JP6330987B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
以下、本発明の実施の形態における、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムについて、図1〜図11を参照しながら説明する。
最初に、図1を用いて、本実施の形態における画像処理装置の概略構成について説明する。図1は、本発明の実施の形態における画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
ここで、透視投影近似による歪み補正について具体的に説明する。透視投影近似による歪補正(透視投影補正)は、一般にカメラモデル、及びカメラモデルにおける校正済みの内部パラメータが既知であれば、以下の方法で求めることが出来る。なお、透視投影近似による歪み補正は、既存の技術で実現できるものであるが、参考として以下で簡単に説明する。
Davide Scaramuzza、 Agostino Martinelli and Roland Siegwart、 “A Toolbox for Easily Calibrating Omnidirectional Cameras”、 IROS、 2006。
視点補償ベクトルによって平行化変換行列が与えられるため、任意の平行化視点における透視投影画像平面を定義できる。その結果、画像生成部13は、平行化視点毎に、それぞれの視点における透視投影補正画像を上記の方法を用いて生成することになる。
ここで、画像生成部13による処理の具体例について以下に説明する。元の魚眼画像(IF)から各平行化視点座標系で生成される透視投影補正画像(IP)において、その中心を通る画像列を「正規化スライス画像(IS)」と表記する。また、最終的な出力画像を「正規化パノラマ画像(IH)」、と表記する。本実施の形態では、正規化パノラマ画像を生成するまでの一連の機能が画像生成部13の機能である。
また、画像生成部13は、視点毎の透視投影近似による歪み補正において、平行化視点座標系における投影平面の原点に対する距離を、生成される正規化パノラマ画像における、サイズ、水平方向における視野角の範囲、及びアスペクト比に基づいて決定する。
(W0,H0,AX,μ)を拘束条件として、下記の数35及び数36を用いて、(|zd|,Ay)を決定する。
以下の数37が成立するときに、下記の数38〜数40を用いた再計算により、(AX,Ay,|zd|)を下記の数41で置き換える。
本実施の形態では、視点補償ベクトル取得部12は、視点補償ベクトルとして、対象物を接地面に平行な方向から撮影して得られる画像上の座標と、魚眼画像上の座標と、の対応付けを記述したテーブルを取得することができる。
次に、本実施の形態における画像処理装置10の動作について図10を用いて説明する。図10は、本発明の実施の形態における画像処理装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図1〜図9を参酌する。また、本実施の形態では、画像処理装置10を動作させることによって、画像処理方法が実施される。よって、本実施の形態における画像処理方法の説明は、以下の画像処理装置10の動作説明に代える。
以上のように、本実施の形態では、魚眼カメラと接地平面との位置関係が補償され、その上で、魚眼画像中の歩行者の画像の形状歪が補正され、歩行者の画像は、通常のカメラ画像と同様に見えるように正規化される。また、正規化によって得られた画像は、全水平視野の範囲での平行化視点毎に得られた透視投影補正画像の正規化スライス画像を連結して得られている。このため、本実施の形態によれば、歪み補正の精度が撮像装置の光学系から影響を受けることもない。また、魚眼カメラの光軸と対象物の接地平面との位置関係が一定条件を満たさない場合であっても、魚眼画像における歪みが精度良く除去される。
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図10に示すステップS1〜S3を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における画像処理装置10と画像処理方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのCPU(Central Processing Unit)は、魚眼画像取得部11、視点補償ベクトル取得部12、画像生成部13、及び視点補償ベクトル生成部14として機能し、処理を行なう。また、コンピュータとしては、パーソナルコンピュータといった汎用のコンピュータだけでなく、自動車、家電、作業用機器等に搭載されるコンピュータも挙げられる。
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、画像処理装置10を実現するコンピュータについて図11を用いて説明する。図11は、本発明の実施の形態における画像処理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
カメラ座標系における回転角度(roll、pitch、yaw):α,β,γ
回転行列:R
並進ベクトル:t
一般的な座標変換におけるカメラ外部パラメータ行列:K
任意のヨー角γに対する平行化変換行列:Khrz(γ)
元のカメラ座標系の点:mチルダ=(x,y,z,1)T
元の魚眼画像:IF
元の魚眼画像の座標:(u”,v”)
正規化パノラマ画像:IH
正規化パノラマ画像の出力サイズ(幅、高さ):(W0,H0)
平行化視点におけるヨー角の系列:Φ={φi}
ある平行化視点φiに対する平行化視点座標系:(数46)
ある平行化視点φiに対する透視投影画像平面座標:(数47)
ある平行化視点φiに対する透視投影補正画像:(数48)
ある平行化視点に対する正規化スライス画像:(数49)
スケールパラメータ:(数50)
対象物が写った魚眼画像を取得する、魚眼画像取得手段と、
前記対象物の接地面に平行な面を基準とした、撮像装置の光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記魚眼画像を、前記対象物を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換するための、視点補償ベクトルを取得する、視点補償ベクトル取得手段と、
前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記魚眼画像に対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記魚眼画像に対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記魚眼画像それぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの正規化画像を生成する、画像生成手段と、
を備えていることを特徴とする画像処理装置。
前記画像生成手段が、
生成される前記正規化画像の水平方向の全画素数に応じて、前記視点を設定し、
更に、前記視点毎に、歪み補正を行なった後に、補正後の前記魚眼画像を垂直方向に切り出して、当該視点からの視線が入射するスライス画像を抽出し、
抽出した前記スライス画像それぞれを、予め定めた順序で、水平方向に配置して、1つの正規化画像を生成する、
付記1に記載の画像処理装置。
前記画像生成手段が、
視点毎の透視投影近似による歪み補正において、前記座標系における投影平面の原点に対する距離を、
生成される前記正規化画像のサイズ、前記正規化画像の水平方向における視野角の範囲、及び前記正規化画像のアスペクト比に基づいて決定する、
付記1または2に記載の画像処理装置。
前記視点補償ベクトル取得手段が、前記視点補償ベクトルとして、前記対象物を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像上の座標と、前記魚眼画像上の座標と、の対応付けを記述したテーブルを取得する、
付記1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
前記撮像装置に取り付けられた角度センサから、前記撮像装置の光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角を取得し、取得した前記ロール角及び前記ピッチ角に基づいて、前記視点補償ベクトルを生成する、視点補償ベクトル生成手段を更に備えている、
付記1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
対象物が写った魚眼画像を取得し、
前記対象物の接地面に平行な面を基準とした、撮像装置の光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記魚眼画像を、前記対象物を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換するための、視点補償ベクトルを取得する、視点補償ベクトル取得を行い
前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記魚眼画像に対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記魚眼画像に対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記魚眼画像それぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの正規化画像を生成する、画像生成を行う
ことを特徴とする画像処理方法。
前記画像生成において、
生成される前記正規化画像の水平方向の全画素数に応じて、前記視点を設定し、
更に、前記視点毎に、歪み補正を行なった後に、補正後の前記魚眼画像を垂直方向に切り出して、当該視点からの視線が入射するスライス画像を抽出し、
抽出した前記スライス画像それぞれを、予め定めた順序で、水平方向に配置して、1つの正規化画像を生成する、
付記6に記載の画像処理方法。
前記画像生成において、
視点毎の透視投影近似による歪み補正において、前記座標系における投影平面の原点に対する距離を、
生成される前記正規化画像のサイズ、前記正規化画像の水平方向における視野角の範囲、及び前記正規化画像のアスペクト比に基づいて決定する、
付記6または7に記載の画像処理方法。
前記視点補償ベクトル取得において、前記視点補償ベクトルとして、前記対象物を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像上の座標と、前記魚眼画像上の座標と、の対応付けを記述したテーブルを取得する、
付記6から8のいずれか1項に記載の画像処理方法。
更に、前記撮像装置に取り付けられた角度センサから、前記撮像装置の光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角を取得し、取得した前記ロール角及び前記ピッチ角に基づいて、前記視点補償ベクトルを算出する、
付記6から9のいずれか1項に記載の画像処理方法。
コンピュータに、
対象物が写った魚眼画像を取得する魚眼画像取得処理と、
前記対象物の接地面に平行な面を基準とした、撮像装置の光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記魚眼画像を、前記対象物を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換するための、視点補償ベクトルを取得する視点補償ベクトル取得処理と、
前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記魚眼画像に対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記魚眼画像に対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記魚眼画像それぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの正規化画像を生成する画像生成処理と、
を実行させるプログラムを記憶する記憶媒体。
前記画像生成処理は、
生成される前記正規化画像の水平方向の全画素数に応じて、前記視点を設定し、
更に、前記視点毎に、歪み補正を行なった後に、補正後の前記魚眼画像を垂直方向に切り出して、当該視点からの視線が入射するスライス画像を抽出し、
抽出した前記スライス画像それぞれを、予め定めた順序で、水平方向に配置して、1つの正規化画像を生成する、
付記11に記載の記憶媒体。
前記画像生成処理は、
視点毎の透視投影近似による歪み補正において、前記座標系における投影平面の原点に対する距離を、
生成される前記正規化画像のサイズ、前記正規化画像の水平方向における視野角の範囲、及び前記正規化画像のアスペクト比に基づいて決定する、
付記11または12に記載の記憶媒体。
前記視点補償ベクトル取得処理は、前記視点補償ベクトルとして、前記対象物を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像上の座標と、前記魚眼画像上の座標と、の対応付けを記述したテーブルを取得する、
付記11から13のいずれか1項に記載の記憶媒体。
前記プログラムは、コンピュータに、
前記撮像装置に取り付けられた角度センサから、前記撮像装置の光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角を取得し、取得した前記ロール角及び前記ピッチ角に基づいて、前記視点補償ベクトルを算出する視点補償ベクトル生成処理を更に実行させる、
付記11から14のいずれか1項に記載の記憶媒体。
10 画像処理装置
11 魚眼画像取得部
12 視点補償ベクトル取得部
13 画像生成部
14 視点補償ベクトル生成部
20 画像出力装置
30 センサ装置
40 端末装置
110 コンピュータ
111 CPU
112 メインメモリ
113 記憶装置
114 入力インターフェイス
115 表示コントローラ
116 データリーダ/ライタ
117 通信インターフェイス
118 入力機器
119 ディスプレイ装置
120 記憶媒体
121 バス
Claims (10)
- 対象物が写った魚眼画像を取得する、魚眼画像取得手段と、
前記対象物の接地面に平行な面を基準とした、撮像装置の光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記魚眼画像を、前記対象物を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換するための、視点補償ベクトルを取得する、視点補償ベクトル取得手段と、
前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記魚眼画像に対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記魚眼画像に対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記魚眼画像それぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの正規化画像を生成する、画像生成手段と、
を備えていることを特徴とする画像処理装置。 - 前記画像生成手段が、
生成される前記正規化画像の水平方向の全画素数に応じて、前記視点を設定し、
更に、前記視点毎に、歪み補正を行なった後に、補正後の前記魚眼画像を垂直方向に切り出して、当該視点からの視線が入射するスライス画像を抽出し、
抽出した前記スライス画像それぞれを、予め定めた順序で、水平方向に配置して、1つの正規化画像を生成する、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記画像生成手段が、
視点毎の透視投影近似による歪み補正において、前記座標系における投影平面の原点に対する距離を、
生成される前記正規化画像のサイズ、前記正規化画像の水平方向における視野角の範囲、及び前記正規化画像のアスペクト比に基づいて決定する、
請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記視点補償ベクトル取得手段が、前記視点補償ベクトルとして、前記対象物を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像上の座標と、前記魚眼画像上の座標と、の対応付けを記述したテーブルを取得する、
請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記撮像装置に取り付けられた角度センサから、前記撮像装置の光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角を取得し、取得した前記ロール角及び前記ピッチ角に基づいて、前記視点補償ベクトルを生成する、視点補償ベクトル生成手段を更に備えている、
請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 対象物が写った魚眼画像を取得し、
前記対象物の接地面に平行な面を基準とした、撮像装置の光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記魚眼画像を、前記対象物を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換するための、視点補償ベクトルを取得する、視点補償ベクトル取得を行い、
前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記魚眼画像に対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記魚眼画像に対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記魚眼画像それぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの正規化画像を生成する、画像生成を行う、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 前記画像生成において、
生成される前記正規化画像の水平方向の全画素数に応じて、前記視点を設定し、
更に、前記視点毎に、歪み補正を行なった後に、補正後の前記魚眼画像を垂直方向に切り出して、当該視点からの視線が入射するスライス画像を抽出し、
抽出した前記スライス画像それぞれを、予め定めた順序で、水平方向に配置して、1つの正規化画像を生成する、
請求項6に記載の画像処理方法。 - 前記画像生成において、
視点毎の透視投影近似による歪み補正において、前記座標系における投影平面の原点に対する距離を、
生成される前記正規化画像のサイズ、前記正規化画像の水平方向における視野角の範囲、及び前記正規化画像のアスペクト比に基づいて決定する、
請求項6または7に記載の画像処理方法。 - 前記視点補償ベクトル取得において、前記視点補償ベクトルとして、前記対象物を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像上の座標と、前記魚眼画像上の座標と、の対応付けを記述したテーブルを取得する、
請求項6から8のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - コンピュータに、
対象物が写った魚眼画像を取得する魚眼画像取得処理と、
前記対象物の接地面に平行な面を基準とした、撮像装置の光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記魚眼画像を、前記対象物を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換するための、視点補償ベクトルを取得する視点補償ベクトル取得処理と、
前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記魚眼画像に対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記魚眼画像に対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記魚眼画像それぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの正規化画像を生成する画像生成処理と、
を実行させるプログラム。
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US10999602B2 (en) | 2016-12-23 | 2021-05-04 | Apple Inc. | Sphere projected motion estimation/compensation and mode decision |
US11259046B2 (en) | 2017-02-15 | 2022-02-22 | Apple Inc. | Processing of equirectangular object data to compensate for distortion by spherical projections |
US10924747B2 (en) | 2017-02-27 | 2021-02-16 | Apple Inc. | Video coding techniques for multi-view video |
US11093752B2 (en) | 2017-06-02 | 2021-08-17 | Apple Inc. | Object tracking in multi-view video |
US20190005709A1 (en) * | 2017-06-30 | 2019-01-03 | Apple Inc. | Techniques for Correction of Visual Artifacts in Multi-View Images |
US10754242B2 (en) | 2017-06-30 | 2020-08-25 | Apple Inc. | Adaptive resolution and projection format in multi-direction video |
EP3646602A1 (en) * | 2017-07-05 | 2020-05-06 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Apparatus and method for coding panoramic video |
KR102442449B1 (ko) * | 2017-09-01 | 2022-09-14 | 삼성전자주식회사 | 영상 처리 장치, 영상 처리 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체 |
JP6688277B2 (ja) * | 2017-12-27 | 2020-04-28 | 本田技研工業株式会社 | プログラム、学習処理方法、学習モデル、データ構造、学習装置、および物体認識装置 |
KR102028469B1 (ko) * | 2018-01-15 | 2019-10-04 | 주식회사 스트리스 | 어안 렌즈 및 전방위 영상의 왜곡 제거를 위한 장치 및 방법 |
JP7249755B2 (ja) * | 2018-10-26 | 2023-03-31 | キヤノン株式会社 | 画像処理システムおよびその制御方法、プログラム |
CN113646769A (zh) * | 2019-02-15 | 2021-11-12 | 丰田自动车欧洲公司 | 用于图像归一化的系统和方法 |
JP6795637B2 (ja) * | 2019-02-20 | 2020-12-02 | ミネベアミツミ株式会社 | アンテナ装置、及び、給電装置 |
CN111612812B (zh) * | 2019-02-22 | 2023-11-03 | 富士通株式会社 | 目标物检测方法、检测装置和电子设备 |
JP7192582B2 (ja) * | 2019-03-11 | 2022-12-20 | オムロン株式会社 | 物体追跡装置および物体追跡方法 |
CN112116530B (zh) * | 2019-06-19 | 2023-08-18 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 鱼眼图像畸变矫正方法、装置和虚拟显示系统 |
US11797854B2 (en) * | 2019-07-08 | 2023-10-24 | Sony Semiconductor Solutions Corporation | Image processing device, image processing method and object recognition system |
CN110728622B (zh) * | 2019-10-22 | 2023-04-25 | 珠海研果科技有限公司 | 鱼眼图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
CN111127361B (zh) * | 2019-12-24 | 2023-07-28 | 中山大学 | 一种面向视频拼接的透视畸变矫正方法 |
US11699216B2 (en) * | 2020-03-09 | 2023-07-11 | Nec Corporation | Automatic fisheye camera calibration for video analytics |
NL2025575B1 (en) * | 2020-05-13 | 2021-11-30 | Microsoft Technology Licensing Llc | Correcting distortion from camera pitch angle |
CN111861904A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-30 | 浙江大华技术股份有限公司 | 等比例鱼眼矫正方法、装置和计算机设备和可读存储介质 |
US20210012454A1 (en) * | 2020-09-25 | 2021-01-14 | Intel Corporation | Method and system of image processing of omnidirectional images with a viewpoint shift |
CN112668505A (zh) | 2020-12-30 | 2021-04-16 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于路侧相机的外参的三维感知信息获取方法和路侧设备 |
US11663704B2 (en) | 2021-04-28 | 2023-05-30 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Distortion correction via modified analytical projection |
US20220392109A1 (en) * | 2021-06-07 | 2022-12-08 | Qualcomm Incorporated | Methods and apparatus for dynamic distortion correction |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005086279A (ja) * | 2003-09-04 | 2005-03-31 | Equos Research Co Ltd | 撮像装置、及び撮像装置を備えた車両 |
JP2007249967A (ja) * | 2006-03-10 | 2007-09-27 | Sony Taiwan Ltd | 広角画像用遠近補正カメラ移動方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6833843B2 (en) * | 2001-12-03 | 2004-12-21 | Tempest Microsystems | Panoramic imaging and display system with canonical magnifier |
US7058237B2 (en) * | 2002-06-28 | 2006-06-06 | Microsoft Corporation | Real-time wide-angle image correction system and method for computer image viewing |
WO2006040687A2 (en) * | 2004-07-19 | 2006-04-20 | Grandeye, Ltd. | Automatically expanding the zoom capability of a wide-angle video camera |
JP4629131B2 (ja) | 2008-09-03 | 2011-02-09 | 大日本印刷株式会社 | 画像変換装置 |
JP5569329B2 (ja) | 2010-10-15 | 2014-08-13 | 大日本印刷株式会社 | 会議システム、監視システム、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム等 |
US10652466B2 (en) * | 2015-02-16 | 2020-05-12 | Applications Solutions (Electronic and Vision) Ltd | Method and device for stabilization of a surround view image |
-
2017
- 2017-06-13 JP JP2018509865A patent/JP6330987B2/ja active Active
- 2017-06-13 WO PCT/JP2017/021824 patent/WO2017217411A1/ja active Application Filing
- 2017-06-13 US US15/753,741 patent/US10269092B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005086279A (ja) * | 2003-09-04 | 2005-03-31 | Equos Research Co Ltd | 撮像装置、及び撮像装置を備えた車両 |
JP2007249967A (ja) * | 2006-03-10 | 2007-09-27 | Sony Taiwan Ltd | 広角画像用遠近補正カメラ移動方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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US10269092B2 (en) | 2019-04-23 |
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