JP5034554B2 - 相関演算装置、相関演算方法及びプログラム - Google Patents
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Description
しかし、SAD演算法、SSD演算法では、高精度に視差値を算出することは難しいとの問題があった。
第1画像情報と比較対象となる第2画像情報とを取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により取得された前記第1画像情報及び前記第2画像情報について解像度の異なる複数の階層画像を生成する多重解像度画像生成手段と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報との視差値に基づいて距離値を算出する距離値算出手段と、
前記多重解像度画像生成手段により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像について、画像の特性を判定する画像特性判定手段と、
前記多重解像度画像生成手段により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像の中から、前記距離値算出手段により算出された距離値及び前記画像特性判定手段により判定された画像の特性に基づいて、対応点の探索を開始するのに最適な解像度の階層画像を選択する画像選択手段と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報とを照合して対応点を探索するものであって、前記画像選択手段により選択された階層画像から前記対応点の探索を開始し、当該階層画像についての探索が終了すると当該階層画像についての探索結果を次の探索に反映させながら順次解像度の高い階層画像について前記対応点の探索を行い、最高解像度の階層画像に至るまで順に前記対応点の探索を繰り返す対応点探索手段と、
を備えていることを特徴としている。
前記距離算出手段は、SAD演算法、SSD演算法、NNC演算法のうちのいずれかにより距離値を算出するものであることを特徴としている。
前記対応点探索手段は、POC演算法により対応点を探索するものであることを特徴としている。
第1画像情報と比較対象となる第2画像情報とを取得する画像取得工程と、
前記画像取得工程により取得された前記第1画像情報及び前記第2画像情報について解像度の異なる複数の階層画像をそれぞれ生成する多重解像度画像生成工程と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報との視差値に基づいて距離値を算出する距離値算出工程と、
前記多重解像度画像生成工程により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像について、画像の特性を判定する画像特性判定工程と、
前記多重解像度画像生成工程により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像の中から、前記距離値算出工程により算出された距離値及び前記画像特性判定工程により判定された画像の特性に基づいて、対応点の探索を開始するのに最適な解像度の階層画像を選択する画像選択工程と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報とを照合して対応点を探索するものであって、前記画像選択工程により選択された階層画像から前記対応点の探索を開始し、当該階層画像についての探索が終了すると当該階層画像についての探索結果を次の探索に反映させながら順次解像度の高い階層画像について前記対応点の探索を行い、最高解像度の階層画像に至るまで順に前記対応点の探索を繰り返す対応点探索工程と、
を備えていることを特徴としている。
前記距離算出工程は、SAD演算法、SSD演算法、NNC演算法のうちのいずれかにより距離値を算出するものであることを特徴とする。
前記対応点探索工程は、POC演算法により対応点を探索するものであることを特徴とする。
第1画像情報と比較対象となる第2画像情報とについて解像度の異なる複数の階層画像をそれぞれ生成する多重解像度画像生成機能と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報との視差値に基づいて距離値を算出する距離値算出機能と、
多重解像度画像生成機能により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像について、画像の特性を判定する画像特性判定機能と、
前記多重解像度画像生成機能により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像の中から、前記距離値算出機能により算出された距離値及び前記画像特性判定機能により判定された画像の特性に基づいて、対応点の探索を開始するのに最適な解像度の階層画像を選択する画像選択機能と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報とを照合して対応点を探索するものであって、前記画像選択機能により選択された階層画像から前記対応点の探索を開始し、当該階層画像についての探索が終了すると当該階層画像についての探索結果を次の探索に反映させながら順次解像度の高い階層画像について前記対応点の探索を行い、最高解像度の階層画像に至るまで順に前記対応点の探索を繰り返す対応点探索機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする。
前記距離算出機能は、SAD演算法、SSD演算法、NNC演算法のうちのいずれかにより距離値を算出するものであることを特徴とする。
前記対応点探索機能は、POC演算法により対応点を探索するものであることを特徴とする。
また、画像特性判定手段によって判定された画像の特性をも加味して対応点の探索を開始するのに最適な解像度の階層画像を選択するので、例えばコントラストの低い画像の場合等、低解像度の画像について対応点探索を行っても信頼性が低い場合に、対応点の探索を効率的に行うことができ、信頼性の高い高精度の演算結果を得ることができるとの効果を奏する。
この場合、多重解像度画像生成部3により生成される多重解像度画像は、図2に示すように、例えば第0層目が当該画像データの最高解像度(すなわち、もとの画像データと同じ解像度)の階層画像、第2層目が最低解像度の階層画像、第1層目が両者の中間程度の解像度の階層画像となっている。
また、後述するように、本実施形態においては、対応点探索においてフーリエ変換を行うので、フーリエ変換のウインドサイズが30×30程度である場合、30×30程度の解像度を最低解像度とする多重解像度画像を生成するようにすれば、一度の演算で対象領域のほぼ全域について演算処理を行うことができ、便宜である。
なお、多重解像度画像生成部3により生成される多重解像度画像の構造はもとの画像データの解像度等に応じて予めデフォルトで設定されていてもよいし、ユーザが任意に設定できるようにしてもよい。
本実施形態において、例えば、図示しない記憶部に画像のコントラストに関する所定の閾値が記憶されており、画像特性判定部4は、この閾値と画像データのコントラストとを比較して、画像データのコントラストが所定の閾値以下であるか否か等の判定を行う。また、例えば、図示しない記憶部に予めテクスチャについて所定のパターン等が記憶されており、画像特性判定部4は、画像データのテクスチャが当該パターンに該当するか否かを判定する。
画像特性判定部4による判定結果は、画像照合部6の画像選択部7に出力されるようになっている。
なお、SAD演算部5による演算を行う階層画像は特に限定されないが、処理時間を短縮するため、低解像度の階層画像に対してSAD演算処理を行うことが好ましい。
このように、画面の左上から右下にかけて、X軸方向、Y軸方向それぞれ1画素ずつずらして順次演算対象領域が設定され、全画面の全画素について相関演算が完了するまで、各演算対象領域についての相関演算が繰り返される。なお、相関演算を行う順序(演算対象領域の設定の仕方)は、ここに例示したものに限定されない。
例えば、図3(a)に示すように、基準画像中の破線で囲んだ範囲(X=9〜13,Y=9〜13の25画素)が演算対象領域として設定され、相関演算が行われる場合、SAD演算部5は、参照画像中、演算対象領域と同じY軸範囲(Y=9〜13)についてX軸方向(画像の水平方向)に順次比較対照領域を設定し、順次相関演算を行うことにより、演算対象領域と各比較対照領域との相関度を算出する。これにより参照画像中、演算対象領域と最も相関度の高い領域を探索する。
例えば、演算対象領域内のある画素(図3(a)中のX=9,Y=10)の画像データ値が100であり、これに対応する比較対照領域内の画素が図3(b)におけるX=9,Y=10の画像データ値が50である場合には、100−50=50となり、絶対値50となる。
また例えば、演算対象領域内のある画素(図3(a)中のX=13,Y=10)の画像データ値が50であり、これに対応する比較対照領域内の画素が図3(b)におけるX=13,Y=10の画像データ値が90である場合には、50−90=−40となり、絶対値40となる。
このような画像データ値の減算及び絶対値の算出を演算対象領域及び比較対照領域を構成する25画素全てについて行う。なお、この演算は、各画素について順次行われてもよいし、当該領域内の全画素について同時進行的に行われてもよい。
すなわち、図3の例によれば、演算対象領域(図3(a)中のX=9〜13,Y=9〜13の25画素)と、相関度の最も高い領域である図3(b)中の一点鎖線で囲んだ範囲(X=12〜16,Y=9〜13の25画素)とは、X軸方向に3画素ずれている。したがって、この場合の視差値は3となる。
なお、位相情報抽出部83a,83bが位相情報のみを抽出する手法は特に限定されず、振幅を1として位相のみを抽出するものであってもよいし、log処理や√処理等によって振幅成分を除去することとしてもよい。
図6に、POC演算法によって各画像間の相関演算を実施することにより得られる結果を示す。相関値演算部86は、相関値が0の場合には、基準画像と参照画像が一致しており位置ずれ量はゼロと算出するようになっている。また、相関値が0以外の値をとる場合には、その相関強度画像のピークの現れる位置(図6においてJc)を2つの画像の位置ずれ量とするようになっている。
相関値演算部86は、位置ずれ量を算出すると、この位置ずれ量から候補座標を算出する。そして、当該対応点探索を行った階層画像が最高解像度画像でない場合には、この候補座標に基づいて次の階層の対応点探索における演算対象領域が決定される。
POC演算部8は、1つの階層画像について演算処理が完了するごとに、次の階層の階層画像を対応点探索の対象として設定する。
なお、POC演算部8に、画像選択部7による画像特性判定部4の判定結果に関する評価も送られるようになっていてもよい。この場合、例えば、画像選択部7によってSAD演算部5による演算結果の信頼性が低いとの評価がなされている場合には、POC演算部8は、例えば画像の全領域を演算対象領域として対応点探索を行うようにする等、SAD演算部5による演算結果に基づかずに演算対象領域を設定してもよい。
すなわち、POC演算部8は、対応点探索処理が行われるごとに、当該対応点探索処理で得られた相関値の頂点を候補座標として算出するようになっており、2回目以降の対応点探索処理の際にはその直前の対応点探索処理で得られた候補座標(x0,y0)及びその周辺の領域を次の階層画像における対応点探索処理の演算対象領域として設定するようになっている。本実施形態においては、(x0,y0)を中心として5画素×5画素分の領域を抽出し演算対象領域として設定する。
また、SAD演算部5による演算結果は画像選択部7にも送られ、画像選択部7では、SAD演算部5による演算によって得られた演算対象画素及び演算対象領域の距離値に基づいてPOC演算部8による対応点探索処理を開始する最適最低解像度画像を選択する(ステップS5)。
図8に示すように、画像選択部7は、SAD演算部5から演算対象画素及び演算対象領域の距離値の情報が送られると、記憶部等に格納されている最適最低解像度画像の選択に関する閾値を読み出して、演算対象画素及び演算対象領域の距離値Xが閾値TH0を超えるものであるか否かを判断する(ステップS21)。そして、距離値Xが閾値TH0を超えている場合(ステップS21;YES)には、第0層目の階層画像をPOC演算処理における最適最低解像度画像として選択するようになっている(ステップS22)。他方、距離値Xが閾値TH0を超えていない場合(ステップS21;NO)には、画像選択部7は、さらに、距離値Xが閾値TH1を超えるものであるか否かを判断する(ステップS23)。そして、距離値Xが閾値TH1を超えている場合(ステップS23;YES)には、画像選択部7は、第1層目の階層画像をPOC演算処理における最適最低解像度画像として選択する。また、距離値Xが閾値TH1以下である場合(ステップS23;NO)には、画像選択部7は、第2層目の階層画像をPOC演算処理における最適最低解像度画像として選択する。
なお、画像選択部7には、画像特性判定部4から、その判定結果も送られるようになっており、画像選択部7は、画像特性判定部4による判定結果も加味した上で最適最低解像度画像を選択するようになっている。
画像選択部7によって複数の階層画像の中から最適最低解像度画像が選択されると、POC演算部8は、画像選択部7により選択された階層画像を対応点の探索処理を開始する最適最低解像度画像として設定し(ステップS31)、当該最適最低解像度の階層画像の中の演算対象領域の画像データに対してPOC演算処理(図10参照)を行う(ステップS32)。
他方、最高解像度画像まで処理が終了していない場合(さらに高解像度の次階層がある場合、ステップS33;NO)には、POC演算部8は、次階層の階層画像を演算対象として設定するとともに、直前の階層における演算結果に基づいて演算対象領域を設定し、当該階層画像についてPOC演算処理(図10参照)を行う(ステップS34)。そして、処理が終了するとステップS33に戻って、最高解像度画像まで処理が終了したか否かの判断を行い、最高解像度画像(もとの画像と同じ解像度の画像)について処理が終了するまで、以下の処理を繰り返す。
POC演算処理においては、まず、窓関数部81a,81bが画像データに基づく信号に対して窓関数をかけ、FFT部82a,82bが中心画素以外の24(5×5−1)画素について1画素ずつ32×32のブロックサイズでフーリエ変換処理を行なう。つまり、窓関数部81aが基準画像に基づく信号f1を作成し、この信号f1について82aがフーリエ変換処理を行って信号f1を信号F1に変換する(ステップS41)。また、窓関数部81bが基準画像に基づく信号f2を作成し、この信号f2について82bがフーリエ変換処理を行って信号f2を信号F2に変換する。(ステップS42)。
このため、信頼性の低い結果しか得られない可能性の高い階層画像については処理を行わないとすることができ、演算に時間を要するPOC演算部8によるPOC演算処理を効率的に行うことができるので、信頼性の高い高精度の演算結果を得ることができるとともに、対応点探索処理の演算時間の短縮を図ることができる。
また、画像特性判定部4によって判定される事項は、画像データのコントラスト、テクスチャに限定されず、相関演算結果の信頼性に影響を与えるような他の画像特性について判定するものであってもよい。
また、対応点探索手段として、SAD演算法、SSD演算法、NNC演算法等の相関演算を行う演算部と、POC演算法等による相関演算を行う演算部とを備えていてもよい。この場合には、低解像度の階層については高速で処理が可能なSAD演算法等によって対応点の探索を行い、高解像度の階層については高精度の処理が可能なPOC演算法等により対応点の探索を行うようにする。
すなわち、例えばPOC演算部8は、位相限定相関処理を行なう専用のハードウェアで構成されていることが好ましい。専用のハードウェアとしては、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)等が適用可能である。
2 画像取得部(画像取得手段)
2a,2b 撮像手段
3 多重解像度画像生成部(多重解像度画像生成手段)
4 画像特性判定部(画像特性判定手段)
5 SAD演算部(距離値算出手段)
6 画像照合部
7 画像選択部(画像選択手段)
8 POC演算部(対応点探索手段)
9 3次元情報生成部
10 画像処理部
81a,81b 窓関数部
82a,82b FFT部
83a,83b 位相情報抽出部
84 合成部
85 IFFT部
86 相関演算部
Claims (9)
- 第1画像情報と比較対象となる第2画像情報とを取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により取得された前記第1画像情報及び前記第2画像情報について解像度の異なる複数の階層画像を生成する多重解像度画像生成手段と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報との視差値に基づいて距離値を算出する距離値算出手段と、
前記多重解像度画像生成手段により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像について、画像の特性を判定する画像特性判定手段と、
前記多重解像度画像生成手段により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像の中から、前記距離値算出手段により算出された距離値及び前記画像特性判定手段により判定された画像の特性に基づいて、対応点の探索を開始するのに最適な解像度の階層画像を選択する画像選択手段と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報とを照合して対応点を探索するものであって、前記画像選択手段により選択された階層画像から前記対応点の探索を開始し、当該階層画像についての探索が終了すると当該階層画像についての探索結果を次の探索に反映させながら順次解像度の高い階層画像について前記対応点の探索を行い、最高解像度の階層画像に至るまで順に前記対応点の探索を繰り返す対応点探索手段と、
を備えていることを特徴とする相関演算装置。 - 前記距離算出手段は、SAD演算法、SSD演算法、NNC演算法のうちのいずれかにより距離値を算出するものであることを特徴とする請求項1に記載の相関演算装置。
- 前記対応点探索手段は、POC演算法により対応点を探索するものであることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の相関演算装置。
- 第1画像情報と比較対象となる第2画像情報とを取得する画像取得工程と、
前記画像取得工程により取得された前記第1画像情報及び前記第2画像情報について解像度の異なる複数の階層画像をそれぞれ生成する多重解像度画像生成工程と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報との視差値に基づいて距離値を算出する距離値算出工程と、
前記多重解像度画像生成工程により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像について、画像の特性を判定する画像特性判定工程と、
前記多重解像度画像生成工程により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像の中から、前記距離値算出工程により算出された距離値及び前記画像特性判定工程により判定された画像の特性に基づいて、対応点の探索を開始するのに最適な解像度の階層画像を選択する画像選択工程と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報とを照合して対応点を探索するものであって、前記画像選択工程により選択された階層画像から前記対応点の探索を開始し、当該階層画像についての探索が終了すると当該階層画像についての探索結果を次の探索に反映させながら順次解像度の高い階層画像について前記対応点の探索を行い、最高解像度の階層画像に至るまで順に前記対応点の探索を繰り返す対応点探索工程と、
を備えていることを特徴とする相関演算方法。 - 前記距離算出工程は、SAD演算法、SSD演算法、NNC演算法のうちのいずれかにより距離値を算出するものであることを特徴とする請求項4に記載の相関演算方法。
- 前記対応点探索工程は、POC演算法により対応点を探索するものであることを特徴とする請求項4又は請求項5に記載の相関演算方法。
- 第1画像情報と比較対象となる第2画像情報とについて解像度の異なる複数の階層画像をそれぞれ生成する多重解像度画像生成機能と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報との視差値に基づいて距離値を算出する距離値算出機能と、
多重解像度画像生成機能により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像について、画像の特性を判定する画像特性判定機能と、
前記多重解像度画像生成機能により生成された前記第1画像情報及び前記第2画像情報の階層画像の中から、前記距離値算出機能により算出された距離値及び前記画像特性判定機能により判定された画像の特性に基づいて、対応点の探索を開始するのに最適な解像度の階層画像を選択する画像選択機能と、
前記第1画像情報と前記第2画像情報とを照合して対応点を探索するものであって、前記画像選択機能により選択された階層画像から前記対応点の探索を開始し、当該階層画像についての探索が終了すると当該階層画像についての探索結果を次の探索に反映させながら順次解像度の高い階層画像について前記対応点の探索を行い、最高解像度の階層画像に至るまで順に前記対応点の探索を繰り返す対応点探索機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータ読取可能なプログラム。 - 前記距離算出機能は、SAD演算法、SSD演算法、NNC演算法のうちのいずれかにより距離値を算出するものであることを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ読取可能なプログラム。
- 前記対応点探索機能は、POC演算法により対応点を探索するものであることを特徴とする請求項7又は請求項8に記載のコンピュータ読取可能なプログラム。
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