JPH02128114A - ３次元測量法およびそのターゲット - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、労働集約的な従来の測量に代わり、コンビコ
ータを用いて測量の高速、省力化を図ると共に、デジタ
ル画像処理技法を駆使して、高精度な測量を行う新しい
３次元測量法およびその測量法において使用するターゲ
ットに関するものである。

（従来の技術） 従来、野外測量の標準的な手法としては三角測量が広く
用いられている。三角測量は、各測量点（以下、測点と
略す。）を結ぶ三角形の網を編成し、各測点において内
角を測定する。そして、別に極めて正確に測定された三
角網中の辺長と、先に観測した内角を、正弦定理に適用
することにより順次未知の辺長を計算し、測点相互の位
置関係を決定する方法である。しかし、この手法は、点
−点、順次、角度を求めながら測量するため、測点の増
加にともない測量に膨大な時間と労力を必要とするとい
う欠点がある。

このような、問題点を避けるため、複数の測点を２台の
カメラで同時に写真に写し込み、その視差を用いて測量
を行う写真測量がある。しかし、写真測量は、写真を写
す際、その写真中に測点の他にあらかじめ相互位置関係
のわかっている基準点と呼ばれる点を多数写し込む必要
がある。そのため、結果的に基準点の位置関係を、三角
測量などを行い求める必要があり、測量の前準備に多大
な時間と労力を要する。また、得られた写真を計算機処
理するため、写真をデジタル化する必要があり、その際
に量子化誤差が生じる等の問題点がある。したがって、
写真測量も、測量の高速化、省力化の両面において根本
的な解決法となっていないのが現状である。

ところで、測量とは本来、測点の３次元位置を計測する
技術であるが、これと本質的に同様の問題を扱っている
ものに、コンピュータビジョン、もしくは、ロボットビ
ジョンがある。これは、テレビカメラにより対象となる
物体を撮像し、コンピュータを用いてその物体の３次元
位置の計測や形状の復元を行おうとするものである。

（発明が解決しようとする課題） しかし、上述した研究のほとんどは、照明などを利用し
た投光法である。これら投光を用いた方法は、昼間の１
０万ルクスにのぼる照度と、数メートルから数キロメー
トル以上のような遠距離を対象とした野外測量において
利用することは困難であると思われる。また、投光性以
外にも種々の手法が提案されているが、これらの研究の
いずれも室内など測定環境が良く、比較的近距離（せい
ぜい、数センチから数メートル）を対象とするなど、野
外における遠距離を対象とした研究は極めて少ない。ま
た、一般に必要とされる精度が測量において要求される
精度（測長に対して１１５０００〜１／１００００）　
に比べそれほど高くないのが現状である。したがって、
コンピュータビジョン等の技術をそのまま測量に流用す
ることはできないという問題点がある。

（課題を解決するための手段） 上述の問題点を解決するため本発明においては、基準タ
ーゲット（特定の形状、または特定のパターンを表面に
有するもの、あるいは３次元的に配置されたターゲット
群）を１個、あるいは複数個、測量領域内に設置して、
それと同時に領域内に配置された測点ターゲット　（基
準ターゲットと同一形状のものを含む）を、適当に置か
れた１個、あるいは複数（相互間の距離が明らかになっ
ている場合を含む）の撮影装置によって撮像し、撮像さ
れた基準ターゲットの情報（撮像位置とターゲットの形
状歪情報）ならびに同時撮像された測点ターゲットの撮
像情報をもとに、各測定点の３次元座標を算出して測量
を行なうようにする。

また前記測量法の基準ターゲット用の特定の形状または
パターンとして、円、直線を組合わせた回転対称形の空
間図形を用いるようにする。

（作　用） 上述のように本発明においては、基準ターゲットを測量
領域内に設置して、それと同時に領域内に配置された測
点ターゲットを、撮影装置によって撮像し、撮像された
基準ターゲットの情報ならびに同時撮像された測点ター
ゲットの撮像情報をもとに、各測定点の３次元座標を算
出して測量するようにしたから、測点を一点一点、順次
測量する従来の三角測量手法に比べ、測量時間と労力を
大幅に削減することができる。また、写真測量と比較し
た場合も、写真測量のような多数の基準点の配置が不必
要になるなどの特長を有している。

また、円、直線を組合わせた回転対称形の空間図形をタ
ーゲットとし、このターゲットをＣＣＤカメラなどで撮
像し、幾何学的に歪んで撮像されたターゲットのデジタ
ルパターン像から写像変換などの手法を用いて、ターゲ
ットの３次元座標値を求めれば、高速でしかも精度のよ
い測量値を求めることができる。

（実施例） 以下、本発明の詳細な説明する。

Ａ、システムの構成 第１図は本発明の３次元測量法を説明するための略図で
、図中１は基準ターゲット、２は測点ターゲット、３は
ＣＣＤカメラ、４はカメラコントロールユニット、５は
パーソナルコンビュータテある。

本システムは、１台または２台のＣＣＤカメラ３、複数
のターゲット１，２、カメラコントロールユニット４お
よび演算処理用のパーソナルコンピュータ５から構成さ
れている。本実施例で使用したＣＣＤカメラ３　　（Ｐ
ｌ［１ニー２３５０５ＵＰＥＲＳＣ八へＥＲ：油上通信
機）は、２０４８素子のＣＣＤラインイメージ型固体撮
像素子（１３μｍ角）を垂直方向に３０００ステツプ（
１ステップ１３μｍ）機械的に駆動させ水平２０００、
垂直３０００画素の高分解能で読取りを行う画像人力カ
メラである。ＣＣＤカメラにより撮像された画像は、シ
ステム制御・演算処理用のパーソナルコンピュータ５に
より２値化処理が行われた後、１／８に圧縮されたフロ
ッピーディスクに記１、きされる。

Ｂ、ターゲット用パターン 第２図はターゲット用パターン（以下、ターゲットと略
す）の−例を示すもので、第２図（ａ）はターゲットの
正面図、同図ら）は側面図である。この場合ターゲット
は円錐形状になっており、ターゲット上には、２本の同
心円環（以下、同心円と略す）ａと、４本の放射状の直
線（以下スポークと略す）ｂからなるパターンが描かれ
ている。このターゲットは、回転対称であるから焦点ぼ
けに強く、また、ターゲット上の各パターンが立体的に
配置されているため、ターゲットの傾きの変化に対応し
てパターン像の幾何学的歪が顕著に現れるという特長が
ある。したがって、観測されたパターン像の幾何学的歪
から写像変換などの手法を用いて、ターゲットの３次元
座標を精度よく計算することができる。

Ｃ１測量原理 ■、単眼による３次元座標値決定法 ａ）共線条件方程式 第３図は単眼方式による３次元測量の幾何学的説明図で
ある。この第３図に示すように、カメラに対して適当な
姿勢で設置されているターゲット上の任意の点Ｐは、カ
メラの仮想画像面上の点ｂ（ｘ、、　ｙｂ、　−ｈ）　
　に写像される。この写像変換は画点の共線条件と座標
変換により、カメラに対するパターンの姿勢α、β、γ
と、３次元座標値（Ｘｏ、　Ｙｏ＋　ｚｏ）の６変数を
用いて次式の共線条件方程式で表される。

ここで、 ｆＸ。

は、 式（１）を ｙｂ ｙｂ について解くと、 ここでＡ、　Ｂ、　Ｃは、 Ａ　”　Ｌ、ｘｏ　”　Ｍｌｙｏ　＋　ＮＩＺＯＢ　：
Ｌ２ＸＯ＋Ｌｙｏ　”　Ｎ２ＺｌｌＣ＝　Ｌ３ＸＯ”　
Ｍ３ｙａ　＋　Ｎ５ＺＯｂ）制約条件方程式 ■同心円上にある点の制約条件方程式 点Ｐが、半径Ｒの同心円上にある場合、Ｘ。

Ｙは円の方程式Ｘ２＋Ｙ２＝Ｒ２を満足する。したがっ
て、対応する仮想画像面上の点すの画像値（ｘｒ、ｙｒ
、−ｈ）の、座標ｘ、、　ｙ、、　−ｈの間には式（１
）および円の方程式から次の制約条件方程式が成立する
。

Ｆ　（ｘｒ＋　ｙｒ＋　Ｘ１ｌｌｌ　’ｈｈ　ｚＯｎ　
”＋β、　ｒ）’−／Ｔ　（（Ｌ３ｆＸ−Ｌｌ）ｘＯｎ
（Ｍ３ｆＭ−Ｍｌ）ｙｏ＋（Ｎ３ｆＭ−Ｎｌ）ｚＯｎ）
ＩｆＸ）　”＋　（（Ｌｊ、−Ｌｚ）ｘｏ＋（Ｍ３ｆｙ
−Ｎ２）ｙｏ＋（Ｎ３ｆｙ−Ｎ２）ｚｏ＋ｌ１ｆｙ）　
’−Ｒ＝０−−−　（３）ここで、Ｈはコーンの高さ、
ｆ、、　ｆｙは次式で表わされる。

■コーン頂点にある点の制約条件方程式点Ｐが、コーン
パターンの頂点にある場合、ｘ、Ｙはｘ＝ｏ、　ｙ＝ｏ
を満足する。したがって、対応する仮想画像面上の点す
の画像値（Ｘｔ、　ｙｔ。

−ｈ）の座ａ　Ｘｔ＋　Ｙｔ＋　　ｈの間には式（２）
および先の関係（Ｘ＝０．　Ｙ＝Ｏ）より、コーン頂点
の画像値、Ｘ成分、Ｘ成分、各々について次の制約条件
方程式が成立する。

ここでＡ、　Ｂ、　Ｃは、 ■放射線状の直線群の交差角に関する制約条件方程式 第４図に示すように、点Ｐがパターン上の頂点から放射
状にのびた直線（以下、基準線と略す）上にある場合、
Ｘ、　Ｙ、　　Ｚは各々の直線の方程式を満足し、画像
面上においても直線として撮像される。したがって、仮
想画像面上に撮像された基準線１．２上の点を各々（Ｘ
Ｌ＋、　ＹＬＩ＋−ｈ）　、（Ｘｔ２．　Ｘｔ２．−ｈ
）　　とすると、いま、撮像された基準線１と２の画像
面での交差角θ１２とＸＬＩ＋　　ｙｔ＋＋　−り及び
ＸＬ２＋　　ＹＬ２＋　　’間には次の制約条件方程式
が成立する。

Ｌ１□（ｘＯｎ Ｖｏ＋　ｚＯｎ　α、β、γ） 基準線３と４の場合も同様にして、次の制約条件方程式
が導かれる。

Ｌｊ４　（ｘＯｎ　Ｖｏ＋　ｚＯｎ　　α＋　　β１γ
〉ここで、 Ｌ４ ＝　　−ｎ Ｎ、Ａ＋Ｎ２Ｂ＋Ｎ３Ｃ＋（Ｎ、ｔａｎ　θ＋Ｎ３）Ｈ
２θ：　コーン頂角 人、　Ｂ、　Ｃは、式（６）参照 Ｃ）線形化と残差 ３次元座標値（ｘｏ、　Ｙｏ＋　ｚｏ）と傾きα、β、
Ｔは、それらの推定値を各々（×Ｊｒ＋　Ｙ１＋　ＺＪ
）及びβ７．　β１．Ｔ、とし、その補正値を（、ＩＩ
Ｌ。

Ａα、Ａβ、ΔＴ）とすれば次式のように書ける。

式（９）を式（３〕、（４）、　（５）、　（７）、　
（８）に代入して推定値のまわりでテーラ展開、２次以
上の項を無視すると、次の残差式が得られる。

ｄ）目的関数と逐次近似法 Ｃ）で述べた残差式を連立して解く方法はいろいろ考え
られるが、ここでは、最小自乗法による逐次近似法を用
いることにする。最小自乗法を適用するために次の目的
関数を考える。

Ｗ１Ｔｏｘ２＋ＷｚＵ７ｙ２＋Ｗ３［１ｔ　＋ｚ”＋Ｌ
Ｌ３４’　　−−一　α１ＷＩ”Ｌ：重みづけ 仮想画像面上の同心円上全での（Ｘｒ、ｙｒ）、コーン
頂点（Ｘｔ、　ＹＬ）　、基準線同士の交差角θ１２、
β３４について式αＱの目的関数が最小となるように変
数（ΔＸ、ｌｙ、ＡＺ、Δα、Δβ、Δγ）を決定する
。この方法は、ｇを各変数で偏微分した値を０とおくこ
とにより次の正規方程式を解くことと等価である。

ｍ−００ 式ＱＤより補正値（Ａｘ、　Ａｙ、　Ａｚ、　Ａ　ａ、
　　Ａｒ。

Ａｒ＞　が求まれば、今度は式叫から推定値を修正し、
また式Ｑｌ）の補正値を計算する。ここで、各々の補正
値が次式を満たした時、収束したとみなし収束解を得る
。

ＡＸ、ＡＶ、ＡＺ　＜　６＋　　　　（距離の精度）Ａ
ｒ、Ａｒ、１７＜ε２　（角度の精度）■、複眼（ステ
レオ）による３次元座標値決定法（基線長の導入） ａ）共線条件方程式 第５図は複眼方式による３次元測量の幾何学的説明図で
あり、この第５図に示すように、カメラ１に対して適当
な姿勢で設置されているターゲット上の任意の点Ｐ、は
、カメラ１では仮想画像面上の点ｂｌ　（Ｘｂ＋、　Ｙ
ｂ＋＋　　Ｆｌｌ）に写像される。

この写像変換は各々の点の共線条件と座標変換により、
カメラ１に対するパターンの３次元座標値（ＸＩ＋　ｙ
Ｉ＋　ｚｌ）と姿勢α１．β１．γ１の６変数を用いて
次式の共線方程式で表される。

同様に、カメラ１に対して適当な姿勢で設置されている
カメラ２に対して、ターゲット上の点Ｐ２はカメラ２で
の仮想画像面上の点ｂ２　（Ｘｂ２゜ｙｂ２．−ｈ２）
に写像される。この写像変換は各々の点の共線条件と座
標変換により、カメラ１に対するカメラ２の３次元座標
値（Ｘ２＋　Ｘ２＋　２□）と姿勢α′、β′、Ｔ′の
６変数を用いて次式の共線条件方程式で表される。

ここで、 ｆ８．。

ｆ７ｉは １，２） また、 回転マト リクスの成分は、 α２＝α１−α′ β２＝β、−β′ γ２；ｒ１−γ′ としたとき次式と なる。

式Ｑ２＋を ×ｂｌ＋ ｙｂ、について解くと、 ここでＡ＋。

Ｂ＋。

ｔ は（ｉ＝１．２） ｈ）制約条件方程式 ■同心円上にある点の制約条件方程式 カメラ１において仮想画像面上の点す−こ対応する点Ｐ
、が、 ターゲラ ト上で半径Ｒ３の同心円上 にある場合、 Ｘｌ＋ は円の方程式Ｘ、’＋Ｙ ２・Ｒ，２ を満足する。したがって、カメラ１での点ｂ１の画像値
（×ｒｌ＋　Ｙｒｌ＋−ｈｌ）の、座標Ｘ、ｒｌ＋　Ｙ
ｒ＋＋　　ｈ。

の間には弐〇り及び円の方程式から次式が成立する。

＋＋、＝、ｌ”（ｆ（Ｌ３＋ｆ、＋　　Ｌｕ）ＸＩ”（
＆ｌｎｆ、ｌ−１１１＋＋）Ｙ＋＋（Ｎ□ｆｗ＋−Ｎ＋
＋）Ｚ＋”Ｈ＋’□ｌ　　’”　（（Ｌ３＋ｆ１−Ｌ□
）Ｘ＋＋（Ｎ３．「ｙ＋−Ｍｔｌ）Ｙ＋”（Ｎ□ｈ＋−
Ｎ！＋）Ｚ＋＋Ｈｊｖ＋）　”　）ｅ 同様に、カメラ２において仮想画像面上の点ｂ２に対応
する点Ｐ２が、ターゲット上で半径Ｒ２の同心円上にあ
る場合、Ｎ２．　Ｙ２は円の方程式Ｘ、２＋Ｙ、２＝Ｒ
２２を満足する。したがって、カメラ２での点ｂ２の画
像値（ｘｒ２＋　Ｙｒ２＋−ｈ２）の、座標Ｘｒ２＋　
ｙｒｚ＋−ｈ２の間には式０■及び円の方程式から次式
が設立する。

Ｌ（（（（ＬｓＪｍ２−Ｌｕ）（ＸＩ”ＸＪ＋（Ｎｉ２
［＋＋ｚ−ｉ１＋Ｊ　（Ｙ＋−ｈ）＋（ｌＩｓｉＬｎ−
Ｎｕ）（Ｚ＋−ＺＪ”ＨｊＪ　　’＋　（（Ｌｓｚｆｙ
ｔ−ＬｚＪ　（ＸＩ−ＸＪ＋（ＬＪｙｔ−ＭＪ　（Ｌ−
ｈ）＋（ＬＪｙ２−Ｌｔ）　（ｚ＋−ｚｚ）＋ｕ、ｒ、
ｉｌ　”　〕（＋７＋ カメラ１．２から見た同心円が同一の円である場合、半
径Ｒ３とＲ２は等しく　（また、コーン高さも等しく　
Ｈ＝Ｈ，−８２とする）式０ω、αつから次の制約条件
方程式が導かれる。

Ｆ（ＸＩ＋１’Ｉ＋ｚｌ＋ｈ＋ｙ２＋Ｚｚ＋α＋＋βｌ
＋　７１＋　”　、β′Ｔ′）”Ｊ’〔Ｔ（Ｌｓ＋ｆｗ
＋−Ｌｕ）ＸＩ÷（Ｍ３山＋−Ｍｕ）ＹＩ”＜Ｎ、、「
ｍ＋−Ｎ＋＋）Ｚ＋”Ｂ＋ｆＪ　　’＋　＋（Ｌ□ｒｙ
＋−Ｌｉ＋）ＸＩ”（Ｍｓ＋ｆｙ＋−Ｍｔｌ）Ｙ＋＋（
Ｎｓ＋ｆｙ＋−Ｍｔｌ）Ｚ＋”Ｈ＋ｆｙ＋ｌ　”　）「
〔（化ｓｚＬ＊−Ｌ＋ｚ）　（ＸＩ−Ｎ２）　”（ＬＪ
＋＋＊−Ｍｕ）　０’＋−Ｖｔ）”（Ｎ＊ｊｍ２−Ｎ＋
Ｊ　（Ｚ＋−２Ｊ”１ｌｔｆ＋＋ｔ）　’＋　＋（Ｌｔ
＊ｆｙｔ−ＬＪ　（ＸＩ−ｈＤ（ＭｓＪｙｔ−Ｌ２）（
ｙ＋−ｙ２＞＋（Ｎ３＊ｆ、−Ｎｉ２）　（ｚ＋＝ｚ＊
）＋ｌ’１ｊｎ）　’）　＝０−−ａ枠 ここて、Ｈはコーンの高さ、ｆイｌ、　　ｆｙｌは次式
によって表わされる。

■コーン頂点にある点の制約条件方程式前記Ｉ、ｂ）の
■と同様にして、カメラ１のコーン頂点の画像値（Ｘｔ
＋＋　ｙｔ＋）のＸ成分、Ｘ成分について、式α０にＬ
＝０．　Ｙ＋＝０を代入することにより次の制約条件方
程式が成立する。

また、カメラ２のコーン頂点の画像値 （ＸＩ２．　ＸＩ２）のＸ成分、Ｘ成分について、式０
４）にｘ２＝肌Ｙ２＝０を代入することにより次の制約
条件方程式が成立する。

■放射線状の直線群の交差角に関する制約条件方程式 前記Ｉ、ｂ）の■と同様にして、カメラ１で撮像された
基準線１と２の画像面での交差角をθ１２とすると次の
制約条件方程式が導かれる。

Ｌ１２１（Ｘ ｙＩｌｚ＋、　　α β ｒＬ） 基準線３と４の場合も同様にして、 次の制約 条件方程式が導かれる。

Ｌｅａ　（Ｘ β γ１） カメラ２の場合も同様にして、 カメラ２で撮 像された基準線１と２の画像面での交差角をθ１２′ とすると次の制約条件方程式が導かれる。

Ｌ１２２（ｈ、ｈ、Ｚｚ、　　α′ β′。

ｒＬ　） 基準線３と４の場合も同様にして、 次の制約 条件方程式が導かれる。

Ｌｓ４２（ｈ＋’Ｊ２＋Ｚ２＋α′＋β’、７’）ただ
し、ＸＬＩ〜ＸＬ４１　ｙＬ＋〜ｙｚ、　ＸＬＩ　　〜
ＸＬ４ｙＬ＋’　〜ＹＬ４’　、　ＸＬＩＩ　ｙｔｔ（
ｌ＝１．２）　　は前記Ｉ。

ｂ）のＸＬＩ′ＸＬ４１　　ＶＬ＋〜ｙｔ＜＋　　Ｘｔ
＋　　ｙｔのＸＯ＋　Ｙｏ＋ｚｏｌ　　α、β、Ｔに各
々×１＋　　ｙｔ　ｒ　Ｚ　（＋　　αＨ＋βｉｔ　　
ｒｔ　（ｉ＝１．２）を代入した値。

■基線長に関する制約条件 あらかじめカメラ１．２間の距離（以下、基線長と略す
）が測られている場合、その基線長Ｕとカメラ１に対す
るカメラ２の３次元座標の推定値（Ｘ２＋　ｙ２＋　２
２）の間には次の制約条件方程式が成り立つ。

Ｕ（Ｎ２．　ｙ２＋　２２＞＝　ｒ　（Ｘ２’＋３１２
’＋Ｚ２”）−ＬＩ＝０−−−（２７）Ｃ）線形化と残
差 式ＯｇＪから（２６）までの制約条件方程式の線形化と
その残差式については前記と同様のアルゴリズムで行い
、それぞれの制約条件方程式についての残差式を以下の
記号で示す。

ての残差式を以下の記号で示す。

Ｆ→Ｕｐ、　ＴｘＬ−ｕＴｘｔ＋　Ｔｙｓ　−ＵＴｙｉ
＋し１□ｔ−Ｕｔ＋ｚｔ＋　　Ｌｚｓｉ　　→ＩＪＬ３
４ｉｄ）目的関数と逐次近似法 Ｃ）で述べた残差式を連立して解く方法は、単眼方式と
同様に最小自乗法による逐次近似法を用いる。ここでは
、最小自乗法を適用するために次式に目的関数を示す。

なお、ここでλはラグランジェの未定乗数である。

ｇ（Δ９ Δｙ１．Δ１．Δイ２．Δ、２、Δｌ、Δα息、Δβ１
．Δγｅ、Δα′、Δβ′Δγ′） −）１ｙＯ−ＵＰ’＋！ｌ：　（Ｗ＋＋Ｕｙ＋＋＋”４
Ｌｌ〒ｙ＋’４ｓ＋Ｌ１．ｎ’１ｌｎＬｌｔｓ４１”）
＋λ１１　−−−（２１１＞１１１１−１１４１（＋＝
１．２）：重ミツケ■、パターン認識手法の導入 ■第６図の■〜■はパターン認識の手順を示す説明図で
あり、人力画像は第６図■に示すように、カメラに対し
て適当な姿勢で置かれているパターン状ターゲット撮像
し記録する。同心円の人力画像値：　（ｘｒ、ｙｒ） ただＬ　　Ｘ２＋　Ｙ’＝　Ｒ２ ここでＡ、　　Ｂ、　　Ｃは、 八　＝　　Ｌ＋ｘｏ　　＋　　Ｊｙｏ　　＋　　Ｎ＋ｇ
。

Ｂ　＝　Ｌ２ＭＯ＋　Ｍ２ＹＯ十Ｎ２ｔ。

Ｃ”　　Ｌ３）１０　　”　　Ｍ３ｙｏ　　十　Ｎ３ｇ
。

■パターンのコーン頂点（ｘｔ、　ｙｔ　）を座標原点
にとる座標系を考える。

変換された座標値（Ｘｂ’　、　！／ｂ’　）は式（３
）、　（４）。

（２９）より、 ただし ０式（２９）に極座標変換をほどこし、いての関数を導
く。

ｒとθにつ ｒ＝ｈ”÷ｙ２） θ＝　ｔａｎ ただし　ｘ２　＋ｙ２　＝　Ｒ２ ■特徴量の抽出 第６図の■に示すように、あるθＩにおいてｒ、ｊ　（
ここで「１．は、中心線とする。１は任意の個数、］は
第６図においてｊ＝１．２）が検出されたとき、式（３
１）、　　（３２）より次の制約条件方程式が成り立つ
。

ただし　ＬＪ”　Ｙ＋３’　＝　Ｒ４’（発明の効果） 上述のように本発明においては、基準ターゲットを測量
領域内に設置して、それと同時に領域内に配置された測
点ターゲットを撮影装置によって撮像し、撮像された基
準ターゲットの情報ならびに同時撮像された測点ターゲ
ットの撮像情報をもとに、各測定点の３次元座標を算出
して測量するようにしたから、測点を一点一点、順次測
量する従来の三角測量手法に比べ、測量時間と労力を大
幅に削減することができる。また、写真測量と比較した
場合も、写真測量のような多数の基準点の配置が不必要
になるなどの特徴を有している。

また、円、直線を組合わせた回転対称形の空間図形をタ
ーゲットとし、このターゲットをＣＣＤカメラなどで撮
像し、幾何学的に歪んで撮像されたターゲットのデジタ
ルパターン像から写像変換などの手法を用いて、ターゲ
ットの３次元座標値を求めれば高速でしかも精度のよい
測量値を求めることができるという効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の３次元測量法を説明するための略図、 第２図（ａ）は本発明のターゲット用パターンの一例を
示す正面区、 同図（ｂ）はその側面図、 第３図は単眼方式による３次元測量の幾何学的説明図、 第４図（ａ）はターゲット用パターンの正面図の略図、 同図（５）はその側面図、 第５図は複眼方式による３次元測量の幾何学的説明図、 第６図■〜■はパターン認識の手順を示す説明図である
。 １・・・基準ターゲット　　２・・・測点ターゲット３
・・・ＣＣＤカメラ ４・・・カメラコントロールユニット ５・・・パーソナルコンピュータ 第１図 第２図 第３図 第４図 （ａ） （ｂ、＋ （１準辻３）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、基準ターゲット（特定の形状、または特定のパター
   ンを表面に有するもの、あるいは３次元的に配置された
   ターゲット群）を１個、あるいは複数個、測量領域内に
   設置して、それと同時に領域内に配置された測点ターゲ
   ット（基準ターゲットと同一形状のものを含む）を、適
   当に置かれた１個、あるいは複数（相互間の距離が明ら
   かになっている場合を含む）の撮影装置によって撮像し
   、撮像された基準ターゲットの情報（撮像位置とターゲ
   ットの形状歪情報）ならびに同時撮像された測点ターゲ
   ットの撮像情報をもとに、各測定点の３次元座標を算出
   して測量を行なうことを特徴とする３次元測量法。 ２、請求項１記載の測量法の基準ターゲット用の特定の
   形状またはパターンとして、円、直線を組合わせた回転
   対称形の空間図形としたことを特徴とする３次元測量法
   のターゲット。