JP4740769B2 - 画像歪補正装置 - Google Patents

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Description

本発明は、画像歪補正装置に係り、特に、可視動画像と不可視動画像の画像歪を実時間補正することのできる画像歪補正装置に関する。
映画、テレビジョン等の動的な映像の制作では、同一被写体に対して可視画像を取得すると同時に不可視画像を取得することは、不可視画像をキーとして可視画像を切出し、背景画像と合成する画像合成処理において必要とされている。可視画像は可視画像カメラ(カラーテレビジョンカメラ、モノクロテレビジョンカメラ等)により撮像することができ、不可視画像は不可視画像カメラ(赤外線テレビジョンカメラ、紫外線テレビジョンカメラ等)により撮像することができる。
しかし、可視画像には可視画像カメラの光学系に起因する光学歪が、不可視画像には不可視画像カメラの光学系に起因する光学歪が含まれるだけでなく、可視画像と不可視画像の間には被写体と可視画像カメラおよび不可視画像カメラの位置関係に起因するズレが生じるため、合成画像の画質が劣化することを回避できない。
そこで従来から、光学歪を補正する装置および複数の画像間のズレを補正する画像歪補正装置が提案されている(例えば、特許文献1および非特許文献1参照)。
特許文献1に示された画像歪補正装置は、撮像レンズに起因する光学歪は撮像レンズ中心からの距離に応じて大きくなることに着目して、補正量を予めメモリに書き込んでおき、撮像画像の画素をメモリに書き込まれた量だけ補正して表示することにより撮像画像から歪を除去している。
また、非特許文献1に示された画像歪補正装置は、カメラにより得られた複数のデジタル画像を貼り合わせて1枚の画像を合成する際に画像間のズレを補正するものであって、基準となる画像と他の一枚の画像に撮像されている同一被写体をブロックマッチング法により特定し、基準となる画像の被写体の画素位置を固定し、他の一枚の画像の被写体の画素位置を1画素ずつ移動させて対応画素間の画素値の差の総計を評価する。そして、画素値の差の総計が最少となる距離を決定することにより2枚の画像間のズレを補正している。
なお、画像歪補正量を例えばレンズ中心からの距離の関数として数式化し、この数式を使用して撮像画像の画像歪を補正する画像歪補正装置も既に提案されている。
特開2001−186409号公報([0006]、図1) Ricoh Technical Report No.23, SEPTEMBER, 1997, p45-52
しかしながら、光学系の歪はズーム量、アイリス量、フォーカス量等の撮像条件の変化に応じて動的に変化し、撮影時に撮像条件を正確に計測することは困難であるので、特許文献1に記載された従来の画像歪補正装置は、正確に画像歪補正値を決定することができないという課題があった。
また、非特許文献1に記載された従来の画像歪補正装置にあっては、処理量が多く動画像の画像歪を実時間で補正することが困難であるという課題があった。
本発明は、従来の課題を解決するためになされたものであって、可視動画像と不可視動画像の画像歪を実時間補正することのできる画像歪補正装置を提供することを目的とする。
本発明の画像歪補正装置は、可視画像を取得する可視画像取得手段と、不可視画像を取得する不可視画像取得手段と、前記可視画像取得手段および前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数である可視画像光学歪補正値および不可視画像光学歪補正値を記憶する補正値記憶手段と、前記可視画像取得手段および前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記可視画像光学歪補正値および前記不可視画像光学歪補正値に基づいて前記可視画像および前記不可視画像の画像歪を補正する画像歪補正手段とを含む画像歪補正装置であって、前記画像歪補正手段が、前記可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記可視画像光学歪補正値に基づいて前記可視画像の光学歪補正を行って光学歪補正可視画像を生成する光学歪補正可視画像生成手段と、前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記不可視画像光学歪補正値に基づいて前記不可視画像の光学歪補正を行って光学歪補正不可視画像を生成する光学歪補正不可視画像生成手段と、前記光学歪補正可視画像と前記光学歪補正不可視画像の対応点探索により、前記光学歪補正可視画像と前記光学歪補正不可視画像の間のズレ補正を行うズレ補正手段とを含み、前記ズレ補正手段が、前記光学歪補正可視画像の画素位置を基準として、前記光学歪補正不可視画像の画素位置に対するズレ補正値およびズレ補正信頼度を算出するズレ補正値およびズレ補正信頼度算出部と、前記ズレ補正信頼度ならびに前記補正値記憶手段に記憶された前記不可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度に基づいてズレ補正を行う必要があるか否かを判断するズレ補正要否判断部と、前記ズレ補正値およびズレ補正信頼度ならびに前記不可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度に基づいて画像歪補正値および画像歪補正信頼度を算出する画像歪補正値および画像歪補正信頼度算出部と、前記ズレ補正値を用いて前記光学歪補正不可視画像のズレ補正を行うズレ補正処理部とを含む構成を有している。
この構成により、可視動画像と不可視動画像の画像歪を実時間補正することができることとなる。また、この構成により、撮影時に撮像条件を正確に取得することが困難であっても、精度よく画像歪補正を行うことができることとなる。また、この構成により、ズレ補正を行うことができることとなる。
本発明の画像歪補正装置は、可視画像を取得する可視画像取得手段と、不可視画像を取得する不可視画像取得手段と、前記可視画像取得手段および前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数である可視画像光学歪補正値および不可視画像光学歪補正値を記憶する補正値記憶手段と、前記可視画像取得手段および前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記可視画像光学歪補正値および前記不可視画像光学歪補正値に基づいて前記可視画像および前記不可視画像の画像歪を補正する画像歪補正手段とを含む画像歪補正装置であって、前記画像歪補正手段が、前記可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記可視画像光学歪補正値に基づいて前記可視画像の光学歪補正を行って光学歪補正可視画像を生成する光学歪補正可視画像生成手段と、前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記不可視画像光学歪補正値に基づいて前記不可視画像の光学歪補正を行って光学歪補正不可視画像を生成する光学歪補正不可視画像生成手段と、前記光学歪補正可視画像と前記光学歪補正不可視画像の対応点探索により、前記光学歪補正可視画像と前記光学歪補正不可視画像の間のズレ補正を行うズレ補正手段とを含み、前記ズレ補正手段が、前記光学歪補正不可視画像の画素位置を基準として、前記光学歪補正可視画像の画素位置に対するズレ補正値およびズレ補正信頼度を算出するズレ補正値およびズレ補正信頼度算出部と、前記ズレ補正信頼度ならびに前記補正値記憶手段に記憶された前記可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度に基づいてズレ補正を行う必要があるか否かを判断するズレ補正要否判断部と、前記ズレ補正値およびズレ補正信頼度ならびに前記可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度に基づいて画像歪補正値および画像歪補正信頼度を算出する画像歪補正値および画像歪補正信頼度算出部と、前記ズレ補正値を用いて前記光学歪補正可視画像のズレ補正を行うズレ補正処理部とを含む構成を有している。
この構成により、可視動画像と不可視動画像の画像歪を実時間補正することができることとなる。また、この構成により、撮影時に撮像条件を正確に取得することが困難であっても、精度よく画像歪補正を行うことができることとなる。また、この構成により、ズレ補正を行うことができることとなる。
本発明の画像歪補正装置は、前記画像歪補正値および画像歪補正信頼度算出部が、前記補正値記憶手段に記憶された前記不可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度の値を、前記画像歪補正値および前記画像歪補正信頼度の値に更新する更新部を備える構成を有している。
この構成により、画像歪補正の精度および速度が向上することとなる。
本発明の画像歪補正装置は、前記画像歪補正値および画像歪補正信頼度算出部が、前記補正値記憶手段に記憶された前記可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度の値を、前記画像歪補正値および前記画像歪補正信頼度の値に更新する更新部を備える構成を有していてもよい。
本発明は、光学歪補正後の可視画像と不可視画像の間のズレを補正することにより、可視画像と不可視画像の画像歪を実時間補正することができるという効果を有する画像歪補正装置を提供することができるものである。
以下、本発明の実施の形態の画像歪補正装置について、図面を用いて説明する。なお、本明細書において光学歪とは、光学系を介して撮像された光学画像が有するピンホール画像に対する歪を意味し、ズレとは、異なる光学系によって得られた光学画像間の歪を意味する。また、画像歪とは、光学歪およびズレの総称を意味するものとする。
また、本実施の形態では不可視画像を光学歪補正可視画像に合わせる画像歪補正を例にとって説明するものとする。
本発明の実施の形態の画像歪補正装置を図1に示す。
即ち、本発明に係る画像歪補正装置10は、可視画像Vを取得する可視画像取得手段1と、不可視画像Iを取得する不可視画像取得手段2と、可視画像取得手段1および不可視画像取得手段2の画像取得条件CおよびCの関数である可視画像光学歪補正値DVdおよび不可視画像光学歪補正値DIdと光学歪補正信頼度Sを記憶する補正値記憶手段3と、可視画像取得手段1および不可視画像取得手段2の画像取得条件CおよびCの関数として補正値記憶手段3から読み出される可視画像光学歪補正値DVdおよび不可視画像光学歪補正値DIdに基づいて可視画像Vおよび不可視画像Iの画像歪を補正する画像歪補正手段4とを含む。
そして、可視画像取得手段1および不可視画像取得手段2はそれぞれ可視画像用光学系11および不可視画像用光学系21を有する。可視画像用光学系11および不可視画像用光学系21は、図2に示すように、ハーフミラ8を介して被写体9から同じ距離に配置されるのが好ましい。
また、可視画像用光学系11および不可視画像用光学系21は、それぞれのズーム量、アイリス量、フォーカス量等の値を示す画像取得条件CおよびCを電気的な信号として取り出すことのできるセンサを内蔵している。
補正値記憶手段3は、可視画像用光学系11および不可視画像用光学系21が有するレンズの製品仕様から定まる光学歪補正値を可視画像光学歪補正値DVdおよび不可視画像光学歪補正値DIdとして記憶しており、画像取得条件CおよびCが入力されると、画像取得条件CおよびCに対応した可視画像光学歪補正値DVdおよび不可視画像光学歪補正値DIdをそれぞれ出力するようになっている。
そして、画像歪補正手段4は、可視画像取得手段1の画像取得条件Cの関数として補正値記憶手段3から読み出される可視画像光学歪補正値DVdに基づいて可視画像Vの光学歪補正を行って光学歪補正可視画像V’を生成する光学歪補正可視画像生成手段5と、不可視画像取得手段2の画像取得条件Cの関数として補正値記憶手段3から読み出される不可視画像光学歪補正値DIdに基づいて不可視画像Iの光学歪補正を行って光学歪補正不可視画像I’を生成する光学歪補正不可視画像生成手段6と、光学歪補正可視画像V’と光学歪補正不可視画像I’の対応点探索により、光学歪補正可視画像V’と光学歪補正不可視画像I’の間のズレ補正を行うズレ補正手段7とを含む。
そして、ズレ補正手段7は、光学歪補正可視画像V’の画素位置を基準として、光学歪補正不可視画像I’の画素位置に対するズレ補正値Dおよびズレ補正信頼度Sを算出するズレ補正値およびズレ補正信頼度算出部71と、ズレ補正信頼度Sならびに補正値記憶手段3に記憶された不可視画像光学歪補正値DIdおよび光学歪補正信頼度Sに基づいてズレ補正を行う必要があるか否かを判断するズレ補正要否判断部72と、ズレ補正値Dおよびズレ補正信頼度Sならびに不可視画像光学歪補正値DIdおよび光学歪補正信頼度Sに基づいて画像歪補正値Dおよび画像歪補正信頼度Sを算出する画像歪補正値および画像歪補正信頼度算出部73と、ズレ補正値Dを用いて光学歪補正不可視画像I’のズレ補正を行うズレ補正処理部74とを含む。
さらに、画像歪補正値および画像歪補正信頼度算出部73は、補正値記憶手段3に記憶された不可視画像光学歪補正値DIdおよび光学歪補正信頼度Sの値を、画像歪補正値Dおよび画像歪補正信頼度Sの値に更新する更新部731を備えている。
図3は、本発明の実施の形態の画像歪補正装置のハードウェア構成を示すブロック図であって、プログラムに基づいて処理を実行するCPU22と、プログラムおよび演算値を記憶するメモリ23と、可視画像取得手段1および不可視画像取得手段2が接続される動画インターフェイス(I/F)24と、可視画像取得手段1および不可視画像取得手段2の歪の補正量である光学歪補正値または画像歪補正値を記憶する補正値記憶装置26と、表示装置27、キーボード28およびポインティングデバイス29からなる周辺機器が接続される周辺機器インターフェイス(I/F)25とがバス30によって相互に結合された構成を有する。
次に、メモリ23にインストールする画像歪補正プログラムのフローチャートを参照しつつ、本発明の実施の形態の画像歪補正装置の動作を説明する。
図4は、画像歪補正プログラムのフローチャートである。まず、CPU22は、補正値記憶手段3に記憶されている全ての不可視画像光学歪補正値DIdに対して光学歪補正信頼度Sが与えられているか否かを判定し(ステップS1)、否定判定した場合は、後述する信頼度初期値算出ルーチンにおいて、光学歪補正信頼度Sの初期値を算出する(ステップS2)。
次に、CPU22は、後述する画像歪補正処理ルーチンの処理を行って(ステップS3)、画像歪補正プログラムを終了する。
なお、ステップS1において、補正値記憶手段3に光学歪補正信頼度Sが記憶されている場合は、CPU22は、ステップS3の処理に直接進む。
図5は、画像歪補正プログラムのステップS3で実行される画像歪補正処理ルーチンのフローチャートである。まず、CPU22は、可視画像Vと不可視画像Iを取得し(ステップS31)、画像取得条件CおよびCを取得する(ステップS32)。
次に、CPU22は、ステップS32で取得した画像取得条件CおよびCに対応した可視画像光学歪補正値DVdおよび不可視画像光学歪補正値DIdを決定する(ステップS33)。ここで、可視画像光学歪補正値DVdおよび不可視画像光学歪補正値DIdは、可視画像Vおよび不可視画像I上の各画素の位置が本来の位置(即ち、全く歪のないピンホール画像の画素の位置)を基準として上下左右に何画素分ずれているかを示す値であり、例えば[数1]に示すような行列の形で表される。なお、AおよびBは、それぞれ画像の行方向および列方向の画素の個数を示す。
Figure 0004740769
例えば、不可視画像I上の画素の位置がピンホール画像の画素の位置(1,5)から行方向に2画素、列方向に−1画素ずれて(3,4)となっている場合は、DIdの成分は[数2]のようになる。ここで、DId(1,5)の1列目は光学歪補正の量を示し、2列目は不可視画像I上の画素位置を示している。
Figure 0004740769
次に、CPU22は、ステップS33で決定した可視画像光学歪補正値DVdおよび不可視画像光学歪補正値DIdを用いて、可視画像Vおよび不可視画像Iに対して光学歪補正を行い、光学歪補正可視画像V’および光学歪補正不可視画像I’を生成する(ステップS34)。
次に、CPU22は、光学歪補正可視画像V’と光学歪補正不可視画像I’の被写体位置を一致させるズレ補正を行ってこのルーチンを終了するが(ステップS35)、この処理はズレ補正ルーチンとして後述する。
図6は、図5の画像歪補正処理ルーチンのステップS35で実行されるズレ補正ルーチンのフローチャートである。まず、CPU22は、後述する対応点探索ルーチンにおいて、光学歪補正可視画像V’と光学歪補正不可視画像I’について対応点探索を行い、光学歪補正可視画像V’を基準とする光学歪補正不可視画像I’に対するズレ補正値Dを算出すると共に、ズレ補正値Dのズレ補正信頼度Sを算出する(ステップS351)。
次に、CPU22は、後述する記憶値更新ルーチンにおいて、ズレ補正値Dのズレ補正信頼度Sおよび補正値記憶手段3に記憶された不可視画像光学歪補正値DIdの光学歪補正信頼度Sに基づいて画像歪補正値Dおよび画像歪補正信頼度Sを算出し、不可視画像光学歪補正値DIdおよび光学歪補正信頼度Sの値を画像歪補正値Dおよび画像歪補正信頼度Sの値に更新する(ステップS352)。
次に、CPU22は、光学歪補正不可視画像I’についてズレ補正を行う必要があるか否かを判定し(ステップS353)、肯定判定した場合には、ズレ補正値Dを用いて光学歪補正不可視画像I’を補正して光学歪補正可視画像V’に一致する画像となる画像歪補正不可視画像I”を生成し(ステップS354)、このルーチンを終了する。
ステップS353において、ズレ補正を行う必要がないと判断した場合は、CPU22は直接このルーチンを終了する。
なお、ステップS353では、CPU22は、後述する記憶値更新ルーチンのステップS521でズレ補正信頼度Sが光学歪補正信頼度Sよりも大であった場合、あるいは、ステップS522で不可視画像光学歪補正値DIdが初期値であった場合には、ズレ補正が必要であるという判定を行い、ステップS522で不可視画像光学歪補正値DIdが初期値でなかった場合には、ズレ補正が不要であるという判定を行うものとする。
図7は、図6のズレ補正ルーチンのステップS351で実行される対応点探索ルーチンのフローチャートである。まず、CPU22は、光学歪補正可視画像V’に対して色調変換を行い、色調変換可視画像Vを生成する(ステップS511)。これは、光学歪補正可視画像V’と光学歪補正不可視画像I’との相関性を高めるための処理であって、例えば、グレイ画像への変換、即ち、RGBからYへの変換を行うことが考えられる。不可視画像取得手段2が赤外線カメラである場合には、光学歪補正可視画像V’からR成分を取り出してもよい。
次に、CPU22は、色調変換可視画像Vと光学歪補正不可視画像I’の高周波成分の抽出を行う(ステップS512)。これは、可視画像と不可視画像の相関性が高周波領域で高いためである。例えば、画像を微分しエッジ抽出を行う手法、あるいは、画像を周波数領域に展開するフーリエ変換またはウェーブレット変換等の手法を用いて、低い周波数成分を削除するとよい。これらの手法により得られた色調変換可視画像Vと光学歪補正不可視画像I’の高周波画像をそれぞれ高周波可視画像V、高周波不可視画像Iとする。
次に、CPU22は、高周波可視画像Vの各画素あるいはそれらを等間隔で間引いた画素に対する高周波不可視画像I上の対応する位置を、後述するブロックマッチングルーチンにより求める(ステップS513)。ただし、本発明は対応点探索手法をブロックマッチング法に限定するものではなく、位相相関法やオプティカルフロー等の手法も適用できる。
最後に、CPU22は、ステップS513で得た高周波可視画像V上の画素と高周波不可視画像I上の画素の対応関係を示すズレ補正値Dのズレ補正信頼度Sを算出して(ステップS514)、対応点探索ルーチンを終了する。
図8は、図7の対応点探索ルーチンのステップS513で実行されるブロックマッチングルーチンのフローチャートである。まず、CPU22は、探索範囲およびブロック分割の設定を行う(ステップS131)。
ここで、高周波可視画像Vは、探索対象画素を中心として含む基準ブロック(L×L画素)に分割され、その基準ブロックの個数はM個であるとする。これに対する高周波不可視画像I上の探索範囲は、高周波可視画像Vの探索対象画素と同じ座標を中心に上下左右にP画素広げたP×P画素(P>L)からなる範囲であり、N個の基準ブロックに分割されるものとする。なお、高周波可視画像Vの探索対象画素として選択される画素は高周波可視画像V上の全ての画素でもよく、または、2画素以上ずつ等間隔に間引いた画素でもよい。
次に、CPU22は、高周波可視画像V上の基準ブロックのブロック番号を示すインデックスm、および、高周波不可視画像I上の探索範囲内の基準ブロックのブロック番号を示すインデックスnを“1”に初期化し、後のステップS135で使用する残差eSAD(m,n)を“0”に初期化する(ステップS132)。
次に、CPU22は、1基準ブロック内の行方向の画素位置を示すインデックスjを“−(L−1)/2”に初期化し(ステップS133)、1基準ブロック内の列方向の画素位置を示すインデックスkを“−(L−1)/2”に初期化する(ステップS134)。
次のステップS135において、CPU22は残差を算出するが、残差としては、[数3]に示すような差分絶対値総和を用いる。ここで、高周波可視画像Vおよび高周波不可視画像Iそれぞれにおいて、処理の対象となる基準ブロックの中心の位置を示す座標を(x,y)および(X,Y)とする。VおよびIは高周波可視画像Vおよび高周波不可視画像Iの画素値を与える関数であるとする。
Figure 0004740769
具体的には、CPU22は、[数4]より、m番目の高周波可視画像V上の基準ブロックとn番目の高周波不可視画像I上の探索範囲内の基準ブロックから求まる残差eSAD(m,n)を更新する(ステップS135)。
Figure 0004740769
次に、CPU22は、kが(L−1)/2に到達したか否かを判定し(ステップS136)、否定判定した場合には、kをインクリメントして(ステップS137)、ステップS135の処理に戻る。
ステップS136において、kが(L−1)/2に到達した場合は、CPU22は、jが(L−1)/2に到達したか否かを判定し(ステップS138)、否定判定した場合には、jをインクリメントして(ステップS139)、ステップS134の処理に戻る。
ステップS138において、jが(L−1)/2に到達した場合は、CPU22は、nがNに到達したか否かを判定し(ステップS140)、否定判定した場合には、nをインクリメントして(ステップS141)、ステップS133の処理に戻る。
ステップS140において、nがNに到達した場合は、CPU22は、最小の残差eSAD(m,n)を与える高周波可視画像Vの基準ブロックの中心座標(x,y)、および、高周波不可視画像Iの基準ブロックの中心座標(X,Y)を抽出して、2つの座標の間のズレ量Ze(X,Y)を[数5]より算出する(ステップS142)。
Figure 0004740769
次に、CPU22は、mがMに到達したか否かを判定し(ステップS143)、否定判定した場合には、mをインクリメントして(ステップS144)、ステップS133の処理に戻る。mがMに到達した場合は、CPU22は、[数6]に示すように、高周波可視画像Vの画素の座標(x,y)に関する残差が最小となるズレ量Ze(X,Y)を記憶する行列であるズレ補正値Dの行列を作成して(ステップS145)、ブロックマッチングルーチンを終了する。
Figure 0004740769
ここで、例えば高周波可視画像Vの画素位置(2,4)に対する高周波不可視画像Iの画素位置(1,5)のズレ量がZe(X,Y)=(1−2,5−4)=(−1,1)であるとすると、Dの行列成分は[数7]のようになる。
Figure 0004740769
なお、ブロックマッチングルーチンでは、残差として差分絶対値総和を例にとって説明したが、もちろん差分2乗総和ermsを用いてもよい。
また、ステップS131において、高周波可視画像V上の探索対象画素を2画素以上ずつ等間隔にずらして分割した場合は、ズレ量を計測しない画素が生じる。このような画素については、周囲のズレ量を計測済みの画素値とそのズレ量に応じて加重平均値を求めるとよい。
ここで、信頼度について説明する。信頼度は、その値が大きいほどデータの信頼性が高いことを意味し、最大値は1.0であるとする。前述の残差eSAD(x,y,X,Y)の最小値e(X,Y)が0.0の場合には信頼度は1.0となる。
残差が0でない場合には、可視画像取得手段1および不可視画像取得手段2のS/N比、探索条件(例えば、ブロックサイズ)等に応じて、適切な閾値Thを設定し、Th以上の残差を信頼度0.0にマッピングするとよい。閾値Th以下のe(X,Y)については例えば[数8]のようなマッピングを行う。
Figure 0004740769
図9に図4の画像歪補正プログラムのステップS2で実行される信頼度初期値算出ルーチンのフローチャートを示す。まず、CPU22は、予めメモリ23に記憶されている歪のないチェッカーボード(市松模様)や格子模様等の標準画像パターンVstと同等のものを、不可視画像取得手段2によって光学画像である不可視画像Iとして取得する(ステップS21)。なお、標準画像パターンVstとしては、不可視画像Iとの相関性の高いグレイ画像等を用いることが好ましい。
次に、CPU22は、不可視画像光学歪補正値DIdの初期値を用いて、ステップS21で取得した不可視画像Iに対して光学歪補正を行い、光学歪補正不可視画像I’を生成する(ステップS22)。
次に、CPU22は、標準画像パターンVstおよび光学歪補正不可視画像I’の高周波成分の抽出を行い、高周波可視画像Vおよび高周波不可視画像Iをそれぞれ生成する(ステップS23)。
次に、CPU22は、高周波可視画像Vの各画素あるいはそれらを等間隔で間引いた点に対して、高周波不可視画像I上で対応する位置を図8のブロックマッチングルーチンにより求めて残差の最小値e(X,Y)を得る(ステップS24)。
次に、CPU22は、ステップS24で得た残差の最小値e(X,Y)を用いて[数8]より光学歪補正信頼度Sを算出する(ステップS25)。
次に、CPU22は、補正値記憶手段3に記憶されている全ての不可視画像光学歪補正値DIdに対してステップS25までの処理を行ったか否かを判定し(ステップS26)、否定判定したときは、ステップS22の処理に戻る。なお、この場合は、ステップS23において、改めて標準画像パターンVstから高周波可視画像Vを生成し直す必要はない。
ステップS26において、全ての不可視画像歪補正値DIdに対して処理を行ったと判定した場合は、CPU22は、信頼度初期値算出ルーチンを終了する。
図10は、図6のズレ補正ルーチンのステップS352で実行される記憶値更新ルーチンのフローチャートである。まず、CPU22は、補正値記憶手段3からの光学歪補正信頼度Sと対応点探索部からのズレ補正信頼度Sの大小を比較する(ステップS521)。S≧Sの場合は、CPU22は、該当する不可視画像光学歪補正値DIdが初期値のままであるかどうかを判定する(ステップS522)。
不可視画像光学歪補正値DIdが初期値であった場合は、CPU22は、画像歪補正値Dとして不可視画像光学歪補正値DIdにズレ補正値Dを加えたものを採用する(ステップS523)。
ここで、例えば画像歪補正値Dの成分は、前述の例を合わせると[数9]のように与えられる。
Figure 0004740769
即ち[数9]は不可視画像Iの画素(3,4)をマイナス方向に(1,0)ずらして(2,4)とする補正を行うと、光学歪補正可視画像V’と一致した画像を得られることを示している。
次に、CPU22は、ズレ補正信頼度Sと光学歪補正信頼度Sの平均値である画像歪補正信頼度Sを算出する(ステップS524)。ここで、平均の取り方は加算平均でも加重平均でもよい。
次に、CPU22は、補正値記憶手段3に記憶されている不可視画像光学歪補正値DIdおよび光学歪補正信頼度Sの値を、それぞれ画像歪補正値Dおよび画像歪補正信頼度Sの値に更新して(ステップS525)、記憶値更新ルーチンを終了する。
CPU22は、ステップS522において、不可視画像光学歪補正値DIdが初期値でなかった場合は、記憶値更新ルーチンを終了する。
ステップS521において、S>Sの場合は、CPU22は、ステップS523からステップS525までの処理を順次行って、記憶値更新ルーチンを終了する。
なお、本実施の形態では、不可視画像Iを光学歪補正可視画像V’に合わせる画像歪補正を例にとって説明したが、もちろん可視画像Vを光学歪補正不可視画像I’に合わせる画像歪補正を行ってもよい。また、映像制作の要求に応じた画像歪補正値を外部から入力して画像歪補正を行うことも可能である。
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る画像歪補正装置は、光学歪補正後の可視画像と不可視画像の間のズレを補正することにより、可視画像と不可視画像の歪を実時間補正することができる。
上記の本発明の実施の形態に係る画像歪補正装置の具体的な実施例を以下に説明する。なお、実施例における限定は、本発明を限定するものではない。以下に図11および図12を用いて、被写体101の可視画像Vをカラーカメラ102で撮影し、赤外画像Iを赤外線カメラ103で撮影する例を説明する。
まず、カラーカメラ102および赤外線カメラ103がそれぞれ、同一の被写体範囲を撮影するようにするため、赤外線を反射し、可視光を透過するホットミラ104を介して、カラーカメラ102と赤外線カメラ103を配置する。
さらに、被写体101の背景に赤外光を発光するスクリーン105を配置し、スクリーン105とカラーカメラ102および赤外線カメラ103の間に被写体101を置く。
レンズとしては、可視光および赤外光の撮影が可能な共用レンズ106を用いる。共用レンズ106にはそのフォーカス量、ズーム量、アイリス量をロータリーエンコーダにより機械的に計測可能なレンズデータ検出器107を付加する。
図12に画像合成の手順を簡単に示す。まず、被写体101の可視画像V(図12(イ))と被写体のシルエットの赤外映像I(図12(ロ))を撮影する。
パーソナルコンピュータ108の画像歪補正処理部109に本発明の課題を解決するための手段で述べた画像歪補正プログラムをインストールし、撮影画像とレンズデータを入力として、可視画像Vと赤外画像Iの間のズレが無くなるような補正値(可視画像光学歪補正値DVd、不可視画像光学歪補正値DIdおよびズレ補正値D)を用いて画像歪補正を行う。
さらに、画像歪補正処理部109で得られた可視画像光学歪補正値DVdをパーソナルコンピュータ108の背景画像描画処理部110に出力し、必要に応じてスクリーン部分にはめ込む背景画像に対しても可視画像光学歪補正値DVdを用いて補正を行う。
次に、背景画像描画処理部110から背景画像をパーソナルコンピュータ108の映像合成処理部111に出力し、図12(ロ)のシルエット画像つまり赤外映像Iの明るい部分を背景画像に(図12(ハ))、暗い部分を可視画像Vとするような処理を行う(図12(ニ))。これにより被写体と背景画像の歪の違いによる違和感がない合成映像が作成可能となる。
以上のように、本発明に係る画像歪補正装置は、可視画像と不可視画像の歪を実時間補正することができるという効果を有し、再帰性反射材と不可視光照明を用いた映像合成装置、または、カラー画像に含まれる被写体に関する情報を不可視光に反応するマーカで能動的に取得する装置等として有効である。
本発明に係る画像歪補正装置のブロック図 可視画像用光学系と不可視画像用光学系の配置の一例を示す図 本発明に係る画像歪補正装置を構成するパーソナルコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図 本発明に係る画像歪補正装置のCPUが実行する画像歪補正プログラムのフローチャート 本発明に係る画像歪補正装置のCPUが実行する画像歪補正処理ルーチンのフローチャート 本発明に係る画像歪補正装置のCPUが実行するズレ補正ルーチンのフローチャート 本発明に係る画像歪補正装置のCPUが実行する対応点探索ルーチンのフローチャート 本発明に係る画像歪補正装置のCPUが実行するブロックマッチングルーチンのフローチャート 本発明に係る画像歪補正装置のCPUが実行する信頼度初期値算出ルーチンのフローチャート 本発明に係る画像歪補正装置のCPUが実行する記憶値更新ルーチンのフローチャート 本発明に係る画像歪補正装置の実施例のブロック図 画像合成の手順を説明する図
符号の説明
1 可視画像取得手段
2 不可視画像取得手段
3 補正値記憶手段
4 画像歪補正手段
5 光学歪補正可視画像生成手段
6 光学歪補正不可視画像生成手段
7 ズレ補正手段
71 ズレ補正値およびズレ補正信頼度算出部
72 ズレ補正要否判断部
73 画像歪補正値および画像歪補正信頼度算出部
74 ズレ補正処理部
731 更新部

Claims (4)

  1. 可視画像を取得する可視画像取得手段と、
    不可視画像を取得する不可視画像取得手段と、
    前記可視画像取得手段および前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数である可視画像光学歪補正値および不可視画像光学歪補正値を記憶する補正値記憶手段と、
    前記可視画像取得手段および前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記可視画像光学歪補正値および前記不可視画像光学歪補正値に基づいて前記可視画像および前記不可視画像の画像歪を補正する画像歪補正手段とを含む画像歪補正装置であって、
    前記画像歪補正手段が、前記可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記可視画像光学歪補正値に基づいて前記可視画像の光学歪補正を行って光学歪補正可視画像を生成する光学歪補正可視画像生成手段と、
    前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記不可視画像光学歪補正値に基づいて前記不可視画像の光学歪補正を行って光学歪補正不可視画像を生成する光学歪補正不可視画像生成手段と、
    前記光学歪補正可視画像と前記光学歪補正不可視画像の対応点探索により、前記光学歪補正可視画像と前記光学歪補正不可視画像の間のズレ補正を行うズレ補正手段とを含み、
    前記ズレ補正手段が、前記光学歪補正可視画像の画素位置を基準として、前記光学歪補正不可視画像の画素位置に対するズレ補正値およびズレ補正信頼度を算出するズレ補正値およびズレ補正信頼度算出部と、
    前記ズレ補正信頼度ならびに前記補正値記憶手段に記憶された前記不可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度に基づいてズレ補正を行う必要があるか否かを判断するズレ補正要否判断部と、
    前記ズレ補正値およびズレ補正信頼度ならびに前記不可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度に基づいて画像歪補正値および画像歪補正信頼度を算出する画像歪補正値および画像歪補正信頼度算出部と、
    前記ズレ補正値を用いて前記光学歪補正不可視画像のズレ補正を行うズレ補正処理部とを含む画像歪補正装置
  2. 可視画像を取得する可視画像取得手段と、
    不可視画像を取得する不可視画像取得手段と、
    前記可視画像取得手段および前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数である可視画像光学歪補正値および不可視画像光学歪補正値を記憶する補正値記憶手段と、
    前記可視画像取得手段および前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記可視画像光学歪補正値および前記不可視画像光学歪補正値に基づいて前記可視画像および前記不可視画像の画像歪を補正する画像歪補正手段とを含む画像歪補正装置であって、
    前記画像歪補正手段が、前記可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記可視画像光学歪補正値に基づいて前記可視画像の光学歪補正を行って光学歪補正可視画像を生成する光学歪補正可視画像生成手段と、
    前記不可視画像取得手段の画像取得条件の関数として前記補正値記憶手段から読み出される前記不可視画像光学歪補正値に基づいて前記不可視画像の光学歪補正を行って光学歪補正不可視画像を生成する光学歪補正不可視画像生成手段と、
    前記光学歪補正可視画像と前記光学歪補正不可視画像の対応点探索により、前記光学歪補正可視画像と前記光学歪補正不可視画像の間のズレ補正を行うズレ補正手段とを含み、
    前記ズレ補正手段が、前記光学歪補正不可視画像の画素位置を基準として、前記光学歪補正可視画像の画素位置に対するズレ補正値およびズレ補正信頼度を算出するズレ補正値およびズレ補正信頼度算出部と、
    前記ズレ補正信頼度ならびに前記補正値記憶手段に記憶された前記可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度に基づいてズレ補正を行う必要があるか否かを判断するズレ補正要否判断部と、
    前記ズレ補正値およびズレ補正信頼度ならびに前記可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度に基づいて画像歪補正値および画像歪補正信頼度を算出する画像歪補正値および画像歪補正信頼度算出部と、
    前記ズレ補正値を用いて前記光学歪補正可視画像のズレ補正を行うズレ補正処理部とを含む画像歪補正装置
  3. 前記画像歪補正値および画像歪補正信頼度算出部が、前記補正値記憶手段に記憶された前記不可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度の値を、前記画像歪補正値および前記画像歪補正信頼度の値に更新する更新部を備える請求項1に記載の画像歪補正装置。
  4. 前記画像歪補正値および画像歪補正信頼度算出部が、前記補正値記憶手段に記憶された前記可視画像光学歪補正値および前記光学歪補正信頼度の値を、前記画像歪補正値および前記画像歪補正信頼度の値に更新する更新部を備える請求項2に記載の画像歪補正装置。
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