JP3696335B2 - 複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法 - Google Patents
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Description
【産業上の利用分野】
本発明は、撮影された複数枚の画像に基づき三次元計測、標定作業、カメラのキャリブレーションを行う際に用いられる各計測点の対応づけ方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来から、撮影された2枚の画像に基づき計測対象物の三次元形状の計測を行う場合、例えば、図1に示すステレオ法の原理に基づき計測対象物の計測点を求めている。その図1において、1は計測対象物、2、3は各撮像カメラの撮像レンズ、4、5はその各撮像カメラの撮像面(CCD受像素子)である。この各カメラには説明の便宜のため同一のものが使用され、各撮像レンズ2、3は計測対象物1に向けられてその光軸O1、O2が平行にセットされている。その撮像レンズ2、3の主点から撮像面4、5までの画面距離aも説明の便宜のため互いに等しく、各撮像面4、5は光軸O1、O2に対して垂直に置かれているものとする。また、光軸O1、O2の光軸間距離(以下、基線長という)をlとする。このとき、計測対象物lの計測点P(x,y,z)の座標値と各撮像面4、5の各対応点P1(x1,y1)、P2(x2,y2)の座標値との間には以下に記載する関係式が成り立つ。
【0003】
【数1】
但し、全体の座標系(x,y,z)の原点は、撮像レンズ2の主点とする。
【0004】
従って、基線長lが既知であれば、(3)式により座標値zを求め、(1)、(2)式から座標値(x,y)が求められる。
【0005】
これは三次元形状の計測の基本原理図を説明するためのものであり、この他にも写真測量に用いられる相互標定、多眼視ステレオ法、バンドル調整等の作業では、撮影される画像枚数が相当な数になり、その原理を説明する式はこれよりも複雑となるが、原理的に計測対象物lの計測点の座標値(x,y,z)を求めることができる。
【0006】
これらの計測対象物1の各画像の計測点Pを求める場合、撮影された複数枚の画像の各計測点の対応づけを行わなければ、計測対象物1の計測点の座標値(x,y,z)をコンピュータを用いて求めることができない。また、撮影の際に用いるカメラの位置、傾き等を求めるための標定作業を行う場合にも、画像間の標定点の対応づけが必要となり、更に、カメラのキャリブレーション、例えば、カメラの内部定位(レンズ歪み、焦点距離、主点位置)を求めるときにも、基準となる計測対象物の画像を異なる方向から1個のカメラにより複数枚撮影し、各画像間の計測点の対応づけを行わなければならない。従来、これらの計測点の対応づけは目視によって行っていた。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、各画像間の計測点、標定点の計測を目視により行う場合、計測精度が人によって異なり、同一人でも測定のたびに計測値が変動し、何度も計測作業を行わなければならず、労力がかかるわりには安定した精度を得られないという不都合がある。また、計測点の個数が相当な数であるため、大変な労力がかかることになる。
【0008】
つまり、撮影された画像には多数個の計測点が写し込まれているが、カメラの撮影位置、撮影姿勢が一般的には互いに異なるため、図2、図3に示すように、移し込まれた画像6、7にはずれがあり、かつ、計測点、標定点の個数が相当な数であり、例えば、各画像の左上隅を基準にしてその基準位置からn番目の位置にある計測点は互いに対応しているというような機械的決定を行うことができないため、単純に写し込まれた画像同士を比較して計測点、標定点を対応づけるのは困難であり、計測点の個数が多ければ多いほどその対応づけが難しい。例えば、最小2枚の画像に基づき計測点の対応づけを行って計測する場合で、計測位置を平面的に決定したいときでも、1枚の画像に存在する計測点の個数を50点とすると、合計100点となり、少なくとも3方向以上の複数方向から計測対象物1を撮影して、計測対象物1の三次元形状の解析を行う場合には、n×50(nは3以上の整数)個の計測点数の対応づけ位置計測を行わなければならず、目視による計測点の対応づけによる方法はスピードが遅いうえに精度の向上を期待できないという不具合がある。
【0009】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、個人差による誤差を除去して計測精度の向上、計測処理の迅速化、容易化、自動化を図ることのできる複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法を提供することを目的とする。
【0010】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項1に記載の複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法は、計測対象物に点在した大型マークと小型マークとを異なる方向から複数枚撮影し、大型マークの概略位置に基づき画像の切り出しを行い、この切り出した画像での小型マークを計測点とみなして、テンプレートマッチング法により各計測点の対応づけを自動的に行うことを特徴とする。
【0011】
本発明の請求項2に記載の複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法は、前記撮影された画像を圧縮し、この圧縮された画像から大型マークの概略位置を検出することを特徴とする。
【0012】
【発明の実施の形態】
図4は本発明に係わる計測対象物へのマークの投影方法とその計測対象物に投影されたマークを撮影する方法とを説明するための説明図であって、10は移動台、11はマーク投影機、12、13は撮像用のCCDカメラ、14は計測対象物である。マーク投影機11は図5(A)、(B)に拡大して示すように、マークK0、K1、K2とマークSKとを計測対象物14に投影する。そのマーク投影機11により計測対象物14へのマークK0、K1、K2、SKが点在されることになるが、この計測対象物14へのマークK0、K1、K2、SKの点在は、マーク投影機11によるマーク投影方法の他に、レーザー照射によるマーク形成方法、計測対象物14の計測点に対応させて直接シールマークを貼り着ける方法、計測対象物14の計測点に対応させてターゲットを点在させる方法が考えられる。
【0013】
マークSKは計測点を求めるために用いられ、このマークSKはほぼ等間隔で計測対象物14に点在されるのが望ましい。マークK0、K1、K2は画像切り出し用に用いられ、このマークK0、K1、K2、SKはここでは円形とされ、マークK0、K1、K2はマークSKよりも大きく設定されている。これらのマークK0、K1、K2、SKを計測対象物14に貼り着ける場合には、その相対的位置をあらかじめ決めて置くか、あるいは、測定しておく。これらのマークK0、K1、K2、SKを投影する場合、あるいは、レーザーにより照射する場合、マークの相対位置関係は予めわかっているので、投影倍率、あるいは、照射方向のみを考慮すれば足りる。マークK0、K1、K2、SKの位置関係は、図5(A)に示すものに限られず、図5(B)に示す位置関係のものであってもよい。要は、マークK0、K1、K2の回りの部分に点在されたマークSKの相対位置関係が予めわかっていれば良い。
【0014】
まず、計測対象物14に点在されたマークK0、K1、K2、SKをCCDカメラ12、13により撮影して複数枚の画像を得る(図6のS1参照)。マークK0、K1、K2、SKは全て写し込まれるものとする。次に、画像処理を用いて圧縮画像を作成する(図6のS2参照)。この圧縮画像の作成技法には各種の方法が用いられ、単純に画素を間引いて画像の圧縮を行う技法であっても良い。この圧縮画像処理により、マークSKを無視できる程度の大きさとすると共にマークK0、K1、K2を点として認識できる程度の大きさとする。これにより、マークSKは実質的に無視できる程度の点とされるか消滅される。その圧縮比はマークSKの大きさにより決定する。
【0015】
次に、マークK0、K1、K2をテンプレートマッチング方法によって検出する(図6のS3参照)。このテンプレートマッチング方法には、正規相関方法、残差逐次検定方法(SSDA法)のいずれを用いても良い。圧縮画像上でテンプレートマッチングを行うので、マークSKをマークK0、K1、K2として誤認識するのを防止でき、残差逐次検定方法を用いれば、検出処理の高速化を図ることができる。
【0016】
ここでは、残差逐次検定方法に基づき説明を行う。
【0017】
図7は残差逐次検定方法のテンプレートマッチングの原理を説明するための図であって、図7(A)は圧縮画像15を示し、図7(B)はテンプレートマッチングを行う基準画像としてのテンプレート画像16を示すもので、このテンプレート画像16は、各球体K0、K1、K2に対応してあらかじめ準備されている。マークK0は原点マークとして用いるために、ここでは黒色(ハッチングで示す)とする。図7において、テンプレート画象16を矢印X方向、Y方向に移動させ、下記の(4)式に示す演算式に基づいて、残差R(a,b)が最小となる点(a,b)を求める。マークK0、K1、K2の検出処理の高速化を図るため、(4)式の演算において、残差R(a,b)の値が過去の残差の最小値を超えた場合、加算処理を中止し、次の点(a,b)に移行して演算処理を行う。
【0018】
【数2】
このマークK0、K1、K2の検出処理終了後、マークK0、K1、K2の近傍に存在するマークSKを検出するための画像切り出しを行う。この画像切り出しは下記の式(5)、(6)に基づいて行う。この式(5)、(6)は投影中心、CCD上での画像、及び計測対象物14が一直線上に存在するという共線条件式であり、3点以上の既知点があれば、共線条件式の各パラメータを算出でき、以下に説明する理由により画像の切り出し領域を決定できる。
【0019】
【数3】
まず、マークK0、K1、K2の画像上の座標により、各パラメータを算出する。マークSKの概略位置は既知である。従って、(5)、(6)式にマークSKの計測対象物14上での概略位置を代入し、各マークSKの画像上での座標位置を算出する。この算出された各マークSKの概略の座標位置から切り出し領域を設定する(図6のS4参照)。次に、圧縮画像法に基づき切り出し領域内の画像を切り出す。そして、テンプレートマッチング法により各マークSKの画像上での概略位置を求める。(図6のS5参照)。次に、マークSKの画面上での概略位置に基づきテンプレートマークよりも少し大きめの大きさの等倍画像を読み込む。次に、この等倍画像に下記の式(7)で示される一次元のラプラシアンガウシアンフィルタをX方向に施す。
【0020】
【数4】
この(7)式で示される関数のゼロ交差点をエッジとし、このラプラシアンガウシアンフィルタ処理をX方向の各ライン毎に行う。図8はこのラプラシアンガウシアンフィルタ処理を説明するための図であって、マークSK(円周の外の領域が黒で内側が白の円形パターン)のエッジSKeを(7)式に基づき図8(A)に示すように各X方向ラインlm毎に求める。マークSKのX方向の各ラインlmにラプラシアンガウシアンフィルタ処理を施すと、X方向の各ラインlm毎に図8(B)に示すようにゼロ交差点lm0が求められる。このゼロ交差点lm0をマークSKのX方向のラインlmのエッジであるとして、X方向の各ラインlmの中心点loを求め、この各中心点loに最小二乗法を適用してY方向の直線Vを求める。次に、Y方向の各ラインについても同様の処理を行って、X方向の直線Hを求める。この直線Vと直線Hとの交点により、画像上でのマークSKの重心位置G(x,y)を求める。この重心位置G(x,y)を各マークSKについて求める(図6のS6参照)。
【0021】
【実施例2】
この第2実施例は、レンズ歪みによる画像の変形、撮影位置による画像の変形を回避するためのものであり、図9(A)に示すX印状の交差点マーク17、図9(B)に示す逆三角状ペアの交差点マーク18、図9(C)に示す米印状の交差点マーク19をマークSKと併用し、これらの交差点マークの交差点lpを検出することによって、画像の変形を除去するものである。これらの交差点マーク17〜19は対称性が円形のマークに比べて低いので、像の回転の影響を考慮する必要があるが、以下に説明する画像処理方法によれば、その像の回転の影響を除去することができる。
【0022】
例えば、マークSK(円周の外の斜線領域が黒で内側が白のパターン)に重ねて、図9(B)に示す交差点マーク18を図10(B)に示すように計測対象物14に投影し、その計測対象物14を撮像し、マークK0、K1、K2を用いて、画像の切り出しを行う。マークK0、K1、K2は概略位置の検出を行うのみであるので、マークSKよりも大きい円形のマークのみのままであっても良いし、マークSKと同様に交差点マーク18を重ねて設けても良い。
【0023】
この第2実施例では、S1からS4までの処理は第1実施例と同一であるので、その説明は割愛し、S5、S6の処理についてのみ説明する。
【0024】
まず、求められた切り出し領域内の画像を、圧縮画像法により切り出す。そして、テンプレートマッチング法によりマークSKの概略位置を求める。この場合、テンプレートマッチングのテンプレート画像は図10(A)に示すように単なる円形のマークSK´で良い。このとき、テンプレート画像のマークSK´と交差点マーク18が重ね合わされたマークSKの画像とは異なることになるが、面積相関法によりテンプレートマッチングを行うので、交差点マーク18の面積がマークSKの面積に対して小さい場合には、テンプレートマッチングを支障なく行うことができる。例えば、テンプレートマッチングとして正規相関方法を用いる場合、図9(B)に示すマークSKの時、相関係数を0.9以上とすることができ、テンプレートマッチングを誤りなく行うことができる。また、交差点マーク18の面積をマークSKの面積に対して更に一層小さくすれば、画像圧縮の際に、交差点マーク18を無視できる程度の大きさとすることができるので、より一層誤りなくテンプレートマッチングを行うことができる(図6のS5参照)。
【0025】
次に、得られた画像に(7)式に示す一次元のラプラシアンガウシアンフィルタをX方向に施し、得られた関数のゼロ交差点をエッジとし、このラプラシアンガウシアンフィルタ処理をX方向の各ライン毎に行う。このようにして抽出されたエッジから図11に示すように交差する方向に点在するエッジの点列Px、PyをX方向の各ラインlm毎に検出する。この点列Px、Pyの各点の位置座標から最小二乗法により二直線V´、H´の方程式を求め、この二直線の方程式V´、H´の交点の位置座標がマークSKの重心の位置座標G(x,y)である(図6のS6参照)。これらの処理を各マークSKについて行う。
【0026】
これらの処理により撮影位置による画像変形、レンズ歪による変形等に左右されない高精度の位置計測を行うことができる。これらの交差点マークを施すことにより目視による精度確認を行うこともできる。
【0027】
これにより撮影位置による変形、レンズ歪みによる変形等に左右されない高精度の位置検出を行うことができ、また、目視による精度の確認も容易となる。
【0028】
【実施例3】
この実施例3は交差点マークそのものもテンプレートマッチング法により検出し、更にマークSKの重心位置の検出精度を向上させたものである。図9に示す交差点マークの場合、交差点マークの回転、変形による影響を受けるが、図12(A)に示すように0゜、10゜、22゜、33゜に傾けた交差点マーク18a〜18dをテンプレート画像として準備し、これを180゜回転させたものは同一となり、また、正規相関法によるテンプレートマッチングを用いると、図12(B)に示すように交差点マーク18e〜18hが90゜、100゜、112゜、123゜回転したものについて、図12(A)に示す交差点マーク18a〜18dのいずれか一つのテンプレート画像に対する相関係数を計算すると、−1に近い値となり、従って、回転に対して約10゜毎の4個のテンプレート画像を準備するのみで、ほとんど全ての回転角度を検出できる。検出精度を高めるには、交差点マークのテンプレート画像の回転角度を更に細かく設定して準備すれば良い。図13(A)に示すように撮像された交差点マーク18が変形している場合でも、図13(B)に示すようにテンプレート画像として小さな交差点マーク18´を準備すれば、相似形となり、テンプレート画像として小さな交差点マーク18´は交差点マーク18の一部と重ねることができるので、相関係数として1に近い値を得ることができ、交差点マーク18のテンプレートマッチングを支障なく行うことができる。
【0029】
このようにして、マークSKの概略位置を第2実施例と同様に検出する。このマークSKの重心位置の検出は以下のようにして行う。
【0030】
S5で求められたマークSKの概略位置から切り出し領域を設定し、マークSKの大きさよりも少し大きめの等倍画像を読み込む。
【0031】
S1からS5までの処理は、第2実施例と同一であるので、その説明は割愛し、S6の処理についてのみ説明する。
【0032】
切り出された等倍画像に対し、S5により求められた点を中心としてマッチング画像を切り出し、図12(A)に示すような回転形のテンプレート画像により順次マッチング処理を行う。そして、相関係数の一番大きいテンプレート画像を選択する。概略のマーク位置が合っているので、相関係数の絶対値が一番大きいテンプレートを選択すれば、そのテンプレート画像が撮像されたマークSKの回転に一致している。この選択されたテンプレート画像を用いて、S5により切り出された切り出し領域全域についてマッチングを施す。次に、図14に示すように、X座標、Y座標について相関係数の最大値の座標点Cmax(x,y)を求め、その座標点Cmax(x,y)を中心にX座標、Y座標に沿って相関係数値を切り出す。X軸、Y軸に切り出された相関係数値を最小二乗近似により、高次関数に当てはめ、曲線の関数f、gを算出し、その各ピーク位置Px、Pyを求める。ここで、求められたピーク位置(Px、Py)をマークSKの重心位置とする。これらの処理を全マークSKについて行う。
【0033】
ここでは、相関係数のピーク位置を高次関数に当てはめることにより、ピーク位置を求めることにしたが、別の方法によりピーク位置を求めても良い。
【0034】
第2実施例、第3実施例では、図9(b)に示す交差点マーク18を用いてマークSKの重心位置の検出を行うことにしたが、これに限られるものではない。
【0035】
例えば、図15(A)、(B)、(C)に示すように、直線の線分Q、Q´の延長上に仮想的に交差点lpを定義できる重心位置検出用マーク20、21、22のようなものであれば、これに限られるものではない。
【0036】
また、重心位置の詳細な決定は、これに限られるものではなく、モーメント法による重心位置検出と高次関数当てはめ法によるピーク位置検出とを組み合わせても良い。
【0037】
【実施例4】
S5における圧縮画像上でのマークSKの概略位置検出過程において、マークSKの向きも検出することにより、S6の詳細位置検出で、回転の影響なくターゲット位置を精密位置検出するもので、この実施例4によれば、マークは交点(端点)さえあれば、比較的どんなパターンでも、テンプレート画像を登録するだけで位置検出が可能となる。例えば、図16(A)、(B)に示されるような検出マーク23を用いる。交点(端点)があれば計測位置はどこでも良いが、説明を簡単化するため、計測点を頂点lqとする。マークSKの切り出し領域の精度を向上させたい場合には、マークK0、K1、K2にも検出マーク23を設ければ良い。
【0038】
S4により設定された切り出し領域を、圧縮画像法により切り出し、テンプレートマッチング法により、検出マーク23の概略の位置と向きとを求める。また、重心位置検出用マーク23を所定角度毎に回転させたテンプレート画像を準備する。撮影位置による重心位置検出用マーク23の変形に対しては、先に説明したと同様の理由により、小さめのテンプレート画像を準備すれば良い。次に、撮影された圧縮画像上での重心位置検出用マーク23に対して所定角度毎に準備された重心位置検出用マーク23のテンプレート画像とのマッチングを検出し、相関係数の一番大きなテンプレート画像を検出し、重心位置検出用マーク23の概略の位置と画像の向きとを検出する。これにより、マークSKの重心の概略位置が求められる(図6のS5参照)。S5で求められたマークSKの重心の概略位置から等倍画像のマークSKを少し大きめの大きさで読み込む。
【0039】
その画像に式(7)で示す一次元のラプラシアンガウシアンフィルタをX方向に施し、求められた関数のゼロ交差点をエッジとし、この処理をX方向の各ライン毎に行う。このエッジ情報から、複数の直線の交点を決定する。S5で検出された向きにより選択すべき交点を決定する。交点をつくる二直線の方程式を各直線の位置座標から最小二乗法により求める。この二直線の交点としての重心位置を決定する。この処理を各マークSKについて行う。
【0040】
この実施例4によれば、演算時間が長くかかるという欠点があるが、重心位置検出用マークとして、端点(交点)を求めることができるものであれば、形状を制約されないという利点がある。
【0041】
以上、各実施例では、圧縮画像を用いて概略位置の検出を行っているが、テンプレートマッチング法を用いているので、等倍画像により、各マークの概略位置を検出することも可能である。
【0042】
また、大型のマークK0、K1、K2の重心位置検出を精度よく行うことができ、かつ、各マークK0、K1、K2の相対位置関係が精密に求められている場合には、S5の画像上でのマークSKの概略位置の検出を省略することもできる。
【0043】
本発明によれば、大型のマークと小型のマークとを配置、検出することにより、各計測ターゲットの対応づけを自動的に行うことができる。また、大型のマーク、小型のマークのいずれの検出にも、画像を圧縮した後、テンプレートマッチング法を適用するので、各計測点の対応づけ、位置の検出を高速で行うことができる。更に、撮影位置の相違によるマークの変形、回転、レンズの歪による影響を撮影画像が受けたとしても、画像を圧縮してマークの概略位置を検出できるので、高精度の位置検出が可能であると共に、目視による精度確認も容易である。
【0044】
【発明の効果】
本発明に関わる複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法は、以上説明したように構成したので、画像圧縮により、余分な点は削除され、テンプレートマッチングにより特徴のある点を正確にかつ高速に検出することが可能となり、計測点の対応づけ、高精度な位置の計測が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】ステレオ画像法の原理の説明図である。
【図2】画像の回転を説明するための図である。
【図3】画像のずれを説明するための図である。
【図4】計測対象物へのマークの投影と投影されたマークの撮像を説明するための図である。
【図5】計測対象物に点在されるマークの相対位置関係を説明するための説明図であって、(A)は大型のマークに対して計測点としての小型のマークを規則的に配列させた状態を示し、(B)は大型のマークに対して計測点としての小型のマークを不規則に配列させた状態を示す。
【図6】計測処理の手順を示すフローチャートである。
【図7】テンプレートマッチング法の原理を説明するための図であって、(A)は撮像されかつ圧縮された画像に対してテンプレート画像を移動させる状態を示し、(B)はテンプレート画像を示す。
【図8】マークSKの重心位置を求めるための説明図であって、(A)はX方向の各ライン毎に中心点を求める状態を示し、(B)はX方向のあるラインにおける0交差点を示す。
【図9】重心位置検出用のマークの各形状の説明図で、(A)はX印状、(B)は逆三角状、(C)は米印状をそれぞれ示す。
【図10】重心位置検出用のマークの検出の一例を示し、(A)は小型のマークSKのテンプレート画像、(B)は小型のマークと重心位置検出用のマークとが重ね合わせて撮像された状態を示す画像である。
【図11】図9(B)に示す重心位置検出用のマークから交差する二直線を求め、その二直線からマークSKの重心を求めるための説明図である。
【図12】重心位置検出用のマーク像の回転を検出するためのの説明図であって、(A)は0゜、10゜、22゜、33゜の像の回転に対応する重心位置検出用のマークのテンプレート画像を示し、(b)は(A)に示す各テンプレート画像に対して負の相関を示す像の回転状態をそれぞれ示している。
【図13】変形した画像をテンプレート画像により検出する一例を示し、(A)は変形した重心位置検出用のマークを示し、(B)は小さめの重心位置検出用のマークのテンプレート画像を示す。
【図14】相関係数を演算することによりマークSKの重心位置の検出を説明するための図である。
【図15】重心位置検出用マークとしての他の例を示し、(A)、(B)、(C)は交点を有しないが、交点を仮想的に得ることのできるマークをそれぞれ示している。
【図16】重心位置検出用マークとしての更に他の例を示し、(A)は二等辺三角状、(B)は矢印状をそれぞれ示す。
【符号の説明】
l4・・・計測対象物
K0・・・大型のマーク
SK・・・小型のマーク
Claims (2)
- 計測対象物に点在した大型マークと小型マークとを異なる方向から複数枚撮影し、大型マークの概略位置に基づき画像の切り出しを行い、この切り出した画像での小型マークを計測点とみなして、テンプレートマッチング法により各計測点の対応づけを自動的に行う複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法。
- 前記撮影された画像を圧縮し、この圧縮された画像から大型マークの概略位置を検出することを特徴とする請求項1に記載の複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法。
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