補正するための前記補正値を計算する
   ことを特徴とする距離測定装置。
2. 前記補正値生成部は、前記平面領域のうち、前記距離画像の距離測定値の距離誤差が最小である最小誤差箇所を特定し、
   前記補正値生成部は、前記最小誤差箇所の座標を用いて前記平面方程式を計算する
   ことを特徴とする請求項１記載の距離測定装置。
3. 前記最小誤差箇所は、
   前記距離測定装置が距離を測定することができる距離範囲を超えた領域と距離を測定することができる領域との間の境界点、
   前記空間内の天井面と前記空間内の側壁面が交差する箇所、
   前記空間内の床面と前記空間内の側壁面が交差する箇所、
   前記空間内の２つの側壁面が交差する箇所、
   のうち少なくともいずれかである
   ことを特徴とする請求項２記載の距離測定装置。
4. 前記補正値生成部は、同一の前記平面方程式に属する前記距離測定値が前記同一の平面方程式によって表される平面上に配置されるように、前記補正値を計算する
   ことを特徴とする請求項１記載の距離測定装置。
5. 前記補正値生成部は、前記平面領域における同一値とみなすことができる前記距離測定値に対する前記補正値の平均値を、前記同一値とみなすことができる前記距離測定値ごとに計算し、
   前記補正値生成部は、前記同一値とみなすことができる前記距離測定値ごとに計算した前記平均値を用いて、前記対象物領域における前記距離測定値に対する前記補正値を計算する
   ことを特徴とする請求項４記載の距離測定装置。
6. 前記補正値生成部は、前記空間の画像領域のうち前記平面領域に対してのみ、前記同一の平面方程式を用いて前記補正値を計算し、
   前記補正値生成部は、前記平面領域に対してのみ前記補正値を計算した後、前記同一値とみなすことができる前記距離測定値ごとに計算した前記平均値を用いて、前記対象物領域に対する前記補正値を計算する
   ことを特徴とする請求項５記載の距離測定装置。
7. 前記補正値生成部は、前記画像領域における画素ごとに、前記補正値を計算する
   ことを特徴とする請求項１記載の距離測定装置。
8. 前記補正値生成部は、前記平面領域の前記平面の既知座標または前記平面方程式を特定するパラメータをあらかじめ取得し、
   前記補正値生成部は、前記既知座標または前記パラメータを用いて前記平面方程式を計算する
   ことを特徴とする請求項１記載の距離測定装置。
9. 前記補正値生成部は、前記平面領域上の３点以上の前記距離測定値を用いて前記平面方程式を特定する
   ことを特徴とする請求項１記載の距離測定装置。
10. 対象物までの距離を測定する処理をコンピュータに実行させる距離測定プログラムであって、前記コンピュータに、
    前記対象物から反射した光の強度を用いて前記対象物を含む空間の輝度画像を生成するステップ、
    前記対象物から反射した前記光の強度を用いて前記空間の距離画像を生成するステップ、
    前記輝度画像と前記距離画像を用いて前記距離画像に対する補正値を計算するステップ、
    前記補正値を用いて前記距離画像を補正するステップ、
    を実行させ、
    前記補正値を計算するステップにおいては、前記コンピュータに、前記輝度画像と前記距離画像を用いて、前記空間の画像領域を、前記対象物の画像によって構成された対象物領域と前記空間内に含まれる平面の画像によって構成された平面領域へ仮区分するステップを実行させ、
    前記補正値を計算するステップにおいては、前記コンピュータに、前記平面領域の前記平面を近似する平面方程式を計算するステップを実行させ、
    前記補正値を計算するステップにおいては、前記コンピュータに、前記平面方程式と前記平面領域における前記距離画像の距離測定値とを比較することにより、前記対象物領域における前記距離画像の距離測定値を補正するための前記補正値を計算するステップを実行させる
    ことを特徴とする距離測定プログラム。

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