JP6230345B2 - 画像処理方法、画像処理装置、及びプログラム - Google Patents
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Description
まず、所定数の特徴点検出目標数を設定して、目標数分の特徴点を検出する特徴点検出方法を説明し、次に、この特徴点検出方法を用いた対応点探索方法の第一実施形態について説明する。本実施形態では、PC内でのCPUが各ステップを実行するものとして説明する。しかし、これに限定はなく、スマートフォンやカメラ内で実行してもよいし、全ステップあるいはステップの一部を専用ハードウェアが処理を実行する形態をとってもよい。
Snew=k0×S+(Voffset−k1×Diff)
以下、この式の詳細について説明する。まず、比較情報Diffと特徴点スコアSの優先度を指定するための重みを、それぞれk0とk1とする。本実施形態では、k0=256、k1=1とする。また、Snewが負の数を取らないためのオフセット値をVoffsetとする。本実施形態では、比較情報Diffは0〜255の8ビット値しか取り得ないため、オフセット値Voffsetを255とすれば、新スコアSnewは負の値にならない。k0を乗じたSから、k1を乗じたDiffを引き、Voffsetを加えることにより求められるSnewは、画素値Vが基準画素値Vbaseに近いほど、大きい値となる。なお、k0とk1の値を変更することによって、それぞれの項の寄与率を調整することが可能である。
Snew’=k0’×S’+k1’×Diff
ただし、S’は、値が小さいほど特徴点の特徴の度合いが大きいスコアである。k0’、k1’は、スコアとDiffの寄与率を決める係数である。Snew’は、低値優先の新スコアである。
特徴点検出方法の第2実施形態について、図2を使って説明する。特別な記述がない限り、本実施形態の動作は、第1実施形態に準じるものとする。図2は、第2実施形態における特徴点検出方法を説明するフロー図である。図2のフローでは、図1のフローに対して、S2000が追加され、S1040がS2040に置き換わっている。以下、追加または変更されたステップについて説明する。
特徴点検出方法の第3実施形態について、図3を使って説明する。特別な記述がない限り、本実施形態の動作は、第1実施形態に準じるものとする。図3は、第3実施形態における特徴点検出方法を説明するフロー図である。図3のフローは、図1のフローに対して、S1040、S1041、S1050がなくなり、S3081、S3082、S3083が追加されている。また、S1080、S1090、S1100がそれぞれ、S3080、S3090、S3110に置き換わっている。以下、追加または変更されたステップについて説明する。
特徴点検出方法の第4実施形態について、図4を使って説明する。特別な記述がない限り、本実施形態の動作は、第1実施形態に準じるものとする。図4は、第4実施形態における特徴点検出方法を説明するフロー図である。図4のフローは、図1のフローに対して、S1040、S1050が、それぞれS4040、S4050に変更されている。以下、変更されたステップについて説明する。
Snew=(S×(X−Diff))>>SHIFT
以下、この式の詳細について説明する。XとSHIFTは定数であり、本実施形態ではそれぞれX=1024、SHFIT=2とする。>>は、右シフト演算を示し、A>>Bは、Aを右にBビットシフトすることを示す。Sが8ビット、Xが10ビットであることから、Snewは、16ビットとなる。画素値Vが基準画素値Vbaseに近いほどSの乗数が大きくなる、つまり、Snewが大きくなる。また、スコア値の分解能もS値の8ビットから16ビットに増加している。これにより、第1実施形態と同等の効果を得ることができる。また、Xを増減させることによりSnew算出における|V−Vbase|項の寄与率を調整することもできる。
特徴点検出方法の第5実施形態について、図5を使って説明する。本実施形態の特徴点検出で扱う内部画像フォーマットは、点順次で構成されたRGB成分で構成された8ビットの画像とする。内部画像フォーマットに限定はなく、例えば、異なるビット幅であってもよいし、点順次でなく面順次で構成された画像を扱ってもよい。特別な記述がない限り、本実施形態の動作は、第1実施形態に準じるものとする。
L=R+2×G+B
また、画素値は例えば以下の式によっても算出できる。
L=0.299×R+0.587×G+0.114×B
また、他の処理で事前に輝度画像が生成されている場合には、このステップは不要である。
Diff
=(R−Rbase)^2+(G−Gbase)^2+(B−Bbase)^2
PC以外の装置で処理される例について、第6実施形態として説明する。本実施形態では、特徴点検出、および、対応点探索機能をもったカメラ装置を例に説明する。なお、特別な記述がない限り、動作および構成は第1実施形態の説明に準じるものとする。図10(b)は、カメラ装置の構成を説明する図である。図10(b)のカメラ装置の構成および動作は、多くが図10(a)と同等であるが、図10(a)の外部撮像部1009の代わりに、図10(b)では撮像部1010が追加されている。また、図10(b)では、図10(a)に対して、画像処理部1011、特徴点検出部1017、特徴量算出部1018、マッチング部1019、画像ヒストグラム解析部1020が追加されている。特徴点検出部1017は、さらに、コーナー判定部1012、特徴点スコア算出部1013、画素値比較部1014、新特徴点スコア算出部1015、上位抽出部1016から構成される。以下、本実施形態における装置の動作について具体的に説明する。
Vbase=Min((2EV×Nbase)1/γ、1)×255
本実施形態では、第4実施形態と同様にNbase=0.5、γ=2.2とする。Min(a、b)は、a、bの値のうち小さい値を返す関数である。計算された差の絶対値は、新特徴点スコア算出部1015に出力される。
Claims (11)
- 入力画像から選択画素を決定する画像処理装置であって、
前記入力画像の中から選択された対象画素の特徴を示す評価値を算出する算出手段と、
前記対象画素の画素値と基準画素値を比較して比較情報を生成する比較手段と、
前記比較情報と前記評価値に基づいて前記対象画素を前記選択画素とするか否かを判定する判定手段と、
を備え、
前記判定手段は、前記比較情報に基づいて、前記対象画素の画素値と前記基準画素値の差がより小さい対象画素を前記選択画素とすると判定することを特徴とする画像処理装置。 - 前記入力画像の画素値の分布を統計的に解析する解析手段を更に有し、
前記基準画素値は、前記解析手段による解析結果に基づいた値を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記基準画素値は、ユーザーによって設定された露出値に基づいて計算された値を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記対象画素の画素値は、前記対象画素の輝度値であることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記対象画素の画素値と前記基準画素値は、それぞれ複数次元のベクトルデータで表され、
前記比較手段は、前記対象画素の画素値と前記基準画素値で対応するベクトル要素ごとに比較することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記判定手段は、前記比較情報と前記評価値とを重み付けして加算した値を用いて前記対象画素を前記選択画素とするか否かを判定することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記判定手段は、前記入力画像を分割した分割画像毎に前記対象画素を前記選択画素とするか否かを判定することを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記判定手段は、所定数の前記選択画素を決定することを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 第1の入力画像から選択画素とすると判定された対象画素と、第2の入力画像から選択画素とすると判定された対象画素との対応を探索する探索手段を更に備えることを特徴とする請求項1から8のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 入力画像から選択画素を決定する画像処理方法であって、
前記入力画像の中から選択された対象画素の特徴を示す評価値を算出する算出工程と、
前記対象画素の画素値と基準画素値を比較して比較情報を生成する比較工程と、
前記比較情報と前記評価値に基づいて前記対象画素を前記選択画素とするか否かを判定する判定工程と、
を有し、
前記判定工程では、前記比較情報に基づいて、前記対象画素の画素値と前記基準画素値の差がより小さい対象画素を前記選択画素とすると判定することを特徴とする画像処理方法。 - 請求項1から請求項9のいずれか1項に記載の画像処理装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
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