JPH07122895B2 - Stereo image processing method - Google Patents
Stereo image processing methodInfo
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- JPH07122895B2 JPH07122895B2 JP60220066A JP22006685A JPH07122895B2 JP H07122895 B2 JPH07122895 B2 JP H07122895B2 JP 60220066 A JP60220066 A JP 60220066A JP 22006685 A JP22006685 A JP 22006685A JP H07122895 B2 JPH07122895 B2 JP H07122895B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明はステレオ画像処理方式に係り、特に視点の違い
による画像片上の幾何学的歪みを補正することにより、
高精度な距離情報あるいは標高情報を得るに好適なステ
レオ画像処理方法に関する。Description: FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to a stereo image processing system, and in particular, by correcting geometric distortion on an image piece due to a difference in viewpoint,
The present invention relates to a stereo image processing method suitable for obtaining highly accurate distance information or altitude information.
従来、デイジタル画像処理システムによるステレオ画像
処理方法については、写真測量工学とリモートセンシン
グ、44巻２号ページ1499〜1512（1978年）（Photogramm
etric Engineering and Remote Sensing,Vol.44,No.2,1
499〜1512（1978））におけるパントン（D.J.Panton）
によるデジタルステレオ図化に対する高柔軟アプローチ
（“A Flexible Approach to Digital Stereo Mappoin
g"）と題する文献において論じられている。Conventionally, regarding stereo image processing methods using digital image processing systems, photogrammetric engineering and remote sensing, Vol. 44, No. 2, pp. 1499-1512 (1978) (Photogramm
etric Engineering and Remote Sensing, Vol.44, No.2,1
Pantone (DJPanton) in 499-1512 (1978))
"A Flexible Approach to Digital Stereo Mappoin
g ") in the literature.
ステレオ画像処理システム、特に航空写真などの処理を
目的とするシステムでは、対象とする画像データがテク
スチヤを豊富に持つことから、対応点の検出には画像片
マツチング手法が用いられてきている。画像片マツチン
グ手法とは、ある点の対応点を、その点を含む画像片を
他方の画像上で動かし最も類似点の高い点を探索するこ
とにより、見出す方法である。画像片の類似度として
は、（１）相対関係（２）差の絶対値の総和、などが通
常用いられる。In a stereo image processing system, especially in a system intended for processing aerial photographs, etc., since the target image data has a lot of textures, the image piece matching method has been used to detect corresponding points. The image piece matching method is a method of finding a corresponding point of a certain point by moving an image piece including the point on the other image and searching for a point having the highest similarity. As the similarity of the image pieces, (1) relative relationship, (2) sum of absolute values of differences, and the like are usually used.
ステレオ画像処理では、視点の違いに起因する対応画像
片間の相対的な幾何学的歪みを除去することが、高い精
度の対応点検出を行うために、重要となる。画像の幾何
学的歪みの除去は、除去後の画像の座標系から原画像の
座標系への写像に基づいた、画素１点ごとの内挿補間計
算である。ところで、上記幾何学的写像、すなわち画像
片間の相対的な幾何学的歪みは、正確な標高情報が得ら
れて初めて求まるものである。したがつて従来は本幾何
学的歪みを試行錯誤的に変え、画像片の類似度の繰返し
山登り手法により最良の幾何学的歪みと対応点を同時に
求める方法や、前記文献で論ぜられている。隣接画像点
までの対応点探索結果をもとに、標高の変化すなわち地
形の起伏はゆるやかであることを前提として、歪み量を
外挿予測する方法が行われてきた。In stereo image processing, it is important to remove the relative geometric distortion between corresponding image pieces due to the difference in viewpoint in order to detect corresponding points with high accuracy. The removal of the geometric distortion of the image is an interpolation calculation for each pixel based on the mapping from the coordinate system of the removed image to the coordinate system of the original image. By the way, the above-mentioned geometrical map, that is, the relative geometrical distortion between the image pieces, can be obtained only when accurate elevation information is obtained. Therefore, conventionally, this geometric distortion is changed by trial and error, and the method of simultaneously obtaining the best geometric distortion and the corresponding point by the iterative hill-climbing method of the similarity of the image pieces, and the above-mentioned literature are discussed. . A method of extrapolating the amount of distortion has been performed based on the result of corresponding point search up to adjacent image points, assuming that the elevation change, that is, the terrain topography is gentle.
しかし、画像片の歪みを試行錯誤的に変える方法では、
歪みを表わす写像の自由度が大きい場合に、対応点探索
処理が膨大なものとなる。なお写像の自由度とは、写像
を多項式で表わす場合には係数の数、区分線型式で表わ
す場合には区分端点の数などである。However, in the method of changing the distortion of the image piece by trial and error,
When the degree of freedom of the mapping that represents the distortion is large, the corresponding point search process becomes enormous. The degree of freedom of mapping is the number of coefficients when the mapping is expressed by a polynomial, and the number of partition endpoints when it is expressed by a partition line type.
また、標高の変化すなわち地形の起伏がゆるやかである
ことを前提とし、隣接画像点までの対応点探索結果をも
とに、画像片上の幾何学的歪み量を外挿予測する方法で
は、いつたん対応点探索を誤まると、その点以降の画像
部分の対応点探索に誤差が伝播することになり、画像上
で一様に精度良く標高情報を求めることができないとい
う欠点があつた。In addition, the method of extrapolating and predicting the amount of geometric distortion on an image fragment based on the results of corresponding point search up to adjacent image points is used as a method of extrapolation based on the assumption that the change in altitude, that is, the undulation of the terrain is gentle. If the corresponding point search is erroneous, an error will propagate to the corresponding point search of the image portion after that point, and there is a drawback that the altitude information cannot be uniformly and accurately obtained on the image.
本発明の上記欠点を取り除くためになされたもので、そ
の目的とするところは、対応画像片上の幾何学的歪みの
予測・補正を含む対応点探索処理において、誤まりが画
像上で伝播することなく、画像上で一様に精度の良い標
高情報を得ることのできる、ステレオ画像処理方法を提
供することにある。The present invention has been made in order to eliminate the above-mentioned drawbacks, and an object thereof is that an error is propagated on an image in a corresponding point search process including prediction / correction of geometric distortion on a corresponding image piece. It is another object of the present invention to provide a stereo image processing method capable of uniformly obtaining highly accurate altitude information on an image.
本発明は、２枚のステレオ画像中の各点の対応関係を画
像片の類似度により求める際、視点の違いと地表の凹凸
による画像片上の相対的な幾何学的歪みを補正除去し、
高い精度の標高情報を求めるステレオ画像処理システム
において、あらかじめぼかしかつデータを間引く画像処
理により複数レベルの低解像度画像を用意しておき、よ
り低解像度の画像を用いて得られた空間的に粗なステレ
オ対応関係を、現解像度の画像上のステレオ対応関係と
しかつ内挿することにより現画像上での視点の違いによ
る画像片上の相対的歪みを予測し、ステレオ対応関係を
低解像度画像から高解像度画像へと逐次行うようにした
ものである。The present invention corrects and removes the relative geometric distortion on the image piece due to the difference in viewpoint and the unevenness of the ground surface when the correspondence between each point in the two stereo images is obtained from the similarity of the image pieces.
In a stereo image processing system that obtains high-accuracy altitude information, low-resolution images of multiple levels are prepared in advance by image processing that blurs and thins out the data, and spatially rough images obtained using lower-resolution images are obtained. The stereo correspondence is made into the stereo correspondence on the current resolution image and is interpolated to predict the relative distortion on the image piece due to the difference in viewpoint on the current image, and the stereo correspondence is changed from the low resolution image to the high resolution. It is designed to be sequentially performed on images.
以下、本発明の一実施例を第１図〜第５図により説明す
る。衛星あるいは航空機によるステレオ画像撮像の様子
を第２図に示す。２つの位置または軌道から地表の同一
地域を撮像した、２枚１組のステレオ画像を、第３図
（ａ），（ｂ）に模式的に示す。１組のステレオ画像デ
ータ１、たとえば、4096画素×4096ラインからなる画像
データは、画像ぼかし間引き処理装置２により、まず1/
2のデータ量に間引かれる。この場合、単に画像を間引
くのでサンプリング定理を満さなくなることから、下式
に示すぼかし処理を行う。An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. Fig. 2 shows how a stereo image is picked up by a satellite or an aircraft. A set of two stereo images obtained by imaging the same area on the ground surface from two positions or trajectories is schematically shown in FIGS. 3 (a) and 3 (b). A set of stereo image data 1, for example, image data composed of 4096 pixels × 4096 lines is first processed by the image blurring and thinning processing device 2 to 1 /
Thinned out to 2 data volumes. In this case, the sampling theorem is not satisfied because the image is simply thinned out, so the blurring process shown in the following equation is performed.
ここで、Ｉ′（ｉ′,j′）は、ぼかし間引き画像であ
り、荷重ω（p,q）は、第４図に示すsin C関数の断面形
状を持つ、高周波カツトフイルタの実空間での実現であ
る。 Here, I '(i', j ') is a blurred thinned-out image, and the load ω (p, q) is in the real space of the high-frequency cut filter having the sectional shape of sin C function shown in FIG. Realization.
式（１）に従い、画像ぼかし間引き処理装置２により得
られた1/2サイズの画像は、原画像とともに画像フアイ
ル３に格納される。画像フアイル３の1/2サイズの画像
は、再度読み出され、画像ぼかし間引き処理装置２によ
り、さらにぼかし間引きされ、現画像の1/4サイズの画
像として画像フアイル３に格納される。このような画像
ぼかし間引き処理が複数回繰返された後、画像フアイル
３中には、複数のレベルの縮少画像が格納される。第１
図に、複数レベルの縮少画像の模式図を示す。 According to equation (1), the 1/2 size image obtained by the image blurring and thinning processing apparatus 2 is stored in the image file 3 together with the original image. The 1/2 size image of the image file 3 is read again, further blurred and thinned by the image blurring and thinning processing device 2, and stored in the image file 3 as a 1/4 size image of the current image. After such image blurring and thinning-out processing is repeated a plurality of times, reduced images of a plurality of levels are stored in the image file 3. First
The figure shows a schematic diagram of reduced images of multiple levels.
画像フアイル３中の、最も低解像の画像データは、たと
えば256×256画素といった、原画像データに比べればご
くわずかなデータ量しか持たない。まず、本低解像ステ
レオ画像を画像フアイル３から読み出し、初期ステレオ
対応検出手段４において、第３図（ａ）に模式的に示す
格子点の対応点を求める。地表の点ａを示す左眼画像上
の点ａ′のステレオ対応点を、右眼画像上で探索する場
合、対応点の探索は、点ａを中心とする画像片Ｃを、右
眼画像の領域Ｄ内で動かし、画像類似度を最大とする地
点を見出すことにより行われる。画像類似度は、左眼，
右眼の画像をそれぞれIl（i,j）Ir（k,l）とすると、次
の相関係数などにより求められる。ここで、i,j,k,lは
画像座標系であり、 領域Ωは、左眼画像の画像片を表わす。第３図に模式的
に示すように、画像片上の画像パタンは、視点の違いと
地表の凹凸により、両画像で異なつたものとなる。そし
て、画像片の類似度を前式で求める前に、右眼の画像片
上の画像パタンに幾何学的変換画像処理を加え、最も高
い類似度を与える幾何学的変換での類似度をもつて、そ
の点での類似度とする。幾何学的変換としては、区分線
型モデル、低次多項式モデルなどが用いられ、いずれの
場合にも、変換式は10のオーダーの個数のパラメータで
表わされ、最大類似度計算は、パラメータ空間での山登
り法計算である。このような山登り法による画像片対応
計算パラメータの初期値は、隣接格子点に関する画像片
の幾何学的変換式から、画像片のオーバーラツプ部分の
幾何学的変換が同一となり、かつ画像片上の幾何学的変
換がゆるやかとなるように選ぶ。また幾何学的変換の画
像処理には、画素データ値の線型補間処理を用いる。The lowest resolution image data in the image file 3 has a very small amount of data, such as 256 × 256 pixels, as compared with the original image data. First, this low-resolution stereo image is read from the image file 3, and the initial stereo correspondence detection means 4 finds the corresponding points of the lattice points schematically shown in FIG. 3 (a). When searching the right eye image for a stereo corresponding point of the point a ′ on the left eye image indicating the point a on the ground surface, the search for the corresponding point is performed by searching the image piece C centered on the point a for the right eye image. It is performed by moving in the area D and finding a point where the image similarity is maximized. Image similarity is the left eye,
If the images of the right eye are I l (i, j) I r (k, l), they can be obtained by the following correlation coefficient. Where i, j, k, l is the image coordinate system, The area Ω represents an image piece of the left eye image. As schematically shown in FIG. 3, the image pattern on the image piece is different in both images due to the difference in viewpoint and the unevenness of the ground surface. Then, before obtaining the similarity of the image piece by the above equation, geometric transformation image processing is applied to the image pattern on the image piece of the right eye to obtain the similarity in the geometric transformation that gives the highest similarity. , And the similarity at that point. As the geometric transformation, a piecewise linear model, a low-order polynomial model, etc. are used, and in any case, the transformation formula is expressed by the number of parameters of the order of 10, and the maximum similarity calculation is performed in the parameter space. This is the calculation of the mountain climbing method. The initial value of the image piece corresponding calculation parameter by such a hill climbing method is the geometric transformation of the image piece with respect to the adjacent grid points, the geometric transformation of the overlapping part of the image piece is the same, and the geometrical transformation on the image piece is the same. Select so that the dynamic conversion is gentle. Further, linear interpolation processing of pixel data values is used for image processing of geometric conversion.
初期ステレオ対応点検手段４で求められた、第３図左眼
画像上の格子点の右眼画像上の対応点位置座標（kp,
lp）（ｐ＝1,…，格子点数）は、対応点フアイル５に格
納される。対応点位置座標は、幾何学的変換算出手段６
により、まず２倍され１レベル解像度の高い画像上の座
標に変換され、本画像上で第５図に示す、格子点に囲ま
れたブロツクごとの下記陪線型写像の係数a0 q,…,a3 qに
変換される。Corresponding point position coordinates (k p , on the right-eye image of grid points on the left-eye image in FIG. 3 obtained by the initial stereo correspondence inspection means 4).
l p ) (p = 1, ..., The number of grid points) is stored in the corresponding point file 5. The corresponding point position coordinates are calculated by the geometric conversion calculation means 6
First, the coordinates are doubled and converted into coordinates on the image having a high one-level resolution, and the coefficient a 0 q , ..., Of the following rough-line mapping for each block surrounded by lattice points shown in FIG. converted to a 3 q .
ｋ′＝a0 qi′ｊ′＋a2 qi′＋a2 qj′＋a3 q （４） ｉ′,j′,k′は、各ブロツクｑ内での相対座標を示す。
尚、ステレオ画像１は、あらかじめ補正され、相対点は
同一ライン上にあるため、ｌ′＝ｊ′である。係数の算
出は、各格子点における上式を４つ連立させ解くことで
簡単に求まる。 k '= a 0 q i'j' + a 2 q i '+ a 2 q j' + a 3 q (4) i ', j', k ' indicates the relative coordinates in each block q.
It should be noted that the stereo image 1 is corrected in advance and the relative points are on the same line, so that l ′ = j ′. The coefficient can be easily calculated by solving four simultaneous equations at each grid point.
幾何学的変換算出手段６で求まつた、各ブロツクの幾何
変換係数に従い、幾何補正装置７は前記１レベル解像度
の高い右眼画像を幾何補正する。幾何補正は、補正画像
上の１点ごとの画素位置について、（４）式を計算し上
記右眼画像上の座標を求め、画像フアイル３から読み出
した画像データを内挿する。幾何補正画像は、画像フア
イル８に書き込まれる。幾何補正された画像では、第５
図（ｃ）に示すように、１レベル低解像の画像上で求め
た、右眼画像格子の対応点は同一の格子上にある。画像
片マツチング装置９は、画像フアイル８と同一の解像度
の左眼画像を画像フアイル３から読み出し、それまでよ
り２倍細かい格子点上で対応点検出を行う。対応点検出
は、画像片マツチング手法であり、（３）式の相関係数
最大値の探索により行う。第５図（ｃ）の×印は、幾何
補正画像上の対応点検出位置であり、より細かい格子点
上で対応関係、すなわち標高情報が得られていることが
わかる。対応点探索のための画像片サイズは、地上対応
で1/2となつておりより精度の高い対応点検出が行える
ため、図に示すように旧格子位置においてもより精確な
対応点が検出されている。これらの対応点座標は、幾何
変換済みの右眼画像上のものであるため、座標逆変換手
段10において、幾何学的変換算出手段６により求められ
た、各ブロツクごとの陪線型係数a0 q,…,a3 qをもとに、
（４）式の計算で、原右眼画像上の座標に変換され対応
点フアイル５に格納される。第５図（ｄ）は、変換され
た対応点の原右眼画像上での位置を格子点で示したもの
である。The geometric correction device 7 geometrically corrects the right-eye image having a high one-level resolution according to the geometric conversion coefficient of each block obtained by the geometric conversion calculation means 6. In the geometric correction, for each pixel position on the corrected image, the equation (4) is calculated to obtain the coordinates on the right eye image, and the image data read from the image file 3 is interpolated. The geometrically corrected image is written in the image file 8. In the geometrically corrected image, the fifth
As shown in FIG. 6C, the corresponding points of the right-eye image grid obtained on the image of one level low resolution are on the same grid. The image piece matching device 9 reads a left-eye image having the same resolution as that of the image file 8 from the image file 3, and performs corresponding point detection on a grid point which is twice finer than before. Corresponding point detection is an image piece matching method, and is performed by searching for the maximum correlation coefficient value in equation (3). The x mark in FIG. 5 (c) is the corresponding point detection position on the geometrically corrected image, and it can be seen that the correspondence, that is, the altitude information, is obtained on a finer grid point. The image piece size for searching for corresponding points is 1/2 that on the ground, which makes it possible to detect corresponding points with higher accuracy, and as shown in the figure, more accurate corresponding points can be detected even at the old grid position. ing. Since these corresponding point coordinates are on the geometrically transformed right-eye image, the coordinate inverse transformation means 10 obtains the geometric transformation calculation means 6 for each block, and the rough coefficient a 0 q for each block. ,…, A 3 q
By the calculation of the equation (4), the coordinates are converted into coordinates on the original right-eye image and stored in the corresponding point file 5. FIG. 5D shows the positions of the converted corresponding points on the original right-eye image as grid points.
第１図の指定解像度画像ステレオ対応探索手段11で行わ
れる上記ステレオ対応探索処理は、低解像度からより高
解像な画像へと行うよう、処理制御手段12により制御さ
れ、１倍画像上での対応探索が終了するまで繰返され
る。The stereo correspondence search processing performed by the designated resolution image stereo correspondence search means 11 in FIG. 1 is controlled by the processing control means 12 so as to perform a low resolution image to a higher resolution image, and It is repeated until the correspondence search is completed.
対応点フアイル５の原１倍画像上での対応点座標は、標
高情報算出手段13により三角測量計算で標高情報に変換
され、メツシユ上の標高データ14として出力される。三
角測量計算は、第２図に示すように、対応する２点それ
ぞれの視線ベクトルを画像上の位置座標から求め、撮像
位置l,rからの両視線ベクトルの交点、あるいは最近接
点を求めるものである。The corresponding point coordinates of the corresponding point file 5 on the original 1 × image are converted into the altitude information by the altitude information calculation means 13 by triangulation calculation, and output as the altitude data 14 on the mesh. As shown in Fig. 2, the triangulation calculation calculates the line-of-sight vector of each of the two corresponding points from the position coordinates on the image, and finds the intersection of the line-of-sight vectors from the imaging positions l and r, or the closest point. is there.
本発明によれば、視点の違いによる画像片上の幾何学的
歪みを、ぼかし間引きにより低解像度の画像上で求めた
ステレオ対応点関係をもとに推定し補正することができ
るため、現画像上で効率良く精確に対応点検出を行え
る。その結果、低解像から高解像への段階的ステレオ画
像処理方法を実現でき、高精度な距離情報あるいは標高
情報を得ることができる効果がある。According to the present invention, it is possible to estimate and correct the geometric distortion on an image piece due to a difference in viewpoint based on the stereo correspondence point relationship found on a low-resolution image by blurring and thinning. Can efficiently and accurately detect corresponding points. As a result, there is an effect that a stepwise stereo image processing method from low resolution to high resolution can be realized and highly accurate distance information or altitude information can be obtained.
第１図は本発明によるステレオ画像処理方法の全体構成
図、第２図はステレオ航空写真あるいは衛星画像撮像の
様子を示す図、第３図は得られるステレオ画像とその対
応点の説明図、第４図はぼかし間引き画像に使用される
荷重関係の一例を示す図、第５図は格子点上での対応点
検出と、低解像画像上での検出対応点座標に基づいた視
差による画像歪みの補正に関する説明図である。FIG. 1 is an overall configuration diagram of a stereo image processing method according to the present invention, FIG. 2 is a diagram showing a state of stereo aerial photography or satellite image capturing, and FIG. 3 is an explanatory diagram of the obtained stereo image and its corresponding points. FIG. 4 is a diagram showing an example of a load relation used for a blurred thinned-out image, and FIG. 5 is image distortion due to parallax based on detection of corresponding points on grid points and coordinates of detected corresponding points on a low-resolution image. It is explanatory drawing regarding correction | amendment.
Claims (1)
画像片の類似度より求め、視点の違いによる画面片上の
相対的な幾何学的歪みをあらかじめ補正し、ステレオ画
像中の該対応関係から各点までの距離情報あるいは標高
情報を求めるステレオ画像処理方法において、該ステレ
オ画像を低画像で少データ量の画像となるようぼかしか
つ間引くことにより、あらかじめ複数レベルの低解像度
画像を作成しておき、（ａ）より低解像度の画像を用い
て空間的に粗なステレオ対応関係を検出し、（ｂ）該ス
テレオ対応関係から現解像度の画像上での該視点の違い
による画像片上の相対的歪みを求め、（ｃ）該相対的歪
みを現解像度の画像から補正し、（ａ）〜（ｃ）の処理
を繰り返すことにより低解像度画像から高解像度画像へ
逐次ステレオ対応関係を算出することを特徴とするステ
レオ画像処理方法。1. A correspondence relationship between points in two stereo images is obtained from the similarity of the image pieces, and the relative geometric distortion on the screen piece due to the difference in viewpoint is corrected in advance, and In a stereo image processing method for obtaining distance information or elevation information to each point from the correspondence relationship, a low-resolution image having a plurality of levels is created in advance by blurring and thinning out the stereo image so that the image has a low image and a small amount of data. Incidentally, (a) a spatially coarse stereo correspondence is detected by using an image with a lower resolution than (a), and (b) the stereo correspondence is detected on the image piece due to the difference in the viewpoint on the current resolution image. Relative distortion is obtained, (c) the relative distortion is corrected from the image of the current resolution, and the processes of (a) to (c) are repeated, so that a low-resolution image is sequentially processed into a high-resolution image in stereo. Stereo image processing method and calculates the engagement.
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-
1985
- 1985-10-04 JP JP60220066A patent/JPH07122895B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6280768A (en) | 1987-04-14 |
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