JP5455873B2 - シーンにおける物体の姿勢を求めるための方法 - Google Patents
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Description
図1及び図2に示すように、本発明の実施形態は、3D物体の姿勢を求めるためのシステム及び方法を提供する。用途の一例では、マルチフラッシュカメラ(MFC)110をロボットアーム120上に配置する(参照により本明細書中に援用される米国特許第7,206,449号「Detecting silhouette edges in images」を参照)。カメラは、複数の物体140を含むシーン130の画像を取得することができる。カメラ及びロボットアームは、姿勢を求めるための方法150のステップを行うプロセッサ160の入出力インターフェースに接続することができる。
図2に示すように、オフラインの前処理段階210中に、コンピュータ支援設計(CAD)モデル212を用いて、シーンにおける物体の取り得る姿勢毎に仮想奥行きエッジマップをレンダリングし(211)、データベース内に仮想姿勢テンプレート画像213を作成する。
システムのオンライン動作中に、MFCは、8個の異なるフラッシュを用いて、シーンの実画像の集合、および、シーンが環境照明によって照明されているときの画像を、取得する(220)。
まず、MFC画像によって取得された画像の集合から、環境照明のみで取得された画像を差し引き、画像Iiを得る。これらの画像Iiの中から、各画素位置における最大輝度値を見つけ出し、この最大輝度値を用いて最大照明画像を作成する。
Imax(x,y)=maxiIi(x,y)
次に、本発明によるMFCによって取得された奥行きエッジを用いて雑然としたシーンにおける物体を検出し位置特定するための方法を詳細に説明する。一般性を失うことなく、本方法を単一の物体に適用した場合を説明する。しかしながら、この仮定は説明を簡略化するためのものに過ぎない。実際には、本方法は複数の物体の姿勢を同時に位置特定し推定することができる。同様に、本方法は、MFCから取得された奥行きエッジに適用した場合について説明されるが、一般性を失うことなく、同方法は、従来のカメラから得られたテクスチャエッジにも適用されてもよい。
物体のCADモデル212が与えられると、ソフトウェアでMFCをシミュレートすることによって、奥行きエッジテンプレート213のデータベースを生成する(210)。シミュレーションでは、実MFCの内部パラメータを有する仮想カメラを原点に置き、光軸をワールド座標系のz軸に合わせる。8個の仮想フラッシュを、xy平面上の、原点を中心とし、カメラとLED照明源との間の実基線に等しい半径を有する円上に等間隔に置く。
テンプレートマッチング240中に、データベース、及び仮想テンプレート213の奥行きエッジを実MFC画像から得られた奥行きエッジに合わせる最適な2Dユークリッド変換s∈SE(2)を探索する。2Dユークリッド変換は3つのパラメータで
式(3)における探索は、データベースに格納されたk個のテンプレートのそれぞれについて平面ユークリッド変換
シーンのエッジマップは非構造化バイナリパターンになっていない。その代わり、物体の輪郭は一定の連続性の制約に従い、さまざまな長さ、配向及び平行移動の線分をつなぐことによって保持される。エッジ画像(図4Aを参照)内の画素をm個の線分の集まり(図4Bを参照)として表現する。位数がnである画素の集合と比較して、この線形表現はより簡潔である。エッジマップを格納するにはO(m)のメモリがあればよく、ここで、m<<nである。
式(4)で与えられるマッチングスコアは、仮想テンプレートのエッジ画素毎に、位置項及び配向項全体で最小コストの一致を見つけることを必要とする。したがって、総当たり手順の計算複雑性はテンプレート画素数及び実画像のエッジ画素数の二次式である。
LU={l[sj,ej]}j=1...mをテンプレートのエッジ画素Uの線形表現とする。ここで、sjは第jの直線の開始位置であり、ejは第jの直線の終了位置である。表記を簡略化するために、直線をインデックスljのみで呼ぶ場合がある。線分はq個の離散的なチャネル
平面ユークリッド変換の3つのパラメータにわたる最適な姿勢の探索は計算集約的であり、リアルタイムアプリケーションでの実用には向かない。線形表現は、探索空間の大きさを縮小する効率的な方法を提供する。観測によると、テンプレート画像及び実画像の線分は、テンプレートの姿勢の実際の推定値とほぼ完璧に合わせられる。また、この手順はサポートの大きい線分ほど有利であるため、直線当てはめ中、テンプレート画像及び実画像の主な直線が非常に高い信頼度で検出される。
姿勢の精緻化は任意の(optional)ステップであり、姿勢の推定以外の用途には適用されないことを明示しておかねばならない。上述したコンピュータビジョン用途では、姿勢の精緻化ステップはない。
Claims (20)
- シーンにおける物体の姿勢を求めるための方法であって、プロセッサによって実行され、
仮想カメラを用いて前記物体のモデルの仮想画像の集合をレンダリングするステップであって、各前記仮想画像の集合は、前記モデルの異なる既知の姿勢についてのものであり、前記モデルは、仮想光源の集合によって照明され、特定の既知の姿勢について特定の集合における仮想光源毎に1つの仮想画像がある、レンダリングするステップと、
各前記仮想画像から仮想奥行きエッジマップを作成するステップと、
各奥行きエッジマップの集合をデータベースに格納すると共に、各該奥行きエッジマップの集合を対応する既知の姿勢と関連付けるステップと、
実カメラを用いて前記シーンにおける前記物体の実画像の集合を取得するステップであって、前記物体は、未知の姿勢を有し、前記物体は、実光源の集合によって照明され、実光源毎に1つの実画像がある、取得するステップと、
前記実画像毎に実奥行きエッジマップを作成するステップと、
コスト関数を用いて前記実奥行きエッジマップを各前記仮想画像の集合の前記仮想奥行きエッジマップと照合するステップであって、前記未知の姿勢に最も一致する前記既知の姿勢を求め、該照合は、前記奥行きエッジマップにおける画素の位置及び配向に基づく、照合するステップと
を含み、
環境光を用いて前記シーンの環境画像を取得するステップ、及び
各前記実画像から前記環境画像を差し引くステップ、
をさらに含む、方法。 - 前記実カメラ及び前記仮想カメラは従来のものであり、前記実画像及び前記仮想画像の前記エッジは、姿勢の推定に用いられる、請求項1に記載の方法。
- さまざまな物体のための格納されたクエリエッジテンプレートのデータベースからの画像における物体の検出及び位置特定に用いられる、請求項2に記載の方法。
- 前記カメラは、前記物体を操作するためのロボットアーム上に配置される、請求項1に記載の方法。
- 前記モデルは、コンピュータ支援設計モデルである、請求項1に記載の方法。
- 前記モデルは、前記物体の取り得る姿勢のエッジの集合である、請求項1に記載の方法。
- 異なる物体の複数のモデルが同時に格納される、請求項1に記載の方法。
- 前記照合は、方向性面取りマッチングを用いて大まかな姿勢を求めると共に、該大まかな姿勢を精緻化するためのオプションの手順を用いる、請求項1に記載の方法。
- 比画像を求めるために、各前記実画像を最大輝度画像で割ることであって、前記照合は、該比画像に基づく、割ること、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 各前記仮想画像及び各前記実画像を離散的な配向チャネルに量子化することであって、前記コスト関数は、該配向チャネル全体でマッチングスコアを合計する、量子化すること、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記実画像及び前記仮想画像から得られるエッジは、離散的な配向チャネルに分割され、前記コスト関数は、該配向チャネル全体でマッチングスコアを合計する、請求項2に記載の方法。
- 前記方向φは、πを法として計算され、配向誤差が、2つの方向間の最小円形差を与える、請求項12に記載の方法。
- 前記仮想画像及び前記実画像内の画素を線分で表現すること、及び
前記仮想画像及び前記実画像の前記線分を位置合わせすること
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 所与の位置の前記コスト関数は、3D距離変換及び方向性積分画像を用いてエッジ点の数の部分線形時間において計算される、請求項12又は14に記載の方法。
- 前記エッジは、従来のカメラ及びCannyエッジ検出を用いて計算することができる、請求項1に記載の方法。
- 手書きの物体又は典型的な物体のギャラリーが、画像において、前記コスト関数及び高速マッチングアルゴリズムを用いて検出及び位置特定される、請求項1に記載の方法。
- 剛体物体又は変形可能な物体の姿勢が例示画像又は例示形状のギャラリーを用いて推定される、請求項17に記載の方法。
- 人体の姿勢の推定に適用される、請求項1に記載の方法。
- 画像における物体の検出及び位置特定に適用される、請求項1に記載の方法。
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