JP6565188B2 - 視差値導出装置、機器制御システム、移動体、ロボット、視差値導出方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
まず、図1乃至図6を用いて、SGM(Semi−Global Matching)法を用いた測距方法の概略について説明する。なお、SGM法に関しては、非特許文献(Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi−Global Matching and Mutual Information)に開示されているため、以下では概略を説明する。
図1を用いて、ステレオ画像法により、ステレオカメラから物体に対する視差を導き出し、この視差を示す視差値によって、ステレオカメラから物体までの距離を測定する原理について説明する。なお、図1は、撮像装置から物体までの距離を導き出す原理の説明図である。また、以下では、説明を簡略化するため、複数の画素からなる所定領域ではなく、一画素単位で説明する。なお、一画素単位ではなく、複数の画素からなる所定領域単位で処理される場合、基準画素を含む所定領域は基準領域として示され、対応画素を含む所定領域は対応領域として示される。また、この基準領域には基準画素のみの場合も含まれ、対応領域には対応画素のみの場合も含まれる。
まず、図1で示される撮像装置10aおよび撮像装置10bによって撮像された各画像を、それぞれ基準画像Iaおよび比較画像Ibとする。なお、図1では、撮像装置10aおよび撮像装置10bが平行等位に設置されているものとする。図1において、3次元空間内の物体E上の点Sは、撮像装置10aおよび撮像装置10bの同一水平線上の位置に写像される。すなわち、各画像中の点Sは、基準画像Ia中の点Sa(x,y)および比較画像Ib中の点Sb(X,y)において撮像される。このとき、視差値Δは、撮像装置10a上の座標における点Sa(x,y)と撮像装置10b上の座標における点Sb(X,y)とを用いて、(式1)のように表される。
また、視差値Δを用いることで、撮像装置10a、10bと物体Eとの間の距離Zを導き出すことができる。具体的には、距離Zは、撮像レンズ11aの焦点位置と撮像レンズ11bの焦点位置とを含む面から物体E上の特定点Sまでの距離である。図1に示されるように、撮像レンズ11aおよび撮像レンズ11bの焦点距離f、撮像レンズ11aと撮像レンズ11bとの間の長さである基線長B、および視差値Δを用いて、(式2)により、距離Zを算出することができる。
続いて、図2乃至図6を用いて、SGM法を用いた測距方法について説明する。なお、図2(a)は基準画像、図2(b)は(a)に対する高密度視差画像、図2(c)は(a)に対するエッジ視差画像を示す概念図である。ここで、基準画像は、物体が輝度によって示された画像である。高密度視差画像は、SGM法によって、基準画像から導き出された画像であり、基準画像の各座標における視差値を示した画像である。エッジ視差画像は、従来から用いられているブロックマッチング法によって導き出された画像であり、基準画像のエッジ部のような比較的テクスチャの強い部分のみの視差値を示した画像である。
まず、図3および図4を用いて、コスト値C(p,d)の算出方法について説明する。図3(a)は基準画像における基準画素を示す概念図、図3(b)は(a)の基準画素に対して比較画像における対応画素の候補を順次シフトしながら(ずらしながら)コスト値を算出する際の概念図である。図4は、シフト量毎のコスト値を示すグラフである。ここで、対応画素は、基準画像内の基準画素に最も類似する比較画像内の画素である。なお、以降、C(p,d)は、C(x,y,d)を表すものとして説明する。
次に、図5および図6を用いて、合成コスト値Ls(p,d)の算出方法について説明する。図5は、合成コスト値を導き出すための概念図である。図6は、視差値毎の合成コスト値を示す合成コスト曲線のグラフである。
以下、図面を用いて、本実施形態の具体的な説明を行う。ここでは、自動車に搭載される物体認識システム1について説明する。なお、物体認識システム1は、車両の一例としての自動車だけでなく、車両の他の例として、バイク、自転車、車椅子、農業用の耕運機等に搭載されることができてもよい。また、移動体の一例としての車両だけでなく、移動体の他の例として、ロボット等に搭載されることができてもよい。さらに、ロボットは、移動体だけでなく、FA(Factory Automation)において固定設置される工業用ロボット等の装置であってもよい。また、固定設置される装置としては、ロボットだけでなく、防犯用の監視カメラであってもよい。
まず、図7乃至図9を用いて、本実施形態の全体構成について説明する。
図7および図8を用いて、本実施形態の物体認識システム1の外観構成を説明する。なお、図7(a)は本発明の一実施形態に係る物体認識システムを搭載した自動車の側面を表す概略図、図7(b)は自動車の正面を示す概略図である。図8は、物体認識システムの概観図である。
次に、図9を用いて、物体認識システム1の全体のハードウェア構成について説明する。なお、図9は、物体認識システムの全体のハードウェア構成図である。
図10は、本実施形態に係る視差値導出装置のブロック構成の一例を示す図である。図11は、シフト量間引き特徴量を示す特徴量テーブルの一例を示す図である。図12は、シフト量間引き特徴量のシフト量と、コスト値との関係を示すグラフである。図13は、シフト量間引き特徴量のシフト量と、合成コスト値との関係を示すグラフである。図14は、パラボラフィッティングによるサブピクセル推定を説明する図である。図15は、最小二乗法によるサブピクセル推定を説明する図である。図16は、サブピクセル推定を用いた高密度視差画像を示す概念図である。図10乃至図16を参照しながら、視差値導出装置3の要部のブロック構成および各ブロックの動作について説明する。なお、説明の便宜上、上述の図8に示す撮像装置10aを「右」のカメラと称し、撮像装置10bを「左」のカメラと称するものとする。
図17は、本実施形態に係る視差値導出装置のステレオマッチング処理の動作フローの一例を示す図である。図17を参照しながら、視差値導出装置3のステレオマッチング処理(SGM法)に基づく画像処理の動作の流れについて説明する。
視差値導出装置3の画像取得部110は、左のカメラ(撮像装置10b)により前方の被写体を撮像して、それぞれアナログの画像信号を生成し、その画像信号に基づく画像である輝度画像を得る。そして、ステップS2−1へ進む。
視差値導出装置3の画像取得部110は、右のカメラ(撮像装置10a)により前方の被写体を撮像して、それぞれアナログの画像信号を生成し、その画像信号に基づく画像である輝度画像を得る。そして、ステップS2−2へ進む。
視差値導出装置3のフィルタ部210は、撮像装置10bにより撮像されて得られたアナログの画像信号に対して、ノイズを除去し、デジタル形式の画像データに変換する。そして、ステップS3−1へ進む。
視差値導出装置3のフィルタ部210は、撮像装置10aにより撮像されて得られたアナログの画像信号に対して、ノイズを除去し、デジタル形式の画像データに変換する。そして、ステップS3−2へ進む。
フィルタ部210は、ステップS2−1において変換したデジタル形式の画像データに基づく画像をステレオマッチング処理における比較画像Ibとして出力する。そして、ステップS4へ進む。
フィルタ部210は、ステップS2−2において変換したデジタル形式の画像データに基づく画像をステレオマッチング処理における基準画像Iaとして出力する。そして、ステップS4へ進む。
視差値導出装置3のコスト算出部310は、基準画像Iaにおける基準画素p(x,y)の輝度値、および、基準画素p(x,y)に基づく比較画像Ibにおけるエピポーラ線上で、基準画素p(x,y)の位置に相当する画素からシフト量dでシフトすることにより特定される、対応画素の候補q(x+d,y)の各輝度値に基づいて、各候補q(x+d,y)のコスト値C(p,d)を算出することにより取得する。このとき、コスト算出部310は、比較画像Ibにおける候補q(x+d,y)のコスト値C(p,d)を算出するために用いるシフト量dとして、記憶部340に記憶された特徴量テーブルTのシフト量間引き特徴量に含まれるシフト量dを用いてコスト値C(p,d)を算出する。そして、ステップS5へ進む。
視差値導出装置3のコスト合成部320は、基準画像Iaにおける基準画素p(x,y)の周辺の画素を基準画素とした場合のその基準画素についての比較画像Ibにおける画素のコスト値Cを、コスト算出部310により算出された候補q(x+d,y)のコスト値C(p,d)に集約させて、候補q(x+d,y)の合成コスト値Ls(p,d)を算出する。このとき、コスト合成部320は、合成コスト値Ls(p,d)を算出するために用いるシフト量dとして、上述のシフト量間引き特徴量に含まれるシフト量dを用いて合成コスト値Ls(p,d)を算出する。そして、ステップS6へ進む。
視差値導出装置3のサブピクセル推定部330は、コスト合成部320により算出された、基準画像Iaにおける基準画素についての比較画像Ibにおける画素の合成コスト値Lsの最小値に対応するシフト量d、およびそれに隣接するシフト量dにおける合成コスト値Lsに基づいて、サブピクセル推定を実行する。サブピクセル推定部330は、サブピクセル推定によって求めた近似曲線(図14および図15においては下に凸の2次曲線)の極小値に対応するサブピクセル単位のシフト量dが視差値Δであると推定する。そして、ステップS7へ進む。
視差値導出装置3の視差画像生成部350は、サブピクセル推定部330により導出されたサブピクセル単位の視差値Δに基づいて、基準画像Iaの各画素の輝度値を、その画素に対応する視差値Δで表した画像である視差画像Ip(高密度視差画像)を生成する。
図18は、本実施形態に係る機器制御システムを車両に搭載した例を示す図である。以下、図18を参照しながら、車両100に機器制御システム60を搭載した場合の例を説明する。
以上のように、本実施形態に係る視差値導出装置3において、コスト算出部310およびコスト合成部320は、画素単位でシフトするシフト量dではなく、シフト量間引き特徴量に含まれる飛び飛びのシフト量dに基づいて、それぞれコスト値Cおよび合成コスト値Lsを算出している。これによって、画素単位でシフトするシフト量dに基づいて算出する場合と比較して、コスト値Cおよび合成コスト値Lsを算出するための演算処理の負荷を低減することができ、ステレオマッチング処理の処理速度を向上させ、視差値を導出する時間を短縮することができる。
2 本体部
3 視差値導出装置
4 バスライン
5 物体認識装置
6 制御装置
7 ステアリングホイール
8 ブレーキペダル
10a、10b 撮像装置
11a、11b 撮像レンズ
12a、12b 絞り
13a、13b 画像センサ
20a、20b 信号変換装置
21a、21b CDS
22a、22b AGC
23a、23b ADC
24a、24b フレームメモリ
30 画像処理装置
31 FPGA
32 CPU
33 ROM
34 RAM
35 I/F
39 バスライン
51 FPGA
52 CPU
53 ROM
54 RAM
55 I/F
58 CAN I/F
60 機器制御システム
100 車両
110 画像取得部
210 フィルタ部
310 コスト算出部
320 コスト合成部
330 サブピクセル推定部
340 記憶部
350 視差画像生成部
B 基線長
C コスト値
d シフト量
E 物体
EL エピポーラ線
f 焦点距離
Ia 基準画像
Ib 比較画像
Ip 視差画像
Lr 経路コスト値
Ls 合成コスト値
S、Sa、Sb 点
T 特徴量テーブル
Z 距離
Δ 視差値
Claims (12)
- 第1の撮像位置から撮像された基準画像における基準領域と、第2の撮像位置から撮像された比較画像における、前記基準領域に対応する対応領域を含む指定の範囲内の複数の領域各々と、の一致度を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された、前記基準画像における所定の基準領域の周辺の基準領域の一致度と、前記基準画像における前記所定の基準領域の一致度と、を合成する合成手段と、
前記合成手段により合成された一致度に基づいて、前記所定の基準領域および前記所定の基準領域に対応する対応領域において撮像されている対象の視差値を導出する導出手段と、を備え、
前記指定の範囲内の複数の領域各々は、所定方向において最も近い領域は2画素以上ずれており、
前記指定の範囲内の複数の領域は、前記比較画像での前記基準領域の位置と一致する領域から離れるほど、隣接する領域の間隔が大きくなるように構成された視差値導出装置。 - 第1撮像手段が被写体を撮像することにより得られた基準画像、および第2撮像手段が前記被写体を撮像することにより得られた比較画像に基づいて、前記被写体に対する視差を示す視差値を導出する視差値導出装置であって、
前記基準画像における第1基準領域の輝度値と、前記第1基準領域に基づく前記比較画像におけるエピポーラ線上で、前記第1基準領域の位置に相当する領域から、所定のシフト範囲から所定のシフト量を間引いた残りのシフト量について、隣接するシフト量の間が2画素以上となるように得られたシフト量を含む特徴量に含まれる前記各シフト量でシフトすることにより特定される、前記第1基準領域に対応する前記比較画像の対応領域の候補となる複数の候補領域の輝度値と、に基づいて前記複数の候補領域それぞれの一致度を算出することにより取得する取得手段と、
前記第1基準領域の周辺の第2基準領域についての前記比較画像における一致度を、前記特徴量に含まれる前記シフト量に基づいて前記候補領域の一致度に集約させて、前記各候補領域の合成された一致度を算出する合成手段と、
前記比較画像における前記各候補領域の前記合成された一致度のうち第1極値に対応する前記シフト量に基づいて、前記視差値を導出する導出手段と、
を備え、
前記特徴量は、含まれる前記シフト量を昇順に並べた場合、前記シフト量の値が大きくなるほど、隣接する前記シフト量間の値の差が大きくなるように構成された視差値導出装置。 - 前記特徴量は、前記視差値に基づいて定まる前記被写体までの距離についての所望の分解能に応じた前記シフト量によって構成された請求項2に記載の視差値導出装置。
- 前記特徴量を予め記憶した記憶手段を、さらに備えた請求項2または3に記載の視差値導出装置。
- 前記導出手段は、前記特徴量に含まれる前記シフト量のうち、前記第1極値に対応する前記シフト量を含む隣接した複数の前記シフト量に基づいて、サブピクセル推定により前記視差値を導出する請求項2〜4のいずれか一項に記載の視差値導出装置。
- 前記導出手段は、前記特徴量に含まれる前記シフト量のうち、前記第1極値に対応する前記シフト量、および該シフト量に隣接する2つのシフト量と、前記シフト量に対応する前記合成された一致度とで定まる座標上の3点を通る2次曲線における第2極値に対応するサブピクセル単位のシフト量を前記視差値として導出する請求項5に記載の視差値導出装置。
- 前記導出手段は、前記特徴量に含まれる前記シフト量のうち、前記第1極値に対応する前記シフト量を含む隣接した4つ以上のシフト量と、前記シフト量に対応する前記合成された一致度とで定まる座標上の4つ以上の点に対して、最小二乗法により定まる2次曲線における第3極値に対応するサブピクセル単位のシフト量を前記視差値として導出する請求項5に記載の視差値導出装置。
- 請求項1〜7のいずれか一項に記載の視差値導出装置と、
前記視差値導出装置によって導出される前記視差値により求まる前記視差値導出装置から被写体までの距離情報によって、制御対象を制御する制御装置と、
を備えた機器制御システム。 - 請求項8に記載の機器制御システムを備えた移動体。
- 請求項8に記載の機器制御システムを備えたロボット。
- 第1の撮像位置から撮像された基準画像における基準領域と、第2の撮像位置から撮像された比較画像における、前記基準領域に対応する対応領域を含む指定の範囲内の複数の領域各々と、の一致度を取得する取得ステップと、
取得した、前記基準画像における所定の基準領域の周辺の基準領域の一致度と、前記基準画像における前記所定の基準領域の一致度と、を合成する合成ステップと、
合成した一致度に基づいて、前記所定の基準領域および前記所定の基準領域に対応する対応領域において撮像されている対象の視差値を導出する導出ステップと、を有し、
前記指定の範囲内の複数の領域各々は、所定方向において最も近い領域は2画素以上ずれており、
前記指定の範囲内の複数の領域は、前記比較画像での前記基準領域の位置と一致する領域から離れるほど、隣接する領域の間隔が大きくなるように構成された視差値導出方法。 - 第1の撮像位置から撮像された基準画像における基準領域と、第2の撮像位置から撮像された比較画像における、前記基準領域に対応する対応領域を含む指定の範囲内における、所定方向の最も近い領域が2画素以上ずれている複数の領域各々と、の一致度を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された、前記基準画像における所定の基準領域の周辺の基準領域の一致度と、前記基準画像における前記所定の基準領域の一致度と、を合成する合成手段と、
前記合成手段により合成された一致度に基づいて、前記所定の基準領域および前記所定の基準領域に対応する対応領域において撮像されている対象の視差値を導出する導出手段と、
をコンピュータに実現させ、
前記指定の範囲内の複数の領域は、前記比較画像での前記基準領域の位置と一致する領域から離れるほど、隣接する領域の間隔が大きくなるように構成されるようにするプログラム。
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