JPH09170914A - 画像計測方法及び画像計測装置 - Google Patents
画像計測方法及び画像計測装置Info
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- JPH09170914A JPH09170914A JP7330505A JP33050595A JPH09170914A JP H09170914 A JPH09170914 A JP H09170914A JP 7330505 A JP7330505 A JP 7330505A JP 33050595 A JP33050595 A JP 33050595A JP H09170914 A JPH09170914 A JP H09170914A
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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- G—PHYSICS
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- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
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- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 被写体画像の入力により画像計測ができる画
像計測装置。 【構成】 左カメラと右カメラとよりなる複眼の撮像装
置１を主制御部１０によって制御して、既知のパターン
を有する平面状物体２と平面状物体２の上に置かれた立
体状の被写体３を撮像し、画像処理手段４、形状データ
記憶手段１２およびモニタ５などによって、画像計測を
行う。
像計測装置。 【構成】 左カメラと右カメラとよりなる複眼の撮像装
置１を主制御部１０によって制御して、既知のパターン
を有する平面状物体２と平面状物体２の上に置かれた立
体状の被写体３を撮像し、画像処理手段４、形状データ
記憶手段１２およびモニタ５などによって、画像計測を
行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、複数視点からの画
像を用いて簡便かつ高精度に被写体撮像時の撮像パラメ
ータ、例えばカメラの姿勢、位置、基線長、輻輳角、焦
点距離収差情報などを抽出する画像計測方法、および撮
像パラメータに基づいて物体の三次元形状を計測かつ表
示する画像計測装置の技術分野に属するものである。
像を用いて簡便かつ高精度に被写体撮像時の撮像パラメ
ータ、例えばカメラの姿勢、位置、基線長、輻輳角、焦
点距離収差情報などを抽出する画像計測方法、および撮
像パラメータに基づいて物体の三次元形状を計測かつ表
示する画像計測装置の技術分野に属するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像から物体の三次元形状データ
を計測する方法として複眼カメラによるステレオ計測
法、例えば尾上他編、「画像処理ハンドブック」昭晃
堂、１９８７年発行が知られており、これに基づく物体
の全形状データの相対位置（平行移動量、回転移動量）
抽出および統合方法が特開平５−３０３６２９号公報、
特開平６−２０８６１０号公報、電子情報通信学会論文
誌Ｄ−II（Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−II，ｐｐ．７３７−７
４８，１９９２）などに開示されている。
を計測する方法として複眼カメラによるステレオ計測
法、例えば尾上他編、「画像処理ハンドブック」昭晃
堂、１９８７年発行が知られており、これに基づく物体
の全形状データの相対位置（平行移動量、回転移動量）
抽出および統合方法が特開平５−３０３６２９号公報、
特開平６−２０８６１０号公報、電子情報通信学会論文
誌Ｄ−II（Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−II，ｐｐ．７３７−７
４８，１９９２）などに開示されている。
【０００３】これらは物体の画像のみを用いて複数の部
分形状データ間の相対位置を算出するもので、順次部分
形状データを接続することにより物体とカメラとの相対
位置を直接計測せずに全三次元形状を求めようとするも
のである。またカメラにその姿勢検出用センサを搭載
し、姿勢データと画像データとを併用する方法が特開平
６−２４１７３１号公報に開示されている。また、撮像
手段の三次元位置、姿勢を画像計測により較正する方法
が特開平６−２５９５３６号公報に開示されている。
分形状データ間の相対位置を算出するもので、順次部分
形状データを接続することにより物体とカメラとの相対
位置を直接計測せずに全三次元形状を求めようとするも
のである。またカメラにその姿勢検出用センサを搭載
し、姿勢データと画像データとを併用する方法が特開平
６−２４１７３１号公報に開示されている。また、撮像
手段の三次元位置、姿勢を画像計測により較正する方法
が特開平６−２５９５３６号公報に開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来
例のうち、特開平５−３０３６２９号公報、特開平６−
２０８６１０号公報、電子情報通信学会論文誌Ｄ−II
（Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−II，ｐｐ．７３７−７４８，１
９９２）はカメラの位置および部分形状間の相対位置を
物体の形状、物体面上の模様などによらず常に正確に求
めることは困難であり、形状データ統合の際の誤差が蓄
積する、演算量が大きい、などの問題点がある。
例のうち、特開平５−３０３６２９号公報、特開平６−
２０８６１０号公報、電子情報通信学会論文誌Ｄ−II
（Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−II，ｐｐ．７３７−７４８，１
９９２）はカメラの位置および部分形状間の相対位置を
物体の形状、物体面上の模様などによらず常に正確に求
めることは困難であり、形状データ統合の際の誤差が蓄
積する、演算量が大きい、などの問題点がある。
【０００５】また特開平６−２４１７３１号公報ではカ
メラの姿勢以外は画像データに基づいているため同様の
問題点があり、いずれの例もカメラの基線長、輻輳角、
焦点距離、および歪みなどの収差情報を予め高精度に較
正しておく必要があった。従ってカメラの位置、姿勢を
変えながら被写体を撮像する際にこれらカメラ固有のパ
ラメータを調整することができないという問題がある。
メラの姿勢以外は画像データに基づいているため同様の
問題点があり、いずれの例もカメラの基線長、輻輳角、
焦点距離、および歪みなどの収差情報を予め高精度に較
正しておく必要があった。従ってカメラの位置、姿勢を
変えながら被写体を撮像する際にこれらカメラ固有のパ
ラメータを調整することができないという問題がある。
【０００６】また特開平６−２５９５３６号公報では一
つの視点位置での画像を用いるために精度、計算の安定
性などに欠けるという点、或は撮像手段の焦点距離を抽
出しないために三次元形状計測に適用する際、前記従来
例と同様の問題点がある。
つの視点位置での画像を用いるために精度、計算の安定
性などに欠けるという点、或は撮像手段の焦点距離を抽
出しないために三次元形状計測に適用する際、前記従来
例と同様の問題点がある。
【０００７】本発明は、上記従来例の問題点を解消する
ためになされたもので、被写体画像の入力により容易に
高精度な撮像パラメータの抽出、画像計測ができる画像
計測方法及び画像計測装置の提供を目的とするものであ
る。
ためになされたもので、被写体画像の入力により容易に
高精度な撮像パラメータの抽出、画像計測ができる画像
計測方法及び画像計測装置の提供を目的とするものであ
る。
【０００８】
【課題を解決するための手段】このため、本発明に係る
画像計測方法及び画像計測装置は、 （１）既知のパターンおよび被写体を含む複数視点位置
からの画像に基づき該画像の撮像パラメータを抽出する
ことを特徴とする画像計測方法。
画像計測方法及び画像計測装置は、 （１）既知のパターンおよび被写体を含む複数視点位置
からの画像に基づき該画像の撮像パラメータを抽出する
ことを特徴とする画像計測方法。
【０００９】（２）位置関係が互いに既知のパターンを
第一被写体、所定の物体を第二被写体として前記二つの
被写体の複数視点位置からの画像に基づき撮像パラメー
タを抽出することを特徴とする画像計測方法。
第一被写体、所定の物体を第二被写体として前記二つの
被写体の複数視点位置からの画像に基づき撮像パラメー
タを抽出することを特徴とする画像計測方法。
【００１０】（３）前記既知のパターンは形状が少なく
とも部分的に既知な被写体上に存在することを特徴とす
る前記（１）に記載の画像計測方法。
とも部分的に既知な被写体上に存在することを特徴とす
る前記（１）に記載の画像計測方法。
【００１１】（４）位置関係が互いに既知の特徴を有す
る第一被写体と少なくとも部分的に三次元形状が未知の
第二被写体とを複数視点位置において見た被写体画像を
入力する入力手段と、該被写体画像に対応する撮像パラ
メータを抽出する撮像パラメータ抽出手段と、第二被写
体の三次元形状情報を抽出する三次元形状情報抽出手段
と、該三次元形状情報を記録する記録手段と、および画
像を表示する画像表示手段とからなることを特徴とする
画像計測装置。
る第一被写体と少なくとも部分的に三次元形状が未知の
第二被写体とを複数視点位置において見た被写体画像を
入力する入力手段と、該被写体画像に対応する撮像パラ
メータを抽出する撮像パラメータ抽出手段と、第二被写
体の三次元形状情報を抽出する三次元形状情報抽出手段
と、該三次元形状情報を記録する記録手段と、および画
像を表示する画像表示手段とからなることを特徴とする
画像計測装置。
【００１２】（５）前記入力手段は、被写体を撮像する
撮像手段および画像の記憶手段とからなることを特徴と
する前記（４）に記載の画像計測装置。
撮像手段および画像の記憶手段とからなることを特徴と
する前記（４）に記載の画像計測装置。
【００１３】（６）前記三次元形状抽出手段は、前記第
一被写体上の所定の点を原点とする基準座標系設定手
段、および該基準座標系における前記第二被写体の三次
元形状抽出手段とからなることを特徴とする前記（４）
に記載の画像計測装置。
一被写体上の所定の点を原点とする基準座標系設定手
段、および該基準座標系における前記第二被写体の三次
元形状抽出手段とからなることを特徴とする前記（４）
に記載の画像計測装置。
【００１４】（７）前記撮像パラメータは撮像手段の位
置、姿勢、焦点距離、収差情報の少なくとも一つを含む
ことを特徴とする前記（１）に記載の画像計測方法。
置、姿勢、焦点距離、収差情報の少なくとも一つを含む
ことを特徴とする前記（１）に記載の画像計測方法。
【００１５】（８）前記撮像手段は、複数の光路手段と
少なくとも一つの結像手段及び光電変換手段とからなる
ことを特徴とする前記（５）に記載の画像計測装置。
少なくとも一つの結像手段及び光電変換手段とからなる
ことを特徴とする前記（５）に記載の画像計測装置。
【００１６】（９）前記撮像手段は基線長調整手段、ま
たは輻輳角調整手段、または焦点距離調整手段の少なく
とも一つを有する複眼カメラであることを特徴とする前
記（５）に記載の画像計測装置。
たは輻輳角調整手段、または焦点距離調整手段の少なく
とも一つを有する複眼カメラであることを特徴とする前
記（５）に記載の画像計測装置。
【００１７】（１０）位置関係が互いに既知の特徴を有
する第一被写体と所定の第二被写体とを複数視点位置に
おいて未知被写体画像を入力する入力手段と、該被写体
画像に対応する撮像パラメータを抽出手段と、該被写体
画像を記録する画像記録手段と、該被写体画像に対応す
るパラメータを記録する撮像パラメータ記録手段と、お
よび画像を表示する画像表示手段とからなることを特徴
とする画像計測装置。
する第一被写体と所定の第二被写体とを複数視点位置に
おいて未知被写体画像を入力する入力手段と、該被写体
画像に対応する撮像パラメータを抽出手段と、該被写体
画像を記録する画像記録手段と、該被写体画像に対応す
るパラメータを記録する撮像パラメータ記録手段と、お
よび画像を表示する画像表示手段とからなることを特徴
とする画像計測装置。
【００１８】（１１）前記既知のパターンは互いに異な
る特徴を有する複数のパターンからなることを特徴とす
る前記（１）に記載の画像計測方法。
る特徴を有する複数のパターンからなることを特徴とす
る前記（１）に記載の画像計測方法。
【００１９】（１２）前記撮像手段は、複数の光路手段
の一方と他方とで異なる固定焦点距離を有し、一方が前
記第一被写体画像の取得に他方は前記第二被写体画像の
取得に用いることを特徴とする前記（８）に記載の画像
計測装置。
の一方と他方とで異なる固定焦点距離を有し、一方が前
記第一被写体画像の取得に他方は前記第二被写体画像の
取得に用いることを特徴とする前記（８）に記載の画像
計測装置。
【００２０】（１３）前記第一被写体は発光素子を配列
してなることを特徴とする前記（４）に記載の画像計測
装置。
してなることを特徴とする前記（４）に記載の画像計測
装置。
【００２１】によって前記の目的を達成するものであ
る。
る。
【００２２】
【発明の実施の形態】上記目的を達成するため、本出願
に係る第１の発明は、既知のパターンおよび被写体を含
む複数視点位置からの画像に基づき画像の撮像パラメー
タを抽出することを特徴とする。これにより被写体撮像
時に撮像手段の位置、姿勢を含む撮像パラメータを記録
せずに、画像から直接必要なパラメータを高精度に計測
可能とするものである。
に係る第１の発明は、既知のパターンおよび被写体を含
む複数視点位置からの画像に基づき画像の撮像パラメー
タを抽出することを特徴とする。これにより被写体撮像
時に撮像手段の位置、姿勢を含む撮像パラメータを記録
せずに、画像から直接必要なパラメータを高精度に計測
可能とするものである。
【００２３】本出願に係る第２の発明の画像計測方法
は、位置関係が互いに既知のパターンを第一被写体、所
定の物体を第二被写体として二つの被写体の複数視点位
置からの画像に基づき撮像パラメータを抽出することを
特徴とする。これにより第一被写体と第二被写体、撮像
手段との位置関係、および撮像時の撮像パラメータを画
像のみから高精度に計測可能とするものである。
は、位置関係が互いに既知のパターンを第一被写体、所
定の物体を第二被写体として二つの被写体の複数視点位
置からの画像に基づき撮像パラメータを抽出することを
特徴とする。これにより第一被写体と第二被写体、撮像
手段との位置関係、および撮像時の撮像パラメータを画
像のみから高精度に計測可能とするものである。
【００２４】本出願に係る第３の発明の画像計測方法
は、既知のパターンは形状が少なくとも部分的に既知な
被写体上に存在することを特徴とする。これにより常に
既知パターンを有する被写体を別途用意しなくても撮像
パラメータを高精度に計測可能とするものである。
は、既知のパターンは形状が少なくとも部分的に既知な
被写体上に存在することを特徴とする。これにより常に
既知パターンを有する被写体を別途用意しなくても撮像
パラメータを高精度に計測可能とするものである。
【００２５】本出願に係る第４の発明の画像計測装置
は、位置関係が互いに既知の特徴を有する第一被写体、
少なくとも部分的に三次元形状が未知の第二被写体とを
複数視点位置において未知被写体画像の入力手段、被写
体画像に対応する撮像パラメータを抽出する撮像パラメ
ータ抽出手段及び第二被写体の三次元形状情報抽出手
段、三次元形状情報の記録手段、画像表示手段からなる
ことを特徴とする。これより視点位置、或は物体の種
類、照明条件などにより撮像パラメータを変化させても
入力された画像からパラメータ推定、特に撮像手段の姿
勢、位置の推定を高精度に行うことができ、簡便かつ高
精度な立体情報抽出が可能となる。
は、位置関係が互いに既知の特徴を有する第一被写体、
少なくとも部分的に三次元形状が未知の第二被写体とを
複数視点位置において未知被写体画像の入力手段、被写
体画像に対応する撮像パラメータを抽出する撮像パラメ
ータ抽出手段及び第二被写体の三次元形状情報抽出手
段、三次元形状情報の記録手段、画像表示手段からなる
ことを特徴とする。これより視点位置、或は物体の種
類、照明条件などにより撮像パラメータを変化させても
入力された画像からパラメータ推定、特に撮像手段の姿
勢、位置の推定を高精度に行うことができ、簡便かつ高
精度な立体情報抽出が可能となる。
【００２６】本出願に係る第５の発明の画像計測装置
は、入力手段が撮像手段と該撮像手段からの画像の記憶
手段とからなることを特徴とする。これにより既知パタ
ーンを含む複数視点位置からの被写体画像を予め撮って
おくだけで撮像パラメータの抽出、三次元形状情報の抽
出を後処理として行うことが可能となる。
は、入力手段が撮像手段と該撮像手段からの画像の記憶
手段とからなることを特徴とする。これにより既知パタ
ーンを含む複数視点位置からの被写体画像を予め撮って
おくだけで撮像パラメータの抽出、三次元形状情報の抽
出を後処理として行うことが可能となる。
【００２７】本出願に係る第６の発明の画像計測装置
は、三次元形状抽出手段が第一被写体上の所定の点を原
点とする基準座標系設定手段および基準座標系における
第二被写体の三次元形状抽出手段からなることを特徴と
する。これにより同一被写体を異なる角度から複数回撮
像して得られる複数の部分形状を高精度に統合すること
が可能となる。
は、三次元形状抽出手段が第一被写体上の所定の点を原
点とする基準座標系設定手段および基準座標系における
第二被写体の三次元形状抽出手段からなることを特徴と
する。これにより同一被写体を異なる角度から複数回撮
像して得られる複数の部分形状を高精度に統合すること
が可能となる。
【００２８】本出願に係る第７の発明の画像計測方法
は、撮像パラメータが撮像手段の位置、姿勢、焦点距
離、収差情報の少なくとも一つを含むことを特徴とす
る。これにより高精度な三次元形状情報の抽出と任意の
仕手に地からの物体画像生成を簡便に行うことができ
る。
は、撮像パラメータが撮像手段の位置、姿勢、焦点距
離、収差情報の少なくとも一つを含むことを特徴とす
る。これにより高精度な三次元形状情報の抽出と任意の
仕手に地からの物体画像生成を簡便に行うことができ
る。
【００２９】本出願に係る第８の発明の画像計測装置
は、撮像手段が複数の光路手段と少なくとも一つの結像
手段および光電変換手段からなることを特徴とする。こ
れにより三次元形状データの抽出用の画像入力の撮像条
件を安定に制御することができる。
は、撮像手段が複数の光路手段と少なくとも一つの結像
手段および光電変換手段からなることを特徴とする。こ
れにより三次元形状データの抽出用の画像入力の撮像条
件を安定に制御することができる。
【００３０】本出願に係る第９の発明の画像計測装置
は、撮像手段が基線長調整手段、または輻輳角調整手
段、または焦点距離調整手段の少なくとも一つを有する
複眼カメラであることを特徴とする。これにより最適な
撮像条件で既知パターンと被写体とを撮像して、異なる
視点位置で得られる三次元形状を高精度に統合すること
が可能となる。
は、撮像手段が基線長調整手段、または輻輳角調整手
段、または焦点距離調整手段の少なくとも一つを有する
複眼カメラであることを特徴とする。これにより最適な
撮像条件で既知パターンと被写体とを撮像して、異なる
視点位置で得られる三次元形状を高精度に統合すること
が可能となる。
【００３１】本出願に係る第１０の発明の画像計測装置
は、位置関係が互いに既知の特徴を有する第一被写体、
所定の第二被写体とを複数視点位置において見た被写体
画像の入力手段、該被写体画像に対応する撮像パラメー
タを抽出する撮像パラメータ抽出手段、第二被写体の二
次元的画像記録手段、該第二被写体の二次元的画像に対
応する撮像パラメータの記録手段、および画像表示手段
からなることを特徴とする。これにより任意視点位置か
ら見た物体画像の簡便かつスムーズな再生または合成を
入力画像データのみを用いて行うことが可能となる。
は、位置関係が互いに既知の特徴を有する第一被写体、
所定の第二被写体とを複数視点位置において見た被写体
画像の入力手段、該被写体画像に対応する撮像パラメー
タを抽出する撮像パラメータ抽出手段、第二被写体の二
次元的画像記録手段、該第二被写体の二次元的画像に対
応する撮像パラメータの記録手段、および画像表示手段
からなることを特徴とする。これにより任意視点位置か
ら見た物体画像の簡便かつスムーズな再生または合成を
入力画像データのみを用いて行うことが可能となる。
【００３２】本出願に係る第１１の発明の画像計測方法
は、既知パターンが互いに異なる二次元的特徴を有する
複数のパターンからなることを特徴とする。これにより
画像から容易に特徴点の位置を求めることができ、安定
的かつ高精度な撮像パラメータおよび三次元形状抽出処
理が可能となる。
は、既知パターンが互いに異なる二次元的特徴を有する
複数のパターンからなることを特徴とする。これにより
画像から容易に特徴点の位置を求めることができ、安定
的かつ高精度な撮像パラメータおよび三次元形状抽出処
理が可能となる。
【００３３】本出願に係る第１２の発明の画像計測装置
の撮像手段は、複眼の一方と他方とで異なる固定焦点距
離を有し、一方が前記第一被写体画像の取得に他方は前
記第二被写体画像の取得に用いることを特徴とする。こ
れより未知形状物体と既知パターンとを同じ視野に収め
て撮像した場合に片方がぼやけて写ることによって生じ
る撮像パラメータまたは三次元形状データの誤差を抑制
することができた。
の撮像手段は、複眼の一方と他方とで異なる固定焦点距
離を有し、一方が前記第一被写体画像の取得に他方は前
記第二被写体画像の取得に用いることを特徴とする。こ
れより未知形状物体と既知パターンとを同じ視野に収め
て撮像した場合に片方がぼやけて写ることによって生じ
る撮像パラメータまたは三次元形状データの誤差を抑制
することができた。
【００３４】本出願に係る第１３の発明の画像計測装置
は、第一被写体上に発光素子を配列してなることを特徴
とする。これより、撮像パラメータおよび、三次元形状
データの抽出を更に高精度に行うことができた。
は、第一被写体上に発光素子を配列してなることを特徴
とする。これより、撮像パラメータおよび、三次元形状
データの抽出を更に高精度に行うことができた。
【００３５】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。
する。
【００３６】（実施例１）図１は本実施例の基本構成図
であり、１は複眼カメラである撮像手段、２は既知のパ
ターンを有する平面状物体、３は平面状物体２の上に置
かれた三次元形状を測定すべて物体、４は画像処理手
段、５は複眼カメラ１からの画像のモニタ、１２は形状
データ記憶手段である。
であり、１は複眼カメラである撮像手段、２は既知のパ
ターンを有する平面状物体、３は平面状物体２の上に置
かれた三次元形状を測定すべて物体、４は画像処理手
段、５は複眼カメラ１からの画像のモニタ、１２は形状
データ記憶手段である。
【００３７】撮像手段１は図１（ｂ）に示すように、基
本的に左カメラ１L と右カメラ１R、および１L と１R
の光軸方向調整手段６、基線長（例えば１L と１R の結
像系の主点位置間距離）調整手段７、光電変換手段８
L ，８R 、焦点距離調整手段９L ，９R 、主制御部１
０、およびＡ／Ｄ変換機能を備えた画像記憶部１１を有
する。撮像手段としては手ぶれによる画像の流れ、ボケ
などを補正し、画像を安定化するための手ぶれ補正機構
（不図示）を搭載してもよい。
本的に左カメラ１L と右カメラ１R、および１L と１R
の光軸方向調整手段６、基線長（例えば１L と１R の結
像系の主点位置間距離）調整手段７、光電変換手段８
L ，８R 、焦点距離調整手段９L ，９R 、主制御部１
０、およびＡ／Ｄ変換機能を備えた画像記憶部１１を有
する。撮像手段としては手ぶれによる画像の流れ、ボケ
などを補正し、画像を安定化するための手ぶれ補正機構
（不図示）を搭載してもよい。
【００３８】測定者は複眼カメラ１を手に持って平面状
物体２および三次元形状物体３の写った画像をモニタ５
で確認しながら複数の位置で物体３を撮像する。なお、
画像処理手段４は撮像手段１に内蔵しても良い。
物体２および三次元形状物体３の写った画像をモニタ５
で確認しながら複数の位置で物体３を撮像する。なお、
画像処理手段４は撮像手段１に内蔵しても良い。
【００３９】図２（ａ），（ｂ）および図３（ｃ），
（ｄ）は本実施例で用いる平面状物体２上のパターン例
を示す。図２（ａ）のパターンでは特徴点Ｐ1 ，Ｐ2 ，
Ｐ3 ，……は互いに異なる色相を有する色付きドットパ
ターンで、所定の分布密度で複数の同心円状に配列され
ている。このタイプの変形例としては中心が共通の長軸
サイズ、短軸サイズの異なる楕円状にドットを配列して
も良い。また同図では半径方向にドットのサイズが異な
り、同一半径上では同じ輝度を有するが（色相は異なる
ものとする）、これに限らずサイズ、輝度、色相などの
定め方は任意であり、互いにこれら属性が異なればよ
い。図２（ｂ）では（ａ）と同様の色付きドットパター
ンは重心が共通でサイズの異なる矩形上に所定の分布密
度で配列する。このタイプの変形例として重心が共通で
サイズの異なる多角形上に配列してもよい。
（ｄ）は本実施例で用いる平面状物体２上のパターン例
を示す。図２（ａ）のパターンでは特徴点Ｐ1 ，Ｐ2 ，
Ｐ3 ，……は互いに異なる色相を有する色付きドットパ
ターンで、所定の分布密度で複数の同心円状に配列され
ている。このタイプの変形例としては中心が共通の長軸
サイズ、短軸サイズの異なる楕円状にドットを配列して
も良い。また同図では半径方向にドットのサイズが異な
り、同一半径上では同じ輝度を有するが（色相は異なる
ものとする）、これに限らずサイズ、輝度、色相などの
定め方は任意であり、互いにこれら属性が異なればよ
い。図２（ｂ）では（ａ）と同様の色付きドットパター
ンは重心が共通でサイズの異なる矩形上に所定の分布密
度で配列する。このタイプの変形例として重心が共通で
サイズの異なる多角形上に配列してもよい。
【００４０】図３（ｃ）では所定のピッチと交差角度を
有する格子パターンで、それぞれのラインは輝度、色
相、彩度の少なくとも一つが互いに異なる。同図では交
差点が特徴点となる。図３（ｄ）では互いに異なる色相
を有するＸ字型クロスパターンを所定の分布密度で図３
（ｃ）と同様な格子上に配列したものである。その他、
互いに異なる二次元的パターン要素（例えば向き、交差
角の異なるＬ字型コーナ要素、あるいは文字など）を所
定の分布密度で格子または矩形、同心円などの上に配列
してもよい。また、以上のパターンは発光素子を配列し
て構成しても良い。
有する格子パターンで、それぞれのラインは輝度、色
相、彩度の少なくとも一つが互いに異なる。同図では交
差点が特徴点となる。図３（ｄ）では互いに異なる色相
を有するＸ字型クロスパターンを所定の分布密度で図３
（ｃ）と同様な格子上に配列したものである。その他、
互いに異なる二次元的パターン要素（例えば向き、交差
角の異なるＬ字型コーナ要素、あるいは文字など）を所
定の分布密度で格子または矩形、同心円などの上に配列
してもよい。また、以上のパターンは発光素子を配列し
て構成しても良い。
【００４１】このように既知パターンとしては互いに位
置関係（相対座標）が既知であり、かつ互いに画像上で
識別が容易であるように異なる色を有する、或は異なる
二次元的パターン要素を含むものが特に望ましい。基準
直交座標系としては、例えば複眼カメラ１を用いて物体
２，３を含む最初の画像を撮像した時に観測される隣接
する特徴点を二つ選び、その二つの特徴点の一方を原点
に原点から他方の特徴点へ伸びる直線をＸ軸とし、Ｙ軸
は平面状物体面内に、Ｚ軸はＸ，Ｙ軸に直交し、右手系
となるように設定するものとし、特徴点Ｐ1 ，Ｐ2 ，…
…の位置を（Ｘ1 ，Ｙ1 ，０），（Ｘ2 ，Ｙ2 ，０），
……で表すものとする。
置関係（相対座標）が既知であり、かつ互いに画像上で
識別が容易であるように異なる色を有する、或は異なる
二次元的パターン要素を含むものが特に望ましい。基準
直交座標系としては、例えば複眼カメラ１を用いて物体
２，３を含む最初の画像を撮像した時に観測される隣接
する特徴点を二つ選び、その二つの特徴点の一方を原点
に原点から他方の特徴点へ伸びる直線をＸ軸とし、Ｙ軸
は平面状物体面内に、Ｚ軸はＸ，Ｙ軸に直交し、右手系
となるように設定するものとし、特徴点Ｐ1 ，Ｐ2 ，…
…の位置を（Ｘ1 ，Ｙ1 ，０），（Ｘ2 ，Ｙ2 ，０），
……で表すものとする。
【００４２】
【数１】
【００４３】
【数２】
【００４４】上式による表記の特徴は未知パラメータの
推定を一旦、線形問題として記述したことにより演算量
が低減化される点にある。本実施例では式（４），
（５）に基づき一つの撮像位置において得られる多数の
特徴点データを与えて最小二乗法、或はカルマンフィル
タなどにより撮像パラメータ（カメラ位置、姿勢、基線
長、輻輳角、焦点距離など）の推定を行う。以下、α
L ，βL ，γL とα0 ，β0，γ0 を用いて撮像パラメ
ータを推定することを左カメラ基準撮像パラメータの抽
出という。尚、本発明においては撮像パラメータの抽出
処理は上述した方法に限定するものではない。
推定を一旦、線形問題として記述したことにより演算量
が低減化される点にある。本実施例では式（４），
（５）に基づき一つの撮像位置において得られる多数の
特徴点データを与えて最小二乗法、或はカルマンフィル
タなどにより撮像パラメータ（カメラ位置、姿勢、基線
長、輻輳角、焦点距離など）の推定を行う。以下、α
L ，βL ，γL とα0 ，β0，γ0 を用いて撮像パラメ
ータを推定することを左カメラ基準撮像パラメータの抽
出という。尚、本発明においては撮像パラメータの抽出
処理は上述した方法に限定するものではない。
【００４５】図４は主たる画像計測動作の処理フローを
示す。以下、各処理の概要を説明する。
示す。以下、各処理の概要を説明する。
【００４６】撮像系の収差情報計測処理（Ｓ１）はレン
ズの歪曲収差を計測するもので本発明では既知の位置関
係を有する特徴パターン２を用いて既存の画像処理によ
る方法( 例えばIEEEJournal of Robotics and Automati
on, vol. RA-3,pp. 323-344,1987、或はIEEE Proceedi
ngs of International Conference on Pattern Recogni
tion, 1990,pp.246-253)を用いて測定する（この時、左
右カメラの焦点距離も合わせて計測してもよい）。この
段階では必ずしも物体３と既知パターン２とを同じ視野
に収めて撮像する必要はない。
ズの歪曲収差を計測するもので本発明では既知の位置関
係を有する特徴パターン２を用いて既存の画像処理によ
る方法( 例えばIEEEJournal of Robotics and Automati
on, vol. RA-3,pp. 323-344,1987、或はIEEE Proceedi
ngs of International Conference on Pattern Recogni
tion, 1990,pp.246-253)を用いて測定する（この時、左
右カメラの焦点距離も合わせて計測してもよい）。この
段階では必ずしも物体３と既知パターン２とを同じ視野
に収めて撮像する必要はない。
【００４７】図５は撮像パラメータ計測処理（図４のＳ
２）のフローを示す。ここでは既知パターン２と物体３
とを撮像し、式（４），（５）に基づき最小二乗法、或
はカルマンフィルタなどを用いて撮像パラメータ（カメ
ラ位置、姿勢、基線長、輻輳角、焦点位置など）の推定
を行う。尚、測定者は被写体画像をモニタ５で確認しな
がら適切な視野を保って（例えば所定基線長、輻輳角で
両被写体を同時に同じ視野範囲に収めるなど）撮像すれ
ば、確実な撮像パラメータ抽出が可能となる。
２）のフローを示す。ここでは既知パターン２と物体３
とを撮像し、式（４），（５）に基づき最小二乗法、或
はカルマンフィルタなどを用いて撮像パラメータ（カメ
ラ位置、姿勢、基線長、輻輳角、焦点位置など）の推定
を行う。尚、測定者は被写体画像をモニタ５で確認しな
がら適切な視野を保って（例えば所定基線長、輻輳角で
両被写体を同時に同じ視野範囲に収めるなど）撮像すれ
ば、確実な撮像パラメータ抽出が可能となる。
【００４８】先ず、初期設定処理（Ｓ２−０）として各
カメラ１L ，１R に搭載された合焦判定用の光学的測距
手段からの合焦状態信号、或はその他の大まかな被写体
距離情報に基づいて基線長、輻輳角の制御、またはズー
ミングを行って撮像し、静止画または動画として記憶手
段１１に記録する。
カメラ１L ，１R に搭載された合焦判定用の光学的測距
手段からの合焦状態信号、或はその他の大まかな被写体
距離情報に基づいて基線長、輻輳角の制御、またはズー
ミングを行って撮像し、静止画または動画として記憶手
段１１に記録する。
【００４９】次に、画像中から既知パターン画像領域と
被写体画像領域の識別処理（Ｓ２−１）を行う。本実施
例では説明のために既知パターン例として図２（ａ）に
示すように平板の上に所定の分布密度で存在し、複数の
同心円状に並んだ色付きドット（互いに異なる色相を有
する）パターンを使うものとする。（Ｓ２−１）はこの
平板上に置かれた物体３の画像から色付きドットパター
ン領域を切り出すためものである。ここでは既知パター
ンの下地の色または輝度が物体３の平均的な色または輝
度と異なるものとし、色または輝度レベルに基づいて領
域成長法などを用いて切り出し処理を行う。尚、切り出
し処理としては特にこの方式に限定しないが、既知パタ
ーンの配列の特性、各々のパターン要素（ここではドッ
ト）の構造的特徴、平均的色相、平均的輝度のうち、物
体３の属性と異なるものを活用して行うことは云うまで
もない。また切り出し処理の前にこれら属性を測定した
結果に基づき、最適な属性を選び出す処理を行ってもよ
い。
被写体画像領域の識別処理（Ｓ２−１）を行う。本実施
例では説明のために既知パターン例として図２（ａ）に
示すように平板の上に所定の分布密度で存在し、複数の
同心円状に並んだ色付きドット（互いに異なる色相を有
する）パターンを使うものとする。（Ｓ２−１）はこの
平板上に置かれた物体３の画像から色付きドットパター
ン領域を切り出すためものである。ここでは既知パター
ンの下地の色または輝度が物体３の平均的な色または輝
度と異なるものとし、色または輝度レベルに基づいて領
域成長法などを用いて切り出し処理を行う。尚、切り出
し処理としては特にこの方式に限定しないが、既知パタ
ーンの配列の特性、各々のパターン要素（ここではドッ
ト）の構造的特徴、平均的色相、平均的輝度のうち、物
体３の属性と異なるものを活用して行うことは云うまで
もない。また切り出し処理の前にこれら属性を測定した
結果に基づき、最適な属性を選び出す処理を行ってもよ
い。
【００５０】処理ステップ（Ｓ２−２）は既知パターン
領域から基準点をとり、それを原点として撮像パラメー
タ、および部分的三次元形状抽出のための基準座標系を
予め定めた方法に従って設定する。例えばｉ番目の撮像
位置での座標系（Ｘi ，Ｙi，Ｚi ）は原点を通り、同
心円の中心方向にＹi 軸、平面内でそれと直交する方向
にＸi 軸を、更にＸi ，Ｙi 軸と直交しかつ右手系とな
るようにＺi 軸を設定すればよい。次に左、右カメラの
画像中の既知パターン画像領域の複数の特徴点を使って
撮像パラメータを抽出する。その際、基線長調整手段、
輻輳角調整手段、焦点距離調整手段からの計測データを
それぞれを推定する際の初期値として用いてもよい。ま
た固定されたパラメータに対してはそれを固定データと
して他の撮像パラメータ（特に撮像手段の位置、姿勢）
推定に用いてもよい。
領域から基準点をとり、それを原点として撮像パラメー
タ、および部分的三次元形状抽出のための基準座標系を
予め定めた方法に従って設定する。例えばｉ番目の撮像
位置での座標系（Ｘi ，Ｙi，Ｚi ）は原点を通り、同
心円の中心方向にＹi 軸、平面内でそれと直交する方向
にＸi 軸を、更にＸi ，Ｙi 軸と直交しかつ右手系とな
るようにＺi 軸を設定すればよい。次に左、右カメラの
画像中の既知パターン画像領域の複数の特徴点を使って
撮像パラメータを抽出する。その際、基線長調整手段、
輻輳角調整手段、焦点距離調整手段からの計測データを
それぞれを推定する際の初期値として用いてもよい。ま
た固定されたパラメータに対してはそれを固定データと
して他の撮像パラメータ（特に撮像手段の位置、姿勢）
推定に用いてもよい。
【００５１】更に本実施例では左カメラ画像基準の撮像
パラメータ推定を行った後、それらを初期値として右カ
メラ画像基準の撮像パラメータの推定、或は推定値のバ
ラツキが閾値以下となるまでの反復を行う。これは高精
度化と推定値検証のための処理であり、順序は問わな
い。また（Ｓ２−１）を安定的かつ確実に行うために、
既知パターン領域は物体３上の面と異なる特徴（例えば
色相、反射率、空間周波数などが異なること）を有する
ことが望ましい。
パラメータ推定を行った後、それらを初期値として右カ
メラ画像基準の撮像パラメータの推定、或は推定値のバ
ラツキが閾値以下となるまでの反復を行う。これは高精
度化と推定値検証のための処理であり、順序は問わな
い。また（Ｓ２−１）を安定的かつ確実に行うために、
既知パターン領域は物体３上の面と異なる特徴（例えば
色相、反射率、空間周波数などが異なること）を有する
ことが望ましい。
【００５２】撮像パラメータ記録処理（Ｓ２−４）は被
写体画像データに対応する撮像パラメータを所定記憶手
段１２の不図示の記録媒体、例えば（光）磁気ディス
ク、テープなどに画像データとともにそれらの対応付け
が明らかな所定のフォーマットで記録する。
写体画像データに対応する撮像パラメータを所定記憶手
段１２の不図示の記録媒体、例えば（光）磁気ディス
ク、テープなどに画像データとともにそれらの対応付け
が明らかな所定のフォーマットで記録する。
【００５３】図６，図７は本実施例の記録フォーマット
の例を示す。図６はヘッダ部において後続する画像デー
タの撮像パラメータ、および対応する画像データのアド
レスが一括して書き込まれ、データ部では一つの撮像パ
ラメータに対応する左右画像データが順次書き込まれ
る。図７は個々の画像データの直前に撮像パラメータと
必要があれば画像データ量が記録されたヘッダ部が存在
する。尚、画像データは適切な方法で圧縮してもよい。
またヘッダ部は撮像パラメータ以外の付帯情報、例えば
日時、測定場所、測定者の名前、被写体の種類などを記
録してもよい。尚、図４に示す処理ステップ（Ｓ１）と
（Ｓ２）の順序を逆にしたり、或は反復しても本実施例
の効果は損なわれるものではない。
の例を示す。図６はヘッダ部において後続する画像デー
タの撮像パラメータ、および対応する画像データのアド
レスが一括して書き込まれ、データ部では一つの撮像パ
ラメータに対応する左右画像データが順次書き込まれ
る。図７は個々の画像データの直前に撮像パラメータと
必要があれば画像データ量が記録されたヘッダ部が存在
する。尚、画像データは適切な方法で圧縮してもよい。
またヘッダ部は撮像パラメータ以外の付帯情報、例えば
日時、測定場所、測定者の名前、被写体の種類などを記
録してもよい。尚、図４に示す処理ステップ（Ｓ１）と
（Ｓ２）の順序を逆にしたり、或は反復しても本実施例
の効果は損なわれるものではない。
【００５４】図８は三次元形状計測処理（図４のＳ３）
のフローを示す。（Ｓ３−０）は記憶手段１１からの画
像データおよび付帯情報（撮像パラメータを含む）の読
み出し処理である。次に、（Ｓ２）と同じ撮像条件での
複眼カメラ１からの物体３の左右画像の対応点間視差抽
出処理（Ｓ３−１）、および（Ｓ２）で得られた撮像パ
ラメータに基づく各点の距離情報（例えばカメラ座標系
のＺ軸座標値）抽出処理（Ｓ３−２）を行う。尚、（Ｓ
３−１）、（Ｓ３−２）は既存の方法を用いてよいが、
本実施例では（Ｓ３−１）において対応点の信頼度も求
めておく。
のフローを示す。（Ｓ３−０）は記憶手段１１からの画
像データおよび付帯情報（撮像パラメータを含む）の読
み出し処理である。次に、（Ｓ２）と同じ撮像条件での
複眼カメラ１からの物体３の左右画像の対応点間視差抽
出処理（Ｓ３−１）、および（Ｓ２）で得られた撮像パ
ラメータに基づく各点の距離情報（例えばカメラ座標系
のＺ軸座標値）抽出処理（Ｓ３−２）を行う。尚、（Ｓ
３−１）、（Ｓ３−２）は既存の方法を用いてよいが、
本実施例では（Ｓ３−１）において対応点の信頼度も求
めておく。
【００５５】信頼度の例としては、（Ｓ３−１）でブロ
ック分割を行って左右画像ブロック間の相関値ベースで
対応点抽出を行う場合、対応する画素を中心としたブロ
ック間の相関値を信頼度としたり、或は視差連続性の仮
定に基づいて定義され、視差の不連続度が高いほど値の
低くなるように設定された所定の関数値を信頼度として
もよい。更には所定の方法で検出される遮蔽エッジから
の距離に応じて定まる所定の関数値（遮蔽エッジに近い
ほど値が小さい）を用いてもよい。尚、このような信頼
度の設定は遮蔽エッジ付近では一般的に対応点が存在し
ないことに基づいている。また信頼度としては、これら
に限らず複数の信頼度パラメータの複合関数でもよい。
ック分割を行って左右画像ブロック間の相関値ベースで
対応点抽出を行う場合、対応する画素を中心としたブロ
ック間の相関値を信頼度としたり、或は視差連続性の仮
定に基づいて定義され、視差の不連続度が高いほど値の
低くなるように設定された所定の関数値を信頼度として
もよい。更には所定の方法で検出される遮蔽エッジから
の距離に応じて定まる所定の関数値（遮蔽エッジに近い
ほど値が小さい）を用いてもよい。尚、このような信頼
度の設定は遮蔽エッジ付近では一般的に対応点が存在し
ないことに基づいている。また信頼度としては、これら
に限らず複数の信頼度パラメータの複合関数でもよい。
【００５６】本実施例では各撮像位置で得られる画像中
の既知パターン２から所定の方法（例えば左右画像の重
複領域の中心付近の特徴点など）で基準点を抽出し、そ
の基準点を原点とする直交座標系（図２，図３の説明で
用いた基準座標系と同様な設定法でよい）において物体
３の部分的三次元形状を得る。更に部分形状データ、お
よび対応する撮像パラメータを前述したようなフォーマ
ットで所定の記憶手段（媒体）に記録する（Ｓ３−
３）。但し、本発明では記憶手段（媒体）の種類は特に
限定しない。
の既知パターン２から所定の方法（例えば左右画像の重
複領域の中心付近の特徴点など）で基準点を抽出し、そ
の基準点を原点とする直交座標系（図２，図３の説明で
用いた基準座標系と同様な設定法でよい）において物体
３の部分的三次元形状を得る。更に部分形状データ、お
よび対応する撮像パラメータを前述したようなフォーマ
ットで所定の記憶手段（媒体）に記録する（Ｓ３−
３）。但し、本発明では記憶手段（媒体）の種類は特に
限定しない。
【００５７】図９は三次元形状統合処理（図４のＳ４）
のフローを示す。三次元形状統合処理（Ｓ４）は異なる
撮像位置で得られた物体３の複数の部分的三次元形状デ
ータを（Ｓ３）で設定した各基準点を介して高精度に繋
ぎあわせて統合するものである。各基準点の絶対座標系
（初めに設定された基準座標系とする）上の位置および
各軸の方向は既知であるから絶対座標系で三次元形状デ
ータを統合する際、先ずそれぞれのデータに対して次の
ような座標変換処理（Ｓ４−１）を行う。
のフローを示す。三次元形状統合処理（Ｓ４）は異なる
撮像位置で得られた物体３の複数の部分的三次元形状デ
ータを（Ｓ３）で設定した各基準点を介して高精度に繋
ぎあわせて統合するものである。各基準点の絶対座標系
（初めに設定された基準座標系とする）上の位置および
各軸の方向は既知であるから絶対座標系で三次元形状デ
ータを統合する際、先ずそれぞれのデータに対して次の
ような座標変換処理（Ｓ４−１）を行う。
【００５８】 Ｐ＝ＲL(i)-1（Ｃi −ＴL(i)） （６） 上記Ｃi 、ＲL(i)、ＴL(i)はｉ番目の撮像位置でのパラ
メータを示し、それぞれ画像に対応する左カメラ座標系
での形状でデータ各点の三次元位置（ベクトル）、各座
標軸の絶対座標系に対する回転行列、原点の位置（ベク
トル）を表す（右カメラ座標系に対しても同様に求めら
れるがいずれか一方を用いればよい）。更に形状誤差補
正処理（Ｓ４−２）として、統合時に部分形状データ間
で重なり合う領域間の三次元データのいずれか一方を
（Ｓ３）で求めた信頼度に基づいて選択する。例えば
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標値を所定の量子化サイズで量子化し
て得られる格子点座標が一致すれば互いに重なりあうと
見做して（Ｓ４−２）を適用し、量子化される前の座標
値のいずれか一方をとればよい。尚、重なり判定法はこ
れに限定されるものではないことはいうまでもない。ま
た、いずれの信頼度も一定基準を満たしている場合はど
ちらを用いてもよいが、基本的には値の高い方を選ぶも
のとする。以上のようにして統合された形状データはデ
ータ記憶手段１２に記録される。
メータを示し、それぞれ画像に対応する左カメラ座標系
での形状でデータ各点の三次元位置（ベクトル）、各座
標軸の絶対座標系に対する回転行列、原点の位置（ベク
トル）を表す（右カメラ座標系に対しても同様に求めら
れるがいずれか一方を用いればよい）。更に形状誤差補
正処理（Ｓ４−２）として、統合時に部分形状データ間
で重なり合う領域間の三次元データのいずれか一方を
（Ｓ３）で求めた信頼度に基づいて選択する。例えば
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標値を所定の量子化サイズで量子化し
て得られる格子点座標が一致すれば互いに重なりあうと
見做して（Ｓ４−２）を適用し、量子化される前の座標
値のいずれか一方をとればよい。尚、重なり判定法はこ
れに限定されるものではないことはいうまでもない。ま
た、いずれの信頼度も一定基準を満たしている場合はど
ちらを用いてもよいが、基本的には値の高い方を選ぶも
のとする。以上のようにして統合された形状データはデ
ータ記憶手段１２に記録される。
【００５９】形状データ表示処理（図４のＳ５）は形状
データ記憶手段１２から三次元形状データを読み出し、
ワイアフレームなどの手法でモニタ５に表示するための
表示用データを生成する処理である。他の表示方法とし
ては、左右カメラからの画像を合成してパノラマ表示し
たり、或は左右カメラの画像をヘッドマウンテッドディ
スプレイ（複眼ディスプレイ）に視差付きで立体表示し
てもよい。
データ記憶手段１２から三次元形状データを読み出し、
ワイアフレームなどの手法でモニタ５に表示するための
表示用データを生成する処理である。他の表示方法とし
ては、左右カメラからの画像を合成してパノラマ表示し
たり、或は左右カメラの画像をヘッドマウンテッドディ
スプレイ（複眼ディスプレイ）に視差付きで立体表示し
てもよい。
【００６０】本実施例では平面上基板の上に物体３を置
いただけでは物体３の底面を含むその近傍の三次元形状
を抽出できないので、測定可能な範囲で（Ｓ３）までの
処理をひととおり行った後、例えば物体３の上下を逆に
して既知パターン上に置いて（Ｓ* ）から同様に（Ｓ
３）までの処理を行ってもよい。この場合には（Ｓ４）
までの統合済み形状データ間を最終的に統合する際、互
いに重なりがあるようにしておくことが特に望ましい。
複数の統合済み形状データを最終的に全三次元データと
して統合する方法の一例としては、先ず一つの統合済形
状データを基準に他の形状データに対して絶対座標系に
おいて種々のパラメータ値を用いて上記座標変換処理
（Ｓ４−１）を行った後、重なる度の判定処理を行い、
最も重なり度の高い座標変換を採用して重なり部分の一
方を選択すればよい。他の方法としては予め重なり領域
において特徴点を抽出しておき、特徴点どうしが整合す
るような形状データどうしの位置合わせを実現する上記
座標変換（Ｓ４−１）パラメータを求めてもよい。
いただけでは物体３の底面を含むその近傍の三次元形状
を抽出できないので、測定可能な範囲で（Ｓ３）までの
処理をひととおり行った後、例えば物体３の上下を逆に
して既知パターン上に置いて（Ｓ* ）から同様に（Ｓ
３）までの処理を行ってもよい。この場合には（Ｓ４）
までの統合済み形状データ間を最終的に統合する際、互
いに重なりがあるようにしておくことが特に望ましい。
複数の統合済み形状データを最終的に全三次元データと
して統合する方法の一例としては、先ず一つの統合済形
状データを基準に他の形状データに対して絶対座標系に
おいて種々のパラメータ値を用いて上記座標変換処理
（Ｓ４−１）を行った後、重なる度の判定処理を行い、
最も重なり度の高い座標変換を採用して重なり部分の一
方を選択すればよい。他の方法としては予め重なり領域
において特徴点を抽出しておき、特徴点どうしが整合す
るような形状データどうしの位置合わせを実現する上記
座標変換（Ｓ４−１）パラメータを求めてもよい。
【００６１】（実施例２）図１０は実施例２の撮像パラ
メータ抽出処理のフロー図である。各ステップは前記実
施例１の図５と対応している。
メータ抽出処理のフロー図である。各ステップは前記実
施例１の図５と対応している。
【００６２】本実施例では撮像手段が単眼のカメラであ
る以外は実施例１と同じ構成である。ここでは互いに画
像上で既知パターンおよび物体が重複して存在するよう
なｉ番目とｉ＋１番目（またはｉ＋ｋ番目；ｋ≠１）の
撮像位置における画像を使って撮像パラメータの抽出処
理、およびそれに基づく物体の三次元形状抽出処理を行
う。本実施例では、複数の特徴点データを与えてパラメ
ータを
る以外は実施例１と同じ構成である。ここでは互いに画
像上で既知パターンおよび物体が重複して存在するよう
なｉ番目とｉ＋１番目（またはｉ＋ｋ番目；ｋ≠１）の
撮像位置における画像を使って撮像パラメータの抽出処
理、およびそれに基づく物体の三次元形状抽出処理を行
う。本実施例では、複数の特徴点データを与えてパラメ
ータを
【００６３】
【数３】
【００６４】（実施例３）図１１は本実施例３で使用す
る非平面の既知形状物体、およびその表面にある互いに
識別可能で位置関係が既知の特徴パターンの例を示す説
明図である。
る非平面の既知形状物体、およびその表面にある互いに
識別可能で位置関係が既知の特徴パターンの例を示す説
明図である。
【００６５】図１１の（ａ）は円錐台上に既知の特徴パ
ターンが形成されている場合を、（ｂ）はお椀型物体の
内面に既知パターンがある場合を示す。本実施例のよう
に非平面上に既知パターンを配列することにより、未知
形状物体の設置の仕方を変えずに撮像パラメータ抽出可
能な撮像位置、姿勢の範囲を拡張することができる。ま
た撮像パラメータ抽出処理（図４のＳ２）の際の縮退解
の回避等が可能であり、安定性、精度向上が実現され
る。
ターンが形成されている場合を、（ｂ）はお椀型物体の
内面に既知パターンがある場合を示す。本実施例のよう
に非平面上に既知パターンを配列することにより、未知
形状物体の設置の仕方を変えずに撮像パラメータ抽出可
能な撮像位置、姿勢の範囲を拡張することができる。ま
た撮像パラメータ抽出処理（図４のＳ２）の際の縮退解
の回避等が可能であり、安定性、精度向上が実現され
る。
【００６６】（実施例４）図１２は本実施例４で使用す
る既知パターンで、（半）透明基板上に位置関係が既知
の特徴パターンが形成されている。形状が未知の物体３
を載せた状態で裏面からも撮像可能であることが特徴で
ある。本実施例のように（半）透明基板上の特徴パター
ンを用いることにより実施例３より更に広範囲での撮像
位置が設定可能となる。
る既知パターンで、（半）透明基板上に位置関係が既知
の特徴パターンが形成されている。形状が未知の物体３
を載せた状態で裏面からも撮像可能であることが特徴で
ある。本実施例のように（半）透明基板上の特徴パター
ンを用いることにより実施例３より更に広範囲での撮像
位置が設定可能となる。
【００６７】本実施例では既知パターンは物体３と接す
る面に存在しないことが望ましい。また基板の表面と裏
面とで（分光）反射特性が異なるか、或は既知パターン
の属性が異なるようにしておくことが望ましい。
る面に存在しないことが望ましい。また基板の表面と裏
面とで（分光）反射特性が異なるか、或は既知パターン
の属性が異なるようにしておくことが望ましい。
【００６８】このようにして上述した実施例ではカバー
できない物体３の底面付近の形状、或は下側からでない
と撮像不可能な部分形状データを撮像手段の位置、姿勢
データと共に得ることができる。従って前述した実施例
のような物体３の姿勢変更と複数統合データの位置合わ
せなどの処理が不要となり、より少ない演算ステップ数
で物体の全形状を得ることができる。
できない物体３の底面付近の形状、或は下側からでない
と撮像不可能な部分形状データを撮像手段の位置、姿勢
データと共に得ることができる。従って前述した実施例
のような物体３の姿勢変更と複数統合データの位置合わ
せなどの処理が不要となり、より少ない演算ステップ数
で物体の全形状を得ることができる。
【００６９】（実施例５）図１３に本実施例５の主な処
理フローを示す。本実施例では既知パターンは主に撮像
手段の位置、姿勢パラメータの抽出に用いる以外は撮像
パラメータ抽出処理（図４のＳ２）は実施例１と同様に
行うが、三次元形状の抽出と統合は行わず、撮像手段の
位置、姿勢と対応する２Ｄ画像を記憶手段１２に記録す
る（Ｓ６）。
理フローを示す。本実施例では既知パターンは主に撮像
手段の位置、姿勢パラメータの抽出に用いる以外は撮像
パラメータ抽出処理（図４のＳ２）は実施例１と同様に
行うが、三次元形状の抽出と統合は行わず、撮像手段の
位置、姿勢と対応する２Ｄ画像を記憶手段１２に記録す
る（Ｓ６）。
【００７０】その際、既知パターンと物体画像との分
離、切り出し処理を行って物体画像のみを所定記録媒体
に視点位置とともに記録してもよい。再生時はユーザが
指定した視点位置と撮像位置、姿勢の比較処理（Ｓ７）
を行い、両者が一致するか、または最も近い撮像パラメ
ータ（ここでは撮像手段の位置および姿勢データ）を付
帯情報として有する画像を記憶手段１２から呼び出して
（Ｓ８）、ディスプレイに適合した表示用データに加工
する（Ｓ５）。
離、切り出し処理を行って物体画像のみを所定記録媒体
に視点位置とともに記録してもよい。再生時はユーザが
指定した視点位置と撮像位置、姿勢の比較処理（Ｓ７）
を行い、両者が一致するか、または最も近い撮像パラメ
ータ（ここでは撮像手段の位置および姿勢データ）を付
帯情報として有する画像を記憶手段１２から呼び出して
（Ｓ８）、ディスプレイに適合した表示用データに加工
する（Ｓ５）。
【００７１】例えば、一方のカメラからの２Ｄ画像を表
示してもよいし、左右カメラからの画像を合成してパノ
ラマ表示したり、或は左右カメラの画像をヘッドマウン
テッドディスプレイ（複眼ディスプレイ）に視差付き立
体表示を行ってもよい。また任意視点位置からの物体画
像をほぼ同じ大きさでスムーズに再生するためには物体
と撮像手段との距離をなるべく一定に保って撮像、記録
することが望ましい。そこで撮像手段としては焦点距離
調整手段を搭載せず、特に複眼カメラの場合は基線長、
輻輳角とも固定することが望ましい。但し、合焦判定用
の光学的測距手段を搭載して非合焦状態では撮像動作お
よびパラメータ抽出は行わないように系を制御する、な
どの処理が必要となる。
示してもよいし、左右カメラからの画像を合成してパノ
ラマ表示したり、或は左右カメラの画像をヘッドマウン
テッドディスプレイ（複眼ディスプレイ）に視差付き立
体表示を行ってもよい。また任意視点位置からの物体画
像をほぼ同じ大きさでスムーズに再生するためには物体
と撮像手段との距離をなるべく一定に保って撮像、記録
することが望ましい。そこで撮像手段としては焦点距離
調整手段を搭載せず、特に複眼カメラの場合は基線長、
輻輳角とも固定することが望ましい。但し、合焦判定用
の光学的測距手段を搭載して非合焦状態では撮像動作お
よびパラメータ抽出は行わないように系を制御する、な
どの処理が必要となる。
【００７２】本実施例５では以上のような撮像手段の位
置、姿勢を画像のみから安定的かつ高精度に抽出するの
で、物体をいろいろな角度から撮像し、ユーザの指定す
る任意視点位置からの物体画像を再生するための簡便な
撮像記録再生手段として用いることができる。
置、姿勢を画像のみから安定的かつ高精度に抽出するの
で、物体をいろいろな角度から撮像し、ユーザの指定す
る任意視点位置からの物体画像を再生するための簡便な
撮像記録再生手段として用いることができる。
【００７３】（実施例６）図１４は本実施例６の構成図
である。図１４中の投光手段６０は所定角度から構造パ
ターンを無地の平面とその上におかれた物体３に投影す
る。投影されるパターンの例としては平面上では図２，
図３に示すような所定の分布密度で配列するドット、格
子または二次元的特徴パターン要素の配列でよい。物体
上では投影パターンは物体の形状を反映するような分布
密度または分布形状となる。従って、各撮像位置で撮像
して得られる画像から平面上の規則的な構造パターンを
使って撮像パラメータを抽出し、物体面上の投影パター
ンのみから既存の手法（「三次元画像計測」井口、佐藤
著；昭晃堂１９９０）によりおおまかな三次元形状を
算出することが出来る。更に複眼カメラを撮像手段とし
て用い、投影パターンを含む左右画像の対応点（視差）
抽出（いわゆるステレオ画像計測）を行って細密かつ高
精度な三次元形状データを得ることができる。
である。図１４中の投光手段６０は所定角度から構造パ
ターンを無地の平面とその上におかれた物体３に投影す
る。投影されるパターンの例としては平面上では図２，
図３に示すような所定の分布密度で配列するドット、格
子または二次元的特徴パターン要素の配列でよい。物体
上では投影パターンは物体の形状を反映するような分布
密度または分布形状となる。従って、各撮像位置で撮像
して得られる画像から平面上の規則的な構造パターンを
使って撮像パラメータを抽出し、物体面上の投影パター
ンのみから既存の手法（「三次元画像計測」井口、佐藤
著；昭晃堂１９９０）によりおおまかな三次元形状を
算出することが出来る。更に複眼カメラを撮像手段とし
て用い、投影パターンを含む左右画像の対応点（視差）
抽出（いわゆるステレオ画像計測）を行って細密かつ高
精度な三次元形状データを得ることができる。
【００７４】本実施例では特に、投影パターンを使った
大まかな形状データを初期形状データとしてステレオ画
像計測の際に用いることにより表面が無地の物体に対し
ても安定して形状データを抽出することが可能となる。
例えば初期形状データから特徴点以外の点の形状データ
を補間処理により生成し、それを用いてステレオ画像計
測の際の対応点探索範囲や視差値の上限または下限を設
定することにより高速に三次元形状データを抽出するこ
とができる。
大まかな形状データを初期形状データとしてステレオ画
像計測の際に用いることにより表面が無地の物体に対し
ても安定して形状データを抽出することが可能となる。
例えば初期形状データから特徴点以外の点の形状データ
を補間処理により生成し、それを用いてステレオ画像計
測の際の対応点探索範囲や視差値の上限または下限を設
定することにより高速に三次元形状データを抽出するこ
とができる。
【００７５】尚、一つの投光手段では撮像位置によって
パターンが投影されないことが起こる場合には複数の投
光手段を物体の周囲に設置し、撮像位置に応じて投光手
段を切り替えてもよい。また物体３を載せる台としては
表面が平面状である必要はなく既知の形状であればよ
い。但し表面はなるべく無地であることが望ましい。
パターンが投影されないことが起こる場合には複数の投
光手段を物体の周囲に設置し、撮像位置に応じて投光手
段を切り替えてもよい。また物体３を載せる台としては
表面が平面状である必要はなく既知の形状であればよ
い。但し表面はなるべく無地であることが望ましい。
【００７６】（実施例７）本実施例７では、物体３の形
状が部分的に予め既知である場合、そこに所定のシート
上に形成された既知パターンを貼りつけ、既知部分と未
知形状部分とを同じ視野に収めて撮像し、観測された特
徴点から撮像パラメータの抽出を行う。更に未知の三次
元形状部分を撮像パラメータに基づいて実施例１と同様
にして抽出する。
状が部分的に予め既知である場合、そこに所定のシート
上に形成された既知パターンを貼りつけ、既知部分と未
知形状部分とを同じ視野に収めて撮像し、観測された特
徴点から撮像パラメータの抽出を行う。更に未知の三次
元形状部分を撮像パラメータに基づいて実施例１と同様
にして抽出する。
【００７７】撮像位置を変えて部分形状を得る場合は、
既に撮像した位置での画像中に存在する形状データ既知
部分にパターンを貼りつけて同様の処理を繰り返す。本
実施例の場合は物体３が滑らかな面、即ち平面または曲
率の小さい曲面からなることが望ましい。
既に撮像した位置での画像中に存在する形状データ既知
部分にパターンを貼りつけて同様の処理を繰り返す。本
実施例の場合は物体３が滑らかな面、即ち平面または曲
率の小さい曲面からなることが望ましい。
【００７８】本実施例７によれば、サイズの比較的大き
な物体でも三次元形状抽出を簡便に行うことができる。
な物体でも三次元形状抽出を簡便に行うことができる。
【００７９】（実施例８）本実施例８において不図示の
複眼撮像手段は複眼の一方と他方とで異なる固定焦点距
離を有し、主制御部１０は一方が既知パターン画像の取
得に他方は未知形状物体画像の取得に用いるように制御
した。
複眼撮像手段は複眼の一方と他方とで異なる固定焦点距
離を有し、主制御部１０は一方が既知パターン画像の取
得に他方は未知形状物体画像の取得に用いるように制御
した。
【００８０】他の構成は実施例１と同じであるが、この
ようにすることにより未知形状物体と既知パターンとを
同じ視野に収めて撮像した場合に片方がぼやけて写るこ
とによって生じる撮像パラメータまたは三次元形状デー
タの誤差を抑制することが出来た。尚、本実施例の場
合、撮像パラメータ抽出処理は実施例２と同様になる。
ようにすることにより未知形状物体と既知パターンとを
同じ視野に収めて撮像した場合に片方がぼやけて写るこ
とによって生じる撮像パラメータまたは三次元形状デー
タの誤差を抑制することが出来た。尚、本実施例の場
合、撮像パラメータ抽出処理は実施例２と同様になる。
【００８１】
【発明の効果】以上説明したように、本出願に係る第１
の発明によれば、既知のパターンおよび被写体を含む複
数視点位置からの画像に基づき画像の撮像パラメータを
抽出することにより、被写体撮像時に撮像手段の位置、
姿勢を含む撮像パラメータを記録せずに、画像から直接
必要なパラメータを高精度に計測可能となる。
の発明によれば、既知のパターンおよび被写体を含む複
数視点位置からの画像に基づき画像の撮像パラメータを
抽出することにより、被写体撮像時に撮像手段の位置、
姿勢を含む撮像パラメータを記録せずに、画像から直接
必要なパラメータを高精度に計測可能となる。
【００８２】本出願に係る第２の発明によれば、位置関
係が互いに既知のパターンを第一被写体、所定の物体を
第二被写体として二つの被写体の複数視点位置からの画
像に基づき撮像パラメータを抽出することを特徴とする
ことにより第一被写体と第二被写体、撮像手段との位置
関係、および撮像時の撮像パラメータを画像のみから高
精度に計測可能となる。
係が互いに既知のパターンを第一被写体、所定の物体を
第二被写体として二つの被写体の複数視点位置からの画
像に基づき撮像パラメータを抽出することを特徴とする
ことにより第一被写体と第二被写体、撮像手段との位置
関係、および撮像時の撮像パラメータを画像のみから高
精度に計測可能となる。
【００８３】本出願に係る第３の発明によれば、既知の
パターンは形状が少なくとも部分的に既知な被写体上に
存在することにより、常に既知パターンを有する被写体
を別途用意しなくても撮像パラメータを高精度に計測可
能とした。特に位置関係が既知のパターンが非平面上に
存在することにより、撮像パラメータ抽出処理の際に、
縮退解の回避などにより数値演算の安定性と精度向上が
実現された。また平面上にある場合に比べて既知パター
ンと物体とを同時に撮像できる範囲をより広く取れるよ
うになる。
パターンは形状が少なくとも部分的に既知な被写体上に
存在することにより、常に既知パターンを有する被写体
を別途用意しなくても撮像パラメータを高精度に計測可
能とした。特に位置関係が既知のパターンが非平面上に
存在することにより、撮像パラメータ抽出処理の際に、
縮退解の回避などにより数値演算の安定性と精度向上が
実現された。また平面上にある場合に比べて既知パター
ンと物体とを同時に撮像できる範囲をより広く取れるよ
うになる。
【００８４】本出願に係る第４の発明によれば、位置関
係が互いに既知の特徴を有する第一被写体、少なくとも
部分的に三次元形状が未知の第二被写体とを複数視点位
置において見た被写体画像に対応する撮像パラメータを
抽出し、かつ第二被写体の三次元形状情報を抽出して記
録することにより視点位置、或は物体の種類、照明条件
などにより撮像パラメータを変化させても入力された画
像からパラメータ推定、特に撮像手段の姿勢、位置の推
定を高精度に行うことができ、簡便かつ高精度な全立体
情報抽出が可能となる。
係が互いに既知の特徴を有する第一被写体、少なくとも
部分的に三次元形状が未知の第二被写体とを複数視点位
置において見た被写体画像に対応する撮像パラメータを
抽出し、かつ第二被写体の三次元形状情報を抽出して記
録することにより視点位置、或は物体の種類、照明条件
などにより撮像パラメータを変化させても入力された画
像からパラメータ推定、特に撮像手段の姿勢、位置の推
定を高精度に行うことができ、簡便かつ高精度な全立体
情報抽出が可能となる。
【００８５】本出願に係る第５の発明によれば、入力手
段を撮像手段と該撮像手段からの画像の記憶手段とする
ことにより、既知パターンを含む複数視点位置からの被
写体画像を予め撮っておくだけで撮像パラメータの抽
出、三次元形状情報の抽出が後処理として行うことが可
能となる。
段を撮像手段と該撮像手段からの画像の記憶手段とする
ことにより、既知パターンを含む複数視点位置からの被
写体画像を予め撮っておくだけで撮像パラメータの抽
出、三次元形状情報の抽出が後処理として行うことが可
能となる。
【００８６】本出願に係る第６の発明によれば、三次元
形状抽出手段において第一被写体上の所定の点を原点と
する基準座標系を設定し、基準座標系における第二被写
体の三次元形状を抽出することにより、同一被写体を異
なる角度から複数回撮像して得られる複数の部分形状を
高精度に統合することが可能となる。
形状抽出手段において第一被写体上の所定の点を原点と
する基準座標系を設定し、基準座標系における第二被写
体の三次元形状を抽出することにより、同一被写体を異
なる角度から複数回撮像して得られる複数の部分形状を
高精度に統合することが可能となる。
【００８７】本出願に係る第７の発明によれば、撮像パ
ラメータして撮像手段の位置、姿勢、焦点距離、収差情
報の少なくとも一つを含ませることにより高精度な三次
元形状の抽出と任意の指定位置からの物体画像生成を簡
便に行うことができる。
ラメータして撮像手段の位置、姿勢、焦点距離、収差情
報の少なくとも一つを含ませることにより高精度な三次
元形状の抽出と任意の指定位置からの物体画像生成を簡
便に行うことができる。
【００８８】本出願に係る第８の発明によれば、撮像手
段を複数の光路手段と少なくとも一つの結像手段及び光
電変換手段からなるように構成することにより三次元形
状データの抽出用の画像入力の撮像条件を安定に制御す
ることができる。
段を複数の光路手段と少なくとも一つの結像手段及び光
電変換手段からなるように構成することにより三次元形
状データの抽出用の画像入力の撮像条件を安定に制御す
ることができる。
【００８９】本出願に係る第９の発明によれば、撮像手
段を基線長調整手段、または輻輳角調整手段、または焦
点距離調整手段の少なくとも一つを有する複眼カメラと
することにより最適な撮像条件で既知パターンと被写体
とを撮像して、異なる視点位置で得られる三次元形状を
高精度に統合することが可能となる。
段を基線長調整手段、または輻輳角調整手段、または焦
点距離調整手段の少なくとも一つを有する複眼カメラと
することにより最適な撮像条件で既知パターンと被写体
とを撮像して、異なる視点位置で得られる三次元形状を
高精度に統合することが可能となる。
【００９０】本出願に係る第１０の発明によれば、位置
関係が互いに既知の特徴を有する第一被写体、所定の第
二被写体とを複数視点位置において見た被写体画像を入
力し、被写体画像に対応する撮像パラメータを抽出し
て、第二被写体の二次元的画像とそれに対応する撮像パ
ラメータの記録をすることにより、任意視点位置から見
た物体画像の簡便かつスムーズな再生または合成を入力
画像データのみを用いて行うことが可能となる。
関係が互いに既知の特徴を有する第一被写体、所定の第
二被写体とを複数視点位置において見た被写体画像を入
力し、被写体画像に対応する撮像パラメータを抽出し
て、第二被写体の二次元的画像とそれに対応する撮像パ
ラメータの記録をすることにより、任意視点位置から見
た物体画像の簡便かつスムーズな再生または合成を入力
画像データのみを用いて行うことが可能となる。
【００９１】本出願人に係る第１１の発明によれば、既
知パターンを互いに異なる二次元的特徴を有する複数の
パターンとすることにより、画像から容易に特徴点の位
置を求めることができ、安定的かつ高精度な撮像パラメ
ータおよび三次元形状抽出処理が可能となる。
知パターンを互いに異なる二次元的特徴を有する複数の
パターンとすることにより、画像から容易に特徴点の位
置を求めることができ、安定的かつ高精度な撮像パラメ
ータおよび三次元形状抽出処理が可能となる。
【００９２】本出願に係る第１２の発明によれば、複眼
撮像手段の一方と他方とで異なる固定焦点距離を有する
ように構成し、一方が前記第一被写体画像の取得に他方
は前記第二被写体画像の取得に用いることにより未知形
状物体と既知パターンとを同じ視野に収めて撮像した場
合に片方がぼやけて写ることによって生じる撮像パラメ
ータまたは三次元形状データの誤差を抑制することがで
きる。
撮像手段の一方と他方とで異なる固定焦点距離を有する
ように構成し、一方が前記第一被写体画像の取得に他方
は前記第二被写体画像の取得に用いることにより未知形
状物体と既知パターンとを同じ視野に収めて撮像した場
合に片方がぼやけて写ることによって生じる撮像パラメ
ータまたは三次元形状データの誤差を抑制することがで
きる。
【００９３】本出願に係る第１３の発明によれば、第一
被写体上に発光素子を配列してなることにより、撮像パ
ラメータおよび、三次元形状データの抽出を更に高精度
に行うことができる。
被写体上に発光素子を配列してなることにより、撮像パ
ラメータおよび、三次元形状データの抽出を更に高精度
に行うことができる。
【００９４】
【図１】 （ａ）は実施例１の構成図、（ｂ）は撮像手
段の構成図である。
段の構成図である。
【図２】 実施例で用いる既知パターンの例を示す説明
図である。
図である。
【図３】 実施例で用いる既知パターンの例を示す説明
図である。
図である。
【図４】 実施例の全体処理のフロー図である。
【図５】 撮像パラメータ抽出処理のフロー図である。
【図６】 画像データと対応する撮像パラメータの記録
フォーマット例を示す説明図である。
フォーマット例を示す説明図である。
【図７】 画像データと対応する撮像パラメータの記録
フォーマット例を示す説明図である。
フォーマット例を示す説明図である。
【図８】 三次元形状データ抽出処理フロー図である。
【図９】 部分形状データ統合処理フロー図である。
【図１０】 実施例２の撮像パラメータ抽出処理フロー
図である。
図である。
【図１１】 実施例３で用いた既知形状の既知パターン
付き撮像パラメータ抽出用物体の例を示す説明図であ
る。
付き撮像パラメータ抽出用物体の例を示す説明図であ
る。
【図１２】 実施例４において（半）透明な既知パター
ンを用いる場合のパターンと撮像手段の配置図である。
ンを用いる場合のパターンと撮像手段の配置図である。
【図１３】 実施例５で既知パターンを用いて撮像手段
の位置、姿勢を抽出し、画像再生に用いる場合の全体処
理フロー図である。
の位置、姿勢を抽出し、画像再生に用いる場合の全体処
理フロー図である。
【図１４】 実施例６で補助投光手段を用いた場合のシ
ステム部分構成図で有る。
ステム部分構成図で有る。
【図１５】 カメラ座標系の説明図である。
１ 撮像手段 ２ 既知のパターンを有する平面状物体 ３ 平面状物体２の上に置かれた三次元形状を測定すべ
き物体 ４ 画像処理手段 ５ 撮像手段からの画像のモニタ ６ 光軸方向調整手段 ７ 基線長調整手段 ８ 光電変換手段 ９ 焦点距離調整手段 １０ 撮像手段の主制御部 １１ 画像記憶部 １２ データ記憶手段
き物体 ４ 画像処理手段 ５ 撮像手段からの画像のモニタ ６ 光軸方向調整手段 ７ 基線長調整手段 ８ 光電変換手段 ９ 焦点距離調整手段 １０ 撮像手段の主制御部 １１ 画像記憶部 １２ データ記憶手段
フロントページの続き (72)発明者 矢野 光太郎 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内 (72)発明者 倉橋 直 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内 (72)発明者 石川 基博 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内
Claims (13)
- 【請求項１】 既知のパターンおよび被写体を含む複数
視点位置からの画像に基づき該画像の撮像パラメータを
抽出することを特徴とする画像計測方法。 - 【請求項２】 位置関係が互いに既知のパターンを第一
被写体、所定の物体を第二被写体として前記二つの被写
体の複数視点位置からの画像に基づき撮像パラメータを
抽出することを特徴とする画像計測方法。 - 【請求項３】 前記既知のパターンは形状が少なくとも
部分的に既知な被写体上に存在することを特徴とする請
求項１に記載の画像計測方法。 - 【請求項４】 位置関係が互いに既知の特徴を有する第
一被写体と少なくとも部分的に三次元形状が未知の第二
被写体とを複数視点位置において見た被写体画像を入力
する入力手段と、該被写体画像に対応する撮像パラメー
タを抽出する撮像パラメータ抽出手段と、第二被写体の
三次元形状情報を抽出する三次元形状情報抽出手段と、
該三次元形状情報を記録する記録手段と、および画像を
表示する画像表示手段とからなることを特徴とする画像
計測装置。 - 【請求項５】 前記入力手段は、被写体を撮像する撮像
手段および画像の記憶手段とからなることを特徴とする
請求項４に記載の画像計測装置。 - 【請求項６】 前記三次元形状抽出手段は、前記第一被
写体上の所定の点を原点とする基準座標系設定手段、お
よび該基準座標系における前記第二被写体の三次元形状
抽出手段とからなることを特徴とする請求項４に記載の
画像計測装置。 - 【請求項７】 前記撮像パラメータは撮像手段の位置、
姿勢、焦点距離、収差情報の少なくとも一つを含むこと
を特徴とする請求項１に記載の画像計測方法。 - 【請求項８】 前記撮像手段は、複数の光路手段と少な
くとも一つの結像手段及び光電変換手段とからなること
を特徴とする請求項５に記載の画像計測装置。 - 【請求項９】 前記撮像手段は基線長調整手段、または
輻輳角調整手段、または焦点距離調整手段の少なくとも
一つを有する複眼カメラであることを特徴とする請求項
５に記載の画像計測装置。 - 【請求項１０】 位置関係が互いに既知の特徴を有する
第一被写体と所定の第二被写体とを複数視点位置におい
て未知被写体画像を入力する入力手段と、該被写体画像
に対応する撮像パラメータを抽出する撮像パラメータ抽
出手段と、該被写体画像を記録する画像記録手段と、該
被写体画像に対応するパラメータを記録する撮像パラメ
ータ記録手段と、および画像を表示する画像表示手段と
からなることを特徴とする画像計測装置。 - 【請求項１１】 前記既知のパターンは互いに異なる特
徴を有する複数のパターンからなることを特徴とする請
求項１に記載の画像計測方法。 - 【請求項１２】 前記撮像手段は、複数の光路手段の一
方と他方とで異なる固定焦点距離を有し、一方が前記第
一被写体画像の取得に他方は前記第二被写体画像の取得
に用いることを特徴とする請求項８に記載の画像計測装
置。 - 【請求項１３】 前記第一被写体は発光素子を配列して
なることを特徴とする請求項４に記載の画像計測装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33050595A JP3869876B2 (ja) | 1995-12-19 | 1995-12-19 | 画像計測方法及び画像計測装置 |
| US08/767,018 US6621921B1 (en) | 1995-12-19 | 1996-12-16 | Image processing apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33050595A JP3869876B2 (ja) | 1995-12-19 | 1995-12-19 | 画像計測方法及び画像計測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09170914A true JPH09170914A (ja) | 1997-06-30 |
| JP3869876B2 JP3869876B2 (ja) | 2007-01-17 |
Family
ID=18233385
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33050595A Expired - Fee Related JP3869876B2 (ja) | 1995-12-19 | 1995-12-19 | 画像計測方法及び画像計測装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6621921B1 (ja) |
| JP (1) | JP3869876B2 (ja) |
Cited By (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002232920A (ja) * | 2001-01-30 | 2002-08-16 | Clarion Co Ltd | 補正パラメータの算出方法及び算出装置、該補正パラメータを利用した画像補正装置及び画像補正方法、並びに、これらに使用される標準試料 |
| US6867772B2 (en) | 2001-06-11 | 2005-03-15 | Canon Kabushiki Kaisha | 3D computer modelling apparatus |
| JP2005514606A (ja) * | 2001-12-28 | 2005-05-19 | アプライド プレシジョン エルエルシー | 立体３次元計測システムおよび方法 |
| US6912490B2 (en) | 2000-10-27 | 2005-06-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus |
| US6952204B2 (en) | 2001-06-11 | 2005-10-04 | Canon Kabushiki Kaisha | 3D computer modelling apparatus |
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